기업들이 디지털 전환을 넘어 AI 트랜스포메이션(AX)을 논하는 시대입니다. 그러나 화려한 선언 뒤에는 여전히 파일럿 프로젝트 단계에 머물거나, 조직 문화와 데이터 구조라는 근본 과제를 외면한 채 기술 도입에만 집중하는 모습도 적지 않습니다. AX가 진정한 비즈니스 혁신으로 이어지려면, 유행어를 쫓기보다 전략적 방향성을 꾸준히 설계하는 태도가 필요합니다.
전략 수립: 비즈니스 가치 중심의 AI 전환 설계
AI 트랜스포메이션은 단순한 기술 도입이 아니라 조직 전반의 비즈니스 모델과 프로세스를 재정의하는 근본적 혁신입니다. AX와 기존 디지털 트랜스포메이션(DX)의 차이는 명확합니다. DX가 디지털 기술 기반의 프로세스 개선과 효율화에 집중했다면, AX는 인공지능 기술을 통한 지능형, 고도화, 자동화된 문제 해결을 추구합니다. 맥킨지 보고서에 따르면 AX로 전환에 성공한 기업은 DT 단계에 머문 기업 대비 높은 매출 성장률과 운영 효율성을 달성하고 있습니다.
2025년 글로벌 AX 트렌드는 에이전트 AI, 초개인화, AI 거버넌스, 클라우드 최적화 등으로 요약됩니다. 특히 목적성을 갖고 특정 영역에 전문화된 AI 에이전트들이 복합한 문제를 협업하거나 집중 해결하는 멀티 AI 에이전트 개념이 주목받고 있습니다. 마이크로소프트는 애저(Azure) 클라우드에 코파일럿과 AI 에이전트를 통합하며 AI 중심으로 업무 방식을 재정의하고 있으며, 구글은 프로젝트 아스트라나 제미나이 모델처럼 멀티모델 인터랙티브 AI를 확장하고 있습니다. 아마존은 AWS 기반 비즈니스 트랜스포메이션을 통해 B2B 고객의 AI 전환을 가속화하며 클라우드 생태계를 확대하고 있습니다.
그러나 전략 수립에서 가장 중요한 것은 비즈니스 가치 중심의 접근입니다. 기업 경영진은 AI가 실제 사업 전략에 어떻게 기여할 것인지, 유한한 투자 금액을 어디에 우선 투자할 것인지, 조직 구조가 AI 도입에 적합한지를 면밀히 검토해야 합니다. 단순 호기심이나 단발성 성과를 넘어서, KPI로 거버닝 되고 추적 관리가 가능한 프레임 안에서 중장기적 전략을 설계하는 것이 핵심입니다. 링크로스 방법론처럼 작지만 표준화되고 확장력 있는 시작을 하고, 유의미한 성공 경험을 기반으로 점진적인 확장을 추구하는 것이 안정적이면서도 지속 가능한 도입 전략입니다.
성숙도 평가: 기업별 AX 준비도 진단과 단계별 접근
기업의 AX 성숙도는 크게 네 단계로 구분됩니다. 첫째, 도입 단계에서는 AI 가능성을 탐색하고 기술을 이해하며 실험적으로 적용해봅니다. 둘째, 활용 단계에서는 특정 업무나 우선순위가 높은 영역에 AI를 실제 도입하고 조직적으로 AI 역량을 강화합니다. 셋째, 확산 단계에서는 전반적인 프로세스와 영역으로 스케일링하며 AI 변화 관리 체계를 구축합니다. 넷째, 혁신 단계에서는 사업 모델을 검증·확장하고 AI 기반의 새로운 패러다임 사업을 창출합니다.
2025년 트랜스포메이션 현황을 보면 글로벌 기업의 20%만이 혁신 단계에 도달했으며, 대부분은 활용에서 확산 단계 사이에 머물러 있습니다. 한국 기업은 글로벌 대비 약 14% 정도 하회하는 도입률을 보이며, 대부분이 POC나 파일럿 위주의 초기 단계에 있습니다. 실제 ROI를 성공하거나 체감한 비율은 부분적으로라도 50% 미만에 그칩니다. 이는 AI 인력 내재화 부족, 데이터 거버넌스 미비, 조직문화의 저항, 특히 레거시 시스템과의 통합 문제가 주요 원인으로 작용하고 있기 때문입니다.
