AI 매일 써도 AX 전환은 어려운 이유

요즘 AI를 안 쓰는 팀이 없죠. 그런데 정말 잘 활용하고 있을까요?

"이번 달 뉴스레터 카피 써줘." "우리 회사는 B2B고, 타겟은 마케터야, 톤은 캐주얼하게."
"지난번에 좋았던 거 참고해서 비슷하게."

이런 식이라면 잘 활용하고 있지 못한 거에요. 아래 표를 통해 엑셀 숙련도와 비교해 볼게요.

1단계	계산한 숫자를 셀에 직접 타이핑해요.
2단계	수식을 한 번 만들어두고, 입력값만 바꿔서 계속 써요.
3단계	구조를 파일로 고정해서, 팀 전체가 공유해서 써요.
4단계	매크로로 자동화하고, 사람은 검수만 해요.

엑셀을 1단계로 쓰는 팀은 없지만 AI 활용은 대부분 1단계에 머물러 있어요. 매번 새로운 채팅창을 열면 우리 회사의 톤앤 매너, 비즈니스 상황을 반복해서 설명하죠. 결과를 얻으면 채팅창을 닫고 끝내버리지 않나요?

AI를 제대로 쓴다는 건 4단계까지 가는 거예요. 그게 AX 전환이죠. 그런데 AX에 대해 흔히 오해하는 게 있어요. '한꺼번에 모든 걸 AI가 알아서 하도록 바꾸는 것'이라고요.
그렇지 않아요. 이 글에서는 AX의 개념부터 실전 도입 방법까지 단계별로 살펴볼게요.

AX, 한 문장으로 정의하면 이거예요

AI를 활용해서 일하는 방식 자체를 바꾸는 거예요.

얼마 전까지 디지털 전환, DX라는 말을 많이 썼는데요. 지금은 DX를 넘어 AX(AI 전환)로 넘어오는 시점이에요.

"둘 다 자동으로 처리해주는 거 아닌가요?"

아니에요. 완전히 달라요. 가장 쉽게 구분하는 방법이 있어요.
'이 일의 규칙을 글로 전부 적을 수 있나?' 생각해보는거에요. 적을 수 있으면 DX. 못 적으면 AX예요.

좀 더 쉽게 설명해볼게요.

DX와 AX, 이렇게 달라요

DX는 커피 자판기

자판기에 아메리카노, 카페라떼, 유자차 메뉴가 들어가 있는 건 왜일까요?
누군가 '사람들이 가장 많이 찾는 메뉴가 뭔지' 판단하고, 몇 개의 버튼을 넣을지까지 결정한거에요.
우리가 고를 수 있는 선택지를 이미 사람이 설계해놓은거죠.
그래서 1번 버튼을 누르면 아메리카노, 2번을 누르면 카페라떼가 자동으로 나와요.

DX의 핵심은 가능한 경우의 수가 처음부터 정해져 있다는 거예요.
어떤 상황에서도 시스템이 줄 수 있는 답은 사람이 미리 설계해놓은 것들 안에서만 나와요.

AX는 바리스타

메뉴를 고르기 전 "오늘 좀 피곤한데 뭐가 좋을까요?" 물어볼 수 있어요.

바리스타는 우리의 취향을 물어봐요.
커피 메뉴가 좋은지 차 메뉴가 좋은지. 고소한 원두와 산미있는 원두 중 무엇을 선호하는지. 뜨거운 게 좋은지, 차가운 게 좋은지 등. 대화하면서 경우의 수를 하나씩 좁혀가고, 수많은 옵션 중 나에게 맞는 한 잔을 제안해요.

여기서 바리스타가 AI예요. 주문하는 사람은 사용자고요.

AI의 역할은 알아서 척척해주는게 아니라, 선택지를 좁혀주는 거예요. 어떤 원두가 어울릴지, 어떤 온도가 맞을지 범위를 제안하면, 최종 선택은 사람이 해요. DX와 어떤 점이 다른지 감이 오시나요?

마케팅 실무에서는 이런 차이가 있어요

배달앱으로 주문한 음식이 도착한 뒤 30분이 지났어요. "리뷰 남겨주세요" 알림이 왔네요.
이 경우는 DX에요. '배달 완료 후 30분이 지나면 → 리뷰 요청 알림을 보낸다.'
사람이 미리 규칙을 정해뒀고, 시스템은 그대로 실행할 뿐이에요.

