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'에이전트'통합검색 결과 입니다. (1204건)

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마이크 시실리아 오라클 CEO "SW 조작은 AI…사람은 업무 집중"

[라스베이거스(미국)=이나연 기자] "사람이 하루 종일 소프트웨어를 조작하는 대신 이제는 소프트웨어가 사람을 위해 일하게 됩니다." 마이크 시실리아 오라클 최고경영자(CEO)는 26일(현지시간) 미국 라스베이거스 베네시안 엑스포에서 열린 '오라클 AI 월드 2026' 기조연설에서 인공지능(AI)이 기업 업무를 직접 수행하는 새로운 소프트웨어 운영 방식에 대해 이같이 밝혔다. 시실리아 CEO는 기업용 AI 구현을 위한 핵심 요소로 안전한 데이터 접근, 비즈니스 맥락 이해, 고성능 인프라, 애플리케이션 내 업무 실행 등 네 가지를 제시했다. 오라클 클라우드 인프라스트럭처(OCI)와 AI 데이터베이스, AI 데이터 플랫폼, 기업용 애플리케이션을 연결해 이를 구현한다는 것이다. 시실리아 CEO는 AI가 업무 상황을 먼저 파악하고 필요한 조치를 제안하거나 실행하면 직원들은 여러 시스템을 직접 조작하지 않고 본연 업무에 집중할 수 있다고 설명했다. 이날 기조연설에서는 물류 운송과 인사(HR), 외식업, 응급의료 등 다양한 분야 AI 활용 사례가 각각 발표됐다. 물류 분야에서는 AI가 배송 주문과 차량 적재량, 운송 일정 등을 종합 분석해 운송 계획을 최적화했다. 시연 결과 차량 활용률을 61%에서 88%로 높이고 운송비 5만 8000달러를 절감할 수 있는 계획이 제시됐다. 담당자가 승인하면 AI가 운송 계획을 실행하고 작업 내역과 승인 기록을 남겨 사후 검증까지 지원한다. 미국 통신기업 차터 커뮤니케이션스는 자사 브랜드 '스펙트럼' 인사 업무에 AI를 적용한 사례를 소개했다. 미국 45개 주에 분포한 10만 명 이상 직원에게 적용되는 서로 다른 규정과 인사 정보를 AI가 분석해 휴가 신청부터 관리자 승인, 근무 일정 조정까지 연결한다. 직원이 여러 시스템을 거치지 않고 '애스크HR'에서 업무를 처리하도록 지원하는 방식이다. 외식업 분야에서는 유럽에서 버거킹 등 여러 브랜드를 운영하는 QSRP가 AI 기반 매장 관리 기술을 선보였다. AI가 여러 매장 주문 오류를 분석해 공통 원인을 찾아내고 담당자 승인 후 수정 사항을 일괄 적용하는 방식이다. 음식 출고 사진과 고객이 제기한 배달 문제도 비교 분석해 주문 분쟁 책임 소재를 판단하도록 지원한다. 응급의료 분야에서는 시실리아 CEO가 직접 응급실 의사 역할을 맡았다. 구급차에서 측정한 환자 생체 정보와 병원 진료기록을 실시간으로 연계해 의료진이 환자 도착 전 상태를 파악하고 처치를 준비하는 과정을 시연했다. 구급차 사물인터넷(IoT) 기기로 수집한 정보는 OCI를 거쳐 오라클 AI 데이터베이스에 저장된다. AI는 복잡한 의료기록을 요약해 제공한다. 의료진은 이를 실시간으로 전달된 생체 정보와 함께 확인해 환자 상태를 신속하게 판단할 수 있다. 오라클은 복잡한 업무를 자동 실행하는 '퓨전 클로' 기반 '퓨전 에이전틱 애플리케이션'과 자연어로 업무를 요청·관리하는 '퓨전 컴패니언'과 '퓨전 에이전틱 홈', 기업용 소프트웨어 설정을 자동화하는 '퓨전 셋업 및 구성 레지스트리(FSCR)'도 공개했다. 오라클은 글로벌 시장에서 사업 기반이 넓은 기업용 애플리케이션을 중심으로 AI 기능을 확대하고 있다. 클라우드 인프라부터 데이터 관리, 기업용 애플리케이션까지 AI를 통합하는 전략의 일환이다. 시실리아 CEO는 AI 업무 수행 범위가 넓어질수록 보안과 권한 통제가 중요해진다고 강조했다. 특히 개인정보 처리나 구매 승인 등 민감한 업무에서는 사람 책임과 판단이 유지돼야 한다는 설명이다. 그는 "AI가 더 많은 지능을 갖춘다고 해서 통제가 줄어들어서는 안 된다"며 "인간 판단이 필요한 결정은 반드시 책임 있는 사람이 내려야 한다"고 말했다.

2026.10.27 05:41이나연 기자

"기업 내 흩어진 업무, AI가 통합하고 수행"…조호, 에이전틱 AI 전략 제시

기업 곳곳에 흩어진 업무와 데이터를 인공지능(AI)이 하나로 묶어 처리하는 업무 생산성 전략이 제시됐다. 여러 애플리케이션에 파편화된 데이터를 연결해 AI가 업무 맥락을 이해하고 반복 업무를 직접 수행하도록 하는 것이 핵심이다. 조호(Zoho)는 26일 서울에서 미디어 라운드테이블을 열고 에이전틱 AI 전략을 공개했다. 인도 첸나이에 본사를 둔 조호는 1996년 네트워크 장비용 소프트웨어 개발사로 출발해 CRM, 협업, 회계, 인사 등 60개 이상의 업무용 애플리케이션을 제공하고 있다. 최근에는 이들 애플리케이션을 AI로 연결하는 업무 통합·자동화로 사업을 넓히고 있다. 지부 매튜 조호 아시아태평양 지역 총괄은 기업 AI 도입을 가로막는 요인으로 분산된 업무 환경을 꼽았다. 업무 데이터가 고객 관계 관리(CRM), 회계, 문서 등 여러 애플리케이션에 나뉘어 있으면 AI가 업무 맥락을 파악하기 어렵다는 것이다. 지부 매튜 총괄은 "AI와 LLM은 주어진 맥락만큼만 똑똑해지지만 기업 내 중요한 데이터는 직원 개인과 여러 업무 도구 속에 갇혀 있는 경우가 많다"고 지적했다. 조호는 이를 해결하기 위해 조호가 지아 챗(Zia Chat)과 지아 에이전트(Zia Agents)를 선보였다. 지아 챗은 여러 애플리케이션에 흩어진 문서, 이메일, 영상 등의 정보를 대화창 하나에서 찾고 활용하도록 돕는다. 예를 들어 CRM 화면에서 고객과의 대화를 분석해 이탈 가능성을 파악할 수 있다. 조호 제품뿐 아니라 외부 서비스와도 연동된다. 지아 에이전트는 반복적이고 여러 단계로 이뤄진 업무를 넘겨받아 처리한다. 회계·인사·고객지원 등 업무별 에이전트를 기본으로 제공하며 개발자가 아닌 직원도 로코드 도구 '지아 에이전트 스튜디오'로 자사 업무에 맞는 에이전트를 만들 수 있다. 지부 매튜 총괄은 소셜미디어에서 제품 관련 불만 게시물을 찾아 고객지원 티켓을 자동으로 만들고, 고객 정보와 답변 초안까지 준비해 담당자가 승인만 하면 되도록 하는 활용 사례를 소개했다. 통합 업무 플랫폼 조호 원(Zoho One)은 이 같은 AI 기능의 기반이다. 부서별 애플리케이션과 데이터, 업무 흐름을 하나로 묶어 AI가 부서 간 업무 맥락까지 파악하도록 지원한다. 매튜 총괄은 조호 원을 직원 1인당 단일 가격으로 전 제품군을 쓰는 "소프트웨어 뷔페"에 비유했다. 조호는 이런 통합이 가능한 이유로 자체 개발 구조를 들었다. 조호는 모든 애플리케이션을 인수 없이 공통 플랫폼 위에서 직접 개발해 처음부터 서로 연동된다. 퍼블릭 클라우드를 쓰지 않고 자체 데이터센터를 운영하며 하드웨어부터 SW, AI 서비스까지 전 계층을 직접 관리한다. 매튜 총괄은 "우리는 소프트웨어 회사가 아니라 기술 회사"라며 "전체 스택을 소유하고 있어 기업에 더 맥락에 맞는 AI 서비스를 제공할 수 있다"고 강조했다. 개방성과 선택권도 내세웠다. 기업은 조호가 자체 데이터센터에서 운영하는 AI 모델과 앤트로픽 클로드, 오픈AI 챗GPT 등 외부 모델 가운데 보안·개인정보 보호 요구에 맞춰 고를 수 있다. 조호는 앞으로 고객이 자체 모델을 가져와 쓰는 방식도 지원할 계획이다. 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP) 서버도 공개해 외부 AI 도구에서 조호 데이터를 불러오고 연동할 수 있도록 했다. AI가 기존 업무용 소프트웨어를 대체할 수 있다는 업계 우려에 대해서는 장기적 관점을 강조했다. wlqn 매튜 총괄은 "AI 시대는 아직 초기 단계이고 발전 속도가 매우 빠르다”며 "기업에 중요한 것은 5년, 10년, 20년 뒤에도 의미 있는 도구에 투자하는 것"이라고 말했다. 조호는 한국 시장에서도 성장세를 이어가고 있다. 올해 한국 내 고객 수는 107% 증가했으며, CJ대한통운 등이 조호 제품을 쓰고 있다. 국내에서는 협업 도구 '조호 워크플레이스'와 '조호 CRM', 조호 원이 주력 제품이다. 매튜 총괄은 "정부의 산업 AI 지원 확대와 기업용 소프트웨어 시장의 성장에 따라 한국에서 AI 기반 통합 소프트웨어의 기회가 커지고 있다"고 진단했다. 이어 "조호의 통합 플랫폼과 자체 인프라를 통해 한국 기업들이 성능과 총소유비용(TCO), 데이터 프라이버시를 균형 있게 고려하면서 에이전틱 AI의 이점을 실현할 수 있도록 지원하겠다"며 "27일 열리는 사용자 컨퍼런스 '조홀릭스(Zoholics) 2026'에서주요 솔루션을 더 자세하게 확인할 수 있을 것"이라고 강조했다.

