KDI "AI 생태계 미흡···국가 차원 과감한 투자 필요"

국내 대표 싱크탱크인 한국개발연구원(KDI)이 14일 인공지능(AI) 보고서를 발표해 "우리나라 AI 생태계가 아직 미흡하다"면서 "촉매자인 정부 역할이 중요하다"고 밝혔다. KDI는 국가 차원의 과감한 투자가 필요하다면서 "AI 제품과 서비스 확산을 위해 신뢰성과 안전성을 검증할 수 있는 AI 테스트베드 구축이 필요하다"고 제안했다. KDI는 1971년 3월 설립된 사회과학부문 최초 싱크탱크다.

이날 KDI가 발표한 'AI에 대한 기업체 인식·실태 조사' 결과에 따르면 AI 기술을 도입한 기업체의 77.8%가 경영 및 성과에 도움이 됐다고 답했다. 또 도입 후 기업 매출액이 평균 4.3% 증가했다고 말했다.

하지만 AI기술이나 솔루션을 도입한 기업은 3.6%에 그쳤다. KDI는 "최근 정부가 대규모 AI 투자정책과 AI 데이터 활성화 정책을 지속적으로 발표하고 있음에도 AI 기술도입률이 낮은 것은 AI 서비스 생태계(공급자, 수요자, 촉매자)가 제대로 작동하지 않는다는 것을 의미, 촉매자인 정부 역할이 중요하다"면서 "민간이 시도하기 어려운 영역에 정부가 선도적으로 투자한 후 민간이 이를 적극적으로 활용할 수 있도록 국가 차원의 과감한 투자가 필요하고, 공공데이터만으로는 한계가 있는 만큼 민간데이터 개방을 유도해야 한다"고 진단했다.

이번 조사 결과는 종업원수 20인 이상 대기업(중견기업 포함)과 중소기업 각 500개, 총 1000개 기업을 대상했다. 지난해 10월 23일부터 11월 16일까지 20여일간 면대면 조사로 이뤄졌다. 2019년 GDP 산업별 비중에 따라 농업·비제조업·서비스업·제조업으로 분류, 조사를 시행했다. KDI는 신뢰도가 95%에서 ±3.1%p라고 밝혔다.

KDI는 "정부의 투자만 있고 기업체는 사용하지 않는 활용 가치 없는 AI 기술이 되지 않도록 정부는 AI 기술이 데이터 중심 특정 업체가 아닌 중소기업을 포함한 모든 기업이 사용할 수 있는 범용 기술로 전환될 수 있도록 노력해야 한다"면서 "기업체가 필요로 하는 실무형 기술인력을 키워 기업 수요에 맞는 AI 기술 및 솔루션을 개발 및 보급하는 것이 가장 큰 핵심"이라고 덧붙였다.

설문에 참여한 기업들은 머신러닝(25.0%), 딥러닝(5.6%) 등 원천 기술보다 사물인식 등 컴퓨터 비전(47.2%)과 같은 완성형 기술을 많이 활용했고, 적용 분야도 IT 자동화 및 사이버 보안(44.4%)에 한정됐다.

또 AI가 경영 및 성과 향상에 도움이 됐고(77.8%), 인력은 평균 6.8% 증가했다고 답했다. 응답 기업 절반은 AI가 자사의 직무·인력을 대체하지 않을 것이라고 답했고, 또 대체할 것이라고 응답 기업은 AI가 직무·인력의 50% 이상을 대체하는 데 약 20년이 소요될 것으로 예측했다.

AI 기술을 아직 도입하지 않은 기업체 대부분(89.0%)은 향후에도 AI 기술을 도입할 의사가 없고, AI 기술을 도입한 기업도 향후 추가 도입 의사가 있다고 답한 비중이 38.9%에 그쳤다.

AI 활성화를 위한 정책으로는 연구개발 지원(23.3%)이 가장 높았고 AI 인력 양성

(21.6%), 데이터 개방 등 AI 인프라 구축(19.8%), 규제 개선 및 규율 체계 정립(17.5%) 순으로 나타났다. 또 기업들은 ▲기업 수요에 맞는 AI 기술 및 솔루션 부족 ▲AI에 대한 신뢰성 부족 ▲전문인력 부족 등의 이유로 AI 기술 도입에 회의적이며, 직무·인력 대체에 대한 우려는 크지 않았다. 우리나라 AI 수준은 세계 최강인 미국을 100점으로 했을때 약 70점 정도로 평가했다.

■ AI 도입 실태...도입 기업 3.6% 그쳐

응답 기업 3.6%만이 AI 기술 및 솔루션을 도입했고, 적용 분야와 활용 기술도 제한적이였다. KDI는 AI 기술 및 솔루션을 ▲인식 시스템(음성, 이미지, 문자, 자연어 등) ▲반응 시스템(대화, 시각화, 청각화 등) ▲지식 발견(데이터마이닝, 정보 추천, 예측 등) ▲자동화 기기·설비 (자동 감시, 진단, 제어 등)로 분류해 도입 여부를 조사했는데, 이중 하나 이상의 기술을 도입한 기업은 3.6%에 그쳤고, 그나마 대기업(91.7%)이 대부분을 차지했다. 업종별로는 서비스업(55.6%)과 제조업 (36.1%)이 높았다.

