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'생성형 AI 플랫폼'통합검색 결과 입니다. (22건)

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"AI 없이 경쟁력 없다"…정진택 前 고려대 총장, 미래 인재의 조건 제시

"인공지능(AI) 시대가 이미 도래해 인간 인재의 역할이 변하고 있습니다. 이 가운데 기존 교육 방식으로는 경쟁력을 확보하는 것이 전적으로 제한됩니다. 인간과 AI의 협업이 필수가 된 현실에서 새로운 인재상이 필요합니다." 정진택 전 고려대 총장은 13일 서울 중구 앰배서더 풀만호텔에서 열린 'AI의 도전과 인간 지성의 대응' 세미나에서 이같이 말했다. 이날 'AI 시대를 선도할 차세대 인재를 어떻게 육성할 것인가'를 주제로 발표를 진행한 그는 인간과 AI의 협업이 필수인 환경에서 교육 분야에서의 돌파구가 필요하다고 지적했다. 정 전 총장은 AI가 특정 전공을 가지지 않는다는 점을 강조했다. 인간은 AI 전문가, 경영학 전문가처럼 특정 분야에 전문성을 가진다. 반대로 AI는 모든 분야의 정보를 학습하고 추론할 수 있어 특정 학문에 국한되지 않는 '올라운더'라는 점에서 차이가 있다는 것이다. 그는 "AI는 특정 전공 없이 방대한 데이터를 학습하고 다양한 문제를 해결할 수 있다"며 "이 점에서 인간과 근본적인 차이를 가진다"고 말했다. 최근 AI 기술이 노벨 과학상 수상 연구에 적용된 점도 언급됐다. 지난해 노벨 화학상과 물리학상을 수상한 데미스 하사비스와 제프리 힌튼은 자연과학자가 아니라 AI 전문가로, 이들이 개발한 AI 기술은 연구 성과의 기반이 됐다. 이는 과학계에서도 알고리즘이 핵심 연구 도구로 자리 잡았으며 AI 없이는 경쟁력을 확보하기 어려운 시대가 도래했음을 의미한다. 기업 환경에서도 AI의 도입 속도는 빨라지고 있다. 미국 펜실베이니아 대학교 와튼스쿨 연구에 따르면 지난 2023년 대비 지난해 기업 내 AI 사용률이 두 배 증가했다. 특히 인사(HR), 마케팅, 회계, 법조 분야에서도 AI 도입이 급증하며 '예외 없는 AI 시대'가 도래하고 있다는 분석이다. 다만 정 총장은 AI와 인간의 협업이 무조건 긍정적인 결과를 내지는 않는다는 점도 지적했다. 연구 결과에 따르면 AI와 인간이 협업할 때 의사 결정 분야에서는 시너지 효과가 크지 않은 반면 콘텐츠 생성 분야에서는 AI의 활용도가 높다. 이는 AI가 단순 데이터 분석과 패턴 인식에는 강점을 보이지만 전문성이 필요한 의사 결정에서는 한계를 가진다는 것을 의미한다. 그는 "AI를 잘 다룰 수 있는 전문가가 될수록 협업의 시너지가 크다"며 "인간의 역량 강화가 필수적"이라고 강조했다. 정 전 총장이 가장 강조한 것은 교육 환경이다. 교육 분야에서도 AI의 영향력이 점점 커지고 있기 때문이다. AI 기반 언어학습 시스템은 학생 개개인에 맞춘 맞춤형 학습을 제공하며 24시간 언제든 학생들의 질문에 응답하는 AI 튜터도 등장했다. 또 학습 데이터를 분석해 학생의 진도를 파악하고 최적의 학습 경로를 제시하는 등 교육 방식의 패러다임을 변화시키고 있다. 특히 평가 방식에서 변화가 예고된다. 기존 객관식 중심의 평가에서 AI 기반 주관식 채점 시스템이 도입되면서 보다 정교한 평가가 가능해질 전망이다. 정 전 총장은 "이제 AI가 학생들의 글을 평가할 수 있는 시대"라며 "대학 입시의 공정성 논란도 AI 기술을 활용해 해결할 수 있다"고 말했다. 다만 AI가 교육 현장을 잠식하는 문제도 대두되고 있다. 어느 대학 교수는 최근 기말고사 문제를 '챗GPT'로 생성해 출제했으며 AI로 난이도 조정까지 수행한 것으로 나타났다. 이제 학생들만 AI를 활용해 과제를 하는 것이 문제가 아니라 교수들조차 AI에 의존하는 시대가 됐기에 우려되는 상황이다. 이에 정 전 총장은 AI 시대에는 단순한 암기력이 아니라 AI를 이해하고 활용할 수 있는 '디지털 리터러시'가 필수적이라고 강조했다. AI가 제공하는 정보를 비판적으로 분석하고 이를 창의적으로 응용하는 능력이 더욱 중요해진다는 것이다. 특히 AI의 빠른 발전 속도에 적응하기 위해서는 단순한 기술 숙련도가 아니라 학습하는 능력 자체가 경쟁력이 될 것이라고 설명했다. 그는 "창의적 문제 해결 능력, 비판적 사고, 협업 및 소통 능력이 더욱 중요해질 것"이라며 "AI를 단순히 활용하는 것을 넘어 이를 효과적으로 조율하고 인간과 기계가 공존하는 환경을 구축하는 것이 미래 인재의 핵심 역량이 될 것"이라고 강조했다.

2025.02.13 18:01조이환

NH농협은행 임직원, LG CNS 덕에 업무 '뚝딱'…이유는?

이달 초 상장한 LG CNS가 생성형 인공지능(AI) 플랫폼을 앞세워 금융 고객 확보에 속도를 높인다. 상장 직후 공모가 대비 10% 이상 하락세를 유지하며 침울한 상황이지만, 'AX(AI Transformation) 전문기업'이란 경쟁력을 앞세워 대외 사업 확대를 통해 반전을 노리는 분위기다. LG CNS는 NH농협은행과 생성형 AI 플랫폼 구축 계약을 체결했다고 12일 밝혔다. LG CNS는 두 차례의 기술비교평가(BenchMark Test, BMT)에서 우수한 AI 기술력과 비즈니스 활용 역량을 인정받아 NH농협은행의 AI 파트너로 최종 선정됐다. LG CNS는 이번 계약을 통해 NH농협은행의 ▲생성형 AI모델 ▲AI기반 지능형 기업문서 관리 서비스(Enterprise Search Agent) 등을 구축해 임직원들의 업무 효율성을 혁신한다. 또 고객 맞춤형 금융상품 추천 등 AI 뱅킹 서비스를 고도화해 NH농협은행을 이용하는 고객의 편의성을 대폭 향상할 계획이다. NH농협은행 임직원은 AI 에이전트나 내부 지식자료 검색 기능 등으로 짧은 시간 안에 업무 보고서, 보도자료, 마케팅 자료 등을 정확하고 손쉽게 작성할 수 있다. 예를 들어 "중소기업 대출 상품 소개자료를 만들어줘"라고 AI에게 요청하면, 정보화한 워드(Word), 파워포인트(PowerPoint), PDF 등으로 작성된 기업 내부문서 파일을 검색해 맞춤형 세일즈 자료를 만들어준다. 특정 금융상품에 가장 적합한 기업고객을 빅데이터 분석으로 매칭해주는 AI 서비스나 마케팅 이미지 생성도 가능하다. LG CNS는 NH농협은행 생성형 AI 플랫폼 구축에 자사의 '댑 젠AI(DAP GenAI) 플랫폼'을 적용한다. 이 플랫폼은 엑사원(EXAONE), 챗GPT, 라마(Llama), 클로드(Claude) 등 고객이 원하는 생성형 AI 모델을 플랫폼에 도입해 전문 개발지식이 없는 사람도 손쉽게 AI 에이전트 같은 서비스를 개발할 수 있게 한다. 특히 LG CNS는 이 플랫폼에 LG AI연구원의 최신 AI 모델 '엑사원(EXAONE) 3.5'도 도입한다. 엑사원을 NH농협은행에 맞게 파인튜닝(Fine-Tuning)해 NH농협은행 전용 생성형 AI로 구축한다. 파인튜닝은 이미 훈련된 기존 AI 파운데이션 모델에 별도의 데이터를 추가적으로 학습시켜 특정한 목적에 맞게 재훈련하는 과정을 의미한다. LG CNS는 NH농협은행 생성형 AI 플랫폼의 검색 속도와 정확도도 강화한다. LG CNS는 자체 개발한 검색 증강 생성(Retrieval Augmented Generation, RAG) 솔루션인 '키룩(KeyLook)'을 적용해 한국어 검색역량을 획기적으로 개선했다. RAG는 생성형 AI가 사전에 학습한 데이터 범위를 넘어서는 질문을 받거나, 학습데이터가 거짓 또는 과거의 데이터일 경우에도 정확한 답변을 할 수 있도록 AI에 정보검색 기능을 추가한 기술이다. AI가 잘못된 답변이나 거짓 정보를 전달하는 '할루시네이션(Hallucination)' 현상도 대폭 개선할 수 있다. LG CNS가 NH농협은행의 선택을 받게 된 것은 우수한 기술력을 입증했기 때문이다. 이곳은 최근 서울보증보험의 기업 내부문서검색 서비스 개념검증(PoC, Proof of Concept)도 성공적으로 수행해 주목 받고 있다. 개념검증은 사업 효용성을 판단하는 기술검증 과정이다. 또 LG CNS는 생성형AI 서비스 개발 과정에서 복수의 LLM을 활용하는 고객 맞춤형 '멀티 엔진(Multi-Engine)' 전략을 본격화하고 있다. 기업마다 업무·시스템 환경, 비즈니스 목적이 각양각색인 만큼 고객에게 가장 적합한 기술을 적용하기 위해서다. LG CNS는 마곡 본사에 '젠 AI 스튜디오'라는 AI 특화 공간이자 조직을 마련해 어떻게 기업 고객들이 생성형 AI를 효과적으로 비즈니스에 접목할 수 있을지에 대한 컨설팅도 제공하고 있다. 고객들은 '댑 젠AI 플랫폼', '멀티모달 엔진 드래그(DRAG)'와 같은 LG CNS의 자체 생성형 AI 솔루션을 이곳에서 경험해볼 수 있다. 또 이곳에선 마이크로소프트, 구글, AWS 등 글로벌 빅테크 기업들의 선진 생성형 AI 솔루션도 체험 가능하다. 이를 기반으로 평소 갖고 있었던 생성형 AI 도입 관련한 다양한 고민을 LG CNS 생성형 AI 전문가와 함께 논의할 수 있다. 현신균 LG CNS 사장은 "금융 서비스 경쟁력은 AI와 빅데이터를 기반으로 더욱 빠르고 개별화된 고객 서비스를 제공하는데 달려 있다"며 "앞으로도 금융고객의 AX 비즈니스 혁신을 위해 기업용 생성형 AI 기술을 고도화할 것"이라고 강조했다.

2025.02.12 14:00장유미

디노도 "방대한 기업 데이터, 한데 모으지 말고 연결하세요"

"현재 기업 데이터 관리는 가장 큰 이슈입니다. 기업은 물리적으로 데이터를 수집 통합하는 데 집중하기보다는 논리적으로 데이터를 연결해 활용하는 방식으로 전환해야 합니다. 이에 가상화 데이터 중요성이 높아질 전망입니다." 남궁명선 디노도코리아 지사장은 12일 파크하얏트 서울에서 'C-Suite & Leaders Forum: 논리적으로 풀어보는 엔터프라이즈 데이터 관리' 조찬 포럼을 열고 데이터 가상화를 통한 데이터 관리법을 이같이 소개했다. 남궁 지사장은 기업은 방대해진 데이터를 체계적으로 관리, 복제, 활용하기 위한 새로운 방법의 필요성을 재차 강조했다. 기업이 쌓아두는 데이터양은 하루가 다르게 늘어가지만 이를 체계적으로 감당할 수 있는 수단이 부족하다는 이유에서다. 최근 데이터 종류, 저장소, 관리 방식, 정부 규제까지 뒤섞여 데이터 복잡성이 더 증가했다는 평가도 이어지고 있다. 그는 "이런 상황에서 모든 데이터를 수집하거나 검색하기 어려운 상황"이라며 "이를 재가공·관리할 수 있는 방법도 물리적 환경에서는 벅차다"고 지적했다. 일각에선 데이터 레이크하우스를 통한 데이터 관리 방안이 제시되는 추세다. 다만 이 방식은 데이터 수집에만 초점 맞췄다. 사용자는 어떤 데이터가 들어있는지 명확히 확인할 수 없다. 시간이 지나면 데이터 내용조차 제대로 파악하지 못해 활용도가 낮을 수 있다는 평가다. 이에 디노도는 데이터를 물리적으로 수집하는 대신 가상으로 연결해 활용할 수 있는 데이터 가상화 전략을 제시했다. 데이터 가상화는 데이터를 물리적으로 이동하지 않고 논리적으로 연결해 실시간으로 데이터를 분석·활용하는 기술이다. 데이터를 물리적으로 모으지 않아도 되고, 사일로 된 데이터를 가상으로 연결해 활용할 수 있다. 남궁 지사장은 "기존 물리적 데이터 아키텍처는 데이터 통합 과정에서 복잡성과 비용을 올렸다"며 "디노도의 데이터 가상화 기술은 물리적 데이터 이동 없이도 데이터를 연결하고 활용할 수 있는 유연한 환경을 제공한다"고 주장했다. 이어 "데이터를 논리적으로 연결하면 데이터 웨어하우스나 추출·변환·적재(ETL) 작업 비효율성을 줄일 수 있다"고 덧붙였다. 현재 디노도는 데이터 가상화 기반으로 로지컬 데이터 웨어하우스와 데이터 패브릭 구현을 돕고 있다. 특히 데이터 패브릭은 데이터 가상화를 핵심 기술 요소로 삼는다. 물리적 데이터 간소화뿐 아니라 복잡한 데이터 처리 작업을 효율적으로 수행하도록 돕는다. 남궁 지사장은 "디노도 플랫폼은 다양한 데이터 소스 위에 가상화 레이어를 구축했다"며 "데이터 위치·형태 관계없이 통합적으로 데이터를 연결하고 분석할 수 있는 환경을 제공해 효율성 높다"고 강조했다. 디노도 플랫폼에 'AI 데이터 전문가' 달았다 디노도는 최근 출시한 '디노도 플랫폼 9.1'에 접목한 생성형 인공지능(AI) 기능을 소개했다. 디노도코리아 김세준 기술총괄 상무는 디노도 플랫폼 9.1이 AI 기반 어시스턴트를 통해 데이터 분석가와 비즈니스 사용자에게 맞춤형 인사이트와 데이터 추천 서비스를 제공한다고 밝혔다. 디노도 어시스턴트는 쿼리 마법사 추천부터 쿼리 자동 완성, 데이터 준비 마법사, 데이터 뷰·테이블 칼럼 설명 생성, 텍스트 기반 비정형 데이터 정제 기능을 갖춘 AI 기능이다. 데이터 비전문가도 이 기능을 통해 자연어로 쿼리를 작성할 수 있다. 데이터 팀 도움 없이도 데이터 프로덕트를 이용 목적에 맞게 만든다. 데이터 뷰와 테이블 컬럼에 대해 비즈니스적으로 의미가 통하는 설명을 자동으로 생성할 수 있다. 텍스트 자동 요약·분류, 데이터 개체 식별·추출, 감정 분석, 민감한 데이터 식별·삭제, 거대언어모델(LLM)을 사용한 텍스트 번역 등을 단일 함수 호출로 수행 가능하다. 디노도 플랫폼 9.1에는 검색증강생성(RAG)과 AI 애플리케이션·에이전트 개발을 가속하는 오픈 소스 툴킷인 디노도 AI SDK도 포함됐다. 디노도 AI SDK는 정형·비정형 데이터를 생성형 AI 모델에 통합하는 작업을 간소화해 답변 정확도를 높이고 성능을 올릴 수 있다. 이 SDK에 들어 있는 API와 재사용 가능한 컴포넌트는 데이터 소스로부터 실시간 데이터를 LLM에 제공하는 프로세스를 간소화한다. 특히 레스트풀(RESTful) 데이터 API는 RAG 기반 AI 에이전트 개발을 위해 설계됐는데, 낮은 수준의 데이터 API와 오케스트레이션 로직을 추상화함으로써 임베디드 애플리케이션 API·벡터 데이터베이스와의 통합을 돕는다. 김세준 상무는 "디노도 AI SDK는 RAG 기반 AI 에이전트가 데이터 프라이버시와 보안 요구 조건 충족을 지원한다"며 "디노도 플랫폼은 높은 데이터 관리 수준과 보안으로 개발과 배포 속도와 효율을 높인다"고 강조했다.

