AI 도입은 늘었지만, 돈이 되는 단계는 아직입니다
국내 기업의 AI 도입이 이제 특별한 일이 아니게 됐습니다. 최근 보고서에 따르면 기업의 58%가 AI를 상시 활용하고 있고, 도입 기업 중 80% 이상이 생산성 향상을 체감하고 있습니다. 주당 평균 14시간의 업무 시간을 줄이면서 단순 반복 업무의 효율을 끌어올렸는데요. 신한은행처럼 AI 에이전트로 고객 맞춤 전략을 제안하는 사례도 늘고 있습니다.
하지만 이 모든 게 비용을 넘어 실제 수익으로 연결되고 있느냐 하면, 아직은 미지수입니다. AI를 활용해 신제품이나 신규 서비스를 내놓은 기업은 전체 도입 기업의 18%에 불과합니다. 대부분은 기존 업무를 돕는 보조 도구 수준에 머물러 있고, 투자한 만큼 돌아오는 이익을 제대로 계산하는 기업은 24%에 그쳤습니다. 오히려 ROI를 신뢰 있게 측정할 수 없다는 답변이 47%나 됐으니, 성과를 장담하기 어려운 상황입니다.
피지컬 AI의 기회와 현실
이런 가운데 피지컬 AI가 새로운 돌파구로 주목받고 있습니다. 한국은 제조업과 반도체, 로봇 산업을 갖춘 만큼 글로벌 경쟁력을 갖출 잠재력이 충분하다는 평가를 받습니다. 실제로 자율로봇 분야에서의 활용 의향은 54%로 높게 나타났는데요.
문제는 잠재력과 현실의 간극이 크다는 점입니다. 피지컬 AI를 업무 전반에 실제 도입한 기업은 6%에 지나지 않습니다. 시범 운영 중인 기업도 22%에 그쳤고, 아직 계획 단계인 곳이 39%입니다. 기술적 장벽과 데이터 관리, 인프라 접근성이 발목을 잡고 있어서 도입을 넘어 성과를 내는 단계로 가지 못하고 있습니다.
성과를 위해서는 측정과 사례가 필요합니다
AI 도입의 보편화는 분명 고무적입니다. 하지만 단순히 쓰는 기업이 많아지는 것만으로는 부족합니다. 스타트업이나 중소기업은 고도화 단계로 접어든 비율이 각각 35%, 25%인 반면, 대기업은 9%에 머물러 규모별 격차도 뚜렷합니다.
전문가들은 이런 상황을 극복하려면 구체적인 활용 사례를 발굴하고, 객관적인 성과 측정 기준을 마련해야 한다고 지적합니다. 부서 간 AI 역량 차이를 줄이고, 기업별로 명확한 활용 기준을 세우는 것이 향후 경쟁력을 좌우할 핵심입니다. AI가 돈이 되는 시대로 넘어가려면, 이제는 도입이 아닌 성과를 증명하는 과제가 남아 있습니다.