예산·데이터·인력 부족에 막힌 중소기업 AX

기업의 AI 전환(AX)이 확산하고 있지만 대기업과 중소기업의 실행 격차는 예산과 조직 역량에서 뚜렷하게 나타나고 있다. 같은 재무 자동화 업무에도 제조 대기업은 10억~20억원을 투입하는 반면 중소기업은 3000만원 규모의 초기 비용도 부담스러워한다. 박민준 뤼튼AX 대표는 투자 여력이 부족하면 계획했던 인프라와 기능을 줄이고 업무 환경에 맞춘 서비스까지 포기하는 사례가 발생한다고 밝혔다.

공성배 메가존클라우드 최고AI책임자(CAIO)는 격차의 핵심이 단순한 AI 도입 여부가 아니라 실제 업무 적용과 전사 확산 능력에 있다고 진단했다. 대기업은 여러 과제를 실험하며 통합 거버넌스와 전사 확대를 검토하지만, 상당수 기업은 구성원의 개별 사용이나 적용 업무를 고르는 단계에 머물러 있다. 전담 조직과 예산 대신 한두 명이 기존 업무와 AX를 함께 맡는 구조도 실행을 어렵게 한다.

데이터 기반이 취약한 점도 실패를 부르는 요인으로 꼽힌다. 자료가 여러 시스템과 문서에 흩어져 있고 표준·품질 기준과 접근 권한이 정리되지 않으면 AI가 이를 활용하기 어렵다. 한선호 베스핀글로벌 CAIO는 에이전틱 AI 도입에 앞서 기존 시스템 현대화와 데이터 구조화가 필요하지만 이를 수행할 예산과 인력이 부족한 기업이 많다고 설명했다. 적용 업무와 방식, 순서를 정할 내부 로드맵이 없어 기술 검증 단계에서 중단되는 사례도 이어지고 있다.

소상공인과 공공기관, 교육기관도 AX 사각지대에 놓여 있다. 소상공인은 경제적 효용을 체감한 경험이 부족하고, 공공기관은 규제와 보안 요건으로 공개형 AI 활용이 제한된다. 교육기관은 한글 문서와 종이 자료 비중이 높아 데이터 표준화가 더디다. 격차를 줄이려면 교육·컨설팅·구축·운영을 연계하고 매출 확대와 비용 절감이 가능한 업무부터 전환해야 한다. 업종별 표준 기준을 마련하고 수요를 모아 데이터·컴퓨팅·전문인력을 공동 활용하며 공급기업과 연결하는 지원 체계도 필요한 과제로 제시됐다.