"AI에 회사 문건 통째로 입력땐 기밀유출로 문제될수도"

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"AI에 회사 문건 통째로 입력땐 기밀유출로 문제될수도"

입력 : 2026.06.19 17:56

매경·딜로이트·지평·유니코써치 'AI와 이사 충실의무' 세미나
AI 답변 그대로 활용하기보다
사람이 검증한 흔적 남겨야
경영판단 위임땐 문제 소지도
AI 감독 체계 없는 기업 79%
거버넌스 만들어 법적대응해야

19일 열린 공동 거버넌스 세미나에서 참석자들이 기념촬영을하고 있다. 최정규 법무법인 지평 변호사, 길기완 한국 딜로이트그룹 총괄대표, 김혜양 유니코써치 대표, 김석동 지평인문사회연구소 대표, 이행규 법무법인 지평 대표변호사, 정경희 유니코써치 보드 랩 전무(왼쪽부터).

"회사에서 이사회 이사들에게 제공하는 자료 중 영업기밀도 있을 텐데 이사가 그걸 생성형 인공지능(AI)에 넣어서 분석하면 안 되나요? 어떻게 하면 안전하게 조치가 될까요?"

19일 매일경제신문, 한국 딜로이트그룹, 법무법인 지평, 유니코써치가 공동으로 서울 여의도 국제금융센터 Two IFC 더 포럼에서 '이사회의 책임과 전략: 변화하는 경영 환경의 대응' 세미나를 개최했다.

행사에서 참석자들은 AI 사용이 일반화되고 상법이 개정돼 이사의 책임이 커진 상황에서 이사들이 AI를 활용하면서도 경영판단의 원칙 등 면책 조항을 인정받기 위해서는 어떤 절차를 거쳐야 하는지 궁금해했다.

최정규 변호사(법무법인 지평IP·IT그룹장)는 'AI와 이사의 충실의무'를 주제로 AI 도입, 활용 및 감독 과정에서 이사의 법적 책임 판단 기준과 충실의무 이행을 위한 실무상 대응 방향을 설명했다.

먼저 최 변호사는 회사 원본 자료를 생성형 AI에 '통째로' 입력하는 것은 피해야 한다고 강조했다. 자칫 영업 기밀이 유출될 수 있고, 미국에서는 자발적으로 기밀 자료를 생성형 AI에 입력한 것만으로도 영업 기밀성을 포기한 것으로 해석할 수 있다는 판례도 있어서다.

그는 "생성형 AI를 활용하더라도 익명화 등을 거쳐 부분적으로 쓰는 것이 바람직한다고 본다"고 말했다.

AI가 내놓은 답변을 그대로 활용하지 말고 직접 '검증'해야 한다는 점도 강조했다. 그는 "AI를 이사회 업무에 사용하는 경우가 크게 늘어나고 있는데 이때 AI가 내놓은 정보와 결론을 얼마나 합리적으로 검증하며 쓰느냐가 핵심"이라고 강조했다. 최 변호사는 "의외로 생성형 AI에만 의존해 의사결정을 하는 이사회 구성원이 많은데 이 같은 경우 문제 소지가 있을 수 있다"고 말했다.

이사들이 AI 활용 절차에 민감하게 반응하는 것은 이른바 '경영판단의 원칙'과 맞닿아 있다. 경영판단의 원칙은 이사가 충분한 정보를 바탕으로 합리적 절차를 거쳐 회사의 이익을 위해 판단했다면, 결과가 좋지 않더라도 책임을 제한적으로만 인정하는 법리다. 따라서 AI를 활용한 의사결정에서도 단순히 AI 답변을 받아들일 것이 아니라 이를 여러 정보원 중 하나로 삼아 사람이 대조·검증했다는 점을 남기는 것이 중요하다는 설명이다.

기업들이 AI를 많이 활용하는 데 비해 AI를 관리하는 시스템은 갖추지 못하고 있다는 지적도 나왔다.

김한석 한국 딜로이트그룹 기업지배기구발전센터 센터장은 "AI는 이미 이사회 업무에 깊숙이 파고들었으며 이제는 어떻게 AI를 감독할 것인가가 문제"라고 말했다.

