정부, 산업 AI 확산을 위한 10대 정책과제 본격 추진
2025년까지 AI 도입 기업 50% 확대… 스마트 공장 1,000개 목표
AI 인재 10만 명 양성, 산업 AI 경쟁력의 핵심 전략
[아웃소싱타임스 김민수 기자] 산업 AI 전환이 국가 경쟁력 강화를 위한 필수 과제로 떠오르고 있다. AI 기술이 글로벌 경제에서 산업 구조를 재편하는 핵심 요소로 자리 잡으면서, 한국 기업들이 이 변화에 신속히 적응하지 않으면 경쟁력 저하와 시장 점유율 감소가 불가피하다는 지적이 나온다.
특히, AI 기술을 활용한 생산성 향상과 비용 절감이 주요 글로벌 기업들의 경쟁 우위 요소로 작용하고 있어, 한국 산업계에서도 이에 대한 적극적인 대응이 필요하다. 이에 따라 정부는 지난 1월 22일 산업 AI 확산을 위한 10대 정책과제를 발표하며, 본격적인 AI 전환을 추진하고 있다.
하지만 산업연구원이 지난 2월 발표한 "첫걸음 내딘 산업 AI, 성공을 위한 과제는?" 보고서에 따르면, 이 정책을 효과적으로 실행하기 위해서는 산업 현장에서의 실질적인 대응 방안이 필수적이며, 기업과 정부 간 협력 및 구체적인 실행 전략이 필요하다고 분석되었다.
보고서는 산업 AI 도입이 지연될 경우 한국 산업이 글로벌 경쟁에서 더욱 뒤처질 위험이 있으며, 이에 대한 신속한 대응이 필요하다고 강조하고 있다. 특히, AI 도입이 단순한 자동화가 아니라 산업 전반의 혁신을 주도할 핵심 기술이라는 점을 인식하고, 보다 적극적인 실행 전략이 요구된다고 분석했다.
현재 한국은 AI 기술 연구 개발 수준에서는 높은 평가를 받고 있으며, 산업 현장에서도 AI 도입이 점차 확대되고 있다. 현대자동차는 AI 기반 스마트 공장을 도입하여 생산 공정의 효율성을 높이고 있으며, CJ대한통운은 AI를 활용한 물류 자동화 시스템을 도입해 배송 시간을 단축하고 있다. 또한, 국내 주요 은행들은 AI 챗봇을 활용하여 고객 서비스의 품질을 향상시키고 있으며, 대형 유통업체들은 AI 기반 수요 예측 시스템을 도입해 재고 관리 효율성을 극대화하고 있다.
하지만 이러한 사례는 아직 전체 산업군에 걸쳐 고르게 확산되지 않았으며, 중소기업의 AI 도입은 여전히 제한적이다. 이에 따라 정부의 인센티브 확대와 맞춤형 지원책이 필요하다는 의견이 제기되고 있다.
■ 본격적인 AI 전환을 위한 정부 10대 정책과제와 세부 추진과제
정부는 2025년까지 AI 도입 기업 비율을 50% 이상으로 확대하고, 2030년까지 AI 기반 스마트 공장 1,000개 이상을 구축하는 목표를 설정했다. 또한, 2026년까지 AI 반도체 연구개발(R&D) 지원을 확대하고, 2027년까지 AI 전문 인력 10만 명을 양성하는 계획을 추진하고 있다. 이러한 실행 계획을 기반으로 정부는 산업 AI 확산을 체계적으로 지원할 예정이다.
정부는 산업 AI 확산을 촉진하기 위해 다음과 같은 10대 정책과제를 발표했다. 이번 정책의 목표는 AI 기술을 산업 전반에 적용하여 생산성을 향상시키고, 국내 기업이 글로벌 AI 시장에서 경쟁력을 확보할 수 있도록 지원하는 데 있다.
특히, 기업의 AI 도입을 촉진하고 실질적인 성과를 창출하는 것을 주요 기대 효과로 삼고 있다. 이 정책들은 기업이 AI 기술을 효과적으로 적용할 수 있도록 다양한 지원을 제공하는 것을 목표로 하고 있다.
