中企 제조 AI 도입률 0.1%…`현장 데이터 자산화해야 산다`

中企 제조 AI 도입률 0.1%…"현장 데이터 자산화해야 산다"

중기중앙회·재경부, 제주서 리더스포럼 정책토론회 개최…데이터 신용등급 신설 제안도

국내 제조업체 중 인공지능(AI)을 실제 도입한 곳은 전체의 0.1%에 불과하다는 분석이 나왔다. 중소기업 스마트공장 도입률도 18.6%에 그쳤다.

광주과학기술원(GIST) AI정책전략대학원 한 원장은 21일 제주 롯데호텔에서 열린 '2026 중소기업 리더스포럼' 정책토론회에서 이 같은 현황을 짚으며 "제조 현장에 쌓인 공정 데이터와 숙련 노하우를 AI가 활용할 수 있는 자산으로 만들어야 한다"고 밝혔다.

이번 토론회는 '피지컬 AI 시대, 중소기업의 혁신전략은'을 주제로 중소기업중앙회와 재정경제부가 공동 주최했다. 피지컬 AI로 급변하는 산업 생태계에서 중소기업의 성장 해법을 논의하기 위해 마련된 자리다.

이 원장은 국제로봇연맹(IFR) '세계 로보틱스 2025' 보고서를 인용해 "2024년 기준 국내 제조업 근로자 1만명당 산업용 로봇 대수는 1천220대로 전 세계 평균의 9.2배에 달한다"고 설명했다. 2위 싱가포르(818대), 3위 독일(449대)과 비교해도 압도적인 수치다.

그럼에도 이 인프라가 AI 학습 자산으로 이어지지 못하고 있다는 게 이 원장의 진단이다. 그는 "한국은 세계에서 가장 두꺼운 피지컬 AI 학습장이지만 누적된 데이터를 쓰지 않고, 데이터를 만든 숙련인력은 현장을 떠나고 있다"고 지적했다. 데이터를 단순히 모으는 데 그치지 않고 AI가 활용할 수 있는 자산으로 전환해야 한다는 것이다.

이 원장은 이를 해소하기 위한 분담 체계도 제안했다. 개별 기업은 데이터를 축적하고, 협동조합은 공통 기준과 공동 실증 기반을 마련하며, 국가는 이를 뒷받침할 인프라를 제공해야 한다는 구조다.

구체적으로는 세 가지 방안을 내놓았다. 국가가 제조 데이터를 희소성·품질·이용 범위를 기준으로 가치를 산정해 직접 매입하고, 데이터 제공·이용 실적을 '데이터 신용등급'으로 매겨 정책금융 우대금리 및 지원사업 가점과 연동하며, 중소기업의 기술유출 우려를 해소하기 위한 정부 지원 체계를 갖춰야 한다는 내용이다.

중소벤처기업연구원 원장도 같은 맥락에서 공동혁신 모델의 필요성을 강조했다. 이 원장은 "중소기업의 AI 도입이 더딘 것은 비용과 실패 위험을 혼자 감당하기 어렵기 때문"이라며 "데이터·실증시설 등 공통 기반을 함께 활용하고 각 기업의 경쟁력을 지키는 공동혁신 모델이 필요하다"고 진단했다.

재정경제부 권대영 제1차관은 영상 축사에서 "AI가 화면 밖으로 나와 공장에서 일하는 시대가 됐다"며 "피지컬 AI 확산을 위해 재경부가 관계부처와 원팀이 되어 재정·세제·금융·규제를 하나로 묶겠다"고 밝혔다.

기조연설을 맡은 박영선 재정경제부 전략경제자문단 위원장은 국가·산업 데이터를 연결하는 'K-온톨로지' 표준과 플랫폼 구축을 제안했다. 박 위원장은 "연결된 제조 데이터를 기반으로 피지컬 AI를 단계적으로 확산하고, 데이터를 지능으로 바꾸는 'AI 팩토리'를 새로운 생산기반으로 갖춰야 한다"고 강조했다.

김기문 중기중앙회장은 "중소기업이 AI 대전환의 주체로 참여하도록 수준에 맞는 단계별 지원정책을 설계하고, 업종별 협동조합을 구심점으로 AI를 신속하게 확산해야 한다"고 말했다.

전국 업종·지역별 중소기업인 400여명이 참석한 이번 리더스포럼은 '중소기업과 함께, 인공지능(AI) 3대 강국으로'를 주제로 23일까지 이어진다.