AI 시대의 Leapfrogging: 후발주자가 선두를 뛰어넘는 법

2007년, 케냐 성인의 은행 계좌 보유율은 고작 26%였음.

그런데 2025년, 케냐 전체 인구의 86.6%가 모바일 머니를 사용하고 있음 (Communications Authority of Kenya). 은행 지점 한 번 안 거치고, ATM 카드 한 장 없이, 휴대폰 하나로 송금하고 결제하는 나라가 된 것임.

비결은 단순함. 케냐는 은행 인프라라는 ‘중간 단계’를 통째로 건너뛰었음. 이걸 기술 용어로 Leapfrogging(도약)이라고 부름. 개구리가 징검다리를 하나씩 밟지 않고 한 번에 뛰어넘는 것처럼, 기존 기술 단계를 스킵하고 곧바로 최신 기술로 진입하는 현상임.

AI 시대, 이 Leapfrogging이 산업 단위를 넘어 개인 단위로 확산되고 있음. 코딩을 모르던 사람이 AI 코딩 도구로 앱을 만들고, 법률 문서를 5시간 걸려 작성하던 변호사가 AI로 즉시 생성하는 시대가 된 것임.

오늘은 과거 Leapfrogging의 성공 사례를 추적하고, AI 시대에 산업과 개인이 어떻게 도약할 수 있는지, 그리고 그 속에서 인간이 지켜야 할 고유한 영역은 무엇인지를 이야기해 보려 함.

역사가 증명하는 Leapfrogging — 후발주자의 교과서

Leapfrogging은 어제오늘의 이야기가 아님. 역사 속에서 반복적으로 등장해온 패턴임. 공통점은 하나 — 기존 시스템이 없다는 약점이, 오히려 새로운 시스템을 빠르게 도입할 수 있는 강점이 된다는 것.

메이지유신: 기술이 아닌 교육에 투자하다

첫 번째 교과서는 일본 메이지유신(1868~)임. 당시 일본은 농업 중심의 군사적 약소국이었음. 그런데 30년 만에 아시아 최초의 산업국가로 부상함. 비결은 단순한 기술 복제가 아니었음. CEPR(유럽경제정책연구센터)에 따르면, 일본은 서양 기술을 ‘창조적으로 수용’했음 — 분권적 정치 체제 덕분에 서양의 기술과 제도를 유연하게 받아들일 수 있었던 것임. 같은 시기 중앙집권적이었던 중국이 기술 수용에 실패한 것과 대비됨.

핵심은 교육이었음. 1872년 보통교육을 선언하고 1890년 의무교육을 시행함. 기술을 받아들일 인적 기반을 먼저 깔아놓은 것임. Leapfrogging의 첫 번째 조건: 인프라가 아니라 사람에 투자하는 것.

한국의 세 가지 추격 패턴

두 번째 교과서는 한국임. Lee & Lim(2001)의 연구에 따르면, 한국 산업은 세 가지 추격 패턴을 보여줬음.

특히 CDMA는 미국이 개발한 기술이지만, 한국이 세계 최초로 상용화에 성공했음. 후발주자가 선발주자보다 먼저 ‘경로를 만든’ 대표적 사례임.

디지털 시대의 도약: 에스토니아, 인도, 케냐

디지털 시대로 넘어오면 사례는 더 극적임. 에스토니아는 1991년 소련에서 독립했을 때 유선전화 인프라가 거의 없었음. 그런데 이 ‘아무것도 없는 상태’가 역으로 기회가 됨. 아날로그 시대를 통째로 건너뛰고 디지털 거버넌스로 직행한 것임.

현재 에스토니아는 정부 서비스 100%가 온라인으로 제공됨 (e-Estonia 공식). 출생 신고부터 투표까지 전부 디지털임. 핵심 기술인 X-Road라는 분산형 데이터 교환 플랫폼이 이 모든 것을 가능하게 했음.

인도의 UPI(통합결제인터페이스)도 빼놓을 수 없음. 2016년에 출시된 이 시스템은 2025년 기준 연간 2,283억 건의 거래를 처리하고 있음 (Business Standard). 인도 전체 결제의 85%가 UPI를 통해 이루어지고 있다는 말임 (RBI).

