인공지능 기술·산업 생태계 육성 방안 연구 > 보고서

<요약>

인공지능(AI) 기술은 최근 비약적으로 발전하며 전통적인 산업 구조의 근본적인 변화와 새로운 경제 생태계의 형성을 이끌고 있다. 이에 따라 세계 각국은 AI 기술을 미래 경쟁력의 핵심으로 보고, 대대적인 AI R&D 투자 및 생태계 조성을 위한 정책 추진을 통해 기술 주도권 확보에 각별한 노력을 경주하고 있다. 세계 각국이 나름의 전략과 방법으로 글로벌 AI 경쟁력을 확보하기 위한 노력에 박차를 가하면서, 기술 주도권 경쟁이 더욱 치열해지고 있다. 이에 따라 우리나라가 글로벌 경쟁에서 뒤처지지 않고 우위를 확보하기 위해서는 국가 차원의 노력을 더욱 강화해나가야 하며, 이러한 노력의 일환으로서 추진해야 할 정책 방안을 모색할 필요가 있다.

본 연구에서는 각종 조사·분석을 통해 우리나라 AI 기술·산업 생태계 육성을 위한 정책 수립에 참고할 수 있는 시사점과 제언을 도출하고자 하였다.

이를 위해 첫째, 주요 국의 AI 정책 추진사례 및 현황을 분석하였다. 미국·중국·EU·싱가포르의 정책 추진 사례와 현황을 분석하여 우리나라가 벤치마킹 또는 참고할 만한 정책적 함의를 도출 하였다. 둘째, 주요국 및 우리나라의 AI 분야 연구현황을 분석하였다. 이를 위해 기존의 AI 분야 논문 데이터 수집 방법론의 한계점을 살펴보고, 이를 극복·개선하기 위해 자체 방법론을 개발하여 데이터를 수집하였다. 셋째, 계량경제모형 기반의 실증분석을 통해 국내 AI 기업의 경제적 성과에 영향을 미치는 요인을 규명하였다. 특히 국내 AI 기업 현황에 관한 국가승인통계인 「인공지능산업실태조사」를 활용함으로써 AI 기업에 대해 분석한 기존 연구 대비 객관적이고 대표성 있는 실증적 증거를 도출하여, 실효성 있는 정책 개발을 뒷받침할 수 있는 근거를 확보하였다. 다섯째, 국내·외 AI 공급기업 우수사례를 선정하고, 사례기업(퓨리오사AI, 루닛, Horizon Robotics, Scale AI 등) 분석을 통해 정책적 시사점을 도출하였다. 마지막으로, 글로벌 AI 시장 동향에 대해 논의하고, 국내 AI 수요 및 인식 현황을 분석하였다. 이를 위해 국내 AI 미도입(도입예정) 중소기업 대상으로 자체 조사를 실시하였으며, AI 기술수요 및 인식에 관한 응답결과를 분석 하였다.

결론에서는 본 연구에서 실시한 조사·분석 결과를 ① 정책 및 거버넌스, ② AI 인재 양성, ③ 기업 육성, ④ AI 기반 인프라 등의 네 가지 영역으로 종합하여 정책제언과 추진방안을 제시하였다. 이러한 영역들을 종합적으로 발전시키려는 노력이 유기적으로 결합될 때, 우리나라가 글로벌 AI 경쟁 속에서 리더십을 발휘하고 선도하는 AI 강국으로 도약할 수 있을 것이라고 사료된다. 이는 단순히 AI 분야의 성과를 넘어, AI를 기반으로 전 분야에 걸친 혁신 및 사회문제 해결을 함께 이끌어낼 수 있을 것이다

<결론>

▶ 연구결과 종합

본 연구에서는 각종 조사·분석을 통해 우리나라 AI 기술·산업 생태계 육성을 위한 정책 수립에 참고할 수 있는 시사점과 제언을 도출하고자 하였다. 구체적으로 다음과 같은 조사·분석을 실시하였다.

첫째, 주요국(미국·중국·EU·싱가포르)의 AI 정책 추진사례 및 현황을 분석하였다.

