유캔랩스 최지웅 대표 “AI 도입과 일하는 방식 변화는 별개 문제”

Choi Ji-woong, CEO of UcanLabs, explains that corporate AI transformation (AX) goes beyond simply introducing AI tools—it requires diagnosing real workplace problems, then connecting job-specific training, automation consulting, proof-of-concept (PoC) projects, and AI agent/system development. He argues that combining behavioral change through education with process change through development is essential to verify returns on AI investment, and that future competitiveness will depend less on specific AI models and more on organizational change-management capability.

UcanLabs首席执行官崔智雄（Choi Ji-woong）表示，企业的人工智能转型（AX）不仅仅是引入新的AI工具，而是要先诊断实际业务问题，再将岗位定制培训、业务自动化咨询、概念验证（PoC）以及AI代理与系统开发连接起来。他强调，只有通过教育改变员工行为、通过开发改变业务流程，才能确认AI投资的实际成效，未来企业的竞争力将取决于变革管理能力，而非特定的AI模型。

UcanLabsの崔智雄（Choi Ji-woong）代表は、企業のAI転換（AX）は単なる新しいAIツールの導入にとどまらず、まず現場の課題を診断した上で、職務別教育、業務自動化コンサルティング、概念実証（PoC）、AIエージェント・システム開発までを一貫してつなげる必要があると説明する。教育による行動変化と開発による業務プロセスの変化を組み合わせて初めて投資効果を確認できるとし、今後の企業競争力は特定のAIモデルよりも変化管理能力によって左右されると述べた。

Choi Ji-woong, PDG de UcanLabs, explique que la transformation de l'IA en entreprise (AX) ne se limite pas à l'introduction de nouveaux outils d'IA, mais nécessite d'abord un diagnostic des problèmes réels sur le terrain, puis une articulation entre formation spécifique aux métiers, conseil en automatisation, preuves de concept (PoC) et développement d'agents et systèmes d'IA. Il souligne que combiner un changement de comportement par la formation avec un changement des processus par le développement est essentiel pour vérifier le retour sur investissement de l'IA, et que la compétitivité future des entreprises dépendra davantage de la capacité de gestion du changement que d'un modèle d'IA spécifique.