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AI로 신약개발 앞당긴다…LG CNS, 제약·바이오 AX 사업 속도

LG CNS가 인공지능(AI)을 활용한 신약 연구·개발 혁신에 앞장선다. 신약 연구 데이터를 통합하고 후보물질 발굴부터 설계·검증까지 주요 과정을 AI로 지원하는 플랫폼을 구축해 제약·바이오 분야 AI 전환(AX) 사업을 확대한다는 목표다. LG CNS는 동아쏘시오그룹 IT 계열사 디에이아이(DAI)와 함께 'AI 신약개발 플랫폼'을 구축했다고 12일 밝혔다. 양사는 약 6개월에 걸쳐 이번 플랫폼을 구축했다. 플랫폼은 신약 연구 데이터를 통합하고 후보물질 발굴부터 검증까지 주요 연구 과정을 AI로 지원한다. 특히 AI 예측 결과와 실제 실험 데이터를 지속적으로 연계·학습해 연구가 진행될수록 AI 예측 성능을 높일 수 있도록 한 것이 특징이다. 신약 개발은 수많은 후보물질을 반복적으로 검증하는 과정이 필요해 통상 10~15년의 기간과 막대한 비용이 소요되는 것으로 알려졌다. 이에 AI를 활용하면 성공 가능성이 높은 후보물질을 빠르게 선별하고 효과와 안전성을 사전에 예측해 개발 기간과 비용, 실패 위험을 줄일 수 있다는 게 회사 측 설명이다. LG CNS는 이번 플랫폼 구축 과정에서 화합물·유전체 정보와 실험 결과, 논문, 특허 등 여러 곳에 분산돼 있던 신약 연구 데이터를 통합·표준화했다. 연구자는 하나의 플랫폼에서 필요한 데이터를 활용하고 몇 차례 클릭만으로 AI 분석·예측 기능을 이용할 수 있다. 플랫폼은 신약 개발의 주요 연구 과정을 단계별로 지원한다. 먼저 질병 원인을 파악하는 단계에선 세포별 유전자 정보와 조직 내 위치 정보를 AI로 분석·시각화해 연구자가 치료 표적을 발굴할 수 있도록 돕는다. 후보물질 설계 단계에선 생성형 AI를 활용한다. 연구자가 설정한 조건에 맞춰 생성형 AI가 새로운 물질 구조를 설계하는 방식이다. 검증 단계에선 후보물질과 표적 간 결합 가능성과 작용 안정성 등을 시뮬레이션으로 예측한다. 실제 실험을 진행하기 전 컴퓨터 환경에서 가상 검증을 수행해 유망한 후보물질을 선별할 수 있도록 지원하는 구조다. 연구가 진행될수록 AI 모델의 예측 성능을 높일 수 있는 구조도 적용했다. AI가 내놓은 예측 결과와 실제 실험 데이터를 비교하고 이를 모델 재학습에 반영해 연구 데이터가 축적될수록 예측 성능을 고도화하는 방식이다. LG CNS는 데이터 수집부터 AI 분석, 실험, 검증까지 신약 연구 과정을 유기적으로 연결했다고 강조했다. 이 과정에서 축적되는 연구 데이터도 향후 활용 가능한 자산으로 관리할 수 있도록 설계했다. 민감한 신약 연구 데이터를 다루는 만큼 제약산업의 규제와 보안 요건에 대응할 수 있는 관리 체계도 마련했다고 밝혔다. LG CNS는 이번 구축을 발판으로 제약·바이오 분야 AX 사업을 확대할 계획이다. 앞서 회사는 보건복지부의 'K-AI 신약개발 전임상·임상 모델개발사업(R&D)'에 참여했으며 종근당의 '에이전틱 AI 기반 연간 품질평가 보고서 작성 서비스'도 개발한 바 있다. 최근에는 제약·바이오 분야 특화 에이전틱 AI 플랫폼 '에이전틱웍스 포 바이오'를 활용해 관련 사업을 확대 중이다. 이를 통해 공공과 민간 제약·바이오 시장에서 AI 신약개발과 연구 업무 혁신 수요를 공략한다는 방침이다. 이재승 LG CNS 클라우드사업담당 상무는 "에이전틱 AI를 비롯한 차별화된 AX 기술과 제약·바이오 분야 전문 역량을 통해 국내 제약·바이오 산업의 AI 신약 연구·개발 혁신에 기여할 것"이라며 "고객이 신약개발 경쟁력을 강화할 수 있도록 적극 지원하겠다"고 밝혔다.

