Category: AX 컨설팅

B2B 플랫폼에서 매칭 담당자를 AI Agent로 바꾸면 — 거래 구조가 아니라 기업 가치가 달라진다

B2B 거래는 사람이 합니다 — AI 매칭으로 바뀌는 B2B 플랫폼 구조

영업 담당자가 공급사를 발굴하고, 스펙을 비교하고, 견적을 넣고, 협상을 합니다. 이 과정은 효율적으로 보이지만, 구조적으로는 굉장히 느립니다.

LS Electric 테크스퀘어 프로젝트에서 공장자동화 B2B 매칭 플랫폼을 구축했습니다. 이 경험이 시작점입니다. 여기서 본 문제는 특정 기업의 문제가 아닙니다. B2B 플랫폼 전체의 구조적 한계입니다.

문제는 이미 시작됐다

B2B 플랫폼의 가장 큰 문제는 정보 비대칭입니다.

공급사는 자신이 어떤 수요에 맞는지 잘 모릅니다. 수요사는 시장에 어떤 공급사가 있는지 파악하기 어렵습니다. 담당자는 아는 거래처 위주로 움직입니다. 시장 전체를 보는 눈이 없습니다.

이건 정보 부족의 문제가 아닙니다. 정보가 너무 많아서 생기는 문제입니다. 공급사 데이터베이스는 있습니다. 거래 이력도 있습니다. 그런데 이 데이터를 사람이 처리할 수 없습니다. 처리할 수 있는 속도와 규모가 다릅니다.

이건 하나의 흐름이다

AI Agent가 공급사·수요사·거래이력 데이터를 통합해 최적 매칭을 자동화하는 피드백 루프 구조

글로벌 B2B 플랫폼들은 이미 AI 매칭으로 이동하고 있습니다.

아마존 비즈니스는 구매 이력 기반 자동 추천을 적용하고 있습니다. 알리바바는 AI로 공급사 신뢰도를 평가하고 매칭 우선순위를 조정합니다. 국내 제조·유통 B2B 플랫폼들도 이 방향을 보고 있습니다.

이 흐름은 “기능 추가”가 아닙니다. 플랫폼의 작동 방식 자체가 바뀌는 겁니다.

기존 방식은 왜 무너지는가

기존 B2B 매칭의 문제는 세 가지입니다.

첫째, 매칭 품질이 담당자 역량에 종속됩니다. 좋은 담당자가 있으면 좋은 매칭이 됩니다. 담당자가 바뀌면 거래가 끊깁니다.

둘째, 스케일이 안 됩니다. 한 사람이 동시에 관리할 수 있는 거래 관계는 제한적입니다. 플랫폼 규모가 커질수록 매칭 담당자를 늘려야 합니다. 한계비용이 줄지 않습니다.

셋째, 데이터가 쌓여도 활용되지 않습니다. 수천 건의 거래 이력, 견적 데이터, 커뮤니케이션 로그가 있습니다. 그런데 이 데이터는 파일 서버에 잠들어 있습니다. 다음 매칭에 반영되지 않습니다.

작동 방식이 바뀌고 있다

AI Agent 매칭 구조는 근본적으로 다릅니다.

Agent는 단순히 검색 기능을 개선하는 게 아닙니다.

수요사가 니즈를 입력하면, Agent는 전체 공급사 데이터베이스를 스캔해 스펙 일치도, 납기 가능성, 신뢰도 점수, 과거 유사 거래 성사율을 종합해 최적 후보군을 만듭니다. 이 과정이 사람이 하면 며칠 걸리는 일을 몇 분 안에 처리합니다.

그리고 거래가 성사될 때마다 그 데이터가 다음 매칭의 학습 데이터가 됩니다. 플랫폼이 사용될수록 매칭이 더 정교해집니다.

그래서 무엇을 바꿔야 하는가

B2B 플랫폼 운영자라면 질문해야 합니다. 지금 매칭 과정에서 인력이 병목이 되는 지점이 어디인가.

그 지점이 AI Agent 도입의 시작점입니다.

