많은 기업이 AI를 도입하고 있다. 업무 자동화, 보고서 요약, 데이터 분석, 내부 챗봇까지 기술적 활용은 빠르게 확산되고 있다. 그러나 시간이 지날수록 조직 내부에서는 공통된 질문이 반복된다. “그래서, 우리의 일하는 방식은 무엇이 달라졌는가?” 이 질문에 명확히 답하지 못한다면, 그것은 AI 도입이지 AX 전환은 아니다. AX 전환이란 AI를 사용하는 조직이 아니라, AI를 전제로 업무 구조와 거버넌스를 다시 설계한 조직으로 변화하는 과정이다.

시장의 니즈: AI 서비스는 늘어났지만, 조직은 여전히 사람 중심으로 움직인다

현재 대부분의 기업은 온라인 업무 환경을 갖추고 있다. 협업 툴과 클라우드, SaaS 기반 시스템도 충분하다. 문제는 그 위에서 작동하는 기준과 판단 구조가 여전히 사람 중심으로 남아 있다는 점이다. AI는 업무를 보조하는 훌륭한 수단이지만, 업무에 대한 디렉션과 의사결정은 여전히 개인의 경험과 지식을 바탕으로 이루어진다. 특히 다양한 이해관계자가 존재하는 협의 체계 아래에서 판단 기준은 쉽게 흔들리고, 같은 논의가 반복되며, 책임 소재는 불명확해진다. 기업이 원하는 것은 더 많은 AI 기능이 아니라 AI가 자연스럽게 작동할 수 있는 조직의 질서, 즉 AX 전환이다.

해결해야 할 문제: AX 전환을 가로막는 구조적 병목

첫째, 업무 기준이 문서가 아닌 사람에게 귀속되어 있다. 담당자가 바뀌면 기준도 바뀌고, AI는 입력되지 않은 정보를 학습할 수 없다. 둘째, 의사결정의 맥락이 기록되지 않는다. 왜 그 판단이 내려졌는지에 대한 데이터가 남지 않아, AI 활용의 확장성이 제한된다. 셋째, 자동화가 늘어날수록 책임 구조는 더 모호해진다. AI가 개입한 업무에서 누가 판단했고 누가 책임지는지 정의되어 있지 않다. 이러한 상태에서는 AI 도입이 오히려 리스크로 작용한다.

처리 방향: AX는 기술이 아니라 거버넌스의 전환이다

이롭게의 AX 전환 컨설팅은 AI 도입 이전에 업무 거버넌스의 재정의를 핵심 과제로 삼는다. AX는 자동화의 문제가 아니라, 업무를 판단하고 통제하는 기준을 AI 친화적으로 재설계하는 과정이다. 이를 위해 조직의 업무 유형, 의사결정 단계, 승인 흐름, 예외 처리 기준을 구조화한다. 그 다음, AI가 개입해야 할 지점과 인간이 판단해야 할 영역을 명확히 구분한다. AI는 결정을 대신하는 존재가 아니라, 조직의 기준을 일관되게 유지하고 판단의 맥락을 축적하는 시스템으로 설계된다.

이롭게의 AX 전환 컨설팅 방향성과 차별점

이롭게는 ‘AI를 무엇으로 구현할 것인가’보다 ‘AX가 조직에 어떻게 작동해야 하는가’를 먼저 정의한다. 첫째, AX 관점의 업무 거버넌스 진단을 통해 현재 조직의 의사결정 구조와 리스크를 분석한다. 둘째, 온라인 업무 환경에 최적화된 AX 거버넌스 모델을 설계한다. 이는 선언적 가이드가 아닌, 실제 업무 흐름에 적용 가능한 구조다. 셋째, 해당 구조를 기준으로 AI의 역할을 정의하고, 지속적인 모니터링 체계를 구축한다. 결과뿐 아니라 과정과 기준 준수 여부까지 관리한다. 이 접근 방식은 단기적인 생산성 향상이 아니라, 조직의 성장 속도를 따라갈 수 있는 AX 기반 운영 체계를 만든다.

고객 후기: AX 전환 이후의 변화

“AI를 이미 사용하고 있었지만, AX 전환 컨설팅 이후에야 비로소 AI가 조직 안에서 ‘제 역할’을 하게 되었습니다. 업무 기준이 명확해지니 내부 혼선이 크게 줄었습니다.” – A기업 디지털전략팀

“AX 전환 이후 의사결정 속도와 품질이 동시에 개선되었습니다. 무엇보다 AI 활용에 대한 내부 저항이 사라진 점이 인상적이었습니다.” – B금융사 IT기획부

“단순한 AI 컨설팅이 아니라, 조직 운영 방식 자체를 다시 설계하는 경험이었습니다. AX라는 개념을 실무에서 이해하게 되었습니다.” – C유통사 운영혁신팀