2025년은 AI가 기업의 실제 업무 영역에 적용되기 시작한 해였습니다. 그동안 단순 문서 요약이나 분석과 같은 보조 기능으로 활용되었던 AI가 요구사항 해석, 업무 검토, 리소스 계획 등 고도화된 작업 과정에 활용되기 시작하면서 실질적인 성과가 나타나고 있습니다. 이에 많은 기업들이 업무 구조를 재정비하여 AI 기반 운영 체계로의 전환을 추진하고 있습니다.

 

SK AI Summit 2025는 이러한 변화가 실제 비즈니스 환경에서 어떻게 구현되고 있는지 확인할 수 있었던 행사였습니다. 올해 행사는 ‘AI NOW & NEXT’를 주제로 글로벌 기업, 기술 조직, 학계, 스타트업 등 60여 개사가 참여해 영역별 AI 트렌드와 실제 활용 사례를 공유했습니다. 작년에 이어 두 번째로 개최된 이번 행사는 3만여 명이 함께했고, 9개의 SK 멤버사뿐 아니라 해외 기업까지 참여하며 AI 혁신 생태계가 더욱 확장되고 있음을 보여주었습니다.

행사는 키노트, 패널 토의, 전문가 발표 세션, 전시 부스로 구성되었으며, AI 인프라·산업별 Use Case·AI 활용 전략 등 실질적인 적용 관점을 중심으로 진행되었습니다. 특히 키노트 세션에서는 글로벌 AI 인프라 확장, 에이전틱 AI(Agentic AI)의 영향력, 첨단 AI 기술과 데이터센터까지 AI의 다음 단계를 논의하는 자리가 마련되었습니다. SK AX 역시 행사에 참여해 AI 전환(AI Transformation, AX) 기술과 실제 프로젝트 경험을 소개했습니다.

 

SK AI SUMMIT 2025 키노트와 패널 토의 세션

행사에서 진행된 키노트 세션에서는 글로벌 리더들이 직접 AI의 다음 방향성을 제시했습니다. 특히 SK AX는 제조 산업의 AI 적용을 주제로 글로벌 기업인 지멘스(Siemens), 캡제미나이(Capgemini)와 중국 대표 제조 기업인 지리(Geely)의 제조 혁신 전문가를 초청해 서구권과 중국 제조 현장이 AI를 어떻게 적용하고 있는지 실제 사례를 공유했습니다.

키노트 세션에서 지멘스는 AI와 시뮬레이션을 결합해 제조 효율성과 품질을 높인 사례를 소개하며, 제품의 설계부터 단종에 이르기까지 전체 수명 주기 동안 발생하는 디지털 데이터를 하나의 상호 연결된 흐름으로 관리하는 Digital Thread와 에이전틱 AI 기반의 AI Factory 비전을 제시했습니다. 한편, 지리 그룹은 자체 개발 플랫폼인 Geega OS와 Factory Brain 3.0을 중심으로 공정·품질·물류 전 단계를 지능화하고, 이를 여러 공장으로 확산시키는 Rollout 전략을 공유했습니다. 중국 사례를 통해 AI Factory의 성공은 기술 도입뿐 아니라 공정·운영 모델·조직 문화를 함께 바꾸는 과정이라는 메시지를 전달했습니다.

이어서 진행된 패널 토의에서는 SK AX의 김민혁 부문장이 모더레이터로 참여해 AI Factory를 어떤 목표로 시작하고, 어떻게 확산 전략을 설계해야 하는지 논의가 펼쳐졌습니다. 캡제미나이의 Sung Baker는 공장의 목표가 운영 효율성인지, 생산 수율 개선인지, 혹은 동일 인력으로 더 많은 성과를 내는 것인지와 같이 목표의 명확한 정의가 출발점이라고 강조하며, 변화 관리와 문화적 요인도 함께 고려해야 한다고 설명했습니다. 동시에 지리의 Zhang Xing은 AI 도입 비용이 빠르게 낮아지고 있는 지금이 AI를 적극 활용할 최적의 시기라고 강조하며, 현재 지리 그룹이 완전 무인 공장을 목표로 하고 있지는 않지만 AI·스마트 설비·자동화를 결합해 유연한 공장을 구축하는 것을 목표로 하고 있다고 말했습니다.

