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현대차그룹, 전방위 AX 시동…정의선도 '바이브코딩' 익혔다 [경제일보] 현대자동차그룹이 전사적인 인공지능(AI) 전환에 속도를 내고 있다. 디지털 전환(DX)을 통해 구축한 협업 환경과 데이터 인프라를 기반으로 생성형 AI 활용을 임직원 전반으로 확대하고 연구개발과 생산, 정비, 고객 서비스 등 현장 업무에도 AI를 적용하고 있다. 정의선 현대차그룹 회장 역시 AI 활용 역량을 직접 익히는 등 조직 전반의 AX 확산에 힘을 싣고 있다. 12일 현대차그룹에 따르면 그룹은 이날 서울 서초구 양재 본사에서 ‘현대차그룹 AX 성과 발표회’를 열고 2019년부터 추진해 온 DX와 AI 전환(AX) 성과 및 향후 계획을 공개했다. 현대차그룹은 AI가 본격적으로 확산하기 전부터 디지털 기반의 업무 환경을 구축해왔다. 2018년 정의선 회장이 “IT 기업보다 더 IT 기업 같은 회사가 되겠다”고 밝힌 이후 글로벌 협업 방식과 데이터 중심 경영 체계를 마련하는 데 주력했다. 이를 위해 현대차그룹은 2022년부터 업무 진행 상황과 의사결정을 관리하는 지라, 두레이, 문서 공동 작성과 지식 공유를 지원하는 컨플루언스를 순차적으로 도입했다. 같은 해 마이크로소프트의 클라우드 기반 협업 플랫폼 ‘Microsoft 365(M365)’도 업무 환경에 적용했다. M365를 통해 메일과 일정, 문서 작성, 화상회의 등을 하나의 협업 체계로 연결하고 글로벌 사업장과 조직이 동일한 환경에서 협업할 수 있도록 했다. 국가 핵심기술 관련 보안 규제로 외부 협업 도구 활용에 제약이 있었던 자율주행·수소 등 연구개발 조직도 정부 관계 부처의 가이드라인 제정을 거쳐 같은 플랫폼을 사용할 수 있게 됐다. 데이터 분야에서는 ‘글로벌 원 데이터 파이프라인’을 운영해 연구개발·생산·품질·판매 등 각 영역에 분산된 데이터를 표준화하고 연결했다. 개발 과정에서 생성된 정보가 생산과 품질 관리에 활용되고 판매 현장의 데이터가 제품 개발과 공정 개선으로 이어지는 데이터 활용 체계를 마련했다. 이렇게 구축한 DX 인프라는 생성형 AI를 업무 전반에 적용하는 AX의 기반이 됐다. 대표적인 사례가 사내 생성형 AI 플랫폼 ‘H 챗 프로’다. H 챗 프로는 보안이 확보된 환경에서 임직원이 챗GPT, 제미나이, 클로드 등 다양한 외부 생성형 AI 모델을 선택해 활용할 수 있도록 만든 현대차그룹 전용 AI 플랫폼이다. 현대차그룹은 지난해부터 H 챗 프로를 특정 조직이나 일부 인력에 한정하지 않고 일반 임직원까지 확대했다. 문서 작성과 정보 탐색, 데이터 분석, 코드 개발 등 다양한 업무에서 생성형 AI 활용이 이뤄지고 있으며 최근에는 개발자가 아닌 임직원이 직접 AI 에이전트를 만들어 업무에 적용하는 사례도 늘고 있다. 진은숙 현대차·기아 ICT담당 사장은 “AI는 분명 중요한 기술이지만 결국 기업이 활용해야 하는 도구”라며 “중요한 것은 기술 그 자체가 아니라 AI를 비롯한 새로운 기술을 얼마나 빠르게 이해하고 업무와 사업에 적용해 조직 경쟁력으로 내재화할 수 있는지에 달렸다”고 말했다. AI 활용은 연구개발 현장에서도 구체적인 성과로 이어지고 있다. ‘충돌안전 AI 어시스턴트’는 과거 충돌 시험 결과와 시험 이미지, 해석 자료 등 여러 시스템에 분산돼 있던 연구 정보를 통합 검색하고 유사 사례를 빠르게 찾아 비교·분석할 수 있도록 지원하는 AI 기반 연구개발 시스템이다. 