조달청 AI 대전환 선언, 우리 조직의 AX 준비 수준은?

2026년 2월, 조달청은

연간 225조 원 규모 공공조달 전 과정에 AI를 적용하는

‘공공조달 AI 대전환’을 공식 발표했습니다.

입찰·평가·계약 프로세스에 AI Agent를 도입하고,

조달 의사결정에 AI를 활용하겠다는 정책 방향을 분명히 한 것입니다.

(출처｜ 조달청 보도자료 - AI 산업 육성을 위해 공공조달 전반에 AI 대전환)

이는 단순한 디지털 행정 고도화가 아니라,

AI 기반 의사결정 체계 전환이라는 점에서 의미가 있습니다.

하지만, 기업의 실무에서는 다릅니다.

AI 툴을 도입했음에도 업무량이 줄지 않거나, 성과가 체감되지 않는 상황이 반복됩니다.

그렇다면 무엇이 다른 걸까요?

정책은 전환을 말하지만, 실무는 여전히 도구 활용 단계에 머물러 있습니다.

DX와 AX의 차이점

DX (Digital Transformation)는

- 기존 업무를 디지털 도구로 전환해 효율을 높이는 과정

- 업무의 주체는 여전히 사람이며, 기술은 보조 역할에 가깝습니다.

AX (AI Transformation)

- 업무 일부를 AI에 위임하고,

- 사람은 판단·검증·설계에 집중하도록 역할을 재정의하는 단계입니다.

이 차이를 명확히 구분해야 기업 AI 도입 전략도 달라집니다.

즉, 성과 차이는 기술 수준이 아니라 ‘역할을 어떻게 나눴는가’에서 발생합니다.

그렇다면, AX 우수사례를 만든 기업은 어떤 정량적 성과를 만들었을까요?

기업 AX 우수사례의 정량적 성과

한국무역협회 자료에 따르면,

AX 성과는 ‘성숙도’와 ‘효용성’이라는 두 축으로 분석됩니다.

AX는 개념이 아니라 수치로 증명됩니다. 다음 사례들은 그 차이를 보여줍니다.

출처｜ 한국무역협회 (AX 우수 사례로 본 AI 도입 효과 극대화 방안)

제조·품질 공정에 AI 기반 검사 판정 자동화를 적용해 인건비 약 40% 절감, 검사 속도 2배, 불량 검출률 95% 이상을 달성, AX 최적화형 모델을 구현

AI·IoT 기반 실시간 관리 체계를 도입해 행정 시간 60% 감소, 자동 응답 62% 향상을 이끌며 운영 의사결정 자동화를 실현

AI 기반 장비 추천·고객 예측 시스템을 적용해 전체 거래의 25%를 AI 추천으로 전환, 영업 의사결정 구조에 AI를 실질적으로 통합

이 사례들이 말하는 공통점은

AI를 많이 사용하는 조직이 아니라, AI가 맡을 역할을 명확히 정의한 조직이 성과를 만들었습니다.

단계 진단｜우리 조직은 DX인가, AX인가?

기업 DX/AX 단계를 점검하려면

도구 사용 여부가 아니라 업무 구조·판단 기준·지표 관리 방식을 봐야 합니다.

현재 우리 조직은 어디에 가까울까요?

단순 Tool 활용 법을 배우는 것인지, 구조 전환 단계인지 점검이 필요합니다.

AX는 교육이 아니라 ‘진단’에서 시작됩니다

AI 기업교육의 출발점은, 툴 교육이 아니라 조직 AX 수준 진단입니다.

현재 위치를 파악한 뒤

직무·업무 환경·데이터 구조에 맞춰 단계적으로 설계해야 합니다.

AI를 도입했는데 업무량이 줄지 않는다면,

문제는 기술이 아니라 구조일 수 있습니다.

AI로 일하는 조직은 결국 성과 지표로 증명됩니다.