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LG AI 데브콘 2026이 보여준 것, 비개발자도 따라 하는 AI 업무 자동화 3가지 패턴

2026년 9월 15일부터 이틀간, 서울 마곡 LG사이언스파크에 LG전자·LG CNS·LG유플러스 등 그룹 개발자 약 1,500명이 모였다. LG AI 데브콘 2026: 언론의 요약은 "코딩도 AI, 개발도 AI"였다. 발표는 전부 개발자 사례지만, 그 밑에 깔린 원리는 직군을 가리지 않는다. 개발자들의 사례 3가지를 일반 직장인이 노코드로 따라 할 수 있는 자동화 패턴으로 번역했다.

행사의 계보부터. 2022년부터 매년 열리던 "LG 소프트웨어 개발자 콘퍼런스"가 올해 AI 중심으로 리브랜딩된 것이 LG AI 데브콘이다. 주관은 LG 계열사들이 참여하는 LG SW협의회. 계열사별 대표 사례로 LG전자는 스마트 TV 플랫폼 webOS 개발에 AI를 적용한 생산성 향상 노하우를, LG CNS는 노후(레거시) 시스템의 AI 개선 성과를, LG유플러스는 대화형 AI 에이전트의 콘텐츠 제작 적용을 발표했다. 부대 행사인 '프롬프톤 챌린지'에는 자체 LLM 엑사원(EXAONE)과 AWS 개발도구 키로(Kiro)로 28개 팀 84명이 겨뤘고, 가전 설치 시뮬레이션과 B2B 고객 맞춤 제안서 작성 AI 같은 결과물이 나왔다. 미리 밝혀두면, 생산성 개선의 정량 수치는 공개되지 않았다. 이 글은 수치가 아니라 패턴을 가져온다.

항목내용
행사LG AI 데브콘 2026 (2026.09.15부터 이틀간, 마곡 LG사이언스파크)
규모LG전자·LG CNS·LG유플러스 등 그룹 개발자 약 1,500명 (LG SW협의회 주관)
주요 사례webOS 개발 생산성(LG전자) · 레거시 시스템 AI 개선(LG CNS) · 대화형 에이전트 콘텐츠 제작(LG유플러스)
프롬프톤엑사원+Kiro 활용 경진: 28팀 84명, B2B 제안서 작성 AI 등
비개발자 번역패턴① 반복 산출물 초안 자동화 · 패턴② 레거시 자산 정리 · 패턴③ 나만의 에이전트

개발자 행사에서 비개발자가 봐야 할 것은 무엇인가?

사례의 표면(코딩)이 아니라 구조다. 세 발표를 추상화하면 ①반복 생산 작업에 AI를 붙였고(webOS) ②쌓여 있던 낡은 자산을 AI로 정리했으며(레거시) ③반복 요청을 받아주는 에이전트를 만들었다(콘텐츠 제작). 이 세 구조는 코드가 아니라 업무 일반의 패턴이다.

김동욱 LG전자 SW센터장(전무)의 발언도 방향을 확인해준다. "개발 현장에서 축적된 AI 활용 경험과 혁신 사례를 적극적으로 공유하며 AI 기반 개발 혁신을 가속화하겠다." 요컨대 개발자들은 이미 자기 업무(코딩)에 AI를 깊게 붙이는 단계를 지나고 있다. 개발자가 먼저 가는 이유는 간단하다. 산출물이 텍스트(코드)이고 반복 패턴이 명확해서다. 그런데 보고서·기획서·정산표를 다루는 사무직의 산출물도 텍스트이고 반복 패턴이 명확하다. 시차가 있을 뿐 같은 길이다.

패턴 ①: 반복 산출물 초안 자동화: webOS 사례의 번역

개발자들이 반복 코드 작성을 AI에 맡기듯, 매번 구조가 같은 문서(주간 보고, 회의록 정리, 제안서)의 초안을 AI에게 고정 템플릿으로 맡기는 것이 첫 패턴이다. 프롬프톤에서 나온 "B2B 고객 맞춤 제안서 작성 AI"가 정확히 이 패턴의 사내 도구 버전이다.

노코드 실행법: ChatGPT의 프로젝트(또는 Claude의 프로젝트) 기능에 우리 팀 문서 양식과 잘 쓴 예시 2~3개를 올려두고, "이 양식대로, 이 톤으로" 지시를 시스템 프롬프트로 고정한다. 매번 프롬프트를 새로 쓰는 것과 양식이 세팅된 작업 공간을 쓰는 것의 차이가, 일회성 사용과 자동화의 차이다. 핵심 규칙 하나. 초안 자동화이지 발송 자동화가 아니다. 검토는 사람 몫으로 남긴다.

