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한국 기업의 AI 도입 제고를 위한 분석과 2025년 준비 과제

일반 리포트 2025년 05월 01일
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목차

  1. 요약
  2. 한국 기업의 AI 도입 현황
  3. AI 도입 필요성
  4. AI 도입이 저조한 주요 원인
  5. 2025년 AI 도입을 위한 준비 사항
  6. 결론

1. 요약

  • 2025년 현재, 한국 기업의 AI 도입률은 제조업 기준으로 단 0.1%에 불과하며, 스마트공장 도입률 역시 저조하여 19.5%에 그치고 있습니다. 이러한 낮은 도입률은 전 세계적으로 AI 기술을 활용해 경쟁 우위를 확보하고 있는 글로벌 기업들과 비교할 때 한국 기업의 경쟁력을 크게 약화시킬 잠재적 위험을 내포하고 있습니다. AI 도입이 생산성 향상, 비용 절감, 인구구조 변화에 대한 대처, ESG 경영 강화 등 다양한 측면에서 필요하다고 인식되고 있음에도 불구하고, 여전히 높은 초기 투자 비용, 전문 인력 부족, 과도한 규제 및 기존 시스템과의 통합 난이도가 걸림돌로 작용하고 있습니다. 이에 따라, 본 리포트에서는 한국 기업이 AI 도입을 저조한 원인을 심층 분석하고, 2025년에 맞춰 준비해야 할 구체적인 과제를 제시함으로써, AI 기술의 성공적인 도입을 위한 로드맵을 제시하고자 합니다.

  • 특히, 제조 AI는 중소기업의 경쟁력을 강화하는 중요한 요소로 작용할 것이며, 지속 가능한 생산 공정을 수립하기 위한 기초가 되어야 합니다. 동시에, 공공 부문에서의 SaaS 기반 디지털 전환이 가속화되고 있는 점은 AI 도입의 필요성을 더욱 부각시키며, 공공 데이터의 유효 활용이 기업 혁신에 기여할 수 있음을 시사합니다. 따라서, 한국 기업들은 이러한 환경적 변화를 적극적으로 수용하고, AI를 통한 혁신 및 효율화에 나서야 할 적극적인 태도가 요구됩니다.

2. 한국 기업의 AI 도입 현황

  • 2-1. 제조업 AI 도입률과 스마트공장 현황

  • 국내 제조업에서의 AI 도입률은 2025년 현재 0.1%에 머물러 있습니다. 이는 16만 3천여 개의 공장 보유 중소·중견 기업 중 단 0.1%인 약 163개 기업만이 제조 AI를 도입했다는 극히 낮은 수치입니다. 이와 대조적으로, 스마트공장 도입률은 19.5%에 달하며, 특히 중소기업에서는 18.6%로 나타났습니다. 이러한 데이터는 중소벤처기업부와 스마트제조혁신추진단의 조사 결과를 기반으로 하고 있으며, 향후 제조 AI의 도입을 확대하기 위한 여러 노력이 필요하다는 것을 강하게 시사합니다.

  • 조사에 따르면, 도입된 스마트공장 중 75.5%는 기초단계에 머물러 있으며, 이는 스마트공장 기술이 부분적으로만 활용되고 있다는 것을 의미합니다. 스마트제조혁신에 대한 인식이 전체 기업의 22.8%에게는 중요하게 인식되고 있으나, 실제 도입이나 활용으로 이어지지 않는 문제도 존재합니다. 이는 경영혁신을 원하는 기업들에게 도전 과제가 되고 있습니다.

  • 또한, 스마트공장 도입 평균 비용이 약 11억 3천만 원으로 조사되었으며, 중소기업의 경우 7억 5천만 원으로 상대적으로 낮습니다. 이들 기업들은 외부 전문기업을 통해 솔루션을 도입하거나 자체 인력을 활용하는 경향이 나타나고 있습니다. 보다 안정적이고 지속 가능한 발전을 위해서는 초기 비용의 부담을 줄이고, 시스템 통합에 대한 지원이 필요합니다.

  • 2-2. 공공 부문의 SaaS 기반 디지털 전환 확대

  • 공공기관을 중심으로 한 SaaS(서비스형 소프트웨어) 기반 디지털 전환이 빠르게 이루어지고 있습니다. 2024년 간의 데이터에 따르면, 공공기관의 SaaS 서비스 계약 규모가 약 75억 9천만 원으로 전년 대비 두 배 이상 성장했습니다. 이는 공공 부문에서 디지털 전환을 위한 사전 조사 및 준비가 본격화되고 있음을 나타냅니다.

