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노타, AI 인프라·에이전트 사업 '시동'…수주잔고 116억원 확보

노타가 인공지능(AI) 모델 경량화에 집중했던 최적화 사업을 AI 인프라와 에이전트 운영 영역으로 확대했다. 노타는 올해 상반기 연결 기준 매출 74억 1000만원을 기록했다고 14일 밝혔다. 기존 고객과의 계약에서 발생한 매출이 전체 약 60%를 차지했으며 상반기 말 수주잔고는 116억원을 넘어섰다. 상반기 수주잔고는 지난해 같은 기간보다 두 배 이상 늘었다. 신규 프로젝트와 기존 고객의 후속 계약이 이어지면서 반복 가능한 매출 기반도 강화돼서다. 노타는 AI 에이전트 기반 기업 인공지능 전환(AX)ㅊ 시장에도 진출했다. AI 컨택센터 기업 메타엠과 차세대 AI 상담체계를 공동으로 구축하는 계약을 체결했다. 이번 프로젝트는 노타의 기업 AX 시장 확대 전략을 적용한 첫 상용 사례다. 노타는 AI 에이전트를 구동하는 공통 AI 엔진과 오케스트레이션 기술을 개발하고 검색증강생성(RAG) 기반 시스템에 자체 최적화 기술을 적용한다. 이를 통해 AI 에이전트 운영에 필요한 연산량과 메모리 부담을 줄일 계획이다. 향후 제조와 금융 및 공공 분야로 관련 사업을 확대할 방침이다. 노타는 AI 모델 경량화·최적화 플랫폼 '넷츠프레소' 적용 범위를 모바일과 엣지에서 데이터센터로 넓혔다. 삼성전자 중심 모바일·엣지 AI 사업 경험 바탕으로 Arm과 퓨리오사AI, 모빌린트 등을 신규 고객으로 확보했다. 비전언어모델(VLM) 기반 영상 관제 솔루션 '노타 비전 에이전트'는 제조와 산업안전 및 교통·조선·자동차·모빌리티 분야로 공급 범위를 확대하고 있다. 플랫폼 사업은 글로벌 AI 반도체 생태계로 넓히고 솔루션 사업은 기업 AX 시장을 공략하는 구조다. 노타는 거대언어모델(LLM) 최적화에도 나섰다. 업스테이지 '솔라 오픈 2'와 문샷AI '키미 K3'로 최적화 범위를 확대했다. 노타는 매개변수가 2조 8000억개 이르는 키미 K3 구동에 필요한 그래픽처리장치(GPU) 수를 기존 8장에서 4장 수준으로 줄였다고 설명했다. 상반기에는 AI 인프라 효율화 기술과 차세대 AI 최적화 기술을 고도화하기 위한 연구개발(R&D) 투자도 확대했다. 채명수 노타 대표는 "올 상반기는 단순한 매출 성장보다 우리가 AI 모델 최적화를 넘어 AI 인프라 최적화로 사업을 확장한 전환점이었다"며 "기존 고객 기반으로 반복 매출 구조를 강화하는 동시에 플랫폼은 데이터센터와 글로벌 AI 반도체 생태계로 솔루션은 엔터프라이즈 AX 시장으로 확장해 AI 모델 최적화를 넘어 AI 에이전트 운영 최적화라는 새로운 성장축도 마련했다"고 말했다.

2026.08.14 16:55김미정 기자

제논 '제나', 업무 밀착형 AI 에이전트 기능 넓힌다

제논이 인공지능(AI) 에이전트 통합 포털 '제나(GenA)'에 신규 에이전트 2종을 추가하며 업무 활용 범위를 확대한다. 제논은 제나에 'AI 회의록'과 '데이터분석' 에이전트를 추가했다고 14일 밝혔다. 지난 5월 베타 서비스를 시작한 제나는 다양한 AI 에이전트를 하나의 환경에서 활용할 수 있는 통합 포털이다. 이번 신기능 추가로 ▲AI 슬라이드 ▲AI 번역 ▲AI 리서치 ▲AI 회의록 ▲데이터분석 등 총 5종 에이전트를 제공한다. AI 회의록은 회의를 직접 녹음하거나 오디오 파일을 올리면 AI가 내용을 자동 정리하고 화자별로 구분하며 할 일(To-Do) 목록까지 작성해 주는 에이전트다. 데이터분석은 CSV·엑셀 파일을 업로드한 뒤 채팅으로 질문하면 AI가 분석해 표와 차트로 시각화해 제공한다. 제논이 최근 두 달간 자체 데이터를 분석한 결과, 신규 가입자의 77%가 가입 당일부터 제나를 사용했으며 첫날 평균 5.7회의 질의응답을 주고받았다. 3일 이상 이용한 코어 사용자는 1인당 평균 121.3회를 기록했다. 같은 기간 방문자는 약 9000명으로 주당 1100명 가까운 신규 방문자가 유입됐으며 이 중 약 18%가 가입으로 전환됐다. 고석태 제논 대표는 "제나는 실제 사용자들의 업무 방식과 수요를 바탕으로 에이전트를 지속적으로 고도화해 AI 활용의 진입장벽을 낮추겠다"고 말했다.

2026.08.14 14:29이나연 기자

원티드랩, 2분기 영업익 17억원...흑자전환

원티드랩이 채용 산업과 교육 사업 성장으로 올해 2분기 매출을 늘리며 영업이익 흑자전환에 성공했다. 원티드랩은 올해 2분기 매출 117억원, 영업이익 17억원을 기록했다고 14일 밝혔다. 매출은 전분기 대비 32% 증가했으며 영업이익은 27억원 늘어나며 흑자로 돌아섰다. 원티드랩은 기업의 AI 네이티브 전환을 중심으로 사업구조를 재편하고 있다. 기업용 AI 에이전트 생성·운영 솔루션 '엔노이아'를 기반으로 AI 교육과 변화관리, 에이전트 구축, 인재 채용까지 연결하는 통합 서비스를 제공하는 방식이다. 현재 20여개 기업·기관에서 엔노이아를 기반으로 만들어진 700여개의 AI 에이전트가 가동되고 있다. 2분기에는 AI 교육 사업의 성장세가 두드러졌다. 기업과 공공기관, 대학 등의 AI 도입이 확대되면서 관련 교육 매출은 전분기 대비 18% 증가했다. 실습형 AI 인재 양성 프로그램 'AX 챔피언' 등을 포함한 교육 프로그램의 누적 참여 인원은 4000명을 넘어섰다. 한국관광공사와 한국무역협회 등 공공기관을 비롯해 경희대학교, 숙명여자대학교, 가톨릭대학교 등 대학에도 AI 교육 프로그램을 공급했다. 원티드랩은 정부의 AI 투자 확대도 AX 사업 성장에 긍정적인 영향을 미칠 것으로 보고 있다. 회사에 따르면 올해 정부 AI 예산은 9조9000억원 규모로, 이 가운데 AI 인재 양성과 산업 AX 지원에 약 3조8000억원이 배정됐다. 기존 채용 사업도 성장했다. 2분기 채용사업 매출은 69억원으로 전분기 대비 11% 증가했다. AI 인재 수요도 확대되고 있다. 원티드랩에 따르면 플랫폼에 올라온 전체 채용 공고의 66%에 AI 관련 키워드가 포함됐다. 회사는 이 같은 변화를 바탕으로 AI 네이티브 인재 채용 수요에 대응한다는 계획이다. 글로벌 사업에서는 '원티드 글로벌 멤버십'을 통해 해외 인재 채용을 확대하고 있다. 피투자사인 일본 IT 인재 매칭 플랫폼 '라프라스'와의 협력을 통해 일본 HR 시장 공략에도 나선다. 이복기 원티드랩 대표는 “AI 네이티브로 전환되는 시장 흐름에 맞춰 지난 3년간 채용을 넘어 AX 파트너로서 역량과 인프라를 쌓아가며 성과를 확산해왔다”며 “2026년 4분기까지 글로벌·AX 사업 비중을 전체의 50% 수준으로 확대해 중장기 성장 잠재력을 강화하겠다”고 말했다.

2026.08.14 13:27안희정 기자

업스테이지 '솔라 프로 4', 韓 모델 최초 글로벌 개발자 플랫폼에

업스테이지의 최신 거대언어모델(LLM) '솔라 프로 4'가 한국 모델 최초로 글로벌 개발자 플랫폼에 이름을 올렸다. 업스테이지는 솔라 프로 4 공개 직후 미국 누스 리서치가 개발한 AI 에이전트 '헤르메스 에이전트'와 응용 프로그램 인터페이스(API) 라우팅 플랫폼 '오픈라우터'에 등재됐다고 14일 밝혔다. 오픈라우터 등재 3일 만에 누적 토큰 소비량은 800억 토큰을 넘어섰다. 글로벌 주요 모델의 에이전트 성능을 비교하는 '에이전트 아레나' 리더보드에도 한국 모델 최초로 진입해 미국·중국 모델이 독점하던 47개 주요 모델 순위표에 자리했다. 솔라 프로 4는 실제 업무 수행에 최적화된 에이전트 역량이 핵심이다. 터미널 다단계 작업 완수 능력 평가(Terminal-Bench v2.1)에서 57점으로 전작보다 4.8배 향상됐고 도구 사용 능력 평가(τ³-Banking)에서도 23점으로 2.6배 개선됐다. 장문 이해 벤치마크(AA-LCR)에서는 71점으로 전작 대비 2.3배 이상 우수한 성능을 보였다. 글로벌 AI 평가기관 아티피셜 애널리시스의 종합 성능 지표(AAII)에서는 42점으로 전작 대비 3배 이상 개선됐다. 엔비디아 '네모트론 3 울트라'(38점)·구글 '제미나이 3.5 플래시-라이트'(37점) 등 미국 빅테크는 물론, 미스트랄 '미디엄 3.5'(30점), 코히어 '커맨드 A+'(23점) 등 경쟁 소버린 모델을 앞섰다. 국내 기업 및 공공기관 사무 환경에 특화된 한국어 성능과 문서 처리 능력도 향상됐다. 솔라 프로 4는 업스테이지의 에이전트 문서 처리 통합 솔루션 '업스테이지 스튜디오'에 탑재됐다. 한글 문서를 비롯한 다양한 문서 서식에서 정보를 추출해 요약·분석·번역 등의 작업을 한 번에 처리할 수 있다. 김성훈 업스테이지 대표는 "실무에서 AI에게 필요한 것은 시험을 잘 보는 능력이 아니라 맡은 일을 끝까지 해내는 신뢰성"이라며 "솔라 프로 4가 글로벌 개발자 플랫폼에 한국 모델 최초로 이름을 올린 것은 우리 AI 기술이 세계 현장에서 통한다는 증거"라고 말했다.