2026.08.12 10:01한정호 기자

[현장] 공공 AX 확산, 관건은 '제도'…AI 특성 맞는 발주·계약 체계 갖춰야

공공부문 인공지능(AI) 도입을 국가 AI 대전환의 핵심 축으로 삼기 위한 논의가 국회에서 이어졌다. 이날 토론회에서는 공공 AI 확산의 필요성을 넘어 실제 공공사업을 움직이는 발주·계약 체계와 정책 집행 구조를 어떻게 바꿀지가 핵심 쟁점으로 다뤄졌다. 이주희 더불어민주당 의원은 10일 서울 여의도 국회의원회관 제8간담회의실에서 '공공AI도입을 통한 국가 AI대전환 촉진 2차 국회 토론회'를 개최했다. 공공 AX, 보여주기식 아닌 실행 방안 논의해야 이주희 의원은 개회사에서 이번 토론회가 공공 AI 전환(AX)의 필요성을 넘어 실행 방안을 본격적으로 논의하는 자리라고 강조했다. 이 의원은 "보여주기식 사업과 정책에 그치지 않도록 토론회에서 나온 제안을 구체적인 입법과 정책 성과로 이어가겠다"고 말했다. 신장호 한국IT서비스산업협회장은 공공 AI 확산의 최대 관건으로 제도 정비를 지목했다. 그는 "1차 토론회에서 공공 AI 도입 필요성과 AI 네이티브 정부 전환 방향을 논의했다면 이번에는 공공 AI를 현실에서 구현하기 위한 발주 제도와 계약 체계, 혁신 실행이 가능한 정책 방안을 함께 모색해야 할 단계"라고 말했다. 이어 "AI 시대에는 국민이 원하는 서비스를 얼마나 빠르고 유연하게 제공하느냐가 국가 경쟁력으로 이어진다"며 "기술 혁신뿐 아니라 AI 서비스 특성을 반영한 발주와 계약 제도도 함께 바뀌어야 한다"고 강조했다. 공공 AI 확산, 기존 발주 체계로는 한계 주제발표를 맡은 김우제 서울과학기술대 교수는 공공 AI 확산의 성패가 기존 정보화 사업 중심 발주 체계를 얼마나 빨리 AI에 맞게 바꾸느냐에 달려 있다고 진단했다. 그는 "AI 기술 변화 속도가 매우 빠르고, 공공 업무에 적용되는 AI는 일반 소프트웨어(SW)와 달리 품질과 불확실성 관리가 사업 성패를 좌우하는 만큼 지금의 조달·계약 방식으로는 대응에 한계가 있다"며 "정해진 기능을 구현하는 기존 사업 구조를 넘어 실제 현장에서 활용 가능한 수준의 성능을 확보하는 것이 중요하다"고 강조했다. 김 교수는 이를 극복하기 위한 방안으로 본사업에 앞선 개념검증(POC) 제도화와 품질 목표의 사전 구체화를 제안했다. 그는 "AI 솔루션은 요구사항대로 개발하더라도 기대 성능이 나오지 않으면 활용이 어렵다"며 "정확도를 끌어올리는 데 드는 비용도 급격히 커질 수 있어 기존 기능 중심 발주 방식만으로는 한계가 있다"고 설명했다. 특히 AI 도입 실패에 따른 제재 부담을 완화하는 이른바 '성실 실패 인정' 장치 마련이 촉구됐다. AI 사업은 속도가 중요한 만큼 예산·타당성 검토와 발주 절차를 압축한 별도 패스트트랙이 필요하며, POC 단계에서 목표 성능에 미달하더라도 사업을 성실하게 수행한 경우에는 제재 부담을 덜 수 있는 장치가 마련돼야 한다는 설명이다. 김우제 교수는 "AI 시스템은 구축 이후에도 데이터 보완, 재학습, 성능 개선이 계속 이뤄져야 하는 만큼 기존 장애 대응 중심의 유지보수 체계로는 한계가 있다"며 "현재 공공 SW 사업비 산정 기준인 기능점수(FP) 방식 역시 AI 서비스의 복잡도와 품질 목표를 충분히 반영하지 못하는 만큼 공공 AI에 맞는 새로운 발주·계약·대가 기준 마련이 필요하다"고 말했다. 공공 AI 제도 개선, 국회 넘어 범정부 논의 필요 이어진 패널토론에서도 공공 AI 사업은 기존 정보화사업 방식으로는 한계가 있다는 지적이 이어졌다. AI 사업이 도입 이후에도 지속적인 성능 개선과 운영 고도화가 필요한데, 현재 공공 발주 구조는 여전히 구축하고 끝내는 방식에 머물러 있다는 것이다. 송호철 크루온AI 대표는 기술 변화 속도가 빠른데도 공공 사업은 발주와 수행 과정이 경직돼 있어 AI를 제대로 이해하는 기업들이 정부 사업에 적극적으로 참여하기 어려운 구조라고 말했다. 그는 사업 완료 자체에 초점이 맞춰지면서 서비스 완성도보다 형식적 종료가 우선되고 있다고 비판했다. 이어 구축 이후 운영과 개선이 핵심인 AI 사업의 특성이 제도에 충분히 반영되지 못하고 있다고 지적했다. 손경자 공공부문발주자협의회장은 예비타당성 조사부터 발주, 구축까지 긴 시간이 걸리는 사이 기술이 급변하면서 사업이 시작되기도 전에 낡아지는 일이 반복된다고 지적했다. 또 기능점수(FP) 방식 등 기존 사업비 산정 기준으로는 AI 사업의 복잡성과 변화 속도를 반영하기 어렵다고 밝혔다. 이 같은 현실과 맞지 않는 구조 탓에 차세대 사업 상당수가 소송으로 이어지고 있다고도 짚었다. 발주기관 내부의 전문성 부족 역시 주요 문제로 거론했다. 채효근 한국IT서비스산업협회 부회장은 현행 국가계약 체계가 여전히 건설·물품·용역 중심으로 짜여 있어 SW, AI 같은 지식서비스 사업의 특수성을 충분히 담아내지 못하고 있다고 비판했다. 단순 용역과 고도화된 AI·SW 사업을 같은 틀로 다루는 데는 분명한 한계가 있으며, SW진흥법의 취지가 국가계약 체계에 제대로 반영되지 않는 점도 문제로 거론했다. 아울러 채 부회장은 정부 예산만으로는 AI 전환 수요를 모두 감당하기 어려운 만큼, 정부가 직접 해야 할 영역과 민간이 투자·구축·운영할 수 있는 영역을 보다 유연하게 구분할 필요가 있다고 제안했다. 이빌립 행정안전부 디지털인프라혁신과장은 이에 공감하면서도 예산 편성, RFP, 총액계약, 대가 기준 개편 등은 관계부처 협의가 필요한 사안이라고 설명했다. 성실 실패 인정과 POC 제도화 역시 추가 검토가 필요하다는 입장이다. 다만 공공부문의 AX 전환 필요성에는 충분히 공감하는 만큼, 관련 사례를 축적해가며 제도화를 추진할 필요가 있다고 밝혔다. 김국현 과학기술정보통신부 SW정책과장도 현장의 문제의식에 공감한다며 공공 AI 사업에 맞는 제도 마련을 위해서는 공공과 민간의 사례를 축적해가며 단계적으로 제도화를 추진할 필요가 있다고 밝혔다. 특히 AI 사업 대가체계와 발주 기준을 새로 설계하려면 실제 사업 사례와 비용 산정 근거가 더 축적돼야 한다는 점을 강조했다. 참가자 의견을 경청한 이주희 의원은 "발제를 들으며 굉장히 구체적일 뿐 아니라 공공 AI 제도 개선 과제가 예상보다 크다는 걸 느꼈다"며 "이 내용을 정책으로 구현하려면 국회 차원을 넘어 대통령실과 정부 여러 부처가 함께 머리를 맞대야 할 사안"이라고 밝혔다. 이어 "하위법규를 손보기 전에 국가계약법 등 상위법에서 무엇이 먼저 바뀌어야 하는지부터 점검하고 그에 맞춰 하위 법규를 정리해 나가는 과정이 필요하다"며 "한 번에 해결하기보다 어디서부터 첫걸음을 뗄지에 대한 후속 아이디어가 중요하다"고 말했다. 이어 각 부처와 협회, 전문가들의 추가 의견을 요청하며 토론회를 마무리했다.

