회사 자료에서 몇 년째 DX를 외치다가 어느 날부터 AX로 말이 바뀌었다면, 자연스럽게 드는 의문이 있습니다. “그거 결국 같은 말 아닌가요?” 결론부터 말씀드리면 다릅니다. 둘의 갈림길은 디지털화냐, 지능화냐입니다. 그리고 순서상 앞의 것을 건너뛰면 뒤의 것이 거의 작동하지 않습니다. 삼성이 2026년 6월 발표문에서 두 전환을 어떻게 나란히 놓았는지까지 함께 봅니다.
목차
디지털 전환이란 무엇이었나
디지털 전환(Digital Transformation)은 아날로그로 돌아가던 업무와 데이터를 디지털로 옮기고, 그 위에서 프로세스를 다시 설계하는 흐름을 말합니다. 종이 결재를 전자결재로, 수기 장부를 ERP로, 사내 서버를 클라우드로 옮기는 작업이 대표적입니다. 여기에 모바일·사물인터넷·빅데이터가 붙으면서 “고객 데이터를 모아 더 나은 서비스를 만든다”는 단계까지 확장됐습니다.
중요한 것은 이 단계에서 판단은 여전히 사람 몫이었다는 점입니다. 시스템은 데이터를 모으고 보여줄 뿐이고, 그 화면을 보고 무엇을 할지 정하는 것은 담당자였습니다. 자동화도 “이 조건이면 이렇게 처리하라”고 사람이 미리 규칙을 짜 둔 정형 업무에 한정됐습니다.
인공지능 전환은 어디서 갈라지나
AX는 그 디지털 기반 위에서 판단과 실행의 상당 부분을 AI 쪽으로 옮깁니다. 규칙을 사람이 미리 다 적어 두지 않아도, 모델이 데이터를 학습해 상황마다 다른 결론을 내놓습니다. 그래서 그동안 자동화가 어려웠던 비정형 영역(문서 검토, 상담 응대, 이상 징후 판별, 초안 작성)이 대상이 됩니다.
사람의 역할도 바뀝니다. 시스템을 조작하는 사람에서 모델과 에이전트를 감독하는 사람으로 이동합니다. 결과를 검증하고, 어디까지 위임할지 정하고, 잘못됐을 때 책임지는 자리가 새로 생깁니다. SK AX가 6월 콘퍼런스에서 “에이전트 구성원을 염두에 둔 기존 프로세스 재설계”를 말한 것이 바로 이 자리를 만드는 일입니다.
표로 비교하면
| 구분 | 디지털 전환(DX) | 인공지능 전환(AX) |
|---|---|---|
| 목표 | 아날로그의 디지털화, 효율 개선 | 지능화, 판단과 실행의 재배치 |
| 사람의 역할 | 시스템을 조작하고 결정 | AI 결과를 감독하고 책임 |
| 자동화 범위 | 규칙이 정해진 정형 업무 | 비정형 판단 영역까지 확장 |
| 데이터 쓰임 | 저장·조회·분석 | 학습·추론·생성의 재료 |
| 대표 기술 | 클라우드, ERP, 모바일 | 대규모 언어모델, 머신러닝, 에이전트 |
| 2026년의 표현 | 삼성 “1990년대 디지털 전환” | 삼성 “AI 대전환”, SK AX “AI가 실제 업무를 수행하는 기업” |
삼성이 스스로 그은 선
이 구분을 기업이 어떻게 이해하는지는 삼성의 2026년 6월 9일 ‘AI 대전환’ 발표문에 잘 드러납니다. 발표문은 “1990년대 디지털 전환이라는 거대한 변화 속에서 선제적 변화와 과감한 투자를 통해 ‘내수 시장’에서 벗어나 글로벌 기업으로 도약했다”고 앞 단계를 정리한 뒤, 이번에는 “업무의 모든 과정에 AI를 도입하는 것은 물론, 사장단과 임원, 직원들의 일하는 방식과 조직문화 등 조직 DNA 자체를 AI 중심으로 탈바꿈”하겠다고 적습니다. 앞 단계가 시스템의 전환이었다면 이번 단계는 일하는 방식과 조직의 전환이라는 구분이, 회사 발표문에 그대로 들어 있는 셈입니다.
