AX 성공 전략과 문제해결 중심의 AX 교육 체계 수립

L&D 전문기업 이노핏파트너스가 바라보는 AX(AI Transformation, 인공지능 전환)는 이렇게 정의하고 있습니다.

AX 실전 사례 (CES 2025를 중심으로)

CES는 세계 3대 IT 전시회로, 세상을 움직이는 신기술의 변화를 한눈에 확인할 수 있습니다. 2025년은 Dive-in(몰입)을 슬로건으로 특히 AI(인공지능)로 수익성을 높이는 비즈니스 모델이 부각되었습니다. AI는 2023년부터 핵심 키워드에서 빠지지 않고 변화의 중심에 서있는데요. 이번 CES에서 특히 주목받은 기술은 산업 맞춤형 AI, 즉 버티컬 AI(또는 AI 에이전트)입니다. 버티컬 AI란 특정 산업이나 분야에 특화된 AI 모델로 특정 문제를 해결하거나 특정 작업을 수행하도록 설계된 기술입니다. CES에 공개된 AX 사례를 보도록 하겠습니다.

1. 존 디어(John Deere)의 자율혁명

John Deere의 자회사인 Blue River의 엔지니어링 부사장 Gaurav Bansal에 따르면, 농부들은 심각한 노동 문제에 직면해 있습니다. 미국만 해도 농업에서 매년 240만 명의 농장 노동자가 부족한데, 장비 위치 파악이나 가동 중지 시간 관리 등 작업 현장의 비효율성으로 인해 비용이 증가하고 프로젝트가 지연되고 있습니다. 기업의 경우 이러한 과제는 운영 비용 상승으로 인해 더욱 복잡해집니다. John Deere는 CES 2025에서 농업 및 관련 산업에 대한 미래 비전을 설명하면서 운전자가 필요 없는 혁신을 선보였습니다. 2022년 최초의 자율 주행 트랙터가 출시된 후, 4대의 새로운 자율 주행 차량과 과수원 탐색이나 과일 추출과 같은 복잡한 작업을 처리하도록 설계된 2세대 자율 주행 키트는 고급 컴퓨터 비전과 AI(인공지능)를 결합하여 기계가 주변 환경을 탐색하도록 돕습니다.

특히 기존의 작물 재배지뿐 아니라 과수원, 잔디 환경, 채석장 등에 각각 특화된 신규 자율주행 기술을 선보였습니다. 존 디어의 트랙터는 한국 아파트의 2층 높이로, 캐빈(조종석)의 뚜껑과 뒷면에는 사각형 뚜껑의 모서리마다 네개씩, 총 16개의 카메라가 장착됐고 케빈 뒷면에 검은 상자는 존디어의 2세대 GPU가 있습니다. GPU는 컴퓨터의 그래픽 처리 장치를 말하는데, 막대한 데이터를 분석할 수 있어 AI(인공지능)기능의 핵심으로 꼽습니다. 카메라가 360도 주변의 이미지를 수집하면 GPU가 분석합니다. 이 트랙터는 농부 없이 경작지를 달리고 기어를 조작하고 끝에 다다르면 핸들을 돌리고 앞에 장애물이 있으면 혼자 브레이크도 밟습니다.

기계는 회사의 클라우드 기반 플랫폼인 John Deere Operations Center Mobile을 통해 관리됩니다. 앱을 통해 사용자는 라이브 비디오, 이미지, 데이터 및 매트릭스에 액세스할 수 있으며 속도와 같은 다양한 요소를 조정할 수 있습니다. 작업 품질 이상이나 기계 상태 문제가 발생하는 경우 사용자는 원격으로 알림을 받아 필요한 조정을 할 수 있습니다.

2. 아마존(Amazon)의 AI 에이전트

Amazon은 자사의 AI 에이전트 서비스인 ‘Alexa’가 탑재된 스마트 안경 ‘Echo Frames’의 시제품을 공개하였습니다. 이 제품은 일반 안경의 형태에서 안경을 착용한 사용자만 들을 수 있는 스피커와 이어폰이 착용된 제품입니다. 스마트폰 등의 IoT 기기와 연동되어 이용자에게 AI 에이전트 서비스를 제공합니다. 별도 이미지 송출 기능 없이 내장된 마이크를 통한 음성 인식 기능만을 제공합니다.