문제는 감독 체계가 없는 기업이 많다는 점이다. 김 센터장에 따르면 에이전틱 AI를 2년 내 보통 수준 이상으로 활용하겠다는 곳은 74%인 반면 성숙한 거버넌스 체계를 보유한 곳은 21%에 그쳐 거버넌스 공백이 심각한 상황이다.

질의응답 때는 '여러 생성형 AI를 사용해 서로를 교차 검증시키면 대조검증으로 인정받을 수 있는가'란 질문이 나왔다. 최 변호사는 "AI를 활용해 업무를 처리했다면 어떻게 사람들이 개입해 검증했는지 의사록에 반드시 남겨야 한다"고 말했다.

김 센터장도 "이사의 직무는 일신전속적이므로 판단 자체를 AI에 위임하면 안 된다"며 "검토 기록이 의사록에 없으면 AI 산출물을 보조적으로 활용하는 것에 그치지 않고 AI에 판단을 '위임'해버렸다는 문제가 제기될 수 있다"고 덧붙였다.

[이승윤 기자]

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19일 서울 여의도에서 열린 세미나에서는 이사회의 AI 활용 시 책임과 관리 방안이 논의되었다.

최정규 변호사는 생성형 AI를 이용하는 경우 영업 기밀 유출 위험을 피하기 위해 원본 자료를 통째로 입력하지 말고 검증 과정을 반드시 기록해야 한다고 강조했다.

또한, 김한석 센터장은 AI 사용은 증가하고 있지만 감독 체계를 갖춘 기업이 적어 거버넌스 공백 문제가 심각하다고 지적했다.

AI 해설 기사
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AI 활용 늘리는 이사회, 기밀 유출·경영 판단 오류 주의보…거버넌스 공백 심각

Key Points

이사회에서 생성형 AI에 회사 기밀 자료를 그대로 입력하는 것은 영업 기밀 유출 및 법적 책임 문제로 이어질 수 있어 익명화 및 부분적 사용이 권장돼요. 🔒
AI가 생성한 정보나 결론을 그대로 받아들이기보다는, 경영진이 직접 여러 정보를 대조·검증하고 그 과정을 의사록에 남기는 것이 '경영판단의 원칙'에 따라 책임을 면책받는 데 중요해요. ✅
AI 활용이 늘어나는 반면, AI를 체계적으로 감독할 수 있는 거버넌스 체계를 갖춘 기업은 21%에 불과해 AI 감독 공백이 심각한 상황이에요. 📊
이사의 직무는 일신전속적이므로, AI에 경영 판단 자체를 위임하는 것은 문제가 될 수 있으며, AI 활용 과정을 사람이 검증한 흔적을 명확히 남겨야 법적 분쟁에 대비할 수 있어요. ⚖️

1. 사건 개요: 무슨 일이 있었나?

2026년 6월 19일, 매일경제신문과 한국 딜로이트그룹, 법무법인 지평, 유니코써치가 공동으로 '이사회의 책임과 전략: 변화하는 경영 환경의 대응'이라는 제목의 세미나를 개최했어요. 🏛️ 이 자리에서는 인공지능(AI) 기술의 발전과 함께 상법 개정으로 인해 이사의 책임이 더욱 커진 상황에서, 이사들이 AI를 안전하게 활용하고 법적 책임을 줄일 수 있는 방안에 대한 논의가 활발히 이루어졌어요. 🗣️

세미나에서는 특히 회사 내부의 영업 기밀이나 민감한 정보를 담은 자료를 생성형 AI에 직접 입력하는 행위는 매우 신중해야 한다는 점이 강조되었어요. ⚠️ 미국 판례에서도 이러한 행위가 영업 기밀성을 포기한 것으로 해석될 수 있다는 점을 언급하며, 익명화 등의 과정을 거쳐 부분적으로 활용하거나, AI가 제공한 답변을 그대로 믿지 않고 반드시 사람이 직접 검증하고 그 과정을 기록으로 남기는 것이 중요하다고 전문가들은 조언했어요. ✍️

더불어, AI 활용이 보편화되는 추세에도 불구하고 많은 기업들이 AI를 제대로 관리하고 감독할 수 있는 체계를 갖추지 못한 상황이라는 지적이 나왔어요. 📊 한국 딜로이트그룹의 발표에 따르면, AI를 적극 활용하려는 기업은 많지만 성숙한 거버넌스 체계를 갖춘 기업은 21%에 불과하여, AI 거버넌스 공백이 심각한 것으로 나타났어요. 🚨 따라서 기업들은 AI 감독 체계를 마련하고 법적 대응 방안을 준비해야 한다는 목소리가 높았어요. ⚖️

2. 심층 분석: 이 뉴스는 왜 나왔나?

