창호 제조업체를 10년 째 운영하고 있는 김 모 대표는 올해 초 공장에 비전 인공지능(AI)을 도입하려다 견적을 보고 포기했다. AI로 도면 규격을 확인하면 자동으로 유리를 재단하고 결과를 알려주는 시스템을 도입하려 했지만 수억원이 넘는 비용이 과다해보였기 때문이다. 대기업들이 ‘AI 전환(AX)’에 가속페달을 밟고 있지만, 부품과 장비를 납품하는 중소 협력사들은 출발선조차 넘기 힘든 게 현실이다. 단순히 비용 부족 문제를 넘어, 대한민국 제조업 공급망에 ‘AI 디바이드(양극화)’가 현실화할 수 있다는 우려가 나온다. 기업들의 AI전환을 담당하는 디엑스솔루션즈의 김광후 전무는 20일 “제조기업의 경우 AI 설비 1대 구입에 5000만원, AI 소프트웨어 설치에 8000만원 등 기본 3억원은 투자해야 AX가 가능하기 때문에 중소기업에는 큰 부담”이라며 “AI 전담 인력을 두는 것도 결국 비용이라 AI 전환 속도가 더딜 수밖에 없다”고 짚었다. 중앙일보가 지난 5월 한국여론리서치에 의뢰해 전국 327개 대·중견·중소·공기업을 대상으로 ‘기업 AI 활용과 일자리 영향’을 조사한 결과, 대기업(77.3%)은 10곳 중 8곳이 AI를 업무에 활용 중이라고 답한 반면 중소기업(28.9%)은 10곳 중 3곳만 AI를 활용하고 있었다. 상품권릴게임 이달 초 AI 교육업체 팀스파르타가 AI 교육 예산을 5000만원 이상 편성한 기업을 크기별로 나눠보니 대기업 38%, 중견기업 14%, 중소기업은 5% 미만이었다. 서울의 한 중소 제조업체 직원은 “올 초부터 AI를 적극적으로 활용하라는 지침이 내려왔지만 회사에서 교육을 지원하거나 구체적인 사용법을 알려준 적은 없다”며 “초반엔 챗GPT 등 유료 구독 서비스를 지원하기도 했지만 경기가 나빠지며 이마저도 중단됐다”고 했다. 중소기업에게 AX는 선택이 아니라 생존의 문제다. 2차 베이비붐 세대(1964~1974년생)가 대거 은퇴하면서 일할 사람이 없는 ‘공장 공동화’ 우려가 현실이 되고 있어서다. 하지만 중소벤처기업부에 따르면 국내 중소·중견 제조기업 16만3273곳 가운데 스마트공장을 도입한 곳은 19.5%(3만1782곳)에 그쳤는데, 이마저도 기초적인 수준이다. 걱정되는 건 중소 협력사의 AI 역량 공백이 산업 생태계 공급망 공백으로 이어질 수 있다는 .이다. 대기업이 AI 기반으로 가공한 제조공정 데이터와 품질 기준 등을 협력업체와 공유해도 협력업체가 이를 처리할 역량과 시스템을 보유하지 못해서다. 공급망 밑단에서는 양질의 데이터를 소화하지 못하는 병목현상이 일어날 수 있다 손오공릴게임솔루션 . 최근 한국경제인협회가 매출 상위 800대 제조기업에게 물으니 응답 기업의 91.5%는 “개별 기업을 넘어 공급망 전반의 AX가 중요하다”고 답했다. 협력사의 디지털 인프라와 AI 활용 역량 부족(43.4%)으로 지원에 어려움을 겪거나 협력사의 AI 도입 비용 부담(17.5%) 등으로 난항을 겪고 있다는 답변도 나왔다. 권혁민 한경협 성장전략실장은 “국내 제조 공급망의 경쟁력을 생산성을 향상시키려면 소재·부품·장비(소부장)를 공급하는 협력사까지 모두 AX 전환에 참여해야 한다. 정부가 나서 공급망 단위의 AX 확산 기반을 조성할 필요가 있다”고 지적했다. 이지연 중소기업중앙회 AI혁신사업팀장은 “기초적인 디지털 전환도 안 된 기업이 많다보니 쌓아둔 데이터의 절대량도 턱없이 부족한 데다, 이미 확보한 데이터의 분류 작업마저 돼 있지 않은 경우가 허다하다”고 전했다. 전문가들은 현실적 대안으로 지방 거。 국립대가 중심이 돼 지역 중소기업의 AI 전환을 밀착 지원하는 방식을 꼽는다. 대학생이 기업 현장 프로젝트에 참여하고, 검증된 인재가 유망 중소기업에 취업하는 선순환 구조를 만들 수 있기 때문이다. 창명제어기술 연구원이 제조장비 구동 여부를 확인하고 있다. 사진 창명제어기술 모바일 야마토게임2 실제 충북 청주의 산업용 전자제어장치 제조업체 창명제어기술은 충북대 학연산공동기술연구원의 지원으로 오랜 숙제를 해결했다. 직원 수 50명이 안되는 이 기업은 수천 건에 달하는 도면 데이터베이스(DB)를 부품·치수·품번별로 활용할 수 있도록 정리하려했지만 예산과 전문 인력이 부족해 엄두를 못 내고 있었다. 그러던 와중에 김태경 충북대 경영정보학과 교수와 학부생 연구진이 공장 현장으로 달려와 작업자들의 애로와 요청을 듣고, 도면 DB를 정리·분석하는 AI 툴을 ‘뚝딱’ 완성해냈다. 이창호 창명제어기술 상무는 “처음엔 ‘아직 학생들인데 해봤자 얼마나 하겠나’ 싶었는데 현장에서 곧장 돌아가는 AI 도구를 만들어내는 걸 보고 깜짝 놀랐다”고 감탄했다. 김 교수는 “AI 전담 인력 자체가 아예 없는 지방 중소기업에는 대학생들이 현장에 투입되는 것만으로도 돌파구가 된다”며 “취업 연계 프로그램으로 확장할 수도 있다”고 했다. 다만 치밀한 통합 계획(System Integration) 없이 작업 단계별로 각기 다른 시스템을 적용할 경우 관리 비용만 늘어날 수 있다. 장영재 카이스트(KAIST) 산업및시스템공학과 교수는 그 대안으로 ‘표준 플랫폼’을 제안했다. 장 교수는 “스마트폰에 쓰이는 안드로이드 운영체제(OS)처럼 공장(제조환경) 전체를 관통하는 하나의 통합 AI 시스템을 정부 차원에서 만들어 중소 제조기업들이 손쉽게 쓸 수 있는 표준 플랫폼을 구축하는 게 시급하다”고 말했다. 다 견적을 보고 포