가속화되는 AI 도입과 투자, 기업이 AI를 통해 장기적인 가치를 창출하려면 어떻게 접근해야 할까요?

국내 기업들의 AI 도입 및 투자 의지는 높아지고 있으나, 전문 인력 부족과 투자 효과에 대한 불확실성이 AI 도입의 주요 걸림돌로 작용하고 있습니다.

In brief

• Ÿ국내 기업 경영진들은 AI 도입을 통해 운영 효율성을 높이고, 데이터 분석과 예측의 정확성을 개선하며 제품과 서비스 혁신을 꾀하고 있습니다.
• 그러나 AI 도입에 있어 인력 부족과 투자 대비 효과에 대한 불확실성이 계속해서 주요한 도전 과제로 남아 있습니다.

인터넷과 모바일 혁명을 넘어, 디지털 전환의 새로운 물결인 AI 혁명의 시대가 열렸습니다. AI는 단순한 기술 혁신을 넘어, 비즈니스 패러다임을 재정의하고 더 나아가 인류의 삶을 새로운 지평으로 이끌고 있습니다.

실제로 AI는 기업 혁신의 핵심 기술로 정착했습니다. EY한영이 국내 기업 경영진 311명을 대상으로 AI 도입 현황, 인식 및 전략을 설문한 결과, 응답자들은 향후 2년간 디지털 트랜스포메이션을 위해 집중 투자할 기술로 AI(76%)와 데이터 분석(57%)을 꼽았습니다.

앞으로 국내 기업들의 AI에 대한 투자는 더욱 확대될 전망입니다. 조사 결과, 국내 기업 경영진의 82%는 향후 2년간 AI 투자를 늘릴 계획이라고 밝혔으며, 10%는 현재 투자 수준을 유지하겠다고 응답했습니다. 반면, 투자 확대 계획이 없다는 응답률은 8%에 그쳐, AI가 기업의 필수 투자 대상으로 자리잡았음을 알 수 있습니다.

특히 자산 규모 2조원 이상 기업 소속 응답자 중 87%가 AI 투자 필요성에 공감했으며, 투자 계획이 없다고 밝힌 응답률은 5%에 불과했습니다. 반면 자산 규모 5천억원 미만 기업 중 13%는 AI 투자 확대 계획이 없다고 응답해, 규모가 작은 기업들이 상대적으로 AI 투자에 신중한 경향을 보였습니다.

AI 도입 현황을 살펴보면, 응답자의 과반인 52%가 기업 내 전사적 또는 일부 영역에서 이미 AI를 도입해 활용 중인 것으로 나타났습니다. 이는 지난해 동일 설문조사(32%) 대비 14% 증가한 수치입니다. 또한, 39%는 아직 AI를 도입하지 않았지만 향후 도입 계획이 있다고 밝혔습니다. 즉 91%가 AI를 도입했거나 도입할 계획인 것으로 나타났습니다. 반면, 도입 계획이 없다고 답한 비율은 9%에 불과해 AI의 높은 잠재력에 대한 기업들의 관심을 확인할 수 있었습니다.

기업 규모가 클수록 AI 도입이 활발한 것으로 분석되었습니다. 자산규모 2조원 이상 기업 소속 응답자의 73%가 이미 AI를 도입해 활용 중인 반면, 자산규모 5천억원 미만 기업에서는 30%만이 도입을 완료한 것으로 나타나 기업 규모에 따른 AI 접근성과 도입 속도의 격차가 확인되었습니다. 또한, 산업별로는 통신·테크놀로지·IT서비스(73%), 에너지·석유·가스(69%), 전자·반도체(66%)와 같은 하이테크 산업에서 AI 도입이 앞선 것으로 조사되었습니다.

기업들은 AI를 도입함으로써 자동화 등 운영 효율화(68%), 데이터 분석 및 예측 정확도 향상(64%), 제품 또는 서비스 혁신(48%) 등의 효과를 기대하고 있습니다. 이 같은 결과는 AI가 운영 효율을 개선하고 실질적으로 비즈니스 의사결정을 지원하는 혁신 도구로 인식되고 있음을 보여줍니다. 또한, 국내 기업 경영진의 44%는 자사의 기업 가치를 제고하기 위해 AI 및 데이터 기반 사업 강화와 같은 AI 트랜스포메이션(AX)을 밸류 크리에이션 전략으로 꼽았습니다.

