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'인공지능 에이전트'통합검색 결과 입니다. (475건)

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플래티어 "AI가 상품 찾고 비교하는 시대…자사몰 AI 친화적으로 바뀌어야"

생성형 인공지능(AI)이 단순 검색을 넘어 상품 탐색과 비교, 구매 결정 과정에 깊숙이 관여하면서 이커머스 기업들도 자사몰 운영 전략을 새롭게 짜야 한다는 제언이 나왔다. 유민수 플래티어 AI CX SaaS 사업본부장은 17일 서울 강남구 그랜드 인터컨티넨탈 서울 파르나스에서 열린 '커머스 이노베이션 서밋(CIS) 2026'에서 "검색의 주체가 사람에서 AI로 이동하고 있다"며 "고객의 AI가 상품을 찾고 비교하는 시대에 자사몰 역시 AI에게 선택될 준비를 해야 한다"고 밝혔다. 유 본부장은 AI 에이전트 간 거래가 실제로 이뤄진 글로벌 사례를 소개하며 에이전트 커머스가 현실화되고 있다고 진단했다. 그는 AI 기업 앤트로픽이 사내에서 진행한 '프로젝트 딜(Project Deal)' 실험을 언급하며 "직원들이 부여받은 AI 에이전트끼리 중고물품 거래를 진행한 결과 참가자의 46%가 해당 서비스를 유료로 출시하면 비용을 지불하겠다고 답했다"고 설명했다. 이어 "앤트로픽 역시 에이전트 간 커머스가 실세계에서 실제 영향을 미치는 시점이 멀지 않았다고 평가했다"며 "에이전트 커머스가 단순한 개념이 아니라 현실적인 변화로 다가오고 있다"고 말했다. "검색은 키워드에서 자연어로…AI가 새로운 유입 채널" 유 본부장은 글로벌 유통업계에서도 AI 중심 전환이 본격화하고 있다고 설명했다. 그는 "올해 NRF(전미소매협회)에서는 AI가 단순 화두를 넘어 핵심 주제로 부상했고 구글의 순다르 피차이 최고경영자(CEO)도 '키워드에서 자연어 대화로의 전환은 근본적인 변화'라고 언급했다"고 짚었다. 사용자 행동 역시 빠르게 변하고 있다고 진단했다. 유 본부장은 "오픈서베이 조사에 따르면 챗GPT 검색 이용률은 9개월 만에 39.6%에서 54.5%로 증가했고 쇼핑 과정에서 AI를 활용하는 소비자도 10명 중 6명 수준으로 나타났다"고 설명했다. 이어 "AI를 통해 유입된 고객은 일반 채널 이용자보다 전환율이 31% 높고 체류시간은 45%, 방문당 매출은 254% 더 높게 나타났다"며 "생성형 AI는 기존 이커머스 채널을 대체하는 것이 아니라 새로운 유입 채널로 자리 잡고 있다"고 강조했다. "상품 데이터 정비가 우선…2030년 본격화 대비해야" 국내 이커머스 업계가 AI 시대에 대응하기 위해서는 상품 데이터 구조화가 선행돼야 한다고 주장했다. 그는 "국내 쇼핑몰 상품 상세 페이지는 통이미지 중심으로 구성된 경우가 많지만 AI 검색 봇은 이미지보다 텍스트와 구조화 데이터를 중심으로 정보를 수집한다"며 "AI가 상품을 정확히 이해할 수 있도록 데이터 구조를 정비하는 것이 중요하다"고 꼬집었다. 또 "AI는 보도자료나 단순 스펙 나열보다 구매 가이드, 비교 콘텐츠와 같은 정보성 콘텐츠를 선호하는 경향이 있다"며 "AI 시대에는 어떤 콘텐츠를 만들고 어떤 채널에 노출할 것인지도 중요한 경쟁력이 될 것"이라고 예측했다. 유 본부장은 에이전트 커머스가 본격적으로 확산되는 시점을 2030년 전후로 전망하면서도 준비는 지금 시작해야 한다고 목소리를 높였다. 그는 "대부분의 기업이 에이전트 커머스의 중요성을 인식하고 있지만 실제 상품 데이터를 구조화해 준비한 기업은 많지 않다"며 "경험과 데이터, 신뢰는 시간이 지나야 축적되는 만큼 과도기인 지금부터 준비해야 한다"고 역설했다.

2026.06.17 14:44류승현 기자

HPE, 엔비디아 손잡고 '에이전틱 AI' 실전 투입 나선다

HPE가 엔비디아와 협력을 확대하며 기업용 에이전틱 인공지능(AI) 시장 공략에 박차를 가한다. 단순 AI 실험 단계를 넘어 실제 업무 환경에서 안전하고 신뢰성 있게 운영할 수 있는 '프로덕션 레디' AI 인프라를 구축해 기업 AI 전환(AX)을 지원한다는 전략이다. HPE는 엔비디아와 공동 개발한 'HPE AI 팩토리 위드 엔비디아'를 고도화했다고 17일 밝혔다. 회사는 기업 고객이 에이전틱 AI를 실제 운영 환경에 적용할 수 있도록 지원하는 신규 솔루션을 대거 공개했다. 최근 기업들은 생성형 AI를 넘어 스스로 판단하고 여러 업무를 수행하는 에이전틱 AI 도입에 나서고 있다. 다만 보안과 거버넌스, 데이터 통제, 운영 비용 등 해결해야 할 과제가 적지 않아 실제 서비스 환경에 적용하는 데 어려움을 겪고 있다. HPE는 이같은 문제를 해결하기 위해 'HPE 프라이빗 클라우드 AI' 기능을 강화했다. 엔비디아 네모트론 오픈 모델과 네모클로, 오픈쉘 보안 런타임 등을 포함한 엔비디아 에이전트 툴킷을 활용해 기업이 AI 에이전트를 보다 안전하게 운영하고 정책을 적용할 수 있도록 지원한다. 또 엔비디아 베라 중앙처리장치(CPU)를 탑재한 신규 서버와 HPE 젤토를 통해 AI 에이전트 활동을 모니터링하고 문제가 발생할 경우 시스템을 신속하게 복구할 수 있는 체계도 마련했다. 이를 통해 개발 단계에 머물던 AI 에이전트를 실제 운영 환경으로 이전하는 과정을 지원한다는 목표다. 데이터 처리 효율 개선에도 집중했다. HPE 알레트라 스토리지 MP X10000과 데이터 패브릭 소프트웨어를 활용해 비정형 데이터를 AI 활용이 가능한 형태로 전환하고 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP) 기반 데이터 활용 범위를 확대했다. 회사에 따르면 토큰 응답 시간은 최대 20배 단축하고 토큰 처리량은 최대 20% 향상할 수 있다. 보안 기능도 한층 강화됐다. HPE는 엔비디아 컨피덴셜 컴퓨팅을 통합해 온프레미스와 소버린 AI 환경에서 모델과 데이터를 실시간으로 보호할 수 있도록 했다. 또 엔비디아 블루필드와 DOCA를 활용해 제로 트러스트 보안 정책과 런타임 위협 탐지, 네트워크 암호화를 지원한다. 대규모 AI 팩토리 환경도 고도화된다. HPE는 엔비디아 RTX 프로 6000 블랙웰 서버 에디션 그래픽처리장치(GPU)와 스펙트럼-X 이더넷, 블루필드-3 DPU, 커넥트X-8 슈퍼NIC 등을 적용해 AI 개발부터 대규모 운영 환경 배포까지 지원하는 풀스택 AI 플랫폼을 제공할 계획이다. 업계에선 AI 인프라 경쟁이 단순 GPU 확보를 넘어 데이터 관리와 보안, 거버넌스, 운영 자동화를 포함한 'AI 팩토리' 구축 경쟁으로 확대되고 있다고 보고 있다. 특히 에이전틱 AI 확산에 따라 기업들이 AI를 실제 업무 프로세스에 적용하려는 수요가 늘면서 관련 시장도 빠르게 성장할 것으로 전망된다. 안토니오 네리 HPE 최고경영자(CEO)는 "AI가 점차 자율적으로 발전함에 따라 기업은 이를 안전하게 운영하고 책임감 있게 관리하며 경제적으로 확장할 수 있는 새로운 아키텍처를 필요로 한다"며 "우리는 네트워킹, 서버, 스토리지 및 소프트웨어 전반에 걸쳐 엔비디아와 함께 에이전틱 기업 기반을 구축하는 풀스택 AI 솔루션을 제공한다"고 말했다. 젠슨 황 엔비디아 CEO는 "AI 에이전트 시대를 맞아 컴퓨팅 스택의 모든 레이어가 재창조되고 있다"며 "HPE와 협력해 엔비디아 베라 CPU와 가속화 인프라, 안전한 AI 소프트웨어로 구동되는 새로운 컴퓨팅 시대를 위한 AI 팩토리를 구축했으며 기업들이 데이터를 인텔리전트 액션으로 혁신할 수 있도록 지원하겠다"고 밝혔다.

2026.06.17 11:02한정호 기자

"AI 도입해도 안바뀌는 업무...핵심은 실행 구조"

"많은 기업에서 인공지능(AI)을 도입했지만 업무는 바뀌지 않았습니다. 문제는 AI 기술 자체가 아니라 '실행 구조' 부재에 있습니다." 이선호 워카토 코리아 시니어 솔루션 컨설턴트는 17일 서울 강남구 그랜드 인터컨티넨탈 서울 파르나스 그랜드볼룸에서 열린 'CIS 2026'에 참석해 성공적으로 AI를 도입한 기업 사례를 소개하며 이 같이 말했다. 이 컨설턴트는 많은 기업이 AI를 도입하고도 '업무는 바뀌지 않은 상태'에 머물러 있다고 진단했다. AI가 답변을 잘 만들고 데모에서는 인상적인 성과를 보여주더라도 실제 기업 환경에서는 여러 시스템이 분절돼 있고 보안, 권한, 승인, 정책이 복잡하게 얽혀 있어 현업 적용이 쉽지 않다는 설명이다. 이러한 사례로 내부에서 진행한 AI 기반 골프 예약 사례를 들었다. 초기목표는 AI가 예약, 결제, 공유까지 한 번에 처리하는 것을 목표로 개발됐다. 하지만 골프장마다 서로 다른 예약 시스템과 인증 방식, 결제 절차 때문에 자동화가 중간에서 멈추는 경우가 자주 발생했다. 결국 AI는 추천만 하고 실제 업무 수행은 사람이 맡으면서 사용자도 기업도 해당 AI를 지속적으로 활용하지 않았다. 이 컨설턴트는 이러한 문제를 AI의 한계가 아니라 실행 구조 부재라고 설명하며 대표적으로 AI 프로젝트가 실패하게 되는 공백을 지목했다. 먼저 AI가 업무를 수행하는 데 필요한 회사 내 시스템과 데이터가 연결되지 않은 '문맥 공백'이다. 더불어 보안과 권한 체계가 뒷받침되지 않는 '거버넌스 공백', AI가 답변은 해도 실제 업무를 끝까지 처리하지 못하는 '실행 공백'이 있다. 그는 이를 이러한 부재를 해결했을 때 비로소 AI가 단순한 보조 도구를 넘어 실제 업무 주체로 작동할 수 있다고 설명했다. 또 이 컨설턴트는 구매 승인 업무를 예로 들어 AI 실행 구조의 필요성을 제시했다. 기존에는 담당자가 예산 확인, 이력 조회, 견적서 확인, 티켓 등록 등을 수행하며 평균 3일정도 시간이 요구되는 작업이었다. 더불어 여러 시스템을 오가는 과정에서 잦은 오류와 누락이 발생하고 가시성이 낮아 업무 확인도 어려웠다. 반면 워카토는 AI 구매 도우미를 통해 해당 업무를 4분만에 처리했다. 워카토에서 제공하는 '엔터프라이즈 AI 실행(Enterprise AI execution)' 구조를 통해 메신저에 자연어 한 줄로 요청하고 견적서를 첨부하기만 하면 AI가 7개 시스템을 자동으로 연결해 데이터를 수집하고 검증부터 실행까지 처리한 것이다. 그는 "워카토는 1000개 이상 커넥터를 통해 사내 모든 시스템과 데이터를 연결하고 코딩 없이 현업 담당자가 직접 워크플로를 설계해 즉시 실행할 수 있도록 돕는다"며 "더불어 엔터프라이즈 수준의 권한 통제(RBAC)와 감사 기능을 통해 신뢰할 수 있는 AI 운영 환경을 제공한다"고 설명했다. 워카토의 솔루션은 이미 글로벌 선도 기업에서 도입하며 실제 성과로 입증되고 있다. 아틀라시안은 단일 유스케이스에서 7000시간을 절감하며 기존 로봇프로세스자동화(RPA) 50개를 대체했고 허브스팟은 55명이 수작업으로 하던 업무를 완전히 자동화해 도입 첫날부터 막대한 비용 절감 효과를 거뒀다. 이 밖에도 오픈AI, 앤스로픽 등 AI 시장을 이끄는 빅테크 기업들 역시 내부 오케스트레이션에 워카토를 활용하고 있다는 설명이다. 더불어 이 컨설턴트는 모든 업무를 한꺼번에 바꾸기보다 가장 AI 도입이 필요한 프로세스 하나를 선택해 4주 안에 투자수익률(ROI)을 증명한 뒤 이를 조직 전체로 확산하는 방식이 현실적이라고 조언했다. 이후에는 부서별 에이전트를 운영하고 전사 차원 표준화와 멀티 에이전트 체계로 확장해 경쟁력으로 연결해야 한다고 덧붙였다. 이선호 컨설턴트는 "많은 기업을 만나다보면 AI 도입 격차는 이미 상당한 것을 볼 수 있다"며 "지금은 기술을 시험하는 단계가 아니라 AI가 실제로 일하게 만드는 환경을 구축해야 할 시점"이라고 말했다.

