전사 조직이 AI로 일하는 방식을 바꾸기까지

왜 전사 조직이 필요했나

AI 도구를 도입하는 것은 어렵지 않습니다. Claude Code를 설치하고, Cursor를 구매하면 됩니다. 진짜 어려운 것은 일하는 방식을 바꾸는 것입니다.

개별 팀에서 AI를 실험하는 것은 이미 일어나고 있었습니다. 하지만 팀마다 다른 도구를 쓰고, 다른 방식으로 쓰고, 성과를 공유하지 않으니 조직 차원의 변화로 이어지지 못했습니다.

AX(AI Transformation)는 단순히 에이전트를 도입하는 것이 아닙니다. 사람이 하던 일 중 AI가 더 잘할 수 있는 것을 찾아서, 그 일을 AI에게 넘기는 것입니다. 이를 위해서는 부서를 넘나드는 시야와 실행력이 필요했고, 전사 조직 AX TF가 만들어졌습니다.

접근: 작게, 빠르게, 눈에 보이게

처음부터 거창한 플랫폼을 만들지 않았습니다. 대신 세 가지 원칙을 세웠습니다.

1. Quick Win으로 시작한다

2주라는 짧은 기간 안에 각 부서가 하나 이상의 AI 과제를 직접 만들어보는 챌린지를 진행했습니다. 완성도보다 “직접 해본 경험”에 초점을 맞췄습니다.

결과는 예상을 넘었습니다. 개발자뿐 아니라 영업, 마케팅, 3D 모델러까지 참여해서 28개의 과제가 나왔습니다. “AI는 개발자 전유물”이라는 인식이 2주 만에 바뀌었습니다.

2. 한 팀에서 검증하고, 표준화한 뒤 확산한다

모든 부서에 동시에 적용하면 혼란만 커집니다. 하나의 팀에서 자동화 패턴을 충분히 검증한 뒤, 그 패턴을 스킬로 표준화하고, 다른 팀에 확산하는 단계적 접근을 택했습니다.

3. 자동화의 단위는 “스킬”이다

하나의 자동화 단위를 “스킬”이라 부릅니다. 배포 도우미, 코드 리뷰어, 요청 분석기 등 각각 독립적으로 동작하고, 필요에 따라 조합할 수 있습니다. 스킬은 만든 팀뿐 아니라 다른 팀도 재사용할 수 있어야 합니다.

한 달 반 동안 배운 것

”자동화할 것”이 아니라 “자동화하지 말아야 할 것”을 먼저 정한다

AI가 모든 것을 자동화할 수 있다는 환상을 버렸습니다. 비즈니스 판단이 필요한 일, 법적 책임이 따르는 결정, 사람 간의 조율이 필요한 일은 AI가 대체할 수 없습니다. 이 경계를 먼저 긋고 나니, 자동화 대상이 오히려 명확해졌습니다.

도구가 아니라 맥락이 부족하다

AI 에이전트에게 “이 코드를 리뷰해줘”라고 하면 일반적인 피드백을 줍니다. “우리 팀의 코딩 컨벤션에 맞게 리뷰해줘”라고 하면 비로소 쓸 만한 결과가 나옵니다. 도구의 성능이 아니라, 조직의 맥락을 얼마나 잘 전달하느냐가 AI 활용도를 결정합니다.

작은 성공이 큰 변화를 만든다

Quick Win에서 “이거 진짜 되네?”를 경험한 사람들이 다음 자동화를 스스로 찾기 시작합니다. 위에서 지시하는 것보다 아래에서 올라오는 동력이 훨씬 강합니다.

앞으로

AX TF의 목표는 연말까지 20개의 자동화 스킬을 만들고, 그 중 60% 이상이 2개 팀 이상에서 재사용되는 것입니다. 숫자 자체보다 “한 번 만든 것이 여러 곳에서 쓰이는 구조”를 만드는 것이 진짜 목표입니다.

이 과정에서 배운 것들을 계속 공유하겠습니다.