올해 모든 기업이 AX(AI Transformation)를 외치고 있다. 하지만 나는 올해 많은 기업들의 AX 시도가 그리 성공적이지 못할 것 같다.

대부분의 기업은 AX를 개인이 AI 도구를 잘 쓰는 것으로 착각한다. 직원들에게 프롬프트 엔지니어링을 가르치고, 비싼 AI 도구, SaaS 툴을 쥐여준다. 하지만 이는 여전히 사람이 병목인 구조다. 사람이 배우고, 사람이 기억하고, 사람이 툴을 찾아 써야 하기 때문이다.

진정한 AX는 사람이 배우는 것이 아니라, 조직의 시스템이 노하우를 흡수하고 증폭시키는 구조를 만드는 것이다. 나는 이것을 **생산성 복리 엔진(Productivity Compound Engine)**이라 부른다 (Every에서 처음 제시한 복리 엔지니어링, Compounding Engineering에서 영감을 얻었다).

이 엔진을 장착한 조직만이 진정한 AI-Native이며, 복리가 붙는 협업이 가능한 AX 조직이라 할 수 있다.

AX의 핵심: 사람은 잊어도, 엔진은 기억한다

내가 정의하는 AX의 본질은 AI를 업무의 부분 자동화 도구로 쓰는 것이 아니다. 조직의 핵심 운영을 생산성 복리 엔진 중심으로 재설계하는 것이다.

기존의 사내 업무가 어떻게 바뀔지 비교해보면 쉽게 이해할 수 있다.

• 과거: 팀원 A가 훌륭한 업무 자동화 스크립트를 짠다. 사내 위키에 올린다. 팀원 B는 그게 있는 줄도 모르고 똑같은 스크립트를 또 짠다. (비효율의 반복, 덧셈의 조직)
• 지니파이의 AX: 팀원 A가 툴을 만든다. 생산성 복리 엔진이 이를 자동으로 인식해 에이전트가 새 도구로 등록한다. 팀원 B가 에이전트에게 업무를 시키면, 에이전트가 알아서 A가 만든 툴을 꺼내와 실행한다. (효율의 누적, 복리의 조직)

이것이 팀의 생산성 복리 엔진이다.

사람이 굳이 "내가 이거 만들었으니 쓰세요"라고 외치지 않아도, 에이전트가 알아서 조직 내 파편화된 도구와 지식을 모듈화하고 재사용한다. 업무를 하면 할수록 조직의 에이전트는 똑똑해지고, 다음 업무는 더 쉬워진다.

그리고 이 과정에서 무엇보다 사람이 배우고, 기억하고, 툴을 사용하기 위해서 일의 방식의 바꾸는 것이 최소화될 수 있다.

AX에서 가장 큰 사람이라는 병목이 최소화되어, 생산성에 복리가 붙는 것이다.

팀의 생산성 복리 엔진을 지탱하는 2가지 기둥

이 엔진이 작동하려면 두 가지 전제 조건이 필요하다. (1) 이 엔진을 채울 재료와 (2) 엔진을 사용할 주체다.

1. 재료 공급: 전 팀원의 바이브 코더(Vibe Coder)화

에이전트가 가져다 쓸 도구(Tool)가 있어야 한다. 이를 위해선 팀원 전체가 필요한 소프트웨어를 직접 만들어 쓸 수 있어야 한다.

소프트웨어 개발 장벽은 무너졌다. **클로드 코드(Claude Code)**와 같은 코딩 에이전트 덕분에, 이제 자연어로 코딩하는 바이브 코딩만으로도 누구나 툴을 만들 수 있다.

• 팀원들이 각자의 업무 효율을 위해 만든 작은 툴들이, 곧장 생산성 복리 엔진을 구성하는 라이브러리 중 하나가 된다.
• 바이브 코더가 많을수록, 엔진 내에 쌓이는 자산은 기하급수적으로 늘어난다.