‘숫자에서 역할로, 경제에서 사회로’ 기업 전체의 가치사슬을 바꿔야

Article at a Glance

AI 시대는 기업의 ESG 경영에 실질적 도움을 줄 수 있다. 생성형 AI를 활용해 ESG 데이터를 관리, 분석하거나 AI와 머신러닝으로 포장 및 음식물 쓰레기 감소부터 주문 처리 운영 효율화를 시도하는 것이 대표적 사례다. 하지만 생성형 AI의 대중화는 ESG 경영 관점에서 새로운 문제들을 야기시킨다. 먼저, 급격한 전력 소비 증가로 환경 문제를 야기시킨다. 또한 생성형 AI가 다양한 인간의 업무를 자동화함으로써 일자리 문제도 생길 수 있다. 그 때문에 AI 시대를 맞아 ESG 경영을 실천하는 기업은 ESG 경영 전략의 본질을 되새겨 보면서 AI를 비파괴적인 방향으로 활용해야 한다. 또한 개별 기업 수준이 아닌 집합적 임팩트 관점에서 ESG 전략을 수립해야 한다.

---

AI 혁명이 비즈니스계는 물론 전 세계를 뒤흔들고 있다. AI의 경제 효과는 3년간 300조 원에 이르는 가치를 창출할 것이며 일자리와 직무 변화를 경험하는 비중이 50%에 이를 것으로 전망된다.1 1과학기술정보통신부가 베인앤드컴퍼니와 공동 분석해 내놓은 ‘대한민국 디지털 전략 2.0’의 분석 결과. 닫기 AI 전쟁 중이라는 말이 나올 정도로 기업의 경쟁 전략도 크게 달라지고 있다. 나아가 기업의 생태계 전략이 미래를 좌우할 것으로 보인다.

AI에 대한 많은 담론이 일자리 문제를 향하고 있지만 AI가 기업 경영에 영향을 미치는 영역은 광범위하다. 특히 AI 시대의 도래는 데이터 분석, 학습, 활용에 기반을 두고 있으며 이 과정에서 데이터센터 운영에 필요한 상당한 에너지와 전력 소모(E)가 동반된다. 친환경적인 발전을 추구하는 동시에 AI에 의한 인력 감축 문제와 인적자원 개발(S)에 대한 해결책 마련이 요구된다. 또한 생태계 전략을 개발하고 AI를 활용해 이해관계자를 위한 더 효과적인 거버넌스 구축(G)과 같은 새로운 도전에 대응할 필요가 있다. 다시 말해, 이는 기업의 ESG 경영 전략 전반에 영향을 미치게 된다는 뜻이다.

실제 필자는 최근 AI 혁명이 급박하게 진행되고 있는 실리콘밸리를 찾아 테슬라와 엔비디아를 살펴볼 기회가 있었다. 테슬라는 전기차 시장 선도 기업을 넘어 자율주행과 데이터 기반 AI 활용으로 모빌리티 혁명을 주도하며 진정한 게임 체인저로 부상했다. 엔비디아는 챗GPT 등 생성형 AI 모델에 필수적인 데이터 학습 및 추론을 위한 고성능 AI 가속기 반도체를 바탕으로 연일 신고가를 갈아치우며 폭발적 성장세를 보이는 회사다. 흥미로운 점은 AI 시대를 대표할 만한 이 기업들이 ESG에도 깊은 관심을 기울이고 있다는 점이었다. 테슬라는 ‘지속가능한 에너지로의 전 세계적 전환 가속화(Accelerate the world’s transition to sustainable energy)’라는 미션을 바탕으로 우주-지구-개인에 이르는 총체적(wholistic) 사고방식을 활용해 독창적인 생산 기술과 제조 역량을 갖춘 기가팩토리를 선보였다. 테슬라는 자체 수직계열화와 내재화를 통해 독자적인 테슬라 생태계를 구축했다는 평가를 받고 있다.

