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'인공지능 에이전트'통합검색 결과 입니다. (398건)

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한국딥러닝, 금융 문서 AI 출시…"심사·검증·입력 자동화"

한국딥러닝이 금융권 문서 업무 자동화를 위해 인공지능(AI) 솔루션을 내놨다. 한국딥러닝은 금융 특화 문서 AI 솔루션 '딥에이전트 포 금융'을 출시했다고 7일 밝혔다. 해당 솔루션은 대출 심사와 KYC, AML 문서 등 다양한 금융 문서를 자동으로 처리하는 기능을 갖췄다. 이 솔루션은 문서 분류, 정보 추출, 검증, 시스템 입력까지 전 과정을 한 흐름으로 자동화한다. 기존에 담당자가 수기로 처리하던 반복 업무를 줄이는 데 초점을 맞췄다. 해당 제품은 금액, 계좌번호, 세액, 계약 조건 등 핵심 데이터 추출 정확도를 높일 수 있다. 정확도가 낮은 항목은 자동으로 검수 대상으로 분리해 사람이 필요한 부분에만 집중하도록 설계됐다. 또 개인정보 탐지, 비식별화, 접근제어, 변경 이력 관리, 검수 로그 관리 기능을 제공한다. 문서 간 대조와 정합성 검증 기능도 포함해 금융권의 보안과 감사 대응 요구를 반영했다. 기존 금융 전산 시스템과의 연계도 지원한다. 심사 시스템, 고객관계관리(CRM), 전자문서관리(EDMS), 로봇프로세스자동화(RPA)와 연결할 수 있고 온프레미스 구축과 서비스형 소프트웨어(SaaS) 구독형 방식 모두 선택 가능하다. 김지현 한국딥러닝 대표는 "금융권에서 문서 AI의 가치는 단순히 문서를 읽는 데 있지 않고 복잡한 비정형 문서를 업무에 바로 활용 가능한 데이터로 전환해 안전하게 운영하는 데 있다"며 "이 제품은 문서 분류, 정보 추출, 검수, 대조, 시스템 연계까지 아우르는 운영형 문서 AI 플랫폼으로서 금융 현업 요구를 지속적으로 지원해 나갈 것"이라고 말했다.

2026.04.07 14:07김미정 기자

삼성SDS, 우리은행 'AI 에이전트 뱅킹' 개발…금융권 공략 속도

삼성SDS가 생성형 인공지능(AI)과 클라우드 기술을 결합한 'AI 에이전트 뱅킹'을 앞세워 금융 AI 전환(AX) 시장을 공략한다. 삼성SDS는 우리은행이 추진하는 AX를 위한 AI 에이전트 구축 사업 우선협상대상자로 선정됐다고 7일 밝혔다. 이번 사업은 우리은행의 다양한 업무 시스템을 연결해 175개 이상의 AI 에이전트를 구축하는 AI 에이전트 뱅킹 프로젝트다. 국내 금융권에서 대규모 AI 에이전트를 본격 적용하는 첫 사례로 평가된다. 거대언어모델(LLM) 기반으로 고객 응대부터 내부 업무까지 AI가 직접 수행하는 구조를 구현하는 것이 핵심이다. 우리은행은 고객관계관리·기업여신과 자산관리, 내부통제, 고객상담, 업무자동화 등 5대 영역·29개 핵심 업무에 AI 에이전트를 적용한다. 이를 통해 기존 업무 프로세스를 AI 중심으로 재설계하고 업무 처리 속도를 약 30% 개선할 것으로 예상하고 있다. 삼성SDS는 자체 AI 에이전트 플랫폼 '패브릭스' 기반으로 우리은행의 AI 에이전트 플랫폼과 서비스를 구축한다. 다양한 언어모델을 적용할 수 있는 환경을 제공하고 기존 은행 시스템과 AI를 연계하는 한편 에이전트 운영을 위한 데이터 관리 체계도 함께 마련할 계획이다. 사업은 다음 달 착수해 올해 12월 약 90여 개 AI 에이전트를 우선 구축하고 내년 8월까지 단계적으로 확대해 AI 기반 금융 업무 환경을 완성할 예정이다. 삼성SDS는 우리은행 중장기 IT 인프라 최적화 사업도 연이어 수주하며 금융 AX 전환 지원을 확대하고 있다. 해당 사업은 유닉스 기반 시스템을 리눅스 환경으로 전환하는 U2L 작업과 채널 고도화가 핵심이다. 시스템 호환성과 확장성을 높이고 클라우드 환경에서도 안정적인 운영이 가능하도록 개선한다는 목표다. 최근 국내 시스템통합(SI) 업계는 금융권을 중심으로 생성형 AI 기반 업무 혁신 수요가 확대되면서 관련 사업 수주 경쟁이 치열해지는 분위기다. 특히 은행권이 비용 효율화와 업무 자동화를 동시에 추진하면서 AI 에이전트, 클라우드 전환, 코어 시스템 현대화 등을 포함한 대형 프로젝트 발주가 잇따르고 있어 삼성SDS를 비롯한 주요 SI 업체들이 금융 AX 시장 공략에 속도를 내고 있다. 옥일진 우리은행 AX혁신그룹 부행장은 "이번 사업은 금융시스템에 AI를 접목해 묻고 답하는 AI에서 일하고 해결하는 AI로 전환하는 중요한 계기"라며 "AI 기반 경영시스템 혁신을 통해 의사결정 효율성과 리스크 관리 역량을 높이고 생산적 금융을 확대하겠다"고 말했다. 이정헌 삼성SDS 전략마케팅실장은 "금융 산업에서 AI는 단순한 업무 지원을 넘어 업무 방식 자체를 바꾸는 방향으로 빠르게 발전하고 있다"며 "삼성SDS는 금융 분야 핵심 프로젝트 경험과 AI·클라우드 기술력을 바탕으로 금융권 AX를 적극 지원하겠다"고 밝혔다.

2026.04.07 10:09한정호 기자

'한국판 스트래티지' 비트플래닛, "AI 데이터센터·채굴로 사업 확장"

국내 대표 가상자산 재무전략(DAT) 기업 비트플래닛이 에너지 인프라 기업으로의 도약을 선언했다. 비트코인 축적을 넘어 인공지능(AI) 데이터센터 설립과 비트코인 채굴 사업으로 확대하겠다는 구상이다. 이성훈 비트플래닛 대표는 지난달 20일 지디넷코리아와 만나 이같은 장기 비전을 밝혔다. 비트플래닛은 마이클 세일러가 창립한 '스트래티지'처럼 비트코인 매입을 재무 전략으로 채택한 기업이다. 지난 2월 기준 300개의 비트코인을 보유하고 있으며, 전세계 비트코인 DAT 기업 가운데 상위 78위에 이름을 올렸다. 이 대표는 “중장기적으로 비트코인 1만개 보유를 목표로 꾸준히 매입하는 한편, 기존 사업과 신규 사업을 병행해 안정적인 현금흐름을 확보할 것”이라며 “이를 기반으로 추가적인 비트코인 취득을 이어갈 계획”이라고 설명했다. AI 데이터센터·채굴 '투트랙'…“에너지 인프라 사업” 비트플래닛은 신규 사업으로 AI 데이터센터 건립 및 운영과 비트코인 채굴을 병행하는 '투트랙 전략'을 추진할 방침이다. 이 대표는 이를 '에너지 인프라 사업'이라고 규정했다. AI 에이전트가 고도화·범용화될수록 전력 등 에너지의 가치가 더욱 중요해질 것이라는 판단에서다. 그는 비트코인 역시 유사한 맥락에서 바라봤다. 공급량이 제한된 비트코인이 향후 AI 에이전트 시대에서 '희소한 에너지 자산' 역할을 할 수 있다는 설명이다. 비트플래닛은 AI 데이터센터 운영을 통해 비트코인을 직접 채굴하거나, 외부 기업에 연산 능력(해시레이트)을 제공하는 등 다양한 사업 모델을 구상하고 있다. 현재 국내 AI 데이터센터 구축을 위해 글로벌 사업자와 협의를 진행 중이며, 연내 파트너십을 구체화할 방침이다. 이 대표는 “채굴 사업자에게 연산 능력을 제공하고 그 대가로 비트코인을 받거나, 채굴 장비를 직접 도입해 운영하는 방식 등을 검토하고 있다”며 “AI 데이터센터 운영을 통해서는 안정적인 현금흐름을 창출할 것”이라고 밝혔다. 전신은 SI 기업…기존 사업으로 현금흐름 확보 비트플래닛은 기존 시스템통합(SI) 사업도 지속할 계획이다. 회사의 전신은 국내 SI 기업 SGA로, 지난해 9월 이 대표가 참여한 아시아 스트래티지 파트너스 컨소시엄이 약 49%의 지분을 확보하면서 현재의 비트플래닛으로 탈바꿈했다. 하버드 로스쿨 출신인 이 대표는 미국 로펌과 가상자산 수탁 기업 비트고(BitGo)의 벤처 투자 부문인 비트고 벤처스에서 경력을 쌓은 법률 및 가상자산 전문가다. 이후 국내에서 DAT 사업을 추진하기 위해 컨소시엄을 구성하고 SGA 인수를 주도했다. SGA는 교육·공공 부문을 중심으로 SI 사업을 영위해 왔으며, 해당 사업이 전체 연간 매출의 약 80%를 차지한다. 비트플래닛은 이같은 기존 사업의 안정적인 매출과 현금흐름을 기반으로 AI 데이터센터 구축과 가상자산 채굴 등 신사업을 확대해 나간다는 방침이다. “비트코인 매입, 시세에 흔들리지 않을 것” 비트플래닛은 핵심 전략인 비트코인 매입도 시장 상황과 재무 상태를 고려해 지속적으로 이어갈 계획이다. 최근 비트코인 가격이 고점 대비 50% 이상 하락한 상황에 대해서도 큰 영향을 받지 않는다는 입장이다. 이 대표는 “장기적인 비트코인 매입 기조를 유지할 예정이기 때문에 단기적인 가격 변동에는 크게 영향을 받지 않는다”며 “중요한 것은 변동성을 견딜 수 있는 사업 구조를 만드는 것”이라고 강조했다. 다만 비트코인 매도 가능성에 대해서는 선을 그었다. 그는 “비트플래닛이 비트코인을 장기 보유하는 기업이라는 인식을 시장에 심고, AI 데이터센터와 채굴 사업을 통해 주주가치를 환원하고 싶다”고 말했다.

2026.04.06 14:24홍하나 기자

유베이스 대표 "AI 상담 에이전트 상용화 집중할 것"

유베이스가 상담형 인공지능(AI) 에이전트 상용화를 미래 성장 전략으로 제시했다. 목진원 유베이스대표는 취임 1년을 맞아 지난 1년간 성과와 향후 비전을 2일 발표했다. 유베이스는 콜센터 운영 중심 구조에서 벗어나 AI 기반 통합 비즈니스 프로세스 아웃소싱(BPO)로 사업을 전환하며 수익 확대에 나섰다. 900개 이상 고객사를 통해 축적한 운영 노하우에 AI 기술을 결합해 상담을 넘어 분석과 사후 관리까지 아우르는 통합 역량을 구축하고 있다. 회사는 기술 경쟁력 확보를 위해 내부 연구개발과 외부 투자를 병행했다. AI 활용연구소를 설립해 대화형 AI 엔진 개발에 착수했으며, 상담 애플리케이션 기업 센터링크를 인수해 수직 통합형 AI컨택센터(AICC) 체계를 구축했다. 목 대표는 내부 조직 운영에서도 변화가 생겼다고 밝혔다. 원팀 체제를 기반으로 실행력을 강화하고 인수 기업 간 기술 결합을 통해 솔루션 현장 적용 속도와 운영 효율을 끌어올렸다고 강조했다. 유베이스는 올해 상반기 대화형 상담 AI 에이전트를 본격 상용화할 계획이다. 해당 에이전트는 상담사와 협업하는 구조로 설계돼 단순 응답과 반복 업무는 AI가 맡고 상담사는 고부가 업무에 집중하도록 지원한다. 목 대표는 "상담형 AI 에이전트를 상용화해 고객 만족과 업무 환경 개선을 동시에 추진할 것"이라며" 기술 기반 산업 혁신을 통해 경쟁력을 지속 강화할 것"이라고 밝혔다.