2026.10.26 14:12남혁우 기자

F1 레드불, 오라클 클라우드로 160억 번 달린다

[라스베이거스(미국)=이나연 기자] 세계 최고 권위 자동차 경주대회 포뮬러원(F1)과 국제 요트 경주 리그 세일GP에서 인공지능(AI)이 경기 전략 수립과 장비 관리에 활용되고 있다. 방대한 경기 데이터를 분석해 돌발 상황에 대응하고 장비 고장을 사전에 예측하는 등 스포츠 현장에서 AI 활용 범위가 넓어지는 모습이다. 25일(현지시간) 미국 라스베이거스 베네시안 엑스포에서 열린 '오라클 AI 월드 2026' 글로벌 기자간담회에서 레드불 레이싱과 세일GP 관계자들은 오라클 클라우드 인프라스트럭처(OCI)를 활용한 스포츠 분야 AI 도입 성과를 소개했다. 잭 해링턴 레드불 레이싱·레드불 테크놀로지 기술 및 성과 파트너십 총괄 책임자는 F1 경주차 한 대에서 주행 세션마다 약 2테라바이트(TB) 데이터가 생성된다고 설명했다. 레드불 레이싱은 이를 바탕으로 타이어 마모와 피트스톱 시점, 경쟁 팀 움직임 등 다양한 변수를 분석해 경기 전략을 수립하고 있다. 레드불 레이싱은 경기 전 약 80억 회 몬테카를로 시뮬레이션을 수행한다. 이는 다양한 변수를 반복 적용해 경기 결과를 예측하는 방식이다. 연습 주행에서 확보한 데이터를 반영해 추가로 80억 회를 실행하며 경기 도중 발생할 수 있는 돌발 상황까지 예측한다. OCI 도입 이후 레드불 레이싱 시뮬레이션 수행량은 25% 증가했다. 해링턴 책임자는 "2021년부터 우리가 내린 모든 승리 전략 의사결정은 OCI에서 이뤄졌다"며 "시뮬레이션을 더 많이 수행할수록 실제 경기에서 발생할 수 있는 다양한 상황에 대비할 수 있다"고 말했다. 레드불 레이싱은 올해 경기 현장에 AI 에이전트도 도입했다. 경기 규정과 과거 판정 사례 등을 AI에 입력해 엔지니어가 경기 중 필요한 규정을 자연어로 확인하도록 지원한다. AI가 관련 규정과 대응 방안을 제시하면 엔지니어가 이를 검토해 의사결정에 활용하는 방식이다. AI 활용 범위는 차세대 드라이버 발굴로도 확대될 전망이다. 레드불 레이싱은 기존 F4·F3·F2 등 주요 주니어 대회뿐 아니라 다양한 모터스포츠 경기 데이터를 분석해 유망주를 찾는 AI 프로젝트를 진행하고 있다. 아직 초기 개발 단계로, 스카우트 담당자와 AI 활용 방안을 논의 중이다. 매튜 로드 세일GP 그룹 기술 이사는 13개 팀이 참가하는 요트 경주 리그에서 OCI를 활용해 경기 데이터를 공유하고 있다고 설명했다. 참가 팀은 OCI와 오라클 로코드 개발 도구 '에이팩스(APEX)' 기반 대시보드를 통해 선박 속도와 항로, 경기 조건 등을 비교 분석한다. 세일GP는 센서 데이터를 분석해 펌프와 밸브 등 주요 부품 이상 징후도 사전에 탐지한다. 경기 전 고장 가능성이 있는 부품을 교체해 장비 운영 안정성을 높이는 방식이다. 로드 이사는 "매 경기에서 한두 가지 우려되는 부분을 발견해 부품 교체 여부를 검토하고 있다"며 "앞으로 경기 중에도 실시간으로 이상 징후를 탐지할 수 있도록 발전시킬 계획"이라고 설명했다. 세일GP는 AI 기반 풍속 예측과 자연어 질의응답 기능도 개발하고 있다. 선수와 코치가 방대한 데이터를 직접 분석하지 않고도 경기 상황에 맞는 정보를 신속하게 확보하도록 지원한다는 목표다. 로드 이사는 바람 방향과 속도에 따라 경기 결과가 크게 달라지는 요트 경주 특성상 기상 데이터 분석이 중요하다고 강조했다. 세일GP는 경기장에 설치한 풍속 센서와 선박 운항 데이터를 결합해 바람 변화를 예측하는 기술을 개발 중이다. 그는 "경기 중 풍속 데이터와 선박 원격 측정 데이터를 결합해 선수들이 현재 상황을 이해하고 앞으로 바람이 어떻게 변할지 예측할 수 있도록 할 계획"이라며 "야간에 수행하는 이상 탐지 기능도 경기 중 실시간으로 활용할 수 있도록 확대하려 한다"고 말했다.

2026.10.26 14:08이나연 기자

"딱 필요한 기억만 조회"…ETRI, AI 에이전트 새 모델 개발

기존 AI에이전트의 작업 성공률을 최대 24%p 개선할 수 있는 새 모델이 개발됐다. 한국전자통신연구원(ETRI)은 최재우 소셜로뵉스연구실 선임연구원이 광주과학기술원(GIST)과 공동으로 환경을 직접 관측하는 과정과 저장된 기억을 능동적으로 조회하는 과정을 결합한 AI 에이전트 기술 '씬쿼리 플래너(SceneQueryPlanner)'를 개발했다고 밝혔다. '씬쿼리플래너'는 AI 에이전트가 환경을 직접 관측하고, 3차원 장면 그래프 형태의 기억에서 현재 작업에 필요한 정보만을 능동적으로 조회하며 행동을 계획하는 기술이다. 예를 들어, 로봇에 “깨지지 않도록 책상 위 나무로 된 물건을 상자에 넣고, 그 상자를 침대 위에 올려 줘”라는 명령을 내리면 기존에는 재질 정보 없이 “나무로 된 것은 그릇일 것”이라고 추측해 도자기 그릇을 집어 임무에 실패한다. 그러나 '씬쿼리플래너'는 책상에서 그릇·화분·연필·머그컵을 관측한 뒤 각 물체의 재질을 기억에서 하나씩 찾아 연필이 나무임을 확인하고 집은 뒤, 상자와 침대 위치를 조회해 작업을 완료한다. 최재우 선임연구원은 "로봇이 관측한 환경정보를 체계적으로 기억하고, 필요한 순간에 스스로 찾아 활용하도록 한 것이 핵심”이라고 설명했다. 이 기술은 로봇이 실내를 관측할 경우 관측한 방과 가구, 물체의 위치와 속성 등을 '3차원 장면 그래프'형태로 저장한다. 주변 환경을 입체 지도처럼 기억하는 방식이다. 물체의 재질과 열림·닫힘, 켜짐·꺼짐 등의 상태를 서로의 관계와 함께 정리하는 것이 특징이다. 씬쿼리플래너는 저장된 기억을 꺼내는 방식이 색다르다. 로봇이 직접 움직이고 살펴보며 주변을 확인하는 '환경 그라운딩'과, 저장해 둔 기억에서 지금 필요한 정보만 골라 찾아보는 '메모리 그라운딩'을 함께 사용한다. 모든 기억을 한꺼번에 읽는 대신 현재 작업에 필요한 물체의 속성이나 위치관계 등을 선택적으로 조회한다. 이를 통해 '무엇을 할지'뿐 아니라 '무엇을 더 확인할지'도 스스로 계획한다. 최재우 선임은 "기존 AI 에이전트는 관측한 환경정보를 긴 문장으로 한꺼번에 입력받거나, 외부 메모리에 저장된 정보를 수동적으로 전달받는 리액트(ReAct) 방식으로 작업한다"며 "그러나 이 방식은 정보가 많아지면 필요한 내용이 묻히고, 정보가 부족하면 언어모델의 사전 지식에 기대어 잘못 추측한다. “지금 무엇을 더 확인해야 하는지”를 스스로 판단하지 못한다는 근본적 한계가 있다"고 설명했다. 기존 AI 에이전트는 관측한 환경정보를 긴 문장으로 한꺼번에 입력받거나, 외부 메모리에 저장된 정보를 수동적으로 전달받는 리액트(ReAct) 방식으로 작업한다. 그러나 이 방식은 정보가 많아지면 필요한 내용이 묻히고, 정보가 부족하면 언어모델의 사전 지식에 기대어 잘못 추측한다. “지금 무엇을 더 확인해야 하는지”를 스스로 판단하지 못한다는 근본적 한계가 있다. 연구팀은 씬쿼리플래너는 오픈소스와 상용 모델 모두에서 기존 리액트 방식보다 높은 임무 성공률을 보였다고 설명했다. 메타의 라마(LLaMA 3.1)와 알리바바의 큐원(Qwen 2.5) 등 공개 모델에서는 성공률이 각각 46.8%에서 69.6%로, 44.0%에서 68.0%로 높아졌다. 오픈AI의 상용 모델(GPT-4o)에서도 모든 평가환경에서 기존 방식을 앞섰으며, 속성 기반 복합작업의 성공률은 17.2%p 향상됐다. 김도형 소셜로보틱스연구실장은 "향후 카메라와 센서에서 들어오는 불완전한 환경정보로부터 장면 그래프 메모리를 실시간 구축·갱신하고, 실제 로봇이 복잡한 생활환경에서 장시간 작업을 수행할 수 있도록 기술 개발을 확장할 계획"이라고 말했다. 한편 연구결과는 지난 25일 자연어처리 분야 국제학술대회'EMNLP 2026 Findings'에서 발표됐다.

2026.10.26 13:41박희범 기자

SKT, AI에이전트도 통제...개발부터 폐기까지 관리 강화

SK텔레콤이 AI 에이전트 개발부터 운영, 종료까지 전 과정을 관리하는 책임체계를 강화한다. AI가 스스로 판단하고 업무를 수행하는 환경에 맞춰 개인정보 보호와 위험 관리를 통합하고, 기술의 안전성과 신뢰성을 확보하겠다는 구상이다. SK텔레콤은 26일 AI 거버넌스 원칙과 책임체계, 실행 방안 및 성과를 담은 'AI 거버넌스 리포트'를 발간했다고 밝혔다. 리포트는 단순한 윤리 원칙 선언을 넘어 실제 서비스와 사내 업무에 적용하는 관리 기준을 구체화한 것이 핵심이다. 특히 AI가 자율적으로 업무를 수행하는 과정에서 발생할 수 있는 위험을 관리하는 데 초점을 맞췄다. 사내 AI 에이전트 개발과 테스트, 운영, 종료 등 전 과정에 일관된 관리 기준을 적용하고 책임 있는 활용을 위한 가이드라인을 제시했다. 개인정보 보호도 AI 관리체계의 핵심 기준으로 삼았다. 최고개인정보보호책임자(CPO)가 개인정보 보호와 AI 거버넌스를 통합 관리하며, 서비스 기획 단계부터 개인정보 보호를 설계에 반영하는 '프라이버시 바이 디자인(Privacy by Design)' 원칙을 적용한다. AI 서비스 생애주기 전반에 걸쳐 위험을 점검하는 체계도 운영하고 있다. SK텔레콤은 2021년 사람 중심의 'AI 추구 가치'를 정립한 데 이어 2024년 3월 AI 거버넌스 원칙인 'T.H.E. AI'를 공개했다. 이후 관련 원칙을 실제 서비스와 업무에 적용하는 실행체계를 구축해 왔다. 관리체계의 국제표준 인증 범위도 확대했다. 2024년 국내 통신사 최초로 고객 대상 AI 서비스에 대해 AI 경영시스템 국제표준인 ISO/IEC 42001 인증을 취득했으며, 올해 10월에는 사내 AI 에이전트 관리체계까지 인증받았다. SK텔레콤은 이 보고서를 통해 AI 거버넌스 운영 경험과 성과를 공유하고, 향후 AI 기술 발전과 규제 환경 변화에 맞춰 관리체계를 지속적으로 고도화할 계획이다. 차호범 SK텔레콤 CPO는 “AI 에이전트 시대에는 AI 거버넌스의 중요성이 더욱 커지고 있다”며 “앞으로도 변화하는 AI 환경에 선제적으로 대응하고 AI 트러스트 경영을 강화해 나갈 것”이라고 말했다.

