5시간 전
"AI, 기업혁신 이끄는 주체 … 일하는 방식 완전히 바뀔 것"
2026.04.06 16:09
AI, 단순 업무 어시스턴트 넘어
기업 의사결정·운영 핵심주체로
SK AX 브랜드 '엑스젠틱와이어'
제조·금융·공공분야 운영 최적화
장애와 이상징후 발생률 확 줄여
AI 도입때 데이터·보안우려 여전
기업들, 활용·통제사이 균형 필요
생성형 인공지능(AI)이 기업 현장에 빠르게 확산되면서 시장의 기준은 '어떤 AI를 도입했느냐'에서 'AI로 실제 어떻게 달라졌느냐'로 바뀌고 있다. 단순 자동화나 업무 보조 수단을 넘어 기업 운영 전반이 AI를 통해 얼마나 완결적으로 돌아가는지가 핵심 경쟁력이 된 것이다.
최근 매일경제와 만난 차지원 SK AX CAIO(최고AI혁신책임자)는 "AI는 사업 전 과정에 깊숙하게 관여해 근본적인 체질 개선을 이끌고 있다"며 "지금까지의 AI가 업무 효율을 높이는 어시스턴트였다면 앞으로는 프로세스 전 영역을 관리하고 주도하는 핵심 주체가 될 것"이라고 말했다.
SK AX는 2026년을 'Being AX Company' 도약 원년으로 선포하며 그 실행의 중심축으로 CAIO(Chief AI Officer) 체제를 도입했다. AI를 비즈니스 모델과 일하는 방식 자체를 근본적으로 재정의하는 핵심 동력으로 삼겠다는 취지다. 정보기술(IT) 인프라 운영을 책임지던 CIO 조직과 연구개발(R&D) 영역에서 AI 선행 기술을 연구하던 AI 서비스 부문을 CAIO 조직에 통합했다.
사업 구조를 AI로 재설계하겠다는 SK AX의 포부는 최근 공개한 통합 브랜드인 '엑스젠틱와이어(AXgenticWire)'에도 담겨 있다. 스스로 판단하고 실행하는 '에이전틱 AI(Agentic AI)'와 기업 구조를 근본적으로 재설계하는 'Rewire'를 결합한 것으로, 에이전틱 AI로 기업 의사결정과 운영 전반을 최적화하며 혁신하겠다는 뜻이다.
차 CAIO는 "AI 에이전트 부분별 최적화가 아니라 기업 운영 전반의 최적화를 가능하게 하는 오케스트레이션(Orchestration)이 'AXgenticWire' 브랜드가 지향하는 가치"라고 강조했다. 다수 AI 에이전트의 판단과 실행을 조율하는 '멀티 에이전트' 운영 환경이 기업의 '전체 최적화'를 이루게 한다. 이를 통해 기업들은 비용 절감과 품질 안정성 확보는 물론 데이터 보안이나 거버넌스 관리까지 가능해진다.
대표적인 것이 SK AX의 에이전틱 AI 기반 인프라 운영 서비스인 'AXgenticWire NPO(New Paradigm for Operation)'다. 이 환경에서는 에이전틱 AI가 선제적으로 문제 상황을 탐지·분석·판단·조치해 장애 발생률을 획기적으로 낮춘다. 기존에는 작업자 변경이나 수정 과정에서 휴먼 에러로 인한 장애 위험이 상존했다면 이제는 에이전틱 AI가 작업 영향도를 판단하고 필요한 점검과 조치를 취한 뒤 분석 리포트까지 자동 생성해 장애를 사전에 예방한다. 차 CAIO는 "NPO는 거대한 단일 플랫폼이 아니라 모듈화된 AI와 서비스 집합체에 가깝다"며 "문맥 기반 에이전트 개발, 자동화된 온톨로지(Ontology) 구축, AI 기반 에이전트 점검 기능 등이 포함돼 있고 빠른 외부 기술 변화에 맞춰 지속적으로 업그레이드되고 있다"고 설명했다.
AXgenticWire NPO가 제조업에 적용되면 설비·공정 이상 징후를 실시간 감지해 잠재 리스크를 최소화할 수 있다. 금융 분야에서는 거래·인증 과정에서 중단 없는 전자금융 IT 운영체계를 구현할 수 있게 되며, 공공 분야 역시 대국민 서비스 안정성과 장애 대응 역량을 높일 수 있을 것으로 기대된다.
AI 기술 발전은 결국 '일하는 방식의 혁신'을 핵심으로 한다. 최근 산업계를 흔든 클로드 코워크(Claude Cowork)와 오픈클로(OpenClaw) 또한 사람이 AI와 일하는 방식을 근본부터 바꿔놓은 사례다. 차 CAIO는 "내가 가진 정보와 권한을 AI에 맡기고, 일의 맥락만 전달하면 AI가 스스로 일할 방식을 설계해 결과를 만들어내는 단계로 가고 있다"며 "과거에는 사람이 전체 흐름을 이해하고 AI에게 일부 작업을 맡겼다면 이제는 AI가 흐름을 이해하고 실행까지 이어가는 구조로 바뀌는 것"이라고 설명했다. 이를 통해 사람은 보다 고부가가치의 창의적 업무에 집중할 수 있다.
다만 기업들이 이 변화에 충분히 올라타지 못하고 있다는 것이 차 CAIO의 진단이다. 핵심 의사결정과 실행 영역까지 AI가 작동해야 하지만 데이터 문제와 보안 우려, AI 적용 과정에서의 리스크 부담 때문이다. 이러한 한계 역시 기술의 발전으로 빠르게 극복되고 있다. 기존에는 AI가 개인이 보유한 다양한 자료를 활용하기 어려웠다면 이제는 AI가 이를 읽고 데이터화하는 것은 물론 필요한 시스템에 접근해 업무를 수행하는 것이 가능해졌다.
보안 우려에 대해서도 차 CAIO는 "활용과 통제 사이에서 적절한 균형이 필요하다"며 "사용자 측면에서는 AI 활용을 최대한 허용하되 데이터 거버넌스를 통해 AI에 공급되는 데이터를 관리하는 방식으로 보안성을 확보하는 것이 현실적인 접근"이라고 말했다.
AI의 오판단(hallucination) 문제도 중요한 과제다. AI 에이전트가 정교하게 설계됐더라도 판단 과정에서 오류가 발생할 수도 있고, 업무 흐름이 길어질수록 그 영향이 커질 수 있다. 그는 "최근에는 업무를 수행하는 AI와 이를 점검하는 AI를 분리하는 A2A 구조로 이를 보완하고 있다"며 "AI가 AI를 검증하는 상시 감시 구조를 통해 신뢰도를 높이는 것"이라고 설명했다.
기업의 부담을 해소하고 AI를 통한 근원적 경쟁력 강화를 돕겠다는 것이 SK AX의 목표다. 제조 분야에서는 생산 데이터와 공정 조건 기반 품질 예측과 공정 최적화 구조가 작동하고 있다. 숙련자 경험과 감각에 의존하던 판단 영역도 데이터 기반으로 전환되면서 품질과 수율이 동시에 개선되고 있다. 차 CAIO는 "AI라는 거대한 기술을 산업 현장에 맞게 최적화하고 실제 업무에 안착시키는 것이 우리의 역할"이라고 말했다.
[김대기 기자]
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