AI 활용 국내기업 비중 약 5% 내외에 불과
필수 인프라 확보·상호보완적 기술 이해 어려움
인공지능(AI) 조기 안착과 산업경쟁력 강화를 위해서는 신기술 활용과 성과 창출 간 선순환 구조 형성이 시급하다는 제언이 나왔다.
산업연구원(KIET)은 23일 ‘기업의 인공지능 활용 확대와 성과 제고를 위한 정책과제’ 보고서를 발표했다. 보고서를 통해 기술이 한국 산업의 지속 가능한 성장과 경쟁력 강화를 위한 핵심 요소임을 강조했다.
보고서에 따르면 최신 AI 기술은 산업 전반의 디지털 전환을 촉진하는 주요 성장동력으로 자리 잡고 있다. AI는 단순 자동화를 넘어 인간의 지적 능력을 구현하며 다양한 산업과 활동에 적용될 수 있는 일반목적기술(GPT)로서 높은 경제적 파급력을 지닌다.
하지만 국내기업의 AI 활용 수준은 여전히 낮은 상태다. 통계청 기업활동조사를 활용한 분석에 따르면 2022년 기준 AI를 활용하는 국내기업 비중은 약 5% 내외에 불과하다.
산업·지역·기업 규모에 따라 AI 활용도가 편중돼 나타났다. 특히 우리 경제 핵심인 제조업의 경우 AI 활용기업 비중이 2.7%로 전체 경제보다 더 낮은 활용 수준을 보였다.
또한 국내기업의 AI 활용을 통한 경제적 성과향상은 실증적으로 관찰되지 않거나 일부 기업에 한정돼 관찰돼 활용을 통한 효과에 대한 논란은 지속되고 있다. 이는 AI에 관한 긍정적 기대와 전망에도 불구하고 현장에서 산업 내 기업의 AI 활용 수준이 여전히 낮고 실체적인 성과 확산은 지체되고 있음을 시사한다.
산업연구원의 연구 결과 기업 규모, 업력, 연구개발 집중도 등 AI 도입을 높이는 주요 특성들이 AI 도입 이후의 생산성 증대와는 연결되지 않는 것으로 나타났다. 이는 연구개발(R&D) 지원과 같은 기업 특성을 고려한 정책적 지원이 AI 활용은 촉진할 수 있지만 실제 성과향상으로 직결되기 어려움을 시사한다.
AI 활용이 기업의 성과 창출로 연계되지 않을 경우 AI 기술에 대한 기대가 줄어들면서 중장기적으로 선순환적 활용과 성과 확대를 기대하기 어려운 악순환을 초래할 우려가 있다.
AI는 범용 기술로써 다양한 분야에 활용할 수 있지만 광범위한 활용 가능성으로 인해 오히려 다수의 기업은 자사에 적합한 활용 전략 수립에 어려움을 겪고 있다. 원활한 AI 활용을 위한 필수 인프라 확보, 상호보완적 기술에 대한 이해에 어려움이 있는 것으로 나타난 것이다.
이에 따라 보고서는 한국경제의 지속적인 성장 모멘텀을 확보하기 위해 AI 활용과 성과 창출 간의 선순환을 유도하는 산업 맞춤형·통합적 AI 정책의 필요성을 강조했다.
‘AI 활용 확대와 연계 성과 제고’를 정책 목표로 설정할 필요가 있다는 설명이다. 이를 위한 주요 전략으로 ▲산업별 핵심 난제 해결을 위한 맞춤형 솔루션 개발 ▲모범사례 구축 공유를 통한 기술 활용 기반 조성 및 인식 제고 ▲AI 성과 창출 인프라 역량 강화를 위한 표준모델 발굴 및 데이터 기반 구축 ▲성과 연계 강화를 위한 디지털 기술의 통합적 활용 촉진 등을 제시했다.
특히 기능별 세부과제로 ▲산업 AI 내재화를 위한 수요·시장지향적 AI 혁신역량 강화 ▲AI-산업 융합 분야에 대한 포괄적 금융지원 강화 ▲AI 인력양성 시스템 개선과 노동시장 연계 인력관리 강화 ▲기업의 자유로운 AI 기술 활용을 위한 잠재적 위험 대응 체제 구축을 제시했다.
산업연구원은 “이번 보고서를 통해 AI 활용 전략이 한국 산업경쟁력 강화의 핵심 요소임을 다시 한번 확인했다”며 “AI 확산과 활용 성과를 연계와 상호 간 선순환을 위한 실질적인 정책을 마련할 필요가 있다”고 강조했다.
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