[전환Ops/AX]가속화되는 기술혁신

왜 지금 전환Ops인가?

Nov 23. 2025

⑴ 기술 혁신의 역사, 점점 빨라지는 기술혁신의 속도

인류의 역사는 말 그대로 기술이 삶을 바꿔온 역사이고 엄청난 진화의 연속이었다.

처음으로 기술혁신이라고 부를 만한 사건은 약 100만년전의 '불의 발견'이라고 본다.

불은 인간에게 밤에도 활동할 수 있는 시간, 음식을 조리하는 문화, 그리고 사회적 공동체의 확장이라는 변화를 만들어 냈다. 그 다음 단계의 기술혁신은 바로 농경의 시작이었고, 농경은 인류가 안정된 식량을 확보하게 됨에 따라 정착 생활, 계급 형성, 도시와 문명의 탄생까지 이어졌다.

그 후, 약 5500년 전에 등장한 문자의 발명은 기록, 계약, 법, 제도를 가능하게 하면서 인간 사회에 완전 새로운 질서를 만들었다. 그리고 15세기에는 활판 인쇄술이 등장해 정보 재생산 속도를 폭발적으로 높였고, 종교, 정치, 사회 전체에 큰 변화를 끌어냈다. 18세기의 증기기관 발명은 인간의 노동을 기계가 대체하는 시대를 열었고, 대량생산과 공장이 만들어내는 산업혁명을 본격화했다. 19세기 말에는 전화, 전등, 철도가 등장하면서 소통, 이동, 생황이 모두 바뀌고, 24시간 도시 운영의 기반까지 생겼다.

20세기 후반에느 컴퓨터와 인터넷이 본격적으로 확산되면서 조직운영과 산업 구조가 완전히 재편되었다. 특히 2010년대 이후 클라우드, 모바일 기술은 업무 환경, 소비자 행동, 서비스 설계방식을 크게 바꿔서 개인과 조직의 생산성도 완전히 달라졌다. (이 당시 한국은 김대중 정부가 인터넷 보급을 확산하면서 다른 나라에 비해 IT환경이 발전된 계기가 되기도 했다)

그리고 2022년 이후, 생성형 AI(대표적으로 ChatGPT)의 폭발적인 등장은 인간의 정보활동(검색, 판단, 창의 , 생산)을 다시 한번 근본적으로 재정의하게 되었다. 지금의 기술 발전 속도는 과거 어느 시대보다 빠르게 가속중이고, 인간의 일과 삶의 방식 자체가 완전히 새롭게 쓰는 중이라고 볼 수 있다.

이런 디지털 기술의 급격한 발전은 기술 혁신의 속도를 더더욱 가속시키고 있다. 기술 혁신이 사회 및 조직에 어떤 영향을 미쳐왔는지 돌아보면, 기업이 기술 혁신에 제대로 대응할 수 있느냐가 성패를 가르는 시대가 되었다.

이 강좌의 핵심 주제인 "전환Ops(TransformationOps)" 역시 가속되고 있는 기술 변화에 어떻게 대응해야 하는지를 보여주는 경영 및 조직 실행 전략이라고 보면 된다. 그래서 먼저 기술 혁신의 역사와 그에 대한 대응방식을 다시 살펴보면서 오늘날 한국 기업이 어떤 방식으로 대응해야 하는지를 살펴보고자 한다.

표1. 기술혁신과 사회 및 조직에 미친 변화

⑵ 기술 혁신이 사회 및 조직에 준 영향

기술 혁신은 언제나 그 시대의 상황에 맞춰 등장했고, 사회와 조직에 너무나 큰 변화를 만들어 왔다. 특히 산업화 이후 디지털 혁명, 그리고 오늘날 생성형 AI 시대에 이르기까지 기술 혁신이 사회 전반에 미치는 영향을 비교할 수 없을 만큼 커졌다.

위 표2에서 정리한 것처럼 기술혁신이 가져온 변화의 본질은 크게 "노동의 대체 및 자동화"와 "정보 공유 능력의 폭발성 향상"이다. 그리고 이 변화는 결국 조직 구조 자체의 변화를 촉발했다.

최종적으로는 사회 전체가 새로운 기술 환경에 적응하기 위해 "사회 시스템의 재설계"를 맞이하게 되고, 조직 내부에서도 사람의 역할에 대한 "재정의"가 불가피해졌다.

표2. 기술 혁신이 가져온 공통 영향

기술 혁신이 사회에 미친 영향을 가장 극적으로 보여주는 사례가 증기기관이다. 증기기관은 인간과 동물의 에너지를 기계가 완전히 대체할 수 있게 만들었고, 그 결과 대량의 에너지를 생산해 산업 전반으로 공급할 수 있게 되었다.

증기기관 발전과 함께 철도, 증기선이 등장하면서, 사람과 물자의 이동 속도와 규모는 폭발적으로 증가했고, 신물, 우편, 물류가 완전히 업그레이드되면서 지역을 넘어선 정보 이동이 가능해졌다. 이후 전기 기술의 등장으로 가내수공업 중심 구조에서 대규모 공장 체제로 넘어가면서 노동 관리 체계, 계급 구조, 생산 방식이 모두 바뀌었다. 그리고 기계의 도입은 단순 노동에서 인간의 역할을 점점 벗어나도록 만들었다.

최근에는 디지털 기술이 등장하면서 오프라인 중심 경제 구조가 완전히 재편되었고, 데이터, 클라우드, 인터넷을 활용한 노동의 자동화가 빠르게 전개되었다.

이처럼 기술혁신은 '노동방식', '정보이동속도', '조직구조'까지 전부 바꾸기 때문에 변화속도에 얼마나 빨리 적응할 수 있는지가 기업 경쟁력의 핵심이다.

