요즘 온 나라, 전 세계가 AI와 AX(AI Transformation)로 난리다. 생성형 AI가 보여준 놀라운 성과는 “이제 AI가 못할 게 없다”는 분위기를 만들었고, 그 기대는 에이전트 AI와 피지컬 AI로 빠르게 확장되고 있다.

말하는 AI에서 행동하는 AI로, 조언하는 도구에서 실행하는 주체로 넘어가는 순간이다. 바로 여기서 질문을 멈추면 위험해진다.

AX는 왜 필요한가, 그리고 그 목적은 무엇인가.

정답 없는 세상, 판단의 무게가 커졌다

AX가 필요한 이유는 기술이 발전했기 때문이 아니다. 우리가 마주한 세상에 더 이상 정답이 없기 때문이다. 불확실성은 커지고, 변수는 늘어나며, 하나의 결정이 가져오는 결과는 과거보다 훨씬 크고 빠르다.

이런 환경에서 경험과 직관, 규정과 절차 중심의 의사결정은 한계를 드러낸다. AX는 답을 맞추기 위한 체계가 아니라, 정답 없는 문제에서 판단의 질을 높이기 위한 사고의 전환이다.

생성형 AI가 만든 환상

생성형 AI는 너무 잘 만든다. 글, 이미지, 코드, 보고서까지 전문가처럼 만들어낸다. 이 뛰어난 생성 능력은 사람들에게 착각을 준다. 마치 AI가 이해하고 판단하는 것처럼 보이게 만든다.

하지만 생성은 이해가 아니다. AI는 생각의 결과를 내놓는 것이 아니라, 확률적으로 그럴듯한 조합을 만들어낼 뿐이다. 틀려도 책임지지 않고, 왜 그 판단을 했는지 스스로 설명하지도 못한다. 그럼에도 너무 자연스럽기 때문에 사람은 판단을 쉽게 넘겨버린다.

에이전트 AI와 피지컬 AI가 더 위험한 이유

문제는 여기서 끝나지 않는다. 에이전트 AI와 피지컬 AI로 가면 위험은 한 단계가 아니라 차원이 달라진다.

생성형 AI의 오류는 대체로 정보 수준의 문제로 끝난다. 그러나 에이전트 AI는 결정을 실행하고, 피지컬 AI는 그 결정을 현실 세계에 물리적으로 반영한다. 잘못된 판단은 곧 잘못된 행동이 되고, 그 결과는 되돌릴 수 없다.

게다가 에이전트 AI는 여러 판단이 연쇄적으로 이어진다. 개별 에이전트의 작은 가정 오류가 다른 에이전트의 합리적 판단과 결합되면서, 전체로 보면 위험한 행동을 만들어낼 수 있다. “알아서 잘하겠지”라는 환상이 가장 치명적으로 작동하는 지점이다.

그래서 판단은 더 이상 미룰 수 없는 핵심이 된다.

AX의 핵심 원칙은 변하지 않는다.

AI는 판단의 주체가 아니라, 판단을 돕는 도구다. 에이전트 AI와 피지컬 AI로 갈수록 더 분명해져야 할 것은

1. 누가 목표를 정의하는가

2. 어떤 판단은 AI에게 맡기고, 어떤 판단은 인간이 반드시 책임질 것인가

3. 언제, 어떤 조건에서 멈추게 할 것인가

이 판단 구조를 설계하지 않으면, 기술은 똑똑해질수록 위험해진다.

데이터와 생성만으로는 부족하다

데이터와 생성형 AI는 예측에는 강하다. 하지만 예측은 과거의 연장선이다. 처음 겪는 상황, 데이터가 없는 미래, 구조가 바뀌는 문제 앞에서는 무력해진다.

그래서 AX에는 모델링, 시뮬레이션, 디지털트윈, 가상실험이 반드시 필요하다. 현실에서 치르기엔 너무 비싸고 위험한 실패를 가상에서 먼저 겪게 하고, 여러 시나리오를 실험하며 최적의 선택을 찾는 것. 특히 피지컬 AI에서는 현실 투입 전에 가상에서 충분히 망가뜨리고 실수와 실패를 해보는 과정이 필수다.

AX의 목적은 자동화가 아니라 책임 있는 의사결정이다

AX의 목적을 생산성이나 자동화로 한정하면 본질을 놓친다. 진짜 목적은 설명 가능하고 책임질 수 있는 의사결정이다.

왜 이 선택이 최선인지, 어떤 가정 위에서 내려진 판단인지, 다른 선택지는 무엇이었는지를 말할 수 있어야 한다. 생성 결과나 에이전트의 행동을 그대로 결론으로 받아들이는 순간, AX는 지능의 확장이 아니라 사고의 포기가 된다.

지금 전 세계가 AX로 난리인 이유는 분명하다. 기존의 사고방식으로는 이 복잡하고 위험한 세상을 더 이상 감당할 수 없기 때문이다.

AX의 목적은 AI가 무엇이든 잘하게 만드는 것이 아니라, 생성과 행동의 환상 속에서도 인간과 조직이 판단의 책임을 놓지 않도록 만드는 데 있다.

에이전트 AI와 피지컬 AI 시대의 AX는 묻는다.

무엇을 자동화할 것인가가 아니라, 무엇을 절대 자동화하지 말아야 하는가를.