AX(AI Transformation): DX의 속도 차이가 만들어내는 미래

디지털 전환(DX, Digital Transformation)이 기업의 중요 과제가 된 지도 벌써 수년이 지났습니다. 많은 기업이 기술 투자와 데이터 준비를 통해 변화의 발판을 마련해왔지만, 이제 AX(AI Transformation)이라는 새로운 전환점이 도래했습니다. 이 변화는 단순히 최신 기술을 적용하는 것에 그치지 않고, 기업의 경쟁력을 좌우하는 핵심 요소가 되고 있습니다.

특히, 대규모 언어 모델(LLM)의 출현은 디지털 전환의 결과를 AX으로 가속화하며, 준비된 기업과 그렇지 않은 기업 사이에 엄청난 속도 차이를 만들어낼 것입니다. 이번 글에서는 이러한 변화의 본질과 기업이 어떻게 AX을 성공적으로 실행할 수 있는지에 대해 살펴보겠습니다.


디지털 전환과 AX의 연결고리

디지털 전환의 의미와 성과

디지털 전환은 데이터를 중심으로 프로세스, 기술, 조직 문화를 혁신해 기업의 경쟁력을 높이는 여정입니다. 클라우드 도입, 데이터 관리 시스템 구축, 자동화 기술 도입 등은 디지털 전환의 핵심 요소입니다.

하지만 디지털 전환의 목적지는 단순히 기술 혁신에 머물지 않습니다. 궁극적으로는 AX, 즉 데이터를 기반으로 한 지능형 비즈니스 모델로의 전환이 디지털 전환의 완성이라 할 수 있습니다.

AX

LLM의 출현과 가속화되는 AX

대규모 언어 모델(LLM)의 등장은 이 과정을 한층 더 빠르게 전개시키고 있습니다. LLM은 텍스트 생성, 분석, 의사결정 지원 등에서 사람과 유사한 수준의 성능을 보여주며, 기업의 데이터 활용 방식을 혁신적으로 바꾸고 있습니다. 그러나 이러한 변화를 제대로 활용하기 위해서는 디지털 전환이 성공적으로 이루어진 기업만이 빠르게 적응할 수 있습니다.


AX의 속도 차이를 결정짓는 요인

데이터와 AI 플랫폼의 준비 상태

AX의 핵심은 데이터입니다. AI가 유의미한 결과를 도출하려면:

  • 고품질 데이터: 정제된 데이터와 체계적인 데이터 관리 프로세스가 필요합니다.
  • AI 플랫폼: 데이터를 저장, 처리, 분석할 수 있는 통합된 AI 인프라가 필수적입니다.

디지털 전환을 통해 데이터 기반의 의사결정 문화와 기술적 기반을 다진 기업은 AX에서 자연스럽게 속도를 낼 수 있습니다.

조직 내 AI 리터러시와 리더십

AI를 효과적으로 활용하려면 조직의 AI 리터러시(AI Literacy) 수준이 중요합니다. 이는 단순히 AI를 이해하는 것을 넘어, 비즈니스 문제에 AI를 어떻게 적용할지 판단하는 능력을 포함합니다.

  • 리더십: AX을 주도할 수 있는 명확한 비전과 전략을 제시하는 리더십이 필수입니다.
  • 내재화된 역량: 기술적 역량을 가진 인재와 팀이 조직 내에 있어야 합니다.

디지털 전환의 고속도로

디지털 전환은 마치 AX을 위한 고속도로를 깔아두는 작업과 같습니다. 이미 도로를 완성한 기업은 빠르게 이동할 수 있지만, 이제 막 기초를 준비하는 기업은 뒤처질 수밖에 없습니다. 2025년은 이러한 차이가 눈에 띄게 드러나는 해가 될 것입니다.


AX의 성공을 위한 전략

데이터 중심의 사고 방식 채택

데이터는 AI의 연료입니다. 데이터를 단순히 수집하는 데 그치지 말고, 이를 구조화하고 정제해 AI 모델이 학습하기 적합한 형태로 만들어야 합니다.

