중소 규모 기업이나 스타트업에게 '디지털 전환(DX)'은 선택이 아닌 필수가 되고 있습니다. 왜냐하면 AI 전환(AX), 즉 업무에 인공지능을 활용하는 혁신은 탄탄한 디지털 기반 없이는 공허한 구호에 그치기 쉽기 때문입니다. 실제로 “디지털 데이터가 있어야 AI를 학습시킬 수 있고, 프로세스가 디지털화 되어 있어야 AI 솔루션을 현장에 적용할 수 있다”고 검증되고 있습니다.(참고) 이를 입증하듯, “DX 없이 AX도 없다”는 말을 보여주는 국내외 소규모 기업들의 흥미로운 사례들을 살펴보겠습니다.
[국내 사례]
1. 포천일동막걸리: 전통주 제조사의 생산 DX와 AI 품질검사
DX 과정: 1932년 설립된 전통주 양조업체 포천일동막걸리는 품질 관리를 위해 생산 공정을 디지털 자동화했습니다. 과거 사람 손으로 일일이 병을 검사하던 것을 개선하고자, 생산 라인에 카메라와 센서를 설치해 실시간으로 제품 이미지를 수집하는 시스템을 구축했습니다 . 이처럼 제조 공정 데이터를 모으는 DX 노력이 있었기에, 방대한 제품 이미지와 생산정보가 축적되었습니다. (참고)
AX 구현: 디지털화된 데이터를 바탕으로, 슈퍼브AI와 협력하여 AI 모델이 사진을 분석해 뚜껑 파손, 라벨 인쇄 불량, 내용량 부족 등을 자동으로 판별하는 품질 검사 AI 시스템을 도입했습니다 . 컨베이어벨트 위를 지나가는 막걸리 병을 카메라 3대가 다양한 각도에서 촬영하고, 2~3초 내로 AI가 불량 여부를 판단하여 불량품은 자동 배출합니다 . 말 그대로 AI가 품질감독을 서는 셈입니다.
DX와 AX 연계성: 처음부터 AI를 도입하려 했다면 어려웠을 것입니다. 이 회사도 “진동 심한 생산라인에서 데이터를 정확히 취득하는 것”이 가장 큰 도전이었다고 합니다 . 결국 카메라/센서 셋업을 최적화하고 불량 데이터를 열심히 라벨링해가며 모델을 학습시켰고 , DX로 마련한 실환경 데이터 없이는 AI 모델 정확도를 끌어올릴 수 없었다는 교훈을 얻었습니다. 그 결과 지금은 검수 작업이 기존 3명의 육안 검사에서 1명+AI 시스템으로 대체되어 효율이 크게 향상되었습니다 . 검사 인력 3명 중 2명은 AI 덕분에 “해고된 거냐?”고요? 천만에요, 이젠 2차 확인 등 더 부가가치 높은 업무를 맡게 되었다고 하네요 . AI가 검수 시간과 인건비를 확 줄여주었으니, 사람은 사람대로, AI는 AI대로 제 몫을 톡톡히 해낸 셈입니다.
품질 검사 공정에 AI를 도입한 결과, 포천일동막걸리는 기존 3명이 수행하던 1차 검사 업무를 1명+AI 시스템으로 대체하여 인력 효율을 높였습니다.
데이터로 말하는 성과: 이 AI 품질검사 도입으로 실시간 품질관리 체계가 갖춰졌고, 일본 수출용 제품의 내용량 편차 문제도 해결됐습니다 . 여러 대의 카메라가 다중으로 검사해 불량 검출 정확도를 크게 높였고 , 수작업 대비 검사 속도와 정확도, 비용 절감에서 모두 개선을 이루었습니다. 전통 막걸리 업체가 DX와 AX를 접목해 글로벌 시장 경쟁력까지 강화한 좋은 사례로 평가됩니다 .
2. 카카오톡 채팅봇: 소상공인 고객응대 DX/AX
DX 과정: 카카오는 전국의 자영업자, 소상공인들이 카카오톡 채널을 통해 손쉽게 디지털 고객관리를 하도록 지원해왔습니다. 가게마다 카카오톡 채널을 만들어 두면 손님들이 휴대폰으로 문의하고 답변받을 수 있어, 일종의 디지털 영업 창구가 생긴 셈이죠. 카카오는 2022년부터 소상공인들에게 월 30만원 상당의 메시지 발송권을 무료로 주는 등 디지털 전환 진입장벽을 낮춰왔습니다 . 그 결과 1년 8개월 만에 6만 명 이상의 소상공인이 카톡 채널을 활용하게 되었고, 이는 업체당 최대 2,550만원 매출 증대 효과로도 이어졌다고 합니다 .