2024.12.12 14:23김미정

"AI로 데이터 작업 효율↑"…디노도, 플랫폼 신규 버전 출시

디노도가 자사 플랫폼에 생성형 인공지능(AI)을 접목해 데이터 가상화 기능을 업그레이드했다. 디노도는 '디노도 플랫폼 9.1' 버전을 출시했다고 22일 밝혔다. 디노도 플랫폼 9.1은 시맨틱 계층을 통해 데이터 엔지니어링 작업을 자동화하고 AI 기반 디노도 어시스턴트를 통해 데이터 분석가와 비즈니스 사용자에게 상황에 맞는 인사이트와 데이터 추천 서비스를 제공한다. 디노도 어시스턴트는 ▲쿼리 마법사 추천 ▲쿼리 자동 완성 ▲데이터 준비 마법사 ▲데이터 뷰·테이블 칼럼 설명 생성 ▲텍스트 기반 비정형 데이터 정제 기능을 갖췄다. 이 기능은 디노도 플랫폼 9의 자연어 쿼리 기능 바탕으로 쿼리 생성의 각 단계별 안내를 통해 사용자 기술 수준에 상관없이 쿼리를 작성할 수 있게 돕는다. 또 데이터 팀 도움 없이도 데이터 프로덕트를 이용 목적에 맞게 만들어 준다. 또 데이터 뷰와 테이블 컬럼에 대해 비즈니스적으로 의미가 통하는 설명을 자동으로 생성할 수 있다. 텍스트 자동 요약·분류, 데이터 개체 식별·추출, 감정 분석, 민감한 데이터 식별·삭제, 거대언어모델(LLM)을 사용한 텍스트 번역 등을 단일 함수 호출로 모두 수행한다. 디노도 플랫폼 9.1에는 검색증강생성(RAG)과 AI 애플리케이션·에이전트 개발을 가속화하는 오픈 소스 툴킷인 디노도 AI SDK가 포함됐다. 디노도 AI SDK는 정형·비정형 데이터를 생성형 AI 모델에 통합하는 작업을 간소화해 답변 정확도를 높이고 성능을 올릴 수 있다. 이 SDK에 들어 있는 API와 재사용 가능한 컴포넌트는 데이터 소스로부터 실시간 데이터를 LLM에 제공하는 프로세스를 간소화한다. 특히 레스트풀(RESTful) 데이터 API는 RAG 기반 AI 에이전트 개발을 위해 설계됐는데, 낮은 수준의 데이터 API와 오케스트레이션 로직을 추상화함으로써 임베디드 애플리케이션 API·벡터 데이터베이스와의 통합을 돕는다. 이 SDK에는 세션 수준 보안으로 RAG 기반 AI 에이전트가 데이터 프라이버시와 보안 요구 조건 충족을 지원한다. 유연한 통합 옵션으로 개발자가 특정 환경에 맞게 AI 솔루션을 패키지화해 제공할 수 있으므로 개발과 배포 속도를 높여준다. 아파치 라이선스에서 무료로 배포되는 디노도 AI SDK는 현재 디노도 고객에게 제공되고 있다. 추후 깃허브에 공급될 예정이다. 무료 체험 버전인 디노도 익스프레스에도 패키지 형태로 추가될 계획이다. 디노도는 디노도 플랫폼 9.1이 AI에 중점을 둔 것 외에도 핵심 기능들을 강화해 데이터 레이크하우스를 포함한 다른 데이터 플랫폼의 성능을 보완할 수 있다고 강조했다. 대표 강화 기능은 상용 데이터 플랫폼 연계 기능으로 아이스버그를 지원한다. 개발자는 스키마 확인과 시간 여행 기능으로 기술자가 아닌 일반 사용자도 쉽게 아이스버그 기반 테이블을 관리하고 쿼리할 수 있다. 해당 기능은 마이크로소프트 패브릭 및 원레이크도 지원한다. 델타 테이블 지원과 마이크로소프트 패브릭 데이터 웨어하우스와 연결함으로써 클라우드 환경에서 데이터를 쉽게 통합한다. 또 애로우 플라이트 SQL도 제공한다. 이를 통해 클라우드 데이터 웨어하우스와 레이크하우스 쿼리 성능을 가속화할 수 있다. 디노도 알베르토 팬 최고기술책임자(CTO)는 "이번 AI 애플리케이션 개발을 가속화하는 AI SDK는 오픈소스"라며 "더 많은 개발자가 AI 애플리케이션 개발에서 서로 공정하게 경쟁할 수 있을 것"이라고 말했다.

2024.11.22 10:41김미정

AI 기업 인디제이, K-헬스케어 서비스 출시 '초읽기'

인공지능(AI) 기반 상황·감정 생성 AI 스타트업 인디제이(대표 정우주)가 K-헬스케어에 도전한다. 인디제이는 생성형 AI인 눈치 AI를 적용한 '스킨케어 서비스' 출시를 앞두고 10일 서울 삼성동 코엑스에서 개막한 '디지털혁신페스타 DINNO 2024'에서 선보였다. 인디제이가 선보인 스킨케어 서비스는 AI 기술을 적용해 일상적인 셀카만으로 전문가 수준의 피부관리를 제공하는 AI 기반 피부관리 서비스다. 서비스에서 사용하는 앱은 사용자 스마트폰에 저장된 사진을 분석해 피부 상태를 진단하고 맞춤형 솔루션을 제안한다. 인디제이 관계자는 “오늘날, 피부 관리는 더는 미루기 힘든 개인 건강 관리 필수 요소”라며 “눈치 AI를 적용한 스킨케어 서비스는 마치 24시간 대기 중인 개인 피부과 의사와 같은 경험을 사용자에게 선사한다”고 설명했다. 눈치 AI 스킨케어 서비스는 특별한 촬영 없이 사용자 일상 셀카를 분석해 피부 상태를 지속해서 모니터링한다. AI는 사진에 담긴 시간·위치 등 메타데이터를 분석해 환경 요인과 피부 상태 간 상관관계를 파악하고, 생활 패턴과 피부 변화를 감지한다. 인디제이 측은 사용자가 사전에 피부 이상 신호를 확인하고 예방 조치를 받을 수 있어, 기존 스킨케어 앱과 차별화된 편의성과 정확도를 경험할 수 있다고 전했다. 눈치 AI는 거대언어모델(LLM)을 적용한 AI 챗봇으로 텍스트·이미지·사용자 데이터를 종합적으로 분석해 피부 관리와 관련한 개인 맞춤형 조언을 제공한다. 사용자는 피부 고민을 자연스럽게 상담할 수 있고 AI는 사용자 피부 상태에 맞는 제품을 추천하거나 맞춤형 시술 효과를 가상 시뮬레이션으로 보여준다. 인디제이 관계자는 “눈치 AI 스킨케어 서비스는 단순한 피부 진단을 넘어선 통합적인 헬스케어 플랫폼을 제공한다”며 “피부 상태 분석부터 맞춤형 스킨케어 제품 추천, 그리고 병원 예약 지원까지 전 과정을 손쉽게 관리할 수 있다”고 설명했다. 이 관계자는 “AI 플랫폼은 사용자 피부 관리를 위한 시간과 노력을 획기적으로 줄여주고 체계적이고 전문적인 관리가 가능하도록 돕는다”며 “이달 말 앱 출시를 목표로 막바지 개발에 박차를 가하고 있다"고 말했다.

2024.10.10 15:09주문정

미소정보기술-KCC정보통신, 멀티모달 데이터 플랫폼 사업 제휴

미소정보기술(대표 안동욱)이 공공 및 엔터프라이즈 인공지능(AI)시장 공략을 위해 '생성형AI(Gen AI) 사업을 확대한다. 미소정보기술은 KCC정보통신과 멀티모달 데이터 플랫폼(MDP)사업' 제휴를 체결했다고 24일 밝혔다. 양사는 이번 사업제휴를 통해 병원, 은행, 공공기관, 엔터프라이즈 기업 고객들에게 생성형AI에 최적화된 멀티모달 데이터플랫폼(MDP) 서비스를 제공할 계획이다. 미소정보기술은 병원에 임상 데이터 웨어하우스(CDW)구축, 의료데이터 분석 워크플로우 전과정을 제공하는 임상분석통합솔루션 '크라스(CRaaS)를 서비스 중이다. 또한 연세의료원, 전남대병원, 건국대병원등 생성형AI를 위한 차세대 의료 빅데이터 통합플랫폼 '스마트빅(smartBIG)'구축, 데이터품질진단(SaaS)서비스, 식약처 의료기기 제조 'GMP' 인증 등으로 사업을 확장하고 있다. KCC정보통신은 한국도로공사, 한국철도공사, 한국가스공사, 신협, 씨티은행 등 각 분야의 중대형 정보시스템 및 클라우드 운영 유지관리 경험을 바탕으로 미소정보기술의 생성형AI를 위한 멀티모달 데이터 플랫폼(MDP)과 전문성을 결합해 은행, 병원, 공공시장에 AI전환(Ax) 과 디지털전환(Dx) 선도적인 역할을 한다는 방침이다. ▲의료, 금융, 건설, 제조, 유통등 생성형AI 서비스 확장 ▲빅데이터 비즈니스 협업 모델 개발 ▲공동 마케팅 ▲에너지, 제약바이오, 우주항공등 신규 고객 발굴을 함께 추진해 나갈 예정이다. 유경태 KCC정보통신 대표이사는 "미소정보기술의 멀티모달 데이터 플랫폼을 통해 병원의 건강데이터, 은행의 금융데이터등 데이터의 가치와 잠재력을 바탕으로 새로운 고객확보와 가치 창출에 적극 지원할 것"이라고 말했다. 안동욱 미소정보기술 대표이사는 "앞으로 학습시킬 데이터가 부족한 시대가 온다며 이를 대비해 누구나 쉽게 생성형AI를 빠르게 구축할 수 있도록 KCC정보통신과 함께 기업이 데이터의 가치를 발견하고 더 나은 의사 결정과 지속적인 성장을 지원하는 데이터 인에이블러(Data Enabler)역할에 집중할 것" 이라고 말했다. 한편, 미소정보기술은 의료분야와 비의료분야로 투트랙 데이터 사업을 진행중이다. 헬스케어 사업은 정부와 보건복지부 정책에 발맞춰 인공지능 기반 의료기술 혁신으로 국민건강 증진에 나선다. 인공지능 의료기술 사업화 확대, 기술격차 단축, 연구개발(R&D)에 투자를 강화한다. 비의료 분야는 AI전문 도메인 날리지를 통해 유통사의 제품 디지털마케팅, 건설 현장 안전관리, 제조업의 생산공정 관리, 우주항공 위성데이터 분석, 디지털트윈, 컨택센터(AICC), 금융, 교육등 풍부한 AI데이터분석 경험과 다양한 데이터구축사업을 국내를 넘어 글로벌 시장으로 확대할 계획이다.

2024.09.24 10:54남혁우

어도비, 마케팅 플랫폼에 대화형 AI 어시스턴트 제공

어도비는 생성형 AI 기반의 업무 보조 도구 '어도비 익스피리언스 플랫폼 AI어시스턴트'를 출시한다고 17일 밝혔다. 이 기능은 생성형 AI를 통해 실무자의 생산성을 높이고, 더욱 많은 팀원이 콘텐츠 제작 및 인사이트 워크플로우에 참여하도록 지원해 기업용 애플리케이션에 대한 접근을 한층 확대한다. 어도비 익스피리언스 플랫폼은 기업 고객에 대한 통합 인사이트를 구축하고 모든 채널에서 고객 참여를 유도하는 솔루션으로, 코카콜라 컴퍼니, 메이저리그베이스볼(MLB), 메리어트 인터내셔널, 제너럴 모터스, TSB은행, 레알 마드리드 등에서 사용중이다. 기업은 어도비 익스피리언스 플랫폼 AI 어시스턴트를 통해 대화형 인터페이스에서 데이터를 더욱 심층적으로 파악하고 워크플로우를 간소화하며 조직에 가치를 제공할 수 있다. 어도비 익스피리언스 플랫폼 AI 어시스턴트는 어도비 실시간 고객 데이터 플랫폼(CDP), 저니 옵티마이저, 커스터머 저니 애널리틱스 등 어도비 익스피리언스 클라우드 애플리케이션에 내장돼, 기술 질문에 대한 답변을 제공할 뿐만 아니라 작업 자동화, 결과 시뮬레이션, 신규 타깃 및 여정 생성 등을 지원한다. 이 같은 역량은 기업 고유 데이터, 캠페인, 타깃 청중, 비즈니스 목표 등에 대한 인사이트와 어도비 제품에 대한 지식을 바탕으로 한 생성형 경험 모델을 통해 구현되며, 모두 개인정보 보호를 최우선으로 고려해 안전하게 제공된다. 어도비 익스피리언스 플랫폼 AI 어시스턴트는 다양한 배경과 경험을 가진 사용자가 문제를 빠르게 탐색하고 해결할 수 있는 인사이트를 제공한다. 가령 사용자는 '잠재 고객 세그먼트 구축 방법'이나 '아이덴티티 맵에 대한 정의'와 같은 제품 관련 질문에 대해 신속한 답변을 얻고, 익숙하지 않은 시나리오를 해결할 수 있다. '내 세그먼트 사용 빈도'와 같은 질문을 통해 SQL 쿼리를 실행하지 않고도 데이터셋, 타깃 및 여정에 대한 운영 인사이트를 확보하는 것도 가능하다. 어도비 익스피리언스 플랫폼 AI 어시스턴트는 잠재 고객 경험부터 개인화 캠페인을 위한 타깃, 데이터 분석 시각화까지 다양한 요소 생성을 추후 지원할 예정이다. 브랜드는 어도비 파이어플라이를 활용해 이메일 및 웹 페이지에 사용할 카피, 디자인, 이미지 등 마케팅 에셋을 생성하고, 결과를 상시 실험할 수 있다. 또한 어도비 익스피리언스 플랫폼 AI 어시스턴트는 PDF, 발표자료, 워드 문서 등 기존 에셋으로 크리에이티브 제작 브리프를 자동 생성해, 콘텐츠 제작을 가속화한다. 이를 통해 브랜드는 데이터 세그먼트별 폴더 구성이나 AI 생성 콘텐츠의 브랜드 기준 부합 여부를 확인하는 것과 같은 번거로운 작업을 생략할 수 있다. 어도비 익스피리언스 플랫폼 AI 어시스턴트에 추후 추가될 역량을 통해 결과를 시뮬레이션하고 마케팅 활동을 최적화하며 더욱 정확한 결과를 빠르게 얻을 수 있다. '해당 세그먼트의 예상 전환 수'나 '세그먼트 필터 추가 적용 시 결과' 등 복잡한 질문에도 몇 초안에 예측 인사이트를 받을 수 있다. 이 밖에도 특정 고객 그룹을 위한 맞춤형 프로모션 제안 등 차선책을 제공해 전환율을 높일 수 있는 기능도 추가될 예정이다. 안줄 밤브리 어도비 익스피리언스 클라우드 수석 부사장은 “AI 어시스턴트는 새로운 사용 사례와 초기 사용자의 진입장벽을 대폭 낮추면서 기업용 소프트웨어에 획기적인 변화를 가져오고 있다”며 “매일 40페타바이트(PB)에 달하는 데이터와 50억 건의 사용자 인터랙션을 비롯해 어도비 익스피리언스 플랫폼에서 처리되는 인터랙션, 캠페인 및 프로필 규모를 감안하면, 어도비는 데이터 기반으로 인사이트를 제공하고 자동화할 수 있는 솔루션을 선보이는 독보적인 입지를 가지고 있다”고 설명했다.

