Eurostat의 2025년 기업 디지털화 통계에서 데이터 분석에 머신러닝을 사용하는 기업 비율은 31개 유럽 국가에 대해 확인된다. 여기서 기업은 직원 10명 이상 사업체이며, 머신러닝에는 딥러닝이 포함된다. 지표 단위는 해당 조건을 충족하는 기업 가운데 이 기술을 사용하는 기업의 비율이다. 따라서 값이 10%라면 조사 범위의 기업 100곳 가운데 약 10곳이 데이터 분석 업무에 머신러닝을 사용한다는 뜻이지, 전체 근로자나 전체 기업의 10%라는 뜻은 아니다.
2025년 관측에서는 핀란드가 12.85%로 가장 높았고 덴마크 12.75%, 벨기에 11.15%가 뒤를 이었다. 중앙값은 4.62%, 평균은 5.46%였다. 3개 국가는 10% 이상이었고, 8개 국가는 3% 미만이었다. 최고값과 최저값의 비율은 약 8.3배로, 같은 해 같은 정의를 사용했는데도 국가별 차이가 상당했다.
목차
이 지표가 실제로 측정하는 것은 무엇인가
Eurostat 지표 E_AI_TML은 기업이 데이터 분석에 머신러닝을 사용하는지 묻는다. 일반적인 “AI를 사용한다”는 범주보다 좁다. 자연어 처리, 음성 인식, 이미지 분석, 생성형 AI 등 다른 AI 기술을 사용하는 기업이라도 데이터 분석에 머신러닝을 쓰지 않는다면 이 지표에는 포함되지 않을 수 있다. 반대로 전통적인 예측 모델, 분류 모델, 딥러닝 모델 등을 데이터 분석에 활용하면 이 범주에 들어갈 수 있다.
또 하나의 중요한 범위 제한은 기업 규모다. 이 자료는 직원 10명 이상 기업을 대상으로 한다. 1인 사업자나 매우 작은 사업체까지 포함한 경제 전체의 사용률로 확대하면 안 된다. 산업 범위도 Eurostat의 해당 기업 ICT 조사 정의를 따른다. 따라서 이 숫자는 국가별 “기업의 머신러닝 도입 정도”를 비교하는 데 유용하지만, 모든 조직과 모든 AI 사용 형태를 포괄하는 지표는 아니다.
상위권은 10%를 넘었지만 절반 이상의 국가는 5% 미만이었다
31개 관측 가운데 13개가 5% 이상이었고 18개는 5% 미만이었다. 즉 국가 수 기준으로는 절반을 넘는 곳에서 데이터 분석에 머신러닝을 사용하는 기업이 20곳 중 1곳보다 적었다. 반면 10%를 넘은 곳은 핀란드, 덴마크, 벨기에의 3개국뿐이었다. 상위 두 나라의 차이는 0.10%포인트에 불과했지만, 세 번째 벨기에와 네 번째 네덜란드 사이에는 1.64%포인트 차이가 났다.
| 국가 | 기업 비율 (%) |
|---|---|
| Finland | 12.85 |
| Denmark | 12.75 |
| Belgium | 11.15 |
| Netherlands | 9.51 |
| Norway | 9.46 |
| Sweden | 8.79 |
| Austria | 7.56 |
| Czechia | 6.91 |
| Malta | 6.80 |
| Luxembourg | 6.58 |
북유럽의 여러 관측은 상단에 모였다. 핀란드와 덴마크가 12%대를 기록했고 노르웨이는 9.46%, 스웨덴은 8.79%였다. 다만 이 패턴만으로 지역 자체가 원인이라고 말할 수는 없다. 기업 규모 구성, 산업 구조, 데이터 인프라, 인력, 투자, 규제, 조사 응답 특성 등 여러 조건이 동시에 영향을 줄 수 있기 때문이다. 자료가 보여주는 것은 2025년의 수준 차이이지 그 차이를 만든 인과관계가 아니다.
