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KGAF·설성푸드·온결·로자이크, 한우·축산 공정에 '피지컬 AI' 심는다

한국 식품 제조업의 자동화 난제로 꼽혀 온 비정형 원물 공정을 피지컬 인공지능(AI) 기반 AI 전환(AX) 운영체계로 전환하는 산업 컨소시엄이 공식 출범했다. 한국생성AI파운데이션(KGAF)과 설성푸드·온결·로자이크는 강원 원주 설성푸드 스마트팩토리에서 'K-그린 팩토리 AX 사업화' 4자 컨소시엄 출범식을 갖고 업무협약(MOU)을 체결했다고 28일 밝혔다. 지난 10년간 자동화·디지털화를 추진해 온 식품 제조 현장에서도 모양·크기·수분·탄성·지방 분포가 일정하지 않은 비정형 원물 공정만큼은 여전히 숙련공의 손끝 감각에 의존해 왔다. 컨소시엄은 이를 단순 설비 교체가 아닌 공정 전체의 AX 재설계로 해결하겠다는 구상이다. 컨소시엄은 수요 주도형 구조를 택했다. 설성푸드가 현장 문제를 직접 정의하면 로자이크가 피지컬 AI로 구현한다. 온결은 전략 기획과 사업화 로드맵을 총괄하고 KGAF가 정책·산업 생태계 연결을 맡는다. 정부나 기술 공급자가 먼저 솔루션을 제시하는 기존 방식과 달리 수요기업이 주도권을 쥔다는 점이 특징이다. 1차 실증 테스트베드는 설성푸드 원주 스마트팩토리다. 비정형 한우 원물의 선별·파지·이송·배치·포장 등 반복성이 높으면서도 숙련자 판단이 개입되는 공정에 피지컬 AI 로봇셀을 우선 적용한다. 이후 절단 보조·등급 판정·위생 기록·제조 실행 시스템(MES)·해썹(HACCP·식품안전관리인증기준) 연동으로 확장할 방침이다. 원주 실증이 궤도에 오르면 경북 안동에서 추진 중인 설성랜드 K-그린 팩토리로 모델을 이식한다. 설성랜드는 단순 생산시설이 아닌 축산·식품·에너지·관광·데이터가 연결되는 6차 산업 AX 운영체계로 구상된다. 컨소시엄은 이를 축산·수산·농산·바이오 원물 분야로 확장 가능한 K-제조 AX 수출 모델로 발전시킬 계획이다. 송세경 KGAF 협회장 겸 로자이크 대표는 "AI를 도입하지 말고 AX를 설계하고 주도해야 한다"며 "수요기업이 먼저 비전을 그리고 실행력을 보여줘야 정부와 시장이 따라온다"고 말했다.

2026.05.28 17:39이나연 기자

"AI만으론 공장 못 바꿔"…대전 찾아간 삼성SDS, 제조 AX 영토 넓힌다

삼성SDS가 충청·전라권 제조기업을 대상으로 AI 전환(AX) 전략을 제시했다. 수도권과 대기업 중심의 AX 논의를 지역 제조 현장으로 넓히며 데이터 플랫폼, 전사적자원관리(ERP), 제품수명주기관리(PLM), 운영기술(OT) 보안, 5G 특화망을 묶은 제조 특화 사업 확대에 나선 모습이다. 삼성SDS는 28일 대전 롯데시티호텔에서 충청·전라권 제조기업 IT 관계자 100여 명을 대상으로 '삼성SDS 인더스트리 데이'를 열고 제조 산업 AX 전략과 구축 사례를 공유했다. 이번 행사는 'AX, 제조 산업의 내일을 가속화하다'를 주제로 진행됐다. 삼성SDS는 제조기업의 AX 추진 전략과 AI 기반 업무 혁신 사례, 실제 비즈니스 성과 창출 사례를 소개했다. 삼성SDS가 이 행사를 추진한 것은 제조 AX 시장에서 고객 접점을 넓히기 위한 것으로 보인다. 충청·전라권은 반도체, 배터리, 식품, 소재, 부품, 장비 등 제조 기반이 두터운 지역으로, 삼성SDS는 이 지역에서 대외 고객 확대에 속도를 낼 것으로 전망된다. 삼성SDS가 이번 행사에서 강조한 키워드는 'AI 풀스택'으로, AI 인프라부터 플랫폼, 솔루션까지 보유하고 있는데다 컨설팅, 구축, 운영 전 영역을 지원할 수 있다는 점을 내세웠다. 또 단순 AI 도입 컨설팅을 넘어 실제 제조 현장 업무 혁신과 성과 창출까지 연결하겠다는 전략도 강조했다. 박창홍 삼성SDS 제조AM팀 상무는 "기업들은 이제 단순 AI 도입을 넘어 실제 업무에 AI를 적용해 어떤 성과를 창출할 수 있는지에 주목하고 있다"며 "우리는 AI 풀스택 전략을 기반으로 고객의 성공적인 AX 전환을 적극 지원하고 있다"고 말했다. 이날 발표 세션에서는 제조 AX를 위한 데이터 플랫폼, 하림그룹 통합 ERP 구축 사례, AI를 활용한 PLM 혁신 전략, 랜섬웨어 대응을 위한 제조 OT 보안 전략, 피지컬 AI 구현을 위한 5G 특화망 적용 사례, 생성형 AI 기반 협업 솔루션 브리티웍스 활용 방안 등이 다뤄졌다. 또 삼성SDS가 제조 AX를 ERP, PLM, OT 보안, 5G 특화망까지 확장해 제시한 점도 눈에 띈다. 제조기업은 생산 설비, 공급망, 품질 관리, 보안, 물류가 복잡하게 연결돼 있어 단일 AI 솔루션만으로는 성과를 내기 어렵다. 삼성SDS는 이 지점을 겨냥해 데이터 기반 업무 표준화와 현장 네트워크, 보안 체계를 함께 묶은 AX 전략을 앞세우고 있다. 특히 OT 보안과 5G 특화망은 제조 AX 사업 확대의 핵심 축으로 꼽힌다. 제조 현장은 랜섬웨어나 설비 장애가 발생할 경우 생산 중단 피해가 크다. 무인운반차(AGV), 자율이동로봇(AMR), 로봇 기반 자동화 설비가 늘어나면서 공장 내부에서 안정적인 실시간 데이터 송수신 수요도 커지고 있다. 삼성SDS는 이번 행사에서 로봇과 제어 시스템 간 실시간 통신을 지원하는 5G 특화망 기반 네트워크 구축 사례를 소개했다. AI가 로봇, 설비, 공정을 통합 제어하는 피지컬 AI 환경을 구현하려면 공장 내부 전용망과 보안 체계가 필수라는 점을 부각한 것이다. 하림그룹 통합 ERP 구축 사례도 제조 고객을 겨냥한 대표 레퍼런스로 제시됐다. 삼성SDS는 하림그룹 주요 18개 계열사를 연결하는 ERP 구축 경험을 소개하며 원료부터 유통까지 이어지는 사업 구조에 맞춰 ERP를 표준화하고 운영 효율성을 높인 사례를 공유했다. 이정헌 삼성SDS 전략마케팅실 부사장은 "이번 세미나는 충청·전라권 제조기업을 대상으로 AX 추진 방향과 실제 혁신 사례를 공유했다는 점에서 의미가 있다"며 "앞으로 AI 풀스택 역량과 산업별 노하우를 바탕으로 다양한 산업 분야 고객에게 인사이트를 지속 제공해 나가겠다"고 밝혔다.

2026.05.28 12:32장유미 기자

SKT, AI 에이전트 '에이닷 비즈' 사내 적용...AX 혁신 가속

SK텔레콤은 AI 에이전트 서비스 '에이닷 비즈 코워크' 베타 버전을 사내에 적용했다고 28일 밝혔다. 임직원이 자신의 업무 방식을 AI에 직접 학습시켜 활용하는 본격적인 AX 혁신에 나선 것이다. '에이닷 비즈 코워크'는 복잡한 업무 요청도 스스로 실행 계획을 세우고 코드 작성과 결과 검증 등을 수행한다. 개발 지식 없이도 결과 도출이 가능하며, 한 번 학습한 업무 방식은 반복 수행해 업무 효율을 높인다. 업무 루틴 자체를 자동화하는 방식이다. 수십 개의 규격서나 제안서를 AI가 읽고 필요한 조건만 추출해 비교표로 만드는 것도 가능하다. 아웃룩, 팀즈 등 사내 협업 도구와의 연동도 지원하며, 향후 검토를 거쳐 연동 대상을 단계적으로 확대할 계획이다. SK텔레콤은 또 전사 AX 과제를 통합 관리하는 AXMS를 1.5버전으로 업그레이드하고 'AX 챌린지'를 정례화하며 혁신을 가속한다. AXMS는 AX 변화 관리 조직인 AI 보드에서 전사 AX 과제를 하나의 대시보드에서 확인하고 관리할 수 있도록 돕는 플랫폼이다. AXMS 1.5의 주요 기능은 AX 과제 대시보드, 과제 등록 및 관리, AX 허브, AX 라이브러리, 과제 지원 체계 등으로 구성된다. SK텔레콤은 업데이트를 통해 전사 AX과제의 등록, 관리 체계를 강화하고, 구성원이 아이디어를 실제 과제로 발전시켜 실행할 수 있도록 지원 기능을 확대했다. AI툴 추천, 교육, 실습 프로그램 연계, AX 결과물 공유 기능 등을 추가해 구성원의 AX 실행과 협업을 돕는다. 최근 사내 해커톤 'AX 챌린지'에서 개발된 서비스는 AXMS를 통해 공식 과제로 등록되며, 개발을 거쳐 전사 업무 현장에 확대 적용될 예정이다. 더불어 SK텔레콤은 에이닷 비즈 코워크, AXMS, AX 챌린지 등을 연결해 구성원 스스로 AI도구를 만들고 쓰며 혁신 아이디어를 발굴하는 AX 선순환 구조를 정착시켜 나간다는 방침이다. 윤현상 SK텔레콤 에이닷기획담당은 “구성원이 자신의 직무에 맞춰 다수의 AI 에이전트를 직접 구현하고 활용할 수 있는 환경을 만들어 업무 방식을 혁신하겠다”고 말했다.

