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브레이크뉴스 문홍철 기자= “AI 전환이 기업의 미래 생사를 가늠한다”는 데는 이의가 없지만, 정작 기업 현장에서는 자금과 인재, 효과성 등이 발목을 잡고 있는 것으로 나타났다.
대한상공회의소가 최근 국내 504개 제조기업을 대상으로 조사한 ‘K-성장 시리즈(7) 기업의 AI 전환 실태와 개선방안’ 보고서에 따르면 응답기업의 82.3%가 ‘AI를 경영에 활용하지 않고 있다’고 답했다. 특히, 대기업(49.2%)보다는 중소기업의 활용도(4.2%)가 크게 떨어지는 것으로 조사됐다.
AI 투자비용에 대한 부담 수준을 묻는 질문에 기업의 73.6%는 ‘부담이 된다’고 답했다. AI는 대규모 투자가 수반되는 만큼 규모별 비용부담 호소 비율은 대기업(57.1%)보다 중소기업(79.7%)이 높았다.
대구의 한 제조업체는 “생산공정만 해도 AI로 전환하려면 데이터 축적을 위한 라벨·센서 부착, CCTV 설치, 데이터 정제뿐 아니라 이를 기획하고 활용하는 비용, 로봇 운영을 위한 맞춤형 솔루션 구축, 관련 인력 투입 등 기존에 생각지 못한 자금이 들어가는 상황”이라고 설명했다.
실제, AI의 ‘연료’라 할 수 있는 데이터 활용과 관련해서도 응답기업의 절반(49.2%)은 ‘전문인력 채용 부담’을 꼽았고, ‘개인정보 이슈에 따른 규제 부담’(20.2%), ‘데이터 정제(Cleansing) 부담’(16.3%), ‘데이터 수집 시설 부담’(14.3%) 등이었다.
AI 전환 수요가 늘면서 ‘인재 구하기’는 더 어려워지고 있다. ‘AI 활용을 위한 전문인력이 있는가?’를 묻는 질문에 응답기업의 80.7%가 ‘없다’고 응답했다.
‘AI 인력을 어떻게 충원하고 있는지?’를 묻는 질문에도 응답기업의 82.1%가 ‘충원하고 있지 않다’고 답했다. 내부직원 교육을 통해 전문인력으로 전환한다는 기업(14.5%)이나 신규 채용한다는 기업(3.4%)은 17.9%에 불과했다.
보고서는 “한국의 AI 인재는 2만1000명 수준으로 중국(41만1000명), 인도(19만5000명), 미국(12만명)에 비하면 턱없이 적은 수치다”라며 “절대적 숫자도 적은데 그나마 있는 인재조차 빠져나가고 있는 상황”이라고 지적했다.
스탠퍼드 HAI 조사(2025)를 보면 한국은 AI 인재 ‘순이동(Net Flows)’이 -0.36으로 인재 순유출국에 해당한다. “지난 10년간 AI 누적 투자액 기준으로 한국이 세계 9위에 올라 있는 상황에서 정작 인재들이 빠져나가는 것은 심각한 문제”라는 것이다.
‘AI의 효과성’에 대한 확신도 부족한 것으로 나타났다. ‘AI 전환이 성과를 가져다 줄 것으로 기대하는지’를 묻는 질문에 응답기업의 60.6%는 ‘효과가 미미할 것’으로 바라봤다. AI 전환에 적지 않은 비용과 인력을 투입해야 하는 제조업 특성상 투자 대비 효과에 대한 의구심이 클 수밖에 없다는 것이다.
실제, OECD가 G7 및 브라질 기업들을 대상으로 실시한 설문조사에서도 AI의 도입·활용을 저해하는 요인 중 하나로 ‘투자 수익률 추정의 어려움’이 지목된 바 있다. 한 컨설팅 회사의 조사(2024)에서도 국내기업 CEO의 57%가 ‘AI 투자 대비 효과에 대한 불확실성’을 AI 도입의 걸림돌로 꼽았다.
