기업과 공공, 모두 AX 총력전에 뛰어들다!
정말이지 요즘은 웬만한 기업과 공공기관, 지자체까지 약속이나 한 듯 AI 전담팀을 다투어 만듭니다. AI Solution Lab, AX Team, AI 프런티어 TF, AX추진단, 에이전틱AI혁신팀, 국민AI서비스혁신추진단. 이름은 제각각이어도 하는 일은 비슷합니다. CEO 직속 TF를 세우고, 조직개편 첫 줄에 AX추진단을 올리고, AI 에이전트에게 사번을 주고, 500명을 모아 전사 AX 교육을 돌립니다. 그만큼 AI가 이제는 혁신 그 자체를 뜻하는 대명사가 되었다는 반증입니다.
하지만 전담팀을 세워 앞서 말씀드린 여러 가지를 하고는 있는데, 실제로 조직의 생산성이, 나아가 조직의 DNA가 바뀌었는지 생각해 보면 딱히 달라진 것이 없어 보입니다. AI로 모든 것이 바뀔 것처럼 이야기하지만 우리의 일상은 문서를 만들고 이미지나 동영상을 생성하는 것 말고 무엇이 달라졌을까요. 회의감마저 듭니다. 왜 그럴까요? 오늘은 AI 관련 조직에서 활약하고 계신 분들께 꼭 짚어보아야 할 다섯 가지를 점검해 보고자 합니다.
요즘 모든 조직이 AI 전담팀을 운영하고 있을 정도입니다. 화학소재 대기업은 CEO 직속 TF를 세워 계열사까지 묶었고, 모 금융그룹은 조직개편의 첫 줄에 'AX추진단'을 아예 일괄 명시를 하기도 했습니다. 한 통신사는 AI 에이전트에게 사번을 부여하며 'AX 혁신 2.0'을 선언했고, 유명 공공기관은 이달 초 에이전틱AI혁신팀을 새로 만들었습니다. 이 뿐인가요, 정부는 올해 범정부 AI 예산 10조 원 가운데 2조 4천억 원을 전산업 AX 대전환에 배정했고, 중견 제조사와 협력사까지 고객 요구에 대응하겠다며 AX팀을 신설하는 중입니다.
지자체도 마찬가지입니다. OO군은 8월 말 나흘 동안 직원 80여 명에게 프롬프트 실습 교육을 했습니다. 행정문서와 보도자료 작성 프롬프트, 카드뉴스 이미지 생성 프롬프트가 주요 과목이었습니다. OO군은 이번 주 160명을 네 기수로 나눠 프롬프트 작성과 반복 업무 자동화를 가르치고 있고, 심지어 또 다른 OO군은 500명 규모의 전사적인 AX 전환 교육을 진행하고 있습니다. 광역시 단위에서는 'AI 활용 역량강화 교육' 용역을 발주하고, 교육기관들은 직급별 프롬프트팩, AX 역량 진단, 사내 AI 챔피언 양성 과정을 상품으로 내놓습니다.
조직에 AI팀이 있다는 것은 우리가 혁신하고 있다는 선언과 같은 말이 되었습니다. 다들 열심히 합니다. 예산도 쓰고, 사람도 붙이고, 보고서도 씁니다. 그런데 저희가 현장에서 만나는 AX 담당자들의 이야기는 비슷합니다. 교육은 했는데, 계정도 나눠줬는데, 조직이 일하는 방식은 작년과 같습니다. 잘 쓰는 사람도 겨우 몇 명이 생긴 정도 수준이랍니다.
원인은 바로 'AI를 도구로 활용' 하고 있기 때문입니다. 도구는 쓰는 사람의 손에서 시작해 그 손에서 끝납니다. 핵심은 AI가 조직의 환경이 되게 만드는 것 입니다. 일이 그 환경 위에서 돌아가고, 사람은 그 환경을 설계하는 쪽으로 바뀌어야 합니다. 아유 그게 말만 쉽지 가능하냐고요? 네, 진짜 가능하답니다. 저희도 그걸 증명하고 있구요.
AI를 활용하는 회사와 AI로 움직이는 회사
AI를 활용하는 회사는 사람이 일하고 AI가 돕습니다. 보고서를 쓰는 사람이 AI에게 초안을 맡기고, 디자인하는 사람이 AI로 시안을 뽑습니다. 일은 여전히 사람 손에서 시작해 사람 손에서 끝납니다. 조직도, 업무 흐름도, 회의 방식도 그대로입니다. AI는 개인의 책상 위에 놓인 좋은 도구입니다.
