제조 산업을 위한 Vertical AI 전략: SK AX 에이전틱 AI 포트폴리오

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제조 산업을 위한 Vertical AI 전략: SK AX 에이전틱 AI 포트폴리오

2026.01.30

한눈에 보는 핵심 인사이트

SK AX는 제조 산업에 특화된 Vertical AI 전략으로 차별화합니다. 제조에는 시장 가격 예측과 공정 운영 지능 에이전트, 물류에는 수요 예측과 배송 최적화 에이전트로 구성된 포트폴리오를 보유하고 있습니다. 이를 뒷받침하는 공통 플랫폼은 에이전트 개발·운영 프레임워크와 멀티에이전트 오케스트레이션을 제공하며, 고객과의 ‘공동 과제 발굴’ 방식으로 현장 밀착형 솔루션을 구축합니다. 2026년 로드맵과 함께 SK AX가 에이전틱 AI 시장을 선도하는 전략을 공개합니다.

범용 AI에서 Vertical AI로의 대전환

2026년 글로벌 AI 시장은 중요한 전환점을 맞이하고 있습니다. 지난 2년간 ChatGPT로 대표되는 범용 거대언어모델의 성능 경쟁이 치열했다면, 이제는 “얼마나 똑똑한 AI인가”가 아니라 “얼마나 해당 업무를 잘 아는 AI인가”로 경쟁의 축이 이동하고 있습니다. 유럽 벤처캐피털 OpenOcean의 파트릭 백맨(Patrik Backman) 파트너는 “범용 AI 제품은 모델과 인프라가 상품화되면서 ‘commodity trap’에 빠지게 될 것”이라며, “투자 기회는 거의 전적으로 산업 특화 솔루션으로 이동할 것”이라고 전망했습니다1).

이러한 변화는 실질적인 ROI에 대한 기업들의 요구가 높아지면서 가속화되고 있습니다. 실험 단계를 넘어 실제 업무 현장에서 검증 가능한 성과를 내야 하는 2026년, 의료·법률·제조·물류 등 특정 산업에 맞춤화된 Vertical AI는 범용 AI보다 훨씬 높은 정확도, 규제 준수, 그리고 명확한 비즈니스 가치를 제공합니다.

SK AX는 바로 이 지점에서 독자적인 전략을 구축해왔습니다. 모든 산업에 적용 가능한 범용 플랫폼을 추구하는 대신, 제조와 물류라는 핵심 산업 영역에 깊이 특화된 에이전틱 AI 포트폴리오를 구축하고, SK그룹 내부에서 먼저 실행하며 검증한 후 이를 외부로 확장하는 방식을 취하고 있습니다. 이는 단순한 기술 제공을 넘어, 산업 현장의 실제 문제를 이해하고 함께 해결하는 파트너로 자리매김하려는 전략입니다.

Vertical AI 트렌드: 왜 지금 산업 특화인가

2026년 AI 산업의 가장 두드러진 특징은 ‘도메인 특화(Domain-Specific)’로의 전환입니다. 가트너는 2026년 10대 전략 기술 트렌드에서 “도메인 특화 모델”을 핵심 키워드로 제시하며, 범용 지능에서 ‘현장 지능’으로의 패러다임 전환을 강조했습니다2). 제조 현장의 공정 최적화, 물류 네트워크의 동선 계획, 공급망의 리스크 관리 등에서는 범용 모델보다 해당 도메인 지식이 깊이 내재화된 AI가 훨씬 높은 신뢰성과 효율을 제공합니다.

TechCrunch는 2026년 전망 보고서에서 “AI가 실용성(pragmatism)의 시대로 접어들고 있다”며, “더 큰 모델을 만드는 것에서 벗어나 AI를 실제로 사용 가능하게 만드는 어려운 작업으로 초점이 이동하고 있다”고 분석했습니다3). 이는 곧 산업별 특수성을 이해하고, 현장의 워크플로우에 자연스럽게 통합되며, 실제 비즈니스 문제를 해결하는 AI가 승자가 될 것임을 의미합니다.

SK AX가 제조 산업에 집중하는 이유는 명확합니다. 제조업은 한국 경제의 핵심 축이면서 동시에 AI를 통한 혁신 잠재력이 가장 큰 영역입니다. 숙련 인력의 노하우를 디지털화하고 생산 효율을 극대화해야 하는 과제, 고령화로 인한 기술 전수의 어려움, 복잡한 공정의 최적화 등 제조 현장이 직면한 문제들은 Vertical AI가 가장 효과적으로 해결할 수 있는 영역입니다.

