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삼성SDS가 코엑스에서 개최한 REAL Summit 2026에 콤퓨타수선집의 각 실무를 담당하는 구성원들이 함께 참여했다.

우리는 평소 홈페이지 개발과 유지보수 업무를 수행하면서 AI를 실제 업무에 어떻게 적용할 것인지 계속 고민해왔다. 그래서 이번 행사도 단순히 새로운 AI 기술을 구경하기보다, 실제 기업들이 AI를 어떤 업무에 적용하고 있고 그 결과 기존의 일하는 방식이 어떻게 달라지고 있는지를 확인하는 데 관심이 있었다.

행사가 끝난 뒤에는 각자 현장에서 보고 들은 내용을 가지고 내부에서 의견을 나눴다.

기획의 관점에서 본 AX와 개발의 관점에서 본 AX, 실제 회사 업무에 적용할 수 있는지를 기준으로 바라본 AX에는 조금씩 차이가 있었다.

그런데 서로 다른 실무를 담당하고 있음에도 공통적으로 나온 이야기가 하나 있었다.

“생각했던 것보다 AX의 실체가 명확하게 보이지 않았다.”

기술을 자세히 공개하지 않은 것인지, 아직 기업들의 AX가 체계를 만들어가는 과정이기 때문인지는 알 수 없다.

다만 우리가 현장에서 받은 인상은 그랬다.

AI를 도입하고 새로운 업무 체계를 만들겠다는 방향은 분명했지만, 그래서 기존 기업의 업무가 구체적으로 어떻게 달라지는지까지 설득력 있게 느껴지는 사례는 생각보다 많지 않았다.

오히려 행사 이후 내부에서 이야기를 나누면서 우리에게는 다른 질문이 생겼다.

AX를 시작하기 전에 먼저 해야 할 일은 AI 기술을 찾는 것이 아니라 우리 회사가 지금 어떻게 일하고 있는지를 정확하게 아는 것 아닐까?

■ 거대한 AX보다 하나의 영수증이 더 와닿았다

행사에서 소개된 여러 사례를 각자의 관점에서 살펴봤지만, 내부에서 이야기를 나눴을 때 공통적으로 비교적 구체적이라고 평가했던 사례 중 하나는 영수증 처리 자동화였다.

직원이 영수증을 사내 시스템에 입력하면 AI가 영수증의 날짜와 금액, 항목 등의 정보를 파악한다.

그리고 해당 지출이 회계처리가 가능한지를 판단하고 필요한 경우 자동으로 분개까지 수행하는 구조였다.

영수증 입력

↓

날짜·금액·항목 인식

↓

회계처리 가능 여부 판단

↓

회계 기준 적용

↓

자동 분개

이 사례가 상대적으로 와닿았던 이유는 AI 기술이 화려해서가 아니었다.

무엇을 해결하려는지가 명확했기 때문이다.

회사에는 영수증을 확인하고, 내용을 입력하고, 회계 기준에 맞는지 판단하고, 다시 시스템에 기록하는 업무가 존재한다.

그 업무의 일부를 AI가 대신한다.

그러면 사람이 반복적으로 처리하던 과정이 줄어든다.

AI가 무엇을 할 수 있는지를 먼저 설명하는 것이 아니라, 기존 업무에서 어떤 문제가 있었고 그중 무엇을 AI가 처리하는지가 보였다.

우리가 현장에서 이해하기 쉬웠던 AX 사례가 이런 구체적인 업무였다는 점은 이후 내부 회의에서도 중요한 이야깃거리가 됐다.

■ AI가 무엇을 할 수 있는지에서 시작하면 문제가 잘 보이지 않을 수 있다

기업이 AI를 도입하려 할 때 가장 먼저 떠올리기 쉬운 질문이 있다.

“요즘 AI로 무엇까지 할 수 있지?”

물론 필요한 질문이다.

하지만 이것만 가지고 회사의 AX를 시작하면 AI 기술을 기존 업무 어딘가에 끼워 넣는 방식으로 접근하게 될 수도 있다고 생각한다.

콤퓨타수선집은 그동안 반대 방향에서 접근하는 방법을 많이 고민해왔다.

