AI 도입을 넘어 업무 구조 전환을 설계하는 AX 실행 파트너 - 이볼브 신동수 대표
AX 파트너 이볼브
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AI 도구의 도입은 빠르게 늘고 있지만 실제 업무 성과로 연결되는 경우는 여전히 많지 않다. 특정 도구를 체험하거나 교육을 받는 데서 끝나는 경우가 많고, 파일럿 단계를 넘어 조직 전체의 일하는 방식이 바뀌는 경우는 드물다. AI를 단순히 도입하는 것과 현장에서 직접 활용하는 것 사이의 간극이 좁혀지지 않고 있는 것이다.
이볼브는 이 지점에 주목해 창업한 AX(AI Transformation) 실행 파트너다. 단순 교육이나 컨설팅에 그치지 않고, 기업의 업무 구조를 진단한 뒤 자체 솔루션과 맞춤형 자동화 구조를 통해 실제 실행까지 연결하는 것이 특징이다.
이번 인터뷰에서는 이볼브 신동수 대표이사를 직접 만나, AX의 개념과 5단계 플라이휠 프로세스, 그리고 보험 시장으로의 버티컬 확장 전략에 대해 들어봤다.
20년 가까이 교육 서비스, B2B SaaS, 금융 CRM, 데이터 기반 플랫폼 사업을 경험하며 서비스 기획, PMO, CPO, 사업 총괄 역할을 수행해왔다. 국내 대형 교육 서비스, 그룹웨어, 간호사 종합 포털, B2B SaaS 등 다양한 서비스를 기획·개발·운영하는 과정에서 하나의 사실을 확인했다. 기업의 성장은 좋은 기술을 도입하는 것만으로 만들어지지 않는다는 것이다. 내부의 데이터, 업무 프로세스, 고객 접점, 의사결정 구조가 함께 바뀌어야 한다.
창업한 배경도 여기에 있다. 많은 중소기업과 스타트업이 AI 도구에는 관심이 많지만 현장에서 직접 성과로 연결하는 데 어려움을 겪고 있다. AX는 특정 AI 도구를 설치하거나 사용법을 교육하는 것이 아니다. 기업의 업무 흐름을 진단하고, 반복 업무와 병목 지점을 찾고, 데이터가 쌓이는 구조를 만들고, 사람이 판단해야 할 영역과 AI가 지원해야 할 영역을 구분하는 과정이다. "어떤 AI를 쓸 것인가"보다 "우리 회사의 어떤 업무 구조를 바꿀 것인가"가 핵심이라고 보고 있다.
중소기업과 소상공인 현장에서 AI가 파일럿 단계에 머무는 가장 큰 이유는 문제 정의가 명확하지 않기 때문이라고 보고 있다. 가장 반복되는 업무가 무엇인지, 시간이 많이 소요되는 병목이 어디인지, 어떤 데이터가 흩어져 있는지를 먼저 파악해야 한다. 그런데 많은 경우 AI를 도입하면 나아질 것이라는 막연한 기대에서 출발하다 즉각적인 결과가 나오지 않으면 기존 방식으로 돌아간다.
이 문제를 현장 중심으로 접근한다. 처음 고객을 만날 때 구체적인 질문보다 현재 운영 체계와 불편한 점을 먼저 듣는 것부터 시작한다. 고객 문의 정리, 영업 리드 관리, 제안서 작성, 견적서 자동화, 마케팅 콘텐츠 작성, 내부 문서화처럼 현장에서 효과를 체감할 수 있는 영역부터 접근한다. 한 번에 거대한 AI 시스템을 구축하는 것이 아니라, 작고 반복적인 문제를 하나씩 해결하면서 조직 내부에 AI 활용 경험과 데이터를 쌓는 것이 핵심이다.
AX 프로세스는 진단, 설계, 구축, 실행, 성과 측정의 5단계로 구성되며, 성과를 다시 진단으로 연결하는 반복형 플라이휠 구조로 운영한다.
진단 단계에서 기업의 업무 흐름, AI 활용 수준, 데이터 보유 현황, 반복 업무, 영업·마케팅 병목을 파악한 뒤, 설계 단계에서는 어떤 업무부터 자동화할지, 사람과 AI의 역할을 어떻게 나눌지를 정리한다. 이를 바탕으로 구축과 실행 단계에서 자체 솔루션이나 고객사에 맞춘 자동화 구조를 현장에 적용하며, 성과 측정 단계에서는 시간 절감, 리드 관리 효율, 문서 작성 속도, 고객 응대 품질 등 구체적인 지표를 통해 변화를 확인한다.
이 과정에서 핵심으로 두는 것은 고객사의 자생력이다. 컨설팅 기간을 2개월 이내로 목표하는 것도 계속 관여하는 것이 아니라, 고객사 스스로 AI를 활용해 업무를 개선할 수 있는 역량을 갖추도록 하기 위해서다. 여기에는 한 가지 원칙이 따른다. 대표자가 직접 참여하는 것을 원칙으로 삼고 있다. AI 도입의 성패는 담당자가 아닌 대표의 의지와 이해에서 결정되기 때문이다.