최근 기업들 사이에서 인공지능(AI) 도입이 가속화되면서, 이사회가 AI를 어떻게 활용해야 할지에 대한 고민이 깊어지고 있어요. 특히, 회사 내부의 중요한 자료나 영업 기밀을 AI에 입력하여 분석하는 경우 발생할 수 있는 기밀 유출 위험과 이사의 법적 책임에 대한 우려가 커지고 있답니다. 😟 이는 2026년 6월 19일 매일경제신문, 한국 딜로이트그룹, 법무법인 지평, 유니코써치가 공동으로 개최한 '이사회의 책임과 전략: 변화하는 경영 환경의 대응' 세미나에서 중요한 논의 주제로 떠올랐어요. 💡

현재 기업들이 AI를 적극적으로 도입하고 있지만, 이를 효과적으로 관리하고 감독할 수 있는 거버넌스 체계를 갖춘 곳은 많지 않다는 점이 이번 뉴스의 핵심 배경이에요. 📈 연관 기사들에서도 산업 기밀 유출 사건이 끊이지 않고 있으며 (2024년 3월, 2014년 10월, 2025년 12월), AI 기술 발전과 함께 더욱 정교해지는 정보 유출 위험에 대한 경각심이 높아지고 있음을 알 수 있어요. 🚨 또한, AI가 답변하는 내용을 그대로 의사결정에 활용하는 것은 '경영판단의 원칙'에 위배될 소지가 있어, AI의 정보나 결론을 사람이 직접 검증하고 그 과정을 기록으로 남기는 것이 중요하다는 점이 강조되었어요. ✍️

결론적으로, 이번 뉴스는 AI 기술의 발전과 함께 기업 경영 환경이 급변하면서 발생하는 새로운 리스크, 특히 이사의 충실의무와 관련된 법적, 윤리적 문제점을 짚어내고 있어요. ⚖️ AI 활용이 증가함에 따라 기업들은 단순히 기술 도입에만 집중할 것이 아니라, 내부 정보 보호 및 책임 소재 명확화를 위한 체계적인 거버넌스 구축에 더욱 힘써야 한다는 메시지를 전달하고 있답니다. ✨

3. 주요 경과: 지금까지의 흐름 (Timeline) 🤖🔒

2014년 10월

산업스파이 관련 법적 규제에 대한 논의가 있었습니다. 특히 퇴직자에 대한 기밀 누설 시 법적 처벌이 어려운 현실적인 문제점과 이를 보완하기 위한 법적 조치 마련의 필요성이 제기되었어요. ⚖️
2024년 3월

글로벌 AI 반도체 시장 경쟁이 심화되는 가운데, SK하이닉스 전 연구원이 마이크론으로 이직하며 핵심 기술 유출 의혹이 제기되었습니다. 이는 기술 유출 방지를 위한 법적 규제와 기업의 내부 관리 강화 필요성을 다시 한번 부각시켰어요. 🛡️
2025년 12월

기업 내 디스켓이나 인터넷을 통한 내부 자료 유출 사건이 잇따라 발생하며, 기업 기밀 보호에 비상이 걸렸다는 보도가 나왔습니다. 특히 젊은 직원들의 정보기기 활용 능력은 높지만 도덕성이나 철학이 부족한 경우가 많다는 지적도 있었어요. 💻
2026년 2월

AI 도입이 가속화되면서 AI 기반 보안 위협과 정보 유출 우려가 기업들의 주요 보안 화두로 떠올랐습니다. AI 모델의 취약점 파악, 데이터 접근 권한 제한, AI 가드레일 활용 등 AI 보안 리스크 관리가 중요해졌어요. 🚨
2026년 6월 19일

