최고경영자조찬회ㅣ'Being AX' 조직 혁신 로드맵: 사례를 중심으로_차지원 SK AX CAIO

같은 AI 기술을 도입하더라도 기업이 만들어내는 성과는 저마다 다릅니다. 어떤 기업은 업무의 효율을 높이는 데 그치지만, 어떤 기업은 오랫동안 유지해 온 일하는 방식 자체를 바꾸고 있죠. 이러한 차이는 기술의 성능보다 조직이 축적해 온 경험과 지식을 어떻게 활용하느냐에서 비롯됩니다. 산업 현장에서 확인된 AX의 성과를 통해 기업의 경쟁력이 어디에서 만들어지는지, 그리고 새로운 변화를 이끌기 위해 무엇을 준비해야 하는지 살펴봅니다.

 

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답을 주던 AI가 진짜 일을 시작했다

 

지난해와 올해의 AI를 비교하면 큰 차이가 없어 보일 수 있습니다. 질문에 답하고 글을 작성하는 모습은 여전히 비슷하기 때문이죠. 하지만 개발 현장에서 체감하는 변화는 다릅니다. 지금 AI에서 주목해야 할 것은 얼마나 자연스럽게 대화하느냐보다, 주어진 목표를 잊지 않고 얼마나 오랫동안 일을 완수할 수 있느냐입니다. 과거에는 복잡한 작업을 맡기면 몇 시간도 되지 않아 처음의 목적을 잊거나 엉뚱한 방향으로 빠지기 쉬웠습니다. 그러나 최근에는 필요한 정보를 탐색하고 여러 단계를 거쳐 결과물을 완성하는 능력이 빠르게 발전하고 있습니다

 

이러한 변화에는 AI 모델의 성능 향상과 함께 '하니스 엔지니어링(Harness Engineering)'의 발전이 자리하고 있습니다. AI가 사용할 데이터와 도구, 업무 절차와 실행 환경을 설계해 실제로 스스로 일할 수 있도록 만드는 기술입니다. 이를 둘러싼 환경은 크게 달라졌습니다. 이전 대화와 참고 자료는 물론, 업무 규칙과 판단 기준, 사용할 수 있는 시스템까지 함께 제공되기 시작했습니다. 이를 '컨텍스트(Context)'라고 하는데 우리가 AI와 이전 대화를 자연스럽게 이어갈 수 있는 것도 필요한 대화 기록과 저장된 정보가 다시 제공되기 때문이죠. 이처럼 AI가 활용할 수 있는 정보와 도구가 풍부해지면서 업무 수행 능력도 함께 높아지고 있습니다.

 

이러한 기술이 결합해 등장한 것이 'AI 에이전트'입니다. 1) 에이전트는 어떤 역할과 원칙으로 판단할지 정하는 '페르소나', 2...