태국은 최근 AI(인공지능) 기술의 도입이 산업 전반으로 확산하는 국면에 접어들었으며, 이에 따라 노동시장 구조가 변화하고 리스킬링(재교육)·업스킬링(기술 향상) 수요가 증가하고 있다. 정부는 2022~2027년을 기한으로 한 Thailand National AI Strategy and Action Plan 2022~2027(NAIS)을 승인했으며, 이에 따라 산업·인프라·인력개발·윤리·활용 등 5대 전략을 추진 중이다.

<태국의 AI 정책 추진 및 생태계 관리 구조>

[자료: AI Thailand, National AI Strategy Annual Report(2024)]

해당 전략은 ①AI 윤리·법·규제 정비, ②데이터·컴퓨팅 기반 인프라 구축, ③AI 전문 인력 양성, ④핵심 기술 개발·연구 혁신, ⑤산업·공공부문 AI 활용 촉진을 중심으로 구성되며, 60만 명의 AI 윤리 인식 제고, 연 10% AI 투자 증가, 3만 명 인재 양성, 100개 혁신 프로토타입 개발, 600개 기관의 AI 활용 확대 등을 성과 목표로 제시하고 있다.

<태국 국가 AI 전략(2022–2027)의 5대 전략 및 핵심 지표>

[자료: AI Thailand, National AI Strategy Annual Report(2024)]

2024년 조사에 따르면, 태국 내 기업·기관의 17.8%가 이미 AI를 도입, 73.3%가 도입을 검토 중으로, AI 확산이 제조·행정·금융·유통 등 전 분야에서 가속화되고 있다. 정부도 이에 맞춰 인프라 강화, 교육 프로그램 확대, 법·제도 정비 등 다각도로 대응하고 있다. AI가 “필요 없다(No Need Now)”라고 판단한 비율은 '23년 대비 8.9%로 급감해, 태국 내 대부분 조직이 AI 활용의 필요성을 인식하고 있는 것으로 해석된다. 

<2023~2024 태국 기업·기관의 AI 도입·검토·미도입 비중 비교>

(단위: %)

[자료: AI Thailand, National AI Strategy Annual Report 2024]

태국의 인공지능 생태계 확장

태국의 AI 생태계는 정부, 연구 기관, 대학, 스타트업, 대기업이 참여하는 다층적 구조로 빠르게 확장되고 있다. 실제로 정부의 AI 프로젝트 수는 2020년 63건에서 2023년 122건으로 증가하면서 꾸준히 확대됐으며, 2024년에도 95건의 프로젝트가 추진되며 여전히 높은 정책 관심이 유지되고 있다. 예산 측면에서도 2023년 735억 바트에서 2024년 496억 바트로 조정됐으나, 이는 전년도에 대규모 AI 인프라 구축 예산이 집중 투입된 데 따른 자연스러운 조정으로, 기본적인 AI 정책 투자 흐름은 지속되고 있다. 

<태국 정부의 연도별 AI 프로젝트 추진 현황>

(단위: 건, 바트, 개)

[자료: AI Thailand, National AI Strategy Annual Report 2024]

AI 스타트업(Sertis, ZTRUS, Vulcan Coalition 등)은 금융·헬스케어·유통 분야에서 솔루션을 제공하고 있으며, 주요 대학(Chulalongkorn, AIT, KMUTT 등)은 AI 교육·연구센터를 운영해 인재 공급을 담당한다. 또한 Microsoft, Google, AWS, NVIDIA 등 글로벌 기업이 클라우드·AI 인프라 구축을 확대하고 있다.

<산업·정부·연구 기관이 참여하는 태국 AI 생태계 현황>

[자료: AI Thailand, National AI Strategy Annual Report 2024]

AI 확산이 노동시장에 미치는 영향

1. 일자리 구조 변화

AI 도입 확대에 따라 반복 업무·중저숙련 직무는 자동화 위험이 커지고 있다. 국가경제사회개발위원회(NESDC)는 기업들이 비용 절감을 위해 사무·관리직 자동화를 늘리고 있다고 분석했으며, 경기 둔화와 함께 중장년층(40대 후반 이상)이 구조 변화에 더 취약한 것으로 나타났다. 또한, The Nation Thailand에 따르면, 일부 기업은 정규직 채용을 줄이고 계약직·파트타임 위주의 고용 구조로 전환하거나 조기퇴직 프로그램을 운영 중이다.