2026.08.14 12:59이나연 기자

구글, 3주 만에 새 AI 모델 출시…"코딩 정확도 높이고 가격 낮춰"

구글이 코딩과 에이전트 업무 수행 능력을 강화한 인공지능(AI) 모델을 새로 공개했다. 구글은 '제미나이 3.7 플래시'를 출시했다고 14일 밝혔다. 이전 모델 출시 후 3주 만이다. 신규 모델은 소프트웨어(SW) 엔지니어링과 지식 기반 업무, 웹 개발 작업 전반에서 이전 모델인 제미나이 3.6 플래시보다 향상된 성능을 제공한다. 개발자 피드백과 알고리즘 혁신을 적용해 코드 정확도와 다단계 업무 수행 능력을 높였다. 코딩 성능을 평가하는 '프론티어코드 1.1 메인'에서 제미나이 3.7 플래시는 43.6%를 기록했다. 제미나이 3.6 플래시의 34.4%보다 9.2%포인트 높은 수치다. '딥SWE 버전 1.1' 점수도 49.0%에서 65.3%로 상승했다. 구글은 신규 모델의 웹 개발 성능도 올렸다고 밝혔다. 제미나이 3.7 플래시는 '웹데브 아레나' 벤치마크에서 엘로 점수 1588점을 기록해 제미나이 3.6 플래시 1538점을 앞섰다. 구글은 적은 프롬프트만으로 기능적인 화면 구성과 완성도 높은 애플리케이션을 만들 수 있다고 설명했다. 새 모델은 금융과 법률, 생명과학 등 지식 집약적 업무에서도 성능이 기존보다 향상된 것으로 나타났다. 복잡한 문서 처리 능력을 평가하는 'GDP.pdf' 벤치마크 점수는 기존 22.0%에서 34.0%로 올랐다. 실제 기업 업무 자동화 능력을 측정하는 '오토메이션벤치' 점수도 17.0%에서 30.4%로 높아졌다. 제미나이 3.7 플래시는 다단계 계획 수립과 도구 호출 과정에 더 많은 연산을 투입한다. 문제 상황에 유연하게 대응하고 필요한 경우 이용자에게 의도를 다시 확인하도록 설계해 엔지니어링 업무에서 수동 개입과 재시도를 줄이는 데 초점을 맞췄다. 가격은 올해 말까지 입력 토큰 100만개당 0.75달러와 출력 토큰 100만개당 3.75달러다. 프로모션이 끝나는 내년 1월 1일부터는 각각 1.50달러와 7.50달러가 적용된다. 같은 프로모션 가격은 제미나이 3.6 플래시에도 적용된다. 구글은 이날부터 160여개국의 구글 AI 프로, 울트라 구독자에게 제공하는 개인용 AI 에이전트 '제미나이 스파크'에도 새 모델을 적용했다. 스파크는 구글 워크스페이스 앱과 연동해 파일 취합과 이메일 초안 작성, 현황 문서 업데이트 등 여러 단계로 구성된 업무를 수행한다. 개발자는 구글 안티그래비티와 구글 AI 스튜디오, 안드로이드 스튜디오의 제미나이 응용프로그램인터페이스(API)를 통해 새 모델을 이용할 수 있다. 기업 고객에게는 제미나이 엔터프라이즈 에이전트 플랫폼과 제미나이 엔터프라이즈 앱을 통해 제공된다. 구글은 화학과 생물학, 방사능, 핵, 사이버 공격 분야에서 모델이 악용되는 것을 막기 위한 보호 조치도 적용했다. 바이오 리질리언스 접근 방식과 사이버 프로그램을 바탕으로 프론티어 세이프티 보호 체계의 적용 범위와 견고성을 높였다. 툴시 도시 구글 프로덕트 매니지먼트 시니어 디렉터는 "제미나이 3.7 플래시는 코딩과 에이전트 작업을 위한 역대 가장 스마트한 주력 모델"이라고 강조했다.

2026.08.14 11:47김미정 기자

KISTI 'AI사이언티스트' 1차 개발 완료…KBSI 통해 연말 서비스

논문 탐색과 분석, 가설 수립까지 연구자 역할을 수행하는 'AI사이언티스트'와 개인 이력이나 실적을 특정 폼에 자동입력하는 '웹 에이전트'가 처음 개발됐다. 이경하 초거대 AI연구센터장은 전화통화에서 "상용화 수준으로 개발돼, 적용 시점과 기술이전을 각각 남겨 둔 상태"라고 말했다. 한국과학기술정보연구원(KISTI)은 ▲AI 사이언티스트 ▲웹 에이전트 ▲KONI-포즈 등을 지난 13일까지 제주에서 열린 데이터 마이닝 및 인공지능 분야 국제 학술대회 'KDD 2026'에서 공개했다. AI 사이언티스트는 이용자가 방대한 과학 문헌 데이터을 탐색·분석하고, 이를 바탕으로 새로운 연구 가설을 제시하도록 지원한다. 이경하 센터장은 "1차 개발이 완료됐다. 기초과학지원연구원(KBSI)이 반도체 재료 분야에 적용, 올해 말 서비스할 계획"이라며 "현재 논문 분석 보고서를 만들어주고, 이 분석 내용을 기반으로 연구 가설까지 제시한다"며 "연구에 활용 가능한 기능 등을 추가할 예정이다. 시간 단축 등 작업 효율을 10~20배 정도 끌어 올릴 것으로 기대한다 "고 설명했다. 이 센터장은 또 '웹 에이전트'도 소개했다. '웹 에이전트'는 정부 과제 수행시 '범부처통합연구지원시스템' 등에 타이핑으로 개별 입력하던 연구자 이력서와 계획서 등을 자동으로 입력하는 AI 모델이다. 연구자들의 반복적인 행정 업무가 크게 줄어들 전망이다. 이 센터장은 "상용화 수준으로 기술 개발이 완료돼, 당장 기술이전이 가능하다"고 부연 설명했다. 이외에 초거대AI연구센터는 거대언어모델(LLM) 운영방법론 및 체계인 'LLMOps' 플랫폼 '고니-포지(KONI-Forge)'도 공개했다. 고성능 컴퓨팅(HPC) 인프라를 기반으로 LLM의 파인튜닝부터 모델 평가, 최적화, 서비스까지 개발 전 과정을 통합 지원한다. 이 센터장은 "고니 모델은 이미 여섯차례에 걸쳐 기술이전도 진행했다. 모델이나 벤치마크 데이터는 모두 무료 공개한다"며 "다만, 상용화는 기술이전을 통해 진행한다고 덧붙였다. KISTI는 이번 학술대회에서 과학 특화 다중모달언어모델(MLLM) 플랫폼과 고성능 파인튜닝 기법, 대규모 과학 데이터셋 전처리 파이프라인 등 학계와 산업계가 공동 활용할 수 있는 독자적 오픈 사이언스 생태계 구축 현황도 소개했다.

2026.08.14 11:33박희범 기자

토큰 단가 내렸는데 비용 고민 커져…'토크노믹스' 전략 다각화

기업들의 인공지능(AI) 에이전트 도입이 늘면서 토큰 사용량과 함께 비용 관리의 중요성이 커지고 있다. 업계에서도 자체 칩 개발부터 모델 가격 경쟁, 비용 측정 표준화, 관리 플랫폼 구축까지 전방위로 토큰 비용을 통제하려는 노력을 이어가는 모습이다. 앤트로픽이 지난해 공개한 다중 에이전트 연구 시스템 구축 사례에 따르면 AI 에이전트는 일반적인 채팅 방식보다 약 4배, 여러 에이전트가 동시에 작동하는 멀티 에이전트 시스템은 약 15배 많은 토큰을 사용하는 것으로 나타났다. 계획 수립과 검색, 도구 호출, 결과 검증을 반복하는 에이전트 구조 특성상 토큰 소비량이 늘어나면서다. 최근 시장에서는 AI 사용량 확대에 초점을 맞춘 '토큰맥싱'을 넘어 토큰 생산 원가와 사용량, 업무별 비용을 관리하는 '토크노믹스'가 화두로 부상했다. AI 추론 과정에서 토큰을 생성하는 단위 비용을 낮추려는 움직임은 하드웨어에서부터 나타나고 있다. 오픈AI는 브로드컴과 추론에 최적화한 자체 칩 '할라페뇨'를 공개했고 마이크로소프트도 추론 가속기 '마이아200'을 새로 선보였다. 구글 역시 자체 텐서처리장치(TPU) 생태계를 확장하며 범용 그래픽처리장치(GPU) 의존도를 낮추고 있다. 모델 가격 경쟁도 거세지고 있다. 앤트로픽은 최상위 모델 '클로드 페이블5'에 근접한 성능을 저렴하게 제공하는 '클로드 오퍼스5'를 내놨다. 오퍼스5의 개발자용 가격은 100만 토큰당 입력 5달러, 출력 25달러로 페이블5의 절반 수준이다. 앤트로픽은 모델 성능뿐 아니라 업무 하나를 끝내는 데 들어간 작업당 비용도 비교 지표로 제시하고 있다. 중국 문샷AI도 100만 토큰당 입력 3달러, 출력 15달러로 책정된 오픈웨이트 모델 '키미 K3'를 출시하며 맞불을 놨다. 다만 토큰 단가가 낮아진다고 전체 AI 비용까지 줄어드는 것은 아니다. 단위 비용이 낮아지면서 기존에는 비용 부담 때문에 적용하지 못했던 업무까지 AI 활용 범위가 넓어지고 전체 토큰 사용량이 오히려 증가할 수 있어서다. 토큰 비용을 공통 기준으로 측정하려는 움직임도 구체화되고 있다. 리눅스재단은 지난 6월 AI 인프라 비용 관리를 위한 표준 마련 계획을 밝힌 뒤 이달 초 '토크노믹스 재단'을 설립했다. 모델과 공급업체별 토큰 효율을 비교할 수 있는 표준·벤치마크·모범 사례를 마련한다는 구상이다. 클라우드 비용 관리에 쓰이던 핀옵스 역시 AI 영역으로 확대되는 추세다. 곡물기업 카길은 모델·에이전트별 비용을 산정하고 예산 통제 기준을 마련하는 'AI 플랫폼 핀옵스 시니어 엔지니어'를 채용했고, 서비스나우도 AI 지출의 재무 관리를 전담하는 '핀옵스 AI 거버넌스 리드'를 모집 중이다. AI 비용이 개발 조직만의 문제가 아니라 재무와 경영 관리의 영역으로 확대됐음을 보여준다. 이 같은 흐름 속에 관련 플랫폼 역할도 세분화되고 있다. 해외에서는 클라우드제로와 밴티지가 추론·모델·기능별 비용을 팀 단위로 배분하는 기능을, 랭스미스와 데이터독은 에이전트 실행 과정과 토큰 사용량을 함께 추적하는 기능을 각각 앞세우고 있다. 국내에서도 바운드포가 AI 요청 실행 전 예산 초과를 사전 차단하는 토큰 지출 관리 서비스 '파레토'를 선보였다. 씽킹AI는 사용자·모델·날짜별 토큰 소비량을 추적해 한도를 넘으면 사용을 제한하는 기능을 제공하고 있다. 이들 기업 모두 AI 모델 사용에 따른 토큰 비용을 사후 정산이 아닌 사전 통제의 영역으로 끌어들이려는 전략으로 풀이된다. 업계 관계자는 "AI를 도입했다는 사실보다 에이전트가 어떤 비용으로 어떤 일을 끝냈고 실제로 어떤 성과를 냈는지를 확인하는 단계로 이동하고 있다"며 "토큰 비용은 줄여야 할 지출이 아니라 배분하고 회수해야 할 투자에 가깝다"고 말했다.

