"에이전틱 AI 선점하라"…삼성SDS·LG CNS·SK AX 주도권 경쟁
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삼성SDS(018260)·LG CNS(064400)·SK AX 등 국내 대표 시스템통합(SI) 기업들이 '에이전틱 AI'(Agentic AI) 기반 AI 전환 시대를 맞아 시장 주도권을 잡기 위한 경쟁에 돌입했다.
LG CNS는 아울러 국내 SI 기업 최초로 미국 실리콘밸리에 AI·로봇 R&D센터를 설립고 에이전틱 AI와 로봇 파운데이션 모델(RFM) 기술 확보에 나서고 있다.
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글로벌 엔터프라이즈 에이전틱 AI 시장 매년 급성장 전망

(서울=뉴스1) 김민석 기자 = 삼성SDS(018260)·LG CNS(064400)·SK AX 등 국내 대표 시스템통합(SI) 기업들이 '에이전틱 AI'(Agentic AI) 기반 AI 전환 시대를 맞아 시장 주도권을 잡기 위한 경쟁에 돌입했다.
5일 IT 업계에 따르면 삼성SDS는 생성형 AI 플랫폼 '패브릭스'(FabriX)를 중심으로 공공·금융 분야 특화 전략을 펼치고 있다. 패브릭스는 현재 100여 개 기업이 도입해 15만명 이상이 활용하고 있다.
삼성SDS는 기존 협업 설루션 '브리티 코파일럿'과 자동화 설루션 '브리티 오토메이션' 등을 에이전틱 단계로 진화시켰다. '코드 전환 에이전트'는 금융권 시스템 현대화를 통해 98.8% 전환 성공률과 68% 비용 절감 효과를 달성했다.
다음 달 출시 예정인 '퍼스널 에이전트'는 통역·브리핑·답변·자료 큐레이션·음성 처리 등 5개 하위 에이전트로 구성된다. 또 '에이전틱 봇' 기능 업데이트를 통해 데이터·UI 변화에 자동으로 대응하도록 업그레이드 한다.

LG CNS는 에이전틱 AI 설계부터 구축·운영·관리 전 과정을 지원하는 모듈형 풀스택(총 6종) 플랫폼 '에이전틱웍스'(AgenticWorks)를 앞세워 시장 공략에 박차를 가하고 있다.
에이전틱웍스 플랫폼은 LG AI연구원이 개발한 LLM '엑사원'(EXAONE)과 코히어가 공동 개발한 추론형 모델 등 다양한 AI 엔진을 활용해 구축됐다. LG CNS가 500여 건의 AX 프로젝트에서 축적한 산업별·밸류체인별 노하우도 담았다.
기업은 필요한 모듈과 설루션을 선택해 도입할 수 있다. 이를 통해 개발자뿐 아니라 일반 직원도 코딩·노코드 환경을 통해 직접 에이전틱 AI 서비스를 만들 수 있다.
LG CNS는 아울러 국내 SI 기업 최초로 미국 실리콘밸리에 AI·로봇 R&D센터를 설립고 에이전틱 AI와 로봇 파운데이션 모델(RFM) 기술 확보에 나서고 있다.

SK AX는 물류·조선·금융 등 산업 특화 에이전틱 AI 설루션 개발을 통한 실질적 성과 실현에 집중하고 있다.
대표적으로 HD한국조선해양과 손잡고 조선·해양 산업의 AI 전환에 나선다. 양사는 선박 설계부터 생산까지 전 과정에 에이전틱 AI를 적용하는 '설계·생산 명장 에이전트' 개발을 추진하고 있다. SK AX는 신한은행과 '생성형 AI 플랫폼 구축 사업'도 추진 중이다.
그랜드뷰리서치에 따르면 글로벌 엔터프라이즈 에이전틱 AI 시장은 2024년 25억 8000만 달러에서 2030년 245억 달러(연평균 성장률 46.2%)에 달할 전망이다.
업계 관계자는 "SI 빅3 기업들의 에이전틱 AI 경쟁은 단순한 기술 도입을 넘어 기업의 업무 혁신과 생산성 향상을 견인하는 핵심 동력이 될 것"이라고 말했다.
ideaed@news1.kr
<용어설명>
■ 풀스택
풀스택(Full Stack)은 소프트웨어·애플리케이션 개발에서 프론트엔드(사용자 인터페이스)부터 서버·데이터베이스· API·미들웨어 등 백엔드와 그 사이 전체 영역을 포괄해 다룰 수 있는 역량(설루션)을 의미한다. 클라우드 환경에선 가상화·관리 플랫폼·개발 플랫폼까지 포함되는 개념으로 서비스의 모든 Layer(계층)을 자체적으로 개발·운영할 수 있다.
■ 에이전틱 AI
에이전틱 AI(Agentic AI)는 인공지능 기술의 최신 진화 단계로 기존의 규칙 기반 자동화나 단순한 생성형 AI를 넘어서는 자율성과 목표 지향적 행동을 갖춘 AI 시스템이다.
■ RFM
RFM(Robot Foundation Model·로봇 파운데이션 모델)은 로봇의 두뇌 역할을 하는 차세대 범용 인공지능 모델이다. 기존 로봇이 특정 작업에만 최적화된 분산된 알고리즘을 사용하는 반면 RFM은 하나의 공통된 멀티모달 AI로 여러 환경과 다양한 작업에 적응하며 동작할 수 있다.
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