01 서론

1) 연구 배경 및 목적

 ㅇ 현 정부는 지역 AI 대전환을 국정과제로 제시하였으며, 중소벤처기업부 역시 지역 중소기업의 AI 대전환을 추진하고 있음

 ㅇ 이 글은 통계 및 국내･외 사례를 조사하여 지역 중소기업의 AI 활용을 촉진하기 위한 체계적인 정책 수립 방안을 마련하는 데 목적이 있음

2) 글의 구성

 ㅇ 제1장 서론에 이어, 제2장에서는 인공지능기술의 확산과 중소기업의 디지털 전환을, 제3장에서는 지역 중소기업 인공지능 현황과 중개기관의 역할을 살펴볼 계획임

 ㅇ 제4장에서는 국내･외 인공지능 정책동향을, 제5장에서는 지역 중소기업 인공지능 대전환을 위한 정책과제를 분석하고, 제6장 결론으로 마무리할 계획임

02 인공지능기술의 확산과 중소기업의 디지털 전환

1) 인공지능시스템의 개념적 정의와 인공지능기술의 확산

 ㅇ 인공지능시스템의 정의: 명시적･묵시적 목적을 위해 입력된 데이터를 바탕으로 물리적, 가상환경에 영향을 미칠 수 있는 결과물을 생성하는 방법을 추론하는 기계 기반 시스템(OECD,2024)

 ㅇ 생성형 AI 도입(’22.11월) 이후 에이전트 AI와 코봇이 점차 업무 환경에 통합

   * 에이전트 AI: 특정 맥락과 일정 수준의 자율성 내에서 특정 목표를 추구하도록 설계된 AI 시스템의 유형

 ㅇ 우리나라의 디지털 전환율은 북유럽 최상위 국가와 비슷하게 높은 수준. 특히, 제조업의 도입률과 대기업에서 높게 나타남(본문의 [그림 2-3], [그림 2-4] 참조)

   * OECD 기준(’24): 중소기업의 12%, 대기업의 39%가 AI 사용

 ㅇ G7 AI 잠재력 극대화 공동성명(’25.06.17): AI 도입을 통한 중소기업 경쟁력 강화가 포함

2) AI가 생산성에 미치는 영향

 ㅇ Acemoglu(2024)는 10년 동안 총요소생산성 증가율이 0.66%로 미미한 수준인 반면, 영국의 중소기업 대상 조사 결과에 의하면 AI 활용기업의 생산성이 27%→133%까지 향상

 ㅇ 분석 결과의 차이는 ‘데이터’의 가치 측정에 필요한 무형자산 통계의 불완전성에 기인

 ㅇ 국내 중소기업을 대상으로 한 디지털 전환기술의 혁신 효과에 대한 최신 연구(이준영, 2025)

3) AI 도입･활용의 저해요인과 중개기관의 지원수단

 ㅇ 저해요인: 숙련인력 부족 및 기술에 대한 이해도 미흡, 투자수익률 측정의 문제, AI 공급업체 확보의 어려움, 자금 부족, 재교육･숙련도 향상 문제, 법적 인식

 ㅇ 중개기관의 지원수단: 기술확장 서비스, 연구개발투자 보조금, 기업자문 서비스, 네트워킹 및 협업 플랫폼, 실무교육, 정보서비스 및 오픈소스 코드의 6가지 메카니즘을 결합하여 사용

4) 중소기업 사업 영역에서 AI 적용사례와 AI 확산을 위한 과제

 ㅇ AI 적용사례(OECD, 2021): AI 비즈니스 적용 방향, 전략, 계획 , 일반행정, IT 시스템 및 네트워크, 사전생산기능(연구개발, 설계 포함), 공급망, 재고관리･유지 보수, 물류, 마케팅 등

 ㅇ AI 확산을 위한 장벽: 방대한 인프라 구축비용, 인적자원과 데이터 관리, AI 확산전략: 공급측면과 수요측면의 문제 해결

   * Gartner(2019)는 첨단 AI기술이 기업에서 주류가 되는 데 최소 2년 이상 소요될 것으로 예상

03 지역 중소기업 인공지능 현황과 중개기관의 역할

1) 지역 중소기업 인공지능 현황

 ㅇ 대한상의보고서･산업연구원(’24.08)의 자료에 의하면, 수도권 기업이 40.4%, 비수도권 기업이 17.9%로 지역 간 격차가 크게 존재. 중소기업은 대기업(48.8%)에 비해 20%p 낮은 28.7% 수준

 ㅇ 노민선 외(2025)에 의하면, 중소기업의 AI 활용률은 37.0%이며, 수도권 40.0%, 비수도권 34.5% 

 ㅇ 전북의 수요조사 결과에 의하면, 피지컬 AI 과제의 평균 개발 기간은 4.7년, 공정과정에서 데이터를 취득하고 있는 기업은 67.4%임. 로그데이터와 수치형 데이터가 전체의 68.3%를 차지

