Your browser does not support JavaScript!

AI-Native Enterprises와 AX 혁명: 비즈니스 전략의 새로운 시대

일반 리포트 2025년 05월 06일
goover

  • 2025년 05월 06일 현재, AI-Native 기업의 등장은 비즈니스 전략의 핵심으로 자리 잡고 있는 AX(AI 전환)를 이끌고 있습니다. 이 보고서는 DX(디지털 전환)에서 AX로의 진화 과정을 분석하고, 이를 통해 기업이 어떻게 새로운 비즈니스 모델을 구축하고 경쟁력을 높일 수 있는지에 대한 심도 있는 논의를 제공합니다. 현재 진행 중인 다양한 이니셔티브 및 컨퍼런스를 통해 기업들은 AI 에이전트를 도입하고, 데이터 인프라를 구축하며, 효과적인 거버넌스를 정립하고 인력 역량을 확보하는 전략적 방안을 모색하고 있습니다. 특히 2025년 3월 '산업지능화 컨퍼런스'와 4월 'AX & 하이퍼오토메이션 코리아 2025' 행사는 이러한 변화를 보다 구체적으로 설명하며, 참가 기업들이 AI 전환의 중요성을 인식하게 하는 계기가 되었습니다. 중소기업에 대한 AX 클리닉 센터와 같은 지원 프로그램들이 AI 도입을 원활하게 하도록 돕고 있으며, 앞으로의 정책 및 생태계 지원 방향도 중요한 과제가 될 것입니다.

  • AI-Native 기업들은 AI 기술을 단순한 도구가 아닌, 비즈니스 모델 혁신의 필수 요소로 받아들여야 합니다. 고객 경험을 극대화할 수 있도록 지속적으로 데이터 기반 의사결정을 강화해야 하며, 윤리적 소비에 대한 사회적 책임을 다하는 것도 필수적입니다. 이러한 변화는 비단 기술적 도입에 그치지 않고, 조직 문화와 비즈니스 전략에도 큰 영향을 미칩니다. 기업들은 이러한 다양한 전략을 통해 AI-Native 조직으로의 진화에 박차를 가하고 있으며, 이는 향후 글로벌 시장에서의 경쟁력을 획득하는 길이 될 것입니다.

AI-Native Enterprises와 AX 혁명의 개념

  • AI-Native Enterprises 정의

  • AI-Native Enterprises란 인공지능(AI) 기술을 전사적 비즈니스 프로세스에 통합한 기업을 의미합니다. 이러한 기업들은 데이터 기반으로 결정을 내리고, AI를 통한 자동화를 통해 효율성을 극대화하며, 고객 요구에 더욱 민감하게 반응할 수 있는 능력을 갖추고 있습니다. AI-Native 기업은 전통적인 기업과는 달리 AI 기술이 기업 운영의 핵심에 자리 잡고 있으며, 지속적으로 데이터와 AI의 힘을 활용하여 새로운 서비스를 창출하거나 기존 서비스를 개선하고 있습니다.

  • 이러한 기업들은 AI 기술을 단순한 도구가 아닌 경영 전략의 필수 요소로 받아들이고 있습니다. 이에 따라 비즈니스 모델의 혁신, 고객 경험의 향상, 운영 효율성의 극대화를 통해 경쟁력을 강화하고 있습니다. AI-Native Enterprises의 등장은 디지털 전환(DX)의 다음 단계인 AI 전환(AX)으로 나아가는 중요한 현상으로 볼 수 있습니다.

  • AX(AI 전환)의 의미

  • AX(AI 전환)는 전통적인 디지털 전환(DX) 단계를 넘어 AI 기술을 통해 비즈니스 모델 및 프로세스를 혁신하는 과정을 의미합니다. 이는 AI를 활용하여 기업의 데이터 처리 및 의사결정 과정을 자동화하고, 최적화하는 것을 포함합니다. 기업은 AX를 통해 비즈니스 운영의 속도를 높이고 효율성을 향상시킬 수 있습니다.

  • AX는 특히 고도로 제한된 자원으로 높은 생산성을 달성하려는 기업들에게 필수적인 전략으로 떠오르고 있습니다. 손정의 소프트뱅크그룹 회장은 AX를 통해 기업이 데이터를 활용한 예측 능력을 갖추어야 한다고 강조합니다. 이는 미래 지향적 경영을 위해 데이터의 중요성을 부각시키며, AX의 필요성을 더욱 부각시키고 있습니다.

