탐색 학습형 (0~39점)
전환 개념이 내부에 형성되지 않은 초기 단계로 기술 도입보다 사고 전환이 우선되어야 한다. ‘무엇을 전환해야 하는가’조차 명확하지 않은 상황에서 출발하며, 당장 해야 할 일은 기술 도입이 아니라 전환의 개념을 형성하는 일이다.
전환의 목표
전환 개념을 형성하고, 현재 구조를 재해석하며, 실패를 수용하며, 학습 중심으로 접근하는 것을 목표로 한다.
- AI 관점 형성 : 현재 업무 방식이 AI 중심으로 재구성될 가능성과 그 방향을 구성원이 이해하고 공유한다.
- 문제 인식 : 현재 기업의 문제, 업무 프로세스, 판단 방식을 AI 관점에서 재해석하고, 전환 가능성이 존재하는 지점을 식별한다.
- 학습 중심 접근 : 실행보다는 학습을 우선하는 전략이므로 진단과 시범 사업을 통해 개선점을 발견한다.
책임과 역할
전략 부서, 기업문화 담당, HR, 정책 담당자들이 중심 역할을 수행한다. 관리자와 중간 리더층은 시범 사업의 실패를 받아들이고, 전환 논의를 추진하며, 내부 커뮤니케이션을 통해 갈등을 조정하는 역할을 맡는다.
데이터와 자원
실행 목적이 아니므로 현재 상황을 파악할 수 있는 데이터가 핵심이다. 자원도 시스템 예산보다는 시범 사업을 위한 최소 자원 확보에 집중한다.
검증과 확산
성과보다 학습이 우선이므로 일반적인 ROI 개념을 적용하지 않는다. 검증 기준은 구성원들이 AI 전환에 대해 새롭게 이해하게 되었는지다. 확산은 성공 사례가 아니라 토론과 공유를 통해 이루어진다.
준비 기반형 (40~59점)
전환의 필요성은 인식했지만 실행을 위한 데이터, 시스템, 인력, 리더십 기반이 부족한 상태로 기반 정비가 우선이다. 특정 기술 도입보다 AI가 실제로 업무에 적용되도록 환경을 구축하는 단계다.
전환의 목표
실행 기반 구축이 목적이므로 무리한 전환보다는 안정적인 전환을 위해 필요한 조건들을 미리 갖추는 데 핵심이 있다.
- 데이터 정비 : 전환 목적에 맞는 데이터로 활용할 수 있는지 점검한다. 데이터 생성, 형식, 활용 과정을 정비한다.
- 시스템 연동 및 통합 : 기존 시스템 간의 연동 방식, API 연동 가능성 등을 점검하여 시스템 간 단절을 줄인다.
- 내부 역량 강화 : 구성원의 공감대, 실무자의 이해 수준, 리더십의 관여도 등 내부 수용 역량을 준비한다.
책임과 역할
실행 부서에 일임하지 않고 전략 부서, 인프라 운영자 등 각 부서 책임자가 공동으로 추진해야 한다. 엔지니어보다 업무 프로세스를 이해하는 실무 리더의 참여가 중요하다.
데이터와 자원
주요 데이터 흐름을 확인하고 기존 ERP, CRM, 문서 시스템과의 API 연동 방안을 마련한다. 시스템 연동, 데이터 정리, 인프라 구축을 위한 시간과 예산이 우선 고려되어야 한다.
검증과 확산
검증은 준비 수준(데이터 확보, 시스템 연동, 내부 역량)을 측정한다. 확산은 준비된 기반을 바탕으로 한 부서에서 데이터 정리가 완료되면 파일럿 실행을 시작하는 단계로 넘어가는 것이다.
부서 파일럿형 (60~74점)
일부 부서 수준에서는 실험적인 전환이 가능한 상태로 작은 성공 사례를 빠르게 만들고 운영 전환을 검증하는 것이 중요하다. 성과를 가시화하여 전사 확산의 동력을 확보해야 한다.
전환의 목표
하나의 부서나 업무 영역에 대해 AI 중심으로 업무를 설계하고 실행하는 것을 목표로 한다.
- 성공 사례 도출 : AI가 판단하고 실행하는 업무 체계를 구축하여 실질적인 전환 모델(효율성 개선 등)을 만든다.
- 내부 확산 준비 : 업무 부담 감소 등 구성원이 체감할 수 있는 성과를 통해 내부 전파를 준비한다.