중앙값 4.62%는 전형적인 국가의 위치를 보여준다
전체 평균 5.46%는 중앙값 4.62%보다 높았다. 이는 상위권의 9~13% 값이 평균을 위로 끌어올린 결과다. 제1사분위수는 3.01%, 제3사분위수는 6.86%로, 가운데 절반의 국가는 대략 3.01~6.86% 사이에 있었다. 표준편차는 3.15%포인트였다. 이런 분포에서는 평균 하나만 보는 것보다 중앙값과 사분위 범위를 함께 보는 편이 국가별 격차를 이해하기 쉽다.
중앙값과 정확히 일치하는 리투아니아의 값은 4.62%였다. 프랑스 4.23%, 키프로스 4.21%, 포르투갈 4.03%는 중앙값보다 조금 낮았고, 슬로베니아 4.98%, 크로아티아 4.97%는 조금 높았다. 이 중간 구간에서는 국가 간 차이가 1%포인트 안팎으로 촘촘하지만, 상단과 하단으로 갈수록 차이가 커진다.
하위권에서는 3% 미만인 국가가 8곳이었다
2025년 값이 3% 미만인 국가는 8곳이었다. 알바니아가 1.55%로 가장 낮았고 폴란드 1.83%, 세르비아 2.20%, 불가리아 2.26%, 헝가리 2.31%가 뒤를 이었다. 루마니아와 보스니아헤르체고비나는 모두 2.69%, 튀르키예는 2.86%였다. 이 값들은 조사 범위 기업 가운데 데이터 분석용 머신러닝을 쓴다고 응답한 비율이 아직 낮았음을 보여준다.
| 국가 | 기업 비율 (%) |
|---|---|
| Albania | 1.55 |
| Poland | 1.83 |
| Serbia | 2.20 |
| Bulgaria | 2.26 |
| Hungary | 2.31 |
| Bosnia and Herzegovina | 2.69 |
| Romania | 2.69 |
| Türkiye | 2.86 |
| Latvia | 3.16 |
| Italy | 3.27 |
낮은 비율을 “AI 활용이 없다”는 의미로 읽으면 과도한 해석이 된다. 기업은 다른 형태의 AI를 쓰고 있을 수 있고, 머신러닝을 데이터 분석이 아닌 다른 업무에 사용할 수도 있다. 또한 조사에서 포착하는 기술 분류와 기업 내부에서 사용하는 명칭이 항상 일치하는 것은 아니다. 이 지표는 특정 용도의 머신러닝 사용 여부를 비교하는 좁은 렌즈라고 보는 것이 정확하다.
머신러닝과 전체 AI 활용률은 같은 지표가 아니다
기업의 AI 활용을 비교할 때 지표 이름이 비슷해 중복처럼 보일 수 있다. 그러나 “AI 기술을 사용하는 기업”, “AI를 활용해 데이터 분석을 수행하는 기업”, “머신러닝을 데이터 분석에 사용하는 기업”은 서로 다른 질문이다. 첫 번째는 기술 범위가 가장 넓고, 마지막은 머신러닝이라는 특정 기술과 데이터 분석이라는 특정 용도가 동시에 충족되어야 한다.
따라서 다른 AI 관련 국가 순위와 숫자가 다르더라도 오류라고 볼 수 없다. 예를 들어 어떤 기업이 생성형 AI로 문서를 작성하지만 머신러닝 기반 데이터 분석을 하지 않는다면 넓은 AI 지표에는 잡히면서 이번 지표에는 잡히지 않을 수 있다. 여러 지표를 비교하려면 분자, 기업 규모 기준, 산업 범위, 조사 연도와 단위를 먼저 맞춰야 한다.
국가 간 격차가 생산성 효과를 직접 의미하지는 않는다
머신러닝을 사용하는 기업 비율이 높다고 해서 경제 전체의 생산성이 자동으로 더 높다는 뜻은 아니다. 도입률은 기술 사용 여부를 나타내며, 얼마나 중요한 업무에 적용했는지, 모델 성능이 어떤지, 비용을 얼마나 절감했는지, 매출이나 품질이 개선됐는지는 별도 질문이다. 사용 비율과 경제적 성과를 연결하려면 기업 수준의 투자, 인력, 산업별 성과, 생산성 데이터를 함께 봐야 한다.