이들 국가의 정책 추진사례와 현황을 분석하여 우리나라가 벤치마킹 또는 참고할 만한 정책적 함의를 도출하였다.

둘째, 논문 데이터를 기반으로 주요국의 AI 분야 연구현황을 살펴보았다. 이를 위해기존의 AI 분야 논문 데이터 수집 방법론의 한계점을 살펴보고, 이를 극복·개선하기 위해 자체 방법론을 개발하여 데이터를 수집하였다.

셋째, 계량경제모형 기반의 실증분석을 통해 국내 AI 기업의 경제적 성과에 영향을 미치는 요인을 규명하였다. 특히 국내 AI 기업 현황에 관한 국가승인통계인 「인공지능산업실태조사」를 활용함으로써 AI 기업에 대해 분석한 기존 연구 대비 객관적이고 대표성 있는 실증적 증거를 도출하여, 실효성있는 정책 개발을 뒷받침할 수 있는 근거를 확보하였다.

다섯째, 국내·외 AI 공급기업 우수사례를 선정하고, 사례분석을 통해 정책적 시사점을 도출하였다. 마지막으로, 글로벌 AI 시장 동향에 대해 논의하고, 국내 AI 수요 및 인식현황을 분석하였다. 이를 위해 국내 AI 미도입(도입예정) 중소기업 대상으로 자체 조사를 실시하였으며, AI 기술수요 및 인식에 관한 응답결과를 분석하였다.

전술한 연구내용별 주요 결과와 정책제언을 요약하면 아래 <표 6-1>과 같다.

▶ ​영역별 정책제언

본 연구에서 실시한 조사·분석 결과로부터 도출한 정책제언들을 ▲정책 및 거버넌스, ▲AI 인재 양성, ▲기업 육성, ▲AI 기반 인프라 등의 네 가지 영역으로 종합하면 다음과 같다.

① 정책 및 거버넌스

정책 및 거버넌스 영역에서는 전략적으로 장기간에 걸쳐 일관성있게 정책을 추진하는 것이 바람직하는 점이다. 특히 AI 기술이 급속하게 발전하는 동시에 글로벌 경쟁이 심화됨에 따라 불확실성이 높아지고 있는 현 상황에서는 일관성있는 정책과 정교한 법·제도적 프레임워크를 통해 AI 생태계를 구성하고 있는 주체들(예: 기업, 연구자, 자본가 등)이 감수해야 할 위험도(risk)를 감축시켜주어야 한다.

따라서 우리나라 AI 정책의 안정성을 담보하기 위한 법률적 근거를 마련하고, 장기적인 투자 전략과 연계한 정책 추진체계가 구축되어야 한다. 더욱이 정교한 정책 수립 및 정책 효과의 제고를 위해 과학적·객관적 근거에 기반하여 정책을 수립하는 노력을 더욱 확대할 필요가 있다. 아울러 AI 기술개발을 위한 투자로서 국가 R&D 사업 규모의 양적 팽창만이 아니라, 초대형의 도전적·융합적 R&D 과제를 지속 발굴·확대해나가는 것이 바람직해보인다. 특히 인문사회학적 접근이나 예술 등 비(非)공학 분야와의 융합연구를 적극 지원하여, 창의적인 방법으로 난제에 도전하고 급진적인 혁신을 도모하는 다학제적 연구를 활성화할 필요가 있다.

② AI 인재 양성

AI 인재 양성 측면에서는 현재의 인력 수급을 위한 정책과 미래의 인재를 양성하기 위한 전략 간의 긴밀한 연계성을 확보할 수 있는 통합적 정책 구상이 필요하다는 점이다. AI 분야의 지속가능한 발전을 위해서는 고급 AI 인력의 안정적인 공급이 필수적이다. 이를 위해 현재 산업 현장에서의 숙련수요를 충족시키고 국내 AI 산업생태계에서 도전과 혁신을 통해 새로운 가치를 창출할 기업가의 탄생 등을 유도하기 위해 해외 고급인재 유치, 산업 전문가 대상 재교육 등과 같은 사업을 적극 추진할 필요가 있다.

