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브레이크뉴스 문홍철 기자= 새 정부가 ‘AI 세계 3대 강국’ 진입을 위한 100조원 규모의 국가 AI 투자 추진 공약을 밝힌 가운데, 기업의 AI 도입 성과에 대한 실증분석 연구결과가 나왔다.
대한상공회의소 SGI(지속성장이니셔티브)가 발표한 ‘AI 도입이 기업 성과 및 생산성에 미치는 영향 및 시사점’ 보고서에 따르면 패널데이터 계량모형으로 AI 도입의 기업 성과에 미치는 효과를 실증적으로 검토한 결과, AI 기술을 도입한 기업은 부가가치가 평균 약 7.6%, 매출은 약 4%로 각각 통계적으로 유의미하게 증가했다.
단, AI 도입과 생산성 간의 연관성은 일부 긍정적으로 관찰됐으나, 기업의 생산성을 통계적으로 유의미하게 향상시켰다고 보기는 어려운 것으로 나타났다.
SGI 김용미 연구위원은 “생산성 효과가 아직도 뚜렷하지 않은 것은 J-커브 효과나 정량적 데이터가 정교하지 못한데 기인할 가능성이 있다”고 설명했다.
SGI가 2017~2023년 통계청의 기업활동조사 데이터를 바탕으로 AI를 미도입한 기업과 AI를 도입한 기업의 도입 이전과 도입 이후를 구분, 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 기업의 비중이 증가하는 경향이 두드러지게 나타났다.
아울러 SGI가 국내기업의 AI 도입률을 분석한 결과, 우리나라 기업들의 인공지능(AI) 도입률은 2023년 기준 6.4%로 나타났다. SGI는 “기업들의 AI 도입률은 5년 전인 2018년(2.8%) 대비 꾸준한 증가세에 있고, 생성형 AI(ChatGPT 등) 등장 이후인 2022년 이후부터 크게 증가했다”고 전했다.
특히, 2023년 기준으로 산업별 AI 도입률을 살펴보면 정보통신업은 약 26%로 가장 높은 수준을 기록하며 AI 활용이 활발했고, 금융·보험업 및 교육서비스업이 그 뒤를 따랐다. 반면, 제조업은 약 4% 수준에 그쳐 산업 간 AI 도입 격차가 큰 것으로 조사됐다.
SGI는 “제조업 중심 국가인 일본과 독일에서도 기업의 AI 도입률이 낮은 편이다. 최근 부각되고 있는 범용 AI 기술은 제조업 현장에서 요구되는 데이터, 설비, 환경 변수 등 복잡한 기술 데이터를 충분히 분석·활용하기에 한계가 있는 것으로 보인다”며 “이러한 한계로 인해, 산업특화 및 기업 차별화된 제조 AI 기술 개발이 중요할 것으로 예상된다”고 언급했다.
이어 “우리나라가 제조업 분야에서의 AI 기술과의 융합이 지체될 경우 산업AI 개발과 활용을 가속화 하고 있는 중국 등에 뒤처져 제조업 경쟁력이 약화될 수 있다는 점도 우려된다”고 덧붙였다.
SGI는 분석 결과를 바탕으로, 향후 AI 기술이 기업의 생산성 향상과 산업 경쟁력 강화에 실질적으로 기여하기 위해 필요한 방안을 제시했다.
먼저, AI 확산을 위한 기반 인프라 구축의 시급성을 강조했다. 생산설비의 디지털 전환, 대규모 데이터 확보, 보안 체계 강화 등은 AI 활용 확대를 위한 핵심 요인으로, 중소기업의 경우 자원 제약으로 인해 도입에 어려움을 겪고 있는 만큼, 맞춤형 컨설팅과 고성능·대용량 컴퓨팅 자원 등 핵심 인프라에 대한 정부의 지원 확대가 필요하다고 지적했다.
또한, AI 확산 속도에 따라 산업 간, 지역 간 격차가 심화될 가능성이 있는 만큼, 제조업 중심의 AI 특화 거점 지역을 중심으로 인프라·데이터·인재를 통합적으로 연계·지원하는 체계를 마련하고, 민간 투자를 유도할 수 있는 실효성 있는 정책 추진이 필요하다고 제언했다. AI 관련 데이터를 국가 차원에서 체계적으로 구축·관리하고, 누구나 활용할 수 있는 형태로 제공함으로써 데이터 접근성과 활용도를 제고해야 한다는 점도 언급했다.
전방위적인 AI 인재 양성과 글로벌 핵심 인재 확보도 강조했다. 제조업 분야에서는 현장 전문가를 대상으로 한 AI 실무 교육을 통해 특화 인재를 양성하고, 산업 수요에 대한 이해를 갖춘 전문가와 기술 역량을 보유한 AI 인재 간의 협업을 지원할 수 있도록 매칭 플랫폼 또는 연계 시스템 구축이 필요하다고 설명했다.
