AI가 세계에서 가장 작은 기업들 사이에 새로운 시장을 열고 있다

인공지능(AI)은 다양한 분야의 기업들을 변화시키고 있으며, 그 영향이 더 이상 대기업에만 국한되지 않고 소기업의 일상 운영까지 확장되고 있습니다. 이러한 변화는 점점 더 눈에 띄게 나타나고 있습니다.

미국, 캐나다, 호주, 영국의 수천 명을 대상으로 한 QuickBooks 의뢰 설문조사에 따르면, 성장하고 있는 비공식 창업 경제가 새로운 벤처가 시작되는 방식을 변화시키고 있습니다.

설문에 따르면, 미국 성인 중 33%가 올해 사업이나 부업을 시작할 계획이며 이는 전년 대비 94% 증가한 수치입니다. 또한, 미국 예비 사업가의 65%가 AI를 활용해 사업을 시작할 가능성이 높다고 답했습니다. 이러한 야심찬 창업자들은 AI를 사용해 시장 조사(29%), 웹사이트 또는 제품 목록 작성(19%), 브랜드 자산 개발(14%)을 진행할 계획입니다.

같은 연구는 이러한 야망을 뒷받침하는 자금이 부족하다는 점을 보여주며, 미국인들은 사업을 시작하려면 수만 달러가 필요하다고 추정합니다. 그러나 비용 장벽이 이미 사업을 운영 중인 사람들의 채택을 늦추지는 않았습니다. 샌프란시스코 연방준비은행의 새로운 연구에 따르면, 소기업 응답자 중 거의 46%가 이미 AI를 사용하고 있으며, 추가로 15%는 향후 12개월 내에 사용을 시작할 계획이라고 밝혔습니다.

하지만 2025년 소기업 신용 조사에서 1/3의 기업은 AI 사용 계획이 없으며, 30%는 단순히 원하지 않는다고 답했습니다. AI를 사용하는 기업 중에서는 전체 비즈니스 프로세스에 완전히 통합한 기업이 7%에 불과하고, 절반은 실험 단계이며, 또 다른 44%는 부분적으로 통합한 상태였습니다.

동시에 SoFi의 데이터에 따르면 약 75%의 소기업 소유주가 최소 하나의 AI 도구를 사용하고 있으며, LinkedIn의 2026년 연구는 AI를 전략적 자산으로 묘사하고 있습니다.

AI는 2026년에 회복력을 유지하고 성장하려는 소기업에게 도구에서 전략적 자산으로 전환되었습니다. AI를 도입함으로써 기업은 운영을 효율화하고 비용을 절감하며 의사결정을 가속화하여 혁신과 관계 구축을 위한 여지를 만들 수 있습니다.

– Sharat Raghavan, LinkedIn의 경제학자이자 연구 이사

이 모든 데이터는 AI가 더 이상 대기업만의 이야기가 아니라 전체 비즈니스 경제 전반에 걸쳐 진행되고 있음을 분명히 보여줍니다. 그러나 여전히 남은 질문은 다음과 같습니다: AI가 정말로 가장 작은 기업과 대형 경쟁자 간의 자원 격차를 좁힐 수 있을까요, 아니면 새로운 기술 격차를 만들게 될까요?

이 질문은 등록되지 않고 규제되지 않은, 대부분 소규모 기업으로 구성된 비공식 경제에서 특히 중요합니다. 새로운 학술 연구가 바로 이 점을 조사하고 있습니다: 이들 기업 중 누가 승리하고 누가 뒤처지는가.

AI가 장벽을 낮추지만 모든 장벽을 낮추지는 않는다

오늘날 인공지능은 어디에나 존재하며, 마치 하룻밤 사이에 나타난 것처럼 보입니다. 2022년 말 ChatGPT의 출시가 AI를 대중화했지만, AI의 역사는 훨씬 오래전으로 거슬러 올라갑니다. 이 기술의 기반은 1900년대 초에 시작되었습니다.