증기선이 보급되면서 사람과 물자의 이동 속도 및 규모가 폭발적으로 확대되었다. 이동시간도 크게 단축되었고, 신문, 우편, 물류 네트워크가 확장되면서 지역과 국가를 넘어선 정보 교류가 가능해졌다. 이후 산업혁명의 본격화로 증기기관 기반의 공장 노동은 가내수공업에서 대규모 공장 체제로 전화되었고, 대량 생산과 생산 공정의 관리 체계가 자리 잡았다. 경영자, 관리자, 작업자라는 '조직의 역할 구분'도 이 시기에 명확해졌다. 이 변화는 현대 기업 경영의 기초가 되었고, 지금 한국기업의 구조에도 그대로 연결되었다.

한편, 기술혁신은 도시생활과 노동시간을 변화시키며 사회 문제도 동시에 만들어냈다. 예를 들어, 도시 인구의 폭증은 주거, 위생, 노동 시간 문제를 부각시켰고, 이는 복지, 노동법, 사회제도 변화로 이어졌다. 하지만, 동시에 기술 발전은 기존의 질서를 완전히 재편하고 새로운 방식의 역할과 직무를 만들어내는 촉매제가 되었다. 증기기관 이후 전기, 전화, 컴퓨터, 인터넷, 모바일, AI로 이어지며 사회와 조직은 계속해서 재조정되고 있다. 각 시대마다 "노동의 정의"와 "사람이 해야 할 일"이 계속 변화해 왔다는 것이다.

그래서 지금처럼 기술 혁신 속도가 빨리지는 시대에는 노동 대체, 자동화, 정보 향상 자체보다 더 중요한게 '얼마나 기술 변화에 빠르게 적응할 수 있느냐'이다. 특히 현재 생성형 AI, AI에이전트 기술이 급변하는 시점에는 조직의 운영방식, 사람의 역할정의, 의사결정 과정, 역량 구조가 모두 다시 설계되고 있다.

생성형 AI는 대규모 데이터에서 패턴을 학습하면서 이미지, 문장, 음성, 코드 등을 스스로 만들어내느 AI기술로서 핵심 개념은 1950년대 머신러닝 이론에서 시작되었고, 2000년대 딥러닝 기술이 등장하면서 본격적인 발전이 시작되었다. 그 이후, 컴퓨팅 파워 증가, 인터넷 데이터 폭증, GPU 기반의 고속 얀산 시대에 열리면서 오늘날의 생성형 AI가 나오게 된 것이다.

이 생성형 AI의 파급력은 단순 자동화를 뛰어넘어, 언어,지식,판단,창의성 같은 인간 공유의 영역까지 확장되고 있다. 이 기술은 앞으로 업무방식, 경영전략, 조직구조, 사회규범까지 모두 뒤흔들 핵심축이 될 것이다.

⑶ 최신 기술 혁신: 생성형 AI, AI에이전트가 주는 영향

여기서는 기존 기술 혁신과는 차원이 다른 변화를 만들어내고 있는 생성형 AI와 AI에이전트가 사회, 조직, 업무에 미치는 영향을 다음과 같다.

① 노동의 대체와 자동화

생성형 AI는 문서 작성, 데이터 분석, 이미지 및 영상 생성, 지식 기반 업무(보고서 작성, 기획, 요약 등), 심지어 창의적 작업까지도 자동화할 수 있다.

AI에이전트는 더 나아가 업무 의도 파악 → 판단 → 실행까지 전부 자동 처리할 수 있게 되면서 인간의 개입 업이 완결되는 업무가 폭발적으로 늘어나고 있다.

이로 인해 기존에는 사람이 직접 하던 화이트칼라 업무나 전문직 업무 일부가 기계적으로 처리될 수 있게 되어, 업무 속도와 생산성이 압도적으로 향상되는 중이다.

② 정보 공유 능력의 폭발적 향상

생성형 AI는 대규모 데이터를 분석하고 정리해서 관련된 사람들에게 필요한 정보를 자동으로 제공해준다. 또한, AI 에이전트가 정보를 실시간 수집 및 정리하면서 결정권자에게 필요한 내용을 즉시 전달할 수 있기 떄문에 조직 전체의 의사결정 속도가 급격히 빨리지고 있다.

또한, 글로벌 규모 데이터를 실시간으로 다룰 수 있게 되면서 정보 비대칭이 줄어들고, 조직 내부 투명성까지 올라가는 흐름이 만들어지고 있다.

③ 조직 구조의 변화

AI 에이전트의 도입으로 기존의 팀간 경계나 전문직 중심으로 나뉘던 조직 구조가 재편되고 있다. 업무의 1차 실행이 AI가 담당하기 때문에 '사람이 해야 하는 일'이 고도화되고 프로젝트 중심, 애자일 중심의 빠른 조직 운영이 일반화되고 있다. AI 전담팀이 아닌 모든 팀이 AI활용팀이 되는 조직 구조가 한국기업에서도 빠르게 자리 잡는 중이다.

④ 사회 시스템의 재설계

AI와 생성형 기술의 확산은 저작권, 윤리, 법, 산업규제등 사회 시스템 전반을 다시 설계해야 하는 시점으로 이어지고 있다. 교육에서도 'AI를 활용하는 능력', 즉, AI 리터러시와 에이전트 협업 능력이 핵심 역량으로 자리 잡고 있다. 한국에서도 교육과정 재편, AI활용 지침, 윤리기준등 새로운 제도적 논의가 계속 확산되고 있는 상태이다.

