
미리디 AXE 스쿼드가 공개하는 개인의 AI 역량을 조직의 생산성 자산으로 확장시키는 법
이 아티클은 개인의 파편화된 AI 노하우가 사장되지 않고 조직 전체의 일하는 방식으로 자리 잡도록 돕는 미리디 'AX 이네이블먼트 스쿼드(AXE)'의 실제 설계 사례를 소개합니다. 기술 도입보다 '환경과 문화 설계'에 집중하여 가이드라인 정립, 사내 지식 자산화, 그리고 조직 내 AX 챔피언 육성을 거쳐 AI 네이티브 컴퍼니로 나아가는 현실적 로드맵을 제시합니다. AI 도입 효과가 부서별로 극명히 갈리거나 활용률 정체로 고민 중인 테크 리더들에게 명쾌한 해법이 될 것입니다.
사내에 AI 도구는 활발히 배포했으나 부서별 격차가 크고 실제 생산성 지표 향상을 고민하는 DX/AX 담당자 및 엔지니어링 리더에게 추천합니다.
개개인이 AI를 업무에 유용하게 활용하고 있음에도 불구하고, 보안 및 도구 사용에 대한 공통 가이드라인이 부재하여 개인이 판단해야 하는 부담이 있었습니다. 또한 개인이 구축한 프롬프트나 자동화 워크플로가 공유되지 않고 개인의 자산으로만 머물며 다른 조직에서 시행착오를 반복하는 문제가 발생했습니다.
미리디는 보안, 플랫폼, 데이터, 지식 거버넌스 담당자가 협업하는 전담 조직인 'AX 이네이블먼트 스쿼드(AXE)'를 구축하고 현업 밀착형 자동화 실습 세션을 운영했습니다. 이와 함께 팀별로 자발적 변화를 주도할 'AX 챔피언'을 선정하고, AI 에이전트의 신뢰도를 높이기 위한 사내 지식 기반 구축 및 통합 슬랙 질문 창구를 마련했습니다.
피플팀의 근무 기록 누락 자동 알림, 성과 리뷰 초안 작성 도구 등 실제 업무를 효율화하는 가시적인 자동화 성공 사례를 확보했습니다. 구성원들이 AI 활용을 막연한 기술이 아닌 스스로 업무를 개선할 수 있는 현실적인 도구로 인식하기 시작하는 정성적 인식 전환을 이루었습니다.
Trade-off
AXE 스쿼드는 직접 시스템을 구축해 주는 해결사가 아닌 '이네이블러'를 지향하므로, 최종 성과는 전적으로 현업 부서와 AX 챔피언의 자발적 참여 의지에 의존합니다. 또한 AI 에이전트의 정확성을 유지하기 위해 사내 축적된 지식 정보를 끊임없이 현행화해야 하는 지속적인 리소스 관리가 동반될 수밖에 없습니다.
구성원 개개인이 업무에 인공지능(AI) 기술을 주도적으로 도입하고 활용하여 성과를 낼 수 있도록 방향, 기준, 도구, 학습 방식을 체계적으로 지원하는 촉진 활동입니다.
팀 내에서 AI를 가장 잘 다루는 헤비 유저가 아니더라도, 팀의 일하는 방식 변화에 높은 관심과 공유 의지를 갖고 AI 노하우를 동료들에게 확산시키는 변화 주도자입니다.
AI 에이전트나 시스템이 회사의 구체적인 비즈니스 맥락과 의사결정 규칙을 정확하게 이해하고 가이드할 수 있도록, 흩어진 사내 도메인 지식을 고도화하여 축적·관리하는 체계입니다.




