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'에이전트'통합검색 결과 입니다. (912건)

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[현장] 한국 상륙한 AI 플랫폼 '젠스파크'…3년간 1억 달러 투자

글로벌 인공지능(AI) 워크스페이스 플랫폼 스타트업 젠스파크가 한국 시장에 공식 진출하며 공격적인 투자에 나선다. 향후 3년간 1억 달러(약 1475억원)를 투입해 조직과 파트너 생태계를 확대하는 동시에, 한국 기업과 협력해 소버린 AI 구축도 지원한다는 목표다. 웬 상 젠스파크 공동창업자 겸 최고운영책임자(COO)는 24일 서울 광진구 본다빈치뮤지엄 능동에서 열린 '젠스파크 AI 워크스페이스 6.0 미디어데이'에서 "한국은 전 세계에서 가장 중요한 시장 가운데 하나"라며 "3년간 1억 달러(약 1475억원)를 투자해 팀과 파트너십, 사업을 확대하고 가장 최신 AI 기술을 한국 고객에게 제공하겠다"고 밝혔다. 이날 행사에는 에릭 징 공동창업자 겸 최고경영자(CEO), 케이 주 공동창업자 겸 최고기술책임자(CTO), 제이미슨 파월 최고수익책임자(CRO) 등 핵심 경영진이 모두 자리했다. 투자사 미래에셋과 파트너사 LG유플러스, 마이크로소프트(MS) 실무진들도 참석해 한국 시장 협력 전략을 발표했다. 젠스파크는 이날 한국 공식 진출과 함께 차세대 플랫폼 'AI 워크스페이스 6.0'도 발표했다. 사용자 업무 맥락을 기억하는 '세컨드브레인'을 중심으로 AI 디자인·에이전트베이스· 젠메일·젠팀 등 다양한 신기능을 선보였다. 여기에 첫 AI 하드웨어(HW) '세컨드브레인 노트'도 처음 공개했다. "한국은 AI 도입 최전선"…엔터프라이즈 시장 승부수 젠스파크는 한국의 빠른 AI 수용성과 기업 시장 성장 가능성을 보고 핵심 전략 거점으로 선택했다고 밝혔다. 웬 상 COO는 "지난해 처음 한국을 방문했을 때 기업들의 AI 도입 속도에 놀랐다"며 "미국 실리콘밸리에서도 보기 어려울 정도로 AI에 대한 관심과 실행력이 높은 시장"이라고 평가했다. 이에 회사는 향후 3년간 1억 달러(약 1475억원)를 투자해 국내 조직을 확대하고 엔터프라이즈 고객 지원 조직과 기술 인력, 컨설팅, 파트너 조직 등을 강화할 계획이다. 제이미슨 파월 CRO는 "글로벌 차원에서 약 100명을 추가 채용해 컨설팅과 기술 지원, 고객 성공 조직을 확대할 예정"이라며 "한국 역시 핵심 투자 대상 시장으로 리셀러, 시스템 통합(SI) 업체 등과의 파트너십을 늘려 고객 지원을 강화하겠다"고 말했다. 글로벌 AI 생태계와의 협력도 확대한다. 젠스파크는 현재 오픈AI와 앤트로픽으로부터 최신 AI 모델을 조기에 제공받아 공동 테스트를 진행 중이다. 마이크로소프트(MS)와도 AI 인프라와 모델 플랫폼, 에이전트 365 생태계 연동 등을 중심으로 협력을 이어가고 있다. 웬 상 COO는 "우리는 전 세계 모든 AI 모델 제공업체와 협력하길 원한다"며 "한국에서도 모델 기업과 함께 엔터프라이즈 소버린 AI를 구축하는 것이 목표"라고 강조했다. AI 워크스페이스 6.0 공개…업무 맥락 기억하는 에이전트 젠스파크는 이번 행사에서 차세대 플랫폼 AI 워크스페이스 6.0을 발표했다. 단순히 답변만 하는 AI를 넘어 사용자 업무 맥락을 기억하고 이어서 일하는 AI를 핵심 가치로 내세웠다. 에릭 징 CEO는 "AI는 너무 빠르게 발전하고 있고 새로운 모델도 계속 등장한다"며 "사용자가 어떤 모델을 선택해야 하는지 고민하는 대신 AI가 가장 적합한 모델을 자동으로 선택하도록 만드는 것이 AI 워크스페이스의 역할"이라고 설명했다. 이번에 새롭게 추가된 핵심 기능으로는 세컨드브레인이 꼽힌다. 이는 이메일·캘린더·슬랙·노션·고객관계관리(CRM) 등 다양한 업무 데이터를 하나의 지식 기억 공간으로 통합하는 기능이다. 이를 기반으로 AI가 프로젝트 진행 과정과 개인 업무 방식을 이해하고 필요한 자료를 찾아 후속 작업까지 수행하도록 설계됐다. 이미지 생성 수준을 넘어 웹사이트와 애플리케이션 시안, 인터랙티브 콘텐츠 제작을 지원하는 AI 디자인 기능도 함께 선보였다. 이외에도 여러 업무 시스템 데이터를 연결해 맞춤형 CRM과 대시보드를 자동 생성하는 에이전트베이스, 이메일 작성과 요약을 담당하는 젠메일, 여러 AI 에이전트가 사람과 함께 협업하는 젠팀 환경도 공개했다. 에릭 징 CEO는 "AI 워크스페이스 6.0은 현재 세계에서 가장 완성도 높은 올인원 AI 업무 플랫폼"이라며 "사용자는 어떤 AI 모델이 나왔는지 일일이 알 필요 없이 자신의 업무에 집중하면 된다"고 말했다. 첫 AI 하드웨어도 공개…"AI 기억 시대 연다" 아울러 젠스파크는 자사 플랫폼과 연동되는 첫 AI 하드웨어인 세컨드브레인 노트도 출시했다. 신용카드 크기의 녹음기기인 세컨드브레인 노트는 최대 35시간 동안 회의를 녹음하고 음성을 텍스트와 요약으로 변환해 AI 워크스페이스와 연동한다. 비즈니스 미팅 기록에 더해 이메일·슬랙·노션 등 업무 데이터, 사용자 맥락을 축적해 문서 작성과 후속 업무까지 자동으로 지원하는 구조다. 젠스파크는 서비스 출시 약 1년 만에 연간반복매출(ARR) 2억 5000만 달러(약 3661억원)를 달성했고 현재 7000여 개 이상의 기업 고객을 확보했다. 이같은 성과를 바탕으로 창립 2년 만에 AI 유니콘 기업에 등극했다. 앞으로는 한국을 비롯한 글로벌 엔터프라이즈 시장 공략에 속도를 낸다는 방침이다. 에릭 징 CEO는 "AI는 수많은 도구와 모델을 익혀야 하는 기술이 아니라 사용자의 업무를 이해하고 함께 일하는 파트너가 돼야 한다"며 "우리는 사람들이 반복 업무에서 벗어나 창의성과 협업에 집중할 수 있는 AI 워크스페이스를 만들어 가겠다"고 강조했다.

2026.07.24 17:34한정호 기자

생성형 AI 제논, 코스닥 일반 상장 추진

제논이 2년 연속 흑자 성과를 바탕으로 코스닥 일반 상장 절차에 본격 착수했다. 제논은 전날 한국거래소에 상장예비심사청구서를 제출했다고 24일 밝혔다. 상장 주관사는 삼성증권이다. 2017년 인공지능(AI) 컨설팅 기업으로 출발한 제논은 현재 기업용 생성형 AI 통합 플랫폼 '제노스(GenOS)'와 독립형 AI 에이전트 솔루션 '원에이전트'를 핵심 제품으로 삼고 있다. 지난달 2.0 버전이 공개된 제노스는 거대언어모델(LLM) 운영·검색증강생성(RAG)·AI 서비스 구축 등을 하나의 환경에서 제공한다. 생성형 AI와 LLM 관련 특허 6건을 보유하고 있으며 이를 바탕으로 플랫폼 라이선스 매출 비중을 확대하고 있다. 비씨카드, 미래에셋증권, 한국중부발전 등이 주요 고객사다. 제논은 2025년 매출 117억 4000만원, 영업이익 7억원을 기록했다. 매출 규모는 전년 동기 대비 약 36% 성장했다. 올해 상반기에는 전년 동기 대비 매출이 300% 증가하는 등 성장세가 이어지고 있다고 회사 측은 설명했다. 제논은 이번 상장을 통해 확보하는 공모자금을 제노스, 원에이전트 등 자체 핵심 플랫폼·솔루션의 기술 고도화와 피지컬 AI 연구개발에 투입할 계획이다. 우수 인재 확보와 글로벌 사업 확대에도 적극 투자해 기술 경쟁력을 높이고 중장기 성장 기반을 강화한다는 구상이다. 고석태 제논 대표는 "국내 생성형 AI 기업 중 보기 드문 2년 연속 흑자를 기록한 만큼 기술 특례가 아닌 일반 상장 트랙으로 상장 절차에 착수했다"며 "기술 경쟁력과 사업 역량을 강화해 기업의 실질적인 업무 혁신을 지원하는 엔터프라이즈 AI 전환(AX) 플랫폼 기업으로 도약하겠다"고 말했다.

