[제843회] 디지털주권과 데이터생태계
(2020.03.26, 과학기술정책연구원 전략기획실 김인숙 연구원)

(김인숙 연구원)
반갑습니다. 저는 김인숙입니다. 오늘 말씀드릴 주제는 디지털주권과 데이터생태계입니다. 디지털주권과 데이터생태계에 있어 먼저 유럽 데이터생태계인 GAIA-X를 말씀드리고, 그 부분을 우리나라에서 어떻게 접목할 수 있는지 말씀드리는 순서로 진행하겠습니다.

[1. 유럽 데이터생태계 GAIA-X 조직구조](p.2~17)
이 그림을 보시면 굉장히 복잡해 보이죠? 이것은 모빌리티라는 서비스를 그린 그림입니다. 우리는 그동안 자동차 산업이라는 말을 많이 들어왔는데, 이제는 모빌리티라는 말을 많이 듣게 됩니다. 지금 사회에서는 자동차 한 대를 판매하는 것이 아니라 모빌리티라는 서비스를 판매하는 시대가 된 것입니다. 그런데 모빌리티라는 서비스에는 어떠한 사람들이 연결되느냐면, 차량을 공유하거나 자전거를 공유하는 일, 개인 여행에서도 사용하고, 주차장이 어디 있는지, 주유소는 어디 있는지, 지리적인 조건은 어떠한지, 교통 상황은 어떠한지 등의 부분들이 다 연결되어 모빌리티 서비스라는 것을 제공하게 됩니다. 그래서 한 자동차산업의 경쟁력이 아니라, 이제는 모빌리티라는 서비스의 경쟁력이 중요한 시대가 되었다고 이해할 수 있겠습니다.
그러면 모빌리티는 우리가 움직이고 이동하는 서비스라면, 모빌리티를 넘어서서 우리가 필요한 서비스는 헬스 부분, 즉 건강, 에너지 부분, 제품, 또는 서비스일 수 있습니다. 그렇다면 앞으로의 세상은 이러한 모든 서비스들이 다 연결되는 구조로 갈 것이기 때문에 제가 병원에 갔다와서 어떠한 이동수단을 선택할지, 어떠한 서비스를 이용할지가 하나의 데이터로 연결되는 세상이라고 말할 수 있겠습니다. 그래서 이것을 저는 가운데의 빨간색 부분으로 데이터생태계라고 표시하였고, 위에는 플랫폼 경제(Value Network)라고 표현했는데, 앞으로는 이러한 모든 서비스들이 연결되며 네트워크에서 가치(Value)가 창출되는 세상이라고 표현할 수 있겠습니다. 그다음 작년 12월에 탄소중립 2050이라는 목표가 발표되었습니다. 탄소중립사회라는 뜻이 되겠는데요. 이산화탄소를 배출한 만큼 흡수한다는, 순배출을 0으로 하겠다는 중립을 2050년도에 구현하겠다는 정책적 의지입니다. 그렇다면 탄소 중립이 되기 위해서 우리가 자동차를 운전하는 습관, 그리고 이동하는 것, 먹는 것 등 모든 것들이 전격적으로 변화하는 것을 뜻합니다. 이러한 변화에서 데이터는 어떠한 역할을 할까요? 자원을 절약하고 에너지를 절약하는 생태계를 제공할 것입니다. 그러한 그림 속에서 앞으로 나의 미래는 어떠한 모습일지, 내가 추구하는 사업 모델은 이러한 모델과 어떻게 부합할 수 있는지를 같이 생각하면 좋겠습니다.
이 그림을 보시면, 구글의 클라우드, 아마존의 클라우드, 마이크로소프트의 클라우드가 있습니다. 대표적인 클라우드 기업인데요. 클라우드 기업들이 전세계적으로 독점적인 위치를 차지하고 있습니다. 이것과 더불어 주목해야 할 부분이 'Cloud as a Service'라는 말이 되겠습니다. 'As a Service'라는 말은 저에게 렌탈처럼 이해가 됩니다. 제가 정수기를 사는 것이 아니라, 정수기를 매달 렌트할 서비스를 이용하지요. 클라우드도 제가 이용료를 내는 것이 되겠고, 플랫폼도 서비스 이용료를 내고, 소프트웨어도 ERP나 MES를 몇 천만원을 내고 사는 것이 아니라 시간당 얼마를 주고 서비스 이용료를 내게 됩니다. 로봇 역시 마찬가지입니다. 로봇도 사는 것이 아니라 로봇을 이용하는 시간에 대한 서비스를 지불하는 세상이 되었습니다. 이 그림에서 보여주고 싶은 것은 모든 것들이 'As a Service' 형태로 제공되고 있고, 클라우드 부분에서는 이 세 개의 기업이 독점적인 위치를 차지하고 있다고 말씀드릴 수 있겠습니다.
이 그림은 나무를 형상화하여 표현한 것인데요. 밑에 뿌리들이 있고, 줄기가 올라가서 열매를 맺는 형상을 말합니다. 이 그림은 GAIA-X라는 유럽의 데이터 인프라를 표현한 것입니다. GAIA는 대지의 신, 생명의 신을 뜻하는 것이고, X가 붙어있습니다. 이 그림에서 중요한 것은 연방형(Federated)라는 말이 나와 있는데요. 이것을 연방형 또는 연합형으로 번역하는데, 저는 연방형이라는 말을 좋아합니다. 연방형이라는 것은 연방국가로 이해하시면 좋겠는데요. 서울시와 중앙정부가 있듯 지방자치단체가 있고, 중앙정부가 있습니다. 그래서 지방정부와 중앙정부가 같이 있는 것이 연방국가가 되겠습니다. 그러면 데이터 세계에서는 제가 공장에서 데이터를 활용할 경우는 공장 내부의 엣지 컴퓨팅을 이용합니다. 공장의 데이터를 다른 사람과 공유하기 위해서는 클라우드를 사용해야 합니다. 그래서 클라우드와 엣지 컴퓨팅이 같이 공유하는 시스템을 'Federated'라고 말할 수 있겠습니다. 그다음 제가 이 그림에서 주목했던 것은 구글, 아마존, 마이크로소프트가 플랫폼 기업으로써, 또는 클라우드 기업으로써 굉장히 중요한, 수익을 잘 창출하는 기업으로 있는데, 앞으로 이것이 얼마나 더 갈까, 이 기업들이 앞으로도 계속해서 돈을 벌 수 있을까, 이 기업들의 다른 모습은 무엇일까 고민했습니다. 이 기업을 플랫폼 기업이라고 말합니다. 플랫폼 기업이 지금 전성기를 부가하고 있는데, 청동기 시대가 지나면 철기 시대가 오듯 플랫폼 시대의 다음 시대가 무엇일까 궁금했습니다. 그런데 그런 고민하에 GAIA-X를 보면서 제게 번쩍 눈에 띄는 것이 플랫폼 다음에는 플랫폼에 블록체인을 연결한 'Federated' 구조일 것이라는 결론을 내렸습니다. 플랫폼 하나가 독점적인 구조라면 플랫폼의 중앙 집중적인 의사결정에 블록체인 기술을 넣은 연방형 데이터생태계가 경쟁력이 있지 않겠느냐는 생각을 하게 되었습니다. 그러던 차에 GAIA-X를 만나게 되었고, 그것을 한번 공유하겠습니다. 그래서 앞으로 어떤 생태계가 살아남을지, 어떤 생태계가 경쟁력이 있을지를 같이 한번 이야기해보면 좋겠습니다.