2026.06.17 10:26남혁우 기자

[비욘드IT] AI 성능 낮춘 앤트로픽, 결과값도 제어한다면

최근 앤트로픽이 사용자 모르게 인공지능(AI) 성능을 고의로 낮춘 사실이 드러났다. 이어 미국 정부 지침 단 한 번에 글로벌 서비스를 전면 중단하는 사태까지 발생하며 파장이 일고 있다. 특정 대상을 향한 AI 무기화와 외부 통제 위험성이 가시화되면서 국가 안보와 산업 기밀을 보호하기 위한 소버린 AI 구축 중요성이 커지는 추세다. 16일 관련 업계에 따르면 글로벌 AI 서비스가 특정 국가나 기업을 겨냥해 결과값을 의도적으로 제어할 수 있을 뿐만 아니라 언제든 서비스 자체가 차단될 수 있음이 잇따라 증명되면서 AI 무기화에 대한 위기감이 고조되고 있다. 사용자 몰래 AI 성능 낮춰…입증된 조작과 통제 가능성 지난 9일 앤트로픽은 차세대 최상위 AI 모델인 '클로드 페이블 5(Claude Fable 5)'와 '클로드 미토스 5(Claude Mythos 5)'를 공개했다. 일반 사용자를 대상으로 한 페이블 5는 추론과 분석 능력을 극대화한 모델이다. 출시 직후 지식노동, 비전, 과학 연구 등 주요 AI 벤치마크에서 상위권 성능을 기록하며 주목을 받았다. 미토스 5는 동일한 기반 모델을 바탕으로 하되 보다 고도화된 작업 수행을 위해 일부 안전장치를 완화한 버전이다. 이 모델은 보안 이슈로 미국 정부와 협력 중인 '프로젝트 글래스윙(Project Glasswing)' 참여 기관 등에 제한적으로 제공된다. 논란은 함께 공개된 공개 안전 문서(시스템 카드)에서 불거졌다. 해당 문서에 따르면 두 모델은 최첨단 대형언어모델(LLM) 개발 관련 작업에 대해 의도적인 지원 제한이 걸려 있었다. 최첨단 LLM 연구와 관련된 작업이 감지될 경우 내부적으로 프롬프트를 수정하거나 스티어링 벡터 등의 기법을 적용해 응답 품질을 몰래 낮추는 방식이다. 가장 큰 문제는 이 같은 조치가 319페이지 분량의 시스템 카드에 '사용자에게 보이지 않는다(not visible to the user)'고 명시돼 있었다는 점이다. 별도 경고나 안내 없이 성능이 저하된 답변을 받도록 설계돼 있었던 셈이다. 실제로 업데이트 이후 사용자들 사이에서는 LLM 개발 관련 작업뿐 아니라 복잡한 코딩·엔지니어링 작업 전반에서 성능 저하를 체감했다는 불만이 잇따랐다. 임정환 모티프 대표는 "사용자에게 알림 없이 의도적으로 오류 가능성을 심어놓고 그대로 작동시키는 것은 '악성코드'를 심어두는 것과 다를 바 없다"며 "이는 심각한 기만행위"라고 비판했다. 논란이 확산되자 앤트로픽은 약 48시간 만에 해당 정책을 철회하고 사과했다. 그러나 이번 사태는 글로벌 AI 기업이 안전이나 '경쟁'을 명분으로 언제든 사용자가 인지하지 못하게 통제 장치를 설계할 수 있음을 입증한 사례로 남았다. 미국 정부 지침 한 번에 멈춰선 AI… 韓 기업도 '직격탄' 성능 통제 논란의 충격이 가시기도 전에 외부 개입에 의한 셧다운 사태도 벌어졌다. 최근 앤트로픽은 미국 정부의 수출통제 지침에 따라 페이블 5와 미토스 5에 대한 서비스를 임시 중단했다. 미국 당국은 해당 모델의 '탈옥(jailbreaking)' 가능성이 국가 안보 및 사이버 보안상 위협이 될 수 있다고 보고 이 같은 강경 조치에 나선 것으로 전해졌다. 이 조치의 여파로 당장 국내에서도 클로드를 사용하고 있는 기업과 사용자가 더 이상 사용하지 못하는 등 타격을 입었다. 특히 앤트로픽의 사이버보안 협력 프로그램 '프로젝트 글래스윙'에 새롭게 참여했던 국내 주요 기업과 기관의 파트너십 실효성에 차질을 빚게 될 우려가 제기된다. 업계에서는 이번 사태가 핵심 AI 인프라를 해외 사업자와 외국 정부의 정책 판단에 의존할 경우 국내 기업과 기관의 연구·보안 협력 체계가 언제든 흔들릴 수 있음을 명백히 보여준 사례라고 지적한다. 한 AI 기업 관계자는 "이번 사태는 국내 기업의 핵심 AI 활용 기반이 외부 정책 변화에 따라 한순간에 마비될 수 있다는 점을 드러낸 사건"이라며 "국방, 보안, 반도체, 바이오처럼 전략성이 큰 분야일수록 국내에서 온전히 통제 가능한 AI 체계를 서둘러 갖춰야 한다"고 말했다. "결과값 몰래 조작한다면"…국방·신약·보안 등 치명적 타격 우려 AI와 보안 전문가들은 연달아 일어난 일들이 제시한 핵심 위협으로 '타깃팅(표적화)'과 '은닉성'을 지목한다. AI 응답을 보이지 않게 조정할 수 있다는 사실이 확인된 만큼 이를 악용할 경우 특정 사용자군이나 기업, 국적과 업종에 맞춰 아무도 모르게 결과값을 제어할 수 있기 때문이다. 국가안보전략연구원(INSS)과 삼성SDS 등도 일찍이 보고서를 통해 민감한 국가 데이터를 외국 빅테크의 AI 플랫폼에 의존할 경우 데이터 유출은 물론 외부 통제 위험까지 초래될 수 있다고 거듭 경고해 왔다. 국방 분야는 대표적인 고위험 영역으로 꼽힌다. 무기체계 운용, 미사일 조준 알고리즘, 사이버 방어 체계 등에 외산 AI가 깊이 개입할 경우, 실제 작전 상황에서 치명적인 오작동을 일으키거나 민감 정보가 국외로 빠져나갈 가능성을 배제할 수 없다. 신약 개발 분야도 마찬가지다. 막대한 시간과 비용이 드는 후보물질 탐색, 임상 설계, 부작용 예측 과정에서 AI가 경쟁국 기업에 유리하도록 결과값을 왜곡한다면 국내 기업은 연구개발 전반에서 중대한 판단 오류를 겪고 돌이킬 수 없는 경쟁력 약화에 직면할 수 있다. 상황이 이렇다 보니 업계에서는 'AI 무기화'의 위험성에 대한 사회적 공감대를 넓히기 위해 정책 결정권자들이 소버린AI의 절실함을 직접 체감해야 한다고 입을 모은다. 김동환 포티투마루 대표는 "민간 기업이 이용자 모르게 AI 성능을 조정하고 정부가 자국 안보를 이유로 모델 접근까지 통제하는 상황은 더 이상 개별 기업 차원의 문제가 아니다"라며 "국제 질서와 산업 경쟁력, 국가 안보가 맞물린 사안인데도 국내에서는 이에 대한 문제의식이 충분히 공유되지 않고 있다"고 말했다. 이어 "범용 AI 모델 당장 국산 모델로 대체하는 것은 현실적으로 많은 난관이 있다"며 "적어도 보안, 국방처럼 치명적 위험이 발생할 수 있는 분야에 대해서는 국내에서 통제 가능한 특화 AI 모델을 마련할 필요가 있다"고 덧붙였다.

2026.06.17 06:05남혁우 기자

세일즈포스, 36억 달러에 핀 인수…'에이전트포스' 역량 강화

세일즈포스가 인공지능(AI) 플랫폼 '에이전트포스' 역량 강화를 위해 기업을 추가 인수한다. 16일 테크크런치 등 외신에 따르면 세일즈포스는 AI 고객 서비스 플랫폼 핀을 36억 달러(약 5조 4300억원)에 인수한다고 발표했다. 핀은 과거 인터콤으로 알려진 기업으로 라이브 채팅과 왓츠앱, 문자메시지, 전화, 슬랙 등 여러 채널에서 고객 문의를 처리하는 AI 에이전트를 제공한다. 세일즈포스는 이번 인수를 통해 핀 기술·인력을 에이전트포스에 결합할 계획이다. 에이전트포스는 기업이 맞춤형 AI 에이전트를 구축할 수 있도록 지원하는 AI 플랫폼이다. 사람과 에이전트가 결합해 업무 자동화를 구현하는 세일즈포스의 '에이전틱 엔터프라이즈' 전략 핵심 축이다. 세일즈포스는 이번 인수 핵심으로 에이전트포스의 고객 서비스 AI 역량 강화를 꼽았다. 핀이 보유한 서비스 에이전트 기술을 활용해 에이전트포스 기능을 고도화하고 기업 고객이 AI 에이전트를 더 빠르게 도입하도록 지원할 방침이다. 인수 거래는 세일즈포스 2027 회계연도 마지막 분기에 마무리될 예정이다. 이는 세일즈포스 회계 기준으로 내년 초에 해당하는 시점이다. 그동안 핀은 자체 AI 기술 개발에도 속도를 내왔다. 최근 AI 모델 '에이펙스'와 내부 AI 에이전트 '오퍼레이터'를 공개하며 고객 서비스 AI 시장을 확장했다. 이오건 맥케이브 핀 공동창업자 겸 최고경영자(CEO)는 "에이전트 기반 업무 자동화 흐름은 더 빨라질 것"이라며 "고객 서비스 지원 분야를 선도할 것"이라고 밝혔다.

