코오롱베니트, AI 도입 넘어 성과 창출로…6단계 AX 방법론 공개

코오롱베니트는 AI를 도입하는 수준을 넘어 비즈니스 성과를 창출하는 것을 목표로 하는 AX 전략을 제시했다. 코오롱베니트는 기업 전환과 성과 창출로 이어지는 방향을 제시하는 데 초점을 맞췄다.

코오롱베니트는 13일 서울 용산구 서울드래곤시티에서 'KOLON BENIT AX BOOST SUMMIT 2026'를 개최했다. 이 행사는 지난해에 이어 2회째 열렸으며, 고객사·파트너사 등 이해관계자 약 500명이 참석했다.

행사 주제는 '고객의 AX Journey'였다. 행사에서는 AI 활용을 실제 업무 혁신·성과로 연결하기 위한 실행 전략이 공유됐고, 산업별 사례 소개도 이뤄졌다.

강이구 코오롱베니트 대표는 AI 도입만으로는 생산성 향상이 보장되지 않는다고 밝혔다. 이어 기술 습득·검증 과정의 성과 정체 구간을 얼마나 빨리 넘는지가 중요하다고 설명했다.

강 대표는 업무별 AI 적합 영역과 인간 판단 영역을 구분할 필요가 있고, AI와 협업하는 업무 방식의 재설계가 필요하다고 밝혔다. 이를 위해서는 AI 전환 가능 업무를 식별하기 위한 산업·비즈니스 지식이 필요하며, 과제 해결을 위해서는 검증된 기술의 결합이 필요하다고 설명했다.

코오롱베니트는 산업·고객 이해를 기반으로 고객 AX 추진을 지원할 계획이라고 밝혔다. 이를 위해 글로벌 벤더 솔루션을 활용하고, 100여 개 AI 얼라이언스 참여사 협력 생태계를 활용할 방침이다. 강 대표는 지난해 AX 조력자(Enabler)를 표방했으며, 향후 고객 과제 발굴부터 비즈니스 성과 창출까지 전 과정에 동행하겠다고 밝혔다.

이어 장재용 DX본부장은 'FROM AI TO VALUE: AI 도입기업에서, AI 성과기업으로'를 주제로 기조연설을 진행했다. 장재용 DX본부장이 소개한 조사 결과에 따르면 국내 기업 AI 활용률은 58%, AI 전략 보유 기업 비중은 27%, 투자 효과 측정 방법 부재는 47%로 나타났다.

그는 기업들이 AI 시범 사업을 확대하고도 실성과 연결하지 못하는 상황을 'AI 박물관'에 비유했다. 이런 현상의 원인으로는 경영 목표와 동떨어진 과제를 선정하는 점, 분산된 데이터, 실제 업무 시스템과의 단절, 도입 이후 운영 체계의 부재를 짚었다.

이에 대한 해결책으로 그는 6단계 AX 방법론을 제시했다. 이 방법론은 우선 과제 3~5개 선정, 인프라 구성, 업무 재설계, 조직 변화, 성과 측정, 운영으로 구성된다. 그는 이와 함께 '규모 맞춤형 AX'를 강조하며 기업 규모·여건에 맞춘 작은 성공 사례를 먼저 확보한 뒤 적용 범위를 단계적으로 확대해야 한다고 설명했다.

장 본부장은 첫 성과가 후속 투자의 근거가 되는 구조를 마련하는 것이 핵심이라고 밝혔다. 또 AI를 실제 업무에 투입하고, 성과를 수치로 확인하는 단계로 나아가야 한다는 점도 강조했다.

이어진 고객사 발표에서는 코오롱인더스트리의 제조 AX 추진 사례가 소개됐다. 홍성화 코오롱인더스트리 AX Innovation 센터장은 '제조업의 AX Journey, 우리의 고민과 실행 사례'를 주제로 석유화학·소재 산업의 경쟁 환경 변화와 AI 활용 전략을 설명했다.

홍 센터장은 원가 경쟁 심화·공급과잉·공급망 리스크 확대 국면에서 AX의 성패를 AI 도입량보다 AI 기반 가치 창출에 두어야 한다고 밝혔다. 홍 센터장은 이를 위한 AX 추진 전략 수립 기준으로 6개 관점을 제시했다고 설명했다.