이 그림을 보시면, GAIA-X라고 표현했다는 것은 X에 무엇이든 붙일 수 있다는 뜻이 되겠습니다. 그래서 GAIA-농업(Agriculture)도 들어갈 수 있고, 파란색을 보면 industrial, energy, mobility, financial, greed deal, agriculture, public, smart living, health 등이 전부 연결되어 있습니다. 그러니까 이 데이터생태계에서는 제조 데이터, 에너지 데이터, 모빌리티 데이터가 연결될 수 있다는 것을 뜻한다고 이해하시면 좋겠습니다. 저는 이 그림에서 중요한 것을 두 가지만 강조하고 싶습니다. 이 그림은 색으로 구별했는데요. 위에는 파란색, 밑에는 빨간색 계통입니다. 왜 둘로 나누었을까요? 독일을 중심으로 한 유럽에서는 구글, 아마존을 이길 수 없다는 것을 인정했습니다. 구글, 아마존, 마이크로소프트의 클라우드 기업을 이길 수 없습니다. 그러면 어떻게 해야 할까요? 이 기업을 이길 수도 없고, 새로 만들 수도 없는 형편입니다. 그래서 생각해낸 아이디어가 무엇이냐면, 구글이나 아마존, 마이크로소프트를 GAIA-X에 포함시키자는 것입니다. 그래서 이 그림 안에서 보시면 밑 부분 빨간색에 Network/Interconn. Providers가 있고, CSP가 있는데요, 이 CSP가 바로 Cloud Service Provider입니다. 이 칸막이에 구글, 아마존, 마이크로소프트를 포함시킨 것입니다. 그래서 두 개로 나누었는데, 왜 두 개로 나누었을까요? 아래의 빨간색은 기술적인 인프라를 말합니다. 그래서 데이터를 어떻게 교환할지, 데이터의 인프라는 어떻게 꾸릴지 등을 고민하는 것은 빨간색이고, 제가 주목하고 있는 위의 파란색은 조직혁명이라고 이름지었는데, 조직구조에 관한 것입니다. 조직구조를 governance라고 표현하겠는데요, governance를 우리가 지배구조로 이해하고 있는데, 이것을 저는 조직구조, 의사결정 구조로 이해하고 싶습니다. 그래서 조직을 어떻게 할까요? 데이터는 기술적으로 교류되는데, 데이터를 가지고 있는 사람과 이용하는 사람과 유통하는 사람의 권리와 의무를 어떻게 결정할 것이고, 보험은 어떻게 들 것인지에 대한 것이 들어가 있어야 하겠습니다. 결국 기술적인 인프라만 중요한 것이 아니고 사람들이 모여서 권리와 의무를 규정하는 규칙이 중요하게 되는 겁니다. 그래서 GAIA-X는 이 두 개를 동시에 추구하고 있다고 이해하시면 좋겠습니다. 우리나라에도 마이 데이터 사업도 있고, 데이터 댐도 있고, 데이터 센터도 있습니다. 그래서 많은 데이터 사업을 하고 있는데, 제가 볼 때 우리는 기술적인 인프라에 많은 비중을 둡니다. 그런데 여기에 추가해야 할 것은 조직을 어떻게 구성할 것인가, 즉 수요자와 공급자와 매개체의 역할을 어떻게 분담할 것인지에 대한 고민이 앞으로 추가되어야 한다고 생각합니다.
그러면 저는 이런 생각을 하게 됩니다. GAIA-X는 2019년 12월에 나왔습니다. GAIA-X가 나오면서 독일이 이것을 말하니까 "왜 너네는 또 만드냐"라는 말이 많았는데, 독일은 구글, 아마존, 마이크로소프트에 대항하기 위해, 벗어나기 위해 이것을 만든 것입니다. 그래서 디지털 주권이라는 말을 씁니다. 보통 주권이라 하면 옛날에는 식민지 주권이라고 해서 땅을 뺏기면 주권을 잃어버리는데, 디지털 주권은 어떤 것일까요? 디지털 시대에 주권을 가지고 있는지 없는지의 기준은 무엇일까요? 독일이 두려워한 것은 독일의 제조업 데이터나 의료 데이터, 제약회사 데이터가 미국 클라우드 기업에 저장된다는 것이 독일은 불편했던 것입니다. 지금은 내가 아마존에 돈이 싸서 저장하지만, 만약에 내가 아마존이 싫어서 마이크로소프트를 간다면 쉽게 갈 수 있을까요? 어려울 수 있다고 보는 것입니다. 잠금효과(Lock-in-Effect)라고 하는데, 내가 어디에 가버리면 털커덕 잠기는 것입니다. 그것을 벗어나게 하는 것이 디지털 주권입니다. 내가 A에서 B로 갈 수도 있고, B에서 C로 갈 수도 있다는 것을 내가 결정할 수 있는 것이 디지털 주권이고, 종속되지 않는 것이라는 말을 내세웠습니다. 디지털 시대의 주권을 가장 대표적으로 표현하는 것은 데이터주권입니다. 데이터주권이라는 것은 무엇이냐면 나의 데이터를 수집하고, 교환하고, 저장하고 분석하는 각 단계에서 제가 통제할 수 있다는 것입니다. 통제라는 것은 제가 결정할 수 있다는 말이 되겠죠. 그래서 데이터 주권을 행사해야겠다는 것을 대의명분으로 세웁니다. 그래서 디지털주권, 데이터주권을 내세웁니다. 그러면 구글, 아마존, 마이크로소프트보다 잘 만들어야 하니 잘 만들기 위해 독일과 유럽이 고민한 것이 데이터 생태계라고 표현하여 어떻게 하면 생태계 경쟁력이 있을까, 구글, 아마존, 마이크로소프트보다 더 좋은 클라우드는 무엇일까, 클라우드를 넘어서서 모두를 포함하는 데이터 생태계는 누가 살아남을까 고민하면서 이용자(user)를 강조하기 시작합니다. 그래서 GAIA-X의 가장 큰 특색은 이용자가 결정한다는 것입니다.