2026.06.16 16:29김미정 기자

김완종 SK AX 사장 "단순 AI 도입 넘어 기업 전체 최적화해야"

"기업 경쟁력은 더 좋은 인공지능(AI)을 도입하는 것이 아니라 AI를 통한 전사 최적화로 새로운 성장 가치를 창출하는 데 있습니다." 김완종 SK AX 사장은 16일 서울 그랜드 인터컨티넨탈 파르나스 호텔에서 개최한 '이매진 AX 2026' 컨퍼런스에서 이같이 강조했다. 'AI를 도입하는 기업에서 AI가 일하는 기업으로(Beyond AI: The Agentic Enterprise)'를 주제로 진행된 이번 행사에서 SK AX는 전사 업무와 운영 전반을 AI로 혁신해 온 '비잉(Being) AX' 경험을 중점적으로 소개했다. 제조·금융·통신·유통·서비스 등 다양한 산업 경영진도 한자리에 모여 SK AX와의 협업을 통한 AI 전환(AX) 사례를 공유했다. 김 사장은 이날 기조연설을 통해 "AI로 업무 효율화와 전사 증강을 이뤄낸 기업들과 그렇지 못한 기업간 격차는 이미 경영 성과로 나타나기 시작했으며 앞으로 그 격차는 더욱 커질 것"이라며 "기업이 그 격차의 상단에 서기 위해선 단순 AI 도입을 넘어 전략·기술· 데이터·운영체계·인재·변화관리 등 AX 핵심 역량을 갖춰야 한다"고 강조했다. 그러면서 "우리는 스스로를 첫번째 고객이라 생각하며 비잉 AX를 실천해 이러한 역량을 검증해 왔다"고 덧붙였다. SK AX는 기업 실제 업무와 운영 전반이 AI로 재설계되는 에이전틱 엔터프라이즈 시대를 연다는 청사진을 제시했다. 단순 AI 도입을 넘어 AI로 비즈니스 모델을 혁신하고 사람·AI 협업을 통해 기업 전체가 증강되는 성장의 선순환 구조를 만들겠다는 목표다. SK AX는 비잉 AX 전략의 핵심으로 전사 최적화를 위한 전략적 로드맵은 물론 통합 플랫폼 역량을 앞세우고 있다. 대표적인 에이전틱 AI 플랫폼으로는 '엑스젠틱와이어(AXgenticWire) NPO'가 꼽힌다. 이는 수많은 에이전트를 연결하고 이들 협업을 오케스트레이션하는 동시에 보안과 품질 편차, 비용 증가 등 문제를 통제하도록 설계됐다. 김 사장은 "AX는 단순한 기술 도입이 아닌 조직 전체가 AI와 함께 움직일 수 있도록 일하는 방식과 기업운영 체계를 재설계하는 것을 의미한다"며 "AI와 협업 가능한 인재를 육성하고 이를 지지하는 조직문화와 시스템을 만들어야 비로소 AI 증강을 통한 전사 통합과 시너지 창출이 가능하다"고 말했다. 이날 행사엔 제조·반도체·금융·HR 등 다양한 영역의 주요 고객과 파트너사 경영진이 참석해 SK AX와의 실제 협력 사례를 발표했다. SK AX와 엔터프라이즈 AI 파트너십을 체결한 오픈AI가 대표적이다. 기업 내부 시스템 맥락을 정확히 이해하고 실제 업무 성과와 투자 대비 효과까지 높이는 AX 혁신 모델을 고도화 과정을 소개했다. SK하이닉스는 SK AX와 함께 디지털 트윈을 기반으로 제조 공정 정밀도와 데이터 활용 범위를 넓혔으며 수율 극대화를 위한 자율운영 모델인 자율형 공장 전환에도 속도를 내고 있다. 또 글로벌 풍력타워 제조기업인 씨에스윈드는 생산 현장 데이터와 업무 프로세스를 AI 에이전트와 연결해 작업 계획 수립 및 일정 조정을 최적화한 글로벌 제조 AX 모델을 SK AX와 함께 구현해 적용 중이다. 신한금융그룹은 SK AX와 함께 데이터 보안, 권한 관리, 규제 대응을 충족하는 '1인 1 금융 에이전트' 기반 업무 혁신 모델을 구체화하고 있다. 글로벌 HR 컨설팅 기업 머서 역시 SK AX와 파트너십을 기반으로 사람과 AI가 협업하는 조직 운영 체계를 설계하고 있다. 손건일 SK AX 최고고객책임자(CCO)는 "다수 고객사들과의 AX 경험을 토대로 성공조건을 살펴보면 에이전트 구성원을 염두에 둔 기존 프로세스 재설계, 사내 암묵지의 에이전트화를 통한 자산화, 이를 통한 성공 경험이 중요하다"며 "이를 위해선 현재 시스템과 현장 업무를 이해하고 AI 기술을 통해 업무 끝단까지 재연결하려는 노력이 동반돼야 할 것"이라고 말했다. 차지원 SK AX 최고AI혁신책임자(CAIO)는 "기술 선택 기준이 도입 자체에서 AI를 어떻게 일하게 할 것인가의 영역으로 이동하고 있다"고 진단했다. 이어 "AI가 실제 비즈니스 성과를 내려면 기업 내부 데이터와 시스템, 프로세스뿐 아니라 산업별 도메인 지식이 정교하게 맞물려야 한다"며 "우리는 엑스젠틱와이어를 통해 현장 맞춤형 실행 모델을 고도화하고 있다"고 밝혔다.

2026.06.16 11:23한정호 기자

AI 직원도 사번이 필요하다…美 뉴코어, '에이전트 신원관리' 시장 정조준

인공지능(AI) 에이전트가 기업 내 업무를 수행하는 '디지털 직원'으로 자리 잡으면서 이들의 신원과 권한을 관리하는 새로운 시장이 부상하고 있다. 사람뿐 아니라 AI 에이전트까지 하나의 조직 구성원으로 관리해야 한다는 인식이 확산되면서 관련 기술을 앞세운 스타트업 투자도 본격화되는 모습이다. 15일(현지시간) 테크크런치에 따르면 미국 스타트업 뉴코어는 AI 에이전트 신원관리 플랫폼 개발을 위해 총 6600만 달러(약 1000억원) 규모 시드 투자를 유치했다. 이번 투자 라운드는 사이버보안 전문 벤처캐피털 사이버스타츠가 주도했으며 인덱스벤처스와 에볼루션에쿼티파트너스가 참여했다. 투자 후 기업가치는 3억 달러(약 4546억원)로 평가됐다. 뉴코어는 AI 에이전트를 단순 소프트웨어가 아닌 기업 내 업무를 수행하는 구성원으로 보고 있다. 이에 AI 에이전트마다 별도의 신원과 접근 권한을 부여하고 생성부터 폐기까지 전 과정을 관리할 수 있는 플랫폼을 개발 중이다. 최근 기업 현장에선 AI 에이전트 활용이 빠르게 확대되고 있다. 골드만삭스는 지난해 AI 코딩 에이전트 '데빈'을 테스트했으며 맥킨지는 올 초 6만 명의 임직원과 함께 2만 5000개의 AI 에이전트가 업무를 수행 중이라고 밝힌 바 있다. 기업 내 AI 에이전트 수가 급증하면서 신원 확인과 권한 관리 문제도 새로운 과제로 떠오르고 있다. 뉴코어는 기존 신원관리 플랫폼이 사람 중심 환경에 맞춰 설계돼 있어 대규모 AI 에이전트 운영을 감당하기 어렵다고 지적해왔다. 뉴코어를 이끄는 조하르 알론 최고경영자(CEO)는 클라우드 보안 기업 돔9 창업자로, 회사를 체크포인트에 매각한 경험이 있다. 전 유닛8200 연구 책임자 출신 아미하이 네이더먼 최고기술책임자(CTO), T모바일 USA와 텔스트라 최고정보책임자(CIO)를 지낸 에레즈 야르코니 최고영업책임자(CCO)와 함께 뉴코어를 공동 설립했다. 뉴코어 플랫폼은 사람과 AI 에이전트 신원을 단일 시스템에서 통합 관리할 수 있도록 설계됐다. 특히 고객사와 플랫폼이 인증 정보를 나눠 보관하는 '스플릿 키' 구조를 적용해 사이버 침해 지점을 줄이는 데 중점을 뒀다. 특히 앤트로픽의 클로드 코드, 오픈AI 코덱스, 커서 등 AI 코딩 도구가 기업 시스템에 접근할 때 개별 신원 기반으로 권한을 부여할 수 있도록 지원한다. 기업 구성원이 모바일 애플리케이션을 통해 간단하게 AI 에이전트 접근 권한을 승인하거나 회수할 수 있도록 돕는다. AI가 단순 업무 지원을 넘어 실제 의사결정과 시스템 접근 권한을 갖게 되면서 신원관리와 접근통제 기술 중요성은 더욱 커질 전망이다. 현재 뉴코어는 미국과 이스라엘을 중심으로 50명 이상 규모 조직을 갖췄으며 고객사 10여 곳과 설계 파트너 10개 사를 확보했다. 회사는 이번 투자를 계기로 본격적인 유료 서비스 제공에 나설 계획이다. 조하르 알론 뉴코어 CEO는 "AI 에이전트가 노동력의 중요한 일부가 되는 것은 피할 수 없는 흐름"이라며 "변화가 본격화되기 전에 적절한 통제 장치와 안전장치를 구축해야 한다"고 밝혔다.

2026.06.16 09:22한정호 기자

API 넘어 MCP로…쿠콘, AI 에이전트 데이터 허브 선언

쿠콘이 인공지능(AI) 에이전트 시대를 겨냥해 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP) 기반 데이터 사업에 본격 나선다. 금융·공공·물류·통신 데이터를 AI 에이전트가 직접 활용할 수 있는 형태로 제공해 'AI 에이전트 전용 데이터 허브'로 진화하고 데이터와 페이먼트를 아우르는 새로운 성장 동력을 확보한다는 전략이다. 쿠콘은 AI 에이전트 활용 확산에 맞춰 MCP 기반 데이터 사업을 추진한다고 15일 밝혔다. MCP는 AI 에이전트가 외부 데이터와 시스템을 직접 조회하고 활용할 수 있도록 연결 방식을 통일한 표준 통신 규격이다. 지난해 11월 앤트로픽이 공개한 이후 글로벌 AI 업계에서 사실상 표준으로 자리잡으며 관련 생태계가 빠르게 확대되고 있다. 쿠콘은 이러한 변화에 대응해 기존 데이터 API를 MCP 서버 형태로 전환할 계획이다. 회사는 지난 20여 년간 금융·공공·물류·통신 분야 데이터를 수집·연결하며 구축한 인프라와 운영 경험을 바탕으로 MCP 기반 데이터 시장에서도 경쟁력을 확보한다는 목표다. 우선 다음 달 자사 비즈니스 데이터 플랫폼 '쿠콘닷넷'에 'AI 활용 데이터 전문관'을 신설하고 MCP 상품을 선보일 예정이다. 초기에는 30여 종 상품을 제공하고 연내 100여 종으로 확대한다. 이후 내년까지 전 상품을 MCP 형태로 순차 전환할 계획이다. 이를 통해 기업들이 AI 에이전트에 필요한 외부 데이터를 개별적으로 연동하지 않고도 쿠콘 플랫폼에서 표준화된 방식으로 활용할 수 있도록 지원할 방침이다. 쿠콘은 고객 수요가 높은 데이터를 우선 MCP로 전환해 신규 AI 도입 기업과 기존 고객 AI 전환 수요를 동시에 공략한다는 전략이다. 글로벌 표준 생태계 참여도 확대한다. 쿠콘은 지난 1일 리눅스재단 산하 글로벌 컨소시엄 '에이전틱 AI 파운데이션(AAIF)'에 가입했으며 앤트로픽·오픈AI·구글·마이크로소프트·스트라이프 등 180여 개 기업이 참여하는 MCP 워킹그룹 활동에도 참여할 예정이다. 글로벌 표준 논의에 직접 참여하며 AI 데이터 사업 경쟁력을 강화한다는 목표다. 업계에선 MCP 기반 데이터 시장이 AI 에이전트 확산과 함께 빠르게 성장할 것으로 보고 있다. AI가 업무 자동화 과정에서 지속적으로 외부 데이터를 요청하면서 데이터 호출량이 증가하고 AI 전용 데이터 상품군이 새로운 수익 모델로 자리잡을 가능성이 높아서다. 특히 쿠콘은 데이터 사업뿐 아니라 페이먼트 서비스까지 보유하고 있다는 점을 강점으로 내세우고 있다. 향후 AI 에이전트가 데이터 조회부터 결제까지 직접 수행하는 환경에 대응해 데이터와 페이먼트를 결합한 AI 에이전트 생태계를 구축한다는 구상이다. 김종현 쿠콘 대표는 "AI 시대 핵심은 에이전트가 신뢰할 수 있는 데이터에 닿는 것"이라며 "지난 20여 년간 쌓아온 데이터 수집·연결 역량을 바탕으로 사람이 쓰는 API를 넘어 AI가 직접 활용하는 데이터를 제공하는 기업으로 나아가겠다"고 밝혔다. 이어 "MCP라는 업계 표준 위에서 데이터와 페이먼트를 아우르는 우리 사업 구조는 글로벌 AI 에이전트 생태계로 나아가는 발판이 될 것"이라며 "올 하반기 가시화될 MCP 데이터 사업이 새로운 성장 동력이자 기업가치 제고의 핵심 축이 될 것으로 확신한다"고 덧붙였다.

