포스코DX, 제조·사무 전반 'AI 네이티브' 전환…"인력 감축보다 업무 고도화 초점"

제조 현장엔 'AI 오퍼레이터'·사무 영역엔 'AI 직원' 도입

"반복 업무 줄이고 직무 고도화"…인력 구조조정 가능성엔 선 그어

피지컬 AI·AI 워크포스 외부 사업화…3년 내 수주·매출 30% 성장 목표

윤석준 포스코DX 로봇자동화센터장이 29일 기자간담회에서 포스코DX RX 적용 성과를 발표하고 있다 [사진=포스코DX]

포스코DX가 제조 현장의 ‘피지컬 AI’와 사무·경영 영역의 ‘AI 에이전트’를 중심으로 ‘인공지능(AI) 네이티브 컴퍼니’ 전환을 본격화한다. AI 도입을 통해 인력을 대체하기보다 기존 직원이 AI를 적극적으로 사용하며 역할을 고도화하는 데 초점을 맞춘다.

포스코DX는 29일 오전 서울 중구 롯데호텔에서 미디어 간담회를 열고 피지컬 AI와 AI 워크포스의 구체적인 추진 현황을 공개했다.

최태환 포스코DX 경영기획실장은 “AI 네이티브 컴퍼니는 기존 업무에 AI를 단순히 접목하는 수준이 아닌, AI를 업무 수행의 주체로 두고 프로세스 전반을 재설계하는 기업”이라고 말했다. 포스코DX는 제조 현장의 운영기술(OT)부터 전사적자원관리(ERP), 공급망관리(SCM) 등 정보기술(IT)까지 아우르는 역량을 바탕으로, 제조와 사무 영역을 AI 중심으로 전환한다는 방침이다.

제조 현장에서는 기존 스마트팩토리를 사람과 AI, 로봇이 협업하는 ‘인텔리전트 팩토리’로 고도화한다. 조석주 포스코DX 융합연구소장은 피지컬 AI를 제조 현장의 당면 과제로 떠오른 숙련 인력 감소 문제를 해결하기 위한 기반 기술로 제시했다.

조 소장은 “매뉴팩처링 AI(m-AI)는 범용 AI와 달리 특정 공정의 문제를 해결하는 도메인 전문성이 핵심”이라며 “설비가 이상 징후를 인식하고 반복 작업을 자율적으로 수행하도록 개발하고 있다”고 말했다. 숙련 운전자의 업무를 인지·판단·제어 에이전트가 나눠 수행하는 ‘AI 오퍼레이터’를 구현하고 고강도·고위험 작업에는 산업용 로봇과 m-AI를 결합할 계획이다.

이어 윤석준 포스코DX 로봇자동화센터장은 “사람과 AI, 로봇이 협업해 비정형 상황에도 대응하는 지능형 자율제조 체계를 구현하는 것이 목표”라고 말했다. 회사는 현재 제철소와 그룹사에서는 고온 작업과 중량물 운반, 샘플링 등에 로봇을 적용하고 있다. 가상공장에서 학습·검증한 뒤 실제 공장에 적용하는 ‘심투리얼(Sim-to-Real)’ 방식과 신경망처리장치(NPU) 기반 엣지 AI, 4족 보행로봇, 휴머노이드도 검증 중이다.

이날 포스코DX는 자체 개발한 AI 워크포스 플랫폼 ‘에이전티’를 기반으로 한 도메인 특화 ‘AI 직원’ 체계도 공개했다. 개별 에이전트 수의 단순 증가로는 조직 생산성 향상에 한계가 있다고 판단, 회사 규정과 업무 지식을 활용해 직무 단위로 일하는 AI 직원을 구현한다는 구상이다.

에이전티는 AI 직원을 채용·배치한 뒤 성능 평가와 재학습, 권한·비용·버전 관리 등 전 생애주기를 통합 관리하는 플랫폼이다. AI 직원별 업무 권한과 비용, 성능을 관리하고 기존 사내 시스템 및 다른 에이전트와의 연계도 지원한다.

포스코DX는 현재 재무·인사·노무·프로젝트 관리 등 113종의 사내 AI 직원을 운영하고 있다. 포스코그룹 전체에서는 200개 이상의 AI 에이전트와 100개 이상의 프로젝트를 추진 중이다. 사용자는 500명을 넘어섰다.

김병석 포스코DX AI 워크포스 TF팀장은 “기존 약 3시간이 걸렸던 사전 결산 리스크 점검 업무를 1분 안팎으로 단축했으며 회계 결산 전반으로 확대할 경우 생산성이 최소 30% 향상될 것”이라고 말했다.

포스코DX는 에이전티를 활용해 기업의 업무 흐름을 분석·재설계하는 AI 전환(AX) 컨설팅을 추진한다. 아울러 그룹 현장에서 검증한 피지컬 AI와 AI 워크포스 역량을 외부 시장으로 확대해 향후 3년 이내 수주와 매출을 약 30% 늘리겠다는 목표다.

김 팀장은 “경쟁사를 비롯해 많은 기업이 AI 에이전트와 플랫폼을 만드는 데 집중하고 있지만 우리는 AI를 실제 직원처럼 운영하는 체계를 만드는 것이 핵심”이라며 “기술 자체보다 기업 업무에 AI 에이전트를 정착시키고 지속적으로 운영하는 AI 워크포스 체계가 경쟁력”이라고 말했다.