2026년 1월호

[글로벌 및 국내 시장 성장 지표와 주요 특징]

1. 폭발적인 시장 성장 전망

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  글로벌 시장: 2030년까지 연평균(CAGR) 41.5% 성장, 약 427억 달러 규모 도달 전망

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  국내 시장: 2026년 약 750억 원 규모로 성장, 전년 대비 36% 이상의 가파른 도입세 예상

2. AI 에이전트 시장의 주요 특징

• • 디지털 전환(DX) 수용 확대
  

  전 세계 기업의 약 60%가 디지털 전환을 수용. 데이터 활용 의사결정, 효율성 증대, 운영비 절감을 위해 스마트 솔루션, 특히 AI 에이전트 수요가 급증하고 있습니다.

• • 업무 자동화의 핵심 역할
  

  자동화 전환 기업의 약 80%가 고객 응대, 데이터 처리, 운영 관리 등 일상 업무의 자동화를 위해 AI 에이전트를 적극 활용하고 있습니다.

• • 비즈니스 가치 제고
  

  AI 에이전트 도입은 단순한 생산성 향상과 오류 감소를 넘어, 운영 과정을 간소화하고 기업의 핵심 경쟁력 및 디지털 경제의 핵심 동력으로 자리매김할 전망입니다.

1. 생산 효율성 및 품질관리 고도화

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  예측 유지보수: AI를 통해 설비의 실시간 데이터를 분석하고 고장을 예측하여 가동 중단 시간을 최소화하고 운영 비용 절감합니다.

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  스마트 품질관리: 컴퓨터 비전(Vision AI) 시스템을 활용하여 생산 라인에서 불량품을 실시간으로 탐지합니다. 품질 검사의 정확도와 속도를 대폭 향상되었습니다.

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  지능형 자동화: 협동 로봇(Cobots)이 인간 작업자와 함께 일하며 생산성과 안전성을 동시에 제고합니다.

2. 생성형 AI(Generative AI)의 역할 확대

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  데이터 증강 및 품질 개선: 부족한 학습 데이터를 생성하거나 기존 데이터를 증강하여 AI 모델의 성능을 개선합니다.

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  창의적 문제 해결 및 설계 최적화: 복잡하고 방대한 설계안을 검토하고, 학습된 패턴을 기반으로 새로운 설계 아이디어를 도출하거나 제조 전략 및 설비 구성을 빠르게 최적화합니다.

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  업무 자동화 고도화: 로봇 프로세스 자동화(RPA)와 결합하여 주문 처리, 데이터 전송 등 백오피스의 대량 반복 작업을 자동화합니다.

3. 핵심 기술 융합 및 인프라

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  디지털 트윈(Digital Twin): AI와 디지털 트윈의 융합을 통해 가상 공간에서 실시간으로 성능을 시뮬레이션하고 최적화합니다.

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  엣지 컴퓨팅(Edge Computing): Al 분석을 중앙 서버가 아닌 생산 현장의 엣지 디바이스에서 즉시 처리합니다.

1. Physical AI (피지컬 AI) 전략

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  AI가 센서를 통해 물리적 환경을 인지하고, 액추에이터를 통해 실제 행동을 수행하며, 실시간으로 자율적인 의사결정을 내리는 기술입니다.

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  로봇 공학과의 결합을 통해 복잡하고 반복적인 작업을 정밀하게 수행하여 생산 효율성 극대화와 인력난 해소의 핵심 동력으로 부상하고 있습니다.

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  단순 자동화를 넘어 인간 작업자와 AI 로봇이 긴밀하게 협력하는 '스마트 팩토리 4.0' 시대를 가속화할 것입니다.

2. 제조 미래 IT 핵심 키워드

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  예지 정비: AI와 로보틱스를 활용해 설비 고장 시점을 예측. 연간 최대 1.4조 달러의 손실 방지 효과 (사례: 코카콜라, 지멘스에너지)

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  산업 메타버스: 공장 설계 및 생산 공정을 가상 플랫폼에서 시뮬레이션하여 설계 오류를 사전에 차단 (사례: BMW-엔비디아 옴니버스)

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  스마트 팩토리: 제조 공정 데이터를 분석하고 문제를 사전에 감지하여 자동으로 해결하는 지능형 공장 시스템 (사례: 삼성SDS Nexplant)

1. 성공적인 DX를 위한 전략적 접근

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  산업계는 단순 기술 도입을 넘어 생산 체계와 수익 구조를 감안한 맞춤형 ROI(투자 대비 효과) 전략 수립에 초점을 맞춰야 합니다.

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  제조 DX의 핵심은 공정 효율화, 품질 안정, 에너지 절감 등 다각적인 비즈니스 성과 창출에 있습니다.

