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기업의 생성형 AI 활용이 확대되면서 최근 기업 AI 시장에서는 단순한 AI 도입을 넘어 실제 업무와 비즈니스 구조를 변화시키는 AI 전환(AX, AI Transformation)이 주요 화두로 등장하고 있습니다.

삼성SDS는 서울 코엑스에서 개최한 REAL Summit 2026에서 올해 행사의 핵심 주제로 AX를 제시했습니다.

이번 행사에는 현장 약 8,000명, 온라인을 포함해 약 15,000명이 참여했으며, 50여 개의 브레이크아웃 세션과 40여 개의 전시 부스를 통해 제조·금융·공공·국방·유통·물류 등 여러 산업의 AI 적용 사례가 소개됐습니다.

이번 발표에서 눈에 띄는 부분은 AI 기술 자체보다 AI를 실제 기업의 업무와 비즈니스 성과로 연결하는 방법이 주요 의제로 다뤄졌다는 점입니다.

■ 기업의 AI 도입과 실제 성과 사이에는 간극이 있다

삼성SDS는 기조연설에서 맥킨지 조사 결과를 인용해 기업의 AI 활용 현황을 설명했습니다.

해당 조사에 따르면 기업의 88%가 최소 하나 이상의 업무에서 AI를 사용하고 있는 반면, AI가 기업 이익에 유의미하게 기여한다고 응답한 비율은 6%였습니다.

AI를 사용하는 기업의 수가 늘어난 것과 AI가 기업의 실질적인 성과로 연결되는 것은 서로 다른 문제라는 의미입니다.

삼성SDS는 이러한 차이를 설명하면서 단순히 기존 업무에 AI 기술을 추가하는 것을 넘어 비즈니스와 업무 방식을 AI 중심으로 재설계하는 AX를 제시했습니다.

이번 REAL Summit 2026에서 AX가 강조된 배경에도 이러한 기업 AI 도입과 성과 사이의 간극이 자리하고 있습니다.

■ AX는 단순한 AI 도구 도입과 무엇이 다를까?

삼성SDS는 AX를 단순히 AI를 활용해 시간과 비용을 절감하는 것으로 설명하지 않았습니다.

기존 업무에 AI 기능 하나를 추가하는 방식보다 AI와 사람이 함께 일하는 것을 전제로 업무 프로세스 자체를 다시 설계하는 것을 강조했습니다.

이를 위해 삼성SDS가 제시한 AX의 핵심 요소는 총 7가지입니다.

프로세스 재설계(Process Re-Design)

AI 준비 데이터(AI-Ready Data)

에이전트 운영(Agent Ops)

AI 거버넌스(AI Governance)

AI 보안(AI Security)

AI 조직(AI Organization)

사람과 문화(People & Culture)

이 구조에서는 AI 모델이나 소프트웨어뿐 아니라 데이터, 업무 프로세스, 보안, 조직과 사람까지 AX의 구성 요소에 포함됩니다.

즉 이번 행사에서 사용된 AX는 특정 생성형 AI 서비스를 기업에 도입하는 것보다 넓은 범위의 기업 변화 개념으로 제시됐습니다.

■ 삼성SDS는 자사 업무를 먼저 AX 대상으로 삼고 있다

REAL Summit 2026에서는 ‘Client Zero’ 전략도 소개됐습니다.

Client Zero는 기업이 외부 고객에게 AX를 적용하기 전에 자신의 조직을 먼저 적용 대상으로 삼는 방식입니다.

삼성SDS는 현재 자사 내부의 7개 메가 프로세스를 대상으로 AX를 진행하고 있다고 밝혔습니다.

개발

구매

품질

경영지원

사업이행

마케팅

영업

등의 업무가 대상입니다.

자사 업무에서 AI를 적용하고 실제 결과를 검증한 뒤 여기서 얻은 경험과 방법론을 고객사의 AX에 활용하는 구조입니다.

이번 발표에서는 AX가 외부 고객에게 AI 솔루션을 공급하는 문제뿐 아니라 기업 내부의 기존 업무를 어떻게 재구성할 것인가의 문제로도 다뤄졌습니다.

