최근 AI 전환은 연구자의 사고 과정·가설 탐색·실험 설계·결과 해석·기술 검증 등 R&D 핵심 과정 전반에 영향을 미치고 있음.
세계적으로 R&D의 AI 전환은 이미 시작되었지만, 우리 기업의 R&D 현장은 아직 '도입'과 '전환' 사이의 과도기 단계임. 결정적 변수는 인간-AI의 협업 방식과 역할 분담의 정교한 설계임.
한국산업기술진흥협회(KOITA) 기업연구소 인정기업 1,438개사 대상 의견조사 결과 요약.
AI 활용 목적·활용 수준, 조직 문화, 요구 역량·교육, 위임·제도, 보안·법률 리스크를 그래프로 정리하고 함의를 해석.
기초 탐색·조사 단계 활용 가장 두드러짐
개인 보조 도구에서 조직적 활용으로 이동 중
결과 검증 능력·보안·윤리 강화 요구
저작권 침해 우려와 책임 소재 미확정
진단 결론. 한국 기업 R&D 현장은 '도입'과 '전환' 사이의 과도기. 결정적 변수는 인간-AI 협업 설계.
자료: 과학기술정책연구원(2024), 인공지능 시대 경제·산업·사회 측면의 혁신정책의제 탐색. 'R&D Management Journal' 특별호(Open AI Innovation: Who Innovates When Agents Are Not Human?) 기획(안)을 참고하여 재구성.
도입 목적 최우선은 개발 속도 향상, 실제 활용·투자는 개인 보조 도구와 최소 비용 단계에 집중.
함의. '매우 중요' 응답 1위는 개발 속도 향상(30.3%). 연구 정확도 향상은 '중요'(39.9%)는 높으나 '매우 중요'(17.5%)는 최하위. AI를 정확성보다 속도의 도구로 인식하는 경향이 뚜렷함.
| 활용 단계 | 대기업 | 중견기업 | 중소기업 |
|---|---|---|---|
| 개인 차원의 보조적 도구 활용 | 38.9 | 61.8 | 57.8 |
| 특정 R&D 단위 업무 공식 도입 | 27.8 | 29.4 | 26.0 |
| 인간-AI 협업 체계 구축 | 33.3 | 5.9 | 13.0 |
| AI의 가설 설정·실험 전반 수행 | 0.0 | 2.9 | 2.3 |
함의. 전 계층 최다 응답은 '개인 보조 도구'. 대기업만 '인간-AI 협업 체계' 33.3%로 2위. AI 전반 수행 단계는 전 계층 3% 미만. 조직화된 활용은 대기업 일부에 한정됨.
| 투자 유형 | 대기업 | 중견기업 | 중소기업 |
|---|---|---|---|
| 전사적 집중 투자(자체 인프라 구축) | 27.8 | 11.8 | 2.2 |
| 핵심 전략 투자(R&D 예산 상당 부분) | 11.1 | 8.8 | 8.0 |
| 선별적·실용적 투자 | 44.4 | 14.7 | 15.0 |
| 최소 비용(상용 AI 툴 구독료 등) | 11.1 | 50.0 | 55.8 |
| 예산 기획 단계(배정 예산 없음) | 5.6 | 14.7 | 18.2 |
함의. 중견 50.0%·중소 55.8%는 구독료 수준 최소 비용. 대기업은 집중+전략 투자 합 38.9%로 투자형. 중소 18.2%는 예산 미배정. 도입 의지와 투자 실행 간 괴리, 규모별 투자 양극화 뚜렷.
함의. '탐색·조사' 매우 중요 33.5%로 1위. 후방 단계(시제품·성능 테스트) 합 41.3%로 최저. AI는 '생각의 확장'에 쓰이고 '결과의 입증'에는 덜 활용됨. 후방 단계 인간 개입 여지 큼.
조직은 AI를 혁신 핵심으로 수용(긍정 67.8%)하면서 결과 검증은 인간 몫(합 85.1%)으로 인식.
| 응답 | 위험요소가 크다고 본다 | AI를 혁신의 핵심으로 본다 |
|---|---|---|
| 전혀 그렇지 않다 | 8.3 | 1.5 |
| 그렇지 않다 | 25.1 | 5.2 |
| 보통이다 | 40.1 | 25.6 |
| 그런 편이다 | 24.4 | 35.6 |
| 매우 그렇다 | 2.1 | 32.2 |
함의. 혁신 핵심 긍정(그런 편+매우) 67.8% vs 위험 긍정 26.5%. AI 수용성은 높으나 위험 항목 '보통' 40.1%는 미정렬 집단. 조직 내 AI 판단 기준 정립 필요.
함의. 검증 필수 85.1% vs 결과 수용 43.3%. 'AI 결과를 그대로 믿지 않음'의 현장 합의. 인간 게이트키퍼 역할이 조직 문화로 고착되는 중.
함의. 우려 계열(매우+다소) 43.2%와 통제 가능 41.0%가 균형. 맹신을 '내부 모니터링으로 통제 가능'한 리스크로 보는 인식이 다수. 검증 절차 운영이 맹신 방지의 핵심 장치.
함의. 동의 계열 31.7% vs 비동의 24.7%, 중립 40.8% 최다. 점진적 저하(대체로 동의 25.3%)가 최대 동의 그룹. 의도적 사고 훈련 등 역량 유지 설계 필요.
요구 역량 1순위는 결과 검증 능력(매우 중요 48.5%), 이를 뒷받침할 교육 제도는 초기 단계.
함의. '매우 중요' 1위는 결과 검증 능력(48.5%). 작동원리 이해(합 60.9%)는 최저. 내부 구조 이해보다 결과 검증·융합·적응을 우선하는 실용적 역량관.