2026.05.28 09:25홍지후 기자

월급쟁이부자들, AI 중심 개발 시스템 갖춘다

월급쟁이부자들(대표 이정환)이 AI 전환(AX) 전담 팀을 꾸리고 AI 중심 개발 환경을 구축한다. 28일 회사에 따르면, 월급쟁이부자들 AX 전담 팀은 AI 전환으로 브랜드 생산성 및 운영 효율 향상을 도모하는 엔지니어 중심 조직이다. AX 엔지니어 역할을 부여받은 팀원들은 제품 개발 과정에서 AI 활용을 극대화하는 전략을 수립, 실행한다. 월급쟁이부자들은 AI 중심 개발 시스템을 단순 능률 향상을 넘어, 신규 기능 도입과 서비스 업데이트 주기를 단축하는 형태로 구상하고 있다. 개발 속도를 극대화함으로써 강력한 기술적 토양을 마련하고, 시장 변화에 즉각적으로 대응하는 시도를 끊임없이 전개한다는 방침이다. 팀의 단기 목표는 효율적 추론에 방점을 둔 AI 중심 개발 시스템 확보다. 이를 달성하고자 프로토콜 정의, 표준화, 하네스 엔지니어링 등을 병렬적으로 추진할 계획이다. 개발 산출물에 대한 규약을 정의하는 것은 물론, 업무 프로세스 통일, 추론 신뢰도를 높이기 위한 하네스 체계 구축 등에 나선다. 중장기적 목표는 비즈니스 임팩트 창출이다. 전담 팀은 개발 분야에 우선 적용한 AI 전환 경험을 사업부문 전반에 확대해 나갈 예정이다. 또 전담 팀은 AX 과정의 문제를 파악해 개선하는 데이터 분석 시스템, 리뷰 과정에 인적 리소스 투입을 최소화하는 어싱크 리뷰(Async Review) 환경 등을 순차적으로 구축한다. 이를 통해 비개발부문에 범용적으로 대응 가능한 AI 중심 워크플로우를 형성한다는 방침이다. 월급쟁이부자들 관계자는 “AX 전담 조직은 단순 AI 활용 도구를 도입하는 수준을 넘어, AI에 기반한 완결성을 담보하는 제품 개발 체계를 확보하는 데 초점을 맞추고 있다”며 “월급쟁이부자들만의 AI 전환 경험을 축적하며 조직 운영의 효율을 높이고, 적용 범위를 단계적으로 확장해 나갈 계획”이라고 밝혔다.

2026.05.28 08:52백봉삼 기자

[현장] 혁신하는 기업의 챗GPT 엔터프라이즈 활용법, 무엇이 다를까

"같은 챗GPT를 써도 기업마다 결과는 완전히 달라집니다. 중요한 건 도구가 아니라 이를 조직 데이터와 업무에 얼마나 깊게 연결하느냐입니다." LG CNS 김희영 팀장은 27일 서울 강남구 그랜드 인터컨티넨탈 서울 파르나스에서 열린 'AX 페어 2026'에서 챗GPT 엔터프라이즈 활용 사례를 소개했다. 그는 단순히 개인 생산성 향상 위해 AI를 활용하는 것이 아니라 팀과 조직 차원의 업무 혁신 실현 방안을 제시했다. 김 팀장은 현재 국내 챗GPT 월간활성사용자수(MAU)는 2300만 명에 달하며 직장인 절반 이상이 업무에 AI를 활용하고 있다고 소개했다. 하지만 업무 시간 감소 비율은 하루 1시간 30분 수준으로 대부분 개인 차원의 검색이나 아이디어 발굴 수준에 머무르는 경우가 많다고 지적했다. 이어 이제는 조직의 데이터와 업무 프로세스에 연결해 실질적인 생산성을 끌어올리는 단계로 나아가야 한다고 말했다. 김 팀장은 기업이 AI 도입이 제대로 이뤄지지 않은 이유로 데이터 보안, 결과 신뢰성, 업무 프로세스 연계 등 세 가지를 꼽았다. 그는 "기업 데이터는 민감한 정보를 담고 있기 때문에 외부 유출에 대한 우려가 크고, AI가 생성한 결과를 얼마나 신뢰할 수 있는지에 대한 고민도 여전히 존재한다"며 "여기에 다양한 업무 흐름과 승인 체계를 어떻게 AI와 연결할지까지 고려해야 조직 차원의 확산이 가능하다"고 설명했다. 이어 챗GPT 엔터프라이즈가 이러한 기업의 고민을 해결할 수 있도록 다양한 사내 시스템 연동 기능과 커스텀 GPT 구축 기능을 제공한다고 소개했다. 마이크로소프트 365(M365), 세일즈포스, 지라 등 업무 시스템과 데이터를 연결하고 이를 기반으로 조직 맞춤형 AI 에이전트를 만들어 활용할 수 있다는 설명이다. 실제 고객사 적용 사례도 공개했다. 한 재무 기업은 기업 공시 정보를 매일 수작업으로 확인하던 업무를 챗GPT 엔터프라이즈 기반 워크 에이전트로 자동화했다 . 다트(DART) 정보를 연계하고 캐시 파일을 연결해 신규 공시 자료만 식별하도록 구현해 신규나 변경된 공시 여부를 자동으로 확인하고 주요 내용을 요약해 담당자는 자동으로 관련 메일을 받아 볼 수 있다. 김 팀장은 "반복적으로 확인해야 하는 업무를 AI가 대신 수행하면서 공시 누락 없이 더 빠르게 재무 정보를 파악할 수 있게 됐다"고 말했다 . 다른 기업은 과거 투자 전략과 재무 데이터, 사업 성과 자료를 AI와 연결하고 스와트(SWOT) 분석, 시장 성장성 등 분석 룰을 적용해 전략 시나리오를 생성하고 리스크와 투자수익률(ROI)을 비교·분석하도록 설계했다. 환각 방지를 위해 그라운딩과 컨텍스트 제어 기술을 도입하고 사람이 리뷰할 수 있는 근거 자료까지 제시하도록 보완했다. 그는 "기존에는 전략 시나리오를 만들고 분석하는 데 약 2주가 걸렸지만 챗GPT 적용 이후 하루 만에 초안을 확인할 수 있었다"며 "의사결정 속도 역시 평균 2.5배 이상 빨라졌다"고 밝혔다. 임상 데이터 검증 사례도 소개됐다. 외부 기관이 제출한 원본 데이터와 보고서 등 여러 데이터 커넥터를 연결하고, 중간에 분석 에이전트를 두어 구조와 내용을 분석한 후 교차 검증과 이상 탐지를 수행하도록 했다. 여기에 셀프 QA 기능을 넣어 검증 품질을 높이고 분석 보고서를 자동 생성하는 방식을 도입했다. 김 팀장은 "단순한 텍스트 생성에 그치지 않고 복잡한 데이터를 분석해 그래프까지 생성하는 형태로 활용 범위가 확장되고 있다"고 설명했다. LG CNS는 기업 AI 도입을 지원하기 위해 AX 진단 워크숍부터 전략 수립, 시스템 구축, 전사 확산까지 전 과정을 지원하고 있다고 밝혔다. 김 팀장은 "어디에 AI를 적용해야 가장 효과가 큰지 발굴하는 것이 가장 중요하다"며 "LG CNS는 지난해부터 80개 이상 팀, 250명 이상 고객과 워크숍을 진행하며 250개 이상의 생성형 AI 활용 사례를 확보했다"고 말했다. 이어 "챗GPT 엔터프라이즈를 통해 개인 업무는 물론 조직 전체 생산성을 높일 수 있다"며 "기업이 AI를 통해 업무 시간을 줄이고 재작업률을 낮추며 빠르게 의사결정을 내릴 수 있도록 LG CNS가 적극 지원하겠다"고 덧붙였다.

2026.05.27 18:31남혁우 기자

[현장] 1년 만에 AI 에이전트 절반 사라진 LG전자…AX 성공 열쇠는 '이것'