AX 구현: 카카오톡 채널 기반이 자리잡자, AI 챗봇이라는 무기가 위력을 발휘하기 시작했습니다. 가게 사장님 대신 챗봇이 24시간 손님 문의에 답해주는 건데요, 예컨대 “영업시간이 어떻게 되나요?” 같은 질문에 챗봇이 바로바로 답해주고, 주문이나 예약도 자동처리하게 만들 수 있습니다. 사람 대신 AI가 1:1 채팅을 맡으니, 자느라 못 봤던 고객 문의도 새벽에 챗봇이 친절히 답변해주는 세상이 된 거죠 . 카카오는 OECD 주관 회의에서 이렇게 소상공인 대상 AI 기술 적용 성과를 발표하며 주목받기도 했습니다 .
DX와 AX 연계성: 디지털 채널 없이 곧바로 “우리 가게 AI 도입해야지!” 했다면 어떨까요? 아마 AI 챗봇에게 줄 FAQ 데이터조차 없는 상황이라 무용지물 이었을 겁니다. 카카오톡 채널로 기본적인 고객응대 데이터가 쌓이고, 매장 정보들이 정비되었기에 그 위에 AI를 올릴 수 있었죠. 실제 효과도 어마어마합니다. 카카오 측 분석에 따르면 챗봇 도입으로 연간 최대 1,414억 원의 고객응대 비용 절감 효과가 있었다고 합니다 . 그야말로 **“사장님 대신 받습니다~”**를 AI가 실천해 주며, 인건비·시간 비용을 확 줄인 것입니다. (참고로 카카오톡 챗봇 활용으로 줄어든 업무량은, 직원들에게는 야근 감소라는 행복으로 돌아갔겠죠? 😏)
정량적 성과: 2024년 4월 기준, 카카오가 집계한 결과에 따르면 챗봇 도입을 비롯한 소상공인 디지털 전환 지원 성과로 총 1414억 원에 달하는 비용 절감과 누적 60,000여 명의 소상공인 매출 증대가 확인되었습니다 . 이처럼 DX로 만든 데이터 기반 없이 AX의 성과도 없었다는 것을, 동네 가게 수만 곳의 사례가 증명하고 있습니다. 손님 대면 서비스의 디지털화가 선행되니, 그 다음엔 AI 비서(챗봇)가 척척 나서주더라—DX와 AX의 찰떡궁합이 아닐 수 없습니다.
[해외 사례]
1. Graphicast: 25인 제조업체의 스마트 공장화 여정
DX 과정: 미국 뉴햄프셔주의 직원 25명짜리 주조 전문기업 Graphicast는 작은 회사임에도 과감한 디지털화를 추진했습니다. 클라우드 기반 ERP와 데이터 수집 시스템을 도입해 생산 현장의 정보를 실시간으로 모니터링하고, 이를 활용해 경영 시뮬레이션 모델까지 만들었습니다. 사장인 발 잰척(Val Zanchuk)은 “데이터 수집 및 분석 비용이 낮아진 덕분에, 우리같이 작은 회사도 의미있는 데이터를 충분히 모을 수 있게 됐다”며, 자체적으로 선형계획 모델을 돌려 인력 충원 vs 설비투자 등의 의사결정을 지원하고 있다고 밝혔습니다 . 이렇듯 공정과 경영의 철저한 디지털화를 이룬 덕에, 작은 조직임에도 데이터 기반 의사결정 문화를 정착시켰습니다. (참고)
AX 구현: DX로 쌓인 데이터는 곧바로 AI 기반 최적화로 이어졌습니다. Graphicast는 AI 예측 분석 모듈인 The Predictor를 생산관리 소프트웨어에 통합하여, 매일 어떤 작업을 어떤 순서로 진행할지 생산 일정 최적화 계획을 자동으로 수립합니다 . 이 AI는 수주된 주문의 납기, 제품 종류와 수량, 가용 자원 등을 고려해 딱 맞는 작업 스케줄을 제안하여, 생산 지연을 최소화하고 납기를 정확히 맞추도록 도와줍니다 . 또한 이 회사는 AI 기반 품질검사 시스템과 예측 유지보수 등도 도입하여, 제품 불량률과 설비 고장 시간을 줄이는 등 다양한 AX 성과를 내고 있습니다 . 한마디로, 작은 주물 공장이 스마트팩토리로 거듭난 것이죠.
