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'인공지능(AI)'통합검색 결과 입니다. (4805건)

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[현장] AWS "한국 스타트업 생태계 지원 확대"…AI 성장 전략 공개

아마존웹서비스(AWS)가 인공지능(AI) 시대 스타트업 성장 전략과 기술 혁신 비전을 제시했다. 생성형 AI를 넘어 에이전틱 AI와 피지컬 AI까지 확장되는 트렌드에 맞춰 국내 스타트업 생태계 확장을 이끈다는 목표다. 김영태 AWS 한국 스타트업 세일즈 총괄은 17일 서울 코엑스에서 열린 'AWS 유니콘데이 2026'에서 "지난 1년간 AI가 실생활에서 체감할 정도로 빠르게 발전했다"며 "한국 스타트업들도 다양한 영역에서 우리와 혁신을 만들어가고 있다"고 밝혔다. 이날 AWS는 AI 스타트업 생태계를 크게 다섯 영역으로 구분했다. AI 코딩, AI 팹리스, AI 플랫폼 및 최적화, AI 모델 프로바이더, AI 애플리케이션 등으로 각 영역에서 다양한 스타트업이 클라우드 기반 기술을 활용해 서비스를 개발하고 있다는 설명이다. 특히 AI 칩 설계 스타트업부터 비전 AI와 리걸테크까지 다양한 산업에서 AI 기반 서비스가 빠르게 확산되고 있다는 점을 강조했다. 김 총괄은 "국내 스타트업들은 AI 애플리케이션 영역에서 가장 활발하게 활동 중"이라며 "리걸테크·금융·커머스·마케팅 등 산업별 서비스들이 AI 모델을 활용해 실제 비즈니스 문제를 해결하고 있다"고 말했다. 이어 "우리는 스타트업이 초기 단계부터 글로벌 시장까지 확장할 수 있도록 투자 생태계 연결과 기술 지원을 제공한다"고 덧붙였다. 이날 차문수 슈퍼브에이아이 최고기술책임자(CTO)는 비전 파운데이션 모델을 기반으로 한 산업용 AI 혁신 전략을 소개했다. 슈퍼브에이아이는 제조·물류·영상 분석 등 다양한 산업에서 활용 가능한 비전 AI 기술을 개발 중이며 AWS 클라우드 기반 인프라를 활용해 모델 학습과 데이터 처리 환경을 구축하고 있다. 차 CTO는 산업 현장에서 기존 비전 AI가 갖는 한계로 '클로즈드 월드' 문제를 지적했다. 기존 시스템은 새로운 객체나 환경이 등장하면 다시 데이터를 수집하고 모델을 학습해야 하는 구조로 운영 비용과 시간이 크게 늘어난다는 것이다. 이를 해결하기 위해 슈퍼브에이아이는 제로샷 기반 비전 파운데이션 모델 '제로'를 개발했다. 이 모델은 자연어 프롬프트나 이미지 입력만으로 객체를 탐지할 수 있도록 설계돼 다양한 산업 환경에 빠르게 적용할 수 있다는 특징을 갖는다. 슈퍼브에이아이는 모델 개발 과정에서 대규모 데이터 파이프라인을 구축하고 AWS '세이지메이커 하이퍼팟'을 활용해 분산 학습 환경을 구성했다. 이를 통해 대규모 그래픽처리장치(GPU) 인프라를 효율적으로 활용하고 모델 학습 기간을 기존 대비 크게 단축했다. 또 데이터 자동 큐레이션과 자동 라벨링 파이프라인을 통해 수억 장 규모 데이터 가운데 핵심 데이터를 선별해 학습 효율을 높였다. 이 과정에서 AWS 스텝 펑션스와 S3 스토리지 등을 활용해 대규모 데이터 처리 환경을 구축했다. 차 CTO는 "우리 기술은 제조 공정 관리, 영상 관제, 물류 리테일 분석 등 다양한 산업에 적용되고 있다"며 "제조 공정에선 생산 단계별 작업을 영상 분석으로 자동 파악해 공정 효율을 높이고 물류 환경에서는 다품종 상품을 자동으로 인식해 재고 관리와 운영 최적화를 지원 중"이라고 강조했다. 다음으로 리걸테크 기업 로앤컴퍼니의 AI 서비스 사례도 소개됐다. 로앤컴퍼니는 생성형 AI 기반 법률 서비스 '슈퍼로이어'를 통해 변호사의 법률 리서치와 문서 작성 업무를 지원하는 AI 어시스턴트를 제공하고 있다. 슈퍼로이어는 530만 건 이상의 판례와 법령 데이터를 기반으로 법률 리서치와 문서 작성 기능을 지원한다. AWS의 생성형 AI 플랫폼 '아마존 베드록'을 활용해 여러 거대언어모델(LLM)을 조합한 서비스 아키텍처를 구축했으며 광학문자인식(OCR) 기반 문서 분석과 사건 중심 대화 기능 등을 통해 변호사 업무 흐름에 맞춘 기능을 구현했다. 이 서비스는 출시 1년 8개월 만에 2만 5000명 이상의 법률 전문가가 가입했으며 누적 질의 요청 건수는 520만 건을 넘어섰다. 사용자 조사 결과 법률 업무 생산성이 약 1.9배 향상된 것으로 나타났으며 서비스 추천 의향도 95% 이상으로 높은 만족도를 기록했다. 안기순 로앤컴퍼니 법률AI연구소장은 "슈퍼로이어는 530만 건 이상의 법률 데이터를 기반으로 할루시네이션을 최소화하고 변호사의 실제 업무 흐름에 맞춘 기능을 구현한 AI 서비스"라며 "AWS 베드록과 클라우드 보안 인프라를 기반으로 안정적인 서비스를 제공하고 향후 일본 등 아시아 시장으로 글로벌 확장을 추진하겠다"고 밝혔다.

2026.03.17 11:34한정호 기자

[AI 리더스] 줌 "韓 파트너 생태계 강력…올해 MSP 프로그램 출시"

"우리는 한국에서 강력한 파트너 생태계를 구축했습니다. 올해 협업툴 중심 파트너 구조에서 벗어나 인공지능(AI)·컨택센터·클라우드 사업 기반으로 파트너 늘리는 것이 목표입니다." 제이콥 페레이라 줌 아시아·태평양(APAC) 지역 파트너십 총괄은 최근 한국을 방문해 파트너 전략을 이같이 밝혔다. 현재 줌은 한국을 포함한 APAC 지역에 약 2400개 파트너사를 보유하고 있다. 줌은 최근 '줌 AI 컴패니언 3.0'을 공개해 조직 내 워크플로 연결 기능을 확대했다. 단순 회의 요약을 넘어서 줌 워크플레이스 앱과 비즈니스 서비스, 워크비보 전반으로 AI 적용 범위를 넓혔다. 영업·IT·마케팅 등 업무별 AI 에이전트를 코딩 없이 구축할 수 있도록 지원한다. 세일즈포스, 슬랙, 서비스나우, 구글 드라이브 등 외부 시스템과 연동도 강화해 대화 데이터를 실제 업무 실행으로 연결했다. 줌은 협업·전화·고객 경험(CX) 전반에도 AI 기능을 추가했다. 협업 환경에서는 문서 작성·데이터 분석·프레젠테이션을 한 공간에서 처리하는 AI 협업 캔버스가 도입됐다. 줌 폰에는 통화 요약·이메일 초안 작성 등 통화 후 업무를 자동 처리하는 에이전틱 워크플로가 추가됐다. 컨택센터 영역에서는 상담원을 지원하는 'AI 엑스퍼트 어시스트 3.0'과 자연어 기반 고객 인사이트 분석 기능이 공개됐다. 영업 솔루션인 '줌 레베뉴 액셀러레이터'에는 실시간 영업 코칭 기능 'AI 세일즈 어시스트'가 새로 포함됐다. 페레이라 총괄은 솔루션 사업 확장에 맞게 파트너 프로그램을 개편했다고 밝혔다. 기존 화상회의 중심 파트너 구조에서 벗어나 AI·통합 커뮤니케이션·컨택센터 역량을 갖춘 파트너 중심으로 프로그램을 확대했다는 설명이다. 페레이라 총괄은 "초기에는 많은 파트너들이 '줌 미팅' 중심으로만 사업했다"며 "다수 파트너가 오디오·비디오 장비 분야 출신이었다"고 설명했다. 이어 "현재 통합 커뮤니케이션 서비스(UCaaS)와 컨택센터 서비스(CCaaS) 역량을 갖춘 파트너를 적극적으로 모집하고 있다"고 말했다. 줌은 국내 파트너 유형을 '리셀러'와 '리퍼럴'로 나눴다. 리셀러 파트너는 줌 라이선스를 구매해 고객에게 판매하는 전통 채널 파트너다. 리퍼럴 파트너는 컨설팅 회사나 IT 서비스 기업 등이 고객 프로젝트를 발굴하고, 줌과 공동 영업을 진행하는 모델이다. 그는 "그동안 한국에선 리셀러 파트너가 우세였다"며 "우리가 사업 분야를 다각화한 만큼 리퍼럴 파트너도 수요가 있을 것"이라고 개편 이유를 밝혔다. 줌은 파트너 평가 방식을 개선하기 위해 '포인트 기반 파트너 제도'를 도입했다. 이는 파트너 활동과 성과에 따라 포인트를 부여해 파트너 등급을 관리하는 식이다. 여기에 연간 파트너 평가 체계를 추가해 파트너 성과를 지속적으로 관리할 수 있도록 지원한다. 페레이라 총괄은 파트너 구조까지 단순화했다고 설명했다. 그는 "그동안 다양한 유형으로 나뉘어 있던 파트너 구조를 정리했다"며 "파트너 참여 방식을 기존보다 쉽게 만드는 것이 목표"라고 강조했다. 줌은 파트너 운영 지원 기능을 강화했다. 파트너를 위해 견적·주문을 자동화하는 시스템을 구축했다. 가격 정책도 단순화했다. 단일 단위 가격 체계를 도입해 재고 관리 단위(SKU) 수를 줄이고, 거래 구조를 기존보다 유연하게 만드는 것이 핵심이다. 올해 MSP·서비스 프로바이더 프로그램 국내 출시 줌은 한국에 새로운 파트너·유통 채널을 추가해 협력 범위를 넓히고 있다. 지난해 에티버스EPA, 올해 유클릭이 새 파트너사로 합류했다. 유클릭은 국내 기업에 줌 협업 플랫폼을 공급하고 파트너 채널을 관리하는 역할을 맡고 있다. 페레이라 총괄은 한국 파트너 생태계가 강력하다고 주장했다. 그는 "한국 AI 인프라 구축 기업과 협력을 강화하고 있다"며 "줌 폰 서비스와 컨택센터 분야에서 협력할 파트너도 늘리고 있다"고 설명했다. 페레이라 총괄은 앞으로 한국 시장에서 파트너 중심 사업 구조를 강화할 계획이라고 강조했다. 특히 파트너 확대 전략을 적극 추진하겠다고 말했다. 이를 위해 줌은 MSP(Managed Service Provider)프로그램과 서비스 프로바이더 프로그램을 올해 안에 국내 시장에 출시한다. 그는 "우리는 AI 기능을 비롯한 기업용 줌 폰, 컨택센터 분야에서 파트너 규모를 늘릴 것"이라며 "협업 플랫폼뿐 아니라 AI 기반 업무 환경까지 확대해 나갈 것"이라고 밝혔다.

