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"답변 생성·판단 나눠"…아마존, AI 에이전트 행동 점검 모델 공개

아마존이 인공지능(AI) 에이전트 행동을 빠르게 점검하는 소형 모델을 오픈소스로 공개했다. 복잡한 답변 생성과 단순한 의사결정을 분리해 에이전트 처리 속도와 운영 효율을 높이려는 시도다. 3일(현지시간) 벤처비트 등 외신에 따르면 아마존웹서비스(AWS)는 약 20억 개 매개변수를 갖춘 의사결정 모델 '스트랜즈 디사이더 2B'를 출시했다. 이는 알리바바의 큐웬 기반 모델을 미세조정해 개발됐으며, 실험적 에이전트 개발 프로젝트인 '스트랜즈 랩스' 일환으로 나왔다. 스트랜즈 디사이더 핵심은 에이전트가 행동하기 전 필요한 정보·조건을 갖췄는지 확인하는 것이다. '도구를 실행한다' 또는 '사용자에게 추가 정보를 묻는다'처럼 정해진 AI 에이전트 행동 가운데 어느 쪽이 적절한지 평가한다. 글쓰기와 코딩 등 복잡한 작업은 생성형 모델에 맡기고 반복적으로 필요한 좁은 범위의 판단은 소형 모델이 담당하는 구조다. 예를 들어 사용자가 지역을 밝히지 않고 날씨를 물으면 에이전트가 임의로 도시를 정해 날씨를 조회하려는지 점검한다. 개발자는 이 판단을 바탕으로 에이전트가 날씨를 조회하기 전 사용자에게 지역부터 묻도록 설정할 수 있다. AWS는 해당 모델이 실제 실행 여부까지 독자적으로 결정하는 것은 아니다라고 밝혔다. 판단에 사용할 질문과 기준은 개발자가 정하며, 실행 허용이나 거부 등 후속 조치도 애플리케이션에서 설정해야 한다. 의사결정 모델을 연결하는 전용 라이브러리는 아직 개발 중이다. 개발자는 모델을 허깅페이스에서 무료로 내려받아 '아파치 2.0 라이선스'에 따라 사용할 수 있다. AWS는 버전 20과 함께 코드와 학습 데이터·스크립트도 공개할 계획이라고 밝혔다. 개발자는 이를 바탕으로 학습 방법을 확인하고 자체 인프라에서 모델을 실행하거나 미세조정할 수 있다. 처리 속도는 하드웨어(HW)와 입력 길이에 따라 다르다. AWS는 짧은 작업을 수십 밀리초 안에 처리할 수 있으며 일부 환경에서는 100밀리초 미만도 가능하다고 설명했다. 100밀리초는 0.1초다. 벤처비트는 "이 모델 차별점은 더 뛰어난 벤치마크 성능이 아니라 개방성과 자체 호스팅 가능성·재현 가능성"이라고 평가했다.

2026.10.04 10:32김미정 기자

[AI 리더스] 모리타 준 퍼플렉시티 APAC "연내 韓 법인 설립, AI 선택지 넓혀"

인공지능(AI) 검색으로 이름을 알린 퍼플렉시티가 올해 안에 한국 법인을 세운다. 여러 거대언어모델(LLM)을 연결한 AI 에이전트로 한국 이용자와 기업이 다양한 AI를 한곳에서 활용할 수 있도록 지원할 방침이다. 모리타 준 퍼플렉시티 아시아태평양(APAC) 대표는 2일 서울 강남구 청담동 카페 큐리어스에서 지디넷코리아와 만나 "올해 안에 한국 법인을 설립하는 것을 목표로 준비하고 있다"고 밝혔다. 카페 큐리어스는 퍼플렉시티가 지난해 9월 서울에 문을 연 첫 오프라인 거점이다. 온라인에서만 접하던 퍼플렉시티 서비스를 직접 체험하고 AI를 주제로 교류할 수 있도록 마련했다. 첫 오프라인 거점으로 서울을 선택했다는 점에서도 한국 시장에 대한 퍼플렉시티의 관심을 확인할 수 있다. 퍼플렉시티는 2022년 설립된 미국 AI 기업이다. 기존 검색엔진처럼 관련 링크를 나열하는 대신 웹에서 정보를 찾아 질문에 답하고 원문 출처까지 함께 제시하는 '답변 엔진'으로 성장했다. 최근에는 AI 브라우저 '코멧'과 여러 AI 모델을 연결해 실제 업무를 수행하는 '퍼플렉시티 컴퓨터'를 내놓으며 검색을 넘어 AI 에이전트로 영역을 넓히고 있다. 연내 한국 법인 설립…삼성·SKT 이어 협력 넓힌다 퍼플렉시티 한국 법인 설립 계획은 지난해 한 차례 늦춰졌다. 당시 내부 전략 조정으로 일정이 미뤄졌지만 올해는 연내 설립을 목표로 다시 준비에 들어갔다. 한국 법인은 국내 기업과 협력을 넓히는 연결고리가 될 것으로 전망된다. 모리타 대표는 법인이 설립되면 대기업뿐 아니라 중소기업과 스타트업까지 더 다양한 국내 기업과 관계를 만들 수 있을 것으로 기대했다. 그는 "한국 시장의 가능성을 높게 보고 있다"며 "한국 법인을 통해 국내 기업들과 보다 적극적으로 협력할 수 있을 것"이라고 강조했다. 조직 운영은 국가별 지사장에게 사업을 맡기는 일반적인 해외 지사와 다르게 가져갈 계획이다. 국가마다 별도 조직을 두기보다 APAC 조직이 하나의 팀으로 움직이며 각 시장을 지원하는 현재 체계를 이어간다. 국내 기업과 협력 기반은 이미 마련돼 있다. 퍼플렉시티는 SK텔레콤과 손잡고 국내 이용자에게 유료 서비스 '퍼플렉시티 프로'를 제공하고 AI 서비스 개발에서도 협력해왔다. 올해는 삼성전자 갤럭시 S26에도 퍼플렉시티 기술이 적용됐다. 퍼플렉시티 서비스를 이용할 수 있고 빅스비 실시간 웹 검색과 추론에도 관련 기술이 활용된다. 협력 대상은 더 늘어날 가능성이 있다. 모리타 대표는 현재 여러 하드웨어 기업과 추가 협력을 논의하고 있다고 밝혔다. 그는 하드웨어 기업들이 퍼플렉시티에 관심을 보이는 배경으로 정확도와 신뢰를 꼽았다. AI가 질문에 답하는 데 그치지 않고 스마트폰이나 PC에서 이용자를 대신해 행동하기 시작하면 잘못된 판단이 실제 업무 오류로 이어질 수 있어서다. 모리타 대표는 "퍼플렉시티는 처음부터 정확도를 가장 중요한 가치로 두고 발전해왔다"며 "AI가 사용자를 대신해 행동하는 시대에는 정확도와 신뢰가 더욱 중요해질 것"이라고 설명했다. 여러 LLM 한곳에…검색 넘어 '일하는 AI'로 퍼플렉시티가 검색 다음 단계로 내세운 서비스는 '컴퓨터'다. 이용자가 하나의 AI 모델에 모든 업무를 맡기는 대신 여러 LLM과 에이전트를 연결해 작업에 맞는 AI를 활용한다. 이용자가 복잡한 업무를 요청하면 이를 여러 단계로 나누고 각 작업에 적합한 모델을 골라 일을 맡긴다. 하나의 모델에서 결과를 받아 끝내는 게 아니라 다른 모델을 활용해 결과를 다시 확인할 수도 있다. 모리타 대표는 "20~30개 LLM 가운데 요청한 업무에 어떤 모델이 적합한지 판단해 활용한다"며 "결과가 나오면 다른 모델과 비교해 제대로 수행됐는지도 확인한다"고 설명했다. 퍼플렉시티는 이처럼 하나의 LLM에 의존하지 않고 작업에 따라 여러 모델을 조합한다. 검색과 추론, 코딩 등 각 모델 강점을 활용하고 새로운 모델이 나오면 빠르게 서비스에 반영한다. 이용자는 챗GPT와 클로드, 제미나이 등을 따로 오가며 업무마다 적합한 모델을 고를 필요가 줄어든다. 기업 역시 특정 모델에 업무 환경을 맞추기보다 성능과 가격 변화에 따라 다른 모델을 선택할 여지가 커진다. 기존 모델 가격이 오르거나 더 성능이 좋은 모델이 등장해도 시스템 전체를 다른 AI로 옮기기보다 업무에 따라 사용하는 모델을 바꿀 수 있기 때문이다. 모리타 대표는 "하나의 LLM만 사용하면 그 모델이 잘하는 일과 그렇지 않은 일이 나뉠 수밖에 없다"며 "퍼플렉시티는 여러 모델을 활용해 이용자가 원하는 작업을 수행하고 결과까지 다시 검증할 수 있다"고 강조했다. 기업이 AI 비용을 계산하는 방식도 달라질 것으로 봤다. 기존 서비스형 소프트웨어(SaaS)는 직원 몇 명이 사용하는지에 따라 비용을 내는 '시트' 중심이었다면 생성형 AI는 어떤 모델을 얼마나 사용하고 토큰과 컴퓨팅 자원을 얼마나 소비하는지가 중요해지고 있다는 분석이다. 특정 모델에 고정되지 않으면 가격과 성능 변화에도 더 유연하게 대응할 수 있다. 상대적으로 단순한 업무에는 저렴한 모델을 쓰고 높은 추론 성능이 필요한 업무에는 고성능 모델을 활용하는 식이다. 모리타 대표는 "더 저렴하면서 성능이 좋은 모델이 나오면 같은 비용으로도 할 수 있는 일이 늘어날 수 있다"면서 "토큰 소비와 효율성이 계속 달라지는 만큼 기업이 AI를 구매하는 방식과 AI 회사가 서비스를 제공하는 방식도 바뀌게 될 것"이라고 전망했다. 퍼플렉시티는 이런 유연성을 AI 모델뿐 아니라 작업이 실행되는 환경으로도 확장하고 있다. 클라우드에서 모든 일을 처리하는 대신 필요에 따라 이용자 기기를 함께 쓰는 '하이브리드 컴퓨트'를 도입했다. 하이브리드 컴퓨트는 웹 검색이나 복잡한 추론은 클라우드가 맡고 민감한 파일이나 로컬 프로그램을 다루는 작업은 이용자 기기에서 처리한다. 하나의 업무를 클라우드 AI와 로컬 AI가 나눠 수행하는 구조다. 로컬 환경에서 처리하는 작업에는 클라우드 크레딧도 사용되지 않는다. 모리타 대표는 "집에 있는 컴퓨터를 켜두면 외부에서도 클라우드와 로컬 환경을 함께 활용할 수 있다"며 "로컬 파일과 소프트웨어를 이용하면서 민감한 정보는 기기 안에 남겨둘 수 있다"고 소개했다. "AI가 행동해도 결정권은 사람에게" AI가 검색과 답변을 넘어 실제 행동까지 수행하기 시작하면서 이용자가 어디까지 권한을 맡길지도 새로운 과제로 떠올랐다. AI 에이전트가 이메일을 보내고 파일을 수정하거나 구매·결제까지 맡게 되면 잘못된 판단이 실제 피해로 이어질 수 있어서다. 퍼플렉시티는 AI가 업무를 수행하더라도 최종 결정권은 이용자에게 남겨야 한다는 원칙을 두고 있다. 모리타 대표는 "AI가 일을 대신해줄 수는 있지만 결정권까지 넘겨서는 안 된다"며 "행동은 AI가 수행하더라도 최종 결정은 이용자가 내려야 한다"고 강조했다. 중요한 행동을 실행하기 전에는 AI가 무엇을 하려는지 이용자에게 알리고 허가를 받도록 한다. 다만 모든 행동을 할 때마다 매번 승인을 받도록 하는 건 아니다. 반복 업무는 이용자가 처음에 작업 범위와 조건을 정해두면 해당 범위 안에서 AI가 자동으로 수행할 수 있다. 일례로 매주 월요일 특정 뉴스와 자료를 정리해 이메일로 보내도록 지시한다면 처음에 업무 내용과 전달 대상을 승인한 뒤 같은 절차를 반복한다. 모리타 대표는 "빠르게 처리해야 하는 업무도 어떤 조건에서 어떤 행동을 할지 미리 정해두고 이용자가 승인하는 형태로 발전할 수 있다"고 진단했다. 한국은 이 같은 새로운 AI 활용이 빠르게 자리 잡을 수 있는 시장으로 평가했다. 신기술을 빠르게 받아들이는 이용자가 많고 기업도 AI 활용에 적극적이라는 판단이다. 그는 오는 7일 서울 코엑스에서 열리는 'AI페스타26' 퓨처 테크 컨퍼런스 무대에도 오른다. '검색하는 시대에서 답을 얻는 시대로'를 주제로 AI 검색이 에이전트로 확장되는 과정과 퍼플렉시티가 그리는 다음 단계를 소개할 예정이다. 모리타 대표는 "한국은 얼리어답터가 많고 새로운 기술과 트렌드를 빠르게 받아들이는 시장"이라며 "퍼플렉시티가 앞으로 내놓을 기술과 서비스가 한국 이용자와 기업에서 어떻게 활용될지 기대하고 있다"고 말했다.

