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AI 도입, 왜 국내 기업들은 아직도 낮은 활용률에 머물고 있는가?

일반 리포트 2025년 02월 26일
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목차

  1. 요약
  2. AI 도입이 필요한 이유와 현재 현황
  3. AI 도입의 장애 요인
  4. 해결책과 정책 제안
  5. 결론

1. 요약

  • 국내 기업들이 인공지능(AI) 기술 도입에 있어 눈여겨봐야 할 현황이 존재합니다. 최근 조사 결과에 따르면, 기업 10곳 중 8곳이 AI 필요성을 인식하고 있음에도 불구하고, 실제 AI 기술을 활용하는 비율은 단 30%에 지나지 않습니다. 이는 기업들이 AI의 활용을 통해 경쟁력을 확보할 수 있는 기회를 가지고 있음에도 불구하고, 여러 가지 장애 요인으로 인해 이를 실현하지 못하고 있는 상황을 반영합니다.

  • AI 기술의 필요성에 대한 인식은 어느 때보다 높아졌습니다. 대한상공회의소와 산업연구원에 따르면, 78.4%의 기업이 AI 도입을 통해 생산성과 비용 절감을 동시에 추구하고자 합니다. 하지만 이들 기업이 실제로 AI를 활용하는 비율은 제조업 부문에서 23.8%, 중소기업에서는 28.7%에 불과합니다. 이처럼 현저한 차이는 산업 내 AI 활용 격차를 심화시키고 있으며, 특히 비수도권의 중소기업들은 더욱 어려운 상황에 처해 있습니다.

  • 아울러, AI 도입의 장애 요인으로는 기술 인프라의 부족, 재원 및 비용 부담, AI 활용에 대한 인식 부족 등이 지적되고 있습니다. 특히 중소기업들이 고성능 AI 시스템을 구축하기 위한 컴퓨팅 인프라와 기술 지원이 턱없이 부족한 상황입니다. 많은 기업들이 AI 도입을 원하지만, 초기 투자 비용과 맞춤형 솔루션 부족으로 인해 실제 적용에 나서지 못하고 있는 것입니다. 이러한 환경에서 기업들이 AI의 이점을 마음껏 활용하기 위해서는 해결책이 시급한 상황입니다.

2. AI 도입이 필요한 이유와 현재 현황

  • 2-1. AI 기술의 필요성 인식

  • 최근 조사에 따르면, 국내 기업 10곳 중 8곳이 경영활동에 인공지능(AI) 기술의 적용 필요성을 느끼고 있다고 응답했습니다. 대한상공회의소와 산업연구원에 따르면, 78.4%의 기업이 생산성 제고와 비용 절감을 위해 AI 도입의 필요성을 인정하고 있습니다. 이러한 인식은 기업들이 AI 활용을 통한 경쟁력 강화의 중요성을 인지하고 있음을 보여줍니다. 그럼에도 불구하고 이러한 필요성을 충분히 반영한 도입으로 이어지지 않고 있는 상황입니다.

  • 2-2. 실제 활용률 분석

  • AI 기술의 활용률은 기대에 미치지 못하고 있으며, 실제 이용하는 기업은 30.6%에 불과합니다. 이는 AI 기술에 대한 높은 필요성 인식과 대비되는 수치로, 기업들이 기술 도입에 있어 여러 장애 요인에 직면하고 있음을 나타냅니다. 제조업 부문에서의 AI 활용률은 23.8%로, 서비스업의 53%에 비해 현저히 낮습니다. 기업 규모에 따라도 사용률이 차이를 보이며, 대기업이 48.8%로 가장 높고, 중소기업은 28.7%에 불과한 현실이 확인됩니다.

  • 2-3. 제조업 및 지역별 차이

  • AI 기술 도입의 지역별 분석을 보면, 수도권 기업의 활용률은 40.4%인 반면, 비수도권 기업은 17.9%로 큰 격차를 보입니다. 이러한 차이는 IT 인프라의 부족과 같은 지역적 특성에 기인하며, 비수도권 기업은 대개 중소기업이 많아 AI 도입에 따른 기술적 지원이 절실합니다. 이러한 지역 간 격차는 AI 활용의 평등성을 저해하며, 지역 경제에 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다.

3. AI 도입의 장애 요인

  • 3-1. 기술 인프라 부족

  • AI 도입을 위한 기술 인프라의 부족은 국내 기업들이 AI를 폭넓게 활용하지 못하는 주요 요인 중 하나로 확인되었습니다. 특히 중소기업의 경우, 센서와 컴퓨팅 장비 등 필요한 하드웨어 인프라가 부족한 상황입니다. 조사에 따르면 68.7%의 기업이 컴퓨팅 인프라 지원이 필요하다고 응답했으며, 이는 AI 기술 도입을 위한 기본적인 환경 조성이 이루어지지 않았음을 말해줍니다. AI 시스템은 높은 처리 능력을 요구하기 때문에, 적절한 인프라 없이 제대로 기능할 수 없습니다. 따라서 기업들이 자금을 투자해 인프라를 구축하는 것은 필수적이지만, 많은 중소기업들이 초기 투자 비용 문제로 인해 이를 주저하고 있습니다.