먼저 우리가 지금 하고 있는 일을 펼쳐놓는다.

고객 문의를 받는다.

수정 요청을 확인한다.

홈페이지를 분석한다.

업무 내용을 정리한다.

개발 작업을 진행한다.

검수한다.

고객에게 결과를 전달한다.

견적을 작성한다.

작업 내용을 기록한다.

자료를 정리한다.

이렇게 실제 업무를 하나씩 나열하고 나면 그다음 질문이 생긴다.

“이 중에서 사람이 계속 반복하고 있는 일은 무엇인가?”

그리고 다시 묻는다.

“그중 어떤 일을 AI나 소프트웨어가 대신할 수 있을까?”

우리가 내부적으로 AI 활용을 고민할 때 사용해왔던 접근도 이쪽에 더 가깝다.

■ 재봉툴도 ‘AX를 해야겠다’고 생각해서 시작한 것이 아니었다

우리가 구상하고 있는 유지보수 솔루션 ‘재봉툴’ 역시 처음부터 AX라는 거대한 목표를 가지고 시작한 것은 아니었다.

홈페이지 유지보수 업무를 계속하다 보니 반복되는 과정들이 보였다.

사용자는 홈페이지에서 문제가 있는 화면을 찾는다.

화면을 캡처한다.

어디를 어떻게 수정해야 하는지 설명한다.

관련 URL을 전달한다.

담당자는 다시 내용을 확인한다.

개발자가 수정한다.

결과를 다시 확인한다.

이 과정에서 우리가 계속 던졌던 질문은 단순했다.

“왜 이 과정을 매번 사람이 처음부터 반복해야 하지?”

그래서 화면 캡처와 수정 요청, 관련 URL 등의 정보를 구조화하고 유지보수 의뢰서를 자동으로 만드는 방법을 고민하기 시작했다.

여기에서 다시 자동 견적, 작업 분석, 이미지 수정 등 AI와 소프트웨어를 활용할 수 있는 여러 방향으로 생각이 확장됐다.

돌이켜보면 우리가 했던 일은 거창하지 않았다.

현재 업무를 펼쳐놓고,

반복되는 문제를 찾고,

기계가 할 수 있는 일을 구분하고,

사람이 해야 할 판단을 남기는 것이었다.

REAL Summit에서 AX와 프로세스 재설계(Process Re-Design)에 관한 이야기를 접한 뒤 내부에서 의견을 나누면서, 우리가 오래전부터 고민해왔던 이 방식 역시 AX가 이야기하는 변화와 맞닿아 있는 부분이 있다는 생각을 하게 됐다.

■ 우리에게 AX는 ‘AI를 어디에 넣을까?’보다 ‘우리는 어떻게 일하고 있지?’에서 시작한다

이번 행사 이후 우리가 AX를 두고 내부에서 이야기를 나누며 정리한 출발점은 비교적 단순했다.

현재 업무

↓

업무를 작은 단위로 분해

↓

반복되는 업무 발견

↓

시간이 많이 걸리는 업무 발견

↓

사람의 판단이 필요한 업무 구분

↓

AI가 할 수 있는 영역 탐색

↓

자동화

↓

결과 확인

↓

업무 방식 재설계

이 순서다.

이렇게 접근하면 AI가 반드시 모든 업무에 들어갈 필요도 없다.

사람이 하는 것이 더 빠른 업무도 있을 수 있다.

자동화에 들어가는 비용이 절감되는 비용보다 큰 업무도 있을 수 있다.

사람의 경험과 판단이 중요한 업무도 있다.

반대로 하루에도 여러 번 반복되는 단순한 작업은 작은 자동화 하나만으로도 실제 업무가 크게 달라질 수 있다.

그래서 우리가 생각하는 AX에서 중요한 것은 AI를 얼마나 많이 사용하는가가 아니라 어떤 문제에 사용하는가에 더 가깝다.

■ 그래서 보안 이야기는 상대적으로 현실적으로 느껴졌다

행사 이후 각 실무 담당자들의 의견을 모았을 때 상대적으로 설득력이 있다고 평가했던 또 하나의 영역은 보안이었다.

AI 기술이 발전하면서 이를 공격에 이용하는 기술 역시 함께 발전할 수 있다.