반면 AX는 경우의 수가 너무 많아 규칙으로 다 정할 수 없는 영역이에요.
같은 배달앱 맥락에서 이어가 볼게요. 3개월째 앱을 안 쓰는 고객이 있어요. 마지막 주문에는 불만까지 남겼네요.
이 고객이 다시 돌아오도록 메시지를 보내볼까요? 이런 생각의 과정을 거칠거에요.

AI를 활용하면 이렇게 질문할 수 있어요.

"3개월 미사용 + 마지막에 불만 남긴 고객인데, 재방문 유도 메시지, 어떻게 시작하는 게 나을까?"

위 예시처럼 우리가 실행할 수 있는 규칙을 일일이 적는 대신, AI에게 맥락을 알려주고 무엇을 실행할지 선택지를 좁혀갈 수 있어요. 경우의 수가 너무 많아, 미처 규칙으로 못 적는 판단까지 AI와 함께 처리하는 것. 그게 AX에요.

---

AX 전환하려면, 뭐부터 알아야 할까요?

성공적인 AX 전환을 위해서는 'AI의 특성'과 'AI가 모르는 것'을 명확히 알아야해요.

AI는 '세상 모든 지식을 가진 신입'이에요

그런데…?

• 매일 다른 사람이에요

  어제 왔던 그 신입이 아니죠. 어제 설명한 맥락을 오늘 또 처음부터 설명해야해요.
  같은 지시를 해도 결과물이 매번 조금씩 달라져요.
  그래서 → 업무 맥락을 시스템에 담아둬야 해요. 기억하는게 아니라 필요한 정보를 그때그때 꺼내 쓸 수 있도록요.

• 모르는 것도 자신 있게 말해요

  엑셀에서는 오류가 나면 빨간색 에러표시가 생기죠? 그런데 AI는 틀려도 아주 그럴듯하게 말해요.
  문장도 매끄럽고, 논리도 자연스러워서 틀린 답과 맞는 답이 똑같이 생겼어요.
  그래서 → 검수 단계가 반드시 필요해요.

• 다루는 요령은 오래 못 가요

  한 달 동안 이 신입이 잘 이해하는 설명 방법을 찾아냈어요.
  "이 표현 쓰면 딱 이해해." "이 예시 들면 바로 원하는 결과가 나와." 그런데 다음 달에 오는 신입은 세대가 달라요. 00년대생한테 통하던 예시들, 10년대생은 아예 못 알아들어요. 처음부터 다시 파악해야 하죠.

  AI도 마찬가지예요. 지금 잘 통하는 프롬프트가, 모델 업데이트 이후엔 안 먹혀요.
  몇 달 공들여 쌓은 개인의 노하우가 하루아침에 소용 없어지죠.
  그래서 → 개인의 요령이 아니라 팀의 시스템 형태로 남겨야 해요.

AI는 '우리 회사의 기준점' 절대 몰라요

예를 들어볼게요. 메뉴가 100가지 넘는 뷔페에 채식 손님이 들어왔어요.
이 손님에게 어떤 메뉴를 추천해야 할까요? 직원은 모든 메뉴가 어떤 재료로 만들어졌는지 꿰고 있어요.
하지만 누군가 이 손님이 채식주의자라고 알려주지 않으면 먹지도 못할 인기 메뉴만 추천하게 되겠죠.
이건 지식이 부족한 게 아니라, 손님의 기준점을 몰라서 생기는 일이에요.

마케팅도 마찬가지에요. AI는 카피를 수백 수천 개 써줄 수 있지만, 우리 브랜드에서 '좋은 카피'로 판정되는 기준이 뭔지는 몰라요. 그래서 우리 팀 머릿속에만 있는 우리 회사의 기준을 직접 알려주는 단계가 필요해요.

---

그럼 그 기준점을 매번 설명해야 하나요?

아니요. 처음 한 번만 제대로 만들어두면 돼요. 워크플로우를 통해서요.

워크플로우란?

프랜차이즈는 어느 매장을 가도 맛이 똑같아요. 서울이든, 부산이든. 누가 요리를 하든 말이죠. 레시피, 재료, 계량, 순서가 고정되어 있기 때문이에요. 이게 바로 워크플로우에요.
반복되는 업무를 단계별로 나누고, 각 단계마다 어떤 자료를 받아서 뭘 만들어낼지, 사람은 어느 단계에서 검수할지 미리 정해둬요. 카피 제작이라면 이런 형태에요.

