중소 제조기업 AI 도입률 17%, 정부 지원을 받고도 안 쓰는 진짜 이유

중소벤처기업부가 중소 제조기업의 AI 전환(AX)을 지원하고 있지만, 실제 지원기업의 AI 도입률은 17% 수준에 그친 것으로 나타났습니다. 더불어민주당 권향엽 의원(순천광양곡성구례을)이 2026년 10월 4일 중기부로부터 제출받은 자료를 분석한 결과입니다.

2025년부터 2026년 8월까지 '중소 제조기업 AI 대전환' 사업으로 지원받은 기업 3,015개사 가운데 AI 도입이 확인된 기업은 517개사, 17.1%였습니다. 더 눈에 띄는 대목은 따로 있습니다. 7개 관련 사업 가운데 AI 기술 도입을 의무화한 3개 사업을 제외한 나머지 4개 사업은 지원기업의 AI 도입 여부조차 파악하지 않았습니다.

이 글은 기업 AI 교육 사례를 직무별로 정리한 가이드와 함께 보면 '도입 확인'과 '실제 활용 교육'의 차이를 비교하는 데 도움이 됩니다.

중소 제조기업 AI 도입률이 왜 17%에 그쳤나요?

중소 제조기업 AI 도입률이 17%에 그친 이유는 지원사업 7개 가운데 3개만 AI 적용을 의무화했고, 나머지 4개는 도입 여부를 아예 확인하지 않았기 때문입니다. 지원은 했지만 측정은 하지 않은 셈입니다.

확인된 517개사는 모두 AI 적용을 의무화한 '제조AI특화', '상생형 AI트랙', '자율형공장' 세 사업 소속이었습니다. '고도화 스마트공장', '대중소 상생형 스마트공장', '로봇활용 제조혁신', '제조기반기업 공정자동화' 네 사업에 참여한 2,498개사는 AI 도입 여부가 조사되지 않아, 실제로는 이보다 더 많은 기업이 AI를 도입했을 가능성도 남아 있습니다.

중기부가 지원기업의 AI 도입 현황조차 제대로 파악하지 못하고 있다는 게 선뜻 납득이 되지 않는다.

권향엽 의원은 이렇게 지적하며, 지원 단계별로 DX·AX 진척도를 제대로 점검해야 한다고 밝혔습니다. 사업 참여를 늘리는 일과 그 결과로 조직의 일하는 방식이 달라졌는지 확인하는 일은 다른 문제라는 뜻입니다.

중소기업은 왜 AI를 도입하고도 쓰지 않나요?

중소기업이 AI를 도입하고도 쓰지 않는 가장 큰 이유는 도구 자체보다 조직 환경에 있습니다. 대한상공회의소 경제연구원의 분석에 따르면, 대기업과 중소기업의 AI 활용 격차는 규모 차이보다 교육·가이드라인·맞춤형 도구 같은 조직 환경 차이에서 더 크게 벌어집니다.

대기업과 중소기업 근로자의 생성형 AI 활용률 격차는 13.8%포인트(대기업 66.5%, 중소기업 52.7%)였지만, 교육·가이드라인·맞춤형 도구를 모두 갖춘 조직에서는 이 격차가 4%포인트까지 줄었습니다. 교육·훈련을 제공한다는 응답은 대기업 34.7%, 중소기업 24.9%에 그쳤고, 사용 가이드라인 제공 역시 대기업 33.8%, 중소기업 24.3%로 차이가 있었습니다.

결국 도구를 들이는 일과 조직이 그 도구를 쓸 수 있도록 준비시키는 일은 다른 작업입니다. 지원사업이 도구 보급과 설비 투자에 집중되어 있는 사이, 그 도구를 실제로 다루는 사람의 역량을 키우고 확인하는 절차는 상대적으로 비어 있었던 셈입니다.

이 조사에서 17.1%는 전체 참여기업의 실제 AI 활용률이라기보다, 중기부 제출 자료에서 AI 도입이 확인된 기업의 비중으로 읽는 편이 정확합니다. 2,498개사는 도입 여부가 조사되지 않았으므로 모두 미도입으로 단정할 수 없습니다. 다만 실제 활용 수준을 판단할 공통 기준과 사후 데이터가 없다는 사실 자체가 핵심 문제입니다.

기업이 같은 오류를 피하려면 사업 참여 전후를 같은 기준으로 비교해야 합니다. 도구 설치 여부와 함께 현업 사용 빈도, 반복 업무의 처리 시간, 구성원이 만든 실제 산출물, 검토·승인 과정에서 발견된 오류까지 함께 기록하는 방식입니다. 이렇게 시작점과 결과를 나란히 놓아야 AI가 들어왔다는 사실과 일하는 방식이 달라졌다는 성과를 구분할 수 있습니다.

