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[IT뉴스][분석] LG전자 임원 AX 강연장에 등장한 '텔레그램 봇'의 지능

온카뱅크관리자

2026-05-26 17:27:29

<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> 메일·캘린더 연결해 ‘에이전트’로 포장 반복 호출 묶어놓고 AX 혁명처럼 설명 실제 현장 자동화와 토큰 증폭은 달라 절단 가능성이 AI 도입의 최우선 조건 
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 <img alt="지난달 16일 경기도 이천 LG인화원에서 열린 'LG어워즈'에서 구광모 LG그룹 회장(왼쪽)이 수상자를 축하하고 있다. 사진은 기사 내용과 무관 / LG그룹" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202605/26/552814-8XPEppr/20260526172308366rvdt.jpg" data-org-width="600" dmcf-mid="3xJlJgQ9HQ" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img4.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202605/26/552814-8XPEppr/20260526172308366rvdt.jpg" width="658">
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 지난달 16일 경기도 이천 LG인화원에서 열린 'LG어워즈'에서 구광모 LG그룹 회장(왼쪽)이 수상자를 축하하고 있다. 사진은 기사 내용과 무관 / LG그룹
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 국내 대기업의 인공지능 전환(AX) 현장에서 에이전트 기술의 실체를 둘러싼 논란이 커지고 있다. 메일·캘린더·사내 업무 데이터를 연결한 텔레그램 봇 형태의 도구가 '스스로 판단하는 에이전트'처럼 소개되고 있지만, 실제 구조는 외부 모델 API와 오픈소스 스킬을 연결한 반복 호출 시스템에 가깝다는 지적이다.
 26일 테크업계에 따르면 국내 한 스타트업 개발자는 최근 LG전자와 주요 계열사 5개 사업부 임원을 대상으로 실전형 AX 강연을 진행했다. 그는 오픈소스에 공개한 클로드 스킬 다운로드 수와 텔레그램 기반 업무 보조 구조를 설명하며 일정·회의·업무 누락 여부를 관찰하는 에이전트 시스템이라고 소개했다.
 표면적으로는 그럴듯하다. 일정 충돌 여부를 보고, 메일을 요약하고, 누락된 컨텍스트를 표시하며, 회의 이후 해야 할 일을 다시 정리하는 기능은 실제 현장에서도 충분히 유용할 수 있다. 문제는 여기서부터다. 출퇴근 체크, 일정 조율, 메일 분류, 로그 감시, 장애 탐지, 재고 확인, 콜 응답, 보고서 초안, CCTV 모니터링, ERP 입력 같은 작업은 원래부터 AI가 잘하는 영역으로 실제 현장에서 사람 손을 줄여주면 충분한 가치가 있다.
 그러나 최근 AX 시장에서는 이런 개별 자동화 기능들을 하나의 거대한 '에이전틱 워크플로'로 묶어 마치 기업 운영체제 전체가 스스로 사고하기 시작한 것처럼 포장하는 흐름이 나타난다. 메일 읽기와 일정 요약, 컨텍스트 이어붙이기와 반복 알림을 연결한 뒤 "자율형 에이전트"라는 이름을 붙이는 식이다.
 하지만 실제 구현을 뜯어보면 상당수는 메신저 UI 위에서 돌아가는 반복 호출 구조다. 외부 모델이 메일을 읽고, 다시 컨텍스트를 붙이고, 이전 브리프를 다시 읽고, 누락 여부를 재검사하며 반복적으로 토큰을 소비한다. 사용자는 텔레그램 창에서 간단한 브리프만 보지만, 뒤에서는 모델 호출과 데이터 재처리가 계속 발생한다.
 문제는 이런 구조가 대기업 AX 강연장에서는 "AI가 알아서 굴러가는 조직"처럼 소비된다는 점이다. 하지만 워크플로 연결과 지능은 다른 문제다. 컨텍스트를 길게 이어붙이고 툴을 몇 개 더 연결한다고 새로운 의미 구조가 생기는 것은 아니다. 상당수 에이전틱 워크플로는 결국 기존 업무 흐름 위에 토큰 반복 루프를 덧씌운 구조에 가깝다.
 특히 기업 단위로 확산되면 문제는 더 커진다. 메일 하나, 일정 하나, 회의록 하나는 가벼워 보이지만, 에이전트 구조에서는 매 단계마다 모델 호출이 발생한다. 이전 브리프 비교, 누락 탐지, 재요약, 우선순위 정렬, 알림 생성이 반복되면서 토큰 비용과 데이터 이동량이 기하급수적으로 늘어난다. 기능이 늘어날수록 사용자는 편해질 수 있지만, 회사 장부에는 API 비용과 벤더 종속 구조가 쌓인다.
