1. 2026년 AI 기본법 시행, 피할 수 없다면 ‘속도’보다 ‘리스크 관리’가 투자 유치에 유리합니다.
2. 무조건적인 준수보다, 우리 회사가 ‘감당할 수 있는 리스크 범위’를 먼저 설정하는 게 비용을 줄입니다.
3. Credo AI 같은 자동화 툴이나 Notion 내부 체크리스트로 ‘복구 가능한 시스템’을 만드는 게 정답입니다.
새벽 1시, 서울 강남의 한 공유 오피스. 다들 퇴근한 시간에 모니터 불빛만 켜진 사무실을 지나가다 보면 남 일 같지가 않아요. 어떤 초기 스타트업 대표님도 개발팀이랑 밤샘 회의를 하다가 심각하게 고민하더라고요.
“AI 기본법, 이거 진짜 우리한테도 적용되는 거예요?”
그 질문에 순간 공기가 차가워졌습니다. 2026년 1월, 올해부터 AI 기본법이 본격적으로 시행됐잖아요. 이게 대기업만 잡는 게 아니라, AI 기능을 상용화하거나 이용자 데이터를 건드리는 모든 기업이 대상이라서 사실상 스타트업도 예외가 아닙니다.
지금 현장에 계신 분들의 고민은 아주 구체적일 거예요.
“법을 다 지키자니 제품 출시가 너무 늦어질 것 같고, 그렇다고 일단 저지르자니 나중에 과태료나 서비스 중단 맞을까 봐 무섭고.”
“우린 속도가 생명인데, 규제까지 챙기다가 망하는 거 아니냐”는 하소연, 정말 많이 들립니다. 그런데 제가 여러 사례를 찾아보고 데이터 좀 들여다보니까, 이게 정답이 하나가 아니더라고요. 자금 사정이나 기술 레벨에 따라 선택해야 할 리스크가 다릅니다.
제가 이 복잡한 상황을 정리해드리기 위해, 득과 실을 딱 쪼개서 정리해봤습니다.
법 먼저 vs 일단 개발, 현실적인 득실 따져보기
무조건 법을 지키라는 건 교과서적인 이야기고, 스타트업은 생존이 먼저잖아요. 그래서 제가 업계에서 실제로 일어나는 흐름을 보고, 두 가지 선택지의 이득과 손해를 리스트로 추려봤습니다. 우리 회사는 어디에 해당하는지 한번 대입해 보세요.
먼저, 규제 준수를 최우선으로 하는 경우입니다.
◇ 법률 리스크가 최소화되니까 시리즈 A 이상 투자자들이 좋아합니다. 특히 공공기관이나 대기업이랑 B2B 협업할 때 통과하기가 훨씬 수월해요.
◇ 초기 제품 출시가 늦어집니다. 시장 반응을 빨리 봐야 하는데, 검토하다가 타이밍을 놓칠 수 있어요.
◇ 누가 해야 할까: 핀테크, 의료 AI, 혹은 정부 과제 비중이 높은 팀은 이쪽이 맞습니다.
반대로, 혁신과 속도를 우선하는 경우입니다.
◇ 시장 진입이 빠릅니다. 일단 유저를 모으고 데이터를 확보해서 모델을 고도화할 수 있죠. ‘브랜드 인지도’를 선점하는 데 유리합니다.
◇ 나중에 법적 문제가 터지면 수정 비용이 눈덩이처럼 불어납니다. 최악의 경우 서비스 중단 명령을 받을 수도 있어요.
◇ 누가 해야 할까: 엔터테인먼트, 단순 유틸리티 앱, 생성형 AI 서비스 등 민간 B2C 팀들이 많이 선택합니다.
재미있는 건, 최근 투자 시장의 분위기입니다. 예전엔 무조건 성장 속도였는데, 최근엔 리스크를 예측하고 통제하는 팀에게 점수를 더 주는 추세라고 합니다.