1950년, 수학자 앨런 튜링은 ‘Computer Machinery and Intelligence’를 발표했으며, 여기서 컴퓨터 지능을 측정하기 위해 전문가들이 사용하는 튜링 테스트가 소개되었습니다. 한편 ‘인공지능’이라는 용어는 AI 연구를 위한 최초의 프로그래밍 언어인 LISP를 만든 존 매카시가 만들었습니다.

급격한 성장과 어려움이 교차하던 시기를 거쳐 1980~1987년 AI 붐이 찾아왔으며, 이는 정부 자금 지원과 연구 혁신으로 특징지어졌습니다. 그러나 이후 기술에 대한 관심은 감소했지만 개발은 지속되었고, 2000년대 초반에는 인간 감정을 모방하는 로봇, 인간 개입 없이 다른 행성 표면을 탐색하는 원격 제어 차량, 기업이 UX 알고리즘에 AI를 활용한 사례, 그리고 Siri의 출시 등 눈에 띄는 진전이 이루어졌습니다.

이는 현재에 이르러 챗봇, 가상 비서, 검색 엔진, 워크플로 자동화와 같은 일반적인 AI 도구가 급증하고 있음을 의미합니다. 이러한 도구들은 AI를 소비자 사이에서 크게 인기를 끌게 했으며, 이제 비즈니스 세계에도 중요한 영향을 미치고 있습니다. AI는 패턴 인식, 예측, 의사결정 지원 등을 포함해 인간 지능을 모방하도록 설계된 컴퓨터 시스템 및 애플리케이션을 말합니다.

비즈니스 분야에서는 AI가 고객 서비스 챗봇, 추천 시스템, 콘텐츠 생성 도구, 번역 애플리케이션, 광고 플랫폼, 금융 기술 등 우리가 일상적으로 사용하는 디지털 제품에 점점 더 많이 통합되고 있습니다. 이를 통해 기업가들은 AI 시스템을 직접 구축하지 않고도 이미 사용 중인 도구를 통해 AI에 접근할 수 있습니다.

소기업을 운영하는 사람들에게 이는 중요한 의미를 갖습니다. 그들이 직면한 주요 제약은 시간, 자금, 정보, 인력의 제한이며, AI는 이러한 제약을 해소하는 데 도움을 줍니다.

수년간 AI가 제공하는 자동화의 혜택은 데이터 과학자, 클라우드 계약, 맞춤형 소프트웨어를 감당할 수 있는 대기업만이 누릴 수 있었습니다. 그 결과 소기업은 새로운 기술 채택에서 대기업에 뒤처져 왔습니다. 그러나 스마트폰과 소셜 미디어 플랫폼이 등장하면서 이러한 기능이 사람들이 이미 소유한 도구 안에 직접 들어가게 되었습니다. 이제 AI 도구가 널리 접근 가능해짐에 따라 기업가는 신경망이 어떻게 작동하는지 이해할 필요 없이 앱을 열기만 하면 됩니다.

이는 AI 채택을 가속화하고 있습니다. 예를 들어, JPMorgan이 발표한 ‘AI 시대의 소기업’ 연구 시리즈 첫 번째 보고서는 최신 기업이 ‘초기에 AI를 채택할 가능성이 높고 더 빠르게 확산한다’고 밝혔습니다. 소기업 역시 지속적으로 AI에 비용을 지불하고 있으며, ‘이전보다 더 다양한 서비스를 이용하고 있습니다.’

게다가 이 기술은 소기업의 경쟁 방식을 변화시킬 수 있습니다. 생성형 AI를 활용하면 아이디어 개발이나 콘텐츠 제작에 드는 비용과 시간을 줄이고, 번역 도구를 통해 언어 간 소통을 보다 쉽게 하며, AI 기반 분석을 활용해 고객 선호도와 시장 동향을 해석하고, 자동화된 고객 상호작용을 통해 근무 시간 외에도 대응성을 확장할 수 있습니다.