반대로 사용률이 낮은 국가에서도 일부 선도 기업이 매우 높은 수준의 머신러닝을 활용할 수 있다. 국가 평균은 기업 간 분포를 압축하기 때문에 선도 기업과 비사용 기업 사이의 차이를 보여주지 않는다. 이 지표는 “얼마나 널리 쓰이는가”에 가까우며 “얼마나 잘 쓰이는가”를 측정하지 않는다.
2025년 한 시점만으로 성장 속도를 판단할 수 없다
이번 비교는 모든 관측이 2025년으로 맞춰져 있어 국가 간 수준 비교에는 유리하다. 하지만 한 해의 단면이므로 도입이 빨라지는 국가와 정체된 국가를 구분할 수 없다. 장기 변화를 보려면 같은 지표의 2021~2024년 값과 이후 값을 이어서 각 국가의 변화 폭을 계산해야 한다.
시계열에서는 정의 변경과 조사 범위도 함께 확인해야 한다. 같은 코드가 유지되더라도 설문 문구나 AI 기술 분류가 바뀌면 단순 증감이 실제 행동 변화와 완전히 같지 않을 수 있다. 가장 안전한 방식은 연도별 메타데이터를 확인하고, 공통 정의가 유지되는 구간에서 변화율과 순위 이동을 비교하는 것이다.
2025년 분포에서 읽을 수 있는 핵심
핵심은 세 가지다. 첫째, 데이터 분석용 머신러닝 사용은 31개국 전체에서 보편적이라고 부르기에는 아직 비율이 낮았다. 중앙값이 4.62%이고 18개국이 5% 미만이었다. 둘째, 상위권과 하위권의 차이는 컸다. 최고 핀란드 12.85%와 최저 알바니아 1.55% 사이에는 11.30%포인트 차이가 있었다. 셋째, 이 수치는 특정 기술과 용도에 한정된 도입률이므로 전체 AI 활용 수준이나 경제적 성과와 동일시해서는 안 된다.
이 지표를 다음 단계로 확장하려면 두 방향이 유용하다. 하나는 같은 국가의 여러 AI 기술 지표를 결합해 머신러닝이 전체 AI 도입에서 어느 위치에 있는지 비교하는 것이다. 다른 하나는 여러 연도를 연결해 국가별 도입 속도를 추적하는 것이다. 현재 2025년 자료는 그 출발점으로서 국가별 기술 확산의 폭과 중앙 위치를 명확하게 보여준다.
자주 묻는 질문
이 지표의 머신러닝 사용 기업 비율은 무엇을 뜻하나요?
직원 10명 이상 기업 가운데 머신러닝(딥러닝 포함)을 데이터 분석에 사용한다고 보고한 기업의 비율입니다. 전체 AI 사용률이나 전체 기업 수 기준 비율과는 다릅니다.
2025년 비율이 가장 높은 국가는 어디인가요?
핀란드가 12.85%로 가장 높았고, 덴마크 12.75%, 벨기에 11.15%가 뒤를 이었습니다.
31개국의 중앙값은 얼마인가요?
중앙값은 4.62%입니다. 절반의 국가는 이보다 높고 절반은 낮았으며, 가운데 절반은 대략 3.01~6.86% 범위에 있었습니다.
관련 글
Green Map에서 제공하는 지도 자료는 직접 제작한 편집 지도이며, 행정구역 경계와 지리 정보는 geoBoundaries, Natural Earth, OpenStreetMap, 각국 정부 및 공공기관의 오픈데이터 등을 참고해 제작합니다.
지도 이미지는 원본 데이터 파일을 그대로 재배포하는 것이 아니라, 교육 자료, 발표 자료, 문서 제작, 블로그 이미지 등에 활용할 수 있도록 편집·디자인한 자료입니다. 이 안내문은 Green Map 지도 제작에 참고한 주요 데이터 출처를 알리기 위한 공통 고지입니다.