2026.08.10 17:04남혁우 기자

LG CNS, 전국 14개 공항 AI 전환 청사진 그린다

LG CNS가 한국공항공사의 인공지능 전환(AX) 마스터플랜 수립 사업을 맡아 전국 14개 공항의 디지털 혁신에 나선다. 공항 운영부터 고객 서비스, 안전관리까지 AI를 적용하는 중장기 로드맵을 마련해 AI 기반 미래공항 구현을 지원한다는 목표다. LG CNS는 한국공항공사의 'KAC AI 마스터플랜(ISMP) 수립' 사업을 수주했다고 5일 밝혔다. 이번 사업은 김포·김해·제주 등 전국 14개 공항 운영 전반에 AI를 적용하기 위한 중장기 전략과 실행 로드맵을 수립하는 프로젝트다. 재정경제부의 AI 선도기관으로 선정된 한국공항공사는 AI 혁신을 통한 미래공항 구현을 목표로 지난해부터 총 50개의 AI 혁신 과제를 추진 중이다. LG CNS는 이번 사업에서 한국공항공사의 AI 전략을 구체화하고 마스터플랜을 수립하는 역할을 맡는다. 공항 운영 최적화와 고객 서비스 혁신, 안전관리 체계 구축을 중심으로 AI 활용 방안을 도출하고 실행 기반을 마련할 계획이다. 회사는 AI 전략 컨설팅부터 AI·데이터 아키텍처 설계, AI 거버넌스 구축, 핵심 과제 기술검증(PoC), 후속 사업 실행계획 수립까지 전 과정을 수행할 방침이다. 단계별 AI 도입 전략을 마련해 실제 공항 운영에 적용 가능한 과제를 발굴하고 기술 검증도 함께 진행할 예정이다. 대표 서비스로는 에이전틱 AI 기반 안전관리가 꼽힌다. 공항 내 이상 상황이 발생하면 현장 직원이 음성으로 상황을 기록하고 AI 에이전트가 이를 자동으로 정리해 보고서 초안을 작성하는 동시에 상황별 대응 절차를 안내하는 방식이다. 이를 통해 긴급 상황에서 현장 직원의 보고 업무 부담을 줄이고 신속한 초동 대응 체계를 구축할 수 있을 전망이다. LG CNS는 공공·금융·제조·물류 등 다양한 산업에서 축적한 AX 경험과 생성형 AI, 에이전틱 AI, 클라우드, 데이터 기술 역량을 이번 사업에 적용한다는 목표다. 이를 기반으로 한국공항공사의 운영 효율화와 고객 경험 혁신을 지원하는 동시에 공항·항공 분야까지 AX 사업 포트폴리오를 확대한다는 방침이다. 배민 LG CNS 금융·공공사업부장은 "이번 사업은 단순한 정보화 전략 수립을 넘어 대한민국 공항산업의 AX 방향을 설계하는 프로젝트"라며 "우리가 보유한 AX 역량을 바탕으로 한국공항공사의 AI 기반 미래공항 모델 구현에 기여하겠다"고 밝혔다.

2026.08.05 10:01한정호 기자

LG CNS, 중소기업 AI 격차 줄인다…제조 AX 모델 확산 시동

LG CNS가 중소기업중앙회와 손잡고 중소 제조기업의 인공지능 전환(AX) 지원에 속도를 낸다. 대기업과 중소기업 간 AI 활용 격차를 줄이고 제조 현장에 적용 가능한 상생형 AX 모델을 발굴하는 데 앞장선 모습이다. LG CNS는 17일 서울 여의도 중소기업중앙회에서 중기중앙회와 '중소기업 AI 확산을 위한 대·중소 상생협력 모델 발굴 업무협약'을 체결했다. 이날 협약식에는 현신균 LG CNS 사장과 김기문 중기중앙회 회장 등 주요 관계자가 참석했다. 이번 협약에 따라 LG CNS는 앞으로 2년간 총 42억원 규모로 중소기업 AX 확산을 지원한다. 지원 분야는 AX 교육, 기술 지원, 유통·마케팅 지원 등 3개 부문으로, 데이터와 전문 인력 부족으로 AX 도입에 어려움을 겪는 중소 제조기업에 지원 역량을 집중한다. 기술 지원은 올해 신설된 정부의 '대·중소 상생형 AX 선도모델 사업'과 연계해 추진된다. 중기중앙회가 선정하는 중소 제조기업을 대상으로 제조 현장의 데이터 수집체계 구축부터 AI 모델 개발·적용, 시스템 통합까지 LG CNS의 기술력과 전문 인력이 투입된다. 제조 현장 데이터 체계화도 주요 지원 분야다. 이번 협력으로 LG CNS는 제조실행시스템(MES), 통계적 공정관리(SPC), 제조 특화 거대언어모델(LLM)을 결합한 '매뉴팩처링 AX 스타터 패키지'를 구축한다. 작업 표준서와 설비 매뉴얼 등을 디지털 자산으로 전환하고 자연어 기반 의사결정 체계를 구현하는 방식이다. LG CNS가 이처럼 나선 것은 중소 제조기업의 AX 수요가 커지는 반면 실제 도입 여건은 여전히 부족하다는 판단에서다. 데이터 수집 체계와 전담 인력 부족으로 AI 도입에 어려움을 겪는 기업이 적지 않은 만큼, 제조 특화 패키지를 앞세워 작업 표준서와 설비 매뉴얼 등 현장 자료를 디지털 자산으로 전환하고 자연어 기반 의사결정 체계를 구축한다는 구상이다. 교육 지원도 병행한다. LG CNS는 CEO를 포함한 중소기업 경영진을 대상으로 AX 교육을 운영한다. 기업별 핵심 문제를 정의한 뒤 어떤 업무에 어떤 AI 기술을 도입할지, 어떤 방식으로 AX를 추진할지 실행계획까지 도출하는 교육과 컨설팅을 제공한다. 유통·마케팅 지원에는 LG CNS의 AI·수학적최적화 기반 디지털 마케팅 플랫폼이 활용된다. 해외 시장 진출을 원하는 중소기업 100개 사에는 아마존 특화 플랫폼 'LG 옵타펙스'를 제공해 글로벌 유통 플랫폼 입점과 광고 운영 효율화를 돕는다. 국내 시장에서는 마케팅 최적화 플랫폼 'MOP'를 활용해 네이버 쇼핑 등 주요 온라인 채널의 광고 효율 개선을 지원한다. 김기문 중기중앙회 회장은 "중소기업중앙회가 그동안 축적해온 제조데이터와 다양한 산업군의 중소기업 현장 데이터를 LG CNS의 AI 기술과 결합해 실질적인 AI 전환이 이뤄지기를 기대한다"며 "AX 선도기업인 LG CNS가 지원하고 산업계를 아우르는 중소기업중앙회가 뒷받침해 중소기업 현장에 대·중소기업 상생형 모델이 뿌리내릴 수 있도록 최선을 다하겠다"고 말했다. 이번 협력은 LG CNS가 중소 제조기업으로 AX 적용 대상을 넓히는 계기가 될 것으로 보인다. 그동안 대기업과 공공, 금융권을 중심으로 축적한 AI·클라우드·시스템 통합 역량을 중소 제조 현장에 적용해 산업별 AX 사례를 확대할 수 있어서다. 또 LG CNS는 이번 협약을 통해 제조 특화 AX 패키지의 현장 적용성도 검증할 수 있을 것으로 보인다. 초기에는 상생협력 지원 사업 성격이 강하지만, 제조업 공통 과제인 데이터 정비, 공정 관리, 품질 관리, 매뉴얼 디지털화 등을 묶은 모델을 구축하면 향후 업종별·공정별 확장 기반을 마련할 수 있을 것으로 예상된다. 중기중앙회가 보유한 중소기업 현장 네트워크도 LG CNS의 AX 적용 대상 확대에 힘을 보탤 전망이다. LG CNS는 이를 기반으로 AX 수요가 있지만 자체 추진 역량이 부족한 기업을 발굴하고, 교육부터 시스템 구축, 마케팅 지원까지 이어지는 실행형 모델을 적용할 수 있을 것으로 보인다. 현신균 LG CNS 사장은 "중소기업의 AX 전환은 우리 산업 전반의 경쟁력과 직결되는 과제"라며 "우리가 축적한 AX 기술과 전문성을 중소기업 현장에 아낌없이 전하고 교육부터 제조혁신, 마케팅 확대까지 전 과정을 함께하며 중소기업의 실질적인 성장을 이끄는 동반자가 되겠다"고 밝혔다.