3. 삼성전자의 Home AI

삼성전자는 CES 2025의 Home AI 관련 전시 공간을 통해 효율적이고 지속 가능한 기술, 개인 맞춤형 건강 관리, 사랑하는 이들을 위한 세심한 케어까지 ‘모두를 위한 AI(AI for All)’라는 비전을 제시했습니다. 스마트싱스(SmartThings)를 기반으로 모든 가전제품이 연결된 ‘Home AI’를 선보였는데, 초개인화된 AI 서비스가 큰 관심을 끌었습니다. 개인의 취향과 건강 관련 정보를 반영해 맞춤형 레시피를 알아서 추천해주고, 가전들이 스스로 기기를 관리하며, 집을 비우더라도 안심할 수 있는 일상 등입니다. 인덕션이 켜진 채 일정 시간 방치될 경우 인덕션이 알아서 화력을 조절해 사고를 방지하는 등 삼성 가전은 일상 속 위험 요소도 미리 예방합니다. 냉장고는 사용자가 다가서면 자동으로 날씨, 일정, 식단 추천 등 사용자 맞춤 정보를 요약해 제공하는 데일리 보드를 실행하고, 사용자는 세탁기 화면에서 직관적으로 세탁 과정을 확인하고 제어할 수 있습니다. 가전을 통해 음악을 듣거나 전화를 받고, 집안 어디에서든 콘텐츠를 감상하며 다른 기기에서 간편하게 이어볼 수도 있습니다.

4. 파나소닉의 Panasonic Go

파나소닉은 AI 기반의 혁신적인 글로벌 성장 전략 ‘파나소닉 고(Panasonic Go)’를 발표했습니다. 창업자 마쓰시타 고노스케가 1932년에 발표한 250년 계획의 5단계를 앞두고 공개된 미래 전략입니다. 파나소닉은 2035년까지 전체 매출의 30%를 AI 기반 하드웨어, 소프트웨어, 솔루션 사업으로 전환한다는 계획입니다.

파나소닉은 가족 건강관리 플랫폼 ‘우미(Umi)’를 선보였는데, 앤트로픽의 AI 어시스턴트 ‘클로드(Claude)’를 탑재해 가족의 건강을 챙겨주기 위한 운동, 영양, 가족 및 개인 시간과 관련된 정보를 제공합니다. 클로드는 데이터 분석, 복잡한 문제 해결 등에 능숙하며 최고 수준의 안전 장치를 보유하고 있다고 알려져 있는데 이 클로드의 추론 역량을 통해 우미의 경쟁력을 높이겠다는 게 파나소닉 웰의 전략입니다.

또한 파나소닉의 자회사인 블루 요더(Blue Yonder)는 AI를 활용한 공급망 혁신을 주도하고 있습니다. AI·사물인터넷 등을 이용한 새로운 주택 공기 관리 시스템인 ‘오아시스(OASYS)’는 예측 AI와 생성형 AI를 결합해 하루 200억 건 이상의 예측을 수행하며, 소매업체, 제조업체, 물류 서비스 제공업체의 공급망을 최적화하고 있습니다. 파나소닉 CEO는 미국의 대다수 가정이 가스 기반의 난방과 전기 기반의 에어컨 등 에너지원이 다른 온도 제어 시스템을 사용하고 있는 데다 별다른 플랫폼 기술도 없는 탓에 공기 순환 효율이 떨어진다고 지적했습니다. 주택 안의 공기를 관리하는 모든 시스템이 통합 관리돼야 한다며, 플랫폼 기술을 도입하면 에너지 효율도 높아지고 주택 내부 환경 역시 개선될 것이라고 하였습니다. 관리 시스템이 개선되면 주택 내 에너지 소비가 최대 53% 줄어들 것으로 내다보고 있습니다. 파나소닉은 이를 위해 북미 지역에만 100억 달러 이상을 투자했으며, 전 세계 18만 임직원을 대상으로 AI 어시스턴트 서비스 ‘PX-AI’를 도입했습니다.

