[아이티데일리] 시스템 통합·관리(SI·SM) 사업을 기반으로 사세를 확장해 온 중견 SI(IT 서비스) 기업들이 새로운 먹거리로 ‘생성형 인공지능(AI)’를 낙점했다. ‘패션(Fashion)’과 ‘지속 가능한 혁신’ 등 두 가지 주제가 팽팽하게 대립하며 수평을 유지하던 생성형 AI 저울이 지속 가능한 혁신으로 기울기 시작했으며, 국내 기업들 역시 사업방향을 생성형 AI에 초점을 맞추고 있는 것이다.

GS ITM, 교보DTS, 신세계아이앤씨, 아시아나IDT, 아이티센, 에스넷시스템, 엔디에스, 코오롱베니트 등 국내 IT 서비스 업계를 지탱하고 있는 중견 SI 기업들은 ‘대외사업 확대’와 ‘미래 성장동력 발굴’이라는 문제를 해결하고자 생성형 AI에서 실마리를 찾고 있다. 국내 대표 중견 SI 기업별 새로운 먹거리와 대외사업 확대 전략이 무엇인지 조명해본다.

단순 클라우드에서 생성형 AI로 대외사업 확대 기대

국내 중견 시스템 통합·관리(SI·SM) 기업들의 비즈니스 행태가 변화하고 있다. 국내 중견 SI 기업 대부분은 그동안 모회사 중심의 온프레미스 기반 시스템 구축 및 운영에 주안점을 두고 비즈니스를 영위해 왔다. 특히 모회사 전산실이 전신인 대부분의 중견 SI 기업들은 그룹사의 사업에 맞는 IT 신기술 역량을 확보하면서 대외사업을 조금씩 넓혀가는 양상이었다.

중견 SI 기업들의 모회사 역시 4차 산업혁명의 물결을 따라 온프레미스 기반 SI·SM를 넘어, 클라우드를 통한 비즈니스 혁신에 초점을 맞췄다. 이들 기업의 IT 계열사인 중견 SI 기업들 역시 그동안 클라우드 기술력 확보에 열중이었다. 이 과정에서 모기업이 속한 산업군에 따라 프라이빗 클라우드나 퍼블릭 클라우드, 클라우드 네이티브 등 클라우드 기술 깊이와 구축 형태, 난이도에 차이는 존재했다. 실제로 지난해 6월까지는 이들 SI 업체들이 클라우드 기반 시스템 구축 및 운영 사업에 초점을 맞춰 적극적이고 공격적으로 비즈니스를 전개했다.

하지만 지난해 하반기부터 상황이 변하기 시작했다. 생성형 인공지능(AI)의 쓰임새와 비즈니스 효율 제고 가능성을 높게 평가하면서 금융권을 비롯해 특정 공공기관 및 일반 기업들이 생성형 AI 사업을 발주하기 시작한 것이다. 실제로 2024년 7월경, 국내 금융 산업군에 속한 A공제조합에서 100억 원 규모의 생성형 AI 도입 및 구축 사업을 발주했고, 해당 사업은 엔디에스가 수주했다.

중견 SI 기업들 역시 단순한 클라우드 전환을 넘어 데이터 통합·관리, 생성형 AI 등 SI 사업을 수주하기 위해 신기술 확보에 전념하고 있다. 또 대외사업의 한 축으로 공격적인 영업활동도 준비하고 있다.

국내 주요 중견 SI 기업들은 모두 2025년 생성형 AI를 기업 및 조직의 비즈니스에 접목하려는 시도가 늘어날 것으로 확신하고 있다.

GS ITM 관계자는 “향후 20년간 전 세계 기업들의 핵심 과제는 인건비 절감을 통한 생산성 혁신이 될 것으로 보인다. 이러한 혁신을 주도할 핵심 기술로는 AI와 클라우드가 꼽힌다. 생성형 AI를 비롯한 다양한 AI 기술들은 아직 시범 서비스 단계에 있지만, 지속적인 발전을 통해 실질적인 인건비 절감 효과를 입증하는 사례들이 늘어난다면 시장은 급속도로 확대될 것이다. 결국 SI 기업들은 시장이 요구하는 신기술을 적시에 제공함과 동시에 장기적인 성장 동력을 확보하고자 생성형 AI와 그 기반이 되는 클라우드에 대규모 투자를 이어갈 것”이라면서 “2024년 3·4분기부터 생성형 AI 사업들이 공공과 금융 산업군에서 서서히 나타나기 시작했고, 2025년에는 더욱 확대될 것이다”라고 전망했다.

생성형 AI 사업 대부분 SI 형태로 발주

생성형 AI 구축은 반드시 SI 사업 형태로 추진돼야 하는 것은 아니다. 생성형 AI를 구성할 수 있는 기술 레이어를 개별적으로 구축·도입해 하나의 서비스와 애플리케이션 형태로 반영하고 통합할 수 있는 역량이 있다면 SI 사업으로 추진해야할 필요는 없다.

하지만 생성형 AI를 기업에서 도입하고 전 임직원이 생성형 AI를 업무에 활용하게 만들기 위해선 많은 요소기술과 높은 기술 난이도가 요구된다. 먼저 생성형 AI는 기반 인프라에 따라, 프라이빗 클라우드를 기반으로 하는 생성형 AI와 퍼블릭 클라우드를 기반으로 하는 생성형 AI 등으로 구분된다. 이를 혼용하는 하이브리드 생성형 AI도 존재한다.

구체적으로 프라이빗 혹은 온프레미스 기반 생성형 AI는 인프라(프라이빗 및 온프레미스), LLM옵스(운영), RAG 환경(데이터 전처리 및 내부 데이터 벡터화 등), 거대언어모델(LLM), 프롬프트 환경(UI), 애플리케이션(서비스) 등 기술 레이어로 구성된다. 통상 GPU를 도입하고 LLM이 자동으로 구동되는 환경과 데이터를 찾아 결과를 내놓을 수 있는 RAG 환경을 구성하는 작업, 자체적으로 보유한 데이터를 전처리한 후 벡터화하고, 이를 데이터 카탈로그 형태로 구현하는 등 작업, 그리고 해당 LLM을 프롬프트를 작성할 수 있는 UI 형태로 변경하는 등 작업, 마지막으로 일련의 과정들을 서비스 형태로 통합해야 한다. 통합 이후에는 데이터 거버넌스는 물론 AI 거버넌스, 프로세스 규칙 등을 정립하는 과정도 생성형 AI를 운영하면서 병행해야 한다.

퍼블릭 기반 생성형 AI는 프라이빗 생성형 AI보다는 간소하다. AWS나 MS 애저, 네이버클라우드 등 클라우드 서비스 제공사(CSP)들이 제공하는 클라우드 인프라 서비스를 활용해 인프라를 구성하고, DB 서비스를 통해 ‘놀리지베이스’ 기능이라는 이름의 벡터 DB를 구현할 수 있다. 많은 기업에서 애용하는 AWS의 서비스를 기준으로, ‘오픈 서치(Open Search)’와 ‘포스트그레SQL(PostgreSQL)’ 등에 벡터 DB를 구현할 수 있는 기능이 내장돼있다.

물론 벡터 DB에 데이터를 벡터화해 넣기 전 데이터 전처리와 청킹(Chunking) 작업, 메타데이터와 데이터 표준화 작업 등은 별도로 수행해야 한다. 이 역시도 기술력을 보유한 IT 조직이 뒤를 받쳐주지 못한다면 어려운 일이다. 현재 대부분의 생성형 AI 사업이 SI 형태로 발주되고 있는 이유이다.

대외사업 확대가 절실한 국내 중견 SI 기업들은 모두 생성형 AI 사업에 뛰어들고 있다. 또한 생성형 AI SI 사업의 경우 통상적으로는 프라이빗 생성형 AI 사업이 주류를 이루고 있으며, 사업 목적에 부합하는 최소 2종류 이상의 LLM을 요구하고 있는 것으로 알려진다.

