Insight
2026-08-24
삼성SDS가 로봇 사업에 뛰어든 이유
Key Takeaways
- 삼성SDS가 RX(로봇 전환) 사업 진출을 선언했습니다. AI 전환의 적용 범위가 디지털 공간을 넘어 제조 현장으로 확장됩니다.
- AI를 도입한 기업은 88%지만, 영업이익에 5% 이상 기여한다고 답한 기업은 6%에 그칩니다. 격차의 원인은 기술이 아니라 업무 재설계에 있습니다.
- 조사 대상 기업의 25%는 자사 환경에서 어떤 AI가 작동하는지조차 모릅니다. 방어 도구를 늘리기 전에 AI 사용 경로를 파악하고 권한을 제한하는 게 먼저입니다.
2026년 9월 8일 서울 코엑스 컨벤션센터에서 삼성SDS의 엔터프라이즈 AX 콘퍼런스 '리얼 서밋(REAL Summit) 2026'이 열렸습니다.
10개 트랙에서 59개 세션이 진행됐고, 40여 개 전시 부스가 운영됐습니다. 메가존클라우드는 국내 유일의 삼성 클라우드 플랫폼(SCP) 플래티넘 파트너로서 이번 행사에 플래티넘 스폰서로 참여했는데요.
기업의 88%가 AI를 도입했지만, 영업이익에 5% 이상 기여했다고 답한 기업은 6%에 그칩니다. 도입률과 성과 사이의 이 간극이 지금 엔터프라이즈 AI 시장의 핵심 현안입니다.
삼성SDS는 그 원인을 업무 프로세스 재설계의 부재로 진단했고, 같은 자리에서 AI의 적용 지점을 사무실에서 제조 현장으로 넓히는 RX(로봇 전환) 사업 진출을 선언했습니다.
AI는 이미 들어와 있고, 문제는 그다음입니다. 삼성SDS의 전략도 AI를 공급하는 자리에서 고객의 업무와 현장을 다시 설계하는 자리로 옮겨갔습니다. 현장에서 확인한 세 가지 변화를 정리했습니다.
AI 적용 범위가 디지털 공간에서 '제조 현장'으로 확장됐습니다
삼성SDS는 AX(AI 전환)와 RX(로봇 전환)를 두 축으로 삼는 '다차원 AI 풀스택' 전략을 제시했습니다.
지난 6월 클라우드서비스사업부 내에 RX사업팀과 RX실행팀을 신설했고, 2027년부터 생산설비와 로봇을 하나로 연결하는 로봇 오케스트레이션(여러 로봇을 하나의 소프트웨어로 통합 제어하는 것) 플랫폼을 선보일 계획입니다.
이들이 만들겠다는 것은 로봇 자체가 아닙니다. 제조 현장에는 포장과 조립, 이송을 각각 맡은 서로 다른 제조사의 로봇이 저마다의 소프트웨어로 움직입니다.
삼성SDS가 겨냥한 자리는 그 사이를 잇는 소프트웨어입니다. 이종 로봇의 동선을 최적화해 충돌을 막고, 고장이 나면 실시간으로 감지해 우회를 지시하는 로봇 전용 관제 시스템입니다.
로봇을 직접 만들지 않으니 몸과 두뇌, 학습 데이터는 각각 다른 기업에서 조달합니다. 국내외 10개 기업이 참여하는 'Team REX(Robotics EXcellence)' 파트너십으로, 로봇 간 연동 인터페이스를 표준화하는 것이 목표입니다.
이 파트너십은 독립된 사업이 아니라 '다차원 AI 풀스택'의 한 축입니다. AI 인프라와 플랫폼, 솔루션이라는 세 기술 계층 위에 컨설팅부터 개발·구축·운영까지의 실행 역량과 업종 전문성을 얹은 구조입니다.
여기에 오픈AI와 구글, 앤트로픽 3사 모두와 전략적 파트너십을 맺은 국내 유일 기업이라는 포지션이 더해집니다. 앤트로픽과는 지난 7월 파트너십을 맺어 현재 20여 개 삼성 관계사에서 약 7만 명이 클로드를 쓰고 있습니다. 모델과 플랫폼, 물리 현장의 로봇까지 하나의 스택으로 묶겠다는 구상입니다.
