인공지능(AI)·로보틱스 등 9개 직무 대상 세 자릿수 하반기 신입사원 채용 생성형 AI(Generative AI) 활용 역량 및 글로벌 트렌드 이해도 평가 목적 CNS 특화 검사 신설도 LG CNS가 인공지능(AI)·로보틱스를 포함한 9개 주요 직무에서 세 자릿수 규모의 하반기 신입사원 채용을 진행한다. 오는 14일까지 서류 접수를 받는 이번 채용은 인공지능 전환(AX)과 로보틱스 전환(RX) 현장을 이끌 우수 인재를 확보하기 위해 마련됐다. 모집 분야는 AI·로보틱스·컨설팅을 비롯해, 디지털 전환(DX) 엔지니어, 클라우드 애플리케이션 현대화(AM), 아키텍트, 전사적자원관리(ERP), 스마트 팩토리(Smart Factory), 컨버전스 엔지니어 등 주요 사업 영역 전반이다. 이 가운데 AI 직무 합격자는 다양한 산업군에서 특화된 에이전틱 AI(Agentic AI) 서비스를 기획하는 역할을 맡는다. 로보틱스 직무는 제조·물류 현장에 로봇을 적용하고 차세대 기술을 검증하는 업무를 담당하게 된다. LG CNS는 지난 5월 국내 최초로 로봇 학습·운영 플랫폼 '피지컬웍스(PhysicalWorks)'를 출시하며 RX 시장에 출사표를 던진 바 있다. 그렇기에 이번
LG CNS, 차움, 차헬스케어 3사 협력 차움 건강검진센터에 인공지능(AI) 에이전트 도입 예고 검진 이력 분석, 맞춤 항목 추천, 결과지 작성, 사후관리 등 전 과정 자동화 노린다 LG CNS가 차움·차헬스케어 등 의료·헬스케어 전문 기관과 손잡는다. 이를 통해 차움 건강검진센터에 특화 인공지능(AI) 에이전트를 도입하겠다는 계획을 밝혔다. LG CNS는 최근 서울시 강남구 삼성동 소재 차움 건강검진센터에서 '지능형 검진센터 도입을 위한 착수보고회'를 열고 본격적인 개념증명(PoC)에 착수했다. 삼사의 이번 협력은 지난 1월 LG CNS가 차바이오그룹에 단행한 전략적 투자의 결실이다. 차움 검진센터를 시작으로, 향후 차병원 주요 검진센터까지 적용 범위를 단계적으로 확대할 계획이다. 차움 건강검진센터는 환자 이력 파악을 위해 간호사가 고객관계관리(CRM)·전자의무기록(EMR) 등 다수 시스템을 수작업으로 조회해야 했던 기존 방식을 개편한다. 김재화 차움 원장은 "이번 협업은 맞춤형 의료 서비스에 최첨단 AI 기술을 결합해 환자 케어의 질적 수준을 끌어올리는 계기가 될 것"이라며 "지능형 검진 시스템을 성공적으로 적용해, 프리미엄 건강검진의 새로운 기준을 제
가트너 “2027년 말까지 프로젝트 40% 이상 취소 전망”…성공 사례는 인간 감독·명확한 KPI·좁은 업무 범위에 집중 2026년 상반기가 지난 현재, 에이전트형 AI는 신기루도, 완전한 돌파구도 아닌 것으로 평가된다. 기업 소프트웨어와 산업 자동화 분야에서 기대는 여전히 높지만, 실제 배포는 제한적이며 성과는 인간의 감독 아래 명확히 정의된 업무에 적용될 때 나타나고 있다. 2년 전 AI 관련 약속들이 쏟아졌다. 가트너는 2028년까지 기업 소프트웨어의 3분의 1에 에이전트형 AI가 포함되고, 일상 업무 의사 결정의 15%가 자율적으로 이루어질 것이라고 예측했다. 지멘스는 “완전한 워크플로우를 독립적으로 실행하는” 산업용 AI 에이전트를 선보이며 생산성을 최대 50%까지 향상시킬 수 있다고 주장했다. 기업 소프트웨어 분야에서는 세일즈포스의 에이전트포스가 출시 후 약 18개월 만에 연간 반복 매출 10억 달러를 돌파했다. 그러나 2026년 중반 데이터를 기준으로 보면 에이전트형 AI는 신기루도 아니고, 즉각적인 획기적 발전도 아니다. 실제 기술이지만 허구의 시간표에 맞춰 홍보된 측면이 크며, 자동화 전문가에게 중요한 과제는 이 두 가지를 구분하는 것이다.