물론 이 과정에서 테슬라는 로봇을 기반으로 한 과도한 자동화 시스템을 추구하다 생산 과정에서 심각한 어려움을 겪기도 했다. 2018년 완전 무인화 양산 공장이라 불리던 미국 캘리포니아 프리몬트 공장에서의 생산 차질이 대표적 사례다. 당시 테슬라는 프리몬트 공장에서 모델3를 주당 5000대 생산하겠다고 호기롭게 선언했지만 실제 생산량은 이에 크게 미치지 못한 2000대 수준이었고 심지어 생산된 완제품들에도 품질 문제가 발생했다. 이후 테슬라는 자동화와 인력 사용 사이의 균형을 찾는 새로운 정책을 적용하고 있다. 동시에 근무 환경 개선과 제품 안전성에 대한 지속적인 요구에도 대응해 나가고 있다.


AI 시대, 경제적 가치와 사회적 가치의 조화 필요성

테슬라의 사례는 AI와 같이 세상을 바꿀 기술의 시대일수록 우리가 왜 더욱더 ESG에 주목해야 하는지 보여준다. AI와 같은 혁신적 기술은 기업의 효율성과 생산성을 극적으로 높여줄 수 있다. 하지만 그 과정에서 자칫 기업은 환경 파괴나 인간성 상실 같은 문제를 야기할 수 있다. 이럴 때 이른바 ‘안전장치’ 역할을 해줄 수 있는 것이 바로 ESG다.

기업이 경제적 가치뿐만 아니라 이해관계자를 위한 사회적 가치를 창출해야 한다는 학계의 논의는 기업의 사회적 책임(Coporate Social Responsibility), 공유가치 창출(Creating Shared Value), 더블 보텀 라인(DBL)2 2‘하나’의 재무적 숫자로 최종 결산 결과를 나타내는 싱글 보텀 라인(Single Bottom Line)에 비해 더블 보텀 라인은 경제적 가치와 사회적 가치, ‘두 가지’ 숫자로 최종 결산 결과를 나타내는 것을 말함. 닫기 등을 통해 발전돼 왔다.

사회적 가치에 대한 초기의 논의에서는 한국 기업의 사회적 책임 활동(사실상 기업의 가치사슬 전반의 변화보다는 사회공헌 중심 활동이었음) 등에서 볼 수 있는 바와 같이 자선적, 시혜적 차원의 기부 활동 중심이었다. 이에 따라 경제적 가치와 사회적 가치는 상호 분리된 이분법적 관점에서 바라보거나 어긋나는 가치라는 이해가 많았다. 또한 사회적 가치에 관한 관심도 상대적으로 적었다.

마이클 포터 하버드경영대학원 교수가 공유가치 창출(CSV)을 주창하면서 본격적으로 경제적 가치와 함께 사회적 가치 추구의 필요성을 알린 것이 큰 전환점이 됐다. 이에 경영 전략의 맥락 속에서 기업의 본업과 연결된 사회공헌 활동, 핵심 역량과 연결된 사회가치 추구 등이 논의되는 진전이 있었다. 기업의 부차적 활동이 아니라 경영 전략의 핵심 과제로서 사회적 가치가 자리 잡는 효과가 있었던 것이다. 전략적 사회공헌 활동에서 한 걸음 더 나아가 CSR 2.0을 여는 데 일조했다고 본다.

이제 사회적 가치를 추구하는 경영은 경제적 가치와 사회적 가치를 동시에 추구하는 사회가치 경영(Social Value Management), 즉 더블 보텀 라인 모델로 나아가고 있다. 사회문제 해결을 위해 비즈니스 모델을 만들고 고객 요구를 해결하면서 경제적 가치는 물론 사회적 가치를 창출하는 기업 경영을 지향하고 있다. 기존의 CSV 경영 전략에 따라 사회적 가치에 접근했다면 사회가치 경영은 기업의 경영 전략뿐 아니라 조직과 인사, 나아가 문화까지 총체적 변혁을 가져온다고 해석한다.


AI 시대, ESG 경영이 해결해야 할 문제들

ESG 경영은 주주 이익 우선의 경영 철학인 ‘주주 자본주의(shareholder capitalism)’를 넘어선 ‘이해관계자 자본주의(stakeholder capitalism)’로의 변혁을 의미한다. 그 때문에 향후 기업의 전략적 선택은 사회적, 경제적, 환경적 이슈를 반영하는 방향으로 지속적으로 변모할 것이다. 또한 이런 과정에서 기업의 비즈니스 모델에 대한 재검토뿐만 아니라 더 나아가 사업 포트폴리오의 재조정이 필요하다.