AI로 움직이는 회사는 업무가 AI 위에서 돌아갑니다. 사람은 그 업무가 어떻게 흘러야 하는지 설계하고, 돌아가는 것을 보면서 고칩니다. 실행은 에이전트가 하고, 사람은 설계자가 됩니다. 데이터와 경험이 개인의 머릿속 대신 시스템에 쌓입니다.
요즘 나오는 AX 방식은 대부분 앞의 회사를 더 잘 만드는 쪽으로 다듬어지고 있습니다. 프롬프트를 더 잘 쓰게 하고, 더 좋은 도구를 사주고, 더 많은 사람이 쓰게 합니다. 그 방향으로 계속 가면 결국 '전 직원이 AI를 잘 쓰는 회사'가 됩니다. 그리고 그 회사는 여전히 사람 수만큼만 일합니다. 아래 다섯 가지는 AX를 맡은 분이 자기 계획서를 펼쳐놓고 스스로 확인해 볼 질문입니다.
점검 1. 교육 이수율 대신, 교육이 끝난 다음 시스템에서 작동중인 워크플로우 수를 체크해야 합니다
프롬프트 교육의 결과물은 대개 세 가지입니다. 이수율, 만족도 점수, 그리고 잘 쓰게 된 직원 몇 명. 교육 용역 제안요청서에도 출결 기록과 만족도 통계가 산출물로 적혀 있습니다.
문제는 이 세 가지가 모두 개인에게만 남는다 는 점입니다. 잘 쓰게 된 직원이 팀을 옮기거나 회사를 떠나면 그 요령도 같이 사라집니다. 기존 조직의 근본 문제였던 '데이터와 경험이 시스템 대신 개인에게 쌓이는 구조'를 AI 교육이 오히려 더 단단하게 만듭니다.
반대로 하는 방법은 교육의 산출물을 바꾸는 것입니다. 교육이 끝나는 날, 각 팀이 자기 업무 하나를 자동화한 워크플로우가 회사 시스템에 등록되어 있어야 합니다. 개인이 무엇을 배웠는지 대신 조직이 무엇을 얻었는지로 교육을 평가하기 시작하면, 교육 내용 전체가 달라집니다.
지금 준비 중인 교육 계획서의 '기대 효과' 칸을 보십시오. 거기에 '역량 강화'만 적혀 있다면 이 항목은 반대로 가고 있는 것입니다.
점검 2. 도입률이나 라이선스 수 대신, 우리가 만든 도구에 하루 몇 번 접속하는지를 보십시오
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총이 주요 기업을 조사했을 때 회사 차원에서 생성형 AI를 도입한 곳은 38%였고, 도입하지 않은 이유 1위는 정보 유출 우려(41.9%)였습니다. 그래서 많은 AX팀이 첫 과제로 보안 검토와 기업용 라이선스 도입을 잡습니다. 반년이 걸립니다. 그리고 계정을 나눠주는 날, 도입이 끝났다고 보고합니다.
계정 지급은 출발일 뿐입니다. 구성원에게 계정만 주면 일하는 방식은 그대로입니다. 각자 자기 자리에서 조금 빨라질 뿐이고, 그 결과는 회사에 남지 않습니다. 기업 입장에서 이 단계는 투자보다 비용에 가깝습니다.
척도를 바꿔야 합니다. 도입률이나 라이선스 수 대신, 회사가 스스로 만든 도구에 구성원이 하루 몇 번 접속하는지를 보십시오. 유니크굿컴퍼니는 이 접속 빈도를 그 회사의 AX 수준으로 봅니다. 우리 업무를 위해 우리가 직접 만든 워크플로우를 하루에 몇 번 여는지, 그 숫자입니다. 이 숫자가 0이라면 계정은 나눠줬지만 회사는 아직 움직이지 않은 것입니다.
점검 3. 절감한 시간보다, 사람 손을 거치지 않고 통째로 돌아가는 업무가 몇 개인지를 보십시오
AX팀이 과제 공모를 열면 비슷한 목록이 올라옵니다. 보고서 작성 시간 30% 단축, 회의록 자동 정리, 홍보 이미지 생성, 민원 답변 초안 작성. 대한상공회의소 조사에서도 기업이 AI로 얻은 효과 1위는 시간 단축(45.8%)이었습니다.
산출물을 더 빠르고 잘 만드는 것은 첫 단계입니다. 거기서 멈추면 회사는 같은 일을 조금 덜 힘들게 할 뿐입니다. 정말 새로운 과제는 그 업무를 통째로 반복 실행하는 구조를 세우는 것입니다.
