AI의 시대에 살고 있습니다. 그래서 요즘 “AI 우선”이라는 말이 유행처럼 번지고 있습니다. 일각에서는 “DX의 시대는 끝났다”고 얘기하기도 합니다. 그러나 현실은 복잡하고 이는 위험한 오해라고 생각합니다. 기존 시스템을 보유한 기업일 경우, 지속 가능한 가치를 창출하기 위해서는 DX가 AX보다 선행되어야 합니다. 반대로 이미 디지털 네이티브 기업이라면 AI가 선도할 수 있습니다. 왜 이 순서가 중요한지 적어보도록 할께요.
왜 디지털 전환이 선행되어야 할까?
2023년 생성형 AI의 폭발적 성장 이후, 2025년 말인 지금까지 화두는 단연 “AI” 였지요. 그래서 이 과정에서 위험한 담론이 형성되지 않았나 생각됩니다. DX가 정말 낡은 개념일까요? 그럴 수 있다고 봅니다. 경영진들은 클라우드 마이그레이션이나 데이터 표준화 같은 지루한 과제보다, 당장 눈에 보이는 챗봇과 자동화툴을 원할 수 있지요.
우선, DX와 AX의 관계를 명확히 정의해야 한다고 생각합니다. 이 글을 읽고 계신 분들은 이 두개념이 대체 관계로 보이나요? 저는 상호 보완적인 관계라고 생각합니다.
DX는 아날로그 정보를 디지털 데이터로 변환하고, 파편화된 시스템을 클라우드로 연결하는 과정입니다. 이는 “신경망”을 까는 작업이고, 인간이 하는 일을 더 빠르게 처리하고, 데이터의 흐름을 투명하게 만드는 것이 목표입니다. 즉, DX는 “바닥”을 다지는 작업이라고 생각합니다.
AX는 DX가 만들어낸 데이터 위에서 작동합니다. DX가 “과거와 현재의 데이터를 보여주는 것”이라면, AX는 “그 데이터를 기반으로 미래를 예측하고 스스로 판단하는 것”이지요. 이는 “천장”을 뚫고 나가는 혁신이라고 생각합니다.
혹시, “쓰레기를 넣으면 쓰레기가 나온다.” 라는 말 들어보셨을까요? AI의 연료는 데이터인데, 지금 기업의 대부분 데이터는 엑셀 파일, 종이 문서, 혹은 서로 호환되지 않는 ERP에 갇혀 있지요. 이런 이유에서라도 DX가 선행되어야 합니다. DX를 통해 데이터가 정제 되고 표준화되어 Data Lake에 모이지 않는다면, 아무리 뛰어난 AI 모델을 도입해도 학습할 데이터가 있을까요? 구형 프로세스에 AI를 얹었다고 해서 비효율이 효율적으로 자동화 될까요?
데이터를 한곳에 모아서 정제하려면 가장 먼저 해야 하는게 부서간의 장벽을 허무는 것이지요. 영업팀의 데이터와 마케팅팀의 데이터가 따로 놀지 않고, 한곳에 모이고 정제 되어야… 즉, DX가 선행되어야 AI 데이터 전체를 꿰뚫는 통찰을 제공할 수 있겠죠.
왜 실패할까?
여기저기서 얘기하는 것을 보면, AX 도입에 실패한 곳이 많다고 하던데., 왜 실패할까요? “기술의 함정”에 있지 않나 생각됩니다. “2025년 과학기술산업화 포럼”에서 발표한 내용과 비슷하지만, DX를 단순히 슬랙을 사용하고, 줌을 이용하고, 챗GPT를 구독하는 것으로 착각할 수 있습니다. 근데 명확히 이것은 “디지털화”이지 “DX”는 아닙니다. 일하는 방식과 문화 그리고 데이터가 정제되지 않은 채 도구만 바꾸는 것은 마차에다가 비행기 엔진을 다는 격입니다. 마차는 결국 부서지겠지요.
AI 도입은 필연적으로 업무의 변화를 가져다줍니다. 그러나 “디지털 기술로 일하는 문화”가 정착되지 않은 곳에서는 저항감을 느낄 수 있습니다. 데이터를 입력하고 활용하는데 익숙치 않다면 고도화된 AI 도구는 방치될 가능성이 높지요.
그럼 어떻게 해야 할까?
우선, 자기 객관화를 해야겠죠? 첫째, 본인이 속한 곳의 데이터 인프라를 재점검해야 합니다. 예를 들어 이런것들입니다.
- 우리의 데이터는 AI가 읽을 수 있는 형태(Machine-readable)인가?
- 데이터가 실시간으로 통합되고 있나?
위 질문에 “Yes”라고 답할 수 없다면, AX는 멈추고 DX를 가동해야 합니다.
둘째, 프로세스를 표준화해야 합니다.
- 아날로그 프로세스를 그대로 두었나?
- 업무 프로세스를 디지털 환경에 맞게 간소화하고 AI가 이해할 수 있도록 표준화하는 BPR(Business Process Reengineering)이 선행되어야 합니다.
셋째, 이제 전환해야죠.
- 단단해진 DX 기반 위에 AX를 도입합니다.
- 중요한 것은, 단순 반복 업무를 대체하는 것을 넘어, 수집한 데이터를 분석하여 새로운 비즈니스 인사이트를 창출하는 파트너가 되어야 합니다.
결론
지인이 링크드인에 올린 글을 보고 이 글을 쓰게 되었습니다.
준비가 안되어 있다면, “기본으로 돌아가야 합니다.”
AX는 매력적입니다. 그런데 DX라는 뿌리 없이 피어난 AX는 금방 시들 수 있어요. 지금 필요한 것은 유행을 쫒는 조급함보다는 디지털화 되어 있는지 되돌아보는 냉철함일 수 있습니다. DX는 구시대의 유물이 아닙니다. 앞으로 다가올 AI 시대를 열어줄 가장 강력한 버팀목이라고 생각합니다. DX가 완성되는 그 지점이, AX가 시작되는 출발선이겠죠.
참고:
- https://blog.meltingspot.io/why-digital-transformation-projects-fail/
- https://onix-systems.medium.com/ai-transformation-vs-digital-transformation-what-change-leaders-need-to-know-c29174dfdb3e
- https://www.treatysoftware.com/what-comes-first-digital-transformation-or-ai/