AX란? AI 전환의 뜻과 DX와의 차이

AX(AI 전환, AI Transformation)는 디지털로 옮겨 둔 업무 절차를 인공지능(AI)이 판단하고 처리하도록 바꾸는 일입니다. 국토연구원은 AX를, 아날로그 업무 절차를 디지털로 옮기는 데 중점을 둔 DX(디지털 전환)를 한 단계 더 발전시킨 개념으로 풀이합니다(국토연구원 국토용어해설, 2025).

이 글은 AX의 뜻, AX가 DX와 다른 점, AX라는 약자가 무엇을 줄인 말인지를 먼저 정리합니다. 이어서 기술 문서가 많은 회사가 AX를 무엇부터 시작하면 좋은지를, 아모프 창업팀이 만든 지식 AI 시제품을 시험하며 겪은 일을 바탕으로 설명합니다. 이 시제품은 문서를 근거로 답하고 사람이 확인한 내용만 기록하도록 만든 소프트웨어입니다. 기술 문서는 규격서, 시험 성적서, 논문처럼 제품과 실험의 조건과 수치를 적은 문서입니다. 규격서는 제품이나 재료가 갖춰야 할 조건을 적은 문서이고, 시험 성적서는 제품이나 재료를 시험한 결과를 적은 문서입니다.

AX와 DX는 무엇이 다른가요?

DX(디지털 전환)는 종이와 수작업으로 하던 아날로그 업무 절차를 디지털로 옮기는 데 중점을 두고, AX는 그렇게 디지털로 옮겨 둔 업무 절차를 AI로 지능화하고 자율화하는 데 중점을 둡니다(국토연구원 국토용어해설, 2025). 그래서 AX는 DX를 대신하는 일이 아니라, DX로 쌓아 둔 디지털 자료를 바탕으로 시작하는 다음 단계입니다.

기술 문서 업무로 보면, DX는 문서를 파일로 바꿔 찾기 쉽게 만드는 일이고, AX는 그 파일 속 수치를 근거와 함께 읽어 업무 판단에 쓰게 하는 일입니다. 아래 표의 "기술 문서 업무의 예"는 설명을 위해 만든 예입니다.

AX의 X는 무엇을 뜻하나요?

AX의 X는 전환을 뜻하는 영어 단어 Transformation을 가리키며, AX는 AI Transformation을 줄인 말입니다(국토연구원 국토용어해설, 2025). 디지털 전환을 뜻하는 DX도 Digital Transformation을 줄인 말이어서, 두 약자의 X는 같은 단어를 가리킵니다(KT Enterprise, 2026년 10월 23일 확인).

과학기술정보통신부도 2024년 12월 29일 게시한 보도자료의 제목에서 AX를 "인공지능 대전환(AX, AI Transformation)"으로 풀어 썼습니다(과학기술정보통신부, 2024). 같은 보도자료의 본문 각주는 AX를 "AI+X"로 적고, 특정 분야에 한정된 인공지능 활용을 넘어 산업, 공공, 사회, 지역, 국방에 이르는 국가 전반의 인공지능 대전환이라고 설명했습니다.

"AX 전환"이라는 말도 쓰이는데(김예림, 한빛미디어 공식 블로그, 2026), AX의 X가 이미 전환을 뜻하므로 이 말은 AI 전환과 같은 뜻으로 읽으면 됩니다.

AX와 AI는 무엇이 다른가요?

AI는 글을 읽고 판단하는 일처럼 사람이 하던 지적인 일을 컴퓨터가 하도록 만든 기술의 이름이고, AX는 그 기술로 회사의 업무 절차와 일하는 방식을 바꾸는 일의 이름입니다.

그래서 아모프는 AI 도구를 들여오는 일만으로 AX가 끝난다고 보지 않으며, AI가 맡을 업무 절차와 그 결과를 확인할 사람을 함께 정해야 한다고 봅니다. 예를 들어 문서를 요약하는 AI 도구를 들여와도, 요약한 내용을 누가 확인하고 어디에 기록할지 정하지 않으면 업무 절차는 그대로 남습니다.

기술 문서가 많은 회사의 AX는 무엇부터 시작하나요?

아모프는 AI에게 일을 맡기기 전에, 어떤 문서의 어떤 사실을 회사의 기록으로 삼을지와 그 기록을 누가 확인할지부터 정하기를 권합니다. 기록할 사실과 확인할 사람이 정해져 있어야 AI가 읽어 낸 내용이 맞는지 따질 기준이 생기기 때문입니다.

구체적으로는 아래 네 가지를 차례로 살펴봅니다.

