디지털 트렌드 2023

디지털 트렌드 2023 전망

‘게임’만 했을 뿐인데, 통장에 돈이 모인다

급부상한 NFT, 뭐길래?

NFT(Non-Fungible Token)는 블록체인 기술을 활용해 디지털 자산에 고유한 값을 부여한 인증서다. 디지털 토큰 형태로 발행돼 해당 자산의 소유권, 구매자 정보 등을 기록하고 그것이 원본임을 증명한다. 블록체인 시스템에서 토큰은 자산 또는 가치를 담는 그릇을 말한다. 토큰은 크게 대체가 가능한 토큰과 대체가 불가능한 토큰으로 분류해볼 수 있다. 그 중에서도 대체가능토큰(FT)은 주로 비트코인, 이더리움 등 거래에 사용되는 가상자산을 말한다.

이와 달리 NFT는 다른 토큰으로 맞교환이 불가능하기 때문에 대체할 수 없는 토큰이라 불린다. 1개당 가격이 모두 동일한 비트코인, 이더리움 등 가상자산과 달리 NFT는 기초자산에 따라 가격이 다르게 결정된다는 차이를 보이고 있다.

NFT는 각 토큰이 서로 다른 가치를 지닌 고유한 자산을 의미하기 때문에 희소성을 띈다. 상호 대체가 불가능하므로 디지털 영역에서 진위나 소유권을 증명하는데 사용된다. 또한 NFT는 블록체인의 기술 특성상 한번 발행하면 제3자가 복제하거나 위조할 수 없고 소유권과 거래 내역이 명시되기 때문에 ‘디지털 소유 증명서’처럼 활용된다. 이러한 특성 때문에 게임 아이템, 실물자산, 미술품, 수집품, 리미티드 에디션 제품 등 고유 가치를 가지는 디지털 자산들이 NFT가 될 수 있다. 투자상품으로서 가치를 가질 수 있다는 의미다. NFT를 생성하고 발행하는 다양한 프레임 워크가 존재하지만, 가장 잘 알려진 것은 이더리움 블록체인상에서 발행되고 거래되는 ‘ERC(Ethereum Request for Comment)-721’ 표준을 따른다.

ERC는 이더리움 네트워크에서 토큰을 만들 때 따라야 하는 프로토콜이다. 현재 가상자산 거래소에서 거래되는 이더리움과 이더리움 기반 코인은 ERC-20 표준을 따른다. ERC-20 토큰은 동등한 가치로 구매, 판매, 교환된다는 특징이 있는 반면, ERC-721을 따르는 NFT는 ID, 소유자 등으로 구별돼 다른 자산과 호환되지 않는 것이 특징이다. 국내의 경우 카카오의 블록체인 기술 계열사인 그라운드X가 자체 개발한 퍼블릭 블록체인 플랫폼인 클레이튼의 NFT 표준 ‘KIP(klaytn Improvement Proposal)-17’이 있다.

2023년 메타버스 경제의 중추 ‘NFT’

앞서 말한 특징들을 등에 업고 NFT는 공간의 혁명이라고 할 수 있는 메타버스 경제의 중추가 될 전망이다. 메타버스는 증강현실과 가상현실을 통해 형성된 모든 가상 세계와 현실이 결합된 새로운 유니버스를 뜻하는데, 그중에서도 유니버스는 정치, 경제, 사회, 문화 등 사람의 모든 활동이 이루어진다는 의미다.

즉, 메타버스에서는 현실과 유사하게 그리고 다양하게 그 공간에서 수익을 낼 수 있음을 뜻한다. 메타버스 내에서 공연도 하고, 모임도 하고 부동산 거래도 하는 등 사고 파는 경제 행위가 일어날 수 있어야 한다는 것이다. 또 그래야만 대중들은 메타버스를 새로운 비즈니스 기회로 인식하고 진입할 것이다. 이렇듯 메타버스가 발전할수록 현실과 가상을 연결할 경제활동의 중요성 역시 커지는데, 경제활동이 이루어지기 위해서는 화폐가 필수적이다.

이 지점에서 메타버스 경제활동의 가장 적합한 수단으로 NFT가 부상하게 된다. 중앙은행이 종이에 가치와 신뢰를 부여해 화폐로서 기능하는 것처럼, NFT도 정부가 신뢰를 부여해줘야 디지털 자산에 대한 소유권을 보장하는 중요한 역할을 할 전망이다. 메타버스에 존재하는 모든 자산은 NFT로 만들어 발행함으로써 거래 및 소유권을 명확히 알 수 있다. 가상자산을 통해 거래하면서 현실세계와 유사한 경제활동을 펼친다는 건 먼나라 이야기가 아니다.