"지난해 인공지능(AI) 에이전트 96개를 개발했지만 그중 현재 사용 중인 것은 46개입니다. 생존률이 50%에 미치지 못한 이유는 AI로 무엇을 할 수 있는지부터 고민하는 기술 중심 접근에 집중했기 때문입니다. AI 전환(AX)의 핵심은 기술보다 현업의 문제를 먼저 정의하는 것입니다." LG전자 이경화 AX플랫폼팀장은 27일 서울 강남구 그랜드 인터컨티넨탈 서울 파르나스에서 열린 AX 페어 2026에서 내부 AI 도입 사례를 바탕으로 AX 성공 방안을 소개했다. 이 팀장은 지난해 개발한 AI 에이전트 가운데 절반 이상이 현장에 안착하지 못한 이유로 기술 자체에 초점을 맞춘 접근 방식을 꼽았다. 그는 "처음에는 광학문자인식(OCR)이나 비전 AI 등 기술에서 출발해 활용처를 찾으려 했지만 실제 업무 현장에서는 기대한 만큼 성과로 이어지지 않았다"며 "성과를 낸 사례는 업무에서 반복적으로 발생하는 비효율이나 병목을 먼저 찾고 AI를 적용했을 때였다"고 설명했다. 대표적인 성공 사례로는 사내 생산성 효과 2위를 기록 중인 '광고 문구 검토 에이전트'가 소개됐다. LG전자는 전체 영업이익의 60% 이상을 해외에서 거두고 있어 글로벌 시장을 겨냥한 광고물 검토가 필수적이다. 예를 들어 '지구상에서 가장 깨끗한 물'과 같은 과장된 표현은 국가별 광고 규제에 저촉될 위험이 있어 사전 검토가 필요하다. 이전에는 사내 변호사들이 이런 광고 문구를 일일이 수작업으로 검토해야 했다. 현재는 AI 에이전트가 정형화된 표현을 사전 검토하면서 업무 효율이 크게 높아졌다는 설명이다. 이어 이 팀장은 기술보다 업무 체계와 조직 문화의 변화라는 AX의 본질을 보여주는 사례로 다국어 번역 에이전트를 소개했다. LG전자는 제품 기획과 디자인, 생산, 판매·마케팅에 이르기까지 전 과정에서 다국어 번역 업무가 필요하다. 기존에는 각 부서가 번역 업무를 개별적으로 처리하면서 표현이 중복되거나 메시지가 엇갈리는 문제가 반복됐다. 단순히 각 팀에 AI 번역 도구를 개별 도입하는 방식으로는 이를 해결할 수 없었다. 이에 LG전자는 각 부서의 데이터와 업무 방식을 하나의 다국어 번역 에이전트로 연결했다. 이를 통해 부서 간 협업이 자연스럽게 이뤄졌고 기존 비효율도 줄일 수 있었다고 설명했다. 이 팀장은 "다국어 번역 에이전트를 구축하는 과정에서 조직 간 소통을 조율하기 위해 임원들이 직접 발로 뛰었다"며 "AI가 번역을 잘하더라도 부서 간 사일로를 허물고 함께 문제를 정의하는 과정까지 대신할 수는 없다"고 강조했다. LG전자는 이런 경험을 바탕으로 AI 운영 성과를 측정하는 체계도 구축했다. 각 에이전트별 생산성 향상과 비용 절감 효과를 대시보드로 관리하며 운영 여부를 판단하고 있다. 현재 LG전자는 사내 AX 플랫폼 엘지니(LGenie AI)를 통해 AI를 운영 중이다. 임직원은 엘지니에서 다양한 AI 에이전트를 활용할 수 있으며 현재 월간 활성 사용자 수는 약 3만명이다. 운영 중인 에이전트는 125개 수준이다. 이경화 팀장은 "AI 에이전트를 많이 만드는 것이 목표가 아니라 실제 업무 성과를 만드는 것이 목표"라며 "AX의 성공은 기술이 아니라 문제 정의와 협업, 그리고 성과 측정에 달려 있다"고 말했다.

2026.05.27 17:54남혁우 기자

[현장] "휴머노이드, 춤 잘춘다고 일까지 잘하진 않아"

"최근 휴머노이드가 춤을 추거나 달리는 모습은 쉽게 볼 수 있습니다. 하지만 제조·물류 현장에서 안정적으로 일하는 것은 또 다른 문제입니다. 단순히 잘 움직이는 로봇을 넘어 현장 데이터를 학습하고 작업을 배분, 관리하는 플랫폼이 뒷받침돼야 합니다." 손동신 LG CNS 위원은 27일 서울 강남구 그랜드 인터컨티넨탈 서울 파르나스에서 열린 LG CNS AX 페어 2026에서 휴머노이드가 실제 제조·물류 현장에 안정적으로 투입되기 위한 조건을 제시했다. 손 위원은 최근 휴머노이드 기술이 빠르게 발전하고 있지만 산업 현장 적용은 또 다른 과제라고 짚었다. 걷고 뛰고 춤추는 능력만으로는 부족하고, 실제 제조·물류 현장에서 반복적인 작업을 수행하며 여러 대의 로봇이 동시에 협업할 수 있어야 한다는 설명이다. 그는 "휴머노이드가 산업 현장에서 쓰이기 위해서는 사람처럼 움직이는 것을 넘어 일하는 방법을 배워야 한다"며 "기존 작업 매뉴얼과 현장 데이터를 로봇이 이해하고 스스로 업무를 수행할 수 있어야 한다"고 말했다. LG CNS는 이를 위한 해법으로 로봇 플랫폼 피지컬웍스(Physical Works)를 제시했다. 피지컬웍스는 로봇 학습 플랫폼 '포지(Forge)'와 운영 플랫폼 '바톤(Baton)'으로 구성된다. 포지는 로봇이 현장 작업을 익히는 학습 플랫폼이다. 작업자의 행동 데이터와 시뮬레이션 데이터를 수집·정제하고 이를 기반으로 로봇 파운데이션 모델(RFM)을 학습시킨다. 학습이 끝난 모델은 검증을 거쳐 실제 로봇에 탑재된다. 바톤은 현장에 투입된 로봇을 통합 운영하는 플랫폼이다. 손 위원은 "바톤은 로봇 워크포스를 관리하는 작업반장 역할"이라며 "여러 제조사의 다양한 로봇에 작업을 배정하고 실시간으로 작업 순서와 이동 경로를 최적화한다"고 설명했다. 그는 휴머노이드 도입은 단순히 로봇 한두 대를 현장에 배치하는 데서 끝나는 문제가 아니라고 강조했다. 실제 생산 현장에서는 작업 순서와 동선이 시시각각 바뀌고, 여러 종류의 로봇과 사람, 설비가 동시에 움직이는 만큼 이를 실시간으로 조율할 수 있는 운영 체계가 필요하다는 설명이다. 손동신 위원은 "학습부터 운영, 유지보수, 성과 관리까지 로봇의 전체 라이프사이클을 연결하는 플랫폼이 필요하다"며 "궁극적으로는 변화하는 현장 상황에 맞춰 로봇이 스스로 판단하고 대응하면서 생산성과 효율을 극대화하는 '다이내믹 팩토리'를 구현하는 것이 목표"라고 말했다. 이어 "LG CNS는 피지컬웍스를 통해 개별 로봇의 물리적 지능을 넘어 공장과 물류센터 전체가 하나의 지능처럼 작동하는 '피지컬 AI' 환경을 만들어 나갈 것"이라고 덧붙였다.

2026.05.27 17:33남혁우 기자

성심당 '튀김소보로' 판별 AI 모델, 반도체 기판 불량 잡는 '비전 AI 모델' 닮아

“일상 속 경제활동에 녹아든 인공지능(AI)이 제가 강조해 온 제조업 인공지능전환(M.AX)의 방향과 놀라울 정도로 닮아 있다는 것을 새삼 깨달았습니다.” 27일 대전 성심당 롯데백화점 대전점을 둘러본 김정관 산업통상부 장관은 “빵의 튀김 결과를 판별하는 AI가 M.AX에서 철판 균열이나 반도체 기판 불량을 판별하는 '비전 AI 모델'과 기술적으로 유사하다”며 이같이 말했다. 김 장관은 “M.AX가 주력제조업이나 첨단 산업에 국한하지 않고 소상공인과 서비스업 등 경제 전반에 적용될 수 있는 강력한 정책임을 입증하고 있다”며 “이러한 기술과 과제가 얼라이언스를 통해 확산하고 고도화하면 M.AX의 혁신 선순환 구조가 완성되는 것”이라고 덧붙였다. 성심당 롯데백화점 대전점은 AI와 로봇 기술을 활용해 튀겨낸 성심당 튀김 소보로를 맛볼 수 있는 매장이다. 튀김소보로 매장엔 튀기기 위해 선반에 가지런히 놓인 빵을 튀김기름 앞까지 운반하는 로봇팔과 다 튀긴 튀김소보로를 낱개 포장하는 로봇팔, 그리고 튀김소보로가 제대로 튀겨졌는지 확인하는 AI 센서와 모니터가 구축돼 있다. 하루에 1만~1만 5000개의 튀김소보로를 만들어 내는 매장은 온도가 36~42도에 이를 정도로 덥다. AI와 로봇이 뜨거운 기름 앞에서 땀 흘리는 제빵장인의 수고를 덜어주고 있다. 산업부는 성심당 등 모범사례들이 산업 생태계 전반으로 확산할 수 있도록 2026년 M.AX 예산 1조 2000억원을 활용해 제조 AI, 로봇 등 핵심기술 개발 등에 정책적 역량을 집중한다는 계획이다. 산업부는 성과를 제조현장 뿐만 아니라 식품·화장품·호텔 등 일상생활로 퍼뜨리는 '국민 체감형 프로젝트'를 확대할 계획이다. 성심당은 고온의 작업환경에서 고강도 반복 작업이 수행되는 튀김소보로 제조 공정에 AI 로봇을 도입한다. 반죽부터 빵 뒤집기, 튀김 정도·크기 등 불량 판정, 완제품 포장까지의 과정을 자동화해 생산성을 20% 향상한다는 계획이다. 안동 화곡양조장은 명인의 숙련도에 의존해 장시간 작업해야 하는 발효조 교반작업에 AI와 로봇을 적용한다. 발효조 상태 판단, 교반 타이밍·강도 등 암묵지를 로봇에 학습시키고 작업을 수행하게 해 제품 품질을 균일화하고 작업자 피로를 완화한다는 계획이다. 이 외에도 장충동 왕족발 보쌈의 AI 기반 불량육 선별 및 정량 포장 시스템, 육군 스마트물류센터의 보급품 분류·포장 로봇 실증 등이 국민 체감프로젝트의 일환으로 추진되고 있다. 이날 성심당 M.AX 현장 방문과 연계한 '국민체감 M.AX 현장 확산 간담회'에서 참석 기업들은 성공적인 제조 AX를 위해 AI 모델을 개발하는 공급기업의 역량 강화가 필수적이며 개발된 솔루션이 현장에 체계적으로 확산할 수 있도록 정부 지원이 확대돼야 한다고 입을 모았다. 임영진 성심당(로쏘) 대표는 “M.AX로 튀김 소보로 제작을 위해 뜨거운 열기를 견뎌야 했던 직원 고생을 경감할 수 있기를 기대한다”며 “이번에 도입한 AI 모델·로봇을 더욱 고도화해 다른 지점으로도 확산하는 방안을 긍정적으로 검토하겠다”고 밝혔다. 성심당 프로젝트에 AI솔루션 도입을 담당한 이한 로이랩스 대표는 “이번 프로젝트를 계기로 새로운 부문의 레퍼런스도 확보할 수 있었다”며 “제조현장을 넘어 식품·F&B 등 새로운 분야로의 사업 확대가 기대된다”고 말했다. 김 장관은 “'대전 시민과의 나눔'과 같이 선한 영향력을 확산하며 대전의 아이콘으로 자리잡은 성심당처럼 M.AX 얼라이언스도 대한민국 제조업과 경제를 지키는 혁신의 아이콘이 될 것”이라고 밝혔다. 산업부는 제조 AI·로봇 등의 핵심기술을 M.AX 얼라이언스를 중심으로 신속하게 개발하고 관계부처와의 긴밀한 협력을 통해 성과가 경제 전반에 빠르게 확산한다는 계획이다.