2026.06.15 10:48한정호 기자

메타, 중국 정부 압박에 20억 달러 규모 '마누스' 인수 철회 착수

메타가 20억 달러(2조7000억원) 규모 인공지능(AI) 스타트업 인수 계약을 백지화하는 작업에 착수했다. 국가 안보를 이유로 중국 정부가 내린 강제 매각 명령에 따른 조치다. 14일 테크리퍼블릭 등 외신에 따르면 메타는 중국 AI 스타트업 버터플라이 이펙트와의 운영 분리를 완료하고 데이터 공유를 전면 중단했다. 메타 내부 프로젝트에서 버터플라이 이펙트가 개발한 AI 에이전트 '마누스(Manus)'를 사용할 수 없도록 차단 조치도 마친 것으로 전해졌다. 버터플라이 이펙트는 중국 베이징과 우한을 기반으로 성장한 AI 스타트업이다. 이들이 개발한 마누스는 사용자 지시를 바탕으로 웹 탐색, 조사, 분석, 일정 설계, 웹사이트 제작 등 여러 복잡한 작업을 자율적으로 수행하는 AI 에이전트로 세계적인 주목을 받았다. 업계에 따르면 버터플라이 이펙트는 지난해 중반 인력을 싱가포르로 이전한 뒤 같은 해 12월 메타와 20억달러 규모의 인수 계약을 체결했다. 당시 거래는 글로벌 빅테크가 차세대 AI 에이전트 기술을 선점하기 위한 공격적 투자 사례로 평가됐다. 그러나 올해 중국 규제 당국이 기술 수출 통제와 외국인 투자 규정 위반 가능성을 문제 삼아 조사에 착수했고 이후 강제 매각 명령을 내리면서 거래 구조가 흔들리기 시작했다. 핵심 창업진에 대한 통제도 강화된 것으로 전해졌다. 버터플라이 이펙트 공동 창업자인 샤오홍 CEO와 지이차오 최고과학자는 지난 3월 중국 국가발전개혁위원회(NDRC)의 소환을 받아 베이징에서 조사를 받았으며 이후 출국 제한 조치를 받은 것으로 알려졌다. 중국 당국이 이번 사안을 단순한 기업 결합이 아니라 전략 기술 유출 가능성이 걸린 민감 사안으로 보고 있다는 해석이 나오는 배경이다. 이번 거래 무산은 AI를 둘러싼 미중 기술 패권 경쟁이 기업 거래에 직접 개입하기 시작했다는 점에서 상징성이 크다. 중국 정부는 해외 법인 구조를 갖췄더라도 핵심 기술과 지배권이 외국 기업으로 넘어가는 상황은 용인하지 않겠다는 신호를 보낸 셈이다. 특히 생성형 AI와 자율형 에이전트 기술이 국가 전략 자산으로 재분류되면서, 향후 중국발 AI 스타트업에 대한 해외 투자와 인수합병(M&A)은 한층 더 높은 규제 장벽에 직면할 가능성이 커졌다는 분석이다. 메타 측은 이번 거래와 관련해 법률을 준수해 절차를 진행했다는 입장을 밝혔다. 메타 대변인은 "이번 거래는 관련 법률을 전적으로 준수해 진행됐다"며 "이번 조사와 관련해서도 적절한 해결책이 마련될 것으로 기대한다"고 밝혔다.

2026.06.14 16:44남혁우 기자

LG CNS, 실행형 AI 시대 연다…'에이엑스씽크 클로' 출격

LG CNS가 슈퍼 인공지능(AI) 에이전트 플랫폼 '에이엑스씽크(a:xink)'를 중심으로 기업 업무를 직접 수행하는 실행형 AI 시장 공략에 박차를 가한다. 기업 업무 환경 전반을 단일 에이전틱 AI 워크플레이스로 연결하고 AI가 판단부터 실행까지 담당하는 차세대 업무 환경을 구현해 기업 AI 전환(AX) 시장 주도권을 확보한다는 목표다. LG CNS는 지난 11일 서울 세빛섬 플로팅 아일랜드 컨벤션에서 '에이엑스씽크 라이즈' 행사를 열고 데스크톱 에이전틱 AI '에이엑스씽크 클로'와 AI 기반 IT 운영 플랫폼 '에이엑스씽크 IT 서비스 매니저'를 공개했다고 12일 밝혔다. 최근 기업 시장에선 생성형 AI 활용이 확산되면서 단순 질의응답이나 문서 요약을 넘어 실제 업무를 수행하는 에이전틱 AI 수요가 빠르게 증가하고 있다. 특히 기업 내부 시스템과 데이터를 안전하게 활용하면서 생산성을 높일 수 있는 실행형 AI가 차세대 업무 혁신 도구로 주목받고 있다. LG CNS는 지난해 임직원 공통 업무 혁신 서비스 에이엑스씽크를 선보이며 기업용 AI 플랫폼 시장에 본격 진출했다. 에이엑스씽크는 일정 관리와 회의 통·번역, 회의록 작성, 메일 요약, 보고서 자동 작성 등 다양한 업무를 지원하는 AI 에이전트 서비스다. 이번에 공개된 클로는 자연어 명령만으로 사용자 PC 안에서 메일과 전사자원관리(ERP), 데이터베이스(DB), 문서, 사내 업무 시스템을 분석하고 필요한 업무를 직접 처리하는 데스크톱 에이전틱 AI다. 기존 AI가 답변과 추천에 머물렀다면 클로는 실제 시스템에 접속해 업무를 수행하는 것이 특징이다. 가령 신규 입사자 권한 등록 업무의 경우 사용자가 "이번 주 신규 입사자 권한 요청 업무를 처리해줘"라고 요청하면 클로가 결재 시스템 접속과 신청 내역 확인, 권한 등록, 완료 보고까지 전 과정을 자동 수행한다. 시스템 접속부터 데이터 입력, 결과 보고까지 엔드투엔드 자동화를 지원한다. LG CNS에 따르면 클로는 사용자 PC에서 직접 업무를 수행하는 AI와 서버에서 업무 맥락을 이해하는 AI를 결합한 구조를 갖췄다. 사용자 PC 기반 에이전트가 실제 작업을 수행하면 서버 기반 AI 에이전트인 '에이엑스씽크 웍스'가 데이터 분석과 의사결정 지원, 프로세스 관리를 담당한다. 이를 통해 기업 환경에서 AI가 판단과 실행을 모두 수행하는 풀스택 에이전틱 AI 체계를 구축했다는 게 회사 측 설명이다. 보안성도 강화했다. AI 작업 이력을 추적·관리할 수 있는 체계를 적용했으며 사내 정보가 외부로 유출되지 않도록 차단하는 기능을 내장했다. 고객사 보안 정책과 업무 환경에 맞춘 맞춤형 구축도 지원한다. LG CNS는 에이전틱 AI 기반 IT 운영 플랫폼 에이엑스씽크 IT 서비스 매니저도 함께 선보였다. 이 플랫폼은 서비스 요청과 장애 대응, 운영 보고, 매뉴얼 관리 등 IT 운영 업무를 자동화한다. 자연어 명령만으로 업무 프로세스를 생성하거나 변경할 수 있어 운영 효율성을 높이도록 돕는다. 이번 출시로 에이엑스씽크는 ▲업무 포털·그룹웨어 '웍스' ▲AI 통·번역 '트랜스레이터' ▲모바일 오피스 '웍스 엠' ▲공간 이용 모바일 슈퍼앱 '커넥트 온' ▲기기 관리·제어 '디바이스' ▲회의 관리·지원 '밋 업' ▲출입·보안 '패스' ▲문서 작성 어시스턴트 '닥' ▲지능형 챗봇 서비스 '챗' 등 11개 모듈 기반 풀스택 AI 에이전트 플랫폼으로 확대됐다. LG CNS는 향후 기업 업무 환경 통합과 사용자 PC 자동화, 글로벌 협업 지원까지 아우르는 통합 에이전틱 AI 워크플레이스를 지속 구축해 나갈 계획이다. 이승찬 LG CNS 디지털AX사업담당은 "에이엑스씽크 클로와 에이엑스씽크 IT 서비스 매니저는 챗봇이 답변을 주는 단계를 넘어 내 PC와 사내 업무 시스템에 직접 연결돼 실제 업무를 수행하는 차세대 기업용 AI"라며 "기업이 안심하고 AI를 활용해 새로운 가치를 창출할 수 있도록 지속 발전시키고 일하는 방식을 근본적으로 바꿔 나가겠다"고 강조했다.

2026.06.12 17:35한정호 기자

오픈AI, '오나' 인수해 코덱스 키운다…개발자 AI 플랫폼 승부수

오픈AI가 인공지능(AI) 에이전트 인프라 스타트업 '오나(Ona)' 인수를 추진하며 코딩 도구 '코덱스' 경쟁력 강화에 박차를 가한다. 챗GPT와 코덱스를 중심으로 개발자용 AI 서비스를 통합한 AI 플랫폼 주도권을 확보한다는 전략이다. 11일(현지시간) 블룸버그통신에 따르면 오픈AI는 AI 에이전트 지원 클라우드 플랫폼 기업 오나를 인수하기로 합의했다. 거래가 마무리되면 오나 인력은 오픈AI 코덱스 조직에 합류할 예정이다. 인수 금액 등 구체적인 조건은 공개되지 않았다. 오나는 AI 에이전트가 기업 내 각종 업무 시스템과 데이터를 활용해 여러 단계의 작업을 이어서 수행할 수 있도록 지원하는 보안형 클라우드 환경을 제공 중이다. 오픈AI는 이 기술을 활용해 코덱스가 장시간 복잡한 업무를 수행할 수 있는 인프라를 갖춰 기업 AI 에이전트 운영을 고도화한다는 목표다. 이번 인수는 기술 확보를 넘어 오픈AI의 플랫폼 강화 전략으로 풀이된다. 오픈AI는 최근 개별 AI 서비스 확대보다 챗GPT를 중심으로 업무 기능을 통합하는 방향으로 사업 전략을 전환 중이다. 실제 오픈AI는 올해 코덱스를 챗GPT 생태계로 연계하며 개발자 업무 환경 통합에 속도를 내고 있다. 스마트폰에서도 코딩 작업의 승인·검토를 지원하고 원격 개발 환경 연동 기능을 확대하는 등 개발자 업무 전반을 하나의 환경에서 수행할 수 있도록 서비스를 고도화하고 있다. 나아가 챗GPT와 코덱스, 자체 브라우저를 하나로 묶는 '슈퍼앱' 전략도 추진 중이다. 단일 플랫폼 안에서 검색과 문서 작성, 코딩, 에이전트 업무를 모두 수행하도록 만드는 것이 목표다. 이번 오나 인수는 이러한 슈퍼앱 구상을 뒷받침하는 핵심 요소로 평가된다. 이번 인수는 개발자 시장을 둘러싼 앤트로픽과의 경쟁 구도와도 맞물려 있다. 앤트로픽이 '클로드 코드'를 앞세워 시장을 공략하는 가운데, 오픈AI는 챗GPT를 중심으로 코덱스와 에이전트 기능을 결합하며 맞서고 있다. AI 코딩 시장 경쟁이 모델 성능에서 플랫폼 경쟁으로 확산되는 양상이다. 오픈AI에 따르면 코덱스 주간 활성 이용자 수는 최근 500만 명을 넘어섰다. AI 코딩 도구가 개발자 생산성 향상의 핵심으로 자리 잡으면서 시장 경쟁도 더욱 치열해질 전망이다. 오픈AI 측은 "오나는 AI 에이전트가 필요한 도구·시스템·맥락에 지속적으로 접근할 수 있는 안전한 환경을 제공한다"며 "더 많은 기업이 운영 인프라에서 AI 에이전트를 활용할 수 있도록 지원할 것"이라고 밝혔다.

