산업연구원 "AI 조기안착 위해 신기술 활용·성과창출 간 선순환 시급"

인공지능(AI) 조기 안착과 산업경쟁력 강화를 위해 신기술 활용과 성과 창출 간 선순환 구조 형성이 시급하다는 제언이 나왔다. 

산업연구원은 23일 '기업의 인공지능 활용 확대와 성과 제고를 위한 정책과제' 보고서를 통해 이같이 밝혔다. 

보고서에 따르면 AI에 관한 긍정적 기대와 전망에도 불구하고, 산업 내 기업의 AI 활용 수준이 낮고 실체적인 성과 확산은 지체되고 있는 것으로 나타났다. 

통계청 기업활동조사를 활용한 분석에 따르면 2022년 기준 AI를 활용하는 국내기업 비중은 약 5% 내외에 불과했다. 제조업의 경우 AI 활용기업 비중이 2.7%로 더 낮은 활용 수준을 보였다.

또 기업 규모, 업력, 연구개발(R&D) 집중도 등 AI 도입을 높이는 주요 특성들이 AI 도입 이후의 생산성 증대와는 연결되지 않은 것으로 나타났다. 

이와 관련 산업연구원은 "R&D 지원과 같은 기업 특성을 고려한 정책적 지원이 AI 활용은 촉진할 수 있지만, 실제 성과향상으로 직결되기 어려움을 시사한다"며 "AI 활용이 기업의 성과 창출로 연계되지 않을 경우, AI 기술에 대한 기대가 줄어들면서 중장기적으로 선순환적 활용 및 성과 확대를 기대하기 어려운 악순환을 초래할 우려가 있다"고 했다 

이에 보고서는 인프라 역량 강화를 위한 데이터 기반 구축, AI 전문 인력 양성 및 도메인 인력 재교육, 산업별 맞춤형 AI 솔루션 개발 등 성과에 초점을 둔 지원 정책 추진이 필요하다고 강조했다. 

보고서는 한국경제의 지속적인 성장 모멘텀을 확보하기 위해 AI 활용과 성과 창출 간의 선순환을 유도하는 산업 맞춤형·통합적 AI 정책이 시급하다고 봤다. 

'AI 활용 확대와 연계 성과 제고'를 정책 목표로 설정하고 △산업별 핵심 난제 해결을 위한 맞춤형 솔루션 개발 △모범사례 구축 공유를 통한 기술 활용 기반 조성 및 인식 제고 △AI 성과 창출 인프라 역량 강화를 위한 표준모델 발굴 및 데이터 기반 구축 △성과 연계 강화를 위한 디지털 기술의 통합적 활용 촉진 등에 나서야 한다는 제언이다. 

이를 뒷받침하기 위한 기능별 세부과제로 △산업 AI 내재화를 위한 수요·시장지향적 AI 혁신역량 강화 △AI-산업 융합 분야에 대한 포괄적 금융지원 강화 △AI 인력양성 시스템 개선 및 노동시장 연계 인력관리 강화 △기업의 자유로운 AI 기술 활용을 위한 잠재적 위험 대응 체제 구축을 제시했다.

송단비 산업연구원 연구위원은 "AI 활용 전략이 한국 산업경쟁력 강화의 핵심 요소"라며 "AI 확산과 활용 성과를 연계와 상호 간 선순환을 위한 실질적인 정책을 마련할 필요가 있다"고 말했다.