AX 진단 프레임워크

진단의 목적

구조도: AX 가치 경로

적용과 역량이 함께 있어야 성과가 나고, 성과가 쌓여 회사의 가치가 된다. 적용과 성과는 주요 워크플로우마다 확인한다. 개인 역량은 사람 단위, 조직 역량은 전사 단위로 판정한다. 예를 들어 AI로 사내 데이터를 조회해도 사람마다 값이 달랐다. 정본 SQL을 쓰는 사내 조회 연결(Databricks MCP)을 제공한 뒤에야 같은 값이 나왔다.

결과 분석과 결정

영역별 진단 결과로 막힌 곳을 찾고 원인을 가린다. 진단 이후 이를 근거로 투자·지원을 결정한다.

예시는 가상 사례이며 실제 진단 결과가 아니다.

지난 진단과 달라진 점

이번 진단은 전사 종합 점수를 내지 않는다. 지난 진단의 발견은 다시 확인할 가설로 쓴다.

외부 동향과 미리디 신호

외부 조사는 같은 결론을 보인다. AI 사용은 넓지만 사업 성과로 이어진 기업은 소수이다. 성과를 낸 기업은 업무 흐름을 다시 설계했다. 결과를 확인하고 바로잡는 체계와 믿을 수 있는 정본도 함께 갖췄다.

미리디에서도 비슷한 신호가 보였다. 아래 신호는 5월 진단과 7월 인터뷰 당시의 표본에서 나왔다. 그 뒤 정본 데이터 구축과 보안·거버넌스 정비가 진행되었다. AI 적용도 계속 넓어지고 있다. 그래서 이번 진단에서 지금 시점으로 다시 확인한다.

미리디 신호의 출처는 AXE 내부 자료인 「2026년 5월 AX 진단」(10개 조직·19명), 「AX 챔피언 1차 인터뷰」(2026년 7월, 9개 그룹), 「2026년 9월 활동 현황」이다. 당시 시점의 표본 신호이므로 전사로 일반화하지 않는다. 이번 진단에서 지금의 수준을 다시 확인한다.

만드는 일보다 검증이 어렵다

이 진단은 만드는 역량보다 검증하고 개선하는 역량과 그 조건을 더 무겁게 본다. AI로 초안, 자동화, 앱을 만드는 비용은 크게 낮아졌다. 그러나 결과가 맞는지 확인하고 고치는 비용은 줄지 않는다. 확인이 따라가지 못하면 만든 것이 늘어도 성과로 이어지지 않는다. 오류와 재작업이 아낀 시간을 다시 가져가기 때문이다. 그래서 만든 에이전트·자동화의 개수가 아니라, 검증을 거쳐 계속 쓰이는 결과물만 성과로 본다. 검토와 수정에 든 시간도 업무 시간에 넣는다.

진단이 답하는 네 질문

진단은 주요 워크플로우 단위로 적용과 성과를 보고, 역량은 사람과 전사 단위로 본다. 네 질문은 수행 단계의 순서를 따른다.

1. 어떤 업무를 볼 것인가(0단계). AXE 스쿼드가 그룹·직무별 주요 워크플로우를 문의해 정한다. 막힌 업무와 아직 AI를 적용하지 않은 업무도 넣는다. 워크플로우는 결과를 보기 전에 고정한다.
2. 어디까지 적용했고, 성과가 나는가(1단계). 적용 수준과 정착도, 지금 만드는 성과를 함께 본다. 근거가 없으면 미확인으로 둔다.
3. 받쳐 줄 역량이 있는가(2단계). 개인 역량은 사람 단위로, 조직 역량은 전사 단위로 판정한다.
4. 어디서, 왜 막혔는가(3단계). 결과를 겹쳐 원인이 개인, 조직, 워크플로우 구조 중 어디에 있는지 가린다.

무엇을 어느 단위로, 왜 보는가

외부 프레임워크와 미리디

외부 프레임워크는 업무 분류, AI 적용, 조직 조건, 개인 역량, 가치 측정 가운데 한두 측면에 강점이 있다. 미리디 진단은 각 측면에서 검증된 방식을 빌려 오고, 이를 같은 주요 워크플로우 기준으로 연결한다. 가치는 DORA ROI, Microsoft 가치 측정 가이드, Forrester TEI의 측정 원칙을 따른다. 가치 측정은 2027 상반기에 구체화한다.

● 주로 다룸 · ○ 일부 다룸 · 빈칸 다루지 않음. 외부 모델의 결함이 아니라 목적과 분석 단위가 다르기 때문이다. 외부 모델의 단계와 미리디의 수준 단계는 일대일로 대응하지 않는다. 외부 사례의 평균 효과나 예시 금액은 미리디의 목표나 기대 효과로 옮기지 않는다.

목적

주요 워크플로우에 AI가 어디까지 들어갔고, 자리 잡았고, 무엇을 바꾸고 있는지 확인한다. 가치 경로의 적용과 성과를 같은 워크플로우에서 함께 본다. 그래야 적용은 높은데 성과가 없는 곳, 성과는 났지만 정착하지 않은 곳을 가려낼 수 있다.

