• ZDNet USA
  • ZDNet China
  • ZDNet Japan
  • English
  • 지디넷 웨비나
뉴스
  • 최신뉴스
  • 방송/통신
  • 컴퓨팅
  • 홈&모바일
  • 인터넷
  • 반도체/디스플레이
  • 카테크
  • 헬스케어
  • 게임
  • 중기&스타트업
  • 유통
  • 금융
  • 과학
  • 디지털경제
  • 취업/HR/교육
  • 생활/문화
  • 인사•부음
  • 글로벌뉴스
  • AI의 눈
ZDPick
인공지능
AI의 눈
IT'sight
칼럼•연재
포토•영상

ZDNet 검색 페이지

'의료·웰니스 AX 대전환'통합검색 결과 입니다. (977건)

  • 태그
    • 제목
    • 제목 + 내용
    • 작성자
    • 태그
  • 기간
    • 3개월
    • 1년
    • 1년 이전

KT, 청년 대상 실무형 AX 역량 교육 진행

KT는 전국 5개 교육장에서 KT K뉴딜 아카데미 1기 입교식을 열고 교육생 200여 명을 대상으로 자사 AX 역량 기반 실무형 교육을 시작했다고 28일 밝혔다. 아카데미는 KT가 국가기간통신사업자이자 AX 플랫폼 기업으로 축적한 ICT·AX 분야 전문성과 현장 경험을 청년에게 전수하는 실무형 교육 프로그램이다. 교육 과정은 KT그룹 서비스와 사업 현장을 기반으로 구성됐으며, 교육 과정 절반 이상은 현직 실무자 중심으로 운영된다. 교육생은 KT 현업 전문가에게 산업 현장 경험과 실무 노하우를 배우고 프로젝트와 경진대회, KT그룹사 탐방과 직무 체험을 할 수 있다. 비즈니스 커뮤니케이션, 워크스마트 교육 등 직장 적응과 자립 지원 프로그램도 운영한다. 청년이 취업 이후 조직에 안정적으로 적응하고 성장하도록 돕기 위함이다. KT 관계자는 “KT ICT·AX 전문성과 교육 노하우를 바탕으로 청년들이 현장에서 필요한 역량을 갖추고 안정적으로 사회에 진출할 수 있도록 지원하겠다”고 말했다.

2026.07.28 17:35홍지후 기자

KB금융, 제미나이로 데이터분석·고객챗봇 개발

KB금융그룹이 구글 클라우드와 전략적 협업 통해 인공지능 전환(AX)에 드라이브를 건다. 28일 KB금융은 구글 클라우드와 최신 AI기술과 금융 전문성을 결합해 AI 금융 플랫폼 구축 등 AI·데이터 분야 협력을 확대하기로 했다고 밝혔다. KB금융은 구글 클라우드 생성형 AI 모델 '제미나이(Gemini)'를 활용해 데이터 분석 AI 에이전트 'KB DAVIS(다비스)'를 개발했다. 다비스는 데이터 분석 가상지능 분석 비서라는 뜻으로, 일상어로 질문하면 필요한 데이터를 찾아주고 분석해준다. 향후 KB금융 임직원은 다비스를 통해 규정·업무 매뉴얼·상품 정보·시장 데이터 등 다양한 정보를 하나의 플랫폼에서 확인하고 실제 업무에 적용하게 된다. 이를 통해 신속하게 의사 결정을 할 수 있을 것으로 전망된다. 이밖에 KB금융은 대고객 서비스에서도 AI를 활용한다. 제미나이를 통해 실시간 자연어 대화가 가능한 대화형 AI 에이전트 '케이비 스타(KB STAR) 별이'를 개발했다. 금융 상품 비교, 맞춤형 포트폴리오를 자연스럽게 상담할 수 있게 했다. KB STAR 별이는 향후 70여개 언어의 실시간 통역과 음성·이미지·텍스트 등을 함께 이해하는 AI플랫폼으로 구축한다는 계획이다. KB금융 관계자는 “구글 클라우드와 협력을 계기로 AI를 단순한 업무 지원 도구가 아닌 미래형 금융 AI 서비스를 만들어가는 핵심 파트너로 발전시켜 나갈 예정"이라고 말했다.

2026.07.28 11:01손희연 기자

산업부, 하반기 중견기업 금융지원 프로그램 '라이징 리더스 300' 모집 개시

산업통상부는 중견기업 전용 금융지원 프로 그램인 '라이징 리더스 300' 하반기 모집 공고를 기존 9월에서 7월로 두 달 앞당겨 실시한다고 27일 밝혔다. '라이징 리더스 300'은 산업부와 우리은행이 2023년부터 공동으로 마련한 중견기업 전용 금융지원 프로그램이다. 성장 잠재력이 높은 중견기업(후보기업 포함)을 ▲수출(글로벌 리더형) ▲R&D(K-TECH 선도형) ▲ESG(미래가치 주도형) ▲AX(AX 도약형) 4개 분야에서 발굴, 지원하고 있다. 연 2회 공모해 올해 상반기까지 총 225개 기업에 2조원 규모 자금을 지원했다. 상반기 공모에서는 35개 중견기업에 4660억원 규모의 금융지원을 확정했다. 하반기 공고는 유망 중견기업을 조기에 발굴하고 자금을 적기에 지원하기 위해 공고 시기를 9월에서 7월로 앞당겼다. 또 지원 분야를 기존 디지털전환(DX) 분야(DX 도약형)에서 인공지능전환(AX) 분야(AX 도약형)로 개편해 제조 AX(M.AX) 얼라이언스 참여 등 선도적 AX 전환과 기술혁신을 바탕으로 신성장 동력을 확보하고 지속 가능한 상생협력 생태계를 구축하는 중견기업 지원을 강화할 계획이다. 공고는 27일부터 8월 14일까지 진행된다. 우리은행과 KOTRA(글로벌 리더형)·KIAT(K-TECH 선도형)·중견기업연합회(미래가치 주도형)·KOIIA(AX 도약형) 등 분야별 전문기관 홈페이지에서 신청할 수 있다. 산업부는 분야별 전문기관 추천과 우리은행 금융 심사를 거쳐 9월 초 선정기업을 발표할 예정이다. 선정기업에는 업체당 최대 300억원 규모 대출과 최대 1.0%포인트 금리 우대 등 금융지원과 함께 맞춤형 컨설팅 등 비금융 서비스도 함께 제공한다.

2026.07.27 18:12주문정 기자

KT 금융AX 차별화..."고객사 성과·안전 중심으로 직접 운영"

“전통적인 빅3 SI와 차별화되고 기존의 MBB 또는 4대 컨설팅 회사와도 차별화되는 새로운 AX 사업을 전문으로 하는 조직이 되는 게 우리의 목표다.” 박철우 KT 엔터프라이즈부문 금융사업담당은 24일 서울 포시즌스호텔서 열린 스터디에서 금융권 AX 전략과 사례를 소개하며 이같이 말했다. 올해 상반기 회사가 추진한 AX 공급 사례에서 금융권이 34% 비중에 달하고, 지난해 통틀어 17건의 공급 사례에서 상반기에만 22건의 레퍼런스를 발굴하며 내부에서 설정한 목표도 뛰어넘었다는 자신감에서 나온 이야기다. 특히 고객사의 단순한 기술 공급을 넘어 800명의 KT 엔지니어를 전진 배치해 업무 혁신과 안정적인 운영, 즉 고객사의 재무 성과를 이끌 수 있다고 확신하게 됐다는 것이다. 구체적인 고객사와 수주 매출을 밝히지는 않았으나 국내 5대 시중 은행 가운데 4곳을 고객사로 확보했다. 은행뿐만 아니라 보험과 카드 영역으로도 무대를 넓히고 있다. AX를 주도하는 기업으로서 금융권 시장이 만만한 곳은 아니다. 정부 주도의 규제 가이드라인이 명확한 편이라 선뜻 나서지는 않는다. 그럼에도 규제 압박을 넘어서는 AX 수요에 대한 압력을 KT가 집중했다. 아울러 다른 산업과 비교해 데이터가 정제된 편에 속해 에이전틱 서비스를 구현하는 데 이점이 있고, 고객사 입장에서는 투자 대비 성과를 측정하는 데 명확한 편이다. 그러면서 현장의 엔지니어가 고객사의 문제를 직접 살피며 공동으로 문제를 해결하고 KT의 AI, 데이터, 클라우드 역량을 통합해 금융권이 요구하는 안정성과 확장성을 제공할 수 있게 됐다는 설명이다. 프로젝트 단위의 솔루션 공급에만 그치지 않는 게 KT 금융 AX의 강점으로 꼽힌다. KT는 금융권의 많은 AX 프로젝트가 개념검증(PoC) 단계에서 그치는 이유로 데이터의 구조적 관리 문제로 봤다. 실제 사업 성과로 이끌기 위해서는 데이터 활용 체계를 갖춰야 하는데 많은 데이터를 서로 다른 곳에 분산해 보관하고 있고 문서, 약관, 상담 이력 등 비정형 데이터 비중이 높아 당장 AI로 쓰기 어려운 문제가 있다. 이에 따라 AX 추진을 위해 데이터를 잘 활용할 수 있는 구조화에 집중하고 있다. 직원 개인의 축적된 경험을 조직의 자산으로 바꾸는 작업이다. KT는 이를 위한 서비스인 Data4AI를 제공하고 업무와 데이터의 의미를 연결하는 지식 모델로 실제 업무에 AI를 적용할 수 있는 발판을 마련해주고 있다. 여기데 데이터 거버넌스와 보안, 규제 준수 체계를 갖춰 금융권의 눈높이에 맞추는 식이다. 김영민 KT AX사업부문 AX엔지니어링본부장은 “고객이 스스로 AI를 운영할 수 있는 환경을 구축해 AI로 안전하고 지속적으로 일할 수 있는 체계를 만들고 있다”고 밝혔다.

