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국내 중소기업들의 인공지능 전환·활용 등을 연구하는 중소벤처기업연구원 한창용 정책컨설팅센터장은 이데일리와의 인터뷰에서 이같이 말했다. 그는 “대기업이 꾸리고 있는 가치 사슬과 세계적 가치 사슬에 편입이 되느냐가 중소기업의 생존을 결정하는 요소 중 하나”라고 강조했다. 중소기업의 AX 문제는 단순히 시장 경쟁력 차원이 아니라 생존과 직결된 문제라는 게 한 센터장 생각이다.
국가 경쟁력 측면에서도 중소기업의 AI 도입은 중요한 과제다. 한 센터장은 “대기업이 혼자만 잘 나갈 수는 없다”며 “대기업이 성장하는 과정에서 중소기업도 효율화가 돼야 상호 협력을 통해 국가 전체적인 효율성과 경쟁력을 끌어올릴 수 있다”고 말했다.
문제는 중소기업이 AX 도입 속도를 높이는 과정에 여전히 걸림돌이 많다는 점이다. 중소기업을 가장 많이 옥죄는 ‘초기 비용 부담’부터 부실한 데이터, 사내 전문 인력 부족, 업무 방식 재설계에 대한 저항, 맞춤형 AI 솔루션의 부재, 데이터 구축 시 보안 문제 등 연쇄적인 애로사항이 AX 도입을 포기하게끔 하고 있다.
한 센터장은 당장 생산이 중요한 중소기업에 이런 여러 가지 요소를 극복할 만큼의 필요성이 현실감 있게 다가오지 않는다고 지적했다. 그는 “AX라는 게 한번 도입되면 전체적으로 효율화를 시키는 경향이 있다”며 “대기업에 비해 중소기업의 AX 도입 효과가 작게 느껴질 수 있다. 이런 규모의 경제 차이에 의해 중소기업이 AX 필요성을 더 적게 인식하고 AI 도입률이 저조한 측면으로 이어지는 것”이라고 지적했다.
한 센터장은 향후 중소기업의 AX 도입 속도를 높이기 위해서는 ‘표준 데이터’ 정제 작업이 선행돼야 한다고 조언한다. 디지털전환(DX)도 안 된 기업이 AX 단계로 넘어가려면 많은 시간과 투자가 필요하다. 이를 돕기 위해서는 각 기업이 활용해 쓸 수 있는 데이터가 있어야 한다는 것이다. 그는 “DX가 이루어지지 않은 상태에서는 (AX를 할 때) 지속성을 보장해주는 기업 맞춤형 데이터들이 충분히 생산되지 못한다”고 설명했다. 이어 “정부가 중소기업 스마트공장 지원 사업 등으로 중소기업의 DX 및 AX를 도와도 관련된 전체 데이터를 모으는 작업은 어려웠다”며 “개별 중소기업의 보안 문제 때문”이라고 말했다. 가령 중소벤처기업부는 지난 10월 스마트제조혁신 3.0 전략을 발표하며 제조데이터셋을 확보하겠다고 약속했다. 이 약속이 잘 지켜지기 위해서는 보안 우려와 데이터 수집 사이의 간극을 잘 조절해야 한다는 게 한 센터장의 제언이다.
그는 “새로운 정책들이 잘 시행돼서 데이터 표준화 작업을 정부 주도로 하거나 데이터를 수집할 수 있는 제도적 근거가 마련돼야 한다”고 밝혔다.
표준 데이터 공급 작업이 원활하게 진행되면 중소기업은 데이터 구축에 드는 비용과 시간을 줄일 수 있다. 여기에 더해 공급기업의 AX 솔루션을 기업 맞춤형으로 설계하는 과정에도 정부 지원이 이어지면 초기 비용이 더욱 줄어들 것이라는 게 한 센터장 조언이다. 그는 “공급기업의 AX 모델을 중소기업이 자사 생산설비에 딱 맞춰 도입하기는 어렵다. 각 기업에 맞게 최적화하는 기간이 걸릴 것”이라며 “현재 AX 지원 정책은 대부분 1년짜리다. 2~3년 정도 기간을 두고 맞춤형 설계하는 과정의 추가 비용을 지원하는 정책도 중소기업들의 초기 비용 부담 경감에 큰 도움이 될 것”이라고 말했다.