5. 델타항공의 AI 여행 서비스

바스티안 델타항공 CEO는 AI 기술이 여행의 경험을 바꿀 유용한 도구가 되고 있다고 말했습니다. 현재 델타항공은 고객 중심의 AI 기술을 만들고 있으며, 고객 데이터를 활용한 맞춤형 여행 분석 서비스를 제공하고 생성형 AI를 이용한 여행 AI 에이전트 등을 준비하고 있습니다. 2025년부터 Fly Delta 앱에 제공될 예정인 '델타항공 컨시어지'(Delta Concierge)라는 AI 에이전트 서비스는 사용자는 여권 만료, 비자 요건, 목적지 날씨 등 여행과 관련한 정보를 AI 비서에 텍스트나 음성으로 묻고 답을 얻을 수 있을 예정입니다. 생성형 AI를 사용한 비서 애플리케이션(앱)을 통해 교통 체증을 피해 집에서 공항으로 빠르게 도착할 수 있으며, 증강현실(AR) 경로 안내를 통해 수화물을 추적하고 더 빠른 보안 절차를 통과하게끔 도울 예정입니다.

AX 성공 전략 (L&D를 중심으로)

위와 같은 수많은 기업들이 AX를 실행하고 있는데요. 우리 기업의 AX를 성공하기 위해서는 내부 임직원의 L&D(Learning & Development)를 어떻게 설계해야 할까요?

1. Hands-On AX 리터러시

Hands-On AX 리터러시는 AX 관련 개념과 원리를 단순히 학습하는 것을 넘어, 실제 비즈니스 환경에서 즉시 활용할 수 있는 실습 기반의 역량을 의미합니다. AX와 관련하여 교육을 고민하신다면, 단순한 이론 이해를 넘어 업무 프로세스 개선과 자동화를 위한 실무 적용 경험을 중시하는 것이 중요합니다.

📌Hands-On 접근 방식이 중요한 이유?

• AI & 자동화 기술의 실질적 이해를 높일 수 있습니다

AI 및 자동화 기술은 개념적으로 이해하는 것만으로는 실제 적용이 어렵기 때문에Hands-On 방식으로 직접 다루면서 기술의 동작 원리와 한계를 파악하는 것이 중요합니다.

• 조직 내 AX 적용 속도를 높일 수 있습니다

이론 교육만 받으면 도입이 지연되거나, 실행되지 않는 경우가 많습니다. 실제 업무에서 바로 활용할 수 있는 스킬을 습득하면, 조직 내 AX 도입이 가속화될 수 있습니다.

• AI & 자동화 솔루션 활용도를 고려할 수 있습니다

AX는 특정 기술이 아닌, 기업의 프로세스 전반을 혁신하는 과정입니다. Hands-On 리터러시를 통해 기존 프로세스를 분석하고, 적절한 AI/자동화 도구를 선택하여 최적화할 수 있습니다.

• 실제 성과(ROI)로 이어지는 AX 교육입니다

기업이 AX를 도입할 때 가장 우려하는 점은 ‘비용 대비 효과’입니다. Hands-On 학습을 통해 프로젝트 기반으로 실질적인 성과를 도출할 수 있어, 투자 대비 효과를 극대화할 수 있습니다.

• AX 실행 과정에서 발생하는 문제 해결력 향상이 가능합니다

AI 및 자동화 프로젝트는 예상치 못한 문제들이 발생할 가능성이 높습니다. Hands-On 경험이 있는 조직은 문제 발생 시, 해결 방법을 빠르게 찾고 적용할 수 있는 실전 대응력을 갖출 수 있습니다.

2. 조직의 핵심 AX 영역 발굴 및 거버넌스 구축하기

조직이 AX를 성공적으로 도입하려면, 핵심 AX 영역을 발굴하여 조직 내에서 가장 큰 비효율을 해결하고 비즈니스 성과에 직접적인 영향을 미칠 수 있는 영역을 식별하여 AI 및 자동화를 적용하는 과정이 필요합니다. 또한 AX 거버넌스를 구축하여 AI 및 자동화 도입이 조직 전체에서 일관되고 안정적으로 운영될 수 있도록 관리 체계와 가이드라인을 마련하는 것이 매우 중요합니다. 이를 통해 ROI를 극대화하고, 조직 내 AX 확산을 가속화하며, AI 및 자동화 기술을 신뢰성 있게 운영할 수 있는 기반을 마련할 수 있기 때문입니다.

