단편적인 AI 기능 도입의 한계
특정 업무만을 위한 독립형 AI 서비스 도입이 진행되어,
전체 비즈니스 프로세스의 근본적인 최적화와
가치 창출의 어려움 존재
엔터프라이즈 AI의 시작부터 확장까지
약 50년 이상의 대규모 IT 프로젝트 운영 경험 및 글로벌 파트너십 기반으로
맞춤형 엔터프라이즈 AI 생태계를 제안합니다.
단편적 도입과 활용성 저하의 한계를 넘어,
실제 비즈니스 성과를 내는 AI 전환(AX)은 어떻게 가능할까요?
AI 전환(AX) 중 기업이 마주하는 문제들
지속 가능한 인프라 및 운영 역량 부재
AI 모델을 기업 환경에 맞게 안정적으로 관리하고
확장할 수 있도록 엔터프라이즈급 보안을 제공하는
전문적인 아키텍처 설계 및 수립의 어려움
현업 시스템과의 괴리로 인한 활용도 저하
기존 실무 환경 및 레거시 시스템과
분리된 형태의 AI 도입으로 인한
AI 활용도 저하
성공적인 AI 가속화를 위한 3대 핵심 방향성
실제 비즈니스 성과를 창출하는 성공적인 AI 도입은 비즈니스 전반을 아우르는 시각이 필요합니다.
실제 비즈니스 성과를 창출하는 성공적인 AI 도입은 비즈니스 전반을 아우르는 시각이 필요합니다.
(주)두산 이노베이션BU는 근본적인 문제 해결을 위한 비즈니스 구조의 혁신(AI-Driven Business),
최적화된 AI 운영 환경(AI-Driven Foundation), 업무 환경 혁신을 통한 AI 업무 경험(AI-Driven Experience)의
3대 핵심 방향성을 유기적으로 통합해 AI 가속화를 제공합니다.
AI-Driven Business :
AI를 활용한 근본적인 문제 해결과 실행 구조를 제시합니다.
Business Process
(주)두산 디지털이노베이션BU는 기능 단위의 자동화가 아닌 비즈니스 관점에서 AI로 연결하고 재설계합니다.
AI-Driven Business는 AI Discovery, AI Build, AI Operation의 과정을 거쳐
PoC 검증 이후 실제 비즈니스 적용, 확산으로 이어질 수 있도록 돕습니다.
AI-Driven
Process Innovation
- 기능 단위의 자동화가 아닌 전체 프로세스 관점에서 최적의 개선 과제를 발굴합니다.
- 단절된 업무 프로세스를 AI Agent로 연결하여 실질적인 비즈니스 가치를 창출합니다.
AI-Driven
Product Innovation
- 시장의 요구와 현장의 고충을 정밀하게 분석합니다.
- Classic AI부터 최신 생성형 AI까지 최적의 모델을 활용해 제품·서비스의 경쟁력을 향상시킵니다.
(주)두산 디지털이노베이션BU Use Cases
- VISION 기반 품질 결함 검사
- 발전소 이상 감지 예측
- 생성형 AI 기반 설비 예지 정비
- AI 기반 이물 관리 서비스
- 계약서 독소 조항 검출 솔루션
- 계약서 체크리스트 검토 서비스
- 계약 문서 번역 및 검색/요약
- 사내 규정/법규 검색 및 정보 제공
- 사내 복지/규정 AI Chat
- 기업용 생성형 AI Chat
- 사내 복지/총무 프로세스 자동화
- RAG 기반 시공 문서 검색/요약
- 지능형 HR 근태 솔루션
- 영업용 마켓 인텔리전스/챗봇 구축
- 설비 점검 지원용 AI Agent
- 설비 Trouble Shooting 챗봇
- 교육용 두산백과 AI 챗봇 서비스
- AI 기반 마켓 인사이트 제공
- 생산량 AI 예측 기반 공정 최적화
- 생성형 AI 기반 품질 프로세스 관리
- Spec AI 예측 기반 공정 최적화
- 풍력 발전량 AI 예측 서비스
- 사내 복지/총무 프로세스 자동화
- AI 기반 네트워크 망분리 솔루션
AI-Driven Foundation :
안전한 보안 환경 속에서 지속 가능한
AI 모델 개발 및 운영이 가능한 최적의 AI 기반을 구축합니다.
고가의 GPU 인프라 비용 부담, 데이터 유출 우려, 데이터 분산의 문제는
AX(AI Transformation)을 저해하는 주요 요인입니다.
