‘지역 AI 대전환’이라는 말은 처음 들으면 다소 거창하게 느껴질 수 있다. 하지만 실은 우리 동네 공장과 사무실, 심지어 작은 매장 안에서도 조금씩 조용하게 움직이고 있는 변화다. 이번에 발표된 350억 원 지원 계획은 단순한 예산 투입이라기보다, 지역 중소기업들이 “AI라는 도구를 본격적으로 써보라”는 신호에 가깝다. 특히 제조업 비중이 높은 지역이라면 이 흐름을 얼마나 빨리, 그리고 얼마나 현실적으로 흡수하느냐에 따라 5년 뒤 경쟁력이 크게 갈릴 수 있다는 이야기가 현장에서 심심찮게 들린다. 내용을 따라가다 보면 의외로 구조가 단순하다는 느낌도 들 것이다.
지역 AI 대전환, 왜 지금 350억 원이 중요한가
‘지역 AI 대전환’이라는 말에는 “이제는 수도권 몇몇 기업만 AI를 쓰는 시대를 끝내보자”는 의도가 들어 있다. 그동안 AI나 데이터 분석은 대기업이나 IT 기업 전용처럼 느껴지는 경향이 있었다. 하지만 실제 현장을 보면 생산·물류·관광·에너지 같은 분야에서도 AI 활용 여부에 따라 성과 격차가 서서히 벌어지는 모습이 보인다. 시간을 더 끌면 그 격차는 훨씬 커질 수 있다는 전망도 많다. 그래서 정부가 지금 개입하지 않으면 지역 기업들이 뒤처질 수 있다는 위기감이 담겨 있다. 현장에서 만나는 기업 대표들도 “이제는 진짜 안 하면 안 되겠다는 느낌”이라고 말하는 경우가 많다.
이번 350억 원 지원은 경남·대구·울산·전남·제주 등 다양한 지역을 대상으로 한다. 다만 이 예산이 단순히 ‘골고루 나누는 방식’은 아니다. 지역마다 산업 구조가 다르기 때문에 전국에 같은 메뉴를 똑같이 적용하는 방식은 오히려 비효율적일 수 있다. 그래서 이번 정책은 “지역이 먼저 방향을 정하고, 정부가 그 뒤를 밀어주는 방식”을 택했다. 항공·기계 산업 중심 지역과 해양·에너지 중심 지역이 같은 방식으로 AI를 쓰기는 어렵다는 현실적인 판단이 깔려 있다. 실제로 여러 지자체에서 “이번에는 우리가 원하는 모델을 먼저 제시할 수 있다”는 분위기가 포착된다.
물론 350억 원이라는 금액이 모든 기업을 단숨에 바꿔놓는 규모는 아니다. 하지만 기술 전환기의 특성상 ‘선도 사례를 만들기 위한 초기 지원’은 생각보다 큰 파급력을 낳는다. 한두 곳에서 눈에 띄는 성공 사례가 나오면 주변 기업들이 “저 정도면 우리도 해볼 만하겠다”는 감각을 갖게 된다. 현장에서 보면 이런 분위기 변화가 실제 정책보다 더 빠르게 퍼지는 경우가 많다. 그런 점에서 이번 예산은 전국 확산을 이끌 수 있는 점화제 같은 역할을 하게 될 가능성이 크다.
지역 AI 대전환, 지원금은 실제 어디에 쓰일까
350억 원 지원금의 흐름을 보면 크게 네 가지—교육, 컨설팅, 인프라, 실증 프로젝트—로 정리할 수 있다. 먼저 교육은 대표와 실무자 모두에게 AI를 어떻게 비즈니스에 적용할지 감을 잡게 하는 과정이다. 실제로 많은 중소기업 대표들이 “AI가 좋다는 건 알겠는데 우리 회사에 어떻게 쓰라는 건지 모르겠다”고 이야기한다. 이 부분이 막히면 다음 단계로 넘어가기 어렵기 때문에, 이번 교육 프로그램은 현장형·실습형으로 구성될 가능성이 높다. 예전에 비해 훨씬 실전적이라는 말도 들린다.
컨설팅 단계에서는 기업별로 AI 적용 전략을 정교하게 짠다. 겉으로 보기에 비슷한 공장이라도 공정 구조, 인력 구성, 보유 데이터 수준이 완전히 다르기 때문에 정답이 하나일 수 없다. 데이터 전문가와 컨설턴트가 함께 공정을 분석하며 “어디에 어떤 AI를 넣는 것이 효과적인지”를 함께 찾는 과정이 진행된다. 실제로 현장에서 이 단계에서 “우리도 할 수 있겠다”는 자신감을 얻는 경우가 많다.
인프라 구축도 중요한 축이다. AI를 돌리려면 센서, 서버, 네트워크, 클라우드 같은 기반이 필요하다. 하지만 개별 중소기업이 모든 설비를 독자적으로 구축하기에는 부담이 크다. 이번 사업은 공용 테스트베드나 데이터 센터 등 공동 인프라를 만들어 기업들이 ‘필요할 때 접속해 쓰는 방식’을 활용할 수 있도록 설계되어 있다. 예산 효율성과 기술 격차 완화라는 두 가지 효과를 동시에 노린 구조다.