2026.10.04 10:10김동원 기자

[소외된 SW ㊦] GPU·모델만으론 부족…AI 투자, '돈 버는 SW'로 이어져야

정부가 인공지능(AI)을 국가 핵심 성장동력으로 내세워 대규모 투자를 확대하는 가운데, 정책 무게중심을 인프라와 기술 확보에서 국내 소프트웨어(SW) 기업의 사업화와 성장으로 넓혀야 한다는 목소리가 커지고 있다. 그래픽처리장치(GPU)와 AI 모델 확보에 그치지 않고 산업별 서비스와 솔루션 개발, 실제 구매와 운영까지 이어지는 시장을 만들어야 AI 투자가 국내 SW 산업 경쟁력으로 확산될 수 있다는 지적이다. 4일 업계에 따르면 국내 SW 기업들은 정부의 AI 투자 확대에 맞춰 기존 공공SW 구매와 계약, 과금 체계를 AI 시대에 맞게 재설계해야 한다고 요구하고 있다. AI 기술을 적용한 제품이 빠르게 늘고 있지만, 기존 구축형 SW를 전제로 만들어진 예산·계약 제도가 그대로 유지되면서 새로운 제품과 서비스의 시장 진입을 가로막을 수 있다는 전망 때문이다. 특히 AI에 맞는 새로운 과금 체계가 필요하다는 목소리가 나온다. 기존 공공SW 사업은 제품이나 시스템을 도입하는 자산 취득 방식이 중심이지만 AI 서비스는 사용량에 따라 비용을 지불하는 토큰 기반 과금 등 새로운 방식이 확산되고 있다고 알려졌다. 현행 국가계약 체계가 이를 충분히 반영하지 못하면 우수한 AI 서비스가 등장해도 공공시장에서 실제 구매로 연결하기 어렵다는 설명이다. 한 SW 업계 관계자는 "AI는 사용한 만큼 비용을 내는 토큰 방식 등으로 과금 체계가 바뀌어야 하는데 우리나라 예산은 자산취득비로 잡히는 경우가 많다"며 "AI 강국으로 가고자 한다면 그 방향에 맞춰 제도도 함께 바뀌어야 한다"고 말했다. 이어 "기존 서비스형 소프트웨어(SaaS) 활성화 정책에서 충분한 성과를 내지 못했던 방식을 AI에서도 그대로 답습해선 안 된다"고 덧붙였다. 단순히 AI 기술 개발을 지원하는 것을 넘어 실제 산업별 수요와 연결하는 정책도 필요하다는 지적도 나온다. 기업이 제조·금융·물류·공공 등 각 산업의 업무에 적용할 AI 서비스를 개발하더라도 이를 구매하고 지속적으로 사용하는 고객이 없다면 정부 지원이 일회성 기술개발이나 실증에 그칠 수 있어서다. 실제 공공 AI 사업에서도 기술과 실제 구매 사이의 간극이 나타나고 있다. 최근 한국상용인공지능소프트웨어협회가 주최한 포럼에선 30억원 규모 공공사업에서 비정형 데이터 처리에 배정된 예산이 3000만원에 그친 사례가 제시됐다. AI 제품·서비스 확인 제도 역시 마련됐지만 발주기관과 사업자의 인지도가 낮아 실제 사업에선 인프라와 플랫폼, 데이터, 응용SW 등이 다시 하나의 사업으로 묶여 발주되는 경우가 있다는 지적이 나왔다. SW 기업이 AI 사업을 통해 기술과 제품을 축적할 수 있는 구조도 과제로 꼽힌다. 공공사업을 한 차례 수주해 구축 실적을 확보하더라도 사업 종료 이후 운영 경험과 데이터가 자산화되지 않는다면 다음 제품 개발과 재구매로 연결되기 어렵다는 우려다. 업계에선 공공사업이 끝난 뒤 개발한 코드나 로직을 기업 자산으로 활용하기 어려운 현재 구조 역시 개선할 필요가 있다고 지적한다. 김숙경 KAIST 교수도 국내 SW 산업이 단순히 프로젝트를 수행하는 기업에서 도메인 지식과 데이터, 운영 경험을 쌓는 제품 기업으로 전환해야 한다고 강조했다. AI 기술 자체가 빠르게 평준화될수록 기능 구현만으로 차별화하기 어려워지고 고객 업무에 대한 이해와 데이터, 운영 경험 등이 실제 제품 경쟁력을 좌우할 수 있다는 것이다. 이를 위해 정부 지원 역시 기술 개발이나 일회성 사업 수주를 넘어 실제 제품이 시장에서 반복적으로 판매되는 단계까지 연결돼야 한다고 주장했다. 김 교수는 정부와 산업이 기술 투자에서 시장 형성으로, 단년도 프로젝트에서 지속적인 운영으로, 맞춤형 시스템통합(SI)에서 제품 중심으로 정책과 사업 구조를 전환해야 한다고 제언했다. 국내 공공 레퍼런스를 확보하는 데 그치지 않고 같은 제품을 다른 고객과 해외시장에서도 반복 판매할 수 있는 구조를 만들어야 한다는 설명이다. SW의 가격과 유지보수 대가를 현실화하는 문제도 함께 풀어야 할 과제로 꼽힌다. 업계에선 AI 기술검증(PoC)을 늘리는 것보다 이미 도입된 제품을 지속적으로 운영하고 개선할 수 있도록 유지보수 요율을 현실화하는 것이 기업의 기술 축적에 도움이 된다는 목소리가 나온다. 제품 가격을 사실상 0원으로 책정하고 인력 투입 비용만 받는 사례까지 발생하는 현재 구조에선 기술력을 갖춘 SW 기업이 지속적으로 연구개발에 투자하기 어렵다는 지적이다. 내년도 AI 예산 확대의 성과를 GPU 확보량이나 모델 개발 건수뿐 아니라 이를 활용해 성장한 국내 SW 제품과 기업으로 평가해야 한다는 게 업계의 요구다. AI 기술을 산업 현장에서 활용하는 응용SW 기업이 실제 고객을 확보하고 운영 경험을 쌓아 다시 제품을 고도화하는 구조가 형성돼야 정부의 AI 투자가 산업 전반으로 확산될 수 있다는 것이다. AI 3대 강국이라는 목표 달성 역시 좋은 기술을 빠르게 따라가는 것만으로는 충분하지 않으며 고객 문제를 해결하는 기업과 제품이 지속적으로 성장하는 생태계가 필요하다는 지적이 나온다. 업계 관계자는 "AI에 많은 예산을 투입하는 것만으로 국내 SW 산업의 경쟁력이 높아지는 것은 아니다"라며 "기업이 실제 제품을 판매하고 운영 경험을 쌓아 다시 투자할 수 있도록 AI 투자가 시장 형성으로 이어지는 구조를 만들어야 한다"고 밝혔다.