2026.07.24 14:05이나연 기자

[유미's 픽] "AI 투자 부담에 가려졌다"…오라클, AI 에이전트 타고 재평가 받을까

오라클이 인공지능(AI) 데이터센터 투자 부담에 가려졌던 데이터 플랫폼 경쟁력을 바탕으로 시장의 재평가를 받을지 주목된다. AI 에이전트 확산으로 데이터베이스와 전사적자원관리(ERP), 인사·공급망 시스템을 함께 연결하는 역량이 중요해지면서 오라클의 통합 사업 구조가 새로운 성장 동력으로 부상하고 있다. 24일 업계에 따르면 미즈호는 오라클에 대해 '매수' 의견을 유지하고 목표주가를 320달러로 제시했다. 오라클이 동종 인프라 기업보다 높은 성장세를 기록하면서도 2027년 예상 실적 기준 주가수익비율(PER)의 약 14배에 거래돼 저평가됐다는 판단에서다. 실제 오라클 주가는 올해 들어 약 40% 하락해 전일 정규장 종가 기준 120.04달러를 기록했다. AI 데이터센터 투자 확대로 부채가 늘고 신용등급이 하향 조정되면서 자금 조달과 수익성에 대한 우려가 커진 영향이다. 하지만 미즈호는 이 같은 인프라 투자 부담이 오라클의 본업 경쟁력까지 가리고 있다고 봤다. 또 AI 인프라 증설로 확보한 오라클 클라우드 인프라스트럭처(OCI) 용량이 매출로 전환되고 자금 조달 우려가 완화되면 주가를 짓눌러 온 요인도 약해질 수 있다고 분석했다. 여기에 데이터베이스와 기업용 애플리케이션을 결합한 데이터 플랫폼 사업의 성장세가 확인될 경우 추가적인 기업가치 재평가도 가능할 것으로 내다봤다.시티 파니그라히 미즈호 애널리스트는 "오라클은 동종 인프라 기업을 웃도는 성장세를 기록하고 있음에도 비교 기업보다 할인된 가격에 거래되고 있다"며 "현재 커버리지 종목 가운데 가장 매력적인 위험 대비 보상 구조를 제공하고 있다"고 말했다. 업계에선 데이터베이스와 기업용 애플리케이션을 함께 보유한 오라클의 사업 구조가 향후 주가 상승을 견인할 주요 요인이 될 것으로 전망했다. 오라클은 기업 핵심 데이터가 저장되는 데이터베이스와 데이터를 활용하는 ERP·인적자원관리(HCM)·공급망관리(SCM)를 함께 보유하고 있다. 업계 관계자는 "글로벌 서비스형 소프트웨어(SaaS) 기업들이 최근 AI 에이전트를 앞다퉈 앞세우고 있지만, 데이터가 여러 시스템에 분산돼 있으면 실제 업무 수행까지 연결하기 어렵다"며 "AI 에이전트가 재무 처리와 인사 관리, 구매 승인, 재고 조정 등을 수행하려면 기업 데이터뿐 아니라 이용자 권한과 업무 절차, 애플리케이션 간 연계가 필요하다"고 지적했다. 그러면서 "오라클은 데이터 저장부터 업무 시스템까지 하나의 플랫폼으로 제공할 수 있다는 점이 다른 SaaS 기업과 차별화되는 요소"라며 "AI 에이전트 확산으로 이 같은 통합 구조의 가치가 높아질 경우 시장의 기업가치 평가도 달라질 수 있다"고 덧붙였다. 오라클은 이런 통합 구조를 바탕으로 데이터베이스와 기업용 애플리케이션 전반에 AI 기능을 확대하고 있다. 데이터베이스에선 정형 데이터뿐 아니라 문서와 JSON, 벡터 데이터 등을 함께 처리할 수 있도록 기능을 강화해 기업이 AI 서비스를 구축할 때 데이터를 별도 플랫폼으로 옮겨야 하는 부담을 줄이는 데 초점을 맞췄다. ERP와 HCM, SCM을 포함한 퓨전 클라우드 애플리케이션에도 AI 에이전트 기능을 적용하고 있다. 재무 분석과 채용, 구매, 공급망 관리 등 개별 업무에서 정보를 제공하는 수준을 넘어 기업 데이터와 업무 규칙, 승인 체계를 활용해 실제 작업을 수행하도록 서비스 범위를 넓히는 방식이다. 이 같은 전략은 기존 데이터베이스 고객을 기업용 애플리케이션과 AI 서비스로 확장하는 데 유리하다. 오라클 데이터베이스를 사용하는 기업이 퓨전 애플리케이션과 AI 에이전트까지 도입하면 고객당 매출과 반복 매출을 함께 늘릴 수 있어 데이터 플랫폼 사업의 수익성도 높아질 수 있다. 멀티클라우드 전략도 고객 기반 확대에 힘을 보태고 있다. 오라클은 마이크로소프트 애저와 구글클라우드, 아마존웹서비스(AWS)에서 자사 데이터베이스를 사용할 수 있도록 지원하며 고객이 기존 클라우드 환경을 유지한 채 오라클 데이터 서비스를 활용할 수 있도록 했다. 이는 고객을 OCI로 전면 이전시키기보다 기업 데이터가 위치한 환경에서 오라클 데이터베이스의 사용 범위를 넓히려는 전략으로 풀이된다. OCI와 외부 클라우드를 함께 활용하는 고객이 늘면 오라클은 인프라 시장 점유율 경쟁에만 의존하지 않고 데이터베이스와 애플리케이션 매출을 동시에 확대할 수 있다. 시장에선 이 같은 사업 구조가 AI 데이터센터 투자 부담을 상쇄할 수 있을지 주목하고 있다. OCI 증설분이 매출로 전환되고 데이터베이스와 기업용 애플리케이션 성장세가 함께 확인되면 대규모 설비투자가 단순한 비용 증가가 아니라 데이터 플랫폼 사업 확대를 위한 선행 투자로 평가받을 수 있다. 반면 일각에선 인프라 투자 속도에 비해 매출 전환이 늦어지면 부채와 현금흐름에 대한 우려가 이어질 가능성이 있다고 지적했다. 이에 따라 오라클 주가의 재평가 여부는 OCI 성장률과 데이터베이스·기업용 애플리케이션의 교차 판매 성과에 좌우될 것으로 전망된다. 업계 관계자는 "오라클은 AI 인프라와 데이터베이스, 기업용 애플리케이션을 모두 갖추고 있어 투자 효과를 여러 사업에서 동시에 거둘 수 있는 구조"라며 "OCI 증설이 데이터베이스 사용량과 퓨전 애플리케이션 매출 확대로 이어진다는 점이 실적으로 확인되면 현재의 할인 요인도 상당 부분 해소될 수 있을 것"이라고 말했다.

2026.07.24 09:40장유미 기자

웹케시 "올해 금융 AI 원년…2030년 매출 500억원 목표"

웹케시가 금융·공공·기업을 겨냥한 5대 금융 인공지능(AI) 사업을 공개하며 시장 공략에 속도를 낸다. 올해를 금융 AI 매출 창출의 원년으로 삼고 2030년까지 관련 매출 500억원을 달성한다는 목표다. 웹케시는 지난 22일 페어몬트 앰배서더 서울에서 국내 주요 기관투자자를 대상으로 AI 사업설명회를 열고 금융 AI 사업 전략과 성장 비전을 발표했다고 23일 밝혔다. 이날 설명회에는 기관투자자 30여 곳이 참석했다. 윤완수 웹케시 부회장이 발표자로 나서 국내 금융 AI 전환(AX) 시장 진출 계획과 이를 이끌 5대 금융 AI 사업을 직접 공개했다. 웹케시가 제시한 핵심 사업은 ▲금융기관 기업 뱅킹에 AI 에이전트를 적용하는 '에이전트뱅킹' ▲공공기관 대상 '재정 AX' ▲바이브코딩 플랫폼 'AX포트' ▲AI 경리 비서 '경리365' ▲자연어로 금융기관 정보계 데이터를 조회·분석하는 'AI MIS' 등이다. 금융기관과 공공기관, 기업 및 소규모 법인 등 다양한 고객 유형별 금융 업무를 AI로 자동화한다는 목표다. 웹케시는 현재 에이전트뱅킹과 재정 AX, AI MIS 등 사업 영역에서 수주 실적과 레퍼런스를 확보하고 가시적 성과를 내고 있다고 밝혔다. 회사는 올해를 금융 AI 사업의 매출 창출 원년으로 삼고 금융기관과 공공기관, 기업 시장을 중심으로 사업을 확장할 계획이다. 오는 2030년까지 AI 사업 부문에서 매출 500억원을 달성한다는 목표도 제시했다. 윤완수 웹케시 부회장은 "B2B 핀테크 기업에서 금융 AI 기업으로 피봇해 금융 분야 AX의 구체적인 성과를 만들어가고 있다"며 "앞으로 금융 현장에서 체감할 수 있는 AI 서비스를 선보이며 시장을 확대해 나가겠다"고 밝혔다.

2026.07.23 13:39한정호 기자

[AI는 지금] "AI가 짠 코드, AI가 잡는다"…시스코, 개발보안 시장 정조준

시스코가 소프트웨어 취약점 탐지에 특화된 소형 인공지능(AI) 모델을 내놓으며 개발보안 시장 공략에 나섰다. 대형 범용 모델 대신 비용 부담을 낮추고 내부 환경에서도 운영할 수 있는 특화 모델을 앞세워 코드 변경 때마다 취약점을 점검하는 체계를 확산하려는 전략이다. 23일 업계에 따르면 시스코는 최근 코드 저장소에서 알려진 취약점이 포함됐을 가능성이 높은 파일을 찾아주는 소형언어모델(SLM) 제품군 '안타레스'를 공개했다. 3억5000만개 매개변수의 '안타레스-350M'과 10억개 규모의 '안타레스-1B'를 허깅페이스에 오픈웨이트로 배포했으며 30억 개 규모 모델도 추가할 예정이다. 안타레스는 취약점 설명을 입력받아 관련 코드 패턴과 후보 파일을 탐색한다. 또 새로운 단서를 반영해 검색 경로를 수정하고 가능성이 높은 파일 순위와 탐색 과정을 함께 제시한다. 여기에 취약점을 직접 수정하거나 최종 판정하기보다 보안 담당자가 우선 검토할 파일을 좁혀 초기 조사 시간을 줄이는 데 초점을 맞췄다. 시스코가 소형 모델을 택한 것은 AI 코딩 도구 확산으로 검사해야 할 코드가 빠르게 늘고 있어서다. 대형 모델을 이용해 코드 저장소를 반복 분석하면 토큰과 추론 비용이 커지고, 기업의 소스코드를 외부 클라우드에 전송해야 한다는 부담도 따른다. 안타레스는 로컬이나 온프레미스 환경에서 실행할 수 있어 민감한 소스코드를 기업 내부에 유지할 수 있다. 덕분에 금융·공공·국방·제조 분야에선 외부 AI 서비스에 소스코드를 전송하지 않고 취약점을 분석할 수 있다. 또 대형 모델 도입이 부담스러운 중소 보안팀의 AI 활용 문턱도 낮출 것으로 보인다. 주요 외신도 안타레스의 비용과 데이터 통제에 주목했다. 특히 악시오스는 기업이 민감한 소스코드를 외부 AI 사업자와 공유하지 않고 대규모 코드베이스를 더 자주 검사할 수 있는 저비용 수단이라고 평가했다. 또 안타레스가 코딩 도우미보다 코드 저장소를 추적하는 보안 조사관에 가깝다는 점도 강조했다. 시스코는 자체 개발한 500개 과제의 취약점 위치 탐색 벤치마크에서 안타레스가 다수의 대형 공개·비공개 모델보다 낮은 비용으로 높은 성능을 냈다고 주장했다. 회사 측 측정에 따르면 전체 평가 비용은 안타레스가 1달러 미만으로, GLM-5.2(약 12.5달러)와 GPT-5.5(약 141달러)보다 낮았다. 다만 안타레스가 기존 애플리케이션 보안 제품을 곧바로 대체할 가능성은 크지 않을 것으로 보인다. 규칙 기반 정적 분석이 다수의 경고를 생성하면 소형 AI가 코드 저장소를 추가로 탐색해 검토 대상을 압축하는 결합 방식이 먼저 확산될 것으로 예상된다. 성능 경쟁도 취약점 탐지 건수에서 오탐 감소와 검사 비용, 탐색 근거의 추적 가능성, CI·CD 연동 능력으로 넓어질 수 있다. 시스코는 안타레스를 단일 모델보다 AI 개발보안 생태계의 구성 요소로 배치하고 있다. 안전한 코딩 규칙을 제공하는 '코드가드', AI 보안 에이전트의 역할과 검증 절차를 정의한 '파운드리 시큐리티 스펙'에 취약점 위치 탐색 모델을 추가했다. 이는 코드 생성 단계의 예방부터 취약점 탐색과 평가까지 이어지는 체계를 오픈 기술로 확산한 뒤 자사 보안 플랫폼과 연결할 기반을 확보하려는 구상으로 풀이된다. 업계에선 AI 코딩 에이전트가 생산하는 코드가 늘면서 사람이 모든 변경 사항을 검사하기 어려워질 것으로 보고 있다. 개발 과정에 소형 모델을 배치해 커밋마다 취약점 후보를 추리는 방식이 확산되면 보안 AI 시장의 경쟁 기준도 대형 모델의 성능보다 비용과 검사 빈도, 운영 효율로 옮겨갈 가능성이 크다. 아민 사베리 스탠퍼드대 교수는 "첨단 AI 탐지는 대규모 예산을 가진 조직의 영역에 머물러 있었다"며 "비용을 낮추고 모든 코드 변경 때 실행할 수 있는 효율성이 모든 팀의 상시 보안 검사를 가능하게 한다"고 말했다.