2026.07.26 12:09박수형 기자

[기경학회 AX칼럼] 제조AX 강국, AI모델 전에 데이터 인프라부터

대한민국은 세계적인 제조 강국이다. 반도체, 자동차, 조선, 철강, 디스플레이 등 다양한 산업에서 세계 최고 수준의 경쟁력을 확보해 왔다. 이러한 경쟁력은 우수한 생산기술과 숙련된 현장 인력, 그리고 수십 년 동안 축적한 제조 노하우에서 비롯됐다. 그러나 AI 시대에는 제조 경쟁력을 만드는 핵심 요소가 달라졌다. 앞으로 제조 경쟁력은 얼마나 뛰어난 AI 모델을 도입했느냐보다 얼마나 많은 제조 데이터를 확보하고, 이를 AI가 학습할 수 있는 형태로 축적했는가에 달려 있다. AI는 결국 데이터를 지식으로 녹아들게 학습하는 기술이다. 아무리 뛰어난 생성형 AI나 산업용 AI 모델을 도입하더라도 제조 현장 데이터가 충분하지 않다면 AI 성능은 한계가 있다. 결국 AI성능 수준은 AI 모델 학습에 사용한 데이터 품질 수준을 넘어서기 어렵다. 제조 현장은 매일 엄청난 양의 데이터를 만들어낸다. 설비 센서 데이터, PLC 제어 데이터, 품질 검사 결과, 생산 조건, 공정 변수, 작업 이력, 유지보수 기록, 에너지 사용량 등 수많은 정보가 실시간으로 생성된다. 여기에 작업자의 숙련도와 설비 운용 노하우, 불량 발생 시의 대응 경험과 같은 암묵지까지 더하면 제조 현장은 그 자체로 거대한 지식 저장소라고 할 수 있다. 하지만 제조 현장 데이터는 대부분 흩어져 있다. 서로 다른 설비와 제조사마다 데이터 형식이 다르고, MES와 ERP, 품질 시스템을 각각 별도로 운영하는 경우도 많다. 아직도 일부 현장에서는 중요한 정보가 종이로 된 작업일지나 개인 컴퓨터에 저장된 엑셀 파일에만 남아 있으며, 숙련자의 경험은 사람의 기억 속에만 존재하기도 한다. 이렇게 흩어진 데이터는 AI가 이해할 수도, 학습할 수도 없다. 제조 AX가 어려운 이유는 AI 모델이 부족해서가 아니라 AI가 학습할 제조 지식이 체계적으로 축적하지 않았기 때문이다. 여기서 중요한 것은 데이터를 단순히 많이 모으는 것이 아니다. 제조 데이터를 생산 시점과 설비 정보, 공정 조건, 품질 결과와 서로 연결하고, 의미와 맥락을 갖춘 AI-Ready 제조 지식으로 관리해야 한다. 예를 들어 한 가지 불량 사례도 어느 설비에서, 어떤 작업자가, 어떤 공정 조건에서 생산했고 이후 어떤 조치가 이루어졌는지까지 연결될 때 비로소 AI는 원인을 추론하고 개선 방안을 제시할 수 있다. 결국 제조 AX의 핵심 자산은 데이터 자체가 아니라 맥락을 가진 제조 지식이다. 한국 제조업이 AI-Ready 제조 지식을 확보하려면 무엇보다 데이터를 지속적으로 축적하고 순환시키는 인프라를 선행 구축해야 한다. 공장 곳곳에 설치된 센서와 설비에서 발생하는 데이터를 안정적으로 수집하는 산업용 통신망, 대규모 데이터를 저장하고 통합 관리하는 클라우드, 지연시간을 최소화하며 실시간 AI 추론을 수행하는 엣지 컴퓨팅, 그리고 데이터를 표준화하고 관리하는 소프트웨어 플랫폼을 단일 체계로 연결해야 한다. 이 구조가 갖춰져야 데이터는 일회성 기록이 아니라 지속 축적하는 제조 자산이 된다. 특히 제조업에서는 데이터를 학습에 한 번만 사용하고 끝나는 것이 아니다. 제조 생산을 계속하는 한 새로운 데이터는 매일 생성되며, AI는 그 데이터를 다시 학습해 더욱 정확한 품질 예측과 이상 탐지, 공정 최적화를 수행한다. 다시 그 결과는 현장에 적용하고 새로운 데이터가 만들어진다. 즉 제조 AX는 데이터가 발생하고, 학습되고, 다시 현장으로 환류되는 선순환 구조가 지속적으로 돌아갈 때 비로소 완성된다. 이러한 흐름은 중국에서도 확인할 수 있다. 중국은 최근 생성형 AI 경쟁뿐 아니라 제조 데이터 인프라 구축에도 대규모 투자를 이어가고 있다. 공업정보화부(MIIT)는 '5G+ 산업인터넷(工业互联网)' 정책을 통해 산업용 5G와 엣지 컴퓨팅을 제조 현장에 빠르게 확산시키고 있으며, 5G 기반 공장 수천 곳을 구축해 설비 데이터를 실시간으로 수집하고 활용하는 기반을 마련하고 있다. AI를 먼저 도입한 것이 아니라, AI가 활용할 제조 데이터를 먼저 흐르게 만든 것이다. 이러한 데이터 기반 위에서 AI 품질검사, 예지보전, 자율 생산 등 다양한 제조 AI 서비스를 빠르게 확산하고 있다. 우리나라 역시 세계 최고 수준 제조 경쟁력을 보유하고 있다. 이제 필요한 것은 새로운 AI 모델 도입이 경쟁이 아니라, 제조 현장에서 발생하는 방대한 데이터를 새로운 제조 자산으로 인식하는 것이다. 이를 위해서는 데이터를 안전하게 연결하는 통신 인프라와 확장성 높은 클라우드, 실시간 처리를 위한 엣지 컴퓨팅, 그리고 제조 데이터를 AI-Ready 지식으로 관리하는 소프트웨어 플랫폼을 함께 구축해야 한다. 그래야만 수십 년 동안 축적한 제조 노하우가 특정 개인의 경험에 머무르지 않고 제조 역량을 담은 디지털 자산으로 축적될 수 있다. 제조 AX의 경쟁력은 결국 AI 모델의 크기가 아니라 제조 데이터의 깊이에서 나온다. 그리고 제조 데이터의 깊이는 클라우드, 통신, 엣지로 이어지는 인프라 위에서 비로소 만들어진다. 제조 AX에 성공하려면 모델보다 먼저 데이터를 잘 모아야 하고, 데이터를 모으기 전에 먼저 데이터를 AI-Ready 제조 지식으로 축적하고 순환시키는 인프라를 갖춰야 한다. 앞으로 제조업의 승자는 가장 뛰어난 AI 모델을 확보한 기업이 아니라, 데이터 인프라를 잘 갖춰서 가장 많은 제조 지식을 축적하고 이를 바탕으로 AI 모델을 끊임없이 개선하는 기업이 될 것이다.

