국내 기업의 AI 기술 활용 현황 및 도입 이슈 분석

1. 요약

• 이 리포트는 국내 기업들이 AI 기술을 어떻게 활용하고 있으며, 그 과정에서 직면하는 주요한 어려움을 분석합니다. 조사에 따르면, AI 기술의 필요성을 인식하는 기업은 많지만, 실제로 도입하여 활용하고 있는 기업은 30%에 불과합니다. 서비스업에서 AI 활용률이 높고, 제조업에서는 AI 기술 활용률이 상대적으로 낮습니다. 주요 걸림돌로는 기술 및 IT 인프라 부족, 비용 부담, 그리고 필요한 인재 부족이 지적되었습니다. 이를 해결하기 위해 대한상공회의소는 투자와 인프라 구축, 인재 양성에 대한 정책적 지원이 필요함을 강조하고 있습니다.

2. AI 기술 활용 현황

• 2-1. 경영활동에서의 AI 필요성 인식

• 국내 기업 10곳 중 8곳이 경영활동에 AI 기술 적용의 필요성을 느끼고 있습니다. AI 기술이 기업의 생산성 제고와 비용 절감을 위해 필요하다고 응답한 기업은 전체의 78.4%에 이릅니다. 그러나 실제로 AI 기술을 활용하고 있다고 답한 기업은 30.6%에 불과하며, 이는 AI 기술에 대한 필요성을 인지하고 있지만, 도입으로 이어지지 않고 있는 상태임을 나타냅니다.

• 2-2. 업종별 AI 활용률 비교

• 업종별로 AI 활용률은 차이를 보입니다. 서비스업의 AI 활용률은 53%로 상대적으로 높은 반면, 제조업의 활용률은 23.8%에 불과합니다. 특히, 제조업은 AI 기술 활용률이 20%를 간신히 넘긴 것으로 조사되었습니다. 서비스 분야에서 AI를 가장 많이 활용하는 업종은 금융(57.1%) 및 IT서비스(55.1%)입니다.

• 2-3. 기업 규모별 AI 활용률

• 기업 규모에 따라 AI 기술 활용률도 차이를 보입니다. 대기업의 AI 활용률은 48.8%로 가장 높고, 중견기업은 30.1%, 중소기업은 28.7%로 나타났습니다. 지역별로는 수도권에 위치한 기업의 AI 활용률이 40.4%였으나, 비수도권 기업은 17.9%로 격차가 존재합니다.

3. AI 기술 도입의 주요 걸림돌

• 3-1. 기술 및 IT 인프라 부족

• 많은 국내 기업들이 인공지능(AI) 기술의 중요성을 인식하고 있지만, 실제 사용에 있어 가장 큰 걸림돌로는 기술 및 IT 인프라의 부족이 지적됩니다. 조사에 따르면 AI 기술을 활용하지 않는 기업 중 34.6%가 기술 및 IT 인프라 부족을 이유로 제시하였고, 이는 AI 도입에 있어 주요 장애 요인으로 작용하고 있음을 나타냅니다.

• 3-2. 비용 부담

• AI 기술 도입이 필요한 기업의 23.1%는 비용 부담을 이유로 도입을 꺼리고 있습니다. 실제로, 조사에 참여한 기업들 중 AI를 도입하고 있는 기업은 30.6%에 불과하며, 대한상공회의소에서 실시한 조사에 따르면 비용 부담으로 인해 AI 기술을 도입할 수 없는 기업이 존재함을 보여줍니다.

• 3-3. 인력 및 기술 부족

• AI 기술을 활용하지 않는 기업 중 6.1%는 인력 부족을 이유로 제시하고 있습니다. 인력 및 기술 부족 문제는 필요성을 느끼는 기업이 많음에도 불구하고 AI 기술 활용을 가로막는 요인 중 하나로 작용하고 있습니다.

• 3-4. AI 신뢰성에 대한 의문

• AI 기술을 도입하지 않는 기업 중 10.1%는 AI의 신뢰성에 대한 의문을 갖고 있으며, 이는 또한 직면한 장애물로 작용하고 있습니다. 이러한 신뢰성 문제는 AI 기술에 대한 인식과 실제 도입 상황 간의 괴리를 더욱 확대시키는 요인으로 작용하고 있습니다.