2024.07.17 11:14김우용

"분자 생성 AI로 신약 개발 효율을 15배 높였어요"

꿈은 삶의 이정표이자 동력이다. 꿈은 곧 미래의 삶이다. 꿈은 그래서 소중하다. 꿈은 사람마다 다르고 다른 만큼 다채롭다. 스타트업이 꾸는 꿈도 그럴 것이다. 소중하고 다채롭다. '이균성의 스타트업 스토리'는 누군가의 꿈 이야기다. 꿈꾸는 사람이 자신의 이야기를 들려주고 다른 꿈꾸는 사람을 소개하는 릴레이 형식으로 진행된다. [편집자주] “분자 생성 AI로 신약 개발 효율을 15배 높였어요” 발견과 발명은 반복되는 시행착오 끝에 얻어지는 성과다. 신약 개발도 그러하다. 한 논문에 따르면 보통 신약 하나를 개발하는 데는 10여년이 걸린다. 여기에 드는 비용도 평균 3조원에 육박하는 것으로 알려졌다. 신약 개발 기간이 길고 비용이 많이 드는 까닭은 약효가 있는 새로운 물질(분자구조)을 합성할 때 성공확률이 극히 낮기 때문이다. 무려 9000분의 1이라고 한다. 분자 합성 실험 한 번에 보통 3주 이상이 걸리고 수백만 원의 비용이 든다. 하나의 실험을 하느냐 마느냐는 결국 시간과 비용에 관한 결정이다. 임재창 히츠 공동창업자는 인공지능(AI)을 이용해 이 결정에 도움을 줌으로써 신약 개발의 시행착오를 줄여 효율을 높이려고 한다. ■시행착오는 왜 불가피한가 신약 개발은 인체에서 질병을 일으키는 단백질을 찾아내고 이와 상호 작용을 일으켜 질병을 치료하기 위한 물질(화합물)을 만들어내는 것이다. 이 개발 과정은 보통 4단계로 진행된다. 기초-탐색 연구, 비임상, 임상, 허가-승인 등이다. 이 과정을 거쳐 9000개의 후보 물질 가운데 딱 하나가 신약이 된다. 개발기간으로 따지면 보통 기초-탐색 연구에 5년, 비임상 1.5년, 임상 5년, 허가-승인 2년 등이 소요된다. 기초-탐색 연구는 질병 유발 단백질을 찾아내고 이를 치료할 수 있을 것으로 예측되는 후보 물질을 탐색하는 것을 말하는 데 보통 9000에서 1만개의 물질 목록이 생성된다. 비임상은 안정성 실험을 통해 후보물질을 최적화하는 단계로 목록이 50개로 줄어든다. 임상은 보통 3단계로 진행되며 다시 화합물이 5개로 줄어든다. 이중 최상의 물질이 허가와 승인 과정을 거쳐 신약이 된다. “9000에서 1만개의 후보 물질 가운데 어떤 것이 최상의 약효를 가질지를 알 수 없으니 다 실험을 해야 하잖아요. 그런데 후보 물질이긴 하지만 실패할 확률이 높다면 실험을 안 해도 되는 것이죠. 히츠가 개발한 시스템은 인공지능을 통해 후보 물질을 발굴하고 이와 단백질의 관계를 예측해주는 것이에요.” ■인공지능 신약 개발 플랫폼 '하이퍼랩' 신약 개발을 위한 실험의 시행착오를 조금이라도 줄이기 위해 히츠가 개발한 것이 '하이퍼랩(HYPERLAB)'이다. '인공지능 신약 개발 플랫폼'이다. 서비스형 소프트웨어(SaaS) 형태로 제공되며 직관적 UI가 특징이다. '하이퍼랩'은 주로 신약 개발 초기 기초-탐색 연구 단계에 초점을 맞추고 있다. “생성형 AI는 무언가를 만들어내는 AI잖아요. 우리가 AI를 통해 만들어내려 하는 것은 분자(Molecule)예요. 정확히는 신약 후보 물질이 될 분자죠. 과거의 데이터를 학습해서 신약 물질 후보가 될 분자의 구조를 디자인하고 제안해주죠. 우리는 특히 '스캐폴드 기반 분자 생성 모델(Scaffold-based molecular generative model)'을 개발하였어요. 스캐폴드는 물성을 특정 짓는 분자의 뼈대라고 할 수 있죠. 이를 고정해놓고 합성을 통해 분자 구조를 점진적으로 바꿔가며 새 분자를 만들죠.” 스캐폴드는 물질의 물성과 깊은 관계가 있고, 스캐폴드를 유지한 채 합성을 통해 분자 구조를 점차적으로 바꿔간다면, 무작위로 분자를 합성하는 것보다, 원하는 물질을 찾아가는데 더 효과적이라는 의미로 이해됐다. 하이퍼랩은 분자 생성 모델과 함께 '물질-단백질 상호 작용 예측 모델'도 갖고 있다. 데이터 학습을 통해 약물 후보 물질과 질병의 원인으로서의 단백질 사이의 상호 작용과 결합 구조를 예측해주는 것이다. 이 예측이 정확하다면 분자 합성 실험을 할지 말지 고민스러울 때 중요한 참고자료가 되는 것이겠다. 하이퍼랩은 또 '분자 탐색 모델'도 있다. 천문학적인 숫자의 분자 가운데에서 후보가 될 수 있는 물질을 빠르게 탐색한다. “하이퍼랩은 신약 개발 초기에 후보 분자 대규모 가상 탐색부터, 물성 예측, 신규성 있는 분자 설계까지 할 수 있습니다. 이 과정을 통해 필요 없을 것으로 보이는 후보 물질은 실험에서 제외시킬 수 있는 것이죠.” ■“효과가 15배나 커진 사례도 나왔죠” L사는 '타깃 A(질병 단백질 가운데 하나)'에 대한 특허성 있는 신규 골격(스캐폴드)을 찾고 있었다. 이 타깃과 관련해서는 이미 1000개 이상의 물질에 광범위하게 특허가 걸려 있었다. 특허를 낼 새 물질을 찾기가 그만큼 어려운 것. 관건은 천문학적인 숫자의 분자를 빠르게 탐색하고 '타깃 A'에 맞게 선별하는 것. 이를 위해 L사가 손잡은 게 히츠의 하이퍼랩이다. “히츠의 '약물-단백질 상호작용 예측 모델'의 성능을 검증하기 위해 우선 타깃 A와 기존에 보고된 활성분자의 예측값을 돌려보고 이를 실험값과 비교했어요. 타깃 A에 대한 실험 결과를 우리 모델 학습에 전혀 사용하지 않았지만 R값이 0.6으로 나타났지요. 이는 예측값의 정확도가 높다는 것을 뜻하지요. 그런 뒤 우리 '스캐폴드 기반 분자 생성 모델'을 통해 타깃 A에 대해 활성을 보일 확률이 높은 후보물질을 디자인했어요. 그런 다음 다시 '약물-단백질 상호작용 예측 모델'을 통해 우선 실험할 상위 분자를 선별했죠. AI의 이 작업이 끝나고 나서 L사 의약화학자가 후보 분자를 재선별하고, L사의 의약합성팀에서 검토한 뒤 유도체를 생성해 분자를 합성하는 후속 실험에 들어갔죠. L사는 이 과정을 통해 6개월간 활성물질 15종을 확인할 수 있었습니다. 히츠를 만나기 전에는 1년 동안 단 2종의 활성 물질을 확인할 수 있었을 뿐이라고 해요. 하이퍼랩을 이용하니 효율을 15배 가량 높였다고 볼 수 있는 것이지요.” ■“논문 기술이 아니라 산업에 적용될 기술” 히츠가 갖고 있는 AI 신약 개발 플랫폼은 임재창 공동창업자의 박사 학위 논문 주제이기도 하다. 논문을 쓰던 중 문득 생각했단다. '논문상에서만 작동하는 기술이 아니라, 실제 현실에서 가치를 창출하는 기술을 만들고 싶다.' 창업에는 고민도 컸다. 창업은커녕 회사 생활도 안 해본 터라 '내가 과연 회사를 운영할 수 있을까'를 생각해보지 않을 수 없었다. 그 때 힘이 된 게 지도교수였다. KAIST 화학과 김우연 교수. 김 교수가 공동창업을 제안했고 히츠 팀이 출발하게 됐다. 2020년 5월이었고, 임재창 공동창업자는 당시 스물여섯이었다. 그 이후 누적으로 100억 원을 투자받았고, 팀원은 31명으로 불어났다. 고객도 늘어났다. 300여개의 제약회사, 신약개발연구소, 대학 등이 하이퍼랩을 쓰고 있다. 지난해 10월 처음 유료화를 시행해 매출도 발생하고 있다. “앞으로는 인간이 상상하지 못했던 분자 구조를 AI를 포함한 디지털 기술이 생성할 것입니다. 코로나19 팬데믹처럼 감염병이 발생할 때 가능하면 빨리 치료제가 나오면 좋겠지요. 신약 개발의 디지털 전환이 필요한 이유일 것입니다. 그 과정에서 히츠가 영향력 있는 역할을 하는 팀이 될 수 있도록 노력할 것입니다.” 덧붙이는 말씀: 임재창 히츠 공동창업자가 다음 인터뷰 대상으로 추천한 사람은 콘테크 스타트업 메이사의 김영훈 대표입니다.