2026.04.02 17:10김미정 기자

킨드릴 "AI 시대, 위기 아닌 기회"…운영 중심 AI로 시장 재편

"인공지능(AI)의 발전으로 기업용 소프트웨어(SW)가 대체될 것이란 우려가 제기되고 있습니다. 하지만 오히려 기업 IT 환경의 복잡성이 확대되며 이를 안정적으로 관리하기 위한 전문적인 지원이 요구됩니다. 이러한 변화는 IT서비스 기업에게 위기가 아닌 새로운 기회가 될 것입니다." 2일 서울 여의도 킨드릴 사옥에서 만난 이기열 킨드릴 코리아 지사장과 앤드류 림 아세안 및 한국 총괄은 AI 시대 IT 인프라 시장의 변화와 이에 따른 사업 전략을 설명했다. AI 확산 속 급증하는 복잡성…"시스템 운영 수요 증가" 두 임원은 AI 확산이 기존 SW 시장을 단순히 대체하는 데 그치지 않고, 기업의 IT 운영 환경을 전례 없이 복잡하게 만들고 있다고 진단했다. 기존 시스템과 AI로 생성된 다양한 에이전트, 방대한 데이터가 복합적으로 얽히며 IT 아키텍처가 빠르게 고도화되고 있기 때문이다. 이기열 지사장은 "AI가 확산될수록 기업의 IT 환경은 단순해지는 것이 아니라 오히려 더 복잡해진다"며 "이 복잡성을 어떻게 안정적으로 운영하느냐가 핵심 경쟁력이 되고 있다"고 설명했다. 킨드릴은 이러한 변화를 위기가 아닌 '수요의 이동'으로 보고 있다. 시스템이 복잡해질수록 이를 통합적으로 관리하는 운영 역량의 중요성이 더욱 커지고 있다는 판단이다. 특히 단순 반복 업무는 AI로 대체할 수 있지만 기술이 얽힌 대규모 운영 영역은 AI만으로 해결하기 어렵다. 이기종 시스템 간 통합, 대규모 데이터 파이프라인 관리, 보안 및 규제 대응, AI 모델 성능 유지와 지속적 학습 등은 여전히 고도의 전문성과 인간의 개입이 필요한 영역이다. 이 같은 흐름에 따라 킨드릴은 인프라 구축과 관리 중심에서 벗어나, AI 기반 운영과 고도화를 담당하는 기업으로 역할을 재정의하고 있다. AI 도입 이후 필연적으로 발생하는 복잡한 운영과 통합, 그리고 신뢰성 확보 영역에서 새로운 시장을 선점하겠다는 전략이다. 앤드류 림 총괄은 "AI는 도입하는 순간 끝나는 기술이 아니라, 이후 어떻게 운영하고 지속적으로 개선하느냐가 더 중요하다"며 "이 영역에서 전문성을 가진 기업의 역할이 더욱 커질 것"이라고 말했다. 이어 "킨드릴은 AI로 줄어드는 영역이 아니라, 새롭게 형성되는 운영과 통합 시장에 집중하며 사업 구조를 재편하고 있다"며 "AI 시대의 승부는 기술 자체가 아니라 이를 얼마나 안정적으로 운영하고 확장할 수 있느냐에 달려 있다"고 강조했다. 운영 중심 AI 전략 본격화…민첩한 실행 조직으로 전환 킨드릴은 운영 중심 AI를 실현하기 위한 핵심 전략으로 '에이전틱 AI 프레임워크'와 IT 운영용 AI 플랫폼 '브리지'를 내세웠다. 에이전틱 AI 프레임워크는 기업이 안전하게 AI를 개발하고 배포할 수 있도록 거버넌스와 보안 지침을 제공한다. 인간의 개입을 유지하는 '휴먼 인 더 루프' 방식을 지원하며, 특정 솔루션에 종속되지 않고 검증된 오픈소스 생태계를 활용해 맞춤형 AI 환경 구축을 돕는다. 여기에 예측 인사이트와 풀스택 가시성을 제공하는 '브리지'를 결합해 수동 개입을 최소화하고 시스템 성능과 운영 효율을 동시에 높이는 자동화 환경을 구현한다. 이 같은 전략 변화에 맞춰 조직 구조도 개편됐다. 킨드릴은 고객 요구에 보다 신속하게 대응하고 복잡한 기술 프로젝트를 효과적으로 수행하기 위해 조직을 간소화했다. 이기열 지사장은 "수평적(Flat), 신속함(Fast), 집중(Focused)을 의미하는 '3F 원칙'을 기반으로 불필요한 중간 관리 계층을 줄였다"며 "의사결정 과정을 단축하고 고객 접점 조직에 권한을 부여해 민첩하고 실행 중심적인 조직으로 전환하고 있다"고 설명했다. 생산성 향상 넘어 매출 성장으로…글로벌 성과 입증 앤드류 림 총괄은 이미 시장에서 긍정적인 변화가 감지되고 있다고 밝혔다. 그는 "초기에는 생산성 향상과 비용 절감에 초점이 맞춰졌다면 이제는 매출 성장과 실질적인 비즈니스 성과 창출을 위한 실제 운영에 집중하는 쪽으로 기업들의 관심이 옮겨가고 있다"고 설명했다. 실제 성공 사례도 꾸준히 축적되고 있다. 킨드릴은 지난해 싱가포르에 설립한 AI 혁신 연구소를 중심으로 글로벌 호스피탈리티 기업 프레이저스와 협력해 교육 영상을 대화형 다국어 콘텐츠로 전환하는 솔루션을 개발했다. 또 베트남 물류 기업 슈퍼포트의 엑스레이 이미지 분석 자동화와 문서 검증 프로세스에도 AI를 적용해 운영 효율성을 높였다. 국내에서는 KT와의 전략적 협력을 통해 AI, 클라우드 기반 공동 사업을 추진하며 로컬 실행력과 글로벌 역량을 결합하고 있다. 앤드류 림 총괄은 "한국은 이미 경쟁력 있는 현지 시스템통합(SI) 기업이 주도하는 시장"이라며 "다만 킨드릴은 글로벌 IT 운영 경험을 바탕으로 글로벌 사업을 추진하는 기업에게 차별화된 가치를 제공할 수 있다"고 말했다. 이어 "AI는 분명 시장을 변화시킬 게임체인저지만 AI 단독으로 모든 서비스나 운영을 완벽하게 수행하는 것은 불가능하다"며 "킨드릴은 규정 준수, 보안, 에너지 효율까지 아우르는 안전하고 신뢰할 수 있는 AI 전환을 지원할 것"이라고 강조했다.

2026.04.02 16:03남혁우 기자

사람 대신 AI가 장애 대응…SK AX, '무중단 운영' 체제 무기 꺼냈다

SK AX가 에이전틱 인공지능(AI) 기반 자동화 운영 체계를 앞세워 기업 인프라의 '무중단 운영' 구현에 나섰다. AI가 문제를 사전에 탐지하고 대응하는 구조로 시스템 장애를 줄이고 AI 전환(AX) 실행 속도까지 끌어올리겠다는 전략이다. SK AX는 에이전틱 AI 기반 인프라 운영 서비스 '엑스젠틱와이어 NPO(AXgenticWire NPO)'를 출시하고 시스템 장애 예방 중심의 운영 혁신에 나섰다고 2일 밝혔다. 이 서비스는 기존 사람이 중심이던 IT 운영 방식을 AI 중심 구조로 전환하는 데 초점을 맞췄다. 특히 최근 AI 클라우드 환경이 확대되면서 그래픽처리장치(GPU) 자원 관리와 워크로드 변동성이 복잡해지고 있는 만큼, 휴먼에러를 최소화하고 선제 대응 체계를 구축하는 것이 핵심 과제로 떠오르고 있다는 점이 반영됐다. 엑스젠틱와이어 NPO는 에이전틱 AI가 문제 상황을 탐지·분석·판단·조치하는 전 과정을 자동으로 수행하는 구조를 갖췄다. 이상 징후를 감지하는 탐지 에이전트를 시작으로, 원인을 추론하는 분석 에이전트, 영향 범위를 판단하는 에이전트, 복구 및 자원 재할당을 수행하는 조치 에이전트가 유기적으로 작동한다. 장애 발생 가능성을 사전에 낮추고 대응 시간을 단축할 수 있다는 설명이다. 업계에선 이러한 흐름을 운영형 AI 확산 단계로 보고 있다. 단순 분석이나 예측을 넘어 실제 시스템 운영에 AI가 개입하는 형태로 진화하고 있으며 특히 제조·금융·공공 분야에서 서비스 중단 리스크를 줄이는 기술 수요가 빠르게 증가하는 추세다. 회사 측에 따르면 엑스젠틱와이어 NPO 적용시 다양한 산업별 업무 혁신이 예상된다. 제조업에선 설비 이상을 실시간으로 감지해 생산 차질을 줄일 수 있고 금융권에선 중단 없는 전자금융 시스템 운영이 가능하다. 공공 영역에서도 대국민 서비스 안정성과 장애 대응 체계를 동시에 강화할 수 있다는 게 회사 측 설명이다. SK AX는 단순 운영 자동화를 넘어 IT 운영 방식과 비용 구조 전반을 재설계한다는 목표다. 로그·메트릭·이벤트 데이터를 기반으로 AI가 인프라 전반을 통합 관리하고 운영자는 자연어 기반 인터페이스를 통해 상태 조회와 제어를 수행할 수 있도록 했다. 또 기업 도입 환경에 맞춰 선택형 구조를 제공하는 것도 특징이다. 설치형 방식부터 특정 업무를 위탁하는 BPO, 전체 운영을 통합하는 ITO까지 다양한 도입 모델을 지원한다. AI 스튜디오와 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP) 빌더, GPU 자원을 통합 관리하는 서비스 등을 통해 구축과 운영 편의성도 높였다. 차지원 SK AX 최고AI혁신책임자(CAIO)는 "엑스젠틱와이어 NPO 도입으로 기업들은 다운타임 없는 운영 체계에서부터 애플리케이션의 지능화된 서비스까지 AX 실행 전환 속도를 높일 수 있다"며 "AX 전체 영역에서 운영비용 구조 혁신과 프로세스 재설계도 실현할 것"이라고 밝혔다.