김민혁 부문장이 참여한 패널 토의는 AI Factory가 단일 기술이 아니라 데이터, 디지털 트윈, 자동화가 결합된 종합 시스템이라는 점을 분명히 보여준 자리였습니다. 글로벌 제조 산업에서 AI가 어떤 기준과 방식으로 확산되고 있는지에 대한 실질적인 관점을 확인할 수 있는 뜻깊은 시간이었습니다.

*김민혁 부문장이 참여한 패널 토의 모습

 

 

SK AI SUMMIT 2025 SK AX EXHIBITION

SK AI SUMMIT 2025 전시 부스에서 SK AX는 네 가지 AI 솔루션을 소개했습니다. 각 솔루션은 실제 프로젝트에서 검증된 구조를 기반으로 설계되어, 기업 업무가 AI 기반 구조로 전환되는 방식을 실감할 수 있었습니다.

①  Talent AX: HR 전 과정을 하나의 데이터 구조로 통합하는 인재 운영 모델

Talent AX는 HR의 개별 기능을 하나의 데이터 구조로 정리해 구성원 중심으로 운영할 수 있도록 설계된 솔루션입니다. Talent AX는 구성원의 역할, 성과, 경험을 기반으로 사람별 역량 프로필을 정의하는 구조와, 정형·비정형 정보를 구성원 기준으로 통합하는 구조로 이루어져 있습니다. Talent AX는 이 두 가지 기반 위에서 채용, 평가, 육성, 조직 운영 전 과정에서 필요한 정보를 자동으로 제안합니다.

기업은 Talent AX를 활용해 기존 HR의 기능별 분리로 인해 발생하던 정보 흐름 단절 문제를 해결하고, 구성원·리더·HR이 동일한 기준에서 의사결정을 수행할 수 있는 환경을 마련할 수 있습니다. HR 업무를 하나의 흐름으로 구조화하기 때문에, 전 구성원들 대상 경험의 일관성을 확보할 수 있다는 점도 중요한 특징입니다.

Talent AX는 기존의 메뉴 기반 HR 시스템과 달리 대화형 인터페이스를 통해 필요한 정보를 바로 조회하고 서비스 요청까지 동일 화면에서 처리할 수 있는 구조를 갖추고 있어, HR 전 과정이 하나의 흐름 안에서 작동하는 방식을 구체적으로 확인할 수 있도록 구성되었습니다. 분리되어 운영되던 성과 관리, 육성, 채용 기능이 단일 구조에서 유기적으로 연결되는 모델이 제시되며, 미래형 HR 체계의 구현 방식을 실질적으로 이해할 수 있도록 소개되었습니다.

 

② 물성예측 AI: 신소재 탐색과 개발 효율을 높이는 AI 기반 물성예측

물성예측 AI는 화학 구조식(SMILES 등)과 물성 데이터 간의 패턴을 학습한 모델을 기반으로, 입력된 분자 구조의 물성 값을 예측하고 유사 구조의 후보군을 제시하는 솔루션입니다. 모델은 예측값뿐 아니라 적합 분포와 근거 데이터를 함께 제공해, 연구자가 탐색 범위를 좁히고 실험 설계를 최적화할 수 있도록 지원합니다.

물성예측 AI는 반도체 소재, 배터리 음극·양극재, 기능성 고분자 등 물성 탐색이 많은 산업에서 효과적으로 활용될 수 있습니다. 기존에는 후보 물질을 실험으로 하나씩 검증해야 했지만, AI 모델 기반 탐색 방식으로 전환하면 초기 검색 단계에서 구현 가능한 후보군을 미리 선별할 수 있습니다. 이를 통해 실험 반복 횟수를 줄이고, R&D 전반의 리드타임을 단축할 수 있습니다.