퍼블릭 생성형 AI 사업은 통상 프라이빗 생성형 AI와 함께 ‘하이브리드 생성형 AI’ 형태로 발주되고 있다. 보안이 중요한 데이터는 프라이빗 생성형 AI로 구현해 실제 내부 업무에 적용하고, 공공 대민서비스 혹은 금융 약관 등과 같은 데이터는 퍼블릭 생성형 AI로 구현해 서비스하는 형태다.

이에 대해 한 SI 관계자는 “하이브리드 생성형 AI 사업은 생성형 AI의 생산성과 효율성을 염려하는 기업 및 기관에서 발주될 것이다. 사실 생성형 AI는 기본적으로 시스템에 요구되는 GPU 서버 자원이나 여러 SW 도구의 가격이 만만치 않다. 그렇다 보니 몇몇 소규모로 프라이빗 AI를 선제적으로 내부에 구축해 업무에 맛보기 형태로 활용하고 서비스화를 고민한다. 외부 대민서비스는 퍼블릭 생성형 AI로 자원을 없애거나 줄일 수 있다. 내부에 적용되는 프라이빗 생성형 AI를 최소화하고 퍼블릭 생성형 AI는 다양한 분야에 적용하는 형태로 사업이 나오고 있다”고 분석했다.

실제로 국회사무처는 AI 기반 의정 활동이 가능한 ‘AI 국회’로의 전환에 나섰다. 116억 원을 투입한 ‘국회 빅데이터 플랫폼(AI 국회)’ 구축 사업 1단계(2024년 12월~2025년 12월)를 추진하고 있다. 1단계에서는 프라이빗 AI 기반 데이터 수집·분석·설계 및 AX 자동구축, 데이터 거버넌스 구축, 국회 특화 언어모델 도입 등이 진행된다.

국내 H생명을 비롯해 국내 대표 생명보험사 3곳은 하이브리드 생성형 AI로 사업을 발주하고자 검토 단계에 돌입한 것으로 전해진다.

기술력 확보 ‘총력’

여러 산업군에서 SI 형태로 생성형 AI 사업이 발주될 기미가 보이자, 국내 중견 SI 기업들은 관련 기술을 확보하며 기반을 다지는 작업에 돌입했다.

신세계아이앤씨는 유통 산업 생성형 AI 사업을 겨냥하고 있다. AX센터 조직을 중심으로 AI 관련 선행기술 연구 및 리테일 산업에 특화된 다양한 AI 서비스 개발에 힘을 쏟고 있다. 구체적으로 AI 비전(AI Vison) 기반 매장, 매대, 셀프계산대 등 자체 개발한 리테일 요소별 특화 솔루션을 고도화하고 있다. 또한 AI 분석(AI analytics) 기반의 고객 행동분석, 물류 자동화 등 데이터 분석 서비스를 제공하는 등 AI 비즈니스를 확대하고 있다.

특히 ‘실력주의’를 기반으로 특화된 교육 프로그램을 통해 경쟁력 강화에 초점을 두고 있다. 우선 ‘스파로스 아카데미’ 등 온·오프라인 교육 프로그램을 통해 AI, 클라우드, 블록체인 등 신기술 분야 역량을 강화하고 현업에서 바로 적용 가능한 실무형 교육을 진행 중이다. SAP, 클라우드, 데이터 사이언스, PM 등 주요 분야의 스페셜리스트 양성 교육과정도 운영하고 잇다.

에스넷시스템은 일찍이 AI에 대한 연구개발을 추진한 기업 중 한 곳이다. 2016년 알파고 등장 이후 구글 텐서플로우를 기반으로 AI 연구개발을 시작했고, 네트워크 이상 징후 예측 및 AI 안전관리 등 솔루션을 자체 기술력으로 출시했다. 4년 전에는 AI팀을 발족해 본격적인 사업에 나섰고 AI 에너지 세이빙 프로젝트 등 여러 사업을 수행한 바 있다. 특히 시스코, 델, 엔비디아 등과 파트너십을 맺고 있다. 특히 텐(TEN)과 GPU 가상화 서비스 제공을 위한 전략적 파트너십 등을 통해 고객의 서비스 구축을 위한 AI 요소기술을 제공하고 있다.

2015년 국내에 들어온 AWS와 파트너사 계약을 맺으며 클라우드 비즈니스를 시작한 엔디에스는 AWS 기반 AI와 프라이빗 클라우드 기반 AI 사업에 적극 투자하고 있다.

엔디에스는 내부 인력 추천 보상제도, 맞춤형 교육 프로그램 운영, 채용형 인턴십 확대, 역량 중심의 평가 및 보상 시스템 도입, 전문가 육성 프로그램 운영 등을 통해 기술 인력을 확보하고 있다. 특히 시너지를 내며 동반 성장할 수 있는 AI 솔루션 기업의 인수합병도 검토하고 있다.

교보DTS 역시 조직을 정비하며 생성형 AI 대외사업에 총력을 기울이고 있다. 기존 클라우드 관련 인력들과 AI 및 금융 AI 개발 인력, 보안 컨설팅 및 관제 인력을 모두 통합해 ‘신기술사업본부’를 신설했고 회사 차원에서 투자를 확대하고 있다.

코오롱베니트는 ‘코오롱 AI 얼라이언스’를 신설하며, AI 사업에 필요한 기술을 얼라이언스 회원사들과 충당할 수 있도록 허브를 운영하고 있다. 53개 회원사로 시작한 AI 얼라이언스에는 현재 70여 곳의 기업들이 참여하고 있으며 다양한 산업 분야 및 기술 기업이 합류하고 있다. 코오롱베니트는 파트너들에게 AI 솔루션 센터를 통해 무료 교육을 제공하고 있다. 회원사들과 AI 사업에 적극적으로 참여한다는 계획이다.

아이티센그룹은 솔루션 확대에 방점을 찍고 M&A에 투자하고 있다. 장기적인 관점에서 우수 인재를 확보하는 것과 더불어 일자리 창출에도 앞장선다는 기업의 책무도 다하기 위해 노력 중이다.

GS ITM 역시 우수 인재 영입에 박차를 가하고 있다. GS ITM 측은 “우리는 학력이나 학벌에 구애받지 않고, 오직 기술력과 인성·태도 두 가지에 집중해 인력을 확보하고 있다. 작은 프로젝트라도 최선을 다해 임하고 성공 경험을 가진 인재는 적극적으로 채용하고 있다. 개발 인력들이 기업의 SI, SM, SaaS 등 다양한 경험을 쌓을 수 있도록 지원하며, 누구나 개발 역량 향상 교육을 온라인으로 상시 수강할 수 있도록 하여 경력 개발을 돕고 있다. 이러한 노력 덕분에 꾸준히 인력을 확보할 수 있었고, 2022년 말에는 일자리 창출 유공으로 대통령 표창을 받기도 했다”고 설명했다.

아시아나IDT도 생성형 AI 기술력 확보에 집중하고 있다. 아시아나IDT는 M&A가 아닌 기업부설연구소인 ‘AI 빅데이터연구소’를 통해 고객사와 B2B 플랫폼을 대상으로 직접 개발한 솔루션을 테스트하고 성능을 검증하는 등 기술력과 노하우를 축적하고 있다. 실제로 국가 R&D 과제에 참여하며 항공전용 sLLM을 확보했으며 이를 토대로 항공 서비스 지원 AI 어시스턴트(AI Assistant)도 준비하고 있다.

대기업참여제한 해제…촉각 곤두세우는 SI 업계

중견 SI 기업들은 대외사업이라는 숙제를 해결하고자 공공사업에 많은 기대를 걸고 있다. 정부 부처 및 공공기관 역시 생성형 AI와 관련된 사업이 많이 예정돼 있다. 이러한 상황에서 국내 중견 SI 기업들이 예의주시하는 공공분야 이슈가 있다.