그리고 서두에 언급한 M-Pesa. Safaricom이 2007년에 출시한 이 모바일 결제 서비스는, 은행 계좌 보유율 26%의 나라를 모바일 머니 침투율 86.6%의 나라로 바꿔놓았음. 2024년 기준 연간 거래 규모만 40조 케냐실링(약 309조 원), 280억 건임.

패턴이 보임. 기존 인프라의 부재가 오히려 최신 기술 도입의 걸림돌을 없앴다는 것. 메이지유신의 일본, CDMA의 한국, 디지털 거버넌스의 에스토니아, 모바일 결제의 케냐와 인도 — 전부 같은 공식임. NFX(벤처캐피탈)는 이걸 “Non-Transactor Advantage”라고 부름. 기존 시스템이 없는 사용자는 전환 비용이 제로이기 때문에, 새로운 기술을 가장 빠르게 수용할 수 있다는 것임.

AI 시대의 새로운 Leapfrogging — 산업을 넘어 개인으로

이제 AI가 이 공식을 다시 작동시키고 있음. NFX에 따르면, AI Leapfrogging의 핵심 타겟은 역사적으로 SaaS 도입률이 낮았던 산업들임 — 건설, 법률, 제조, 환대업, 농업, 교육. 이 산업들은 아직도 펜과 종이, 또는 20년 된 레거시 시스템에 의존하고 있는 경우가 많음.

여기서 핵심 공식이 작동함: 변화의 가치 > 변화의 부담. AI가 제공하는 가치가 기존 시스템을 버리는 부담보다 압도적으로 클 때, Leapfrogging이 발생하는 것임.

EvenUp: AI Inside 전략의 교과서

대표적 사례가 EvenUp임. 이 AI 법률 플랫폼은 개인상해 소송에서 변호사가 5시간 걸려 작성하던 수임서(demand letter)를 AI로 거의 즉시 생성함. 결과는 놀라움 — 정산가 30% 증가, 작성 산출물 3배, 변호사당 연간 약 $100,000 비용 절감 (Lightspeed Venture Partners). 2,000개 이상의 법률사무소가 사용하고 있으며, 누적 정산액은 $10B(약 13조 원)을 넘어섰음 (Bessemer Venture Partners).

핵심은 EvenUp이 “우리는 AI 회사임”라고 마케팅하지 않았다는 것임. NFX가 말하는 “AI Inside” 전략 — 기술이 아니라 결과물에 집중하는 것. 변호사들이 관심 있는 건 AI 알고리즘이 아니라, 정산가가 올라가고 업무 시간이 줄어드는 것임.

정밀 농업도 마찬가지임. Microsoft와 ICRISAT(국제반건조열대작물연구소)가 인도 Andhra Pradesh에서 진행한 파일럿에서, AI 기반 파종 시기 최적화로 175농가의 땅콩 수확량이 30% 증가했음. ClimateAi는 인도 300개 마을, 10만 소농의 생산성을 최대 40% 향상시켰음.

이건 그냥 기술 이야기가 아님. 인도 소농에게 AI는 ‘멋진 기술’이 아니라, 가족을 먹여살리는 수확량 30%의 차이임. 이것이 진짜 Leapfrogging임.

글로벌 사우스의 GenAI 폭발

더 큰 그림을 보면, 글로벌 사우스(개발도상국)에서 GenAI 채택이 폭발적임. World Bank(2025)에 따르면, ChatGPT 전 세계 트래픽의 40% 이상이 중소득 국가에서 발생하고 있음 — 브라질, 인도, 인도네시아, 베트남이 선두임.

하지만 불균형도 존재함.

(출처: World Bank, 2025)

세계 인구의 83%가 살고 있는 곳에서 AI 스타트업의 14%, 펀딩의 9%만 발생하고 있다는 말임. 역설적으로, 이건 역사적 Leapfrogging 패턴과 정확히 같은 조건임 — 기존 인프라가 없는 곳에 가장 큰 도약의 기회가 있다는 것.

NFX의 2026년 1월 업데이트에 따르면, AI 코딩 도구(Cursor, Claude Code 등)가 빠르게 성장하면서 비개발자가 소프트웨어를 만드는 시대가 열리고 있음. 이건 산업 단위의 Leapfrogging이 아니라, 개인 단위의 Leapfrogging임.

