AI 도입의 다음 과제는
모델이 아니라 실행 체계
AI를 써보는 기업은 많아졌습니다. 이제 중요한 것은 AI를 실제 업무에 넣고, 안전하게 운영하며, 지속적으로 확장할 수 있는 체계를 갖추는 것입니다.
AI 도입은 쉬워졌지만, AX는 여전히 어렵습니다
AI 프로젝트가 운영으로 넘어가지 못하는 이유
Pain Point ↔ AI 과제
현업의 불편함은 존재하지만, AI가 해결할 과제로 번역되지 않습니다.
Use Case ↔ Agent
아이디어는 있지만, 어떤 Agent가 어떤 역할을 할지가 불명확합니다.
Agent ↔ Data
필요한 데이터·문서·시스템 연결과 권한이 정리되지 않습니다.
실행 ↔ 거버넌스
권한·승인·감사·책임 구조가 사후에 뒤늦게 논의됩니다.
PoC ↔ 운영 확장
시연은 가능하지만, 실제 적용과 확장 로드맵이 부족합니다.
방법론 · 자산 · 플랫폼이 결합된 AX 실행 체계
고객이 스스로 AI 전환 과제를 찾고, Use Case와 Agent로 설계하며, 데이터·지식·권한·통제 구조 안에서 실행·확장할 수 있게 만드는 AX 방법론이자 플랫폼입니다.
AX Methodology
고객의 Pain Point를 AX 과제로 전환
AX Foundation Asset
재사용 가능한 자산으로 축적
AX Platform
반복·확장 가능한 운영 기반
현업의 Pain Point를 실행 가능한 설계 단위로
Business Pain & Opportunity
어떤 업무가 바뀌어야 하는가?
AX Opportunity Map · Value DriverUse Case & Agent
어떤 Agent가 어떤 일을 해야 하는가?
Use Case Catalog · Agent BlueprintData & Knowledge
어떤 데이터와 지식을 써야 하는가?
Data Asset Map · Knowledge MapGovernance & Control
어떻게 승인·통제·감사할 것인가?
Approval Flow · Control Policy DraftExecution Roadmap
무엇부터 실행할 것인가?
Pilot Backlog · Implementation RoadmapAI Agent는 만들기보다 운영·통제가 더 중요합니다
Policy Check
사용자 역할·업무 맥락·데이터 등급·실행 목적을 확인합니다.
Approval
고위험 실행·외부 전송 등은 사전 승인 절차를 적용합니다.
Masking
민감정보·개인정보·내부정보 노출을 통제합니다.
Tool Control
Agent가 호출할 수 있는 도구·API·시스템 범위를 제한합니다.
Audit Log
누가·언제·무엇을·어떤 결과로 했는지 모두 기록합니다.
작게 시작해서, 통제 가능한 방식으로 확장합니다
처음부터 대규모 예산과 장기 프로젝트를 요구하지 않습니다 — 4일 → 4주 → 8주 → 운영·자체 확장.
Pre-Discovery
Discovery Workshop
Target Architecture
Pilot · Build · Self-Run
SelfAX가 다른 이유
AI 도입 프로젝트가 아니라,
AX 실행 역량을 남기는 프로그램.
SelfAX는 고객 안에 스스로 AI 전환을 지속할 수 있는 실행 역량을 남깁니다.
다음 단계 — 파일럿 프로젝트를 함께 정하고, 핸즈온으로 한 바퀴 돌려봅니다.