2026.10.26 09:00박수형 기자

질문에 답하던 AI, 이젠 직접 일한다…오픈AI-AWS가 그린 미래

오픈AI와 아마존웹서비스(AWS)가 인공지능(AI)을 단순한 대화형 도구를 넘어 실제 기업 업무를 수행하는 에이전트로 활용해야 한다고 강조했다. AI가 스스로 업무를 계획하고 실행·검증할 수 있는 환경을 구축해 기업 업무 전반 효율을 높이고 실질적인 사업 성과로 연결해야 한다는 제언이다. 김정원 오픈AI 파트너 AI 디플로이먼트 엔지니어는 23일 서울 강남구 그랜드 인터컨티넨탈 서울 파르나스에서 열린 'AWS AI 웨이브 2026'에서 "과거에는 사람이 AI에 질문하고 답변을 받는 방식이었다면 이제는 에이전트가 스스로 문제를 정의하고 추론해 해결하는 단계로 발전했다"며 "기업도 AI에 단순히 업무를 지시하는 수준을 넘어 실제 업무를 얼마나 맡길 수 있는지 고민해야 한다"고 말했다. 김 엔지니어는 AI 발전 과정을 대화와 추론, 도구 활용, 자율 업무 수행 단계로 구분했다. 지난 2024년에는 복잡한 문제를 해결하기 위한 추론 능력 강화에 집중했고 지난해에는 외부 도구와 기업 업무 시스템을 연결하는 기술이 발전했다는 설명이다. 올해는 AI 에이전트가 필요한 도구를 직접 선택하고 업무를 수행하며 결과까지 확인하는 단계에 접어들었다고 평가했다. 그는 기업 AI 활용을 가로막는 과제로 ▲AI에 대한 신뢰 부족 ▲분산된 업무 데이터와 시스템 ▲지속적인 업무 수행을 위한 실행 환경 부재를 꼽았다. 특히 AI가 장시간 업무를 수행하려면 이전 작업 맥락을 기억하고 여러 도구를 활용하며 결과를 반복 검증할 수 있는 기반이 필요하다고 짚었다. 이를 해결하기 위한 핵심 기술로는 '에이전트 하네스'를 제시했다. 하네스는 AI 모델이 업무를 수행하는 과정에서 실행 환경과 도구, 메모리, 작업 맥락 등을 관리하는 체계다. 오픈AI는 '코덱스'를 통해 여러 하위 에이전트가 역할을 나눠 작업하고 결과를 종합하는 환경을 지원하고 있다. 김 엔지니어는 "코덱스를 여전히 개발 도구로 생각하는 경우가 많지만 이는 다양한 업무를 수행하는 슈퍼 에이전트"라며 "코덱스를 활용하면 여러 업무 시스템을 오가지 않고 단일 인터페이스에서 모든 일을 수행할 수 있다"고 강조했다. 이날 발표에선 AWS '아마존 베드록' 환경에서 코덱스 하네스를 활용한 제조업 불량 원인 분석 시연도 진행됐다. 출하 전 금속 제품에 문제가 발생한 상황을 가정해 AI 에이전트가 검사 기록과 시스템 로그를 분석하고 별도 하위 에이전트를 생성해 CCTV 영상을 확인하는 방식이다. 이후 로그와 영상 분석 결과를 비교해 불량 원인을 검증하고 보고서를 작성하는 과정까지 선보였다. 실제 기업 활용 사례도 공개됐다. 시스코는 코덱스를 기존 소프트웨어 코드 이전과 운영·유지보수 업무에 활용해 개발 속도를 약 15배 높인 것으로 소개됐다. 또 글로벌 B2B 제품 마케팅 기업은 제품 출시 관련 업무를 에이전트에 맡겨 기존 243시간이 걸리던 작업을 70시간으로 줄였다. 이어 발표에 나선 박규태 AWS AI 스페셜리스트 솔루션즈 아키텍트(SA)는 기업이 AI 에이전트를 직접 개발하고 운영하는 부담을 줄이기 위한 '베드록 매니지드 에이전트'를 소개했다. 이 서비스는 오픈AI 코덱스 하네스와 AWS 에이전트 실행 환경을 결합해 작업 세션과 맥락 관리, 도구 연결, 보안 등 운영 기능을 관리형으로 제공한다. 박 SA는 "에이전트가 실패하는 가장 큰 이유 중 하나는 무엇이 좋은 결과인지 명확히 알지 못하기 때문"이라며 "사람이 업무 목표와 평가 기준, 완료 조건을 제시하면 에이전트가 스스로 결과를 평가하고 보완하면서 업무를 수행할 수 있다"고 설명했다. 실제 AWS 환경 내 코덱스 하네스를 활용한 결과, 결제 응용프로그램인터페이스(API) 장애 분석 시연에선 6개 평가 기준과 3개 완료 조건을 바탕으로 에이전트가 관련 데이터를 수집하고 보고서를 작성하는 데 72초가 걸렸다. AWS는 기업이 기존 클라우드 환경에서 활용하던 데이터와 접근 권한, 보안 체계를 에이전트 운영에도 적용할 수 있다고 강조했다. '아마존 베드록 에이전트코어'를 통해 업무 실행 환경을 제공하고 기존 데이터 저장소와 외부 도구를 연결하는 방식이다. 박 SA는 전 세계 약 21억 명이 사용하는 통합 인증 서비스 '삼성 어카운트'의 글로벌 사이트 신뢰성 엔지니어링(SRE) 조직이 에이전트코어 기반 멀티 에이전트 시스템을 구축한 사례도 소개했다. 그는 "내년을 에이전트에게 실제 업무를 맡기는 해로 정해보길 바란다"며 "AWS 엔진과 인프라는 이미 준비된 만큼 기업은 에이전트 구축보다 핵심 업무와 고객 경험 개선에 집중할 수 있을 것"이라고 말했다.

2026.10.23 15:34한정호 기자

AI가 바꾸는 일과 부의 미래…에이전트 시대 열린다

우리 주변의 기술 환경이 '빛의 속도'로 진화 발전하고 있다. 잠깐만 넋을 놓고 있으면 '기술 미아'로 전락할 정도다. 특히 최근 30년은 가히 기술혁명이라고 해도 크게 그르지 않을 정도다. 1995년 우리는 PC 혁명을 경험했다. PC가 삶과 직장을 바꾸는 현실을 직접 목격했다. 15년 뒤인 2010년 무렵엔 모바일 혁신 바람이 거세게 불었다. 스마트폰이 IT 트렌드의 중심 역할을 했다. '모바일 퍼스트'가 시대 정신이 됐다. 그로부터 15년 가량 지난 지금은 어떨까? 지금 우리는 인공지능(AI) 혁명의 거센 물결 속에 내던져져 있다. 사람이 보고 누르던 인터넷을 AI가 대신 실행하는 시대가 됐다. 특히 2027년에는 AI 에이전트 기반으로 구현, 운영되는 새로운 트렌드 시대가 펼쳐질 전망이다. 에이전트 기능이 스며들어 에이전트가 대신 사용자의 요구를 실행하면, 기업은 새로운 고객 접점과 바뀐 인터넷 시장 경쟁 구도에서 살아남기 위해 기술 흐름을 알아야 한다. AI 기술은 더 이상 화면 속에 있지 않다. 업무 결과물을 만들던 AI는 생성 영역에서 실행 영역으로 나오고 있다. 보스턴다이내믹스의 아틀라스, 중국 유니트리의 G1, 1X의 가정용 휴머노이드 네오까지 실제 산업 현장에서 로봇이 작업을 수행하고 있다. 이처럼 현실계로 나온 AI가 피지컬 AI다. 2027년부터는 피지컬 AI가 우리 현실에 점점 더 가까이 도달할 것이다. 김지현이 쓴 'IT 트렌드 2027'은 우리를 둘러싼 이런 기술 및 산업 동향 트렌드를 깊이 있게 분석해 주는 책이다. 저자는 2023년부터 매년 기술 및 산업 동향 트렌드 서적을 선보였다. 이번 책은 벌써 다섯번째로 펴내는 트렌드 분석 서적이다. 이 책은 총 3가지 파트로 구성했다. 파트 1 '일과 돈으로 읽는 2027 AI 키워드 10'에서는 이미 우리 일과 생활 곳곳에 스며든 AI가 2027년에 어떤 변화를 일으킬 것인지 10가지 키워드로 살펴본다. 토큰 이코노미, 에이전트 이코노미, AX 2.0 같은 키워드엔 시대와 기술 흐름을 읽는 저자의 통찰이 담겨 있다. 파트 2 '이미 벌어진 변화…당장 바뀐 우리 일상과 기업 현장'은 에이전트가 사람 대신 앱을 실행하고 상품 비교와 구매를 준비한다면, 기업은 누구에게 선택받아야 하는지를 묻는다. 이에 따른 여파로 고객 접점은 어떻게 달라지는지도 함께 살핀다. 더불어 일상과 산업 현장에서 AI가 어떤 가치를 만들어 변화를 일으킬지를 전망한다. 파트 3 '우리는 무엇을 어떻게 준비해야 하는가?'에서는 AI가 우리 삶 전반에 깊숙이 스며든 과정에서 바뀐 시장의 경쟁 구도를 전망한다. 왜 AI 주권이 필요하며 소버린 AI를 위해서 어떠한 대처가 필요한지 살펴본다. 더 나아가 기업과 개인, 정부와 사회는 AI가 대신할수록 무엇을 재정의해야 하는지 묻는다. 이 책은 저자가 쓴 다섯 번째 IT 트렌드 서적이다. 저자는 이 책에서 AI와 함께 기술을 조망하면서도 일상과 전망을 떼어놓지 않았다. 저자는 독자들이 이 책을 통해 새로운 기술 이름뿐 아니라 그 기술이 바꾸는 일과 돈의 흐름을 함께 읽기를 바란다. 'IT 트렌드 2027'은 우리에게 많은 질문을 던진다. 당장 우리가 할 수 있는 것은 무엇이며, 어떤 병목에 있는지, 당장 바뀌는 기술을 좇고 있는 것은 아닌지, AI라는 단어가 붙은 성장주만 찾고 있는 것은 아닌지 고민해 봐야 할 때다. AI 시대 마지막 과제는 결국 기술과 경제가 아닌 인간의 자립이다. 이 책은 AI 패권 시대에 살고 있는 우리가 어떤 선택을 내려야 할 것인지 도울 것이다. 저자 김지현은 다양한 IT·디지털 전환(DT) 사업 경험을 바탕으로 활동해 온 ICT 분야 전문가다. 30년 차 직장인이자 현재 SK AI위원회 소속으로 AI, AX 트렌드를 연구하고 기업의 AI 성과 창출에 대한 리서치를 수행하고 있다. (김지현 지음, CRETA)

2026.10.23 14:51김익현 미디어연구소장

[인터뷰] 나정옥 한국오라클 부사장 "AI 월드 2026, 비전 넘어 성과"