2026.07.26 11:26이춘오 컬럼니스트

SKT, 독파모 AI 모델로 스타트업 세곳 혁신 지원

SK텔레콤은 국내 스타트업이 AI 서비스를 보다 쉽게 개발하고 검증하기 위해 자사 AI 모델 기반의 API를 지원한다고 26일 밝혔다. SK텔레콤 중소벤처기업부가 주관하고 하는 '2026년 모두의 챌린지 AX-LLM'에 참여하고 있다. 국내 스타트업이 국산 AI 모델을 도입하고 활용하는 과정에서 필요한 기술 협업을 지원하기 위해 추진되는 사업이다. 이에 따라 독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트를 통해 개발한 모델이 스타트업, 개발자 생태계에서도 활용될 수 있도록 지원을 이어가고 있다. 지난해 말 개발을 마친 A.X K1 모델의 활용 범위를 확대하고, 다양한 적용 사례를 축적하기 위한 취지다. 2026년 모두의 챌린지 AX-LLM에는 자체 LLM을 보유한 7개 수요기업이 참여한다. 스타트업이 수요기업 가운데 한 곳을 선택해 사업 계획을 제출하면, 수요기업이 협업 대상을 선정해 지원하는 방식으로 운영된다. SK텔레콤이 협업 대상으로 선정한 팀리미티드는 영수증 플랫폼 기반 개인화 쇼핑 큐레이션 에이전트를 서비스하는 회사다. 퍼셀리는 AI 기반 인플루언서 마케팅 프로모션 자동화 솔루션 기업이고, 데브올컴퍼니는 연체 채권 관리 AI 솔루션을 제공하고 있다. SK텔레콤은 선정된 스타트업을 대상으로 올해 연말까지 A.X K1 API를 제공할 계획이다. 또한 SK텔레콤 스타트업 엑셀러레이팅 프로그램인 '스케치 위드 AI'와 연계해 서비스 고도화 및 사업화 검증을 지원한다. 각 스타트업은 협업 기간 동안 고객 접점에서 활용 가능한 AI 서비스를 검증할 예정이다. '모두의 챌린지 AX-LLM' 기간 동안 자사의 서비스를 A.X K1 모델 기반으로 전환하고, 향후 SKT와의 본격 사업 협력을 위한 개념 검증(PoC)을 준비하고 있다. 엄종환 SK텔레콤 지속가능경영실장은 “스타트업과의 협력을 통해 SK텔레콤 독자 AI 모델의 활용 범위를 확대하고, 국내 AI 생태계 활성화에 기여하겠다”라고 말했다.

2026.07.26 10:18박수형 기자

많이 보도되는 기사보다 오래 인용되는 정보를 향해

상업용 부동산 시장의 변화와 기업이 보유한 데이터의 의미를 한참 설명한 뒤, 출입기자들로부터 "말씀만 들으면 당장 기사로 써야 할 것 같은데요"라는 얘기를 종종 듣는다. 하지만 이어진 이야기는 조금 달랐다. "기사를 올려도, 데스크에서는 '클릭이 나오겠느냐'고 묻는다"고 했다. 그 시간에 아파트나 전셋값 기사를 하나 더 쓰라고 한다는 것이다. 국토나 부동산원에서 나온 자료를 받아 쓰는 게 수월하다는 말도 덧붙였다. 그 말은 꽤 오래 남았다. 그 기자가 새로운 산업에 관심이 없어서도, 취재 의지가 부족해서도 아니다. 상업용 부동산과 프롭테크는 여전히 독자에게 낯선 분야다. 주택 정책과 아파트 가격, 재건축, 건설사 이슈를 매일 따라가야 한다. 생소한 시장을 처음부터 공부하고, 데스크를 설득하고, 독자가 이해할 언어로 다시 설명하기에는 시간도, 지면도 부족하다. 언론사의 취재 환경은 요동치고 있다. 과거에는 부서를 옮기면 선배 기자가 후배에게 산업의 구조와 주요 취재처를 알려주는 시간이 있었다. 지금은 신입 기자도, 다른 부서에서 이동해 온 기자도 곧바로 낯선 현장에 투입된다. 마감에 쫓기다 보면 정부 기관이나 익숙한 업체가 제공한 자료를 빠르게 해석해 기사를 쓰는 것이 현실적인 선택이 된다. 그럼에도 기자들은 갈증을 느낀다. 알려진 수치를 되풀이하기보다 시장이 실제로 어떻게 움직이는지, 기업들은 왜 그런 선택을 하는지 알고 싶어했다. 문제는 기자 개인이 아니라, 새로운 산업을 차분히 배울 수 있는 자리가 부족하다는 데 있다. 기업을 설명하는 것만으로는 부족했다 KT, 11번가, 여기어때처럼 소비자에게 익숙한 B2C 기업에서 홍보 업무를 해왔다. 새로운 서비스와 캠페인, 이용자의 반응 자체가 이야기가 됐다. 회사 이름만 들어도 무엇을 하는 곳인지 대략 알 수 있었기에, 산업의 기초부터 설명할 필요가 없었다. 그런데 B2B 기업으로 옮기자 판이 달라졌다. 물론 B2B 시장 홍보라고 모두 같은 것은 아니다. 어떤 기업은 위기관리에 집중하고, 어떤 곳은 언론과 거리를 두는 것을 원칙으로 삼는다. 협업, 제휴, 채용이나 투자처럼 특정 목적이 있을 때만 홍보가 필요한 기업도 있다. 상업용 부동산 분야에서 PR은 당장 판매나 계약으로 이어지지 않아도 기업의 성과를 기록하고, 시장을 대표하는 서비스 기업으로 자리매김하며, 장기적인 신뢰를 축적하는 역할을 해야 했다. 처음에는 회사를 열심히 설명했다. 어떤 데이터를 갖고 있는지, 경쟁사와 무엇이 다른지, 어떤 성과를 만들었는지 알렸다. 기대만큼 깊이 전달되지 않았다. 설명이 부족해서가 아니었다. 산업을 충분히 이해하지 못한 사람에게 기업의 차별성부터 이야기하고 있었다. 경기 규칙을 모르는 사람에게 특정 선수의 장점만 반복해서 설명하는 것과 비슷했다. 그때 질문을 바꿨다. 회사를 더 크게 말하는 대신, 우리가 속한 산업부터 이해할 수 있도록 돕는다면 어떨까. 그 고민에서 시작한 것이 미디어허브다. 기자들을 초청해 기업의 성과와 서비스를 발표하는 일반적인 간담회가 아니라, 특정 시장을 함께 공부하는 소규모 스터디다. 회사 소개는 줄이고 시장의 구조와 변화, 데이터와 현장의 목소리를 중심에 놓았다. 상업용 부동산 데이터부터 인공지능, 공유오피스, 전자계약, 시니어 주거, 건설과 인테리어 폐기물까지 아직은 낯설지만 취재 현장에서 점점 중요해질 주제를 다뤘다. 기자들을 직접 만나며 알게 된 것이 있다. 그들은 기본적으로 배움의 욕구가 큰 사람들이다. 자신이 맡은 출입처와 취재원을 깊이 있게 활용하고, 남보다 먼저, 더 구체적으로, 팩트에 기반한 콘텐츠를 만들고 싶어 한다. 특정 기업의 뒷이야기나 성과 자랑, 보도자료 한 줄을 받는 것만으로 만족하는 기자는 많지 않다. 취재 관행이 오래 굳어진 연차 높은 기자들도 속내를 들춰보면 크게 다르지 않다. 그들에게 산업 자체를 이해할 기회를 함께 제공하는 자리는 거절할 이유가 없는 제안이다. 모든 이야기를 무조건 공개한 것은 아니다. 민감하거나 불필요한 논란을 부를 내용은 처음부터 제외했다. 맥락을 설명해야만 신뢰도가 높아지는 경우에는 비보도를 전제로 공유하기도 한다. 그들도 그 원칙을 이해해준다. 기본적으로는 현장에서 공개돼도 무리가 없고 기사에 인용해도 문제가 없는 데이터와 사례를 골랐다. 발표 자료를 별도로 요청하는 경우가 있고, 처음 접한 분야라 한 번의 자리로는 부족하니 같은 주제로 다시 열어달라는 요청도 있다. 산업을 이해할 자리가 필요하다는 판단이 있었기에 나올 수 있는 반응이다. 그 판단이 크게 틀리지 않았다는 확인에 가까웠다. 참석하지 못한 기자가 이야기를 전해 듣고 자료를 별도로 요청하기도 했다. 현장에서 나온 데이터와 사례를 바탕으로 후속 취재가 이어졌고, 다른 기사에서 정보가 다시 인용됐다. 기업의 이름을 앞세우지 않았지만, 정보의 출처는 기사 속에 자연스럽게 남았다. 기자들에게 부족했던 것은 보도자료 한 건이 아니라 산업을 이해할 기회였는지도 모른다. 앞에 서지 않는 판 비슷한 고민은 협회(한국프롭테크포럼) 활동으로 이어졌다. 산업에서 비교적 앞서 성장한 기업이라면 협회를 통해 자사의 목적만 달성하려 해서는 안 된다고 생각했다. 경험을 쌓은 기업이 후배 기업에 기회와 노하우를 나누고, 시장 전체의 저변을 넓히는 역할도 맡아야 했다. 순수한 선의만으로 설명할 수 없다. 산업이 커지고 좋은 기업이 늘어나면 먼저 자리 잡은 기업의 신뢰와 영향력도 함께 커진다. 후배 기업을 돕는 일이 소속 회사에도 도움이 되기를 바라는 마음이 왜 없겠는가. 홍보인으로서 회사가 잘되고, 그 과정에서 영향력있는 커뮤니케이터로 인정받고 싶은 것은 당연하다. 다만 그 목표에 이르는 방법을 길게 보기로 했다. 그렇게 프롭테크 기업의 PR과 마케팅 실무자들이 서로 배우는 커뮤니티인 PRM스퀘어를 만들었다. 그 안에서 기자와 기업, 전문가를 연결하는 업계 스터디를 시작했다. 주제를 정하고 발표자를 섭외하며, 출입기자들이 궁금해할 질문을 다듬는다. 현장에서는 발표와 질문이 자연스럽게 이어지도록 대화를 연결한다. 많이 보이는 행사가 좋은 행사는 아니다. '발표자는 기억해도, 모더레이터는 기억하지 못하는 자리가 오히려 잘 설계된 자리'라고 생각한다. 그래서 이번 홍보인의 물건은 미디어허브도, PRM스퀘어도 아니다. 이번에 소개할 물건은 판이다. 사람을 앞에 세우고 뒤로 물러나는 판, 회사의 이야기를 줄이고 산업의 맥락을 채우는 판, 기자가 질문하고 전문가가 답하며 새로운 취재가 시작되는 판이다. 당장 계약이나 매출로 돌아오는지는 알기 어렵다. 산업을 이해하도록 돕는다고 곧바로 회사가 칭찬받는 것도 아니다. 때로는 멀리 돌아가는 일처럼 보인다. 그러나 회사를 많이 말한다고 회사가 각인되진 않는다. 산업을 이해하고, 취재할 때 반복해서 활용할 수 있는 데이터를 얻게 되면 정보의 출처도 함께 남는다. 기업의 메시지를 그대로 옮긴 기사보다, 시장을 설명하는 과정에서 자연스럽게 인용된 정보가 더 오래 살아남는다. 이제는 단순히 보도자료가 몇 건 기사화됐는지만 세기 어려운 시대다. 누구나 콘텐츠를 만들고 비슷한 문장을 쏟아낼 수 있다. 그래서 많이 보도되는 정보보다 다시 인용되는 정보, 한 번 크게 드러나는 브랜드보다 여러 기사에 서서히 스며드는 브랜드에 더 관심을 둔다. 이 모든 일은 회사를 위한 것이다. 다만 회사를 위한 가장 넓고 긴 길을 선택했을 뿐이다. 좋은 PR은 무대의 중앙을 차지하는 일이 아닐지도 모른다. 누군가 산업을 더 잘 이해하고, 새로운 질문을 발견하며, 다음 이야기를 이어갈 수 있는 판을 만드는 일이다.