AI는 기업이 변화를 추진하는 데 도움이 될 수 있다. 일례로 아마존은 기업이 사회적 가치를 추구하는 데 도움이 될 수 있도록 AI 기술을 적극 활용하고 있다. 회사 내부적으로는 AI 및 머신러닝 기술을 사용해 포장 및 식품 쓰레기를 줄이고 주문 처리 과정을 효율화하는 등의 노력을 기울이고 있다. 또한 아마존웹서비스(AWS)를 통해 고객에게 AI 인프라와 제품을 제공함으로써 고객과 다른 기업이 구매, 사업 운영 및 일상생활을 보다 지속가능하게 만들 수 있도록 지원하는 방식으로 AI를 활용하고 있다.

또한 생성형 AI의 경우 ESG 데이터의 수집 및 관리에 폭넓게 쓰이고 있다. 최근 마이크로소프트가 선보인 ‘마이크로소프트 패브릭의 지속가능성 데이터 솔루션(sustainability data solutions in Microsoft Fabric)’과 마이크로 소프트 지속가능성 매니저용 코파일럿(Copilot in Microsoft Sustainability Manager)’이 대표적 사례다. 이들 솔루션은 올바른 지구온난화 지수(GWP, Global Warming Potential)를 질문하거나 분기별 업데이트를 위한 탄소배출량이나 환경 지표에 대한 초안 작성 등의 작업을 수행한다.

하지만 AI가 ESG 경영에 도움만 주는 것은 아니다. AI의 활성화는 AI 활용 기업들에 다양한 고민거리를 안겨 줄 가능성이 높다. 일례로 AI 시대가 되면서 많은 기업이 전력 소비 문제를 겪고 있다. AI 사용이 늘면서 자연스럽게 전 세계 데이터센터의 전력 소비량이 급증하고 있기 때문이다. 데이터센터는 대규모 데이터를 연산·저장하는 서버를 운영하고 인터넷 서비스를 지원하는 두뇌 역할을 한다. 처리해야 할 데이터 규모가 늘어날수록 더 많은 전력을 소비하는데 최근 생성형 AI 사용이 급증한 만큼 전력 소비량도 증가하는 추세다. 오픈AI의 챗GPT로 질의응답을 한 차례 주고받을 때 필요한 전력은 평균 2.9Wh(와트시)로 구글에서 검색했을 때의 10배 규모다. 실제 IEA 보고서에 따르면 2026년 전 세계 데이터센터의 전력 소비량은 620~1050TWh(테라와트)에 이를 것으로 추산된다. 이는 2022년 소비량(460TWh)의 2.3배 수준이다.

AI가 에너지 위기를 부를 수 있다는 주장은 이미 수년 전 나왔다. 다만 당시에는 먼 미래의 일로 여겨졌다. 하지만 2022년 11월 오픈AI의 챗GPT가 등장하고 AI 혁명이 급속도로 확산되면서 상황이 급변했다. 챗GPT를 비롯해 빙(MS)·제미나이(구글) 등 첨단 AI를 구동하기 위해서는 컴퓨터가 복잡한 연산을 빠르게 풀어내야 한다. 테크 기업들은 AI 개발 경쟁에서 뒤처지지 않기 위해 전력을 더 많이 소비하는 AI 반도체를 구매하고, 이를 조합해 데이터센터를 짓거나 슈퍼컴퓨터를 만든다. AI 서비스의 확산으로 이전에 없던 전혀 새로운 에너지 수요가 생겨난 것이다.

문제는 이 과정에서 AI가 환경을 해칠 가능성이 높아지고 있다는 점이다. AI는 2027년 전 세계에서 연간 85~134TWh에 이르는 전력을 소비할 것으로 추정된다. 이는 아르헨티나와 네덜란드, 스웨덴 같은 국가가 각각 1년 동안 사용하는 전력량과 비슷하다. 여기에는 빅테크 기업의 AI 학습 및 서비스 제공에 필요한 전력만 포함됐으며 소비자들이 AI 기기 등을 쓰면서 늘어나는 전력량은 포함되지 않았다. 실제로 마이크로소프트의 AI ‘코파일럿’ 개발에는 7200㎿h(메가와트시)가 소비된 것으로 추정된다. 이는 석탄화력발전소 2곳의 발전량에 해당하는데 웬만한 도시가 사용하고도 남는 양이다.