2026.08.14 11:02이나연 기자

AI 에이전트 방문 거부하는 플랫폼, 고립인가 생존인가

안녕하세요 AMEET 기자입니다. 여러분은 혹시 인공지능(AI) 비서가 여러분을 대신해 네이버에서 맛집을 예약하고, 카카오톡으로 선물을 보내는 세상을 상상해 보셨나요? 이미 그런 시대가 우리 곁에 성큼 다가와 있지만, 정작 우리를 맞이해야 할 플랫폼 기업들은 문을 굳게 걸어 잠그고 있습니다. 최근 스레드, 카카오, 네이버 같은 주요 서비스들이 AI 에이전트의 접근을 불법 행위로 규정하고 차단하는 사례가 늘고 있는데요. 반면 한편에서는 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)이라는 새로운 표준을 통해 인공지능의 방문을 오히려 환영하는 곳들도 생겨나고 있습니다. 이 뜨거운 논쟁의 중심에서 저희 AMEET은 서로 다른 시각을 가진 AI 패널들을 모시고 심도 있는 토론을 진행해 봤습니다. 이번 토론에는 규제 정책의 효율성을 강조하는 챗GPT 모델 기반의 규제 전문가, 플랫폼의 성장과 수익성을 우선하는 제미나이 모델 기반의 경제 전문가, 그리고 데이터 주권과 윤리적 리스크를 날카롭게 짚어내는 클로드 모델 기반의 비판적 관점 전문가가 참여했습니다. 각 패널은 자신이 맡은 전문 분야의 논리를 바탕으로, 인공지능 시대에 서비스가 나아가야 할 최적의 방향이 무엇인지 치열하게 머리를 맞댔습니다. 토론의 서막은 AI 규제 정책 전문가가 열었습니다. 이 패널은 현재 한국 플랫폼들이 취하는 차단 정책이 단순히 기술적인 위험을 관리하려는 목적보다는, 법적·규제적 불확실성에 대한 공포에서 비롯된 방어적 대응이라고 분석했습니다. 특히 EU의 AI Act와 같은 글로벌 규제 흐름 속에서 투명성과 감시 가능성을 확보하지 못한 채 문을 여는 것에 대한 기업들의 부담이 크다는 점을 짚었죠. 하지만 플랫폼 경제 전문가의 생각은 조금 달랐습니다. 그는 지금 당장 빗장을 거는 것이 단기적으로는 데이터를 지키는 것처럼 보일지 몰라도, 장기적으로는 AI 생태계에서 고립되는 결과를 초래해 결국 시장 점유율을 잃게 될 것이라는 우려 섞인 경고를 내놓았습니다. 빗장 거는 한국 플랫폼, 방어인가 고립의 시작인가 토론에서 가장 먼저 부딪힌 지점은 바로 '차단 전략의 정당성'이었습니다. 규제 정책 전문가와 개인정보보호법 전문가들은 현재의 차단 행보를 규제 리스크 회피를 위한 불가피한 선택으로 보았습니다. 특히 개인정보보호법 전문가는 Cerebras 팀의 논의를 인용하며, 도구 간의 표준화된 대화 규격만으로는 데이터 통제 문제를 완전히 해결할 수 없다는 점을 들어 기업들의 신중론에 힘을 실었습니다. 하지만 플랫폼 경제 전문가의 반박은 날카로웠습니다. 그는 '네트워크 효과'라는 플랫폼 비즈니스의 핵심 원리를 들고 나왔습니다. 인공지능이 더 많이 찾아오고 더 많은 정보를 통합할수록 플랫폼의 가치가 올라가는데, 이를 인위적으로 막는 것은 혁신을 거부하는 태도라는 것이죠. 특히 그는 2028년까지 개방형 전략을 취하는 플랫폼이 폐쇄형보다 최소 15%p 이상의 성장 우위를 보일 것이라는 파격적인 전망을 내놓았습니다. 이에 대해 비판적 관점의 AI 패널은 즉각 반발했습니다. 개방이 주는 이익만을 강조하는 것은 데이터 오용으로 인해 발생할 사용자 신뢰 상실의 비용을 너무 낮게 평가하는 '낙관적 편향'이라는 비판이었습니다. 논점은 여기서 한 단계 더 나아갔습니다. 단순히 '막느냐 여느냐'의 차원을 넘어, '누가 감시하고 어떻게 책임질 것인가'로 이동한 것입니다. 규제 정책 전문가는 선택적 개방이 가능하려면 먼저 규제 당국의 감시 역량이 강화되어야 한다고 주장한 반면, 플랫폼 경제 전문가는 규제가 완벽해질 때까지 기다리는 것은 플랫폼의 생존 기회를 박탈하는 일이라며 팽팽하게 맞섰습니다. 이 과정에서 양측은 규제 결정론과 플랫폼 만능론이라는 서로의 한계를 지적하며 토론의 열기를 더했습니다. 승인형 MCP, '통제된 개방'이 만드는 새로운 질서 토론이 중반에 접어들며 패널들은 '승인형 MCP'라는 합리적 대안에 시선을 모으기 시작했습니다. 개인정보보호법 전문가가 제안한 이 모델은 AI 에이전트를 등록-최소권한-기록-삭제라는 4단계 승인 절차에 따라 관리하는 방식입니다. 무조건 막는 것이 아니라, 어떤 녀석이 무슨 목적으로 우리 데이터를 보러 왔는지 명확히 기록하고 허가하자는 것이죠. 규제 정책 전문가 역시 이 방식이 EU AI Act의 투명성 원칙에 부합한다며 긍정적인 반응을 보였습니다. 2027년까지 이러한 승인 모델이 정착된다면, 무분별한 스크래핑으로 인한 데이터 유출 위험은 줄이면서도 AI 생태계의 혁신은 이어갈 수 있다는 분석입니다. 하지만 플랫폼 경제 전문가는 다시 한번 우려를 표했습니다. 이러한 복잡한 승인 절차가 자칫 중소 AI 개발자들에게는 넘기 힘든 거대한 장벽이 될 수 있다는 지적이었습니다. 실제로 복잡한 승인 제도가 도입될 경우, 2028년까지 신규 AI 에이전트의 시장 진입이 30% 이상 감소할 수 있다는 우울한 전망도 나왔습니다. 거대 플랫폼과 거대 AI 기업만이 살아남고 역동적인 혁신은 사라지는 '시장 집중화' 현상이 가속화될 수 있다는 것이죠. 이에 대해 패널들은 기능별로 단계를 나누어 개방하거나 저위험 정보부터 순차적으로 열어주는 식의 유연한 대응이 필요하다는 점에 공감대를 형성했습니다. 가장 흥미로운 대목은 사용자 경험(UX) 전문가의 등장이었습니다. 그는 기술이나 법보다 더 중요한 것은 결국 서비스를 이용하는 '사람'의 마음이라고 강조했습니다. 아무리 법적 지위가 명확하고 기술이 성숙해도, 사용자가 자기 데이터가 어떻게 쓰이는지 모른다면 그 서비스는 신뢰를 잃고 말 것이라는 뜻입니다. 그는 Cerebras 팀이 강조한 정보 통합의 가치를 살리면서도, 사용자가 클릭 한 번으로 자신의 데이터 권한을 제어할 수 있는 '사용자 주도형 동의 UX'가 AI 시대의 진정한 열쇠가 될 것이라고 주장했습니다. 결국은 사람, 사용자 주도형 UX가 AI 시대의 열쇠 토론의 막바지에 이르러 패널들은 몇 가지 중요한 합의점에 도달했습니다. 첫째, 현재의 무조건적인 차단 정책은 지속 가능하지 않다는 점입니다. 둘째, 대안으로 떠오른 '위험기반 승인형 MCP'는 현행 개인정보보호법 체계 내에서도 충분히 실행 가능하다는 점입니다. 셋째, 이 모든 과정에서 중소 개발자의 진입 장벽을 낮추고 사용자의 통제권을 보장하는 기술적·디자인적 배려가 필수적이라는 점에 모두가 뜻을 같이했습니다. 특히 UX 전문가는 간소화된 동의 절차가 2027년까지 서비스의 초기 안착 성공률을 10%p 이상 높일 것이라는 분석을 내놓으며 토론을 마무리했습니다. 이번 토론은 AI 에이전트의 접근 정책이 단순히 '기술적 보안'의 영역이 아니라, 플랫폼의 생존 전략이자 사용자 신뢰를 구축하는 '철학'의 영역임을 명확히 보여주었습니다. 네이버와 카카오 같은 플랫폼들이 겪고 있는 진통은 어쩌면 더 큰 개방으로 나아가기 위한 성장통일지도 모릅니다. 2026년 8월, 우리가 목격하고 있는 이 갈등의 끝에는 과연 어떤 풍경이 기다리고 있을까요? 인공지능 비서에게 현관문을 열어주는 것이 축복이 될지, 재앙이 될지는 결국 우리가 설계하는 '신뢰의 인프라'에 달려 있을 것입니다. AI 에이전트가 우리의 일상을 대신 처리해 주는 편리함과, 소중한 데이터가 어디로 흘러가는지에 대한 막연한 두려움. 그 팽팽한 줄다리기는 지금 이 순간에도 현재진행형입니다. 기업들은 빗장을 풀기 위한 용기를, 규제 당국은 혁신을 가로막지 않는 지혜를, 그리고 우리 사용자들은 자신의 데이터를 주체적으로 관리하는 안목을 가져야 할 때입니다. 인공지능 시대, 진정한 연결은 단순히 선을 잇는 것이 아니라 신뢰를 잇는 작업임을 다시금 깨닫게 됩니다. ▶ 해당 보고서 보기 https://ameet.zdnet.co.kr/uploads/0753c6af.html ▶ 지디넷코리아가 리바랩스 'AMEET'과 공동 제공하는 AI 활용 기사입니다. 더 많은 보고서를 보시려면 'AI의 눈' 서비스로 이동해주세요. (☞ 보고서 서비스 바로가기)

