LG AI연구원이 기업의 생성형 인공지능(AI) 활용을 수익과 업무 성과로 연결하기 위한 전략으로 '셀프 임프루빙(자가 진화) AI 에이전트'를 제시했다. 업무 수행 결과를 평가하고 전문가 피드백을 반영해 성능을 계속 높임으로써 AI를 기업 주요 업무에 투입하겠다는 구상이다.

이문태 LG AI연구원 초지능랩장은 24일 서울 서초구 JW 메리어트 호텔에서 열린 '딜로이트 커넥트 코리아 2026'에서 '셀프 임프루빙 AI 에이전트와 일의 미래'를 주제로 발표했다.

AI 기술은 검색과 최적화, 딥러닝, 파운데이션 모델을 거쳐 계획 수립과 추론, 평가까지 수행하는 단계로 진입하고 있다. 하지만 기업 현장에서는 여전히 AI 활용이 문서 요약과 검색 등 개인 생산성 향상에 머무는 경우가 많다.

많은 기업이 AI를 도입하거나 기술검증(PoC) 단계까지 진행했지만 이를 수익과 업무 성과로 연결한 비율은 낮다는 것이 이 랩장의 진단이다. 그는 AI가 실제 업무를 맡으려면 답변 능력뿐 아니라 목표를 세우고 필요한 정보를 찾은 뒤 결과를 검증하는 역량까지 갖춰야 한다고 봤다. 

이 랩장은 "AI가 업무를 수행한 뒤 전문가 피드백을 반영해 성능을 높이는 구조가 필요하다"며 "기업 업무 기준과 전문가 판단을 AI에 녹여내는 것이 경쟁력이 될 것"이라고 말했다.

LG AI연구원은 이를 구현할 기반으로 'AI 파운드리'를 소개했다. AI 파운드리는 기업의 도메인 데이터와 전문가 업무 지식을 학습 데이터, 특화 모델, 업무용 에이전트로 연결하는 개발 체계다. 

기업이 문서와 데이터베이스(DB)를 제공하면 시스템이 업무 담당자의 역할과 과업, 의도를 추출해 학습 데이터를 생성한다. 생성된 데이터는 품질 평가를 거쳐 도메인 특화 모델 학습에 쓰이고 이후 전문가 업무 절차를 반영한 에이전트로 연결된다. 기업 내부에 축적된 전문가 지식과 업무 절차를 에이전트의 판단·실행 과정에 반영하는 것이 핵심이다.

이 랩장은 "정보의 비용은 매우 낮아졌고 생각과 추론, 평가도 모델에 맡길 수 있게 됐다"며 "사람이 가진 전문성을 어떻게 AI의 업무 흐름에 녹여내느냐가 중요해질 것"이라고 전망했다.

관련기사

LG AI연구원은 국민연금공단과 진행한 PoC에서 이 같은 방식으로 약 25%의 성능 향상을 확인했다. 올해는 복잡한 추론 과제까지 검증한 뒤 양산 단계로 나아갈 계획이다.

이 랩장은 "AI 에이전트 확산이 채용과 업무 설계 방식도 바꿀 것"이라며 "비용 구조를 개선할지, 사람의 역량을 증진할지 직무와 과업별로 나눠 설계해야 한다"고 말했다.