최근 공연장과 MICE 업계 대표님들을 만나며 AX에 대한 관심이 높아졌음을 체감하고 있습니다. 그러던 중 한 전시 기관 대표님과 AX 교육에 관해 이야기를 나눈 내용이 머릿속에 오래 머물러 글로 정리해 봅니다.
최근 체감하는 AX에 대한 관심은 단순히 “AI를 알아야 한다”는 생각에서 몇 발자국 더 나아가 있었습니다.
대표님들은 공연이나 행사가 끝난 뒤 무엇이 성과였는지 설명하기 어렵고, 다음 행사를 더 잘 기획하기 위한 데이터도 충분히 남지 않는다는 고민이 있었습니다. 성과를 명확하게 보여주기 어려우니 다음 사업을 위한 예산을 설득하는 일도 쉽지 않았습니다.
공연장과 MICE 기관에 필요한 AX 교육은 새로운 AI 도구를 많이 소개하는 교육이 아닙니다. 지금 하고 있는 일을 더 잘하게 만드는 방법을 배우는 교육이어야 합니다.
AX란 무엇인가요?
AX는 AI Transformation, 즉 AI 전환을 뜻합니다.
저는 AX를 DX, 즉 디지털 전환의 다음 단계로 봅니다. DX가 문서와 업무를 디지털로 옮기고 데이터를 쌓는 과정이었다면, AX는 그 데이터와 업무 과정에 AI가 동료로 참여하도록 만드는 변화입니다.
한국관광공사 MICE 지식마당도 AX를 디지털화된 환경을 기반으로 AI를 접목해 자동화와 지능화를 실현하는 과정으로 설명합니다. 스마트 MICE 시리즈 보기
구분 | DX | AX |
핵심 변화 | 문서와 업무를 디지털로 전환 | AI가 업무 과정에 동료로 참여 |
주요 질문 | 무엇을 시스템에 기록할 것인가 | 기록된 정보로 AI가 무엇을 도울 것인가 |
사람의 역할 | 시스템을 사용하고 데이터를 입력 | 목표를 정하고 결과를 판단·승인 |
기대 결과 | 업무 표준화와 데이터 축적 | 반복 업무 자동화와 의사결정 지원 |
AX는 완전히 새로운 일을 직원들에게 추가하는 것이 아닙니다.
행사 기획, 참가자 안내, 현장 운영, 검표, 민원 대응, 결과 보고처럼 이미 하던 일을 더 빠르고 정확하게 수행하도록 만드는 변화입니다.
왜 마스킷이 AX 교육을 이야기하나요?
저는 마스킷을 창업하기 전 GS홈쇼핑과 LG전자에서 DX 업무를 담당했습니다. 유통업과 제조업이라는 서로 다른 산업에서 디지털 전환을 기획하고 현업과 함께 추진했습니다.
두 산업에서 DX를 추진하며 배운 것은 분명했습니다.
전환은 새로운 시스템을 도입했다고 끝나지 않습니다. 현업이 자신의 업무를 설명하고, 바뀐 프로세스를 실제로 사용하며, 그 결과를 측정할 수 있어야 비로소 작동합니다.
유통 현장에서는 고객과 상품, 채널의 흐름을 이해해야 했습니다. 제조 현장에서는 제품과 데이터, 연구개발과 상품기획의 관계를 이해해야 했습니다. 지금 마스킷이 만나는 공연장과 MICE 현장도 본질은 같습니다.
기술보다 먼저 이해해야 하는 것은 그 조직이 실제로 일하는 방식입니다.
저는 이 경험을 바탕으로 공연장·문예회관·전시장·박람회장의 AX 교육을 설계하려 합니다. 범용적인 AI 강의를 그대로 가져오는 것이 아니라, 행사 기획과 현장 운영, 성과 보고, 관람객 데이터라는 이 산업의 실제 업무를 교육의 재료로 삼는 방식입니다.
AX 교육이 AI 도구 설명으로 끝나면 안 되는 이유
많은 직원 AI 교육이 생성형 AI 소개와 프롬프트 작성법에서 끝납니다. 교육 당일에는 흥미롭지만 업무에 돌아오면 무엇부터 적용해야 할지 알기 어렵습니다.