DX와 AX 연계성: Graphicast 사례는 “선 디지털화, 후 AI 적용”의 교과서라 불릴 만합니다. 생산 현장이 센서와 소프트웨어로 데이터화돼 있었기에, AI가 그 위에서 힘을 발휘할 수 있었습니다. 잰척 사장은 자사가 클라우드 컴퓨팅과 AI 시스템을 적극 활용해 대기업 고객들의 요구에 대응하고 있다고 밝혔습니다 . 실제로 Fortune 100 기업들을 고객사로 두고도 작은 조직으로 고품질·납기준수 서비스를 제공하는 비결이 바로 이 DX+AX라고 합니다. 즉, 디지털 없었으면 불가능했을 생산 최적화와 품질향상을 AI가 완성했다는 것입니다. 참고로 이 회사는 사람 부족 문제를 해결하기 위해 협동로봇(코봇) 도입도 검토 중인데요 , 언뜻 보면 25명 직원 중 몇 자리가 AI와 로봇으로 대체되는 것처럼 보여도, 사실은 인력 부족으로 못 받던 주문을 이제 처리하게 되는 선순환을 만들고 있습니다. 직원들도 “AI 상사” 덕분에 무엇을 언제 해야 효율적인지가 명확해져서 스트레스가 줄었겠죠? 😅
데이터로 본 성과: Graphicast는 AI 도입 후 제품 납기준수율이 크게 향상되었습니다. 2019년 도입한 AI 생산 스케줄러 덕에 주문 지연이 줄고, 고객 만족도가 높아져 매출 증가로까지 이어졌다는 보고가 있습니다 . 소규모 제조업체도 DX/AX를 통해 “작지만 강한” 경쟁력을 가질 수 있음을 보여주는 사례입니다.
2. FC Beauty: 글로벌 소매 스타트업의 AI 개인화 마케팅
DX 과정: 아랍에미리트 두바이에 기반을 둔 FC Beauty는 전통 화장품 유통기업 산하에서 시작된 스타트업으로, 전자상거래와 SNS를 활용한 디지털 마케팅에 집중했습니다. 온라인 쇼핑몰과 고객 데이터베이스를 구축하여 전 세계 소비자들의 구매 이력, 제품 리뷰, 선호도 등을 체계적으로 수집했고, 인스타그램 등 소셜 미디어와 연계한 옴니채널 전략으로 고객 접점을 디지털화했습니다. 이처럼 고객 데이터와 재고 관리의 디지털 인프라가 마련된 덕분에, 방대한 정보의 활용이 가능해졌습니다. (참고)
AX 구현: FC Beauty는 곧바로 AI를 활용한 개인화 서비스로 차별화를 시작했습니다. 먼저 추천 시스템을 도입해 개인별 맞춤 제품 추천을 제공하고, 웹사이트에 AI 챗봇을 연결해 피부 고민 상담이나 제품 Q&A에 자동 응대했습니다 . 또한 소셜 미디어 상의 고객 반응을 분석하는 AI로 트렌드를 파악하고 마케팅에 반영했죠. 나아가 수요 예측 AI를 도입하여 재고를 최적화했습니다. “AI 기반 예측 분석을 통해 어떤 제품이 언제 얼마나 팔릴지 예측함으로써, 적시에 적정 재고를 확보해 품절이나 재고과잉을 방지하게 되었다”고 공동창업자 Alefiyah Johar는 설명합니다 . 이처럼 마케팅부터 공급망까지 AI 풀코스를 활용하면서도, 정작 개발 자체는 내외부를 적절히 활용했습니다. 자체 기술팀이 중요한 솔루션은 직접 개발하되, 일부는 외부 AI 전문업체와 협업하여 최첨단 알고리즘을 도입하는 하이브리드 전략을 취했습니다 .
DX와 AX 연계성: 고객 데이터가 전부 오프라인 장부나 엑셀에만 있었다면 이런 마법 같은 개인화는 불가능했을 겁니다. FC Beauty는 디지털 전환 초기부터 “데이터 기반 의사결정을 회사 문화로 삼았다”며, 모든 팀원이 데이터를 남기고 공유하도록 했습니다 . 그 결과 AI 도입 시에도 양질의 학습 데이터가 확보됐고, 직원들도 AI 분석 결과를 신뢰하며 활용하는 데이터 드리븐 문화가 형성됐습니다. Johar 대표는 AI 도입 시 윤리적인 고려와 데이터 품질 확보가 리더십의 핵심 역할이라고 강조하는데요 , 실제로 투명한 AI 활용과 전략적 목표 연계를 통해 매출 증대와 운영 효율화라는 실질적 비즈니스 가치를 얻고 있습니다. 결국 디지털 없이 AI 없다는 것을, 이 기업의 가파른 성장세가 입증합니다.