⑤ 인간 역할의 재정의

생성형 AI와 AI 에이전트가 실제 업무의 대부분을 수행하게 되면서, 인간의 역할은 판단, 창의성, 윤리, 의사결정, 가치판단 중심으로 더더욱 고도화되고 있다. 단순 반복 업무를 "AI에게 지시하는 사람"에서 AI와 협업해 고차원적 결과를 만드는 '지휘자(Director)'역할로 이동하는 흐름입니다.

지금까지의 기술 혁신에서도 반복적인 작업을 기계가 대체해 왔지만, 생성형 AI와 AI에이전트는 언어, 창의성, 논리, 판단 같은 인간의 핵심 능력까지 일부 넘어오고 있다. 이건 단순한 효율성 문제가 아니라, "일의 본질적인 자체가 바뀌는 일"이다.

예를 들어,

단순 보고서 작성자는 AI가 대신함

지식기반 전문가는 AI와 함께 판단 및 의사결정을 조율하는 역할로 이동

관리자 역할은 실무 지시보다 "문제 정의 및 전략, 조정"에 집중

특히 소프트웨어 업계에서는 생성형 AI가 "투명하게 스며드는 기술"로 작동하며 업무 곳곳에 자연스럽게 녹아들고 있다. 또한 ChatGPT와 같은 생성형 AI의 등장으로 인해 누구나 댜앙한 형태의 데이터를 AI로 가공하면서 사람이 직접 하던 일의 범위가 급격히 줄었다.

예전의 기술혁신에서는 컴퓨터나 모바일이 등장해도 "도구를 쓰기 위한 학습"이 필요했지만, 생성형 AI는 대화만 할 수 있으면 사실상 바로 업무에 투입 가능한 기술이라 파급력은 훨씬 더 크다.

이런 상황에서는 조직도 기존 구조로는 버틸 수 없다. 전통적인 보고 체계나 직무 분리 방식은 AI와 사람의 협업 구조에 맞게 재구성될 수 밖에 없다. 이 지점에서 등장하는 개념이 바로 운영체제(Operating System)로서의 조직 구조이다.

즉, 생성형 AI와 AI 에이전트 시대에는 사회 및 조직 구조 자체가 운영체제처럼 업데이트되어야 하고, 업무 프로세스, 의사결정 방식, 협업 방식 모두가 AI를 중심으로 다시 설계되어야 한다는 것이다. 이런 변화는 단순한 도구 도입이 아니라, 기업 전체의 구조적 혁신을 강제로 밀어붙이느 변화라고 본다.

⑷ 사회 및 조직을 떠받치는 운영체제란?

생성형 AI 및 AI 에이전트는 "조직이 움직이는 방식" 자체를 바꾸고 있다. 그렇다면, 여기서 말하는 운영체제란, 조직에서 사람이 움직이고 협업하고 의사결정을 수행하는 근본적인 구조를 뜻한다. 즉, 단순한 시스팀이 아니라 앞으로의 경영을 떠받칠 새로운 운영 틀을 말하는 것이다. 이 운영체제가 바뀌어야 AI 시대의 업무 방식, 조직 문화, 권한 구조, 협업 구조를 현실에 맞게 재정할 수 있다.

조직이 일하는 방식, 어던 것을 중요하게 여기는 가치관과 문화가 사회 및 조직 전체의 행동을 더받치는 기반이 되는 것처럼, 조직이 가진 운영체제(Operating System, 조직운영의 기본규칙)도 아래와 같은 기본 요소들이 서로 상호작용하면서 행동방식과 조직문화를 만든다.

의사결정 스타일

의사결정을 어떻게 내리는지의 방식이다.

경영진이 빠르게 방향을 정하는 톱다운 방식

현장 중심으로 의견을 모으는 보텀업 방식

다수 의견을 모아 결정하는 합의 중심 의사결정 문의 (한국 기업에서 특히 강함)

데이터 기반으로 판단하는 데이터 드리븐 방식

실험과 검증을 반복해 결정하는 애자일/스프린트 방식

조직이 어떤 방식을 쓰느냐에 따라 결정 속도와 실행 속도가 완전히 달려진다.

조직 구조와 역할 분담

전통적인 조직은 부서 중심, 전문 기능 중심으로 나뉘어 있지만, 요즘은 기능을 묶어서 수행하는 직무 기반 조직, 권한을 넒게 주는 플랫 조직, 역할을 유연하게 조정하는 애자일 조직 등으로 다양화되어 있다.

조직 구조는 결정 속도, 협업 범위, 문제 해결 방식에 직접적인 영향을 준다.

평가 및 인센티브

구성원의 성과를 어떻게 평가하고 보상하느냐의 방식이다.

연공서열 위주의 평가 (한국 기업에 여전히 존재함)

성과 기반 평가

KPI, OKR 기반 평가

360도 피드백

팀 기반 인센티브

개인, 조직 행동 기준을 반영하는 평가 방식

이는 구성원이 어떤 행동을 우선으로 하게 되는지를 결정하므로 조직 문화에 큰 영향을 미친다.

일에 대한 관점과 가치관

일을 어떻게 바로보는지에 대한 기본 철학이다.

일을 생계의 수준으로 보는지

개인의 성정과 강점을 발휘하는 장으로 보는지

책임과 자율의 균형을 어떻게 잡는지

조직/개인의 관계를 어디에 두는지

이런 가치관은 한국 조직문화에서 특히 강력한 영향력을 가진다.

정보의 개방성

정보를 구성원에게 어느 수준까지 공개하는지, 정보 접근 권한은 누구에게 주는지, 의사결정 과정의 투명성을 얼마나 확보하는지에 따라 조직 운영 방식이 크게 갈린다. 정보가 많이 개방될수록 구성원의 자율성, 주도성, 속도감이 높아진다.