GAIA-X 홈페이지에 들어가면 자료들이 엄청나게 많은데요. 자료 중에서 개념 정의가 참 와닿았습니다. 여기서 보시면, GAIA-X 프로젝트는 데이터를 사용하는 데 있어 보안을 담보하고(secure), 개방되어 있으며(open), 주권을 행사할 수 있는(sovereign) 것을 지원하기 위하여 생겼다는 것입니다. 그다음 'In this way'라고 하며 'self-determined decisions'라는 말을 씁니다. 이 말은 자기결정권으로 번역하고 싶습니다. 자기결정권을 행사할 수 있다는 것인데, 자기결정권은 언제 필요한 것일까요? 데이터를 어떻게(how), 어디에(where) 저장하고(stored), 처리하고(processed), 사용할지(used) 내가 결정한다는 것이 GAIA-X의 큰 특성이 되겠습니다. 이것이 이 사람들이 표방하는 데이터생태계이고, GAIA-X가 살아남을지, 마이크로소프트가 살아남을지, 아마존이 살아남을지, 구글일지는 한번 지켜보겠습니다. 앞으로 10년 후, 20년 후에 어느 데이터생태계가 살아남을지, 그렇다면 우리나라의 데이터생태계는 무엇일지 질문해볼 수 있겠습니다.
저는 독일에서 공부하여 항상 독일과 미국이 어떻게 다른지 주목하게 됩니다. 독일이 하는 방식과 미국이 하는 방식을 주목하게 되는데, 그림을 보시면 독일과 미국이 있는데요. 미국은 거대한 기업이 많습니다. 실리콘 밸리가 있고, 돈도 많고, 나라도 큽니다. 그래서 미국은 대기업 위주로 변혁을 시작합니다. 그런데 독일은 무슨 일만 생기면 다 모이라는 구조입니다. 독일은 미국보다 돈도 적고, 후발주자이고, 미국보다 부족합니다. 그렇기 때문에 독일은 무슨 일이 생기면 다 모이자는 구조로 갑니다. 그 구조의 특성을 한번 보겠습니다.
독일의 경우 통일하고 나서 굉장히 경제가 어려워집니다. 그래서 유럽의 병자다, 다 죽었다 등의 이야기를 합니다. 앞이 보이지 않다 보니 2005~2006년도에 고민을 많이 시작하고, 그러던 와중에 생각한 것이 이 그림입니다. 이 그림을 보면서 이 그림의 가로축을 보시면 하드웨어이고, 옆에는 서비스이고, 세로축을 보시면 B2B와 B2C입니다. 미국이 잘하는 것은 실리콘 밸리를 중심으로 한 소프트웨어입니다. 그래서 미국은 그쪽에서 이미 한 발이 아니라 세 발 앞서있다고 볼 수 있습니다. 독일이 생각할 때는 축구로 말하면 전반전에서 미국에게 3:0으로 졌다고 생각합니다. 독일 입장에서 3:0으로 진 전반전을 역전승으로 이끌어야 하는데, 역전승으로 이끌 수 있는 방법이 무엇인지 고민하기 시작합니다. 그래서 독일이 고민한 것이 이 4사분면 중 우리가 제일 잘하는게 무엇인지 질문하기 시작합니다. 그래서 B2C면서 서비스인 소프트웨어 부분은 포기합니다. 이것은 미국이 워낙 잘하니까 우리는 여기 들어가면 안되겠다. 그런데 독일 입장에서 누가 가장 두렵냐면, 미국과 중국이 두렵습니다. 미국은 소프트웨어에서 워낙 앞서있고, 중국은 독일 입장에서 열심히 풍력발전을 만들어서 10만원에 팔려고 하면 중국은 만 원짜리를 가져옵니다. 독일 입장에서는 미국 때문에 힘들고 중국 때문에 어렵습니다. 그래서 이 둘 사이에서 틈새가 무엇일지, 내가 잘하는 것이 무엇일지 고민하기 시작해서 파란색으로 표시한 B2B와 하드웨어에 집중하게 됩니다. 결국은 독일도 인구가 8,000만 명밖에 되지 않기 때문에 B2C로서는 승부가 나지 않고, 그렇다고 소프트웨어는 포기해야 할 것 같고, 독일이 미국보다 잘하는 것은 제조업입니다. 그래서 제조업인 B2B에 하드웨어를 넣은 것을 포지셔닝하기 시작합니다. 이 부분을 집중하는데, 여기서도 한번 보세요. 앞으로 지멘스, IBM, 구글, 마이크로소프트, 아마존이 제조업에 들어올 텐데, 이 영역에서 누가 승자가 될지, 또는 이 부분에서 어떤 비율로 수익을 나눠 가질지 주목해서 보면 좋을 것 같습니다. 이 부분에서 어디를 포지셔닝하고 강점이 무엇인지 찾아내고 있었다고 볼 수 있겠습니다. 제가 2015년도에 독일에 1년 있었는데, 그때 당시 기업들을 만나면 '죽겠다'고 해서 '왜 죽겠냐'고 물어보면 아까 말한 대로 미국 때문에 미치겠고, 중국 때문에 못살겠다고 표현했습니다. 그래서 어떻게 살아가려고 생각하시는지 물어봤더니 이렇게 말을 했습니다. 태양광 판넬을 팔아서 지금까지 돈을 벌었는데, 중국이 너무 빨리 쫓아옵니다. 저는 어떻게 해야 할까요? 태양광 판넬을 만드는 것은 중국이 다 하고, 나는 태양광 판넬을 만드는 공장 시스템을 팔겠다고 포지셔닝을 했습니다. 내가 더이상 B2C로 판넬 하나하나를 팔아서는 경쟁력이 없으니 중국이 판넬 하나하나를 판다면, 나는 스마트한 공장 시스템을 판매하겠다고 결정합니다. 그것이 이 사람들의 결정이었습니다. 저는 이 결정을 누가 했는지 궁금했습니다.
