기업의 DT 혁신, AX로 대전환

DT 2.0으로서의 AX의 정의와 가치

Jan 16. 2026

2025년은 생성형 AI 즉 ChatGPT가 본격 보급된 3년차이다. 이제 AI는 검색, 메신저, SNS처럼 누구나 어디서나 사용할 수 있는 보편 서비스 즉 킬러앱이 되었다. 그렇다보니 기업도 인공지능(AI)을 사업과 업무 전반에 도입해 혁신을 꾀하려는 AX(AI Transformation 또는 Automation Experience)가 핵심 키워드로 급부상하고 있다. AX는 AI를 통해 고객은 물론 직원의 경험을 극대화하고 비즈니스 프로세스를 자율적으로 운영하는 것을 목표로 한다. AX로 기업의 DT가 2.0으로 도약하는 이유와 구체적 실행 전략에 대해 전망한다.

▣ 디지털 트랜스포메이션 어디까지 왔나?

2000년대에 접어들면서 전 세계 기업은 정보화 시스템 구축에 본격적으로 나서며 경영 효율화를 꾀한다. 당시에는 ERP(전사적 자원 관리), CRM(고객 관계 관리), SCM(공급망 관리)과 같은 핵심 시스템을 도입하고 인트라넷, 전자결재 시스템을 구축하며 내부 프로세스를 디지털화하는 데 주력한다. 이러한 기업 정보화 노력은 1990년대 중반 글로벌 선도 기업을 중심으로 시작되어 2000년대에는 대기업, 그리고 점차 중견기업으로까지 확산된다. 이 시기의 정보화는 주로 기업 내부의 업무 프로세스를 표준화하고 자동화하여 운영 비용을 절감하고 의사결정의 속도를 높이는 데 초점이 맞춰져 있었다. 이후 2010년대에는 클라우드 기반의 SaaS(Software as a Service)가 등장하며 기업의 업무 생산성을 혁신할 수 있었다. 더 이상 값비싼 서버와 소프트웨어를 직접 구축하고 유지보수할 필요 없이 구독형 서비스 형태로 필요한 기능을 이용할 수 있게 되면서 기업은 더욱 유연하고 효율적인 IT 환경을 구축할 수 있게 된다. 이는 특히 스타트업과 중소기업에게 혁신적인 IT 솔루션에 대한 접근성을 높여주며 디지털 전환의 기반을 다진다. 2015년경부터는 이른바 디지털 트랜스포메이션(Digital Transformation, DT)이라는 개념이 전 세계적으로 확산되며 단순한 IT 시스템 도입을 넘어선 전사적인 디지털 전환의 중요성이 부각되기 시작한다. DT는 비즈니스 모델, 조직 문화, 운영 프로세스, 고객 경험 등 기업의 모든 영역을 디지털 기술을 활용하여 근본적으로 재설계하는 것을 의미한다. 국내에서도 2020년부터 DT가 본격적인 경영 화두로 떠오르면서 전 산업 영역에서 디지털 전환이 기업의 생존과 성장을 위한 필수 요소로 자리 잡는다.

이렇게 디지털 트랜스포메이션(DT)은 더 이상 선택이 아닌 기업의 생존 필수 요건으로 인식되며 전 세계 모든 산업에서 빠르게 확산되었다. 특히, 2020년 이후 팬데믹을 기점으로 그 추진 속도가 더욱 가속화되었다. 기업은 생존을 위해 비대면 업무 환경을 구축하고 온라인 채널을 강화하며 데이터 기반의 의사결정 시스템을 서둘러 도입했다. 이를 통해 업무 자동화, 클라우드로의 전환, 협업 툴 도입 그리고 고객 데이터 플랫폼 구축 등 다양한 형태로 디지털 전환을 시도하는 계기가 되었다. 최근 가트너(Gartner)의 분석에 따르면 전 세계 기업의 80% 이상이 디지털 전환 프로젝트를 적극적으로 추진하고 있 특히 고객 경험(CX) 개선을 최우선 전략 목표로 삼고 있을 정도로 고객 중심의 변화가 두드러진다. 이는 DT가 단순히 내부 효율성 증대를 넘어 시장에서의 경쟁 우위를 확보하고 새로운 비즈니스 기회를 창출하는 핵심 동력임을 시사하며 기업이 고객의 니즈 변화에 민첩하게 대응하고 개인화된 경험을 제공하는 데 집중하고 있음을 보여준다.