전부를 바꿀 필요는 없습니다. 매칭 후보군 생성, 견적 비교, 첫 커뮤니케이션 초안 작성. 이 세 가지만 자동화해도 담당자 1명이 처리할 수 있는 거래 수가 3~5배 늘어납니다.

실행 관점: 무엇부터 시작하는가

1단계 — 공급사 데이터 정비: 공급사 데이터의 품질이 Agent 성능을 결정합니다. 스펙, 인증, 납기 데이터를 정형화하는 작업이 먼저입니다.

2단계 — 거래 이력 데이터 연결: 기존 거래 성사, 클레임, 재거래 데이터를 파이프라인으로 연결합니다. Agent가 학습할 수 있는 신뢰도 데이터를 만듭니다.

3단계 — 매칭 후보군 자동 생성: Agent가 매칭 후보를 제안하고, 최종 선택은 담당자가 합니다. 자동화와 인간 판단의 구분이 명확해집니다.

4단계 — 데이터 피드백 루프 활성화: 거래 결과 데이터가 실시간으로 매칭 엔진에 반영되는 구조를 만듭니다. 사용될수록 더 좋아지는 플랫폼이 시작됩니다.

격차는 여기서 벌어진다

B2B 플랫폼의 기업 가치는 두 가지로 결정됩니다. GMV(총 거래 규모)와 데이터 자산입니다.

GMV는 매칭 효율이 올라가면 자연스럽게 늘어납니다. 더 많은 거래가 더 빠르게 성사되기 때문입니다.

데이터 자산은 다릅니다. 이건 시간이 지나야 만들어집니다. 그런데 일단 만들어지면 경쟁사가 따라오기 매우 어렵습니다.

1년치 거래 데이터가 쌓인 플랫폼과 5년치 거래 데이터가 쌓인 플랫폼의 매칭 품질은 비교가 안 됩니다. 이게 진입 장벽입니다. 이게 기업 가치의 원천입니다.

AI Agent를 먼저 도입한 플랫폼은 먼저 데이터를 쌓기 시작합니다. 그 격차는 나중에 따라잡기 어렵습니다.

데이터 자산은 재무제표에 잡히지 않습니다. 하지만 M&A 시장에서는 가장 먼저 평가받습니다.

관련된 고민이 있으시다면 👉 여기서 한 번 정리해보셔도 좋습니다.

April 5, 2026
AI를 도입해도 달라지지 않는 이유 — 디비컨설팅 AX사업부가 진단에서 출발하는 이유

문제는 이미 시작됐다

AI 예산을 편성한 기업은 늘었습니다. 솔루션을 계약한 팀도 많아졌습니다. 그러나 실무에서 체감하는 변화는 여전히 제한적입니다.

도구는 바뀌었는데, 일하는 방식은 그대로입니다. 이것이 지금 대부분의 기업 현장에서 벌어지고 있는 일입니다.

이건 하나의 흐름이다

AI 전환(AX, AI Transformation)은 특정 소프트웨어를 구매하는 일이 아닙니다. 조직이 업무를 처리하는 방식 자체를 재설계하는 과정입니다.

기술 도입과 업무 전환은 다릅니다. 많은 기업이 전자를 했다고 해서 후자가 이루어졌다고 착각하는 데서 문제가 시작됩니다.

기존 방식은 왜 무너지는가

기존 IT 도입 방식은 ‘솔루션 선택 → 설치 → 교육’의 순서로 진행되었습니다. 기능이 단순하고 변화 속도가 느릴 때는 이 방식이 작동했습니다.

AI는 다릅니다. 어떤 업무를 자동화할 것인가, 어떤 판단을 AI에 위임할 것인가, 어떤 데이터를 어떻게 구조화할 것인가 — 이 질문에 먼저 답하지 않으면 어떤 솔루션도 제대로 작동하지 않습니다.

솔루션 중심으로 접근하면 AI는 또 하나의 미사용 시스템으로 남습니다.

작동 방식이 바뀌고 있다

효과적인 AX는 기술 선택보다 업무 진단에서 시작합니다.