2) 인공지능 업종의 지역 중소기업 공급 현황

 ㅇ 서울이 압도적 비중을 차지. 사업체 수는 서울 39.0%, 경기 37.1%가 유사한 수준이지만, 매출액과 종사자 수를 보면, 서울 60.7%, 54.9%로 경기 22.5%, 23.6%를 크게 상회하고 있음

 ㅇ 전체에서 수도권 비중은 사업체 수의 80.4%, 매출액의 85.1%, 종사자 수의 81.2%를 차지

3) 인공지능 확산을 위한 중개기관의 역할

 ㅇ 디지털 기술 활용률이 높은 지역은 혁신 네트워크 규모가 작아도 지식 창출 효율성이 높게 나타남(김주성･민수진, 2020)

 ㅇ 네트워킹 촉진을 위해서는 중개기관의 역할이 중요

  - 혁신 중개기관은 혁신시스템 내 행위자 사이의 인지적 거리를 줄이고 기술 및 경영자원을 제공하면서 상호작용, 정보 및 지식 교환을 촉진하는 가교역할(Caloffi et al. 2023)

 ㅇ 국내에서는 TP 내부에 AI 조직을 만들거나 지역별 AI 지원기관을 별도 설립(연구진 자체 조사)

04 국내･외 인공지능 정책동향

1) 국내 정책동향

 ㅇ ｢이재명 정부 123대 국정과제｣ 가운데 20. AI 3대강국 도약을 위한 AI 고속도로 구축을 핵심과제로 제시하면서, 대통령 직속 ｢국가인공지능전략위원회(이하, 위원회)가 출범하였고,

     과기부는 조직개편(’25.10.01)을 통해 ‘인공지능정책실’을 신설하여 정책을 뒷받침

 ㅇ 지방시대위원회는 5극3특 추진전략 마련, 산업부는 산업 AI 확산을 위한 10대 과제 발굴

   * 지방시대위원회(’25.09.30), ｢5극3특 국가균형성장 추진전략 설계도안｣

 ㅇ 중소벤처기업부는 ‘중소기업정책실’ 산하에 ‘미래기술대응지원단’을 신설, ‘지역주도형 AI 대전환’ 추진

2) 해외 AI 중소기업 정책동향: 중소기업에 대한 적극적인 지원수단을 활용

 ㅇ (미국) 국가 AI 이니셔티브법이 2020년 법제화되었으며, 중소기업 AI정책은 국가전략의 일부로 포함

 ㅇ (EU) 디지털 유럽 프로그램을 통해 중소기업 대상 AI 교육 및 테스트베드를 제공하며, 디지털혁신허브(DIH)를 유럽 전역에 설립하여 개별 국가와 협력 네트워크를 구축

   * 유럽집행위원회는 DIH 네트워크 구축에 집중하고 있으며, 유럽 각 국으로부터 약 700개의 DIH가 인증을 받았음

 ㅇ (영국) ‘AI 성장특구’ 지정 및 scan-pilot-scale 방식의 유연한 지원

 ㅇ (프랑스) 2018년 국가 AI 전략 수립 후, 2021년 2단계 전략을 수립하였으며 45개의 DIH 네트워크를 보유(’23). 2023년까지 창업 기업 수 3배 확대를 목표로 엑셀러레이터를 강화하고, 

      2025년까지 중소･중견기업 400개의 경쟁력 강화를 위한 AI 솔루션 도입을 지원

   * 스타트업 인큐베이터/엑셀러레이터 확장에 4,000만 유로 지원

   * 중소･중견기업의 AI 솔루션 도입을 위해 정부는 2,500만 유로를 투입

 ㅇ 독일: 중소기업 디지털 프로그램, Manufacturing-X initiative 등을 활용

05 지역 중소기업 인공지능 대전환을 위한 정책과제

1) 지역 여건에 기반한 비전 수립과 정책 목표 설정

 ㅇ 인프라와 투자의 수도권 집중, 고성장 기업의 비중 감소, 연구개발투자 비중 축소 등으로 인해 지역 여건은 점차 어려워지고 있음

 ㅇ 수도권-지역 간 격차 문제는 단기간에 해결되기 힘든 문제임. 지역의 디지털 전환 문제는 지자체 스스로 해결해야 하지만, 광역시도의 낮은 재정자립도로 인해 국가 차원의 정책 지원이 필요

 ㅇ 현 정부는 AI 고속도로 구축*을 핵심 수단으로 활용하여 지역 위기를 해소하겠다는 의지를 지니고 있으며, 이는 ’26년도 예산안에 대한 대통령의 국회 시정연설(’25.11.04)에서도 확인됨

   * AI 고속도로: 지역의 산업별 AI+AX 센터를 네트워크로 연결하는 인프라

 ㅇ 수도권-지역 간 격차를 축소하고 지역 중소기업이 미래 신기술 변화에 뒤처지는 것을 방지할 수 있는 비전과 목표 설정이 필요

  - 비전: 지역 주도의 AI 대전환을 통한 혁신지향적 중소기업 중심의 생태계 조성

  - 목표 설정: 

