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KDI, AI 확산과 경제 난항 시대를 위한 정책 제언 방안

일반 리포트 2025년 06월 18일
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목차

  1. 현황 진단: AI 확산과 경제 난항
  2. 정책 환경 분석
  3. 주요 과제 도출
  4. KDI 활동 제언
  5. 결론

1. 요약

  • 인공지능(AI) 기술의 확산은 국내 모든 산업에서 눈에 띄게 진행되고 있지만, 실제 투자수익률(ROI)과 전사적 확산의 저조함으로 인해 'AI 역설'이 발생하고 있는 상황이다. 기업 효율성은 증가하고 있는 불확실성과 엄격한 규제로 인해 부진한 모습을 보이고 있으며, 반대로 AI를 도입한 기업들은 매출 및 부가가치 면에서 긍정적인 성과를 보고하고 있다. AI 도입 기업의 61%가 AI 에이전트를 활용하고 있음에도 불구하고, 이들 중 실제 투자 수익률을 달성하는 기업은 단 25%에 불과하다는 사실은 AI 기술의 전략적 목표와 연관되지 않은 도입이 이뤄지고 있음을 드러낸다.

  • 산업별로 살펴보면, AI를 도입한 기업이 평균 4%의 매출 상승과 7.6%의 부가가치 증가를 경험했음을 확인할 수 있다. 그러나 정보통신업에서의 AI 도입률이 26%에 달하는 반면, 제조업은 4%에 머물러 있어 AI 도입이 산업 간 불균형적으로 진행되고 있다는 점도 주목할 필요가 있다. 특히, AI 도입 후 ROI를 달성하는 기업의 비율이 24%에 지나지 않는 점은 많은 기업들이 AI 도입으로 인해 경제적 이익을 창출하지 못하고 있다는 것을 보여준다. 이러한 상황에서 KDI는 규제 혁신, R&D 지원 확대, 인재 양성, 인프라 강화를 통해 기업들이 AI의 혜택을 보다 실질적으로 누릴 수 있도록 정책적 노력을 배가해야 한다.

  • 이재명 정부의 네거티브 규제 도입 및 AI 기본법 제정 노력은 AI 산업의 발전을 위한 긍정적 신호로 해석될 수 있지만, 이러한 정책들이 현실에서 효과적으로 실행될 수 있을지는 지켜볼 필요가 있다. 정부는 기업들이 AI와 반도체 분야에서의 융합을 통해 국가의 성장 동력을 확보할 수 있도록 민간 부문의 요구를 충족시켜야 하며, 슈퍼컴퓨터와 같은 공공 인프라의 선제적 구축을 통한 지원도 필수적이다. 즉, 규제 환경 개선, R&D 지원 확대, 인프라 구축 등이 유기적으로 연결되어 지속 가능한 AI 생태계의 기반이 마련되어야 한다.

2. 현황 진단: AI 확산과 경제 난항

  • 2-1. AI 도입 현황 분석

  • AI 기술의 도입이 전 세계적으로 증가하는 가운데, 한국도 예외는 아니다. 그러나 실제 투자수익률(ROI)과 전사적 확산은 기대에 미치지 못하는 모습을 보인다. IBM의 글로벌 CEO 연구 보고서에 따르면, AI를 도입한 기업의 61%가 AI 에이전트를 적극적으로 도입했으나, 투자 수익률을 달성한 기업은 단 25%에 불과하다. 이는 AI 기술에 대한 이해 없이 투자하는 경우가 많다는 점을 시사하며, 많은 기업들이 전략적 목표와 연계하지 않은 채 경쟁에 뒤처질 것을 우려해 AI 도입을 단행하고 있다는 분석이 제기되고 있다.

  • AI 도입의 성과 또한 산업별로 차이를 보인다. 대한상공회의소의 분석 결과, AI를 도입한 기업들은 평균적으로 매출이 4%, 부가가치는 7.6% 증가한 것으로 나타났다. 특히 정보통신업의 AI 도입률은 약 26%에 달하는 반면, 제조업은 단 4%에 그치고 있어 AI 도입이 산업 간 불균형하게 진행되고 있는 것으로 보인다. 이러한 결과는 AI가 다양한 산업에 걸쳐 잠재력을 가지고 있지만, 특정 산업에서는 여전히 한계가 존재하고 있음을 의미한다.

