「협력사 AI 전환(AX) 확산 현황 및 애로요인 조사」
공급망 AX, 본격 확산의 문턱에서

협력사 AX 지원은 아직 초기 단계이지만 제조 현장에서 이미 움직임이 시작되고 있다. 응답기업 가운데 45.0%가 현재 협력사의 AX를 지원하고 있다고 답했다. 이 중 39.5%는 일부 협력사를 대상으로 시범사업이나 파일럿을 추진하는 단계였으며, 확산·정착 단계에 있는 기업은 5.5%였다. 아직 사업에 착수하지 않았지만 지원 계획을 세운 기업도 24.0%였다. 이를 합하면 응답 기업의 69.0%가 협력사 AX를 이미 지원하고 있거나 향후 지원할 계획을 마련한 셈이다.

1. 상당수 기업이 협력사 AX 도입 의향이 있으나, 실제 실행은 소수 협력사를 대상으로 적용 가능성과 효과를 검증하는 시범 단계에 머물러 있어 아직 본격적인 확산에는 이르지 못했다고 볼 수 있다.

협력사 AX가 필요하다는 인식은 실제 지원 수준보다 훨씬 넓게 형성돼 있다. 전체 응답 기업의 51.0%가 협력사까지 포함한 공급망 전반의 AX가 ‘매우 중요하다’고 답했고, 40.5%는 ‘중요한 편’이라고 평가했다. 특히 현재 구체적인 협력사 AX 지원 계획이 없는 62개 기업 가운데에서도 82.3%가 공급망 전반의 AX를 중요하게 평가했다.

1. 아직 지원에 나서지 않은 기업들 사이에서도 그 필요성 자체에는 상당한 공감대가 형성돼 있음을 나타낸다.

기업들이 협력사 AX에서 가장 기대하는 효과는 생산성 향상이었다. 품질 안정이나 납기 단축 등 제조 현장에서 직접 확인할 수 있는 변화에 대한 기대가 가장 큰 것이다. 이어 공급망 리스크 대응2, 비용 절감, 규제 대응3, 협력사와의 의사소통 개선 순으로 조사됐다.

1. 이는 기업들이 협력사 AX를 단순한 상생협력 활동을 넘어 생산성과 공급망 경쟁력을 높이기 위한 수단으로 받아들이고 있음을 보여준다.

• 2.공급망 리스크 대응: 원자재·부품 수급 차질과 납기 지연 가능성을 조기에 파악하고 대응
• 3.규제 대응: 협력사의 탄소배출량, 원산지 등 관련 정보를 체계적으로 관리해 공시·자료 제출 요구 등에 대응

현재 기업들이 추진하거나 계획 중인 협력사 AX 지원 방식을 살펴보면, 데이터 연계·표준화(34.4%)와 공동 파일럿·실증(23.8%)에 상대적으로 높은 비중을 두고 있는 것으로 나타났다. 그밖에 AX 수준 진단과 로드맵 수립 컨설팅(16.4%), 협력사 임직원 교육 및 전문인력 파견(14.3%), AI 솔루션·플랫폼·클라우드 등 프로그램이나 인프라를 제공하는 방식(10.7%)이 뒤를 이었다.

1. 단순히 AI 프로그램이나 장비를 공급하는 것보다 협력사와 데이터를 연계하거나, 데이터를 AI에 활용할 수 있도록 표준화해주는 지원 활동의 비중이 상대적으로 높다.
2. 협력사 AX 확산을 위해서는 데이터 활용 기반과 실제 공정에서 효과를 검증할 수 있는 여건을 함께 마련하는 것이 중요할 것으로 분석된다.

협력사 AX를 확대하는 과정에서 기업들이 가장 많이 꼽은 어려움은 협력사의 디지털 인프라 및 AI 활용 역량 부족(43.4%)이었다. 데이터 연계·표준화와 보안 관리의 어려움(22.7%), 협력사의 AI 도입 비용 부담(17.5%)이 뒤를 이었다.

1. 협력사의 디지털·AI 활용 역량 부족이 다른 요인보다 두드러지게 높게 나타나, 비용이나 기술 도입에 앞서 협력사가 AI를 활용할 수 있는 기본 역량을 갖추는 것이 우선 과제로 꼽혔다.
2. 조사 결과를 종합하면, 협력사 AX 확산을 위해서는 협력사의 디지털·AI 활용 역량을 높이는 동시에 데이터 연계·보안과 초기 도입 비용 부담을 함께 낮출 수 있는 기반 마련이 필요해 보인다.

협력사 AX 지원을 어느 단계까지 추진하고 있는지에 따라 기업들이 체감하는 어려움에도 차이가 나타났다. 이미 지원하고 있거나 지원 계획을 마련한 기업에서는 협력사의 디지털 인프라·AI 역량 부족(50.5%)과 데이터 연계·표준화 및 보안 관리의 어려움(26.7%)을 주된 제약 요인으로 꼽았다. 지원 계획이 없는 기업에서도 협력사의 디지털 인프라·AI 역량 부족(28.6%)이 가장 높게 나타난 점은 같았지만, 협력사의 AI 도입 비용 부담(23.2%), 자사 AX 수준 미비(14.3%), 자사 인력·예산 부족(12.5%) 등은 지원·계획 기업보다 상대적으로 높은 비중을 보였다.

1. 구체적인 지원 계획이 없는 기업에서는 비용과 자사 여건에 대한 부담이 상대적으로 크게 나타난 반면, 이미 지원하고 있거나 계획을 마련한 기업에서는 협력사의 활용 역량과 데이터 연계·보안 문제가 더욱 두드러졌다.
2. 공급망 AX 확산을 위해서는 모든 기업에 같은 방식의 지원보다 기업과 협력사의 준비 수준, 사업 추진 단계에 따라 필요한 지원을 달리하는 접근이 필요해 보인다.

응답 기업의 86.5%는 정부 지원이 협력사 AX 활동을 확대하는 데 도움이 될 것이라고 답했다. 가장 필요한 정책으로는 협력사의 AI 초기 도입 비용 지원이 43.7%로 가장 높았으며, 업종·공정별 AI 솔루션 및 표준모델 개발 지원이 25.5%로 뒤를 이었다. 이어 기업의 협력사 AX 지원 활동에 대한 인센티브 제공(10.3%), 협력사 대상 AI 교육·전문가 파견(10.0%), 데이터·보안·책임 범위 등에 관한 법·제도 마련(7.9%) 순이었다.
한편 기업이 공급망 AX 확산을 위해 맡을 수 있는 역할로는 데이터 연계 및 표준화가 40.1%로 가장 많이 꼽혔고, 공동 파일럿·실증 프로젝트 추진이 25.4%로 뒤를 이었다.

1. 정부에는 초기 도입 부담을 낮추고 현장에 적용할 수 있는 기반을 마련하는 역할이 요구되며,
2. 기업에는 협력사와 데이터를 연결하고 실제 적용 경험을 넓혀가려는 자체적인 노력이 필요한 것으로 풀이된다.