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(서울=NSP통신) NSP인사 기자 = 중소벤처기업부 발표자료에 따르면 우리나라 기업 구조가 ‘9983’의 심한 불균형을 이루고 있는 것으로 조사돼 있다. 즉 전체 기업의 99%가 중소기업이고 근로자의 83%를 차지하고 있다.

또한 중소기업중앙회의 ‘중소제조업의 4차 산업혁명 대응 실태조사’에 따르면 현재 중소기업들이 4차 산업혁명에 대한 인지 여부(모른다 63.7%)와 디지털전환의 체감을 느끼는 정도(안 느낀다, 57%)는 상당히 충격적이다. 4차 산업혁명으로 인해 중소기업의 영향을 미치는 부문으로 ‘생산’이 29.3%로 가장 높게 조사되었고, ‘생산성 향상’이 가장 중요한 목표(55.7%)가 될 것으로 예상하고 있다. 또한 응답기업의 50.6%는 4차 산업혁명이 ‘기회이자 위기’로 작용할 것으로 판단하고 있다. 이밖에도 전문인력 부족(28.7%), 투자대비 효과 불확실(28.3%), 투자자금 부족(27.7%), 육 부족(19.3%)등이 가장 큰 어려움으로 분석되었다.

양태연 기획위원 (대덕특구 sAIDA 협동조합 제공)

현재 필자가 속해 있는 ‘대덕특구 sAIDA(smart AI Data Analysis) 협동조합(가칭)’에서는 이러한 중소기업의 현안 문제를 AI와 빅데이타 기술을 활용해 직접 해결해 보고자 하는 취지에서 활동을 시작하고 있다.

이 모임의 구성은 비즈니스 도메인 전문가 팀, 거버넌스 팀, 클라우드기반 오픈소스 팀, 빅데이타 기술 팀, 빅데이타 분석 전문가 팀, 교육 훈련 팀등 총 6개의 전문가 집단으로 조직을 구성하여 총 11개의 기관(기업, 협동조합)과 20여명의 출연연과학기술자, 업계 전문가들이 상호 유기적인 협업을 통해 기업체의 직접 방문과 매주 기업인들을 초청해 가장 시급하게 해결해야 할 현안 문제를 토론하고 풀어야 할 문제를 정의하여 구체적으로 수행할 일들을 실행하는 등의 활동을 하고 있다.

또한 5개 기업이 소유하고 있는 데이터 분석을 시작했으며, 세부적인 활동 내용은 AI와 빅데이타 처리 및 분석 전문인력을 통한 현장의 문제 직접 해결하기, 수요기업(제조 유통)과 공급기업(AI 빅데이타 기술분석 기업)을 직접 연결하기, 기업의 제품 및 서비스 개발에 필요한 기술을 출연연 및 대학에 연결하고 이를 구체적으로 구현하기 위한 기술지원 등이 포함되어 있다.

현장 방문시 가장 중요한 도메인 전문가는 각 업종에 따라 상이하므로 현재는 대한민국산업현장교수단, 각 출연연의 전현직 과학자(화학, 기계, 전자통신, 생명공학등)들이 참여하고 있고, 다양한 데이터 수집, 전처리 등 전문가는 일부 ETRI 연구원들과 기업의 전문가, 스마트팩토리 전문가들이 참여하고 있으며, 데이터분석 전문가는 출연연 출신의 연구원 및 기업의 전문 데이터 분석 전문가들이 참여하고 있다.

지난 몇 개월 동안 많은 시간을 할애하면서 겪은 내용과 현안 문제를 정리해 보면 다음과 같다.

첫째, 현장 방문을 위한 기업인들과의 사전 협의, 전문가 그룹 구성(각 도메인 별 전문가, IT전문가, 데이터 분석 전문가), 현장에서 수집된 다양한 데이터의 관리 등이 가장 중요하고 시급한 문제가 된다. 아무리 도메인 전문가라 하더라도 방문한 기업의 문제를 참여하는 조합원들에게 정확히 전달하고 설명하는 것은 상당히 어렵고, 또한 기업의 정확한 문제를 정의하는데 어려움이 있다. 또한 수집되는 데이터가 영상, 음성, 텍스트, 숫자, 이미지 등 다양한 형태이므로 관리 및 전달 과정의 어려움이 있다.

