한국 기업의 AI 활용: 문헌고찰과 사례연구
Company use of AI: A Literature Review and Multiple Case Study of Korean SMEs
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초록
본 연구는 인공지능(AI)의 조직적 활용에 관한 기존 문헌을 검토하고, 한국의 중소기업들이 생산성과 경쟁력을 향상시키기 위해 AI를 어떻게 활용하는지를 설명하였다. 대기업은 AI 투자에서 규모의 경제를 누릴 수 있는 반면, 중소기업은 그 민첩성, 간결한 조직 구조와, 상대적으로 약한 조직 관성 덕분에 대기업에 비해 AI를 효과적으로 통합할 수 있는 독특한 위치에 있을 수 있다. 기존의 AI 연구는 조직 내 AI 활용의 두 가지 주요 메커니즘으로 자동화와 증강을 제시한 바 있는데, 본 연구는 이러한 메커니즘의 분석과 함께 AI가 산업 부문별로, 또 국가별로 기업 수준에서 어떤 영향을 주는지 고찰하였다. 또한 자동화–증강 이분법을 재조명하여, 각 방식이 서로에게 어떻게 영향을 줄 수 있는지도 자세히 논의하면서, AI를 적극적으로 도입한 두 중소기업 사례를 제시하였다. 하나는 유니콘 AI 헬스케어 기업이고, 다른 하나는 소규모 옥외광고(OOH) 스타트업이다. 이들 사례를 바탕으로 AI 채택 유형을, 창업 초기부터 AI 중심으로 설계된 Born-AI 기업, 창업 이후 빠르게 디지털 역량을 구축한 Fast Adopter, 그리고 창업 후 상당 기간이 지난 뒤 AI를 통합한 Late Adopter의 세 가지로 구분하였다. Born-AI 기업을 대표하는 첫 번째 사례와, Fast Adopter를 대표하는 두 번째 사례를 통해 AI의 기업 활용에 대한 실무적·이론적 시사점을 토론하였다.
Abstract
This study reviews the literature on organizational applications of artificial intelligence (AI) and investigates how small and medium-sized enterprises (SMEs) in Korea leverage AI to enhance productivity and competitiveness. While large firms often benefit from economies of scale in AI investments, SMEs—owing to their agility, lean structures, and minimal legacy constraints—may be uniquely positioned to integrate AI effectively. Prior research identifies two primary mechanisms of AI use in organizations: automation and augmentation. We begin by examining these mechanisms and their differential impacts across countries and industry sectors at firm level. The study also revisits the automation–augmentation dichotomy, illustrating how each mode can reinforce the other. We then present two case studies of SMEs actively deploying AI: a unicorn AI healthcare company and a small out-of-home (OOH) advertising startup. From these cases, we develop a typology of AI adoption: Born-AI firms, designed around AI from inception; fast adopters, which rapidly build digital readiness post-founding; and late adopters, which integrate AI technologies well after their founding. One case exemplifies a Born-AI firm, while the other represents a fast adopter. These cases yield several practical and theoretical implications, discussed in the final sections.