2026.06.12 16:39한정호 기자

아이티센, 에이전틱 AI '세니 3.0' 전사 도입…업무 생산성 30% 높였다

아이티센그룹이 에이전틱 인공지능(AI)을 전사 업무 환경에 도입하며 AI 전환(AX)에 박차를 가한다. 업무 생산성과 운영 효율성을 높이고 AI 내재화를 통해 IT서비스 역량을 강화한다는 목표다. 아이티센그룹은 자체 개발한 업무 맞춤형 AI 비서 '세니(CENI)'를 고도화한 '세니 3.0'을 전사 도입하고 에이전틱 AI 기반 업무 혁신에 나선다고 8일 밝혔다. 회사에 따르면 세니 3.0 도입 이후 전사 행정 및 업무 관리 효율성이 기존 대비 30% 이상 개선된 것으로 나타났다. 이번 고도화는 단순 질의응답 중심 생성형 AI를 넘어 실제 업무를 수행하고 여러 시스템과 연계해 작업을 처리하는 에이전틱 AI 체계를 구축하는 것이 목적이다. 세니는 인사·행정·재무·법무·시장분석 등 총 25개 직무별 AI 에이전트로 구성됐다. 사내 협업 포털과 마이크로소프트(MS) 365 플랫폼과 연동되며 사용자가 자연어로 명령을 입력하면 호스트 에이전트가 이를 해석해 각 전문 에이전트에 업무를 분배하고 결과를 통합 제공하는 방식이다. 실제 업무 효율화 효과도 나타나고 있다. 회사 측에 따르면 다차원 스케줄링 기능을 활용한 회의 일정 조율과 메일 작성 시간은 평균 10분에서 1분으로 줄었으며 대화형 HR 에이전트를 통한 휴가 신청과 증빙서류 발급 업무도 평균 15분에서 1분으로 단축됐다. 또 스피치 투 텍스트(STT) 기반 회의록 작성과 요약 업무는 60분에서 5분으로 줄었고 계약서 내 리스크 검토 시간 역시 평균 45분에서 7분 수준으로 감소했다. 아울러 실시간 웹 검색 기반 시장 동향 분석과 검색증강생성(RAG) 기술을 활용한 사내 지식 검색 기능도 제공한다. 이를 통해 기업 내부 지식 자산을 보다 효율적으로 활용할 수 있도록 지원한다. 세니 3.0은 아이티센그룹이 올해 1월 공개한 멀티 AI 에이전트 관리 플랫폼 '에이전트고 2026' 기술을 기반으로 개발됐다. 핵심 모듈인 '에이전트고 가드'는 AI가 AI를 감시하는 구조를 적용해 악의적인 입력과 보안 위협을 차단하고 답변 근거를 제시해 생성형 AI의 환각 현상(할루시네이션) 위험을 줄이는 기능을 제공한다. 함께 제공되는 자연어 기반 AI 코딩 도구 '에이전트고 코더'는 응용프로그램인터페이스(API) 설정과 개발 환경 구성, 반복적인 코드 작성 업무를 자동화한다. 전문 개발자뿐 아니라 비개발자도 자연어 명령만으로 필요한 업무 기능을 구현할 수 있도록 지원하는 것이 특징이다. 아이티센그룹은 현재 에이전트고 코더를 내부 업무 자동화 개발에 활용 중이다. 나아가 자체 AI 전환 방법론인 '아이티센 AI-DLC'를 기반으로 외부 프로젝트에도 순차 적용해 사업화를 확대할 계획이다. 강기식 아이티센그룹 AI이노베이션센터장은 "세니 3.0 전사 도입은 단순히 업무 속도를 높이는 일회성 성과를 넘어 임직원들이 반복적인 행정 업무 부담을 덜고 전략적인 핵심 과업에 몰두할 수 있는 환경을 구축하는 것"이라며 "AI를 통한 업무 효율화와 최적화된 자원 관리를 통해 장기적인 브랜드 자산을 구축하고 고도화된 기술 역량을 토대로 AX 기반 IT서비스 시장 리더십을 공고히 하겠다"고 밝혔다.

2026.06.08 11:36한정호 기자

AI가 AI 만드는 시대, 개발자 방향성은 어디

인공지능(AI)이 코드를 생성하고 분석하는 수준을 넘어 새로운 AI 모델과 서비스 개발 과정에 참여하는 등 개발 현장 도입이 빨라지고 있다. AI가 소프트웨어(SW) 개발 전 공정에 깊숙이 관여하는 흐름이 본격화되면서 개발자의 역할 역시 근본적인 변화를 맞이하고 있다는 분석이 나온다. 7일 관련 업계에 따르면 오픈AI, 앤트로픽 등 글로벌 AI 기업은 AI와 관련 서비스 개발의 상당 부분에 자체 AI 에이전트를 투입하고 있다. 앤트로픽은 실제 서비스에 적용되는 내부 코드의 상당 부분을 AI 모델 '클로드'가 작성하고 있다고 밝혔다. 이는 개발자가 코드를 입력할 때 일부 단어나 코드 줄을 추천하던 기존 코딩 비서와는 다른 방식이다. 클로드는 전체 코드베이스를 읽고 여러 파일에 걸쳐 작업 계획을 세운 뒤 직접 코드를 수정하고 테스트까지 수행한다. 테스트 과정에서 문제가 발견되면 다시 수정하는 방식으로 반복 작업을 이어간다. 업계에서는 이를 두고 AI가 단순 보조 도구를 넘어 실제 개발 업무를 수행하는 단계로 진화하고 있다고 보고 있다. 오픈AI도 AI 코딩 도구 '코덱스'를 보안, 제품 엔지니어링, 프런트엔드, API, 인프라, 성능 엔지니어링 등 여러 기술 조직에서 매일 활용하고 있다고 설명했다. 복잡한 시스템 분석부터 대규모 리팩터링, 신규 기능 개발, 장애 대응, 코드 점검까지 다양한 업무에 코덱스가 활용되고 있다는 것이다. 챗GPT 웹팀의 한 백엔드 엔지니어는 "코덱스가 기존 레거시 호출을 새로운 서비스 방식으로 바꾸고 코드 변경 제안서(PR)까지 작성해 몇 시간이 걸릴 일을 몇 분 만에 해냈다"고 말했다. 챗GPT 엔터프라이즈팀의 한 제품 엔지니어도 "하루 종일 회의 중이었는데도 코덱스가 백그라운드에서 작업해 PR 4개를 병합했다"고 설명했다. AI가 단순 추천 도구를 넘어 실제 개발 업무를 수행하는 협업 주체로 바뀌고 있음을 보여주는 대목이다. IBM도 최근 엔터프라이즈 특화 개발 파트너 'IBM 밥'을 공개하며 계획, 코딩, 테스트, 배포 등 개발 전 과정에서 AI 활용을 확대하고 있다고 밝혔다. 관련 업계에서는 AI 도입이 본격화하면서 개발자의 역할도 빠르게 재편되고 있다고 보고 있다. 사람이 모든 코드를 직접 작성하던 구조에서 벗어나, 이제는 AI에 작업을 배분하고 그 결과를 검증하며 품질과 위험을 통제하는 역할이 한층 중요해지고 있다는 것이다. 앤트로픽은 공식 페이지를 통해 이제 코드 상당수는 클로드 코드가 작성하고 있으며 엔지니어는 아키텍처 설계와 제품 판단, 지속적인 작업 조율에 집중하고 있다고 설명했다. 오픈AI 역시 에이전트 중심 개발 환경에서는 엔지니어의 주된 일이 더 이상 직접 코드를 쓰는 데 그치지 않고, 환경을 설계하고 의도를 명확히 하며 피드백 루프를 만드는 방향으로 바뀌고 있다고 설명했다. 이처럼 반복 구현과 정형화된 작업을 AI가 빠르게 흡수하기 시작하면서 개발자에게 요구되는 역량도 달라지고 있다. 앞으로는 단순히 코드를 많이 작성하는 능력보다 무엇을 만들어야 하는지 문제를 정의하고, 시스템 구조를 설계하며, AI가 만든 결과물을 검토해 품질과 보안, 규정 준수까지 책임지는 역량이 더 중요해질 것이라는 전망이 나온다. 닐 순다레산 IBM 소프트웨어 총괄은 "이제는 AI 모델 성능만으로는 충분하지 않다"며 "인간을 루프 안에 두는 방식이 AI의 실제 가치를 결정한다"고 전했다. 이어 "AI가 개발 전 공정에 들어오는 시대일수록 결국 남는 질문은 무엇을 자동화할 수 있느냐가 아니라 누가 맥락을 설계하고 결과를 책임지느냐"라고 덧붙였다. 안드레 벡톨드 SAP 인더스트리 및 익스피리언스 부문 총괄도 "비효율적이거나 위험한 업무는 AI 에이전트가 자율적으로 처리하되, 보안과 규정 준수, 핵심 의사결정 영역에서는 인간이 최종 제어권을 유지해야 한다"며 "인간은 기계가 대체할 수 없는 차별화된 핵심 업무에서 새로운 기회와 가치를 창출하게 될 것"이라고 밝혔다.

2026.06.07 14:47남혁우 기자

[SW키트] "보여야 통제한다"…기업 새 과제로 떠오른 '에이전트 거버넌스'

