AX 수준진단 — AI 특화 공동훈련센터 훈련 관리

1. 전략(Strategy)

(AX 비전·목표) 우리 조직은 AI를 통해 해결하고자 하는 경영적 목표를 명확히 정의하였는가? *

1점 — AI 도입 목표나 방향에 대한 공식적 정의가 없다 2점 — 비전/목표가 구두로만 언급되며 문서화·공유가 부족하다 3점 — 비전/목표가 문서화되어 있으나 조직 내 합의·일관성이 약하다 4점 — 비전/목표가 조직에 공유되어 있고 주요 의사결정에 참고된다 5점 — 비전/목표가 전사 전략 체계에 반영되어 주기적으로 점검·갱신된다

(경영전략 연계) AI 활용 방향은 중장기 경영 전략 및 사업 방향과 연계되어 있는가? *

1점 — AX 논의가 경영 전략과 무관하게 진행된다 2점 — 일부 부서/과제 단위로만 연계가 시도된다 3점 — 전략 문서 수준의 연결은 있으나, 예산·성과관리와 연동이 약하다 4점 — 경영전략(과제/로드맵/투자)과 AX가 연동되어 운영된다 5점 — 경영전략 수립·조정 과정에 AX가 내재화되어 정기적으로 재정렬된다

(우선순위) AX 과제의 우선순위를 결정하는 기준이 있는가? *

1점 — AX 과제는 내·외부 요청 대응 중심으로 선정된다 2점 — 우선순위 기준이 있으나 일관되게 적용되지 않는다 3점 — 기준은 있으나 정량화가 부족해 의견에 좌우된다 4점 — 가치, 리스크, 실행 가능성 기반 기준이 적용되어 우선순위가 결정된다 5점 — 사업 포트폴리오 관점에서 우선순위를 주기적으로 재평가·조정한다

(성과지표) AX 성과를 측정할 성과지표가 정의되어 있는가? *

1점 — AX 성과를 측정하는 지표가 없다 2점 — 활동지표(교육 횟수, PoC 건수 등) 중심으로만 측정한다 3점 — 성과지표가 있으나 기준선/측정주기/데이터가 불안정하다 4점 — KPI가 정의되어 정기적으로 모니터링되고, 의사결정에 반영한다 5점 — KPI가 재무·운영 성과와 연결되어 목표-성과-개선 체계가 작동한다

2. 조직(Organization)

(전담/책임 조직) 우리 조직에는 AX 추진을 전담하거나 총괄하는 공식 조직 또는 책임 단위가 있는가? *

1점 — AX를 전담 및 책임지는 조직·단위가 존재하지 않는다 2점 — 특정 개인/부서가 맡고 있으나, 권한/역할이 불명확하다 3점 — 책임 조직은 지정되어 있으나, 의사결정, 예산권 등 권한은 제한적이다 4점 — 책임 주체와 의사결정 체계가 정의되어 과제·투자 결정을 주도한다 5점 — 책임 주체가 전사 운영체계에 내재화되어 책임-권한-성과가 일치한다

(R&R) AI 도입·확산을 위한 역할과 책임(R&R)이 조직 차원에서 구분·정의되어 있는가? *

1점 — AX 관련 역할·책임이 정의되어 있지 않다 2점 — 일부 역할만 정의되어 개인 역량에 의존한다 3점 — 주요 역할은 정의되어 있으나 중복·공백이 존재한다 4점 — 역할과 책임이 비교적 명확하게 구분되어 있다 5점 — R&R이 문서화되어 협업·의사결정·평가에 활용된다

(부서 간 협업 구조) 사업 추진 시 부서 간 협업이 구조적으로 이루어지는가? *

1점 — 부서별로 분절되어 협업이 잘 이루어지지 않는다 2점 — 협업은 필요 시 개별 조율로만 이루어진다 3점 — 협업 구조는 있으나 프로젝트별 편차가 크다 4점 — 정해진 협업 방식에 따라 추진된다 5점 — 상시적 협업 체계가 운영되며 역할 분담이 안정적이다

(의사결정 구조) 주요 의사결정은 정해진 절차에 따라 이루어지는가? *

1점 — 의사결정이 개인의 경험·직관에 의존하여 비공식적으로 이루어진다 2점 — 일부 데이터는 참고하나, 의사결정 기준과 절차가 일관되지 않다 3점 — 정해진 의사결정 절차는 있으나, 데이터 활용은 제한적이다 4점 — 주요 의사결정이 데이터와 분석 결과에 기반하여 체계적으로 이루어진다 5점 — 데이터 기반 의사결정 체계가 조직 전반에 정착되어 있으며, 결과가 지속적으로 피드백/개선에 활용된다

3. 인재(People)

