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[IT뉴스]SK AX "AI 잘 쓴다고 AX 성공 아냐…업무 자체를 재설계해야"

온카뱅크관리자

2026-07-22 09:37:28

<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> [인터뷰] 차지원 SK AX CAIO “기업 AX, 업무 재설계가 핵심”…AWS와 협력 확대 
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 - 개인 생산성 넘어 업무 전반 ‘리와이어’…경영진 주도 변화 강조
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 - 한미전선·SK이노베이션 E&amp;S에 AWS 기반 AI 적용…AI-DLC·키로로 개발 혁신까지
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 [디지털데일리 이안나기자] 기업에 생성형 인공지능(AI)을 도입하면 가장 먼저 달라지는 것은 개인의 생산성이다. 직원들은 문서를 요약하고 보고서 초안을 만들거나 코드를 작성하는 시간을 줄인다. 그러나 AI를 잘 쓰는 직원이 많아졌다고 해서 기업 전체가 AI 전환(AX)에 성공한 것은 아니다.
 SK AX 초대 최고AI혁신책임자(CAIO)를 맡은 차지원 부문장은 지난 16일 서울 강남구 AWS코리아 사무실에서 &lt;디지털데일리&gt;와 만나 “지금 있는 일을 자동화하기보다는 재설계해야 한다”며 “AI가 자율적으로 일할 수 있게 하고 사람은 그 위에서 감시하거나 결과를 높은 안목으로 평가해야 한다”고 말했다.
 차 부문장은 이러한 전환에서 고객 업무를 이해하는 SK AX와 AI·클라우드 기반을 제공하는 아마존웹서비스(AWS) 역할이 맞물린다고 봤다. 개인의 AI 활용을 기업 차원 리와이어로 확장하는 방법과 이를 뒷받침할 기술 기반이 함께 필요하다는 설명이다.
 ◆ 부분 자동화로는 한계…업무 전반 ‘리와이어’ 필요
 리와이어(Rewire·재설계)는 사람이 하던 업무를 그대로 두고 일부만 AI에 맡기는 것이 아니라 AI 에이전트를 새로운 구성원으로 상정해 업무를 처음부터 다시 연결하는 개념이다.
 차 부문장은 “기존 시스템과 업무 패턴을 유지한 채 일부만 자동화하면 담당자 업무 부담이 조금 줄어드는 데 그쳐 기업 차원 성과로 측정하기 어렵다”고 설명했다.
 SK AX는 고객에게 AX를 제안하기에 앞서 자사를 첫 실험 대상으로 삼았다. 지난 2년간 프로젝트 관리와 리스크 검토, 경영 분석, 인사관리 등 여러 사내 업무에 AI를 적용했다.
 사내 인재 육성도 AI 중심으로 바꿨다. 일반 개발자를 AI 에이전트 개발자로 전환하는 교육에서 AI가 강사이자 평가자 역할을 맡는다. 교육생이 에이전트와 코드를 작성해 제출하면 AI가 결과물을 평가해 합격 여부까지 판단한다. 이미 1000명이 넘는 구성원이 관련 교육을 받았고 연내 약 4000명 규모 개발 인력 대부분으로 대상을 확대할 계획이다.
 사내에서 검증한 교육 방식은 외부 사업으로도 번졌다. 기업 문의가 이어지면서 AI 교육·평가 시스템을 고객에게 제공하기 시작했고, 지원 조직이던 인사관리(HR) 조직은 외부 고객을 상대하는 사업 주체로 변했다. 업무 효율만 높인 게 아니라 조직 역할까지 달라졌다는 점에서 리와이어 사례로 볼 수 있다.
 문제는 이러한 변화를 누가 주도하느냐다. 차 부문장은 “AI를 많이 쓰자고 하면 직원들 업무 효율화는 늘어날 수 있다”며 “하지만 업(業) 자체를 바꾸려면 회사 업무를 리와이어해야 한다. 개인 차원의 효율화만으로는 도달하기 어렵고 위에서부터 바꿔 내려가야 한다”고 말했다.
 ◆ AWS와 기업 AX 협력…데이터 활용부터 개발 혁신까지
 SK AX와 AWS는 클라우드 시장 초기부터 협력해왔다. 생성형 AI가 기업 업무 깊숙이 결합되면서 양사 협력도 인프라 제공을 넘어 고객 업무와 데이터를 AI 중심으로 전환하는 단계로 넓어지고 있다.