2026.04.02 14:46한정호 기자

[종합] "에이전틱 AI, 대한민국이 주도한다"…민관 新협력체, 생태계 활성화 박차

글로벌 인공지능(AI) 산업이 단순 도구를 넘어 스스로 행동하는 '에이전틱 AI'를 중심으로 재편되는 가운데, 정부가 국가 AI 경쟁력 제고를 위한 민관 협력체 '에이전틱 AI 얼라이언스'를 구축하며 본격 대응에 나섰다. 250여 개 기업·기관과 함께 전방위 지원 체계를 구성해 급변하는 AI 시대 주도권을 선점한다는 목표다. 과학기술정보통신부는 1일 서울 양재 엘타워에서 '에이전틱 AI 얼라이언스 출범식'을 개최했다. 이날 행사에선 얼라이언스 공식 출범 선언과 함께 분과별 운영 방향, 생태계 발전 전략이 공유됐다. 참석한 기업·기관 관계자들은 우리나라가 에이전틱 AI를 주도하기 위한 의지를 다졌다. 최근 AI는 단순 질의응답을 넘어 스스로 판단하고 행동하는 에이전틱 AI로 빠르게 진화하고 있다. 최근 산업에서 열풍을 일으킨 오픈소스 기반 AI 에이전트 '오픈클로' 사례처럼 메신저를 통해 명령을 내리고 PC를 제어하는 수준까지 기술이 발전하면서, AI는 도구에서 실행 주체로 전환되는 양상이다. 이같은 변화는 경쟁 구도에도 영향을 미치고 있다. AI 경쟁은 더 이상 모델 성능에 국한되지 않고 에이전트 간 협력, 시스템 연동, 산업 현장 적용, 안전·신뢰 확보까지 포함한 생태계 전반의 주도권 경쟁으로 확대되는 추세다. 정부는 이러한 흐름에 대응해 에이전틱 AI 관련 기술·산업 전주기를 포괄하는 민관 협력 플랫폼으로 에이전틱 AI 얼라이언스를 새롭게 출범했다. 산·학·연·관이 참여하는 국가 차원의 전략적 협력 구조를 통해 국내 AI 생태계 경쟁력을 끌어올린다는 구상이다. 류제명 과기정통부 제2차관은 "지금 우리는 AI 기술 경쟁을 넘어 누가 AI 생태계를 주도할 것인지 경쟁하는 시기에 처했다"며 "이번 얼라이언스는 기술 개발과 산업 적용, 생태계 조성, 안전·신뢰 확보까지 아우르는 국가 차원의 전략적 협력 플랫폼"이라고 말했다. 얼라이언스에는 출범 단계부터 약 250여 개 기업·기관이 참여했다. 정부는 이를 기반으로 참여 대상을 지속 확대해 에이전틱 AI 생태계를 빠르게 확장해 나갈 방침이다. 얼라이언스는 ▲산업 ▲기술 ▲생태계 ▲안전·신뢰 등 4개 분과로 구성된다. 각 분과는 산업 적용부터 기술 표준, 유통 구조, 안전 검증까지 역할을 나눠 전방위 협력 체계를 구축한다. 과기정통부에 따르면 각 분과별로 산업 93개, 기술 105개, 생태계 44개, 안전·신뢰 16개 기업·기관이 참여해 기능별 협업 구조를 갖췄다. 먼저 산업 분과는 NC AI와 정보통신산업진흥원(NIPA)이 중심이 돼 수요·공급 기업 간 매칭과 산업 현장 실증을 추진한다. 산업별 수요 분석을 통해 신규 과제를 발굴하고 도메인 특화 에이전틱 AI 개발과 적용을 지원하는 것이 핵심이다. 법·제도 개선 과제 발굴과 글로벌 확산 전략 마련도 병행한다. 기술 분과는 LG AI연구원과 정보통신기획평가원(IITP)이 맡아 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP), 에이전트 투 에이전트(A2A) 등 상호운용성 확보와 기술 표준 논의를 추진한다. 에이전틱 AI 실행 구조와 아키텍처 최적화, 파운데이션 모델과의 결합 전략 수립도 주요 과제다. 생태계 분과는 카카오와 한국지능정보사회진흥원(NIA)이 주도해 AI 에이전트 마켓플레이스 구축과 유통 구조 정립을 담당한다. 서비스 간 책임 체계, 보안, 식별 기준 등을 마련하고 수요 기반 서비스 발굴과 사업화로 연결하는 역할을 맡는다. 안전·신뢰 분과는 숭실대 AI안전성연구센터, 한국정보통신기술협회(TTA), 인공지능안전연구소(AISI)가 참여해 평가·검증 체계를 구축한다. 에이전틱 AI 특성을 반영한 안전성 기준을 마련하고 실증 결과를 신뢰성 평가 체계에 반영해 산업 확산 기반을 마련한다는 계획이다. 특히 얼라이언스는 기술·산업·유통·신뢰를 분리하지 않고 동시에 추진하는 구조라는 점에서 주목받고 있다. 에이전틱 AI가 실제 산업에 적용되기 위해선 기술뿐 아니라 실행 구조, 데이터 연계, 서비스 유통, 책임 체계까지 함께 작동해야 한다는 정부의 의지가 반영됐다. 출범식 현장에서도 민관 협력의 필요성이 강조됐다. 에이전틱 AI는 특정 기업 단독으로 구현하기 어려운 만큼, 다양한 주체가 참여하는 협력 구조를 통해 생태계를 구축해야 한다는 공감대다. 이에 맞춰 얼라이언스는 정부, 기업, 연구기관이 함께 참여하는 대형 협력 플랫폼 형태로 구성됐다. 국가AI전략위원회도 에이전틱 AI 확산을 위해 산업 현장 적용 중심의 전략을 추진한다는 방침이다. 실제 업무 환경에서 활용 가능한 에이전틱 AI 사례를 발굴하고 소프트웨어 교육 혁신과 AI 접근성 격차 해소 등을 통해 산업 전반의 활용도를 높인다는 계획이다. 또 해외 빅테크 중심 구조 속에서도 에이전틱 AI 분야를 국내 산업 경쟁력을 확보할 수 있는 영역으로 보고 생태계 자립 기반을 강화해 나갈 예정이다. 류 차관은 "얼라이언스를 중심으로 민관 협력을 강화해 대한민국이 에이전틱 AI 시대를 주도할 수 있는 기반을 마련하겠다"고 강조했다.

2026.04.01 16:58한정호 기자

[현장] 정부, 에이전틱 AI 지원 나선다…민관 협력 4대 분과 가동

정부가 새롭게 출범한 '에이전틱 인공지능(AI) 얼라이언스'가 산업·기술·생태계·안전·신뢰 등 4대 분과를 중심으로 구체적인 역할과 실행 방향을 제시하며 본격적인 생태계 구축에 나선다. 각 분과는 산업 현장 적용부터 기술 표준, 유통 구조, 안전 검증까지 전주기를 나눠 맡아 협력 체계를 구축한다는 구상이다. 과학기술정보통신부는 1일 서울 양재 엘타워에서 '에이전틱 AI 얼라이언스 출범식'을 개최하고 산업·기술·생태계·안전·신뢰 등 4개 분과별 운영 방향과 추진 전략을 공개했다. 정부는 최근 AI 기술이 단순 응답을 넘어 실제 행동을 수행하는 에이전틱 단계로 진화함에 따라, 생태계 전반을 아우르는 협력 구조가 필요하다고 보고 얼라이언스를 출범시켰다. 얼라이언스에는 출범 단계부터 약 250여 개 기업·기관이 참여했다. 정부는 이를 시작으로 에이전틱 AI 관련 기업과 기관의 참여를 지속 확대해 나간다는 방침이다. 먼저 산업 분과는 NC AI와 정보통신산업진흥원(NIPA)을 중심으로 수요·공급 기업 간 연결과 산업 적용 확산에 초점을 맞춘다. 산업 현장의 실제 문제 해결을 위한 에이전틱 AI 실증과 함께 법·제도 개선 과제 도출, 글로벌 확산 전략 마련도 병행한다. 특히 산업별 수요 분석을 기반으로 신규 과제를 발굴하고 실제 현장에서 활용 가능한 도메인 특화 AI 에이전트 개발과 실증을 지원하는 것이 핵심이다. 이를 위해 월 1회 에이전틱 AI 포럼을 운영하고 수요 기업과 공급 기업 간 협업 구조를 상시적으로 만들어 산업 적용 사례를 빠르게 확산시킬 계획이다. 김건수 NC AI 실장은 "AI 경쟁의 핵심이 모델 성능에서 산업 적용과 실행력으로 이동하고 있다"며 "민관이 함께 협력해 수요 기업과 공급 기업을 연결하고 실제 적용 사례를 만들어내는 것이 산업 분과의 역할"이라고 말했다. 다음으로 기술 분과는 LG AI연구원과 정보통신기획평가원(IITP)이 중심이 돼 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP), 에이전트 투 에이전트(A2A) 등 에이전틱 AI 간 상호운용성 확보와 기술 표준 논의를 추진한다. 실행 구조와 아키텍처 최적화, 모델·데이터·인프라 연계 기술 확보도 주요 과제다. 국내외 기술 동향을 분석하고 에이전틱 AI 실행 구조와 아키텍처를 최적화하는 데 초점을 맞춘다. 특히 다양한 에이전트가 협업할 수 있도록 표준화된 프로토콜과 구조를 마련하고 파운데이션 모델과의 결합 방안까지 포함한 기술 로드맵을 구체화할 방침이다. 전기정 LG AI연구원 부문장은 "에이전틱 AI는 개념이 아니라 이미 실제 업무 환경에 들어와 있는 기술"이라며 "데이터·모델·인프라를 연결하는 구조와 상호운용성 확보가 핵심 과제가 될 것"이라고 밝혔다. 생태계 분과는 카카오와 한국지능정보사회진흥원(NIA)이 주도해 AI 에이전트 유통과 사업화 기반을 구축한다. 민간 주도의 마켓플레이스 운영과 서비스 간 연계 구조 마련, 책임 체계 정립 등이 주요 역할이다. 이와 함께 AI 에이전트 유통 체계에 대한 공통 가이드라인을 마련하고 국내에서 수요가 높은 에이전틱 AI 서비스를 발굴해 사업화로 연결하는 작업도 추진한다. 서비스 간 책임 분담, 보안, 식별 기준 등 실제 운영 과정에서 발생하는 쟁점을 정리해 정책 개선 과제로 이어간다는 계획이다. 김세웅 카카오 부사장은 "AI는 단순 도구를 넘어 사용자의 의도를 파악하고 실행하는 방향으로 진화하고 있다"며 "다양한 서비스를 연결하고 협력 기반의 생태계를 만들어 나갈 것"이라고 설명했다. 끝으로 안전·신뢰 분과는 숭실대 AI안전성연구센터와 한국정보통신기술협회(TTA), 인공지능안전연구소(AISI)가 참여해 평가·검증 체계를 마련한다. 에이전틱 AI의 특성을 반영한 안전성 기준과 신뢰성 평가 체계 구축이 핵심 과제다. 해당 분과는 에이전틱 AI의 실증·검증 결과를 신뢰성 평가 체계에 반영하는 구조를 구축할 계획이다. 기존 AI 신뢰성 체계와 연계해 모델과 에이전트 간 신뢰 확보 방안을 마련하고 산업 적용 과정에서 발생하는 위험 요소를 체계적으로 관리한다는 목표다. 최대선 숭실대 교수는 "에이전틱 AI는 사용자를 대신해 행동하기 때문에 기존보다 훨씬 다양한 위험이 발생할 수 있다"며 "산업 전체가 성장할 수 있도록 안전과 신뢰 문제를 해결해 나갈 것"이라고 말했다. 정부는 이같은 분과 운영과 협업을 통해 산업 실증, 기술 표준, 유통 생태계, 안전 체계를 유기적으로 연결해 에이전틱 AI 분야에서 실질적인 성과를 창출한다는 계획이다. 백병수 과기정통부 디지털인재양성과장은 "에이전틱 AI는 산업, 기술, 생태계, 안전 등 전 영역이 함께 움직여야 하는 분야"라며 "민관 협력을 통해 실제 서비스 경험과 생태계를 빠르게 만들어 나가겠다"고 강조했다.

