안녕하세요,

한국능률협회컨설팅 일터혁신본부입니다.

"우리 회사도 AI를 도입해야 할 것 같긴 한데, 대체 뭐부터 시작해야 할지 모르겠어요."

최근 여러 기업 인사담당자분들을 만나면서 가장 많이 들은 이야기입니다.

실제로 지난 6월 30일 대한상공회의소에서 열린 중소기업위원회 회의에서도 제조업 대표들은 하나같이 AI 도입 의지는 있지만 전문인력과 투자 여력이 부족하다는 점을 가장 큰 걸림돌로 꼽았습니다.

'해야 하는 건 알겠는데 할 사람이 없다'는 이 딜레마, 오늘은 최근 발표된 여러 조사 데이터로 조금 더 들여다보고 어디서부터 실마리를 풀 수 있을지 살펴보겠습니다.

*출처 : 신아일보, '"중소기업 AI 도입 지원 절실"…대한상의 '중소기업위원회' 회의 개최', 2026.06.30.

📈 숫자로 보는 한국 중소기업의 AI 활용 현실

🏢 대기업은 이미 다음 단계로 넘어가고 있습니다

🏛️ 정부도 '역량 격차'를 심각하게 보고 있습니다

이 문제는 정부 차원에서도 핵심 의제로 다뤄지고 있습니다. 한국은행 분석에 따르면 챗GPT 출시 이후 4년간(2022.2~2026.2) 감소한 청년층(15~29세) 일자리 25만 5천 개 중 25만 1천 개가 AI 고노출 업종에서 발생한 것으로 나타났습니다. 이에 정부는 5년간 100만 명 이상을 대상으로 한 현장 중심 AI 교육을 실시할 방침이며, 직무 전환 컨설팅과 전직 지원, 고용 안전망 강화를 담은 AI·AX 산업전환 대책도 준비 중입니다.

민간에서도 발 빠른 움직임이 있습니다. LG CNS와 중소기업중앙회는 2년간 42억 원을 투입해 제조실행시스템(MES)·통계적 공정관리(SPC)·제조 특화 거대언어모델(LLM)을 결합한 '매뉴팩처링 AX 스타터 패키지'를 추진하고 있으며, CEO를 포함한 경영진 대상 AX 전략 수립 교육까지 함께 운영하고 있습니다. AI 도구만 심어놓는다고 되는 게 아니라, 최고 의사결정자부터 방향을 이해해야 실질적 성과로 이어진다는 문제의식에서 나온 접근입니다.

🤔 그래서, 우리 회사는 지금 어디쯤 있을까요?

현장의 목소리를 종합해보면 걸림돌은 대체로 세 가지로 모아집니다.

• 어디서 시작해야 할지 모른다: 데이터도, 분석 경험도 없는 상태에서 무엇부터 손대야 할지 막막함
• 전담 인력이 없다: AI·데이터 전문 인력을 별도로 채용하거나 육성할 여력 부족
• 비용 대비 효과가 불확실하다: 투자는 해야겠는데 성과가 눈에 보이지 않아 우선순위에서 밀림

한 특수금형 제조업체 대표는 생산 데이터를 활용한 AI 자동화 시스템을 추진하고 있지만 전문인력 부족으로 연구개발에 어려움을 겪고 있다고 토로하기도 했습니다.

결국 필요한 건 거창한 AI 전략이 아니라, 우리 회사 수준에 맞는 첫걸음입니다. 데이터가 없다면 없는 대로, 데이터는 있지만 활용을 못 하고 있다면 그 상태에 맞는 지원이 필요한 거죠.

📝 우리 회사 자가진단 체크리스트

✅ 우리 회사는 데이터를 보유하고 있나요, 아니면 아직 준비 단계인가요?

✅ 데이터 분석·AI 활용 교육을 받은 인력이 있나요?
✅ AI 도입을 시도했다가 방향을 못 잡고 멈춘 프로젝트가 있나요?

✅ AI 활용에 관한 사내 가이드라인이 마련되어 있나요?

