전 세계화와 기술 경쟁이 심화되는 현재, 인공지능 전환(AX)은 단순한 선택이 아니라 기업의 생존 조건이 되었습니다. AI를 전략적으로 도입한 기업은 비용 최적화와 업무 효율성뿐만 아니라 장기적 경쟁 우위까지 확보할 수 있습니다. BCG 보고서에 따르면, AI 기반 비용 절감 전략을 도입한 기업은 전통 방식보다 월등한 성과를 달성하고 있습니다. 또한 Salesforce Ventures의 연구는 IT 및 지원 부문에서 AI 도입 시 시간 40%, 비용 30–40% 절감 효과가 가능함을 보여주었습니다.
하지만 AX 여정은 결코 쉬운 과정이 아닙니다. 데이터 인프라 미비, 전문 인력 부족, 문화적 저항, 법적 규제 등 다양한 도전 과제를 마주하게 됩니다. 이러한 상황에서 신뢰할 수 있는 SI 파트너의 역할은 매우 핵심적이며 체계적인 준비와 안정적 운영의 기반을 제공합니다.
이번 글에서 HBLAB은 인공지능 전환에 관한 기본 내용을 뿐만 아니라 기업이 AX 시대를 준비하는 7가지 핵심 전략 및 다양한 산업의 AX 전환을 이끄는 SI 기업의 동반자 역할을 소개하고자 합니다.
AX(인공지능 전환)이란 무엇입니까?
AX는 ‘AI Transformation(인공지능 전환)’의 약자로 디지털화(DX)를 넘어서 인공지능 기술을 통해 산업과 조직의 구조, 운영 방식, 사용자 경험까지 전면적으로 재구성하는 전환 과정을 의미합니다.
DX(Digital Transformation)는 지난 10여 년간 기업과 조직의 경쟁력을 강화하기 위한 핵심 전략으로 자리 잡아 왔습니다. 아날로그 기반의 프로세스를 디지털 기술로 대체하거나 보완함으로써 업무 효율성, 데이터 중심의 의사결정, 고객 접근성을 향상시키는 데 집중해왔습니다. ERP, CRM, 클라우드, 모바일 앱 등의 도입은 바로 이러한 DX의 대표적인 산물입니다.
그러나 디지털화는 어디까지나 도구적 변환에 머물렀습니다. 기술이 ‘사용자에게 어떤 가치를 제공하는가’보다는 ‘기존 시스템을 얼마나 디지털로 옮겼는가’에 초점을 맞췄기 때문에 구조적 혁신보다는 부분 최적화에 그친 사례가 많았습니다.
이제 기업과 사회는 DX를 넘는 새로운 전환, 즉 AX 시대로 진입하고 있습니다. AX는 단순한 디지털화가 아니라 AI를 조직의 중심 신경망으로 삼아 예측, 판단, 실행에 이르기까지 전 과정을 자동화·지능화하는 근본적 전환을 뜻합니다. 이는 기존에 사람이 판단하고 수행하던 업무를 AI가 자율적으로 수행하게 함으로써 ‘기술 중심의 디지털 전환’에서 ‘의사결정 중심의 AI 전환’으로 진화하는 것입니다.
AX는 기업의 비즈니스 모델, 운영 체계, 조직 문화, 리더십 구조까지 재편하는 전방위 혁신입니다. 예를 들어, AI 기반 수요 예측 시스템은 기존의 구매 방식만 바꾸는 것이 아니라 재고 관리, 유통 전략, 가격 책정, 마케팅 방식 전반을 바꿔 놓습니다. 다시 말하자면 AX는 기술 도입이 아닌 비즈니스 사고 방식의 혁신입니다.
더 나아가 AX는 사람과 AI의 협력 구도를 중심에 둡니다. 사람은 전략적 판단, 윤리적 기준, 창의성에 집중하고 AI는 방대한 데이터 분석과 반복적 실행을 담당하는 역할 분담이 점점 명확해지고 있습니다. 이러한 ‘휴먼-머신 협업 체계’는 AX 전환의 핵심 기반 중 하나입니다.