2026.03.17 11:17김미정 기자

[현장] 로봇이 걷고 AI가 집을 꾸민다…스타트업 기술 혁신 한자리에

아마존웹서비스(AWS)와 한국 스타트업이 함께 만든 기술 협력의 결과물이 서울 코엑스 곳곳에서 펼쳐졌다. AWS는 17일 서울 코엑스에서 'AWS 유니콘데이 2026'을 개최해 AI 시대 스타트업의 성장 전략과 클라우드 기반 혁신 사례를 공유했다. 행사장에는 스타트업과 함께 구현한 AI 솔루션을 체험할 수 있는 'AI 익스피리언스 존'이 마련돼 실제 서비스와 기술 데모가 관람객들에게 공개됐다. 현장에는 로봇 관제 플랫폼부터 비전 AI 광고, AI 인테리어 설계, 스트리밍 플랫폼, 휴머노이드 로봇까지 다섯 개 국내 스타트업의 기술이 전시됐다. 첫 번째 부스에서는 로봇 관제 스타트업 팀그릿의 기술이 시연됐다. 전시장 한가운데 놓인 바퀴형 로봇과 4족 보행 로봇이 동시에 움직이며 하나의 화면에서 통합 제어되는 모습이 펼쳐졌다. 팀그릿의 로봇 관제 플랫폼 '코비즈'는 서로 다른 제조사의 로봇을 하나의 인터페이스에서 운영할 수 있도록 설계된 것이 특징이다. 로봇에서 전송되는 영상과 센서 데이터, 위치 정보 등이 클라우드를 통해 실시간으로 연결된다. 현장에서는 로봇과 XR 기기를 결합한 360도 영상 스트리밍까지 확인할 수 있었다. 이 솔루션은 AWS IoT 그린그래스 등 클라우드 기술을 기반으로 구축돼 원격 제어와 데이터 처리를 지원한다. 옆 부스에선 비전 AI 기업 피치에이아이의 광고 분석 시스템이 소개됐다. 전시 화면에는 카메라로 촬영된 보행자 데이터가 실시간으로 분석되며 성별과 연령대에 맞는 광고 콘텐츠가 자동으로 추천됐다. 오프라인 광고는 그동안 효과 측정이 어렵다는 한계가 있었지만, 피치에이아이는 AI 분석과 데이터 대시보드를 통해 광고 운영을 데이터 기반으로 전환하는 기술을 선보였다. AWS 기반 데이터 파이프라인과 시각화 도구를 활용해 비전 AI 데이터를 분석하고 의사결정을 지원하는 구조다. AI 인테리어 스타트업 아키스케치 부스에선 관람객이 자연어로 "북유럽 스타일 거실을 만들어 달라"고 입력하자 가구와 마감재가 자동으로 배치된 3D 공간이 화면에 나타났다. 기존에는 사용자가 직접 가구를 배치해야 했지만 AI 에이전트가 디자인을 추천하고 견적까지 계산해주는 방식이다. 아키스케치 솔루션에 주소만 입력하면 실제 아파트 도면을 3D로 불러와 설계를 시작할 수 있고 AI가 생성한 이미지는 약 1분 만에 실사 수준으로 렌더링된다. 이 기능은 아마존 베드록 에이전트코어 기반 AI 에이전트와 서버리스 아키텍처를 통해 구현됐다. 스트리밍 플랫폼 '씨미(CIME)'를 선보인 마플 부스에서는 4K 초고화질 방송이 실시간으로 송출됐다. 시연자가 방송 화면을 보며 박수를 치면 약 1초 뒤 스마트폰 화면에 동일한 장면이 나타났다. 낮은 지연시간과 고화질 스트리밍이 특징으로, AWS의 라이브 스트리밍 서비스인 아마존 IVS를 활용해 구현됐다. 플랫폼은 스트리머 수수료를 낮춰 사용자 상호작용을 높이면서도 고객 수익을 확대하는 구조를 구축했다. 행사장 한편에선 휴머노이드 로봇도 등장했다. 에이로봇이 개발한 산업용 로봇 '앨리스(ALICE)'다. 제조 현장에서 사람과 함께 작업하는 것을 목표로 설계된 모델로, 에이로봇이 자체 개발한 액추에이터를 적용해 산업 현장에서 필요한 힘과 정밀 제어를 동시에 확보했다. 로봇의 판단과 제어는 현장에서 이뤄지지만 대규모 학습과 데이터 분석은 AWS 기반 클라우드에서 진행된다. 여러 로봇이 축적한 데이터를 활용해 모델을 지속적으로 개선하는 구조다. 에이로봇은 이 기술력을 토대로 국가 프로젝트에 참여하고 있다. 데모 부스 곳곳에선 기술 설명을 듣기 위해 관람객이 모여들었다. 일부는 로봇을 직접 촬영하거나 AI가 생성한 인테리어 이미지를 살펴보며 스타트업 관계자에게 질문을 이어갔다. AWS와 스타트업의 협력 사례를 중심으로 구성된 데모존은 단순 기술 시연을 넘어 실제 서비스로 이어진 AI 활용 사례를 보여주는 공간으로 꾸려졌다. 데모 투어를 이끈 김진아 AWS 스타트업 솔루션즈 아키텍트는 "이전 행사에서는 AWS 직원들의 기술 아이디어 중심으로 데모를 보여줬다면, 올해는 고객사와 협업해 실제 비즈니스 문제를 해결하고 혁신한 사례를 중심으로 구성했다"고 강조했다.

2026.03.17 11:16한정호 기자

엔비디아, 자율주행·로봇·신약 개발까지…차세대 오픈소스 AI 모델 공개

엔비디아가 로봇, 자율주행, 신약 개발 등에 활용되는 오픈소스 인공지능(AI) 모델 제품군을 공개했다. 엔비디아는 17일 미국 새너제이에서 열린 'GTC 2026'에서 새로운 오픈 모델 제품군을 발표했다. 이번 모델은 디지털 환경뿐 아니라 로봇, 자율주행차, 생명과학 연구 등 실제 산업 환경에서 활용할 수 있는 지능형 AI 시스템 구축을 목표로 한다. 먼저 에이전트형 AI 개발을 위한 '네모트론 3' 모델 제품군이 공개됐다. 해당 모델은 언어, 이미지, 음성을 동시에 이해하는 멀티모달 구조를 기반으로 자연스러운 대화와 복잡한 추론, 영상·문서 분석을 지원한다. 최상위 모델인 '네모트론 3 울트라'는 엔비디아 블랙웰 플랫폼에서 NVFP4 포맷을 활용해 최대 5배 높은 처리 효율을 제공한다. 코딩 지원, 검색, 업무 자동화 등 AI 애플리케이션 개발에 활용된다. 랭체인, 코드래빗, 퍼플렉시티, 서비스나우 등 기업들도 네모트론 모델을 활용한 에이전트형 AI 서비스를 개발하고 있다. 로봇과 자율주행차 개발을 위한 물리 AI 모델도 공개됐다. '코스모스 3'는 합성 세계 생성, 물리 AI 추론, 행동 시뮬레이션을 통합한 세계 기반 모델로 복잡한 환경에서 AI가 실제 행동을 학습하도록 지원한다. 휴머노이드 로봇용 모델 '아이작 그루트 N1.7'은 실제 환경에서 활용 가능한 수준으로 발전했다. 자율주행차용 모델 '알파마요 1.5'는 내비게이션 안내와 다중 카메라 인식 기능을 통해 차량의 상황 판단 능력을 강화한다. 젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO)는 기조연설에서 차세대 로봇 파운데이션 모델 '그루트 N2'도 공개했다. 해당 모델은 새로운 세계 행동 모델 구조를 기반으로 기존 비전, 언어, 행동(VLA) 모델 대비 두 배 이상 높은 작업 성공률을 보인다고 설명했다. 헬스케어 분야에서는 AI 기반 신약 개발을 지원하는 모델도 공개됐다. '프로테이나 콤플렉사'는 단백질 결합 구조 설계를 지원하는 생성형 AI 모델로 구조 기반 신약 개발을 가속하는 데 활용된다. 노보 노디스크, 비바 바이오텍, 매니폴드 바이오 등 제약 기업들이 해당 모델을 활용해 단백질 설계 연구를 진행하고 있다. 엔비디아는 구글 딥마인드, 유럽생물정보연구소, 서울대학교와 협력해 알파폴드 단백질 구조 데이터베이스도 확대했다. 약 3천만 개의 단백질 복합체 예측 데이터를 계산했으며 이 가운데 약 170만 개의 고신뢰 단백질 구조 데이터를 추가했다. 또한 GPU 가속 시뮬레이션 엔진 'nvQSP'도 공개했다. 해당 기술은 임상시험 이전 단계에서 다양한 치료 시나리오를 컴퓨터 모델로 분석할 수 있도록 지원한다. 기존 CPU 기반 시뮬레이션 대비 최대 77배 빠른 성능을 제공한다. 엔비디아는 이번에 공개한 모델과 데이터, 프레임워크를 깃허브, 허깅페이스, 클라우드 AI 플랫폼 등을 통해 제공할 예정이다. 일부 모델은 '엔비디아 NIM' 마이크로서비스 형태로도 제공돼 엣지부터 클라우드까지 다양한 환경에서 활용할 수 있다. 카리 브리스키 엔비디아 생성형 AI 소프트웨어 부사장은 "오픈소스 AI는 글로벌 혁신의 핵심 동력이 됐다"며 "엔비디아의 오픈 모델 제품군은 언어를 넘어 생명과학, 로보틱스, 자율 기계 등 다양한 산업 영역에서 새로운 AI 혁신을 가능하게 할 것"이라고 말했다.