2026.05.27 16:16주문정 기자

[현장] NH농협생명·LG CNS, AI 맞손 3개월 만에 사용자 500% 급증

NH농협생명과 LG CNS가 공동 구축한 보험 가입 설계 인공지능(AI) 시스템이 도입 3개월 만에 사용자 수 500% 증가라는 성과를 거뒀다. 복잡하고 까다로운 생명보험 가입 설계를 5초 만에 완료하는 AI 시스템을 통해 보험 영업 현장의 업무 효율과 설계 품질을 동시에 끌어올렸다는 평가다. 곽성현 NH농협생명 차장과 박정훈 LG CNS 팀장은 27일 서울 강남구 그랜드 인터컨티넨탈 서울 파르나스에서 열린 AX 페어 2026에서 복잡한 보험 설계를 AI로 자동화한 'AI 가입 설계 시스템' 구축 성과를 공유했다. 기존 보험 설계는 설계사 개인의 경험과 역량에 대한 의존도가 높았다. 고객 보장 분석부터 상품 추천, 특약 구성까지 설계사별 편차가 컸고, 상품과 특약 간 조건이 복잡하게 얽혀 청약 오류도 빈번하게 발생했다. 생명보험 특성상 상품 구조가 복잡해 전문 지식을 익히는 데 오랜 시간이 필요한 점도 부담으로 꼽혔다. 박정훈 LG CNS 팀장은 "이러한 문제를 해결하기 위해 고객 데이터를 기반으로 최적의 보험 상품과 특약을 추천하는 AI 모델을 설계했다"며 "상품, 언더라이팅, 영업 조직 등 NH농협생명 현업 부서가 프로젝트 초기부터 직접 참여해 실제 업무 흐름에 맞춘 시스템을 완성했다"고 밝혔다. 양사는 AI가 단순히 상품을 추천하는 수준을 넘어 복잡한 청약 규칙과 상품 간 관계까지 함께 분석하도록 설계하는 데 집중했다. 이를 통해 숙련된 설계사의 노하우를 시스템에 반영해 누구나 일정 수준 이상의 설계를 제공할 수 있도록 했다. 약 6개월간의 프로젝트를 거쳐 구축된 AI 가입 설계 시스템은 기존 레거시 데이터를 수집·학습해 고객 맞춤형 상품과 특약을 실시간으로 추천한다. 곽성현 차장은 "가장 큰 특징은 고성능 모델을 기반으로 추론 속도를 5초 내외로 단축한 점"이라며 "동시에 청약 오류를 원천적으로 방지해 설계 품질도 크게 높였다"고 설명했다. 이어 "설계 시간이 크게 줄었고 우수 설계사의 노하우를 시스템으로 활용할 수 있게 되면서 신입 모집인의 업무 부담도 낮아졌다"며 "성능과 편의성이 입증되면서 도입 3개월 만에 활용 모집자 수가 500% 이상 증가하는 등 영업 현장의 반응도 뜨거웠다"고 말했다. 양사는 이번 프로젝트 과정에서 확보한 복합 AI 모델 구성 기술과 추론 속도 향상 메커니즘을 기반으로 특허도 출원했다. 올해 5월에는 국제 특허(PCT) 출원도 완료했다. 곽 차장은 "현업 부서가 초기부터 참여한 애자일 조직 운영과 수행사와의 긴밀한 협업이 프로젝트 성공의 핵심이었다"며 "앞으로도 AI를 통해 보험 영업 경쟁력을 지속적으로 강화해 나갈 것"이라고 말했다. 박 팀장은 "보험 산업처럼 규칙이 복잡하고 전문성이 높은 분야일수록 AI 활용 효과가 크다"며 "이번 사례를 계기로 금융권 전반으로 AI 기반 업무 혁신 사례가 더욱 확대될 것으로 기대한다"고 밝혔다.

2026.05.27 15:47남혁우 기자

[현장] 보안에 막힌 금융권 AI 컨택센터, '에이전트웍스'로 해결

브라이트패턴이 금융권 보안 규제를 준수하면서도 자연스럽게 고객과 소통할 수 있는 인공지능(AI) 컨택센터 기술을 공개했다. 김권용 브라이트패턴 기술이사는 27일 서울 강남구 그랜드 인터컨티넨탈 서울 파르나스에서 열린 'AX 페어 2026'에서 '글로벌 컨택센터 솔루션과 에이전트웍스 결합 서비스'를 주제로 발표했다. 컨택센터는 전화나 채팅으로 고객 문의를 응대하는 조직이다. 상담 내용이 반복되는 경우가 많고 관련 데이터가 지속적으로 축적되기 때문에 기업이 AI를 가장 먼저 도입하는 대표적인 영역으로 꼽힌다. 다만 금융권에서는 AI 컨택센터 도입이 쉽지 않았다. 개인정보와 금융정보를 외부 클라우드에 맡기기 어려운 데다 AI가 사실과 다른 답변을 생성하는 환각 현상에 대한 우려도 컸기 때문이다. 사용량이 늘수록 비용 부담이 커지는 점도 도입을 망설이게 하는 요인으로 꼽혔다. 브라이트패턴은 이러한 한계를 해결하기 위해 LG CNS의 '에이전트웍스'와 결합한 새로운 AI 컨택센터 모델을 선보였다. 기업 환경에 따라 내부 서버에 직접 구축하거나 필요할 때 클라우드와 연동하는 방식으로 운영할 수 있도록 설계한 것이 특징이다. 이를 통해 데이터를 회사 내부에 보관하면서도 AI 기능을 활용할 수 있어 금융권처럼 보안 규제가 엄격한 환경에서도 적용 가능하다는 설명이다. 김 이사는 "대화 경험도 기존 AI 음성봇보다 한층 자연스러워졌다"고 소개했다. 기존 음성 상담봇은 고객이 말을 끝낸 뒤 응답하는 구조로 대화 흐름이 끊기거나 답답하게 느껴지는 경우가 많았다. 브라이트패턴은 고객이 말하는 도중 질문을 바꾸거나 추가 요청을 해도 맥락을 이해하고 실시간으로 응답할 수 있는 기능이 더해졌다고 설명했다. 예를 들어 고객이 카드 한도를 조회하던 중 "이번 달 결제일도 알려주세요"라고 말을 이어도 대화가 끊기지 않고 요청을 함께 처리하는 방식이다. 또 회사 내부 문서와 상담 매뉴얼을 기반으로 답변하도록 설계해 AI가 부정확한 정보를 전달할 가능성도 줄였다. 브라이트패턴은 향후 AI가 고객 문의에 답하는 수준을 넘어 기업 내부 시스템과 직접 연결돼 업무를 수행하는 '실행형 AI 컨택센터'로 발전시킨다는 계획이다. 상담 내용을 이해하는 데 그치지 않고 실제 조회·처리·연계 업무까지 수행하는 형태다. 김권용 기술이사는 "이제 AI는 단순 응답을 넘어 기업 내부 프로세스와 연결돼 직접 업무를 실행하는 단계로 진화하고 있다"며 "브라이트패턴은 국내를 넘어 글로벌 시장에서도 에이전틱 AI 기반 컨택센터를 확대해 나갈 것"이라고 말했다.

