AX뜻과 기업에서 AX 도입이 중요한 이유 총정리
지금 도입하지 않으면 안되는 이유
AX뜻, 처음 들었을 때 저도 몰랐습니다
사업개발 4년차인데도 AX라는 단어를 처음 들었을 때,
DX랑 뭐가 다른 거지…?
그냥 AI 툴 몇 개 쓰면 되는 거 아닌가?
이렇게 단순하게 생각했습니다.
ChatGPT 구독하고 노션 AI 켜놓으면 AX 완료인 줄 알았던 때가 있었습니다.
AX(AI Transformation)는 AI를 활용해 비즈니스 프로세스 자체를 재설계하는 전환 전략입니다.
AI 툴을 하나씩 도입하는 것과는 다르고, DX와도 개념이 구분됩니다.
이 글에서는 AX의 정확한 뜻과 DX와의 차이, 기업에 필요한 이유,
그리고 외부 개발사를 선택할 때 봐야 할 기준까지 현장 경험을 바탕으로 정리합니다.
AX뜻은 무엇이고 DX와 어떻게 다를까요?
AX(AI Transformation)는 AI를 핵심 축으로 비즈니스 프로세스 자체를 재설계하는 것을 의미합니다.
DX(Digital Transformation)가 클라우드, SaaS, 협업 툴 등
디지털 도구로 업무 방식을 전환하는 것이라면,
AX는 그보다 한 단계 더 나아가 AI가 의사결정과 프로세스 설계의 중심이 됩니다.
DX와 AX, 뭐가 다른가요?
DX는 기존 업무를 디지털로 옮기는 것에 초점을 둡니다.
반면 AX는 AI가 데이터를 분석하고, 반복 업무를 자동화하며,
의사결정 과정에 직접 개입하도록 프로세스를 처음부터 다시 설계하는 개념입니다.
예를 들어 영업팀이 CRM을 도입하면 DX고,
AI가 고객 이탈 가능성을 예측해 영업 우선순위를 자동으로 정렬해주면 AX입니다.
ChatGPT를 팀 전체가 구독하거나 업무용 AI 어시스턴트를 붙여놓는 것은 AX가 아닙니다.
개별 툴 도입은 생산성 향상 수단일 뿐, 프로세스 재설계가 동반되지 않으면 AX라고 보기 어렵습니다.
기업에서 AX가 필요한 이유
사업개발 현장에서 느끼는 가장 큰 압박은 속도입니다.
파트너사 리서치, 제안서 초안 작성, 계약 검토 같은 반복 업무들이 하루의 절반을 차지하는데,
이 부분을 AX로 전환하면 팀이 본질적인 의사결정에 집중할 수 있습니다ㅎㅎ
스타트업과 중소기업에 AX가 필요한 이유를 정리하면 이렇습니다.
반복 업무 자동화
: 데이터 수집, 문서 초안 작성, 보고서 정리 등 정형화된 업무를
AI 프로세스로 전환해 팀 리소스를 확보합니다.
의사결정 속도 개선
: AI가 데이터를 분석하고 옵션을 제시하면 의사결정에 걸리는 시간이 줄어듭니다.
데이터 기반 프로세스 전환
: 직관이 아니라 데이터가 움직이는 조직으로 전환되면 실수와 낭비가 줄어듭니다.
AX에 대해 자주 하는 오해 3가지
첫 번째 오해는 AI 툴 도입 = AX 완료라는 생각입니다.
툴은 수단이고, 프로세스 재설계가 본질입니다.
두 번째는 AX는 대기업만 하는 것이라는 오해입니다.
인력이 적을수록 자동화로 얻는 효율이 더 크게 체감됩니다.
세 번째는 AX는 기술팀만의 영역이라는 착각입니다.
마케팅, 영업, 사업개발 등 모든 팀의 프로세스가 AX 대상이 됩니다ㅠㅠ.
AX 도입 전후 어떻게 변화할까요?
제가 속한 팀은 파트너사 리서치에만 하루 2~3시간을 썼습니다.
AI 기반 리서치 프로세스를 연결하고 나서는 같은 작업을 40분 내외로 줄였습니다.
제안서 초안도 AI가 구조를 잡아주고 나면 수정에만 집중할 수 있어서,
작성 시간이 기존 대비 절반 이하로 줄었습니다.
계약 검토도 AI가 1차 리뷰를 하고 나면
변호사나 법무팀 확인 전 내부 검토 단계가 훨씬 빨라졌습니다ㅎㅎ
이 변화가 가능했던 건 툴을 쓴 게 아니라 프로세스를 바꿨기 때문입니다.