인공지능 전환이 중요한 이유
글로벌 기업의 AI 선도 전략
다국적 기업들은 점점 더 인공지능의 선도적 활용을 전략적 우위 확보 수단으로 간주하고 있습니다. 예를 들어, JPMorgan Chase는 내부적으로 대형 언어모델(LLM)을 도입하여 업무 생산성을 향상시키고 거래 오류를 최소화하며 리스크 관리를 강화하고 있습니다. 또한 NVIDIA는 Schneider Electric과 협력하여 에너지 절감형 AI 데이터센터 인프라를 개발하고 배치 기간을 단축시키는 성과를 이루고 있습니다.
Mustafa Suleyman이 이끄는 Microsoft는 인공지능 일반화(AGI)보다는 의료 및 교육 분야에 직접적으로 적용 가능한 실용적인 AI 솔루션 개발에 주력하고 있습니다. 이는 글로벌 기업들이 AI의 활용 목적과 기대 효과를 명확하게 정의하여 전략적으로 접근하고 있음을 보여줍니다. 사회적 목적의 AI 응용 또한 기업들의 사회적 신뢰와 명성을 높이는 데 기여하고 있습니다.
BMW나 Mastercard와 같은 글로벌 기업들은 수천 명의 직원들을 대상으로 AI 역량 개발 교육 프로그램에 투자하고 있습니다. 이 같은 인재 육성 전략은 기업들이 글로벌 AI 경쟁 환경에서 지속 가능한 경쟁력을 유지하도록 돕습니다. 따라서 글로벌 기업에게 있어 AI 선도 전략은 장기적인 경쟁 우위를 창출하는 핵심 요소가 되고 있습니다.
데이터 기반 의사결정의 가속화
데이터 기반의 의사결정 방식은 직관에 의존하던 전통적 방법을 점차 대체하고 있습니다. 기업은 객관적인 데이터 분석을 통해 보다 정확한 결정을 내리고 오류 가능성을 줄일 수 있게 되었습니다. 이를 통해 시장 변화 예측이 용이해지고 기업의 환경 적응력이 크게 향상되었다는 점이 입증되고 있습니다.
뿐만 아니라 데이터를 활용한 분석과 예측을 통해 기업은 위험과 기회를 사전에 인지할 수 있습니다. 고급 데이터 모델링 기술은 잠재적인 문제를 미리 경고하고 이에 따른 적절한 대응책을 마련하는 데 도움을 줍니다. 예컨대 소매기업은 고객 데이터와 시장 동향 분석을 통해 재고 부족이나 과잉을 사전에 예방할 수 있습니다.
데이터 기반 의사결정은 또한 자원의 최적화를 가능하게 하여 기업 내 효율성을 제고하고 비용을 절감하는 데 기여합니다. 경영진은 데이터 분석을 통해 투자 우선순위를 명확히 하고 불필요한 지출을 줄이는 데 효과적으로 활용할 수 있습니다. 이에 따라 기업의 운영 효율성과 수익성 향상에도 긍정적 영향을 미치고 있습니다.
고객 경험의 초개인화
인공지능을 활용한 고객 경험의 초개인화는 이제 기업들에게 새로운 경쟁 우위로 자리 잡고 있습니다. Amazon 및 Netflix 등 AI 기술을 활용한 기업들은 개인 맞춤형 상품 및 콘텐츠 추천 시스템을 통해 고객 참여율을 높이고 매출을 대폭 증가시켰습니다. 이는 소비자들이 점점 개인화된 경험을 당연시하게 되었음을 의미합니다.
스마트 AI 챗봇이나 실시간 데이터 분석 시스템은 기업들이 고객에게 더 정확하고 맞춤화된 접근을 할 수 있도록 돕습니다. 예를 들어,Amorepacific 및 Samsung 은 인공지능을 활용한 온라인 상담 및 예측 분석을 통해 고객의 요구를 정확히 파악하고 개별 고객에게 적합한 제품을 제공하고 있습니다. 이러한 접근법은 고객 만족도와 구매 전환율을 크게 향상시켰습니다.