그다음에 보시면 4차 산업혁명이라는 말이 독일이 만들어낸 말입니다. 독일이 제조업에 인터넷을 섞어야겠다고 4차 산업혁명이라는 말을 넣었는데, 이 말은 digital transformation, digital dx와 같은 말입니다. 독일은 4차 산업혁명을 무엇이라고 이해했느냐면, 밑에 보시면 짧게 말해 4차 혁명이라고 말하는데요. 4.0이라고 표현할 수 있겠습니다. 4.0은 무엇이라고 생각했느냐면, 1차 산업혁명은 기계로 시작했습니다. 방적 기계를 만든 것이고, 2차 산업혁명은 전기 혁명입니다. 전기가 들어오면서 아무데나 꽂을 수 있었습니다. 컨베이어 벨트로 대량생산이 가능했습니다. 3차 산업혁명은 정보통신입니다. 컴퓨터가 들어와서 자동화가 되기 시작했습니다. 이것이 3.0입니다. 그러면 4.0은 무엇일까요? 4.0은 새로운 기술이 아닙니다. 4.0은 1.0 더하기 2.0 더하기 3.0이라고 이해했습니다. 저는 이 부분을 항상 유념하고 있습니다. 4차 산업혁명은 어떠한 새로운 기술이 아니라 1.0, 2.0, 3.0이 만나 새로운 서비스를 제공하는 것이라는 겁니다. 그러니까 지금까지는 생산성, 효율성을 올리자고 말하는데, 혁명이라는 말을 붙일 때는 생산성, 효율성만 올리는 것이 아니라 새로운 디지털 서비스를 만들어내는지가 중요한 관전점이 되겠습니다. 그래서 4차 산업혁명을 우리가 기술혁명으로 이해할 것인지, 조직혁명으로 이해할 것인지에 대해 저는 둘 다 함께 고려해야 한다고 생각합니다. 그래서 내가 어디 부분을 할 것인지, 누구와 이야기할 것인지 1.0, 2.0, 3.0을 합치다 보니 세 사람이 대화하고 소통을 해야 합니다. 그래서 소통 역량이 중요해지고 소통 혁명이라고 표현할 수 있겠습니다.
아까 말한 대로 독일의 경우는 미국에 비해 자본도 적고 힘도 없고 하다 보니 무슨 일이 생기면 다 모이라고 했지 않습니까? 독일은 2011년도에 정보통신협회인 3.0 협회, 2.0 협회, 1.0 협회 셋을 부릅니다. 불러서 우리나라가 어떻게 먹고 살아야 하겠는지, 어떻게 하면 좋겠는지 2년 시간을 줄 테니 셋이서 만들어오라고 합니다. 그래서 세 명이 만나서 2013년도부터 워킹그룹을 만들기 시작합니다. 독일도 이 세 명이 만난 적이 처음이었다고 합니다. 공대생들을 만나보니 기계 전공한 사람, 전자 전공한 사람, IT 전공한 사람이 그전에는 만난 일이 없었다고 합니다. 그러다 보니 서로 대화가 안 됩니다. 사용하는 단어가 다릅니다. 그래서 독일도 처음에는 1년간 계속 싸웠습니다. 개념이 다르다, 대화가 다르다 1년간 싸우다가 지금은 13년부터 지금까지 이 워킹그룹이 작동하고 있습니다. 그래서 지금은 여섯 개가 돌아가고 있는데, 이 워킹그룹이 독일의 4차 산업혁명을 그리고 있다고 이해하시면 좋겠습니다.
아까 제가 말씀드린 GAIA-X도 2013년도부터 사람들이 쭉 모여서 해왔는데, 그 사람들이 그린 그림이라고 보시면 좋겠고, 위의 파란색은 조직혁명, 데이터 에코시스템, 밑의 빨간색은 기술적인 인프라 에코시스템으로 나눠져있다고 이해하시면 좋겠습니다.
제가 궁금한 것이, GAIA-X가 작동이 될까요? 저는 이것이 굉장히 어렵다고 생각합니다. 왜냐하면 이것이 모빌리티, 금융이 다 들어가 있습니다. 이것을 어떻게 다 데이터로 연결한다는 것일까요? 상상이 되지 않습니다. 그래서 이것을 어떻게 할지 궁금했는데, 이 사람들이 일하는 방식입니다. 일하는 방식을 보면, 왼쪽을 보면 Use Cases라고 나와있습니다. 각 모빌리티 분야, 헬스 분야의 Use Cases를 개발하여 Use Cases를 중심으로 생태계를 만들어가는 것입니다. 그래서 생태계가 위의 파란색은 조직혁명이고, 밑에는 기술이라고 하지 않았습니까? 이 두 가지로 나누어 작업하고 있다고 보시면 좋겠습니다. 여기에서 일하는 사람이 500명이고, 애자일과 애드호크라는 방법론을 쓰고 있다고 보시면 좋겠습니다.
여기에 보시면 혹시 아시는 회사가 있나요? 여기 회사의 로고들이 쭉 들어있는데, 이 회사들이 여기에 보여서 워킹그룹을 구성하고 같이 활동하고 있다고 보시면 좋겠고, 약 500 명이 활동하고 있습니다.
그다음 GAIA-X의 그림을 보시면, 우리가 인터넷에 들어가서 구글 들어가면 제 아이디가 있지 않습니까? 구글에 들어가듯이 여기에서 보시면 Identity Provider가 있고, 아이디를 주는 사람이 있습니다. 그 조직이 있고, 데이터를 제공하는 사람이 있고, 데이터의 카탈로그를 만드는 사람이 있고, 앱 서비스를 제공하는 사람이 있고, 소비자가 있습니다. 그래서 이 구조는 어느 한 사람이 결정하는 구조가 아니라 다섯 명이 함께 연방형으로 진행하는 구조라고 보시면 좋겠습니다.

[2. 국내 데이터생태계와 애자일 워킹그룹](p.18~34)
두 번째로, 우리나라에서 이러한 데이터생태계의 그림을 어떻게 접목할 수 있을지를 중심으로 말씀드리겠습니다.
