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브레이크뉴스 정민우 기자= 생성형 AI(Generative AI) 활용이 확산되는 가운데, 대기업과 중소기업 간의 활용 격차가 기업의 지원 체계와 조직 환경에 따라 크게 좁혀질 수 있다는 분석이 나왔다.
대한상공회의소 경제연구원은 전국 만 20세 이상 임금근로자 약 3000명을 대상으로 조사한 ‘생성형 AI 활용의 대-중소기업 격차: 역량과 조직환경의 역할’ 보고서를 발표했다.
보고서에 따르면 대기업과 중소기업의 생성형 AI 단순 활용률 격차는 13.8%p(대기업 66.5%, 중소기업 52.7%)로 집계됐다.
그러나 회사의 지원 체계, 인프라, 근로자의 프롬프트 엔지니어링 역량 등 외생 변수를 통제한 순수 기업 규모별 격차는 4%p 수준으로 감소했다. 이는 중소기업의 AI 활용 저조가 기업 규모 자체보다는 조직 내 지원 환경의 차이에서 기인함을 시사한다.
회사가 사내에서 AI 사용을 적극 권장할 경우, 근로자의 AI 활용 확률은 15.5%p 상승했으며, 구독료 등 비용을 지원할 경우 8.1%p 증가했다.
근로자 개인의 프롬프트 엔지니어링 역량(23.5%p)과 수용 태도(21.4~40.0%p) 역시 활용도에 유의미한 영향을 미치는 것으로 조사됐다.
중소기업은 대기업 대비 AI 도입 및 지원 인프라가 전반적으로 취약한 것으로 나타났다. 생성형 AI 도입 로드맵이 없다고 응답한 비율은 중소기업이 70.4%로 대기업(54.4%)을 상회했다.
AI 활용을 통해 절감된 시간의 재투자 방식에서는 양측 모두 ‘기존 업무 품질 향상’(대기업 32.6%, 중소기업 29.5%)을 1순위로 꼽았다.
그러나 2순위 항목에서는 기업 규모별로 상이한 결과가 도출됐다. 대기업 근로자는 ‘새로운 프로젝트 및 업무 수행’(22.6%)에 아낀 시간을 쓴 반면, 중소기업 근로자는 ‘업무 외 휴식 및 개인 시간 확보(27.3%)’를 선택했다.
보고서는 이러한 시간 재투자 방식의 차이가 장기적으로 대-중소기업 간 생산성 격차를 심화시키는 요인으로 작용할 수 있다고 분석했다.
업종 및 지역에 따른 AI 활용 편차도 뚜렷하게 나타났다. 서비스업의 대-중소기업 활용률 격차는 9.2%p인 반면, 제조업은 24.2%p로 격차가 2.6배에 달했다.
수도권 중소기업의 활용률은 57.3%로 비수도권(47.8%)을 앞질러, ‘비수도권 제조업 중소기업’이 주요 취약 분야로 파악됐다.
사내에서 AI 활용 경험 공유를 주저하는 원인으로는 대기업(39.0%)과 중소기업(33.6%) 근로자 모두 ‘생성형 AI 활용을 부정적으로 인식할 수 있다는 우려’를 가장 많이 선택했다.
박양수 상의경제연구원장은 “대-중소기업 간 AI 격차는 개인의 태도를 넘어 기업의 정책과 지원 같은 조직 환경에서 비롯된다”며 “중소기업의 도입 여건 조성과 근로자 역량 강화를 아우르는 정교한 제도 설계가 매우 중요하다”고 전했다.
break9874@naver.com
*아래는 위 기사를 '구글 번역'으로 번역한 영문 기사의 [전문]입니다. 구글번역'은 이해도 높이기를 위해 노력하고 있습니다. 영문 번역에 오류가 있을 수 있음을 전제로 합니다.<*The following is [the full text] of the English article translated by 'Google Translate'. 'Google Translate' is working hard to improve understanding. It is assumed that there may be errors in the English translation.>
Time Saved by AI: Large Corporations for ‘New Business,’ SMEs for ‘Rest’... Urgent Need to Address Infrastructure Gap
As the use of Generative AI spreads, an analysis suggests that the gap in utilization between large corporations and SMEs can be significantly narrowed depending on corporate support systems and organizational environments.
The Economic Research Institute of the Korea Chamber of Commerce and Industry (KCCI) released a report titled "The Gap Between Large and SMEs in Generative AI Utilization: The Role of Capabilities and Organizational Environment," based on a survey of approximately 3,000 wage earners aged 20 or older nationwide.
According to the report, the gap in simple Generative AI utilization rates between large corporations and SMEs was recorded at 13.8 percentage points (66.5% for large corporations and 52.7% for SMEs).
However, the pure gap based on firm size, after controlling for exogenous variables such as corporate support systems, infrastructure, and employees' prompt engineering capabilities, decreased to around 4 percentage points. This suggests that the low AI utilization rate among SMEs stems from differences in the internal support environment rather than the company size itself.
When companies actively encourage the use of AI within the organization, the probability of employees utilizing AI increased by 15.5 percentage points; conversely, when companies support costs such as subscription fees, the rate increased by 8.1 percentage points. The study found that individual workers' prompt engineering capabilities (23.5%p) and receptive attitudes (21.4–40.0%p) also had a significant impact on utilization.
Small and medium-sized enterprises (SMEs) were found to have generally weaker infrastructure for AI adoption and support compared to large corporations. The percentage of respondents stating they lacked a roadmap for adopting generative AI was 70.4% for SMEs, surpassing that of large corporations (54.4%).
Regarding how time saved through AI utilization is reinvested, both groups cited "improving the quality of existing work" (32.6% for large corporations, 29.5% for SMEs) as their top priority.
However, results differed by company size regarding the second priority. While employees at large corporations spent the time saved on "performing new projects and tasks" (22.6%), SME employees chose "securing rest and personal time outside of work" (27.3%).
The report analyzed that these differences in time reinvestment methods could act as factors that exacerbate the productivity gap between large corporations and SMEs in the long term. Disparities in AI utilization based on industry and region were also clearly evident. While the gap in utilization rates between large and small/medium-sized enterprises (SMEs) in the service sector was 9.2 percentage points, the gap in the manufacturing sector reached 2.6 times at 24.2 percentage points.
The utilization rate of SMEs in the Seoul metropolitan area stood at 57.3%, surpassing that of non-metropolitan areas (47.8%), identifying "manufacturing SMEs in non-metropolitan areas" as a major vulnerable sector.
Regarding the reasons for hesitating to share AI utilization experiences within the company, both employees at large corporations (39.0%) and SMEs (33.6%) most frequently cited "concerns that the use of generative AI might be perceived negatively."
Park Yang-soo, President of the Korea Chamber of Commerce and Industry Economic Research Institute, stated, "The AI gap between large and SMEs stems from organizational environments such as corporate policies and support, rather than individual attitudes." He added, "It is crucial to design sophisticated systems that encompass both creating favorable conditions for adoption in SMEs and strengthening employee capabilities."
