국내 인공지능(AI) 도입기업 현황 분석 및 시사점 > 보고서

<요약 및 시사점>

► 코로나-19가 가져온 우리나라 AI 산업 성장의 기회, AI 확산 노력을 통해 더욱 확대할 수 있을 것으로 전망

ㅇ AI 도입기업은 대부분 코로나-19 팬데믹이 발생된 기간인 2020년 ~ 2022년 사이에 AI 기술 도입을 추진한 것으로 확인

  - 전체 응답기업의 76.9%가 AI 기술을 도입한 지 3년 이하인 기업으로 확인됨

ㅇ 한편, 이들 기업 중 대다수는 외부 기업과의 협업 혹은 아웃소싱, 상용 제품/서비스 구입/대여 등의 방식으로 AI를 도입

  - AI 기술을 단독으로 직접 개발해 도입·활용한 경우가 차지하는 비중은 상대적으로 낮았음(전체 10.9%, 제조업 12.4%, 서비스업 10.2%)

ㅇ 이러한 결과는 디지털 전환이 심화되고 AI 확산이 전개될수록 국내의 AI 수요 역시 크게 증가할 가능성이 높다는 점을 시사하며, 이는 곧 우리나라 AI 산업에게 있어서 중대한 성장의 기회

  - 국내기업들이 AI 도입을 추진할 때 일부 혹은 전부를 외부로부터 조달하려는것은 AI 기술을 공급하는 입장에서 비즈니스 기회이기 때문임

ㅇ 따라서 산업 전반으로의 AI 확산을 위한 정책적 노력들은 우리나라 기업들이 AI 기술을 기반으로 한 혁신을 통해 경쟁력 제고를 도모하는 데 기여할 뿐 아니라, 동시에 우리나라 AI 산업의 성장 기회를 확대하게 될 것

► AI 도입은 기업 성과에 긍정적으로 기여, AI 도입 지속 및 활용 고도화 지원 필요

ㅇ 조사 결과, 대체로 AI 도입기업은 AI 기술 활용을 통해 상업적 성과 및 생산성향상을 경험

ㅇ 단지 AI 도입 초기에는 성과가 다소 미진하며, 1년 정도의 기간을 거쳐 본격 창출되는 경향

  - 산업연구원에서 실시한 조사에서도 AI 도입 이후 실제 성과가 발생한 국내기업 중 AI 도입 후 성과가 실현되는 데까지 소요되는 기간이 1년 이상에서 3년 이내로 응답한 비중이 대부분(71.4%)을 차지하는 것으로 나타난 바 있음(송단비 외, 2021)

ㅇ 이는 기업들이 AI 도입 초기의 시행착오를 겪는 기간을 성공적으로 극복하는 것이 중요함을 시사

ㅇ 따라서 AI 도입기업들이 현재의 도입 수준을 넘어서서, 전사적 차원에서 AI기술을 활용하는 ‘시스템적 단계’로 도약하여 획기적·파괴적 혁신을 창출해낼 수 있도록 지원하는 방안 고안이 필요

  - 국내AI 도입기업들은 아직 AI를 비즈니스상 비핵심기능 위주로 혹은 제한적·보조적으로 활용하고 있는 경우가 대부분인 것으로 확인됨

   * 서비스업에서는 AI 기술이 다양하게 활용되고 있으나, 대부분 기업의 AI 도입수준은 ‘도입 단계’에 해당함

   * 제조업에서는 제품 개발과 공정 효율화 제고를 목적으로 AI 기술을 도입하여 활발히 AI 적용을 실행하고 있으나, 적용 범위 측면에서는 일부 분야에 한정적임

  - 기업들이 AI 도입을 유지·지속하고 고도화해나갈 수 있도록 바우처 지원기간 확대, 사업 다단계화 등의 정책적 지원방안을 모색할 필요가 있음

   * 즉, 희망기업에 한하여 AI 바우처 지원 수혜기간이 연장 가능하도록 사업을 개선하거나, 기존 사업과 연계되는 AI 활용 고도화 단계 사업 신설 등을 고려해볼 수 있겠음

► 내부 운용의 기술력 부족이 핵심 애로사항, AI 융합인재 양성을 위한 정책적 노력이 중요

ㅇ 조사 결과에 따르면, 규제나 표준화 이슈 등 시장의 제반 여건이나 자금 문제대비 ‘내부 운용의 기술력 부족’ 문제가 가장 많은 기업의 AI 도입·활용 애로사항으로 확인

  - AI기술 도입과정에서의 애로사항 중 ‘내부 운용의 기술력 부족(49.7%)’에 대한 응답이 가장 많았으며, AI 기술 활용 어려움으로도 ‘내부 운용의 기술력 부족(62.4%)’으로 응답한 경우가 가장 많았음