AI가 자동화할 수 있는 것은 먼저 정의된 업무입니다.
어떤 자료를 받아 무엇을 판단하고, 어떤 결과물을 만들며, 어떤 예외 상황에서 사람이 개입해야 하는지가 정리되어야 합니다.
외부 엔지니어나 AI 전문가는 기술 구현을 도울 수 있습니다. 하지만 공연 당일의 예외 처리, 참가자 문의, 할인 증빙 확인, 협력사와의 업무 조율, 예산 집행 결과 보고가 실제로 어떻게 돌아가는지는 현업 직원이 가장 잘 압니다.
따라서 AX의 주도권은 기술자가 아니라 현업에 있어야 합니다.
직원 AX 교육에서 다뤄야 할 네 가지
1. AI를 경쟁자가 아니라 업무를 돕는 동료로 이해합니다
AI가 어떤 일자리도 대체하지 않을 것이라고 단정하는 것은 정직하지 않습니다. 반대로 AI를 감원과 대체의 도구로만 소개하면 직원들은 자신의 업무 지식을 숨기고 변화를 피하게 됩니다.
기관의 AX 교육은 AI를 사람의 책임과 판단을 대신하는 존재가 아니라, 반복 업무를 줄이고 탐색과 초안을 돕는 동료로 정의하는 것에서 출발해야 합니다.
AI가 결과 보고서의 초안을 만들 수는 있지만 어떤 성과를 중요하게 볼지는 사람이 결정합니다. 관람객 문의를 분류할 수는 있지만 예외적인 민원에 어떤 원칙으로 대응할지는 담당자가 판단합니다.
2. 내가 하던 일과 업무 프로세스를 먼저 정의합니다
자동화 후보를 찾으려면 업무를 다음 다섯 가지 질문으로 나눠봐야 합니다.
- 어떤 자료나 요청을 받는가?
- 어떤 순서로 처리하는가?
- 중간에 어떤 판단을 하는가?
- 최종 결과물은 무엇인가?
- 어떤 예외가 발생하며 누가 책임지는가?
예를 들어 ‘행사 결과 보고서 작성’이라는 업무도 실제로는 방문객 집계, 매출 확인, 설문 취합, 현장 이슈 정리, 사진 선별, 예산 대비 성과 해석으로 나뉩니다.
이 과정을 그려보면 AI가 도울 수 있는 부분과 데이터가 부족한 부분이 함께 드러납니다.
3. 사람과 AI 에이전트의 역할을 나눕니다
AI를 잘 쓰는 조직은 모든 일을 AI에 맡기는 조직이 아닙니다. 무엇을 맡기고 무엇을 사람이 책임질지 명확한 조직입니다.
사람의 역할 | AI 에이전트의 역할 | 함께 수행할 업무 |
목표와 우선순위 결정 | 자료 요약·분류 | 행사 결과 보고서 |
예외 상황 판단 | 반복 비교·초안 작성 | 참가자 문의 응대 |
최종 승인과 책임 | 누락 항목 점검 | 관람객 데이터 분석 |
개인정보·보안 원칙 관리 | 정해진 기준에 따른 처리 | CRM 캠페인 작성 |
특히 개인정보가 포함된 업무는 사용할 수 있는 데이터와 AI 도구, 승인 절차를 기관 정책에 맞게 먼저 정해야 합니다.
4. AI 에이전트와 관계 맺는 방법을 배웁니다
새로운 직원이 입사했을 때 아무 설명 없이 일을 맡기지는 않습니다.
조직을 소개하고, 담당 업무를 설명하고, 기존 자료와 판단 기준을 인수인계합니다. AI 에이전트도 마찬가지입니다.
AI 에이전트와의 첫 상호 소개에는 다음 내용이 필요합니다.
- 우리 기관이 하는 일과 이번 업무의 목적
- 담당자의 역할과 책임
- AI 에이전트가 할 수 있는 일과 할 수 없는 일
- 참고해야 할 자료와 지켜야 할 규칙
- 결과물이 완료됐다고 판단할 기준
업무 지시도 단순한 한 줄짜리 프롬프트가 아니라 인수인계서에 가까워야 합니다.
배경 → 목표 → 입력 자료 → 제약 조건 → 결과물 형식 → 검수 기준
이 순서로 업무를 전달하면 AI의 결과가 훨씬 일관돼집니다.