중장기적 차원으로는 우수한 AI 인재가 지속 배출되고, 고급 인력들이 국내 AI 산업 생태계의 발전을 주도해나갈 수 있도록 유도하는 전략 및 전폭적 지원이 필요하다. 우수한 인재는 결코 단기간 내에 육성될 수 없는 바, 잠재력 있는 인재들이 다양한 교육 및 실무경험을 축적하며 장기간에 걸쳐 성장해나갈 수 있도록 생애주기별로 지원하는 방안을 모색할 필요가 있다.

아울러 해외에서 육성되었거나 활동 중인 우수한 한인 AI 인재들이 국내로 복귀하고 정착하도록 파격적인 지원을 제공하는 재외 한인 AI 인재 유치사업을 추진하는 방안을 제안한다. 앞서 살펴본 중국의 ‘천인계획’이 대표적인 우수 사례라고 할 수 있다.

우리나라 역시 1960~80년대 추진했던 ‘재외한인과학기술자유치사업’ 사례가 있으며, 현재도 우수한 재외 한인 과학기술인재를 유치하기 위한 목적의 정책적 노력(예: 해외우수과학자유치사업(Brain Pool/Brain Pool+))을 전개하고 있다. 타 국가의 AI 인재 유치는 당장 국내 AI 생태계의 인력부족 문제를 해결하는 데 도움이 될 수 있으나, 자국 복귀 또는 타국으로의 이동 등의 상황이 발생할 가능성을 감안할 때 중장기적인 효과를 기대하기는 어렵다. 반면에, 정부 지원사업을 통해 국내로 복귀한 재외 한인 AI 인재가 다시 해외로 이동할 가능성은 상대적으로 낮을 것으로 예상되며, 중장기적 효과까지 기대할 수 있다고 판단된다. 한국과학기술기획평가원(이원홍 외, 2019)에서 재외 한인과학기술인력을 대상으로 조사한 바에 따르면, 박사과정·박사후과정·재직자 등의 모든 응답자 유형에서 국내에 복귀할 의향이 있다고 응답한 경우가 복귀 계획이 없다고 응답한 경우보다 많은 것으로 나타났다. 또한 국내에 복귀할 의향이 있는 재외 한인 과학기술인력들이 국내 복귀를 희망하는 이유로 ‘가족과 가까이 살고 싶어서’와 ‘국내 과학기술발전에 기여하기 위해서’로 응답한 경우가 가장 많았다(아래 <표 6-2>참고). 이러한 점들을 고려하여, 중장기적 관점의 고급 AI 인재 확보 전략으로서 재외한인 AI 인력 유치를 위한 파격적인 정책방안을 모색하고, 관련 노력을 보다 확대할 필요가 있다고 하겠다.

③ 기업 육성

기업 육성 측면에서는 AI 스타트업·중소기업이 시행착오와 실패를 두려워하지 않고 과감하게 도전할 수 있는 안정적인 환경을 조성하여 혁신을 이끌어내야 한다는 점이다. 실패를 통해 경험 및 노하우를 축적하고, 역량을 강화해나가며, 재도전하여 혁신을 달성할 수 있도록 기회를 제공하는 제도적 장치가 마련될 필요가 있다. 

첫째,​ 구체적으로, 기업들이 국가 R&D 과제를 통해 성공/실패 경험을 축적하고, 시행착오를 거치며 습득한 기술과 노하우를 지속 고도화해나갈 수 있는 다단계적·중장기적 육성 방식을 도입하는 방안을 더욱 강구해야 한다. 최근 기업의 R&D 과정에서의 실패 경험이 미래 성과를 높이는 긍정적 학습효과를 발현시킨다는 주장과 실증연구 결과들이 제시되고 있다는 점을 참고할 필요가 있다(Wang, 2023; Bong & Park, 2024; Cefis et al., 2024).