로봇은 눈앞의 현실을 전부 보지 못한다. 카메라 시야 뒤에 가려진 물체, 조명에 따라 달라지는 표면, 반사광·먼지, 센서가 놓친 깊이 정보 등은 실제 작업 공간 곳곳에 빈틈을 만든다. 사람에게는 익숙한 환경도 로봇에게는 일부만 관측되는 이유다. 이러면 보이는 정보만 믿고 움직이는 로봇이 예측하지 못한 충돌이나 작업 실패를 일으키기 쉽다. 그동안 피지컬 AI(Physical AI) 논의는 현실 데이터를 모으고, 가상 환경에서 학습한 후, 인공지능(AI)의 판단을 로봇 제어와 작업 동작으로 구현하는 과정에 집중됐다. 그러나 이러한 학습·제어에 앞서 해결해야 할 문제가 있다. 센서에 들어온 정보부터 불완전하다면, 로봇은 무엇을 현실로 받아들여야 하는가. 가려진 물체의 전체 형상·표면, 주변 장애물, 다각적인 환경 변화 등을 복원하지 못하면 정교한 학습·제어도 불완전한 현실 위에서 이뤄질 수밖에 없다는 지적이 나온다. 쉽게 말해, 눈이 멀고 왜곡된 상태에서는 아무리 뛰어난 두뇌와 손발을 가졌어도 제대로 된 판단과 동작을 기대하기 힘들다는 의미다. 이 빈틈을 채우는 AI 기반 복원 기술을 묶어 부르면 ‘복원형 AI’다. 이는 저화질 의료 영상에서 신체 내부 구조를 구
한국공항공사(KAC) ‘인공지능 정보시스템 마스터플랜 수립’ 사업 따내 국내 14개 공항 인공지능 전환(AX) 로드맵 구축 생성형 AI(Generative AI), 에이전틱 AI(Agentic AI) 기반 현장 안전관리 서비스 체계화 도모한다 LG CNS가 한국공항공사(KAC)의 공항 인공지능 전환(AX) 중장기 로드맵 ‘인공지능 정보시스템 마스터플랜(AI Information System Master Plan) 수립’ 사업권을 확보했다. 이 사업은 김포·김해·제주 등 전국 14개 공항 운영 전반에 인공지능(AI)을 적용하기 위해 지난해부터 총 50개 혁신 과제를 실행하는 중장기 AX 프로젝트다. 공항 운영 최적화, 고객 서비스 혁신, 현장 안전관리 체계 강화 등을 핵심 과제로 삼는다. 이 과정에서 AI·데이터 설계, 거버넌스 구축, 주요 과제 개념증명(PoC)을 단계적으로 실행한다. 사업에 낙점된 LG CNS는 AI 전략 컨설팅, 데이터 아키텍처 설계, 거버넌스 구축, 에이전틱 AI(Agentic AI) 기반 현장 안전관리 PoC 등을 수행하게 됐다. 이를 통해 공항 현장의 초동 대응력 향상과 운영 최적화를 이루고, 미래형 공항 모델을 정립한다는 비전이다.
“요컨대 세상을 처리하는 데 그치지 않고 그 안에 참여하며, 말하는 데 그치지 않고 행동까지 하는 기계다 (In short, machines that don’t just process the world, but participate in it, machines that don’t just talk, but also act).” 피터 시몬스(Pieter Simoens) 벨기에 헨트대학교 교수는 나노전자·디지털 기술 연구기관 아이멕(imec)에 게재한 기고문에서 이같이 언급했다. 이는 에이전틱 AI(Agentic AI)와 피지컬 AI(Physical AI)가 불러올 변화를 시사한 메시지다. 인공지능(AI)의 진화 단계가 디지털 환경 내 업무를 직접 수행하고 물리 세계에 개입하는 방향으로 전환되고 있다는 분석이다. AI가 공정의 이상 징후를 감지하고 최적의 운전 조건을 제안하더라도, 설비가 저절로 가동되는 것은 아니다. 결산 오류를 찾아내 보고서를 작성한다고 해서 사내 시스템의 전표가 자동으로 수정되지도 않는다. 업계는 AI의 판단을 현장의 실행으로 이으려면, 설비·로봇·기업 시스템을 연동하는 실행 프레임워크가 필요하다고 제언했다. 즉 실질적인 구동 체계가 뒷받침