AI와 이사의 충실의무에 관한 세미나가 열렸습니다. 회사 기밀 자료를 AI에 통째로 입력하는 것은 기밀 유출 위험이 있고, AI 답변을 그대로 활용하기보다 사람이 검증한 흔적을 남기는 것이 중요하며, AI 감독 체계가 없는 기업이 많은 상황에서 거버넌스 구축이 필요하다는 점이 강조되었습니다. 💡

4. 다각도 분석: 누구에게 어떤 영향을 미칠까?

[소비자/개인] [산업/기업] [정부/시장]

현재 기준(2026년 6월 19일)으로 소비자나 개인에게 미치는 직접적인 영향은 기사에 구체적으로 명시되어 있지 않아요. 하지만 AI 기술의 발전과 기업들의 AI 활용 증가는 장기적으로 서비스 개선이나 새로운 경험을 제공하는 형태로 긍정적인 영향을 줄 가능성이 있습니다. 🚀

하지만 AI가 개인 정보를 다루거나 의사결정에 영향을 미칠 때, 예상치 못한 오류나 프라이버시 침해의 위험도 존재할 수 있어요. 😥 또한, AI 활용 과정에서 투명성과 책임 소재가 명확하지 않을 경우, 개인은 자신도 모르는 사이에 불이익을 받을 수도 있습니다. 🧐

기업들은 AI를 적극적으로 활용하면서 효율성을 높이고 새로운 비즈니스 기회를 모색할 수 있을 거예요. ✨ 특히 AI를 이사회 업무나 경영 판단에 활용하는 경우, 더 빠르고 정확한 의사결정을 기대할 수 있죠. 하지만, AI에 회사 기밀 문건을 입력할 경우 영업 기밀 유출이나 법적 책임 문제로 이어질 수 있다는 점에 유의해야 합니다. 📜

또한, AI 답변을 그대로 신뢰하고 활용하기보다는 사람이 직접 검증하는 과정을 거쳐야 하며, AI에 경영 판단을 완전히 위임하는 것은 법적으로 문제가 될 수 있어요. 🤔 많은 기업이 AI 활용에 비해 이를 감독할 체계를 갖추지 못한 상황(79%)이라는 점은 심각한 거버넌스 공백을 시사하며, 이에 대한 대비가 시급합니다. 🚨

정부와 시장은 AI 기술 발전과 함께 기업들의 AI 활용 현황을 면밀히 주시해야 할 거예요. 📈 AI로 인한 법적 책임 소재, 특히 기업의 이사회가 AI를 어떻게 활용하고 감독해야 하는지에 대한 명확한 가이드라인과 법적 규제 마련이 중요해지고 있습니다. ⚖️

AI 감독 체계가 미비한 기업이 많은 상황에서, 정부는 기업들이 AI 거버넌스를 구축하고 책임 있는 AI 활용을 하도록 지원하거나 감독하는 역할을 강화해야 할 필요가 있습니다. 🧐 또한, AI 기술 발전에 따라 발생할 수 있는 산업 스파이나 기술 유출과 같은 부정적인 측면에 대한 법적 대응 방안 마련도 시급한 과제입니다. 🛡️

5. 핵심 시사점: 그래서 무엇이 달라지는가?

AI 기술이 발전하면서 기업 경영의 중요한 부분으로 자리 잡고 있지만, 동시에 예상치 못한 위험도 함께 커지고 있어요. 특히 이사회가 AI를 활용해 의사결정을 내릴 때, 단순히 AI의 답변을 그대로 받아들이는 것만으로는 법적 책임을 피하기 어려울 수 있다는 점이 중요해요. 😟 AI에 회사 내부의 민감한 정보를 그대로 입력하는 것은 영업 기밀 유출로 이어질 수 있고, 자칫하면 영업 비밀을 포기하는 것으로 해석될 수도 있답니다. 🔒

