AX 콘텐츠 세미나 (25.03.26~27)

세계적인 기업의 CEO들은 AI 도입의 필요성에 대해 이렇게 언급하고 있습니다. 이 의미는 AI는 단순한 기술이 아니라, 비즈니스 운영 방식 자체를 변화 시키는 핵심 요소이며 AI를 도입하지 않는 기업은 미래 경쟁에서 살아남기 어려울 것이라는 건데요. 임직원 L&D전문기업 이노핏파트너스는 AX를 이렇게 정의합니다.

AX, 미래를 지배하는 기업의 필수 전략

AX는 ‘비즈니스 가치’를 창출하는 것이 KEY입니다. 전세계 CEO 대부분은 AI를 통해 기업 효율성과 수익성 향상에 크게 기여할 수 있을 것이라 주장하고 있습니다. 그러나 기업의 AI 도입 현황은 초기 단계에 머물러 있습니다.

왜 도입이 어려울까요? AI 도입의 문제점으로 아래의 6가지로 정리할 수 있습니다.

성공사례1. 도요타

도요타는 AI 기반의 디자인 툴을 도입해 디자인 최적화를 지원합니다. AI가 차량 디자인의 초기 아이디어 단계에서부터 수천 개의 디자인 아이디어를 분석하고 최적의 디자인을 도출하는 방식으로 효율적인 디자인 작업을 가능하게 합니다.

이 도구를 사용하면 디자이너는 ‘매끄러운’, ‘SUV와 같은’ 및 ‘현대적인’과 같은 정확한 스타일 특성을 텍스트 프롬프트를 통해 디자인 스케치를 생성할 수 있습니다. 또한 설계자는 정량적 성능 지표를 최적화하여 초기 프로토타입 스케치를 생성할 수 있습니다.

• 비즈니스 가치

  디자인 시간 단축 및 비용 절감 : AI를 활용해 디자인 초기 단계에서 다양한 시안을 빠르게 시뮬레이션을 할 수 있어 개발 기간을 단축하고 디자인 비용을 절감할 수 있습니다.

  시장 경쟁력 향상 : AI 기반 디자인은 차별화된 디자인 혁신을 가능하게 하고, 빠르게 변화하는 자동차 산업의 트렌드에 맞춰 유연하게 대응할 수 있도록 도와줍니다.

성공사례2. 엔비디아

글로벌 팹리스(반도체 설계전문 기업)업계의 화두는 ‘칩GPT’입니다. 반도체 기본 설계도인 설계자산 검토부터 칩의 목표 성능을 구현하기 위한 면적 최적화, 설계 검증 등 엔지니어 10여 명이 6개월 넘게 수행하던 업무를 3~4주로 줄여주기 때문입니다.

엔비디아는 AI를 활용하여 GPU 및 반도체 설계 자동화를 혁신하고 있습니다. 기존에는 수작업으로 설계하던 트랜지스터 배치(Placement & Routing, P&R) 과정을 AI가 자동으로 최적화합니다. Deep Learning AI 모델을 활용하여 전력 소비를 줄이고 성능을 극대화하는 반도체 디자인이 가능하며, AI 기반 설계 자동화 시스템을 도입한 후 설계 기간을 30~40% 단축하는 성과를 냈습니다.

• 비즈니스 가치

  AI를 활용한 자동화로 개발 비용 절감 및 시장 출시 기간 단축, 반도체 성능 최적화 및 전력 효율 증가로 엔비디아의 제품 경쟁력 향상, AI를 통해 차세대 GPU 및 AI 칩(Grace, Hopper) 개발 속도 향상

성공사례3. UPS

UPS는 AI 기반 ORION(온디맨드 최적화 네트워크) 시스템을 도입하여 배송 경로 최적화를 하였습니다. AI 알고리즘이 실시간으로 교통 상황, 날씨, 배송 우선순위 등을 분석하여 최적 경로를 자동 추천합니다. 이를 통해 연료 사용량을 10% 이상 절감하고, 연간 약 4억 달러 비용 절감하였습니다. 특히 AI가 자동으로 배송 루트를 조정하여 운전자들의 평균 이동 거리 6~8마일을 단축할 수 있습니다.

• 비즈니스 가치

  AI 기반 운영 효율화를 통해 물류 비용 절감, 탄소 배출 감소 및 친환경 물류 서비스 실현, AI가 실시간 최적화를 수행하여 고객 만족도 향상 및 빠른 배송 가능

또한 UPS는 글로벌 물류 네트워크에서 다양한 언어(영어, 중국어, 스페인어, 독일어 등) 를 사용하는 직원 및 고객 간 커뮤니케이션 어려움과 국제 배송 시 운송 문서 번역 문제, 세관 서류 오류, 고객 서비스의 비효율성, 고객 및 내부 직원 간의 의사소통 오류로 인한 배송 지연과 비용 증가의 문제가 있었습니다. 이를 해결하기 위해 Languages Across Logistics 프로젝트를 도입해 AI 기반 자연어 처리(NLP)와 실시간 번역 기술을 활용하여, 물류 운송 및 고객 서비스에서 발생하는 언어 문제를 해결하였습니다.

• 비즈니스 가치

  AI 번역으로 물류 관련 문서 오류를 줄여 운송 시간 단축 및 비용 절감, 실시간 AI 번역을 활용하여 고객 서비스의 응답 속도와 품질 개선, 다국적 직원들이 AI 번역 시스템을 활용하여 업무 처리 속도를 20% 이상 향상

성공사례4. 바이엘

바이엘은 AI를 활용하여 신약 개발 프로세스를 자동화하였습니다. AI가 수백만 개의 화합물을 스크리닝하여 신약 후보 물질을 찾는 과정을 10배 이상 빠르게 수행합니다. 머신러닝 기반 데이터 분석을 통해 임상 시험 성공 가능성을 예측하고, 부작용을 최소화합니다. AI 도입 후 신약 후보 물질 탐색 시간이 1년에서 3개월로 단축되었으며, 신약 개발 비용도 대폭 절감되었습니다.

• 비즈니스 가치

  신약 개발 프로세스 최적화로 수익성 증가 및 시장 점유율 확대, AI 기반 연구로 개발 비용 절감 및 실패 확률 감소, 신약 출시 시간 단축으로 경쟁사 대비 시장 우위 확보

AX, 기술 중심으로만 실행하면 실패합니다.

AX를 고민하는 기업에 꼭 필요한 콘텐츠만 모았습니다. 기술과 비즈니스, 사람의 융합된 관점으로 설계된 세미나로, 리더 또는 HR, 교육 담당자, DX 혁신팀 등 AX를 고민하고 있는 기업 임직원을 초대합니다.

일정 : 2025년 3월 26일(수) ~ 27일(목) 9:00~17:00

장소 : 서초구 방배동 감정평가사회관

금액 : 20만원(VAT포함), *일자별 신청 가능/ 식사&다과 제공

세미나에 참석하시는 모든 분들께 2025 DX·AX Path(L&D 가이드북)을 제공합니다. 많은 관심 부탁 드리겠습니다 :)