1. AX란 무엇인가: AI 도입을 넘어 조직 전환으로

최근 생성형 AI가 기업 현장에 빠르게 확산되면서 기업의 일하는 방식에도 큰 변화가 나타나고 있다. 문서 작성, 자료 분석, 고객 응대, 의사결정 지원 등 다양한 업무에서 AI는 개인의 생산성을 높이는 도구로 활용되고 있다. 그러나 조직 내에 AI 프로그램을 도입하고 활용한다고 해서 그 효과가 곧바로 조직성과로 이어지는 것은 아니다.

한국은행 보고서(2026)에서도 생성형 AI가 개인의 업무시간을 단축하고 업무 효율성을 높일 수는 있지만, 이러한 변화가 실질적인 조직성과로 연결되지 않을 수 있다고 지적한다. 이는 AI 활용에 따른 개인 단위의 생산성 향상이 조직 전체의 성과 향상으로 자동으로 이어지지는 않는다는 점을 보여준다.

이러한 개인 차원의 변화와 조직성과 간의 단절을 극복하기 위해서는 단순한 AI 도입을 넘어 AX(AI Transformation) 차원의 접근이 필요하다. AI가 실제 성과로 이어지기 위해서는 기술 활용뿐만 아니라 업무 프로세스, 의사결정 방식, 역할 구조, 조직문화, 거버넌스 전반이 함께재편되어야 한다. 즉, AI를 특정 업무에 보조적으로 활용하는 수준을 넘어 조직 운영 방식 전
반에 내재화 해야함을 의미한다.

2. DX와 AX는 무엇이 다를까

그렇다면, DX(Digital Transformation)과 AX(AI Transformation)은 어떻게 다를까?

두가지 모두 기존의 영역에서 새로운 영역으로 변환한다는 점은 동일하다. 다만, 그 지향점과 방식에는 차이가 있다. DX는 아날로그 정보와 기존 업무 프로세스를 디지털 기반으로 전환하고, 조직 내 데이터가 생성·축적·연결될 수 있는 기반을 마련하는 과정이다.

즉, 종이 문서, 수작업, 분절된 업무 시스템을 디지털화함으로써 업무를 더 효율적이고 체계적으로 운영할 수 있도록 만드는 것을 의미한다(CLAP, 2026).

이와 달리 AX는 DX를 통해 구축된 데이터와 디지털 시스템 위에 AI를 결합하여 조직의 업무와 의사결정을 지능화하는 과정이다(CLAP, 2026). AI는 축적된 데이터를 분석하고 패턴을 발견하며, 이를 바탕으로 예측, 추천, 생성, 자동화 기능을 수행한다. 이를 통해 단순한 업무 효율화를 넘어 의사결정 고도화, 개인화된 고객 경험 제공, 새로운 비즈니스 모델 창출까지 가능하게 한다.

다만 AX가 강조된다고 해서 DX의 중요성이 낮아지는 것은 아니다. 오히려 AX 시대일수록 DX의 중요성은 더욱 커진다. 더 나은 AX는 더 견고한 DX 토대 위에서 가능하기 때문이다.

데이터가 체계적으로 정리되어 있지 않거나 업무 프로세스가 충분히 디지털화되어 있지 않은 조직에서는 AI 기술을 도입하더라도 기대한 효과를 얻기 어렵다. 이러한 환경에서는 AI가 제안하는 결과의 정확성과 신뢰성이 낮아질 수밖에 없으며, 조직 구성원은 AI의 효용성과 신뢰성에 의문을 갖게 된다. 이러한 의구심은 결국 AX에 대한 불신과 저항으로 이어지고, 결과적으로 AX의 성공 가능성을 낮추게 된다.

따라서 AX는 DX를 대체하는 개념이 아니라, DX라는 기반 위에 AI를 조직 전반에 내재화함으로써 업무와 의사결정 방식을 한 단계 더 지능화하는 과정이라고 볼 수 있다.

