👋 요즘 기업의 추구미: AX

#AI전환 #AX조직 #일하는AI

2026. 3. 23.

👋 요즘 기업의 추구미: AX

👋 AX란 AI를 중심으로 조직 전체가 변화하는 걸 의미해.
👋 산업 특성에 따라 AX 전략도 달라.

👋 여러 AI가 하나로 뭉쳐 움직이는 것도 중요해.

HAI! 내가 왔어

포브스코리아의 2026년 AI 트렌드 분석에 따르면, 이제는 AI가 만든 결과물을 실제 업무 구조에 얼마나 자연스럽게 녹여내는지가 중요해질 거라고 해. 특히 AI 에이전트가 단순한 보조 수준을 넘어 스스로 계획을 세우고 실행까지 담당하게 되면서 기업의 워크플로우도 달라지고 있거든. 이 흐름에 맞춰 많은 기업이 새로운 목표를 선언하고 있어. 바로 AX 조직으로 나아가는 거야. 오늘은 AX가 무엇인지, 그리고 국내외 기업들은 어떤 방식으로 AX를 추진하고 있는지 함께 살펴볼게.

DX를 넘어 AX의 시대로

• 우선 AX가 무엇인지부터 짚어보자. AX는 AI 전환(AI Transformation)으로, AI를 도구처럼 활용하는 수준을 넘어 기업이 AI를 중심으로 움직이도록 만드는 것을 의미해. 단순 반복 작업을 자동화하는 데 그치지 않고, AI를 활용해 새로운 비즈니스 방식과 성장 전략까지 만들어내는 거야. 업무 메일을 다듬거나 PPT 자료를 만드는 데에 AI 툴을 사용하는 것만으로는 AX라고 보기 어려워. AX는 기업 전략과 운영 전반에서 AI가 의사결정을 지원하고, 일하는 방식을 더 빠르고 유연하게 바꿔가는 과정이 핵심이야.

• AX는 오랜 시간 기업의 생존 전략으로 주목받았던 DX(디지털 전환, Digital Transformation)에서 한 단계 더 나아간 개념이기도 해. DX가 데이터를 디지털화해 방대한 업무를 효율적으로 처리하는 데 초점을 두었다면, AX는 AI가 데이터 분석부터 판단까지 지원하며 더 나은 의사결정을 돕는 자율화가 중심이야. 예를 들어 DX 시대에는 수기로 관리하던 재고 데이터를 엑셀에 옮겨 관리하는 것이 혁신이었다면, AX 시대에는 AI가 재고 흐름을 분석하고 예측해 필요한 발주를 제안하는 수준까지 발전하는 거야. 쉽게 말해 DX가 일을 더 잘하게 만드는 변화라면, AX는 일하는 방식 자체를 새롭게 설계하는 전환인 거지.

AX는 지금 산업별로 이렇게 진행 중!

• 그럼 기업들은 왜 AX를 중요하게 생각할까? 엔비디아의 ‘2026년 산업별 AI 현황’ 조사에 따르면, 전 세계 기업의 88%가 AI가 매출 상승에 도움이 된다고 인식하고 있어. 그만큼 AI가 생산성을 높이는 핵심 요소로 자리 잡았다는 의미지. 하지만 AI를 도입했다고 해서 조직 전체의 업무 방식 변화로까지 연결되는 건 또 다른 문제야. 맥킨지 보고서 자료에 따르면 기업의 AI 활용률은 88%지만, 실제 업무 프로세스를 AI 중심으로 재설계해 유의미한 성과를 내는 곳은 약 6%에 불과하대. 그래서 최근 기업들의 관심은 얼마나 AI를 도입했느냐보다, 업무 프로세스를 어떻게 바꿀 것이냐로 옮겨가고 있어. 주요 산업에서도 각 특성에 맞는 AX 전략이 본격적으로 추진되고 있지.

• 제조 분야에서는 공장 자체를 AI 중심으로 다시 설계하는 흐름이 이어지고 있어. 지금까지는 판단은 사람이 하고 기계는 그걸 실행하는 구조였다면, 이제는 AI가 공장 전체를 보면서 스스로 판단하고 실행하는 방향으로 가고 있어. 삼성전자가 2030년까지 추진하는 ‘AI 자율 공장’이 딱 그거야. 전 공정을 가상 공간에서 미리 시뮬레이션해보고, 품질·생산·물류 각 단계에 AI 에이전트를 붙여서 품질과 생산성을 더욱 끌어올리는 거야. 이 흐름은 일부 선도 기업만의 얘기가 아니야. 딜로이트가 전 세계 제조업 경영진 600명을 조사한 결과, 80%가 스마트 제조에 운영 개선 예산의 20% 이상을 투자할 계획이라고 밝혔어. 특히 피지컬 AI를 2년 이내 도입하겠다는 기업이 전체 제조업체의 약 4분의 1을 차지했대. 실제로 자동차 제조 분야에서는 이미 빠르게 현실화되고 있어. 테슬라는 미국 공장에서 옵티머스 파일럿 테스트를 진행 중이고, BMW는 미국 공장에서의 성과를 바탕으로 유럽 공장까지 파일럿 테스트를 확대하고 있어. 현대차도 휴머노이드 로봇 ‘아틀라스’의 실증을 진행 중이고, 2028년 양산에 돌입해 제조 공정에 본격 투입할 계획이야. 주요 완성차 업체들이 너도나도 뛰어들면서, 휴머노이드 로봇은 이제 실험실 밖으로 나오고 있어.