   * AI 기술 도입과정에서의 애로사항별 응답률 1위 : 내부 운용의 기술력 부족(49.7%)

   * AI 기술 활용 애로사항별 응답률 1위 : 내부 운용의 기술력 부족(62.4%)

ㅇ 또한, 기업들은 AI 인력양성을 위한 정책을 가장 크게 요구하고 있는 상황

  – 주요 AI 활용산업 내 AI 도입기업의 60.8%는 현재 AI 전담인력을 보유하고 있지 않은 것으로 나타났고, 기업의 AI 도입 활성화를 위해 필요한 정책으로 ‘AI 인력양성’을 응답한 경우가 가장 많았음

ㅇ 결론적으로, AI 도입·활용 촉진을 위하여 AI 융합역량을 보유한 인재들이 산업현장에 충분히 공급될 수 있도록 지원하는 정책적 노력이 중요

  - 기업에서 AI를 도입하여 운용하는 주체는 결국 사람(인력)이므로 운용 기술력은 조직 내부 인력의 기술력과 크게 관련됨

  - 이러한 의미에서, 기업이 역량을 보유한 인력을 확보함으로써 부족한 내부 운용 기술력을 보완할 수 있는 노동시장 여건을 조성하는 것이 필요해 보임

  - 따라서 앞으로 AI 도입·활용이 더욱 많이 확산될 것으로 예상되는 바, AI 융합 인재 양성을 중장기적으로 추진해야 하겠음

► AI 도입·활용 확산은 숙련인력보다 비숙련인력 수요에 영향, 정책 대응을 위한 추적 관찰 및 연구 필요

ㅇ AI 기술 활용에 따른 전체 인적자원 소요 변화는 미미한 수준이나, 숙련인력 보다는 비숙련인력에서 소요가 감소하는 방향으로 변화가 확인

  - 특히, 서비스업에서의 비숙련인력 소요 감소가 상대적으로 큰 것으로 조사되었으며, 이는 AI 기술이 서비스업에 적용되면서 단순‧반복 응대 업무를 자동화함에 따라 발생된 효과에 기인한 결과라고 판단됨

   * 실제 조사 결과를 보면, 서비스업에서는 AI 기술의 활용분야(1순위)로 ‘고객지원 및 응대(28.3%)’가 가장 많이 응답되었음

ㅇ 앞으로 기업들의 AI 도입수준이 성숙 단계로 접어들게 되면, AI 기술 활용에 따른 인적자원 소요 변화가 더욱 크게 나타날 가능성이 존재

ㅇ 이러한 변화에 대한 대응정책 수립을 위하여, AI 도입·활용 확산에 따른 기업실태 및 인력수급 상황 변화에 대한 추적 관찰 및 연구 필요

► 소기업 대상 지원정책 강화 필요

ㅇ AI 도입기업은 일정 수준 이상 규모인 경우가 영세한 규모인 경우보다 상대적으로 많은 것으로 조사

  - 본 조사에 응답한 AI 도입기업 분포에서 규모가 영세한 경우가 차지하는 비중이 큰 것처럼 보이지만, 실상 전체 기업1)(<표 41> 참고)과 비교하면 상대적으로 낮은 수준이라 볼 수 있음

   * 실제로 전체 기업의 종사자 규모별 분포를 보면 2021년 기준 10인 미만인 기업 비중이 94.2%를 차지하고, 주요 AI 활용산업으로 한정해 보더라도 ‘공공행정, 국방 및 사회보장’ 산업을 제외하면 산업별로 10인 미만인 기업의 비중이 71.3% ~ 97.6% 사이로 높게 나타남

   * 응답기업 중 10인 미만 기업 비중은 전체 40.9%, 제조업 29.3%, 서비스업 46.4%로 확인되었음

  - 즉, 소기업 중 AI 기술을 도입한 경우가 적다는 의미임 

ㅇ 따라서 우리나라 산업 부문의 상당 부분을 차지하는 소기업의 AI 도입·활용 촉진을 위한 정책적 노력의 강화 및 다양화 필요

  - 소기업의 기술적·경제적·인적 자원부족 문제 해소 외에도 우수 도입·활용사례 및 관련 정책사업 홍보, ‘디지털 기업가정신(digital entrepreneurship)’ 함양 교육 등을 통한 인식 제고가 병행되어야 할 것임

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1) 여기서 전체 기업에 대한 통계는 통계청의 「전국사업체조사」를 참고하였음

