AX와 AI 최적화는 다릅니다
AI로 같은 일을 더 빨리 하는 것도 의미가 있지만, 효율만이 목표라면 저희는 이를 'AI 최적화'라고 구분합니다. AX는 왜 바꾸는지(WHY)에서 출발합니다. 고객 경험이 나아지는지, 사업이 새로운 가치를 만드는지, 일하는 사람의 역할이 더 의미 있어지는지를 먼저 묻습니다.
AX는 결과물의 흐름에서 출발합니다
서비스디자인이 사용자의 니즈와 불편에서 출발한다면, AX는 업무 안에서 만들어지고 넘겨지는 결과물(문서, 기록, 판단)의 연계에서 출발합니다. 불편은 문제를 보여주는 증거입니다. 결과물 흐름을 그린 뒤 다섯 가지를 물어봅니다.
- 활용되지 않는 결과물: 만들지만 다음 단계에서 쓰이지 않는 것이 있는가
- 중복 작성되는 결과물: 같은 내용을 여러 번 옮겨 적는가
- 인수인계 손실: 교대나 부서 이동 때 빠지는 정보가 있는가
- 성과로 이어지지 않는 단계: 시간은 드는데 결과에 영향이 없는 단계가 있는가
- 확인 절차: 같은 내용을 여러 사람이 반복해서 확인하는가
AI가 만드는 가치는 여섯 가지로 나뉩니다
AI를 넣을 자리마다 어떤 가치를 만드는지 판정합니다. 불필요(AI 없이 없애거나 단순화하면 되는 일), 속도 향상, 확장(더 많은 양을 처리), 재구성(일하는 순서 자체를 바꿈), 연결(흩어진 정보를 잇기), 창출(없던 서비스를 만듦). 어떤 일은 AI가 아니라 양식 하나를 없애는 것으로 끝나기도 합니다.
AX 컨설팅은 어떻게 진행되나요
현장 진단으로 결과물 흐름과 문제 지점을 찾고, AI가 맡을 일과 사람이 판단할 일을 나눠 설계한 뒤, 현장에서 작게 검증하고, 조직이 스스로 운영하도록 정착시킵니다. 바이널엑스는 이 과정을 AX 리빙랩 방식으로, 현장의 사람들과 함께 진행합니다.
지금 AX가 중요한 이유
정부는 2026~2027년 AI 응용제품 246개에 7,540억 원을 지원하는 AX-Sprint를 추진하며 제조를 첫 번째 분야로 두었습니다(헬로티). 반면 국내 제조기업의 AI 활용률은 2.7%에 그치고, AI를 도입하지 않은 기업의 59.6%는 필요성을 느끼지 못한다고 답했습니다(산업연구원 조사, 더팩트). 기술보다 현장의 문제를 정확히 정의하는 일이 먼저 필요하다는 뜻입니다.
자주 묻는 질문
AX와 DX는 무엇이 다른가요? DX(디지털 전환)가 업무와 서비스를 디지털로 옮기는 일이라면, AX는 그 위에서 AI가 판단·생성·연결을 맡도록 일하는 방식을 다시 설계하는 일입니다.
AX 컨설팅은 어디서부터 시작하나요? AI 도입 계획보다 현장의 결과물 목록과 업무 흐름부터 그립니다. 그래야 AI가 들어갈 자리와 사람이 지켜야 할 자리가 보입니다.
우리 회사는 데이터가 부족한데 AX가 가능한가요? 가능합니다. 진단 결과 AI보다 업무 정리와 기록 방식 개선이 먼저인 경우도 많고, 그것 자체가 AX의 첫 단계입니다.