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AI 에이전트는 도입했지만, 본격 확장 준비를 마친 동남아 기업은 7%뿐

조사 대상 아세안 대기업의 87%가 AI 에이전트를 시범 운영하거나 실제 업무에 도입했지만, 이를 확대할 준비가 된 곳은 7%였다. 평균 준비도 점수는 100점 만점에 42점이었다.[2] 응답자의 27%가 조직문화와 변화 관리를 AI 에이전트 확장의 가장 큰 내부 장애물로 꼽았다.

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연구 답변

주요 시사점

조사 대상 아세안 대기업의 87%가 AI 에이전트를 시범 운영하거나 실제 업무에 도입했지만, 이를 확대할 준비가 된 곳은 7%였다. 평균 준비도 점수는 100점 만점에 42점이었다.[2]
응답자의 27%가 조직문화와 변화 관리를 AI 에이전트 확장의 가장 큰 내부 장애물로 꼽았다. 이는 기존 기술과 데이터 준비 문제보다 앞선 항목이었다.[2]
싱가포르를 제외한 아세안 시장을 ‘매우 중요하다’고 본 응답자 비중은 2022년 46%에서 2026년 68%로 올랐다. 지역별 시장 특성에 맞춘 운영과 책임 체계가 AI 확장의 과제로 제시됐다.[4][12]

Illustration representing enterprise AI agents and business operations across Southeast Asia — What does the 2026 ASEAN Business Outlook Survey, released by the American Chamber of Commerce in Singapore (AmChamSG) in partnership with AAn editorial illustration of agentic AI adoption in ASEAN businesses.
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Create a landscape editorial hero image for this Studio Global article: What does the 2026 ASEAN Business Outlook Survey, released by the American Chamber of Commerce in Singapore (AmChamSG) in partnership with A. Article summary: The survey points to a large gap between experimenting with agentic AI and being organisationally ready to scale it: adoption is widespread, but enterprise-wide readiness remains low.[3] Alongside ASEAN’s growing strateg. Topic tags: general, general web, user generated. Style: premium digital editorial illustration, source-backed research mood, clean composition, high detail, modern web publication hero. Use reference image context only for broad subject, composition, and topical grounding; do not copy the exact image. Avoid: logos, brand marks, copyrighted characters, real person likenesses, fake screenshots, UI text, readable text, watermarks, charts with fa
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AI 에이전트를 시험하거나 일부 업무에 적용하는 기업은 많지만, 회사 전반으로 확장할 준비까지 마친 곳은 드물다. 2026년 아세안 비즈니스 전망 조사에서 아세안 대기업의 87%는 AI 에이전트를 시범 운영하거나 실제 업무에 도입했다고 답했지만, 확장 준비가 된 기업은 7%에 그쳤다. 평균 준비도 점수도 100점 만점에 42점이었다.2

이 격차는 기술 도입만으로는 기업 전체의 업무 방식이 바뀌지 않는다는 점을 보여준다. 조사에서 가장 큰 내부 장애물로 꼽힌 것도 조직문화와 변화 관리였다.

‘도입’과 ‘확장 준비’는 다르다

AI 에이전트는 질문에 답하는 데 그치지 않고, 목표를 달성하기 위해 계획을 세우고 행동하도록 설계된 인공지능 시스템이다.3 일부 팀에서 에이전트를 시범 운영하거나 실제 업무에 쓰고 있다는 사실이 곧 회사 전체에서 이를 안정적으로 운영하고 성과를 측정할 수 있다는 뜻은 아니다.

따라서 ‘87% 도입’과 ‘7% 확장 준비’는 서로 모순되는 수치가 아니다. 앞의 수치는 시범 운영이나 도입 여부를, 뒤의 수치는 조직 차원의 확장 준비도를 가리킨다.2

조직문화와 변화 관리는 응답자의 27%가 꼽은 가장 큰 내부 장애물이었다. 기존 기술과 데이터 준비 문제보다 높은 비중이다.2 액센츄어 싱가포르의 마크 탐 국가총괄이 지적한 조직적 과제도 이런 결과와 맞닿아 있다. AI 에이전트를 들여오는 것뿐 아니라 역할과 업무 절차, 책임 소재도 함께 조정해야 한다는 의미다.9 12

확장에 앞서 필요한 것들

조사에서 제시된 과제는 명확한 책임 체계, AI 활용에 적합한 데이터, 그리고 각 시장의 특성에 대한 이해다.12

책임 체계가 분명해야 AI를 활용한 업무와 그 결과를 누가 관리하는지 알 수 있다. AI에 적합한 데이터는 시스템이 활용할 기반이 된다. 아세안 여러 국가에 진출하는 기업은 각 시장의 차이를 고려해야 한다. 지역 전체를 하나의 동일한 운영 환경으로 취급해서는 안 된다는 점도 중요하다.

탐 총괄의 강조점은 기술이나 데이터가 중요하지 않다는 뜻이 아니다. 기술 도입만으로 해결되지 않는 조직의 준비 과제도 함께 풀어야 한다는 것이다.

기업들이 주목하는 아세안 시장

조사는 아세안 시장의 전략적 중요성이 커지는 흐름도 보여준다. 싱가포르를 제외한 아세안 시장을 ‘매우 중요하다’고 평가한 응답자 비중은 2022년 46%에서 2026년 68%로 상승했다.4 기업들의 투자 동력에는 공급망 회복력을 높이고 중국에 집중된 사업 운영을 다변화하려는 움직임과 소비시장 성장 등이 포함된다.12

지역 시장에 대한 관심이 커질수록 AI를 확장하는 방식도 각 시장에 맞춰야 한다. 조사 보고서는 싱가포르가 인재와 인프라, 제도적 기반을 갖춘 신뢰할 수 있는 지역 거점으로서 주변 시장의 AI 도입을 뒷받침할 가능성에 주목했다. 암참 싱가포르의 레이셴셴 최고경영자도 싱가포르의 이런 역할을 제시했지만, 개별 기업의 준비 과제를 대신 해결할 수 있다는 뜻은 아니다.12

핵심은 도입 이후의 준비

조사 결과가 보여주는 것은 AI 에이전트 도입률 자체보다 도입과 확장 준비 사이의 간극이다. 대기업의 87%가 에이전트를 시범 운영하거나 업무에 적용했지만, 확장 준비를 마친 곳은 7%였다.2

기업이 다음 단계로 나아가려면 기술 배치와 함께 책임 주체를 분명히 하고, AI에 적합한 데이터를 갖추며, 서로 다른 시장에 맞는 운영 방식을 마련해야 한다. AI를 도입했는지가 아니라 조직 전체에서 책임 있게 활용하고 성과를 확인할 수 있는지가 관건이다.

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