"오라클 AI 월드 2026에서는 미래 로드맵을 제시하는 것을 넘어 인공지능(AI)이 실제 업무에서 어떤 성과를 내는지 고객 사례와 시연으로 보여드릴 예정입니다." 22일 나정옥 한국오라클 부사장은 서울 강남구 사옥에서 미국 라스베이거스에서 개막하는 이번 행사을 앞두고 관전 포인트를 제시했다. 지난해 오라클이 AI 데이터 플랫폼을 중심으로 비전을 내놨다면 올해는 권한과 승인 체계 안에서 실제로 일하는 AI 에이전트와 그 성과가 무대의 중심이 된다는 것이다. 오라클은 데이터베이스 기업이라는 정체성을 유지하면서 AI 데이터 플랫폼과 클라우드 인프라로 영역을 넓히고 있다. 특정 데이터나 클라우드만 사용하도록 하기보다 고객이 기존에 보유한 데이터와 인프라를 연결해 활용할 수 있도록 하는 것이 전략의 핵심이다. AI 월드는 데이터·애플리케이션·클라우드 인프라 전반의 AI 혁신과 전략을 발표하는 오라클의 대표 연례행사다. 지난해 '오라클 클라우드월드'에서 'AI 월드'로 이름을 바꾸며 AI 중심 행사로 전환했다. 올해는 라스베이거스 베네시안 컨벤션 엑스포 센터에서 오는 25일 개막해 나흘간 열린다. 기조연설은 클레이 마구어크·마이크 시실리아 공동 최고경영자(CEO)가 이끈다. 첫날 공동 기조연설에서는 AI를 비즈니스 성과로 연결하는 방법을 고객 시연과 함께 다루고, 둘째 날 마구어크 CEO의 별도 기조연설에서는 AI가 소프트웨어 개발, 데이터 활용, 보안, 인프라를 어떻게 바꾸고 있는지 오라클 자체 적용 경험을 바탕으로 공유할 예정이다. "모델 바뀌어도 기반은 데이터"…핵심은 기업 데이터의 AI 자산화 나 부사장은 이번 AI 월드에서 주목할 지점으로 ▲신뢰할 수 있는 기업 데이터를 AI 경쟁력으로 전환하는 전략 ▲AI 에이전트가 기존 애플리케이션과 업무 절차 안에서 작동하는 방식 ▲AI를 전사적으로 확장하기 위한 운영 기반을 꼽았다. 그는 "AI 모델과 도구는 빠르게 바뀌지만 변하지 않는 기반은 데이터"라며 "신뢰할 수 있는 데이터와 업무 맥락을 보안·거버넌스 체계 안에서 활용할 수 있어야 AI가 실질적인 성과로 이어진다"고 강조했다. 오라클은 데이터베이스 기업이라는 정체성을 바탕으로 AI 데이터 플랫폼과 클라우드 인프라로 사업 영역을 넓히고 있다. 나 부사장은 "AI 학습과 추론을 위한 클라우드 인프라와 AI 레디 데이터 플랫폼을 함께 제공하는 기업으로 봐달라"며 "데이터를 AI 쪽으로 옮기는 대신 AI를 데이터가 있는 곳으로 가져오는 '브링 AI 투 데이터(Bring AI to Data)' 전략을 강조했다. 이 전략은 지난 1년간 고도화한 AI 데이터 플랫폼(AIDP)에도 반영됐다. 오라클은 올해 ISG의 'AI 및 데이터 플랫폼 바이어스 가이드 2026'에서 AI·데이터 플랫폼, AI 에이전트, AI 거버넌스 등 9개 보고서에 걸쳐 '모범(Exemplary)' 등급을 받았으며, 종합 리더로 선정됐다고 밝혔다. 나 부사장은 "제품 역량뿐 아니라 고객 경험과 시장 영향력을 함께 평가한다는 점에서 의미가 크다"며 "신뢰할 수 있는 데이터와 업무 맥락, AI 거버넌스를 연결하는 오라클의 접근이 기업 요구에 부합한다는 이정표"라고 말했다. 급증하는 보안 리스크…AI 에이전트 접근 권한 'DB 원천서 통제' 나 부사장은 데이터와 함께 보안을 강조했다. AI가 활성화되며 외부 공격이 급증하고 AI 에이전트가 애플리케이션을 거치지 않고 데이터베이스에 직접 접근하는 사례가 늘면서 데이터 단의 통제가 핵심 과제로 떠올랐다는 설명이다. 오라클은 AI 데이터베이스 26ai에 '딥 데이터 시큐리티' 기능을 적용해 이런 우려를 최소화한다. 기존 데이터베이스 사용자 단위였던 권한 설정을 애플리케이션 사용자 단위까지 세분화한 것이 핵심이다. 나 부사장은 "에이전트가 사용자를 대신해 질의하더라도 사용자 권한 안에서만 데이터에 접근할 수 있다"며 "테이블 단위가 아니라 행, 열, 셀 단위로도 제한할 수 있고 에이전트가 예상하지 못한 질의를 생성해도 허용된 범위만 적용된다"고 설명했다. 오라클은 이 같은 권한 통제를 원격 데이터베이스, 데이터 레이크하우스, MCP, 자연어 질의 경로까지 확장하고 있다. 민감 데이터를 다루는 고객을 위해서는 데이터를 외부 AI 업체에 공유하거나 방화벽 밖으로 내보내지 않고 프라이빗 모델을 실행할 수 있는 기능도 제공한다. 온프레미스와 에어갭 환경도 지원한다. 에이전트의 실행 권한 역시 기업이 정한 정책과 위험 기준, 승인 요건 안에서만 작동하도록 설계하고, 수행 내역과 결과를 기록해 감사할 수 있도록 했다. 급증하는 보안 리스크…AI 에이전트 접근 권한 'DB 원천서 통제' 국내 기업들의 AI 도입 관심도 모델 자체에서 데이터 활용과 운영으로 옮겨가고 있다는 게 나 부사장의 진단이다. 그는 "“이전에는 AI 모델 자체에 관심이 컸다면 이제는 기업이 보유한 데이터를 AI가 얼마나 정확하고 안전하게 활용할 수 있는지에 관심이 모이고 있다"고 말했다. 특히 금융과 커머스에서 구체적인 사례가 나오고 있다. 금융권에서는 금융상품 분석과 업무 지원 에이전트를 중심으로 이미 도입했거나 개념검증(PoC), 파일럿을 진행 중인 곳이 여럿이다. 나 부사장은 "금융에서는 정보의 정확성만큼 접근 권한과 보안이 중요하다"며 "사용자에게 허용된 데이터를 바탕으로 답변하도록 구성하는 것이 핵심"이라고 말했다. 커머스 분야에서는 '지난달 매출이 감소한 상품은 무엇이지' 같은 자연어 질의로 거래 데이터를 분석하는 방식이 주로 쓰인다. 한 커머스 고객사는 데이터베이스 관리와 SQL 튜닝, IT 운영을 지원하는 AI 기능을 파일럿으로 도입했다가 전사로 확대했다. 나 부사장은 "커머스 고객사는 PoC 단계에서 마무리할 계획이었지만 경영진이 비용 절감 가능성을 보고 확산을 결정하기도 했다"며 국내 사례를 소개했다. 이어 금융권이 오라클을 택하는 이유로 기존 정형 데이터 파이프라인을 그대로 살릴 수 있다는 점을 들었다. 그는 "원천 데이터가 이미 정형 데이터인데 굳이 메달리온 아키텍처를 거쳐 효율을 떨어뜨릴 필요가 있느냐는 문제의식이 있었다"며 "관계형 데이터에 그래프·벡터 데이터를 통합하고 하나의 보안 체계로 관리하는 프로젝트들이 진행되고 있다"고 전했다. AI 도입이 가속화되며 이어진 오픈소스 데이터베이스 확산에 대해서는 고객의 선택을 존중하며 다양성을 지원한다는 입장을 발혔다. 오라클은 데이터 가상화와 페더레이션 기능으로 마이SQL, 마이크로소프트SQL, 포스트그레SQL 등 이기종 데이터베이스와 아마존웹서비스(AWS), 마이크로소프트 애저, 구글클라우드플랫폼(GCP), 온프레미스에 흩어진 데이터를 옮기지 않고 하나의 데이터베이스처럼 활용할 수 있도록 지원한다. 아이스버그 형식 데이터도 SQL 하나로 연결할 수 있다. 나 부사장은 "예전 데이터 통합 프로젝트는 기존 시스템을 갈아엎거나 데이터를 한곳에 모으는 방식이었지만, 지금은 그렇게 해서는 빠른 변화에 대응할 수 없다"며 "기업이 오랫동안 투자해 온 자산을 보호하면서 통합된 뷰로 AI를 활용하도록 하는 것이 오라클의 전략"이라고 강조했다. 오라클은 데이터베이스 기업이라는 정체성을 유지하면서 AI 데이터 플랫폼과 클라우드 인프라로 영역을 넓히고 있다. 특정 데이터나 클라우드만 사용하도록 하기보다 고객이 기존에 보유한 데이터와 인프라를 연결해 활용할 수 있도록 하는 것이 전략의 핵심이라는 설명이다. 나 부사장은 “한국오라클은 고객의 데이터 위치와 보안 정책, 운영 환경을 기준으로 지금 활용할 수 있는 기능을 구체적으로 안내하고, 이를 실제 업무 성과로 연결하는 데 집중하고 있다”고 말했다. 이어 "한국오라클은 고객의 데이터 위치와 보안 정책, 운영 환경을 기준으로 지금 당장 쓸 수 있는 기능을 구체적으로 안내하고, 이를 실제 업무 성과로 연결하는 데 집중하고 있다"고 덧붙였다.

2026.10.23 12:30남혁우 기자

한화솔루션은 클로드, 카카오는 모두의 AI…AWS가 뒷받침한 한국 AX

아마존웹서비스(AWS)가 인공지능(AI)을 실질적인 사업 성과를 창출하는 핵심 동력으로 발전시키기 위한 전략을 제시했다. 생성형 AI와 에이전틱 AI를 기업 전반에 확산하고 데이터·운영 플랫폼·보안 역량을 결합해 국내 기업 AI 전환(AX)을 가속한다는 구상이다. 김기완 AWS코리아 한국 AI 사업 총괄 디렉터는 23일 서울 강남구 그랜드 인터컨티넨탈 서울 파르나스에서 열린 'AWS AI 웨이브 2026' 기조연설에서 "AI를 활용해 개인 생산성을 높이는 사례는 늘고 있지만 조직 전체 생산성과 사업 성과로 연결하는 데는 여전히 어려움이 있다"며 "AI 도입 가능성을 확인하는 데 그치지 않고 실제 사업 가치로 전환하는 전략이 필요하다"고 말했다. 이번 행사는 생성형 AI와 에이전틱 AI를 실제 기업 업무와 서비스에 적용하는 방안을 공유하기 위해 마련됐다. AWS는 비즈니스와 기술 분야 3개 트랙에서 총 15개 세션을 진행하며 오픈AI·앤트로픽·업스테이지·트웰브랩스 등 AI 기업과 국내 고객사 활용 사례를 공개했다. 김 디렉터는 올해 1월부터 9월까지 전 세계 AI 토큰 사용량이 14배 증가했으며 지난 2월부터 AI 에이전트가 소비하는 토큰이 사람이 직접 사용하는 토큰을 넘어섰다고 설명했다. AI 활용이 빠르게 확대되는 가운데 기업들은 단순한 기술 도입보다 전사 전략 수립과 투자 대비 효과(ROI) 확보에 집중해야 한다는 분석이다. 그는 기업이 AI를 활용하려면 프로젝트 단위 구축에서 벗어나 지속 개선하는 제품 중심 운영 방식으로 전환해야 한다고 짚었다. 이를 위해 AWS는 '아마존 베드록'과 '베드록 에이전트코어'를 기반으로 다양한 AI 모델을 활용하고 에이전트를 개발·운영할 수 있는 환경을 지원하고 있다. 한화솔루션, AI 거버넌스 구축…클로드 도입 그룹사 7곳으로 확대 이날 오사랑 한화솔루션 AI·AX팀장은 아마존 베드록을 활용한 전사 AI 도입 경험을 소개했다. 한화솔루션은 임직원이 앤트로픽 '클로드 코워크'를 안전하게 활용할 수 있도록 사내 대규모언어모델(LLM) 게이트웨이를 구축했다. 이를 통해 AI 사용 이력과 비용을 관리하고 개인정보가 외부 모델에 전달되기 전 마스킹하는 보안 체계를 마련했다. 한화솔루션은 AWS와 앤트로픽 협력을 바탕으로 약 3주 만에 실제 서비스 배포 환경을 구성했다. 별도 대규모 인프라를 구축하지 않고 한국과 미국 등 글로벌 사업장으로 활용 범위를 넓혔으며 클로드 도입을 추진하는 그룹사도 7곳으로 늘었다. 향후에는 팀 단위 예산을 운영하고 주요 업무 성과지표(KPI)와 연계한 AI 에이전트를 도입할 계획이다. 오 팀장은 "AI를 직원 개인이 자유롭게 활용하는 수준에 머물게 하지 않고 전사 업무 프로세스에 정착시키는 것이 목표"라며 "거버넌스는 AI 도입을 늦추는 장치가 아니라 기업 핵심 사업에 AI를 정착시키는 힘이며 AI는 기업 본업과 연결될 때 진정한 사업 가치가 생긴다"고 강조했다. 카카오, '모두의 AI' 학습에 AWS 활용…추론은 자체 인프라에서 카카오는 AWS 클라우드와 자체 인프라를 결합한 '모두의 AI' 운영 전략을 공개했다. 모두의 AI는 국민에게 AI 에이전트 서비스를 제공하는 정부 사업으로, 카카오는 이를 위한 AI 모델 학습에 AWS 클라우드를 활용하고 추론과 실제 서비스 운영은 온프레미스 환경에서 수행하는 방식을 채택했다. 자체 AI 모델 '카나나' 개발에도 AWS 학습 인프라를 활용 중이다. 카카오 측은 AI 모델 학습에 필요한 그래픽처리장치(GPU) 수요가 지속해서 변화하는 만큼 클라우드를 통해 자원을 유연하게 확보하는 것이 중요하다고 설명했다. 특히 '아마존 세이지메이커 하이퍼팟'을 활용해 학습 과정에서 장애가 발생한 노드를 자동 교체하고 저장된 체크포인트부터 학습을 재개할 수 있어 운영 부담을 줄이고 있다고 밝혔다. 또 카카오는 학습한 모델을 '아마존 세이지메이커 점프스타트'를 통해 외부에 제공하고 자체 서비스에도 적용 중이다. 김세웅 카카오 부사장은 "GPU를 필요한 시점에 확보하고 사용량에 맞춰 조정할 수 있다는 점이 AWS를 선택한 주요 이유"라며 "모두의 AI 학습 플랫폼 운영 부담을 줄이고 AI 모델 개발에만 집중할 수 있는 환경을 마련했다"고 설명했다. 끝으로 김 디렉터는 "내년에는 AI 토큰을 얼마나 효율적으로 활용하고 투자 대비 성과를 어떻게 측정할지가 더욱 중요해질 것"이라며 "기업 전반의 AI 활용 현황을 파악할 수 있는 거버넌스와 보안 체계를 갖추고 사람 중심 업무 프로세스를 AI 중심으로 재설계하는 방향으로 나아가야 한다"고 강조했다.

