직능연, 기업의 디지털 준비도와 AI 이용의 관계 및 미이용 장벽 분석

2024년 상시근로자 10인 이상 사업체를 분석한 결과, 클라우드·데이터 분석·사물인터넷(IoT)을 하나도 이용하지 않는 사업체의 AI(인공지능) 이용률은 4.5%, 세 가지를 모두 이용하는 사업체는 82.2%로 나타났다. 다만 이는 같은 시점에 관찰된 상관관계로, 디지털 토대가 AI 이용을 인과적으로 유발했다고 단정할 수는 없다.

한국직업능력연구원(원장 고혜원)은 7월 31일(금) 발간한 동향지 ‘THE HRD REVIEW’ 2026년 특별호의 이슈 분석 Ⅳ ‘무엇이 AI 도입과 밀접하게 연결되는가 - ‘정보화통계조사’로 본 기업의 디지털 준비도와 AI 격차’를 통해 기업의 AI 활용 유형, 디지털 준비도와 AI 이용의 관계, 미이용 장벽을 분석했다.

※ 이번 분석은 한국지능정보사회진흥원(NIA) ‘정보화통계조사’ 기초 자료(마이크로 데이터)를 활용했으며, 2023년~2024년을 중심으로 살펴봤다. 분석 대상은 상시근로자 10인 이상 전 산업 사업체로, 2024년 표본은 1만2203개며 가중치로 모집단 비율을 추정했다. AI 이용은 응답 사업체가 ‘AI 기술 또는 서비스를 이용한다’고 답한 경우로, 생성형 AI에 한정되지 않는다. 디지털 준비도는 클라우드·데이터 분석·사물인터넷(IoT) 이용 개수(0게~3개)로 측정했다. 2023년 조사 개편 전후의 수치는 직접 비교할 수 없고, 국가데이터처 ‘기업활동조사’와도 모집단·표본·정의가 달라 활용률을 직접 비교해서는 안 된다. 또한 이번 결과는 횡단면 상관관계며 시간적 선후나 인과 효과를 보여주지 않는다.

※ 해석상 유의 사항: 이번 분석은 표본조사 가중치를 이용한 2024년 중심의 횡단면 분석이다. 디지털 토대와 AI 이용이 함께 나타나는 정도를 보여줄 뿐 토대가 먼저 구축돼 AI 도입을 유발했는지 또는 AI 도입과 함께 다른 기술이 채택됐는지는 구분할 수 없다. AI 이용은 기업의 자기 보고에 기초한 광의의 개념이며, 활용 강도와 투자 규모를 측정하지 않는다. 2023년 조사 개편 전후와 ‘기업활동조사’의 AI 활용률은 직접 비교할 수 없다.

주요 분석 결과(THE HRD REVIEW 특별호 이슈 분석 Ⅳ 참조)는 다음과 같다.

동일한 조사 방식이 적용된 2023년~2024년 사이 AI 이용률은 28.0%에서 30.3%로 2.3%포인트 높아졌다.

AI 이용 사업체가 선택한 활용 유형은 이미지·영상 객체 식별 69.7%, 의사결정 지원 48.8%, 문서 작성·정보 수집 34.0% 순이었다. 생성형 AI(생성·요약·편집)를 선택한 비중은 10.5%였다.

활용 유형은 복수 응답이며, 업무 소프트웨어에 내재된 생성형 AI 기능을 별도의 AI 서비스로 인식하지 못해 생성형 AI 활용이 과소 측정됐을 가능성도 있다.

AI 이용률은 데이터·인프라 기술의 이용 여부에 따라 큰 차이를 보였다.

데이터 분석을 이용하는 사업체의 AI 이용률은 67.8%로, 이용하지 않는 사업체(5.0%)의 13.6배였다. IoT 이용 사업체는 47.5% 대 9.1%, 클라우드 이용 사업체는 36.4% 대 12.7%로 나타났다.

세 가지 디지털 토대 가운데 0개를 이용하는 사업체의 AI 이용률은 4.5%, 1개는 5.9%, 2개는 17.4%, 3개는 82.2%였다. 이용 개수가 많을수록 이용률이 높아지는 매우 강한 패턴이 나타났지만, 이를 인과적 ‘임계점’으로 확정할 수는 없다.

소기업에서도 디지털 토대가 두꺼울수록 AI 이용률이 크게 높았다.

소기업(10인~49인) 중 디지털 토대가 0개~1개인 사업체는 45.3%였고, 세 가지를 모두 이용하는 사업체는 26.0%였다.

세 가지 토대를 모두 이용하는 사업체의 AI 이용률은 소기업 79.9%, 중기업 90.7%, 대기업 94.9%로 나타나 규모별 격차가 크게 줄었다. 이는 규모별 평균 이용률만 볼 것이 아니라 규모별 준비도 분포를 함께 살펴야 함을 보여준다.

AI 미이용 사업체가 꼽은 가장 큰 장벽은 ‘인프라·전문인력 부재’였다.

미이용 사유는 인프라·전문인력 부재 30.5%, 경제적 비용 부담 28.9%, 기술의 복잡성 22.9%, 호환성 어려움 19.6%, 보안 우려 15.8% 순이었다.

소기업에서도 인프라·전문인력 부재가 30.8%로 가장 높았다. 다만 이 문항은 복수 응답이며, AI를 이용하지 않는 대기업은 표본 수가 적어 대기업 수치는 변동 가능성에 유의해야 한다.

정지운 한국직업능력연구원 선임연구위원(데이터분석·성과확산센터장)은 “클라우드·데이터 분석·IoT 세 가지를 모두 이용하는 사업체의 AI 이용률은 82.2%, 하나도 이용하지 않는 사업체는 4.5%로 나타났다”며 “원인과 결과를 확정한 수치는 아니지만, AI 활용이 데이터·인프라 역량의 묶음과 강하게 함께 나타난다는 점은 분명하다”고 말했다.

이어 “세 가지 토대를 모두 이용하는 소기업의 AI 이용률은 79.9%였지만, 그런 소기업은 26.0%에 불과하고 45.3%는 토대가 0~1개에 머물렀다”며 “규모별 평균 도입률만 볼 것이 아니라 어떤 기업이 데이터를 수집·저장·분석할 토대를 갖추고 있는지를 함께 봐야 한다”고 덧붙였다.

또한 “AI 미이용의 최대 장벽도 인프라·전문인력 부재로 나타난 만큼 AI 솔루션 단품을 보급하기보다 기업별 준비도를 진단하고 데이터 기반, 인력 양성, 활용 설계와 사후관리를 연결하는 ‘디지털 동반자’형 지원을 검토할 필요가 있다”고 조언했다.

한국직업능력연구원 소개

한국직업능력연구원(KRIVET)은 ‘정부출연연구기관 등의 설립·운영 및 육성에 관한 법률’에 의해 1997년 설립된 국무총리 산하 정부출연 연구기관이다. 한국직업능력연구원은 ‘직업교육훈련정책 및 자격제도에 관한 연구와 직업교육훈련 프로그램의 개발·보급 등 직업능력개발에 관한 연구사업의 수행’을 설립 목적으로 하고 있다. 이러한 설립 목적하에 1997년 개원한 이래 세계적인 연구기관으로 성장해 왔다.