범위: 주요 워크플로우

주요 워크플로우는 그룹·직무가 반복해서 수행하고, 결과의 중요도가 높은 업무 흐름이다. 과업 하나보다 넓고, 직무 전체보다 좁다.

그룹마다 3~5개를 정한다(기준안). 잘된 업무만 고르지 않도록, 막힌 업무와 아직 AI를 적용하지 않은 업무를 1건 이상 넣는다. 워크플로우는 결과를 보기 전에 고정한다.

판단 기준 ① 적용: 적용 수준 × 정착도

적용은 워크플로우에서 AI를 어느 수준으로, 얼마나 정착해 쓰는지를 본다. AI를 쓰는 업무 단계의 수도 함께 기록한다(예: 7단계 중 3단계).

적용 수준

예를 들어 보조는 기획서 초안을 AI와 대화하며 다듬는 경우이다. 부분 전환은 요청서가 들어오면 자동화 흐름이 초안을 만들고 담당자가 승인하는 경우이다. 재설계는 요청부터 배포까지 단계를 줄이고, 사람은 기준 설정과 최종 검수만 맡는 경우이다. 근거는 세 가지이다. augmentation과 automation의 구분(Anthropic Economic Index), Deploy와 Reshape의 구분(BCG), 고성과 기업의 약 4분의 3이 업무 흐름을 재설계했다는 조사(McKinsey 2026).

정착도

적용 수준은 정착도가 간헐 이상인 사용으로 판정한다. 시험만 있으면 '미적용(시험 중)'으로 기록한다. 정착하지 않은 적용은 성과로 이어지기 어려우므로 따로 표시한다.

판단 기준 ② 성과: 지표와 판정값

성과는 적용으로 워크플로우의 결과가 실제로 바뀌었는지를 본다. 워크플로우마다 아래 지표에서 주된 지표를 1~2개 고른다. 속도나 처리량을 고르면 품질을 함께 본다.

성과 판정값

'개선'은 업무 기록 증빙이 있을 때만 판정한다. 체감은 체감으로 따로 적는다. 판정값의 합계는 워크플로우 수와 같다. 효과의 지속·확산은 이번 회차에서 판정하지 않는다.

진단 방법

AXE가 워크플로우를 문의해 초안을 만들고, AX 챔피언 인터뷰에서 확인한 뒤 판정한다.

인터뷰에서 묻는 것

인터뷰 뒤 부족한 성과 증빙은 3단계에서 보완한다.

산출물: 워크플로우 진단 기록지

기록지는 워크플로우 한 건당 한 행이다. 인터뷰 중에 채우고, 판정 칸은 AXE가 채운다.

작성 예시(가상)

기록지를 모으면 그룹별 적용 수준 분포, 정착도 분포, 성과 판정값 분포가 나온다. 이것이 개요의 진단 결과(적용·성과)가 된다. 실제 결과가 나오면 아래 예시와 같은 구성의 리포트를 만든다.

결과 리포트 예시

기록지를 모으면 아래 구성의 리포트를 만든다. 실제 결과가 나오면 같은 구성으로 실제 수치와 사례를 채운다.

목적과 구조

개인 AX 역량은 실제 업무에서 AI의 역할을 판단하고, 필요한 결과물을 구성하며, 결과와 위험을 확인하고 개선할 수 있는 능력이다. 이 명세는 이 능력을 AX 공통 역량 4개와 AI 도구 활용 역량 6개, 모두 10개의 역량으로 나누어 진단한다. 10개 역량은 개발 직군과 비개발 직군에 모두 적용한다.

• 진단 대상은 미리디 전 직원이며, 직군은 개발과 비개발 두 가지로 구분한다. AI 기능 담당자라는 별도 직군 유형은 두지 않는다.
• 판정 단위는 사람×역량이다. 한 사람에 대해 역량마다 하나의 레벨 또는 상태를 기록하며, 개인 전체를 한 레벨로 표시하지 않는다.
• 워크플로우는 실제 수행 사례와 지원 필요를 해석하는 맥락으로 사용한다. 워크플로우 자체를 판정 단위로 삼지 않는다.
• 진단 기간의 기준은 최근 3개월 동안의 실제 업무 수행이다.

개인 역량 10개의 관계 구조

아래 그림은 10개 역량의 관계를 보여 준다. 한 업무 사례에서 판단·검증·안전·탐색 방법은 AX 공통 역량으로, 만든 결과물은 AI 도구 활용 역량으로 나누어 보며, 같은 사실을 두 번 판정하지 않는다. 데이터 역량 세 개는 결과물이 이어지지만 판정은 역량마다 따로 한다. 전수·확산은 조직 역량에서 본다.

역량 기준은 사내에서 제공하는 환경을 전제로 적용한다. 어시스턴트는 Claude를 중심으로 하고 ChatGPT 경험을 함께 포함한다. 데이터 역량은 사내 custom MCP와 Databricks, AI 코딩 제작은 Claude Code·Codex와 GitHub/Gitea·Cloudflare 등 담당 환경, 업무 자동화는 n8n을 기준으로 한다. 구체적인 기능은 루브릭의 실제 기능 수행 예와 설문의 행동 문장에 적었으며, 기능 개수로 레벨을 판정하지 않는다.

