[강좌] 우리는 AX에 무엇을 바라는가

[강좌] 우리는 AX에 무엇을 바라는가는 박현우 서울대학교 데이터사이언스대학원 교수가 쓴 글이다. 연재 1회(8월호) 주제는 AI 모델, 어떻게 고를 것인가였고, 연재 2회(이번호) 주제는 우리는 AX에 무엇을 바라는가다.

이 글은 지금의 AI 전환(AX·AI Transformation)을 이해하기 위해 기업 전산화의 역사를 소급할 필요가 있다고 본다. 이를 설명하기 위한 대표 사례로 SAP의 R/3를 꺼낸다.

SAP는 독일 소프트웨어 회사이며, 1992년 SAP의 R/3가 출시됐다. R/3는 전사적 자원 관리(ERP‧Enterprise Resource Planning) 소프트웨어로, 회계, 인사, 생산, 구매, 재고를 통합 대상 업무로 삼았다.

R/3는 분리 운영되던 업무를 단일 시스템으로 처리하게 하면서 세계 기업으로 확산됐다. 그 결과 종이 장부·구두 보고 중심 회사에서 데이터 중심 회사로 전환하는 변화를 이끌었고, 디지털 전환(DX·Digital Transformation)을 상징하는 사례로 자리 잡았다.

디지털 전환 과정에서는 하나의 암묵적 약속이 형성됐고, 그 약속은 현재까지도 유효하다. 시스템은 정해진 화면·정해진 형식으로만 데이터를 받아들이며, 컴퓨터는 애매한 현실을 처리하는 데 어려움이 있다. 그 때문에 현실을 정형 데이터로 바꾸는 일은 사람이 맡게 되고, 사람은 자신의 일을 수행하는 것과 함께 그 결과를 시스템이 이해하는 형태로 다시 분해해 입력해야 한다. 새 업무를 시작할 때마다 일을 잘하는 방법과는 별도로, 일을 시스템이 이해하는 형태로 해체해 입력하는 방법을 추가로 배워야 하는 구조도 여기서 생긴다.

이 구조는 여러 업무 장면에서 드러난다. 출장 후 직원은 증빙을 스캔·첨부하고, 표 형태 입력 폼에서 비용 항목을 선택한 뒤 숫자·비목을 타이핑 입력해야 한다. 물건 구매 시에도 관련 정보를 확인하고 양식의 필수 항목을 하나하나 입력해야 하며, 필수 항목 입력이 완료되기 전에는 입력창의 다음 단계로 진행할 수 없다. 필자는 대학에서 연구업적·인사 관련 서류를 입력하는 과정에서도 유사한 사례를 반복해서 겪었고, 이미 다른 곳에 있는 정보를 다시 입력해야 했다. 제출 버튼을 클릭한 뒤 필수 입력 칸 누락 안내가 뜨고, 그 안내 뒤 앞 화면으로 복귀하는 과정에서 기존 입력 내용이 삭제되는 사례도 빈번했다. 필요한 내용이라도 시스템이 요구한 위치에 없으면 없는 것으로 취급됐다.

이 문제는 특정 시스템 하나의 예외적 문제가 아니다. 디지털 전환 이후 전반적인 업무 방식에서 나타나는 공통 양상이다. 실제 업무에 쓰는 시간과 그 결과물을 시스템 칸에 맞춰 입력하는 시간은 분리됐고, 실제 업무와 시스템 입력은 별개의 노동으로 변화했다.

글은 종이 서류 제거와 절차 소멸 불일치를 짚으며, 도장 요구 잔존 시 도장 이미지 제작·문서 삽입이 이뤄지고, 서명 요구 시 서명 이미지 추가·PDF 재변환·시스템 업로드가 이어지며, 종이 영수증 개별 부착 작업의 화면상 재현과 종이 풀칠의 디지털 풀칠 전환이 반복됐다고 설명한다. 또 지난 30년 디지털 전환 동안 조직들의 대규모 데이터 축적이 이뤄졌지만, 데이터를 반듯하게 만드는 노동·절차상의 요식행위 미제거 상태가 이어졌다고 본다.

이어 2026년 AX 화제 확산 속에서 많은 조직의 AX 시작점으로 챗봇 도입, 회의록 요약, 문서 작성 보조가 거론되고, 챗봇·회의록 요약·문서 작성 보조의 유용성도 함께 언급된다. 그러나 사람의 낡은 폼 작성 지속 상태가 이어지면 AI의 역할이 문장 다듬기 수준에 머무를 가능성이 있고, 이 경우 결과는 오래된 프로세스 위에 편의 도구 추가에 그치게 되며, 몇 달 뒤 생각보다 달라진 게 없다는 말이 나오는 이유로 위 한계가 제시된다.