  • 데이터 거버넌스 강화
  • 클라우드 기반 데이터 저장소 활용
  • 실시간 데이터 분석 시스템 구축

AI와 디지털 리터러시 교육 강화

AI Transformation의 성공은 전 직원이 AI를 이해하고 활용할 수 있는 조직 문화를 조성하는 데 달려 있습니다.

  • 전사적 교육 프로그램 도입
  • 직무별 AI 활용 사례 공유
  • 지속적인 학습 환경 조성

AI 전략에 맞춘 투자와 파트너십

AI Transformation은 단기적 프로젝트가 아니라 장기적 비전입니다. 이를 위해 기업은 AI 관련 기술과 인프라에 지속적으로 투자하고, 외부 전문가와의 협력을 강화해야 합니다.

  • AI 스타트업과의 파트너십
  • 외부 컨설팅 활용
  • 맞춤형 AI 솔루션 개발


결론: 미래는 준비된 자의 몫

디지털 전환은 더 이상 선택이 아닌 필수이며, AI Transformation는 그 자연스러운 다음 단계입니다. 이미 데이터를 기반으로 한 인프라와 역량을 갖춘 기업은 경쟁사보다 훨씬 빠른 속도로 AI Transformation을 실행할 수 있습니다.

다가오는 2025년은 AI Transformation의 성과가 가시적으로 나타나는 해가 될 것입니다. 디지털 전환이라는 고속도로를 미리 깔아둔 기업만이 AI 시대에서의 승자가 될 것입니다. 이제는 준비된 기업만이 변화의 주도권을 잡을 수 있습니다. 여러분의 기업은 준비되었습니까?

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AI 회계사 서비스 Fondo: 회계사 부족 문제 해결하기

AI 회계사가 나온다면 어떨까요? 세계적으로 경제에 대한 부정적인 전망이 널리 퍼지고 있음에도 불구하고, 미국의 창업 활동은 급증하고 있습니다. 2024년에는 매달 평균 43만 건의 신규 스타트업이 창업하였으며, 이는 2019년보다 무려 50% 증가한 수치입니다. 그러나 이러한 새로운 회사들이 증가함에도 이들 회사들의 회계 장부를 관리하고 세금을 신고하는 데 필요한 미국 회계사의 수는 점점 줄어들고 있습니다. 오늘은 이런 문제를 해결하기 위한 AI 회계사 서비스 Fondo에 대해서 이야기하고자 합니다.

회계산업의 위기와 변화

미국은 현재 많은 회계사들이 은퇴를 계획하고 있으며, 실제로 향후 10년 내에 75%에 달하는 공인회계사(CPA)가 은퇴할 것으로 예상됩니다. 더불어 회계 관련 전공을 한 젊은 졸업생들의 경우, 회계 분야보다는 기술이나 금융 분야를 선호하고 있기 때문에 회계 분야로의 진출은 점점 더 감소할 전망입니다. 이러한 상황 속에서, 이를 AI로 해결하고자 하는 기업이 바로 Fondo입니다.

AI 회계사, Fondo의 탄생과 성장

연쇄 창업자 데이비드 필립스(David Phillips)는 회계사 부족의 틈새를 채우기 위해 Fondo라는 스타트업을 설립했습니다. 이전에 코딩 스쿨 Hackbright를 창업하고, 성공적으로 매각한 경험이 있는 필립스는, 작은 기업과 스타트업을 위한 AI 회계사 즉 AI 기반 회계 플랫폼을 출시하게 된 것입니다. 이러한 접근 방식은 혁신적이며, 전통적인 회계 작업을 자동화함으로써 기업들이 회계 작업을 보다 효율적으로 관리할 수 있도록 돕습니다.

AI 회계사

Fondo는 현재 창업 4년 차를 맞이했으며, 이미 1,200명의 고객을 확보하고 연간 반복 매출이 600만 달러에 달하는 등 성공적인 성장세를 보이고 있습니다. 주요 고객에는 ElevenLabs, Karat, PostHog 등이 포함되어 있으며, 이들 기업을 통해 성과를 입증하고 있습니다.

투자 및 미래 계획

Fondo는 최근 700만 달러의 시드 투자를 받으며, 회사 가치는 6,600만 달러로 평가받고 있습니다. 이번 투자는 도쿄 기반의 핀테크 회사인 Money Forward가 주도했으며, Y Combinator, Motley Fool Ventures 등 여러 벤처 캐피털이 참여했습니다.

