AI 도입해도 제조업 성과 아쉬운 이유는..."성과, 수익 전환되기까진 시간 필요" 작성일 10-02 63 목록 <div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> <strong class="summary_view" data-translation="true">대한상의 'AI의 확산과 산업·기업의 성과' 보고서 발간</strong> <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> <section dmcf-sid="b5d3AN3IRT"> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="aef5ee3bbcedffec7d15992a04da988f2f114bc22224d1fb0f512e5f5671c89c" dmcf-pid="K1J0cj0CLv" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="서울 중구 대한상공회의소 모습. 박시몬 기자" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202510/02/hankooki/20251002090119494nkly.jpg" data-org-width="640" dmcf-mid="qLx5gL5rnW" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img2.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202510/02/hankooki/20251002090119494nkly.jpg" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> 서울 중구 대한상공회의소 모습. 박시몬 기자 </figcaption> </figure> <p contents-hash="28f82a011bb1b3e37848cd2580f982d667c65a214ff7b392b8acbc09a650e3af" dmcf-pid="2FnUEcUlJl" dmcf-ptype="general">국내 서비스업은 인공지능(AI) 도입 이후 매출 및 수익성 등에서 긍정적 성과를 보이고 있지만 제조업 분야에서의 결과는 만족스럽지 못하다는 지적이 나왔다.</p> <p contents-hash="adf9f5017b2e7ecef347a7e29ddbb5df57d3dd7c64d108ecaf589c4c13d476b0" dmcf-pid="V3LuDkuSih" dmcf-ptype="general">대한상공회의소 지속성장이니셔티브(SGI)가 1일 발표한 'AI의 확산과 산업·기업의 성과' 보고서에 따르면 국내에서 신종 코로나바이러스 감염증(코로나19)이 발생한 2020년 1월을 기준으로, <strong>제조업 생산과 월별 AI 관련 기사 비중을 나타내는 AI 지수 간 상관계수</strong>가 <strong>2016~2019년 0.79에서 2020~2024년 0.54로 눈에 띄게 감소</strong>했다. 반면 서비스업 생산의 상관계수는 각각 0.88, 0.93으로 높은 수준을 유지해 서비스업이 AI 도입 효과를 빠르게 체감하고 있는 것으로 분석된다.</p> <p contents-hash="68e06e728223ca0cce671d02ed96ceb4789c44b401730ba679a571e4cf3ad85a" dmcf-pid="f0o7wE7vJC" dmcf-ptype="general">또한 2024년 외부감사 대상 3만2,240개 기업 중 AI 관련 기업과 비(非)AI 기업을 비교한 결과 제조업은 AI 관련 기업의 전년 대비 매출액 증가율이 0.9%, 순이익 증가율은 -2.3%로, 비AI기업의 매출 1.8% 증가, 순이익 4.6% 증가보다 저조했다. 반면 서비스업에서는 AI 관련 기업의 매출액 증가율이 5.0%, 순이익 증가율이 18.9%로, 비AI 기업에서 매출 3.1%, 순이익 3.5%가 증가한 것에 비해 크게 앞섰다.</p> <hr class="line_divider" contents-hash="0079938acfb26277c410746484f136ec9dde558d8eb553125438c8684c79c8a3" dmcf-pid="8rzI8fIidO" dmcf-ptype="line"> <h3 contents-hash="cc5f4f747936cdf5064620ef3bdb33a59bd63278c1c856453bb51e15c577c410" dmcf-pid="6mqC64Cnns" dmcf-ptype="h3">"제조업, 인프라 비용 필수적... 단기 성과 쉽지 않아"</h3> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="d2e8559fb2e985629c0c113a293641078c58647b092fc2e6bea1cf8d38490bc2" dmcf-pid="PsBhP8hLJm" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="2024년 제조업과 서비스업 분야에서 AI 기업과 비AI 기업의 전년 대비 매출액 증가율 차이. 대한상공회의소 제공" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202510/02/hankooki/20251002090120694hebz.jpg" data-org-width="640" dmcf-mid="BfYo0Fo9My" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img3.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202510/02/hankooki/20251002090120694hebz.jpg" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> 2024년 제조업과 서비스업 분야에서 AI 기업과 비AI 기업의 전년 대비 매출액 증가율 차이. 대한상공회의소 제공 </figcaption> </figure> <p contents-hash="06a55ed3bbc14c3a31221d98bf215ab6e0f166c4dc89f72307e53aca0ba573c6" dmcf-pid="xIKSxPSgnw" dmcf-ptype="general">보고서는 <strong>초기 투자 비용 부담이 크고 성과가 수익으로 전환되기까지 시차가 존재</strong>하는 점을 아쉬운 제조업 성과의 원인으로 분석했다. 제조업 분야에서는 기계·설비 투자 등 인프라 구축 비용이 필수적이기 때문에 단기간에 성과를 내기가 쉽지 않다는 지적이다. 서비스업은 인건비나 마케팅 비용 절감 등에서 AI 효과가 빠르게 나타나는 데 반해 <strong>제조업은 원자재·에너지 투입 비중이 커 AI 도입 초기 비용 절감 효과가 제한적</strong>이라는 것이다.</p> <p contents-hash="baa07726c22a8c356d3bf6efde4d387137654a9214d97f7954cd9ee164c17d1d" dmcf-pid="yVm6yv6FJD" dmcf-ptype="general">보고서는 제조 AI 분야에서 경쟁력을 확보하려면 정부가 산업별 특성을 고려해 적극적으로 지원해야 한다고 강조했다. 특히 <strong>①</strong><strong>생산·설비·공급망에서 발생하는 데이터를 축적·활용할 수 있는 플랫폼을 구축</strong>하고 <strong>②</strong><strong>초대형 컴퓨팅 인프라 등을 패키지로 지원</strong>해 <strong>기업들의 진입 장벽을 낮출 필요</strong>가 있다고 했다. <strong>③</strong><strong>국민성장펀드처럼 공공 자금과 민간 자본을 결합한 안정적 자금 조달 체계가 필요</strong>하고 <strong>④안정적 에너지 공급 체계의 필요성</strong>도 제기했다.</p> <p contents-hash="3f91d017dbf7ccf7b575d46fd20c77cb461bfe722e1123c20c0c1e1f525f7a8c" dmcf-pid="WfsPWTP3iE" dmcf-ptype="general">민경희 SGI 연구위원은 "제조업에서의 AI 도입 효과는 아직까지 직접적인 매출 증가보다는 불량률 감소 등 간접적 성과로 나타나고 있을 가능성이 있다"고 밝혔다. 박양수 SGI 원장은 "제조 AI의 성과가 가시화되지 않았다는 것은 곧 성장 잠재력이 크다는 의미"라며 "제조 AI 전환에는 시간이 걸리는 만큼 주요국보다 빨리 역량을 집중해 주도권을 선점해야 한다"고 말했다.</p> <p contents-hash="6d7df1fadc3978e08be75bcfbf568078635e38d4ec15b54804c86102f66a5884" dmcf-pid="Y4OQYyQ0Mk" dmcf-ptype="general">김진욱 기자 kimjinuk@hankookilbo.com</p> </section> </div> <p class="" data-translation="true">Copyright © 한국일보. 무단전재 및 재배포 금지.</p> 관련자료 이전 오픈서베이, 국내 리서치 업계 최초 국제표준 인증 획득 10-02 다음 밤마다 무릎 욱신·힘 빠짐…인공관절 재수술 신호 일수도 10-02 댓글 0 등록된 댓글이 없습니다. 로그인한 회원만 댓글 등록이 가능합니다.
