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강원도 소재 석회업체의 신모 이사는 AI 도입 상황을 묻자 이와 같이 하소연했다. 그는 “광업기업의 경우 3D 업종에 속하고, 젊은 사람이 거의 없으며 고령화 돼있다”며 “내부 인력을 교육해 데이터 유지보수 인력으로 쓰는 것도 사실상 어렵다. 인프라 투자를 한다고 해도 설비를 유지할 사람이 없으니 투자를 못한다”고 말했다.
중소기업들의 AI 도입 어려움은 대부분 비슷하지만 특히 인력난이 심한 지방의 경우 현실은 거의 절망스럽다. 주변에서 AI 도입의 필요성은 갈수록 크게 강조하고 있지만 AI 설비나 시스템을 감독하고 관리할 인력을 유치하기란 하늘의 별따기다.
해외로 나가는 AI 전문인력…“지방 중소기업은 쳐다도 안 봐요”
AI는 더이상 생산성 향상을 위한 도구가 아닌 파트너라는 인식이 확산되는 가운데 기업들은 모두 AI 관련 인력의 중요성을 인지하며 채용을 늘리겠다는 입장이다.
이달 초 한국은행이 공개한 ‘BOK 이슈노트: AI 전문인력 현황과 수급 불균형’ 보고서에 따르면 대기업의 69.0%가 AI 관련 인력 채용을 확대하겠다고 답했다. 중견·중소기업은 각각 68.7%와 56.2%가 관련 인력 채용을 늘리겠다고 밝혔다. 한은은 AI 도입이 기업 생존과 직결된 과제로 인식되면서 기업 규모와 관계없이 AI 역량 확보에 나서는 것으로 분석했다.
그러나 능력 있는 AI 인재가 중소기업, 특히 지방 소재 중소기업에서 기꺼이 일할 것인지에 대해서는 회의적이다. 어디서나 소중한 인재 취급을 받는 이들이 굳이 지방까지 내려가 근무하겠냐는 반응들이다.
산업통상부가 지난해 말 공개한 ‘2024년 산업기술인력 수급실태조사 공표자료’에 따르면 2023년 말 기준 산업기술인력 부족인원은 3만 9190명으로 조사됐는데, 12대 주력산업 부족인원 가운데 AI 인력을 포함한 소프트웨어, 전자, 화학, 기계 분야 부족인원이 전체의 68.7%를 차지했다. 특히 기업 규모별 부족인원은 중소규모 사업체가 90.8%를 차지해 중소기업들이 AI는 물론 전반적인 산업기술인력 확보 및 조달에 절대적인 어려움을 겪고 있음을 시사했다.
고수진 중기중앙회 제조혁신실장은 “지방의 전통 뿌리산업의 경우 숙련기술을 갖고 있는 인력들이 고령화된 것도 문제지만 이산화탄소 배출 등 환경 규제 등이 극심해져 AI 도입이 필수적인데 인력 유입은 어렵기만 하다”며 “(AI를 도입했을 때 전문인력이 없으면) 중소기업이 AI 솔루션 제공업체에 대한 의존도가 지나치게 높아질 수 있는 부분도 우려 사항 중 하나”라고 말했다.
실제로 국내 AI 인력들은 국가마다 임금 프리미엄이 존재하는 만큼 더 높은 급여와 처우 개선을 기대하며 해외로 나가거나 이직을 통해 자신의 가치를 높인다. 한은 보고서에 따르면 AI 기술 보유자 가운데 더 나은 처우를 찾아 이직하는 비율은 기술 미보유자 대비 6%포인트 더 높은 것으로 조사됐다. 미국 실리콘밸리의 한 빅테크 기업에서 빅데이터 업무 책임자로 일하고 있는 김 모(39)씨는 “한국 대학에서 교수직을 제안해 잠시 고민했지만 결국 남기로 했다”며 “급여 수준이 월등히 높은 것은 물론 근무방식에 있어서도 비교가 되지 않았다”고 털어놨다.
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AI로 인한 중기-대기업 격차 확대는 전세계적 이슈
AI로 인한 중소기업과 대기업 간 격차 확대는 국내 만의 문제는 아니다. 웰스파고는 최근 보고서에서 지난 2022년 오픈AI의 챗GPT 출시 이후 대기업의 경우 직원 1인당 실질매출액은 꾸준히 늘고 있지만 중소기업들은 감소하는 것으로 나타났다고 지적했다. 챗GPT 등장 이후 대기업 중심의 미국 스탠더드앤드푸어스(S&P) 500 기업의 생산성은 5.5% 늘었지만 중소형 기업 중심의 러셀 2000 기업 생산성은 12.3% 하락했다는 것이다.
관련 국내 보고서들도 잇따르고 있다. 최근 대한상공회의소가 504개 제조기업을 대상으로 조사한 ‘기업의 AI 전환 실태와 개선방안’ 보고서에 따르면 생산·물류·운영 영역에서 중소기업의 AI 활용도는 4.2%로 대기업(49.2%)의 10분의 1수준에 그쳤다. AI 투자비용에 대해서는 중소기업의 79.7%가 부담된다고 응답해 대기업(57.1%)보다 높았다.
인력 확보나 비용 등의 측면에서 중소기업들의 AI 도입 부담이 만만치 않은 것이 사실이다. 하지만 도입이 필수적인 만큼 정부가 예산 지원에 그칠 것이 아니라 다각도로 방안을 강구해야 한다는 지적이 나온다. 이종선 명지대 경영대 교수는 “중소기업의 인공지능전환(AX) 사업은 사실 지방으로 갈수록 쉽지 않다. 결국 지원사업을 활용해야 하는데 단순히 자금을 지원하고 AI 서비스를 이용하도록 하는 게 아니라 어떻게 사업 모델에 합칠 수 있을지에 대한 방안을 모색하는 것이 장기적으로 도움이 될 것”이라고 말했다.
중소기업 대표들의 마음가짐이 중요하다는 조언도 나온다. 장동인 한국과학기술원(KAIST) 김재철 AI대학원 초빙교수는 “AI 만큼은 기업 대표들부터가 제대로 알고 의지를 갖고 추진하고, 직원들에게 정확한 가이드 라인을 줄 필요가 있다. 최근 경쟁이 치열해지면서 AI 툴의 비용도 많이 낮아지고 있으므로 중소기업도 이를 적극 활용하면 될 것”이라고 말했다.