워크플로우가 있다면 뭐가 좋을까요?
여기 AI를 활용해 뉴스레터를 작업 하는 두 명의 마케터가 있습니다.

	마케터 A	마케터 B
작업 방식	AI를 열고, 매번 처음부터 설명	브랜드 맥락, 타겟 독자, 잘 됐던 카피 패턴 등 우리 회사의 기준점을 워크플로우에 담아놓음
소요 시간	4시간	30분

마케터 B는 AI에게 이번 주 주제만 입력해도 충분해요.
AI가 스스로 알 수 없는 '우리 회사의 기준점'을 워크플로우 구조 안에 미리 담아뒀기 때문이에요.

워크플로우가 생기면 팀에 이런 변화가 있어요

① 같은 결과를 다시 만들 수 있어요.

AI는 같은 질문을 해도 매번 답이 달라져요. 그래서 중간에 확인하는 단계가 필요하죠. 워크플로우가 있으면 어떤 단계에서 뭘 했는지 기록이 남기 때문에 다음에 또 같은 결과를 만들어낼 수 있어요.

② 뭐가 문제인지 찾을 수 있어요.

결과가 별로일 때, 워크플로우 없이 채팅으로만 작업했다면 오류의 원인을 알 수 없어요. ‘프롬프트를 잘못 썼나?’ 하고 끝나버리죠. 단계가 나뉘어 있으면 달라요. 요청을 잘못 입력했는지, 확인 기준이 잘못됐는지 원인을 찾아 고칠 수 있어요.

③ 바빠도 검수를 건너 뛸 수 없어요.

AI는 틀려도 자신있게 말해요. 오류가 꽤 그럴듯하게 생긴 탓에 사람이 꼭 직접 검수해야하죠. 그런데 바쁠 때는 검수를 빼먹거나 대충 할 때가 있어요. 생성된 AI 결과물을 그냥 올리게 돼죠. 이 검수 단계를 워크플로우 안에 넣어두면, 아무리 바빠도 무조건 거쳐야 하니 빠뜨릴 수 없어요.

워크플로우를 팀 단위로 써야 하는 이유

"각자 알아서 잘 쓰면 되는거 아닌가요?" → 두 가지 이유가 있어요.

① 결과물의 하한선이 올라가요.

조직에 AI를 도입하면 팀 내 편차가 커져요. 잘 쓰는 사람은 더 잘 쓰고, 헤매는 사람은 더 헤매죠. 결과물이 사람마다 다르면 브랜드 톤이 흔들려요. 워크플로우는 그 편차를 좁히는 도구예요. 팀 전체의 최소한의 퀄리티를 보장할 수 있어요.

② 잘 된 방법이 → 조직의 자산으로 쌓여요.

팀 내 누군가 개인 채팅에서 더 잘 먹히는 프롬프트를 찾으면 혼자 알고 끝나요. 결국 그 사람이 퇴사하면 노하우도 같이 사라지고, 팀은 다시 0에서 시작해야 해요. 워크플로우는 달라요. 누군가 더 나은 방법을 찾으면 워크플로우 하나만 고치면 되고, 팀 전체가 그날부터 그 방법으로 일할 수 있어요.

실제 워크플로우를 업무에 활용한 사례를 보고싶다면
→ 한국탄소산업진흥원 워크플로우 사례 보러 가기

---

AX 전환, 내일 당장 5단계로 시작하는 법

AX 전환은 전사 프로젝트로 시작할 필요 없어요. 오히려 그렇게 시작하면 실패하게 돼요.
대신, 이렇게 시작해보세요.

3번까지만 해도 대부분의 팀보다 앞서 있어요. 대부분은 아직 1단계, 매번 새 창을 여는 방식에 머물러 있거든요.

데브다이브의 워크플로우 툴은 위 과정을 손쉽게 실행할 수 있게 도와줘요.

AX 전환은 거창하게 시작하지 않아도 돼요. 오늘 잘됐던 프롬프트 하나를 팀 문서로 옮기는 것부터예요.

매번 처음부터 쓰는 사람과, 한 번 만들어두고 계속 꺼내 쓰는 사람.
AI 활용의 차이는 툴이나 프롬프트가 아니라, 활용 구조를 얼마나 잘 세팅해뒀는지에서 나와요.

지금 바로 AX 전환 시작해보기 →