2026.06.17 14:30장유미 기자

LG CNS, 챗GPT 이어 클로드도 품는다…기업 AX 확대 가속

LG CNS가 오픈AI와의 '챗GPT 엔터프라이즈' 파트너십에 이어 앤트로픽과도 손잡고 국내 기업 인공지능 전환(AX) 사업 확대에 박차를 가한다. LG CNS는 앤트로픽과 '클로드 엔터프라이즈' 도입 계약을 체결했다고 9일 밝혔다. 이번 계약은 LG그룹 전 계열사에 적용 가능한 통합 계약 형태로 체결됐다. LG CNS는 이를 기반으로 그룹 차원 AX를 본격 추진할 계획이다. 클로드는 높은 수준의 추론 능력과 보안성, 긴 문서 처리 성능 등을 갖춘 기업용 AI 모델이다. 특히 기업 내부 시스템과 연계한 AI 에이전트 구축과 코딩, 협업 지원 기능을 바탕으로 글로벌 기업 시장에서 빠르게 확산되고 있다. LG CNS는 이번 계약을 통해 전사 임직원이 클로드를 활용할 수 있도록 개방하고 개발을 비롯한 다양한 업무 영역에서 AI 기반 생산성 혁신을 추진한다는 목표다. 향후 LG그룹 계열사를 넘어 외부 기업 고객을 대상으로도 클로드 도입과 활용을 지원하며 AX 사업을 확대할 방침이다. 이번 협력은 단순 AI 모델 도입을 넘어 국내 기업 환경에 최적화된 AX 서비스를 고도화하는 핵심 전략으로 풀이된다. LG CNS는 지난 2023년 LG테크놀로지벤처스를 통해 앤트로픽에 지분 투자를 단행한 이후 협력 관계를 이어왔다. 그동안 클로드를 국내 기업 환경에 맞게 제공하기 위한 사업 역량도 축적해왔다. 최근 기업 시장에선 특정 모델 하나에 의존하기보다 업무 목적에 따라 다양한 AI를 활용하는 멀티 AI 전략이 확산 중이다. 이에 LG CNS도 앤트로픽 클로드와 LG AI연구원의 '챗엑사원' 등 다양한 AI를 활용할 수 있는 멀티 AI 체계를 강화하는 모습이다. 회사는 AI 모델 운영 역량과 산업 전문성을 바탕으로 고객 맞춤형 AI 활용 방안을 제공해 AX 시장 경쟁력을 높인다는 목표다. 김태훈 LG CNS AI클라우드사업부장은 "앤트로픽과의 협력은 국내 기업 환경에 최적화된 AX 혁신 모델을 본격화하는 중요한 계기"라며 "우리 AX 역량과 앤트로픽 AI 기술력을 결합해 국내 기업 고객 AX 혁신을 적극 지원해 나가겠다"고 말했다. 최기영 앤트로픽 한국 지사장은 "LG CNS와의 협력으로 국내 기업 고객들이 보다 안전하고 신뢰할 수 있는 AI를 실제 업무 환경에 적용할 수 있을 것으로 기대한다"며 "클로드가 기업 생산성과 업무 혁신을 지원하는 AI 플랫폼으로 자리잡을 수 있도록 적극 협력해 나가겠다"고 밝혔다.