(주)두산 디지털이노베이션BU는 고성능 GPUaaS 인프라의 제공부터 맞춤형 프라이빗 모델 매칭,
선순환 구조의 MLOps 플랫폼까지 단계별 통합 아키텍처를 통해
기업이 직면한 AI로의 전환을 가장 안전하고 효율적으로 해결합니다.
GPUaaS(GPU as a Service)는 대규모 자산 투자의 부담 없이
고성능 GPU 자원을 필요한 만큼만 유연하게 사용할 수 있으며,
고가의 장비 구축 없이도 즉시 고성능 연산 환경을 확보할 수 있습니다.
필요성
- AI 모델 학습 및 추론에는 고가의 GPU 서버가 필수적이지만 초기 장비 구축 비용 부담 존재
- 프로젝트 유동성에 따라 고가의 장비가 방치되거나 갑작스러운 인프라 확장 필요 시 즉각 대응 어려움
특장점
- 장비를 구매할 필요 없이, 사용한 만큼만 비용을 지불하는 유연한 GPUaaS 제공
- 국내외 검증된 CSP(클라우드 서비스 제공사) 인프라 기반으로 고성능 연산 환경 즉시 확보
- 약 50년의 그룹사 대규모 IT 운영 경험 바탕으로 맞춤형 플랫폼 제공
기업의 목적, 예산, 보안 요구사항에 맞추어 맞춤형 Private LLM,
오픈소스 모델, 글로벌 빅테크 기업 (Azure, AWS, Google)의 최신 LLM을
신속하게 테스트하고 적용할 수 있도록 지원합니다.
Aure OpenAI GPT
Google Gemini
Naver Hyerclova
AWS Bedrock
산업특화 Model
sLLM
필요성
- 퍼블릭 생성형 AI(ChatGPT, Gemini 등) 사용 과정에서
기업의 민감한 내부 정보나 고객 데이터가 외부로 유출 가능성 존재 - 기업별 환경/산업 데이터 특성을 반영한 맞춤형 AI 모델 필요성 존재
특장점
- 기업용 Private LLM부터 자체 구축 모델까지 기업 환경/규모 맞춤 제공
- 그룹망 내 AI 모델 개발로 사내 중요 데이터 및 민감 정보(개인정보)를 철저하게 보호 가능
- 도메인 지식 기반 그룹사 산업에 특화된 고정밀 모델링 가능(ML/DL)
오랜 기업 시스템 구축 경험을 바탕으로 AI 모델 학습에 필요한
시스템고 연계해 데이터 연결, 모델 학습, 배포 관리 등의
MLOps의 AI 학습 및 운영 환경을 제공합니다.
ML
DEV
OPS
필요성
- 부서별, 시스템별 데이터 단절로 AI 학습 추론에 제약
- 데이터 수집 → 학습 → 운영까지 일관된 플랫폼의 부재로 확장성과 효율성 저하
- 단발성 PoC를 넘어 전사적 AI 활용을 위한 통합 AI 및 데이터 플랫폼 필요
특장점
- 대규모 IT 운영 노하우를 바탕으로 사내 시스템 내 데이터의 안전한 수집,정제 및 데이터 파이프라인 구축
- 데이터 가공, 모델 개발·실험, 배포 및 운영 단계를 하나로 연결해 AI 생산성 극대화.
- (주)두산 디지털이노베이션BU 제공 서비스와의 연계로 운영 안정성 강화
AI-Driven Experience :
업무 생산성을 극대화하는 AI Tool로
일하는 방식을 혁신하고, 최적화된 AI 업무 경험을 제공합니다.
(주)두산 디지털이노베이션BU는
기존 레거시 시스템의 데이터를 활용한 엔터프라이즈 AI 애플리케이션부터
글로벌 솔루션(SAP·Salesforce·Oracle·Microsoft 365)의 최신 AI 기능 연동까지 지원해
비즈니스 환경에 최적화된 맞춤형 AI Agent를 구현합니다.
Enterprise Connectors (MCP)
- SAP, Salesforce, Microsoft 365 등의 글로벌 솔루션을 도입해도 업무에 유기적인 연계 미비로 비효율 발생
- 기존 레거시 시스템에 핵심 데이터가 축적되어 있어, 업무 자동화 구현에 어려움 존재
- 글로벌 솔루션의 AI 서비스를 기존 시스템의 성능 저하 없이 신속하고 안정적으로 연계
- 서비스와 기업 내부 데이터를 유기적으로 결합해, 과거 업무 이력과 규정을 완벽히 이해하는 기업 맞춤형 엔터프라이즈 AI 애플리케이션 구현
강력한 글로벌 파트너십과 끊임없는 AX 동력으로
기업의 비즈니스를 혁신합니다.