마케팅 에이전시를 예로 들어보겠습니다. 수주하는 조직과 실행하는 조직이 나뉘어 있을 때, 실행 직원의 새 업무는 자기가 하던 실행 업무 자체를 자동화하는 것이 됩니다. 캠페인 기획, 소재 제작, 성과 보고서가 사람 손을 거치지 않고 돌아가게 만드는 일입니다. 그러면 회사는 고객 상담과 미팅에 집중하게 되고, 같은 인원으로 몇 배의 고객을 감당하게 됩니다.
과제 목록에서 '시간 단축'이라는 단어를 지워보십시오. 그러고도 남는 과제가 있다면 그것이 진짜 AX 과제입니다. 하나도 남지 않는다면 이 항목도 반대로 가고 있는 것입니다.
점검 4. AX팀의 AI 전문성보다, 업무 흐름 전체를 아는 사람이 리더 역할을 해야 합니다
AX팀은 대개 실무진과 더불어 IT 부서, 개발자, 외부 전문가로 꾸려집니다. AI를 아는 사람들이 중심이 되기도 하고, 때로는 그냥 상관없이 차출된 분들도 계십니다. 당연히 개발팀이 있는 조직이 더 AX를 성공적으로 할 것 같죠? 아닙니다. 둘 다 똑같습니다.
핵심은 전체 워크플로우를 제대로 아는 사람, 그리고 움직일 수 있는 사람입니다. 대부분의 구성원은 우리 회사의 일이 어디서 시작해 어디서 끝나는지는 모릅니다. 고객 문의가 어떻게 들어와서 누구를 거쳐 견적이 나가고, 어디서 늘 막히고, 어느 단계가 사실은 없어도 되는지. 이것을 아는 사람은 따로 있습니다. 그 흐름을 처음부터 끝까지 경험해 본 사람입니다.
전체 플로우를 이해하고 조정할 수 있는 사람만 있어도 안되고, 이를 AX로 전환시킬 실무자만 있어도 안됩니다. 그런데 이 두 사람이 만나지 못하면 웃픈 상황이 연출됩니다. 현업은 자기 눈에 보이는 단계 하나를 요청합니다. 보고서 초안 좀 자동으로 나오게 해주세요. AX팀은 그 요청대로 만들어 줍니다. 그런데 정말 바꿔야 했던 것은 그 보고서가 필요한 이유였을 수 있습니다. 그 보고서를 받는 사람이 원하던 것은 보고서가 아니라 숫자 하나였고, 그 숫자는 이미 시스템 어딘가에 있었을 수 있습니다. 업무 흐름 전체가 보이는 자리에서만 보이는 것들입니다. 그래서 단계별로 요청받아 만든 도구는 아무리 잘 만들어도 기존 흐름을 그대로 굳힙니다. 없어도 되는 단계까지 자동화해서 더 단단하게 남깁니다.
구조를 볼 수 있는가는 역량의 문제라기보다 자리의 문제입니다. 태스크를 수행하는 자리와 흐름 전체를 보는 자리는 다릅니다. 어느 업무를 통째로 없애도 되는지, 어느 흐름을 하나로 합쳐야 하는지, 어느 결정을 에이전트에게 넘겨도 되는지는 전체가 보이는 자리에서만 판단할 수 있습니다. 작은 회사라면 그 자리는 대표입니다. 큰 조직이라면 그 프로세스를 끝까지 책임지는 리더입니다. 그 사람이 설계 자리에 앉아야 합니다. AX팀은 그 옆에서 AI로 구현하는 쪽을 맡습니다.
지금 AX 과제 목록을 보십시오. 과제마다 '이 흐름 전체를 아는 사람'이 설계에 참여하고 있는지 확인해 보십시오. 요청서만 오가고 있다면 이 항목은 반대로 가고 있는 것입니다.
점검 5. 사람이 얼마나 썼는지 대신, 우리가 만든 워크플로우가 지금도 쓰이고 있나요? 스스로 좋아지고 있는지를 보십시오
이수율, 만족도, 활용률, 절감 시간. AX 성과 보고서에 들어가는 지표는 거의 전부 '사람이 얼마나 썼는가'를 셉니다. 사람의 숫자로 성과를 재면 사람을 더 많이 쓰게 하는 쪽으로 계획을 짜게 됩니다. 그래서 다음 해 계획도 또 교육이고 또 계정입니다.
