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![[현장] 수개월 걸리던 로봇 투입 1~2개월로…LG CNS, 로봇 통합 플랫폼 피지컬웍스 공개](https://image.ajunews.com//content/image/2026/05/07/20260507111409276167.jpg)
"수개월 걸리던 로봇 투입 1~2개월로"…LG CNS, 로봇 통합 플랫폼 '피지컬웍스' 공개 [경제일보] "로봇이 실제 현장에서 생산과 운영의 한숨을 담당하는 시대가 빠르게 다가오고 있으며, 로봇이 산업 경쟁력이 되는 시대 LG CNS가 그 길을 앞서 열겠다" 7일 현신균 LG CNS 사장은 서울 강서구 마곡 LG사이언스파크에서 열린 'RX 미디어데이'를 진행하며 이렇게 말했다. 이날 LG CNS의 행사에는 현신균 사장, 홍진헌 LG CNS 전략담당 상무, 이준호 LG CNS 스마트물류&시티사업부장 전무, 박상엽 LG CNS CTO 상무 등이 참석해 로봇 통합 플랫폼 '피지컬웍스'를 공개했고 로봇 학습·검증 플랫폼 '피지컬웍스 포지'와 로봇 운영·관제 플랫폼 '피지컬웍스 바통'을 처음 선보였다. '피지컬웍스'는 로봇 데이터 수집부터 학습, 검증, 현장 적용, 운영·관제까지 전 과정을 하나의 체계로 통합한 플랫폼이다. LG CNS는 국내 기업이 로봇 학습과 운영을 아우르는 엔드투엔드 플랫폼 브랜드를 자체 구축한 것은 이번이 처음이라고 설명했다. 최근 글로벌 빅테크와 제조 기업들이 휴머노이드와 산업용 AI 로봇 시장 선점 경쟁에 나선 가운데 LG CNS는 단순 로봇 공급이 아닌 '로봇 운영 체계' 자체를 플랫폼화하는 방식으로 차별화에 나선 것으로 분석된다. 특히 제조·물류 현장에서 실제 업무 수행이 가능한 수준까지 로봇 학습과 운영을 고도화하는 것을 목표로 개발됐다. 이준호 전무는 "LG CNS의 차별화 경쟁력은 크게 세 가지로, 첫째가 현장 산업의 도메인 전문성을 바탕으로 양질의 현장 데이터를 수집·학습하는 것이고, 둘째는 산업 특화 RFM(최근성, 구매 빈도, 구매 금액)을 확보해 로봇이 현장에 빠르게 적용되도록 하는 것이며, 마지막은 이 로봇들이 자율 운영 태도로 엔드투엔드 서비스로 'A to Z(시작부터 끝)'까지의 서비스를 제공하는 것이다"고 말했다. LG CNS는 로봇 도입 과정에서 가장 큰 문제로 꼽히는 학습과 현장 적용 기간을 줄이는 데 집중했다고 설명했다. 피지컬웍스 포지는 실제 공장과 물류 환경을 3D 가상 공간으로 구현해 로봇 학습 데이터를 생성하고 AI가 학습에 필요한 데이터만 자동 선별·정리·가공하는 방식으로 학습 효율을 높인다. 기존처럼 사람이 반복 작업을 직접 시연하는 방식에서 벗어나 시뮬레이션 기반 데이터 학습을 강화한 것이다. 이를 통해 수개월이 걸리던 산업용 로봇 현장 투입 기간을 1~2개월 수준까지 단축 가능한 것으로 나타났다. 학습을 마친 로봇은 실제 투입 전 가상 환경에서 안정성과 작업 가능성을 검증받는다. 운영 단계에서는 '피지컬웍스 바통'이 중심 역할을 맡는다. 해당 플랫폼은 제조사가 서로 다른 로봇을 하나의 시스템에서 통합 관제할 수 있도록 설계됐다. 로봇 상태와 작업 정보를 표준화해 관리 복잡도를 낮추고 AI가 작업 배분과 이동 동선을 실시간으로 최적화한다. 