아마존이 의뢰한 인도 중소기업에 대한 새로운 연구 (AMZN ) 광고는 거의 87%의 중소기업이 AI 기반 광고 도구의 도움으로 이전에 도달할 수 없던 청중이나 채널에 접근할 수 있게 되었으며, 전체의 3/4에 해당하는 기업은 AI 활용 광고가 직접적으로 사업 성장에 기여했다고 보고했습니다.

AI는 기업가를 대체하는 것이 아니라 기존 역량을 보강합니다. 그러나 모든 것이 긍정적인 것만은 아닙니다. 연준의 2025년 소기업 신용 조사 응답자들은 기술 사용이 생산성 향상(71%), 제품·서비스 품질 개선(39%), 매출 증가(31%)를 가져왔지만, 인건비는 변하지 않았다고 밝혔습니다.

AI 사용에는 다른 도전 과제도 있습니다. 응답자의 거의 절반(46%)은 정확성을 문제로 꼽았으며, 43%는 AI 도구를 비즈니스 요구에 맞게 조정하는 것이 어려웠다고 답했습니다.

비즈니스 요구에 맞는 도구를 찾는 것이 향후 12개월 내 AI 도입을 계획하는 기업의 절반 이상(54%)에게 가장 큰 과제로 나타났습니다. 또한 직원에게 AI를 교육하는 데 필요한 시간(37%)도 이들 기업에게 중요한 도전 과제입니다.

게다가 맞춤형 고가 AI에서 저렴하고 내장된 AI로의 전환은 기술을 접근 가능하게 만들지만, 접근성이 지속적인 가치를 추출할 수 있는 능력과 동일하지는 않습니다.

이 구분은 비공식 경제에서 특히 중요해집니다. 최신 연구는 이 정확한 영역을 지도화하며, 전 세계 비농업 직업 중 약 절반이 비공식 경제에 속하고 많은 개발도상국에서 GDP의 약 3분의 1을 창출하는 상황에서 AI가 양날의 도구로 부상하고 있다고 주장합니다.

연구의 주요 주장은 AI가 생산성과 시장 접근성을 향상시키면서도 기업가를 디지털 불평등, 플랫폼 의존성, 새로운 취약점에 노출시키는 진정한 평준화 도구가 될 수 있다는 점입니다.

AI가 경쟁의 장을 평평하게 만들거나 격차를 심화시킬 수 있다

‘Artificial intelligence in the informal economy: game changer for microentrepreneurs?’¹라는 제목의 이 연구는 전통적인 대규모 실증 테스트가 아니라 두 가지 확립된 이론을 결합해 프레임워크를 만든 개념 논문이며, 저자들은 이를 실제 마이크로 기업 세 곳을 통해 설명합니다.

이 프레임워크는 비공식 마이크로 기업이 심각한 자원 제약에도 불구하고 AI를 개발·배포할 수 있는 방법을 설명합니다. 이 프레임워크에 통합된 두 주요 관점 중 하나는 브리콜라주 이론으로, 자원이 부족한 행위자가 ‘올바른’ 자원이 도착하기를 기다리기보다 이미 존재하는 도구를 창의적으로 재조합해 일을 수행하는 방식을 설명하기 위해 처음 개발되었습니다.

디지털 도구에 적용할 때, 저자들은 이를 활용되지 않거나 사용이 중단된 디지털 자원을 동원하고 창의적으로 재조합하는 것으로 정의합니다. 비공식 기업가에게 이는 오래된 스마트폰을 재활용하고, 무료 분석 대시보드를 사용하며, 저렴한 소프트웨어 애플리케이션을 결합하고, 정교한 엔터프라이즈 시스템을 구매하는 대신 접근 가능한 AI 서비스를 실험하며, 메시징 앱의 내장 자동화를 활용해 비즈니스 가치를 창출·전달·획득하는 것을 의미할 수 있습니다.