조직의 업무 흐름을 세밀하게 분해하고, 반복 구간과 판단 구간을 구별합니다. 어디에서 시간이 새고, 어디에서 오류가 발생하며, 어떤 정보가 단절되는지를 먼저 파악합니다. 그 다음에야 어떤 AI가 어떤 방식으로 개입해야 하는지가 결정됩니다.

진단 없는 AI 도입은 구조 없는 자동화입니다.

그래서 무엇을 바꿔야 하는가

디비컨설팅 AX사업부는 진단에서 출발해 개발 실행까지 하나의 흐름으로 연결합니다

AI 도입의 순서를 바꿔야 합니다.

기술 선택이 먼저가 아닙니다. 업무 구조의 진단이 먼저입니다. 어느 영역에서 AI가 가치를 만들 수 있는지를 특정하고, 그 영역의 실행 방식을 설계한 뒤, 그에 맞는 기술을 선택해야 합니다.

이 순서가 바뀌면 결과도 달라집니다.

디비컨설팅 AX사업부가 출발하는 지점

디비컨설팅 AX사업부는 기술 판매에서 시작하지 않습니다. 고객사의 업무 현황 진단에서 시작합니다.

업무 프로세스를 단위별로 분해하고, AI가 개입 가능한 구간을 식별합니다. 전략 설계 이후에는 직접 개발로 실행까지 연결합니다. 컨설팅 결과가 문서로 끝나지 않도록 하기 위해서입니다.

진단부터 실행까지를 하나의 흐름으로 연결하는 것이 디비컨설팅 AX사업부의 방식입니다.

격차는 여기서 벌어진다

AI를 도입한 기업과 AI를 내재화한 기업의 차이는 시간이 지날수록 벌어집니다.

전자는 솔루션을 구매한 상태입니다. 후자는 업무 방식을 바꾼 상태입니다. 지금 시점에 어느 방향으로 움직이느냐가 3년 후 조직의 경쟁력을 결정합니다.

AI 전환을 검토 중이시라면 👉 이쪽에서 디비컨설팅 AX사업부에 바로 문의하셔도 됩니다

April 5, 2026
AX 시대, 스타트업처럼 ‘일하는 것’이 아니라 ‘작동하는 구조’를 만들어야 합니다

AX 시대에는 스타트업 같은 기민함이 필요하다는 말은 더 이상 비유가 아닙니다. 이제는 조직이 어떻게 설계되어야 하는지를 설명하는 기준에 가깝습니다.

AX 시대, 왜 ‘기민함’이 구조의 문제가 되었는가

과거에는 빠르게 실행하는 조직이 경쟁력을 가졌습니다. 하지만 AX 환경에서는 실행 속도 자체가 더 이상 차별화 요소가 아닙니다. AI가 코드 작성, 문서 생성, 데이터 분석까지 대부분의 실행을 대체하거나 보조하고 있기 때문입니다.

이제 병목은 실행이 아니라 판단에서 발생합니다.
결국 중요한 것은 얼마나 빨리 일하느냐가 아니라, 얼마나 빠르게 판단하고 그 판단을 즉시 실행으로 연결할 수 있느냐입니다.

이 지점에서 기민함은 더 이상 개인의 역량이나 조직 문화의 문제가 아니라, 구조 설계의 문제로 이동합니다.

스타트업의 기민함은 ‘속도’가 아니라 ‘의사결정 구조’

역할은 줄어들고, 책임은 더 선명해집니다

스타트업이 빠른 이유는 일을 열심히 해서가 아닙니다.
의사결정 단위가 작기 때문입니다.

누가 무엇을 어디까지 결정할 수 있는지가 명확하게 정의되어 있고, 그 범위 안에서는 별도의 승인 없이 바로 실행이 가능합니다. 이 구조 덕분에 실행 속도가 자연스럽게 빨라지는 것입니다.

반면 많은 조직은 보고와 승인 단계가 길어지면서 실제 실행보다 의사결정에 더 많은 시간이 소요됩니다. AX 시대에는 이 차이가 그대로 경쟁력 격차로 이어집니다.

AI가 실행을 빠르게 만들어 놓은 상황에서, 의사결정이 느린 조직은 구조적으로 뒤처질 수밖에 없습니다.