2026.06.09 12:35한정호 기자

"코드만 짜는 AI 그만"…LG CNS, AI로 SI 체질 바꾼다

LG CNS가 기업 시스템통합(SI) 개발공정을 에이전틱 인공지능(AI) 중심으로 재편한다. 단순 코드 생성을 넘어 요구사항 분석·설계·개발·품질검증까지 AI 에이전트가 맡는 방식으로 금융·공공·제조 등 대기업 IT 시장 공략에 속도를 내는 모습이다. LG CNS는 대규모 IT 시스템 구축·운영 전 과정을 수행하는 에이전틱 AI 기반 개발 플랫폼 '데브온 에이전틱 AIND(DevOn Agentic AI Native Development)'을 출시했다고 8일 밝혔다. AIND는 고객 요구사항 분석·설계, 코딩, 테스트·품질검증 등 시스템 개발 생애주기 전반에 특화된 AI 에이전트를 투입하는 플랫폼이다. 사용자가 자연어로 요구사항을 입력하면 분석·설계 에이전트가 업무 요구사항과 시스템 구조를 분석하고, 코딩 에이전트가 개발 표준에 맞춰 코드를 생성한다. 테스트·품질검증 에이전트는 산출물 검증과 오류 점검을 수행한다. LG CNS가 AIND를 전면에 내세운 것은 최근 확산 중인 자연어 기반 AI 코딩 방식인 '바이브 코딩'과 차별화하기 위한 행보로 풀이된다. 바이브 코딩은 개발자가 자연어로 원하는 기능을 설명하면 AI가 코드를 생성하는 방식이다. 다만 기업 시스템은 개발 표준, 보안 규정, 기존 레거시 구조, 업무 프로세스 등을 함께 반영해야 한다. 이 때문에 단순 코드 생성형 AI만으로는 금융·공공·제조 등 대규모 엔터프라이즈 시스템의 실제 구축·운영 단계까지 확장하는 데 한계가 있다. 이번 플랫폼은 LG CNS가 강조해 온 '브라운필드 AI' 전략과 맞닿아 있다. LG CNS는 지난달 말 AX 페어에서 신규 AI 서비스를 빠르게 실험하는 그린필드 AI와 기존 시스템·데이터·보안·거버넌스에 AI를 안전하게 내재화하는 브라운필드 AI를 함께 추진해야 한다고 강조한 바 있다. AIND는 이 중 기존 기업 시스템 안에 AI를 적용하는 브라운필드 AI의 개발·운영 영역 사례로 볼 수 있다. AIND는 시스템 개발에 필요한 기업 IT 정보를 통합·분석하는 '지식 파운데이션'을 기반으로 한다. 개발 표준, 보안 규정, 시스템 소스코드, 개발 산출물 등을 구조화한 온톨로지 데이터베이스로 고객사의 시스템과 업무 맥락을 학습해 기업별 개발 표준에 맞는 맞춤형 개발을 지원한다. LG CNS는 AIND에 '스펙 주도 개발' 방식도 적용했다. 사전에 정의된 기준에 따라 AI가 설계·코딩·검증을 수행하도록 해 사용자에 따른 품질 편차를 줄이고 할루시네이션과 오류를 낮췄다. AIND는 레거시 모더나이제이션 기능도 지원한다. 코볼(COBOL) 등 구형 언어로 개발된 시스템을 자바(Java)로 자동 전환하고 자바 기반 구형 시스템은 최신 아키텍처와 개발 표준에 맞춰 고도화한다. 이를 통해 기존에 수 주 이상 걸리던 코드 분석·변환·검증 작업을 분 단위로 단축할 수 있다. 금융권 차세대 시스템 시장도 주요 공략 대상이다. 은행·보험·카드사 등은 코볼 기반 레거시 시스템을 보유한 곳이 많아 신규 서비스 출시와 규제 대응을 위한 시스템 현대화 수요가 크다. LG CNS는 현재 국내 대형 금융사 차세대 프로젝트에 AIND 기반 '코볼 투(to) 자바' 기능을 적용하고 있다. LG CNS는 AIND를 통해 대형 SI 사업의 수행 방식도 바꾼다는 구상이다. 인력 투입 비중이 큰 분석·설계·개발·검증 과정을 AI 에이전트로 보완해 납기와 품질 관리 부담을 낮추는 방식이다. LG CNS는 미국 오픈소스 AI 코딩 기업 클라인(Cline)과 공동 개발한 AIND를 앞세워 해외 시장 공략에도 나선다. 앞으로 미국·일본·동남아시아를 중심으로 금융·공공·제조·방산 등 보안과 규제가 중요한 기업 IT 시스템 구축·운영 사업에 적용을 확대할 계획이다. 업계에선 이번 AIND 출시로 LG CNS가 AX 페어에서 강조한 기업 AI 실행 전략을 개발공정까지 넓힌 것으로 평가했다. LG CNS는 오픈AI·팔란티어·코히어 등 글로벌 AI 기업과의 협력을 바탕으로 단순 AI 도입을 넘어 실제 업무와 시스템 안에서 작동하는 AX 사업을 키우겠다는 전략이다.안현정 LG CNS 어플리케이션아키텍처담당 상무는 "기업 시스템을 이해하는 전문가 수준의 AI 에이전트를 기반으로 대규모 IT 시스템 구축·운영을 자동화해 기업 고객의 생산성 혁신에 기여할 것"이라고 강조했다. 업계 관계자는 "LG CNS의 AIND 출시는 단순 AI 개발도구 공개가 아니라 대형 SI 사업을 AI 네이티브 방식으로 전환하려는 신호"라며 "바이브 코딩이 개인 개발자 생산성에 초점을 맞췄다면 LG CNS는 금융·제조·공공 등 대기업 핵심 시스템 구축 시장에서 AI 에이전트의 활용 가능성을 제시한 것"이라고 말했다.