 기업 AX 전략에서 중요한 것은 "에이전트가 무엇을 보여주느냐"가 아니다. 어떤 기능이 실제로 사람 업무를 줄이는지, 어떤 호출이 반복되는지, 데이터가 어디를 거쳐 이동하는지, 컨텍스트 길이가 얼마나 커지는지, 장기 운영비가 어떻게 누적되는지를 먼저 봐야 한다.
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 이런 측면에서 셀트리온은 LG전자와 정반대 전략을 보여준다. 메신저 UI 위에 외부 모델 API와 반복 호출 루프를 덧씌우는 대신, 신약 개발·제조·사무 영역별로 실제 업무 자동화 효과가 검증되는 구조부터 단계적으로 적용하고 있다.
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 <img alt="LG전자 임원 대상 AX 강연장을 풍자한 이미지다. 화면 위에서는 텔레그램 봇이 메일·캘린더·회의록을 스스로 처리하는 '자율형 AI 에이전트'처럼 소개되지만, 실제 뒤편에서는 반복 호출 엔진이 API 요청과 컨텍스트 재주입을 끝없이 돌리며 토큰과 비용을 증폭시키는 구조를 묘사한다. 겉으로는 &quot;AI가 알아서 다 해준다&quot;는 혁신처럼 보이지만, 실제로는 장문 컨텍스트·재검토 루프·반복 호출이 이어지는 디지털 관료제형 워크플로다. / GPT-5.5" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202605/26/552814-8XPEppr/20260526172309754hhwc.png" data-org-width="1280" dmcf-mid="0fKqlWmjGP" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img4.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202605/26/552814-8XPEppr/20260526172309754hhwc.png" width="658">
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 LG전자 임원 대상 AX 강연장을 풍자한 이미지다. 화면 위에서는 텔레그램 봇이 메일·캘린더·회의록을 스스로 처리하는 '자율형 AI 에이전트'처럼 소개되지만, 실제 뒤편에서는 반복 호출 엔진이 API 요청과 컨텍스트 재주입을 끝없이 돌리며 토큰과 비용을 증폭시키는 구조를 묘사한다. 겉으로는 "AI가 알아서 다 해준다"는 혁신처럼 보이지만, 실제로는 장문 컨텍스트·재검토 루프·반복 호출이 이어지는 디지털 관료제형 워크플로다. / GPT-5.5
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 '에이전트' 이름의 디지털 관료제 지능 작동과 무관한 API 늪지대 종속된 기업과 vs 탈출하는 기업
 전자문서관리시스템(EDMS) 챗봇은 문서 검색·비교 같은 반복 업무를 명확하게 줄이는 영역에 집중하고, 제조 부문 역시 자율이송로봇(AMR)·자동화 물류·협동로봇 등 물리적 자동화와 연결하는 점이 차별점으로 꼽힌다.
 기업 AX에서는 '연결'보다 '절단 가능성'이 더 중요하다는 것을 시사하는 사례다. LG전자 임원 강연 사례는 메일·캘린더·메신저·외부 모델 API를 길게 연결하며 에이전틱 워크플로를 확장하는 구조다. 기능은 화려하지만 컨텍스트 누적과 반복 호출이 늘어날수록 토큰 비용과 벤더 종속성도 함께 커진다.
 반면 셀트리온은 신약 개발·공장 자동화·문서 검색처럼 목적이 분명한 영역별 자동화에 집중하며, 개별 기능 단위로 성과와 비용을 검증하는 구조를 택하고 있다. 연결 자체보다 업무 단위 절단성과 운영 통제력을 우선한 셈이다.
 이렇게 절단 가능성이 갖춰진 AX 구조의 장점은 명확하다. 특정 자동화 기능이 비용 대비 효과가 낮거나 보안 문제가 발생할 경우, 전체 시스템을 무너뜨리지 않고 해당 기능만 분리·중단할 수 있기 때문이다. 반대로 에이전틱 연결 구조가 과도하게 얽히면 메일·문서·ERP·메신저·외부 API가 하나의 거대한 호출 체인으로 묶이며 장애와 비용이 연쇄적으로 확산될 가능성이 커진다.
