AX(AI Transformation)는 단순히 새로운 AI 도구를 도입하는 것을 의미하지 않습니다. AI가 실제 업무 과정에 참여할 수 있도록 조직의 업무 프로세스와 데이터, 시스템, 운영 방식을 바꾸는 것. 기업에서 이야기하는 AX는 이 변화에 가깝습니다.
그래서 AX의 핵심 질문도 달라집니다.
“우리 회사가 AI를 사용하고 있는가?”가 아니라
“AI가 우리 회사의 실제 업무 안에서 일할 수 있는가?” 입니다.
그렇다면 AI를 ‘쓰는 조직’과 AI가 ‘일할 수 있는 조직’
이 두 조직 사이에는 어떤 차이가 있을까요?
추가로 AI 전환을 막는 5가지 병목과
AI가 실제 업무에 필요한 데이터의 조건을 아래에서 확인해보세요!
왜 지금 기업과 정부는 AX를 추진하고 있을까요?
기업이 AI에 기대하는 것은 단순히 보고서를 빠르게 쓰거나 문서를 요약하는 수준에 그치지 않습니다. 반복 업무를 줄이고, 의사결정에 필요한 정보를 더 빠르게 얻고, 사람이 처리하던 업무 일부를 AI와 나누면서 조직 전체의 생산성과 일하는 방식을 바꾸는 것에 더 큰 목적이 있습니다.
산업별로 보면 AX가 향하는 방향은 조금씩 다르지만, 공통점은 분명합니다.
제조업 | 품질 검사, 생산계획, 공급망 등 |
공공 | 행정 업무와 공공서비스에 AI를 적용해 |
금융 | 상담·심사·리스크 관리 등에 AI를 적용해 |
의료/헬스케어 | 의료데이터와 AI를 활용해 |
정책 차원의 움직임도 뚜렷합니다.
2026년 과학기술정보통신부·산업통상부·중소벤처기업부는 AI 에이전트와 산업·제조 AX를 포함한 11개 사업, 총 4,230억 원 규모의 AX 사업을 통합 공고했습니다. 공공 영역에서도 NIPA의 공공 AX 프로젝트가 공공서비스 혁신과 AI 대전환 가속화를 목표로 추진되고 있습니다.
산업은 달라도 향하는 곳은 비슷합니다.
AI를 하나 더 도입하는 것이 아니라, AI로 실제 일하는 방식을 바꾸는 것.
그렇다면 AI 솔루션을 이미 쓰고 있는 기업은 모두 AX를 하고 있다고 볼 수 있을까요?
💡관련 공고
AX란 무엇인가요?
AX는 AI Transformation, 인공지능 전환을 의미합니다.
AI를 특정 업무에 사용하는 단계를 넘어, AI가 실제 업무 프로세스 안에서 역할을 갖도록 조직의 일하는 방식을 바꾸는 과정입니다.
계약서 검토 업무를 예로 들면 차이가 분명해집니다.
구분 | 사람이 AI를 사용하는 경우 | AI가 업무에 참여하는 경우 |
|---|---|---|
문서 처리 | 직원이 계약서를 읽고 필요한 부분을 AI에 입력 | 계약서가 접수되면 AI가 내용을 이해 |
AI의 역할 | 요약 등 한 단계 보조 | 필요한 정보를 찾아 정해진 업무에 활용 |
사람의 역할 | 업무 전체를 직접 수행 | 결과나 예외 상황만 검토 |
바로 이 차이가 AX를 이해하는 출발점입니다.
AI를 '쓰는 조직'과 AI가 '일할 수 있는 조직'은 무엇이 다를까요?
생성형 AI를 도입하는 것은 생각보다 어렵지 않습니다. 하지만 AI를 실제 업무 안에 넣는 것은 다른 문제입니다.
구분 | AI를 '쓰는' 조직 | AI가 '일할 수 있는' 조직 |
|---|---|---|
업무 흐름의 주체 | 사람이 시작과 끝을 연결 | AI가 수행 주체로 참여 |
전형적 흐름 | 문서 확인, 내용 탐색, AI 입력, 결과 확인, 시스템 재입력을 사람이 수행 | 문서가 입력되면 AI가 이해·추출·시스템 연계, 사람은 예외만 검토 |
AI의 위치 | 중간 단계를 돕는 도구 | 업무 수행 주체 중 하나 |
그래서 AX에서는 좋은 AI 모델 하나만으로는 충분하지 않습니다.
다음 네 가지가 함께 준비되어야 합니다.
