vibecamp ai ax · #14 · 2026-09-15

vibecamp ai ax 2026-09-15 — 재직자 훈련 241만명, 21년 만의 최저…AX 선언과 현장의 간극

2026-09-15 AI AX 일간 호 — 오늘 7개 카드를 정리했습니다.

7개 카드 · 대기업 전사 AI 전환 사례 일간

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전략·거버넌스

PwC가 하버드 포럼에 올린 이사회 AI 감독 6대 원칙

PwC의 Dan Priest(미국 Chief AI Officer)와 Jenn Kosar, Barbara Berlin이 9/14 하버드 로스쿨 기업지배구조 포럼에 이사회용 AI 거버넌스 프레임워크를 기고했습니다. 특정 기업의 발표가 아니라 이사회가 AI를 어떻게 감독할지를 다룬 제언입니다. 6대 행동은 ①AI를 기술 이니셔티브가 아닌 전환 과제로 거버넌스 ②선도·추종·철수 중 전략 포지셔닝 합의 ③인재·문화 개발 주도 ④AI 에이전트 도입에 따른 인력 전환 관리 ⑤리스크·거버넌스 통제 감독 ⑥성과 모니터링이며, 구조적으로는 CAIO로 책임을 집중하되 감사·보상·사외이사후보추천위원회로 감독을 분산할 것을 권고합니다. 근거로는 S&P 500 이사회의 기술위원회 보유 비율 17%(2021년 15%), 이사 71%가 AI를 가장 보강이 필요한 역량으로 지목, 이사 40%가 감독 업무에 AI 사용(전년 35%), CEO 43%가 매출 증가·비용 절감을 보고한 반면 기업 56%는 성과 없이 정체라는 조사 결과를 인용했습니다.

💡AI를 IT 진척 보고가 아니라 이사회 전환 의제로 올리고, CAIO의 책임 범위와 위원회별 감독 분담을 문서로 못 박는 것이 첫 단추입니다.

원문 →#AI거버넌스#이사회#PwC#CAIO#AI전환전략

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업무 자동화

'AI 시대에 맞는 금융의 기준을 설계하다'라는 제목의 KT AX 인사이트 리포트를 펼쳐 보는 모습

KT 자체 설문 400명 기준, 금융 60%·공공 30%가 AX 실행 단계

KT가 9/14 'AX 인사이트 리포트' 금융편·공공편을 공개했습니다. 2026년 7월 금융 200명·공공 200명 총 400명 실무자를 대상으로 한 KT 자체 설문 기준으로, 금융기관 10곳 중 6곳(60%)과 공공기관 10곳 중 3곳(30%)이 AX 실행 단계에 진입했습니다. 산업 전체 통계가 아니라 이 표본 기준 수치입니다. 병목은 금융권이 ROI 입증과 신뢰성 확보, 공공이 예산·성과 측정·데이터 연계였습니다. 사례로는 A은행이 금융 특화 생성형 AI 플랫폼과 AI 에이전트로 문서 작성·여신심사 지원에 AI를 적용했고, B부처는 구독형 AICC로 24시간 상담 체계를 만들어 상담사를 심층 상담에 재배치했습니다.

💡KT가 제시한 검토→PoC/부분 운영→전사 확대 3단계를 우리 조직에 대입해, 어느 단계에서 멈춰 있는지부터 진단하는 게 먼저입니다.

원문 →#KT#금융AI#공공AI#AICC#업무자동화

티디지, 사내 AI 에이전트 챌린지…아이디어 80여 건 중 5개 과제 착수

AI 클라우드 기업 티디지가 9/14 사내 'AI 에이전트 챌린지' 기반 AX 프로젝트를 본격화한다고 밝혔습니다. 임직원 절반 이상이 참여해 80여 건의 업무 자동화 아이디어를 제안했고, 이 중 매출 발굴·프로젝트 제안 및 작업 개선·정기보고서 자동화·담당자 안내 및 서비스 요청 개선·MS 솔루션 최적화 5개 과제가 선정됐습니다. 선정 과제는 사내 에이전트 혁신거점에서 검증한 뒤 MS Copilot Studio와 Power Platform 기반으로 개발되며, 이후 금융·제조·유통·공공 산업별 템플릿으로 확대할 계획입니다. 참여율과 건수는 모두 사측 발표 수치이고, 현재는 착수 단계라 절감 효과 수치는 공개되지 않았습니다.

💡과제 공모형 내재화에서는 참여율 자체가 변화관리 지표입니다. 다만 착수 단계 사례이므로 성과가 아니라 추진 방식만 참고하는 게 맞습니다.

원문 →#티디지#AI에이전트#Copilot Studio#사내AX#업무자동화

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ROI·성과

'LG AI 토크 콘서트 2026' 무대에서 엑사원 디스커버리의 후보물질 42만개 탐색 과정을 담은 슬라이드를 배경으로 발표하는 장면

LG이노텍, 엑사원 태뷸러로 재학습 데이터 300시간→50시간

LG AI연구원이 9/14 서울 마곡 LG사이언스파크에서 'LG AI 토크 콘서트 2026'을 열고 전문가 AI 성과를 공개했습니다. LG이노텍은 엑사원 태뷸러(EXAONE Tabular)를 적용해 제조 환경 변화에 대응하는 모델 재학습에 필요한 생산공정 데이터를 기존 14일·약 300시간 분량에서 최대 50시간 수준으로 줄이고, 모델 대응 리드타임을 약 85% 단축했습니다. 별개 모델인 '엑사원 옴니 인스펙트'는 공정과 제품 외관 이미지가 달라져도 별도 재학습 없이 검사할 수 있는 비전 검사 모델로, 연내 실제 검사 공정 적용 예정입니다. 과학 부문에서는 '엑사원 디스커버리'가 후보 물질 42만 개를 검토해 하루 만에 탈모 효과 물질 '람시딜'을 찾아냈고, 연구원은 2020년 12월 설립 이후 누적 100여 건의 산업 난제를 해결했다고 밝혔습니다.

