본 연구는 디지털 전환 환경에서 중소기업의 인공지능(AI) 도입 및 활용이 어떠한 요인에 의해 촉진·제약되는지를 기술·조직·환경(Technology-Organization-Environment, TOE) 관점에서 분석한다. 기존 연구가 설문조사기반의 정량적 분석을 통해 도입 수준이나 애로 요인을 파악하는 데 주로 초점을 두어온 것과 달리, 본 연구는 중소기업의 실제 도입 맥락과 의사결정 과정을 심층적으로 이해하고자 질적 사례연구 방법을 채택하였다. 이를 위해 국내 중소기업 4개사(제조업, ICT, 전문·과학·기술서비스업, 바이오헬스케어)를 대상으로 반구조화된 심층 인터뷰를 실시하고, 사례 내 분석과 사례 간 비교분석을 수행하였다. 분석 결과, 중소기업의 AI 도입은 최고경영자의 문제 인식과 전략적 판단에서 출발하며, 데이터의 축적·관리 역량과 인프라 수준이 실질적 활용의 전제 조건으로 작동하는 것으로 나타났다. 또한 AI 전문 인력 확보와 외부 공급기업 생태계의 성숙도, 정책 접근성 및 규제 환경은 도입 범위와 속도에 중요한 영향을 미쳤다. 이러한 요인들은 산업별 맥락에 따라 상이하게 결합되며, AI 도입이 단기간의 기술 선택이 아니라 단계적으로 전개되는 전환 과정임을 보여준다. 본 연구는 중소기업의 AI 도입을 단일 요인 중심이 아닌 기술·조직·환경 요인의 상호작용과정으로 제시함으로써, 향후 중소기업의 AI 도입 연구에서 맥락적·과정적 분석의 필요성을 제기한다. 아울러 중소기업의 준비도와 산업 특성을 고려한 단계적·맞춤형지원 논의를 전개하는 데 참고할 수 있는 경험적 근거를 제공한다.

This study analyzes how the adoption and utilization of artificial intelligence (AI) in small and medium-sized enterprises (SMEs) are facilitated or constrained, from a Technology-Organization-Environment (TOE) perspective. While prior studies have mainly relied on survey-based quantitative analyses to examine adoption levels or barriers, they have been limited in capturing the contextual and decision-making processes underlying AI adoption in SMEs. To address this gap, this study employs a qualitative case study approach to examine the actual adoption contexts and organizational decision processes of SMEs. Based on semi-structured in-depth interviews with four Korean SMEs operating in manufacturing, ICT, professional/scientific/technical services, and bio-healthcare, this study conducts both within-case and cross-case analyses. The findings indicate that AI adoption typically begins with CEOs’ problem recognition and strategic judgment, while data accumulation and management capabilities function as essential prerequisites for effective utilization. In addition, the availability of AI talent, the maturity of the external solution provider ecosystem, policy accessibility, and regulatory conditions significantly influence the scope and pace of AI adoption. By conceptualizing SME AI adoption as a transformation process shaped by the interaction of technological, organizational, and environmental factors rather than a single-factor decision, this study underscores the importance of contextual and process-oriented analysis. The findings provide empirically grounded insights that can serve as a reference for advancing future research on SME AI adoption and for developing stage-based and industry-sensitive discussions on supporting AI adoption in SMEs.