AI는 알겠는데 AX는 뭐야? 2026년에는 알아두자

요즘 IT 뉴스를 보면 AI, DX는 익숙한데 갑자기 "AX"라는 단어가 눈에 띄기 시작하지 않으셨나요? 네이버는 '에이전트 N'과 '제조 AX'를 발표하고, 카카오는 AI 에이전트 플랫폼을 선보이고, 뤼튼은 'AX 사업부'를 출범시켰습니다. 도대체 AX가 뭐길래 모든 빅테크 기업들이 앞다퉈 이야기하는 걸까요?

오늘은 UX와 DX 시대를 지나 새롭게 등장한 AX(Agent Experience)의 개념부터 왜 중요한지, 그리고 우리 생활에 어떤 변화를 가져올지 쉽고 친절하게 정리해드릴게요.

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📌 AX란? Agent Experience의 정의

AX는 Agent Experience의 약자로, 'AI 에이전트가 제품이나 플랫폼을 사용할 때 겪는 총체적인 경험'을 의미합니다.

쉽게 말해서, 지금까지 우리는 사람이 앱이나 웹사이트를 쓸 때의 경험(UX)을 중요하게 여겼잖아요? 이제는 AI 에이전트도 하나의 '사용자'로 보고, AI가 서비스를 얼마나 쉽고 효율적으로 사용할 수 있는지를 설계해야 하는 시대가 온 거예요.

이 개념은 2025년 초, 웹 개발 플랫폼 Netlify의 CEO Mathias Biilmann이 처음 제시하면서 본격적으로 주목받기 시작했습니다.

"우리는 이제 AX, 즉 '에이전트 경험'에 집중해야 합니다. AI 에이전트가 우리 제품의 사용자로서 갖게 될 총체적인 경험이죠." - Mathias Biilmann

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🔄 UX → DX → AX: 경험 디자인의 진화

이 흐름을 이해하면 AX가 왜 등장했는지 더 쉽게 와닿을 거예요.

UX (User Experience) - 사용자 경험 일반 사용자가 앱이나 웹사이트를 사용할 때의 경험입니다. 버튼 위치, 색상, 직관적인 네비게이션 등을 고려해서 사람이 편하게 쓸 수 있도록 설계하죠.

DX (Developer Experience) - 개발자 경험 개발자가 API나 SDK를 사용할 때의 경험이에요. 문서가 잘 정리되어 있는지, 에러 메시지가 명확한지, 코드 예제가 충분한지 등을 신경 씁니다.

AX (Agent Experience) - 에이전트 경험 AI 에이전트가 서비스를 사용할 때의 경험입니다. 사람처럼 화면을 보고 클릭하는 게 아니라, API를 호출하고 데이터를 처리하는 방식으로 서비스와 상호작용하기 때문에 완전히 다른 설계 관점이 필요해요.

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🎯 AX가 중요한 이유: AI 에이전트 시대가 왔다

1️⃣ AI 에이전트가 실제로 일을 대신하기 시작했다

예전의 AI는 "이거 뭐야?"라고 물으면 대답해주는 수준이었어요. 하지만 이제는 다릅니다. AI 에이전트는 스스로 브라우저를 열고, 정보를 검색하고, 이메일을 보내고, 코드를 작성해서 배포까지 할 수 있어요.

빌 게이츠는 이렇게 말했습니다.

"AI는 이제 모든 사람에게 맞춤형 비서(agent)를 제공할 것입니다."

2️⃣ 기업들의 AI 에이전트 도입이 폭발적으로 증가 중

세일즈포스 보고서에 따르면, 향후 2년 내 AI 에이전트 도입이 현재 대비 327% 증가할 것으로 전망됩니다. 가트너는 2028년까지 기업 애플리케이션의 33%가 에이전틱 AI를 포함하고, 일상 업무 결정의 15%를 AI가 자율적으로 내리게 될 것이라고 예측했어요.

3️⃣ 좋은 AX = 더 나은 사용자 경험

AI 에이전트가 서비스를 잘 사용할 수 있으면, 결국 그 혜택은 사람에게 돌아옵니다. 에이전트가 빠르고 정확하게 작업을 처리할수록, 우리는 시간과 비용을 절약할 수 있으니까요.

세일즈포스의 Chief Experience Officer는 이를 이렇게 정리했어요.

"좋은 AX는 좋은 UX로 이어집니다. AI 에이전트가 원활하게 작동해야 결국 사람도 좋은 경험을 할 수 있거든요."

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✅ 좋은 AX vs 나쁜 AX: 무엇이 다를까?

