AI 도입, 매출 4%·부가가치 7.6% 증가…생산성 개선은 '아직'

국내 기업의 인공지능(AI) 도입이 매출과 부가가치 향상에 기여했다는 실증 분석 결과가 나왔다. 그러나 도입률은 여전히 낮고, 특히 제조업 분야에서는 활용이 더딘 상황이다. 산업 전반의 경쟁력 강화를 위한 구조적 대응이 필요하다는 목소리가 커지고 있다.

대한상공회의소 산하 지속성장이니셔티브(SGI)는 최근 발표한 보고서를 통해, 통계청 기업활동조사 데이터를 바탕으로 2017년부터 2023년까지 국내 기업의 AI 도입 현황과 효과를 정량 분석했다. 분석 결과, AI를 도입한 기업은 평균적으로 매출이 약 4%, 부가가치는 약 7.6% 증가한 것으로 나타났다. 이 수치는 이중 고정효과 회귀모형과 사건연구(event-study) 기법을 적용해 통계적으로 유의하게 도출됐다.

반면, 생산성 향상 효과는 통계적으로 확인되지 않았다. 이에 대해 SGI 김용미 연구위원은 “생산성 변화가 뚜렷하게 나타나지 않은 것은 J-커브 효과나 데이터 한계에 따른 결과일 수 있다”고 설명했다.

보고서는 또한 AI 도입 전후 성과 비교를 통해, 도입 이후 기업군에서 상위 성과 기업과 고생산성 기업의 비중이 뚜렷하게 증가했다고 밝혔다. 이는 AI 성과가 일부 기업에 집중되는 경향이 있다는 점을 시사한다.

2023년 기준 국내 기업의 전체 AI 도입률은 6.4%로, 2018년의 2.8%에 비해 두 배 이상 증가했지만 절대적인 수준은 여전히 낮다. 특히 제조업 분야는 4%에 그쳐 정보통신업(26%)이나 금융·보험업, 교육서비스업 등과 큰 격차를 보였다. 보고서는 제조 현장의 복잡한 변수와 설비 조건이 범용 AI 기술로는 충분히 대응되기 어렵다는 점을 낮은 도입률의 주요 원인으로 분석했다.

산업 AI 기술 개발과 현장 적용이 빠르게 진행 중인 중국 등 주요 국가와 비교해 국내 제조업의 대응 속도는 상대적으로 느리다. 이러한 지체가 장기적으로 제조업 경쟁력 약화로 이어질 수 있다는 우려도 제기된다.

SGI는 이를 해결하기 위해 중소기업의 AI 활용 기반을 확충하고, 고성능 컴퓨팅 자원과 데이터 인프라에 대한 맞춤형 지원이 필요하다고 지적했다. 아울러 산업별·지역별 AI 도입 격차를 줄이기 위해 제조업 중심의 특화 거점을 조성하고, 인프라·데이터·인재를 통합적으로 연계하는 정책의 필요성을 강조했다.

이와 함께 AI 실무 역량을 갖춘 현장형 인재를 양성하고, 산업 수요와 인력을 연결할 수 있는 연계 플랫폼 구축 등도 병행돼야 할 과제로 제시됐다.

SGI 박양수 원장은 “AI 도입의 성과는 단순한 기술 투자만으로 실현되기 어렵다”며 “경영진의 기술 이해도와 전략적 판단이 핵심이며, 정책적 노력도 리더십 역량 강화와 함께 추진돼야 한다”고 밝혔다.