2026.03.17 10:45남혁우 기자

뉴타닉스, 풀스택 '에이전틱 AI' 출시…AI 팩토리 시장 공략

뉴타닉스가 기업용 인공지능(AI) 인프라 플랫폼 전략 강화에 나섰다. 뉴타닉스는 풀스택 소프트웨어(SW) 솔루션 '뉴타닉스 에이전틱 AI'를 공개했다고 17일 밝혔다. 이 솔루션은 기업 에이전틱 AI 도입을 가속하고, AI 애플리케이션 운영 인프라를 단순화하는 데 초점 맞췄다. 현재 에이전틱 AI 확산으로 기업 AI 도입 방식도 변화하고 있다. 기업 과제는 모델 개발을 넘어 수천 개 에이전트를 안정적으로 운영하는 인프라 구축으로 이동하고 있다. 이에 뉴타닉스는 기업이 'AI 팩토리'를 구축하고 운영할 수 있는 인프라 환경을 제공한다. 인프라와 플랫폼 팀은 성능, 보안, 데이터 주권, 컴플라이언스를 유지하면서 조직 내 여러 팀이 AI 자원을 공동 활용할 수 있다. 데이터 과학자와 AI 개발자는 모델 실행과 미세조정, 에이전트 개발을 위한 도구와 플랫폼 서비스에 접근할 수 있다. 기업 데이터와 안전하게 연결된 AI 애플리케이션 개발 환경을 제공하는 것이 목표다. 이번 솔루션은 엔비디아 AI 엔터프라이즈와 통합된 AI 플랫폼 서비스 형태로 제공된다. 에이전트 빌더 계층에서 엔비디아 인증 AI 팩토리 생태계를 오케스트레이션했다. 이를 통해 기업이 에이전틱 AI 애플리케이션을 구축 실행 보호할 수 있도록 지원한다. 또 AI 플랫폼 서비스(PaaS)와 서비스형 모델(MaaS)을 통해 기업 개발팀에 AI 워크로드 배포를 지원한다. 뉴타닉스와 엔비디아는 엔비디아 에이전트 툴킷과 오픈쉘 런타임을 기반으로 기업용 자율 에이전트 환경 구축에도 협력하고 있다. 뉴타닉스 에이전틱 AI는 AI 앱과 AI 팩토리 운영에 필요한 성능, 보안, 비용 최적화 기능을 제공한다. AI 게이트웨이와 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP) 지원을 통해 기업 데이터와 도구에 안전하게 연결된 에이전틱 AI 시스템 구축을 지원한다. 또 뉴타닉스 쿠버네티스 플랫폼을 확장해 노트북, 벡터 데이터베이스, ML옵스 엔진 등 오픈소스 AI 개발 도구를 제공한다. 엔비디아 NIM과 네모트론 모델 제품군도 즉시 배포할 수 있다. 인프라 측면에서는 그래픽처리장치(GPU) 밀집 서버 환경에서 리소스 할당을 최적화하는 하이퍼바이저 기능을 강화했다. 또 블루필드 데이터 처리 유닛(DPU) 기반 네트워킹으로 중앙처리장치(CPU)와 메모리 사용량을 줄이고 고성능 AI 워크로드를 지원한다. 토마스 코넬리 뉴타닉스 제품관리 부문 수석 부사장은 "실제 운영 환경 에이전트 기반 AI 인프라는 수천 개 AI 서비스와 에이전트 동시 사용자 개발자가 발생시키는 대규모 트래픽을 처리할 수 있어야 한다"며 "우리 에이전틱 AI는 기업이 AI 팩토리를 단순하게 구축 운영 관리할 수 있도록 지원하고 개발자에게 필요한 성능과 AI 플랫폼 서비스를 제공한다"고 말했다.

2026.03.17 10:25김미정 기자

워크데이, 한국 지사장에 허정열 선임…"국내 AI 리더십 강화"

워크데이가 한국 인공지능(AI) 시장 리더십을 강화하기 위해 새 지사장을 선임했다. 워크데이는 허정열 씨를 워크데이코리아 지사장으로 선임했다고 17일 밝혔다. 그는 한국 시장 비즈니스 전략을 총괄하며 국내 기업 대상 AI 기반 업무 플랫폼 확산을 이끌 예정이다. 허 신임 지사장은 한국 기업 디지털 전환과 AI 도입 확대에 맞춰 워크데이 국내 성장 전략을 추진한다. 특히 국내 기업 고객과 협력해 워크데이 AI 솔루션을 핵심 업무 전반에 통합하고 기업 업무 혁신을 지원하는 역할을 맡는다. 그는 한국 시장에서 파트너 생태계도 확대할 예정이다. 워크데이는 국내 기업·기술 파트너 협력을 강화해 AI 기반 업무 플랫폼 도입을 강화할 계획이다. 허 지사장은 글로벌 기술 기업에서 25년 이상 근무한 경력을 보유했다. 아마존웹서비스(AWS), 구글, 세일즈포스 등에서 리더십 경험을 쌓았다. 그는 워크데이 익스텐드 플랫폼을 통해 고객이 비즈니스와 규제 환경에 맞는 애플리케이션과 에이전트 기반 솔루션을 개발할 수 있다고 설명했다. 또 인사(HR), 재무, 업무 데이터를 통합해 활용할 수 있는 데이터 기반 환경을 제공한다고 밝혔다. 허 지사장은 "한국 기업들은 단순히 시스템을 운영하는 데 그치지 않고 새로운 아이디어를 실현할 수 있는 기반을 필요로 한다"며 "우리는 개방형 지능형 플랫폼을 통해 한국 기업들이 새 업무 시대를 열 수 있도록 지원하겠다"고 말했다. 사이먼 테이트 워크데이 아시아태평양(APAC) 총괄 사장은 "허 지사장 선임은 한국 시장에 글로벌 최고 수준 혁신을 제공하겠다는 우리 의지를 보여주는 결정"이라며 "고객이 AI 우선 전략을 도입하고 비즈니스 성장을 가속하는 과정에서 함께할 리더"라고 밝혔다.

2026.03.17 09:50김미정 기자

[현장] "의료 AI, 멀티모달 시스템으로 성장…환자 미래 상태 예측"

"의료 인공지능(AI)은 질병을 판별하는 도구를 넘어설 전망입니다. 임상 데이터와 영상, 유전체 정보를 통합 분석하는 멀티모달 시스템으로 발전할 것입니다. 환자 맞춤형 질병 예측·치료를 통합 지원하는 '의료 파운데이션 모델'이 의료 AI 성장을 지원할 것입니다." 예종철 한국과학기술원(KAIST) 김재철AI대학원 교수는 17일 서울 양재 엘타워에서 열린 한국인공지능산업협회(AIIA) 조찬포럼에서 의료 AI 진화 방향성을 이같이 제시했다. 예 교수는 기존 의료 AI 연구가 주로 특정 질환을 판독하는 영상 진단 모델 중심으로만 발전해 왔다고 설명했다. 다만 이는 환자에게 완전한 치료를 제공하지 않는다고 지적했다. 그는 "의사는 영상뿐 아니라 임상 기록, 유전체 정보 등 다양한 데이터를 종합적으로 분석해 치료 결정을 내린다"며 "의료 AI가 진단만 하는 역할만으론 충분하지 않다"고 설명했다. 예 교수는 차세대 의료 AI는 영상뿐 아니라 의료 데이터와 임상 실험 자료, 유전체 정보를 종합 분석하는 멀티모달 시스템으로 발전할 것이라고 내다봤다. 그는 이런 시스템을 '의료 파운데이션 모델'로 정의했다. 실제 의료 AI 연구에서는 환자 정보를 종합 분석해 맞춤형 질병 진단과 예측, 치료법을 제시하는 모델 연구가 한창이다. 우선 환자 과거 의료 기록을 시간 순서로 분석해 질병 발생 가능성을 예측하는 모델이 등장하고 있다. 영국 대규모 의료 데이터베이스(DB)인 'UK 바이오뱅크' 연구에서는 환자 의료 이벤트 데이터 기반으로 10년 내 질병 발생 위험을 예측할 수 있다는 결과가 발표됐다. 대규모 의료 데이터 기반 모델 개발도 확대되고 있다. 미국 EMR 기업 에픽은 약 3억명 환자 데이터가 포함된 '코스모스(Cosmos)' 데이터셋 기반으로 의료 예측 모델을 구축하고 있는 것으로 알려졌다. 그는 최근 거대언어모델(LLM)을 활용한 의료 지식 시스템도 빠르게 확산한 것으로 나타났다. 그는 의료 질의응답 플랫폼 '오픈에비던스(OpenEvidence)'를 관련 사례로 들었다. 실제 미국 의사 40%가 오픈에비던스를 진료 과정에 활용한 것으로 집계됐다. 예 교수는 "의료 AI가 의사의 의사결정을 지원하는 방향으로 활용 범위가 확대되고 있다"며 "궁극적으로 임상 데이터와 영상, 유전체 정보를 통합 분석하는 멀티모달 시스템으로 발전할 것"이라고 설명했다.