2026.07.26 08:30문지형 컬럼니스트

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

팀스파르타, 타임지 '2026 세계 최고의 에듀테크 기업' 선정

팀스파르타(대표 이범규)가 미국 시사주간지 타임과 글로벌 리서치 기관 스태티스타가 발표한 '2026 세계 최고의 에듀테크 기업'에 이름을 올렸다. 24일 회사에 따르면, 세계 최고의 에듀테크 기업은 타임과 스태티스타가 전 세계 에듀테크 기업의 재무 성과와 산업 영향력, 성장성 등을 종합 분석해 선정하는 국제적 평가다. 올해는 약 6500개 기업이 심사 대상에 올랐으며, 국내에서는 팀스파르타를 포함해 단 15개 기업만 명단에 포함됐다. 팀스파르타는 B2B·B2G 교육 사업에서 거둔 실적과 역량, 해외 확장 가능성을 두루 인정받았다. 팀스파르타는 기업별 최적화된 교육을 앞세워 기업교육(B2B) 시장에서 빠르게 성장하고 있다. 역량 진단부터 맞춤 커리큘럼 설계, 업무 데이터 기반 실습, 사후 성과 측정까지 전 과정을 엔드투엔드(End-to-End)로 운영하며 기업의 실질적인 업무 혁신을 뒷받침한다. B2B 교육 매출은 2025년 전년 대비 2.5배 증가했으며, 평균 임직원 AI 역량은 160% 향상, 반복 업무 시간은 절반 이하로 단축, 현업 적용률은 92%를 기록했다. B2G 교육 분야에서도 가시적인 결실을 이어가고 있다. 팀스파르타는 최근 3년간 K-디지털 트레이닝(KDT) 누적 취업생 수 1위, 평균 수료율 약 90%를 달성했으며, 커리어 플랫폼 '스파르타커리어'로 구축한 기업 네트워크는 1000여 개에 이른다. 또 자체 개발한 AI 튜터 '에이타니'를 통해 학습 과정에서 막히는 지점을 실시간으로 지원하고 개념 이해에 걸리는 시간을 50% 이상 줄이는 등 학습 경험을 고도화하고 있다. 팀스파르타는 국내에서 검증한 AI 교육 역량을 토대로 일본 기업 대상 AI 전환(AX) 교육 사업도 본격적으로 넓혀갈 계획이다. 기업별 업무 환경에 최적화된 AX 교육 프로그램으로 해외 시장에서도 입지를 다진다는 전략이다. 이범규 팀스파르타 대표는 "이번 선정은 그동안 AI 시대에 필요한 인재를 양성하고 기업의 혁신을 지원해 온 노력을 세계적으로 인정받은 결과"라며 "이를 발판으로 국내에서 다져 온 교육력을 세계 무대로 넓혀 글로벌 AX를 선도하는 기업으로 도약하겠다"고 밝혔다.

2026.07.24 09:02백봉삼 기자

에이블런, 리더의 질문법 담은 'AI 프롬프트팩' 무료 공개

에이블런(대표 박진아)이 기업 임직원의 실무 생산성을 돕기 위한 '직급별 AI 프롬프트 패키지'를 공식 홈페이지에 무료로 공개했다고 23일 밝혔다. 이번 패키지는 ▲리더 ▲중간관리자 ▲실무자 ▲신입 등 4개 직급별로 가장 빈번하게 발생하는 10대 실무 케이스를 선정, 각 상황에 맞춰 질문의 깊이를 더하는 3단계 구조의 프롬프트 총 120종으로 구성됐다. 이번 패키지는 동일한 생성형 AI 도구를 사용하더라도 직급과 권한, 책임 범위에 따라 도출해야 하는 비즈니스 해답의 본질이 다르다는 원칙에서 출발했다. 이에 따라 직급마다 질문의 목적과 시작점 자체를 다르게 설계했다. 실제로 이번 패키지는 조직 내에서 가장 빈번하게 발생하는 '상부의 비현실적인 목표 하달과 리소스 부족'이라는 갈등 상황을 직급별로 나눠 현실적인 해결책을 제시한다. 의사결정 권한을 가진 리더용 프롬프트는 비현실적 목표가 조직에 미칠 정서적·업무적 리스크를 진단하고 팀을 보호하기 위한 설계에 집중한다. 중간관리자용 프롬프트는 목표와 현장 리소스 사이의 간극을 좁힐 구체적인 조정 레버를 분석하고, 경영진 설득을 위한 제안 메모와 예상 반론 대응 논리를 도출하도록 돕는다. 실무자용 프롬프트는 추가된 작업을 세부 태스크로 분해한 뒤, 일정 지연 위험이 큰 구간을 식별해 버퍼가 반영된 현실적인 주간 계획을 스스로 산출하도록 구성됐다. 에이블런 박진아 대표는 "원하는 성과를 얻으려면 직급별 역할에 따라 질문을 던지는 방식과 문제를 정의하는 맥락부터 다르게 설계해야 한다"며 "리더가 기술을 직접 공부하는 수고를 겪기보다, 조직의 일하는 판을 짜고 질문의 방향을 지휘하는 아키텍트가 될 때 비로소 조직의 실질적인 AI 전환이 실현된다"고 강조했다.

