AX 시대, 조직의 운명을 가르는 5가지 변화: 데이터 구조의 변화

AI 도입은 빠르게 확산되고 있지만 실제 조직에서 의미 있는 성과를 내는 경우는 많지 않습니다. MIT에 따르면 기업이 진행하는 AI 프로젝트의 95%가 기대한 비즈니스 효과를 달성하지 못하고 있습니다. 기술 성능의 한계 때문이라기보다는 AI가 학습해야 할 데이터가 조직의 실제 맥락을 담지 못한 상태이기 때문이죠. 데이터가 제대로 통합되지 않았거나, 의미가 연결되지 않았거나, 조직 운영의 변화를 반영하지 못하는 상태에서는 어떤 AI도 정확한 판단을 내리기 어렵습니다.

결국 AI가 조직에서 제대로 작동하려면 먼저 데이터 구조부터 바꿔야 합니다.

이 글은 ‘AX 시대, 조직의 운명을 가르는 5가지 변화’ 시리즈의 1편으로, 그중에서도 가장 먼저 해결해야 할 ‘데이터 구조의 변화’를 다룹니다.

데이터 구조의 3가지 단절

AI가 조직에서 기대한 성과를 내지 못하는 이유는 데이터가 부족해서가 아니라, 데이터가 조직의 맥락을 잃은 채 단절된 상태로 존재하기 때문입니다. AX 시대의 출발점은 이 단절을 해소하는 일이며 이는 기술 도입보다 앞서는 가장 중요한 과제입니다.

① 구조적 단절(Structural Fragmentation)

데이터가 SaaS, 엑셀, 메신저 대화, 로컬 파일, 개인 기억 등 조직 곳곳에 분산되어 사일로 형태로 축적되는 상태입니다. 팀마다 사용하는 툴이 다르고 기록 방식도 제각각이다 보니 조직 전체가 같은 정보를 보고 일하기가 쉽지 않죠.

Salesforce 연구에 의하면 데이터 사일로로 인한 생산성 손실이 연간 7.8백만 달러에 달합니다. 구성원은 평균 주당 12시간을 서로 다른 시스템에서 정보를 찾는 데 사용하며 단절된 정보로 인해 고객 대응 속도는 최대 43%까지 늦어집니다. 이처럼 구조적으로 흩어진 데이터 환경에서는 AI 역시 전체를 이해하지 못한 채 단편적 단서만으로 판단할 수밖에 없습니다.

② 의미적 단절(Semantic Fragmentation)

데이터가 존재하지만 서로 연결되지 않아 ‘무슨 일이 일어났는가(What)’만 남고, ‘왜 일어났는가(Why)’는 파악할 수 없는 상태입니다. 예를 들어 성과 저하가 업무 과부하 때문인지, 팀 구조 변화 때문인지, 온보딩 실패 때문인지 데이터만으로는 인과 관계를 도출할 수 없죠. HR·업무·성과 데이터가 각각 따로 존재하기 때문입니다.

여러 글로벌 조사에서도 AI 의사결정 실패의 최대 69%가 ‘맥락이 부족한 데이터’에서 비롯된다는 결과가 반복적으로 확인됩니다. 데이터가 충분해 보여도 인과가 연결되지 않으면 AI는 단편적 신호에 의존해 판단하게 되며, 그 결과 분석 품질과 의사결정 정확도 모두 낮아집니다.

③ 시간적 단절(Temporal Fragmentation)

조직의 변화가 데이터에 제때 반영되지 않는 상태를 의미합니다. 입·퇴사, 역할 변경, 조직개편 등 구성원의 변화는 계속 발생하지만 많은 조직에서는 이러한 정보가 실시간으로 업데이트되지 않아 오래된 데이터가 누적되죠.

데이터 반영에 시차가 생기면 AI는 ‘현재 조직’을 기준으로 판단하기 어려워지고, 이미 유효하지 않은 정보를 바탕으로 학습하게 됩니다. 특히 담당자 이동이나 퇴사 시 업무 히스토리까지 함께 사라지면 조직의 기억 자체가 끊기며 문제의 원인 분석과 사전 대응도 훨씬 어려워집니다.

