LG이노텍 AI 부품 제안 시스템…200만종 데이터·견적시간 70% 단축
30초 핵심 요약
LG이노텍이 약 2년간 개발한 AI 기반 부품 제안 시스템을 전 사업부에 적용했습니다. 약 200만종의 부품 데이터를 통합해 고객이 요구 사양을 입력하면 비교 가능한 부품과 참고가격을 제시하고, 회사 설명상 견적 소요시간을 70% 이상 줄였습니다. 최종 가격과 납품조건까지 AI가 자동 확정하는 구조가 아니라 영업·개발 판단을 빠르게 돕는 지원 시스템으로 보는 것이 정확합니다.
1. 흩어진 200만종 부품 데이터를 AI가 비교 가능한 형태로 묶었다
LG이노텍은 약 2년간 개발한 AI 부품 제안 시스템을 전 사업부에 적용했습니다. 시스템은 약 200만종의 부품 사양과 가격 관련 데이터를 통합하고 고객이 원하는 성능·규격을 입력하면 조건이 비슷한 부품과 참고가격을 찾아 제시합니다.
기존에는 영업·개발 담당자가 여러 시스템과 과거 자료를 직접 찾아 비교해야 했지만, 검색·정리 단계를 AI가 먼저 수행하는 구조입니다. 제조업에서 AI의 가치가 단순 문서 작성보다 ‘기업 내부 데이터의 표준화와 재검색’에서 커질 수 있다는 사례입니다.
2. 견적시간 70% 단축은 ‘가격 자동결정’과 다르다
LG이노텍은 시스템 도입으로 견적에 걸리는 시간을 70% 이상 줄였다고 밝혔습니다. 다만 AI가 제시하는 가격은 과거 데이터와 유사 부품을 기반으로 한 참고정보이며, 고객별 물량·원재료 가격·환율·납기·품질조건까지 반영한 최종 거래가격은 별도 검토가 필요합니다.
따라서 70%라는 수치도 모든 견적 업무가 70% 줄어든다는 의미로 확대해석하면 안 됩니다. 회사가 밝힌 내부 프로세스 개선 결과이며, 사업부·제품군에 따라 절감효과는 달라질 수 있습니다.
3. 다음 단계는 ‘추천’에서 후속업무를 수행하는 에이전틱 AI다
LG이노텍은 향후 단순 추천을 넘어 여러 업무를 연결해 수행하는 에이전틱 AI 형태로 시스템을 고도화할 계획입니다. 제안 이후 원가 검토, 내부 승인, 고객 대응 등 연속 업무를 자동화하려면 데이터 권한과 책임소재, 사람이 승인해야 할 단계가 더 중요해집니다.
기업이 비슷한 시스템을 도입할 때는 모델 성능보다 먼저 부품명·규격·가격 기준을 표준화하고 최신 데이터를 유지할 체계를 갖춰야 합니다. 잘못된 기준가격이나 오래된 사양이 입력되면 AI가 빠르게 답하더라도 실제 견적 품질은 떨어질 수 있기 때문입니다.
📌 체크포인트
- 약 200만종 부품 데이터를 통합해 유사 부품과 참고가격을 제안합니다.
- 견적시간 70% 단축은 회사가 밝힌 내부 프로세스 개선 결과이며 최종 가격 자동확정을 의미하지 않습니다.
- 향후 에이전틱 AI 고도화에서는 데이터 권한·사람의 승인단계·책임소재가 중요합니다.