[AX 승부 건 기업들] ‘AI Crew’ 현업 과제 발굴·사내 확산 Vision AI·X-ray로 불량·이물질 검출 디지털 트윈·생성형 AI로 개발·업무 혁신
[이데일리 조용석 기자] 삼성SDI가 현업 임직원이 직접 인공지능(AI) 활용 과제를 발굴하고 AI 에이전트까지 개발하는 방식으로 인공지능 전환(AX)에 속도를 내고 있다. 제품 개발과 공정 개선은 물론 사무 업무까지 AI를 확산해 일하는 방식을 바꾸고 생산성을 높인다는 구상이다.
삼성SDI 기흥 본사. (사진=삼성SDI)
AX 전환의 중심에는 ‘AI Crew’가 있다. AI 개발·활용 역량이 우수한 임직원이 각 부서의 업무를 분석하고 AI를 적용할 과제를 직접 발굴하는 제도다. 현업을 잘 아는 임직원이 반복 업무와 업무 과정의 어려움을 찾아내고 이를 AI 과제로 구체화한다. AI 도입을 전담 조직만의 업무가 아닌 전 임직원의 혁신 활동으로 확산하려는 취지다.
AI Crew는 발굴한 과제에 필요한 AI 에이전트를 직접 기획하고 개발한다. 완성된 에이전트는 사내 플랫폼에 공유해 다른 부서에서도 활용할 수 있도록 지원한다. 특정 부서에서 만든 AI가 비슷한 업무를 수행하는 다른 조직으로 확산되는 구조다. 삼성SDI는 업무 프로세스를 지속적으로 분석해 AI 에이전트를 통한 업무 효율 및 생산성 향상을 가속화한다는 계획이다.
생산 현장에서는 AI 적용이 이미 구체화하고 있다. ‘Vision AI’ 포털에 공정 검사 이미지를 모은 뒤 양품과 불량을 구분하도록 AI 모델을 학습시켜 생산라인에 적용한다. X-ray 장치와 AI를 결합해 배터리 내부의 금속 이물질을 찾는 기술도 실제 공정에 도입했다. 차세대 제조실행시스템(MES)로 수집한 데이터는 AI를 통해 설비나 공정 품질의 이상 징후를 감지하고 자동제어하는 데 활용된다.
(자료 = 삼성 SDI)
연구개발(R&D)에서도 AI와 디지털 트윈을 결합하고 있다. 실제 현장 운영 데이터와 시뮬레이션으로 만든 가상 데이터를 함께 활용해 예측 정확도를 높이고 개발 시간을 줄인다. 실제 배터리와 같은 조건의 ‘모델 배터리’를 가상 공간에 구현해 충·방전 평가 중 셀 상태와 이상 징후를 실시간으로 확인한다. 이를 통해 개발 기간과 반복 실험 비용을 함께 줄이고 있다.
AI가 활용할 데이터 기반도 강화한다. 삼성SDI는 연구소와 개발·기술·품질 부문에 흩어진 데이터를 모은 플랫폼을 구축해 운영하고 있다. 이를 토대로 사내 문서와 데이터를 찾아 업무 질문에 답하는 생성형 AI 시스템을 준비하고 있다. 설비에 문제가 생기면 AI에 원인과 해결 방법을 묻고 관련 분석까지 이어가는 방식이다.
삼성SDI는 AI 도입을 업무의 자동화를 넘어 일하는 방식의 전환으로 연결한다는 목표다. 최주선 삼성SDI 대표이사 사장은 “에이전틱 AI(Agentic AI)는 일하는 방식과 비즈니스 모델을 근본적으로 바꾸는 패러다임 전환”이라며 “AI 네이티브 기업으로 완벽하게 체질을 바꿔야 한다”고 말했다.