업무 정의 — 어떤 업무를 AI가 맡을지 명확할 것
데이터 — AI가 실제로 사용할 수 있는 데이터가 있을 것
시스템 연결 — 기존 업무 시스템과 이어질 것
검증·운영 — 결과를 검증하고 지속적으로 운영할 방법이 있을 것
DX와 AX의 차이는 무엇일까요?
DX는 Digital Transformation, 디지털 전환을 의미합니다.
디지털 기술을 활용해 기존의 업무 프로세스와 서비스, 운영 방식을 바꾸는 과정입니다.
예를 들어 종이로 처리하던 업무를 전산화하거나, 여러 시스템에 흩어진 데이터를 연결해 하나의 업무 시스템에서 처리할 수 있도록 만드는 변화가 DX에 해당합니다.
반면 AX는 이 디지털 기반 위에서 한 단계 더 나아갑니다.
단순히 업무를 디지털화하는 데 그치지 않고, AI가 데이터를 이해하고 판단해 실제 업무 수행에 참여할 수 있도록 업무 구조를 바꾸는 것에 초점을 둡니다.
구분 | DX | AX |
|---|---|---|
중심 | 디지털 기술과 시스템 | AI |
주요 변화 | 업무의 디지털화·효율화 | AI가 참여하는 업무 수행 구조 |
사람의 역할 | 시스템을 직접 사용 | AI의 결과·예외·기준 관리 |
데이터 | 저장·조회·시스템 활용 | AI가 이해하고 판단·업무에 활용 |
핵심 질문 | 이 업무를 어떻게 디지털화할까? | 이 업무에서 AI는 무엇을 수행할 수 있을까? |
예를 들어 종이 신청서를 전자문서로 만들고 시스템에서 조회/관리할 수 있게 했다면,
이는 DX의 한 과정으로 볼 수 있습니다.
AX는 여기서 한 가지 질문이 더해집니다.
접수된 신청서를 AI가 이해하고, 필요한 정보를 찾아, 다음 업무에 활용할 수 있는가?
DX가 업무를 디지털 환경으로 옮기고 연결하는 변화라면, AX는 그 기반 위에서 AI가 데이터를 활용해 실제 업무 수행에 참여하도록 만드는 변화라고 볼 수 있습니다.
기업 AX는 어디에서 막힐까요?
AI를 도입하는 것과 AI를 실제 업무에 안착시키는 것은 다른 문제입니다.
OECD가 AI 활용 기업을 조사한 결과에서도 투자 대비 효과(ROI)를 사전에 판단하기 어렵다는 점, 데이터 보안과 규제, 맞춤형 솔루션 확보, 인력과 역량 등이 주요 도입 장벽으로 나타났습니다. 특히 제조기업의 62%, ICT 기업의 56%가 AI 투자의 ROI를 사전에 판단하기 어렵다고 답했습니다.
실제 기업이 AX를 추진할 때는 크게 다섯 가지 지점에서 막힐 수 있습니다.
AX의 병목 | 현장에서는 이렇게 나타납니다 | 핵심 질문 |
|---|---|---|
① 업무 선정 | AI는 도입했지만 어디에 적용해야 성과가 나는지 불분명합니다. | 어떤 업무를 AI에게 맡길 것인가? |
② 데이터 준비 | 필요한 정보가 문서와 여러 시스템에 흩어져 있어 AI가 바로 활용하기 어렵습니다. | AI가 일할 수 있는 데이터가 준비되어 있는가? |
③ 시스템 연결 | AI가 결과를 만들어도 ERP·MES·CRM 등 다음 업무로 이어지지 않습니다. | AI의 결과가 실제 업무 시스템까지 연결되는가? |
④ 결과 신뢰 | 잘못된 결과와 예외 상황을 누가 확인하고 관리할지 기준이 필요합니다. | AI의 결과를 어떻게 검증하고 관리할 것인가? |
⑤ 운영·확장 | 문서와 업무 기준이 바뀔 때마다 다시 개발하거나 검증해야 합니다. | 업무가 달라져도 계속 운영할 수 있는가? |
결국 AX가 실제 업무로 이어지려면 AI 모델 하나만 잘 도입해서는 부족합니다.
AI가 맡을 업무를 정하고, 사용할 데이터를 준비하고, 기존 시스템과 연결하고, 결과를 검증하며, 변화하는 업무 기준에 맞춰 계속 운영할 수 있어야 합니다.
즉 AI는 실제 업무에 필요한 데이터를 바로 사용할 수 있는 상태
기업의 중요한 정보가 계약서, 신청서, 보고서, 증빙서류 같은 문서 안에 있다면 더욱 중요해집니다.
