AI 전환, 어디서 막히고 어떻게 풀어야 할까?

기업의 AI 전환(AX)은 단순히 최신 AI 도구를 도입하는 것을 넘어, 기업의 일하는 방식을 자산화하는 과정으로 정의됨. 이 과정은 데이터화, 워크플로우 정리, AI 애플리케이션 구축, AI 에이전트 학습의 네 단계로 구성됨. 그러나 현장에서는 상당수의 기업이 첫 단계인 데이터화나 두 번째 단계인 워크플로우 정리에서 병목 현상을 겪고 있음. 특히, 비정형 데이터를 기계가 읽을 수 있는 형태로 변환하거나, 분산된 ERP 시스템 등으로 인해 흩어진 업무 흐름을 통합하는 데 어려움을 겪는 사례가 많음. 이러한 기초 단계의 부실은 화려한 AI 애플리케이션이나 에이전트 도입 시에도 부실한 토대 위에 놓이는 결과를 초래하여 실질적인 성과 창출을 어렵게 함.

기업들이 AX 전환 과정에서 겪는 어려움의 근본 원인 중 하나는 IT 시장의 30년간 지속된 파편화 구조임. 교육, 컨설팅, SI, BPO, 인프라 등 각 영역이 분리되어 있어, 기업은 진단, 구축, 운영 등 각 단계를 서로 다른 업체에 맡기고 그 사이를 직접 연결해야 하는 상황에 놓임. 이는 진단에서 시작해 개선까지 갔다가 다시 진단으로 되돌아오는 클로즈드 루프(Closed Loop) 구조를 만들기 어렵게 만듦. 위시켓 AIDP와 같이 교육, 컨설팅, 구축, 운영, 교육까지 하나의 닫힌 순환으로 제공하는 '오퍼레이팅 파트너'의 등장은 이러한 파편화된 시장 구조를 통합하고, 기업들이 AX 전환 과정에서 겪는 병목을 해소할 수 있는 새로운 해법으로 주목받고 있음.

미국 등 해외 기업들이 AI 도입을 통해 인력 감축 및 이익률 개선을 추구하는 것과 달리, 한국 기업의 AX 목표는 고용 유연성이 낮다는 특수성 때문에 다름. 현장에서 만나는 기업들은 AI를 활용해 잡다한 업무를 걷어내고, 구성원이 영업, 공정 관리, 의사결정 등 본질적인 업무에 집중하도록 만드는 데 초점을 맞추고 있음. 이는 비용 절감을 위한 '수비형 AX'가 아닌, 매출 증대를 위한 '공격형 AX'로 해석될 수 있음. 이러한 접근 방식은 AI 도입에 대한 조직 내부의 반발을 줄이고, 구성원을 우군으로 만드는 효과적인 설득 논리가 됨.

마이리얼트립과 해빗팩토리는 내부 AX를 통해 쌓은 역량을 B2B 상품으로 확장하는 성공적인 사례를 보여줌. 마이리얼트립은 자체 고객센터 운영 경험을 바탕으로 AI 기반 상담 솔루션을 개발하여 타사에 제공하고 있으며, 해빗팩토리는 마이데이터 기반 보험 상담에서 AI를 활용해 상담 프로세스를 표준화하고 대출 실행 기간을 획기적으로 단축함. 이들 사례는 AI 도입이 단순히 내부 효율성 증대를 넘어, 새로운 비즈니스 기회를 창출하고 경쟁 우위를 확보하는 전략적 도구가 될 수 있음을 시사함.

AI 도입이 현장에서 자주 멈추는 이유는 도구의 부족이 아니라, 기업 스스로가 AX 전환 과정의 어느 단계에 있는지 정확히 인지하지 못하기 때문임. 따라서 AI 도입을 앞둔 기업은 '어떤 AI 도구를 살까'보다 '우리 회사의 데이터는 잘 정리되어 있는가', '업무 흐름은 정돈되었는가'와 같은 질문을 통해 자사의 현재 위치를 냉정하게 진단하는 것이 우선임. 데이터화나 워크플로우 정리와 같은 기초 단계부터 점검하고, AI 도입의 목표를 인력 감축이 아닌 구성원의 본질 집중으로 설정하는 것이 AX 성공의 핵심 열쇠가 될 것임.