Insight

국내 기업의 AI 도입 현황과 한계점

산업 별 AI 도입과 어려움에 대한 고찰

2023
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04
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28
국내 기업의 AI 도입 현황과 한계점

AI 기술과 국내 시장의 현주소

많은 기업이  AI 를 도입 해 공장생산의 효율성을 증대시키거나, 알고리즘을 통한 추천을 하는 등 다양한 분야에서 경쟁력을 확보하고 있습니다. 하지만 실제로 AI를 도입하면 어떤 효과 가 있을지를 체감하지 못해 시도에 어려움이 많은 것도 사실인데요.

한국개발연구원(KDI)이 진행한 AI 도입 설문조사 결과
한국개발연구원(KDI)이 진행한 AI 도입 설문조사 결과

무작위로 선정된 500여 개의 기업을 대상으로 한국개발연구원(KDI)이 진행한 설문조사 결과에 따르면, 여전히 일부 업종에서는 AI 기술 도입률이 미미하다는 사실을 알 수 있습니다. 또한 중소기업 역시 아직 기술력이 도입되었다고 보기에는 부족하다는 통계를 볼 수 있습니다.

국내 기업의 AI 활용에 대한 효과 체감 여부

정보통신정책연구원(KISDI)의 21년 4월 국내 AI 도입 기업 실태 조사
정보통신정책연구원(KISDI)의 21년 4월 국내 AI 도입 기업 실태 조사

또 다른 조사 결과를 볼까요? 정보통신정책연구원(KISDI)의 21년 4월 국내 AI 도입 기업 실태 조사라는 데이터를 살펴보겠습니다. 국내 368개 기업 중 14.7%만이 ‘AI를 도입한 상태’라고 응답했습니다. 이들 중 AI를 활용해 긍정적인 효과를 보았다고 응답한 인원은 80% 이상으로, 아직 AI를 도입한 기업의 비율이 높은 것은 아니지만 도입 후 결과가 좋았다는 사실을 알 수 있죠. 앞으로 많은 기업에서 앞다퉈 AI 도입을 추진할 것이라는 전망입니다.

AI 도입 이 가져올 변화를 예측해 본다면?

정보통신정책연구원(KISDI)의 21년 4월 국내 AI 도입 기업 실태 조사
정보통신정책연구원(KISDI)의 21년 4월 국내 AI 도입 기업 실태 조사

AI 기술 도입으로 어떤 분야에서 가장 큰 변화를 맞이하게 될까요? 설문 조사 결과에 따르면 의료 및 건강산업이 31.4%로 많은 이들이 의료 산업에서 AI 기술력 도입이 가져다줄 변화를 예상했습니다. 이후에는 교통(19.4%), 통신/미디어(15.3%), 물류유통(10.4%) 순으로 기대감을 모았습니다.

정보통신정책연구원(KISDI)의 21년 4월 국내 AI 도입 기업 실태 조사
정보통신정책연구원(KISDI)의 21년 4월 국내 AI 도입 기업 실태 조사

변화는 그렇다 치더라도, AI 기술의 도입이 실제 기업의 성과에 도움이 되는지도 중요할 것입니다. AI 기술력을 사용해 본 이들 중 77.8%의 응답자가 경영 및 기업 성과에 도움이 되었다고 긍정적인 답변을 남겼습니다. 가장 도움이 되었던 방향성은 어떤 것이 있었을까요? 신제품 개발 등 제품 관리가 32.1%, 경영 및 운영 관리가 25.0%로 나란히 1, 2위를 차지했습니다. 이다음으로는 비용 및 생산관리(25.0%), 인력 및 노무관리(17.9%)가 뒤를 이었습니다.

AI 도입 의 실제 효과는?

특히, 실제 매출액 변화에 대해서도 무려 80%가 증가했다고 답했습니다. AI를 도입한 후 추가 인력 고용이 발생할 정도로 매출이 증가했다는 답변도 무려 41.7%였죠. 다만 영업비용 감소 효과가 크게 두드러지는 것은 아니었습니다. 오히려 AI 도입으로 ‘영업비용이 증가했다’를 선택한 비율이 47.2%나 되는 것을 확인할 수 있었습니다.

즉, AI를 도입한 대부분의 기업들이 AI 도입 후 매출이 증가한 것을 느낄 수 있었습니다. 일부 기업은 이로 인해 추가 고용까지 진행했다고 답변했는데요. 최근 매출 증가에 한계를 느낀 기업들이라면 AI를 통한 매출 개선을 적극적으로 검토해 볼 필요가 있습니다.

AI 도입을 망설이는 이유와 운용 과정의 어려운 점

정보통신정책연구원(KISDI)의 21년 4월 국내 AI 도입 기업 실태 조사
정보통신정책연구원(KISDI)의 21년 4월 국내 AI 도입 기업 실태 조사

하지만 AI 도입의 효과를 충분히 이해하고 있으면서도 기업들이 AI 도입을 망설이는 이유가 무엇일까요? 이번에는 AI 도입의 걸림돌이 되는 요인들을 알아보면, AI로 인한 불명확한 사고 책임 (27.2%), 외부 자금 조달의 어려움 (19%), 데이터 활용에 대한 엄격한 규제 (14.4%)가 각각의 순위를 차지했습니다. 그 외에도 기업 내부 요인으로 인해 AI 도입을 망설이는 경우도 많았습니다. 도입 비용의 부담 (41.3%), 복잡하고 어려운 알고리즘 (19%), AI 기술 지식을 갖춘 인력 채용 난 (10.6%)이 높은 순위를 기록했는데요. 앞서 설명한 대로 대기업에 비해 중소기업이 AI 기술 도입률이 낮은 이유 역시 비용 면의 부담이 클 것이라는 것을 추측할 수 있었습니다.

정보통신정책연구원(KISDI)의 21년 4월 국내 AI 도입 기업 실태 조사
정보통신정책연구원(KISDI)의 21년 4월 국내 AI 도입 기업 실태 조사

막상 AI를 도입하는 과정에서도 어려움이 있을 겁니다. 실제 기업들은 AI를 도입하는 과정에서도 여러 가지 방해 요인을 마주쳤다고 밝혔습니다. 데이터 부족 (36.1%), 예산 부족 (18.7%), AI 인력 부족 (13.9%)라는 결과가 도출되었는데요. 기업 자체적으로 쉽게 해결하기에는 어려운 문제들을 맞닥뜨린 것을 확인할 수 있습니다.

이에 따라 정부에서도 AI 도입 과정의 어려움을 개선하기 위해 다양한 정책을 운영하고 있는데요. 데이터 바우처 지원 사업, AI 인력 양성 등 미래산업의 가치에 아낌없는 투자를 보내고 있습니다. AI 도입을 통한 매출 증가의 가능성을 확인했다면, 이러한 정부의 각종 지원 정책을 적극적으로 활용해 AI 도입을 추진하는 것이 가장 현명한 선택일 것입니다.

Reference

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