  • AI-Native와 AX 혁명의 연관성

  • AI-Native Enterprises와 AX 혁명은 상호 보완적인 관계에 있습니다. AI-Native Enterprises는 AX를 실현하기 위한 가장 적합한 구조와 문화적 요소를 갖추고 있습니다. 이들은 AI를 적극적으로 활용하여 DX에서 AX 전환을 이끌어내고 있으며, 이를 통해 고객과의 소통 강화, 제품 및 서비스의 혁신을 이루고 있습니다.

  • 예를 들어, AI를 활용한 데이터 분석과 예측을 통해 고객의 행동 패턴을 쉽게 이해할 수 있으며, 맞춤형 제품과 서비스를 제공함으로써 소비자 만족도를 높이고 있습니다. AX는 또한 AI 기술을 통해 기업 내부의 프로세스를 자동화하고 최적화하여 운영 효율성을 극대화할 수 있는 기회를 제공합니다. 이처럼 AI-Native과 AX는 현대 비즈니스 환경에서 성공적인 경쟁 우위를 창출하기 위한 필수적인 요소로 자리 잡고 있습니다.

DX에서 AX로: 발전 경로와 최신 트렌드

  • DX에서 AX로의 전환 과정

  • 디지털 전환(DX)에서 AI 전환(AX)으로의 진화는 현대 비즈니스 환경에서 필수적인 변화로 자리잡고 있습니다. 기업들은 끊임없이 변하는 소비자 요구에 대응하기 위해 프로세스의 자동화 및 데이터 활용 능력을 극대화할 필요성이 커지고 있습니다. 이러한 변화는 정보통신기술(ICT)을 활용하여 조직의 운영 방식과 비즈니스 모델에 혁신을 촉진하는 데 중점을 두고 있습니다. 특히 인공지능(AI)의 도입은 기존의 디지털화를 넘어, 데이터를 통해 인사이트를 도출하고 실시간 의사결정을 지원하는 방식으로 발전하고 있습니다. 예를 들어, 마이크로소프트는 자사의 클라우드 플랫폼에 AI를 통합하여 조직이 데이터를 더욱 효과적으로 관리하고 분석할 수 있는 솔루션을 제공하고 있습니다. 이는 DX에서 AX로의 전환이 단순히 기술적 변화를 넘어서, 조직의 전략적 방향성에 영향을 미치고 있음을 의미합니다.

  • 대규모 언어 모델과 AI 에이전트의 등장

  • 최근 몇 년간 대규모 언어 모델(LLM)의 발전은 AI 에이전트의 발전을 촉진하였습니다. 이러한 AI 에이전트들은 자연어 처리(NLP) 기술을 기반으로 하여, 업무 자동화를 지원하고 있어 기업의 운영 효율성을 크게 높이고 있습니다. 예를 들어, 고객 상담 부문에서는 AI 기반의 챗봇이 실제 직원의 응대 업무를 돕고, 반복적인 질문에 대한 답변을 자동으로 생성함으로써 대기 시간을 단축시키고 있습니다. 이에 따라 AI 에이전트 활용이 각 산업에 확산되고 있으며, 마이크로소프트와 Salesforce와 같은 대형 기업들이 이에 대한 투자를 강화하고 있습니다. 이러한 경향은 단순한 업무 자동화를 넘어, 비즈니스 모델 자체의 변화로 이어지고 있습니다.

  • AX 필수 요소: 데이터와 추론

  • AX의 성공적인 도입을 위해 가장 중요한 요소 중 하나는 데이터와 그에 따른 추론 능력입니다. 손정의 소프트뱅크 회장은 '사물을 추론하는 힘'이 AI의 핵심이라고 강조하였으며, 이는 데이터의 양과 질에 직결됩니다. 기업들은 데이터 기반의 의사결정을 통해 생산성과 효율성을 향상시키려 하고 있습니다. 예를 들어, SK하이닉스는 AI를 활용하여 설비 운영을 최적화하여 에너지 비용을 절감하였고, LG스마트파크는 생산성을 향상시키기 위해 AI 기술을 도입했습니다. 이러한 사례들은 AX의 성공적인 도입이 데이터 관리를 통해 가능하다는 것을 보여줍니다. 따라서 기업들은 데이터 수집 및 분석 시스템을 강화하고, AI 기술이 제공하는 인사이트를 최대한 활용하는 전략이 필요합니다.