그러나 국내 기업들의 AI 도입 및 투자 의지는 높아지고 있으나 아직 AI 도입을 위해 풀어야 할 과제들이 있는 것으로 나타났습니다. AI 도입 과정에서 걸림돌을 묻는 질문에 내부 인력 부족(60%)과 투자 대비 효과에 대한 불확실성(57%)이 가장 큰 걸림돌로 지목돼 AI 인재 양성과 명확한 투자대비성과(ROI) 확보가 시급한 과제로 떠올랐습니다. 특히 기업 규모가 작을수록 AI 전문가 확보가 더욱 어려울 뿐 아니라, 투자비용에 대한 부담이 큰 것으로 나타났습니다. 자산 규모 5천억원 미만 기업 소속 응답자의 72%가 내부 AI 전문 인력 부족을 주요 어려움으로 지목했고, 자산 규모 2조원 이상 기업에서도 48%에 달했습니다.

이 외에도 기업들은 높은 초기 비용(34%), 사이버 보안(25%), 규제 및 법적 리스크(24%), 데이터 품질 및 활용의 한계(21%), 추진 조직 및 체계 부재(20%), 윤리적 문제(6%)가 AI 도입의 걸림돌로 인식되고 있습니다.

AI 기술을 효과적으로 활용하고 기대한 투자 성과와 수익화(Monetization)를 실현하기 위해서는 무엇보다 명확한 비즈니스 목표 설정과 전문 인력 양성이 필수적입니다. 도입 목적이 분명해야 조직 내 이해관계자 모두가 공감대를 형성할 수 있고, 기술 시장이 급변하는 상황에서도 일관된 AI 전략을 추진할 수 있기 때문입니다.

AI의 활용 가능성은 무궁무진합니다. 생성형 AI(Gen AI)와 같은 기술을 활용하면 데이터 분석을 고도화하고, 빠른 의사결정을 지원하며, 운영 효율화를 통해 기업의 수익성을 높일 수 있습니다. 예를 들어, AI를 활용한 자율 운영(Autonomous) 공급망을 구축해 매출을 증가시키고, 재고를 최적화할 수 있습니다. 또한, 내부 인력 생산성 향상, 판매·마케팅 전략 개선, 제품·서비스 개발에도 AI가 적극 활용될 수 있습니다.

AI 활용 사례는 이미 산업 전반에서 두드러집니다. EY는 마이크로소프트, SAP, 엔비디아 등을 포함한 여러 글로벌 기업들과 얼라이언스를 구축해 고객의 AI 인프라 구축, 업무 프로세스 최적화, AI 서비스 적용 등을 지원하고 있습니다. 실제로 다양한 산업에서 글로벌 기업들의 AI 혁신을 돕고 있습니다. 그 일례로 생명과학 산업에서는 AI를 활용해 신약개발 기간을 2~3년 단축하거나, 표준 업무 절차 적용(Standard Operating Procedure; SOP)을 통한 리포팅에 소요되는 노력을 15~20% 줄이거나, GxP등의 의료용 문서 작성 시간을 60~80% 절감하는 등 의미 있는 AI 사례를 개발하고 있습니다.

이번 설문조사는 AI가 기업 경영의 필수 요소로 자리 잡았음을 시사합니다. 많은 기업이 AI 도입을 통해 운영 효율화와 비즈니스 가치 창출을 실현하려는 움직임을 보이고 있지만, AI 인력 부족과 투자 대비 효과의 불확실성은 앞으로 풀어나가야 할 숙제로 남아 있습니다. 기업들은 AI를 활용해 비즈니스 경쟁력을 강화하고 지속적인 혁신을 추구해야 합니다. 이를 위해 체계적인 AI 인재 육성과 효과적인 투자 전략이 필요합니다.

무엇보다 중요한 점은 AI 도입을 통해 이루고자 하는 목표를 명확히 설정하고, 단기적인 성과에 연연하지 않는 것입니다. C-레벨 임원부터 실무진에 이르기까지 전사적으로 AI의 목적과 기대효과를 설정하고, 조직 내 공감대를 형성하는 것이 중요합니다. 그리고 재투자와 개선 과정을 지속해 포기하거나 중단하지 말아야 합니다. 앞으로 AI 기술의 발전이 더욱 가속화될 것으로 예상되는 만큼, 기업들은 기술 자체를 맹목적으로 쫓기보다는 ’이 기술을 통해 어떤 변화를 창출할 것인가’라는 본질적인 질문에 집중해야 합니다. 이런 체계적이고 장기적인 접근이 결국 AI 도입의 성공 가능성을 높이고, 미래 시장 경쟁에서 우위를 선점하게 결정적인 요소가 될 것입니다.