2026.10.04 09:06한정호 기자

[소외된 SW ㊤] 예산안에서 사라진 SW...국가 경쟁력 우려

과학기술정보통신부(이하 과기정통부)가 내년 인공지능(AI) 예산을 9조4천억원 규모로 늘리는 가운데 소프트웨어(SW) 산업 지원 예산은 오히려 줄어든 것으로 나타났다. AI를 국가 핵심 전략산업으로 육성하기 위한 대규모 투자가 이어지고 있지만 정작 AI 산업의 기반이 되는 SW 생태계 지원은 축소되면서 국가 경쟁력 토대가 약해질 수 있다는 전망이 나왔다. 3일 과기정통부 2027년도 예산안에 따르면 과기정통부 소관 예산 29조6천476억원 가운데 AI 분야에 9조4천211억원이 배정됐다. 올해 5조938억원보다 84.3% 늘어난 규모로, 부처 전체 예산의 31.8%를 차지한다. 과기정통부는 최상위 AI 모델·기술 확보에 5조5천937억원을 편성하고 AI 데이터센터(AIDC), 피지컬 AI, 차세대 반도체를 중심으로 한 3대 메가 프로젝트를 추진할 계획이다. AI는 늘고 SW는 줄고…예산·정책서 밀려난 SW 반면 과기정통부 예산안과 업계 집계를 종합하면 내년도 비연구개발(R&D) 부문 SW 관련 예산은 2천900억원 수준으로, 올해 약 3천300억원에서 400억원가량 줄었다. SW산업기반확충 사업은 약 170억원으로 전년보다 15% 감소했고, XaaS 선도 프로젝트와 공공SW사업 선진화 사업도 각각 28.5%, 15% 감액된 것으로 분석됐다. SW산업해외진출 역량강화 사업 역시 약 30억원으로 축소됐다. 공공 SaaS 지원 예산도 감소했다. 공공 SaaS 개발·검증 예산은 올해 60억원에서 16억원으로, SaaS 전환지원 예산은 160억원에서 89억원으로 줄었다. 업계에서는 AI 투자가 확대되는 동안 SaaS와 공공SW 등 기존 SW 산업의 기반을 다지는 사업은 위축된다는 주장도 있었다. SW의 존재감이 약해졌다는 지적은 예산에 그치지 않는다. 정부가 8월 발표한 2027년 정부연구개발 예산 편성안 브리핑 참고자료에서는 AI 연구개발(R&D) 예산이 2조4천억원에서 4조1천억원으로 69.1% 늘었다. 반면 20쪽 분량의 자료에서 '소프트웨어'라는 단어는 사실상 찾아보기 어려웠고, 'SW'는 지역 AX 사업명에 한 차례 언급되는 데 그쳤다. 사업의 무게중심도 바뀌고 있다. 과기정통부는 올해 기존 SW중심대학 가운데 7개교를 AI중심대학 전환 대상으로 선정했다. AI중심대학은 올해 18개에서 내년 67개로 확대될 예정이다. 이번 예산안은 정부가 제시한 SW 산업 육성 목표와도 엇갈린다는 지적이 나온다. 정부는 '제6차 소프트웨어진흥 기본계획(2023~2027)'을 통해 매출 1천억원 이상 SW 기업을 2027년까지 250개 이상으로 확대하겠다는 목표를 제시했다. 그러나 한국인공지능·소프트웨어산업협회(KOSA) 조사에 따르면 해당 기업은 2024년 158개, 2025년 167개 수준에 머물고 있다. 어윤호 한국상용인공지능소프트웨어협회 회장은 "SaaS로 전환하라고 하면서 SaaS 지원은 줄이고, 글로벌 시장으로 나가라고 하면서 해외진출 기반까지 줄인다면 기업은 무엇을 믿고 투자해야 하는지 답답할 수밖에 없다"고 말했다. AI 시대일수록 SW 중요성은 커져 업계는 이번 논란이 단순히 특정 산업의 예산 증감 문제가 아니라고 강조한다. 일반적으로 AI와 SW를 별개 산업으로 인식하지만 실제 산업 현장에서는 AI가 확산될수록 SW의 역할이 더 중요해진다는 설명이다. 대규모언어모델(LLM)과 AI 에이전트는 눈에 보이는 서비스일 뿐이다. 실제 기업 환경에서는 데이터베이스(DB), 미들웨어, 운영체제(OS), SaaS, ERP, CRM, 임베디드SW 등이 함께 작동해야 AI가 업무에 활용될 수 있다. 실제 기업들이 AI를 도입하는 과정에서도 핵심은 모델 자체보다 기존 업무 시스템과의 연계다. 기업용 AI 에이전트는 ERP와 CRM, 그룹웨어, 데이터베이스 등을 연결해야 업무를 수행할 수 있다. 제조 현장의 피지컬 AI 역시 센서와 로봇, 설비를 제어하는 임베디드SW가 뒷받침돼야 한다. AI 모델만으로는 산업 현장에서 가치를 만들기 어렵다는 것이 업계의 설명이다. 최근 정부가 집중 투자하고 있는 피지컬 AI 역시 로봇 제어 SW와 산업용 임베디드SW 없이는 구현이 어렵다. AI 데이터센터와 독자 모델도 결국 이를 활용하는 응용SW와 서비스가 있어야 산업 경쟁력으로 이어질 수 있다. 어윤호 회장은 "GPU는 결국 인프라이고 모델도 기반 기술"이라며 "그 기술을 실제 기업 업무에 적용하고 생산성을 높이고 고객이 돈을 내는 서비스로 만드는 것은 결국 소프트웨어"라고 말했다. 김숙경 KAIST 교수도 최근 한국상용인공지능소프트웨어협회 포럼에서 "프론티어 모델을 보유하는 것만으로 AI 3대 강국이 되는 것은 아니다"라며 "기존 산업 생태계와 기업이 있어야 그 위에 AI가 올라갈 수 있다"고 밝혔다. "기본 SW 투자 없는 AI 강국은 모래 위의 성" 과기정통부는 AI와 SW를 별개 산업으로 보기보다 하나의 생태계로 접근하고 있다는 입장이다. 김국현 과기정통부 소프트웨어정책과장은 최근 업계 포럼에서 소프트웨어진흥법의 목적은 SW 산업 진흥이며 공공SW 시장에서 기업들이 불이익을 받지 않도록 제도를 운영하고 있다고 설명했다. 또한 AI 에이전트 확산에 따라 기존 공공SW 대가 체계 개선을 위해 한국인공지능·소프트웨어산업협회와 태스크포스(TF)를 운영하고 있다고 전했다. 그러나 업계는 AI 투자 확대와 SW 산업 육성은 선택의 문제가 아니라 상호 보완 관계라고 강조한다. 채효근 한국IT서비스산업협회 부회장은 "AI 에이전트 등이 활성화되면 SW가 필요 없어질 것이라는 주장은 SW를 단순한 코딩으로 보는 데서 비롯된 오해"라며 "실제 데이터베이스와 미들웨어 SW 없이는 AI를 구현할 수 없고, 정부가 세계 1위 도약을 목표로 내건 피지컬 AI 역시 임베디드SW 없이는 불가능하다"고 말했다. 이어 "기본 SW 영역에 대한 투자 없이 AI 강국을 외치고 AI 인프라에만 대규모 투자를 단행하는 것은 모래 위에 성을 쌓는 것과 같다"며 "AI 정책의 성적표는 GPU 숫자나 모델 크기가 아니라 세계가 돈을 내고 사용하는 대한민국 소프트웨어를 얼마나 만들어냈는가에 달려 있다"고 덧붙였다.

2026.10.03 10:18남혁우 기자

[카드뉴스] 정확도 90%면 치매 위험을 바로 알려도 될까요

안녕하세요, AMEET 기자입니다. 건강 앱이 "치매 위험 90%"라고 알려준다면 여러분은 어떤 기분이 들까요? AI가 병을 정확히 맞혔다고 해서 바로 알려도 되는지, AI 패널 6명이 낙상·치매·심혈관 질환 사례를 놓고 토론했어요. 처음에는 정확도가 90%를 넘으면 곧바로 알리자는 생각도 있었는데요, 토론 끝에 패널의 85%가 정확도만 보지 말자는 쪽, 즉 조건부 고지에 손을 들었어요. 정확도 중심 통보를 지지한 사람은 15%에 그쳤고요. 치료 가능성과 마음의 준비를 함께 봐야 한다는 결론이었어요. 숫자만 덜렁 던지는 알림이 위험한 이유는 분명해요. 왜 그런 결과가 나왔는지, 무엇을 해야 하는지가 빠져 있으니 길을 모르는 채 불만 켜진 셈이거든요. 이런 알림은 겁과 패닉으로 이어지는 불안을 키우고, 심하면 불필요한 검사 남용이나 의료비 낭비, 혹은 체념과 무기력으로 번질 수 있어요. 결국 알려주는 것만으로는 환자가 나아지지 않는다는 얘기예요. 그래서 질환마다 알리는 방법을 달리하자는 제안이 나왔어요. 운동으로 막을 수 있는 낙상은 이유와 운동법을 한 세트로 묶어 앱 알림으로 전달해도 좋다고 해요. 반면 아직 치료제가 없는 치매는 자동 알림을 금지하고, 주치의와 직접 만나 상담하며 전하는 게 맞다는 거예요. 정리하면 정확도 90% 기준은 내려놓고, 치료 가능성과 행동 방법을 먼저 따져야 해요. 다음에 건강 앱이 "몇 % 맞아요"라고 자랑하면 이렇게 물어보세요. "그래서 뭘 하죠?" 더 자세한 내용은 AI의눈 보고서에서 확인해보세요! ▶ 해당 보고서 보기 https://ameet.zdnet.co.kr/uploads/025c864e.html ▶ 지디넷코리아가 리바랩스 'AMEET'과 공동 제공하는 AI 활용 기사입니다. 더 많은 보고서를 보시려면 'AI의 눈' 서비스로 이동해주세요. (☞ 보고서 서비스 바로가기)

2026.10.02 20:48AMEET

이해민 AI수석, 부처 간 소통 시동…업계 "정책·현장 연결 기대"

이해민 인공지능(AI)미래기획수석비서관이 부처 간 AI 정책 조율과 현장 문제 해결에 나서면서 업계 기대감이 높아지고 있다. 기업 현장과 국회를 모두 경험한 만큼 업계 어려움을 이해하고 부처 간 이견을 좁혀 국내 AI 생태계 발전을 뒷받침해 달라는 주문이다. 이해민 수석은 2일 오후 서울스퀘어 국가AI전략위원회 회의실에서 제5차 인공지능책임관(CAIO) 협의회를 처음 주재했다. 협의회를 공동으로 이끄는 하정우 AI전략위 부위원장은 해외 출장으로 이날 참석하지 못했다. CAIO 협의회는 각 중앙행정기관의 AI 정책 책임자들이 정책 추진 상황을 점검하고 부처 간 협력 과제를 논의하는 협의체다. 이번 회의는 지난 1월 이후 약 9개월 만에 열렸다. 이 수석은 이날 협의회를 부처별 보고를 듣는 자리가 아닌 현장 문제 해결을 위한 논의의 장으로 운영하겠다고 밝혔다. 기업과 국회에서 활동하며 느낀 부처 간 협력 중요성을 언급하고, 정책 추진 과정에서 발생하는 쟁점을 직접 챙기겠다고 약속했다. 이 수석은 "아무리 좋은 정책을 내놔도 부처 사이에서 막히거나 속도를 잃게 되는 경우가 있다"며 "이 협의회가 보고를 듣는 데 그치지 않고 부처 간 쟁점을 풀고 현장 문제를 해결하는 자리가 될 수 있도록 의장으로서 먼저 챙기겠다"고 말했다. 이번 회의부터 협의회 참석 범위는 기존 28개 장관급 기관에서 42개 중앙행정기관으로 확대됐다. 14개 차관급 기관의 인공지능책임관이 새로 합류하면서 여러 기관에 걸친 AI 정책과 협업 과제를 함께 논의할 기반도 넓어졌다. 이날 회의에는 범정부 AI 입법 관련 안건 등 총 5건이 상정됐다. 국가AI전략위원회 법률 태스크포스(TF)가 준비한 안건과 함께 과학기술정보통신부·행정안전부·개인정보보호위원회가 제안한 과제도 논의 대상에 올랐다. 이 수석은 "각 부처가 스스로 협업 과제를 발굴하고 공동으로 해결책을 찾아야 한다"며 "협의회 논의가 실제 정책과 사업으로 이어질 수 있도록 각 기관 어려움을 가감 없이 제시해 달라"고 당부했다. 그는 이어 "오늘 논의가 실제 정책과 사업으로 이어질 수 있도록 적극적으로 참여해 달라"고 밝혔다. 익명을 요청한 AI 업계 관계자는 "이 수석이 기업 현장과 국회를 모두 경험한 만큼 업계 어려움을 이해하고 부처 간 이견을 조율해 주길 기대하고 있다"며 "기업이 현장에서 겪는 문제를 정책에 반영하고 실제 사업을 추진할 수 있는 여건을 만들어 주는 것이 관건일 것"이라고 내다봤다.

2026.10.02 17:58김미정 기자

정부, AI 협력체계 재가동…이해민 AI수석 "부처 간 쟁점 챙길 것"

정부가 약 9개월 만에 범정부 인공지능(AI) 정책 협의체를 재가동하고 국가 AI 전략 실행을 위한 부처 간 조율에 나섰다. 이날 이해민 AI미래기획수석비서관이 취임 후 첫 협의회를 주재해 참여 기관을 확대 계획을 발표했다. 국가AI전략위원회는 2일 오후 4시 서울스퀘어에서 제5차 인공지능책임관(CAIO) 협의회를 주재했다고 밝혔다. 이해민 AI수석을 비롯한 42개 중앙행정기관 CAIO, 분과위원회·특별위원회·전담조직 위원장 13명 등이 대리 참석자를 포함해 참여했다. CAIO 협의회가 열린 것은 올해 1월 이후 약 9개월 만이다. 이 수석은 협의회가 부처별 보고를 듣는 데 그치지 않고 부처 간 쟁점을 조정하고 결정하는 역할을 하도록 직접 챙기겠다는 방침을 밝혔다. 참석 범위는 기존 28개 장관급 기관에서 42개 중앙행정기관으로 확대됐다. 인사혁신처·법제처·국가데이터처 등 14개 차관급 기관이 새로 참여했다. 앞으로 협의회를 정례적으로 열고 각 부처가 제안하는 협업 과제도 다룰 계획이다. 이날 회의에는 AI 입법 방향과 '모두의 AI' 서비스 출시 준비 상황을 비롯해 범정부 데이터 공유와 공공부문 개인정보 보호 등 네 가지 안건이 상정됐다. 올해 1~2분기 대한민국 인공지능행동계획 이행점검 결과는 서면으로 보고됐다. AI전략위는 AI기본법 시행 이후 늘어난 입법 수요에 대응하기 위해 '대한민국 AI 입법 프레임워크(안)'을 보고했다. AI기본법 중심 입법과 국방·안보 분야 입법 공백 해소를 비롯해 사업자 예측 가능성 제고와 역기능 발생 시 즉시 대응을 네 가지 기본 방향으로 제시했다. 이를 토대로 AI 발전과 산업 융합 촉진·안전 및 신뢰 확보·오남용 방지 등 분야별 입법 원칙을 담았다. 이날 과학기술정보통신부는 오는 12월 전 국민 대상 정식 출시를 앞둔 '모두의 AI' 서비스 준비 상황을 공유했다. 공공 AI 에이전트 탑재를 위해 기존에 개방한 공공 응용프로그램 인터페이스(API) 연계와 미개방 API·데이터의 추가 개방을 요청했다. AI 에이전트의 개인정보 처리·활용 기준 마련과 서비스 보안·안전성 검증에도 관계기관의 협조를 구했다. 행정안전부는 지난달 18일 개통한 범정부 데이터 파이프라인과 관련해 부처별로 활용 가치 높은 데이터를 등록하고 공유해 달라고 요청했다. 여러 데이터를 결합해 활용할 수 있는 수요 발굴도 협조 과제로 제시했다. 개인정보보호위원회는 최근 잇따른 공공·민간의 대형 해킹과 정보 유출 사고에 대응하기 위한 관리체계 강화 방안을 논의했다. 부처별 개인정보 보호·보안 종합 관리체계 구축과 개인정보보호책임자(CPO) 역할 강화가 주요 내용이다. 위험 수준을 고려한 정보자산 식별과 취급자 관리 강화 등 대책 마련과 이행도 요청했다. 이 수석은 "CAIO협의회는 부처와 부처 간 이음매를 잇는 자리"라며 "협의회가 보고를 듣는 데 그치지 않고 부처 간 쟁점을 조정하고 결정하는 협의체가 될 수 있도록 의장으로서 직접 챙기겠다"고 밝혔다.

