AX 도입을 고민하고 계신가요?
본격적인 아티클에 앞서 HR 영역에서 AX를 시작할 수 있는 방법을 먼저 안내해 드립니다. 🙂

‘우리 회사도 AI를 도입하고 싶습니다.’

이 한마디로 시작한 문의가 예상보다 훨씬 큰 규모의 AX 견적서로 이어지는 경우가 적지 않습니다. 처음에는 특정 업무에 AI를 적용하는 정도로 생각했지만, 막상 검토를 시작하면 데이터 정비부터 기존 시스템 연동, 업무 프로세스 개선까지 필요한 작업이 하나둘 추가되기 때문입니다. 결국 구축 기간은 길어지고 비용 역시 처음 예상했던 예산을 크게 넘어설 수 있습니다.

왜 이런 일이 발생할까요?

AX 견적은 단순히 AI 기능의 가격만으로 결정되지 않습니다. 현재 데이터와 시스템이 얼마나 준비되어 있는지, 어떤 업무에 AI를 적용할 것인지, 새롭게 개발해야 하는 범위가 어디까지인지에 따라 비용 구조가 크게 달라지기 때문인데요!

이번 아티클에서는 AX 견적이 예상보다 커지는 이유와 불필요한 비용을 줄이면서 우리 조직에 맞는 정확한 견적을 받기 위해 무엇을 준비해야 하는지 알아보겠습니다.

1. AX 견적은 왜 비쌀까?

1.1 AX(AI Transformation)란

AX는 AI Transformation의 줄임말로 기업의 업무 프로세스나 의사결정 구조에 AI를 도입해 운영 방식 자체를 바꾸는 작업을 말합니다. 기존의 디지털 전환(DX)이 종이나 엑셀 중심의 업무를 시스템으로 옮기고 데이터를 디지털화하는 데 집중했다면, AX는 축적된 데이터를 AI가 분석하고 반복 업무를 자동화하며 사람의 의사결정을 지원하는 단계로 볼 수 있습니다.

단순히 챗봇 하나를 붙이거나 범용 AI 툴 하나를 구독하는 것과는 다릅니다. 업무 흐름을 분석 및 데이터를 정비하고 조직에 맞는 방식으로 AI를 붙이는 과정이 함께 들어가기 때문에 프로젝트 성격에 가깝다고 볼 수 있습니다.

1.2 AX 견적이 비싼 이유

AX 견적서를 처음 받아보면 금액이 예상보다 커서 당황하는 경우가 많습니다. 이유는 견적에 포함되는 항목이 생각보다 많기 때문입니다.

일반적으로 AX 견적에는 아래 항목들이 함께 들어갑니다.

• 현황 분석 및 컨설팅 비용
• 데이터 수집·정제·라벨링 비용
• 모델 개발 또는 솔루션 라이선스 비용
• 기존 시스템과의 연동 개발 비용
• 인프라(서버, 클라우드) 비용
• 도입 후 운영 및 유지보수 비용

기존 소프트웨어 도입 견적이 '기능값'에 가깝다면 AX 견적은 '데이터를 다루는 값'에 가깝습니다. 데이터 정비와 튜닝에 들어가는 공수가 전체 비용의 상당 부분을 차지하는 경우가 많습니다.

1.3 같은 AI를 도입해도 견적이 달라지는 이유

AX 견적은 기업마다 차이가 크게 날 수 있습니다. 같은 AI 기능을 도입하더라도 기업마다 보유한 데이터와 시스템, 업무 프로세스가 다르기 때문입니다.

이러한 특성 때문에 AX 프로젝트는 SI(System Integration) 개발과 비슷한 구조를 갖기도 합니다. 이미 만들어진 기능을 그대로 적용하는 것이 아니라 기업의 기존 환경에 맞춰 데이터를 정비하고 시스템을 연동하거나 필요한 기능을 추가해야 하는 경우가 많습니다.

예를 들어 A기업과 B기업이 모두 ‘AI를 활용해 인사평가 데이터를 분석하고 싶다’고 가정해보겠습니다.

A기업은 목표, 피드백, 평가 데이터가 하나의 HR 시스템에 정리되어 있습니다. 필요한 데이터가 이미 연결되어 있기 때문에 비교적 빠르게 AI 기능을 적용할 수 있습니다.