개발 직군의 특성은 별도 역량을 두지 않고 AI 코딩 제작의 직군별 루브릭에 담는다. 이전 버전에서는 제품 AI 기능 개발·품질 평가·보안을 별도 역량으로 두었으나, 모든 개발자가 하는 일이 아니어서 이 명세의 진단 범위에서 뺐다.

역량 10개

AX 공통 역량은 판단과 수행 방법을, AI 도구 활용 역량은 구성과 결과물을 본다. 10개 역량은 개발과 비개발 직군에 모두 적용한다.

수준 기준

레벨은 수행 난도를 나타내는 축이다. 같은 L1~L5 번호를 쓰더라도 AX 공통 역량과 AI 도구 활용 역량은 관찰하는 측면이 다르므로 레벨 이름을 따로 둔다.

table2-1. 레벨 공통 기준

수준 사이의 구분 원칙

• L3에서 L4로 올라갈수록 조건의 복잡성과 예외·실패 대응이 늘어난다. L4에서 L5로 올라가면 해당 문제의 해결을 넘어 기존 방식의 한계를 분석하고, 개선한 방식이 유효한지 확인하는 행동이 추가된다.
• L2~L3는 설계상 기본 활용 기준이다. 실제 평균과 분포는 응답을 수집한 뒤에 확인하며, 이 명세는 통계적 평균을 주장하지 않는다.
• AI의 도움을 받았더라도 본인이 업무 조건과 구성을 정하고 검증·수정 책임을 수행했다면 직접 구성으로 인정한다. 공유받은 고급 구성을 실행하기만 한 경험은 사용(L1)으로 본다.
• 전수 교육, 여러 조직의 채택, 효과 측정은 개인 레벨의 필수 조건이 아니다. 조직 차원의 확산은 이 명세가 아닌 조직 역량 진단에서 다룬다. 같은 이유로 L4·L5의 조건으로 직책이나 운영 배포 권한을 요구하지 않는다.
• 동료가 본인의 구성을 재사용한 경험은 추가 경험으로 기록할 수 있으나, 레벨을 올리는 조건으로 쓰지 않는다.

상태값: 하지 않았거나 확인되지 않은 경우

수행하지 않았거나 확인되지 않은 경우는 레벨이 아니라 상태로 기록한다. 상태값은 아래 네 가지이며, 응답자에게 보여 주는 상태 보기도 이 네 가지에 맞춘다. 응답자에게는 문항마다 '해 본 경험이 없다' 보기 하나를 '해 본 적 있다' 보기와 나란히 보여 준다. 이 보기를 고르면 네 가지 세부 이유 중 하나를 고르게 한다.

table2-2. 상태값 정의

• 이전 문항안의 미사용·미적용은 경험 없음에 포함한다. '잘 모르겠다' 보기는 미확인(U)으로 처리한다.
• 미확인과 환경 제약을 L1이나 0점으로 바꾸지 않는다. 경험 없음과 기회 없음도 같은 원칙에 따라 점수로 환산하지 않는다.
• 업무상 필요 없음(NA)은 진단 응답의 상태값이 아니다. NA는 직군·그룹별 목표 수준을 정할 때 해당 역량의 목표 적용 대상에서 제외하는 표시로 따로 적용한다.

역량별 기준

역량을 펼치면 정의, 레벨별 행동(루브릭), 증빙, 판정 경계를 볼 수 있다. 표는 가로로 스크롤된다.

AX 공통 역량 4개

AX 공통 역량 4개는 개발·비개발 모두 같은 정의와 레벨 기준을 사용하며, 직군에 따라 별도의 상위 기준을 추가하지 않는다. 직군에 따라 달라지는 것은 업무 사례와 증빙의 형식뿐이다. 4개 역량 모두에 같은 경계 원칙을 적용한다. L3는 업무에 맞춘 수행을, L4는 복잡한 조건과 실패에 대한 조정을, L5는 기존 한계의 분석과 개선 검증을 확인한다. 단순한 설명 능력이나 자신감은 판정 근거가 아니다.

AI 도구 활용 역량 6개

AI 도구 활용 역량 6개는 역량마다 구체 수행 루브릭과 실제 기능을 통한 수행 예를 함께 제시한다. 기능 예는 루브릭을 실제 수행에 연결하기 위한 예시이다. 해당 기능을 사용했다는 사실만으로 레벨을 확정하지 않으며, 나열한 기능을 모두 사용할 것을 요구하지 않는다. 사용한 도구·기능의 개수도 점수로 환산하지 않는다.

AI 코딩 제작을 제외한 5개 역량은 개발·비개발에 같은 루브릭을 적용한다. AI 코딩 제작은 실제 책임 범위가 직군에 따라 다르므로 직군별 루브릭을 사용한다. 업무 자동화는 루브릭이 같고, 수행 예와 설문 행동만 직군별로 나눈다.