삼성SDS 리얼 서밋 2026이 열린 서울 코엑스 행사장. 사진=메가존클라우드
성과는 모델 성능이 아니라 '업무 재설계'에서 나옵니다
이준희 삼성SDS 대표이사는 기조연설에서 "기업의 88%가 AI를 도입했지만 영업이익에 5% 이상 기여한다고 답한 기업은 6%에 불과하다"며, AX 성공을 위해서는 업무 프로세스를 AI 협업 방식으로 재설계하고 조직 체계와 평가·보상 방식까지 바꿔야 한다고 강조했습니다.
같은 문제를 사례로 다룬 것이 전방 배치 엔지니어(FDE, Forward Deployed Engineer) 세션이었습니다.
삼성SDS MSP사업팀 최원규 그룹장은 AI 전환을 시도한 기업의 59%가 실제 운영 환경으로 넘어가지 못한다는 조사 결과를 인용하며 PoC(개념검증)를 시식에 비유했습니다. 소량의 정제된 재료로 만든 샘플은 만족스럽지만, 정작 그것을 매장 설비로 대량 생산할 준비는 되어 있지 않다는 것입니다.
세션에서 소개된 네트워크 장비 회사 사례가 이를 압축해 보여줍니다.
제안요청서(RFP)에 담긴 요구사항을 자동 추출하고 장비를 매칭해 제안서까지 만드는 에이전트를 훌륭하게 구현했지만, 3개월 뒤 돌아온 답은 "결국 사용되지 않았다"였습니다.
누가 결과물을 검토하고 업무 절차가 어떻게 바뀌는지에 대한 질문이 빠져 있었기 때문입니다. 기술을 만드는 사람과 업무를 아는 사람이 따로 앉아 있으면 이 질문은 누구도 던지지 않습니다. 그 사이에 사람을 앉히겠다는 것이 삼성SDS가 FDE 조직을 내세운 이유입니다.
FDE는 현업 옆에 앉아 업무를 함께 그리는 기술 인력입니다. 요구사항을 접수받는 대신 현장에서 문제를 발굴하고, 납기 준수 대신 에이전트가 만들어낸 업무 성과를 성공 기준으로 삼으며, 프로젝트가 끝나도 에이전트가 실제로 작동하는지 살핍니다. 이들이 반드시 던지는 질문은 세 가지입니다.
- 업무를 어떻게 바꿀 것인가?
- 누가 수행할 것인가?
- 성과를 어떻게 측정할 것인가?
앞서 실패한 RFP 에이전트 사례에 빠져 있던 질문과 같습니다. 그래서 산출물도 완성된 시스템 하나가 아니라 업무 재설계서, 사람과 에이전트의 역할을 나눈 휴먼인더루프(Human-in-the-loop) 설계서, 어느 프로세스에 AI가 적합한지 판단한 검토서로 구성됩니다.
최원규 그룹장은 삼성SDS FDE의 차별점으로 세 가지를 꼽았습니다.
진단 툴킷 'ARA'를 앞세워 어느 단계에서든 진입한다는 점, 사람과 개발 에이전트가 협업하는 개발 방법론 'AI DLC'와 17개 개발 에이전트로 담당자 역량 편차를 줄인다는 점, 그리고 삼성 관계사를 지원해온 업종 이해도입니다.
(리얼 서밋 2026 앤트로픽 파이어사이드챗. '글로벌 AI 생태계와 함께 만드는 AI-Native 미래'. 사진=메가존클라우드)
통제의 축이 보안 도구에서 '권한과 관제'로 옮겨갑니다
에이전트는 읽기만 하던 기존 소프트웨어와 달리 쓰기 권한을 갖습니다. 그래서 통제 방식도 도구를 늘리는 쪽이 아니라, 어디에 AI가 있는지 파악하고 무엇까지 하게 할지 권한으로 정하는 쪽으로 옮겨갑니다.
보안 세션에서 클라우드 보안 기업 테이텀의 창업자는 AI를 활용한 침투에 평균 16분이면 충분하다는 조사 결과를 제시했습니다. 그런데 조사 대상 기업의 25%는 자사 환경에서 어떤 AI가 작동하는지조차 모르는 섀도 AI(회사가 파악하지 못한 채 쓰이는 AI) 상태였습니다.