구분 나쁜 AX 😫 좋은 AX 😊

작업 수행	에이전트가 여러 경로를 시도하다 실패, 토큰/비용 낭비	한 번에 정확하게 작업 완료
인간 개입	결국 사람이 직접 해야 함	사람 개입 없이 자동 처리
비용	비효율적, 고비용	비용 효율적
결과	"에이전트 쓸모없네..."	"또 써야지!"

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🏢 한국 기업들의 AX 전략

네이버 - 에이전트 N과 제조 AX

네이버는 2025년 11월 'DAN25' 컨퍼런스에서 '에이전트 N'을 발표했습니다. 검색을 넘어 실제로 작업을 실행하는 AI 에이전트로, 쇼핑 에이전트부터 시작해 2025년 2분기에는 통합검색에 'AI탭'을 선보일 예정이에요.

또한 국내 제조업의 AI 전환을 지원하는 '제조 AX' 전략도 함께 공개했습니다. 2026년까지 1조 원 이상의 GPU 투자와 함께 피지컬 AI 테스트베드를 본격 운영할 계획이죠.

카카오 - 플레이MCP와 AI 에이전트 생태계

카카오는 국내 최초 MCP(Model Context Protocol) 기반 개방형 플랫폼 '플레이MCP'를 선보였어요. 카카오톡 안에서 다양한 AI 에이전트가 멜론, 카카오뱅크 등의 서비스를 호출해 사용할 수 있는 구조입니다.

뤼튼 - AX 전담 조직 출범

뤼튼은 2025년 9월 '뤼튼 AX' CIC를 설립하고 기업·학교·공공기관 대상 AI 전환 사업에 본격 진출했습니다. 실제 사례에서 고객 상담 노동 시간 73% 감소, 재무 업무 40% 자동화 등의 성과를 공개하기도 했어요.

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🛠️ AX를 잘 설계하려면? 핵심 요소 5가지

만약 개발자나 기획자라면, AX를 설계할 때 이런 점들을 고려해보세요.

1. 명확한 API 설계 AI 에이전트는 화면을 보지 않습니다. 깔끔하고 일관된 API가 필수예요.

2. 기계가 읽을 수 있는 문서 사람용 문서도 중요하지만, LLM이 이해할 수 있는 구조화된 컨텍스트 제공이 필요합니다. 최근에는 /llms.txt 같은 표준도 등장하고 있어요.

3. 원활한 온보딩 사람은 "Contact Sales"나 "Book a Demo"를 통해 가입할 수 있지만, AI 에이전트는 그렇게 못 해요. 즉시 사용 가능한 환경이 중요합니다.

4. 에러 핸들링 에이전트가 실패했을 때 명확한 피드백을 줘야 재시도나 다른 방법을 찾을 수 있어요.

5. 권한과 보안 설계 AI 에이전트가 사용자를 대신해 작업할 때의 권한 관리와 보안 체계가 필수입니다.

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🔮 AX 시대, 우리는 어떻게 준비해야 할까?

일반 사용자라면

AI 에이전트 서비스들을 적극적으로 활용해보세요. 챗GPT의 플러그인, 클로드의 MCP 연동, 네이버의 쇼핑 에이전트 등 이미 다양한 서비스가 나와 있습니다. 직접 써보면서 AI 에이전트와 협업하는 방법을 익혀두면 업무 효율이 크게 올라갈 거예요.

개발자/기획자라면

만들고 있는 서비스가 AI 에이전트 친화적인지 점검해보세요. API 문서는 충분한지, 에이전트가 사용하기 쉬운 구조인지 확인하는 게 중요합니다. AX를 잘 설계한 서비스가 경쟁 우위를 가져가게 될 거예요.

기업 의사결정자라면

AI 에이전트 도입을 단순한 챗봇 수준으로 생각하면 안 됩니다. 업무 프로세스 전체를 재설계하는 관점에서 AX 전략을 수립해야 해요. IBM의 표현처럼 'AX(Agentic Experience) 전환'을 진지하게 고민해볼 시점입니다.

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💡 마무리: DX를 대체하는 게 아니라 확장하는 것

마지막으로 중요한 점 하나만 말씀드릴게요. AX는 UX나 DX를 대체하는 게 아닙니다. 기존의 사용자 경험, 개발자 경험 위에 AI 에이전트라는 새로운 사용자를 위한 경험을 추가로 설계하는 것이에요.

앞으로 사람과 AI 에이전트가 함께 서비스를 사용하는 시대가 올 겁니다. 그때를 대비해서 지금부터 AX 개념을 이해하고 준비해두시면 좋겠어요.