2026.10.02 16:00김미정 기자

'전북AI'로 대통령상 받은 윤성호 주무관 "1년간 새벽 2시까지 작업"

정부가 현장 공무원이 주도하는 공공부문 인공지능(AI) 전환(AX)에 힘을 싣는 가운데 윤성호 전북특별자치도 행정정보과 주무관이 직접 구축을 이끈 업무용 AI 플랫폼 '전북AI'로 대통령상을 받아 주목받고 있다. 전북AI는 외주 시 수십억 원이 드는 AI 플랫폼을 직접 개발해 도청 내부 서버에서 운영한다. 119 구급과 재난 대응 등 행정 현장에 맞춘 기능을 대거 갖춰 서울, 충남, 경북 등 다른 지자체의 벤치마킹도 잇따르고 있다. 윤 주무관은 2일 지디넷코리아와의 인터뷰에서 "거의 1년 동안 새벽 2시까지 작업했다"며, AI 도입을 고민하는 지자체에 전담 인력과 예산을 함께 마련해야 한다고 조언했다. 직원 64% 상용 AI 사용…보안·비용 고민에 직접 개발 전북AI는 오픈소스 기반 대형 모델을 도청 내부 서버에서 운영하는 업무용 생성형 AI 플랫폼이다. 문서 작성·검색, 회의 요약, 언론 분석 등을 지원하며 8월 말 기준 기능은 99종이다. 전북도는 예산 약 3억 원을 들여 플랫폼을 구축했다. 윤 주무관은 AI 플랫폼을 개발하게 된 이유로 직원들의 AI 사용 실태를 꼽았다. 그는 "2025년 6월 전북연구원과 함께 진행했었던 설문에서 응답자 412명 가운데 64.3%가 이미 개인 계정으로 상용 인공지능을 업무에 쓰고 있다고 답했었다"며 "내부자료의 유출 문제 해결이 필요했다"고 설명했다. 비용과 성능도 직접 구축을 택한 이유였다. 전북도가 검토한 민간 구축 제안은 12억~50억 원에 달했지만 제안된 모델은 규모가 작았다. 윤 주무관은 "작은 모델은 연구용역 보고서나 언론보도를 깊이 있게 이해하지 못하는 것으로 보여 차라리 서버만 사서 대형 모델을 직접 돌리는 게 낫겠다고 생각했다"고 밝혔다. 더불어 윤 주무관은 2001년부터 중소기업에서 웹 개발 업무를 했고 2018년 전북대 인공지능 대학원에서 석사 과정을 밟았다. 현재 도청에서 클라우드 업무를 맡고 있었던 만큼 오픈웨이트 AI 모델을 활용하면 직접 구축도 가능하다고 판단했다. 그는 "메타의 오픈웨이트 모델인 라마3 70B가 당시 최상위 모델이었던 GPT-4o에 비견되는 성능으로 나타나서, 이 모델을 로컬에서 돌리면 챗GPT 구독료도 절감하고 자료유출도 막을 수 있겠다고 생각했다"고 설명했다. 1년간 새벽 2시까지 개발…잇따른 시행착오 AI 플랫폼 개발은 윤 주무관이 대부분 주도하고 전북대 학생 12명이 1년 반 동안 지원했다. 예상치 못한 난관도 이어졌다. 첫 과제는 GPU 서버 선택이었다. 엔비디아 B200 4장을 구매하려던 계획이 판매 단위 문제로 어려워지자 전북도는 같은 예산으로 메모리 용량이 2.7배 큰 AMD MI300X 서버를 선택했다. 공공기관 첫 도입이었던 만큼 참고할 자료가 많지 않았다. 윤 주무관은 "예상치 못한 문제는 오픈소스 생태계가 엔비디아 중심으로 만들어져 있다는 점이었다"며 "엔비디아라면 쉽게 할 수 있었을 작업을 저희는 매번 힘들게 적용해야 했다"고 말했다. 시행착오도 잇따랐다. 시스템이 로그를 남기지 않은 채 멈춰 원인을 추적해 보니 운영체제가 설치된 300GB 디스크가 꽉 차 있었다. 한글 문서 검색이 되지 않았을 때는 문서 유사도 점수를 직접 측정해 영어 중심 모델이 원인임을 찾아냈다. 올해 2월 도입한 AI 코딩 도구 클로드 코드가 업무시간에 시스템을 중단시키는 일도 있었다. 윤 주무관은 컨테이너를 4중화하고 사용자 요청 처리가 끝난 뒤 하나씩 재시작하는 체계를 마련해 장애를 줄였다. 그는 "거의 1년 동안 새벽 2시까지 작업을 했고 주말도 없었다"며 "그럼에도 불구하고 잘 되지 않았을 때 이게 제 능력으로 가능한 것인지 의문이 들기도 했고, 왜 직접 구축한다고 했을까 후회하기도 했다"고 회고했다. 구축 이후가 더 큰 과제…업데이트·현장 활용과의 씨름 전북AI는 지난해 12월 정식 운영을 시작했다. 그러나 모델과 기능을 지속해서 점검·업데이트해야 해 운영 부담이 이어지고 있다. 윤 주무관은 AI 플랫폼이 다른 시스템처럼 한 번 구축한 뒤 몇 년간 유지·보수만 하면 되는 시스템이 아니라며, 해마다 계속 업데이트해야 하는 어려움을 밖에서는 잘 모른다고 말했다. 직원 활용을 넓히는 것도 과제였다. 6천 명에 가까운 직원 가운데 4726명(79.5%)이 한 번 이상 사용했지만 매달 꾸준히 사용하는 직원은 절반 안팎에 그쳤기 때문이다. 이에 윤 주무관은 직접 직원을 만나 업무상 어려움을 듣고 필요한 기능을 구현하며 활용을 독려했다. 그렇게 늘어난 전북AI의 기능은 현재 99종에 이른다. 현장에 특화된 다양한 지원 기능도 제공한다. 구급대원의 환자 중증도 분류와 병원 이송을 돕는 '나만의 구급', 65종의 매뉴얼을 바탕으로 재난 현장 대응을 지원하는 '사회재난 도우미'가 있다. 전북소방본부 119종합상황실은 전북AI로 신고자 위치를 파악해 심장 이상을 호소한 30대를 40분 만에 구조하기도 했다. 윤 주무관은 "이제 직원 상당수가 전북AI를 과업지시서·보고서 초안 작성, 법령 검토, 보도자료 작성 등에 활용한다"며 "이용량은 대화 기능이 85%로 가장 많고 이미지 생성 8.8%, 한글 문서 생성 1.7% 순으로 회의 녹음·요약을 바탕으로 결과보고서를 작성하거나 이미지로 보고서를 꾸미는 기능도 반응이 좋다"고 설명했다. AI 전환, 구호보다 전담 인력·예산이 먼저 대통령상 수상 이후 다른 지자체의 벤치마킹 문의가 이어지는 가운데 윤 주무관은 AI 인프라와 전담 인력 확보를 지속 가능한 AI 전환의 조건으로 꼽았다. 윤 주무관은 "국가정보자원관리원 대구센터의 민관협력 클라우드에서 엔비디아 H200 8장을 빌리면 월 1억 6천만 원가량이 든다"고 설명했다. 이어 "전북도는 이러한 비용 부담을 해결하기 위해 자체 서버를 약 2억 3천만원에 구매한 것"이라며 "지자체가 감당하기 인프라 비용은 GPU 국비 지원이 필요하다"고 강조했다. 이와 함께 AI 행정 혁신을 위해서는 기관별로 AI 혁신 팀을 만들어야 하며, 기관 내 AI 서비스를 돌릴 공통기반 GPU 서버도 조속히 확충해야 된다고 말했다. 윤 주무관은 무엇보다 담당자 한 명에게 기존 업무와 AI 업무를 모두 맡기는 구조는 지속되기 어렵다고 지적했다. 그 역시 본업인 클라우드 업무와 전북AI 개발·운영을 함께 맡고 있지만 공무원 순환 근무 원칙상 담당자가 다른 부서로 옮기면 시스템을 이어받을 사람이 마땅치 않기 때문이다. 그래서 그는 도청 내 'AI 행정 혁신 연구회'를 꾸려 직원 13명이 업무용 AI 시스템 13종을 직접 만드는 등 교육 업무도 진행하고 있다. 더불어 다른 기관에는 성능과 접근성을 확보하고 부서별 사용량을 살피며, 홍보보다 실습 중심 교육을 하고, 직접 업무용 AI를 만들어 보는 직원을 늘리라고 조언했다. 윤성호 주무관은 "직접 구축하면 소프트웨어 도입 비용을 줄일 수 있지만, 이를 운영할 전담 인력은 반드시 필요하다"며 "도입을 검토하는 기관은 예산과 함께 전담 인력도 계획해야 한다”고 강조했다. 이어 대통령상 시상식에서 가장 인상 깊었던 말로 대회 심사위원장의 총평을 꼽았다. 그는 “"개인의 성과를 제도와 조직문화로 이어가는 것이 앞으로의 과제'라는 말이 기억에 남는다"며 "그분의 말처럼 성과가 한 사람의 노력에 그치지 않고 조직에 뿌리내리도록 하는 것이 중요하다"고 말했다.

