생산성 30%는 목표…포스코퓨처엠 AX 검증대

포스코퓨처엠이 2026년 10월 21일 미국 소프트웨어 기업 팔란티어의 데이터 플랫폼 ‘파운드리’와 인공지능 플랫폼 ‘AIP’를 도입하는 계약을 맺었다. 회사가 22일 공개한 적용 순서는 영업·마케팅이 먼저다. 제조 현장과 전사 업무로 넓히는 방안은 초기 성과를 확인한 뒤 검토한다.

발표에서 가장 눈에 띄는 숫자는 고객 대응력 60% 이상 향상, 제조 생산성 30% 증가, 제품 개발 기간 50% 단축이다. 그러나 세 수치는 이미 거둔 실적이 아니라 회사가 내건 향후 목표다. 보도자료에는 계약 금액과 기간, 현재 기준값, 측정 기간, 각 지표의 산식이 공개되지 않았다. 독자가 숫자를 성과로 받아들여서는 안 되는 이유다.

영업·마케팅부터 시작한다

1단계 적용처가 공장이 아니라 영업·마케팅이라는 점은 이번 발표를 해석하는 출발점이다. 포스코퓨처엠은 고객사와 공급사 관련 데이터가 여러 업무에 흩어진 상황에서 정보를 통합하고, 분석 결과를 의사결정과 실행으로 연결하겠다는 구상이다. 고객 요구에 답하는 시간, 협업 과정의 반복 작업, 담당자별 정보 격차를 먼저 줄이겠다는 뜻으로 읽힌다.

팔란티어 설명에 따르면 파운드리는 데이터를 연결하고 운영하는 기반이며, AIP는 그 위에서 생성형 AI를 업무 흐름과 결합하는 도구다. 플랫폼 자체가 생산성 향상을 자동으로 보장하는 것은 아니다. 데이터 품질, 현장 프로세스의 표준화, 사용자의 채택률, 사람이 최종 판단하는 통제 절차가 함께 작동해야 결과가 난다.

포스코퓨처엠도 단계적 접근을 택했다. 영업·마케팅에서 고객 대응과 협업 수준을 높인 뒤 AI 혁신 성과를 검증하고, 이후 제조 및 전사 혁신으로 범위를 넓히는 방안을 검토한다고 밝혔다. 따라서 ‘제조 생산성 30% 향상’은 현재 제조라인에 적용해 측정을 마쳤다는 의미가 아니다.

60·30·50을 검증하려면

세 목표를 실제 성과로 판정하려면 먼저 기준선을 고정해야 한다. 고객 대응력의 경우 문의 접수부터 첫 답변까지 걸리는 시간인지, 제안서 제출까지의 시간인지, 고객 만족도인지 정의가 필요하다. 서로 다른 지표를 섞으면 같은 60%라도 의미가 달라진다.

제조 생산성도 마찬가지다. 시간당 생산량, 설비종합효율, 수율, 불량률, 계획 대비 생산량 가운데 어떤 지표를 쓰는지 밝혀야 한다. 단순히 생산량이 늘었다고 해도 가동시간이나 인력, 원재료 투입이 함께 늘었다면 AI의 순효과라고 보기 어렵다. 기존 공정 개선과 설비 증설 효과도 분리해야 한다.

제품 개발 기간을 절반으로 줄인다는 목표에는 시작점과 종료점이 필요하다. 고객 요구 접수부터 시제품 완성까지인지, 소재 조성 탐색부터 양산 승인까지인지에 따라 난도가 크게 달라진다. 품질 검증 단계를 생략해 기간만 단축하는 방식이어서는 안 된다.

외부 기준도 ‘측정과 기록’을 요구한다

미국 국립표준기술연구소(NIST)의 AI 위험관리 프레임워크는 AI 시스템의 성능 기준을 실제 배치 환경과 비슷한 조건에서 정성·정량으로 측정하고, 측정 방법을 문서화하라고 권고한다. 운영에 들어간 뒤에는 기능과 행동을 계속 모니터링하고, 유효성과 신뢰성을 입증하며 적용 한계를 기록해야 한다.

이 기준을 이번 사업에 대입하면 검증의 핵심은 화려한 목표치보다 비교 가능한 기록이다. 도입 전후 같은 업무를 같은 기간에 재고, 사람의 판단이 개입한 지점을 남기며, 오류와 재작업까지 비용에 포함해야 한다. AI 사용료, 데이터 정비비, 시스템 연동비와 교육비를 합친 총비용도 함께 공개돼야 투자수익률을 따질 수 있다.

생성형 AI를 기업 데이터와 연결할 때는 권한 관리와 감사 기록도 중요하다. 팔란티어는 AIP가 기존 보안·감사·자원관리 체계 안에서 생성형 AI를 연결한다고 설명한다. 하지만 구체적인 데이터 접근 범위와 외부 모델 사용 여부, 민감한 고객·공정 정보의 저장 위치는 포스코퓨처엠의 이번 보도자료에 담기지 않았다. 제조 영역으로 넓힐수록 공개 가능한 범위에서 통제 구조를 설명할 필요가 있다.

2027년 상반기가 첫 점검 시점

회사는 지난 7월 디지털 혁신 비전을 제시하고 8월 전사 프로세스 혁신 기반의 AX 프로젝트를 시작했다고 밝혔다. 사내 AI 페스티벌에서 뽑은 사례는 현장 테스트와 직원 의견 수렴을 거쳐 2027년 상반기까지 순차 적용할 계획이다. AI 활용 교육을 마친 전문가 87명도 업무의 비효율을 찾아 개선하는 역할을 맡는다.

이 일정은 첫 번째 확인 지점을 제시하지만 세 목표의 달성 시한과는 다르다. 2027년 상반기에 모든 목표를 달성한다고 발표한 것이 아니라, 내부 우수 사례를 순차 적용한다는 계획이다. 향후 실적 발표나 지속가능경영보고서에서 기준선과 실제 개선 폭이 나와야 목표의 현실성을 판단할 수 있다.

이번 계약의 의미는 배터리 소재 회사가 데이터를 영업과 제조 의사결정에 연결하려는 실행 단계로 들어갔다는 데 있다. 다만 계약 체결과 플랫폼 도입은 출발점일 뿐이다. 영업·마케팅에서 검증 가능한 작은 성과를 만들고, 그 결과와 비용을 공개한 뒤 제조 현장으로 넓히는지가 이번 AX 투자의 성패를 가를 전망이다.

참고자료

• 포스코퓨처엠, 팔란티어와 손잡고 AX 드라이브 — 포스코그룹 뉴스룸, 2026년 10월 22일
• AIP overview — Palantir
• Artificial Intelligence Risk Management Framework (AI RMF 1.0) — NIST, 2023년 1월
• Battery Manufacturing Lab (50954223376) — Wikimedia Commons