2026.07.23 16:56백봉삼 기자

국산 DB·클라우드 '동맹'…티베로-오케스트로 클라우드, 공공 AX 협력

티맥스티베로가 오케스트로 클라우드와 함께 국산 데이터 플랫폼, 클라우드 인프라를 결합해 공공 인공지능(AI) 인프라 시장 공략과 생태계 활성화에 나선다. 티베로는 오케스트로 클라우드와 AI·클라우드 시장 경쟁력 강화를 위한 전략적 업무협약(MOU)을 체결하고 공공 시스템 구축 사업을 중심으로 공동 사업을 확대한다고 23일 밝혔다. 이번 협약은 AI 서비스 확산과 공공부문 클라우드 전환에 대응하기 위해 추진됐다. 양사 핵심 기술과 사업 역량을 결합하고 데이터 플랫폼과 클라우드 인프라를 아우르는 통합 경쟁력을 확보한다는 목표다. 양사는 오케스트로 클라우드의 풀스택 AI 인프라 소프트웨어와 대규모 인프라 구축·운영 역량, 티베로의 데이터베이스(DB) 기술을 결합해 AI 워크로드를 안정적으로 지원하는 통합 환경을 제공할 계획이다. 이를 기반으로 공공과 엔터프라이즈 시장에서 신규 사업 기회를 공동 발굴한다는 방침이다. 협약에 따라 티베로 상용 데이터베이스 관리 시스템(DBMS) '티베로 DB'와 포스트그레SQL 기반 오픈소스 DBMS '오픈SQL', 오케스트로 클라우드의 클라우드 네이티브 전문성 및 컨설팅·설계·구축·운영 역량을 연계한 공동 비즈니스를 추진한다. 공동 영업과 마케팅은 물론 사업 제안, 고객 대응, 제품 공급, 기술지원 및 유지보수 등 전반적인 사업 영역에서 협력을 강화할 예정이다. 또 클라우드 서비스 상품화와 매니지드 서비스 공동 개발, 기술검증(PoC) 및 성능검증(BMT), AI 서비스 구축을 위한 데이터 플랫폼과 클라우드 인프라 사업 발굴도 함께 추진할 계획이다. DB부터 클라우드 인프라까지 통합 환경을 제공하고 공공 시스템의 안정성과 운영 효율성을 높인다는 목표다. 유경호 티베로 공공사업본부장은 "AI 서비스 경쟁력은 클라우드 인프라와 데이터 플랫폼이 유기적으로 연계될 때 완성된다"며 "오케스트로 클라우드와 협력해 공공 차세대 시스템과 AI 인프라 구축 사업에서 양사 기술 경쟁력을 바탕으로 실질적인 사업 성과를 만들어 나가겠다"고 밝혔다. 박소아 오케스트로 클라우드 대표는 "이번 협약은 클라우드 인프라와 데이터 플랫폼을 결합해 고객에게 더욱 안정적이고 효율적인 AI·클라우드 환경을 제공하기 위한 협력의 출발점"이라며 "양사가 보유한 기술력과 사업 역량을 바탕으로 공공기관이 요구하는 안정성과 확장성을 갖춘 국산 클라우드 환경을 제공하고 국내 생태계 경쟁력 강화에도 기여하겠다"고 말했다.

2026.07.23 14:36한정호 기자

한컴, 원전 AX 주도한다…한수원에 '한컴어시스턴트' 공급

한컴이 한국수력원자력(한수원)에 폐쇄망 환경에서 안전하게 활용 가능한 생성형 인공지능(AI) 문서작성 솔루션 '한컴어시스턴트'를 공급하며 원전 분야 AI 전환(AX) 사업을 확대한다. 한컴은 한수원이 자체 구축한 원자력발전 특화 생성형 AI 플랫폼 '하이누리'에 한컴어시스턴트를 연계해 전사 스마트 문서 작성 환경을 구축했다고 23일 밝혔다. 이번 사업은 보안 요구 수준이 높은 원전 산업에서 자체 생성형 AI 플랫폼과 상용 AI 문서작성 솔루션을 연계해 실제 업무에 적용한 사례로 평가된다. 한수원 임직원은 하이누리와 한컴어시스턴트를 함께 활용해 문서 작성과 정보 검색 업무를 보다 효율적으로 수행할 수 있게 됐다. 한컴어시스턴트는 하이누리와 연동돼 원전 운영과 발전, 건설, 안전 분야의 내부 지식 데이터를 기반으로 문서를 작성한다. 사용자가 자연어 명령만으로 필요한 정보를 검색하고 보고서 초안을 생성하거나 문장을 교정하고 문서를 요약할 수 있도록 돕는다. 데이터 연계를 활용한 문서 작성과 표준 템플릿 적용 기능도 지원한다. 이를 통해 임직원은 수만 페이지에 이르는 원전 정비 지침서와 사규, 안전 자료 등을 일일이 확인하지 않고도 필요한 정보를 빠르게 활용할 수 있게 됐다. 반복적인 문서 작성 시간을 줄이고 업무 정확성과 생산성을 높일 수 있을 것으로 전망된다. 특히 한컴어시스턴트는 한수원의 폐쇄망 환경에서 운영된다. 외부망과 분리된 환경에서도 생성형 AI를 안전하게 활용할 수 있도록 설계해 원전 데이터의 보안성과 데이터 주권을 확보했다는 설명이다. 한컴은 최근 공공기관과 민간 기업을 대상으로 AX 사업을 확대 중이다. 올해 초 국회 빅데이터 플랫폼(AI국회) 1단계 사업에 '한컴피디아'와 '한컴어시스턴트'를 공급한 데 이어 BGF그룹 AI 지식검색 시스템과 한국서부발전 생성형 AI 사업, 이번 한수원 사업까지 수주하며 공공·에너지 분야 AI 사업을 강화하고 있다. 지난 2일에는 사명을 '한글과컴퓨터'에서 '한컴'으로 변경하고 글로벌 소버린 에이전틱 OS 기업으로의 전환도 선언했다. 박성호 한수원 AI혁신처장은 "세계 최초로 원전 특화형 생성형 AI 플랫폼인 하이누리를 가동한 데 이어, 이번 한컴어시스턴트 도입을 통해 임직원들이 체감할 수 있는 '손에 잡히는 AI 업무 환경'으로 더욱 도약했다"며 "앞으로도 AX를 적극 선도해 원전 운영 효율성을 극대화하고 업무 생산성을 향상할 수 있는 편의 기능을 확대해 나가겠다"고 말했다. 김연수 한컴 대표는 "국가 핵심 산업인 원전 분야에서 생성형 AI를 안전하게 활용할 수 있는 최적의 환경을 구축했다"며 "앞으로도 다양한 산업 분야 기업들을 대상으로 생성형 AI를 안전하고 효율적으로 활용할 수 있도록 지원하고 글로벌 소버린 에이전틱 OS 기업으로 국내외 사업을 확대해 나가겠다"고 밝혔다.

2026.07.23 14:19한정호 기자

메가존클라우드, 재보험 업무에 AI 심는다…코리안리와 맞손

메가존클라우드가 재보험 업무 전반에 인공지능(AI)을 적용하는 AI 전환(AX) 프로젝트를 본격 추진한다. 생성형 AI·빅데이터·클라우드 기술을 결합해 인수심사와 요율 산정 등 핵심 업무를 고도화하고 글로벌 재보험 시장 경쟁력을 강화한다는 목표다. 메가존클라우드는 코리안리재보험과 재보험 비즈니스 AX 가속화를 위한 전략적 업무협약(MOU)을 체결했다고 23일 밝혔다. 양사는 지난 22일 서울 시그니처타워에서 협약식을 열고 생성형 AI와 빅데이터, 클라우드 기술을 활용한 장기 협력 방안을 논의했다. 이번 협약은 단발성 시스템 구축이 아닌 장기적인 기술 동반자 관계를 구축하는 데 중점을 뒀다. 양사는 ▲생성형 AI와 데이터 솔루션을 활용한 재보험 계약 및 인수심사 고도화 ▲빅데이터 기반 리스크 예측 시스템 구축 ▲클라우드 네이티브 기반 업무 자동화(AI RPA) 확대 ▲글로벌 인프라 연계 신규 금융 비즈니스 모델 개발 등을 공동 추진할 계획이다. 메가존클라우드는 코리안리의 재보험 비즈니스 프로세스 전반에 AI를 적용하는 역할을 맡는다. 단순 인프라 관리에 그치지 않고 인수심사와 요율 산정 등 보험 핵심 업무에 AI를 접목해 생산성을 높이고 비용 절감을 지원한다는 구상이다. AI 시스템 구축뿐 아니라 AX 추진에 필요한 거버넌스와 활용 교육 등 조직 변화관리도 함께 지원할 예정이다. 코리안리는 지난해 'AI혁신추진단'을 신설한 후 메가존클라우드와 협력해 AI 기반 업무혁신을 추진해왔다. 양사는 금융권 최초 '기업성 보험 요율산정 AI 어시스턴트'를 공동 개발 중이다. 해당 서비스는 올해 3월 금융위원회 혁신금융서비스(규제 샌드박스)로 지정됐다. 또 금융권 망분리 규제를 고려한 생성형 AI 내부망 구축도 함께 추진하고 있다. 이재문 코리안리 최고정보책임자(CIO)는 "재보험은 방대한 데이터를 기반으로 다양한 리스크를 분석하고 의사결정을 수행하는 만큼, AI 활용 역량이 미래 경쟁력을 좌우하는 핵심요소"라며 "메가존클라우드와의 장기적 파트너십을 통해 현업에서 체감할 수 있는 AI 서비스를 지속 확대하고 글로벌 재보험 시장에서 디지털 경쟁력을 강화해 나가겠다"고 말했다. 공성배 메가존클라우드 최고AI책임자(CAIO)는 "재보험 분야 AX는 복잡한 변수를 동시에 처리하기 위해 복수 에이전트 활용이 필수적인 만큼, 정교한 오케스트레이션이 관건"이라며 "주요 시중은행·증권사들의 까다로운 AX 프로젝트를 성공시킨 경험을 바탕으로 단순 인프라 도입을 넘어 멀티 AI 모델과 금융 보안망의 유기적 통제 및 변화관리까지 책임지는 AI 오케스트레이터 역할을 수행할 것"이라고 밝혔다.