2024.07.04 10:03이균성

퓨어스토리지, 스토리지 플랫폼에 생성형 AI 탑재

퓨어스토리지는 지난 18일부터 4일간 미국 라스베이거스에서 개최한 연례 컨퍼런스 '퓨어//액셀러레이트 2024'에서 AI 구축 역량, 사이버 복원력 증대 및 애플리케이션 현대화 역량을 획기적으로 향상시키는 새로운 스토리지 플랫폼 기능을 발표했다. AI가 비즈니스에 혁신을 일으키고 있지만, 항상 긍정적인 방향으로만 발전하는 것은 아니다. 사이버 범죄자들은 AI를 활용해 사이버 공격, 특히 랜섬웨어 공격의 빈도와 영향력을 늘리고 있다. 그러나 기존 IT 인프라는 데이터를 보호하고, 필요한 경우 신속하게 복구하는 데 필요한 빠른 변화에 대응할 유연성이 부족하다. 퓨어스토리지 플랫폼은 단순하고 일관된 스토리지 플랫폼과 온프레미스, 퍼블릭 클라우드, 호스팅 환경 전반의 광범위한 사용 사례를 위한 서비스형 경험을 통해 조직에 민첩성을 제공하고 리스크를 줄여준다. 플랫폼의 핵심인 에버그린 아키텍처는 기업이 역동적인 비즈니스 환경에 적응할 수 있도록 지속적이고 무중단 업그레이드를 제공한다. 업계 최고 수준의 동시 SLA를 통해 고객들은 비즈니스에 필요한 안정성, 성능 및 지속가능성을 확보할 수 있다. 자동화 기능인 퓨어 퓨전은 정형 및 비정형 데이터, 온프레미스 및 클라우드 전반에 걸쳐 어레이를 통합하고 스토리지 풀을 즉각적으로 최적화한다. 무중단 업그레이드를 통해 시간이 지남에 따라 지속적으로 개선되도록 설계된 퓨리티 운영 환경에 완전히 내장된 차세대 퓨어 퓨전은 모든 퓨어스토리지 플랫폼에서 전 세계 고객들에게 제공될 예정이다. 간소화 분야의 혁신 기업으로서 퓨어스토리지의 리더십을 확장하는 최초의 스토리지용 AI 코파일럿은 자연어를 사용해 데이터를 관리하고 보호하는 완전히 새로운 방식을 제시한다. 이는 수만 명의 퓨어스토리지 고객으로부터 얻은 데이터 인사이트를 활용해 스토리지 팀이 복잡한 성능 및 관리 문제를 조사하고 보안 사고를 사전에 예방할 수 있도록 모든 단계를 지원한다. 퓨어스토리지가 1천500명의 전 세계 CIO 및 의사결정권자를 대상으로 새롭게 실시한 혁신 경쟁 설문조사에 따르면, 거의 모든 응답자(98%)가 AI와 같은 이니셔티브를 지원하기 위해 조직의 데이터 인프라를 개선해야 한다고 응답했다. AI 기술이 매우 빠른 속도로 진화하고 있는 가운데, IT 조직이 이를 따라잡는 것은 물론, 다음 단계를 예측하는 데도 어려움을 겪고 있는 것이 사실이다. 많은 기업들은 복잡하고 위험 부담이 큰 인프라 계획 없이 규모를 조정하거나 성능을 업그레이드할 수 없는, 엔터프라이즈급 안정성과 유연성이 부족한 스토리지 아키텍처에 의존하고 있다. 퓨어스토리지는 기업들이 성공적인 AI 구축을 가속화하고 미래를 대비할 수 있도록 돕는 새로운 플랫폼 혁신 기술을 선보였다. 퓨어스토리지 플랫폼은 기업이 AI를 통해 데이터의 가치를 실현할 수 있도록 지원하는 동시에, 운영 중단 없이 용량과 성능을 신속하고 독립적으로 확장 및 축소할 수 있는 민첩성을 제공한다. 새로운 AI용 '에버그린//원'은 최초의 목적 기반 AI 서비스형 스토리지다. 트레이닝, 추론 및 HPC 워크로드를 지원하기 위해 GPU를 위한 보장된 스토리지 성능을 제공하며, 용량 구독에 대한 퓨어스토리지의 선도적인 입지를 확장하고 동적 성능 및 처리량 요구사항에 맞춰 구매할 수 있는 기능을 도입한다. 새로운 SLA는 필요한 성능을 보장 및 제공하며, 처리량 성능에 따라 비용을 지불하여 불필요한 지출을 방지한다. 쿠버네티스 컨테이너 관리, 보안 멀티테넌시, 정책 거버넌스 도구를 결합해 엔터프라이즈 미션 크리티컬 데이터와 AI 클러스터 간의 고급 데이터 통합을 지원한다. 이를 통해 애플리케이션 소유자는 보안, 독립성, 제어를 타협하지 않고도 완전히 자동화된 액세스를 통해 AI 혁신을 구현하는 스토리지 인프라를 확보할 수 있다. 퓨어스토리지는 엔비디아와 협력해 '엔비디아 DGX 베이스포드 인증'과 '엔비디아 OVX 검증'을 획득했다. 퓨어스토리지는 AI 지원 인프라를 위한 이러한 선행 협력을 바탕으로 올해 말까지 엔비디아 DGX 슈퍼포드의 인증을 받은 스토리지 솔루션이 될 것으로 예상하고 있다. 퓨어스토리지의 이더넷 기반 스토리지 솔루션은 대규모 트레이닝 및 추론의 통합 및 배포를 간소화하고, AI 이니셔티브를 가속화하고자 하는 기업들에게 AI의 대중화를 지원한다. 또한, 업계 최고 수준의 에너지 효율성을 갖춘 퓨어스토리지의 솔루션은 경쟁사 올플래시 스토리지 대비 최대 85% 적은 에너지를 사용하며, 고객들이 슈퍼포드와 같은 대규모 AI 클러스터에서 데이터센터 전력 제약을 극복할 수 있도록 지원한다. 퓨어스토리지는 랜섬웨어 복구를 위한 세이프모드를 포함해 기존의 사이버 복원력을 더욱 발전시키고 있다. 강화된 사이버 복구 및 복원력 SLA로 에버그린//원은 랜섬웨어 복구 SLA를 기반으로, 재해 복구 시나리오도 포함하도록 적용 범위를확장한다. 새롭게 개선된 사이버 복구 및 복원력 SLA는 맞춤형 복구 계획을 제공하고, 정의된 SLA 내에서 깨끗한 서비스 인프라, 현장 설치 및 데이터 전송을 위한 추가적인 전문 서비스를 제공한다. 퓨어스토리지는 기업과 협력하여 포괄적인 사이버 보안 전략을 수립하고 유지하며, 분기별 지속적인 검토를 통해 모범사례 준수, 지속적인 리스크 평가 및 운영 보안 개선을 보장한다. 기업에 예상치 못한 운영 중단 이슈가 발생하더라도 퓨어스토리지가 신속하게 정상 운영을 복구할 수 있도록 지원한다. 새로운 보안 평가는 플릿 수준(fleet-level)의 보안 리스크에 대한 심층적인 가시성을 제공하며, 사이버 복원력을 극대화하기 위해 실행 가능한 권장사항을 제공한다. 1만개 이상의 환경에서 수집된 지능형 데이터를 기반으로, 보안 평가는 전체 스토리지 플릿의 보안 상태를 벤치마킹하기 위해 0~5점 사이의 수치를 제시한다. NIST 2.0 표준에 부합하고, 규제 준수 강화, 잠재적 보안 이상 현상 해결, 보안 관련 이슈 발생 시 신속한 운영 복구를 위한 모범사례를 제공한다. 새로운 AI 공동 파일럿은 보안 평가를 활용해 최고정보보안책임자(CISO)가 타 퓨어스토리지 고객과 비교해 보안 상태를 벤치마킹할 수 있도록 가시성 역시 제공한다. 새로운 AI 기반 이상 징후 탐지 기능 향상으로 랜섬웨어 공격, 비정상적인 활동, 악의적 행위, 서비스 거부 공격과 같은 위협을 성능 이상 징후를 통해 탐지할 수 있다. 이는 기존에 사용 가능했던 데이터가 감소하는 이상 징후에 기반한 랜섬웨어 탐지 기능을 확장한 것이다. 확장된 탐지 기능은 여러 머신러닝(ML) 모델을 기반으로 비정상적인 행동 패턴을 식별한다. 해당 모델은 성능의 휴리스틱스뿐 아니라 스토리지 사용 방식에 대한 사용자 컨텍스트를 기반으로 과거 데이터를 분석해 비정상적인 패턴을 식별한다. 이를 통해 고객은 문제가 없는 마지막 상태의 스냅샷 복사본을 식별하여, 복구 지점을 신속하게 찾아 복원함으로써 운영상의 영향을 최소화하고, 위험과 불필요한 추측을 줄일 수 있다. 퓨어스토리지는 오늘날의 역동적인 시장과 경쟁 환경에서 IT가 빠르게 적응할 수 있도록 돕는 것이 필수적이라고 강조한다. 유일하게 확장 및 축소가 가능한 STaaS 솔루션인 퓨어스토리지는 오늘날 더욱 유연한 솔루션을 제공하며 그 격차를 넓혀가고 있다. 에버그린//원 사이트 리밸런스 SLA는 조직이 스토리지 요구사항 변화에 따라 기존의 체결한 약정을 조정할 수 있는 유연성을 제공한다. 특정 사이트에서 더 이상 용량이 필요하지 않거나 데이터센터가 통합되는 경우, 한 사이트에 성능이 과도하게 할당되어 다른 곳에서 사용할 수 있는 여유 용량이 있는 경우, 사이트 리밸런스 SLA를 통해 각 에버그린//원 구독 서비스에 대해 12개월에 한 번씩 기존 약정을 재조정할 수 있는 권한을 제공한다. 퓨어스토리지 찰리 쟌칼로 회장 겸 CEO는 “퓨어스토리지는 오늘날 IT 리더들이 직면한 가장 시급한 과제와 기회, 즉 AI 및 사이버 복원력 등 사실상 모든 엔터프라이즈 스토리지 요구사항을 해결할 수 있는 단일 통합 데이터 스토리지 플랫폼으로 엔터프라이즈 스토리지를 재정의하고 있다”며 “퓨어스토리지 플랫폼은 탁월한 일관성, 복원력, SLA를 보장하는 데이터 스토리지 서비스를 제공해 점점 더 복잡해지는 비즈니스 환경에서 비용과 불확실성을 줄여준다”고 밝혔다.

2024.06.27 12:07김우용

"구글클라우드, 생성형 AI 처음부터 끝까지 다 가졌다"

이화영 LG AI연구원 상무, 이경종 엔씨소프트 상무, 김슬아 컬리 대표이사 “구글클라우드는 실리콘, 인프라, 모델, 플랫폼 등 생성형 AI 기술 스택과 전체 플랫폼을 다 직접 관리한다. 다른 파트너의 기술을 빌려쓰지 않는 통합 기술 스택을 보유했다.” 지기성 구글클라우드코리아 사장은 '구글클라우드서밋 서울 2024' 행사에 하루 앞서 열린 26일 기자간담회에서 자사의 생성형 AI 플랫폼 경쟁력을 이같이 밝혔다. 구글클라우드코리아는 27일 서울 장충체육관에서 '구글클라우드서밋 서울 2024' 행사를 개최하고 클라우드와 생성형 AI 기술로 국내 기업의 디지털 전환 가속을 지원하는 비즈니스 전략과 리더십 비전, 제품 혁신 등을 소개했다. 이날 행사에 삼성, HD현대, LG AI 연구소, 엔씨소프트, 컬리, 카카오헬스케어, 코웨이 등이 구글클라우드의 기술을 활용해 빠르게 대규모 혁신을 달성한 성공 사례를 발표했다. 이화영 LG AI연구원 상무, 이경종 엔씨소프트 상무, 김슬아 컬리 대표이사, 김정섭 HD한국조선해양 AI 연구원 등이 기조연설 무대에 올랐다. 지기성 사장은 “기업의 장기적 성공을 위해 조직 전반의 생성형 AI 혁신 이니셔티브에 투자하는 게 중요하지만, 전사적 규모로 도입하기까지 상당한 시간이 소요된다”며 “생성형 AI 시대의 비즈니스 리더로서 구글클라우드의 목표는 기업이 생성형 AI 기술의 가치를 실현하며 기술에 대한 기대감 절정기를 슬기롭게 헤쳐나가도록 지원하는 것”이라고 밝혔다. 지기성 사장은 “구글클라우드는 이미 국내 여러 선도 기업 및 스타트업과 협력해 생성형 AI로 놀라운 성과를 거두고 있다”며 “지식근로자와 코딩 담당자의 생산성 향상, 개인화된 대화형 고객 경험 제공, 다양한 백오피스 프로세스 자동화 등이 대표적 분야”라고 강조했다. 구글클라우드는 이날 행사에서 클라우드 기반의 AI 에이전트를 선보이며 생성형 AI로 다양한 산업 분야의 고객 혁신을 지원하겠다는 비전을 발표했다. AI 에이전트는 이용자의 목표 달성을 지원하며, 멀티모달 정보를 이해할 수 있어 동영상, 오디오, 텍스트 등의 정보를 함께 처리하고 다양한 입력값을 서로 연결해 최적화할 수 있다. 시간에 따른 장기적 학습도 가능해 각종 거래와 비즈니스 프로세스를 원활하게 수행할 수 있다. 구글클라우드가 제시한 AI 에이전트는 고객용 에이전트, 직원용 에이전트, 크리에이티브 에이전트 등이다. 고객용 에이전트는 고객 니즈를 파악하고 제품 관련 정보를 습득하며, 고객과 소통함으로써 궁극적으로 고객이 기업과 더 원활하게 상호작용하도록 지원한다. 뛰어난 고객용 에이전트는 웹, 모바일, 콜센터, 매장관리시스템(POS) 등 여러 채널에서 텍스트, 음성 등 다양한 형태로 작동한다. 직원용 에이전트는 프로세스를 간소화하고, 반복적인 작업을 전담하며, 직원의 질문에 답하고, 중요한 메시지를 편집 및 번역하는 등 모든 직원의 생산성을 향상시키고 더 효율적인 업무를 하도록 지원한다. 크리에이티브 에이전트는 이미지와 발표 슬라이드를 자유롭게 넘나들며 디자이너나 제작팀처럼 이용자와 함께 콘셉트를 모색한다. 구글클라우드는 크리에이티브 에이전트를 구축할 수 있는 강력한 플랫폼과 기술 스택을 제공하고, 마케팅, 음향 및 영상 제작 등 도움을 필요로 하는 모든 크리에이티브 담당자를 위해 에이전트를 구축하고 있다. 지기성 사장은 “작년이 생성형 AI 관련 개념검증(POC)을 진행한 해였다면, 올해는 생성형 AI를 프로덕션 환경에서 활용해 생산성과 매출 증대를 경험하는 사례가 나오고 있다”며 “한 조사 결과에서 국내 기업의 75%는 이미 생성형 AI 관련 사례를 4개 이상 확보했으며, 경쟁우위, 수익률, 직원만족도 등의 이유로 생성형 AI를 도입하려 하고 있다”고 말했다. 그는 “그러나 그중 10%만 ROI를 보일 것으로 여기고 있다”며 “AI 에이전트 시대는 보안, 고객소통, 직원생산성, 코드 개발, 크리에이티브 등에서 에이전트를 잘 조합하고, 관리해 슈퍼 에이전트를 잘 만드는 회사가 승자가 될 것”이라고 강조했다. 기업은 구글클라우드의 AI 최적화 인프라, 모델, 플랫폼 등을 기반으로 에이전트를 구축할 수 있다. 구글클라우드용 제미나이, 구글워크스페이스용 제미나이 등에서 구글 자체 에이전트도 활용할 수 있다. 구글클라우드의 엔터프라이즈 AI 플랫폼인 버텍스AI는 생성형 AI 모델을 검색, 맞춤화, 증강, 배포 및 관리할 수 있는 통합 플랫폼을 제공한다. 최신 버전의 제미나이와, 클로드3.5 소넷 같은 파트너사 모델을 포함해 젬마, 라마2, 미스트랄 등 오픈 모델 등 130개 이상의 모델을 이용할 수 있다. 지기성 사장은 “생성형 AI를 대대적으로 도입하려면 실리콘부터 소프트웨어에 이르는 포괄적인 엔드투엔드 기능을 제공하면서, 안전하고 개방적인 엔터프라이즈급 AI 플랫폼이 필요하다”며 “구글클라우드는 AI 스택 전반에 걸쳐 자사 솔루션과 파트너사 솔루션까지 모두 제공하는 유일한 기업”이라고 밝혔다. 그는 “구글클라우드와 파트너의 혁신을 바탕으로 인프라, 칩, 모델, 데이터 솔루션, AI 도구 전반에서 선택권을 제공함으로써, 고객이 새로운 생성형 AI 애플리케이션을 구축하고 비즈니스 가치를 창출할 수 있도록 적극 지원한다”고 강조했다.