실행보다 중요한 것은 ‘피드백 루프의 설계’입니다

실행은 이미 충분히 빠릅니다. 문제는 판단이 얼마나 빠르게 이루어지는가입니다

스타트업은 완벽하게 만든 후에 실행하지 않습니다.
대신 실행 → 검증 → 수정의 사이클을 반복합니다.

AX 환경에서는 이 사이클이 훨씬 더 짧아집니다.
AI가 코드 작성, 테스트, 분석까지 동시에 수행할 수 있기 때문입니다.

이때 중요한 것은 단순한 속도가 아니라,
얼마나 빠르게 수정할 수 있는 구조를 가지고 있는가입니다.

빠르게 만드는 조직보다, 빠르게 고칠 수 있는 조직이 더 강합니다.
그리고 이 차이는 기술이 아니라 구조에서 결정됩니다.

역할 중심 조직에서 책임 중심 조직으로 이동합니다

기존 조직은 역할 기반으로 나뉘어 있습니다.
기획, 개발, QA처럼 각자의 역할이 분리되어 있고, 결과는 여러 단계를 거쳐 만들어집니다.

하지만 스타트업은 하나의 결과에 대해 한 사람이 끝까지 책임지는 구조에 가깝습니다.

AX 이후에는 이 흐름이 더욱 강화됩니다.
역할 기반 업무는 AI가 대체하고, 결국 남는 것은 결과에 대한 책임입니다.

누가 이 결과를 끝까지 책임질 것인가
이 기준이 조직 설계의 핵심이 됩니다.

AX 시대의 기민함은 이렇게 정의됩니다

AX 시대의 병목은 실행이 아니라 판단입니다

AX 시대에서 말하는 기민함은 단순한 속도가 아닙니다.

빠르게 판단하고
바로 실행하고
즉시 수정할 수 있도록 설계된 구조

이 세 가지가 동시에 작동하는 상태를 의미합니다.

이는 개인의 능력 문제가 아니라, 조직이 어떻게 설계되어 있는가에 대한 문제입니다.

Divii Consulting이 만드는 구조

AX 시대에는 빠르게 일하는 것이 아니라, 빠르게 작동하는 구조가 경쟁력을 만듭니다

AX 컨설팅은 단순히 AI를 도입하는 작업이 아닙니다.
조직이 실제로 빠르게 작동할 수 있도록 구조를 재설계하는 과정입니다.

의사결정 권한을 재정의하고
업무를 책임 단위로 재구성하며
AI를 포함한 실행 구조를 연결합니다.

결국 목표는 하나입니다.
조직이 빠르게 “일하는 것”이 아니라, 빠르게 “작동하는 상태”를 만드는 것입니다.

결론

AX 시대에는 스타트업처럼 일하는 것이 중요하지 않습니다.
스타트업처럼 작동하는 구조를 만드는 것이 중요합니다.

이 차이를 이해하는 조직만이,
AI 이후의 경쟁에서 실질적인 우위를 가져갈 수 있습니다.

AX 관점에서 더 이어보기

이 글에서 다룬 내용은 AX 구조 변화의 일부에 불과합니다.
조직 설계, AI 에이전트, 실행 구조까지 포함한 전체 그림은 아래 글에서 이어집니다.

“AX 시대, 경쟁력은 ‘속도’가 아니라 ‘구조’에서 나옵니다”

April 1, 2026
AX 시대, 경쟁력은 ‘속도’가 아니라 ‘구조’에서 나옵니다
1. 흐름이 보이지 않으면, 따라갈 수밖에 없습니다

AI와 시장의 변화 속도가 빨라질수록
전체 흐름을 명확하게 파악하기는 점점 더 어려워지고 있습니다.

그 결과, 여전히 많은 조직이 표면적인 흐름만 따라가고 있습니다.
새로운 기술이 나오면 도입하고, 트렌드에 맞춰 움직이지만
정작 내부의 작동 방식은 크게 바뀌지 않는 경우가 많습니다.

2. AI 도입이 만들어낸 착시

AI 도입이 대표적인 사례입니다.

툴을 붙이고, 일부 자동화를 적용하지만
업무의 구조 자체는 그대로 유지되는 경우가 대부분입니다.