현대차그룹은 이를 통해 관련 사례 탐색과 분석 자료 검토에 걸리는 시간을 약 90% 줄였다고 설명했다. 엔지니어들은 확보한 시간을 분석 결과 해석과 설계 개선, 시험 전략 수립 등에 활용하고 있다. 제조 현장에서는 AI를 활용해 생산 과정의 품질 관리와 운영 효율을 높이고 있다. ‘AI 자동화 인식 서비스’는 차량 식별번호(VIN)를 기반으로 생산 공정에 투입되는 차량과 시스템상 등록된 차량 정보를 실시간으로 대조·검증하는 비전 AI 솔루션이다. 현재 국내 현대차·기아 전 공장을 비롯해 미국·유럽·인도·아시아태평양 등 글로벌 생산 거점 약 70개소에 적용됐다. 현대차그룹은 이를 통해 국내외 현대차·기아 공장에서 연간 52.4억원의 비용 절감 효과를 거두고 있다고 밝혔다. ‘대차 정렬 최적화 기술’에는 강화학습 기반 AI가 적용됐다. 생산 라인에서 부품을 공급하는 대차의 순서가 설비 오류 등으로 꼬일 경우 AI가 다양한 경우의 수를 분석해 최적의 이동 경로를 자동으로 도출한다. 이를 통해 불필요한 생산 중단 시간을 약 86% 줄였다. 서비스 분야에서도 AI 적용이 확대됐다. 해외 정비 현장에서는 LLM 기반 ‘정비 지원 AI 서비스’를 통해 정비사가 차량 오류 코드나 증상을 입력하면 관련 정비 매뉴얼과 과거 정비 기록 등을 AI가 분석해 진단 결과를 제시하도록 했다. 이를 통해 정비 대응 시간이 약 42% 단축됐다. 현대차그룹은 AX를 기술 도입에 그치지 않고 조직의 업무 방식과 문화까지 바꾸는 과정으로 보고 있다. DX를 통해 마련한 데이터와 협업 기반 위에 AI를 접목해 임직원이 직접 AI를 활용하고 업무를 개선하는 구조를 확산시키는 것이 핵심이다. 정의선 회장을 비롯한 경영진도 AI 활용 역량을 높이는 데 참여하고 있다. 특히 정 회장은 임직원 대상 AX 교육 과정에서 ‘바이브코딩’을 직접 익히는 등 AI를 업무에 활용하는 방식에 관심을 보인 것으로 전해졌다. 진은숙 사장은 “AX를 통해 축적한 데이터와 운영 경험, 실행 역량은 다가올 피지컬 AI 시대를 준비하는 가장 강력한 기반이 될 것”이라며 “차량과 로보틱스, 제조·서비스 현장 등 물리적 영역으로 AI 적용 범위를 넓힐 계획”이라고 했다.2026-08-12 16:23:24
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![[경제일보] AI 전쟁, 반도체 다음은 데이터…비큐AI 뉴스 파이프라인 주목](https://image.ajunews.com//content/image/2026/05/31/20260531111639712356.jpg)
AI 전쟁, 반도체 다음은 데이터…비큐AI '뉴스 파이프라인' 주목 [경제일보] 정부가 ‘AI 3대 강국’ 도약을 목표로 민간·공공 데이터를 연결하는 ‘AI 데이터 고속도로’ 구축에 나서면서 AI 산업의 시선이 반도체와 데이터센터에서 데이터 인프라로 이동하고 있다. 엔비디아 GPU와 HBM, 클라우드 인프라가 AI 산업의 1차 경쟁축이었다면 다음 승부처는 AI 모델에 공급할 고품질 데이터를 누가 확보하느냐로 좁혀지고 있다. 