기업들은 이 문제 해결을 위해 신재생에너지에 투자하거나 탄소배출권을 구매하는 방식으로 대응하고 있다. 하지만 AI의 대중화와 이에 따른 전력 소비량이 급증하는 속도에 비해 신재생에너지에 대한 투자와 발전 속도는 더디다는 것이 문제다.

일자리 문제 역시 해결해야 한다. 생성형 AI는 현재 사람이 하는 많은 업무를 자동화할 것이다. 실제 세계경제포럼(WEF, World Economic Forum)은 지난해 ‘일자리의 미래(Future of Jobs 2023)’3 3전 세계 27개 산업 클러스터와 45개국에 걸쳐 총 1130만 명 이상의 근로자를 고용하고 있는 803개 기업을 설문조사를 통한 연구. 닫기 라는 보고서를 통해 AI와 기술혁신으로 2023년부터 2027년까지 5년간 6900만 개의 새로운 일자리가 창출되고 8300만 개의 일자리가 사라질 것이라고 예상했다. 이는 현재 전 세계 고용의 2%에 해당하는 1400만 개의 일자리가 사라질 것이라는 예측이다. 이 같은 전망 때문에 비영리단체인 ‘생명의 미래연구소(FLI)’는 지난해 머스크와 애플 공동 창업자 스티브 워즈니악 등 AI 전문가들과 기업인들이 서명한 서한을 공개하기도 했다. 서한에서 이 단체는 “현재의 AI 시스템은 일반 작업 과정에서 인간과 경쟁하고 있다는 점을 검토해 봐야 한다. 정말 기계가 정보 채널을 선전과 허위로 채우도록 내버려 두고 모든 일을 자동화해야 하는가. 또 우리 문명에 대한 통제력을 잃을 위험을 감수해야 하는가”라고 지적했다.

결국 AI는 기업들의 ESG 활동에 도움을 줄 수도 있지만 오히려 기업의 사회적 가치 제고를 더 어렵게 할 수도 있다. 그 때문에 AI 시대 기업의 ESG 경영은 더욱더 신중하게 추진돼야 한다.

AI 시대, ESG 경영의 변화 방향성

그렇다면 AI 시대, ESG 경영 전략은 어떻게 진화해야 할까. 먼저 ESG 경영 전략의 근본을 되새겨 볼 필요가 있다. 단순히 투자자들과 소비자들이 기업에 ESG 경영을 요구하기 때문에 ESG 경영을 해야 한다는 식의 접근은 위험하다. ESG 경영은 우리 기업의 사명, 즉 존재 이유가 무엇인지에서부터 출발해야 한다. 오늘날 탁월한 경영을 통해 지금까지 지속 성장하고 있는 기업들을 보면 이러한 기업의 사명을 기반으로 정책과 경영 관행들을 설계하고 근본 가치와 위배되는 것은 아무리 수익이 좋아도 채택하지 않는 방식으로 성장해왔다.

좋은 사례로 테슬라를 들 수 있다. 테슬라는 ‘지속가능한 에너지로의 전 세계적 전환 가속화’라는 궁극적인 기업의 목표를 바탕으로 ESG 전략을 실행 중이다. 특히 테슬라는 기술혁신을 통해 ESG 전략을 실천 중이다. 대표적으로 테슬라가 선보이고 있는 가상 발전소(VPP, Virtual Power Plant) 사업이 있다. VPP는 개인이나 사업자가 각 지역에서 태양광, 풍력 등으로 생산한 신재생에너지 전력망을 연결해 하나의 발전소처럼 통합 관리하는 가상 시스템으로 미래 에너지 관리 기술로 주목받고 있다. 전 세계 주요국이 탄소중립을 목표로 재생에너지 비율을 확대하면서 전력 산업 구조도 기존 중앙집중적이고 단방향인 에너지 공급 형태에서 소규모 재생에너지, 에너지 저장 시스템(ESS) 등 분산형 에너지 자원 중심으로 변화되고 있다. 간헐적이고 변동적인 재생에너지 생산 특성에 따른 계통 불안정성을 보완하기 위해 VPP가 대두했다. 테슬라는 가정용 ESS ‘파워월’, 산업용 ESS인 ‘메가팩’, 지붕형 태양광발전기 ‘솔라루프’ 등을 중심으로 ESS 배터리를 전력 사업자나 프로젝트 개발자들에게 보급하고 오토비더 시스템을 통해 배터리의 에너지 자산을 수익화하고 있다. 특히 메가팩은 풍력과 태양열 같은 재생 가능 자원의 에너지를 저장하도록 설계됐으며 전력 회사들이 주요 고객이다. 메가팩 한 대당 최대 3.9㎿h를 저장할 수 있다. 3600가구에 전력을 공급할 수 있는 용량이다. 1대당 소매 가격이 무려 187만 달러(약 25억 원)에 이르지만 공급이 수요를 못 따라가고 있다.

