다이퀘스트는 2025년 말, 사내 AI 전환을 전담하는 AX추진팀을 신설했습니다. AI·검색 솔루션을 만드는 회사가, 내부 AI 전환을 위해 별도 팀을 꾸린 셈입니다. 다이퀘스트의 AX 추진팀을 직접 만나 현실적인 이야기를 들어봤습니다.

Q. 그동안 어떤 일을 해오셨나요?

A. 김명주 팀장: 2022년 3월에 회사로 ‘다시’ 돌아왔습니다. 한 번 떠났다 돌아온 셈이라, 회사 안팎을 조금 다른 시선으로 보게 되는 것 같습니다. 지금은 전략기획에서 사내 AI 전환을 맡고 있습니다.

김병국 선임: 저는 신입으로 입사해 검색 솔루션 기반 SI 사업에 투입됐습니다. 사실 처음 합류할 때는 AX추진팀이 뭘 하는 조직인지도 잘 몰랐어요. 함께 프로젝트를 했던 김명주 팀장님을 따라가면 여러 일을 배우겠다는 생각으로 합류했습니다.

Q. AX추진팀의 탄생 배경이 궁금합니다.

A.다이퀘스트는 25년 동안 통합 검색엔진 마리너(Mariner)와 지능형 대화 시스템 인포채터(InfoChatter)를 서비스하며 자연어 처리 기술을 깊게 다뤄온 회사입니다. 외부 AI 도구(Claude, Codex)를 기반으로 업무를 전환하는 과정에서도 사내 데이터와 언어를 다루는 일은 필수 불가결한 작업입니다. 따라서 우리의 기술로 내부지식을 관리하고 AI 업무 전환을 실현해보자는 경영진의 판단이 있었습니다.

Q. AI 솔루션을 만드는 회사가 AX팀을 따로 두는 게 역설적으로 들리기도 합니다.

A. 실제 내부에서도 그런 의견들이 있었습니다. AX추진팀이 신설된 데에는 크게 두 가지 이유가 있습니다.

하나는 비 개발직 군의 환경 구성과 사용 가이드입니다.

비 개발 조직의 가장 큰 장벽은 "하네스 엔지니어링" 같은 최적화 영역이 아니라, 환경 구성과 설치 그 자체라고 판단합니다.

AX추진팀은 이런 진입 장벽을 낮추고 누구나 쉽게 AI를 활용할 수 있는 환경을 만드는 역할을 맡고 있습니다.

다른 하나는 전사 공통 요소입니다.

일례로 내부에서 추진 중인 사내 그룹웨어 MCP 개발의 '계정 인증·권한 체계'는 각 부서가 개별적으로 작업하기 난해한 부분입니다.

조직 전체가 함께 활용할 수 있는 공통 기반을 먼저 구축해야 했습니다.

다만 한 가지는 분명히 말씀드리고 싶습니다.

Q. 오래 남기 위한 조직이 아니라는 건 어떤 의미인가요?

A. "AX팀을 만드는 순간 조직은 AX에 실패한다"라는 글에서 지적하듯, 별도 조직을 만드는 순간 나머지 조직이 AI 전환을 '다른 팀의 일'로 여기게 됩니다. 실제로 생성형 AI 도입의 95%가 기대한 성과를 내지 못했고, 성공한 5%는 AX 조직이 아니라 실무 담당자가 주도한 경우였다는 지적에 전적으로 공감합니다.

저희 팀은 조직 구성원(특히 비 개발직 군)의 초기 환경 안착과 공용 시스템 구축을 위해 활동하고 있지만,

핵심 목표는 결국 도메인을 이해하는 각 담당자가 자신의 팀에 알맞은 업무 프로세스를 직접 규정하고 바꾸는 것이라는 의미입니다.

Q. AX 추진팀 신설 이후 어떤 일들을 해왔나요?

A. 현재까지는 우리 조직의 상황을 파악하고, AI 도구 활용에 대한 공감대를 얻고, 공통 매뉴얼을 제공하는 등 초기 안착 활동을 수행했습니다.

최초 실태 조사에서는 대부분이 AI를 채팅이나 단순 검색 용도로만 사용하고 있다는 사실을 확인하였고,

"일단 코딩형 도구를 직접 사용하게 한다"는 목표를 수립하였습니다.

마케팅 코멘트

AX전환 첫 번째 이벤트는 어떻게든 많은 사람이 참여하게 만들자는 생각으로 꽤 공을 들였습니다. (도발적인 카피, 높은 상금)

돌이켜보면 이 이벤트 덕분에 AX 전환에 진심인 사람들이 수면 위로 올라왔습니다.

숫자보다 사람을 발견한 이벤트였다고 생각합니다.

