투자 확대에도 확장 정체가 경제·시장에 미치는 파장
어도비(Adobe)의 '2026 AI 준비 상태 보고서(Adobe 2026 State of AI Readiness Report)'는 동남아시아 기업들의 AI(인공지능) 도입 현황을 구체적 수치로 드러냈다. 보고서는 Incisiv가 어도비 의뢰로 동남아시아에서 AI 투자 결정 권한을 가진 고위 임원 461명을 대상으로 조사한 결과를 바탕으로 작성되었다. 핵심 결론은 명확하다.
응답 기업의 57%가 AI를 시범 운영하거나 초기 배포 단계에 머물러 있어 '얼어붙은 중간(frozen middle)' 현상이 광범위하게 발생하고 있다는 점이다. 더 나아가 응답 기업의 48%는 아직 첫 번째 AI 활용 사례를 개발 중이거나 초기 시도가 실패로 끝난 뒤 중단한 상태다.
이 현상은 단순한 실행 지연이 아니라 비즈니스 모델과 운영 능력의 구조적 재편을 요구하는 신호다. 동남아시아에서 AI 투자는 빠르게 늘었다.
조사 응답자의 73%가 전년 대비 AI 투자를 늘렸다고 보고했다. 그러나 증가한 투자에도 불구하고 AI 리더로 분류되는 기업은 전체의 6.3%에 불과했다.
어도비 보고서는 이들 AI 리더를 'AI를 여러 워크플로에 걸쳐 확장하고 도입을 지속하기 위한 운영 모델을 구축한 기업'으로 정의한다. 다시 말해 자본 투입은 늘었지만 이를 전사적 수준에서 지속적으로 확장하고 운영할 역량을 갖춘 기업은 극소수에 그친다. 이 간극이 시장 수준의 비효율과 투자 회수 기간 연장으로 이어지고 있다.
보고서는 AI 실험에서 초기 배포(initial deployment)로 넘어가는 데 소요되는 시간이 길다고 지적했다. 전체 기업의 60%는 최소 6개월 이상이 걸린다고 답했고, 약 3분의 1(약 33%)은 12개월 이상 소요된다고 응답했다. 이 기간 동안 데이터 파이프라인 정비, 모델 운영(모니터링·재학습), 규제·거버넌스 마련 등 운영 과제가 병목으로 작동한다는 점을 시사한다.
기업들이 초기 PoC(Proof of Concept)에서 사업화로 전환하지 못하면 투자 회수(Return on Investment) 타이밍은 뒤로 밀리고, 추가 투자 결정은 보수적으로 바뀐다. 이는 단순한 기간의 문제가 아니라 데이터 인프라와 거버넌스 체계가 갖춰지지 않은 채 실험을 반복하는 구조적 결함에서 비롯된다.
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동남아 응답 기업의 78%가 여전히 비즈니스 팀이 요청을 제출하고 IT 팀이 솔루션을 제공하는 이른바 '티켓팅 모델(ticketing model)'로 AI를 운영한다고 밝혔다. 어도비는 AI 제안의 36%가 IT 평가 단계에서 탈락하고, 18%는 전략 단계에서 거부된다고 분석했다. 이 수치는 비즈니스 요구와 기술적 실행 능력 간 정렬 실패가 대규모 확장 실패의 핵심 원인임을 수치로 확인해 준다.
티켓팅 접근 방식은 개별 프로젝트를 빠르게 처리하는 데는 유리할 수 있으나, 통합형 운영 모델로 전환하지 못하면 오히려 프로젝트 파편화를 초래한다. 요청이 접수되고 검토되는 과정에서 시장 기회를 포착할 타이밍을 놓치는 사례도 보고서에서 언급된 구조적 장벽 중 하나다.
싱가포르, 베트남, 인도네시아 등 특정 국가의 스타트업 생태계는 AI 기반 애플리케이션의 실제 테스트베드로서 빠른 실험과 검증을 이끌었다. 그러나 대다수 전통 기업은 이러한 빠른 실험 결과를 조직 전체로 확산할 내부 역량과 거버넌스를 갖추지 못했다. 외부 혁신(스타트업·플랫폼)과 내부 실행(대기업·중견기업)의 연결고리가 약해, 시장 전체의 기술 확산 속도는 여전히 제한적이다.
스타트업이 개발한 AI 솔루션이 대기업 내부 시스템과 연동되지 못한 채 별도로 운영되는 사례가 이를 단적으로 보여 준다.
비즈니스·IT 단절이 초래한 운영모델 부재와 시장 기회
보고서에 따르면 응답자의 약 60%가 AI 투자가 부족하다고 느낀다고 밝혔다. 동시에 초기 실패 사례의 빈번함과 장기간의 배포 주기는 투자자와 경영진의 위험 평가 방식을 바꾸고 있다.
본지 분석에 따르면, 투자 관점에서 기술 구입 비용뿐 아니라 운영비용(데이터 엔지니어링, MLOps, 리스크·규제 준수)이 장기적 비용 부담으로 인식되면서 자본 배분의 우선순위가 달라지고 있다. 이 과정에서 클라우드·시스템 통합 업체·Managed Service Provider(MSP) 등 외부 공급자의 역할은 더욱 중요해지고 있다. 일부는 이 현상을 '자연스러운 학습곡선'으로 평가한다.