제가 4차 산업혁명을 하고 데이터생태계를 하면서 항상 이러한 부분을 생각하게 됩니다. 우리는 데이터 댐, 데이터 센터를 많이 공급하고, 정책을 수없이 쏟아내고 있는데, 현장 수요와 맞지 않아 항상 고민입니다. 제가 아무리 수영장을 멋있게 만들어놔도 수영하러 오는 사람이 없습니다. 데이터센터를 만들고, 댐을 만들어도 이용자가 적은 것이 고민인데요. 이것을 정책의 현장성이 있느냐고 표현할 수 있는데, 이것이 어디서 나왔을까 보았을 때 이렇게 요약하고 싶습니다. 우리는 정책을 할 때 중소기업을 위해, 그리고 경력 단절 여성을 위해, 또 청년을 위해 등 위한다는 말을 많이 합니다. 이것을 'for the people'이라고 표현을 하는데, 누구를 위한 정책을 많이 합니다. 그런데 이제는 누구를 위하는 정책보다는 밑의 'by the people', 즉 그 사람들이 결정할 수 있게 해주는 것이 저는 더 중요하다고 생각합니다. 왜냐하면 예전에는, 1960년대, 1970년대에는 사람들이 원하는 바를 에측할 수가 있었고, 단순하기 때문에 이론 전문가나 소수의 엘리트들이 정책을 수행하고 계획을 세워도 잘 돌아갔습니다. 지금은 어떠한가요? 지금은 아까 모빌리티 서비스를 보더라도 모빌리티 서비스에 들어있는 사람들이 얼마나 많습니까? 모빌리티에 대한 정책을 어떻게 할까요? 이것이 참 어렵습니다. 정책이 여러 사람이 연결되어 있고, 시장은 엄청나게 빠르게 변화하는 것입니다. 그래서 정책을 만드는 것이 쉽지가 않습니다. 예를 들면 기업도 마찬가지입니다. 내비게이션을 보면서 많이 느꼈는데요. 내비게이션을 제가 살까 말까 고민하는 사이에 내비게이션이 필요 없게 되었습니다. 기업 입장에서는 내비게이션을 열심히 개발했는데 개발하여 시장에 나오다 보니 시장이 없어진 것입니다. 그래서 이렇게 빨리 변화하는 시장, 여러 가지가 연결된 시장에서는 어느 누구도 미래를 예측할 수 없습니다. 예측할 수 없기 때문에 어떠한 정책을 수립하기가 불가능합니다. 내가 누구를 위해서 정책을 한다고 하는 것이 굉장히 위험하게 되었다고 저는 생각합니다. 그렇다면 앞으로의 정책은 내가 누구를 위해서 한다기보다는 그 사람들이 스스로 결정하게 하는 구조로 가면 어떨까, 직접 이해 당사자들이 10명, 15명이 모여서 본인들이 원하는 정책이 무엇인지 뽑아내는 것이 더 현실성 있지 않을까 생각합니다. 그래서 정책의 수요와 정책의 공급의 균형을 잡아야 할 텐데, 이제는 누구를 위한다는 정책보다는 그 사람들이 스스로 정책을 결정할 수 있는 방식으로 함께 가야 한다고 생각합니다. 저는 이 부분에서 가족 이야기를 많이 하는데, 제가 가족을 위해 저녁밥을 짓는 등 열심히 가족을 위하는데, 가족이 만족할까요? 가족들이 좋아할까요? 특히 우리 아들은 원하지 않습니다. 엄마가 아들을 위해 청바지를 사주면 굉장히 싫어합니다. 제가 어떻게 해야 할까요? 아들을 위하기보다는 아들에게 먼저 물어봐야 합니다. 아들이 무엇을 원하는지 물어보는 것이 굉장히 중요합니다. 그래서 앞으로 정책도 공급자 위주로 탑다운(top-down)으로 위에서 뿌리는 것이 아니라, 시장에서 당사자들이 무엇을 원하는지 뽑아내는 것이 중요하다고 생각합니다.
특히 탄소중립사회를 말하다 보니 요새 ESG라고 신문에서 많이 보게 됩니다. ESG라고 밑에 보시면 Environment, Society, Governance의 약자입니다. 이제는 금융기업들이 어디에 투자하느냐면, ESG 기업에 투자하겠다는 것입니다. ESG라는 것은 무엇이냐면, 이 기업이 자연환경을 생각하고 있는지, 사회적인 인식이 괜찮은 것인지, 거버넌스를 잘 하고 있는지를 보고 이 기업에 투자하겠다고 말하는 것입니다. 왜 그럴까요? 왜 기업에 대한 투자가 이 기업의 매출이나 수익성뿐만 아니라 이 기업이 ESG를 하고 있다는 것을 증명해야 할까요? 이것이 저에게는 화두입니다. 여러분들이 주식을 살 때 무엇을 보고 사시나요? 주식을 살 때, 기업을 평가할 때의 기준이 무엇일까요? 저는 어느 가정이나 기업, 조직에 가서 가장 먼저 이 기업의 의사결정을 누가 하는지 보고, 기업의 소통을 봅니다. 이 기업이 근로자와 경영자가 소통을 잘하는 구조인지 아닌지를 가장 중요하게 생각합니다. 왜냐하면 소통 구조가 잘 되는 기업은 지속 가능하다고 보기 때문입니다. 그래서 거버넌스라는 부분이 예년에는 그렇게 중요하지 않았는데, 지금은 굉장히 중요한 이슈를 차지하고 있다고 말할 수 있습니다. 이제 또 이러한 질문이 듭니다. 예전에는 지속 가능 경영, 사회적인 책임 투자와 같은 말들이 많았는데, 이런 것과 ESG는 무엇이 다를까요? ESG는 최근에 나온 말이고, 다행스럽게도 올해 대한민국이 무디스 평가에서 ESG 부분에서 1등급을 받았습니다. 저는 굉장히 기뻤는데, 1등급에 들어가는 나라가 작은 나라는 많지만, 큰 나라 중에서는 독일과 한국입니다. 그래서 한국이 왜 무디스 평가에서 1등급을 받았나 봤더니, Environment는 2등급, Society는 2등급이었는데, 거버넌스가 1등급을 받았습니다. 어떻게 받았을 것 같으신가요? 1등급인 거버넌스는 K-방역을 할 때 정보를 공개한 투명성입니다. 정보를 공개하여 투명하게 진행한 것입니다. 대표적으로 마스크 앱이 기억나시나요? 마스크가 없었을 때 우리가 어느 약국에 가면 마스크가 얼마 있다는 것을 다 알았고, 공장에 수주했습니다. 그것이 대표적인 성공 사례입니다. 그러니까 K-방역이 성공할 수 있었던 가장 큰 요소는 거버넌스, 즉 정보를 공유하고 투명하게 했다는 것이 성공의 지름길이었던 것입니다. 그래서 우리가 1등급을 받습니다. 그러면 앞으로는 이것이 기업이든 개인이든 조직은 거버넌스가 중요합니다. 지배구조라는 말보다 저는 의사결정 구조, 조직 구조로 이해하는데, 조직이라는 말이 굉장히 중요하다고 생각해서 거버넌스라는 말을 넣었습니다. 그렇다면 거버넌스는 의사결정 구조인데, 어떠한 조직이 지속 가능할까요? 또 어떠한 조직이 서로 상호 운용(interoperable)할까요? 이렇게 말하게 되는데, 아까 말한 데이터 주권, 그 주권을 행사하는 것을 말합니다. 우리는 개인정보 보호라는 말을 많이 쓰는데, 개인정보 보호라는 말과 데이터 주권이라는 말은 무엇이 다른가요? 저에게는 개인정보 보호라고 하면 왠지 정부가 나를 보호해준다는 생각이 들고, 데이터 주권이라고 하면 제가 적극적으로 무언가를 행사할 수 있다는 느낌이 듭니다. 그래서 저는 개인정보 보호보다는 데이터 주권을 행사할 수 있는 데이터생태계가 더 바람직하지 않겠느냐고 생각합니다. 그래서 이러한 부분들이 변화할 것이라고 보시면 좋겠습니다.
