[전략대장 이팀장] AI 성장전략: 데이터 기업 M&A 사례 정리
요즘 “AI 도입” 이야기 안 나오는 회사가 거의 없죠.
근데 막상 현장에서(혹은 우리 팀에서) AI를 해보려고 하면 제일 먼저 부딪히는 벽이 뭔지 아세요?
대부분은 모델이 아니라 데이터예요.
데이터가 여기저기 흩어져 있고, 정의가 제각각이고, 품질이 들쭉날쭉하고, 누가 책임지는지도 애매하고…
그러다 보니 PoC는 그럴듯하게 나오는데 실제 서비스로 넘어가려는 순간 속도가 확 떨어져요.
이때 많은 사람들이 한 번씩 이런 말을 하게 됩니다.
“차라리 잘하는 곳을 사 오면 안 되나?”
이번 글의 핵심도 딱 이 결로 흘러가요.
AI가 산업 전체를 흔드는 전환점이 되는 상황에서, 기업이 ‘지속 성장’을 하려면 기술을 직접 다 만들겠다는 생각만으로는 속도가 안 나온다는 거죠. 그래서 요즘 더 자주 등장하는 전략이 바로 전략적 M&A입니다.
오늘 글은 자료 흐름 그대로,
- AI 시대가 왜 이렇게 빨리 오고 있는지
- 왜 AI 산업이 “승자독식 + 선순환” 구조가 되기 쉬운지
- 그래서 기업들이 왜 전략적 M&A로 핵심 역량을 확보하려는지
- 실제 사례(SK네트웍스–엔코아 인수)에서 무엇을 배울 수 있는지
이 순서로 쉽게 풀어볼게요.
AI 시대의 도래
AI가 ‘유행어’ 수준을 넘었다는 신호는 생각보다 여러 군데서 동시에 와요.
정책·국제행사·전시회 같은 곳에서 AI를 성장 동력으로 강조하는 메시지가 계속 나오고, 기업들은 그 신호를 놓치지 않으려고 투자 속도를 높이고 있죠.
글로벌 AI 시장이 2023년부터 2030년까지 연평균 36.6%의 높은 성장세가 이어질 거라고 보고 있어요.
숫자도 숫자지만, 저는 이 부분이 더 크게 와닿더라고요.
- AI는 특정 산업만 바꾸는 게 아니라, 농업·제조·유통·금융·모빌리티처럼 “산업의 경계”를 넘어서 확산되고
- 기업들은 AI 기반 제품과 서비스를 앞다퉈 선보이며
- 결국 AI를 잘하는 기업이 다음 시장을 먼저 잡는 구조로 가고 있다
이미 여러분들도 체감이 있을 거예요.
예전엔 ‘디지털 전환’이란 말이 회사 발표자료에만 있던 느낌이라면, 요즘은 고객 서비스부터 내부 업무까지 AI가 실제로 들어오는 속도가 다르잖아요.
그래서 “우리는 천천히 해도 돼”가 점점 어려워지고 있습니다.
AI 파운데이션 모델의 선순환 구조와 승자독식
이 글에서 꽤 중요하게 짚는 개념이 하나 있어요.
AI 산업은 플랫폼 비즈니스처럼 선순환(플라이휠) 구조를 만들 가능성이 크고, 그 결과로 승자독식 구조가 되기 쉽다는 점이에요.
흐름은 간단해요.
- 고객 경험이 쌓인다
→ 데이터가 축적된다
→ 학습이 늘고 성능이 좋아진다
→ 더 많은 애플리케이션/서비스가 붙는다
→ 다시 고객이 늘고 데이터가 더 쌓인다
이게 한 번 돌아가기 시작하면 후발주자가 따라가기가 정말 어려워져요.
왜냐하면 AI는 “좋은 모델”도 중요하지만, 그 모델을 지속적으로 개선시키는 데이터·운영·생태계가 같이 있어야 하거든요.
여기서 우리나라 상황을 보면, 한국의 글로벌 AI 지수가 2023년 기준 종합 6위라고 하면서도, 민간투자 부문은 18위로 낮다고 짚습니다.