2026.10.23 12:29한정호 기자

김경훈 오픈AI코리아 대표 "한국, AI 에이전트 '닷츠' 이용자 세계 3위"

한국이 오픈AI 인공지능(AI) 에이전트 '닷츠' 이용자가 세계에서 세 번째로 많은 나라로 집계됐다. 김경훈 오픈AI코리아 총괄 대표는 22일 서울 강남구 라움 아트센터에서 열린 '오픈AI 데브데이 익스체인지: 서울'에서 한국이 닷츠 국가별 주간활성이용자 수 기준 세계 3위를 기록했다고 밝혔다. 챗GPT 프로 이용 규모도 세계 5위권을 유지하고 있다고 설명했다. 김 대표는 "챗GPT 프로 같은 경우도 한국이 인구가 아주 많은 나라가 아님에도 글로벌 5위권을 유지하고 있다"며 "새로운 기능이 나올 때마다 많이 사용하고 피드백을 주신 여러분 덕분에 많은 혁신이 있을 수 있었다"고 말했다. 닷츠는 사용자가 맡긴 목표에 따라 앱과 웹사이트를 오가며 업무를 처리하는 AI 에이전트다. 전용 클라우드 컴퓨터에서 사용자가 자리를 비운 뒤에도 작업을 이어간다. 김 대표는 지난해 행사 이후 여러 제품을 선보이고 이용자가 늘어나는 과정에서 개발자 역할이 컸다고 설명했다. 여러 채널로 받은 의견을 하나씩 읽고 제품에 반영하려 노력했다며 현장에서도 직원에게 사용 경험과 개선 의견을 전달해 달라고 요청했다. 이용자 요구를 반영한 사례로는 AI 코딩 도구 '코덱스'를 들었다. 리눅스에서도 코덱스를 쓰고 싶다는 요청에 리눅스용 제품을 제공했고 프로젝트를 한 폴더가 아닌 여러 폴더에서 다루는 기능도 마련했다. 모바일에서도 사용하고 싶다는 의견을 받아 모바일 버전을 만들었다고 설명했다. 음성 AI에서는 한국어 억양과 발음을 개선한 과정을 설명했다. 김 대표는 음성으로 코딩하는 이용자로부터 한국어 음성 품질에 아쉬움이 있다는 피드백을 받았다고 밝혔다. 오픈AI는 이를 반영해 음성 모델 'GPT 라이브 1.1'에 한국어 음성 '햇살'과 '하늘'을 추가했다. 김 대표는 "특히 한국어 음정과 발음에 대해 많은 피드백을 받았다"며 "이번 1.1 버전에 햇살과 하늘이 들어와 더 좋은 한국어 음성을 제공하고 있다"고 말했다. 해당 음성은 챗GPT와 코덱스에서 사용할 수 있다. 김 대표는 응용프로그램 인터페이스(API)도 곧 제공할 예정이라고 밝혔다. 원하는 목소리를 말로 설정하는 '프롬프트 투 보이스' 기능도 소개했다. 이용자가 원하는 음성 톤을 자연어로 설명하고 슬라이드바로 조절해 자신에게 맞는 목소리를 설정할 수 있다. 이 기능은 GPT 라이브 API로 제공한다. 음성 대화에 '디시전스 API'를 연동하는 기능도 제시했다. 김 대표는 기존 디시전스 API를 라이브에서도 함께 사용할 수 있다며 대화 도중 빠르게 판단을 내려야 할 때 활용해 달라고 요청했다. 국내 개발자 생태계에서는 '코덱스 앰배서더' 역할을 강조했다. 김 대표는 이들이 새로운 기능을 한국에 소개하고 이용자 의견을 모아 오픈AI에 전달하는 역할을 맡고 있다고 설명했다. 김 대표는 "앞으로도 이분들과 함께 한국 개발자 생태계를 위해 더 열심히 노력하겠다"며 "여러분의 기대와 관심에 더 좋은 제품으로 보답하도록 하겠다"고 밝혔다.

2026.10.22 17:55김동원 기자

"아이 데리러 가야 해" 한마디에 회의 변경…오픈AI '닷츠'로 업무 더 쉬워졌다

"배우자 대신 아이를 데리러 가야 하는데 상사와 면담이 잡혀 있어. 면담을 옮기고 양해를 구해줘." 이처럼 요청을 받은 오픈AI의 인공지능(AI) 에이전트 '닷츠'는 상사와의 면담 일정을 다음 날로 옮겼다. 업무용 메신저 슬랙으로 일정 변경에 대한 양해를 구하는 메시지도 보냈다. 천지은 오픈AI 아시아태평양 교육 리드는 22일 '오픈AI 데브데이 익스체인지 서울'에 앞서 열린 미디어 브리핑에서 업무와 육아를 병행하는 직장인을 가정해 닷츠 활용법을 시연했다. 일정 조정부터 발표자료와 시연용 프로그램 제작, 가족과 보낼 시간 계획까지 업무와 일상을 넘나드는 활용 사례를 선보여 눈길을 끌었다. 닷츠는 챗GPT에서 사용하는 개인 AI 비서다. 사용자가 필요한 일을 요청하면 자료를 조사하고 문서나 프로그램을 만든다. 이메일과 캘린더 등 앱을 연결하면 일정 조율과 메시지 전송도 맡길 수 있다. 천 리드는 일정 조정에 이어 발표 준비도 닷츠에 맡겼다. 이번에는 음성 통화로 공식 문서를 참고해 AI 개발 도구 '디시전스 API'를 설명하는 슬라이드 4장과 시연용 프로그램을 만들어 달라고 요청했다. 참석자가 비개발자라는 점을 알리고 쉽게 이해할 수 있도록 구성해 달라는 조건도 덧붙였다. 닷츠는 다른 시연이 이어지는 동안 발표자료와 프로그램을 완성하고 천 리드에게 알렸다. 천 리드가 결과물을 열자 발표용 슬라이드와 문서 이미지를 영수증·청구서·배송 명세서로 구분하는 프로그램이 나왔다. 발표자료뿐 아니라 기술 작동 방식을 보여줄 프로그램까지 준비했다. 가족과 보낼 시간을 계획하는 데도 닷츠를 활용했다. 천 리드가 배우자와 볼 영화와 아이와 함께할 활동을 찾아 달라고 요청하자 닷츠는 관련 정보와 예약 페이지 링크를 정리해 전달했다. 천 리드는 닷츠 이용 방법도 소개했다. 챗GPT에서 닷츠를 설정하고 이름을 정한 뒤 원하는 일을 글이나 음성으로 요청하는 방식이었다. 이메일과 캘린더 등 필요한 앱은 미리 연결해야 한다고 설명했다. 스마트폰으로 일을 맡긴 뒤 컴퓨터에서 작업 상황과 결과물을 확인하는 과정도 보여줬다. 천 리드는 사용자가 컴퓨터를 꺼도 닷츠가 별도 클라우드 컴퓨터에서 맡긴 업무를 이어갈 수 있다고 설명했다. 닷츠는 작업에 따라 개발용 AI 도구 '코덱스'에 일을 나눠 맡기고 결과를 가져오기도 했다. 천 리드는 일반 챗GPT 대화와 닷츠를 구분하는 특징으로 업무 연속성을 꼽았다. 사용자가 전달한 상황과 이전 업무를 바탕으로 후속 작업을 챙긴다는 설명이다. 그는 시연을 시작하겠다고 알렸을 때 닷츠가 아직 준비하지 않은 일을 먼저 알려준 사례를 들었다. 그는 "닷츠를 활용하려면 사용자 상황과 업무에 필요한 정보를 충분히 전달해야 한다"며 "닷츠는 사용자 업무를 꾸준히 챙기는 진짜 에이전트"라고 설명했다.

2026.10.22 17:53김동원 기자

인핸스, 자동차 소모품 교체부터 구매까지 AI로 연결한다

인핸스가 모빌리티 라이프 전문기업과 손잡고 인공지능(AI) 에이전트를 활용한 자동차 커머스 자동화에 나선다. 상품 탐색과 가격 분석부터 판매·운영 업무까지 AI 적용 범위를 넓히고 향후 차량 소모품 구매와 구독 서비스로 확장한다는 구상이다. 인핸스는 오토앤과 'AI 네이티브 커머스' 구축을 위한 업무협약(MOU)을 체결했다고 22일 밝혔다. 양사는 오토앤 자동차 커머스 사업 역량과 인핸스 AI 에이전트 운영체제 '에이전트OS', 온톨로지 기술을 결합한다. AI가 상품과 거래 정보를 이해하고 기업 운영 기준에 따라 실제 업무를 수행하는 환경을 구축하는 것이 목표다. 인핸스는 온톨로지 기술로 상품·가격·재고 등 분산된 데이터 의미와 관계를 구조화한다. 이를 에이전트OS와 연결해 AI가 데이터를 분석하는 데 그치지 않고 상품 등록과 판매 등 운영 업무를 수행하도록 지원할 계획이다. 우선 글로벌 마켓플레이스 상품 탐색과 가격·상품 정보 분석에 AI 에이전트를 적용한다. 이후 상품 등록·판매와 가격 조정, 프로모션 등으로 자동화 범위를 확대할 예정이다. 중장기로는 소프트웨어 중심 자동차(SDV) 환경과 연계한 차량 관리 서비스도 검토한다. AI가 타이어와 와이퍼, 필터 등 자동차 소모품 교체 시점을 안내하고 필요한 상품 구매나 구독으로 연결하는 방식이다. 오토앤은 주요 고객사 SDV 양산 일정에 맞춰 오는 2028년까지 AI 네이티브 커머스 개발을 완료한다는 목표다. 이승현 인핸스 대표는 "기업 환경에서 AI 에이전트가 업무를 수행하려면 데이터 간 관계와 운영 기준을 함께 이해해야 한다"며 "에이전트OS와 온톨로지 기술을 기반으로 오토앤 커머스 운영에 AI 에이전트를 적용하고, 상품 분석부터 운영 업무까지 실제 활용 가능성을 단계적으로 검증하며 SDV 환경으로 협력 범위를 넓히겠다"고 말했다.