2024.06.27 10:01김우용

세일즈포스코리아, '월드투어 코리아 2024' 개최

세일즈포스코리아는 18일 서울 삼성동 코엑스에서 연례 IT 컨퍼런스 '월드투어 코리아 2024'를 개최했다. 세일즈포스는 전 세계 주요 도시에서 매년 다양한 산업 부문의 비즈니스 리더와 현직자를 위해 맞춤형 세션 및 강연, 컨설팅, 네트워크 기회를 제공하는 '월드투어' 행사를 개최한다. 올해 뉴욕, 보스턴, 런던, 도쿄 등의 주요 도시들을 거쳐 서울에서 진행된 '월드투어 코리아'에는 라이언 니콜스 세일즈포스 최고제품책임자(CPO), 산자나 파울레카 세일즈포스 제품 마케팅 부사장이 직접 연사로 나서 세일즈포스의 제품 혁신과 AI CRM 기반의 고객경험 혁신 전략에 대해 공개했다. 산자나 파울레카 세일즈포스 제품 마케팅 부사장은 'AI CRM을 통한 고객 중심 비즈니스 혁신'을 주제로 한 기조연설에서 “오늘날 기업은 평균적으로 약 62%의 시간을 반복적인 업무에 소요하고 있다”며 “세일즈포스의 AI 솔루션인 아인슈타인은 단순 반복적인 업무를 처리하여 약 27% 이상 빠른 속도로 업무 자동화를 실현하고 매달 1.2조 개의 업무를 수행할 수 있을 뿐만 아니라, 필요한 솔루션을 선제적으로 제시하고 더욱 효율적인 업무 방식을 제안한다”고 밝혔다. 그는 “앞으로는 AI와 사람의 협업이 더욱 중요해질 것”이라고 강조했다. 세일즈포스코리아는 'AI 기반의 고객경험 혁신을 위한 5가지 방법론'이라는 기조연설을 시작으로 AI CRM의 역할과 기업용 AI가 가져올 비즈니스의 미래에 대해 소개했다. 손부한 대표는 “기업이 비즈니스 성공을 이룩하기 위해서는 '고객'에 초점을 맞춰야 한다”며 “기업은 산재된 고객 데이터를 '아인슈타인 1 플랫폼'에 통합하고 '데이터 클라우드'로 연결함으로써 고객경험을 제고할 수 있다”고 설명했다. 그는 “이제 기업 내 모든 부서가 서로 동일한 고객 데이터로 소통하며 AI로 과학적인 의사 결정을 내리는 것이 일상이 될 것”이라고 덧붙였다. 기조연설에서 현대자동차 글로벌 디지털 CX 팀 이은경 팀장과 락앤락 글로벌온라인본부 김수민 상무가 직접 연사로 등단해 세일즈포스를 통한 디지털 혁신 성공 노하우를 발표했다. 현대자동차는 세일즈포스를 기반으로 고객의 차량 데이터를 하나의 플랫폼에서 관리하고, 고객 중심의 편의성 높은 서비스를 제공하기 위한 혁신을 지속하고 있다고 설명했다. 락앤락은 세일즈포스의 마케팅 클라우드, 서비스 클라우드, 커머스 클라우드, 헤로쿠, 태블로를 도입하여 온·오프라인의 고객 데이터를 통합하고 전 세계 고객에게 일관된 브랜드 경험을 제공할 계획이라고 밝혔다. 또한, 클릭만으로 필요한 데이터를 시각화하고, 이를 기반으로 고객이 필요로 하는 메시지와 정보를 간편하게 확인할 수 있어 직원의 업무 효율성을 개선할 것으로 기대하고 있다. 인더스트리 세션에서는 세일즈포스가 보유한 제조, 유통, 소비재, 금융 등 산업군별 특화 솔루션 기반의 혁신 방법론과 성공사례에 대해 공개하였으며, 스타트업 세션에는 클라썸, 에어스메디컬, 스팬딧의 관계자가 직접 패널로 등단하여 고객 중심 디지털 혁신 여정에 대한 인사이트를 공유했다. 이 외에도 35개 이상의 세션에서 ▲LG전자 ▲삼성바이오로직스 ▲SK C&C ▲교보생명 ▲우아한형제들(배달의민족) ▲버킷플레이스(오늘의집) ▲스튜디오 킹덤 등을 포함한 15개의 기업과 21개의 파트너사가 참여해 디지털 혁신 성공 사례와 고객경험을 제고하기 위한 인사이트를 공유했다. 현장에서 슬랙 AI와 태블로 펄스의 시연과 별도의 세션을 기반으로 각 서비스의 이해를 도왔다. 슬랙 AI는 업무에 필요한 채널 대화 내용을 요약할 뿐만 아니라 맞춤형 검색 결과를 제공하는 등 보다 수월한 협업을 지원한다. 태블로 펄스는 현업 담당자 또한 전문 지식 없이 자연어로 질문을 입력하여 필요한 데이터와 인사이트를 한눈에 확인할 수 있다. 세일즈포스에 따르면, '아인슈타인 1 플랫폼'은 데이터, AI, CRM을 하나의 메타데이터 플랫폼에 통합하여 로우코드 및 노코드 방식으로 신뢰할 수 있는 환경에서 AI 기술을 통한 고객경험 향상과 업무 생산성 향상을 위한 비즈니스 환경 구축을 지원한다. 세일즈포스는 당일 'AI 혁신'을 위해서는 '데이터 혁신'이 필수적이라고 설명하며 산재된 데이터를 하나의 플랫폼에 통합하여 신뢰할 수 있는 AI 활용을 돕는 '데이터 클라우드'를 강조했다. 아울러 '아인슈타인 트러스트 레이어'를 통해 기업은 데이터 보안 및 개인정보를 보호함과 동시에 생성형 AI가 가져올 새로운 변화를 경험할 수 있다고 설명했다. 손부한 세일즈포스코리아 대표는 “고객에 대한 '360도 뷰' 확보와 더불어 신뢰할 수 있는 데이터를 신뢰할 수 있는 AI 환경에서 활용할 수 있을 때 비로소 마케팅 부문부터 영업, 서비스, 커머스, IT 부문까지 전사 조직의 직원경험과 고객경험 향상을 견인할 수 있다"며 “이번 월드투어 코리아에서 공개되는 다양한 성공사례와 AI CRM이 제안하는 새로운 가치를 바탕으로 우리가 나아가야 할 비즈니스의 미래에 대해 함께 고민할 수 있는 유익한 시간이 되기를 희망한다"고 강조했다.

2024.06.18 14:12김우용

서비스나우 "고객, 생성형 AI 숨 쉬듯 사용…韓 기업과 파트너십 논의"

"서비스나우는 통합 플랫폼에 생성형 인공지능(AI)을 접목했습니다. 고객들은 추가 작업 없이 생성형 AI를 플랫폼 내에서 숨쉬듯 자연스럽게 사용할 수 있습니다. 서비스나우는 한국을 주요 고객사로 눈여겨 보고 있습니다. 최근 국내 시스템통합(SI) 기업과 파트너십 논의를 시작하기도 했는데, 2~3년 후 국내 금융권 고객사 확보도 목표로 뒀습니다." 박혜경 서비스나우코리아 대표는 7일 본지와의 인터뷰에서 "서비스나우 고객은 통합 플랫폼에 들어간 생성형 AI를 유연하게 사용할 것"이라며 "꾸준한 기능 업그레이드를 위해 한국을 비롯한 여러 기업과 파트너십을 논의하겠다"고 밝혔다. 서비스나우는 디지털 비즈니스 통합 플랫폼 '나우 플랫폼'을 운영하고 있다. 지난해 생성형 AI 비서 '나우 어시스트'를 플랫폼에 탑재했다. 현재 6개월마다 신기능을 가진 나우 플랫폼 릴리즈를 출시하고 있다. 올해 3월에는 '나우 플랫폼 릴리즈 워싱턴 D.C.'를 공개한 바 있다. 고객은 이 플랫폼으로 코드 생성부터 제품 출시까지 서비스나우 기술과 생성형 AI를 동시에 이용할 수 있다. "한국 시장은 매우 중요…본사와 추가 파트너십 논의 시작" 박혜경 대표는 서비스나우가 한국을 주요 시장으로 눈여겨 보고 있다고 강조했다. 한국 엔터프라이즈급 고객들이 디지털전환(DX)을 적극적으로 추진하고, 생성형 AI 활용에 꾸준한 관심을 보인다는 이유에서다. 박혜경 대표는 "현재 국내 기업들과 지속적으로 미팅을 추진 중"이라며 "서비스나우의 생성형 AI 활용법, 자체 언어모델 구축에 대한 주제가 늘 오간다"고 설명했다. 그는 "이는 한국뿐 아니라 글로벌 기업들이 가장 큰 관심을 두는 부분"이라며 "서비스나우는 글로벌 트렌드에 민감한 한국 시장을 눈여겨볼 수밖에 없다"고 강조했다. 박 대표는 서비스나우가 2020년 데이터센터를 국내에 구축했던 사실을 근거로 들었다. 그는 "데이터센터 건설을 통해 고객사 데이터 보안을 지킨다"며 "한국 시장을 공략하기 위한 전략으로 본다"고 설명했다. 서비스나우는 국내 SI 기업과 파트너십 논의를 시작한 것으로 전해졌다. 그는 "현재 국내 SI 업체 한 곳과 추가 파트너십에 대한 논의를 추진 중"이라며 "이를 통해 서비스나우 플랫폼과 생성형 AI 기능을 한국 시장에 확장하겠다"고 강조했다. 앞서 서비스나우는 2019년 한국 지사를 설립한 후 LG CNS와 파트너십을 맺은 바 있다. 현재 국내 다른 기업과도 이런 교류를 활성화할 방침이다. "2~3년 후 금융권 고객 확보 목표…본사와 소통 늘리겠다" 박혜경 대표는 서비스나우 제품이 한국 시장에 더 스며들 수 있도록 노력하겠다는 포부를 알렸다. 우선 제조와 리테일 등 주요 고객사와 본사 간 소통에 주력할 방침이다. 그는 "기존 고객사들이 서비스나우 워크플로에서 원하는 점이 무엇인지 꾸준히 파악할 것"이라며 "이를 본사에 잘 전달해 한국 고객 요구를 충족하겠다"고 강조했다. 박 대표는 향후 국내 금융권 고객사도 확보할 계획이다. 그는 "국내 전체 시장 규모를 봤을 때 금융권이 큰 편에 속한다"며 "향후 2~3년 뒤 금융권을 주요 목표 고객으로 삼을 것"이라고 말했다. 그러면서 "금융권 고객사를 바로 공략하기 위해선 철저한 준비가 필요하다"며 "현재 금융 규제 내용을 꾸준히 모니터링하고 있는 수준"이라고 덧붙였다.

2024.06.07 15:29김미정

남부발전, 차세대 전자결재 시스템 구축…생산성·업무 효율 향상

남부발전이 생산성과 업무 효율성 향상을 위한 '차세대 전자결재 시스템'을 구축하고 본격적인 운영에 나섰다. 한국남부발전(대표 이승우)은 나눔기술·캠벨·세포아소프트와 협력해 차세대 전자결재 시스템을 구축하고 3주간 안정화 기간을 거쳐 운영 단계로 전환했다고 4일 밝혔다. 차세대 전자결재 시스템은 생산성·일관성·효율성 향상이라는 전략적 목표 달성을 위해 불필요한 절차는 간소화하고 문서작성 지원과 수기 문서 전산화 기능을 강화했다. 특히 설계 단계부터 생성형 인공지능(AI)을 고려해 생성형 AI와 쉽게 연동하는 플랫폼으로 구축했다. 또 웹표준 기술과 표준 분류체계관리 적용을 통해 ▲직인 날인 신청과 날인 전산화 ▲수기 계약(서명) 전산화 기능을 구현했다. 웹한글 기안기를 기반으로 ▲문서24 연동 ▲모바일 전자결재 ▲자료요청 및 회신 기능 ▲AI 문서 요약 등을 신규 지원하도록 했다. 남부발전은 정부의 Open API 적극 활용 정책에 부응하고자 ▲국립국어원 사전 Open API ▲국가법령정보 Open API 연동으로 업무 생산성 향상은 물론 직원 만족도를 극대화했다. 이승우 남부발전 사장은 “표준을 준수하고 다양한 편의 기능과 AI 플랫폼으로의 역할까지 고려했다”며 “최신 정보통신 기술을 전략적으로 활용해 지속적인 업무 혁신은 물론 경쟁 우위를 확보하겠다”고 말했다. 한편, 남부발전은 통합검색+GPT에 이어 AI 플랫폼인 차세대 전자결재 시스템을 구축함으로써 향후 사내 생성형 AI 탑재를 통해 PC와 모바일에서도 직원이 생성형 AI를 이용할 수 있도록 할 계획이다.

2024.06.04 18:09주문정

"엣지 플랫폼, 새로운 AI 담도록 진화한다"

[라스베이거스(미국)=김우용 기자] “엣지 플랫폼은 점점 더 많은 AI 여정을 수용하고 있다.” 피에르루카 치오델리 델테크놀로지스 엣지포트폴리오제품관리 수석부사장은 22일(현지시간) 미국 라스베이거스에서 열린 '델테크놀로지스월드(DTW) 2024'에서 한국기자단과 만나 이같이 강조했다. 피에르루카 치오델리 부사장은 델테크놀로지스에서 스토리지 관련 신규 비즈니스 구축을 담당해왔다고 자신을 소개했다. 그는 델테크놀로지스 파워스토어를 개발했으며, CTO실에서 VM웨어 모든 공동 전략 프로젝트 감독조직을 이끌었다. 그는 “델테크놀로지스는 2년전 프로젝트 프론티어를 발표하고 작년 델 네이티브엣지 신제품을 발표하며 엣지 비즈니스를 개발해왔다”며 “디지털시티부터 제조, 소매, 에너지 등의 전문가 팀을 구성해 제품을 연구한 결과 제로 터치를 확보할 수 있는 엣지 플랫폼을 수평적으로 구축해야 한다는 결론을 내렸다”고 말했다. 그는 “델 네이티브엣지는 제로트러스트와 제로토치를 통해 애플리케이션과 워크로드를 엣지에 배포할 수 있는 플랫폼”이라고 설명했다. 델테크놀로지스는 올해 행사에서 델 네이티브엣지의 최신 버전을 발표했다. 델 네이티브엣지 2.1 버전은 엔비디아, 서비스나우, 마이크로소프트와 파트너십을 강화하고, 엣지에서 메어메탈 컨테이너 기반으로 AI 애플리케이션 개발, 배포, 확장 등을 간소화할 수 있게 됐다. 올해 델테크놀로지스월드2024의 전체 주제가 AI로 관통하는 만큼 '델 네이티브엣지'도 새로운 AI 환경 구현에 주목했다. 그는 “AI는 아주 오랫동안 엣지에 존재하며 사용돼 왔고, 예전의 AI는 매우 최적화된 알고리즘 혹은 모델로서 간단한 조작에서 수년간 매우 정확하게 사용돼왔다”며 “지금은 AI 모델을 학습시켜 엣지로 추론을 가져와야 하는데, 엔비디아와 함께 네이티브엣지의 청사진을 통해 즉각적으로 엔비디아 NIM을 배포할 수 있는 기능을 발표했다”고 말했다. 그는 “네이티브엣지는 현재 엣지로 엔비디아 NIM을 사용할 수 있는 최초의 제품”이라며 “또, AI 실행은 매일 패키지를 변경하고, 계속 업데이트하면서 재교육을 해야 하기 때문에, 중앙부터 엣지까지 보안이 필요하다”고 강조했다. 그는 “AI 모델은 더 세련될 필요가 있고, 훈련을 받아야 하며, 또한 멀티모달 종류와 같은 더 다른 차원을 추가해야 한다”며 “따라서 AI 공장에서 만든 모델을 제조 공간이나 소매 공간으로 옮겨야 하는데 보안을 위해 쉽게 패키징할 수 있는 게 필요하다”고 덧붙였다. 델 네이티브엣지 최신 버전은 올해 행사에서 발표된 '델 AI 팩토리'의 일환으로 프로덕션급 애플리케이션의 개발 및 배포를 위한 엔비디아 NIM과 기타 마이크로서비스를 포함하는 엔드투엔드 소프트웨어 플랫폼인 '엔비디아 AI 엔터프라이즈'를 제공한다. 델 네이티브엣지와 엔비디아 AI 도구 및 SDK가 결합됐고, 엔비디아 메트로폴리스를 사용한 비디오 분석, 엔비디아 리바를 사용한 음성 및 번역, 엔비디아 NIM을 사용한 엣지에서 최적화된 추론 등에 이르는 엔비디아 AI 프레임워크를 엣지로 자동 제공할 수 있다. 델 네이티브엣지는 서비스나우의 나우플랫폼과 통합돼 엣지에서 AI 애플리케이션 개발 및 배포를 단순화한다. 기업은 IT 운영을 핵심 데이터 센터에서 엣지까지 효율적으로 확장할 수 있으며, 1일차 초기 배포부터 2일차 이상의 운영까지 아우르는 자동화된 엣지 관리 솔루션을 구축할 수 있다. 치오델리 부사장은 “이같은 폐쇄 루프 자동화를 통해 엣지 컴퓨팅 리소스의 오케스트레이션, 관리 및 워크플로를 단순화하고, 여러 산업 전반에 걸쳐 AI 및 기타 엣지 워크로드를 위한 보다 효율적이고 민첩하며 안전한 운영 및 서비스 모델을 제공할 것”이라며 “또 마이크로소프트 애저 아크 활성화 자동화 도입으로 엣지에서 추진력이 더욱 증폭됐다”고 말했다. 델테크놀로지스는 더 나은 비즈니스 성과와 엣지 사용 사례를 추진하기 위해 제조, 소매 및 디지털 도시에 서비스를 제공하는 ISV를 위한 6가지 새로운 네이티브엣지 솔루션을 도입했다. 대표적으로, 아비바 솔루션을 갖춘 새로운 통합 운영 센터는 도시 계획에 대한 360도 운영 뷰를 제공해 데이터 관리 및 시민 서비스를 향상시킨다. 플랫폼 자체 개선 사항으로 엣지 애플리케이션 성능, 확장성 및 보안이 향상됐다. 더 나은 성능, 확장성 및 보안을 제공하는 베어메탈 컨테이너에 애플리케이션을 배포하는 기능을 포함하며, 델네이티브엣지용 REST API를 도입해 데브옵스 워크플로에 통합하고 애플리케이션 통합을 개발하는 데 도움을 주는 비주얼스튜디오 플러그인 같은 새 도구를 제공한다. 델 에이펙스를 통한 단일 월간 구독으로 네이티브엣지 소프트웨어와 네이티브엣지 엔드포인트를 모두 활용할 수 있다. 델 '델 프리시전 워크스테이션'과 파워엣지 T160 서버 등의 새 엣지 하드웨어를 엣지 인프라 지원에 포함시켰다. 델 파워엣지 T160은 이전 제품보다 42% 작은 크기로 소매점 같은 작은 공간에 이상적이다. 엣지 및 인프라를 위한 프로컨설트 자문서비스와 엣지용 애플리케이션 디자인 서비스 등의 새 엣지 서비스를 출시했다. 델 서비스 전문가는 현재 상태를 평가하고 원하는 상태에 도달하기 위한 엣지 전략을 구축할 뿐만 아니라 효율성, 성능 및 ROI를 극대화하도록 엣지 환경을 설계하는 데 도움을 준다. 그는 네이티브엣지를 사용해 청사진 기술을 조정할 수 있고, 모든 것을 제로트러스트와 제로터치로 자동화하면서, 요구사항과 필요한 모든 소프트웨어를 패키지에 넣을 수 있다”며 “비용을 절감하고 완전한 보안을 달성하면서, 추론을 엣지에서 수행하고 모델을 재훈련시키는 전체 루프를 갖게 된다”고 강조했다. 그는 생성형 AI를 산업 엣지 환경에서 활용이 이제 막 시작됐다고 밝혔다. 그는 “큰 교량의 상황을 분석하고 품질을 관리한다고 할 때 현재의 컴퓨터비전으로 할 수 있는 건 얼마나 녹슬었는지 보는 정도였다”며 “생성형 AI를 활용한다면, 녹슨 교량 주변의 나무나, 다른 종류의 변색, 진동, 소음 등을 포함해 생성형 AI 기반의 3D 모델을 만들어내는 식이 가능할 것”이라고 예를 들었다. 그는 “올해 플랫폼을 지속적으로 혁신하면서 더 많은 릴리스를 출시할 예정”이라며 “플랫폼 기능을 더 확장하고, 파트너 생태계를 더욱 확장함으로써 고객에게 엣지를 위한 최고의 기반을 제공할 것”이라고 밝혔다.