  • 2-2. 투자수익률(ROI) 및 기업 생산성

  • AI 도입의 ROI는 많은 기업들이 직면한 주요 과제다. AI를 도입한 기업들 중 24%만이 ROI를 달성했다는 사실은 많은 기업들이 AI 도입 후에도 경제적으로 이득을 보지 못하고 있음을 보여준다. 전문가들은 AI 도입의 성공을 위해서는 데이터 품질, 통합된 데이터 아키텍처, 그리고 조직 내부의 혁신 문화가 필요하다고 강조한다. 많은 CEO들은 AI의 ROI를 측정할 수 있는 명확한 지표가 부족하다고 지적하며, 이는 기업들이 효과적인 AI 솔루션을 개발하거나 투자할 때 나타나는 문제점으로 이어진다.

  • 기업 생산성의 저하 또한 AI 도입의 주요 쟁점으로 자리잡고 있다. KDI의 자료에 따르면, 한국의 기업 효율성이 2025년 IMD 국가 경쟁력 평가에서 44위로 추락했다. 이는 국내 기업들이 대내외 불확실성 및 규제 환경에 적시에 대처하지 못하고 있다는 점을 반영한다. 대기업들의 경영 관행 지표에서도 하락세를 보이며, 고객 만족도와 기업의 민첩성 등의 항목에서 큰 변화를 겪고 있다. 이러한 생산성 저하는 결국 AI 도입의 성공 여부에도 영향을 미치는 구조적 문제로 작용하고 있다.

  • 2-3. 기업 효율성 저하 원인

  • 기업 효율성 저하의 근본 원인은 크게 세 가지로 분석될 수 있다. 첫째, 노동 시장의 경직성과 불필요한 규제는 기업들이 혁신을 도모하는 데 있어 걸림돌로 작용하고 있다. 둘째, 기업들이 AI 도입에 따른 기술적 요구조건을 충족시키지 못하고 있는 현실이다. 특히, AI 프로젝트에서 예상되는 기술 수준을 달성하기 위해서는 고품질의 데이터 및 인력 확보가 필수적이다.

  • 셋째, 정치적 불안정성과 글로벌 경제에서의 불확실성은 기업 경영자들에게 심리적 압박을 나타내며, 이로 인해 전략적인 결정이 지연되거나 미흡해지는 결과를 초래할 수 있다. 이처럼 다양한 요인이 결합되어 기업 효율성이 저하되면, 이는 전체 경제에 부정적인 파급효과를 미칠 가능성이 크다. 전문가들은 이를 해결하기 위해서는 잘 구조화된 규제 개선 및 새로운 산업 동력 확보에 주력해야 한다고 조언하고 있다.

3. 정책 환경 분석

  • 3-1. 정부의 네거티브 규제 전환 및 AI 기본법 추진

  • 이재명 정부는 인공지능(AI) 산업의 발전을 위한 핵심 국정과제로 '규제 혁신'을 강조하고 있다. 특히, 네거티브 규제 체제를 도입하여, 법령에 명시적으로 금지된 사항을 제외하고는 기업들이 자유롭게 시도할 수 있는 환경을 조성하려는 노력을 하고 있다. 네거티브 규제는 기술 혁신을 촉진하고 과도한 규제로 인한 기업의 활동 제약을 최소화하는 방안으로, 정책의 구체적 시행을 위해 업계의 목소리를 수렴할 기회를 늘려가고 있다. 이 대통령은 AI의 발전이 국가의 성장엔진이라고 강조하며, AI 기본법 제정을 통해 관련 제도의 정비 필요성도 언급하고 있다.

  • AI 기본법의 시행령은 업계의 기대 속에 진행되고 있으며, 이 법이 가시화될 경우 AI 산업의 체계적인 발전이 기대된다. 하지만 AI 기술의 빠른 진화 속도를 고려할 때, 이러한 규제가 과연 진정한 혁신을 이끌 수 있을 것인지에 대해 의문을 제기하고 있다. 특히, 법령의 세부 규정에서 AI의 활용성과 윤리적 문제를 어떤 방식으로 규명할 것인지가 중요한 쟁점으로 떠오르고 있다.

  • 3-2. 민간 요구사항: 반도체·AI 지원책 건의

  • 삼성전자는 최근 정부에 반도체 및 AI 통합 생태계 조성을 위한 지원책을 건의하였다. 이 제안서는 주요국의 정책을 비교하고 한국의 산업 생태계의 현실을 반영한 종합적인 지원 방안을 포함하고 있다. 이 제안서의 핵심은 반도체 산업과 AI 기술의 융합이 향후 국가 경제 성장에 기여할 것이라는 점이다. 특히, 데이터센터와 클라우드 기반의 인프라 구축이 필수적이며, 전력 인프라에서도 신속한 개선이 필요하다는 주장도 제기되고 있다.