둘째, AI 시대 ESG 전략은 비파괴적 창조의 방향으로 발전해야 한다. ESG 경영 중 AI와 연관돼 가장 많이 언급되는 분야는 일자리가 아닐까 싶다. AI가 파괴적 혁신을 통해 기존 산업을 파괴하고 기존 시장에서 종사하던 인간들이 대거 일자리를 잃을 것이라는 예측이 대표적이다. 물론 혁신 생태계는 지금도 발전하고 있고, 영원한 승자가 없고 끊임없이 혁신하는 기업만이 살아남는 세상이다.4 4The Red Queen in Organizational Evolution, William P. Barnett, Morten T. Hansen, 1996 닫기

그렇지만 동시에 AI는 인간들의 가능성을 열어주고 새로운 비즈니스 모델을 탄생시키며 신산업 혁신을 이루면서도 비파괴적 혁신을 이끌어 줄 수도 있다.5 5Blue Ocean Strategy, W. Chan Kim and Rene´e Mauborgne, 2004 닫기

비파괴적 혁신의 대표적 사례로는 스페이스X가 있다. 재사용 로켓으로 위성·탐사선 발사 비용을 획기적으로 낮춘 일론 머스크의 우주 기업 스페이스X는 기존 산업을 완전히 대체하지 않고 새로운 시장을 개척했다. AI의 발전은 기업들을 딜레마에 빠지게 한다. 생산성과 비용 효율성 측면에서 인간의 노동력을 AI로 대체하는 것이 기업에는 이득일 수 있다. 하지만 이럴 경우 사회적 관점에서 기업의 소명을 다하지 않는다는 비난에 직면할 수 있다. 그런 의미에서 기업의 ESG 전략 역시 기존 산업을 파괴하고 기존 인력을 줄이는 창조가 아닌 비파괴적 창조의 방향으로 나아가야 한다.

마지막으로 집합적 임팩트의 창출이 있다. 오늘날 복잡한 사회문제 해결을 위해서는 단일 조직의 노력만으로는 한계가 있다. 향후 기업의 ESG 전략 역시 개별 기업 차원의 전략을 넘어 기업 간 집합적 임팩트 창출에 더 집중해야 한다. 이러한 관점은 스탠퍼드 소셜이노베이션 리뷰(Stanford Social Innovation Review) 2011년 겨울 호에 실린 ‘집합적 임팩트(Collective Impact)’ 기사에서도 강조된 바 있다. 이 아티클은 특정 분야를 넘어 문제에 대응하는 다양한 기관이 공통된 목표를 가지고 의도적으로 협업을 설계하고 추진할 필요성을 제시했다. 앞서 언급한 AI로 인한 전력 소비 문제가 대표적이다. 이 문제는 특정 기업 혼자서 해결할 수 있는 문제는 아니다. 마이크로소프트, 아마존 등이 핵융합 원자력 발전 등 신재생에너지 투자를 늘리고 있고 정부와 학계가 나서 AI의 친환경적 활용에 대한 연구를 동시 다발적으로 진행하는 등의 노력이 합쳐질 때 원래의 목표 달성이 가능해진다. 바야흐로 ‘집합적 임팩트 창출’에 대한 고민이 필요할 때가 된 것이다.