2026.04.01 16:11한정호 기자

"스펙 대신 데이터, 면접 대신 커피챗"…마이다스인이 바꾸는 채용 AX

프롬프트 창에 조건 몇 줄을 입력하자 인공지능(AI)이 채용 공고를 설계하고, 지원자의 역량 데이터를 분석해 기업에 최적화된 고성과자를 가려냈다. 합격 당락을 가르던 압박 면접은 서로의 방향성과 동기를 확인하는 커피챗으로 진화 중이다. 1일 이정호 마이다스인 고객가치TF PD는 '에이치닷(H.) 채용 에이전트' 시연을 통해 채용 업무의 새로운 방식을 제시했다. 단순한 자동화를 넘어 데이터 기반으로 기업에 가장 적합한 인재를 선별하며 기업 혁신을 지원한다는 전략이다. "조건 몇 줄이면 끝"…능동형 AI 비서가 주도하는 채용 플로우 이정호 PD는 프롬프트 창에 '상반기 마케팅 기술지원 영업 직무 채용해 줘'라고 에이치닷 채용 에이전트에 입력했다. AI는 해당 직무에 맞는 인재상과 평가 기준을 자동으로 설정하고, 짧은 시간 안에 서류부터 면접까지 이어지는 전체 채용 프로세스를 구성해냈다. 과거 인사담당자가 엑셀로 일정을 관리하며 수십 명의 지원자와 면접관 시간을 맞추던 업무도 자동화됐다. 에이전트는 각 참여자의 가능 일정을 기반으로 충돌 없는 면접 일정을 확정하고, 안내 문자와 메일을 설정된 시간에 맞춰 자동으로 발송했다. 반복 업무는 시스템이 대신 처리하는 구조였다. 대화형 인터페이스도 인상적이었다. 별도의 메뉴를 찾을 필요 없이 '현재 진행 현황 요약해 줘'라고 입력하면 AI가 즉시 데이터를 분석해 결과를 보여준다. 화면 하단에는 에이전트가 상시 대기하며 질문에 답했다. '지원자 응시 독려가 필요하다'며 다음 조치를 먼저 제안하기도 했다. 단순한 도구를 넘어 업무를 주도하는 '능동형 비서'에 가까운 모습이었다. 이정호 PD는 "에이치닷 채용 에이전트는 채용 전 과정을 자동화하면서도, 역량 데이터 기반 분석을 통해 고성과자 선별 정확도를 높인 것이 핵심"이라며 "반복 업무는 줄이고, 기업이 실제 성과로 이어질 인재를 더 빠르고 일관되게 선발할 수 있도록 돕는다"고 말했다. 인적성검사 한계 넘어선다…고성과자 짚어내는 '역량검사'로 채용 혁신 채용의 핵심인 인재 검증 단계는 '역량검사'를 중심으로 이뤄졌다. 역량검사는 자기보고식 검사, 전략 게임, 영상면접으로 구성된다. 게임 기반 평가는 단순 점수보다 문제를 풀어가는 과정, 전략 선택, 반응 패턴을 분석하는 데 초점을 둔다. 지원자의 이러한 패턴을 실제 고성과자 데이터와 비교해 직무 적합도를 도출하는 방식이다. 이정호 PD는 "기존 인적성 검사는 정답을 맞히는 결과 중심 평가에 머물러 실제 업무 성과와의 연관성이 낮거나 오히려 마이너스 상관관계를 보이기도 했다"며 "반면 역량검사는 뇌신경과학 기반 설계를 통해 지원자의 문제 해결 과정과 행동 패턴을 분석한다"고 설명했다. 이어 "역량검사 결과와 실제 업무 성과 간 상관계수가 0.51 수준으로 이를 확률적으로 환산하면 약 80% 수준의 예측 정확도를 보인다"고 강조했다. 스펙 중심 평가로는 드러나지 않던 '실무 역량'과 '조직 적합도'를 데이터로 확인할 수 있다는 설명이다. 정교한 데이터는 면접관의 편향도 줄였다. AI가 제공하는 맞춤형 질문과 평가 기준 가이드를 활용한 결과, 동일 지원자에 대한 평가자 간 일치도가 기존 37%에서 81%로 크게 상승했다. 면접이 개인의 직관이 아닌 데이터 기반 판단으로 전환된 셈이다. 데이터를 통한 1차 검증이 정교해지면서 대면 면접의 역할도 달라졌다. 스펙을 기반으로 탈락자를 가려내던 기존 방식에서 벗어나, 데이터로 검증된 인재와 조직이 서로의 방향성과 동기를 확인하는 단계로 재편됐다. 이정호 PD는 "기업은 데이터를 기반으로 이미 검증된 인재를 만나고, 지원자는 자신의 역량과 방향성을 보다 명확히 설명하는 과정으로 바뀌고 있다"며 "앞으로 채용은 선별이 아닌 매칭의 과정으로 재편될 것"이라고 덧붙였다. 대규모 공채 3주 만에 완료…대기업 도입 문의 증가 마이다스 내부 사례도 공개됐다. 마이다스그룹은 지난해 말 하반기 공채에서 1만3000명이 지원한 전형을 3주 만에 마무리했다. AI 에이전트를 도입해 반복 업무를 자동화하면서, 운영 인력을 기존 3명에서 2명으로 줄이고도 더 높은 효율을 확보했다는 설명이다. 이러한 변화는 채용 시장 흐름과도 맞닿아 있다. 채용 규모가 줄어드는 상황에서도 솔루션 도입 문의는 오히려 증가하고 있다. 박가영 마이다스아이티 프로는 "채용 인원이 줄어드는 '소수 정예' 기조에서는 단 한 번의 채용 실패가 조직에 미치는 영향이 크다"며 "검증된 인재를 선발하려는 수요가 빠르게 늘고 있다"고 말했다. 이 같은 흐름 속에서 기아(KIA) 등 대기업들도 마이다스인의 솔루션을 전사적으로 도입하며 적용 범위를 확대하고 있다. 이정호 PD는 "AI 채용 에이전트는 수만 건의 반복 업무를 줄여 HR 담당자가 핵심 의사결정에 집중할 수 있도록 돕는 파트너"라며 "입사 후 성과 데이터를 지속적으로 학습하며 스스로 진화하는 구조를 통해 기업 경쟁력을 높일 수 있을 것"이라고 밝혔다.

2026.04.01 15:22남혁우 기자

에이전틱 AI 얼라이언스 출범…류제명 차관 "민관 힘 모아 주도권 확보"

정부가 에이전틱 인공지능(AI) 시대 주도권 확보를 위해 민·관 협력체를 출범시키며 생태계 경쟁 대응에 본격적으로 나섰다. 단순 기술 경쟁을 넘어 산업 적용과 안전·신뢰까지 포함한 전주기 전략을 통해 글로벌 AI 패권 경쟁에서 우위를 확보하겠다는 목표다. 류제명 과학기술정보통신부 제2차관은 1일 서울 양재 엘타워에서 개최한 '에이전틱 AI 얼라이언스 출범식'에서 "지금 우리는 AI 기술 경쟁을 넘어 누가 AI 생태계를 주도할 것인지 경쟁하는 시기에 처했다"며 "이번 얼라이언스는 기술 개발과 산업 적용, 생태계 조성, 안전·신뢰 확보까지 아우르는 국가 차원의 전략적 협력 플랫폼"이라고 강조했다. 과기정통부는 이날 국가 에이전틱 AI 생태계 발전을 위한 민·관 협의체 에이전틱 AI 얼라이언스를 공식 출범했다. 최근 AI가 단순 질의응답을 넘어 실제 업무를 수행하는 에이전틱 AI로 진화하면서, 경쟁 역시 기술을 넘어 생태계 전반의 주도권 경쟁으로 확대되고 있다는 판단에서다. 얼라이언스는 ▲산업 ▲기술 ▲생태계 ▲안전·신뢰 등 4개 분과 중심으로 운영되며 산·학·연·관이 참여하는 국가 차원의 협력 구조다. 산업 분과는 NC AI와 정보통신산업진흥원(NIPA)이 맡아 수요·공급 기업 간 매칭과 실증 확산을, LG AI연구원과 정보통신기획평가원(IITP)가 담당하는 기술 분과는 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)과 에이전트 투 에이전트(A2A) 등 상호운용성 확보에 나선다. 또 카카오와 한국지능정보사회원(NIA)이 맡는 생태계 분과는 AI 에이전트 유통 및 사업화 기반 구축을, 숭실대 AI안전성연구센터와 한국정보통신기술협회(TTA)·인공지능안전연구소(AISI)가 운영하는 안전·신뢰 분과는 평가·검증 체계 마련을 각각 담당한다. 과기정통부는 얼라이언스를 중심으로 기술 개발뿐 아니라 산업 실증, 인프라 구축, 민간 주도 마켓플레이스 조성 등 전방위 정책을 병행해 추진할 방침이다. 류 차관은 "산학연관 협력을 강화해 우리 기업들이 글로벌 시장에서 경쟁할 수 있는 에이전틱 AI 역량을 확보하고 국민이 체감하는 변화를 만들어가겠다"고 강조했다. 조준희 국가AI전략위원회 산업 AX·생태계 분과장은 축사를 통해 산업 현장에서의 변화 속도를 강조했다. 그는 "이제는 실무자가 자연어로 지시하면 AI 에이전트가 코딩을 대신하고 업무를 수행하는 시대"라며 "AI는 더 이상 미래 기술이 아니라 산업 현장을 바꾸는 실질적인 도구"라고 말했다. 아울러 조 분과장은 해외 빅테크 중심 AI 생태계 구조 속에서도 에이전틱 AI 분야는 국내 산업이 충분히 성장 가능한 시장이라고 평가했다. 이런 상황 속 국가AI전략위원회는 산업 현장에 실제 적용되는 사례 발굴, 소프트웨어 교육 혁신, AI 접근성 격차 해소를 추진한다는 방침이다. 끝으로 그는 "이번에 출범한 얼라이언스가 대한민국 AI 주권을 확보하고 글로벌 시장 진출을 이끄는 핵심 협력체가 될 것"이라고 밝혔다.