(AX 기본 이해도) 구성원들은 AX의 목적과 기본 개념을 공통적으로 이해하고 있는가? *

1점 — AX 개념이 조직 내에서 공유되지 않았다 2점 — 일부 인원만 AX를 이해하며 설명에 의존한다 3점 — 주요 부서에서는 AX 목적과 개념을 이해하고 있다 4점 — 다수 구성원이 AX 목적을 업무 맥락에서 설명할 수 있다 5점 — AX 개념이 업무 논의와 의사결정에서 자연스럽게 사용된다

(실무 활용 역량) 구성원들은 업무에 AI를 활용할 수 있는가? *

1점 — 업무에 AI를 활용하지 않는다 2점 — 개인이 필요에 따라 비공식적으로 활용한다 3점 — 특정 업무·프로젝트에서 제한적으로 활용한다 4점 — 주요 업무 프로세스에서 AI 활용이 반복된다 5점 — AI 활용이 업무 수행의 기본 방식으로 사용된다

(핵심 인재 확보) AX를 주도하고 문제를 해결할 수 있는 핵심 인재가 조직 내에 존재하는가? *

1점 — AX 관련 문제를 주도적으로 해결할 인재가 없다 2점 — 특정 개인의 역량에 의존한다 3점 — 핵심 인재는 있으나 일부 영역에 국한된다 4점 — 여러 팀에 핵심 인재가 분산 배치되어 있다 5점 — 핵심 인재가 조직 차원에서 계획적으로 배치·활용된다

(인재 육성체계) AX 역량을 키우기 위한 교육·훈련 체계가 마련되어 있는가? *

1점 — AX 관련 교육·훈련 체계가 없다 2점 — 일회성, 비정기적 교육이 있다 3점 — 정기 교육은 있으나 업무와의 연계성이 약하다 4점 — 직무와 연계된 학습-적용 기회가 제공된다 5점 — 학습 결과가 실제 업무 개선으로 연결된다

(인재 활용 및 확산) AI 역량이 특정 개인이 아닌 조직 전반으로 확산되는가? *

1점 — AI 역량이 개인 수준에 머물러 있다 2점 — 일부 팀·업무에만 활용된다 3점 — 프로젝트 단위로 공유·전파된다 4점 — 조직 차원의 활용·공유 체계가 있다 5점 — 조직 운영 전반에 AI 활용이 내재화 되어있다

4. 문화(Culture)

(AI 인식과 수용성) 구성원들은 AI 도입·확산이 위협이 아닌 학습과 변화의 과정으로 인식하는가? *

1점 — AI 도입에 대한 불안·거부감이 존재한다 2점 — 필요성은 인정하지만 부정적 인식이 우세하다 3점 — 긍정·부정 인식이 혼재되어 있다 4점 — 대체로 필요한 변화로 받아들인다 5점 — AI를 업무 개선과 성장의 기회로 인식한다

(실험·시도에 대한 허용) 업무 변화를 위한 새로운 시도와 실험이 자유롭게 이루어지는가? *

1점 — 새로운 시도가 거의 허용되지 않는다 2점 — 형식적으로만 허용되며 실제 시도는 어렵다 3점 — 제한된 범위에서만 시도가 가능하다 4점 — 일정 범위 내에서 실험이 장려된다 5점 — 실험과 개선이 일상적인 업무 방식이다

(리더십) 경영진과 리더들은 AI 도입과 변화에 대해 일관된 메시지를 전달하는가? *

1점 — 리더십의 메시지가 없거나 일관성이 부족하다 2점 — 필요성은 언급하나 행동·지원은 미흡하다 3점 — 메시지는 있으나 현업 체감은 낮다 4점 — 리더의 메시지가 현업 행동에 영향을 준다 5점 — 리더 메시지가 조직의 판단 기준으로 작동한다

(변화관리) 조직 내 변화를 안정적으로 안착시키기 위해 변화관리 활동이 이루어지는가? *

1점 — 변화에 대한 계획과 관리 및 지원이 없다 2점 — 문제 발생시 사후적으로 대응한다 3점 — 일부 커뮤니케이션·교육이 제공된다 4점 — 변화에 대한 안내·지원·피드백이 이루어진다 5점 — 변화관리 활동이 계획적으로 운영된다

5. 데이터(Data)

(데이터 수집) 조직 내 발생하는 데이터가 지속적으로 수집되고 있는가? *

1점 — 개별 부서·개인 중심으로 산발적으로 수집·관리된다 2점 — 일부 부서 혹은 특정 과제에 한해 제한적으로 수집한다 3점 — 핵심 사업 데이터는 수집되나, 전사 통합 수집체계는 존재하지 않는다 4점 — 전사 차원에서 데이터 수집이 이루어지며, 일부 영역은 자동화되어 있다 5점 — 전사 모든 영역의 데이터가 자동화된 시스템을 통해 실시간으로 수집된다