2. 주요 대기업의 스마트 팩토리 구축 성과

기업명	도입 내용 및 현황	주요 성과
LG전자	전 세계 60여 개 생산기지 스마트팩토리 구축 (창원 스마트파크 등)	생산성 17%↑, 에너지 효율 30%↑, 품질 비용 70%↓ 달성
LS일렉트릭	청주공장 조립, 시험, 포장 등 전 라인 시스템 자동화 운영	전 공정 자동화를 통한 생산 시스템 최적화 및 안정성 확보
현대차그룹	미국 메타플랜트(HMGMA)에 AI, 로보틱스, 데이터 융합 기술 적용	무인 로봇 부품 운반 및 '스팟' 로봇 기반 차체 점검 효율화

활용 분야	주요 내용	기대 효과
생산 공정의 혁신과 효율성 극대화	방대한 생산 데이터를 분석하여 최적의 운전 조건을 찾아내고, 잠재적인 공정 이상을 미리 예측	생산성 향상 및 불량률의 획기적 감소
공급망 최적화 및 스마트 물류	시장 수요 변화, 원자재 가용성, 생산 능력 등 다양한 요소를 종합 분석하여 최적의 생산 계획을 수립	재고의 효율적 관리 및 불필요한 비용 제거
연구 개발(R&D) 혁신과 신소재 개발 가속화	머신러닝 모델이 실험 및 시뮬레이션 데이터를 분석하여 원하는 특성을 가진 신소재 개발을 획기적으로 가속화	전통 방식 대비 민첩하고 반응적인 신소재 개발 가능
안전성 강화 및 환경 규제 대응 (ESG)	센서 데이터를 분석하여 안전하지 않은 조건이나 행동을 감지하고 즉각적인 경고 및 조치를 유도. 공정 최적화를 통해 에너지 소비를 줄임	작업장 안전 대폭 강화, 환경 규제에 대한 능동적 대응 및 탄소 중립 목표 달성 지원

활용 분야	주요 내용	기대 효과
스마트 안전 및 현장 관리	Al 기반 CCTV 영상 분석 시스템을 통해 위험 요소를 실시간으로 감지하고, 무인 안전 로봇이 사각지대에서 안전 및 품질 관리를 수행	안전사고 사전 예방 및 작업장 안전 강화 (현대건설 '스팟(Spot)', DL이앤씨 AI CCTV)
설계 및 기획 자동화/최적화	AI가 대규모 데이터를 분석하여 최적의 설계안을 도출하거나, 설계 과정에서 단열재 누락 등 오류를 자동 감지. 건축법 위반 사항 식별 및 수정 지원	설계 시간 단축, 에너지 효율성 향상 및 하자 위험 감소 (DL이앤씨 주차장 AI 설계 등)
시공 품질 관리 및 하자 예방	스마트폰 이미지나 드론 영상을 AI가 분석하여 콘크리트 미세 균열 등을 식별하고 관리	전통 방식 대비 민첩하고 반응적인 신소재 개발 가능
프로젝트 및 공정 관리	인공 신경망을 활용해 프로젝트 비용 초과를 사전에 예측하고, 최적의 건설 일정을 자동 생성	공기 및 공사비 산정의 정확도 향상, 리스크 최소화
자율화 및 로봇 도입	굴삭기, 불도저 등 자율/반자율 건설 장비 도입 및 로봇 공학을 통한 반복 작업 자동화	생산성 향상 및 작업자 위험 분리

1. 유통업계 핵심 이슈: 경쟁 심화와 생존 전략

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  글로벌 선도 기업들의 AI 기반 수요 예측 및 물류 최적화 등에서 경쟁 우위를 확보함에 따라 국내 기업들도 AI 도입을 생존 전략으로 인식하고 있습니다.

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  Al를 통해 복잡한 밸류체인 최적화, 인력 의존도 문제 해결, 비용 절감 및 매출 증대의 기회를 확보하려는 동기가 강합니다.

2. 핵심 활용 트렌드: 초개인화(Hyper-personalization)

• • 개인화 추천의 진화
  

  고객의 구매 이력과 행동 패턴(클릭, 체류 시간, 검색어)을 실시간으로 분석합니다. 이는 단순한 상품 나열이 아니라, 고객이 필요로 하는 순간에 최적의 상품과 프로모션을 제안하여 구매 전환율과 고객 충성도를 극적으로 높입니다.

• • AI 에이전트 커머스 (Generative AI)
  

  단순한 문답형 챗봇을 넘어선 대화형 커머스가 등장했습니다. 생성형 AI가 탑재된 에이전트는 24시간 고객과 소통하며 제품 상담부터 주문 처리까지 전 과정을 수행하는 전문 어드바이저 역할을 합니다.

3. 매장 운영의 디지털화

• • 비전 AI (Computer Vision)
  

  매장 내 CCTV와 센서를 통해 고객 동선을 분석하고, 상품 진열을 최적화합니다. 재고 부족을 자동으로 감지하고 계산 오류까지 분석하여 인적 오류를 최소화합니다.

• • 지능형 수요 예측
  

  날씨, 트렌드, 과거 판매 데이터 등 방대한 외부 변수를 통합 분석합니다. 이를 통해 미래 수요를 예측하고 최적의 발주 및 재고 보충을 자동화하여 재고 비용을 획기적으로 낮춥니다.

