AI 업무 자동화, AI 모델 조합으로 AX 시스템 구축하는 법

안녕하세요! 사랑받는 IT 프로덕트의 첫 스텝, 똑똑한개발자입니다 :)

많은 조직에서 AI 전환, 즉 AX를 도전하고 계시는데요! 전사적으로 ChatGPT 유료 플랜을 결제하거나, 팀 계정을 도입하는 건 이제 기본이 되었습니다. 하지만 아웃풋은 기대만큼 나오지 않죠. 왜 그럴까요?

AI 모델은 ChatGPT말고도 정말 다양합니다. Claude, Codex, 각종 전문 모델까지 선택지가 넓고, 각각 잘하는 영역이 다릅니다. 같은 AI 업무 자동화라도 어떤 모델을 붙이느냐에 따라 결과 품질이 달라집니다. 이 글에서는 직무별로 최적 AI 모델을 조합해, 제대로 업무를 자동화 하는 방법을 설명드리겠습니다.

AI 업무 자동화를 단일 모델로 처리할 때 생기는 한계

Claude 모델 하나로 기획서 제작, 엑셀 분석, 디자인 시안까지 모두 처리하려고 한다면, 어떤 부분에서도 최상의 결과물을 얻기 어렵습니다. AI마다 강점이 다르기 때문인데, Claude는 긴 문서를 읽고 논리 구조를 세우는 데 강한 반면 ChatGPT는 대량의 숫자 데이터를 시각화하는 쪽에서 성능이 더 잘 나옵니다. Codex는 코딩 업무에 사용할 때 그 진가가 발휘됩니다.

AI 모델 Claude ve ChatGPT vs Claude 비교

Claude는 200K 토큰 컨텍스트 덕분에 10페이지짜리 RFP를 통째로 넣고 전략 초안을 뽑는 데 강합니다. ChatGPT는 코드 인터프리터로 엑셀 데이터를 즉시 돌리고 차트까지 뽑아줍니다. Codex는 PR 단위 코드 자동 실행에 맞는 모델입니다. 하나의 모델로 모든 업무를 처리하려고 하면, 각 모델의 장점을 모두 발휘할 수 없습니다.

그렇다고 여러 모델을 따로따로 쓰면 무조건 해결이 되는 것도 아닙나다.

한 모델에서 나온 결과물을 복사해서 다른 AI에 붙여넣고, 또 그 결과를 복사하고… 사람이 24시간 중개하고 있으면 자동화가 아니라 업무가 하나 더 늘어난 셈입니다.

DX와 AX의 차이, AI 전환이 디지털 전환과 다른 이유

AX(AI Transformation)는 업무별로 서로 다른 AI 에이전트를 배치하고, 하나의 파이프라인으로 연결해서 조직의 일하는 방식을 재설계하는 전환입니다. DX가 종이 기반 수작업을 디지털로 옮긴 거라면, AX는 그 디지털 위에 AI를 올려서 업무가 알아서 순환하는 구조를 만드는 작업입니다.

AI 도입만으로 AX가 되지 않는 이유

2026년 지금, AX에 대한 논의는 더이상 “AI를 사용할 것인가?”가 아닌 “AI를 어떻게 통제하고 운영할 것인가?”라는 쟁점으로 넘어왔습니다. AI를 쓰는 회사는 크게 늘어났습니다. 그리고 성과 차이도 계속해서 커지고 있습니다. 그 격차를 만드는 건 어떤 모델이냐가 아니라 어떤 운영 구조를 설계했느냐입니다.