[IT&Future Strategy 2025-2] 기업 내 AI 활용 현황 및 애로사항 분석 : 제조업을 중심으로
연구 배경 및 목적
제조업 분야에서의 인공지능(AI) 도입은 국가 경쟁력 제고를 위한 핵심 전략 과제로 부상하고 있으나, 국내 제조업은 타 산업에 비해 AI 도입 및 활용 속도가 상대적으로 저조한 실정이다. 이에 본 연구는 제조업 내 AI 활용 현황을 체계적으로 진단하고, 현장 중심의 정성조사를 통해 활용을 저해하는 구조적·제도적 요인을 심층적으로 분석함으로써, 제조업 전반의 AI 확산을 촉진할 수 있는 정책적 시사점을 도출하는 것을 목적으로 한다.
제조업의 AI 활용 현황
▪ 국내 제조업은 AI를 점진적으로 도입 중이나, 활용 범위와 기업 지침 수립은 초기 단계 수준
▪ AI 도입 이후에도 디지털 전환 지출, 인력 비용, 영업이익, 조직 변화 등에 ‘변화 없음’이라는 응답이 우세하여 AI 도입에 따른 실질적 변화는 아직 제한적인 상황
AI 도입 장애 요인 및 정책 수요 분석
▪ (기술 도입 유인 기반 부족) 초기 투자 비용 부담과 도입 효과에 대한 불확실성, 실증 기반 부족 등
▪ (현장 인프라 미비) 기존 설비와 현장 상황으로는 제조 데이터 융합 및 AI 연계가 구조적으로 불가능
▪ (인력 부족) 산업 특성과 기업 환경을 이해하는 맞춤형 인재에 대한 공급 부족
▪ (법제도 정비) AI 활용에 따른 기술 제공자-활용 기업-소비자 간 책임소재 불분명, 규제 체계 미흡
▪ (사회적 수용성 저하) AI 기술의 신뢰성 부족과 일자리 대체 우려 등으로 인한 부정적 인식 존재
정책 시사점
▪ (실증 기반 확대) AI 테스트베드 및 시범사업 고도화를 통해 기술 도입 유인체계 강화
▪ (기초 인프라 고도화 지원) 제조 공정 데이터 연계 기반 조성과 유연한 AI 도입 인프라 마련
▪ (맞춤형 컨설팅 지원) 업종·공정별 특성에 기반한 AI 도입 방향성과 과제 정의를 지원하고 성공 사례를 체계적으로 발굴·정리하여 확산 기반 마련
▪ (보조금 지원체계) AI 도입 단계별 지원을 통해 초기 투자 부담 완화 및 기술 자립성 제고
▪ (인력 양성 체계 고도화) 도메인·기술 융합형 산업AI 인재 양성 및 현장 연계 강화
▪ (법제도 기반 정비) AI 기술 확산을 위한 책임 체계 명확화 및 신뢰 기반 활용 환경 조성
▪ (사회적 수용성 제고) AI 기술 수용성 확대를 위한 인식 개선과 노동 변화 대응 전략 마련
작성 및 문의
인공지능정책실 미래전략팀 이정민 주임연구원(053-230-1205, jmlee@nia.or.kr)