'풀스택' 전략으로 AX 시장 공략
"AI 전환, 단순 구축 넘어야"
"80%가 PoC 함정에 빠진다"
삼성SDS가 17일 웨스틴 서울 파르나스 호텔에서 '삼성SDS 인더스트리 데이'를 개최하고 있다. 사진=손지하 기자
[포인트데일리 손지하 기자] 삼성SDS가 인공지능(AI) 인프라부터 플랫폼, 솔루션, 운영까지 전 영역을 통합 지원하는 'AI 풀스택' 전략을 앞세워 기업 AI 전환(AX) 시장 공략을 본격화했다. 단순한 기술 도입에 그치지 않고 실제 업무 혁신과 성과 창출까지 책임지겠다는 구상이다.
삼성SDS는 17일 웨스틴 서울 파르나스 호텔에서 '삼성SDS 인더스트리 데이'를 열고 제조·유통·서비스 산업을 중심으로 AX 전략과 실제 적용 사례를 공유했다. 글로벌 파트너사인 액센추어, 팔란티어, PTC도 참여해 산업별 AI 적용 방향을 제시했다.
◇"AI는 이제 업무를 수행하는 주체"
=한상원 삼성SDS MSP사업팀 상무는 이날 "AI가 단순한 생산성 도구를 넘어 일하는 방식 자체를 바꾸고 있다"며 "우리는 AI 풀스택 역량을 기반으로 고객이 신뢰할 수 있는 AX 파트너 역할을 수행할 것"이라고 강조했다.
삼성SDS는 AI 확산의 흐름이 반복 업무를 지원하는 '비서형 AI' 단계를 지나, 협업 동료 수준을 거쳐 스스로 계획하고 실행하는 '자율형 AI 에이전트'로 진화하고 있다고 진단했다. 업무 환경도 사람이 데이터 수집부터 실행까지 직접 담당하던 방식에서 AI가 전 과정에 개입하는 'AI 인 더 루프' 구조로 이미 전환됐으며 앞으로는 여러 AI 에이전트가 협력해 의사결정을 수행하고 사람이 검증하는 '휴먼 인 더 루프' 구조로 발전할 것이라고 전망했다.
한 상무는 "AI는 더 이상 도구가 아니라 업무를 수행하는 주체로 변화하고 있다"며 "기업 데이터, 업무 시스템, 보안까지 통합적으로 고려한 전략이 필요하다"고 말했다.
◇인프라부터 운영까지 '엔드 투 엔드' 지원
=삼성SDS의 AI 풀스택 전략은 GPU 기반 고성능 클라우드 인프라와 기업 내부 데이터를 연결하는 AI 플랫폼, 업무 자동화 및 협업 솔루션을 하나로 결합한 구조다. 협업 솔루션 '브리티 코파일럿'과 업무 자동화 솔루션 '브리티 오토메이션'이 대표 제품으로 SAP·워크데이·세일즈포스 등 글로벌 솔루션과 연계한 맞춤형 AI 에이전트도 제공한다.
AI 플랫폼 측면에서는 자체 개발 플랫폼 '패브릭스'를 중심으로 대형언어모델(LLM)과 기업 내부 데이터, 업무 시스템을 연결한다. API 허브 'SIIS'에 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP) 기능을 추가해 AI 에이전트가 기존 레거시 시스템과 안전하게 연동될 수 있도록 했다.
인프라 측면에서는 자체 삼성 클라우드 플랫폼(SCP)을 기반으로 엔비디아 B300 GPU를 국내 최초로 도입했으며 오는 7월에는 국산 AI 반도체 기업 퓨리오사AI와 함께 클라우드형 신경망처리장치(NPUaaS) 서비스를 출시할 계획이다. AWS, 구글 클라우드 등 글로벌 클라우드 사업자와의 협력도 병행한다.
글로벌 AI 생태계와의 협력도 확대 중이다. 삼성SDS는 오픈AI와 국내 최초로 '챗GPT 엔터프라이즈' 리셀러 파트너십을 체결했으며 구글 클라우드와 협력해 온프레미스 환경에서 '제미나이' 모델을 활용할 수 있는 환경을 준비 중이다. 앤트로픽과의 협력도 추진하며 멀티 AI 생태계를 구축해 나가고 있다.