2026.03.17 09:37김미정 기자

엔비디아, AI 팩토리용 추론 운영체제 '다이나모 1.0' 공개…블랙웰 성능 최대 7배 향상

엔비디아가 대규모 생성형 인공지능(AI)와 에이전틱 AI 추론을 지원하기 위한 새로운 오픈소스 소프트웨어(SW)를 선보이며 AI 인프라 시장 확대에 나섰다. 엔비디아는 미국 새너제이에서 열린 'GTC 2026' 행사에서 AI 추론 운영 소프트웨어 '엔비디아 다이나모(NVIDIA Dynamo) 1.0'을 17일 발표했다. 다이나모 1.0은 대규모 AI 추론을 효율적으로 운영할 수 있도록 설계된 오픈소스 기반 SW다. AI 데이터센터에서 GPU와 메모리 자원을 효율적으로 관리하고 다양한 추론 작업을 분산 처리할 수 있도록 돕는다. 특히 엔비디아의 차세대 GPU 플랫폼인 블랙웰(Blackwell)과 결합해 대규모 AI 서비스 환경에서 높은 확장성과 성능을 제공하는 것이 특징이다. 최근 생성형 AI 서비스가 실제 산업 환경으로 빠르게 확산되면서 데이터센터에서는 다양한 AI 요청을 동시에 처리해야 하는 상황이 늘고 있다. 이러한 환경에서는 GPU 자원 관리와 작업 분배를 효율적으로 수행하는 오케스트레이션 기술이 핵심 과제로 떠오르고 있다. 엔비디아는 다이나모를 통해 이러한 문제를 해결하겠다는 전략이다. 컴퓨터에서 운영체제가 하드웨어와 애플리케이션을 조율하듯, 다이나모는 AI 데이터센터에서 GPU와 메모리를 통합적으로 관리하며 복잡한 AI 추론 작업을 조정하는 역할을 수행한다. 엔비디아에 따르면 최근 진행된 벤치마크 테스트에서 다이나모는 블랙웰 GPU 기반 AI 추론 성능을 최대 7배까지 향상시킨 것으로 나타났다. 또한 무료 오픈소스 형태로 제공돼 AI 서비스 기업들이 토큰 처리 비용을 낮추고 GPU 인프라 활용도를 높이는 데 도움을 줄 것으로 기대된다. 젠슨 황 엔비디아 창립자 겸 최고경영자(CEO)는 "AI 추론은 모든 AI 애플리케이션과 에이전트의 핵심 엔진"이라며 "다이나모는 AI 팩토리를 위한 최초의 운영 체제와 같은 역할을 하며 전 세계 AI 생태계 확장을 가속화할 것"이라고 말했다. 다이나모는 GPU 간 데이터 이동과 메모리 활용을 최적화하는 기능도 포함하고 있다. 예를 들어 AI 에이전트가 긴 프롬프트를 처리할 때 이전 단계에서 생성된 정보를 가장 많이 보유한 GPU로 작업을 자동 배분하고, 필요 없는 데이터는 외부 스토리지로 이동시켜 메모리 부담을 줄인다. 엔비디아는 다이나모를 다양한 AI 개발 프레임워크와도 연동했다. 랭체인, vLLM, SG랭(SGLang), LM캐시(Cache), llm-d 등 주요 오픈소스 프로젝트에 엔비디아 텐서RT-LLM 최적화 기능을 통합해 추론 성능을 향상시켰다. 또한 GPU 간 데이터 전송을 위한 NIXL, 메모리 관리를 위한 KVBM, 대규모 확장을 지원하는 그로브(Grove) 등 핵심 기술도 모듈 형태로 제공한다. 엔비디아의 AI 추론 플랫폼은 글로벌 클라우드 기업과 AI 스타트업, 대형 기업 등 다양한 파트너사에서 활용되고 있다. 주요 클라우드 사업자로는 아마존 웹 서비스(AWS), 마이크로소프트 애저, 구글 클라우드, 오라클 클라우드 인프라스트럭처(OCI)가 있으며, 알리바바 클라우드, 코어위브, 네비우스, 투게더 AI 등도 파트너로 참여하고 있다. AI 스타트업 가운데서는 퍼플렉시티와 커서 등이 플랫폼을 도입했으며, 글로벌 기업 중에서는 페이팔, 바이트댄스, 핀터레스트, 쿠팡, 소프트뱅크 등도 활용하고 있다. 코어위브의 제품·엔지니어링 부문 수석 부사장 첸 골드버그는 "AI 서비스가 시험 단계에서 대규모 운영 환경으로 확장되면서 이를 지원할 인프라 역시 더욱 유연하게 변화해야 한다"며 "다이나모는 복잡한 AI 에이전트 환경에서도 안정적인 운영과 높은 성능을 제공한다"고 말했다. 네비우스 CTO 다닐라 슈탄 역시 "대규모 AI 추론 환경에서는 GPU 성능뿐 아니라 이를 효율적으로 활용하는 소프트웨어가 중요하다"며 "엔비디아의 소프트웨어 스택은 예측 가능한 성능과 빠른 배포를 가능하게 한다"고 설명했다. 핀터레스트 CTO 맷 마드리갈은 "수억 명의 사용자에게 실시간 멀티모달 AI 경험을 제공하려면 대규모 인텔리전스 인프라가 필요하다"며 "다이나모를 통해 AI 배포 환경을 더욱 효율적으로 운영하고 사용자 경험을 강화할 수 있을 것"이라고 말했다.

2026.03.17 08:54남혁우 기자

"비용 10% 미만·유연한 조건"… 정부 GPU 파격 지원에 AI 업계 환호

인공지능(AI) 연구개발 수요 확대 속 정부의 산학연 대상 그래픽처리장치(GPU) 지원 정책이 본격화되자 업계에서는 긍정적인 반응을 보이고 있다. 16일 과학기술정보통신부가 민간 GPU 임차와 정부 GPU 추가 배분을 병행하는 방식으로 산학연에 GPU 자원을 확대 지원하기로 하자 업계는 AI 생태계 조성과 연구 환경 개선 측면에서 의미 있는 정책이라고 평가했다. 임정환 모티프 최고경영자(CEO)는 "산학연에 GPU가 다량 공급된다는 사실 자체는 매우 긍정적으로 본다"며 "대학과 연구기관에서는 GPU 부족 때문에 하고 싶었던 실험이나 연구를 못 하는 경우가 많았는데 이런 기회가 늘어날 수 있다"고 말했다. 이어 "기술 개발은 다양한 곳에 자원이 분산돼 여러 아이디어가 실험될 때 발전하는 측면이 크다"며 "생태계 조성 관점에서도 의미 있는 정책 방향"이라고 평가했다. 김동환 포티투마루 대표는 "자부담금도 민간 클라우드 서비스 제공사(CSP) 대비 10%도 안 되는 저렴한 구조이고 특히 학계를 무상으로 지원하는 것은 정말 잘한 일"이라고 평가했다. 이어 지원 단서 조항은 자유 공모에 가까워 유연하게 접근할 수 있다는 점도 장점으로 꼽았다. 특히 이번 지원 사업은 과거 GPU 지원 사업 한계로 지적된 부분을 적극적으로 극복했다는 점에서도 호평을 받고 있다. 한 업계 관계자는 "지원 기간이 4개월로 확보돼 1개 프로젝트를 가지고 몇 가지 시도를 해보면서 제대로 한 번 돌려볼 수 있는 여유가 생겼다"며 "전체적으로 현장의 목소리를 많이 듣고 고민을 상당히 많이 해서 과제를 기획한 것 같다"고 말했다. 그동안 제기됐던 쪼개기식 단기 지원 등 기존 사업의 문제점들을 상당 부분 해소했다는 평가다. 업계에서는 이번 정책이 단순한 자원 공급을 넘어 AI 산업 생태계 확장으로 이어질 수 있다는 기대도 나온다. 한 AI 기업 관계자는 "정부가 AI 컴퓨팅 인프라를 확충하려는 방향성 자체는 산업 발전을 위해 필요하다"며 "특히 스타트업이나 연구기관 입장에서는 GPU 확보가 가장 큰 장벽 중 하나이기 때문에 일정 부분 도움이 될 것"이라고 말했다. 다만 실제 현장에서 체감 효과를 극대화하기 위해서는 앞으로도 세심한 지원 조건과 운영 방식이 중요하다는 의견도 있다. 다른 AI 기업 대표는 "정부 지원 자체는 환영하지만 과거 사례를 보면 지원을 받는 대신 학습 데이터 공개나 결과물 공개 같은 조건이 붙는 경우가 있었다"며 "이런 조건이 과도하면 기업 입장에서는 참여가 부담스러울 수 있다"고 지적했다. 또 다른 관계자 역시 GPU 사용 기간과 운영 방식의 중요성을 거듭 당부했다. 그는 "GPU를 활용하려면 데이터 업로드와 학습 환경 구축 등에 시간이 걸리는데 지원 기간이 짧거나 자원이 쪼개져 제공되면 오히려 활용이 어려울 수 있다"며 "실제 개발과 연구에 충분히 사용할 수 있는 환경을 지속적으로 만들어가는 것이 중요하다"고 말했다. 정부는 이번 GPU 임차 사업과 추가 GPU 배분을 통해 산학연의 AI 연구개발 환경을 개선하고 AI 컴퓨팅 인프라 기반을 확대한다는 계획이다. 업계는 이러한 정책 방향에는 공감하면서도 실제 연구와 산업 현장에서 안정적이고 지속적인 지원에 대한 필요성도 강조했다. 박정호 뉴엔AI 전무(CTO)는"부족한 연상 능력을 확보 할 수 있어 반가운 소식"이라며 "다만 단순히 GPU만 지원 하기 보다는 AI옵스같은 통화 운영 환경으로 지원해 주면 보다 좋은 성과를 기대할 수 있을 것"이라고 조언했다. 김동환 대표는 "AI 기술이 성장하기 위해선 단기 지원뿐 아니라 장기적인 인프라 구축 전략이 병행돼야 국내 AI 기업과 연구기관의 경쟁력을 높일 수 있을 것"이라며 "정부가 지속적으로 GPU 인프라를 확충하고 안정적인 활용 환경을 마련하는 것이 중요하다"고 강조했다.

2026.03.16 18:52남혁우 기자

과기정통부, GPU 2천 장 추가 지원… "산·학·연 인프라 가속화"

과학기술정보통신부가 국내 산업계와 학계, 연구계 인공지능(AI) 연구개발 역량 강화를 위해 그래픽처리장치(GPU)를 추가로 지원한다. 과학기술정보통신부는 GPU 임차 사업 공급 클라우드 기업(CSP) 공모와 함께 정부 GPU 약 2천장 이상의 추가 활용을 위한 산업계 사용자 모집 공모를 시작한다고 16일 밝혔다. 정부는 AI 경쟁력과 기술 주권 확보를 위해 GPU 자원을 핵심 전략 자산으로 보고 'AI 고속도로 구축'을 주요 국정과제로 추진하고 있다. 이에 2025년 추가경정예산을 통해 첨단 GPU 1만3천장을 확보했으며, 올해도 약 2조8백억원 규모의 GPU 확보 사업을 추진 중이다. 정부는 GPU 확보와 구축에 시간이 필요한 점을 고려해 민간 클라우드 기업이 보유한 GPU 자원을 활용하는 임차 방식 지원도 병행하기로 했다. 이를 통해 산학연 연구기관과 기업이 단기간에도 인공지능 개발에 필요한 연산 자원을 활용할 수 있도록 한다는 계획이다. GPU 임차 사업은 고성능컴퓨팅지원사업과 AI연구용컴퓨팅지원프로젝트 두 개 사업으로 구성된다. 두 사업 모두 국내에서 GPU 서비스를 제공할 수 있는 클라우드 기업을 대상으로 공급 사업자를 선정한다. 먼저 고성능컴퓨팅지원사업은 3월16일부터 4월16일까지 공모가 진행된다. 산업계에 약 1천장 규모, 정확히는 1천60장 이상의 GPU를 공급할 사업자를 선정할 예정이다. 중소기업과 스타트업 등 산업계가 소규모 AI 컴퓨팅 자원을 효율적으로 사용할 수 있도록 서버 2대 이하, GPU 단위 형태로 유연하게 자원을 제공할 수 있는 운영 역량을 평가한다. 선정된 공급 기업은 AI 학습에 최적화된 GPU 기반 고성능 컴퓨팅 환경과 개발 환경을 제공하게 된다. AI연구용컴퓨팅지원프로젝트 사업은 학계와 연구기관을 대상으로 진행된다. 3월16일부터 4월6일까지 공모가 진행되며 약 960장 이상의 GPU를 제공할 클라우드 사업자를 선정한다. 연구용 대규모 연산 자원 제공 능력과 연구개발 환경 지원 역량 등을 종합적으로 평가해 공급사를 결정할 예정이다. 선정된 사업자는 거대언어모델 등 초거대 인공지능 연구 개발에 필요한 대규모 컴퓨팅 자원과 연구 환경을 지원하게 된다. 정부가 보유한 GPU 자원도 추가로 산업계에 공급된다. 과기정통부는 2025년 추가경정예산으로 확보한 GPU 가운데 추가 활용이 가능한 약 2천장 이상을 산업계에 배분하기 위한 '첨단 GPU 활용 지원 사업' 2026년 2차 사용자 공모도 함께 추진한다. 이번 사용자 공모는 중소기업과 스타트업을 중심으로 단기 수요에 대응하기 위한 것이다. 신청 기간은 3월16일부터 3월30일까지이며, 평가 절차를 거쳐 4월 초부터 GPU 자원을 공급할 계획이다. 사용 기간은 4개월 이내 단기 활용 중심으로 운영된다. 정부는 이번 지원을 통해 국내 산학연이 겪고 있는 대규모 연산 자원 부족 문제를 완화하고 인공지능 학습과 추론 기반 서비스 및 모델 개발을 촉진할 수 있을 것으로 기대하고 있다. 최동원 과기정통부 인공지능인프라정책관은 "AI 컴퓨팅 인프라 역량은 국가 인공지능 경쟁력을 좌우하는 핵심 요소"라며 "민간과 정부 GPU 자원을 동시에 활용해 국내 AI 컴퓨팅 인프라 확충과 산업 경쟁력 강화를 적극 지원하겠다"고 말했다.