✅ 외부 전문가의 맞춤형 진단을 받아본 적이 있나요?

💡 그래서, 어디서부터 시작하면 좋을까요?

이런 고민을 하고 계신 중소기업·스타트업·소상공인이라면, 과학기술정보통신부와 한국데이터산업진흥원(K-DATA)이 함께 운영하는 「2026년 AI·데이터 문제해결은행 맞춤 지원사업」을 참고해보시길 권해드립니다.

본 사업은 데이터·AI 기반 문제 해결이 필요한 기업에게 데이터·AI 활용 실사례를 제공하고, 기업은 활용 역량 수준·상황을 반영한 맞춤형 전문 분석·활용 지원을 받음으로써 인공지능·디지털 전환(DX·AX) 촉진을 지원하는 사업입니다. 기업의 데이터 보유 여부와 AI 활용 수준에 따라 3개 트랙으로 나누어 맞춤형으로 지원합니다.

🔵 DX 경험형 (260개사) : 데이터 활용 경험 부족 혹은 업무 현장 데이터화가 미흡한 디지털 전환 초기 기업 중 디지털 전환 의사가 있는 기업

- K-DATA가 제공하는 재현데이터로 분석모델을 매칭하고, 권역별 시연·실습 교육을 통해 데이터 기반 의사결정의 첫 경험을 제공합니다.

🟢 DX 적용지원 (100개사) : 자사 데이터를 보유하고 있으며, 보유한 데이터 기반 문제 해결을 위해 활용 역량 강화 및 전문 지원이 필요한 기업

- 역량진단 → 수준별 스킬업 교육 → 유사 사례 기반 데이터 레시피 매칭 → 시연·실습까지 구체적인 경영 현안 해결에 초점을 둡니다.

🟠 AX 집중지원 (7개사) : AI 분석 경험 및 분석 전문인력을 보유한 기업으로, 자사 업무·제품·서비스 등에 AI 도입·전환 목표가 명확한 기업

- 진단-설계-PoC 개발-평가의 전 주기를 함께 밟으며, 실무 적용 가능한 AX 과제를 발굴·실행합니다.

✅ 사업기간: 2026년 8월~11월

✅ 접수기간: 2026년 7월 3일(금) ~ 7월 21일(화) 18:00까지 (* DX 경험형 트랙은 상시모집)

✅ 신청방법:

- 데이터문제해결은행 포털 회원가입 → AX전문가 지원 → 맞춤지원 → 신청서 작성 후 접수

✅ 문의처: 데이터 문제해결은행 운영사무국 1899-0247 / datahub@kmac.co.kr

7월 초중순에 AI·데이터 문제해결은행 맞춤 지원사업 설명회가 권역별로 개최된다고 합니다. 본 사업의 추진배경 및 지원절차, 신청방법 등에 대해서 상세히 안내받을 수 있으니, 데이터·AI 활용에 관심있으신 분들께서는 참석해보시는 것도 좋을 것 같습니다!

AI 도입은 '전부 다 갖춘 다음' 시작하는 게 아니라, 지금 우리 회사 수준에서 할 수 있는 것부터 시작하는 것이 핵심입니다. 데이터가 없어도, 분석 경험이 없어도 괜찮습니다. 그 상태를 진단받고, 맞는 다음 걸음을 안내받는 것부터가 시작입니다.

그리고 데이터·AI뿐 아니라 근무체계, 조직문화 등 우리 회사가 일하는 방식 전반을 함께 점검하고 싶다면, 고용노동부의 「일터혁신 상생컨설팅 지원사업」을 통해서도 진단을 받아보실 수 있습니다.

AI 역량이든 근무 방식이든, 결국 중요한 건 우리 회사가 지금 어디에 서 있는지를 정확히 아는 것입니다. 막연히 '뭔가 바꿔야 할 것 같다'는 감으로 움직이기보다, 데이터로 진단받고 그에 맞는 다음 걸음을 확인하는 것. 그것이 변화를 시작하는 가장 확실한 방법입니다.