매출 4%·부가가치 7.6%↑…AI가 만든 실적 격차의 진실

AI를 도입한 기업이 도입하지 않은 기업에 비해 매출과 부가가치 등 성과 지표에서 뚜렷한 우위를 보이는 것으로 나타났다. 하지만 국내 제조업의 AI 도입률은 여전히 4% 수준에 머물러 산업 간 격차가 심화되고 있다는 우려도 함께 제기됐다.

대한상공회의소 지속성장이니셔티브(SGI)는 8일 발표한 ‘AI 도입이 기업 성과 및 생산성에 미치는 영향 및 시사점’ 보고서를 통해, 2017~2023년 기업활동조사 데이터를 기반으로 AI 도입에 따른 기업 성과를 실증 분석한 결과를 공개했다.

보고서에 따르면, AI 기술을 도입한 기업은 매출이 평균 4%, 부가가치는 7.6% 증가한 것으로 나타났다. SGI는 “도입 여부에 따른 그룹 간 비교 결과, AI를 도입한 기업은 도입 이후 고성과·고생산성 기업의 비중이 뚜렷하게 증가했다”고 밝혔다.

다만 생산성 향상에 대해서는 통계적으로 유의미한 결론을 내리기 어려웠다. 이에 대해 김용미 연구위원은 “J커브 효과나 정량적 데이터의 한계 때문일 수 있다”고 설명했다. J커브 효과란 단기적으로는 부정적 결과가 나타나다 시간이 지나며 긍정적 효과로 전환되는 현상을 말한다.

국내 기업의 AI 도입률은 2023년 기준 6.4%로, 2018년(2.8%) 대비 두 배 이상 증가했지만 제조업 도입률은 4%에 그쳤다. 정보통신업(26%), 금융·보험업, 교육서비스업 등 서비스업에 비해 크게 낮은 수준이다. 보고서는 “제조업 현장의 복잡한 기술 환경에 범용 AI 기술이 한계를 보이기 때문”이라며, 산업특화 AI 기술 개발의 중요성을 강조했다.

특히 SGI는 “AI 기술융합이 지체되면 산업AI를 빠르게 개발·도입하고 있는 중국에 제조업 경쟁력을 뺏길 수 있다”고 경고하며, AI 활용 저변 확대를 위한 세 가지 정책 과제를 제시했다.

첫째, 중소기업을 위한 디지털 전환 인프라와 고성능 컴퓨팅 자원 등 기반시설 구축. 둘째, 제조업 중심의 AI 특화 거점을 조성해 데이터·인재·인프라를 통합 지원하는 지역 전략. 셋째, 제조 현장 전문가 대상 AI 실무 교육 및 기술·산업 융합형 인재 양성이다.

박양수 SGI 원장은 “AI 기술 도입의 성패는 단순한 기술투자보다 경영진의 이해도와 판단 역량에 달려 있다”며 “경영 역량과 기술 역량이 맞물려야만 투자 성과가 극대화될 수 있다”고 말했다.

한편 대한상의는 지난달 향후 3~4년을 AI강국 도약의 ‘골든타임’으로 규정하고, ‘333 전략’을 통해 10대 정책과제를 정부에 제안한 바 있다.