2026.03.16 16:29남혁우 기자

사이냅소프트, AI 문서 혁신 가속…지능형 뷰어 시장 확대

사이냅소프트가 기업 문서 관리 환경에 인공지능(AI)을 결합한 '문서 지능' 기술을 앞세워 AI 전환(AX) 시장 공략에 나선다. 사이냅소프트는 기업용 문서관리(EDMS)·지식관리(KMS)·문서중앙화(ECM) 등 핵심 문서 인프라와 결합해 업무 효율성과 보안을 강화하는 '사이냅 문서뷰어'를 확산한다고 16일 밝혔다. 최근 기업 환경이 클라우드 네이티브 구조로 전환되고 생성형 AI 도입이 확산되면서 단순 문서 열람을 넘어 데이터를 안전하고 지능적으로 활용할 수 있는 문서 플랫폼의 중요성이 커지고 있다. 이에 맞춰 사이냅 문서뷰어는 별도 프로그램 설치 없이 100여 종 이상의 문서를 웹 브라우저에서 즉시 열람할 수 있는 환경을 제공한다. 회사 측에 따르면 국내 주요 금융사 85% 이상이 도입하는 등 높은 시장 점유율을 확보 중이다. 사이냅 문서뷰어는 EDMS 환경에선 '제로 설치' 기반 문서 열람 기능을 통해 업무 효율을 높인다. 여러 서버에 분산된 문서를 별도 다운로드 없이 브라우저에서 바로 확인할 수 있어 문서 확인 시간을 줄이고 업무 집중도를 높일 수 있다는 설명이다. KMS 환경에선 생성형 AI의 답변 신뢰성을 높이는 '지능형 하이라이팅' 기술이 핵심 역할을 한다. AI가 제시한 답변의 근거가 되는 문서의 특정 위치를 즉시 강조 표시해 보여줌으로써 AI 환각 현상을 줄이고 정보 맥락을 정확히 파악할 수 있도록 돕는다. ECM 환경에서도 보안과 편의성을 동시에 강화했다. 원본 파일을 내려받지 않는 스트리밍 방식으로 문서를 열람해 데이터 유출을 방지하면서도 별도의 전용 에이전트 없이 가벼운 열람 환경을 제공해 사용자 편의성을 높였다. 사이냅소프트는 AI와 클라우드 기반 문서 환경 확산에 맞춰 관련 기술을 지속적으로 고도화할 계획이다. 특히 최신 보안 패치와 AI 연동 기능을 강화한 신버전 중심으로 제품 전환을 지원하며 기업 문서 환경의 AX를 적극 지원한다는 목표다. 전경헌 사이냅소프트 대표는 "사이냅 문서뷰어는 이제 단순한 열람 도구를 넘어, 고객 지식 자산을 보호하고 AI 답변의 신뢰성을 검증하는 문서 지능 표준으로 진화하고 있다"며 "클라우드와 AI라는 거대한 흐름 속에서 기업들이 더 안전하고 효율적으로 AX를 이룰 수 있도록 기술적 리더십을 강화해 나갈 것"이라고 밝혔다.

2026.03.16 13:23한정호 기자

웨이브, 'SSF샵'에 맞춤형 CMS '모사' 적용… "콘텐츠 운영 효율 극대화"

패션, 이커머스 기업에서 복잡한 콘텐츠 운영 환경을 개선하기 위한 운영 중심 콘텐츠 관리 시스템(CMS) 구축 사례가 확산되고 있다. 웨이브(대표 김훈)는 콘텐츠 운영 플랫폼 '모사(MOSA)'를 통해 패션, 이커머스 기업에 최적화된 운영 중심 CMS 구축 사례를 확대하고 있다고 16 밝혔다. 모사는 다수 브랜드와 다양한 온라인 채널을 동시에 운영하는 기업 환경에서 콘텐츠 제작, 수정, 배포 과정을 체계적으로 관리하기 위해 설계된 플랫폼이다. 패션, 이커머스 산업은 시즌별 캠페인과 프로모션이 빈번해 콘텐츠 운영 복잡성이 높다. 이에 따라 단기 구축 중심 CMS가 아닌 지속적인 운영 효율 개선을 전제로 플랫폼 구조를 설계한 것이 특징이다. 플랫폼은 템플릿 기반 구조를 적용해 페이지 제작과 개편 작업을 표준화했다. 반복적인 콘텐츠 수정과 배포 업무를 줄이고 콘텐츠 관리 효율을 높이는 데 초점을 맞췄다. 이를 통해 마케팅과 운영 조직이 콘텐츠 구성과 수정 업무를 직접 수행할 수 있는 환경을 제공한다. 동시에 검수와 승인 절차 역시 일관성 있게 관리할 수 있도록 운영 체계를 마련했다. 개발 조직은 반복적인 운영 대응 업무에서 벗어나 핵심 시스템 고도화와 신규 프로젝트에 집중할 수 있도록 협업 구조도 고려했다. 웨이브는 최근 삼성물산 패션부문이 운영하는 온라인몰 'SSF샵'에 모사를 적용하며 대형 패션 기업 환경에서의 운영 경험도 확보했다. 해당 프로젝트는 다수 브랜드와 채널을 동시에 운영하는 구조에서 콘텐츠 관리 체계를 재정비하고 운영 프로세스를 표준화한 사례다. 회사 측은 이를 모사의 확장성과 적용 가능성을 보여주는 대표 레퍼런스로 평가하고 있다. 최근 모사는 기업 환경에 맞춰 인공지능 기능을 선택적으로 활용할 수 있도록 플랫폼을 고도화했다. 기업이 자체 개발한 대규모 언어모델(LLM)과 연동하거나 상용 AI 서비스와 연결하는 방식 모두 지원한다. 이를 통해 기업의 보안 정책과 데이터 통제 기준에 맞는 형태로 AI 기능을 활용할 수 있도록 설계했다. AI 기능은 콘텐츠 작성 보조, 디자인 추천, 이미지와 영상 생성 등 실무 생산성 향상을 지원하는 영역 중심으로 적용된다. 기업은 필요에 따라 기능 적용 범위를 자율적으로 설정할 수 있다. 업계에서는 이번 사례를 계기로 다수 브랜드와 채널을 동시에 운영하는 패션, 이커머스 기업을 중심으로 운영 중심 CMS 수요가 확대될 것으로 보고 있다. 김훈 웨이브 대표는 "초기 설계 단계부터 실무자가 실제로 편해지는 운영 구조를 만드는 데 집중했다"며 "고객사의 운영 환경과 보안 정책을 존중하면서도 실질적인 생산성을 높일 수 있는 플랫폼으로 지속 고도화하겠다"고 말했다.

2026.03.16 13:23남혁우 기자

바이브컴퍼니, 케이뱅크 고객센터 AI KMS 구축…금융권 AX 박차

바이브컴퍼니가 인공지능(AI) 기반 지식관리 시스템 기술력을 앞세워 금융권 AI 컨택센터(AICC) 시장 공략에 박차를 가한다. 바이브컴퍼니는 케이뱅크에 고객센터 전용 'AI KMS' 구축을 완료했다고 16일 밝혔다. 이번 프로젝트는 케이뱅크 고객 상담 전반에 AI 기술을 적용한 AICC 체계 구축의 일환으로 추진됐다. 바이브컴퍼니는 자사 AI 지식관리 솔루션 '바이브 KMS'를 기반으로 상담사가 고객과 통화하는 과정에서 필요한 정보를 실시간 추천하는 시스템을 구현했다. 해당 시스템은 고객의 유선 문의 내용을 실시간으로 분석해 상담을 지원하는 콜 어시스트 기능과 연동된다. 상담이 시작되면 AI가 대화 내용을 분석하고 KMS에 축적된 매뉴얼과 상품 정보 가운데 가장 적합한 답변을 상담사 화면에 자동으로 제시한다. 이를 통해 상담 직원은 AI가 추천한 답변을 참고해 보다 빠르고 일관된 상담을 진행할 수 있으며 상담 품질 편차도 줄일 수 있다는 설명이다. 이벤트와 공지사항, 상품 정보 변경 등 고객 상담에 필요한 정보도 시스템과 연동돼 실시간으로 반영되도록 설계됐다. 바이브컴퍼니는 이번 구축 사례를 바탕으로 금융권을 비롯한 다양한 산업 분야에서 AI 기반 지식관리와 상담 지원 시스템 도입을 확대해 나갈 계획이다. 시장 성장성도 크다. 얼라이드마켓리서치에 따르면 국내 AICC 시장은 연평균 23.7% 성장해 2030년 약 4840억원 규모에 이를 것으로 전망된다. 바이브컴퍼니는 바이브 KMS를 기반으로 금융·공공·엔터프라이즈 분야 AI 전환(AX) 프로젝트를 지속 확대한다는 방침이다. 이재복 바이브컴퍼니 사업부장은 "금융권은 방대한 내부 지식과 규정 기반으로 상담이 이뤄지는 만큼 AI 기반 정교한 지식 관리가 필수적인 분야"라며 "이번 프로젝트를 통해 전문 지식 기반 AI 솔루션의 금융권 적용 가능성을 다시 한 번 확인했다"고 말했다.