2026.10.02 15:18남혁우 기자

AI로 클라우드 장애 원인 찾는다…AWS, '클라우드워치 옴니' 출시

아마존웹서비스(AWS)가 인공지능(AI)을 활용해 애플리케이션과 AI 에이전트의 상태를 한곳에서 관리하고 장애 원인까지 분석할 수 있는 옵저버빌리티 서비스를 선보였다. 서비스 간 복잡한 종속 관계와 장애 원인을 자동으로 파악해 엔지니어의 운영 부담을 줄인다는 목표다. AWS는 아마존 클라우드워치에 AI 기반 옵저버빌리티 서비스 '아마존 클라우드워치 옴니'를 출시했다고 2일 밝혔다. 클라우드워치 옴니는 애플리케이션과 AI 에이전트의 옵저버빌리티를 하나의 환경에서 제공한다. 엔지니어들은 동일한 데이터와 장애 조사 맥락을 공유하며 협업할 수 있으며 AWS 관리 콘솔 접근 권한이 없어도 조직 전용 URL과 기존 계정을 이용해 접속할 수 있다. 기존에는 엔지니어들이 시스템 상태를 파악하기 위해 여러 대시보드를 관리하고 임계값을 직접 조정해야 했다. 장애 발생 시에는 여러 도구를 오가며 원인을 추적해야 하고 여러 팀이 함께 대응할 경우 조사 과정에서 확보한 정보가 제대로 공유되지 않는 문제도 있었다는 게 회사 측 설명이다. AWS는 클라우드워치 옴니를 통해 개별 인프라 신호가 아닌 애플리케이션을 중심으로 옵저버빌리티 환경을 구성했다. 오픈텔레메트리를 기반으로 기존 클라우드워치에 전송하던 텔레메트리 데이터도 별도 재설정 없이 활용할 수 있다. 서비스 탐색과 종속 관계 매핑, 알람 조정도 자동화한다. 사용자가 가용성 목표와 지연 시간, 오류율 등 주요 기준을 설정하면 시스템 변화에 따라 알람을 자동으로 조정한다. 새로운 서비스를 배포하면 변경된 애플리케이션 구조도 자동으로 반영하는 구조다. 장애 분석에는 '아마존 데브옵스 에이전트'가 활용된다. AI 에이전트가 엔지니어와 동일한 텔레메트리 데이터를 기반으로 여러 신호의 상관관계를 분석하고 장애 원인을 추적한다. 서비스 전반에서 연관된 이벤트를 식별하고 종속 관계를 따라 근본 원인으로 이어지는 경로도 분석한다. 장애가 발생하면 관련 정보가 포함된 조사 세션도 자동으로 생성한다. 특정 서비스에서 오류율이 상승하면 최근 배포 내역이나 연계된 응용프로그램인터페이스(API)의 지연 시간 등 관련 신호를 한곳에 보여주고 데브옵스 에이전트의 초기 분석 결과도 제공한다. 장애 대응을 다른 팀에 넘겨야 할 경우 담당 엔지니어가 동일한 조사 세션에 참여해 이전 조사 과정을 그대로 확인할 수 있다. 장애 원인을 파악해 복구한 뒤에는 전체 조사 이력이 자동으로 기록돼 별도의 장애 보고서를 작성해야 하는 부담도 줄였다는 설명이다. 클라우드워치 옴니는 텔레메트리 데이터와 AWS 컨피그의 리소스 검색을 활용해 서비스를 자동으로 탐색하고 종속 관계를 파악한다. 각 팀에는 담당 애플리케이션을 관리하는 별도 공간을 제공하며 기존 클라우드워치의 로그와 메트릭, 트레이스, 알람을 그대로 활용할 수 있다. 아마존 클라우드워치 옴니는 현재 이용 가능하며 기존 클라우드워치 고객은 클라우드워치 콘솔에서 바로 사용할 수 있다.

2026.10.02 14:50한정호 기자

더존비즈온, 서울시 행정에 '실행형 AI' 심는다…공공 AX 확대

더존비즈온이 서울시의 행정업무를 직접 수행하는 인공지능(AI) 에이전트 구축을 지원한다. 기존 질의응답 중심의 생성형 AI를 넘어 문서 요약과 회의실 예약 등 실제 행정업무를 처리하는 실행형 AI로 공공 AI 전환(AX) 사업을 확대한다는 목표다. 더존비즈온은 서울시가 추진하는 '행정지원 AI 에이전트 구축' 사업에 생성형 AI 플랫폼 '원 AI 프라이빗 에디션(ONE AI PE)'을 공급한다고 2일 밝혔다. 더존비즈온은 이번 사업 수행사에 AI 플랫폼을 제공하고 에이전트 구현을 위한 기술 기반을 지원한다. 지난해 서울시 생성형 AI 행정 플랫폼 '챗봇 2.0' 구축 사업에 이어 2년 연속 서울시 AI 사업에 참여하게 됐다. 이번 사업은 서울시 행정지원 AI 에이전트 운영을 위한 공통 기반 환경 구축과 업무별 AI 에이전트 시범 구축, AI 인프라 증설, 추가 수요 발굴 등을 포함한다. 직원이 자연어로 업무를 지시하면 AI가 행정시스템에 접속해 실제 업무를 처리하고 결과를 제공하는 실행형 에이전트 체계를 구축하는 것이 핵심이다. 앞서 구축된 챗봇 2.0은 서울시 행정망 내부의 자체 거대언어모델(LLM) 환경에서 운영되고 있다. 270종의 행정 업무매뉴얼을 학습한 검색증강생성(RAG) 체계를 기반으로 답변의 근거와 출처를 제공하고 '마이(My) 챗봇', AI 템플릿 등의 기능으로 행정 업무를 지원한다. 이번 사업에선 문서 요약과 회의실 예약, 제안서평가위원 선정 등 3종의 AI 에이전트를 우선 구축한다. 조직도와 예산 정보 조회처럼 여러 부서에서 공통으로 활용할 수 있는 기능도 마련한다. 문서 요약 에이전트는 업무관리시스템에 접수되거나 생산된 문서와 첨부파일을 유형에 맞춰 요약한다. 회의실 예약 에이전트는 대화형 지시를 통해 예약부터 변경·취소까지 처리하고 조건에 맞는 대안도 제안한다. 제안서평가위원 선정 에이전트는 후보자에게 순차적으로 문자를 발송해 참석 여부를 확인하고 관련 규정에 맞춰 필요한 인원을 확보하는 업무를 수행한다. 원 AI PE는 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP) 기반의 표준 연계 체계를 통해 행정시스템과 AI를 연결한다. 사용자 권한 확인과 실행 이력 관리 기능을 제공하며 특정 AI 모델에 종속되지 않는 구조로 설계해 모델을 교체하더라도 기존 행정시스템 연계와 업무별 에이전트를 유지할 수 있도록 했다. 한글(HWP) 문서와 이미지 분석을 위해 사이냅소프트의 문서 구조 분석 솔루션 '도큐애널라이저'도 탑재한다. 이를 통해 행정문서 인식 정확도를 높인다는 계획이다. 서울시는 시범 서비스 운영과 함께 각 부서의 반복 업무를 조사해 추가 자동화 대상을 선정하고 향후 확산 계획을 마련할 예정이다. 고성능 그래픽처리장치(GPU) 서버 증설 등 AI 인프라 보강도 병행할 방침이다. 더존비즈온은 공공 부문의 AI 사업도 확대 중이다. 경기도 25개 공공기관이 원 AI 기반 통합 업무환경 전환을 추진하고 있으며 원 AI는 현재 7800여개 민간 기업에도 도입됐다. 더존비즈온 관계자는 "공공기관 폐쇄망에서도 AI를 안전하게 활용할 수 있음을 입증한 데 이어 이번 사업을 통해 AI가 실제 업무를 수행하는 실질적인 에이전틱 AI 행정 혁신 모델을 구현하게 됐다"며 "검증된 플랫폼과 기술 지원으로 서울시와 사업 수행사가 공공 AI 에이전트의 성공 사례를 만들어 갈 수 있도록 든든히 뒷받침하겠다"고 말했다.

2026.10.02 14:40한정호 기자

여러 국산 AI 반도체 하나로 묶는다…'AI-MDC' 산업 확산 시동

국산 인공지능(AI) 반도체를 활용한 마이크로 데이터센터(MDC) 기술이 제조·의료·공공 등 실제 산업 현장으로 확산될 전망이다. 한국인공지능클라우드산업협회(KACI)는 지난 1일 서울 양재 엘타워에서 'AI-MDC 기술개발 과제 성과공유회'를 개최하고 국산 AI 반도체 기반 마이크로 데이터센터 개발과 클라우드 연동, 운영 플랫폼, AI 서비스 실증 등 주요 연구개발 성과를 공개했다고 2일 밝혔다. AI-MDC는 국산 AI 반도체를 기반으로 AI 연산에 필요한 서버와 네트워크, 운영·관리 환경 등을 랙 단위의 마이크로 데이터센터로 구현하는 기술이다. 대규모 중앙집중형 데이터센터에만 의존하지 않고 제조 현장이나 병원, 공공시설 등 AI 연산이 필요한 곳과 가까운 위치에 컴퓨팅 자원을 배치하는 것이 특징이다. 이번 연구개발은 국산 AI 반도체 기반 마이크로데이터센터 확산 사업의 일환으로 추진되고 있다. 빠르고 유연하면서 안전하고 비용 효율적인 올인원 마이크로 데이터센터 구현이 목표다. 전체 사업은 ▲국산 AI 반도체 기반 MDC 개발 ▲MDC 연동 스케일아웃 클라우드 ▲MDC 운영·확산 기술 ▲MDC 활용 AI 서비스 개발 등 4개 세부과제로 구성됐다. 한국전자통신연구원(ETRI)이 사업을 총괄하고 각 연구기관이 인프라와 클라우드, 운영 소프트웨어, AI 서비스 기술을 연계해 개발 중이다.. 분산된 여러 AI-MDC를 하나의 클라우드처럼 활용하는 기술도 개발한다. 이노그리드를 중심으로 여러 마이크로 데이터센터의 컴퓨팅 자원을 통합 관리하고 AI 워크로드에 따라 필요한 자원을 배포·확장할 수 있는 스케일아웃 클라우드 환경을 구축하고 있다. 서로 다른 국산 AI 반도체를 하나의 환경에서 활용하기 위한 'AI 서비스 오픈 플랫폼' 개발도 추진한다. 이종 AI 반도체를 지원하는 소프트웨어개발키트(u-SDK)를 비롯해 다중 AI 모델 최적화 구동 기술, AI-MDC 전용 저장소, 데이터센터인프라관리(DCIM) 연계 모니터링, 거대언어모델(LLM) 기반 사용자 포털 등을 개발할 계획이다. 개발 기술은 의료·제조·공공 분야에서 실증한다. 의료 분야에선 환자가 스마트폰으로 촬영한 호흡재활 영상을 AI-MDC에서 분석해 자세와 관절 각도를 판별하고 올바른 재활 동작 여부를 실시간으로 안내하는 서비스를 검증한다. 제조 분야에선 조선소의 협업형 지능형 자율이동로봇(AMR)에 AI-MDC를 적용한다. 작업자 검출과 재식별·추종, 자연어 명령, 관제와 AI 모델 운영 등을 연계해 제조 현장에서 활용 가능성을 확인할 방침이다. 공공 분야에선 비전언어모델(VLM)과 소형언어모델(sLLM)을 활용한 지능형 폐쇄회로(CC)TV 관제 서비스를 개발한다. 영상 속 객체를 검출·추적하고 VLM이 상황을 판단한 뒤 sLLM을 통해 자연어 검색과 질의응답까지 지원하는 방식이다. 연구진은 산업별 AI 모델을 국산 신경망처리장치(NPU)에 맞게 경량화·최적화한 뒤 AI-MDC와 연동 클라우드 환경에 탑재해 실제 현장에서 검증할 계획이다. 이를 통해 국산 AI 반도체에서 인프라와 플랫폼, AI 서비스, 현장 실증까지 연결되는 활용 생태계를 구축한다는 구상이다. 여준기 ETRI 본부장은 "AI-MDC는 국산 AI 반도체를 데이터센터에 적용하는 데 그치지 않고 다양한 AI 반도체와 클라우드, 운영 플랫폼, AI 서비스를 단일 환경에서 연계해 실제 산업 현장에서 활용할 수 있도록 하는 것이 핵심"이라며 "이번 연구개발을 통해 국산 AI 반도체가 다양한 산업의 AI 서비스로 이어질 수 있는 기술적 기반과 활용 생태계를 만들어 나가겠다"고 밝혔다. 이어 "제조·의료·공공 등 다양한 현장의 실증 결과를 기술개발에 지속적으로 반영하고, AI-MDC 구축과 운영에 필요한 소프트웨어와 개발환경을 함께 개방·확산함으로써 국산 AI 반도체와 AI 인프라 산업의 활용 기반을 확대해 나갈 계획"이라고 덧붙였다.