주요 사례 및 이벤트 리뷰

  • 2025 산업지능화 컨퍼런스 성과

  • 2025년 3월 13일부터 14일까지 코엑스에서 열린 '2025 산업지능화 컨퍼런스'는 'DX to AX'를 주제로 하여, 다양한 산업 AX(AI Transformation) 혁신 사례와 최신 트렌드를 소개하였다. 이 행사에는 국내외 AX 선도 기업 28개사가 참가하여 디지털 전환(DX)을 넘어 AI 전환(AX)으로 나아가는 방법론과 새로운 비즈니스 모델을 제시하였다.

  • 컨퍼런스 이틀 동안 진행된 다양한 기조 세션에서는 LG CNS, 한국IBM, 한국미쓰비시전기오토메이션, 원프레딕트와 같은 주요 기업들이 AI 도입의 필요성과 제조업에서의 혁신적 경쟁력 확보 방안을 발표하였다. 특히, AI를 통해 제조 과정에서의 자산 관리 효율을 높이는 사례와 AI가 산업 생산성에 미치는 파괴적 혁신에 관한 논의가 진행되어, 참가자들에게 많은 영감을 주었다.

  • 기술 세션에서는 제조 AI와 관련된 유스케이스가 집중적으로 소개되었으며, 생성형 AI를 활용한 다양한 애플리케이션과 산업 데이터 스페이스의 중요성이 강조되었다. 특히, 산업 AI 기술이 제조업 혁신을 이끌고 있다는 점에서 제조업의 관계자들에게 많은 실질적인 인사이트를 제공하였다. 컨퍼런스는 차후에도 지속적으로 발전할 것으로 예상되며, 다음 해에도 개최될 예정이다.

  • AX 클리닉 센터 지원 프로그램

  • 부산정보산업진흥원은 중소기업의 AI 전환을 지원하기 위해 설계한 'AX 클리닉 센터'를 본격적으로 운영하고 있다. 이 센터는 중소기업의 AI 도입 과정에서 발생할 수 있는 문제를 진단하고, 기술 지원과 교육 등을 통해 기업의 발전을 돕고자 하는 목표를 가지고 있다.

  • 중소기업의 경우 AI 기술 도입에 대한 접근성이 낮고, 초기 투자 부담과 인력 부족 등의 문제로 인해 AI 전환에 어려움을 겪고 있었다. AX 클리닉 센터는 이러한 문제를 해결하기 위해 기업 경영 및 생산 현황을 분석하고, 맞춤형 AI 솔루션을 제안하는 등 기업의 AI 전환을 전 과정에서 지원하고 있다.

  • 센터는 AI 교육 및 훈련 프로그램을 통해 기업의 실행력을 높이고, AI 도입 이후에도 지속적인 성과 모니터링을 통해 기업이 양질의 결과를 얻을 수 있도록 돕고 있다. 이를 통해 부산 지역의 중소기업들이 AI 시대에 잘 적응하고 경쟁력을 갖출 수 있도록 지원하고 있다.

  • 하이퍼오토메이션 코리아 2025 주요 이슈

  • 'AX & 하이퍼오토메이션 코리아 2025 - Spring' 컨퍼런스가 2025년 4월 25일 개최되었으며, 이 행사는 국내 디지털 자동화 분야에서 중요한 행사로 자리잡았다. 컨퍼런스의 주요 주제는 AI 기반의 지능형 자동화와 관련된 핵심 기술들을 심도 있게 논의하는 것이었다.

  • 전국 각지에서 모인 기업 관계자들은 생성형 AI, RPA, 로우/노코드 솔루션 등 다양한 자동화 기술을 통해 기업 운영 효율성을 극대화할 수 있는 방안에 대해 논의하였다. 전문가들은 이러한 기술들이 기업의 운영 시스템을 재구성하는 데 필수적인 요소라고 강조하였다.

  • 이날 행사에서는 KAIST 및 주요 기업들이 AI 도입에 따른 리스크 관리 및 효과적인 전략 수립에 대한 통찰을 제공하였다. 출품된 다양한 테크 솔루션과 실제 적용 사례를 통해 참가자들은 AI 시대의 업무 혁신을 실현할 수 있는 방법을 모색하였다.