"인공지능(AI) 에이전트가 많아질 수록 기업은 더 큰 과제를 안을 것입니다. 보이지 않는 에이전트를 어떻게 찾을지부터 작동 권한을 어디까지 허용할지, 데이터 접근을 어떻게 감시할지, 문제가 생겼을 때 어떻게 멈출지가 새로운 이슈로 떠올랐습니다. 기업은 AI 에이전트를 업무 생산성 도구가 아니라 관리해야 할 대상으로 봐야 합니다." 네타 하이비 마이크로소프트 시큐리티 AI 보안 부문 파트너 제품 매니저는 4일까지 미국 샌프란시스코에서 열린 '마이크로소프트 빌드 2026'에서 '에이전트 365' 특장점을 소개하며 이같이 밝혔다. AI 에이전트 성능이나 생산성도 중요하지만, 조직 안팎에 흩어진 에이전트를 식별·감시·관리할 수 장치가 필수라는 설명이다. 에이전트 365는 기업 내 AI 에이전트를 등록·감시·통제하는 관리 솔루션이다. 마이크로소프트는 이 제품을 지난해 11월 처음 공개한 뒤 5월 1일 전 세계에서 정식 출시했다. 현재 AI 에이전트는 기업 업무 환경 안으로 깊숙이 들어왔다. 서비스형 소프트웨어(SaaS) 애플리케이션에 기본 탑재된 에이전트부터 개발자가 직접 만든 에이전트, 클라우드 플랫폼 위에서 구동되는 맞춤형 에이전트가 동시에 작동하고 있다. IDC 발표에 따르면 2028년까지 전 세계 조직 내 에이전트 수가 13억 개에 이를 전망이다. 하이비 매니저는 에이전트 증가 속도만큼 관리 체계가 마련되지 못하고 있다는 점을 짚었다. 조직은 에이전트가 어디에 있는지, 누가 만들었는지, 어떤 권한을 갖고 있는지, 실제 어떤 행동을 했는지 모두 확인할 수 없을 것이란 예측이다. 이에 에이전트가 의도한 범위를 벗어나거나, 연결된 도구를 오용하거나, 민감 데이터를 과도하게 공유할 가능성도 관리 대상이 돼야 한다는 주장이다. 그는 이에 발맞춰 '모든 에이전트를 위한 컨트롤 플레인'이 기업 시스템에 구축돼야 한다고 강조했다. 그러면서 '에이전트 365' 필요성을 제시했다. 에이전트 365는 조직 내 에이전트를 등록, 관측하며 정책을 적용하고 위험을 통제하는 관리 플랫폼이다. 하이비 매니저는 에이전트 365가 자사 에이전트만 관리하지 않는다고 말했다. 마이크로소프트 플랫폼에서 만들어진 에이전트뿐 아니라 외부 에이전트, 맞춤형 에이전트, 외부 클라우드 기반 에이전트까지 관리 대삼으로 삼는다고 설명했다. 그는 "이같은 접근은 AI 에이전트 시대 기업 환경이 단일 플랫폼으로 정리되기 어렵다는 현실을 반영한 것"이라고 강조했다. 실제 기업들은 이미 마이크로소프트 365를 비롯한 워크데이, 젠스파크, 아마존 베드록, 구글 버텍스 AI, 랭체인 기반 에이전트를 혼합해 사용 중이다. 그는 "에이전트가 특정 벤더 생태계 안에서만 작동하지 않는 만큼 관리·보안도 이같은 환경을 전제로 설계돼야 한다"고 주장했다. "에이전트, 기업 시스템서 행동하는 주체로" 켄드라 스프링거 에이전트 365 수석 그룹 제품 매니저는 "에이전트가 기업 시스템에서 직접 행동하는 주체 역할을 담당하기 시작했다"고 강조했다. 스프링거 매니저는 에이전트 365 핵심 기능으로 관측, 거버넌스, 보안을 꼽았다. 에이전트 365 관측은 조직 내 어떤 에이전트가 존재하는지 실시간 확인하는 기능이다. 그는 "기업은 숨겨진 에이전트에 보안 정책을 적용하거나 위험을 평가할 수 없다"며 "사고 발생 시 책임 소재를 추적할 수도 없다"고 설명했다. 이어 "에이전트 365는 관측 기능으로 조직 안팎에 보이지 않는 에이전트 존재를 구석구석 확인하는 역할을 한다"고 밝혔다. 거버넌스는 안전한 에이전트 확산을 위한 가드레일이다. 스프링거 매니저는 "에이전트가 어떻게 구축됐든, 누가 만들었든, 위험 수준에 맞는 보호 장치가 일관되게 적용돼야 한다"며 "이는 AI 도입 속도를 늦추기보다 기업이 안심하고 에이전트를 확대하도록 돕는 장치"라고 설명했다. 보안 기능은 에이전트를 직원, 애플리케이션, 데이터 자산처럼 보호해야 한다는 관점에서 출발한다. 스프링거 매니저는 "에이전트는 단순 SW가 아니라 사용자 대신 정보를 조회하고 도구를 실행하며 업무를 처리한다"며 "프롬프트 인젝션, 의도 이탈, 도구 오용, 데이터 유출 같은 새로운 위험을 막는 기능"이라고 소개했다. 스프링거 매니저는 에이전트도 정체성을 갖고 있다고 주장했다. 에이전트가 사용자 대신 권한을 행사하거나, 스스로 업무를 수행할 수 있다는 이유에서다. 그는 "에이전트의 호출 내역이나 권한 관리, 데이터 접근, 도구 실행 기록이 반드시 확인돼야 한다"며 "이는 사고 발생 시 감사와 책임 추적 출발점"이라고 주장했다. "에이전트 365, 식별·감시·통제 핵심" 이날 마이크로소프트는 에이전트 365 구조를 소개했다. 이 솔루션은 '마이크로소프트 엔트라' '디펜더' '퍼뷰' '인튠' 등 기존 보안·관리 제품과 결합된 형태로 이뤄졌다. 기존 보안 정체성 관리는 엔트라, 위협 탐지·차단은 디펜더, 데이터 거버넌스는 퍼뷰, 섀도 AI 탐지는 인튠이 맡는 식이다. '에이전트 365 소프트웨어 개발 키트(SDK)'는 외부 에이전트를 관리 체계 안으로 끌어들이는 역할을 한다. SDK는 기존 에이전트를 에이전트 365 안에서 찾아주거나 에이전트 ID와 관측성, 보안 정책, 도구 연결, 데이터 보안 기능을 붙이는 연결 장치다. 이를 통해 관리자는 조직 내 전체 에이전트·사용자 수, 런타임 시간, 보류 중인 요청, 위험 감지 에이전트, 소유자 없는 에이전트 등을 확인할 수 있다. 특히 소유자 없는 에이전트는 중요한 관리 리스크로 다뤄진다. 에이전트가 조직 안에서 계속 작동하고 있는데 책임자가 없다면, 권한 관리와 사고 대응이 어려워질 수 있어서다. 마이크로소프트는 정책 템플릿도 에이전트 365 핵심 기능으로 제시했다. 엔트라, 디펜더, 퍼뷰, 쉐어포인트 전반 정책을 한 템플릿으로 묶어 에이전트에 적용할 수 있다는 설명이다. 관리자는 에이전트가 어떤 데이터와 도구에 접근하는지 확인한 뒤 위험 수준을 판단하고, 적절한 보호 정책을 적용해 배포를 승인할 수 있다. 마이크로소프트는 섀도 에이전트 관리도 강조했다. 기존에는 직원이나 부서가 개별적으로 AI 도구를 사용하는 섀도 AI가 문제였다면, 앞으로는 관리되지 않는 에이전트가 새로운 위험이 될 수 있다는 이유에서다. 에이전트 365는 이런 섀도 에이전트를 식별하고 차단하거나 관리 체계 안으로 편입하는 방향을 제시할 수 있다는 것이다. 스프링거 매니저는 "AI 에이전트 경쟁은 더 이상 '누가 더 똑똑한 에이전트를 만드느냐'에만 머물지 않는다"며 "기업 환경에서는 '그 에이전트를 누가 볼 수 있고, 누가 승인하며, 어떤 권한으로 움직이고, 문제가 생겼을 때 누가 책임질 수 있느냐'가 핵심 경쟁력이 되고 있다"고 강조했다. 이어 "AI 에이전트 시대 핵심은 자동화 속도가 아니라 통제 신뢰성"이라며 "기업이 에이전트를 얼마나 많이 도입하느냐보다, 그 에이전트를 얼마나 투명하게 보고 안전하게 다룰 수 있느냐가 다음 단계 경쟁력을 가를 가능성이 크다"고 내다봤다.

2026.06.06 08:16김미정 기자

MS, AI 에이전트 검증·통제 기준 제시…"정책 위반 차단"

마이크로소프트가 인공지능(AI) 에이전트 행동 평가와 실행 통제를 표준화하는 기술 체계를 공개했다. 이로써 AI 에이전트가 실제 업무를 수행하는 과정에서 무엇을 해도 되고 무엇을 해선 안 되는지를 더 명확히 평가하고 집행할 수 있는 기반을 마련했다. 마이크로소프트는 자연어 행동 요구사항을 실행 가능한 평가로 바꾸는 오픈소스 프레임워크인 'AI 에이전트 작동 검증 프레임워크(ASSERT)'와 AI 에이전트 런타임 거버넌스를 위한 개방형 표준인 'AI 에이전트 런타임 거버넌스 표준(ACS)'을 소개했다. 두 기술은 AI 에이전트가 모델 응답을 넘어 도구 호출과 워크플로 실행까지 수행하는 환경을 겨냥했다. AI 에이전트 작동 검증 프레임워크는 제품 요구사항이나 정책 문서에 적힌 AI 행동 기준을 테스트 시나리오와 데이터세트, 지표, 스코어카드로 전환하는 프레임워크다. 기업이 문서로 정리한 'AI가 이렇게 행동해야 한다'는 기대를 실제 모델과 애플리케이션, 에이전트에 적용 가능한 평가 체계로 바꾸는 것이 핵심이다. 마이크로소프트는 기존 평가 방식만으로는 애플리케이션별 행동 경계를 충분히 검증하기 어렵다고 봤다. 유용성, 관련성, 근거성, 유해성 같은 일반 지표는 참고 신호가 될 수 있지만 환불 기준, 사기 의심 대응, 승인 경계 준수 같은 제품별 요구사항을 직접 평가하긴 어렵다는 설명이다. AI 에이전트 작동 검증 프레임워크는 행동 사양을 개념 사양으로 정리한 뒤 허용 가능한 행동과 허용 불가능한 행동의 분류체계로 바꾼다. 이후 계층화된 테스트 사례를 만들고 대상 시스템에 실행해 도구 사용, 검색 맥락, 라우팅, 중간 조치까지 기록한다. 이 추적 기록은 AI 에이전트 평가에서 중요한 역할을 한다. 최종 답변만 보는 것이 아니라 어떤 도구를 호출했는지, 어떤 중간 판단을 거쳤는지, 어느 행동이 실패를 일으켰는지 확인할 수 있기 때문이다. 마이크로소프트는 내부 검증에서 해당 프레임워크가 기존 사내 기준선보다 의도한 행동 공간을 약 1.2배 더 많이 포괄하고 점검할 만한 사례를 약 1.5배 더 많이 드러냈다고 설명했다. 강한 시스템과 약한 시스템 사이의 차이도 4배 이상 더 뚜렷하게 구분했다고 밝혔다. 'AI 에이전트 런타임 거버넌스 표준은 AI 에이전트가 실행되는 과정에서 정책을 어디서 어떻게 적용할지 정의하는 런타임 거버넌스 표준이다. 특정 에이전트 프레임워크나 런타임, 정책 엔진에 종속되지 않고 에이전트 생명주기 전반에 통제 지점을 두는 방식이다. 마이크로소프트는 기존 보안 모델이 에이전트 환경을 충분히 반영하지 못한다고 지적했다. 같은 자격 증명이라도 회의 요약을 슬랙에 올릴 때는 안전할 수 있지만 기밀 문서를 읽은 뒤 외부 사용자가 있는 대화방에 게시할 때는 위험해질 수 있다는 것이다. AI 에이전트 런타임 거버넌스 표준은 에이전트 시작, 사용자 입력, 모델 호출 전후, 도구 호출 전후, 최종 출력, 에이전트 종료 등 여덟 개 개입 지점을 정의한다. 각 지점에서 정책은 현재 맥락을 평가하고 허용, 경고, 거부, 상위 단계 이관 같은 판정을 내릴 수 있다. 이 구조는 프롬프트에만 의존하는 방식과 다르다. 시스템 프롬프트는 유용하지만 사용자 입력과 도구 결과, 공격자가 조작한 텍스트와 같은 흐름 안에 놓이기 때문에 강제력이 약하다. 애플리케이션 코드에 직접 박은 규칙도 한계가 있다. 감사와 재사용이 어렵고 팀이 프레임워크를 바꾸면 같은 정책을 다시 구현해야 한다. ACS는 정책 입력 형식과 증거 수집, 판정 정규화, 집행 방식을 표준화해 이 문제를 줄이려 한다. 최근 AI 에이전트가 검색과 도구 호출, 업무 실행까지 맡게 되면서 기업 관리 기준도 달라지고 있다. 단순히 모델 성능을 비교하는 단계를 넘어 행동 기준을 정의하고 평가하며 실제 실행 과정에서 통제하는 체계가 필요해졌다는 의미다. 마이크로소프트 관계자는 "AI 에이전트가 단순히 답변을 생성하는 단계를 넘어 데이터를 검색하고 도구를 호출하며 업무를 실행하는 단계로 진화했다"며 "이제 중요한 질문은 '무엇을 할 수 있는가'가 아니라 '무엇까지 허용할 것인가'로 변했다"고 설명했다.