이 요소들이 결합되면, 조직은 자신만의 운영체제를 갖게 되고 행동패턴, 문화, 결정 방식이 장기적으로 고착되거나 변화하게 된다.

⑸ 지속적인 조직의 운영체제 업데이트가 변화 실현!

사회와 조직이 가진 운영체제는 일상의 행동, 제도, 의사결정 방식, 평가, 커뮤니케이션 스타일의 뒤에 숨어 있는 문화적 및 제도적 기반이라고 할 수 있다. 이 운영체제는 평소에는 의식되지 않지만, 전략 변화나 새로운 방식의 업무를 받아들일 때 엄청난 영향력을 미친다.

운영체제가 낡아 있으면, 새로운 방식을 도입해도 제대로 작동하지 않는 경우가 많다. 그래서 혁신의 첫걸음은 새로운 기술을 도입하는 것이 아니라, 조직의 운영체제 자체를 바꾸는 것부터 출발해야 전환이 된다. 기존 기술 혁신은 속도가 느렸기 때문에 조직의 운영체제도 천천히 자연스럽게 따라가면 되었다. 하지만 현대의 기술 혁신(생성형 AI, AI에이전트 기반 변화)는 속도가 너무 빠르기 때문에 조직의 운영체제가 이 속도를 못 따라가는 일이 실제로 발생하고 있다.

기술 변화가 빨라질수록 조직의 운영체제 교체도 더 빠르게 이루어져야 한다는 의미이다. 운영체제가 늦으면 변화를 도입해도 조직이 내부적으로 따라오지 못하고 결과적으로 혁신 자체가 멈춰버리게 된다. 현재 진행중인 생성형 AI, AI 에이전트 기반 기술 혁신은 단순한 자동화 수준이 아니라 경영, 조직문화, 일하는 방식 전체를 재편해야 하는 변화이기 때문에 조직 운영체제의 업데이트는 선택이 아니라 필수가 되고 있다.

1900년대 이전의 기술혁신은 주로 인간의 물리적 노동을 대체하는데 초점이 있었다. 하지만, 2000년대 이후 디지털 기술 중심의 혁신은 사무, 지식, 협업 등 화이트칼라 업무에 직접적으로 영향을 주고 있다. 디지털 기술이 빠르게 확산될수록 조직 및 사회 전체가 새로운 운영체제를 갖춰야 하고, 그 과정에서는 다음과 같은 재설계가 필요하다.

조직 운영 방식의 재정비

의사결정 체계의 재설계

권한 구조 재배치

협업 방식 재구성

평가 및 책임 구조 개편

조직 문화의 업데이트

이게 결국 전환Ops(TransformationOps)의 본질이다. 변화에 지속적으로 적응하며 전환할 수 있는 운영체제, 즉, "업데이트 가능한 조직 구조와 운영체제"를 만드는 것이 바로 기업이 앞으로 성정하고 살아남기 위한 핵심 조건이다.

⑹ 소프트웨어 기반 기술 혁신에 대응하는 지속형 전환Ops

① 소프트웨어 기술 전황이 가져온 DX

최근 몇년 동안, 기업 변화의 핵심 키워드로 가장 많이 언급된 것이 바로 DX(Digital Transformation)이다. 어느 순간 너무 많은 기업이 "DX한다"라고 말하고 있지만, 사실 DX를 제대로 이해하거나, 전략적으로 접근하는 경우는 많지 않다. 초기 DX는 모바일, 클라우드 기술을 활용해 기존 아날로그 시스템을 디지털 방식으로 옮기는 표면적 혁신이 중심이었다. 과거에는 기술 혁신의 축이 하드웨어(기계, 장비, 물리적 디바이스) 중심이었기 때문에 기업은 주로 물리적 구조 개편에 집중되었다.

하지만, DX 이후의 기술 혁신은 완전히 소프트웨어 중심으로 이동했다. 즉,

기술의 본질은 소프트웨어화되고,

모든 산업과 조직 운영이 소프트웨어 기반으로 엮이기 시작했고,

제품, 서비스, 운영, 경영 전략 자체가 소프트웨어 중심으로 재편되고 있다.

따라서 지금의 DX는 단순한 디지털화 작업이 아니라, 소프트웨어 기반 기술혁신을 전제로 한 기업 운영 방식 전체의 재설계(이후 AI가 적용되면서 AX로 불리고 있음)라고 봐야 맞다.

② 부분 최적화에 머무른 DX의 현실

많은 기업이 말하는 DX는 실제로는 '전체 혁신'이 아닌 부분적/국소적 디지털 개선 수준이었다. 대표적으로,

모바일 서비스 도입

클라우드 도입

기존 업무 자동화

부서 단위의 디지털 실험

특정 제품의 디지털 기능 강화

이런 활동은 전사적 DX가 아니라, 부서 중심으로 진행된 부분적 디지털화였고, 조직 전체 구조나 비즈니스 모델을 바꾼 것은 아니었다. 겉으로 보기엔 디지털 전환같지만 실제로는 각 부서가 따로따로 진행한 미세한 개선들만 보여 있는 상태였고, 이런 형태는 DX라고 부르기 어렵다.

예를 들어, 업무 시스템을 클라우드 기반 SaaS로 바꿨다고 해도, 조직의 운영체제(업무방식, 의사결정 방식, 조직 구조)가 그대로라면 이건 쿨라우드 전환일뿐 DX가 아니다. DX는 단순 기술 도입이 아니라, 경영, 조직, 전략, 업무 방식 전체의 전환(Transformation)이기 때문이다.

