AX 100배의 법칙

시작. DX를 넘어, AX 시대로

★ 1부. AI 트랜스포메이션 - 개념과 시대적 배경

1. DX와 AX의 차이

-- 1) DX가 가져온 혁신과 한계
-- 2) 생성형 AI가 불러온 패러다임 전환
-- 3) 생성형 AI의 구체적 활용 사례
-- 4) AX가 의미하는 것

2. 인공지능 발전 5단계(오픈AI 전망)

-- 1) 챗봇(Chatbot) - Q&A 수준의 기본 대화
-- 2) 추론자(Reasoner) - 멀티모달·추론 강화
-- 3) 에이전트(Agent) - 스스로 판단하고 결정
-- 4) 혁신가(Innovator) - 고급 도메인 전문성
-- 5) AG(IOrganization) ? 인간과 AI의 융합 시대

★ 2부. AI 트랜스포메이션 - 실행 전략과 로드맵

개요. AX 실행 5단계 전략

1단계(초기) - 생성형 AI

-- 1) 생성형 AI 개념
-- 2) 생성형 AI 활용
-- 3) 성과와 주의점

2단계(중기) - RAG·지능형 RPA 도입

-- 1) RAG 개념과 활용
-- 2) 지능형 RPA 개념과 활용

3단계(중기) - 머신러닝·딥러닝 AI와 생성형 AI의 결합

-- 1) AI 모델간의 결합이 중요한 이유
-- 2) 비즈니스 임팩트

4단계(후기) - AI 에이전트

-- 1) AI 에이전트란 무엇인가
-- 2) 업무 혁신 시나리오
-- 3) 위험과 관리 방법
-- 4) 새로운 기회

5단계(고도화) - 신규 BM, 버티컬 LLM과 SML의 등장

-- 1) BM 전환
-- 2) 버티컬 LLM과 SLM

★ 3부. AI 트랜스포메이션 - 조직 운영과 인재 선발

1. AX 준비를 위한 조직·인프라·문화 점검

-- 1) AI 준비도
-- 2) 데이터와 IT 인프라
-- 3) AI팀과 인재 확보
-- 4) 문화와 거버넌스
-- 5) DX에서 AX로
-- 6) 현재 상태 점검하기
-- 7) 단계별 구현 사례

2. 왜 CEO가 더 중요해졌나

-- 1) AX 성공의 70%는 CEO에 좌우
-- 2) CEO에게 필요한 AI 리터러시(기본 소양)
-- 3) 파워·정치 이슈를 통제하는 법

3. AX 성공 KPI와 ROI 측정

-- 1) KPI와 AI 혁신의 정렬
-- 2) 재무적·비재무적 성과 지표
-- 3) 프로젝트 성과 측정
-- 4) 단기·중기·장기로 성과 측정
-- 5) 성공 사례와 실패 사례

4. AI팀과 거버넌스

-- 1) AI팀의 필요성
-- 2) 기존 IT 조직과의 협력
-- 3) 데이터 사용 거버넌스

5. 인재 전략과 교육

-- 1) AI 전문 인력의 수혈
-- 2) 프롬프트 엔지니어링
-- 3) AI 매니저·오퍼레이터
-- 4) 성과 평가·보상 체계

6. 변화 관리와 조직 문화 혁신

-- 1) 작은 PoC로 신뢰 구축
-- 2) 대시 보드 기반의 보고로 문서 최소화
-- 3) 성공 스토리, 우수 사례 포상
-- 4) AI 해커톤, 아이디어톤
-- 5) 실패 관용 문화
-- 6) 사람 + AI 협업 조직 문화

★ 4부. AI 트랜스포메이션 - 유형별·산업별 사례와 미래 전망

1. AX 유형별 적용 사례

-- 1) 생성(문서, 메일, 보고서 등)
-- 2) 요약(회의록 작성 등)
-- 3) 언어 번역
-- 4) 문법 및 맞춤법 교정
-- 5) RAG 및 사내 챗봇
-- 6) 지능형 RPA(외부 데이터 자동 수집·정리)
-- 7) 차트만들기(Text-to-SQL)
-- 8) 코딩
-- 9) 예측 및 시뮬레이션
-- 10) AI 검색 및 딥 리서치
-- 11) PC 기반 AI 에이전트
-- 12) OCR 등 이미지 분석(이미지 이해와 생성)
-- 13) 콜 센터 등 음성 분석(음성 이해와 생성)
-- 14) CCTV 영상 분석(영상 이해와 분석)
-- 15) 버티컬 LLM(도메인 특화 AI)
-- 16) 아이디어 및 브레인스토밍

2. AX 산업별 적용 사례

-- 1) 제조·물류
-- 2) 금융·보험
-- 3) 리테일·유통
-- 4) 의료 및 헬스케어
-- 5) 에너지 산업
-- 6) 건설
-- 7) 운송·물류
-- 8) 호텔·외식
-- 9) 공공·교육
-- 10) 1인 기업

맺음. AI 에이전트 시대와 그 이후
부록. AX에 성공한 스타트업(기업)
부록. AX를 위한 솔루션·서비스 추천

이 책의 가장 중요한 전제는 “AI 트랜스포메이션은 경영진 한두 사람이 결단한다고 되는 일이 아니다”라는 것이다. 물론 최고경영진의 스폰서십이 필수라는 사실은 변함이 없다. 그러나 AI가 침투하는 영역이 사무 자동화나 현업 부서의 업무 절차 그리고 전사 의사결정 과정 전반에 미치는 만큼, 사실상 모든 구성원이 어떤 형태로든 AI를 접할 수밖에 없다. 이런 맥락에서 본서는 경영진과 실무자 모두가 읽을 수 있는 기본적인 안내서를 지향한다.

DX에도 한계는 있었다. 우선 어느 순간부터 “기술은 도입했는데 그다음은?”이라는 질문이 제기되었다. RPA나 빅데이터 분석이 회사 안에 어느 정도 뿌리를 내렸지만, 정작 조직의 핵심 의사결정은 여전히 임원들의 직관과 숙련된 경험에 크게 의존했다. 영업 전략을 짤 때 데이터 분석 보고서를 참조하긴 했지만, 최종 결정은 “임원의 감(感)”에 달려 있었다.

DX가 효율성과 데이터 통합 그리고 기존 비즈니스 모델의 디지털화를 강조했다면, AX는 생성형 AI를 전사적으로 활용하여 의사결정과 창의적 역량을 재편한다. DX 시절에 만들어진 디지털 인프라는 분명 AX의 든든한 토대가 된다. 클라우드 환경, 빅데이터 플랫폼, 협업 툴 등에 익숙해진 구성원들은 생성형 AI를 도입하더라도 거부감이 덜하다. 사내 시스템과 연동하는 기술적 난이도 역시 낮다.