산업 현장의 AI 도입에서 중요한 과제 가운데 하나는 기존 업무 시스템과 실제 운영 방식에 어떻게 기술을 연결할 것인가다. 기업마다 사용 중인 시스템과 업무 절차가 다른 상황에서 AI 도입을 위해 전체 시스템을 바꾸는 방식은 비용과 기간, 현장 적응 측면에서 부담으로 작용할 수 있기 때문이다.
산업 운영 지능 기업 오믈렛(Omelet, 대표 박진규)은 기존 운영 시스템을 유지하면서 최적화가 필요한 특정 의사결정 영역에 AI를 연결하는 방식으로 산업 적용 범위를 넓히고 있다.
오믈렛이 개발하고 있는 ‘운영 지능’은 배송 경로와 작업 스케줄, 화물 적재, 재고 관리 등 복수의 변수와 제약조건이 얽혀 있는 산업 문제를 AI가 계산해 실행 가능한 의사결정안으로 도출하는 기술이다.
기존 ERP(전사적자원관리), TMS(운송관리시스템), WMS(창고관리시스템) 등을 전면 교체하는 대신 기업이 필요한 영역부터 기술을 연결할 수 있도록 설계한 것이 특징이다.
예를 들어 물류기업은 기존 운송관리시스템을 사용하면서 배송 경로 최적화 기능을 추가하고, 제조기업은 현재 운영 시스템을 유지한 상태에서 작업 스케줄링 영역에 AI를 적용하는 방식이다. 도입 범위를 특정 업무부터 설정할 수 있어 기업별 운영 환경에 따라 적용 단계를 구분할 수 있다.
오믈렛은 현재까지 물류·리테일·헬스케어·제조·모빌리티·국방·엔터테인먼트 등 7개 산업에서 90개 이상의 프로젝트를 수행했다고 밝혔다.
실제 기업과의 적용 사례도 축적하고 있다. GS리테일과는 AI 기반 발주·운영 최적화 협업을 진행하고 있으며, 현대글로비스에서는 선박 적재 업무에 오믈렛의 기술이 활용되고 있다.
선박 적재의 경우 제한된 공간에 화물을 배치하는 것만으로 끝나지 않는다. 화물별 크기와 무게, 배치 조건 등 여러 요소를 동시에 고려해야 하는 조합최적화 문제에 해당한다. 배송 경로와 재고 관리, 작업 스케줄링 역시 선택 가능한 경우의 수가 늘어날수록 계산 복잡도가 증가한다.
오믈렛은 AI 기반 조합최적화를 활용해 이 같은 산업 문제를 처리한다. 회사에 따르면 실제 도입 프로젝트에서 물류비 20% 이상 절감, 선박 적재 효율 90% 이상 등의 성과를 확인했다. 구체적인 효과는 기업별 적용 환경과 프로젝트 범위에 따라 차이가 있을 수 있다.
기술의 기반에는 카이스트에서 약 10년간 이어진 AI 조합최적화 연구가 있다. 박진규 대표와 권창현 CTO가 참여한 카이스트 연구진은 2024년 이후 NeurIPS, ICML, KDD, AAAI 등 주요 AI 학회에서 관련 연구 성과를 발표해왔다.
산업 적용 경험은 글로벌 스타트업 무대로도 이어졌다. 오믈렛은 약 1만여 스타트업이 참여한 ‘엔비디아 인셉션 그랜드 챌린지 2026’에서 아시아태평양 최종 톱10에 선정됐다. 지난 9월 22일 싱가포르에서 열린 파이널에서는 개별 현장에서 해결한 문제와 의사결정 방식을 재사용 가능한 지능으로 축적하고 이를 다른 업무와 산업으로 확장하는 운영 지능 전략을 발표했다.
박진규 오믈렛 대표는 “기업이 이미 구축한 시스템을 모두 바꾸는 것이 아니라 실제 최적화가 필요한 의사결정 영역부터 운영 지능을 적용할 수 있도록 하는 것이 중요하다”며 “프로젝트에서 축적한 의사결정 지능을 다양한 산업 현장에 적용할 수 있는 구조로 발전시켜 나가겠다”고 말했다.
오믈렛은 앞으로 산업별 프로젝트에서 축적한 운영 문제와 의사결정 방식을 AI 에이전트 형태로 전환하고, 기업별 운영 환경에 맞춰 활용할 수 있는 애플리케이션 구축을 확대할 계획이다.
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