얼마 전 우리나라 국민의 인공지능(AI) 활용률이 81.3%로 높아졌다는 여론조사 결과가 나왔다. 10명 중 8명이 일상·업무·학업 등에서 AI를 활용하고 있다고 한다. AI는 이제 테크기업만의 전유물은 아닌 셈이다.
기업에도 AI는 사업 성패와 생존을 가르는 핵심 척도로 부상했다. 경제계 분석에 따르면 기업이 AI를 도입할 경우 노동생산성은 5배 이상, 임금 수준은 25% 이상 높아진다고 한다. 경제학 관점에서도 AI 도입은 단순한 생산도구 교체를 넘어 기업의 생산함수 자체를 상향 이동시키는 혁신으로 해석된다.
하지만 중소 제조기업의 AI 활용은 아직 초보 단계에 머물러 있다. 스마트공장 도입 비율은 20%에 불과하고 그나마도 대부분 단순 데이터 수집 수준인 데다 이들의 AI 도입률은 1%로 극히 미미하다. 게다가 수도권(40.4%)과 비수도권(17.9%) 사이에 AI 도입 격차 역시 갈수록 커지고 있다. 고급 인재와 자본·인프라가 수도권에 집중되는 ‘디지털 남방한계선’이 고착화하는 양상이다. 지난해 시작된 정부의 ‘지역 주도형 AI 대전환 사업’이 지역 제조기업에 어느 때보다 시급하고 절실한 이유가 여기에 있다.
중소 제조기업들이 AI 도입을 주저하는 이유는 무엇일까. 실태조사에 따르면 절반 이상의 기업이 ‘데이터 수집 기반의 부재’를 꼽았다. 막대한 투자 비용 부담과 전문 인력 부족, 적용 가능한 사례나 정보의 부재 등도 주요 원인으로 파악됐다.
따라서 정부와 지방자치단체가 추진하는 제조업의 ‘AI 전환(AX)’ 지원책도 기업들의 다양한 수요를 반영해 기존의 획일적인 메뉴판식 보급·확산에서 벗어날 필요가 있다. 경남의 우주항공·방산, 대구의 자동차 부품, 전남·광주의 바이오·신재생에너지, 강원의 헬스케어 등 지역별 주력 산업의 특성에 맞춘 ‘맞춤형 AI 솔루션’을 개발하고 이를 현장에 안착하도록 세심히 살펴야 한다. 각 공장에서 수집되는 민감한 현장 데이터를 바탕으로 예지 보전과 공정 최적화 솔루션 등이 실무자 손에 직접 쥐어질 때 AI는 단순 비용 지출이 아닌 확실한 투자 수익으로 돌아올 것이다.
아울러 제조기업 전반으로 AX를 확산하려면 수도권에 집중된 AI 인프라의 지역별 분산에도 각별한 관심과 노력이 필요하다. 지역 거점별 공공 그래픽처리장치(GPU)·AI 팜 구축과 클라우드 환경 조성을 국가적 과제로 다뤄야 하는 이유다. AI 모델 학습과 실증에 필요한 대규모 인프라 구축을 지역 제조기업들이 자체 여력으로 감당하기는 불가능에 가깝기 때문이다.
인프라 구축과 더불어 이를 현장에 접목할 인재를 양성하고 유인하는 일 역시 시급한 과제다. 지역 제조기업이 겪는 만성적 구인난을 고려하면 우수한 AI 인재 확보보다 더 중요한 문제는 없다. 지역 대학 및 전문 교육기관과의 협업을 통해 단순한 이론교육을 넘어 중소기업 재직자 대상 AI 직무교육과 현장 밀착형 AI 실습 과정을 대폭 늘려야 한다. 아울러 양성된 인재가 지역 기업에 정착할 수 있도록 공공 교육·인력 매칭 플랫폼을 고도화할 필요가 있다.
지역 제조기업의 AX는 더 이상 미룰 수 없는 시대적 소명이다. 혁신 자원의 고갈이 심화하고 있는 지역에서 AX는 생존의 유일한 해법이다. 다행히 정부도 29일 AI 데이터 선순환과 인력 기반 확충을 담은 AI 확산 전략을 발표했다. 이번 대책과 정책 지원이 일회성에 그치지 않고 지역 산업 전반의 생산함수를 바꾸는 마중물이 되기를 기대해본다. 정부의 전략 투자와 지자체의 현장 중심 기획, 그리고 기업의 과감한 도전이 삼위일체를 이룬다면 디지털 남방한계선은 사라지고 제조 강국으로서 대한민국의 저력이 지역 곳곳에 뿌리내릴 것으로 확신한다.