[IT 동아] [스타트업ing] “모든 기업에 자비스를” 알파브라더스 AI팀의 AX 전략

[IT동아 박귀임 기자] 기술 혁신은 언제나 시장의 판을 바꿔왔다. 10년 전 DX(Digital Transformation, 디지털 전환)가 업무 방식의 변화를 이끌었듯 현재 AX(AI Transformation, AI 전환)가 그 바통을 이어받았다. 문제는 변화의 속도가 너무 빠르다는 것. AX에 제대로 대응하지 못하면 시장 경쟁력을 잃는 시대가 됐다. 단순히 AI 툴을 써보는 것과 AX를 제대로 실행하는 것 사이의 격차가 기업의 생존을 가르는 변수로도 떠올랐다.

생성형 AI 모델을 대표하는 챗GPT의 등장 이후 국내 기업의 AI 도입 열기는 식을 줄 모른다. 그러나 현실은 기대와 다르다. ‘막상 써보니 별로다’ ‘결국 내가 다시 작업해야 한다’ 등의 하소연이 곳곳에서 터져 나온다. ‘AI를 도입했지만 정작 업무가 빨라졌는지조차 모르겠다’는 반응도 수두룩하다.

그 이유는 무엇일까. 벤처스튜디오형 액셀러레이트인 알파브라더스는 이 문제 의식에서 출발해 AI팀을 신설했다. AI팀은 맞춤형 AX 컨설팅과 교육을 두 축으로 기업의 실질적인 변화를 돕는 데 힘쓴다. 조연경 알파브라더스 AI팀 팀장을 만나 AX의 필요성과 성장 전략, 그리고 비전까지 들어봤다.

AI팀이 가장 강조하는 것은 AX의 정의다. AI 도입 실패의 원인을 AI 자체에서 찾는 기업이 많지만, AI팀의 진단은 다르다. 문제는 AI보다 AX를 잘못 정의한 데서 비롯된다고 본다.

조연경 팀장은 “AI 자체가 좋아서 도입하는 기업은 없다고 생각한다. AI를 도입해 얻고자 하는 성과, 즉 비즈니스 임팩트를 생각해야 한다. 기업 대부분의 비즈니스 임팩트는 업무 생산성 증대”라면서 “AI팀은 AX를 단순 AI 도입이 아니라 업무 생산성 증대로 재정의했다. AI는 그 목표를 달성하기 위한 수단일 뿐”이라고 말했다.

AI팀의 AX 정의는 실제로도 흥미로운 결과를 낳았다. AX 솔루션 설계 시 AI 없이도 가능한 경우도 있는 것. 조연경 팀장은 “모든 기업에 AI가 필요한 것은 아니었다. 생성형 AI를 도입했다가 할루시네이션 발생으로 오히려 업무에 차질이 발생할 수도 있기 때문에 잘 살펴야 한다”고 밝혔다.

다양한 사례를 바탕으로 AI팀은 업무 병목의 원인을 ▲단순 반복 업무 ▲고지능 업무 ▲업무 구조 자체 비효율 등 3가지로 분류하고, 최적화된 솔루션을 설계해준다. 단순 반복 업무는 자동화로, 고지능 업무는 AI 도입으로 해결할 수 있다. 또 업무 구조 자체의 비효율은 기업 문화 개선이라는 솔루션을 제시한다.

조연경 팀장은 ‘정확한 문제 진단 없이는 최적의 솔루션도 없다’고 믿는다. 이에 AI팀은 AI 기술 지식보다 도메인 지식(Domain knowledge), 즉 업무에 대한 깊은 이해를 더 중요하게 여긴다. 마케팅 기업의 광고 카피 자동화를 예로 들어 보자. AI 기술만 안다면 거대언어모델(LLM)을 붙이면 된다고 생각한다. 반면, 마케팅 지식이 있는 기획자의 경우 카피라이팅 유형을 세분화하고 기업 고유의 톤앤매너를 AI가 이해할 수 있는 형태로 변환하려고 할 것이다.

AI팀은 AX 컨설팅과 교육 사업을 5대5 비율로 운영한다. 두 사업이 균형을 이루는 데는 이유가 있다. 조연경 팀장은 “교육은 AX가 작동할 수 있는 기반을 만들고 컨설팅은 AX를 실제로 구현하는 역할을 한다. 두 사업이 함께 이뤄져야 기업의 AX가 제대로 완성된다”고 말했다.