함의. 전사 정규 교육 1.8%에 불과. '기획·검토(25.2%)+자율 스터디(24.0%)' 중심. 역량 중요도(검증 84.0%) 대비 교육 제도화가 낮아, 교육 격차가 활용 격차로 이어질 위험.
AI 위임 비중 확대 희망, 완전 위임은 경계. 사내 가이드라인은 규모별 격차 큰 상황.
| 위임 구간 | 현재 비중 | 향후 이상적 비중 |
|---|---|---|
| 적은 위임(0~20%) | 22.9 | 2.1 |
| 일부 위임(20~40%) | 34.4 | 12.1 |
| 절반 위임(40~60%) | 32.4 | 43.8 |
| 대폭 위임(60~80%) | 8.7 | 37.9 |
| 완전 위임(80~100%) | 1.6 | 4.1 |
함의. 현재 20~60% 구간(합 66.8%) 집중, 이상 40~80% 구간(합 81.7%)으로 이동. 60% 이상 위임 구간 10.3% → 42.0%로 4배 확대 희망. 단 완전 위임 희망 4.1%로 제한적. '대폭 위임까지 수용, 완전 위임은 불신'의 경계선.
| 가이드라인 수준 | 대기업 | 중견기업 | 중소기업 |
|---|---|---|---|
| 전사 공식 규정 완비 | 27.8 | 11.8 | 1.3 |
| 기본 가이드라인 존재 | 38.9 | 17.6 | 9.6 |
| 부서별 자체 운영 | 5.5 | 2.9 | 11.6 |
| 제정 준비 중 | 16.7 | 41.2 | 39.1 |
| 계획 없음 | 11.1 | 26.5 | 37.8 |
함의. 규정 완비+기본 가이드라인 합: 대기업 66.7% / 중견 29.4% / 중소 10.9%. 중소 37.8%는 '계획 없음'. 다만 '제정 준비 중'이 중견 41.2%·중소 39.1%로 높아 단기 제도화 모멘텀 존재.
데이터 보안 대응은 규모별 양극화, 법적 분쟁 우려는 공통 리스크로 정리.
| 보안 정책 | 대기업 | 중견기업 | 중소기업 |
|---|---|---|---|
| 원천 차단(외부망 AI 사용 금지) | 33.3 | 5.9 | 1.7 |
| 제한적 활용(특정 업무 허용) | 38.9 | 44.1 | 39.3 |
| 리스크 감수(적극 사용) | 0.0 | 3.0 | 18.7 |
| 자체 AI(사내 폐쇄형 모델) | 11.1 | 8.8 | 2.9 |
| 논의 전(보안 이슈 미논의) | 11.1 | 38.2 | 37.0 |
함의. 대기업 원천 차단 33.3% + 제한적 활용 38.9%의 통제 중심. 중소는 제한적 활용 39.3% + 리스크 감수 18.7% + 논의 전 37.0%. 데이터 유출 우려가 규모별 정책 양극화로 표면화.
함의. 저작권 침해 30.0% + 책임 소재 26.6% 합 56.6%. AI 발명의 귀속·책임 체계 미정립이 최대 불확실성. IP 보호 불가(13.5%)·오픈소스(13.9%)는 상대적 저빈도.
의지-실행 괴리, 전방 단계 편중, 검증의 인간 몫, 교육·제도 미비, 리스크 관리 부재의 다섯 가지 패턴.
도입 목적 1위 개발 속도 향상(매우 중요 30.3%) vs 투자 구독료 수준(중소 55.8%)·예산 미배정(중소 18.2%).
탐색·조사 합 77.0% vs 시제품·테스트 41.3%. 검증·입증 단계 AI 활용 미진.
검증 필수 85.1% vs 결과 신뢰 43.3%. 요구 역량 1위도 결과 검증(매우 중요 48.5%).
전사 체계적 교육 1.8%. 규정+가이드라인 대 66.7% vs 중소 10.9%, 중소 '계획 없음' 37.8%.
혁신 핵심 인식 67.8%가 위험 인식 26.5% 압도. 저작권·책임 소재 우려 합 56.6%는 제도 미정비와 연결.
검증 실습 훈련 + 보안·윤리 교육의 전사 커리큘럼화(현재 정규 교육 1.8%). 의도적 사고 훈련으로 역량 저하(동의 31.7%) 대응.
최소 비용 → 선별적 투자 전환 유인. 가이드라인 표준안·보안 검증 도구 보급으로 제도 격차(중소 규정 1.3%) 해소.
AI 발명의 저작권·책임 소재 명문화. 사업계획서 3대 점검 항목(데이터 입력 경계·저작권 침해·책임 소재).
단계별 위임 비중·검증 게이트를 KPI화. 탐색·조사는 위임(합 77.0%), 결과 검증은 인간(85.1%) 원칙 명시.
자료 근거. (1) 산업기술혁신연구원(2026. 9. 10.). 「AI 시대, 기업 R&D 환경 변화와 시사점: 기업 현장 의견조사를 중심으로」. 김종훈 원장 발표. 그래프 수치: 동 자료 통계를 원문 표기 그대로 인용(단위 %). (2) 조사 표본: 한국산업기술진흥협회(KOITA) 기업연구소 인정기업 1,438개사(조사 기준, R&D에 AI 도입 활용 중 959개사: 대기업 18·중견기업 34·중소기업 907). (3) 과학기술정책연구원(2024). 「인공지능 시대 경제·산업·사회 측면의 혁신정책의제 탐색」. (4) R&D Management Journal 특별호(Open AI Innovation: Who Innovates When Agents Are Not Human?) 기획(안) 참조 재구성.