AX 코디네이터
용어각 부서에 들어가서 그 부서에 맞는 AI 과제를 찾아 기획하고 실제로 적용까지 돕는 담당자 역할.
각 부서의 업무를 살펴보고 적합한 인공지능 과제를 발굴한 뒤, 기획부터 현장 적용까지 지원하는 담당자입니다.
통념 교정 "AX 코디네이터는 인공지능 모델을 직접 개발하는 개발자로만 안다. 실제로는 현업의 문제를 인공지능 과제로 바꾸고, 관련 부서와 기술 인력을 연결해 실제 업무에 정착시키는 조정자에 가깝습니다."
1.무엇인가
AX 코디네이터는 기업의 각 부서에 인공지능을 적용할 수 있는 업무를 찾고, 이를 실행 가능한 과제로 만드는 역할입니다. 여기서 AX는 일반적으로 AI Transformation, 즉 인공지능을 활용해 업무 방식과 조직 운영을 바꾸는 활동을 뜻합니다. 코디네이터는 영업, 리서치, 상품, 고객 상담, 준법, 인사 등 부서별 업무 흐름을 이해하고, 반복 작업이나 판단을 지원할 수 있는 지점을 찾아냅니다.
발굴한 과제는 단순히 “인공지능을 도입하자”는 아이디어에 머물지 않습니다. 어떤 데이터를 사용할지, 개인정보나 보안 문제가 없는지, 결과를 누가 검토할지, 기존 시스템과 어떻게 연결할지, 도입 효과를 무엇으로 판단할지 등을 함께 정리합니다. 이후 현업 담당자, 개발자, 데이터 전문가, 보안·준법 부서 사이에서 요구사항을 조율하고 시험 운영과 개선을 지원합니다.
비유하면 AX 코디네이터는 인공지능이라는 도구를 들고 다니며 모든 문제를 해결하는 사람이 아니라, 각 부서의 업무에 맞는 도구를 골라 작업 순서와 사용 방법을 정해 주는 현장 안내자입니다.
2.왜 중요한가 (투자자 관점)
기업이 인공지능에 투자한다고 발표해도 실제 성과가 자동으로 발생하는 것은 아닙니다. 인공지능 기술을 구매하거나 개발하는 것과, 직원이 실제 업무에서 반복적으로 사용하도록 만드는 것은 별개의 문제입니다. AX 코디네이터가 없으면 부서별로 비슷한 도구를 따로 도입하거나, 현업의 필요와 맞지 않는 시스템을 만들거나, 시험 사업만 반복하고 본업에 정착시키지 못할 수 있습니다.
투자자는 기업의 인공지능 관련 발표를 볼 때 투자 규모나 홍보 문구만 확인해서는 안 됩니다. 실제로 업무를 발굴하고 적용을 관리할 조직과 담당자가 있는지, 성과가 비용 절감이나 처리 시간 단축, 오류 감소, 고객 대응 개선 등으로 측정되는지 살펴볼 필요가 있습니다. 특히 금융회사에서는 고객 정보, 거래 정보, 투자 판단 자료가 다뤄질 수 있으므로 개인정보 보호, 정보 보안, 내부통제, 설명 가능성 같은 요소가 중요합니다.
예를 들어 금융회사가 상담 내용을 인공지능으로 요약하는 과제를 추진한다고 가정합니다. 모델이 요약을 잘하는지만 확인하면 충분하지 않습니다. 민감한 정보가 외부로 전송되지 않는지, 잘못된 요약을 직원이 확인하는지, 상담 기록의 보관 기준을 지키는지, 업무 시간이 실제로 줄어드는지를 함께 확인해야 합니다. AX 코디네이터는 이러한 기술·업무·통제 요건을 연결하는 역할을 합니다.
반대로 이 역할이 형식적으로만 운영되면 인공지능 관련 투자가 비용으로 남을 수 있습니다. 회사가 여러 인공지능 사업을 발표하더라도, 실제 사용 부서와 적용 범위가 불분명하거나 성과 측정 기준이 없다면 장기적인 경쟁력으로 이어지는지 판단하기 어렵습니다.