둘째, 이들 AI 스타트업·중소기업의 역량 강화와 안정적 성장을 뒷받침할 수 있는 실질적인 지원방안을 지속 발굴하고 추진해나가야 한다. 본 연구의 결과에 따르면, 세제 지원보다는 직접적으로 연구비·인력·공간 등의 자원을 제공하여, 기업 입장에서 당장의 기업성과(예: 매출)와 관계없이 지원을 받을 수 있는 방식이 국내 AI 산업에서는 실효적일 수 있다. 여기에 더해, 해외 박람회 및 컨퍼런스 참가 지원 확대, 무역사절단, 신규 국제 공동연구 프로그램 기획 등 AI 스타트업·중소기업의 해외 파트너십 확보 및 글로벌 시장 진출을 지원하는 정책적 노력을 더욱 확대할 필요가 있다.

마지막으로, 국내 AI 생태계가 선순환하고 자생할 수 있도록 AI 확산을 위한 공격적인 정책 추진을 통해 AI 수요를 확대해야 한다. 이를 위해 공공부문에서 국내 기업의 AI 솔루션/서비스를 우선 구매하는 제도뿐 아니라, 이러한 제도의 적용을 받지 아니하는 공공·민간 구매자에게 국내 기업의 AI 솔루션/서비스를 구매함에 따른 기회비용을 상쇄할 만큼 충분한 인센티브를 제공하는 방안을 도입할 필요가 있다.

④ AI 기반 인프라

AI 기반 인프라 측면에서는 대규모 컴퓨팅 인프라와 함께 산업 수요에 부합하는 AI 학습용 데이터를 제공하는 것이 강조된다는 점이다. AI 분야에서 컴퓨팅 인프라와 데이터의 중요성은 아무리 강조해도 지나치지 않는다. 그러나 데이터와 관련하여, 산업 현장에서 필요로 하거나 비즈니스에 실질적으로 도움이 되는 데이터가 부족한 실정인 것으로 보인다. 최근 실시한 「2024년 인공지능산업실태조사」에서 데이터 확보 및 활용시 애로사항에 대한 서술형 답변으로 ‘고품질 데이터 및 비즈니스에 활용가능한 데이터 확보가 어렵다’고 응답한 경우가 가장 많았다(과학기술정보통신부·소프트웨어정책연구소, 2025). 

한편, 「인공지능산업실태조사」의 최근 3년(2022~2024년) 조사 결과에 따르면, AI 학습용 데이터와 관련하여 국내 AI 산업에서 공공부문에 대한 의존도 및 공공데이터 활용도가 높아지고 있는 추세로 나타나고 있다. AI 제품/서비스 개발시 ‘공공데이터 활용 비중’은 2022년 30.5%에서 2024년 35.6%로 약 5.1% 증가했으며, AI 학습용 데이터 주 확보 방식에서 ‘공공 지원사업 활용’은 2022년 56.4%에서 2024년 67.8%로 약 11.4% 증가했다. 이는 국내 AI 산업에서 공공데이터의 중요성이 높고, 공공데이터 구축·개선·다양화에 따른 잠재적 효과가 매우 클 것임을 시사한다고 볼 수 있다.

따라서 AI 학습용 공공데이터를 다양화하고 산업별 특화 데이터를 구축하기 위한 국가적 차원의 대규모 투자를 진행할 필요가 있다. 또한 산업 현장에서는 데이터의 시의성이 중요한 바, 행정적·절차적 제도 개선 및 AI 학습용 데이터 구축·개방 관련 기능을 수행하는 실무인력 및 조직 확대를 통해 데이터 개방 속도를 제고해야 한다. 상기 영역들(정책 및 거버넌스, AI 인재 양성, 기업 육성, AI 기반 인프라)을 종합적으로 발전시키려는 노력이 유기적으로 결합될 때, 우리나라가 글로벌 AI 경쟁 속에서 리더십을 발휘하고 선도하는 AI 강국으로 도약할 수 있을 것이라고 사료된다. 이는 단순히 AI 분야의 성과를 넘어, AI를 기반으로 전 분야에 걸친 혁신 및 사회문제 해결을 함께 이끌어낼 수 있을 것이라고 하겠다.<SPRi>

* 저자

소프트웨어정책연구소(SPRi)