• 문서 형식을 먼저 확인합니다. HWPX는 워드프로세서 한글로 만든 문서의 문단과 표를 XML이라는 구조화된 글 형식으로 담는 파일 형식입니다. 시제품은 HWPX 문서의 표를 칸 위치까지 읽지만, 예전 형식인 HWP 파일은 HWPX로 다시 저장해야 읽습니다.
• PDF의 표는 행과 열이 사라진 글 줄로 읽힐 수 있으므로, 같은 자료를 다른 형식으로 구할 수 있는지 찾아봅니다. 아모프 창업팀이 같은 논문을 두 형식으로 읽어 비교한 결과는 "AI는 논문 PDF의 표에서 수치를 제대로 읽을 수 있나요?"에 정리했습니다.
• 기록의 종류와 확인 담당자를 정합니다. 온톨로지는 업무에서 쓰는 개념과 개념 사이의 관계를 미리 정해 둔 지식 구조이며, 기록을 어떤 종류로 나누고 누가 확인할지는 "온톨로지 구축 방법: 기술 문서와 실험 기록을 지식으로 바꾸는 5단계"에서 다룹니다.
• 외부 모델에 문서를 보내도 되는 범위를 정합니다. 외부 모델은 다른 회사가 인터넷으로 제공하는 AI 모델이며, 이런 모델을 쓰면 질문과 문서의 내용이 그 모델을 제공하는 회사로 전송됩니다.

문서 업무에 AI를 쓰면 어떤 문제가 생기나요?

아모프 창업팀이 시제품을 시험하며 거듭 겪은 문제는 두 가지였습니다. AI가 근거의 위치를 틀리게 적는 일과, 같은 문서를 읽을 때마다 결과가 달라지는 일입니다.

기록 후보는 AI가 문서에서 읽어 내 기록하자고 제안했지만 아직 사람이 확정하지 않은 내용입니다. 아모프 창업팀이 2026년 9월 22일 공개 논문을 외부 모델 하나에게 읽혔을 때, AI가 제안한 기록 후보 3건은 모두 원문 위치를 틀리게 적었습니다.

3건 모두 인용문이 적힌 위치의 원문에 글자 그대로 있지 않아 근거로 인정되지 않았습니다.

아모프 창업팀이 2026년 9월 29일 같은 논문 한 편을 같은 외부 모델에게 세 번 읽게 했을 때는, 정해 둔 목록 형식으로 읽어 낼 수 있었던 답이 세 번 가운데 한 번뿐이었습니다. RAG(검색 증강 생성)는 AI가 답을 쓰기 전에 관련 문서를 찾아 근거로 삼게 하는 방식이며, AI의 답을 원문과 대조하는 순서는 "RAG 구축 방법: 출처를 밝히며 답하는 AI를 만드는 5단계"에 정리했습니다.

두 시험 모두 한 컴퓨터에서 시제품으로 한 것이므로, 다른 모델이나 다른 문서에서도 같은 비율로 문제가 생긴다는 뜻은 아닙니다.

AI가 정리한 내용을 바로 회사 기록으로 써도 되나요?

아니요. 아모프는 AI가 정리한 내용을 담당자가 근거와 함께 확인한 뒤에만 회사의 기록으로 삼기를 권합니다. 시제품에서도 검사를 통과한 기록 후보는 담당자가 확정 버튼을 눌러야 기록되며, 채팅에서 "맞다"고 답한 것만으로는 아무것도 기록되지 않습니다.

시제품이 기록을 남기는 곳은 지식 원장입니다. 지식 원장은 사람이 확인한 기록만 시간 순서대로 덧붙여 쌓는 데이터베이스입니다. 이미 들어간 기록은 고치거나 지우지 않고, 바뀐 내용은 정정 기록으로 덧붙입니다.

아모프가 돕는 AX

아모프는 엔지니어링 회사와 연구소의 기술 문서와 실험 기록을 정리해, 근거를 보여 주며 답하는 AI 소프트웨어를 고객사에 맞춰 개발합니다. 아모프가 제공하는 서비스와 맡지 않는 일은 "엔지니어링 회사와 연구소를 위한 AX 컨설팅"에 정리했습니다.

자주 혼동하는 것

AX라는 약자는 AI 전환 말고 다른 뜻으로도 쓰이므로, 글마다 어떤 뜻으로 썼는지 확인해야 합니다.

• 사용자 경험(UX) 분야의 연장선에서 AX를, 사용자가 AI 에이전트와 어떻게 상호작용하며 어떤 경험을 하는지 설계하는 일을 뜻하는 "에이전트 경험(Agent Experience)"으로 쓰기도 합니다(김예림, 한빛미디어 공식 블로그, 2026). AI 에이전트는 언어 모델(글을 읽고 이어질 글을 만들어 내는 AI 모델)에 도구와 규칙을 묶어, 사람의 요청이나 정해 둔 시각·사건에 따라 여러 단계의 일을 이어 처리하는 프로그램입니다. 같은 글도 실제로는 AI 전환이라는 뜻이 훨씬 많이 쓰인다고 적었으며, 이 글의 AX도 AI 전환을 뜻합니다.
• 회사나 조직의 이름에 AX가 들어 있다면, 그것은 그 조직의 고유한 이름이므로 AI 전환이라는 일반 용어와 구별해서 읽어야 합니다.