디지털 전환과 지속 가능한 개발 추세가 점차 강화됨에 따라, 인공지능(AI)은 기업이 ESG(환경-사회-지배구조) 기준을 관리하고 실행하는 데 도움이 되는 강력한 도구로 여겨지고 있습니다. 그러나 중소기업(SME)의 경우 AI를 활용하고 적용하는 과정에는 여전히 많은 장벽이 존재합니다.
ESG 구현에 AI를 적용할 때 중소기업이 겪는 과제
하노이 중소기업 협회 부회장 겸 사무총장이며 경제 기업개발연구소 소장인 맥꾸옥안 교수는 베트남 중소기업이 직면한 구체적인 과제는 ESG와 AI에 대한 지식을 갖춘 인력이 부족하다는 점이라고 지적했습니다. 특히, 정보나 현대 기술에 접근할 기회가 많지 않은 외딴 지역의 지역 기업들은 더욱 그렇습니다.
또 다른 과제는 관망하는 태도와 선제적 대응 부족입니다. 특히 기업들은 ESG를 이행하기 전에 해외 파트너의 요청을 기다리는 경우가 많으며, 내부 시스템을 적극적으로 구축하지 않습니다. 그는 "또한 국내 공급망에서 ESG 데이터를 공유할 수 있는 플랫폼이 부족하여 중소기업이 투명하고 완전한 환경 및 사회 지표를 제시하는 데 어려움을 겪고 있습니다."라고 말했습니다.
특히, 그는 비용 문제가 여전히 대부분의 중소기업이 ESG 구현에 AI를 도입하는 것을 꺼리는 가장 큰 장벽이라고 지적했습니다. AI 소프트웨어, 클라우드 인프라, ESG 데이터 시스템 등 AI 기술 투자 초기 비용이 높습니다. 그는 "직원 교육 및 운영 유지 비용 측면에서 중소기업이 AI 또는 ESG 전문가로 구성된 내부 팀을 유지하는 것은 어렵습니다. 아웃소싱 또한 비용이 많이 들며, 1인당 월 1,500~3,000달러에 달하는 경우가 많습니다."라고 말했습니다.
ESG 데이터 수집 비용과 관련하여, 특히 범위 3(공급망에서의 간접 배출)은 총 배출량의 75%를 차지하지만 공급업체의 데이터에 의존하기 때문에 측정하기가 매우 어렵습니다. 이는 중소기업이 통제하기 힘든 부분입니다.
AI 기술은 환경 데이터의 출처를 추적하는 데 도움이 됩니다(사진: FreePik).
또한 맥꾸옥 안 씨는 중소기업이 AI와 ESG 분야의 전문 역량을 갖추지 못하고 있으며, 이러한 격차가 매우 심각하다고 지적했습니다. 그는 "기업에는 '2-in-1' 인력이 부족합니다. AI와 ESG를 모두 이해하는 전문가는 드뭅니다. 대부분의 중소기업은 이 두 영역을 분리해야 하기 때문에 전략적 연계성이 부족합니다."라고 말했습니다.
그는 또한 중소기업은 국제 표준에 따라 배출량, 에너지 소비량, 물 사용량 등의 데이터를 ESG 보고서로 변환하는 방법을 이해하는 전문가가 없는 경우가 많다고 언급했습니다.
맥꾸옥 안 씨는 현실적으로 많은 중소기업들이 AI를 여전히 주저하거나 "어른들이 하는 일"로 여기고 있다고 말했습니다. 뛰어난 사례 연구의 대부분은 유니레버, 마이크로소프트, 이케아 등 대기업에서 나왔습니다.
ESG 구현에서 AI 적용은 어떤 결과를 가져올까요?
베트남 상공연합회가 2024년에 실시한 조사에 따르면, 조사 대상 중소기업 중 약 14%만이 ESG가 자사 개발 전략의 필수적인 요소라고 생각하고 있으며, ESG 관리에 AI를 적용하는 기업은 5% 미만입니다.
많은 기업들이 ESG를 국제 기준(GRI, CSRD, TCFD 등)에 따라 접근하지 않고, 여전히 개별적인 자선 활동이나 환경 보호 활동과 혼동하고 있습니다. AI 적용은 주로 고객 관리, 영업 또는 내부 자동화에 국한되어 있으며, ESG 경영과 명확하게 연계되지 않고 있습니다.
비용은 대부분 중소기업이 ESG 구현에 AI를 도입하는 것을 막는 가장 큰 장벽으로 남아 있습니다(사진: FreePik).
맥꾸옥안 씨에 따르면, AI는 기업, 특히 중소기업이 ESG를 보다 효과적이고 투명하게 구현하는 데 도움이 되는 필수적인 도구로 부상하고 있습니다.
