A(AI·에이전트) + X(트랜스포메이션). 그동안 회사·조직·워크플로는 전부 인간 중심이었는데, 이제 그걸 에이전트 중심으로 재설계하는 것.
⚠️ AI 도구 하나 도입하고 끝나는 일이 절대 아니다.
AIX·ITDX 등 용어가 많지만 미국엔 “AX”란 말 자체가 없다(한국에서만 핫). 본질은 에이전트 중심의 조직 구조와 시스템.
기술 하나 도입이 아니라 모든 팀의 문제·프로세스를 개선하려다 보니 안 할 수가 없다. 자체 하네스·메모리 시스템·툴링, 그리고 각 팀을 컨설턴트처럼 돕는 전담 엔지니어(FDE)까지.
AI 잘 쓰는 사람 하나 뽑아 팀을 바꾸려는 것보다, 리더십 차원에서 조직의 프로세스·문화를 바꾸는 것이 훨씬 중요.
병목을 안 풀면 프로세스는 안 바뀐다. 아무리 AX 해도 HWP를 고집하면 결국 거기에 맞춰야 하니 안 바뀐다.
→ 리스크테이킹이 필요하다.
1→100으로 일을 끝낼 때 리소스가 가장 많이 드는 지점(가장 귀찮고 오래 걸리는 일)부터 에이전트로 효율화.
미팅 노트테이킹을 아직 사람이 손으로 하고 있다면, 이미 꽤 늦은 것이다.
클로드 코드·코덱스를 그냥 쓰면 사내 API 연동이 어렵다. 그래서 대기업은 결국 저마다의 하네스(툴키트)를 만들게 된다.
최소 자원으로 최대 아웃풋. 지표는 “같은 인원·자원으로 얼마나 더 많은 결과를 냈는가”. 결국 비즈니스 본질 그 자체.
토큰 맥싱으로 수십조 쓴 회사들 중 실제 성과를 낸 곳은 5%뿐이라는 분석도 있다. 토큰 수를 세지 말고 가치 창출량을 보라.
숫자로 바로 안 나오면 프록시 지표를 만들어라. 10시간→1시간, 한 달→며칠처럼 시간·자원 효율을 측정. “도구 많이 만들고 많이 썼다”로 끝나면 안 된다.
“AI 도입하고 사람들이 쓰면 끝”이 아니다. 잘못돼도 시스템이 처리하는 것까지 만드는 것.
AX에 ‘이후’는 없다. 개선만 있을 뿐이다.
새 모델이 나와도 평가(이발) 후 업그레이드. 하네스·설정이 안 맞으면 최신이 오히려 나빠 보인다(“Opus 5가 4.8보다 별로다”가 나온 이유).
개발자가 디자인하고 PM이 개발하는 시대. 다 만들 수 있게 하되, 객관적·확장 가능한 검증 기준이 없으면 오히려 낭비. (PM 100명이 다 들고 오면 검토가 병목)
팀마다 같은 스킬을 100개씩 만든다. 공유하되 검증하는 플랫폼(스킬 마켓플레이스·품질관리)으로 자원을 집중.
“카톡보다 ChatGPT 대화가 더 보여주기 꺼림칙”하듯, AI 대화엔 프라이버시가 있다. 쓸 수 있는 데이터를 얼마나 안전하게 정제·보관하느냐가 핵심. 대기업일수록 이게 속도를 늦춘다.
계속 피드백을 주며 원하는 결과가 나올 때까지 깎는 일. 앞으로 사람의 일은 ‘에이전트에게 가르치는’ 피드백 중심이 된다.
AX의 본질은 비즈니스·프로세스·운영. 배울수록 어떤 사업이든 프로세스를 최적화하는 인재가 된다.
그래서 기술보다 커뮤니케이션(문제 파악→솔루션→설득)이 더 중요하다.
AI는 딸깍으로 다 만들어주지 않는다. 그래서 오히려 그 ‘딸깍’이 되도록 더 깎고 투자하고, 나아가 버튼을 누르지 않아도 되는 시스템을 만드는 게 AX다.
사람의 1분 1초가 정말 귀해지는 완전 자동화. 사람이 잘리는 게 아니라, 5%에 집중해 20배의 성과를 내는 회사.