마이데이터로 금융 유목민을 사로잡아라

금융 플랫폼 시대로 전환

본인신용정보관리업, 마이데이터는 은행, 카드, 보험사 등에 흩어진 개인신용정보를 한눈에 보여주고, 이를 토대로 금융상품을 추천하는 사업이다. 쉽게 말해 다음 달 결제할 카드값, 은행 예금 잔액과 대출, 증권 투자자금, 자동차 중고값 시세까지 모든 자산 내역을 한 번에 보여주는 서비스다. 이미 금융사뿐만 아니라 빅테크로 불리는 네이버, 카카오 등 ICT 기업도 이 같은 마이데이터 서비스를 제공하고 있다.

금융업과 비금융업 간 경계가 모호해지는 빅블러(Big Blur) 현상이 심화되고 스마트폰과 함께 성장한 밀레니얼 세대가 핵심 소비자로 부상하면서, 금융 플랫폼 기반 비즈니스 경쟁이 본격적으로 시작될 것으로 보인다.

전통 금융사들뿐 아니라 ICT 기업들은 금융 플랫폼 경쟁에서 성공하기 위해 빅데이터 확보와 분석에 사활을 걸 수밖에 없다. 마이데이터의 주요 경쟁력은 고객 데이터를 통해 신속하게 고객니즈를 파악하고 이에 맞는 맞춤형 상품이나 서비스를 제공하는 것이기 때문이다.

이같은 변화는 기업들에게 기회이자 위기로 작용할 것이다. 마이데이터 사업은 정보주체인 개인이 요청하면 기업은 보유한 개인 데이터를 제3자에게 제공해야 한다. 지금까지 기업 중심이었던 개인 데이터 활용이 고객 중심으로 전환되는 것이다. 기업 입장에서는 핵심 경쟁력인 고객 데이터를 광범위하게 확보할 수 있는 기회이자, 반대로 고객의 선택을 받지 못하면 제3자에게 제공해야 하는 위기이기도 하다.

시장 성장 가능성은 무궁무진해보인다. 신용정보법 개정으로 도입된 금융 마이데이터 산업은 고객이 동의하면, 여러 기관에 흩어져 있는 다양한 개인신용정보를 수집, 통합해 조회하는 서비스를 제공할 수 있으며, 거기에 더해 데이터 분석 및 컨설팅, 신용정보관리, 개인정보자기결정권 대리행사, 투자자문, 일임업 등의 부수적인 업무도 가능하다. 마이데이터 사업은 비대면 문화 확산과 디지털 전환 가속화 등과 맞물려 본격적인 금융 플랫폼 시대로의 전환을 촉발하는 계기가 될 것으로 전망된다.

마이페이먼트_종합지급결제업에 주목하라

국내 금융 분야의 마이데이터 관련 정책은 금융사 금융결제망 인프라를 개방한 오픈뱅킹 시스템, 개인신용정보 전반을 공유하는 마이데이터 사업, 앞으로 신설될 지급지시 서비스업인 마이페이먼트(MyPayment)와 종합지급결제업 사업 신설 등으로 추진되고 있다. 금융 당국은 전자금융거래법 개정을 통해 마이페이먼트 산업과 종합지급결제업 도입을 추진하고 있고 2023년 본격적으로 시행할 가능성이 크다.

마이페이먼트 산업은 EU의 지급결제서비스지침(PSD2, Payment Services Directive2)에서 정의된 지급지시 서비스 제공자(PISP)와 유사하다. 고객이 마이페이먼트 사업자에게 자신의 은행계좌에 대한 지급지시 권한을 허용하면, 사업자가 고객과 가맹점의 은행계좌 간 이체 거래를 진행하는 방식이다.

즉, 마이페이먼트는 결제자금을 보유하거나 사전 충전을 하지 않아도 고객의 계좌 정보만으로 결제, 송금 등에 필요한 이체를 지시할 수 있다. 현재의 신용카드 중심의 지급결제 네트워크가 ‘은행계좌-마이페이먼트 사업자-소비자’로 재편되는 것이다. 카드발급이나 전표매입 과정이 생략되면서 수수료 인하와 고객접점 이동이 가능하다.