같은 발표에서 외부 생성형 AI의 전면 사용 허용과 보안 체계 구축을 한 문장에 묶은 것도 두 단계의 관계를 보여 줍니다. AI에게 자료를 열어 주려면 권한·보안 체계가 먼저 있어야 하고, 그 체계는 앞 단계에서 만들어진 것이기 때문입니다.
둘은 대체 관계가 아니라 순서 관계다
여기가 실무에서 가장 자주 어긋나는 지점입니다. AX가 유행한다고 앞 단계를 건너뛸 수는 없습니다. 이유는 단순합니다. AI는 데이터를 먹고 움직이는데, 그 데이터를 만드는 것이 앞 단계의 일이기 때문입니다.
- 업무가 여전히 종이와 개인 PC 파일에 흩어져 있으면 학습시킬 데이터 자체가 없습니다.
- 부서마다 용어와 양식이 다르면 모델이 같은 항목을 다른 것으로 인식합니다.
- 권한·보안 체계가 없으면 AI에게 자료를 열어주는 순간 통제 불가능한 유출 경로가 생깁니다. 이 위험은 AI 채팅으로 개인정보가 새는 경로에서 다룬 것과 같은 구조입니다.
- 에이전트에게 실제 권한(결재·발주·삭제)을 주려면 누가 어디까지 승인하는지가 시스템에 적혀 있어야 합니다. 이것이 없으면 에이전트는 “제안만 하는 챗봇”에 머뭅니다.
실제로 국내 도입 현장에서 한글 문서 포맷처럼 사소해 보이는 것이 첫 장벽으로 꼽히기도 합니다. 데이터가 사람 눈에는 보이는데 기계에는 안 보이는 상태였던 겁니다. 그래서 현장 순서는 대개 ‘기반 정리 → 부분 적용 → 전사 확장’으로 흐르고, 이 확장 구간에서 무엇이 걸리는지는 국내 기업들의 추진 내용에서 이어서 볼 수 있습니다.
겹치는 지점도 분명히 있다
둘을 칼같이 나누기 어려운 이유도 있습니다. 디지털 전환의 정의 안에 이미 인공지능이 기술 항목으로 들어가 있었기 때문입니다. 그래서 현실에서는 “AI를 도구로 쓰는 디지털 전환”과 “AI가 주체가 되는 인공지능 전환” 사이에 넓은 회색지대가 있습니다. 구분이 필요할 때는 기술 이름 말고 결정 권한이 어디에 있는지를 보시면 대체로 갈립니다. 사람이 화면을 보고 결정한다면 앞 단계, AI가 결론을 내고 사람이 검토한다면 뒤 단계입니다. 최태원 회장이 “구성원의 90% 이상이 AI를 쓰고 있지만” 아직 ‘우리의 AI’는 아니라고 한 것도, 도구 사용(앞)과 조직 성과(뒤)의 경계를 말한 것입니다.
자주 묻는 질문
회사가 앞 단계도 안 끝났는데 AX를 하겠다고 합니다.
드문 일이 아닙니다. 다만 실제로는 데이터 정비와 병행하게 되는 경우가 대부분이라, 초기 성과는 사내 문서 검색이나 상담 요약처럼 데이터가 이미 모여 있는 영역에서 먼저 나옵니다. LG AI연구원이 올해 사례로 든 특허 검색 시스템이 그런 예입니다.
CX, MX 같은 말도 같은 계열인가요?
맞습니다. 고객 경험(Customer Experience)이나 모바일 전환처럼 Transformation·Experience의 X를 붙이는 조어법이 같습니다. 그래서 X만 보고 뜻을 유추하기보다 앞 글자가 무엇을 가리키는지 확인하는 편이 안전합니다.
둘 중 어느 쪽 용어를 써야 하나요?
기반 정비가 목적이면 앞의 표현이, AI에 판단을 맡기는 재설계가 목적이면 AX가 정확합니다.
정리
디지털 전환이 손에 쥔 도구를 바꾸는 일이었다면, 인공지능 전환은 그 도구를 쥔 손을 바꾸는 일입니다. 두 단어를 섞어 쓰면 논의가 흐려지므로, 회의에서 이 말이 나오면 지금 바꾸려는 것이 데이터인지 판단인지를 먼저 확인해 보시면 좋습니다.
참고: 삼성 뉴스룸(2026-06-09), 전자신문(2026-06-14, 뉴 이천포럼) (2026년 9월 6일 확인)