앞으로 Fondo는 제품 및 자동화 기술에 더 많은 투자를 계획하고 있습니다. 이 과정에서 AI 도입을 통해 내부 팀뿐만 아니라 고객들에게도 재무제표, 계좌 흐름 등의 통찰력을 제공할 수 있는 AI 에이전트를 구축할 예정입니다. 이는 기업이 글로벌 시장으로 확장할 때 다양한 세금 및 규제 환경에 적응할 수 있도록 도움을 줄 것으로 기대됩니다.

AI 회계사, AI와 회계의 결합: 어떻게 도움이 될까?

전통적으로 기업들은 회계 작업을 위해 여러 아웃소싱 및 서비스를 개별적으로 구입하고 활용하며, 이로 인해 비효율성과 오류 발생 가능성이 높아졌습니다. AI 회계사 Fondo는 이러한 문제를 해결하기 위해 모든 기능을 하나의 플랫폼으로 통합, 스타트업들에게 재무 및 세무 작업을 간소화할 수 있는 솔루션을 제공합니다.

Fondo의 AI 기반 서비스는 고객사가 보다 효율적으로 세금 공제를 받고, 필요한 세금을 정확하게 납부할 수 있도록 지원합니다. 이런 방식으로 Fondo는 이미 고객들에게 7,500만 달러 이상의 세금 절감 혜택을 제공했다고 합니다.

결론

Fondo와 같은 AI 기반의 회계 플랫폼은 전통적인 회계 서비스의 한계를 극복하고, 스타트업 및 소형 비즈니스가 더욱 안정적으로 성장할 수 있는 길을 제공하고 있습니다. 급변하는 글로벌 경제 환경 속에서, 회계의 혁신은 필수적이며, 이 영역에서 Fondo가 선도적인 역할을 하고 있는 것은 확실합니다.

Fondo의 이야기는 단지 하나의 기업 성공 사례에 그치지 않으며, 앞으로 더 많은 기업들이 이러한 혁신적인 플랫폼을 통해 회계와 재무 관리의 새로운 기준을 설정하는 데 기여할 것입니다.

특히 우리나라도 얼마 전 더존의 세무 AI에 많은 고객들이 관심과 성과를 보여주었다는 소식을 접했습니다. 기업의 운영에 필수적으로 활용해야 하는 재무회계, 인사노무, IT, 교육, 법무, 특허와 같은 아웃소싱 분야가 이러한 AI로 급변할 분야로 예상됩니다. 각 분야에 AI로 효율성을 높이고, 비용을 드라마틱하게 줄이는 서비스가 출시한다면 여러분들은 채택을 할까요? 저는 시간의 문제로 보입니다. 이 아웃소싱 분야에 있다면 하루 빨리 변화를 준비하시길 추천합니다.

참고

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EU AI 법안 가이드: 미래의 AI 규제를 준비하기

유럽연합은 인공지능(AI) 기술 규제를 위한 결정적인 입법안인 ‘EU AI 법안’을 발표했습니다. 이 법안은 인공지능의 개발 및 사용에 있어 몇몇 중요한 지표들을 제시하며, 특히 강력한 일반목적 AI(GPAIs)에 초점을 맞추고 있습니다.

EU AI 법안의 등장 배경

인공지능 기술은 그 발전 속도와 함께 사회에 다양한 영향을 미치고 있습니다. 그 중에는 긍정적인 효과도 있지만, 부정적인 결과를 불러일으킬 가능성도 있습니다. 예를 들어, AI가 잘못된 데이터를 기반으로 결정을 내릴 경우, 이는 심각한 사회적 문제로 이어질 수 있습니다. 이러한 리스크를 관리하고자 유럽연합은 ‘위험 기반 프레임워크’를 도입하여 AI의 활용을 체계적으로 규제하고자 합니다.

EU AI 법안

일반목적 AI 모델의 규제

EU AI 법안의 핵심 요소 중 하나는 바로 GPAIs, 즉 강력한 일반목적 AI 모델에 대한 규제입니다. 이 법안은 OpenAI, Google, Meta와 같은 대형 AI 개발사들을 포함하여 특정 기준을 충족해야 하는 근본적인 규제를 제시하고 있습니다. 이는 AI 모델이 가져올 수 있는 시스템적 위험을 관리하고 최소화하는 데 중점을 둡니다.

