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"5년 못 푼 자동차 도장 문제, 10분 만에 해결"…앤트로픽이 제시한 AX 생존법

"5년간 원인을 찾지 못했던 자동차 도장 문제를 인공지능(AI)이 10분 만에 해결했습니다. 다양한 차종의 도장 관련 이력과 오래된 공정 문서 등 분산된 정보를 AI가 연결·분석해 해결의 실마리를 찾아낸 사례입니다." 최기영 앤트로픽 한국 대표는 8일 서울 코엑스에서 열린 삼성SDS '리얼 서밋(REAL Summit) 2026' 키노트에서 "AI 전환의 성패는 단순한 업무 자동화가 아니라 기업의 복잡한 데이터를 연결해 실질적인 사업 문제를 해결하고 이를 빠르게 제품과 운영에 반영하는 데 달려 있다"고 강조했다. 그는 AI 활용이 개인 생산성 향상과 업무 프로세스 혁신을 넘어, AI 네이티브 제품과 새로운 비즈니스 모델을 만드는 단계로 나아가야 한다고 밝혔다. 이어 명확한 사업 목표 설정, 현업 도메인 전문가 중심의 반복 검증, 검증된 AI 에이전트의 실제 업무 환경 확산을 기업의 'AX 생존법'으로 제시했다. 최 대표는 AI 기반 비즈니스 전환을 세 단계로 구분했다. 우선 구성원의 업무 생산성을 높이고 이어 AI 에이전트로 기존 업무 프로세스와 워크플로를 개선하는 단계다. 궁극적으로는 AI를 기반으로 한 제품을 출시하고 새로운 비즈니스 모델을 만드는 단계로 발전해야 한다는 설명이다. 그는 이 가운데 AI 네이티브 제품과 사업 모델을 만드는 단계가 가장 큰 사업 효과를 낼 것으로 전망했다. 앤트로픽 내부의 제품 개발 사례도 소개했다. 한 엔지니어가 주말 동안 초기 프로토타입을 만들고 3명으로 구성된 팀이 약 8주 만에 베타 제품을 출시했다는 것이다. 이후 약 5명의 인력이 사용자 피드백을 바탕으로 기능을 개선했으며 출시 뒤 48시간 동안 62건의 기능 개선을 반영했다. 현재도 이용자 의견을 받으면 24시간 안에 제품에 반영하는 것을 원칙으로 삼고 있다고 최 대표는 설명했다. 그는 "과거에는 기획과 요구사항 정의, 개발, 검수 과정을 거치며 제품 출시까지 수개월 또는 수년이 걸렸다"며 "이제는 소수 인력이 AI를 활용해 빠르게 시제품을 만들고 사용자 반응에 맞춰 실시간으로 개선하는 방식으로 제품 개발 주기가 바뀌고 있다"고 말했다. AI 도입 과정에서 안전성도 핵심 과제로 제시했다. 고도화된 AI 모델을 기업 현장에 적용할수록 예기치 못한 부작용이 발생할 수 있는 만큼, 모델 학습부터 기업 시스템 적용과 운영에 이르는 전 과정에서 안전장치를 갖춰야 한다는 것이다. 삼성SDS와 앤트로픽은 전략적 파트너십을 바탕으로 기업 고객의 AX 과제를 발굴하고 공동 사업을 확대할 계획이다. 앤트로픽이 프론티어 AI 모델 역량을 제공하고, 삼성SDS는 산업별 컨설팅과 기업 시스템 구축·운영 경험을 결합해 고객사의 AI 도입과 운영 확산을 지원하는 방식이다. 최기영 대표는 "명확한 비즈니스 목표와 성공 지표를 현업 전문가와 함께 설정하고, 검증된 활용 사례를 실제 운영 환경의 '프로덕션 에이전트'로 확장해야 한다"며 "삼성SDS와 함께 다양한 기업의 비즈니스 문제를 해결하는 AX 사례를 만들어가겠다"고 말했다.

2026.09.08 14:46남혁우 기자

[현장] SK텔레콤 "차기 독파모 핵심은 '에이전트', 실행력 높인다"

