우리 회사는 AX 전환이 안 되는 것 같다면, 가장 먼저 무엇부터 확인해야 할까요

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• AX(업무에 AI와 자동화를 넣어 일하는 방식을 바꾸는 일) 전환이 안 되는 것 같다면 가장 먼저 그 업무가 지나가는 낡은 시스템을 확인하십시오. 한 업무에 낡은 화면이 수십 개 얽혀 있다면 AI를 붙일지 정하기 전에 그 화면부터 살펴야 합니다. Deloitte가 소개한 Toyota 차량 추적 업무에서 낡은 전산 화면 50~100개를 줄인 것도 AI가 아니라 새로 만든 차량 관리 도구였습니다.
• 낡은 시스템을 그냥 쓸지, 이어 붙일지(그대로 두고 다른 시스템과 연결), 바꿀지는 세 가지 질문으로 정합니다. 그 안의 자료를 믿을 수 있는지, 다른 곳과 연결할 길이 있는지, 잘못됐을 때 되돌릴 수 있는지입니다.
• 다음 회의 전에 업무 하나만 골라 일곱 가지를 적어 보십시오. 일곱 가지는 마지막 절 「업무 하나로 채우는 일곱 항목」에 있습니다.

AX 전환을 막는 낡은 업무 화면

AI를 도입했는데도 일하는 모습이 그대로라면 "우리 회사는 AX 전환이 안 되는 것 같다"는 말이 나옵니다. 예를 들어 물류팀 직원이 고객에게 "차량이 언제 도착하나요?"라는 문의를 받았습니다. 답을 하려면 회사의 오래된 전산 화면을 하나 열어 차량 번호를 찾고, 다음 화면에서 운송 상태를 확인하고, 또 다른 화면에서 물류사 연락처를 찾습니다. 이런 화면이 50개, 많게는 100개입니다.

이 업무에 AI를 적용하면 되지 않을까 하고 묻기 쉽습니다. 하지만 AI가 쓸 자료와 업무 규칙은 이 화면 뒤의 시스템에 들어 있습니다. 그래서 먼저 낡은 시스템을 그냥 쓸지, 이어 붙일지, 바꿀지 정해야 합니다.

Toyota 차량 추적 업무: 메인프레임 화면 50~100개와 새 관리 도구

Deloitte의 Tech Trends 2026은 Toyota의 차량 추적 업무가 중앙의 오래된 전산 시스템(메인프레임) 화면 50~100개를 거쳤고, 이제 AI가 직원 대신 실시간 정보를 전달한다고 소개합니다.

같은 사례를 다룬 Deloitte의 상세 기사(2025년 12월 3일 게재, 인터뷰는 2025년 9월 30일)를 보면 각자 맡은 일이 따로 있습니다. 화면 50~100개를 줄인 것은 새로 만든 차량 관리 도구였고, 공급자부터 고객까지 실시간 자료를 이어 주는 계층(데이터 허브)도 함께 나옵니다. 지연 원인을 찾고 물류사에 보낼 이메일을 쓰는 AI는 인터뷰 당시 훈련 중이었습니다.

Deloitte 자료에는 Toyota의 구축 비용, 화면 하나당 처리 시간, AI 도입 전후 오류율이 나오지 않습니다. "AI가 비용을 몇 퍼센트 줄였다"거나 "메인프레임을 완전히 바꿨다"고 쓰면 안 되는 이유입니다.

그냥 쓸지, 이어 붙일지, 바꿀지

화면이 불편해도 그 안의 자료와 업무 규칙이 지금도 맞다면 회사에는 장부입니다.

• 그냥 씁니다. 자료가 정확히 남고, 불편이 교육이나 화면 정리로 풀리는 경우입니다. 한 달에 몇 번 여는 조회 화면에 AI를 연결하는 비용이 더 클 수 있습니다.
• 이어 붙입니다. 안의 자료는 믿을 수 있는데, 여러 화면을 오가거나 다른 시스템에 같은 값을 다시 입력해야 하는 경우입니다. 시스템끼리 자료를 주고받는 공식 통로(API)가 있으면 그것부터 씁니다. 통로가 없어도 화면과 결과가 안정적이면, 사람이 하던 클릭과 입력을 프로그램이 대신하게 할 수 있습니다. AI는 문서를 읽고 해석하거나 예외를 가르는 일처럼 규칙을 미리 다 적기 어려운 곳에만 씁니다.
• 바꿉니다. 지원이 끝나 연결할 길이 막혔거나, 누가 무엇을 했는지 기록하지 못해 자료를 믿기 어렵거나, 잘못된 거래를 되돌리지 못하는 경우입니다. 화면 자동화는 바꾸기 전까지만 씁니다.

공식 연결 통로가 없는 시스템의 화면 자동화 조건

통로가 없다는 이유만으로 시스템을 통째로 바꿀 필요는 없습니다. 입력 화면의 항목과 순서가 거의 바뀌지 않고, 처리 뒤에 주문번호나 전표번호처럼 끝났다는 증거를 다시 조회할 수 있으면 이어 붙일 수 있습니다.

반대로 같은 화면이 매주 바뀌거나, 성공했는지를 밖에서 확인할 수 없거나, 잘못 입력한 값을 되돌릴 권한이 없다면 운영에 넣지 마십시오.

교체 사례: Toyota Motor Europe의 현행 시스템 문서화

2026년 3월 AWS 블로그에 공개된 Toyota Motor Europe 사례는 메인프레임과 AS400 같은 오래된 전산 플랫폼 위에서 돌아가는 업무 애플리케이션이 70개 이상이라고 밝힙니다. 이 시스템을 현대화하기 위한 시험 적용은 AI로 업무 애플리케이션 하나의 모듈(기능 단위) 10개 중 2개의 내용을 문서로 정리하는 데서 시작했습니다. 실제로 바꿨는지는 나오지 않습니다.

이 사례는 Toyota 차량 추적 업무와 다른 조직의 다른 업무입니다. 숫자를 섞어 하나의 성공담으로 만들면 안 됩니다.

업무 하나로 채우는 일곱 항목

업무 하나를 골라 다음 일곱 항목을 적어 오십시오.

1. 사람이 거치는 화면 수와 시스템 이름
2. 최종 결과가 저장되는 곳
3. 쓸 수 있는 공식 통로, CSV 파일, 데이터베이스 연결
4. 최근 90일 동안 화면과 항목이 바뀐 횟수
5. 사람이 판단하는 예외와 승인하는 사람
6. 업무가 끝났음을 보여 주는 주문번호나 전표번호, 처리 상태
7. 실패했을 때 되돌릴 위치와 맡을 사람

2번과 6번이 채워지고 3번이 비어 있으면 화면 자동화로 이어 붙일 후보이고, 4번에서 화면이 매주 바뀌었다면 이어 붙이지 않습니다. 7번에 되돌릴 위치가 없으면 바꿀 후보입니다. 일곱 줄을 채웠는데 바꿀 이유가 없다면 그냥 쓰는 쪽이 맞습니다.