"분산된 업무 하나로 통합"…LG CNS, '에이전틱AI'로 기업 혁신 가속

[아이뉴스24 윤소진 기자] "인공지능(AI)의 겨울, 그 빙하기가 이제 제대로 깨지고 있습니다. 챗GPT 등장 2년 만에 우리는 '에이전틱AI'를 논하고 있습니다. 이제 근본적으로 다른 변화가 시작될 것입니다."

"슈퍼에이전트가 업무 효율화·자동화"

민세훈 LG CNS 엔트루 컨설팅 전무는 6일 오전 서울 양재 엘타워에서 열린 '에이전틱AI, 비즈니스의 새로운 동력'을 주제로 한 AI트랜스포메이션(AX)세미나에서 에이전틱AI가 기업 환경에 가져올 변화를 이같이 설명했다.

민 전무는 "우리가 지금 보는 에이전틱 AI는 빙산에 일부분일 뿐이다. 과거 AI 도입이 단위 업무 자동화와 개선에 초점을 맞췄다면, 에이전틱 AI는 복잡한 업무 프로세스 전체를 통합하고 자율적으로 수행할 수 있는 방향으로 진화할 것"이라고 말했다.

그는 "예를 들어 보험사에서는 가입 심사, 지급 심사, 상품 개발 등 서로 다른 조직들과 분절된 시스템을 통해 업무가 이뤄지고 있다"며 "에이전틱 AI 패러다임에서는 다양한 유닛 에이전트들과 이를 묶어주는 소수의 슈퍼 에이전트로 업무 프로세스 전체를 하나로 통합해 효율화·자동화하게 된다"고 설명했다.

민 전무는 에이전틱AI가 가져올 변화에 기업이 성공적으로 대응하기 위한 세 가지 핵심 전략을 강조했다. 첫째는 기업이 에이전틱AI 시대에 맞이할 변화와 위험 요소를 정확히 파악해야 한다. 둘째는 어떤 AI실험이 우선돼야 하는지 기업 내부적으로 공감대가 형성돼야 한다. 셋째는 에이전틱AI가 실제 업무 프로세스를 어떻게 변화시킬지 유연하고 신속하게 테스트하는 방법론이 필요하다.

"가장 큰 도전 과제는 '비용·성능·보안'"

LG CNS는 이러한 흐름에 맞춰 기업이 AI를 도입하는 데 실질적인 장애물과 해결책을 제시했다.

진요한 LG CNS AI센터장은 "지난 1년간 AI 인재 확보의 어려움, 복잡한 데이터 추출, 레거시 시스템 통합의 복잡성, 신뢰성 문제, 투자대비수익(ROI) 불확실성, 파인튜닝의 한계 등 6가지 주요 실패 요인을 발견했다"며 "이 중 가장 큰 도전 과제는 '비용-성능-보안'의 균형"이라고 설명했다.

그는 "성능을 높이려면 최신 모델을 사용하고 검색증강생성(RAG)까지 해야 하는데, 전사적으로 확대하면 비용 부담이 커진다"며 "반대로 비용을 낮추려 오픈소스 모델을 사용하면 성능이 부족한 경우가 많다"고 부연했다.

LG CNS는 이러한 과제 해결을 위해 컨설팅부터 구축, 운영까지 아우르는 종합적 AI 서비스를 통해 국내 기업들의 성공적인 AI 트랜스포메이션을 지원하겠다는 목표다.

이를 위해 글로벌 AI 기업 코히어와도 전략적 파트너십을 맺고 역량을 강화할 예정이다. 코히어는 캐나다 토론토에서 설립된 엔터프라이즈 중심 LLM 기업으로, 데이터 보안과 프라이버시에 강점이 있다.

이날 행사에 참석한 에이단 고메즈 코히어 CEO는 "기업 중심의 AI솔루션은 매우 정확하고 다국어를 지원하며, 특정 비즈니스에 맞게 맞춤화할 수 있어야 한다"며 "이는 금융 서비스, 의료, 공공 부문과 같은 산업에서 매우 중요하며, 한국에서도 이러한 접근 방식이 도입되길 기대한다"고 말했다.

민 전무는 "AI 트랜스포메이션에서 중요한 것은 결국 AI가 아니라 트랜스포메이션이다. 트랜스포메이션을 통해 우리 사업이 어떻게 차별적인 경쟁력을 가질 것인가에 집중해야 한다"며 "우리나라가 AI 3대 강국이 되는 데 가장 중요한 것은 기업들이 AI 트랜스포메이션(AX)의 성과를 내는 것"이라고 밝혔다.