■ 고객 현장에서 AX를 담당하는 FDE도 확대된다

기업의 AI 활용 방식이 변화하면서 개발자의 역할에도 새로운 형태가 나타나고 있습니다.

삼성SDS는 이번 행사에서 현장형 엔지니어(FDE, Forward-Deployed Engineer)를 연내 약 200명 규모로 확대하겠다고 밝혔습니다.

FDE는 고객 현장에서 실제 비즈니스 문제를 파악하고 AI 기술을 적용하는 역할을 담당합니다.

일반적인 소프트웨어 개발처럼 정해진 요구사항을 구현하는 것뿐 아니라 고객의 업무를 분석하고 AI를 적용할 수 있는 문제를 찾아 실제 시스템으로 연결하는 역할까지 포함됩니다.

삼성SDS가 이번에 공개한 AX 전략에서 FDE가 별도로 강조된 것도 AI 기술과 실제 기업 업무 사이를 연결하는 역할이 필요해지고 있다는 흐름과 연결됩니다.

■ AI 기술만이 아니라 구축부터 운영까지 묶은 ‘AI 풀스택’도 제시됐다

삼성SDS는 REAL Summit 2026에서 다차원 AI 풀스택(Multi-Dimensional AI Full-Stack) 전략도 공개했습니다.

여기에서 말하는 AI 풀스택은 단순한 개발 기술 계층만을 의미하지 않습니다.

기술적으로는

AI 인프라(AI Infrastructure)

↓

AI 플랫폼(AI Platform)

↓

AI 솔루션(AI Solution)

이라는 계층을 구성합니다.

여기에

컨설팅(Consulting)

↓

개발(Development)

↓

구축(Implementation)

↓

운영(Operation)

이라는 엔드투엔드 서비스 역량과 산업별 전문성을 함께 결합하는 구조입니다.

이번 발표에서는 기업 AX를 구현하기 위해 AI 기술뿐 아니라 기업의 비즈니스와 산업에 대한 이해, 실제 시스템 구축, 이후 운영까지 함께 필요하다는 구조가 제시됐습니다.

■ AI 에이전트가 기업 업무 안으로 들어오면서 운영과 관리도 함께 다뤄지고 있다

AX와 함께 AI 에이전트(AI Agent)의 기업 활용도 주요 영역으로 다뤄지고 있습니다.

AI 에이전트는 사용자의 질문에 텍스트로 답변하는 것을 넘어 필요한 정보를 확인하고, 판단하고, 기업 시스템이나 도구를 사용해 실제 작업을 수행하는 형태로 발전하고 있습니다.

기업 환경에서는 AI가 수행할 수 있는 행동의 범위가 넓어질수록 운영과 관리의 범위도 함께 늘어납니다.

REAL Summit에서 삼성SDS가 AX의 구성 요소로 에이전트 운영(Agent Ops), AI 거버넌스(AI Governance), AI 보안(AI Security)을 함께 제시한 것도 이러한 구조와 연결됩니다.

AI가 기업의 실제 업무에 참여하는 환경에서는 어떤 에이전트가 어떤 시스템과 데이터에 접근할 수 있는지, 어떤 행동을 수행할 수 있는지와 같은 관리 영역이 함께 등장합니다.

■ OpenAI·Anthropic 등 글로벌 AI 기업과의 협력도 확대되고 있다

삼성SDS는 현재 OpenAI, Anthropic, Google Cloud, NVIDIA, Accenture 등 글로벌 AI 기업들과 협력하고 있습니다.

이번 REAL Summit에는 OpenAI와 Anthropic의 한국 대표도 참여했습니다.

삼성SDS는 Anthropic과 국내 기업의 AX 지원을 위한 전략적 파트너십을 체결했으며, OpenAI의 Daybreak Partner Program에도 국내 기업 최초의 파일럿 파트너로 참여한다고 밝혔습니다.

특히 Daybreak는 AI와 사이버보안을 연결하는 영역입니다.

소프트웨어의 취약점을 발견하고,

실제 영향을 검증하고,

위험의 우선순위를 판단하고,

패치를 생성·테스트한 뒤,

수정 결과를 확인하는 과정에 AI를 활용하는 구조가 소개됐습니다.