  • 현재의 글로벌 경쟁에서 한국의 반도체 산업은 상대적으로 애로사항을 겪고 있으며, AI와의 협업을 통해 이 산업의 경쟁력을 높일 수 있는 방안 모색이 필요하다. 삼성전자는 이러한 요구에 대한 정책적 뒷받침이 없으면 국제적으로 더 큰 경쟁력을 갖기 어렵다고 경고하고 있으며, 특히 AI 반도체 시장에서의 경쟁력 강화가 중요하다고 보고 있다.

  • 3-3. 공공 인프라: 슈퍼컴퓨팅·CPU 팜 구축 현황

  • 정부는 AI와 데이터 수요에 대응하기 위해 슈퍼컴퓨터와 대형 GPU 팜 등 공공 인프라를 선제적으로 구축하고 있다. 슈퍼컴퓨터 건설은 데이터 처리와 분석을 위한 필수 인프라로, AI 기술의 발전을 위한 핵심 요소로 간주된다. 이러한 인프라의 구축은 기업들이 AI 연구 및 개발을 보다 수월하게 할 수 있도록 도와줄 것으로 판단되며, 이는 장기적인 경쟁력 강화로 이어질 수 있다.

  • 공공 데이터는 기업의 AI 모델 연구와 교육에 필수적인 자원으로서, 데이터의 통합과 공유 추진 또한 중요하다. 정부는 공공과 민간 부문이 협력하여 데이터 활용을 극대화하고, 연구개발이 실제 산업에 적용될 수 있는 기반을 마련하도록 지원하고 있다.

4. 주요 과제 도출

  • 4-1. 규제 혁신: 불필요 규제 완화 및 네거티브 스탠스 확립

  • 한국의 기업 환경은 불필요한 규제와 경직된 노동시장에서 오는 저해 요소로 인해 기업 효율성이 큰 폭으로 하락하고 있는 상황입니다. IMD의 2025 국가 경쟁력 평가에 따르면 한국의 기업 효율성 순위는 44위로, 이는 전년 대비 21계단 하락한 수치로 나타났습니다. 이러한 문제를 해결하기 위해서는 규제 혁신이 필수적입니다. 정부는 불필요한 규제를 제거하고, 네거티브 규제 체계를 확립해야 합니다. 네거티브 규제란 새로운 법이나 규제를 제정할 때 '금지된 사항 외에는 모두 허용'하는 원칙으로, 기업의 혁신과 성장 가능성을 크게 높일 수 있는 방안입니다. 따라서 규제의 실질적인 완화가 이뤄진다면 기업의 자율성을 보장받고, 폭넓은 혁신을 통해 산업 생태계를 활성화할 수 있을 것으로 기대됩니다.

  • 4-2. R&D 지원 확대: 예산·세제 혜택 강화

  • 연구개발(R&D)의 중요성은 날로 증가하고 있으며, 한국이 글로벌 AI 및 반도체 강국으로 도약하기 위해서는 R&D 지원이 절실히 요구됩니다. 현재 AI와 반도체 분야에서의 연구개발 투자 비율이 상대적으로 낮아 현 시스템으로는 지속 가능한 발전이 어렵습니다. 따라서 정부는 R&D 예산을 대폭 확대하고, 세제 혜택을 강화하여 기업들이 연구개발에 더욱 집중할 수 있는 환경을 만들어야 합니다. 이는 AI 분야에서의 경쟁력을 강화할 뿐만 아니라, 기술 혁신을 통한 경제 발전에도 기여하게 될 것입니다. 예를 들어, AI 기술과의 연계성을 높이기 위해 정부가 세액 공제와 같은 인센티브를 제공하면 기업들은 더욱 적극적으로 연구개발에 투자할 수 있을 것으로 보입니다.

  • 4-3. 인재 양성 및 재교육: 현장 역량 강화 프로그램

  • AI 시대에 필요한 인재 양성과 재교육은 국가의 미래 경쟁력을 좌우하는 핵심 요소입니다. 특정 분야의 인재 부족은 기업의 성장에 차질을 초래하며, 이러한 문제는 특히 중소기업에서 명확히 나타납니다. 이에 따라 정부는 교육 기관과 기업 간의 협력을 강화하여 AI 및 반도체 관련 전문 인력 양성을 위한 맞춤형 교육 프로그램을 마련해야 합니다. 예를 들어, 현장과 연계한 실습 위주의 교육과정 또는 인턴십 프로그램 도입이 그 방법 중 하나일 수 있습니다. 또한, 재직자들을 위한 업스킬링 교육을 지원하여 기존 인력의 역량을 강화하는 것도 필수적입니다. 이러한 교육 프로그램을 통해 인재들이 산업 현장에서 필요한 기술과 지식을 습득할 수 있도록 해야 합니다.

