“딸깍으로 되는 AI는 없다”…함민혁 젠다이브 대표가 말하는 ‘진짜 AX’
(venturesquare.net)
젠다이브는 단순한 AI 도입을 넘어 기업의 업무 프로세스를 구조화하여 AI가 조직의 맥락을 이해하도록 돕는 '데브다이브' 서비스를 통해, 실무자의 역량과 워크플로우 중심의 진정한 AI 전환(AX) 모델을 제시하고 있습니다.
이 글의 핵심 포인트
- 1젠다이브는 데이터 구축(젠데이터)에서 AI 에이전트 워크플로우 서비스(데브다이브)로 사업 모델을 전환함.
- 2업무를 작은 단위(블록)로 나누어 연결하는 워크플로우 방식을 통해 AI 사용 난이도를 80% 낮춤.
- 3특정 AI 모델에 종속되지 않고 다양한 모델을 교체하며 기존 업무 맥락을 유지할 수 있는 구조를 제공함.
- 4데브다이브 도입 기업은 반복 작업 90% 감소, 업무 효율 3배 증가, AI 도구 비용 90% 절감 효과를 경험함.
- 5마케팅 분야를 시작으로 향후 보안이 중요한 기업을 위해 하이브록 클라우드 및 자체 서버 지원을 계획 중임.
이 글에 대한 공공지능 분석
왜 중요한가?
단순한 AI 도구 도입을 넘어 기업의 업무 체계 자체를 AI 친화적으로 재설계하는 '진정한 AX'의 방법론을 제시하기 때문입니다.
어떤 배경과 맥락이 있나?
생성형 AI의 확산으로 누구나 AI를 쓸 수 있게 되었지만, 기업 내부의 복잡한 맥락과 업무 순서를 AI가 이해하지 못해 실제 업무 적용에 한계가 발생하는 상황입니다.
업계에 어떤 영향을 주나?
AI 에이전트 시장이 단순 챗봇을 넘어 특정 업무 프로세스를 자동화하는 '워크플로우 중심'으로 재편될 것임을 시사하며, 모델 종속성을 탈피한 에이전트 서비스의 중요성을 보여줍니다.
한국 시장에 어떤 시사점이 있나?
업무 구조화 능력이 부족한 국내 중소기업 및 소상공인들에게 AI 도입의 진입장벽을 낮춰주는 실질적인 솔루션이 AX 시장의 핵심 경쟁력이 될 것입니다.
이 글에 대한 큐레이터 의견
젠다이브의 접근 방식은 'AI 모델 경쟁'에서 'AI 활용 프로세스 경쟁'으로 패러다임을 전환했다는 점에서 매우 영리한 전략입니다. 거대언어모델(LLM)의 성능 상향 평준화가 진행됨에 따라, 이제 차별화는 모델 자체가 아니라 그 모델을 기업의 고유한 업무 맥락(Context)에 어떻게 결합하느냐에 달려 있기 때문입니다. 특히 업무를 블록 단위로 구조화하여 사용자의 프롬프트 난이도를 낮춘 것은 실무자 중심의 AX를 가능케 하는 핵심적인 실행 전략입니다.
다만, 이러한 워크플로우 기반 서비스는 기업의 업무 프로세스가 고도로 표준화되어 있지 않을 경우, 초기 구축 비용과 운영 복잡성이 증가할 수 있다는 리스크가 있습니다. 업무를 쪼개고 연결하는 과정 자체가 또 다른 형태의 '디지털 전환(DX) 비용'이 될 수 있기 때문입니다. 따라서 창업자들은 단순 자동화를 넘어, 고객사가 가진 기존의 비효율적인 업무 구조를 어떻게 효율적으로 재설계(Re-engineering)할 것인가에 대한 컨설팅 역량을 함께 고민해야 합니다.
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