AX 에이전시 · AI Transformation 설계 | X-ON 문의하기로 건너뛰기
X-ON

AX는 ‘AI 도입’
이 아닙니다.
회사를 AI시대에 맞춰
일하는 방식 자체를
바꾸는 것입니다.

Beyond cost cutting

인건비 절감? 생산성 증가?
AX 효과는 그게 끝이 아닙니다.

일반 AX — 여기서 멈춤 X-ON AX 효율 축 → 가치 축 →
효율 축
  • 반복업무 자동화
  • 실수·누락 제거
  • 처리시간·인건비 절감
가치 축 — NEW 성장동력
  • 시간 확보 → 고부가 업무
  • 데이터 활용 → 수요예측, 영업강화
  • 비즈니스모델 개발 → 신성장 동력

AX = 효율 X 가치

95.9%
국내 기업이 생성형 AI를 이미 쓰고 있거나,
도입을 탐색·준비하고 있습니다.
95%
생성형 AI에 투자하고도 손익에
뚜렷한 효과를 못 본 조직의 비율입니다.

· 캐럿글로벌 AX센터 「2026 한국 기업 AI 활용 현황 보고서」(2026.1, 약 300개사 HRD 담당자) — 탐색·준비 34.8%+시범 25.9%+부분 확산 28.5%+전사 6.7%
· MIT NANDA 「The GenAI Divide: State of AI in Business 2025」(2025.8) — 손익에 측정 가능한 효과가 없던 조직 비율

How To

What AX actually is

DX vs AX

DX
디지털 전환
  • 각종 문서 및 자료를 데이터로 전환
  • 업무 소통 방식을 온라인화
  • 아날로그와 병행하는 하이브리드

→ 도구는 바뀌지만, 일하는 방식은 그대로

VS
AX
AI 전환
  • 사업 구조에 맞춰 AI 도입 설계
  • 업무 방식에 맞춰 최적의 AI 구축
  • 사용자 중심의 AI 활용 교육

→ 일하는 구조와 방식의 변화

Partners to avoid

피해야 하는
파트너

툴 벤더 — “이거 깔면 됩니다”
툴 벤더
“이거 깔면 됩니다.”
깔았지만 아무도 안 씁니다.
구독료만 빠져나갑니다.
컨설팅사 — “전략은 여기 있습니다”
컨설팅사
“전략은 여기 있습니다.”
30p PPT만 주고 떠납니다.
현장 적용은 당신 몫입니다.
개발사 — “기술은 됩니다”
개발사
“기술은 됩니다.”
당신의 업무는 모릅니다.
안 쓰는 기능만 쌓입니다.

Two approaches

프로세스의 차이
= 결과의 차이

일반 대행사 프로세스
1기술 검토
2커뮤니케이션
3도구 개발
4도구 도입

직원들이 사용하지 않는다

X-ON 프로세스
1산업 분석
2실무 인터뷰
3진단
4설계
5도입
6교육 + SW 개선

AI 시스템 안착 → AX 성공

How we work

우리는 진단과 설계에 집중합니다.
그 다음이 기술입니다.

진단 · 설계 — 우리 시간의 70%
기술 30%
실제 프로젝트 시간 배분
01
산업·업무 진단
업무를 시간 단위로 분해해 돈이 새는 지점을 숫자로 찾습니다.
현장 인터뷰업무 분해병목 수치화
02
AI 적용 설계
ROI 높은 순서대로 어느 팀에 언제 도입할지 로드맵을 그립니다.
우선순위ROI 시뮬레이션도입 로드맵

Then, technology

설계의 완성도가
곧 결과의 완성도입니다.

03
도구 선택·도입
설계도가 정확하면 도구 선택은 오래 걸리지 않습니다.
도구 비교PoC 검증기존 시스템 연동
04
교육·운영·최적화
직원이 실제로 쓰도록 교육으로 정착시키고, 월간 KPI로 성과를 검증합니다.
사내 교육운영 매뉴얼월간 KPI

④가 끝나면 쌓인 데이터와 교육 피드백을 들고
다시 ①·② 진단과 설계로 돌아갑니다.

