[이데일리 신영빈 기자] LG CNS(LG씨엔에스(064400))가 기업 인공지능 전환(AX)의 무게중심을 생성형 AI 활용에서 ‘실행형 AI’로 옮긴다. AI가 답변을 생성하는 수준을 넘어 기업 업무 수행, 시스템 진단, 산업 현장 로봇 운영까지 연결되는 구조로 확장하겠다는 전략이다.

LG CNS는 27일 서울 강남구 그랜드 인터컨티넨탈 서울 파르나스에서 ‘LG CNS AX 페어 2026’을 열고 에이전틱 AI와 피지컬 AI를 중심으로 한 기업 AX 전략을 공개했다. 이날 행사에는 LG CNS를 비롯해 LG AI연구원, 오픈AI, 코히어, 팔란티어 등이 참여해 엔터프라이즈 AI 전환 방향과 실제 산업 적용 사례를 소개했다.

현신균 LG CNS 사장은 환영사에서 “이제 중요한 것은 AI가 무엇인지, 얼마나 뛰어난지에 대한 설명이 아니라 그 기술이 실제로 어떻게 사용되고 있는가, 그리고 우리의 일과 산업을 어떻게 바꾸고 있는가”라며 “AI는 기술이 아닌 실행의 문제이고, 그 실행은 이미 시작됐다”고 말했다.

첫 번째 키노트 발표를 맡은 진요한 LG CNS AI센터장은 기업용 AI의 핵심 키워드로 엔터프라이즈 AI, 에이전트, 전환을 제시했다. 개인이 웹에서 바로 쓰는 AI와 달리 기업용 AI는 비용 최적화, 보안, 데이터 연결, 시스템 연동, 의사결정 프로세스 통제 등이 함께 고려돼야 한다는 설명이다.

LG CNS가 이날 전면에 내세운 핵심 플랫폼은 기업용 AI 에이전트 플랫폼 ‘에이전틱웍스’다. 에이전틱웍스는 기업이 AI 에이전트를 개발, 배포, 운영, 관리할 수 있도록 지원하는 플랫폼이다. 기업 내부 지식 저장·검색, 에이전트 개발, 운영 관리, 모델 라우팅 등을 통해 AI 에이전트의 전 생애주기를 관리한다.

에이전틱웍스는 특정 언어모델 하나에 의존하지 않는 멀티 LLM 구조로 운영된다. LG CNS는 코히어와 함께 개발한 한국어 특화 모델 ‘집현’을 비롯해 LG AI연구원의 초거대 AI 모델 ‘엑사원’ 등 복수의 언어모델을 업무 특성과 보안 요건에 따라 선택·조합해 활용한다는 방침이다.

LG AI연구원은 자체 초거대 AI 모델 ‘엑사원(EXAONE)’을 중심으로 산업 AI 생태계 전략을 소개했다. 임우형 LG AI연구원장은 “오픈AI나 구글 제미나이와 직접 경쟁하기보다 LG그룹 내 많은 문제를 풀기 위한 전문가 AI를 지향한다”고 말했다.

임 원장은 엑사원이 실제 산업 현장에 적용되고 있다는 점을 강조했다. 그는 최근 공개한 엑사원 4.5에 대해 기존 대형 모델 대비 약 7분의 1 수준의 크기이지만 성능은 근접한 수준으로 끌어올렸고, 자체 비전 인코더를 통해 PDF·파워포인트 등 기업 문서를 읽고 업무에 활용할 수 있다고 설명했다.

또 LG그룹 내 업무 시스템 ‘챗엑사원’은 사무직 기준 약 8만명 이상이 가입해 활용 중이며, 석유화학 공장에서는 원료 수급·혼합·생산 스케줄링을 AI 에이전트들이 협업해 최적화하는 방식으로 적용되고 있다고 소개했다.

피지컬 AI도 주요 축으로 제시됐다. 명창국 LG CNS 상무는 기존 물류·제조 자동화가 컨베이어, 크레인 등 고정형 설비 중심이었다면 앞으로는 로봇 기반의 모바일 오토메이션과 피지컬 AI가 결합된 방향으로 진화할 것이라고 설명했다.

명 상무는 기존 고정형 자동화 기술이 적용된 물류센터의 자동화 수준을 30~40%로 진단했다. 자율주행 로봇과 모바일 셔틀 등 모바일 오토메이션을 적용하면 이를 70~80%까지 높일 수 있고, 남은 영역은 로봇과 피지컬 AI를 결합한 로보틱스 트랜스포메이션(RX)으로 채워 완전 자율 운영에 가까운 물류센터·공장을 구현할 수 있다는 설명이다.

LG CNS는 피지컬 AI 플랫폼 ‘피지컬웍스’를 제시했다. 피지컬웍스는 로봇 학습 데이터를 수집·정제·증강하고 로봇 파운데이션 모델(RFM)을 현장에 맞게 학습시키는 ‘포지’와, 여러 제조사와 형태의 로봇을 통합 관제하고 작업을 배분하는 ‘바통’으로 구성된다.

오후 세션에서는 실제 산업 적용 사례도 공유됐다. NH농협생명 AI 가입설계 시스템, 카드사 업무 혁신, 글로벌 컨택센터 솔루션과 에이전틱웍스 결합 서비스, 시스템 문제 해결을 위한 에이전틱 AI 진단 플랫폼 등이 소개됐다. 보험 설계, 금융 상담, 고객센터, IT 운영 등 기업 업무 전반에서 AI 에이전트 적용 가능성을 보여주는 사례들이다.

LG CNS의 이번 전략은 기업 AI 경쟁이 모델 성능 중심에서 실제 운영 체계 경쟁으로 옮겨가고 있음을 보여준다. 단일 LLM을 도입하는 데 그치지 않고 여러 모델을 업무별로 선택·조합하며, 내부 데이터와 시스템에 연결하고, 나아가 로봇과 산업 현장까지 확장하는 방식이다.

LG CNS는 에이전틱 AI와 피지컬 AI를 양대 축으로 삼아 생성형 AI를 ‘답하는 AI’에서 ‘일하는 AI’로 확장하겠다는 전략이다. 기업 업무에서는 AI 에이전트가, 산업 현장에서는 피지컬 AI와 로봇이 실제 성과를 만들어내는 구조를 구축하겠다는 구상이다.