벤처기업협회 산하 AX브릿지위원회가 ‘AX 성공방정식 2026, 현장의 질문에 답하다’ 컨퍼런스를 열고 벤처기업의 AI도입(AX) 과정에서 반복되는 실행 장벽을 해소하기 위한 3대 AX정책을 제안했다.

AX브릿지위원회는 벤처·스타트업의 AI전환(AX)을 지원하기 위해 설립된 협회 산하 전문위원회다.

25일 서울 포스코타워 역삼에서 열린 이날 컨퍼런스는 벤처·스타트업의 AI를 실제 비즈니스에 적용하는 과정에서 겪는 주요 문제를 분석하고 기술 격차가 아닌 실행 격차 해소를 위한 정책적 대안을 마련하기 위해 기획됐다.

AX브릿지위원회가 지난달 실시한 조사(2025 벤처기업 AI 도입 경험 및 장벽, 응답 221개사)에 따르면, 응답 기업의 81.4%가 데이터 품질·정제·표준화 부족을 가장 큰 장벽으로 지목했다.

이어 ▲비용 예측 실패(73.3%) ▲문제정의 오류(73.3%) ▲솔루션 미스매칭(68.8%) ▲개념검증(PoC) 한계(64.3%) 순으로 나타났다.

위원회는 “응답 기업의 63.8%가 초기 도입▲실증 단계에서 멈춰 있으며 전체의 85%가 직원 50인 미만 중소벤처 기업으로 파일럿 중심 실험이 반복되는 구조”라고 분석했다.

오프닝 세션에는 ▲만나CEA(농업AI) ▲고피자(식품AI) ▲XYZ(로봇AI) ▲이스트소프트(버추얼휴먼·보안AI) 등이 참여해 산업별 AX 경험을 공유했다. 발표자들은 “데이터의 질이 AI 성패를 좌우하며, 5대 장벽은 산업을 가리지 않는 공통의 문제”라고 입을 모았다.

테크·비즈니스 솔루션 세션에서는 ▲럭스로보(AI설계 자동화) ▲아사달(공공AI 통합 솔루션) ▲모비젠(온톨로지 기반 국방AI) ▲뤼튼테크놀로지스(생성AI 대중화) ▲컴투스(전사적 AI혁신) 등이 구체적 적용 사례를 소개하며 장벽 극복 전략을 제시했다.

위원회는 조사 결과와 현장 의견을 바탕으로 AI 실전 적용을 위한 3대 AX정책 방향을 제안했다. 

구체적으로 데이터 정책으로 공공데이터 개방을 넘어 기업 보유 데이터를 정제·가공·라벨링해 실제 비즈니스에 활용할 수 있도록 데이터 거버넌스와 품질관리 지원을 강화해야 한다고 제안했다.

인력 정책으로 고급 개발자 양성 중심에서 벗어나 벤처 CEO와 재직자가 ‘무엇을, 어떻게’ AI로 풀지를 배울는 실무형 교육을 강화하고, 지원 정책으로 1회성 PoC를 지양하고 PoC–도입–운영–확산 전 단계를 지원하며 총소유비용(TCO) 관점 패키징 지원체계를 마련해야 한다고 주장했다.

이주완 위원장은 “AI 3대 강국은 기술로 만들어지지 않는다. 현장에서 AI를 제대로 쓸 수 있는 기업들이 많아질 때 가능하다”며 “2026년 정부 AI 정책의 중심축은 기술 공급에서 실행 격차 해소로 이동해야 한다”고 밝혔다.