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포스코DX, 제철소 설비부터 사무 업무까지 ‘AI 네이티브’ 전환 선언

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포스코DX가 산업 현장의 피지컬 AI와 사무·경영 업무의 에이전틱 AI를 축으로 AI 네이티브 기업 전환을 선언했다. 제철소 대형 설비, 로봇 자동화, 자체 에이전트 플랫폼 ‘에이전티’를 묶어 OT·IT·AI 풀스택 역량을 내세우는 전략이다.

  • 1

    포스코DX는 피지컬 AI로 크레인, 리클레이머, 선박 원료하역기 같은 수십톤급 제철 설비를 제어하고 있다고 밝힘

  • 2

    아연도금 용융로 불순물 제거 로봇, 밴드 커터 로봇, 65톤급 철강제품 자동 이송 AGV 등을 실제 사례로 제시함

  • 3

    자체 에이전틱 AI 플랫폼 에이전티로 200여개 AI 에이전트를 개발·운영 중임

  • 4

    사전 결산 리스크 점검 업무는 기존 3시간에서 1분 내외로 단축됐다고 설명함

  • 포스코DX가 ‘AI 네이티브 컴퍼니’ 전환을 선언함

    • 큰 축은 두 개임. 산업 현장의 피지컬 인공지능(AI), 사무·경영 업무의 에이전틱 AI
    • 현장 설비(OT), 경영 시스템(IT), AI를 모두 묶는 풀스택 역량을 내세움
    • 포스코그룹의 목표 지향적 AI 전환 전략과도 연결된 움직임임
  • 피지컬 AI 쪽에서는 제철소의 거대한 설비를 AI로 제어하는 그림을 제시함

    • 철강재를 옮기는 대형 크레인
    • 야드에 적재된 원료를 이송하는 리클레이머(Reclaimer)
    • 선박 원료하역기 같은 수십톤급 설비에 피지컬 AI를 적용했다고 설명함
    • 목적은 작업자 안전 확보와 생산성 향상임
  • 흥미로운 건 숙련자의 ‘감’을 데이터화하겠다는 대목임

    • 고숙련 운전자가 가진 암묵지를 피지컬 AI의 핵심 데이터로 바꾸는 작업을 진행 중임
    • 현장 운전실에서 AI가 사람과 협업하며 로봇과 설비를 운영하는 체계를 구축하겠다는 방향임
    • 제조업에서 진짜 어려운 부분이 매뉴얼에 안 적힌 숙련자의 판단인데, 그걸 AI 시스템으로 흡수하려는 시도임
  • 고강도·고위험 작업에는 산업용 로봇을 적극 넣고 있음

    • 제철소 아연도금 공정 용융로에서 발생하는 불순물 제거 작업 로봇
    • 냉연 공정의 밴드 커터(Band Cutter) 로봇
    • 65톤급 철강제품을 자동 이송하는 AGV 사례를 소개함
    • 친환경 소재와 차량 부품 생산공장에서도 원료 샘플링, 물류 자동화 작업의 로봇화를 추진한다고 밝힘

중요

> 숫자로 보면 꽤 현실적인 사례가 있음. 사전 결산 리스크 점검 업무는 기존 3시간 정도 걸리던 작업이 AI 에이전트 적용 뒤 1분 내외로 줄었다고 함.

  • 로봇 쪽에서는 설계부터 운영까지 한 번에 제공하는 구조를 강조함

    • 포스코DX는 로봇 적용 컨설팅, 설계, 구축, 운영까지 제공한다고 설명함
    • 포스코와 공동으로 이기종 로봇 운영 플랫폼도 확보했다고 밝힘
    • 시뮬레이션 기반으로 최적 로봇 시스템을 설계하고, 휴머노이드 등 이동형 로봇에는 시각언어행동(VLA) 모델을 적용하려 함
  • 사무·경영 업무는 자체 플랫폼 ‘에이전티(Agentee)’가 담당함

    • 에이전티는 AI 에이전트를 사람 직원처럼 채용, 평가, 육성, 승진, 퇴직까지 관리하는 플랫폼이라고 소개됨
    • 포스코DX는 이를 통해 도메인 특화 ‘AI 직원’이 사무·경영 업무를 자율화한다고 설명함
    • 업무 흐름을 분석한 뒤 사람과 AI 에이전트가 맡을 역할을 나누고, 맞춤형 에이전트를 만들거나 기존 에이전트를 재활용하는 방식임
  • 이미 내부 적용 규모도 작지 않음

    • 포스코DX와 포스코 그룹사를 대상으로 200여개의 AI 에이전트를 개발해 운영 중임
    • 재무, 인사, 노무, 사업관리 업무에 적용 사례가 있음
    • 회계결산 업무 전체로 확대하면 생산성이 최소 30% 향상될 것으로 보고 있음
  • 포스코DX가 노리는 포지션은 ‘현장도 알고 시스템도 아는 AI 회사’임

    • 단순히 사무용 AI 도구를 파는 게 아니라, 제철소 설비 자동화 경험과 현장 데이터를 AI 사업으로 확장하려는 전략임
    • 철강뿐 아니라 리튬, 양·음극재, 희토류, LNG, 신재생에너지 같은 포스코그룹의 신사업 영역까지 확장 가능성을 열어둠
    • 그래서 기사 전체의 키워드는 챗봇이 아니라 OT·IT·AI 결합에 가까움

기술 맥락

  • 포스코DX가 피지컬 AI를 앞세우는 이유는 제조 현장의 병목이 화면 안에만 있지 않기 때문이에요. 제철소에서는 크레인, 리클레이머, 하역기처럼 거대한 장비가 실제 생산성과 안전을 좌우하거든요.

  • 고숙련 운전자의 암묵지를 데이터로 바꾸겠다는 대목이 중요한 이유도 여기에 있어요. 제조 현장에는 센서값만으로 설명되지 않는 판단이 많고, 그 판단을 AI가 참고할 수 있게 만들면 자동화 수준이 달라져요.

  • 에이전틱 AI를 사무 업무에 붙이는 건 반복 프로세스가 명확해서예요. 사전 결산 리스크 점검처럼 계정과목을 훑고 이상 항목을 찾아 리포트를 만드는 작업은 규칙, 데이터, 결과물이 비교적 분명해서 에이전트화하기 좋거든요.

  • OT와 IT를 같이 내세우는 건 시스템 통합 난도가 높기 때문이에요. 공장 설비 제어, 로봇 운영, 경영 시스템, AI 플랫폼이 따로 놀면 현장 적용이 어렵고, 포스코DX는 이 레이어를 한 회사 안에서 묶을 수 있다는 점을 차별점으로 말하고 있어요.

기업 AI 전환 얘기가 보통 챗봇이나 문서 자동화에서 끝나는데, 이 사례는 제철소 설비와 사무 프로세스를 한 번에 묶고 있다는 점이 다르다. 실제 수치와 적용 설비가 나와 있어서 ‘AI 네이티브’라는 말이 마케팅 구호만은 아닌지 따져볼 재료가 있음.

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