* 저자 : SPRi AI정책연구실

   ▲ 봉강호 선임연구원 

   ▲ 안미소 선임연구원 

   ▲ 김정민 선임연구원

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<요약 및 시사점>

► 코로나-19가 가져온 우리나라 AI 산업 성장의 기회, AI 확산 노력을 통해 더욱 확대할 수 있을 것으로 전망

ㅇ AI 도입기업은 대부분 코로나-19 팬데믹이 발생된 기간인 2020년 ~ 2022년 사이에 AI 기술 도입을 추진한 것으로 확인

  - 전체 응답기업의 76.9%가 AI 기술을 도입한 지 3년 이하인 기업으로 확인됨

ㅇ 한편, 이들 기업 중 대다수는 외부 기업과의 협업 혹은 아웃소싱, 상용 제품/서비스 구입/대여 등의 방식으로 AI를 도입

  - AI 기술을 단독으로 직접 개발해 도입·활용한 경우가 차지하는 비중은 상대적으로 낮았음(전체 10.9%, 제조업 12.4%, 서비스업 10.2%)

ㅇ 이러한 결과는 디지털 전환이 심화되고 AI 확산이 전개될수록 국내의 AI 수요 역시 크게 증가할 가능성이 높다는 점을 시사하며, 이는 곧 우리나라 AI 산업에게 있어서 중대한 성장의 기회

  - 국내기업들이 AI 도입을 추진할 때 일부 혹은 전부를 외부로부터 조달하려는것은 AI 기술을 공급하는 입장에서 비즈니스 기회이기 때문임

ㅇ 따라서 산업 전반으로의 AI 확산을 위한 정책적 노력들은 우리나라 기업들이 AI 기술을 기반으로 한 혁신을 통해 경쟁력 제고를 도모하는 데 기여할 뿐 아니라, 동시에 우리나라 AI 산업의 성장 기회를 확대하게 될 것

► AI 도입은 기업 성과에 긍정적으로 기여, AI 도입 지속 및 활용 고도화 지원 필요

ㅇ 조사 결과, 대체로 AI 도입기업은 AI 기술 활용을 통해 상업적 성과 및 생산성향상을 경험

ㅇ 단지 AI 도입 초기에는 성과가 다소 미진하며, 1년 정도의 기간을 거쳐 본격 창출되는 경향

  - 산업연구원에서 실시한 조사에서도 AI 도입 이후 실제 성과가 발생한 국내기업 중 AI 도입 후 성과가 실현되는 데까지 소요되는 기간이 1년 이상에서 3년 이내로 응답한 비중이 대부분(71.4%)을 차지하는 것으로 나타난 바 있음(송단비 외, 2021)

ㅇ 이는 기업들이 AI 도입 초기의 시행착오를 겪는 기간을 성공적으로 극복하는 것이 중요함을 시사

ㅇ 따라서 AI 도입기업들이 현재의 도입 수준을 넘어서서, 전사적 차원에서 AI기술을 활용하는 ‘시스템적 단계’로 도약하여 획기적·파괴적 혁신을 창출해낼 수 있도록 지원하는 방안 고안이 필요

  - 국내AI 도입기업들은 아직 AI를 비즈니스상 비핵심기능 위주로 혹은 제한적·보조적으로 활용하고 있는 경우가 대부분인 것으로 확인됨

   * 서비스업에서는 AI 기술이 다양하게 활용되고 있으나, 대부분 기업의 AI 도입수준은 ‘도입 단계’에 해당함

   * 제조업에서는 제품 개발과 공정 효율화 제고를 목적으로 AI 기술을 도입하여 활발히 AI 적용을 실행하고 있으나, 적용 범위 측면에서는 일부 분야에 한정적임

  - 기업들이 AI 도입을 유지·지속하고 고도화해나갈 수 있도록 바우처 지원기간 확대, 사업 다단계화 등의 정책적 지원방안을 모색할 필요가 있음

   * 즉, 희망기업에 한하여 AI 바우처 지원 수혜기간이 연장 가능하도록 사업을 개선하거나, 기존 사업과 연계되는 AI 활용 고도화 단계 사업 신설 등을 고려해볼 수 있겠음

► 내부 운용의 기술력 부족이 핵심 애로사항, AI 융합인재 양성을 위한 정책적 노력이 중요

ㅇ 조사 결과에 따르면, 규제나 표준화 이슈 등 시장의 제반 여건이나 자금 문제대비 ‘내부 운용의 기술력 부족’ 문제가 가장 많은 기업의 AI 도입·활용 애로사항으로 확인

  - AI기술 도입과정에서의 애로사항 중 ‘내부 운용의 기술력 부족(49.7%)’에 대한 응답이 가장 많았으며, AI 기술 활용 어려움으로도 ‘내부 운용의 기술력 부족(62.4%)’으로 응답한 경우가 가장 많았음