기업 AI 활용 영역이 문서 작성이나 정보 검색을 넘어 개발·보안과 같은 전문 업무 영역으로 확대되고 있는 사례입니다.

■ AX는 디지털 업무를 넘어 Physical AI와 RX로도 확장되고 있다

삼성SDS는 이번 행사에서 AX와 함께 로봇 전환(RX, Robotics Transformation) 전략도 발표했습니다.

AI가 디지털 환경에서 기업의 업무를 수행하는 것을 넘어 제조 현장의 물리적인 장비와 로봇까지 연결되는 방향입니다.

삼성SDS는 서로 다른 제조사의 로봇을 하나의 시스템에서 통합 관리하는 로봇 오케스트레이션(Robot Orchestration) 플랫폼을 2027년 선보일 계획이라고 밝혔습니다.

특정 로봇에서 장애가 발생했을 때 이를 감지하고 다른 로봇에 작업을 배분하는 것처럼 여러 로봇의 상태와 작업을 통합적으로 관리하는 구조입니다.

이는 현재 AI 산업에서 함께 논의되고 있는 피지컬 AI(Physical AI)와 기업의 실제 제조 환경을 연결하는 사례에 해당합니다.

■ 2026년 기업 AI 논의에서 ‘도입 이후’가 새로운 주제로 등장하고 있다

REAL Summit 2026에서 공개된 내용을 종합하면 기업 AI를 둘러싼 논의 범위가 넓어지고 있습니다.

초기의 기업 생성형 AI 활용이 문서 작성, 요약, 검색, 코딩 지원과 같은 개별 업무에 AI를 적용하는 데 집중됐다면, 최근에는 AI가 기업의 데이터와 시스템에 연결되고 실제 업무 프로세스 안에서 작동하는 구조가 함께 논의되고 있습니다.

AI 도구 도입

↓

AI 업무 적용

↓

업무 프로세스 재설계

↓

AI 에이전트 운영

↓

데이터·보안·거버넌스 관리

↓

조직 및 업무 구조 변화

이번 REAL Summit 2026에서 삼성SDS가 제시한 AX 전략 역시 이러한 범위에서 구성됐습니다.

AI를 사용하고 있는가를 넘어 실제 기업 업무에서 AI를 어떻게 운영하고 관리하며 비즈니스 성과와 연결할 것인가가 기업 AI 시장의 새로운 논의 영역으로 등장하고 있습니다.

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■ 주요 용어 정리

AI 전환(AX, AI Transformation)

AI를 기업의 업무·제품·서비스 등에 적용하고 이를 중심으로 업무와 비즈니스 구조를 변화시키는 개념.

AI 준비 데이터(AI-Ready Data)

AI가 분석·추론·업무 수행에 활용할 수 있도록 정비된 데이터.

AI 에이전트(AI Agent)

목표를 기반으로 정보를 확인하고 판단하며 필요한 도구나 시스템을 사용해 작업을 수행하는 AI 시스템.

에이전트 운영(Agent Ops)

기업 환경에서 AI 에이전트의 배포·운영·권한·상태 등을 관리하는 영역.

AI 거버넌스(AI Governance)

기업의 AI 사용과 관련된 정책, 책임, 위험, 권한 등을 관리하는 체계.

현장형 엔지니어(FDE, Forward-Deployed Engineer)

고객 현장에서 비즈니스 문제를 파악하고 기술을 실제 업무에 적용하는 엔지니어 역할.

피지컬 AI(Physical AI)

디지털 환경을 넘어 로봇이나 기계 등 물리적 시스템을 인식하고 제어하는 AI.

로봇 전환(RX, Robotics Transformation)

로봇과 AI를 기업의 실제 업무와 제조 환경에 통합해 운영 구조를 변화시키는 개념.

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■ 주요 참고자료

삼성SDS

REAL Summit 2026 공식 발표

「삼성SDS, ‘REAL Summit 2026’ 개최…기업 AX 혁신 전략 제시」

삼성SDS

AI Transformation 및 Intelligent Transformation 관련 인사이트

삼성SDS

2026년 경영실적·사업전략 자료

McKinsey

기업 AI 활용 및 AI 성과 관련 조사 자료