ベンチャー企業協会傘下のAXブリッジ委員会は11月25日、ソウルポスコタワー駅三で「AX成功方程式2026、現場の質問に答える」カンファレンスを開き、ベンチャー企業のAI導入過程で繰り返される実行障壁を解決するための3大AX政策を発表した。今回のイベントは、ベンチャー・スタートアップがAIを実際のビジネスに適用する過程で向き合う主な問題を分析し、実行格差解消案を模索するために設けられた。
委員会が去る10月に実施した「2025ベンチャー企業AI導入経験及び障壁調査」によると、回答企業の81.4％がデータ品質・精製・標準化不足を最大の障壁に挙げた。続いてコスト予測失敗と問題定義のエラーがそれぞれ73.3%、ソリューションミスマッチング68.8%、PoC限界64.3%と調査され、いわゆる'5大AXバリア'が確認された。また、回答企業の63.8％が初期導入段階で止まっており、そのうち85％は従業員50人未満の中小ベンチャー企業で、パイロット中心実験が繰り返される仕組みが明らかになった。
現場オープニングセッションには、農業AI、食品AI、ロボットAI、セキュリティAI分野の企業が参加し、産業別AI適用事例を共有した。発表企業はデータ品質がAI導入の成否を決定し、5大障壁が産業全般で共通して現れる問題だと説明した。
続くテク・ビジネスソリューションセッションでは、AI設計自動化、公共AI統合、国防分野オントロジー基盤AI、生成型AI大衆化、企業内全社的AI転換事例などが紹介された。発表者は、実際の適用過程における問題解決策を中心に障壁克服戦略を提示した。
AXブリッジ委員会は調査結果と現場の意見に基づいて3つの政策方向を提案した。まず、データ政策では、公共データの開放を超えて企業保有データを精製・加工・ラベリングして活用できるように、データガバナンスと品質管理支援を強化しなければならないと明らかにした。第二に、人材政策では、先進開発者養成中心から抜け出して、ベンチャーCEOと実務者がビジネス問題をAIで解決する能力を高めることができる実務型教育を拡大しなければならないと提案した。第三に、支援政策としては、1回限りのPoCを指摘し、導入から運営・拡散まで全段階を支援する体系を設け、総所有費用の観点から実質支援パッケージを提供しなければならないと強調した。
イ・ジュワン委員長は「AI競争力は技術自体より現場でAIを活用できる企業の数に依存している」とし、「2026年の政府AI政策は技術供給中心から実行格差解消中心に転換する必要がある」と話した。
AXブリッジ委員会は今後もAI供給企業と需要企業間で架橋の役割を遂行し、生態系活性化のための政策提案を続ける計画だ。
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