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[IT뉴스][모두의 AI, 엇갈린 AX]③AI 진입 장벽 낮추는데 초점..."지원 있어도 체감 적을수밖에"

온카뱅크관리자

2026-08-13 09:17:32

<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div>  <strong class="summary_view" data-translation="true">일회성 구축 지원서 장기적 운영 관리로<br>지원 초점 다각화 필요<br>AX 협동조합으로 시행착오 부담↓<br>분야별 데이터 표준 마련<br>지역별 공유형 AX 전문가 확대</strong> 
        <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> 
         <section dmcf-sid="36ecSOB3cY">
          <blockquote class="pretip_frm" contents-hash="be43b1e8f662258a5e24f67d0b6c564d186fc3739f5c21edb85fd3db35ba00d5" dmcf-pid="0PdkvIb0aW" dmcf-ptype="pre">
           <strong>편집자주</strong>
           <br>인공지능(AI)이 기업의 생산성과 일하는 방식을 바꾸고 있지만 대기업, 중소기업 간 속도의 차이가 생기고 있다. AI 전담 조직과 인프라를 갖춘 기업들이 전사적인 AI 전환(AX)에 속도를 내는 사이 그렇지 못한 기업·기관들은 AX 사각지대에 놓여 '모두의 AI' 에서 소외된다. 아시아경제는 혁신 이면에서 벌어지는 AX 격차를 살펴보고, 누구도 소외되지 않는 모두의 AI로 생산성을 높이기 위한 조건과 해법을 짚어본다.
           <br>
          </blockquote>
          <div contents-hash="5de73676d97cac5b484d7c7f5d4dacbe4994fb5ea1ef09637a9fb6ceb1b64e94" dmcf-pid="pQJETCKpjy" dmcf-ptype="general">
           <p>정부가 기업의 AI 전환(AX)을 위해 AI·데이터·클라우드 구축을 지원하는 제도를 마련하고 대기업도 협력사 지원에 나서고 있지만 기업별 AX 준비상황과 수요가 제각각이다 보니 지원과 성과가 제대로 연결되지 못하는 경우가 많다. 기업 AX의 사각지대를 해소하려면 지원의 초점이 AI 도입 확산에서 지속적인 활용 지원으로 전환돼야 한다는 목소리가 나오는 이유도 여기에 있다.</p>
          </div>
          <p contents-hash="265d893d2bda4adcca6542ef09a75aa2ca10144c110aff38bab83b77c7f81613" dmcf-pid="UxiDyh9UAT" dmcf-ptype="general">13일 과학기술정보통신부에 따르면 정부는 올해 625억원 규모 바우처 사업을 통해 AI 개발과 데이터 구축, 클라우드 활용 등 기업 AX에 필요한 기술 자원을 지원하고 있다. AI 바우처(252억원), 데이터 바우처(72억원),클라우드 바우처(41억원)에 이어 올해는 분야별 지원을 통합한 AX 원스톱 바우처(260억원)를 추가해 바우처 4종으로 지원 구조를 재편했다. </p>
          <p contents-hash="879d099542d214a2fd35edd04a5f7d3d296e726090606055dc5c2fdc4cd88139" dmcf-pid="uMnwWl2ucv" dmcf-ptype="general">대기업들도 협력사의 AX를 도와주고 있다. 한국경제인협회가 여론조사기관 모노리서치에 의뢰해 제조업 매출액 800대 기업을 조사한 결과 응답 기업의 45%가 협력사 AX를 지원하고 있다고 답했다. 협력사 AX 지원 활동은 생산·품질·설비·물류 데이터 연계 및 표준화가 34.4%로 가장 많았고, 이어 공동 파일럿·실증 프로젝트(23.8%), AX 수준 진단 및 로드맵 컨설팅(16.4%), 교육·전문인력 파견(14.3%) 순이었다. </p>
          <p contents-hash="8abc60720b1aab03e19eeeac0149169871846ad538d005290aa24d2b073a7e0f" dmcf-pid="7RLrYSV7jS" dmcf-ptype="general">하지만 현재 이뤄지고 있는 지원의 초점이 대부분 기업의 초기 AI 진입 장벽을 낮추는 데 맞춰져있어, 기업별 여건과 산업 특성에 맞춰 시스템을 운영·고도화하는 데는 한계가 있다는 지적이 나온다. 실제로 한경협 조사에서도 대기업들이 협력사 AX의 가장 큰 걸림돌로 꼽은 것은 디지털 인프라와 AI 활용 역량 부족(43.4%), 데이터 연계·표준화 및 보안 관리 어려움(22.7%) 등이었다. AI 도입 이후에도 데이터 관리나 유지보수 등 지속적인 투자가 필요한 만큼 개별 기업의 부담을 줄일 수 있는 보완책이 필요하다는 얘기다.</p>
