□ 목차

1. 인공지능 정책 수립을 위한 새로운 증거

2. 기업의 인공지능 확산에 관한 선행 연구 개요

3. 2022-23 OECD/BCG/INSEAD 인공지능 도입 기업 설문조사의 주요 발견

4. 인공지능 확산을 지원하는 기관들의 목표와 실행 방식

5. 인공지능을 도입한 기업 인터뷰 결과

6. 브라질 상파울루주 인공지능 설문조사

□ 주요내용

(금융시스템 구조) OECD 국가들에서 경제 생산성 향상을 위한 기업의 인공지능 도입이 중요한 정책 목표로 부상하고 있으며, 제조업과 ICT 부문의 중견 및 대기업을 대상으로 한 조사 결과 대부분의 기업에서 인공지능 도입이 여전히 초기 단계에 머물러 있는 실정.

(취약성 및 위험) 기업들이 인공지능 도입 시 직면하는 가장 큰 장애물은 투자수익률(ROI) 예측의 어려움으로, 제조업체의 62%와 ICT 기업의 56%가 이를 문제점으로 지적했으며, 맞춤형 솔루션을 제공하는 인공지능 시스템 공급업체 부족과 규제 및 법적 책임에 대한 불확실성도 주요 장애요인으로 작용.

(스트레스 테스트) 데이터 성숙도는 인공지능 도입의 핵심 전제조건으로, 조사 대상 기업의 78%가 데이터 관리 솔루션을 사용하고 있으며, 51-61%의 기업이 민간 데이터 공급자, 파트너 기업 또는 공공부문으로부터 외부 데이터를 활용하고 있으나, 많은 기업들이 충분한 양과 품질의 데이터 확보에 어려움을 겪고 있는 상황.

(감독체계) 직원 교육과 인재 채용은 인공지능 역량 강화를 위한 주요 전략으로, 제조업 및 ICT 부문 기업의 약 70%가 인공지능 기술 연구개발을 수행하고 있으며, 75%는 직원 교육에 의존하고, 60% 이상이 인공지능 기술 개발을 위해 신규 직원을 고용하고 있음.

(건전성 감독) 인공지능 관련 인력 확보가 중요한 과제로 부상하고 있으며, 조사 대상 기업의 약 20%가 적합한 인공지능 인재를 찾는 데 어려움을 겪고 있고, 19%는 필요한 기술세트를 이해하는 데 어려움을 경험하고 있어 자격 프레임워크 개발 필요성이 대두됨.

(금융안전망) 공공 부문의 지원 서비스가 인공지능 도입에 중요한 역할을 하며, 제조업 기업의 75%와 ICT 기업의 69%가 정보 또는 조언 제공 서비스를 활용하고, 58%는 공공 부문이 제공하는 교육 서비스를, 42%는 금융 지원 프로그램을 이용하고 있음.

(시스템 유동성) 인공지능 확산을 지원하는 기관들은 기술 확장 서비스, 비즈니스 R&D 지원금, 자문 서비스, 네트워킹 및 협업 플랫폼, 현장 교육, 정보 서비스 등 다양한 메커니즘을 활용하고 있으며, 인공지능 도입 기업의 성공 경험과 적용 사례를 체계적으로 기록하고 공유