실제 적용 사례로는 △정비 분야에서 리더·RAG·생성 에이전트를 활용해 진단부터 부품 주문까지 전 과정을 자동화한 사례 △마케팅 분야에서 멀티 에이전트 체계로 데이터 분석과 시장 조사를 자동화한 사례 △디자인 분야에서 이미지 생성 AI와 OCR을 활용해 착용 샷 생성과 상품 검수·상표권 검색을 자동화한 사례 등이 소개됐다. 삼성SDS는 내부적으로도 이 전략을 적용해 임직원 생산성이 15% 이상 향상되고 AI 기반 업무 활용률 93%를 달성했다고 밝혔다.
◇"PoC 함정 벗어나야"…액센추어, 제조 혁신 해법 제시
=엄진 액센추어 전무는 전 세계 제조기업의 80%가 투자 대비 수익(ROI) 미흡을 경험하는 'PoC 함정'에 빠져 있다고 진단했다. 그 원인으로 사일로에 갇힌 데이터, 인재 역량 부족, 거버넌스와 신뢰 부족, 단기 재무 압박(수익 실현까지 통상 18~24개월 소요), 조직 내 변화 피로도 등 다섯 가지를 꼽았다.
엄 전무는 해결책으로 업무(Work)·인력(Workforce)·기술(Workbench)의 '3W 전략'을 제시했다. 업무 측면에서는 점 단위 개선이 아닌 밸류체인 전체 노드에 AI를 동시 연결해 프로세스를 재발명해야 한다고 강조했다. 인력 측면에서는 AI가 사람을 대체하는 것이 아니라 'Human leads the loop' 관점에서 현장 전문가를 AI 기반 의사결정자로 육성해야 한다고 했다. 기술 측면에서는 OT/IT 연결과 데이터 표준화를 통한 실시간 디지털 스레드 구축이 필요하다고 밝혔다.
글로벌 사례로는 BMW가 'EKHO' 툴을 통해 1000만 가지 차량 옵션을 30% 빠르게 처리하고 생산성을 40% 향상시킨 사례, 에어버스가 딥러닝 AI로 조립 단계 완료 여부를 자동 인식해 정확도를 높이고 비용을 절감한 사례가 소개됐다. 엄 전무는 향후 피지컬 AI를 통해 공장 전체를 시뮬레이션하고 재설계하는 '생각하는 공장' 구현이 가능해질 것이라고 전망했다.
◇"에이전트 숫자 세는 KPI는 실패한다"…팔란티어 '온톨로지' 해법 제시
=권남오 팔란티어 기술총괄은 기업 AI 전환 실패의 핵심 원인으로 세 가지를 지목했다. 오퍼레이션이 배제된 전략, 이해 가능한 컨텍스트의 부재, 기술과 운영을 연결할 조직 및 전략의 부족이다. 특히 에이전트 개수만 KPI로 삼는 방식, 현업 인풋이 없는 개발, 권한 제어 없는 배포, 결과물에 대한 신뢰 부족이 실패를 반복시키는 구조적 원인이라고 짚었다.
권 기술총괄은 해결책으로 데이터·비즈니스 로직·액션을 통합해 AI가 회사의 운영 방식을 이해하게 만드는 디지털 트윈, 즉 '온톨로지(Ontology)' 구축을 제시했다. 추진 단계는 정형·비정형·지오스페이셜 등 모든 유형의 데이터 통합, 온톨로지 기반의 업무 자동화 및 증강(Augmentation), AI가 스스로 이슈를 찾고 개발까지 돕는 'Enterprise Autonomous' 달성의 순서로 이뤄진다고 설명했다.
사례로는 영국 에너지 기업 BP가 해상 기지 관리라는 소규모 프로젝트에서 시작해 온톨로지를 전사적 공급망과 운영 전반으로 확산시킨 과정이 소개됐다.
한상원 상무는 "AI 풀스택 전략과 글로벌 파트너십을 기반으로 기업이 실제 업무에서 AI 성과를 창출할 수 있도록 지원하고 있다"며 "앞으로도 고객의 성공적인 AX 여정을 지원해 나가겠다"고 말했다.
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