이 말이 시사하는 게 꽤 현실적이에요.
- 인재나 일부 기술력은 있는데
- 민간에서 ‘스케일 있게’ 투자하고 생태계를 밀어 올리는 힘은 상대적으로 약해서
- 결국 속도 싸움에서 뒤처질 수 있다
그래서 나오는 해법 중 하나가 전략적 M&A입니다.
“기술을 모아서 판을 키우는 속도”를 시장에서 따라가려면, 내부 개발만으로는 시간이 너무 오래 걸릴 수 있으니까요.
전략적 M&A를 통한 AI 기술력 확보
여기부터가 진짜 핵심이에요.
AI를 하려면 모델만 필요한 게 아니라, 현실적으로는 아래가 다 필요하죠.
- 데이터를 잘 수집하고
- 안정적으로 저장하고
- 품질을 관리하면서 정제하고
- 분석/활용 단계까지 파이프라인을 만들어야 해요.
문제는 이걸 회사가 혼자 다 만들려면 시간과 비용이 엄청 든다는 거예요.
그리고 대부분의 조직은 “AI가 중요하다”는 걸 알면서도, 당장 매출·성과 압박 때문에 몇 년짜리 기반 구축에만 집중하기가 어렵습니다.
그래서 요즘 기업들이 많이 고민하는 선택지가 크게 두 가지로 갈려요.
- 내부에서 차근차근 구축한다
- 이미 해본 팀(회사)을 인수해 한 번에 가져온다
저는 두 번째, 즉 전략적 M&A가 “빠르게 변하는 AI 산업에서 시기를 놓치지 않고 따라갈 수 있는 효과적인 방법”이 될 수 있다고 봅니다.
핵심은 속도예요.
AI 시장은 ‘완벽하게 준비하고 출발’이 아니라, 빨리 시작해서 학습하고 고도화하는 팀이 이기는 게임에 가깝거든요.
SK네트웍스–엔코아 인수 사례: 왜 데이터 관리 회사였을까?
대표 사례가 SK네트웍스의 엔코아 인수입니다.
SK네트웍스는 AI 산업에 본격 진출하기 위해 데이터 관리 기업 엔코아를 951억 원(지분 88.47%)에 인수했어요.
여기서 중요한 질문이 하나 나옵니다.
“왜 하필 데이터 관리 회사였을까? AI 모델 회사도 아니고?”
자료가 말하는 답은 명확합니다.
데이터는 AI 산업의 핵심 자원이고, 데이터 관리와 활용 역량은 기업 경쟁력의 중요한 요소라는 거죠.
솔직히 이건 실무자들이라면 바로 공감할 포인트예요.
AI 프로젝트에서 ‘제일 잘 안 되는 일’이 모델링이 아니라 데이터 표준화/정의/정합성 맞추기인 경우가 정말 많거든요.
부서마다 같은 지표를 다르게 부르고, 같은 고객도 채널마다 ID가 다르고, 데이터 품질 이슈를 나중에 잡으려면 비용이 폭증하죠.
그래서 SK네트웍스는 “자체적으로 데이터 관리 및 분석 기술을 구축하는 것보다 인수하는 게 효율적”이라고 판단했고, 엔코아를 통해 AI 기반 사업모델을 신속하게 고도화하려는 전략을 선택했다고 정리됩니다.
AI 사업의 핵심 무형 자산과 AI 비즈니스 인프라 확보
이 파트가 저는 진짜 ‘전략적 M&A’의 본질을 잘 보여준다고 느꼈어요.
SK네트웍스는 인수 당시 단기 실적보다도 엔코아가 보유한 무형의 AI 관련 자산에 주목했다고 말합니다.
여기서 말하는 무형자산은 쉽게 풀면 이런 것들이에요.