그러나 지난 10년의 DT는 주로 내부 업무의 효율화와 기존 전산 시스템의 고도화 수준에서 진행되는 경향이 있었다. 많은 기업이 ERP, CRM, SCM 등 전통적인 시스템의 업그레이드와 클라우드로의 전환에 집중했다. 이는 내부 업무 프로세스의 개선에는 기여했지만 고객 경험(CX)이나 직원 경험(EX)에 대한 실질적인 변화는 상대적으로 제한적이었다. 예를 들어, 백오피스 업무의 자동화는 이루어졌지만 고객이 웹사이트나 모바일 앱을 통해 경험하는 여정은 여전히 단절되거나 비효율적인 경우가 많았다. 또한, 기술 도입 자체에 초점을 맞추다 보니 부서별로 데이터가 분리되는 데이터 사일로(Data Silo) 현상이 심화되어 되려 혼란이 가중되었다. 또한, 디지털 전환을 이끌어갈 전문 인력 부족과 조직 내 변화에 대한 저항 등 다양한 도전 과제에 직면하기도 했다. 이러한 한계는 기업의 DT는 단순히 기술을 도입하는 것을 넘어 기술과 사람이 조화를 이루는 사람 중심의 DT, 즉 전사적이고 경험 중심의 디지털 전환으로 패러다임을 전환해야 한다는 인식을 확산시켰다. 이는 디지털 기술을 활용하여 고객과 직원의 경험을 혁신하고 궁극적으로 기업의 가치를 높이는 것을 목표로 해야 한다라는 교훈을 가져다주었다.

▣ DT 2.0, AI로 다시 날아 오르나?

DT 2.0은 지난 DT를 통해 배운 시사점인 '기술 중심' 접근 방식에서 벗어나 '고객과 직원의 경험 중심'으로 패러다임이 전환되는 것을 의미하며 이 변화의 핵심 동력으로 인공지능(AI)을 이용하는 것을 뜻한다. 지난 3년의 생성형 AI(Generative AI)의 등장은 기업 업무의 전 영역에서 전례 없는 혁신을 가속화하고 있다. 생성형 AI는 단순한 데이터 분석이나 자동화를 넘어 텍스트, 이미지, 코드 등 새로운 콘텐츠를 생성하고 복잡한 문제를 해결하며, 인간의 창의적인 작업을 보조하는 수준으로 발전하고 있다. 이는 기업이 고객과 소통하고 제품을 개발하며 내부 업무를 처리하는 방식 전반에 근본적인 변화를 야기한다.

일례로 고객 상담 분야에서는 과거의 챗봇이 단순히 정해진 답변을 제공하는 수준에 머물렀다면 이제는 고객의 감정과 맥락을 파악하여 실질적인 소통을 이끄는 고도화된 AI 에이전트가 도입될 수 있다. 대표적인 사례가 미국의 뱅크오브아메리카(Bank of America)의 AI 상담사 ‘에리카(Erica)’이다. 에리카는 25억 건 이상의 고객 상호작용을 처리하며 고객의 금융 문의에 대한 즉각적인 답변과 맞춤형 조언을 제공한다. 예를 들어, 고객의 지출 패턴을 분석하여 예산 관리 팁을 제공하거나 잠재적인 사기 거래를 감지하여 경고하는 등 개인화된 서비스를 통해 고객 만족도와 브랜드 충성도를 크게 향상시키는 데 기여한다. 이는 AI가 단순한 비용 절감을 넘어 고객 경험을 혁신하는 강력한 도구가 될 수 있음을 보여준다.

AI는 제조업과 공급망 관리(SCM)에도 혁신적인 변화를 가져온다. 제조업에서는 AI 기반의 실시간 데이터 분석을 통해 생산 공정상의 미세한 문제점까지 예측하고 불량률을 사전에 줄이는 데 기여한다. 예를 들어, 센서 데이터를 분석하여 장비 고장을 예측하는 예측 유지보수(Predictive Maintenance)를 통해 생산 라인의 가동 중단 시간을 최소화하고, 제품 품질을 일관되게 유지할 수 있다. SCM 영역에서는 AI 기반 수요 예측을 통해 예측 정확성을 획기적으로 높여 재고 비용을 대폭 절감하고, 공급망의 탄력성을 강화한다. AI는 과거 판매 데이터뿐만 아니라 날씨, 소셜 미디어 트렌드, 경제 지표 등 비정형 데이터를 분석하여 시장 수요를 더욱 정교하게 예측하며, 일부 연구에 따르면 AI 기반 수요 예측은 기존 방식 대비 20~30% 이상의 정확도 개선 효과를 보이며, 이는 과잉 재고로 인한 손실을 줄이고 적시 생산 및 배송을 가능하게 한다. 이처럼 AI는 더 이상 단순 자동화에 머무르지 않고 복잡한 데이터를 기반으로 판단을 내리고 심지어 창의적인 결정까지 지원하며 DT 2.0 시대의 필수 요소로 자리 잡는다.

