"AI 안 쓰면 탈락?"… 2026년 R&D 판도 뒤흔들 'AX(AI 전환) 가점' 공략법

정부 R&D 지원사업에 AI 활용 평가 항목이 확대되면서, 일반 제조·서비스업도 AX(AI 전환) 접목 방식을 준비해야 하는 상황이 됐다

2026년 들어 정부 R&D 지원사업에서 AI 활용 여부가 평가에 반영되는 흐름이 뚜렷해지고 있다. 중소벤처기업부가 신설한 'AX 스프린트 우대트랙'은 AI를 개발하는 기업뿐 아니라 AI를 도입하거나 활용하는 기업도 신청 대상으로 명시했다. 이 흐름은 단일 트랙에 그치지 않고, 다수의 R&D 과제 사업계획서에서 AI 활용 계획을 서술하는 항목이 비중을 높여가는 방향으로 이어지고 있다.

AI를 '개발'하지 않아도 가점 대상이 된다

AX, 즉 AI 전환(AI Transformation)은 AI 기술 자체를 연구하는 것과는 다르다. 기존 업무나 제품 개발 과정에 AI 도구를 접목해 효율을 높이거나 새로운 기능을 더하는 방향을 포함한다. 예를 들어 품질 검사 공정에 이미지 인식 AI를 도입하거나, 고객 응대에 언어 모델 기반 도구를 활용하는 방식이 이에 해당한다.

평가 항목에서 AI 활용 계획이 비중을 갖기 시작한 것은, 정부가 기업의 '디지털 전환' 수준을 지원 결정의 기준 중 하나로 보기 시작했다는 맥락에서 이해할 수 있다. AI 전략이 전혀 없는 기업과, 구체적인 도입 계획이 명시된 기업 사이에서 같은 기술력을 갖췄더라도 평가 결과가 달라질 수 있는 구조가 만들어지고 있는 셈이다.

막연한 AI 언급보다 구체적 활용 시나리오가 효과적이다

사업계획서에 'AI를 활용할 예정이다'라는 서술만으로는 평가 항목에서 실질적인 점수를 기대하기 어렵다. 심사 과정에서는 어느 단계에서, 어떤 AI 기술을, 어떤 방식으로 적용하는지를 구체적으로 기술할수록 설득력이 높아진다. 실제 사용 도구나 플랫폼명, 적용 공정, 기대 효과를 수치로 제시할 수 있다면 더욱 유리하다.

제조업을 예로 들면, 생산 라인의 불량 감지 단계에 머신러닝 기반 이미지 분석을 적용해 불량률을 낮추겠다는 계획처럼, 공정 흐름 안에 AI가 어떻게 위치하는지 보이도록 서술하는 것이 기술 개발 내용과의 연결성을 높인다. 서비스업의 경우에는 데이터 기반 수요 예측, 자동화된 고객 분류, 응답 보조 도구 적용 등의 사례가 적용 가능한 영역이다.

2026년 R&D 지원사업의 변화는 AI를 업종과 무관하게 접목하는 방향으로 심사 기준이 이동하고 있음을 보여준다. AI 기술 자체를 개발하지 않는 기업이라도, 사업 과정에 AI를 어떻게 활용할 것인지를 사전에 정리해두는 것이 지원 전략 측면에서 실질적인 준비가 된다.

※ 본 기사는 일반적인 정보 제공을 목적으로 하며, 실제 지원사업 신청 시에는 해당 공고문 및 담당 기관의 최신 안내를 반드시 확인하시기 바랍니다.