“AI 시대의 경쟁력은,
인간과 AI의 협업을
얼마나 잘 설계해,
시너지를 만들어냈느냐로
결정된다.”

그래서 핵심은
도구가 아닌 설계

그리고 설계는 그 산업을
경험해본 사람이 가장 잘 합니다.

Who designs it

AX 설계는
개발자가 못 합니다.
그 산업을 경험해본
사람이 가장 잘 합니다.

1인 스타트업부터 코스닥 상장사까지,
9개 산업을 직접 운영·EXIT.
다양한 사업을 직접 운영해본 사람이
AX와 마케팅을 함께 설계합니다.
그게 엑스온입니다.

1명
1인 스타트업
&
400명
코스닥 상장사
도소매IT이커머스금융제조 물류F&B글로벌컨설팅

Proven by numbers

숫자로 증명된 사례

CASE 01
KLARNA
무엇을 했는가
고객 상담을 AI 어시스턴트로 전환.
어떻게 했는가
반복 문의는 AI가 1차 응대, 복잡한 건 사람에게 넘기는 구조로 설계.
무엇이 달라졌는가

응대시간 11분 → 2분, 상담원 700명 분량 처리, 연 $40M 이익 개선.

출처: Klarna·OpenAI 2024, Yahoo Finance 2025
CASE 02
MODERNA
무엇을 했는가
전사 업무에 맞춤 GPT를 도입.
어떻게 했는가
부서별 업무에 맞는 GPT를 직접 만들어 사내에 확산.
무엇이 달라졌는가

‘Dose ID GPT’로 새 역량 창출.

출처: OpenAI·Inc. 2024–2025
CASE 03
배달의민족
무엇을 했는가
메뉴 추천을 개인화 AI로 전환.
어떻게 했는가
주문·리뷰 데이터로 상황에 맞춘 추천을 설계.
무엇이 달라졌는가

적용 영역에서 주문 전환율 12% 상승.

출처: 위시켓 「기업 AI 도입 사례집 2025」

Where to start

업종별
추천 AI 도입

The journey

교육까지 책임집니다.

직원들이 사용하지 않는다면?
그래서 교육이 중요합니다.
직접 해보면 사용할 수밖에 없을 테니까요.

01
무료 AX 진단
설문 기반 AI 자동분석 → 5p 리포트 + 30분 영상회의
02
유료 정밀 진단
대면 90분 → 30p 리포트 + 우선순위 로드맵 + 단계별 비용
03
AI 툴 개발
정밀진단 결과 기반 맞춤 AI 툴 + 베타 검증
04
임직원 교육
사용 교육 + 운영 매뉴얼 + KPI 모니터링

FAQ

자주 묻는 질문

비용이 얼마나 드나요?
진단은 무료입니다. 개발·교육은 정밀 진단 후 범위에 따라 견적을 드립니다. 진단 전 비용 부담은 없습니다.
우리 회사 데이터가 외부로 새지 않나요?
진단·개발 전 NDA를 체결하고, 사내 데이터는 외부 학습에 사용하지 않습니다. 처리 범위와 보관 정책은 진단 단계에서 명확히 안내합니다.
기존 시스템(ERP·그룹웨어 등)과 연동되나요?
진단에서 현재 시스템을 먼저 파악하고, 연동 가능 범위를 설계에 반영합니다. 무리한 교체가 아니라 기존 위에 얹는 방식을 우선합니다.
규모가 작은 회사도 맞나요?
업종·규모와 무관합니다. 반복업무가 있으면 적용 가능합니다. 작게는 한 가지 업무 자동화부터 시작합니다.
직원들이 AI를 안 쓰면 어떻게 하나요?
그래서 4단계에 임직원 교육·정착이 포함됩니다. 쓰게 만드는 것까지가 저희 일입니다.
진단까지 얼마나 걸리나요?
무료 진단은 신청 후 2영업일 내 대표가 직접 1차 분석을 보내드립니다.

Free AX diagnosis

지금, 당신 회사에서
가장 시간을 낭비하는
반복 업무는 무엇입니까?

그 답이, 진단의 시작점입니다.

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