2024.05.24 00:07김우용

버너 보겔스 "비용이란 제약 조건이 창의성 만든다"

“여러분이 구축중인 시스템에 도전과제로서 제약 조건을 만들어야 창의성을 낳을 수 있다.” 버너 보겔스 아마존 CTO 겸 아마존웹서비스(AWS) 부사장은 17일 서울 삼성동 코엑스에서 개최된 'AWS서밋서울 2024' 2일차의 화상 기조연설에서 이같이 밝혔다. 이날 기조연설은 윤석찬 AWS 수석 테크 에반젤리스트와 버너 보겔스 CTO, 맷 우드 AWS 제품 담당 부사장 등이 기조연설을 통해 클라우드 기술의 현재와 미래에서 중요한 세 가지 트렌드를 소개했다. 강연 중간 각 트렌드별 주요 국내 고객 사례로 인프랩의 이동욱 CTO, 카카오페이증권의 조지훈 플랫폼개발실장, 센드버드의 구정진 CTO가 자사의 경험을 공유했다. 첫 번째로 소개된 트렌드는 비용적으로 검소한 아키텍처, 즉 푸르걸 아키텍처(Frugal Architecture)였다. 버너 보겔스 부사장이 화상으로 푸르걸 아키텍처의 7가지 원칙을 아키텍처 설계, 지표 측정, 최적화 등의 분야로 나눠 설명했다. 버너 보겔스 CTO는 “클라우드는 하드웨어 제약을 제거하고 대규모의 안정적인 시스템을 구성할 수 있게 했고, 개발 실행과 배포의 속도에 초점을 맞추게 했다”며 “비용 인식은 잃어버린 기술이고 다시 배워야 하는 기술이며, 비용효율성과 지속가능성을 중요한 우선 순위로 두고 비용을 핵심 제약으로 생각하는 게 다시 아키텍트의 의무가 됐다”고 밝혔다. 그는 ▲비용을 비기능적 요소로 보고 아키텍처를 설계하라 ▲비즈니스에 비용을 맞춰라 ▲시스템 설계는 타협의 연속이다 ▲관찰되지 않는 시스템은 알려지지 않은 비용으로 연결된다 ▲비용 인식 아키텍처를 통해 비용 관리를 구현해야 한다 ▲비용 최적화는 점진적으로 이뤄진다 ▲도전하지 않은 성공은 가정(Assumptions)을 낳는다 등 7가지 원칙을 소개했다. 이어 윤석찬 에반젤리스트가 앞서 소개된 원칙 중 분야별로 한 가지씩 뽑아 자세히 소개했다. 윤 에반젤리스트는 먼저 아키텍처 설계 원칙 중 '비즈니스에 비용을 맞추라'는 원칙에 대해 이야기했다. 비즈니스의 진화에 따라 아키텍처 역시 변화할 수 있도록 설계해야 한다는 것이다. 그는 지속적인 아키텍처 변경을 통해 비용을 절감할 수 있으며, AWS 비용 최적화 허브를 활용하면 손쉽게 비용 최적화를 위한 권장 사항을 확인할 수 있다고 했다. 이어 지표 측정 원칙 가운데 '비용 인식 아키텍처를 통해 비용을 통제하라'는 원칙을 소개했다. 그는 아마존닷컴이 서비스의 필요성에 따라 티어가 나눠져 있어 비용을 통제할 수 있다는 점을 강조했다. 이때 서비스 티어를 도입하기 위해서는 클라우드 인프라의 리소스를 서비스 단위로 묶을 수 있어야 하는데, 윤 에반젤리스트는 아마존 클라우드워치의 애플리케이션 시그널 기능을 사용하면 AWS에서 애플리케이션 중심으로 리소스를 묶어서 모니터링할 수 있다고 말했다. 마지막으로 '성공에 안주하지 말라'는 원칙을 설명했다. 그는 현대적인 프로그래밍 언어 러스트가 지속 가능성 측면에서도 뛰어나다며, 최근 출시된 러스트용 AWS SDK를 소개했다. 비용 최적화 사례로 인프랩이 소개됐다. 이동욱 인프랩 CTO는 “작년 한 해 동안 월간 2만5천달러, 연간 30만달러의 클라우드 비용을 절감했다”며 “비용 최적화 현황표를 구축해 월별 비용을 정기적으로 검토했으며, 비효율적으로 비용이 사용되는 부분을 개선하는 데 주력했다”고 밝혔다. 이동욱 CTO는 인프랩의 비용 절감을 위한 주요 조치로 RDS 스펙 축소, ECS 파게이트에서 EC2로의 전환, AWS 그래비톤으로 인스턴스 전환, 백앤드팀과 협력을 통한 쿼리 튜닝 등을 구체적 방법으로 언급했다. 이동욱 CTO는 스타트업을 위한 비용 절감 팁으로 “CDN 트래픽 비용을 할인하는 계약인 CFRC 계약을 활용하면 트래픽 비용의 10% 이상을 절약할 수 있다”며 “인프랩은 비즈니스와 클라우드 비용을 연결하는 모니터링 환경을 구축 중에 있으며, 이를 통해 비용과 비즈니스 성과의 관계를 파악하고, 사내 블로그를 통해 공유할 계획”이라고 덧붙였다. 두 번째 트렌드는 플랫폼 엔지니어링을 꼽았다. 플랫폼 엔지니어링은 개발과 운영을 함께 하는 데브옵스와 공통 운영 조직을 만드는 신뢰성 엔지니어링에서 한 걸음 더 나아가, 공통 인프라 세팅이나 보안 규정 준수와 같은 중복되는 영역을 완전히 빼고 사내 개발자용 셀프 서비스 제품을 만들어주는 방식이다. 윤석찬 에반젤리스트는 세 가지 방법의 우열을 가릴 수는 없지만, 플랫폼 엔지니어링은 개발팀의 자유도가 조금 낮더라도 사내 규정이나 개발 가이드에 따라 빠르게 개발할 수 있다는 장점이 있다고 설명했다. 플랫폼 엔지니어링을 성공적으로 구현한 사례로 리버티 뮤추얼과 무신사를 들었다. 고객 사례로 카카오페이증권의 조지훈 플랫폼개발실장은 “데브옵스, SRE는 주로 개발과 운영의 효율성을 높이는 데 초점을 맞추는 반면, 플랫폼 엔지니어링은 사용자 중심의 문제 해결과 제품 완성도에 집중한다는 차이가 있다”며 “카카오페이증권은 쿠버네티스를 활용한 환경 구축 및 개선을 통해 사용자가 편리하게 개발할 수 있는 환경을 제공하기 위해 플랫폼 엔지니어링을 도입하게 됐다”고 강조했다. 그는 “플랫폼팀이 내부 고객인 동료들에게 제품이나 서비스에 대해 적극적으로 피드백을 받고 긴밀하게 소통하는 게 중요하다”며 “플랫폼 엔지니어링을 도입하려는 기업은 점진적이고 계획적으로 접근하고, 처음부터 전문적인 엔지니어와 조직을 만들기보다 기업 내에 생산성 병목이 있거나 개선이 필요한 영역을 찾고 자동화를 도입하고 그 결과에 따라 목표를 조정하라”고 조언했다. 가장 중요한 주제로 소개된 세번째 트렌드는 생성형 AI다. 맷 우드 AWS 제품 담당 수석 부사장은 AWS가 개발자 및 최종 사용자들에게 생성형 AI의 세 가지 계층에 대해 설명했고 각 계층에 AWS 생성형 AI 서비스 및 제품에 대해 소개했다. 개발자는 ▲파티 록(Party Rock) ▲아마존 Q 비즈니스 ▲아마존 베드록 ▲아마존 Q 디벨로퍼 등의 AWS 솔루션 중 자신의 상황 및 니즈에 맞게 선택해 파운데이션 모델을 기반한 생성형 AI 앱 개발 방식을 구현할 수 있다. 파티 록은 코딩 경험 없이도 누구나 프롬프트를 기반으로 간단한 기능을 구현하고 공유할 수 있게 해주는 '생성형 AI 놀이터'다. 예를 들어 팟캐스트를 생성하고자 할 때 특정 주제를 프롬프트로 지정하면, 이후 클릭 몇 번만으로도 제목, 예상 에피소드, 관련 이미지를 생성할 수 있다. 아마존 Q 비즈니스는 기업 내 데이터를 기반으로 생성형 AI 포털을 만들어 주는 완전 관리형 서비스다. 이를 통해 별도의 개발 절차 없이 검색 증강 기법, 즉 RAG 방식을 이용하는 챗봇 서비스를 바로 생성할 수 있다. 아마존 Q 비즈니스는 일반 사용자 모드와 관리자 모드로 나뉜다. 일반 사용자 모드는 생성형 AI와 실시간으로 상호작용해 바로 응답을 받을 수 있도록 설계됐다. 관리자 모드에서는 콘솔에서 애플리케이션을 만들고 사내 데이터를 연동할 수 있다. 여기에 S3 버킷이나 파일 업로드, 마이크로소프트 365, 구글드라이브, 세일즈포스, 슬랙 등 40여가지의 데이터 소스를 추가할 수 있다. 단순히 챗봇 기능뿐만 아니라 실제 업무 프로세스와 연동할 수 있으며, 콘솔에서 사용자 관리, 문서 인덱스 관리, 사용자 웹 환경 관리도 가능하다. 아마존 베드록은 단일 애플리케이션 프로그래밍 인터페이스(API)를 통해 AI 선도 기업의 파운데이션 모델(FM)을 사용할 수 있도록 지원하는 완전 관리형 서비스다. 폭넓은 모델 선택, 날리지베이스 에이전트, 가드레일, 모델 평가와 미세조정 등 다양한 기능을 제공한다. 이번에 베드록 스튜디오를 프리뷰 버전으로 출시하기도 했다. 베드록 스튜디오는 기술 자료, 에이전트, 가드레일 등 베드록의 주요 기능을 선별해 쉽고 신속하게 사용할 수 있도록 프로토타이핑 환경을 제공한다. 아마존 Q 디벨로퍼는 개발자들이 코드를 구현할 때, 사용할 수 있는 생성형 AI 도우미이다. AWS 콘솔 및 통합 개발 환경(IDE)에서 코딩 가이드, 코드 생성, 코드 테스트 및 레거시 코드 변환 기능 등을 제공한다. 개발자들은 아마존 베드록 및 아마존 Q를 이용해 생성형 AI 앱 기획부터, 설계, 코드 구현, 테스트, 배포, 추가 기능 개선 등 모든 소프트웨어 개발 사이클에서 맞춤화된 구현을 통해 업무 생산성을 향상시킬 수 있다. 가령 영국의 브리티시 텔레콤의 경우, 아마존 Q 디벨로퍼를 통해 사용자당 매일 15~20개의 코드 제안을 받고 있으며 도입 후 처음 4개월 동안 10만 줄 이상의 코드를 생성했고, 반복적인 작업의 12%를 자동화했다. 생성형 AI는 개발자들의 업무 생산성을 높이는 중요한 도구로서 지속적으로 기능해 나가고 있다. AI 커뮤니케이션 플랫폼 센드버드의 구정진 CTO가 이처럼 생성형 AI 기술을 활용해 더 나은 제품을 구현한 사례를 소개했다. 센드버드는 지난해 기업형 맞춤형 챗봇 '센드버드 AI 챗봇'을 출시했고 아마존 베드록 기반의 클로드3(Claude3)을 활용해 서비스의 오퍼링을 확대하며 이를 지속적으로 고도화하고 있다. 구정진 센드버드 CTO는 “센드버드는 채팅, 오디오, 비디오 콜과 같은 커뮤니케이션 API/SDK를 제공하는 회사로 최근 멀티채널과 AI 챗봇으로 서비스를 확장했다”며 “생성형 AI는 위기가 아닌 성장을 위한 기회이며, 쉽고 안정적인 API와 SDK를 활용해 고객사이 생성형 AI를 도입하는 데 가장 적절한 솔루션을 제공하려 노력하고 있다”고 밝혔다. 그는 새로 구현하게 된 노코드 기반의 AI 챗봇을 소개하며 “LLM을 실제 프로덕트에 적용할 때 응답 퀄리티 외에도 신경 써야 할 부분이 많다”며 “웹과 모바일 환경 모두에서 최적의 UI를 제공해 개발 시간을 단축할 수 있도록 지원할 계획이고 운영에 필요한 모니터링 및 다양한 워크플로와 통합 역시 제공할 계획”이라고 강조했다. 그는 “아마존 베드록을 기반으로 AI 챗봇을 구현했을 때 컴플라이언스 및 보안 문제를 해결할 수 있었다”며 '다양한 모델 선택이 가능하다는 점과 새로운 모델과의 통합이 용이한 점, 콘텐트의 안정성 관련한 가드레일의 편리함 등이 놀라웠다”고 덧붙였다. 그는 마지막으로 생성형 AI 시장의 기술 변화는 예측하기 어렵지만, LLM 모델의 비용 감소, 제너럴 모델과 검색 증강 생성(RAG)의 조합, 워크플로와의 연계가 중요한 토픽이 될 것이라고 전망했다.

