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[IT뉴스]포스코DX, AX는 '하나의 정답' 아니다… 과제별 맞춤형 AI 적용 체계 제안

온카뱅크관리자

2026-04-29 16:17:29

<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> 'AX &amp; 하이퍼오토메이션 코리아 2026-Spring'서 키노트 발표…과제 유형별 기술 선택과 맞춤 전략 중요성 강조 
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 4월 17일 개최된 'AX &amp; 하이퍼오토메이션 코리아 2026-Spring'에서 포스코DX 장준화 상무보가 키노트를 진행하고 있다.
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 전자신문인터넷이 17일 서울 서초구 엘타워 6층 그레이스홀에서 개최한 'AX &amp; 하이퍼오토메이션 코리아 2026-Spring'에서 포스코DX가 'Smart한 AX 접근 방법'이라는 주제를 통해 기업 맞춤형 AI 전환 전략을 제시했다. 이날 발표에 나선 장준화 포스코DX 상무보는 최근 현업의 AI 도입 요청이 급증하는 가운데 과제 유형도 빠르게 다양해지고 있다며, 모든 업무에 동일한 기술을 적용하는 획일적 접근으로는 효과와 효율을 동시에 확보하기 어렵다고 진단했다.
 장 상무보는 먼저 기업이 실제 현장에서 마주하는 AI 과제가 프로세스 자동화, 내·외부 지식 기반 콘텐츠 생성, 정형·비정형 데이터 분석, 시뮬레이션과 예측 등으로 폭넓게 나뉜다고 짚었다. 이런 상황에서 중요한 것은 'AI를 도입할 것인가'가 아니라, 과제 유형에 맞춰 어떤 기술을 선택하고 어떤 방식으로 개발·운영할 것인가라는 점이라고 강조했다. AI에 대한 관점 자체를 바꾸지 않으면 현장에서는 기대한 성과를 내기 어렵다는 문제의식도 함께 제시했다.
 이날 발표의 핵심은 AX를 하나의 방식으로 밀어붙이지 않고, 업무 특성에 맞게 기술과 방법론, 솔루션을 구분해 적용해야 한다는 데 있었다. 지식형 과제에는 RAG와 LLM을 결합한 질의응답형 에이전트가 적합하고, 자동화 과제에는 AI와 결합한 지능형 RPA 기반의 에이전틱 오토메이션이 필요하다고 봤다. 또 프로세스형 과제는 AI·로직·사람의 역할을 구분해 자동화해야 하며, 분석형 과제는 온톨로지 기반 의미 분석, 예측형 과제는 머신러닝 기반 미래 예측 방식으로 접근해야 한다고 정리했다. 
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 포스코DX는 이러한 접근을 실무에 적용하기 위한 3대 핵심 서비스도 함께 내놨다. 첫 번째는 Agentic Automation 플랫폼인 'A.WORKS'로 정형화된 반복업무를 대상으로 RPA와 AI를 결합해 업무 프로세스를 자동화하는 서비스다. 두 번째는 생성형 AI 기반 엔터프라이즈 챗봇 'P-GPT'로, 자연어 기반의 지능형 업무 지원에 초점을 맞췄다. 세 번째는 AI 에이전트의 개발부터 운영, 평가, 개선까지 전 주기를 관리하는 플랫폼 'Agentee'다. 이 세 축은 각각 분리된 솔루션이 아니라, 사무업무 생산성 혁신을 위한 하나의 AX 체계로 맞물려 있다고 강조했다.
 이 가운데 A.WORKS는 포스코DX가 말하는 에이전틱 오토메이션의 중심축으로 제시됐다. RPA의 안정성과 AI의 지능을 결합하면 단순 반복을 넘어서 스스로 판단하고 실행하는 자율형 프로세스를 구현할 수 있다고 봤다. 자연어 프롬프트 기반으로 워크플로를 자동 생성하는 AI Assistant, 기존 RPA 프로세스를 MCP 플러그인으로 바꿔 다양한 AI 에이전트가 직접 호출할 수 있게 하는 구조, 그리고 드래그 앤 드롭 방식으로 자율 의사결정 로직을 설계하되 중요 판단에는 사람이 개입하는 HITL 체계를 함께 제시한 것도 이런 맥락이다.
