[중소기업 제조AI③]도입 더딘 제조 AI…“활용 접근성, 시장 선도성 높여야” 제조 AI 도입 중소기업 5.3% 불과…“AI 우수 사례 홍보, 연구기관 협력 필요” 제조 인공지능(AI)은 제조기업의 경쟁력을 높일 수 있는 효율적인 수단이다. 생산성과 품질 개선, 공정 최적화 등 다양한 분야에서 가치를 창출할 수 있고, 우리 제조업이 직면한 인력난과 숙련공의 감소 문제에도 훌륭한 대안이 된다. 그런데 중소기업의 AI 도입은 더디다. 중소기업중앙회가 지난해 11월 발표한 ‘중소기업 AI 활용의향 실태조사(이하 실태조사)’에 따르면 AI를 적용중인 중소기업은 5.3%에 그쳤고, 적용하지 않은 기업이 94.7%에 달했다. 향후 AI 도입을 희망하는 기업도 전체의 16.3%에 불과했다. 김일중 카이스트(KAIST) 제조AI빅데이터센터 교수(센터장)은 “제조업 AI 활용의 긍정적 사례를 적극적으로 홍보하고, AI를 통해 글로벌 시장에서 경쟁 우위를 점할 수 있다는 것을 보여줘야 한다”라고 제언했다. 중소기업 제조 AI, ‘문제 찾기’부터 어렵다중소 제조기업의 AI 도입이 더딘 건 필요성과 활용 방법을 잘 인식하지 못하기 때문이다. 실태조사에 따르면 응답 기업의 80.7%는 ‘우리 사업에 AI가 필요하지 않다’라고 답했고, 14.9%는 ‘회사 경영에 어떻게 도움이 되는지 잘 모른다’라고 응답했다. 중소기업도 할 말은 있다. 대기업은 AI 도입을 적극적으로 추진할 여력이 충분하지만, 중소기업은 투자수익률(ROI)이 확실해야 투자를 결정할 수 있다.제조 AI의 첫걸음은 현장의 문제를 정의하는 것이다. AI를 도입하고 싶어도 AI가 무엇을 해결할 수 있는지 알지 못하면 시작부터 막히는 셈이다. 김일중 교수는 “해결할 문제를 확인하고 정확한 투자수익률(ROI)을 산출하는 것부터 힘들기 때문에 중소기업은 과감한 의사결정과 투자가 어려울 수밖에 없다”라고 진단했다. AI 투자 망설이는 중소 제조기업…“활용 접근성, 시장 선도성 잡아야”우리 중소 제조기업이 AI 전환 흐름에 빠르게 올라타지 않으면 글로벌 시장에서 경쟁력을 잃을 수 있다. 김일중 교수의 설명을 들어보자. “세계적으로 제조업의 변화 속도는 디지털 전환(DX)보다 인공지능 전환(AX)의 속도가 더 빨라지는 추세다. 끊임없이 제조업의 AI가 진화하고 있다. 한국은 제조업에 근간을 두고, 제조업 생태계의 97%는 중소기업이다. 중소기업의 AX가 이루어지지 않으면 국제적인 경쟁력을 잃을 수 있다”중소기업이 AX를 추진하려면 비용적 부담이 크다. 확실한 투자수익률을 알아야 하는 중소기업에겐 AI 도입 효과가 다소 추상적으로 느껴지는 것도 사실이다. 김일중 교수는 제조 AI의 ‘활용 접근성’과 ‘시장 선도성’을 모두 잡아야 한다고 강조한다. 활용 접근성은 제조 AI의 진입 문턱을 낮춰주는 것이다. 김일중 교수는 “정부가 제조 AI의 효과를 실증·검증하는 PoC(Proof of Concept) 사업을 벌여 첨단 AI 선도 기업을 발굴해야 한다”면서 “각 분야를 선도하는 기업 중에서 AX에 어려움을 겪는 기업을 뽑아 지원하고, 긍정적 사례를 적극적으로 홍보하는 것이 중요하다”라고 설명했다.시장 선도성은 우리 기업이 제조 AI를 통해 글로벌 시장에서 경쟁 우위를 점하는 것이다. 김 교수는 “시장을 선도하는 기업이 국제적으로도 더 잘할 수 있도록 수준 높은 국내외 연구기관과 협업 체계를 구축하고, 시장을 선도할 수 있는 정부의 과제나 정책이 만들어지면 후발 주자의 참여를 유도할 수 있다”라고 말했다.이어 “시장 선도성과 활용 접근성 두 마리 토끼를 다 잡아야 한다”면서 “AI를 지렛대 삼아 경쟁 우위를 점할 수 있다는 것을 국제 시장에서 보여줘야 한다”라고 강조했다.→[중소기업 제조AI④]로 이어집니다.