제조 산업 포트폴리오: 현장 지능을 디지털 자산으로

1. 시장 가격 예측 전략형 AI

SK AX는 시장 가격 변동을 예측하고 전략적 의사결정을 지원하는 전략형 AI 솔루션을 제공합니다. 화학·소재 산업에서 시장 가격 변동은 수익성에 직접적인 영향을 미치는 핵심 변수입니다.

시장 가격 예측 에이전트는 글로벌 시장 데이터, 환율 변동, 계절적 패턴, 지정학적 리스크 등 복합적인 요인들을 실시간으로 분석하여 가격변동을 예측하고, 최적의 구매 시점과 물량을 제안합니다.

이를 가능하게 하는 기반은 데이터와 AI를 결합한 Market Intelligence 구조입니다. 이 구조는 글로벌·국내 시장 데이터와 뉴스, 리포트 등 다양한 외부 정보를 통합해 관리하고, AI 기반 예측 모델을 통해 가격 변동성과 시장 흐름을 분석합니다. 분석 결과는 대시보드를 통해 시각적으로 제공되어, 사용자가 가격 변동의 원인과 추이를 직관적으로 이해할 수 있도록 지원합니다.

또한 시장 분석에 특화된 AI 에이전트는 사용자의 질문 맥락을 이해하고, 가격 예측 결과와 시장 데이터를 종합해 필요한 정보를 자연어로 제공합니다. 이를 통해 전문적인 시장 분석 경험이 없는 사용자도 복잡한 데이터와 리포트를 직접 해석하지 않고, 가격 변동에 대한 인사이트와 다양한 시나리오를 빠르게 검토할 수 있습니다.

이와 같은 구조를 통해 시장 가격 예측 전략형 AI는 단순한 예측 결과 제공을 넘어, 불확실성이 높은 시장 환경에서도 구매·생산 전략 수립을 지원하는 의사결정 도구로 활용됩니다. SK AX는 이러한 Market Intelligence 역량을 바탕으로, 제조 기업이 시장 변화에 보다 선제적으로 대응할 수 있도록 지원하고 있습니다.

2. 공정 운영 지능 에이전트

제조 현장의 가장 큰 과제는 수십 년간 축적된 ‘숙련 작업자의 암묵지를 어떻게 보존하고 전수할 것인가’ 입니다. 특히 한국 제조업은 고령화로 인해 베테랑 작업자들이 은퇴하면서, 공정 운영에 필요한 핵심 노하우가 개인에게 종속된 채 사라질 위험에 직면해 있습니다. 많은 제조 기업들이 “우리 공장의 A 부장님이 은퇴하면 이 공정을 제대로 운영할 수 있는 사람이 없다”는 고민을 안고 있습니다.

공정 운영 지능 에이전트 서비스는 이러한 문제를 해결하기 위해, 숙련 작업자의 암묵지를 표준화된 공정 판단 프로세스로 전환(Process化)하는 데서 출발합니다. 숙련 작업자의 작업 방식과 판단 기준은 센서 데이터, 작업 로그, 의사결정 기록 등과 함께 분석되어, 공정 운영에 필요한 판단 로직과 업무 흐름으로 구조화됩니다.

이렇게 정리된 공정 지식은 업무별 recipe와 tools 형태의 재사용 가능한 자산(Asset)으로 축적됩니다. 개별 공정이나 특정 작업에 한정되지 않고, 다양한 상황에서 활용할 수 있도록 자산화함으로써 동일한 판단과 노하우를 반복적으로 활용할 수 있는 기반을 마련합니다.

축적된 recipe와 tools는 agentic platform 상에서 여러 AI Agent에 연결되어 활용됩니다. 이를 통해 생산, 품질, 설비 운영 등 서로 다른 업무 영역의 AI Agent들이 협업하며, 단일 작업 단위를 넘어 공정 운영 전반을 end-to-end로 수행할 수 있습니다. 이 구조는 공정 운영에 필요한 판단과 실행이 특정 개인에게 의존하지 않고, 조직 차원의 자산으로 축적·활용되도록 합니다.