종합지급결제업은 은행에만 허용된 계좌 발급이 비은행 결제사업자에도 허용된 사업 인허가다. 급여 이체, 카드 대금, 보험료 납부 등 계좌 기반 서비스를 원스톱으로 제공할 수 있어 사실상 준 은행의 기능을 할 수 있다. 과거 은행권의 고유 영역으로 불렸던 지급결제 관련 서비스가 스몰라 이센스 형태로 허용하는 셈인데, 핀테크 기업이 대규모 자본이 없어도 새로운 금융서비스에 진입할 수 있는 여건이 마련되고 있다는 의미다.

오픈 파이낸스의 정점, 마이페이먼트

디지털 금융 관점에서 마이페이먼트가 시사하는 점은 오픈뱅킹, 마이데이터와 연계해 총체적인 오픈 파이낸스(Open Finance) 환경을 구축된다는 것이다. 오픈 파이낸스 환경이 가동되면 은행 및 핀테크 업체 계좌간 자금 이동이 훨씬 용이하게 된다. 금융소비자는 오픈뱅킹과 마이데이터를 통해 모든 금융기관의 데이터를 조회하고 사용 현황을 파악할 수 있다. 또한 편리하고 혁신적인 재무설계를 제공받게 된다. 여기에 마이페이먼트가 더해지면 송금과 결제까지 완료할 수 있다.

마이데이터는 정보 주체가 개인신용정보 전송요구권 행사함에 따라 일정한 방식으로 본인 정보를 통합해 제공하는 사업이다. 이를 통해 개인은 소비, 지출 관리는 물론 저축, 투자, 금융상품 비교, 생애재무설계, 투자 자문 및 일임 등의 서비스를 종합적으로 받을 수 있다.

마이페이먼트는 고객자금을 보유하지 않고도 금융회사에 고객의 지급 지시만 전달해 결제 및 송금서비스를 제공하는 전자금융거래업으로 이해할 수 있다. 기존 전자금융업자를 거치지 않고 금융회사 간 직접 송금, 결제가 가능해 전자상거래 등 수수료와 거래리스크가 절감되는 효과가 있다. 기존 결제수단과 결합할 경우 복합 결제 플랫폼 구축이 가능해져 지급결제 산업에서 혁신과 경쟁을 촉진할 서비스로 꼽힌다.

구글클라우드는 왜 54억 달러로 맨디언트를 인수했나

이제 ‘클라우드’가 대세다

지메일, 구글 드라이브, 카페24, Office 365, 아마존 웹 서비스, 쇼피파이(Shopify), 줌 비디오(Zoom video), 넷플릭스, 이들의 공통점은 뭘까? 바로 클라우드라우드를 기반으로 이루어지는 애플리케이션 서비스라는 점이다.

클라우드 서비스 혹은 클라우드 컴퓨팅은 하드웨어, 소프트웨어 등의 정보자원을 직접 구축하거나 운영하지 않고 네트워크에 접속해 이용하는 기술을 뜻한다. 예컨대 사용한 만큼 이용료가 과금되는 전기, 수도와 같이, 클라우드는 이용자가 요청할 경우 자원이 할당되고 사용한 만큼 과금되는 구조다. 클라우드는 대용량의 데이터를 수집, 저장, 처리해 인공지능 기반 산업 혁신을 촉발하는 디지털 경제의 핵심 인프라로 급부상했다.

최근 클라우드는 타 기술 및 산업과 융합해 온, 오프라인에서 대부분의 서비스가 클라우드화되며 XaaS로 개념이 확장되고 있다. 클라우드의 1세대가 컴퓨팅 파워, 스토리지 등 클라우드 인프라, 2세대는 클라우드 인프라, 플랫폼, 서비스라면 3세대는 서비스화되는 인공지능, 증강현실, 가상 현실, 블록체인, 사물인터넷 등 모든 것으로 확대된 개념이다.

특히 초창기 스타트업에게 클라우드는 큰 기회로 작용했다. 빅데이터의 수집, 저장, 분석을 위한 방대한 컴퓨터 자원과 인공지능 개발을 위한 슈퍼컴퓨터를 개별 기업이 자체적으로 구입하는 것은 비용적으로 큰 부담이기 때문이다.

자본이 부족한 초창기 벤처기업은 이러한 자원을 독자적으로 구입하기 어려운데, 클라우드 도입을 통해 적은 비용으로 서비스를 제공할 수 있게 되었다. 클라우드를 도입한 기업의 경우 시스템 구성, 운영, 유지보수 등에 인력을 투자하지 않고, 핵심 비즈니스 개발에 집중할 수 있다는 장점이 있다. 클라우드는 시간, 장소, 접속기기 등에 따른 사용 제약이 없고 급격한 이용량 증가에도 유연하게 대응할 수 있다는 점도 강점이다. 인터넷이 연결되면 PC뿐 아니라 모바일 기기 등 다양한 기기에서 클라우드 서비스를 이용할 수 있다.