  • AX브릿지위원회 출범 현황

  • 2024년 7월 1일에 벤처기업협회는 AI 전환을 지원하기 위한 'AX브릿지위원회'를 출범하였다. 이 위원회의 설립 목적은 벤처기업들이 AI 시대에 경쟁력을 갖출 수 있도록 지원하기 위해 AI 전환의 방향을 제시하고, 실질적인 사례를 공유하는 것이다.

  • 위원회에서는 최근 AI 전환에 대한 벤처기업들의 인식과 어려움에 대한 설문조사를 진행하였으며, 이를 통해 AI 도입에 대한 필요성과 성공 사례를 논의하는 포럼을 개최하였다. 이 포럼에서는 다양한 산업 분야에서의 AI 활용 방안을 논의하였고, AX의 필요성을 강조하였다.

  • AX브릿지위원회는 앞으로 AI와 관련된 다양한 지원을 제공하며, 경제적인 연결망을 통해 벤처기업들이 효율적으로 AI 기술을 도입하고 활용할 수 있도록 돕는 역할을 할 예정이다. 이는 AI 전환을 통해 벤처기업 생태계를 더욱 활성화하고, 경쟁력을 향상시키기 위한 필수적인 단계로 자리잡을 것이다.

기업 전략 구성 요소 및 실행 방안

  • 데이터 인프라 구축 전략

  • AI 전환(AX)의 성공에는 효과적인 데이터 인프라 구축이 필수적입니다. 기업들이 수집하는 데이터의 양과 종류가 날로 증가함에 따라, 이를 효율적으로 처리하고 분석할 수 있는 데이터 인프라는 기업의 경쟁력을 결정짓는 중요한 요소가 되었습니다. 데이터 웨어하우스와 데이터 레이크의 통합 활용이 요구되며, 실제 기업에서는 비즈니스 인텔리전스 도구와의 연계로 데이터의 시각화 및 접근성을 높이는 전략이 필요합니다. 고성능 컴퓨팅 시스템(HPC)과 클라우드 기반의 데이터 저장소는 대량의 데이터를 신속하게 처리하고 분석할 수 있도록 지원합니다. 이러한 데이터 인프라는 기업이 실시간으로 클라이언트 데이터를 분석하고 적시에 결정을 내리는 데 큰 도움이 됩니다.

  • AI 에이전트 도입 단계

  • AI 에이전트는 비즈니스 프로세스의 자동화와 효율성을 높여주는 핵심 요소로 부각되고 있습니다. AI 에이전트를 도입하는 첫 단계는 자사의 비즈니스 모델과 프로세스를 이해하고, 이를 AI와 통합할 수 있는 기회를 찾아내는 것입니다. 이 과정에서 원하는 결과를 도출하기 위해 AI 모델을 선정하고, 필요한 데이터를 확보해야 합니다. 다음 단계는 데이터 전처리와 모델 학습을 포함하여 애플리케이션에 AI 에이전트를 배포하는 것입니다. 최종적으로, AI 에이전트를 운영하는 과정에서 발생하는 피드백을 기반으로 지속적으로 성능을 모니터링하고 최적화하는 것이 중요합니다.

  • 거버넌스 및 조직 구조 설계

  • AI 전환이 조직 내 성공적으로 이루어지기 위해서는 명확한 거버넌스 체계와 조직 구조가 필수적입니다. 이는 데이터 보안 및 윤리적 처리, AI 모델의 투명성과 책임성을 보장하는 방향으로 설계되어야 합니다. 기업의 비즈니스 목표에 부합하는 AI 전략을 위해 cross-functional 팀을 구성하고, AI 운영을 전문으로 하는 직무 역할을 만드는 것도 좋은 접근법입니다. 이러한 구조는 다양한 부서 간의 협력을 촉진하고, AI 전환 프로젝트의 전반적인 방향성을 확보하는 데 기여합니다.