기술 도입 초기의 시행착오는 불가피하며 시간이 지나면 자동으로 확산될 것이라는 주장이다. 그러나 이 반론은 조직적 조정 능력과 거버넌스 개선의 중요성을 간과한다.
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보고서가 보여준 바와 같이 많은 기업이 전략 단계에서 AI 제안의 18%를 거부했고, IT 평가 단계에서 36%를 통과시키지 못했다. 이 수치는 단순한 시간의 문제가 아니라 프로세스·조직·인력의 동시 혁신이 필요함을 보여 준다. '시간이면 해결된다'는 태도는 비용 지출의 비효율을 심화시키고 시장에서의 경쟁력 약화를 초래할 위험이 크다.
본지 분석 — 산업적 함의 및 기업 전략적 제언 동남아 시장은 기술 수요가 빠르게 성장하는 유망 시장이지만, 한국 기업이 성공적으로 진출하려면 단순 솔루션 판매를 넘어 운영 통합(operational integration) 능력을 제안해야 한다. MSP·시스템 통합(SI)·로컬 인력 교육을 포함한 '현지화된 운영 모델'이 경쟁 우위를 제공할 가능성이 크다.
투자 회수 관점에서 AI 프로젝트의 비용 구조도 재설계가 필요하다. 데이터 파이프라인과 MLOps 인프라에 대한 선제적 투자, 그리고 지속적 운영 비용을 감내할 수 있는 가격 책정 모델이 없으면 단기 납품 후 유지보수 단계에서 수익성이 급락한다.
비즈니스·IT 간 협업 방식도 티켓팅 모델에서 '교차기능적 팀(cross-functional team)'이나 제품 중심 운영으로 전환해야 한다. 이는 조직 문화·성과 평가 체계의 변화 없이는 이루어지기 어렵다.
한국 기업의 동남아 진출 전략과 투자 우선순위 제시
본지 분석 — 한국 기업에 대한 구체적 시사점 한국의 클라우드·SI·SaaS 공급자들은 동남아 기업의 '운영 허들'을 사업 기회로 전환할 위치에 있다. AI 리더 비율이 6.3%에 불과하다는 점은 고급 운영 서비스를 제공할 수 있는 파트너의 가치가 높다는 의미다.
한국의 중견 제조사와 유통사는 동남아 현지에서의 파일럿을 통해 얻은 운영 노하우를 기반으로 글로벌 표준화된 MLOps 패키지를 수출하는 방향도 검토할 수 있다. 투자자 관점에서는 AI에 대한 추가 자금 투입이 단순한 기술 도입이 아니라 조직 전환을 전제로 할 때만 타당하다는 점을 인식해야 한다.
기술 스펙보다 팀의 실행 역량과 거버넌스 구조를 먼저 들여다봐야 하는 이유가 여기 있다. 얼어붙은 중간은 일시적 소극성의 표지가 아니다.
그것은 AI를 단순 도구가 아니라 운영 역량으로 내재화할 수 있는 기업만이 장기 경쟁 우위를 확보할 수 있다는 구조적 신호다.
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한국 기업은 동남아에서 '기술 제공자'에 머물 것인지, '운영 파트너'로 거듭날 것인지 선택해야 한다. 후자를 선택하는 기업이 시장에서 장기적 수익률을 확보할 가능성이 크다.
FAQ
Q. 한국 중소기업이 동남아 AI 시장에 진출하려면 무엇을 우선해야 하는가
A. 우선순위는 현지에서 즉시 운영 가능한 솔루션을 확보하는 것이다. 구체적으로는 데이터 수집·정제 파이프라인과 간단한 MLOps 워크플로를 패키지화해 제공하는 방식이 유리하다. 어도비 보고서가 확인한 바와 같이 동남아 기업의 60%가 초기 배포까지 6개월 이상을 소요하는 만큼, 이 기간을 단축해 줄 수 있는 검증된 솔루션이 경쟁력의 핵심이 된다. 현지 파트너와의 기술·영업 협업을 통해 규제·문화적 변수를 해소하는 것도 필수적이다. 마지막으로 초기 파일럿 결과를 바탕으로 비용-효과 분석을 제시해 현지 고객의 내부 의사결정을 지원해야 한다.
Q. 투자자는 동남아 AI 기업에 어떻게 접근해야 하는가
A. 투자자는 기술 자체보다 운영 능력과 확장 계획을 중점적으로 검증해야 한다. 보고서가 지적한 바와 같이 많은 제안이 전략 단계(18%)나 IT 평가(36%)에서 탈락했기 때문에, 실행 능력을 보유한 팀과 명확한 거버넌스가 있는지 확인하는 것이 선행 조건이다. AI 리더 기업이 전체의 6.3%에 불과하다는 점은 역설적으로 이 기준을 충족하는 기업의 희소성과 프리미엄을 의미한다. 투자 구조는 단계별로 자금을 집행하고 성과 지표를 통해 추가 투자를 결정하는 방식으로 설계하는 것이 바람직하다. 기술 도입 속도보다 운영 지속성을 보여 주는 지표—배포 주기 단축, 재학습 주기, 비즈니스-IT 협업 구조—를 평가 기준으로 삼아야 한다.
※ 이 기사는 Marketing-Interactive 및 TechPulse Insider의 2026년 10월 보도와 어도비(Adobe)의 '2026 AI 준비 상태 보고서(Adobe 2026 State of AI Readiness Report, Incisiv 조사, 응답자 461명)'를 참조하여 작성하였다.
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