(데이터 가공 수준) 내부 데이터는 AI 활용을 위해 정리·가공 없이 활용 가능한 상태인가? *

1점 — AI 활용을 위해서는 상당한 추가 작업이 필요하다 2점 — 일부 데이터만 AI 활용이 가능하며, 대부분은 추가 작업이 요구된다 3점 — 핵심 데이터는 AI 활용이 가능하나, 여전히 추가 작업이 요구된다 4점 — 대부분의 데이터가 제한적인 추가 작업으로 AI 활용이 가능하다 5점 — 전사 데이터가 AI 활용을 전제로 관리되어 추가 작업 없이 활용 가능하다

(데이터 접근성) AI 분석·모델 개발을 위해 필요한 데이터에 적시에 접근 가능한가? *

1점 — 데이터 위치·권한이 불명확하여 접근이 어렵다 2점 — 일부 데이터는 접근 가능하나, 복잡한 승인·요청 절차가 필요하여 적시 활용이 곤란하다 3점 — 핵심 데이터는 접근 가능하나, 부서·시스템 간 제약이 존재한다 4점 — 주요 데이터는 정해진 절차 내 적시에 접근 가능하다 5점 — 데이터 접근이 표준화되어 AI 업무 흐름에 자연스럽게 포함된다

(데이터 저장·관리 일관성) 수집된 데이터는 조직 차원에서 일관된 기준으로 저장·관리되는가? *

1점 — 데이터가 개인 PC, 엑셀, 메일 등 비공식적 방식으로 관리되고 있으며, 조직 차원의 관리 기준이 부재하다 2점 — 일부 공유 저장소는 존재하나, 부서별 데이터 저장 위치, 형식, 관리 방식이 상이하다 3점 — 핵심 데이터는 공통 DB 또는 시스템에서 관리되고 있으나, 전사 차원의 통합 기준 없이 영역별 관리 방식이 상이하다 4점 — 전사 차원의 저장·관리 기준이 마련되어 있으며, 대부분의 데이터가 해당 기준에 따라 관리된다 5점 — 전사 데이터가 표준화된 관리 기준에 따라 일관되게 관리되며, 데이터의 생성, 저장, 관리방식이 조직 전반에 동일하게 적용된다

(데이터 품질관리) AI 활용 과정에서 데이터 오류나 불일치가 발생할 경우, 이를 점검·조치하는 기준과 절차가 존재하는가? *

1점 — 오류, 누락, 불일치가 잦고 품질관리는 사후적으로 이루어진다 2점 — 일부 데이터만 품질 점검이 이루어지며 기준은 일관되지 않다 3점 — 핵심 데이터에 대해서는 품질 기준이 존재하나 영역별 편차가 존재한다 4점 — 주요 데이터는 정기적으로 점검·관리되어 활용 가능한 수준을 유지한다 5점 — 전사 차원의 품질 관리 체계가 운영되며 지속적으로 개선한다

(데이터 통합·연계 수준) AI 활용을 위해 서로 다른 시스템(ERP, MES 등)이나 업무별 생성된 데이터를 결합하여 활용할 수 있는가? *

1점 — 데이터가 시스템·부서별 분리되어 있어 함께 활용하기 어렵다 2점 — 일부 데이터만 수작업으로 결합하여 활용 가능하다 3점 — 핵심 데이터에 한해 제한적으로 결합 및 활용이 가능하다 4점 — 주요 시스템 간 데이터가 비교적 원활히 연계되어 활용 가능하다 5점 — 전사 데이터가 AI 활용을 전제로 함께 활용 가능하다

6. 인프라(Infrastructure)

(기본 인프라) AI 모델 개발, 실험 및 운영을 수행할 수 있는 공통 인프라 환경이 마련되어 있는가? *

1점 — AI 실험·운영을 위한 공통 인프라가 없으며, 개인 PC 또는 프로젝트별 임시 환경에 의존한다 2점 — 일부 과제에 한해 제한적인 실험 환경을 구축·활용한다(과제 종료 시 환경 해체) 3점 — 파일럿 또는 특정 용도의 공통 환경은 있으나, 범용적 활용에는 제약이 있다 4점 — 여러 AI 과제가 활용할 수 있는 공통 인프라 환경이 마련되어 있으며, 실험과 운영을 함께 지원한다 5점 — AI 실험·운영을 위한 공통 인프라가 조직 차원에서 표준화되어 있으며, 신규 과제에서도 즉시 활용 가능하다

