AWS, 국내 기업 AI 도입률 58%…전사 확장은 역량·데이터·인프라가 좌우

- 1년간 62만4000개 기업 AI 신규 도입…피지컬 AI 6% 도입·22% 시범 적용·39% 계획

 

아마존웹서비스(AWS)가 의뢰하고 스트랜드 파트너스(Strand Partners)가 진행한 ‘한국의 AI 잠재력 실현 2026’ 조사에서 국내 기업의 AI 도입률이 58%로 나타났다. 1년 전 48%에서 10%포인트 상승했으며, 지난 1년 동안 약 62만4000개 기업이 AI를 새로 도입해 분당 1곳 이상이 AI 활용에 나선 것으로 조사됐다. AI를 도입한 기업의 81%는 생산성이 향상됐다고 답했으며 주당 평균 14시간을 절약했다. 매출 증가를 경험한 기업도 10곳 중 약 6곳에 달했고, 84%는 향후 12개월 안에 AI 사용을 늘릴 계획이라고 응답했다.

 

고도화 단계 11%→26%…전사 AI 전략 보유는 27%

AI 활용 수준도 높아졌다. 기초 단계에 머문 기업 비율은 70%에서 54%로 낮아진 반면 가장 고도화된 단계에 도달한 기업은 11%에서 26%로 두 배 이상 늘었다. ICT는 41%, 제조업은 35%가 고도화 단계에 도달했으며 스타트업은 35%, 중소기업은 25%, 대기업은 9%로 조사됐다.

 

조직의 67%가 AI 도입을 최상위 또는 중요한 전략적 우선순위로 꼽았지만 공식적이고 포괄적인 AI 전략을 마련한 기업은 27%에 그쳤다. AI 투자수익률(ROI)을 측정할 신뢰할 만한 방법이 없다는 응답은 47%였으며, AI 도입 성과를 판단할 명확하고 일관된 기준을 갖춘 기업도 24%에 머물렀다.

 

AI 전략을 보유했거나 마련하고 있는 기업은 전사 확장에 필요한 요소로 숙련된 AI 인재 확보 48%, 데이터 거버넌스·보안 44%, 신뢰할 수 있는 클라우드·디지털 인프라 39%를 꼽았다.

 

AWS 코리아 함기호 대표는 “한국 기업은 이미 AI를 통해 생산성과 성장에서 실질적인 성과를 내고 있다”며 “이제 관건은 AI 도입 여부가 아니라 이를 비즈니스 전반으로 어떻게 확장할 것인가이며, 데이터·역량·거버넌스·기술 전반에 탄탄한 기반을 갖춘 조직이 AI 활용 사례를 지속적인 비즈니스 가치로 전환하는 데 유리할 것”이라고 밝혔다.

 

피지컬 AI 6% 도입…39%는 도입 계획

기업의 관심은 피지컬 AI로도 이동하고 있다. 조사 기업의 6%가 피지컬 AI를 전면 도입했으며 22%는 시범 적용, 39%는 도입을 계획하고 있다고 답했다. 자율 로봇과 예측 정비, 인간과 기계의 협업 등이 주요 적용 영역으로 꼽혔다.

 

반면 차세대 AI를 도입할 준비가 충분하거나 매우 잘 돼 있다는 기업은 24%에 그쳤다. 스타트업에서는 43%로 높았으며 AI·디지털 역량 부족 46%, 기술·데이터 관련 장벽 38%가 주요 과제로 나타났다.

 

기업의 78%는 향후 3년 동안 AI 관련 역량 수요가 증가할 것으로 예상했으며 76%는 지속적인 교육과 리스킬링이 경쟁력 유지에 필요하다고 답했다. 자사 인력이 뛰어난 디지털 역량을 갖췄다고 평가한 기업은 22%였다.

 

전력·거버넌스·기술 선택권도 AI 확장 변수

AI 시스템이 고도화되고 컴퓨팅 자원 사용이 늘면서 인프라 조건도 주요 변수로 나타났다. 기업의 74%는 안정적인 전력 공급이 장기 AI 투자 결정에 중요하다고 답했으며, 48%는 한국의 AI 인프라 역량을 높이는 데 공공·민간 협력이 중요한 요소라고 평가했다.

 

한국 AI 기본법을 완전히 또는 상당 부분 인지한다는 기업은 64%였지만 규정 준수 준비를 완전히 마쳤다는 응답은 22%에 그쳤다. 기업들은 세부 의무 사항과 AI 관련 요건이 기존 데이터 보호 규정과 어떻게 연결되는지에 대한 명확한 기준을 요구했다.

 

AI 활용 기업의 46%는 국내와 글로벌 AI 도구를 함께 사용하고 있었다. 충분한 공급업체 선택권을 보유한 기업 가운데 84%는 공급업체를 선택하고 전환하는 능력을 중요하게 평가했으며, 72%는 해외 진출을 추진하는 국내 기업에 글로벌 기술 기업에 대한 접근성이 중요하다고 답했다.

 

AWS는 조사 결과를 바탕으로 AI 실험을 명확한 비즈니스 목표와 측정 기준을 갖춘 전략으로 전환하고, 클라우드·데이터·거버넌스 기반과 AI·디지털 인력 역량에 지속적으로 투자해야 한다고 제시했다.

 

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