People of Kai는 카이헬스의 구성원들이 각자의 자리에서 어떤 문제를 마주하고,

어떤 방식으로 제품과 조직을 만들어가고 있는지 소개하는 인터뷰 시리즈입니다.

카이헬스에는 AI를 ‘만드는 것’만큼이나 ‘잘 쓰는 것’도 중요하게 보는 사내 문화가 있습니다.

AX Lab은 그런 문제의식에서 출발한 사내 TF인데요,

각기 다른 직무의 구성원들이 모여, AI를 실제 업무에 더 자연스럽게 녹이는 방법을 고민하고 있습니다.

이번 인터뷰에서는 AX Lab이 왜 만들어졌고, 무엇을 바꾸려 하는지,

그리고 카이헬스가 어떤 방식으로 일하는 조직으로 변화해가고 있는지를 들어보았습니다.

Q. AX Lab은 어떤 배경에서 시작된 조직인가요?

“최근 회사 안에서 AI를 업무에 더 적극적으로 활용해보자는 공감대가 조금씩 생기고 있었어요.

실제로 반복 업무를 줄이거나 기존의 일하는 방식을 더 효율적으로 바꿀 수 있겠다는 가능성도 느꼈고요.

다만 적합한 툴을 찾고, 사용법을 익혀 각자의 업무에 정착시키는 과정을 개인의 의지만으로 이어가기는 쉽지 않았습니다.

그래서 여러 직군의 구성원이 함께 활용 환경과 기준을 만들고, 효과적인 사례를 조직 전체로 확산해보자는 취지에서 AX Lab이 시작됐습니다.”

Q. AX Lab은 어떤 멤버들로 구성되어 있나요?

“AX Lab은 개발과 R&D, 제품 등 서로 다른 업무를 맡고 있는 구성원들이 함께하고 있습니다.

처음 팀을 꾸릴 때도 직무별로 역할을 배분하기보다는, 각기 다른 강점과 관점을 한 팀 안에 모으는 데 초점을 맞췄습니다.

새로운 기술을 빠르게 탐색하고 실제 업무에 적용하는 데 강점이 있는 구성원도 있고,

좋은 활용 사례를 조직 안에 이해하기 쉽게 전달하고 확산하는 데 능숙한 구성원도 있습니다.

AI를 연구하거나 직접 활용하는 입장뿐만 아니라, 비개발자의 관점에서 ‘이 기술이 실제 업무에서도 쉽게 쓰일 수 있는가’를 살펴보는 시선도 필요하다고 봤습니다.”

Q. AX Lab의 핵심 미션을 한 문장으로 표현하면 무엇인가요?

“AI를 통해 생산성을 높이는 것이라고 생각합니다.

그리고 그게 일부가 아니라, 모든 구성원에게 확산되는 것이 목표입니다.

단순히 몇 명이 잘 쓰는 게 아니라, 회사 전체가 자연스럽게 AI를 활용하는 상태로 가는 것,

그게 AX Lab이 하고자 하는 일이라고 보면 될 것 같습니다.”

Q. ‘AI agent 정착’이란 어떤 상태를 의미하나요?

“저희가 말하는 AI 에이전트는 단순히 질문에 답하는 챗봇과는 조금 다릅니다.

사용자의 작업 환경과 업무 흐름을 이해하고, 반복 업무를 대신 처리하거나 필요한 정보를 찾아 연결하는 등 실제 워크플로우 안에 들어와 함께 일하는 형태인데요,

필요할 때마다 호출하는 도구라기보다, 옆에서 업무를 보조하는 동료에 더 가깝다고 볼 수 있어요.

그래서 ‘정착’은 모든 구성원이 자신의 업무에 맞는 에이전트를 필요에 따라 자연스럽게 활용할 수 있는 상태를 의미합니다.

다만 실제로는 어떤 툴을 선택해야 하는지, 비용과 계정은 어떻게 관리할지, 보안 기준은 무엇인지처럼 개인이 혼자 해결하기 어려운 문제들이 함께 따라옵니다.

AX Lab은 이런 부차적인 장벽을 조직 차원에서 정리해, 구성원이 새로운 활용 아이디어가 생겼을 때 복잡한 절차에 막히지 않고 바로 시도할 수 있는 환경을 만드는 것을 목표로 하고 있습니다.