 차 부문장은 과거 클라우드는 가격과 조건에 따라 다른 서비스로 전환할 수 있는 인프라 성격이 강했지만, AI는 기업 업무와 밀접하게 결합되는 만큼 신뢰성과 안정성이 더욱 중요하다고 설명했다. 그는 “AWS는 다양한 AI를 상황에 맞게 유연하게 쓸 수 있도록 제공하는 장점이 있다”고 평가했다.
 협력 성과는 고객 현장에서도 나타나고 있다. 케이블 제조기업 한미전선에는 ‘아마존 베드록’을 활용한 AI 챗봇이 적용됐다. 사용자가 자연어로 질문하면 수주·매출·할인율 등 전사적자원관리(ERP) 시스템의 영업 데이터를 분석하고 위험 요인과 조치사항을 제안한다.
 SK AX는 SK이노베이션 E&amp;S에 ‘아마존 세이지메이커 유니파이드 스튜디오’ 기반 통합 데이터·AI 환경도 구축했다. 현업 구성원은 자연어로 필요한 데이터를 찾고 데이터 분석가와 머신러닝(ML) 엔지니어는 하나의 환경에서 데이터 준비부터 모델 개발·배포까지 수행한다. 컴퓨팅 자원과 AI 모델의 토큰 사용량, 데이터 접근 정책도 통합 관리하도록 했다.
 소프트웨어 개발 방식에서도 AWS와 협업 접점이 넓어지고 있다. SK AX는 AWS의 AI 주도 개발 라이프사이클(AI-DLC) 방법론과 AI 개발 도구 ‘키로(Kiro)’를 활용해 고객 제안요청서(RFP)를 자동 분석하는 ‘RFP 인사이트 AI’를 구현했다.
 최대 200쪽 분량의 RFP에서 요구사항과 위험 요소를 분석하고 작업분류체계(WBS), 사업 일정, 투입 인력 구성안 등을 생성한다. 초기 분석 결과는 20분 안에 도출할 수 있지만 전문가 검토와 수정까지 포함한 전체 소요 시간은 RFP 종류와 사업 규모에 따라 달라진다.
 차 부문장은 “AI가 먼저 걸러줄 때는 몇 분 만에 결과가 나오기 때문에 사람이 더 진지하게 고민하고 판단하는 데 활용할 수 있다”고 말했다. 이어 “고객 요구를 이해하고 AI에 전달할 스펙으로 만드는 부분에도 상당한 노하우가 필요하다”고 강조했다. 다만 키로 적용 여부는 고객의 개발 환경과 사업 조건에 따라 결정한다.
 ◆ 개발자·사업모델 바꾸는 AI…다음 관문은 비용·통제
 AI는 개발자 역할부터 바꾸고 있다. 프로젝트 매니저와 아키텍트, 개발자 등으로 구분됐던 경계가 흐려지고 한 사람이 AI를 이용해 기획과 개발, 시장 분석까지 수행하는 사례가 늘고 있다.
 차 부문장은 “개발자 100명이 있던 일이 한 명만 필요해지는 것은 아니다”며 “고객 눈높이도 끝없이 높아져 일이 쉬워진 것은 아니고, 실력 있는 개발자 수요는 오히려 더 높아진다”고 말했다. 숙련된 개발자가 오전에 고객 요구를 듣고 당일 저녁 작동하는 실물 모형(목업)을 제시하는 등 고객과 결과물을 확인하는 주기도 짧아지고 있다.
 개발 주기 단축은 투입 인력과 사업 기간을 중심으로 대가를 산정해온 IT서비스 사업모델에도 변화를 요구한다. 고객은 사업비를 줄이거나 같은 비용으로 더 많은 결과물을 얻을 수 있고 IT서비스 기업은 적은 투입으로 프로젝트 실패 가능성을 낮출 수 있다.
 다만 가치 배분 방식은 아직 정립되지 않았다. 차 부문장은 “AI가 만든 성과를 어떻게 나눌지는 쉽지 않다. 변화가 너무 빨라 모두가 바뀌는 과정에 있다”고 말했다.
 생산성 향상의 이면에는 새로운 비용 문제도 있다. 개인이 필요할 때 질문하는 AI와 달리 기업용 에이전트는 상시 작동한다. 에이전트 수가 늘고 특정 업무에 사용량이 몰리면 언어모델이 처리하는 토큰도 급격히 증가할 수 있다.
 SK AX는 여러 에이전트 상태와 사용량을 모니터링하고 통제하는 수단을 제공하고 있다. 모델 선택과 라우팅, 비즈니스 로직을 훼손하지 않는 컨텍스트 압축 등 여러 단계 최적화 기술도 준비 중이다. 차 부문장은 “앞으로는 같은 업무를 처리하면서 토큰을 얼마나 줄였는지, 그 과정에서 품질 저하가 없었는지를 입증할 수 있어야 한다”고 말했다.
 차 부문장은 향후 2~3년 안에 AI 에이전트가 개인의 생산성을 보조하는 단계를 넘어 조직의 지식을 활용하는 동료로 자리 잡을 것으로 내다봤다. 그는 “동료의 상당수가 에이전트인 회사가 될 것”이라며 “본부장과 팀장으로 이어지는 조직도 더 수평적이고 효율적인 형태로 바뀔 것”이라고 말했다.
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