  • 인력 스킬셋 확보와 교육

  • AI 전환 전략의 성공은 적절한 인력의 스킬셋과 교육에 크게 의존합니다. 데이터 과학자, AI 엔지니어 및 비즈니스 분석가와 같은 핵심 인력의 채용뿐만 아니라, 기존 직원들에게 필요한 교육을 제공하여 기술적 이해도를 높이는 것이 중요합니다. 직원들이 AI 도구와 소프트웨어를 활용하여 실제 비즈니스 문제를 해결할 수 있는 능력을 갖출 수 있도록 하는 방향으로 교육 프로그램을 설계해야 합니다. 또한, 직무에 따라 필요한 기술을 지속적으로 검토하고, 변화하는 기술 트렌드에 맞춰 교육 커리큘럼을 업데이트하는 실천이 요구됩니다.

도전 과제 및 기회 진단

  • 중소기업 도입 저해 요인

  • 중소기업이 AI 전환(AX)을 추진하는 데 있어 여러 가지 저해 요인이 존재합니다. 첫째, 기술에 대한 이해 부족이 있습니다. AI와 같은 고급 기술에 대해 충분한 교육과 수용이 이루어지지 않으면 중소기업은 이를 효과적으로 도입하기 어렵습니다. 둘째, 초기 투자 부담이 큰 문제로 작용합니다. 중소기업은 대규모 투자를 감당하기 어려운 경우가 많으며, 이러한 초기 비용이 도입을 망설이게 만드는 핵심 요인입니다. 셋째, 전문 인력의 부재도 중요한 저해 요소입니다. AI 기술을 도입하려면 이를 전문적으로 이해하고 활용할 수 있는 인력이 필요하며, 이를 확보하는 것이 상대적으로 어려운 중소기업에서는 더욱 그렇습니다. 마지막으로, 실행 역량의 부족이 있습니다. 중소기업은 여러 차례에 걸쳐 기술을 도입하고 이를 활용하는 시스템을 구축해야 하지만, 이 과정에서 필요한 인프라나 조직적 여건이 미흡합니다.

  • 비용·인프라 제약과 극복 방안

  • 비용과 인프라 제약은 중소기업이 AX를 도입하는 데 있어 중요한 애로사항입니다. 많은 중소기업은 기술 도입을 위한 자본이 부족하고, 인프라가 낙후되어 있는 경우가 많습니다. 이러한 문제를 극복하기 위한 방안으로는 정부와 기업 간의 협력이 필요합니다. 정부에서는 중소기업을 위한 AI 도입 지원 프로그램을 운영할 수 있으며, 낮은 비용으로 교육과 기술 지원을 제공하는 'AX 클리닉 센터'와 같은 플랫폼을 통해 중소기업의 접근성을 높여야 합니다. 또한, 기업 내부적으로는 AI 도입의 필요성을 강조하고, 작은 규모의 시범 도입을 통한 점진적 확산 전략이 유효할 수 있으며, 이를 통해 초기 투자 부담을 경감할 수 있습니다.

  • 글로벌 경쟁력 확보 기회

  • AI 전환은 중소기업에게 글로벌 경쟁력을 확보할 수 있는 중요한 기회를 제공합니다. AI 기술을 활용함으로써 제품과 서비스의 품질을 높이고, 고객 맞춤형 서비스를 제공할 수 있게 됩니다. 이는 특히 경쟁이 치열한 글로벌 시장에서 중소기업이 살아남고 성장하기 위한 필수적인 요소로 작용할 수 있습니다. 다양한 산업에서의 AI 도입 성공 사례를 통해 중소기업도 새로운 비즈니스 모델을 창출하고, 글로벌 파트너십을 구축할 수 있는 기회를 마련해야 합니다. 특히 제조 및 서비스 분야에서 AI를 활용한 생산성 향상 및 고객 경험 개선은 글로벌 경쟁력을 높일 수 있는 기반이 될 것입니다.

  • 환경 지속가능성과 AI 윤리 고려

  • AI 기술의 도입과 발전 속에서 점점 더 중요해지고 있는 것은 환경 지속 가능성과 AI 윤리입니다. 중소기업이 AI를 도입하면서 환경적으로 부담을 덜어주고, 윤리적인 소비에 부응하는 방향으로 나아가야 합니다. AI를 활용한 데이터 분석과 의사결정을 통해 자원의 효율적 활용을 극대화하고, 탄소 배출 감축을 위한 기술적 해결책을 모색할 수 있습니다. 또한, AI를 활용하는 과정에서 개인정보 보호와 윤리적 문제를 반영하는 것이 중요합니다. 이러한 점은 AI 기술을 도입하는 모든 기업에게 중요한 도전 과제가 될 것이며, 지속 가능한 비즈니스 모델을 마련하기 위한 필수 고려사항이 되어야 합니다.