2026.07.23 12:28장유미 기자

챗봇 넘어 제조 현장으로…문서 노동 바꾸는 AI

설계 검토와 발주, 품질관리는 제조 현장에서 빼놓을 수 없는 문서 업무다. 도면·설비·공정·품질 데이터가 여러 시스템에 흩어져 있어 자료를 찾고 대조하는 데 적지 않은 시간이 걸린다. 생성형 인공지능(AI)이 실제 업무를 수행하는 AI 에이전트로 진화하면서 제조업에서도 이같은 반복 업무를 자동화하려는 움직임이 본격화하고 있다. 23일 업계에 따르면 솔트룩스는 지난 5월부터 삼성중공업 거제조선소, 계양전기와 함께 제조업 특화 AI 에이전트 플랫폼 연구개발(R&D)을 진행하고 있다. 정보통신산업진흥원(NIPA)의 '2026년도 AI 에이전트 융합·확산 지원사업'을 통한 이번 과제는 현장 적용을 목표로 설계·규정 검토와 구매사양서(POS) 작성, 견적·발주, 공정관리 등을 지원하는 AI 에이전트를 개발하는 것이 핵심이다. 제조 특화 AI 에이전트가 주목받는 것은 범용 생성형 AI만으로는 제조 현장의 업무를 처리하기 어렵기 때문이다. 제조기업의 데이터는 설계도면은 CAD와 PLM, 생산 정보는 제조실행시스템(MES), 구매 이력은 ERP, 품질 기준은 별도 문서에 저장되는 등 여러 시스템에 분산돼 있다. 같은 부품이라도 설계 변경이나 공급사, 공정 순서에 따라 판단 기준이 달라져 단순히 문서를 많이 학습하는 것만으로는 정확한 업무 수행이 쉽지 않다. 조선업이 대표적인 예다. 조선소에서 LNG선 핵심 장비의 POS를 작성하려면 설계도면과 부품목록(BOM), 선급 규정, 국제 기준, 과거 프로젝트 문서를 모두 확인해야 한다. 도면은 제품수명주기관리(PLM) 시스템, 발주 이력은 전사적자원관리(ERP) 시스템, 규정은 별도 문서에 저장되는 등 데이터가 시스템별로 흩어져 있어 자료를 찾고 대조하는 데만 수일이 걸리는 경우도 적지 않다. 이번 과제도 흩어진 제조 데이터를 실제 업무로 잇는 데 초점을 맞췄다. 계양전기에서는 ERP의 견적·발주 이력과 사물인터넷(IoT) 센서 데이터를 연계해 견적 처리와 공정 이상 대응을 지원하는 AI를 개발한다. 삼성중공업에서는 POS와 설계 BOM, 컴퓨터지원설계(CAD) 메타데이터, 선급·국제 규정을 연결해 발주서 작성과 설계·규정 검토 업무를 지원하는 AI를 연구한다. 두 제조 현장의 업무는 다르지만 흩어진 데이터를 하나의 업무 흐름으로 연결하고 검증하는 공통 구조를 구현하는 것이 목표다. 설계 데이터 연동은 다쏘시스템 카티아(CATIA)·에노비아(ENOVIA) 국내 파트너사인 케이이노텍이, 제조 현장의 설비·공정 시계열 데이터 처리는 마크베이스가 각각 참여기관으로 담당한다. 솔트룩스는 생성형 AI에 에이전틱 검색증강생성(RAG)과 온톨로지, 규칙 기반 검증 기술을 결합해 설계와 공정, 품질, 원가 데이터를 업무 맥락에서 연결하는 방식을 적용하고 있다. AI가 관련 문서를 찾아주는 데 그치지 않고 설계 변경이 어떤 부품과 공정, 규정에 영향을 미치는지 추론하고 근거를 제시하기 위해서다. 제조 AI는 최근 피지컬 AI와 자율 제조의 기반 기술로도 각광받고 있다. 지난달 젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO)는 방한 기간 한국의 로보틱스와 자율 제조 생태계를 주요 의제로 언급했다. 정부도 반도체·피지컬 AI·AI 데이터센터를 '3대 메가프로젝트'로 제시하며 제조업 AI 전환(M.AX)을 국가 전략 과제로 포함했다. 업계에서는 제조 AI 성과가 모델 규모보다 현장 데이터를 얼마나 정확하고 안전하게 업무에 연결할 수 있는지에 따라 좌우될 것으로 본다. 로봇과 자율 생산 역시 제품·설비·공정 데이터를 AI가 이해할 수 있는 구조로 만드는 작업이 선행돼야 하는 만큼, 데이터 연결과 근거 검증 능력이 승부처가 될 것이라는 관측이다. 솔트룩스 관계자는 "제조 AI는 범용 모델을 공장에 가져다 놓는 일이 아니다"라며 "설계와 부품, 규격, 공정 데이터를 연결하고 AI가 어떤 근거로 판단했는지 확인할 수 있어야 한다"고 말했다. 이어 "제조기업의 데이터와 노하우를 실제 업무에 연결하는 것이 핵심"이라고 강조했다.

2026.07.23 12:28이나연 기자

"AI 모델·사업자 종속 벗자"…블록이 공개한 오픈소스 협업툴 정체

잭 도시가 이끄는 블록이 특정 인공지능(AI) 모델이나 사업자에 종속되지 않는 오픈소스 협업 플랫폼을 선보였다. 기업이 대화와 개발 업무를 한 곳에서 처리하면서도 소프트웨어(SW) 운영 방식과 데이터 통제권을 직접 확보하도록 한 것이 핵심이다. 23일 디인포메이션, 테크크런치 등 외신에 따르면 블록은 사람과 AI 에이전트가 함께 사용하는 업무용 협업 플랫폼 '버즈'를 공개했다. 버즈는 맥OS와 윈도, 리눅스용 무료 데스크톱 애플리케이션으로 제공된다. 프로그램 소스코드도 깃허브에 공개됐다. 버즈가 기존 협업 플랫폼과 가장 크게 다른 점은 특정 AI 모델을 기본값으로 강제하지 않는다는 데 있다. 기업은 업무 목적에 따라 원하는 AI 모델과 에이전트를 연결해 사용할 수 있다. 블록은 버즈를 탈중앙화된 자기주권형 플랫폼으로 설계했다고 밝혔다. 기업이 중앙 사업자 서비스 운영 방식에 전적으로 의존하지 않고, 조직에 필요한 환경을 직접 구축하고 관리할 수 있다는 설명이다. 오픈소스 방식도 버즈 차별점으로 꼽히고 있다. 개발자는 전체 소스코드를 확인하고 조직 업무 방식이나 보안 정책에 맞춰 기능을 실시간 수정할 수 있다. 새 기능이 필요하면 직접 개발해 자체 버즈 환경에 적용할 수도 있다. 기존 협업 플랫폼은 사업자가 제공하는 기능과 운영 정책안에서 서비스를 사용하는 방식이 일반적이다. 반면 버즈는 기업이 플랫폼을 자체 서버에 설치해 운영할 수 있다. 데이터 저장 위치와 접근 권한을 직접 통제할 수 있는 셈이다. 사람과 AI 에이전트가 같은 대화방에서 일하도록 설계된 점도 기존 채팅 서비스와 구분된다. 이용자는 동료에게 업무를 요청하듯 AI 에이전트에 작업을 맡기고, 처리 과정과 결과를 팀원들과 실시간으로 공유할 수 있다. 블록은 버즈가 슬랙과 깃허브를 합친 형태라고 설명했다. 우선 채팅 기능은 슬랙과 유사한 것으로 나타났다. 이용자는 업무별 대화방과 스레드를 만들고 다이렉트 메시지를 보내거나 음성으로 소통할 수 있다. 버즈의 개발 기능은 깃허브와 유사하다. 소스코드를 보관하는 저장소와 프로젝트 관리 기능을 갖춰 개발자는 대화 내용을 확인하면서 같은 화면에서 코딩 업무를 처리할 수 있다. 블록은 "기업이 채팅과 코딩, 프로젝트 관리를 위해 여러 서비스를 오가는 불편을 줄일 것"이라며 "마치 슬랙에서 업무를 논의한 뒤 깃허브로 이동해 코드를 확인하던 흐름을 버즈 하나로 통합한 것"이라고 설명했다. 현재 버즈는 아직 초기 개발 단계 상태다. 슬랙과 깃허브가 이미 기업 소통과 개발 업무에 깊숙이 자리 잡은 만큼 기존 이용자가 단기간에 버즈로 옮겨갈 가능성은 크지 않다. 실제 도입을 늘리려면 대규모 조직에서도 안정적으로 작동하는지와 기존 업무 도구·데이터를 원활하게 이전할 수 있는지를 입증해야 할 것으로 보인다. 잭 도시 블록 최고경영자(CEO)는 "버즈는 어떤 AI 모델에 종속되지 않고 탈중앙화됐으며 자기 주권적인 오픈소스 플랫폼"이라고 밝혔다.