3. AX 사례로 보는 실제 변화

AX는 단순히 AI 도구를 도입하는 데서 끝나지 않는다. AI가 조직의 업무 프로세스와 의사결정 방식에 결합될 때, 산업 현장과 직무 수행 방식은 점진적으로 변화한다. 이 변화는 모든 기업에서 동일한 형태로 나타나는 것이 아니라, 각 산업이 가진 데이터 구조, 운영 방식, 고객 접점, 업무 특성에 따라 다르게 전개된다. 따라서 AX를 보다 구체적으로 이해하기 위해서는
실제 기업들이 AI를 어떤 업무에 적용하고 있으며, 그 과정에서 기존의 운영 방식이 어떻게 바뀌고 있는지를 살펴볼 필요가 있다. 이하에서는 제조와 유통 산업, 그리고 마케팅과 HR 직무 사례를 통해 AX가 현장에서 구현되는 방식을 살펴보고자 한다.

먼저 제조 산업은 AX가 실제 현장에서 구현되고 있는 대표적인 산업이다. 제조 현장에서는 설비, 센서, 품질검사 장비, 물류 시스템 등을 통해 다양한 데이터가 생성된다. DX를 통해 이러한 데이터가 축적되고 연결되면, AI는 이를 분석하여 생산성 향상, 품질 개선, 설비 효율화, 예측 유지보수 등의 업무를 수행할 수 있다. 대표적인 예로 Bosch, BMW, Siemens 등의 글로벌 기업은 AI 기반 디지털 트윈과 자율 의사결정 시스템을 활용하여 생산성 향상과 불량률 감소 등의 성과를 달성하고 있다.

국내에서도 일부 대기업 중심으로 초기 AX 단계를 넘어 생성형 AI 기반 공정 최적화 및 Agent-AI 자율 운영 구조를 일부 운영하고 있으며 현대자동차, LG화학, 삼성전자 등의 기업은 일부 Physical-AI AX 구현하면서 제조 현장의 운영 방식을 보다 지능적이고 자율적인 방향으로 전환하고 있다(한국산업기술원, 2025).

제조 AX의 핵심은 AI가 단순히 설비 데이터를 분석하는 데 있지 않다. 중요한 것은 현장에서 생성되는 데이터를 생산계획, 품질관리, 설비관리, 물류 운영과 연결하고, 이를 바탕으로 공정 전반의 의사결정을 고도화하는 것이다.

유통 산업에서도 AX는 중요한 변화를 만들고 있다. 유통 기업은 판매 데이터를 분석하여 지역과 시간대별 수요를 예측하고, 이를 바탕으로 적정 재고를 산정하며, 배송 경로와 시간을 최적화할 수 있다.

GS25는 점포별 판매 데이터를 기반으로 적정 재고를 산정하고 있으며, CU는 판매 실적, 날씨, 행사, 계절 데이터를 활용한 수요 예측과 재고 산출을 통해 매출 증가와 결품 감소 효과를 거두었다. 이마트24 역시 판매, 날씨, 행사, 계절 요인을 분석해 신선식품 수요를 예측하고 재고를 관리함으로써 폐기율을 줄였다. 이러한 사례는 유통 산업에서 AX의 핵심이 단순히 배송 업무 일부를 자동화하는 데 있지 않다는 점을 보여준다.

중요한 것은 판매 데이터, 날씨, 행사, 계절 요인 등을 활용해 수요를 예측하고, 이를 발주, 재고관리, 입고, 물류 및 배송 경로와 하나의 데이터 흐름으로 연결하는 것이다. 이를 통해 기업은 운영 효율성을 높이는 동시에 고객이 원하는 상품을 적시에 제공함으로써 서비스 품질을 개선할 수 있다(류재성&노현진, 2024).