2026.06.05 08:00김미정 기자

유아이패스, 기업 자동화에 '코딩 에이전트' 통합

유아이패스가 코딩 에이전트를 기업 자동화 환경에 통합하기 위한 플랫폼 기능을 내놨다. 유아이패스는 '유아이패스 포 코딩 에이전트'를 4일 발표했다. 이 기능은 '클로드 코드' '코덱스' 등 여러 코딩 에이전트를 유아이패스 플랫폼 오케스트레이션과 결합해 기업 자동화를 돕는다. 유아이패스는 코딩 에이전트가 확산하고 있지만 기업 개발 워크플로와 보안 정책, 코드 리뷰, 배포 파이프라인과 분리돼 운영되는 문제가 있다고 지적했다. 에이전트가 생성한 결과물이 실제 기업 시스템으로 이어지려면 수동 인계와 사람의 개입이 필요한 경우가 많다는 설명이다. 유아이패스 포 코딩 에이전트는 특정 코딩 에이전트로 표준화를 강요하지 않는 개방형 플랫폼을 지향한다. 기업은 부서별 필요에 따라 클로드 코드, 코덱스 등 현존하는 코딩 에이전트와 향후 등장할 에이전트를 선택해 활용할 수 있다. 이 기능 핵심은 오케스트레이션 레이어다. 유아이패스는 사용 중인 코딩 에이전트 종류나 마지막으로 코드를 수정한 개발자와 관계없이 가시성, 실행, 거버넌스를 일관되게 적용할 수 있다고 밝혔다. 거버넌스 기능도 기본 적용된다. 정책 적용, 감사 추적, 자격증명 저장소, 역할 기반 접근 제어, 런타임 통제는 개발자나 코딩 에이전트가 만든 모든 자동화에 표준으로 반영된다. 이를 통해 기업은 개발 단계부터 프로덕션 배포까지 반복 가능한 운영 절차를 갖출 수 있다. AI 모델이 교체되거나 담당 개발자가 퇴사하거나 규제 기관의 감사가 진행돼도 자동화 시스템을 안정적으로 유지할 수 있다는 설명이다. 유아이패스는 이번 통합이 기존 개발자 생산성도 높일 것으로 봤다. 테스트와 디버깅, 배포 과정이 초기 개발 단계만큼 쉽게 수행돼 개발 리소스를 오래 기다리지 않고도 비즈니스 사용자가 자동화를 직접 만들고 다듬을 수 있다는 것이다. 자동화 구축 경험이 없는 비즈니스 애널리스트와 프로세스 담당자, 도메인 전문가도 코딩 에이전트와 대화만으로 자동화 개발에 참여할 수 있다. 코딩 에이전트가 기술적 복잡성을 처리하고 유아이패스는 해당 자동화가 기업 환경에서 바로 활용될 수 있도록 지원하는 구조다. 유아이패스 포 코딩 에이전트는 현재 기업 고객 대상으로 제공된다. 초기 지원 대상은 클로드 코드와 코덱스다. 추가 코딩 에이전트 통합 지원은 2026년 중 확대될 예정이다. 다니엘 디네스 유아이패스 설립자 겸 최고경영자(CEO)는 "코딩 에이전트 등장은 우리 플랫폼에서 무언가를 만들어내는 개발자 정의가 근본적으로 바뀌고 있음을 의미한다"며 "우리는 AI가 생성한 자동화에도 기업이 요구하는 거버넌스, 안정성, 규모를 동등하게 적용하는 플랫폼을 시장에 처음으로 선보이게 됐다"고 말했다.

2026.06.04 22:06김미정 기자

[현장] IBM 밥 "신입 개발자 온보딩부터 QA까지 30분 만에"

"신입 개발자가 복잡한 기업 내 코드를 이해하고 내부 표준에 맞춰 기능을 개발한 뒤 테스트를 거쳐 풀 리퀘스트(PR)를 올리기까지 보통 얼마나 걸릴까요? 수주일에서 수개월이 걸릴 이 모든 과정을 AI 에이전트 '밥(Bob)'이면 30분 만에 해결할 수 있습니다. 4일 우수연 한국IBM 전문위원는 서울 여의도 IFC 사무실에서 열린 기자간담회에서 IBM의 AI 개발 에이전트 '밥(Bob)'을 시연했다. IBM 밥은 엔터프라이즈 환경에 최적화해 개발한 AI 기반 소프트웨어 개발 파트너 솔루션으로 기획부터 개발, 테스트, 배포, 운영, 보안에 이르는 개발 전 과정을 아우르는 것이 특징이다. 이번 시연은 은행 시스템 'IBM 뱅크'를 배경으로 신입 개발자 온보딩, 신규 요구사항 개발, 시프트 레프트 보안 등 세 가지 시나리오로 구성됐다. "분석해줘" 한마디에 코드베이스 문서화…5분 만에 온보딩 첫 번째 시나리오는 신입 개발자가 프로젝트에 처음 투입돼 복잡한 기존 레거시 시스템을 파악하는 과정을 다뤘다. 우 전문위원이 화면 왼편에 은행 시스템 코드를 열어두고 프롬프트창에 "분석해 줘"라고 입력하자 IBM 밥은 전체 코드베이스를 압축 분석한 뒤 결과를 문서 형태로 정리했다. 개발자가 아닌 실무자도 직관적으로 이해할 수 있는 문서를 요청하자, 브라우저에서 볼 수 있는 웹페이지 형태의 시각화 문서를 제공했다. 화면에는 전체 시스템 구성도와 텔러·백오피스 등 역할별 구조, 주요 프로세스 흐름이 다이어그램 형태로 순차적으로 나타났다. 우 전문위원은 "불과 5분도 안 걸리는 시간에 실제 시스템이 어떤 구조인지, 지금 보고 있는 코드가 어떤 코드인지 확인할 수 있다"며 "보통 온보딩에 2~3주, 길게는 두세 달도 걸리지만 이런 기능을 통해 훨씬 빠르게 회사 코드를 이해하고 이후 개발로 이어갈 수 있다"고 설명했다. 가이드 몰라도 자율 개발… 스스로 오류 고치고 배포 신청까지 두 번째 시나리오는 신입 개발자에게 신규 요구사항이 주어진 상황을 가정했다. 요구사항은 잔액 조회와 거래 내역 조회, 계좌 이체 확인 등 프론트엔드 기능 개발이었다. 우 전문위원은 "신입사원이 맡기에는 꽤 복잡한 요구사항이지만 IBM 밥은 스스로 요구사항을 불러와 내용을 정리하고 개발 계획을 세운 뒤 실제 코드 생성까지 수행할 수 있다"고 설명했다. IBM은 오픈소스 디자인 시스템인 '카본(Carbon)'을 모델컨텍스트(MCP) 방식으로 적용해 개발자가 가이드라인을 일일이 공부하지 않아도 '밥'이 기업 표준 규격에 딱 맞는 화면 코드를 알아서 작성할 수 있는 환경을 제공한다. 실제로 '밥'은 구현 계획을 먼저 제시했고 승인이 이뤄지자 화면 왼편에 계좌 상세 조회 컴포넌트와 스타일 파일, 리드미(README) 문서까지 자동으로 생성해 나갔다. 시연 중 가장 눈에 띈 장면은 배포 전 단계에서 코드를 실시간으로 검증하는 자동 테스트(QA) 과정이었다. IBM 밥이 직접 브라우저를 열고 테스트 계정으로 로그인을 시도하던 중 기획서 상의 가이드 오류로 로그인이 실패했다. 그러자 밥은 시스템을 멈추는 대신 직접 데이터베이스(DB)를 조회해 올바른 자격증명 정보를 찾아내고 테스트를 자율적으로 완수했다. 테스트를 마친 IBM 밥은 저장소 내 '룰(rule)' 폴더에 사전에 정의된 규칙과 커밋 컨벤션을 참고해 커밋 메시지와 브랜치명을 만들고 저장소에 변경사항을 반영한 뒤 풀 리퀘스트(PR, 배포 신청서)를 자동으로 생성했다. 발행된 PR에는 구현 기능 요약과 프로젝트 구조, 테스트 완료 여부, 실행 방법 등이 체계적으로 정리됐다. 우 전문위원은 "기업 환경에서는 개발 시간 외에도 요구사항 전달과 테스트, PR 작성 및 리뷰 과정에서도 시간이 오래 걸리는데 '밥'은 이 과정을 자동화해 준다"고 소개했다. 개발 중 보안 취약점 탐지…14개 결함 찾아 즉시 수정 마지막 시나리오는 배포 전 단계에서 코드를 실시간으로 테스트하고 보안 결함을 제어하는 프로세스였다. 새로 만든 데이터 파이프라인 코드에 취약점이 포함된 상황을 가정하고 분석을 요청하자 '밥 파인딩' 패널이 열리며 소스 코드 내 결함 목록이 리포팅됐다. 우 전문위원은 "기업 환경에선 개발 시간 외에도 요구사항 전달과 테스트, PR 작성, 리뷰 과정에서도 시간이 오래 걸린다"며 "IBM 밥은 이런 업무도 자동화해 보다 중요한 업무에 집중할 수 있도록 지원한다"고 설명했다. IBM 밥은 사전에 정의된 규칙을 참고해 커밋 메시지와 브랜치명을 만들고 저장소에 변경사항을 반영한 뒤 PR을 생성하는 모습이 공개됐다. 저장소 내 '룰(rule)' 폴더에는 메시지 구조와 브랜치 명명 방식, PR 작성 형식이 미리 정의돼 있었고 IBM 밥은 이를 반영했다. 생성된 PR에는 구현한 기능 요약과 프로젝트 구조, 테스트 완료 여부, 실행 방법 등이 정리됐다. 우 전문위원은 "보안 취약점은 보통 개발이 다 끝나고 배포 직전에 검사하느라 수정하는 데 많은 시간과 비용이 들고, PR 리뷰나 정적 분석 도구에서 뒤늦게 발견되는 경우가 많았다"며 "하지만 밥은 개발 환경 안에서부터 보안 문제를 확인하고 해결할 수 있게 해준다"고 설명했다. 이어 "신입 개발자가 30분 만에 기존 시스템을 분석하고 기업 환경에 맞는 새로운 코드를 만들어낸다는 것은 기존에는 사실상 불가능한 일이었다"며 "IBM 밥은 이런 일을 실현할 수 있게 도와주는 기업용 AI 도구"라고 강조했다.

