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[210810] KISDI 국내 AI 도입 기업 실태조사..."대기업 제외하면 고작 8%만이 AI기술 활용 중"

by injeolmialmond 2021. 8. 13.

KISDI 국내 AI 도입 기업 실태조사..."대기업 제외하면 고작 8%만이 AI기술 활용 중" < 정책 < 기사본문 - AI타임스 (aitimes.com)

 

KISDI 국내 AI 도입 기업 실태조사..."대기업 제외하면 고작 8%만이 AI기술 활용 중" - AI타임스

국내 기업에서 AI는 얼마만큼 비중을 차지하고 있을까. 정보통신정책연구원(KISDI)이 최근 발표한 보고서에 따르면 글로벌 트렌드에 맞춰 국내 기업도 AI가 더욱 중요해질 것으로 전망하고 있었다

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- KISDI, 지난 4월 국내 368개 대·중소기업 대상 설문 실시
- 전체 응답자 중 14.7%만 “AI 도입한 상태” 대답
- KIET 조사 결과, 대기업 91.7% 중소기업 8.3% AI 활용
- AI 활용 기업 80% 이상 “긍정적 효과를 봤다”
- 도입 망설이는 이유...자본·불명확한 사고책임 등

 

 

 

국내 기업에서 AI는 얼마만큼 비중을 차지하고 있을까. 정보통신정책연구원(KISDI)이 최근 발표한 보고서에 따르면 글로벌 트렌드에 맞춰 국내 기업도 AI가 더욱 중요해질 것으로 전망하고 있었다. 그러나 산업연구원(KIET)에서 조사한 기업별 AI 도입 현황을 자세히 살펴보면 지난 2017, 2019년과 비교해 큰 변화는 없는 ‘미미한 수준’인 것으로 파악됐다. 이들에게 AI 도입을 망설이게 하는 요소로 ▲기술 인지 부족 ▲전담인력 확보에 어려움 등이 있었다.

 

 

KISDI는 지난 6월 ‘AI 국가 경쟁력 확보를 위한 중장기 로드맵 구축 연구’ 보고서를 공개했다. 4월 14일부터 5월 10일까지 종업원 20명 이상의 대기업·중소기업 368개를 대상으로 온라인과 면대면 설문조사를 실시해 각 기업에서 AI가 항목별로 얼마만큼 영향을 미치고 있는지 알아보았다.

 

 

 AI, 자본력 높은 대기업의 전유물?

전체 응답자 가운데 3.6%만이 '현재 AI 기술을 도입'한 것으로 드러났다. 이 가운데 90% 이상이 대기업이었다. (사진=한국개발연구원). 

 

KISDI는 보고서에서 KIET가 연구한 내용을 문헌조사로 소개하고 있다. KIET의 조사결과, 전체 응답자 중 오직 3.6%만이 ‘현재 AI를 도입한 상태’라고 답했다. 그마저도 91.7%가 대기업이었으며, 중소기업에서 AI를 활용하고 있는 수치는 8.3%에 불과했다. 산업별로 분류하면 제조업(36.1%)보다 서비스업(55.6%)에서 AI를 더 많이 도입하고 있었으며, 주요 활용기술로는 사물인식·안면인식 등 컴퓨터비전(47.2%)이 있었다.

 

 

응답자들은 AI 파급효과가 가장 높은 분야로 헬스케어(31.4%)를 가장 많이 뽑았다. 그 뒤를 이어 교통(19.4%), 언론(15.3%), 유통과 제조(10.4%)가 뒤를 이었다. 또 조사대상 기업 약 88%가 AI에 대해 인지하고 있었지만 전담 인력을 보유하고 있는 곳은 6.5%에 불과했다.

 

 

또 KISDI가 ‘AI 기술 인지 여부’에 대해 면밀히 조사한 결과, 공공행정, 국방·사회보장 행정 분야 기업은 43%가 AI를 정확히 인지하고 있었다. 그러나 운수 및 창고업에서는 그 비율이 15.1%로 매우 낮은 수치를 기록했다. 근로자 수별로 조사한 바에 따르면 100~500인까지 직원 수를 두고 있는 기업의 AI 인지 비율은 약 30%, 20~99인의 직원을 둔 기업에서는 26%만 AI에 대해 알고 있는 것으로 파악됐다.

 

 

AI를 활용하고 있는 기업에서 도입 방법으로 가장 많이 택한 것은 ‘소프트웨어 구매’였다. 전체 응답자 가운데 약 48%로 가장 높은 비율을 차지했다. 다음으로 ‘오픈소스 활용(18.5%)’, ‘SaaS 기반 AI 사용(9.3%)’가 뒤를 이었다. ‘자체적으로 개발해 사용한다’고 응답한 기업도 9.3%를 차지했다.


AI를 활용하고 있는 기업들의 대부분이 대기업이라는 점을 고려하면, 자본력이 있는 대기업의 경우에도 자체적으로 모델을 개발해서 사용하는 경우는 적은 편이라고 생각하면 될 것 같다. 


 

 기업별 AI 활용 특성

기업 특성에 따른 AI 기술 활용 사례 분석표 1. (사진=정보통신정책연구원 보고서 캡처). 

 

기업 특성에 따른 AI 기술 활용 사례 분석표 2. (사진=정보통신정책연구원 보고서 캡처). 

