저비용 고효율 간이자동화

*'노동시간 단축' 기업 신규 채용 시 1인당 매달 60만원 지원

정부는 우선 현행 '일자리 함께하기 사업'을 확대·개편해 노동시간을 단축하고 일자리를 창출한 기업에 신규 채용 인건비와 재직자 임금보전 비용을 지원하기로 했다.

일자리 함께하기 사업은 기업이 노동시간을 줄이고 노동자 채용을 늘릴 경우 신규 채용 노동자 인건비와 기존 노동자 임금 감소분을 정부가 일정 기간 부분적으로 지원하는 제도다. 

이번 대책에 따라 7월 1일부터 주 최대 52시간 노동이 적용되는 300인 이상 사업장에서는 신규 채용 노동자 1인당 인건비 지원금이 월 40만원에서 60만원으로 인상된다.

2020년부터 노동시간 단축이 적용되는 300인 미만 사업장의 경우, 법정 시행일보다 6개월 이상 앞당겨 선제적으로 노동시간을 줄이면 신규 채용 1인당 지원금이 월 최대 80만원에서 100만원으로 증가하고 지원 기간도 최대 2년에서 3년으로 늘어난다.

정부는 노동시간 단축에 따른 기업의 인건비 부담을 완화하기 위해 '청년 추가고용 장려금' 등 다양한 고용 장려금도 추가 지급할 방침이다. 

또 노동시간을 선제적으로 줄인 기업에 대해서는 공공조달에서 가산점을 주고 정책자금도 우선 지원하는 등 혜택을 줄 계획이다. 

노동시간 단축으로 기업 생산성이 저하될 것이라는 우려를 해소하고자 생산성 향상을 위한 컨설팅도 확대 시행한다. 

과거 노동시간 '특례업종'으로 분류돼 장시간 노동이 일상화됐으나 특례업종 대폭 축소로 노동시간 단축을 받아들여야 하는 사회복지서비스업, 연구개발업, 방송업 등 21개 '특례제외 업종'에 대해서는 업종별로 노동 방식의 표준 모델을 개발해 보급하기로 했다. 

아울러 특정 근로일의 노동시간을 늘리면 다른 근로일의 노동시간을 줄여 2주 또는 3개월의 평균 노동시간을 법정 한도에 맞추는 '탄력적 근로시간제'를 포함한 유연 근로시간제를 적극적으로 활용하도록 해 노동시간 단축에 따른 산업 현장의 충격을 최소화할 예정이다. 

김영주 고용노동부 장관은 "2004년 주 5일제가 도입될 때도 많은 우려의 목소리가 있었지만 산업 현장에 잘 안착시킨 경험이 있다"며 "정부는 노사의 공감대를 토대로 주 최대 52시간이 현장에 안착될 때까지 최선을 다하겠다"고 말했다.

(메트로 5월 17일 내용 일부)

소견)그 비용 어디서 충당하는지? 땜질식 재정 투입만으로는 지속가능한 효과를 기대할 수 없습니다.
노동시간 단축으로 기업 생산성이 저하될 것이라는 우려를 해소하고자 생산성 향상을 위한 컨설팅이 우선 확대 시행되야 합니다.

*한국 중소기업 빅데이터 활용 日 3분의1 수준…"적극 활용 필요"

국내 중소기업의 빅데이터 활용 수준이 일본의 3분의 1에 불과한 것으로 나타났다. 빅데이터는 제품 개발이나 기획 단계부터 활용했을 때 효과가 가장 큰 만큼 적극적인 활용이 필요하다는 지적이다.

한국무역협회 국제무역연구원이 1일 발표한 '빅데이터를 활용한 한·일 중소기업의 한계 극복 전략' 보고서에 따르면 빅데이터 기술을 이미 도입했거나 도입을 검토 중인 기업의 비중이 한국은 1.9%에 불과했으나 일본은 23%였다. 특히 빅데이터 기술을 도입한 곳은 한국이 0.9%로 일본(2.8%)에 크게 뒤졌다.

이 같은 응답은 50명 이상 사업체(64.3%)보다 종사자 수 50명 미만 규모 사업체(80.8%)에서 상대적으로 높게 나왔다.

반면, 빅데이터를 활용한 한국 기업들은 신규 제품 및 서비스 창출 확대 이외에 비용 절감, 생산성 향상, 의사결정 지원 등 모든 측면에서 고르게 60점대 이상(복수응답)의 성과를 얻었다고 평가했다. 

일본 기업이 인식하는 빅데이터 활용성과는 신상품 개발 및 신규 고객 개척(43.3%)이 가장 높았다. 비용 절감(27.1%)과 노동시간 단축(21.3%) 등이 뒤를 이었다. 

장현숙 국제무역연구원 연구위원은 "빅데이터는 제품 개발이나 기획 단계부터 활용했을 때 효과가 가장 큰 만큼 빅데이터 활용이 특정 부서나 담당자만의 문제가 아니라는 인식의 전환이 필요하다"고 조언했다. 

(뉴스1 4월 1일자)

소견)빅데이터를 이용해본 적이 없는 384만여 국내 기업에 '빅데이터를 활용하지 않는 이유'를 물은 결과 '필요하지 않다'는 응답이 80.6%로 가장 많이 나온 것은 어떻게 활용하면 좋을지 몰라서 그런것이 아니겠습니까?