공정 운영 지능 에이전트는 다양한 현장 데이터를 종합적으로 분석해 공정 운영에 필요한 판단 패턴을 학습하며, 파일럿 검증과 실제 현장 적용 이후에도 지속적인 피드백을 통해 성능을 개선합니다. 이를 통해 과거에 없던 이상 상황이 발생하더라도, 유사 패턴 분석과 물리적 원리 기반 추론을 통해 가능한 원인과 대응 방안을 우선순위로 제시할 수 있습니다.

특히 품질 관리 영역에서는 고해상도 비전 시스템과 결합해 숙련 검사자의 판단 패턴을 학습하고, 제품의 표면 상태와 형상 특성을 분석함으로써 자동 품질 검사 체계를 구축합니다. 이를 통해 작업자 숙련도에 따른 편차를 줄이고, 품질 기준을 보다 안정적으로 유지할 수 있습니다.

이와 같은 공정 운영 지능 에이전트는 숙련 기술을 디지털 자산으로 전환하고, 이를 agentic platform 기반으로 확장함으로써 생산성과 품질 경쟁력을 동시에 끌어올리는 SK AX의 디지털 제조 혁신 모델의 핵심입니다.

소재 물성 예측을 통한 R&D 혁신 지원 서비스

제조업의 경쟁력은 생산 현장뿐 아니라 연구개발 단계에서도 결정됩니다. SK AX는 AI를 활용한 물성 예측 기술을 통해 신소재 개발 속도를 획기적으로 높이고 있습니다. 전통적인 소재 개발 방식은 “만들어보고 테스트하는” 시행착오의 연속이며, 하나의 신소재를 개발하는 데 수년이 걸리고 수억 원의 비용이 소요되는 경우도 많습니다.

물성 예측 AI는 분자 구조와 화학 조성을 입력하면 해당 소재의 물리적·화학적 특성을 사전에 예측합니다. 강도, 내열성, 전도성, 화학적 안정성 등 다양한 물성을 실험실에서 실제로 합성하기 전에 시뮬레이션할 수 있어, 유망한 후보 물질을 선별하고 R&D 비용과 시간을 대폭 절감할 수 있습니다.

물성 예측 AI의 작동 원리는 다음과 같습니다. 먼저 방대한 소재 데이터베이스에서 분자 구조와 물성 간의 상관관계를 학습합니다. 이때 단순한 통계적 상관관계뿐 아니라, 화학 결합의 종류, 분자 배열, 결정 구조 등 물리화학적 원리도 함께 고려합니다. 새로운 소재 후보가 입력되면, 학습된 모델이 해당 소재의 예상 물성을 계산하고 신뢰도를 함께 제시합니다. 연구자는 수천 개의 후보 물질 중에서 목표 물성에 가까운 소재들만 선별하여 실제 합성을 진행함으로써, R&D 효율을 극대화합니다.

이는 단순히 시간과 비용을 절감하는 것을 넘어, 경쟁사보다 빠르게 신소재를 시장에 출시함으로써 선점 효과를 누릴 수 있게 합니다.

보안과 거버넌스

제조 현장의 생산 데이터는 기업의 핵심 자산입니다. 공정 조건, 품질 기준, 원가 정보 등이 외부로 유출될 경우 경쟁력에 치명적인 영향을 미칠 수 있습니다. 이러한 이유로 제조 현장에 적용되는 AI 서비스에는 단계별 보안 파이프라인과 민감정보 마스킹, 사용자 권한별 접근 제어, 감사 로그 관리 등 엔터프라이즈급 보안 체계가 적용되어 있습니다.

에이전트가 접근할 수 있는 데이터의 범위를 명확히 정의하고, 모든 작업 이력을 추적하여 컴플라이언스 요구사항을 충족합니다. 예를 들어 품질 관리 에이전트는 품질 데이터에만 접근할 수 있고 원가 정보는 볼 수 없도록 권한을 설정할 수 있으며, 생산 계획 에이전트가 언제 어떤 데이터를 조회했는지 모든 기록이 남아 사후 감사가 가능합니다.

2026 로드맵: 제조 AI 생태계 확장

SK AX는 2026년을 제조 특화 에이전틱 AI를 본격적으로 확장하는 해로 설정하고 있습니다. 먼저 SK그룹 내 반도체, 배터리, 화학, 디스플레이 등 제조 계열사로 에이전틱 AI 서비스의 적용을 확대합니다. 각 산업의 특성에 맞는 에이전트를 개발하고, 이를 외부 고객사로 확장하는 전략입니다.