2026.06.04 17:10남혁우 기자

[AI는 지금] 모델보다 플랫폼…기업 AI 에이전트 전략 바뀐다

기업 인공지능(AI) 도입이 확산되면서 부서별 맞춤형 에이전트 구축 경쟁이 뜨거워지고 있지만, AI 모델 발전 속도가 빨라지면서 정교하게 튜닝한 에이전트가 오히려 빠르게 낡는 문제가 새로운 과제로 떠오르고 있다. 특정 모델에 최적화된 시스템을 구축하는 것보다 모델 교체를 전제로 데이터와 업무 맥락을 축적하는 플랫폼 전략이 중요해지고 있다는 분석이 나온다. 4일 업계에 따르면 국내외 기업들은 AI 에이전트 도입 과정에서 특정 거대언어모델(LLM)에 의존하지 않는 전략을 강화하는 분위기다. 업무 정확도를 높이기 위해 프롬프트 최적화, 검색증강생성(RAG), 파인튜닝을 적용하더라도 몇 달 뒤 더 저렴하고 성능이 좋은 모델이 나오면 기존 구축 자산의 효용이 떨어질 수 있어서다. 시장 변화도 이를 뒷받침한다. 멘로벤처스가 지난해 7월 발표한 보고서에 따르면 기업 LLM 지출은 6개월 만에 8억 4000만 달러로 두 배 이상 증가했다. 반면 같은 기간 오픈AI의 기업 시장 점유율은 50%에서 25%로 감소한 것으로 나타났다. AI 투자 규모는 커지고 있지만 특정 모델에 대한 충성도는 오히려 낮아지고 있는 셈이다. 업계에선 이러한 흐름을 수년 전부터 예고된 변화로 보고 있다. 실제 아마존웹서비스(AWS)의 경우 '아마존 베드록'을 통해 여러 AI 모델을 단일 환경에서 선택해 활용할 수 있도록 지원하고 있다. 특정 모델 자체보다 모델을 유연하게 교체하고 관리할 수 있는 플랫폼을 확보하는 것이 장기적으로 유리해진다고 봐서다. 모델보다 중요한 건 '업무 맥락' 실제 국내 기업들의 AI 전략도 유사한 방향으로 움직이고 있다. 삼성전자는 자체 생성형 AI 모델인 '가우스'를 개발했지만 지난해부터는 챗GPT·구글 제미나이·앤트로픽 클로드 등 외부 AI 서비스를 업무 현장에 도입할 것으로 알려졌다. 자체 모델 중심 전략에서 벗어나 업무 목적에 따라 최적의 AI를 활용하는 방향으로 선회한 것으로 풀이된다. 한화 역시 마이크로소프트 코파일럿 스튜디오를 기반으로 사내 AI 에이전트를 구축하고 있다. 경영진 보고서 작성과 환경 규제 검토 등 업무를 자동화하고 있는 가운데, 별도 LLM을 직접 개발하기보다 기존 플랫폼과 내부 데이터를 연결하는 방식에 집중하는 것으로 전해졌다. 공통점은 특정 모델에 종속되지 않는다는 점이다. 모델은 언제든 교체할 수 있도록 열어두고 기업 고유 데이터와 업무 프로세스는 별도 플랫폼에 축적하는 구조다. 이처럼 기업이 장기적으로 확보해야 할 자산은 AI 모델 자체가 아닌 업무 맥락이 꼽힌다. 최근 AI 시장에선 모델 성능 자체보다 데이터 연결성과 운영 효율성이 경쟁력을 좌우한다는 평가가 나온다. 과거에는 더 뛰어난 모델을 확보하는 것이 중요했다면 현재는 어떤 모델이 등장하더라도 기존 업무 환경에 빠르게 적용할 수 있는 유연성이 핵심 요소로 부상하고 있다. 기업들이 멀티 LLM과 에이전트 플랫폼 구축에 잇달아 나서는 배경도 여기에 있다. 국내 AI·클라우드 기업도 '멀티 LLM' 전면에 공공·민간 시장을 공략하는 국내 AI·클라우드 기업들도 이런 흐름에 맞춰 전략을 강화하고 있다. 네이버클라우드는 자체 초거대 AI인 하이퍼클로바X를 중심으로 서비스를 운영하면서 기업이 보유한 데이터를 안전하게 활용할 수 있는 '클로바 스튜디오'와 '데이터 안심존' 등을 제공 중이다. 최근에는 공공·국방 분야를 중심으로 자체 데이터를 유지한 채 AI를 활용할 수 있는 소버린 AI 전략을 강화하며 모델 자체보다 데이터와 업무 환경 축적에 무게를 두고 있다. NHN클라우드는 최근 AI 풀스택 브랜드 '팩토리X' 내 에이전트 구축 플랫폼 '프로젝트X'를 공개했다. 기업이 특정 모델에 종속되지 않고 다양한 AI 에이전트를 설계·운영·관리할 수 있도록 지원하는 것이 핵심이다. 생성형 AI 모델이 바뀌더라도 기업이 구축한 업무 프로세스와 데이터 연계 구조는 유지할 수 있도록 설계됐다. 카카오 IT 솔루션 개발 자회사 디케이테크인 역시 B2B 협업 플랫폼 '카카오워크'에 AI 기능을 확대 적용하고 있다. 회의록 요약과 문서 작성, 질의응답 기능 등을 제공하며 기업이 기존 업무 환경을 유지한 채 생성형 AI를 활용할 수 있도록 지원한다. AI 모델이 바뀌더라도 기업의 메신저 기록과 업무 프로세스는 플랫폼 안에 그대로 남는 구조다. 가비아는 그룹웨어 '하이웍스'에 AI 채팅 기능을 탑재하고 오픈AI·구글·앤트로픽·퍼플렉시티 등 다양한 AI 모델을 선택해 사용할 수 있도록 지원한다. 결재와 메일, 일정 등 그룹웨어 데이터와 연동되는 만큼 모델이 교체되더라도 기업의 업무 맥락은 그대로 유지된다. 매니지드 서비스 기업(MSP) 메가존클라우드 역시 최근 'AI 오케스트레이터' 전략을 내세우며 여러 AI 에이전트와 LLM을 통합 관리하는 플랫폼 사업을 확대 중이다. 기업이 다양한 AI 서비스를 조합해 사용할 수 있도록 연결 계층 역할을 수행하며 개별 모델 경쟁보다 에이전트 운영과 거버넌스 역량을 강조하고 있다. "모델은 바뀌어도 데이터는 남아야" 업계에선 AI 경쟁 무게중심이 특정 모델 확보에서 다양한 모델과 에이전트를 연결하고 관리하는 플랫폼 경쟁으로 이동한 것으로 진단하고 있다. AI 모델 성능 격차는 빠르게 좁혀지고 교체 주기는 더욱 짧아지는 반면, 기업 업무 데이터와 운영 체계는 장기간 축적되기에 그 중요성이 더 커지고 있다는 판단이다. 업계 관계자는 "AI 도입 초기에는 어떤 모델을 선택하느냐가 가장 중요한 문제였지만 이제는 더 좋은 모델이 등장했을 때 얼마나 쉽게 교체할 수 있느냐가 핵심 경쟁력이 되고 있다"며 "기업이 남겨야 할 자산은 특정 모델이 아니라 업무 데이터와 맥락이며 앞으로 AI 시장 승부처도 이를 담아낼 플랫폼 역량이 될 것"이라고 말했다.

2026.06.04 15:46한정호 기자

"AI가 전시관 안내한다"…나무기술, XR 자율투어 실증 착수

나무기술이 확장현실(XR) 공간에 인공지능(AI) 에이전트를 접목한 자율투어 서비스 실증에 나선다. 챗봇과 업무 자동화를 넘어 AI 에이전트 기술로 공간 기반 AI 시장 선점에 속도를 낸다는 목표다. 나무기술은 올림플래닛과 함께 과학기술정보통신부와 정보통신산업진흥원(NIPA)이 추진하는 '2026년 AI 바우처 지원사업' 컨소시엄에 최종 선정됐다고 4일 밝혔다. 양사는 AI 에이전트를 활용해 이용자 의도와 맥락을 이해하고 공간을 자율적으로 안내하는 XR 자율투어 서비스 실증에 착수한다. 이번 사업은 사용자가 직접 탐색하던 기존 웹XR 콘텐츠에 AI 에이전트를 결합해 보다 몰입도 높은 공간 경험을 구현하는 데 초점을 맞췄다. AI가 이용자 관심사와 이동 흐름을 분석해 맞춤형 정보를 추천하고 동선을 안내하는 방식이다. 약 7개월간 진행되는 실증을 통해 XR 환경에서 자율 안내 기능의 구현 가능성과 사업성을 검증할 예정이다. 특히 부동산·리테일·교육·관광·MICE 등 다양한 산업 분야에서 활용 가능성을 확인할 계획이다. 단순 가상 공간 체험을 넘어 AI가 이용자와 상호작용하며 정보를 제공하는 차세대 공간 서비스 모델을 구축한다는 목표다. 컨소시엄에서 올림플래닛은 XR 콘텐츠와 공간 제어 기술을 담당한다. 나무기술은 자체 AI 에이전트 플랫폼 '나무 에이전틱 AI(NAA)'와 경량 특화모델(SLM)을 기반으로 AI 추론과 운영 환경을 맡는다. 이용자 관심사와 상황을 분석해 개인화된 정보 추천과 자율 안내 기능을 제공하는 AI 엔진 역할을 수행하게 된다. 나무기술은 방문객 동선 큐레이션과 맥락 기반 상호작용 기능 구현도 지원한다. 여기에 그래픽처리장치(GPU) 오케스트레이션 기술을 적용해 다수 이용자가 동시에 접속하는 환경에서도 안정적인 서비스를 제공할 계획이다. 최근 AI 산업은 텍스트와 이미지 생성 중심에서 벗어나 사용자 의도와 상황을 이해하고 스스로 행동하는 AI 에이전트 시대로 빠르게 전환되고 있다. 특히 XR과 공간 컴퓨팅 시장이 성장하면서 공간 정보를 이해하고 사용자와 상호작용하는 공간형 AI 에이전트가 새로운 활용 분야로 주목받고 있다. 나무기술은 이번 실증을 계기로 XR 콘텐츠와 AI 에이전트를 결합한 산업별 활용 모델 고도화에도 나설 계획이다. 올림플래닛 웹XR 기반 실감 공간 기술과 나무기술 AI 역량을 결합해 관광과 MICE 등 공간 기반 AI 시장으로 사업 영역을 확대한다는 전략이다. 나무기술 관계자는 "이번 선정은 AI 에이전트 플랫폼과 AI 추론 기술을 XR 환경에서 검증하고 실제 서비스 적용 가능성을 높이는 계기가 될 것"이라며 "사용자 맥락을 이해하고 능동적으로 상호작용하는 경험을 구현해 공간 기반 AI 활용 모델을 확대해 나가겠다"고 밝혔다.

2026.06.04 11:28한정호 기자

계약서 읽고 요약까지…지미션-한국후지필름BI, 업무형 AI 에이전트 만든다

지미션이 한국후지필름BI가 손잡고 문서 기반 인공지능(AI) 에이전트 시장 공략에 나선다. 단순 문서 디지털화를 넘어 문서를 이해하고 업무를 지원하는 AI 에이전트 수요가 늘면서 기업용 AI 전환(AX) 시장 확대에도 속도가 붙을 전망이다. 지미션은 한국후지필름BI와 솔루션 연계 개발 공동 추진을 위한 업무협약(MOU)을 체결하고 AI 기반 업무 자동화와 산업별 특화 AI 에이전트 사업 확대에 나선다고 4일 밝혔다. 이번 협약은 양사가 보유한 기술과 사업 역량을 결합해 AI 기반 업무 혁신 솔루션을 공동 개발하고 공공·금융·제조·기업 시장을 대상으로 새로운 AX 사업 기회를 발굴하기 위해 추진됐다. 양사는 협약을 통해 AI 연계 솔루션 공동 개발과 고객 대상 공동 제안, 기술검증(PoC), 공동 사업화, 정기 기술 교류 등을 추진할 계획이다. 이를 기반으로 산업 현장에서 실제 활용 가능한 AI 서비스를 발굴하고 시장 확대에 나선다는 전략이다. 지미션 VLM OCR 기술은 단순 문자 인식을 넘어 문서 구조와 의미를 이해하는 차세대 문서 이해 기술이다. 계약서·신청서·공문서·보고서 등 다양한 비정형 문서를 구조화된 데이터로 변환하고 이를 기반으로 검색과 요약, 질의응답, 업무 자동화까지 수행할 수 있다. 양사는 이러한 기술을 바탕으로 금융·공공·제조 분야 업무 프로세스를 학습한 AI 에이전트를 구현할 방침이다. 문서 수집부터 분석, 의사결정 지원까지 이어지는 지능형 업무 환경 구축도 공동 추진한다. 최근 기업 시장에선 생성형 AI를 실제 업무에 적용하기 위한 AI 에이전트 경쟁이 본격화되고 있다. 특히 기업이 보유한 방대한 문서 데이터를 AI와 연결해 업무 효율을 높이려는 수요가 증가하면서 문서 이해 기술과 AI 에이전트 결합이 새로운 시장으로 주목받고 있다. 한준섭 지미션 대표는 "생성형 AI 시대에는 단순한 문서 디지털화를 넘어 문서가 스스로 이해하고 업무를 지원하는 AI 에이전트 환경이 중요해지고 있다"며 "한국후지필름BI 문서관리 역량과 우리 VLM OCR 기술을 결합해 산업별 업무 지식을 학습한 실질적인 업무용 AI 에이전트를 시장에 선보이겠다"고 밝혔다.

2026.06.04 10:50한정호 기자

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