Digital Native & AI Native 기업이 준비해야 할 사항 - AI와 데이터 측면에서

이전의 'DX를 넘어 AX로' 라는 글에서 얘기했듯이, 대부분의 기업들이 DX(Digital Transformation)의 흐름을 넘어 최근에는 AI 중심의 혁신인 AX(AI Transformation)로 나아가고 있습니다. 

DX를 넘어 AX로

고객경험 개선, 제품·서비스 혁신 뿐만 아니라 내부 업무 생산성 향상과 효율화 등 기업 운영의 전반에서 AX 추진이 가속화되고 있으며, 이러한 AX 추진은 AI와 데이터를 핵심 기반으로 하고 있습니다. 하지만 현실적으로 전통 기업, Digital Native 기업, AI Native 기업에 따라 취해야 하는 전략은 달라져야 합니다. 이번 글에서는 각 기업의 현실에 맞춰 AI 활용 방식과 이를 위한 AI 및 데이터 관점에서 준비해야 하는 사항을 살펴보도록 하겠습니다.

전통 기업이 AX로 나아가기 위한 준비

이전 글에서도 얘기했듯이, 전통 기업이 AX를 추진함에 있어 반드시 DX 단계를 거쳐야 하는 것은 아닙니다. AX 추진에 대한 조직 전체의 공감대를 기반으로, AI를 활용하여 기존 또는 신규 제품이나 서비스 측면에서 어떤 영역의 어떤 과제를 통해 고객 경험을 혁신할지에 대한 우선 순위를 정해야 합니다. 내부 업무 생산성 향상이나 효율화도 당연히 포함될 수 있습니다.
데이터 측면에서 전통 기업은 이미 많은 데이터를 보유하고 있지만, 데이터가 사일로 형태로 쌓여 있거나 품질이 낮아서 제대로 활용하지 못하는 경우가 많습니다. 따라서 데이터 통합과 거버넌스를 통해 다양한 데이터가 하나의 플랫폼에서 연결되고 관리될 수 있도록 하는 것이 선행되어야 합니다. 또한 데이터 품질 관리체계를 통해 품질 수준을 높이고 보안 체계도 수립해야 합니다.
이를 기반으로 MLOps나 AIOps 활용 체계 구축을 통해 AI 모델을 효율적으로 개발하고 운영을 통해 지속적으로 업데이트 및 개선할 수 있는 환경을 구축해야 합니다.

Digital Native 기업의 AX 추진을 위한 준비

Digital Native 기업은 태생부터 디지털 환경을 기반으로 설립된 기업을 말합니다. 이들은 오프라인 기반의 DX를 겪지 않고 처음부터 디지털 기술을 비즈니스 모델의 핵심으로 삼았습니다. 대표적으로 아마존, 에어비앤비, 우버, 쿠팡 등의 기업에 이에 해당합니다. 이런 기업들은 고객 경험 중심의 디지털 서비스를 제공하는 특징이 있습니다. 이를 위해 클라우드 기반의 인프라를 주요 활용하고 있습니다. 이외에도 빠른 실험과 개선(Agile & Lean) 문화를 가지고 있고, 데이터를 통해 의사결정을 내재화하고 있다는 특징이 있습니다.
Digital Native 기업은 이미 Data-driven 문화가 생성되어 있기 때문에, 기업의 비즈니스 뿐만 아니라 업무 방식에 있어서도 데이터 활용이 아주 자연스럽습니다. 고객 맞춤형 추천 알고리즘, 실시간 가격 및 수요 예측, 물류 최적화 및 예측 유지보수 등이 주요 활용 방식의 예라고 할 수 있습니다. 
AI와 데이터 측면에서는 먼저 기존에 구축된 데이터 플랫폼을 실시간성·즉시 대응 체계로 고도화해야 합니다. 특히 고객 데이터를 활용한 서비스 제공 측면에서 이런 요구는 더욱 중요해질 것입니다. AI 활용에 있어서는 AI 모델의 지속적인 개선을 위한 개발과 실제 적용을 통한 효과성 검증을 위해 A/B 테스트 등이 강화되어야 합니다. 이를 통해 비즈니스의 전반에 AI가 스며들 수 있도록 해야 합니다. 또한 AI 활용에 따른 데이터 보안과 개인정보보호, 그리고 AI 모델의 신뢰성 확보 등을 위한 정책과 세부 관리방안을 추가적으로 개선해야 합니다.

AI Native 기업의 AX 추진

AI Native 기업은 AI를 선택적으로 활용하는 것이 아니라, AI가 비즈니스 뿐만 아니라 기업 운영의 중심에 존재하는 기업을 말합니다. 제품 자체가 AI이며, 고객 경험과 가치 창출이 모두 AI에 의존합니다. 당연하게도 기업의 내부 운영과 업무 추진도 AI를 기반으로 진행됩니다. 대표적으로 OpenAI, Anthropic, Palantir 등이 있습니다.
AI Native 기업은 생성형 AI나 자율주행 AI처럼 AI 모델 자체가 서비스와 제품의 핵심입니다. 따라서 고객 경험은 AI 품질에 의해 직접적인 영향을 받습니다. 데이터가 곧 경쟁력이라는 인식 뿐만 아니라 비즈니스의 성장과 직결되어 있다는 생각이 강합니다. 따라서 전반적으로 MLOps를 포함하여 데이터 인프라, AI 모델 배포 체계 등이 잘 구축되어 있습니다.
현재 AI Native 기업의 AI 활용 방식은 크게 ChatGPT나 Claude 등 생성형 AI 모델 자체를 비즈니스화하여 새로운 고객 경험을 제공하거나, 테슬라처럼 자율주행·로보틱스 등 AI가 직접 제품에 접목되어 기능을 수행하거나, Palantir 등과 같이 기업용 AI 플랫폼 제공으로 파트너 생태계를 확장하는 형태로 나타나고 있습니다. 향후에는 AI가 Application 형태의 비즈니스 모델로 확산될 것으로 예상되며, 이에 따라 다양한 스타트업들이 AI Native 기업으로 성장할 것입니다.
AI Native 기업은 기본적으로 방대한 학습 데이터 확보와 품질관리, AI 모델의 학습과 배포의 자동화 및 최적화, 그리고 AI 윤리 및 안전성 확보를 위한 준비를 더욱 강화해야 합니다. 이 외에도 AI 활용 오픈 생태계와 API 전략을 통한 확장성을 확보할 수 있는 방안을 만들어가야 합니다.

DX에서 AX로의 변화는 단순한 기술의 변화가 아니라 비즈니스 모델의 재정의와 기업의 일하는 방식의 혁신입니다. 전통 기업은 데이터와 AI 활용 역량을 새롭게 정립해야 하고, Digital Native 기업은 AI 중심으로 한 단계 더 진화해야 합니다. 그리고 AI Native 기업은 AI 자체가 제품인 만큼 데이터·AI 운영 체계가 곧 기업의 경쟁력이 됩니다.