LG CNS와 오픈AI가 종근당 품질보증(QA) 업무를 12시간에서 20분으로 단축하는 등 에이전틱 AI 도입 고객 사례를 공개하며 AI 전환(AX)을 위한 실행 가이드라인을 제시했다.
LG CNS는 13일 '전략적 전환에서 현업 적용까지: 엔터프라이즈를 위한 에이전틱 AI 로드맵' 웨비나를 열고 금융, 공공, 제약 분야 주요 고객 사례를 발표했다.
이날 행사에는 LG CNS 임은영 담당, 김민종 팀장, 이상원 팀장, 김슬기 책임과 오픈AI 김양용 어카운트 디렉터가 참여했다. 웨비나는 에이전틱 AI 기술 소개와 AX 마스터플랜을 기반으로 실제 현업 성과를 낸 사례 중심으로 구성됐다.
금융부터 공공까지 에이전트로 자동화...'AX 마스터 플랜'으로 혁신
AX 마스터 플랜은 LG CNS가 제시하는 기업 맞춤형 AI 도입 전략이다. ▲비즈니스 성과 지표(KPI) 설정 ▲현업 프로세스 재설계(BPR) ▲투자 대비 효과(ROI) 분석 등을 포괄해 기술 도입을 실제 경영 성과로 연결하는 것이 핵심이다.
김민종 팀장은 "AI 도입의 성공 여부는 기술 자체가 아니라, AI가 기업의 비용 절감과 매출 증대에 얼마나 기여하는지를 명확히 정의하는 데 달렸다"며 "막연한 실험이 아니라, 돈이 되는 AX를 설계하는 것이 중요하다"고 강조했다.
김양용 디렉터는 주요 사레로 종근당을 소개했다. 종근당은 연간 필수 품질 리뷰 보고서(APQR) 작성 업무에 에이전틱 AI를 적용했다. 기존에는 담당자 1명이 데이터를 취합·분석해 보고서를 작성하는 데 최소 12시간이 소요됐다. AI 도입 이후에는 이를 약 20분 내외로 단축했다. 단순 계산으로 수작업 업무를 90% 이상 줄인 셈이다.
AX 마스터 플랜을 적용한 금융권 A사는 현재 대고객 에이전트 서비스를 구축 중이다. 기존에는 생성형 AI 기반 지식 검색과 문서 초안 작성 수준이었다면, 현재는 앱과 웹 환경에서 질문을 이해하고 후속 업무까지 자동 실행하는 구조로 확장하고 있다. 에이전트가 질의를 분석해 필요한 서브 에이전트를 호출하고 실제 업무 처리까지 수행한다. 이를 통해 콜센터와 영업점의 업무 부담을 줄이고 고객 만족도를 높이는 것이 목표다.
또 다른 B사는 전사 업무에 AI 에이전트를 적용하기 위한 컨설팅을 진행했다. LG CNS는 전체 프로세스를 분석해 자동화 가능 영역을 정의하고, 기술 검증과 데이터 적합성 분석을 병행했다. 단순 자동화에 그치지 않고 필수 정보 입력, 사용자 피드백 기반 학습, 재질문 프로세스까지 포함해 에이전트 친화적 구조로 재설계했다. 성과 측정 기준까지 함께 수립해 실제 생산성 향상으로 이어지는 실행 체계를 마련했다.
공공 분야에서는 대규모 교육 디지털 플랫폼 구축 사례도 공개됐다. 학생, 학부모, 교직원 등 사용자별 목적에 맞춰 맞춤형 에이전트를 설계했다. 슈퍼 에이전트가 질문을 분석한 뒤 최적의 서브 에이전트를 호출하고 단계별 작업을 수행해 결과를 종합한다. 특히 초중고 학생 대상 모델은 유해 답변을 원천 차단하는 구조로 설계됐다. 학교 일정, 급식 정보, 학사 안내 등 일상 질의를 자동 처리하는 서비스로 확장되고 있다.
이상원 팀장은 "이제 AI는 특정 부서의 실험이 아니라 전사 워크플로를 재설계하는 도구"라며 "기술 정확도보다 중요한 것은 비즈니스 임팩트"라고 말했다.
이러한 에이전트를 쉽고 빠르게 개발·운영할 수 있도록 돕는 LG CNS의 독자 플랫폼 '에이전트웍스(AgentWorks)'도 소개됐다. 이 플랫폼은 코딩 지식이 없는 현업 담당자도 노코드 방식으로 에이전트를 개발할 수 있으며, 멀티 모델 전략과 통합 모니터링 기능을 제공한다. 온프레미스와 클라우드 환경을 모두 지원해 보안 우려를 해소한 것도 특징이다.
김민종 팀장은 "에이전트를 개별적으로 만드는 것이 아니라, 통합 관리하고 확산할 수 있는 플랫폼이 있어야 성과가 난다"고 덧붙였다.
파트너십 체결한 오픈AI, 챗GPT 엔터프라이즈 기업 도입 본격화
오픈AI 김양용 어카운트 디렉터와 LG CNS 이상원 팀장은 최근 파트너십을 맺은 오픈AI의 챗GPT 엔터프라이즈를 소개했다.
김양용 디렉터는 "챗GPT 엔터프라이즈는 기업 데이터 보안을 최우선으로 설계됐다"며 "기업 내부 문서, 이메일, 이미지 등 다양한 비정형 데이터를 이해하고 분석해 실질적인 업무 인사이트를 도출하는 데 최적화돼 있다"고 설명했다.
이어 "개인용 서비스와 달리, 엔터프라이즈 버전은 고성능 추론 모델을 기반으로 대용량 문서 분석, 복잡한 단계별 사고(Reasoning), 코드 생성, 데이터 해석 등 전문 업무를 지원한다"고 말했다.
또한 음성·이미지·텍스트를 동시에 처리하는 멀티모달 기능을 통해 보고서, 프레젠테이션, 재무 데이터, 이미지 자료 등을 통합 분석할 수 있다고 덧붙였다.
챗GPT 엔터프라이즈는 조직 단위 관리 기능도 제공한다. 관리자 콘솔을 통해 사용자 권한을 통제하고, 부서별 활용 현황을 모니터링할 수 있다. API 연계와 내부 시스템 통합도 가능해 기존 업무 환경과 자연스럽게 연결된다.
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김 디렉터는 "기업이 AI를 단순 검색 도구가 아니라 '업무 인터페이스'로 활용하는 것이 핵심"이라며, 최근 발표된 '오픈AI 프론티어'를 통해 기업 환경에서 AI 에이전트를 보다 체계적으로 운영·관리할 수 있는 기반이 강화되고 있다고 설명했다.
이상원 팀장은 "많은 기업이 AI 도입 효과를 수치로 확인하기 어렵다고 말한다"며 "종근당 사례처럼 특정 기능이 아니라 전체 워크플로우를 AI 중심으로 재설계했을 때 비로소 명확한 ROI를 확인할 수 있다"고 강조했다. 이어 "이제는 DX를 넘어 AX로 나아가야 할 시점"이라며 "AI를 업무 보조 수단이 아니라 경쟁력을 만드는 핵심 인프라로 전환해야 한다"고 말했다.
