AX 컨설팅2026.09.12읽는 시간 13분
AX 전략, 경영진이 가장 먼저 결정할 것은?
기술보다 먼저 목표·범위·책임을 정해야 합니다
—VIEWS
—LIKES
—SAVES
기술보다 먼저 목표·범위·책임을 정해야 합니다
"어떤 생성형 AI를 도입하면 되나요?", "ChatGPT를 전사에 깔면 되나요?", "경쟁사는 벌써 쓴다는데 우리는 뭘 사야 하나요?" AX 전략 회의는 대개 이런 질문으로 시작합니다. 세 질문의 주어가 모두 제품이라는 점이 문제입니다.
AX 전략에서 경영진이 가장 먼저 결정할 것은 AI 제품이나 모델이 아니라 어떤 경영 문제를, 어느 업무 범위에서, 누구의 책임으로 바꿀 것인가입니다. 이 글은 경영진이 합의할 세 가지 결정, 과제 우선순위를 정하는 4단계, 그리고 외부 컨설팅 없이 내부에서 시작해도 되는 경우를 정리합니다.
AX 전략은 AI를 도입하는 계획이 아니라 AI로 어떤 사업 성과를 만들지, 그 과정에서 어떤 업무와 의사결정을 바꿀지 정하는 경영 결정입니다. 도구 선정, 데이터 준비, 모델 학습은 그 결정 뒤에 따라오는 실행 항목입니다.
AX 전략과 AI 도입 계획을 구분하지 못하면 지출은 늘고 성과는 증명되지 않습니다. PwC가 2026년 1월 발표한 제29차 글로벌 CEO 서베이(전 세계 CEO 4,454명)에서 응답 기업의 56%는 지난 12개월 동안 AI로 매출이 늘지도 비용이 줄지도 않았다고 답했고 매출 증가와 비용 절감을 모두 확보한 기업은 12%였습니다.
실패 원인은 모델 성능이 아닙니다. MIT 프로젝트 NANDA가 2025년 7월 발표한 「The GenAI Divide: State of AI in Business 2025」는 기업 생성형 AI 파일럿의 95%가 손익에 측정 가능한 영향을 남기지 못했다고 보고했습니다. 원인은 도구가 바꾸기로 한 업무 흐름 안으로 끝내 들어가지 못한 도입 방식이었습니다.
경영진이 AX 전략에서 답해야 할 질문은 세 가지로 압축됩니다.
결정사항 | 경영진이 답할 질문 | 필요한 산출물 |
|---|---|---|
사업 우선순위 | AI로 어떤 경영 문제를 먼저 해결할 것인가 | 핵심 목표와 성과지표 1~2개 |
전환 범위 | 어떤 업무·데이터·의사결정까지 바꿀 것인가 | 업무 범위 정의와 리스크 지도 |
책임과 확산 | 누가 책임지고 어떤 조건에서 확대할 것인가 | 담당 임원과 확산 승인 기준 |
사업 우선순위·전환 범위·책임과 확산 세 결정은 순서를 바꿀 수 없습니다. 목표가 없으면 업무 범위를 좁힐 기준이 없고 범위가 없으면 책임자를 지정할 대상 자체가 생기지 않기 때문입니다.
예를 들어 "전사에 생성형 AI를 도입한다"는 문장은 AX 전략이 아닙니다. "영업 제안서 초안 작성 시간을 절반으로 줄이되 최종 승인 품질은 현행 기준을 유지한다"처럼 쓰면 필요한 데이터와 담당 조직, 검증 항목이 곧바로 따라 나옵니다.
AX 컨설팅의 전체 범위와 진단·실행 단계가 먼저 필요하다면 AX 컨설팅의 범위와 추진 단계를 함께 보시면 됩니다. AX와 DX가 어떻게 다른지부터 확인하려면 AX 컨설팅과 DX의 차이를 참고하시기 바랍니다.
두 방식의 차이는 1년 뒤 경영진 앞에 놓이는 보고서의 형태에서 드러납니다.
구분 | 도구부터 시작한 AX | 결정부터 시작한 AX |
|---|---|---|
출발점 | 도입할 AI 제품과 모델 | 해결할 경영 문제와 목표 지표 |
과제 선정 | 도구가 잘하는 업무를 뒤늦게 탐색 | 목표에 기여하는 업무를 먼저 선별 |
성과 기준 | 파일럿이 끝난 뒤 부서마다 다르게 해석 | 파일럿 시작 전에 합의한 수치 |
책임 소재 | IT나 전략팀에 실무만 위임 | 담당 임원과 현업 책임자를 함께 지정 |
확산 방식 | 성공 사례를 개별 부서가 복사 | 사전에 합의한 게이트를 통과하면 확대 |
1년 뒤 보고 | 계정 수와 사용률 | 비용·시간·품질의 변화량 |
결정부터 시작한 AX를 굴리는 조직은 더 좋은 기술을 쓴 조직이 아니라 파일럿을 시작하기 전에 성과 기준과 책임자를 정해둔 조직입니다.