💡 AI 도입은 했는데, 실제 업무 연결에서 막히고 있나요?
문서와 데이터 흐름을 기준으로 AX 적용 범위를 확인해보세요.
그렇다면 AI는 어떤 데이터로 일할까요?
기업의 모든 정보가 데이터베이스의 정해진 칸 안에 있는 것은 아닙니다.
특히 제조 현장에서는 작업지시서, 검사성적서, BOM, 원가계산서, 도면, 설비 매뉴얼처럼 중요한 업무 정보가 다양한 문서에 흩어져 있습니다.
제조 AX를 예로 들어보겠습니다.
AI가 생산계획이나 품질 관리 업무에 참여하려면 단순히 문서 파일을 찾는 것만으로는 부족합니다.
예를 들어 원가계산서라면 AI가 다음과 같은 정보를 구분해 실제 업무에 사용할 수 있어야 합니다.
어떤 품목에 대한 문서인지 |
재료비·가공비 등 항목별 값은 얼마인지 |
표의 각 숫자가 어떤 항목과 연결되는지 |
필요한 값이 어느 행과 열에 있는지 |
도면이나 검사성적서도 마찬가지입니다.
AI가 파일을 열 수 있다는 것과 문서 안의 구조와 의미를 이해해 생산·품질·원가 업무에 필요한 데이터로 사용할 수 있다는 것은 다릅니다.
그래서 기업 AX에서 중요한 질문은 단순히 “우리 회사에 데이터가 있는가?” 가 아닙니다. “AI가 실제 업무에 사용할 수 있는 형태로 데이터가 준비되어 있는가?” 입니다.
즉 문서 데이터를 어떻게 AI가 일할 수 있는 형태로 만들 것인가라는 문제가 시작됩니다.
AI가 문서를 실제 업무에 활용하려면 무엇이 필요할까요?
AI가 문서를 읽고 다음 업무까지 수행하려면 OCR 정확도만 높이는 것으로는 충분하지 않습니다.
문서 안의 표·항목·관계를 이해하고, 업무에 필요한 정보를 정해진 형태로 추출하며, 결과가 신뢰할 수 있는지 검증하고, 이후 ERP·MES·CRM과 같은 기존 업무 시스템이나 AI Agent가 사용할 수 있도록 연결해야 합니다.
특히 기업 업무는 계속 변합니다.
새로운 문서가 추가되고 필요한 항목이나 업무 기준이 달라질 때마다 다시 개발해야 한다면 AX를 지속적으로 확장하기 어렵습니다. 따라서 문서 데이터는 한 번 만들어 끝나는 것이 아니라 업무 변화에 맞춰 기준을 바꾸고 결과를 다시 검증할 수 있는 형태로 운영되어야 합니다.
즉 필요한 것은 단순한 문서 인식 기술이 아니라,
문서를 이해하고 → 업무 데이터로 만들고 → 검증하고 → 계속 운영할 수 있는 기술 구조
입니다.
AI Ready Data에서 Agent Ready Data로, 데이터의 기준도 달라지고 있습니다
기업 AI가 답변 생성과 분석을 넘어 AI Agent가 직접 업무를 수행하는 방향으로 확장되면서, 데이터에 요구되는 조건도 높아지고 있습니다.
기존의 AI-ready data가 AI가 학습하거나 분석할 수 있도록 데이터를 준비하는 데 초점을 두었다면, 최근에는 AI Agent가 데이터를 찾고, 의미를 이해하고, 업무 판단에 활용하고, 다음 행동까지 이어갈 수 있는가가 중요해지고 있습니다.
Gartner 역시 2026년 AI-ready data를 Agent-ready data까지 확장해야 한다고 제시했습니다. 에이전트가 데이터를 잘못 해석하거나 부적절하게 사용하는 문제까지 고려해야 한다는 것입니다.
KPMG도 기업 AI가 단순 분석에서 실제 업무 수행으로 이동하면서 데이터가 검색 가능하고, 맥락을 포함하며, 신뢰할 수 있는 상태여야 한다고 설명합니다.
한국딥러닝은 이 흐름을 문서 영역에서 Agent Ready Data라는 관점으로 정의합니다.
Agent Ready Data는
AI Agent가 실제 업무에 활용할 수 있도록 준비된 문서 데이터입니다.
문서를 텍스트로 바꾸는 데서 끝나는 것이 아니라, AI가 문서의 구조와 맥락을 이해하고 필요한 정보를 사용하며 다음 업무까지 이어갈 수 있는 상태를 만드는 것입니다.