앞으로 우리나라가 세계적인 선도국이 된다는 말은 이제는 더이상 누구를 벤치마킹하는 것이 아니라 First Mover가 되는 것이고, 개념 설계 역량을 가지는 것이라고 말하겠고, 여기에 제가 한번 넣어봤습니다. 한국판 뉴딜의 포스트코로나를 진행하는데, 데이터 생태계를 어떻게 할 것인가에 대해 떠오르는 말들이었습니다. COVID-19에서 스마트 헬스 부분이 있고, 디지털 사업 모델이 있고, Smart Contract 플랫폼, 블록체인이 있고, 소재, 부품, 장비의 소부장이 있고, 자카르타에 수출한 스마트 시티가 있고, 아세안 국가가 있고, 제품과 공정과 무역 규제가 들어올 텐데, 이러한 부분이 있을 것이고, 자원을 절약할 것이고, 3D 프린팅이 있을 것이고, 물류와 모빌리티가 있을 것이고, 배터리가 있을 것입니다. 그러면 이 그림이 어때야 할까요? 예전에는 배터리를 판매하고 자동차 부품을 파는 것이 우리의 경쟁력이었다면, 이제는 이러한 모든 것들이 데이터로 연결된 생태계를 팔아야 한다고 생각합니다. 낱개를 파는 것이 아니라 서로 다른 업종이 만나 연결된 구조로 작동되는가가 우리가 판매해야 할 것입니다.
그래서 이렇게 그림을 그려보았습니다. 이 그림에서 제가 어려운 말들을 많이 했는데, 마지막 한 마디만 더 하자면, 플랫폼 경제라는 말을 강조하고 싶습니다. 우리는 value chain이라는 말을 굉장히 좋아합니다. Global value chain이라는 말을 많이 하는데, 저는 value chain에서 이제는 value network로 가자고 말하고 싶습니다. Value network라는 말은 무엇이냐면 네트워크에서 가치가 나온다는 것이고, value chain은 사슬(chain)에서, 파이프라인에서 가치가 나온다는 것입니다. 이 두 개의 차이가 무엇이냐면, 그동안에는 자동차 산업이라고 하면 세트 메이커, 부품 업체, 소재 업체로 이루어진 라인, SCM 라인 등의 파이프라인이 있었습니다. 예를 들면 밀가루를 사다가 빵을 만들어서 파는 것이 파이프라인 경제라고 말할 수 있을 것입니다. 같은 라인에서 가치를 창출하는 것입니다. 플랫폼 경제라는 것이 무엇이냐면, 밑의 그림을 보시면 공장, 데이터센터, 기차, 풍력발전 등이 다 들어와 있습니다. 이 모든 것들이 데이터로 전환하여 클라우드로 엄청난 데이터가 쌓이게 됩니다. 밤하늘의 별처럼 데이터가 쌓여있는 것입니다. 그 데이터를 가지고 배달의 민족 등 앱을 만듭니다. 이 데이터는 0,1의 디지털 데이터입니다. 이 데이터에는 1차 산업인 농업, 2차 산업인 제조업, 3차 산업인 서비스업의 구별이 없습니다. 자동차 산업, 반도체 산업의 구별이 없는 것입니다. 그래서 플랫폼 경제를 이해하는 것이 굉장히 중요하다고 생각합니다. 우리는 자동차 산업을 육성해야 하겠다, 또는 선박을 육성해야 하겠다가 아니라 모빌리티 서비스의 생태계를 건강하게 해야 합니다. 연결된 서비스를 어떻게 만들어내는가가 경쟁력이라고 보기 때문입니다. 그래서 네트워크를 만들어야 합니다. 네트워크는 업종을 넘어섭니다. 최소한 1.0, 2.0, 3.0의 기계, 전자, ICT 업종이 만나야 합니다. 그러한 구조를 만드는 것이 우리가 살아남는 비결이라고 생각합니다.
그다음 ad-hoc networking이라는 말이 쓰여있어 무슨 말일까 말했는데, 이런 것입니다. 제가 네트워크를 해야 한다고 하면 낯설지 않습니까? 내가 만나지 않았던 전자 업체도 만나야 하고, 의류 업체도 만나야 하는데, 왜 그럴까 말을 해보니 이 사람들은 만나는데, ad-hoc 네트워크는 고등학교 동창회, 동호회처럼 고정된 것이 아니고 만났다 헤어졌다를 반복하는 형태입니다. 아메바가 이리 갔다가 저리 갔다가 하듯 제가 바이오 헬스도 갔다가, 모빌리티도 갔다가 하는 것들이 ad-hoc networking입니다. 그래서 어떤 일을 할 때는 내가 고정된 사람만 만나는 것이 아니라 다양한 사람을 생태계에서 만나면서 이 사람하고도 일하고, 저 사람하고도 일하는 구조가 중요해진다고 표현할 수 있겠습니다.
그러면 이 사람도 만나고, 저 사람도 만나는 것은 어떻게 할 수 있을까요? 애자일이라는 말을 넣어보고 싶습니다. 애자일은 agile이라는 영어 단어인데요. 애자일 선언문이 2001년도에 발표되었습니다. 그림에 보시면 잘 보이지 않으실지 모르겠지만, 소프트웨어 개발자들이 모여 서서 선언문을 만드는 작업입니다.
이것이 왜 그런 것인지 보겠습니다. 이 그림을 보시면, 애자일에 대칭되는 말은 폭포수 방법입니다. 워터폴이라고 말하는데요. 폭포수가 위에서 수직으로 내려오지 않습니까? 이러한 폭포수 방법이고, 애자일 방법은 한 바퀴 돌고 들어가고, 한 바퀴 돌고 들어가는 그림이 나와있습니다. 이 두 개의 차이점이 무엇이냐면, 제가 소프트웨어를 개발할 때 이러한 소프트웨어를 개발해달라고 하면, 옛날의 폭포수 방법은 수요 확인, 디자인, 개발, 테스트, 보여주기의 프로세스를 수직으로 밟았습니다. 그런데 그렇게 하다 보니 다 만들었는데 소비자가 고쳐달라고 하면 어떻게 될까요? 다시 해야 합니다. 처음부터 다시 돌아가야 하니 너무 힘든 것입니다. 그래서 그것을 없애기 위해 4개월동안 만들어달라고 하면 앞의 폭포수 방법은 4개월간 만든 것이고, 애자일 방식은 한 달만 만들어서 한 달 후에 고객의 반응을 보는 것입니다. 고객의 반응을 Communication이라고 빨간색으로 표시했는데, 한 달 만들었는데 잘 가고 있는지 물어보면 네라고 대답한 이후에 가는 것입니다. 그래서 애자일 방식은 중간중간에 고객의 피드백을 받는다고 표현할 수 있겠습니다. 그러면 이것이 왜 중요해졌을까요? 애자일이라는 말을 검색해 보시면, 애자일 경영, 애자일 조직 등 굉장히 많이 나옵니다. 제가 독일에 갔더니 보험회사에서도 광고에 애자일을 썼고, 인재를 채용할 때 어떠한 인재를 가장 채용하고 싶으냐고 하면 애자일한 사람이라고 말합니다. 어떠한 사람이 애자일한 사람일까요? 내가 전자공학을 전공했는데 전자공학만 할 것이라는 사람은 폭포수 방식인 것이고, 나는 전자공학을 했지만 기계와 IT를 전공한 사람과 소통을 하고, 고객과 소통하여 변화할 수 있는 사람은 애자일한 사람인 것입니다. 그래서 어자일이라고도 부르는 애자일이라는 말이 사람, 조직, 기관에 다 쓰이고 있고, 영화를 제작할 때도 예전에는 영화를 쭉 찍는 방식이어서 중간에 비가 오거나 하면 전체가 기다려야 했지만, 이제는 나누어 모듈식으로 한다고 합니다. 조직 구조가 애자일한 조직 구조로 변화한다고 할 수 있겠습니다. 그래서 애자일 접근 방식을 강조하고 싶습니다.