2026.05.27 15:33남혁우 기자

[현장] "구축도 어려운데 운영·비용 관리까지"….LG CNS가 제시한 AI에이전트 해법

LG CNS가 개발부터 운영, 비용 최적화까지 한 번에 해결할 수 있는 플랫폼을 선보이며 기업용 인고지능(AI) 에이전트 시장 선점에 나섰다. AI 에이전트 도입 과정에서 겪는 데이터 활용, 모델 운영, 비용 부담 등 현실적인 문제를 해결할 수 있는 통합 플랫폼으로 시장 공략에 속도를 낸다는 전략이다. 오영일 LG CNS AI 플랫폼단장과 임은영 에이전트 AI 담당은 27일 서울 강남구 그랜드 인터컨티넨탈 서울 파르나스에서 열린 'AX 페어 2026'에서 키노트 발표자로 무대에 올랐다. 두 사람은 기업이 AI 에이전트를 도입할 때 겪는 기술적 한계와 비용 부담 등 현실적인 고민을 짚어내고 이를 해결하기 위한 '에이전트웍스' 주요 기능을 소개했다. 임은영 담당은 많은 기업이 AI 에이전트를 실제 업무에 적용할 때 심각한 한계에 부딪힌다고 짚었다. 현업 부서에서는 IT 지식 부족으로 에이전트를 직접 개발하기 어렵고 플랫폼 도입 부서에서는 특정 벤더 종속과 투자 대비 효과를 우려한다는 설명이다. 사내 AI 개발자 역시 기업 데이터 연동과 보안, 모델 파인튜닝에 큰 부담을 느끼는 어려움을 겪고 있다. 임 담당은 "실무자, 개발자, 의사결정자가 가진 각각의 고민을 해결해야 진정한 에이전트 대중화가 가능하다"고 강조했다. 오영일 단장은 이러한 어려움을 해결하기 위해 모듈형 AI 에이전트 플랫폼 에이전트웍스를 개발했다고 소개했다. 에이전트웍스는 지식 레이크, 리파이너, 빌더, 허브, 라우터, 스튜디오 등 총 6개 모듈로 구성된다. 기업이 처한 기술적, 경제적 한계에 따라 최적화된 솔루션을 맞춤형으로 제공한다. 지식 레이크는 기업 내 비정형 데이터를 AI가 이해할 수 있도록 문서를 작은 단위로 나누고 변환한다. 이어 질문과 관련성이 높은 정보를 우선 정렬하는 등 검색증강생성(RAG)에 필요한 전처리 작업을 수행한다. 오 단장은 "에이전트를 도입할 때 데이터 지식화 과정이 가장 어렵고 손이 많이 가는 영역"이라며 "이 모듈을 통해 데이터 기반으로 에이전트를 안정적으로 동작시키고 평가할 수 있다"고 설명했다. 리파이너는 기업 특화 지식을 학습시켜 업무에 맞는 AI 모델을 파인튜닝하는 역할을 맡는다. 학습 데이터 생성과 증강, 모델 평가 등 파인튜닝의 모든 과정을 단일 화면에서 지원한다. 개발자와 일반 사용자 모두를 위한 맞춤형 개발 환경도 갖췄다. 빌더는 전문 개발자가 코딩이나 그래픽사용자인터페이스(GUI) 환경에서 랭그래프, 모델컨텍스트프로토콜(MCP) 등을 활용해 복잡한 핵심 로직을 구현할 수 있는 통합개발환경(IDE)을 제공한다. 스튜디오는 IT 지식이 부족한 일반 현업 사용자가 챗GPT나 제미나이처럼 대화형 질문을 통해 자신만의 에이전트와 워크플로우를 간단하게 만들 수 있도록 돕는다. 오 단장은 가장 핵심이 되는 운영 및 통제는 허브와 라우터가 담당한다고 소개했다. '허브(Hub)'는 사내외에 분산된 AI 자산을 통합 관리하고 버전 제어, 권한 관리, 토큰 사용 통제 등 거버넌스와 보안을 총괄하는 모듈이다. 오 단장은 "글로벌 트렌드는 이제 사람과 AI 에이전트를 함께 관리하는 '하이브리드 리소스' 체계로 가고 있다"며 허브의 중요성을 역설했다. 라우터는 비용 최적화 관점에서 사용자 질문에 맞춰 최적의 모델을 선택해 주는 지능형 라우팅 시스템이다. 오픈AI나 제미나이 등 엔터프라이즈 환경에서 폭증하는 토큰 비용 부담을 줄여준다. 특정 모델 서빙에 문제가 생겼을 때 대체 모델로 전환하는 이중화 기능도 함께 수행해 중단 없는 서비스를 지원한다. LG CNS는 AI 에이전트가 향후 기업 업무 자동화의 핵심 인프라가 될 것으로 보고 에이전트웍스를 중심으로 기업 AI 전환 사업 확대에 속도를 낼 계획이다. 이은영 담당은 "AI 에이전트는 이제 거를 수 없는 대세가 됐다"며 "에이전트웍스를 통해 기업들이 쉽고 안전하게 AI 에이전트를 개발하고 안정적으로 운영할 수 있도록 지속해서 업그레이드하겠다"고 말했다.

2026.05.27 14:29남혁우 기자

[현장] LG CNS "완전 자율 공장 시대 연다"...피지컬 AI·RX로 물류·제조 혁신

LG CNS가 자율주행 로봇과 피지컬 AI를 결합해 물류센터와 제조 공장 완전 자율 운영에 속도를 낸다. 단순 업무 지원을 넘어 로봇 기반의 산업 현장 혁신을 이끈다는 포부다. 명창국 LG CNS 상무는 27일 서울 강남구 그랜드 인터컨티넨탈 서울 파르나스에서 열린 'AX 페어 2026'에서 '변화는 현재 진행형 - 확장 가능한 피지컬 AI 접근'을 주제로 키노트 발표를 진행했다. 명 상무는 이 자리에서 고정형 자동화 한계를 극복하는 모바일 오토메이션 트렌드를 소개하고 완전 자율 공장 구현을 위한 로봇 전환(RX) 신규 플랫폼을 공개했다. 컨베이어 없애고 로봇 도입…자동화율 80%로 확대 LG CNS는 물류 자동화 설비의 컨설팅부터 설계, 장비 선정, 구축, 유지보수까지 전 과정을 수행하고 있다. 국내 관련 사업 규모는 5000억원 수준이다. 크로스벨트 소터기와 1.5톤급 화물을 운반하는 모바일 셔틀 등 주요 설비도 자체 개발해 운영 중이다. 명 상무는 물류센터 자동화의 구조적 한계로 컨베이어나 크레인 기반의 고정형 자동화(Fixed Automation)를 지목했다. 고정형 자동화는 현재 자동화에서 주류를 차지하고 있지만 컨베이어가 설치되면 공간이 분리되고 공정 변경이나 증설이 쉽지 않다는 단점이 있다. 그는 "특히 분류된 상자를 트럭에 싣기 전 단계는 자동화가 가장 어려운 영역"이라며 "지금의 물류센터는 전체적으로 봤을 때 30~40% 수준의 자동화에 머물고 있다"고 말했다. LG CNS는 이를 자율주행 로봇 기반의 모바일 오토메이션으로 해결하고 있다. 이동형 로봇이 자재와 제품을 직접 운반하고 보관까지 담당하면서 생산량 변화에 따라 증설·축소·재배치가 가능한 유연한 자동화가 가능해진다. 이를 통해 물류센터와 공장의 자동화율을 최대 70~80%까지 높일 수 있다는 설명이다. 명 상무는 "탄력적으로 움직이는 모듈형 로봇 기반 자동화가 본격화되면 공장과 물류센터의 자동화 수준은 완전히 달라질 것"이라고 강조했다. 대표적으로 LG 그룹사 2차전지 생산 공장에는 컨베이어가 거의 사라지고 자율주행 로봇이 공정 사이를 이동하며 원재료와 반제품을 운반하고 있다. 기존 스태커 크레인 대신 1.5톤 이상 중량물을 다루는 로봇 기반 보관 설비도 도입됐다. 이를 통해 공사 기간 단축, 공간 효율 개선, 운영 인력 절감 효과가 나타나고 있다는 설명이다. LG CNS는 지난해 HD현대일렉트릭 청주 신공장 프로젝트에서도 원재료 보관부터 완제품 서열화 공정까지 모바일 오토메이션을 적용하며 사업을 확대하고 있다. 완전 자율 운영 핵심, 보고 판단하고 움직이는 'VLA' LG CNS는 모바일 오토메이션을 넘어 100%에 가까운 완전 자율 운영을 위한 다음 단계로 시각·언어·행동 모델(VLA) 모델을 제시했다. 명 상무는 "VLA 모델은 시각·언어·행동을 통합 처리하는 것이 특징으로 기존 생성형 AI가 보고 판단하는 수준이었다면 VLA는 보고 판단하고 실제 행동까지 수행하는 할 수 있다"며 "물체를 인식하고 집고 옮기는 로봇의 브레인 역할을 담당할 수 있는 피지컬 AI의 핵심"이라고 설명했다. 사례로는 미국 피규어 AI의 휴머노이드 로봇이 소개됐다. 해당 로봇은 물류 현장에서 물건을 분류기에 투입하는 작업을 수행한다. 비닐 포장된 상품을 펼친 뒤 카메라가 인식할 수 있도록 위치를 조정하고, 바코드 방향에 따라 물건을 뒤집는 판단과 행동을 동시에 수행한다. 그는 "피규어 AI 로봇은 인간 작업자와 10시간 생산성 테스트를 진행해 190개 차이로 뒤졌지만 이미 물류 현장에서 사람과 경쟁 가능한 수준까지 올라왔다는 것을 보여주는 사례"라며 "우리 산업 현장에서도 충분히 활용 가능한 단계에 진입했다"고 말했다. 엔비디아, 구글 등 빅테크 기업들이 프리트레이닝 VLA 모델 학습을 주도하는 상황에서 LG CNS는 이를 산업 현장에 맞게 최적화하는 포스트 트레이닝(파인 튜닝)에 집중하고 있다. RX 이노베이션 랩…피지컬웍스 포지·바통으로 현장 최적화 가속 LG CNS는 기업 RX 도입을 지원하기 위한 'RX 이노베이션 랩'도 신설했다. 이 조직은 단순히 로봇을 도입하는 데 그치지 않고 로봇을 통해 업무 프로세스를 어떻게 혁신할 수 있을지를 함께 설계하는 역할을 맡는다. 현장 요구사항, 사업성과 투자대비효과(ROI), 기술적 실현 가능성 등 세 가지 관점에서 최적의 적용 지점을 찾고 단계별 검증을 진행한다. 이와 함께 RX 구현을 위한 신규 플랫폼 '피지컬웍스 포지'와 '피지컬웍스 바통'도 제공한다. 피지컬웍스 포지는 로봇 학습용 데이터를 수집·정제·증강하고 AI 모델 학습까지 지원하는 플랫폼이다. 사람이 수행하는 동작을 텔레오퍼레이션 방식으로 데이터화하고 이를 시뮬레이션 기반 학습으로 연결한다. 고가의 로봇 부품을 반복 테스트하다 발생하는 파손 리스크를 줄이고, 비전문가도 산업 현장에 맞는 로봇 모델을 빠르게 개발할 수 있도록 지원한다.현재 전자·화학·전지·이커머스·조선 용접 등 다양한 산업군에서 개념검증(POC)이 진행 중이다. 피지컬웍스 바통은 학습된 AI 모델을 실제 로봇에 연결해 운영·관제하는 플랫폼이다. 전사적자원관리(ERP)나 WMS 같은 상위 시스템에서 작업 지시를 받으면 AI 에이전트가 적합한 워크플로우와 로봇을 추천한다. 이후 생산성 관리와 배터리 충전, 자원 재배치까지 실시간으로 수행한다. LG CNS는 이를 통해 서로 다른 제조사 다양한 로봇을 하나의 플랫폼에서 통합 운영하며 완전 자율 공장을 구축할 수 있는 환경을 지원할 방침이다. 명창국 상무는 "피지컬 AI와 로봇 기술이 결합하면서 완전 자율 공장이 현실이 되고 있다"며 "LG CNS가 고객의 최적의 RX 파트너가 되겠다"고 말했다.

