[SI AX②] 도메인 전문성에 AI 결합…중견 SI, 산업 현장 AX 본격화

산업 현장 전반에서 AI 활용이 확산하고 있다. 업무 처리 속도·정확성 향상과 운영 효율 개선이 목적이다. 이에 따라 국내 주요 중견 SI 기업들도 AI 접목을 확대하고 있다. 적용 영역은 유통·항공·물류·제조·공공이다.

이들 기업은 각사 축적 영역의 업무 효율·서비스 경쟁력 제고를 추진하고 있다. 특히 강점을 가진 산업 영역에 AI를 결합해 AI 전환(AX) 성과 창출에 집중하는 흐름이다.

이 가운데 신세계아이앤씨는 온·오프라인 유통 환경 최적화 AI 서비스 강화를 추진하고 있다. 이는 실제 유통 현장 수십만 건 데이터와 기술 고도화 경험을 기반으로 한다.

신세계아이앤씨는 AI 비전 기술 활용을 통해 오프라인 매장 업무 자동화, 오프라인 매장 운영 효율화, 고객 경험 개선을 추진하고 있다. 이미지는 AI로 만든 이미지다.

AI 비전이 리테일 현장에서 어떻게 쓰이는지 보여주는 사례로 AI 비전 기반 리테일 솔루션 '스파로스 스캔프리'가 제시됐다. 신세계아이앤씨는 계산대에 상품을 올리면 여러 상품을 동시에 판별할 수 있다고 설명했다. 신세계아이앤씨는 '스파로스 스캔프리'가 다중 상품 판별과 함께 0.4초 이내 인식, 99.9% 정확도, 약 5000종 인식이 가능하다고 밝혔다.

'스파로스 스캔프리'는 일반 셀프 계산대 대비 결제 대기 시간을 9분의 1 수준으로 축소했다. 이 솔루션은 현재 SK하이닉스 이천 캠퍼스 내 스마트 매장에서 운영되고 있다. 또 다른 리테일 매장 도입 논의도 진행되고 있다.

AI 비전은 결제 과정의 오류·손실 감소 용도로도 적용되고 있다. '스파로스 스캔케어'는 셀프 계산대 이용 상황을 분석해 상품 스캔 누락과 바코드 인식 오류를 탐지한다. 이를 통해 기존 무게 비교 방식 대비 직원 호출 빈도를 5분의 1 수준으로 줄였고, 일부 도입 매장에서는 스캔 누락 발생 손실 비용을 연간 최대 수십억 원 절감했다.

신세계아이앤씨 관계자는 온라인 이커머스는 고객 행동 데이터 축적이 용이한 반면, 오프라인 리테일은 고객 동선·계산대 이용 흐름·상품 인식 등 현장 상황의 데이터화가 어려워 오프라인 리테일의 AI 전환이 온라인 대비 더딘 진행이라고 설명했다.

이 관계자는 이러한 한계를 해결하는 데 집중하는 대상이 AI 비전 기술이라고 전했다. 또 스파로스 스캔프리·스캔케어가 AI 비전 기반 솔루션이며, 상반기 고도화를 완료했다고 밝혔다.

이어 이 관계자는 다양한 유통 현장을 대상으로 고객사 실증·사업화를 추진할 계획이며, 적용 레퍼런스를 확보할 계획이라고 말했다. 또한 확보한 레퍼런스를 기반으로 국내외 리테일 시장에서 사업을 확대해 나갈 계획이라고 덧붙였다.

아시아나IDT는 항공·물류·금융·제조 분야의 도메인 지식·IT 구축 경험을 보유하고 있으며, AI 접목형 '버티컬 AI' 전략을 추진하고 있다. 아시아나IDT는 산업별 상이한 규제·업무 프로세스를 반영하고, AI와 기존 시스템의 연결에 초점을 맞추고 있다.

아시아나IDT의 주요 기술 영역은 문서 데이터 분석, 영상 데이터 분석, AI 모델 성능 관리다. 대표 기술로는 비정형 문서 데이터 추출용 AI 광학문자인식(OCR), 영상의 객체·장소·동작 인식 기반 위험 감지 'AI 비전 어시스턴트', 운영 중 AI 모델 성능 관리 '모델옵스.AI'가 있다. 아시아나IDT의 AI 기술 활용은 장기간 시스템 구축 경험 축적을 배경으로 항공 분야에서 두드러진다.

