AI를 도입하고 있는가, AI 전환을 만들고 있는가
파수 AI 연례 콘퍼런스, FDI 2026 Symposium에서 조규곤 대표이사는 키노트 세션을 시작하며 한 가지 질문을 던졌습니다. “우리는 AI를 도입하고 있는가, 아니면 AI 전환을 만들어 가고 있는가?” 단발성 도입과 지속 가능한 전환, 시작은 비슷해 보여도 시간이 지날수록 결과가 완전히 달라지기 때문입니다.
이번 키노트에는 지속 가능한 AI 전환을 고민하는 모든 분께 도움이 될 인사이트가 담겨 있었습니다. 행사장에 함께하지 못하신 분들께도 공유하기 위해 핵심 메시지를 정리해 보았습니다.

AI Transformation을 어떻게 볼 것인가
• “피할 수 없다” 회사가 AI 보안 가이드라인을 제시하기 전에 직원들은 이미 AI를 업무에 활용
• “계속되는 성장” 성장 속도가 가파르며, 버블이라면 하락해야 할 지표들이 계속 상승
• “모든 산업을 바꾸는 AI” 모든 산업에 골고루 영향을 미치고 있는, ‘오래 갈 변화’
이 흐름에서 우리에게 필요한 건 지속 가능한 AX입니다. 그리고 지속 가능하려면, 그 가치가 충분히 실현돼야 합니다.
지속 가능한 AX의 두 축: Long-term ROI & Risk Management
①Long-term ROI : 짧게 끝날 프로젝트가 아니기 때문에 장기적 관점에서 ROI를 고려해야 하며, 가치가 돌아와야 투자도 이어질 수 있음.
②Risk Management : AI가 만드는 리스크는 규모와 속도 면에서 기존과 차원이 다르기에, 관리 방식도 달라져야 함.
얼마나 긴 시간 동안 얼마나 많은 ROI를 확보할 수 있는가, 그리고 AI 전환 과정에서 생기는 새로운 리스크를 어떻게 관리할 것인가. 파수 AI는 이 두 축을 모두 지원할 수 있는 AX 파트너로서, 기업이 안심하고 AX에 나설 수 있도록 실질적인 해법을 제시하고자 합니다.
Levels of AX, 어디서 ROI가 보이는가
AX는 크게 아래 3가지 레벨로 나눌 수 있습니다.
①Level 1: AI Assistant : AI가 사람의 업무를 돕는 단계. 사람은 AI를 이용해 같은 일을 더 빠르게 처리할 수 있음.
②Level 2: Business-Ready Agents : Agent가 업무 하나를 주도적으로 수행하고, 사람이 관리·감독함.
➂Level 3: Business Innovation : 다수의 Agents가 오케스트레이션되며 비즈니스 자체가 새로 설계됨.
ROI를 실현하려면 이 Level of AX를 높여 가는 타임라인을 그려야 합니다. AI Assistant 단계에 머물러서는 장기적인 가치를 만들기 어렵습니다. 비즈니스 안에서 AI Agent를 적극 활용하는 단계로 넘어가야, 비로소 Long-term ROI가 보이기 시작합니다. 현재 많은 조직은 AI Assistant 단계에 속하며, 이미 AI가 사람보다 일을 잘하는 수준에 도달했습니다. 사람이 AI를 이용해 더 많은 일을 하는 것이 아니라, AI를 이용해 더 빠른 시간 안에 일을 해결하고 있는 지점입니다.
실제 AI를 활용한 조직의 변화는 이런 순서로 일어납니다.
① 3명이 하던 일 중 하나를 AI Agent가 수행
② 기존 업무는 Agent에게 맡기고, 사람은 새로운 업무 시작
➂ 조직의 업무 영역이 확장되며 Business Innovation 달성
지금은 사람이 AI와 함께 일하지만, 점차 AI가 독립적으로 일을 수행하는 방향으로 움직이고 있습니다. 이때, Agents를 조화롭게 활용하는 것이 중요합니다.
AX는 단순히 솔루션을 도입한다고 완성되지 않습니다. 다음 단계에 따라 차근차근 설계해야 합니다.
• AI Vision
AI를 어느 수준까지, 어떤 목적으로 활용할지 명확히 정하는 단계입니다. 이 방향이 제대로 정해져야 그 다음 단계가 흔들리지 않습니다. 이렇게 비전을 설정했다면, AI-Ready Infra와 Business-Ready Agents를 잘 구축하는 것이 중요합니다.
• AI-Ready Infra
Agents를 안정적으로 올릴 수 있는 기반입니다. 앞으로 AI Agent는 수백 개, 많게는 수천 개 단위로 만들어 운영하게 됩니다. 지금 기업이 쓰는 애플리케이션이 많아야 100개 정도라는 점을 생각하면 스케일이 완전히 다른 셈입니다. 그렇기에 Agent를 추가할 때마다 인프라를 다시 구축하는 방식은 효율적이지 않습니다. 즉, 고정할 것은 고정해 두어야 합니다.