③ 큰 변화의 짧은 사이클화가 실제로 나타고 있어 이에 대한 대응 필요성

여기까지 설명한 DX와 현재 진행 중인 최신 기술혁신인 생성형 AI와 AI 에이전트의 영향을 비교하자.

'프로세스의 대체'에서 '사고의 대체'로

가장 큰 차이는 기술이 대체하는 범위가 과거의 "관리 및 감독 중심의 프로세스(DX)"에서 이제는 "사고, 판단, 의사결정(생성형 AI, AI 에이전트)"으로 넘어왔다는 점이다. 모바일, 클라우드 기반 기술 혁신 시대의 DX는 주로 업무 절차를 자동화하고 관리 프로세스를 간소화하는데 초점이 있었다. 즉, 관리자, 감독자의 업무 일부가 대체되면서 사람은 더 중요한 생각과 판단에 집중하도록 돕는 도구였다.

하지만, 생성형 AI, AI 에이전트는 아예 ' 사고, 판단, 의사결정' 자체를 대체하기 시작했다. 이건 기술 혁신의 차원이 완전히 달라졌다는 의미이다. 증기기관이 인간의 육체노동을 대체했다면, 모바일 및 클라우드는 인간의 작업 흐름을 효율화했다. 그런데 생성형 AI는 인간의 '생각하는 행위'를 넘보기 시작했다.

이것이 왜 중요하냐면, 이제 인간의 전문적 사고를 요구하던 역할까지도 AI가 가져가기 시잭했다는 의미이기 때문이다. 즉, 앞으로의 변화는 업무 프로세스의 자동화에서 사고 및 판단의 자동화로 확장되는 흐름이다.

사고 대체가 가져오는 영향

사고와 판단이 기술로 대체되기 시작하면 조직 구조와 인간의 역할 분담에 큰 변화가 나타난다.

단순, 반복적 사고 작업은 AI가 처리

인간은 고도화된 판단, 창의적, 문제 정의 영역에 집중

직무 경계가 모호해지고, 수평적/플랫형 구조로 전환

기존 전문직의 일부 역할이 재정의

조직내 역할 재배치 및 직무 설계의 근본 변화

특히,

지금까지는 인간의 사고가 조직 운영의 중심 축이었다면, 생성형 AI 시대에는 사고와 판단을 AI가 먼저 처리하고 사람은 그 위에서 고차원 판단을 담당하는 구조로 이동하고 있다. 이건 기존 기술혁신보다 훨씬 더 강력한 재구조화 효과를 만들어낸다.

인간의 역할 재정의 → 조직 구조 개편 → 사회 시스템 변화로 연결되는 흐름이다.

즉, 생성형 AI, AI 에이전트는 기존 DX보다 훨씬 강력한 사회, 조직, 인간 역할의 총체적 재설계를 촉발하고 있다.

짧은 사이클로 찾아오는 큰 변화에 대응할 수 있는가?

증기기관에서 모바일, 클라우드까지 이어진 기술혁신은 약 300년이라는 긴 시간 동안 비교적 서서히 진행되었다. 그래서 사회와 조직이 점진적으로 적응할 수 있었다. 하지만, 이번에는 상황이 완전히 달라졌다. 생성형 AI와 AI 에이전트라는 기술혁신은 10년도 안되는 짧은 주기 안에 엄청난 질적 변화를 몰고 왔다.

이건 인류 역사에서도 거의 처음보는 속도이다. 즉, 기술혁신은 기존처럼 여유롭게 적응할 수 있는 변화가 아니라, 짧은 시간 안에 대응하지 않으면 조직이 바로 뒤처지는 상황이 온다.

예전처럼 "부분 개선"으로는 대응이 불가능!

생성형 AI, AI 에이전트 시대는 단순히 '정형업무를 자동화한다'라는 개념을 넘어서고 있다. 예를 들어,

"클라우드 도입하면 끝!"

"자동화 도구 몇 개 쓰면 DX한거지"

이런 사고로는 완전히 부족하다.

이때 필요한 것은 기술의 일부를 도입하는 것이 아니라, 조직 전체의 운영체제를 업데이트하는 일이다. 조직의 운영 방식, 의사결정 구조, 직무 설계, 평가시스템까지 모두 AI 시대에 맞춰 바뀌지 않으면 기술 도입의 효과가 사라지는 구조라는 것이다.

그래서 지금 필요한 관점은 "변화에 대응하는 것을 전제로 하고, 운영체제를 지속적으로 업데이트할 수 있는 운영체계로 전환하라"는 것이 이제는 선택이 아니라 필수이다.

생성형 AI 이전과 이후의 DX비교

④ 지속적인 혁신전환(TransformationOps) 변화의 필요성

프로젝트형에서 지속적인 혁신전환으로

지금까지 대부분의 기업은 기술 혁신에 대응할 때 프로젝트 중심 방식으로 접근해 왔다. 즉, 특정 기술을 활용할 수 있도록 프로젝트를 만들어 진행하고, 새로운 도구나 시스템을 구현하는 것이 중심이었다.

하지만, 지금 일어나고 있는 변화의 폭과 속도는 예전처럼 일회성 프로젝트로 대응할 수 있는 수준이 아니다. 지금까지는,

"PoC(개념검증)해보고 끝!"

"프로젝트 끝났으니 DX 완료!"

이런 식으로 접근이 가능했지만, 생성형 AI, AI 에이전트와 같이 지속적으로 진화하는 기술혁신에서는 전혀 통하지 않는다. DX 실패 기업들이 공통적으로 빠진 함정이 바로 아래와 같다.

"클라우드 서비스만 도입하고 그대로 방치"

"도구만 깔아놓고 변화는 없음"

"AI 파일럿만 하고 실제로는 조직 구조는 그대로"

즉, 변화를 만들어내는게 아니라 변한 척만 하는 상태로 끝나버리는 것이다. 기술을 도입하는 것만으로는 아무런 조직 혁신도 일어나지 않는다.