GPAI 모델의 투명성 요건은 2025년 8월 1일부터 발효되며, 시스템적 위험을 동반한 강력한 모델은 2027년까지 위험 평가와 조치 요건을 준수해야 합니다. 이로써 AI 개발사는 개발 중인 기술이 잠재적 위험 요소를 가지고 있을 때, 이를 사전에 인지하고 준비할 수 있는 능력을 갖추도록 요구받게 됩니다.

데이터와 저작권 문제

AI 시스템 발전의 핵심 요소 중 하나인 데이터 수집은 저작권과 밀접한 관련이 있습니다. 이번 법안에서는 데이터 수집 과정에서의 투명성을 높이는 것을 목표로 하고 있습니다. 특히, AI 모델 개발에 사용된 웹 크롤러와 같은 도구의 정보 제공을 요구하며, 해당 정보는 저작권 보호 자료 접근 권한 관련 문서에 포함되어야 합니다.

또한, 법안은 여러 차례의 소송을 언급하며, AI 모델이 저작권 데이터를 불법적으로 사용하지 않도록 보장하는 메커니즘을 구축하고 있습니다. 이러한 장치는 저작권자의 불만을 신속히 처리할 수 있는 단일 연락 창구를 운영하는 것을 포함합니다.

시스템적 리스크와 보안

강력한 GPAI가 가져올 수 있는 시스템적 리스크는 여러 가지로 분류됩니다. 여기에는 사이버 보안, 화학·생물학·방사선 및 핵 위험, 사회적 조작 및 민주주의에 대한 위협 등이 포함됩니다. AI 모델이 이러한 리스크를 일으킬 가능성이 있는 경우, 이는 공공의 건강 및 안전에 직접적인 위협이 될 수 있습니다.

법안은 또한 위험 예측을 위한 ‘안전 및 보안 프레임워크’를 제안하며, 개발사가 예상되는 위험의 시기와 구현 시점에 대한 객관적인 추정치를 제공하도록 요구하고 있습니다. 이는 AI가 특정 리스크 임계치를 넘을 가능성에 대해 경고함으로써, 관련 규제 기관과 긴밀히 협력할 수 있도록 합니다.

EU AI

오픈소스와 SMEs (소규모 기업) 지원

EU AI 법안은 함께 작업하는 크고 작은 AI 개발사 모두에게 적용됩니다. 특히, 자원이 적은 중소기업(SMEs)와 오픈소스 모델 개발자를 위해 제안된 규제와 세부조항들에 있어, 그들을 보호하고 노력을 장려하는 조치도 포함되어 있습니다. 이런 조치는 모든 협력 파트너가 지속 가능한 방식으로 혁신을 추구할 수 있도록 지원합니다.

실무자들에게 주는 의미와 준비사항

EU AI 법안은 AI 개발 자들에게 투명성, 데이터 수집 과정, 시스템적 리스크 관리 등의 준수를 의무화하여, AI의 사회적 책임을 강조하고 있습니다. 이는 AI 기술의 글로벌 표준 수립에 큰 기여를 할 것으로 기대됩니다. 따라서 AI를 개발하고 활용하는 모든 기업과 단체는 이 법안이 요구하는 기준에 따라 더욱 혁신적인 측면과 사회적 책임성을 균형 있게 갖춰야 할 것입니다.

마무리하며

이번 EU AI 법안은 단지 규제 차원의 법적 장치가 아니라 AI 기술이 사회에 미치는 영향을 체계적으로 다루고자 하는 시도입니다. 이러한 규제는 AI의 안전한 개발과 확산을 보장하는 동시에, 사회적 신뢰와 수용도를 높이기 위한 중요한 첫걸음입니다.

앞으로 유럽연합의 이 법안은 다른 지역의 입법에도 큰 영향을 미칠 것이며, AI 기술의 글로벌 정책 방향을 선도할 것입니다. AI 개발자와 기업은 이 변화에 적극적으로 대응하여 윤리적이고 책임 있는 기술 발전에 기여해야 할 것입니다.

참고

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