  • 전통적으로 엑셀과 같은 오프라인 작업에 의존하던 공공기관들이 디지털 솔루션을 도입하려는 움직임이 강화되고 있습니다. 특히, 인사 관리 및 성과 관리를 체계적으로 디지털화하고 공정성을 높이기 위한 노력이 두드러집니다. 이러한 변화는 계속해서 조직 내에서 공정성과 효율성을 추구하려는 철학과 일치합니다.

  • 이러한 SaaS 솔루션의 도입은 비용 효율성, 체계적인 성과 관리, 개인 성과 기록의 전달 가능성 등을 모두 향상시키는 데 중점을 두고 있습니다. 특히 HR SaaS 솔루션인 '클랩(CLAP)'과 같은 시스템은 각기 다른 공공기관의 특성에 맞춰 성과 관리 시스템을 구축하여 효율성을 극대화하고 있습니다. 이러한 변화가 계속될 경우, 공공기관도 데이터 중심의 현대적인 조직으로 발전할 수 있는 큰 기회를 맞이할 것입니다.

3. AI 도입 필요성

  • 3-1. 글로벌 경쟁력 확보와 생산성 향상

  • 한국 기업들은 세계 시장에서 경쟁력을 유지하기 위해 AI 도입이 필수적입니다. AI 기술은 생산성 향상, 운영 효율 개선 및 새로운 비즈니스 모델 개발을 가능하게 합니다. 특히, IMFs 2025년 연례 경제보고서에 따르면, AI의 활용은 노동을 대체하거나 보완하여 산업 전반의 생산성을 높일 수 있음을 보여줍니다. AI 도입으로 인해 최대 0.44%포인트의 잠재 성장률 상승 효과가 발생할 수 있으며, 이는 한국 경제에 큰 영향을 미칠 수 있습니다.

  • 글로벌 기업들이 AI를 통해 시장 우위를 확보하고 있는 가운데, 한국 기업들이 AI를 활용하여 경쟁력을 확보하지 않으면 글로벌 시장에서 도태될 위험이 큽니다. 특히, AI가 높은 기술 구조를 요구하는 오늘날 경제에서, 한국의 AI 기술 도입이 기업의 성장과 연계되어야 합니다.

  • 3-2. 고령화 대응 및 장기 성장 동력 확보

  • 한국은 세계에서 가장 빠르게 고령화가 진행되고 있으며, 이는 노동력 감소, 생산성 둔화 및 사회적 비용 증가를 초래하고 있습니다. IMF의 자료에 따르면, 2050년까지 한국의 노동력은 25% 이상 감소할 것으로 예상되며, 이는 장기적인 경제 성장에 부정적인 영향을 미칠 것입니다. 이러한 고령화 문제를 해결하기 위해 AI는 중요한 역할을 할 수 있습니다.

  • AI는 노인 돌봄, 의료 서비스 개선 등 다양한 분야에서 활용될 수 있으며, 이는 노동력 부족을 부분적으로라도 보완하는 데 기여할 것입니다. AI 기술을 도입함으로써 기업은 효율성을 높이고, 고령화로 인한 경제적 부담을 줄일 수 있는 잠재력을 갖추게 됩니다.

  • 3-3. ESG 경영과 지속가능성 강화

  • 지속 가능한 경영은 현대 기업의 필수 요소로 자리 잡고 있으며, AI는 ESG(환경, 사회, 지배구조) 경영에서도 강력한 도구가 될 수 있습니다. AI 기술을 활용하면 기업의 환경적 영향, 사회적 책임 및 지배구조에 대한 개선을 추진할 수 있습니다. 예를 들어, AI는 에너지 사용을 최적화하고, 자원 낭비를 줄이며, 소셜 미션을 통한 사회적 가치를 창출하는 데 기여할 수 있습니다.

  • ESG 경영을 강화하기 위한 AI의 활용은 기업의 이미지와 브랜드 가치를 높이는 동시에, 지속 가능한 성장을 도모할 수 있는 전략이 됩니다. 업계의 AI 도입이 ESG 기준을 충족시키고, 소비자와 투자자에게 긍정적인 인식을 심어줄 수 있는 기회가 될 것입니다.

