AX 전문기업 LG CNS(064400, 대표 현신균)가 30일 서울 여의도 콘래드 호텔에서 기업 고객 초청 행사 ‘AX 페어(AX Fair) 2025’를 열고, 에이전틱(Agentic) AI와 피지컬(Physical) AI 기반의 최신 AX 혁신 사례를 발표했다. 이날 행사는 제조, 물류, 금융, 유통, 공공, 헬스케어 등 다양한 산업 분야 기업 관계자 1000여 명이 참석했다.
기업용 에이전틱 AI 플랫폼 ‘에이전틱웍스’로 구축한 VoC 분석·인사 특화 서비스 소개
LG CNS는 기업용 에이전틱 AI 플랫폼 ‘에이전틱웍스(AgenticWorks)’를 선보였다. 이 플랫폼은 6종 모듈로 구성돼 기업의 에이전틱 AI 서비스 설계·구축·운영·관리 전 주기를 지원하며, 온프레미스(구축형)와 클라우드 환경 모두에서 활용할 수 있다. 현재 금융 고객을 중심으로 도입 관련 개념검증(PoC, Proof of Concept)을 진행 중이다.
이날 행사에서는 에이전틱웍스로 구축한 ‘VoC(고객 리뷰) 분석 에이전틱 AI 서비스’와 ‘인사 특화 에이전틱 AI 서비스’가 소개됐다. ‘VoC 분석 에이전틱 AI 서비스’는 고객 VoC 분석 시 1000건 분류 시간을 기존 2일에서 약 40초로 단축하고, 누락·오분류 등의 휴먼 에러 발생률을 감소시킨다. 긴급 이슈는 실시간으로 담당자에게 알리고 고객에게는 즉시 사과 메일을 발송한다. 마케팅, 경영관리 등 타 부서도 ‘VoC 분석 에이전틱 AI 서비스’가 제공하는 분석 보고서를 통해 업무 생산성과 고객 만족도를 크게 높일 수 있다.
‘인사 특화 에이전틱 AI 서비스’는 대규모 채용 시 인사 시스템에 제출된 수만 건의 자기소개서, 인적성검사 데이터와 시스템상의 기존 인사 문서를 알아서 분석해 적합한 인재를 추천하며, 지원자별 면접 질문까지 자동 생성해 업무 생산성을 약 26% 개선한다.
LG CNS AI클라우드사업부장 김태훈 전무는 “수백 건의 AX 프로젝트 경험을 바탕으로 기업이 에이전틱 AI 서비스를 손쉽고 안전하게 구축·운영할 수 있는 엔터프라이즈 플랫폼 ‘에이전틱웍스’를 개발했다”며 “목표 달성 중심의 에이전틱 AI 체제로의 대전환을 선도해 고객과 함께 미래를 설계하는 AX 파트너가 되겠다”고 말했다.
기조연설에는 LG CNS AI센터장 진요한 상무, LG CNS GenAI사업담당 임은영 담당, 코히어 공동 창업자 아이반 장(Ivan Zhang), LG AI연구원 이화영 상무, 카이스트(KAIST) 명현 교수 등 총 5명의 연사가 참여했다.
캐나다 AI 선도 기업 코히어의 아이반 장은 기업이 에이전틱 AI 서비스를 도입하는 과정에서 보안과 컴플라이언스의 중요성을 강조하며, 노스(North) 플랫폼을 소개하고 “LG CNS 에이전틱웍스의 ‘스튜디오’ 모듈은 노스를 기반으로 구현됐다”고 설명했다.
산업 분야별 12개의 AX 비즈니스 트랙과 6개의 AX 기술 트랙에서는 NH농협은행, 신한카드, HD현대건설기계, LG전자 등 고객 AX 혁신 사례가 공유됐다.
피지컬 AI 세션도 인기… 스마트물류·팩토리 사업에 적용 중인 로봇 사례 및 휴머노이드 로봇 기술 등 소개
LG CNS는 에이전틱 AI와 함께 AX 핵심 축인 피지컬 AI를 주제로 한 물류 RX(로봇 전환) 혁신 사례 및 로봇 지능화 과제 추진 현황 등을 공유했다.
LG CNS가 스마트물류·팩토리 사업에서 제공하고 있는 오토스토어(AutoStore), 자율이동로봇(AMR) 등 로봇 사례와 피지컬 AI를 위한 시뮬레이션 기반 합성 데이터 생성 및 학습, 휴머노이드 로봇 활용 기술 소개 세션은 큰 주목을 받았다.
이번 행사에서는 전시 부스를 통해 다양한 AMR 기반 로봇 서비스와 휴머노이드 로봇의 원격제어 시연도 이뤄졌다. LG CNS는 원격제어를 포함한 VLA(Vision-Language-Action)[1] 학습, 시뮬레이션 기반의 강화 학습[2] 등의 기술을 활용해 현장 데이터를 오픈소스 로봇 파운데이션 모델(RFM)[3]에 학습시키는 자체 연구개발을 진행하고 있다. 이를 통해 물류센터 내에서 휴머노이드 로봇의 업무 동작을 고도화하고 있다.
앞서 LG CNS는 미국 AI 로봇기업 ‘스킬드 AI’와 산업용 AI 휴머노이드 로봇 솔루션을 개발하는 PoC도 활발히 진행 중이다. 제조 공장에서 수집한 데이터를 스킬드 AI의 RFM에 학습시켜 유해 물질을 다루는 휴머노이드 로봇의 동작 정확도를 지속 향상시키고 있다.
[1] VLA: 시각 정보, 언어 지시, 행동을 통합해 로봇이 스스로 작업을 수행하도록 하는 멀티모달 AI 모델.
[2] 강화 학습: AI가 다양한 행동을 시도하고 그 결과에 따른 보상과 패널티를 반복적으로 학습함으로써 최적의 의사결정 방안을 찾아가는 기계 학습 기법.
[3] 로봇 파운데이션 모델(RFM): 로봇이 수행하는 행동, 센서로부터 수집된 수많은 언어/이미지/영상 데이터 등을 대규모로 학습해, 로봇이 다양한 환경과 작업에서 효율적으로 작동할 수 있도록 지원하는 범용 AI 모델.