나아가, AI 기반 초개인화 서비스는 장기적인 고객 유지에도 효과적입니다. 개인화된 고객 관리를 받은 소비자는 충성도가 높아지기 마련이며 이는 기업의 안정적 수익 창출로 이어집니다. 따라서 초개인화는 선택이 아닌 필수적 마케팅 전략으로 자리매김하고 있습니다.
비용 절감과 운영 효율성 향상
인공지능의 도입은 반복적이고 단순한 업무를 자동화하여 기업의 운영비를 크게 절감하는 데 기여하고 있습니다. 금융 분야의 경우 송장 처리 및 분쟁 해결과 같은 작업의 자동화를 통해 인력을 최소화하고 사람으로 인한 실수를 방지할 수 있습니다. 덕분에 기업은 창의적이고 전략적인 업무에 더욱 집중할 수 있게 되었습니다.
또한 고객 서비스 분야에 AI를 도입한 기업들은 운영 효율성을 명확하게 개선했습니다. AI를 활용한 고객 서비스는 고객 응대 시간을 단축하고 정보 제공의 정확성을 높여 최대 20%의 비용 절감을 달성한 것으로 나타났습니다. 이와 동시에 고객 만족도도 함께 증가하는 효과를 거두었습니다.
AI 기술은 공급망 관리에서도 운영 효율성을 높이고 비용을 줄이는 데 효과적입니다. AI 기반의 재고 관리와 배송 최적화를 통해 기업들은 물류 운영비를 약 10~19%까지 절감할 수 있었습니다. 나아가, AI를 통한 공급망 최적화는 서비스 품질과 신뢰도를 향상시켜 경쟁력을 강화하는 데 도움을 주고 있습니다.
신사업 모델 및 수익원 창출
AI 기술의 도입은 완전히 새로운 비즈니스 모델을 만들어내고 기업이 추가 수익원을 확보하는 데 중요한 역할을 하고 있다. 생성형 AI(Generative AI)는 콘텐츠 및 초개인화된 광고 제공을 가능케 하여 새로운 수익 모델을 창출하고 있습니다. 이를 통해 기업은 보다 다양한 수익원을 확보하고 지속 가능한 성장을 도모할 수 있습니다.
Paypal과 같은 AI 기반 플랫폼 기업들은 광고, 서비스 이용료, 구독료 등 다양한 방식으로 수익을 창출하고 있습니다. 초기 사용자 유치 이후, 이러한 플랫폼들은 다양한 수익화 모델을 손쉽게 도입하여 초기 투자 비용 대비 뛰어난 수익성을 보이고 있습니다. 따라서 플랫폼 기반 AI 모델은 장기적인 수익성을 강화하는 전략적 자산으로 자리 잡았습니다.
Amazon, Microsoft, Nvidia 등 주요 글로벌 기술 기업들은 클라우드 기반의 AI 인프라 및 서비스를 제공하여 새로운 비즈니스 기회를 창출하고 있습니다. AI 서비스 제공은 기업에게 직접적인 수익 창출뿐만 아니라 기술 시장에서의 리더십을 더욱 공고히 하는 효과를 가져온다. 이는 AI가 이제 기업들에게 단순한 보조 기술이 아니라 지속 가능한 경제적 가치를 창출하는 전략적 핵심 요소가 되었음을 시사합니다.
기업이 AX 시대를 준비하는 7가지 핵심 전략
AI 비전 및 전략 수립
AI 시대에 성공적으로 진입하기 위해서는 명확한 비전과 전략의 수립이 선행되어야 합니다. 효과적인 AI 전환 전략은 기업의 장단기 경영 목표와 밀접히 연결되어야 하며 AI 활용 영역과 기대 성과를 구체적으로 정의하는 것이 필요합니다. IBM의 연구에 따르면 AI 전략이 명확한 기업들은 그렇지 않은 기업들에 비해 월등한 경영 성과를 나타내고 있습니다.