한국의 AI Leapfrogging — 세 가지 전선

한국은 과거 CDMA, D-RAM에서 보여준 추격 DNA를 AI 시대에도 발휘하고 있음. 세 가지 전선에서 동시에 도약 중임.

첫째, 의료 AI — Lunit. 2023년 11월 3D 유방암 진단 AI(Lunit Insight DBT)가 FDA 승인을 받았음 (KED Global). 한국에서 개발된 3D 유방암 AI로는 최초임. 현재 유방암 5년 위험도 예측 AI(Lunit INSIGHT Risk)도 FDA 신청을 준비 중임.

둘째, 언어 AI — Naver HyperCLOVA X. GPT-4 대비 6,500배 더 많은 한국어 데이터를 학습한 대형 언어 모델임 (VentureBeat). 한국어 처리 시 영어 중심 모델 대비 2배 빠른 속도, 낮은 비용이라는 장점이 있음. 아랍어, 힌디어, 태국어 등 아시아 언어에서도 우수한 추론 성능을 보이고 있음.

셋째, AI 반도체 — 삼성전자. 5년간 $3,100억(약 400조 원)이라는 역대급 투자를 발표했음 (Serrari Group). 2024년 HBM 투자 2.5배 증가, 2025년 2nm·2027년 1.4nm 양산 목표를 세웠음. OpenAI Stargate 이니셔티브에도 SK와 함께 합류했음.

각각의 전략이 다름. Lunit은 틈새 전문화, HyperCLOVA X는 언어적 강점 활용, 삼성은 하드웨어 기반 확보. 과거 한국이 보여준 세 가지 추격 패턴(경로 창조, 경로 도약, 경로 추종)이 AI 시대에 그대로 재현되고 있는 것임.

인간의 자리 — AI 시대에 Leapfrogging해야 할 것은 ‘스킬’이 아니라 ‘관점’

여기서 한 가지 불편한 질문이 생김. 산업과 기업의 Leapfrogging은 알겠는데, 개인은 어떻게 해야 하는 것임?

WEF(세계경제포럼)의 Future of Jobs Report 2025가 힌트를 줌. 2030년까지 핵심 직무 스킬의 39%가 변할 것이라고 함. 7,800만 개의 순일자리가 생기고, 전 세계 노동자의 59%(1.2억+ 명)가 리스킬링이 필요함는 것임.

이건 위협이 아니라 후발주자의 기회의 창임. 기존 스킬의 가치가 떨어질 때, 새로운 스킬을 먼저 습득한 사람이 앞서게 됨. 스킬의 Leapfrogging이 일어나는 것임.

WEF이 꼽은 미래 스킬

그런데 여기서 중요한 건, WEF가 꼽은 최우선 스킬 목록임.

(출처: WEF Future of Jobs Report 2025)

기술 스킬이 상위에 있지만, 바로 그 다음이 창의적 사고와 회복탄력성임. AI가 코드를 짜주고 데이터를 분석해주는 시대에, 결국 차별화되는 건 인간 고유의 역량이라는 뜻임.

WEF는 2026년 1월에 발표한 “The Human Advantage” 보고서에서 이걸 “Brain Capital(뇌 자본)”이라고 명명했음 — 뇌 건강과 뇌 스킬의 결합. AI 시대에 인간이 투자해야 할 가장 중요한 자산이라는 것임.

세 가지 핵심 역량

구체적으로 세 가지 역량이 핵심임.

첫째, 문제 정의 능력. GPT가 코드를 짜주고 보고서를 요약해주지만, ‘무슨 문제를 풀어야 하는지’는 절대 모름. 많은 사람들이 “GPT로 뭘 할 수 있지?”를 검색하는데, 진짜 강한 사람은 자기 업무에서 ‘불편한 지점’을 찾아내는 사람임. 코딩은 쉬워졌지만, 질문은 어려워진 것임.

둘째, 데이터 리터러시. AI는 결국 데이터 기반 의사결정 도구임. 데이터 없이 GPT를 쓰면 ‘거짓말 잘하는 후배’를 키우는 것과 같음. “이 수치는 왜 나왔을까?”, “이게 정말 문제를 설명하는가?”를 스스로 질문하는 능력 — 이게 AI 시대의 문해력임. Why를 모르면 How는 쓰레기를 빠르게 만드는 방법일 뿐임.