2026.04.01 14:53한정호 기자

행동하는 AI 시대…정부, 민·관 협력체 '에이전틱 AI 얼라이언스' 출범

정부가 스스로 판단하고 행동하는 '에이전틱 인공지능(AI)' 시대 대응을 위한 민·관 협력체를 구성해 국가 AI 생태계 활성화에 박차를 가한다. 과기정통부는 1일 국가 AI 에이전트 생태계 발전을 위한 민·관 협의체 '에이전틱 AI 얼라이언스' 출범식을 개최했다. 최근 AI는 단순 질의응답을 넘어 스스로 작업을 수행하는 에이전틱 AI 단계로 진화하고 있다. 오픈소스 기반 AI 에이전트 '오픈클로' 사례처럼 메신저를 통해 명령을 내리고 PC를 제어하는 수준까지 발전하며 활용 패러다임 전환이 가속화되는 상황이다. AI 경쟁 역시 단일 기술을 넘어 에이전트 간 협력, 시스템 연동, 산업 현장 적용, 안전·신뢰 확보 등 생태계 전반의 주도권 경쟁으로 확장되는 추세다. 정부는 이같은 변화에 대응해 기술 개발부터 산업 적용, 생태계 조성, 안전 확보까지 전주기를 포괄하는 협력 플랫폼으로 에이전틱 AI 얼라이언스를 구성했다. 얼라이언스는 ▲산업 ▲기술 ▲생태계 ▲안전·신뢰 등 4개 분과 중심으로 운영된다. 산·학·연·관이 함께 참여하는 국가 차원의 전략적 협력 구조다. 산업 분과는 신동훈 NC AI AX 테크 센터장이 분과장을 맡고 정보통신산업진흥원(NIPA)이 운영을 지원한다. 산업 특성에 맞는 에이전틱 AI 실증·확산 체계 구축을 위해 수요·공급 기업 간 매칭을 추진하고 산업별 법·제도 개선 과제를 도출할 계획이다. 기술 분과는 전기정 LG AI연구원 서비스개발 부문장이 분과장을 맡고 정보통신기획평가원(IITP)이 운영을 지원한다. 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP), 에이전트 투 에이전트(A2A) 등 에이전틱 AI 간 상호운용성 확보를 위한 기술 표준과 프로토콜이 빠르게 진화하는 상황에서 국내외 기술 동향을 분석하고 에이전틱 AI 실행구조 및 아키텍처 최적화 방안을 논의할 예정이다. 생태계 분과는 김세웅 카카오 AI커뮤니케이션·AI시너지 부사장이 분과장을 맡고 한국지능정보사회진흥원(NIA)이 운영을 지원한다. 수요가 높은 다양한 AI 에이전트와 도구를 확보·연계하고 서비스 유형별 책임 구조를 정립할 방침이다. 안전·신뢰 분과는 최대선 숭실대 AI안전성연구센터장이 분과장을 맡고 한국정보통신기술협회(TTA)와 인공지능안전연구소(AISI)가 운영을 지원한다. 에이전틱 AI의 안전성 평가 및 신뢰성 검증 체계를 마련할 계획이다. 과기정통부는 이번 행사에 참여한 250여 개의 기업·기관을 시작으로, 향후 참여를 희망하는 에이전틱 AI 관련 기업·기관으로 얼라이언스를 지속적으로 확대해 나갈 방침이다. 류제명 과기정통부 제2차관은 "이제 AI 경쟁은 기술 경쟁을 넘어 생태계 주도권을 둘러싼 경쟁"이라며 "얼라이언스를 중심으로 산·학·연·관 협력을 강화해 우리 기업들의 글로벌 경쟁력을 높이고 에이전틱 AI가 국민의 일상에 체감되는 변화로 이어지도록 하겠다"고 밝혔다.

2026.04.01 14:06한정호 기자

데이터·운영 막히면 AI도 멈춘다…AWS가 제시한 해법은

아마존웹서비스(AWS)가 기업 인공지능 전환(AX) 성공을 위한 '에이전트옵스'와 'AI 레디 데이터'를 핵심 전략으로, 데이터·보안·운영·확장성 문제를 동시에 해결하는 통합 접근 방안을 제시했다. 최영준 AWS 데이터·AI SA 리더는 31일 서울 양재 엘타워에서 열린 '베스핀 AI 파트너스 데이 2026'에서 "AX의 핵심은 기술 자체가 아니라 신뢰할 수 있는 데이터와 이를 안정적으로 운영할 수 있는 체계에 있다"고 말했다. 최 리더는 먼저 기업 IT 부서가 마주한 'AI의 역설'로 데이터 신뢰, 보안 위협, 운영 비용, 확장성 문제를 꼽았다. 생성형 AI 도입이 확산되면서 생산성은 높아졌지만 동시에 데이터 품질 저하와 비용 증가, 보안 리스크 등 새로운 과제가 발생하고 있다는 분석이다. 이러한 문제를 해결하기 위한 첫 번째 전략으로 AI 레디 데이터를 제시했다. 단순히 데이터를 수집하는 수준을 넘어 데이터 정제와 온톨로지 설계, 모든 비즈니스 데이터를 신뢰할 수 있는 단일 출처에서 제어하는 'SSOT' 기반 구조, 거버넌스 체계까지 포함한 데이터 준비가 필요하다는 설명이다. 특히 기존 검색증강생성(RAG) 구조의 한계도 짚었다. 벡터 검색 기반 방식은 데이터 단편화 문제를 완전히 해결하지 못하며 복잡한 관계나 맥락을 이해하는 데 제약이 있다는 것이다. 이에 AWS는 지식 그래프 기반 관계 구조와 추론 검증 체계를 결합한 '시맨틱 레이어' 개념을 제안했다. 시맨틱 레이어는 AI가 컨텍스트를 이해하고 연산을 최적화하는 구조로, 데이터 출처 추적과 정책 적용, 신뢰성 확보까지 지원하는 것이 특징이다. AI 환각 문제를 줄이고 보다 정확한 의사결정을 지원한다. 보안과 신뢰성 확보를 위한 접근으로는 '하네스 엔지니어링'을 소개했다. 이는 AI 에이전트가 예측 불가능한 동작을 하지 않도록 제약 조건과 피드백 루프를 설계하는 방식이다. 최 리더는 "AI 에이전트는 통제 없이 활용할 경우 리스크가 크기 때문에 하네스 엔지니어링을 바탕으로 신뢰할 수 있는 환경에서 동작하도록 설계하는 것이 중요하다"고 설명했다. 운영 측면에선 에이전트옵스를 핵심 개념으로 제시했다. 이는 다수의 AI 에이전트를 통합 관리하고 행동 이력과 비용, 성능을 지속적으로 모니터링하는 운영 체계다. 이를 통해 기업은 AI 도입 이후 운영 효율성과 비용 예측 가능성을 동시에 확보할 수 있다는 설명이다. AWS는 이같은 전략을 구현하기 위한 서비스 포트폴리오도 함께 제시했다. '아마존 베드록'을 중심으로 다양한 생성형 AI 모델을 제공하며 '에이전트코어'를 통해 에이전트 실행과 보안, 정책 관리, 확장성을 통합 지원하고 있다. 또 S3·RDS·다이나모DB 등 데이터 저장 서비스와 오픈서치·글루 등을 활용해 데이터 카탈로그와 시맨틱 검색 환경 구축도 돕는다. 기업이 AWS 클라우드를 기반으로 데이터 연동을 강화하고 AI 애플리케이션을 빠르게 개발하고 운영할 수 있도록 한다. 실제 적용 사례로는 배달의민족 앱 운영사 우아한형제들의 내부 AI 플랫폼 '물어보새'가 소개됐다. 회사는 AWS와 함께 데이터 검색과 업무 자동화를 위한 에이전트 시스템을 구축해 수천 개의 데이터 테이블 중 필요한 정보를 자동으로 탐색하는 환경을 조성해 업무 생산성을 높였다. 이 과정에서 AWS는 데이터 수집·검색, 컨텍스트 엔지니어링, 에이전트옵스, 피드백 기반 품질 개선 등 전반적인 기술을 지원했다. 특히 멀티 에이전트 협업과 지능형 자동화를 통해 조직 내 지식 공유와 업무 효율성을 동시에 높였다는 설명이다. 끝으로 최 리더는 AI 도입 전략에서 작게 시작해 빠르게 확장하는 방식을 강조했다. 초기 완성도를 높이기보다 반복 실험과 개선을 통해 점진적으로 확장하는 접근이 필요하다는 것이다. 그는 "AI는 완벽한 상태로 시작하는 것이 아니라 작은 실험을 통해 점진적으로 발전시키는 것이 중요하다"며 "우리는 데이터·보안·운영까지 포함한 전반적인 AX를 지원할 것"이라고 밝혔다.

2026.03.31 16:33한정호 기자

1명이 100명의 AI 동료를 거느리는 시대, 축복인가 재앙인가

안녕하세요 AMEET 기자입니다. 불과 몇 년 전만 해도 상상 속에나 존재하던 장면들이 이제는 우리 사무실의 일상이 되었습니다. 마이크로소프트가 여러 AI 모델을 동시에 투입해 스스로 연구하고 결론을 내는 에이전트를 선보이고, 빅테크 기업들이 더 적은 인원으로 더 많은 성과를 내기 시작하면서 우리는 지금 일의 개념 자체가 송두리째 바뀌는 지점에 서 있습니다. 현재 근로자의 60% 이상이 이미 어떤 방식으로든 AI를 업무에 활용하고 있다는 사실은, 이 변화가 먼 미래가 아닌 지금 당장의 현실임을 말해주고 있죠. 특히 주목할 점은 한 명의 직원이 마치 군대처럼 100명의 AI 에이전트를 지휘하게 될 것이라는 예측입니다. 이는 단순한 도구의 진화가 아닙니다. 업무의 95%를 AI가 대신할 수 있다는 전망이 나오면서, 인간은 이제 '수행자'가 아닌 '감독자' 혹은 '지휘관'의 역할을 요구받고 있습니다. 하지만 이 화려한 기술의 이면에는 숙련도에 따른 임금 격차와 고용의 불확실성이라는 어두운 그림자가 짙게 깔려 있습니다. AI 전문가들이 격돌한 쟁점: 생산성이라는 달콤한 유혹과 소외되는 노동자들 최근 AI 전문가들 사이에서는 이 기술이 가져올 경제적 효과를 두고 아주 뜨거운 논쟁이 벌어지고 있습니다. 먼저 긍정적인 쪽의 논리를 들어보면, 한국처럼 제조업 비중이 높은 국가에서 AI 에이전트는 축복에 가깝습니다. 온디바이스 AI 기술로 연산 속도가 8배나 빨라지면서 공장의 불량률을 획기적으로 줄이고, 이는 곧 국가 경쟁력으로 이어진다는 주장입니다. 디지털 트윈 기술을 통해 가상 세계에서 공정을 미리 돌려봄으로써 시행착오를 줄이는 혁신이 이미 우리 눈앞에서 벌어지고 있다는 점을 강조하죠. 반면 노동 경제를 깊이 들여다보는 전문가들의 시각은 훨씬 서늘합니다. 기술이 발전할수록 고도의 지식을 갖춘 소수는 더 많은 부를 가져가겠지만, 그렇지 못한 대다수 비숙련 노동자들은 AI에게 일자리를 내어주거나 임금이 깎이는 처지에 놓일 것이라고 경고합니다. 정부가 재교육 프로그램을 운영한다고는 하지만, AI가 요구하는 수준의 숙련도를 단기간에 습득하는 것이 현실적으로 가능한지에 대해 강한 의구심을 표하고 있습니다. 결국 기술의 승리가 사회적 불평등이라는 상처를 남길 수 있다는 것이 이들의 핵심 논리입니다. 논점의 이동: 이제는 성능이 아니라 '사고가 났을 때 누구 책임인가'의 문제 흥미로운 점은 토론의 중심이 서서히 이동하고 있다는 것입니다. 처음에는 AI가 일을 잘하느냐 못하느냐, 혹은 내 자리를 뺏느냐 아니냐가 주요 관심사였다면, 이제는 AI 에이전트가 자율적으로 판단해 내린 결정에 대해 누가 책임을 질 것인가라는 윤리적 거버넌스 문제로 논의의 축이 옮겨가고 있습니다. 전문가들은 AI가 스스로 행동하는 '행위 주체'로 인정받기 시작한 만큼, 예상치 못한 오류가 발생했을 때의 책임 소재를 명확히 하는 것이 기술 보급보다 더 시급하다고 입을 모읍니다. 여기서 아주 날카로운 충돌이 발생합니다. 제조 공정 전문가들은 '설명 가능한 AI'와 데이터 로그를 통해 충분히 원인을 밝혀낼 수 있다고 자신하는 반면, 비판적인 시각을 가진 전문가들은 이른바 '창발적 행동'의 위험성을 제기합니다. 여러 AI가 서로 상호작용하다 보면 인간이 예측할 수 없는 비선형적인 결과가 튀어나오는데, 이때 개별 AI의 기록만으로는 전체 시스템의 오류를 설명하거나 법적 책임을 묻기가 불가능하다는 것이죠. 결국 기술적으로 40% 이상의 추적 정확도를 높일 수 있다는 낙관론과, 법정에서 증거로 쓰이기엔 턱없이 부족하다는 신중론이 팽팽하게 맞서고 있는 형국입니다. 합의된 미래와 여전히 남겨진 숙제들 전문가들이 공통으로 인정하는 사실도 있습니다. 2026년은 AI가 업무 방식을 근본적으로 바꾸는 원년이 될 것이며, 인터넷 트래픽의 절반 이상을 인간이 아닌 AI 봇이 차지하게 될 것이라는 점입니다. 또한 국제적인 표준과 가이드라인이 마련되지 않으면 기술적 효율성이 사회적 비용에 상쇄되어 버릴 것이라는 데에도 어느 정도 공감대가 형성되었습니다. 하지만 창발적 행동에 대한 공동 책임 분담 메커니즘을 어떻게 법제화할 것인지, 그리고 소외된 노동자들을 실질적으로 어떻게 끌어안을지에 대해서는 여전히 합의점을 찾지 못한 상태입니다. 결국 AI 에이전트라는 거대한 물결을 축복으로 바꿀지, 아니면 극심한 혼란의 씨앗으로 남겨둘지는 우리 인간의 선택에 달려 있습니다. 기술은 이미 준비를 마쳤고, 이제 그 기술을 어떤 윤리적 토대 위에 세울 것인지 결정해야 하는 무거운 책임이 우리에게 남겨졌습니다. 100명의 AI 동료를 거느린다는 것은 그만큼 100배 더 무거운 판단을 내려야 한다는 뜻일지도 모릅니다. 오늘의 리포트가 여러분께 깊은 고민의 시작이 되기를 바랍니다. AMEET 기자였습니다. ▶ 해당 보고서 보기 https://ameet.zdnet.co.kr/uploads/e702605a.html ▶ 지디넷코리아가 리바랩스 'AMEET'과 공동 제공하는 AI 활용 기사입니다. 더 많은 보고서를 보시려면 'AI의 눈' 서비스로 이동해주세요. (☞ 보고서 서비스 바로가기)