AI 에이전트도 성과관리가 필요합니다
AI를 도입했다는 사실 자체는 성과가 아닙니다. 대화 횟수나 생성한 문서의 수도 좋은 지표가 아닙니다.
다음과 같은 질문으로 성과를 확인해야 합니다.
- 업무 완료 시간이 실제로 줄었는가?
- 오류와 누락이 감소했는가?
- AI가 만든 초안을 수정하는 시간이 줄었는가?
- 담당자가 교육 이후에도 반복해서 사용하고 있는가?
- 개인정보·보안 사고 없이 운영되고 있는가?
- 행사 성과를 이전보다 더 명확하게 설명할 수 있는가?
교육이 끝날 때는 “AI를 배웠다”가 아니라 “우리 기관에서 자동화할 업무 한 가지와 성과를 측정할 기준을 정했다”는 결과가 남아야 합니다.
공연장과 MICE 기관에는 왜 현장형 AX 교육이 필요한가요?
공연장, 문예회관, 전시장, 박람회장은 일반 사무조직과 업무 구조가 다릅니다.
행사마다 운영 방식이 달라지고 여러 부서와 협력사가 함께 움직입니다. 온라인 예매와 오프라인 현장을 연결해야 하고 단기 운영 인력이 투입되기도 합니다. 행사가 끝나면 빠른 시간 안에 실적과 예산 집행 결과를 보고해야 합니다.
따라서 범용적인 문서 작성 교육만으로는 부족합니다. 다음과 같은 실제 업무를 교육 재료로 사용해야 합니다.
- 행사·공연 기획안과 운영 체크리스트 작성
- 참가자·관람객 문의 분류와 답변 초안 작성
- 현장 이슈와 VOC 정리
- 협력사와 단기 운영 인력에게 전달할 인수인계서 작성
- 행사 종료 후 결과 보고서 작성
- 관람객 특성과 재방문 데이터를 활용한 다음 행사 기획
- 예산 집행 결과와 성과지표 정리
이것이 마스킷이 공연장과 MICE 기관의 AX 교육을 일반적인 AI 활용 교육과 다르게 설계하려는 이유입니다.
AX 교육은 결국 데이터에 대한 질문으로 이어집니다
AI 에이전트는 존재하지 않는 데이터를 만들어낼 수 없습니다.
누가 신청했고 실제로 누가 방문했으며 어떤 행사에 다시 참여했는지가 기록되지 않는다면, AI는 관람객 행동을 분석하거나 다음 행사를 위한 근거를 제시할 수 없습니다.
현장 데이터가 여러 엑셀 파일과 설문, 종이 명단에 흩어져 있어도 마찬가지입니다.
그래서 AX 교육을 진행하면 자연스럽게 다음 질문이 나옵니다.
- 우리 기관에는 어떤 데이터가 남고 있는가?
- 예매부터 입장까지 데이터가 연결되는가?
- 행사별 성과를 같은 기준으로 비교할 수 있는가?
- 적법한 동의를 거친 관객 데이터를 CRM에 활용할 수 있는가?
- 다음 행사 기획과 예산 보고에 사용할 수 있는 형태로 정리되는가?
모든 AX 교육이 새로운 시스템 도입으로 이어질 필요는 없습니다. 교육을 솔루션 판매를 위한 형식적인 절차로 만들어서도 안 됩니다.
그러나 반복해서 발견되는 병목이 ‘현장 데이터가 남지 않는 것’이라면 교육만으로 문제를 해결하기 어렵습니다.
큐리스는 예매·발권·검표·데이터 활용으로 이어지는 현장 데이터 인프라입니다. 관객 데이터는 마스킷이 소유하며, 고객 기관은 관객의 제3자 제공 동의를 바탕으로 CRM과 후속 기획에 활용할 수 있습니다.
AX 교육에서 발견한 업무 과제가 현장 데이터 문제와 연결될 경우에는 교육 이후 별도의 진단과 큐리스 도입 상담을 진행할 수 있습니다.
함께 읽기: 행사가 끝난 뒤에도 데이터가 남아야 합니다
마스킷의 AX 교육 프로그램
현재 마스킷은 공연장·문예회관·전시장·MICE 기관을 위한 두 가지 교육 과정을 준비하고 있습니다.
