1. 먼저 본인 소개와 AX LABS가 어떤 일을 하는 회사인지 간단히 소개 부탁드립니다.
안녕하세요. AX LABS를 이끌고 있는 이승필입니다.
AX LABS는 기업의 AI Transformation, 즉 AX를 실제 운영 현장에 정착시키는 일을 하는 회사입니다. 저희가 하는 사업은 AX Ops입니다. AX Ops는 AI 도입을 단순한 교육이나 툴 도입, 일회성 파일럿 프로젝트로 끝내지 않고, 기업의 전략, 시스템, 조직, 인재를 한 사이클로 업데이트해 AI가 회사의 일상 운영 방식이 되도록 만드는 일입니다.
많은 기업들이 AI를 도입해야 한다는 필요성은 느끼고 있습니다. 하지만 실제로는 교육을 한 번 하거나, 특정 툴을 도입하거나, PoC를 진행한 뒤 파일럿 단계에서 멈추는 경우가 많습니다. AI를 써본 사람은 생기지만, 회사의 업무 방식이 바뀌지는 않는 것이죠. AX LABS는 바로 그 지점을 해결하려고 합니다. 저희는 기업이 어떤 업무를 AI로 바꿀 수 있는지, 그 업무를 어떻게 분해해야 하는지, 어떤 AI 시스템을 만들어야 하는지, 그리고 내부 인재가 어떻게 그 시스템을 계속 운영하고 개선할 수 있는지를 함께 설계하고 실행합니다.
즉 AX LABS는 AI를 “도입했다”는 상태에서 끝나는 것이 아니라, AI가 실제로 회사 안에서 쓰이고, 운영되고, 성과로 연결되도록 만드는 회사입니다.
2. 사용성연구소에서 AX LABS로 사명을 바꾸게 된 이유는 무엇인가요?
사용성연구소라는 이름으로 활동할 때 저희의 관심은 늘 사람과 기술 사이의 접점에 있었습니다. 어떻게 하면 사람들이 디지털 서비스를 더 잘 사용할 수 있을지, 어떻게 하면 기술이 실제 현장에서 더 잘 작동할 수 있을지를 다뤄왔습니다.
그런데 AI가 등장하면서 기업들이 마주한 문제의 성격이 완전히 달라졌습니다. 이제는 단순히 좋은 서비스를 만들거나 사용성을 개선하는 수준이 아닙니다. AI는 기업의 일하는 방식, 의사결정 방식, 조직 구조, 인재 역량, 시스템 운영 방식 전체를 바꾸고 있습니다. 그래서 저희도 이름을 바꿀 필요가 있다고 판단했습니다. 사용성연구소가 기술과 사람 사이의 사용성을 다뤘다면, AX LABS는 AI 시대에 기업 운영 방식 자체를 다시 설계하는 조직입니다. 사명 변경은 단순한 리브랜딩이 아닙니다. 저희가 앞으로 무엇에 집중할 것인지를 명확히 한 결정입니다. AX LABS는 AX Ops 하나에 집중합니다. 대부분의 AX가 파일럿에서 멈추는 상황에서, AX LABS는 AI 도입을 끝까지 끌고 가 운영으로 정착시키는 일을 하겠다는 선언입니다.
3. 대표님께서 생각하시는 AX, 즉 AI Transformation은 단순한 AI 교육과 무엇이 다르다고 보시나요?
AI 교육은 필요합니다. 하지만 교육만으로 AX가 되지는 않습니다.
요즘 많은 기업들이 AI 교육을 합니다. ChatGPT 사용법, 프롬프트 작성법, 바이브코딩 강의 같은 것들이 대표적입니다. 이런 교육이 개인에게는 흥미로운 경험이 될 수 있습니다. 하지만 기업 관점에서 보면 효과가 매우 제한적입니다. 몇몇 직원이 새로운 툴을 써보거나 간단한 결과물을 만들어보는 수준에 머무는 경우가 많기 때문입니다.
저는 AX의 핵심이 “AI를 배웠느냐”가 아니라 “AI가 회사의 운영 방식 안에 들어왔느냐”라고 생각합니다. 단순히 툴을 도입했다고 AX가 된 것도 아니고, SI 프로젝트를 진행했다고 AX 전환이 끝난 것도 아닙니다. 솔루션을 구매해 사용하는 것 만으로도 충분하지 않습니다. AX는 기업의 실제 업무를 AI 시스템으로 바꾸는 과정입니다. 그러기 위해서는 먼저 업무를 제대로 이해해야 합니다. 영업, 마케팅, HR, CS, 제조, 재무 등 각 부서에는 고유한 도메인 지식이 있습니다. 그 업무를 가장 잘 아는 사람은 외부 개발자가 아니라 현업 담당자입니다. 앞으로 중요한 것은 이 비 개발 직군들이 자신의 도메인 지식을 바탕으로 원하는 AI 시스템을 구상하고 만들 수 있게 되는 것입니다.
다만 “이제 누구나 만들 수 있으니 알아서 해보세요” 라는 방식은 통하지 않습니다. 그래서 AX LABS는 컨설턴트 팀이 현업과 함께 붙습니다. 어떤 업무를 AI로 바꿀 것인지, 그 업무를 어떤 단위로 나눌 것인지, 어떤 AI 시스템을 만들어야 할지, 무엇부터 구현해야 할지를 함께 분해하고 하나씩 만들어갑니다.