향후 전망 및 추천 과제

  • 2025년 하반기 주요 행사 예고

  • 2025년 하반기에는 여러 중요한 행사와 컨퍼런스가 예정되어 있으며, 이러한 행사는 AI 전환(AX)과 디지털 전환(DX)의 최신 트렌드를 탐구하고 기업의 발전 방향성을 제시하는 기회로 자리매김하고 있습니다. 특히, 12월 5일에 개최될 '소프트웨이브 서밋'은 'NEXT WAVE: AX 혁명과 디지털 대전환'이라는 주제로, AI 혁신의 차세대 기술 진화 및 산업경제 변화를 주제로 하는 주요 행사입니다. 이 서밋은 국내 최대 소프트웨어와 테크 산업 박람회의 일환으로, 약 1, 000명의 업계 관계자가 참석할 것으로 기대됩니다. 다양한 세션이 진행될 예정이며, AI와 블록체인, 그리고 DX에 대한 심층적인 논의가 이루어질 것입니다. 이는 기업들이 디지털 경제의 미래를 선도하기 위해 어떤 혁신 기술과 비즈니스 모델을 채택해야 하는지를 탐구하는 중요한 장이 될 것입니다.

  • AI-Native 기업의 미래 전략

  • AI-Native 기업들은 앞으로 발생할 변화를 선도하기 위해 지속적으로 혁신과 조직 내 디지털 전환을 추진해야 합니다. 특히, 고객 경험을 극대화하기 위한 AI 활용의 폭을 넓히는 것이 필요합니다. 예를 들어, 고객 데이터를 분석하고 이를 통해 개인 맞춤형 서비스를 제공하여 고객 충성도를 높이는 전략이 중요합니다. 또한, 기업들은 AI 도입 과정에서 윤리적 고려사항을 반영하여 사회적 책임을 다해야 합니다. 이는 지속가능한 성장을 이루는데 필수적인 요소이며, AI 기술이 가져올 수 있는 부정적 영향을 최소화하는 데 기여할 것입니다. 더불어, AI-Native 기업들은 다른 기업들과의 협업을 통해 혁신적인 솔루션을 개발하고, 이를 시장에 성공적으로 배포하기 위한 전략을 세워야 합니다.

  • 정책 및 생태계 지원 방향

  • 정책 및 생태계의 지원 방향에 있어서, 정부는 AI 및 디지털 전환을 촉진하는 정책을 강화해야 합니다. 이러한 정책은 기술 개발 및 인프라 구축, 인력 양성을 포함하여 기업들이 AI-Native 문화로 전환할 수 있는 기반을 제공해야 합니다. 특히, 중소기업을 대상으로 한 지원 프로그램이 확대되어야 하며, 이러한 프로그램은 비용 문제, 기술 접근성 및 인력 부족 문제를 해결하는 데 중점을 두어야 합니다. 이는 국가 차원에서 전체 산업 생태계를 균형 있게 발전시킬 수 있는 방법이 될 것입니다. 또한, 정부와 산업계가 협력하여 AI 분야의 글로벌 경쟁력을 강화하고, 혁신적인 스타트업들이 성장할 수 있는 환경을 조성해야 합니다.

마무리

  • AI 전환(AX)의 시대에 접어들며 경쟁력을 확보하려는 기업들은 데이터 인프라, AI 에이전트, 거버넌스, 인력 역량 확보 등 4대 구성 요소를 체계적으로 설계하고 실행해야 합니다. 이 과정에서 중소기업들에 대해서는 지원 프로그램을 강화하고, 정부 및 산업계와의 협력을 통해 AI 도입의 장벽을 낮추는 것이 중요합니다. 환경 지속 가능성과 윤리적 고려사항을 포함한 신중한 접근이 필요하며, 이는 AI 전환을 성공적으로 마무리짓는 데 필수적인 요소입니다.