 대기업들이 최근 경계하기 시작한 것도 바로 이런 'API 지옥' 구조다. 우버처럼 대규모 코드베이스를 가진 기업들은 작은 수정 하나에도 테스트·재실행·자동 검증 루프가 반복되며 토큰 비용이 폭증하는 문제를 겪고 있다. [기자수첩] 클로드 코드의 2만원 짜리 README는 지능일까?
 이에 앞서 삼성전자는 외부 생성형 AI로 코드와 회의 자료가 유출되며 사내 사용 제한 조치까지 검토했고, MS 내부에서도 전체 프로젝트 컨텍스트를 외부 API로 보내는 코딩 에이전트 구조 자체가 보안 리스크라는 우려가 제기됐다.
 토스 사례는 단순 자동화 도입을 넘어 조직 전체를 'AI 실험 체계'로 전환하려는 점에서 주목된다. 하지만 동시에 위험 신호도 담고 있다. 챗GPT 엔터프라이즈 전사 배포, 외부 LLM 기반 개발 지원, AI 서프 데이, LLM 공작소, 외부 개발자 생태계 연결까지 모두 확대되면 내부 업무 흐름과 외부 API 의존성이 함께 커질 수 있기 때문이다.
 특히 금융 플랫폼처럼 민감 데이터와 실시간 운영이 중요한 조직에서는 반복 호출·장문 컨텍스트·외부 모델 연결 구조가 누적될수록 비용·보안·벤더 종속 리스크도 함께 증폭될 가능성이 있다. 워크플로를 무한 연결하는 구조로 흐를 경우 금융 정보 고도화를 위한 연산과는 무관한 디지털 관료제가 심화할 수 있다는 지적도 나온다.
 디지털 관료제를 우려한 기업들은 이미 사람 연결이 아닌 '조직화 AX' 구조로 방향을 틀고 있다. 개별 직원이 정액제 범용 AI를 업무별 고밀도 연산 인터페이스처럼 활용하고, 필요한 로그와 문맥만 선별적으로 넣어 반복 호출 자체를 줄이는 방식이다. 경영진이 직접 워크플로를 설계하고 AI는 필요한 연산만 수행하는 구조다.
 헤르메스(Hermes)·오픈클로(OpenClaw)식 장문 컨텍스트·재시도 루프 기반 에이전트 연결과 달리, 인간이 직접 연산 흐름을 절단·통제하면서 불필요한 API 연쇄를 끊어낸다. 업계에서는 "미래 AX 경쟁력은 얼마나 거대한 워크플로를 연결했는지가 아니라, 얼마나 적은 호출로 실제 업무를 끝내느냐에 달려 있다"는 말도 나온다.
 인공지능의 본질은 어텐션(attention)이다. 무엇을 기억하느냐보다 무엇에 집중하느냐가 더 중요하다. AX는 인간이 반복적으로 소비하던 집중력을 연산으로 대체하고, 남은 집중을 더 중요한 판단과 창조에 재배치하는 과정이다. 메일 정리나 일정 확인 같은 반복 업무를 AI가 대신 처리하는 이유도 여기 있다.
 중요한 것은 반복적 집중 소모를 줄이는 것이지, 업무 시스템을 끝없이 연결하는 데 있지 않다. 메일·캘린더·ERP·메신저를 거대한 워크플로로 엮는다고 인간 집중력이 자동으로 해방되는 것은 아니다. 오히려 연결이 길어질수록 컨텍스트 재주입과 반복 호출, 토큰 소비만 늘어나며 인간은 다시 그 흐름을 감시하는 관리자로 묶일 수 있다. 결국 AX의 핵심은 얼마나 많은 시스템을 연결했느냐가 아니라, 인간이 직접 붙들고 있던 반복 집중 노동을 실제로 얼마나 덜어냈느냐다.
 이번 사례는 국내 AX 열풍의 단면을 보여준다. 개별 자동화 기능 자체는 충분히 유용할 수 있다. 그러나 그것들을 하나로 연결했다고 곧바로 '에이전트 혁명'이 되는 것은 아니다. 기업이 착각하기 쉬운 지점도 여기다. 반복 호출 구조를 자율 지능으로 오인하는 순간, AX는 생산성 혁신이 아니라 토큰 비용 증폭기로 변하기 시작한다.
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 기업 AX의 핵심은 화려한 데모가 아니다. 회사 안에서 사람이 몸으로 때우던 반복 업무를 실제로 얼마나 줄였는지, 그리고 그 과정에서 어떤 비용 구조와 데이터 의존성이 새로 생기는지, API 연결을 통한 정보유출 가능성은 없는지 냉정하게 따지는 데 있다. 워크플로를 길게 연결하는 것과 기업이 실제로 더 효율적으로 움직이는 것은 전혀 다른 문제다.
