AX란? DX를 넘어 AX 시대로, 현명한 AI 도입 방법은?

‘DX를 넘어 AX 시대로..’

6월 3일 조기 대선이 약 한 달 앞으로 다가왔습니다. 후보자들은 공약을 통해 당선 시 우리나라를 어떤 방향으로 이끌어 갈지 제시하고 있는데요. 가장 눈에 띄는 건 AI 산업을 발전시키겠다는 공약입니다. AI G3(인공지능 세계 3대 강국) 진입부터 100조 원 이상 투자를 약속하는 등 주요 공약에 AI가 빠지지 않고 있습니다. 후보자들이 무엇을 공통으로 강조하는지 보면, 앞으로 어떤 산업이 더 중요해질지 파악할 수 있는데요. 현재는 누가 봐도 전세계적으로 AI를 빼놓고 이야기할 수 없는 상황이 된 것 같습니다.

​

사실 AI 이전에도 다양한 기술이 우리 삶과 일하는 방식을 변화시켰습니다. 모든 문서를 수기로 작성하던 시절을 지나 5분이면 컴퓨터로 깔끔한 표를 만들 수 있게 됐습니다. 물론 이것도 오래전 이야기죠. 최근 잡플래닛의 조사 결과에 따르면 직장인 10명 중 7명이 회사에서 매일 ChatGPT를 사용한다고 합니다. 이제 단순 작업은 AI에 맡기고, 우리는 더 높은 창의성과 집중력이 필요한 업무에 몰두하고 있습니다.

​

디지털 기술로 사회 구조를 혁신하는 DX

 

요즘 자주 언급되는 DX, AX는 이런 사회 변화를 잘 나타내는 용어인데요. 그 의미는 무엇인지 한번 알아보고, 계속해서 몰아치는 거대한 변화를 어떻게 맞이해야 하는지 함께 알아보겠습니다. DX란 Digital Transformation, 즉 디지털 기술을 사회에 적용해 전통적인 사회 구조를 혁신하는 일입니다. 여기서 말하는 디지털 기술은 AI, 사물 인터넷(IoT), 클라우드 컴퓨팅, 빅데이터 등 다양한 정보통신기술을 포함합니다. (DT가 아니라 DX인 이유는 영어권에서 Transformation을 X로 줄여 표현하기 때문입니다.)

​

전자 문서가 종이 서류를 대체하는 ‘페이퍼리스’ 업무 환경부터 구매 이력 데이터에 기반해 고객 맞춤 상품을 추천하는 온라인 장보기 서비스까지. 지금은 일상이지만 한때는 혁신이던 디지털 전환 사례입니다.

​

이미 우리 일상에 깊숙이 들어와 있는 DX

 

 

AX는 AI Transformation의 약자로, AI 기술을 도입해 기업이 일하는 방식과 문화를 혁신하는 과정을 의미합니다. 여러분도 업무 중 모르는 부분이 생겼을 때 생성형 AI를 찾은 경험이 있으실 텐데요. 여기서 더 나아가 AI 기술을 통해 직접적으로 조직의 비즈니스를 발전시키는 활동이 AX의 핵심이라고 볼 수 있습니다.

 

AI 챗봇을 예로 들어 볼까요? 많은 기업이 AI 챗봇을 도입해 시간이나 대기자 수에 관계 없이 고객에게 상담 서비스를 제공하고 있습니다. 기업 내부 챗봇도 있는데요. 임직원이 찾는 정보와 데이터를 신속하게 제공해 업무 효율 향상을 돕고 있습니다.

​

DX와 AX의 의미를 차례로 알아보니, 두 단어의 관계가 명료하게 정리됩니다. 예전부터 아날로그 사회에 디지털 기술을 적용(DX)하려는 흐름이 있었고, 최근에는 특히 AI 기술을 도입하려는 시도(AX)가 가속화하고 있는 거죠.

 

AI 기술은 향후 기업의 기본 인프라가 될 전망

 

전문가들은 다양한 기술 트렌드 보고서에서 AI가 향후 우리 삶에 전기처럼 당연한 인프라로 자리 잡을 것이라고 주장하고 있습니다. 또한 AI는 모든 영역에서 기반 기술 역할을 할 것이고, 특히 기업 경쟁력의 핵심이 될 것으로 예측하고 있습니다.