박양수 SGI 원장은 “경영 역량과 기술 역량이 상호 보완적으로 작용하기 때문에 AI 투자 성과를 결정짓는 핵심 요인으로 리더십의 역할이 중요하다”며 “AI 기술 도입의 성공을 위해서는 단순한 기술 지원을 넘어 경영진의 AI에 대한 이해도와 판단 역량을 높이는 정책적 노력도 병행돼야 한다”고 말했다.
break9874@naver.com
*아래는 위 기사를 '구글 번역'으로 번역한 영문 기사의 [전문]입니다. '구글번역'은 이해도 높이기를 위해 노력하고 있습니다. 영문 번역에 오류가 있을 수 있음을 전제로 합니다.<*The following is [the full text] of the English article translated by 'Google Translate'. 'Google Translate' is working hard to improve understanding. It is assumed that there may be errors in the English translation.>
Companies that adopt AI see increases in both sales and added value.. Manufacturing adoption rate remains at 4%
As the new government announced its pledge to invest 100 trillion won in AI to become one of the “top 3 AI powerhouses,” the results of an empirical analysis study on the performance of AI adoption by companies have been released.
According to the report titled “The Impact of AI Adoption on Corporate Performance and Productivity and Implications” published by the Korea Chamber of Commerce and Industry’s SGI (Sustainable Growth Initiative), the panel data quantitative model empirically examined the effects of AI adoption on corporate performance, and found that companies that adopted AI technology saw an average increase in added value of approximately 7.6% and sales of approximately 4%, which were statistically significant.
However, although some positive correlations were observed between AI adoption and productivity, it was difficult to say that it statistically significantly improved corporate productivity.
SGI Research Fellow Kim Yong-mi explained, “The fact that the productivity effect is still not clear may be due to the J-curve effect or the lack of precision in quantitative data.”
SGI compared the distribution of sales, added value, labor productivity, and total factor productivity (TFP) of each group based on the business activity survey data of Statistics Korea from 2017 to 2023, dividing companies that did not introduce AI and companies that did introduce AI into the pre- and post-introduction periods, and found that companies that introduced AI showed higher performance and productivity overall than companies that did not. In particular, there was a notable trend of increasing the proportion of top-performing and high-productivity companies after introduction.
In addition, SGI analyzed the AI adoption rate of domestic companies and found that the AI adoption rate of domestic companies was 6.4% as of 2023. SGI reported that “the AI adoption rate of companies has been steadily increasing compared to 2018 (2.8%), five years ago, and has increased significantly since 2022, following the emergence of generative AI (ChatGPT, etc.).”
In particular, when looking at the AI adoption rate by industry as of 2023, the information and communication industry recorded the highest level at about 26%, showing active AI utilization, followed by the finance and insurance industry and the education service industry. On the other hand, the manufacturing industry recorded only about 4%, showing a large gap in AI adoption between industries.
SGI stated, “Even in Japan and Germany, which are manufacturing-centered countries, the AI adoption rate of companies is low. It seems that the general-purpose AI technology that has recently been highlighted has limitations in sufficiently analyzing and utilizing complex technical data such as data, facilities, and environmental variables required in the manufacturing field.” “Due to these limitations, the development of manufacturing AI technology that is specialized for industry and differentiated from companies is expected to be important.”
He added, “If Korea delays in the convergence of AI technology with the manufacturing industry, it is also concerning that it may fall behind China, which is accelerating the development and utilization of industrial AI, and weaken the competitiveness of the manufacturing industry.”
Based on the analysis results, SGI presented measures necessary for AI technology to substantially contribute to improving corporate productivity and strengthening industrial competitiveness in the future.
First, he emphasized the urgency of establishing basic infrastructure for AI diffusion. Digital transformation of production facilities, securing large-scale data, and strengthening security systems are key factors for expanding AI utilization. However, since small and medium-sized enterprises are having difficulties introducing AI due to resource constraints, he pointed out that the government needs to expand support for core infrastructure such as customized consulting and high-performance, large-capacity computing resources.
In addition, as the gap between industries and regions is likely to deepen depending on the speed of AI diffusion, he suggested that a system should be established to comprehensively link and support infrastructure, data, and talent centered on manufacturing-centered AI specialized hub regions, and that effective policies should be promoted to induce private investment. He also mentioned that data related to AI should be systematically built and managed at the national level and provided in a form that anyone can use to improve data accessibility and utilization.
He also emphasized the need for comprehensive training of AI talent and securing global key talent. In the manufacturing sector, he explained that specialized talent should be trained through AI practical training for field experts, and that a matching platform or linkage system should be established to support collaboration between experts with an understanding of industrial demand and AI talent with technical capabilities.
SGI President Park Yang-soo said, “Because management capabilities and technological capabilities work in a complementary manner, the role of leadership is important as a key factor in determining AI investment performance.” He added, “In order to successfully introduce AI technology, policy efforts must be made to increase management’s understanding of AI and judgment capabilities beyond simple technical support.”