소프트웨어의 취약점을 더 빠르게 탐색하거나 기존보다 효율적으로 공격 방법을 만들어낼 가능성이 커지면, 반대편에서는 AI를 활용해 소스코드의 취약점을 사전에 검토하고 공격 가능성을 분석하고 방어하는 기술 역시 필요해진다.

행사에서는 이러한 AI 보안과 함께 양자컴퓨팅 시대를 대비한 양자내성암호(PQC, Post-Quantum Cryptography)에 관한 내용도 다뤄졌다.

이런 이야기가 우리에게 상대적으로 현실적으로 느껴졌던 이유도 비슷했다.

문제가 먼저 존재하기 때문이다.

공격 기술이 발전한다.

↓

기존 보안 체계에 새로운 위험이 발생한다.

↓

취약점을 찾아야 한다.

↓

방어해야 한다.

여기에서는 AI를 왜 사용해야 하는지가 비교적 명확했다.

우리 역시 실제 홈페이지와 소프트웨어를 개발하고 유지보수하는 입장에서 보안을 중요한 문제로 바라보고 있었기 때문에 이 부분에는 공감할 수 있는 지점이 많았다.

■ 기술이 구체적인 것이 아니라 ‘문제’가 구체적이어야 했다

행사를 돌아본 경험과 이후 내부에서 나눈 이야기를 다시 정리해보면 우리에게 와닿았던 사례에는 공통점이 있었다.

AI라는 단어가 구체적인 것이 아니었다.

해결하려는 문제가 구체적이었다.

영수증 처리에는 반복적인 회계 업무라는 문제가 있었다.

보안에는 실제 공격과 취약점이라는 문제가 있었다.

그래서 AI가 왜 필요한지 설명하기 쉬웠다.

반대로 해결하려는 문제가 명확하게 보이지 않는 상태에서 AX, Agent, Transformation 같은 단어부터 등장하면 기술적으로는 그럴듯해 보여도 실제 기업의 업무가 어떻게 달라지는지는 쉽게 와닿지 않았다.

그래서 우리는 다음 두 질문의 순서가 중요하다고 생각하게 됐다.

“AI로 무엇을 할 수 있을까?”

보다 먼저,

“우리는 지금 어떤 일을 하고 있는가?”

그리고

“그 과정에서 무엇이 문제인가?”

이 질문이 먼저 있어야 한다.

■ 모든 업무를 AI로 바꾸는 것이 AX의 목적일 필요는 없다

업무 프로세스를 펼쳐놓고 보면 오히려 AI를 사용하지 않아야 할 영역도 보일 수 있다.

예를 들어 고객이 화가 난 상황에서 정해진 답변을 보내는 것과 고객이 왜 불편함을 느끼는지 이해하고 해결 방법을 결정하는 것은 다른 문제다.

홈페이지에 오류가 발생했을 때도 마찬가지다.

AI가 오류가 발생한 코드를 찾을 수는 있다.

코드를 수정할 수도 있다.

하지만 그 오류 때문에 고객의 서비스에서 어떤 문제가 발생했고, 무엇을 먼저 복구해야 하며, 어떤 방식으로 고객에게 설명할 것인지까지는 또 다른 판단이 필요하다.

그래서 AI가 발전한다고 해서 모든 업무를 자동화하는 것이 항상 가장 좋은 결과를 만드는 것은 아닐 수 있다.

오히려 업무를 세분화하면서

AI가 잘하는 일,

사람이 잘하는 일,

AI가 제안하고 사람이 결정해야 하는 일,

AI가 처리하되 사람이 결과를 확인해야 하는 일

을 구분하는 것이 중요해진다고 생각한다.

■ AX라는 이름보다 실제 업무가 바뀌었는지가 중요하다

REAL Summit에서 다양한 AX 사례와 전략을 접했지만 행사 이후 내부 회의에서 우리가 계속 확인했던 것은 새로운 기술 이름이 아니었다.

“그래서 실제로 일하는 방식이 어떻게 달라졌지?”

라는 질문이었다.

영수증을 사람이 하나씩 확인하던 업무가 자동화됐다면 변화가 있다.