AX 전환을 검토하는 팀이라면 아래 체크리스트를 먼저 확인해보시길 추천드립니다.
반복 업무 중 AI로 대체 가능한 단계를 구체적으로 파악했는가?
AI가 처리한 결과물을 검토·승인할 담당자가 지정되어 있는가?
AI 도입 전후 성과를 측정할 지표를 미리 설정했는가?
팀 전체가 새로운 프로세스를 이해하고 동의했는가?
AI 오류 발생 시 대응 프로세스가 마련되어 있는가?
데이터 보안과 개인정보 처리 기준을 확인했는가?
AX 전환 외주 개발사 선택 기준과 추천
AX 전환을 외부에 맡기려 할 때 가장 흔한 실수가 개발 단가만 비교하는 겁니다ㅠㅠ
AX 프로젝트는 코드를 짜는 것보다
비즈니스 프로세스를 이해하고 AI와 연결하는 설계 역량이 훨씬 중요합니다.
그래서 개발사를 선택할 때 아래 세 가지를 반드시 확인해야 합니다.
AX 전환 잘하는 외주개발사의 기준은?
첫째, 비즈니스 언어로 소통할 수 있는 PM 역량이 있는지
기술 용어로만 대화하는 개발사와 프로젝트를 진행하면 요구사항이 엉뚱하게 구현되는 일이 생깁니다.
둘째, 실서비스 운영 경험이 있는지
트래픽, CS, 데이터 이슈를 실제 운영하면서 겪어본 팀이 훨씬 현실적인 설계를 합니다.
셋째, AI 활용 전문성을 프로젝트에 실제 적용해본 이력이 있는지
이 세 가지 기준을 충족하는 외주개발사 중 하나인 똑똑한개발자를 소개드리자면,
똑똑한개발자는 2019년 설립된 IT 외주 에이전시로, 크몽의 자회사라 재무 안정성이 확인된 곳입니다.
또한, 자체 B2B 서비스 플러그를 직접 운영하면서 쌓은 실전 노하우를
클라이언트 프로젝트에 적용하는 방식으로 높은 비즈니스 이해도를 보여줍니다.
다양한 도메인에서 스타트업과 대기업 신사업 등 프로젝트 경험도 정말 많습니다.
최근 똑똑한개발자는 AX를 포함한 AI 분야 전문성을 적극적으로 키우고 있어,
비즈니스 파트너로 함께 설계해주는 개발사를 찾는다면 추천드리는 개발사입니다.
AX 전환을 위해 능력있는 개발사를 찾고있다면 똑똑한개발자를 찾아보시기 바랍니다!
AX 관련 자주 묻는 질문!
AX와 DX를 동시에 추진해도 되나요?
일단 답부터 말씀드리자면, 됩니다.
다만 우선순위를 명확히 해야 합니다.
DX가 아직 충분히 되어 있지 않은 조직이라면 기본 디지털 인프라를 먼저 정비하고
AX를 올리는 순서가 효율적입니다.
두 전환을 동시에 진행할 경우 팀 리소스와 예산 배분 계획을 먼저 세우는 것이 중요합니다.
팀 규모가 작아도 AX 도입이 가능한가요?
오히려 팀이 작을수록 AX 효과가 빠르게 체감됩니다.
인당 처리해야 하는 업무가 많기 때문에 반복 업무 자동화의 임팩트가 큽니다.
10인 이하 스타트업도 특정 프로세스 하나부터 AX 전환을 시작하는 방식으로 충분히 가능합니다ㅎㅎ
AX 도입 예산은 얼마나 잡아야 하나요?
범위에 따라 편차가 큽니다.
특정 업무 프로세스 하나를 AI로 전환하는 경우와
조직 전체 프로세스를 재설계하는 경우는 규모가 전혀 다릅니다.
처음에는 파일럿 프로젝트 단위로 범위를 좁혀 시작하면 예산과 리스크를 동시에 통제할 수 있습니다.
외부 개발사와 진행할 경우 초기 컨설팅 단계부터 범위를 명확히 정의하는 게 비용 효율화의 핵심입니다!
AX 전환은 지금이 적기입니다
오늘은 평소와는 조금 다른 이야기를 해드린 것 같은데요!
저도 사업개발자이고 비개발직군이지만,
최근들어 이런 AI와 기술적인 부분을 반드시 공부해야 한다고 생각하게 되었습니다.
여러분들도 빠르게 준비해서 성공적으로 AX 전환을 이루어내시길 바랍니다.
정말 지금이 적기이니까요!
감사합니다.
궁금하신 부분은 댓글로 남겨주시면 성심성의껏 답변드리겠습니다 :)