마케팅 직무에서도 AX는 큰 변화를 만들고 있다. 과거 마케팅이 다수의 고객에게 동일한 메시지를 전달하는 방식에 가까웠다면, AX 시대의 마케팅은 고객 데이터를 기반으로 개인에게적합한 상품, 채널, 메시지를 제공하는 방향으로 변화하고 있다. AI는 고객의 구매 이력, 검색 패턴, 선호도, 반응 데이터를 분석해 개인화된 추천과 커뮤니케이션을 가능하게 한다.

예를 들 어 네이버 쇼핑은 AI 상품 추천 기술을 하이퍼클로바와 통합해 고객의 쇼핑 활동 이력을 분석하고 맞춤형 상품을 추천하며, SPC 배스킨라빈스는 AI NPD(New Product Development) 시스템을 통해 축적된 맛 개발 지식과 고객 구매 데이터를 분석해 신제품 아이디어를 도출하고 있다.

이러한 사례는 마케팅 AX가 단순한 광고 자동화를 넘어, 고객 이해, 상품 기획, 캠페인 운영, 고객 경험 설계 전반을 지능화하는 과정임을 보여준다. 즉 AX 시대의 마케팅은 “누구에게 무엇을 어떻게 전달할 것인가”를 AI와 데이터 기반으로 재설계하는 과정이다(류재성·노현진, 2024).

HR 영역에서도 AX는 빠르게 확산되고 있다. 채용, 배치, 성과관리, 교육훈련, 퇴직에 이르기까지 구성원의 생애주기 전반에 AI를 활용함으로써 개인의 특성과 조직의 필요를 함께 고려한 데이터 기반 인사관리가 가능해지고 있다. 예를 들어 SK C&C는 생성형 AI를 활용해 데이터 기반 채용 절차를 운영하고 있으며, KB금융그룹은 AI 기반 인사이동 추천 시스템을 도입하고 있다.

교육 훈련 분야에서는 IBM, 멀티캠퍼스, 포스코, SK텔레콤 등이 구성원의 직무, 직급, 학습 이력, 역량 수준 등을 분석해 개인 맞춤형 교육 콘텐츠를 추천하고 있다. 또한 IBM과 Nielsen은 AI와 데이터를 활용해 구성원의 이탈 가능성을 예측하고, 핵심인재의 이탈을 예방하는 리텐션 업무를 수행하고 있다. 이처럼 HR AX는 기존의 획일적인 인사관리 방식에서 벗어나, 개인의 역량과 경력, 학습 니즈를 반영한 맞춤형 인사관리를 가능하게 한다(김창일, 2024).

결국 AX는 제조, 유통 등 산업 전반과 마케팅, HR 등 직무 전반에 걸쳐 업무 효율화를 넘어 조직이 가치를 창출하는 방식 자체를 변화시키고 있다. 중요한 것은 AI 기술 자체가 아니라, AI가 데이터와 프로세스, 사람의 역할, 조직의 의사결정 구조와 어떻게 연결되는가이다.

4. AX 시대 기업이 준비해야 할 전략

AX를 성공적으로 추진하기 위해서는 단순히 AI 도구를 도입하는 것을 넘어 리더십, 조직문화, 인재 역량, 운영 체계를 함께 준비해야 한다. AI는 특정 부서의 업무 효율화 수단이 아니라 조직 전체의 일하는 방식과 의사결정 구조에 영향을 미치기 때문이다.

먼저 경영진의 참여형 리더십이 필요하다. AI 도입은 IT 부서나 디지털 전환 부서만의 프로젝트가 아니므로 CEO와 경영진이 직접 AI를 활용해보고 그 가능성과 한계를 이해해야 한다. 

AI 시대의 리더는 단순히 도입을 지시하는 역할을 넘어, 구성원과 함께 활용 가능성을 탐색하고 실험과 실패가 조직 학습으로 이어질 수 있도록 이끄는 역할을 해야 한다(이중학, 2026).

