국내 제조업체가 인공지능(AI) 도입 비율이 글로벌 평균 수치보다 낮다는 조사 결과가 나왔다.

세일즈포스는 전 세계 제조업 현황 및 디지털 전환 인사이트를 담은 '제조업 트렌드 보고서'를 통해 이같은 결과를 13일 발표했다.

이번 보고서는 전 세계 제조업체가 직면한 시장 기회와 도전 과제를 다뤘다. 제조업 내 AI 기술을 비롯한 디지털 기술 도입·활용에 대한 최신 트렌드와 디지텉 전환 인사이트를 분석했다. 한국인 70명을 포함한 전 세계 약 830명 제조업 의사결정권자 대상으로 진행한 설문조사 기반으로 작성됐다.

보고서에 따르면 전 세계 응답자 85%는 경쟁력 유지를 위해 비즈니스 운영 혁신을 통한 조직 현대화가 필요하다고 응답했다. 이 중 80%의 제조업체가 이미 AI를 도입했거나 시험 단계에 있다고 답했다. 이들은 제조업 주요 미래 성장 동력으로 ▲신규 제품·서비스 출시 ▲혁신 기술 도입 ▲비즈니스 운영 최적화 등을 차례로 꼽았다.

국내 제조업 의사결정권자는 제조업 미래 성장 동력으로 ▲신규 제품·서비스 출시 ▲상업 활동 효율화 ▲신규 시장 진출·고객 확보 등을 꼽았다. 제조업체가 직면하고 있는 주요 어려움으로는 ▲상품·공급망 제약 ▲금리·자본 비용 ▲규제 환경 등을 차례로 지목했다. 전 세계 평균 대비 다소 낮은 수치인 73%의 국내 제조업체가 이미 AI를 도입했거나 시험 단계에 있다고 했다.

전 세계 제조업체들은 세일즈, 서비스, 마케팅 등 다양한 부문에서 AI와 데이터 기술을 적극적으로 도입하고 있는 것으로 나타났다. 응답자 중 36%는 이미 AI를 도입했으며 44%는 현재 시험 단계에 있다고 답했다. 특히 AI를 도입한 응답자 중 업무에 생성형 AI를 사용하는 비율(72%)이 예측형 AI를 활용하는 비율(47%)보다 높은 것으로 나타났다.

AI에 대한 우려의 목소리 또한 여전히 존재한다. 이번 조사에서 전 세계 응답자는 생성형 AI를 구현하는 데 있어 가장 큰 과제로 '데이터 보안 및 개인정보 보호 문제(39%)'를 지목했다. '구현 및 유지 관리 비용(38%)' 'AI 결과물의 설명 가능성 및 투명성(36%)' 등이 뒤를 이었다.

기업 내 데이터 접근성과 통합 문제도 여전히 과제인 것으로 나타났다. 기업의 데이터가 매년 증가함에 따라 제조업체들은 데이터 품질 향상에 우선순위를 두고 있지만, 응답자 48%는 자사 데이터를 완전히 신뢰하지는 못하고 있다고 답했다. 또 5명 중 4명은 여러 시스템에 산재한 데이터를 찾는 데 상당한 시간을 할애하고 있다고 응답했다.

국내 제조업체는 ▲공급업체 데이터(50%) ▲고객 데이터(47%) ▲제품 데이터(46%) ▲원격 측정 데이터(36%) ▲자산 데이터(33%) 순으로 데이터 통합이 이뤄졌으며 이중 절반 이상의 데이터에서 접근성 문제를 경험하고 있다고 답했다.

손부한 세일즈포스 코리아 대표는 "이번 제조업 트렌드 보고서는 AI 혁신 시대에 기업이 경쟁력을 유지·향상시키기 위해 필요한 각종 인사이트를 살펴볼 수 있는 길잡이 역할을 수행할 것이다"고 밝혔다.