박종천 CAIO는 AX 성공을 준비도부터 프라이빗 GPU까지 7단계로 제시했다.

01핵심 개요

• 지란지교소프트 박종천 CAIO는 약 200명 조직의 AX 전환과 고객사 AI 전환 사업을 함께 맡고 있다고 설명했다.
• 개발 조직은 바이브 코딩 중심으로 전환해 코드보다 의도·스펙 문서를 관리하는 VDLC를 정립 중이라고 말했다.
• AX 0단계 준비도에는 대표 의지, AXTF 전담 조직, 문화 변화에 필요한 충분한 기간이 필요하다고 제시했다.
• AX는 킥오프·디스커버리·POC·어답션·스케일업을 거쳐 보안과 비용을 다루는 프라이빗 전환으로 이어진다고 설명했다.
• 고객사 사례에서 직원 200명 규모에 H200 2대 구매비가 약 2억원, 클라우드 GPU 임대 견적은 연 5억원이었다고 말했다.

02핵심 주장 / 논점 구조

• 박종천은 개인이 AI를 잘 쓰는 생산성과 조직 전체의 생산성은 다르며, 조직 지식과 시스템의 연결이 핵심이라고 봤다.
• AX 컨설팅은 0단계 준비도부터 6단계 프라이빗 트랜스포메이션까지 총 7단계로 추진한다고 설명했다.
• AI를 단순한 도구가 아니라 회사 지식과 지시를 바탕으로 일하는 ‘AI 직원’으로 전환해야 한다고 말했다.
• AI 생산성 확대는 보안 위험과 비용 증가를 동반하므로, AI 해킹 대응과 AI 보안을 함께 가져가야 한다고 강조했다.

03바이브 코딩과 VDLC로 바뀐 개발 방식

• 개발자들은 의도와 설계 문서만 던지고 AI가 개발하도록 전환했으며, 사람은 더 이상 코드를 보지 않는 방향이라고 말했다.
• 전통적 SDLC의 요구사항·디자인·개발·테스트·출시 흐름은 바이브 코딩 중심의 VDLC로 바뀌고 있다고 설명했다.
• VDLC에서는 코드가 결과물일 뿐이며, 관리 대상은 인텐트와 스펙 문서라고 밝혔다.
• AI와 일하는 시간이 늘면서 사람 간 대화가 줄어드는 ‘소통 부채’가 생길 수 있어 데일리 스탠드업과 워크숍을 운영한다고 말했다.

04AI 기반 채용 평가와 AI 풀스택 개발자

• 신입 개발자 입사 테스트로 오피스 에이전트를 일주일 안에 혼자 바이브 코딩으로 구현하게 한다고 설명했다.
• 지원자가 제출한 결과물은 평가 프로그램과 LLM이 항목별 약 10페이지 보고서로 평가하며, Codex와 Claude Code의 리뷰 보고서도 활용한다고 말했다.
• 두 평가 중 하나라도 80점을 넘으면 통과시키고, 이후 이력서 검토와 문화 적합성 중심의 면담을 진행한다고 밝혔다.
• 최근에는 프론트엔드·백엔드 구분보다 GPU·모델·에이전트 프레임워크·툴콜링을 다루는 AI 풀스택 개발자를 채용한다고 말했다.

05일반 직군의 문서 업무 전환

• 일반 직군에는 Claude Code 등을 제공하고 교육·컨설팅을 통해 실무 적용을 지원한다고 설명했다.
• 기존 제안서, 고객 웹사이트, 개인 지식을 입력한 뒤 새 제안서를 만들게 하면 사람의 1시간 작업을 5분에 처리할 수 있다고 말했다.
• 직접 파워포인트나 워드 문서를 만드는 방식에서 벗어나 의도와 스펙 문서로 결과물을 생성해야 한다고 주장했다.
• 박종천은 자신은 약 6개월 동안 슬라이드를 직접 만든 적이 없다고 경험을 소개했다.

06AX 7단계와 조직 확산 과정

• 0단계 AX 레디니스는 대표 의지, AXTF 전담 조직, 충분한 기간의 세 요소로 구성된다고 설명했다.
• 1단계 킥오프 뒤 2단계 디스커버리에서 실제 업무를 분석하고 AI 전환 대상 업무를 선정한다고 말했다.
• 3단계 POC로 작동 여부를 확인하고 4단계 어답션에서 실무에 적용하며, 여기까지 가면 성공으로 본다고 밝혔다.
• 어답션 이후 유용성이 확인되면 5단계 스케일업으로 확산되며, 한 사례에서는 2개 부서 2개 아이템에서 9개 부서 9개 아이디어로 늘었다고 말했다.
• 6단계 프라이빗 트랜스포메이션에서는 보안과 비용 문제에 대응하기 위해 구축형 환경을 준비한다고 설명했다.

07조직 지식 라이브러리와 프라이빗 GPU

• 회사 AI 전환은 개인용 AI, 개인 지식 기반 업무용 AI, 조직 공용 지식 라이브러리로 확장된다고 구분했다.
• 조직 지식 라이브러리가 구축되면 직원이 정보를 찾는 시간과 잘못된 정보로 재작업하는 시간을 줄일 수 있다고 설명했다.
• GPU 위에 모델, LangGraph 같은 에이전트 프레임워크, 툴콜링, 문서·이메일·결제·웹브라우징 등의 서비스를 연결하는 구조를 제시했다.
• 고객사에서 H200 2대 구매비는 약 2억원이었고, 직원 200명 사용을 위한 클라우드 GPU 임대 견적은 연 5억원이었다고 말했다.
• GPU를 구매하면 밤에도 활용해 24시간 일하는 AI 직원처럼 운영하려는 동기가 생긴다고 설명했다.

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