          <div contents-hash="4a2a76f80578690d2c2e9d761a91bb9e1989fb583c7ef07ad87b836dacefe775" dmcf-pid="zeomGvfzAl" dmcf-ptype="general">
           <p>전문가들은 ▲업종별 협동조합 체계 구축 ▲데이터 표준 마련 ▲지역 공유형 AX 전문가 확대 등을 기존 지원 정책을 보완할 수 있는 방안으로 제시했다.</p>
          </div>
          <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="4980648af315db7d80f0963a6f3d224682f17c0a5db0d81c97da94c8ea1fdd5d" dmcf-pid="qdgsHT4qoh" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202608/13/akn/20260813090952207zbzj.png" data-org-width="745" dmcf-mid="FkXzQfmjcG" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img1.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202608/13/akn/20260813090952207zbzj.png" width="658"></p>
          </figure>
          <div contents-hash="93e172bc138e3ea6a19e2fe81e51db282e96b96cbc5f02bc8e985f7fb85b03ed" dmcf-pid="BJaOXy8BjC" dmcf-ptype="general">
           <p>구인혁 숙명여대 글로벌서비스학부 교수는 개별 기업이 홀로 갖추기 어려운 AI 역량을 업종 단위로 공유하는 'AX 협동조합'을 해법으로 제시했다. 같은 업종별로 데이터 표준과 보안체계, 전문인력 등 공통 역량을 공유, AI 솔루션을 검증하는 대응체계다. 구 교수는 "개별 기업에 구축비를 반복 지원하기보다 기업들이 AX를 이어갈 공동 기반을 만드는 데 투자해야 한다"며 "참여기업이 공동으로 투자하고 서비스를 소유하는 구조로, 기업별로 반복되던 비용과 시행착오를 줄일 수 있을 것"이라고 말했다.</p>
          </div>
          <p contents-hash="fed8c11fb495762b6ec328a01c48ef80a920b443f5951d288e9b8a875fe44491" dmcf-pid="biNIZW6boI" dmcf-ptype="general">일회성 구축비 지원에서 벗어나 AX 전 과정을 지원하는 체계도 필요하다. 정부 지원이 종료된 후 운영비와 관리인력 부족으로 AX가 중단되는 사태를 막고, 업무 변화에 맞춰 AI 모델을 재학습시키거나 새로운 데이터를 관리하기 위해서다. 구 교수는 "AI 도입 이후 데이터 관리와 유지·보수, 모델 재학습 등 AI 도입 이후 2~3년간의 운영까지 지원하는 방식이 필요하다"며 "정책 성과 역시 도입 기업 수보다 1~2년 뒤 실제 활용 현황과 자체 투자 여부 등을 중심으로 평가해야 한다"고 설명했다.</p>
          <p contents-hash="8124737d43fe2d70d3495bbfb9606a6084c694d05432b2580ac27b8b116f53a7" dmcf-pid="KiNIZW6bNO" dmcf-ptype="general">박진호 동국대 컴퓨터·AI학과 교수는 기업이 필요한 AX 역량을 외부에서 조달할 수 있도록 AX 패키지 시장을 키워야 한다고 강조했다. 박 교수는 "AI 도입 이후 유지·보수와 교육을 지속하는 구조가 만들어져야 한다"며 "향후 구독제로 각 기업이 필요한 AX 역량을 이용하는 시장이 발전할 것"이라고 전망했다. 이와 함께 AI 학습에 적합한 업종별 데이터 표준과 보안·접근권한 등 공통 기준을 마련해야 한다고 덧붙였다.</p>
          <p contents-hash="99cb19619a1c2c7d7edf61d54cc9f94577117a798f3227b11d23511ac09b7061" dmcf-pid="9njC5YPKjs" dmcf-ptype="general">정석찬 동의대 인공지능그랜드ICT연구센터장은 "지역 거점을 중심으로 기업과 밀착해 AX 목표 설정, 데이터 구축, AI 적용 등을 지원하는 현장형 AX 전문가를 확대해야 한다"고 제안했다. 지역대학, 연구기관 등의 전문인력을 공동 활용하는 방식이다. </p>
          <p contents-hash="52b7b6a1c9989a1e5be007aae6ac059b338f26a61e6ca4353649d807b283766b" dmcf-pid="2LAh1GQ9om" dmcf-ptype="general">이은서 기자 libro@asiae.co.kr</p>
         </section> 
        </div> 
        <p class="" data-translation="true">Copyright © 아시아경제. 무단전재 및 재배포 금지.</p>

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