경제협력개발기구(OECD)에서는 AI(또는 AI 시스템)를 다양한 목적을 위해 스스로 예측하고, 내용을 창조하고, 추천·결정과 같은 다양한 결과물을 제공해주는 기계 기반 시스템으로 정의하고 있다. 즉 AI는 사람 두뇌의 다양한 기능을 스스로 수행할 수 있는 기술을 의미한다. OECD는 AI가 우리 삶의 복지와 지속가능한 경제활동, 혁신과 생산성 향상을 돕고 국제사회가 직면한 다양한 도전에 대응할 수 있는 잠재력을 가진 대표적 GPT로 고려한다. 그러므로 향후 AI가 우리 산업 전반에 적용되고 확산해 새로운 혁신과 발전을 이끌 것이란 기대가 높다.

디지털 전환의 신기술로 각광

AI 기술은 이미 우리 산업에 다양하게 활용되고 있다. 자동차의 자율주행기술, 시리, 구글 어시스턴트와 같은 디지털 도우미, 온라인 쇼핑의 상품 추천, 금융권의 신용 사기 방지, 고객서비스 센터의 챗봇 등 이미 다양한 분야에서 AI가 활용되고 있다. 제조 영역에서도 공정상의 이상을 탐지하는 이상 탐지(anomaly detection), 생산현장에 대한 자율적인 대응을 가능하게 하는 지능형 설비(intelligent manufacturing facility), 최적 작업환경 분석 및 제공을 위한 스마트 작업대(smart workbench), 사용자가 원하는 제품 디자인 설계를 위한 제너레이티브 디자인(generative design) 등 다양한 분야에서 활용되고 공정 효율성을 높이고 있다. 최근 가상공간에서 이루어지는 제품 설계, 생산, 유지보수 등 다양한 시뮬레이션을 수행과 의사결정을 가능하게 하는 디지털 트윈(Digital Twin) 또한 AI가 결합한 지능화 융합기술로 들 수 있다. 이렇듯 이미 산업에서 새로운 상품과 서비스를 제공하거나 기존 생산공정 등을 보다 효과적으로 운영하는 등 AI를 활용하는 사례가 다양하게 관찰되고 있다.

활용과 성과는 아직 미지수

단, AI 기술에 대한 높은 기대와 달리 기업의 활용과 성과는 여전히 일부 의문이 있다. 먼저 국내 기업의 AI 활용은 여전히 소수의 기업과 산업에 집중돼 있다. 국내 상용근로자 50인 이상 기업을 대상으로 한 통계청 <기업활동조사>에 따르면 국내 기업의 AI 활용은 2017년 1.4%에서 매년 증가하지만, 2021년 4.0% 수준으로 여전히 소수의 기업만이 활용하는 것으로 나타났다. 산업별로도 2021년 정보통신업(17.5%), 전기, 가스, 증기 및 공기조절 공급업(12.9%), 교육서비스업(11.5%), 금융 및 보험업(10.1%) 등이 상대적으로 높은 비율을 보였다. 반면 기업체 절반 가까이 포진한 제조업의 경우 AI를 활용하는 기업 비중이 2.6%로 여전히 소수의 기업만이 활용하는 것으로 나타났다. 활용단계 측면에서도 기업 운영의 여러 단계 중 상품과 서비스 개발에 AI 활용이 제한적으로 집중됐다. 국내 기업의 AI 활용 현황에서는 AI가 여전히 소수의 산업에서, 소수의 기업이 소수의 기능에서만 활용한다는 점을 보여준다.
AI 활용으로 인한 기업의 성과 또한 여전히 불확실하다. 다수의 사례 연구에서 AI 활용에 따른 성과를 보고하고 있지만, 일반적인 기업을 다수 포함한 기업 실증분석 연구에서는 AI 성과 여부에 여전히 논란이 있다. 특히 제조업의 경우 일반적인 기업에는 성과가 관찰되지 않고, 복수 사업체 기업과 같은 일부 그룹에서만 성과가 있는 것으로 분석된다. 과거 초기 정보통신기술(ICT)의 활용이 기대와 달리 기업의 직접적인 성과로 나타나지 못했던 상황이 ‘생산성 역설(Productivity Paradox)’로 언급된다. 최근 AI 경우에도 그 기대와 달리 성과가 관찰되지 않고 이를 ‘현대 생산성 역설(Modern Productivity Paradox)’로 언급되고 있다. 즉 아직은 AI가 우리의 기대만큼 기업과 산업에 일반적이지도, 항상 성과를 높이는 것도 아닌 것으로 보인다.

신기술 활용한 상품과 서비스 확산 기대

GPT로서 AI 활용과 그 잠재적인 성과에 대한 기대와 달리, 여전히 AI 활용은 소수의 그룹에 한정돼 있고 그 성과 또한 불확실하다. 일각에서는 시간이 지남에 따라 AI 활용이 기하급수적으로 확산할 것이고, 그 성과 또한 가시화될 것으로 기대한다. 하지만 AI 기술 활용에 대한 성과 논란이 지속되는 경우, 신기술 확산을 저해하고 AI를 활용하는 소수 기업의 시장 영향력 확대와 기업 간 격차 문제가 우려된다.
그러나 현재 관찰되는 상대적으로 미진한 AI 활용과 성과에 대한 우려가 미래산업을 위한 AI 기술에 대한 우리의 기대가 틀렸다는 것을 의미하진 않는다. 비록 여전히 그 비중은 낮지만 AI를 활용하는 기업은 점차 늘고 있고, 해당 신기술을 활용한 새로운 상품과 서비스 제공 및 생산과정을 획기적으로 개선하는 사례가 점차 확산하고 있다. 즉 향후 AI 기술 활용을 통한 미래산업 발전을 촉진하기 위해서는 일반적인 기업이 AI 기술을 다양한 분야에 어떻게 빠르게 도입, 활용할 수 있는지에 대한 데이터, 인력, 제도 등의 인프라 구축과 범용화를 위한 관련 기술 개발에 초점을 두어야 할 것이다.