정부가 ‘농업 AX(AI Transfmation·AI 대전환)’를 국정과제로 내세우고 있지만, 스마트농업의 출발점인 데이터 확보가 여전히 부진하다. 농가의 수용성이 낮아 데이터가 제대로 수집·활용되지 않는 점이 원인으로 지적된다. 전문가들은 농가가 데이터의 효용을 직접 체감할 수 있어야 스마트농업이 뿌리내릴 수 있다고 본다.
한국농업기술진흥원이 내놓은 ‘2024년 스마트농업 실태조사 및 성과분석 보고서’에 따르면, 정보통신기술(ICT)을 활용해 작물이나 축종을 관리하는 스마트농업 경영체(2564개) 가운데 데이터 수집을 한다는 응답은 36.7%에 불과했다. 반면 수집하지 않는다는 응답은 63.3%로 더 높았다. 특히 노지작물 재배 경영체는 데이터 수집 비율이 14.9%에 그쳤다.
전문가들은 농가의 낮은 수용성을 주요 원인으로 본다. 농가가 데이터를 수집해 경영 판단에 활용해야 하지만, 현실에서는 정보 수집이 의사결정으로 이어지지 않는다. 데이터가 현장에서 실질적인 도구로 작동하지 않다보니 농가는 데이터를 기록·관리할 필요성을 느끼지 못한다는 설명이다.
구자춘 한국농촌경제연구원 연구위원은 “농가 입장에서는 데이터가 어떻게 축적되고 어떤 원리로 의사결정이 내려지는지 알기 어렵다”며 “개폐기를 작동하라는 신호가 내려올 때도 그 지시가 어떤 데이터와 원리에 근거한 것인지 알지 못하다보니 경험에 의존해 판단하는 경우가 많다”고 말했다. 이어 “데이터 기반 의사결정이 생산성을 높인다는 실증 사례를 발굴하고 알려 인식 전환을 유도할 필요가 있다”고 말했다.
일본은 이런 한계를 30년에 걸친 단계적 스마트농업 고도화를 통해 풀어내고 있다. 일본 정부가 운영하는 농업데이터 플랫폼 ‘와그리(WAGRI)’는 농가가 직접 활용할 수 있는 표준운영절차(SOP) 기반의 작업 기록·분석 체계를 도입했다. 한 예로 아키타현 양파 재배단지에서는 농가가 토양과 기상 데이터를 입력하고 SOP에 따라 시비와 관수 시점을 기록하면 플랫폼이 이를 분석해 최적의 작업 시기와 방법을 제시한다. 농가는 축적된 데이터를 전문가와 공유하며 작업 효율과 수확량이 실제로 개선되는 과정을 직접 확인한다. 단순한 데이터 수집을 넘어 데이터가 경영을 바꾸는 경험으로 이어진 셈이다.
구 연구위원은 “스마트농업은 생산성 향상과 노동력 보완을 위한 수단이지 그 자체가 목표가 돼서는 안된다”며 “농가가 일본처럼 데이터 기반 경영의 효과를 체감하고 자신에게 맞는 기술을 찾아 학습할 방안을 마련해야 한다”고 했다.
박흔동 지농 대표는 “농가가 직접 데이터를 분석하기는 어렵기 때문에 데이터를 시각화하고 해석해주는 컨설턴트 역할이 중요하다”며 “현장 사례를 보면 전문가가 한 작기만 함께해도 농가가 스스로 문제를 이해하고 생산성을 높이는 효과를 체감한다”고 설명했다.
스마트농업의 확산이 농업구조 개편과 함께 추진돼야 한다는 제언도 나온다. 김홍상 농정연구센터 이사장은 “스마트농업은 결국 경영비 절감 효과가 필요한 농가가 중심이 될 수밖에 없는데, 현재의 소농 중심 구조로는 한계가 있다”며 “전문화·규모화를 위한 농업구조 정책과 함께 추진해야 한다”고 말했다.
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