Microsoft와 Amazon과 같은 글로벌 기업들이 성공적으로 성장한 이유 중 하나는 조기에 AI 전략을 설정하고 실제 성과가 높은 분야에 우선 집중했기 때문입니다. 이 기업들은 목표를 설정하는 것뿐 아니라 명확한 KPI를 제시하여 구체적인 로드맵을 만들어 실행했습니다. 이러한 전략적 접근은 기술과 시장의 변화에 빠르게 대응할 수 있는 유연성을 기업에 제공합니다.
또한 효과적인 AX 전략은 지속적으로 업데이트되고 유연하게 조정될 필요가 있습니다. AI 기술은 빠르게 변화하고 있기 때문에 기업은 지속적인 전략 재검토와 재정립을 통해 새로운 환경에 적응해야 합니다. 이를 통해 기업은 경쟁 우위를 지속적으로 유지하고 AI를 최적의 형태로 활용할 수 있게 된다.
전사 차원의 리더십 확보
인공지능 전환(AX)을 효과적으로 추진하기 위해서는 최고 경영진의 강력한 리더십과 전사적 차원의 지원이 필수적입니다. CEO를 비롯한 경영진이 AI의 중요성을 분명하게 강조할 경우, 조직 전체에 긍정적이고 강력한 동기 부여가 됩니다. 많은 연구들이 AI 전환이 성공한 기업들에서 공통적으로 경영진의 적극적인 개입과 지원이 있었다는 사실을 입증하고 있습니다.
리더십은 단순히 전략 수립만 하는 것이 아니라 AI 프로젝트의 진행 상황을 정기적으로 점검하고 평가하는 체계를 구축해야 합니다. 글로벌 기업들은 AI 위원회 등 특별한 조직을 만들어 AI 프로젝트를 지속적으로 관리함으로써 성과를 거두고 있습니다. 경영진의 세밀한 관심은 AI가 기업의 실제 업무 현장에 성공적으로 적용될 수 있도록 보장하는 역할을 합니다.
또한, 경영진이 AI의 중요성을 강조할수록 조직 구성원들이 변화를 쉽게 수용하고 저항감을 극복하는 데 효과적입니다. AI 중심의 혁신적인 조직 문화가 정착되면 직원들은 기술 변화에 보다 빠르게 적응하며 AI 기술을 더욱 적극적으로 활용하게 됩니다. 따라서 최고 리더십은 전사적 AI 전환을 성공적으로 이루는 핵심 열쇠라 할 수 있습니다.
AI 역량을 갖춘 전담 조직 구축
AI 전환 시대에 성공적으로 진입하기 위해서는 AI 전문 인력으로 구성된 전담 조직을 구축하는 것이 필수적입니다. 데이터 엔지니어, 머신러닝 엔지니어, AI 프로젝트 매니저와 같은 전문 직군이 포함된 전담 조직은 AI 관련 업무의 집중도를 높이고 효율성을 제고할 수 있습니다. 구글, 아마존과 같은 글로벌 기업들이 이를 통해 AI 분야에서 두각을 나타내고 있음을 고려할 때 전담 조직의 중요성은 더욱 분명해집니다.
MLOps와 같은 전문 조직을 구축하면 기업은 AI 모델을 보다 신속하고 정확하게 관리하고 운영할 수 있습니다. 현대자동차, SK텔레콤과 같은 기업들은 AI 전문 조직 구축을 통해 AI 솔루션의 개발과 도입 속도를 크게 높이고 있습니다. 이는 결과적으로 AI 기술이 기업의 성과에 빠르게 기여할 수 있도록 만듭니다.
이러한 내부 조직 외에도 외부의 전문 기관, 스타트업, 기술 공급 업체 등과의 협력을 통해 AI 기술의 최신 동향을 빠르게 확보하는 것도 중요합니다. 연구에 따르면 외부와의 협력은 기업이 지속적으로 혁신을 이루고 경쟁력을 강화하는 데 기여합니다. 즉, 전담 조직 구축과 외부 협력은 AI 시대에 경쟁력을 확보하기 위한 필수 전략이라 할 수 있습니다.
