코오롱베니트, AI 도입 넘어 성과 창출 위한 AX 실행 전략 공개

코오롱베니트가 인공지능(AI) 도입을 실제 비즈니스 성과로 연결하기 위한 기업 업무 혁신(AX) 전략을 공개했다. AI 기술을 도입하는 데 그치지 않고 업무 재설계와 데이터 활용, 성과 측정까지 연결해 기업 현장에서 실질적인 변화를 만드는 데 초점을 맞췄다.

코오롱베니트는 서울 용산구 서울드래곤시티에서 '코오롱베니트 AX 부스트 서밋 2026'을 개최했다고 13일 밝혔다.

지난해에 이어 두 번째로 열린 이번 행사에는 고객사와 파트너사 관계자 등 약 500명이 참석했다. '고객의 AX 여정'을 주제로 기업의 AX 추진 전략과 산업 현장의 적용 사례를 공유했다.

강이구 코오롱베니트 대표는 환영사에서 AI 도입 자체가 생산성 향상을 보장하지는 않는다고 강조했다. 기술을 익히고 효과를 검증하는 초기 단계를 지나 실제 성과를 내기 위해서는 AI가 맡을 업무와 사람이 판단할 영역을 구분하고, 기존 업무 방식도 함께 바꿔야 한다는 설명이다.

강 대표는 이를 위해 산업과 고객 업무에 대한 이해를 바탕으로 적합한 기술을 선택하는 역량이 중요하다고 밝혔다. 코오롱베니트가 축적한 산업별 경험과 글로벌 솔루션, 100여 개 AI 얼라이언스 참여사로 구성된 협력 생태계를 활용해 고객의 과제 발굴부터 성과 창출까지 지원하겠다는 계획도 소개했다.

장재용 코오롱베니트 DX본부장은 기조연설에서 기업의 AI 활용과 실제 성과 사이에 놓인 간극을 짚었다. 국내 기업의 AI 활용률은 58%지만 AI 전략을 갖춘 기업은 27%에 그치고, 47%는 투자 효과를 측정할 방법이 없다는 조사 결과를 제시했다. AI 시범사업이 늘어나더라도 개별 과제가 서로 연결되지 않고 현업에 안착하지 못하면 성과를 내기 어렵다는 지적이다.

장 본부장은 경영 목표와 동떨어진 과제 선정, 분산된 데이터, 업무 시스템과의 연계 부족, 도입 이후 운영 체계 부재 등을 주요 원인으로 꼽았다. 이에 따라 우선 추진 과제 3~5개 선정부터 인프라 구축, 업무 재설계, 조직 변화, 성과 측정, 운영에 이르는 6단계 AX 방법론을 제시했다. 기업의 규모와 여건에 맞춰 작은 과제부터 시작하고 성과를 확인한 뒤 적용 범위를 넓히는 방식도 강조했다.

고객사 사례 발표에서는 코오롱인더스트리의 AX 추진 경험이 소개됐다. 홍성화 코오롱인더스트리 AX Innovation 센터장은 석유화학·소재 산업이 원가 경쟁과 공급과잉, 공급망 위험 등으로 사업 환경의 변화를 겪고 있다며 AI 도입 규모보다 이를 통해 창출하는 가치가 중요하다고 설명했다.

홍 센터장은 가치와 핵심성과지표(KPI), 데이터, 프로세스, 아키텍처, 인재, 조직 등 6개 관점의 AX 추진 전략을 공유했다. 구체적인 적용 사례로는 선적서류 자동화 에이전트를 활용해 건당 처리시간을 4시간에서 5초로 단축한 사례와 비전 AI 판별 정확도 99.8%를 달성한 사례를 소개했다.

이 밖에 SK AX 신현우 위원, 서우산업 조성운 사장, 서우첨단소재 심한수 이사가 각 기업의 AX 추진 경험을 발표했다. KAIST 김대식 교수는 'AGI 시대 리터러시와 리더십'을 주제로 특별 강연을 진행했다.

오후에는 데이터 분석과 활용, AX 추진, 기업용 서비스 등 3개 트랙에서 총 17개 세션이 열렸다. Data & Analytics 트랙에서는 자연어 기반 데이터 분석, 합성데이터를 활용한 국가통계 개방, AI 활용을 위한 데이터 준비, 자율제조와 스마트홈 AI 에이전트 등을 다뤘다.

AX 저니 트랙에서는 제조 AX 적용 사례와 AI 전문기업 매칭 및 정부지원사업 연계 플랫폼 '엑시드(AXeed)', 산업 현장의 비전 AI, 데이터 이동 없이 시작하는 AI 구축, 기업용 AI 에이전트 통합 관리 등을 소개했다. 엔터프라이즈 서비스 트랙에서는 SAP 전사적자원관리(ERP)와 데이터 통합, SAP S/4HANA 전환, AI 기반 인사관리(HR), 재무·공시 데이터 통합과 환경·사회·지배구조(ESG) 등 기업 핵심 업무의 AX 적용 방안을 공유했다.

행사장에는 3개 트랙과 연계한 테마 부스도 마련됐다. AX Journey 부스에서는 AX 진단과 AI 전문기업 매칭, 정부지원사업 검토 등을 지원하는 AXeed와 AI 얼라이언스 협력 모델을 선보였다. Data & Analytics 부스에서는 클라우데라, SAS와 함께 설비 데이터 분석을 통해 최적 운영 조건을 도출하고 이를 현장에 반영하는 자율형 제조 모델을 소개했다. 생산 수율과 품질 검사, 설비 예지보전, 에너지 관리, 안전 등 적용 분야도 제시했다.