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인공지능(AI) 산업 생태계, 기술 중심에서 활용 및 수익화 중심으로 변화 중

AI 기술의 본질은 ‘응용’과 ‘융합’

[산업일보]
인간의 지적 능력을 기계로 구현하는 과학기술인 인공지능(AI)은 디지털 전환을 위한 중요 요소로, 최근 국가 산업 경쟁력의 주요한 축으로 손꼽히고 있다.

KDB미래전략연구소는 2일 ‘AI 산업 생태계와 사업화 요건’ 보고서를 통해 AI 산업 생태계를 진단하고, 사업화 요건을 위한 지원 방향을 제안했다.

인공지능(AI) 산업 생태계, 기술 중심에서 활용 및 수익화 중심으로 변화 중


보고서에 따르면, AI는 기술 자체보다 금융·농업·법률·물리·천문학·신소재 등 다양한 분야와 접목된 활용 단계에서 R&D 과제 및 금융지원 대상 평가 시 사업성 평가 비중이 커지고 있다.

이는 과거 추상적인 요소기술, 기술 자체, 대규모 프로젝트로 AI를 바라보던 관점이, 제품 본연의 기능에 녹아 들어간 기술, 실제 적용 사례 중심, 비즈니스 모델로의 연결, 일상생활 속 AI, 수익화 등의 관점으로 무게중심이 이동하면서 사업성이 강조됐기 때문이다.

이러한 흐름에 따라, AI 기술은 1~3차 산업과 융합하며 AI 혁신 서비스로 재창출 되고 있다.

1차 산업인 농업의 경우, AI 기술과의 융합으로 작물 특성 진단 등을 통해 스마트팜 형태로 발전하고 있으며, 2차 산업인 제조업에서는 생산 공정 및 공장 운영 시스템에 AI를 적용하고 있다. 3차 산업인 의료와 금융, 교육 분야에서도 개발 및 임상 단계의 시간과 비용을 절감하고, 직무형태의 변화와 기조 서비스 개선 및 신규 서비스를 제공하는 데 AI가 적용되고 있다.

AI의 본질은 기본 산업과의 융합을 통한 디지털 전환이다. IoT, 클라우드, 빅데이터 등의 디지털 기술을 인프라로 AI 사업모델의 밸류체인을 구성, 부가가치를 창출할 수 있다.

이에 보고서는 AI 산업을 산업구조적 및 정책적으로 접근해 디지털 전환 가속화를 진행해야 한다고 강조했다. 제조업이 만들어내는 부가가치가 과거에 비해 크게 줄었고, 이에 반해 AI의 가치는 점차 높아지는 중이다.

2019년도 McKinsey Global의 조사에 따르면, AI 도입 사례는 매년 25%씩 증가하고 있으며, 기술 기반 선도기업은 관련 AI 역량을 사용해 비용 절감 및 수익 제고 효과를 거두고 있다.

KDB미래전략연구소 산업기술리서치센터 고태우 선임연구원은 보고서에서 향후 AI 산업 지원 방향에 대해 “공공의 단계별 R&D 지원을 통한 AI 전략 고도화, 초기 AI 기업의 Death Valley 기간 내 유의미한 성과 확인을 통한 단계별 지원 및 기술성 평가 자료의 활용도 제고, 사업모델 유형 분류 및 AI 기업 지원 가이드라인 마련 등이 필요하다”고 분석했다.

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