1. AX란 무엇인가? (용어 정의)
AX는 크게 두 가지 의미로 통용되지만, 비즈니스 전략에서는 이 두 가지를 합쳐서 이해해야 합니다.
① AI Transformation (인공지능 전환)
개념: DX(Digital Transformation)가 아날로그 데이터를 디지털로 바꾸는 '전산화'였다면, AX는 그 데이터에 AI라는 '두뇌'를 달아 비즈니스의 체질 자체를 바꾸는 것입니다.
AX(AI Transformation, 인공지능 전환)는 인공지능(AI)을 기반으로 한 기업의 혁신을 의미합니다. 단순히 ChatGPT를 업무에 이용하는 차원이 아니라, AI가 기업의 의사결정과 업무 프로세스의 핵심이 되어 완전히 새로운 가치를 만들어내는 변화를 뜻합니다.
좀 더 쉽게 설명하자면, 우리에게 익숙한 디지털 전환(DX)이 '손에 쥐고 있는 도구'를 바꾸는 것이었다면, AX는 '그 도구를 쥐고 있던 손'을 바꾸는 개념입니다. AI가 이러한 디지털 도구들을 스스로 판단해 운영하는 구조로 변화가 이뤄지는 것입니다.
DX와 AX의 차이점
많은 분들이 "그럼 DX와 뭐가 다른가?"라고 묻습니다. 핵심적인 차이는 이렇습니다.
기존의 AI가 자동차에 실시간 AI 수집, 검색, 분석 기능이 적용된 네비게이션을 달아 운전이 편해진 것이라면, AX는 자율주행차로 바꿔 운전하는 방식 자체를 변경하는 것입니다.
DX는 기존 업무 프로세스를 디지털화하는 것이었습니다. 종이 서류를 전자 문서로 바꾸고, 오프라인 회의를 온라인으로 옮기는 식이었죠. 하지만 AX는 AI가 업무의 주체가 되어 의사결정부터 실행까지 담당합니다. 사람은 전략적 판단과 최종 승인에만 집중하고, 반복적이고 복잡한 업무는 AI가 처리하는 구조입니다.
예를 들어 계약 프로세스를 보면, 단순한 AI 기능 도입 수준을 넘어 계약 검토-작성-관리 프로세스를 AI 중심으로 재설계할 수 있습니다. 사람이 일일이 읽고 판단하던 계약서 업무를 군집화된 AI 에이전트들이 주도해 수행하고, 사람은 이를 감독·승인하는 구조로 바뀌는 것입니다.
비유:
DX: 종이 장부를 엑셀 파일로 바꾸는 것.
AX: 엑셀 파일이 스스로 매출을 분석하고, "내일 재고가 부족할 것 같으니 주문할까요?"라고 제안하는 것.
② AI Experience (인공지능 경험)
개념: 사용자가 AI를 통해 겪는 새로운 경험을 말합니다. 기존의 복잡한 메뉴 클릭(GUI) 방식에서 벗어나, 사람과 대화하듯 자연스럽게 기계를 제어하는 경험을 뜻합니다.
핵심: "사용자가 기술을 배우는 것이 아니라, 기술이 사용자의 언어를 배우는 것."
2. 최근 AX의 핵심 트렌드 (Current Trends)
2024~2025년 현재, AX는 '신기함'을 넘어 '실용성'으로 넘어가고 있습니다.
버티컬(산업 특화) AI의 부상
범용 AI가 아니라 특정 산업에 특화된 AI 솔루션이 각광받고 있습니다. 의료, 금융, 제조, 법률 등 도메인 특화 AI 모델 개발이 증가하고 있으며, 업스테이지의 버티컬 AI 전략이 대표적 사례입니다.
금융권에서는 한국 금융 서비스 분야 생성형 AI 시장이 2024년 2,590만 달러에서 2030년 2억 2,040만 달러로 연평균 43.9% 성장이 전망됩니다. 단순히 고객 상담만 하는 것이 아니라, 대출 심사, 리스크 분석, 자산 관리까지 AI가 담당하는 시대가 오고 있습니다.
MCP(Model Context Protocol) 표준의 확산
AI 에이전트와 관련해 주목할 흐름은 미국의 앤스로픽이 지난해 오픈소스로 공개한 MCP(Model Context Protocol) 표준입니다. MCP는 거대언어모델(LLM)과 외부 도구를 연결하는 표준으로, 'AI용 USB 포트'라 할 수 있습니다.
앤트로픽은 클로드 에이전트에 MCP를 통합해 Gmail, 구글 드라이브, 슬랙, 깃허브와 연동했고, 오픈AI는 챗GPT와 API에 MCP를 통합했습니다. 이제 AI 에이전트들이 서로 다른 시스템을 자유롭게 넘나들며 협업할 수 있게 된 것입니다.
개인화된 AI 비서의 진화
LG유플러스는 'AI 기술이 아닌 고객가치를 제공하는 회사'를 'AX 컴퍼니'로 정의하고, 내재화된 AI 역량과 빅테크와의 협력을 바탕으로 실질적으로 고객이 경험할 수 있는 AX 서비스를 만들어 갈 것을 강조했습니다.
B2C 영역에서는 더욱 개인화된 AI 에이전트가 등장하고 있습니다. 단순히 질문에 답하는 것을 넘어, 사용자의 대화를 기억하고 패턴을 학습하며, 사용자의 필요를 미리 예측하는 수준까지 발전하고 있습니다.
