정치 및 경제 담론에서 주요 기술적 지렛대로 자리잡고 있는 인공지능이 프랑스 중소기업(SME) 및 중견기업(ETI) 조직에 통합되는 것은 더 신중하게 진행되고 있다. Bpifrance Le Lab에서 1,200명 이상의 경영진을 대상으로 실시한 최근 설문조사는 이러한 채택 동향을 더 잘 이해할 수 있는 기회를 제공한다.
"프랑스 중소기업 및 중견기업의 AI: 조용한 혁명"이라는 연구에 따르면, 경영진들은 이 문제의 중요성을 인식하고 있는 것으로 보인다: 58%가 3-5년 내에 AI가 생존 문제라고 평가하고 있다. 그러나 실행으로의 전환은 실제로 이루어지고 있지만 여전히 망설여지고 있다: 43%의 경영진이 AI 전략을 정의했으며, 26%는 생성 AI를 사용하고, 16%는 비생성 AI를 사용하며, 단지 10%만이 두 가지 모두를 사용하고 있다.
AI를 채택한 기업 중 절반은 무료 또는 즉시 사용 가능한 솔루션만을 사용하고 있다. 기존 시스템 최적화, 성능 향상, 경쟁력 유지 및 비용 절감이 경영진의 주요 동기이다: 94%가 최소한 하나의 최적화 방법을 인용했으며, 반면에 54%만이 활동 개발 방법을 인용했다.
전략적 인식과 실행 사이의 이러한 격차는 여러 도전 과제를 반영한다: 성숙하지 않은 제공, 높은 비용, 또는 적절한 사용 사례 식별의 어려움 등이 있다.

전략적 지렛대로서 아직 충분히 활용되지 않는 데이터

AI는 여러 필수 전제 조건에 기반한다: 기업의 디지털화, 데이터의 구조화, 적절한 사용 사례의 식별 및 팀의 참여 등이 그것이다. 그러나 디지털화가 2017년 72%에서 76%로 약간의 진전을 보였음에도 불구하고 43%의 기업이 여전히 데이터를 활용하여 활동을 관리하지 않고 있다.
디지털화된 기업은 AI를 채택할 가능성이 5배 더 높으며, 데이터를 분석하는 기업은 이를 사용할 가능성이 2.5배 더 높다.

구조적 도전 과제를 드러내는 부문별 격차

AI 채택은 부문별로 크게 다르며, 이는 그들의 특정 기술적 요구와 내부 동향의 반영이다. 따라서 정보통신기술(TIC) 및 금융은 생성 AI의 높은 채택률을 보이고 있다(각각 79% 및 47%). 반면에 건설(19%)이나 운송(5%)과 같은 전통적인 부문은 뒤처져 있다.

경영진의 유형: 회의론, 실험, 혁신 사이

이 연구는 경영진의 네 가지 주요 프로필을 식별한다:
  • 회의론자들 (27%): 디지털화가 덜 된 부문에 속하며, AI에 반대하고 사회적 영향을 두려워하며 구체적인 유용성을 인식하지 못한다;
  • 막힌 자들 (26%): 문제의식을 가지고 있지만 기술이나 지원의 부족으로 인해 마비되어 있다;
  • 실험가들 (28%): 호기심이 많고 참여적이지만 재정적 제약과 전문성 부족으로 인해 멈춰 있다;
  • 혁신가들 (19%): 디지털 분야에서 선두에 서 있으며 AI를 프로세스 및 제품에 통합하고 있으며, 확고한 리더십을 보유하고 있다.
이러한 프로필은 부문에 따라 다르다: 건설 및 운송 분야에서는 회의론자가 지배적이며, 상업에서는 막힌 자들, 산업에서는 실험가들, 그리고 정보통신기술(TIC), 금융 및 기업 서비스에서는 혁신가들이 지배적이다. 회의론자들 중 여성의 과잉 대표성을, 혁신가들 중 남성의 과잉 대표성을 볼 수 있다.

경영자의 프로필에 따른 채택 격차

73%의 경우 AI 프로젝트는 경영자에 의해 주도된다. 경영자가 젊고 높은 학력을 가질수록 AI 채택이 더 진전되어 있다. 경영자가 업무에서 생성 AI를 사용할 때, 기업도 이를 사용할 가능성이 5배 더 높다(46% 대 9%).
35세 미만의 경영자 중 67%가 업무에서 생성 AI를 개인적으로 사용하고 있으며, 45세 이상의 경우 46%, 66세 이상의 경우 36%로 떨어진다. 학위 수준도 차별화 요소이다: 박사 이상(Bac+8)의 62%가 생성 AI를 사용하고 있으며, 학위가 없는 사람들 중에서는 단지 19%만이 사용하고 있다.

AI 채택 가속화 방법은?

이러한 도전 과제를 극복하기 위해 여러 지렛대를 권장한다:
  • 효과적인 채택을 위한 기반을 마련하기 위해 디지털 전환 강화;
  • 적절한 사용 사례를 식별하기 위한 데이터 구조화 및 활용;
  • 저항을 줄이고 AI 도구의 효율성을 극대화하기 위해 직원 교육;
  • 고급 기술에 투자하기 전에 접근 가능한 솔루션으로 실험.