2026.03.31 11:12AMEET

아이티센클로잇, AI 코드 에이전트 출시…공공·금융시장 정조준

아이티센클로잇이 공공·금융 등 보안이 중요한 산업을 겨냥해 인공지능(AI) 코드 자동화 시장 공략에 나선다. 온프레미스 기반 코드 생성 기술과 클라우드 AI 플랫폼을 결합해 에이전틱 AI 시대에 최적화된 개발 환경을 구현한다는 목표다. 아이티센클로잇은 반야에이아이와 협력해 AI 코드 에이전트 솔루션 '에이전트고 코더 포 프로페셔널'을 출시했다고 30일 밝혔다. 이번 협력은 아이티센클로잇의 클라우드 네이티브 기반 AI 에이전트 플랫폼 '에이전트고'와 반야에이아이의 온프레미스 코드 생성 AI 기술을 결합해 에이전틱 AI 시장 대응력을 높이고자 추진됐다. 특히 공공·금융 환경에서 요구되는 보안성과 확장성을 동시에 확보한 AI 개발 자동화 서비스 제공에 초점을 맞췄다. 신규 솔루션은 반야에이아이의 코드 생성 AI '코드파일럿'을 핵심 엔진으로 탑재했다. 기업 내부 보안 정책을 준수하면서 소스코드와 데이터 구조를 분석해 최적의 코드를 자동 생성할 수 있도록 지원한다. 특히 자연어 명령만으로 설계부터 구현까지 AI가 수행하는 바이브 코딩을 지원하며 개발 과정에서 필요한 보안 규정과 표준을 자동 반영해 보안 요구가 높은 산업에서도 안정적으로 활용할 수 있는 환경을 제공한다. 아이티센클로잇은 현재 아이티센그룹 내부에서 해당 솔루션의 활용 가능성을 검토 중이며 주요 공공·금융 고객사를 대상으로 시범 적용(PoC)을 진행하고 있다. 실제 개발 현장에서 생산성과 보안 안정성을 동시에 검증해 시장 신뢰도를 확보한다는 전략이다. 또 이번 협력으로 아이티센클로잇은 코드파일럿 기술에 대한 국내 총판 및 OEM 판매 권한을 확보했다. 양사는 공공·금융 시장의 특수한 보안 요구사항에 대응하는 맞춤형 AI 에이전트 서비스를 공동으로 공급할 계획이다. 앞서 아이티센클로잇은 지난 1월 에이전트고 출시 당시 코드 생성 기능이 내장된 에디션을 선보였다. 이번 에이전트고 코더 포 프로페셔널은 해당 기능을 확장하거나 독립적으로 사용할 수 있는 형태로 제공된다. 김우성 아이티센클로잇 대표는 "반야에이아이의 코드 생성 기술과 우리 AI 플랫폼 역량 결합으로 에이전트고의 경쟁력이 한층 강화됐다"며 "그룹 내 검증과 고객사 시범 적용을 통해 에이전트고 코더 포 프로페셔널의 우수성을 입증할 것"이라고 밝혔다. 이어 "공공·금융 및 엔터프라이즈 시장에서 안전하고 확장 가능한 AI 개발 환경을 제공해 에이전틱 AI 시장을 선도해 나가겠다"고 덧붙였다. 황병대 반야에이아이 대표는 "아이티센클로잇과의 협력은 코드파일럿 기술이 엔터프라이즈 시장의 표준으로 자리 잡는 중요한 계기가 될 것"이라며 "양사 기술 결합을 통해 AI 개발 자동화와 플랫폼 고도화를 지속 추진하며 성공적인 AI 파트너십 모델을 만들어 나가겠다"고 말했다.

2026.03.30 16:23한정호 기자

[현장] "제조 AI, 이제 실행할 때"…GS네오텍, '미소'로 현장 바꾼다

GS네오텍이 제조 현장 데이터를 실질적인 의사결정과 실행으로 연결하는 인공지능(AI) 플랫폼을 앞세워 산업 현장 AI 전환(AX) 확산에 앞장선다. 자체 개발한 노코드·로우코드 기반 AI 플랫폼 '미소(MISO)'를 중심으로 보안·유연성·확장성을 동시에 확보하며 제조 기업의 생산성 향상과 비용 절감, 보안 리스크 최소화를 동시에 구현한다는 전략이다. GS네오텍 김용규 AI 리서치 엔지니어는 27일 서울 송파구 롯데호텔 월드에서 열린 제조 고객 대상 아마존웹서비스(AWS) 파트너 클라우드 솔루션 컨퍼런스에서 "제조 AX를 위해선 데이터를 단순히 분석하는 데 그치지 않고 실제 실행까지 자동화해야 한다"고 강조했다. 그는 제조업 AI 시장이 빠르게 성장하고 있지만 실제 도입 성공률은 낮다고 진단했다. GS네오텍이 발췌한 시장조사 자료에 따르면 제조 분야 AI 시장은 2023년부터 2030년까지 5년간 평균 700% 이상 성장할 것으로 예상되지만, 프로젝트의 80% 이상이 실패하고 있다. AI로 해결할 문제 정의가 잘못되거나 데이터·인프라가 부족한 상태에서 시작하는 것이 주요 원인으로 꼽힌다. 이에 대해 김 엔지니어는 "AI 프로젝트의 가장 큰 위험은 기술적으로는 성공한 것처럼 보이지만 현장에서 사용되지 않는 경우"라며 "중요한 것은 기술의 화려함이 아니라 실제 문제 해결 역량"이라고 말했다. GS네오텍은 이같은 문제를 해결하는 방법으로 AWS 기반 인프라와 생성형 AI를 결합한 제조 특화 플랫폼 아키텍처를 제시했다. 김 엔지니어는 "AWS IoT와 아마존 베드록이 지원하는 생성형 AI를 결합해 공장 데이터를 실시간으로 수집하고 분석해 즉각적인 인사이트로 전환한다"며 "AI 챗봇 기반 현장 어시스턴트, 품질 진단, 공정 시각화 기능까지 통합 제공한다"고 설명했다. 이 시스템은 센서와 비전 데이터를 IoT 환경에서 수집한 뒤 클라우드로 전송하고 람다와 베드록 등을 통해 분석하는 구조로 구성된다. 생산 공정·설비 간 연결 관계를 파악하고 이상 징후 발생 시 원인 분석과 대응 가이드를 즉시 제공한다. 단순 알림을 넘어 AI가 해결 방법까지 제시해 현장 대응 시간을 줄이도록 지원한다. 이를 통해 관리자가 현장에 직접 가지 않아도 실시간 데이터를 기반으로 정확한 의사결정을 할 수 있도록 돕는다는 목표다. 이날 GS네오텍은 전 산업군에 적용 가능한 핵심 솔루션으로 노코드·로우코드 기반 생성형 AI 플랫폼 미소도 선보였다. 미소는 기업 내부 데이터를 외부 대형언어모델(LLM)에 맡기지 않는 구조로 설계돼 보안을 강화한 것이 특징이다. 미소는 '클로드'를 비롯한 다양한 최신 생성형 AI 모델을 유연하게 선택·연동할 수 있도록 설계된 점도 강점이다. 기업 환경에 따라 최적의 모델을 적용할 수 있으며 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP) 서버를 통해 외부 API나 사내 시스템을 손쉽게 연결할 수 있도록 설계했다. 기존 업무 시스템과 AI를 자연스럽게 결합해 데이터 활용도를 높이고 복잡한 개발 과정 없이도 맞춤형 AI 서비스를 구현할 수 있다. 김 엔지니어는 "미소는 에이전트 방식과 워크플로우 방식을 모두 지원해 기업이 업무 특성에 맞는 AI 앱을 쉽게 구축할 수 있다"며 "100여 개 이상의 외부 서비스와 내부 시스템을 연동해 별도 코딩 없이 AI 애플리케이션을 만들 수 있다"고 말했다. 실제 활용 사례도 소개됐다. 한 고객사는 스마트 공장 안전 가이드 앱의 환경 변화 반영 시간을 기존 2~4주에서 실시간 수준으로 단축했고 안전 수칙 검색 시간도 96% 줄였다. 또 다른 기업은 AI 쇼카드 검수 시스템의 검수 시간을 1분에서 1~2초로 단축해 월 100시간 이상의 운영 시간을 절감했다. 이날 GS네오텍은 행사장 내 전시부스를 마련해 미소와 제조 특화 AI 솔루션을 직접 시연했다. 부스에선 미소 플랫폼을 활용해 노코드 방식으로 AI 에이전트를 구성하고 다양한 데이터를 연결하는 과정을 직관적으로 선보였다. 특히 이날 발표 세션에서 소개한 스마트팩토리 통합 플랫폼 '가디언 에이전트 팩 플랫폼'을 현장에서 전시했다. 이 플랫폼은 스마트팩토리 환경에서 실시간 데이터 수집과 품질 분석을 수행하는 솔루션으로, 센서와 비전 데이터를 기반으로 불량품을 자동 판별하고 설비 이상을 감지하는 기능을 갖췄다. 공정 흐름을 시각적으로 보여주고 실시간 데이터를 모니터링하며 AI 기반 분석을 결합하는 솔루션으로, 생산 현장의 상태를 한눈에 파악해 이상 여부를 빠르게 확인할 수 있도록 설계됐다. 아울러 미소를 활용한 AI 앱 제작 과정도 공개됐다. 사용자가 노코드 형태의 클릭 기반 UI에서 워크플로우를 구성하고 다양한 AI 모델과 외부 API를 연결해 맞춤형 에이전트를 손쉽게 구축할 수 있도록 했다. 김 엔지니어는 "AX는 단순한 기술 도입을 넘어 기업 경쟁력을 좌우하는 핵심 요소"라며 "제조 현장에서 실제로 작동하는 AI를 지원해 고객과 함께 지속 가능한 혁신을 만들어가겠다"고 강조했다.