2026.10.02 14:33한정호 기자

AI 모델 개발부터 서비스까지 한 번에…KACI, AI-PaaS 성과 공개

한국인공지능클라우드산업협회(KACI)가 인공지능(AI) 모델 개발부터 실제 산업 서비스 구현까지 지원하는 서비스형 플랫폼(PaaS) 기술의 연구개발 성과 확산에 나선다. 바이오·물류·문서 등 다양한 분야에서 실증한 기술을 실제 서비스 적용과 사업화로 연결한다는 목표다. KACI는 지난 1일 서울 양재 엘타워에서 'AI 모델과 서비스 개발을 위한 PaaS 기술 개발 성과공유회'를 개최하고 AI-PaaS 핵심 기술과 산업별 실증 성과를 공개했다고 2일 밝혔다. 이번 행사는 과학기술정보통신부와 정보통신기획평가원(IITP)이 지원하는 연구개발 과제의 성과를 산업계와 공유하기 위해 마련됐다. 해당 과제는 다양한 클라우드서비스제공사(CSP) 환경에서 클라우드 네이티브 기술을 기반으로 AI 모델과 서비스를 개발하고 외부 시스템 연동부터 서비스 배포까지 지원하는 AI-PaaS 기술 확보를 목표로 추진됐다. 이노그리드가 주관기관을 맡았으며 써로마인드와 한국과학기술정보연구원(KISTI), 바이오브레인, 소프트온넷, 폴라리스오피스, KACI 등이 참여했다. 참여기관들은 AI 모델 개발과 데이터 활용부터 모델 등록·실행, 성능 모니터링, 외부 시스템 연동과 AI 서비스 구현까지 이어지는 기술을 개발했다. 이노그리드는 모델 등록부터 서비스 실행까지 지원하는 AI-PaaS 통합 게이트웨이와 포털을 개발했다. 써로마인드는 AI 모델 개발 워크플로우 통합과 모델 성능 모니터링 체계를, KISTI는 AI-PaaS 데이터 레이크하우스 개발 성과를 각각 공개했다. 산업 현장에 AI-PaaS 기술을 적용한 실증 결과도 공유했다. 바이오브레인은 외부 사전학습 AI 모델 연동·활용 기술을 활용해 백신·신약 분야에서 실증을 진행했다. 소프트온넷은 AI-PaaS 기반 물류 운송자산 관리 비전 AI 서비스를 실증했으며 폴라리스오피스는 AI-PaaS를 활용한 문서 작성·편집 지원 기술을 검증했다. 이를 통해 연구개발 단계에서 확보한 기술을 바이오와 물류, 문서 등 실제 산업 서비스에 적용할 수 있는 가능성을 확인했다는 설명이다. 주관기관인 이노그리드는 연구개발 성과의 사업화에도 나서고 있다. 지난 7월 AI·머신러닝 운영(MLOps) 실행 플랫폼 '에이아이큐브잇(AICubeit)'을 출시했으며 개발 기술을 실제 서비스로 연결하는 작업을 이어갈 계획이다. KACI도 AI-PaaS 산업 네트워크를 활용해 수요기업을 발굴하고 참여기관 간 기술교류와 성과 홍보를 지원한다. 이를 통해 이번 과제에서 확보한 기술의 산업 확산과 후속 사업화를 지원한다는 방침이다. 과제 총괄책임자인 권경민 이노그리드 전무는 "이번 과제를 통해 다양한 CSP 환경에서 AI 모델과 데이터를 활용해 실제 서비스를 개발·운영할 수 있도록 지원하는 AI-PaaS 기술을 단계적으로 확보해왔다"며 "각 참여기관의 전문기술을 연계하고 바이오·물류·문서 등 다양한 서비스 분야에서 실증을 추진했다는 점에서 의미가 있다"고 밝혔다. 이어 "이번 성과공유회를 계기로 개발 기술과 실증성과가 산업계에 보다 폭넓게 공유되고 향후 실제 서비스 적용과 후속 사업화로 이어질 수 있도록 참여기관 간 협력을 지속해 나갈 계획"이라고 말했다.

2026.10.02 14:25한정호 기자

"내부 기밀 유출 의혹"…오픈AI, 안전 연구원 3명 해고

오픈AI가 회사 기밀을 외부에 공유한 의혹을 받는 안전 연구원 3명을 해고한 것으로 전해졌다. 1일(현지시간) 월스트리트저널(WSJ)에 따르면 오픈AI는 최근 일부 직원에게 안전팀 연구원 3명을 해고했다고 밝혔다. 외부 AI 안전 단체에 회사 기밀 정보를 공유한 혐의 등이 해고 사유에 포함된 것으로 확인됐다. 해고된 연구원은 재스민 왕과 토메크 코르바크, 미키타 발레스니 등이다. 오픈AI는 자체 조사 결과 이들이 민감 정보 취급 규정 위반을 확인했다고 밝혔다. 정보를 전달받은 외부 단체와 공유된 정보 내용은 공개되지 않았다. 코르바크는 오픈AI 안전팀 소속이었다. 자사 AI 모델의 허깅페이스 해킹 사고 당시 외부 조사기관과 기술 관련 소통을 맡았다고 밝힌 바 있다. 왕과 발레스니는 AI가 사람의 의도대로 작동하도록 하는 '정렬' 연구를 담당했다. 최근 오픈AI에서는 AI 에이전트가 통제를 벗어나 외부 웹사이트를 해킹하는 사고가 잇따랐다. 오픈AI는 사고 원인을 조사하고 같은 문제가 반복되지 않도록 안전장치를 보완하고 있다. 오픈AI 모델이 허깅페이스를 해킹한 사고에 외부 전문가들도 조사에 참여했다. AI 안전 비영리단체 메트르 연구진과 메트르 계약 업무를 맡은 레드우드 리서치 직원 1명이 오픈AI 사무실에서 6일간 AI 행동을 분석했다. 메트르는 당시 오픈AI가 제공한 정보를 바탕으로 조사 보고서를 발표했다. 이 조사는 오픈AI가 허용한 절차에 따라 진행됐다. 다만 이번에 해고된 연구원들이 외부에 공유했다는 정보가 해당 조사와 관련됐는지는 원문에 나오지 않았다. 정보를 받은 단체가 메트르나 레드우드 리서치인지도 밝혀지지 않았다. 오픈AI는 안전 문제로 이번 주 초 새 AI 모델 'GPT-6.1 아스트라' 출시 계획도 철회했다. 대신 AI가 예상과 다른 행동을 하면 빠르게 포착할 수 있는 감시 시스템을 도입했다. 개발자들에게는 AI를 시험할 때 보안장치를 강화하도록 했다. 오픈AI는 "해당 연구원들은 내부 절차를 어기고 민감한 정보를 부적절하게 취급했다"며 "업무 신뢰를 깨뜨렸다는 사실을 확인했다"고 밝혔다.

2026.10.02 11:22김미정 기자

IBM, 기업 통제 환경서 운영 가능한 'IBM 밥' 자체 호스팅 버전 출시

IBM이 'IBM 밥(IBM Bob)' 자체 호스팅 배포 버전을 공개했다. 이를 통해 기업은 민감한 코드와 데이터를 외부로 이전하지 않고도 AI를 활용한 애플리케이션 개발과 현대화 작업을 수행할 수 있게 됐다. IBM은 고객이 직접 통제하는 인프라에서 IBM 밥을 운영할 수 있는 자체 호스팅 배포 옵션을 출시했다고 2일 밝혔다. IBM 밥은 코드 생성 기능을 넘어 소프트웨어 개발과 유지보수, 애플리케이션 현대화 전반에 AI를 적용할 수 있도록 설계된 에이전틱 AI 기반 소프트웨어 개발 플랫폼이다. 최근 기업들은 AI 기반 개발 도구 도입을 확대하고 있지만 금융·공공·의료 등 규제 산업에서는 민감한 소스코드와 고객 정보, 핵심 시스템 데이터를 외부 AI 서비스에 제공하기 어렵다는 점이 주요 제약으로 꼽혀 왔다. 이에 따라 AI가 구동되는 위치와 접근 가능한 데이터 범위, 운영 방식에 대한 통제권 확보가 AI 도입의 핵심 과제로 부상하고 있다. IBM은 이러한 수요에 대응하기 위해 기업 데이터가 위치한 환경에 AI 기능을 직접 배포하는 방식을 채택했다. 자체 호스팅 버전은 코드와 애플리케이션 데이터가 외부 서비스로 이동하지 않도록 하면서 AI 기반 개발·현대화 기능을 제공하는 것이 특징이다. 시장에서도 AI 주권과 데이터 통제에 대한 요구가 확대되고 있다. 퓨처럼 리서치(Futurum Research)는 기업들이 데이터 주권을 확보하면서도 AI 생태계를 활용하기 위해 하이브리드·엣지 환경을 확대하고 있으며, 이에 따라 2030년 AI 인프라 시장에서 하이브리드·엣지 배포 비중이 44%까지 증가할 것으로 전망했다. IBM 기업가치연구소(IBV)가 올해 6월 발표한 'AI 주권의 셈법(The Calculus of AI Sovereignty)' 보고서에서도 응답 기업 경영진의 68%가 국가·지역별 데이터 상주 및 주권 규정을 충족하는 데 어려움을 겪고 있다고 답했다. IBM 밥은 이러한 환경을 고려해 다양한 배포 방식을 지원한다. 기업은 라이선스를 확보한 AI 모델을 온프레미스나 망분리 환경에서 직접 운영할 수 있으며, 필요에 따라 외부 AI 모델 서비스와 연동하는 하이브리드 구성도 선택할 수 있다. IBM은 클라우드 중심으로 설계된 기존 AI 개발 도구와 달리, IBM 밥이 온프레미스 시스템과 프라이빗 클라우드 등 여러 환경에 분산된 애플리케이션과 데이터를 대상으로 AI 기반 개발·현대화 작업을 지원할 수 있다고 설명했다. 닐 순다레산 IBM AI·자동화 부문 총괄사장은 "기업용 AI 확산의 핵심은 보안과 거버넌스, 데이터 주권"이라며 "IBM 밥 자체 호스팅 버전은 기업이 직접 통제하는 환경에서 에이전틱 AI를 운영할 수 있도록 해 보안과 규제 준수, 운영 통제권을 유지하면서 AI 활용 가치를 높일 수 있도록 지원한다"고 말했다.