성과: FC Beauty는 AI 도입 후 재고 회전율이 개선되고 품절률이 감소하여 운영비용이 절감되었습니다. 개인화 추천 덕분에 사이트 전환율이 상승하고 고객 만족도 지표도 향상되었습니다 (정확한 수치가 공개되진 않았지만, 전년 대비 매출 20% 이상 성장이라는 업계 추정도 있습니다). 무엇보다 작은 팀으로 글로벌 시장에서 고객 1:1 맞춤 응대를 구현함으로써, 대기업 못지않은 서비스를 제공하고 있다는 점에서 주목할 만합니다 .
3. Phoenix Fire Design: AI로 콘텐츠 제작 효율 UP!
DX 과정: 영국의 소규모 그래픽 디자인 에이전시 PhoenixFire Design은 디지털 기반의 원격 협업과 온라인 포트폴리오 운영 등 기본적인 DX를 갖춘 상태였습니다. 클라우드에 디자인 파일을 저장하고 프로젝트 관리도 디지털 툴로 하는 등, 작지만 민첩한 디지털 업무환경을 구축했죠.
AX 구현: 이 회사는 비용 부담 없이 효율을 높이기 위해 생성형 AI를 적극 활용했습니다. 예를 들어 ChatGPT와 Bard와 같은 도구를 “저렴한 인턴” 삼아, 블로그 초안 작성이나 마케팅 문구 제안을 받습니다 . “AI가 초안을 80% 정도 뚝딱 써주면, 나머지 20%를 사람이 손봐 완성한다”는 게 창업자 John Fuller의 설명인데요 , 완전히 처음부터 백지 상태로 쓰는 것보다 훨씬 빠르고 부담이 적다고 합니다. 덕분에 소수 인원으로도 다수의 콘텐츠를 생산해낼 수 있었고, 클라이언트 제안서나 홍보자료 준비에 들이는 시간이 크게 단축되었습니다. 물론 AI가 만들어준 결과물을 그대로 쓰지는 않고 반드시 사람이 검토·편집하여 품질과 창의성을 담보합니다 . 이처럼 AI와 인간의 협업을 통해 창의 작업 효율을 끌어올린 것이죠.
DX와 AX 연계성: 디지털 문서 관리나 협업툴 사용이 안 되어 있었다면, 팀원들이 AI가 생성한 텍스트를 함께 검토하고 수정하는 과정도 혼란스러웠을 겁니다. 하지만 이미 온라인 공동작업 문화가 있었기에 AI 결과물 활용도 자연스럽게 정착했습니다. Fuller는 “프롬프트 엔지니어링(질문 입력 기술)을 팀원들이 함께 연구한 결과, 원하는 답을 얻는 요령이 생겨 업무 효율이 껑충 뛰었다”며, 적은 예산으로도 AI 활용을 최적화한 비결을 공유했습니다 . 즉 디지털 친화적 조직문화 덕에 AI도 빠르게 흡수한 것입니다.
성과: 이 회사는 AI 도입 후 콘텐츠 제작 시간이 약 2배 빨라지고 생산물의 양도 늘었습니다. 클라이언트 대응도 신속해져 프로젝트 납기 준수율과 고객 만족도가 향상되었습니다. 중요한 것은, 큰 돈 들여 거창한 AI 시스템을 구축하지 않고도 기성의 AI 툴을 잘 활용해 얻은 성과라는 점입니다. 중소기업이라도 아이디어만 좋으면 AI를 업무에 녹여 성과를 낼 수 있다는 사례로 회자되고 있습니다 . (AI가 준 초안을 사람 디자이너가 퇴고하는 모습을 상상해보면, 마치 신입사원이 써온 제안서를 팀장이 빨간 펜 들고 고치는 풍경과 비슷할지도요!)