이종명 대한상의 산업혁신본부장은 “지금은 AI에 대한 미래 조감도를 정교하게 만드는 데 주력하기보다는 실제 데이터 축적과 활용, 인재 영입 등에 뛰어들어야 하는 시점”이라며 “모델 공장, 솔루션 보급 등 제조 현장에 빠르게 확산할 수 있는 아이디어와 더불어 강력한 지원, 파격적인 규제 혁신을 담은 선택과 집중의 메가 샌드박스라는 실행전략이 맞물려 돌아가야 할 때다”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.>
"No money, no people, no confidence": Triple whammy hinders manufacturing companies' transition to AI.
While there's no denying that AI transformation will determine a company's future survival, it turns out that challenges like funding, talent, and effectiveness are holding companies back.
According to the Korea Chamber of Commerce and Industry's recent report, "K-Growth Series (7) Current Status of Corporate AI Transformation and Improvement Measures," which surveyed 504 domestic manufacturing companies, 82.3% of respondents said they were not utilizing AI in their management. Notably, utilization rates among SMEs (4.2%) were significantly lower than those among large corporations (49.2%).
When asked about the burden of AI investment costs, 73.6% of companies responded that it was a burden. Given the large-scale investment required for AI, the cost burden was higher among SMEs (79.7%) than among large corporations (57.1%).
A manufacturing company in Daegu explained, "Even in the production process alone, converting to AI requires unexpected financial resources, including the attachment of labels and sensors for data collection, CCTV installation, and data purification, as well as the costs of planning and utilizing these data, developing customized solutions for robot operation, and allocating relevant personnel."
Indeed, regarding the utilization of data, the "fuel" of AI, half (49.2%) of the responding companies cited the "burden of hiring specialized personnel," followed by the "regulatory burden of personal information issues" (20.2%), the "burden of data cleansing" (16.3%), and the "burden of data collection facilities" (14.3%).
As demand for AI conversion grows, "finding talent" is becoming increasingly difficult. When asked, "Do you have specialized personnel for AI utilization?" 80.7% of responding companies answered, "No."
When asked, "How are you recruiting AI talent?" 82.1% of responding companies answered, "No." Only 17.9% of companies said they were converting employees into professionals through internal training (14.5%) or hiring new employees (3.4%).
The report stated, "Korea's AI talent pool stands at around 21,000, a staggeringly small number compared to China (411,000), India (195,000), and the United States (120,000). Not only is the absolute number small, but even the remaining talent is leaving."
According to the Stanford HAI Survey (2025), Korea's AI talent "net flow" is -0.36, making it a net outflow of talent. "Given that Korea ranks 9th globally in cumulative investment in AI over the past 10 years, the exodus of talent is a serious problem," the report stated.
Confidence in the effectiveness of AI was also found to be lacking. When asked whether they expected AI transformation to yield results, 60.6% of respondents believed the effects would be minimal. Given the manufacturing industry's significant investment in AI transitions, coupled with the significant human and financial resources required, there are inherent concerns about the return on investment.
Indeed, a survey conducted by the OECD among G7 and Brazilian companies identified "difficulty in estimating return on investment" as one of the factors hindering the adoption and utilization of AI. A 2024 survey by a consulting firm also found that 57% of Korean CEOs cited "uncertainty about the return on AI investment" as a barrier to AI adoption.
Lee Jong-myeong, head of the Korea Chamber of Commerce and Industry's Industrial Innovation Division, said, "Rather than focusing on creating a precise bird's-eye view of the future of AI, now is the time to jump into accumulating and utilizing actual data, recruiting talent, etc. It is time to interlock ideas that can be quickly spread to manufacturing sites, such as model factories and solution distribution, with an execution strategy of a mega sandbox of selection and concentration that includes strong support and groundbreaking regulatory innovation."