  • 3-2. 재원 및 비용 부담

  • AI 도입에 있어 재원 및 비용 부담은 중소기업에게 가장 큰 장애 요인으로 평가됩니다. 중소기업 중앙회 조사 결과, 응답자의 4.4%가 AI 도입 및 유지 비용이 부담된다고 밝혔습니다. 또한, 기업들이 필요한 맞춤형 응용서비스 부족을 무려 64%가 장애 요인으로 지목함에 따라, 적절한 예산 지원 없이는 AI 도입이 어렵다는 점을 시사합니다. 많은 중소기업이 AI 도입을 원하는 반면, 66%의 기업이 AI 기술 적용을 위한 예산으로 1, 000만원 이하를 예상하고 있으며, 이로 인해 실질적으로 도입을 고려조차 하지 못하는 상황입니다.

  • 3-3. AI 활용 인식 부족

  • AI의 필요성에 대한 인식 부족 또한 중소기업의 AI 도입 장벽 중 하나입니다. 조사에 따르면 80.7%의 기업이 '우리 사업에 AI가 필요하지 않다'고 답변하였고, 14.9%는 '회사 경영에 어떻게 도움이 되는지 잘 모른다'고 응답했습니다. 이는 AI 기술이 기업의 경쟁력을 높일 수 있다는 점에 대한 이해도가 낮음을 보여주며, 이러한 인식 부족이 AI 도입을 가로막는 주요한 요소로 작용하고 있습니다. 중소기업들에게 AI의 혜택을 명확히 전달하고, 성공 사례를 체계적으로 공유하여 인식을 개선할 필요가 큽니다.

4. 해결책과 정책 제안

  • 4-1. 정부의 지원 필요성

  • 현대의 AI 기술은 기업의 경쟁력을 결정짓는 중요한 요소로 자리 잡고 있습니다. 그러나 현재 국내 중소기업의 AI 도입률이 5.3%에 불과하다는 조사결과가 이를 뒷받침합니다. AI 도입의 장애요인이 기술적 인프라 부족뿐 아니라, 필요성에 대한 인지도 부족 및 비용 부담 등으로부터 기인한다는 점에서, 정부의 역할이 매우 중요합니다.

  • 정부는 중소기업의 AI 도입을 촉진하기 위해 다양한 지원 프로그램을 마련해야 합니다. 그중 하나는 도입 시 금융 및 세제 혜택을 제공하는 것입니다. 중소기업중앙회의 조사에 따르면, 84%의 기업이 이러한 지원을 필요로 한다고 응답했습니다. 금융 지원을 통해 중소기업이 AI 시스템 구축에 필요한 초기 비용을 상쇄할 수 있으며, 이는 기업의 실질적인 부담을 줄이는 효과를 가져올 것입니다.

  • 또한, 정부는 맞춤형 AI 솔루션 및 성공 사례를 제공하여 중소기업이 실제 적용할 수 있는 구체적인 예시를 보도록 해야 합니다. 이를 통해 중소기업들은 '우리 사업에 AI가 필요하다'는 인식을 가질 수 있을 것이며, AI의 실질적인 이점을 경험할 수 있는 기회를 얻게 될 것입니다.

  • 4-2. 맞춤형 교육 프로그램 기획

  • AI 기술은 고도로 발전하고 있지만, 그 활용 방법에 대한 교육이 절대적으로 부족합니다. 조사의 결과에 따르면, 중소기업 10곳 중 9곳이 AI를 활용하지 않고 있으며, 이 중 상당수는 'AI 도입에 관심은 있지만 시행 방법을 알지 못한다'고 답했습니다. 따라서 기업과 교육 기관 간의 협력으로 맞춤형 교육 프로그램을 기획하는 것이 필요합니다.

  • 이런 프로그램은 AI 기술의 기초부터 시작하여, 중소기업이 필요로 하는 특정 응용사례와 산업군에 맞춘 심화 교육을 포함해야 합니다. 예를 들어, 제조업체를 위한 비전 시스템 적용 교육, 마케팅을 위한 AI 데이터 분석 교육 등이 포함될 수 있습니다. 이는 중소기업이 실질적으로 AI 기술을 이해하고 적용하는 데 큰 도움이 될 것입니다.

  • 또한, 교육 프로그램은 단기적인 성과뿐만 아니라 기업들이 지속적으로 AI 기술을 활용하도록 장기적인 로드맵을 제시하는 방향으로 구성되어야 합니다. 이를 통해 중소기업들이 AI를 활용하여 업무 효율성을 높이고, 경영 개선에 기여할 수 있는 기반을 마련할 수 있습니다.

