“AI 기술, 제조업 분야 1인당 매출 7년 뒤 최대 40% 증가시킨다”

인공지능(AI) 기술이 제조업 분야 매출을 크게 늘리고 생산비용을 절감할 것이라는 분석이 나왔다.

10일 한국고용정보원 김수현 박사는 ‘인공지능 기술 발전이 제조업 일자리에 미치는 영향 분석’ 보고서를 통해 지난해 7∼9월 제조업 분야 전문가 및 기업 종사자 각 5명을 대상으로 실시한 표적집단면접(FGI) 결과를 공개했다.

전문가와 종사자 두 집단 모두 향후 제조업 내 인공지능 기술 도입률과 이용자 비중이 증가하고, 이는 매출 증가 및 비용 절감에 도움이 될 것으로 내다봤다. 전문가들은 2030년까지 제조업 내 인공지능 기술 도입률이 평균 36%, 이용자 비중은 34%에 이를 것으로 전망했다. 종사자들은 각각 35%, 44%로 예상했다.

전문가들은 인공지능 기술이 제조업 1인당 매출을 7년 뒤에는 최대 40%까지 증가시키고, 생산 비용은 최대 46% 줄일 수 있다고 예상했다. 종사자들은 매출 증가율과 비용 절감 효과를 각각 최대 26%로 내다봤다.

다만 전문가들과 종사자들은 제조업의 인력수요 변화에 대해서는 입장을 달리했다. 전문가들은 2030년까지 제조업 고용이 큰 변화가 없을 것이라고 전망하며 단기적으로 인공지능 기술을 도입하기 위한 인력, 도입한 인공지능 기술을 기존 생산 과정에 접목하기 위한 인력 등의 수요가 늘어날 것이라고 봤다. 자동화 기술 도입이 제조업 인력을 감소시킬 테지만, 인공지능 기술과는 관계가 없다는 의견도 있었다.

반면 종사자 5명 중 2명은 인력 수요가 늘어날 것이라고 봤지만, 3명은 인력 수요가 줄어들 것으로 전망했다. 줄어들 것으로 전망한 종사자 중 1명은 인공지능 기술 도입과 함께 신규 채용이 감소할 것이라고 내다봤다.

기업 규모에 따른 현재 AI 활용 격차도 두드러졌다. 대기업은 ‘확장·고도화 단계’로 진입 중이라고 판단한 반면, 10인 미만 소규모 기업은 대부분 ‘활용도 낮음’ 수준에 머무른다고 봤다. 전문가와 종사자들은 “기업 규모에 따라 AI 활용 역량 차이가 크다”라고 평가했다.

김 박사는 “중소 제조업체의 기술 도입을 위한 지원과 고용 전환 정책이 시급하다”며 “AI 발전에 따른 일자리 변화에 대응하기 위해 전직 지원, 교육훈련 강화, 인력 양성 정책이 필요하다”고 강조했다.

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