2026.03.16 11:26한정호 기자

인포뱅크, 에쓰핀테크놀로지와 AI 협업 플랫폼 확산 '맞손'

인포뱅크가 인공지능(AI) 협업 플랫폼과 마이크로소프트(MS) 클라우드 기반 업무 환경을 결합해 기업 AI 전환(AX) 도입 확대에 박차를 가한다. 인포뱅크는 에쓰핀테크놀로지와 전략적 영업 제휴를 체결하고 B2B 생성형 AI 시장 공략을 확대한다고 16일 밝혔다. 이번 협약은 인포뱅크의 AI 협업 플랫폼 '인세븐(IN7)'과 에쓰핀테크놀로지의 MS 클라우드 전문 기술 역량을 결합해 기업 고객에게 최적화된 AI 도입 환경을 제공하고자 추진됐다. 양사는 AI 협업 플랫폼과 클라우드 인프라를 통합한 형태의 기업용 AI 서비스 모델을 공동 제안할 계획이다. 특히 MS 365와 코파일럿, 애저 기반 업무 환경에 인세븐 서비스형 소프트웨어(SaaS) AI 플랫폼을 연계한 통합 서비스를 제공한다. 이를 통해 기업은 기존 IT 환경을 유지하면서도 AI 기반 업무 혁신을 보다 빠르게 구현할 수 있다는 설명이다. 양사는 기술 지원 체계도 강화할 예정이다. 공동 세미나와 프로모션을 통해 기업 AI 도입 장벽을 낮추고 실제 업무 환경에서 AI 활용을 지원하기 위한 기술 인프라와 운영 경험을 공유한다는 방침이다. 인포뱅크는 B2B 유통망을 확대하고 에쓰핀테크놀로지는 AI 솔루션 포트폴리오를 강화해 시너지를 창출한다는 목표다. 향후 양사는 산업별 특화 AI 모델 개발과 업무 자동화 시나리오 고도화 등 협력 범위를 확대하며 기업용 AI 생태계 구축에도 나설 방침이다. 강지원 에쓰핀테크놀로지 부사장은 "이번 협력을 통해 AI 협업 플랫폼과 MS 365·코파일럿·애저 기반의 업무 환경을 결합한 실질적인 AX 전문 AI SaaS 모델을 구축하게 됐다"며 "양사 기술과 고객 경험을 결합해 기업들이 AI를 보다 쉽고 안전하게 업무에 적용할 수 있는 계기가 될 것"이라고 말했다. 강진범 인포뱅크 최고기술책임자(CTO)는 "국내 최고 수준의 클라우드·라이선스 전문성을 보유한 에쓰핀테크놀로와 협력하게 돼 기쁘다"며 "이번 제휴는 인세븐의 AI 기술이 실제 기업 업무 현장에 빠르게 뿌리내리는 기폭제가 돼 향후 산업군별 특화된 AI 모델 공동 개발 등 협력 범위를 단계적으로 넓혀갈 것"이라고 밝혔다.

2026.03.16 11:25한정호 기자

네이버클라우드, 한국외대와 미래형 'AI 스마트캠퍼스' 구축한다

네이버클라우드가 대학과 협력해 인공지능(AI) 기반 스마트캠퍼스 구축과 AI 인재 양성에 나선다. 클라우드 인프라와 AI 기술을 교육·연구 현장에 적용해 대학 디지털 전환(DX)을 지원하고 미래형 교육 환경을 구축한다는 구상이다. 네이버클라우드는 한국외국어대학교와 AI 기반 교육·연구 혁신과 AI 전문 인재 양성을 위한 업무협약(MOU)을 체결했다고 16일 밝혔다. 이번 협약은 네이버클라우드 AI 인프라와 기술을 대학 교육 환경에 적용하고 한국외대의 교육 역량과 결합해 미래형 스마트캠퍼스 구축과 AI 중심 대학으로의 전환을 지원하기 위해 마련됐다. 네이버클라우드는 대학 연구 환경에 최적화된 그래픽처리장치(GPU) 인프라를 제공하고 하이퍼클로바X 기반 AI 행정·학습 서비스를 구축할 계획이다. 또 네이버 AI 솔루션과 한국외대의 언어 역량을 결합해 다국어 행정 서비스 등 다양한 AI 기반 교육·행정 서비스를 지원한다. 양 기관은 온·오프라인을 통합한 스마트캠퍼스 환경도 구축한다. 얼굴 인식 기술을 활용한 출입·결제 시스템을 고도화하고 네이버 협업 플랫폼 '네이버웍스'를 기반으로 스마트 행정 및 학습 환경을 조성할 예정이다. AI 인재 양성을 위한 협력도 추진된다. 네이버클라우드 아카데미와 네이버 클라우드 플랫폼 교육 과정을 대학 정규 커리큘럼과 연계하고 인턴십 기회 제공, 채용 박람회 개최, 기술 멘토링 지원 등을 통해 산학 협력 기반의 교육 프로그램을 확대할 방침이다. 김유원 네이버클라우드 대표는 "이번 협력을 통해 AI 기술이 실제 교육과 연구 현장에 활용되는 혁신 생태계를 조성할 것"이라며 "네이버 제2사옥인 1784와 같이 한국외대도 AI와 클라우드를 기반으로 한 혁신 테스트베드가 될 수 있도록 지원하겠다"고 말했다. 강기훈 한국외대 총장은 "네이버클라우드와의 협력은 AI 기반 스마트캠퍼스와 미래형 교육·연구 환경을 함께 만들어 가는 중요한 출발점이 될 것"이라며 "언어·지역·인문 기반의 글로벌 지식과 AI 기술을 결합해 다양한 분야에서 새로운 가치를 창출하는 모범적인 산학협력 모델로 발전하길 기대한다"고 밝혔다.

2026.03.16 11:25한정호 기자

[AI는 지금] "AI는 성장 동력" 외치던 SaaS 기업들…공시서는 "경쟁 위협"

기업용 소프트웨어(SaaS) 업체들이 인공지능(AI)을 새로운 성장 동력으로 강조해 왔지만, 정작 공식 공시에서는 AI를 잠재적 경쟁 위협으로 지목하기 시작했다. 특히 최근 등장한 'AI 에이전트'가 기업용 애플리케이션 기능을 대체할 수 있다는 우려가 커지면서 소프트웨어 산업 구조 변화 가능성이 제기되고 있다. 16일 미국 IT 매체 디인포메이션은 최근 기업 공시 분석을 통해 올해 들어 AI 에이전트를 경쟁 위험으로 언급한 소프트웨어 기업이 크게 늘었다고 보도했다. 시장조사업체 알파센스를 활용한 분석에 따르면 올해 들어 총 27개 소프트웨어 기업이 증권 보고서에서 AI 에이전트를 잠재적 경쟁 요인으로 언급했다. 지난해 같은 기간에는 7개 기업에 그쳤다. 해당 기업에는 디자인 협업 플랫폼 피그마, 인사관리 소프트웨어 기업 워크데이, 고객관계관리(CRM) 플랫폼 허브스팟 등이 포함됐다. 이들 기업은 분기·연간 보고서에서 AI 에이전트가 기존 소프트웨어 기능을 일부 대체하거나 우회할 수 있다는 점을 위험 요소로 지적했다. AI 에이전트는 사용자의 지시에 따라 여러 소프트웨어의 데이터를 자동으로 불러오고 분석한 뒤 업무를 수행하는 시스템이다. 이 기술이 확산될 경우 기업 고객이 기존 SaaS 애플리케이션을 직접 사용하지 않고도 업무를 처리할 수 있다는 우려가 제기된다. 예컨대 기업 고객이 AI 에이전트를 활용해 여러 서비스의 애플리케이션 프로그래밍 인터페이스(API)에서 데이터를 가져온 뒤 자체 워크플로를 구축할 경우 기존 소프트웨어의 사용량이 줄어들 수 있다는 것이다. 일부 공시에서는 AI가 기존 소프트웨어 기능을 "복제하거나 대체할 수 있다"고 명시하기도 했다. 이 같은 위험은 SaaS 산업의 핵심 수익 구조와도 연결된다. 대부분의 기업용 소프트웨어 업체는 사용자 수 기반 구독 모델을 채택하고 있다. 하지만 AI 에이전트가 업무 자동화를 확대하면 실제 애플리케이션을 사용하는 직원 수가 줄어들 수 있다. 결과적으로 좌석 기반 구독 매출이 영향을 받을 수 있다는 분석이 나온다. 또 AI가 여러 서비스의 데이터를 통합해 처리하는 방식이 보편화될 경우 개별 애플리케이션의 사용자 인터페이스(UI) 경쟁력도 상대적으로 중요성이 낮아질 수 있다. 피그마, 워크데이, 허브스팟 등 주요 SaaS 기업 경영진은 실적 발표나 인터뷰에서 AI가 장기적으로 소프트웨어 수요를 확대할 것이라는 낙관적인 전망을 제시해 왔다. AI 기능을 제품에 통합해 새로운 생산성을 창출할 수 있다는 논리다. 하지만 증권 보고서에서는 보다 신중한 표현이 등장하고 있다. 법적 책임이 따르는 공시에서는 AI 에이전트가 기존 소프트웨어 기능을 대체하거나 기업 고객이 자체 시스템을 구축하도록 만들 수 있다는 점을 경쟁 위험으로 명시하고 있다는 것이다. 이 같은 변화에 대응해 기업용 소프트웨어 업체들은 AI 기능을 자사 제품에 적극 통합하고 있다. 허브스팟은 마케팅과 고객관리 업무를 자동화하는 AI 기능을 확대하고 있으며, 워크데이 역시 인사·재무 업무를 지원하는 AI 기반 기능을 강화하고 있다. 피그마도 생성형 AI를 활용한 디자인 도구를 도입했다. AI 기술이 기업 소프트웨어 산업 전반에 영향을 미칠 것이라는 전망은 점차 확산되고 있다. 특히 AI 에이전트가 기업 업무 수행 방식 자체를 바꿀 수 있다는 점에서 SaaS 업체들의 전략 변화가 불가피하다는 분석도 나온다. 업계 관계자는 "AI 에이전트가 기업 업무의 새로운 인터페이스 역할을 할 가능성이 커지고 있다"며 "결국 기업 소프트웨어 시장에서도 AI를 얼마나 빠르게 제품과 플랫폼에 통합하느냐가 경쟁력을 좌우하게 될 것"이라고 말했다.