<태국 정부·기술·인프라 부문의 AI 준비도 변화: 기술 산업은 가장 역동적 성장>

(단위: AI Readiness Index 점수, 0~100)

[자료: oxfordinsights, National AI Strategy Annual Report(2024)]

2. AI 확산에 따른 인력 격차 심화와 고숙련 인재 수요 확대

태국에서는 AI 도입이 가속화되면서 숙련 인력 부족이 가장 큰 제약 요인으로 떠오르고 있다. Bangkok Post에 따르면, 태국 기업의 47%가 ‘디지털·AI 관련 숙련 인력 부족’을 주요 장애 요인으로 지적하고 있으며, 이에 따라 기업 간 AI 활용 수준 격차(AI capability gap)가 확대되고 있다. 교육 접근성, 데이터 인프라 품질, 조직의 기술 역량 차이가 복합적으로 작용하면서 일부 기업은 AI 도입 후에도 단순 자동화 수준에 머무는 반면, 충분한 역량을 갖춘 기업은 고도화된 AI 활용 단계로 나아가고 있다.

그러나 이러한 숙련도 격차의 이면에는 새로운 기회 요인도 존재한다. AI 엔지니어, 데이터 분석가, 머신러닝 개발자 등 고숙련 기술 인재에 대한 수요가 빠르게 증가하고 있다. 컨설팅 회사 PwC Thailand에 따르면, 해당 직무의 임금이 기존 IT·엔지니어링 대비 25~40% 높다고 분석한다. 한편, 정부는 LEVEL 0~3 단계별 AI 인재 양성 모델을 도입해 초중등 교육부터 대학·성인 재교육까지 전 생애 학습 기반을 마련하고 있다. 즉, AI 확산은 숙련 격차를 심화하는 동시에 새로운 고임금 직무의 성장을 촉진하고 있어, 노동자에게는 재교육을 통한 경력 전환의 기회가 확대되고 기업과 정부는 인재 양성 전략을 강화할 필요성이 커지고 있다.

<태국의 AI 인재 양성 로드맵: 레벨별 인재구조 및 교육체계>

[자료: AI Thailand, National AI Strategy Annual Report 2024]

시사점

태국은 AI 도입이 산업과 행정 전반으로 확산하면서 국가적 구조 전환의 초기 국면을 넘어 본격적인 변화 단계에 진입하고 있다. 정부는 2022~2027 AI 국가전략을 통해 윤리·규제 정비에서 데이터 인프라 확충, R&D 촉진, 인력 양성까지 전방위적 기반 구축에 속도를 내고 있으며, 이에 따라 AI 프로젝트 규모와 생태계 참여 주체도 빠르게 증가하고 있다. 실제로 2024년 기준 기업·기관의 17.8%가 이미 AI를 활용하고 73.3%가 도입을 검토 중인 것으로 조사돼 산업별 확산세가 더 가속화되고 있다. 다만 기업의 절반 가까이가 숙련 인력 부족을 AI 도입의 최대 제약 요인으로 꼽고 있으며, 이는 반복 업무 자동화가 증가하는 동시에 고숙련 기술직 수요가 크게 늘어나는 구조적 변화와 맞물려 있다.

현장에서도 같은 문제의식이 나타난다. 태국 소재 데이터센터 인프라 기업 A 사의 프로젝트 매니저 C 씨는 KOTRA 방콕무역관과의 인터뷰에서 “기업들의 AI 수요는 빠르게 증가하고 있지만, 데이터 엔지니어·ML 엔지니어 등 핵심 인력이 절대적으로 부족해 실제 프로젝트 진행 속도가 기업의 기대에 미치지 못한다”라고 말했다. 그는 또한 “AI 연산 수요 증가로 GPU 클러스터·클라우드 AI 서비스·데이터센터 확충이 동시에 이뤄지고 있지만, 이를 운영할 전문 인력이 따라오지 못하는 것이 향후 가장 큰 병목이 될 것”이라고 지적했다.

결국 태국은 AI 확산을 정책, 산업, 인력이 동시에 재편되는 종합적 전환 과정으로 인식하고 있으며, 향후 경쟁력의 핵심 변수는 얼마나 빠르게 AI 활용 역량·전문 인재·데이터 인프라를 확보하느냐에 달린 것으로 평가된다. 정부의 인재 양성 체계(LEVEL 0~3) 강화와 기업의 내부 역량 구축 전략이 병행될 때, 태국 AI 생태계의 성장 속도는 더 가속화될 것으로 전망된다.

자료: AI Thailand, oxfordinsights, Bangkok Post, National Science and Technology Development Agency(NSTDA), Digital Economy Promotion Agency(DEPA), Electronic Transactions Development Agency(ETDA), KOTRA 방콕무역관 자료 종합