2026.05.27 13:44남혁우 기자

[현장] "쓸모 있냐 묻던 AI, 이제 산업 생태계 바꾼다"

"처음 LG AI연구원이 출범했을 때만 해도 내부에서는 '인공지능(AI)이 정말 쓸모 있나'라는 질문이 많았습니다. 하지만 지금 AI는 제조와 바이오, 금융을 넘어 산업 생태계 전반을 바꾸는 핵심 기술로 자리 잡았습니다." 임우형 LG AI연구원장은 27일 서울 강남구 그랜드 인터컨티넨탈 서울 파르나스에서 열린 AX 페어 2026 키노트에서 이같이 말했다. 임 원장은 "엑사원, 에이전틱 AI로 진화하는 산업 생태계"를 주제로 발표하며 자체 AI 모델인 엑사원의 개발 성과와 산업 현장 적용 사례를 공개했다. LG AI연구원은 지난 2020년 12월 출범했다. 당시만 해도 AI 기술의 실질적인 효용성을 두고 내부 논의가 이어졌다. 임 원장은 "그때만 해도 AI가 정말 비즈니스에 도움이 되느냐는 질문이 계속 나왔다"며 "지금 돌아보면 불과 몇 년 사이 산업 현장의 분위기가 완전히 달라졌다"고 회고했다. LG AI연구원은 2021년 대규모 언어모델의 가능성을 확인한 뒤 자체 기반 모델 개발에 본격 착수했다. 이후 엑사원을 중심으로 독자적인 AI 기술 내재화를 추진해왔다. 그는 "우리는 처음부터 모든 것을 다 잘하는 범용 AI보다 어려운 현장 문제를 풀 수 있는 AI를 만들고 싶었다"며 "최근 공개된 엑사원이 이런 방향성을 보여주는 대표 사례"라고 소개했다. 최근 선보인 엑사원은 기존 대형 모델보다 크기를 크게 줄여 운영 효율성을 높이면서도 문서와 이미지 이해 성능을 강화한 것이 특징이다. 임 원장은 "모델이 커질수록 비용 부담도 함께 커진다"며 "기업 현장에서 실제로 쓰이려면 성능뿐 아니라 운영 가능성까지 함께 갖춰야 한다"고 강조했다. 실제 성과는 제조 현장에서 나타나고 있다. 석유화학 공장에서는 강화학습 기반 AI 에이전트가 원료 수급부터 혼합, 용광로 공정까지 각각 역할을 나눠 협업하며 생산 일정을 최적화하고 있다. 그는 "처음에는 현장에서 "AI가 생산 계획까지 짤 수 있겠느냐"는 반응도 있었다"며 "하지만 수많은 테스트와 검증을 거친 뒤 지금은 실제 공장 운영의 상당 부분이 AI가 편성한 일정에 따라 돌아가고 있다"고 말했다. 이어 "AI가 사람을 대체한다기보다 사람과 함께 더 좋은 결정을 만드는 구조"라고 덧붙였다. 업무 환경 변화도 이어지고 있다. LG그룹 내부 생성형 AI 서비스인 '챗엑사원'은 지난해 12월 출시 이후 현재 8만명 이상 임직원이 사용하고 있다. 문서 검색과 요약, 보고서 작성 등 일상 업무에 활용되고 있다. 임 원장은 "이제 AI는 일부 전문가만 쓰는 기술이 아니라 모든 임직원이 매일 사용하는 업무 도구가 됐다"며 "예전에는 정보를 찾는 데 시간이 걸렸다면 지금은 AI와 함께 판단하는 시대로 넘어가고 있다"고 말했다. 의료·바이오 분야에서도 AI 적용이 확대되고 있다. 엑사원 패스는 암 환자의 조직 검사 이미지를 분석해 특정 치료제의 적합성을 판독하는 모델이다. 의료진이 보다 빠르고 정밀하게 판단할 수 있도록 지원한다. 그는 "신약 개발과 의료 진단처럼 시간이 곧 생명과 연결되는 분야에서 AI의 역할은 더욱 커질 것"이라며 "AI가 연구 속도를 높이고 더 빠른 치료 기회를 만들 수 있다"고 설명했다. 금융 분야 AI 전환도 본격화되고 있다. LG AI연구원은 원자재 수요예측 기술에 엑사원의 비정형 데이터 분석 기능을 결합해 금융 전망 서비스를 고도화했다. 뉴스와 시장 흐름, 기업 정보를 종합 분석해 보다 정교한 예측 정보를 제공하는 방식이다. 이를 기반으로 최근에는 런던증권거래소 그룹 상품 목록에 AI 인사이트 서비스를 올리며 글로벌 시장에 진출했다. 국내에서는 키움증권과 협력하고 있다. 임 원장은 "AI는 숫자만 보는 것이 아니라 뉴스와 문맥까지 함께 이해하는 수준으로 발전하고 있다"며 "앞으로 금융 의사결정 역시 AI와 함께하는 방식으로 빠르게 바뀔 것"이라고 내다봤다. 그는 이제 AI 시대가 언제 오느냐가 아니라 AI로 인해 세상이 어떻게 바뀔지, 그리고 우리는 그 변화에 어떻게 대비할지를 고민해야 할 시점이라고 지적했다. 이어 "기존 산업과 AI 기업이 긴밀하게 연결돼 함께 생태계를 만들 때 진정한 AI 전환이 가능하다"며 "AI는 더 이상 기술 자체가 아니라 산업의 운영 방식과 경쟁력을 다시 정의하는 인프라가 되고 있다"고 덧붙였다.

2026.05.27 13:09남혁우 기자

[현장] 오픈AI·팔란티어·코히어가 제시한 AX 시대 기업 생존 조건은?

LG CNS가 오픈AI, 팔란티어, 코히어와 함께 인공지능(AI)이 기업 업무와 의사결정을 수행하는 미래를 제시했다. 이들은 AI 전환(AX) 핵심 성공 조건으로 단순한 기술 도입을 넘어 조직 운영 방식과 업무 프로세스 전반을 재설계하는 체질 개선이 필요하다고 입을 모았다. LG CNS는 27일 서울 강남구 그랜드 인터컨티넨탈 서울 파르나스에서 'AX 페어 2026'을 개최했다. 'AX, 나우 인 액션(AX, Now in Action)'을 주제로 열린 이번 행사는 실제 비즈니스 현장에서 실행되고 있는 AI 전환 사례를 공유하고 기업의 AX 전략을 논의하는 자리로 마련됐다. 이날 오프닝 키노트 발표자로 나선 진요한 LG CNS AI센터장은 엔터프라이즈 AI 시대의 핵심 키워드로 '엔터프라이즈 AI', '에이전트', '전환' 세 가지를 제시했다. 진 센터장은 개인이 사용하는 생성형 AI와 기업이 활용하는 엔터프라이즈 AI는 전혀 다른 접근이 필요하다고 강조했다. 기업 환경에서는 모델 성능뿐 아니라 비용 효율성과 데이터 보안, 거버넌스, 기존 시스템 연계까지 종합적으로 고려해야 하기 때문이다. 그는 "과거 디지털 전환 시대에는 클라우드와 인프라를 도입하는 것이 혁신이었다면 AX 시대에는 AI와 함께 어떻게 일할 것인지 기업의 미래 운영 구조를 설계해야 한다"며 "이제 경쟁력은 AI를 도입했느냐가 아니라 AI로 기업 운영을 어떻게 바꿨느냐에 달려 있다"고 말했다. 이어 "이번 인지 혁명은 과거 산업혁명보다 훨씬 빠르고 강하게 진행되고 있다"며 "기업이 모든 기술을 직접 개발하려 하기보다 이미 검증된 글로벌 기술과 생태계를 활용하는 '거인의 어깨에 올라타는 전략'이 중요하다"고 강조했다. 다만 진 센터장은 이 과정이 결코 단순하지 않다고 짚었다. 그는 "거인의 어깨에 올라타는 것이 중요하지만 이를 기업 환경에 맞게 연결하고 실제 운영 가능한 형태로 만드는 것은 또 다른 문제"라며 "최신 AI 모델을 업무에 적용하려면 기존 시스템과 연결해야 하고 비용과 보안, 데이터 통제까지 함께 풀어야 한다"고 설명했다. 이어 "LG CNS의 역할은 글로벌 AI 기술과 기업 고객의 현장 사이를 연결하는 것"이라며 "고객이 기술 검토를 넘어 실제 성과를 만드는 단계까지 갈 수 있도록 돕는 것이 핵심"이라고 말했다. 존 스기하라 오픈AI AI 성공 엔지니어링 총괄은 AI 에이전트 확산 이후 달라질 조직 구조와 인재 전략을 소개했다. 그는 "직원들은 앞으로 개별 실무자에서 AI 에이전트를 관리하는 매니저로 역할이 바뀌게 될 것"이라며 "사람은 비즈니스 목표를 정의하고 리스크를 관리하며 최종 판단을 맡고, AI 에이전트는 조사와 실행을 담당하는 방식으로 업무 구조가 재편될 것"이라고 설명했다. 이어 목표 설계, 결과 검증, 리스크 판단, 워크플로 개선 등을 AI 시대 핵심 역량으로 제시하며 사람과 AI가 협업하는 새로운 조직 구조 설계의 중요성을 강조했다. 권남오 팔란티어 전방 배치 엔지니어(FDE)는 자사 AI 플랫폼을 활용한 공급망 및 제조 혁신 사례를 발표했다. 권 엔지니어는 "기업 AI의 핵심은 분석이 아니라 실행"이라며 "온프레미스와 클라우드에 흩어진 데이터를 유기적으로 연결하고 AI가 실시간으로 의사결정을 지원할 때 비로소 실질적인 성과가 나온다"고 말했다. 이어 북미 대형 유통 기업 사례를 소개하며 공급망 병목 현상을 실시간으로 분석·대응해 수백만 달러 규모의 비용 절감 효과를 거둔 사례를 공유했다. 닉 모랄레스 코히어 고객경험 총괄은 기업용 대규모언어모델(LLM)의 성공 조건으로 데이터 프라이버시와 비용 효율성, 정확성을 꼽았다. 그는 "기업 AI는 높은 성능만으로 충분하지 않다"며 "데이터 유출 우려 없이 안전해야 하고 비용 효율적이어야 하며 검색증강생성(RAG) 기반으로 정확성을 확보해야 한다"고 말했다. 이어 코히어의 기업용 AI 모델 '커맨드 R+'를 소개하며 다국어 지원과 보안성이 요구되는 엔터프라이즈 환경에 최적화된 모델이라고 설명했다. LG CNS는 이날 글로벌 AI 기업들과 협력해 구축한 기업용 AI 에이전트 솔루션 '에이전트웍스'도 공개했다. 에이전트웍스는 멀티 클라우드 환경에서 다양한 AI 모델과 솔루션을 연결하고 안전하게 운영할 수 있도록 지원하는 플랫폼이다. 기업 내부 데이터를 기반으로 업무별 AI 에이전트를 운영·관리하는 일종의 '에이전트 운영체제' 역할을 수행한다. 진요한 센터장은 "에이전트웍스는 현재 국내 금융권과 대기업을 중심으로 공급 중이며 싱가포르 등 해외 시장으로도 확대를 추진하고 있다"며 "기업들이 AX를 고민하는 단계를 넘어 실제 성과를 만드는 단계로 나아갈 수 있도록 실행 중심 지원을 이어갈 것"이라고 밝혔다.