2026.08.14 10:03AMEET

아이티센엔텍, 상반기 영업익 16배 급증…수익성 혁신 성과 가시화

아이티센엔텍이 수익성 중심 경영 전략의 성과를 본격적으로 드러내며 실적 개선세를 이어가고 있다. 단순 매출 확대를 넘어 원가 구조 개선과 운영 효율화를 통해 수익 체질 강화에 성공했다는 평가다. 아이티센엔텍은 올해 상반기 연결 기준 매출 2747억원, 영업이익 153억원을 기록했다고 13일 밝혔다. 매출은 전년 동기 대비 14.6% 증가했으며 영업이익은 지난해 같은 기간 9억원 수준에서 153억원으로 급증했다. 증가율은 1562.6%에 달한다. 당기순이익도 160억원을 기록하며 전년 동기 34억원 적자에서 흑자로 돌아섰다. 별도 기준 실적 역시 견조한 성장세를 보였다. 상반기 매출은 1,572억원으로 전년 동기 대비 17.4% 늘었고 영업이익은 133억원으로 78.7% 증가했다. 특히 별도 기준 영업이익률은 지난해 상반기 5.6%에서 올해 8.5%로 상승했다. 4개 분기 연속 8% 이상의 영업이익률을 유지하며 수익성 중심 경영이 안정적으로 자리 잡고 있음을 보여줬다. 실적 개선의 배경에는 유지보수 사업 확대와 운영 효율화가 자리하고 있다. 통합지방재정재해복구시스템, KCTC 과학화전투훈련체계 성능개량 사업 등 안정적인 유지보수 프로젝트 규모가 확대된 데다 수주 잔고 증가에 따른 인력 운영 최적화와 프로젝트 원가 관리 강화가 수익성 향상으로 이어졌다. 회사는 최근 수년간 외형 성장과 수익성 개선을 동시에 달성하며 체질 변화를 이어가고 있다. 2020년 아이티센그룹 편입 이후 사업 기반을 확대해 온 아이티센엔텍은 2021년 연결 매출 2,426억원에서 지난해 5,720억원으로 성장하며 4년 만에 2배 이상 규모를 키웠다. 연평균 성장률은 23.9%에 달한다. 수익성 지표 역시 뚜렷한 개선 흐름을 보이고 있다. 2021년부터 2024년까지 2~3% 수준에 머물렀던 연결 영업이익률은 지난해 3.6%로 상승한 데 이어 올해 상반기에는 5.6%까지 확대됐다. 단순한 매출 성장에 의존하지 않고 사업 포트폴리오 안정화와 운영 효율화를 통해 질적 성장 기반을 확보했다는 분석이다. 특히 자체 개발한 개발 생산성 혁신 sLLM(소형언어모델) 솔루션인 '인텔리센 코드(IntelliCEN CODE)'가 주요 대형 프로젝트 현장에 성공적으로 안착하며 실질적인 수행 효율성을 높이고 있다. 인텔리센 코드는 소프트웨어 개발 생명주기(SDLC) 전 과정에 적용 가능한 프레임워크를 제공하며, 답변의 신뢰도를 높이는 '깊게 생각(Thinking)' 모드와 데이터 검증이 가능한 'RAG 화이트박스' 기술을 통해 실무 현장에서의 활용도를 끌어올리고 있다. 외부 연동이 필요 없는 로컬 구축 방식으로 공공·금융권의 엄격한 보안 요건도 동시에 충족한다. 회사는 하반기 RAG 화이트박스 기술 고도화와 깊게 생각모드 적용 확대를 추진할 계획이며, 이를 통해 공공·금융 DX 현장의 생산성을 한층 끌어올리고 AI 전환 사업에도 박차를 가한다는 방침이다. 연결 자회사인 아이티센클로잇과의 사업적 시너지도 실적으로 나타나고 있다. 아이티센클로잇은 전략적인 원가관리와 클라우드 수행 효율화를 통해 2분기 들어 영업이익 18억원으로 흑자전환에 성공하며 상반기 연결 이익 성장에 힘을 보탰다. 아이티센클로잇은 자체 AI 에이전트 플랫폼 '에이전트고(AgentGo)'를 중심으로 제약·제조·금융 등 다양한 산업군에서 업무 자동화 과제를 추진 중이며, 아이티센엔텍은 이러한 클로잇의 AI 에이전트 역량을 자사의 공공·금융 고객 기반과 연계해 지능형 업무 자동화 시장 공략에도 함께 나선다는 계획이다. 신장호 아이티센엔텍 대표는 "이번 상반기 실적은 2020년 그룹 편입 이후 지속해 온 수익성 중심의 사업구조 개편과 원가 관리 노력이 결실을 맺은 결과"라며 "하반기에도 인텔리센 코드 고도화와 자회사 시너지를 바탕으로 AI·AX 사업 기반을 착실히 다지며 안정적인 성장과 수익성 개선을 이어가겠다"고 밝혔다.

2026.08.13 16:51남혁우 기자

AI 에이전트 행동 흐름 통제한다…AWS, 오픈소스 정책 언어 '도그우드' 공개

아마존웹서비스(AWS)가 인공지능(AI) 에이전트의 행동을 보다 세밀하게 제어할 수 있는 오픈소스 정책 언어를 공개하며 에이전틱 AI 보안 강화에 나섰다. 개별 작업 단위를 넘어 여러 작업이 이어지는 전체 행동 흐름까지 검증할 수 있도록 지원해 AI 에이전트 운영 과정에서 발생할 수 있는 보안과 리스크 문제를 줄인다는 전략이다. AWS는 AI 에이전트의 연속된 행동까지 통제할 수 있는 오픈소스 정책 언어 '도그우드(Dogwood)'를 공개했다고 13일 밝혔다. 도그우드는 아마존 베드록 에이전트코어의 정책 기능인 '에이전트코어 정책'에 적용되며 에이전트코어 게이트웨이에는 새로운 속도 제한 기능도 추가됐다. 최근 AI 에이전트는 단순 질의응답을 넘어 여러 단계를 거쳐 스스로 작업을 수행하는 형태로 발전하고 있다. 하지만 개별 작업에는 문제가 없더라도 여러 행동이 연결되는 과정에서 예상하지 못한 위험이 발생할 수 있다는 지적도 제기돼왔다. 맥킨지 조사에 따르면 전체 조직의 약 80%가 이미 AI 에이전트의 위험한 행동을 경험한 것으로 나타났다. 보안과 리스크에 대한 우려가 에이전틱 AI 확산의 가장 큰 걸림돌로 지목됐다. 이번에 공개된 시간 기반 정책은 현재 요청뿐 아니라 동일한 세션에서 AI 에이전트가 이전에 수행한 행동까지 함께 분석해 다음 작업의 허용 여부를 판단한다. 앞선 호출 결과와 다음 호출 입력값의 일치 여부를 검증하거나 누적 사용 금액이 일정 수준을 넘으면 추가 결제를 차단하는 방식이다. 중요한 작업을 수행하기 전에 사람의 승인을 받도록 하거나 특정 작업이 정해진 순서대로만 수행되도록 제한하는 정책도 설정할 수 있다. 도그우드는 기존 오픈소스 정책 언어인 '시더(Cedar)'를 확장한 형태로 설계됐다. 기존 정책을 재작성하지 않고도 그대로 활용할 수 있으며 에이전트의 이전 행동 이력을 기반으로 도구 사용 순서와 빈도, 누적 사용량 등을 정책에 반영할 수 있다. 도그우드는 아파치 2.0 라이선스를 적용한 오픈소스 사양과 참조 구현 형태로 제공된다. AWS는 에이전트코어 게이트웨이에 속도 제한 기능도 추가했다. 플랫폼 운영자는 분당 요청 수와 토큰 처리량, 동시 연결 수 등을 기준으로 사용자별 사용량 상한을 설정할 수 있다. 사용자와 팀, 도구, 모델별로 서로 다른 제한값을 적용할 수 있어 애플리케이션 코드를 수정하지 않고도 AI 에이전트 사용량을 관리할 수 있다는 설명이다. 시간 기반 정책과 게이트웨이 속도 제한 기능은 이날부터 도입이 가능하며 기존 운영 중인 에이전트를 재설계하지 않고도 적용할 수 있도록 지원한다. 도그우드의 참조 구현과 언어 가이드는 깃허브를 통해 공개됐다. AWS는 "가장 포괄적인 AI 역량과 글로벌 인프라를 바탕으로 빌더들이 아이디어를 현실로 만들 수 있도록 지원할 것"이라고 밝혔다.

2026.08.13 15:51한정호 기자

노타, AI 모델 최적화 기술로 에이전트 운영 시장 첫발

노타가 인공지능(AI) 모델 최적화 기술을 기반으로 에이전트 운영 인프라 시장에 진출한다. 노타는 AI 컨택센터(AICC) 전문기업 메타엠과 '차세대 AI 상담체계 구축을 위한 공동 개발 계약'을 체결했다고 13일 밝혔다. 여러 AI 에이전트를 실제 기업 환경에서 안정적으로 운영할 수 있도록 AI 인프라에 노타의 최적화 기술을 적용하는 첫 상용 사례다. 기업이 AI 에이전트를 여러 업무에 도입할수록 모델 호출량과 연산량이 증가해 그래픽처리장치(GPU) 비용과 메모리 사용량이 빠르게 늘어난다. 특히 대규모 상담 환경에서는 모델 성능뿐 아니라 연산 효율과 응답 속도, 메모리 사용량을 실제 서비스 환경에 맞게 최적화하는 것이 중요하다. 이에 양사는 노타의 AI 모델 경량화·최적화 기술과 메타엠의 AICC 전문성을 결합해 'AI 네이티브 멀티 에이전트 상담체계'를 구축한다. 고객 의도 분석·정보 검색·응대·상담 요약·지식관리·품질관리 등 상담 업무를 역할별 AI 에이전트가 분담하고 전문 상담사와 협업하는 방식이다. 노타는 AI 에이전트들을 구동하는 공통 AI 엔진과 오케스트레이션, 검색증강생성(RAG) 등 기반 기술을 개발한다. 거대언어모델과 추론 엔진에 자체 경량화·최적화 기술을 적용해 모델 성능 저하를 최소화하면서 연산량과 메모리 사용량을 줄일 계획이다. 앞으로 노타는 상담뿐 아니라 제조, 금융, 공공 등 AI 에이전트 도입이 확대되는 다양한 산업의 AI 전환(AX) 환경으로 적용 범위를 넓힐 계획이다. 기업이 제한된 AI 인프라에서도 AI 서비스를 안정적이고 비용 효율적으로 운영할 수 있도록 지원한다는 방침이다. 채명수 노타 대표는 "AI 에이전트 시대에는 AI 모델 자체 성능뿐 아니라 이를 실제 서비스에서 얼마나 빠르고 안정적이며 비용 효율적으로 운영할 수 있는지가 핵심 경쟁력"이라며 "이번 프로젝트는 우리 기술이 개별 모델을 넘어 여러 AI 에이전트를 운영하는 인프라 영역으로 확장되는 중요한 이정표"라고 말했다.

