2026 국내 AX 도입 사례, 산업별 한눈에 알아보기
쿠팡, 네이버 쇼핑, 신한은행, 삼성... 다들 AX 어떻게 하고있을까
안녕하세요, 8년차 PM 리뷰온리입니당~!
요즘 제 최고 관심사는 AX, 바로 AI 전환인데요,
많은 기업에서 AX를 진행하고 있거나, 하고자하는 니즈가 많은 것 같더라고요!
근데 막상 "AX를 어떤 방향으로 진행하고자 하시나요?" 라고 물어보면
"우리도 AI 좀 써보려고요" 수준에서 멈춰 있는 경우가 많은 것 같아요.
그래서 오늘은 AX가 뭐고, 실제로 국내 기업들은 어디까지 하고 있는지, PM 입장에서 정리해봤어요!
AX, 단순 AI 도입이랑 뭐가 다른가요?
AX는 AI로 업무 방식, 의사결정 구조, 프로덕트 설계를 바꾸는 거예요.
AI가 프로세스의 중심이 되는 구조를 만드는 건데요!
좀 더 쉽게 설명하면 고객 문의에 챗봇 다는 건 AI 도입이에요.
고객 데이터로 이탈 예측 모델을 만들고,
그 결과가 CS 우선순위와 마케팅 설계까지 연결되면 AX에 해당돼요.
AX가 다루는 영역은 크게 세가지로 볼 수 있어요!
반복 업무의 자동화
데이터 기반 의사결정 연결
AI 기능의 프로덕트 내재화
이 세 가지가 맞물려야 AX라고 부를 수 있어요 :)
AX는 IT 프로젝트가 아니라 비즈니스 전략 프로젝트에 가깝고, 그래서 PM 역할이 중요해요.
산업별 국내 AX 사례 알아보기
같은 AI 기술이라도 어디에 쓰느냐에 따라 결과가 달라요.
산업별로 실제 사례들을 몇가지 준비해봤어요!
이커머스: 쿠팡, 네이버 쇼핑
쿠팡은 구매 이력·검색 패턴·리뷰 데이터를 ML로 분석해 하루 3억 건 이상의 개인화 검색 결과를 만들어요.
실시간 수요·재고·경쟁사 가격까지 반영하는 다이나믹 프라이싱도 운영 중이에요.
네이버 쇼핑은 하이퍼클로바X 기반 'AI 쇼핑 에이전트'를 2025년 2월 출시했어요.
자연어로 상품을 질문하면 비교·리뷰 분석까지 해주는 구조인데,
네이버플러스 앱 기준 전환율이 기존 대비 2배, 거래액은 전년 대비 28% 올랐어요.
금융: KB국민은행, 카카오뱅크, 신한은행
KB국민은행은 ML 기반 기업신용평가로 대출 심사를 자동화하고,
AI 보이스피싱 탐지 시스템으로 2025년 한 해 약 1,720억 원 피해를 예방했어요.
카카오뱅크는 Azure OpenAI 기반 대화형 AI 검색, AI 금융계산기, AI 송금을 잇따라 출시했어요.
출시 4개월 만에 이용자 100만 명을 넘겼고, 지금은 약 170만 명이 쓰고 있어요.
신한은행은 GPT 기반 수출 신용장 AI 심사를 혁신금융서비스로 지정받았고,
AI 무인 점포에서 64종 창구 업무를 AI가 처리하고 있어요.
금융은 규제 때문에 모델 설명 가능성이 필수 요건으로 붙는 게 공통된 특징이에요.
헬스케어 & 제조: 루닛, 포스코, 삼성전자
루닛은 AI-전문의 협업으로 침습성 유방암 발견율을 34.5% 높였어요.
미국 175개 의료기관, 이탈리아 공공 검진 시스템(인구 14% 대상)에 적용 중이에요.
포스코는 AI 스마트팩토리 플랫폼 'PosFrame'으로 불량률 63% 개선,
연간 생산량 8만 5천 톤 증가를 만들어냈어요.
삼성전자는 NVIDIA와 협력해 5만 대 이상 GPU를 제조 현장에 배치하고,
디지털 트윈 기반으로 예지 보전과 생산 최적화를 시뮬레이션하고 있어요.
SaaS 스타트업
채널톡은 GPT 기반 AI 에이전트 'ALF'로 단순 문의의 55%를 AI가 해결하고 있어요.
1,400개 이상 고객사가 도입했다고 해요!
센드버드는 대화 맥락을 실시간 학습하는 AI 에이전트 플랫폼을 만들고,
카카오톡·왓츠앱 등 옴니채널까지 연결했어요.
스타트업은 레거시가 없으니 처음부터 AI를 서비스 중심에 놓고 설계하는 경우가 많아요.
실험 속도가 대기업보다 빠른 편이에요.
AX 도입, 어떤 순서로 하면 되나요?