첫 번째 결정은 해결할 경영 문제를 한 문장으로 확정하는 일입니다. "AI 활용률을 높인다"는 목표는 달성 여부를 판정할 수 없으므로 비용·시간·품질·매출·리스크 가운데 어느 지표를 얼마나 움직일지까지 적어야 합니다.
목표 지표는 두 개를 넘기지 않는 편이 좋습니다. 지표가 늘어날수록 과제를 고르는 기준이 흐려지고 파일럿 결과를 놓고 부서마다 자기에게 유리한 지표를 집어들게 됩니다.
두 번째 결정은 AI가 개입할 경계를 정하는 일입니다. AI가 초안을 만드는 업무와 AI가 최종 판단을 내리는 업무는 리스크 수준이 다르므로 접근할 데이터 범위와 사람이 검토할 단계를 함께 지정해야 실행팀이 같은 기준으로 움직입니다.
경계를 정할 위치에 있는 사람이 정작 결정에서 빠져 있는 경우가 많습니다. 맥킨지가 발표한 「The State of AI: Global Survey 2026」에서 AI를 사용하는 조직의 72%는 CEO가 AI 거버넌스를 감독하지 않는다고 답했고 이사회가 감독한다는 응답은 17%에 그쳤습니다.
세 번째 결정은 파일럿을 통과시키는 조건을 시작 전에 확정하는 일입니다. 파일럿을 끝낸 뒤에 성공 여부를 논의하면 조직마다 평가 기준이 달라지고 확산 여부가 성과가 아니라 회의실에서 목소리가 큰 쪽으로 결정됩니다.
확산 조건에는 중단 조건도 함께 넣습니다. "어떤 결과가 나오면 확대하는가"만 정하고 "어떤 문제가 나오면 멈추는가"를 비워 두면, 성과를 내지 못한 과제가 예산만 쓰면서 조직에 계속 남습니다.
파일럿 자체를 어떤 범위와 기간으로 설계할지가 고민이라면 AI 파일럿 프로젝트 설계 방법에 판정 기준까지 정리해 두었습니다.
지금 기업의 병목은 기술 확보가 아니라 확산 구조입니다. 맥킨지 「The State of AI: Global Survey 2026」에 따르면 응답 조직의 약 3분의 2는 아직 전사 확산을 시작하지 못했고 전사 규모로 확산된 사례는 챗봇이 47%로 가장 많았습니다.
판단 기준 없이 시작한 과제는 예산 심사에서 가장 먼저 정리됩니다. 가트너는 2025년 6월 에이전틱 AI 프로젝트의 40% 이상이 2027년 말까지 취소될 것으로 전망했습니다. 원인으로는 비용 상승과 불명확한 사업 가치, 부실한 리스크 관리를 꼽았습니다.
국내 상황도 다르지 않습니다. 조코딩AX파트너스가 2026년 하반기 AX 트렌드 리포트에서 기업 관계자 2,078명을 조사한 결과, AI 도입률은 69.5%였지만 AI가 업무 표준으로 정착한 비율은 12.5%에 머물렀습니다.
결정이 끝나면 후보 업무를 한꺼번에 밀어붙이지 않고 같은 기준으로 줄을 세웁니다.
각 부서에서 반복 시간이 크거나 병목이 생기는 업무를 수집합니다. 후보가 10건 미만이면 비교 자체가 의미를 잃으므로 부서별로 3~5건씩 받아 20건 안팎을 확보하는 편이 좋습니다.
모든 후보에 같은 기준을 적용합니다. 아래 네 항목을 각각 1~5점으로 채점하는 표는 업계 표준 지표가 아니라 사내 우선순위를 비교하기 위한 형식입니다.
총점만 보고 결정하지는 않습니다. 사업 영향도가 높지만 데이터 준비도가 낮은 과제와, 영향도는 보통이어도 당장 실행할 수 있는 과제 가운데 무엇을 먼저 할지는 경영진이 가중치로 답해야 합니다.
첫 과제는 전사 프로세스가 아니라 한 팀이 4~8주 안에 결과를 낼 수 있는 업무 단위로 자릅니다. 범위가 넓을수록 실패 원인을 분리하기 어렵고 결과가 나빠도 무엇을 고쳐야 하는지 알 수 없습니다.
확산 심사에서는 네 가지를 함께 봅니다. 목표 지표의 변화, 현업의 실제 사용률, 데이터·보안 문제의 발생 여부, 처음 만든 담당자가 빠져도 굴러가는 운영 가능성입니다.