클라우드 서비스에도 유형이 있다

클라우드 서비스는 그 범위에 따라 IaaS(Infrastructure as a Service), PaaS(Platform as a Service), SaaS(Software as a Service)로 구분된다.

IaaS는 CPU, 메모리 등의 하드웨어 자원을 제공하는 클라우드 서비스이다. 고객에게 서버, 스토리지, 네트워크 등 하드웨어 자원을 서비스 형태로 임대, 제공하는 방식으로 자체 인프라 투자가 어려운 중소기업이 주요 고객이다. 아마존의 아마존 웹 서비스(AWS, Amazon Web Service), 마이크로소프트의 애저(Azure), 구글의 GCP(Google Cloud Platform) 등이 대표적이다.

PaaS는 운영 체제와 소프트웨어 개발이나 데이터 분석을 위한 도구까지 제공하는 서비스다. 애플리케이션 제작에 필요한 OS, DB 등의 개발환경, SDK(Software Development Kit) 등 플랫폼을 임대, 제공하는 방식이다. 소프트웨어 개발자를 위한 다양한 응용프로그램 개발환경을 제공해 개발 환경을 개선시켜주는 역할을 한다. 통상적으로 IaaS 서비스 사업자가 PaaS를 함께 제공하는 경우가 많다. 고객은 장비, 개발 툴을 구매하지 않아도 이용할 수 있다. 구글의 앱엔진(AppEngine), 코스콤의 K 파스타(K PaaS-TA) 등이 포함된다.

SaaS는 하드웨어와 OS뿐만 아니라 응용 소프트웨어까지 제공하는 서비스를 말한다. 고객이 원하는 소프트웨어 또는 서비스를 구매해 단말에 직접 설치하는 것이 아니라 웹을 통해 임대하거나 제공하는 방식이다. 설치 또는 업그레이드 없이 바로 이용할 수 있기 때문에 시스템 구축에 드는 비용을 줄이고 시간을 단축할 수 있다. 대부분의 일반 소비자가 접하게 되는 서비스로 구글독스(Google Docs)나 지메일, 마이크로소프트 Office365 등이 대표적인 예다.

클라우드 서비스는 구축 유형에 따라 퍼블릭(public), 프라이빗(private), 하이브리드(hybrid)로 분류할 수도 있다. 퍼블릭은 서비스를 사용하는 대상을 제한하지 않는다. 인터넷망을 통해 불특정 다수에게 서비스를 제공한다. 마이크로소프트, 아마존 웹 서비스, 구글과 같이 외부의 클라우드 컴퓨팅 사업자가 IT 자원을 소유하고 서비스를 제공하는 것이다. 누구든지 자리만 비어 있다면 사용할 수 있고, 사용한 양에 따라 비용을 지불한다. 네덜란드 중앙은행(위험요소 분석용), 스페인의 은행 뱅킨터(Bankinter, 모바일 뱅킹의 업무 지원용), 코스콤 등이 대표적이다.

프라이빗은 서비스를 사용하는 대상을 제한하는 방식으로, 주로 특정 조직 또는 기업 내부 이용자에게 클라우드 서비스 환경을 구성해 제한적으로 제공하는 것이다. 개별 기업이 자체 데이터 센터 내에서 클라우드 컴퓨팅 환경을 구축하는 것으로 고정석에 비유할 수 있다. 사용자가 배타적으로 좌석을 사용하게 된다. 예를 들면 금융기관인 크레디트 스위스(Credit Suisse, 물리서버 통합), 커먼웰스 뱅크(Common Wealth Bank, 분산 DB 통합) 등이다.

최소한의 비용, 시간으로 최대 수익을 만드는 스마트 팩토리 시대

스마트 제조란 무엇인가

4차 산업혁명과 코로나19 팬데믹의 영향으로 전 산업에서 디지털 대전환이 시작됐다. 생산과 소비뿐 아니라 라이프 스타일도 변화중이다. 포스트 코로나를 대비해 기업들은 디지털화에 속도를 내고 있고, 뉴노멀(new- normal) 시대 제조업의 새로운 혁신에 대한 필요성도 커지고 있다. 앞으로 탄소중립과 기후변화 대응이라는 글로벌 대세 속에서 세계 주요국은 탈탄소화를 앞당기고 있고, 온실가스 배출 감축 목표를 달성하기 위한 기업 규제방안에 대한 논의도 본격화됐다. 제조기업들의 경영은 이러한 환경 변화에 맞춰가야 하는데, 이에 대한 대응책으로 2023년엔 스마트제조 혁신이 중요한 안건으로 부상할 전망이다.