제가 현장에서 가장 많이 보는 실수는 기술 선택부터 하는 거예요.
LLM 뭐 쓸지, 클라우드 뭐 붙일지 먼저 정하고 문제를 나중에 찾으려고 하시는 분들이 많은데요!
오히려 순서는 그 반대로 진행돼야해요.
1단계. 어떤 업무 병목이 비용을 가장 많이 잡아먹는지 데이터로 확인해요.
2단계. 지금 쌓이는 데이터가 AI 학습에 쓸 수 있는 형태인지 점검해요.
3단계. AI를 운영할 내부 인력이 있는지, 없으면 외부 의존도를 어디까지 허용할지 설계해요.
4단계. 특정 팀이나 프로세스 하나에 4~8주 파일럿을 돌려요. ROI가 안 나오면 다음 단계로 안 넘어가요.
5단계. 파일럿 결과 나온 후에 외부 파트너를 붙여요. 처음부터 전부 맡기면 내부 학습이 안 돼요.
매 단계 시작 전에 KPI를 합의해두는 게 중요해요.
나중에 평가 기준이 바뀌면 프로젝트에 문제가 생기기 마련이에요!
AX 전문 개발사 고를 때 꼭 확인하세요!
AX 역량을 갖춘 외주개발사를 찾는 게 생각보다 어려워요.
AI 기능 구현이 가능한 개발사는 많지만,
비즈니스 프로세스 재설계까지 함께 고민해주는 파트너는 훨씬 적거든요.
PM이 외주개발사를 평가할 때 반드시 확인해야 할 기준을 제 나름대로 정리해봤는데요!
AI 기능 구현 이력: 포트폴리오에서 AI 기능이 서비스 핵심 UX에 연결된 사례가 있는지 확인해요. 단순 API 연동 수준인지, 아키텍처 레벨에서 설계한 사례인지 구분해야 해요.
PM 역량 보유 여부: 개발만 잘하는 팀과, 기획·UX·개발을 유기적으로 연결하는 팀은 결과물 품질이 달라요. 요구사항 정의 단계에서 파트너가 어떤 질문을 던지는지 보면 PM 역량이 드러나요.
자체 서비스 운영 경험: 직접 서비스를 운영해본 팀은 트래픽, CS, 데이터 파이프라인 문제를 미리 예측하고 설계해요. 클라이언트 프로젝트에서도 이 경험이 그대로 적용돼요.
![[똑똑한개발자] 2026 AX 소개서-이미지-6.jpg](http://img1.daumcdn.net/thumb/R1280x0.fjpg/?fname=http://t1.kakaocdn.net/brunch/service/user/hhpu/image/IS-LXktsH44L-HEdsOcOxeUNTOM.jpg)
출처: 똑똑한개발자 AX 소개서이 기준을 모두 가지고있는 외주개발사가 많지는 않은데요...
제가 경험해봤던 곳 중 똑똑한개발자는 위 세가지 기준을 충족시키는 외주개발사에요!
똑똑한개발자는 다양한 도메인에서의 개발 경험이 정말 많다고해요.
또한 함께 프로젝트를 진행했을 때 PM 역량이 정말 좋다고 느껴지더라고요!
똑똑한개발자는 자체적으로 플러그라는 SaaS를 개발해 운영중인데요,
이 경험을 통해 비즈니스 역량을 많이 쌓았다는 생각이 정말 많이 들었어요.
저희 비즈니스에 대해서 거의 완벽하게 이해하고 개발을 진행해주셨거든요 ㅎㅎ
AX는 특히 개발사를 어떻게 고르느냐가 중요한 프로젝트이기 때문에!!
꼼꼼히 알아보시고 똑똑한개발자 같은 AX 전문 개발사로 잘 선택하시길 추천드려요~
AX 자주 묻는 질문 3가지!
Q1. AX 비용은 어느 정도인가요?
파일럿 중심이면 500만~2,000만 원, 전사 재설계 포함하면 수억 원대예요.
파일럿 계약으로 파트너 역량부터 검증하는 게 낫다고 봐요.
Q2. 내부 개발팀 없어도 되나요?
가능해요. 대신 PM 역량이 강한 외주 파트너를 고르는 게 더 중요해요!
인수인계 구조를 계약 전에 확인해야 해요.
Q3. 기간은 얼마나 걸리나요?
파일럿 4~8주, 1차 개발 3~6개월이 일반적이에요.
AX는 한 번에 끝나는 게 아니라 계속 고도화하는 구조라서,
1차 목표를 좁게 잡고 빠르게 검증하는 게 현실적이에요!
여기까지 읽어주셨으면 AX가 뭔지, 어디서부터 시작해야 하는지 감은 잡히셨을 거예요.
궁금한 점 있으시면 댓글 남겨주세요!
오늘도 다 읽어주셔서 감사해요~
리뷰온리였습니다 :)