2026.10.22 12:18이나연 기자

누적 수주 1조 넘긴 LG전자 스마트팩토리, 에너지·인프라로 영역 확대

올해 상반기 누적 수주액 1조원이 넘은 LG전자 스마트팩토리 사업부가 사업 영역을 확장한다. 기존 제조, 물류 분야를 넘어 에너지·인프라 영역으로 확대한다는 계획이다. LG전자는 22일 경기도 안산시 시화조력문화관에서 한국수자원공사와 '시화호 AI 조력발전소 추진을 위한 기술협력 업무협약'을 맺었다. LG전자와 한국수자원공사는 ▲AI 조력발전소 및 등대공장 구현 ▲AI·디지털트윈·로봇 등 첨단기술 적용 및 실증 ▲재생에너지·AI 전환 관련 연구개발(R&D) 및 정책사업 공동 대응 ▲해외사업 공동 발굴 및 해외시장 진출 협력 등을 추진한다. 또한 LG전자는 스마트팩토리 솔루션 중 하나인 디지털트윈 기술을 한국수자원공사에 이식한다. 조력발전소 전체를 가상에 구현해 발전설비와 CCTV 등 데이터를 통합 관리하고, 예측·운영·검증·진단 솔루션을 지원한다. 여기에 양사는 '엑사원' 기반 AI 에이전트 적용도 검토한다. 엑사원은 LG AI연구원에서 자체 개발한 AI 모델이다. AI 에이전트는 발전소 운영 대시보드를 바탕으로 발전량 손실 원인 분석, 설비 이상 탐지, 예지보전, 점검 일정 최적화 등을 돕는다. 기상·해수면·설비·발전 데이터를 종합 분석해 최적 운영 방안을 제안하고, 축적된 운영 데이터를 학습해 의사결정과 보고서 작성 같은 반복 업무까지 수행한다. 발전소 현장 자동화를 위한 피지컬 AI 협력도 추진한다. 패트롤 로봇과 AI CCTV로 순찰·점검·안전관리를 맡기고, 산업용 로봇으로 예비부품 관리와 자재 운반을 자동화할 계획이다. LG전자 관계자는 "이번 협력은 LG전자가 스마트팩토리 솔루션 사업의 영역을 기존 제조, 물류 등에서 에너지·인프라 분야까지 확대하는 것이란 점에서 의미가 있다"며 "스마트팩토리 솔루션 사업은 출범 2년 만인 올 상반기에 누적 수주액 1조원을 넘겨 빠르게 성장하고 있다"고 설명했다. 이번 협약식에는 한국수자원공사 오봉근 재생에너지본부장, LG전자 이승기 스마트팩토리솔루션센터장 등 양사 경영진이 참석했다. 이승기 스마트팩토리솔루션센터장은 "LG전자가 제조 현장에서 축적한 스마트팩토리 역량을 공공 인프라 분야로 적용하게 됐다"며 "한국수자원공사와 함께 시화호 조력발전소의 디지털 전환을 지원하고 발전소 운영 효율성과 안전성을 높이겠다"고 말했다.

2026.10.22 11:00진운용 기자

메타 AI '뮤즈' 이용자 1000만 명 돌파…저커버그, SNS 넘는 수익 모델로 '기대'

메타가 지난달 출시한 인공지능(AI) 에이전트 '뮤즈'가 6주 만에 이용자 1000만 명을 돌파했다. 21일(현지시간) 테크크런치에 따르면 메타는 이날 3분기 실적발표에서 이용자 현황을 발표하며 뮤즈 활성 이용자 25% 이상이 AI를 통해 쇼핑하고 있다고 밝혔다. 평균 구매액은 200달러(약 26만원)를 넘었다. 뮤즈를 설정한 이용자 4명 중 1명은 매일 서비스를 사용하고 있다. 뮤즈는 이용자를 대신해 상품을 찾고 구매를 돕는 AI 에이전트다. 메타는 금융기술 기업 플래이드와 연동해 쇼핑 기능을 지원하고 있다. 메타는 뮤즈를 통해 발생한 거래에서 일정 비율을 수수료로 받을 계획이다. 대부분 이용자에게 서비스를 무료로 제공하면서 고성능 AI 모델이나 추가 이용량을 원하는 고객에게는 별도 요금을 부과한다. 마크 저커버그 메타 최고경영자(CEO)는 뮤즈가 시장 수요를 확보했다고 평가했다. 장기적으로 뮤즈 이용자 한 명이 창출하는 연간 매출이 페이스북과 인스타그램, 왓츠앱 등 기존 앱보다 높아질 것으로 예상했다. 현재 메타 기존 앱 이용자당 연간 매출은 수백 달러 수준이다. 메타는 향후 몇 년간 10억 명 이상에게 뮤즈를 제공할 수 있도록 컴퓨팅 인프라를 구축하고 있다. AI 운영에 상당한 비용이 드는 만큼 1년 안에 컴퓨팅 비용 효율도 10배 이상 높일 계획이다. 이용 규모와 매출이 충분히 늘면 흑자를 낼 수 있다고 보고 있다. 이메일과 캘린더를 연결해 개인 업무를 처리하는 기능도 사용되고 있다. 메타는 개인정보 보호를 위해 AI를 별도 가상 컴퓨터에서 실행하는 '뮤즈 시큐어 VM'을 적용했다. 앞으로는 메타조차 이용자 콘텐츠를 볼 수 없도록 설계한 '뮤즈 컨피덴셜 VM'도 도입할 예정이다. 메타는 AI 에이전트끼리 소통하는 '뮤즈 네트워크'도 구상하고 있다. 이용자 AI가 친구나 가족 AI와 협력하고 상품을 구매할 때는 판매 기업 AI와 직접 대화하는 방식이다. 쇼핑몰을 직접 방문하지 않아도 AI 에이전트끼리 구매 과정을 처리하도록 한다는 설명이다. 저커버그 CEO는 "뮤즈가 친구나 가족의 뮤즈와 함께 일할 수 있게 될 것"이라며 "물건을 구매할 때도 기업 웹사이트를 직접 방문하는 대신 해당 기업 AI 에이전트와 대화하게 될 것"이라고 말했다.

2026.10.22 10:45김동원 기자

델-엔비디아, 기업용 AI 인프라 협력 확대…차세대 서버·데이터센터 공개

델 테크놀로지스가 엔비디아와 협력을 확대하며 차세대 중앙처리장치(CPU) 기반 서버와 모듈형 데이터센터, 인공지능(AI) 에이전트 개발 솔루션을 앞세워 기업용 AI 인프라 시장 공략에 박차를 가한다. 델 테크놀로지스는 엔비디아와 협력해 '엔비디아 기반 델 AI 팩토리' 포트폴리오를 확대하고 새로운 에이전틱 AI 솔루션과 차세대 서버, 데이터센터 인프라를 공개했다고 22일 밝혔다. 회사 측에 따르면 엔비디아 기반 델 AI 팩토리 고객은 지난 분기 5000곳에서 6500곳 이상으로 늘었다. 기업들이 자체 인프라에서 AI 모델과 에이전트를 개발·운영하려는 수요가 확대되면서 관련 솔루션 도입도 증가하고 있다는 설명이다. 델은 기업 AI 인프라 수요 증가에 대응해 신규 파워엣지 서버 3종을 선보였다. CPU 기반 에이전틱 AI 처리부터 대규모 추론까지 워크로드 특성에 맞춰 인프라를 구성할 수 있도록 지원한다. 이번 공개된 '파워엣지 M9882'는 단일 48U 랙에 엔비디아 베라 CPU 256개를 탑재하는 서버다. 그래픽처리장치(GPU) 서버와 연동해 AI 에이전트 작업 조율과 도구 사용, 코드 실행, 평가 등을 처리하도록 설계됐다. CPU와 GPU가 담당하는 작업을 분리해 불필요한 서버 증설을 줄이고 전력·냉각 효율을 높이는 방식이다. M9882는 내년 1분기 출시될 예정이다. 함께 선보인 '파워엣지 R8822'는 표준 19인치 랙 환경에서 엔비디아 베라 CPU를 활용하는 공랭식 2소켓 서버다. AI 에이전트 운영과 강화학습, 데이터 처리·분석 등을 지원하며 최대 4개 더블 와이드 GPU를 탑재할 수 있다. 이 제품은 이달 중 출시될 예정이다. 대규모 AI 추론을 위한 '파워엣지 XE9810'도 공개했다. 엔비디아 그록 3 언어처리장치(LPU) 기반 직접 액체냉각 컴퓨팅 트레이 16개를 탑재해 랙 단위 고처리량 추론을 지원하도록 설계됐다. 기존 GPU 클러스터를 보완하는 인프라로, 내년 1분기 출시 예정이다. 데이터센터 구축 방식도 확대한다. 델은 엔비디아 'DSX POD' 레퍼런스 설계를 적용한 모듈형 데이터센터를 내년 초 출시할 계획이다. 컴퓨팅·스토리지·네트워킹을 비롯해 랙 단위 전력 공급과 액체냉각 시스템을 컨테이너형 인프라에 통합하는 방식이다. 공장에서 주요 시스템을 사전 통합해 현장 설치와 구성에 필요한 작업을 줄이고 AI 인프라 구축 속도를 높이는 데 중점을 뒀다. 델은 시스템 통합과 테스트부터 운영 관리까지 데이터센터 구축·운영 전 과정을 지원할 예정이다. 기업 개발자를 위한 데스크사이드 AI 솔루션도 강화했다. 새롭게 공개한 '엔비디아 기반 델 데스크사이드 에이전틱 AI 솔루션'은 하드웨어와 AI 모델, 소프트웨어 구성을 사전에 검증한 레퍼런스 템플릿으로 제공된다. 개별 개발자부터 1000개 이상 전사 시스템 규모까지 AI 에이전트를 확장할 수 있도록 지원한다. 하드웨어 제품군에는 64GB 통합 메모리를 갖춘 '델 프로 프리시전 위드 GB10'과 최대 748GB 코히어런트 메모리, 20페타플롭스(FP4 기준) 연산 성능을 제공하는 '델 프로 프리시전 위드 GB300'이 포함된다. GB10 신모델은 오는 23일부터 판매될 예정이다. AI 소프트웨어 생태계도 넓힌다. 리플렉션의 개방형 AI 모델 '빔(Beam)'을 델 AI 팩토리에서 검증했으며 다이나트레이스, 미스트랄, 포그스피어, 수세 등과 협력해 AI 모델부터 애플리케이션과 운영체제까지 지원 범위를 확대한다. 보안 기능도 강화했다. 델은 레드햇 AI 팩토리 소프트웨어와 엔비디아 '오픈셸(Openshell)' 레퍼런스 아키텍처를 결합해 AI 에이전트 운영 환경 보안과 통제 기능을 지원한다. 기업이 자체 인프라에서 AI 에이전트를 개발하고 운영하는 과정에서 데이터와 네트워크, 실행 환경을 통합 관리하도록 돕는다는 구상이다. 마이클 델 델 테크놀로지스 회장은 "AI 인프라가 성장, 생산성, 경쟁 우위를 판가름하는 지표가 되면서 기업들이 관련 예산을 확대·재편하고 있다"며 "엔비디아와 협력해 기업들이 자체적으로 소유·관리하는 인프라에서 에이전틱 AI를 실험 단계에서 실질적인 성과 창출 단계로 발전시킬 수 있도록 돕고 있다"고 밝혔다. 젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO)는 "AI 에이전트는 추론하고 도구를 활용하며 학습하는데 이를 위해선 새로운 형태의 컴퓨팅 환경이 필요하다"며 "델과 우리는 데스크톱부터 데이터센터까지 AI 시대에 필요한 컴퓨팅 기반을 함께 구축하고 있으며 AI 에이전트를 안전하게 개발·운영할 수 있도록 지원한다"고 말했다.

2026.10.22 10:10한정호 기자

원더스랩, 생성형 엔진 최적화 솔루션 '원더GEO' 출시

AI 에이전트 전문 기업 원더스랩이 생성형 AI 검색 환경에 대응하기 위한 통합 GEO(생성형 엔진 최적화) 프로그램 '원더GEO'를 출시했다. 21일 회사에 따르면, 원더GEO는 챗GPT·제미나이·퍼플렉시티 등 생성형 AI 기반 검색 서비스에서 브랜드와 제품이 어떻게 인식되고 추천되는지 분석하고 최적화 전략 수립부터 실행, 성과 관리까지 통합 지원하는 솔루션이다. 최근 단순 노출 여부나 언급 빈도만 점검하는 일회성 진단이 실질적인 마케팅 개선으로 이어지지 못한다는 지적이 나오는 가운데, 원더스랩은 자체 AI 에이전트 기술을 접목해 브랜드 정보와 콘텐츠를 AI 검색 환경에 맞게 지속적으로 최적화하도록 설계했다. 원더GEO는 ▲브랜드별 GEO 현황 진단 ▲핵심 질문·키워드 기반 전략 수립 ▲홈페이지 AI 최적화 ▲AI 에이전트 기반 콘텐츠 생성·운영 ▲성과 재측정·개선 등 5단계로 체계화됐다. 진단 결과를 실제 콘텐츠 개선으로 즉시 연결하고, 최적화 전후의 검색 결과를 비교·분석해 후속 전략에 반영하는 구조다. 원더스랩은 정식 출시에 앞서 패션·화장품·이너뷰티·건강제품·법률 등 다양한 산업군을 대상으로 한국과 미국 시장에서 실전 GEO 프로젝트를 수행하며 유효성을 검증했다. 한의선 원더스랩 대표는 “현재 GEO 시장은 브랜드가 AI 검색에 얼마나 노출되는지 확인하는 진단 중심의 접근에서 벗어나, 실질적인 개선과 성과 관리로 발전해야 할 시점”이라며 “원더GEO는 원더스랩의 AI 에이전트 기술과 국내외 프로젝트 경험을 결합해 기업이 AI 검색 환경에서 브랜드 경쟁력을 지속적으로 높일 수 있도록 지원하는 통합 프로그램”이라고 말했다.

