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[IT뉴스]AI 도입해도 제조업 성과 아쉬운 이유는..."성과, 수익 전환되기까진 시간 필요"

온카뱅크관리자

2025-10-02 09:07:27

<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> 대한상의 'AI의 확산과 산업·기업의 성과' 보고서 발간 
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 <img alt="서울 중구 대한상공회의소 모습. 박시몬 기자" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202510/02/hankooki/20251002090119494nkly.jpg" data-org-width="640" dmcf-mid="qLx5gL5rnW" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img2.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202510/02/hankooki/20251002090119494nkly.jpg" width="658">
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 서울 중구 대한상공회의소 모습. 박시몬 기자
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 국내 서비스업은 인공지능(AI) 도입 이후 매출 및 수익성 등에서 긍정적 성과를 보이고 있지만 제조업 분야에서의 결과는 만족스럽지 못하다는 지적이 나왔다.
 대한상공회의소 지속성장이니셔티브(SGI)가 1일 발표한 'AI의 확산과 산업·기업의 성과' 보고서에 따르면 국내에서 신종 코로나바이러스 감염증(코로나19)이 발생한 2020년 1월을 기준으로, 제조업 생산과 월별 AI 관련 기사 비중을 나타내는 AI 지수 간 상관계수가 2016~2019년 0.79에서 2020~2024년 0.54로 눈에 띄게 감소했다. 반면 서비스업 생산의 상관계수는 각각 0.88, 0.93으로 높은 수준을 유지해 서비스업이 AI 도입 효과를 빠르게 체감하고 있는 것으로 분석된다.
 또한 2024년 외부감사 대상 3만2,240개 기업 중 AI 관련 기업과 비(非)AI 기업을 비교한 결과 제조업은 AI 관련 기업의 전년 대비 매출액 증가율이 0.9%, 순이익 증가율은 -2.3%로, 비AI기업의 매출 1.8% 증가, 순이익 4.6% 증가보다 저조했다. 반면 서비스업에서는 AI 관련 기업의 매출액 증가율이 5.0%, 순이익 증가율이 18.9%로, 비AI 기업에서 매출 3.1%, 순이익 3.5%가 증가한 것에 비해 크게 앞섰다.
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 <h3 contents-hash="cc5f4f747936cdf5064620ef3bdb33a59bd63278c1c856453bb51e15c577c410" dmcf-pid="6mqC64Cnns" dmcf-ptype="h3">"제조업, 인프라 비용 필수적... 단기 성과 쉽지 않아"</h3>
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 <img alt="2024년 제조업과 서비스업 분야에서 AI 기업과 비AI 기업의 전년 대비 매출액 증가율 차이. 대한상공회의소 제공" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202510/02/hankooki/20251002090120694hebz.jpg" data-org-width="640" dmcf-mid="BfYo0Fo9My" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img3.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202510/02/hankooki/20251002090120694hebz.jpg" width="658">
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 2024년 제조업과 서비스업 분야에서 AI 기업과 비AI 기업의 전년 대비 매출액 증가율 차이. 대한상공회의소 제공
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 보고서는 초기 투자 비용 부담이 크고 성과가 수익으로 전환되기까지 시차가 존재하는 점을 아쉬운 제조업 성과의 원인으로 분석했다. 제조업 분야에서는 기계·설비 투자 등 인프라 구축 비용이 필수적이기 때문에 단기간에 성과를 내기가 쉽지 않다는 지적이다. 서비스업은 인건비나 마케팅 비용 절감 등에서 AI 효과가 빠르게 나타나는 데 반해 제조업은 원자재·에너지 투입 비중이 커 AI 도입 초기 비용 절감 효과가 제한적이라는 것이다.
 보고서는 제조 AI 분야에서 경쟁력을 확보하려면 정부가 산업별 특성을 고려해 적극적으로 지원해야 한다고 강조했다. 특히 ①생산·설비·공급망에서 발생하는 데이터를 축적·활용할 수 있는 플랫폼을 구축하고 ②초대형 컴퓨팅 인프라 등을 패키지로 지원해 기업들의 진입 장벽을 낮출 필요가 있다고 했다. ③국민성장펀드처럼 공공 자금과 민간 자본을 결합한 안정적 자금 조달 체계가 필요하고 ④안정적 에너지 공급 체계의 필요성도 제기했다.
 민경희 SGI 연구위원은 "제조업에서의 AI 도입 효과는 아직까지 직접적인 매출 증가보다는 불량률 감소 등 간접적 성과로 나타나고 있을 가능성이 있다"고 밝혔다. 박양수 SGI 원장은 "제조 AI의 성과가 가시화되지 않았다는 것은 곧 성장 잠재력이 크다는 의미"라며 "제조 AI 전환에는 시간이 걸리는 만큼 주요국보다 빨리 역량을 집중해 주도권을 선점해야 한다"고 말했다.
 김진욱 기자 kimjinuk@hankookilbo.com
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