2026.06.08 10:16장유미 기자

[유미's 픽] "기업 AI '돈맥' 잡아라"…삼성SDS·LG CNS, AX 시장 선점 경쟁 치열

기업 인공지능 전환(AX) 시장이 국내 IT서비스 업계의 핵심 격전지로 떠오르고 있다. 생성형 AI 도입이 개념검증(PoC) 단계를 지나 실제 업무 적용과 성과 창출 단계로 확산되면서 삼성SDS와 LG CNS가 AX 전략과 플랫폼, 산업별 적용 사례를 잇따라 공개하며 기업 고객 선점 경쟁에 본격 나선 모양새다. 30일 업계에 따르면 삼성SDS는 전날 서울 잠실캠퍼스 마젤란홀에서 'AX 서밋'을 개최하고 AI 네이티브 기업 전환 방향과 AX 혁신 기술 로드맵을 발표했다. 이날 행사에는 삼성SDS의 AI 에이전트 플랫폼 '패브릭스', 업무 자동화 솔루션 '브리티 오토메이션', 데이터 분석 플랫폼 '브라이틱스 AI' 이용 고객과 도입 검토 기업·기관 관계자 등 320여 개사, 600여 명이 참석했다. 삼성SDS는 행사에서 데이터 전략, AI 운영체계, AI 거버넌스 등 기업 AX 추진 과정에서 필요한 실행 방안을 제시했다. 또 AI 인프라·플랫폼·솔루션을 아우르는 AI 에이전트 기반 업무 혁신 오퍼링과 데이터 연계, 에이전트 개발·오케스트레이션, 전사 공유·관리 체계 등 통합 AX 플랫폼 방향도 소개했다. LG CNS도 앞서 지난 27일 서울 강남구 그랜드 인터컨티넨탈 서울 파르나스에서 'AX 페어 2026'을 열고 기업 AX 실행 전략과 산업별 적용 사례를 공개했다. 올해 행사 주제는 'AX, 지금 실행의 순간'으로, 금융·제조·서비스·물류 등 산업군에서 AI 도입이 실제 비즈니스 성과로 연결된 사례를 중심으로 프로그램을 구성했다. 또 LG CNS는 자체 AX 플랫폼 '에이전트웍스'와 '피지컬웍스'도 이날 소개했다. 현신균 LG CNS 사장은 환영사 영상을 통해 "AI는 더 이상 미래의 가능성이 아니라 이미 기업 운영 속에 들어와 의사결정을 돕고 업무를 재구성하며 새로운 성과를 만들어내고 있다"며 "AI는 기술의 문제가 아니라 실행의 문제"라고 말했다. 삼성SDS와 LG CNS가 이처럼 비슷한 시기에 행사를 진행한 것은 AX를 차세대 성장 축으로 삼고 기업 고객 접점 확대 경쟁을 벌이고 있어서다. 두 기업은 국내 대기업, 금융, 공공 고객 기반을 바탕으로 기존 시스템통합(SI), 클라우드, 데이터, 자동화 역량을 AI 전환 사업으로 넓히고 있다. 삼성SDS는 패브릭스, 브리티 오토메이션, 브라이틱스 AI를 중심으로 AI 에이전트, 업무 자동화, 데이터 분석을 아우르는 통합 플랫폼 전략을 강조하고 있다. LG CNS는 금융·제조·물류 등 산업별 적용 사례와 자체 플랫폼을 앞세워 성과 중심의 AX 실행 역량을 부각하고 있다. 기업 AI 시장의 경쟁축도 바뀌는 분위기다. 초기에는 생성형 AI 모델 도입과 개념검증(PoC)이 주요 관심사였지만, 최근에는 데이터 연계, 보안, 거버넌스, 비용 관리, 내부 시스템 통합, 운영 체계 구축 등이 핵심 과제로 떠오르고 있다. 기업 입장에선 AI 기술 자체보다 이를 실제 업무 프로세스에 어떻게 적용하고 기존 시스템과 어떻게 연결할지가 중요해졌다. 이 같은 변화는 IT서비스 기업들에 새로운 성장 기회로 작용하고 있다. 기존 SI 사업이 구축형 프로젝트 중심이었다면, AX 사업은 컨설팅, 플랫폼, 클라우드, 운영, 자동화까지 이어질 수 있다. 고객 업무 프로세스에 AI가 깊이 결합할수록 장기 운영 수요와 플랫폼 의존도도 높아질 가능성이 있다. 글로벌 AI 기업과의 협력도 경쟁 포인트로 부상하고 있다. 삼성SDS와 LG CNS 모두 행사에서 오픈AI 등 글로벌 AI 기업과의 접점을 강조했다. 이는 자체 플랫폼만으로 시장을 공략하기보다 글로벌 AI 모델을 기업 내부 데이터·업무 시스템과 연결하고 보안과 권한 관리, 비용 통제까지 포함한 운영 체계를 제공하려는 전략으로 풀이된다. 업계 관계자는 "AX 사업은 단순 구축 프로젝트보다 고객 업무 안으로 깊게 들어가는 구조라 한 번 도입되면 운영, 고도화, 자동화 수요로 이어질 가능성이 크다"며 "IT서비스 기업 입장에선 기존 SI 역량을 반복 매출형 사업으로 확장할 수 있는 기회인 만큼 고객 선점 경쟁이 앞으로 더 치열해질 것"이라고 말했다.