  • 4-4. 인프라 및 생태계 강화: 슈퍼컴·데이터 허브 구축

  • AI와 관련된 산업의 성장은 탄탄한 인프라와 생태계에 기반을 두고 있습니다. 정부는 슈퍼컴퓨터 및 데이터 허브와 같은 기반 시설을 구축하고 이를 지원하는 정책을 추진해야 합니다. 슈퍼컴퓨터는 대규모 데이터 분석에서 필수적인 역할을 하며, 데이터 허브는 다양한 데이터들이 자유롭게 흐를 수 있는 환경을 조성합니다. 이러한 인프라가 마련되면 기업들이 AI 기술 개발에 속도를 낼 수 있으며, 이는 결국 글로벌 시장에서 경쟁력을 갖추게끔 도와줄 것입니다. 예를 들어, 정부가 구축하는 공공 데이터셋은 기업들이 더 많은 데이터에 접근할 수 있게 하여 혁신적인 제품과 서비스를 창출하는 데 도움을 줄 것입니다.

5. KDI 활동 제언

  • 5-1. 정책 연구 및 평가 체계 구축

  • KDI는 AI와 관련된 정책 연구 및 평가 체계를 체계적으로 구축할 필요가 있습니다. 이를 통해 정책의 효과성을 높이고, 다양한 이해관계자들의 의견을 반영하여 실효성 있는 정책을 마련할 수 있습니다. 정책 연구는 단순히 AI 기술의 발전에 대한 분석에 그치지 않고, 다양한 산업 분야와의 연계성, 국내외 사례 분석을 통해 보다 풍부한 통찰을 제공해야 합니다. 예를 들면, 이미 발표된 IBM 보고서에 따르면 AI 도입 기업의 61%가 AI를 도입했으나, 실제 투자 수익률을 실현한 비율은 25%에 불과하다고 합니다. KDI는 이러한 데이터를 수집하고 분석하여, 기업이 AI 투자의 타당성을 직접 평가할 수 있도록 돕는 역할을 해야 합니다.

  • 5-2. 이해관계자 협의 플랫폼 운영

  • KDI는 다양한 이해관계자와의 협력 강화를 위한 플랫폼을 운영해야 합니다. 이는 정부, 기업, 학계, 시민단체 등 다양한 주체들이 참여하는 협의체를 구축함으로써 이루어질 수 있습니다. 현재 시점에서 AI 생태계의 발전을 위해서는 이러한 플랫폼을 통해 각 주체의 필요와 의견을 지속적으로 수렴하고, 이를 토대로 정책과 제도를 조정하는 것이 필수적입니다. 예를 들어, 삼성전자가 신정부에 AI 반도체 생태계 조성을 위한 지원책을 건의한 것처럼, 기업의 목소리를 정책에 반영하고 신속한 의사결정을 통해 기업이 원하는 환경을 조성할 수 있도록 해야 합니다.

  • 5-3. 국제 벤치마킹 연구 수행

  • KDI는 글로벌 표준과 모범 사례를 수집하고, 이를 통해 한국의 AI 정책을 강화하는 국제 벤치마킹 연구를 수행해야 합니다. 다른 나라의 성공적인 사례와 실패한 사례들을 분석함으로써, 우리나라의 정책 수립에 있어 효율성과 혁신성을 높일 수 있습니다. 예를 들어, 미국과 유럽연합의 AI 지원 정책, 일본의 AI 관련 법률 등을 비교 분석하며, 이러한 정보를 활용하여 보다 경쟁력 있는 AI 생태계를 조성할 수 있는 방안을 모색해야 합니다.

  • 5-4. 정책 브리핑 및 제안 보고서 발간

  • KDI는 정기적인 정책 브리핑과 제안 보고서를 발간하여 정책의 진행 상황과 성과를 공유하고, 불확실성을 줄여야 합니다. 이는 기업과 이해관계자들이 정책의 방향성과 기대 효과를 명확히 이해할 수 있게 돕는 역할을 합니다. 정책 효과 측정 및 신뢰성을 확보하기 위한 지표를 개발하고, 이를 바탕으로 정책의 후속 조치를 위한 구체적인 제안을 담은 보고서들이 지속적으로 발간되어야 합니다.

