새 정부가 ‘AI 세계 3대 강국’ 진입을 목표로 100조원 규모 국가 AI 투자를 예고한 가운데, 국내 기업의 AI 도입 효과를 실증 분석한 보고서가 나왔다.

대한상공회의소 SGI(지속성장이니셔티브)는 8일 ‘AI 도입이 기업 성과 및 생산성에 미치는 영향’ 보고서를 발표하고, 기업의 AI 도입이 실제로 매출과 부가가치에 긍정적인 영향을 미쳤다고 밝혔다.

SGI는 2017년부터 2023년까지의 통계청 기업활동조사 데이터를 바탕으로 AI 도입 여부에 따른 기업의 성과와 생산성 변화를 분석했다. 그 결과, AI를 도입한 기업의 경우 미도입 기업에 비해 평균 매출이 약 4%, 부가가치는 약 7.6% 더 높은 것으로 나타났다. 두 지표 모두 통계적으로 유의미한 차이를 보였다는 설명이다.

다만 생산성과의 직접적인 연관성은 다소 제한적이었다. SGI는 노동생산성과 총요소생산성(TFP) 지표를 활용한 분석에서 일부 긍정적 흐름이 포착되긴 했지만, 통계적으로 유의한 개선으로 보기엔 부족하다고 밝혔다. SGI 김용미 연구위원은 “J-커브 효과나 정량 데이터의 정교함 부족이 영향을 미쳤을 수 있다”고 분석했다.

AI를 미도입한 기업과 AI를 도입한 기업의 도입 이전과 도입 이후를 구분해 각 그룹의 매출·부가가치와 노동생산성·총요소생산성(TFP) 분포를 비교한 결과, AI 도입 기업은 전반적으로 미도입기업 대비 높은 성과 및 생산성을 보였다. 특히 도입 이후에는 상위 성과 기업과 고생산성 기업 비중이 증가하는 경향이 두드러지게 나타났다.

국내 기업 AI 도입률은 꾸준히 증가하고 있는 것으로 나타났다. SGI에 따르면 2023년 기준 AI 도입률은 6.4%로, 2018년(2.8%) 대비 두 배 이상 증가했다. 특히 생성형 AI(챗 GPT)의 등장 이후인 2022년 이후부터 도입 속도가 빨라지고 있다는 분석이다.

업종별로는 정보통신업 AI 도입률이 26%로 가장 높았으며, 금융·보험업과 교육서비스업이 그 뒤를 이었다. 반면 제조업은 도입률이 4% 수준에 그쳐 업종 간 격차가 뚜렷했다.

SGI는 “제조업 중심 국가인 일본이나 독일도 제조업 AI 도입률이 낮은 편”이라며, “이는 제조업의 데이터와 설비, 환경 변수 등이 복잡해 범용 AI 기술이 바로 적용되기 어렵기 때문”이라고 설명했다. 이어 “제조업에 특화된 AI 기술 개발 없이는 글로벌 경쟁국, 특히 중국에 뒤처질 수 있다”고 경고했다.

SGI는 분석 결과를 바탕으로, 향후 AI 기술이 기업의 생산성 향상과 산업 경쟁력 강화에 실질적으로 기여하기 위해 필요한 방안을 제시했다. 무엇보다 AI 도입 효과를 극대화하기 위해서는 ▲AI 인프라 및 인적 자원에 대한 지속적이고 적극적인 투자 ▲AI 확산에 따른 불균형 격차 완화 ▲경영진의 전략적 대응 역량 제고가 병행돼야 한다는 점을 강조했다.

AI 확산을 위한 기반 인프라 구축과 제조업 중심 AI 특화 거점 지역을 중심으로 인프라·데이터·인재를 통합적으로 연계·지원하는 체계를 마련하고, 민간 투자를 유도할 수 있는 실효성 있는 정책 추진이 필요하다고 제언했다.

아울러 전방위적인 AI 인재 양성과 글로벌 핵심 인재 확보를 강조했다. 특히 제조업 분야에서는 현장 전문가를 대상으로 한 AI 실무 교육을 통해 특화 인재를 양성하고, 산업 수요에 대한 이해를 갖춘 전문가와 기술 역량을 보유한 AI 인재 간 협업을 지원할 수 있도록 매칭 플랫폼 또는 연계 시스템 구축이 필요하다고 강조했다.

박양수 SGI 원장은 “경영 역량과 기술 역량이 상호 보완적으로 작용하기 때문에 AI 투자 성과를 결정짓는 핵심 요인으로 리더십의 역할이 중요하다”며 “AI 기술 도입 성공을 위해서는 단순한 기술 지원을 넘어 경영진의 AI에 대한 이해도와 판단 역량을 높이는 정책적 노력도 병행돼야 한다”고 밝혔다.