AX의 성패는 솔직함이 좌우합니다
*이 글은 외부 필자인 박태영님의 기고입니다. AX는 AI를 이용해 기업의 생산성을 크게 높이는 활동입니다. 흔히 AI Tool 도입과 혼동되지만, 레이어가 다릅니다. Tool은 사람의 작업을 보조합니다. 문서를 요약해 주고, 번역을 도와주고, 검색을 빠르게 해줍니다. 사람이 하던 일을 사람이 계속하는 구조입니다. AX는 사람이 하던 일을 AI가 맡는 것입니다. 범위에 따라 단계가 있습니다. 보고서 초안 작성처럼 특정 작업을 AI가 전담하는 수준이 있고, 1차 채용 스크리닝처럼 누군가의 역할 전체를 AI가 수행하는 수준이 있고, 내부 번역팀의 기능 자체를 AI 시스템이 흡수하는 수준이 있습니다. Tool 도입은 조직 구조를 건드리지 않지만 AX는 조직 설계를 재편하는 일입니다. 그래서 피할 수 없는 질문이 하나 있습니다. AX를 시작할 때 가장 먼저 답해야 하는 것은 기술에 관한 질문이 아닙니다. "우리는 왜 이것을 하는가"입니다. 인력을 줄여서 비용을 절감하려는 것인지, 현재 인력을 그대로 두고 생산성을 높이려는 것인지. 이 방향이 정해지지 않으면 이후 논의가 전부 허공에 뜹니다. 어떤 업무를 대상으로 삼을지, 어디까지 자동화할지, 성과를 무엇으로 측정할지. 기준점 자체가 없으니 협의가 되지 않습니다. 솔직히 말하면 후자 즉 인력을 온전히 보존하면서 생산성만 높이겠다는 시나리오는 대부분 성립하지 않습니다. 많은 기업의 업무 수요는 한정적입니다. AI로 생산성이 두 배가 되어도 업무량이 두 배로 늘지는 않습니다. 생각보다 많은 조직이 AI와 무관하게 이미 과잉 고용 상태이기도 합니다. 완전한 감축은 아니더라도, 생산성 향상은 신규 수요 창출보다 조직 규모 축소와 같이 가는 경우가 현실적으로 훨씬 많습니다.