데이터가 답이다: 훈련 데이터 품질의 중요성 (feat. GPT)
끝으로, “Garbage in, Garbage out”이라는 오래된 격언으로 돌아가볼까요? 아무리 뛰어난 AI 알고리즘도 훈련 데이터의 품질이 낮으면 형편없는 결과를 내놓는다는 뜻인데요. 이는 소규모 기업의 AX에서도 예외가 아닙니다. 실제 사례를 하나 보겠습니다. 미국 모기지 서비스 회사가 고객센터 직원들을 돕는 AI 추천 시스템을 도입했는데, 9개월이 지나도록 직원들이 그걸 안 쓰는 겁니다. 알고 보니 추천 결과가 엉뚱해서 쓸모가 없었던 거죠. 원인은 AI 알고리즘이 아니라 잘못된 트레이닝 데이터에 있었습니다. 고객들이 실제 사용하는 언어로 작성된 문의 내용이 아니라, 내부 기술지원팀이 기술용어로 정리한 2차 자료를 AI에 학습시켜버렸던 겁니다 . “정작 고객들이 쓰는 말로 된 데이터를 캡처하지 못하고, 우리 내부 용어로 코딩해버렸다”는 자성이 나왔습니다 . 결국 AI는 현장과 동떨어진 추천만 내놓았고, 아무도 안 쓰는 실패작이 되고 말았습니다. 이 사례는 DX 선행의 중요성을 극명하게 보여줍니다. 만약 처음부터 고객 문의응대 과정을 디지털화하여 고객 언어 데이터를 잘 모아놨다면, AI 추천의 질도 달랐겠지요. 실제로 프로젝트 중단 후 데이터를 수정해서 새로 학습시키자 비로소 현장에 맞는 추천이 나오기 시작했다고 합니다 .
한편, GPT 같은 초거대 언어모델도 데이터에 목마른 건 마찬가지입니다. 흔히들 “훈련받지 않은 AI는 강아지와 고양이도 구분 못한다”고 하는데요 , 이미지 수천 장을 일일이 보여주며 알려줘야 비로소 견묘지간(犬猫之間?)을 알아본다는 것이죠. 결국 양질의 데이터 없이는 똑똑한 AI도 없습니다. 소규모 기업이 AX를 꿈꾼다면, 먼저 자사의 데이터 자산을 점검하고 구축하는 DX가 선행되어야 하는 이유가 여기에 있습니다. 데이터 품질 확보를 등한시한 AI 도입은 스쿠터에 제트엔진 달기와 같아서 금세 벽에 부딪히기 마련입니다.
반대로, 앞서 소개한 기업들은 각자 처한 환경에서 DX를 통해 자신만의 양질의 데이터를 축적했고, 이를 밑거름 삼아 AI 전환을 꽃피웠습니다. 포천일동막걸리는 생산라인 영상을, 카카오 소상공인 지원은 수십만 건의 채팅 로그를, Graphicast는 공장 가동 데이터를, FC Beauty는 글로벌 고객DB를 잘 다듬어 AI에 먹여 훌륭한 성과를 거둔 것이지요.
작은 기업, 큰 변화
사례들을 종합해보면, 직원 100명 이하의 작은 조직들도 DX와 AX를 통해 놀라운 혁신을 이루고 있음을 알 수 있습니다. 국내외를 불문하고 “디지털 전환 없이 AI 전환 없다”는 공통된 교훈이 도출됩니다 . 우선 데이터를 모으고 프로세스를 디지털화하면, 그 다음 인공지능이 그 위에서 비로소 춤을 춥니다. 소규모 기업 입장에서는 DX와 AX 모두 겁날 수 있지만, 한 걸음씩 접근하면 충분히 해낼 수 있다는 것이 선배들의 증언입니다. 작은 막걸리 양조장부터 스타트업 화장품 유통사, 동네 가게들, 소규모 제조사까지 각자의 방식으로 DX를 거쳐 AX에 안착한 모습이 인상적입니다.
물론 모든 AI가 만병통치약은 아니고, 윤리 문제나 직원 재교육 등의 과제도 있습니다. 하지만 적절한 데이터 전략과 인간의 창의적인 개입이 더해진 AX는 분명한 성과를 만들어냅니다. “DX 없이는 AX도 없다”는 말, 이제는 진부하게 들릴지 모르지만, 오늘 소개한 사례들의 생생한 숫자와 이야기가 그 말을 다시금 곱씹게 합니다. 디지털이라는 밭을 갈고 씨를 뿌려두니 AI라는 열매가 주렁주렁 열렸다고나 할까요. 앞으로도 더 많은 작은 기업들이 이 두 전환을 통해 “작은 고추가 맵다”는 속담을 기술로 증명해나가길 기대해 봅니다. 🚀
'DX 선행 → 데이터 확보 → AX 도입 → 성과 창출' 이 공식은 규모를 불문하고 유효하며, 우리 모두 AI 시대의 동참해야겠다!는 다짐과 함께 글을 마칩니다.