AX 용어집
AX(AI 전환) 실행에 필요한 핵심 용어를 BOAZ가 현장 기준으로 정리했습니다.
AX 전략·조직
온사이트 기업 AI 교육
온사이트 기업 AI 교육은 외부 공개강의장이 아니라 우리 조직의 실제 업무·데이터·사례를 교재 삼아 진행하는 맞춤형 AI 교육입니다. 표준 커리큘럼을 그대로 전달하는 대신, 참가자가 강의실을 나간 뒤 자기 업무에 곧바로 적용할 수 있는 상태를 만드는 데 목적이 있습니다.
AI 거버넌스
AI 거버넌스는 조직이 AI를 쓸 때 무엇을 성과로 볼지, 어디까지 허용할지, 누가 승인할지를 정하는 기준과 절차입니다. 규제 준수만이 아니라 AI 결과물을 신뢰 가능한 상태로 만드는 뼈대이며, 이것이 없으면 성공한 PoC도 전사 표준으로 이어지지 못합니다.
AI Native (AI 네이티브)
AI Native(AI 네이티브)는 AI를 필요할 때 가끔 꺼내 쓰는 도구가 아니라, 일을 시작할 때부터 먼저 맡기는 것을 기본 전제로 삼는 사람과 조직을 말합니다. 도구를 얼마나 잘 다루는지가 아니라, 일을 시작하는 방식 자체가 다릅니다.
AX (AI 전환)
AX(AI Transformation)는 구성원이 AI 도구를 배우는 데서 끝나지 않고, 실제 업무 방식과 조직의 일하는 기준 자체가 바뀌어 성과로 이어지는 전환을 말합니다. 교육이나 PoC는 그 과정의 일부일 뿐, 목적지가 아닙니다.
PoC (개념 증명, Proof of Concept)
PoC(Proof of Concept, 개념 증명)는 어떤 아이디어나 기술이 실제로 작동하는지를 작은 범위에서 검증하는 과정입니다. 목적은 '되는지 안 되는지'를 확인하는 것이며, 그 성공을 전사로 퍼뜨리는 일은 PoC 자체가 아니라 별도의 설계가 필요한 다음 단계입니다.
실행 도구·개념
바이브 코딩 (Vibe Coding)
바이브 코딩은 프로그래밍 언어로 코드를 직접 작성하는 대신, 원하는 결과를 자연어로 설명해 AI가 코드를 생성하고 실행까지 하게 만드는 방식을 말합니다. 비개발자도 아이디어를 작동하는 결과물로 옮길 수 있게 해주지만, 코드를 몰라도 된다는 뜻이 아니라 결과물을 검증하는 기준을 사람이 갖춰야 한다는 뜻입니다.
AI Agent (AI 에이전트)
AI Agent는 질문 한 번에 답 한 번을 내놓는 챗봇과 달리, 하나의 목표를 받으면 스스로 계획을 세우고 필요한 도구를 골라 쓰며 여러 단계를 거쳐 그 목표를 끝까지 수행하는 AI입니다. 다만 Context 안에 정보가 있다고 해서 항상 그 정보를 놓치지 않는 것은 아니라서, 검증 없이는 신뢰하기 어렵습니다.
Claude Code
Claude Code는 앤트로픽이 만든 터미널(CLI) 기반 AI 에이전트로, 웹 브라우저의 챗봇 창이 아니라 사용자의 컴퓨터 안 실제 폴더·파일에서 직접 실행됩니다. 질문에 답하는 데서 끝나지 않고 파일을 읽고 고치고 명령을 실행해, 회의록 정리부터 배포까지 실무를 직접 수행한다는 점이 일반적인 AI 챗봇과 다릅니다.
Context (컨텍스트) 관리
Context는 AI가 지금 이 순간 판단에 참고하는 정보의 범위, 즉 AI가 쓰는 '기억'을 말합니다. 이 범위는 무한하지 않아서, 대화나 작업이 길어지면 중요한 지시를 놓치거나 압축(요약) 과정에서 규칙의 강도가 약해질 수 있습니다. Context 관리란 이 범위를 방치하지 않고 작업 단위로 비우고 나누고 필요할 때만 이어 붙여, AI가 지금 무엇을 해야 하는지 정확히 판단하게 만드는 실무 습관입니다.
Harness (하네스)
Harness(하네스)는 모델 자체가 가진 한계 — 아는 정보도 놓치고, 검증 없이 그럴듯한 결과를 내놓는 것 — 를 모델을 바꾸지 않고도 그 바깥에서 구조로 보완하는 장치입니다. 명확한 기준, 검증 단계, 도구 연결, 역할 분리로 이루어진 하나의 틀이 그 실체입니다.
Loop (검증 Loop·개선 Loop)
Loop는 AI가 만든 결과물을 한 번 받고 그대로 쓰지 않고, 정해진 기준과 대조해 통과할 때까지 '생성 → 검증 → 개선'을 반복하는 구조를 말합니다. 결과가 그럴듯해 보이는가가 아니라 정해진 기준을 통과했는가만으로 다음 단계로 넘어갈지를 판단합니다.
MCP (Model Context Protocol)
MCP(Model Context Protocol)는 AI 모델을 외부 도구·데이터·시스템에 표준화된 방식으로 연결하기 위해 앤트로픽이 제안한 개방형 프로토콜입니다. 매번 자료를 붙여 넣거나 개별 연동을 새로 짜는 대신, 한 번 정해진 방식으로 AI와 사내 시스템을 잇는다는 점이 핵심입니다.
Skill (Claude Code Skill)
Skill은 반복되는 업무를 '어떻게 처리하는지'뿐 아니라 '무엇을 기준으로 판단하는지'까지 담아 파일로 저장해, 필요할 때마다 AI가 그 기준대로 다시 수행하도록 만드는 것을 말합니다. 절차만 담으면 단순 자동화(매크로)에 머물지만, 개인의 판단 기준까지 담아야 팀이 재사용할 수 있는 자산이 됩니다.
BOAZ 방법론
능동적 학습자
능동적 학습자는 막혔을 때 강사나 상급자에게 먼저 의존하지 않고, 지금 처한 상황과 에러를 스스로 정리해 AI에게 먼저 물어 나아가는 학습자를 말합니다. BOAZ의 AX 교육은 도구 사용법 전달이 아니라, 이 태도로의 전환을 목표로 설계됩니다.
맡·당·쪼
맡·당·쪼(맡당쪼)는 BOAZ가 AX 교육에서 쓰는 실행 원칙으로, AI에게 업무를 맡기고(맡), 처음 결과가 부족한 건 당연하다고 받아들이며(당), 업무를 AI가 처리할 수 있는 단위로 잘게 쪼개는(쪼) 태도를 말합니다. 막히면 강사가 아니라 AI에게 먼저 묻는 습관까지 포함합니다.