AX와 AIX, 우리 회사 일로 풀어 보면

두 단어가 가리키는 일은 결국 하나입니다

요즘 회의 자료나 지원 사업 공고에서 AX라는 말이 자주 보입니다. 비슷한 자리에 AIX도 섞여 나옵니다. 그런데 막상 "그래서 우리 회사는 뭘 하면 되느냐"고 물으면 설명이 길어지고, 듣는 쪽은 더 헷갈립니다. 영어 약자 두 개가 따로 돌아다니니 서로 다른 사업처럼 들리기도 합니다.

먼저 짧게 답하면, 두 말은 거의 같은 일을 가리킵니다. 회사에서 사람이 하던 판단 가운데 일부를 AI에게 맡기고, 그 덕분에 회사가 무엇을 더 잘하게 되는지를 정하는 일입니다. AX는 AI Transformation, AIX는 Artificial Intelligence Transformation의 줄임말이고, 업계에서도 두 말을 섞어 씁니다. 차이가 있다면 어디에 무게를 두고 말하느냐 정도입니다.

이 글은 용어 사전보다는 회사 업무에 대어 보는 쪽으로 썼습니다. 정의를 외우는 것보다 "우리 회사라면 어디가 바뀌나"를 한 번 그려 보는 편이 훨씬 빨리 이해되기 때문입니다.

DX 다음에 오는 일

AX는 DX(디지털 전환)를 떠올리면 이해하기 쉽습니다. DX는 종이와 엑셀로 하던 일을 시스템으로 옮긴 일이었습니다. 주문이 시스템에 쌓이고, 결재가 전자결재로 바뀌고, 재고 숫자를 누구나 화면에서 볼 수 있게 됐습니다. 다만 그 숫자를 보고 판단하는 쪽은 여전히 사람이었습니다.

AX는 그다음 단계입니다. 시스템에 쌓인 데이터를 바탕으로 AI가 판단과 예측, 반복 처리의 일부를 직접 맡습니다. 그러면 사람의 역할이 달라집니다. 모든 건을 하나하나 보던 사람이 AI가 골라 준 건, 애매하다고 표시한 건만 보게 됩니다. 일하는 방식이 바뀐다는 말은 대개 이런 뜻입니다.

몇 가지 업무에 대어 보면 차이가 잘 보입니다. 아래는 이해를 돕기 위해 만든 예시입니다.

고객 문의

DX가 된 회사라면 메일과 게시판 문의가 한곳에 모이고, 담당자가 하나씩 읽고 답합니다. AX 이후에는 AI가 문의를 종류별로 나누고 답변 초안을 씁니다. 담당자는 환불이나 개인정보가 걸린 건만 직접 처리합니다.

견적

DX 이후에는 견적서 양식이 시스템에 있고 과거 견적을 검색할 수 있습니다. AX 이후에는 과거 견적과 원가를 바탕으로 AI가 초안을 만들고, 평소와 크게 다른 항목에 표시를 합니다. 담당자는 표시된 곳만 확인합니다.

재고와 발주

DX 이후에는 재고 수량을 화면에서 바로 보지만, 발주 시점은 담당자의 감으로 정합니다. AX 이후에는 판매 흐름을 보고 AI가 다음 주에 모자랄 품목과 발주량을 제안하고, 담당자는 그 제안을 고치거나 승인합니다.

세 경우 모두 사람이 빠지지 않습니다. AX는 사람을 지우는 일이라기보다 사람이 확인하는 자리를 옮기는 일에 가깝습니다.

그리고 DX 쪽이 비어 있으면 AX 쪽도 채우기 어렵습니다. 문의가 직원 개인 메일함에 흩어져 있거나, 견적이 담당자 PC의 엑셀 파일로만 남아 있다면 AI보다 자료 정리가 먼저입니다. DX가 덜 된 곳에 AX를 바로 얹으면 대개 AI가 아니라 자료에서 막힙니다.

AIX라는 말이 따로 쓰이는 이유

그렇다면 AIX는 왜 따로 쓰일까요. AIX라고 말하는 쪽은 대개 전략을 강조합니다. AI를 몇 군데 붙이는 데서 끝내지 말고, 회사 고유의 경쟁력에 녹여 넣자는 뜻입니다. 여기서 경쟁력은 거창한 말이 아닙니다. 고객이 다른 회사 대신 우리를 고르는 이유입니다.

맘소프트는 두 말을 같은 일로 다루되, 질문은 둘로 나눠서 씁니다. AX 쪽 질문은 "어떤 판단을 AI에게 맡길까"이고, AIX 쪽 질문은 "그래서 고객이 우리를 고르는 이유가 더 강해지나"입니다. 둘 다 답이 나와야 시작할 만한 일입니다.

