AX가 안 되는 이유 - AI보다 먼저 챙겨야 할 단 하나!

🚀 " AI 도입 실패의 본질 "을 묻다. 3사가 함께 답한 AX의 첫걸음, 데이터부터 정리하라

2026년 4월 2일 목요일, 디캠프 선릉 다목적홀에서 진행된 메시어스 AI 컨퍼런스가 약 70명의 참가자와 함께 성황리에 마무리되었습니다!

이번 컨퍼런스는 메시어스가 그동안 진행해 온 핸즈온 세미나와는 조금 달랐습니다.
직접 따라 만들어보는 자리가 아닌, AI와 데이터에 전문성을 가진 3사가 한 무대에 모여 인사이트를 나누는 컨퍼런스 형식이었습니다. ☺️✨ 디캠프 선릉 다목적홀이 가득 찰 만큼 많은 분들이 자리해 주셨고, 한 분 한 분 진지한 눈빛으로 무대에 집중하시던 모습이 인상적이었습니다!

🤔 "다들 비슷한 고민을 안고 오셨던 것 같아요. AI를 도입해보긴 했는데, 정작 우리 회사에서는 왜 잘 안 될까.. 그 답을 함께 찾고 가는 자리였습니다."

💬 AX 시대, 그런데 왜 우리 회사에서는 안 될까?

요즘 IT 업계의 가장 뜨거운 화두는 단연 AX(AI eXperience) 입니다. 누구나 AI를 도입해야 한다고 말하죠. 챗봇, Copilot, RPA, AI 에이전트 같은 단어가 일상이 됬습니다. 그런데 정작 AI로 성과를 내고 있는 조직은 많지 않다는 사실, 알고 계셨나요?

본 행사에 앞서 메시어스는 사전설문을 통해 127명의 신청자에게 현재 데이터 관리 현황을 물었습니다. 결과는 꽤 의미심장했어요.

전체의 60% 이상이 여전히 엑셀 파일이나 개별 담당자에 의존하고 있다는 뜻이에요. 그리고 사후 설문에서는 응답자의 40%가 "AI 도입의 필요성은 느끼지만, 어디서부터 시작해야 할지 모르겠다"고 답했습니다.

이 두 숫자가 모든 것을 말해줍니다. AI를 쓰고 싶어 하는 기업은 많지만, 정작 AI에게 일을 시킬 만한 데이터가 준비되어 있지 않은 거예요.

참가자분들이 사전설문에서 남겨주신 페인포인트를 정리해 보았습니다.

• 👨‍💼 "데이터가 부서마다 흩어져 있어 AI 도입 시 분류부터 어떻게 해야 할지 막막합니다."
• 👩‍💼 "보안 때문에 외부 AI를 못 쓰는데, 내부 데이터를 어떻게 AI 자산화할지 모르겠어요."
• 👨‍🔬 "비개발자도 실행할 수 있는 방법이 절실합니다."
• 👩‍💻 "ERP·문서중앙화·회계시스템에 데이터가 각각 흩어져 있는데, 이걸 어떻게 묶어서 AI에 학습시켜야 할까요?"

이런 고민에 답하기 위해, AI와 데이터 분야에 전문성을 가진 3사가 한자리에 모였습니다.

🏛️ 행사 한눈에 보기

이번 컨퍼런스는 강남 디캠프 선릉 6층 다목적홀에서 14시부터 17시까지 진행됐습니다. 책상 없이 의자만 놓인 강연식 세팅이었지만, 그 덕분에 참가자분들의 시선이 무대에 자연스럽게 모일 수 있었어요.

🏢 AI 컨퍼런스에 함께한 "AI와 데이터에 전문성"을 가진 3사

그럼, 본격적으로 세 분의 연사가 어떤 인사이트를 들려주셨는지 함께 살펴볼까요?

☁️ Session 1 - AI 시대, 살아남는 조직은 무엇이 다른가?

TMAX Gaia 정의한 대표

첫 세션의 키워드는 'AI Native 시대'였습니다. AI가 단순한 도구가 아니라, 기업의 IT 인프라와 업무 방식 자체를 재설계하는 흐름이라는 거시 관점의 이야기로 컨퍼런스의 문이 열렸어요.

💡 핵심 메시지
"AI 시대를 주도하는 것은 기술이 아니라, 준비된 마인드셋이다."

정의한 대표는 "도구를 도입했으니 끝"이 아니라, AI가 스스로 일할 수 있는 환경을 만드는 것이 진짜 출발선이라고 강조했습니다. 결국 AI 도입의 성패는 솔루션이 아니라 그 솔루션을 받아들일 조직의 준비 상태에서 갈린다는 메시지였죠.