물성예측 AI는 단순히 예측 정확도를 높이는 기술이 아니라, 소재 연구의 탐색 구조 자체를 전환하는 핵심 솔루션입니다. 실제 프로젝트에서도 초기 후보군 도출 시간 단축과 실험 비용 절감 효과가 확인되었으며, 기업의 소재 개발 프로세스를 모델 기반 구조로 재정비하는 데 활용되고 있습니다.

전시 부스에서는 제조 설비, 배터리, 화학 소재 분야 관계자들이 물성예측 AI의 실제 적용 방식을 확인할 수 있도록 데모가 구성됐으며, 그동안 개념으로만 논의되던 물성 예측 모델이 실제 서비스 형태로 구현된 사례가 함께 소개되었습니다.

 

③  A.Biz: 전사 구성원의 일상 업무와 전문 영역을 지원하는 AI 기반 업무 에이전트

전사 구성원의 일상 업무와 전문 영역을 지원하는 AI 기반 업무 에이전트A.Biz는 구성원의 일상적인 사무 업무 전반을 지원하는 AI 기반 업무 에이전트입니다. 단순 자동화를 넘어 회의 일정 조율, 회의실 예약, 회의록 작성, 보고서 초안 생성 등 반복적으로 발생하는 업무를 대신 처리하여 구성원의 시간을 실질적으로 절감해줍니다. 여기에 더해 재무, 회계, 법무, 채용 등 각 부서의 특성을 반영한 전문 에이전트도 개발할 수 있어, 담당자에게 문의하지 않아도 필요한 정보를 즉시 확인하고 업무 흐름을 빠르게 이어갈 수 있습니다. 이 과정에서 구성원의 부담은 줄고, 조직 전반의 정보 접근성과 응답 속도는 크게 높아집니다.

또한 A.Biz는 개인 맞춤형 에이전트 제작 기능과 부서별 에이전트 배포 체계를 제공함으로써 실제 현장에서 바로 활용 가능한 업무 파트너로 자리잡고 있습니다. 2025년 SK AX 및 SKT 사용자 설문 결과에 따르면 반복 작업을 자동화하고 핵심 업무에 집중할 수 있는 시간을 확보함으로써 하루 약 100분의 업무 시간을 절감하는 효과가 나타났으며, 전체 업무 효율도 20% 향상된 것으로 확인되었습니다. 구성원과 함께 일하고 성장하는 A.Biz는 AI 기반 업무 방식 전환의 출발점이자, 구성원의 역량이 가장 필요한 곳에 집중할 수 있도록 돕는 든든한 동반자입니다.

 

④  명장AI: 숙련자의 업무 지식과 빠른 Agent 도입을 지원하는 Agentic AI 플랫폼

명장AI는 숙련자의 판단 기준과 업무 절차를 구조화해 업무형 에이전트를 생성합니다. 오랜 경험을 통해 형성된 전문가의 판단 방식이나 처리 요령처럼 문서화되어 있지 않은 업무 기준을 정제하는 Tacit Knowledge Extraction(경험 기반의 비공식 업무 기준 추출) 과정과, 업무 흐름을 단계별로 정리하는 Knowledge Funnel 구조가 핵심을 이루고 있습니다. 또한 에이전트가 실제 업무를 수행하며 결과 데이터를 기반으로 판단 기준을 개선하는 Self-Improvement 기능을 포함하고 있어, 업무 수행 품질이 지속적으로 고도화될 수 있도록 설계되어 있습니다.

명장 AI는 제안서 작성, 문서 검토, 기술 분석 등 전문성이 요구되는 작업을 에이전트 기반으로 수행하는데 효과적입니다. 실제 프로젝트에서는 RFQ(Request for Quotation, 견적 요청서) 작성 시간 단축과 결과물 품질의 일관성 확보 등 가시적인 효과가 확인되었으며, 반복성과 기준이 중요한 업무일수록 적용 범위가 넓어지고 있습니다. 명장AI는 기업의 업무 단위가 에이전트 중심 구조로 재편되는 과정에서 핵심적인 역할을 수행합니다.