2026.07.23 13:55한정호 기자

배경훈 "AI·차세대 네트워크 속도" 당부...통신3사 "AIDC·6G 투자 확대" 약속

배경훈 부총리 겸 과학기술정보통신부 장관이 이동통신 3사 CEO에 차세대 네트워크 투자와 AI 전환에 속도를 내달라고 당부했다. 이에 통신 3사 CEO는 AI 데이터센터(AIDC) 투자를 비롯해 6G 통신, AI 인프라 개발에 집중하겠다고 답했다. 배경훈 부총리는 23일 서울 을지로 SK텔레콤 본사에서 열린 통신 3사 CEO 간담회에서 “민관 협의체를 구성해 지원 체계를 마련하고 AIDC와 피지컬AI, 나아가 자율주행 등이 가능하도록 국가 경쟁력의 핵심 요소인 차세대 네트워크 구축을 본격적으로 추진해달라”며 “정부는 전폭적으로 지원하겠다”고 밝혔다. 이어 “통신사는 더 이상 단순한 통신사가 아니라 AI 기업으로 나아가야 한다”면서 “기술 경쟁이 빠르고 치열하게 이뤄지고 있는 만큼 그 속도를 따라잡기 위해 과감한 투자와 빠른 젼화가 필요하다. AI 기반 인프라와 플랫폼 통신체계 전반의 AI 전환도 적극 지원하겠다”고 약속했다. 이날 간담회는 지난 4월 통신 3사와 정부가 모든 요금제에 데이터 안심옵션(QoS)을 제공키로 한 논의 이후 두 번째로 열린 자리다. 당시 QoS 외에도 정보보호최고책임자(CISO) 협의체 운영, 소방청 내난 트래픽 우선 전송, 지하철 와이파이 백본망 고도화 등이 논의됐는데 2차 간담회에서는 차세대 네트워크 투자와 함께 AI 전환, 민생안정 지원 등이 주요 의제로 제시됐다. 배 부총리의 이같은 주문에 통신 3사 CEO는 차세내 네트워크 투자 필요성에 공감을 표했다. 박윤영 KT 대표는 “AIDC와 피지컬 AI, 차세대 네트워크 인프라 확보가 필수라는 데 깊이 공감한다”며 “가장 먼저 상용화한 5G SA를 기반으로 다양한 서비스를 확대하고 6G와 AI 네트워크를 선제적으로 준비하고 있다”고 운을 뗐다. 그러면서 “급증하는 글로벌 트래픽에 대응하기 위해 해저케이블에 1조원을 투자하고, 실수요 기반으로 총 1GW 규모의 AIDC와 전국 3500개 국사를 활용한 AI 엣지 인프라를 구축하겠다”며 “피지컬 AI 얼라이언스를 통해 대한민국이 피지컬 AI 강국이 되는 데 기여하겠다”고 밝혔다. 정재헌 SK텔레콤 대표는 “정부가 추진하는 3대 메가프로젝트의 한 축을 담당하는 기업으로 역할과 책임을 다하겠다”면서 “오늘 간담회를 계기로 차세대 네트워크와 AI 분야에서 좋은 성과를 만들 수 있을 것으로 기대한다”고 말했다. 홍범식 LG유플러스 대표는 “대한민국은 AI 인프라와 모델, 서비스라는 세 축을 어떻게 균형 있게 발전시켜 나갈 것인가를 함께 고민하는 중요한 시점에 서 있고, LG유플러스도 같은 문제의식을 갖고 있다”며 “파주 AIDC를 한국 AI 산업의 레퍼런스 팩토리로 육성하고, 원LG 역량을 결집해 국내 AI 기업이 글로벌 경쟁력을 확보할 수 있는 기반을 만들겠다”고 했다. 그러면서 “모두가 쉽게 활용할 수 있는 AI 서비스를 확대해 대한민국이 AI를 가장 잘 활용하는 나라가 되는 데 힘을 보태겠다”고 덧붙였다.

2026.07.23 11:42박수형 기자

보건소부터 공공병원까지 AI 입힌다…정부, 의료혁신 시동

정부가 수도권 대형병원 쏠림과 지역·필수·공공의료 공백 문제를 해소하기 위해 범부처 차원의 인공지능(AI) 의료혁신에 나선다. 전국 보건소와 공공병원에 AI를 도입하고, 전국 72개 책임의료기관을 연결하는 '공공의료 AI 고속도로'와 국가 보건의료데이터 허브 등을 구축해 한국형 의료 AI 개발을 추진한다는 구상이다. 국가AI전략위원회는 과학기술정보통신부, 보건복지부 등 관계부처 합동으로 마련한 'AI 기본의료 전략'을 22일 발표했다. 세부 내용은 ▲국민이 일상에서 체감할 수 있는 AI 의료혁신 ▲전국 어디서나 AI 첨단 의료를 누리도록 하는 AX 기반 구축 ▲지속 가능한 AI 의료혁신을 위한 제도 마련 등 3대 전략·10대 정책과제로 구성됐다. 우선 의료 취약지역의 의료 접근성 강화를 위해 오는 2027년부터 전국 보건소와 보건지소 등 지역보건의료기관에 진료·행정·건강관리를 지원하는 AI 패키지를 도입한다. 영상판독 보조와 의무기록 자동 생성, 만성질환 관리, 건강기록 기반 질병 예측 등 AI 솔루션을 지역보건의료정보시스템과 연계하고 취약지 필수 진료과목 의원에는 '일차의료 AX 바우처'를 제공한다. 재택 방문간호사의 AI 기반 비대면 협진을 지원하는 한편, 생성형 에이전트 기반 지역 의료수요 예측 기술을 개발해 고령화 등 인구 변화에도 선제적으로 대응한다. 응급의료 분야에서는 구급대 이송부터 적정 병원 선정까지 실시간으로 지원하는 '응급 통합 AI 플랫폼'을 실증·확산한다. 응급환자 데이터를 활용한 AI 기반 임상 의사결정 지원시스템을 개발하고 실시간 이송 정보와 병원별 진료역량을 연계하는 응급의료 정보망도 고도화한다. 응급 상황에서 사전 동의를 전제로 개인건강기록(PHR)을 의료진이 활용할 수 있도록 하는 방안도 검토한다. 환자 중심 의료서비스도 AI 기반으로 전환한다. 개인건강기록(PHR)을 기반으로 병원 간 진료정보와 의료영상 공유를 확대하고 처방전과 진료기록을 이해하기 쉽게 요약·해석하는 '국민 AI 건강비서'를 도입한다. 표준화된 의료데이터를 기반으로 환자 전원 시 AI가 진료기록을 분석·요약하고 진료의뢰서 초안을 생성해 끊김 없는 진료체계를 구현한다. 의료 인프라 고도화도 추진한다. 정부는 2026년 하반기부터 권역·지역 책임의료기관을 시작으로 2029년까지 전국 72개 책임의료기관을 '공공의료 AI 고속도로'로 연결한다. 노후 공공병원 전산시스템을 AI 활용이 가능한 환경으로 교체하고 지방의료원 임상데이터 표준화를 통해 AI 활용 기반도 마련한다. 또 AI 기반으로 진료와 간호, 수술, 원무 등 병원 서비스를 재설계하는 'AI 지능형 병원정보시스템'을 개발하고 권역별 AI 특화병원 시범사업을 통해 상용 의료 AI와 AI 회진·간호차트, 환자 의뢰·회송·전원 문서 자동 생성 등을 통합 적용할 계획이다. 의료데이터 활용 체계도 전면 개편한다. 한국보건의료정보원과 국민건강보험공단, 국립암센터 등이 참여하는 원스톱 데이터 컨설팅과 보건의료데이터 지도를 구축하고 공공·임상·연구데이터를 연계하는 국가 보건의료 데이터 허브를 조성한다. 이를 기반으로 국내 임상데이터와 독자 AI 파운데이션 모델을 활용한 한국형(소버린) 의료 AI를 개발하고 가명정보 활용 규제를 합리화해 의료 AI 연구와 산업 생태계 조성을 지원한다. 지속 가능한 의료 AI 생태계 조성을 위한 제도 개선도 병행한다. AI 기반 의료서비스 보상체계를 마련하고 의료 AI 윤리·보안 가이드라인을 수립하는 한편, 지역 국립대병원 연구개발 투자 확대와 AI·바이오헬스 전문인력 양성, WHO AI 허브 설립, AI 헬스케어 서울선언문 발표 및 국내 의료 AI 기업의 글로벌 진출 지원 등을 추진할 계획이다. 배경훈 국가인공지능전략위원회 부위원장 겸 과기부총리는 "AI 기본의료 전략은 모두의 AI와 함께 AI 기본사회 구현의 핵심과제 중 하나"라며 "이해관계자 간의 소통과 조율을 통해 속도감 있는 정책 실행에 기여하겠다"고 말했다.