이제는 너무 익숙한 ‘대기업(상호출자제한기업집단)참여제한 완화’다. 대기업참여제한 완화 이슈는 21대 국회에서 통과되지 못하고, 22대 국회에 계류됐다. 대기업참여제한 완화는 구체적으로 ‘설계·기획 사업(정보화전략계획 등) 전면 개방’과 ‘700억 원 이상 공공사업에 상출제 대기업의 참여 허용’, ‘중소기업만 참여 가능한 사업 구간 30억 원 미만으로 확대’, ‘상생협력 평가제도 개선’, ‘컨소시엄 구성 제한 완화’, ‘대형 사업에서 하도급 계획의 적정성 평가 강화’, ‘예외사업 심의 기간 단축’ 등에 초점이 맞춰졌다.

이에 상출제 대기업의 IT 계열사로 존재하는 중견 SI 기업들과 계열분리가 완벽하게 마무리된 중견 SI 기업, SI 사업을 통해 중견기업이 된 기업 등은 서로의 입장은 다르지만, 생성형 AI와 관련된 정부 사업을 수주하면서 대외사업을 확장해야 하는 과제를 안고 있어 해당 동향에 민감할 수밖에 없다.

국내 SI 업계는 이미 대기업참여제한 완화를 기정사실로 받아들이는 분위기다. 이와 관련, 한 업계 관계자(12월 24일 취재일 기준)는 “사실 21대 국회에서 대기업참여제한 제도가 완화될 것이라는 이야기가 나왔다. 하지만 끝내 21대 국회에서 통과되지 못했고, 22대 국회로 넘어온 상황이다. 또 최근 과기부 관계자와 이야기를 나눴는데, 머지않아 반드시 통과시킬 것이고 중견 SI 기업들도 설득했다는 이야기를 들었다. 과기부와 SI 기업 간 협의도 모두 끝난 것으로 알고 있다. 하지만 계엄령 이슈로 인해 차질이 생긴 것으로 알려진다”고 말했다.

이어 이 관계자는 “2024년 12월 30일 여야 본회의가 예정된 상황인데, 이날 민생법안들이 처리될 것으로 알려졌다. 30일에 타 법안들과 함께 처리될 것으로 예상된다”면서 “만일 12월 30일 처리되지 못하면 2월~3월 중순으로 넘어갈 것이다. 현재 중견 SI 기업들 모두 대기업참여제한 완화에 반대하지는 않고 있으며, 언제부터 시행될지 주시하고 있다”고 덧붙였다.

한 SI 기업 관계자는 “우리는 중견기업협의회의 일원으로, 중견뿐만 아니라 중소사업자의 권리를 보호한다는 전제 하에 대기업참여제한 완화를 허용하자는 입장을 유지해 왔다. 중견 SI 기업협의회의 참여사들도 초기에는 ‘반대표’를 던졌지만, 시간이 지남에 따라 따를 수밖에 없다고 생각을 바꾸며 ‘찬성표’를 던지고 있다. 사업 참여 규모에 대한 명확한 기준, 신기술 선정 기준의 투명성 확보, 중견 및 중소사업자의 참여 지분의 준수 등에 대해 국회 및 정부와 지속적인 의견교환을 통한 공감대를 형성하고 있다. 대기업의 단순 하청 회사로 전락할지 모른다는 우려감 등을 넘어설 수 있는 합의안이 조만간 도출되리라고 본다”면서 “다만 인프라(서버·네트워크·상용소프트웨어) 분야에서는 중견 및 중소사업자가 충분한 역량과 경험을 확보한 만큼, 사업 참여 지분 의무 보장 및 하도급 참여 보장을 통해 보호하고 육성할 필요가 있다. 특히 AI나 클라우드 분야에서는 탁월한 기술력을 바탕으로 국내외 주요 제조사와의 강력한 파트너십을 체결하고 있는 중견·중소 SI 기업에 대한 의무 보장이 필요하다고 본다”고 말했다.

예산수립, 프리랜서 이슈, 예산 확대 등 목소리도

중견 SI 기업들은 공공 SI 사업과 관련해 대기업참여제한 완화 외에도 △예산수립 단계 문제 △사업수행 단계 문제 등 2가지 측면에서 공공IT 사업 환경 개선에 대한 목소리를 내고 있다. 예산수립 단계 문제와 관련해 FP당 개발단가의 낮은 인상율, ISP 단계에서 도출된 FP 적정성, 예산삭감에 따른 FP 조정, 차등점수제 전면 적용 필요, 원격지 개발/운영 사업장은 사업자 권한 변경, 시스템 통합비용 미반영 등의 개선을 요구하고 있다.

사업수행 단계오 관련해서는 요구사항 구체화 및 확대 불가피, 고객 사업담당자와 업무담당자 간 역할 차이, RFP상의 과업범위 모호성, 과업범위 분쟁을 해결하지 못하는 과업심의위원회, 과업심의위원회에서 과업변경이 아니라고 판단할 경우 사업자들의 대책, 개발단계 추가된 과업변경 불인정 등에 대한 문제 해결을 요구하고 있다.

이에 대해 한 SI 기업 관계자는 “예산수립 단계에서의 문제와 사업수행 단계에서의 문제를 명문화했고, 해결책도 상식적인 수준에서 윈윈할 수 있도록 정부에 제시했다. 사실 대기업참여제한을 완화하면서 가뜩이나 대외사업을 확장해야 하는 중견 SI 기업들은 부담을 느낄 수밖에 없다. 정부와 여러 차례 이야기를 통해 조정했으니, 정부 역시 공공 IT사업 환경을 적극적으로 가꾸고 개선하는 노력을 보여줬으면 한다”고 말했다.

특히 정부의 지원이 강화돼야 한다는 의견도 많았다. 한 SI 기업 관계자는 “지금의 공공 SI 사업은 위험도가 너무 높다. 기업들이 공공 영역의 SI 사업을 피하는 경향이 있다”면서 “최근에는 신뢰할 수 있는 중소 협력사를 찾기가 어려워지고 있다. 2000년대 초반에는 탄탄한 중소 개발사가 많았지만, 중소 개발사를 지원하기 위해 만들어진 법이 오히려 중소 개발사에 피해를 주는 결과를 초래하고 있다. 규모 있는 기업과 안정적인 협력 관계를 구축하기 어려워지면서, 매번 건별로 제안과 입찰을 해야 하고, 내부 인력의 안정적인 관리가 힘들어져 프리랜서로 대체하게 되니 원가만 높아지고 조직을 확장할 기회는 사라지고 있다. 프리랜서만 양산하는 현재의 제도보다는 영업력이 약한 중소기업이 개발력을 확보하고 꾸준히 사업을 확보할 수 있는 구조가 마련된다면, 모두가 윈-윈할 수 있을 것으로 생각한다”고 호소했다.

이 관계자에 따르면, 2022년 말까지 프리랜서 비용이 크게 상승하면서 사업을 지속하기 어려운 상황에 처한 중견 SI 기업들이 많은 것으로 나타났다. 정부가 합리적인 비용을 지불해도, 발생하는 수익은 중견 SI 기업이나 중소 SI 기업이 아닌 프리랜서들이 대부분 가져가고 있다. 현재의 법·제도가 프리랜서만을 양산하는 구조라는 것이다.

