AI가 바꾸는 일의 방식, AX가 바꾸는 조직의 미래
▷DX 넘어 AX…기업 혁신의 중심에 선 AI
▷“단순 도입으론 부족…업무 프로세스와 인력 구조 전반 재편해야”
22일 진행된 '2026 월드 IT쇼(WIS)'의 글로벌 ICT 전망 콘퍼런스(사진=위즈경제)
[위즈경제] 이정원 기자 =AI의 대중화와 함께 기업들은 단순한 기술 도입을 넘어, 업무 방식과 조직 운영 전반을 재설계하는 ‘AX(AI Transformation)’ 전환기에 본격적으로 진입하고 있다.
22일부터 24일까지 사흘간 열리는 국내 최대 ICT 종합 전시회 '2026 월드 IT쇼(WIS)'의 글로벌 ICT 전망 콘퍼런스에서 이태희 삼성SDS 부사장은 "흔히 AX 시대가 왔다는 이야기를 하는데, 이 시대에는 인간이 어떻게 일하고, 배우고, 살아가면서 성장할 것인가에 대해 많은 고민이 있다"며 "우선 회사에서 일할 때 업무가 많이 변하고 있으며, 기존 개인과 조직이 하던 일이 AI를 이용해 자동화되고, 때에 따라서는 대체되기도 한다"고 설명했다.
이어 "AI가 삶과 일에 적용되는 과정에서 새롭게 나온 기술을 배우는 것도 있으며, 기존에 인간이 하던 일을 현재의 기술들이 해결해주는 단위를 넘어 이를 새롭게 적용하고, 그 결과를 받아들이며, 새롭게 발전하는 방향으로 학습하는 과정이 필수적"이라며 "이러한 학습 결과를 가지고 새로운 상황에서 올바른 판단을 하는 것 역시 AI를 적용할 때 굉장히 중요한 일이 될 것"이라고 말했다.
이 부사장은 DX에 이어 AX가 업무 혁신의 중심으로 부상하고 있다고 강조했다.
그는 "과거 DX(Digital Transformation)는 아날로그 데이터를 디지털화하고 업무 프로세스를 정규화·자동화하는 데 집중했다"며 "현재 AX는 그 기반 위에서 AI가 어떻게 데이터를 기반으로 맥락을 이해하고 판단하면서 자동적으로 의사결정을 하고, 기존에 체계화된 업무들을 AI 중심으로 어떻게 바꿀지, 그 과정을 만들어가는 흐름이라고 할 수 있다"고 설명했다.
이어 "AI는 이제 답변을 만들어내는 것만이 아니라 행동하는 에이전트 AI로 넘어가고 있다"며 "목표가 주어지면 작업 계획을 수립하고, 도구를 이용해 실행한 뒤, 그 결과를 자체적으로 검증해 최종적으로 사람이 결과를 검토해 개선이 필요한 부분에 대해 피드백을 주는 구조를 갖게 됐다"고 말했다.
다만, 효과적인 AX 전환을 위해 기업 차원의 체계적인 접근이 필요하다고 강조했다.
이 부사장은 "많은 기업들이 AI 전략을 수립하고, 이를 실행하기 위해 어떠한 것이 필요한지 파악하고 있지만, 여전히 전략과 실행 사이에 간극이 많이 존재한다"며 "많은 실험들도 실패로 돌아가는 경우도 있어 성공적인 안착을 위해 많은 시행착오를 겪고 있다"고 설명했다.
그는 "이러한 부분을 최대한 효과적으로 넘어가기 위해서는 체계적인 접근을 통해 '우리 회사는 어떤 AI를 준비하고 있는지', '데이터는 AI에게 적용할 수 있는 형태로 체계가 잡혀 있는지', '업무 프로세스는 어떤 형태로 바꿔야 하는지', '조직은 어떻게 바꿔야 하는지' 등에 대해서 전체적으로 살펴보는 과정이 매우 중요하다"며 "이를 통해 단순한 도입에 그치지 않고, 그 변화가 가져올 업무 프로세스의 변화, 사람 역할의 변화 등에 이어서 조직에 내재화하는 단계까지 가는 사이클을 완수해야 한다"고 말했다.
이어 "즉, AX를 성공적으로 정착시키기 위해서는 단순히 업무에 적용하는 데 그치지 않고 업무 전체를 재설계하는 것이 필요하다"며 "기존 체계화돼 있던 업무 프로세스를 어떤 방식으로 AI프로세스로 전환하느냐에 따라 일부는 기존 방식을 유지할 수도 있겠지만, 큰 틀에서의 재편도 불가피할 수 있다. 경우에 따라서는 특정 업무를 담당하던 조직이 다른 역할을 맡거나 사람이 수행하던 역할 자체가 크게 바뀔 수도 있다"고 설명했다.
그러면서 AX 시대의 핵심 과제로 생산성 향상 이면의 인지적 부담 증가 문제와 주니어·시니어 인력 간 역할 재정립 필요성을 제시했다.
이 부사장은 "AX 시대의 핵심 과제로 AI를 적용하면 생산성이 향상되지만 동시에 사람들이 피곤해지기도 하는데, 이는 더 많은 일을 하고 더 많은 결과물을 검토해야 되기 때문"이라며 "생산성 증가와 함께 '인지적 부담'이 증가하는 것을 동시에 겪고 있는 만큼, 이를 어떻게 개선할지에 대한 고민이 필요하다"고 설명했다.
이어 "또 한 가지 검토해야 할 부분은 주니어와 시니어의 역할"이라며 "어떻게 보면 현재는 주니어에게는 큰 위기인 반면, 시니어에게는 큰 기회가 될 수 있다. 시니어의 역할은 AI를 이용해 더욱 많은 생산성을 보일 수 있기 때문"이라고 말했다.
이어 "해외에서는 주니어 그룹은 감소하고 있는 추세를 보이고 있다"며 "특히 미국은 컴퓨터 전공을 한 대학 졸업생들이 취업을 못하는 경우가 많아지고 많은 회사들이 신입채용을 줄이고 있는 상황"이라고 설명했다.
그러면서 "현재 회사는 주니어들이 기업에서 안정적으로 성장할 수 있는 기반을 어떻게 마련할 것인지를 중요하게 고민하고 있다"며 "특히, AI를 적용해 기존 인력의 역량을 확대하는 1차적인 단계를 거쳐, 그 다음 세대가 일을 하고 시스템이 작동할 때 어떻게 주니어를 시니어로 만드는 경험을 쌓도록 만들 것인가가 중요한 문제"라고 덧붙였다.
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