예를 들어 납기를 잘 지키는 것으로 거래처를 지켜 온 회사라면, AI를 납기 예측과 생산 일정 조정에 먼저 쓰는 것이 AIX 관점에 맞습니다. 반대로 경쟁사가 하니까 홈페이지에 챗봇부터 붙이는 것은 AX라고 부를 수는 있어도, 고객이 우리를 고르는 이유와는 거리가 멉니다. 같은 돈과 시간을 어디에 먼저 쓸지 가르는 기준이 AIX라고 생각하면 됩니다.

하나 덧붙이면, 검색창에 AIX만 넣으면 IBM의 유닉스 운영체제 이야기가 먼저 나옵니다. 이름이 같아서입니다. AI 전환 이야기를 찾으신다면 "AX"나 "AI 전환"으로 찾는 편이 훨씬 빠릅니다.

어디부터 맡기면 좋을까

처음 고르는 일 하나가 생각보다 많은 것을 좌우합니다. 첫 일이 잘되면 사내에서 다음에 맡길 일을 먼저 들고 오는 사람이 생기고, 첫 일이 흐지부지되면 "AI는 우리랑 안 맞는다"는 말이 오래 남습니다. 그래서 첫 일은 크기보다 조건을 보고 고릅니다.

• 매주, 되도록 매일 되풀이되는 판단이어야 합니다. 1년에 한 번 하는 일은 좋아져도 티가 나지 않습니다.
• 판단에 쓸 자료가 이미 시스템이나 파일로 쌓여 있어야 합니다. 담당자 머릿속에만 있는 기준은 AI가 배울 수 없습니다.
• 틀려도 되돌리기 쉬워야 합니다. 초안, 분류, 제안처럼 사람이 한 번 더 보는 일이 첫 일로 알맞습니다.
• 지금 그 일에 시간이 얼마나 드는지 잴 수 있어야 합니다. 시작 전 숫자가 없으면 나중에 좋아졌는지 말할 수 없습니다.

반대로 첫 일로는 피하는 편이 좋은 것도 있습니다. 회사 전체를 아우르는 만능 챗봇처럼 범위가 넓은 일, 고객의 돈이 오가는 결정을 AI가 바로 내리는 일, "보고서를 알아서 잘 써 줘"처럼 무엇이 잘된 것인지 아직 정하지 못한 일입니다. 이런 일은 두 번째나 세 번째에 해도 늦지 않습니다.

작은 회사라면 무엇을 다르게 볼까

AX가 대기업 이야기처럼 들려서 미루는 경우가 많습니다. 그런데 직원 열 명 남짓한 회사가 오히려 유리한 면도 있습니다. 업무 흐름을 한두 사람이 다 알고 있고, 결정이 빠르고, 바꿔 볼 범위가 작기 때문입니다.

대신 조심할 점도 분명합니다. 전담 인력이 없으니 처음에 손이 많이 가는 방식은 오래가지 못합니다. 이미 쓰고 있는 메일, 그룹웨어, 엑셀, 쇼핑몰 관리자 화면 안에서 AI를 붙일 자리부터 찾는 편이 현실적입니다. 새 시스템을 들이는 일은 그 자리에서 효과를 확인한 다음이어도 늦지 않습니다.

비용도 미리 따져 볼 만합니다. AI 서비스는 쓰는 만큼 요금이 나가는 경우가 많아서, 시범 운영 때는 작던 비용이 전 직원이 쓰기 시작하면 달라집니다. 한 건을 처리할 때 드는 비용과 지금 사람이 그 일에 쓰는 시간을 나란히 적어 두면, 더 늘려도 되는지 판단하기가 쉬워집니다.

시작하기 전에 정해 둘 두 가지

밖으로 보내도 되는 자료의 선

요즘 쓰는 AI 서비스는 대부분 회사 밖의 서버에서 돌아갑니다. 그래서 첫 일을 고르면 바로 따라오는 질문이 있습니다. 이 일에 쓰는 자료를 밖으로 보내도 되는가입니다. 고객 연락처, 원가표, 계약서, 인사 자료는 회사마다 답이 다릅니다.

선을 긋는 방법은 단순합니다. 자료를 그대로 보내도 되는 것, 이름이나 번호를 가리면 보내도 되는 것, 어떤 경우에도 밖으로 내보내면 안 되는 것으로 나눕니다. 마지막 칸의 자료로만 할 수 있는 일이라면 회사 안에서 돌리는 구성(온프레미스)까지 함께 비교해 봐야 합니다. 이 선을 먼저 긋지 않으면, 시범 운영이 잘 끝난 뒤에 보안 검토에서 멈추는 일이 생깁니다.