또 다른 관계자 역시 “프로젝트 중간에 프리랜서가 이탈하게 되면 그 빈자리는 정규직 직원들이 메워야 하며, 이러한 프로젝트를 경험한 직원들은 종종 회사를 이탈한다. 프로젝트가 어려워지면 공공 조직의 담당자들은 모든 경우의 수를 반영한 RFP를 제시하며 책임을 요구하는 경우가 많아, 결국 불필요한 법무 비용만 증가하는 상황이 발생한다”면서 “이런 상황에서 정부, 공무원, 중견 이상의 IT 기업, 중소 IT 기업 모두가 윈-윈이 아닌 로스-로스 상황에 빠지고 있다. 작은 중소 IT 기업이 지속 가능한 영업을 성공시키기는 정말 어렵다. 직접 사업을 진행하는 것도 중요하지만, 일정 부분은 대기업과의 협력을 통해 안정성을 확보해야 100명 이상의 중소 IT 기업이 늘어날 수 있다. 법적 제약을 해소하고 자유로운 시장 경쟁을 허용한다면, 자연스럽게 능력 중심의 안정적인 사업 협력 관계가 형성될 수 있을 것이다. 현재의 법령 시행 이전의 중소 SI 기업 현황과 현재의 중소 SI 기업 현황을 비교하고, 폐업 데이터를 분석해보면 명확해질 것”이라고 첨언했다.

다른 SI 기업 관계자는 “올해 정부가 중점적으로 투자하기로 한 클라우드/AI 분야(NIA 사업 기준) 예산이 지난해 대비 3분의 2로 축소된다는 암울한 소식이 들린다. 정부에서는 기업 중심의 투자환경을 만들겠다고 하는데, 이런 기조가 기업의 자율성을 강화하는 게 아니라 국가의 투자 축소를 의도하는 것이 아닌가 하는 의심을 품기에 충분하다. 선언적 구호보다 예산 증액을 통한 실질적 국가 투자가 필요하다”고 주문하며 정부 SW 사업 자체에 예산이 부족하다는 점을 꼬집기도 했다.

 국내 SI·SM 업계를 지탱하는 중견 SI 기업들은 생성형 AI를 비롯해 대외사업을 확대에 적극 나서고 있다. 그룹사와의 결합력과 규모의 차이에 따라 보유한 강점이 다르기에 집중하는 산업군에는 차이가 존재한다. 하지만 이들 SI 기업은 모두 생성형 AI라는 공통 기술 목표를 향해 거대언어모델(LLM), 데이터, 클라우드 등 기술력과 인력 확보에 공격적으로 뛰어들고 있다.
 

GS ITM, SaaS와 생성형 AI 사업 확대하며 입지 강화

GS ITM은 GS리테일, GS칼텍스, GS에너지 등 GS그룹사의 시스템 구축 및 운영을 담당하며, 일반기업과 공공기관을 대상으로 다양한 IT서비스를 제공하고 있다. 주요 사업 영역으로는 유통·커머스, CRM·멤버십, 대학 학사·연구 운영, 플랜트 MES·설비포털, 금융채널, SAP ERP 등 구축·운영이 포함된다. 아울러 VDI, 검색엔진, 정보보호 관리체계 인증과 취약점 진단 등 기업의 IT 인프라와 보안 강화를 위한 솔루션도 공급하고 있다.

GS ITM은 전체 사업 매출 중 대외사업 비중이 55%다. 이를 보다 확대해 지속 가능한 성장 동력을 만들고자 대외사업을 적극 추진하고 있다. 상세하게는 GS ITM은 △업무 통합 SaaS △하이브리드 클라우드/IDC 사업 △AI 기반 SaaS 및 기존 SI 사업 경쟁력 강화 △보안 사업 등에 총력을 기울이고 있다. 지난해 10월 설립한 자회사 GS비즈플을 통해 SaaS 사업을 가속화하고 있으며, GS ITM IDC 구축 사업을 전개하며 기업 인프라 이전 및 운영 서비스를 확대하고 있다. AI 부문에서는 실질적인 인건비 절감 효과를 창출할 수 있는 시나리오를 발굴해 자사 서비스와 SI 사업에 적용하고 있다.

SaaS에서는 2022년부터 유스트라(U.STRA) 브랜드에 서비스 포트폴리오를 다양화하고 있다. HR, 그룹웨어, IT관리, 공간운영, 물류, 비즈니스 메시징, 전자세금계산서, AI 서비스 등을 제공해 2024년 연 매출 160억 원을 달성했다. 특히 고객 맞춤형 통합 솔루션인 ‘커스텀 SaaS(Custom SaaS)’를 핵심 사업으로 육성하고 있으며, 2024년 10월에는 전문성 강화를 위해 GS비즈플을 자회사로 분사하기도 했다.

AI 분야에서는 챗봇인 ‘챗도로시(Chat DOROHTY)’를 자사 SaaS 제품과 연동하고, 생성형 AI를 활용한 SI 사업 체계를 마련했다. 퇴사 가능성 예측, 이력서 자동 파싱 및 인재 검색, AI 회의록 작성 등 실용적인 서비스를 개발하고 있으며, 디지털 업무 환경(DWP)에 AI 기능을 접목한 ‘유스트라 웍스(U.STRA Works)’의 고도화도 추진 중이다.

GS ITM은 스스로 학습하는 챗봇 엔진이자 멀티 모달 기능을 갖춰 이미지·비디오 검색으로 확장이 가능한 ‘유스트라 도로시(U.STRA DOROTHY)’와 모델 고도화, 멀티모달 기능으로 이미지·비디오 검색 확장이 가능한 ‘유스트라 위즈(U.STRA Wiz)’등으로 고도화한다는 계획이다.

클라우드 부문은 퍼블릭과 프라이빗 클라우드를 통합 관리하는 ‘하이브리드 클라우드’ 솔루션 사업에 초점을 맞추고 있다. 북미에서 나타나는 ‘클라우드 회귀’ 현상처럼 비용, 속도, 보안 등의 이유로 기업들이 하이브리드 인프라를 선호하는 추세에 대응하고 있다. 또한 자체 데이터센터를 마련하여 기업 인프라 관리 서비스를 강화하고 있으며, 보안 사업도 확대하고 있다. 생성형 AI의 접근 권한 관리, 클라우드 보안 등 새로운 IT 환경에 필수적인 종합 보안 서비스를 지원한다.

현재 GS ITM은 유통·커머스 분야에서 KGC인삼공사, HY, 현대백화점, 현대제철, 휴젤 등의 IT 시스템을 구축했고 LS그룹, 국방 광대역 통신망 운영을 지원하고 있다. 또한 세종대, 성신여대, 수원대, 중앙대, 단국대 등 여러 대학의 시스템 구축과 운영을 성공적으로 수행하고 있다. 화학플랜트 분야에서는 MES와 설비포탈 시스템에 대한 전문성을 인정받아 에스오일(S-Oil), 현대오일뱅크, SK케미칼 등 주요 기업들의 시스템 구축과 운영을 담당하고 있다.

GS ITM 역시 공공사업에 귀추를 주목하고 있다. GS ITM 측 관계자는 “공공 SI 사업의 경우, 40억 원 이상 사업 참여, 중소기업과의 의무적 컨소시엄 구성(50%)으로 인해 리스크 관리가 까다로운 측면이 있다. 따라서 그룹웨어, HR, ERP를 통합 구축하는 업무통합 분야에 역량을 집중할 계획”이라면서 “공공 SM(ITO, IMO) 분야는 GS그룹의 다양한 서비스를 안정적으로 운영해 온 경험을 바탕으로 적극적인 확장을 추진하고 있다. 이미 LH공사, 교직원공제회, KT 국방광대역통신망 등 대규모 IMO 사업을 성공적으로 수행한 실적을 보유하고 있어, 이를 기반으로 공공 SM 시장에서의 입지를 더욱 강화해 나갈 예정이다”라고 강조했다.