기업 AX에는 문서 데이터 인프라가 필요합니다
AI Agent가 실제 기업 업무에 참여하려면 그때마다 사람이 문서를 읽고 데이터를 다시 입력해서는 안 됩니다.
문서가 들어오면 내용을 이해하고, 필요한 정보를 구조화하고, 결과를 검증한 뒤 업무 시스템이나 AI Agent가 활용할 수 있도록 전달하는 지속적인 데이터 기반이 필요합니다.
한국딥러닝은 이를 문서 데이터 인프라로 구현하고 있습니다.
구성 | 역할 |
|---|---|
DEEP Agent | 기업 문서를 이해하고 업무에 필요한 정보를 추출·처리해 활용 가능한 데이터로 전환 |
DEEP Ops | 문서와 업무 기준이 바뀌어도 추출 기준과 결과를 재구축 없이 무제한 관리·검증하며 지속적으로 운영 |
즉,
문서를 읽는 AI
→ 업무에 사용할 데이터를 만드는 AI
→ AI Agent가 실제 업무를 수행할 수 있는 문서 데이터 기반
으로 확장하는 것입니다.
기업 AX에서 중요한 것은 AI 모델을 하나 더 추가하는 것이 아니라, AI가 실제 업무 안에서 계속 일할 수 있는 기반을 만드는 것입니다.
우리 기업도 문서 기반 AX가 필요한지 어떻게 확인할까요?
다음과 같은 업무가 반복되고 있다면 문서 데이터가 AX의 병목이 되고 있는지 확인해볼 필요가 있습니다.
직원이 신청서·계약서·증빙서류 등을 반복해서 읽고 있다.
문서에서 찾은 정보를 다른 시스템에 다시 입력하고 있다.
새로운 문서나 서식이 추가될 때마다 추가 개발이 필요하다.
추출해야 할 정보나 업무 기준이 자주 달라진다.
AI를 도입했지만 문서 업무 앞뒤에는 여전히 사람이 데이터를 옮기고 있다.
여기에 해당한다면 AI 모델을 바꾸기 전에 AI가 실제 업무에 사용할 수 있는 문서 데이터가 준비되어 있는지부터 확인해야 합니다.
AI를 도입했다면, 이제 실제 업무에서 일할 수 있게 만들어야 합니다
AX의 목표는 AI 도구의 숫자를 늘리는 데 있지 않습니다.
AI가 실제 업무에 참여하면서 조직의 일하는 방식이 달라지는 것.
이를 위해서는 AI가 사용할 수 있는 데이터가 필요하고, AI Agent가 업무를 수행하는 단계에서는 찾고, 이해하고, 검증하며 계속 사용할 수 있는 데이터 기반이 필요합니다.
한국딥러닝은 기업의 다양한 문서를 AI Agent와 업무 시스템이 활용할 수 있는 데이터로 전환하고, 변화하는 업무에 맞춰 지속적으로 운영할 수 있는 문서 데이터 인프라를 구축합니다.
💡 현재 처리하고 있는 문서를 기준으로 우리 기업의 AX 적용 가능성을 확인해보세요.
자주 묻는 질문
Q. AX는 무엇의 약자인가요?
AX는 일반적으로 AI Transformation의 약자로 사용됩니다.
Q. AI와 AX의 차이는 무엇인가요?
AI는 기술 자체를 의미합니다. AX는 그 AI가 실제 조직의 업무 과정에 적용되면서 업무 수행 방식 자체를 바꾸는 과정입니다.
Q. DX와 AX는 무엇이 다른가요?
DX는 디지털 기술로 업무를 디지털화·효율화하는 데 초점을 둡니다. AX는 여기서 더 나아가, AI가 데이터와 시스템을 활용해 업무 수행에 참여하는 단계까지 확장합니다.
Q. 기업 AX는 무엇부터 준비해야 하나요?
먼저 AI를 적용할 업무와 기대 성과를 정의하고, AI가 사용할 데이터, 기존 시스템 연계, 결과 검증과 운영 가능성을 함께 확인해야 합니다.
Q. 문서 데이터가 AX에서 중요한 이유는 무엇인가요?
계약서·신청서·보고서 등 기업의 실제 업무 정보가 문서에 담긴 경우가 많기 때문입니다. AI가 이 정보를 업무에 쓰려면, 파일 보관이나 단순 텍스트 변환을 넘어 구조와 맥락을 이해하고 필요한 데이터를 활용할 수 있는 형태로 만드는 과정이 필요합니다.