기업이 AX를 추진하는 이유를 단순히 생산성 향상으로만 좁혀서는 안 된다. 물론 생산성 향상은 가장 눈에 잘 보이는 효과다. 회의록 정리 시간이 줄고 보고서 초안 작성이 빨라지며 고객 문의 요약과 분류가 수월해지는 것은 누구나 체감할 수 있다. 하지만 AX의 진짜 가치는 업무 시간을 줄이는 데 있지 않다. 더 큰 가치는 정보가 흐르는 방식, 판단이 이루어지는 구조, 고객에게 반응하는 속도, 조직이 배우는 방식 자체를 근본적으로 바꾸는 데 있다. 맥킨지는 AI 고성과 기업이 단순 비용 절감이 아니라 성장과 혁신을 동시에 목표로 삼을 때 더 큰 가치를 창출한다고 분석했다. 또 이들 기업은 AI를 도구처럼 덧붙이는 것이 아니라 워크플로를 근본적으로 다시 설계하는 경향이 강하다고 지적했다. (228p)
AX 시대 조직 설계의 출발점은 직무가 아니라 일을 분해하는 데 있다. 사람은 직무명으로 채용되고 평가받지만 실제 업무는 훨씬 더 작은 과업의 묶음으로 이루어진다. 예를 들어 사업 개발 담당자의 일은 '제휴 검토'라는 한 마디로 설명되지만 실제로는 자료 수집, 시장 조사, 경쟁사 비교, 수익 구조 검토, 내부 보고, 협상 시나리오 준비, 계약서 검토 요청, 후속 일정 정리 같은 여러 작업으로 나뉜다. 이 작업들 중 일부는 AI가 잘할 수 있고 일부는 사람이 해야 하며 일부는 에이전트가 여러 단계를 이어서 처리할 수 있다. AX는 바로 이처럼 업무를 재분해하는 작업에서 시작 된다. (264p)
결국 AX는 직무를 없애는 것이 아니라 일을 다시 그리는 과정이다. 리더는 직원 개인을 기준으로 업무를 바라보던 습관에서 벗어나야 한다. 문제 해결에 필요한 작업 묶음을 정의하고, 이를 수행할 '인간 에이전트' 조합을 설계하는 사람으로 거듭나야 한다. 조직 체계의 성패도 결국 이 재분해를 얼마나 정밀하게 해내느냐에 달렸다. (265p)
최근 엔터프라이즈 AI의 흐름은 '클라우드냐 로컬이냐'의 양자택일이 아니다. 로컬 처리를 우선하되 필요할 때 클라우드로 보강하는 '하이브리드 구조'가 대세로 자리 잡고 있다. 마이크로소프트의 온디바이스(on-device) AI 기술 블로그에서도 로컬 추론의 장점으로 낮은 지연 시간, 데이터 로컬 처리, 오프라인 동작, 비용 통제를 꼽으면서, 방대한 데이터 처리나 고품질 추론이 필요할 때 클라우드를 보완적으로 결합하는 패턴을 제시한다. 이 과정에서 단일 클라우드만 고집하지 않고 여러 클라우드 서비스를 번갈아 가며 비용 대비 효율이 가장 높은 AI 모델을 선별해 쓰기도 하는데, 이를 '멀티 클라우드'라고 부른다. (270p)