2026.05.30 08:00장유미 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

[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

LG CNS, 美 제조 현장에 AI 꽂는다…61억 달러 시장 정조준

LG CNS가 북미 제조 인공지능 전환(AX) 시장 공략에 속도를 낸다. 미국 제조업의 생산기지 재편과 자동화 수요 확대로 공장 운영 효율화가 핵심 과제로 떠오르자 LG그룹 글로벌 제조 현장에서 검증한 운영기술(OT)과 AI 솔루션을 앞세워 현지 시장 확장에 본격 나섰다. LG CNS는 지난 18~19일(현지시간) 미국 캘리포니아주 산호세에서 열린 'IoT 테크 엑스포 2026'에 국내 기업 중 유일하게 참가했다고 20일 밝혔다. 이 행사는 매년 글로벌 IT·제조 기업 200여 곳과 업계 관계자 약 8000명이 찾는 IoT·AI 융합 기술 행사다. 올해는 IBM, SAP, 딜로이트 등이 전시 부스를 운영했고 엔비디아, 슈나이더 일렉트릭 등이 컨퍼런스 연사로 참여했다. 북미 제조 AX 시장도 성장세가 뚜렷하다. 시장조사업체 모르도르 인텔리전스에 따르면 북미 스마트제조 시장은 2026년 662억9000만 달러(약 97조8000억원)에서 2031년 910억8000만 달러(약 134조3000억원)로 성장할 전망이다. 제조 현장 내 AI 도입도 빠르게 확산되고 있다. 또 다른 시장조사업체 날리지 소싱 인텔리전스(Knowledge Sourcing Intelligence)에 따르면 미국 제조 AI 시장은 올해 37억 달러(약 5조5000억원)에서 2031년에 248억 달러(약 36조6000억원)로 커질 것으로 예상된다. 글로벌 컨설팅펌은 올해 북미 스마트팩토리 솔루션 시장이 약 61억 달러(약 9조원) 규모에서 연평균 9% 성장할 것으로 전망했다. 이 같은 분위기 속에 LG CNS는 이번 전시에서 스마트팩토리 통합 브랜드 '팩토바(Factova)' 핵심 솔루션을 글로벌 고객에게 소개하며 북미 시장에 도전장을 던졌다. 팩토바는 제조 공정 전 과정에 AI, 빅데이터, IoT 등을 적용해 생산 운영을 최적화하고 공장을 지능화하는 솔루션이다. 또 LG 계열사를 포함한 국내외 제조 현장에서 20년 이상 축적한 기술 역량과 운영 노하우를 기반으로 한다. 대표 솔루션은 제조 실행 솔루션 '팩토바 MES'다. 팩토바 MES는 제조 현장 데이터를 실시간으로 수집·분석해 생산 과정의 비효율을 줄이고 공장 운영을 통합 관리한다. 산업별 공정 유형에 맞는 기능을 모듈 방식으로 제공해 고객사가 필요한 기능부터 우선 도입한 뒤 단계적으로 확장할 수 있다. LG CNS는 생산 설비 데이터를 통합 관리하는 '팩토바 컨트롤'도 선보였다. 이 솔루션은 서로 다른 제조사의 생산 설비 데이터를 실시간으로 수집·표준화하고 통합 제어한다. MES 등 공장 내 상위 운영 시스템과 연동할 수 있으며 AI 기반 설비 이상 감지와 고장 예측 기능도 지원한다. 예컨대 모터의 전류, 온도, 진동 데이터를 실시간으로 분석해 이상 징후를 사전에 감지하고 현장 엔지니어의 경험 중심 점검 체계를 AI 기반 예지보전 방식으로 고도화한다. 팩토바 컨트롤은 국내외 제조 현장 10만개 이상의 설비에 적용돼 있다. LG CNS는 이번 전시에서 반도체, 디스플레이, 항공우주, 의료기기 등 초정밀 공정 관리가 필요한 산업을 겨냥한 AI 솔루션도 공개했다. 이 솔루션은 설비 이상 감지(FDC), 공정 품질 관리(SPC), 이상 발생 대응(OCAP) 기능을 기반으로 공정 결함을 사전에 예측하고 데이터 기반 공정 최적화를 지원한다. 또 초정밀 제조업에서 핵심 경쟁력으로 꼽히는 생산 수율 개선에 초점을 맞췄다. LG CNS는 생성형 AI 기반 안전환경 서비스도 이번에 소개했다. 이 서비스는 현장 작업자가 스마트폰 앱으로 사고 사진을 촬영하고 음성 메모를 남기면 생성형 AI가 이를 분석해 사고 정보를 시스템에 자동 등록하는 것이 특징이다. 제조 현장에서 안전·환경 관리 요구가 높아지는 상황을 겨냥한 서비스로, 과거 유사 사례를 참고해 초기 대응 가이드도 제공한다. LG CNS는 팩토바 도입 성과도 제시했다. 한 배터리 공장은 솔루션 도입 한 달 만에 합격품 비중 90% 이상을 달성했고, 불량품 반품 비용도 약 70% 줄였다. 또 다른 전자 제조 공장에서는 현장 작업 생산성이 약 20% 향상됐으며 공정 데이터 90% 이상을 자동 수집하고 있다. 북미 스마트팩토리 사업 확대는 LG CNS의 대외 고객 확대 전략과도 맞물린다. LG CNS의 올해 1분기 매출 1조3150억원 중 특수관계자 매출은 6199억원으로 47.1%를 차지했다. 1분기 기준 내부거래 비중이 50% 아래로 내려간 것은 2023년 1분기 이후 두 번째다. 스마트팩토리는 LG CNS의 대외 AX 사업 확대 전략에서도 주요 축으로 꼽힌다. LG CNS는 AI·클라우드와 스마트엔지니어링을 중심으로 공공, 금융, 제조, 방산 등 다양한 산업에서 외부 고객 기반을 넓히고 있다. 특히 스마트엔지니어링 부문에서는 방산·조선·유통 등 비계열 수주가 확대되고 있다. 북미 스마트팩토리 사업은 이 같은 대외 AX 사업을 해외 제조 시장으로 넓히는 시도로 볼 수 있다. 이를 바탕으로 LG CNS는 대규모 제조 현장에서 검증한 팩토바를 향후 중소·중견 제조기업도 도입할 수 있도록 지원한다는 계획이다. 초기에는 필요한 기능을 중심으로 도입하고 이후 생산, 설비, 품질, 안전환경 영역으로 확장할 수 있는 방식이다. 신재훈 LG CNS 스마트팩토리사업부 상무는 "대규모 제조 현장에서 축적한 스마트팩토리 구축·운영 경험과 AX 기술력을 바탕으로 북미 시장 공략을 본격화한다"며 "LG CNS의 다양한 스마트팩토리 솔루션을 통해 중소·중견 제조기업들까지 AI 기반 공장 지능화를 구현할 수 있도록 지원하겠다"고 말했다. 업계 관계자는 "북미 제조 AX 시장에선 단순 시스템 구축보다 제조 현장 데이터와 설비 운영을 함께 이해하는 역량이 중요해지고 있다"며 "LG CNS가 계열사 제조 현장에서 축적한 OT 기반 스마트팩토리 경험을 앞세운다면 글로벌 제조 AX 사업자로 입지를 넓힐 수 있을 것"고 밝혔다.

