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국내 제조기업 82%, AI 활용 못해…자금·인재·효과성 3중고

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작성자 xtalfi
작성일 2025.11.18 18:09
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(퍼플렉시티가 정리한 기사)


국내 제조기업 10곳 중 8곳 이상이 인공지능(AI)을 경영에 활용하지 못하고 있는 것으로 나타났다. 자금 부족과 인재난, 효과성에 대한 불확실성이라는 3중고가 AI 전환의 발목을 잡고 있다는 지적이다.

대한상공회의소가 최근 국내 504개 제조기업을 대상으로 조사한 보고서에 따르면 응답기업의 82.3%가 ‘AI를 경영에 활용하지 않고 있다’고 답했다고 17일 밝혔다. 특히 대기업의 AI 활용도가 49.2%인 데 반해 중소기업은 4.2%에 불과해 규모별 격차가 큰 것으로 나타났다.


투자 부담에 인재 확보도 난항

AI 투자비용 부담을 묻는 질문에 기업의 73.6%가 “부담이 된다”고 응답했다. 규모별로는 중소기업(79.7%)이 대기업(57.1%)보다 부담을 더 크게 느끼는 것으로 조사됐다. 대구의 한 제조업체는 “생산공정만 AI로 전환하려 해도 라벨·센서 부착, CCTV 설치, 데이터 정제, 로봇 운영을 위한 맞춤형 솔루션 구축, 관련 인력 투입 등 예상하지 못한 자금이 들어간다”고 토로했다.

인재 확보는 더욱 심각한 문제다. ‘AI 활용 전문인력이 있는가’라는 질문에 80.7%가 “없다”고 답했으며, 82.1%는 “AI 인력을 충원하고 있지 않다”고 응답했다. 보고서는 “한국의 AI 인재는 2만1000명 수준으로 중국(41만1000명), 인도(19만5000명), 미국(12만명)에 비해 턱없이 적다”며 “그나마 있는 인재도 빠져나가고 있다”고 지적했다. 스탠퍼드 인간중심AI연구소(HAI)가 올해 발표한 조사에 따르면 한국의 AI 인재 순이동은 -0.36으로 인재 순유출국에 해당한다.


단계별 맞춤 지원 필요

효과성에 대한 확신 부족도 AI 도입을 가로막고 있다. ‘AI 전환이 성과를 가져올 것으로 기대하는가’라는 질문에 60.6%가 “효과가 미미할 것”이라고 답했다. 경제협력개발기구(OECD)가 주요 7개국(G7) 및 브라질 기업을 대상으로 실시한 조사에서도 ‘투자 수익률 추정의 어려움’이 AI 도입의 장애 요인으로 지목된 바 있다.

대한상의는 AI 활용도가 높은 기업에는 GPU·클라우드 인프라 지원 등을 유연하게 활용할 수 있도록 제도적 자율성을 확대하고, AI 도입률이 낮은 기업에는 도입 전·중·후 단계별 지원이 필요하다고 제언했다. 정부는 제조AX 얼라이언스를 통해 2030년까지 AI 팩토리를 500개 이상 구축하는 사업을 진행 중이다.

이종명 대한상의 산업혁신본부장은 “지금은 AI에 대한 미래 조감도를 정교하게 만드는 데 주력하기보다는 실제 데이터 축적과 활용, 인재 영입 등에 뛰어들어야 하는 시점”이라며 “강력한 지원, 파격적인 규제 혁신을 담은 선택과 집중의 메가 샌드박스 실행전략이 맞물려 돌아가야 할 때”라고 말했다.

