[세종=뉴스핌] 김기랑 기자 = 인공지능(AI) 기술을 한국 산업의 지속 가능한 성장과 경쟁력 강화를 위한 핵심 요소로 활용해야 한다는 국책 연구기관의 제언이 나왔다.

하지만 현재 국내 기업들의 AI 활용률은 극히 저조한 실정으로, 이들이 AI 기술을 적극 활용해 성과를 창출할 수 있도록 정부 차원의 맞춤형·통합적 정책을 도입해야 한다는 진단이다.

산업연구원은 23일 '기업의 인공지능 활용 확대와 성과 제고를 위한 정책 과제' 보고서를 통해 이같은 내용을 발표했다.

◆ 세계 각국 'AI 기술 도입' 총력전…국내 기업 AI 활용률은 5% 밑돌아

산업연에 따르면 최근 산업 디지털 전환을 주도하는 새로운 성장 동력으로 AI가 주목받고 있다. AI는 단순 자동화 또는 로봇 등의 기존 기술 단계를 넘어 경제와 산업에 인간의 지적 능력을 실현할 수 있게 하고, 스스로 상황을 인지 분석·예측·판단할 수 있는 역량을 발휘해 생태계 전환을 주도할 것으로 전망된다.

AI 기술에 대한 기대와 함께 주요국들의 주도권 경쟁도 치열해지고 있다. 주요국들은 AI 기술 개발과 데이터 구축, 인력 양성 등에 전사적인 역량을 쏟고 있다. 한국 정부도 지난 2019년 말 'AI 국가 전략'을 공개하고 AI 강국으로 도약하겠다는 목표를 세웠다. 이후로도 각 정부 부처에서 AI와 관련된 다양한 정책들을 내놓고 있다. 

하지만 국내 기업의 AI 활용은 전반적으로 낮은 수준을 보이고 있다. 통계청의 '기업활동조사'에 따르면 지난 2022년 기준 국내 기업의 AI 활용률은 여전히 5% 수준에 미치지 못하는 것으로 집계됐다. 특히 우리 산업의 근간인 제조업에서는 전체 산업의 평균치에 미달하는 2.7% 수준의 활용률을 기록했다.

실태조사에 따르면 국내 기업들은 AI를 도입하지 않는 이유로 '필요성을 느끼지 못해서'(59.6%)와 '성과에 대한 낮은 기대'(18.7%) 등을 가장 많이 언급했다. AI 도입 시 가장 큰 장애 요인으로는 'AI 관련 기술 부족'(41.6%)과 '자금 마련의 어려움'(37.3%)' 등을 주로 거론했다. 아울러 AI를 도입한 기업과 미도입한 기업 모두 '전문 인력 부족'을 공통적으로 지목했다.

이에 국내 기업들의 AI 도입 확산을 꾀하기 위해서는 AI에 대한 인식 제고를 위한 교육을 확대하고, 기업들이 자사에 맞는 AI 활용 전략을 수립할 수 있도록 정책적인 지원으로 뒷받침해 줘야 한다는 분석이다. 이와 함께 내부 인력을 대상으로 한 교육·훈련 강화와 자금 애로를 해소하기 위한 금융 접근성 제고 등도 방안으로 거론됐다.

산업연구원은 "AI 기술에 대한 낮은 인식과 낮은 성과 연계성, AI 활용 전략의 부재가 AI 확산에 주요한 걸림돌로 작용하고 있다"며 "AI 활용성 제고를 위해서는 기업의 다양한 문제 해결에 AI를 활용하는 사례를 발굴하고, 이를 기반으로 AI 활용 표준 모델을 개발해 확산시켜 나갈 수 있는 정책 지원이 필요하다"고 강조했다.

◆ AI 활용·성과 창출 '선순환 체계' 구축해야…산업별 맞춤 정책 강조

구체적으로 산업연구원은 'AI 활용 확대와 연계 성과 제고'를 정부의 정책 목표로 삼아야 한다고 제시했다. 이를 실현하기 위한 전략으로는 ▲산업 맞춤형·통합적 신기술 지원 정책 마련 ▲표준 모델·데이터 기반 구축 및 전문 인력 양성 ▲기술·금융·규제·인력 관련 세부 정책 마련 등 크게 세 가지를 언급했다.