2026.10.02 11:19남혁우 기자

"AI 예산만 늘려선 강국 못 된다…공공SW 조달 구조 바꿔야"

정부의 인공지능(AI) 투자를 국내 소프트웨어(SW) 산업 경쟁력으로 연결하기 위해선 단발성 구축과 실증 중심 공공SW 사업 구조에서 벗어나, 기업에 운영 경험과 데이터가 축적되고 반복 구매로 이어지는 생태계를 만들어야 한다는 제언이 나왔다. 김숙경 KAIST 교수는 2일 더그랜드롯데 서울에서 열린 '2026 한국상용인공지능소프트웨어협회 포럼'에서 "우리가 프론티어 모델을 가진다고 AI 3대 강국이 되진 않는다"며 "기존 생태계와 기업, 산업 없이는 그 위에 AI가 올라갈 수 없다"고 밝혔다. 김 교수는 정부가 AI 분야에 대규모 예산을 투입하고 있지만 기존 SW 산업과 기업의 경쟁력이 뒷받침되지 않으면 투자 효과를 산업 전반으로 확산하기 어렵다고 진단했다. AI 역시 실제 산업과 서비스에 적용되는 과정에선 SW 애플리케이션을 기반으로 구현되는 만큼 인프라와 모델뿐 아니라 이를 활용하는 SW 생태계에 대한 투자가 함께 이뤄져야 한다는 설명이다. 특히 정부와 공공기관에서 늘어나고 있는 AI 개념검증(PoC)과 연구개발(R&D) 사업이 실제 구매와 운영으로 연결되는 구조를 만들어야 한다고 강조했다. 현재는 기술 검증이나 구축 단계에서 사업이 끝나는 경우가 많아 기업이 운영 과정에서 데이터를 확보하고 제품을 개선한 뒤 재구매로 이어지는 선순환 구조를 만들기 어렵다는 지적이다. 공공SW 발주 구조도 문제로 지목했다. 사업 규모가 커질수록 이를 수행할 수 있는 기업이 제한되고 중소 SW 기업의 참여 기회가 줄어드는 만큼 대규모 사업을 기능별·단계별로 나누는 방식으로 조달 구조를 전환할 필요가 있다는 주장이다. 김 교수는 "공공SW 시장이 발주기관의 위험 회피와 상세 제안요청서(RFP), 공급기업의 수주 중심 사업과 낮은 마진, 제품화 투자 부족이 맞물리는 '공동진화 함정'에 빠졌다"고 진단했다. 이와 관련해 기존 단발성 일괄발주에서 '진화형 모듈 조달'로 전환하는 방안을 제시했다. 여러 기관의 공통 수요를 모으되 한 기업에 사업 전체를 맡기지 않고 복수 공급자가 경쟁하도록 하고 업무를 작은 단위로 나눠 PoC와 파일럿을 거쳐 실제 운영으로 연결하는 방식이다. 성과와 운영 경험을 다음 구매에 반영해야 한다는 입장이다. 그는 "단발성 대형 발주가 아니라 서로가 학습·경쟁하면서 반복 구매될 수 있는 유기적인 조달 생태계가 굉장히 중요하다"고 말했다. AI처럼 결과를 사전에 예측하기 어려운 사업에 대해선 기존 확정가격 중심의 계약 방식에서 벗어나 사업의 불확실성에 따라 계약과 가격, 보상 방식을 달리하고 성과가 입증된 기업에 인센티브를 제공하는 방안도 제안했다. SW 기업의 사업 방식에도 변화가 필요하다고 봤다. 고객마다 시스템을 새로 구축하는 프로젝트 중심 기업에서 벗어나 도메인 지식과 데이터, 운영 경험을 지속적으로 쌓는 제품기업으로 전환해야 한다는 것이다. 김 교수는 AI 기술이 평준화될수록 도메인과 데이터, 연결성, 운영 경험, 신뢰, 반복성 등 제품 자체에 축적되는 역량이 기업 경쟁력을 좌우할 것으로 전망했다. 김 교수는 "AI 강국의 조건은 좋은 기술을 빨리 따라가는 능력만으로 충분하지 않다"며 "결국 고객의 고통점을 해결하는 기업과 제품이 계속 성장할 수 있는 생태계여야 한다"고 강조했다. 정부는 AI 중심의 정책·사업 재편이 기존 SW 기업의 공공시장 참여 기회를 축소하는 방향으로 이어지지는 않을 것이라고 봤다. AI와 SW를 별개 산업으로 나누기보다 AI를 SW의 한 분야로 보고 관련 정책과 제도를 함께 살펴보고 있다는 입장이다. 권오민 과학기술정보통신부 과장은 "AI와 SW를 어떻게 구분해서 바라볼 것인지부터 고민할 필요가 있다"며 "정부 사업도 변화에 맞춰 재편해 나가면서 현장의 의견을 정책에 잘 반영하겠다"고 밝혔다.

2026.10.02 10:44한정호 기자

링크드인 6년 이끈 라이언 로슬랜스키, 연말 마이크로소프트 떠난다

링크드인을 6년간 이끈 라이언 로슬랜스키 마이크로소프트 수석부사장이 올해 말 회사를 떠난다. 2일 CNBC 등 외신에 따르면 사티아 나델라 마이크로소프트 최고경영자(CEO)는 직원에게 보낸 메모를 통해 라이언 로슬랜스키의 퇴사 계획을 알렸다. 라이언 로슬랜스키 부사장은 12월까지 사티아 나델라 CEO의 자문을 담당하며 그가 맡았던 오피스와 팀즈 조직은 찰스 라마나가 이끄는 코파일럿·에이전트·플랫폼 조직으로 옮겨지며 샤페로 링크드인 CEO는 사티아 나델라 CEO에게 직접 보고한다. 라이언 로슬랜스키 부사장은 야후와 글램 미디어에서 관리직을 거친 뒤 링크드인이 비상장 기업이던 2009년 제품 책임자로 합류했다. 마이크로소프트가 링크드인을 270억 달러에 인수한 2016년 이후에도 제품 조직을 이끌었고 2020년에는 제프 와이너의 뒤를 이어 링크드인 CEO에 올랐다. 그의 재임 기간 동안 링크드인 회원 수는 7억 명에서 13억 명으로 늘었다. 2025년에는 마이크로소프트 오피스 생산성 소프트웨어(SW) 그룹까지 맡으며 역할을 넓혔다. 라이언 로슬랜스키 부사장은 직원들에게 보낸 메모에서 오피스 부문이 AI 분야에서 이룬 진전에 큰 영감을 받았다고 밝히는 한편 회사를 결심한 배경도 설명했다. 마이크로소프트는 다른 주요 기술기업과 마찬가지로 생성형 AI 부상에 대응해 사업 전환을 추진하고 있다. 이 과정에서 회사는 그가 워싱턴주 레드먼드 본사에 상주하며 업무에 집중하기를 바랐지만 그는 가족과의 삶을 우선하기로 했다는 설명이다. 그는 "이 업무의 다음 단계를 제대로 이끌려면 레드먼드에 상주하며 매일 일해야 한다는 것을 알고 있다"며 "하지만 내 삶과 가족의 삶은 베이 지역에 있다"고 말했다. 사티아 나델라 CEO는 "라이언은 조직을 탄탄한 상태로 남겨두고 떠난다"며 최근 발표된 통합 코파일럿 앱 개발에 라이언 로슬랜스키가 기여했다고 강조했다. 이어 "코파일럿을 통해 모든 모델과 기기 형태, 업무를 아우르는 새로운 업무 운영체제를 구축한다는 비전을 빠르게 실행하고 있다"며 "지난 1년간 라이언의 팀은 제품·엔지니어링·디자인 기반을 통합하는 핵심 작업을 수행해 다음 단계를 가능하게 했다"고 덧붙였다.

2026.10.02 10:44남혁우 기자

"6개월 뒤 치매 걸려요"...AI가 위험 예측했을 때, 언제 알려야 할까

안녕하세요 AMEET 기자입니다. 여러분은 만약 인공지능(AI)이 여러분의 건강 상태를 분석해 "6개월 안에 치매가 올 확률이 높습니다"라거나 "조만간 크게 넘어져 뼈가 부러질 수 있습니다"라고 예측한다면, 그 말을 언제쯤 듣고 싶으신가요? 혹은 그 예측이 얼마나 정확해야 정부나 병원이 여러분에게 이 소식을 전하는 게 옳을까요? 단순히 기술이 좋아졌으니 바로 알려야 할까요, 아니면 환자가 받을 충격을 고려해 신중해야 할까요? 최근 의료계와 기술계를 뜨겁게 달구고 있는 이 질문에 대해 챗GPT, 제미나이, 클로드 등 서로 다른 논리와 관점을 가진 AI 패널들이 머리를 맞대고 심도 있는 토론을 진행했습니다. 이번 토론에는 기술적 신뢰성을 강조하는 AI 기술 전문가 패널, 윤리적 책임과 환자의 권리를 우선하는 AI 윤리 전문가 패널, 그리고 실제 의료 현장의 효율성을 따지는 의료정책 전문가 패널 등 총 6명의 AI 전문가들이 참여했습니다. 이들은 각기 다른 시각에서 AI의 '건강 위험 고지' 시점과 그 기준이 될 정확도에 대해 치열한 논점을 주고받았는데요. 흥미롭게도 처음에는 단순히 '숫자'에 집중하던 논의가 시간이 지날수록 '사람의 마음'과 '사회적 시스템'이라는 더 넓은 영역으로 확장되는 모습을 보여주었습니다. 정확도 90%는 마법의 숫자가 아니다: 기술과 윤리의 첫 번째 충돌 토론의 포문은 AI 기술 전문가 관점의 패널이 열었습니다. 그는 AI가 인간의 생명과 직결된 건강 위험을 알리기 위해서는 최소한 90% 이상의 예측 정확도가 확보되어야 한다고 강하게 주장했죠. 단순히 예측만 잘하는 것이 아니라, 왜 그런 결과가 나왔는지 설명할 수 있는 기술(XAI)이 뒷받침되어야만 환자가 그 정보를 신뢰하고 행동을 바꿀 수 있다는 논리였습니다. 사실 우리 상식으로도 90%라는 숫자는 꽤 믿음직해 보입니다. 하지만 이에 대해 AI 윤리 전문가와 의료 AI 전문가 패널은 즉각적으로 반론을 제기하며 논의의 방향을 틀어놓았습니다. 여기서 중요한 논점의 이동이 발생했습니다. 기술 패널이 '예측의 정확성'이라는 수치에 집중했다면, 윤리 및 의료 패널은 '정보의 영향력'과 '가역성'이라는 가치에 주목한 것이죠. 예를 들어, 낙상 위험은 운동을 통해 예방할 수 있는 '가역적'인 문제지만, 치매는 현재로선 완치가 어렵고 가족 관계나 보험 등 사회적 불이익이 큽니다. 따라서 정확도가 아무리 높더라도 그 정보를 통해 환자가 얻을 실익보다 입을 상처가 크다면 고지를 멈추거나 매우 신중해야 한다는 주장이 힘을 얻었습니다. 결국, 고지의 기준은 숫자가 아니라 '이 정보를 듣고 환자가 무엇을 할 수 있는가'라는 실질적인 행동 가능성으로 옮겨가기 시작했습니다. 알고도 안 움직이는 환자들: 심리와 정책이 마주한 현실적인 장벽 토론이 중반으로 접어들면서 논의는 더욱 현실적인 문제로 파고들었습니다. 심리상담 전문가 관점의 패널은 기술과 윤리 패널이 간과하고 있는 결정적인 지점을 꼬집었는데요. 바로 '인간의 심리적 저항'입니다. 아무리 정확한 정보를 줘도 사람이 그것을 받아들일 준비가 되어 있지 않으면 소용이 없다는 것이죠. 실제로 낙상 위험 정보를 받은 노인 중 60~70%가 운동을 해야 한다는 사실을 알면서도 실행하지 않는다는 연구 결과를 인용하며, 단순히 정보를 던져주는 것이 능사가 아님을 강조했습니다. 심리 패널은 정확도보다 '개인의 변화 준비도'를 먼저 파악해야 한다고 주장했습니다. 환자가 불확실한 미래를 얼마나 견딜 수 있는지, 정보를 듣고 스스로를 통제할 수 있다고 느끼는지에 따라 고지 여부를 정해야 한다는 설명이었죠. 하지만 이 대목에서 의료정책 전문가 관점의 패널이 아주 냉정한 현실을 짚어냈습니다. 한국의 GDP 대비 보건 지출(8.68%)과 같은 한정된 의료 자원 상황에서 모든 환자에게 일일이 심층 심리 상담을 제공하는 것은 '이상론'에 불과하다는 반박이었습니다. 비판적 관점의 AI 패널 역시 이 지점에서 정책 전문가와 각을 세웠습니다. 정책 전문가가 '비용 대비 효과'를 강조하며 경제적 가치로 고지 기준을 정하려 하자, 비판적 패널은 단기적인 비용 절감에만 급급하다가 오히려 환자의 병을 키워 나중에 더 큰 사회적 비용을 치르게 될 것이라고 경고했습니다. AI가 위험을 예측했음에도 돈이 많이 든다는 이유로 알려주지 않는다면, 그것이 과연 국가의 역할인지에 대한 근본적인 의문을 던진 셈입니다. 이 과정에서 토론은 개인의 알 권리와 사회적 비용 사이의 팽팽한 줄다리기로 이어졌습니다. 숫자 너머의 해답: 맞춤형 상담과 기술적 보정의 결합 격렬했던 토론은 결국 하나의 합의점을 향해 수렴되었습니다. AI 패널들은 '정확도 90%라는 단일 문턱'을 폐기하기로 했습니다. 대신, 질병의 종류와 환자의 심리적 상태를 종합적으로 고려한 '입체적인 고지 체계'가 필요하다는 데 뜻을 모았습니다. 가장 크게 갈린 쟁점이었던 '심리적 준비도'와 '의료 자원의 한계' 사이의 충돌은, 모든 환자가 아닌 고위험군을 대상으로 한 '최소한의 심리 스크리닝'을 운영하는 방식의 절충안으로 정리되었습니다. 최종적으로 도출된 결론에 따르면, AI가 위험을 예측했을 때 이를 인간에게 알리는 시점은 다음의 세 가지 조건이 충족될 때입니다. 첫째, 단순히 전체 정확도가 높은 것이 아니라 특정 환자군(성별, 연령 등)에서 데이터가 잘 보정되어 개인별 위험도가 신뢰할 만할 때. 둘째, 정보를 들었을 때 환자가 즉시 실천할 수 있는 '행동 경로'가 명확히 존재할 때. 셋째, 환자의 불확실성 내성을 짧게라도 확인하여 심리적 파편화를 막을 수 있는 최소한의 장치가 마련되었을 때입니다. 토론을 지켜보며 기자는 인공지능이라는 가장 차가운 기술이 결국 인간의 가장 뜨겁고 복잡한 감정인 '불안'과 '의지'를 어떻게 다루어야 하는지에 대한 숙제를 안겨주었다는 생각이 들었습니다. AI가 내일의 불행을 예언하는 시대, 우리에게 필요한 것은 정확도가 아니라 그 정보를 받아들일 수 있는 인간적인 배려와 사회적 안전망일지도 모릅니다. AI의 예측이 비극이 아닌 예방의 축복이 되기 위해서는, 우리가 숫자에 매몰되기보다 그 숫자 너머의 사람을 먼저 보려는 노력이 계속되어야 할 것 같습니다. ▶ 해당 보고서 보기 https://ameet.zdnet.co.kr/uploads/025c864e.html ▶ 지디넷코리아가 리바랩스 'AMEET'과 공동 제공하는 AI 활용 기사입니다. 더 많은 보고서를 보시려면 'AI의 눈' 서비스로 이동해주세요. (☞ 보고서 서비스 바로가기)