2026.07.22 16:18이나연 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

데이원컴퍼니 패스트캠퍼스, 직장인 실무형 해커톤 연다

데이원컴퍼니(대표 신해동·김동혁) 패스트캠퍼스는 현업 종사자가 자신의 반복 업무를 인공지능(AI)으로 직접 개선하는 실무형 해커톤 '2026 AX 스킬러톤'을 23일 개최한다. 드림플러스 강남에서 열리는 2026 AX 스킬러톤은 AI 활용법을 학습하는 데서 나아가, 참가자가 실제 업무에 AI를 적용해 실제 결과물까지 완성하는 행사다. 패스트캠퍼스는 AI 기술에 대한 관심이 빠르게 확산되고 있지만, 많은 직장인이 이를 자신의 업무에 어떻게 접목해야 할지 어려움을 겪고 있다는 점에 주목해 이번 행사를 마련했다. 특히 이번 행사는 오픈AI 후원을 바탕으로 참가자들이 AI를 직접 활용해 자신의 업무 노하우를 실행할 수 있는 형태로 구현하는 데 초점을 맞췄다. 단순한 AI 기능 체험을 넘어, 현업에서 즉시 적용할 수 있는 업무 개선 사례를 발굴한다는 취지다. 행사의 핵심은 현업 종사자들이 업무 과정에서 축적한 자신만의 노하우를 AI가 실행할 수 있는 표준화된 업무 가이드인 '스킬'로 구현하는 것이다. 참가자들은 평소 반복적으로 수행하는 업무를 선정하고, 업무 순서와 판단 기준, 결과물의 형태 등을 구체화해 AI를 활용한 실질적인 업무 개선 방안을 설계하게 된다. 행사는 ▲HR ▲마케팅 ▲제품·디자인 ▲영업·사업개발 ▲고객·운영 ▲재무·관리 등 6개 직무군으로 나뉘어 진행된다. 직무별로 선발된 20명 내외의 참가자들은 같은 분야에서 일하는 동료들과 각자의 업무 고민을 공유하고, 2인 1조로 스킬을 제작하며 AI를 활용한 문제 해결 역량을 익히게 된다. 본격적인 결과물 제작에 앞서 비개발자와 AI 입문자를 위한 코덱스 실습 세션도 마련된다. 참가자들은 간단한 예제를 통해 코덱스의 기본 개념과 활용법을 익히고, 자신의 업무 흐름을 스킬 형태로 구조화하는 과정을 단계별로 체험할 수 있다. 실습은 오픈AI 공식 앰배서더이자 국제인공지능·윤리협회 자문위원으로 활동 중인 한서우 연사가 진행한다. 한 연사는 참가자들의 직무와 AI 활용 수준을 고려해 스킬 설계 과정에 필요한 구체적인 조언과 실무 노하우를 제공할 예정이다. 스킬 제작 이후에는 참가자들이 서로의 결과물을 공유하고 실제 활용 가능성을 검토하는 '스킬 셰어' 세션이 이어진다. 참가자들은 같은 직무군에서 제작된 스킬 가운데 자신의 업무에도 적용해 보고 싶은 결과물에 투표하며, 가장 많은 선택을 받은 스킬은 각 부문 대표 사례로 선정돼 현장에서 발표된다. 제출된 결과물은 행사 종료 후 온라인 '스킬 공유 갤러리'에 공개된다. 패스트캠퍼스는 이를 통해 행사를 일회성 체험에 그치지 않고, 다양한 직무의 업무 자동화 사례와 실무 노하우가 지속적으로 공유되는 AI 학습 생태계로 확장한다는 계획이다. 데이원컴퍼니 관계자는 “이번 행사를 통해 참가자들이 자신의 업무 노하우를 AI 스킬로 전환하고, 현장에서 바로 활용할 수 있는 AX 역량을 체득하는 계기가 되길 바란다”고 말했다. 이번 행사는 신청자 가운데 직무 다양성과 해결하고자 하는 업무 문제, 참여 동기 등을 종합적으로 고려해 최대 100명을 선발한다. 행사 당일 참가자에게는 코덱스 이용권이 제공된다.

2026.07.22 09:01백봉삼 기자

표준협회, 두 번째 사내 AI 경진대회…실무형 AI 아이디어 12개 팀 본선 진출

한국표준협회(회장 문동민)는 최근 임직원의 인공지능(AI) 역량 내재화와 업무 혁신 성과를 공유하기 위한 사내 경진대회 '2026 KSA AI Challenge' 본선을 개최했다고 21일 밝혔다. 지난해 10월 첫 대회 이후 두 번째로 열린 이번 대회는 ▲업무 자동화 ▲고객 서비스의 지능형 고도화 ▲신규 AX 사업 모델 제안 등 참가팀이 자유롭게 설정한 주제로 예선을 거쳐 최종 12팀이 본선 대회에 진출했다. 표준협회 관계자는 “경진대회는 AI 기술 경험을 실제 업무에 적용할 수 있도록 생성형 AI 아이디어 발굴·구현에서부터 일하는 방식 혁신과 고객 대상 AX 사업화 방안에 이르기까지, 그동안 협회에서 추진해 온 AI 역량 강화 노력이 업무 현장의 실질적인 성과로 이어졌음을 확인하는 자리였다”고 전했다. 최우수상은 '교육 운영 AI 자동화 시스템 구축' 과제가 차지했다. 이 과제는 반복적인 행정 업무를 하나의 데이터 흐름으로 묶어낸 원스톱 시스템으로, 즉시 현장 적용이 가능한 실질적 자동화를 구현해 담당자가 핵심 서비스에 집중하게 함으로써 고객 체감 교육 품질을 한층 끌어올릴 수 있다는 점에서 높은 평가를 받았다. 표준협회는 임직원 AX 역량 상향 평준화를 위해 'AI 리터러시'를 필수 직무 역량으로 설정하고 현업 밀착형·수준별 AI 실무 교육을 운영하는 한편, 사내 AI 활용 우수자를 'AX 프론티어'로 선발해 부서별 활용 사례와 노하우 확산을 지원하고 있다. 문동민 표준협회 회장은 “단순히 AI 도구를 활용하는 수준을 넘어, 각자의 업무 전문성을 바탕으로 AI를 융합할 때 실질적인 성과와 경쟁력이 만들어진다”며 “이번 대회를 통해 발굴된 우수 사례들이 조직 전반에 확산하도록 후속 지원을 아끼지 않겠다”고 말했다.

2026.07.22 06:34주문정 기자

[유미's 픽] 독파모 고배 뒤 더 잘나간다…산업 AI 공략 속도 내는 두 기업, 어디?

