중소 제조업 AI 도입률 0.1% 환경에서

AI 전환(AX) 성공의 5대 요인

국내 중소 제조업체의 인공지능(AI) 도입률이 0.1%에 머물러 있다는 진단이 나왔다. 가장 큰 원인으로는 데이터 인프라 부족으로 나타났다.

한국무역협회(KITA)와 고려대학교 융합연구원은 17일 서울 코엑스에서 열린 “2026 AX 이니셔티브 컨퍼런스”에서 위와 같은 연구 결과를 발표했다.

무역협회와 고대 융합연구원이 공동 수행한 ‘AX 우수 사례로 본 AI 도입 효과 극대화 방안’을 보면, 데이터 인프라 부족과 대기업으로의 전문 인력 집중, 

높은 초기 비용, 조직 내 공감대 부족 등이 제조업의 AI 전환(AX)을 가로막는 구조적 장벽으로 작용하고 있다.

특히 다수 중소기업은 설비·공정 데이터를 체계적으로 수집·정제·저장할 수 있는 기반이 미비해 AI 적용의 출발선에 서지 못하는 상황이다. 

데이터가 없어 모델을 만들 수 없고, 모델을 만들 수 없으니 투자 필요성에 대한 조직 내 공감대도 형성되지 않는 악순환 구조다.

연구진은 이를 해결하기 위한 핵심 대안으로, 데이터 확보·관리 역량 강화를 첫손에 꼽았다. 공정·설비 데이터의 표준화, 실시간 수집 시스템 구축, 

데이터 검증·관리 체계 도입 등 기본 인프라를 단계적으로 마련해야 한다는 것이다. 제조 운영체계를 디지털 기반으로 전환해 AI 학습 재료가 되는 

고품질 데이터를 생산하는 환경을 갖추는 것이 선행 과제로 제시됐다.

이와 함께 연구진은 데이터 인프라 구축만으로는 전환이 완성되지 않는다며, ▲전사적 공감대 형성 ▲전문 인력 확보 및 내부 역량 강화 

▲장기적 투자 비전 설정 ▲현장 주도 과제 발굴 등 ‘AI 전환(AX) 성공의 5대 요인’을 제시했다. 데이터 기반을 갖춘 뒤, 기술·인력·투자·현장 감각을 

유기적으로 결합해야 비로소 AI가 제조현장에 자리를 잡을 수 있다는 설명이다.

현장 사례도 이를 뒷받침한다. 파나시아는 검사 데이터를 표준화해 AI 검사 자동화를 구현하며 검사 속도 2배·불량 검출률 95%를 달성했고, 인터로조는 

고품질 R&D 데이터를 확보해 물성 시뮬레이션 기반 개발 속도를 10배 단축했다. 결국 데이터 인프라가 뿌리를 잡을 때 AI 전환은 ‘가능성’에서 

‘성과’로 옮겨간다는 것을 방증한 셈이다.

무역협회 부회장은 “AI는 이제 현실 세계에서 직접 작동하며 제조업의 구조를 새롭게 바꾸는 생존 전략이 되었다”며, “이번 컨퍼런스에서 제시된 

AI 전환 성공 요인을 중소 제조업계에 확산시키기 위해 기업 AI 내재화 컨설팅, AI 선도기업 현장 방문 등 산업 전반의 AI 활용 역량을 높이는 지원을 

지속적으로 확대할 것”이라고 밝혔다.

출처ㅣhttps://www.kita.net/board/photoNews/photoNewsDetail.do;JSESSIONID_KITA=D2D2114A48A49021129798BC1679FFE4.Hyper?no=11989​