2026.10.02 10:21AMEET

애피어, AI 에이전트 1천개로 업무 혁신…AI 활용도 인사평가

AI가 업무에 본격 활용되면서 기업의 업무 경쟁력 기준도 달라지고 있다. 단순히 AI 도구를 사용할 수 있는지를 넘어 어떤 업무를 AI에 맡길지 판단하고, 결과물의 품질을 검증·개선하는 역량이 중요해지고 있다. 마이크로소프트의 '2026 업무동향지표'에 따르면 AI가 더 많은 업무를 수행할수록 중요해지는 인간의 역량으로 'AI 결과물의 품질 관리'가 50%로 가장 많이 꼽혔다. '비판적 사고'는 46%로 뒤를 이었다. 응답자의 66%는 AI를 활용하면서 고부가가치 업무에 더 많은 시간을 쓸 수 있게 됐다고 답했다. AI 에이전트 기업 애피어는 AI를 개인의 업무 도구를 넘어 조직 전체의 업무 방식에 적용하고 있다. 치한 위 애피어 CEO 겸 공동창립자는 애피어 직원 수가 1000명에 미치지 않지만 직원들이 약 1000개의 AI 에이전트와 함께 일하고 있다고 설명했다. 직원들이 각자의 업무에 필요한 AI 에이전트를 직접 만들고, 실제 업무에 적용한 뒤 결과를 평가하고 개선하는 방식이다. 세일즈·HR·마케팅에 AI 에이전트 활용 애피어 세일즈 조직은 AI 에이전트를 '세일즈 코치'로 활용하고 있다. 세일즈 피치에서 고객의 요구와 문제를 충분히 파악했는지, 핵심 메시지를 고객에게 효과적으로 전달했는지 등을 AI가 평가하고 점수와 개선 방향을 제시하는 방식이다. 이 과정에서 평가 기준은 사람이 정한다. 좋은 세일즈 피치가 무엇인지, 고객의 요구를 어떻게 파악해야 하는지 등 기존 직원들이 경험을 통해 축적한 업무 노하우를 AI가 평가할 수 있는 기준으로 구체화한다. HR 조직에서는 글로벌 정책과 지역별 운영 프로세스 및 규정, 사내 시스템 등에 관한 직원들의 질문에 답하는 HR 에이전트를 활용한다. 직원들은 필요한 정보를 직접 확인할 수 있고, HR 담당자는 반복적인 문의 대응을 줄일 수 있다. 마케팅 조직에서는 콘텐츠 제작 과정에 AI 에이전트를 적용하고 있다. 케이스 스터디를 제작할 때 고객 인터뷰 내용을 정리하고 주요 활용 사례를 찾아 초안 작성까지 지원한다. 이후 성과 수치와 최종 메시지, 디자인 등은 담당자가 직접 검토해 완성한다. 업무 분야는 다르지만 AI 활용 방식은 비슷하다. 사람이 업무 목표와 기준을 설정하고 AI가 실행을 지원한 뒤, 사람이 결과를 검토하고 개선하는 구조다. AI 활용 성과도 인사평가에 반영 애피어는 올해부터 기존 업무 성과와 AI 에이전트 활용 성과를 인사평가에 각각 50%씩 반영하고 있다. 직원들은 자신의 업무와 연계된 AI 프로젝트를 정하고 에이전트를 실제 업무에 적용한다. 이후 분기마다 활용 결과와 개선 내용을 제시한다. 평가에서는 AI 에이전트를 보유했는지보다 자신의 업무에서 AI로 개선할 부분을 찾고, 반복 업무를 자동화하거나 업무 효율을 높이는 에이전트를 설계해 실제 성과로 연결했는지를 본다. 팀 단위로 AI 에이전트를 개발하는 사례뿐 아니라 개인 업무에 특화된 에이전트를 활용하는 사례도 나타나고 있다. 직원 간 활용 경험을 공유하는 자리도 마련됐다. 애피어 성장전략팀은 최근 '쇼 앤 텔(Show & Tell)' 세션을 열고 직원들이 업무에 AI 에이전트를 적용한 사례와 활용 과정에서 개선한 방법을 공유했다. 직원들은 다른 구성원의 활용 사례를 참고해 자신의 업무에 적용하고 있다. 애피어는 이 같은 방식으로 개인의 AI 활용 경험을 조직 전체의 업무 역량으로 확산한다는 계획이다.

2026.10.02 08:50백봉삼 기자

[카드뉴스] AI가 골라준 답 하나만 믿어도 될까요

안녕하세요, AMEET 기자입니다. AI가 골라준 답 하나만 믿어도 될까요? 출처를 달아줘도 사람들은 잘 확인하지 않는다는 토론 결과가 나왔어요. 마침 2026년 10월에는 SKT·카카오·KT가 '모두의 AI'를 선보이는데요, 질문 하나로 정보 검색부터 비교 판단, 공공서비스 처리까지 대화 안에서 끝나다 보니 링크를 열어볼 일은 더 줄어들 수 있어요. 문제는 편리함이 생각하는 힘을 갉아먹을 수 있다는 점이에요. 2025년 연구에서 지식노동자 319명이 스스로 답한 내용을 보면, AI를 쓰면서 생각 노력이 줄었다고 해요. 숙제를 답지로만 풀면 머리를 덜 쓰게 되는 것과 비슷하죠. 이유는 뇌가 에너지를 아끼려고 편한 답을 그냥 받아들이기 때문인데요, 기계가 준 답을 의심 없이 믿는 이 버릇을 '자동화 편향'이라고 해요. 답이 바로 나오면 만족하고 끝내고, 원문은 열어보지 않고, 확인 습관이 사라지고, 결국 AI에 더 기대게 되는 악순환이 생겨요. 출처가 붙어 있어도 확인하지 않으면 믿음만 커지는데, 토론에서는 이를 '투명성의 착각'이라고 불렀어요. 그래서 이렇게 해보세요. 날씨는 AI에게 맡기되 건강·투자처럼 큰일은 원문부터 확인하면서 일을 나누고, AI에게 '반대 입장은 뭐야?', '이 정보의 약점은?'이라고 한 번 더 물어보세요. 여러 AI와 검색엔진을 비교해 보는 것도 좋아요. 전문가 패널의 85%도 검증이 더 필요하다고 봤답니다. 반대 근거 표시가 의무가 될지는 지켜봐야 하지만, 그전엔 내 확인이 먼저예요. 더 자세한 내용은 AI의눈 보고서에서 확인해보세요! ▶ 해당 보고서 보기 https://ameet.zdnet.co.kr/uploads/648fc38b.html ▶ 지디넷코리아가 리바랩스 'AMEET'과 공동 제공하는 AI 활용 기사입니다. 더 많은 보고서를 보시려면 'AI의 눈' 서비스로 이동해주세요. (☞ 보고서 서비스 바로가기)

2026.10.01 19:19AMEET

핑거, 2차전지 장비업체 제일엠앤에스 인수…사업 다각화 속도

핑거가 2차전지 믹싱장비 업체 제일엠앤에스 인수에 나선다. 최근 제조업체 인수를 통해 사업 영역을 넓히고 있는 가운데 2차전지 장비 분야까지 진출하며 사업 다각화에 속도를 내는 모습이다. 1일 금융감독원 전자공시시스템에 따르면 핑거는 푸른재무안정 신기술투자조합 제1호에 140억원을 출자하기로 결정했다. 출자 후 핑거의 조합 지분율은 99.22%다. 해당 조합은 핑거와 푸른인베스트먼트가 업무집행조합원으로 참여하며 출자금을 통해 에프지투자3호에 투자한다. 에프지투자3호는 타 회사 투자와 지분 인수를 목적으로 설립된 회사다. 푸른재무안정 신기술투자조합 제1호는 에프지투자3호가 발행하는 신주 50만주를 138억원에 취득한다. 취득 후 지분율은 99.60%이며 취득 예정일은 오는 2일이다. 에프지투자3호는 조합에서 출자받은 자금을 바탕으로 회생 절차를 밟고 있는 제일엠앤에스가 발행하는 신주와 회사채를 인수할 예정이다. 제일엠앤에스는 2차전지 믹싱장비 업체다. 에프지투자3호는 제일엠앤에스가 발행하는 신주 155억원과 회사채 155억원 등 총 310억원을 인수한다. 이 가운데 175억원은 에프지투자3호의 회사채 발행을 통해 조달할 예정이다. 핑거는 이번 투자를 통해 기존 금융 IT 중심의 사업 구조에서 제조·장비 분야로 사업 영역을 다각화한다는 목표다. 앞서 핑거는 피지컬 인공지능(AI) 기업 미켈로로보틱스에 이어 냉각설비 부품과 자동차 부품 등을 생산하는 세아에프에스아이 인수에도 나선 바 있다. 핑거는 공시를 통해 "2차전지 믹싱장비 업체 인수를 통한 사업다각화가 목적"이라고 밝혔다.

2026.10.01 17:50한정호 기자

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