[에이전틱 AI, '말하는' 단계 넘어 '행동하는' 주역으로… 조선업부터 타이어까지 산업계 AX 가속화] | Zinsight Magazine

생성형 AI 기술이 단순히 질문에 답하는 수준을 넘어, 기업의 복잡한 비즈니스 프로세스를 스스로 판단하고 실행하는 '에이전틱 AI(Agentic AI)' 시대로 빠르게 진입하고 있습니다. 국내외 빅테크 기업들이 앞다투어 에이전트 전용 플랫폼을 공개하는 가운데, 조선업과 모빌리티 등 전통 산업 현장에서도 초거대 AI를 활용한 디지털 전환(AX)이 본격화되는 양상입니다. 특히 이번 변화는 단순 도구 도입이 아닌, 설계부터 생산·물류까지 프로세스 전반을 재설계하는 흐름으로 이어지고 있습니다.

01.현황 및 사실

가장 눈에 띄는 변화는 중공업 분야의 인공지능 전환입니다. UNIST(울산과학기술원)는 최근 정부의 ‘초거대산업 AI 연구지원사업’ 조선 분야에 최종 선정되어, 약 400억 원 규모의 재원이 투입되는 조선소 특화 파운데이션 모델 개발에 착수했습니다. 이 모델은 학습하는 멀티모달 기반으로 구축되어 선박 설계 및 생산 계획 등 조선업의 핵심 과업을 자동화하고 최적화하는 데 사용될 예정입니다.모빌리티 산업에서도 전사적인 AI 에이전트 도입 사례가 등장했습니다. 한국앤컴퍼니그룹은 구글 클라우드의 기업용 에이전트 도구인 ‘제미나이 엔터프라이즈’를 도입하고 마케팅, 영업, 물류, 생산 등 가치사슬 전반에 AI 에이전트를 배치하기로 했습니다. 이는 단순한 프롬프트 사용을 넘어 데이터 활용 및 의사결정 체계 자체를 AI 중심으로 전환하려는 시도로 풀이됩니다 [Inference].

02.인용 및 전문가 시각

글로벌 클라우드 선도 기업들은 올해를 에이전틱 AI의 원년으로 규정하고 있습니다. AWS(아마존웹서비스)의 방윤희 총괄은 "올해는 에이전트 AI의 해가 될 것"이라며 "AI 도입 자체는 더 이상 차별화 요소가 아니며, 기업의 비즈니스 프로세스와 데이터를 결합할 때 진정한 가치가 실현된다"고 강조했습니다.또한, SAP는 생성형 AI 가이드인 ‘쥴(Joule)’을 통해 주문 관리자가 복잡한 물류 제약 조건을 일일이 확인하지 않아도 지능형 에이전트가 공급망 리스크를 해결하는 시나리오를 제시하며 에이전트 기술의 실질적 효용성을 입증하고 있습니다.

03.의미 및 시사점

전문가들은 AI 시대에 생존하기 위해선 단순한 도구 활용 능력을 넘어 'AI 레디(AI Ready)' 역량을 갖춰야 한다고 조언합니다. ITWorld 등에 따르면, 이제는 프롬프트 작성법보다 결과물을 검증하는 '아웃풋 밸리데이션(Output Validation)'과 데이터 리터러시, 그리고 자동화된 권고를 비판적으로 검토하는 능력이 기업 구성원에게 요구되는 핵심 역량이 될 전망입니다.또한, 산업 현장에서는 AI 도입 확대를 위해 '신뢰 가능한 데이터' 확보가 선제적 과제로 떠올랐습니다. 데이터 보호와 활용이라는 두 마리 토끼를 잡기 위한 기술적·제도적 보완이 향후 AX 전환의 속도를 결정할 것으로 보입니다.

Closing Thoughts

에이전틱 AI는 이제 개인의 생산성 도구를 넘어 기업의 운영 체제 자체를 변화시키고 있습니다. 조선소의 거대한 선박 설계부터 타이어 그룹의 글로벌 물류망까지, AI 에이전트가 실질적인 '행동'을 시작하면서 산업계의 경쟁 지형은 다시 한번 크게 요동칠 전망입니다.