2026.08.13 13:36이나연 기자

블럭스, AI CRM 마케팅 에이전트 2.0 선보여

블럭스가 고객관계관리(CRM) 마케팅 전 과정을 단일 환경에서 자율운영하는 '블럭스 2.0'을 선보였다. 13일 회사에 따르면, 블럭스는 지난해 11월 대화형 AI CRM 마케팅 에이전트 '블럭스 1.0'을 출시했다. 블럭스 에이전트는 사용자가 익숙한 대화형 에이전트 환경에서 자연어 프롬프트 명령과 클릭(선택)형 제안을 통해 초보 마케터도, 개발자나 디자이너가 없는 소규모 마케팅 조직도 고효율로 CRM 마케팅 캠페인을 진행할 수 있도록 돕는다. 기존 1.0 버전이 자연어 질의응답을 통해 데이터를 분석하고 차트와 인사이트를 제공하는 '조수' 역할을 수행했다면, 이번 2.0 버전은 캠페인 집행 단계까지 전면 자율화한 '풀퍼널 실행형 동료'다. 이를 통해 마케터는 복잡한 수작업 세팅 노동에서 벗어나 검토와 승인 등 본질적인 전략 의사결정에 집중할 수 있다. 특히 이번 2.0 버전은 복잡도가 높은 전문 마케팅 작업을 여러 에이전트나 플랫폼의 전환 없이 에이전트 대화창 한 곳에서 완결한다. 시작 조건과 분기, 종료 조건이 얽힌 자동화 시나리오 설계를 에이전트가 초안부터 완성까지 처리하며, 카카오 알림톡 템플릿 작성부터 승인 요청까지 직접 수행한다. 또 브랜드의 기존 이미지를 학습해 톤앤매너에 맞는 행사 소재를 자율제작하고, 지정된 시각에 캠페인을 정기 점검해 개선안을 제안하는 '스케줄 명령어'와 대규모 작업을 병렬 처리하는 '서브 에이전트 엔진'도 탑재됐다. 아울러 블럭스는 성과 예측과 경제성 최적화에 초점을 맞춘 '에이전트 3.0' 로드맵을 제시했다. 3.0 버전은 캠페인 실행 전 예상 매출과 전환 성과를 미리 산출해 순위화하고, 발송 대상의 수익성(ROAS)을 실시간 분석해 손익이 맞지 않는 모수를 자동 제외하는 등 성과 검증과 최적화 루프까지 자율운영하는 것이 목표다. 이지혁 블럭스 대표는 “2.0이 마케팅 실행의 자율화를 보여줬다면, 향후 3.0을 통해 성과 예측과 최적화까지 스스로 해내는 차세대 CRM 환경을 구축할 방침”이라고 밝혔다.

2026.08.13 09:53백봉삼 기자

예약·체크인·룸서비스까지...야놀자, AI 컨시어지 솔루션 출시

야놀자(총괄대표 이수진)가 글로벌 호텔 운영 데이터를 바탕으로 AI 에이전트 기반 호텔 운영 환경을 본격 혁신한다. 야놀자의 호스피탈리티 솔루션 멤버사 야놀자클라우드솔루션(이하 YCS)은 AI 컨시어지 솔루션 '펄스 에이아이(Pulse AI)'를 공식 출시했다고 13일 밝혔다. YCS에 따르면 객실 25개 규모의 중소형 호텔의 경우 예약 문의와 체크인·체크아웃, 객실 서비스 등 고객 커뮤니케이션에 평균적으로 하루 최대 8시간을 소비하는 것으로 나타났다. 이에 실제 운영 업무까지 수행하는 AI 기반 운영 환경에 대한 관심도 높아지고 있다. Pulse AI는 호텔 운영 전반을 지원하는 AI 컨시어지 솔루션으로, 실제 호텔 운영 업무 수행을 위해 설계된 AI 멀티 에이전트 모델이다. 고객응대, 예약, 체크인·체크아웃, 룸서비스, 하우스키핑, 결제, 업셀링(객실 업그레이드·부가 서비스 제안) 등 목적별로 설계된 8개의 AI 에이전트가 유기적으로 협업해 고객 여정 전반을 지원한다. 특히 단순 정보 제공을 넘어 YCS 호텔운영시스템(PMS)과 직접 연동해 실시간 예약 정보와 객실 현황을 기반으로 실제 운영 업무까지 수행할 수 있다. 고객은 왓츠앱 메신저 및 웹 기반 게스트 포털을 통해 예약 확인부터 체크인, 객실 서비스 요청, 결제까지 다양한 서비스를 이용할 수 있다. 호텔은 반복적인 고객 문의를 자동화해 업무 효율성을 높이고, 보다 전문적인 고객 서비스 제공에 집중할 수 있다. YCS는 Pulse AI를 인도 현지 1000여 개 호텔에 적용하며, 실제 운영 데이터를 축적해왔다. 이를 토대로 AI 정확도와 활용 범위를 지속 확대하는 한편, 호텔 운영 환경에 최적화한 기능을 고도화하고 있다. 또 AI 에이전트 기반 응대 불가 정보에 대한 상담 직원 대응 실시간 전환을 기능을 갖춰 실제 호텔 운영 환경에서 활용성과 편의성을 높여 나가고 있다. YCS는 향후 태국을 시작으로 미국, 말레이시아, 아프리카 등 글로벌 시장으로 Pulse AI 적용 범위를 확대한다. 야놀자 관계자는 “글로벌 호텔 운영 데이터를 기반으로 AI 에이전트를 지속 고도화하고, 전 세계 여행 사업자의 운영 효율성과 고객 경험을 함께 혁신해 나갈 계획"이라고 강조했다.

2026.08.13 08:42백봉삼 기자

코난테크, '에이전트-X'로 기업용 AI 플랫폼 시장 정조준

코난테크놀로지가 산업 현장에서 검증한 40여 종의 인공지능(AI) 에이전트를 하나의 플랫폼으로 통합하며 엔터프라이즈 AI 플랫폼 전략을 본격화한다. 코난테크놀로지는 AI 에이전트와 에이전트 운영체제(OS)를 결합한 통합 엔터프라이즈 AI 에이전트 플랫폼 '에이전트-X'를 출시했다고 12일 밝혔다. 에이전트-X 고객은 핵심 실행 엔진 '에이전트 커널'을 통해 ▲검색증강생성(RAG) 에이전트 ▲자연어 기반 SQL 생성(NL2SQL) 에이전트 ▲문서요약 에이전트 ▲통번역 에이전트 등 주요 AI 에이전트를 바로 활용할 수 있다. 업무에 필요한 에이전트도 자유롭게 추가하거나 조합이 가능하다. 에이전트 OS는 에이전트 생성부터 실행과 배포, 운영까지 전 과정을 하나의 환경에서 통합 관리한다. 멀티 에이전트 오케스트레이션으로 여러 에이전트가 유기적으로 협업해 복잡한 업무를 연속 수행한다. 또 멀티 거대언어모델(LLM) 오케스트레이션으로 업무 목적에 맞는 AI 모델을 유연하게 선택 및 연계할 수 있다. 코난테크놀로지는 공공·전력·법무·국방 등 고도의 안정성과 보안이 요구되는 산업에서 40여 종 산업 특화 AI 에이전트를 구축해 왔다. 실제 현장에서 문서 작성 시간을 최대 40~60% 단축하는 등 보고서 작성·검색·번역·데이터 분석 핵심 업무를 자동화하는 성과를 거뒀다. 양승현 코난테크놀로지 최고운영책임자(COO)는 "기업의 AI 활용이 늘어날수록 도입보다 중요한 것은 효율적인 운영"이라며 "에이전트-X 기업의 AI 활용과 운영 효율을 함께 높일 것"이라고 말했다.

2026.08.12 18:04이나연 기자

네이버웍스, 공무원 업무에 AI 검색·에이전트 잇는다…범정부 협업툴 진화

범정부 공식 협업 도구 '네이버웍스'가 인공지능(AI) 기능을 대폭 강화해 공공 AI 전환(AX)에 앞장선다. 행정망에서도 외부 최신 정보와 내부 문서를 함께 검색하고 협업부터 지식 축적, AI 에이전트 기반 업무 수행까지 연결하는 'AI 워크스페이스'로 거듭난다는 목표다. 네이버클라우드는 오는 13일 서울드래곤시티에서 '공공 AX 전략 세미나'를 열고 AI 업무 협업툴 네이버웍스의 AX 신규 기능 3종을 공개한다고 12일 밝혔다. 이번에 공개되는 기능은 행정망 내 '네이버 AI 검색'과 문서 협업·지식 관리 서비스 '페이지(Page)', 에이전틱 AI 구축 솔루션 'EASY(Enterprise Agent Solution for You)' 등이다. 네이버클라우드는 세 기능을 통해 외부 최신 정보를 검색하고 내부 문서를 함께 활용하는 것부터 문서 작성·지식 축적, AI 에이전트를 통한 업무 수행까지 행정 업무 전 과정을 AI로 연결한다는 구상이다. 먼저 행정망에서도 네이버의 생성형 AI 기반 대화형 검색 서비스 'AI탭'을 활용할 수 있도록 지원한다. AI탭을 응용프로그램인터페이스(API) 형태로 연동해 'AI 스튜디오'에서 이용하는 방식으로, 이달 중 제공할 예정이다. 공무원은 이를 활용해 최신 외부 정보를 탐색하는 동시에 소속 부처의 내부 문서를 한 화면에서 함께 확인할 수 있다. 보안 문제로 외부 검색 활용에 제약이 있었던 행정망에서도 내부 자료와 외부 정보를 함께 활용할 수 있는 업무 환경을 마련한다는 구상이다. 문서 협업·지식 관리 서비스 페이지도 선보인다. 여러 구성원이 하나의 문서를 함께 작성하고 결과물을 조직의 지식으로 축적할 수 있도록 지원하는 서비스다. 한글문서를 비롯해 엑셀·워드·PDF 등 다양한 형식의 파일을 불러와 이어서 작업할 수 있도록 돕는다. 이를 AI 스튜디오와 결합하면 여러 곳에 흩어진 자료를 AI가 찾아 취합한 뒤 하나의 페이지로 정리한다. 이처럼 만들어진 페이지는 다시 부처의 지식 베이스로 축적돼 구성원의 검색과 질의에 활용되는 구조다. 네이버클라우드는 AI 에이전트를 직접 구축·운영할 수 있는 EASY도 공개한다. 별도의 AI 전문 지식이 없어도 자연어로 필요한 업무를 설명하면 각 부처 업무에 맞는 실행 가능한 AI 에이전트를 자동으로 생성하는 솔루션이다. 특히 AI 에이전트가 스스로 판단하고 업무를 수행하면서도 기관의 통제 아래 운영될 수 있도록 설계한 것이 특징이다. 네이버클라우드는 내년 상반기 EASY 정식 출시를 목표로 하고 있다. 다음 달부터는 전방 배치 엔지니어(FDE)가 EASY를 활용해 기관별 업무에 필요한 AI 에이전트를 공공기관 고객과 함께 발굴·개발할 계획이다. 개별 AI 기능을 제공하는 데 그치지 않고 실제 행정 업무에 적용할 수 있는 에이전트 활용 사례를 확대한다는 방침이다. 네이버클라우드는 이번 기능 확대를 기반으로 공공 AX 사업에 속도를 낼 예정이다. 네이버웍스는 행정안전부와 과학기술정보통신부가 주관하는 '지능형 업무관리 플랫폼' 사업을 통해 공공부문에 확산되고 있다. 네이버웍스는 지난 3월 시범사업 종합 평가를 거쳐 행안부·과기정통부·식품의약품안전처의 공식 협업 플랫폼으로 채택됐다. 네이버클라우드는 향후 전국 공무원 70만 명 이상으로 적용 범위를 확대할 계획이다. 경성민 네이버클라우드 제품전략 총괄은 "자료를 찾고 취합·정리하는 일은 AI에게 맡기고 공무원은 정책을 고민하고 국민을 살피는 행정 본연의 가치에 더욱 집중할 수 있도록 지원하겠다"며 "네이버웍스는 협업 도구를 넘어 공공 업무 혁신을 이끄는 AI 워크스페이스로 진화해 나갈 것"이라고 밝혔다.