더 나아가, AI의 확산은 기업 내부의 업무 방식도 근본적으로 바꿔준다. 마이크로소프트의 ‘코파일럿(Copilot)’과 같은 AI 기반 생산성 도구의 도입으로 직원은 문서 작성, 회의록 정리, 이메일 작성, 데이터 분석, 프레젠테이션 준비 등 반복적이고 시간이 많이 소요되는 작업에서 상당한 시간을 절약할 수 있다. 실제 연구에 따르면 코파일럿 도입 후 이러한 작업에 소요되는 시간을 최대 50% 이상 단축시키며 직원의 업무 효율성과 만족도를 현저히 개선해준다. 이는 직원이 단순 반복 업무에서 벗어나 더욱 창의적이고 전략적인 업무에 집중할 수 있게 함으로써 업무 몰입도를 높이고 궁극적으로 일과 생활의 균형(워라밸, Work-Life Balance)을 향상시키는 긍정적인 변화를 이끌어낸다. 또한, AI는 신제품 개발을 위한 아이디어 발상과 연구 개발(R&D) 과정에서의 데이터 분석 및 가설 검증, 마케팅 콘텐츠 생성 및 개인화, 재무 분석 및 리스크 예측, 그리고 인사(HR) 부문에서의 채용 및 직원 교육 프로그램 개발에 이르기까지 다양한 전분야의 직무 영역에서 인간의 역량을 증강시키며 새로운 가치를 창출하는 데 기여할 수 있다.

▣ AX(Experience Transformation), 사람 중심의 혁신

최근 AX(AI Transformation 또는 Automation Experience)가 기업 혁신의 핵심 키워드로 급부상하고 있는 것은 AI를 통해 고객과 직원의 경험을 자동화하고 최적화하는 것이 보다 효율적으로 가능하게 되었기 때문이다. AI가 어떻게 이같은 혁신을 가능하게 하는 도구가 될 수 있는지 3가지 측면에서 살펴보면 우선

첫째, DT 이후의 자동화 중심 전환이 RPA(Robotic Process Automation)를 넘어 AI 기반의 예측, 결정, 실행이 가능한 수준으로 발전했기 때문이다. 과거의 자동화가 정형화된 규칙에 기반하여 반복적인 작업을 처리하는 데 그쳤다면 AX 시대의 자동화는 AI의 LLM(Large Language Model), LMM(Lage Multimodal Model), LAM(Large Action Model) 기반의 학습 능력과 예측 능력을 활용하여 비정형적인 상황에서도 최적의 의사결정을 내리고 실행하는 자율적인 자동화(Autonomous Automation)를 가능하게 해준다. 이는 단순 반복 업무를 넘어 복잡한 비즈니스 프로세스 전반에 걸쳐 인간의 개입을 최소화하고 오류를 줄이는 것을 수월하게 해준다.

둘째, 고객 경험(CX)과 직원 경험(EX)의 통합이 강력하게 요구되면서 두 경험을 단절 없이 연결하고 자동화된 환경을 제공하는데 LLM으로 개발된 생성형 AI가 적합하기 때문이다. 오늘날 고객 만족도를 높이는 것이 기업의 핵심 경쟁력이 되었고 이를 위해서는 고객 접점에서의 모든 상호작용이 매끄럽고 개인화되어야 한다. 예를 들어, 고객이 생성형 AI 기반의 챗봇과 대화하다가 상담사로 전환될 때 이전 대화 내용이 완벽하게 이어져야 한다. 동시에 직원이 효율적으로 일하고 만족감을 느낄 때 비로소 고객에게도 더 나은 경험을 제공할 수 있다는 인식이 확산되면서 직원 경험 최적화도 중요하다. AX는 이러한 고객과 직원의 경험 여정 전체를 AI 기반으로 통합하고 자동화하여 각 접점에서 발생하는 마찰을 줄이고 최적의 상호작용을 가능하게 해준다.

셋째, AX는 단순 효율성 증가를 넘어 사용자 만족과 경험의 질적 개선을 가능하게 해준다. 즉, AI 도입은 비용 절감이나 생산성 향상에만 머무르지 않고 고객과 직원이 기업의 제품, 서비스, 시스템과 상호작용하는 모든 과정에서 '더 나은 경험'을 제공하는데 적합하다. 이는 고객이 제품을 구매하는 과정에서 느끼는 편리함, 서비스 이용 중의 만족감은 물론 공장 혹은 사무실 등에서 Physical AI와 업무용 Enterprise AI Agent를 통해 직원의 업무 수행을 증강시켜줄 수 있다. 이렇게 AI는 고객은 물론 직원의 경험을 높여 궁극적으로 기업의 지속 가능한 성장을 도모한다.

