AX, 기업 AI 전환은 데이터 정리부터 시작합니다
기업에 AI를 도입하라는 지시가 내려오면 뭐부터 해야 할지 막막하죠. 최신 AI 모델을 검토하고, 벤더 미팅을 잡고, PoC 예산을 확보하는 것이 첫 단계처럼 보입니다.
하지만 실제로 AI 도입 과정에서 성과를 낸 기업들이 가장 먼저 손댄 건 AI 모델이 아닌 경우가 많았습니다. 파일 서버, 캐비닛, 이메일 수신함 속 문서 데이터였어요.
AX(AI Transformation)는 화려한 기술 도입이 아니라, 이 데이터를 정리하는 일에서 시작되기 때문입니다.
AX란, DX와 뭐가 다른가
AX는 기업이 운영·제품·서비스 전반에 AI를 통합하는 전략적 전환을 말합니다. IBM은 AX를 AI를 핵심 비즈니스 프로세스에 내재화하는 전략적 이니셔티브로 정의하고 있어요.
DX(디지털 전환)와 헷갈리는 경우가 많은데, 핵심 차이는 DX가 사람이 쓰는 도구를 디지털로 바꾸는 과정이었다면, AX는 AI가 직접 결과를 만들어내는 구조로 전환하는 것이라는 점에 있습니다. 엑셀을 도입하는 것이 DX라면, AI가 보고서를 자동으로 분석하고 의사결정 근거를 제시하는 것이 AX인 거죠.
퓨어스토리지 조사에 따르면 이미 국내 기업 69.3%가 이미 AX를 계획하거나 추진 중이라고 하는데, 이를 보면 이제 기업에서 AX란 선택이 아니라 하나의 큰 흐름이 된 것으로도 보입니다.
AX의 정의와 DX와의 차이에 대해 더 알고 싶다면 [AX란, DX 다음 단계, 기업 AI 전환 제대로 이해하기]에서 상세히 다루고 있습니다.
Copilot 같은 범용 AI를 도입하면 AX가 되는 걸까
Microsoft 365 Copilot처럼 잘 만들어진 범용 AI 도구가 있으니, 전사 도입만 하면 AX가 완성될 것 같은 기대가 있습니다. 실제로 Copilot은 문서 요약, 회의록 자동 작성, 이메일 초안 등 개인 업무 생산성을 높이는 데 효과적이에요.
하지만 Copilot은 개인의 비서이지, 기업의 지식 자산을 대신 관리해주는 도구는 아닙니다. 사내에 축적된 PDF 보고서, 스캔된 계약서, 수기 작성 발주서 같은 비정형 문서에는 접근하지 못하거든요. 오피스 365 유료 사용자 4.3억 명 중 Copilot을 추가 구매한 비율이 약 1%에 그치는 것도 이런 한계와 관련이 있습니다.
범용 AI의 가치를 부정하는 건 아닙니다. 다만 기업 AX에는 사내 데이터에 특화된 AI 인프라가 별도로 필요해요. Copilot 도입을 검토하고 있다면 [Copilot 기업 도입, 범용 AI만으로 기업 AX가 되는가]에서 현실적인 장벽과 보완 방향을 정리해 두었습니다.
AX가 기대만큼 안 되는 진짜 이유
AI를 도입했는데 성과가 나오지 않는다면, 문제는 AI 모델이 아니라 데이터일 가능성이 높습니다.
IBM에 따르면 기업 전체 데이터의 80~90%가 비정형 데이터, 즉 텍스트 문서, 스캔 이미지, 이메일, 수기 기록처럼 사전에 정의된 형식이 없는 정보들입니다. 이런 정보들은 아무리 많아도 AI가 제대로 활용하지 못하면 무용지물이죠. BCG 조사에서도 AI 의사결정권자의 68%가 고품질 데이터에 대한 접근 부족을 AI 도입의 핵심 장애물로 꼽았습니다.
특히 제조·에너지·공공 분야처럼 현장 수기 문서가 주요 업무 기록인 산업에서 이 문제가 두드러집니다. AI가 아무리 뛰어나도 읽을 수 있는 형태의 데이터가 없으면 제대로 작동하기 어려우니까요. 비정형 데이터가 AI 도입을 가로막는 구체적인 이유는 [비정형 데이터가 기업 AI를 막고 있다]에서 다루고 있어요.
AX의 첫걸음, 문서 데이터 정리부터
AX의 출발점은 결국 기업 내 흩어진 비정형 문서를 AI가 읽을 수 있는 구조화된 데이터로 변환하는 일입니다.
수천 건의 발주서, 기술 보고서, 스캔 문서를 사람이 하나씩 정리하는 건 현실적이지 않습니다. IDP(지능형 문서 처리) 기술을 활용하면 문서의 구조와 맥락을 AI가 파악해서 초기 데이터화를 자동으로 수행하고, 이후 검증·보정 과정을 거쳐 활용 가능한 데이터셋으로 전환할 수 있어요.
문서 기반 AX가 실무에서 어떻게 작동하는지 궁금하다면 [유링파워, 기업 문서 AX 핵심 기능 총정리]를 확인해 보세요.
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