2026.08.12 16:21한정호 기자

[현장] "회장님 취향도 고려해 보고서 작성"…AWS, 개인화 AI 비서 '아마존 퀵'

"여러분이 평소 보고서를 쓸 때 어떤 단어나 문장을 자주 사용하는지 아니면 회장님이 선호하는 스타일이 무엇인지 인공지능(AI)이 파악하고 그에 맞춰 문서를 작성한다면 어떨까요? 12일 김예진 AWS 코리아 AI 스페셜리스트 솔루션즈 아키텍트(SA)는 서울 강남구 AWS 코리아 사옥에서 진행한 'AWS 아마존 퀵 기자간담회 및 핸즈온 세션'을 통해 AI를 활용해 개인에 최적화된 업무 자동화 방법을 시연했다. 검색·정리 한 번만…자료 조사도 자동화 이날 시연은 웹을 검색해 자료를 찾고 사용자 업무 특성을 사전에 학습한 AI가 이에 맞춰 문서 초안을 작성하는 일련의 작업을 자동화하는 과정으로 진행됐다. 단순히 AI에게 질문을 던지고 답변을 받는 수준을 넘어 자료 조사와 초안 작성, 반복 업무 자동화 등 실제 AI활용한 업무를 체감하기 위함이다. 첫 단계는 웹 검색 기반 자료 조사였다. 아마존 퀵을 실행한 참가자는 새 채팅창에 아마존 퀵 데스크톱에 대한 조사 요청을 프롬프트를 입력했다. 이 과정에서 아마존 퀵의 핵심 기능 중 하나인 지식 그래프 기능도 소개됐다. 한 차례 조사한 내용을 단발성 답변으로 끝내는 것이 아니라 구조화된 형태로 저장해 다른 채팅창에서도 다시 활용할 수 있는 것이 특징이다. 특히 특정 파일에 국한되지 않고 로컬 폴더를 통째로 연결해 문서를 지속적으로 검색·재활용할 수 있다는 점에서 기존 AI 모델의 데이터 활용 방식과 차이를 보였다. 해당 기능 확인을 위해 450페이지 분량의 AWS 공식 가이드 PDF 파일을 폴더에 넣은 주소를 입력하자 5분 정도 분석 작업을 거친 후 해당 문서에 대한 지식 그래프를 아마존 퀵에서 확인할 수 있었다. 김 SA는 "문서를 조사하고 이를 바탕으로 리포트를 작성하는 것처럼 검색과 정리를 반복하는 업무 흐름을 최소화할 수 있도록 지원하는 기능"이라고 설명했다. 개인 문서 스타일부터 회장님 취향까지 반영 시연에서 눈길을 끈 것은 사용자 업무 스타일을 학습하는 '엔그램 빌더(Engram Builder)' 였다. 브라우저 연동 권한을 킨 후 프롬프터에 기자 이름과 미디어 사이트 주소를 입력하자 아마존 퀵이 스스로 브라우저를 실행해 사이트에 접근해 직접 기사를 여러 건 읽어들였고 이후 작성자의 문체 특징을 요약해 보여줬다. 김 수석 SA는 "아마존 퀵은 학습을 통해 사용자가 글을 어떻게 작성하고 이미지 등을 배치하는지 업무 특성을 분석해 저장할 수 있다"며 "이를 통해 사용자에 최적화된 리포트를 작성하거나 회장님이 좋아하는 스타일을 학습시킨 후 그에 맞춰 보고서를 작성할 수도 있다"고 설명했다. 학습을 마친 AI를 활용해 사전에 입력한 AWS 공식 가이드 PDF로 문서 작성을 요구하자. 아마존 퀵은 즉시 관련 내용을 작성함과 동시에 문서에 맞춤형 이미지를 그려 추가했다. 이와 함께 행사의 마지막은 매주 외신 뉴스룸을 검색해 한국어로 번역하고, 특정 폴더에 PDF로 자동 저장해 주는 AI 에이전트 제작으로 마무리됐다. 김 SA "복잡한 코딩 없이 자연어 명령어 몇 줄만으로 업무를 수행하고 자신에 특화된 AI 에이전트를 만들 수 있다"며 "초기엔 시간이 걸릴 수 있지만 데이터가 쌓이고 본인에 최적화된 AI 에이전트가 늘어날 수록 업무 효율성은 극대화된다"고 강조했다.

2026.08.12 15:29남혁우 기자

[현장] "AI 도입해도 왜 업무 시간 안 줄까"…AWS, 통합형 AI '아마존 퀵' 공개

"많은 기업이 생성형 인공지능(AI)을 도입하고 있지만 기대한 만큼 업무 효율이 개선되지 않는 경우가 적지 않습니다. 원인은 AI 성능이 아니라 여러 시스템에 흩어진 데이터를 바탕으로 복잡한 절차로 돌아가기 때문입니다." 박혜영 AWS 코리아 수석 솔루션즈 아키텍트(SA)는 12일 서울 AWS 코리아 사옥에서 열린 'AWS 아마존 퀵 기자간담회'에서 AI 도입 효과가 제한적인 이유로 기존 업무 흐름에 통합되지 못한 구조를 지목했다. 여러 시스템에 흩어진 데이터와 반복적인 보고·검색·정리 업무가 그대로 남아 있는 한 생성형 AI를 도입해도 기대한 투자 대비 수익(ROI)을 내기 어렵다는 설명이다. "업무 앱 40개를 하나로"…'아마존 퀵', 제안서 작성 시간 95% 단축 가트너가 인프라·운영(I&O) 리더 782명을 대상으로 실시한 조사에 따르면, AI 프로젝트의 72%는 기대한 ROI를 내지 못한 것으로 나타났다. 주요 원인으로는 기존 업무 흐름과의 통합 부족, AI 관련 역량 부족, 데이터 준비 부족 등이 꼽혔다. 박혜영 SA는 이를 극복하기 위한 방안으로 업무용 AI 어시스턴트 '아마존 퀵(Amazon Quick)'을 소개했다. 아마존 퀵은 기존 클라우드 BI 서비스인 아마존 퀵사이트(QuickSight)와 비정형 데이터 기반 업무 AI 기능인 아마존 Q 비즈니스의 흐름을 잇는 통합형 서비스다. 엑셀, 아웃룩, 파워포인트, 워드 등 업무 도구 안에서 활용할 수 있으며 로컬 파일, 이메일, 캘린더, 슬랙 등과 연결해 검색과 정리, 분석, 보고, 후속 실행까지 하나의 흐름으로 처리하도록 지원하는 것이 특징이다. 제공하는 기능은 업무 특성에 따라 개인용과 조직용으로 나뉜다. 개인용 기능은 로컬 파일 접근, 지식 그래프, 에이전트 빌드, 활동 피드, 예약 작업 등으로 구성된다. 조직용 기능은 스페이스, 퀵사이트, 플로우, 오토메이트, 리서치 등으로 제공된다. 이를 통해 데이터 탐색 시간 단축, 반복 보고 업무 절감, 회의 후속 작업 자동화, 제안서와 기획안 작성 속도 향상 등을 지원한다. 아마존 퀵은 무료 플랜 외에 사용자당 월 20달러 프로페셔널, 월 40달러 엔터프라이즈 요금제를 제공한다. 박 SA는 "아마존 퀵은 특정 앱에 종속되지 않고 40개 이상 서비스를 앱 전환 없이 연결하는 것이 강점"이라며 "지식 그래프를 통해 문서와 메일, 협업 기록의 맥락을 축적해 사용자가 실제 업무를 끊김 없이 이어갈 수 있도록 돕는다"고 말했다. 이어 "아마존 내부에서 6개월간 약 20만 명 규모로 검증한 결과 영업 제안서 작성 시간은 95% 줄었고 리서치 기반 보고서 작성은 주 100시간, 보안팀 정책 문서 대응은 월 80시간 절감됐다"고 밝혔다. 국내 도입 사례도 소개됐다. 블랙야크는 도입 후 5개 사업부, 100개 이상 계정으로 활용을 확산했고, 메가존클라우드는 리포트·제안서 분석 자동화를 통해 데이터 분석 시간을 1주일 이상에서 12시간 이내로 줄였다. 일성아이에스는 전사 160명 규모로 도입해 학술의학팀의 논문 검색 업무를 5분으로 단축했다. 웹 탐색부터 보고서 작성까지 자동…AI 기반 영업·기획자의 하루 이다은 SA는 가상 뷰티 기업을 배경으로 영업팀과 사업기획팀 직원의 하루를 따라가는 방식으로 아마존 퀵 활용 사례를 시연했다. 영업팀 시나리오에서는 활동 피드를 통해 메일, 일정, 이해관계자 정보, 후속 액션을 한 화면에서 확인하고, 자연어 명령만으로 주간 매출 요약 메일 발송을 자동화하는 기능이 소개됐다. 또 영업 실적, CRM 정보, 사내 문서 등을 연결해 영업 지원용 에이전트를 만들고, 외부 웹 정보와 내부 데이터를 결합해 거래처 분석 보고서를 작성하는 과정도 시연됐다. 사업기획팀 시나리오에서는 회의 녹취 파일을 바탕으로 화자 구분이 포함된 회의록을 작성하고, 피드백을 기존 기획안에 반영하는 기능이 공개됐다. 경쟁사 사이트를 탐색해 정보를 수집하는 브라우저 자동화, 계산기 앱 생성, 수정된 기획안 재작성과 스킬 저장 기능도 함께 소개됐다. 박혜영 SA는 "아마존 퀵은 10년간 쌓아온 기술 위에 만들어진 서비스"라며 "개발자뿐 아니라 다양한 업무 담당자들이 AI를 활용해 업무 속도를 높이고 더 중요한 일에 집중할 수 있도록 지원할 것"이라고 말했다.