AX 시대의 데이터 구조: 단절에서 ‘통합·정합·동기화’로

앞서 살펴본 세 가지 단절은 AX를 가로막는 핵심 요인입니다. AX 시대의 데이터 구조는 이 단절을 정반대 방향으로 재설계하는 데서 시작됩니다. 핵심은 데이터를 단순히 모으는 것이 아니라 사람을 중심으로 조직의 모든 흐름을 다시 정렬하는 것입니다.

① 구조적 통합

기존에는 팀·시스템·문서마다 데이터가 흩어져 있었다면, AX 시대의 데이터 구조는 구성원(사람)을 기준으로 HR∙업무∙성과∙보상 데이터가 하나의 흐름으로 이어지도록 재정렬됩니다. 이는 단순한 ‘데이터 모으기’ 수준이 아니라, 조직 전체가 동일한 기준으로 일할 수 있는 SSoT(Single Source of Truth∙단일 진실 공급원) 기반을 만드는 과정이죠.

사람 중심 구조가 완성되면 업무 맥락과 성과, 보상 과정이 자연스럽게 연결되고, AI는 단편 정보가 아니라 전체 맥락을 읽는 판단을 수행할 수 있습니다.

② 의미적 정합

AX 시대에는 데이터가 서로 어떤 의미로 연결되는지, 다시 말해 **왜 이런 일이 일어났는가(Why)**를 설명할 수 있는 구조가 필수입니다. HR·업무·성과 데이터의 인과관계가 자연스럽게 이어져야 AI가 조직의 히스토리와 맥락(Context)을 해석할 수 있죠.

의미적 정합이 확보되면 단순 현상 분석을 넘어, 원인 분석·리스크 감지·미래 예측과 같은 고도화된 판단이 가능해집니다.

③ 실시간 동기화

조직 안에서는 매일 다양한 변화가 발생합니다. 입·퇴사, 역할 변경, 조직개편, 목표 변경 등 구성원의 상태는 계속 바뀌죠. AX 시대의 데이터 구조는 이러한 변화를 실시간으로 반영하는 동기화 기반을 갖추고 있어야 합니다.

데이터가 제때 반영되지 않으면 AI는 현재 조직을 기준으로 판단하기 어렵기 때문에 오류 가능성이 높아집니다. 반대로 실시간 동기화가 이루어지는 구조에서는 AI가 ‘지금 이 조직’의 상태를 정확히 이해하고 더 신뢰도 높은 판단과 분석을 수행할 수 있습니다.

사람 중심으로 데이터가 통합되면 조직은 어떻게 달라질까

데이터가 사람을 중심으로 통합되고, 의미가 연결되고, 변화가 실시간으로 반영되는 구조가 완성되면 조직은 이전과는 전혀 다른 방식으로 움직이기 시작합니다. 단절된 상태에서는 보이지 않던 흐름이 선명해지고 AI는 조직의 맥락을 이해한 판단을 수행할 수 있는 기반을 얻게 되죠.

사람 중심 통합은 다음과 같은 변화를 만들어냅니다.

• 의사결정이 더 정확해집니다.
  구성원의 역할·업무 맥락·성과 이력이 하나의 흐름으로 이어지면 판단의 근거가 명확해지고, 경험이나 추측에 의존하던 의사결정 방식에서 벗어날 수 있습니다.
• 문제의 원인 파악이 훨씬 깊어집니다.
  팀 성과 저하나 협업 문제처럼 반복되는 이슈가 있을 때, HR·업무·성과 데이터를 함께 분석해 ‘왜 이런 일이 일어났는지’를 정확히 파악할 수 있습니다.
• 이탈·성과 리스크를 사전에 감지할 수 있습니다.
  구성원의 변화 신호가 한곳에 모이면 AI는 리스크 가능성을 조기에 포착해 조직이 더 빠르게 대응할 수 있도록 돕습니다.
• AI가 ‘현재 조직’을 기준으로 판단합니다.
  실시간으로 변화가 반영되면 AI는 시차 없는 정보를 기반으로 예측과 판단의 정확도를 높일 수 있습니다.
• 구성원 전체가 같은 기준으로 일하게 됩니다.
  SSoT가 갖춰지면 누구나 동일한 정보를 바탕으로 일하게 되고, 이는 실행력·커뮤니케이션·조직 문화 전반을 안정적으로 만들어줍니다.