AI OCR은 ERP·CRM 시스템 연계가 가능하다. 아시아나IDT는 AI OCR 활용 시 데이터 입력·검증 공수를 80% 이상 절감할 수 있다고 설명했다.

이 같은 기술은 항공 분야에서 실제 적용됐다. 아시아나항공은 2024년 기상·노탐(NOTAM) 데이터 분석 시스템에 AI 솔루션을 적용했으며, 그 결과 운항 안전 관련 데이터 분석 정확도가 향상됐다. 지난해에는 CCTV 영상을 활용한 지상조업 안전·턴어라운드 매니지먼트 AI 분석 PoC를 진행했으며, 이 방식은 영상을 통해 현장 작업의 안전성을 점검하고 절차 준수 여부와 운영 효율성을 확인하는 데 활용됐다.

운영 중인 AI 모델의 성능을 관리하는 실제 구축 사례로는 올해 ABL생명 대상 모델옵스.AI를 적용한 지능형 AI 성능관리시스템 구축이 제시됐다. 대상 시스템은 보험사기예측시스템(FDS) 등 적용 AI 모델 다수다.

이 시스템은 AI 모델 생명주기 모니터링, 성능 저하 징후 감지, 알림 제공 기능을 갖췄다.

아시아나IDT 관계자는 단순 챗봇을 넘어 에이전틱 AX·AI 코딩 도구 활용으로 개발 생산성 극대화를 추진하고 있으며, 핵심은 개발 패러다임 전환이라고 설명했다. 또 비즈니스 컨설팅 역량 고도화를 추진하고, 전략적 파트너십을 통해 DSLM 대응력 확보를 추진하며, 에이전틱 AI 플랫폼 ModelWave 기반 업무 환경 인프라 제공과 EasyVibe 활용 SI 구축 체계 혁신도 추진한다고 밝혔다.

한진정보통신은 항공·물류 노하우에 AI를 결합한 물류·모빌리티 서비스 고도화에 나선다.

한진정보통신은 항공·물류 분야 도메인 전문성을 바탕으로 물류·모빌리티 특화 AI 서비스를 개발·고도화하고 있다. 이를 위해 AWS·GCP·데이터브릭스 등 다양한 클라우드·데이터 플랫폼 조합 전략을 취하고 있으며, 전략 목적은 고객사 비용·성능 요건 대응 멀티클라우드 환경 구성이다.

이 같은 방향 아래 자체 솔루션 대상은 기업 공통 업무·항공·물류 현장으로 나뉜다. 공통 업무용 'HAI 솔루션'에는 AI 기반 인재 채용·업무 배치 'HAI-FIT', 클라우드 장애 분석·처리 'HAI-OPS', 지능형 문서 처리 'HAI-OCR'이 포함된다. 항공·물류 분야 운영 솔루션으로는 항공기 탑재관리 'Opti-LOADs', 지상조업 시스템 'TOSS', 항공화물 관리 'CMS'가 있다.

한진정보통신은 물류 현장 운영 판단 지원 시도를 진행하고 있다. 한진정보통신 설명에 따르면 기존 배차 업무는 담당자 개인 역량에 따른 편차가 가능해 이를 줄이기 위한 배차 업무 자동화 작업을 진행하고 있다.

이 과정에서 터미널별 물동량 변화를 기반으로 적정 배차를 예측하고, 예측 결과를 작업자 가이드로 제공한다. 한진정보통신은 1만 건당 약 8200건 예측 모델 기반 운영 적용을 준비하고 있으며, 목표는 작업자 배차 판단 지원과 개인별 편차 감소, 향후 자동 배차로 확대하는 데 있다.

한진정보통신 관계자는 수행 프로젝트에서 발굴한 베스트 프랙티스 기반의 신규 솔루션·서비스 개발 및 기존 솔루션 고도화 전략을 준비하고 있다고 밝혔다. 이어 트렌드 추종형 AI보다 고객 현장에서 즉시 가치 발휘 가능한 레퍼런스를 보유한 실용적 AI 서비스를 지향하고 있다고 설명했다.

