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AI 도입 최대 걸림돌…소프트웨어 개발자 고용

시장 불확실성도 우려 커…정책자금 등 지원사업 지속추진 필요 

기사입력2021-04-05 16:54
산업연구원의 AI 정책과제 보고서는 “AI 전문인력 부족 해결을 위한 석사 이상 전문인력 양성이 핵심”이라고 지적했다. <이미지=이미지투데이>
기업들이 꼽은 AI(인공지능) 도입의 최대 걸림돌은 인력 문제였다.

5일 산업연구원의 ‘기업의 AI 도입 및 활용 확대를 위한 정책과제’ 보고서에 따르면, 지난해 745개 기업을 대상으로 한 AI 활용 실태조사에서 절반이 넘는 53.0%가 AI 도입이 어려운 이유로 ‘적합한 기술을 보유한 인력 고용의 어려움’을 꼽았다.

이 밖에 AI 사용을 위한 자금 마련(32.2%), 기술적 요소 부족(25.1%), 기존 직원 교육훈련(16.6%) 등이 복수응답으로 선택됐는데, 인력부족 이외에 절반 이상의 응답률을 보인 문제는 없었다.

보고서는 이에 대해 “AI 전문인력 부족 해결을 위한 석사 이상 전문인력 양성이 핵심”이라며, 특히 “소프트웨어·모델 개발 분야의 인력 정책 보완·확대”가 필요하다고 강조했다.

실제로 AI 전문인력이 미국·중국·유럽에 집중돼 있고, AI 인재 부족은 전 세계적인 현상이다. 보고서는 “기업이 필요한 주요 전문인력이 단기간 교육훈련이 아닌 다년간 고등교육을 통해서 양성할 수 있는 석사 이상 전문가”라며, 최근 시작된 AI 대학원 지원사업과 같은 전문인력 양성 정책 확대가 필요하다고 지적했다.

특히 전문인력 고용의 애로사항이 부각 되는 소프트웨어 및 모델 개발 분야의 전문인력 양성 정책의 보완과 확대가 시급하며, 추후 AI 활용 분야 확대를 대비해 자료 수집·시각화·검증과 생산모델 적용 등 다양한 분야의 전문인력 양성이 필요하다고 강조했다.

◇가장 확보 어려운 인력은 소프트웨어 개발=이미 AI를 도입한 기업들은 주로 제품이나 서비스 개발 부문(75.2%)에 AI를 활용하고 있었다. 이 밖에 판매 및 물류관리(5.5%), 경영관리(5.5%), 영업관리(3.7%), 인사관리(1.8%) 등에서도 활용 중인 것으로 나타났다.

AI 도입 기업이 활용하는 AI 전문인력은 주로 석사 이상 전문가로서, 기업의 단기적 교육훈련보다는 다년간의 고등교육이 필요한 인력 유형으로 조사됐다.

데이터 사이언스 전담팀을 구성한 108개 기업들은 데이터 사이언스 업무에 평균 24.5명의 인력이 투입 중이었다. 종사자 중 최종학력이 석사 이상인 인력은 평균 68.6%에 달했다. 학사 이하 인력 비중 31.4%보다 크게 높은 수준이었다.

보고서는 이에 대해 “산업 전반에서 AI 전문인력 수급을 위해서는 단기적 교육훈련이 아닌 다년간 고등교육을 통한 고급인력 양성이 필요함을 시사”한다고 풀이했다.

전문인력 고용에 어려움을 느끼는 분야로는 소프트웨어 개발이란 응답이 52.1%로 가장 많았다. 또 모델 개발(31.0%)의 비율도 높았다. 이 밖에 자료 수집(13.4%), 자료 시각화(9.2%), 자료검증(8.5%) 등 다양한 분야에서 전문인력 확보에 어려움을 느끼는 것으로 나타났다.

◇AI 기술 미숙, 시장 불확실성이 큰 걸림돌=인력 이외에도 기업 내외부적인 다양한 환경들이 AI 도입의 걸림돌로 작용하고 있었다.

기업의 내부환경에서는 AI 기술에 대한 미숙함(46.0%)과 투자 대비 낮은 수익(25.7%)이 가장 큰 문제점으로 꼽혔다. 또 경영진의 미숙(14.3%), 부적합한 비즈니스 모델(11.0%), 문화적 환경(8.9%) 등의 응답이 뒤를 이었다.

기업 외부 환경에서는 시장의 불확실성(47.7%)에 대한 우려가 컸다. 개인정보 보호 및 보안, 자료 사용에 관한 법(28.2%), 제품시장의 경직성(25.5%)도 큰 문제점으로 지목됐다.

보고서는 기업의 내부환경 개선을 위해 AI 도입·활용에 필요한 자금 부담 완화와 연구개발 및 활용 사업에 대한 지원 확대가 필요하다고 지적했다. AI 수요 기업에 대한 AI 서비스 구매 바우처 지원사업이나 AI 기술을 활용한 신제품 개발정책자금 지원사업의 확대도 필요하다고 봤다.

외부 환경과 관련해서는 AI 투자 유인 제고, 인프라 확충, 개인정보 관련 규제 개혁 등이 필요하다고 짚었다. AI에 대한 연구개발 및 설비투자 조세지원 확대를 통해 투자 대비 수익률이 낮은 문제와 시장의 불확실성이 큰 애로사항을 해소할 필요가 있다는 것이다.

또 AI 국가전략에 포함된 공공데이터 전면 개방, 공공-민간 데이터 지도의 연계, AI 허브의 컴퓨팅 자원 지원, AI 집적단지 조성, AI 거점화 전략을 추진해 AI 기술 인프라 관련 애로사항을 해결해 나가는 것이 중요하다고 강조했다. 중기이코노미 이창호 기자

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