패턴 ②: 레거시 자산 정리: LG CNS 사례의 번역

개발 조직의 레거시가 낡은 코드라면, 사무직의 레거시는 아무도 정리 못 한 공유폴더, 버전이 뒤엉킨 스프레드시트, 퇴사자가 남긴 문서 더미다. AI로 낡은 시스템을 개선한 LG CNS의 접근을 개인 스케일로 옮기면 "묵은 자산의 AI 정리"가 된다.

노코드 실행법: 오래된 규정·매뉴얼·인수인계 문서를 AI에 넣고 ①현재 기준으로 모순되거나 낡은 항목 추출 ②중복 내용 통합 ③"신입이 읽어도 이해되는 버전"으로 재작성을 시킨다. NotebookLM처럼 문서를 소스로 올려 질의응답하는 도구가 특히 유용하다. 문서 더미를 "검색되는 지식"으로 바꿔주기 때문이다. 이 패턴의 가치는 시간 절약보다 자산화에 있다. 조직의 암묵지가 물어볼 수 있는 형태로 바뀌는 순간, 온보딩과 인수인계 비용이 구조적으로 줄어든다.

패턴 ③: 나만의 에이전트: LG유플러스 사례의 번역

콘텐츠 제작에 대화형 에이전트를 붙인 LG유플러스처럼, 내가 반복해서 받는 질문·요청을 대신 받아주는 전용 에이전트를 만드는 것이 세 번째 패턴이다. 커스텀 GPT나 Claude 프로젝트로 코딩 없이 만들 수 있다.

노코드 실행법: 내가 팀에서 반복해서 답하는 주제(예: 경비 처리 규정, 디자인 요청 양식, 데이터 추출 방법)를 하나 고르고, 관련 문서와 모범 답변을 올린 커스텀 봇을 만들어 팀에 공유한다. 시작 기준은 "내가 같은 답을 이번 달에 세 번 이상 한 질문"이다. 여기서도 원리는 조달청·웹케시 사례에서 정리한 3단계와 같다. 업무를 목록화하고, 트리거(질문이 들어오면)를 정의하고, 출력(답변)을 자동화하되 민감한 판단은 나에게 에스컬레이션되게 남겨둔다.

데브콘의 진짜 메시지는 "개발자가 AI를 잘 쓴다"가 아니다. 산출물이 텍스트이고 패턴이 반복되는 모든 직무는 같은 자동화 곡선 위에 있다. 개발자는 그 곡선의 앞쪽에 서 있을 뿐이다.

조직 관점에서 데브콘 모델이 시사하는 것은?

LG가 보여준 확산 장치는 기술이 아니라 공유 무대다. 1,500명이 모여 실패와 성공 경험을 공유하고, 프롬프톤으로 직접 만들어보게 하는 것: 도구 배포보다 이 두 장치가 체질을 바꾼다.

이 구조는 규모를 줄여도 작동한다. 팀 단위라면 월 1회 "내가 AI로 없앤 업무" 공유 회의와 분기 1회 미니 프롬프톤이면 충분하다. 파일럿 연옥에 갇힌 조직과 확장하는 조직의 차이가 결국 "성공 사례가 옆 사람에게 흐르는 통로"의 유무였다는 점을 기억하면, 데브콘은 LG가 그 통로를 1,500명 규모로 상설화한 장치로 읽힌다.

"코딩도 AI, 개발도 AI"라는 데브콘의 헤드라인에서 비개발자가 가져갈 결론은 조급함이 아니라 지도다. 반복 산출물의 초안화, 묵은 자산의 정리, 반복 요청의 에이전트화: 세 패턴 모두 오늘 노코드 도구로 시작할 수 있고, 세 패턴 모두 "검토는 사람이 한다"는 관문을 지키면 안전하다. 개발자 1,500명이 모여 확인한 방향이 곧 모든 직군의 방향이다. 내 업무에서 첫 패턴 하나를 고르는 것, 그것이 이 행사에 참석하지 않고도 얻어갈 수 있는 가장 실질적인 수확이다.

참고: LG전자, 'LG AI 데브콘 2026' 개최 — 넥스트데일리 (2026.09) · 코딩도 AI, 개발도 AI…LG전자 'SW 체질' 바꾼다 — 대한경제 · LG 계열사 개발자 총출동 — 헤럴드경제

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