판정 경계와 직군 적용

역량 사이의 판정 경계

AX 공통 역량은 판단과 수행 방법을 보고, AI 도구 활용 역량은 구성과 결과물을 본다. 두 영역은 서로 다른 측면이므로 하나의 배타적인 분류나 총점으로 다루지 않는다. 같은 사례에서 서로 다른 관찰 사실을 확인할 수는 있으나, 같은 행동이나 결과물을 두 번 판정하지 않는다.

table5-1. 역량 사이의 판정 경계

복합 사례는 독립적으로 확인할 수 있는 결과물과 행동으로 나누어 판정한다. AI가 SQL을 작성했더라도 분석이 목적이면 데이터 분석로 분류한다. 반복 문서 업무를 위한 Skill은 어시스턴트 업무 활용·구성에, 제작·검사를 위한 Skill은 AI 코딩 제작에 배치한다. 개선·운영·전수 교육은 별도 역량으로 추가하지 않는다.

AX 공통 역량의 직군 적용

AX 공통 역량 4개는 두 직군의 기준이 완전히 같다. 개발자의 코드 리뷰와 비개발자의 원문 대조는 서로 다른 검증 방법이지만, 결과 검증에서는 같은 L3·L4·L5 원칙으로 판정한다. 개발 직군이라는 이유만으로 AX 공통 역량에 테스트나 CI 구현을 추가로 요구하지 않는다.

table5-2. AX 공통 역량의 직군별 사례와 판정 원칙

AI 도구 활용 역량의 직군 적용

같은 직군 안에서도 업무가 다르므로, 직군만을 이유로 데이터·대시보드·자동화의 기술 난도를 높이지 않는다.

table5-3. AI 도구 활용 역량의 직군별 적용 차이

업무 자동화의 레벨 원칙은 두 직군이 같고, 수단만 다르다. 비개발은 n8n으로, 개발은 코드 기반 자동 실행으로 수행한다. 예를 들어 L3는 두 직군 모두 전체 흐름의 구성·실행·검증이 필요하다. 개발자가 API를 직접 연결했다면 요청·응답·인증 처리를 그 사례의 검증에 포함한다. L4는 관련 예외와 재시도를, L5는 기존 실패 원인의 개선과 중복·연결 실패·복구 조건의 검증을 확인한다. 개발자 모두에게 API·비동기·고부하 처리를 요구하는 별도의 보편 기준은 만들지 않는다. 같은 코드를 질문 9와 질문 10에서 두 번 판정하지 않는다. 질문 9 개발 묶음은 코드 변경의 품질과 전달을 본다. 질문 10 개발 묶음은 그 코드가 일정·이벤트로 실행되고 실패에 대응하는 운영 흐름을 본다.

AX 공통 역량에서는 판단의 적절성을, AI 도구 활용 역량에서는 구현한 코드·검사·전달 구성을 확인하므로 같은 사실을 중복으로 판정하지 않는다. 직접 운영 배포 권한이 없다면 검증된 변경, 리뷰, 인계 기록으로 확인한다. 업무용 도구는 전사 AX 배포 환경을, 제품 변경은 담당 제품의 전달 절차를 따른다. 비개발 직군이 실제 개발 역할을 맡은 사례라면 그 책임 범위에 맞는 검증을 확인하며, 직군만을 이유로 수행 상한을 두지 않는다.

설문과 판정

설문 화면은 개인 역량 설문에서 직접 볼 수 있다.

설문 공통 규칙

• 응답자에게 역량명, 정의, 운영 코드, L1~L5 표시를 보여 주지 않는다. 최근 3개월 동안의 실제 수행을 쉬운 행동 문장으로 묻는다.
• 모든 응답자가 질문 1~10에 모두 답한다. 문항 하나가 역량 하나에 대응하며, 응답자가 역량을 골라 건너뛰지 않는다.
• 질문 1~10은 모두 같은 누적 사다리로 답한다. 응답자는 1단계 행동부터 체크한다. 한 단계에서 3개 중 2개 이상 체크하면 다음 단계가 열린다.
• 질문 9(AI 코딩 제작)와 질문 10(업무 자동화)만 직군에 따라 다른 단계 보기와 행동 묶음을 표시한다. 나머지 문항은 두 직군에 같은 내용을 표시한다.
• 도구는 Claude를 중심으로 묻고, ChatGPT의 대응 경험은 같은 문장 안에 괄호로 포함한다. 두 도구의 기능을 완전히 같은 기능으로 간주하지는 않는다. 같은 행동을 도구별로 중복 가산하지 않는다.
• 필요한 도구와 권한이 제공된 경험만 받는다. 도구와 권한의 제공 여부는 설문 발송 전에 확인한다.

문항 형식: 누적 사다리

질문 1~10은 모두 같은 누적 사다리로 답한다. 상위 단계를 수행한 사람은 하위 단계의 행동도 수행했을 가능성이 높다. 한 단계만 고르는 방식으로는 여러 단계에 걸친 경험을 표현할 수 없다. 10문항이 같은 방식이므로 응답자 안내도 단순해진다.

사다리의 단계 이름은 응답자가 바로 이해할 수 있는 행동 문장으로 쓴다. 단계 이름은 역량 영역마다 다르다. 각 단계는 table2-1에서 번호가 같은 레벨에 대응한다.