2026.07.23 12:28김미정 기자

메디팔-대미레, 병의원 특화 AI 에이전트 서비스 공급 협업한다

메디팔이 대한미용성형레이저의학회(이하 대미레)와 병의원 특화 AI 에이전트 서비스 공급을 위한 업무협약(MOU)을 체결했다고 22일 밝혔다. 대미레는 의사 회원 약 1만 5000명이 활동하는 국내 미용의학 전문 학회로, 성형·피부 의료진을 중심으로 최신 의료 기술과 임상 지식을 공유하고 있다. 이번 협약을 통해 메디팔은 대미레 회원 병의원을 대상으로 병의원 특화 AI 에이전트 플랫폼 '메디팔 AI' 보급을 확대한다. 또 학회와 협력을 바탕으로 의료 현장의 수요를 반영한 새로운 AI 에이전트 기능을 지속 선보일 계획이다. 이 과정에서 대미레 주요 임원진 5명이 메디팔 자문단으로 참여해 AI 에이전트가 실제 병의원 환경에서 효과적으로 활용될 수 있도록 현장의 경험과 의견을 제공할 예정이다. 메디팔은 AI 환자 관리 솔루션 '애프터닥'과 '메디팔 AI'를 통해 병의원의 AI 전환(AX)를 지원하고 있다. 현재 500개 이상의 병의원 고객사와 함께 300만 명 이상의 환자에게 서비스를 제공하고 있으며, 누적 3000만 건 이상의 상담 데이터를 기반으로 병원 운영 전반의 업무 효율을 높이는 AI 서비스를 제공하고 있다. 이민호 대미레 회장은 "앞으로 AI 기술은 병의원 운영의 효율성과 환자 서비스 수준을 높이는 중요한 기술이 될 것"이라며 "이번 협약을 통해 의료 현장의 경험과 의견이 메디팔 AI에 적극 반영되고, 회원 병의원들이 검증된 AI 기술을 보다 쉽게 활용할 수 있는 계기가 되기를 기대한다"고 밝혔다. 강종일 메디팔 대표는 "병의원의 AI 전환은 의료 전문가들과의 긴밀한 협력이 필수적인 만큼, 이번 협약은 의료 현장의 목소리를 메디팔 AI에 더욱 깊이 반영하는 중요한 출발점이 될 것"이라며 "실제 병의원 환경에 최적화된 AI 에이전트 서비스를 지속적으로 고도화하고, 더 많은 의료기관이 AI 전환의 성과를 체감할 수 있도록 지원하겠다"고 약속했다.

2026.07.22 17:30백봉삼 기자

웹케시, IBK 디지털뱅킹 사업 수주…금융권 DX 사업 속도

웹케시가 디지털뱅킹 개편 사업을 연이어 수주하며 금융권 디지털 전환(DX) 시장에서 존재감을 키우고 있다. 인공지능(AI) 에이전트 구축 성과도 확보하며 금융기관 대상 사업 확대에 속도를 내는 모습이다. 웹케시는 아이비케이시스템과 약 87억 2000만원 규모 'IBK 디지털뱅킹 리빌딩 1단계' 사업 공급계약을 체결했다고 22일 밝혔다. 이번 사업은 IBK기업은행이 추진하는 디지털뱅킹 개편 3단계 로드맵의 첫 단계다. 향후 서비스와 기능을 확장할 수 있는 디지털 플랫폼 기반을 구축하는 것이 특징이다. 웹케시는 LG CNS, 핑거와 컨소시엄을 구성해 경쟁입찰에 참여했다. 사업에선 디지털 플랫폼 구축을 비롯해 '아이원뱅크 글로벌' 재구축과 AI 뱅킹 서비스 구축을 맡는다. 새롭게 구축하는 플랫폼은 향후 2단계 플랫폼 확장과 3단계 플랫폼 완성 사업을 거쳐 순차적으로 고도화될 예정이다. 웹케시는 이번 1단계 사업을 통해 후속 사업 참여를 위한 기반을 확보했다. 웹케시는 기업 자금관리 솔루션을 넘어 은행 디지털 플랫폼과 AI 기반 금융 서비스 구축 사업으로 영역을 넓히고 있다. 그동안 기업 대상 자금관리 서비스와 금융기관 연계 기술을 축적해온 만큼 이를 은행의 대규모 DX 사업으로 확장하는 양상이다. 회사는 지난해 금융 AI 에이전트 기업으로의 전환을 선언하고 기존 자금관리 솔루션의 AI 에이전트화를 추진하며 금융기관 대상 사업을 확대 중이다. 사업 성과도 이어지고 있다. 웹케시는 최근 NH농협은행과 'AI 에이전트 뱅킹 서비스' 구축 계약을 체결한 데 이어 이번 IBK기업은행 디지털뱅킹 사업까지 수주했다. 주요 은행의 AI·디지털뱅킹 프로젝트를 연이어 확보하며 금융 IT 시장에서 입지를 넓히는 모습이다. 강원주 웹케시 대표는 "그동안 축적해온 금융 서비스 구축 경험과 기술 역량을 바탕으로 안정적이고 확장성 높은 디지털뱅킹 기반을 구현하겠다"며 "이번 사업을 성공적으로 수행하고 후속 사업에서도 협력을 이어가길 기대한다"고 밝혔다.

2026.07.22 16:19한정호 기자

포티투마루, 예금보험공사 AX 핵심 인프라 구축한다

포티투마루가 예금보험공사의 인공지능(AI) 전환(AX) 핵심 인프라 구축 사업을 주관한다. 포티투마루는 클라비·지티원과 컨소시엄을 구성해 예금보험공사 '데이터 관리체계 고도화 및 생성형 AI 서비스 구축' 사업을 수행한다고 22일 밝혔다. 이번 사업은 예금보험공사가 추진하는 AX 3개년 로드맵의 1차년도 사업이다. 사업은 대국민 및 사내 AI 서비스 도입, 전사 데이터 카탈로그 구축, AI 리스크 관리 체계 확립 등 세 가지 영역으로 추진된다. 기존 룰 기반 대외 챗봇을 지능형 대국민 AI 챗봇으로 전면 개편하고 사내 업무용 AI 챗봇과 금융위원회 안건자료 검색·요약 서비스를 새로 도입한다. 예금보험공사 내 정형·비정형 데이터를 통합·관리하는 데이터 카탈로그도 구축해 데이터 표준화·품질 진단·자산화를 이뤄낸다. 데이터·모델·운영 전반에 걸친 리스크 관리 프레임워크와 개인정보 보호 로드맵도 선제적으로 수립한다. 포티투마루는 검색증강생성(RAG42)·인공지능 독해(MRC42)를 아우르는 통합 플랫폼을 기반으로 하이브리드 RAG 아키텍처를 구현한다. 다층 가드레일로 환각 현상을 차단하고 다수의 파운데이션 모델을 최적 라우팅하는 오케스트레이션 기술을 적용한다. 클라비의 공공 클라우드(CSAP) 인프라·보안 역량과 지티원의 메타데이터·데이터 품질 통합 관리 솔루션이 결합해 예금보험공사의 보안·데이터 거버넌스 기준을 충족할 예정이다. 김동환 포티투마루 대표는 "예금보험공사는 국민 금융안전망 핵심 기관인 만큼 AI 답변의 신뢰성과 데이터 보안에 요구되는 기준이 어느 사업보다 높다"며 "컨소시엄 파트너들과 함께 예보의 완벽한 AX 혁신과 디지털 업무 문화 정착을 처음부터 끝까지 안전하게 이끌 것"이라고 말했다.

2026.07.22 15:24이나연 기자

"공무원이 만든 에이전트"…행안부, 'AI 정부 실험실' 시범 가동

정부가 공무원 대상 인공지능(AI) 서비스 개발·실험 환경을 가동했다. 행정안전부는 지난 3일부터 시범 운영 중인 'AI 정부 실험실'에 예산 자료 검색과 재난 정보 시각화 등 공무원이 개발한 과제가 잇따라 등록됐다고 22일 밝혔다. AI 역량 인증을 받은 'AI 챔피언'과 해커톤 우수자 등 AI 활용에 관심 있는 현업 공무원들이 개발에 참여했다. AI 정부 실험실은 공무원이 대화형 코딩과 AI 코딩 도구를 활용해 업무용 시제품을 직접 만드는 공공 AI 개발 환경이다. 개방형 데이터와 공공 응용프로그램인터페이스(API)를 이용해 반복 업무와 국민 불편을 개선할 수 있는 서비스를 실험하고 활용 가능성을 검증한다. 대표 과제인 '나라 예산 한눈에'는 중앙관서 예산 설명 자료를 자동 수집하고 웹에서 검색할 수 있도록 만든 서비스다. 사업명과 담당 부처·부서·예산액·전년 대비 증감 현황 등을 구조화해 개별 파일을 열지 않고도 예산 정보를 확인할 수 있다. '재난 문자 지도'는 최근 발송된 재난 문자를 지역과 재해 유형별로 지도에 표시한다. 재난 담당자는 지역별 문자 발송 현황을 비교하고 추가 문자 발송 등 후속 조치가 필요한지 검토할 수 있다. '모두의 민원콜'은 국민이 민원 내용을 한 문장으로 입력하면 관련 전화상담실과 담당 기관을 찾아준다. 임금체불과 여권 발급·불법 주정차·전세사기 등 생활 민원을 입력하면 관련도가 높은 기관과 연락처를 순서대로 안내한다. 기존 정보화 사업은 소규모 아이디어도 별도 예산과 기획·개발 절차를 거쳐야 해 실제 구현까지 시간이 걸렸다. AI 정부 실험실에서는 현장 공무원이 아이디어를 곧바로 시제품으로 만들고 업무 적용 가능성을 빠르게 확인할 수 있다. 실험실에서 만든 문서와 소스코드·프롬프트 등 개발 결과물은 공공 개발산출물 저장소인 '공공 깃랩'에서 관리한다. 현재 등록된 과제는 실험 단계로 실제 행정 업무나 대국민 서비스에 적용하기 전 보안과 개인정보 보호·품질 검증을 추가로 거쳐야 한다. 행안부는 검증을 마친 우수 과제를 다른 중앙행정기관과 지방정부로 확산할 계획이다. AI 정부 실험실의 동시 접속 가능 인원도 2027년까지 3000명 수준으로 확대하고 우수 과제 포상 등 참여 혜택을 마련할 방침이다. 황규철 행안부 AI정부실장은 "예산 자료 검색, 재난 정보 시각화, 민원 연락처 안내처럼 국민 생활과 행정 현장에 밀접한 과제들이 시범운영 초기부터 속속 등장하고 있다는 점은 매우 고무적"이라며 "현장을 가장 잘 아는 공무원의 아이디어가 AI 정부 실험실에서 신속하게 실험·검증되고 검증된 우수사례를 범정부로 확산해 국민이 체감하는 행정서비스 개선으로 이어질 수 있도록 적극 지원하겠다"고 밝혔다.