우리나라에서 제가 해봤던 것을 소개하겠습니다. 밑에 보시면 바이오가 생명과학을 하는 분야인데요. 바이오는 레드 바이오, 그린 바이오, 화이트 바이오로 나눕니다. 레드는 빨간색의 피, 즉 의료 부분이고, 그린은 녹색 혁명의 농업 부분, 화이트 바이오는 제조와 에너지를 말합니다. 우리나라에서도 보건복지부, 농촌, 산재부가 다르듯 이것들이 따로따로 갔는데, 아까 말한 대로 업종과 산업의 구별이 없어지고 디지털 전환이 일어나다 보니 위로 올라가면 원격의료 AI, 바이오 데이터, 바이오 파운드리, 농업 종자 개량, 디지털 치료제, 디지털 재활 의료기기처럼 다양한 디지털 서비스가 나오기 시작합니다. 이것은 레드, 그린, 화이트로 규정하기 어렵습니다. 그래서 이러한 부분에 대해 어떻게 해야 할지 궁금하여 제가 작업을 해보았습니다. 저는 이것을 보며 디지털 치료제에 굉장히 관심을 가졌습니다. 디지털 치료제라는 것은 약을 먹는 데 앱을 까는 것입니다. 그래서 제가 약을 먹었을 때 증상이 어떻고, 어떠한 변화가 있는지 앱에 기록하는 것을 디지털 치료제라고 합니다. 제가 이것에 관심이 있던 이유는 저희가 항상 제품을 보면 미국 FDA 승인이 붙어있지 않습니까? 이것이 굉장히 중요하다고 생각하는데, FDA의 경우 기존 의약품을 승인하는 구조가 있었는데, 디지털 치료제는 제약회사와 IT가 연결되어있어 새로운 제품에 대해 무엇이라고 규정하기 어렵습니다. 그래서 새로운 제품을 승인하고 허가하기 어렵습니다. 우리도 식약처에 신청을 하면 현재 있는 것도 어려운데, 새로운 제품이 IT와 붙어서 나오니 6개월 이상 걸립니다. 이러한 부분이 어렵다고 합니다. 제가 만났던 현장 전문가들이 우리나라가 세계 제약 시장의 2%밖에 되지 않는다고 합니다. 미국이 가장 크고, 독일과 일본이 앞장서고 있다면 우리가 IT가 들어간 제약이나 IT가 들어간 디지털 의료기기 등의 부분에서 K-방역도 했고, 진단 플랫폼도 만들었기 때문에 앞설 수 있지 않을까, 치고 나갈 수 있지 않을까 생각했습니다. 치고 나가려면 어떻게 허가할지, 승인할지에 대한 가이드라인을 만들어야 합니다. 그 가이드라인을 만드는 작업을 지금은 식약처가 너무 바쁘니까 기업들이 모여서 같이 만들어보자고 제안하고 싶습니다. 그것이 우리가 할 일이라고 생각했습니다.
제가 제안하고 싶은 것은 맞춤형 디지털 서비스를 만드는데, 지금까지 많이 놀라워하는 새로운 기술보다 그 기술의 가치가 무엇이고, 돈이 될 것인지의 관점에서 접근해야 합니다. 가치기반(Value based) 접근방식이라고 합니다. 새로운 기술에 대한 관심뿐만 아니라 새로운 기술을 활용하여 어떻게 돈을 벌지가 중요합니다. 그래서 가치기반이라는 말을 쓰고 싶습니다. 이것을 하려면 누가 만나야 하겠습니까? 바이오, 의학, 약학, 인공지능, 플랫폼, 5G, 소비자가 모두 만나야 할 것입니다. 모두 만나서 새로운 서비스를 발굴했으면 좋겠다, 즉 아까 말한 4차 산업혁명에서 1.0, 2.0, 3.0이 만나듯 디지털 바이오 분야에서도 최소한 5개 이상의 업종이 만나 새로운 서비스를 만들면 좋겠다고 생각합니다.
제가 우리나라의 바이오 헬스 쪽 분야에 어떠한 사람들이 있는지 한번 쭉 써보았습니다. 병원과 의원이 있고, 의료인, 즉 의사들이 있고, 의료기기를 만드는 사람, ICT 업체, 보험회사, 서비스 수요자, 식약처, 신평원 등의 기관이 있고, 제약업체, ICT, 5G, 바이오산업, 의료분야 근로자들이 있겠습니다. 이러한 분들이 관련되어 있고, 밑에 보시면 다양한 협회가 있습니다. 바이오협회, 제약바이오협회, 의료기기협회, 의사협회 등이 있습니다. 이 사람들이 몇 명이나 될까요? 제가 넣은 것만 하더라도 20~30명이 될 것입니다. 그러면 어떻게 데이터생태계를 만들까요? 저는 우선 만나야 한다고 생각합니다. 여기에 계신 분들이 새롭게 사업 모델을 만들기 위해 최소한 5명 이상이 만나 작업을 해야 한다고 생각합니다.
아까 앞에서 설명했던 GAIA-X에서 구성원들이 무엇을 하는지 보시면, use case를 만드는데, user perspective, 즉 이용자를 고려했다는 것입니다. 공급자 위주가 아니라 수요자 위주의 이용자 위주로 생각하여 18개의 use case를 만들고 있다고 보시면 좋겠습니다. 이 중에서 Smart Health Connect만 간단히 소개하겠습니다.