3.실전 예시
3.1.사례 1. 리서치 자료 작성 지원
증권사의 리서치 부서가 여러 공시와 산업 자료를 검토하는 데 많은 시간을 사용한다고 가정합니다. AX 코디네이터는 공개 자료와 내부 사용이 허용된 자료를 구분하고, 인공지능이 자료를 검색·요약하도록 과제를 설계할 수 있습니다. 다만 인공지능이 작성한 문장을 그대로 보고서에 넣는 것이 아니라, 애널리스트가 원문과 근거를 확인한 뒤 최종 내용을 확정하도록 절차를 만듭니다.
이때 확인할 성과는 단순한 인공지능 사용 여부가 아닙니다. 자료 탐색 시간이 줄었는지, 출처 확인이 쉬워졌는지, 잘못된 내용이 보고서에 반영되는 것을 막을 수 있는지 등이 핵심입니다.
3.2.사례 2. 고객 상담 지원
고객센터의 반복 문의를 분류하고 상담원에게 답변 초안을 제시하는 과제를 생각할 수 있습니다. AX 코디네이터는 상담 부서와 함께 자주 발생하는 문의를 정리하고, 인공지능이 답변할 수 있는 단순 문의와 반드시 전문가가 판단해야 하는 문의를 나눕니다. 금융상품의 가입, 해지, 투자 판단처럼 위험이 큰 업무는 인공지능이 최종 결정을 내리는 대신 상담원에게 참고 정보를 제공하는 방식으로 제한할 수 있습니다.
이 과정에서는 답변의 정확성뿐 아니라 상담원이 답변을 검토할 수 있는지, 최신 상품 정보가 반영되는지, 고객 정보가 안전하게 처리되는지도 확인해야 합니다.
4.헷갈리는 개념과 구분
| 개념 | 차이 |
|---|---|
| AI 개발자 | 인공지능 모델, 소프트웨어, 데이터 처리 기능을 직접 설계하고 구현하는 기술 직무입니다. AX 코디네이터는 개발 지식이 필요할 수 있지만, 핵심 역할은 부서의 문제를 과제로 정의하고 여러 담당자를 연결하는 데 있습니다. |
| 디지털 전환 담당자 | 업무를 전산화하거나 온라인 서비스로 바꾸는 등 넓은 범위의 기술 변화를 다룹니다. AX 코디네이터는 그중에서도 인공지능을 활용한 업무 변화와 적용 과정에 초점을 둡니다. |
| AI 챔피언 또는 현업 리더 | 특정 부서에서 인공지능 활용을 먼저 실천하고 동료의 사용을 촉진하는 사람을 가리킬 수 있습니다. AX 코디네이터는 여러 부서를 연결하고 과제의 전체 진행을 조정한다는 점에서 범위가 더 넓을 수 있습니다. 다만 기업마다 명칭과 실제 업무 범위가 다르므로 직함만으로 역할을 단정해서는 안 됩니다. |
5.확인 체크포인트
- 역할의 범위를 확인합니다. 과제 발굴만 담당하는지, 시범 운영과 시스템 도입, 직원 교육, 성과 측정까지 맡는지 확인해야 합니다.
- 현업 참여 구조를 봅니다. 인공지능 전문가만 참여하는지, 실제 업무를 수행하는 부서와 보안·준법·개인정보 담당자가 초기부터 함께하는지 살펴봐야 합니다.
- 성과 기준을 확인합니다. 사용 횟수나 도입 건수뿐 아니라 처리 시간, 오류 감소, 고객 경험, 비용, 통제 수준 등 업무 결과를 측정하는지 확인해야 합니다.
- 책임과 통제 절차를 봅니다. 인공지능의 답변을 사람이 검토하는지, 오류 발생 시 수정과 보고 절차가 있는지, 입력 데이터와 결과물이 어떻게 보호되는지 확인해야 합니다.
AX 코디네이터는 인공지능 기술 자체보다 기술이 실제 조직의 업무에 안전하고 지속적으로 쓰이도록 만드는 연결 역할에 가깝습니다. 따라서 관련 기업을 평가할 때는 담당자의 직함보다 권한, 현업과의 협업 방식, 적용 결과, 내부통제 체계를 함께 살펴보는 것이 중요합니다.
본 문서는 정보 제공용이며 투자 권유가 아닙니다.