그렇다보니 이미 AX는 글로벌 선도 기업의 주요 관심사가 되고 있으며 다양한 형태로 구현되고 있다. ServiceNow는 'Workflow Data Fabric'과 'AI Agent Fabric'과 같은 전략을 통해 전사적 영역에서 AI 기반 챗봇과 프로세스 마이닝을 결합하여 복잡한 업무 흐름을 자동화한다. 이들은 기업 내부에 흩어진 데이터를 통합하고 AI 에이전트가 필요한 데이터를 실시간으로 활용하여 업무를 처리해준다. 이를 통해 IT 서비스 관리, 고객 서비스 관리, 인적 자원 관리 등 다양한 부문의 워크플로우를 최적화한다. Salesforce는 고객 여정 전반에 걸쳐 자동화된 인사이트 제공을 위한 '하이퍼오토메이션(Hyperautomation)' 전략을 추진 중이며 AI(Einstein AI), RPA, 프로세스 마이닝, 로우코드/노코드 개발, 지능형 문서 처리(IDP) 등 다양한 기술을 결합하여 영업, 마케팅, 서비스 등 고객 접점의 모든 프로세스를 지능적으로 연결하고 최적화한다. 이는 고객과의 상호작용을 자동화하고 개인화하여 고객 만족도를 높이는 데 크게 기여한다.

Amazon은 'Just Walk Out'과 같은 '보이지 않는 AI(Invisible AI)' 기반의 AX 전략으로 고객이 의식하지 못하는 사이에 자연스럽게 구매가 이루어지는 혁신적인 경험을 창출한다. 고객은 상품을 집어 들고 매장을 나서는 것만으로 결제가 완료되는 매끄러운 경험을 통해 쇼핑의 편리함을 극대화할 수 있다. 국내에서도 SK텔레콤이 개인화된 AI 비서인 'A.(에이닷)'으로 통화, 대화, 강연, 회의 등의 일상생활 속 모든 커뮤니케이션에서 AI가 최적화된 경험을 제공해줌으로써 고객 경험을 극대화해주고 있다. 에이닷은 통화 요약, 일정 관리, 회의록이나 강연 내용 요약 등 다양한 기능을 AI 기반으로 제공하며 사용자 편의성을 높여주고 있다.

이러한 AX 전략의 주요 특징은 AI 기반 자동화, 대화형 UX, 컨텍스트 인지, 멀티모달 통합, 워크플로우 최적화 등으로 요약할 수 있다. AI를 통해 업무와 상호작용의 예측 및 판단이 가능해지고 자연어 대화 인터페이스를 통해 직관적인 경험을 제공하며 사용자의 상황과 맥락을 이해해 더욱 자연스러운 사용자 경험을 제공한다. 또한, 텍스트, 음성, 이미지 등 다양한 형태의 데이터를 통합 처리하여 더욱 풍부한 상호작용을 가능하게 하며 전체 워크플로우를 AI 기반으로 최적화하여 효율성과 정확성을 동시에 높인다. 선도적인 연구 기관의 분석에 따르면 AX를 전략적으로 도입한 기업은 운영 비용 절감, 생산성 향상, 고객 만족도 증대, 직원 이탈률 감소 등 다양한 측면에서 상당한 성과를 거두어 이는 단순히 기술을 넘어선 '경험 혁신'의 중요성을 입증한다.

결국 앞으로의 기업 혁신은 '어떤 기술을 사용할지'가 아니라 '어떤 경험을 자동화하고 최적화할지'가 핵심이 될 것이다. 이는 기술이 더 이상 목적이 아닌 고객과 직원에게 최적의 경험을 제공하기 위한 수단이 되어야 함을 의미한다. 일례로, 국내의 한 선도 기업은 AX 전략을 적극적으로 도입하여 고객 접점 채널의 불편 요소를 제거하고 또한 직원의 디지털 활용 역량을 높이는 교육 프로그램을 각각 운영했다. 그 결과, 고객 문의 처리 시간이 단축되고 고객 만족도가 향상되었을 뿐만 아니라 직원의 업무 효율성 증대와 디지털 도구 활용 역량 강화라는 두 마리 토끼를 동시에 잡는 성과를 거둔다. 직원은 반복적인 업무 부담에서 벗어나 더욱 가치 있는 업무에 집중할 수 있게 되었고 이는 다시 고객 서비스 품질 향상으로 이어지는 선순환 구조를 만든다.

이러한 결과는 단순히 기술에 투자하는 것을 넘어 사람의 경험을 중심으로 한 혁신이 장기적으로 기업 가치를 높이는 핵심 전략임을 보여준다. 앞으로 기업은 AX 전략을 통해 고객과 직원의 경험을 향상시키고 AI 기반의 혁신을 적극적으로 활용하여 지속 가능한 경쟁력을 갖추어야 할 것이다. 이는 단순한 효율성 증대를 넘어 새로운 비즈니스 모델을 창출하고 변화하는 시장 환경에 더욱 민첩하게 대응할 수 있게 해줌으로써 기업의 지속적인 미래 성장 동력을 찾아줄 것이다.