글로벌 인공지능(AI) 신소재 개발 협력체 ‘AI 머티리얼즈 파운드리(AI Materials Foundry)’ 창립 멤버 선정 에이전틱 AI(Agentic AI) 플랫폼 기반 분자 구조 탐색 및 신소재 발굴 기간 단축 지원한다 반도체·화학·에너지 등 첨단 산업계에서 신소재 발굴에 소요되는 시간·비용을 줄이는 것이 기업의 핵심 경쟁력으로 부상하고 있다. 이에 따라, 생성형 AI(Generative AI) 및 에이전틱 AI(Agentic AI) 기술을 접목해 물질 탐색 공정을 단축하는 신소재 분야 인공지능 전환(AX) 움직임이 뚜렷해지는 양상이다. LG CNS는 영국 인공지능(AI) 스타트업 커스프AI(CuspAI)가 주도하는 글로벌 협력체 'AI 머티리얼즈 파운드리(AI Materials Foundry)'에 창립 멤버로 합류했다. 이 연합체에는 엔비디아·메타·AMD·3M·머크 등 글로벌 빅테크·소재 업체 48곳이 참여한다. AI 기반 신소재 설계·검증·상용화 등을 지원하는 글로벌 생태계다. LG CNS는 플랫폼 공급 파트너로 참여하게 됐다. 국내 반도체·화학·에너지 업체가 연구 장비나 AI 인프라를 직접 구축하지 않고도 커스프AI의 에이전틱 AI 플랫폼을 활용
‘가상 동반자(Virtual Companion)’ 아우라(AURA)·레오(LEO)·마리(MARIE) 공식 출범 “19가지 산업 역량 기반 설계·시뮬레이션·제조 전반서 엔지니어링 혁신 지원” 다쏘시스템이 자사 핵심 비전이자 차세대 인공지능(AI) 기술 체계 ‘가상 동반자(Virtual Companions)’를 출시했다. 이는 사측의 가상 환경 방법론인 버추얼 트윈(Virtual Twin) 플랫폼 ‘3D익스피리언스(3DEXPERIENCE)’에서 활용 가능하다. 이번에 론칭한 가상 동반자는 총 19가지의 전문 역량을 갖추고 있다. 비즈니스 기획, 제품 설계, 엔지니어링, 시뮬레이션, 제조·운영 등에 이르는 과정에서 사용자의 의도를 해석하고 지능적인 의사결정을 내리도록 설계된 에이전틱 AI(Agentic AI) 기능이다. 이는 프로그램 관리, 복합 엔지니어링, 바이오사이언스 등 신뢰성이 요구되는 분야를 지원한다. 이미 지난해 공개된 아우라(AURA)와 올해 초 공식화된 레오(LEO)·마리(MARIE) 등 기능별 3종으로 구성됐다. 사측은 프로세스 맥락을 조율하는 ‘아우라’ 엔지니어링 추론을 담당하는 ‘레오’ 과학 영역을 담당하는 ‘마리’가 산업의 노하우를 담아내는
글로벌 인공지능(AI) 트렌드에 발맞추기 위한 무게중심이 기존 ‘모델 개발’에서 ‘대규모 연산 인프라 확보’로 전환되는 분위기다. 그래픽처리장치(GPU)만 대량으로 도입하는 수준에서는 경쟁력을 확보하기 어렵다는 것을 뜻한다. 메모리·네트워크·전력·소프트웨어를 통합해 지능을 생산하는 ‘AI 팩토리(AI Factory)’가 국가·기업의 핵심 기반 시설로 부상하는 모습이다. 한국에서는 SK그룹·네이버가 서로 다른 방식의 대규모 AI 팩토리 구축에 나섰다. SK그룹은 자회사 SK텔레콤의 최대 2기가와트(GW) 규모 AI 인프라와 또 다른 자회사 SK하이닉스의 차세대 메모리를 결합하는 데 집중하고 있다. 네이버는 각 세종특별자치시 소재 데이터센터를 중심으로, 최대 1GW 규모의 멀티테넌트(Multi-tenant) 소버린 AI(Sovereign AI) 클라우드를 추진한다. 쉽게 말해, 여러 기업·기관이 하나의 대규모 AI 인프라를 각자 분리된 환경에서 함께 이용하면서도, 데이터, 모델, 운영 권한은 국내 체계 안에서 통제하는 방식이다. 두 사업의 공통 기반은 엔비디아(NVIDIA)의 AI 팩토리 설계·배포·운영 청사진인 ‘엔비디아 DSX(NVIDIA DSX)’다. 다만