올 초 독자 인공지능(AI) 파운데이션 모델 개발 사업에서 함께 선정이 불발된 네이버클라우드와 NC AI가 산업 현장 공략에 속도를 내고 있다. 범용 모델의 성능과 독자성을 겨루던 정부 사업에서 벗어나 국방·조선·철강 등 실제 수요가 있는 분야로 기술과 사업 역량을 집중하는 분위기다. 21일 업계에 따르면 네이버클라우드는 최근 국방·제조기업의 AI 학습과 운영을 지원하는 인프라·플랫폼 사업 확대에 본격 나섰다. 특히 올해 국방을 핵심 사업으로 정하고 방산기업과의 공동 개발과 국책사업 참여를 확대하고 있다. 제조 분야에서도 조선과 스마트팩토리를 중심으로 AI·클라우드 사업 발굴에 나섰다. 일단 네이버와 네이버클라우드는 한국항공우주산업(KAI)과 방산 특화 AI 파운데이션 모델을 공동 개발하고 있다. 향후 무인기와 AI 파일럿, 유무인복합체계 등 미래전투체계에 적용하는 방안도 추진한다. 네이버클라우드는 국방부가 발주한 '초거대 인공지능 기반 지휘통제체계 기술' 사업에 한화시스템 컨소시엄으로도 참여했다. 한화시스템이 지휘통제체계 적용과 통합을 맡고 네이버클라우드는 AI 모델과 클라우드·데이터 플랫폼 분야에서 역할을 나누는 구도다. 이 사업은 텍스트와 영상, 음성, 센서, 레이더 등 전장 데이터를 통합 처리하는 국방 특화 대규모언어모델(LLM)을 개발해 한국군 지휘통제체계에 적용하는 것이 목표다. 수주에 성공하면 네이버클라우드는 폐쇄망에서 국방 데이터를 학습·운영하는 핵심 레퍼런스를 확보할 수 있다. 제조 분야에선 HD한국조선해양과 조선 산업에 특화된 AI·클라우드 환경을 구축한다. 그래픽처리장치(GPU) 인프라와 프라이빗 클라우드를 기반으로 설계·생산 데이터를 처리하고 차세대 선박 플랫폼과 피지컬 AI까지 협력 범위를 넓힐 계획이다. 이처럼 네이버클라우드의 최근 사업은 자체 거대언어모델(LLM) 공급보다 AI 운영 기반 전체를 제공하는 데 무게가 실려 있다. GPU와 프라이빗 클라우드, 데이터 플랫폼, AI 모델을 묶어 보안과 데이터 통제 요건이 높은 산업을 공략하는 방식이다. 특히 국방과 제조는 올해 네이버클라우드가 가장 적극적으로 사업을 확대하는 분야로 꼽힌다. 지멘스 등과 맺은 협력도 특정 공정에 머물기보다 국내 제조업 전반의 데이터를 AI와 연결하는 데 초점이 맞춰져 있다. 네이버클라우드 관계자는 "올해 국방을 핵심 사업으로 지정한 뒤 관련 사업을 적극적으로 추진하고 있다"며 "제조 분야는 현재 업무협약을 토대로 실제 사업을 만들어가는 단계"라고 말했다. NC AI는 산업용 로봇이 현장을 인식하고 판단·행동하는 데 필요한 피지컬 AI 기술로 방향을 좁히고 있다. 게임과 콘텐츠 개발 과정에서 축적한 비전 AI와 3D 가상세계, 월드모델, 합성 데이터 기술을 제조와 국방 현장에 적용하는 전략이다. 최근에는 한화오션의 자율 용접 AI 개발 과제를 수주해 주목 받았다. 향후 강한 아크광과 용접 분진, 거친 야외 환경에서도 용접선을 인식하고 결함을 탐지하는 비전 모델을 개발해 협동로봇에 적용할 예정이다. 포스코DX와는 로봇 파운데이션 모델 공동 개발에 나섰다. 시각과 언어, 물리적 행동을 통합 처리하는 시각언어행동(VLA) 모델을 고도화하고 디지털 트윈 환경에서 산업용 로봇을 학습시키는 것이 목표다. 현대로템과 구성한 컨소시엄은 국방과학연구소의 '피지컬 AI 기반 통합 시뮬레이터 및 모듈형 로봇 시스템' 과제를 수주했다. NC AI는 국방 지형과 작전 상황을 가상 공간에 구현하고 로봇 학습에 필요한 합성 데이터를 공급하는 월드모델 개발을 맡는다. 이 같은 한화오션·포스코DX·현대로템과의 협력은 비전 인식과 VLA, 월드모델을 제조·국방 로봇에 적용하는 방향으로 이어지고 있다. NC AI는 이를 토대로 산업 현장의 인식부터 학습·판단·행동까지 아우르는 피지컬 AI 사업을 확대한다는 방침이다. 업계 관계자는 "두 기업 모두 독파모 참여를 통해 범용 모델 개발에 필요한 기술과 운영 역량을 점검한 경험이 이후 산업 AI 사업의 기반이 된 것으로 보인다"며 "당시 축적한 역량을 국방·제조처럼 수요가 분명한 분야에 적용하면서 사업화 범위를 넓히고 있다"고 말했다.

2026.07.21 10:36장유미 기자

팀스파르타 초경량 언어모델, 'K-AI 리더보드' 초고난도 추론 1위

팀스파르타(대표 이범규)가 자체 개발한 초경량 언어모델 'K-AX 스파르탄 1.8B'가 과학기술정보통신부와 한국지능정보사회진흥원(NIA)이 운영하는 'K-AI 리더보드'의 초고난도 추론 평가인 'HLE(Ko)' 분야에서 1위를 차지했다. 이번 성과에 대해 회사는 "대형 모델 중심의 AI 시장에서 독자적인 초경량 모델의 압도적인 효율성과 고난도 추론 성능을 입증했다는 점에서 의의가 크다"고 밝혔다. HLE(Humanity's Last Exam)는 미국 AI안전센터와 스케일AI가 공동 개발한 초고난도 AI 추론 벤치마크다. 수학, 과학, 인문학 등 100여 개 분야 전문가가 출제한 2500개 문항으로 구성돼 최상위 AI 모델조차 통과가 까다로운 평가로 알려져 있으며, K-AI 리더보드의 핵심 평가 지표 중 하나다. HLE(Ko)에서 평가에서 'K-AX 스파르탄 1.8B'는 0.123점을 기록하며 2위 모델(0.077점) 대비 4.6%포인트, 약 60% 높은 성능을 보였다. 10위권 모델 대부분이 0.068~0.077점대에 분포한 가운데 단독 선두에 오른 것이다. 18억 개 파라미터의 초경량 모델이 수백억에서 수천억 개 규모의 대형 모델들을 제친 결과로, 상위 10개 모델의 평균(약 38.7B)과 비교하면 20분의 1 크기로 거둔 성과다. 특히 236B급 모델 대비 파라미터는 131분의 1에 불과하지만, 점수는 두 배 이상 높았다. 메모리 요구량도 약 256M에 불과해 CCTV나 초소형 컴퓨터인 라즈베리 파이(Raspberry PI)처럼 고도로 제한된 환경에서도 고난도 추론을 한다. 236B급 대형 모델을 구동하려면 수백 GB 메모리의 멀티 GPU 클러스터가 필요한 데 반해 하드웨어 요구량이 100분의 1 이하다. 즉, 거대 모델이 데이터센터의 GPU 서버 한 대가 필요할 때 K-AX 스파르탄 1.8B는 초소형 컴퓨터 한 대에 들어가는 셈으로, 고난도 추론 성능은 유지하면서 AI 인프라 비용을 90% 이상 낮출 수 있는 구조다. 비결은 자체 개발한 학습 방법론 'SGT·SSGT'에 있다. 문장 전체 토큰을 고르게 학습하는 기존 방식과 달리, 추론의 방향을 좌우하는 핵심 토큰을 선별해 학습을 집중하고, 답변 과정에서 오류 가능성을 점검해 스스로 경로를 수정하는 자기 교정 학습을 결합했다. 팀스파르타는 검증된 방법론을 대형화해 주력 프런티어 모델 'K-AX 스파르탄 122B'를 완성했다. 양자화(경량화) 기술을 적용해 기업 내부 장비에서도 운용된다. 122B를 엔진으로 쓰는 'AX 포트리스'는 인터넷과 분리된 폐쇄망에서 작동하는 AI 코딩 에이전트다. 소스코드와 내부 데이터를 외부로 보내지 않고 코드 생성, 자동완성, 검토부터 빌드, 테스트, 배포 도구 호출까지 수행하며, 자동완성 응답 속도는 워크스테이션 한 대 기준 0.3초 미만으로 실측됐다. 주요 대상은 금융·공공·국방·제조 등 외부 생성형 AI 사용이 제한되는 분야다. AX 포트리스를 사용하면, 정보 유출 우려로 클라우드 기반 코딩 도구를 도입하지 못한 기업도 사내망에서 AI 개발 환경을 구축할 수 있다. 보안관제 분야에서는 도메인 특화 학습과 내부 관제 시스템 연동 검증을 마쳤으며, 향후 법률 문서 검토, 금융 규제 해석, 의료 가이드라인 분석 등 복합적인 판단이 필요한 업무로 적용 범위를 넓힐 계획이다. 이범규 팀스파르타 대표는 “이번 1위는 팀스파르타의 독자적인 설계와 학습 기술만으로 세계적 수준의 추론 성능을 구현할 수 있음을 입증한 결과”라며 “검증된 기술을 적용한 K-AX 스파르탄 122B와 AX 포트리스를 기반으로 보안과 생산성이 함께 필요한 기업의 실질적인 AX를 적극 지원하겠다”고 밝혔다.

2026.07.20 18:30백봉삼 기자

  Prev 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 Next  

지금 뜨는 기사

이시각 헤드라인

대답만 하는 AI는 끝…'AI페스타'서 일하는 AI 만난다

퀄컴, PC 프로세서 보급형까지 확대...게임·메모리 가격 관건

도쿄 통신비가 더 싸다고?…일본 정부가 만든 '제멋대로 비교'

[ZD브리핑] 마이크론 최대실적 예고...개보위원장·통신3사 CEO 첫회동

ZDNet Power Center

Connect with us

ZDNET Korea is operated by Money Today Group under license from Ziff Davis. Global family site >>    CNET.com | ZDNet.com
  • 회사소개
  • 광고문의
  • DB마케팅문의
  • 제휴문의
  • 개인정보취급방침
  • 이용약관
  • 청소년 보호정책
  • 회사명 : (주)메가뉴스
  • 제호 : 지디넷코리아
  • 등록번호 : 서울아00665
  • 등록연월일 : 2008년 9월 23일
  • 사업자 등록번호 : 220-8-44355
  • 주호 : 서울시 마포구 양화로111 지은빌딩 3층
  • 대표전화 : (02)330-0100
  • 발행인 : 김경묵
  • 편집인 : 김태진
  • 개인정보관리 책임자·청소년보호책입자 : 김익현
  • COPYRIGHT © ZDNETKOREA ALL RIGHTS RESERVED.