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최근 인공지능(AI)이 기업 경쟁력의 핵심 요소로 자리 잡으면서 국내 기업들의 AI 도입이 빠르게 증가하고 있습니다. 하지만 실제로 AI를 기업에 도입하고 활용하는 속도는 여전히 글로벌 평균보다 더딘 것으로 나타났습니다. 그렇다면 한국 기업들의 AI 도입 수준은 글로벌 시장과 비교했을 때 어느 정도일까요? 이번 글에서는 국내 기업의 AI 도입 현황을 글로벌 동향과 함께 살펴보겠습니다.
국내 기업들의 AI 도입 현황
레노버가 발표한 '최고정보책임자(CIO) 플레이북 2025' 보고서에 따르면, 국내 기업의 76%가 AI 도입을 고려하거나 향후 12개월 내 도입을 계획하고 있다고 합니다. 이는 아시아태평양 평균(56%)과 글로벌 평균(49%)을 훨씬 웃도는 수치입니다. 이를 통해 한국 기업들이 AI 도입에 강한 의지를 가지고 있음을 알 수 있습니다.
또한, 국내 기업들의 AI 투자 증가율은 아시아태평양 지역에서도 가장 높은 수준을 보이고 있습니다. 한국 기업들의 AI 지출 증가율은 6.2배로, 아태 지역 평균(3.3배)보다 두 배 가까이 높은 것으로 조사되었습니다. 이러한 수치는 국내 기업들이 AI 기술을 적극적으로 도입하려는 움직임을 보이고 있다는 점을 시사합니다.
| 구분 | 국내 기업 | 아태 지역 평균 | 글로벌 평균 |
| AI 도입 고려 또는 12개월 내 도입 계획 | 76% | 56% | 49% |
| AI 전사적 채택 기업 비율 | 7% | 7% | - |
| AI 투자 증가율 | 6.2배 | 3.3배 | - |
| 하이브리드 및 온프레미스 방식 선택 | 67% | - | - |
| AI PC 도입 계획 | 68% | - | - |
| 생성형 AI 투자 비중 (전체 AI 예산 대비) | 43% | - | - |
| AI GRC 정책 전사적 도입률 | 31% | 25% | 24% |
글로벌 시장과의 비교
국내 기업들의 AI 도입 의지는 강하지만, 실제 활용률은 글로벌 평균과 비교했을 때 아직 부족한 면이 있습니다. 보고서에 따르면, 아시아태평양 지역 기업들의 56%가 AI 도입을 검토하거나 계획 중이지만, 전사적으로 AI를 채택한 기업의 비율은 7%에 불과합니다. 국내 기업도 마찬가지로, AI를 도입하고자 하는 기업은 많지만 이를 효과적으로 활용하는 기업은 아직 적은 상황입니다.
이러한 차이는 기업들이 AI 도입 과정에서 여러 현실적인 어려움에 직면하고 있기 때문입니다. 대표적인 장애 요소로는 ROI(투자 수익률) 실현의 불확실성, IT 인프라 및 네트워크 비용 부담, 데이터 품질 문제 등이 꼽힙니다.
| 항목 | 국내 기업 | 글로벌 기업 |
| AI 도입 고려 또는 12개월 내 도입 계획 | 76% | 49% |
| AI 전사적 채택 기업 비율 | 7% | - |
| AI 투자 증가율 | 6.2배 | - |
| AI GRC 정책 전사적 도입률 | 31% | 24% |
| 주요 AI 도입 방식 | 하이브리드 및 온프레미스(67%) | 클라우드 기반 선호 |
| 생성형 AI 투자 비중 | 43% | - |
| AI 도입 주요 과제 | 비용 부담, 데이터 품질 문제 | 윤리적 문제, 규제 대응 |
국내 기업들이 직면한 과제
AI 도입을 망설이게 만드는 주요 요인 중 하나는 비용 문제입니다. AI 인프라를 구축하고 유지하는 데 필요한 비용이 만만치 않기 때문에, 중소기업을 비롯한 많은 기업들이 부담을 느끼고 있습니다.
또한, 데이터 품질 문제도 큰 장애물입니다. AI가 제대로 기능하려면 대량의 고품질 데이터가 필요하지만, 많은 기업들이 데이터 정제 및 관리 역량이 부족한 상황입니다. AI 도입을 효과적으로 추진하려면 우선적으로 데이터 환경을 정비하는 것이 중요합니다.
| 주요 과제 | 설명 |
| 투자 수익률(ROI) 실현 불확실성 | 기대만큼의 성과를 내지 못할 경우 AI 도입이 지연될 가능성이 큼 |
| IT 인프라 및 네트워크 비용 부담 | AI 시스템 구축과 운영에 필요한 높은 초기 투자 비용 |
| 데이터 품질 문제 | AI 성능을 극대화하기 위한 데이터 정제 및 통합의 어려움 |
| 기업 차원의 지원 부족 | 전사적 AI 전략 부재 및 경영진의 관심 부족 |
| AI 윤리 및 규제 대응 | AI의 윤리적 문제와 거버넌스, 리스크, 규제준수(GRC) 정책 미흡 |
| 산업 간 데이터 통합 어려움 | 부서 간 협력 부족으로 인한 AI 활용의 제한 |
AI 도입을 위한 전략적 접근
국내 기업들이 AI를 성공적으로 도입하려면 단기적인 성과에 집착하기보다는 장기적인 계획을 세우고 단계적으로 접근해야 합니다. 특히 하이브리드 및 온프레미스 방식을 선택한 기업들이 많아진 만큼, 기업 환경에 적합한 AI 솔루션을 선택하는 것이 중요합니다.
또한, AI 도입 과정에서 산업 간 데이터 통합 및 부서 간 협력이 필수적입니다. 기업 내 AI 확산이 지연되는 원인 중 하나는 AI가 특정 부서에만 국한되어 활용되는 경우가 많기 때문입니다. 조직 전체가 AI 활용에 대한 공감대를 형성하고 협력하는 것이 AI 도입 성공의 핵심 요소가 될 것입니다.
결론
국내 기업들은 AI 도입에 대한 강한 의지를 보이며 투자를 늘리고 있지만, 현실적인 장벽으로 인해 실제 도입 속도는 여전히 더딘 상황입니다. 글로벌 시장과 비교했을 때 AI 도입률은 높지만, 실질적인 활용 수준은 아직 낮기 때문에, 이를 극복하기 위한 전략적 접근이 필요합니다.
앞으로 국내 기업들이 AI 기술을 효과적으로 활용할 수 있도록 데이터 환경을 구축하고, 산업 간 협력을 강화하며, 장기적인 AI 도입 계획을 수립하는 것이 중요합니다. 이를 통해 AI가 기업 경쟁력 강화를 위한 필수 기술로 자리 잡을 수 있기를 기대해봅니다.