이 문제를 해결하기 위해 미리 사전에 기업인들이나 현장 방문한 전문가들이 쉽게 등록하고, 검색할 수 있는 시스템이 절실히 필요하다. 이를 통해 문제를 정확히 인지하고 관련 전문 기업에 연결시키거나 직접 해결하는 방안을 찾도록 해야 한다. 또한 이 시스템을 통해 많은 수요기업(문제 해결을 요청하는 제조, 유통의 중소기업들)과 이러한 문제를 해결할 수 있는 공급기업(IT전문기업, AI/빅데이타 전문 기업)을 연결시킴으로써 동시에 많은 기업들이 혜택을 받을 수 있도록 환경을 만들어 주어야 한다. 이 시스템을 ‘문제 공유 플랫폼’으로 부르고 있다. 현재 이 시스템 개발을 위해 정부 및 지자체등의 자금 지원과 출연연 등의 도움이 절실히 필요한 상황이다.

둘째, 지속 가능한 비즈니스 모델을 찾는 것이다. 현재 자체에서 비즈니스 모델을 검증하기 위한 사업기획팀이 구성되어 다양한 의견을 듣고 있다. 이는 조합이 지속적으로 생존하느냐의 문제와 직결된다. 현장의 기업인들에게는 기업의 문제를 해결할 수 있다면 비용을 지불할 의사가 있음을 확인할 수 있었고, 이를 통해 좀 더 많은 중소기업들이 혜택을 받을 수 있도록 해야 한다. 현재 참여하는 기업들이 100만원에서 500만원까지 출자를 한 상태이며, 출자한 기업들을 우선으로 문제를 해결하려고 준비하고 있으며, 이를 통해 컨설팅 비용, 중개 수수료 등으로 수익 모델을 만드는 것을 검토하고 있다.

셋째, 기업 현장의 문제를 해결하기 위한 전문가 확보의 문제이다. 요즈음 데이터 처리 및 분석가 전문인력을 확보하기란 정말 어렵다. 이를 해결하기 위해 대학 및 전문교육기관과의 협력적 관계를 갖는 것이다. 데이터 분석 직종에 취업을 하려는 학생들을 위해 직접 기업의 문제를 해결해 볼 수 있는 환경을 만들어 줌으로써 어려운 중소기업은 문제 해결과 동시에 인력 문제를 해결할 수 있고, 학교는 미 취업된 학생들을 기업 현장의 문제를 해결하는데 직접 참여시킴으로써 바로 취업과 연계될 수 있도록 하는 방안이 만들어질 수 있다.

넷째, 수요 기업과 공급 기업의 지속적인 유치 방안 문제이다. 이를 해결하는 방안은 조합 스스로가 기업과 신뢰를 구축하는 일이며, 이를 통해 문제 해결이 가능하다는 확신을 심어준다면 많은 수요 기업들을 확보할 수 있고, 또한 고객을 찾지 못하는 많은 공급 기업들에게는 수많은 비즈니스 기회가 주어질 것으로 판단된다.

물론 이외에도 협동조합의 특성상 이질적인 구성원들간의 협업을 하기 위한 조직문화 만들기와 조직 확대 시 기업들 간의 이해관계를 조정하는 문제, 구성원들 간에 만들어낸 가치를 적정하게 공유하고 배분하는 문제, 안정적 운영을 위한 자금 조달 문제 등 풀어야 현안들이 많이 있는 것이 사실이다. 그러나 이러한 문제들은 어려움을 겪고 있는 중소기업의 현안을 해결하고 이에 따라 신뢰가 쌓이게 되면 기업이 요구하는 것 이상의 가치를 만들어 냄으로써 충분히 해결이 가능할 것으로 판단하고 있다.

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