[중소기업 제조AI③]도입 더딘 제조 AI…“활용 접근성, 시장 선도성 높여야”

제조 AI 도입 중소기업 5.3% 불과…“AI 우수 사례 홍보, 연구기관 협력 필요”

기사입력 2025-01-27 13:03:46

챗GPT에 기사 본문을 넣어 생성한 이미지

[산업일보]
제조 인공지능(AI)은 제조기업의 경쟁력을 높일 수 있는 효율적인 수단이다. 생산성과 품질 개선, 공정 최적화 등 다양한 분야에서 가치를 창출할 수 있고, 우리 제조업이 직면한 인력난과 숙련공의 감소 문제에도 훌륭한 대안이 된다.

그런데 중소기업의 AI 도입은 더디다. 중소기업중앙회가 지난해 11월 발표한 ‘중소기업 AI 활용의향 실태조사(이하 실태조사)’에 따르면 AI를 적용중인 중소기업은 5.3%에 그쳤고, 적용하지 않은 기업이 94.7%에 달했다. 향후 AI 도입을 희망하는 기업도 전체의 16.3%에 불과했다.

김일중 카이스트(KAIST) 제조AI빅데이터센터 교수(센터장)은 “제조업 AI 활용의 긍정적 사례를 적극적으로 홍보하고, AI를 통해 글로벌 시장에서 경쟁 우위를 점할 수 있다는 것을 보여줘야 한다”라고 제언했다.

중소기업 제조 AI, ‘문제 찾기’부터 어렵다

중소 제조기업의 AI 도입이 더딘 건 필요성과 활용 방법을 잘 인식하지 못하기 때문이다. 실태조사에 따르면 응답 기업의 80.7%는 ‘우리 사업에 AI가 필요하지 않다’라고 답했고, 14.9%는 ‘회사 경영에 어떻게 도움이 되는지 잘 모른다’라고 응답했다.

중소기업도 할 말은 있다. 대기업은 AI 도입을 적극적으로 추진할 여력이 충분하지만, 중소기업은 투자수익률(ROI)이 확실해야 투자를 결정할 수 있다.

제조 AI의 첫걸음은 현장의 문제를 정의하는 것이다. AI를 도입하고 싶어도 AI가 무엇을 해결할 수 있는지 알지 못하면 시작부터 막히는 셈이다.

김일중 교수는 “해결할 문제를 확인하고 정확한 투자수익률(ROI)을 산출하는 것부터 힘들기 때문에 중소기업은 과감한 의사결정과 투자가 어려울 수밖에 없다”라고 진단했다.

AI 투자 망설이는 중소 제조기업…“활용 접근성, 시장 선도성 잡아야”

우리 중소 제조기업이 AI 전환 흐름에 빠르게 올라타지 않으면 글로벌 시장에서 경쟁력을 잃을 수 있다. 김일중 교수의 설명을 들어보자.

“세계적으로 제조업의 변화 속도는 디지털 전환(DX)보다 인공지능 전환(AX)의 속도가 더 빨라지는 추세다. 끊임없이 제조업의 AI가 진화하고 있다. 한국은 제조업에 근간을 두고, 제조업 생태계의 97%는 중소기업이다. 중소기업의 AX가 이루어지지 않으면 국제적인 경쟁력을 잃을 수 있다”

중소기업이 AX를 추진하려면 비용적 부담이 크다. 확실한 투자수익률을 알아야 하는 중소기업에겐 AI 도입 효과가 다소 추상적으로 느껴지는 것도 사실이다. 김일중 교수는 제조 AI의 ‘활용 접근성’과 ‘시장 선도성’을 모두 잡아야 한다고 강조한다.

활용 접근성은 제조 AI의 진입 문턱을 낮춰주는 것이다. 김일중 교수는 “정부가 제조 AI의 효과를 실증·검증하는 PoC(Proof of Concept) 사업을 벌여 첨단 AI 선도 기업을 발굴해야 한다”면서 “각 분야를 선도하는 기업 중에서 AX에 어려움을 겪는 기업을 뽑아 지원하고, 긍정적 사례를 적극적으로 홍보하는 것이 중요하다”라고 설명했다.

시장 선도성은 우리 기업이 제조 AI를 통해 글로벌 시장에서 경쟁 우위를 점하는 것이다. 김 교수는 “시장을 선도하는 기업이 국제적으로도 더 잘할 수 있도록 수준 높은 국내외 연구기관과 협업 체계를 구축하고, 시장을 선도할 수 있는 정부의 과제나 정책이 만들어지면 후발 주자의 참여를 유도할 수 있다”라고 말했다.

이어 “시장 선도성과 활용 접근성 두 마리 토끼를 다 잡아야 한다”면서 “AI를 지렛대 삼아 경쟁 우위를 점할 수 있다는 것을 국제 시장에서 보여줘야 한다”라고 강조했다.

→[중소기업 제조AI④]로 이어집니다.