AX는 AI 도입이 아니라 운영 체제 전환이다
AI 모델보다 먼저, 데이터 흐름과 책임 구조를 설계해야 합니다. 실무 도입 실패의 원인은 대부분 운영 체계의 부재에 있습니다.
물류, 금융, 가구 컨설팅 현장을 오가며 확인한 한 가지 사실이 있습니다. 업종은 달라도 운영은 놀랍도록 비슷하게 굴러갑니다.
핵심 업무가 시스템이 아니라 사람의 손과 기억, 그리고 엑셀·메일함·메신저에 기대어 돌아가고 있었습니다.
AI 도입 전의 현실 (The Reality)
물류
모니터 3개, 엑셀, 전화로 오더 확인. 누락 시 개인 책임.
금융 HR
대상자 수기 식별, 메일 발송, 회신 추적, 누락 재확인.
컨설팅
흩어진 조건들을 머릿속에서 매칭. 담당자 바뀌면 맥락 단절.
"AI를 붙이기 전에, 이미 조직 내부에는 비효율과 책임 공백이 프로세스로 고착되어 있습니다."
AI 시장의 3가지 층위와 실패하는 지점
AI 도입을 이야기하기 전에 시장을 세 층위로 나눠봅시다. 인프라, 모델, 그리고 운영입니다.
대부분의 실패는 모델 성능이 아니라, 전사 운영관리 체계의 부재에서 옵니다. KPI, 데이터 정의, 책임 소재, 로그 체계가 없으면 AI는 혼란을 가중시키는 '짐'이 될 뿐입니다.
현장에서 목격한 3가지 실패 패턴
데이터가 흐르지 않는 조직
부서마다 데이터 기준이 다르고 엑셀로 관리됩니다. 이 상황에서 AI를 도입하면 '입력할 것만 늘어난 시스템' 취급을 받습니다. 모델보다 먼저 파이프라인과 단일 기준(Single Source of Truth)을 만들어야 합니다.
워크플로우와 통제 체계의 부재
현장은 예외가 기본입니다. 100% 자동화는 불가능합니다. 사람이 개입해야 하는 승인/반려 경계와 감사(Audit) 로그를 먼저 설계해야 조직이 AI를 신뢰하고 받아들입니다.
핵심 로직의 외주화
외부 솔루션에 의존하면 운영 노하우가 내재화되지 않습니다. AI 시대의 경쟁력은 자사 도메인 데이터와 의사결정 로직의 축적에서 나옵니다. 핵심은 내부에서 통제 가능해야 합니다.
AX는 운영 체제 전환 프로젝트다
AX(AI Transformation)는 단순한 AI 도입 프로젝트가 아닙니다. 기업의 운영 체제(OS)를 업그레이드하는 프로젝트라고 부르는 게 더 적절합니다.
모델을 고르기 전에 다음 질문들에 먼저 답해야 합니다:
- 데이터가 어떤 기준으로 생성·변경·소멸되는가?
- 업무 승인 권한과 예외 처리는 어디서 일어나는가?
- 실패 시 복구 루틴(Fallback)은 무엇인가?
이 순서를 지키면, 모델 성능이 완벽하지 않아도 운영은 굴러가고 성과는 누적됩니다.
앞으로 이 블로그에서는 모델 성능보다, 실제 기업 현장에서 AI가 굴러가게 만드는 '조건'들을 다루려 합니다. 데이터 기준, 승인과 책임, 로그와 품질 관측 같은 진짜 운영 이야기들입니다.