(인프라 확장성) AI 활용 규모 변화에 따라 인프라를 유연하게 확장·조정할 수 있는가? *

1점 — 인프라 확장이 어려워 AI 활용 규모 확대 시 즉시 한계에 도달한다 2점 — 제한적인 범위 내에서만 확장이 가능하며, 확장 시 많은 수작업과 시간이 필요하다 3점 — 계획된 범위 내 확장은 가능하나, 급격한 수요 변화에는 대응이 어렵다 4점 — 수요 변화에 따라 비교적 신속하게 인프라 확장이 가능하다 5점 — 사용량·수요 변화에 따라 인프라가 자동 또는 준자동으로 조정되며, AI 확산을 전제로 설계된다

(시스템-데이터-도구 연계) AI 인프라가 데이터, 분석 도구, 기존 업무 시스템과 연계되어 활용되고 있습니까? *

1점 — 기존 시스템이 부재하거나 AI 환경이 기존 시스템과 분리되어 있어, 데이터·업무 연계가 거의 이루어지지 않는다 2점 — 일부 연계는 가능하나, 수작업 또는 임시 방식에 크게 의존한다 3점 — 핵심 데이터 또는 일부 시스템과 제한적으로 연계된다 4점 — 주요 데이터·업무 시스템과 비교적 원활히 연계된다 5점 — AI 활용을 전제로 데이터·도구·업무 시스템이 통합된 구조로 운영된다

(운영 안정성 및 관리 체계) AI 관련 인프라가 안정적으로 운영·관리될 수 있는 체계를 갖추고 있습니까? *

1점 — 운영·관리 체계가 부재하여 문제 발생 시 임기응변으로 대응한다 2점 — 기본적인 운영은 가능하나, 장애·이슈 대응이 비체계적이다 3점 — 운영 책임과 기본 절차는 있으나, 지속적인 개선은 제한적이다 4점 — 운영·관리 책임과 절차가 비교적 명확하며, 안정적인 운영이 가능하다 5점 — 운영 상태가 지속적으로 모니터링·개선되며, AI 활용 확산을 고려한 관리체계가 정착되어 있다

(보안·접근·신뢰성 기반) AI 활용을 위한 인프라 보안, 접근 통제 및 신뢰성 관리가 체계적으로 이루어지고 있습니까? *

1점 — 보안·접근 통제가 거의 이루어지지 않는다 2점 — 기본적인 보안 조치는 있으나, AI 활용을 고려한 체계는 미흡하다 3점 — 주요 환경에 대해서는 보안·접근 통제가 적용된다 4점 — AI 활용 환경 전반에 대해 보안·접근 관리가 비교적 체계적으로 이루어진다 5점 — AI 활용을 전제로 한 보안·접근·신뢰성 관리 기준이 마련되어 있으며, 운영 과정에서 지속적으로 점검·개선된다

7. 거버넌스(Governance)

(정책 및 기준 체계) 데이터 및 AI 활용에 대한 내부 정책, 가이드라인, 윤리 기준이 문서화되어 있는가? *

1점 — 내부 기준이나 정책이 존재하지 않는다 2점 — 외부 규정 또는 상위 지침에 의존하고 있다 3점 — 일부 기준은 있으나 적용 범위가 제한적이다 4점 — 내부 기준이 마련되어 주요 AI 활용에 적용된다 5점 — 데이터·AI 활용 기준이 조직 전반에 일관되게 적용된다

(위험 식별) AI 활용에 따른 법적, 윤리적, 보안 리스크를 사전에 식별하고 관리하는 절차가 존재하는가? *

1점 — 관련 리스크에 대한 인식이나 검토가 거의 이루어지지 않는다 2점 — 문제가 발생할 경우에만 사후적으로 검토한다 3점 — 주요 AI 과제에 대해서만 제한적으로 검토한다 4점 — AI 활용 시 법·윤리·보안 리스크를 사전에 검토한다 5점 — 법·윤리·보안 리스크 검토가 AX 추진의 기본 절차로 정착된다

(모니터링 및 검증 체계) AI 모델 및 활용 결과에 대해 정기적 점검/검증/기록 관리가 이루어지는가? *

1점 — AI 활용에 대한 통제·검증 절차가 없다 2점 — 일부 과제에 대해 비공식적으로 검토한다 3점 — 기본적인 검토 절차는 있으나 일관되게 적용되지 않는다 4점 — 주요 AI 활용에 대해 통제·검증 절차가 적용된다 5점 — AI 활용 전반에 대해 체계적인 통제·검증 체계가 운영된다

(이슈 대응 및 지속 개선 체계) AI 활용 과정에서 발생한 문제에 대해 대응 및 개선 체계가 마련되어 있는가? *

1점 — 문제 발생 시 대응 방식이 정해져 있지 않다 2점 — 임시적·사후적으로 대응한다 3점 — 기본적인 대응 절차는 있으나 반복적 개선은 미흡하다 4점 — 문제 대응 절차가 비교적 명확하며, 개선으로 연결된다 5점 — 문제 대응과 개선이 체계적으로 관리·축적된다

기업 AX 수준진단