 ▲ 봉강호 SW기반정책·인재연구실 선임연구원 

​ ▲ ​안성원 AI정책연구실 실장

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<요약>

인공지능(AI) 기술은 최근 비약적으로 발전하며 전통적인 산업 구조의 근본적인 변화와 새로운 경제 생태계의 형성을 이끌고 있다. 이에 따라 세계 각국은 AI 기술을 미래 경쟁력의 핵심으로 보고, 대대적인 AI R&D 투자 및 생태계 조성을 위한 정책 추진을 통해 기술 주도권 확보에 각별한 노력을 경주하고 있다. 세계 각국이 나름의 전략과 방법으로 글로벌 AI 경쟁력을 확보하기 위한 노력에 박차를 가하면서, 기술 주도권 경쟁이 더욱 치열해지고 있다. 이에 따라 우리나라가 글로벌 경쟁에서 뒤처지지 않고 우위를 확보하기 위해서는 국가 차원의 노력을 더욱 강화해나가야 하며, 이러한 노력의 일환으로서 추진해야 할 정책 방안을 모색할 필요가 있다.

본 연구에서는 각종 조사·분석을 통해 우리나라 AI 기술·산업 생태계 육성을 위한 정책 수립에 참고할 수 있는 시사점과 제언을 도출하고자 하였다.

이를 위해 첫째, 주요 국의 AI 정책 추진사례 및 현황을 분석하였다. 미국·중국·EU·싱가포르의 정책 추진 사례와 현황을 분석하여 우리나라가 벤치마킹 또는 참고할 만한 정책적 함의를 도출 하였다. 둘째, 주요국 및 우리나라의 AI 분야 연구현황을 분석하였다. 이를 위해 기존의 AI 분야 논문 데이터 수집 방법론의 한계점을 살펴보고, 이를 극복·개선하기 위해 자체 방법론을 개발하여 데이터를 수집하였다. 셋째, 계량경제모형 기반의 실증분석을 통해 국내 AI 기업의 경제적 성과에 영향을 미치는 요인을 규명하였다. 특히 국내 AI 기업 현황에 관한 국가승인통계인 「인공지능산업실태조사」를 활용함으로써 AI 기업에 대해 분석한 기존 연구 대비 객관적이고 대표성 있는 실증적 증거를 도출하여, 실효성 있는 정책 개발을 뒷받침할 수 있는 근거를 확보하였다. 다섯째, 국내·외 AI 공급기업 우수사례를 선정하고, 사례기업(퓨리오사AI, 루닛, Horizon Robotics, Scale AI 등) 분석을 통해 정책적 시사점을 도출하였다. 마지막으로, 글로벌 AI 시장 동향에 대해 논의하고, 국내 AI 수요 및 인식 현황을 분석하였다. 이를 위해 국내 AI 미도입(도입예정) 중소기업 대상으로 자체 조사를 실시하였으며, AI 기술수요 및 인식에 관한 응답결과를 분석 하였다.

결론에서는 본 연구에서 실시한 조사·분석 결과를 ① 정책 및 거버넌스, ② AI 인재 양성, ③ 기업 육성, ④ AI 기반 인프라 등의 네 가지 영역으로 종합하여 정책제언과 추진방안을 제시하였다. 이러한 영역들을 종합적으로 발전시키려는 노력이 유기적으로 결합될 때, 우리나라가 글로벌 AI 경쟁 속에서 리더십을 발휘하고 선도하는 AI 강국으로 도약할 수 있을 것이라고 사료된다. 이는 단순히 AI 분야의 성과를 넘어, AI를 기반으로 전 분야에 걸친 혁신 및 사회문제 해결을 함께 이끌어낼 수 있을 것이다

<결론>

▶ 연구결과 종합

본 연구에서는 각종 조사·분석을 통해 우리나라 AI 기술·산업 생태계 육성을 위한 정책 수립에 참고할 수 있는 시사점과 제언을 도출하고자 하였다. 구체적으로 다음과 같은 조사·분석을 실시하였다.

첫째, 주요국(미국·중국·EU·싱가포르)의 AI 정책 추진사례 및 현황을 분석하였다.