AI 활용이 특별한 실험이 아니라 각자의 일하는 방식 속에 자연스럽게 자리 잡는 것, 그 상태를 ‘AI 에이전트의 정착’이라고 생각합니다.”

Q. 현재 진행 중인 프로젝트 중 하나를 소개해주실 수 있을까요?

“지금 하고 있는 것 중 하나는 반복적인 업무를 AI로 대체하는 프로젝트입니다.

사람이 매번 직접 처리하던 작업들을 자동화해서, 전체적인 업무 효율을 끌어올리는 방향입니다.

예를 들어 비용 정산 같은 경우를 보면, 기존에는 여러 시스템에서 데이터를 내려받고, 하나하나 확인하고, 다시 엑셀로 정리하는 과정을 거쳐야 했습니다.

이런 작업이 반복되다 보니 시간도 많이 들고, 피로도도 높은 편이었죠.

이걸 AI로 자동화해서, 사람이 하던 반복 작업을 줄이고 더 중요한 업무에 집중할 수 있도록 만드는 게 목표입니다.

단순히 시간을 줄이는 걸 넘어서, 전체 업무 에너지를 줄이는 방향이라고 보시면 될 것 같습니다.”

“또 하나는 논문 관련 프로젝트인데요. 현재는 사내에 논문 자료들이 개인 단위로 흩어져 있어서, 어떤 자료가 어디 있는지 파악하기 어려운 경우가 많습니다.

그래서 논문을 자동으로 수집하고, 키워드를 기반으로 분류하고, 서로의 연관성을 연결해서 보여주는 구조를 만들고 있습니다.

마인드맵처럼 연결된 형태로 보면, 특정 주제를 중심으로 관련 연구를 확장해 나가기가 훨씬 쉬워질 거라고 생각합니다.”

Q. AX Lab이 시작된 이후, 실제로 달라진 점이 있다면 무엇인가요?

“가장 크게 달라진 건 AI를 사용하는 방식이 개인 중심에서 조직 중심으로 바뀌었다는 점입니다.

기존에는 각자가 필요한 툴을 따로 찾고, 개별적으로 구독해서 사용하는 구조였는데,

지금은 팀 단위로 관리가 가능해지면서 훨씬 안정적으로 운영되고 있습니다.

보안 측면에서도 정리가 되었고, 계정 관리나 비용 관리도 훨씬 수월해졌고요.

무엇보다 분위기가 조금 바뀐 것 같습니다.

예전에는 ‘이거 써도 되는 건가?’라는 느낌이 있었다면,

지금은 ‘이걸 어떻게 더 잘 쓸 수 있을까’를 고민하는 방향으로 조금씩 바뀌고 있는 것 같습니다.”

Q. AX Lab은 일반적인 TF나 스터디와 어떤 점이 다른가요?

“스터디는 개인의 성장을 중심으로 하는 경우가 많고,

TF는 특정 기간 동안 회사의 문제를 해결하는 데 집중하는 조직인 경우가 많습니다.

AX Lab은 그 중간에 있는 형태라고 생각합니다.

개인적인 학습도 분명 포함되어 있지만, 궁극적으로는 회사의 업무 방식을 바꾸는 데 목적이 있습니다.

또 하나 특징적인 점은, 이 활동이 별도의 전담 조직이 아니라 각자의 본업과 병행해서 이루어진다는 점입니다.

그래서 단순히 공부로 끝나는 게 아니라, 실제 업무에 적용하고 결과를 만들어내는 데까지 이어진다는 점이 다르다고 생각합니다.”

Q. 앞으로 AX Lab을 통해 카이헬스가 어떻게 변화하길 기대하시나요?

“공통적으로 나온 키워드는 ‘레거시에서 벗어나자’였습니다.

지금은 AI를 전혀 활용하지 않는 방식이 오히려 뒤처진 방식이 될 수 있는 만큼,

새로운 변화를 자연스럽게 받아들이고 더 빠르게 일하는 조직이 되었으면 합니다.

궁극적으로는 AI를 통해 개인 한 명이 팀 단위에 가까운 성과를 낼 수 있는 환경을 만들되,

그 변화가 특정 몇 명에게만 머무르지 않고 모두가 함께 배우고 활용하는 문화로 이어지길 기대하고 있습니다.”