AI 전환 발목 잡는 기업 현실…“자금·인재·효과성 모두 부족”

중소기업 투자부담 심화
AI 인재 부족·순유출 문제
효과성 불확실성 여전

▲자금, 인재, 효과성 실태 (사진제공-대한상공회의소)

‘AI 전환이 기업의 미래 생사를 가늠한다’는 데는 이견이 없지만, 실제 기업 현장에서는 자금·인재·효과성 등이 여전히 발목을 잡고 있는 것으로 나타났다.

대한상공회의소가 최근 국내 504개 제조기업을 대상으로 조사한 ‘K-성장 시리즈(7) 기업의 인공지능(AI) 전환 실태와 개선방안’ 보고서에 따르면 응답 기업의 82.3%가 “AI를 경영에 활용하지 않고 있다”고 답했다. 특히 대기업(49.2%)보다 중소기업의 활용도(4.2%)가 크게 떨어지는 것으로 나타났다.

AI 투자비용에 대한 부담을 묻는 질문에는 기업의 73.6%가 “부담이 된다”고 응답했다. AI가 대규모 투자가 필요한 분야인 만큼 규모별 부담 수준도 대기업(57.1%)보다 중소기업(79.7%)이 높았다.

대구의 한 제조업체는 “생산공정만 AI로 전환하려 해도 라벨·센서 부착, CCTV 설치, 데이터 정제뿐 아니라 이를 기획·활용하기 위한 비용, 로봇 운영을 위한 맞춤형 솔루션 구축, 관련 인력 투입 등 예상하지 못한 자금이 들어간다”고 말했다. 실제로 데이터 활용과 관련해서는 응답 기업의 49.2%가 ‘전문인력 채용 부담’을 꼽았고 △개인정보 이슈에 따른 규제 부담(20.2%) △데이터 정제(Cleansing) 부담(16.3%) △데이터 수집 시설 부담(14.3%) 등이 뒤를 이었다.

▲지난 10년간(2013~2024년) 국가별 인공지능(AI) 투자액 순위와 AI 인재 순이동 (사진제공-대한상공회의소)

AI 전환 수요 확대로 ‘인재 확보’ 문제도 심화하고 있다. ‘AI 활용 전문인력이 있는가’라는 질문에 80.7%가 “없다”고 답했으며, ‘AI 인력을 어떻게 충원하고 있는가’라는 질문에도 82.1%가 “충원하지 않고 있다”고 응답했다. 내부 직원 교육을 통한 전환(14.5%)이나 신규 채용(3.4%)은 17.9%에 그쳤다.

보고서는 “한국의 AI 인재는 2만1000명 수준으로 중국(41만1000명), 인도(19만5000명), 미국(12만 명)에 비해 매우 적은 수준”이라며 “그나마 있는 인재도 빠져나가고 있다”고 지적했다. 스탠퍼드 HAI 조사(2025)에 따르면 한국의 AI 인재 순이동(Net Flows)은 -0.36으로 순유출국에 해당한다. 보고서는 “지난 10년간 누적 AI 투자액 기준 한국이 세계 9위임에도 인재가 유출되는 상황은 심각하다”고 밝혔다.

‘AI의 효과성’에 대한 확신 부족도 드러났다. ‘AI 전환이 성과를 가져올 것으로 기대하는가’라는 질문에 60.6%는 “효과가 미미할 것”이라고 답했다. 제조업의 경우 AI 적용에 필요한 투자·인력 규모가 크기 때문에 투자 대비 효과에 대한 불확실성이 큰 것으로 풀이된다. 실제 경제협력개발기구(OECD)가 주요 7개국(G7) 및 브라질 기업을 대상으로 실시한 조사에서도 ‘투자 수익률 추정의 어려움’이 AI 도입의 장애 요인으로 지목된 바 있다. 한 컨설팅 회사 조사(2024)에서도 국내 기업 최고경영자(CEO)의 57%가 ‘AI 투자 대비 효과 불확실성’을 도입 걸림돌로 꼽았다.

대한상의는 기업의 AI 전환 촉진을 위해 먼저 ‘역량에 맞는 맞춤형 지원정책’이 필요하다고 강조했다. AI 활용도가 높은 기업의 경우 일률적 프로그램보다 기업 전략에 맞게 유연하게 정책을 활용할 수 있도록 제도적 자율성을 확대해야 한다는 지적이다. 정부·공공기관의 그래픽처리장치(GPU)·클라우드 인프라 지원이나 데이터 접근성 강화 정책도 용처를 지나치게 제한하기보다 기업이 자체 프로젝트에 맞게 활용할 수 있도록 해야 한다고 설명했다.

또한 AI 도입률이 낮은 기업에는 단순 자금지원이나 장비 보급이 아니라 ‘AI 도입 전·중·후 단계별 지원’이 필요하다고 제안했다. △도입 전 단계에서는 업종·규모별 맞춤형 AI 활용 모델 진단·설계 △도입 단계에서는 데이터 수집·정제 및 알고리즘 적용 등 실무 기술지원 △도입 후 단계에서는 실무자가 지속적으로 AI를 운용할 수 있도록 실습교육과 현장 멘토링 체계 마련 등이 필요하다는 것이다. 초기 부담이 큰 중소기업에는 구독형 서비스(SaaS) 기반 AI 도입 모델이 대안이 될 수 있다고 덧붙였다.