특히 에이전틱 AI 기반 운영 구조를 통해 돌발 상황에도 자동 대응이 가능하도록 구현했다. 컨베이어벨트가 멈추면 물류 동선을 자동 재설계하고 특정 로봇 장애 발생 시 다른 로봇에 작업을 재할당하는 등 유연하게 AI가 반응하도록 설계됐다. LG CNS는 자율주행로봇(AMR)과 무인운반로봇(AGV) 등 100대 규모 로봇 운영 환경에 피지컬웍스 바통을 적용할 경우 생산성이 기존 대비 약 15% 이상 향상되고 운영비는 최대 18% 절감될 것으로 전망했다. 피지컬웍스 포지는 현재 20개 이상 고객사와 개념검증(PoC)을 진행 중이며 피지컬웍스 바통은 부산 스마트시티 국가시범도시 사업에서 순찰·청소·짐 운반·바리스타 로봇 등을 통합 관제하는 데 활용되고 있다. 최근 생성형 AI 확산 이후 피지컬 AI와 휴머노이드 시장이 차세대 AI 산업 핵심 분야로 떠오르고 있다. 기존 소프트웨어 중심 AI 경쟁이 실제 물리 환경에서 스스로 움직이고 판단하는 로봇 영역으로 확장되는 흐름이다. 이에 LG CNS는 제조·물류를 넘어 스마트시티, 리테일, 서비스 산업까지 RX 플랫폼 적용 범위를 확대하며 로봇 기반 자율 운영 체계 시장 선점에 나설 계획이다. 현 사장은 "지금 산업 현장에서는 로봇을 실제 업무에 적용하는 시도가 본격적으로 이뤄지고 있다"며 "로봇은 단순한 자동화 설비를 넘어 생산과 운영을 실제로 수행하는 주체로 거듭나고 있으며, 변화 속에서 기업의 경쟁력은 로봇을 얼마나 빠르게 현장에 적용하고 안정적으로 운영해 성과를 연결하느냐에 달려 있다"고 말했다.2026-05-07 11:23:18
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![[현장] AWS 2026년은 AI 에이전트의 해…파트너 중심 전략 강화](https://image.ajunews.com//content/image/2026/04/22/20260422152515528114.jpg)
AWS "2026년은 AI 에이전트의 해"…파트너 중심 전략 강화 [경제일보] "2026년은 (AI) 에이전트의 해" 22일 라훌 파탁 AWS 데이터 및 AI GTM 부문 부사장은 서울시 강남구 AWS 코리아 오피스에서 'AWS 데이터 및 AI 전략 기자간담회'를 열고 글로벌 AI 전략과 함께 AWS 코리아 파트너 전략을 발표하며 이렇게 말했다. 이날 행사에는 라훌 파탁 부사장과 방희란 AWS 코리아 파트너 부문 총괄 등 AWS 임직원이 참석해 AI 시장 변화와 파트너 중심 성장 전략을 설명했다. 최근 기업들이 생성형 AI 도입을 본격화하면서 데이터 활용 역량이 경쟁력의 핵심 요소로 떠오르고 있다. 단순 모델 도입보다 자체 데이터와 업무 프로세스를 결합한 AI 구축의 필요성이 커지는 것으로 분석된다. 이에 라훌 파탁 부사장은 기업들이 AI를 통해 경쟁력을 확보하기 위해서는 자체 데이터와 업무 프로세스를 결합해야 한다고 강조했다. 그는 "글로벌 많은 고객들이 깨닫고 있는 부분은 AI에 있어서 무엇보다도 데이터가 가장 차별화 요소라는 것"이라며 "고객과 비즈니스 프로세스에서 나오는 고유 데이터를 AI 시스템에 결합할 때 진정한 경쟁력이 만들어진다"고 설명했다. 특히 기업들이 단순 챗봇 도입을 넘어 업무 자동화 단계로 AI 활용 범위를 확대하고 있다는 점도 강조됐다. 에이전틱 AI 기반 자동화 시스템 구축이 새로운 경쟁 요소로 부상하고 있다는 설명이다. 