2026.07.22 12:56김미정 기자

[현장] "AI는 기술일 뿐…기업은 비즈니스 가치부터 따져야"

생성형 인공지능(AI) 도입 경쟁이 확산되는 가운데 기술 자체보다 비즈니스 가치와 조직 전환을 중심으로 AI 전략을 수립해야 한다는 제언이 나왔다. 단순히 AI를 도입하는 것을 넘어 기업 핵심성과지표(KPI)와 업무 프로세스, 조직 운영 방식까지 함께 바꾸는 AI 전환(AX) 관점이 필요하다는 분석이다. 조성준 서울대학교 산업공학과 명예교수는 22일 서울 삼정호텔에서 열린 '제38회 한국인공지능·소프트웨어산업협회(KOSA) 런앤그로우 포럼'에서 "AI는 뛰어난 기술이지만 그 자체로 비즈니스 가치를 창출하지 않는다"며 "AI를 활용해 어떻게 매출과 생산성, 고객 경험을 개선할 것인지가 기업 경쟁력을 결정한다"고 밝혔다. 이번 포럼에는 국내 AI·소프트웨어 기업 대표와 임원 등 업계 관계자 100여 명이 참석했다. 행사는 KOSA가 주최했으며 AI 협업툴 기업 플로우가 후원했다. 이날 조 교수는 기업들이 AI 프로젝트를 추진하면서도 실제 경영 성과로 연결하지 못하는 원인으로 기술 중심 접근을 꼽았다. AI 도입 자체가 목표가 되면서 정작 기업이 해결해야 할 경영 과제와 KPI 개선에는 집중하지 못하고 있다는 설명이다. 그는 AI 활용 단계를 AI 도입, AI 대체(AS), AX 세 단계로 구분했다. AI는 기술 자체를 의미하고 AS는 문서 작성이나 코드 테스트, 상담 분류 등 특정 업무를 AI가 대신하는 단계다. AX는 사람 중심으로 설계된 업무 프로세스를 AI와 에이전트 중심으로 재설계하는 조직 혁신이라고 설명했다. 특히 AI 정확도가 높다고 해서 곧바로 기업 성과로 이어지는 것은 아니라고 짚었다. AI 결과를 현업이 실제 업무에 활용하고 업무 방식과 KPI, 재무적 성과까지 연결돼야 비로소 비즈니스 가치가 만들어진다는 지적이다. 이에 기업이 AI를 평가할 때도 정확도보다 매출 성장과 비용 절감, 생산성 향상, 품질 개선, 자산 효율화 등 경영 지표를 중심으로 판단해야 한다고 제언했다. 조 교수는 AI 에이전트 확산으로 기업의 일하는 방식도 크게 달라질 것으로 내다봤다. 그는 "올해는 AI 에이전트 원년"이라며 "2028년에는 누구나 AI 에이전트를 만들어 활용하는 시대가 올 것"이라고 전망했다. 이어 "앞으로는 답변하는 AI를 넘어 실제 업무를 수행하는 AI가 확산되면서 사람은 관리와 의사결정 역할에 더욱 집중하게 될 것"이라고 말했다. 기업들이 AI를 적용할 우선순위도 기존과 달라져야 한다고 주장했다. 경쟁사가 도입했거나 최고경영자(CEO)가 관심을 보이는 기술, 구현이 쉬운 챗봇부터 시작하기보다 해결해야 할 경영 문제와 고객의 불편, 현업의 병목 현상을 먼저 찾고 AI가 이를 해결할 수 있는지를 검토해야 한다는 설명이다. 성공적인 AI 과제를 선정하기 위한 기준으로는 ▲비즈니스 가치 ▲데이터 확보 여부 ▲기술적 구현 가능성 ▲현업 적용 가능성 ▲리스크 관리 등 다섯 가지를 제시했다. 특히 현업이 실제 사용할 수 있는지와 업무·권한 변화까지 수용할 수 있는지가 AI 프로젝트 성패를 좌우한다고 진단했다. AI 프로젝트를 완수하기 위한 파일럿 원칙도 소개했다. 조 교수는 KPI를 먼저 정의하고 실제 데이터를 활용해야 하며 개발자가 아닌 현업 사용자가 프로젝트를 주도해야 한다고 재차 짚었다. 또 AI 모델과 업무 프로세스를 함께 설계하고 확대·수정·중단 기준을 사전에 정해야 한다고 제언했다. AI 도입이 실패하는 대표적인 사례로는 목표가 AI 도입 자체가 되는 경우를 지목했다. 솔루션을 먼저 결정하거나 현업 책임자가 없는 프로젝트, 기존 업무 방식을 그대로 유지하는 사례도 실패 가능성이 높다고 설명했다. AI 거버넌스 역시 단순히 사용을 제한하는 것이 아니라 안전하게 활용할 수 있도록 책임과 권한을 명확히 하는 방향으로 구축돼야 한다고 덧붙였다. 끝으로 조 교수는 "CEO가 관리해야 할 것은 AI 프로젝트 목록이 아니라 바꾸고 싶은 KPI 목록"이라며 "기술을 도입했다는 사실보다 실제 비즈니스 가치를 만들어내는 AX가 기업 경쟁력을 결정하게 될 것"이라고 강조했다.

2026.07.22 10:40한정호 기자

[현장] 흥행 여부가 성적표…한국형 챗GPT, 이용자 수로 평가한다

정부가 올해 연말 출시를 계획한 '한국형 챗GPT' 서비스 사업의 성과를 모델 성능 점수보다 실제 이용자 반응을 중심으로 평가하기로 했다. 서비스 출시 후 일주일 안에 흥행 여부가 사실상 판가름 난다는 업계 의견을 반영해 이용자 규모를 핵심 성과지표(KPI)로 삼겠다는 것이다. 이용자가 현저히 적은 서비스는 연차평가를 통해 사업자를 교체하는 방안도 열어뒀다. 과학기술정보통신부와 정보통신산업진흥원(NIPA)은 21일 서울 마포 프론트원에서 '전 국민 AI서비스 보편적 활용 지원(모두의 AI)' 사업 설명회를 열고 이같이 밝혔다. 이날 현장에는 LG유플러스, SK텔레콤, 네이버클라우드, 카카오 등 대기업부터 업스테이지(AXZ·타임리), 라이너, 리벨리온, 솔트룩스, 스켈터랩스, 이스트소프트, 에이투시스, 크라우드웍스, 폴라리스오피스 등 AI 모델 및 서비스, 인프라 업체까지 100여곳이 참석했다. 대다수가 모두의 AI 사업의 토대가 되는 '독자 AI 파운데이션 모델(독파모)' 개발 프로젝트에 주관기관 또는 참여기관으로 지원했거나 현재 참여 중인 곳들이다. 국산 AI 활용 조건 채워야…"원칙은 별도 앱 출시" 모두의 AI는 해외 생성형 AI 의존도를 낮추고 국민 누구나 무료로 사용할 수 있는 국산 AI 서비스를 구축하기 위한 사업이다. 과기정통부는 국내 생성형 AI 이용자 상당수가 해외 무료 서비스를 이용하고 있지만 이용량 제한과 해외 플랫폼 의존 리스크 등을 고려하면 공공성이 담보된 국산 AI 서비스가 필요하다는 입장이다. 참여 기업들은 독파모 기준에 부합하는 국산 AI 모델을 50% 이상 활용하고 생태계 다원화를 위해 다른 기업의 국산 AI 모델도 30% 이상 함께 써야 한다. 자체 모델이 없는 기업이라도 국내 AI 모델을 응용 프로그램 인터페이스(API) 또는 오픈소스 방식으로 활용하면 사업에 참여할 수 있다. 다음달 독파모 사업 2차 평가를 앞둔 LG AI연구원, SK텔레콤, 업스테이지, 모티프테크놀로지스가 최신 버전 모델을 오픈소스를 공개하는 만큼, 활용 가능한 국산 모델 선택지가 충분하다는 게 정부 측 설명이다. 모델 활용 비율은 출력 토큰 기준으로 산정하는 방안이 유력하다. 평가 단계에서는 모델 티어링과 라우팅 설계의 적정성을 심사하고 이후 로그 등을 통해 실제 활용 비율을 점검할 계획이다. 외산 AI 모델은 국산 모델만으로 구현이 어려운 특정 고도화 기능에 한해 허용된다. 과도한 외산 모델 활용은 평가에 반영될 수 있다. 공진호 과기정통부 인공지능정책기획과장은 "외산 모델을 최대 20%까지 사용할 수 있다는 의미로 오해하는 경우가 많다"며 "국산 모델을 우선 활용하고 필요한 경우에만 외산 모델을 최소한으로 사용하라는 취지"라고 설명했다. 모두의 AI 서비스 형태는 별도 앱 출시가 원칙이다. 기존에 운영 중인 서비스와 연계는 가능하지만 별도 서비스를 운영하지 않고 기존 플랫폼에 일부 기능만 얹는 방식은 허용되지 않는다. 이종근 과기정통부 인공지능정책기획과 서기관은 "평가 항목상 기존 서비스에 국산 모델을 갈아끼우는 것만으로는 좋은 점수를 받기 어렵다"며 "이는 사업 취지와도 거리가 멀다"고 말했다. 모두의 AI는 범용 AI 챗봇을 넘어 예약·결제 등 실무를 수행하는 AI 에이전트로 발전하는 것을 지향한다. 올해 과기정통부는 범용 챗봇과 함께 공공 서비스 사전 알림·신청을 지원하는 공공 AI 에이전트 연계 서비스를 우선 출시한다. 2027년 이후에는 자산 관리·노후 설계·주거 계획 등 분야별 에이전트로 넓힐 계획이다. 이 서기관은 "서비스 운영 수익 모델 경우 기본 기능 무료 제공을 원칙으로 하되 고도화 기능에 대해서는 기업 판단에 따라 자체 유료 모델을 운영하는 것도 가능하다"고 덧붙였다. ◆연내 B200 GPU 512장 지원…"서비스 고도화 활용 가능" 과기정통부는 모두의 AI 서비스 개발 및 개시에 필요한 그래픽처리장치(GPU) 중심의 지원에 나설 방침이다. 올해는 정부가 보유한 엔비디아 B200 GPU 512장을 배분한다. 2개 기업 선정 시 256장씩, 3개 기업 선정 시 1순위 기업에 256장, 2~3순위 기업에 각각 128장을 차등 배정하는 식이다. B200 1장당 환산 단가는 월 660만원으로, 1차년도 협약기간 4개월(9~12월) 기준으로 정부 지원금이 산정된다. 2027~2030년 지원 방식과 규모는 관계 부처 및 국회 협의를 거쳐 확정할 예정이다. 다만 현장에서는 이렇게 고정된 GPU 물량으로 서비스 운영이 가능할지를 우려하는 목소리도 나왔다. 이용자 접속이 특정 시간대에 몰리는 AI 서비스 특성상, 모델 크기를 어떻게 잡느냐에 따라 감당할 수 있는 트래픽 폭이 달라지기 때문이다. 이동수 에이투시스 대표는 "모델 규모를 키우면 감당 가능한 트래픽이 줄고 반대로 작은 모델을 쓰면 서비스 품질이 떨어질 수 있다"며 "서비스 출시 첫날 이용자가 몰릴 경우 총 GPU 512장으로 충분할지 우려된다"고 지적했다. 김명선 NIPA AI활용본부 모두의AI TF팀 수석은 "올해 사업은 모델 개발이 아니라 서비스 개발과 출시를 지원하는 사업인 만큼 현재 GPU 규모로도 충분히 추진 가능하다"며 "GPU를 추론 용도로만 제한하지 않고 서비스 개발과 고도화에도 활용할 수 있도록 유휴시간 GPU 사용을 허용할 계획"이라고 답했다. 공공 AI 에이전트 구현을 위한 공공 서비스 연계 방법도 관심사였다. 실제 민원 신청까지 처리하려면 정부24와 공공 마이데이터, 간편 공동인증 등과의 연계가 필수인 만큼 기업들은 관련 표준 제공과 정부 차원의 지원 여부를 질의했다. 이 서기관은 "관계 부처와 사전 협의를 진행 중"이라며 "기업 수요가 있는 부분은 관계 기관과의 협의를 적극 지원하겠다"고 밝혔다. 과기정통부는 다음달 11일까지 사업 공모 후 서면 및 발표평가를 거쳐 단일 기업 혹은 컨소시엄(정예팀) 형태의 민간 기업 2~3개사를 선정할 계획이다. 오는 9월 말 베타 서비스를 시작해 연내 모두의 AI 서비스를 공식 출시한다는 목표다. 김용범 청와대 정책실장은 이날 자신의 페이스북에서 모두의 AI 사업 관련해 "AI에 대한 접근은 이제 하나의 기본권으로 봐야 한다"며 "무료 AI가 일상에 AI를 뿌리내려 토대를 쌓는 정책이라면 공공 에이전트는 그 토대 위에서 시장을 여는 정책"이라고 역설했다.