이로 인해 착시가 발생합니다.

“우리는 AI를 쓰고 있다”는 인식과 달리
실제로는 기존 방식 위에 도구만 얹혀 있는 상태에 머무르는 것입니다.

3. 경쟁력은 속도가 아니라 구조에서 갈립니다

AI는 도구가 아니라, 흐름 속에서 작동해야 합니다

속도 자체는 더 이상 차별 요소가 아닙니다.
대부분의 조직은 비슷한 방향으로, 비슷한 속도로 움직입니다.

차이를 만드는 것은 구조입니다.

정보를 어떻게 해석하는지,
업무를 어떤 단위로 나누고 연결하는지,
의사결정과 실행이 어떤 흐름으로 이어지는지에 따라
결과는 근본적으로 달라집니다.

이 구조가 설계되어 있는 조직은
같은 AI를 사용하더라도 전혀 다른 성과를 만들어냅니다.

4. 핵심은 ‘엮어내는 능력’입니다

AI 시대의 경쟁력은 속도가 아니라 구조에서 결정됩니다

데이터, 업무, 사람, 그리고 AI를 하나의 흐름으로 연결하는 것,
이것이 경쟁력을 결정짓습니다.

5. Divii Consulting AX 컨설팅이 하는 일

Divii Consulting의 AX 컨설팅은 이 지점에서 시작됩니다.

단순히 AI를 도입하는 것이 아니라,
조직의 업무 구조를 재설계하고
AI가 실제로 작동하는 흐름을 만드는 것에 집중합니다.

5.1 구조 중심 접근

반복되는 작업은 자동화하고,
의사결정은 더 빠르고 명확하게 만들며,
각 역할이 책임 단위로 작동할 수 있도록 구조를 정비합니다.

5.2 실행 중심 전환

이 과정을 통해 조직은
‘AI를 사용하는 상태’에서
‘AI 기반으로 작동하는 상태’로 전환됩니다.

6. 결국, 구조가 경쟁력을 만듭니다

빠른 조직보다, 구조가 설계된 조직이 이깁니다

AI 시대에 앞서가는 조직은
더 많은 도구를 가진 조직이 아니라,
더 잘 설계된 구조를 가진 조직입니다.

그리고 그 구조는
의도적으로 설계되지 않으면 만들어지지 않습니다.

AX는 선택이 아니라,
이제는 경쟁력을 결정짓는 기본 조건입니다.

7. AX 도입, 어디서부터 시작해야 할지 막막하신가요

많은 기업이 다음과 같은 상태에 머물러 있습니다.
- AI 툴은 도입했지만, 실제 업무에는 깊게 적용되지 않은 상태
- 자동화를 시도했지만, 일부 반복 작업에만 제한된 상태
- 조직 내 역할과 책임 구조가 AI와 맞지 않는 상태
이 경우, 추가적인 도구 도입으로는 해결되지 않습니다.
문제는 기술이 아니라 구조에 있기 때문입니다.

8. Divii Consulting AX 컨설팅 접근 방식

구조는 설계되어야 합니다

8.1 현행 업무 구조 진단

업무 흐름, 의사결정 구조, 병목 구간을 분석합니다.

8.2 책임 단위 기반 구조 재설계

역할을 기능이 아닌 ‘책임 단위’ 기준으로 재정의합니다.

8.3 AI 및 자동화 설계

각 단계에 적합한 AI/툴/에이전트를 배치합니다.

8.4 실행 및 정착

실제 조직에 적용하고, 운영 가능한 수준까지 내재화합니다.

9. 무료 AX 진단 안내

현재 조직의 상태를 빠르게 점검해볼 수 있는
AX 구조 진단 세션을 제공하고 있습니다.
- 소요 시간: 약 30~60분
- 대상: 대표, 사업 책임자, 조직 리더
- 내용: 현재 구조 분석 + AX 적용 가능 영역 도출
단순한 AI 도입이 아니라,
실제로 작동하는 구조를 만드는 것이 목표입니다.

👉 AX 전환을 고민하고 계시다면,
지금 조직의 상태부터 점검해보시기 바랍니다.
April 1, 2026