필자는 AX를 업무 프로세스 방향 전환으로 규정하며, DX와 AX를 정보가 흐르는 방향으로 대비했다. DX는 사람이 시스템 형식에 맞춰 데이터 생성하는 방식인 반면, AX는 사람이 평소 방식대로 일하고 시스템이 업무 흔적을 읽어 구조화된 데이터로 변환하는 방식이라고 설명했다. 예시로는 회의 발화·메모·영수증 사진 촬영 이후 정리 작업 담당이 시스템이라는 점을 들었다. 그림 1은 DX와 AX의 정보 이동 방향 차이를 보여주며, 그림 1 설명에서는 DX를 사람이 시스템 폼에 맞춰 데이터 생성하는 방식으로, AX를 시스템이 사람의 일을 읽어 구조화된 데이터로 수용하는 방식으로 제시했다.

필자는 사람이 빈칸을 찾아 입력하던 노동을 AI가 수행해야 한다고 주장했다. 방향 전환 설명에는 말랑말랑한 레고라는 비유를 사용했다. 기존 소프트웨어는 규격 일치 시에만 결합 가능한 딱딱한 레고에 비유됐고, 시스템 간 연결에는 인터페이스 정합이 필요했으며, 사람과의 연결에서는 입력 폼을 만들어 사람을 규격에 맞췄다고 설명했다.

이런 전환의 배경으로 필자는 대규모언어모델(LLM)을 제시했다. 대규모언어모델(LLM)은 기존 소프트웨어와 다른 성질을 지니며, 스캔된 계약서·회의 녹음 등 비정형 자료에서 필요한 내용 추출 가능하고 추출 내용을 정해진 구조로 변환 가능하다고 설명했다. 이에 따라 딱딱한 시스템 사이 어긋난 틈을 메우는 말랑한 조각이 등장했다고 했으며, 그림 2는 말랑한 조각 비유를 제시했다.

기존 소프트웨어의 결합 조건은 규격 일치 필요라는 점에 있었고, 전통적 소프트웨어는 동일 입력→동일 결과의 특성을 보였다. 반면 LLM은 서로 다른 형식 사이 정보 연결 기능을 갖지만, 그 유연성의 대가로 해석 결과에 오류 값 혼입 가능성이 따른다. 이 때문에 AI 활용 프로세스에는 사람의 확인·승인 단계가 필요하며, 확인과 입력의 구분도 필요하다.

효율 비교에서는 AI가 서류 초안 작성 후 사람이 누락 항목 확인을 하는 방식이, 사람이 처음부터 다수 빈칸 탐색·입력하는 방식보다 낫다. 이에 따라 역할 재배분 방향은 기계 정리, 사람 책임으로 제시된다. 필자 견해는 문서를 데이터로 바꾸는 일부터 시작 가능하다는 데 있다.

그 시작점 제안은 문서를 데이터로 변환하는 일이다. 문서는 데이터를 사람이 보기 쉽게 포장한 형태이며, 그 포장 요소로는 표지, 목차, 글꼴, 표의 테두리, 도장 자리가 있다. 이런 문서 포장 목적은 사람의 시각·행정 절차 대응에 있지만, 기계의 문서 활용에는 포장 해체 필요와 포장에 담긴 의미 추정 필요라는 난점이 따른다. 따라서 AI 업무 조직 권장 형식은 제목·항목·수치 구조가 드러나는 형식이며, 예시 형식으로는 마크다운과 JSON이 제시된다. AI 시대에 문서 개념 재정의 필요가 있으며, 지향 구조는 데이터가 원본이고 사람이 읽는 문서는 필요 시 데이터에서 생성되는 출력물이라는 것이다.

AI는 PDF·워드프로세서 파일을 읽을 수 있지만, 읽을 수 있다는 것과 매번 안정적으로 읽는 것은 다르다. 문서를 해석하려면 표 테두리가 장식인지 데이터 구조인지, 굵은 글씨가 제목인지 단순 강조인지, 병합 셀이 어느 항목에 속하는지 등을 추론해야 한다. 문서 1건을 요약할 때는 이런 마찰의 영향이 미미하지만, 계약서 500건에서 금액·납기일을 추출해 다음 시스템으로 넘기는 경우에는 영향이 커진다. 개별 계약서에서 가끔 생기는 작은 오차가 검수 인력을 붙잡는 병목이 된다.