개발자가 수동으로 확인하던 취약점을 AI가 먼저 검토할 수 있다면 변화가 있다.

몇 시간 걸리던 반복 작업이 몇 분으로 줄었다면 변화가 있다.

반대로 새로운 AI 서비스를 도입했지만 직원의 실제 업무 과정은 이전과 거의 동일하다면 그것이 어느 정도의 전환을 만들었는지는 별도로 확인해야 한다.

그래서 우리는 AX의 성과를 AI 제품의 숫자보다 업무 전후의 변화에서 확인하는 것이 더 이해하기 쉽다고 생각한다.

Before

↓

AI 적용

↓

After

무엇이 빨라졌는가?

무엇이 줄어들었는가?

어떤 오류가 줄어들었는가?

사람은 어떤 반복 업무에서 벗어났는가?

대신 사람에게 어떤 새로운 판단이 필요해졌는가?

이런 질문에 답할 수 있을 때 AX의 실체도 조금 더 분명하게 보일 수 있다.

■ 작은 자동화가 오히려 AX의 시작일 수 있다

AX라는 단어를 처음 접하면 대기업 수준의 거대한 AI 시스템부터 떠올리기 쉽다.

하지만 모든 회사가 처음부터 거대한 AI 플랫폼을 구축할 필요는 없다고 생각한다.

직원이 매일 반복하는 엑셀 정리를 자동화할 수도 있다.

고객 문의를 자동으로 분류할 수도 있다.

매번 작성하는 보고서의 초안을 AI가 만들 수도 있다.

개발 과정에서 반복적으로 확인하는 작업을 자동화할 수도 있다.

홈페이지 유지보수 요청을 구조화할 수도 있다.

각각만 보면 작은 변화다.

하지만 이런 변화가 누적되면서 기존 업무 프로세스 자체가 달라질 수 있다.

그래서 우리에게 AX는 거대한 시스템을 한 번에 만드는 프로젝트라기보다 현재 업무에서 실제로 해결할 문제를 하나씩 찾아가는 과정에 더 가깝게 느껴졌다.

■ REAL Summit에서 확인한 것은 새로운 답보다 우리가 계속 던져왔던 질문이었다

이번 행사에서 우리가 AX에 대한 완성된 답을 얻었다고 생각하지는 않는다.

오히려 현장에서는 아직 여러 기업이 AI를 실제 업무와 연결하는 방법을 찾아가고 있다는 인상을 받았다.

하지만 행사가 끝난 뒤 각 실무 담당자가 모여 이야기를 나누면서 한 가지는 비교적 분명해졌다.

우리는 오래전부터 회사에서 하고 있는 업무를 나열하고 그중 어떤 부분을 AI와 소프트웨어로 자동화할 수 있을지 고민해왔다.

그 과정에서 재봉툴 같은 아이디어도 나왔다.

그래서 REAL Summit을 통해 완전히 새로운 방향을 발견했다기보다,

“우리가 지금까지 해왔던 질문을 계속 더 깊게 해봐도 되겠다.”

는 쪽에 가까웠다.

AX를 위해 가장 먼저 최신 AI를 찾을 필요는 없을지도 모른다.

먼저 회사 안을 보는 것에서 시작할 수 있다.

우리는 어떻게 일하고 있는가?

어디에서 시간이 반복적으로 낭비되고 있는가?

어떤 판단을 사람이 계속 반복하고 있는가?

어떤 업무는 반드시 사람이 해야 하는가?

어떤 정보가 서로 연결되지 않고 있는가?

그리고 그다음에야 질문할 수 있다.

“여기에 AI가 들어오면 무엇이 실제로 달라질 수 있을까?”

REAL Summit 2026을 함께 살펴보고 내부에서 의견을 나눈 뒤, 콤퓨타수선집이 생각하게 된 AX의 출발점은 바로 이 질문이다.

AI가 무엇을 할 수 있는지를 찾기 전에, 우리 회사가 무엇을 하고 있는지를 먼저 알아야 한다.

그때부터 AI 도입은 단순히 새로운 기술을 추가하는 일이 아니라 회사가 일하는 방식을 다시 설계하는 일이 될 수 있다고 생각한다.