• 유통업에서의 AX는 소비자가 상품을 구매하는 과정을 혁신해가고 있어. 그 중심에는 개인화가 있어. 내가 뭘 사고 싶은지 말하기도 전에 AI가 먼저 알아채는 쇼핑 경험, 그게 핵심이야. 아마존은 이미 그걸 하고 있어. 정교한 개인화 엔진으로 AI가 먼저 상품을 제안해 주는데, 전체 매출의 30% 이상이 이 추천에서 나온대. 세포라는 이걸 뷰티 버전으로 구현했어. 피부 사진 한 장 찍으면 AI가 피부 타입을 분석하고 맞는 제품을 추천해줘. 매장 가서 직원한테 상담받는 경험을 온라인으로 옮긴 거야. 월마트는 한 발 더 나아가 고객 경험뿐 아니라 내부 운영까지 AI로 다 연결하고 있어. 고객한테는 AI가 상품 추천부터 주문, 반품까지 다 챙겨주고, 내부적으로는 재고 조정이랑 공급업체 협상까지 AI가 알아서 처리해.

• 금융은 본질적으로 신뢰를 바탕으로 해. 내 돈을 맡기고, 내 자산을 상담받는 경험은 ‘이 사람이 나를 제대로 이해하고 있다’는 게 중요하거든. 그래서 금융권의 AX는 투자·자산관리 전문가가 더 깊이 있는 상담을 할 수 있도록 AI가 서포트하는 방향으로 가고 있어. 미국 월가에서는 모건스탠리가 2023년 처음으로 AI 기반 솔루션을 도입했어. AI가 방대한 리포트와 시장 데이터를 찾아서 요약해주고, 고객과의 미팅 내용을 정리해서 후속 이메일 작성까지 도와주기도 해. 덕분에 직원은 리포트 검색이나 정리에 쓰던 시간을 줄이고, 그만큼 투자 분석이나 고객 상담 같은 본질적인 업무에 집중할 수 있게 됐어. 실제로 관련 문서 접근성이 20%에서 80%로 올랐고, 미팅당 30분의 업무 시간이 절약됐다고 해. 현재 모건스탠리 투자 자문 부서의 98%가 이 솔루션을 사용하고 있을 정도로 AI 솔루션 활용은 보편적 흐름으로 자리 잡았대. 이런 움직임은 국내 금융권에서도 시작되고 있어. 국내 금융권은 최근 자산관리와 기업금융을 중심으로 체질 개선에 나서고 있는데, AI가 그 전환의 핵심 수단이 되고 있대. KB금융그룹은 지난해부터 PB(프라이빗 뱅커), RM(기업고객금융전문가) 영역에서 AI 에이전트를 먼저 도입했고, 우리금융은 올해부터 자산관리 상담에서 기업여신, 내부통제 등 5대 핵심 업무 영역에 AI 에이전트를 도입하는 사업을 본격화하고 있어. 금융권 AX는 이처럼 고객과 더 깊은 신뢰를 쌓을 수 있도록 돕는 방향으로 나아가고 있어.

AX의 꿈, 현실로 만드는 방법

• 그럼 성공적인 AX를 이뤄내려면 어떻게 해야 할까? 무작정 빠르게 AI를 도입하기보다, 장기적인 관점에서 실질적인 가치를 창출할 수 있는지부터 확인하는 게 중요해. 특히 기업의 자원이 한정된 만큼, 공급망 관리나 영업 프로세스, R&D처럼 투자 대비 수익(ROI)을 명확하게 기대할 수 있는 핵심 영역을 중심으로 접근하는 것이 효과적일 수 있어.

• 이와 함께 주목받는 개념이 바로 ‘AI 오케스트레이션’이야. AI 오케스트레이션은 서로 다른 기능을 가진 여러 AI 모델과 시스템을 업무 흐름에 맞게 연결하고, 하나의 통합된 프로세스로 작동하도록 만드는 것을 의미해. 각각의 AI가 독립적으로 작동하는 게 아니라, 정해진 역할에 따라 작업을 나눠 수행하고 결과를 공유하며 전체 업무를 완성하는 거야. 결국 AX를 실질적으로 구현하려면 복잡한 비즈니스 프로세스를 여러 AI가 협력하여 지능적으로 최적화하는 단계가 중요해.

