추석 연휴에 오랜만에 고향으로 향했습니다. 늘 건너던 다리의 풍경이 달라져 있었습니다. 난간 위로 높게 세워진 철제 구조물은 장식이 아니라 자살 방지용 안전 펜스였습니다. OECD 자살률 1위를 20년째 이어가고 있는 현실이, 그렇게 일상 속 풍경으로 스며들어 있었습니다. 그런데 올해 초, 그 문제를 기술로 풀어보려던 한 스타트업이 조용히 문을 닫았습니다. AI와 심리치료 이론을 결합한 디지털 멘탈 테라피 플랫폼을 개발하던 팀이었습니다. 데이터 기반으로 우울과 불안을 조기에 감지하고 회복을 돕는 시스템이었지만, 마지막 시리즈 투자 유치에 실패했습니다. 한국 사회에서 ‘사회서비스’는 오랫동안 ‘돌봄’의 다른 이름으로 사용돼 왔습니다. 그러나 법적 정의는 훨씬 넓습니다. 사회서비스는 복지·보건의료·교육·고용·주거·문화·환경 등 전 영역에서 상담, 재활, 정보제공, 역량개발 등을 통해 삶의 질을 높이는 제도입니다. 즉, 복지의 세부사업이 아니라 사람의 삶을 지탱하는 사회 인프라입니다. 정신건강, 장애인 재활, 청년의 사회복귀, 주거 취약계층의 자립, 시니어의 일자리와 디지털 접근성, 교육격차 해소까지, 이 모든 영역이 사회서비스의 스펙트럼 안에 있습니다. 그럼에도 불구하고 정책의 시선은 여전히 ‘대면 돌봄 서비스’에 머물러 있습니다. ◇ “복지부는 돌봄, 창업은 중기부”라는 경계가 만든 사각지대 이 구조적 한계는 부처 간 역할 구분의 경직성에서 비롯됩니다. 보건복지부는 바우처와 복지시설 중심의 사회서비스를 담당하고, 창업 초기 기업 지원은 중소벤처기업부의 영역이라는 암묵적 원칙이 작동합니다. 복지부는 ‘현장 돌봄’ 중심으로, 중기부는 ‘시장성’ 중심으로 지원체계를 설계합니다. 결국 두 부처 사이에서 사회서비스 혁신 스타트업들은 지원의 사각지대에 놓입니다. 예를 들어 복지부의 스마트 사회서비스 시범사업은 AI·로봇 등

이동은 단순한 편리함의 차원이 아니라 권리의 문제입니다. 이동권이 보장되지 않는 사회에서는 교육·의료·경제 활동이 결코 공평하게 이루어질 수 없습니다. 필자가 국제개발협력 현장에서 일할 당시, 개발도상국 도서 지역 주민들의 빈곤은 단순히 소득 부족 때문만이 아니었습니다. 농산물을 시장에 팔러 나갈 수 없고, 농자재를 구하기도 어려우며, 아이들은 학교에 다니기 힘들고, 아파도 병원으로 갈 길이 막혀 있었습니다. 이동의 단절은 곧 삶의 질 저하이자 생존의 위협이었습니다. 오늘날 우리 사회에서도 이동 문제는 여전히 현재진행형입니다. 이동성은 단순한 접근성을 넘어 안전, 탄소중립, 교통약자 포용, 지역 연결성 등 복합적 과제를 포함합니다. 특히 고령자, 장애인, 어린이와 같은 교통약자에게 이동은 사회 참여와 권리 보장의 기본 전제입니다. 국토교통부에 따르면 교통약자는 전체 인구의 29.6%(2022)에 이릅니다. 그러나 저상버스 보급률은 전국 평균 28%, 농촌 지역은 10%에도 미치지 못합니다. 교통 인프라의 격차가 곧 권리의 격차로 이어지고 있는 것입니다. 교통은 기후위기와 직결됩니다. 국제에너지기구(IEA)는 전 세계 에너지 관련 이산화탄소 배출량의 약 24%가 교통 부문에서 발생한다고 밝혔습니다(2023). 그중 도로 교통이 75% 이상을 차지합니다. 한국의 경우 교통 부문은 국가 전체 온실가스 배출량의 13.5%를 차지하며(환경부 온실가스 종합정보센터, 2023), 산업화 이후 꾸준히 증가해 왔습니다. 따라서 탄소중립 달성을 위해 모빌리티 전환은 불가피한 과제입니다. ◇ 임팩트 모빌리티, 국내외에서 변화를 일으키다 글로벌 시장에서는 다양한 ‘임팩트 모빌리티’가 사회 변화를 만들어내고 있습니다. 아프리카와 아시아에서 활동하는 지플라인(Zipline)은 드론으로 혈액과 의약품을 긴급 수송하며 의료 접근성을 높였습니다. 유럽의 블라블라카(BlaBlaCar)는 카풀 플랫폼을