생성형 AI(Generative AI)는 문서·이미지·표 등 오피스 자료를 사용자 입맛에 맛게 뽑아내지만 이전 업무까지 이어받지는 못한다. 사용자는 새 대화를 열 때마다 조직·프로젝트·상대방·목적 등을 여러 이해관계에 다시 설명해야 한다. 이메일·회의·메신저·문서 등에 파편화된 정보도 직접 찾아서 다시 적용해야 했다. 자료 제작 속도는 빨라졌지만 업무 맥락의 단절은 그대로 남는 것. 글로벌 AI 워크스페이스 플랫폼 업체 젠스파크(Genspark.ai)는 이 문제를 지속형 메모리(Persistent Memory) 기능 ‘세컨드브레인(SecondBrain)’으로 풀겠다고 나섰다. 이메일·일정·문서·기록 등을 하나의 환경에 축적한 후 AI가 다음 작업에 재활용하는 구조다. 에릭 징(Eric Jing) 젠스파크 공동창업자 겸 최고경영책임자(CEO)는 “현시점 AI의 기억 기능은 사용자 말투·선호도를 반영하는 수준에 집중돼 있고, 그 가치도 개별 대화가 끝나는 시점에서 함께 멈춘다”고 분석했다. 그러면서 “우리는 답변을 개인화하는 기억부터 AI가 실제 업무를 수행하는 데 활용 가능한 기억 체계를 구축했고, 이를 통해 이전 업무를 기억하고 다음 업무까지 이어가는 순환
안전·신뢰 확보, 개방형 실행 기반 조성, 수요 중심 도입 촉진 등 3대 전략 제시 과학기술정보통신부가 자율적으로 계획을 수립하고 실행하는 ‘에이전틱 AI’ 시대에 대응하기 위해 국가 차원의 실행 전략을 내놨다. 과기정통부는 7월 23일 열린 제11회 과학기술관계장관회의에서 ‘에이전틱 AI 이니셔티브’를 발표하고, 안전·신뢰 기반의 개방형 AI 실행 생태계 조성과 산업·국민 체감형 도입 확산을 추진한다고 밝혔다. 과학기술정보통신부는 지난 7월 23일 개최된 제11회 과학기술관계장관회의에서 ‘에이전틱 AI 이니셔티브’를 발표했다고 밝혔다. 최근 AI는 사용자의 목표에 따라 자율적이고 능동적으로 계획을 세우고 실행하는 ‘에이전틱 AI’로 빠르게 진화하고 있다. 에이전틱 AI는 산업 생태계 전반의 수익 구조와 서비스 방식을 바꾸고, 개인의 생산성을 획기적으로 높여 ‘1인 기업 시대’를 가능하게 하는 핵심 기술로 주목받고 있다. 이에 따라 AI 경쟁의 축도 확대되고 있다. 기존 AI 경쟁이 ‘누가 더 우수한 모델을 보유했는가’에 집중됐다면, 앞으로는 ‘누가 더 많은 데이터, 시스템, 업무 흐름을 연결하고 실행하는가’가 경쟁력을 좌우할 핵심 요소가 될 전망이다. 글로
공장은 인공지능(AI)에게 까다로운 시험장 중 하나다. 데이터는 설비마다 다른 형식으로 파편화돼 축적되고, 작업 조건은 품질·납기·안전과 복잡하게 연결된다. 잘못된 판단은 곧바로 라인 정지와 불량률 상승으로 직결된다. 산업 인공지능 전환(AX)으로 가는 과정에서 이러한 병목이 발생한다. 일반적인 AI 모델 성능보다 공장 데이터를 읽어낼 구조, 판단을 검증할 가상 공간, 그 결과를 로봇·설비와 물리적 동작으로 구현하는 시스템적 면모가 요구되기 때문이다. 이처럼 제조 AI 도입은 시스템 차원의 혁신적 변화를 꾀해야 한다. 이 과정은 특히 기존 제조 조직의 공정 생태계에 물리적 마찰을 일으킨다. AI가 실질적인 비즈니스 성과로 이어지려면 데이터 인프라, 생산 관리 방식, 업무 흐름, 조직 운영 전반 등이 유기적으로 체질을 바꿔야 한다는 뜻이다. 거대언어모델(LLM)은 정제된 언어를 바탕으로 추론하지만, 제조 데이터는 설비, 공정, 품질 기준, 유지보수 조건마다 완전히 다르게 생성되기 때문에 보편적인 표준 데이터라는 개념이 성립하기 어렵다. 산업 AX가 데이터·검증·실행을 단일 파이프라인으로 통합해야 하는 이유다. 이러한 동향과 실전 인사이트를 담아 지난달 오프라인
