최근 국내 산업의 성장 둔화 우려 속에 새로운 경제 성장의 동인으로 4차 산업혁명 기술에 대한 기대가 높아지고 있다. 이에 따라 관련된 신기술을 기반으로 산업 디지털화와 생산성 증대 가능성이 논의되고 있으며, 다양한 관련 정책을 마련하려는 노력이 강구되고 있다. 그러나 최신 기술 활용이 가져오는 경제적 성과가 기대에 비해 미흡하다는 연구들이 등장하면서, 기대 성과의 과대 추산, 활용과 성과 실현 간 시차, 초기 신기술 수준의 한계 등이 다양한 원인으로 거론되고 있다. 언급된 각 원인에 따라 경제 주체가 신기술 활용을 통해 얻을 수 있는 성과와 파급효과 또한 달라질 수 있어, 신기술 활용으로 인한 경제 성과에 대한 심층적 이해가 긴요한 시점이다. 이러한 배경에서 본 연구는 여러 신기술 중 인공지능 활용의 생산성 효과를 종합적으로 분석할 목적으로, 현황 및 사례분석, 실증분석, 실태조사, 그리고 관련 정책 리뷰를 수행하였다.

   먼저, 본문의 제2장 1절에서는 국내 제조업의 인공지능 활용 현황을 산업 및 기업 특성에 따라 분석 제시하였다. 국내 기업의 인공지능 활용은 점점 확산 추세를 보이고 있으나, 아직은 초기 도입 단계의 낮은 활용률을 보이고 있다. 이는 인공지능 도입이 기업 성과에 긍정적일 경우, 국내 제조업에서 해당 기술 활용 촉진과 확산이 필요함을 시사한다. 또한 기업 업력 또는 규모에 따라 활용률에 차이를 보이는 등 기업에 따라 이질적 도입 현상이 관찰되는데, 이러한 결과는 인공지능 확산 정책 마련 시 기업 특성에 대한 고려가 필요함을 시사한다. 

   한편 실질적인 인공지능 기술의 활용이 최근 본격적으로 시작되었고, 본 연구에서 주로 사용한 단기 시계열 자료의 한계로 인해 기업이 활용하는 구체적 기술의 종류, 적용 방식과 목적, 관련 성과 등 기술 활용 요인을 파악하는 데 어려움이 있다. 따라서 제2장 2절에서는 인공지능을 활용 중인 기업의 사례분석으로 현황분석의 한계점을 보완하고자 하였다. 그 결과, 개별 기업의 인공지능 활용 목적에 따른 구체적 기술 선택과 적용 부문, 이를 통한 성과 달성 메커니즘을 파악할 수 있었다. 이는 인공지능의 경제적 영향에 관한 최근 선행연구가 일관된 결과를 보이지 못하는 상황에서, 국내 제조업 기업의 인공지능 활용의 생산성 증대 효과를 위한 메커니즘을 제공한다. 

   제3장에서는 2장의 사례분석에서 파악한 인공지능의 경제적 성과 가능성과 메커니즘을 국내 제조업 실증분석을 통해 검증하였다. 분석 결과, 국내 제조업에서 인공지능 활용과 생산성의 관계가 통계적으로 유의미하지는 않았으나, 추가분석에서 복수사업체 보유 기업과 같이 기업 특성에 따라 생산성 증대 효과가 관찰됨을 확인하였다. 실증분석 결과는 기술 도입 초기 단계에서 인공지능 활용 효과가 미진할 수 있으므로 정책 지원을 통한 촉진책 마련이 필요하며, 일괄적인 인공지능 활용 촉진보다는 복수사업체와 같은 기업 특성을 고려한 정책 접근으로 생산성 효과를 달성할 수 있음을 시사한다.