스마트제조는 제품의 기획, 설계, 생산, 유통, 판매 등 전 과정에 ICT를 적용해 제조 전반과 연관된 비즈니스 등을 혁신하고 디지털 작업환경을 구현하는 것을 뜻한다. 단순 자동화나 정보화와는 다른 개념이다. 국내 스마트제조의 개념은 독일의 차세대 제조업 혁신 전략인 인더스트리 4.0(lndustry 4.0) 개념과 궤를 같이 한다. 독일의 인더스트리 4.0는 제품의 가격보다는 개인이 원하는 제품을 요구하는 개인 맞춤형 제품 시장을 선도하는 것이 스마트 제조 추진의 목표로 봤다. 스마트 팩토리는 제품의 기획부터 판매까지 모든 생산과정을 ICT기술로 통합해 최소 비용과 시간으로 고객 맞춤형 제품을 생산하는 사람 중심의 첨단 지능형 공장이다.

스마트 제조는 앞서 살펴본 중국의 가전기업 하이어처럼 고객의 요구, 새로운 제품이나 서비스의 개발, 새로운 시장으로의 확장, 예측 가능하고 반응이 빠른 운영 방식 등 이해관계자들의 요구가 변화함에 따라 즉시 대응이 가능해야 한다.

스마트 제조 생태계는 가상의 공간에서는 공정 최적화가 이루어져야 하고, 물리적 공간에서는 생산 최적화를 실현하는 소프트웨어나 설비, 서비스로 구성되어 제품 개발부터 양산, 그리고 시장수요 예측 및 기업의 주문에서부터 완제품 출하까지 모든 제조 관련 과정을 포함하게 된다.

이를 구현하기 위해 제조업에 ICT를 접목해 모든 공정, 조달, 물류, 서비스를 통합적으로 관리하는 스마트 팩토리(smart factory) 기술을 개발하거나 활용하는 것이 필수적이다.

스마트 제조의 핵심, 스마트 팩토리

스마트 제조혁신의 핵심은 스마트 생산 체계를 적용한 공장인 스마트 팩토리(smart factory)의 현실화에 있다. 스마트 제조 중 실질적으로 제품 생산과 연관이 있는, 즉 스마트 팩토리와 관련된 기술 분야가 공정 모델 기술분야이다. 스마트 팩토리는 기존의 공장자동화를 넘어 개별 공정별로 모듈화되어 소비자 수요를 충족하는 맞춤형 제품의 능동적인 생산을 가능하게 하는 공장을 뜻한다. 기획이나 설계, 생산, 유통 등 전 과정을 신기술을 활용해 최소 비용과 최소 시간으로 고객이 정확히 필요로 하는 제품을 생산하는 공장이다. 즉, 제품의 기획부터 판매까지 모든 생산과정을 ICT 기술로 통합해 최소 비용과 시간으로 고객이 원하는 맞춤형 제품을 생산하는 첨단 지능형 공장이다.

컴퓨터를 이용한 설계나 제조, 다품종 소량생산을 가능하게 하는 생산 시스템 등을 조합한 공장 자동화와는 다른 개념이다. 지금까지 공장자동화는 미리 입력된 프로그램에 따라 생산시설이 수동적으로 작동하고 생산설비가 중앙 집중화된 시스템의 통제를 받았다. 공장 자동화는 컴퓨터와 로봇 같은 장비를 이용해 공장 시스템을 무인화로 바꾸고, 생산과정의 자동화를 만드는 시스템에 그쳤다.

그러나 4차 산업혁명에서 생산설비는 스마트 팩토리를 통해 제품과 상황에 따라 능동적으로 작업 방식을 결정할 전망이다. 즉, 각 기기가 개별 공정에 맞는 업무를 직접 판단해 실행하는 것이다. 제조에 관련된 조달, 물류 등에 인공지능과 사물인터넷 등을 연결해 자율적으로 데이터를 연결하고 수집, 분석하도록 하는 것이다.

