인공지능 기술에 대한 중소기업의 인식 및 수요 조사·분석 > 보고서

< 요약 및 시사점 >

◈ 주요 조사 결과

► (총괄) 긍정 응답 비중을 기준으로 조사결과를 요약하면 다음 <표 17>과 같음

► (활용도 인식) 평균적으로 AI 기술의 현재 활용도에 대한 국내 중소기업의 인식은 보통 수준이나, 미래 활용도에 대해서는 긍정적임

  - 현재 활용도에 있어서는 평균적으로 보통 수준으로 응답되었으며, 일부 기술의 경우에는 긍정 응답 비중이 과반을 넘지 못하였음

   * 7점 척도 기준 점수의 12가지 AI 세부기술 평균은 4.93점으로, 4점이 중간에 해당한다는 점을 감안할 때 이는 보통 수준에 해당한다고 볼 수 있음

   * 12가지 세부기술 중 최저 긍정 응답 비중을 기록한 ‘인간 감정 기술’의 긍정 응답 비중은 과반이 안되는 49.2%로 확인됨

  - 그러나 이와 달리, 국내 중소기업들은 미래 활용도에 대해서는 대체로 긍정적으로 응답한 것으로 조사됨

   * 7점 척도 기준 점수의 12가지 AI 세부기술 평균은 5.17점으로 확인되었으며, 긍정 응답 비중의 경우 평균 73.4%로 나타남

   * 12가지 세부기술 중 최저 긍정 응답 비중을 기록한 ‘인간 감정 기술’의 경우에도 과반 이상(58.8%)이 긍정적으로 응답한 것으로 확인됨

► (활용도 변화) 앞서 살펴본 현재 기술별 활용도와 3년 후의 예상 활용도 응답 결과(7점 척도 기준 점수)의 차이를 비교해 보면, 국내 중소기업은 ‘인공지능 신뢰성 기술’과 ‘강화학습 기술’을 앞으로 활용도 변화가 가장 큰 기술로 인식하고 있다고 볼 수 있음

  - 인공지능 신뢰성 기술’의 현재 활용도는 평균 4.99점이었으나, 3년 후의 예상 활용도는 5.31점으로 가장 큰 증가폭(▲0.32)을 보임

  - 강화학습 기술’의 현재 활용도는 평균 5.01점으로 응답되었으며, 3년 이후의 활용도는 현재 활용도보다 0.29점 높은 5.30점으로 나타남

◈ 정책적 시사점

► (기업의 기술 수요 다양성 고려) AI 확산을 위한 정책을 모색하는 과정에서 기업의 기술 수요 다양성을 더욱 고려할 필요가 있겠음

  - 본 연구를 통해 국내 중소기업들은 대체로 AI 기술에 대해 긍정적으로 인식하고 있으나, 세부 기술별 인식 수준과 수요의 정도에 편차가 있다는 점이 명시적으로 확인됨

   * 예를 들어, 기술 수용에 대한 긍정 응답 비중이 가장 높은 기술(딥러닝 기반 이미지

분석 및 처리 기술, 70.1%)과 가장 낮은 기술(인간 감정 분석 기술, 45.5%) 간

차이는 24.6%임

  - 이러한 기술 간 긍정적 응답의 편차는 기업의 기술 수요 다양성 정도를 나타낸다고 볼 수 있음

  - 세부 AI 기술별로 기업의 인식 및 수요가 다양하다는 점을 고려하여, 이에 대응하기 위한 차원에서 산업계 기술 인식 및 수요를 객관적으로 파악하는 조사·연구가 지속적으로 이루어질 필요가 있다고 판단됨

   * 서두에 기술한 바와 같이, 우리나라 AI 도입 수준이 미흡한 상황의 핵심 원인 중 하나로 ‘기업 수요에 부합한 기술 부족’이 지적되고 있는 만큼, 기업 수요에 부합하는 기술 공급을 위한 정책적 노력 추진이 AI 확산 촉진에 효과적일 수 있음

   * 따라서 기업의 기술 수요를 고려하여 AI 기술 육성을 위한 단·중기적 정책 및 R&D 투자전략이 수립 또는 조정될 수 있도록 규모 있는 조사를 정기적으로 추진함으로써 AI 기술에 대한 기업들의 인식 및 수요를 모니터링할 필요가 있다고 하겠음

► (AI 신뢰성 기술 투자 확대) 국내 중소기업의 수요가 가장 큰 폭으로 확대될 것으로 예상되는 AI 신뢰성 기술개발을 위한 정부의 투자 확대가 긴요함

  - 국내 중소기업들은 앞으로 활용도 변화가 가장 큰 기술을 AI 신뢰성 기술로 인식하고 있는바(<표 18> 참고), AI 신뢰성 기술에 대한 기업 수요가 크게 늘어날 것으로 예상됨

  - 한편, 최근 AI 자체가 내포하는 편향성·불투명성, 그리고 오작동 등에 따른 잠재적 위험에 대한 우려가 확대됨에 따라 AI 신뢰성을 확보할 수 있는 기술에 대한 관심이 높아지고 있는 상황임