임팩트가 큰 유스케이스 선정 및 우선순위화
AI 전환의 성공 여부는 영향력이 큰 유스케이스(use case)를 선별하고 우선적으로 추진하는 전략적 접근에 달려 있습니다. 넷플릭스와 알리바바와 같은 글로벌 기업들은 수요 예측 분석이나 서비스 자동화와 같이 비즈니스 성과에 직접적인 영향을 미치는 유스케이스를 중심으로 AI를 적용하여 빠르게 투자 대비 효과를 창출했습니다. 이는 AI의 실질적 가치를 단기간에 입증하는 데 효과적인 전략입니다.
AI를 도입한 기업들의 70% 이상이 단기간 내 명확한 수익 창출이 가능한 유스케이스에 우선 집중하고 있다는 사실이 확인되었습니다. 고객 응대 챗봇, 데이터 분석, 공급망 관리 등의 우선순위 높은 유스케이스는 비용을 절감하고 서비스 품질을 높이는 데 빠르게 기여합니다. 이는 장기적으로 더 복잡한 AI 프로젝트를 추진하기 위한 기반을 마련하는 데에도 도움을 줍니다.
마지막으로, 올바른 유스케이스를 우선순위화하여 성공적으로 적용하면 직원과 주주 등 이해관계자들의 AI에 대한 신뢰도를 높이는 데 도움이 됩니다. 초기 AI 프로젝트의 성공은 후속 AI 투자를 촉진하는 동력으로 작용하며 조직 전체의 AI 적용 의지를 강화합니다. 따라서 유스케이스의 적절한 선별과 우선순위화는 기업의 AI 전환 전략이 효과적이고 지속 가능하도록 보장하는 필수적 요소라 할 수 있습니다.
데이터 인프라 및 거버넌스 정비
견고하고 통합된 데이터 인프라 구축은 기업의 AI 전환 성공 여부를 좌우하는 핵심 기반입니다. 데이터가 불완전하거나 비정형적인 상태에서는 AI 프로젝트의 효율성이 저하되거나 실패할 가능성이 큽니다. 따라서 기업은 데이터의 수집, 처리, 저장 단계에서부터 품질 관리에 대한 투자를 최우선적으로 고려해야 합니다.
효과적인 데이터 거버넌스는 데이터를 투명하고 정확하며 신뢰할 수 있는 형태로 관리하는 것을 목표로 합니다. 지능형 데이터 관리 시스템은 접근 권한을 철저히 통제하고 보안과 규제 준수 위험을 최소화할 수 있도록 한다. 이는 데이터의 가치를 극대화하면서 기업 내 데이터의 일관성과 무결성을 유지하게 돕는 핵심 전략입니다.
최근 연구에 따르면 AI를 데이터 거버넌스에 적용하면 모니터링과 위험 관리 과정을 자동화하여 효율성을 높일 수 있습니다. 예를 들어, Alation과 Atlan의 사례는 데이터 관리에 AI를 도입했을 때 기업의 시간과 자원을 상당히 절약할 수 있음을 증명하고 있다. 따라서 데이터 거버넌스 혁신은 성과를 높일 뿐 아니라 규제 준수와 보안 요구 사항 충족에도 큰 도움이 됩니다.
조직 변화관리 및 AI 리터러시 강화
조직 변화관리와 AI 리터러시(AI Literacy)의 강화를 통해 기업은 AI 전환을 원활히 추진할 수 있습니다. 구성원들의 변화에 대한 저항을 최소화하려면 변화 목적과 이점을 지속적으로 전달하는 내부 커뮤니케이션 전략이 필수적입니다. 이를 통해 직원들이 AI를 이해하고 자연스럽게 변화에 적응할 수 있게 됩니다.
