AI 업계, 전문기관들 '추가투자, AI 정밀도·정확성도 장애요인'
세계적 구인난 'AI 전문인력 확보'관건
...정책적 지원 절실
[중소기업투데이 조민혁 기자 ] 중소기업들도 DX(디지털화)로 전환해야 한다는 목소리가 높지만, 정작 AI(인공지능) 기술을 적용하는데는 적지 않은 걸림돌을 극복해야 한다는게 전문가들의 지적이다. 가장 큰 장애물은 역시 중소기업의 자금력 부족, 전문인력 구인난 등으로 인해 AI기술과 필요한 인재를 영입하는데 제약이 뒤따른다. 한국지능정보사회진흥원이나 과학기술정보통신부 등 관련 기관의 최근 동향 분석을 보면 무엇보다 수익창출의 불확실성과 보완적 투자능력, 기존 시스템과의 조화 등이 극복해야 할 장애요인으로 꼽힌다.
이들 기관의 진단에 따르면 우선 ‘불확실성’이다. 즉 인공지능 프로젝트는 여느 ICT 투자와 달리 사업 성공에 대한 확실한 보장이 없어 투자수익률(ROI)을 추정하기 어렵다. 특히 중소기업으로선 미래 지속 가능성에 대한 불확실성을 지닌채, 인공지능 프로젝트를 펼치는 것은 무리라는 지적이다. 아무래도 대기업에 비해 자금력이 부족한 중소기업들로선 이처럼 불확실한 투자수익률은 제조업이나 기타 생산 분야를 막론하고, 선뜻 인공지능을 도입하는데 망설일 수 밖에 없는 요인이다.
현재의 인공지능 기술 수준에 대한 의구심도 한 몫 한다. 예를 들어 디지털 프린팅이나, 반도체 등 정밀 공정이 포함되는 제조산업의 경우 다른 산업들보다 현격히 높은 정확도가 요구되는 실정이다. 흔히 서비스나 마케팅 분야에선 일정한 범위의 알고리즘 오류가 허용된다. 그러나 적잖은 정밀 산업에선 분자 규모로 작동하는 제조 공정에서는 그런 오류도 결코 용인될 수 없다는 얘기다.
기존 시스템과의 적응과 조화도 문제이며, 이를 해소하기 위한 추가적인 보완 투자는 더욱 중소기업들에게 부담이 되고 있다. 제조공정에서의 기계들은 각기 서로 다른 제어 시스템이나및 통신 표준을 사용하는 경우가 많다. 그 때문에 기계들 간의 원활한 데이터 통신을 위한 데이터 저장소를 연결하거나, 사일로(기술적 칸막이)를 해소하기 위해 ICT에 대한 추가적인 투자가 필요할 수 있다. 이를 감당할 수 없을때는 섣불리 AI기술을 도입할 수 없게 된다.
특히 전문 인력 부족이 지금으로선 가장 큰 문제다. AI 개발과 작동에 필요한 기계학습(ML)은 물론, 영상인식(머신 비전 등)이나, 자바, C, 자바스크립트, 파이썬 등과 같은 자연어 처리능력 등 다양한 분야를 포함하는 인공지능 전문가가 필요하다. 이는 상당한 수준의 연산과 수학적 이해, 컴퓨팅 공학 지식, 그리고 실무 경험 등이 요구된다. 현재 국내외를 막론하고 이 분야의 구인난은 극심한 상황이다보니, 중소기업으로선 더욱 어려움이 클 수 밖에 없다.
참고로 해외에서도 국가와 지역별로 인공지능 전문인력을 둔 지리적 편향성이 높게 나타나고 있다. 미국을 비롯해 영국, 프랑스, 독일 등에 인공지능 전문인력의 대다수가 분포해 있다. 글로벌 빅테크들 역시 인공지능 전문인력에 대한 구인 경쟁이 치열하다. 그로 인해 국내외를 막론하고 AI전문인력들의 인건비는 연일 수직 상승하고 있어, 역시 중소기업들이 인공지능을 도입하는데 방해 요인으로 작용하고 있다.
이에 한국인공지능협회, 지능정보산업협회 등 업계에선 중소기업을 위한 ‘맞춤형 정책’을 권하고 있다. 우선 제조분야 인공지능 확산을 위한 정책을 수립하기에 앞서 먼저 업계 지형과 생태계를 먼저 파악해야 한다는 주문이다. 업계의 기술·데이터 수준이나, 전문 인력 양성 프로그램 유무, 기업의 인공지능 도입 지원을 위한 인프라 현황, 중소기업 재정 수준 등이 그런 것들이다.
그런 다음에는 “특히 자금력과 기술·전문인력 보유 현황이 낮은 중소기업 지원 정책의 경우 ‘불확실성’, ‘높은 정확도 요구’, ‘보완적 투자’, ‘기술 및 데이터’와 같은 기술 확산 제약 요소를 고려한 맞춤형 정책이 필요하다”면서 “이를 위해 기업 수요에 맞는 인공지능 기술개발과 테스트베드 구축 등의 정책 마련이 필요하다”고 밝혔다.
이들은 또 “그나마 인공지능이 도입된 일부 제조 분야를 살펴보면 단순한 공정 관리 업무 정도만을 수행하는 ‘기초 단계’가 대다수이며 향후 고도화된 제조공정 구축을 지원하기 위한 정부 주도의 산업 활성화 정책 마련이 필요하다”고 강조했다. 이를 위해 중소제조기업과 전문인력간 기술 교류 생태계를 구축하고, 인공지능 기반 제조 솔루션 공급기업에 대한 R&D 지원을 강화해야 한다는 주문이다. 그러면서 그 대표적인 분야로 미래형 자동차, 디지털건강관리, 반도체, 사물인터넷가전, 기계, 섬유, 디스플레이, 조선 등을 꼽았다.