성숙도 평가는 단순히 현재 위치를 파악하는 데 그치지 않습니다. 객관적 진단을 통해 기업이 어느 단계에 있는지 명확히 인식하고, 다음 단계로 나아가기 위한 구체적 과제를 도출해야 합니다. 제조업은 생산 라인, 품질 관리, 서플라이 체인 매니지먼트 전체 파이프라인 개선에 초점을 맞추고 디지털 트윈 기반 하이브리드 접근을 활용합니다. 금융업은 B2C 관점에서 초개인화된 고객 경험과 상담 서비스 개선을 추구하되, 데이터 규제라는 고민거리를 동시에 다룹니다. 리테일업은 수요 예측과 재고 최적화, 추천 시스템 등 유통·물류 효율화에 집중합니다. 업종별로 서로 다른 AI 전략과 방향성이 요구되므로, 자사의 성숙도와 업종 특성을 정확히 파악하는 것이 전제되어야 합니다.
실행 과제: 조직·데이터·거버넌스의 통합적 변화 관리
AI 트랜스포메이션 성공의 핵심은 기술 도입 자체가 아니라 조직, 문화, 리더십, 인프라, 거버넌스, 성과 관리 등 전반적 영역의 통합적 변화 관리입니다. 먼저 사람 측면에서 조직 구성원의 AI 리터러시 역량 강화가 필수적입니다. AI 전문가만이 아니라 전 구성원이 AI를 이해하고 활용할 수 있도록 인터랙티브 한 교육 프로그램과 참여성을 높이는 인센티브 제도가 필요합니다. 조직 문화는 AI를 위협이 아닌 협업 도구로 받아들이는 방향으로 전환되어야 하며, 리더십 차원에서는 경영진이 AI의 중요성을 인식하고 비전을 제시하며 지속적인 투자를 지원해야 합니다.
데이터는 AI의 연료이자 재료입니다. 데이터 전략은 확보, 거버넌스, 활용이라는 세 축으로 구성됩니다. 기업이 보유한 데이터가 얼마나 유의미하게 자산화되는지가 AI 성공의 열쇠입니다. 데이터 품질과 거버넌스가 부재하면 AI 시스템의 신뢰성이 떨어지고, 극단적으로는 시스템 폐기라는 상황까지 초래할 수 있습니다. 레거시 시스템에 축적된 데이터는 지능화에 적합한 형태로 정리되지 않은 경우가 많으므로, 데이터 리니지와 온톨로지 기반의 의사결정 체계를 진화시키는 작업이 선행되어야 합니다.
플랫폼 인프라는 온프레미스를 넘어 클라우드, MLOps 등 확장성과 안정성, 표준화를 갖춘 AI 인프라 확보가 중요합니다. AI 거버넌스는 윤리, 규제, 정책 수립을 포함하며, 투명성과 지속 가능성을 담보해야 합니다. 2025년까지 글로벌 기업 대부분이 AI 거버넌스 프레임워크 도입을 고려하거나 실행 중입니다. 파트너십은 단일 기업이 모든 AI 역량을 내재화하기 어렵기 때문에 생태계를 구축하고 협업하는 전략이 필수적입니다. 마이크로소프트, 구글, AWS 같은 메가 기업들도 파트너십을 통해 생태계를 확장하며 AI 성공 체험을 공유하고 있습니다.
실패 사례에서 얻는 교훈도 중요합니다. 조직 전반 변화 관리 실패는 AI를 사람 대체로 인식하는 저항과 불충분한 거버넌스로 인해 프로젝트가 지연되거나 예산 초과되는 경우입니다. 부적합한 AI 활용은 정성적이고 막연한 접근으로 ROI 실패와 시스템 복잡성 증가를 초래합니다. 데이터 품질 거버넌스 부재는 신뢰성 하락과 시스템 폐기로 이어질 수 있습니다. 장기적 로드맵 결여는 단발성 성과에 급급해 지속 가능성을 잃는 결과를 낳습니다. 비즈니스와 AI 전문가가 함께 고민하는 워크숍, 교육 인센티브 제도, 비즈니스 중심 접근, 데이터 거버넌스, 점진적 확장 로드맵 설계가 실패를 성공으로 전환하는 핵심 요소입니다.
결론
기술은 도구일 뿐이고, 그 도구를 어떻게 쓰느냐는 결국 사람과 조직의 몫입니다. AX가 진정한 전환이 되려면 유행어를 쫓기보다 방향을 꾸준히 설계하는 태도가 중요합니다. 비즈니스 혁신 관점에서 AI 전환을 바라보고, 조직·데이터·AI를 얼라인한 AX 로드맵을 선택하는 것이 무엇보다 필요합니다. 거창한 선언과 실제 변화 사이의 간극을 메우는 일은, 우리가 무엇을 바꾸려 하는지부터 묻는 데서 시작됩니다.
[출처]
영상 제목/채널명: https://www.youtube.com/watch?v=ErviFf8I6K4