2026.03.16 11:24장유미 기자

[AI리더스] 배일권 행안부 국장 "재난에도 멈추지 않는 AI 정부"…'DR 생태계' 판 키운다

"재난 상황에서도 국민의 일상이 멈추지 않도록 공공과 민간을 아우르는 거대한 '재해복구(DR) 생태계'를 구축하는 것이 올해 정부의 핵심 과제입니다. 더불어 공공 시스템 규모가 커지고 중요성이 높아지는 만큼 기업이 성장할 수 있는 새로운 시장을 제시할 수 있을 것으로 기대하고 있습니다." 16일 배일권 행정안전부(이하 행안부) 인공지능정부기반국 국장은 서울 중구 한국지능정보사회진흥원(NIA)에서 진행한 인터뷰에서 정부 시스템의 재해복구 체계를 전면적으로 개편하는 청사진을 밝히며 이같이 강조했다. 2023년 발생한 지방행정전산망 장애와 지난해 국가정보자원관리원 대전센터 화재 등을 겪으며, 정부는 공공 서비스의 안정성을 근본적으로 혁신해야 한다는 뼈아픈 교훈을 얻었다. 이를 극복하기 위해 행안부는 '행정기관 및 공공기관 정보시스템 안정성 고시' 제정안을 행정예고하며 시스템 안정성 기준을 강력하게 법제화하고 나섰다. 배 국장은 이번 고시 제정과 맞물려 진행되는 대규모 DR 인프라 확충 사업의 최전선에서 실무를 총괄하고 있다. '사용자 수'에서 '국민 영향도'로…패러다임 바꾼 시스템 등급제 배 국장은 이번 고시 제정의 가장 큰 의미로 '정보시스템 등급 산정 기준의 패러다임 전환'을 꼽았다. 기존에는 단순히 시스템을 이용하는 '사용자 수'가 기준이었다면, 이제는 '국민 생활에 미치는 영향'이 최우선 기준이 된다. 배 국장은 "그동안 정보시스템 등급은 사용자 수를 중심으로 산정해 왔지만 이 기준만으로는 시스템이 국민 생활과 국가 기능에 미치는 실제 영향을 반영하기 어려웠다"며 "예를 들어 혈액 관리 시스템처럼 이용자는 많지 않지만 국민 생명과 직결된 서비스도 기존 기준에서는 중요도가 낮게 평가될 수 있었다"고 설명했다. 이어 "앞으로는 국민 생활에 미치는 영향을 기준으로 시스템 중요도를 평가해 국가 핵심 시스템을 보다 엄격하게 보호할 것"이라고 강조했다. 새로운 기준에 따라 정부 시스템은 ▲국가 핵심(A1) ▲대국민 필수(A2) ▲행정 중요(A3) ▲국민·행정 일반(A4) 등 4단계로 전면 재분류되며, 중요도가 높은 A1~A3 등급은 민간 전문가 30여 명으로 구성된 심의위원회를 거쳐 확정된다. 등급별 재해복구 목표시간(RTO)도 강력하게 의무화된다. 최고 등급인 A1 시스템은 재난 발생 시 '1시간 이내' 복구를 목표로 운영해야 하며 A2는 3~12시간, A3는 1~5일, A4는 3주 이내 복구 기준이 적용된다. 또한 모든 시스템은 주기적인 원격지 백업이 필수이며, 연 1회 이상의 실전형 DR 훈련을 반드시 실시해야 한다. 3434억 투입해 13개 선도 시스템 구축…"멀티 클라우드 전환" 강화된 기준을 현실화하기 위한 대규모 인프라 투자도 본격화된다. 배 국장은 "지난해 확보한 약 3434억 원의 예산이 대부분 대전센터 재해복구 체계 구축에 투입된다"며 "대국민 필수 시스템과 국가 핵심 시스템은 장애 발생 시 국가 기능에 직접적인 영향을 주기 때문에 반드시 최우선으로 DR 체계를 갖춰야 한다"고 거듭 강조했다. 정부는 올해 13개 핵심 시스템을 선도적으로 선정해 DR 우선 구축에 돌입한다. 아울러 현재 주요 시스템 약 97개를 대상으로 재해복구 체계 설계(ISP)를 진행 중이며 122개 스토리지 DR 구축 사업도 함께 전개된다. A1~A3 등급에 해당하는 중요 정보시스템에 장애가 발생할 경우 즉시 '행안부 디지털안전상황실'에 통보되어 범정부 차원의 신속한 전파와 대응이 이뤄지는 체계도 정비된다. 특히 이번 DR 정책은 단순한 백업 시스템 구축을 넘어 정부 전체의 클라우드 전환 등 IT 구조 변화와 맞물려 있다는 점이 특징이다. 배 국장은 "안전디딤돌, 디브레인(D-Brain), 우편정보시스템 등 일부 핵심 시스템은 민간 클라우드 이전과 동시에 DR을 함께 구축하는 방식으로 추진하고 있다"고 밝혔다. 배 국장은 "주 시스템이 민간 클라우드에 있다면 DR을 어디에 둘 것인지에 대한 고민이 필수적"이라며, 멀티 클라우드 환경을 포함한 다양한 구조를 검토하여 공공과 민간이 연계된 유연하고 강력한 생태계를 조성하겠다는 의지를 보였다. "단순 인프라 구축 넘어선 거대 시장…민간 적극적 참여 기대" 배 국장은 정부의 이러한 움직임이 침체된 국내 IT 및 클라우드 산업계에 새로운 활력을 불어넣을 것으로 내다봤다. 이번 고시를 통해 민간 클라우드나 위탁 운영 시에도 일정 수준 이상의 안정성을 확보하도록 서비스 수준 협약(SLA) 체결이 의무화되면서, 관련 기술과 운영 역량을 갖춘 기업들에게 더 큰 기회의 장이 열렸기 때문이다. 정부는 고시 제정과 함께 재해복구 인프라 구축에도 대규모 투자를 추진하고 있다. 대전 국가정보자원관리원을 중심으로 핵심 시스템 재해복구 체계를 구축하는 선도 사업을 비롯해, 주요 정보시스템의 DR 설계(ISP)와 인프라 구축 사업이 단계적으로 추진될 예정이다. 배 국장은 "올해만 해도 핵심 시스템 재해복구 구축과 DR 설계 사업 등 다양한 대규모 사업이 동시다발적으로 진행된다"며 "앞으로도 유사하거나 더 큰 규모의 장기 프로젝트가 이어질 가능성이 높다"고 말했다. 이어 "DR 사업은 단순한 인프라 구축이 아니라 클라우드 전환과 연계된 장기 프로젝트"라며 "관련 기술력을 갖춘 기업들에게는 새로운 거대 시장이 될 수 있다"고 강조했다. 특히 민간 클라우드와 연계되는 사업인 만큼 다양한 민간 사업자의 참여가 필수적이라는 점도 짚었다. 주 시스템이 민간 클라우드에 있는 경우, 재해복구 체계 역시 멀티 클라우드 환경을 고려해 설계해야 하므로 우수한 인프라와 기술력을 보유한 기업들의 역할이 그 어느 때보다 중요하다는 설명이다. 배일권 국장은 "올해를 기점으로 재해복구 체계 구축과 클라우드 전환 사업이 맞물려 진행되면서 관련 시장 규모도 점차 폭발적으로 확대될 것"이라며 "민간 기업이 적극적으로 참여해 공공 디지털 인프라의 안정성을 함께 높여 나가길 기대한다"고 밝혔다.

2026.03.16 10:40남혁우 기자

티맥스소프트, 최영만 신임 기술본부장 선임…글로벌 기술지원 강화

티맥스소프트가 글로벌 기술지원 역량 강화를 위해 신임 기술본부장을 영입하며 인공지능(AI) 비즈니스 플랫폼 전략 확대에 나섰다. 티맥스소프트는 전 킨드릴코리아 세일즈 총괄 최영만 전무를 신임 기술본부장으로 선임했다고 16일 밝혔다. 최 본부장(전무)은 서울대학교 물리학과 석사 출신으로 액센추어·SK AX·테라데이타·이노와이어리스·LIG시스템·킨드릴코리아 등 국내외 IT 기업에서 25년 이상 경력을 쌓은 전문가로 평가된다. 빅데이터·AI·클라우드·사물인터넷(IoT) 등 디지털 전환(DX) 분야 전반에서 전략 수립과 영업, 컨설팅, 신사업 기획 업무를 수행하며 기업 고객의 경영 혁신 프로젝트를 지원해왔다. 특히 IT 시스템 전략 수립부터 기획·구축·운영까지 엔터프라이즈 솔루션 전 영역을 아우르는 경험을 보유 중이며 다양한 업무 프로세스 재설계(BPR)와 프로세스 혁신(PI) 컨설팅 프로젝트를 수행해왔다. 티맥스소프트는 최 본부장의 글로벌 비즈니스 경험과 리더십을 바탕으로 기술지원 조직 역량을 강화하고 글로벌 AI 비즈니스 플랫폼 전문기업이라는 전략 방향에 맞춘 체계를 구축할 계획이다. 최 본부장은 글로벌 AI 전환(AX) 사업 확대 전략에 맞춰 기술 조직 구조를 정비하고 티맥스소프트가 개발 중인 AI 신제품에 최적화된 기술지원 체계를 마련할 방침이다. 또 고객 AI 도입을 위한 컨설팅과 커스터마이징 개발, 운영을 포괄하는 전문 기술지원 서비스를 구축하고 해외 사업 확대를 위해 해외 프로젝트 수행 역량 강화와 글로벌 파트너 대상 기술 지식 기반 시스템 구축도 추진한다. 최 본부장은 "고객이 원하는 엔터프라이즈 수준의 AI 비즈니스 플랫폼을 제공하겠다는 회사의 글로벌 비전을 위해 클라우드 전환과 AI 도입을 밀착 지원할 수 있도록 조직과 프로세스를 강화하겠다"고 밝혔다.