이들 국가의 정책 추진사례와 현황을 분석하여 우리나라가 벤치마킹 또는 참고할 만한 정책적 함의를 도출하였다.

둘째, 논문 데이터를 기반으로 주요국의 AI 분야 연구현황을 살펴보았다. 이를 위해기존의 AI 분야 논문 데이터 수집 방법론의 한계점을 살펴보고, 이를 극복·개선하기 위해 자체 방법론을 개발하여 데이터를 수집하였다.

셋째, 계량경제모형 기반의 실증분석을 통해 국내 AI 기업의 경제적 성과에 영향을 미치는 요인을 규명하였다. 특히 국내 AI 기업 현황에 관한 국가승인통계인 「인공지능산업실태조사」를 활용함으로써 AI 기업에 대해 분석한 기존 연구 대비 객관적이고 대표성 있는 실증적 증거를 도출하여, 실효성있는 정책 개발을 뒷받침할 수 있는 근거를 확보하였다.

다섯째, 국내·외 AI 공급기업 우수사례를 선정하고, 사례분석을 통해 정책적 시사점을 도출하였다. 마지막으로, 글로벌 AI 시장 동향에 대해 논의하고, 국내 AI 수요 및 인식현황을 분석하였다. 이를 위해 국내 AI 미도입(도입예정) 중소기업 대상으로 자체 조사를 실시하였으며, AI 기술수요 및 인식에 관한 응답결과를 분석하였다.

전술한 연구내용별 주요 결과와 정책제언을 요약하면 아래 <표 6-1>과 같다.

▶ ​영역별 정책제언

본 연구에서 실시한 조사·분석 결과로부터 도출한 정책제언들을 ▲정책 및 거버넌스, ▲AI 인재 양성, ▲기업 육성, ▲AI 기반 인프라 등의 네 가지 영역으로 종합하면 다음과 같다.

① 정책 및 거버넌스

정책 및 거버넌스 영역에서는 전략적으로 장기간에 걸쳐 일관성있게 정책을 추진하는 것이 바람직하는 점이다. 특히 AI 기술이 급속하게 발전하는 동시에 글로벌 경쟁이 심화됨에 따라 불확실성이 높아지고 있는 현 상황에서는 일관성있는 정책과 정교한 법·제도적 프레임워크를 통해 AI 생태계를 구성하고 있는 주체들(예: 기업, 연구자, 자본가 등)이 감수해야 할 위험도(risk)를 감축시켜주어야 한다.

따라서 우리나라 AI 정책의 안정성을 담보하기 위한 법률적 근거를 마련하고, 장기적인 투자 전략과 연계한 정책 추진체계가 구축되어야 한다. 더욱이 정교한 정책 수립 및 정책 효과의 제고를 위해 과학적·객관적 근거에 기반하여 정책을 수립하는 노력을 더욱 확대할 필요가 있다. 아울러 AI 기술개발을 위한 투자로서 국가 R&D 사업 규모의 양적 팽창만이 아니라, 초대형의 도전적·융합적 R&D 과제를 지속 발굴·확대해나가는 것이 바람직해보인다. 특히 인문사회학적 접근이나 예술 등 비(非)공학 분야와의 융합연구를 적극 지원하여, 창의적인 방법으로 난제에 도전하고 급진적인 혁신을 도모하는 다학제적 연구를 활성화할 필요가 있다.

② AI 인재 양성

AI 인재 양성 측면에서는 현재의 인력 수급을 위한 정책과 미래의 인재를 양성하기 위한 전략 간의 긴밀한 연계성을 확보할 수 있는 통합적 정책 구상이 필요하다는 점이다. AI 분야의 지속가능한 발전을 위해서는 고급 AI 인력의 안정적인 공급이 필수적이다. 이를 위해 현재 산업 현장에서의 숙련수요를 충족시키고 국내 AI 산업생태계에서 도전과 혁신을 통해 새로운 가치를 창출할 기업가의 탄생 등을 유도하기 위해 해외 고급인재 유치, 산업 전문가 대상 재교육 등과 같은 사업을 적극 추진할 필요가 있다.

