요즘처럼 에너지 산업이 사회적으로 주목받는 시기도 드물다. 기후위기 대응은 물론 전기자동차, 재생에너지, 데이터센터 등 다양한 이슈가 겹치며 전력 수급 같은 에너지 문제는 더 이상 전문가들만의 관심사가 아니게 됐다.

여기에 인공지능(AI)의 등장은 에너지 기술과 정책 흐름까지 바꾸고 있다. 에너지 산업은 본래 인프라의 역할 속에서 조용히 진화해오던 분야였지만, 이제는 그 속도와 복잡성이 전혀 다른 차원으로 전개되고 있다.

지난달 말 필자는 세계 각국 에너지 정책 관계자들이 참여한 청정에너지장관회의(CEM) 및 미션이노베이션(MI) 장관회의 연계 워크숍에 참석했다. 두 국제 플랫폼은 청정에너지 기술 개발과 확산을 위해 각국 정부와 산업계, 연구기관이 참여하는 대표적 협의체다. 회의에서는 정책과 기술 개발 사례를 공유하고, 새로운 공동 프로젝트 추진 방향을 논의하는 자리도 마련됐다.

이 자리에서 가장 인상 깊었던 점은 논의의 전반적 내용이 단지 성공 사례를 나열하는 데 그치지 않았다는 것이다. 실패의 맥락에서 배운 교훈을 공유하려는 태도가 뚜렷했다. 예컨대, 초기의 AI 기반 수요 예측이 특정 조건에서는 오히려 오차를 키운 경험, 데이터센터의 급증하는 전력 수요에 신속히 대응하지 못한 한계, 재생에너지 확대가 오히려 계통 불안정을 초래한 사례 등 기술 개발이나 정책 설계 및 집행상 미흡함도 언급됐다.

이 경험은 대학 시절, 경영 전략 수업이나 동아리 활동을 통해 기업 사례를 분석하던 기억과 연결됐다. 당시에도 성공 전략을 분석할 때보다 실패한 의사결정, 무너진 계획, 시대 흐름을 놓친 판단을 되짚으며 더 깊은 통찰을 얻곤 했다. ‘어떻게 하면 성공하는가’보다 ‘무엇을 잘못 판단했는가, 그로부터 무엇을 배울 수 있는가’가 더 중요한 질문이 되는 경우가 많았다.

AI가 결합된 새로운 기술의 등장, 변화가 가속되는 환경 속에서 에너지 산업은 필연적으로 다양한 실험과 오류를 겪게 된다. 실패를 감추기보다 구조화된 학습의 기회로 전환하는 지혜와 용기가 필요한 시대다.

전력산업은 본래 보수적인 성격을 갖는다. 수많은 가구와 다양한 산업에 대한 안정적인 전력 공급을 책임져야 하기에 신기술 도입에는 늘 신중할 수밖에 없다. 하지만 이러한 보수성 속에서도 시행착오를 기록하고 공유할 수 있는 체계로 전환하는 일은 가능하다. 오히려 그러한 체계가 있을 때 더 안전하고 빠르게 진화할 수 있다.

지금 우리가 해야 할 일은 성공만을 반복하는 모범답안을 좇는 것이 아니라, 실패에서 얻는 통찰을 혁신의 마중물로 삼는 것이다. 에너지 산업의 발전 속도는 단순한 기술 수준이 아니라 그 기술을 받아들이고 학습하는 사회적 구조와 제도적 반응력에 달려 있을지 모른다.

손성호 한국전기연구원 미래전략실장