    (1) 수도권-지역 간 AI 연구개발투자 격차 축소

    (2) 지역 중소기업 AI 활용률 제고

    (3) AI 선도기업 및 스타트업 육성

2) 추진전략과 정책과제

 ㅇ 추진전략: 단계별 상승전략에 기반하여 지역 중소기업 자생력 확보

    (1) 5극3특 국가균형발전 전략과 연계한 지역산업 경쟁력 제고(국정과제)

    (2) 중소기업 흡수역량 및 학습효과 창출을 위한 네트워킹 강화

ㅇ 정책과제:

    (1) 디지털 전환을 위한 물리적 인프라 선제 구축

    (2) 수요 중소기업-혁신기관 네트워킹 기반의 솔루션 도입･확산 지원

    (3) AI･AX 인재 양성 인프라 구축

3) 성과지표

 ㅇ 투입-과정-학습 성과-기술적 성과(결과)-경제적 성과-경제적 영향을 측정할 수 있도록 사업구조와 성과지표의 구조화가 필요

 ㅇ 사업이 계획대로 진행되고 있는지, 사업 진행 과정에서 기대했던 학습 성과가 발생하고 있는지, 사업 성과로서 기술적, 경제적 성과가 발생하거나 발생할 가능성을 측정할 수 있는 지표가 필요

4) 주요 사업(예시)

 ㅇ (인프라 구축) 인프라를 활용한 AI 도입 전주기 지원체계(진단-설계-도입-확산) 구축, 스마트공장 고도화 연계형 AI 특화공장 구축

 ㅇ (AI 솔루션 도입 및 활용) 기술과 인력에 대한 AI 투자 확대, AI 실증-확산 패키지 사업 연계, 도메인 특화형 AI 제조솔루션 공공 R&D 및 검증 사업 확대, AI 바우처 지급

 ㅇ (AI 인력양성기반 구축) 지역 이공계 기반 AI 전문인력 양성, (취업과 창업)청년 실무인력, 재직자를 위한 AI 특화형 계약학과, AI 인력 공급 확대를 위한 교육체계 고도화, 멘토링 강화

5) 정책 추진체계 확립

 ㅇ 중앙부처: 지역 주도의 상향식 의사 결정의 원활한 작동을 위한 가이드라인 제시

 ㅇ 지자체: 중앙부처의 가이드라인에 기반하여 비전 수립, 추진체계 확립, 지원사업 발굴, 사업의 지속가능성 확보를 위한 재원 마련방안 등 구체적인 실행계획 수립

   * 중앙부처와 지자체의 역할에 관해서는 본문의 <표 5-16>을 참조

 ㅇ 전담기관(협의회)

  - 사업의 기획, 집행, 성과 관리를 수행. 기업과 지원기관 간 AI 협력체계를 구축하여 지역 중소기업의 신속한 AI 전환 지원 및 사업 종료 이후 후속 지원방안 마련

  - 지원사업의 성과 창출을 위해 협의회를 활용하며, 성과 관리를 위한 D/B를 구축 

   * 협의회의 구성과 역할은 <표 5-17>을, 지자체와 협의회의 역할에 관한 성과지표는 <표 5-19>를 참조 바람

06 결론

1) 생성형 AI 도입 이후 지역 중소기업의 AI 활용은 정책 입안자에게 중요한 과제가 되고 있음. 

    본 과제는 지역 중소기업의 AX 전환을 촉진하기 위한 방안을 모색하는 데 목적이 있음

 ㅇ 지역 중소기업은 AI 인력, 자금 부족, AI 인프라와 기술부족, AI 공급업체 활용의 어려움 등으로 인해 AI 활용이 지체. AI 업종에 종사하는 중소기업 분포 역시 지역-수도권 간 격차가 존재

 ㅇ 지역에는 혁신지향적 중소기업과 우수 연구기관이 많지 않으므로 혁신 중개기관이 정보제공 및 상호작용을 촉진하는 가교 역할을 수행해야 하며, 정책 당국은 이를 위한 자금 지원이 필요

 ㅇ 정책동향을 보더라도 이재명 정부는 AI 확산을 수도권 1극 체제를 극복할 수 있는 핵심 수단으로 인식하고 있으며, EU, 미국 등 해외에서도 AI 중소기업 지원정책이 강화되는 상황임

2) 지역 중소기업의 AI 대전환을 체계적으로 수행하기 위해서는 정책 추진체계 확립이 필요

 ㅇ 중앙부처는 지자체에 추진전략, 학습 성과 지표가 포함된 명확한 가이드라인을 제시할 필요가 있음

 ㅇ 지자체는 중앙부처의 가이드라인을 토대로 비전 및 정책목표 설정, 협의회가 포함된 사업 추진체계, 사업수행계획, 사업종료 이후의 운영방안을 제시할 필요가 있음

3) 글의 한계: AI 활용률 통계 기반의 구체적인 성과목표, 지역 통계가 미흡하므로 보완이 필요