[인더스트리뉴스 최정훈 기자] 기업 성장의 불씨를 키울 새로운 동력으로 인간의 지적능력을 기계로 구현하는 인공지능(AI) 기술이 각광받고 있다. AI의 자동화 운영, 전망, 예측분석 등의 기능을 활용해 제품·서비스 개발, 제작, 물류 등 여러 분야의 생산성을 높이는 선순환을 그릴 수 있다는 기대감에 부풀게 한다.

AI 기술로 기업이 성과를 내기 위해서는 인력, 자금, 기술 등을 확보하고, 기업 내외부 환경 등에 기인한 다양한 애로사항들을 극복해 나가야 한다. [사진=utoimage]

업종을 막론하고 AI가 관통하고 있는 작금의 추세는 기업의 큰 줄기 변화를 예고하고 있다. 이제는 AI를 추상적인 기술 혹은 기술 자체로 바라보던 시선에서 실제 현장에 어떻게 적용하고 나아가, 수익화 할지로 빠르게 옮겨가는 추세이다. 

제조업의 경우 AI는 스마트팩토리로 발전의 길을 트게 해줄 핵심 기술로 꼽힌다. 스마트팩토리는 생산 공정 및 경영 전반에 걸친 모든 의사결정을 데이터를 기반으로 수행한다. 

출구없는 싸움 치열한 경쟁으로 창출하는 부가가치가 과거와 견주어 내리막을 걷는 상황에서 기업들은 생산성 제고와 품질 향상으로 돌파구를 마련하기 위해 스마트팩토리로 발걸음을 내딛고 있다. 중소벤처기업부의 ‘스마트공장 보급사업 성과분석’에 따르면 우리나라에서 스마트팩토리를 도입한 중소기업들이 2019년 기준 매출은 7.7%, 생산성 30%, 품질이 43.5% 향상한 것으로 조사됐으며, 원가는 15.9% 감소한 것으로 나타났다.

AI 기술 도입 기업 인력난 토로

산업연구원(KIET)이 제조업, 도매업, IT, 금융, 과학기술 서비스 업종 745개 기업을 대상으로 ‘AI 도입 및 활용에 관한 실태조사’를 실시한 결과 2018년과 2019년, AI 기술에 1억원 이상 투자한 기업 비중이 48.2%에서 56.3%, AI 서비스 활용 부서 비중도 26.1%에서 36.3%로 상승한 것으로 조사됐다. AI 도입 기업은 주로 제품 및 서비스 개발 부문에 기술을 활용했다. 제품 및 서비스 개발부문 75.2%, 판매물류 5.5%, 경영관리 5% 영업관리 3.7%, 인사관리 1.8%로 나타났다.

기업들은 AI 기술에 대한 미숙함과 투자수익률 때문에 투자에 진일보 하지 못하고 있는 것으로 나타났다. [사진=utoimage]

AI 도입이 늘고 있는 것은 분명하지만, 여전히 대다수의 기업들은 주판알만 굴리고 있는 실정이다. KIET가 통계청 기업활동조사를 분석한 자료에 따르면, AI 도입 기업의 비중이 2017년 1.4%, 2019년 3.1%으로 업종 무관하게 소폭 상승했으나 수치는 1만 3,255개 중 409개에 그친 것으로 나타났다. 업종별로 IT(15.4%), 금융업(10.3%)에서는 수용률이 높았지만, 제조업(1.8%), 유통업(1.8%) 등에서는 여전히 낮은 수치를 보여줬다. 

이러한 결과는 기업들이 저조한 자원·역량과 비용부담으로 의구심을 내려 놓지 않은데서 기인했다. 내부 환경 측에서는 서툰 조직 역량 부족 및 투자 대비 낮은 수익, 외부환경으로 좀처럼 가시지 않는 시장의 불확실성과 개인정보 등 법적 규제가 기업들의 발목을 잡고 있었다. KIET가 745개 기업을 대상으로 조사한 결과 기업들은 AI 기술에 대한 미숙함(46%)과 투자대비 낮은 수익(25.7%) 때문에 현장 구축으로 진일보 하지 못하고 있었다. 아울러, 경영진의 미숙(14.3%), 부적합한 비즈니스 모델(11%), 문화적 환경(8.9%) 등도 영향을 줬다.

AI 기술로 성과를 내기 위해서는 인력, 자금, 기술 등을 확보하고, 기업 내외부 환경 등에서 불거지는 다양한 애로사항들을 극복해 나가야 한다. 하지만 현실에서는 기업들이 AI 기술에 정통한 인력 확보에 진땀을 빼고 있다. 기술 도입과 계획 단계에서 석사 이상 전문인력 확보가 어렵고, 특히, 현장의 다양한 기술 유형 중에서도, 소프트웨어 개발 및 모델 개발 분야에서 특히 두드러졌다. 기업들은 수집, 시각화, 검증 분야와 생산모델 적용 등을 처리할 전문가들도 부족하다고 답답함을 토로하고 있었다. 

기업은 AI 전문인력이 다년간 고등교육을 수료한 석사 이상으로 보고 있다. 석사 이상 인력 비중은 IT업종에 비해 제조업에서 더 높았다. KIET 조사 결과 기업들은 데이터사이언스 전담 팀에 평균 24.5명을 투입하는데, 기업 규모가 클수록 데이터사이언스 전담 종사자 수 중 석사 이상 고급인력 비중이 높게 나타나는 양상을 보였다.

기업의 AI 도입과 활용 과정에서 상존하는 복합적 애로사항을 해소하기 위한 종합적이며, 실효성 있는 정책 수단이 강구돼야 한다는 지적이다. [사진=utoimage]

복잡적인 고충 해소 시급

기업의 AI 도입과 활용 과정에서 상존하는 복합적 애로사항을 해소하기 위한 종합적이며, 실효성 있는 정책 수단이 강구돼야 한다는 지적이다. AI 전문인력 부족 해결을 위해서는 석사 이상 전문인력 양성이 핵심이며, 특히, 소프트웨어·모델 개발 분야의 인재 육성 정책이 요구된다. 

KIET 관계자는 “기업 내부환경 개선을 위해 AI 도입·활용에 필요한 자금 부담 완화와 연구개발 및 활용사업에 대한 지원 확대가 필요하다”며, “AI 투자 유인 제고, 인프라 확충, 개인정보 관련 규제 개혁 등 기업의 외부환경과 제도적 기반 개선이 수반돼야 한다”고 밝혔다. 

KIET는 투자대비 수익률이 낮은 문제와 시장의 불확실성과 관련해 기업 인센티브를 제고할 필요가 있으며, 제도와 관련해 포괄적 네거티브 규제 로드맵, AI 관련 기본법제 마련 등 기존 로드맵을 바탕으로 보호 및 보안, 자료 사용에 대한 실효성 있는 방안이 나와야 한다고 진단했다.

[최정훈 기자 (news@industrynews.co.kr)]

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