LG CNS-두산, 인공지능(AI) 기반 자율제조(Autonomous Manufacturing) 및 차세대 데이터센터 사업 협력 LG CNS 자율형 AI 플랫폼 ‘에이전틱웍스(AgenticWorks) 기반 지능형 에이전트 인프라 강화한다 LG CNS가 두산과 함께 인공지능(AI)·로보틱스·데이터센터를 망라하는 전방위 신사업 영토 확장에 나선다. 양사는 이 기조에서 인공지능 전환(AX) 및 로보틱스 전환(RX) 신사업 글로벌 경쟁력 확보를 위한 업무협약(MOU)을 체결했다. 이번 협약은 양사 핵심 기술 역량을 결합해 대형 제조 현장 및 IT 인프라의 동반 고도화를 추진하고 차세대 글로벌 비즈니스 모델을 전격 가동하기 위해 추진됐다. 현신균 LG CNS 사장은 “자사 AX·RX 역량과 두산 기술력이 결합된 시너지 효과가 기대된다“며 "제조 현장의 AI 설비 예측부터 로봇을 활용한 산업 혁신까지, 실제 사업화로 이어지는 구체적인 협력 성과를 빠르게 만들어내겠다"고 밝혔다. 이들은 1개월 이내에 실질적인 사업 협력 추진체를 구성하고, 세부 운영 방안을 수립할 계획이다. AX 분야에서는 LG CNS의 기업용 에이전틱 AI(Agentic AI) 플랫폼 '에이전틱웍스(A
생성형 AI(Generative AI) 열풍을 경험한 글로벌 산업은 이제 ‘에이전틱 AI(Agentic AI)’에 주목하고 있다. 질문에 답하는 생성형 AI에서, 스스로 목표를 이해하고 데이터를 분석하며 실제 업무를 수행하는 ‘실행형 AI(Actionable AI)’가 산업 혁신의 핵심으로 떠오른 것이다. 이 가운데 최근 현장에 서는 보고서 작성, 위험 분석, 보안 대응, 공정 운영, 고객 상담까지 AI 가 직접 업무를 완결하는 사례가 빠르게 늘고 있다. 특히 멀티 에이전트 구조와 피지컬 AI(Physical AI) 기술은 제조·공공·보안 산업 전반의 업무 방식을 근본적으로 바꾸기 시작 했다. 하지만 이러한 인공지능 전환(AX)의 성패는 다양한 전략이 수반돼야 한다. 데이터 전략, 보안 체계, 조직 문화, 업무 프로세스까지 함께 재설계 해야만 진정한 혁신이 가능하다는 뜻이다. [SPECIAL REPORT] ‘AX’가 된 기업들, 그들은 어떻게 조직을 재설계하나 - AI 에이전트 도입 사례 - “AI가 보고서 쓰고 위험 분석까지” 현실이 된 에이전트 AI의 현장 - AI 활용 전략 - AI는 이미 조직을 갈라놨다...상위 5% 기업의 ‘진짜 전략’ - AI 활
정부의 2026년 인공지능 전환(AX) 사업 통합 설명회가 던진 신호가 있다. 현시점 인공지능(AI)은 산업 운영 체계 안에서 실제 성과를 만들어 내야 하는 실행 수단이 됐다는 뜻이다. 이번 정부 사업의 핵심은 생산 계획, 품질 관리, 설비 제어, 공정 최적화 등 제조 현장의 문제를 AI 에이전트 (AI Agent) 기반으로 해결하겠다는 방향성이 골자다. 특히 단일 기능 자동화에서 벗어나, 다종·이 기종 AI 플랫폼이 협업하는 멀티 에이전트(Multi Agent) 구조가 정책 전면에 등장했다는 점은 의미가 크다. 이는 스마트 팩토리(Smart Factory) 의 무게중심이 설비와 데이터 수집에서 판단·제 어·실행으로 이동하고 있음을 보여준다. 이번 특집은 정부의 올해 AX 사업을 산업 전환의 신호로 해석한다. 이 과정에서 정책·기술·현장을 함께 짚으며, AX가 제조업의 경쟁력을 어떻게 다시 설계 하는지 살펴본다. [SPECIAL REPORT] AI 전환 2막, 산업은 ‘에이전트’로 재편된다 과학기술정보통신부 정책 과제 생성형 AI 다음은 ‘행동’…한국형 에이전틱 전략 시작 산업통상자원부 정책 과제 “판단 넘어 제어까지”…산업 AI 에이전트 시대 개막 중소벤처
KIBA서울-中 염성경제개발구 맞손…한·중 기업 ‘양방향 비즈니스’ 넓힌다
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