KOSA, 기업 AX 사례집 발간 “기술 도입 넘어 운영 재설계가 핵심“ 작성일 05-07 25 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="8UqWXjXSDY"> <figure class="s_img figure_frm origin_fig" contents-hash="fafe5b09708913738e1beb80dedb7285269143c4a5c577d610f34f058f0ecf78" dmcf-pid="6uBYZAZvDW" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202605/07/etimesi/20260507095217117dltg.jpg" data-org-width="211" dmcf-mid="4lBYZAZvIG" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img1.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202605/07/etimesi/20260507095217117dltg.jpg" width="211"></p> </figure> <p contents-hash="dbb1873d63708b5e6e9e41afc67d7e04561a6808c86fe6d2b405b126a9d51ca0" dmcf-pid="P7bG5c5TIy" dmcf-ptype="general">국내 기업이 인공지능(AI) 전환 과정에서 공통으로 맞닥뜨리는 장애 요인을 진단하고, 현장 적용 가능한 극복 전략을 체계화한 실무 지침서가 나왔다.</p> <p contents-hash="f3d5b2dcae0af9310567f493a7bba5acceb6c1529271ba2f36224e3f31c8b9bd" dmcf-pid="QzKH1k1yOT" dmcf-ptype="general">한국인공지능·소프트웨어산업협회(KOSA) 산하 초거대AI추진협의회는 7일 국내 기업의 AI 전환 현황과 과제를 진단하고 실행 방향을 제시하는 'AX 사례집: AI 도입을 넘어 운영의 재설계로'를 발간했다.</p> <p contents-hash="dcdbd137981231e3a19dc02d25c4d0dd289ff4bb168a611aa33d1318e06406c6" dmcf-pid="xq9XtEtWOv" dmcf-ptype="general">보고서는 AX에 대한 산업계의 공감대와 실제 도입 사이의 간극이 좁혀지지 않는 현실에 대한 문제의식에서 출발했다. 한국무역협회가 최근 실시한 '수출기업 AI 활용 실태 설문조사'에 따르면 AI 전환의 필요성에 공감하는 기업은 늘고 있으나, 실제 제조 현장에서 AI를 활용 중인 기업은 17.9%에 불과했다.</p> <p contents-hash="eb040e95f93dbdf0b66b238592657a828ee025222468d99dd68f437a81244cad" dmcf-pid="yDsJozoMDS" dmcf-ptype="general">기업은 AI를 도입하지 못하는 이유로 도입 영역·공정 파악의 어려움(41.6%), 기본 데이터 인프라 미비(39.1%) 등을 꼽았다. 협의회는 이 실행 공백을 해소하기 위해 단순 기술 소개를 넘어 현장에서 반복되는 구조적 한계를 분석하고, 이를 극복한 실증 사례와 설계 방법론을 체계화하는 데 초점을 맞췄다.</p> <p contents-hash="84296eda8ea3c12741fbf245546c9206a3cece1d68e54a654b8b987586a68f7b" dmcf-pid="WwOigqgRsl" dmcf-ptype="general">보고서는 AX 도입 기업이 공통으로 직면하는 4대 병목으로 △인력 △비용 △품질 △리스크를 제시했다. 만성적인 숙련 인력 부족, 급증하는 인프라 비용, 비정형 데이터 처리의 낮은 정확도, 운영 리스크가 기술 도입의 성과를 가로막는 핵심 요인으로 작용하고 있으며, 이를 해소하려면 개별 기술의 적용이 아닌 프로세스 자체의 재설계가 필요하다고 강조했다.</p> <p contents-hash="845fa6563c99194cdb8d645a909421381a8f23362344a8c34edfc8e80496572f" dmcf-pid="YrInaBaeIh" dmcf-ptype="general">아이디비, 래블업, 팀리부뜨, 베슬에이아이코리아, 데이타솔루션 등 선도기업 실증 사례를 통해 현장 적용 가능한 성과 지표도 제시했다. AI 에이전트 도입으로 노동 투입(FTE)을 최대 73% 줄인 지식·사무 분야 혁신, 비표준 문서 자동화로 작업 시간을 60% 단축하고 HS Code 분류 정확도 99.2%를 달성한 무역·물류 사례, GPU 동적 할당으로 인프라 비용을 약 80% 절감한 AI 인프라 최적화, 25개 계열사 AI 서비스를 통합 관리하는 그룹 거버넌스 모델 등 산업 전반에 걸친 구체적 성과가 담겼다.</p> <p contents-hash="4d394fd101f6fdff9f849a6a6a8dd3f1fb093f49653a6353b4eb81cf97ef8f8e" dmcf-pid="GmCLNbNdOC" dmcf-ptype="general">보고서는 이를 바탕으로 현장에 즉시 적용 가능한 5대 설계 패턴(△업무분해·에이전트 위임 △비정형 데이터 자산화 △실시간 엣지 분석 △MLOps·LLMOps·AgentOps GPU 최적화 △보안·거버넌스)을 도출하고, 경영진이 AX 추진 전 반드시 점검해야 할 '핵심 점검 7문항'도 함께 제시했다. 해결할 병목과 KPI 확정 여부, 투자 우선순위 합의, 운영 데이터 환류 루프 승인 등 전략 의사결정 단계에서 리더가 확인해야 할 지표를 체계화한 것이다.</p> <p contents-hash="dd3742f066f56b0ea002aca0ac74eaabe63d51a0f5a0c9ac3e7574e92cb075cc" dmcf-pid="H6MuBlB3wI" dmcf-ptype="general">조준희 KOSA 회장은 “AI 도입 자체보다 실질적인 비즈니스 성과로 연결하는 것이 지금 산업계가 직면한 핵심 과제”라며 “이번 보고서가 기업이 현장의 병목을 진단하고 AX 선도기업으로 도약하기 위한 실질적 기준점이 되길 기대한다”고 밝혔다.</p> <p contents-hash="cff95fffbb1000fe2a18cfbd2801afa12aa2306553c195c7dc64eb6302023a73" dmcf-pid="XPR7bSb0EO" dmcf-ptype="general">최호 기자 snoop@etnews.com</p> </section> </div> <p class="" data-translation="true">Copyright © 전자신문. 무단전재 및 재배포 금지.</p> 관련자료 이전 "고객 신뢰 다시 얻자" KT, 정보보안실 통합하고 CISO·CPO 중심 관리 05-07 다음 SKT, 에이닷 '구독 캘린더' 서비스 개시…하나증권·CU 협업 05-07 댓글 0 등록된 댓글이 없습니다. 로그인한 회원만 댓글 등록이 가능합니다.