  - 기술적 측면뿐 아니라 산업 수요 측면에서도 필요성이 크게 강조되는 바, 전략적으로 AI 신뢰성 기술 분야에 대한 투자를 적극 확대하는 것이 바람직하다고 사료됨

► (AI 활용 인식 및 이해 제고 필요) 실제 비즈니스 현장에서의 AI 기술 응용·활용 측면에 대한 기업들의 인식 및 이해 제고를 위한 정책적 노력이 필요함

  - AI기술의 유용성과 시급성에 대한 긍정적 인식과 미래 활용도에 대한 긍정적 전망이 높게 확인되고 있으나, 현재 활용도와 기술 수용에 대한 긍정적 응답은 상대적으로 낮은 경향성을 보임

  - 이러한 결과는 국내 중소기업들이 기술 자체의 우수성과 잠재력에 대해서는 높은 인식을 가지고 있으나, 그에 비해 실제 비즈니스 현장에서의 활용 측면에 대해서는 인식 및 이해가 다소 낮은 상황임을 암시한다고 판단됨

   * 즉, 비즈니스에 AI 기술을 도입하고 있는 사례가 실제로 얼마나 있는지, 현재 산업에서 어떠한 기술들이 어떻게 응용·활용되고 있는지, 자사의 비즈니스에서 어떻게 접목하여야 실제 성과를 창출할 수 있는지 등에 대한 이해가 부족해 보인다는 의미임

  - 따라서 AI 기술 응용·활용에 대한 인식 및 이해 제고를 위해 AI 도입 효과에 대한 실증적 연구(결과), 그리고 산업별 또는 분야별로 기업들이 참조할 수 있는 AI 도입 성공 사례 발굴·보급을 추진할 필요가 있겠음

   * AI 기술 도입 및 사업화 관련 정부 지원사업의 주요 성과를 기업들이 체감할 수 있도록 사례화하고 홍보하는 방안을 고려해 볼 수 있음

   * 단지 정부 지원사업의 성과로부터 발굴된 사례들 간 중복성이 발생하거나 다양성이 부족할 수 있는바, 정부 지원사업 성과조사의 범위를 넘어서서 다양한 국내·외 사례들을 확보하기 위해 관련 조사·연구에 대한 범정부적 지원을 추진해 볼 필요도 있다고 하겠음

*저자

▲ 봉강호 SPRi AI정책연구실 선임연구원

▲ 조지연 SPRi AI정책연구실 선임연구원

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< 요약 및 시사점 >

◈ 주요 조사 결과

► (총괄) 긍정 응답 비중을 기준으로 조사결과를 요약하면 다음 <표 17>과 같음

► (활용도 인식) 평균적으로 AI 기술의 현재 활용도에 대한 국내 중소기업의 인식은 보통 수준이나, 미래 활용도에 대해서는 긍정적임

  - 현재 활용도에 있어서는 평균적으로 보통 수준으로 응답되었으며, 일부 기술의 경우에는 긍정 응답 비중이 과반을 넘지 못하였음

   * 7점 척도 기준 점수의 12가지 AI 세부기술 평균은 4.93점으로, 4점이 중간에 해당한다는 점을 감안할 때 이는 보통 수준에 해당한다고 볼 수 있음

   * 12가지 세부기술 중 최저 긍정 응답 비중을 기록한 ‘인간 감정 기술’의 긍정 응답 비중은 과반이 안되는 49.2%로 확인됨

  - 그러나 이와 달리, 국내 중소기업들은 미래 활용도에 대해서는 대체로 긍정적으로 응답한 것으로 조사됨

   * 7점 척도 기준 점수의 12가지 AI 세부기술 평균은 5.17점으로 확인되었으며, 긍정 응답 비중의 경우 평균 73.4%로 나타남

   * 12가지 세부기술 중 최저 긍정 응답 비중을 기록한 ‘인간 감정 기술’의 경우에도 과반 이상(58.8%)이 긍정적으로 응답한 것으로 확인됨

► (활용도 변화) 앞서 살펴본 현재 기술별 활용도와 3년 후의 예상 활용도 응답 결과(7점 척도 기준 점수)의 차이를 비교해 보면, 국내 중소기업은 ‘인공지능 신뢰성 기술’과 ‘강화학습 기술’을 앞으로 활용도 변화가 가장 큰 기술로 인식하고 있다고 볼 수 있음

  - 인공지능 신뢰성 기술’의 현재 활용도는 평균 4.99점이었으나, 3년 후의 예상 활용도는 5.31점으로 가장 큰 증가폭(▲0.32)을 보임

  - 강화학습 기술’의 현재 활용도는 평균 5.01점으로 응답되었으며, 3년 이후의 활용도는 현재 활용도보다 0.29점 높은 5.30점으로 나타남

◈ 정책적 시사점

► (기업의 기술 수요 다양성 고려) AI 확산을 위한 정책을 모색하는 과정에서 기업의 기술 수요 다양성을 더욱 고려할 필요가 있겠음

  - 본 연구를 통해 국내 중소기업들은 대체로 AI 기술에 대해 긍정적으로 인식하고 있으나, 세부 기술별 인식 수준과 수요의 정도에 편차가 있다는 점이 명시적으로 확인됨

