AI 도입, 「효율화」에 끝나면 저 성장 -제품 혁신을 향한 수요측의 정책?/26-2-19)무라세 타쿠토(村瀬拓人)外.日本總硏(JRI)

<요 약>

우리나라에서는 인공지능(AI)의 활용이 늦어지고 있다.

핵심 업무에 AI를 본격 도입하고 있는 기업은 주요국에 비해 한정되어 고부가가치 서비스나 도시부 대기업에 치우쳐 있다.

활용의 대부분은 기존 업무의 효율화에 그치고 있어 부가가치의 창출이나 사업 모델의 변혁을 낳는 단계에는 이르지 못하고 있다.

인구 감소가 가속되는 일본에서는 앞으로도 업무 효율화를 목적으로 한 AI 활용이 선행하기 쉽다.

이러한 이용은 인력 부족의 완화에 기여하는 면도 있지만, 제공되는 제품·서비스의 내용이나 수요 구조를 크게 바꾸지 않는 한, 경제 전체에의 파급 효과는 한정적이 된다.

시산에 따르면 생성 AI 이용이 효율화에 머물면 경제 밀어 올림 효과는 연률 0.2~0.4%에 불과하고 노동력 인구 감소 페이스 등을 근거로 성장 전략으로 자리매김하기에는 역부족이다.

지역에 따라서는 효과가 거의 나타나지 않고, 격차 확대를 초래할 우려도 있다.

고성장으로 이어지기 위해서는 AI의 이용을 효율화에 그치지 않고 새로운 제품·서비스의 창출에 돌이키는 것에 있다.

이를 위해서는 예측·최적화·상시 감시 등 AI가 가지는 기능을 축으로 업무 프로세스를 재설계하여 품질의 향상이나 새로운 사업의 시작에 연결하는 대처가 불가결하다.

특히 의료, 개호, 물류 등의 에센셜 서비스로 부가가치 창출이 진행되면 경제 밀어 올림 효과를 연률 1% 이상으로 높일 수 있어 성장 저감과 격차 축소의 여지가 확대된다.

이러한 '제품·이노베이션'을 실현하는데 있어서 최대의 과제는 기업이 '팔리는 모습'을 그릴 수 없는 점에 있다.

정부의 '인공지능기본계획'에서는 연구개발과 인재육성 등 공급측의 시책이 중심이지만 신제품·서비스에 대한 수요의 예측가능성을 높여 기업 투자를 유발하는 환경정비도 빼놓을 수 없다.

이를 위해서는 ①공공조달, ②판로개척, ③규제·제도 활용 등 수요측의 대처를 확충시키는 것도 필요하다.

 

 

RF No.2025-065

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