AI 기술을 도입한 기업들은 AI 기술을 개발하기보다 AI를 갖춘 기업용 소프트웨어

(50.0%)를 주로 사용했고, 머신러닝(25.0%)과 딥러닝(5.6%) 같은 원천 기술보다 사물인식 등 컴퓨터 비전(47.2%)과 같은 완성형 기술을 많이 활용했다.

■ AI 기술 도입 효과...78%가 경영 및 성과에 도움

AI 기술을 도입한 기업 77.8%가 경영 및 성과에 도움이 됐다고 평가했다. 특히 신제품 개발 등 제품관리(32.1%)에 가장 도움이 됐다고 응답했다. 또 AI 도입 기업 50%가 AI 기술 도입 이후 매출액이 평균 4.3% 증가했다고 답했고, 인력은 AI 도입 기업체 41.7%에서 평균 6.8% 늘었다고 말했다. 영업 비용 감소 효과는 없었다. AI 도입 이후 영업비용이 증가한 기업체(47.2%)가 감소한 기업체(2.8%)보다 훨씬 많았다.

■ AI 주도국 평가...한국은 미국의 70점

응답 기업은 현재 AI 기술 주도국으로 미국(70.7%)을 꼽았고, 이어 한국(13.2%),

일본(6.5%), 중국(5.8%) 순으로 답했다. 미국을 100점으로 보았을 때 우리나라는 약 70점 정도의 수준이며, 우리나라가 미국보다 뒤처져 있는 이유는 AI 전문인력(32.5%)과 데이터 확보 등 AI 인프라(28.8%) 부족에 있다고 답했고, 같은 의미로 향후 5년 후 AI 주도국을 꼽으면서 그 이유로 국가적 차원의 적극적 지원(31.3%)과 데이터 개방 등 풍부한 AI 인프라(29.0%)를 지목

■ AI 기술 파급 및 직무·인력 대체 효과...의료 및 건강에 가장 큰 파급 효과

AI 기술은 의료·건강(31.4%) 산업에 가장 큰 파급 효과가 있을 것으로 봤고, 교통(19.4%), 통신·미디어(15.3%), 물류·유통과 제조(10.4%)가 뒤를 이었다. 또 과반(50.1%)이 AI가 자사의 직무를 대체하고, 절반에 가까운 48.8%가 인력을 대체하리라 예측했다. AI가 직무를 대체할 것으로 예측한 기업들은 AI가 자사의 직무와 인력을 50% 이상 대체하는 데 향후 20년 정도 소요될 것으로 내다봤다. AI가 단기적인 급격한 변화보다 장기적인 점진적 변화를 초래할 것으로 본 것이다.

직무 10%를 대체하는 데 평균 7.46년, 20%를 대체하는 데 평균 9.05년, 30%를 대체

하는 데 평균 11.81년, 50% 이상을 대체하는 데 평균 20.22년이 소요될 것으로 예상했다.

인력은 10%를 대체하는 데 평균 8.25년, 20%를 대체하는 데 평균 9.16년, 30%를 대체하는 데 평균 12.05년, 50% 이상을 대체하는 데 평균 20.73년이 걸릴 것이라고 응답했다.

■ 향후 AI 도입 의사...대부분 부정적

AI 기술을 도입하지 않은 기업체 대부분(89.0%)이 향후에도 AI 기술을 도입할 의사가 없다고 답했다. AI 기술을 도입한 기업체도 향후 추가 도입 의사가 있다는 응답은 38.9%에 그쳤다.

AI 전문인력이나 조직을 갖추고 있는 기업은 5.1%밖에 되지 않았다. 전문인력은 네트워크 및 클라우드 기술자(31.4%)와 소프트웨어 개발자(31.4%)가 가장 많았다. 이어 머신러닝과 자연어 처리 등 AI 설계자는 29.4%, 데이터 수집 및 가공 전문가는 19.6%, AI 활용 분석가는 5.9%였다.

현재 AI 전문인력이나 조직을 갖추지 않은 기업들 역시 향후 5년 내에도 여전히 AI 전문인력과 기술 및 솔루션 모두를 도입하지 않을 것(71.5%)이라고 응답했고, AI 전문인력을 채용할 것이라는 기업체는 9.8%에 그쳤다.

■ AI 기술 활성화 대책...연구개발과 인력 양성이 우선 과제

기업들은 AI 도입에 가장 큰 걸림돌로 '기업 수요에 맞는 AI 기술 및 솔루션 부족’