• AX 공통 역량(질문 1~4): 도움을 받아 했다, 혼자 기본적인 작업을 했다, 업무에 맞게 구성했다, 복잡한 상황에 맞춰 조정했다, 한계를 찾아 개선하고 검증했다
• AI 도구 활용 역량(질문 5~10): 써 봤다, 고쳐 썼다, 직접 만들었다, 결합하고 예외까지 처리했다, 반복 문제를 찾아 다시 설계했다

첫 선택에서는 '해 본 적 있다'와 '해 본 경험이 없다' 중 하나를 고른다. '해 본 경험이 없다'를 고르면 세부 이유 4개(table2-2의 상태값) 중 하나를 고른다. 이 경우 행동 체크와 사례는 건너뛴다.

table8-1. 문항의 단계

체크 결과는 질문 1~10 모두 아래와 같이 처리한다. 이 처리는 자기보고 후보를 정하는 규칙이며, 확인 레벨은 판정 절차에 따라 AXE 스쿼드가 판정한다.

table8-2. 체크 결과의 처리

누적 사다리는 높은 단계의 사람이 낮은 단계의 일도 대개 해 봤다는 전제를 10개 역량 모두에 둔다. 사다리는 이 전제를 응답으로 확인한다. 자기 단계를 높게 고르는 과대보고도 줄인다. 체크한 행동 전체가 기록되므로 어떤 행동과 기능을 쓰는지도 함께 집계할 수 있다.

자기보고 레벨이 L3 이상이면 사례를 아래 항목으로 나눠 받는다. 필수 항목은 각각 10자 이상 입력해야 한다.

1. 어떤 업무였나: 상황과 목적(필수)
2. AI가 한 일: 사용한 도구와 기능 포함(필수)
3. 본인이 구성·확인·수정한 일(필수)
4. 결과: 줄어든 시간, 반복 적용, 품질 변화 등(필수)
5. 관련 링크(선택)

칸마다 해당 역량에 맞춘 예시를 보여 준다. 앞 질문에서 쓴 사례를 다시 지정할 수도 있다. 이때도 역량마다 판정에 쓰는 사실은 구분한다.

질문 5(어시스턴트 업무 활용·구성)를 예로 들면, 응답자 화면은 다음과 같다. 응답자가 3단계까지 채운 경우를 보여 준다.

위 예의 자기보고 레벨은 L3이므로 항목별 사례를 받는다. 1단계에서 공유 Skill 행동을 체크하지 않았지만 2개를 체크했으므로 1단계를 채운 것으로 본다. 질문 1~4도 같은 화면을 쓴다. 단계 이름만 '1단계 · 도움을 받아 했다'처럼 AX 공통 역량의 단계 이름으로 표시한다.

응답자 안내문

기본 정보의 소속 그룹은 [조직 운영 및 소속 확인] 위키의 그룹 목록을 쓴다. DX개발그룹과 CP개발그룹을 고르면 질문 9·10에 개발용 단계 보기와 행동을 보여 준다. 이 분기는 응답자에게 따로 안내하지 않는다. 사례에 고객 정보·개인정보·사내 기밀을 적지 말라는 안내는 사례 입력 칸에 둔다.

판정 원칙

• L1~L2는 일관된 자기보고로 잠정 판정할 수 있다. 이때 근거 유형을 '자기보고'로 표시한다.
• L3 이상은 구체적인 사례와 확인 가능한 기록으로 판정한다. 자기 평가는 실제 수준과 어긋나는 경우가 많다고 보고되었으므로, 직접 구성 이상의 레벨에는 증빙을 요구한다. 설문의 누적 사다리로 정한 자기보고 레벨이 L3 이상이면 항목별 사례를 필수로 받는다. 사례와 기록으로 확인되지 않으면 L3 이상으로 판정하지 않고 상위 레벨을 미확인으로 둔다.
• 상위 레벨의 증빙이 부족하다는 이유로 낮은 레벨로 자동 강등하지 않는다. 별도로 확인된 하위 수행이 있으면 그 레벨을 기록하고, 상위 레벨은 미확인 상태로 함께 기록한다.
• 질문 1~10은 모두 누적 사다리로 답한다. 1단계부터 끊기지 않고 3개 중 2개 이상 체크한 가장 높은 단계를 자기보고 레벨로 본다(table8-2).
• 1단계에서 1개만 체크하면 L1을 잠정 기록하고 검토 표시를 남긴다. 이 처리는 자기보고 후보를 정하는 규칙이며, 증빙 부족에 따른 강등과 다르다.
• 체크 결과만으로 확인 레벨을 확정하지 않는다.
• 최종 판정은 AXE 스쿼드가 한다. 챔피언과 업무 책임자는 사례의 사실관계를 확인·검토하고 필요한 증빙을 제공한다.

table6-1. 판정 질문

table6-2. 근거 유형

링크 제출은 선택이며, 민감한 자료는 안전한 대체 증빙(화면 일부, 요약 설명, 담당자 확인)으로 받을 수 있다. 같은 사례를 여러 역량에 다시 사용할 수 있지만, 역량마다 판정에 쓰는 사실은 구분한다.