• 한컴(한글과컴퓨터)은 이 흐름을 사업 기회로 삼고 있어. 한컴이 구글 스위트, 지라 같은 글로벌 메가 플랫폼들 사이에서 여러 AI 에이전트의 협업을 조율하는 ‘오케스트레이터’ 역할을 맡겠다는 거야. 이를 위해 서로 다른 플랫폼과 AI 에이전트들이 원활하게 연결될 수 있도록 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP) 표준을 선도하고, 특정 직무에 최적화된 소형 AI 모듈을 한컴어시스턴트와 결합하는 ‘마이크로 에이전트’ 전략을 추진하고 있어. AI가 가장 효율적으로 일할 수 있게 만드는 AI 오케스트레이션의 선도 기업으로 나아가겠다는 거지.

• 기업의 AX 전 과정을 옆에서 함께 설계해줄 파트너도 있어. 바로 SK AX가 선보인 브랜드 ‘AXgenticWire’야. 처음 AX를 시작하는 기업들은 어떤 AI를 어떤 순서로 도입해야 할지, 각 솔루션은 어떻게 연결해야 하는지 어려움을 겪는 경우가 많거든. ‘AXgenticWire’의 핵심은 ‘AXO(AX Optimization) 오퍼링’이야. AI 인프라부터 서비스까지 전 영역을 하나의 체계로 묶어, 기업이 어느 단계에 있든 학습부터 검증, 도입, 운영까지 AX의 전 과정을 일관되고 체계적으로 경험할 수 있도록 하는 거지. 결과적으로 기업은 스스로 판단하는 에이전틱 AI와 그 환경에 맞게 기업 구조를 혁신함으로써 실질적인 성과를 창출해낼 수 있어.

• 이렇게 AI 에이전트가 업무 현장에 빠르게 자리 잡고 있는 지금, AX는 더 이상 일부 기업의 실험이 아니라 산업 경쟁력을 강화하기 위한 필수 전략으로 여겨지고 있어. AX는 단순 일회성 프로젝트가 아니라 조직이 끊임없이 배우고 진화하는 하나의 여정과도 같거든. 앞으로 이런 변화가 조직이 일하는 방식을 어떻게 바꿔갈지, 그리고 각 산업에서 어떤 새로운 가능성을 만들어낼지 HAI와 함께 지켜보자!

‘이런 게임 하나 있으면 재밌을 것 같은데.’ 한 번쯤 이런 상상해 본 적 있지 않아? 예전에는 기발한 아이디어가 떠올라도, 그걸 실제 게임으로 만드는 건 완전히 다른 차원의 일이었어. 프로그래밍을 배우거나 게임 엔진을 다룰 줄 알아야 했거든. 하지만 이제는 달라. 바이브 코딩 게임 에이전트 <Gambo AI>만 있으면 코딩 없이 프롬프트 한 줄로, 상상 속 게임을 바로 플레이할 수 있는 형태로 만들 수 있거든!

| 코딩 몰라도 괜찮아, 아이디어만 말해봐!

Gambo AI의 가장 큰 장점은 복잡한 코딩 지식 없이도 게임을 만들 수 있다는 점이야. 게임 개발자처럼 몇 달 동안 게임 엔진을 다루지 않고도, 원하는 장르나 테마만 설명하면 알아서 게임을 생성해줘. 예를 들어, ‘닌자가 적을 물리치는 플랫폼 액션 게임을 만들어줘’라고 입력하면, AI가 기본적인 게임 구조와 규칙을 설계하고, 캐릭터 움직임이나 인터랙션까지 포함된 프로토타입을 만들어줘. 단순한 아이디어가 실제로 플레이 가능한 형태로 구현되기까지 걸리는 시간은 단 몇 분이면 충분해.

| 캐릭터, 효과, 음악까지 세트로 생성

Gambo AI가 생성해준 게임에서 일부 요소가 마음에 들지 않아도 걱정할 필요 없어. 캐릭터부터 배경, 사운드, 애니메이션까지 전부 Gambo AI가 만든 거라 수정도 쉽거든. 예를 들어 후속 프롬프트로 ‘캐릭터 이펙트를 바꿔줘’라고 입력하면 AI가 즉시 에셋을 수정해 새로운 버전을 만들어줘. 이렇게 만들어진 게임은 웹 환경에서 바로 플레이할 수 있고, 심지어 내가 만든 게임에 광고를 삽입해 수익화할 수 있는 기능까지 지원해.