제조업 AI전환의 걸림돌 돈, 인재, 불확신성

제조업 경쟁력 회복을 위해 AI 전환이 필요충분조건이지만 정작 현장에서는 자금, 인재, 불확성 등이 발목을 잡고 있는 것으로 나타났다.

대한상공회의소는 18일 국내 504개 제조기업을 대상으로 조사한 ‘K-성장 시리즈(7) 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 나타났다.

AI 투자비용에 대한 부담 수준을 묻는 질문에 73.6%는 ‘부담이 된다’고 답했다. 특히 AI는 대규모 투자가 수반되는 만큼 규모별 비용부담 호소 비율은 대기업(57.1%)보다 중소기업(79.7%)이 높았다.

AI 활용을 위한 전문인력이 있는지를 묻는 질문에는 80.7%가 ‘없다’고 답했다.

AI 인력을 어떻게 충원하고 있는지에 대해서도 82.1%가 ‘충원하고 있지 않다’고 한 반면, 내부직원 교육을 통해 전문인력으로 전환한다는 기업은 14.5%, 신규 채용한다는 기업은 3.4%에 불과했다.

보고서는 “한국의 AI 인재는 2만 1000명 수준으로 중국 41만 1000명, 인도 19만 5000명, 미국 12만 명에 비하면 턱없이 적은 수치”라며 “절대적 숫자도 적은데 그나마 있는 인재조차 빠져나가고 있는 상황”이라고 지적했다.

AI 전환이 실제 성과가 있을지에 대한 확신도 부족했다. 응답기업의 60.6%는 ‘효과가 미미할 것’으로 바라봤다.

AI 전환에 적지 않은 비용과 인력을 투입해야 하는 제조업 특성상 투자 대비 효과에 대한 의구심이 클 수밖에 없다고 보고서는 분석했다.

실제 OECD가 G7 및 브라질 기업들을 대상으로 실시한 설문조사에서도 AI의 도입·활용을 저해하는 요인 중 하나로 ‘투자 수익률 추정의 어려움’이 지목된 바 있다.

대한상의는 AI 전환을 통한 기업 성장을 위해 먼저 ‘역량에 맞는 맞춤형 지원정책’이 필요하다고 제언했다.

AI 활용도가 높은 기업에게는 일률적 프로그램 지원보다 자사 전략에 따라 유연하게 정책 지원을 활용할 수 있도록 제도적 자율성을 확대해한다고 강조했다.

AI 도입률이 낮은 기업에게는 단순 자금 지원, 장비 보급보다는 AI 도입 ‘전·중·후’로 나눠 단계별 지원을 제안했다.

또 많은 제조기업들이 AI의 ‘성능’을 체감할 수 있도록 실증 모범사례가 빨리 만들어져야 한다고 강조했다.

이종명 대한상의 산업혁신본부장은 “지금은 AI에 대한 미래 조감도를 정교하게 만드는 데 주력하기보다는 실제 데이터 축적과 활용, 인재 영입 등에 뛰어들어야 하는 시점”이라며 “모델 공장, 솔루션 보급 등 제조 현장에 빠르게 확산할 수 있는 아이디어와 더불어 강력한 지원, 파격적인 규제 혁신을 담은 선택과 집중의 메가 샌드박스라는 실행전략이 맞물려 돌아가야 할 때”라고 말했다.

김형중 기자 kimhj@ggilbo.com