이볼브는 AX 컨설팅 과정에서 사업 전략 수립, MVP 기획, 마케팅 점검, 영업 실행을 하나의 흐름으로 연결하는 자체 AI 기반 실행 체계를 활용한다. 초기 아이디어 단계에서는 고객군, 경쟁사, 포지셔닝, 수익모델을 분석해 막연한 구상을 실행 가능한 사업 구조로 정리하고, 제품화 단계에서는 PRD, IA, User Flow, 시스템 구현 가이드 등 MVP 개발에 필요한 기획 문서 생성을 지원한다.
서비스가 만들어진 이후에는 웹사이트, SEO, 콘텐츠, 고객 유입 채널을 점검하며 시장 노출과 마케팅 실행 방향을 구체화한다. 그리고 이 흐름의 마지막을 자체 AI 세일즈 솔루션 '셀데이'가 담당한다. 전략을 세우고 제품을 만들고 시장에 알리는 데서 끝나는 것이 아니라, 실제 고객을 발굴하고 영업 활동을 실행하며 첫 매출로 이어지는 구조까지 연결하는 것이 이볼브의 강점이다.
셀데이는 기존 CRM을 대체하기 위한 단순 기록 도구가 아니라, 기업의 제품·고객·영업 활동 데이터를 연결해 다음 영업 행동을 제안하는 AI 기반 세일즈 실행 솔루션이다.
기존 CRM은 고객 정보 기록, 영업 단계 관리, 관리자 보고에 초점이 맞춰져 있다. 그러나 영업 담당자나 대표가 어려움을 느끼는 지점은 다르다. 어떤 고객을 먼저 만나야 하는가, 이 고객에게 어떤 메시지를 보내야 하는가, 후속 연락은 언제 해야 하는가, 제안서는 어떻게 작성해야 하는가 같은 실행의 문제다.
이 지점을 해결하고자 하는 것이 셀데이다. 기업의 제품과 서비스를 분석해 핵심 강점, 고객군, 제안 포인트를 정리하고, 고객 데이터를 기반으로 유망 리드를 관리하며, 영업 단계별 메일, 제안서, 견적서, 계약서 등 문서 작성을 지원한다. 특히 작은 기업일수록 대표나 소수의 영업 담당자가 고객 발굴부터 계약 관리까지 모두 처리해야 하는 상황에서, 중요한 고객을 놓치거나 후속 연락이 늦어지는 문제를 구조적으로 줄이는 것이 목표다. 대신 해주는 것이 아니라 함께 구축해 내부 역량으로 남기는 것을 지향하고 있다.
셀데이의 영업 자동화 로직을 처음 시장에 선보였을 때 보험 업계에서 가장 먼저 관심을 보였다. 보험 영업 현장은 개인의 경험, 수기 관리, 엑셀, 메신저 중심으로 운영되는 경우가 많아 AI 활용이 다른 산업에 비해 더딘 편이었고, 고객 관리와 상담 준비, 후속 연락이 중요한 분야인 만큼 AI가 실질적으로 기여할 수 있는 여지가 크다고 봤다.
이를 바탕으로 두 가지 보험 특화 솔루션을 준비하고 있다. 개인 보험 설계사를 위한 셀데이 인슈킷은 AI를 활용해 개인 PR, 고객 관리, 상담 준비, 후속 연락, 콘텐츠 제작 등을 지원하는 솔루션으로 7월 출시를 앞두고 있다. GA 조직과 지점 운영을 위한 셀데이 인슈어는 설계사들의 영업 활동과 지점 단위 생산성 관리를 지원하는 솔루션으로 9월 출시를 목표로 하고 있다. 장기적으로는 보험 영업 시장을 시작으로 무역, 금융 등 다양한 산업의 현장 업무에 특화된 버티컬 AI 솔루션으로 확장하는 것이 방향이다.
경영철학은 "공유와 실행"이다. 회사가 어디로 가고 있는지, 왜 이 일을 하는지, 어떤 고객 문제를 해결하고 있는지를 팀원들과 투명하게 공유해야 한다고 본다. AI 도구를 도입하는 것만으로 조직이 바뀌지는 않는다. 대표와 리더가 먼저 문제를 정의하고, 실행 기준을 세우고, 구성원들이 새로운 방식으로 일할 수 있는 환경을 만드는 것이 먼저다.
같은 맥락에서 창업을 꿈꾸는 젊은 도전자들에게 전하는 말도 있다. 너무 완벽하게 준비한 뒤 시작하려 하지 말고, 작게 시작하고 빠르게 검증하고 고객의 반응을 보며 수정해 나가는 태도가 중요하다고 본다. AI를 잘 활용하면 더 빨리 조사하고, 더 빨리 만들고, 더 빨리 고객에게 제안할 수 있다. 방향을 정하고 책임지는 것은 사람의 몫이지만, 실행 속도는 AI를 통해 높일 수 있다. 창업은 불확실성을 견디는 일이지만, 그만큼 자신을 빠르게 성장시키는 길이기도 하다는 것이 지금까지의 경험에서 나온 생각이다.