인공지능(AI)은 더 이상 기술 산업의 전유물이 아닙니다. 이제 AI는 사회문제 해결의 동반자로서, 그 역할의 무게를 새롭게 정의하고 있습니다. 특히 최근 몇 년 사이, 기존 시스템이 외면했던 사회·환경 문제에 AI가 정교하게 진입하면서, 우리는 기술의 진보가 아닌 ‘문제 해결력의 진보’를 목격하고 있습니다. AI의 등장은 문제를 정의하고 접근하는 방식 자체를 바꾸는 일입니다. 기후 위기, 건강 불평등, 돌봄 격차, 정보 소외 등 복합적인 문제는 단순한 인과관계로 설명되지 않습니다. 다양한 변수와 다층적 맥락을 함께 고려해야 하며, AI는 대규모 비정형 데이터를 학습하고 분석함으로써 보다 정밀한 예측과 개입을 가능하게 합니다. AI는 인간의 언어, 이미지, 영상, 센서 등 다양한 비정형 데이터를 기반으로 패턴을 도출하고, 이를 토대로 판단과 예측을 수행합니다. 특히 머신러닝(ML)과 딥러닝 기술은 변수 간의 복잡한 관계를 빠르고 깊이 있게 학습할 수 있어, 다층적 원인과 구조가 얽힌 사회문제 해결에 강점을 발휘합니다. 의료 영상 속 이상을 자동 탐지하거나, 위성 영상을 통해 농업 기후 패턴을 분석하는 사례가 대표적입니다. 예컨대, 오랜 기간 고비용 인력 투입에 의존해온 탄소배출 MRV(측정·보고·검증) 시스템은, 최근 국내 스타트업이 AI 기반 위성 분석 기술을 적용하면서 벼농사에서의 메탄 배출량을 정밀하게 측정할 수 있게 됐습니다. 이 기술은 농가의 탄소배출권 시장 진입을 가능하게 만들었고, 단순한 분석 효율 향상을 넘어 저탄소 농업 전환의 핵심 수단이자, 새로운 시장 참여 방식으로 주목받고 있습니다. 결국 AI는 그 자체로 임팩트를 만들어내기보다는, 임팩트를 정밀하게 구현하는 도구입니다. 하지만

한국 사회에 ‘임팩트투자’라는 개념이 공식적으로 도입된 지 어느덧 10여 년의 시간이 흘렀습니다. 2013년 무렵을 기점으로, 임팩트투자는 외형적으로 꾸준한 성장을 거듭해 왔습니다. 2021년 기준 국내 임팩트투자 시장 규모는 약 7000억원으로 추산되며, 이는 2017년 540억원, 2018년 2000억원 규모에서 크게 확대된 수치입니다.  하지만 양적 성장의 수치만으로는 충분치 않습니다. 지금 우리는 보다 본질적인 질문을 던져야 할 시점에 서 있습니다. ‘과연 우리는 진정한 ‘임팩트’를 만들어내고 있는가?’ 단순히 자본을 임팩트 기업에 전달하는 것을 넘어, 사회문제 해결과 재무적 수익 창출이라는 임팩트 투자의 본질적 목표에 얼마나 다가서고 있는가 하는 질문입니다.  임팩트 투자 현장에서 실무와 고민을 병행해 온 경험을 바탕으로, 한국 임팩트투자의 현주소와 좌표계의 유효성, 앞으로 설계해야 할 경로를 짚어보고자 합니다. 10년이라는 시간은 성과를 자축하기보다 냉철한 자기 성찰과 질적 성숙을 고민해야 할 시점입니다. ◇ ‘임팩트’ 외친 10년…성장했지만 남은 숙제 지난 10년간 한국 임팩트 투자 시장은 정부의 정책자금, 특히 모태펀드의 역할에 힘입어 초기 시장 형성에 성공했습니다. 한국사회투자(2012년 설립)와 같은 초기 플레이어들이 서울시 사회투자기금 운용 등을 통해 가능성을 타진했고, 디쓰리쥬빌리파트너스(2011년 설립) 등 민간의 노력도 있었습니다. 이러한 노력 덕분에 ‘임팩트 투자’라는 용어는 더 이상 낯설지 않게 됐고, 다양한 소셜벤처들이 자금을 지원받을 기회도 늘었습니다. 그러나 양적 확장이 곧 질적 성숙을 의미하지는 않습니다. 정책자금 중심의 시장 확대는 필연적으로 자본의 성격과 투자 방식에 영향을 미쳤고, 이는 ‘진정한 임팩트’ 달성이라는 목표에는 여러 그림자를 드리웠습니다. 자본이 단순히