또한, AI가 제공하는 정보나 결론을 사람이 직접 꼼꼼하게 검증하고 그 과정을 기록으로 남기는 것이 매우 중요해졌어요. ✍️ AI에 대한 의존도가 높아지면서 이사회 구성원들이 AI 답변에만 의존해 의사결정을 내리는 경우, '경영판단의 원칙'에 따라 책임을 면제받기 어려워질 수 있어요. 따라서 AI를 의사결정 과정에서 단순 보조 도구로 활용하고, 사람이 여러 정보원을 비교·검토했다는 사실을 명확히 하는 것이 핵심이 될 거예요. ✅

현재 많은 기업들이 AI를 활발히 사용하고 있지만, AI를 체계적으로 관리하고 감독할 수 있는 거버넌스 체계를 갖추지 못한 경우가 79%에 달한다는 점은 시사하는 바가 커요. 📊 AI의 활용이 늘어날수록 이로 인한 법적 분쟁이나 보안 사고의 위험도 함께 증가할 수 있으므로, 기업들은 AI 감독 체계를 마련하고 법적 대응 방안을 구축하는 데 더 많은 노력을 기울여야 할 것으로 보여요. ⚖️

6. 향후 전망: 시나리오별 예측

현 상태 유지 및 안착 시나리오

AI 활용이 더욱 보편화되면서, 기업들은 AI 도입에 따른 법적, 윤리적 문제에 대한 인식을 높여갈 것으로 보여요. 📈 현재 제기되는 AI 자체의 답변을 그대로 신뢰하지 않고 사람이 검증하는 절차를 거치거나, 회사 기밀 정보의 통째로 AI에 입력하는 것을 지양하는 방식이 기업들의 표준 운영 절차로 자리 잡을 가능성이 높아요. 또한, AI 감독 체계를 갖추지 못한 기업들이 늘어나는 현상(79% 해당)이 지속되면서, 이러한 거버넌스 공백을 메우기 위한 기업들의 자체적인 규정 마련 및 법적 대응 준비가 중요해질 것으로 예상됩니다. ✍️ 점진적으로 AI 활용 가이드라인이 기업 문화에 녹아들면서, AI의 혜택은 누리되 잠재적 위험은 최소화하는 방향으로 나아갈 것으로 보입니다. 🚀
영향력 확대 및 가속 시나리오

AI 기술 발전 속도가 더욱 빨라지고, 기업 내 AI 활용 범위가 이사회 의사결정을 넘어 전반적인 경영 활동으로 확대되면서, AI를 둘러싼 법적, 보안적 문제는 더욱 심화될 수 있어요. ⚡️ 특히, AI에 대한 의존도가 높아져 경영 판단 자체를 AI에 위임하는 사례가 늘어나거나, AI 감독 체계 미비로 인한 데이터 유출 및 오용 사고가 빈번하게 발생할 경우, 기업들은 급변하는 규제 환경과 증가하는 법적 소송 리스크에 직면하게 될 수 있습니다. ⚖️ 이러한 상황에서 기업들은 AI 윤리 및 보안에 대한 더욱 강력한 내부 통제 시스템 구축과 함께, AI 관련 법규 변화에 대한 민첩한 대응 전략을 마련해야 할 필요성이 커질 수 있어요. 🌐 관련 법규의 강화나 새로운 판례의 등장은 AI 활용에 대한 기업들의 접근 방식을 근본적으로 변화시킬 수 있습니다. 🚨
변수 발생 및 흐름 반전 시나리오

AI 기술의 혁신적인 발전에도 불구하고, 강력한 규제 도입이나 예상치 못한 대규모 보안 사고 발생과 같은 변수가 나타날 경우, AI 활용 흐름에 제동이 걸릴 수 있어요. 🛑 예를 들어, AI에 기밀 정보를 입력하는 행위에 대한 법적 처벌이 강화되거나, AI를 통해 심각한 산업 스파이 행위 또는 국가 안보를 위협하는 사건이 발생할 경우, 기업들은 AI 도입 및 활용에 대해 극도로 보수적인 태도를 취하게 될 수 있습니다. 🔒 또한, AI 시스템의 예측 불가능성이나 오류 발생 가능성에 대한 사회적 우려가 증폭된다면, AI 기술 자체의 신뢰성에 대한 근본적인 의문이 제기될 수도 있어요. 📉 이러한 상황은 AI 기술의 도입 속도를 늦추고, 기업들이 AI 활용보다는 기존의 전통적인 방식이나 인간 중심의 의사결정 체계를 더욱 강화하는 방향으로 회귀하게 만들 수 있습니다. 🔙