확실한 변화를 성공시키고, 그 성과를 지속시키기 위해서는 조직의 운영체제를 근본적으로 업데이트하는 관점이 필요하다. 그래서 지금은 "완료하는 변화"가 아니라, "지속적으로 변화에 대응하며 내부에서 계속 발전하는 조직 운영 방식"이 필요하다. 기술에 맞춰 대응하는 프로젝트가 아니라, "변화가 계속됨을 '전제로 하고' 조직이 스스로 진화할 수 있는 구조"가 필요하다. 이런 구조를 가진 조직 운영 방식이 바로 전환Ops(TransformationOps)이다.

표4. 프로젝트형과 지속적인 혁신전환형 기반 변화의 차이

지속적인 변화에 적합한 변화 접근법 = 애자일 x OODA루프

변화를 지속적으로 흡수할 수 있는 조직은 어떤 변화 접근 방식을 채택하느냐가 완전히 달라진다. 생성형 AI, AI 에이전트처럼, 지금 진행 중인 기술혁신을 조직 전체에 도입할 때 예전처럼 프로젝트형 + 워터폴 + PDCA로는 대응이 거의 불가능하다. 워터폴, PDCA의 가장 큰 문제는 초기 계획을 기준으로 장기간 실행하기 때문에 한번 큰 요구사항 변화가 생기면 전체 일정과 구조가 무너진다는 것이다.

하지만, 생성형 AI 기술은 짧은 주기마다 기능이 업데이트되고 새로운 가능성이 계속 나온다. 여기에 워터폴 방식으로 대응하면 조직은 변화 속도를 절대 따라잡지 못한다. 또한, PDCA는 'P(Plan)'단계가 길어지기 때문에, 빠르게 기회를 잡아야ㅐ 하는 요즘과는 맞지 않는다.

그래서 지속적인 변화를 실행하려는 조직이 채택해야 할 최적의 변화 접근 방식이 바로 애자일 x OODA 루프이다. 애자일은 짧은 개발주기와 반복적인 실험 및 검증을 통해 고객과 사용자 반응을 빠르게 반영하는 방식이다. 그리고 OODA 루프는 다음 4가지로 구성된다.

Observe (관측)

Orient (상황판단 & 의미부여)

Decide (결정)

Act (행동)

이 4단계를 빠르게 반복함으로써 변화 속도가 빠를수록 더 강력한 성능을 발휘한다. 특히 생성형AI, AI 에이전트 시대에는 기술 자체가 너무 빨리 변하기 때문에 기존의 '계획-실행-검증'방식으로는 절대 따라잡을 수 없다. OODA루프를 기반으로 운영하는 조직은,

즉각 상황을 파악하고,

의미를 재해석하며,

빠르게 결정하고,

바로 실행해서

변화를 앞에서 이끌어가는 조직이 된다.

참고로 OODA루프는 미공군 전략가 존 보이즈가 만든 '우위 확보 위한 초고속 의사결정 모델'로서 구성은 다음 4가지이다.

1. Observe (관측): 환경, 기술, 시장, 고객반응 등을 정확하게 관찰하고 수집, 데이터를 기반으로 현재 상황을 정확히 이해

2. Orient (상황판단/해석): 관측된 정보를 기반으로 의미 재정의하며 기존 경험, 문화, 가치관 등을 활용해 맥락을 해석

3. Decide (결정): 불완전한 정보에서도 최적의 선택을 빠르게 내림

4. Act (행동): 즉시 실행하고 다시 결과를 관측해 다음 OODA사이크롤 진입

OODA 루프의 핵심은 빠른 사이클을 끊임없이 반복하는 속도감과 적응력이다.

이 모델은 생성형 AI시대처럼 변화 속도가 미친듯이 빠른 환경과 새로운 기술이 매일 등장하는 상황에서 기존 경영 및 조직 방식보다 훨씬 강력한 경쟁력을 만들어준다.

이를 토대로 필자는 프롬프트 엔지니어링과 사고프로세스 자체 설계를 통해 구현한 DEF-A모델 Cursor AI 에디터 Cursor rules버전을 github에 공개하고 있다.

GitHub - gaebalai/Cursor-DEF-A-Rule

Contribute to gaebalai/Cursor-DEF-A-Rule development by creating an account on GitHub.

https://github.com/gaebalai/Cursor-DEF-A-Rule

애자일과 OODA 로프가 결합되면, 조직은 기술 변화에 끌려가는게 아니라, 기술 변화 속도를 능동적으로 활용하는 조직이 될 수 있다. 그리고 이 방식은 생성형 AI, AI에이전트를 단순히 도입하는데서 끝나지 않고, 지속적으로 혁신전환을 만드는 사업과 조직의 엔진으로서 활용할 수 있다.

⑤ 지속적인 혁신전환이란?

이제 그동안 계속 나왔던 혁신전환Ops가 정확히 무엇인지 논리적으로 설명한다.

"시스템을 멈추지 않는 운영"에서 "변화를 멈추지 않는 운영"으로

Ops(옵스)라는 말은 원래 IT인프라의 운영, 유지, 안정관리 등을 의미하는 Operations(운영)에서 비롯된 용어이다. 많은 사람들은 'Ops = 안정, 유지'로만 기억할 수도 있다.