​

2022년 말 Chat GPT의 등장 이후, AI 활용 범위는 사회 전반에 걸쳐 점차 넓어졌습니다. 특히 올해는 AI가 기업 혁신을 이끌 기술로 부각되면서 전 세계 기업에서 AI를 도입하는 추세입니다. ​AI가 더 이상 전문가들만의 영역이 아닌 만큼, 적어도 자신이 속한 산업에 어떻게 적용되는지 관심을 두는 자세가 필요해 보입니다.

 

AX 시대, 우리는 어떻게 맞이해야 할까?

 

​

AI 대전환 시대, 현명하게 맞이하는 법

거대한 변화가 밀려오는 지금, 우리도 만반의 준비를 해야 합니다. 먼저 AI 이해도를 높이기 위한 개인과 기업 차원의 노력이 필요합니다. AI에 능통한 임직원이 많을수록 기업의 생산성을 높이고 좋은 성과를 내는 데 도움이 되겠죠? 기업에서 임직원 대상 AI 교육을 제공해 적극적으로 활용 능력을 길러주는 것도 좋은 방법입니다.

​

기술 측면에서 보자면, 대량의 고품질 데이터를 보유하고 있어야 합니다. 생성형 AI의 가장 큰 특징은 기존 데이터를 바탕으로 새로운 콘텐츠를 만든다는 점입니다. 따라서 우리 조직에 필요한 정보를 얻으려면, 먼저 데이터를 학습에 최적화된 상태로 관리해야 합니다. 잘못된 데이터가 학습되지 않도록 사내 모든 콘텐츠를 최신 버전으로 유지해야 한다는 점, 꼭 기억해 두세요! 더불어 ​중복되고, 오래되고, 중요하지 않은 일명 ‘ROT 데이터(Redundant, Obsolete, Trivial Data)’는 주기적으로 제거하는 게 좋겠습니다.

​

조직에 맞는 방법으로 AX를 고려해 보세요.

 

위 조건을 모두 갖췄다면 이제 본격적으로 AX를 시도하실 텐데요. 크게 2가지 방법이 있습니다.

​

먼저, 기업 내부에 자체 ‘Private AI’를 도입하는 방법입니다. Private AI는 기업 내부 서버 혹은 자체 클라우드에서 실행되기 때문에 중요한 데이터를 비교적 안전하게 보호합니다. 또 자사에서 사용하는 전문 용어와 지식, 원하는 응답 스타일을 학습시켜 최적화된 답변을 얻을 수 있죠. 그러나 현재 기업 내 AI 관련 인프라 및 인력이 전혀 없다면 아무래도 진입 장벽이 있을 수 있습니다. AI 도입 및 유지 관리에 필요한 비용과 최초 도입에 따른 리스크를 고민해 봐야 합니다.

​

그럴 때는 시중에 배포된 ChatGPT 등 ‘Public AI’를 활용하는 방법을 채택할 수 있습니다. 특별한 인프라와 높은 비용 없이 즉시 업무상 도움을 받을 수 있다는 장점이 있습니다. 우리 조직에 최적화된 AI는 아닐지라도, 포괄적인 지식을 습득할 수 있다는 점에서 충분한 가치를 제공할 수 있습니다. 하지만 항상 내부 사용자의 입력 데이터를 외부로 전송하고 있는 환경이기 때문에 각별한 주의가 필요합니다. 영업기밀이나 고객의 개인정보가 프롬프트를 통해 유출되지 않도록 대비책을 마련하는 과정이 선행돼야 합니다.

 

우리는 이미 AI를 보편적으로 사용하는 시대에 살고 있습니다. 그럼에도, 아직 AI 서비스를 비즈니스에 도입하기는 어렵게 느껴질 수 있죠. 하지만 AX가 반드시 마주하게 될 변화라는 점은 부정할 수 없습니다. 지금부터 차근차근 AX를 준비해 보시는 건 어떨까요?

​

파수는 고객들의 AX를 지원하는 다양한 솔루션과 방법론을 가지고 있습니다. AX 과정에 어려움이 있으시다면, 언제든 AI 전문 그룹, 파수와 함께 하세요!

 

파수 제품 문의하기 | Fasoo Contact Us