📌조직의 핵심 AX 영역 발굴과 거버넌스를 동시에 구축해야 하는 이유?

• ROI가 높은 영역부터 도입하여 실질적인 성과를 창출할 수 있습니다

모든 업무를 무작위로 자동화하는 것이 아니라, 조직의 핵심 업무 중 AI 및 자동화를 통해 가장 큰 효과를 볼 수 있는 영역을 먼저 선정해야 합니다. 예를 들어, 제조업에서는 공정 최적화, 금융업에서는 고객 리스크 분석, 유통업에서는 물류 자동화 등이 가장 먼저 AX를 적용할 영역이 될 수 있습니다. 핵심 영역을 발굴하면, 빠른 성과 창출이 가능하고 조직 내 AX 확산 속도를 높일 수 있습니다.

• AX 적용 속도를 높이고 조직 내 저항을 최소화할 수 있습니다

무조건적인 AI 및 자동화 도입은 조직 구성원의 거부감을 초래할 수 있습니다. 하지만 반복적이고 비효율적인 업무부터 자동화하면, 직원들이 AX의 효과를 체감하면서 도입에 긍정적으로 반응하게 됩니다. 핵심 영역을 발굴하고 이를 단계적으로 적용하는 것이 AX가 성공적으로 자리 잡을 수 있는 전략적 접근 방식입니다. 따라서, 작은 성공(Small Success) 사례를 만들고 점진적으로 확산하는 전략이 필요합니다.

• AX를 안정적으로 운영하기 위한 표준화된 체계를 마련할 수 있습니다

개별 부서 단위로 AX를 실행하면, 산발적인 적용과 일관되지 않은 운영 방식이 문제가 될 수 있습니다. 따라서 데이터 관리, 알고리즘 윤리, 운영 기준 등을 포함한 거버넌스를 구축하여 조직 전체가 통합된 방식으로 AI 및 자동화를 활용할 수 있어야 합니다. 예를 들어, AI 기반 고객 서비스 챗봇이 부서마다 다른 기준으로 운영되면 혼란을 초래할 수 있으므로 일관된 운영 원칙과 프로세스를 마련해야 합니다.

• 법·규제 대응 및 리스크 관리가 가능합니다

AI 및 자동화 기술이 발전할수록, 데이터 보호 및 AI 윤리에 대한 법적 규제가 강화됩니다. 각국의 AI 관련 규제(AI Act, GDPR, AI 윤리 가이드라인 등)에 대응하려면 AX 거버넌스를 통해 법적 리스크를 사전에 예방할 수 있는 체계를 마련해야 합니다. 법적 규제를 준수하지 못하면, 기업 신뢰도 저하 및 법적 문제 발생 가능성이 높아지므로 사전 대비가 필요합니다.

• 조직의 전략적 목표와 AX를 align할 수 있습니다

AX는 단순한 디지털화가 아니라 비즈니스 목표 달성을 위한 전략적 도구입니다.

위의 내용과 같이 각 산업과 조직의 특성에 맞는 핵심 영역을 발굴해야 합니다. 이를 통해 AX가 단순한 기술 혁신이 아니라, 조직의 장기적인 전략과 연결되어야 합니다.

• AX 실행 후 지속적인 개선과 최적화가 가능해집니다

핵심 영역을 선별하여 AX를 실행하면, 도입 전후의 성과를 측정하고 개선 방향을 설정하기 용이합니다. 실시간 모니터링 및 데이터 분석을 통해 자동화된 프로세스를 최적화하고, 추가적인 AI 활용 방안을 도출할 수 있습니다. 즉, 초기 성공 사례를 바탕으로 지속적인 DX(디지털 전환)과 AX 확장을 위한 기반을 마련할 수 있습니다.

이노핏파트너스의 기업AX L&D방향성은 기술 이해를 넘어 비즈니스 기회 및 위협을 인지하도록 교육을 구성하여 혁신 실행을 지원하는 실용적인 프로그램 제공하며 다양한 기업 사례와 노하우를 기반으로 맞춤형 AX 교육 체계 구축하는 것을 돕습니다.

자세한 내용은 영상에서도 확인할 수 있습니다

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