지난 28일 정부가 발표한 ‘AI 대전환 시대 데이터 정책 추진 방향’도 이 같은 흐름과 맞닿아 있다. AI 학습용 데이터 구매 비용 세액공제, 규제 완화, 민간 데이터 활용 촉진 등이 핵심이다. 아무리 대규모 데이터센터와 고성능 서버를 갖추더라도 학습과 추론에 활용할 양질의 데이터가 없다면 AI 경쟁력은 한계에 부딪힐 수밖에 없다. 이 때문에 시장에서는 데이터를 수집·정제·구조화해 AI가 즉시 활용할 수 있도록 공급하는 ‘데이터 파이프라인’ 기업의 가치가 새롭게 부각되고 있다. 특히 생성형 AI와 거대언어모델(LLM), 에이전트 AI가 고도화될수록 실시간성과 신뢰성을 갖춘 뉴스 데이터의 중요성은 더욱 커질 수밖에 없다. 뉴스는 사회·경제·산업·정책 변화가 정제된 언어로 축적된 고품질 데이터다. 가짜뉴스와 저품질 콘텐츠가 뒤섞인 인터넷 환경에서 저작권이 정리된 뉴스 데이터는 AI 신뢰도를 높이는 핵심 연료가 된다. 최근 업스테이지가 카카오의 포털 다음 운영사 AXZ 지분을 인수하며 포털 사업에 접근한 것도 이러한 맥락으로 해석된다. 표면적으로는 포털 운영과 AI 검색, 광고·콘텐츠 서비스 확장의 문제지만 본질적으로는 실시간 뉴스와 검색 데이터, 이용자 반응 데이터, 콘텐츠 유통망을 확보하려는 AI 기업의 전략적 행보다. AI 모델 경쟁이 단순 파라미터 경쟁에서 벗어나 최신 데이터와 유통 채널 확보 경쟁으로 이동하고 있음을 보여주는 사례다. 국내에서는 비큐AI가 뉴스 데이터 파이프라인 영역에서 주목받고 있다. 비큐AI는 뉴스 콘텐츠를 AI 학습과 서비스 고도화에 활용할 수 있도록 수집·정제·구조화하는 사업을 추진해왔다. 핵심은 단순 뉴스 공급이 아니라 저작권 리스크를 줄인 합법적 데이터 유통 구조를 만드는 데 있다. AI 기업 입장에서는 무단 웹 크롤링보다 권리 관계가 명확한 데이터를 안정적으로 공급받는 편이 장기적으로 더 안전하다. 비큐AI의 성장 가능성도 여기에 있다. 국내 언론 데이터를 기반으로 실시간 뉴스 공급망을 구축하고 이를 멀티모달 데이터와 글로벌 데이터 얼라이언스로 확장할 수 있다면 단순 콘텐츠 업체가 아니라 AI 데이터 인프라 기업으로 재평가받을 여지가 있다. 미국의 스케일AI(Scale AI), 스노우플레이크(Snowflake), 데이터브릭스(Databricks)가 AI 생태계의 핵심 인프라 기업으로 부상한 것처럼 한국에서도 합법적 데이터 파이프라인을 장악한 기업이 새로운 가치를 인정받을 수 있다. 다만 과제도 분명하다. 뉴스 데이터의 권리 관계와 데이터 출처·이용 이력을 관리하는 데이터 리니지(Data Lineage), AI 기업이 요구하는 실시간 공급 속도와 구조화 품질을 모두 충족해야 한다. 글로벌 빅테크와 실제 계약을 만들어낼 수 있는 영업력도 필요하다. AI 산업의 첫 번째 랠리가 반도체와 데이터센터였다면 다음 국면은 데이터 공급망 경쟁이다. 업스테이지의 다음 포털 접근은 AI 기업이 왜 뉴스와 검색 데이터를 필요로 하는지를 보여주는 신호다. 비큐AI가 이 흐름 속에서 저작권이 해결된 실시간 뉴스 데이터 파이프라인의 표준 사업자로 자리 잡을 수 있을지 주목된다. [아주경제 2026년 06월 02일자 13면에 게재된 기사입니다.]2026-06-02 08:01:28
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