하지만, 최근 Ops의 의미는 크게 확장되었다. 이제 Ops는 단순히 시스템(기업 및 조직의 기술적 기반)을 유지하는 것이 아니라, 기업 비즈니스의 변화에 발맞춰 시스템이 계속 진화하도록 만드는 운영 방식을 포함하는 개념이 되었다. 즉, 기존 Ops가 "시스템이 멈추지 않게 한다"였다면, 지금의 Ops는 여기에 하나더 추가해서, "변화를 멈추지 않는 운영"이 되고 있다.

기업이 빠르게 변화하는 환경에서 살아남기 위해서는 '시스템 안정성 유지'뿐만 아니라, '업무 및 조직 비즈니스가 계속 변화하도록 돕는 운영방식'이 핵심이 된 것이다. 이런 접근방식이 바로 전환Ops(TransformationOps)이다. 전환Ops는 운영 = 변화의 흐름을 조직 내부에 정착시키는 시스템이라는 관점을 갖고 있다.

전환Ops의 출발점: 시스템Ops

전환Ops를 제대로 이해하려면, 그 기반이 되는 시스템Ops(SysOps)개념을 먼저 이해해야 한다. 여기에는 다양한 Ops개념이 포함된다.

DevOps: 개발(Development)과 운영(Operations)을 통합해 소프트웨어를 빠르고 안정적으로 제공하는 운영방식 → 기존처럼 개발, 운영이 분리된 구조를 해소하고, 빠른 배포와 지속 배포 구조(CI/CD)를 가능하게 한다.

AIOps/AgentOps/DataOps등 새로운 Ops체계: AI기반 자동화, 에이전트 기반 운영, 데이터기반 운영을 포함하는 새로운 형태의 Ops들이 있다.

예를들어, AIOps는 AIOps는 AI로 시스템을 자동 운영하는 방식이고, AgentOps는 AI 에이전트가 시스템 및 업무를 실행하고 관리하는 프레임워크이다.

이런 모던 Ops 체계는 단순한 운영 자동화가 아니라, 기술/데이터/AI와 결합해 조직의 변화 대응 속도를 극적으로 높이는 구조이다. 이 3가지 Ops(DevOps, AIOps/AgentOps, DataOps)를 바탕으로 기업 운영을 전체적으로 혁신하는 접근이 바로 전환Ops(TransformationOps)이다. 즉, 시스템을 유지하는 Ops에서 변화를 만들고 유지하는 Ops로 패러다임이 완전히 바뀐 것이다.

DevOps는 업무시스템이나 AI가 활용하는 데이터를 "가치있는 자산"으로 다루고 관리하는 프레임워크이다. 데이터의 품질과 비즈니스적 가치를 평가(데이터 큐레이팅)하고 우선순위에 따라 정비 및 운영하는 역할을 담당한다.

DataOps가 없으면 시스템이나 AI 운영의 가치가 절대로 극대화될 수 없다. 이 3가지 Ops(DevOps, AIOps/AgentOps, DataOps)를 통합한 체계가 바로 시스템Ops=XOps이며, 변화가 많은 요구가 존재하는 오늘날, 지속적으로 가치를 만들어내는 기반이 되고 있다.

전환Ops는 기존 시스템Ops(DevOps, AIOps/AgentOps, DataOps가 포함된 XOps)의 개념을 확장해 기업의 운영 시스템 전체를 혁신 친화적인 전환구조로 업그레이드 하는 개념이다. 기존에는 단순히 시스템과 데이터를 효율적으로 운영하는 것에 초점이 있었다면, 전환Ops는 그 범위를 확장하여,

비즈니스Ops (BizOps)

조직인재Ops (OrgOps)

테크놀로지Ops (TechOps)

이 3가지 핵심 운영기능을 통합적으로 연결하는 구조를 만드는 것을 목표로 한다.

비즈니스Ops(BizOps)

BizOps는 기업이 제공하는 제품, 서비스, 비즈니스 모델을 지속적으로 설계/검토/평가/재구축하는 운영 기능이다. 시장/고객/경쟁환경이 빠르게 변할 때 "무엇을, 누구에게, 어떤 방식으로 전달할 것인가?" 이 질문에 민첩하게 대응하도록 만드는 체계이다.

예로는,

사업 전략 포트폴리오 관리

서비스 개선 및 개편

신규 비즈니스 탐색

성과 기반 운영체계 구축

이런 부분들이 BizOps의 범주이다.

조직인재Ops (OrgOps)

OrgOps는 조직의 구조, 인재전략, 스킬, 마인드셋까지 기업의 사람과 조직 전체를 전략 변화, 기술 변화에 맞춰 지속적으로 업데이트하는 운영체제이다.

예를 들어,

직무 재설계

인재 재교육(Reskilling)

권한 구조 재구성

조직문화 재설계

리더십 체계 업데이트

이 모두가 OrgOps영역이다.

기술 도입만 해놓고, 사람이 따라오지 못하면 조직이 멈추게 되는데, OrgOps는 그걸 방지하고 지속 변화를 가능하게 만드는 기둥 역할을 한다.

테크놀로지Ops (TechOps)

TechOps는 기술의 가능성을 끌어 올려, 조직의 전략과 비즈니스 가치를 높이는 운영 기능이다. 구체적으로는,

최신기술의 탐색 및 적용

새로운 기술 기반 서비스 실험

외부 파트너, 기업, 스타트업과의 기술 협업

내부, 외부기술 자원의 전략적 활용

기업 기술 자산 관리 및 확장

그리고 이 모든 기술 기반 가능성을 조직 및 비즈니스와 '연결해 실질적인 가치'를 만들어 내는 역할을 한다.

이 3가지 OP를 연결하면 전환Ops가 완성된다! 즉 3가지 Ops를 따로 운영하는 것이 아니라, 기업 전체 운영체제로 3가지 Ops를 통합 및 연결하면 조직을 다음과 같이 실현할 수 있다.