2026.08.12 14:06남혁우 기자

[AI 리더스] 'NIA 수장' 김형철 "AI 정부 하나로 연결…'OO24' 찾아다니는 시대 끝낼 것"

"이제는 국민이 정부24 등 'OO24' 같은 행정 서비스를 각각 찾아다니는 일을 없애고 한 곳에서 업무를 해결할 수 있어야 합니다. 여러 정부 시스템을 서로 연결하고, 국민이 하나의 인공지능(AI)을 통해 필요한 행정 서비스를 이용할 수 있도록 앞으로 더 노력하겠습니다." 김형철 NIA 원장은 12일 지디넷코리아와 만나 자신이 구상하는 AI 정부의 모습을 이같이 설명했다. 전자정부와 디지털정부를 거치며 현재 상당수 행정 업무를 온라인으로 처리할 수 있게 됐지만, 국민이 여전히 업무마다 담당 기관과 서비스를 직접 찾아야 하는 구조에서 벗어나야 AI 정부로 한 단계 더 나아갈 수 있다고 봐서다. 김 원장이 구상하는 AI 정부의 핵심은 기존 행정 시스템을 없애는 것이 아니라 서로 연결해 국민에게 하나의 서비스처럼 제공하는 것이다. 각 부처와 기관이 보유한 시스템과 데이터는 그대로 활용하되, AI가 국민의 요구를 파악해 필요한 정보와 서비스를 찾아주는 방식이다.국민이 가장 먼저 체감할 변화로는 AI 국민비서와 AI 통합민원플랫폼을 꼽았다. AI 국민비서는 국민이 익숙한 민간 앱에서 대화를 통해 필요한 행정서비스를 이용하도록 하고, AI 통합민원플랫폼은 여러 기관을 찾아다니지 않고 한 곳에서 민원을 안내받고 처리할 수 있도록 하는 것이 목표다. 이를 위해 김 원장은 중앙정부와 지방정부, 각 부처에서 추진하는 AI 사업을 아우르는 공통 아키텍처가 필요하다고 봤다. 지역과 기관마다 제공하는 서비스는 달라도 데이터와 시스템이 연결되는 방식까지 제각각이면 같은 시행착오가 반복되고 향후 서비스 간 연계도 어려워질 수 있어서다. 그는 "지방자치는 행정에서는 옳지만, 시스템에서는 다르게 봐야 한다"며 "서비스는 각 지역에 맞게 달라질 수 있지만 시스템이 돌아가는 파이프라인과 레이어에 대해서는 통일된 그림이 필요하다"고 말했다. 공통 아키텍처 넘어 실행까지…NIA, 내부 체계 재정비 NIA는 이 같은 구상을 뒷받침하기 위해 현재 행정안전부, 과학기술정보통신부와 범정부 AI 공통기반을 구축했다. 중앙·지방정부가 행정망 안에서 생성형 AI를 활용할 수 있도록 AI 플랫폼과 모델, 서비스 개발도구, 학습·검색증강생성(RAG)용 데이터 등을 공동으로 제공하는 환경이다. 범정부 AI 공통기반에는 추론, 멀티모달 및 독자 파운데이션 모델 등 현재 약 30여종의 AI 모델을 제공할 수 있으며 이 중 10종이 실제 서비스되고 있다. 또 이달 기준 약 9만8000명의 공무원이 가입해 행정문서 초안 작성과 법령·행정지식 검색 등에 활용하고 있다. AI 정부의 공통 아키텍처를 그리기 위한 밑작업은 김 원장 취임 후 NIA 내부에서도 빠르게 진행되고 있다. 김 원장이 각 부서가 현재 수행하는 사업뿐 아니라 앞으로 해야 할 일과 해결해야 할 과제까지 한눈에 볼 수 있도록 전체 그림을 그릴 것을 주문한 것이 주효했다. 그는 "NIA에 와서 업무를 파악해 보니 밖에서 봤던 것보다 훨씬 다양하고 방대했다"며 "이 때문에 잘못하면 일이 여러 방향으로 갈 수 있어 지도를 잘 그리는 것이 중요하다고 생각했다"고 설명했다. 이어 "현재 하는 일을 지도에 놓아보면 이미 하고 있는 부분과 미처 생각하지 못한 부분, 필요하지만 법·제도나 규제 때문에 하지 못한 부분이 보인다"며 "이를 바탕으로 우리가 가려는 방향에서 무엇이 더 필요한지 판단하고, 정부에도 필요한 정책과 사업 방향을 제안할 수 있다고 생각했다"고 부연했다. 이 같은 구상은 현재 NIA가 추진 중인 공공 AX 사업에도 반영되고 있다. NIA는 지난 4월 김 원장 취임 직후 공공AI사업지원센터를 출범시키고 중앙부처와 지방정부 수요를 바탕으로 12개 공공 AI 사업을 추진하고 있다. 정부는 '세계 최고 AI 민주정부 실현'을 위해 30대 핵심과제 이행관리, 선제적 맞춤서비스 구현 등 세부 국정과제를 추진 중이지만, 일선 기관에서는 AI 사업 기획과 데이터 확보, 기술 검증 등에서 어려움을 겪어왔다. 사업지원센터는 이러한 현장 애로를 해소하는 데 초점을 맞췄다.김 원장은 "부처의 요구사항에서 무엇을 풀어야 하는지까지 업체에 모두 고민시키는 것은 무리"라며 "어떻게 풀어야 하고 어느 방향으로 가야 하는지는 NIA가 고민해야 한다"고 말했다. 그러면서 "사업자를 선정하고 시스템을 만드는 것은 시작에 불과하다"며 "제안요청서(RFP)대로 구축됐다는 것이 목표가 아니라, 그 서비스를 필요로 했던 부처와 혜택을 받는 국민이 얼마나 변화를 체감하느냐가 목표가 돼야 한다"고 강조했다.NIA에 따르면 올해 추진 중인 12개 사업은 연말께 1차 결과물이 나올 예정이다. NIA는 실제 행정 현장에서 업무시간 단축과 오류 감소, 국민 체감도 등 성과가 확인된 사업을 다른 부처와 지방정부로 확산할 계획이다. 내년에는 사업 규모도 대폭 늘린다. NIA는 현재 12개인 공공 AI 서비스 지원사업 규모를 약 2배 수준으로 확대하는 방향을 준비하고 있다. 새로운 개념의 개념검증(PoC)을 사업 앞단에 도입해 AI 적용 가능성을 먼저 확인하고, 올해 성과가 검증된 사업의 확장도 함께 추진할 방침이다. 김 원장은 "올해 말이 공공 AI 사업을 본격적으로 확대하기 위한 중요한 분기점이 될 것으로 본다"며 "그때가 되면 다음에 무엇을 해야 할지가 지금보다 훨씬 선명해질 것이고, 이후에는 더 머뭇거리지 않고 자신감 있게 추진할 수 있을 것"이라고 말했다. AI 정부 막는 '데이터 장벽'…메타데이터·MCP로 해결 김 원장은 AI 정부가 실제 현장에서 작동하려면 서비스 확대와 함께 이를 뒷받침할 공공데이터 체계도 달라져야 한다고 봤다. AI 모델이나 에이전트가 아무리 고도화돼도 필요한 데이터를 제때 찾고 연결하지 못하면 국민이 체감할 서비스를 만들기 어렵기 때문이다. 현재 공공데이터는 기관별로 형식과 용어가 다르고 필요한 정보를 불러오는 방식도 제각각인 경우가 적지 않다. 이 탓에 데이터가 공개돼 있더라도 AI가 해당 데이터의 의미를 파악하거나 여러 정보를 자동으로 연결해 활용하는 데 한계가 있다. 그는 "사람도 데이터를 찾아 연결하기 어려운 상황인데 에이전트가 와서 이를 뒤져 필요한 정보를 가져간다는 것은 쉽지 않다"며 "현재 현실과 우리가 나아가야 할 방향의 거리가 너무 먼 것이 가장 걱정"이라고 말했다. 이에 김 원장은 공공데이터의 형식뿐 아니라 메타데이터와 요약정보까지 일정한 기준으로 정비해야 한다고 강조했다. AI 에이전트가 데이터 전체를 일일이 확인하지 않아도 어떤 내용을 담고 있는지 먼저 파악한 뒤 필요한 정보에 접근할 수 있도록 만들어야 한다는 것이다. 또 모델컨텍스트프로토콜(MCP)을 활용한 데이터 연계 체계도 필요하다고 봤다. 각 기관의 데이터를 AI가 호출할 수 있도록 표준화하고, 어떤 데이터가 어디에 있는지 찾아주는 게이트웨이까지 갖춰야 AI 에이전트가 여러 공공데이터를 넘나들며 업무를 수행할 수 있다고 판단해서다. 김 원장은 "메타데이터의 규격이 정해져 있어야 하고 데이터가 무엇을 설명하는지 알려주는 요약도 매우 중요하다"며 "MCP와 이를 관리하는 게이트웨이를 갖춰 에이전트가 필요한 데이터를 스스로 찾아 활용할 수 있도록 해야 한다"고 설명했다. 그러면서 "현재 공공 행정 데이터가 에이전트 친화적으로 준비돼 있지 않고서는 AI 정부로 갈 수 없다"며 "NIA가 포맷과 메타데이터 규격 등을 제시하면서 이를 개선해 나가는 역할을 해나갈 것"이라고 강조했다. AI 에이전트 직접 만드는 NIA…조직문화도 '실전형' 전환 공공데이터와 AI 활용 방식에 대한 변화는 NIA 내부 업무 방식에도 영향을 주고 있다. 김 원장이 직원들이 정책과 사업을 문서로만 검토하는 데 그치지 않고 직접 AI를 써보고 필요한 도구를 만들어보는 경험이 중요하다고 강조한 것도 한 몫 했다. 실제 NIA 내부에선 바이브 코딩과 AI 에이전트 개발, 외부 해커톤 참여가 빠르게 늘고 있다. 직원들이 각자 업무에 필요한 도구를 직접 만든 뒤 내부에 공유하고, 함께 개발할 수 있는 오프라인 공간도 마련했다. NIA에 따르면 현재 해커톤과 에이전트 개발 등에 참여하고 있는 사례는 40여 건에 달한다. 특히 젊은 직원들이 자발적으로 문제를 찾고 AI를 활용해 해결책을 만드는 과정에 적극적으로 참여하고 있다. 앞서 재난 데이터 업무에서도 이런 변화가 나타났다. 김 원장이 재난 대응에 필요한 전체 데이터를 살펴볼 것을 주문하자, 담당 직원이 강수량과 배수시설 정보, 대응 지침 등을 연결하는 수준에서 한발 더 나아가 직접 AI 에이전트 시제품까지 개발한 것이다. 김 원장은 "거기까지 기대하지 않았는데 담당자가 한 달가량 직접 에이전트를 만들어버렸다"며 "우리가 어떤 질문을 가지고 문제에 접근하느냐에 따라 결과가 달라질 수 있다는 사례를 보여준 것"이라고 강조했다. 이어 "이런 방식이 다른 업무에도 확산되면 AI 정부의 기초 체력도 함께 올라갈 수 있을 것"이라고 덧붙였다. 김 원장은 직원들의 자발적인 참여를 끌어내기 위한 분위기 조성에도 공을 들이고 있다. NIA 내부에선 직원이 외부 공모전이나 해커톤에서 성과를 내면 이를 전 직원이 공유하는 자리에서 소개하고 격려하는 방식으로 참여를 독려하고 있다. 또 그는 직접 기술을 써본 경험이 NIA의 전문성을 높이는 데 중요하다고 봤다. 공공기관과 지방정부의 AI 사업을 지원하려면 내부 구성원부터 기술의 가능성과 한계를 스스로 이해해야 한다고 주장했다. 김 원장은 "NIA가 다루는 분야에서 '뼛속까지 전문가인 집단'이라는 말을 듣고 싶다"며 "그냥 사업을 하는 사람들이 아니라 직접 해보고, 그 경험으로 정책을 그리는 사람들이라는 평가를 받고 싶다"고 말했다. 그러면서 "지자체나 정부 부처가 처음에는 막연하게 아이디어를 던지더라도 NIA의 손을 거치면 제대로 국민 피부에 닿는 물건으로 나와야 한다"며 "NIA는 그런 조직이라는 말을 앞으로 듣고 싶다"고 강조했다.

