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[IT뉴스][모두의 AI, 엇갈린 AX]④"각자도생 끝낸다"…해외는 '함께하는 AX'로

온카뱅크관리자

2026-08-14 06:37:32

<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div>  <strong class="summary_view" data-translation="true">기술·자금 지원 넘어 생태계 구축으로 진화 중</strong> 
        <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> 
         <section dmcf-sid="F3xvt4sAkh">
          <blockquote class="pretip_frm" contents-hash="be43b1e8f662258a5e24f67d0b6c564d186fc3739f5c21edb85fd3db35ba00d5" dmcf-pid="30MTF8OcoC" 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="9fbc7ca7b8524ff11fc12ed7d0e937f0e19ac2a34505f92460b798d7e2b4ca26" dmcf-pid="0pRy36IkkI" dmcf-ptype="general">
           <p>인공지능(AI)을 기업 현장에 확산하기 위한 각국의 정책이 기술·자금 지원을 넘어 산업 생태계 구축으로 진화하고 있다. 개별 기업이 홀로 AX 부담을 지지 않도록 공동 인프라를 구축해 AX 비용을 낮추는 방식이다.</p>
          </div>
          <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="720a004eb2f0f12e3b73306e2234d725ede9964b72bd064614c293389219860e" dmcf-pid="pUeW0PCEoO" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202608/14/akn/20260814063150640wyyk.png" data-org-width="745" dmcf-mid="tPI9Rwu5ol" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img2.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202608/14/akn/20260814063150640wyyk.png" width="658"></p>
          </figure>
          <div contents-hash="f9704f4c3b4cb38b9e29903678654feda976864c375aed0f6552415b14200064" dmcf-pid="UudYpQhDNs" dmcf-ptype="general">
           <p>유럽에서는 지역과 업종을 중심으로 AX를 공동 지원하는 체계가 확산 중이다. 이탈리아 북부 에밀리아-로마냐는 대학·연구기관·산업 클러스터를 연결해 중소기업에 AI 진단·실증 등을 제공한다. 올해는 지역 협동조합 50곳을 대상으로 AI 활용 수준을 진단하고 실제 적용을 지원하는 프로젝트도 진행했다. 트렌티노에서는 기업이 생산·물류·품질관리 등 실제 현장의 문제를 제시하면 트렌토대 학생과 연구기관 전문가가 약 11주간 AI 모델과 알고리즘을 개발하는 사업도 운영 중이다.</p>
          </div>
          <p contents-hash="25dd406c43ff7f4b1f2b962d81a447d47b739a23350114d73d1ac8b59ba84d38" dmcf-pid="u7JGUxlwgm" dmcf-ptype="general">독일에서는 지역별 AI 전문가를 두고 AX 진입장벽을 낮추고 있다. 미텔슈탄트 디지털 정책을 통해 전국 지역·산업별 디지털센터에서 중소기업을 지원하고, AI 트레이너 100명이 활동한다. 기업을 직접 방문하고 워크숍과 컨설팅 등을 통해 제조, 물류 등 지역 산업의 특성에 맞는 활용법을 찾는 방식이다.</p>
          <p contents-hash="6793e745c3da90120d233f8237f11b3b3a8d4b35f7a5b7fb1fad5595c484befe" dmcf-pid="7ziHuMSrcr" dmcf-ptype="general">미국은 AI가 산업 현장의 데이터를 원활하게 활용할 수 있도록 기술 표준과 상호 운용성을 확보 중이다. 미국 국립표준기술연구소는 제조 데이터를 컴퓨터가 읽을 수 있는 '기계가독형' 표준으로 전환하는 연구를 진행했다. 서로 다른 기업과 설비에서 생성되는 데이터의 형식과 의미를 맞춰 AI가 활용할 수 있도록 만드는 방식이다.</p>
          <p contents-hash="05a4de1246a3e04bf660c34df10f5ab64bea2d0cde5c47746773311624b58583" dmcf-pid="zqnX7RvmAw" dmcf-ptype="general">싱가포르는 중소기업이 필요한 AI 솔루션을 쉽게 선택할 수 있도록 'AX 패키지 시장'을 구축하고 있다. 기업의 업무 수요를 입력하면 정부가 사전 검증한 생성형 AI 제품을 추천해주는 '젠AI 내비게이터'를 운영 중이다. 지난 5월에는 2000개 이상의 중소 유통기업을 대상으로 기술 도입을 지원하고 있다. 매장 운영·기업 운영 등 실제 업무에서 겪는 문제에 AI 솔루션을 지원하는 체계다.</p>
          <p contents-hash="ca69fb1307a38779acd58e6415531d4243362256939d68f63cc09e78cbf3c04c" dmcf-pid="qBLZzeTsAD" dmcf-ptype="general">일본은 기업 데이터를 활용한 사례 기반 교육으로 기업 AX와 인재 육성을 동시에 진행한다. 교육생이 지역 중소기업에서 경영과제를 발굴하고 AI 기술을 활용해 해결책을 찾는 방식이다. 기업은 비싼 컨설팅이나 전문 인력 채용 없이도 기업에 맞는 AI 솔루션을 검증받을 수 있고, 교육생은 실무 스펙을 쌓으며 실제 채용으로까지 이어지는 선순환 구조다.</p>
          <p contents-hash="c029b6d78ee93764fbacbedad1d7b7ce3e386f8b85ac3635cde66f14438f0f85" dmcf-pid="Bbo5qdyONE" 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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