이 그림이 Smart Health Connect의 use case인데요. 구성을 보겠습니다. 먼저 wearable(신체 부착) 기기이다 보니 환자가 운동하는 것, 활동하는 것, 심혈관 데이터가 쌓일 것이고, 그것을 해주는 앱을 만드는 기업이 들어올 것이고, 종합 병원과 개인 병원이 있을 것입니다. 이러한 이름을 뺀 데이터를 익명 데이터라고 하는데, 익명 데이터를 인공지능으로 분석하는 GAIA-X라는 데이터 생태계가 있을 것입니다. 거기에 그동안 연구해온 공공 연구 데이터가 들어오고, 인공지능을 위한 데이터 기반이 들어옵니다. 그런데 이 그림에서 우리나라와 독일의 차이점은 우리나라에서 이 그림을 공급자 위주로 정부에서 주도적으로 그린다면, 독일은 이 그림을 사용자들이 직접 그리고 있다고 생각합니다. 물론 무엇이 효율적일지는 조금 더 생각해봐야 할 것입니다. 사용자가 그리다 보면 너무 느릴 수도 있고, 잘 안 될 수 있는 등 복합적인 문제가 있을 수 있는데, 사용자들이 처음부터 들어왔다는 것이 굉장히 중요하다고 생각합니다. 저도 이쪽 분야에 있지만, 제가 마이 데이터를 잘 이해하지 못하고, 데이터 댐을 잘 이해하지 못합니다. 우리는 이러한 정책들이 많지만, 정작 시민들은 정책을 이해하지 못합니다. 그런데 이러한 경우는 제가 직접 들어가서 하기 때문에 제가 알고 결정하는 것입니다. 이러한 정책은 홍보가 필요 없습니다. 우리는 직접 결정하지 않았기 때문에 법이 만들어지고 정책이 쏟아져도 이해하지 못하고, 정부는 홍보를 한다고 하지만 이해하지 못합니다. 그것이 제가 생각하는 아쉬운 점입니다.
그래서 앞으로 우리나라도 모빌리티 플랫폼 따로, 헬스 따로, 인공지능 따로 할 것이 아니라 다 같이 함께 하고, 이 모든 것들을 하나의 생태계로 묶기 위해서 데이터생태계가 들어가야 할 것입니다. 이 큰 그림을 어떻게 그릴 것인지 논의해야 할 때라고 생각합니다. 공급자 위주로 데이터 댐과 데이터 센터가 만들어졌다면, 이것이 작동하기 위해 수요자가 원하는 서비스가 무엇인지를 알아서 그에 맞춰 소프트웨어를 개발해야 한다고 생각합니다.
제가 워킹그룹을 15명이 모여서 한다고 말하면 이렇게 말씀하십니다. "그것은 독일이나 가능하지, 우리나라는 쉽지 않다. 생각해 보세요. 노동조합이 오고, 대기업이 오고, 중소기업, 환경 단체가 오면 서로 싸우다 끝납니다." 그 전부터도 했지만, 저는 5년 정도를 어떻게 하면 말을 잘할 수 있을지, 어떻게 하면 분과 회의를 잘할 수 있을지, 어떻게 하면 토론을 잘할 수 있을지 고민하고 실제로 적용해 보았는데, 제가 하는 방식은 이렇습니다. 제가 워킹그룹을 끄는 방식은 먼저 모인 사람들이 운영규칙을 합의합니다. 두 번째는 만나면 정부 탓과 같이 누구 탓을 하기 쉽습니다. 그래서 그러지 않고 일단 긍정하자고 합니다. 세 번째는 말하기 시작하면 서설이 길기 때문에 결론부터 말하자는 것입니다. 또 하나는 소수만 말하는 것이 아니라 참여한 사람 모두가 이야기한다는 규칙입니다. 제가 제일 좋아하는 규칙은 한번 말할 때 30초 이내로 하자는 규칙입니다. 그래서 10명이 모이거나 5명이 모일 때 항상 30초만 말하고, 30초만 이야기하다 보면 한번 이야기할 것을 3번, 4번 이야기할 수 있습니다. 이것이 제가 말하는 규칙이고, 이것을 합의한 다음 워크숍을 진행합니다. 워크숍을 진행하게 되면 포럼 등과 무엇이 다를까요? 워킹그룹 활동을 서로 공유하고, 만났을 때는 5명이 넘으면 이야기할 기회가 많이 없어 5명 이하로 소그룹을 만듭니다. 또 애자일 방식으로 30분동안 한번 말할 것을 10분 동안 3번 말하는 방식으로 진행합니다.
정부 산업 정책 등을 어떻게 하면 좋을까에 대해 지금은 정부가 산업 정책을 잘하고 있는데, 그것은 발이 하나입니다. 그래서 발이 하나가 아니라 옆에서 산업계나 시민들, 이해 관계자들이 애자일 워킹그룹을 만들어 지속적으로 정책을 제한하고 피드백을 주고 논리를 주고받는 구조로 갔으면 좋겠다고 생각합니다. 대한민국이 앞으로 선진국으로 빨리 진입하는지 아닌지는 거버넌스의 차이가 있다고 생각합니다. 그래서 어떻게 거버넌스를 운영할지, 어떠한 방식으로 갈지 등의 부분들을 같이 고려해야 한다고 생각합니다. 마지막으로 우리가 탄소중립사회를 선언했는데, 지금은 법령을 열심히 만들고 있습니다. 저는 법령을 만드는 것보다 우선적으로 해야할 것이 우리가 원하는 탄소중립사회는 어떤 사회인지, 그리고 어떻게 그림을 그릴 것인지, 누가 그릴 것인지에 대한 논의가 같이 병행되면 좋겠습니다.
이것은 UN에서 지속가능성 지표를 말하고 있는데요. 지속가능성 지표에서 반가웠던 것이 8번입니다. 8번을 보시면, decent work이라는 말이 나옵니다. 저는 이것을 더 좋은 일자리라고 표현했는데, 그동안은 어느 사회가 지속 가능하냐고 봤을 때 우리가 보통 환경성, 경제성, 사회성을 봤습니다. 그런데 요즘 와서는 지속가능성에다가 decent work이 들어갑니다. 일자리가 좋은 일자리인지가 중요한 요소가 됩니다. 그래서 어느 기업, 조직, 국가에서의 일자리가 좋은지가 그 조직의 지속가능성을 판단한다는 것입니다. 그러면 내가 원하는 좋은 일자리는 무엇일까요? 제가 생각하는 좋은 일자리는 기본적으로 월급을 줘야 하겠지만, 제가 의사결정에 참여할 수 있다면 만족합니다. 그래서 어떠한 일을 저에게 물어보고 제 생각을 물어보는 것이 제가 존중받는다고 이해하게 되고, 존중받는 조직에서 제가 편하게 말할 수 있을 때 만족도가 굉장히 높습니다. 그래서 이러한 좋은 일자리에 대한 사람들의 만족도, 취향이 반영되는 것이 앞으로 지속 가능한 발전의 중요한 요소라고 생각합니다. 여기까지 제가 말씀드렸습니다. 정리하자면 데이터생태계를 어떻게 그릴 것인지, 데이터 주권은 무엇인지, 함께 만들어가는 ESG는 무엇인지에 대해 말씀드렸습니다. 경청해 주셔서 고맙습니다.