AX의 출발은 교육이다. AI나 AX에 대한 이해 없이 컨설팅을 시작하면 실무 적용 과정에서 한계가 생길 수밖에 없다. 기업마다 무엇을 자동화할 수 있는지, 어떤 데이터가 필요한지, 고유의 노하우 중 어디까지 시스템화할지 등과 같은 논의가 실무 부서와 이뤄져야 한다. 교육이 선행되지 않는다면 이 논의 자체가 어렵다.

특히 AI팀은 직급별 맞춤 커리큘럼으로 일반 AI 교육과 차별화를 꾀한다. 대표 및 임원 교육은 비즈니스 의사결정 중심이다. AI를 어느 영역에 도입해야 하는지, 투자 대비 효과가 높은 업무는 무엇인지, 기업 차원에서 AX를 어떻게 추진할지 등에 초점을 맞춘다. 실무 리더의 교육은 의사결정과 실행을 연결하는 역할인 만큼 개인이 AI를 활용하는 것을 넘어 팀까지 확장하는 역량을 다룬다. 실무진 교육은 직접적인 실행에 집중해 개인의 업무를 AI 기반으로 재설계, 교육 후 현장에서 바로 활용할 수 있는 결과물을 만드는 것이 목표다.

AI팀에 따르면 컨설팅은 실행의 속도와 완성도를 담당한다. 빠르게 시스템 도입이 필요한 경우 도메인 전문가가 직접 참여해 구조를 설계하고 구축까지 이어진다. 장기적으로는 교육을 통해 내부 인력이 AX 역량을 갖추고, 자체적으로 지속적인 AX를 수행할 수 있는 구조를 만드는 것이 목표다.

이러한 사업의 특수성으로 인해 AI팀이 추구하는 인재상은 ▲기획형 ▲태스크형 ▲주도형이다. 이는 연결된 개념이라고 조연경 팀장은 설명한다.

우선 태스크형은 기존에 디자인·마케팅·개발로 나뉘었던 기능을 AI와 함께 구성원 한명이 처리할 수 있는 인재를 의미한다. 그 기반은 기획력이다. 이는 고객사의 업무를 이해하고 워크플로우를 정리할 뿐만 아니라 자동화·AI·기업문화 관점으로 병목을 진단하고 수치로 해결책을 제시할 수 있는 능력이라고 할 수 있다. 즉 태스크형이 되기 위해서는 기획형이 우선돼야 한다는 뜻이다. 기획형과 태스크형을 바탕으로 주도형 인재까지 가능하다.

조연경 팀장은 “AI팀은 ‘그것은 제 업무 분야가 아닙니다’라고 말하는 것이 통하지 않는 조직”이라며 “어떤 문제든 처음부터 끝까지 스스로 책임지는 주도형 인재를 추구한다”고 강조했다.

실제로 AI팀은 디자이너, 마케터 등 다양한 직무로 입사한 후 기획자로 전환된 구성원이 대부분이다. 조연경 팀장 역시 여러 부서를 경험하며 사업기획부터 디자인, 그리고 마케팅까지 담당한 바 있다. 교육과 컨설팅은 물론 개발까지 아우를 수 있는 인재가 모여 기업 맞춤형 서비스가 가능한 셈이다.

AI팀은 100개 이상의 AX 솔루션을 보유하고 있다. 현재 솔루션 구성은 자체 구축 80%, 외부 툴 20% 비중을 차지한다. AI팀은 구성원의 개발 능력이 상승하는 데다가 실제 기업 환경에 더욱 최적화하기 위해 자체 구축 비중을 점차 늘리고 있다.

AI팀이 개발하는 모듈형 AI 서비스는 수십만 원대에서 수백만 원대까지 기업 규모와 개발 범위에 따라 유연하게 책정된다. 조연경 팀장은 “한 기업의 경우 마케팅 AI 서비스로 시작했다가 만족해 재무까지 도입하는 사례가 있었다. 모듈형이라 필요한 AI 서비스만 고를 수 있어 접근성이 높다”면서 “모듈형 AI 서비스를 더욱 적극적으로 개발할 예정”이라고 밝혔다.