중장기적 차원으로는 우수한 AI 인재가 지속 배출되고, 고급 인력들이 국내 AI 산업 생태계의 발전을 주도해나갈 수 있도록 유도하는 전략 및 전폭적 지원이 필요하다. 우수한 인재는 결코 단기간 내에 육성될 수 없는 바, 잠재력 있는 인재들이 다양한 교육 및 실무경험을 축적하며 장기간에 걸쳐 성장해나갈 수 있도록 생애주기별로 지원하는 방안을 모색할 필요가 있다.

아울러 해외에서 육성되었거나 활동 중인 우수한 한인 AI 인재들이 국내로 복귀하고 정착하도록 파격적인 지원을 제공하는 재외 한인 AI 인재 유치사업을 추진하는 방안을 제안한다. 앞서 살펴본 중국의 ‘천인계획’이 대표적인 우수 사례라고 할 수 있다.

우리나라 역시 1960~80년대 추진했던 ‘재외한인과학기술자유치사업’ 사례가 있으며, 현재도 우수한 재외 한인 과학기술인재를 유치하기 위한 목적의 정책적 노력(예: 해외우수과학자유치사업(Brain Pool/Brain Pool+))을 전개하고 있다. 타 국가의 AI 인재 유치는 당장 국내 AI 생태계의 인력부족 문제를 해결하는 데 도움이 될 수 있으나, 자국 복귀 또는 타국으로의 이동 등의 상황이 발생할 가능성을 감안할 때 중장기적인 효과를 기대하기는 어렵다. 반면에, 정부 지원사업을 통해 국내로 복귀한 재외 한인 AI 인재가 다시 해외로 이동할 가능성은 상대적으로 낮을 것으로 예상되며, 중장기적 효과까지 기대할 수 있다고 판단된다. 한국과학기술기획평가원(이원홍 외, 2019)에서 재외 한인과학기술인력을 대상으로 조사한 바에 따르면, 박사과정·박사후과정·재직자 등의 모든 응답자 유형에서 국내에 복귀할 의향이 있다고 응답한 경우가 복귀 계획이 없다고 응답한 경우보다 많은 것으로 나타났다. 또한 국내에 복귀할 의향이 있는 재외 한인 과학기술인력들이 국내 복귀를 희망하는 이유로 ‘가족과 가까이 살고 싶어서’와 ‘국내 과학기술발전에 기여하기 위해서’로 응답한 경우가 가장 많았다(아래 <표 6-2>참고). 이러한 점들을 고려하여, 중장기적 관점의 고급 AI 인재 확보 전략으로서 재외한인 AI 인력 유치를 위한 파격적인 정책방안을 모색하고, 관련 노력을 보다 확대할 필요가 있다고 하겠다.

③ 기업 육성

기업 육성 측면에서는 AI 스타트업·중소기업이 시행착오와 실패를 두려워하지 않고 과감하게 도전할 수 있는 안정적인 환경을 조성하여 혁신을 이끌어내야 한다는 점이다. 실패를 통해 경험 및 노하우를 축적하고, 역량을 강화해나가며, 재도전하여 혁신을 달성할 수 있도록 기회를 제공하는 제도적 장치가 마련될 필요가 있다. 

첫째,​ 구체적으로, 기업들이 국가 R&D 과제를 통해 성공/실패 경험을 축적하고, 시행착오를 거치며 습득한 기술과 노하우를 지속 고도화해나갈 수 있는 다단계적·중장기적 육성 방식을 도입하는 방안을 더욱 강구해야 한다. 최근 기업의 R&D 과정에서의 실패 경험이 미래 성과를 높이는 긍정적 학습효과를 발현시킨다는 주장과 실증연구 결과들이 제시되고 있다는 점을 참고할 필요가 있다(Wang, 2023; Bong & Park, 2024; Cefis et al., 2024).

