대기업은 앞서가고 중소기업은 멈췄다…싱가포르 AI 도입의 격차

싱가포르의 디지털 경쟁력은 높지만, 기업 현장의 AI 도입은 아직 초기 단계에 머물러 있다. 싱가포르 노동부(MOM)가 실시한 첫 기업 단위 AI 도입 조사에 따르면, 일부 기업은 생산성 향상을 경험하고 있지만 대다수 기업은 도입을 시작하지 않았거나 계획·시험 단계에 머물고 있다. 특히 대기업과 디지털 집약 산업이 앞서고 중소기업과 다른 업종은 뒤처지는 양상이 뚜렷하다.

고용 측면에서도 현재까지는 단순한 자동화나 대규모 인력 감축보다 업무 방식과 직무의 변화가 먼저 나타났다. AI를 도입한 기업에서는 인력 축소보다 직무 재설계와 AI 관련 신규 역할이 더 자주 보고됐다.

기업 10곳 중 7곳은 아직 AI를 도입하지 않았다

MOM 조사에서 직원 10명 이상 민간 부문의 기업 가운데 AI 도입을 시작한 곳은 28.5%, 아직 도입하지 않은 곳은 71.5%였다. 도입 기업 중에서도 AI를 핵심 업무 프로세스에 통합한 기업은 3.8%에 그쳤다. 반면 7.4%는 도입 방식을 계획하는 단계였고, 6.0%는 시범사업을 진행 중이었다.

여기서 ‘도입’과 ‘통합’은 구분할 필요가 있다. 도입률에는 제한적인 실험이나 일부 업무에서의 사용도 포함될 수 있지만, 핵심 프로세스에 통합됐다는 것은 AI가 기업의 일상적인 운영 방식으로 자리 잡았다는 뜻이다. 이번 조사는 싱가포르 경제 전체가 이미 AI를 본격적으로 활용하고 있다기보다, 기술 확산의 출발선에 서 있음을 보여준다.

대기업과 중소기업 사이의 격차가 가장 크다

기업 규모는 AI 도입 여부를 가르는 가장 뚜렷한 요인 가운데 하나였다. 직원 25명 미만 기업의 도입률은 23.9%였지만, 직원 500명 초과 기업에서는 76.4%까지 높아졌다. 규모가 큰 기업일수록 AI를 실제 업무에 깊이 통합한 비율도 높았다.

MOM의 다른 분류에서도 비슷한 흐름이 확인됐다. 직원 200명 미만 기업의 도입률은 27.2%, 200~500명 규모의 중견기업은 54.8%, 500명 초과 대기업은 76.4%였다. 기업 규모가 커질수록 AI에 투자하고 운영에 배치할 조직적·재정적 여력이 커진다는 해석과 맞닿아 있다.

대기업은 도입 비용을 여러 부서와 사업에 나눠 부담할 수 있고, 전문인력을 채용하거나 내부에서 육성하기도 상대적으로 쉽다. 반면 중소기업은 AI의 잠재적 이점을 알고 있더라도 실험에 투입할 예산과 인력이 부족하고, 기존 시스템과 업무를 바꿀 때 발생하는 위험을 감당하기 어렵다.

정보통신·전문 서비스·금융업이 도입을 주도

AI 도입은 소프트웨어 개발, 시스템 분석, 데이터 분석처럼 업무 자체가 디지털화돼 있고 지식집약적인 분야에서 가장 활발했다. 업종별 도입률은 다음과 같았다.

• 정보통신업: 74.1%
• 전문 서비스업: 57.5%
• 금융·보험업: 56.4%

이 결과는 디지털 인프라만 갖춘다고 AI가 자동으로 확산되는 것은 아니라는 점을 시사한다. AI를 적용할 만한 구체적인 업무가 있는지, 직원들이 디지털 도구를 활용할 역량을 갖췄는지, 기존 업무 프로세스가 새로운 기술을 받아들일 수 있는지가 함께 작용한다.

따라서 선도 업종의 높은 도입률을 싱가포르 전체 기업의 현실로 일반화하기는 어렵다. 정보통신·전문 서비스·금융업의 높은 활용도는 중소기업과 디지털 집약도가 낮은 산업의 낮은 도입률과 동시에 존재한다.

AI를 쓰는 기업 10곳 중 7곳은 생산성 향상을 경험

AI를 도입한 기업 가운데 70.7%는 근로자 생산성이 개선됐다고 답했다. 의사결정이 좋아졌다는 응답은 13.3%, 혁신이 확대됐다는 응답은 11.9%였다.

