community Featured

🦞 딸깍에 이르는 과정은 절대 ‘딸깍’이 될 수 없다. 특히 기업의 업무는.

우리는 AI로 어떻게 일을 잘하는지 알지 못한다. 그래서 ‘뜻 밖의 성공’에 집중하기로 했다.

BizdevKR

02 Apr 2026 • 8 min read

✅(광고아님) 실제 AX 기업 케이스를 나누는, SW 홍보 없는 세미나 링크

💡

BizdevKR 호스트, 채널톡 사업개발 리드 문희철입니다.
실체없는 AX FOMO에 기업은 길을 잃습니다.
불확실성이 클 때 좋은 방법은 피터 드러커의 말처럼 ‘뜻밖의 성공’에 집중하는 것이라 믿습니다. 실패 말고, 기업에서 AI로 (작은) 성공을 거둔 이들의 결과와 그 과정을 함께 나누어 보고자 합니다.
🏃 알아보기

🧐AI 생산성 혁신, 개인은 곧잘되는데.. 기업은 진짜 어렵다

“하나의 유령이 떠돌고 있다. AI로 딸깍이라는 유령이...”

모든 것을 ‘AI가 알아서 잘 해주었으면 하는 바람’은 크지만..이게 참 말처럼 쉽지가 않습니다. 개인 차원에서는 성과를 낸 경우가 꽤 있습니다. 리서치가 빨라지고, 장표를 빨리치고, 이메일 답장이 빨라집니다.

한 번에 하나씩 하던 과업을 동일 시간 동안 N개만큼 동시 수행할 수 있습니다. 클로드 코드는 너무나 효과적이고, 제미나이와 노트북 LM은 장표를 너무나 잘 만듭니다. 저도 이전으로 돌아가기는 어려울 것 같습니다.

(특히 리서치와 자료 정제와 보고서 작성은 아 혁명입니다..)

AI의 생산성은 얼마나 혁명적인지, 이제 사람이 병목이라는 말이 나올 정도입니다. 완전히 동의합니다. 저 역시 뛰어난 AI native가 되기 위해 열심히 달리고 있습니다. 그런데 사람보다 더 바꾸기 어려운 것이 ‘조직’입니다. 조직을 바꾸기는 어렵고, 뛰어난 개인의 생산성이 극대화되니 “조직은 작아지고 개인은 커진다”는 경량문명의 도래는 이제 필연(송길영 박사)이라고까지 하죠.

기업 리더십 (거의) 모두가 AI의 중요성을 말하는데 FOMO만큼, ‘구체적인 케이스’가 잘 보이지는 않습니다. 많은 투자가 있어야 한다고는 하는데, 어디에 어떻게 해야하는지는 잘 모르겠습니다. 막연하게 공포는 있는데 기업 차원 해결책은 형해화되어 있다는 느낌입니다.

그래서 뭘 어떻게 해야할까요? 우리 기업은, 우리 조직은요. 우리는 생존하고, 성장해야하는데 말입니다.

📍우리는 어떻게 일하는지 잘 모른다 : 진짜 문제는. 일의 과정이 ‘정의’되지 않고, ‘연결’되지 않는 것

결국 일은 “input(투입) → Transform(변환) → output(산출)”의 반복이라는 번개장터 남동득DONGDEUK NAM 님의 말씀에 굉장히 공감합니다. (깊이있는 인사이트 감사드립니다)

이 관점에서 실제 기업 현장에 가보면 두 가지 문제를 발견할 수 있습니다.

1) 일의 과정이 ‘정의’되지 않는 것
2) 일의 과정이 ‘연결’되지 않는 것

100년전 산업공학의 아버지 테일러는 ‘물리적인 생산 공정’을 분해하고, 분업 구조를 설계하여, 각 단계마다 효율을 극대화했습니다. 심지어 ‘과학적 삽질법’을 논문으로 까지 냈죠. 테일러리즘에 기반한 컨베이어 벨트와 분업은 생산성을 폭발시켰고 20세기 경제적 번영을 이끌었습니다. 하지만 테일러리즘으로는 지식노동의 측정도, 개선도 쉽지 않았습니다. 그 과정이 쉽게 눈에 보이지는 않았고, ‘자동화 된 논리 도구’가 없었기 때문이죠.

오프라인은 마감되었고, 온라인만 있습니다. 당연히 무료입니다. SW홍보 없음.

지금 우리는 인간보다 더 똑똑한 AI를 마주하고 경탄합니다. 그러면서도 ‘딸깍’은 쉽지 않고, 새삼 ‘반복되는 일’과 ‘위임할 수 있는 일’을 생각보다 잘 모른다는 생각을 하게 됩니다. 우리는 어떤 과업을 수행하기 위해 필요한 전후 맥락과 관계를 잘 정의하지 못합니다. AI의 도움을 받아 에이전트를 깎기도 하지만 한계가 명확합니다. Input(투입)할 정보는 흩어져있고, Transform(변환) 과정은 요원하며, 기대하는 output(산출물)은 여전히 탁월한 지식노동자의 생산물과는 거리가 있습니다.

하지만 혼자서 고민하기에는 너무나 지난합니다. 시행착오에서 찾아낸 깨달음을 더 빨리, 더 제대로 알고 싶습니다.

📍AI가 모든 것을 바꾸는 시대, 가장 우월전략, “뜻밖의 AX 성공을 나누고 함께 연구하자”

피터 드러커는 "뜻밖의 성공은 실패보다 더 많은 것을 가르쳐주며, 조직이 활용할 수 있는 가장 강력한 기회”라 말한 바 있죠. 불확실성이 클 때 좋은 방법은 다시 드러커로 돌아가 ‘뜻밖의 성공’에 집중하는 것이라 믿습니다. 실패 말고, 기업에서 AI로 (작은) 성공을 거둔 이들의 결과와 그 과정을 함께 나누어 보면 좋겠습니다.

개인을 넘어 기업에서 실체 없는 공포보다, 생생한 고민과 결과를 듣고 싶습니다.

그래서 한 번 만들어봤습니다.

이론 말고 실전. 개인을 넘어 기업 차원 성과를 낸 실제 AX 케이스를 모아보았습니다.

1) 하루에 수만개씩 물량이 들어오는 라스트 마일 배송의 관제를 꼭 ‘사람’이 해야할까? (딜리버스 YongJae (YJ) Kim 대표님 )
2) 작은 조직 말고, 대기업은 어떻게 AX를 해야하는가? (원티드랩 주형민 총괄 님)
3) AI로 극단적 경영 가시성은 어떻게 만들까? (제가 합니다..)