  • 4-3. 기업 성공 사례 공유 방안

  • AI 도입이 성공적으로 이루어진 기업의 사례를 공유하는 것은 중소기업에게 큰 도움이 됩니다. 중소기업중앙회가 실시한 조사 결과에 따르면, 66.3%의 기업이 산업 및 기업 규모에 맞춘 성공 사례와 성과 홍보가 필요하다고 응답했습니다. 이는 중소기업들이 AI를 통해 도달할 수 있는 성과를 실질적으로 확인하는 계기가 될 것입니다.

  • 예를 들어, AI를 통해 생산성 또는 품질을 크게 향상시킨 중소기업의 성공 사례를 사례 연구 형태로 공론화하거나, 웨비나 및 세미나를 통해 중소기업 관계자들이 직접 경험담을 들을 수 있는 기회를 제공해야 합니다.

  • 이와 함께, 정부나 산업 관련 협회가 주관하여 우수 사례 발표 세미나와 같은 행사를 정기적으로 개최하는 것도 좋은 방법입니다. 이를 통해 중소기업들은 단순히 AI 기술에 대한 정보만을 얻는 것이 아니라, AI가 실제로 기업에 미치는 긍정적인 영향을 생생하게 체험할 수 있습니다. 이러한 사례 공유가 활성화된다면, 더 많은 중소기업들이 AI 도입에 대한 두려움을 극복하고 도전하는 계기가 될 것입니다.

결론

  • 현재의 낮은 AI 활용률은 단순히 기술적 문제에 국한되지 않으며, 여러 요인이 복합적으로 작용합니다. 중소기업들이 AI의 이점을 실질적으로 누리기 위해서는 정부와 대기업의 협력이 필수적입니다. 정부는 중소기업의 AI 도입을 촉진하기 위한 다양한 지원 프로그램과 정책을 마련해야 하며, 자금 지원과 함께 AI 성공 사례를 체계적으로 공유하는 노력이 필요합니다.

  • 동시에, 기업들이 AI를 실질적으로 활용할 수 있도록 맞춤형 교육 프로그램의 기획이 필요합니다. 이러한 교육은 AI 기술의 기초부터 실제 응용까지 폭넓은 과정을 포함해야 하며, 기업별로 필요한 내용을 구체적으로 제시하여 실질적인 도움이 될 수 있도록 해야 합니다. 결국, 이러한 노력들이 결실을 맺는다면, 국내 중소기업들은 AI 기술을 통해 업무 효율성과 경쟁력을 획기적으로 개선할 수 있을 것입니다.

  • AI 도입에 대한 인식 개선과 성공 사례의 공유는 두려움을 극복하고 적극적으로 기술을 활용하도록 유도하는 중요한 요소입니다. 정부와 기업 간의 지속적이고 체계적인 협력이 이루어진다면, 더욱 많은 중소기업들이 AI의 혜택을 강하게 느끼고, 산업 전반의 경쟁력 강화에 기여할 수 있을 것입니다.

용어집

  • AI 도입 [기술]: 기업이 인공지능 기술을 상업적으로 활용하기 위해 시스템을 구축하고 적용하는 과정을 의미합니다.
  • 인식 부족 [사회적 요인]: 기업들이 AI 기술의 필요성과 이점에 대해 충분히 이해하지 못하는 현상을 나타내며, 이는 도입을 저해하는 주요 요인 중 하나입니다.
  • 기술 인프라 [기술]: AI 시스템을 운영하기 위해 필요한 하드웨어 및 소프트웨어의 기반 구조로, 부족한 경우 도입과 활용에 장애가 됩니다.
  • 비용 부담 [경제적 요인]: AI 도입과 유지에 대한 재정적 부담을 의미하며, 특히 중소기업에 있어 큰 장애 요인으로 작용합니다.
  • 맞춤형 솔루션 [서비스]: 개별 기업의 특별한 요구에 맞춰 개발된 AI 기술 또는 서비스를 지칭하며, 이러한 솔루션의 부족이 도입을 저해합니다.
  • 산업 격차 [경제적 현상]: 특정 산업 내에서 AI 기술의 활용도 차이를 반영하며, 이는 기업 규모 및 지역에 따라 나타납니다.
  • 성공 사례 [사례 연구]: AI 기술을 성공적으로 도입한 기업의 경험으로, 다른 기업들이 AI 도입 시 참고할 수 있는 모델 역할을 합니다.
  • 정부 지원 [정책]: AI 도입을 촉진하기 위해 정부가 제공하는 재정 지원 및 정책적 노력을 의미하며, 중소기업의 AI 활용을 확대하는 데 중요한 기여를 합니다.
  • 맞춤형 교육 프로그램 [교육]: AI 기술에 대한 이해를 높이기 위해 특정 기업의 필요에 맞춰 설계된 교육 과정을 뜻하며, 효과적인 AI 활용을 위해 필수적입니다.

출처 문서