앞으로 스마트 팩토리가 대중화된 이후 산업현장의 다양한 센서와 기기들이 스스로 정보를 수집하고, 빅데이터를 바탕으로 생산성을 최대로 끌어올릴 수 있는 인공지능이 결합된 생산시스템으로 더욱 진화될 것으로 예상된다. 이 같은 스마트 팩토리를 통해 공장의 생산성 향상, 에너지 절감, 인간 중심의 작업 환경, 개인 맞춤형 제조, 제조와 서비스 융합 등이 구현 가능해질 것으로 기대된다.

스마트 팩토리는 기계끼리 대화를 함으로써 최적의 공정을 만들어내는 것이 목표다. 기존 제조 공장에서는 문제가 발생해도 모든 공정을 거쳐 최종 제품이 나와야만 불량 여부를 판단할 수 있었다. 불량품이 발견될 때까지 수천 개의 똑같은 불량품이 나와도 이를 발견하기 힘든 구조인 셈이다. 그러나 스마트 팩토리에서는 각 제조 단계마다 스마트센서가 문제점을 발견해 바로 전 단계 조립 기계에 새로운 공정 지시를 내려 실시간으로 불량품을 잡아낸다. 또 스마트 팩토리는 현실과 가상을 연결해주는 기술인 사이버물리시스템(CPS, Cyber Physical System)을 기반으로, 기획이나 설계, 제조, 공정, 유통, 판매의 단계에 있어서 ICT 기술을 폭넓게 활용한다.

스마트팩토리, 인공지능 도입 선결과제

인공지능 기술 적용에 따른 혁신적인 산업발전 가능성에도 불구하고 중소기업의 자금력 부족, 전문인력 구인난 등으로 인해 기술 도입에 제약이 존재한다. 이를 해결하기 위한 정부 주도의 정책 마련도 수반될 필요가 있다. 제조분야 인공지능 적용 장애 요인으로는 불확실성과 높은 정확도 요구 등이 가장 주요하게 꼽힌다. 또 보완 투자의 필요성이나 기술 부족 등도 제한적 요인으로 꼽힌다.

인공지능 프로젝트는 일반적인 ICT 투자와 달리 성공에 대한 보장이 없어 투자수익률(ROI)을 추정하기 어렵다. 기업의 미래 존속에 대한 불확실성을 가지고 인공지능 프로젝트에 참여하기에 제약이 따른다. 일반적으로 경영 자금이 부족한 중소기업(SME)은 대기업 대비 더 적은 위험만을 감수할 수 있다. 불확실한 투자수익률은 제조업이나 기타 생산분야 중소기업들이 인공지능을 도입하는데 방해요인으로 작용한다.

또 정밀 공정이 포함되는 제조산업 특성상 인공지능 기술 도입 시 다른 산업들과 달리 높은 정확도가 필요하다. 마케팅 분야에서 발생하는 알고리즘 오류는 분자 규모로 작동하는 정밀 제조공정에서는 용인될 수 없다. 보완적 투자가 필요하다. 제조공정에서의 기계들은 서로 다른 제어 시스템과 통신 표준을 사용하기 때문에 기계들 사이 원활한 데이터 통신을 위한 데이터 저장소(Sillo) 연결 또는 ICT에 대한 추가적인 금전적 투자가 필요할 수 있다.

전문 인력 부족의 문제도 있다. 기계학습(ML), 영상인식, 자연어 처리 등 다양한 분야를 포함하는 인공지능 기술은 상당한 수준의 수학적 기술과 실무 경험이 요구되기에 향후 인공지능 전문인력에 대한 격차는 훨씬 더 증가할 것으로 예상된다. 인공지능 전문인력에 대한 지리적 편향성이 높게 나타나는데 유럽의 경우 영국, 프랑스, 독일 3개국에 유럽 인공지능 전문인력의 절반 정도가 분포해 있으며 다른 국가들의 경우에도 국지적 허브에만 인공지능 인력이 몰려있다.

글로벌 기업에서도 인공지능 전문인력에 대한 구인율은 높게 나타나는데 이러한 전문인력에 대한 높은 수요는 인건비 상승으로 이어져 제조분야 중소기업들이 인공지능을 도입하는데 방해 요인이 되기도 한다. 미국 제조업체 중 연 매출 5억~100억 달러 기업 60곳을 기준으로 조사한 결과 응답자의 5%만이 인공지능을 활용한 전략을 개발하고 있는 반면, 56% 인공지능 활용계획조차 없다고 응답했다. 덴마크의 경우 2019년 기준 기업의 24%, 중소기업의 5%만이 인공지능을 사용하고 독일은 전체 기업 중 6%만이 인공지능을 사용했다.

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