2024.05.17 14:13김우용

서비스나우 CEO "나우 플랫폼, 생성형 AI 만나다…간소화·유연성↑"

[라스베이거스(미국)=김미정 기자] "서비스나우 고객은 통합 플랫폼으로 모든 업무를 한곳에 모아서 봅니다. 타사 플랫폼보다 속도가 빠르고 사용법이 간단한 이유입니다. 서비스나우는 여기에 생성형 인공지능(AI)을 추가했습니다. 그 어떤 플랫폼보다 생성형 AI를 유연하고 간소화된 형태로 고객 비즈니스에 적용할 수 있습니다." 빌 맥더멋 서비스나우 최고경영자(CEO)는 이달 9일까지 미국 네바다주 라스베이거스에서 열린 '서비스나우 날리지 2024'에서 기자와 만나 자사 플랫폼 강점을 이같이 설명했다. 서비스나우는 디지털 비즈니스 통합 플랫폼 '나우 플랫폼'을 공급하고 있다. 이 플랫폼은 모든 비즈니스 업무를 한번에 소화할 수 있다. 이 회사는 지난해 생성형 AI '나우 어시스트'를 플랫폼에 탑재했다. 현재 6개월마다 신기능을 가진 나우 플랫폼 릴리즈도 출시하고 있다. 올해 3월 '나우 플랫폼 릴리즈 워싱턴 D.C.'를 공개한 바 있다. 맥더멋 CEO는 나우 플랫폼에 적용된 생성형 AI 강점으로 유연성과 간소화를 꼽았다. 통합 플랫폼에 생성형 AI가 접목됨으로써 모든 비즈니스에 자연스럽게 스며들 수 있다는 이유에서다. 플랫폼 간 칸막이 현상과 끊김이 없어 유연한 비즈니스 적용이 가능하다. 그는 서비스나우의 생성형 AI 전략이 마이크로소프트를 비롯한 SAP, 아마존웹서비스(AWS), 세일즈포스 등 타사 전략과 차별점 있다고 강조했다. 맥더멋 CEO는 "자사 플랫폼은 한 몸"이라며 "생성형 AI를 접목하면 바로 이를 사용할 수 있다"고 했다. 반면 타사 플랫폼은 여러개 분절된 형태다. 생성형 AI를 일일이 적용해야 한다. 맥더멋 CEO는 "서비스나우 고객은 나우 플랫폼 하나로 모든 비즈니스에 생성형 AI를 적용할 수 있다"며 "마치 생성형 AI가 숨 쉬듯 스며들어 간 셈"이라고 강조했다. 반면 "다른 빅테크 플랫폼은 이리저리 분산된 형태"라며 "생성형 AI를 접목하기 위한 절차와 시간이 필요하다"고 했다. 이 과정에서 시스템 복잡성과 업무 복잡성이 생길 수 있다는 설명이다. "고객사, 지난해 생성형 AI로 워크플로우 230억개 생성" 빌 맥더멋 CEO는 생성형 AI를 만난 나우 플랫폼 강점을 구체적으로 설명했다. 우선 고객이 비즈니스 프로세스를 워크플로우 형태로 실시간 전환할 수 있다고 했다. 모든 업무를 실시간으로 자동화할 수 있다는 의미다. 과정도 간단하다. 사용자는 IT 전문지식 없어도 자연어를 통해 워크플로우 생성에 필요한 소프트웨어(SW) 코드를 자동으로 만들 수 있다. 사람은 직접 손으로 구상한 워크플로우를 촬영해서 플랫폼에 올릴 수도 있다. 생성형 AI가 이를 인식해 시스템 워크플로우 설계도를 자동 생성할 수 있다. 맥더멋 CEO는 "사용자는 자연어로 대시보드를 실시간으로 생성하거나 설정할 수 있다"며 "플랫폼에 생성형 AI를 접목함으로써 업무 생산성을 한단계 더 높일 수 있는 셈"이라고 말했다. 그는 플랫폼에 탑재된 거대언어모델(LLM)을 통해 해당 업무 수행을 할 수 있다고 했다. 현재 서비스나우가 자체 개발한 LLM이 플랫폼에 깔려있다. 산업에 맞게 도메인 특화 형태로 제공된다. 고객은 여기에 구글, 메타, 오픈AI 등 원하는 LLM도 접목할 수 있다. 맥더멋은 "현재 고객사는 추가 LLM 적용 없이 서비스나우 자체 모델로도 만족스러운 결과를 얻을 수 있다"며 "전 세계 어떤 기업 애플리케이션도 이같은 운영을 통합적으로 진행하지 않는다"고 했다. 그는 고객사가 나우 플랫폼의 생성형 AI를 통해 생산성 올린 사례를 소개했다. 빌 맥더멋 CEO는 지난해 고객사가 230억건 워크플로우를 생성했다고 강조했다. 그동안 번거로운 비즈니스 과정을 AI로 자동화한 셈이다. 그는 "이는 업무 생산성을 최대 35%까지 올렸다"며 "이를 통해 줄일 수 있는 비용과 시간을 상상을 초월할 것"이라고 강조했다. "한국, 중요한 고객사…LG CNS가 성공 사례 보여" 빌 맥더멋 CEO는 한국 시장을 눈여겨보고 있다고 했다. 한국 최대 고객사인 LG CNS가 성공적인 활용 사례를 보였다는 이유에서다. 맥더멋 CEO는 LG CNS가 서비스나우 ITSM 솔루션을 도입해 LG 그룹 전체에서 활용 중이라고 밝혔다. 그는 "서비스나우가 필요한 데이터를 IT담당 직원에게 실시간으로 제공할 수 있어 생산성을 높였다"고 강조했다. 맥더멋은 "LG CNS는 LG 그룹의 성공 사례를 바탕으로 계열사를 포함한 다른 고객사로 확장하고 있다"며 "한국 시장에 서비스나우 플랫폼 활용 사례를 지속적으로 늘릴 것"이라고 했다.

2024.05.14 08:43김미정

생성형 AI로 사업 키우는 비결, 美 라스베이거스서 공개

[라스베이거스(미국)=김미정 기자] 생성형 인공지능(AI) 탑재한 기업 플랫폼으로 사업을 확장할 수 있는 비결이 미국 라스베이거스에서 소개된다. 서비스나우는 7일(현지시간)부터 9일까지 미국 네바다주 라스베이거스 베네시안 엑스포에서 '서비스나우 날리지 2024(ServiceNow Knowledge 2024)'를 열고 기업 통합 플랫폼과 새로운 생성형 AI 기능을 공개한다. 이 행사는 서비스나우 대표 제품인 서비스나우 소개와 개발자 커뮤니티를 위한 연례 컨퍼런스다. 솔루션 새 기능 발표와 시연, 고객사 사례 발표 등이 이뤄진다. 올해 행사 핵심 키워드는 생성형 AI다. 기업이 생성형 AI를 탑재한 서비스나우 플랫폼으로 업무 효율성을 높이고 운영 비용을 낮출 수 있는 비결이 소개된다. 행사에선 '서비스나우 플랫폼으로 생성형 AI의 힘 발휘하기' '생성형 AI로 모든 비즈니스 영역 자동화하기' 등 생성형 AI 관련 주제 발표가 진행된다. 기업이 생성형 AI로 사업 확장할 방법과 관련 사례를 소개한다. 서비스나우는 기업 전반 비즈니스 프로세스를 가속하는 솔루션을 제공하고 있다. 워크플로와 자동화를 기업 업무에 도입해 고객 비즈니스 가치를 높이고 있다. 플랫폼에 노코드와 로우코드를 활용해 프로세스를 확장함으로써 업무 방식을 최적화할 수 있다. 대표 솔루션은 '나우 플랫폼'이다. 나우 플랫폼은 자동화 기술을 통해 기업을 비롯한 고객, 직원 간 원활하고 지능적인 업무 경험을 제공하고 있다. 서비스나우는 지난해부터 나우 플랫폼에 생성형 AI를 탑재하기 시작했다. 이런 방식으로 '나우 플랫폼 벤쿠버'를 지난해 공개한 바 있다. 올해 '나우 플랫폼 워싱턴 D.C.'도 출시했다. 워싱턴 D.C. 릴리스에는 중요 상호작용을 최적화하고 비즈니스 성장을 촉진하며 끊임없이 변화하는 고객과 직원의 요구에 조직이 적응할 수 있도록 돕는 새로운 도구도 들어있다. 회사는 이번 행사에서 한층 더 강화된 생성형 AI 기능을 소개할 예정이다. 서비스나우 관계자는 "앞으로 기업 비즈니스 모든 과정에 생성형 AI 기능이 촘촘히 접목될 것"이라며 "고객은 이번 행사를 통해 서비스나우가 제시한 기업용 생성형 AI 기술을 구체적으로 알 수 있을 것"이라고 밝혔다.

2024.05.07 14:03김미정

디노도 "방대한 기업 데이터, 물리적 통합보다 '논리적 연결' 우선"

"기업 데이터 환경이 복잡해졌습니다. 기업이 자사 데이터를 찾고 활용하는 것이 버거울 정도입니다. 이제 데이터를 한 플랫폼에서 관리할 수 있어야 합니다. 디노도는 '디노도플랫폼9.0'으로 이를 도와줄 수 있습니다. 디노도플랫폼9.0은 데이터 가상화를 통해 이리저리 흩어져있는 데이터를 물리적으로 이동하지 않고도 논리적으로 연결해 데이터 활용률을 높여줍니다." 남궁명선 디노도코리아 대표는 3일 인터컨티넨탈 서울 코엑스에서 열린 기자간담회서 올 상반기 출시 예정인 디노도플랫폼9.0 기능을 소개하며 이같이 밝혔다. 남궁명선 대표는 기업 데이터 환경이 복잡해진 추세라고 지적했다. 그는 "기업은 멀티 클라우드 환경에서 데이터를 관리한다"며 "이럴수록 데이터는 점점 방대해지면서 이리저리 흩어지는 사일로 현상까지 보인다"고 설명했다. 기업은 이를 극복하기 위해 데이터 레이크하우스 등을 활용해 물리적으로 데이터를 모은다. 그는 "현재 사일로화된 데이터를 물리적으로 모으는 건 무리인 시대"라며 "이는 인적, 물적 낭비일 것"이라고 설명했다. 남궁 대표는 "현재 기업은 내부 데이터뿐 아니라 외부 데이터도 자주 사용한다"며 "이때 외부 데이터까지 기업 환경에 맞게 통합·저장하는 것도 버거운 상황"이라고 했다. 기업이 물리적으로 데이터를 한데 모아 관리하기 벅찬 시기라는 의미다. 남궁 대표는 데이터 물리적 통합보다 논리적으로 한데 연결하는 것을 목표로 둬야 한다고 했다. 그는 이를 위해 데이터 가상화를 해결책으로 제시했다. 데이터 가상화는 데이터를 물리적으로 옮기는 개념과 다르다. 이리저리 흩어져 있는 데이터를 그대로 두되, 데이터끼리 논리적으로 연결하는 것을 의미한다. 기업은 데이터를 굳이 옮기지 않아도 필요에 따라 연결해 사용하면 된다. 남궁명선 대표는 "디노도는 데이터를 물리적으로 모아서 덩치를 키우는 것보다 이미 있는 데이터끼리 잘 연결해서 활용하는 것을 목표로 뒀다"고 설명했다. 디노도플랫폼9.0은 이런 데이터 가상화 기능을 갖춘 제품이다. 기업의 방대한 데이터를 물리적으로 통합하지 않아도 필요에 따라 데이터끼리 연결해 활용도를 높여주는 솔루션이다. 그는 "분산된 데이터 환경에서도 데이터 사용률을 높여주는 셈"이라며 "고객은 한 플랫폼에서 모든 데이터를 연결, 관리할 수 있는 편리성을 갖출 수 있다"고 강조했다. 남궁명선 대표는 "기업은 데이터를 물리적으로 모아놨을 때 데이터를 효율적으로 사용하지 못한다"고는 점도 언급했다. 디노도 자체 조사 결과에 따르면, 기업 전체 데이터 중 75%가 내부에서 활용되지 못하는 것으로 나타났다. 그는 "디노도플랫폼9.0은 모든 데이터를 연결함으로써 이러한 사각지대를 해소해 줄 것으로 기대한다"고 했다. 그는 올해 국내 신규고객 유치를 본격화하겠다고 했다. 지난해 카카오뱅크와 한 운송업체를 고객사로 유치한 바 있다. 남궁 대표는 "올해 상반기 통신사, 증권사와 계약 논의 중이다"며 "하반기에는 제조사, 보험사 등 다양한 분야의 고객사 유치를 위해 노력할 것"이라고 했다. 그는 "현재 기업들과 실증 시험도 여러 차례 진행했다"며 "올해 본격적인 성과를 낼 것"이라고 자신했다. "생성형 AI, 사람-데이터 다리 역할…관리 자동화 한층 높여" 이날 디노도는 디노도플랫폼9.0의 주요 기능도 소개했다. 디노도코리아 김세준 기술영업 상무는 생성형 AI 적용을 통한 셀프서비스 기능 향상과 빨라진 데이터 처리 속도 등을 제품 강점으로 내세웠다. 김세준 기술영업 상무는 고객이 생성형 AI를 통해 필요한 데이터 검색을 실시간으로 진행할 수 있다는 입장이다. 이때 오픈AI의 GPT 모델이 사용자 명령어 이해, 검색 결과를 제공한다. 우선 사용자가 생성형 AI 창에 "이번 분기에 가장 많이 팔린 제품명을 순서대로 나열해 줘"라고 입력하면, AI는 이를 이해한 뒤 프로그래밍언어(SQL)로 바꾼다. 그 후 디노도 플랫폼에 해당 데이터를 요청한다. 플랫폼이 관련 데이터를 SQL로 제공하면, AI는 이를 자연어로 변환한 뒤 사용자에게 주는 식이다. 그는 "IT 기술자가 아니어도 자연어를 통해 데이터를 관리할 수 있을 것"이라며 "이 플랫폼에서 생성형 AI는 사람과 데이터를 연결하는 다리 역할을 맡았다"고 덧붙였다. 김세준 상무는 "범용 거대언어모델(LLM)은 데이터 용어를 잘 이해하지 못한다"며 "디노도는 AI가 고객사 내 데이터 문맥을 파악할 수 있도록 별도 작업을 거친다"고 설명했다. 김 상무는 "디노도의 광범위한 메타데이터와 기업 데이터를 통합해 LLM에 공급하는 식"이라며 "여기에 모델 정확성과 신뢰성을 올리는 기술 검색증강생성(RAG)을 지원한다"고 덧붙였다. 그는 이 외에도 기존보다 더 빠른 데이터 처리 향상을 보인다고 설명했다. 김 상무는 "디노도플랫폼9.0은 오픈소스 쿼리 엔진인 프레스토 기반의 대규모 병렬처리(MPP) 기능을 탑재했다"며 "이를 통해 대용량 데이터 처리 성능을 올리고 데이터 가시성 확보를 더 늘렸다"고 강조했다. 데이터 보안 강화도 높였다고 했다. 그는 "데이터 관리 권한을 세분화했다"며 "관리자가 볼 수 있는 데이터가 다르고, 내부·외부 데이터도 각각 다른 뷰를 보여준다"고 강조했다.