2시간 과정: AX를 이해하고 첫 업무를 찾는 교육
- AX와 AI 에이전트의 기본 개념
- AI를 업무 동료로 바라보는 방법
- 현재 업무 프로세스 간단 진단
- 사람과 AI의 역할 구분
- 실제 업무 한 가지의 인수인계서 작성
교육 결과물: 기관의 AX 기회 지도, AI 적용 후보 업무 1~2개, 에이전트 업무 인수인계서
1일 과정: 실제 업무를 재설계하는 실무 워크숍
- 부서별 핵심 업무 프로세스 작성
- 반복·판단·예외 업무 구분
- AI 에이전트의 역할과 책임 설계
- 실제 업무 자료를 활용한 자동화 실습
- 성과지표와 검수 기준 설정
- 교육 이후 실행할 30일 파일럿 과제 설계
교육 결과물: 업무 프로세스 지도, 사람·AI 역할표, 자동화 실습 결과물, 성과 측정표, 30일 실행계획
기관의 업무와 보안 정책, 참여 직군이 다른 경우에는 맞춤형 과정도 설계할 수 있습니다. 공연 기획, 전시 운영, 고객 응대, 성과 보고, 관람객 CRM 등 실제 해결하려는 과제를 중심으로 구성합니다.
자주 묻는 질문
AX 교육에 코딩이 필요한가요?
필수는 아닙니다. 현업 직원이 자신의 업무를 구조화하고 AI에 정확히 인수인계하는 것이 먼저입니다. 기술 연동이 필요한 단계에서는 엔지니어가 구현 파트너로 참여할 수 있습니다.
2시간 과정과 1일 과정은 어떻게 다른가요?
2시간 과정은 AX에 대한 공통 언어를 만들고 적용할 첫 업무를 찾는 데 적합합니다. 1일 과정은 실제 업무 자료를 사용해 프로세스, 역할, 자동화 방식과 성과지표까지 설계합니다.
일반적인 생성형 AI 직원 교육과 무엇이 다른가요?
특정 AI 도구의 기능을 많이 소개하는 대신 공연장과 MICE 현장의 실제 업무를 정의하고 자동화할 수 있는 형태로 바꾸는 데 집중합니다. 유통업과 제조업에서 DX를 직접 추진한 경험을 공연·전시 현장의 업무 구조에 맞게 적용합니다.
맞춤형 AX 교육도 가능한가요?
가능합니다. 기관 유형, 참여자의 직무, 현재 사용하는 시스템, 해결하려는 업무 과제를 확인한 뒤 프로그램을 조정합니다.
교육을 받으면 큐리스를 반드시 도입해야 하나요?
아닙니다. 교육의 목표는 현업 업무를 개선할 AX 과제를 찾는 것입니다. 다만 예매·발권·검표·관객 데이터의 단절이 핵심 문제로 확인되면 현장 데이터 인프라와 CRM 활용에 관한 큐리스 상담을 별도로 진행할 수 있습니다.
우리 기관의 AX는 어디서 시작해야 할까요?
AI 도구를 정하기 전에 반복해서 시간이 드는 업무 하나를 찾아보십시오.
그 업무의 과정과 판단 기준을 현업 직원이 설명할 수 있다면 AX의 출발점은 이미 마련된 것입니다.
마스킷은 공연장·문예회관·전시장·MICE 기관을 대상으로 2시간 AX 입문 과정, 1일 실무 워크숍, 기관 맞춤형 교육을 준비하고 있습니다.
기관 유형과 예상 참여 인원, 현재 가장 반복적인 업무를 알려주시면 적합한 교육 과정을 제안해 드리겠습니다.
예매·발권·검표·관객 데이터가 연결된 과제라면 현장 데이터·CRM 상담도 함께 진행할 수 있습니다.
작성자: 배호연 마스킷 대표
GS홈쇼핑·LG전자 DX 담당 경험을 바탕으로 유통업과 제조업의 디지털 전환을 기획·추진했습니다. 현재는 공연예술 및 MICE 현장의 데이터 인프라와 AX를 만드는 마스킷을 운영하고 있습니다.
작성일 : 2026년 8월 30일
