AI 교육과 도구 도입이 늘고 있지만, 현장 성과로 이어지지 않는 사례가 반복되고 있다. 인공지능 전환을 추진한 기업 상당수가 여전히 이메일과 엑셀 중심의 기존 업무 방식을 유지하면서, 파일럿 단계에서 멈춰 선 상태라는 지적이 나온다.
AI 전환 전문 기업 에이블런(대표 박진아)은 16일 기업의 업무 프로세스를 AI 중심 실행 체계로 다시 설계하는 ‘AX 파트너’ 모델을 공개하고, 본격적인 기업용 AI 실행 체계 구축에 나선다고 밝혔다.
에이블런은 2019년 설립 이후 910여 개 기업, 4만5천여 명을 대상으로 진행한 AI 교육과 프로젝트 데이터를 분석해 왔다. 그 결과 다수 기업이 AI 교육을 마친 뒤에도 업무 구조는 바꾸지 않은 채, 기존 방식에 AI 도구만 덧붙이는 데 그치고 있다는 점을 확인했다. 내부적으로는 이를 ‘파일럿 딜레마’로 정의했다.
에이블런이 제시한 해법은 기술 도입 이전 단계로 돌아가 업무 구조 자체를 재편하는 방식이다. 조직의 업무 흐름을 세분화한 뒤, AI가 자동으로 처리할 수 있는 단위로 재구성하는 프로세스 재설계 방법론을 적용한다. 실무 담당자가 직접 자신의 업무를 분석하고 AI 실행 체계로 전환하는 구조다.
이 같은 접근은 최근 산업계에서 확산 중인 ‘에이전트 기반 업무 환경’ 흐름과 맞닿아 있다. 단순히 AI를 쓰는 수준을 넘어, 현업 실행력을 끌어올리는 체계가 경쟁력을 좌우한다는 판단에서다. 에이블런은 외부 컨설팅에 의존하지 않고 조직 내부에 AX 역량을 남기는 데 초점을 맞췄다.
실증 사례도 확보했다. 삼성전기, SK네트웍스, CJ ENM 등 국내 주요 기업 프로젝트에서 업무 자동화와 의사결정 구조 개선 효과를 확인했다. 분당서울대병원과 진행한 데이터 사이언스 프로젝트에서는 14개 팀이 실제 현업 데이터를 활용해 병목 구간을 개선하는 성과를 냈다.
산업별 적용을 위해 파트너십도 확대하고 있다. AI 자동화 전문 기업 KS C&C를 비롯한 전문 기관들과 협력해 제조, 금융, 의료 분야에 맞는 실행 인프라를 구축했다. 코딩 지식이 없는 현업 인력도 자신의 업무 지식과 AI 자동화 도구를 연결할 수 있도록 지원하는 구조다.
업계에서는 AI 인력 확보보다 현장 적용력이 더 중요해지고 있다는 평가가 나온다. AI 전환이 선언에 그치지 않으려면, 실제 업무 단위에서 작동하는 실행 체계가 필요하다는 분석이다. 다만 조직 문화와 기존 업무 관성을 넘는 데는 시간과 내부 조율이 필수라는 점에서, AX 모델의 확산 속도는 기업별로 차이가 날 수 있다는 시각도 있다.
박진아 에이블런 대표는 “현장 데이터를 통해 확인한 AX 성패의 기준은 업무 구조를 AI에 맞게 다시 짜느냐에 달려 있다”며 “기업 구조를 AI 중심으로 선제 재편하는 파트너로서, 국내 기업의 실질적 경쟁력 강화에 기여하겠다”고 말했다.
에이블런은 2026년 상반기 중 산업별 AI 전환 적용 사례를 정리한 표준 모델을 공개하고, 기업별 AI 실행 성과를 정량 분석한 리포트를 순차적으로 내놓을 계획이다.
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