프레임워크에 통합된 두 번째 주요 관점은 동적 역량 이론으로, 거의 동일한 조건에서 운영되는 기업들 중 일부가 여전히 앞서 나가는 이유를 설명합니다. 차이는 기업이 새로운 기회를 감지하고, 이를 포착하며, 상황 변화에 따라 자원을 재구성하는 능력에 있습니다.

AI와 관련해서는, AI가 유용한 정보를 생성할 수 있지만 정보 자체만으로는 경쟁 우위를 만들지 못합니다. 무엇이 중요한지를 인식하고, 어떤 행동을 취할지 결정하며, 그에 따라 비즈니스를 조정하는 것은 기업가에게 달려 있습니다.

따라서 이 연구는 AI 역량과 기업가 역량을 동일시하지 않고 상호 보완적인 것으로 간주합니다.

이 관계에서 AI는 기회 감지, 의사결정, 적응을 강화하고, 기업가의 역량은 이러한 기술적 가능성이 비즈니스 성과로 전환되는지를 결정합니다.

브리콜라주와 동적 역량 이론을 바탕으로 저자들은 AI, 디지털 브리콜라주, 동적 역량, 경쟁력, 기업 성장 간의 관계에 관한 9가지 새로운 가설을 제시합니다. 이 가설들은 나이지리아 라고스의 실제 마이크로 기업 세 곳을 통해 설명됩니다.

이 세 사례는 의료, 교육, 건설, 물류, 농업, 엔지니어링, 패션, 컨설팅 등 17개의 소기업 그룹 중에서 선정되었습니다.

Healthcare Multimedia Services, Market Research Services, Fashion Tech Innovations는 상세히 설명하기 위해 선택된 세 기업입니다. 이들 기업은 스마트폰, 클라우드 플랫폼, 저비용 소프트웨어, 분석, 증강 현실(AR) 등 접근 가능한 기술을 결합해 맞춤형 고가 AI 인프라에 의존하지 않고 디지털 기술을 가장 포괄적으로 활용하고 있습니다.

연구 결과는 양면적인 역동성을 보여줍니다. 강화 측면에서는 모바일 머니 플랫폼과 AI 기반 분석과 같은 실질적인 AI 자원이 비공식 기업가가 대체 데이터를 통해 신용도를 평가하고, 수요를 예측하며, 물리적 지역을 넘어 고객에게 도달할 수 있게 합니다. 이러한 시장 접근은 이전에 정식 은행 관계와 자본이 필요했지만, 이들 기업가는 이를 보유하고 있지 않았습니다.

라고스 사례는 이를 실제로 보여줍니다. 의료 중심 기업은 기본 AR·VR 앱을 기존 하드웨어와 결합해 원격 교육 및 상담을 제공하고, 시장 조사 기업은 무료 분석 도구를 결합해 독점 엔터프라이즈 소프트웨어가 필요했던 기능을 모방합니다. 패션 테크 기업은 가상 피팅룸을 위해 AR을 재활용하고, 직원들을 직접 실험과 오류를 통해 예측 알고리즘을 관리하도록 교육합니다.

반면 약화 측면에서는, 논문이 발견한 바에 따르면, 부적합하고 저비용 도구에 의존하면 서로 연계되지 않는 파편화된 역량이 형성되고, 데이터 사일로가 발생하며, 비즈니스 확장 한계가 제한됩니다.

예를 들어, 패션 기업의 가상 피팅룸은 고객 참여에는 효과적이지만, 도구들이 상호 운용성을 고려해 설계되지 않아 정확한 데이터를 재고 관리에 반영하는 데 어려움을 겪습니다.

연구는 또한 구조적 위험을 지적했는데, 규모가 크고 자원이 풍부한 기업이 소기업보다 AI에서 더 많은 가치를 추출하는 경향이 있다는 것입니다. 이는 기술이 기존 시장 지배를 파괴하기보다 강화할 수 있음을 의미합니다. 실제로는 농촌이나 교육 수준이 낮은 기업가가 도시의 더 연결된 기업가보다 더욱 뒤처질 수 있습니다.