코오롱베니트는 AX·DX 병행 추진에 나서고 있다. 이를 위해 단일 기술 중심이 아니라 고객 과제 맞춤형 기술·인프라 조합 방식을 적용하고 있으며, 자체 개발 솔루션·AI 얼라이언스·글로벌 파트너십 동시 활용에 나서고 있다.

제조 분야에서는 현장 분산 데이터 통합 중점 전략을 펴고 있다. 코오롱베니트는 제조 DX 플랫폼인 '알코코아나'를 통해 이를 추진하고 있으며, '알코코아나'는 CDP·MOM 결합으로 구성되고 설비·생산 데이터 통합 기능을 갖췄다. 여기에 비전 AI 등 분석 기술도 적용하고 있다.

이 같은 플랫폼 구축은 세아특수강 원주공장에서 진행되고 있다. 코오롱베니트는 알코코아나 기반 통합 제조운영플랫폼 구축 진행 중이며, 해당 플랫폼은 설비·에너지·생산 데이터 연계를 대상으로 하고 있다.

공장 안전관리에서는 생성형 AI·영상 분석 결합을 통해 활용 가능성을 검증했다. 코오롱인더스트리 김천2공장에서는 'PromptON Pak.Vision' 활용 PoC 완료가 이뤄졌으며, 작업자 보호구 착용 여부·이상행동 영상 감지에 대한 PoC 검증 내용이 포함됐다. 이번 PoC는 실제 안전관리 업무 활용 가능성 검증을 목적으로 진행됐다.

코오롱베니트는 경영계획 업무에 AI를 접목하고 있다. 이 회사는 SAP 기반 경영계획·손익 시뮬레이션 솔루션 '알플래나'를 보유하고 있으며, '알플래나'는 환율·원가 등 변수 반영한 계획 수립을 지원한다. 코오롱베니트 설명에 따르면 일부 고객사 대상 검증을 진행했으며, 검증 결과 예측 원가의 실제 원가 근접도는 99% 수준으로 나타났다.

코오롱베니트 관계자는 초기 관심사가 AI 도입 여부 자체에 있었다고 설명했다. 이어 최근에는 무게중심이 투자 대비 성과 입증 가능한 프로젝트로 옮겨가고 있다고 밝혔다. 이에 따라 코오롱베니트는 단순 기술 공급을 넘어 컨설팅·구축·운영까지 맡는 엔드투엔드 방식으로 사업 구조를 전환하고 있다.

코오롱베니트는 중소기업기술정보진흥원 '2026년 상생형 AX 선도모델 구축지원사업' 주관기관으로 선정됐다. 선정 사업은 대기업 제조혁신 역량의 중소·중견 제조기업 전수 추진 예정이다. 코오롱베니트는 경영계획·재무공시·제조 DX 등 기존 자체 솔루션을 보유하고 있으며, 기존 자체 솔루션에 AI 기능을 단계적으로 접목할 계획이다. AI 접목 목적은 업무 자동화 수준 제고다.

GS ITM은 AI 사업의 기본 전략으로 '실행형 AX'를 채택했다. AI 모델 자체 연구·개발 경쟁보다 고객 업무 문제를 우선 정의하고, 필요 기술을 선택한 뒤 기존 업무 시스템·데이터와 연계해 현업에서 사용할 수 있는 서비스를 구현하는 데 주력하는 방향이다.

이 같은 접근은 최근 '실행형 AX'를 '지식 기반 AX'로 고도화하는 단계로 확장됐다. 회사는 하나의 직무를 여러 세부 업무로 분해하고, 각 세부 업무의 성격에 맞춘 AI 기술을 적용하는 방식을 취하고 있다.

영업 직무를 세분한 예로는 고객 조사, 미팅 준비, 제안 전략 수립, 견적 산정, 계약 검토가 제시됐다. 직무를 이처럼 세부 업무 단위로 나눠 각기 다른 AI를 적용하는 방식이 '지식 기반 AX'의 구체적인 형태다.

GS ITM은 이를 가능하게 하는 기반으로 사내에 분산된 요소의 구조화가 필요하다고 보고 있다. 구조화 대상은 업무 용어, 사규, 판단 기준, 데이터 간 관계, 승인 절차이며, 회사는 이를 토대로 한 '기업 고유 지식 인프라' 구축을 핵심 역량으로 판단하고 있다.