이 인프라는 크게 두 영역으로 나뉩니다.
먼저 모델과 시스템은 유연하게 가야 하는 영역입니다. LLM은 계속 더 좋은 것이 나오기 때문에, 그때그때 최선의 모델을 선택해 쓰고 시스템에 과하게 투자하지 않아야 합니다. 더 좋은 것이 나왔을 때 버리지 못하면 그것이 곧 부담이 되기 때문입니다.
반면, 데이터와 거버넌스는 우리가 직접 관리해야 하는 영역입니다. 외부 변화에 흔들리지 않고 우리가 지키고 정비해야 할 핵심이며, AI-Ready Infra의 진짜 무게중심도 여기에 있습니다.
• Business-Ready Agents
인프라 위에 실제 비즈니스에 투입할 Agent를 올리는 단계입니다. 다만 Agent 100개를 만들겠다고 계획했다면, 100개를 다 만들 수는 없다는 전제로 시작해야 합니다. 막상 만들어 보면 필요한 데이터가 없거나, 데이터는 있는데 AI 기술이 따라오지 못하는 상황이 자주 생기기 때문입니다. 이런 상황을 Pilot 단계에서 미리 검증해야 합니다.
또한, AI 프로젝트는 론칭 후 6개월만 지나도 데이터가 바뀌어 있거나 더 좋은 모델이 나와 기존 결과물이 무의미해지는 경우가 잦습니다. 그래서 변화를 수용하는 Agent로 설계하는 것이 무엇보다 중요합니다.
AI Security, 완전히 다른 보안 게임
AI가 쓰이는 분야와 방법이 다양해지면서, 막아야 할 포인트도 폭발적으로 늘었습니다. AI는 점점 내부 직원처럼 일하지만, 완전히 사람처럼 말을 이해하지는 못하기에 신뢰성에는 한계가 있습니다. 해커들도 AI를 사용함으로써 더욱 정교한 공격이 가능해졌고, Agent가 정보 탈취를 넘어 물리적 시스템을 삭제하거나 조작까지 할 수 있게 됐습니다.
지속 가능한 AX를 위해 파수 AI는 AI Application Security라는 방법론을 제시합니다. 해커의 대규모 공격에 맞서기 위해서는, Agents가 협력해 대응하는 구조가 필요하기 때문입니다.여기서 더 나아가 기관 간 협력도 필요하며, AI가 물리적으로 영향을 미칠 수 있는 단계까지 온 만큼 그에 걸맞은 체계적인 보안 준비가 함께 이루어져야 합니다.
파수 AI는 어떻게 돕는가
Long-term ROI 관리와 Risk Management. 이 두 축을 지원하기 위해 파수 AI는 다음과 같은 솔루션과 서비스를 준비해 왔습니다.
먼저 AX 컨설팅입니다. AI 전환은 결국 인프라 위에 Agents를 쌓아 올리는 구조이기 때문에, 인프라가 흔들리면 전환 속도 자체가 느려집니다. 인프라는 고정하고 Agents는 유연하게 설계할 수 있도록, AX 컨설팅을 통해 빠르고 경제적인 구축을 지원합니다.
다음으로 AX Platform ‘Ellm’입니다.RAG의 한계를 보강한 NextGen RAG를 제공하며, Agent를 처음 만들 때부터 보안이 내장된 상태로 구축할 수 있습니다.더 정교해진 문서/지식 기반 채팅과 손쉬운 법규/규정 준수 검증, 텍스트와 이미지를 함께 다루는 복합 분석까지. AI Agent를 비즈니스에 안정적으로 적용하는 데 필요한 기능이 하나의 플랫폼에 담겨 있습니다.
AI 전환은 단기 프로젝트가 아니기에 처음부터 ‘지속 가능한 구조’로 설계해야 합니다. Long-term ROI를 바라보는 시야, 변화를 수용하는 Agent 설계, 직접 관리해야 할 데이터와 거버넌스, 그리고 새로운 차원의 AI 보안까지. 이 요소들이 함께 맞물릴 때 AX는 비로소 오래 가는 변화로 자리 잡습니다.
파수 AI는 이러한 흐름 위에서 AX 컨설팅, Ellm 등을 통해 조직의 지속 가능한 AI 전환을 함께 만들어 가고 있습니다. 빠르게 도입하는 것을 넘어, 오래도록 가치를 실현할 수 있는 구조를 설계하는 일. 파수 AI가 그리는 AX의 방향입니다.
AI 전환을 둘러싼 다양한 인사이트는 파수 AI의 찾아가는 세미나 ‘FDI go’에서 만나보실 수 있습니다. 지속 가능한 AI 전환을 고민하고 있는 기업 및 기관들의 많은 신청 부탁드립니다.