2026.03.27 14:55한정호 기자

오라클, 에이전틱 AI DB 선언…"데이터 이동 없이 AI 쓴다"

오라클이 기업 데이터와 인공지능(AI)을 통합한 '에이전틱 AI 데이터베이스(DB)' 전략으로 업무 혁신과 보안 대응 강화에 나선다. 오라클은 '오라클 AI DB'에 적용되는 새로운 에이전틱 AI 기능을 발표했다고 25일 밝혔다. 오라클 AI DB는 운영 DB와 분석 레이크하우스를 통합해 에이전틱 AI와 데이터를 함께 설계한 것이 특징이다. 이를 통해 AI 에이전트는 데이터 저장 위치와 관계없이 안전하게 실시간 접근이 가능하며 대규모언어모델(LLM)과 기업 데이터를 결합해 인사이트를 도출할 수 있다는 설명이다. 또 AI 모델과 에이전틱 프레임워크, 데이터 형식, 배포 환경 등을 자유롭게 선택할 수 있도록 지원한다. 멀티클라우드와 온프레미스 환경 전반에서 동일하게 활용 가능하다. 오라클 엑사데이터를 활용할 경우 대규모 에이전틱 AI 워크로드에 대한 쿼리 성능도 가속화된다. 이번에 공개된 주요 기능으로는 데이터 기반 AI 애플리케이션 개발을 지원하는 자율운영 AI 벡터 DB와 노코드 기반으로 에이전트를 구축할 수 있는 프라이빗 에이전트 팩토리가 포함됐다. 벡터·JSON·그래프·관계형 등 다양한 데이터 유형을 단일 엔진에서 처리하는 유니파이드 메모리 코어도 함께 제공된다. 데이터 이동 없이 AI를 활용할 수 있도록 설계해 기존 데이터 파이프라인 구축과 유지 부담을 줄이고 복잡성과 보안 리스크를 낮춘 것도 특징이다. 개발자와 기업은 별도의 DB 전환 없이 다양한 데이터 유형을 통합 처리할 수 있다. 보안 기능도 강화됐다. 딥 데이터 시큐리티는 사용자별 접근 권한을 세밀하게 제어해 최소 권한 원칙을 적용하며 프롬프트 인젝션 등 AI 시대 위협에 대응한다. 프라이빗 AI 서비스 컨테이너는 데이터를 외부로 전송하지 않고도 AI 모델을 실행할 수 있도록 지원한다. 또 트러스티드 답변 검색 기능을 통해 AI 응답의 정확성과 검증 가능성을 높이고 LLM 환각 현상을 최소화하도록 구성했다. 개방형 표준 기반의 유연성도 강조됐다. 벡터 온 아이스 기능으로 데이터 레이크와 DB 간 통합 검색을 지원하며 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP) 서버는 외부 AI 에이전트와의 연동을 간소화한다. 오라클은 이번 기능을 통해 기업과 개발자가 데이터 이동이나 추가 기술 학습 없이도 AI 애플리케이션을 개발·배포할 수 있도록 지원한다는 방침이다. 후안 로이자 오라클 데이터베이스 기술 부문 총괄 부사장은 "차세대 기업 AI는 고객이 비즈니스 핵심 운영 시스템에서 AI를 안전하게 활용해 혁신과 인사이트, 생산성을 제공할 수 있는 능력에 의해 정의될 것"이라며 "오라클 AI DB는 데이터를 저장하는 것을 넘어 AI를 위해 데이터를 활성화할 수 있도록 지원한다"고 밝혔다. 이어 "AI와 데이터를 함께 설계해 클라우드와 온프레미스 전반에서 실시간 기업 데이터를 안전하게 활용하는 자율형 AI 애플리케이션을 신속하게 구축·운영할 수 있도록 돕겠다"고 덧붙였다.

2026.03.25 16:40한정호 기자

[현장] 과기정통부·산업부·중기부 "현장 특화 AI 만든다"…AI 에이전트 저변확대 본격화

정부가 인공지능(AI) 에이전트를 중심으로 제조, 중소기업, 제도까지 아우르는 전방위 확산 전략을 내놨다. 생성형 AI를 넘어 스스로 계획하고 실행하는 행동형 AI로 기업 혁신을 본격화한다는 구상이다. 과학기술정보통신부, 산업통상자원부, 중소벤처기업부는 25일 서울 중구 웨스틴 조선 서울에서 AX 사업 통합 설명회를 개최하고 AX 정책을 공개했다. 이번 설명회는 'AI 에이전트', 'AX 스프린트', '산업·제조 AX' 세 축으로 나뉘어 진행됐다. 이 가운데 AI 에이전트 분야는 생성형 AI를 넘어 실제 업무 수행까지 가능한 행동형 AI 구현에 정책 초점을 맞춘 것이 특징이다. 이번 설명회는 'AI 에이전트', 'AX 스프린트', '산업·제조 AX' 세 축으로 나뉘어 진행됐다. 이 가운데 AI 에이전트 분야는 생성형 AI를 넘어 실제 업무 수행까지 가능한 행동형 AI 구현에 정책 초점을 맞춘 것이 특징이다. 과기정통부 "스스로 계획하고 반성하는 실세계 능동행동형 AI 개발" 정혜동 정보통신기획평가원(IITP) 인공지능(AI) PM은 '실세계 능동행동형 에이전틱 AI 기술개발'과 'AI 에이전트 융합 확산 지원'으로 구성된 과기정통부 소관 사업을 발표했다. 에이전틱 AI 기술개발 사업은 총 60억원 규모로, 단순 기술 개발을 넘어 실제 산업과 서비스에 적용 가능한 행동형 AI 구현을 목표로 한다. 총 4개 과제로 구성되며, 기업 주관 경쟁형 R&D 방식으로 추진된다. 1년6개월 동안 단계적으로 지원하는 단기 집중형 구조로 설계된 것이 특징이다. 정혜동 PM은 "기존 생성형 AI가 프롬프트에 따라 결과를 생성하는 수준이었다면, 에이전틱 AI는 목표를 기반으로 스스로 계획하고 도구를 활용하며 실행하고 결과를 반성하는 구조"라며 "이러한 기술을 실제 서비스로 연결하는 것이 이번 사업의 핵심"이라고 설명했다. AI 에이전트 융합 확산 지원 사업은 약 100억원 규모로, 다양한 산업 분야에 에이전틱 AI를 적용하고 확산하는 데 초점을 맞췄다. 기술개발 사업의 세부 과제는 총 4개 분야로 구성됐다. 환자 초음파 영상을 실시간으로 분석하는 의료 에이전트, 전사적자원관리(ERP)와 메일 등 기업 시스템과 연동해 조직 단위 업무를 수행하는 전사 업무 혁신 에이전트, 개인의 일상과 정서를 지원하는 공감형 에이전트, 물리 해석과 시뮬레이션을 자동 수행하는 AI 사이언티스트가 포함된다. 특히 행동형 AI의 특성을 고려해 안전성과 정렬 문제를 핵심 요건으로 설정했다. 정 PM은 "행동하는 AI는 영향 범위가 큰 만큼 안전성과 검증 체계를 반드시 포함한 기술 개발이 필요하다"고 강조했다. 분석 넘어 제어까지...산업부, 설비 파라미터 직접 바꾸는 AI 에이전트 추진 박지용 한국산업기술진흥원(KIAT) 산업AX PD가 발표한 산업부 사업은 고도화 산업 AI 에이전트와 경량화 산업 AI 에이전트로 구분된다. 고도화 산업 AI 에이전트는 지원 과제 6개, 총 300억원 규모로 추진된다. 제조 현장에서 발생하는 복잡한 문제를 AI가 직접 해결하는 산업 특화 에이전트 개발이 목표다. 단순 분석을 넘어 실제 공정 결과를 바꾸는 실행형 AI 구현에 초점이 맞춰졌다. 총 6개 컨소시엄을 선정해 약 33개월 동안 개발과 실증을 지원하며, AI가 설비 파라미터를 직접 제어하는 수준까지 요구된다. 박지용 PD는 "산업 AI 에이전트는 데이터를 기반으로 상황을 인지하고, 목표와 제약조건을 고려해 해결 전략을 도출한 뒤 설비와 시스템을 연동해 실제 행동까지 수행하는 구조"라고 설명했다. 경량화 산업 AI 에이전트는 4개 과제로 총 100억원 이내에서 추진된다. 4개 컨소시엄을 선정해 약 21개월간 지원되며, 생산계획, 품질 분석, 공급망 관리 등 다양한 제조 환경에 적용 가능한 범용형 에이전트 개발에 초점을 맞춘다. 특히 생산, 품질, 공급망, 안전 등 기능별 에이전트를 연결해 하나의 문제를 해결하는 멀티 에이전트 구조가 핵심으로 제시됐다. 시나리오 기반 설계와 오케스트레이션 구현이 주요 요구사항이다. 박 PD는 "단일 기능이 아니라 여러 에이전트가 협업하는 오케스트레이션 구조 구현이 중요하다"며 "AI 에이전트 성능을 좌우하는 핵심은 데이터"라고 강조했다. 이어 "향후 공공 활용까지 고려한 데이터 확보와 관리 체계도 함께 추진할 계획"이라고 밝혔다. 중기부, 중소 제조 특화 '멀티 AI 에이전트' 띄운다. 중기부 소관 사업 발표자로 나선 라재성 중소기업기술정보진흥원 부설 스마트제조혁신추진단(KOSMO) 실장은 중소 제조기업의 생산성과 직결되는 현장 문제 해결을 위한 '중소제조 특화 멀티 AI 에이전트 개발' 사업을 발표했다. 라재성 실장은 "중소 제조기업의 AX 전환을 촉진하고 지속 가능한 제조 혁신 생태계를 만드는 것이 이번 사업의 목표"라며 "단순 자동화를 넘어 실제 공정에서 활용 가능한 멀티 AI 에이전트를 구현하는 것이 핵심"이라고 말했다. 중기부 사업은 트랙 구분 없이 단일 사업으로 운영되며 지원 방식은 현장 검증을 위한 2단계 구조로 설계됐다. 총 12개 내외 과제를 대상으로 6개월간 개념증명(POC)을 통해 기술을 검증한 뒤 우수 과제를 대상으로 최대 24개월의 본 R&D를 연속 지원한다. 과제당 총 지원 규모는 최대 39억원 수준이다. 특히 중소 제조기업 분포가 높은 8대 특화 산업을 중심으로 사업을 추진한다. 식품, 뷰티, 제약, 자동차부품, 섬유, 생활소비재, 기계장비, 금속가공 분야가 대상이다. 라 실장은 "기업이 쉽게 접근할 수 있도록 가치사슬과 AI 기능을 결합한 35개 태스크 체계를 제시했다"며 "이를 기반으로 공정 중심 AI를 설계하고 확장할 수 있도록 했다"고 설명했다. 이어 "최소 2개 이상의 에이전트를 연계한 오케스트레이션 구조를 요구한다"며 "제조공정을 시작으로 기획, 설계, 판매까지 확장 가능한 멀티 에이전트 구조를 기대한다"고 덧붙였다. 각 부처는 AI 개발을 위한 사업과 더불어 지원 정책도 마련할 계획이다. 대표적으로 과기정통부는 신기술과 신서비스가 법과 제도에 막혀 시장에 출시되지 못하는 문제를 해소하기 위해 'ICT 규제 샌드박스' 제도를 함께 추진한다. 디지털신산업제도과 남승진 사무관은 "규제 여부가 불명확한 경우 신속하게 판단해주는 '신속처리', 제한된 조건에서 실증을 허용하는 '실증특례', 시장 출시를 가능하게 하는 '임시허가' 제도를 운영하고 있다"고 설명했다. 이어 "이미 모바일 전자고지, 모바일 운전면허 확인 서비스, 보이스피싱 탐지 서비스 등 다양한 사례가 시장에 안착했다"며 "AI와 신산업 분야에서도 규제 장벽을 낮춰 기술이 실제 시장으로 이어지도록 하는 역할을 하게 될 것"이라고 강조했다.