전시 부스에서는 명장AI를 활용해 간단한 업무형 에이전트를 직접 구성해볼 수 있는 체험 프로그램이 함께 운영되었습니다. 체험 과정에서는 암묵지 추출 방식, 단계별 절차 정립 구조, 에이전트의 자기개선 메커니즘 등이 시연되어, 전문 업무를 자동화하는 구조가 어떤 방식으로 구현되는지 명확하게 확인할 수 있도록 구성되었습니다.

 

 

SK AX 채용연계형 AI·데이터 전문 인재 양성 프로그램, SKALA

한편, SK AI Summit 2025 행사에서 SK AX가 운영하는 AI·데이터 전문 인재 양성 프로그램인 SKALA가 소개되었습니다. SKALA는 채용 연계형 교육 과정을 기반으로 구성원과 예비 인재가 실무 수준의 AI 활용 역량을 갖출 수 있도록 설계된 과정입니다. 프로그래밍, 생성형 AI, 데이터 분석, 머신러닝, 클라우드, AI 서비스 개발 프로젝트 등 실제 업무에서 요구되는 기술을 중심으로 교육이 구성되어 있으며, 20년 이상 현장 경험을 보유한 IT 전문가로 구성된 전담 교수진이 실무 중심 교육을 제공합니다. SKALA는 국내에서 유일하게 AI 실전형 역량을 체계적으로 육성하는 프로그램이라는 점에서 차별성을 갖추고 있습니다.

SKALA는 미래 신입사원 육성을 목표로 하는 채용 연계형 과정뿐 아니라, K-Digital Training 기반의 100% 국비 지원 프로그램으로 운영되어 접근성을 높였으며, 취업 준비생뿐 아니라 재직자를 대상으로 다양한 AI 교육 과정을 확장해 나가고 있습니다. 현재는 500명 미만 중소기업 대상 과정과 워크 AI 과정이 함께 운영되고 있고, 향후에는 고객 맞춤형 AI 교육 프로그램을 지속적으로 개발·업데이트해 제공할 예정입니다.

교육 과정 전반은 강의 중심이 아니라 실제 문제 정의, 데이터 분석, 모델 개발, 프로토타입 구현까지 이어지는 프로젝트 기반 구조로 설계되어 있어, 실무에 바로 적용 가능한 역량을 확보할 수 있습니다. SK AX의 AI 전문가들이 직접 참여해 스터디를 진행하며, 이를 기반으로 교육생들이 개발한 프로젝트는 높은 완성도를 보여주고 있습니다.

실제로 전시 부스에서는 SKALA 교육생들이 수행한 AI 프로젝트 결과물이 함께 공개되었습니다. AGS 화상회의 솔루션, UI 테스트 자동화 서비스, 법인카드 이상 탐지 솔루션 등 AI 서비스 개발 성과가 전시되어, 교육 과정에서 나온 산출물이 실무 수준의 품질을 갖추고 있음을 확인할 수 있었습니다.

 

SK AI SUMMIT 2025 SESSION: 개발, HR, 업무형 에이전트로 확장되는 AX 전환

SK AI SUMMIT 2025 발표 세션에서는 SK 그룹뿐만 아니라 많은 AI 선도 기업들이 참여하여 AI 인프라, AI 모델, AX를 주제로 한 다양한 발표가 진행되었습니다. 발표 세션에서 SK AX는 개발, HR, 업무형 AI 에이전트 분야에 대한 구체적인 관점을 제시했습니다. 소프트웨어 개발, HR 운영, 전문 업무 자동화라는 서로 다른 영역에서 축적한 적용 사례를 기반으로, AI가 요구사항 분석부터 문서 검토, 구성원 운영, 에이전트 생성까지 업무 전반에 어떤 방식으로 적용되고 있는지를 설명했습니다. 또한 업무 구조를 재편하는 과정에서 필요한 AX 기술 요소를 함께 소개하며, 기업이 AI 기반 운영 체계를 실무에 적용하기 위한 기준을 명확하게 제시했습니다.