또한 실험과 학습을 가능하게 하는 조직문화가 중요하다. AX는 기존 업무 방식의 변화를 요구하기 때문에 구성원이 자유롭게 의견을 제시하고 실패에 대한 두려움 없이 새로운 시도를 할 수 있는 심리적 안전감이 필요하다(김태은, 2024). 동시에 기업은 AI 도입 목적, 활용 범위, 직무 변화 방향 등을 투명하게 공유해야 한다. 이는 구성원이 느낄 수 있는 불안을 줄이고 AI 도입을 조직 전체의 변화 과정으로 받아들이게 하는 데 중요하다.

AI 도입에 따른 역할 전환을 지원하기 위해 리스킬링과 업스킬링도 필요하다. 반복적이고 정형화된 업무는 AI가 수행할 수 있기 때문에 사람은 더 높은 부가가치를 창출하는 역할로 이동해야 한다. 싱가포르개발은행(DBS)이 고객 상담 자동화 이후 기존 상담 직원들을 재교육해 새로운 직무에 배치한 사례는 AI 도입이 인력 대체가 아니라 역할 전환의 방식으로 이루어질 수 있음을 보여준다(유현주, 2025).

따라서 기업은 AI 리터러시, 데이터 리터러시, 변화 수용성등을 중심으로 구성원의 역량 개발을 지원해야 한다.

마지막으로, AI 활용을 전사적으로 확산하기 위해서는 조직 상황에 맞는 운영 체계를 단계적으로 마련할 필요가 있다. 다만 그 출발점이 반드시 별도 AI CoE나 정규 조직의 신설일 필요는 없다. 오히려 중요한 것은 현장에서 실제로 작동하는 작은 성공 사례를 만들고, 이를 통해 구성원의 자발적 참여와 신뢰를 확보하는 것이다. 이러한 경험이 축적되면 이를 조직 전체의 학습, 표준, 보안·윤리 원칙, 활용 사례 공유 체계로 연결할 수 있다.

운영 형태는 조직의 규모, AI 활용 성숙도, 인력과 예산 여건에 따라 유연하게 선택할 수 있으며, 정규 조직으로 운영할 수도 있고, TF 형태로 시작할 수도 있으며, 기획부서와 IT부서 등 기존 조직의 협업 체계를 활용할 수도
있다. 핵심은 조직도상 전담 조직의 유무가 아니라, 작은 성공을 바탕으로 AI 활용 경험과 현장의 수요를 조직 전체의 실행 역량으로 확산시키는 실질적인 운영 체계를 갖추는 것이다 (McKinsey & Company, 2024).

Reference

국가인공지능전략위원회. (2026). 대한민국 인공지능 행동계획.
김태은. (2024). 조직을 변화시키는 비밀, ‘심리적 안전감’의 힘!. Clap Blog. https://blog.clap.company/psychological_safety01/
김창일. (2026). HR AI 성공사레로 보는 인사·HR 분야의 인공지능 활용. Clap Blog. https://blog.clap.company/hr_ai/
류재성 & 노현진, (2024). AI 기술의 마케팅 활용 사례와 공공부문 적용 방향. 한국지능정보 사회진흥원 The AI Report 2024.
서동현, 오삼일, & 윤종원. (2026). AI 도입은 생산성을 높이는가? 초기 3년의 효과 분석. BOK 이슈노트 제2026-12호. 한국은행.
유현주. (2025). 사무자동화의 역설, AI 도입이 조직생산성으로 연결되러면. POSRI Issue Brief 이중학. (2026). 경계없음. 클라우드나인
한국산업기술진흥원. (2025). 글로벌 제조업 AX 동향 및 국내 정책 대응 방향. 한국산업기술 진흥원 [글로벌 이슈 특집 2025-01].
CLAP. (2026). HR과 성과관리, 이제는 DX에서 AX로, DX를 넘어 AX로 변화하는 HR 운영 방식. Clap blog. https://blog.clap.company/hrai_dx_to_ax/
McKinsey & Company. (2024). Scaling gen AI in banking: Choosing the best operating
model. McKinsey & Company.
https://www.mckinsey.com/industries/financial-services/our-insights/scaling-genai-in-banking-choosing-the-best-operating-model

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