SK텔레콤이 인공지능(AI)이 실제 업무를 스스로 수행하는 '에이전트 AI' 경쟁에 속도를 낸다. 현재 개발 중인 차기 독자 AI 파운데이션 모델의 실행 능력을 높여 복잡하고 장시간이 필요한 업무까지 처리하도록 고도화할 계획이다. 김태윤 SK텔레콤 파운데이션 모델 담당은 3일 국회에서 열린 '에이전틱 AI 포럼'에서 "현재 차기 독자 AI 파운데이션 모델을 설계하고 있는데 에이전트 기능을 가장 중요하게 보고 있다"며 "과거에는 AI가 얼마나 똑똑하고 무엇을 알고 있는지가 중요했다면 이제는 어떤 일을 어디까지 할 수 있는지가 중요하기 때문"이라고 말했다. 이날 포럼은 조인철 더불어민주당 의원실과 이인선 국민의힘 의원실이 공동 주최하고 정보통신산업진흥원(NIPA)이 주관했다. SK텔레콤은 정부의 '독자 AI 파운데이션 모델' 프로젝트 정예팀으로 참여하며 자체 AI 모델 'A.X'를 고도화하고 있다. 지난 7월에는 6880억개 매개변수 규모의 2차 모델 'A.X K2'를 공개했다. 직전 모델인 A.X K1보다 국내외 14개 벤치마크 평균 성능이 32.2%포인트 높아졌으며 장문 이해와 에이전트 관련 평가에서는 83.9%포인트 향상됐다고 밝혔다. 전 국민이 활용할 수 있는 AI 서비스를 개발하는 정부의 '모두의 AI' 프로젝트에도 참여 중이다. SK텔레콤은 이 사업을 통해 이용자의 요청을 이해하는 데 그치지 않고 계획을 세워 실제 업무까지 처리하는 '실행형 AI' 개발을 목표로 한다. SK텔레콤이 에이전트 기능에 주목하는 이유는 AI가 처리할 수 있는 업무의 범위와 시간이 빠르게 늘고 있어서다. 초기 생성형 AI가 번역이나 간단한 질의응답을 처리했다면 최근에는 코드 작성과 보고서 초안 등 사람이 수 시간에 걸쳐 하던 업무까지 맡는 수준으로 발전했다. 김 담당은 AI가 연속해서 수행할 수 있는 작업 시간이 앞으로 더 길어질 것으로 내다봤다. 사람이 중간에 진행 상황을 확인하지 않아도 AI가 수 시간 동안 스스로 작업을 이어가고 향후에는 하루 이상 걸리는 업무까지 처리할 수 있다는 전망이다. 여러 AI가 역할을 나눠 일하는 '멀티 에이전트'도 다음 단계로 꼽았다. 하나의 AI가 장시간 작업하는 것을 넘어 여러 에이전트가 조직처럼 협업하고 서로 진행 상황을 확인하며 하나의 업무를 완성하는 방식이다. 이 같은 변화에 따라 파운데이션 모델을 개발하는 방식도 달라지고 있다. 기존에는 대규모 데이터를 학습해 지식과 언어 능력을 높이는 데 초점을 맞췄다면 에이전트 AI에서는 컴퓨터를 사용하고 복잡한 업무를 계획·실행하는 능력이 중요해졌다. 에이전트 AI 시대에는 강화학습의 역할도 커질 것으로 봤다. AI가 실제 문제를 해결하면서 성공과 실패에 따른 피드백을 학습하고 이를 다시 모델에 반영해 실행 능력을 높이는 방식이다. 산업 현장에서 축적되는 업무 데이터 역시 모델 성능을 지속적으로 높이는 자산이 될 수 있다. 이러한 데이터 선순환은 국내 독자 파운데이션 모델을 확보해야 하는 이유와도 연결된다. 해외 AI 모델을 중심으로 에이전트가 확산하면 국내 산업 현장에서 발생하는 업무 데이터와 피드백이 국내 모델의 성능 개선으로 이어지기 어렵기 때문이다. SK텔레콤은 자체 모델의 산업 현장 적용도 확대하고 있다. 철강과 자동차 부품 분야에서는 과거 품질 보고서를 검색해 필요한 정보를 제공하는 방식으로 실증에 나섰다. 국방 분야에서는 보안 환경에 맞는 활용 시나리오를 검증하고 바이오 분야에서는 신물질 탐색 등에 AI 모델을 접목했다. 공공 분야에서는 응용프로그램인터페이스(API)와 AI를 연동해 필요한 정보를 찾고 문서를 작성하거나 각종 증명서 발급을 돕는 기능을 준비하고 있다. 김 담당은 관련 서비스를 향후 6개월 안에 누구나 사용할 수 있도록 준비할 계획이라고 밝혔다. 그는 "파운데이션 모델 자체가 에이전트 AI의 중심부에서 돌아가지만 모델 혼자서는 에이전트 AI를 구성할 수 없다"며 "국내의 좋은 모델로 서비스가 돌아가기 시작하면 데이터가 쌓이고 이를 통해 모델과 플랫폼, 서비스의 밸류체인이 안정화될 수 있다"고 말했다.

2026.09.03 11:29김동원 기자

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