속도가 좀 느려도 “우리는 여기까지는 안전하고, 이 부분은 나중에 보완하겠다”라고 말하는 팀이 신뢰를 얻는다는 거죠.
불확실성을 없애는 도구와 방법 (사실 검증)
그럼 돈도 없고 인력도 부족한 스타트업은 이걸 어떻게 해결해야 할까요? 법무법인에 매번 자문 구하다가는 기둥뿌리 뽑히잖아요. 그래서 요즘 똑똑한 스타트업들은 시스템으로 이 문제를 풉니다.
제가 실제로 실무에서 많이 쓰고, 검증된 방법 3가지를 정리했습니다.
첫째, 자동화된 AI 거버넌스 툴을 활용하세요.
사람이 일일이 체크하지 않아도 됩니다. Credo AI나 IBM Watsonx.governance 같은 플랫폼을 보면, AI 모델이 편향되지는 않았는지, 법적 기준을 넘지 않았는지 자동으로 리포트를 뽑아줍니다.
이걸 쓰면 “우리는 규제 준수를 위해 이런 솔루션을 쓰고 있다”라고 투자자에게 어필하기도 좋습니다. 초기 비용이 좀 들더라도, 나중에 서비스 갈아엎는 비용보다는 훨씬 쌉니다.
둘째, 데이터 출처를 ‘라벨링’ 하세요.
나중에 문제 생기는 건 90%가 ‘학습 데이터’ 때문입니다.
개발 단계에서부터 데이터셋의 출처(오픈소스 라이선스 여부, 크롤링 데이터 여부)를 메타데이터로 기록해두세요. MLOps 파이프라인에 이 과정을 태워두면, 나중에 문제가 된 데이터만 쏙 빼서 재학습시키면 됩니다. 이게 바로 ‘복구 가능한 구조’입니다.
셋째, 협업 툴에 자체 검증 체크리스트를 심으세요.
거창한 시스템이 없어도 됩니다. 우리가 쓰는Notion(노션)이나 Jira(지라) 티켓에 ‘법적 검토 완료’ 체크박스를 하나 만드는 것부터 시작하세요.
“이 기능을 배포할 때 개인정보 이슈를 확인했음”이라는 기록이 남아있는 것만으로도, 나중에 규제 당국에 소명할 때 고의성이 없었다는 강력한 증거가 됩니다.
정답은 법이 아니라 범위입니다
AI 기본법 시대라고 해서 쫄지 마세요. 스타트업이 해야 할 선택은 “법을 완벽히 지킨다” vs “무시한다”가 아닙니다.
“우리가 감당할 수 있는 리스크의 범위는 어디까지인가?”
이 질문에 답을 정해두는 게 핵심입니다.
예를 들어 “우리는 모델 성능은 좀 떨어져도, 저작권 불분명한 데이터는 절대 안 쓴다” 같은 내부 원칙을 딱 한 줄만 정해보세요. 그러면 외부 상황이 아무리 바뀌어도 흔들리지 않고 빠르게 결정할 수 있습니다.
결국 가장 안전한 전략은 완벽한 회피가 아니라, 문제가 생겼을 때 빠르게 고칠 수 있는 유연한 구조를 만드는 것입니다.
Q&A, 근데 이게 제일 궁금하시죠?
A. 아니요, 이제는 안 봐줍니다. 2026년 시행 이후로는 ‘고의성’ 여부와 상관없이, 시스템적인 관리 노력이 있었는지를 봅니다. 몰랐다는 변명보다 “노력했는데 미흡했다”는 기록(로그)이 훨씬 유리합니다.
A. 쓰는 건 괜찮지만, 책임은 우리 회사에 있습니다. 가져다 쓴 AI가 사고를 쳐도 이용자 입장에서는 우리 서비스의 문제니까요. 그래서 해당 SaaS가 어떤 윤리 기준을 지키는지 약관을 확인해두는 게 필수입니다.
[관련 자료] AI 기본법 Archives – 이끼 블로그