2026.10.21 21:32백봉삼 기자

아이티센글로벌, 멀티 AI 에이전트 시장 공략 강화…제품 품질 인증 확보

아이티센글로벌이 자체 개발한 인공지능(AI) 에이전트 관리 플랫폼 품질을 인정받으며 기업 AI 시장 공략에 속도를 낸다. 기업 내부에 도입된 여러 AI 에이전트를 통합 관리하고 데이터 주권과 AI 거버넌스 확보를 지원하는 기술을 앞세워 사업 영역을 확대한다는 목표다. 아이티센글로벌은 자체 개발 멀티 AI 에이전트 관리 플랫폼 '에이전트고 2026'이 한국화학융합시험연구원(KTR)으로부터 소프트웨어 품질인증(GS인증) 1등급을 획득했다고 21일 밝혔다. GS인증은 소프트웨어 기능 적합성과 성능 효율성, 사용성, 신뢰성, 보안성 등 주요 품질 요소를 종합 평가해 일정 기준을 충족한 제품에 부여하는 인증이다. 이번 인증으로 에이전트고 2026은 소프트웨어 품질과 제품 완성도를 검증받았다. 최근 기업들이 AI 에이전트를 업무에 도입하면서 개별 에이전트 성능뿐 아니라 여러 에이전트를 통합 관리하고 통제하는 역량이 중요해지고 있다. 특히 사내 데이터와 업무 시스템에 연결된 AI 에이전트가 늘면서 데이터 통제권과 일관된 운영 정책 확보가 주요 과제로 떠오르고 있다. 에이전트고 2026은 이러한 기업 환경에 대응하기 위해 개발된 멀티 AI 에이전트 관리 플랫폼이다. 기업 내부에서 활용하는 다양한 AI 에이전트를 사내 데이터 및 업무 시스템과 연결하고 단일 플랫폼에서 개발부터 운영, 통제까지 지원한다. 회사 측에 따르면 기업 구성원은 업무에 필요한 AI 에이전트 기능을 활용할 수 있으며 관리자는 조직 업무 환경과 운영 정책에 맞춰 에이전트를 관리할 수 있다. 이를 통해 개별 AI 에이전트를 운영하면서 발생하는 관리 부담을 줄이고 조직 차원의 통합 운영 체계를 구축하도록 돕는다. 데이터 주권과 AI 거버넌스 확보도 주요 특징이다. 기업이 내부 데이터에 대한 통제권을 유지하면서 AI 에이전트 운영 정책을 일관되게 적용할 수 있도록 지원한다. 현재 에이전트고 2026은 공공·제조·제약 등 다양한 산업 분야에 적용되고 있다. 아이티센글로벌은 산업별 업무 환경에서 축적한 적용 경험을 바탕으로 기업과 공공기관 AI 에이전트 도입·운영을 지원한다는 방침이다. 회사는 이번 GS인증 1등급 획득을 계기로 제품 신뢰도를 높이고 기존 산업 분야에서 확보한 고객 경험을 바탕으로 사업 영역을 확대할 계획이다. 아울러 다양한 기업 환경과 고객 요구에 대응할 수 있도록 플랫폼 기능을 지속 고도화하고 멀티 AI 에이전트 관리 시장에서 경쟁력을 강화한다는 목표다. 정승모 아이티센글로벌 AI이노베이션센터장은 "이번 GS인증 1등급 획득은 에이전트고 2026 소프트웨어 품질과 제품 완성도를 객관적으로 검증받았다는 점에서 의미가 크다"며 "공공·제조·제약 등 다양한 산업 분야에서 축적한 적용 경험과 기술 경쟁력을 바탕으로 기업이 데이터 주권과 AI 거버넌스를 확보하면서 AI 에이전트를 효과적으로 활용할 수 있도록 지원하고 사업 영역을 지속 확대해 나가겠다"고 말했다.

2026.10.21 14:05한정호 기자

아웃시스템즈 "AI 에이전트 운영 자신감 높지만 충돌 대응 준비 부족"

아웃시스템즈가 기업의 에이전틱 인공지능(AI) 도입 현황을 분석한 보고서를 발표했다. 기업 임원 상당수가 AI 에이전트를 관리할 역량을 갖췄다고 평가했지만, 에이전트 간 충돌을 해결할 준비가 됐다고 답한 비율은 26%에 그쳤다. AI 에이전트 활용이 개별 업무 자동화에서 여러 시스템과 프로세스를 연계하는 단계로 확대되면서, 실제 운영 환경에 적합한 관리 체계 마련이 과제로 떠올랐다. 아웃시스템즈는 CIO 다이브(CIO Dive), KPMG와 공동으로 작성한 '비즈니스 성과 창출을 위한 에이전틱 시스템으로의 전환(Engineering Business Outcomes: The Shift to Agentic systems)' 보고서에서 이 같은 조사 결과를 공개했다고 21일 밝혔다. 조사에 참여한 기업 임원의 82%는 AI 에이전트가 실제 운영 환경에 도입되더라도 관리·통합·모니터링 역량을 유지할 수 있다고 답했다. 그러나 AI 에이전트와 기존 시스템, 자동화된 워크플로우 사이에서 발생하는 충돌을 해결할 준비가 충분하다고 응답한 비율은 26%에 불과했다. 기업의 에이전틱 AI 도입 범위는 점차 넓어지고 있다. 응답자의 71%는 향후 5년 안에 애플리케이션이 여러 시스템과 팀, 비즈니스 프로세스에 걸친 업무를 조율하거나 복잡한 다단계 워크플로우를 지원할 것으로 전망했다. 개별 AI 에이전트의 성능뿐 아니라 여러 에이전트의 상호작용과 예외 상황까지 관리할 수 있는 운영 체계가 중요해지고 있다는 분석이다. 아웃시스템즈 최고정보책임자(CIO) 티아고 아제베도(Tiago Azevedo)는 "기업 임원의 82%는 AI 에이전트를 관리할 역량을 갖추고 있다고 답했지만, 에이전트 간 충돌을 해결할 수 있다고 응답한 비율은 26%에 불과했다. 이러한 격차를 줄이는 것이 핵심 과제"라며 "실제 기업 전반에 AI 에이전트를 도입하고 운영한 경험을 통해 안전성을 확보하려면 사후 점검보다 플랫폼 자체에 관리 체계를 마련하는 것이 중요하다"고 말했다. 이어 "AI 에이전트 운영 중에 정해진 정책과 기준을 적용할 수 있다면 기업은 시스템의 신뢰성을 매번 확인하기 위해 업무를 중단할 필요 없이 더욱 빠르게 운영할 수 있을 것"이라고 덧붙였다. 조사 결과 기업들은 AI 에이전트 관리에 기존 IT·보안·컴플라이언스 절차와 별도 검토 과정, 중앙집중식 정책 및 모니터링 체계 등을 활용하고 있었다. 응답자의 83%가 이 같은 관리 방식을 적용하고 있다고 답했다. 하지만 자동화된 관리 기능과 감사 기록, 공식적인 인적 검토 절차를 모두 갖춘 기업은 5%에 그쳤다. 기존 관리 체계를 AI 에이전트가 작동하는 환경 전반에 일관되게 적용할 수 있도록 개선해야 한다는 지적이다. 에이전틱 AI 운영 환경이 복잡해지면서 기업들이 고려하는 과제도 다양해졌다. 응답자의 74%는 기존 애플리케이션 및 시스템과의 통합을 주요 과제로 꼽았다. 시스템 전반에 걸쳐 AI 에이전트의 작업을 조율하는 오케스트레이션은 63%, 필요에 따라 AI 모델과 공급업체, 플랫폼을 변경할 수 있는 유연성은 62%로 나타났다. 보고서는 에이전틱 AI 도입 확대에 따라 개별 에이전트의 기능 검증을 넘어 시스템 전체의 신뢰성을 확인하는 작업이 중요해지고 있다고 분석했다. 응답자의 81%는 AI 플랫폼이나 도구를 선택할 때 에이전트 동작에 대한 테스트·평가·검증이 매우 중요하다고 답했다. 에이전트 간 상호작용과 예외 상황 처리, 작업 충돌 및 복구 기능까지 검증 범위를 넓혀야 한다는 설명이다. 기업 내부 데이터와 업무 맥락을 활용하는 역량도 주요 과제로 꼽혔다. 응답자의 35%는 데이터 일관성 유지와 컨텍스트 공유를 오케스트레이션의 주요 어려움으로 지목했다. 일반적인 AI 모델의 학습 정보에만 의존하기보다 기업 정책이 반영된 데이터와 애플리케이션 상태, 업무 프로세스를 바탕으로 에이전트가 작동해야 한다는 의미다. 기업들은 에이전틱 AI 도입 성과를 평가할 때 오류 감소를 가장 중시하는 것으로 나타났다. 응답자의 64%가 오류 감소를 주요 성과 지표로 꼽았으며, 규정 준수 및 위험 감소, 직원 생산성 향상, 비용 절감 등이 뒤를 이었다. 아시아태평양(APAC) 지역에서는 직원 생산성을 성과 지표로 활용하는 비율이 73%로 집계됐다. 유럽(52%)과 북미(45%)보다 높은 수준이다. 반면 전 세계 응답자 가운데 에이전틱 AI를 활용해 신제품·서비스 출시나 새로운 고객 경험 제공을 앞당겼다고 답한 비율은 12%에 그쳤다. 업무 효율 개선에 비해 새로운 사업 기회 창출 등 기업 전반의 혁신 효과는 아직 제한적이라는 분석이다. 아태 지역은 AI 에이전트 운영 준비 수준에서도 상대적으로 높은 수치를 보였다. 에이전트 간 충돌을 해결할 준비가 충분하다고 답한 비율은 39%로 유럽(29%)과 북미(18%)를 웃돌았다. 자동화된 관리 기능과 감사 기록, 인적 검토 절차를 모두 갖췄다고 답한 비율도 아태 지역은 14%로 유럽(3%)과 북미(2%)보다 높았다. 이번 조사에는 아태 지역 조사 대상국인 호주·인도·일본에서 209명이 참여했다. 마이클 하퍼 KPMG 매니징 디렉터는 "에이전틱 시스템의 신뢰성과 안정성은 개발 초기 단계부터 확보해야 하며, 사후 점검만으로는 충분하지 않다"며 "기존의 로그 기록과 절차 중심의 관리 체계는 정적인 소프트웨어를 위해 설계된 것으로, 변화하는 AI 환경에 대응하는 데 한계가 있다"고 말했다. 이어 "기업이 높은 자신감과 실제 운영 준비 수준 간의 격차를 해소하기 위해서는 정책을 코드로 구현하고, 시스템 운영 중에도 안전 기준을 적용할 수 있어야 한다"며 "이를 통해 기업은 전체 업무 프로세스의 보안과 신뢰성을 유지하면서 비즈니스 성과를 중심으로 혁신을 추진할 수 있을 것"이라고 강조했다.