또한 기초부터 고급 수준까지 체계적인 AI 리터러시 교육을 시행하는 것이 중요합니다. 이는 직원들이 AI 기술에 대해 정확히 이해하고 AI 관련 프로젝트에 적극 참여할 수 있는 역량을 기르는 데 필수적입니다. 실제로 AI 리터러시를 성공적으로 확립한 조직은 AI 도입 성공률이 더 높다는 연구 결과가 있습니다.
직원들이 충분한 AI 관련 지식과 기술을 갖추면 새로운 기술 도입에 보다 능동적으로 참여할 수 있습니다. 결과적으로 AI는 실험적 프로젝트가 아니라 조직 내 일상적 업무 프로세스의 필수 요소로 자리 잡게 된다. 이는 기업의 지속 가능한 발전과 전반적인 운영 효율성 향상으로 이어질 것입니다.
윤리적 AI 및 글로벌 규제 대응 체계 마련
기업들은 많은 글로벌 AI 규제 및 윤리적 요구에 대응하는 복잡한 과제를 마주하고 있습니다. 이를 효과적으로 대응하기 위해서는 투명성, 공정성, 개인정보 보호와 안전성을 보장하는 책임 있는 AI 프레임워크 구축이 필수적입니다.
PwC나 KPMG와 같은 글로벌 컨설팅 기관들은 ISO/IEC 42001 또는 NIST와 같은 국제 표준을 활용하여 책임 있는 AI 시스템 구축을 권고하고 있습니다. 이를 통해 법적 위험을 최소화하고 글로벌 시장에서 기업의 신뢰도를 높일 수 있습니다. 아울러 지속적인 레드팀 테스트 및 위험 모니터링을 통해 AI 시스템이 항상 안전한 범위 내에서 운영되도록 보장해야 합니다.
다양한 산업의 AX 전환을 이끄는 SI 기업의 동반자 역할
SI 업체는 현재 다양한 산업의 AX 전환에서 동반자로서 핵심적인 역할을 수행하고 있습니다. 심층적인 컨설팅 역량과 실제적 해결책을 통해 고객사의 AI 기반 디지털 전환 로드맵 수립을 효과적으로 지원하고 있다. 이는 기업들이 AI 기술을 빠르게 적용할 수 있도록 돕는 한편, 기술의 통합이 체계적이고 효율적으로 이루어지도록 보장하는 역할을 합니다.
또한 SI 기업은 기술적인 구축뿐 아니라 AI 프로젝트의 기획부터 운영 단계까지 전체를 총괄 관리하는 책임을 맡고 있습니다. 이를 통해 고객 기업은 핵심 사업 목표에 집중하면서 기술 전환 과정에서의 위험을 최소화할 수 있습니다.
나아가 장기적인 협력을 통해 SI 기업은 고객사 내부에 AI 역량을 축적할 수 있도록 기술과 지식을 이전하고 있습니다. 고객 기업은 단순히 외부의 솔루션에만 의존하는 것이 아니라 자체적으로 AI 시스템을 개선하고 확장할 수 있는 역량을 확보하게 됩니다. 이는 AI 전환의 지속 가능한 발전 가능성을 보장하며, 궁극적으로 기업이 최대의 가치를 창출할 수 있도록 돕습니다.
최신 기술 트렌드를 반영한 AI 설계 및 적용 역량
SI 기업들은 고객사에 제공하는 AI 솔루션에 최신 기술 트렌드를 지속적으로 반영하고 있습니다. 멀티태스킹 AI(multitask AI), 에이전틱 AI(agentic AI), 자동화 코드 생성 기술과 같은 최근의 트렌드를 선도적으로 활용하여 유연성과 효율성이 높은 AI 시스템을 구축하고 있습니다. 이를 통해 고객사는 항상 최신의 기술력을 확보할 수 있게 됩니다.