세션을 3가지 키워드로 정리하면 이렇습니다.

• 🌐 AI 발전이 기업 IT 인프라와 업무 환경에 미치는 변화
• 🤖 AI Native 환경이 만들어내는 새로운 업무 방식
• 🧭 AI 시대를 주도하는 새로운 마인드셋

"우리 조직은 AI Native가 될 준비가 되어 있는가?" 이 질문 하나를 곰곰이 생각하는 것만으로도 첫 세션의 가치는 충분했다는 후기가 많았답니다.

⭐ Session 2 - AI 도입, 왜 우리는 실패하는가?

MESCIUS 이수환 영업 대표

가장 많은 분들이 메모지를 꺼냈던 시간이었습니다. 사후 설문에서도 참가자의 82%가 가장 공감한 메시지가 바로 이 세션에서 나왔거든요.

💡 핵심 메시지
"AI 도입 실패의 본질은 기술이 아니라, 데이터 구조 문제다."

이수환 영업 대표는 현장에서 반복되는 AI 도입 실패의 공통 원인을 짚었습니다.

많은 기업이 AI 솔루션은 부지런히 도입하는데, 정작 그 AI에게 학습시킬 데이터가 엑셀 파일 안에 묶여 있거나, 부서마다 다른 형식으로 흩어져 있는 경우가 대부분이라는 거예요. 부서마다 다른 양식, 담당자마다 다른 저장 방식, 시스템 간 끊긴 연결. 이 상태에서는 어떤 최신 AI 모델을 가져다 써도 결과는 비슷할 수밖에 없다는 진단이었습니다.

📍 엑셀 → AI 자산화, 4단계 로드맵

그렇다면 어떻게 시작해야 할까요? 이수환 영업 대표는 비개발자도 실행 가능한 단계별 로드맵을 제시했습니다.

핵심은 거창한 AI 도입이 아니라, 지금 회사 안에 있는 엑셀부터 정리하는 것부터 시작한다는 점이에요.

📚 산업별 AX 실전 사례

이어진 후반부에서는 실제 도입 현장의 이야기가 공유되었습니다. 수기 엑셀로 관리하던 작업 인수인계와 트러블 데이터를 디지털 시스템으로 전환해 자산화한 사례, 거대 ERP가 미처 담아내지 못한 공사 현장의 디테일을 메꿔 프로세스를 최적화한 사례 그리고 문서와 메일 사이에서 반복되던 인보이스·견적서 발행 업무를 자동화해 개인별로 파편화된 데이터를 전사 자산으로 끌어올린 사례를 소개했습니다.

흥미로운 점은 이 모든 사례에서 출발점이 거창하지 않았다는 것입니다. 모두 "엑셀에 흩어진 데이터를 한곳에 모으는 일"부터 시작했고, 그 작은 첫걸음에서 업무 자동화와 AI 활용으로 자연스럽게 확장됐다는 공통점이 있었거든요.

이런 데이터 취합·정형화·시스템화를 코딩 없이 가능하게 해주는 도구가 바로 메시어스의 노코드 툴 포건시(Forguncy)입니다. 본 컨퍼런스에서는 30초 정도로 짧게 소개되었지만, 메시어스의 핵심 메시지인 "엑셀 → AI 자산화"의 가장 실질적인 도구가 바로 포건시였답니다.

✨ 세미나에서 소개한 실전 사례가 궁금하시다면 (Click)

📢 메시어스의 노코드 솔루션, 더 깊이 만나보세요!

Session 2에서 짧게 소개된 포건시(Forguncy)가 더 궁금하시다면, 다가오는 메시어스 라이브와 세미나에서 자세히 만나보실 수 있어요.

• 💬 더 많은 Live & 세미나 일정 보기 +

🧠 Session 3 - AI는 왜 거짓말을 하는가? 할루시네이션과 데이터의 진실

뉴어스(NEW EARTH) 이재현 대표

마지막 세션은 AI에 대해 우리 모두가 한 번쯤 품어봤을 의심에서 출발했습니다. "왜 AI는 자꾸 잘못된 답을 내놓는 걸까?"

💡 핵심 메시지
"AI 오답의 원인은 모델이 아니라, 연결되지 않은 데이터다."

이재현 대표는 할루시네이션이 단순한 기술 한계가 아니라, AI가 참조할 수 있는 데이터가 부족하거나 잘못 구조화되어 있을 때 자주 발생한다고 설명했습니다. 즉, 같은 AI 모델이라도 어떤 데이터와 어떻게 연결되어 있느냐에 따라 결과의 정확도가 완전히 달라진다는 거죠.