 특히 자동화의 문턱을 낮추는 방향에 무게를 실었다. 비개발자도 일상어 수준의 프롬프트만으로 자동화를 구현하고, 누구나 자신의 AI 비서를 활용할 수 있는 '1인 1봇' 환경을 지향한다는 것이다. 이와 함께 AI Assistant와 Agent Skill을 통해 자동화가 규칙 기반 처리에서 판단 기반 처리로 진화해야 한다고 봤다. 프롬프트 중심 자율 실행, 외부 AI 에이전트가 내부 RPA 자산을 직접 호출할 수 있는 MCP 생태계 연동, 웹 기반 스튜디오를 통한 협업형 개발 환경도 이러한 변화의 실행 기반으로 제시됐다.
 A.WORKS의 기술적 방향성으로는 MCP 수용과 웹 기반 개발 환경도 비중 있게 다뤄졌다. 기존 API 중심 연동 방식에서 한 걸음 더 나아가 RPA 프로세스 자체가 MCP 서버 기반 도구처럼 작동하는 구조를 제시했다. 이미 작성된 RPA 로직을 최신 LLM이 활용 가능한 도구로 등록하고, 새로운 AI 기능이 필요할 때도 프로세스를 처음부터 재설계하기보다 MCP 서버 카탈로그에 도구를 추가하는 방식으로 기능을 확장할 수 있다는 구상이다. 100% 브라우저 기반 웹 스튜디오와 중앙화된 자원 관리 역시 대규모 봇 운영 환경에서 배포와 유지보수 부담을 낮추는 수단으로 제시됐다.
 P-GPT는 엔터프라이즈 AI 챗봇 서비스로 소개됐다. ChatGPT와 같은 대규모 언어모델을 기반으로 하되, 기업의 업무 환경과 보안 요구사항에 맞게 커스터마이징하는 방식이 중요하다고 봤다. 발표에서는 도입 그룹사 37개사, 실제 사용자 1만 8865명, 회사 에이전트 358개, 개인 에이전트 3426개, 활용 LLM 26개라는 운영 현황도 함께 제시됐다. 이를 통해 생성형 AI 챗봇이 실험 단계를 넘어 실제 업무 지원 체계로 확산되고 있다는 점을 부각했다.
 포스코DX의 AI Agent Lifecycle 관리 플랫폼인 'Agentee'는 AI 에이전트의 개발부터 운영, 평가, 개선까지 전 주기를 관리하는 AI 워크포스 플랫폼으로 제시됐다. 앞으로 AI 에이전트가 단순 보조 도구를 넘어 일부 전문 업무 영역에서 사람을 대체하는 수준으로 발전할 것이라고 내다봤다. 이에 따라 기업은 AI 직원을 하나의 '디지털 인력'처럼 생성하고, 협업시키고, 모니터링하고, 최적화하는 체계를 갖춰야 한다는 것이다. Agentee는 비개발자를 위한 로우코드와 전문가를 위한 프로코드 방식을 모두 지원해 AI 직원을 쉽게 만들고 관리하는 플랫폼이다.
 발표 후반부에서는 AI 직원 도입에 따른 변화상도 구체적으로 그려졌다. 기존에는 사람이 직접 업무를 수행하고 리더가 직원들을 코칭하는 구조였다면, 앞으로는 AI 직원이 업무를 실행하고 인간 직원은 이 AI 직원을 리딩하는 형태로 전환될 수 있다는 것이다. 이를 단순한 효율화가 아니라 의사결정 속도를 바꾸는 변화로 규정했다. 특히 결산과 같은 사무업무에서는 프롬프트 한 줄과 몇 번의 클릭만으로 업무를 마칠 수 있는 수준까지 자동화를 끌어올려야 하며, 그렇게 될 때 업무시간을 획기적으로 줄일 수 있다고 봤다.
 회계 결산 사례는 이러한 방향을 보여주는 대표 예시다. 기존 방식이 ERP 접속, 엑셀 다운로드, 피벗과 수기 검증, 수정 요청 반복 등으로 이어지며 수일이 걸리고 사람 숙련도에 따라 오류 편차도 발생한다고 짚었다. 반면 AI 직원이 업무 맥락을 이해하는 구조에서는 ERP 접속부터 정합성 검증, 수정 요청, 최종 결과물 산출까지 수분 내 자동 수행이 가능하다고 봤다. 이 경우 월 단위 결산이 아닌 데일리 가결산까지 가능해지고, 산출물의 신뢰성과 정확성도 함께 높아질 수 있다는 게 발표의 요지였다.
 이번 발표는 포스코DX가 AX를 단순히 생성형 AI 도입이나 챗봇 구축으로 보지 않고, 과제 유형별 기술 선택과 운영 체계까지 포함한 실행 전략으로 다룬다는 점을 보여준 자리였다. 장준화 상무보는 끝으로 AI 워크포스가 단순한 기술 공급이 아니라 생존과 더 높은 가치 창출을 위해 기업 체질을 바꾸는 전략적 선택이라고 강조했다. 기업의 비즈니스 요구사항에 가장 적합한 AX 기술을 적용해야 비로소 실질적인 비즈니스 가치 창출로 이어질 수 있다는 메시지가 이날 발표 전반을 관통했다.
 임민지 기자 minzi56@etnews.com
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