“AI 도입했다고 생산성 저절로 높아지지 않아”…코오롱베니트, AX 해법 제시 작성일 10-13 49 목록 <div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> <section dmcf-sid="WItxXw2uaM"> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="3667cafb1720d87de870546253b30b1b5f8e56338d0bbc50435258c42336b9e2" dmcf-pid="YCFMZrV7ox" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="강이구 코오롱베니트 대표이사가 13일 서울 용산구 서울드래곤시티에서 개최한 '코오롱베니트 AX 부스트 서밋 2026'에서 발언을 하고 있다. / 코오롱베니트" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202610/13/chosunbiz/20261013161315824bvzk.png" data-org-width="1098" dmcf-mid="yYBguvRfgR" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img3.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202610/13/chosunbiz/20261013161315824bvzk.png" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> 강이구 코오롱베니트 대표이사가 13일 서울 용산구 서울드래곤시티에서 개최한 '코오롱베니트 AX 부스트 서밋 2026'에서 발언을 하고 있다. / 코오롱베니트 </figcaption> </figure> <p contents-hash="3857527bdd70baaf20c7fa28ab6d05cd1200a4e34d16cbbadc711761ce7b1522" dmcf-pid="Gh3R5mfzAQ" dmcf-ptype="general">“인공지능(AI)을 도입한다고 생산성이 저절로 높아지는 것은 아니다. 도입 초기 새로운 기술을 익히고 검증하는 과정에서 어떤 업무를 AI에 맡기고 어디서 사람이 판단할지 정확히 파악해 도입 초기 성과 정체 구간을 빨리 넘어서야 한다.”</p> <p contents-hash="dc6cb338bf0954882f4c066d442ee298eb91a45cecd803bbdfc5818dec10f57d" dmcf-pid="Hl0e1s4qaP" dmcf-ptype="general">강이구 코오롱베니트 대표이사는 13일 서울 용산구 서울드래곤시티에서 개최한 ‘코오롱베니트 AX 부스트 서밋 2026’ 환영사에서 “AI와 함께 일하는 방식을 다시 설계해야 한다”면서 이같이 말했다. 지난해에 이어 두 번째로 열린 이번 행사에는 고객과 협력사 관계자 약 500명이 참석했다. 코오롱베니트는 ‘고객의 AX 여정’를 주제로, AI를 도입하는 데 그치지 않고 실제 사업 성과로 연결하기 위한 실행 전략과 산업 현장 사례를 공유했다.</p> <p contents-hash="d49fff5e5cf1607fd204a759a98c4f482cefe58284efb5c3e41daec441e2004d" dmcf-pid="XSpdtO8Bo6" dmcf-ptype="general">강 대표는 “AI는 모든 업무에서 같은 성과를 내지 않는 만큼, 어떤 업무를 AI에 맡길지 파악하는 게 관건”이라며 이를 위해 AI로 바꿀 곳을 찾아내는 ‘비즈니스 도메인 지식’과 무엇으로 해결할지 판단하는 ‘검증된 기술’을 결합해야 한다고 강조했다.</p> <p contents-hash="9d1ef1cec8a9a8d9c97ade409b7335b40dfa52067bf10e72e775eeab7fc7268d" dmcf-pid="ZvUJFI6bA8" dmcf-ptype="general">그는 코오롱베니트가 축적해 온 산업·고객 정보와 글로벌 벤더의 솔루션, 100여개 AI 얼라이언스 참여사로 구성된 생태계를 핵심 자산으로 꼽았다. 그는 “지난해 ‘AX 조력자(Enabler)’가 되겠다고 밝혔다면, 이제는 고객의 과제 발견부터 사업 성과 창출까지 AX(AI 전환) 여정을 처음부터 끝까지 함께하겠다”고 했다.