교보DTS, 생성형 AI 중심 금융 SI 사업 ‘박차’

교보정보통신으로 잘 알려진 교보DTS(Digital Technology Service)는 교보생명그룹의 IT 계열사다. 관계사들의 디지털 기반 혁신을 선도하고 다양한 IT기술을 지원하고 있다. 또한 관계사들의 디지털 혁신을 지원하기 위한 핵심 기술로 생성형 AI, 클라우드, 데이터 분석 등을 선정하고 역량을 결집해 IT서비스를 제공하고 있다. 2024년 1월 1일부로 사명이 교보DTS로 변경됐다.

교보DTS는 관계사와 대외 생성형 AI 사업을 적극적으로 수주·이행하며 양·질적으로 성장해 금융 전문 IT 서비스기업으로의 도약을 꾀하고 있다. 특히 생성형 AI 사업에 공격적으로 뛰어들어 기존의 단순한 시스템 개발 중심의 SI 사업 체계를 디지털 기술 기반의 핵심 솔루션 중심 SI 사업으로 전환하는 등 체질을 개선하고 있다.

교보DTS는 단독으로 생성형 AI 비즈니스 기회를 만들고 수행하는 것이 아닌 각 영역에서 활동하고 있는 전문기업과의 긴밀한 협력을 통해 잠재 고객의 다양한 니즈를 생성형 AI 관련 기술을 통해 대응하고 지원할 수 있는 사업 구조를 준비하고 있다.

이러한 기조 아래 교보 DTS는 생성형 AI 환경 구축에 필요한 인프라, LLM모델, AI 엔지니어링 도구, 애플리케이션 네 개의 핵심 레이어로 구분해 파트너사들과의 협력을 통해 사업에 적극 뛰어든다는 계획이다.

교보DTS 이덕재 신기술사업본부장은 “먼저 생성형 AI 구축을 위한 인프라의 경우, 자체 모델 훈련에 관심이 없는 기업이라면 챗GPT와 같은 모델을 사용한 다음 벡터 DB를 통해 회사 데이터를 활용할 수 있다”면서 “자체적으로 구축하기보다는 외부 클라우드 서비스 기반의 생성형 AI 플랫폼을 사용하려는 기업일 경우 AI 서비스 활용을 위한 보안과 신뢰성 관점에서의 검토 과정이 반드시 필요하다. 그리고 추후 다양한 LLM 모델 교체가 가능하도록 높은 유연성을 가진 아키텍처를 제시하고 지속적인 생성형 AI 서비스 운영 역량 확보 및 내재화를 위해 AI 특화된 기술 운영팀의 역량을 강화하는 과정도 요구된다”고 설명했다.

이어 이덕재 본부장은 “성공적인 생성형 AI 서비스 운영을 위한 마지막으로 과정은 고품질의 지속적인 데이터 확보를 위한 절차를 갖추는 것이다. 많은 조직에서 AI 관련 프로젝트의 성공을 위해 공통적으로 데이터 정제, 검증, 보강과 같은 적절한 데이터 품질을 확보하는 데에 집중해야 한다고 강조한다. PoC와 파일럿 프로젝트를 마친 후 AI 모델을 구축하고 실제 운영 단계에서 데이터를 효율적으로 관리하고 확보할 수 있는 전사적인 거버넌스와 프로세스를 정립하는 데에 집중해야 한다”고 덧붙였다.

교보DTS는 ‘라이프플래닛생명’의 생성형 AI 구축 성공사례를 앞세워 다양한 사업 수주전에 나서고 있다. 라이프플래닛생명은 교보그룹의 관계사로 국내 최초 온라인 전용 보험사다. 라이프플래닛생명은 교보DTS와 함께 상담사가 사용 중인 통합 채팅 플랫폼을 통해 상담 응대 과정에서 요구되는 고객과의 상담 이력, 보험 가입 정보 등을 생성형 AI를 통해 제공하는 ‘옴니 채널 세일즈 플랫폼 구축’ 사업을 진행했다.

이 프로젝트에 적용된 생성형 AI 서비스는 고객 상담에 대한 음성, 채팅 내용을 자동으로 요약하고, 고객의 보장분석 정보를 적시에 제공하는 데 초점을 맞췄다. 이를 통해 상담사의 업무 부담을 줄여 신속하고 정확하게 고객 상담을 지원해 세일즈 성과 창출에 기여했다.

교보DTS는 금융권 SI 사업 노하우를 살려 공공분야 SI 사업에도 적극적으로 참여한다는 계획이다. 이덕재 본부장은 “교보DTS가 상호출자제한기업집단(대기업)에 속하기 때문에 소프트웨어 진흥법이 허락하는 범위 내에서 공공사업에 적극 참여하고자 한다. 컨소시엄이나 하도급 형태로도 사업을 수행할 수도 있다”고 말하며 공공사업 참여 의지를 내비쳤다.

신세계아이앤씨, AI 및 클라우드 역량 고도화해 차별화된 IT 서비스 제공

신세계아이앤씨는 디지털 기술 기반의 다양한 리테일테크 사업을 중심으로 비즈니스를 추진하고 있다. 올해에는 디지털 기술 경쟁력과 리테일 산업의 대형 시스템 구축 노하우를 기반으로 클라우드, AI 기술을 접목한 SI 등 IT 서비스 사업 분야를 더욱 확대한다는 계획이다. 신세계아이앤씨는 2023년 SI 담당 조직을 신설하고 이커머스, ERP, SCM 등 다양한 SI 사업을 추진하고 있다. 친환경 에너지기업 E1의 ‘파트너 시스템 재구축’, 패션기업 데상트의 ‘클라우드 기반 차세대 시스템 구축’ 등 리테일과 제조 산업의 대형 프로젝트를 수주하며 사업 영역을 꾸준히 확대 중이다.

신세계아이앤씨는 올해 IT서비스 비즈니스 중 이커머스 구축 시장과 SAP 등 솔루션 기반 ERP 구축 시장을 집중적으로 공략한다는 계획이다.

이커머스 시장은 최근 5년간 제조업체가 유통채널을 거치지 않고 소비자에게 직접 판매하는 D2C(Direct-to-Consumer)형 비즈니스가 확대되면서 이커머스 플랫폼 구축 수요가 크게 증가했다. 신세계아이앤씨 박성규 아키텍트팀장은 “코로나19 확산기부터 D2C 비즈니스 수요가 확산하기 시작했다. 최근에는 국내 이커머스 플랫폼 미정산 사태 등 각종 이슈가 확대되면서 자체적으로 이커머스 플랫폼을 구축하려는 움직임이 가속화됐다. 전통적인 소비재 분야인 패션, 뷰티, 식품 등 산업군 내 기업뿐만 아니라 전자제품, IP제품, 자동차, 서비스업 등 다양한 산업으로 커머스 플랫폼 수요가 커지면서 올해 관련 시장의 성장이 예상된다”고 설명했다.

신세계아이앤씨는 지난 2022년 이커머스 플랫폼 구축 전문기업 ‘플그림’을 인수하며 이커머스 구축 시장을 본격적으로 공략하고 있다. 다양한 이커머스 플랫폼 구축 노하우를 바탕으로 기업 고객별 규모, 업태, 니즈 등을 종합적으로 분석해 최적화된 플랫폼을 구축할 수 있다는 강점을 내세우며 시장을 확대 중이다. 중소형 플랫폼은 자회사 플그림이 보유한 SaaS형 이커머스 솔루션을 기반으로 빠르고 효율적인 플랫폼 구축을 지원하고, 대형 플랫폼은 빅데이터 분석, 생성형 AI 등 다양한 디지털 기술 기반 서비스가 탑재된 맞춤형 플랫폼으로 구축하며 기업고객을 확보하고 있다.

ERP 시장은 전통적인 제조업 중심에서 게임, IT, 서비스 등 다양한 산업군으로 확대되고 있으며, 기존 인하우스형 ERP 구축에서 SAP 등 주요 솔루션 기반의 경제적이고 효율적인 구축 형태로 빠르게 전환하고 있다.