AX의 성공 여부는 어떻게 측정할까. AI팀의 답은 명확하다. 업무 생산성 증대의 최종 지표는 영업이익이고, 구체적으로는 인건비 절감이기 때문에 이를 환산해 계산하고 있다.

기존 5시간이 소요됐던 업무를 예로 들어 보자. AX 이후 해당 업무가 1시간으로 줄었다면 절감된 4시간에 담당자의 시간당 인건비를 곱한 금액이 바로 비즈니스 임팩트가 된다. AI팀은 기존 소요 시간, 현재 소요 시간, 1회당 절감 시간, 담당자의 분당 인건비, 연간 작업 횟수 등을 기반으로 연간 절감 인건비를 산출해 고객사에 최종 보고서를 제공한다.

조연경 팀장은 “느낌이 아닌 숫자로 증명해야 한다. AX를 통해 얼마나 비즈니스 임팩트에 도달했는지 가시적으로 보여줄 수 있어야 고객사는 물론 AI팀도 성과를 제대로 평가할 수 있다”고 설명했다.

AI팀은 2025년 신설된 후 다양한 민간기업 및 공공기관과 AX 프로젝트로 협업했다. 2025년에는 주택도시보증공사에서 선별한 유망 중소기업을 대상으로 맞춤 AX 컨설팅을 제공한 것이 대표적이다.

당시 기억에 남는 사례로 한 제조기업의 해외영업부를 꼽은 조연경 팀장은 “이 부서는 주 6회 견적서를 작성할 때마다 700개가 넘는 제품 데이터베이스(DB)를 수작업으로 검토해야 했다. 제조부에서 전달하는 DB 명칭이 다르거나 원가표 구성도 달라지는 탓에 재검토에 상당한 시간이 소요됐다”면서 “AI팀은 엑셀 파워쿼리를 활용해 제조부 원가표만 아카이빙하면 DB가 자동으로 갱신되도록 바꿨다. AI 없이도 업무 생산성을 극적으로 높인 사례”라고 회상했다.

또 다른 사례는 1인 기업의 블로그 초안 자동화다. 조연경 팀장은 “1인 기업이라 블로그 작성에 어려움을 호소했다. 단순 자동화를 넘어 기업용 블로그 작성 방법론부터 기업 고유의 톤앤매너를 LLM이 반영하는 방식, 트렌드 주제 서칭 자동화까지 종합적으로 설계해 제공했다”고 밝혔다.

경쟁사도 점차 늘어나는 추세다. 글로벌 대형 컨설팅사와 국내 IT 대기업이 AX 시장에 본격적으로 진입하고 있기 때문. AI팀의 전략은 ‘커스터마이제이션(Customization, 맞춤화)’이다. 조연경 팀장은 “현재 AX 컨설팅은 전략 수립과 실행이 묶여야 완성된다. AI팀의 차별점은 그 실행까지 함께 하는 것”이라면서 “이를 위해 많은 고객사 경험을 통해 다양한 모듈을 쌓아가는 것이 전략”이라고 알렸다.

챗GPT는 물론 클로드, 제미나이 등과 같은 범용 AI의 발전이 AI팀에게 장애물이 될 것이라는 시각에 대해서도 조연경 팀장은 냉정하게 바라본다. 단기적으로는 기업 데이터의 제한적인 외부 접근성과 기업 맞춤 세팅의 필요성 때문에 AX 전문 서비스의 역할은 유효하다고 판단하는 것. 장기적으로는 불확실성을 인정하면서도 “기업 간 AI 리터러시 격차는 계속 존재할 것이다. 그 격차를 줄이는 역할의 수요는 남을 것”이라고 내다봤다.

AI팀이 그리는 미래는 ‘사람과 AI의 협업 구조’다. 조연경 팀장은 마블의 영화 ‘아이언맨’을 예로 들면서 “자비스가 토니 스타크를 대체하지 않고 그가 더 나은 결정을 내릴 수 있도록 돕듯이 모든 기업이 자비스를 가질 수 있도록 만드는 것이 AI팀의 궁극적인 목표”라고 강조했다.

AX의 본질은 기술 도입이 아니라 일하는 방식의 근본적인 변화다. AI팀은 그 변화의 방향과 속도를 함께 설계하려는 포부를 품고 있다.

IT동아 박귀임 기자(luckyim@itdonga.com)