  • 향후 개최될 주요 컨퍼런스와 행사들은 최신 기술 및 성공 사례를 학습하는 중요한 기회가 될 것입니다. 기업들은 이러한 기회를 적극적으로 활용하여 AI-Native 조직으로 진화하도록 해야 하며, 이는 글로벌 경쟁력 강화의 초석이 될 것입니다. 특히 정책 및 생태계 지원 방향이 중소기업의 AI 전환을 원활하게 하는 데 기여할 것이므로, 향후 관계자들은 이러한 지원을 극대화할 수 있는 전략을 모색해야 할 것입니다.

용어집

  • AI 전환 (AX): AI 전환(AI Transformation, AX)은 디지털 전환(Digital Transformation, DX) 단계를 넘어 인공지능(AI) 기술을 활용하여 비즈니스 모델 및 프로세스를 혁신하는 과정을 의미합니다. AX는 기업의 데이터 처리 및 의사결정 과정을 자동화하고 최적화함으로써 비즈니스 운영의 속도와 효율성을 높이는 것을 목표로 합니다.
  • AI-Native Enterprises: AI-Native Enterprises는 인공지능(AI) 기술을 전사적 비즈니스 프로세스에 통합한 기업을 의미합니다. 이러한 기업들은 AI를 통해 데이터 기반으로 의사결정을 내리고 자동화를 통해 운영 효율을 극대화하며, 고객 요구에 민감하게 반응할 수 있습니다.
  • 디지털 전환 (DX): 디지털 전환(Digital Transformation, DX)은 기업이 디지털 기술을 통해 비즈니스 모델과 프로세스를 변화시키는 과정을 말합니다. 이는 정보통신기술(ICT)을 활용하여 기업의 운영 방식과 시장 대응 능력을 개선하는 것을 포함합니다.
  • AI 에이전트: AI 에이전트는 인공지능 기술을 기반으로 한 자동화 소프트웨어로, 자연어 처리(NLP) 등의 기술을 활용하여 서비스 자동화 및 업무 효율성을 높이는 데 사용됩니다. 예를 들어, 고객 상담 부문에서 AI 에이전트는 챗봇 형태로 고객 문의에 응대합니다.
  • 하이퍼오토메이션: 하이퍼오토메이션(Hyperautomation)은 인공지능, 머신러닝, 로보틱 프로세스 자동화(RPA) 기술을 결합하여 기업의 비즈니스 프로세스를 보다 효율적으로 자동화하는 접근법입니다. 이는 반복적인 작업을 기계가 수행하게 하여 운영 성과를 극대화하려는 목표를 가지고 있습니다.
  • 생성형 AI: 생성형 AI(Generative AI)는 기존의 데이터를 기반으로 새로운 콘텐츠를 생성하는 인공지능 기술로, 주로 텍스트, 이미지, 음악 등 다양한 형태의 생성 작업에 활용됩니다. 최근에는 자연어 처리와 이미지 생성 등에서 그 활용도가 높아지고 있습니다.
  • AX 클리닉: AX 클리닉은 중소기업이 AI 전환 과정에서 발생할 수 있는 문제를 진단하고 기술 지원 및 교육을 제공하는 지원 프로그램입니다. 이는 중소기업이 AI 기술에 원활하게 접근하고 적용할 수 있도록 돕는 역할을 합니다.
  • 대규모 언어 모델 (LLM): 대규모 언어 모델(LLM)은 대량의 텍스트 데이터를 학습하여 자연어 이해 및 생성 작업을 수행할 수 있는 인공지능 모델입니다. 이는 챗봇, 번역, 문서 요약 등 다양한 응용 분야에서 활용되며, AI 기능을 극대화하는 데 중요한 역할을 합니다.
  • 정보통신기술 (ICT): 정보통신기술(Information and Communication Technology, ICT)은 컴퓨터, 통신, 소프트웨어, 네트워크 등 다양한 기술을 아우르는 개념으로, 데이터 저장과 처리, 통신을 포함한 기술적 인프라를 의미합니다. 이는 기업 운영의 디지털화를 지원합니다.
  • 거버넌스: 거버넌스(Governance)는 기업 내에서의 의사결정 구조와 프로세스를 관리하기 위한 체계를 의미합니다. AI 전환을 성공적으로 이루기 위해서는 데이터 보안, 윤리적 처리 및 AI 모델의 투명성을 보장하는 방향으로 거버넌스 체계를 설계해야 합니다.

출처 문서