대표적으로 IBM은 에이전틱 AI 기술을 통해 복잡한 업무 환경에서도 인간과 협력하여 자동화된 업무 처리를 가능하게 하고 있습니다. 이 기술은 다양한 산업에서 운영 효율성과 서비스 품질을 현저히 향상시키는 것으로 입증되었습니다. 따라서 이러한 최신 기술의 설계 및 적용 역량은 SI 기업의 경쟁력을 평가하는 중요한 기준이 되고 있습니다.
더 나아가, SI 기업은 변화하는 시장 요구에 신속히 대응하기 위해 적극적인 연구 개발(R&D)을 추진하고 있습니다. 베트남 SI 업체인 HBLAB은 글로벌 고객사의 AI 프로젝트들을 잘 구현하기 위해 내부 AI R&D 팀을 구축하고 운영하고 있습니다. 깊은 연구를 통해 고객사의 다양한 요구를 지속적으로 충족시키고 신뢰를 유지하는 중요한 원천이 되고 있습니다.
AI·데이터 전문가 중심의 전문 인력 풀 보유
SI 기업들은 오늘날 기술 시장의 높은 요구를 충족시키기 위해 AI와 데이터 전문가 중심의 전문 인력 풀 확보에 주력하고 있습니다. 데이터 사이언티스트, 머신러닝 엔지니어, 데이터 엔지니어와 같은 직군은 체계적으로 채용 및 교육되고 있습니다. 이는 고객사에 제공되는 AI 솔루션이 높은 품질과 실용성을 유지하도록 보장하는 핵심 요소입니다.
McKinsey의 보고서에 따르면 AI 전문 인력을 보유한 조직은 디지털 전환 프로젝트에서 성공률이 현저히 높은 것으로 나타났습니다. 이는 고급 AI 인력에 대한 투자와 육성이 신기술 솔루션의 구축 및 운영 성과에 결정적임을 입증하고 있습니다. 현대자동차, SK텔레콤, LG와 같은 대기업들도 AI 전문 인력 육성을 통해 전사적 디지털 전환을 적극적으로 지원하고 있습니다.
또한 SI 기업은 내부 전문 인력뿐만 아니라 외부 파트너와의 협력을 통해 프로젝트 수행 역량을 최적화하고 있습니다. 내부 전문가와 외부 기술 파트너의 협력적 운영을 통해 프로젝트의 유연성과 효율성을 극대화할 수 있습니다. 이러한 전략은 혁신 역량을 높이고 장기적인 시장 경쟁력을 확보하는 데 필수적인 요소로 자리 잡고 있습니다.
글로벌 고객사와의 협업 경험을 통한 신뢰 기반 구축
글로벌 고객사와의 협업 경험은 SI 기업들이 AI 기반 디지털 전환 분야에서 신뢰와 명성을 쌓는 데 중요한 기반입니다. Oracle, Cohere, Huawei, Fujitsu 같은 글로벌 기업들은 다양한 국가에서 대규모 AX 프로젝트를 성공적으로 수행하며 각 시장의 특성에 맞춘 기술 솔루션 제공 능력을 입증하고 있습니다. 국제적인 문화적 특성과 법적 규제에 대한 깊은 이해는 이들이 고객의 신뢰를 쉽게 확보하는 데 기여하고 있습니다.
국제 협력 사례는 SI 기업의 복잡한 AI 시스템 통합 능력이 얼마나 중요한 경쟁력인지 잘 보여줍니다. 이러한 프로젝트를 통해 기업들은 기술적 문제 해결, 데이터 보안, 국제 표준 준수와 같은 분야에서 풍부한 경험을 쌓을 수 있었습니다. 이를 바탕으로 이들 기업은 많은 글로벌 대기업들에게 전략적 파트너로 인정받고 있습니다.
또한 국제 협력 경험을 통해 쌓은 신뢰는 향후 대형 디지털 전환 프로젝트 수주 경쟁에서 SI 기업들에게 큰 경쟁력을 제공합니다. 글로벌 고객들은 이전의 성공 사례를 통해 검증된 능력을 갖춘 파트너를 우선적으로 선택하기 때문입니다. 따라서 다양한 국제 협력을 통한 경험 축적은 SI 기업들이 시장 신뢰도를 높일 뿐 아니라 새로운 비즈니스 기회를 창출하는 중요한 요인이 된다.