다만 이 수치는 AI를 사용한 기업들이 스스로 보고한 결과다. 싱가포르 경제 전체를 대상으로 AI가 생산성을 얼마나 높였는지 보여주는 통제된 인과관계 분석은 아니다. 즉 일부 기업에서 실제 가치가 나타나고 있다는 점은 확인할 수 있지만, 모든 기업이 같은 성과를 얻는다고 단정할 수는 없다.

가장 큰 장벽은 비용과 전문인력 부족

AI 도입을 가로막는 요인으로는 구현 비용이 44.9%로 가장 많이 꼽혔고, 사내 전문성 부족이 42.4%로 뒤를 이었다. 중소기업은 AI 전략 부재와 낮은 신뢰도 역시 주요 장애물로 지적했다.

기업 규모가 커지면 문제의 성격도 달라졌다. 대기업은 기존 시스템과 AI를 연결하는 과정의 복잡성과 데이터 보안 문제를 더 자주 마주했다. 여러 부서와 대규모 시스템에 AI를 적용할수록 데이터 관리와 거버넌스가 복잡해지기 때문이다.

결국 문제는 기업이 AI 도구에 접근할 수 있느냐에만 있지 않다. 적절한 활용 사례를 찾고, 도입 비용을 마련하고, 사내 역량을 키우며, 위험을 관리하고, 기존 업무 흐름에 기술을 정착시킬 수 있느냐가 핵심이다.

지금까지는 일자리 감소보다 직무 재설계가 두드러졌다

고용과 관련한 초기 조사 결과는 AI가 직무와 업무 내용을 바꾸고 있음을 보여준다. AI를 도입한 기업 중 18.9%는 직무 기능을 재설계했다고 답했고, 13.9%는 새로운 AI 관련 일자리를 만들었다. AI와 관련해 인력이나 채용을 줄였다고 답한 기업은 6.2%였다.

MOM은 현재 시점에서 AI로 인한 중대하거나 광범위한 일자리 대체의 징후는 나타나지 않았다고 밝혔다. 지금까지의 흐름은 AI가 근로자를 전면적으로 대체하기보다 근로자를 보조하고 업무 수행 방식을 바꾸는 쪽에 더 가깝다.

물론 이것이 장기적으로도 고용 감소가 없을 것이라는 보장은 아니다. 다만 당장의 과제는 인력을 줄이는 것보다 직원들이 달라진 업무에 적응하고, 필요한 역량을 습득하며, 새롭게 설계된 역할로 이동할 수 있도록 지원하는 데 있다.

디지털 강국인데 기업 도입률은 왜 낮을까

싱가포르의 기업 단위 AI 도입률이 상대적으로 낮다는 점은 디지털 경쟁력을 강조해온 국가 이미지와 대비된다. 덴마크·핀란드·스웨덴 등과의 비교는 방향성을 파악하는 데 도움이 되지만, 국가별 조사 수치를 완전히 같은 기준으로 볼 수는 없다. AI의 정의, 조사 대상 기업의 규모 기준, 기준 시점이 서로 다를 수 있기 때문이다.

그럼에도 이번 결과가 던지는 메시지는 분명하다. 디지털 인프라와 국가 차원의 준비도만으로 기업의 일상적인 AI 활용이 보장되지는 않는다. 조직 역량, 인력의 기술 수준, 도입 비용, 신뢰와 데이터 거버넌스, 실제로 적용할 수 있는 업무 사례가 모두 확산 속도를 좌우한다.

싱가포르의 다음 과제는 ‘도입 증명’이 아니라 ‘확산’

MOM 조사는 싱가포르에 두 가지 속도의 AI 경제가 형성되고 있음을 보여준다. 일부 대기업과 디지털 집약 산업은 이미 생산성 향상을 보고하고 있지만, 대부분의 기업은 여전히 도입 전이거나 계획·시범 단계에 있다.

따라서 싱가포르의 다음 단계는 AI가 작동한다는 사실을 다시 입증하는 것이 아니다. 더 많은 기업, 특히 중소기업이 AI를 감당할 수 있고 신뢰할 수 있으며 책임 있게 운영하도록 만드는 일이 핵심이다. 이를 위해서는 구현 비용과 전문인력 부족을 해결하고, 데이터·보안 거버넌스를 강화하며, 직무 변화에 대비한 인력 교육을 함께 추진해야 한다.

이번 조사에서 가장 분명한 결론은 간단하다. 싱가포르의 AI 전환은 이미 시작됐지만 아직 대부분의 기업에 도달하지 않았다. 그리고 현재까지 노동시장에 나타난 첫 번째 효과는 대규모 대체가 아니라 업무와 직무의 재편이다.