AX, 기대와 현실 사이

최근 기업과 국가는 AI를 활용한 업무 혁신과 전략적 경쟁력 강화를 목표로 AX(AI Transformation)에 집중하고 있다.

기업 단위에서는 생산성 향상과 고객 대응 강화가, 국가 단위에서는 산업 경쟁력, 국방 효율화, 공공 서비스 개선이 주요 목표다. 그러나 현실에서는 기대만큼 성과가 나타나지 않는다.

흔히 그 이유를 ‘데이터 부족’으로 설명하지만, 실제 문제는 단순한 데이터 확보만으로 해결되지 않는다.

기업은 ERP, CRM, PLM, 그룹웨어 등 다양한 시스템에서 데이터를 보유하고 있으며, 국가 차원에서는 산업, 교통, 에너지, 의료, 국방 등 방대한 데이터를 관리하고 있다. 문제는 AI가 이러한 데이터를 실제 업무와 정책 결정에서 활용할 수 있는 환경과, 미래 변화에 대비할 수 있는 지혜로운 대응 체계가 마련되어 있지 않다는 점이다.

필요조건: 데이터와 연산 자원 확보

AX를 성공적으로 추진하기 위해서는 먼저 필요조건이 충족되어야 한다. 필요조건은 AI가 학습하고 추론할 수 있는 충분한 데이터와 연산 자원 확보다.

현실에서는 데이터가 흩어져 있고 품질이 일정치 않으며 접근 제한이 존재한다. GPU 등 연산 자원도 원하는 만큼 확보하기 어렵다. 이러한 현실적 제약은 기업과 국가 모두에서 AX 추진의 제약조건이지, 실패의 변명거리가 아니다.

충분조건: AI가 실제 업무와 정책에 참여할 환경

필요조건을 충족한다고 해서 AX가 자동으로 성공하지는 않는다. 충분조건은 AI가 실제 업무나 정책 결정 과정에서 데이터를 활용하고 작동할 수 있는 환경이다.

여기에는 데이터 접근 권한과 보안 체계, 업무·정책 맥락에 맞는 데이터 연결, 그리고 AI가 기존 도구와 시스템 안에서 자연스럽게 작동할 수 있는 통합 환경이 포함된다.

충분조건이 갖춰져야 AI는 단순한 문서 요약이나 정보 생성에 그치지 않고, 발주·고객 대응·리포트 작성 등 기업 업무뿐 아니라, 국가 정책 시뮬레이션, 재난 대응, 국방 운영 등 다양한 실제 업무에 참여할 수 있다.

필수조건: 목적 명확화와 기대효과 검증

AX의 필수조건은 목적의 명확화와 기대효과의 측정, 검증, 분석, 최적화 과정이다. AI를 도입하는 것 자체가 목적이 될 수 없으며, 기업에서는 업무 효율 개선, 고객 대응 강화, 의사결정 지원, 국가는 산업 경쟁력 강화, 국방 효율화, 공공 서비스 향상 등 구체적 목표가 정의되어야 한다.

기대효과는 MOE(Measure of Effectiveness)나 KPI를 활용해 수치화하고, 지속적인 검증과 분석을 통해 업무와 AI 모델을 최적화해야 한다. 필수조건이 없으면 데이터와 환경이 갖춰져도 AX 성공 여부를 판단할 기준이 없고, 혁신은 단기적 실패로 끝날 가능성이 높다.

현실적 제약과 VUCA 환경

현실에서 확보된 데이터는 대부분 과거 기록이다. 과거 데이터를 충분히 학습한다고 해서 미래를 정확히 예측할 수 없으며, 특히 VUCA(Volatility, Uncertainty, Complexity, Ambiguity) 환경에서는 예측 위험성이 높다.

시장 변동, 기술 혁신, 정책·규제 변화, 국제 정세 변화 등은 과거 패턴만으로는 대응할 수 없다. 따라서 AX에서는 과거 데이터 학습뿐 아니라, 다양한 시나리오 예상과 대비, 시뮬레이션 기반 검증, 실시간 적응형 학습이 결합되어야 의미 있는 혁신이 가능하다.

기업과 국가 모두에서 현실적 제약은 존재한다. 데이터 단절과 품질 저하, 연산 자원 부족, 조직 경직과 부서·기관 간 협업 어려움, AI 적용을 위한 물리적·법적·안전 검증 등은 모두 AX 추진에 영향을 미친다. 그러나 이러한 제약은 이유일 뿐 실패의 변명이 아니며, 성공 여부는 제약 속에서도 어떻게 설계하고 대응하느냐에 달려 있다.

AI 종류별 전략

AI 종류별로 보면 성공 조건이 다소 차이가 있다. 생성형 AI는 정보 생성과 문서 요약에 강점이 있지만 업무 실행력은 제한적이다.

에이전트 AI는 목표 지향적 행동과 의사결정 지원에서 강점을 가지며, 환경 모델과 규칙, 시뮬레이션 기반 검증이 필요하다. 피지컬 AI는 물리적 제어와 현장 업무 자동화에 강점이 있지만, 센서·액추에이터 인프라, 안전성 검증, 통합 운영 체계가 필수적이다.

단순히 AI 종류를 바꾸는 것만으로는 AX 성공을 보장할 수 없으며, 목적 정의, 환경 구축, 데이터 준비, 시뮬레이션과 예상 기반 대비, 실시간 적응, 책임 체계까지 모두 갖춰야 한다.

책임과 실행

AX 실패 책임은 현실적 제약을 탓한 사람에게 있는 것이 아니라, 현실적 제약 속에서도 실행과 대응을 설계·실행하지 못한 조직과 리더에게 있다. 기업과 국가 모두 경영진과 책임자는 전략 수립과 단계적 실행 계획을 책임지고, 팀과 기관은 역할 수행과 도구 활용, 협업을 통해 AI와 함께 업무를 수행해야 한다.

결론: AX는 현실 기반 환경과 체계 중심

AX의 성공은 데이터나 AI 기술 자체가 아니라, AI가 실제 업무와 정책 결정 과정에서 작동할 수 있는 환경과 체계를 구축하는 데 달려 있다.

필요조건, 충분조건, 필수조건을 충족하고, 현실적 제약에 대응하며, 예상과 대비 중심으로 설계할 때 비로소 의미 있는 혁신이 가능하다.

과거 데이터를 기반으로 한 단순 예측은 VUCA 환경에서 위험성이 높으며, 현실적 제약을 고려하지 않은 이상은 허상에 불과하다. 따라서 AI는 미래 변화를 정확히 맞추려 하기보다, 다양한 시나리오를 예상하고 변화에 지혜롭게 대응할 수 있는 환경과 체계 안에서 작동해야 한다.

우리는 제대로 가고 있나? 

만약 그렇지 않다면, 무엇을 먼저 설계하고 실행해야 할까?