2026.05.20 16:00장유미 기자

SK AX도 오픈AI 동맹 합류…IT서비스 업계, 실행형 AI 경쟁 가속

국내 IT서비스 업계가 오픈AI와 협력을 잇달아 확대하며 엔터프라이즈 인공지능 전환(AX) 시장 선점 경쟁에 박차를 가한다. 삼성SDS와 LG CNS에 이어 SK AX까지 오픈AI 파트너십 대열에 합류하면서 단순 생성형 AI 도입을 넘어 기업 업무 시스템과 보안 체계, AI 에이전트를 결합한 실행형 AX 경쟁이 본격화되는 양상이다. SK AX는 오픈AI와 엔터프라이즈 AI 사업 협력을 위한 서비스 파트너 계약을 체결했다고 14일 밝혔다. 이번 협력을 통해 SK AX는 오픈AI '챗GPT 엔터프라이즈'를 기반으로 기업별 업무 환경과 보안 요건에 최적화된 AI 활용 환경을 구축할 계획이다. 챗GPT 엔터프라이즈는 기업 데이터가 AI 학습에 활용되지 않는 구조와 고급 데이터 분석 기능 등을 제공하는 기업 전용 서비스다. 양사는 챗GPT 엔터프라이즈와 SK AX 산업별 시스템 구축 역량을 결합해 기업 운영 전반 생산성을 높인다는 방침이다. SK AX는 컨설팅과 내부 시스템 연동을 기반으로 멀티 에이전트 체계를 구축하고 보안·거버넌스 운영 체계 수립도 함께 지원한다. 특히 SK AX는 그룹 제조·통신·에너지 분야에서 축적한 운영 경험과 산업 데이터 이해도를 강점으로 내세우고 있다. 단순 챗봇 구축을 넘어 실제 업무 프로세스와 기업 시스템에 AI를 연결해 실행형 AI 환경을 구현하는 데 초점을 맞췄다. 기업 내부 데이터와 업무 흐름을 연결하는 멀티 에이전트 구조와 거버넌스 체계를 함께 설계해 기업별 맞춤형 AX 체계를 제공할 방침이다. SK AX는 최근 그룹 계열사를 중심으로 AI 업무 혁신 프로젝트를 확대하며 제조와 운영 현장 중심 AI 적용 경험도 확보하고 있다. 기업 내부 시스템과 데이터를 기반으로 AI가 실제 업무를 수행하도록 만드는 'AI 증강' 전략을 앞세워 산업 현장형 AX 사업 확대에 나선다는 구상이다. 최근 국내 IT서비스 업계에선 오픈AI를 중심으로 엔터프라이즈 AI 사업 경쟁이 빠르게 확대되고 있다. 삼성SDS는 지난해 오픈AI 리셀러 파트너 계약 체결 이후 기업용 챗GPT 엔터프라이즈 사업을 확대해왔으며 지난달에는 교육기관 대상 '챗GPT 에듀' 리셀러 권한까지 추가 확보했다. 공공·금융·제조·유통 등 전 산업군에서 고객 맞춤형 AX 사업을 확대 중이다. 삼성SDS는 AI 인프라와 플랫폼, 서비스를 통합 제공하는 'AI 풀스택' 전략을 전면에 내세우고 있다. 자체 클라우드 인프라 위에서 오픈AI 모델을 안전하게 운영할 수 있도록 지원하며 실제 섹타나인과 하나투어 등 주요 고객사 확보로 성과를 내고 있다. LG CNS 역시 오픈AI 리셀러 파트너와 엔터프라이즈 AI 서비스 구현 파트너 계약을 체결한 데 이어 최근 챗GPT 에듀 리셀러 계약까지 확보하며 교육 AX 시장으로 사업 영역을 확대했다. 수도권 주요 대학 대상 AI 세미나와 도입 컨설팅을 진행하며 교육·연구 분야 생성형 AI 시장 공략에도 속도를 낼 계획이다. 특히 LG CNS는 AI 전문 조직인 '오픈AI 론치 센터'를 중심으로 단순 챗봇을 넘어 실제 업무를 수행하는 에이전틱 AI 구현 역량을 핵심 전략으로 내세우고 있다. 국내 IT서비스 기업들의 오픈AI 협력은 단순 라이선스 판매를 넘어 기업 업무 체계 전반을 AI 중심으로 재설계하는 단계로 진화하고 있음을 보여준다. 생성형 AI 경쟁이 단순 모델 성능을 넘어 산업별 데이터와 시스템 통합, 보안, 에이전트 운영 역량 중심으로 재편되면서 기존 대형 IT서비스 기업들의 역할도 커지는 분위기다. 특히 최근 기업들이 생성형 AI를 실제 업무에 연결하는 과정에서 데이터 보안과 거버넌스, 내부 시스템 연계가 핵심 과제로 떠오르면서 산업별 구축 경험을 보유한 IT서비스 기업들이 AX 시장 핵심 플레이어로 부상하고 있다는 분석도 나온다. 김완종 SK AX 사장은 "단순 도입을 넘어선 AI 접목을 통해 기업 내부 구조, 업무 프로세스와 일하는 방식, 거버넌스 등을 재설계하는 진정한 AX를 돕겠다"며 "오픈AI와의 협력을 통해 사람과 기업이 하던 일을 더 가치 있는 것으로 만드는 AI 증강을 구현해 낼 것"이라고 강조했다. 앤서니 러셀 오픈AI 아시아태평양 지역 파트너십 부문 총괄은 "챗GPT 엔터프라이즈의 가치가 발휘되기 위해선 보안과 데이터 통제를 전제로 각 기업 업무 시스템과 흐름에 맞게 운영되는 것이 중요하다"며 "SK AX는 산업별 시스템과 데이터 구조에 대한 오랜 이해와 경험을 바탕으로 AI를 실제 업무에 적용할 수 있는 파트너"라고 밝혔다.

2026.05.14 14:21한정호 기자

[컨콜] LG CNS "불확실성 속 대외사업 확대로 호실적"

LG CNS가 글로벌 경제 불확실성 속에서도 전 사업 부문 대외 사업 확장에 힘입어 1분기 호실적을 달성했다. 송광윤 LG CNS 최고재무책임자(CFO)는 30일 2026년 1분기 실적발표 컨퍼런스콜에서 "올해 1분기는 미국·이란 간 지정학적 리스크, 에너지 가격 변동성, 금리와 환율 등 거시경제 불확실성으로 실물 경제 전반의 투자 심리가 위축되는 흐름을 보였다"면서도 "내실 있는 기술력과 실행력을 기반으로 대외 사업을 확대하며 호실적을 달성했다"고 밝혔다. LG CNS의 1분기 연결 기준 매출은 전년 동기 대비 8.6% 성장한 1조 3150억원, 영업이익은 19.4% 증가한 942억원을 기록했다. 영업이익률은 전년 대비 0.7%포인트 개선된 7.2%를 달성했다. 당기순이익은 영업이익 증가 등이 반영되며 전년 대비 41.2% 증가한 809억원을 기록했다. 재무 안정성도 개선됐다. 1분기 말 기준 부채비율은 62.5%로 전년 말 대비 낮아졌으며, 현금성 자산은 1조 8200억원을 보유하고 있다. 송 CFO는 "향후 대형 사업 수행과 신규 투자를 위한 재무적 유연성을 확보하고 있다"고 설명했다. 송 CFO는 "오픈AI, 팔란티어 등 글로벌 빅테크 기업들과의 전략적 파트너십을 축으로 클라우드·데이터 플랫폼·생성형 AI를 결합한 고부가 AI 전환(AX) 사업을 지속 확대하겠다"고 말했다. 이어 "방산·조선 등 제조 부문에서 AX 수요가 빠르게 확대 중"이라며 "휴머노이드 로봇을 포함한 피지컬 AI 영역에서 경쟁력 강화를 위해 현장 실증을 더 확대하겠다"고 덧붙였다.

2026.04.30 11:27이나연 기자

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