신세계아이앤씨는 SAP의 파트너사로 리테일, 제조 등 신세계그룹을 포함한 다양한 도메인의 구축 경험과 노하우를 바탕으로 올해부터 공격적인 시장 확대에 나설 계획이다. 표준화된 프로세스 기반으로 고객별 니즈에 맞춘 유연한 커스터마이징 지원으로 최적화된 ERP를 구축하고, 초기 컨설팅부터 구축, 교육, 운영, 유지보수 등 전 과정을 책임지는 엔드투엔드 서비스로 안정적인 시스템을 구축이 가능하다.

또한 자체 AI, 클라우드 기술력을 접목해 AI 기반 프로세스 자동화, 데이터 분석 기반 비즈니스 인사이트 제공 등 차별화된 IT서비스를 제공한다는 전략이다. 이 외에도 25년에는 국내·외 주요 ERP 솔루션 기업과 파트너십을 강화해 솔루션 기반 ERP 구축 시장의 주요 플레이어로 자리매김한다는 전략이다.

[인터뷰] “오픈소스 프레임워크형 플랫폼 ‘표준 개발 플랫폼’ 경쟁력 강화”

신세계아이앤씨는 오픈소스 기반의 자체 개발 프레임워크형 온라인 플랫폼인 ‘표준 개발 플랫폼’을 보유하고 있다. 표준 개발 플랫폼은 개발 소요시간을 단축해 생산성을 높이고, 보안성과 개발 품질을 향상해 안정적인 시스템을 구축할 수 있는 프레임워크다. 실제 개발 플랫폼을 활용한 주요 구축 사업에서 개발 생산성이 30% 이상 향상되는 효과도 검증한 바 있다.

표준 개발 플랫폼은 다양한 비즈니스 컴포넌트와 모듈화된 기능 라이브러리를 제공하며, 개발 포털을 통해 사내 개발자가 다양한 소스와 기술을 공유하고 협업할 수 있게 지원한다. 프론트엔드와 백엔드를 분리한 헤드리스 아키텍처(Headless Architecture)로 유연하게 확장할 수 있고, 온프레미스부터 클라우드까지 다양한 인프라 환경에서 빠르게 구현할 수 있다. 향후 sLLM(경량화 소형언어모델)을 통한 자동화된 코드 작성 기능 등을 더해 개발 생산성을 극대화할 계획이다.

물론 생성형 AI 기반 업무 자동화, 고객 상담내역 분석 서비스 등 기존 시스템에 신기술을 접목해 생산성과 효율을 극대화할 수 있도록 자체적인 기술투자와 경쟁력 확보에 총력을 기울이고 있다. 신세계아이앤씨는 표준 개발 플랫폼을 통해 다양한 SI 사업에서 생산성과 효율성을 극대화하며 다양한 사업들에 적극적으로 뛰어들고자 한다.

아이티센엔텍 “40년 이상 축적한 신기술 역량 토대로 사업 혁신 지속”

아이티센엔텍(쌍용정보통신)은 SI·SM을 비롯해 클라우드를 기반 국내 대표 SI 기업이다. 국내 최초의 SI 사업 등록 기업(1981년)으로 40년 이상 축적한 산업 전문성을 토대로 AI, 클라우드, 블록체인 등 디지털 기술을 접목해 고객의 비즈니스 혁신을 지원하고 있다.

최근 아이티센엔텍은 타 SI 기업들과 마찬가지로 컨설팅을 활용한 DX 사업 기회 발굴, ABC(인공지능, 빅데이터, 클라우드) 기술 확보를 위한 투자, 컨버전스 사업 등을 위해 노력하고 있다. 이를 위해 DX 전략과 ABC 기술 활용에 대한 선제안을 통해 고객의 IT 전략 수립을 지원하고 차별화된 정보시스템 및 데이터센터 구축, 유지보수, ITO 서비스 등을 제공한다는 방침이다.

아이티센엔텍은 공공분야를 비즈니스 핵심 산업군으로 설정하고 적극적으로 투자하고 있다. 아이티센엔텍 관계자는 “공공은 아이티센엔텍의 주력 시장으로, 핵심 사이트 유지 및 신규 사이트 확보를 위해 노력을 기울이고 있다. 그리고 기존 공공 실적을 바탕으로 엔터테인먼트, 금융 등 민간 시장도 적극 늘려 나가고 있다. 최근 대부분 프로젝트는 클라우드 환경에서 이뤄지며, 모든 시스템에 AI가 접목되고 있는 추세”라면서 “결국 시간의 문제일 뿐 시스템 대부분이 AI 기반 시스템으로 바뀔 것이다. 아이티센엔텍은 AI 역량을 확충하기 위해 AI 전문가를 지속적으로 채용하는 등 다양한 노력을 기울이고 있다”고 강조했다.

아이티센엔텍은 신기술 기반 대외사업을 확대하기 위해 M&A를 통해 기술력을 확보하고 있다. 아이티센엔텍 관계자는 “M&A의 큰 틀은 IT서비스 분야에서 고객과 제품을 각각 X축, Y축으로 놓고 그간 거래가 없었던 고객을 갖고 있거나 그룹이 보유하지 못한 기술 또는 제품을 가진 회사를 인수하는 것이다. 고객(X축)을 보유한 회사를 인수할 때는 고객과의 관계가 얼마나 견고한지를 본다. 대부분이 오랜 업력을 갖고 있는 회사인 경우가 많다”면서 “반면 기술(Y축)을 갖고 있는 회사는 새롭게 시작하는 회사인 경우가 많다.

IT 업계의 특징은 일정 주기마다 새로운 기술이 나오고, 그 기술에 따라 시장이 재편되는데, 스마트폰으로의 전환이나 서버에서 클라우드로의 전환이 대표적이다. 이 같은 전환 시점마다 비록 규모는 작지만, 특정 기술을 기반으로 아주 빠르게 성장하는 회사들이 있는데, 바로 그런 회사를 인수하는 것”이라고 설명했다.

아시아나IDT, 항공·공항부터 금융·공공까지 AI 솔루션 기반 대외사업 확대

금호아시아나의 IT 계열사인 아시아나IDT는 SI, IT서비스운영(ITO), 네트워크통합(NI), 솔루션 개발, 컨설팅 등 IT 비즈니스를 영위하고 있다. 전신은 1991년 9월 설립된 아시아나애바카스정보로 2003년 2월 아시아나항공 정보통신사업부와 CRS 사업을 통합해 아시아나IDT가 됐다.

항공 및 공항 영역에서 RFID 항공수하물관리시스템, 공용여객처리시스템(CUPPS), 셀프체크인시스템(CUSS), 운항정보시스템(FIDS)을 서비스하고 있고, 제조 분야에서는 공장에너지관리솔루션(FEMS), 생산관리솔루션(MES), 자동창고관리시스템(WMS), RFID 태그 생산이력관리시스템 등을, 건설 분야에서는 ITS, IBS, 홈네트워크(Home Network) 등에 대한 서비스를 제공하고 있다.

금융 분야에서는 공정가치평가(ProIFRS/V), 작업 스케줄러(Job Scheduler), 자금세탁방지(ProAML), 자산부채관리(Easy-ALM) 등을 지원하고 있다.

아시아나IDT도 여타 중견 SI 기업과 마찬가지로 생성형 AI 기반 대외사업에 박차를 가하고 있다. 아시아나IDT는 대외사업을 확대하기 위한 핵심 경쟁력으로 모델 리스크 관리 및 모니터링 기능(MPM, Model Performance Management)을 강화해 AI 모델의 신뢰성과 안정성, 정확성을 높이고 업무 효율성을 극대화할 수 있는 솔루션 ‘모델옵스Ai(ModelOps.Ai)’와 모델 연계 솔루션 ‘AI오케스트레이터(AI Orchestrator)’를 전면에 내세우고 있다.