마지막 단계인 실증 프로젝트는 “AI가 실제로 어떤 변화를 만들어내는지”를 숫자로 보여주는 역할을 한다. 불량률 감소, 에너지 절감, 생산성 상승 같은 지표가 이 단계에서 나온다. 예를 들어 AI로 불량률을 40% 이상 낮춘 사례가 등장하면, 주변 기업들에게 매우 설득력 있는 기준이 된다. 현장에서는 이런 구체적인 숫자가 정책보다 훨씬 강한 힘을 가진다. 그만큼 실증 단계는 정책의 지속성과 확장성을 좌우한다.
지역 AI 대전환, 지역 산업과 어떻게 연결될까
정책이 제대로 작동하려면 각 지역 산업과 자연스럽게 맞물려야 한다. 경남은 기계·항공·에너지 산업이 강하기 때문에 공정 데이터 분석, 예지 정비, 복잡한 조립 공정 최적화 등에서 AI가 활용될 가능성이 크다. 현장에서 보면 첫 성공 사례 하나가 전체 사업장의 분위기를 바꾸는 경우가 많다. “생각보다 어렵지 않았다”는 말이 한 번 나오면, 그다음 도입 속도는 훨씬 빨라진다.
대구·울산·전남·제주 등도 산업 구조에 따라 AI 도입 방향이 달라진다. 자동차·기계 산업 중심 지역은 스마트 공장 자동화가 핵심이 될 수 있고, 해양·에너지 중심 지역은 설비 상태 모니터링·안전 관리·에너지 효율 개선이 중심이 될 수 있다. 관광·서비스업 비중이 높은 제주처럼 아예 산업 구조가 다른 지역은 고객 데이터 분석, 맞춤형 추천, 수요 예측 등이 중심이 된다. 이 차이를 보면 왜 ‘지역주도형’이 핵심인지 자연스럽게 이해될 것이다.
결국 AI라는 기술을 어디에, 어떤 방식으로 녹여내느냐는 지역이 먼저 판단해야 한다. 중앙이 일방적으로 방향을 정하는 방식은 현장에서 작동하기 어렵다. 이번 사업이 지역 AI 대전환을 표방하는 이유가 여기에 있다. 실제 담당자들도 “이번에는 우리 지역이 먼저 주도권을 쥐게 됐다”라고 말한다.
지역 AI 대전환, 중소기업이 얻을 수 있는 실질적인 기회
중소기업이 가장 먼저 체감하는 변화는 접근성이다. 예전에는 AI 컨설팅이나 솔루션을 도입하려면 멀리 있는 수도권 업체와 협력해야 했지만, 이제는 지역 대학·연구기관·IT 기업이 함께 참여하는 생태계가 조금씩 만들어지고 있다. 현장에서는 “멀어서 못 한다”는 말이 “이제는 한번 알아봐야겠다”는 말로 바뀌는 과정이 나타나고 있다.
티핑 프로그램과 스케일업 프로그램처럼 단계별 지원 구조가 갖춰지는 점도 중요하다. 티핑 프로그램은 기업이 첫발을 떼도록 도와주는 역할이고, 스케일업은 이미 시작한 기업이 더 큰 규모로 확장할 수 있도록 돕는다. 이 구조가 잡히면 AI를 잘 쓰는 강소기업들이 꾸준히 등장하며 지역 경쟁력을 끌어올릴 수 있다.
기업 입장에서는 “지금 우리 회사는 어느 단계에 있는가”를 파악하는 것이 출발점이다. 데이터 수집이 안 되고 있다면 우선 센서 설치나 작업 표준화가 필요하고, 어느 정도 데이터가 쌓여 있다면 불량 예측·가동률 개선·에너지 절감 같은 목표를 세워 프로젝트를 설계할 수 있다. 이런 단계별 접근은 막연한 두려움을 줄이고 실제 가능한 선택지들을 눈앞에 펼쳐준다. 현장에서 들리는 말로는 “막상 해 보니 생각보다 단순했다”는 이야기도 적지 않다.
결론
지역 AI 대전환 흐름은 결국 지역 중소기업이 앞으로의 10년을 준비하는 방식 전체를 다시 설계해 보라는 신호에 가깝다. 350억 원 지원은 예산 집행 이상의 의미를 가지며, 각 지역 산업과 AI 기술을 자연스럽게 연결해 보려는 첫 시도라고 볼 수 있다. 지금은 다소 낯설게 느껴질 수 있지만, 이 흐름을 이해하고 조금씩 시도해 보는 기업들은 분명 변화의 초입에서 기회를 잡을 가능성이 크다. 각 지자체와 중소벤처기업부 공고를 살펴보며 우리 회사의 현재 위치를 점검해 보는 것만으로도 출발점이 될 수 있다. 지역 AI 대전환이 앞으로 어떤 성과와 한계를 드러낼지, 함께 지켜보며 방향을 조정해 가는 과정이 필요해 보인다.
정책 정보는 정부 공식 자료에서 확인할 수 있습니다.
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