반면 B기업은 목표는 ERP, 평가는 엑셀, 피드백은 메신저와 이메일처럼 데이터가 여러 곳에 흩어져 있습니다. 이 경우 AI를 적용하기 전에 먼저 데이터를 모으고 형식을 통일해 서로 연결해야 합니다. 필요하다면 기존 시스템과의 연동 개발도 추가해야 합니다.

결국 같은 AI 기능을 도입하더라도 데이터가 얼마나 잘 정리되고 연결되어 있는지에 따라 필요한 작업과 비용이 달라질 수 있습니다.

따라서 AX 견적은 단순히 ‘어떤 AI 기능을 사용할 것인가’만으로 결정되지 않습니다. 현재 기업의 데이터와 시스템이 얼마나 준비되어 있는지, AI 적용을 위해 추가로 어떤 작업이 필요한지에 따라 견적이 달라집니다.

2. AX 견적이 예상보다 커지는 5가지 이유

AX 견적은 처음 검토한 범위 그대로 확정되는 경우만 있는 것은 아닙니다. 실제 도입을 구체화하다 보면 초기에는 미처 확인하지 못했던 데이터 정비나 시스템 연동, 추가 개발이 필요한 경우가 생깁니다. 이처럼 처음 예상하지 못한 작업이 하나씩 추가되면서 AX 견적도 함께 커질 수 있습니다.

그렇다면 어떤 부분에서 추가 비용이 발생하기 쉬울까요? 대표적인 5가지 경우를 살펴보겠습니다.

① 데이터 정비 비용을 과소평가한 경우

기업이 데이터를 보유하고 있다고 해서 AI가 바로 활용할 수 있는 것은 아닙니다.

AX 도입을 시작한 뒤 실제 데이터를 확인해보면 여러 시스템에 흩어져 있거나 입력 형식이 제각각인 경우가 많습니다. 누락된 데이터나 중복 데이터가 존재하거나 오래된 자료를 별도로 정리해야 할 수도 있죠.

이 경우 데이터를 수집하고 형식을 통일하며 오류를 정리하는 작업이 추가로 필요합니다. 초기 견적 단계에서 데이터 상태를 충분히 확인하지 못했다면 이러한 정비 범위가 뒤늦게 반영되면서 비용이 늘어날 수 있습니다.

② AX 적용 범위가 명확하지 않은 경우

‘AI로 업무를 자동화하고 싶다’는 요청만으로는 정확한 AX 범위를 정하기 어렵습니다.

예를 들어 초기에는 특정 업무 일부만 자동화하려고 했지만, AX를 구체화하는 과정에서 관련 업무 혹은 사용자까지 적용 범위가 확대될 수 있습니다. ‘이 데이터도 함께 활용했으면 좋겠다’, ‘관리자 기능도 필요하다’, ‘다른 시스템과도 연결하고 싶다’와 같은 요구사항이 추가될수록 필요한 개발과 연동 범위도 함께 커집니다.

따라서 AX 견적을 받기 전에는 어떤 사용자가 어떤 업무에서 어떤 데이터를 활용해 어떤 결과를 얻고 싶은지를 최대한 구체적으로 정리하는 것이 중요합니다.

③ 기존 시스템과의 연동 난이도가 예상보다 높은 경우

AX는 기존 업무 시스템과 분리해서 적용하기 어려운 경우가 많습니다. ERP, HR 시스템, 그룹웨어, 사내 데이터 베이스 등 이미 사용하고 있는 시스템의 데이터를 AI가 활용해야 하기 때문입니다. API가 잘 갖춰진 시스템이라면 비교적 쉽게 연결할 수 있지만, 오래된 레거시 시스템이나 자체 구축 시스템은 별도의 연동 개발이 필요할 수 있습니다.

④ PoC 비용만으로 전체 AX 비용을 예상한 경우

AX는 작은 범위에서 AI 활용 가능성을 확인하는 PoC(Proof of Concept)부터 시작하는 경우가 많습니다.

PoC에서는 제한된 데이터와 사용자만을 대상으로 원하는 결과를 만들 수 있는지 검증합니다. 하지만 이를 실제 조직에서 사용할 수 있는 수준으로 확대하려면 추가 작업이 필요합니다. 사용자 권한 설정부터 보안, 기존 시스템 연동, 대규모 데이터 처리, 관리자 기능, 오류 대응 등 실제 AX 환경에서 필요한 요소들이 추가될 수 있기 때문입니다.

