새로운 글로벌 설문조사에 따르면, 여러 산업 분야 중 실제로 인공지능(AI)을 대규모로 도입한 제조업체는 10곳 중 단 한 곳에 불과하며, 대부분은 더 높은 노동 비용이라는 대가를 치르면서 운영의 리쇼어링(reshoring)에 자원을 집중하고 있는 것으로 나타났다.

1993년부터 제조업체의 운영 디지털화 과정을 지원해 온 Parsec Automation이 지난 2월 전 세계 시장의 산업 리더 1,200명을 대상으로 설문조사를 실시했다. 응답자들은 다양한 분야에서 임원, 운영, 기술 역할을 맡은 인력들로 구성되었다.

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최신 보고서는 여전히 레거시 시스템에 묶여 있으며 AI를 시도해보고 싶어 하지만 전면적으로 전념하는 데는 망설임이 있는 제조업 산업의 모습을 보여준다. 그 이유는 다양하지만, 가장 큰 장벽은 높은 구현 비용(40%)이며, 그다음으로 데이터 프라이버시 및 보안 문제(39%), 기존 시스템과의 통합 어려움(38%) 순이었다.

그 결과, 제조업체의 10%만이 AI를 대규모로 통합했으며, 72%는 어떤 형태로든 채택하고 있는 것으로 나타났다. 이들은 주로 품질 관리(50%), IT 운영(46%), 공급망 관리(45%)에 AI를 사용하고 있다.

AI를 대규모로 구현하는 높은 비용은 제조업체들이 관세 대응을 위해 비용 절감 조치의 한가운데 놓여 있는 시점과 맞물려 발생한다. 제조업체의 3분의 2 이상(70%)이 이미 리쇼어링했거나 진행 중이며, 이는 2024년 단 33%였던 것보다 두 배 이상 증가한 수치이다.

보고서는

보고서는 "기술을 누가 먼저 채택하느냐가 핵심 차별화 요소가 아니라, 운영 전반에 걸쳐 성공적으로 통합하고, 거버넌스를 구축하며, 실제 작동하게 만드는지가 될 것"이라고 밝혔다. 또한 "2026년에는 회복탄력성과 경쟁 우위가 얼마나 많은 기술을 배치했는지로 정의되는 것이 아니라, 그 기술들을 실행하는 규율(discipline)으로 정의될 것"이라고 덧붙였다.

보고서는 대부분의 제조업체(70%)가 지난 한 해 동안 공급망 복원력이 개선되고 있음에도 불구하고 여전히 비용 절감에 더 집중하고 있다고 지적했다. 또한 리쇼어링(reshoring)에는 중요한 상충 관계(trade-offs)가 따른다는 점을 강조했는데, 이는 공급망 복원력을 위해 높은 인건비가 발생하고, 지정학적 통제를 위해서는 인재 부족이 발생하며, 리드 타임 단축은 운영상의 복잡성 증가로 이어진다는 것이다.