둘째, 이들 AI 스타트업·중소기업의 역량 강화와 안정적 성장을 뒷받침할 수 있는 실질적인 지원방안을 지속 발굴하고 추진해나가야 한다. 본 연구의 결과에 따르면, 세제 지원보다는 직접적으로 연구비·인력·공간 등의 자원을 제공하여, 기업 입장에서 당장의 기업성과(예: 매출)와 관계없이 지원을 받을 수 있는 방식이 국내 AI 산업에서는 실효적일 수 있다. 여기에 더해, 해외 박람회 및 컨퍼런스 참가 지원 확대, 무역사절단, 신규 국제 공동연구 프로그램 기획 등 AI 스타트업·중소기업의 해외 파트너십 확보 및 글로벌 시장 진출을 지원하는 정책적 노력을 더욱 확대할 필요가 있다.

마지막으로, 국내 AI 생태계가 선순환하고 자생할 수 있도록 AI 확산을 위한 공격적인 정책 추진을 통해 AI 수요를 확대해야 한다. 이를 위해 공공부문에서 국내 기업의 AI 솔루션/서비스를 우선 구매하는 제도뿐 아니라, 이러한 제도의 적용을 받지 아니하는 공공·민간 구매자에게 국내 기업의 AI 솔루션/서비스를 구매함에 따른 기회비용을 상쇄할 만큼 충분한 인센티브를 제공하는 방안을 도입할 필요가 있다.

④ AI 기반 인프라

AI 기반 인프라 측면에서는 대규모 컴퓨팅 인프라와 함께 산업 수요에 부합하는 AI 학습용 데이터를 제공하는 것이 강조된다는 점이다. AI 분야에서 컴퓨팅 인프라와 데이터의 중요성은 아무리 강조해도 지나치지 않는다. 그러나 데이터와 관련하여, 산업 현장에서 필요로 하거나 비즈니스에 실질적으로 도움이 되는 데이터가 부족한 실정인 것으로 보인다. 최근 실시한 「2024년 인공지능산업실태조사」에서 데이터 확보 및 활용시 애로사항에 대한 서술형 답변으로 ‘고품질 데이터 및 비즈니스에 활용가능한 데이터 확보가 어렵다’고 응답한 경우가 가장 많았다(과학기술정보통신부·소프트웨어정책연구소, 2025). 

한편, 「인공지능산업실태조사」의 최근 3년(2022~2024년) 조사 결과에 따르면, AI 학습용 데이터와 관련하여 국내 AI 산업에서 공공부문에 대한 의존도 및 공공데이터 활용도가 높아지고 있는 추세로 나타나고 있다. AI 제품/서비스 개발시 ‘공공데이터 활용 비중’은 2022년 30.5%에서 2024년 35.6%로 약 5.1% 증가했으며, AI 학습용 데이터 주 확보 방식에서 ‘공공 지원사업 활용’은 2022년 56.4%에서 2024년 67.8%로 약 11.4% 증가했다. 이는 국내 AI 산업에서 공공데이터의 중요성이 높고, 공공데이터 구축·개선·다양화에 따른 잠재적 효과가 매우 클 것임을 시사한다고 볼 수 있다.

따라서 AI 학습용 공공데이터를 다양화하고 산업별 특화 데이터를 구축하기 위한 국가적 차원의 대규모 투자를 진행할 필요가 있다. 또한 산업 현장에서는 데이터의 시의성이 중요한 바, 행정적·절차적 제도 개선 및 AI 학습용 데이터 구축·개방 관련 기능을 수행하는 실무인력 및 조직 확대를 통해 데이터 개방 속도를 제고해야 한다. 상기 영역들(정책 및 거버넌스, AI 인재 양성, 기업 육성, AI 기반 인프라)을 종합적으로 발전시키려는 노력이 유기적으로 결합될 때, 우리나라가 글로벌 AI 경쟁 속에서 리더십을 발휘하고 선도하는 AI 강국으로 도약할 수 있을 것이라고 사료된다. 이는 단순히 AI 분야의 성과를 넘어, AI를 기반으로 전 분야에 걸친 혁신 및 사회문제 해결을 함께 이끌어낼 수 있을 것이라고 하겠다.<SPRi>

* 저자

소프트웨어정책연구소(SPRi)

 ▲ 봉강호 SW기반정책·인재연구실 선임연구원 

​ ▲ ​안성원 AI정책연구실 실장

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