4. AI 도입이 저조한 주요 원인

  • 4-1. 높은 초기 투자 비용과 ROI 불확실성

  • AI 도입에 따른 초기 투자 비용은 상당히 높은 것으로 알려져 있습니다. 한 업계 보고서에 따르면, 차세대 AI 모델 개발에는 약 1억 달러에서 10억 달러가 소요될 수 있으며, 이는 중소기업에 큰 부담이 됩니다. 이러한 높은 비용은 기업의 재정적 여건을 고려할 때 도입을 주저하게 만드는 주요 요인이 됩니다. 또한, AI 도입 후 예상되는 수익률(Return on Investment, ROI)의 불확실성은 기업이 이러한 초기 투자를 감수하는 데 더욱 부담을 느끼게 합니다. 특히 중소기업의 경우, 성공적인 AI 활용 사례가 적은 상황에서 높은 비용을 초기 투자로 감당하기란 상당한 도전 과제가 됩니다.

  • 4-2. 전문 인력 및 경영진 이해도 부족

  • AI 기술의 도입은 기술적 전문성뿐만 아니라 경영진의 충분한 이해가 수반되어야 합니다. 많은 중소기업은 AI 도입이 필요하다는 인식은 가지고 있지만, 이를 어떻게 실현할 것인지에 대한 명확한 계획이 부족합니다. 중소기업 중 80% 이상이 'AI가 필요하지 않다'고 응답한 조사 결과는 경영진의 낮은 이해도를 단적으로 보여줍니다. AI의 개발 및 운영에 필요한 인력을 확보하기 어려운 현실도 이러한 도입 장애 요인 중 하나로 작용하고 있습니다. 특히 AI에 대한 경험이 부족한 경영진은 새로운 기술을 도입하는 데 있어 보수적인 태도를 취하기 쉽습니다.

  • 4-3. 규제 환경의 제약과 혁신 저해

  • 한국의 규제 환경은 AI 기술의 도입 및 발전에 큰 제약을 가지는 요인으로 지적되고 있습니다. 정부의 AI 관련 규제가 세부적으로 마련되어 있으나, 이러한 규제는 종종 혁신의 장애물로 작용합니다. 특히, AI 기본법과 같은 새로운 법안이 제정되면서 기업들은 규제 준수를 위해 필요한 법적 절차의 복잡함으로 인해 도입을 망설이고 있습니다. 현재 한국에서는 AI 관련 기술을 적용하기 위한 법적 기준이 정립 중이나, 이는 기업들이 새로운 기술을 신속하게 도입하는 데 있어 장애가 됩니다.

  • 4-4. 기존 시스템 통합(SI) 생태계의 미성숙

  • AI 기술 도입은 단순히 새로운 소프트웨어나 하드웨어를 설치하는 것이 아닙니다. 기존 시스템과의 원활한 통합을 통해 비즈니스 패턴을 변화시키는 복잡한 과정입니다. 그러나 한국의 시스템 통합(SI) 생태계는 아직 미성숙하여 기업들이 AI를 효과적으로 도입하는 데 필요한 인프라와 통합 역량이 미비한 상황입니다. 특히 중소기업은 인프라가 부족하여 AI 솔루션의 효과를 극대화하기 어려워, 도입 후에도 기대한 만큼의 성과를 얻지 못할 수 있습니다. 따라서 안정적인 SI 생태계를 구축하는 것이 시급한 과제로 남아 있습니다.

5. 2025년 AI 도입을 위한 준비 사항

  • 5-1. GPU·인프라 투자 및 데이터 플랫폼 구축

  • AI 기술 발전은 대부분 고성능 컴퓨팅 자원의 지원에 의해 이루어집니다. 따라서 한국 기업들은 GPU 하드웨어에 대한 대규모 투자를 필요로 하며, 이와 동시에 이를 지원할 수 있는 클라우드 인프라를 구축해야 합니다. 특히, 국가 차원에서 발표된 ‘GPU 1만장·2조 인프라로 G3 도약’ 전략은 이러한 필요성을 더욱 강조하고 있습니다. 이를 통해 기업들은 데이터 분석과 학습을 위한 필수적인 데이터 플랫폼을 구축하여 AI 모델의 개발과 운영에 필요한 충분한 자원을 확보할 수 있습니다.

  • 5-2. AI 전문 인력 양성 및 사내 교육 체계 확립

  • AI 도입의 성공 여부는 전문 인력의 확보에 크게 의존합니다. 따라서 기업들은 AI 전문 인력을 양성하기 위한 체계적인 교육 프로그램을 마련해야 합니다. 예를 들어, 대학 및 연구기관과 협력하여 인턴십 프로그램이나 AI 관련 교육 세미나를 개최할 수 있으며, 이를 통해 기업 내 AI 인력을 지속적으로 확보하고 신입사원들이 필요로 하는 기술적 지식을 신속하게 배울 수 있는 기회를 제공해야 합니다.