봐야 할 것은 두 가지입니다. 첫째, 우리가 만든 워크플로우가 지금도 쓰이고 있는가. 파일럿 기간에 반짝 쓰이다 멈춘 것은 성과가 아닙니다. MIT가 2025년에 발표한 조사에서 기업 생성형 AI 파일럿의 95%가 성과 없이 끝났습니다. 파일럿이 끝나는 순간 아무도 열지 않기 때문입니다. 석 달 전에 만든 워크플로우가 오늘도 돌아가고 있는지, 그 하나가 활용률 백 개보다 정직한 지표입니다.
둘째, 그 워크플로우가 스스로 좋아지고 있는가. 여기에 더 큰 문제가 숨어 있습니다. AI는 몇 달 단위로 더 뛰어난 모델이 나옵니다. AI를 활용해서 도구를 만들어 두기만 하면, 다음 모델이 나오는 순간 그 도구는 구식이 됩니다. 만든 시점의 AI 수준에 묶인 채로 멈춰 있기 때문입니다. 그래서 회사가 AI로 만든 관리 도구는 '프로세스 고도화' 명목이어도 결국 버려집니다. 도구를 결과물로 남기는 방식으로는 AI가 발전할수록 우리가 만든 것이 낡아갑니다.
반대로 하는 방법은 도구 대신 루프를 남기는 것입니다. AI가 워크플로우를 돌리는 데서 그치지 않고, 그 워크플로우를 스스로 점검하고 고치게 하는 구조입니다. 이번 주 실행 결과를 보고 어디서 막혔는지 찾고, 더 나은 방법을 제안하고, 다음 주에 그 방법으로 돌리는 순환. 저희는 이것을 러닝루프라고 부릅니다. AI를 쓰는 데도 단계가 있습니다. 단순 지시, 반복 루프, 규칙 기반 트리거를 지나 가장 위에 있는 것이 '스스로 개선하고 고도화하는 데 쓰는' 단계입니다. 이 루프가 있으면 새 모델이 나올 때마다 우리 워크플로우도 함께 좋아집니다. 조직의 AX가 AI의 발전에 같이 올라타는 것입니다.
AI로 움직이는 회사의 지표는 그래서 다릅니다. 석 달 전에 만든 워크플로우가 오늘도 돌아가는가. 그 워크플로우가 지난달보다 좋아졌는가. 사람이 손대지 않았는데 좋아진 부분이 있는가. 사람 대신 시스템을 세는 지표입니다.
도구에서 환경으로, 관점을 바꾸는 것에서 시작합니다
다섯 가지를 한꺼번에 바꾸지 않아도 됩니다. 관점 하나만 바꾸면 됩니다. AI를 도구로 보던 것을 환경으로 보는 것입니다. 도구는 사람이 집어 들어야 움직이고, 내려놓으면 멈춥니다. 환경은 그 위에서 일이 저절로 돌아가고, 사람은 그 환경을 설계하고 고칩니다. 이 관점 하나를 가지면 같은 교육도, 같은 계정도, 같은 과제 공모도 전혀 다른 것을 남기기 시작합니다. 교육은 워크플로우를 남기고, 계정은 접속 횟수로 읽히고, 과제는 흐름 전체를 다시 그리는 일이 됩니다. 지금 진행 중인 전환에 큰 전기를 만드는 것은 예산이나 인원이 아니라 이 관점입니다.
오늘 당장 할 수 있는 일 하나를 제안드립니다. AX 담당자 본인의 업무 중 하나를 고르십시오. 그 업무를 시작부터 끝까지 사람 손 없이 돌아가게 만들어 회사 시스템에 올려두십시오. 그것이 조직의 첫 번째 환경이 됩니다. 두 번째부터는 팀원들이 따라 만들게 됩니다.
1인이 1만명을 움직이는 시대,
전속력AX를 만들어낸 감동의 여정 <나노벤처>
유니크굿컴퍼니의 놀라운 AX 여정이 연일 화제가 되고 있습니다. 이 책은 유니크굿컴퍼니가 AX로 위기를 기회로 전환한 과정을 생생하게 기록했습니다. 작은 인원으로도 기존의 업무와 프로세스를 다시 정의하고 실행과 검증의 구조를 수립하고 어떻게 에이전트로 전환했는지를 보시면 이제 한명이 만들어내는 놀라운 생산성은 물론, 작은 조직도 100명이 넘는 규모의 일을 할 수 있는 새로운 환경이 펼쳐졌음을 알 수가 있습니다!
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