강이구 코오롱베니트 대표가 '코오롱베니트의 DX 전략'을 설명하고 있다 |
<이미지를 클릭하시면 크게 보실 수 있습니다> |
코오롱베니트가 5일 열린 '코오롱베니트 솔루션데이 2024'에서 인공지능(AI)을 활용한 디지털전환(DX) 전략과 혁신 사례를 공개했다. DX를 핵심사업으로 선정한 코오롱베니트는 고객 비즈니스 가치 극대화를 목표로 핵심 솔루션을 준비해왔다.
코오롱베니트 솔루션데이는 IT 최신 트렌드를 소개하는 연례 행사다. 올해는 고객 사업 혁신을 위해 인공지능, 빅데이터, 클라우드 등의 기술을 기반으로 AX로 진화하는 DX 방향성을 제시했다. 코오롱베니트 자체 솔루션 △r-CoCoAna(스마트팩토리) △r-PLANNA (경영계획) △HRWORX(인사관리) △IoK(홈 IoT) 와 함께 올해 AI 영역에서 새롭게 출시한 △KOAIWORX(AI플랫폼) △KOAIBot(AI챗봇)도 소개됐다. 이와 함께 코오롱베니트와 협업하는 SAS, 클라우데라, 트라이센티스, 싱글스토어 등 글로벌 파트너 대표 솔루션도 소개됐다.
기조연설에서 강이구 코오롱베니트 대표는 “코오롱베니트 DX 추진 방향은 시장, 고객, 경쟁사 등 전 영역에서 발생하는 데이터를 분석하며 AI를 적극 활용해 수익성을 극대화하는 과정”이라며, “데이터 기반으로 탁월하게 기업을 운영하고 AI를 통해 사업 모델을 혁신하도록 고객을 돕겠다”라고 밝혔다.
KAIST 경영전문대학원장 김민기 교수도 AI의 역할을 강조했다. 기는 “기업 가치사슬에 적용하고 높은 부가 가치를 창출하기 위해 포괄적인 AI 투자와 협력 기반의 비즈니스 발굴이 필요하다”고 말했다.
정주영 코오롱베니트 ITS본부장은 “클라우드 기반 인프라 조성은 기업 DX 혁신을 위한 필수 요소”라며, “코오롱베니트는 시장에서 검증된 클라우드 기반 IT 서비스를 통해 기업 운영 혁신을 가속화하겠다”고 밝혔다.
정상섭 코오롱베니트 DX사업본부장은 “인구 감소로 인한 생산성 하락의 문제는 기업의 최우선 해결 과제로 AI 투자와 데이터의 연결을 통한 DX가 해결책”이라며 “코오롱베니트는 검증된 자체 경험과 기술을 패키징해 고객 DX 여정을 함께 하겠다”고 덧붙였다.
강이구 코오롱베니트 대표가 '코오롱베니트의 DX 전략'을 설명하고 있다 |
<이미지를 클릭하시면 크게 보실 수 있습니다> |
각 사업부 실무자가 연사로 나서 코오롱베니트의 전반적인 'AX 여정'을 소개하는 시간도 마련됐다. 먼저 코오롱베니트는 IT혁신을 통해 제조 기업의 DX 및 AX 전환 고민을 해소하는 단계적 로드맵과 구체적 추진계획을 소개했다.
고객 기업의 전반적 DNA를 AI 중심으로 바꾸기 위해 코아이웍스(KOAIWORX) 등의 자체 솔루션을 확대할 계획도 밝혔다. 또한 최근 최적의 정보와 솔루션을 제공하는 원스톱 AI 공급체계를 AI 애그리게이터(AI Aggregator)로 정의했으며, 60여 개의 AI 솔루션 기업 및 유통 파트너와 체결한 협의체 '코오롱베니트 AI얼라이언스'를 통해 AI가 생소한 SMB(중소중견기업)을 위한 해결책을 제공하겠다고 다짐했다. 이와 함께 DX시대에 적합한 인사관리 솔루션과 경영계획 수립 업무에 대한 패러다임의 변화도 설명했다.
코오롱베니트와 협력 중인 글로벌 파트너사의 발표 세션도 진행됐다. △기업 DATA와 AI를 위한 '클라우데라 데이터 플랫폼' △생성형 AI 및 고급 데이터 분석을 위한 'SAS 솔루션' △실시간 생성형 AI 앱을 위한 '싱글스토어DB' △AI 기반 테스팅 자동화를 위한 '트라이센티스 솔루션'등이 청중의 관심을 끌었다.
한편, 소피텔 앰배서더 서울 호텔에서 열린 '코오롱베니트 솔루션데이 2024' 행사장은 제조, 금융, 유통 등 각 산업 분야 IT 담당자 200여 명이 한데 모여 붐볐다. 마련된 강연 세션과 부스를 체험하며 기업 디지털 혁신 전략에 대해 전략을 공유하는 역동적인 정보 교류의 장이었다는 반응이다.
박두호 기자 walnut_park@etnews.com
[Copyright © 전자신문. 무단전재-재배포금지]
이 기사의 카테고리는 언론사의 분류를 따릅니다.
기사가 속한 카테고리는 언론사가 분류합니다.
언론사는 한 기사를 두 개 이상의 카테고리로 분류할 수 있습니다.
언론사는 한 기사를 두 개 이상의 카테고리로 분류할 수 있습니다.