2026.08.12 12:01장유미 기자

메타넷글로벌, 한국맥도날드 구매·정산에 AI 적용…인보이스 처리시간 70%↓

메타넷글로벌이 한국맥도날드의 구매·정산 업무에 인공지능(AI) 기반 자동화 시스템을 구축하며 업무 혁신 사업 확대에 나선다. 인보이스 인식부터 구매발주·입고 내역 검증, 정산까지 반복 업무를 자동화해 처리 속도와 정확성을 높이고 향후 구매·공급망 데이터 활용 영역으로 사업 범위를 넓힌다는 전략이다. 메타넷글로벌은 한국맥도날드에 AI 기반 매입채무 자동화 시스템 'AP 오토메이션'을 구축해 인보이스 처리 시간을 70% 이상 단축했다고 11일 밝혔다. AP 오토메이션은 인보이스 정보 확인과 데이터 입력, 구매발주서와 입고 내역 대조 등 구매·정산 과정에서 발생하는 반복 업무를 자동화하는 시스템이다. 메타넷글로벌은 인보이스 인식과 데이터 추출부터 구매발주·입고 내역 자동 대사, 예외 항목 분류, 승인 처리, 오류 이력 관리까지 전 과정을 단일 프로세스로 연결했다. 이번 구축으로 PDF와 이미지 형태로 들어오는 인보이스는 AI 에이전트가 자동으로 인식해 분석 가능한 데이터로 변환한다. 사업자등록번호와 인보이스 일자, 승인번호, 공급가액, 부가가치세, 구매발주 금액 등 주요 정보를 자동으로 확인하는 방식이다. 이후 추출된 정보를 구매발주서(PO)와 입고 내역(GR)에 자동으로 대조해 수량과 금액 등이 일치하는지 검증한다. 거래 내용을 분석해 과세·면세 여부에 따른 부가가치세 코드와 회계 계정 코드도 자동으로 연결한다. 검증 결과 정상 인보이스와 추가 확인이 필요한 예외 인보이스를 자동으로 분류하는 기능도 적용됐다. 불일치가 발생하면 해당 항목과 원인을 제시해 담당자가 필요한 부분만 확인할 수 있도록 했으며 정상 건은 일괄 승인할 수 있다. 오류 이력도 시스템에서 관리한다. AP 오토메이션은 월 수천 건의 인보이스를 처리할 수 있도록 구축됐다. 회사 측에 따르면 시스템 도입 결과 기존 평균 3일이 걸렸던 인보이스 처리 리드타임은 1일 수준으로 줄었으며 전체 처리 시간은 70% 이상 단축됐다. 구매·재무 담당자가 건별 확인과 대조, 시스템 입력에 투입하던 업무도 감소했다. 한국맥도날드는 SAP 전사적자원관리(ERP) 구축 이후 메타넷글로벌과 시스템 운영 및 업무 프로세스를 점검하며 개선 과제를 발굴해왔다. 특히 양사는 월말에 집중되는 인보이스 처리와 대사 업무의 효율성을 높이기 위해 이번 AP 오토메이션 구축을 추진했다. 양사는 이번 프로젝트를 시작으로 자동화 범위를 구매·공급망 영역으로 확대할 계획이다. 향후 공급사 관계관리(SRM) 등 후속 과제를 발굴하고 구매·공급망 데이터를 활용한 의사결정 체계도 고도화한다는 방침이다. 메타넷글로벌은 한국맥도날드를 비롯한 고객사의 SAP ERP 구축·운영과 비즈니스 혁신을 지원한 성과를 바탕으로 '2026 SAP 글로벌 파트너 어워드' 고객 성공 관리 부문을 수상하기도 했다. 장중현 한국맥도날드 팀장은 "AP 오토메이션을 도입한 후 인보이스 처리 시간이 70% 이상 단축됐다"며 "반복 업무에 투입되던 시간을 줄여 팀원들이 분석과 검증 등 핵심 업무에 역량을 집중할 수 있게 됐다"고 말했다. 김기호 메타넷글로벌 대표는 "SAP ERP 구축·운영 과정에서 축적한 고객 업무에 대한 전문성을 바탕으로 구매발주 대조부터 입고, 인보이스 검증, 정산까지 전 과정을 자동화했다"며 "앞으로도 구매·공급망 데이터 활용 영역으로 범위를 확대해 AX를 적극 지원해 나가겠다"고 밝혔다.

2026.08.11 14:28한정호 기자

기업 데이터 건들기 시작한 AI…아카마이가 제시한 대응책은

인공지능(AI) 서비스와 에이전트가 기업 핵심 데이터에 직접 접근하면서 기존 데이터 유출 방지 체계만으로는 대응하기 어려워졌다는 분석이 나왔다. 10일 아카마이가 발표한 '2026년 기업 AI 사용 리스크 보고서'에 따르면 분산된 섀도 AI와 AI 고급 사용자, 브라우저 확장 프로그램 등이 기업 핵심 자산을 새로운 사이버 위협에 노출시키는 요인으로 지목됐다. 보고서는 지난해 초 실험 단계였던 기업 AI 활용이 빠르게 확산하면서 기존 보안 통제 역량을 넘어서는 수준에 이르렀다고 분석했다. 보고서는 기존 경계 보안을 우회할 수 있는 새로운 AI 기반 공격 기법으로 '바이브 해킹'과 '커서재킹' '코멧재킹'을 제시했다. 개발 환경과 브라우저, AI 에이전트처럼 사용자 업무 흐름 내부에 침투해 정보를 빼내거나 AI 동작을 조작하는 방식이다. 바이브 해킹은 개발 환경에 있는 로컬 마크다운 지시 파일을 변조해 AI 코딩 도구가 취약한 결과물을 만들거나 무단 작업을 수행하도록 유도하는 공격이다. 커서재킹은 악성 브라우저 확장 프로그램의 권한을 이용해 API 키와 독점 코드베이스, 대화 기록 등을 수집하는 방식이다. 코멧재킹은 웹 페이지에 악성 지시문을 삽입해 간접 프롬프트 인젝션을 일으킨다. 이를 통해 사용자의 로컬 AI 에이전트를 조작하고 파일과 이메일, 세션 자격 증명 등을 유출할 수 있다. 아카마이는 기업 최고정보보호책임자(CISO)가 AI 사용을 차단하는 대신 AI와 사용자가 상호작용하는 과정 자체를 관리해야 한다고 제안했다. 전체 AI 프롬프트 사용량이 집중된 고위험 직원군을 관리하고 모든 AI 서비스에 통합인증을 적용해 섀도 AI 사용을 통제하는 식이다. 실시간 프롬프트와 복사·붙여넣기 데이터, 문서 업로드를 맥락에 따라 검사하는 체계도 필요하다고 봤다. 브라우저와 통합개발환경(IDE) 확장 프로그램은 높은 수준의 접근 권한을 가질 수 있는 만큼 별도로 검증해야 한다고 지적했다. 자율적으로 업무를 수행하는 AI 에이전트에는 최소 권한 원칙과 행동 모니터링을 적용해야 한다고 강조했다. 보고서에 따르면 AI 확장 프로그램의 약 75%는 높은 수준의 권한이나 필수 권한을 요구했다. 이 가운데 16.3%에는 알려진 공통 취약점·노출(CVE)이 포함된 것으로 나타났다. 오르 에셰드 아카마이 엔터프라이즈 보안 제품 및 엔지니어링 부문 부사장은 "AI는 더 이상 단순한 생산성 향상 도구가 아니라 기업 핵심 자산에 직접 접근하는 협업 파트너로 자리 잡았다"며 "보안 리더들은 AI를 단순히 차단하려는 접근에서 벗어나 상호작용 레이어 수준에서 AI의 작동 방식을 지속적으로 통제하고 관리하는 방향으로 전환해야 한다"고 강조했다.

2026.08.10 15:46김미정 기자

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