첫째, AI는 ESG 보고를 자동화하는 데 도움이 됩니다. 따라서 AI는 ESG 데이터를 실시간으로 수집하고 분석하여 수작업 오류를 최소화하는 데 도움이 됩니다. 맥킨지 보고서에 따르면, 지속가능성 보고에 AI를 활용하는 기업은 기존 방식 대비 최대 30~40%의 시간을 절약할 수 있습니다.
둘째, AI는 신뢰성과 투명성을 높이는 데 도움이 됩니다. AI 기술은 환경 데이터(배출량, 에너지 사용량 등)의 출처를 추적하여 EU 기준과 쉽게 비교할 수 있도록 지원합니다.
세 번째는 잠재적 ESG 리스크 감지입니다. 빅데이터 분석 덕분에 AI는 기후 위험, 노동, 그리고 지속 불가능한 공급망과 관련된 문제에 대한 조기 경보를 제공할 수 있습니다. 예를 들어, 유럽의 많은 중소기업들은 이전에는 측정이 거의 불가능했던 Scope 3 배출량을 계산하는 데 AI를 적용했습니다.
맥꾸옥안(Mac Quoc Anh) 씨는 "따라서 AI는 중소기업이 ESG 요구 사항을 충족하는 데 도움이 될 뿐만 아니라 글로벌 비즈니스 환경에서 장기적인 경쟁 우위를 창출하는 도구입니다."라고 말했습니다.
맥꾸옥안 씨는 베트남에서 ESG 부문에 AI를 적용하는 몇몇 중소기업 모델을 언급했습니다. 농업 및 식품 산업에는 빈호아(Vinh Hoa)의 벤째(Ben Tre), 투레 (Tu Le)의 허브차 협동조합(Herbal Tea Cooperative)이 있으며, 제조업 및 경공업에는 안팟 홀딩스(An Phat Holdings) 플라스틱 주식회사가 있습니다. 이 회사는 더 이상 중소기업은 아니지만 여전히 강력한 실행력을 보이고 있습니다. 섬유 및 신발 산업에는 후에(Hue) 섬유 회사, 동쑤언(Dong Xuan) 편직(중규모) 등이 있습니다.
맥꾸옥안 씨는 "나이키, 데카트론 등의 공급망에 있는 많은 중소기업도 기업의 요청에 따라 ESG 대시보드(통합 AI)를 적용하기 시작했습니다."라고 덧붙였습니다.
많은 기업이 아직 국제 기준에 따라 ESG에 접근하지 않고 있습니다(사진: FreePik).
중소기업의 장벽을 낮추기 위한 정책
자본, 기술, 데이터, 기술 문제를 해결하기 위해 맥꾸옥안(Mac Quoc Anh) 씨는 재정 지원, 즉 기술 보조금을 중심으로 정책을 조율해야 한다고 제안했습니다. 그는 "정부는 중소기업이 ESG 구현에 AI를 도입하거나 AI 소프트웨어를 후원할 수 있도록 우대 대출을 제공하며, 최초 6~12개월 동안 AI 활용 컨설팅 비용도 지원합니다."라고 말했습니다. 예를 들어, 독일 연방 정부는 AI 및 지속가능성 분야를 포함한 디지털 전환 분야에서 중소기업을 지원하기 위해 30억 유로를 지출하고 있습니다.
두 번째는 이중 기술 교육입니다. 정부는 AI 기술을 병행 교육하기 위해 무료 교육 프로그램을 구축하거나 대학과 협력해야 합니다. 특히 제조 및 수출 기업을 위한 교육을 우선적으로 제공해야 합니다.
세 번째는 ESG 데이터를 표준화하고 투명하게 공개하는 것입니다. 맥 꾸옥 아인(Mac Quoc Anh) 씨는 업계 기업들 간에 배출량과 ESG 데이터를 공유할 수 있는 플랫폼을 개발해야 한다고 강조했습니다. 또한, 사용자 친화적인 AI 도구를 활용하여 중소기업이 Scope 1, 2, 3을 신속하게 계산할 수 있도록 지원해야 합니다.
네 번째는 공급망 협력을 촉진하는 것입니다. 맥꾸옥안 씨는 대기업이 세금 공제 제도나 공급망 ESG 지수 인정을 통해 중소기업을 지원할 것을 장려합니다.
그는 "대기업, 중소기업, 기술 스타트업 간의 AI-ESG 네트워크 구축이 필요하다"고 강조했다.
출처: https://dantri.com.vn/kinh-doanh/doanh-nghiep-nho-va-vua-ung-dung-ai-khi-thuc-thi-esg-ra-sao-20250809004907892.htm
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