검증된 대규모 시스템
운영 노하우
대규모 IT 인프라 아키텍처 설계 역량을
바탕으로, 엔터프라이즈급 환경에서도
안정적으로 확장 가능한 AI 운영 환경을 구축
AI Value Chain 기반
AX 가속화
AI 도입 과제 발굴부터
운영 환경 구축, 경험 확장에 이르기까지
비즈니스 가치 중심의 전방위적 AX 구현
글로벌 파트너십을 통한
안정적인 AI 전환
SAP, Salesforce, Microsoft 365 등
글로벌 빅테크와의 강력한 파트너십으로
기존 시스템에 최적화된 AX 실현
최적의 아키텍처 설계를 위한
AI 전문가 집단
다양한 산업군의 페인 포인트를 해결해 온
실전형 AI 전문가들이 기업 환경에 최적화된
아키텍처의 설계·구축·운영 지원
AI 서비스 도입 기대 효과
-
다운타임 축소로 비즈니스 연속성 확보
기업 맞춤형 엔터프라이즈 인프라 및 아키텍처를 기반으로 대규모 AI 환경에서도 다운타임을 효과적으로 절감합니다.
이로써 운영 안정성을 확보해 기업 핵심 비즈니스를 안정적으로 운영할 수 있습니다. -
실질적 ROI의 극대화
데이터에 기반해 실제 비즈니스 가치를 창출할 수 있는 고부가가치 과제를 발굴합니다.
실제 생산성을 높이고 투자 대비 효과를 극대화하는 전사 프로세스 혁신으로 실질적 ROI를 극대화할 수 있습니다. -
인프라 및 운영 비용 최적화
기업의 필요와 상황에 맞춘 단계별 인프라를 공급 및 구축합니다.
기업 성장 단계에 맞춰 낭비 없이 필요한 만큼만 효율적으로 공급해, 유휴 자원을 최소화하고, 운영 비용 효율성을 높여 최적화합니다. -
지속 가능한 AI 생태계 구축
일회성 시스템 구축이 아닌 지속 가능한 AI 생태계 구축으로 기업의 AX 자생력을 강화합니다.
임직원 개개인의 실질적인 AI 업무 경험 확장과 몰입도 향상으로 전사적인 생산성을 높이고, 디지털 동력을 확보합니다.
FAQ
AI를 적용하는 대상에서 차이가 있습니다. AI-Driven Process Innovation은 기업 내부의 업무 프로세스를 대상으로 합니다. 개별 기능이 아닌 End-to-End 업무 흐름 관점에서 비효율 과제를 발굴하고, 이를 AI Agent로 연결해 생산성 향상, 비용 절감, 의사결정 고도화 등 운영 효율을 실질적으로 개선합니다.
AI-Driven Product Innovation은 고객에게 제공하는 제품 및 서비스 자체를 혁신하는 영역입니다. 고객의 Pain Point를 기반으로 AI를 제품에 내재화하여, 기존에는 제공하기 어려웠던 새로운 경험과 가치를 창출하고, 제품 자체를 지능화합니다. 두 영역 모두 AI Discovery, AI Build, AI Operation 단계를 거쳐 적용되며, 결과적으로 비즈니스 성과 창출로 이어진다는 공통점을 갖습니다.
AI Discovery는 기업이 AI를 본격적으로 도입하기 전에 어디에, 어떤 AI를 적용하면 실질적인 성과를 낼 수 있는지를 진단하는 과정입니다. 많은 AI 프로젝트가 실패하는 주요 원인 중 하나는 초기 방향 설정의 오류입니다. AI Discovery에서는 기업의 비즈니스 목표, 데이터 현황, 시스템 환경을 종합적으로 분석해 실현 가능한 AI 과제를 발굴하고 우선순위를 정합니다. 이를 통해 투자 대비 효과가 높은 과제부터 단계적으로 실행할 수 있는 기반을 마련합니다.
DX(Digital Transformation)가 디지털 기술을 활용해 정해진 규칙에 따라 업무 프로세스와 데이터 인프라를 구축하고 시스템화하는 과정이라면, AX(AI Transformation)는 그 위에서 AI가 스스로 데이터의 맥락을 학습해 판단·예측·의사결정을 수행하도록 전환하는 과정입니다.