2026.10.21 13:39남혁우 기자

줌 "회의실 밖 나온 AI, 업무 영역 확장…운영 비용 65%↓"

"줌 사용자는 회의가 끝난 뒤 직접 처리해야 했던 후속 업무를 인공지능(AI)에 맡길 수 있습니다. 여러 AI가 작업을 나눠 대화 내용부터 업무 완수까지 걸리는 시간과 수작업을 획기적으로 줄일 것입니다." 러셀 디커 줌 최고제품책임자(CPO)는 지난 14일 연례 행사 '줌토피아 2026' 온라인 미디어 브리핑에서 '통합 컨텍스트 레이어'와 AI 신규 기능을 발표했다. 회의·전화·채팅에서 나온 정보를 사내 문서, 외부 업무 시스템과 연결하고, 이를 AI 에이전트 작업 수행에 활용하는 것이 핵심이다. 대표 기능은 이달 출시 예정인 '마이 노트 워크플로'다. 이는 회의 요약을 줌 챗이나 세일즈포스 등으로 전달하고 후속 업무에 연결하는 식으로 작동한다. 영업·마케팅·IT용으로 미리 구성된 자동화 절차를 제공하며, 사용자가 원하는 작업을 자연어로 설명해 맞춤형 절차를 만들 수도 있다. 줌은 여러 AI가 프로젝트를 분담하는 '줌메이트 에이전트 팀'도 공개했다. 총괄 에이전트가 전문 에이전트에게 작업을 배정하고, 각 결과를 하나의 산출물로 통합해 사람이 검토하도록 하는 구조로 이뤄졌다. 이런 기능은 회의록을 읽은 직원이 정보를 옮기고 업무를 배분하던 부담을 줄이는 데 목적이 있다. AI가 대화 내용을 정리하는 역할을 넘어, 결정된 내용을 실제 업무 도구와 결과물에 반영하도록 하겠다는 구상이다. 디커 CPO는 "이같은 기능을 뒷받침하는 기반이 통합 컨텍스트 레이어"라며 "회의에서 정한 내용과 채팅에서 수정한 사항, 고객과 통화하며 확인한 조건이 서로 다른 시스템에 남아 있어도 이를 연결해 업무의 전체 흐름을 파악할 수 있다"고 강조했다. 디커 CPO는 통합 컨텍스트 레이어를 통해 AI 분석 비용을 줄일 수 있다고 설명했다. 자체 벤치마크에서는 통합 컨텍스트 레이어를 활용한 방식이 정보를 개별적으로 분석하는 독립형 모델보다 처리 비용을 45~65% 낮췄다고 밝혔다. 그는 "해당 레이어는 대화에 등장하는 사람과 주제, 결정 사항, 이들 사이 관계를 거의 실시간으로 정리한다"며 "직원과 AI 에이전트는 분산된 자료를 일일이 모으는 대신 연결된 정보를 바탕으로 다음 작업을 판단할 수 있다"고 강조했다. 줌 AI, 고객 상담·영업까지 후속 업무 지원 줌은 20일(현지시간) 열린 줌토피아 2026에서 단순 회의뿐 아니라 고객 상담과 영업 등 후속 업무를 지원하는 AI 서비스 기능을 소개했다. 줌은 11월 '인리치드 노트'를 공개할 예정이라고 밝혔다. 이는 화면 공유 자료와 슬라이드, 차트, 회의 중 채팅을 검색 가능한 녹취록 시점에 연결할 수 있다. 발언뿐 아니라 회의에서 살펴본 자료까지 후속 작업에 참고할 수 있게 돕는 서비스다. 12월에는 회의 전체나 일부 참석하지 못한 사용자에게 개인별 녹취록과 요약을 제공하는 '팔로우 더 미팅'을 출시할 예정이다. DTEN과 보타 기기 연동도 순차적으로 추진해 대면 대화까지 기록·활용 범위를 확대한다. AI 업무 실행은 줌 애플리케이션 밖에서도 이뤄질 예정이다. API와 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP) 서버를 통해 외부 AI 환경에서 일정 관리, 녹취, 검색, 관리자 업무, 콘택트센터 관련 기능을 연계할 수 있도록 지원한다. 이를 통해 직원이 기존에 사용하는 AI 도구에서도 줌에 축적된 정보를 활용할 수 있다. 특히 검색·질의 API를 이용하면 외부 AI 에이전트가 통합 컨텍스트 레이어에 직접 질문하고, 필요한 업무 맥락을 가져올 수 있다. 줌은 고객 상담에서도 정보 연결과 후속 대응을 강화한다. 줌 CX는 여러 상담 채널과 사람 상담사, AI 에이전트 사이에서 고객 이전 상호작용 정보를 공유한다. 고객은 같은 내용을 반복해 설명하거나 상담사가 과거 이력을 다시 찾는 시간을 줄일 수 있다. 11월 출시 예정인 '고객 프로필'은 여러 채널에서 수집한 실시간 정보를 통합한다. 같은 달 선보일 'CX 인사이트 트랜스크립트 인텔리전스'는 음성·채팅·이메일 기록을 분류하고 상담 시간, 대기열, 처리 결과 등과 연결해 분석하도록 지원한다. 영업 분야에서는 AI가 잠재고객 발굴과 연락, 회의 예약을 돕는다. 발표에서는 거래 진행이 정체되면 에이전트가 이를 감지해 영업 담당자와 관리자에게 알리는 방식의 자동화도 소개했다. AI의 정보 접근과 작업 수행 범위가 넓어지는 만큼 관리 기능도 확충한다. 일부 줌 워크플레이스 고객에게 제공 중인 민감도 레이블은 회의와 콘텐츠를 분류하고, 민감도에 따라 관련 정책을 자동 적용한다. 12월에는 조직 내 AI 설정과 사용 방식을 관리하는 중앙 집중식 AI 관리 기능을 출시할 예정이다. 내년 1분기에는 AI가 생성할 콘텐츠와 응답에 활용할 정보를 계정 수준에서 제어하는 가드레일을 선보인다. 이번 발표에서 줌이 제시한 변화는 회의 도구 역할을 회의 이후까지 확대하는 것이다. 대화 과정에서 확보한 정보를 업무 시스템과 연결하고, AI가 후속 작업을 수행하도록 해 기업의 일상적인 업무 과정에 더 깊이 들어가겠다는 전략이다. 에릭 위안 줌 창업자 겸 최고경영자(CEO)는 "AI 모델 역량은 기업 비즈니스를 얼마나 깊이 이해하느냐에 달려 있으며, 이런 맥락에 대한 이해가 핵심적인 차이를 만든다"며 "통합 컨텍스트 레이어를 통해 대화를 실제 업무 완수로 연결하는 시스템 오브 액션의 기반을 마련하고 있다"고 말했다.

2026.10.21 11:00김미정 기자

AWS "여행·항공 산업도 AI 에이전트 시대"

아마존웹서비스(AWS)가 여행·항공·호텔 산업 인공지능 전환(AX)을 위해 AI 에이전트 활용 확대와 업무 프로세스 혁신을 내세웠다. 고객 문의와 예약 관리부터 데이터 분석, 보고서 작성까지 AI가 직접 처리하는 환경을 구축해 고객 경험을 개선하고 기업 운영 효율을 높인다는 목표다. 박주형 AWS 시니어 매니저는 21일 서울 종로구 포시즌스 호텔에서 열린 'AWS T&H 테크 포럼 2026'에서 "AI가 답하던 시대에서 이제 스스로 일을 하는 시대로 바뀌고 있다"며 "기존 업무에 기술을 얹는 부분 자동화가 아니라 전체 업무 흐름을 재설계해야 한다"고 말했다. 이번 행사는 AWS와 한진정보통신, 메가존클라우드가 여행·항공·호텔·레저 산업 디지털 혁신 전략을 공유하기 위해 마련했다. AWS는 여행객을 위한 지능형 AI 에이전트와 기업 업무 자동화 솔루션을 소개하고 고객 경험 개선부터 데이터 활용, 보안과 운영 효율화까지 산업별 적용 방안을 제시했다. 검색에서 추천으로…AI가 바꾸는 여행 산업 박 매니저는 AI 확산으로 여행객 정보 탐색과 서비스 선택 방식이 달라지고 있다고 진단했다. 과거에는 검색 결과를 직접 비교해 여행 상품을 선택했다면 이제는 AI가 추천한 소수 선택지를 중심으로 의사결정이 이뤄지고 있다는 설명이다. 그는 "고객 관계를 직접 소유하고 고유한 경험으로 선택받아야 한다"며 "기업이 보유하지 않은 고객 데이터는 AI도 알 수 없기에 고객 접점을 확보하고 자사 상품과 서비스를 AI가 이해할 수 있는 콘텐츠로 만들어야 한다"고 강조했다. 이어 "신뢰와 보안, 운영 기반이 없으면 아무리 좋은 전략과 아이디어도 파일럿 단계에 머물 수밖에 없다"며 "AI 도입과 함께 기업 내부 운영 체계도 정비해야 한다"고 덧붙였다. AI 보이스봇으로 고객 응대 혁신…반복 검증도 자동화 김익수 AWS 솔루션즈 아키텍트(SA)는 '여행객 경험을 다양한 채널로 혁신하는 지능형 AI 에이전트'를 주제로 발표하며 고객 응대 자동화 방안을 소개했다. 여행객이 앱·전화·메신저·이메일 등 여러 채널을 이용하는 과정에서 발생하는 정보 단절 문제를 AI로 해결할 수 있다는 설명이다. AWS는 통합 고객 응대 서비스 '아마존 커넥트'와 'CX 디자이너'를 활용해 전화·채팅·웹 등 다양한 채널을 연결하고 AI 에이전트가 고객 문의를 처리하는 방식을 제시했다. 기존 상담 매뉴얼과 실제 대화에서 반복되는 문의 유형을 추출한 뒤 AI가 이를 조합해 예약 확인이나 변경 등 여러 업무에 대응하도록 구성하는 방식이다. 김 SA는 "기존 보이스봇은 정해진 절차를 따라가기 때문에 예약 번호를 모르는 고객처럼 예상하지 못한 상황이 발생하면 새로운 처리 과정을 추가해야 했다"며 "AI 에이전트를 활용하면 실제 상담에서 나타나는 다양한 패턴을 바탕으로 고객 요청에 대응할 수 있다"고 밝혔다. 특히 그는 AI가 실행 결과를 검증하고 오류를 수정하는 과정을 반복하는 '루프 엔지니어링'을 강조했다. 김 SA는 AI 고객 에이전트를 활용해 다양한 억양과 어조, 예외 상황을 시험하고 보이스봇의 응답 품질을 개선하는 사례를 소개했다. 이를 통해 개발자는 반복 테스트보다 실제 업무 요구사항과 개선 방향을 검토하는 데 집중할 수 있다고 짚었다. '아마존 퀵'으로 보고서·고객 불만 처리까지 자동화 주혜령 AWS SA는 여행·접객 산업 AI 도입 과제로 비용과 보안·거버넌스, 생산성을 꼽았다. 항공사와 호텔이 여러 업무 시스템을 운영하면서 직원들이 필요한 정보를 찾거나 보고서를 작성하는 데 많은 시간을 쓰고 있어 이를 통합할 AI 업무 환경이 필요하다고 진단했다. AWS는 기업용 AI 업무 공간인 '아마존 퀵'을 해결책으로 선보였다. 아마존 퀵은 사내 문서와 데이터, 업무 시스템을 연결해 자연어로 정보를 검색하고 분석하거나 반복 업무를 자동화할 수 있도록 지원한다. 사용자별 접근 권한과 보안 정책을 적용하면서 AI 에이전트를 조직 단위로 활용할 수 있다는 점도 특징이다. 주 SA는 항공·호텔 운영 업무를 가정한 시연에서 AI가 항공편 예약과 취소율을 분석하고 주간 운영 보고서를 자동 생성하는 과정을 공개했다. 고객 불만을 분류하고 사내 규정에 근거해 답변 초안을 작성하는 앱도 코딩 없이 제작했다. 이를 통해 개별 직원 업무 자동화를 넘어 팀과 조직 전체로 AI 활용을 확대할 수 있다고 설명했다. 주 SA는 "처음부터 전사 아마존 퀵 도입을 고려하지 않아도 된다"며 "팀 내에서 가장 시간이 오래 걸리는 업무 하나를 선택해 아마존 퀵을 활용하고 이후 성과를 바탕으로 전사 확대를 추진하는 과정을 지원하겠다"고 말했다.

2026.10.21 11:00한정호 기자

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