연구의 핵심 주장은 AI가 평준화와 계층화를 동시에 수행한다는 것입니다. 결정적인 요인은 기술 자체가 아니라 기업가가 디지털 리터러시, 인프라 접근성, 적응 노하우를 갖추어 무료 도구를 지속 가능한 역량으로 전환할 수 있느냐입니다.

연구의 시사점은 AI가 소기업을 돕는다는 단순한 주장보다 더 미묘합니다. 연구에 따르면 저비용 AI는 예측, 고객 참여, 시장 접근성, 운영 의사결정을 의미 있게 향상시킬 수 있습니다.

하지만 동시에 제한도 만들며, 가장 큰 투자 기회는 이러한 역량을 기업가가 이미 사용하는 간단하고 통합된 도구로 패키징할 수 있는 제공업체에게 있을 수 있습니다.

“비공식 마이크로 기업가들은 자원 불균형과 제한된 제도적 지원 속에서 활동하는 경우가 많으며, AI의 전망은 성장과 디지털 접근성의 역사적 장벽을 극복할 희망과 이중 불안정성, 알고리즘 통제를 통한 재중개, 자원 불평등 심화와 같은 강화된 도전으로 인한 복합성을 동시에 제공합니다.”라고 연구는 밝혔습니다.

정책 입안자들에게 이는 디지털 리터러시 교육 보조금, 기술 도입에 대한 세제 혜택, 마이크로 기업과 대학 또는 기술 허브 간의 파트너십과 같은 목표 지향적 개입을 의미합니다.

이러한 개입은 기업가가 파편화되고 즉흥적인 브리콜라주에서 보다 통합되고 확장 가능한 AI 시스템으로 전환하도록 돕되, 비공식 기업이 처음에 회복력을 갖게 한 유연성을 잃지 않도록 해야 합니다. 연구에 제시된 사례는 예시일 뿐이며, 저자들은 분야와 지역을 아우르는 더 규모가 크고 장기적인 비교 연구를 촉구합니다.

Meta Platforms (NASDAQ: META)

투자 관점에서 Meta(전 Facebook)는 매력적인 선택지입니다. 연구자들은 또한 비공식 기업이 고객 정보를 수집하고, 소통하며, 제품을 판매하고, 디지털 역량을 구축하는 도구로 WhatsApp, Facebook, 소셜 미디어, 디지털 마켓플레이스를 반복적으로 언급합니다.

시가총액 1.424조 달러인 META 주식은 현재 $564.29에 거래되고 있으며, 연초 대비 15.3% 하락했습니다. EPS(TTM)는 28.88, P/E(TTM)는 19.36이며, 배당수익률은 0.38%입니다.

AI와 몰입형 기술을 기반으로 Meta는 인간 연결을 구축하고 있습니다. 자사의 제품을 통해 사람들은 친구 및 가족과 연결하고 공유할 수 있습니다.

Meta는 주로 두 가지 부문을 통해 운영됩니다: WhatsApp, Instagram, Threads, Messenger, Facebook을 포함하는 Family of Apps(FoA)와 증강·가상·혼합 현실 관련 하드웨어와 소프트웨어를 포함하는 Reality Labs(RL).

최근 제품 전략은 AI를 비즈니스 운영 레이어로 만들고 있음을 보여줍니다. 6월에 Meta는 모든 규모의 기업을 위한 Meta Business Agent를 도입했으며, 이미 백만 개 이상의 활성 기업이 사용하고 있습니다.

AI 기반 에이전트는 WhatsApp, Instagram, Messenger 전 세계에 배포되었습니다. 이 시스템은 질문에 답변하고, 제품을 추천하며, 잠재 고객을 선별하고, 예약을 잡으며, 판매를 지원할 수 있으며, 회사는 이를 시장 조사 및 경쟁 정보와 같은 분야로 확대할 계획입니다. 전담 고객 서비스 직원을 고용할 여력이 없는 마이크로 비즈니스에게 AI 에이전트는 업무의 일부를 처리할 수 있습니다.