6개 관점은 가치·핵심성과지표(KPI)·데이터·프로세스·아키텍처·인재·조직이다. 이어 현장에서는 실제 사례로 선적서류 자동화 에이전트 적용과 비전 AI 활용 판별이 공개됐다.

선적서류 자동화 에이전트의 효과로는 건당 처리시간이 4시간에서 5초로 줄어든 점이 제시됐다. 비전 AI 활용 판별의 정확도는 99.8%로 소개됐다.

이날 프로그램에서는 SK AX 신현우 위원과 서우산업 조성운 사장, 서우첨단소재 심한수 이사가 자사 AX 추진 경험을 공유했다. KAIST 김대식 교수는 'AGI 시대 리터러시와 리더십'을 주제로 특별 강연을 진행했다. 오후 프로그램은 데이터 분석·AX 실행·기업 서비스 3개 트랙으로 운영됐으며, 오후 세션 수는 총 17개였다.

Data & Analytics 트랙에서는 자연어 기반 데이터 분석, 합성데이터 활용 국가통계 개방 전략, AI 성과 위한 데이터 준비, 자율제조·지능형 공장 운영, 스마트홈 AI 에이전트를 주제로 발표가 진행됐다. 이 트랙에는 SAS, 한국통계정보원, 클라우데라가 참여했으며, 이들은 데이터를 실제 AI 성과로 연결하는 방안을 소개했다.

AX Journey 트랙에서는 기업 현장의 AI 구축·적용·운영에 초점을 맞춘 사례와 발표가 이어졌다. AI 얼라이언스 협력 제조 AX 사례가 소개됐고, AI 전문기업·정부지원사업 연결 기능을 갖춘 AX 플랫폼 'AXeed(엑시드)' 발표와 비전 AI 산업 현장 적용, 데이터 이동 없는 AI 구축 방안, 기업용 AI 에이전트 통합 관리 발표가 진행됐다. 또한 Cohesity와 IBM이 참여해 기업 환경 AI 구축·운영 기술과 기업 환경 AI 구축·운영 실행 전략을 공유했다.

Enterprise Service 트랙에서는 SAP와 핵심 업무 영역의 AX 적용에 초점을 맞췄다. SAP ERP AI 적용 전략과 데이터 통합, SAP S/4HANA 전환, SAP SuccessFactors 기반 AI 인사관리(HR) 혁신이 소개됐으며, 재무·공시 데이터 통합과 ESG 등 기업 핵심 업무 AX 적용 방안이 주제로 다뤄졌다.

행사장에는 각 트랙과 연계한 3개 대형 테마 부스가 마련됐다. 이들 부스는 고객이 AX 추진 단계별 해법과 실제 적용 모델을 직접 확인할 수 있도록 구성됐다.

AX Journey 부스에서는 AXeed를 소개했다. AXeed의 지원 범위로는 AX 진단, AI 전문기업 매칭, 정부지원사업 검토가 제시됐다. 이 부스에서는 AI 얼라이언스 협력 모델도 함께 소개했다.

Data & Analytics 부스에서는 클라우데라·SAS와 자율형 제조(Autonomous Manufacturing) 구조를 제시했다. 자율형 제조 방식은 설비 데이터를 수집·분석하고, 문제 원인을 파악하며, 최적 운영 조건을 도출한 뒤, 도출 결과를 현장에 반영하는 방식으로 소개됐다. 이 부스에서는 생산 수율, 품질 검사, 설비 예지보전, 에너지 관리, 안전 등 적용 분야도 제시했다.

Enterprise Service 부스에서는 SAP 기반 전사적자원관리(ERP) 전환을 소개했다. 이와 함께 데이터·AI 활용, AI HR 혁신, AIoT·AI Home, 재무·공시 데이터 자동화도 소개했다. 이 부스는 기업 핵심 업무 혁신용 AX 서비스를 대상으로 했다.

강이구 대표는 AX의 성패 판단 기준이 도입 기술 종류가 아니라 고객 현장 변화에 있다고 밝혔다. 이어 이번 행사에 대해 비즈니스 내 AI 성과 가능 지점을 탐색하고, AI와 협업하는 업무 방식 변화 방향을 모색하며, 필요한 기술·파트너에 대한 답을 도출하는 자리가 되기를 바란다고 말했다.

출처: 테크월드뉴스 · 박규찬 기자
원문: https://www.epnc.co.kr/news/articleView.html?idxno=408109

참고자료

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