기업 내 AX(인공지능 전환) 추진 타당성 검토 - 경영 관점

현재 국내에서는 정부 차원의 전폭적인 지원으로 AX 관련 사업이 활발하게 추진되고 있다.
Industry 4.0 또는 DX, 스마트팩토리 등으로 진행되던 '전환'이 이제는 인공지능으로까지 확대된 모양새다.
현재 다양한 요인으로 우리나라 중소제조기업들이 어려움에 직면해 있는 듯 하다. 이건 지난 시기 도입하지 못했던 DX 등으로 인한 문제가 아닌 것은 자명하지만, 중요 요인은 아니더라도 여러 요인 중 하나일 것으로 생각된다.
이에 우리 기업에서 AX를 추진할 타당성이 있는지를 내부적으로 검토하고 사전 판단하기 위해 몇 가지 조사용 질의서를 공유한다.

 

 

[전략적 일관성 및 경영 목표] (10항목)

* AI 전환이 회사의 비전 및 중장기 목표와 일치하는지 확인

• 우리 회사의 3~5년 후 핵심 경쟁력에 AI가 필수적인가?
• 현재의 아날로그/수동 프로세스가 성장의 발목을 잡고 있는가?
• 경쟁사가 이미 AI를 도입하여 시장 점유율을 높이고 있는가?
• AX 도입이 회사의 '디지털 혁신(DX)' 로드맵과 연계되어 있는가?
• AI 도입을 통해 진출하고자 하는 신규 시장이나 사업 영역이 있는가?
• 경영진은 AI 도입을 단순 비용 지출이 아닌 '투자'로 인식하고 있는가?
• 회사의 브랜드 이미지를 '첨단/지능형'으로 개선할 필요가 있는가?
• AI를 통해 고객에게 제공할 수 있는 새로운 가치(Value Proposition)가 정의되었는가?
• 글로벌 공급망(GVC) 대응을 위해 AI 기반의 탄소중립/ESG 관리가 필요한가?
• AX 도입 실패 시 발생할 수 있는 리스크(기회비용)를 산정해 보았는가?

[경제적 타당성 및 ROI] (10항목)

* 투자 예산 규모와 예상되는 재무적 성과를 분석

• AI 도입에 사용할 수 있는 가용 예산(CAPEX/OPEX)은 얼마인가?
• 투자 회수 기간(Payback Period)을 최대 몇 년으로 보고 있는가?
• 정부 지원금(바우처, 스마트공장 지원 등)을 활용할 수 있는가?
• AI 도입 후 인건비 절감액을 구체적으로 추정할 수 있는가?
• 불량률 감소나 재고 최적화로 얻을 수 있는 직접적인 비용 절감액은 얼마인가?
• AI 도입에 따른 소프트웨어 라이선스 및 유지보수 비용을 감당할 수 있는가?
• 시스템 구축 후 전기료, 서버 비용 등 추가 운영비 발생을 고려했는가?
• AI로 인해 생산성이 최소 몇 % 이상 향상되어야 수익성이 확보되는가?
• 구독형(SaaS) 모델과 자체 구축(On-premise) 모델 중 어느 것이 유리한가?
• AI 도입이 법인세 감면 등 조세 혜택 대상에 해당하는가?

 

[조직 역량 및 문화] (10항목)

* 조직 구성원들이 AI 전환을 수용하고 운영할 준비가 되었는지 점검

• 전 직원이 AX의 필요성에 대해 공감하고 있는가?
• 현장 실무자들의 변화에 대한 거부감(Resistance)을 관리할 계획이 있는가?
• 사내에 AI 시스템을 관리하거나 협력업체와 소통할 전문 인력이 있는가?
• 외부 전문가나 컨설팅 기관과의 협업 체계가 구축되어 있는가?
• 전사적인 AI 교육 프로그램(리터러시 교육) 예산이 편성되어 있는가?
• 부서 간 데이터 칸막이(Silo)를 허물고 협력할 문화가 형성되어 있는가?
• AI 도입으로 직무가 변하는 직원들에 대한 재배치 계획이 있는가?
• 실패를 용인하고 반복적으로 개선하는 '애자일(Agile)' 문화가 있는가?
• 경영진이 직접 AX 추진 위원회를 주도할 의지가 있는가?
• 사내 인센티브 제도가 AX 성과와 연계될 수 있는가?

 

[데이터 및 기술 인프라] (10항목)

* AI의 먹이가 되는 데이터와 이를 뒷받침할 기초 체력을 확인

• 우리 회사가 보유한 데이터 중 AI 학습에 즉시 쓸 수 있는 정제된 데이터는 무엇인가?
• 데이터가 종이 문서가 아닌 디지털 파일(Excel, DB 등)로 저장되고 있는가?
• 실시간으로 데이터를 수집할 수 있는 센서나 ERP 시스템이 갖춰져 있는가?
• 사내 데이터 보안 규정 및 개인정보 보호 체계가 수립되어 있는가?
• 기존에 사용 중인 소프트웨어(ERP, MES, OrCAD 등)와 AI의 연동이 가능한가?
• 데이터의 소유권과 관리 권한이 명확히 규정되어 있는가?
• 클라우드 기반 인프라를 사용하는 것에 대한 보안 우려가 해결되었는가?
• 하드웨어(서버, PC, 엣지 장비) 업그레이드가 필요한 수준인가?
• 데이터 수집-저장-분석의 표준 프로세스가 존재하는가?
• 외부 공공 데이터나 유료 데이터를 결합하여 활용할 계획이 있는가?

 

[리스크 및 준거성] (10항목)

* 법적, 윤리적 문제와 발생 가능한 부정적 영향을 검토

• AI의 판단 오류로 인해 발생할 수 있는 사고의 책임 소재가 명확한가?
• 영업 비밀이나 핵심 기술이 AI 학습 과정에서 유출될 가능성이 있는가?
• AI가 생성한 결과물(디자인, 회로도 등)의 저작권 문제가 해결되었는가?
• 업종별 관련 법규(제조물 책임법 등)를 준수하는 AI 솔루션인가?
• AI 도입 시 일자리 감소로 인한 노사 갈등 가능성은 없는가?
• 특정 벤더(Vendor)에 대한 종속성(Lock-in) 리스크를 검토했는가?
• 시스템 장애 시 수동으로 전환하여 업무를 지속할 수 있는 백업 플랜이 있는가?
• AI 윤리 가이드라인(편향성 방지 등)을 고려하고 있는가?
• 유지보수 업체가 도산하거나 서비스를 중단할 경우의 대책이 있는가?
• 정기적인 AI 성능 모니터링 및 재학습(Retraining) 계획이 있는가?