与三星、SK差距进一步拉大……积累10年数据也无人会用的中小企业[全民AI，分化的AX]①
积累10年数据仍缺人工智能人才
AX元年，中小企业处于盲区
“缺少能够利用人工智能处理积累了10年数据的人才。与积累的数据相比，目前对人工智能的运用仍处于非常基础的水平。”
专门为汽车零部件表面镀锌的Dong-A Plating，2018年参与韩国中小风险企业部和三星电子的“大中小企业共生型智能工厂”项目，成功实现了生产现场的数字化转型（DX），被视为成功案例。通过建设智能工厂，Dong-A Plating的生产率提高了37%，不良率改善了77%，取得了突破性成果。
记者7日到访的釜山江西区Dong-A Plating电镀工厂内，自动化设备不停运转，持续进行螺栓和螺母的表面处理作业。工艺生产线的显示器上实时呈现交货客户、处理时间等作业信息。工作人员不再像过去一样逐一驻守在每台设备旁控制工序，而是通过点击自助终端屏幕设定作业，并在生产线周围巡查设备运行状态。
工厂收集的数据汇集至管理办公室的4台显示器。各电镀工艺线的产量、不良记录和作业时间等数据均被实时统计。
二楼办公室内，多名员工正在利用人工智能工具分析不良原因。一旁，人工智能下载系统中存储的成本及一年生产数据，编制成本报告。Dong-A Plating正在推进AX项目，以便让人工智能自动推导各产品的最优生产条件，但目前利用人工智能开展的工作仍停留在基础层面。代表Lee Oseon诉苦称，由于没有单独的人工智能专职组织，智能工厂向AX转型面临困难。
Lee Oseon表示：“现有管理人员在负责本职工作的同时还要承担人工智能相关工作，即使想与外部人工智能企业推进项目，也不容易组建能够共同专职负责的任务组。当前迫切需要专业人才，将现场诀窍和经验作为专业领域知识训练给人工智能，并研究如何将其应用于各道工序。”
尽管认同AX的必要性，但在必须立即考虑生存的问题时，为AX进行大规模投资仍是一项负担。Lee Oseon称：“中小企业仅是维持一天、一个月的经营都不容易，因此如今对人工智能的关注度已不如从前。人工智能虽是重大议题，但从中小企业的立场看，AX仍是遥远的话题。”
人工智能升级需经历试错过程……对中小企业而言道路艰险
“走到这一步花费了一年多时间和不少资金。人工智能必须经过试错才能升级，但中小企业一旦失败，便很难再次尝试。”
80%的员工亲自制作并使用人工智能工具、基于企业内部AX经验开拓AX支持新业务的Wanted Lab，其过程也并非一帆风顺。Wanted Lab是一家运营招聘平台“Wanted”、连接求职者与企业的人力资源科技企业。目前，该公司正以成功实现内部AX的经验为基础，提供帮助企业客户落实人工智能的套餐式服务。
在引入人工智能初期，该公司感受到了应对人力的局限。公司内部要求制作业务用人工智能工具的需求不断增加，但开发人员忙于专注招聘平台的人工智能功能，难以及时应对。为此，公司没有单纯增加开发人员，而是开始营造让业务团队成员借助人工智能改进工作的环境。
在宣布AX后，仅营造人工智能友好氛围就花了一年时间。为使人工智能能够运用公司内部以简历和招聘公告为主的数据，调整安全认证和访问权限体系的过程也耗时6个月。公司将原有的自我提升补贴转为人工智能成长支持费用，为员工提供资金支持，并以“提升令牌效率”取代“过度使用令牌”，优化成本效率。
Wanted Lab人工智能部门负责人Jeong Gisu表示：“让人工智能工具真正落地于实际工作需要大量时间和成本。人工智能必须亲自使用并经历试错，才能知道应在何处、以何种方式应用；但现实是，中小企业难以持续向这一过程投入资源。”他接着指出：“中小企业AX进展缓慢，并不是因为不需要人工智能，而是缺乏获取成本、人力、数据和教育机会的渠道与经验。归根结底，这是企业层面的人工智能可及性问题。”
大型企业全组织总动员……AX差距进一步扩大
数据、人力和组织准备不足的中小企业及机构正成为AX盲区，与此同时，投资能力充足的大型企业则正利用人力与资本推进全公司范围的AX。
三星于今年6月宣布全面人工智能转型，并面向所有关联公司引入生成式人工智能服务。该公司一边将人工智能应用范围扩展至开发、制造等领域，一边建设专职组织，负责制定各关联公司的AX战略及培养人工智能人才。SK的管理层也举行会议讨论AX实施方案。旗下SK电讯开放企业内部平台，让员工自行制作智能代理并用于工作，也可打造业务专用人工智能，同时全年开展人工智能教育。
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据韩国商工会议所今年6月发布的报告，大型企业与中小企业在生成式人工智能简单应用率方面的差距为13.8个百分点：大型企业为66.5%，中小企业为52.7%。表示未拥有生成式人工智能路线图的中小企业占比达到70.4%，显著高于大型企业的54.4%。其中，制造业的差距尤为突出。制造业的差距为24.2%，是服务业（9.2%）的2.6倍。
教育科技企业Team Sparta发布的《2026企业AX基准报告》也显示出大中小企业之间的AX水平差距。面向330名拥有人工智能教育决策权的人士调查AX成熟度的结果显示，IT大型企业以68分位居最高，制造和生产类中小企业则以28分垫底，差距达40分。已进入人工智能推广阶段的大型企业占37%，而中坚及中小企业中超过50%仍停留在关注和评估阶段。
投资能力的差异也很大。每月在人工智能领域投资超过5000万韩元的企业中，大型企业占41%，中坚企业仅占9%。报告指出：“企业规模决定了起步时点和投资能力。这种差距将导致生产率差距，而AX启动越晚，追赶所需的成本也越高。”
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