2026.03.16 10:39한정호 기자

[기고] AX 시대 핵심은 에이전트보다 레거시 연결…상용SW 기업 역할 더 커진다

인공지능(AI) 발전 속도가 빨라지면서 소프트웨어(SW) 산업을 둘러싼 우려도 함께 제기되고 있다. 생성형 AI와 AI 에이전트 기술이 빠르게 확산되면서 상용 패키지SW 역할을 대체하는 것 아니냐는 '상용SW 위기론'도 심심치 않게 등장한다. 그러나 이 흐름을 단순한 위기로 해석하는 것은 적절하지 않다. 오히려 지금의 변화는 SW 산업이 AI를 기반으로 한 단계 고도화되는 전환의 과정으로 보는 것이 더 정확하다. AI 기술이 발전할수록 국내 SW 산업은 오히려 더 본질적인 경쟁 국면에 들어갈 가능성이 크다. 이제 중요한 것은 누가 기능 하나를 빨리 만들 수 있느냐가 아니다. 누가 구조를 제대로 설계하고 안정적인 아키텍처를 구축하며 복잡한 데이터와 기존 시스템을 실제 업무 환경에 맞게 연결할 수 있느냐다. 특히 공공과 금융 영역에서는 이러한 특징이 더욱 뚜렷하게 나타난다. 이 시장은 단순히 유명한 AI 모델 하나를 붙인다고 해서 현장 적용이 가능해지는 구조가 아니다. 보안, 내부 통제, 감사 체계, 책임 구조 등 다양한 요소가 동시에 충족돼야 한다. 결국 AI의 실제 적용 여부는 기술 자체보다 운영 구조와 시스템 통합 역량에 의해 결정되는 경우가 많다. AI 전환(AX) 역시 마찬가지다. AI를 단순히 기존 시스템 위에 얹는다고 해서 AX가 완성되는 것은 아니다. 핵심은 기존 시스템과 데이터를 얼마나 안전하게 연결하고, 통제 가능한 구조 안에서 실제 업무 프로세스로 작동하게 만들 수 있느냐에 있다. 최근 대기업과 주요 기관이 모델컨텍스트프로토콜(MCP) 서버나 AI 에이전트 플랫폼 구축을 준비하고 있다. 그러나 현장에서 보면 에이전트 자체보다 더 중요한 요소가 존재한다. 에이전트가 '머리'라면 레거시 시스템은 '몸'에 해당한다. 아무리 뛰어난 머리를 가지고 있어도 몸과 연결되지 않으면 실제 업무는 돌아가지 않는다. 보험사의 코어 시스템, 은행의 계정계와 정보계, 공공기관의 행정, 문서, 민원 시스템 등 대부분의 업무 환경은 이미 복잡한 레거시 시스템 위에서 운영되고 있다. 따라서 AI의 실질적인 성과는 결국 이 레거시 시스템들과 어떻게 연결되는지에 의해 결정된다. AI를 현장에 제대로 적용하기 위해서는 기존 시스템의 선행 현대화가 필수적이다. 레거시 시스템이 API 기반으로 표준화돼 있고 업무 기능이 서비스 단위로 분리돼 있어야 AI가 실제 업무 과정에 참여할 수 있다. AI 서비스는 여러 모델과 도구, 외부 시스템을 연쇄적으로 호출하는 구조로 동작한다. 이때 레거시 시스템이 폐쇄적이거나 기능 구조가 복잡하게 얽혀 있다면 호출 지점이 늘어나고 보안 계층이 중첩되면서 지연 문제가 커질 수밖에 없다. 결국 AI 네이티브 환경을 구현하기 위해서는 현대화된 아키텍처가 선행돼야 한다. 이러한 변화 속에서 상용SW 기업의 역할은 줄어드는 것이 아니라 오히려 더 중요해질 가능성이 크다. 단순 기능 중심의 솔루션 기업은 압박을 받을 수 있지만, 구조를 설계하고 시스템을 연결하며 검증과 운영까지 책임질 수 있는 기업의 가치는 더 높아질 것이다. 정부 정책 역시 이러한 산업 구조 변화에 맞춰 보다 현실적인 방향으로 발전할 필요가 있다. 단순히 AI 도입 지원이나 AI 인재 양성에 머무르는 것이 아니라, 비대해진 레거시 시스템의 API화, 클라우드 네이티브 전환, AX 연계 아키텍처 구축, 검증 가능한 AI 운영 체계까지 함께 지원하는 정책이 필요하다. 연결되지 않은 AI는 결국 보여주기식 기술에 머물 가능성이 크다. AI는 소프트웨어 산업을 약화시키는 기술이 아니다. 오히려 진짜 실력을 갖춘 소프트웨어 기업이 더 큰 역할을 하게 만드는 산업 고도화의 시작이다.

2026.03.16 10:22어윤호 컬럼니스트

[기고] 에이전틱 AI, 보험 산업 디지털 전환 이끈다

지난 10년 동안 보험업계에서 인공지능(AI)은 핵심 업무보다 주변 영역에서 제한적으로 쓰이는 경우가 많았다. 개념 증명(PoC)이나 가능성 확인 수준의 파일럿 프로젝트가 대부분이었고, 실제 핵심 운영 구조를 바꾸는 사례는 드물었다. 지난해 말 기점으로 이런 흐름에 분명한 변화가 나타났다. 전 세계 대다수 보험사가 실제 업무 환경에 생성형 AI를 도입하면서, 논의 초점도 '도입 여부'에서 '얼마나 빠르고 효과적으로 활용할 것인가'로 옮겨갔다. 이제 점진적인 자동화나 개별 AI 도구만으로는 충분하지 않은 시대가 왔다. 진정한 경쟁력은 업무 전 과정을 엔드투엔드 관점에서 재설계하고, 단순한 조언을 넘어 실제 업무를 직접 수행하는 AI 시스템을 구축하는 데서 나온다. 이런 맥락에서 에이전틱 AI가 주목받고 있다. 이는 단순한 마케팅 용어가 아니라 AI 활용 방식 자체 패러다임 전환을 보여주는 개념이다. 보험업계는 그동안 과도하게 부풀려진 기술 용어를 적지 않게 접했다. 그러나 에이전틱 AI와 기존 접근 방식 차이는 단순한 명칭 문제가 아니라 실제 운영 방식 다름에 있다. 기존 AI 시스템은 머신러닝(ML) 모델이나 챗봇처럼 대부분 제한된 범위에서 작동한다. 데이터를 분석하고 인사이트를 도출하거나 질문에 답할 수 있지만, 대부분 권고 수준에서 역할이 끝난다. 이후 여러 시스템에서 실제 업무를 처리하는 과정은 여전히 사람이 맡아야 한다. 에이전틱 AI는 이런 구조를 근본적으로 바꾼다. AI 에이전트는 명확한 가드레일 안에서 필요 시 사람이 개입하는 휴먼 인 더 루프 체계를 전제로 작동한다. 사람이나 시스템을 대신해 여러 애플리케이션과 데이터 소스 전반에서 인식·추론·실행을 수행하는 프로그램이다. 예를 들어 브로커 제출 자료 검증, 보험금 청구 분류, 서비스 요청 처리 같은 목표가 주어지면 에이전트는 수행 절차를 스스로 설계하고 필요한 도구를 호출해 기록 시스템에 처리 결과를 반영한다. 기존 AI와의 가장 큰 차이는 여기에 있다. AI 에이전트는 판단이나 제안을 내놓는 데 그치지 않고, 정해진 업무를 끝까지 직접 완수한다. 이런 변화는 단순한 기술 혁신의 결과가 아니다. 여러 기술적·사업적 요인이 동시에 맞물린 결과다. 우선 언어 모델이 실제 업무에 활용할 수 있는 수준에 도달했다. 복잡한 비정형 문서를 운영 환경에서도 충분한 정확도로 분석하고 추론할 수 있게 됐다. 또 자동화와 시스템 통합 기술이 성숙 단계에 접어들었다는 점이다. AI 에이전트가 서로 다른 레거시 환경에서도 안정적으로 기능할 수있게 됐다. 보험사를 둘러싼 경영 환경 자체가 점진적인 개선만으로는 감당하기 어려운 국면에 이르렀다는 점도 주요 원인이다. 계속되는 대규모 재해 손실과 인플레이션, 심화되는 경쟁은 수익성을 지속적으로 압박하고 있다. 동시에 고객과 브로커는 더 빠르고 명확한 디지털 서비스를 기대하고 있다. 에이전틱 AI를 구현하는 아키텍처 에이전틱 AI가 기존 방식과 구별되는 지점은 단순 기술 역량이 아니라 이를 구현하는 아키텍처에 있다. 핵심은 인식·추론·실행이 실제운영 시스템 안에서 어떻게 유기적으로 연결되느냐에 있다. 특히 가치 창출까지 걸리는 시간은 중요한 기준이 부상하고 있다. 다수 기업 이사회는 90일에서 180일 내 가시적인성과를 기대하며, 이는 모델 선택부터 오케스트레이션 방식까지 모든 설계 결정에 영향을 미친다. 실제 에이전틱 AI를 확장해 적용하는 보험사들은 언어 모델을 필요에 따라 교체 가능한 구성 요소로 보고, AI 에이전트는 제품처럼 관리되는 단위로 설계한다. 오케스트레이션은 시스템·모델·자동화를 아우르는 통합 관리 계층으로 운영한다. 거버넌스는 추후 고려할 문제가 아니다. 모든 에이전트 행동은 확인 가능하고 감사 추적이 가능해야 한다. 규제기관과 내부 리스크 위원회의 요구를 충족하려면, 명확한 가드레일과 휴먼 인 더 루프 통제 체계를 갖추는 것이 필수다. 이 요구사항은오케스트레이션 계층에 로깅, 모니터링, 제어 메커니즘을 기본으로 포함하도록 만든다. 모델 유연성(model flexibility)도 고려할 만한 요소다. 언어 모델이 빠르게 진화하는 환경에서 특정 공급업체나 독점 생태계에 종속되는 것은 장기적인 리스크가 될 수 있다. 성공적인 접근 방식은 에이전트 워크플로우를 다시 구축하지 않고도 모델을 교체할 수있는 추상화 계층(Abstraction Layer)을 유지하는 것이다. 에이전틱 AI의 가장 큰 특징은 AI가 생성한 인사이트와 실제 업무 실행 사이의 간극을 메운다는 점이다. 기존 방식에서는 AI가 분석 결과를 제공하더라도, 후속 작업은 사람과 기존 자동화 시스템이 대부분 처리해야 했다. 그 결과 처리 지연과 업무의 불일치, 반복적인 수작업이 이어졌다. 에이전틱 AI는 이 구조를 바꿔 추론과 실행을 하나의 흐름으로 통합한다. 예를 들어 브로커 제출 자료가 접수되면, 에이전트는 단순히 데이터를 추출하는 데 그치지 않는다. 자료를 표준화하고 가이드라인에 따라 검증하며 시스템에 필요한 정보를 사전에 입력한다. 이어서누락된 정보를 확인하고 응답 초안을 작성한 뒤, 검토를 위해 파일을 대기열에 올린다. 이 모든 과정은 완전한 감사 추적이 가능한 상태로, 몇 분 안에 이루어진다. 보험업계의 관심 'AI가 도움이 되는가'에서 'AI 네이티브 워크플로 중심으로 운영 모델을 어떻게 재설계할 것인가'로 옮겨가고 있다. AI를 단순한 도구가 아니라 인프라로 바라보는 이 시각은 보험업계를 넘어 금융 서비스 전반으로 번지고 있다. 에이전틱 AI는 인간의 전문성과 시스템 운영을 이어주는 새로운 아키텍처 계층이다. 보험사가 제공하는 상품의 형태, 시장 변화에 대응하는 속도, 조직이 요구하는 인력 역량까지 근본적으로 바꿀 수 있다. 기술은 이미 임계점을 넘어섰다. 이제 관건은 조직이다. 이를 단순한 기술 도입이 아니라 아키텍처 차원의 전환으로 이해하는 보험사가, 앞으로 시장 변화를 주도하게 될 것이다. 올해 이 변화를 먼저 실행에 옮기는 보험사는 더 나은 AI를 넘어 더 강한 경쟁력을 갖춘 비즈니스를 손에 쥐게 될 것이다.

2026.03.16 10:14형원준 유아이패스코리아 지사장 컬럼니스트

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