먼저 각 산업의 특성과 필요에 맞춘 정책 지원이 필요하다는 설명이다. 특히 AI의 범용성을 고려할 때 특정 산업에 한정된 지원보다는 각 산업의 가장 공통적이고 핵심이 되는 난제에 우선적으로 적용한 정책 지원이 필요할 것으로 봤다. 기술 측면에서도 AI와 타 디지털 기술의 활용을 촉진하는 통합 정책이 있어야 한다고 촉구했다.

산업연구원은 "각 산업의 공통 난제에 우선 적용한 정책 지원을 통해 AI 활용률을 산업 전반에 확대하는 동시에, 개별 기업의 신기술 활용에 따른 기대 성과를 높임으로써 산업 전환을 도모할 수 있다"며 "AI뿐만 아니라 관련 디지털 기술의 생태계를 조성하고, 기업이 다양한 신기술을 통합적으로 활용할 수 있도록 지원하는 정책 차원의 노력이 필요하다"고 제언했다.

표준 모델·데이터 기반 구축과 일반 교육, 전문 인력 양성 등의 중요성에 대해서도 강조했다. AI 활용을 위한 표준 모델을 확산해 나가고, 데이터 기반 구축을 통해 양질의 AI 활용 성과를 달성할 수 있도록 지원해야 한다는 분석이다. 또 기업의 AI 인식 제고를 위한 일반 교육 프로그램을 확대하는 한편, 지속적인 인력 양성 사업을 추진해 전문 인력 수급을 원활히 해야 한다고 제안했다.

이에 대해 산업연구원은 "국내 기업의 AI 도입을 촉진하기 위한 구체적인 지원 분야 설문 결과에 따르면 일반 교육과 표준 모델, 전문 인력 등에 대한 정책 지원이 긴요한 것으로 나타났다"며 "이런 정책 지원이 국내 기업 현장에 AI 도입과 활용을 촉진하는 데 기여할 수 있을 것"이라고 내다봤다.

기능별 세부 정책들에 대해서도 언급했다. 먼저 기술 부문에서는 산업 응용 중심의 AI 연구·개발(R&D) 지원을 확대하는 한편, 개방형 AI 혁신 생태계를 강화해야 한다고 진단했다. 금융 부문에서는 AI를 비롯한 AI-산업 융합 분야에 정책 자금과 투자 인센티브 등을 확대해야 한다고 권고했다.

산업연구원은 "산업 AI 기술 개발 지원과 함께 중장기적 관점의 산업 AI 개방형 혁신 생태계 강화 또한 중요하다. 이와 함께 산업 AI 부문 국제 협력 프로젝트에 대한 자금 지원을 확대할 필요가 있다"며 "금융 지원으로는 산업 응용 AI 분야에 대한 저리 장기 대출과 정책 펀드 지원을 늘리는 방안을 고려할 수 있다"고 분석했다.

규제 부문에서는 네거티브 규제와 사후 규제 체계를 조화롭게 운영할 필요가 있다고 조언했다. 또 '(가칭) AI 규제 통합 플랫폼'을 구축해 국내 기업이 규제와 관련된 정보를 빠르게 접근할 수 있도록 해 정책적 불확실성을 해소하게끔 해야 한다는 설명이다.

이와 관련해 산업연구원은 "공공 부문에서 선도적으로 도입된 AI 영향평가 제도가 민간 부문으로 확산될 수 있도록 보완해야 하며, 이를 통해 사전 예방적 위험 관리 체제를 마련해야 한다"며 "국가인공지능위원회와 같은 거버넌스 기구를 통해 정책 일관성을 유지하고, 국제 규범과 조화를 이루는 규제 방향을 설정하는 것도 중요하다"고 강조했다.

인력 부문에 대해서는 정부 주도의 인력 양성 정책을 민간 주도로 전환해야 한다는 분석을 내놨다. 또 학-석-박사로 이어지는 일원화된 AI 학제 시스템을 구축하고, AI 대학원에는 양성 인력의 숙련도를 측정할 수 있는 기준을 추가해 정책 목적 달성 여부를 평가해야 한다는 제언이다. 아울러 정부가 미래 일자리 변화를 전망해 선제 대응에 나서야 한다는 조언도 나왔다.

산업연구원은 "정책 효율성을 높이기 위해 정부 주도의 정책을 민간 주도로 전환해야 하며, 민간의 자발적인 인력 양성 투자 확대 역시 필요하다"며 "AI는 다수의 일자리를 대체할 것으로 전망된다. 정부 차원에서 AI로 사라질 일자리와 직무 변화를 예측해 일자리 이동이 필요한 인력의 교육·훈련 지원 방안을 강구해야 한다"고 촉구했다.

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