셋째, 협업과 설명 능력. GPT와 Copilot 덕분에 기술 장벽은 낮아졌지만, 기획자·디자이너·마케터에게 기술을 설명하고 설득하는 능력은 AI가 대신해줄 수 없음. 잘 설계된 기능보다 공감받는 아이디어가 실행됨. 기술을 ‘코드’로 말하지 말고, ‘맥락과 비유’로 설명할 줄 알아야 함.

AI가 못하는 것: 의도와 맥락

결국, AI 시대에 인간이 Leapfrogging해야 할 대상은 기술 스킬이 아님. AI가 추론은 해도 의도는 모르고, 패턴은 알아도 맥락은 모른다는 사실 — 이 갭을 메우는 것이 인간의 고유한 역할임.

과거 메이지유신의 일본이 기술이 아닌 ‘교육’에 먼저 투자했던 것처럼, 한국이 CDMA를 ‘상용화하는 판단력’으로 세계 최초를 이뤘던 것처럼, AI 시대의 개인도 도구가 아니라 도구를 들고 어디로 갈 것인가를 먼저 결정해야 함.

결론

역사 속 Leapfrogging의 성공 공식은 명확함. 기존 시스템의 부재 + 새 기술의 접근성 + 방향을 아는 사람. 케냐에 은행이 없어서 M-Pesa가 태어났고, 한국에 자체 이동통신 표준이 없어서 CDMA를 세계 최초로 상용화했음.

AI 시대, 당신에게 부족한 것은 무엇임? 그리고 그 부족함은 혹시 건너뛸 수 있는 것이 아닌지 한번 생각해볼 필요가 있음. 코딩을 몰라도 앱을 만들 수 있고, 법률 전문가가 아니어도 수임서를 작성할 수 있는 시대. 후발주자의 무기는 ‘가진 것’이 아니라 ‘가볍게 뛸 수 있는 것’임.

한줄 코멘트. AI 시대의 진짜 Leapfrogging은 기술을 배우는 것이 아니라, 기술로 풀어야 할 문제를 정의하는 것임.

직장인 시사점. “GPT로 뭘 할 수 있지?”보다 “내 업무에서 뭐가 불편하지?”를 먼저 물어볼 것. AI는 답을 주지만, 좋은 질문은 당신만이 할 수 있음. WEF가 말하는 핵심 스킬의 39% 변화는 위협이 아니라, 지금 시작하면 3년 안에 앞서갈 수 있는 기회의 창임.

참고 소스

1. NFX — AI Leapfrogging: How AI Will Transform “Lagging” Industries
2. Communications Authority of Kenya — 모바일 머니 가입자 45.4백만 명, 침투율 86.6% (Q3 2024/25)
3. Safaricom — M-Pesa 케냐 3,400만 고객, 연간 40조 KES 거래 (FY2023/24)
4. Lee, K. & Lim, C. (2001) — Technological regimes, catching-up and leapfrogging (Research Policy)
5. CEPR VoxEU — The ideological roots of technological transformation: Meiji Japan versus Imperial China
6. e-Estonia — 정부 서비스 100% 온라인 제공
7. Business Standard — UPI 2025년 연간 2,283억 건 거래 기록
8. Lightspeed Venture Partners — EvenUp AI 법률 플랫폼: 산출물 3배, 정산가 30% 증가
9. Bessemer Venture Partners — EvenUp 누적 정산액 $10B+, 2,000+ 법률사무소
10. Microsoft/ICRISAT — 인도 Andhra Pradesh 175농가 AI 파종 최적화, 수확량 30% 증가
11. World Bank (2025) — Strengthening AI Foundations: Emerging Opportunities for Developing Countries
12. WEF — Future of Jobs Report 2025
13. WEF (2026) — The Human Advantage: Stronger Brains in the Age of AI
14. VentureBeat — Naver HyperCLOVA X: GPT-4 대비 6,500배 한국어 데이터
15. KED Global — Lunit Insight DBT FDA 승인 (2023.11)
16. Serrari Group — 삼성전자 5년간 $3,100억 AI 반도체 투자
17. OpenAI — Samsung, SK join Stargate initiative

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