AI 확산의 다음 과제, 왜 중소기업이 중심이어야 하는가

2025년 6월 17일 캐나다 앨버타주 카나나스키스에서 G7 정상들은 「번영을 위한 AI에 관한 G7 정상 성명」을 채택했습니다. 성명이 제시한 방향은 분명합니다. AI는 인간 중심적이어야 하고, 신뢰할 수 있어야 하며, 포용적인 경제 전환에 기여해야 합니다.

하지만 좋은 원칙이 곧바로 좋은 성과가 되는 것은 아닙니다. 최근 몇 년 동안 선진국을 중심으로 기업의 AI 도입은 빠르게 늘었지만, 생산성 향상은 자동으로 일어나지 않았고 모든 기업에 고르게 돌아가지도 않았습니다.

이제 AI 정책의 질문은 “무엇이 가능한가”에서 “누가 실제로 활용하고 혜택을 얻는가”로 이동하고 있습니다.

원칙에서 실행으로

G7은 히로시마 AI 프로세스와 국제 지도원칙, 국제 행동강령을 통해 책임 있는 AI의 공통 기반을 만들어 왔습니다. 2025년 의제에서 강조되는 변화는 이러한 원칙을 실제 이행으로 옮기는 일입니다.

그 중심에는 중소기업이 있습니다. 중소기업은 G7 경제의 근간이자 고용과 지역 경제를 지탱하는 핵심 주체입니다. AI가 경제 전반의 생산성·경쟁력·회복력을 높이려면 일부 대기업과 기술 선도 기업에 머물지 않고 다양한 산업의 중소기업까지 확산되어야 합니다.

폭넓은 도입은 단순히 AI 사용 기업의 숫자를 늘리는 일이 아닙니다. 기업이 AI를 업무와 의사결정에 연결하고, 실험을 반복 가능한 운영 방식으로 전환하며, 그 과정에서 실제 성과를 만들어내도록 돕는 일입니다.

잠재력은 크지만 출발선은 같지 않다

중소기업은 AI의 잠재적 수혜자인 동시에 구조적 장벽에 가장 자주 부딪히는 집단입니다. 새로운 기술을 이해하고 도입할 전담 인력이 부족할 수 있고, 데이터와 디지털 인프라가 충분히 갖춰지지 않았을 수 있으며, 실험의 비용과 위험을 감당할 여력도 제한적일 수 있습니다.

이 때문에 같은 AI 도구가 주어져도 기업마다 도입의 범위와 복잡성은 크게 달라집니다. 누군가는 일상 소프트웨어에 포함된 기능을 사용하는 단계에 머물고, 누군가는 특정 부서의 업무를 개선하며, 또 다른 기업은 여러 기능을 연결하거나 맞춤형 시스템을 개발합니다.

따라서 정책은 모든 중소기업을 하나의 집단으로 취급해서는 안 됩니다. 디지털 성숙도, AI 활용의 복잡성, 적용 범위가 서로 다른 만큼 지원의 출발점과 경로도 달라야 합니다. 필요한 것은 일률적인 도구 보급이 아니라 기업의 현재 역량과 실제 업무 맥락을 반영한 단계별 접근입니다.

‘AI’라는 하나의 단어 안에 서로 다른 기술이 있다

AI는 하나의 단일 기술이 아닙니다. 논리 기반 시스템과 기호적 시스템부터 머신러닝, 대규모 언어모델, 생성형 AI, 새롭게 부상하는 에이전트형 활용까지 폭넓은 시스템을 포괄합니다.

정책적 함의 역시 기술 유형에 따라 달라집니다. 이미 만들어진 생성형 AI 서비스를 사용하는 것과 기업 데이터를 바탕으로 맞춤형 모델을 구축하는 것은 필요한 자원·역량·위험 관리 수준이 다릅니다. 어떤 업무에 적용하는지, 한 팀에서만 사용하는지 전사적으로 연결하는지에 따라서도 효과와 책임의 범위가 달라집니다.

그래서 중요한 것은 “AI를 도입했는가”라는 단순한 질문이 아닙니다.

• 어떤 유형의 AI를 사용하는가
• 어떤 업무와 의사결정에 적용하는가
• 조직 내에서 얼마나 넓게 연결되어 있는가
• 성과와 위험을 어떤 기준으로 관리하는가

이 네 가지 질문이 함께 다뤄질 때 AI 도입의 실제 모습을 이해할 수 있습니다.

실험을 지속적인 성과로 바꾸는 조건

OECD가 제시하는 공통 방향은 명확합니다. 먼저 기업이 AI를 활용할 수 있는 기초 촉진 요인을 강화해야 합니다. 그 위에 기업의 단계와 필요에 맞춘 표적 지원을 결합하고, 신뢰를 구축하면서 규제 준수 부담을 낮출 수 있는 거버넌스 접근을 마련해야 합니다.

국제 협력도 중요합니다. 공통 원칙과 기술 표준, 상호운용성은 기업이 여러 시장에서 마주하는 불확실성과 마찰을 줄여줍니다. 특히 자원이 제한된 중소기업에게 예측 가능한 규제 환경과 책임 있는 활용 기준은 혁신을 막는 제약이 아니라 안전하게 시도하고 확장할 수 있게 하는 기반이 됩니다.

결국 중소기업의 AI 도입을 촉진한다는 것은 더 많은 기업에 최신 도구를 배포하는 데서 끝나지 않습니다. 기업이 기술을 이해하고, 자신의 업무에 맞게 선택하고, 책임 있게 운영하며, 반복 가능한 성과로 발전시킬 수 있는 환경을 만드는 일입니다.

AI 확산의 성공은 가장 앞선 기업이 얼마나 멀리 가는지가 아니라, 더 많은 기업이 실험을 지속적인 성과로 전환할 수 있는지에 달려 있습니다.

이 글은 OECD의 2025년 G7 토론 보고서 「AI adoption by small and medium-sized enterprises」의 서론을 바탕으로 Agentree가 블로그 형식으로 재구성했습니다. 원문은 CC BY 4.0 라이선스로 제공되며, 번역본과 원문 사이에 차이가 있을 경우 원문이 우선합니다.