제조 현장을 예로 들면, DX 단계에서는 설비 센서·생산실적·품질 데이터를 수집·저장하고 ERP·MES 시스템과 연동해 데이터를 가시화하며 반복 작업을 자동화합니다. AX 단계에서는 축적된 데이터를 기반으로 AI가 설비 이상을 사전에 예측하고 최적 공정 조건을 실시간으로 제시하며, 생산·품질·안전 전반에서 스스로 최적의 판단을 내립니다.
기업이 AI를 도입하려면 AI 인프라, AI 모델 환경, AI/데이터 플랫폼 세 가지 핵심 요소가 유기적으로 갖춰져야 합니다. AI 인프라는 AI 학습과 운영에 필요한 GPU 자원을 안정적으로 확보하는 기반이며, AI 모델 환경은 기업의 목적·보안·예산에 맞는 LLM을 선택하고 운영하는 체계입니다. AI/데이터 플랫폼은 데이터 수집부터 학습·배포·모니터링까지 AI 생애주기 전반을 관리합니다. 세 가지가 유기적으로 운영될 때 실제 비즈니스 성과로 이어지는 AI 운영이 가능해집니다. (주)두산 디지털이노베이션BU는 AI 인프라·AI 모델·AI/데이터 플랫폼을 기업 상황에 따라 선택 도입하거나 전체를 통합 구성하는 방식으로 유연한 AI 환경을 구축합니다.
AI 기반 품질 관리는 Vision AI와 데이터 분석을 통해 육안으로 식별하기 어려운 미세 결함까지 자동으로 감지하는 시스템입니다. 이미지 기반 결함 검출, 비파괴 검사 자동화, 품질 이상 패턴 분석을 통해 기존 육안 검사 대비 정확도와 검사 속도를 동시에 높일 수 있습니다. 특히 동일 공정에서 반복 학습된 모델은 시간이 지날수록 정확도가 향상되어, 장기적으로 불량률을 지속적으로 낮추는 효과를 기대할 수 있습니다.
AI 기반 공정 최적화는 과거 생산 데이터를 분석해 최적의 생산 조건을 자동으로 도출하는 방식으로 이루어집니다. 온도·압력·속도 등 수십에서 수백 개의 공정 변수를 동시에 분석해 최적 조합을 찾고, 이를 실시간 공정 제어에 적용합니다. 사람이 경험적으로 설정해온 공정 조건보다 더 정밀하고 일관된 품질을 확보할 수 있으며, 에너지 소비와 불량률을 동시에 줄이는 효과를 기대할 수 있습니다.
PoC(Proof of Concept)는 AI가 특정 문제를 해결할 수 있는지를 소규모로 검증하는 단계로, 많은 기업이 PoC에서는 성공하더라도 전사 운영 확산에서 실패하는 경우가 많습니다. PoC에서 전사 운영으로 넘어가려면 ① 분산된 데이터를 통합하는 데이터 거버넌스 기반 마련, ② AI 모델을 지속적으로 유지·개선하는 MLOps 운영 체계 구축, ③ 현장 작업자와 의사결정자가 AI 결과를 신뢰하고 실제 업무에 활용하는 조직 변화 관리가 함께 이루어져야 합니다.
AI 도입의 ROI는 단순 구축 비용이 아닌 운영 개선 효과를 기준으로 종합적으로 판단해야 합니다. 제조 기업의 경우 설비 다운타임 감소, 유지보수 비용 절감, 품질 불량률 감소, 공정 최적화에 따른 생산량 증가가 주요 측정 지표가 됩니다. AI 도입 이전에 적용 가능한 Use Case별 예상 절감 비용과 개선 효과를 사전에 산정하고, 단계별 투자 규모를 조정하는 방식이 리스크를 낮추는 데 효과적입니다.
(주)두산 디지털이노베이션BU는 도입 전 단계부터 ROI 기반의 AI Use Case 도출 및 우선순위 설계를 함께 지원합니다.
AI 도입을 처음 검토하는 단계라면 현재 기업이 해결하고자 하는 비즈니스 문제와 보유 데이터 현황을 먼저 정리해두시면 상담이 더욱 효과적으로 진행됩니다. (주)두산 디지털이노베이션BU는 기업의 현황을 확인하고 AI 적용 가능성을 진단한 뒤, 실행 가능한 도입 방향과 단계별 로드맵을 구체적으로 제시합니다. 특정 서비스를 전제하지 않고 기업 상황에 맞는 AI 전략을 먼저 수립하는 방식으로 접근합니다. 자세한 문의는 홈페이지 문의를 통해 가능합니다.