검토 절차

1. 체크한 행동과 항목별 사례를 함께 읽고 실제 경험과 본인 기여를 확인한다. L1 잠정으로 검토 표시가 붙은 응답을 먼저 확인한다.
2. 레벨별 행동과 비교해 확인되는 범위와 부족한 근거를 적는다.
3. 환경 제약, 기회 없음, 미적용을 먼저 분리한다. 응답 사이의 모순은 추가 확인 대상으로 둔다.
4. 확인 레벨, 근거 유형, 적용 상태, 기능 범위, 추가 지원 필요를 저장한다.
5. L5는 기존 방식의 한계, 개선 내용, 개선을 검증한 사례가 모두 필요하다. 효과의 재무 수치나 전사 채택은 필요하지 않다.

LLM 보조평가는 선택 수단이다. 쓰더라도 후보 레벨과 근거 문장 추출에만 쓰고, 확정 판정은 AXE 스쿼드가 한다.

적용 상태와 목표 수준

적용 상태는 해당 역량의 행동을 실제 업무에 얼마나 반복해서 적용했는지를 나타낸다. 적용 상태는 레벨과 별도로 기록하며, 레벨을 올리거나 내리는 조건으로 쓰지 않는다. 4주 반복과 같은 기간 조건을 L3의 조건으로 사용하지 않는다.

table7-1. 적용 상태 값

설문에서는 세 가지 중 하나를 선택하게 하며, 기간이나 주기를 서술하도록 요구하지 않는다. 적용 상태는 사례 입력과 별개이다.

table7-2. 수행 기록 규칙

목표 수준

• 이 명세는 실제 수행을 L1~L5 중 어디로 판정할지 정하는 측정 기준이다. 목표 수준은 어느 단계까지 기대하고 지원할지를 정하는 별도의 결정이며, 이 명세에는 목표 숫자를 넣지 않는다.
• 목표 수준은 설계가 확정된 뒤, 설문을 발송하기 전까지 개발과 비개발 직군에 대해 따로 정한다. AXE 스쿼드가 역량별 목표 초안을 만들고, 이후 그룹별로 조정할 수 있다.
• 업무상 필요 없음(NA)은 목표를 정할 때 해당 역량의 목표 적용 대상에서 제외하는 방식으로 적용한다.
• 목표를 결정하기 전에는 목표 격차와 달성률을 산출하지 않는다. 목표가 없더라도 모든 역량의 현재 수행 수준은 측정할 수 있다.
• 설문 문항 앞에서 직군 목표를 강조하지 않으며, 목표와의 비교는 결과 피드백에서 제시한다.

설계 확정 후 진행할 일

table7-3. 설계 확정 후 후속 사항

산출물: 개인 역량 판정 기록

기록은 사람×역량 한 건당 한 행이다. 설문 응답, 사례, AXE 스쿼드의 확인 판정을 함께 남긴다. 필드 이름은 시스템 이관용이다.

table9-1. 개인 역량 데이터 사전

작성 예시(가상)

집계와 해석

집계 화면은 개인 역량 리포트에서 가상 데이터로 미리 볼 수 있다. 실제 응답이 모이면 아래 예시와 같은 구성의 리포트를 만든다.

공개와 사용 원칙

• 전체 10개 역량의 평균 점수, 개인 종합 레벨, 순위를 만들지 않는다.
• 그룹별 인원이 5명 미만인 칸은 공개하지 않거나 다른 칸과 합친다. 역추정이 가능한지도 함께 검토한다.
• 결과는 본인 피드백과 지원 설계에만 사용하며, 보상·승진·인사평가에 사용하지 않는다.
• 원자료는 제한된 담당자만 접근한다. 원자료 접근자, 보관 기간, 삭제일, 문의 담당자는 수집 전에 확정한다.

보고 방식

• 전사·그룹·직군별로 역량마다 레벨 분포와 상태값(경험 없음·기회 없음·환경 제약·미확인)의 분포를 나란히 제시한다. 가상 수치와 실제 수치를 섞지 않는다.
• 역량별로 사다리 단계마다 체크 비율을 보고한다. L1 잠정으로 검토 표시가 붙은 비율도 함께 보고한다. 직접 구성 이상의 자기보고와 증빙 확인 사이의 차이, 적용 상태의 분포도 함께 보고한다.
• 역량별로 평균 레벨과 L3 이상 비율을 함께 표시한다. 표기 예는 2.6 (45%)이다.
• 평균 레벨의 분모는 레벨로 답한 인원이다. 상태값(경험 없음·기회 없음·환경 제약·미확인)으로 답한 인원은 평균 레벨에서 제외한다. L3 이상 비율의 분모는 상태값 응답을 포함한 해당 역량의 전체 응답 인원이다. 두 분모를 함께 적는다. 평균 레벨에서 제외한 인원은 함께 표시하는 L3 이상 비율과 상태값 분포로 보완한다.
• AX 공통 역량과 AI 도구 활용 역량은 나눠서 보고한다. 영역별 평균과 10개 역량의 합산 평균은 만들지 않는다.
• 확인 L3 이상 비율은 AXE 스쿼드의 확인 판정 이후에 쓰는 지표이다. 자기보고 기준의 평균 레벨과 구분한다. 확인 L3 이상 비율은 '확인 L3~L5 인원 ÷ 해당 역량의 확인 판정 인원'으로 계산한다. 자기보고 기준이나 전체 응답자 기준과 혼동하지 않도록 분모를 따로 표시한다.
• 환경 제약과 미확인을 분모에서 제외한 지표만 단독으로 보고하지 않는다. 전체 응답자 대비 상태 분포와 확인률을 함께 보여 준다.
• 목표가 확정된 뒤에는 목표 달성률을 '확인 레벨이 목표 이상인 인원 ÷ 목표가 적용되고 확인 판정된 인원'으로 계산하고, 미확인 규모를 함께 적는다. 목표가 확정되기 전에는 산출하지 않는다.
• 개인 결과 피드백에는 역량마다 다음 단계의 행동 3개를 '다음 단계로 가려면' 안내로 함께 제시한다.
• 해석할 때는 높은 제작 깊이와 낮은 검증, 높은 수행 능력과 환경 제약, 직접 구성 후 한 번만 적용한 경우 등을 교차해서 분석한다. 개인 역량 결과만으로 업무 성과나 ROI를 주장하지 않는다.