또한 그는 기업들이 생성형 AI에서 실제 성과를 내기 위해서는 에이전틱 AI 기반 자동화 시스템 구축이 중요하다고 설명했다. 라훌 파탁 부사장은 "오늘날 성공적인 기업들은 항상 작동하고 추론하며 문제를 해결하는 시스템을 구축하고 있다"며 "AI 에이전트가 업무를 자동으로 수행하고 지속적으로 개선하는 구조가 확산되고 있다"고 말했다. AWS는 이러한 흐름에 맞춰 AI 인프라와 플랫폼을 확대하고 글로벌 기업과 협력 생태계 구축에도 나서고 있다. 다양한 모델과 솔루션을 제공해 기업들이 AI 도입 속도를 높일 수 있도록 지원한다는 전략인 것으로 풀이된다. 라훌 파탁 부사장은 "엔트로픽, 오픈AI, 엔비디아, 세레브라스 등 주요 AI 기업과 협력을 강화하고 있다"며 "AWS 마켓플레이스에서는 1000개 이상의 AI 에이전트를 제공하고 있으며 출시 이후 10억 달러 규모 거래가 발생했다"고 설명했다. AWS는 향후 AI 시장에서는 단일 모델 중심에서 다수 에이전트가 협업하는 구조가 확대될 것으로 전망했다. 업무 자동화와 생산성 향상이 동시에 이뤄지는 멀티 에이전트 환경의 확산을 예상한 것으로 풀이된다. 라훌 파탁 부사장은 "하나의 모델이 아니라 여러 에이전트가 협업하는 구조가 확산되고 있다"며 "보고서 생성부터 코드 작성, 운영까지 자동화되는 워크플로우가 등장하고 있다"고 설명했다. 이날 방희란 AWS코리아 파트너 부문 총괄은 국내 파트너 전략과 시장 방향성을 설명했다. 방 총괄은 "AWS 파트너는 AWS 지출 1달러당 7.13달러 수익을 창출할 수 있다"며 "AWS 마켓플레이스를 활용하면 솔루션 탐색 시간이 70% 단축된다"고 설명했다. 클라우드 중심 파트너 구조에서 AI 중심 파트너 구조로 전환 필요성도 제기됐다. 산업별 특화 역량을 갖춘 파트너 확보가 향후 성장 핵심이라는 분석이다. 방 총괄은 "클라우드 인프라만으로는 더 이상 차별화가 어려워 AI와 산업 전문성이 결합된 파트너가 경쟁력을 갖게 될 것"이라며 "2026년 전략은 대규모 클라우드 전환, 생성형 AI, 에이전틱 AI를 실제 비즈니스 가치로 연결하는 것"이라고 말했다. 산업별 AI 도입 사례도 증가하는 흐름이다. 기업들이 실제 업무 효율 개선과 매출 확대 성과를 확인하면서 AI 도입이 빠르게 확산되고 있다. 방 총괄은 "제조 분야에서는 AI 기반 도면 작성 시간이 90% 단축됐고 금융 분야에서는 보고서 작성 시간이 80% 줄었다"며 "AI 수요 예측을 적용한 매장에서 매출이 5.7% 증가하고 고객 수가 2.2% 증가했다"고 설명했다. 특히 AI 중심 파트너 생태계 구축이 핵심 전략으로 제시됐다. 기술 역량과 산업 전문성을 동시에 확보하는 파트너 확대에 집중한다는 계획이다. 방 총괄은 "AI 퍼스트 파트너, 산업 도메인 전문성, 코셀 전략이 핵심"이라며 "AI 역량과 산업 전문성이 결합될 때 가장 강력한 경쟁력이 만들어진다"고 강조했다. 기업 AI 도입이 확대되는 가운데 파트너 생태계 경쟁도 더욱 치열해질 전망이다. 이에 AWS는 파트너와 협력을 통해 국내 AI 시장 공략을 강화한다는 방침이다. 방 총괄은 "AWS와 파트너, 고객 성장이 하나로 연결되는 구조를 만들 것"이라며 "파트너와 함께 AI 시장 기회를 확대해 나가겠다"고 말했다.2026-04-22 15:31:13