사람 중심으로 데이터가 통합되면 조직은 더 빠르고 명확하게 움직일 수 있는 기반을 갖추게 됩니다. 이는 단순히 데이터를 모으는 단계를 넘어, 조직이 어떻게 판단하고 운영되는지를 다시 설계하는 과정입니다. 이 기반이 정리되어야 이후 단계에서 다루게 될 운영·프로세스·문화 변화도 안정적으로 작동할 수 있습니다.

AX는 이제 많은 조직에서 선택이 아니라 흐름으로 자리 잡고 있습니다. 그 변화가 실질적인 성과로 이어지기 위해서는 데이터 구조를 먼저 바로 세우는 일이 반드시 선행되어야 하죠.

다음 2편에서는 이러한 데이터 기반 위에서 운영 구조가 어떻게 재편되는지, 그리고 왜 이것이 AX의 두 번째 단계가 되는지를 이어서 살펴보겠습니다.

자주 묻는 질문 (FAQ)

Q1. 데이터가 이미 여러 시스템에 쌓여 있는데, 왜 AX를 위해 ‘구조’를 다시 바라봐야 할까요?

많은 조직이 데이터 자체는 충분히 갖추고 있지만, 서로 연결되어 있지 않아 운영의 흐름을 설명하는 데 한계가 있습니다. 단절된 데이터는 AI가 조직의 맥락을 파악하는 데 필요한 인과 관계를 제공하지 못해 의사결정의 정확도를 떨어뜨리죠. AX 전환은 새로운 기술을 더하는 것이 아니라, 데이터가 사람 중심의 흐름으로 정리되어 있는가를 점검하는 데서 시작됩니다. 이러한 기반이 마련되어야 다음 단계의 변화가 안정적으로 이어집니다.

Q2. HR 데이터와 업무 데이터가 연결되면 조직은 어떤 문제를 다르게 이해할 수 있을까요?

두 데이터가 분리된 상태에서는 성과 저하나 협업 문제를 겉으로만 해석하게 됩니다. 반면 연결된 구조에서는 역할 변화, 업무량, 팀 구조, 협업 방식 등이 성과와 어떤 관계를 맺고 있는지 구체적인 원인을 파악할 수 있습니다. 이는 단순한 현상 확인이 아니라, 조직이 어떤 지점에서 어려움을 겪고 있는지에 대한 실질적 진단을 가능하게 합니다.

Q3. flex는 사람 중심 데이터 구조를 어떻게 지원하나요?

flex는 채용부터 퇴직까지 구성원의 전체 생애주기에 따른 모든 HR을 아우르는 국내 유일의 플랫폼입니다. 모든 HR 데이터를 구성원 단위로 연결한 구조가 이미 갖춰져 있기 때문에, HR뿐 아니라 업무, 성과, 보상, 협업 등 조직 운영의 주요 데이터를 flex와 연결하면 조직 전체의 데이터 흐름을 구성원 단위로 구조화할 수 있습니다. 또한, 조직 개편, 역할 변경, 목표 변화처럼 실제 운영 변화가 실시간으로 반영되기 때문에 AI가 ‘현재 조직’을 기준으로 판단할 수 있는 환경이 마련됩니다. 이는 기능을 늘리는 접근이 아니라, AX로 확장할 수 있는 기반을 먼저 안정적으로 마련하는 방식입니다.

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