에이전틱 인공지능(AI) 시대에 전문 도메인 에이전트끼리 협업을 통해서 완전히 새로운 혁신(Breakthrough)을 만들어 내는 방향으로 가고 있으니 이런 오케스트레이션(Orchestration)도 꼭 잘 이해하고 산업 분야에서 큰 성과를 만들어 내야 한다.
이화영 LG AI연구원 상무는 9일서울 여의도 콘래드서울 파크볼룸(5층)에서 열린 2026 뉴스1 미래산업포럼(NFIF)에서 'AI 시대 기업의 가치 창출 전략'이라는 주제 발표를 통해 이같이 말했다.

이 상무는 특히,AI 도입 가속화를 위한 기반(Foundation·파운데이션), AI 생산성 향상을 위한 추론(Reasoning·리즈닝), AI 확장 운영을 위한 오케스트레이션의 중요성을 강조했다.

이 상무는 "AI를 가지고 실제 사업, 산업 현장에서 효과를 만들어내고 사업적 가치를 창출하려면 AI 기술에 대한 아주 깊은 이해가 필요하다"며 "그 이해를 바탕으로 해당 기술의 특징을 잘 살려서 현장에 문제를 해결하는데 적용해야 실질적인 효과가 발생한다"고 말했다.

이어 "AI를 만드는 데 워낙 큰 비용이 들어가고 그 만들어진 AI를 다시 현장에서 설치·적용(Deploy)해서 운영(Operation)하려면 그래픽처리장치(GPU) 장비가 들어간다든지 매우 많은 일들이 필요로 한다"며 "AI의 특징을 잘 이해하고 우리가 투자대비수익(ROI)을 만들어 낼 수 있는 정도 수준의 기술을 활용하는 것이 필요하다"고 했다.


또한 "대규모 언어모델(LLM)과 관련해 (AI가) 대용량으로 사전 학습을 하면 뒤에 별도의 라벨링(Labeling) 데이터를 많이 줄여서 좋은 성능을 발휘할 수 있다는 파운데이션에 대한 이해가 필요하다"고 말했다.

'리즈닝' 관련해선 "LLM이 옛날처럼 그냥 질문하면 답변을 잘하는 수준을 넘어서 스스로 사고해서 내가 주어진 문제를 해결하기 위해서 어떻게 전략을 짜고 어떤 도구(tool)를 호출하고 에이전트와 협업하고 등등에 대한 내용을 추론하는 과정을 거치게 된다"며 "(이때) 리즈닝 특징을 잘 이해해서 실제 산업에 잘 전개해야 한다"고 했다.

오케스트레이션에 대해선 "추론이 끝나고 나면 실제 어떤 도구를 호출하고 어떤 기능(Skill)을 활용하고 또는 어떤 에이전트와 소통해서 문제를 해결할 때 굉장히 뛰어난 역량을 가지고 있다"고 설명했다.

LG AI연구원은텍스트와 이미지를 동시에 이해하고 추론하는 차세대 멀티모달(복합 정보처리) AI '엑사원(EXAONE) 4.5'를 앞세워 바이오, 로봇 등 미래 산업 분야에서 성과를 내며 국내 AI 생태계 확장을 주력하고 있다.

엑사원 4.5는 LG AI연구원이 2021년 12월 국내 최초 멀티모달 AI 모델 '엑사원 1.0'을 개발하며 축적한 기술력을 바탕으로 자체 개발한 비전 인코더(Vision Encoder)와 거대언어모델(LLM)을 하나의 구조로 통합한 비전-언어 모델(VLM)이다.

엑사원 4.5의 가장 큰 특징은 산업 현장에서 실제로 마주하는 복잡한 비정형 데이터를 읽고 분석하는 '실전형 추론 능력'이다. 단순히 사진 속 사물을 인식하는 수준을 넘어 복잡한 설계 도면이나 재무제표, 각종 기술 계약서에 담긴 텍스트와 시각 정보를 유기적으로 연결해 맥락을 파악한다. 이는 AI가 가상 세계의 데이터를 넘어 실제 산업 현장의 난제를 해결할 수 있는 '피지컬 인텔리전스'로 진화하기 위한 핵심 단계다.

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