| 10대 프로젝트 | 내용 | 세부 추진과제 |
| 1. AI 선도 프로젝트 | AI 활용을 촉진하고 기업의 적용 사례를 창출하기 위해 선도 프로젝트를 추진하며, 2027년까지 200개 이상의 AI 도입 선도 사례를 구축할 계획이다. | AI 성공 사례 인벤토리 구축, AI 챌린지 대회 개최 |
| 2. AI 에이전트와 피지컬 AI | 제조업과 물류 등 다양한 산업에서 AI 에이전트(Agent) 및 물리 AI(Physical AI)의 활용을 촉진한다. | 자율제조 선도 프로젝트 내 AI 에이전트 개발, 휴머노이드 로봇 기술 강화, 모빌리티 AI 지원 |
| 3. 산업 AI 컴퓨팅 인프라 | 기업이 고성능 AI 컴퓨팅 자원을 쉽게 활용할 수 있도록 산업별 특화 AI 컴퓨팅 센터를 구축한다. | 기업 수요 기반 AI 컴퓨팅 센터 구축(비수도권 중심), AI 모델 실증 인프라 확충, 업종별 연합학습(Federated Learning) 지원 |
| 4. 산업 데이터 활용 촉진 | 산업 AI 모델의 성능을 향상시키고, AI 기반 데이터 활용 환경을 조성한다. | 산업 데이터 은행 설립, 데이터 큐레이션 산업 육성, 산업 데이터 스페이스 구축 |
| 5. AI 반도체 생태계 강화 | AI 반도체 산업의 경쟁력을 강화하고 국내 반도체 기업의 성장 기반을 마련한다. | 주력 산업·제품에 국산 AI 반도체 활용 확대, AI 반도체 제조에 필수적인 기반 기술 개발, AI 반도체 생태계 경쟁력 강화 |
| 6. AI 인재 양성 | 산업 현장에서 활용할 수 있는 AI 전문 인력을 육성하고 교육 체계를 강화한다. | 재직자 대상 AI 활용 능력 강화, 제조업 예비 인재 대상 AI 교육 확대, 산업별 암묵지(Know-how)의 AI 자원화 |
| 7. 전력 인프라 개선 | AI 기술 확산에 따른 전력 수요를 고려하여 AI 친화적인 전력 인프라를 구축한다. | AI 전력 수요를 반영한 전력 공급 계획 수립, 산업 AI 친화적 전력 시스템 구축, AI 데이터센터 냉각 시스템 육성 |
| 8. 산업 AI 자본 조성 | AI 관련 기업의 성장을 지원하기 위한 금융 및 투자 환경을 조성한다. | 산업 AI 기금 조성, 민간 AI 투자 활성화 지원 |
| 9. AI 생태계 강화 | AI 기술 개발 및 적용을 촉진하기 위한 종합적인 산업 생태계를 구축한다. | 산업 AI 바우처 도입, 외국 인재 및 기술 유치, 한국형 AI 스타트업 육성 프로그램(예: 슬러시 모델 도입) |
| 10. 산업 AI 제도 정비 | AI 확산을 위한 법·제도적 기반을 마련하고 AI 산업을 지속적으로 지원하는 체계를 구축한다. | 산업 AI 확산 법령 정비, AI 표준 리더십 확보, 기획형 규제 샌드박스 도입, 산업 AI 위원회 상설화 및 산업 AI 진흥센터 지정 |
■ 글로벌 AI 경쟁 속 한국 산업의 현실과 과제
산업연구원 보고서는 글로벌 AI 시장에서 한국의 경쟁력을 평가하며, 미국과 중국이 주도하는 AI 시장에서 한국이 인프라, 투자, 인재 확보 측면에서 여전히 부족한 점이 많다고 지적했다.
2023년 기준 한국의 AI 분야 민간 투자액은 13억 9000만 달러로, 미국(672억 2000만 달러)의 2% 수준에 불과하다. 또한, 고성능 AI 반도체(GPU) 확보에서도 글로벌 기업인 메타(Meta)가 35만 개 이상의 GPU를 보유한 것과 비교하면 한국은 2000개 수준으로 큰 격차를 보이고 있다. 이런 현실은 산업 AI 전환을 가속화하기 위한 체계적인 대응이 필요함을 시사한다.
이에 대응하기 위해 정부는 국가 AI 컴퓨팅 인프라 확대, AI 반도체 개발 지원, AI 인재 양성 확대 등 다양한 정책을 추진하고 있다. 또한, AI 연구개발(R&D) 투자 확대와 AI 기업 육성 프로그램을 통해 글로벌 경쟁력을 높이려는 노력을 기울이고 있다.
■ 기업이 AI를 쉽게 활용할 수 있도록 환경을 조성하는 것이 중요
한국은행에 따르면, 산업 AI 도입이 본격화될 경우 한국 경제에 미치는 영향은 상당할 것으로 예상된다. 제조업의 생산성이 연평균 1.1~3.2% 증가하고, 국내 GDP 성장률이 4.2~12.6% 상승할 것으로 전망된다. 또한, 물류·유통 분야에서는 AI 기반 자동화를 통해 운영 비용이 20% 이상 절감될 것으로 예상되며, 2030년까지 50만 개 이상의 신규 일자리가 창출될 것으로 분석되었다. 또한, 산업 AI 확산으로 인해 2030년까지 50만 개 이상의 신규 일자리가 창출될 것으로 분석되었다.
세종대학교 경영학과 이용기 교수는 "산업 AI의 성공적 도입을 위해서는 기업이 AI를 쉽게 활용할 수 있도록 환경을 조성하는 것이 중요하다"며 "정부의 10대 정책과제가 기업들의 AI 활용도를 높이는 데 실질적인 도움이 될 것으로 기대된다"고 평가했다.
결국, 정부와 산업계가 긴밀히 협력하여 AI 기술의 도입과 확산을 가속화해야 한다는 점이 강조되고 있다. 이를 위해 정부가 설정한 10대 정책이 실질적인 성과를 창출하고, 한국이 AI 산업의 선두 주자로 도약하는 기반이 될 기를 기대해본다.