AI 전환 이후 운영 안정성까지 고려한 End-to-End 지원
현재 SI 기업들은 단순히 기술 솔루션 제공에 그치지 않고 AI 전환 이후 운영 안정성과 효율성까지 전방위적으로 고려한 End-to-End 지원을 중요하게 여기고 있습니다. 이러한 지원 서비스는 컨설팅, 구축, 배포뿐 아니라 유지보수와 지속적인 업그레이드까지 전 과정에 걸쳐 이루어집니다. 이를 통해 고객 기업은 신기술 도입 과정에서 발생할 수 있는 리스크를 최소화하고 안정적인 운영을 보장받을 수 있습니다.
또한 SI 기업들의 지속적인 지원은 고객사가 빠르게 변화하는 시장 상황과 기술 트렌드에 적시에 대응할 수 있도록 돕습니다. 이는 기업이 경쟁 우위를 유지하면서 AI 시스템을 지속적으로 개선 및 발전시킬 수 있게 하는 원동력이 됩니다. 결과적으로 고객 기업은 기술적 문제나 운영 중단에 대한 우려 없이 비즈니스 성장과 확장에 집중할 수 있게 됩니다.
베트남 SI 업체와 협력에 관한 사례 연구를 참고하세요!
자주 묻는 질문
AX(인공지능 전환)이란 무엇입니까?
AX는 ‘AI Transformation(인공지능 전환)’의 약자로 디지털화(DX)를 넘어서 인공지능 기술을 통해 산업과 조직의 구조, 운영 방식, 사용자 경험까지 전면적으로 재구성하는 전환 과정을 의미합니다.
기업은 AI 전환(AX)을 위한 준비 수준을 어떻게 평가할 수 있습니까?
기업은 전략적 AI 비전, 데이터 인프라 성숙도, 내부 조직 역량, AI 기술에 대한 이해 수준, 변화 관리 능력 등 5가지 핵심 요소를 중심으로 준비도를 평가할 수 있습니다. ‘AI Readiness Index’와 같은 평가 도구를 활용하거나 전문가와의 워크숍을 통해 강점과 개선이 필요한 부분을 도출하는 것이 효과적인 방법입니다. 이는 기업이 지속 가능하고 현실적인 AX 로드맵을 수립하기 위한 중요한 출발점이 됩니다.
AI를 도입한 후 안정적인 운영과 장기적 효과를 유지하려면 기업은 어떤 조치를 취할 겁니까?
기업은 모델 성능 모니터링, 정확도 검토, 정기적인 업데이트를 포함한 지속적인 모니터링 체계를 구축해야 합니다. 또한 입력 데이터 관리, 기술 유지보수, 환경 변화에 따른 재학습 등의 절차를 마련해야 합니다. 내부 MLOps 팀 또는 SI 파트너와의 긴밀한 협업은 AI 시스템의 신뢰성과 장기적 비즈니스 가치를 보장하는 핵심 요인입니다.
마무리
앞으로 AI 멀티태스킹(agentic AI), 자동화 프로세스, 윤리적 AI 준수 등의 기술 트렌드는 기업에게 더욱 견고한 데이터 기반, 고급 전문성, 효과적인 모니터링 시스템을 요구할 것입니다. 전문 SI와의 협업은 최신 기술을 빠르게 도입할 뿐만 아니라 안정적인 운영과 지속 가능성 확보를 위한 핵심 전략입니다.
HBLAB은 30–40% 비용 절감을 위한 프로세스 최적화 및 자동화, 전문 인력의 신속한 스케일업, 한국인 PM 및 베트남·한국 전문가의 프로젝트 관리를 통해 리스크를 최소화하고 성과를 극대화합니다. HBLAB와 함께라면 고객사의 AX 여정은 체계적이고 성공적인 전환과 지속 가능한 성장을 보장받습니다. 지금 바로 연락하세요!