1. 물류업계 핵심 트렌드: 기술 융합을 통한 DX 가속화

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  방향성: AI, loT, 자동화 기술을 중심으로 디지털 전환을 가속화하여 효율성 향상, 비용 절감, 고객 만족도 증대라는 세 마리 토끼를 잡는 것에 집중하고 있습니다.

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  실시간 가시성: loT 센서와 AI 분석을 통해 화물의 위치와 상태를 실시간으로 추적합니다. 이를 통해 배송 지연이나 파손 등 이상 상황에 조기 대응하고 잠재적 문제를 사전에 차단합니다.

2. 주요 활용 분야 및 기대 효과

본 레터는 KRG 리포트(2026년 국내외 AI 디지털 시장전망과 주요 이슈)를 기반으로 AI 패러다임의 진화와 산업별 AX 전략의 관점에서 작성되었습니다.

한솔PNS, 오는 1월 28일 1차 서비스 개시 ... 9개 계열사 CoE 대상 안정성 검증 돌입하여 데이터 통합 플랫폼과 AI 에이전트의 결합으로 ‘지능형 업무 환경' 혁신 가속화

한솔그룹이 데이터 기반의 자동화·자율화된 업무 환경으로의 혁신을 선언하며, 차세대 데이터 거버넌스와 AI 솔루션이 결합된 통합 플랫폼의 첫 선을 보인다. 한솔PNS는 오는 2026년 1월 28일, 그룹 데이터 플랫폼과 AI 에이전트 솔루션인 'AI Atlas'의 1차 오픈을 실시합니다.

이번 데이터플랫폼 구축 사업은 데이터를 활용한 인사이트(Insight) 도출에서 시작해 업무 자동화(Automation)를 거쳐, 최종적으로 AI가 스스로 판단하고 실행하는 자율화(Autonomous) 단계로 나아가는 것을 목표로 한다.

1차 오픈의 핵심인 'Data Platform'은 여러 계열사의 데이터를 그룹 표준체계 기반으로 수집·정제하여 공유할 수 있는 공통 운영 플랫폼이다. 이를 통해 ERP, MES, 업무시스템 및 외부 데이터들이 AWS 기반의 통합 저장소로 집결 가능하며, 사용자는 데이터 포털을 통해 데이터 인사이트를 탐색하고 분석할 수 있는 환경을 갖추게 된다.

1차 오픈 이후에는 계열사별 ERP·MES·업무시스템 데이터를 단계적으로 연계·적재하는 한편, 생산·물류 정보 결합을 통한 통합 분석이나 물류 데이터를 활용한 전사재고 시뮬레이션 등 계열사 간 시너지 창출이 가능한 핵심 데이터를 우선순위에 따라 확대해 나갈 예정이다. 또한 Athena/QuickSuite 등 분석 도구를 활용한 과제 발굴 및 적용하여 사용자들의 플랫폼 적응도와 활용도를 높이고, 이를 기반으로 전사 확산을 위한 데이터 자산을 지속적으로 축적해 나갈 계획이다.

함께 선보이는 'Al Atlas'는 실질적인 업무 현장에 AI를 심는 핵심 솔루션이다. 1차 오픈에서는 공통으로 사용가능한 기본, 사무, 내부 시스템 연동, Knowledge Copilot 에이전트와 특정 도메인에 최적화된 인사, 구매 에이전트가 우선 도입된다.

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  인사 에이전트 : 다빈치 시스템과 연동되어 인사 규정 및 FAQ에 대한 즉각적인 답변을 제공한다.

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  구매 에이전트 : 제지 SAP 데이터와 외부 시스템(안전관리, 신용평가 등) 정보를 활용해 구매 입찰 업무를 지원한다.

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  Knowledge Copilot : 사내 지식(컨플루언스/노션 등)을 활용해 자연어 기반의 검색 업무를 즉시 지원하는 Al Copilot

한솔그룹은 데이터의 활용만큼이나 '보안'과 '통제'에도 역량을 집중했다. 클라우드 운영 환경에 계정, 네트워크, 보안 등 필수 기반 요소(Foundation)를 구축하였으며, 데이터 포털을 중심으로 원천 데이터 수집부터 승인, 분석 활용까지 전 과정을 표준화하여 조직 간 데이터 공유를 자율적이면서도 체계적으로 통제한다. 특히, 제조 기업의 특성에 맞춰 내부망 운영과 DRM 연동을 통해 민감 정보에 대한 보안을 완벽히 통제하는 것이 Al Atlas의 차별화된 핵심 가치다.

한솔PNS는 이번 1차 오픈을 통해 9개 계열사 CoE와 도메인리더들의 피드백을 수집하고 운영 체계를 검증한 뒤, 오는 3월 30일 전 계열사 직원을 대상으로 하는 '그랜드 오픈'을 단행할 계획이다.

2026년은 전사 업무 및 기간계 시스템으로 AI 에이전트 포트폴리오를 확장하는 원년이 될 것이며, 단순 자동화를 넘어 AI가 직접 업무를 수행하는 Al Agentic 워크플로우를 완성하여 그룹 전 직원의 자율적 개선의 도구로 Data Platform과 Al Atlas가 활용되어 그룹의 경쟁력을 극대화시키고자 합니다.

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