2026.07.21 14:06이나연 기자

남성필 에이비일팔공 "AI, 점진적 개선 아닌 파괴적 창조…업무 방식 다시 쓴다"

인공지능(AI)이 업무 효율을 높이는 도구를 넘어 기업 업무 구조 자체를 바꾸고 있다는 분석이 나왔다. 데이터를 분석하는 수준에 머물렀던 AI가 광고 제작과 캠페인 운영, 예산 배분 등 실행 단계까지 맡으면서 마케팅 기술(마테크) 시장도 AI 에이전트 중심으로 재편되고 있다는 설명이다. 남성필 에이비일팔공 대표는 21일 웨스틴 서울 파르나스에서 열린 '모던 그로스 스택(MGS) 2026' 기조연설을 통해 "AI는 점진적인 개선을 하는 기술이 아니라 새로운 기반에서 업무를 다시 쓰는 파괴적 창조"라며 "앞으로의 모던 그로스 스택은 AI와 에이전트가 될 것"이라고 말했다. 남 대표는 지난 1년 동안 디지털 산업을 가장 크게 바꾼 키워드로 AI와 AI 에이전트를 꼽았다. 기존에는 업무 프로세스를 단계별로 개선하는 방식이었다면 이제는 AI를 중심으로 처음부터 끝까지 새로운 워크플로를 설계하는 방식으로 변화하고 있다. 그러면서 "기존 프로세스를 단계별로 개선하려고 했을 때보다 한 명이 새로운 에이전트 워크플로를 통해 처음부터 끝까지 업무를 수행하도록 했을 때 성과가 더 좋았다"고 평가했다. 분석에서 실행으로…AI가 바꾸는 마테크 이 자리에서는 AI 에이전트의 확산으로 마테크 역할도 달라질 것으로 전망됐다. 기존 마테크는 이용자 행동과 광고 성과를 분석하는 데 초점이 맞춰져 있었지만, 앞으로는 AI가 데이터를 분석한 뒤 캠페인을 설정하고 광고 소재를 제작하며 예산을 배분하는 등 실행까지 담당하는 형태로 발전할 것이라는 설명이다. 남 대표는 "마테크 솔루션들이 기능적인 경계를 넘어 워크플로 전체를 완성하는 형태로 진화하고 있다"며 "단순히 데이터를 보여주는 것이 아니라 결과와 성과를 만들어내는 방향으로 바뀌고 있다"고 내다봤다. 제품 분석 솔루션도 이용자 행동을 분석하는 데 그치지 않고 코딩 에이전트와 연계해 실제 구현까지 이어질 수 있다. 또 모바일 측정 파트너(MMP) 역시 광고 성과 분석뿐 아니라 캠페인 설정과 광고 소재 제작, 예산 분배까지 지원하는 방향으로 발전하고 있다. "언어 장벽은 더 이상 문제 아니다" 남 대표는 AI가 글로벌 앱 시장 진입 장벽도 빠르게 낮추고 있다고 진단했다. 그는 "더 이상 앱 출시와 운영에서 언어의 장벽은 문제가 되지 않는다"며 생성형 AI의 발전으로 콘텐츠 제작과 번역 속도가 크게 빨라졌다고 말했다. 특히 남 대표는 듀오링고 사례를 들며 "회사는 지난 1년 동안 148개 코스를 출시했는데 과거에는 12년에 걸쳐 만들 수준의 규모"라며 "언어 장벽이 압도적인 속도로 허물어지고 있다"고 강조했다. 이어 남 대표는 인간의 역할도 변화할 것으로 내다봤다. 현재는 사람이 AI 에이전트에 업무를 지시하지만 앞으로는 여러 AI 에이전트가 분석과 실행을 담당하고, 사람은 결과를 보고받아 최종 의사결정을 내리는 구조가 될 것이라는 설명이다. 남 대표는 "기존 구조 위에 기능을 하나 더 얹는 점진적 개선이 아니라 처음부터 기반을 다시 쓰는 것이 AI가 가져온 변화의 본질"이라며 "AI를 도입할 때도 기존 업무에 기능을 추가하는 것이 아니라 워크플로 자체를 새롭게 설계해야 한다"고 역설했다.

2026.07.21 11:19안희정 기자

클루커스, AI 에이전트 보안 시장 정조준…스트레이커와 파트너십

클루커스가 글로벌 에이전틱 인공지능(AI) 보안 기업 스트레이커(Straiker)와 손잡고 국내 AI 에이전트 보안 시장 공략에 박차를 가한다. AI 자산 식별부터 보안 검증, 운영 중 위협 대응까지 전 과정을 지원하는 통합 보안 서비스를 앞세워 기업의 안전한 AI 전환(AX)을 지원한다는 전략이다. 클루커스는 스트레이커와 전략적 파트너십을 체결하고 국내 유일 공식 파트너로서 AI 에이전트 도입 과정에서 발생하는 새로운 보안 과제에 대응하기 위한 전문 서비스를 제공한다고 21일 밝혔다. 회사 측에 따르면 최근 생성형 AI를 넘어 스스로 판단하고 업무를 수행하는 AI 에이전트 도입이 확대되면서 새로운 보안 위협도 커지고 있다. AI 에이전트가 기업 데이터와 업무 시스템, 외부 애플리케이션에 직접 연결되는 환경이 확산되면서 프롬프트 인젝션, 메모리·컨텍스트 포이즈닝, 에이전트 하이재킹, 원격 코드 실행, 데이터 유출 등 기존 보안 체계만으로 대응하기 어려운 위험이 증가하고 있다는 설명이다. 스트레이커는 기업 내 AI 에이전트와 관련 자산을 식별하고 보안 취약점을 사전에 검증하는 것은 물론, 운영 과정에서 발생하는 위협을 탐지·차단하는 AI 보안 플랫폼을 제공한다. '디스커버 AI'를 통해 AI 자산과 권한, 데이터 접근 현황을 가시화하고 '어센드 AI'로 공격 시나리오 기반 보안 검증을 수행한다. 또 '디펜드 AI'를 통해 운영 환경의 위협을 실시간으로 탐지·차단하는 서비스를 지원하고 있다. 이를 통해 기업이 AI 에이전트와 AI 모델, 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP) 서버 등 관련 자산을 식별하고 권한과 데이터 접근 현황을 분석해 잠재적 위험을 사전에 파악하도록 돕는다. AI 에이전트를 실제 업무에 적용하기 전 보안 위험을 검증하고 운영 단계에서도 위협을 지속적으로 모니터링하며 보호할 수 있다는 것이 회사 측 설명이다. 클루커스는 그동안 축적한 마이크로소프트, 데이터브릭스 기반 프로젝트 경험과 앤트로픽 클로드, 오픈AI 등 생성형 AI 환경 운영 노하우를 스트레이커의 AI 보안 기술과 결합할 계획이다. 이를 바탕으로 국내 엔터프라이즈 고객에게 AI 에이전트 도입과 운영에 필요한 전문 보안 서비스를 제공한다는 방침이다. 고객사 요구사항에 맞춰 ▲AI 에이전트 및 관련 자산 식별 ▲권한·데이터 접근 분석 ▲공격 시나리오 기반 보안 검증 ▲운영 중 위협 탐지·대응 ▲AI 거버넌스와 컴플라이언스 컨설팅 등을 단계적으로 지원할 예정이다. 스리나트 쿠루파티 스트레이커 공동창업자 겸 최고기술책임자(CTO)는 "에이전틱 시스템은 기존 소프트웨어와는 다른 새로운 보안 위험을 수반하는데, 단순히 잘못된 결과를 생성하는 것을 넘어 실제 도구와 시스템에 접근 권한을 가진 에이전트가 잘못된 판단을 내리고 실행할 수 있기 때문"이라며 "클루커스와의 협력을 통해 한국 기업들이 사고 발생 이후 보안을 보완하는 것이 아니라, AI 에이전트 도입 단계부터 런타임 보호 체계를 구축할 수 있도록 지원하겠다"고 말했다. 홍성완 클루커스 대표는 "AI 경쟁력의 핵심은 AI를 얼마나 많이 도입하느냐가 아니라, 얼마나 안전하고 신뢰성 있게 운영하느냐에 달려있다"며 "국내 유일 스트레이커 공식 파트너로서 글로벌 최고 수준 에이전틱 AI 보안 기술을 국내 기업에 제공하고 고객들이 안심하고 AI 혁신을 추진할 수 있도록 지원하겠다"고 밝혔다. 이어 "앞으로도 마이크로소프트, 위즈, 스트레이커, 펜서 등 글로벌 AI 및 보안 기술 기업과 협력을 지속 확대할 것"이라며 "인프라와 플랫폼 구축부터 엔드포인트 및 멀티 클라우드 보안에 이르는 '사이버 보안 풀스택'을 완벽 커버하고 국내 AX 시장을 선도해 나갈 계획"이라고 강조했다.