이후 2차 공모전을 통해 메일링 서비스 자동화, 제안서 작성, 사내 솔루션 설치 자동화, 데이터 분석 자동화 등 다양한 활용 사례를 접하였는데요.

옆자리 동료의 살아 있는 경험담이 조직 구성원들에게 긍정적인 영향을 주지 않았나 판단합니다.

현재는 초기 환경 구성을 위한 매뉴얼 공유와 팀 단위 교육, 전사 공용 시스템 구축을 수행하고 있습니다.

Q. 평소 어떤 자료들을 참고하시나요?

A. 요즘IT와 스레드(Threads)를 주로 활용합니다. AI 도구의 성능과 사용 사례는 하루가 다르게 바뀌기 때문에,

교육 때마다 조직 구성원들께 적어도 스레드에는 가입하시고, 출근길에 5분만 새로운 소식이 있는지 확인해 보시라고 말씀드리고 있습니다.

Q. 앞으로 남은 일들은 무엇이고 어떤 것이 핵심일까요?

여러 기업들의 AX 사례를 살펴보며 발견한 시행착오들이 있습니다.

저희는 최소한 다른 조직이 겪었던 문제만큼은 피하려고 합니다.

하나. "지난달 거래처별 매출을 이 자리에서 5분 안에 산출할 수 있습니까?"

커뮤니티에 알려진 업무 진단 질문인데요. 다이퀘스트는 경영지원실의 AI 전환을 위해 그룹웨어 API 신규 도입부터 추진하고 있습니다.

AI의 한계를 알고 있는 회사이기에, 시스템 자동화를 우선적으로 도입하려 합니다.

둘. "바이브 코딩은 기술 부채가 쉽게 발생합니다."

바이브 코딩 만능 론도 존재하지만, 프로덕션 레벨의 시스템에서는 비 개발자가 해당 이슈를 통제하고 개선하는 데 드는 비용이 AI 전환으로 얻는 이득보다 더 크다고 판단합니다. 즉, 비 개발직 군은 업무 프로세스를 명확하게 규정하고, 부분 업무 자동화부터 수행하는 것이 핵심입니다.

셋. "표준 가이드를 제공하되, 무엇도 강제하지 않습니다."

수많은 방법론과 플러그인이 범람하는 요즘, 가급적 오래 변하지 않는 지침들을 제공하되, 실제 안착은 팀별로 다르게 이루어지는 방향을 고려하고 있습니다.

더불어 사내에서 "하네스 공유 시스템"을 제안해 주신 팀장님도 계셔서, 이와 유사한 공용 공간을 마련하는 대안 등도 고민 중입니다.

Q. 외부에서 AX 전환을 고민하는 기업들에게 마지막으로 한마디해 주신다면?

A. 등반 업계에서 자주 인용되는 이야기가 있습니다.

"암벽등반을 어떻게 더 잘하게 되나요?"라는 질문에 한 암벽등반가는 이런 답을 했다고 합니다.

"암벽등반을 함으로써요." ( 더 많이 올라보는 것!)

AX 전환도 마찬가지입니다. 많은 기업들이 AX 성공 사례나 방법론을 찾지만, 결국 중요한 것은 직접 써보는 경험입니다.

또한, AI 활용에 있어서는 기존의 지식과 경험이 오히려 새로운 시도를 막는 "장애"가 되기도 합니다.

변화 속도가 워낙 빠르다 보니 2주 전에 배운 지식이라도 금세 과거의 이야기가 되기도 합니다.

"교육"을 통한 효과의 한계가 너무 빨리 온다는 문제의식이 공유될 수 있길 바랍니다.

모든 문제가 그렇듯 AI 전환에도 만병통치약은 없습니다.

"조직원 스스로 실패와 성공의 경험을 쌓게 하는 조직 문화를 어떻게 만들 것인가"가 원론적이지만 어려운 해답일 듯합니다.

인터뷰를 준비하면서, 예상했던 답변은 AI 도구나 최신 기술에 대한 이야기였습니다.

그러나 실제로 가장 많이 나온 단어는 '경험'이었습니다.AX추진팀은 어떤 AI를 써야 하는지보다,

구성원들이 직접 사용해보고 실패해보고 다시 시도해보는 과정을 더 중요하게 생각하고 있었습니다.

인터뷰가 끝난 시점에서 'AX추진팀의 목표는 소멸'이라는 말도 조금 다르게 들렸습니다.

누군가가 AI 활용을 알려거나, 사용을 독려하지 않아도, 각자가 자신의 업무에 맞는 방법을 찾아 자연스럽게 활용할 수 있는 상태를

의미하는 것 같습니다.

앞으로도 다이퀘스트 블로그에서는 사내 AX 전환 과정에서의 시행착오와 변화,

실제 업무에 AI를 적용한 다양한 사례들을 꾸준히 소개해 드리겠습니다.