[주요 용어 해설 (Glossary)]

생성형 AI (Generative AI)

생성형 인공지능은 텍스트, 이미지, 코드 등 새로운 콘텐츠를 만들어내는 AI 기술을 말해요. 🤖 이 기술은 기존 데이터를 학습한 뒤, 그 패턴을 바탕으로 이전에는 존재하지 않던 독창적인 결과물을 생성할 수 있다는 특징이 있어요. 예를 들어, 사용자의 질문에 맞춰 시를 짓거나, 특정 스타일의 그림을 그려주기도 하죠. 🎨 하지만 회사 기밀과 같은 민감한 정보를 그대로 입력하면, AI가 이를 학습하거나 외부로 유출할 수 있는 위험이 존재해요. 😱 그래서 생성형 AI를 활용할 때는 입력하는 정보의 민감성을 항상 고려해야 한답니다.
이사 충실의무

이사 충실의무는 회사의 이사가 선량한 관리자의 주의로써, 즉 일반적인 상식과 경험을 가진 사람이 마땅히 기울여야 할 주의를 기울여 회사의 이익을 위해 성실하게 직무를 수행해야 할 의무를 말해요. ⚖️ 이는 단순한 법적 의무를 넘어, 이사가 회사와 주주 전체의 이익을 최우선으로 생각하며 업무를 처리해야 한다는 윤리적, 법적 책임을 포함하고 있어요. 🧐 만약 이사가 자신의 사적인 이익을 위해 행동하거나, 회사에 손해를 끼치는 결정을 내린다면 충실의무 위반으로 법적 책임을 질 수 있어요. 🚨 최근 AI 기술의 발전으로 이사들이 AI를 활용해 의사결정을 내리는 경우가 늘어나면서, AI를 어떻게 활용하고 검증하는지에 따라 이 충실의무 이행 여부가 새롭게 조명받고 있답니다.
경영판단의 원칙

경영판단의 원칙이란, 이사가 회사의 이익을 위해 합리적인 정보를 바탕으로 충분한 검토와 숙고를 거쳐 내린 경영상의 결정에 대해서는, 비록 그 결과가 좋지 않더라도 고의나 중대한 과실이 없는 한 책임을 묻지 않는다는 법리예요. 🧑‍⚖️ 즉, 기업을 경영하다 보면 예상치 못한 변수로 인해 좋은 결과를 얻지 못할 수도 있는데, 이러한 경우까지 일일이 책임을 묻는다면 누구도 적극적으로 위험을 감수하는 결정을 내리기 어려울 거예요. 📈 그래서 이 원칙은 기업가 정신을 고취하고 합리적인 경영 활동을 장려하기 위해 존재한답니다. 👍 AI를 활용한 의사결정 과정에서도 이 원칙을 적용받기 위해서는, AI의 답변을 그대로 따르기보다는 인간이 직접 검토하고 판단했다는 기록을 남기는 것이 중요해요. ✍️
거버넌스

거버넌스는 조직의 의사결정 과정과 이를 둘러싼 이해관계자들의 관계를 규율하는 체계를 말해요. 🤝 기업에서는 주로 이사회, 경영진, 주주, 감사 등 다양한 주체들이 어떻게 상호작용하며 기업을 운영하고 관리할지에 대한 규칙과 절차를 의미한답니다. 🏢 효과적인 거버넌스는 기업의 투명성과 책임성을 높여주며, 장기적인 관점에서 기업 가치를 증대시키는 데 기여해요. ✨ 최근 AI 기술이 빠르게 도입되면서, AI의 활용과 감독에 대한 명확한 거버넌스 체계를 구축하는 것이 기업의 중요한 과제가 되고 있어요. 🤖 AI 감독 체계가 미비한 기업은 법적 리스크에 노출될 가능성이 높아진답니다. 🚨