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LG CNS, 에이전틱 AI부터 로봇까지…휴머노이드 로봇 전문가 찾는 진짜 이유 [경제일보] LG CNS(대표 현신균)가 2026년 상반기 세자릿수 규모의 대규모 경력 사원 채용을 단행한다. 상장 이후 주가 흐름을 견인할 확실한 성장 동력으로 가상공간의 '에이전틱 AI'와 현실세계의 '피지컬 AI'를 동시 낙점하고 이를 수행할 실전형 인재 확보에 총력을 기울이는 모양새다. 2일 업계에 따르면 LG CNS는 △AI △로보틱스 △글로벌 금융 △컨설팅 △데이터센터 △ERP △스마트팩토리 등 핵심 분야에서 경력직을 모집한다. 이는 단순한 인력 충원을 넘어 기존 시스템통합(SI) 사업의 한계를 벗어나 고부가가치 기술 기업으로의 밸류에이션(기업가치) 재평가를 노린 전략적 행보다. 이번 채용에서 가장 눈에 띄는 변화는 로보틱스와 연계된 '피지컬 AI(Physical AI)' 분야의 강화다. LG CNS는 단순히 공장 자동화 시스템을 구축하는 것을 넘어 AI를 탑재한 로봇이 비정형 환경에서 스스로 판단하고 작업을 수행하는 'RX(로봇 전환)' 기술 확보에 사활을 걸고 있다. 이를 위해 LG CNS는 미국 실리콘밸리에 위치한 'AI·로보틱스 R&D센터'와 국내 '퓨처 로보틱스 랩'을 양대 축으로 삼아 선행 기술을 연구 중이다. 현재 10여개 고객사와 산업용 휴머노이드 로봇 기술검증(PoC)을 진행하고 있으며 이번 채용을 통해 로봇 학습·제어·관제 플랫폼을 고도화할 전문 엔지니어를 대거 수혈할 계획이다. 이는 소프트웨어 기업이 하드웨어 제어 영역까지 장악하겠다는 '영토 확장' 선언이다. ◆ '시키는 대로'는 옛말…'에이전틱 AI'로 산업 특화 공략 AI 직무 채용의 핵심 키워드는 '에이전틱 AI(Agentic AI)'다. 사용자의 명령을 기다리지 않고 AI가 능동적으로 업무를 수행하는 기술이다. LG CNS는 금융, 제조, 공공, 바이오 등 각 산업 도메인 지식에 에이전틱 AI를 결합해 '돈 버는 AI'를 만드는 데 주력하고 있다. 실제로 LG CNS는 한국은행과 세계 최초로 'AI 기반 디지털화폐(CBDC) 자동결제 시스템'을 실증 중이며 NH농협은행, 미래에셋생명, 종근당 등과 대규모 DX(디지털전환) 프로젝트를 수행하고 있다. 이러한 고난도 프로젝트를 수행하기 위해서는 범용 AI 모델을 다루는 것을 넘어 고객사의 레거시 시스템과 최신 AI를 결합할 수 있는 '실전형 아키텍트'가 필수적이다. 이러한 기술 역량 강화의 배경에는 최근 체결된 글로벌 빅테크와의 동맹이 자리 잡고 있다. LG CNS는 최근 삼성SDS에 이어 국내 IT서비스 기업 중 두 번째로 '오픈AI(OpenAI)'의 공식 리셀러 및 서비스 파트너 자격을 획득했다. 이는 LG CNS가 단순히 라이선스를 유통하는 것이 아니라 오픈AI의 최신 모델을 기업 고객의 입맛에 맞게 최적화해주는 '기술 파트너'로서의 입지를 다졌음을 의미한다. LG CNS는 이번에 채용된 인재들을 신설된 '오픈AI 론치 센터' 등에 투입해 급증하는 기업용 생성형 AI 구축 수요에 대응할 방침이다. 자본시장은 이번 대규모 채용을 긍정적으로 평가하고 있다. 상장 1년 차를 맞은 LG CNS가 전통적인 SI 기업의 낮은 주가수익비율(PER)을 극복하기 위해서는 AI와 로봇 등 고성장 분야에서의 매출 비중 확대가 절실하기 때문이다. 