- 전사 확산 설계 : 파일럿을 전사로 확장할 수 있는 방법론을 정립하고 위험 요소를 검토한다.
책임과 역할
기술 부서와 실무 부서 구성원의 협업이 필수적이다. 문제 정의와 업무 프로세스 분석에 있어 실무자의 참여 정도가 파일럿의 성공을 좌우한다.
데이터와 자원
파일럿 대상 업무 데이터를 정리하되 타 부서 데이터와의 연결성을 파악한다. 예산에는 개발비 외에 운영 비용, 실패 시 복구 비용, 성공 시 확산 비용이 포함되어야 한다.
검증과 확산
검증은 파일럿 업무의 AX 결과와 타 부서 확산 가능성을 기준으로 한다. 확산은 유사 기능 부서로 확장하거나 성공 사례를 전사 표준으로 제도화하는 방향으로 설계한다.
핵심 전환형 (75~89점)
핵심 기능이나 부서에서 전환을 본격적으로 추진할 수 있으며, 향후 전사적인 AI 전략을 재설계하는 단계다. 핵심 업무가 실제 운영 속에서 안정적으로 작동하는지 확인한다.
전환의 목표
핵심 업무가 AI 중심으로 작동하고, 그 기능이 유기적으로 연계되도록 만들며 성과를 제도화한다.
- 핵심 업무의 전환 : 핵심 업무의 판단과 실행이 AI 중심으로 이루어지도록 기존 역할과 프로세스를 재설계한다.
- 실행 체계 통합 : 데이터 생성부터 피드백까지 전 과정을 하나의 실행 체계로 통합하여 프로세스를 연결한다.
- 전환 모델의 정책화 : 실행 결과를 의사결정 기준, 인사체계 등에 반영하여 제도적으로 정착시킨다.
책임과 역할
중간 관리자의 역할이 가장 중요하다. 기술 부서는 전략 부서와 함께 핵심 업무 전환을 설계하며, 전략 부서는 새로운 기준과 성과 체계를 수립해야 한다.
데이터와 자원
핵심 업무의 데이터를 AI가 판단할 수 있어야 한다. 분산된 데이터의 통합과 실시간 데이터 처리가 필요하다. 자원 측면에서는 장기적인 관점의 전사 확산 예산과 시스템 통합을 위한 자원이 투입되어야 한다.
검증과 확산
검증은 핵심 업무 AX의 안정적 정착 여부와 타 핵심 기능 적용 가능성을 기준으로 한다. 확산은 성공한 방식을 전사 표준(판단 기준, 실행 흐름 등)으로 만드는 데 중점을 둔다.
전사 확장형 (90점 이상)
모든 업무를 AI 중심으로 전환할 수 있는 상태로, 전사적으로 AI 중심 체계를 확산시키는 것이 핵심이다. 운영, 기업문화, 평가제도 등 기업 전반이 AI를 중심으로 재구성된다.
전환의 목표
운영을 AI 중심으로 재편하고 지속 가능한 구조를 구축하여 전사적으로 안착시킨다.
- AI 기반 운영 : 의사결정의 판단 기준과 전략 구성이 AI를 중심으로 작동하게 한다.
- 운영 혁신 : 직무 정의, 평가 기준, 예산 분배, 권한 구조까지 AI 중심 체계로 전면 재구성한다.
- 지속 가능성 확보 : 신규 과제 발생 시에도 AI 중심 체계를 유지하고 확장할 수 있는 모델을 구축한다.
책임과 역할
리더십 재구축이 중요하다. 판단은 AI가 수행하므로 리더는 AI의 판단을 검증하고 전략적인 방향을 제시하는 역할을 맡는다. 기술 부서가 아닌 전사 AX를 지휘하는 컨트롤타워가 전사 AX를 주도해야 한다.
데이터와 자원
전사 차원에서 일관된 기준으로 데이터를 통합 관리해야 한다. 인사 시스템도 AI 중심 업무 구조에 맞춰 직무를 재설계하고, 기존 인력의 역할 전환과 AI 전담 조직이 필요하다.
검증과 확산
검증은 전사적으로 AI 중심의 운영이 가능한가를 판단한다. 즉, 기업 전체가 AI로 돌아가고 있는지가 검증의 핵심이다. 확산을 위해 기업을 벗어나 고객, 파트너 등 외부와 연결되도록 데이터 및 연결 표준, 타 시스템과의 호환성을 확보해야 한다.