2026.07.21 09:22한정호 기자

쿠콘, AI 에이전트용 MCP 상품관 오픈…기업 AX 지원 강화

인공지능(AI) 에이전트 활용이 확산되는 가운데 쿠콘이 AI와 외부 데이터를 연결하는 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP) 기반 상품관을 열고 AI 데이터 플랫폼 시장 공략에 나섰다. 금융을 비롯한 기업 실무 데이터를 AI 에이전트가 자연어 명령만으로 활용할 수 있도록 지원해 기업 AI 전환(AX)을 가속화한다는 목표다. 쿠콘은 자사 데이터 플랫폼 '쿠콘닷넷'에 AI MCP 전용 상품관을 오픈하고 AI 에이전트가 즉시 활용할 수 있는 MCP 상품 30종을 공개했다고 20일 밝혔다. MCP는 AI 에이전트가 외부 데이터와 시스템을 직접 조회하고 활용할 수 있도록 연결 방식을 표준화한 통신 규격이다. 기존에는 개발자가 API를 직접 연동해야 했지만 MCP 환경에선 AI가 자연어 명령만으로 필요한 데이터를 호출해 업무에 활용할 수 있다. 이에 사용자는 클로드 데스크톱, 커서, 비주얼 스튜디오 코드(VS Code) 등 MCP 호환 환경에서 별도의 복잡한 API 연동 없이 AI 기반 업무 자동화를 구현할 수 있다. 쿠콘은 지난달 MCP 기반 데이터 사업 추진 계획을 발표한 데 이어 한 달 만에 실제 MCP 상품을 선보이며 기존 데이터 API 플랫폼에서 AI 데이터 플랫폼으로의 전환을 추진 중이다. 이번 상품관에는 기업 활용도가 높은 금융 분야 MCP 상품 30종이 우선 공개됐다. 신원·자격 증명, 부동산·차량 정보, 사업자 확인 등 기업 실무에서 활용도가 높은 데이터를 중심으로 구성해 AI 에이전트가 다양한 업무를 수행할 수 있도록 지원한다는 방침이다. 쿠콘은 연내 MCP 상품을 100종으로 확대하고 내년까지 전 상품을 MCP 기반으로 전환할 계획이다. 아울러 지난달 가입한 글로벌 에이전틱 AI 재단(AAIF) MCP 워킹그룹에도 참여해 글로벌 표준 생태계 조성에 나서는 한편, 향후 데이터를 넘어 페이먼트 영역까지 AI 에이전트 활용 범위를 확대할 방침이다. 김종현 쿠콘 대표는 "이번 상품관 오픈은 우리가 데이터 API 플랫폼에서 AI 데이터 플랫폼으로 도약하는 전환점"이라며 "AI 시대 기업이 필요로 하는 정보를 가장 쉽고 빠르게 연결해 고객 AI 혁신을 적극 지원하겠다"고 말했다. 이어 "이번 MCP 상품은 고객이 가장 많이 찾고 실무에서 바로 활용할 수 있는 서비스를 중심으로 구성했다"며 "앞으로도 고객 수요를 지속 반영해 AI 시대에 필요한 서비스를 선제적으로 선보이고 고객 AI 혁신을 지원하는 데이터 플랫폼으로 역할을 확대해 나가겠다"고 덧붙였다.

2026.07.20 14:10한정호 기자

라이너, 경상국립대 AI 리서치 플랫폼 낙점

라이너가 경상국립대학교 전 구성원 2만 5000여 명에게 인공지능(AI) 리서치 플랫폼을 공급하며 캠퍼스 학습·연구 환경의 AI 전환에 나선다. 라이너는 경상국립대와 '라이너 프로' 공급 계약을 체결했다고 20일 밝혔다. 학부생·대학원생·교직원을 포함한 전 구성원은 학교 메일 계정 인증만으로 1년간 라이너 프로 플랜을 이용할 수 있다. 프로 플랜은 라이너 AI 검색을 비롯해 학술 특화 에이전트 '라이너 스콜라(Liner Scholar)'와 AI 글쓰기 어시스턴트 '라이너 라이트(Liner write)' 등으로 구성됐다. 라이너는 AI 환각·사실 정확도를 측정하는 오픈AI 글로벌 벤치마크 '심플큐에이(SimpleQA)'에서 95.3점을 기록했다. 회사에 따르면 이는 글로벌 빅테크들의 AI 검색 엔진 및 거대언어모델(LLM) 성능을 모두 상회하는 수치다. 라이너 스콜라는 전 세계 4억 6000만 건의 방대한 학술 데이터베이스를 기반으로 작동한다. 자연어 대화만으로 최적의 연구 워크플로를 설계하는 '에이전틱 리서치' 기술을 지원하는 게 특징이다. 김진우 라이너 대표는 "경상국립대 구성원들이 검증된 AI 리서치 기술을 통해 차별화된 연구 역량을 확보하고 미래 산업을 이끌 AI 네이티브 인재로 도약할 수 있도록 전폭적인 기술 지원을 아끼지 않겠다"고 말했다.

2026.07.20 14:08이나연 기자

코난테크, 한국가스안전공사 AI 업무혁신 본격화

코난테크놀로지가 한국가스안전공사 직원들이 법령·기술 기준·내부 규정 등 전문 지식을 생성형 인공지능(AI)으로 조회하고 활용할 수 있는 업무 환경을 마련했다. 코난테크놀로지는 지난 15일부터 한국가스안전공사 '가스안전 AI 어드바이저' 전사 운영을 시작했다고 20일 밝혔다. 지난해 8억원 규모로 수주한 이 사업은 지난 3월부터 3차례 시범운영을 거쳐 최종 통합 테스트 후 전사 운영 체계로 전환했다. 가스안전 AI 어드바이저는 법령·KGS 코드·내부 규정·지침·업무매뉴얼 등 약 3만건의 전문 자료를 데이터베이스로 구축됐다. 여기에는 코난테크놀로지의 검색증강생성(RAG) 기술이 적용됐다. 직원들은 업무 질의응답·공문 및 보고서 초안 작성·문서 요약 및 번역 기능을 활용할 수 있으며 AI 답변에는 관련 근거자료가 출처와 함께 제시된다. 민원 업무에서는 접수 내용을 분석해 답변 초안을 작성하고 적합한 담당 부서를 추천해 처리 속도와 답변 품질의 일관성을 높였다. 코난테크놀로지는 한국남부발전과 한국서부발전, 한국동서발전의 생성형 AI 및 에너지 특화 AI 에이전트 사업을 수행 중이다. 한국전력공사 AI 협의체에도 참여하고 있다. 회사는 이번 한국가스안전공사 구축을 계기로 발전과 전력, 가스 분야 전반으로 산업 특화형 에이전틱 AI 적용 사례를 확대해 시장에서 표준 제품 입지를 강화한다는 전략이다. 이형주 코난테크놀로지 AX서비스사업부문장은 "한국가스안전공사 전문지식과 생성형 AI를 결합한 디지털 혁신에 일조하게 돼 뜻깊다"며 "국민에게 더 신속하고 정확한 가스안전 서비스를 제공하려는 공사의 비전 실현에 기여할 수 있기를 기대한다"고 말했다.