- 데이터 모델링 노하우
- 메타데이터 관리 체계
- 데이터 품질관리 프레임워크
- 데이터 이행(마이그레이션) 경험
- 데이터 가상화 등 ‘통합’ 기술
엔코아는 통신, 금융, 모빌리티 등 다양한 산업에서 500여 개 고객에게 데이터관리 컨설팅 및 솔루션을 제공해왔고, 데이터 모델링·메타데이터 관리·품질관리 등 9개의 핵심 솔루션을 가진 국내 유일의 풀스택(Full-Stack) 서비스 제공업체라고 합니다.
여기서 포인트는 “솔루션이 있다”보다도,
현장에서 500개 고객을 상대하면서 쌓인 표준화 경험과 운영 노하우가 같이 넘어온다는 겁니다.
AI는 결국 운영의 싸움이라, 이 무형자산이 꽤 크게 작용할 수 있어요.
또 하나 흥미로운 지점은 데이터 가상화 시장입니다.
데이터 통합 시뮬레이션 솔루션 중 데이터 가상화 시장이 2030년까지 연평균 20% 성장할 것으로 전망된다고 언급하면서, 엔코아가 자체 솔루션을 개발해 경쟁력을 확보했다고 설명해요.
이게 왜 중요하냐면요.
기업이 AI를 본격적으로 돌리려면 “데이터를 한 곳에 모아야 한다”는 말이 나오는데, 현실은 그렇게 단순하지 않잖아요.
시스템이 많고, 규정이 있고, 속도가 필요하고, 통합 과정에서 장애가 나면 업무가 멈춰요.
그래서 데이터 가상화 같은 접근이 매력적일 수 있습니다.
SK네트웍스가 엔코아 인수를 통해 본사뿐 아니라 계열사·사업부 내 독립적인 데이터 통합 인프라 구축 시너지를 기대하고, 장기적으로는 그룹사 협업 기회도 모색한다고 합니다.
정리하면, “한 회사 인수”가 아니라 그룹 전체의 데이터 운영체계 업그레이드로 보겠다는 그림이에요.
결론: AI 시대, M&A의 중요성
AI 시대에서 M&A는 효과적으로 시장을 따라갈 수 있는 수단이다.
저도 이 말에 꽤 공감했어요. 다만 여기서 한 번 더 현실적으로 정리하고 싶어요.
전략적 M&A가 만능은 아니고, “무엇을 사 올 건지”보다 “사 온 뒤에 어떻게 굴릴 건지”가 승부를 가르는 경우가 많거든요.
그래서 마지막으로, AI 시대에 전략적 M&A를 고민하는 분들이라면 아래 5가지만 체크해보면 좋겠어요. (이건 블로그 독자분들 관점에서 최대한 쉽게 적어볼게요.)
- 단기 실적 vs 무형자산
당장 매출이 커 보이는 회사보다, 데이터/프로세스/인력/고객 레퍼런스 같은 무형자산이 AI 시대에는 더 큰 가치가 될 수 있어요. - 풀스택 역량 여부
모델만 있거나 컨설팅만 있는 곳보다, 데이터 모델링~메타데이터~품질~이행~통합까지 이어지는 체계가 있으면 ‘실행 속도’가 달라집니다. - 고객 기반의 질
고객 수가 많다고 무조건 좋은 건 아니지만, 다양한 산업에서 검증된 레퍼런스는 운영 노하우를 의미하는 경우가 많아요. - 통합(Integration) 로드맵
인수는 시작이고, 데이터/조직/시스템을 통합하는 과정에서 시너지가 결정됩니다. “인수 후 100일 플랜” 같은 그림이 없는 M&A는 리스크가 커져요. - AI 밸류체인에서 ‘내가 약한 구멍’이 무엇인지
데이터가 약한지, 인력이 약한지, 인프라가 약한지, 서비스화 역량이 약한지부터 정의해야 인수 대상이 명확해집니다.
결국 AI 시대의 핵심은 “AI를 한다/안 한다”가 아니라,
얼마나 빨리, 얼마나 안정적으로, 얼마나 반복 가능하게 해내느냐예요.
그 관점에서 보면, 전략적 M&A는 단순 확장이 아니라 “성장 속도를 확보하는 방법”이 될 수 있습니다.