또한 SK AX는 AI 역량 내재화를 위한 교육 프로그램도 강화합니다. 이미 정부 공인을 받은 ‘AI 역량 인증 플랫폼’을 확대하여, 제조 현장 관리자, 품질 담당자, 설비 엔지니어들이 AI 리터러시를 갖추고 에이전트를 효과적으로 활용할 수 있도록 지원합니다. AI 부트캠프를 통해 실습 중심 교육을 제공하며, 수료생들은 실제 에이전트를 설계하고 개발하는 역량을 갖추게 됩니다.

제조 혁신의 파트너

2026년은 AI가 실험 단계를 넘어 실질적인 비즈니스 가치를 창출하는 해가 될 것입니다. 제조 산업에서 이 전환의 핵심은 범용 AI에서 Vertical AI로의 이동입니다. SK AX는 시장 가격 예측 전략형 AI, 공정 운영 지능 에이전트, 소재 물성 예측을 통한 R&D 혁신 지원 서비스 등 제조 현장의 실질적인 문제를 해결하는 포트폴리오를 구축하며, 이러한 변화를 선도하고 있습니다.

무엇보다 중요한 것은, SK AX가 단순히 기술을 판매하는 것이 아니라 고객과 함께 과제를 발굴하고 해결하는 파트너로서 현장에 밀착한다는 점입니다. SK그룹 내부에서 먼저 실행하고 검증한 후 외부로 확장하는 전략은, 솔루션의 실효성을 보장하는 동시에 고객사에게 신뢰를 제공합니다.

1) Tech Funding News, “Why 2026 ends AI experimentation? Experts bet on vertical scale and human hurdles”
2) Gartner, 가트너 2026 10대 전략 기술 트렌드
3) TechCrunch, In 2026, AI will move from hype to pragmatism

[FAQ]

Q1. Vertical AI가 범용 AI와 가장 크게 다른 점은 무엇인가요?

Vertical AI는 특정 산업의 도메인 지식과 업무 프로세스가 깊이 내재화되어 있어, 범용 AI보다 훨씬 높은 정확도와 실질적인 비즈니스 가치를 제공합니다. 예를 들어 제조 현장의 공정 최적화나 품질 관리 같은 복잡한 과제는 해당 산업을 깊이 이해하는 AI만이 제대로 해결할 수 있습니다. 2026년에는 “얼마나 똑똑한 AI인가”가 아니라 “얼마나 해당 업무를 잘 아는 AI인가”가 경쟁력을 결정하며, 투자 기회도 산업 특화 솔루션으로 집중되고 있습니다.

Q2. SK AX가 2026년 제조 분야에서 집중하는 주요 방향은 무엇인가요?

SK AX는 2026년 제조 특화 에이전틱 AI 생태계를 본격적으로 확장합니다. SK그룹 내 반도체, 배터리, 화학 등 제조 계열사로 적용한 레퍼런스를 토대로 대외 다양한 제조 영역으로 확대합니다. 중소 제조기업들이 쉽게 도입할 수 있도록 산업별 템플릿과 레퍼런스 아키텍처를 제공하며, 또한 정부 공인 AI 역량 인증 플랫폼과 AI 부트캠프를 통해 제조 현장의 AI 리터러시를 향상시키는 데 집중합니다.

Q3. 제조 현장에서 AI 에이전트 도입 시 가장 중요한 성공 요인은 무엇인가요?

제조 현장의 AI 에이전트 성공에는 세 가지 핵심 요인이 있습니다.
첫째, 현장 전문가의 도메인 지식과 AI 기술의 결합입니다. 숙련 작업자의 노하우를 제대로 학습하려면 현장 전문가와 AI 엔지니어의 긴밀한 협업이 필수적입니다.
둘째, 점진적 도입과 지속적 개선입니다. 파일럿 프로젝트로 효과를 검증하고, 클로즈드 루프 학습을 통해 시간이 갈수록 성능을 개선하는 접근이 중요합니다.
셋째, 조직의 AI 리터러시 향상입니다. 현장 담당자들이 에이전트를 이해하고 효과적으로 활용할 수 있어야 하며, 노코드 빌더를 통해 스스로 에이전트를 만들 수 있는 역량을 갖추는 것이 중요합니다.

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