 

기업 특성에 따라 AI 기술을 사용하는 성격도 달랐다. 제조업에서는 ‘스마트팩토리 사이버 공정’과 ‘이상징후 탐지’ 등 작업에서 AI를 활용하고 있었다. 운수나 창고업은 ‘지능형 교통정보 서비스’에서, 금융이나 보험회사에서는 ‘고객 상담을 위한 챗봇’을 도입한 것으로 나타났다. 비슷한 예로 공공행정·국방 분야에서도 ‘무인 민원처리 서비스’ 실시를 위해 AI를 도입했다.

 

 

이와 연장선으로 ‘AI를 접목한 기업 활동’으로 ‘고객 지원과 응대 서비스’가 가장 많은 52%를 점유하고 있었다. ‘IT자동화·사이버 보안’이 29.6%였고, ‘마케팅·영업 최적화’와 ‘의사결정’은 각각 13%를 차지했다. ‘품질통제·불량감지 등 제품 관리’ 목적의 AI 도입은 11.1%였으며, ‘공급망 관리’ 항목도 같았다.

 

 

전체 응답자 중 AI를 도입한 기업은 약 14.7% 뿐이었지만, 그 가운데 ‘긍정적 효과를 보았다’고 생각하는 비율은 87%로 압도적인 비중을 보였다. 응답자 42.6%는 ‘AI로 인한 영업손실 대신 매출액이 증가했다’고 답했으며, 90%가 ‘AI를 계속 사용하겠다’고 의사를 밝혔다. 이들은 AI로 인한 가장 큰 이점으로 ▲업무 효율화 ▲고객 편리성 도모 ▲매출 증대 등을 꼽았다.

 

 

 

 도입하면 신세계인데‥ 진입장벽 높은 이유

KISDI가 AI 기술을 도입하지 않은 기업을 대상으로 질문한 결과, ‘도입할 계획이 있다’고 응답한 기업은 24.5%에 불과했다. ‘계획이 없다’고 정확히 대답한 응답자는 35.4%였으며 ‘잘 모르겠다’고 답한 비율은 40.1%였다.

 

 

이유가 뭘까. 이들은 ‘AI 도입을 망설이게 하는 외부 요인’으로 ‘AI로 인한 불명확한 사고책임’을 꼽았다. 전체 응답자 가운데 27.2%가 답했으며, 뒤를 이어 ‘외부 자금 조달의 어려움(19%)’을 이유로 들었다. ‘데이터 활용에 대한 엄격한 규제(14.4%)’도 한몫했다.


아무래도 AI 모델 하나를 일개 개발자가 완벽하게 이해하기란 힘들 것이다. 복잡하게 얽힌 수학 공식들로 설계된 모델이 정말 제 기능을 하는지, 어떤 사고가 발생하진 않을지를 직접 도입해보지 않고서는 알기 힘들 것이고, 따라서 그 기회비용이 너무 클 것이다. 그렇다면 AI 성능 자체뿐만 아니라, 어떻게 하면 예측하지 못한 상황을 최소화할 수 있을지를 생각해 봐야 한다.


가장 큰 내부요인은 자본이었다. 41.3%가 ‘도입 비용’을 이유로 들며 AI 도입에 부정적인 견해를 보였다. 다음으로 ‘알고리즘이 복잡하고 어렵다(11.7%)’, ‘AI 기술에 대한 지식을 갖춘 인력 채용난(10.6%)’를 꼽았다.


두번째, 세번째 이유는 거의 동일한 것으로 읽힌다. 사실 복잡하고 어렵다는 것은 개발자가 아닌 CEO 입장에서의 판단이겠지만, 어쨌든 AI를 전문적으로 다룰 수 있는 사람이 직접 회사를 운영하지 않는 이상은 AI 전문가를 고용할 필요가 있을 것이다.


 

 “모두를 아우르는 정책 개발이 우선시 돼야”

AI를 도입한 기업도, 그렇지 않은 기업도 모두 국내 산업계에서 AI가 활성화되려면 가장 먼저 ‘AI 인력양성 정책’이 필요하다고 생각했다. 총 32.1%의 응답자가 ‘인력 관련 정책이 개발돼야 한다’고 보았다. ‘연구개발 지원’을 중요하게 여기는 응답자는 19.6%였으며, ‘데이터 개방 등 AI 인프라 구축’을 1순위로 주장한 이들은 17.4%였다. ‘스타트업 지원’은 7.1%였다.

 

 

이들은 또 AI 연구 활성화를 위해서는 ‘오픈소스 생태계가 활성화돼야 한다(25%)’고 주장했다. 21.7%는 ‘연구개발 세제지원 확대’가 가장 중요하다고 여겼으며, ‘도전형 R&D활성화’도 20.1%를 차지했다.

 

 

인프라가 구축에 필요한 정책으로는 AI 관련 법제 정비(35.1%)를 가장 많이 선택했다. 그 뒤를 이어 ‘AI 스타트업 투자지원 확대(18.8%)’, ‘국가 차원의 고성능 컴퓨터 제공(14.7%)’, ‘AI 공공 프로젝트 확대(12.2%)’ 등이 차지했다.

 


학교에서 '인공지능과 법'이라는 강의가 개설된다고 들었던 적이 있다. 비슷한 맥락으로 인공지능 윤리에 대한 강의도 열리는 것으로 알고 있다. 인공지능 기술이 개발됨에 있어서 필연적으로 요구되는 것이라 생각한다. 


 

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