2026.05.27 13:09남혁우 기자

[현장] LG CNS "AI, 이제 실행의 단계"…AX 페어 2026 개막

LG CNS가 산업 전반으로 확산하고 있는 인공지능(AI) 전환(AX)의 현재와 미래를 한눈에 조망할 수 있는 자리를 마련했다. LG CNS는 27일 서울 강남구 그랜드 인터컨티넨탈 서울 파르나스에서 'AX 페어 2026'를 개최하고 기업 AX 실행 전략과 산업별 적용 사례를 공개했다. 올해 AX 페어의 주제는 "AX, 지금 실행의 순간(AX, Now in Action)"이다. AI 기술의 가능성을 논의하는 데 그치지 않고 실제 비즈니스 현장에서 실행되고 성과로 이어진 사례를 중심으로 프로그램을 구성한 것이 특징이다. LG CNS는 이번 행사에서 금융, 제조, 서비스, 물류 등 다양한 산업군에서 이미 검증된 AX 사례를 소개했다. 기업들이 AI 도입을 어떻게 시작했고 실제 비즈니스 성과로 어떻게 연결했는지 구체적으로 공유하며, AX를 검토하는 단계를 넘어 실행과 확산 단계로 나아가는 방향성을 제시했다. 현신균 사장은 환영사 영상을 통해 "우리는 지난 몇 년간 생성형 AI를 중심으로 매우 빠른 변화를 경험해왔고 최근에는 에이전틱 AI와 피지컬 AI로까지 그 가능성이 확장되고 있다"며 "하지만 이제 중요한 것은 AI가 무엇인지, 얼마나 뛰어난 기술인지가 아니라 실제로 어떻게 사용되고 있는가"라고 말했다. 이어 "AI는 더 이상 미래의 가능성이 아니라 이미 기업 운영 속에 들어와 의사결정을 돕고 업무를 재구성하며 새로운 성과를 만들어내고 있다"고 강조했다. 현 사장은 LG CNS가 그동안 금융·제조·서비스·공공 등 다양한 산업 현장에서 AX를 실행해온 경험도 소개했다. 그는 "AI를 단순히 도입하는 것을 넘어 실제로 작동시키고 성과로 연결하는 과정을 고객과 함께 만들어왔다"고 설명했다. LG CNS는 자체 AX 플랫폼인 에이전트웍스(Agent Works)와 피지컬웍스(Physical Works)도 소개했다. 두 플랫폼은 AI를 기술 자체에 머무르지 않고 업무와 산업 전반에 적용 가능한 실행 체계로 확장하기 위한 기반이라는 설명이다. 행사에는 오픈AI, 팔란티어, 코히어 등 글로벌 AI 기업도 참여했다. 각 기업은 자사 기술과 산업 현장에서 축적한 경험을 공유하며 기업 AX 방향성과 실행 전략에 대한 인사이트를 제시했다. LG CNS는 이번 AX 페어를 통해 "AI가 가능성을 넘어 성과로 이어지는 순간"을 직접 보여주는 데 집중했다. 기업들이 AI를 고민하는 단계에서 벗어나 실제 실행을 통해 성과를 만들어야 하는 시점에 필요한 현실적인 전략과 사례를 제시하는 자리라는 설명이다. 현신균 사장은 "AI는 기술의 문제가 아니라 실행의 문제"라며 "AX 페어 2026이 이미 시작된 변화를 확인하고 다음 단계를 준비하는 의미 있는 자리가 되기를 바란다"고 말했다.

2026.05.27 12:14남혁우 기자

국가데이터처, 엔코아 방문공공데이터 품질 관리 방안 논의

국가데이터처가 인공지능(AI) 전환(AX) 시대를 맞아 공공데이터 품질 고도화에 나섰다. AI 성능을 극대화할 수 있는 데이터 환경 구축을 위해 민간 전문기업과 현장 소통을 시작했다. 엔코아(대표, 김주민)는 국가데이터처 안형준 처장이 엔코아 본사를 방문해 감담회를 가졌다고 26일 밝혔다. 이번 방문은 범국가적 데이터 유통망 구축과 공공데이터 품질 관리 방안을 논의하기 위해 마련됐다. 양 기관은 인공지능(AI) 도입 성패가 '데이터 준비 상태'에 있다는 점에 공감했다. 데이터 파편화와 비표준화 구조는 AI 활용의 가장 큰 장애요인으로 지적됐다. 엔코아는 국가 AI 경쟁력을 높이기 위해 공공데이터의 준비도가 중요하다고 강조했다. 이어 온톨로지 기반 데이터 플랫폼 전략을 해결책으로 제시했다. 국가데이터처는 고품질 공공데이터를 유지할 수 있는 초연결 체계 구축 필요성을 설명했다. 엔코아는 데이터 표준화와 메타데이터 구축이 AI 활용을 위한 기반이 될 것이라고 화답했다. 엔코아는 최근 AI 활용에 최적화된 형태로 데이터를 빠르게 전환하는 솔루션을 선보이며 플랫폼 기업 전환을 가속화하고 있다. 김주민 엔코아 대표는 "AI 시대의 경쟁력은 AI가 실제로 활용할 수 있는 상태로 얼마나 빠르게 준비했는가에 달려 있다"며 "공공데이터 역시 AI 레디 데이터 관점에서 재정비되어야 민간 활용과 산업 전반의 AX를 견인할 수 있다"고 말했다.

2026.05.27 09:59남혁우 기자

팀스파르타, AI와 함께 일하는 조직으로 탈바꿈

팀스파르타(대표 이범규)가 AI와 함께 일하는 조직으로 탈바꿈한다. 팀스파르타는 브랜드를 전면 개편, 'AI 네이티브' 조직으로 전환한다고 27일 밝혔다. AI 사업을 영위하는 기업이 먼저 AI로 일하는 방식 자체를 바꿈으로써 AI 전환(AX) 파트너로서 새 정체성을 갖춘다는 전략이다. 팀스파르타는 이번 리브랜딩을 통해 AI 역량 진단부터 맞춤형 교육, 기술 솔루션까지 전 산업의 AX를 엔드투엔드로 지원하는 파트너로서 역할을 한층 강화했다. 이에 따라 산하 사업 브랜드를 ▲기업 맞춤형 AI 교육 '스파르타 AI 기업교육' ▲AX 솔루션 '스파르타 빌더스' ▲B2G 교육 사업 '스파르타클럽' ▲게임 사업부 '스파르타 게임즈' ▲일본 사업 '스파르타 재팬' 등으로 정리했다. 팀스파르타가 지향하는 AI 네이티브 조직은 구성원이 문제 해결과 의사결정 등 업무 본질에 집중하고, AI가 반복 업무를 수행하도록 업무 체계 전반을 재설계하는 것이 핵심이다. 개인의 업무 노하우를 AI 에이전트로 자산화하는 것을 물론, 단일 자동화를 넘어 업무 흐름 전체로 연결하는 AI 워크플로를 전사 구축한다. 이를 위해 전사 구성원을 대상으로 클로드 코드와 워크플로 자동화 도구 n8n 교육을 진행했다. 그 결과, 교육 도입 두 달 만에 클로드 코드 토큰 사용량이 약 3400% 급증했다. 또 실무진이 직접 업무 프로세스를 개선하는 기술 내재화와 업무 처리 시간 단축으로 AI 기반 업무 혁신이 전사적으로 빠르게 확산하고 있다. 특히 이번 성과는 개발자뿐만 아니라 비개발 직군 구성원들도 주도했다는 점에서 의미가 깊다. 교육팀은 '교육 리마인드 자동 DM' 및 '실시간 이수 현황 대시보드'를 직접 구축해 97%의 교육 완주율을 달성했으며, 채용팀은 TO 신청부터 채용 완료까지 관리하는 웹 대시보드를 만들었고, 세일즈팀은 지원자용 AI 커리어맵 웹서비스를 자체 개발해 운영 중이다. 팀스파르타는 매월 타운홀 미팅에서 자동화 사례를 공유하며 조직 자산으로 축적하고 있다. 이달에는 전 직군이 참여하는 사내 AX 해커톤을 개최한 바 있으며, 오는 7월에는 업무 환경에서 AI와 사람이 잘 협업하기 위한 플레이샵을 진행해 AI 네이티브 문화를 더욱 공고히 할 예정이다. 이범규 팀스파르타 대표는 “진정한 AX는 조직 차원에서 업무 흐름 전체를 AI 기반으로 재설계하는 것”이라며 “팀스파르타는 AI로 일하는 방식을 가장 먼저 실행하고 증명하는 AI 네이티브 조직으로서 전 산업 성공적인 AI 전환을 이끄는 독보적인 파트너로 자리매김하겠다”고 말했다.