   * AI 기술 도입과정에서의 애로사항별 응답률 1위 : 내부 운용의 기술력 부족(49.7%)

   * AI 기술 활용 애로사항별 응답률 1위 : 내부 운용의 기술력 부족(62.4%)

ㅇ 또한, 기업들은 AI 인력양성을 위한 정책을 가장 크게 요구하고 있는 상황

  – 주요 AI 활용산업 내 AI 도입기업의 60.8%는 현재 AI 전담인력을 보유하고 있지 않은 것으로 나타났고, 기업의 AI 도입 활성화를 위해 필요한 정책으로 ‘AI 인력양성’을 응답한 경우가 가장 많았음

ㅇ 결론적으로, AI 도입·활용 촉진을 위하여 AI 융합역량을 보유한 인재들이 산업현장에 충분히 공급될 수 있도록 지원하는 정책적 노력이 중요

  - 기업에서 AI를 도입하여 운용하는 주체는 결국 사람(인력)이므로 운용 기술력은 조직 내부 인력의 기술력과 크게 관련됨

  - 이러한 의미에서, 기업이 역량을 보유한 인력을 확보함으로써 부족한 내부 운용 기술력을 보완할 수 있는 노동시장 여건을 조성하는 것이 필요해 보임

  - 따라서 앞으로 AI 도입·활용이 더욱 많이 확산될 것으로 예상되는 바, AI 융합 인재 양성을 중장기적으로 추진해야 하겠음

► AI 도입·활용 확산은 숙련인력보다 비숙련인력 수요에 영향, 정책 대응을 위한 추적 관찰 및 연구 필요

ㅇ AI 기술 활용에 따른 전체 인적자원 소요 변화는 미미한 수준이나, 숙련인력 보다는 비숙련인력에서 소요가 감소하는 방향으로 변화가 확인

  - 특히, 서비스업에서의 비숙련인력 소요 감소가 상대적으로 큰 것으로 조사되었으며, 이는 AI 기술이 서비스업에 적용되면서 단순‧반복 응대 업무를 자동화함에 따라 발생된 효과에 기인한 결과라고 판단됨

   * 실제 조사 결과를 보면, 서비스업에서는 AI 기술의 활용분야(1순위)로 ‘고객지원 및 응대(28.3%)’가 가장 많이 응답되었음

ㅇ 앞으로 기업들의 AI 도입수준이 성숙 단계로 접어들게 되면, AI 기술 활용에 따른 인적자원 소요 변화가 더욱 크게 나타날 가능성이 존재

ㅇ 이러한 변화에 대한 대응정책 수립을 위하여, AI 도입·활용 확산에 따른 기업실태 및 인력수급 상황 변화에 대한 추적 관찰 및 연구 필요

► 소기업 대상 지원정책 강화 필요

ㅇ AI 도입기업은 일정 수준 이상 규모인 경우가 영세한 규모인 경우보다 상대적으로 많은 것으로 조사

  - 본 조사에 응답한 AI 도입기업 분포에서 규모가 영세한 경우가 차지하는 비중이 큰 것처럼 보이지만, 실상 전체 기업1)(<표 41> 참고)과 비교하면 상대적으로 낮은 수준이라 볼 수 있음

   * 실제로 전체 기업의 종사자 규모별 분포를 보면 2021년 기준 10인 미만인 기업 비중이 94.2%를 차지하고, 주요 AI 활용산업으로 한정해 보더라도 ‘공공행정, 국방 및 사회보장’ 산업을 제외하면 산업별로 10인 미만인 기업의 비중이 71.3% ~ 97.6% 사이로 높게 나타남

   * 응답기업 중 10인 미만 기업 비중은 전체 40.9%, 제조업 29.3%, 서비스업 46.4%로 확인되었음

  - 즉, 소기업 중 AI 기술을 도입한 경우가 적다는 의미임 

ㅇ 따라서 우리나라 산업 부문의 상당 부분을 차지하는 소기업의 AI 도입·활용 촉진을 위한 정책적 노력의 강화 및 다양화 필요

  - 소기업의 기술적·경제적·인적 자원부족 문제 해소 외에도 우수 도입·활용사례 및 관련 정책사업 홍보, ‘디지털 기업가정신(digital entrepreneurship)’ 함양 교육 등을 통한 인식 제고가 병행되어야 할 것임

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1) 여기서 전체 기업에 대한 통계는 통계청의 「전국사업체조사」를 참고하였음

* 저자 : SPRi AI정책연구실

   ▲ 봉강호 선임연구원 

   ▲ 안미소 선임연구원 

   ▲ 김정민 선임연구원

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