결과 리포트 예시

응답과 확인 판정을 모으면 아래 구성의 리포트를 만든다. 실제 결과가 나오면 같은 구성으로 실제 수치와 사례를 채운다. 실제 집계 화면은 개인 역량 리포트에 있다.

참고 문헌

외부 프레임워크는 수준을 구분하는 원칙을, 기업 사례는 상위 행동의 예를 제공한다. 이 기준의 5단계 문장과 문항, 증빙 규칙은 미리디가 자체 설계했다.

외부 프레임워크와 레벨 번호가 같더라도 같은 기준이 아니다. 기능 문서는 기능이 있다는 사실만 확인하며, 미리디가 그 기능을 도입했다는 뜻이 아니다.

목적과 구조

회사가 개인의 AI 적용을 반복·확산시키는 조건을 갖췄는지 전사 단위로 확인한다. 적용이 낮거나 성과가 한 사람에게서 멈춘 곳은 원인이 조직의 조건에 있을 수 있다. 이 탭은 그 조건을 5개 영역 15개 역량으로 나눠 본다.

조직 역량은 가치 경로에서 적용과 개인 역량을 받쳐 준다. 개인 역량이 '한 사람이 할 수 있는가'를 본다면, 조직 역량은 '사람이 바뀌어도 반복되는가'를 본다.

조직 역량 구조도

영역별 정의

다섯 영역은 역량을 묶는 분류이다. 영역 단위의 등급은 만들지 않는다.

15개 역량

수준 기준

조직 역량의 수준은 운영 수준(임시 → 일부 반복 → 정착 → 측정·개선)으로 나눈다. 이번 진단의 평가 범위는 전사이다. 아래 루브릭의 '평가 범위'는 전사를 뜻한다.

외부 분포는 BCG(2025)와 McKinsey 조사를 이 단계에 대략 대응시킨 것이며, 같은 기준으로 잰 값이 아니다. L5는 '세계 최고'가 아니라 외부 선도 사례와 견줄 수 있는 수준이다.

단계는 순서만 있는 범주이며 등간격 점수가 아니다. 각 역량의 요건을 모두 충족한 가장 높은 수준으로 판정한다. L5는 범위(전사 또는 핵심 사업), 성과(사업 지표), 외부 기준(공개 사례·벤치마크 비교)을 모두 충족할 때만 판정한다. 첫 회차에는 대부분 L1~L3로 판정될 것으로 본다.

영역을 펼치면 역량마다 정의, 핵심 질문, L1~L5 기준, L4·L5 필수 증빙을 볼 수 있다. 표는 가로로 스크롤된다.

진단 단위와 책임

증빙 수집과 판정

AXE 스쿼드가 전사 자료를 증빙으로 모으고, 두 판정자가 차례로 판정한다. 말이나 설문만 있으면 미확인(U)으로 둔다.

영역별 증빙 출처 (예)

한 증빙을 여러 역량의 근거로 쓸 수 있다. 다만 같은 사실로 두 역량을 판정하지 않고, 역량마다 확인한 사실을 나눠 적는다.

산출물: 조직 역량 판정 기록지

기록지는 역량 한 개당 한 행이다. 15개 역량을 모두 적고, 판정 근거와 지원 필요를 함께 남긴다.

작성 예시(가상)

결과와 해석

영역별 수준과 근거를 요약하고, 약한 영역을 투자·개선 우선순위로 정리한다. 실제 판정이 끝나면 아래 예시와 같은 구성의 리포트를 만든다.

결과 리포트 예시

15개 역량의 판정 기록지를 모으면 아래 구성의 리포트를 만든다. 실제 판정이 끝나면 같은 구성으로 실제 수준과 근거를 채운다.

참고 문헌

조직 역량의 영역과 수준 기준은 아래 외부 프레임워크를 바탕으로 미리디에 맞게 정했다.