초기에는 무료였지만, Meta는 이번 달부터 토큰당 $2(백만 토큰당) 요금으로 에이전트 사용료를 부과하기 시작했습니다.

최근 회사 재무 결과를 발표하면서 창업자이자 CEO인 Mark Zuckerberg는 “AI가 오늘날 우리의 핵심 비즈니스를 가속화하고 차세대 제품에 동력을 제공하며 완전히 새로운 기업 기회의 문을 열고 있다”고 전했습니다.

2026년 2분기에 회사는 매출 608억 달러를 기록했으며 전년 대비 28% 증가했지만, 총 비용 및 지출은 더 빠르게 증가해 420.3억 달러(55% 증가)였으며, 여기에는 24억 달러의 법적 절차 비용과 11.8억 달러의 퇴직금 비용이 포함됩니다. 해당 기간의 자본 지출은 310.8억 달러였습니다.

또한 회사는 평균 36억 명의 일일 활성 사용자(DAP)를 보고했으며, 광고당 평균 가격은 전년 대비 12% 상승했습니다. 실적 발표 콜에서 Zuckerberg는 매일 36억 명이 최소 하나의 앱을 사용하고 있으며, Threads는 월간 활성 사용자가 5억 명, Instagram은 일일 활성 사용자가 20억 명, Facebook은 20억 명 이상, WhatsApp은 초당 3천만 건의 메시지를 전송하는 정점을 기록했다고 밝혔습니다.

이 기간 동안 Meta의 영업 현금 흐름은 318.6억 달러, 자유 현금 흐름은 7.84억 달러였습니다. 6월 말 현금 및 현금성 자산, 유가증권은 902.6억 달러에 달했습니다. 한편, 회사는 배당 및 배당에 준하는 지급에 13.5억 달러를 사용했습니다.

2026년 3분기에 회사는 매출 610~640억 달러, 총 비용 1,650~1,690억 달러를 예상합니다. 실적 발표 콜에서 Zuckerberg는 “우리는 이제 AI에 대한 투자가 핵심 비즈니스의 모든 주요 부분을 가속화하고 있는 시점에 있습니다. 이는 우리 앱을 사용하는 사람들의 경험을 개선하고 광고주의 성과를 향상시키며 팀이 새로운 경험을 구축하고 더 빠르게 출시하도록 돕고 있습니다.”라고 말했습니다.

Meta는 또한 차세대 제품 및 수익 라인의 기반이 될 개인 에이전트를 개발하고 있으며, Zuckerberg는 “이를 널리 배포하고 모든 사람이 자신에게 중요한 방향으로 활용할 수 있도록 하는 초지능을 구축한다”고 언급했습니다.

결론

AI는 우리 삶의 모든 영역에 스며들었으며, 기술이 더 저렴하고 접근하기 쉬워짐에 따라 이전에 감당할 수 없었던 기업들도 엔터프라이즈 수준의 역량을 활용할 수 있게 되었습니다. 그 결과, 소규모 및 비공식 기업이 이 새로운 기회의 가장 크고 빠르게 성장하는 사용자 기반 중 하나가 되고 있습니다.

하지만 성공은 AI가 이용 가능한지 여부보다는 이러한 소기업이 디지털 브리콜라주를 지속 가능한 기회 감지·포착 역량으로 전환할 수 있느냐에 달려 있습니다. 전반적으로 비공식 경제에서 AI의 미래는 기술 자체의 정교함만큼이나 포용성과 역량 구축에 의해 결정될 가능성이 높습니다.

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참고문헌

1. Kolade, O., Egbetokun, A., Owoseni, A. & Woldesenbet Beta, K. 비공식 경제에서의 인공지능: 마이크로 기업가에게 게임 체인저? International Journal of Entrepreneurial Behavior & Research (2026). https://www.sofi.com/research/promises-and-perils-of-ai-for-business-owners/