그는 방어 도구를 추가하기 전에 AI 사용 경로부터 분류하고, 흩어진 통제 지점을 한곳으로 모으는 것이 우선이라고 봤습니다. 100% 통제하면 에이전트를 쓰는 의미가 사라지므로, 선을 넘지 않는 범위를 권한으로 설계하는 것이 핵심입니다.
관제 방식도 바뀌고 있습니다. 임계치를 넘으면 알람을 띄우는 규칙 기반은 이슈가 몰리면 지연이 생기기 마련입니다. 메가존클라우드는 매니지드 서비스 프레임워크 위에 관측과 분석, 실행까지 수행하는 AI 에이전트 '오비트론'을 얹었고, 지금은 실행 전 사람의 판단을 거치되 2027년까지 자율 실행 수준으로 올리는 것을 목표로 하고 있습니다.
메가존클라우드 송낙산 매니저의 세션에선 이 문제를 공공 현장에서 다뤘습니다.
메가존클라우드는 97개 SCP 파트너사 중 유일한 최상위 플래티넘 파트너이며, 폐쇄망(외부 인터넷과 분리된 내부망) 운영 경험이 많다는 강점이 있습니다. 대구의 민관협력형 클라우드(PPP)에서는 74만 명의 공무원이 쓰는 업무관리 플랫폼을 약 1천 대 규모의 가상머신으로 돌리는데, 인터넷 접속이 불가능해 별도 원격 거점을 세우고 30여 명이 24시간 상주하며 대응합니다.
도입에서 정착으로, 질문이 바뀌고 있습니다
세 가지 변화는 한 방향을 가리킵니다. 이제 AI를 어디에 쓸 것인가에서, 그것을 누가 맡아 어떻게 돌릴 것인가로 질문이 옮겨갔습니다.
적용 범위는 사무실에서 공장으로 넓어졌고, 성과는 모델이 아니라 업무 재설계에서 나오며, 통제의 기준은 도구에서 권한과 관제로 이동했습니다.
로봇과 에이전트가 헤드라인을 채웠지만, 정작 성패가 갈리는 자리는 만든 다음입니다. 우리 조직은 어느 구간에 서 있을까요?
아직 어디에 적용할지 고르는 단계인지, 만들어 놓고 쓰이지 않는 에이전트를 잡고 있는 단계인지, 이미 돌아가고 있는 것을 지켜야 하는 단계인지 알아야 합니다. 답이 달라지면 그 다음 투자할 곳도 달라집니다.
💡 자주 묻는 질문 (FAQ)
Q1. 삼성SDS의 RX(로봇 전환) 사업은 무엇인가요?
제조 현장의 수작업을 로봇과 피지컬 AI의 조합으로 전환하는 사업입니다. 삼성SDS는 로봇을 직접 만드는 대신, 2027년부터 서로 다른 제조사의 로봇을 하나로 통합 제어하는 로봇 오케스트레이션 플랫폼을 선보일 계획입니다.
Q2. AI PoC(개념검증)가 실제 업무로 넘어가지 못하는 가장 큰 이유는 무엇인가요?기술 구현이 아니라 업무 프로세스 재설계와 역할 정의의 부재입니다. 누가 결과물을 검토하고 업무 절차가 어떻게 바뀌는지 정하지 않으면, 잘 만든 에이전트도 쓰이지 않습니다. 삼성SDS는 현업 옆에 기술 인력을 배치하는 FDE 조직으로 이 간극을 메우고 있습니다.
Q3. 섀도 AI는 무엇이고 왜 문제가 되나요?회사가 파악하지 못한 채 조직 안에서 쓰이는 AI를 말합니다. 조사 대상 기업의 25%가 자사 환경에서 어떤 AI가 작동하는지 모르는 상태였습니다. 무엇이 어디에 있는지 모르면 방어 도구를 늘려도 사각지대가 남기 때문에, 사용 경로 파악과 권한 설계가 먼저입니다.
Q4. AX 전환은 어디서부터 시작해야 하나요?기술 선택이 아니라 진단과 업무 재설계가 먼저입니다. 어느 업무에 AI를 적용할지 현재 수준을 진단하고, 그 업무를 사람과 에이전트가 나눠 맡는 구조로 다시 그린 뒤, 성과를 측정할 기준과 운영 주체를 정하는 순서입니다. 리얼 서밋 2026 세션에서 반복해서 강조된 것도 도구 도입이 아니라 이 순서였습니다.
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글 │메가존클라우드 마케팅유닛 김기림 매니저