초기 웹 문서도 내용과 모양이 한 파일 안에 섞여 있는 특성을 지녔고, 같은 내용을 다른 화면에 표시하려면 페이지를 다시 작성해야 했다. 이후 내용은 HTML, 모양은 CSS로 나누는 원칙이 자리 잡으면서 하나의 내용을 PC·휴대전화·인쇄물에 맞춰 재사용할 수 있게 됐다. 이는 문서를 꾸미는 기술의 문제가 아니라, 같은 내용을 반복 활용할 수 있게 하는 확장성의 조건이라는 의미를 지닌다. 이런 점에서 AI 시대의 업무 문서에도 같은 원칙이 필요하다.

기존 문서 포장 해체 작업에는 AI 활용이 가능하다. 지난 5년 치 계약서에서 계약 금액·납기일 추출 초벌 작업은 AI가 담당하고, 흩어진 업무 기록의 정해진 항목별 정리 초벌 작업도 AI가 담당한다. 사람 역할은 AI 결과 검수·승인이다. 이전 글에서는 AI 토큰 비용 설계 필요를 주장했다. 다만 문서 형식도 AI 비용을 좌우하는 요소다. 서식이 복잡하고 구조가 불균일할수록 AI 해석 작업이 증가하고, 오류가 증가하면 사람 재확인이 필요하다. 비용 누수는 토큰 외에도 존재한다. 사람이 결과 신뢰 여부를 확인하기 위해 문서를 다시 보는 순간에도 비용이 발생한다. 깨끗한 데이터는 다음 작업으로 즉시 이동할 수 있지만, 지저분한 문서는 사람이 다음 단계로 넘어가지 못하게 지연시킨다.

필자는 AX의 출발점이 도구 도입보다 절차에 대한 질문이라고 밝혔다. 도장의 필요성은 검토 대상이며, 무엇을 확인하기 위해 필요한지 목적 파악이 필요하다고 했다. 도장 목적이 본인 확인·승인 이력이라면 시스템의 승인자·승인 시점 기록으로 대체 가능하다. 도장 이미지를 부착한 뒤 PDF를 업로드하는 방식은 확인의 엄밀성을 강화하는 효과가 없다. 같은 원칙은 보고서에도 적용된다. 시스템 안에 기록이 이미 누적돼 있다면 월말마다 같은 숫자를 복사해 보고서 형태로 재작성하는 일의 필요성도 재검토가 필요하다. 목표는 판단·책임은 남기되 판단 사실 증명을 위한 반복 동작을 축소하는 데 있다.

AX가 자리 잡은 조직의 업무 장면으로는 회의 종료 후 결정사항·후속작업을 담당자별로 정리하고 사람이 오기록 여부를 확인하는 모습, 출장 복귀 시 영수증 사진 기반으로 정산 초안을 생성하는 모습, 각종 심사 전에 빈칸 수십 개를 제시하는 대신 지난 몇 년 기록을 항목별로 정리해 누락 내용만 묻는 모습, 월말 보고가 자료 재수집 행사가 아니라 한 달간 누적 업무 기록에서 자연 생성되는 모습이 제시된다. 이런 장면을 먼저 구상하면 어떤 기술이 필요한지 선명해지며, 새 도구의 평가 기준도 사람이 입력하는 일을 줄이는지 여부가 된다. 비교 기준은 낡은 입력 절차를 유지한 채 문장 작성만 대체하는지 여부다.

이와 관련해 1990년대 ERP 도입 붐에서 기업들은 큰 비용으로 교훈을 얻었고, ERP의 성패는 소프트웨어 구입보다 업무 프로세스 재설계에 달렸다는 점이 상기된다. 마이클 해머(Michael Hammer)는 1990년 하버드 비즈니스 리뷰 글 "자동화하지 말고 없애 버려라(Don't Automate, Obliterate)"에서 쓸모없는 절차는 약간 편리하게 고칠 대상이 아니라 아예 제거할 대상이라고 봤다. 해머가 선택한 obliterate는 "재설계하라"보다 더 거친 표현으로, 불필요한 절차는 자동화보다 제거가 우선이라는 점을 드러낸다.

AX의 시작점은 도장 이미지 부착 속도를 높이는 AI 에이전트 개발이지만, 지향점은 도장 부착 절차 자체 제거에 있다. 30여 년 전에는 사람이 시스템을 따르도록 업무를 조정하는 방향으로 변화가 이뤄졌다면, 현재는 시스템이 사람의 일을 더 잘 수용하도록 전환되고 있다. 이에 따라 AX 이후 목표도 사람의 시스템 활용 향상보다 시스템의 사용자 불편 감소에 맞춰지며, AX는 기존 절차의 가속보다 절차 폐지와 시스템의 인간 중심 적응을 지향한다는 것이 발언자 요지다.

출처: 아이티데일리 (IT DAILY) · 박현우
원문: https://www.itdaily.kr/news/articleView.html?idxno=241307

참고자료

• https://www.itdaily.kr/news/articleView.html?idxno=241307