따라서 PoC 견적만 보고 전체 비용을 판단하기보다 PoC 이후 실제 구축과 조직 확대, 유지관리까지 이어지는 AX 전체 범위를 함께 확인해야 합니다.

⑤ 조직 내 변화관리 리소스를 고려하지 않은 경우

AI 기능을 도입했다고 해서 구성원이 바로 새로운 방식으로 업무를 수행하는 것은 아닙니다. AX를 통해 기존 업무 프로세스가 달라진다면, 새로운 사용 방법을 안내하고 구성원이 적응할 수 있도록 교육과 가이드가 필요합니다. 관리자나 HR 담당자가 초기 문의에 대응하거나 새로운 업무 방식을 정착시키는 과정도 필요할 수 있습니다.

이러한 변화관리 비용은 AX 견적서에 직접 포함되지 않더라도 실제 도입 과정에서는 기업 내부의 시간과 인력이 추가로 투입됩니다. 따라서 AX 비용을 판단할 때는 외부 견적뿐만 아니라 실제로 조직이 AX를 적용하고 정착시키는 데 필요한 내부 리소스까지 함께 고려하는 것이 좋습니다.

3. 정확한 AX 견적을 받으려면?

견적이 커지는 원인을 미리 알고 있으면 견적 요청 단계에서 상당 부분 대비할 수 있습니다.

① 해결하려는 문제부터 구체적으로 정의한다

‘AI를 도입하고 싶다’보다 ‘어떤 업무를 어떤 방식으로 개선하고 싶은지’를 먼저 정리하는 것이 좋습니다.

예를 들어 ‘평가 업무에 AI를 도입하고 싶다’ 보다 ‘평가자가 구성원의 목표, 피드백, 이전 평가 내용을 확인하는 데 걸리는 시간을 줄이고 싶다’ 라고 전달하면 필요한 기능과 데이터의 범위를 훨씬 구체적으로 파악할 수 있습니다. 가능하다면 현재 업무에 투입되는 시간이나 처리 건수처럼 개선하고 싶은 지표까지 함께 전달하는 것이 좋습니다.

② 현재 데이터 상태를 점검한다

AI가 사용할 데이터가 어디에 있고, 어떤 형태로 관리되고 있는지 확인해야 합니다.

다음과 같은 질문을 먼저 점검해볼 수 있습니다.

• 필요한 데이터가 이미 존재하는가?
• 데이터는 하나의 시스템에 있는가 여러 곳에 흩어져 있는가?
• 엑셀이나 문서 형태의 데이터가 많은가?
• 데이터를 외부 솔루션과 연동할 수 있는가?
• 개인정보나 보안상 별도의 처리가 필요한 데이터가 있는가?

이 정보를 공급사에 공유하면 데이터 정비와 연동에 필요한 비용을 보다 정확하게 산정할 수 있습니다.

③ 필수 기능과 선택 기능을 구분한다

모든 요구사항을 한 번에 구현하려 하면 초기 프로젝트의 범위가 지나치게 커질 수 있습니다. 따라서 견적 요청 단계에서 기능을 다음과 같이 나누는 것이 좋습니다.

• Must: 반드시 필요한 기능
• Should: 가능하면 초기 단계에서 필요한 기능
• Could: 향후 확장 가능한 기능

우선순위를 정해두면 공급사에서도 단계별 견적을 제안하기 쉽고 초기 투자 범위를 조절하기도 수월합니다.

④ 견적 항목을 세분화해서 요청한다

컨설팅비, 개발비, 라이선스비, 연동비, 인프라비, 유지보수비를 하나로 묶은 견적보다 항목별로 구분된 견적을 요청하는 것이 좋습니다.

특히 다음 내용을 확인해 보세요.

• 최초 구축비
• 사용자 또는 계정당 라이선스 비용
• AI API 사용 비용
• 추가 커스터마이징 비용
• 시스템 연동 비용
• 유지보수 비용
• 추가 개발 시 비용 산정 방식

항목이 나뉘어 있어야 향후 비용이 늘어날 수 있는 부분도 미리 파악할 수 있습니다.