4. 산업별 AI 활용 사례

• 4-1. 제조업에서의 AI 활용 사례

• 제조업에서 AI 기술의 활용률은 23.8%로 나타났습니다. 서비스업의 활용률이 53%인 것에 비해 제조업의 활용률은 상당히 낮은 편입니다. 대한상공회의소의 조사에 따르면, 기업 10곳 중 8곳이 AI 기술 적용의 필요성을 인식하고 있으나, 실제 활용 중인 기업은 불과 30.6%에 불과합니다. 제조업체들이 AI 기술을 도입하지 않은 가장 큰 이유로는 '기술 및 IT 인프라 부족'(34.6%)이 지목되었으며, '비용 부담'(23.1%)과 '필요성을 느끼지 못함'(21.9%)도 주요 요인으로 꼽혔습니다.

• 4-2. 서비스업에서의 AI 활용 사례

• 서비스업 종사 기업들 중 AI 활용률은 53%로 조사되었습니다. 특히 금융 분야의 AI 활용률은 57.1%에 달하며, IT 서비스 분야도 55.1%로 높은 비율을 보였습니다. 조사에 따르면, AI 기술을 활용하여 얻는 효과 중 가장 큰 것은 '시간 단축'(45.8%)으로 드러났습니다. 다른 효과로는 비용 절감(22.2%)과 생산량 증가(11.8%) 등이 있었습니다.

• 4-3. 금융 및 IT 분야에서의 AI 활용 사례

• 금융 및 IT 분야는 AI 기술 도입이 상대적으로 활발히 이루어지고 있는 분야입니다. 금융업계에서는 AI를 통해 고객 서비스 관리를 개선하고 있으며, IT 서비스 분야에서도 보안 및 데이터 분석 업무에 AI 기술이 광범위하게 활용되고 있습니다. 따라서 이들 분야의 AI 도입은 기업의 효율성을 크게 높이고 있습니다.

5. AI 기술 도입에 대한 기업들의 기대 효과

• 5-1. 생산성 제고 및 비용 절감

• AI 기술을 도입한 기업의 78.4%가 생산성 제고와 비용 절감을 위해 AI 기술이 필요하다고 응답했습니다. AI 기술을 활용하여 경영활동을 개선하고자 하는 기업은 증가하고 있지만, 실제로 AI 기술을 활용하고 있는 기업은 30.6%에 그칠 정도로 도입이 저조한 상황입니다. 특히 제조업에서의 AI 활용률은 23.8%에 불과하여, 서비스업(53%)과 큰 격차가 있습니다. 따라서 기업들은 AI 기술을 통해 기대하는 생산성 개선과 비용 절감 효과를 실제로 경험하기 위해 더 많은 지원과 인프라 구축이 필요합니다.

• 5-2. 생산량 및 판매량 증가

• AI 기술 도입 기업 중 11.8%는 생산량 증가 효과를 보고했다고 응답했으며, 이러한 효과는 주로 제품 개발 과정에서 나타났습니다. 조사에 따르면 AI 기술을 활용 중인 기업의 66.7%가 제품 개발에 AI를 적용하고 있으며, 이들은 향후 추가 도입 계획을 갖고 있습니다. 기업들이 AI를 통해 생산량과 판매량을 증가시키기 위한 노력을 지속하고 있음에도 불구하고, 무료로 제공되는 AI 인프라 및 R&D 지원이 부족한 현실이 걸림돌이 되고 있습니다.

• 5-3. 고객 서비스 향상

• AI 기술을 활용하고 있는 기업 중 13.7%는 고객 서비스 관리에서 긍정적인 효과를 보고하고 있습니다. 고객 서비스 분야에 AI를 도입함으로써 고객 만족도를 높이고, 서비스 효율성을 개선하려는 기업의 노력도 보이고 있습니다. 그러나 여전히 많은 기업들이 기술 및 인프라 부족으로 인해 AI 기술을 효과적으로 활용하지 못하고 있으며, 이는 고객 서비스 향상에 대한 저해 요소로 작용하고 있습니다.

6. 향후 AI 도입을 위한 정책 과제

• 6-1. AI 분야 투자 및 R&D 지원

• 정부는 AI 기술 활용을 촉진하기 위하여 AI 분야에 대한 투자 및 연구개발(R&D) 지원의 필요성을 강조하였습니다. 대한상공회의소의 조사에 따르면, 응답 기업의 51.4%가 AI 분야에 대한 투자 및 R&D 지원이 필요하다고 응답하였습니다. 이러한 지원은 기업들이 AI 기술을 더 적극적으로 도입하고 활용할 수 있는 기반이 될 것입니다.