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 <img alt='인간은 메일을 볼 때 제목·보낸사람·핵심 내용만 선택적으로 압축해 판단한다. 반면 AI 에이전트는 메일·일정·문서·이전 대화까지 한꺼번에 8192차원 벡터 공간으로 펼쳐 관계를 계산한다. 문제는 단순 확인 업무까지 장문 컨텍스트와 반복 호출 구조로 연결되면서 GPU·토큰·전력 소비가 급증한다는 점이다. 결국 AX의 핵심은 "얼마나 많이 연결했는가"가 아니라, 인간 집중력을 얼마나 효율적으로 재배치했는가에 있다는 점을 풍자한 인포그래픽이다. / GPT-5.5' class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202605/26/552814-8XPEppr/20260526172311195uyxp.png" data-org-width="1280" dmcf-mid="p1mD8MKpG6" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img1.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202605/26/552814-8XPEppr/20260526172311195uyxp.png" width="658">
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 인간은 메일을 볼 때 제목·보낸사람·핵심 내용만 선택적으로 압축해 판단한다. 반면 AI 에이전트는 메일·일정·문서·이전 대화까지 한꺼번에 8192차원 벡터 공간으로 펼쳐 관계를 계산한다. 문제는 단순 확인 업무까지 장문 컨텍스트와 반복 호출 구조로 연결되면서 GPU·토큰·전력 소비가 급증한다는 점이다. 결국 AX의 핵심은 "얼마나 많이 연결했는가"가 아니라, 인간 집중력을 얼마나 효율적으로 재배치했는가에 있다는 점을 풍자한 인포그래픽이다. / GPT-5.5
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 ☞ FLOPs 대비 지능 효율성 = 같은 AI 모델을 써도 실제 조직 생산성과 비용 구조가 완전히 달라진다. 에이전틱 AI 연결은 디지털 관료제 구조에 가깝다. 전체 프로젝트 업로드, 컨텍스트 누적, 자동 검증, 재호출 루프를 반복하며 GPU와 토큰을 계속 태운다. 반면 사내 AI 조직화는 월 3만원 안팎 정액제 AI 위에 조직 전체 업무를 얹어 수백경(10¹⁸)~수백해(10²²) 단위 부동소수점 연산(FLOPs)을 상시 활용할 수 있다.
 에이전틱 API 구조는 작은 버그 수정에도 전체 코드베이스를 다시 읽고, 테스트를 반복 실행하고, 실패하면 재호출을 수행하면서 같은 연산을 계속 되풀이한다. 모델 자체 지능이 올라가는 것이 아니라 단순 반복 호출과 컨텍스트 증폭으로 연산만 태우는 구조다. 이 과정에서 GPU 사용량과 토큰 비용이 폭증하고, 전력 소비와 냉각 부담까지 증가한다.
 반면 일반 직원까지 AI 기반 압축형 업무 흐름 안으로 넣는 조직 운영 전략은 보고서 작성, 자료 조사, 문서 정리, 회의 요약, 코드 분석 같은 반복 업무를 사람이 직접 압축해 AI에 입력하고 결과를 검증한다. 토큰 비용 부담에서 해방돼 조직 전체 차원에서 연산을 모델이 터지기 직전의 한계치까지 끌어올려 활용할 수 있다는 점이 특징이다.
 직원의 AI 연산량을 극대화하려면 업무 유형과 목표에 맞춘 시스템 프롬프트 구조가 필요하다. 보고서 작성 담당자와 재무 담당자, 개발자와 영업 인력은 필요한 추론 흐름 자체가 다르다. 핵심은 AI를 정렬하는 데 있어 빅테크와 일반 기업 사이 기술적 격차가 제로에 가깝다는 점에 있다. 프롬프트 조정, 역할 분리, 컨텍스트 압축, 출력 형식 통제 같은 운영 레벨에서 접근할 수 있기 때문이다. 결국 사내에서 이런 구조를 표준화하면 API로부터 독립된 "1직원 1에이전트" 조직화도 가능하다.
 여성경제신문 이상헌 기자 liberty@seoulmedia.co.kr
 *여성경제신문 기사는 기자 혹은 외부 필자가 작성 후 AI를 이용해 교정교열하고 문장을 다듬었음을 밝힙니다. 기사에 포함된 이미지 중 AI로 생성한 이미지는 사진 캡션에 밝혀두었습니다.
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