2026.05.27 09:28백봉삼 기자

"AI, 도입 넘어 성과로"…'CIS 2026' 컨퍼런스 열린다

AI가 비즈니스 현장에 본격적으로 반영된 지 시간이 경과했지만, 실상은 여전히 기대와는 거리가 먼 것이 현실이다. 많은 글로벌 기업들이 적극적으로 AI를 도입했음에도 불구하고, 전사적 확산과 실질적인 비즈니스 가치 창출 단계까지 진입한 사례는 제한적이다. 지디넷코리아(대표 김경묵)는 기업들의 이러한 고민을 해결하기 위해 6월17일 그랜드 인터컨티넨탈 서울 파르나스 그랜드볼룸에서 'Convergence Insight Summit 2026'(이하 CIS 2026)을 개최한다. 올해 주제는 'One AI, Elevate All: 실질적인 효율과 혁신으로 만드는 비즈니스 성장'이다. AI 시대에 기업이 기술 도입을 실질적인 비즈니스 성과로 연결하기 위한 전략과 실행 방안을 집중 조명한다. 지금 기업에게 필요한 것은 '실행'과 '성과' AI 시대 기업의 경쟁구도가 바뀌고 있다. 과거 AI 혁신의 초점이 데이터 분석과 자동화로 운영을 '보조'하는 데에 있었다면, 이제는 얼마나 빠르고 깊게 기술을 업무 전반에 통합하여 실제성과로 전환하느냐가 기업 경쟁력의 핵심이 됐다. 문제는 대부분의 기업이 이 전환 단계에서 어려움을 겪고 있다는 점이다. 데이터 파편화, 거버넌스 부재, AI의 부서간 고립된 운영, 레거시 시스템과의 통합 복잡성 등 기술을 도입해도 조직 전체의 성과로 이어지지 않는 이유는 늘 비슷하다. 이 간극을 좁히기 위해 CIS 2026은 단순한 트렌드 소개가 아닌, 현장에서 직접 검증된 전략과 실패를 극복한 경험, 그리고 당장 실행에 옮길 수 있는 구체적인 로드맵을 제공하고자 기획되었다. 워카토 코리아 이선호 시니어 솔루션 컨설턴트는 '에이전트가 실제로 일하는 기업들은 무엇이 다른가: Enterprise AI Orchestration 실전 전략'을 주제로 AX 도입 기업들이 공통적으로 겪는 실패 패턴을 짚고, 이를 넘어선 글로벌 S&P 500 기업들이 AI를 실제로 '작동'시키는 방법을 소개한다. 바이브컴퍼니 윤준태 부사장은 'AI 데이터 패러다임 변화 : LLM의 '교과서'에서 AI의 '무기'라는 주제로 AI에이전트의 실질적 효용성을 끌어올릴 수 있는 데이터의 중요성과 데이터 부재를 해결할 수 있는 전략에 대해 소개한다. 레노버의 정연구 상무는 'AI를 위한 열역학: Lenovo가 제안하는 저전력 고성능 인프라'를 주제로 Lenovo와 AMD의 AI 생태계 협력을 통해 구현한 산업별 맞춤형 AI 활용 사례를 공유함과 동시에 미래형 AI 인프라의 방향성을 제시한다. 이 밖에도 ▲어센트AI ▲HPE Korea ▲크리젠 ▲Red Hat ▲자다라 코리아 ▲파수AI ▲나무기술 ▲플래티어 ▲카테노이드 ▲SK AX ▲토스랩 ▲BHSN ▲Odoo 등 국내외 업계의 리더들과 전문가들이 참여해 다양한 전략과 사례를 소개할 예정이다. 이번 CIS 2026은 발표 세션 외에도 다양한 부스 전시와 참여형 이벤트, 사전등록자 대상 경품 혜택까지 마련돼 있어, 실무자들에게 유익함과 재미를 동시에 제공할 것으로 기대된다. 자세한 내용과 등록은 [☞공식 웹사이트]를 통해 확인할 수 있다.

2026.05.26 11:43백봉삼 기자

AI로 배터리 생산 속도 50% ↑…산업부, LG엔솔 공장 방문

산업통상부는 26일 LG에너지솔루션의 지능형 자율제조 현장을 방문 국내 배터리 산업의 제조 경쟁력을 점검하고 민·관협력 방안을 논의했다. 산업부는 인공지능 전환(AX)를 우리나라 제조업 초격차 경쟁력 확보 해법으로 보고 제조 기업, AI 기업, 관계부처, 학계, 연구기관 등 생태계 전반의 역량을 한 곳에 모으기 위해 지난해 9월 제조업 AX(M.AX) 얼라이언스를 출범했다. M.AX 얼라이언스는 현재 팩토리, 로봇, 반도체 등 11개 분과를 중심으로 1500여개 기업·기관의 협력 플랫폼으로 자리매김했다. 산업부는 공정·제품 등에 AI를 도입해 작업시간을 단축하고 품질을 높이는 지원사업에 올해 약 1조 8000억원(국비 약 1조 3000억원)을 투입하는 등 M.AX 확산에 박차를 가하고 있다. LG에너지솔루션은 M.AX 얼라이언스 로봇 분과에 참여 중이며 품질관리, 예지보전 등 공정의 AI 전환을 지원하는 'AI팩토리' 선도 사업의 수요 기업이다. AI팩토리는 사람의 의사결정을 도와주는 AI가 공장에 연결되는 것이다. 제조 기업과 AI 전문 기업이 한 팀이 돼 제조 데이터를 모으고, AI모델을 개발해 공장에 적용하게 된다. 이번 방문은 글로벌 배터리 시장의 경쟁 구도가 단순한 양적 팽창을 넘어 데이터 기반의 생산성 혁신으로 변화함에 따라, 국내 배터리 기업의 M.AX 도입 성과를 공유하고 이를 산업 전반으로 확산시키기 위한 구체적인 방안을 모색하기 위해 마련됐다. LG에너지솔루션 에너지플랜트는 올해 LG어워드 대상을 수상한 원통형 배터리 제조 현장으로 가상 공간에 실제 공장을 구현하는 디지털 트윈 기술을 적용해 제조 과정의 시행착오를 획기적으로 줄여나가고 있다고 밝혔다. LG에너지솔루션은 트윈 기술 도입을 통해 신규 설비의 생산 속도를 50% 이상 높이고, 투자비와 라인 면적을 기존 대비 절반 수준으로 절감하는 성과를 거두고 있다고 설명했다. 한 설비에서 다양한 규격의 배터리를 생산할 수 있는 유연성도 확보해 향후 글로벌 시장에서의 수주 경쟁력을 더욱 높여나갈 계획이라고 덧붙였다. 김성열 산업성장실장은“M.AX는 이제 생존을 위한 필수 과제이자 우리 배터리 산업이 글로벌 초격차를 유지할 수 있는 핵심 수단”이라며, “정부도 AI 거버넌스 구축과 기업형 AI 플랫폼 도입 등 민간 부문의 혁신이 가속화될 수 있도록 정책적 지원을 아끼지 않겠다”고 밝혔다.

2026.05.26 11:00김윤희 기자

제조현장 인공지능전환(M.AX) 국제협력으로 가속

인공지능(AI) 기반 국내 제조 혁신을 위해 국내 기업과 해외 최우수 연구기관이 기술협력을 강화하는 사업이 추진된다. 한국산업기술진흥원(KIAT·원장 전윤종)은 26일 '2026년 글로벌산업기술협력센터 사업(M.AX 공동연구)'을 공고했다고 밝혔다. 이 사업은 AI 기반으로 공정을 전환하려는 국내 제조 기업의 수요와 미국 예일, 존스홉킨스, 조지아텍, 퍼듀, MIT, 독일 프라운호퍼, 캐나다 토론토대, 영국 UCL 등 세계적 연구기관 8곳의 기술 역량을 연계해 제조업 인공지능 전환(M.AX)을 이끌고, 산업적 파급 효과가 큰 우수 연구성과 창출을 지원하기 위해 마련됐다. 제조업에 AI를 접목해 생산 공정과 운영 전반의 혁신을 촉진하는 기술개발 과제를 지원한다. 공고에 앞서 산업통상부와 KIAT는 M.AX 분야 신규과제 발굴을 위한 기술협력 수요조사와 이해관계자 의견 수렴, 기획 및 검증 등의 절차를 거친 뒤 산업 정책적 필요성, 해외기관 기술 역량과 국제공동연구 가능성을 종합적으로 검토했다. 결과적으로 AI 팩토리·휴머노이드·제조서비스·바이오 분야 9개 신규 과제를 도출했다. 과제의 핵심 연구목표로는 AI 자율제조 의사결정 수준과 에너지 절감률 등 세계 최고·최초 수준의 목표를 제시했다. 제조 현장의 성공적인 AX와 사업화를 위해 글로벌 현장이나 테스트베드 실증을 포함하는 데 초점을 맞췄다. 휴머노이드 분야에서는 제조 현장에 투입된 다양한 로봇이 공동 작업할 수 있게 하는 현장적응형 멀티 AI 에이전트 기술을 확보한다. 여러 종류의 로봇들을 안전하고 효율적으로 제어하기 위해 글로벌 연구기관이 보유한 멀티 AI 에이전트 기반 통합 제어 기술을 활용하고, 이를 통해 확보한 자율작업 운영 플랫폼을 확보하고, 다른 업종과 공정으로 확산할 계획이다. AI팩토리제조공정·설비 데이터를 통합 분석하고 자율 의사결정 AI를 적용해 품질·에너지 운영 최적화 기술, AI제조서비스석유화학 신소재 개발 전 과정을 자율실험실과 AI팩토리로 연계해 자동화하는 제조서비스 플랫폼 개발 등이 추진된다. 전윤종 KIAT 원장은 ”국제기술협력으로 제조 현장의 데이터·공정·설비를 AI로 연결함으로써 국내 제조업 생산성 혁신을 촉진하고 성공적인 제조 M.AX 사례를 만들겠다“고 말했다. 접수는 7월 15일까지다. 구체적인 공고 내용은 KIAT 누리집에서 확인할 수 있다.

2026.05.26 10:20주문정 기자

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