• 6-2. AI 인프라 구축 필요성

• AI 기술을 효과적으로 활용하기 위해서는 AI 인프라 구축이 필수적입니다. 조사에 따르면, AI 인프라 구축의 중요성을 느끼는 기업이 25%에 달하며, 이는 AI 기술 활용의 초기 단계에서 발생하는 기술적 한계를 극복하는 데 크게 기여할 것으로 예상됩니다.

• 6-3. AI 인재 양성과 법적 지원

• AI 기술의 도입과 활용을 위해서는 AI 인재 양성 또한 중요한 과제로 지적되었습니다. 응답 기업의 10.2%가 AI 인재 양성을 정부에 바라는 정책 과제로 언급하였으며, 이는 향후 AI 기술의 지속적인 발전과 기업의 생산성 향상에 vital한 요소로 작용할 것입니다.

7. 결론

• 이 리포트는 국내 기업들이 AI 기술을 어떻게 활용하고 있으며, 도입과 활용 과정에서 나타나는 어려움과 기대 효과를 종합적으로 분석하였습니다. AI 기술은 기업의 생산성 제고와 비용 절감을 위해 필수적이지만, 기술 및 인프라 부족, 비용 부담, 인력 부족 등의 이유로 실제 활용률은 저조합니다. 특히 제조업의 낮은 활용률이 주목됩니다. AI 기술의 효과적인 도입과 활용을 위해서는 대한상공회의소의 조사결과처럼, 정부의 전방위적 지원이 필요합니다. 구체적으로는 AI 분야 투자 및 연구개발(R&D) 지원, AI 인프라 구축, AI 인재 양성 등이 핵심 과제로 제시됩니다. 이러한 지원이 있을 때 기업들이 AI 기술을 통해 실질적인 성과를 얻을 수 있으며, 한국 산업 전반의 경쟁력이 강화될 것입니다.

8. 용어집

• 8-1. 대한상공회의소 [기관]

• 대한상공회의소는 국내 기업 AI 활용 실태 조사를 공동으로 진행한 기관으로, AI 도입 필요성과 어려움을 분석하여 정부와 기업이 대응 방안을 모색하도록 하는데 중요한 역할을 하고 있습니다.

• 8-2. AI 기술 [기술]

• AI 기술은 기업의 생산성 제고와 비용 절감 등의 성과를 위해 필요한 기술입니다. 그러나 기술 및 IT 인프라 부족, 비용 부담, 인력 부족 등의 이유로 도입에 어려움을 겪고 있습니다.

• 8-3. 제조업 [산업]

• 제조업은 AI 기술 활용률이 다른 업종에 비해 낮은 편입니다. 그러나 AI를 활용하는 기업들이 시간 단축, 비용 절감 등의 효과를 경험하고 있습니다.

• 8-4. 서비스업 [산업]

• 서비스업, 특히 금융 및 IT 서비스 분야는 AI 기술의 활용률이 높은 편입니다. AI를 통해 다양한 업무에서 효율성과 성과를 높이고 있습니다.

9. 출처 문서

• 기업 AI 활용률 ‘30%’...“AI 인프라·재원 부족” < 산업정책 < 전기경제 < 기사본문 - 전기신문https://www.electimes.com/news/articleView.html?idxno=342289
• AI사용기업 10곳 중 3곳 비용부담에 도입 꺼리기도 - 매일경제https://www.mk.co.kr/news/business/11103970
• 기업들 AI 활용 고작 '30%', 대다수 필요하다 답변 - 노컷뉴스https://m.nocutnews.co.kr/news/amp/6202090
• 한국 기업 10곳 중 3곳만 AI 활용…효과 많아도 못 쓰는 까닭https://news.koreadaily.com/2024/08/27/economy/economygeneral/20240827224849065.html
• 대한상의, 국내 기업 AI 활용률 30%대…인프라 구축·R&D 확대 필요 | 그리니엄https://greenium.kr/news/56393/
• 국내기업 AI 활용율 30%에 그쳐…"AI 인프라·재원 부족" - 매일일보https://www.m-i.kr/news/articleView.html?idxno=1153969
• “AI, 시간·비용 아껴 좋은데”…활용 기업은 10곳 중 3곳뿐https://www.joongang.co.kr/article/25273829
• 한국 기업 10곳 중 3곳만 AI 활용…효과 많아도 못 쓰는 까닭 | 중앙일보https://www.joongang.co.kr/article/25273678