 

SW Dev. AI Agent 기반으로 분석부터 구현까지 소프트웨어 개발 방식을 재정의하다

SK AX의 양준기 팀장은 ‘SW Dev. AI Agent 기반으로 분석부터 구현까지 소프트웨어 개발 방식을 재정의하다(Redefining Software Development from Analysis to Execution, with SW Dev. AI Agent)’를 주제로 개발 초기 단계가 AI 기반 구조로 어떻게 재정렬될 수 있는지 소개했습니다. 양준기 팀장은 대부분의 개발 프로젝트가 요구사항 문서, 정책 문서, 가이드라인 등 비정형 문서에서 출발하지만, 이를 동일한 기준으로 해석해 기능 분해와 설계로 연결하는 과정은 여전히 사람의 경험에 크게 의존한다고 설명했습니다.

발표에서는 개발 문서를 해석해 구조화하는 AI 에이전트인 SW Dev. AI Agent가 문서의 목적과 논리를 해석하고, 요구사항을 구조화해 설계 초안까지 자동으로 연결하는 구조가 소개되었습니다. 또한 실제 프로젝트에서 문서 해석과 기능 정의에 소요되던 시간이 단축되고, 설계 단계의 일관성이 높아지면서 개발자가 핵심 구현에 집중할 수 있는 여건이 마련된 사례가 공유되었습니다.

이와 함께 양준기 팀장은 “AI 코딩이라는 것이 은색 탄환은 아니다. 즉, 모든 것을 해결해주는 만병통치약이 아니기 때문에 방법론, 도구, 그리고 그것을 활용할 수 있는 역량의 조화가 잘 이뤄져야 AI 소프트웨어 엔지니어링을 제대로 수행할 수 있다”고 강조했습니다. 더불어 양준기 팀장은 AI 기반 문서 해석이 개발의 시작 단계 전반을 재구성하는 핵심 요소가 되고 있으며, 앞으로 문서 분석·설계·구현까지 이어지는 개발 프로세스가 통합된 구조로 전환될 것이라고 이야기했습니다.

 

 

AI x HR: Talent AX가 바꾸는 일과 사람의 미래

SK AX의 김민주 매니저는 ‘AI x HR: Talent AX가 바꾸는 일과 사람의 미래’를 주제로 HR 운영 방식이 기능 중심에서 구성원 중심 구조로 전환되는 흐름을 설명했습니다. 김민주 매니저는 기존 HR 시스템이 채용·평가·육성·이동 등 개별 기능 단위로 분리되어 운영되면서 구성원 정보가 여러 곳에 흩어지고, 동일한 기준으로 의사결정을 수행하기 어렵다는 점을 핵심 과제로 짚었습니다.

이어 Talent AX를 통해 HR의 전 과정을 하나의 운영 흐름으로 재정렬하는 방식을 소개했습니다. Talent AX는 채용부터 성과 관리, 육성, 퇴직까지 HR 여정을 AI 기반으로 재설계하는 하이브리드 리소스 매니지먼트 시스템(Hybrid Resource Management System)으로, Virtual I와 Data I 구조를 기반으로 구성원 단위 데이터를 하나의 체계로 통합합니다. 김민주 매니저는 역할·성과·경험 정보가 일관된 구조로 정리되면 이동·배치·평가·육성 의사결정이 자연스럽게 연결되고, 구성원·리더·HR이 동일한 기준 위에서 판단할 수 있는 운영 환경이 만들어진다고 이야기했습니다.