💡AX의 ROI는 모델 성능이 아니라 재학습 비용과 리드타임으로 증명됩니다. '환경이 바뀌면 복구에 며칠 걸리는가'를 우리 라인의 지표로 세워 보세요.

원문 →#LG AI연구원#엑사원#LG이노텍#제조AI#ROI

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AI 플랫폼 도입

ANTHROPIC | SAMSUNG SDS 로고가 걸린 벽 앞에 선 양사 관계자 단체 사진

삼성SDS, 앤스로픽 셀렉트 티어 국내 첫 획득…근거는 7만명 도입 경험

삼성SDS가 국내 기업 최초로 앤스로픽 '클로드 파트너 네트워크(CPN)' 셀렉트 티어 파트너 자격을 획득했다고 9월 15일 밝혔습니다. 셀렉트 티어는 인증 기술 인력 보유와 공동 고객 운영 환경에서의 실제 구축 경험을 요구합니다. 이 자격의 근거가 된 것은 신규 계약이 아니라, 삼성 및 20개 관계사 약 7만명 임직원에게 클로드 엔터프라이즈를 도입해 온 누적 실적입니다. 기존 '아마존 베드록 기반 앤스로픽 공인 리셀러' 자격과 합쳐 컨설팅→공급→구축→운영→기술지원 원스톱 체계를 갖췄고, 7월 샌프란시스코 AI 서밋에서 발표한 전략적 협업의 연장선입니다.

💡외산 LLM 라이선스를 사는 것과 그룹 SI가 공급·구축·운영까지 내재화하는 것은 다른 게임입니다. 벤더 계약 전에 운영과 기술지원의 책임 주체부터 정하세요.

원문 →#삼성SDS#앤스로픽#클로드#엔터프라이즈AI#플랫폼도입

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변화 관리

줄어드는 직업훈련 예산 추이 그래프와 성인 평생학습 참여율 국제 비교 차트, 그 옆으로 컴퓨터 교육장에서 강의를 듣는 수강생들

재직자 훈련 241만명, 21년 만의 최저…AX 선언과 현장의 간극

한국경제가 9/14 고용노동부 통계를 분석한 결과, 국내 재직 근로자의 직업능력개발훈련 참여 인원은 241만명으로 21년 만의 최저 수준으로 떨어졌습니다. 전체 훈련 인원도 299만4000명으로 전년 대비 5.0% 줄었고, 직업훈련 예산은 2조7301억원(2023)→2조2548억원(2026)으로 17.4% 감소했습니다. 한국의 훈련 참여율은 9.5%로 OECD 평균 36.9%의 4분의 1 수준입니다. 중소기업 기준으로는 훈련시간 확보(42%)와 비용 부담(35.8%)이 가장 큰 애로였고, 기업 31.7%는 재교육보다 숙련 근로자 신규채용을 선호한다고 답했습니다. 정작 근로자가 원하는 것은 AI 기초이론이 아니라 업무적용 실습(51.2%)이었습니다.

💡AI 툴 배포 속도보다 사람의 숙련 축적 속도가 병목입니다. 교육을 업무 밖 별도 시간이 아니라 실제 업무 흐름 안의 실습 과제로 설계해야 현업이 멈추지 않습니다.

원문 →#리스킬링#인재육성#변화관리#고용노동부#중소기업

집회 대열 앞에서 주먹을 들어올린 노동자의 뒷모습이 반은 사람, 반은 로봇으로 갈라진 일러스트

"노동력 싸게 쓰겠단 거죠"…AI 노사 첫 합의, 2주 뒤 현장은 한숨

주간경향이 9/14 표지이야기로 8월 AI 노사 합의의 후속 검증에 나섰습니다. 현대차 노사는 8월 31일 'AI 도입 시 노사 공동 대응'에 합의했고 현대제철도 8월 5일 'AI 혁신 시 고용 보장'을 타결했지만, 현장 취재 결과 합의가 대체로 선언적 수준이고 강제력이 없다는 지적이 나왔습니다. 하청·비조합 노동자는 협상 테이블에서 배제돼 있고, 숙련 노동자의 암묵지가 동의 없이 AI 학습 데이터로 수집되는 문제도 쟁점으로 떠올랐습니다. AI 성과평가가 도입될 경우 낮은 평가의 이유를 설명받지 못할 가능성도 제기됐습니다.

💡합의문에 적용 범위(하청 포함)·데이터 수집 동의·AI 평가 설명책임·이행 점검 주기를 못 박지 않으면, 선언적 합의는 오히려 현장 불신을 키웁니다.

원문 →#노사관계#변화관리#현대차#AI거버넌스#고용보장

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