구체적으로 아시아나IDT 기업부설 연구소인 AI빅데이터연구소에서 항공, 금융 분야 고객사와 B2B 플랫폼을 대상으로 현장 실증 프로젝트를 통해 개발한 모델 성능 관리 솔루션 모델옵스Ai와 모델 연계 솔루션 AI오케스트레이터의 성능 검증을 끝내고 공급 준비를 마친 상황이다.

모델옵스Ai는 다양한 산업 분야에서 AI 모델이 도입된 후 성능(정확도) 저하로 인한 서비스 품질, 기업의 손익 및 신뢰도 하락 등 경영 손실을 사전에 예방하기 위해 모니터링 및 관리하는 AI 모델 성능 관리 솔루션이다. 아시아나IDT는 아시아나항공의 기상 및 노탐(NOTAM, NOTice to AirMen) 데이터 분석 시스템에 모델옵스Ai를 적용해 항공기 안전 운항 관련 데이터 분석 성능을 모니터링 및 관리하고 재학습과 리모델링을 통해 분석 서비스의 신뢰성 및 안정성, 정확도를 높였다.

AI 오케스트레이터는 방대한 양의 텍스트 데이터를 학습하여 언어 이해 및 생성 작업을 수행하는 생성형 AI와의 내부 업무 시스템 및 문서/메뉴얼 등을 연계 지원하는 솔루션으로, 생성형 AI의 환각(Hallucination) 현상을 최소화하고 자연어 생성 모델과 검색 기술을 결합함으로써 신뢰성과 정확도를 높이고 맥락(Context)을 고려한 답변을 생성하도록 지원한다.

아울러 아시아나IDT는 올해 인공지능 대전환 트렌드에 발맞춰 국가 R&D 과제에 참여해 항공 전용 소형 거대언어모델(sLLM, small Large Language Model)을 확보하고 이를 기반으로 항공 정비, 안전, 운항 등 항공 서비스 전반에 AI 서비스를 활용할 수 있도록 항공 서비스 지원 ‘AI 어시스턴트(AI Assistant)’를 준비하고 있다.

아시아나IDT는 금융 산업도 주시하고 있다. 최근 ABL생명에 보험약관 질의응답 AI챗봇 파일럿 서비스로 AI 오케스트레이터 솔루션을 적용해 보험설계사의 보험약관 검색 또는 보험관련 질문 시 답변 수준에 대한 만족도 및 업무 활용성에 대한 검증을 완료한 바 있다. 향후 아시아나IDT는 코오롱베니트와 ‘AI 기술 협력 및 시장 확대를 위한 업무협약’을 체결하는 등 AI 전문기업들과의 협력 체계를 구축하고, 아시아나IDT가 강점을 보유한 항공, 공항, 물류, 금융뿐만 아니라 공공, 엔터프라이즈 분야까지 자사 AI 솔루션 기반 대외사업을 확대한다는 계획이다.

에스넷시스템 “AI 풀스택 사업자로 전사 역량 결집해 성장동력 확보할 것”

1999년 삼성그룹 네트워크 사업부에서 분사한 에스넷시스템은 NI와 SI를 핵심 비즈니스로 영위하며 성장한 기업이다. 에스넷시스템은 지난해부터 생성형 AI, 클라우드, 운영기술(OT) 분야에 집중하며 사업 영역을 확장하고 있다.

먼저 생성형 AI 분야에서는 AI 기반 인프라 및 솔루션을 개발해 기업의 생산성을 높이고 비용 절감 등을 지원하고 있다. 고객이 효율적으로 업무를 수행할 수 있도록 돕고 있으며, AI 네트워크 구축 및 컨설팅 서비스도 제공해 AI 활용을 촉진하고 있다.

클라우드 분야에서는 프라이빗 클라우드와 퍼블릭 클라우드를 아우르는 하이브리드 클라우드 전략을 추진하고 있다. 이를 통해 고객의 다양한 요구를 충족시키고, 맞춤형 클라우드 솔루션을 제공하여 비즈니스 환경의 유연성을 높이고 있다. OT 분야에서는 IoT 기술을 활용해 스마트팩토리 환경을 구축하는 데 주력하고 있다. 산업 현장의 디지털 전환을 지원하며, 생산성과 운영 효율성을 극대화하는 데 기여하고 있다.

에스넷시스템은 생성형 AI, 클라우드, OT 등 분야에 투자도 확대하고 있다. 먼저 AI 측면에서는 경영진의 높은 관심과 지속적인 투자로 연구개발을 진행하고 있으며, 2017년부터 운영 중인 ‘오감지능연구소’를 통해 구글 텐서플로우 기반의 AI 시스템을 개발해 왔다.

2021년에는 AAI팀을 설립해 AI 사업을 본격적으로 확장하고 있으며, 최근 에스넷그룹 AI센터를 신설하며 그룹 차원의 AI 사업 역량을 통합했다. 이를 통해 고객에게 AI 인프라 구축부터 운영 및 컨설팅까지 AI 인프라 서비스를 제공한다는 계획이다. 특히 시스코, 델, 엔비디아 등 글로벌 3사의 파트너로서 고객들에게 차별화된 서비스를 제공할 수 있다.

클라우드 분야에서는 기존의 NI 경쟁력을 바탕으로 프라이빗 클라우드 역량을 강화하고 있다. 또한 하이브리드 클라우드 서비스로의 확장도 계획하고 있다. 이를 위해 자체 멀티 및 하이브리드 클라우드 통합 운영 관리 플랫폼인 ‘클라우드웨이브’를 제공하며, 다양한 클라우드 서비스 사업자와 협력해 고객에게 최적의 클라우드 솔루션을 제공하고 있다.

OT 분야에서는 IT 전문성과 제조 산업에 대한 이해도를 토대로 스마트팩토리 환경을 구축하고 디지털 전환을 지원하고 있다. 제조 기업이 필요로 하는 시스템을 제안하고 신규 공장을 설립하거나 기존 공장을 혁신하는데 컨설팅 및 구축, 운영도 돕고 있다.

에스넷시스템 관계자는 “올해에는 AI 사업에 공격적으로 뛰어들 계획이다. 다른 SI 기업과 차별화된 AI 사업을 전개하고자 △AI 인프라 구축 및 운영 △AI 컨설팅 △AI 솔루션 등 3가지 핵심 역량을 내세우고 있다. 에스넷시스템은 AI 인프라 구축에 필수적인 네트워크, 서버, 스토리지뿐만 아니라 플랫폼과 애플리케이션까지 폭넓은 핵심 서비스를 제공하고 있다.

최근에는 ‘AI CoE(Center of Excellence) 데이’ 행사를 개최해 AI 역량과 엔비디아, 델, 시스코와 전략적 파트너십을 통해 구축한 AI 인프라스트럭처 서비스와 솔루션을 선보이기도 했다. 생성형 AI를 도입하고 구축하는 데 요구되는 전(全) 단계를 자사의 역량만으로 모두 지원한다는 점을 강조하며 신규 사업 확대에 총력을 기울일 예정이다”라고 강조했다.

엔디에스, 클라우드 역량 토대로 AI 사업 강화 ‘총력’

1993년에 설립된 엔디에스(구 농심데이타시스템)는 2015년 국내에 상륙한 AWS와 파트너사 계약을 맺으며 클라우드 비즈니스를 시작했다. 스타트업부터 엔터프라이즈, 공공기관에 이르기까지 다양한 기업을 대상으로 클라우드 컨설팅, 구축 및 이관 서비스를 제공하고 있다. 30여년 동안 그룹사의 온프레미스 기반 IT 시스템을 개발하고 운영하며 쌓아온 노하우와 클라우드 네이티브 등 신기술을 결합해 비즈니스 역량을 확보했다.