세션의 핵심을 3가지로 정리하면 다음과 같습니다.

• 🔍 AI 오답의 원인 — 기술 문제인가, 데이터 문제인가
• 🔗 내부 데이터 연결로 할루시네이션을 통제하는 법
• 🎯 기업 내부에 맞는 AI 모델 선택 노하우

"AI를 도입한다 = 모델을 산다"가 아니라, "기업 내부 데이터와 모델을 어떻게 연결할 것인가"가 진짜 의사결정이다. 이 한 문장이 많은 참가자분들의 메모에 남겨졌어요.

세 분 연사의 메시지가 결국 한 곳으로 수렴되는 순간이었습니다.

📌 "AI보다 , 데이터가 먼저다."

🔥 45%가 직접 던진 질문 37개 - 현장의 진짜 고민이 드러나다

세션이 끝난 뒤 이어진 Q&A 시간에는 예상보다 훨씬 적극적인 질문이 이어졌습니다.

그만큼 현장에 모인 분들의 고민과 관심이 깊었다는 뜻이기도 합니다.

🗂️ 질문은 크게 4가지 카테고리로 정리할 수 있었어요

실제로 오갔던 질문들 중 인상적이었던 몇 개를 익명으로 옮겨봅니다.

• 👨‍💼 "메일 기반으로 견적·발주가 돌아가는 회사인데, 데이터를 AI 자산으로 만들려면 가장 먼저 뭘 해야 할까요?"
• 👩‍💻 "컨설팅 회사인데, 각 담당자가 자기 업무 데이터를 따로 보관 중입니다. 어디서부터 시작해야 할까요?"
• 👨‍🔬 "내부망/외부망이 분리된 환경에서 AI 시스템 통합이 현실적으로 가능한가요?"
• 👩‍🏫 "학교에서 기존 NEIS 시스템 자료에 AI를 적용할 수 있을지 궁금합니다."

질문 하나하나가 실제 현장의 절실한 페인포인트였고, 연사 분들 께서 각자의 전문 영역에서 차근차근 답변해 주셨답니다.

그리고 사후 설문에서 "오늘 강연 중 가장 공감된 메시지"로 응답한 결과가 흥미로웠는데요.

📊 응답자의 82%가 "AI 도입 전, 데이터 정리·구조화가 선행되어야 한다"는 메시지에 가장 공감

3사 연사의 메시지가 결국 하나의 결론으로 수렴됐다고 봐도 좋을 결과였습니다.

🎯 결국, AI/AX의 첫걸음은 '데이터 준비'입니다

3시간의 컨퍼런스를 한 줄로 요약하면 이렇습니다.

💡 “AI를 도입하려면, 먼저 데이터를 준비하라.”

거창한 AI 모델이나 화려한 솔루션 도입이 아니라, 지금 우리 회사 안에 흩어져 있는 엑셀·문서·메일 데이터를 한 곳에 모으는 일. 그것이 AX의 진짜 첫걸음이라는 메시지가 모든 세션에서 반복되었습니다.

그렇다면 그 첫걸음, 흩어진 사내 데이터를 가장 쉽고 빠르게 정리할 방법은 무엇일까요? 이미 눈치채신 분들도 계실 텐데요. 바로 Session 2에서 잠깐 소개된 메시어스의 노코드 툴, 포건시(Forguncy)입니다.

💡 포건시(Forguncy)가 AX 첫걸음을 함께합니다!

포건시는 엑셀과 똑같이 익숙한 UI 위에서

• 📊 데이터 테이블을 만들고
• 🖥️ 입력·조회 페이지를 디자인하고
• 🔐 부서별 권한을 설정하고
• 📈 실시간 대시보드를 띄우는 일까지

개발자가 아닌 현업 담당자가 직접 할 수 있는 노코드 개발 도구입니다.

복잡한 코딩도, 외주 개발사도, IT 부서의 도움도 필요 없어요. 사내에 흩어진 엑셀 데이터를 AI가 활용할 수 있는 자산으로 바꾸는 데 필요한 기반 작업을, 포건시 하나로 시작하실 수 있습니다.

🌐 Forguncy 공식 홈페이지 (Click)
포건시 홈페이지에서 제품 정보와 활용 사례를 자세히 확인해보세요.

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여기까지 함께해 주신 모든 분들께 다시 한 번 감사드립니다. 🙇‍♀️
본 AI 컨퍼런스가 여러분의 AX 첫걸음에 작은 힌트가 되었기를 바라며, 앞으로도 메시어스의 더 많은 소식과 함께해 주세요!!

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포건시를 무료로 설치하고, 직접 데이터 클렌징을 시작해 보세요.

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