2026.07.20 13:46이나연 기자

마이다스그룹, AI 에이전트 중심 업무 전환…'inAX' 10월 공개

마이다스그룹이 업무 맥락을 이해하고 스스로 계획·실행하는 인공지능(AI) 에이전트를 전사에 도입한다. 사내 데이터와 업무 관계를 하나의 지식그래프로 연결한 AI 업무 플랫폼 'inAX'를 오는 10월 선보이고 연말에는 글로벌 고객의 영업·기술지원·교육을 수행하는 전문 에이전트도 출시한다는 목표다. 신미영 마이다스인 대표는 지난 16일 더블트리 힐튼 판교 호텔에서 개최한 '2026 마이다스 위크, 아너스 데이'에서 "이제는 AI 에이전트가 일을 하고 사람은 판단한다"며 "사람이 AI로 대체되는 것이 아니라, AI를 통해 능력이 증강되는 미래가 마이다스그룹이 그리는 'the MAX'"라고 밝혔다. 마이다스 위크는 지난 13일부터 17일까지 국내외 마이다스그룹 구성원이 모여 사업 성과와 비전을 공유하는 행사다. 이중 아너스 데이는 그룹 전사를 대상으로 미래 비전을 공유하는 핵심 프로그램이다. 올해는 중국·일본·인도·러시아·북미·남미·유럽·필리핀·호주 등 9개국 해외법인 구성원 111명을 포함해 판교 본사 리더와 핵심 인재 등 약 240명이 참석했다. 'inAX'로 흩어진 업무 연결…가이드 에이전트 '폴라'가 실행 주도 the MAX는 올해 마이다스그룹의 경영방침으로, MIDAS와 AI의 상호작용으로 최대 성과를 낸다는 의미를 담고 있다. 마이다스그룹이 추진하는 AI 전환(AX)의 핵심은 그룹 업무 운영체계를 AI 에이전트 중심으로 재설계하는 inAX다. 기존 생성형 AI가 사용자의 질문에 답하거나 개별 업무를 자동화하는 수준에 머물렀다면, inAX는 조직 목표와 사람·업무·고객·재무 데이터를 연결해 필요한 업무를 먼저 찾아 제안하고 실행하는 구조다. inAX는 가이드 에이전트(GA)와 오퍼레이션 에이전트(OA), 시스템 에이전트(SA) 등 3개 에이전트로 구성된다. GA는 사용자와 직접 소통하며 업무 방향을 안내하는 비서 역할을 하고 OA는 데이터 변화를 감지해 다음 행동을 먼저 제안한다. SA는 업무 실행과 기록을 검증하고 정보 간 관계를 연결해 조직의 업무 경험이 시스템에 축적되도록 지원한다. 사용자와 직접 소통하는 GA의 명칭은 북극성을 뜻하는 '폴라(Polar)'다. 계약 현황, 제품 폴라는 일대일 비서로서 업무를 효율적으로 진행할 수 있도록 지원하는 가이드, 큐레이터, 코디네이터 역할을 한다. 실제로 사업 담당자에게는 고객 데이터와 사용량, 미팅 기록 등을 분석해 우선 대응해야 할 고객을 분류하고 영업 전략을 제시한다. 화상회의 중에는 고객 발언과 기존 관계를 실시간으로 분석해 대응 방안을 안내하며 회의가 끝나면 회의록과 후속 이메일, 견적서 초안까지 자동으로 만든다. 팀 리더를 위한 조직 운영 기능도 제공된다. 폴라는 매출 목표와 진행 현황을 비교해 병목 지점을 찾아내고 필요한 개입 전략을 추천한다. 또 구성원이 수행한 계획과 실행, 점검, 회고 기록을 조직 자산으로 축적해 리더의 경험이 다음 업무에 자동으로 반영되도록 설계했다. 김병석 마이다스인 상품전략실 CP는 "AI가 실질적으로 도움이 되려면 현장의 맥락을 이해하는 것을 넘어 일의 본질과 속성까지 파고드는 지혜가 필요하다"며 "우리가 묻고 대응하는 것이 아니라 결과를 예측하고 선제적으로 움직이는 시스템을 만들기 위해 inAX를 시작했다"고 말했다. 회사 전체를 '지식그래프'로…일할수록 진화하는 에이전트 inAX의 기반은 기업 전체를 하나의 관계형 지도로 구현한 '지식그래프'다. 조직 목표와 구성원, 업무, 회의·의사결정 기록, 고객 대응, 재무 정보 등을 AI가 이해할 수 있는 형태로 정의하고 서로 연결하는 방식이다. 모든 에이전트가 동일한 지식그래프를 활용하기에 업무 영역이 달라도 같은 맥락을 공유할 수 있다는 설명이다. 에이전트별 역할도 지식그래프를 중심으로 나뉜다. GA는 지식그래프에 축적된 관계와 맥락을 바탕으로 사용자에게 필요한 답을 전달하고 OA는 데이터와 관계의 변화를 감지해 다음 행동을 제안한다. SA는 실제 업무에서 만들어진 데이터와 기록을 검증하고 의미를 부여해 지식그래프에 다시 저장한다. 에이전트를 사용할수록 데이터와 관계가 쌓여 답변과 예측의 정확도가 높아지는 구조다. 마이다스그룹은 AI 에이전트가 단순히 정확한 답을 제시하는 것을 넘어 사람과 지속적으로 상호작용할 수 있어야 한다고 강조했다. 이를 위해 감정 맥락을 이해하는지, 과거 대화를 기억하는지, 대화를 다음 판단과 행동으로 연결하는지 등을 27개 항목으로 평가하는 자체 품질 기준 '사만다 인덱스(Samantha Index)'도 개발했다. 여기에 인간과 조직을 관계 중심으로 이해하는 마이다스그룹의 경영 철학을 기술화한 '자인(JAIN) 엔진'도 결합했다. 지식그래프가 회사의 현실과 업무 맥락을 제공한다면, 자인 엔진은 사람과 조직의 관계를 합리적으로 해석하는 관점을 제공해 에이전트가 보다 인간적이고 합리적이고 실용적인 판단을 내리도록 한다는 방침이다. 하성우 마이다스인 AX기반개발TF 팀장은 "AI 에이전트는 앞으로 무수히 많아지고 규모도 커질 것"이라며 "마이다스 에이전트의 차별점은 방향을 잡아주는 나침반이 있고 그 나침반의 끝에 사람이 있다는 것"이라고 말했다. 이어 "시스템이 성장할수록 더 사람답고 현명해지고 시스템의 성장이 다시 사람의 성장으로 이어지게 만드는 것이 우리가 에이전트를 개발하는 방식"이라고 덧붙였다. 영업·장애 대응·교육까지…기술지원 에이전트 12월 출격 건설 엔지니어링 소프트웨어 기술을 제공하는 마이다스아이티는 AI 기술을 글로벌 기술지원 업무에 적용할 계획이다. 그룹이 개발 중인 기술지원 에이전트는 영업 지원과 사용자 기술지원, 교육 지원 등 세 영역에서 국내외 구성원과 고객을 지원할 예정이다. 영업 지원 에이전트는 고객 미팅에 필요한 제품 기능과 경쟁 제품 비교자료, 기술 문서, 시연 콘텐츠를 생성한다. 미팅 중에는 고객 질문을 듣고 실시간으로 답변을 제안해 담당자가 별도로 기술지원 조직에 문의한 뒤 다시 답해야 하는 과정을 줄이는 방식이다. 기술지원 에이전트는 마이다스아이티 고객이 사용하는 설계 모델과 입력 데이터를 분석해 오류 원인을 찾고 수정 방법을 안내한다. 교육 에이전트는 소프트웨어 설치와 활성화부터 프로젝트별 모델링·설계 절차를 단계별로 시연하고 교육이 끝난 뒤에는 수행 과정과 결과를 정리한 보고서까지 제공한다. 이혜연 마이다스아이티 기술기획팀장은 "기술지원 에이전트에서 가장 중요한 것은 제품을 정확하게 이해하는 것"이라며 "우리 제품의 수많은 기능과 각 기능의 목적·관계를 지식그래프로 구축해 에이전트가 고객의 오류와 질문, 업무 맥락을 이해하도록 할 것"이라고 설명했다. 이어 "일상적으로 축적되는 질문과 피드백을 바탕으로 에이전트가 지속해서 개선되도록 설계하고 있다"고 덧붙였다. 마이다스그룹은 오는 10월 inAX 초기 버전을 그룹 국내외 구성원에게 공개할 예정이다. 현재 핵심 조직을 중심으로 한 일부 구성원이 inAX를 시범 사용 중이며 업무 우선순위와 필요한 행동을 선제적으로 제안하는 기능 등을 검증하고 있다. 마이다스아이티 기술지원 에이전트는 오는 12월 말 출시된다. 이후 사업과 제품, HR, 재무 등 다양한 영역에서 구성원과 함께 일하는 전문 AI 에이전트를 순차적으로 개발한다는 목표다. 신미영 마이다스인 대표는 "내년까지 수많은 에이전트가 구성원과 함께 일하는 환경을 구축할 것"이라며 "AX 시대, AI 중심 경영의 혁신을 위해 에이전트가 일하고 사람이 판단·지원하는 the MAX를 구현하겠다"고 강조했다.

2026.07.20 10:42한정호 기자

美 데이터브릭스, 신규 투자 유치…몸값 1880억 달러

미국 데이터 분석 소프트웨어 기업 데이터브릭스가 신규 투자를 유치하며 인공지능(AI) 중심 사업 성과를 인정받았다. 18일(현지시간) 테크크런치 등 외신에 따르면 데이터브릭스는 코튜가 주도하는 신규 투자 라운드에서 기업가치 1880억 달러(약 280조 1200억원)를 인정받은 것으로 확인됐다. 정확한 투자 규모는 공개하지 않았으며 투자 절차는 올여름 후반 마무리될 예정이다. 테크크런치를 비롯한 다수 외신은 데이터브릭스가 이번 라운드에서 약 30억 달러를 조달할 것으로 내다봤다. 아직 투자금이 회사에 바로 들어오지 않았지만 참여를 원하는 투자사가 몰리면서 기업가치를 먼저 공개한 것으로 전해졌다. 데이터브릭스 기업가치는 최근 1년 반 동안 빠르게 상승했다는 평을 받고 있다. 지난 2월 기업가치 1340억 달러를 인정받으며, 50억달러 규모의 시리즈 L 투자를 마무리했다. 지난해 9월에는 기업가치 1000억 달러로 10억 달러를 유치했다. 2024년 12월에는 당시 사상 최대 규모였던 100억 달러를 조달하며 기업가치 620억 달러를 인정받았다. 외신들은 데이터브릭스가 기존 서비스형 소프트웨어(SaaS) 기업에서 AI 기업으로 이미지를 전환한 결과가 긍정적으로 작용했다 보고 있다. 2013년 설립된 데이터브릭스는 기업이 방대한 데이터를 클라우드에 저장하고 빠르게 분석할 수 있도록 지원하며 성장했다. 데이터브릭스는 기존에 관리하던 기업 데이터를 기반으로 AI 제품군을 확대했다. AI 에이전트용 데이터베이스 '레이크베이스'와 AI 게이트웨이 '유니티'를 출시했으며 여러 에이전트를 관리하는 메타 하네스 '옴니전트'도 선보였다. 알리 고드시 데이터브릭스 최고경영자(CEO)는 "기업들은 가장 비싼 AI 모델을 모든 작업에 사용하는 방식에서 벗어나 비용 대비 최고의 비즈니스 성과를 추구하고 있다"며 "우리는 고객들이 작업별로 가장 적합한 AI 모델을 안전하고 효율적으로 활용할 수 있도록 지원하기 위해 이번 투자금을 AI 전략에 집중 투입할 것"이라고 밝혔다.

2026.07.19 07:47김미정 기자

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