김완종 SK AX 사장이 16일 열린 'IMAGINE AX 2026' 컨퍼런스에서 기조 연설을 하고 있다. /SK AX 제공.

SK AX가 기업 업무 전반을 AI가 수행하는 '에이전틱 엔터프라이즈' 시대 진입을 선언했다. 

SK AX는 16일 서울 그랜드 인터컨티넨탈 파르나스 호텔에서 '이매진 AX 2026' 컨퍼런스를 열고 자사 비전을 공식화했다. '비욘드 AI : 더 에이전틱 엔터프라이즈'를 주제로 내건 이번 행사에서 SK AX는 자사 전체 업무와 운영을 AI로 전환해 온 '비잉 AX'를 공개했고, 제조와 금융, 통신, 유통, 서비스 등 다양한 업종의 경영진이 모여 협업 성과를 나눴다. 

에이전틱 엔터프라이즈는 AI 에이전트가 기업 업무를 스스로 판단·계획·실행하는 운영 체계를 의미한다. SK AX는 AI 솔루션 도입을 넘어 비즈니스 모델 자체를 AI 중심으로 다시 설계할 계획이다. 이를 통해 사람과 AI가 함께 일하는 구조를 바탕으로 성장의 선순환을 만들겠다는 구상이다. 

기조연설에 나선 김완종 SK AX 사장은 기업 경쟁력의 핵심이 더 좋은 AI를 도입하는 데 있지 않고, AI를 통한 전사 최적화로 새로운 성장 가치를 만들어내는 데 있다고 밝혔다. 그는 AI로 업무 효율화를 이룬 기업과 그렇지 못한 기업 사이의 성과 격차가 나타나기 시작했으며, 이 간극은 앞으로 더 벌어질 것이라고 내다봤다. 

김 사장은 이 격차의 상단에 서기 위한 조건으로 전략, 기술, 데이터, 운영체계, 인재, 변화관리라는 여섯 가지 AX 핵심 역량을 제시했다. SK AX는 자체적으로 비잉 AX를 실천하며 이 같은 역량을 검증해 왔다고 설명했다. SK AX가 비잉 AX의 기반으로 제시한 것은 전략적 로드맵이다. AI 도입 목적과 기대 결과물이 설정돼야 하며, 개인의 AI 활용을 넘어 기업 전체의 최적화를 이루려면 AI가 실제로 일할 수 있는 통합 플랫폼이 필수다. 

이런 철학이 구현된 것이 SK AX의 에이전틱 AI 플랫폼 '엑스젠틱와이어 NPO'다. 수많은 AI 에이전트를 서로 연결하고 협업을 조율하는 동시에 보안과 품질 편차, 비용 증가 같은 운영 문제까지 통제하도록 설계됐다.

김 사장은 AX에 대해 조직 전체가 AI와 함께 움직이도록 업무 방식과 기업 운영 체계를 다시 짜는 작업이라고 강조했다. AI와 협업하는 인재를 키우고 이를 지지하는 조직문화와 시스템을 함께 구축해야 비로소 전사 통합과 시너지가 가능해진다는 것이다. 

이날 행사에는 제조와 반도체, 금융, HR 등 다양한 영역의 SK AX 고객사 및 파트너사 경영진이 함께해 비잉 AX 방향성에 공감을 표하고 실제 협력 사례를 공유했다. 특히 엔터프라이즈 AI 사업을 위해 SK AX와 파트너십을 맺은 오픈AI는 기업 내부 시스템의 맥락을 정확히 읽고 실제 업무 성과와 투자 대비 효과를 끌어올리는 AX 모델을 고도화한다고 밝혔다.

SK하이닉스는 디지털 트윈 기술을 바탕으로 제조 공정 정밀도와 데이터 활용 범위를 넓혔으며, 수율을 극대화하기 위한 자율운영 체계인 자율형 공장 전환에도 속도를 낸다고 전했다. 씨에스윈드는 생산 현장의 데이터와 업무 프로세스를 AI 에이전트와 연결했다고 밝혔다. 이를 통해 작업 계획 수립과 일정 조정을 최적화한 제조 AX 모델을 SK AX와 함께 구현하고 있다고 설명했다. 

신한금융그룹은 데이터 보안과 권한 관리, 규제 대응 요건을 충족하는 '1인 1 금융 에이전트' 기반 업무 혁신 모델을 구체화하는 중이며, 글로벌 HR 컨설팅사 머서 역시 SK AX와 함께 사람과 AI가 협업하는 조직 운영 체계를 설계하고 있다고 밝혔다. 

손건일 SK AX CCO는 AX 성공의 핵심 조건이 AI 에이전트를 구성원으로 전제 기존 업무 프로세스의 재설계라고 밝혔다. 이어 그는 사내 암묵지를 에이전트화해 자산으로 축적하는 작업, 이를 통한 작은 성공 경험의 누적이라고 말했다. 그는 시스템과 현장 업무를 정확히 이해하고, AI 기술로 최종 업무까지 다시 연결하려는 노력이 필요하다고 덧붙였다. 

차지원 SK AX CAIO는 기술 선택의 기준이 '무엇을 도입할 것인가'에서 'AI를 어떻게 일하게 할 것인가'로 옮겨가고 있다고 진단했다. AI가 비즈니스 성과로 이어지려면 기업 내부 데이터와 시스템, 프로세스는 물론 산업별 도메인 지식까지 정교하게 맞물려야 한다고 덧붙였다.