결국 AX는 단순한 AI 교육이 아닙니다. 비 개발 직군을 개발자로 만드는 것도 아닙니다. 도메인을 가장 잘 아는 사람들이 AI를 통해 자기 업무에 필요한 시스템을 만들고, 회사는 그것을 운영 체계 안에 정착 시키는 과정입니다. 이것이 제가 생각하는 AX입니다.
4. 기업들이 AI를 도입할 때 가장 자주 막히는 지점은 무엇인가요?
가장 자주 막히는 지점은 파일럿 이후입니다.
AI 도입을 시작하는 것은 생각보다 어렵지 않습니다. 교육을 할 수도 있고, 특정 솔루션을 도입할 수도 있고, PoC를 진행할 수도 있습니다. 문제는 그다음입니다. “그래서 이걸 실제 업무에 어떻게 붙일 것인가?”라는 질문 앞에서 많은 기업들이 멈춥니다. 예를 들어 AI로 보고서를 자동화하자고 말할 수는 있습니다. 하지만 실제로는 보고서 작성이라는 업무 안에도 여러 단계가 있습니다. 데이터 수집, 정리, 분석, 초안 작성, 검토, 배포가 있고, 각 단계마다 사람이 판단해야 할 부분과 AI가 처리할 수 있는 부분이 다릅니다. 기존 시스템과 연결해야 하는 부분도 있고, 보안이나 승인 체계도 고려해야 합니다. 그런데 많은 기업들이 이 과정을 충분히 분해하지 않은 채 AI를 도입합니다. 그러다 보니 결과물은 데모 수준에 머물거나, 일부 직원의 개인 실험으로 끝나거나, 실제 운영 프로세스와 연결되지 못합니다.
또 하나의 문제는 책임 주체가 분산된다는 점입니다. 컨설팅 회사는 전략 보고서를 만들고, 기술 벤더는 시스템을 구축하고, 교육 회사는 강의를 제공합니다. 그런데 정작 “이 회사의 업무를 AI 기반 운영 방식으로 끝까지 바꾸는 일”을 책임지는 팀은 없는 경우가 많습니다.
AX LABS가 AX Ops를 하는 이유가 여기에 있습니다. 저희는 기술 벤더가 남기고 가는 지점, 컨설팅 펌이 현장까지 내려가지 못하는 지점, 단순 교육이 실제 성과로 이어지지 못하는 지점 사이를 메우는 일을 합니다. 기업이 AI 도입에서 막히는 이유는 기술이 없어서만이 아닙니다. 업무를 AI 시스템으로 바꾸는 설계 역량과 실행 구조가 부족하기 때문입니다. AX Ops는 그 설계와 실행을 한 팀이 끝까지 가져가는 방식입니다.
5. 앞으로 AX LABS를 통해 만들고 싶은 변화나 목표가 있다면 말씀 부탁드립니다.
AX LABS를 통해 만들고 싶은 가장 큰 변화는 기업 안에 AX 인재를 양성하는 것입니다.
제가 말하는 AX 인재는 개발자만을 의미하지 않습니다. 오히려 앞으로 더 중요한 것은 비개발직군의 AX 역량입니다. 각자의 도메인을 가장 잘 아는 사람들이 AI를 이해하고, 자신의 업무를 시스템으로 바꿔낼 수 있어야 합니다. 영업 담당자는 영업 프로세스에 맞는 AI 시스템을 구상할 수 있어야 하고, HR 담당자는 채용과 평가 업무에 맞는 AI 시스템을 만들 수 있어야 합니다. 마케팅 담당자는 고객 분석과 캠페인 운영에 필요한 AI 시스템을 설계할 수 있어야 하고, CS 담당자는 반복 상담과 고객 응대 품질을 개선하는 AI 시스템을 만들 수 있어야 합니다.
물론 모든 사람이 전문 개발자가 되어야 한다는 뜻은 아닙니다. 중요한 것은 자기 업무를 AI 시스템으로 전환할 수 있는 사고방식과 실행 능력입니다. AX LABS는 기업 내부 구성원들이 이 역량을 갖도록 돕고 싶습니다. 그래서 AX Ops는 단순 교육 프로그램이 아닙니다. 실제 회사의 업무를 가지고 와서 컨설턴트 팀과 함께 분해하고, 설계하고, 만들고, 운영해보는 과정입니다. 그 과정에서 내부 인재가 AI를 자신의 업무 언어로 이해하고, 실제 결과물을 만들어보며, 이후에도 계속 개선할 수 있는 역량을 갖게 됩니다.
앞으로 AX LABS가 만들고 싶은 회사의 모습은 분명합니다. AI를 외부 업체가 만들어주는 특별한 프로젝트로만 보는 회사가 아니라, 내부 구성원들이 자신의 도메인 지식을 바탕으로 계속해서 AI 시스템을 만들고 개선하는 회사입니다. 대부분의 AX는 파일럿에서 멈춥니다. AX LABS의 AX Ops는 도입을 끝까지 끌고 갑니다. AI가 일회성 실험이 아니라 기업의 일상 운영 능력이 되도록 만드는 것, 그것이 AX LABS의 목표입니다.