▲ AI 도입 효과 추정치(출처: 대한상공회의소)

정부가 ‘AI 세계 3대 강국’ 진입을 위한 100조원 규모의 국가 인공지능(AI) 투자 추진 공약을 밝힌 가운데, AI 도입의 성공을 위해서는 경영진의 AI 이해도와 리더십이 중요하다는 분석이 나왔다.

대한상공회의소 SGI(지속성장이니셔티브)는 ‘AI 도입이 기업성과 및 생산성에 미치는 영향 및 시사점’ 보고서를 발표했다고 8일 밝혔다.

패널데이터 계량모형으로 AI 도입의 기업 성과에 미치는 효과를 실증적으로 검토한 결과, AI 기술을 도입한 기업은 부가가치가 평균 약 7.6%, 매출은 약 4%로 각각 통계적으로 유의미하게 증가한 것으로 나타났다.

AI도입과 생산성 간의 연관성은 일부 긍정적으로 관찰됐으나, 기업의 생산성을 통계적으로 유의미하게 향상시켰다고 보기는 어려운 것으로 나타났다. SGI 김용미 연구위원은 “생산성 효과가 아직도 뚜렷하지 않은 것은 J-커브 효과나 정량적 데이터가 정교하지 못한데 기인할 가능성이 있다”고 밝혔다.

SGI는 ’17~’23년 통계청의 기업활동조사 데이터를 바탕으로 AI 도입에 따른 그룹별 기업 성과 및 생산성 분포도 분석했다. AI를 미도입한 기업과 AI를 도입한 기업의 도입 이전, 도입 이후를 구분해 각 그룹의 매출·부가가치와 노동생산성·총요소생산성(TFP) 분포를 비교한 결과, AI 도입 기업은 전반적으로 미도입기업 대비 높은 성과 및 생산성을 보였다. 특히 도입 이후에는 상위 성과 기업과 고생산성 기업의 비중이 증가하는 경향이 두드러지게 나타났다.

SGI가 국내기업의 AI 도입률을 분석한 결과, 우리나라 기업들의 인공지능(AI) 도입률은 ’23년 기준 6.4%로 나타났다. SGI는 “기업들의 AI 도입률은 5년 전인 ’18년(2.8%) 대비 꾸준한 증가세에 있고, 특히 생성형 AI(ChatGPT 등) 등장 이후인 ’22년 이후부터 크게 증가했다”고 밝혔다.

’23년 기준으로 산업별 AI 도입률을 살펴보면 정보통신업은 약 26%로 가장 높은 수준을 기록하며 AI 활용이 활발했고, 금융·보험업 및 교육서비스업이 그 뒤를 따랐다. 반면, 제조업은 약 4% 수준에 그쳐 산업 간 AI 도입 격차가 큰 것으로 나타났다.

SGI는 “제조업 중심 국가인 일본과 독일에서도 기업의 AI 도입률이 낮은 편인데, 최근 부각되고 있는 범용 AI 기술은 제조업 현장에서 요구되는 데이터, 설비, 환경 변수 등 복잡한 기술 데이터를 충분히 분석·활용하기에 한계가 있는 것으로 보인다”며, “이러한 한계로 인해 산업특화 및 기업 차별화된 제조 AI 기술 개발이 중요할 것으로 예상된다”고 말했다.

또한, “우리나라가 제조업 분야에서의 AI 기술과의 융합이 지체될 경우 산업AI 개발과 활용을 가속화 하고 있는 중국 등에 뒤처져 제조업 경쟁력이 약화될 수 있다는 점도 우려된다”고 밝혔다.

SGI는 분석 결과를 바탕으로, 향후 AI 기술이 기업의 생산성 향상과 산업 경쟁력 강화에 실질적으로 기여하기 위해 필요한 방안을 제시했다. AI 도입 효과를 극대화하기 위해서는 △AI 인프라 및 인적 자원에 대한 지속적이고 적극적인 투자 △AI 확산에 따른 불균형 격차 완화 △경영진의 전략적 대응 역량 제고가 병행돼야 한다고 강조했다.

먼저 AI 확산을 위한 기반 인프라 구축의 시급성을 강조했다. △생산설비의 디지털 전환 △대규모 데이터 확보 △보안 체계 강화 등은 AI 활용 확대를 위한 핵심 요인으로, 중소기업의 경우 자원 제약으로 인해 도입에 어려움을 겪고 있는 만큼, 맞춤형 컨설팅과 고성능·대용량 컴퓨팅 자원 등 핵심 인프라에 대한 정부의 지원 확대가 필요하다고 지적했다.

또한 AI 확산 속도에 따라 산업·지역 간 격차가 심화될 가능성이 있는 만큼, 제조업 중심의 AI 특화 거점 지역을 중심으로 인프라·데이터·인재를 통합적으로 연계·지원하는 체계를 마련하고, 민간 투자를 유도할 수 있는 실효성 있는 정책 추진이 필요하다고 제언했다. 이와 더불어 AI 관련 데이터를 국가 차원에서 체계적으로 구축·관리하고, 누구나 활용할 수 있는 형태로 제공함으로써 데이터 접근성과 활용도를 제고해야 한다는 점도 언급했다.

마지막으로 전방위적인 AI 인재 양성과 글로벌 핵심 인재 확보를 강조했다. 특히 제조업 분야에서는 현장 전문가를 대상으로 한 AI 실무 교육을 통해 특화 인재를 양성하고, 산업 수요에 대한 이해를 갖춘 전문가와 기술 역량을 보유한 AI 인재 간의 협업을 지원할 수 있도록 매칭 플랫폼 또는 연계 시스템 구축이 필요하다고 강조했다.

박양수 SGI 원장은 “경영 역량과 기술 역량이 상호 보완적으로 작용하기 때문에 AI 투자 성과를 결정짓는 핵심 요인으로 리더십의 역할이 중요하다”며, “AI 기술 도입의 성공을 위해서는 단순한 기술 지원을 넘어 경영진의 AI에 대한 이해도와 판단 역량을 높이는 정책적 노력도 병행돼야한다”고 밝혔다.

▲ 주요 사업별 AI 도입률(출처: 대한상공회의소)