외부 모델의 단계와 미리디의 수준 단계는 일대일로 대응하지 않는다.

목적과 범위

가치는 성과가 회사 목표와 사업 결과에 기여한 정도이다. 가치 경로의 마지막 단계로, 재무 가치와 비재무 가치를 함께 본다.

성과와 가치: 무엇이 다르고 어떻게 이어지는가

성과는 워크플로우의 결과가 바뀌었는지를 보고, 가치는 그 변화가 회사에 무엇을 남겼는지를 본다. 같은 워크플로우를 다른 관점에서 본 것이므로, 두 단계의 수치를 서로 더하지 않는다.

성과가 가치로 이어지는 경로

• 여력 계산. 성과 지표의 변화를 시간이나 오류 같은 여력으로 바꾼다. 건당 절감 시간에 건수를 곱한다. 이 값은 아직 가치가 아니다.
• ① 재투입 확인. 줄어든 시간을 실제로 어디에 썼는지 관리자 확인으로 본다. 다시 쓴 몫만 비재무 가치로 넘긴다.
• ② 귀속. 비재무 가치의 변화 가운데 AI 적용의 몫을 정한다. 다른 원인과 겹치는 부분은 빼거나 범위로 둔다.
• ③ 비용 차감. 라이선스·토큰 비용과 검토·수정에 든 사람 시간을 빼고 재무 가치를 낸다. 하나의 숫자 대신 낮음·높음 범위로 낸다.

환산 예시 (가상)

모든 수치는 설명을 위한 가상값이다. 2027 상반기 측정 설계 때 실제 기준선과 비용 자료로 바꾼다. 여력 200시간에 인건비를 곱한 값은 현금 절감이 아니다.

조직 역량의 가치측정·투자조정은 이 경로를 회사가 실제로 운영하는 능력이다. 셋을 구분해야 측정 체계는 갖췄지만 효과가 없는 상태를 드러낼 수 있다.

이번 회차: 연결 방향 기록

적용·성과 인터뷰에서 워크플로우마다 '이어질 가치' 한 칸을 함께 적는다. 이 기록이 2027 상반기 측정의 출발점이 된다.

작성 예시(가상)

진단 결과에는 유형별 기록 건수만 보고한다. 성과가 '개선'이 아닌 워크플로우의 방향도 기록해, 측정 대상을 고를 때 쓴다.

가치 프레임워크의 방향 (2027 상반기 구체화)

가치 지표는 외부 가치 측정 체계(Microsoft 가치 측정 가이드, DORA ROI, Forrester TEI, AWS CAF 편익 관리)에 맞춰 근거를 붙였다. 가치는 성과에서 비재무 가치(시간 재투입, 품질·고객·직원 경험, 새로 가능해진 업무)를 거쳐 재무 가치(비용, 매출)로 이어지는 순서로 본다. 아래 가치 유형은 방향을 정한 후보이며, 지표와 측정 방법은 2027 상반기에 확정한다. 이번 회차에는 워크플로우별 연결 방향만 기록한다.

측정 원칙. 원칙은 세 가지이다. 첫째, 적용 → 성과 → 비재무 가치 → 재무 가치의 순서로 증거를 잇는다(Microsoft 가치 측정 가이드, DORA ROI 22쪽). 둘째, 확보한 여력은 현금이 아니며, 실제로 재투입한 것을 확인해야 가치로 본다(DORA ROI 24~25쪽, Microsoft의 time-savings trap, BCG AI at Work). 셋째, 효과의 귀속과 중복 계상에 주의하고, 하나의 숫자 대신 범위와 시나리오로 낸다(DORA ROI 23·37쪽, Microsoft의 귀속 할인, Forrester TEI의 위험 요소).

시간 여력을 인건비로 환산한 값은 현금 절감이 아니다. 같은 시간 여력을 인건비 절감과 매출 증가에 이중으로 더하지 않는다. 경험 지표나 KPI의 변화를 AI 적용만의 효과로 해석하지 않는다.

측정 전 선결 조건

가치를 실제로 재려면 아래 네 가지가 먼저 갖춰져야 한다. 재무 가치는 비용 가시성과 귀속 설계 없이 산정하지 않는다. 비재무 가치는 기준선과 확인 책임자가 있으면 먼저 볼 수 있다.

선결 조건이 부족하다는 사실 자체를 진단 결과로 보고한다. 조직 역량의 가치측정·투자조정과 활용·자산가시성 판정, 그리고 성과에서 가치로 이어지지 않는 막힌 곳으로 다룬다.

2027 상반기 로드맵 (안)

1. 선결 조건 확보 · 비용 가시성(게이트웨이·라이선스 자료의 조직별 귀속), 확인 책임자와 KPI 자료 경로를 정한다
2. 지표·측정 방법 구체화 · 가치 유형별 지표, 기준선, 귀속·비교 설계, 확인 주기를 확정한다
3. 워크플로우 심층 측정과 첫 가치 보고 · 워크플로우 2~3개의 성과를 기준선과 비교하고, 기록한 연결 방향을 비재무 가치부터 확인하고, 조건이 갖춰진 워크플로우는 재무 가치를 범위와 시나리오로 낸다