AI 인프라 경쟁 심화
구글은 2026년까지 버지니아 지역에 90억 달러를 투자하고 있으며, 오픈AI는 오라클과 함께 5000억 달러 규모의 슈퍼팩토리 프로젝트 '스타게이트'를 진행 중입니다. 엔비디아는 2030년까지 연간 4~5조 달러의 AI 지출이 이루어질 것이라고 전망했습니다.
이러한 대규모 투자는 AI 에이전트의 대규모 배포와 상용화를 가속화할 것입니다.
① Chatbot에서 'AI Agent(에이전트)'로 진화
단순히 질문에 대답만 하는 챗봇(Chatbot)은 이제 옛날이야기입니다.
트렌드: AI가 스스로 계획을 세우고 도구를 사용해 실질적인 업무를 수행합니다. (예: "제주도 여행 일정 짜줘"라고 하면 항공권 검색, 호텔 예약, 식당 예약까지 끝내고 결제창만 띄워주는 식)
AX를 이야기할 때 빼놓을 수 없는 개념이 바로 'AI 에이전트'입니다. Agent Experience(AX)는 AI 에이전트가 제품이나 플랫폼을 사용자로서 경험하는 포괄적인 경험을 의미합니다. 기존 사용자 경험이 인간 사용자에 초점을 맞췄다면, AX는 AI 에이전트가 시스템과 상호작용하는 방식을 최적화하는 것입니다.
AI 에이전트는 단순히 명령을 받아 실행하는 챗봇이 아닙니다. 스스로 문제를 이해해 의사를 결정한 후 자율성을 갖고 계획·실행하는 AI 모델·알고리즘입니다. 핵심은 자율성과 결정 능력, 외부 시스템을 넘나드는 실행입니다.
실제 사례를 보면 더 명확합니다. 한 법률 사무소에서는 AI 에이전트가 계약서를 자동으로 검토하고, 위험 요소를 표시하며, 수정 방안까지 제안합니다. 변호사는 AI가 표시한 부분만 집중적으로 검토하면 되니 검토 시간이 대폭 단축됩니다.
② Vertical AI (버티컬 AI)의 부상
모든 걸 다 아는 '제너럴리스트(예: 챗GPT)'보다, 특정 분야에 깊이 있는 '스페셜리스트'가 돈이 되기 시작했습니다.
예시: 법률 전용 AI, 의료 영상 판독 AI, 제조 공정 최적화 AI 등 **특정 산업 도메인에 특화된 소형 모델(sLLM)**들이 각광받습니다.
③ On-Device AI (온디바이스 AI)
인터넷 연결 없이 기기(스마트폰, 노트북, 자동차) 자체에서 AI가 돌아갑니다.
이유: 보안 문제(데이터 유출 방지)와 반응 속도, 비용 절감 때문입니다. 삼성 갤럭시 S24의 실시간 통역 기능이 대표적입니다.
3. 향후 전망 (Future Outlook)
AX는 앞으로 기업의 생존을 가르는 '기본값(Default)'이 될 것입니다.
Zero UI (인터페이스의 소멸): 키보드나 마우스가 필요 없어집니다. 목소리, 시선, 손짓만으로 AI와 소통하는 시대가 옵니다. 사용자는 뒤단에 AI가 있는지조차 모를 정도로 기술이 공기처럼 스며듭니다.
자율 경영(Autonomous Business)의 태동: 단순 업무 자동화를 넘어, 마케팅 예산 집행이나 재고 관리 같은 중간 관리자급의 의사결정을 AI가 자율적으로 수행하고, 인간은 최종 승인만 하는 구조로 바뀝니다.
HCI (Human-Centric AI) 강화: 기술력보다 '인간 중심'이 강조됩니다. "AI가 얼마나 똑똑한가"보다 "AI가 인간의 의도를 얼마나 잘 파악하고, 윤리적으로 안전한가"가 기업의 리스크 관리 핵심이 됩니다.
AX 시대, 어떻게 준비할 것인가?
기업 관점
- 작은 성공부터 시작하기: 모든 것을 한 번에 바꾸려 하지 마세요. 한두 가지 반복적인 업무부터 AI로 자동화하고, 성공 경험을 쌓아가세요.
- 데이터 인프라 구축: AI는 결국 데이터입니다. 데이터를 체계적으로 수집하고, 정제하고, 관리하는 시스템부터 갖추세요.
- 직원 교육 투자: BMW나 Mastercard와 같은 글로벌 기업들은 수천 명의 직원들을 대상으로 AI 역량 개발 교육 프로그램에 투자하고 있습니다. AI 시대의 핵심 자산은 기술이 아니라 그 기술을 활용할 줄 아는 사람입니다.
- 파트너십 활용: 내부 인력만으로 AX를 추진하기는 어렵습니다. 실행 경험을 가진 외부 파트너와 협력하는 것이 효율적일 수 있습니다.
개인 관점
- AI 리터러시 향상: ChatGPT, Claude 같은 도구를 단순히 사용하는 것을 넘어, 효과적으로 활용하는 방법을 익히세요.
- AI와 협업하는 방식 학습: 온전히 내가 해야 할 일, AI에게 맡기고 내가 확인해야 하는 일, AI에게 완전히 맡길 수 있는 일을 구분하는 능력이 중요합니다.
- 전문성 강화: AI가 대체하기 어려운 영역은 창의성, 전략적 사고, 감정 이해 같은 인간 고유의 능력입니다. 이런 역량을 키우세요.
와이에스엠경영컨설팅 윤수만 소장