앞서 설명된 데이터·업무 구조화와 AI 역할 분담 방식은 GS ITM의 자체 브랜드 '유스트라(U.STRA)'에 반영됐다. GS ITM은 '유스트라 AI 경영분석'이 ERP·CRM·프로젝트관리시스템(PMS)·인사(HR) 등 분산 정보를 대상으로 하며, 분석 기준은 회사별 경영 지침·업무 온톨로지에 부합한다고 설명했다. 이 구조에서는 경영진의 자연어 질문을 수신해 관련 정보를 제공하고, 정확한 수치 계산은 시스템 로직이 담당한다. 생성형 AI는 검증된 데이터를 기반으로 원인·위험 요인을 분석하고 대응 방향을 제시한다.

이런 방식은 실제 프로젝트로도 구현됐다. GS ITM은 한국공항공사 'SKY-POS' 사업을 수주했으며, 이 사업은 공항 상업시설 판매시점정보관리(POS)·매출·정산 체계·ERP·AI를 연결 대상으로 한다. 프로젝트에는 매장·품목 발생 데이터의 ERP·정산체계 연계, 복잡한 업무 규칙·데이터 관계의 AI 이해 가능 구조화, 이상 징후 탐지 기능의 기존 시스템 결합, 업무 지원 기능의 기존 시스템 결합이 포함됐다.

GS ITM은 내부 실무 전반을 대상으로 AI 어시스턴트를 직접 구축·운용하고 있다. 대상 업무는 제안·영업, 견적, 계약 검토, 설계, 품질 관리다. 이 AI 어시스턴트는 업무 지식과 온톨로지를 결합해 구성했다. GS ITM 관계자는 사내를 AI 실증 테스트베드로 활용하고 사내에서 실효성을 우선 검증하고 있으며, 이 과정에서 축적한 실무 노하우를 기반으로 맞춤형 AI 업무 혁신 서비스 '유스트라 Knowledge AX'를 시장에 제시해 나갈 계획이라고 밝혔다.

NDS는 AI 기반 개발 지원을 통해 SI 사업 생산성 제고에 집중하고 있다. 공공 부문 등 망분리 제약 환경을 고려한 개발 지원 체계도 마련하고 있다.

NDS는 개발 단계에 AI를 투입해 프로젝트 수행 생산성을 향상시키고, 폐쇄망 대응까지 포괄하는 방향을 구상하고 있다. 이를 바탕으로 공공 SI 적용 확대에 나서고 있다.

NDS는 망분리나 폐쇄망 같은 제약이 있는 환경에서도 개발에 AI를 쓸 수 있도록 개발자용 AI 지원 서비스 '엔에이아이로'를 자체 개발·운영하고 있다. '엔에이아이로'는 AI 정제(Refine)·감독(Oversee)을 뜻하는 명칭으로, 폐쇄망 환경용 AI 기반 개발 지원이 가능하도록 설계됐다. 이에 따라 망분리 제약이 있는 공공 프로젝트에서 개발 과정의 AI 활용을 지원할 수 있다.

이 서비스는 공공 프로젝트 적용을 염두에 두고 설계됐으며, NDS는 프로젝트 사무실을 구축 중인 한 공사 프로젝트를 대상으로 '엔에이아이로' 도입을 협의 중이다. 해당 사업 계획은 분석·설계·개발·시험·안정화 전 과정을 대상으로 80여 종 이상 AI 지원 서비스를 제공하는 내용이다.

NDS 관계자는 정부 차원의 AI 도입 관심 증대로 프로젝트 발주 시 AI 관련 항목이 포함되는 사례가 증가하고 있다고 전했다. 이어 관련 사업이 확대될 것으로 보고 있으며, 이에 맞춰 인력·기술 측면에서 대비 중이라고 밝혔다.

발언자는 그룹사 내부 지원용 AI 서비스에 한정하지 않고 외 SI·시스템관리(SM) 전반에 도움 되는 서비스를 지속 준비하겠다는 방향을 밝혔으며, 시장 변화 대응을 위해 AI 기능 포함 협업 플랫폼 구축도 병행 추진하겠다는 계획을 설명했다.

출처: 아이티데일리 (IT DAILY) · 양승갑 기자
원문: https://www.itdaily.kr/news/articleView.html?idxno=241327

참고자료

• https://www.itdaily.kr/news/articleView.html?idxno=241327