2024.04.03 16:36김미정

"AI 기술을 가장 쉽고 안전하게 활용할 수 있는 플랫폼"

“레드햇이 한국에 존재하는 이유는 한국 고객의 경쟁력 강화에 기여하기 위해서다. 현재 고객의 경쟁력 강화를 위한 논의는 인공지능(AI)에 있다. 레드햇은 엔터프라이즈 AI 플랫폼을 방향으로 잡았고, 고객이 AI 기술을 가장 잘 활용할 수 있도록 지원한다.” 김경상 한국레드햇 대표는 최근 본지와 인터뷰에서 자사의 사업 전략에 대해 이같이 밝혔다. 2021년부터 한국레드햇 수장을 맡아온 김경상 대표는 “지난 3년 사이 고객에게 주로 듣는 이야기의 키워드가 클라우드 도입에서 클라우드 네이티브 애플리케이션 AI, 엣지 등으로 바뀌었다”며 “특히 작년 가장 많이 논의된 주제가 AI였고, 레드햇도 어떻게 AI에 대응해야 할 지 고민을 많이 했다”고 강조했다. 작년 한해 많은 기업이 생성형 AI에 관심을 갖고 발빠르게 투자에 나섰다. 일단 생성형 AI의 유즈케이스와 기술적 검증이 주된 투자처였다. 이제 검증 단계를 거쳐 본격적인 도입의 시기가 오고 있다. 그와 함께 전과 다른 새로운 고민거리가 기업에 부담을 주고 있다. 김경상 대표는 “기존 기업용 앱 개발 및 관리 과정과 AI를 활용해 서비스하는 과정 사이에 특성 차이가 있다”며 “기존 기업용 앱과 달리 AI는 대량 데이터 관리와 고성능 GPU 서버 제어, 초기 모델 학습과 서비스 개시 후 지속적인 모델 최적화 과정 등이 잘 진행돼야 한다”고 설명했다. 그는 “인프라 과점에서 초기 대량 데이터 학습 시점과 서비스 시점의 인프라 관리 지점이 달라진다”며 “이런 부분에 초점을 둬서 레드햇의 컨테이너와 쿠버네티스 기술인 오픈시프트를 기반으로 전체 과정을 지원하는 플랫폼인 '오픈시프트 AI'란 것을 출시해 기업용 앱과 다른 요구사항을 가진 AI 활용 부분을 지원하고 있다”고 덧붙였다. 그에 따르면, 생성형 AI는 기업에 막 도입되기 시작한 초기 단계기 때문에 전세계 많은 전문업체와 서비스업체가 각자의 소프트웨어와 하드웨어를 내놓고 있다. 무분별한 도입시 관리 복잡성이 커지고, 지속적으로 업데이트돼야 하는 AI 플랫폼의 특성을 유지하지 못할 수 있다. 레드햇의 오픈시프트 AI는 오픈소스 소프트웨어를 기반의 개방형 아키텍처를 갖고 있고, 다양한 소프트웨어 회사와 협업 가능하도록 설계됐다. 레드햇은 엔터프라이즈 리눅스를 수십년간 제공해온 노하우를 통해 AI 기술을 더 안정적이고 호환성 검증된 환경에서 이용하게 한다. 김 대표는 “레드햇의 오픈 하이브리드 클라우드는 퍼블릭 및 프라이빗 클라우드와 엣지 어디서든 자유롭도록 상호운용을 보장한다”며 “이게 오픈시프트의 기본 사상이며 프라이빗에서 AI를 준비하고 디바이스 엣지 단에 보내 퍼블릭에서 활용하게 하는 등의 자유도를 줄 수 있다”고 말했다. 그는 “또 한편으로 레드햇 제품에 생성형 AI 역량을 심고 있는데, 레드햇 앤서블 자동화 솔루션에 생성형 AI를 접목했다”며 “운영체제부터 서비스형 플랫폼(PaaS)에 이르는 인프라 관리 관련 경험과 데이터를 AI에 학습시켜서 자동화 코드를 생성하는 서비스인 '앤서블 라이트스피트'를 제공하고 있으며, 앞으로 생성형 AI 역량을 고도화해 다양한 제품군으로 확대할 계획”이라고 강조했다. 김 대표는 지난 3년 간 이룬 고객 확보 사례로 삼성전자의 사례를 들었다. 단순히 솔루션을 제공하는 것에 그치지 않고 고객의 경쟁력 향상에 기여한다는 기본 전략을 실현한 사례란 것이다. 그는 “삼성전자와 레드햇은 2년전부터 협약을 맺었고, 그 첫 사례로 차세대 CXL 메모리 분야에서 협력하고 있다”며 “앞으로 차세대 메모리로 각광받는 CXL을 서버에서 사용할 때 가장 많이 활용될 OS인 레드햇엔터프라이즈리눅스(RHEL)를 제품 개발 과정부터 성능을 검증해 출시하는 것”이라고 말했다. 그는 “레드햇 소프트웨어에서 삼성전자 CXL이 최적 성능을 내는 지 검증하고, 확인하고 출시함으로써 해당 메모리가 시장에 나왔을 때 훨씬 더 경쟁력있게 활약할 수 있는 윈윈 사례라고 생각한다”고 덧붙였다. 그는 또 다른 상호 협력 사례로 삼성SDS와 한전KDN을 들었다. 삼성SDS는 자사 퍼블릭 클라우드 플랫폼에서 레드햇 오픈시프트를 서비스 품목으로 제공하게 됐다. 한전KDN은 에너지 관련 공공기관에 제공하는 클라우드 네이티브 애플리케이션 전환 서비스에서 레드햇의 솔루션 역량을 활용하고 있다. 김 대표는 “계속해서 아이템을 발굴해서 고객과 서로 윈윈하는 케이스를 많이 만드려 하고 있다”며 “한국 시장에 기여하는 노력을 꾸준히 해왔고 앞으로도 계속할 것”이라고 강조했다. 레드햇은 작년과 올해 여러 시장 변화를 마주하고 있다. 2020년부터 RHEL의 오픈소스 다운스트림 프로젝트인 센트OS 리눅스를 업스트림 프로젝트인 '센트OS 스트림'으로 변경했고, 그 일환으로 RHEL의 소스코드를 고객과 파트너에게 한정적으로 제공하고 있다. 센트OS 리눅스의 대체재를 강조하는 경쟁사의 공격적 영업이 글로벌 시장과 국내 시장에서 활발히 일어났다. 김 대표는 “가격이든 품질이든 경쟁은 시장 자체의 크기를 키우기 때문에 좋은 것이라 생각한다”며 “그런 차원에서 이미 검증된 솔루션이냐 안정적이냐 부분에 초점을 두고 최고의 품질을 보장한 상태에서 고객이 사용할 수 있다는데 초점을 맞춰 시장을 대하고 있다”고 밝혔다. 서버 가상화 시장도 변화를 맞고 있다. VM웨어가 서버 가상화 솔루션의 라이선스를 구독형으로 전면 전환하고, 가격 체계를 개편하면서 기 고객의 대안 솔루션 검토가 늘고 있다. 레드햇 가상화(RHV)와 레드햇 오픈시프트 가상화, 레드햇 오픈스택 가상화 등도 대안 솔루션으로 관심받고 있다. 김 대표는 “서버 가상화 부분도 고객의 고민이고 무언가 솔루션을 받길 원하는 상태인데, 레드햇은 그들의 고민을 함께 해결할 수 있는 여러 솔루션 옵션을 가졌다”며 “고객 각자 처한 상황이 다 다르고,. 오픈시프트 중심의 애플리케이션 현대화 방향으로 가려는 고객이나 기존 가상화 형태로 가려는 고객도 있을 것이어서 상황을 잘 검토하면서 많은 해결책을 드릴 수 있을 것이라 여긴다”고 밝혔다. 그는 기업의 엣지 환경에 대한 접근에도 신경쓰고 있다고 했다. 레드햇은 데이터센터를 산업 현장과 지점에 근접 배치하는 것 외에도 소프트웨어를 포함해 구동하는 사용자 단계의 최종 단말기까지 엣지로 본다. 통신기업의 MEC, vRAN, 리테일의 디지털 스토어 및 POS 단말기, 커넥티드카와 소프트웨어정의자동차 등도 레드햇에게 엣지다. 김 대표는 “단말기에 필요한 경량의 OS, 그리고 단말기 속 여러 애플리케이션과 소프트웨어를 관리하기 위한 오픈시프트 컨테이너 플랫폼 등을 혼합해 패키징해서 엔터프라이즈용 엣지 플랫폼을 제공하고 있다”며 “GM이 레드햇 오픈시프트 플랫폼으로 인비히클 소프트웨어를 개발, 배포하고 있으며, 이를 통해 아키텍처와 기술을 표준화해 관리 인력과 구입비용 등을 절감하고 일상적 개발 배포 주기를 단축하고 있다”고 말했다. 그는 “항상 고객과 눈높이를 맞춰야 더 잘할 수 있고 더 많이 도울 수 있다고 생각하고 있다”며 “그것이 한국레드햇의 성장”이라고 강조했다.

2024.04.01 10:47김우용

HPE 아루바, 생성형 AI 기능으로 AI옵스 기능 강화

HPE는 클라우드 네이티브 네트워크 관리 솔루션인 'HPE 아루바 네트워킹 센트럴'에 다양한 생성형 AI 대규모 언어 모델(LLM)을 통합해 AI옵스 네트워크 관리 기능을 확장했다고 28일 밝혔다. HPE는 미국 네트워크 전문기업 버라이존 비즈니스가 자사 고객에게 보안 중심의 인공지능(AI) 기반 네트워킹을 제공할 수 있도록 HPE 아루바 네트워킹 센트럴을 자사 관리형 서비스 포트폴리오에 추가하며 서비스를 확대한다고 발표했다. 다른 생성형 AI 네트워킹의 접근 방식은 단순히 퍼블릭 LLM에 API 호출을 보내는 방식인 반면, HPE 아루바 네트워킹 센트럴의 새로운 독립형 LLM 모델 세트는 혁신적인 사전 처리 및 가드레일을 통해 검색 응답 시간, 정확성 및 데이터 프라이버시에 중점을 두고 사용자 경험과 운영 효율성을 개선하도록 설계됐다. 대규모 데이터레이크를 보유한 HPE 아루바 네트워킹은 약 400만 개의 네트워크 관리형 디바이스와 10억 개 이상의 고유 고객 엔드포인트에서 텔레메트리를 수집하며, HPE 아루바 네트워킹 센트럴의 예측형 애널리틱스 및 제안용 머신러닝 모델은 이를 기반으로 구동된다. 이러한 새로운 생성형 AI LLM 기능은 HPE 아루바 네트워킹 센트럴의 AI 검색 기능에 통합되어 포트폴리오 전반에서 기존 머신러닝(ML) 기반 AI를 보완함으로써 더 깊은 인사이트를 도출하고 더욱 향상된 애널리틱스 기능 및 선제적인 대응 역량을 제공한다. HPE 아루바 네트워킹은 개인 및 고객 식별 정보(PII/CII) 보안을 최우선으로 하는 접근방식을 바탕으로 AI를 안전하게 활용하기 위한 노력을 지속하고 있으며, LLM은 HPE 그린레이크 클라우드 플랫폼에서 실행되는 HPE 아루바 네트워킹 센트럴 내에서 샌드박스화 됐다. HPE 아루바 네트워킹 센트럴은 네트워크 운영 관련 질문에 1초 내로 신속하게 응답하며, PII/CII 데이터를 제거하고 검색 정확도를 개선하는 목적 기반 LLM을 활용해 고객 데이터 보안을 보장한다. 이에 더해, 생성형 AI 모델용 HPE 아루바 네트워킹 훈련 세트는 다른 클라우드 기반 플랫폼보다 최대 10배 더 크고, 공개 도메인에서 가져온 HPE 아루바 네트워킹의 소스 문서들과 지난 다년간의 운영과정에서 수집한 300만개 이상의 고객 문의사항을 포함하고 있다. 미국 네트워크 전문기업 버라이존 비즈니스와 HPE는 기업 고객들이 네트워크 및 애플리케이션 성능을 개선해 사내 IT 리소스에 부담을 주지 않으면서 보다 민첩하고 예측 가능한 결과를 얻을 수 있도록 협력해왔다. 전 세계 150여 개국에서 30년 이상 축척한 4,500개 이상의 고객 네트워크 관리 경험을 바탕으로한 버라이존 관리형 서비스에는 이제 HPE 아루바 네트워킹 센트럴이 포함되어 제공된다. 생성형 AI LLM 기능이 추가됨에 따라 버라이존 고객들은 새로운 기능을 활용할 수 있게 되었다. 스콧 로렌스 버라이존 비즈니스 글로벌 솔루션 수석 부사장은 “네트워크 관리 솔루션을 평가할 때 우리는 플랫폼이 확장성, 보안성 및 전반적인 운영 경험을 갖추었는지 살펴본다”며 “HPE 아루바 네트워킹 센트럴의 생성형AI LLM 기능을 도입했다는 것은 버라이존의 혁신에 대한 지속적인 관심과 고객에게 이러한 기능들을 관리형 서비스로 제공하겠다는 우리의 확고한 결심을 나타낸다”고 강조했다. 2014년 출시된 이래로 HPE 아루바 네트워킹 센트럴은 유무선 LAN, WAN, IoT 전반에 걸쳐 네트워크의 구성, 관리, 모니터링, 문제 해결을 위한 강력한 기능을 제공하는 동시에 네트워크 운영의 수명 주기 전반에 걸쳐 이러한 기능을 통합해왔다. HPE 아루바 네트워킹 센트럴은 파운데이션 유형 및 고급 유형으로 구성된 2단계 라이선싱 모델을 연간 구독 방식으로 이용할 수 있는 SaaS 제품이다. 새로운 생성형 AI LLM 기반 검색 엔진은 HPE의 회계연도 기준 2024년 2분기에 제공될 예정이며 모든 라이선스 유형에 포함돼 제공된다. HPE 아루바 네트워킹 센트럴은 독립형 SaaS 제품으로도 제공되지만, 네트워킹용 HPE 그린레이크 구독 모델을 활용해 NaaS 방식으로 HPE 그린레이크 플랫폼을 통해 이용할 수 있다. 데이빗 휴즈 HPE 아루바 네트워킹 최고 제품 책임자는 “현대 네트워킹 고객은 중요 인프라에 대한 보안 중심의 AI 기반 인사이트를 필요로 하고, HPE는 바로 이러한 서비스를 제공하는 기업”이라며 “HPE는 대담한 노력과 함께 HPE 아루바 네트워킹 센트럴의 새로운 접근방식을 통해 다양한 LLM 모델을 배포함으로써 AI 혁신을 이어 나가고 있다”고 밝혔다.

2024.03.28 12:57김우용

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