AX란? AI 활용과 AI 전환의 차이를 실제 업무로 설명합니다

AX는 AI를 중심으로 회사가 일하는 방식을 바꾸는 과정입니다

AX는 AI Transformation의 줄임말로, 우리말로는 ‘AI 전환’입니다. AI를 회사의 업무와 제품, 서비스에 연결해 일하는 방식과 고객에게 제공하는 가치를 바꾸는 과정을 뜻합니다. IBM의 AI 전환 설명도 기술 도입과 함께 업무 흐름과 조직 운영의 변화를 다룹니다.

직원이 AI로 문장을 다듬거나 회의 내용을 요약하는 것도 의미 있는 출발입니다. 여기서 한 걸음 더 나아가면 회사가 가진 자료, 담당자의 판단 기준, 사용하는 프로그램을 AI에 연결할 수 있습니다. 직원이 매번 맥락을 설명하고 결과를 옮기던 과정까지 바꾸는 겁니다.

이 글에서는 AX의 여러 적용 방식 중 회사 기준을 바탕으로 AI에 실제 업무를 맡기는 방식에 집중하겠습니다. AI가 요청에 따라 필요한 자료와 도구를 선택하는 AI 에이전트가 그 실행을 담당할 수 있습니다.

위 그림은 언어 모델에 지식과 도구를 연결하고 실제 행동을 수행하게 하는 에이전트의 구성을 보여줍니다. 문장을 생성하는 AI에 회사 자료를 찾고 프로그램을 실행하는 수단이 더해지는 겁니다. 이는 AX를 구현하는 한 가지 방식이며, 에이전트 도입 자체가 조직 전체의 전환을 뜻하지는 않습니다.

블로그 한 편을 만들 때도 글쓰기 밖에 많은 일이 있습니다

인테리어 회사가 시공 사례를 블로그에 올린다고 해보겠습니다. 담당자는 현장 사진을 찾고, 공사 내용을 확인하고, 공개해도 되는 정보를 고릅니다. 글을 쓴 뒤에는 사진을 배치하고 게시해야 합니다. 위 그림처럼 최종 목표를 작은 작업으로 나누면, 초안 작성 외에 어떤 일이 남아 있는지 드러납니다.

AI에 사진 몇 장을 올려 “블로그 글을 써줘”라고 요청하면 초안 작성에 도움을 받을 수 있습니다. 다만 AI에 연결하지 않은 회사 자료를 찾거나, 전달하지 않은 공개 기준을 지키거나, 접근할 수 없는 블로그에 게시하는 일은 담당자에게 남습니다.

이 업무를 AX 관점에서 바꾸면 요청부터 게시까지의 역할을 다시 정합니다. AI가 접근할 자료와 도구, 따라야 할 기준을 연결하고, 사람은 업무의 목적과 예외 처리 기준을 정합니다. 아래는 두 방식을 이해하기 위한 비교이며 모든 회사에 동일하게 적용되는 단계표는 아닙니다.

핵심 질문은 “직원이 AI를 쓰고 있나요?”에서 “업무를 완료하기까지 누가 무엇을 맡고 있나요?”로 바뀝니다. AI가 초안을 빨리 써도 사람이 자료 수집과 게시에 같은 시간을 쓰고 있다면, 그 구간이 다음 개선 대상입니다.

짧게 맡기려면 회사의 맥락이 먼저 연결되어 있어야 합니다

직원에게 “이 현장 정리해서 올려주세요”라고 말할 수 있는 이유는 그 직원이 회사의 일을 알고 있기 때문입니다. 어느 폴더에서 사진을 찾는지, 고객에게 어떤 내용을 설명하는지, 어디에 게시하는지 알고 있는 거죠. AI에 업무를 맡길 때도 이런 맥락을 준비해야 합니다.

• 회사 자료: 현장별 사진, 시공 내역, 기존 게시물 등 작업의 근거가 되는 정보
• 업무 지침: 공개 범위, 설명 방식, 확인되지 않은 내용을 다루는 기준
• 실행 도구: 자료 조회, 콘텐츠 편집, 게시처럼 일을 수행할 수 있는 연결 수단
• 권한과 완료 조건: 누가 요청할 수 있는지, 어디까지 실행하고 언제 확인을 요청할지

가원AX의 인테리어 고객사 사례에서는 현장 작업자들이 익숙한 카카오톡을 계속 사용할 수 있도록 회사 카카오톡 채널을 연결했습니다. 승인된 송신자의 요청을 AI에 전달하고, AI는 회사 자료와 업무 지침을 참고해 블로그 업무를 수행하도록 구성했습니다.

여기서 바뀐 것은 요청을 입력하는 창만이 아닙니다. 현장 소장님이 전달하신 요청을 바탕으로 자료를 찾고 글을 만들고 게시하는 업무를 AI에 맡길 수 있게 됐습니다. 카카오톡을 연결한 AX 도입 과정은 실제 사례에서 자세히 볼 수 있습니다.