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알리바바는Qwen대규모언어모델을매우허가친화적인오픈소스라이선스로공개함으로써궁극적으로자사의클라우드컴퓨팅및전자상거래비즈니스에이로운광범위한AI도입을이끌것이라고전망하고있으며,이는회사의AI전략에대한BismarckBrief의분석에근거한것이다.​에어비앤비CEO브라이언체스키는자사가고객서비스에Qwen모델을적극적으로활용한다고밝혔으며,그이유로"우수함","빠른속도","합리적인비용"을꼽았고,플랫폼통합요구사항에"완전히준비되지않은"ChatGPT대신선택했다고설명했다.​Qwen오픈소스모델은전세계적으로6억회이상다운로드됐으며,현재아마존,애플등미국대형기업의AI시스템에도적용되어,알리바바가세계최대오픈소스AI생태계를구축하게되었다.
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2025.11.21 등록
Microsoft는 파일 정리 및 이메일 전송과 같은 작업을 자동화하도록 설계된 새로운 Copilot Actions AI 기능이 장치를 손상시키고 민감한 데이터를 훔칠 수 있다는 경고를 발표했으며, 이는 빅테크 기업들이 보안 위험을 완전히 이해하기 전에 기능을 출시한다는 비판을 다시 불러일으켰습니다.회사는 특히 공격자가 웹사이트, 이력서 또는 이메일에 악의적인 명령을 삽입할 수 있는 프롬프트 인젝션 취약점에 대해 사용자들에게 경고했으며, 대규모 언어 모델은 이를 정당한 사용자 지시와 구별할 수 없습니다.Open Worldwide Application Security Project는 2025년 LLM 애플리케이션 상위 10대 보안 위험에서 프롬프트 인젝션을 1위 보안 위험으로 선정했으며, 이는 AI 에이전트가 제어 명령과 사용자 데이터를 구분하지 못하는 근본적인 무능력에 대한 업계 전반의 우려를 반영합니다.
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2025.11.20 등록
Micropolis Holding Co.는 11월 18일 NVIDIA Orin SOC를 탑재한 IP67 등급의 엣지 컴퓨팅 유닛을 출시하여 클라우드 연결 없이도 감시, 객체 감지 및 행동 분석을 위한 온디바이스 AI 처리를 가능하게 했습니다.8GB에서 64GB 구성으로 제공되는 이 견고한 장치는 법 집행, 국경 통제 및 국가 안보 임무를 위해 설계되었으며, 여러 로봇과 센서에 걸쳐 분산 엣지 네트워크로 작동할 수 있습니다[‘.CEO Fareed Aljawhari는 이러한 통합을 통해 Microspot이 “복잡한 AI 모델을 현장에서 즉시 안전하게 처리”할 수 있게 되어, 신뢰성이 타협될 수 없는 중요한 작전에서 실시간 의사결정을 지원한다고 말했습니다.
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1950~60년대 미니컴퓨터 붐은 혁신적 반도체 기술의 발전과 소형화 바람을 타고 수많은 신생 기업과 투자 자본이 단일 산업으로 몰렸던 시기였다. 기업들은 앞다투어 성장했지만, 대부분은 처절한 실패로 끝났고 수십억 달러의 손실이 발생하면서 시장이 한 차례 정리되었다. 이 과정에서 궁극적으로 몇몇 상장기업이 20년 가까운 세월 동안 살아남아 산업을 대표하게 되었다.오늘날 AI 붐 역시 유사하게 폭발적 자본 유입과 스타트업 창업이 반복되고 있다. 하지만 과거와 달리 주요 AI 기업들은 IPO(상장) 대신 비상장 상태에서 거대 자본을 유치하며 급격한 가치 상승을 경험 중이다. 그 결과 일반 투자자들은 직접 투자할 기회가 적고, 기업가치 역시 6~9개월마다 두 배 가까이 오르는 등 민간 시장 중심의 과열 양상을 보인다.Commoncog는 단기 버블 여부를 논하기보다는, 기술 산업에서 반복되는 진입-도태 메커니즘과 시간이 걸리더라도 결국 산업 구조가 단단해지는 과정을 주목해야 한다고 강조한다. 미니컴퓨터 붐처럼, AI 붐도 필연적으로 실패와 도태, 점진적 구조 변화를 거치며 장기적으로는 견고한 성장 기반을 남길 것이라는 점이 반복적으로 제시된다.
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2025.11.20 등록
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