</p> <p contents-hash="2967ad3be41cce6508a3bacf274d30067c20cb4763c7b1449895613a7d5bcb15" dmcf-pid="5Tui3CPKA4" dmcf-ptype="general">기조연설에 나선 장재용 DX본부장은 “이제는 AI를 출근시켜 실제 업무를 맡기고, 그 성과를 숫자로 남겨야 할 때”라고 말했다. 장 본부장은 국내 기업의 AI 활용률은 58%에 달하지만, AI 전략을 갖춘 기업은 27%에 불과하고 47%는 투자 효과를 측정할 방법이 없다는 조사 결과를 공개했다.</p> <p contents-hash="c6cb465faf11e3045ba9a4716b1ea86165d68d88e585c8a334491a93e735bdaa" dmcf-pid="1y7n0hQ9kf" dmcf-ptype="general">그는 시범 사업만 늘고 서로 연결되지 않는 상황을 ‘AI 박물관’에 비유했다. 나아가 경영 목표와 동떨어진 과제 선정, 흩어진 데이터, 실제 업무 시스템과의 단절, 도입 이후 운영 체계의 부재를 성과를 가로막는 원인으로 꼽았다. 해법으로는 우선 과제 3~5개 선정부터 인프라 구성, 업무 재설계, 조직 변화, 성과 측정, 운영까지 이어지는 6단계 AX 방법론을 제시했다.</p> <p contents-hash="7582bb2dc39691deae019b34662afb0c846ebc72b9d01564b4099ea47cadd3a1" dmcf-pid="toC7md1ycV" dmcf-ptype="general">아울러 기업 규모에 맞춰 작게 시작해 단계적으로 넓혀 가는 ‘규모 맞춤형 AX’를 제안하며 “첫 성과가 다음 투자를 스스로 정당화하도록 만드는 것이 목표”라고 설명했다.</p> <p contents-hash="1a3dd6629bf48b5962db676ee26095c8d52391c37729449c7e3d40fbcc403e6c" dmcf-pid="FghzsJtWc2" dmcf-ptype="general">이어진 코오롱베니트 대표 고객 사례 세션에서는 홍성화 코오롱인더스트리 AX 이노베이션 센터장은 원가 경쟁과 공급과잉, 공급망 리스크로 석유화학·소재 산업의 경쟁 구도가 바뀌고 있다고 평가했다. 그러면서 AI를 얼마나 도입하느냐보다 AI로 어떤 가치를 만들어 내느냐에 초점을 맞춰야 한다고 강조했다. 이어 선적서류 자동화 에이전트로 건당 처리시간을 4시간에서 5초로 줄인 사례, 비전 AI 판별 정확도 99.8%를 달성한 사례 등을 소개했다.</p> <p contents-hash="a1c590e16ab87b532c81c3582c7a59352feec63f7789af7aa8d418f45311885e" dmcf-pid="3alqOiFYo9" dmcf-ptype="general">이밖에 김대식 KAIST 교수가 ‘AGI 시대 리터러시와 리더십’을 주제로 특별 강연을 진행했다.</p> <p contents-hash="c15d438e4c4747c1031ffa468b8a156101d83b57bdcfca6e0bd1c36dc9330bb9" dmcf-pid="0NSBIn3GNK" dmcf-ptype="general">강 대표는 “AX의 성패는 어떤 기술을 도입했느냐가 아니라, 고객의 현장에서 어떤 일이 달라졌느냐로 판가름 난다”며 “이번 행사가 우리 사업의 어디에서 AI가 성과를 낼 수 있는지, AI와 함께 일하는 방식을 어떻게 바꿔야 하는지, 어떤 기술과 파트너가 필요한지에 대한 답을 찾는 자리가 되기를 바란다”고 말했다.</p> <p contents-hash="7b353773dfded0b4ff3b6aa5f84818216992849724e23e825e93c89d497fd25e" dmcf-pid="pjvbCL0Hgb" dmcf-ptype="general">- Copyright ⓒ 조선비즈 & Chosun.com -</p> </section> </div> <p class="" data-translation="true">Copyright © 조선비즈. 무단전재 및 재배포 금지.</p> 관련자료 이전 국가가 만든 AI 학습데이터, ‘AI허브’로 모은다… 내년 4월 시행 10-13 다음 카카오 "AI 윤리, 선언만으론 부족"…서비스 전 과정 위험 관리 10-13 댓글 0 등록된 댓글이 없습니다. 로그인한 회원만 댓글 등록이 가능합니다.
