LG의 ‘전문가 AI’, 답변보다 현장 성과를 묻다

AI가 그럴듯한 답을 내놓는 것과 공장 불량을 예측하거나 신물질 후보를 좁히는 것은 다른 일이다. LG AI연구원은 2026년 9월 14일 서울 마곡 LG사이언스파크에서 열린 ‘LG AI 토크 콘서트 2026’에서 제조·과학·금융 분야에 맞춘 ‘전문가 AI’를 공개하며, 산업 현장에서 검증할 수 있는 문제 해결에 무게를 뒀다.814

기준은 ‘좋은 답변’이 아니라 현장에서 통하는 결과

임우형 LG AI연구원 공동 연구원장은 기조연설에서 좋은 AI 모델을 만드는 것만이 목표가 아니라 산업 현장이 오랫동안 풀지 못한 문제를 해결하는 것이 연구원의 임무라고 설명했다. 실제 현장에서는 수많은 변수와 드문 예외까지 판단하고, 눈에 보이는 결과를 입증해야 한다는 취지다.36 LG의 전략은 범용 모델의 성능을 계속 높이면서도 특정 분야에 필요한 전문성을 깊게 개발하는 것이다.35

제조: 품질을 예측하고, 변화에 맞춰 검사한다

**엑사원 태뷸러(EXAONE Tabular)**는 생산 데이터를 바탕으로 공정 조건과 제품 품질을 예측하는 모델이다. **엑사원 옴니 인스펙트(EXAONE Omni-Inspect)**는 공정이나 제품 외관이 달라져도 재학습 없이 검사를 수행하도록 설계됐다고 LG는 설명했다.414 데이터 선택·분류와 모델 학습에 AI 에이전트를 활용해 생산 문제를 더 일찍 파악하려는 접근도 소개됐다.4

LG는 장기적으로 로봇 파운데이션 모델을 기반으로 공장 전체가 하나의 지능형 시스템처럼 움직이는 방향도 제시했다. 이는 향후 계획이지, 완전 자율 공장이 이미 가동 중이라는 뜻은 아니다.9

과학: 하루 만의 후보 탐색, 다음 단계는 자율 연구실

**엑사원 디스커버리(EXAONE Discovery)**는 물질의 특성을 예측하고 새로운 소재를 설계하는 데 쓰이는 시스템으로 소개됐다.4 LG에 따르면 LG생활건강과의 협업에서는 하루 만에 후보 물질 42만 개를 검토해 헤어케어 제품 ‘닥터그루트’에 활용할 가능성이 있는 **람시딜(Rhamsydil)**을 발굴했다.214 후보 물질을 찾았다는 발표를 승인된 치료제나 임상적으로 입증된 탈모 치료 효과로 받아들여서는 안 된다.

LG는 AI가 실험을 이끌고 로봇이 작업을 수행하며 연구 결과를 다시 학습에 반영하는 자율 연구실도 구상하고 있다. 완료된 후보 물질 탐색과 앞으로 구축할 연구 체계는 구분해야 한다.3536

금융: 예측과 함께 판단 근거를 제시한다

금융 분야의 **엑사원 BI(EXAONE Business Intelligence)**는 여러 AI 에이전트가 협업해 데이터를 분석하고 추론·예측한 뒤 설명을 생성하는 시스템이다.3950 LG AI연구원과 국내 자본시장 데이터를 다루는 금융 IT 기업 코스콤은 지난 7월 한국 시장에 특화한 분석 서비스를 개발하기로 협약했다. LG는 엑사원 BI 기반 상품이 개별 종목의 주가 흐름에 대한 예측 점수와 판단 근거를 함께 제공한다고 설명한다.4650 다만 설명이 붙은 예측이라는 사실만으로 그 정확성이 입증되는 것은 아니다.

성과 발표 이후, 남은 검증

LG AI연구원은 2020년 12월 설립 이후 산업별 과제 100건 이상을 해결했다고 밝혔다. 행사 관련 보도에는 학회 논문 368편, 특허 출원 1,080건도 제시됐다.1333 이 수치들은 연구 활동의 규모를 보여주지만, 각각의 전문가 AI가 현장에서 얼마나 안정적으로 작동하는지까지 증명하지는 않는다.

행사의 또 다른 메시지는 분야별 특화와 범용 지능 개발을 함께 추진해야 한다는 것이었다. 초청 연사인 AI 분석기관 아티피셜 애널리시스의 공동 창업자 조지 카메론은 현장에 AI를 적용하려면 기반이 되는 지능도 중요하다며, 한국의 AI 비전에 범용인공지능(AGI) 개발을 포함해야 한다고 주장했다.17 LG의 전문가 AI 역시 시연을 넘어 실제 업무에서 믿고 쓸 만한 결과를 내는지가 핵심 시험대다.