올해 엔디에스는 그동안 적극적으로 비즈니스를 추진해 온 클라우드 대외사업과 함께 생성형 AI 및 데이터 등 분야에도 뛰어들 계획이다. 헬스케어, 공공, 금융 분야를 집중 공략할 방침이다.

엔디에스 관계자에 따르면, AWS 어드밴스드 파트너로서 사업 규모가 매년 확대되고 있는 가운데 올해 클라우드 MSP 컨설팅 및 클라우드 네이티브 구축사업에도 참여할 계획이다. 엔디에스 관계자는 “엔디에스는 클라우드 사업 초기부터 대외사업이 중심이었다. 실제 클라우드 비즈니스의 매출 대부분이 대외사업에서 나오고 있다. 물론 엔디에스가 농심그룹 계열사의 프로젝트를 하지 않는 것은 아니다. 1차로 클라우드를 구축한 이후 엔디에스는 2, 3차로 기술지원만 하는 수준이다. 그렇다 보니 매출에서 그룹사가 차지하는 비중은 적은 편”이라고 설명했다.

이어 이 관계자는 “엔디에스는 AWS 국내 지사가 생겼을 때부터 MSP 파트너로 대외 비즈니스에 집중해 왔다. 이 과정에서 SI 고유의 안정적인 사업 성과와 타 MSP와의 경쟁에서 우위를 점하기 위해서 대외 클라우드 비즈니스에 집중하고 있다. 클라우드 비즈니스 초기에는 퍼블릭 클라우드로 대외 사업을 해왔으나 지금은 하이브리드 클라우드로 사업을 확대하고 있다. 프라이빗 클라우드에서 퍼블릭 클라우드로 사업을 확대하는 타 SI와의 차별점이 여기에 있다”고 덧붙였다.

엔디에스는 데이터 플랫폼 솔루션 기업과의 협력을 통해 기술력을 확보하고 데이터 분석 및 인프라 구축 비즈니스도 추진하고 있다. 특히 지난해 진행된 다수의 생성형 AI POC 사업을 추진하며 축적한 성공사례를 기반으로 생성형 AI를 활용한 디지털 전환 과제를 적극적으로 수행한다는 계획이다. 마지막으로 전통적인 SI 수행 방식에서 클라우드에 최적화된 방법론을 구축하며 클라우드 기반 SI 사업에도 참여한다.

엔디에스 관계자는 “우리는 클라우드 네이티브 및 클라우드 기반 생성형 AI 사업에 요구되는 인력과 기술력을 확보하기 위해 다양한 지원 프로그램을 운영하고 있다. 내부 인력 추천 보상제도부터 맞춤형 교육 프로그램 운영, 채용형 인턴십, 역량중심 평가 및 보상 시스템 도입 등을 통해 직원들의 역량 강화를 독려하고 있다”고 말했다.

코오롱베니트, 미래 성장동력으로 ‘생성형 AI’…AI 얼라이언스로 생태계 조성

코오롱그룹의 IT 계열사인 코오롱베니트는 ICT 신기술을 활용해 성공적인 디지털 전환을 지원하는 SI 기업이다. 데이터 통합·분석부터 인공지능(AI), 클라우드 등의 기술을 기반으로 제조, 유통, 건설, 금융 등 산업 분야에 대한 이해도를 더해 비즈니스 가치를 극대화하는 맞춤형 솔루션을 제공하고 있다. 특히 금융감독원 전자공시시스템 ‘DART’, 한국거래소 상장공시시스템 ‘KIND’ 등 대규모 IT 시스템 구축 경험을 보유하고 있다.

코오롱베니트는 다른 중견 SI 기업과 달리 대외사업 비중이 80% 이상으로 높다. 코오롱베니트의 대외사업 비중이 높은 이유는 글로벌 벤더 솔루션 및 IT 인프라를 구축하는 ‘IT 유통’이 한몫하고 있다. 현재 코오롱베니트는 IBM(AI 기반 엔터프라이즈 솔루션), 델 테크놀로지스(서버, 스토리지 등 인프라 구축 및 데이터 관리 최적화), 레드햇(오픈소스 기반 클라우드 플랫폼), 뉴타닉스(HCI 솔루션을 통한 데이터 통합 관리 서비스), 베리타스(데이터 보호 및 백업 솔루션 제공), SAS(빅데이터 기반 의사결정 지원 솔루션), 클라우데라(데이터 기반 의사결정 지원이 가능한 빅데이터 분석 솔루션 제공) 등의 솔루션을 제공하고 있다.

코오롱베니트 측은 “대외사업의 비중이 높다는 점은 그룹사 내부에 머무르지 않고 대외 시장에서의 경쟁력과 고객 신뢰를 확보해 왔음을 방증한다. 올해에도 SAS 등 신규 글로벌 벤더와의 총판 계약을 체결했고, 이 밖에도 AI 얼라이언스, DX 전환 비즈니스 고도화 등 시장 확장을 위한 적극적인 전략을 추진하고 있다”고 설명했다.

코오롱베니트는 장기적인 측면에서 미래 성장동력을 확보하기 위해 신사업 발굴을 추진하고 있다. 코오롱베니트가 선택한 미래 성장동력은 바로 AI다. AI 기술과 기업용 생성형 AI 시장을 주목하고 있는 것이다.

코오롱베니트는 AI 비즈니스의 핵심 전략으로 빠르게 업무에 적용할 수 있는 ‘사전 패키지 솔루션(Pre Package) 모델’을 내세우고 있다. 이에 대해 코오롱베니트 관계자는 “현재 기업용 생성형 AI 시장은 초기 단계로, 실전에 적용된 사례가 적다. 시장을 선점하고 파이를 키우기 위해서는 적용 사례를 발굴하고 확산하는 역량이 중요하다. 또한 기업들은 AI 도입에 관심이 높지만, 정보 부족과 구축 어려움, 초기 비용 부담으로 도입 속도가 더디다. 프리패키지 솔루션은 이러한 수요에 대한 대응책이 될 것이다. 기업용 AI 시장에서 신속한 AI 도입을 가능하게 하기 위해 산업별, 업무별 패키지화된 솔루션을 개발 중이며, 2025년 4종의 사례별 패키지 출시를 목표로 하고 있다”고 설명했다.

코오롱베니트가 미래 성장동력으로 꼽은 신사업은 ‘AI 중심 차세대 비즈니스 혁신’이다. 크게 ‘AI 애그리게이터(AI Aggregator) 사업’와 ‘AI 반도체 및 차세대 인프라 사업’ 등 2가지다. AI 애그리게이터 사업은 코오롱베니트가 최근 강력하게 추진 중인 ‘AI 얼라이언스’와 직결된다. AI 역량을 보유한 기업들과의 연합체를 구성해 AI 비즈니스 동맹관계를 구축하고, 다양한 산업군에 적합한 AI 솔루션을 공급하며 AI 도입 비용 절감하도록 돕는다는 것이다.

다음은 AI 반도체 및 차세대 인프라 사업이다. 비전 AI, 멀티모달 등 자체 AI 기술을 고도화해 제조·건설·패션·유통 등 산업 특화 AI 서비스를 공급하는 것이다. 코오롱베니트는 NPU 및 거대언어모델(LLM) 기반의 차세대 AI 영상분석 서비스도 출시할 계획이다.

코오롱베니트 측 관계자는 “코오롱베니트는 기존 IT서비스와 인프라를 넘어 AI 중심의 차세대 기술 혁신을 주도하며, 국내 기업들의 디지털 경쟁력 강화와 시장 확대를 지원하는 핵심 파트너로 자리매김하고 있다”면서 “코오롱그룹 핵심 사업 및 다양한 분야에 대한 전문지식과 AI, 빅데이터, 클라우드와 관련해 검증된 기술(Proven Technology)을 기반으로 기업 DX 시대를 선도하겠다”고 강조했다.