AI가 다 됐다고 할 때 무엇으로 확인할지

AI에게 일을 맡기면 "다 됐습니다"라는 보고가 금방 돌아옵니다. 문제는 그 말만으로는 무엇이 됐는지 알 수 없다는 점입니다. 직원에게 보고받을 때처럼 무엇이 끝났는지, 어디서 눌러 볼 수 있는지, 무엇을 아직 확인하지 못했는지를 나눠서 받아야 합니다.

이 부분은 따로 정리해 둔 곳이 있습니다. AI에게 그대로 붙여 넣을 문장과, 혼자 진행해도 되는 일과 멈추고 전문가에게 넘길 일을 가르는 기준을 맘소프트 맡겨보고서에 모아 두었습니다.

누가 맡아야 할까

AX를 외부 업체나 IT 담당자 한 명에게 통째로 맡기면 잘 굴러가지 않는 경우가 많습니다. AI가 맡을 판단의 기준을 가장 잘 아는 사람은 그 일을 매일 하는 현업 담당자이기 때문입니다. 견적을 쓰는 사람이 "이 정도 차이가 나면 다시 본다"는 기준을 말해 주지 않으면, AI는 그럴듯하지만 쓸 수 없는 초안을 계속 만듭니다.

그래서 처음부터 자리를 나눠 두는 편이 좋습니다. 그 일을 매일 하는 담당자, 결과가 쓸 만한지 판정하고 예산을 정하는 결정권자, 시스템을 붙이고 고치는 개발 쪽입니다. 작은 회사라면 두 자리를 한 사람이 맡아도 괜찮습니다. 다만 결정권자가 빠지면 시범 운영이 끝난 뒤 실제 업무로 넘어가는 문턱에서 오래 멈춥니다.

자주 생기는 오해

챗봇을 붙이면 AX를 한 것이다

챗봇은 도구일 뿐입니다. 챗봇을 붙였는데 누가 무엇을 판단하는지가 그대로라면, 회사에 화면이 하나 늘어난 것에 가깝습니다. AX를 했는지는 붙인 기술이 아니라 바뀐 일하는 방식으로 봅니다. 예전에 사람이 하던 판단 가운데 무엇을 AI가 맡게 됐는지 한 문장으로 말할 수 있어야 합니다.

시범 운영이 성공하면 끝이다

시범 운영(PoC)은 시작에 가깝습니다. 시범 운영 때는 보통 깨끗하게 고른 자료로, 의욕 있는 담당자가 붙어서 돌립니다. 실제 업무에 들어가면 자료는 지저분해지고, 담당자는 바뀌고, AI를 부를 때마다 드는 비용도 쌓입니다. 그래서 시범 운영은 처음부터 실제 자료로 하고, 끝날 때 운영을 맡을 사람과 비용을 함께 정해 두는 편이 좋습니다.

AI가 사람을 대신한다

앞의 예시에서 봤듯이 대부분의 AX는 사람의 자리를 없애기보다 옮깁니다. 모든 건을 보던 사람이 애매한 건과 위험한 건을 보게 됩니다. 돈이 나가는 설정, 개인정보, 밖에 공개되는 결과물처럼 틀리면 되돌리기 어려운 곳에는 끝까지 사람의 확인을 남겨 둡니다. 이 자리를 처음부터 정해 두면 현장의 거부감도 훨씬 줄어듭니다.

한 줄로 시작하기

AX든 AIX든 첫 질문은 같습니다. 우리 회사에서 매주 되풀이되는 판단 하나를 고르고, 그 판단을 AI에게 맡겼을 때 무엇이 얼마나 나아지는지 한 줄로 적어 보는 것입니다. "문의 분류에 하루 두 시간이 드는데, 이걸 30분으로 줄이고 남는 시간에 견적 회신을 하루 앞당긴다" 같은 식입니다. 이 한 줄이 써지면 시작할 수 있고, 써지지 않으면 아직 맡길 일이 정해지지 않은 것입니다.

맘소프트는 AX 자문을 이 순서로 진행합니다. 업무와 자료를 함께 보고 맡길 판단을 고르는 진단, 자료의 경계와 우선순위를 정하는 설계, 실제 자료로 확인하는 시범 운영과 기존 시스템 연동, 그리고 조직이 스스로 굴릴 수 있게 기준과 문서를 남기는 내재화입니다. 자세한 진행 방식은 AX(AI 전환) 자문 페이지에 적어 두었습니다.

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