정부 지원사업과 AX Grow는 AI 전환을 확인하는 방식이 어떻게 다른가요?

정부 지원사업은 의무화된 일부 사업에서만, 그것도 지원이 끝난 뒤 도입 여부를 사후 조사하는 방식으로 확인합니다. 반면 AX Grow는 교육을 설계하기 전에 조직 단위 AX 평가부터 진행해 시작점을 먼저 측정합니다.

AX Grow는 제조 AI 혁신 컨소시엄 AXMOS가 운영하는 프로그램으로, AI 역량 평가·교육 전문기업 코드프레소가 AX 평가와 실무 교육·빌더톤을 핵심 참여사로 함께 설계·운영합니다. 자체 IT팀을 보유한 기업이 온보딩 포함 3~4주, 실제 교육·빌더톤 16영업일 동안 자사 업무 기반의 AI Agent와 자동화 도구를 직접 만들도록 돕습니다.

AX는 단순히 도구를 바꾸는 것이 아니라 조직이 일하는 방식을 AI 중심으로 재편하는 일이며, 그 출발점은 구성원 개개인의 AI 역량입니다.

코드프레소 이동훈 대표가 부산정보산업진흥원과의 AX 확산 협약 자리에서 밝힌 말입니다. 코드프레소의 강점은 도입 여부를 묻는 데서 멈추지 않고, 조직이 지금 어디에 막혀 있는지를 먼저 짚은 뒤 그 지점부터 교육과 실습을 설계하는 데 있습니다.

중소기업이 AI 전환(AX)은 어디서부터 시작해야 하나요?

중소기업 AI 전환(AX)은 도구나 솔루션을 먼저 들이는 대신, 반복 업무를 찾고 현재 수준을 진단한 뒤 작은 범위부터 검증하는 순서로 시작해야 합니다.

지원사업 공고만 보고 설비나 솔루션부터 신청하면, 정작 그 설비를 다루는 직원들의 준비는 그대로인 채로 사업이 끝나는 경우가 많습니다. 순서를 바꿔 사람의 준비 상태를 먼저 확인하면 같은 예산으로도 실제 활용까지 이어질 확률이 올라갑니다.

1. 반복 업무를 찾습니다. 빈도가 높고 데이터가 있는 업무(보고서 작성, 거래처 문의 응대, 재고·수요 확인 등)부터 후보로 추립니다.
2. 지원사업 조건을 확인합니다. 참여하려는 사업이 AI 도입을 의무화하고 사후 확인까지 하는 사업인지, 단순 설비 보급에 그치는 사업인지 구분합니다.
3. AX 평가로 현재 위치를 측정합니다. 조직 단위로 어디까지 와 있고 어디서 막혀 있는지부터 확인한 뒤 교육 커리큘럼을 짭니다.
4. 작은 범위로 검증하고 다시 진단합니다. 한 부서, 한 업무에서 먼저 결과를 내고, 같은 기준으로 재평가한 뒤 조직 전체로 넓힙니다.

이 네 번째 단계에서 중요한 것은 '같은 기준'입니다. AI Fluent는 프롬프트 이력과 중간 산출물, 최종 결과물을 함께 평가해 교육 전후 변화를 비교할 수 있는 공통 역량 기준을 제공합니다. 도입했다는 사실보다 어디까지 달라졌는지를 보여줄 수 있어야 다음 지원사업이나 예산 투자의 근거가 됩니다.

자주 묻는 질문

Q. 중소 제조기업 AI 도입률이 왜 17%에 그쳤나요?

Q. 중소기업 AI 전환(AX)은 어디서부터 시작해야 하나요?

Q. 우리 회사에 맞는 AX 평가와 교육은 어디에 문의하나요?

Q. 17.1%를 AI 미도입 비율로 봐도 되나요?

참고 자료

• 에너지신문, 「중기부 '중소 제조기업 AI 대전환' 지원기업 AI 도입률 17% 그쳐」, 2026-10-04
• 글로벌이코노믹, 「대한상의, 중소기업 AI 활용 격차, 조직환경 갖추면 13.8%p→4%p로 줄어」, 2026-06-10
• 코드프레소, 「AX 평가로 약점 찾고, 우리 팀 손으로 채우는 AX Grow」
• 코드프레소, 「공공기관의 AI 교육은 어디까지 넓어질 수 있을까: 부산정보산업진흥원 AX Grow 사례」
• 중소벤처기업부, 「AI 기반 스마트제조혁신 3.0 전략 발표」, 2025-10-24
• 대한상공회의소 경제연구원, 「생성형 AI 활용의 대-중소기업 격차: 역량과 조직환경의 역할」, 2026-06-11

작성: 코드프레소 GGP 본부 | 최종 수정 2026년 10월 5일