  • 5-3. 데이터 거버넌스·설명 가능성 강화

  • AI의 효과적인 적용을 위해서는 데이터의 품질과 관리가 필수적입니다. 데이터 거버넌스는 데이터의 정확성, 일관성 및 보안을 유지하는 체계로, 기업들이 AI 모델을 실행하는 데 있어 많은 영향을 미칩니다. AI 시스템이 '블랙박스'처럼 작동하는 특성을 극복하기 위해, 기업은 설명 가능한 AI를 도입해야 하며, 이는 이해관계자들에게 AI의 결정 과정이 어떻게 이루어지는지 명확히 전달할 수 있도록 합니다.

  • 5-4. 규제 대응 전략 수립과 산업 진흥 로비

  • 한국의 AI 도입에서 규제 환경은 중요한 변수로 작용하고 있습니다. 기업들은 현행 규제의 영향을 분석하고 이를 선제적으로 대응하기 위한 전략을 수립해야 합니다. 동시에 기업은 정부와의 협업을 통해 규제 완화의 필요성을 피력하고, 산업 전반에 걸친 AI 기술 진흥을 촉진하기 위한 로비 활동에도 적극 참여해야 합니다. 이러한 노력이 모여 한국의 AI 생태계를 더욱 활성화할 수 있습니다.

  • 5-5. SI 생태계 혁신 및 협업 모델 개발

  • AI 도입은 기존 시스템과의 통합 과정이 필수적입니다. 기업들은 시스템 통합(SI) 전문 기업과의 협력을 통해 최적의 AI 솔루션을 도입해야 하며, 이 과정에서 혁신적인 SI 생태계를 조성하는 것이 중요합니다. 예를 들어, 다양한 산업 상호 간의 협업 및 정보 공유를 통해 보다 효율적인 운영과 시스템 통합을 달성하고, 이를 통해 AI 도입 비용을 절감하며 시간 소모를 최소화할 수 있습니다.

  • 5-6. ESG 연계 AI 활용 프레임워크 마련

  • 요즘 기업의 사회적 책임이 높아짐에 따라 ESG(Environmental, Social, Governance) 경영의 중요성이 커지고 있습니다. AI 기술은 ESG 목표 달성에 기여할 수 있는 강력한 도구가 될 수 있습니다. 기업들은 AI를 활용하여 지속 가능한 자원 관리, 사회적 책임 증대 및 정부의 규제를 준수함으로써, ESG 연계 AI 활용 프레임워크를 마련해야 합니다. 이를 통해 기업은 경제적 이익 뿐만 아니라 사회적 책임을 실현할 수 있으며, 투자자들과 소비자들로부터 긍정적인 평가를 받을 수 있습니다.

  • 5-7. 프로젝트 단계별 ROI 관리 및 KPI 수립

  • AI 도입 초기 투자 비용이 높은 만큼, 기업들은 프로젝트 진행 동안 단계별로 ROI(Return on Investment)를 관리해야 합니다. 이를 통해 기업은 투자 대비 효과를 극대화하고 성공적인 AI 도입을 위한 데이터와 인사이트를 확보할 수 있습니다. KPI(Key Performance Indicator)를 통해 각 프로젝트의 성과를 모니터링하고 조정하며, 투자 결정을 지원하는 체계를 마련해야 할 것입니다.

결론

  • 한국 기업의 낮은 AI 도입률과 불완전한 활용은 기업 경쟁력을 약화할 수 있는 심각한 경고 신호로 작용하고 있습니다. 본 리포트에서 제시된 현황 분석은 AI 도입의 장벽을 명확히 진단하며, 2025년을 기점으로 기업들이 준비해야 할 인프라 투자, 인재 양성, 데이터 거버넌스, 규제 대응, 시스템 통합 생태계 혁신 등의 준비 과제가 무엇인지 구체적으로 제시하고 있습니다. 이러한 과제를 체계적으로 실행함으로써 기업들은 생산성과 품질을 동시에 향상시키고 지속 가능한 경영 체제를 구축할 수 있을 것입니다.