현신균 대표는 취임 이후 줄곧 'DX 전문기업'으로의 체질 개선을 강조해왔다. 업계 관계자는 "상장으로 실탄을 확보한 LG CNS가 인재 영입을 통해 기술적 해자(Moat)를 구축하려는 시도"라며 "피지컬 AI와 에이전틱 AI 분야에서의 성과가 향후 주가 레벨업의 트리거가 될 것"이라고 전망했다. LG CNS 관계자는 “글로벌 수준의 AX·RX 리더십을 확보하고 핵심 기술 경쟁력을 지속적으로 강화하기 위해 인재 채용과 육성에 주력하고 있다”며 “AI·로보틱스 등 신기술을 실제 산업 현장에 적용해 고객의 차별화된 경쟁력을 만들어가고자 하는 인재들에게 최적의 교육과 업무 환경을 제공할 것”이라고 밝혔다.2026-03-02 12:29:43
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![[선재관의 AI] 한강의 기적은 끝났다, 이제 AI 질서를 설계하라](https://image.ajunews.com//content/image/2026/01/28/20260128141916825384.jpg)
'한강의 기적'은 끝났다, 이제 'AI 질서'를 설계하라 대한민국은 ‘기적’이라는 단어와 가장 잘 어울리는 나라다. 전쟁의 폐허 위에서 반세기 만에 제조·수출 강국을 일궈냈고 세계 공급망의 심장부로 진입했다. 그러나 역사는 냉정하다. 한 번의 성공 방정식이 두 번 통하는 법은 없다. 지금 인류는 증기기관과 인터넷을 넘어 지능을 설계하고 확장하는 ‘AI(인공지능) 문명’으로 진입하고 있다. 이 거대한 문명사적 전환 앞에서 우리는 다시 벼랑 끝 질문과 마주했다. 과거의 영광인 제조 강국에 머물 것인가 아니면 새로운 문명의 규칙을 만드는 선도국으로 도약할 것인가. 답은 명확하다. 미국과 중국에 이은 ‘세계 3대 AI 강국(G3)’. 이것은 단순한 정치적 구호가 아니다. 대한민국의 생존을 위한 유일한 실천 목표여야 한다. 이를 위해 이재명 대통령과 이재용 삼성전자 회장, 정의선 현대차그룹 회장, 최태원 SK그룹 회장, 구광모 LG그룹 회장은 이제 ‘경쟁자’가 아닌 ‘국가 AI 원팀’이 되어야 한다. 산업화 시대의 성공 모델이 개별 기업의 각자도생이었다면 AI 시대의 생존 모델은 국가 단위의 총력전이다. 미국이 마이크로소프트, 오픈AI, 엔비디아를 국가 안보 자산으로 다루고 중국이 바이두, 알리바바, 텐센트, 화웨이를 국가 전략의 축으로 묶는 이유가 무엇인가. 기술은 기업이 만들지만 그 기술이 통용되는 패권의 질서는 국가가 만들기 때문이다. 지금부터 제시하는 제언들은 필자 개인의 단상을 넘어 대한민국이 다시 한 번 문명의 파고를 넘어 비상하기를 갈망하는 온 국민의 염원을 담은 진심 어린 충언(忠言)이다. 이것은 우리가 골라 잡을 수 있는 선택지가 아니다. 국가의 명운을 걸고 반드시 완수해야만 하는 시대적 필수 과목이다. 가장 시급한 것은 리더의 ‘AI 문해력’이다. 다섯 명의 리더는 AI의 가장 깊은 이해자가 되어야 한다. AI는 참모가 올리는 요약 보고서로 판단할 수 있는 기술이 아니다. 모델의 아키텍처부터 데이터 학습의 원리, 컴퓨팅 파워의 비용 구조, 윤리적 딜레마까지 리더가 직접 체화해야 조직이 움직인다. 젠슨 황과 마크 저커버그가 엔지니어링의 디테일을 놓지 않는 이유다. 