⑤ PoC 이후의 전체 로드맵을 확인한다

PoC 비용만 비교하면 실제 AX에 필요한 예산을 판단하기 어렵습니다. 따라서 다음 단계까지 함께 확인하는 것이 좋습니다.

PoC → 실제 구축 → 사용자 확대 → 추가 시스템 연동 → 유지관리

각 단계에서 어떤 비용이 추가되는지 확인하면 예상치 못한 추가 견적을 줄일 수 있습니다.

⑥ 여러 업체에 동일한 조건으로 견적을 요청한다

AX 견적을 비교할 때는 가능하면 동일한 요구사항을 기준으로 2~3개 업체의 제안을 받아보는 것이 좋습니다. 단순히 최종 금액만 비교하기보다 각 업체가 어디까지를 프로젝트 범위로 보고 있는지 확인해야 합니다. A사의 견적에는 데이터 정비와 유지보수가 포함되어 있지만 B사의 견적에서는 별도일 수도 있기 때문입니다.

⑦ 총소유비용(TCO)으로 비교한다

초기 구축비가 가장 낮은 선택지가 반드시 가장 저렴한 선택지는 아닙니다. 실제 AX 비용을 비교하려면 일정 기간 동안 발생하는 전체 비용을 봐야 합니다.

TCO = 초기 구축비 + 라이선스 + AI 사용료 + 인프라 + 유지보수 + 추가 개발 + 내부 운영 리소스

예를 들어 초기 개발비는 낮지만 매년 높은 유지보수 비용이 발생하는 방식과, 초기 비용은 조금 높지만 별도 개발 없이 지속적으로 업데이트되는 방식은 장기적으로 비용 구조가 달라질 수 있습니다. 따라서 최소 2~3년 단위의 총비용을 비교해보는 것이 좋습니다.

5. AX 견적 요청 전 체크리스트

견적 요청 전 아래 질문에 답할 수 있다면 훨씬 정확한 견적을 받을 수 있습니다.

AX 목적

• AI를 통해 해결하려는 업무 문제가 명확한가?
• 개선하고 싶은 지표가 있는가?
• AI가 필요한 이유가 명확한가?

데이터

• AI가 활용할 데이터가 존재하는가?
• 데이터가 어디에 저장되어 있는지 알고 있는가?
• 데이터 정제 또는 이관이 필요한가?

시스템

• 연결해야 하는 기존 시스템이 있는가?
• API 또는 연동 환경이 준비되어 있는가?
• 별도의 보안 요구사항이 있는가?

기능

• 반드시 필요한 기능과 선택 기능을 구분했는가?
• 기존 솔루션으로 해결할 수 있는 부분을 확인했는가?
• 반드시 자체 개발해야 하는 영역이 있는가?

비용

• PoC와 실제 구축 비용을 모두 확인했는가?
• 구축 이후 라이선스와 유지보수 비용을 확인했는가?
• 추가 개발 시 비용 산정 방식을 확인했는가?
• 2~3년 기준 TCO를 비교했는가?

이 질문에 대한 답이 구체적일수록 공급사가 예상해야 하는 범위가 줄어들고 견적의 정확도도 높아집니다.

AX 견적은 단순히 AI 기능의 가격만으로 결정되지 않습니다. 현재 데이터가 얼마나 준비되어 있는지, 기존 시스템과 어떤 연동이 필요한지, 새롭게 개발해야 하는 범위가 어디까지인지에 따라 비용은 크게 달라질 수 있습니다.

따라서 견적을 요청하기 전에는 AI로 해결하려는 문제와 필요한 기능, 데이터 상태, 연동 범위 등을 먼저 명확히 정리하는 것이 중요합니다. 또한 모든 기능을 직접 구축하기보다 이미 검증된 솔루션으로 해결할 수 있는 영역과 별도 개발이 필요한 영역을 구분해보는 것이 좋습니다.

좋은 AX 견적은 단순히 가장 낮은 금액의 견적이 아니라 우리 조직에 꼭 필요한 범위를 정확하게 반영한 견적입니다. 도입 전 충분한 진단과 비교를 거친다면 불필요한 비용을 줄이면서 실제 업무에 활용할 수 있는 AX를 시작할 수 있습니다.

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