  • 향후 정부와 기업 간의 협력, 산학 연계 활성화, 산업 전반의 규제 개선 등의 노력이 동반된다면, 한국은 AI 분야에서 글로벌 경쟁력을 재확립할 수 있는 유리한 조건을 갖출 수 있을 것입니다. 한편, AI 기술의 발전이 가져오는 새로운 기회는 기업의 미래 성장 가능성을 높이며, 이는 결국 경제 전반에 긍정적인 영향을 미칠 것입니다. 따라서 기업과 정부는 AI 도입과 관련하여 긴밀하게 협력하고, 혁신적인 접근 방식을 통해 AI 생태계를 활성화해 나가야 할 필요성이 절실합니다.

용어집

  • AI 도입: AI 도입은 기업이나 조직이 인공지능 기술을 비즈니스 프로세스나 제품에 통합하는 과정을 말합니다. 현재 한국 기업의 AI 도입률은 매우 낮아, 제조업 기준으로 0.1%에 그치고 있어, 글로벌 경쟁력을 확보하기 위한 필수적인 변화로 인식되고 있습니다.
  • 중소기업: 중소기업은 자본금, 매출 및 종업원 수와 같은 기준에 부합하는 작은 규모의 기업을 의미합니다. 한국에서는 중소기업이 전체 기업 수의 99% 이상을 차지하며, AI 도입의 중요한 대상이 되고 있습니다.
  • 인재 부족: 인재 부족은 기업이나 산업에서 필요한 기술이나 전문성을 가진 인력이 충분하지 않은 상태를 뜻합니다. 한국의 AI 도입이 저조한 원인 중 하나로, 전문 인력이 부족하여 AI 기술 활용에 어려움을 겪고 있습니다.
  • 규제: 규제는 정부나 관련 기관에서 특정 행위를 제한하거나 규정하는 법적 제도를 말합니다. 한국의 규제 환경은 AI 기술의 도입과 발전에 큰 제약 요인으로 작용하고 있으며, 기업들은 이러한 규제에 신속히 대응하기 위한 전략이 요구되고 있습니다.
  • 비용: 비용은 AI 도입과 관련하여 초기 투자 비용으로, 중소기업에 상당한 부담이 되고 있습니다. AI 시스템의 구축 및 운영에 드는 비용이 높아 기업들이 도입을 주저하는 주요 원인 중 하나입니다.
  • SI 통합: SI 통합(System Integration)은 다양한 소프트웨어 및 하드웨어 시스템을 하나의 통합된 시스템으로 만드는 과정을 말합니다. AI 도입 시에는 기존 시스템과의 원활한 통합이 필요하지만, 한국의 SI 생태계는 여전히 미성숙한 상태입니다.
  • 제조AI: 제조AI는 제조업에 적용되는 인공지능 기술을 의미하며, 스마트공장 및 효율적인 생산 프로세스 확보를 위해 필수적입니다. 현재 제조업에서 AI 도입률은 0.1%에 불과하여 더 많은 노력이 필요합니다.
  • 의료AI: 의료AI는 의료 분야에 적용되는 인공지능 기술로, 진단 지원, 치료 계획 수립 등 다양한 분야에서 활용되고 있습니다. AI의 도입은 의료 서비스의 효율성을 높일 수 있는 가능성을 제공합니다.
  • 데이터 인프라: 데이터 인프라는 데이터의 수집, 저장, 처리 및 분석을 위한 기초 시스템을 말합니다. AI 기술 도입의 성공은 이러한 데이터 인프라의 품질과 효과적인 관리에 크게 의존하고 있습니다.
  • 경쟁력: 경쟁력은 기업이 시장에서 성공할 수 있는 능력을 의미하며, AI 도입은 한국 기업이 글로벌 시장에서 경쟁력을 유지하기 위해 필수적인 요소로 인식되고 있습니다.
  • ESG: ESG는 환경(Environment), 사회(Social), 지배구조(Governance)를 뜻하며, 기업의 지속 가능성과 사회적 책임 경영에 대한 기준입니다. AI 기술은 기업의 ESG 경영을 강화하는 데 중요한 역할을 할 수 있습니다.
  • 스마트공장: 스마트공장은 디지털 기술을 기반으로 한 자동화된 생산 시설로, 현재 한국의 스마트공장 도입률은 19.5%에 불과하여 더 많은 개선이 필요합니다.
  • 디지털 트윈: 디지털 트윈은 물리적 객체나 시스템의 디지털 복제본을 뜻하며, 이를 통해 실시간으로 데이터를 분석하고 예측을 가능하게 합니다. 제조업에서 AI의 활용을 증가시키기 위한 중요한 기술로 자리잡고 있습니다.

출처 문서