이미 자동화된 업무도 요청을 처리하는 방식을 바꿀 수 있습니다

정해진 순서대로 자료를 가져오고 글을 생성해 게시하는 프로그램도 유용한 자동화입니다. 입력 형식과 처리 순서가 안정적인 업무에는 이런 방식이 잘 맞습니다.

다만 요청에 따라 참고할 자료나 결과물의 형식이 달라지면 새로운 조건을 코드로 추가해야 할 수 있습니다. AI 에이전트를 연결하면 허용된 범위 안에서 AI가 요청의 의도를 해석하고, 필요한 도구나 처리 방법을 선택하도록 구성할 수 있습니다.

위 그림은 자료 검색 업무를 예로 듭니다. AI가 추가 정보의 필요성을 판단하고, 검색 도구를 선택한 뒤 결과를 평가합니다. 정보가 부족하면 다시 검색하고 충분하면 답변합니다. 모든 자료를 정해진 순서로 읽는 대신, 요청과 검색 결과에 따라 다음 행동이 달라지는 구조입니다.

포스트프로는 원래도 설정에 따라 콘텐츠 생성과 게시를 진행하던 서비스였습니다. 가원AX는 여기에 채팅으로 제작을 맡기고 AI가 제작 지침에 따라 도구와 코드를 선택하는 방식을 연결했습니다. 포스트프로 사례는 자동화가 이미 있는 회사에서도 AX를 적용할 수 있음을 보여줍니다.

AX의 범위에는 이런 업무 실행 외에도 수요 예측, 의사결정 지원, 제품과 서비스의 변화가 포함됩니다. 모든 자동화를 AI 에이전트로 교체할 필요는 없습니다. 요청마다 판단이 필요한 부분과 정해진 규칙대로 처리하는 편이 나은 부분을 나누는 것이 설계의 출발점입니다.

첫 업무는 결과가 분명하고 확인할 수 있는 일로 고르세요

위 그림은 해결 경로가 매번 달라지거나, 여러 단계를 거치거나, 피드백으로 개선할 수 있는 일을 에이전트의 적용 후보로 제시합니다. 방법을 유연하게 선택하더라도 완료 기준은 분명해야 합니다.

우리 회사의 AX를 시작하려면 반복해서 맡기는 일 하나를 골라 다음 질문에 답해보세요. 블로그 작성이라면 “글을 생성한다”에서 멈추지 말고 어느 채널에 어떤 상태로 올라가야 완료인지까지 적습니다.

1. 무엇을 완료해야 하나요? 요청의 시작과 최종 결과물을 정합니다.
2. 어떤 자료가 필요한가요? 자료의 위치, 최신 여부, 접근 가능한 범위를 확인합니다.
3. 담당자는 무엇을 보고 판단하나요? 잘된 결과와 잘못된 결과의 예시를 모읍니다.
4. 어디까지 맡길 수 있나요? 실행 권한과 사람에게 확인받아야 하는 조건을 정합니다.
5. 무엇이 개선됐는지 어떻게 확인하나요? 처리 시간, 수정 횟수, 운영 비용을 도입 전후로 비교합니다.

AI의 출력 속도뿐 아니라 사람이 자료를 준비하고 결과를 확인하는 시간까지 함께 재야 합니다. 예를 들어 초안 작성은 빨라졌지만 사실 확인과 수정 시간이 늘었다면, 업무 전체의 개선 여부를 다시 살펴봐야 합니다. 작은 범위에서 실제 요청을 처리하며 빠진 자료와 판단 기준을 보완하는 편이 좋습니다.

AX에 관해 자주 묻는 질문

AI를 구독해서 쓰고 있으면 이미 AX를 한 건가요?

AI 활용은 AX의 출발점이 될 수 있습니다. 구독 여부만으로 판단하기보다 회사 업무에 어떻게 연결됐는지, 담당자의 역할과 처리 과정이 어떻게 바뀌었는지, 그 변화가 실제 성과로 이어지는지를 봐야 합니다.

AX와 DX는 무엇이 다른가요?

DX는 디지털 기술로 업무와 사업을 바꾸는 디지털 전환이고, AX는 AI를 중심으로 그 변화를 추진하는 데 초점을 둡니다. 예를 들어 종이로 관리하던 현장 기록을 검색 가능한 시스템으로 옮기고, 여기에 AI를 연결해 기록을 해석하고 필요한 업무를 수행하게 할 수 있습니다. 두 과정은 서로 이어질 수 있습니다.

AX를 하면 사람의 확인 없이 모든 업무를 처리하나요?

맡기는 범위는 업무에 따라 달라집니다. 기준이 명확한 작업은 자동으로 실행하고, 근거가 부족하거나 영향이 큰 결정은 사람에게 확인하도록 설계할 수 있습니다. Microsoft의 에이전트 도입 가이드도 업무의 목적과 위험 수준에 따라 책임, 관리 방식, 성과 기준을 정하도록 안내합니다.