생성형 AI의 산업 활용이 문서 작성이나 정보 검색을 넘어 기업의 실제 운영 과정으로 이동하고 있다. 특히 물류·제조·리테일처럼 수많은 변수와 제약조건을 동시에 고려해야 하는 분야에서는 ‘무엇을 예측할 것인가’와 함께 ‘어떻게 실행할 것인가’를 계산하는 기술이 주요 과제로 떠오르고 있다.
산업 운영 지능 기업 오믈렛(Omelet, 대표 박진규)은 이 같은 영역을 ‘운영 지능’으로 정의하고 산업 현장의 의사결정 문제를 AI로 계산·실행하는 기술을 개발하고 있다.
대표적인 사례가 배송 경로다. 다수의 차량이 여러 배송지를 이동할 경우 거리만 짧게 만드는 것으로 문제가 끝나지 않는다. 차량별 적재 한도와 배송 가능 시간, 방문 순서 등 현장의 조건을 동시에 고려해야 한다. 작업 스케줄링 역시 인력과 설비, 공정 순서, 작업시간 등의 조건에 따라 결과가 달라진다.
오믈렛의 운영 지능은 이러한 문제를 조합최적화 기술을 통해 계산하고 실행 가능한 방안을 도출하는 데 초점을 맞춘다.
특히 개별 기업에서 해결한 운영 문제를 한 번의 프로젝트로 종료하지 않는 구조를 지향한다. 현장에서 축적한 문제와 의사결정 방식을 재사용 가능한 지능으로 전환하고, 이를 AI 에이전트 형태로 활용해 기업의 운영 환경에 맞는 애플리케이션으로 구축·배포하는 방식이다.
실행 이후의 결과 역시 다음 의사결정에 활용한다. AI가 도출한 방안이 실제 현장에서 어떻게 작동했는지 데이터를 축적하고 이를 후속 의사결정 과정에 반영하는 구조다. 기업별로 서로 다른 제약조건과 운영 방식에 대응하기 위한 접근이다.
기존 기업 시스템과의 연결도 고려했다. ERP·TMS·WMS 등을 전면 교체하는 방식이 아니라 기존 시스템을 유지하면서 라우팅, 스케줄링, 적재, 재고 관리 등 최적화가 필요한 특정 업무에 운영 지능을 연결하는 형태다.
이러한 기술은 카이스트에서 약 10년간 축적한 AI 기반 조합최적화 연구를 기반으로 하고 있다. 박진규 대표와 권창현 CTO가 참여한 카이스트 연구진은 2024년 이후 NeurIPS, ICML, KDD, AAAI 등 AI 분야 주요 학회에서 조합최적화 관련 연구 성과를 발표했다.
연구 단계에서 출발한 기술은 산업 현장으로 적용 범위를 넓히고 있다. 오믈렛은 물류와 리테일을 비롯해 헬스케어, 제조, 모빌리티, 국방, 엔터테인먼트 등 7개 산업에서 현재까지 90개 이상의 프로젝트를 수행했다고 밝혔다.
GS리테일과는 AI 기반 발주·운영 최적화 분야에서 협업하고 있으며 현대글로비스의 선박 적재 업무에도 기술을 적용하고 있다. 회사는 개별 프로젝트를 통해 물류비 20% 이상 절감, 선박 적재 효율 90% 이상 등의 결과를 확인했다고 설명했다.
이 같은 기술과 사업 방향은 글로벌 AI 스타트업 무대에서도 소개됐다. 오믈렛은 약 1만여 스타트업이 참여한 ‘엔비디아 인셉션 그랜드 챌린지 2026’에서 단계별 선발을 거쳐 아시아태평양 최종 톱10에 이름을 올렸다. 지난 9월 22일 싱가포르에서 진행된 파이널에서는 산업 운영 의사결정에 AI를 적용하는 운영 지능 비전을 발표했다.
박진규 오믈렛 대표는 “현장에서 해결한 문제와 의사결정 방식을 재사용 가능한 지능으로 축적하는 것이 운영 지능의 핵심”이라며 “산업별 운영 환경에 맞춰 적용할 수 있는 영역을 지속적으로 확대해 나갈 계획”이라고 말했다.
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