발표에서는 실제 사례를 중심으로 Talent AX가 HR 운영 전반에 가져오는 변화가 소개되었습니다. 현장에서는 HR 의사결정과 운영 체계에 AI가 어떻게 적용되는지에 대한 관심이 높았으며, 구성원 단위 데이터를 기반으로 유기적으로 작동하는 에이전틱 AI 구조에 대한 질문도 이어졌습니다. 김민주 매니저는 이에 대한 답변과 함께 HR의 AI 도입은 단순 자동화가 아니라 흩어진 프로세스를 구성원 중심 흐름으로 재편하는 일이며, HR이 더 이상 백오피스가 아니라 구성원의 성장을 돕는 전략적 파트너로 진화해야 한다고 강조했습니다.

 

 

명장 AI, 도메인 암묵지 자동 추출∙전문화 에이전트

SK AX의 문기식 팀장은 ‘명장 AI, 도메인 암묵지 자동 추출∙전문화 에이전트’를 주제로 숙련자의 경험 기반 업무가 에이전트 중심 구조로 재편되는 과정을 발표했습니다. 문기식 팀장은 제안서 작성, 기술 검토, 분석 업무처럼 전문성이 요구되는 작업 대부분이 문서화되지 않은 경험과 판단 기준에 의존해 이루어지고 있어, 결과물의 품질이 담당자에 따라 크게 달라진다는 문제를 설명했습니다.

발표에서는 명장AI가 전문가의 경험과 판단 기준을 체계적으로 추출해 정리하고, 업무 단계를 단계별 절차로 구조화한 뒤, 에이전트가 실무를 수행하면서 축적된 결과를 바탕으로 스스로 기준을 개선하는 구조가 소개되었습니다. 견적·제안 요청 문서 작성 업무에서 기준 정립, 절차화, 에이전트 수행까지 연결된 사례가 공유되었으며, 이를 통해 작성 시간 단축과 결과물 품질의 일관성을 확인할 수 있었다고 설명했습니다.

발표 현장에서는 에이전트가 사용자와 함께 일하는 과정에서 지식을 어떻게 추출하고 구조화하며, 그 기반 위에서 스스로 고도화되는지에 대한 관심이 특히 높았습니다. 문기식 팀장은 이에 대한 답변을 이어가며 업무형 에이전트는 단순 반복 업무를 대신하는 수준을 넘어, 전문 업무에서 사용되는 절차와 판단 기준을 명확하게 구조화하고 그 기준을 바탕으로 스스로 발전함으로써 조직 전체의 운영 기준을 일관되게 유지할 수 있게 해주는 핵심 기술이라고 설명했습니다.

성공적인 AX 전환, SK AX가 함께하겠습니다

AI는 이제 개별 기능을 자동화하는 기술을 넘어, 기업 운영의 구조와 기준을 다시 설계하는 단계에 들어섰습니다. 많은 기업이 여전히 AI 도입의 적정 시기와 어떤 영역부터 시작해야 하는지를 고민하고 있지만, 발표에서 소개된 여러 사례는 조직의 작은 업무 단위부터 구조적 변화가 이미 시작되고 있음을 보여줍니다.

AI 전환은 단순한 기술 채택이 아니라, 기업의 운영 방식과 의사결정 구조를 새롭게 정립하는 과정입니다. 변화의 방향이 명확해진 지금, 중요한 것은 기술 자체가 아니라 이를 조직의 실무에 어떻게 적용하고, 실제 성과로 연결할 수 있는지에 대한 실행 기준입니다. SK AX는 다양한 산업의 실제 프로젝트를 통해 검증한 AX 기술과 운영 경험을 기반으로, 기업이 AI 기반 운영 체계를 안정적으로 구축할 수 있도록 지원하고 있습니다.

AI 기반 업무 전환을 고민하고 있다면, SK AX와 함께 실행 방안을 구체화해 보시기 바랍니다. 기업의 실무 환경에 맞는 기술 적용 기준을 제시하고, 현장에서 바로 활용 가능한 운영 모델을 마련할 수 있도록 SK AX가 함께하겠습니다.

 

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