최고 의사결정권자의 인식 수준이 곧 그 나라와 기업의 혁신 속도를 결정한다. 이러한 이해를 바탕으로 ‘지출’이 아닌 ‘문명 건설’ 차원의 투자가 뒤따라야 한다. 10년 단위의 초대형 청사진이 필요하다. 미국은 칩스법을 넘어 AI 인프라에 천문학적 자금을 쏟아붓고 있고 중국은 ‘국가집적회로산업투자기금’을 통해 굴기를 멈추지 않는다. 우리도 국가 차원의 100조원 단위 장기 계획과 4대 그룹의 과감한 전략 투자가 맞물려야 한다. 이것은 비용이 아니다. 다가올 미래를 위한 고속도로를 까는 일이다. 그 고속도로 위를 달릴 주체는 결국 사람이다. 국경 없는 ‘인재 동맹’이 절실하다. 우리가 이스라엘이나 UAE의 AI 전략에서 배워야 할 점은 개방성이다. UAE는 세계 최초로 AI 장관을 임명하고 전 세계 석학을 블랙홀처럼 빨아들였다. 우리도 인재를 단순히 고용하는 차원을 넘어 한국이라는 AI 테스트베드를 함께 설계할 동반자로 예우해야 한다. 동시에 국내 인재들이 글로벌 리더들과 섞이며 성장하는 ‘교학상장(敎學相長)’의 생태계가 만들어져야 한다. 기술의 방향성도 재설정해야 한다. 범용 모델 경쟁은 이미 치열하다. 우리는 우리가 잘하는 것에 AI를 입혀야 한다. 삼성의 AI 반도체, 현대차의 AI 모빌리티, LG의 AI 로봇·가전, SK의 AI 에너지·통신 인프라처럼 각 산업의 도메인 지식에 AI를 결합해 세계 표준을 선점해야 한다. ‘K-AI’라는 브랜드는 곧 기술 신뢰의 다른 이름이 되어야 한다. 이 과정에서 특허와 표준 전쟁은 피할 수 없는 전장이다. AI 패권은 코드가 아니라 지식재산권(IP)과 국제 규범에서 갈린다. 기업들이 개별적으로 싸우게 둬선 안 된다. 국가적 차원의 공동 특허 전략과 글로벌 AI 거버넌스를 주도할 표준 연합이 절실하다. 그 기반에는 데이터 주권이 있어야 한다. 양질의 데이터는 AI의 식량이다. 과학, 의료, 법률, 역사 등 공공과 민간에 흩어진 데이터를 통합하고 정제해 ‘국가 AI 데이터 허브’를 구축해야 한다. 한국어와 한국의 맥락을 이해하는 AI, 소버린 AI의 경쟁력은 여기서 나온다. 그리고 이 모든 것을 돌릴 에너지가 필수다. AI 데이터센터는 전기 먹는 하마라 불린다. 원자력과 재생에너지의 현실적이고 정교한 믹스 없이 AI 강국은 불가능하다. 여기에 대한민국만이 할 수 있는 역할이 하나 더 있다. 바로 ‘AI 외교’다. 본지는 단순한 관찰자를 넘어 아세안, 중동, 중앙아시아 등과 한국을 잇는 ‘AI 협력 코디네이터’가 될 수 있다. 한국형 스마트시티, AI 교육 시스템, 데이터 인프라 모델을 패키지로 묶어 신흥국에 수출하고 그들의 자본과 인재를 한국으로 연결하는 플랫폼 역할이다. 이는 비즈니스를 넘어선 AI 생태계 외교다. 내수 시장만으로는 3대 강국이 될 수 없다. 아시아 전체와 함께 커야 한다. 선택의 시간은 끝났다. 이제는 실행의 시간이다. 5인의 리더가 원팀이 되어 대한민국을 AI 문명의 설계자로 만들 것인가 아니면 또다시 기술 변곡점에서 추격자로 남을 것인가. ‘한강의 기적’은 과거의 훈장일 뿐 미래의 면죄부가 될 수 없다. 2026년 대한민국은 기적을 바라는 나라가 아니라 질서를 설계하는 나라가 되어야 한다.2026-01-28 14:22:42
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