LG, AI ‘산업적 가치’ 증명 나선다…“수백억 효과 낸 사례도” [종합]

LG이노텍 AI 적용해 모델 대응시간 약 85% 단축
제조·금융·과학 적용 사례 공개…외부 사업화 추진
경쟁사 공급 가능성에 “삼성이 원하면 제공할 용의”

LG가 산업 현장에 AI를 적용해 수백억원 단위의 사업 효과를 거둔 사례를 소개했다. 산업별 문제를 해결하는 ‘전문가 AI’를 LG 계열사에 적용한 데 이어 외부 기업을 대상으로 한 사업화도 추진한다.

LG AI연구원은 14일 서울 강서구 마곡 LG사이언스파크에서 ‘LG AI 토크 콘서트 2026’을 열고 산업 현장에 적용한 AI 기술과 사례, 향후 사업화 전략을 공개했다.

임우형 LG AI연구원 공동 연구원장은 “현장의 문제를 해결하기 위해서는 수많은 변수를 비롯해 단 1%의 특이 사항까지도 이해하고 판단할 수 있는 AI가 필요했다”며 “AI를 만들어 도입하는 것보다 더 중요한 것은 AI가 실제 업무 효율을 높이고 비용을 줄이고 생산성과 품질을 개선해 궁극적으로 기업의 실질적인 성과로 이어지는 것”이라고 말했다.

제조 분야에서는 표 형태의 공정 데이터를 분석하는 ‘엑사원 태뷸러’를 LG이노텍 현장에 적용했다. 기존 방식에서는 모델 재학습에 최소 14일, 약 300시간 이상의 생산 운영 데이터가 필요했지만 엑사원 태뷸러는 소량의 데이터를 활용해 최대 50시간 내 변화된 조건을 반영한 추론이 가능했다. LG이노텍은 이를 통해 모델 대응 리드타임을 약 85% 줄였다고 설명했다.

▲LG AI 토크 콘서트 2026에서 임우형 LG AI연구원 공동 연구원장이 발표하고 있는 모습. (사진=LG)

LG AI연구원은 공정이나 제품의 외관 이미지가 달라져도 별도 재학습 없이 검사할 수 있는 ‘엑사원 옴니 인스펙트’도 개발했다. 올해 안에 실제 검사 공정에 적용할 예정이며, 향후 AI 에이전트가 데이터 샘플링과 라벨링, 모델 학습까지 자율적으로 수행하도록 고도화할 계획이다.

과학 분야에서는 ‘엑사원 디스커버리’를 활용해 소재 후보를 탐색·설계하고 있다. LG생활건강과의 협업에서는 42만개가 넘는 후보 물질을 검토해 하루 만에 가능성이 높은 후보를 찾아냈다. GS칼텍스와는 AI 데이터센터용 액침 냉각유 후보 물질 개발에 AI를 활용했다. 향후에는 AI가 실험 결과를 바탕으로 다음 실험을 제안·선택하는 자율 실험 시스템으로 확장할 계획이다.

금융 분야에서는 여러 AI 에이전트가 데이터 분석부터 추론·예측·설명까지 수행하는 ‘엑사원 BI’를 사업화하고 있다. 올해 1월 런던증권거래소그룹(LSEG)과 미국 기업을 대상으로 한 상품을 출시한 데 이어 7월 코스콤과 한국 기업을 대상으로 한 상품을 내놨다. AI가 기업의 향후 전망을 예측하고 판단 근거를 함께 제시하는 방식이다.

▲14일 LG AI 토크 콘서트 2026에서 LG AI연구원 리더들이 질의응답을 진행하고 있는 모습 (사진=LG)

현장 질의응답에서는 AI를 실제 사업에 적용한 효과도 언급됐다. 이화영 LG AI연구원 AI사업개발부문장은 대규모 화학 플랜트 운영과 AI 품질 검사, 제품 수요·원재료 가격 예측 등을 사례로 들며 수백억원 단위의 사업 효과를 거둔 프로젝트도 있다고 설명했다.

LG 계열사에 적용한 AI 기술의 외부 사업화도 추진한다. 이 부문장은 엑사원 태뷸러에 대해 제약사와 병원, 에너지 분야 등 외부에서 수요가 있다고 설명했다. 국내 기업에는 내부 구축 방식, 해외에서는 클라우드 기반 API 방식 등을 활용하는 방안을 추진하고 있다.

이 부문장은 경쟁 관계에 있는 기업도 고객이 될 수 있느냐는 질문에 “삼성이 원하면 당연히 충분히 제공할 용의가 있다”며 “경쟁 관계를 떠나 AI와 산업 경쟁력이 결합해 더 나은 경쟁력을 만드는 것이 국가적인 아젠다가 됐다고 생각한다”고 말했다.

LG AI연구원은 향후 산업 현장의 복잡한 문제를 해결하기 위해 AI가 스스로 문제를 정의하고 해결 방법을 계획해 직접 행동하는 에이전트 AI로 기술 범위를 확장한다. 로봇 파운데이션 모델을 기반으로 개별 로봇의 자동화를 넘어 공장 전체가 하나의 지능으로 움직이는 방향도 제시했다.