“인공지능(AI)를 도입한다고 생산성이 저절로 높아지지 않습니다. AI를 많이 쓰는 것보다 성과가 나는 곳에 제대로 쓰는 것이 중요합니다.”
강이구 코오롱베니트 대표는 13일 서울 용산구 서울드래곤시티에서 열린 '코오롱베니트 AI 전환(AX) 부스트 서밋 2026'에서 이같이 강조했다. 이날 행사에서 코오롱베니트는 '고객의 AX 여정'를 주제로, AI를 '도입'하는 데 머물지 않고 실제 비즈니스 '성과'로 연결하기 위한 실행 전략과 산업 현장의 사례를 공유했다.
강 대표는 AI가 잘하는 일과 사람이 잘하는 일을 나누고, 어떤 업무에 AI를 적용해야 생산성을 높일 수 있는지 분석이 중요하다고 봤다. 특히 이를 기반으로 일하는 방식을 재설계해야 한다고 강조했다.
강 대표는 “어디를 AI로 바꿔야 할지는 고객의 사업과 업무를 알아야 보이고, 무엇으로 풀지는 데이터·클라우드·인프라·보안까지 기술 전반을 알아야 판단할 수 있다”며 “이 두 가지를 같이 고민해 실제 업무 방식을 바꿔야 AX가 실제 성과로 이어진다”고 설명했다.
코오롱베니트는 기업 AX를 지원하기 위해 산업·고객에 대한 이해와 글로벌 벤더의 솔루션, 100여개 AI 얼라이언스 참여사의 역량을 결합했다. 이를 통해 고객 업무에서 AI로 개선할 과제를 찾아내고, 데이터·클라우드·인프라·보안 등 필요한 기술을 연결한다는 전략이다.
장재용 코오롱베니트 디지털전환(DX)본부장은 이어진 기조연설에서 AI 도입이 실제 업무 성과로 이어지지 못하는 원인을 짚었다. 경영 목표와 동떨어진 과제 선정, 흩어진 데이터, 실제 업무 시스템과의 단절, 도입 이후 운영 체계의 부재 등이 성과를 가로막고 있다고 진단했다.
장 본부장은 “생산·설비·품질 정보가 서로 다른 시스템에 흩어져 있어 데이터를 찾고 모으고 맞춰보는 데 대부분의 시간이 소요된다”며 “데이터가 연결되면 이런 준비 시간을 줄일 수 있는 만큼 병목은 분석 속도가 아니라 데이터를 연결하는 시간에 있다”고 말했다.
이를 해결하기 위해 온톨로지와 프로세스 인텔리전스, AI 에이전트를 결합한 구조를 제시했다. 온톨로지로 설비·공정·제품·데이터의 관계를 정리하고, 프로세스 인텔리전스로 업무 병목과 반복되는 원인을 찾는다. AI 에이전트는 이를 바탕으로 다음 행동을 추천하고 승인된 업무를 수행한다.
코오롱베니트 주요 고객사 성과 사례도 공유됐다. 홍성화 코오롱인더스트리 AX 이노베이션 센터장은 선적서류 자동화 에이전트로 건당 처리시간을 4시간에서 5초로 줄인 사례와 비전 AI 판별 정확도 99.8%를 달성한 사례를 소개했다. AI 도입 규모보다 실제 업무에서 창출하는 가치에 초점을 맞춰야 한다고 강조했다.
이외에도 신현우 SK AX 위원, 조성운 서우산업 사장과 심한수 서우첨단소재 이사가 고객 사례 세션에 참여해 각 사의 AX 추진 사례와 경험을 공유했다.
강성전 기자 castlekang@etnews.com