다음 여섯 항목 가운데 3개 이상 해당하면 전략 정렬을 먼저 할 시점이고, 5개 이상이면 외부 진단을 함께 검토할 단계입니다.
AI 과제가 부서별로 따로 진행됩니다
같은 업무에 서로 다른 도구가 들어와 있고 통합 계획은 없습니다.
성과를 숫자로 답할 수 없습니다
파일럿은 있었지만 비용·시간·품질의 변화를 보고한 적이 없습니다.
경영진과 실무진의 우선순위가 다릅니다
경영진은 매출을, 현업은 업무량 감소를 말하고 접점이 없습니다.
확산 여부를 판정한 사람이 없습니다
파일럿이 끝난 뒤 확대나 중단을 결정한 회의가 없었습니다.
데이터 반입 기준이 문서로 없습니다
어떤 자료를 외부 AI에 넣어도 되는지 직원이 각자 판단합니다.
도구는 늘었는데 업무 방식은 그대로입니다
계정 수는 늘었지만 기존 결재·검토 절차는 하나도 바뀌지 않았습니다.
전략 수립 단계에서 가장 큰 비용은 소프트웨어 라이선스가 아니라 현업 인력의 시간입니다.
단계 | 기간 | 주요 투입 | 산출물 |
|---|---|---|---|
현황 진단 | 2~4주 | 부서별 인터뷰와 업무 수집 | 후보 업무 목록과 평가표 |
결정 정렬 | 1~2주 | 경영진 워크숍 | 목표 지표·범위·책임자 합의서 |
파일럿 | 4~8주 | 현업 담당자 주 3~4시간 | 성과 측정 결과와 확산 판정 |
확산 설계 | 2~4주 | 기준 문서화와 교육 | 공통 기준과 확산 로드맵 |
넥스트젠AI가 진단을 설계할 때 기준으로 삼는 전체 일정은 3~5개월이며, 이 가운데 외부 수수료보다 현업 담당자가 본업에서 빼는 시간이 더 큰 비중을 차지합니다.
도구를 먼저 정합니다
제품을 고른 뒤 그 제품에 맞는 문제를 찾기 시작하면, 과제 선정 기준이 도구의 기능 목록으로 바뀝니다.
성과 기준을 파일럿이 끝난 뒤에 정합니다
결과를 본 다음 기준을 만들면 어떤 결과든 성공으로 해석할 수 있습니다.
책임자를 IT팀에만 둡니다
업무 절차를 바꿀 권한이 없는 조직이 책임을 지면 도구는 들어오지만 절차는 그대로 남습니다.
파일럿을 동시에 여러 개 돌립니다
인력과 예산이 흩어져 어느 과제도 확산 판정에 필요한 데이터를 모으지 못합니다.
외부 컨설팅이 항상 첫 순서인 것은 아닙니다. 한 부서의 반복 업무를 자동화하려는 경우처럼 대상 업무와 데이터 위치, 담당자가 이미 정해져 있고 보안 리스크도 낮다면 내부 파일럿을 먼저 돌리고 그 결과로 확대 여부를 판단하는 편이 빠릅니다.
반대로 여러 부서에서 AI 과제가 동시에 올라오거나, 경영진과 실무진이 서로 다른 목표를 말하거나, 파일럿은 여러 번 했는데 확산 기준이 없는 상태라면 진단과 전략 정렬의 가치가 커집니다. 이 단계에서 필요한 것은 새 도구가 아니라 흩어진 과제를 한 줄로 세우는 기준입니다.
AI를 상시로 굴릴 운영 조직을 어떻게 설계할지가 다음 질문이라면 AI 운영 조직(CoE) 설계를 참고하시기 바랍니다.
지금 추진 중인 AI 과제가 부서마다 흩어져 있다면, 새 도구를 고르기 전에 과제를 같은 기준으로 줄 세우는 일부터 하시면 됩니다. 넥스트젠AI의 무료 AX 진단은 부서별 후보 업무를 수집하고 사업 영향도·구현 가능성·데이터 준비도·리스크 네 기준으로 평가한 뒤, 먼저 시작할 과제와 확산 판정 기준을 정리한 문서로 돌려드립니다.
진단과 상담은 무료 AX 진단 신청에서 접수하시면 되고, 비용은 들지 않습니다.
AX 전략은 AI를 도입하는 계획이 아니라 AI로 어떤 사업 성과를 만들지, 그 과정에서 어떤 업무와 의사결정을 바꿀지 정하는 경영 결정입니다. 목표 지표, 과제 우선순위, 데이터 범위, 책임 구조, 확산 조건까지 함께 설계합니다.
RELATED · 함께 읽으면 좋은 글