결론

  • AI 기술 확산이 기업 성과에 미치는 영향은 긍정적인 면이 상당하지만, 낮은 ROI와 생산성의 편차, 그리고 엄격한 규제 장벽으로 인해 필수적인 정책 지원의 필요성이 높아지고 있다. 현재 진행 중인 정부의 정책이 효과를 발휘하기 위해서는 규제 혁신 및 R&D 투자 강화, 인재 양성을 포함한 인프라 확충이 중점적으로 이루어져야 한다. KDI는 이러한 네 가지 축을 중심으로 전략적 연구 및 평가 시스템을 고도화하고, 민관 협의 플랫폼과 국제 벤치마킹을 통해 실효성 높은 정책 대안을 도출해야 할 것이다.

  • 이를 통해 대한민국이 AI 시대의 경제 도약을 선도할 수 있도록 정책적 환경을 조성하는 것이 중요하다. 기업의 혁신과 경쟁력을 제고하고, AI 기술의 상용화를 가속화하기 위한 체계적인 접근이 요구된다. 미래에도 지속 가능한 경제 성장을 이루기 위해서는 AI 기술에 대한 올바른 이해와 적절한 정책적 지원이 뒷받침되어야 할 것이다. 이러한 노력들은 한국 사회의 전반적인 경제 구조를 재편하는 데 기여할 것으로 예상되며, 궁극적으로 글로벌 AI 시대에서의 경쟁력을 강화하는 데 필수적이다.

용어집

  • AI: AI(Artificial Intelligence)는 기계가 인간의 지능을 모방하여 문제를 해결하거나 학습할 수 있도록 하는 기술을 의미합니다. 현재 AI 기술은 빠르게 발전하고 있으며, 다양한 산업에서 활용되고 있습니다.
  • ROI: ROI(Return on Investment)는 투자 수익률을 나타내는 지표로, 투자한 자본에 대해 얻은 수익을 나타냅니다. 많은 기업들이 AI를 도입했지만, 실제로 ROI를 달성하는 사례는 적어 AI 도입의 효과에 대한 우려가 제기되고 있습니다.
  • 네거티브 규제: 네거티브 규제는 법령에 명시적으로 금지된 사항을 제외하고, 나머지는 자유롭게 허용하는 규제 형태를 말합니다. 이는 기업의 혁신과 성장을 촉진하기 위한 정책으로, 현재 이재명 정부의 주요 국정 과제 중 하나입니다.
  • R&D 지원: R&D(Research and Development) 지원은 연구개발 활동에 대한 재정적 지원이나 정책적 지원을 의미합니다. 한국이 AI와 반도체 강국으로 자리매김하기 위해서는 R&D 투자 확대가 필수적입니다.
  • 인재 양성: 인재 양성은 특정 분야의 전문가를 교육하고 개발하는 과정을 의미합니다. AI 및 반도체 분야에 필요한 인재를 양성하기 위해 정부와 산업계 간의 협력이 중요해지고 있습니다.
  • 기업 효율성: 기업 효율성은 기업이 자원을 활용하여 생산성과 효과성을 극대화하는 정도를 나타냅니다. 최근 한국의 기업 효율성 지표가 하락하면서 기업 운영에서의 어려움이 드러나고 있습니다.
  • AI 역설: AI 역설은 AI 기술이 도입된 기업들이 기대하는 성과를 제대로 얻지 못하는 상황을 뜻합니다. 많은 기업들이 AI를 도입했으나, 투자수익률(ROI)과 실질적인 결과는 저조하다는 연구 결과가 이를 뒷받침합니다.
  • 규제 혁신: 규제 혁신은 기존의 불필요한 규제를 제거하고 새로운 규제 체계를 마련하여 기업의 활동을 촉진하는 정책적 노력을 의미합니다. 이는 기업의 성장과 혁신을 돕기 위해 필수적입니다.
  • 인프라: 인프라는 기술 발전과 서비스 제공에 필요한 물리적 및 비물리적 자원과 구조를 지칭합니다. AI의 발전을 위해 필요한 슈퍼컴퓨터와 데이터 센터 등이 이에 해당합니다.
  • 디지털 전환: 디지털 전환은 기업이나 산업이 디지털 기술을 이용해 운영 방식을 근본적으로 변화시키는 과정을 의미합니다. AI와 같은 기술은 이러한 디지털 전환에서 중추적인 역할을 하고 있습니다.

출처 문서