질적·양적 충족한 AI 데이터 구축·금융 접근성 제고 필요
[더팩트ㅣ세종=정다운 기자] 인공지능(AI) 국내기업 도입률이 산업·지역·규모별로 큰 차이를 보였다. 국내 제조업의 경우 AI 활용기업 비중이 2.7%에 불과했으며, 일부 기업은 AI 도입 이후에도 생산성 증대가 이뤄지지 않았다.
산업연구원(KIET)은 지난 23일 ‘기업의 인공지능 활용 확대와 성과 제고를 위한 정책과제’ 보고서를 발표했다.
24일 이 보고서에 따르면 AI에 대한 높은 관심과 기대에도 국내기업 AI 도입률은 2022년 4.5%, 2023년 6.3%로 나타났다. 1년 사이 1.8%포인트(p) 올랐다.
AI 활용은 산업·지역·기업 규모별로 큰 차이가 나타났다.
산업별로 보면 △정보통신업 19% △전기·가스·증기 및 공기조절 공급업 13.0% △금융보험업 12.8% △교육서비스업 10.6%로 집계된 반면, 우리 경제 핵심으로 분류되는 △제조업 2.7%로 저조했다.
지역별로 보면 △서울 7.8% △세종 5.4% △대전 4% △경기 4% 순이다. 특히, AI 활용기업의 81.8%는 수도권에 집중돼 지역별 격차가 컸다.
기업 규모별로도 차이를 보였는데 2017~2022년(누적) 기준 대기업이 중소기업 대비 약 3.7%p 높은 AI 도입률을 보였다.
보고서는 기업이 AI를 △제품서비스 개발 66.1% △생산 공정 11.1% △마케팅 전략 8.8% 등에 다양하게 활용하고 있지만, 실증분석 결과 AI 도입 이후 일부 기업은 생산성 제고와 연결되지 않았다고 분석했다.
중장기적으로 성과가 계속 저조할 경우 신기술 활용 기대치를 낮춰 기업이 AI를 도입을 꺼릴 수 있다는 설명이다.
실제 보고서의 실태조사 결과를 보면 327개 기업 중 59.6%는 AI 도입 필요성 느끼지 못했고, 18.7%는 성과에 대한 낮은 기대로 AI를 도입하지 않은 것으로 답했다.
또 다른 실태조사 설문조사(233개 기업)에서도 기업들은 AI 기술 도입 애로사항으로 △AI 기술 사용을 위해 필요한 기술적 요소 부족 41.6% △자금 마련 37.3% △적합한 기술을 보유한 인력 고용 15.9% △기존 직원 훈련 14.6% △변화에 대한 반감 9.9% △정부 규제 3.9% △기타 3.4% 등을 꼽았다.
기업 AI 활성화를 위해서는 생산성 증대를 끌어낼 수 있는 질적·양적 기준을 충족한 AI 데이터 구축과 금융 접근성 제고가 필수적이라는 뜻이다.
보고서는 인프라 역량 강화를 위한 데이터 기반 구축, AI 전문 인력양성 및 도메인 인력 재교육, 산업별 맞춤형 AI 솔루션 개발 등 성과에 초점을 둔 정책 지원의 필요성을 강조했다.
또 산업별 특성을 고려한 맞춤형 지원과 3D프린팅·클라우드 등 다른 디지털 기술과의 병행이 AI 도입에 긍정적인 영향을 끼칠 수 있다고 제언했다.
danjung638@tf.co.kr
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