제조기업 74% "AI 투자비용 부담”…중소기업 활용도 더 낮아국내 제조기업 10곳 중 8곳이 아직 인공지능(AI)을 경영에 활용하지 못하고 있는 것으로 나타났다. 'AI 전환이 기업의 미래 생사를 가늠한다’는 데는 이의가 없지만 정작 기업 현장에서는 자금, 인재, 효과성 등이 발목을 잡고 있다는 지적이다.

대한상공회의소가 최근 국내 504개 제조기업을 대상으로 조사한 ‘K-성장 시리즈 기업의 AI 전환 실태와 개선방안’ 보고서에 따르면 응답기업의 82.3%가 ‘AI를 경영에 활용하지 않고 있다’고 답했다. 특히 대기업(49.2%)보다는 중소기업의 활용도(4.2%)가 크게 떨어지는 것으로 집계됐다.

AI 투자비용이 '부담이 된다'는 응답도 73.6%에 달했다. 특히 AI는 대규모 투자가 수반되는 만큼 규모별 비용부담 호소 비율은 대기업(57.1%)보다 중소기업(79.7%)이 높았다.

(사진=클립아트코리아)
대구 한 소재 제조업체는 “공정을 AI로 전환하려면 센서·CCTV 설치, 데이터 정제, 맞춤 솔루션 구축, 관련 인력 확보 등 예상치 못한 비용이 계속 발생한다”고 털어놨다. 데이터 활용과 관련해서도 절반(49.2%)이 ‘전문인력 채용 부담’을, 이어 ‘개인정보 규제’(20.2%), ‘데이터 정제 부담’(16.3%), ‘데이터 수집 시설 부담’(14.3%)을 주요 애로로 꼽았다.

인력 부족 문제는 더 심각하다. ‘AI 활용을 위한 전문인력이 있는가’라는 질문에 응답기업의 80.7%가 ‘없다’고 응답했다. ‘AI 인력을 어떻게 충원하고 있는지’를 묻는 질문에도 응답기업 82.1%가 ‘충원하고 있지 않다’고 답했다. 내부 교육으로 인력을 전환한다는 기업(14.5%)과 신규 채용을 한다는 기업(3.4%)을 합쳐도 17.9%에 그쳤다. 보고서는 “한국 AI 인재는 2만1000명 수준으로 중국·인도·미국에 비해 턱없이 적은 데다, 그나마 있는 인재도 해외로 빠져나가고 있다”며 “AI 투자 규모에 비해 인재 유출이 심각한 수준”이라고 지적했다.

AI 전환의 ‘효과’에 대해서도 확신이 크지 않다. ‘AI 전환이 성과를 가져다 줄 것인가’라는 질문에 60.6%는 ‘효과가 미미할 것’이라고 답했다. 제조업 특성상 상당한 비용과 인력을 선투자해야 하는 만큼, 투자 대비 효과에 대한 불확실성이 도입의 걸림돌이 되고 있다는 분석이다.

대한상의는 대응 방안으로 ▲역량에 맞는 맞춤형 지원정책 ▲AI 도입 단계별 지원 ▲실증 모범사례 확산을 제시했다. 먼저 AI 활용도가 높은 기업에는 GPU·클라우드 인프라, 데이터 지원 등 정책 수단을 ‘용도 제한’ 없이 자사 전략에 맞게 쓸 수 있도록 제도적 자율성을 확대해야 한다고 강조했다.

AI 도입률이 낮은 기업에는 단순 자금·장비 지원보다는 ‘도입 전–도입–도입 후’로 나눈 단계별 지원이 필요하다고 제안했다. 도입 전에는 업종·규모별 맞춤 컨설팅으로 활용 모델을 설계해주고, 도입 단계에서는 데이터 수집·정제와 알고리즘 적용 등 실무 중심 지원, 도입 후에는 실습교육과 현장 멘토링을 통해 내부 실무자가 스스로 AI를 운용할 수 있도록 해야 한다는 것이다. 초기 투자 여력이 부족한 중소기업에는 구독형(SaaS) AI 도입 모델도 대안으로 제시했다.

또한 많은 제조기업이 AI 성능을 직접 체감할 수 있도록 지역 거점에 제조 AI 모델 공장을 구축하는 것이 중요하다고 짚었다. 산업부 제조AX 얼라이언스를 통한 AI 팩토리 500개 구축, 중기부 스마트공장·제조AI센터(대구·울산·충북) 사업 등 기존 사업을 확대·가속화해 단기간에 가시적 성과를 체감하게 하자는 것이다.

이종명 대한상의 산업혁신본부장은 “지금은 AI에 대한 미래 청사진을 그리는 데 그칠 때가 아니라, 데이터 축적·활용과 인재 영입에 실제로 뛰어들어야 하는 시점”이라며 “모델 공장, 솔루션 보급 등 현장 확산 아이디어와 더불어 과감한 지원과 규제 혁신을 담은 ‘메가 샌드박스’형 실행 전략이 함께 돌아가야 한다”고 말했다.