생성형 AI를 도입한 조직 대부분이 공통적으로 마주치는 질문이 있습니다. “개인의 생산성 향상이 확인됐는데, 왜 조직 전체의 업무 방식은 달라지지 않는가?” 엑심베이는 이 질문을 AX(AI Transformation)의 출발점으로 삼았습니다. 단순히 AI 도구를 더 많이 사용하는 것이 아니라, 반복 가능한 업무 흐름을 설계하고 그 실행 방식을 조직 자산으로 축적하는 구조를 만드는 것이 목표였습니다. 이 글은 AWS Kiro를 중심축으로 […] ||
생성형 AI를 도입한 조직 대부분이 공통적으로 마주치는 질문이 있습니다. “개인의 생산성 향상이 확인됐는데, 왜 조직 전체의 업무 방식은 달라지지 않는가?” 엑심베이는 이 질문을 AX(AI Transformation)의 출발점으로 삼았습니다. 단순히 AI 도구를 더 많이 사용하는 것이 아니라, 반복 가능한 업무 흐름을 설계하고 그 실행 방식을 조직 자산으로 축적하는 구조를 만드는 것이 목표였습니다. 이 글은 AWS Kiro를 중심축으로 삼아 조직형 AX 운영 구조를 설계하고 실제 업무에 적용한 과정을 공유합니다.
엑심베이 소개
엑심베이(Eximbay)는 해외결제 시장점유율 1위의 PG(Payment Gateway) 기업으로, 국경 없는 결제 인프라 구축을 목표로 크로스보더 결제 핀테크 서비스를 제공하고 있습니다. 온라인·오프라인 결제 서비스, 외국인 대상 앱 서비스, 호텔 결제 솔루션까지 다양한 채널에서 글로벌 결제를 지원하며, AWS 클라우드 기반으로 서비스 인프라를 운영하고 있습니다.
사진1: 엑심베이 서비스 소개
배경 및 과제
개인의 AI 활용을 조직의 공통 흐름으로 연결하기까지
생성형 AI 도입은 개인 단위에서 먼저 확산됐습니다. 문서 초안 작성, 아이디어 도출, 반복 업무 부담 경감 등 여러 영역에서 개인 생산성 개선은 실제로 나타났습니다. 그러나 조직 전체의 관점에서는 다른 문제가 확인됐습니다.
관찰된 문제
영향
AI를 실무 도구로 적극 활용하는 구성원과 참고 도구 수준에 머무는 구성원 사이의 격차
팀 간 산출물 품질 불균형
프롬프트를 축적·재사용하는 팀과 매번 처음부터 작업을 시작하는 팀의 공존
조직 전체의 효율화 정체
한 사람이 만든 활용 방식이 팀의 공통 자산으로 이어지지 못하는 구조
개인 노하우의 조직 자산화 실패
핵심 과제는 AI 활용 자체가 아니었습니다. 개인의 생산성 개선이 조직의 재현 가능한 실행 방식으로 연결되지 못하고 있다는 점이었습니다. 이 시점에서 엑심베이는 AI 활용과 AX(AI Transformation)를 구분해 접근했습니다. 전자가 개인의 업무 효율을 높이는 단계라면, 후자는 그 활용 방식을 조직의 공통 흐름으로 정착시키는 단계입니다. 엑심베이가 필요로 한 것은 더 많은 도구가 아니라, 업무를 실행 가능한 구조로 만들고 조직 안에서 반복 가능하게 운영할 수 있는 체계였습니다.
솔루션: Kiro 중심의 3레이어 AX 운영 구조
왜 여러 AI 도구 중 Kiro를 중심축으로 삼았나
엑심베이가 Kiro를 중심축으로 삼은 이유는 단순한 기능 비교에 있지 않았습니다. 핵심은 조직형 AX에 필요한 세 가지 조건을 충족할 수 있는가에 있었습니다.
작업 단위를 정의하고 반복 실행할 수 있는 구조
누구나 일정 수준의 결과를 낼 수 있도록 돕는 표준화된 흐름
한 번 만든 실행 방식이 개인 노하우에 머무르지 않고 조직 자산으로 남는 체계
대화형 AI 도구는 초안 작성, 아이디어 발산, 요약과 정리에 강점이 있습니다. 그러나 엑심베이가 해결하려던 문제는 그보다 한 단계 더 구조적이었습니다. 반복 업무 절차를 정의하고, 한 번 만든 작업 방식을 재사용하며, 그 결과를 조직 자산으로 축적하는 체계가 필요했습니다. Kiro는 에이전트 기반으로 작업 단위를 구조화하고, 정리된 흐름을 실제 실행 가능한 형태로 운영할 수 있는 기반을 제공합니다. 엑심베이가 보고자 한 것은 “누가 질문을 더 잘하느냐”가 아니라 “어떤 업무를 어떤 구조로 반복 실행할 수
Eximbay의 AWS Kiro 기반 AX 표준화 여정
생성 일시
2026/04/17 09:06
최종 편집 일시
2026/04/17 09:06
태그
AWS
파일과 미디어