빠른 변화 환경 속에서도

지속적으로

안정적이며

반복 가능한 방식으로

새로운 가치를 만들고 확장하는 체계

즉, 기술 x 비즈니스 x 조직이 하나로 연결된 "지속적인 혁신 전환 시스템"이 바로 전환Ops이다. 기업이 오래 성장하려면 이제 선택이 아니라 필수이다.

⑥ 전환Ops 구축을 위한 기준

전환Ops는 기업이 겪게 되는 변화들을 일회성 프로젝트가 아니라, 지속적인 업무 운영 프로세스 전체의 일부로 만들어 기업 운영체제를 계속 업그레이드 해 나가는 체계를 말한다. 이 체계를 흔히 "변화를 전제로 한 운영 모델"이라고 말할 수 있다.

즉, 단발성 프로젝트나 개선활동이 아니라, 기업이 매일 수행하는 운영 전반과 긴밀하게 접속해 기업의 운영체제를 계속 업데이트하는 것이 전환Ops의 주요 목적이다. 이 관점은 "변화를 외부의 특별 이벤트가 아니라, 일상의 업무 운영 일부로 흡수한다"라는 의미이다. 기술혁신의 빈도와 규모가 커지는 지금, 기업은 더 이상 '프로젝트 한번 해놓고 끝'이 아니라, 업무/조직 운영 전반을 변화 수용형 구조를 만들어야 한다.

앞에서 설명했듯이 시스템Ops(SysOps), 비즈니스Ops(BizOps), 조직인재Ops(OrgOps), 테크놀로지Ops(TechOps) 4가지가 조직 운영의 중심 역할을 담당한다. 하지만 현실에서는 이 운영 요소들이 전혀 분리돼서 움직이는 경우가 많다. 예를 들어,

시스템Ops는 IT부서

비즈니스Ops는 사업전략/기획부서

조직인재Ops는 인사/조직개발팀

테크놀로지Ops는 R&D부서/기술기획팀

이렇게 각자 따로 운영되고 있다.

그러나, 전환 시대에는 "기술 혁신 + 조직 변화 + 비즈니스 변화 + 인재 변화"가 하나의 덩어리로 동시에 발생하기 때문에, 이런 분리형 구조로는 절대 대응할 수 없다. 이것이 전환Ops의 핵심이다.

기존 부서가 맡고 있는 기능을 업그레이드하고 서로를 횡단적으로 연결해 단일한 변화 엔진으로 만든다. 즉, 새로운 조직을 늘리는게 아니라, 각 기존 부서의 기능 진화가 우선이라는 것이다. 기술이 변하고 시장이 변하는 속도가 워낙 빨라서 한번 만든 전담 조직만으로는 대응이 불가능하다. 각 부서가 스스로 변화 속도에 맞게 계속 진화해야 하고, 서로 협업해 기업 전체 운영체제를 업데이트하는 구조가 되어야 한다.

지금까지 많은 기업은 "변화는 프로젝트 단위로 실행한다", "혁신은 특정 부서가 담당한다" 이런 사고 안에 머물러 있다. 그러나 기술혁신전환은 단순한 부서 생산성 개선이 아니라, 산업 및 시장 전체가 순식간에 바뀌는 수준으로 발전하고 있다. 이 속도에서는 부서단위의 분절형 변화 방식으로는 절대 대응할 수 없다.

기업은 이제 '변화가 상시 발생하는 환경을 전제로 운영하는 구조'를 만들어야 하고, 기존 부서의 운영체제를 진화시키고 통합적으로 연결하는 방식으로 업그레이드해야 한다.

⑦ 전환Ops의 전략적 중요성

전환Ops는 이렇게 복잡해진 과제를 해결하기 위한 전략적 프레임워크라고 볼 수 있다. 전환Ops는 단순히 새로운 기술을 도입하거나 부서단위로 새로운 역할을 만드는 개념이 아니다. 그보다 더 큰 목적은,

기존의 경영 철학

조직 운영 방식

기술 활용 체계

인재 전략

이 모든 것을 서로 연결된 흐름으로 만들어, 변화를 지속적으로 추진할 수 있는 운영 엔진을 구축하는 것이다.

즉, 일회성 프로젝트가 아니라, '일상의 운영 속에서 변화가 반복적으로 일하는 전환 구조'를 만드는 것이다.

이것이 바로 전환Ops의 본질적인 가치이다. 앞으로 이 강좌에서는 실제로 전환Ops를 기업 내부 운영에 어떻게 도입하고 어떤 절차로 실행할 수 있는지를 설명한다.

그래서 최근 기업들이 처한 경영환경에서는 기업 내부 역량만으로는 절대 경쟁력을 확보할 수 없다. 그래서 기업들은 자사 내부뿐만 아니라 외부 파트너, 고객, 대학, 스타트업, 리서치기관, 기술공급사, 플랫폼 기업과 에코시스템(확장 협력 네트워크)을 구축해 가치를 함께 만들어내고 있다.

예는,

제조업의 공급망 파트너 네트워크

금융권의 핀테크 협력 구조

대기업-스타트업 CVC협업

마켓플레이스 및 플랫폼 생태계

대학 및 연구소와의 기술 공동 연구

SI파트너, 클라우드 파트너와의 협업

이런 에코시스템은 기업 하나의 역량으로는 만들 수 없는 혁신 속도, 기술 스케일, 시장 적응력을 만들어야 한다. 특히 생성형 AI, AI 에이전트 시대에는 데이터, 기술, 인재, 자원, 네트워크가 완전히 재조합되면서 에코시스템의 중요성이 더 커지고 있다. 에코시스템 중심 경영이 가능하다면,