   * 예를 들어, 기술 수용에 대한 긍정 응답 비중이 가장 높은 기술(딥러닝 기반 이미지

분석 및 처리 기술, 70.1%)과 가장 낮은 기술(인간 감정 분석 기술, 45.5%) 간

차이는 24.6%임

  - 이러한 기술 간 긍정적 응답의 편차는 기업의 기술 수요 다양성 정도를 나타낸다고 볼 수 있음

  - 세부 AI 기술별로 기업의 인식 및 수요가 다양하다는 점을 고려하여, 이에 대응하기 위한 차원에서 산업계 기술 인식 및 수요를 객관적으로 파악하는 조사·연구가 지속적으로 이루어질 필요가 있다고 판단됨

   * 서두에 기술한 바와 같이, 우리나라 AI 도입 수준이 미흡한 상황의 핵심 원인 중 하나로 ‘기업 수요에 부합한 기술 부족’이 지적되고 있는 만큼, 기업 수요에 부합하는 기술 공급을 위한 정책적 노력 추진이 AI 확산 촉진에 효과적일 수 있음

   * 따라서 기업의 기술 수요를 고려하여 AI 기술 육성을 위한 단·중기적 정책 및 R&D 투자전략이 수립 또는 조정될 수 있도록 규모 있는 조사를 정기적으로 추진함으로써 AI 기술에 대한 기업들의 인식 및 수요를 모니터링할 필요가 있다고 하겠음

► (AI 신뢰성 기술 투자 확대) 국내 중소기업의 수요가 가장 큰 폭으로 확대될 것으로 예상되는 AI 신뢰성 기술개발을 위한 정부의 투자 확대가 긴요함

  - 국내 중소기업들은 앞으로 활용도 변화가 가장 큰 기술을 AI 신뢰성 기술로 인식하고 있는바(<표 18> 참고), AI 신뢰성 기술에 대한 기업 수요가 크게 늘어날 것으로 예상됨

  - 한편, 최근 AI 자체가 내포하는 편향성·불투명성, 그리고 오작동 등에 따른 잠재적 위험에 대한 우려가 확대됨에 따라 AI 신뢰성을 확보할 수 있는 기술에 대한 관심이 높아지고 있는 상황임

  - 기술적 측면뿐 아니라 산업 수요 측면에서도 필요성이 크게 강조되는 바, 전략적으로 AI 신뢰성 기술 분야에 대한 투자를 적극 확대하는 것이 바람직하다고 사료됨

► (AI 활용 인식 및 이해 제고 필요) 실제 비즈니스 현장에서의 AI 기술 응용·활용 측면에 대한 기업들의 인식 및 이해 제고를 위한 정책적 노력이 필요함

  - AI기술의 유용성과 시급성에 대한 긍정적 인식과 미래 활용도에 대한 긍정적 전망이 높게 확인되고 있으나, 현재 활용도와 기술 수용에 대한 긍정적 응답은 상대적으로 낮은 경향성을 보임

  - 이러한 결과는 국내 중소기업들이 기술 자체의 우수성과 잠재력에 대해서는 높은 인식을 가지고 있으나, 그에 비해 실제 비즈니스 현장에서의 활용 측면에 대해서는 인식 및 이해가 다소 낮은 상황임을 암시한다고 판단됨

   * 즉, 비즈니스에 AI 기술을 도입하고 있는 사례가 실제로 얼마나 있는지, 현재 산업에서 어떠한 기술들이 어떻게 응용·활용되고 있는지, 자사의 비즈니스에서 어떻게 접목하여야 실제 성과를 창출할 수 있는지 등에 대한 이해가 부족해 보인다는 의미임

  - 따라서 AI 기술 응용·활용에 대한 인식 및 이해 제고를 위해 AI 도입 효과에 대한 실증적 연구(결과), 그리고 산업별 또는 분야별로 기업들이 참조할 수 있는 AI 도입 성공 사례 발굴·보급을 추진할 필요가 있겠음

   * AI 기술 도입 및 사업화 관련 정부 지원사업의 주요 성과를 기업들이 체감할 수 있도록 사례화하고 홍보하는 방안을 고려해 볼 수 있음

   * 단지 정부 지원사업의 성과로부터 발굴된 사례들 간 중복성이 발생하거나 다양성이 부족할 수 있는바, 정부 지원사업 성과조사의 범위를 넘어서서 다양한 국내·외 사례들을 확보하기 위해 관련 조사·연구에 대한 범정부적 지원을 추진해 볼 필요도 있다고 하겠음

*저자

▲ 봉강호 SPRi AI정책연구실 선임연구원

▲ 조지연 SPRi AI정책연구실 선임연구원

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