2026.03.25 14:30남혁우 기자

[현장] "1만 3천명 공채를 3주 만에"… 마이다스인, 'AI 채용 에이전트'로 HR 혁신 제시

"1만3000명이 몰린 대규모 공채를 3주 만에 끝내고 조건 3줄만 입력하면 5분 만에 채용 사이트 구축부터 전형 설계까지 모든 업무를 자동화한다." 마이다스아이티 계열 HR 전문기업 마이다스인이 인공지능(AI) 시대 급변하는 기업 환경에 맞춰 새롭게 제시한 인적자원(HR) 업무 혁신 방향이다. 마이다스인은 24일부터 25일까지 이틀간 서울 강남구 SJ쿤스트할레에서 HR 담당자를 위한 AI 컨퍼런스 'AX 데이'를 개최하고 에이치닷(H.) 채용 에이전트와 데이터 기반 역량검사를 소개했다. 이번 행사는 '채용, 에이전트로 완성하다'를 주제로 AI 에이전트 시대에 달라지는 HR 업무 방식과 실행 전략을 집중적으로 다뤘다. 단순한 업무 보조 도구를 넘어 채용을 중심으로 온보딩, 성과관리까지 HR 전반을 능동적으로 주도하는 AI 전환(AX) 실무 전략을 망라해 참석자의 호응을 얻었다. "수십년간 바뀌지 않은 HR"…AI 채용 에이전트·역량검사로 혁신 한용호 마이다스그룹 에이치닷 기획 총괄은 AI가 생성한 영상을 시연하며 급변하는 시대와 달리 여전히 반복 업무와 감에 의존하는 기존 채용 방식의 한계를 짚었다. 그는 대규모 데이터 처리, 일관된 평가, 학습 기반 고도화라는 AI의 강점을 바탕으로 '에이치닷 채용 에이전트'와 역량검사를 핵심 해법으로 제시했다. 채용 에이전트는 조건 몇 줄만 입력하면 공고 생성부터 전형 설계, 운영, 분석까지 전 과정을 자동화하는 것이 특징이다. 면접 일정 조율과 지원자 관리 등 반복 업무를 줄이고 채용 담당자는 의사결정에 집중할 수 있도록 돕는다. 한 총괄은 기존 채용 데이터의 한계도 지적했다. 자기소개서, 면접, 인적성 검사 등은 실제 성과와의 상관관계가 낮은 반면, 역량검사는 높은 예측력을 보이는 데이터라는 설명이다. 그는 "기존 채용에서 주로 평가하던 학력, 학점, 전통적인 대면 면접 등은 입사 후 성과와의 상관관계가 거의 없거나 오히려 마이너스(-) 지수를 보이는 반면 역량검사는 고성과자를 예측하는 지수가 부모와 자식 간의 유전 상관관계보다 높다"며 "학술지 네이처에도 실릴 만큼 과학적 타당성이 검증된 선발 도구"라고 말했다. 이어 "AI 에이전트는 채용 전 과정을 자동으로 운영하고 조직 전체의 평가 수준을 끌어올리며, 사용할수록 더 정교해지는 구조"라며 "복잡한 운영 업무는 AI에 맡기고 HR은 더 중요한 의사결정에 집중해야 한다"고 강조했다. "두 달 걸리던 채용을 3주로"…1만 3천 명 채용 운영 사례 공개 이진오 마이다스그룹 채용 담당은 에이치닷 채용 에이전트 실제 활용 사례를 소개한다. 마이다스그룹은 2025년 하반기 공채에서 약 1만2000명에서 1만3000명 규모의 지원자를 모집하고 35명을 선발했다. 그는 기존에 이 과정은 약 2개월 소요됐지만 AI 에이전트를 도입하며 3주로 단축할 수 있었다고 밝혔다. 채용 설계부터 모집, 평가, 리포트까지 전 과정을 에이전트가 지원하면서 채용 운영 안정성이 높아지고, 데이터 기반 의사결정이 가능해졌기 때문이다. 외국어 평가 등 복잡한 전형도 AI가 분석·보조해 효율적으로 운영할 수 있었으며, 역량검사 데이터를 활용해 고성과자와 유사한 인재를 선발한 결과, 신입사원 평가에서 약 90% 이상이 우수 판정을 받는 성과를 거뒀다. 이진오 담당은 "AI는 채용 업무를 대체하는 것이 아니라 반복 업무를 줄이고 HR이 더 본질적인 판단과 지원자 경험 개선에 집중할 수 있도록 돕는다"고 강조했다. "5분이면 채용 완성"…현장 체험에 관심 집중 마이다스그룹 컨설턴트와 함께 기업 채용 시나리오를 기반으로 '에이치닷 채용 에이전트'를 직접 체험할 수 있는 프로그램도 현장에 마련됐다. 이번 행사에서는 채용을 넘어 온보딩, 성과관리까지 확장되는 AI 기반 HR 혁신 방향도 함께 소개됐다. 참가자들은 실제 채용 상황을 가정한 환경에서 AI가 지원자 분석부터 평가, 운영까지 수행하는 과정을 눈앞에서 확인하며 높은 관심을 보였다. 현장 시연에서는 채용 공고와 전형 절차가 수 초 만에 자동 생성되고 약 5분 만에 전체 채용 프로세스가 완성되는 모습이 공개됐다. 채용 사이트 구축과 공고 작성까지 자동으로 이뤄지면서, 별도의 개발이나 외주 없이도 빠르게 채용 환경을 구성할 수 있다는 점이 강조됐다. 채용 운영 전반도 자동화됐다. 지원서 접수부터 전형 안내, 평가, 면접 일정 조율까지 모든 과정이 에이전트 중심으로 진행되며, 여러 채용을 동시에 운영하는 방식도 함께 소개됐다. 특히 수많은 지원자와 면접관 사이의 복잡한 일정 조율을 AI가 자동으로 처리하는 장면에서는 참가자들의 반응이 이어졌다. 평가 영역에서도 변화가 체감됐다. AI 에이전트는 기업 인재상과 직무 특성을 반영해 선발 기준을 정량화하고, 지원자 간 비교 분석을 통해 최적 인재를 추천했다. 평가자의 주관과 편향을 줄이고, 평가 성향까지 분석해 향후 채용 전략과 교육에 활용할 수 있다는 점도 함께 제시됐다. 행사장 한편에는 체험형 부스와 이벤트도 마련돼 현장 분위기를 더했다. '인재를 뽑아라' 콘셉트의 인형 뽑기 이벤트와 인간과 AI가 작성한 자기소개서를 구분하는 '휴먼 vs AI 자소서' 테스트 등이 진행되며 참가자의 발길이 이어졌다. 한용호 총괄은 "한 사람이 온다는 것은 그의 과거와 현재, 미래가 함께 오는 것"이라며 "채용은 단순한 인력 선발을 넘어 한 사람의 삶과 가능성을 함께 맞이하는 과정"이라 설명했다. 이어 "AI 에이전트의 도움을 통해 인사담당자들이 본연의 가치에 집중함으로써 HR 담당자가 하는 채용이 한 사람의 인생을 맞이하는 더 의미 있고 가치 있는 순간이 되기를 진심으로 바란다"는 응원의 메시지로 발표를 마무리했다.

2026.03.24 17:27남혁우 기자

웹케시, 금융 AI 에이전트 상용화 박차…업무 자동화 시대 연다

웹케시가 금융 인공지능(AI) 에이전트 상용화를 본격화하며 기업 금융 업무 자동화 시장 공략에 박차를 가한다. 웹케시는 다음 달 23일 서울 여의도 FKI 타워 그랜드볼룸에서 '금융 AI 에이전트 컨퍼런스 2026'을 개최한다고 24일 밝혔다. 이번 행사는 기술 발표를 넘어 금융 AI 에이전트의 상용화 및 확장 단계 진입을 선언하고 금융권 중심 사업 협력 확대 기반을 마련하기 위해 기획됐다. 행사는 'RDB 기반 에이전트 구축 핵심 전략 공개'를 슬로건으로 진행되며 실제 금융 현장에서 검증된 구축 사례와 기술 혁신 내용을 중심으로 구성된다. 개념 설명에서 나아가 실서비스 적용 기준의 기술 공개에 초점을 맞췄다. 키노트에선 '고객 대신 에이전트가 금융을 수행하는 시대'를 주제로 금융 서비스 패러다임 변화를 제시한다. 기업 고객이 소프트웨어(SW)를 통해 직접 수행하던 반복적 금융 업무를 AI 에이전트가 대신 수행하는 구조로의 전환 방향이 핵심이다. 1부 세션에선 웹케시가 금융기관과 함께 구축한 AI 에이전트 적용 사례와 기술 구조가 공개된다. AI 뱅킹과 브랜치 Q 등 실제 적용 사례를 중심으로 관계형 데이터베이스(RDB) 기반 환경에서 AI 에이전트를 안정적으로 운영하는 방식과 구현 전략을 제시할 예정이다. 2부 세션에선 프로젝트를 수행한 개발진과 에이전트 학습 전문가들이 연사로 참여해 금융권 대용량 데이터를 처리하는 핵심 기술과 최적화 전략을 공유한다. 특히 글로벌 NL2SQL 리더보드 '스파이더 2.0' 1위를 기록한 기술적 노하우와 방법론도 공개된다. 행사 현장에는 오페리아(OPERIA) 플랫폼과 AI 에이전트를 직접 체험할 수 있는 시연 부스도 마련된다. 참석자는 실제 서비스 환경에서 구현된 금융 업무 자동화 과정을 확인할 수 있다. AI 기반 산업 생태계 변화를 주제로 한 특별 강연도 이뤄진다. 컨퍼런스 당일 오전에는 기자간담회도 진행된다. 웹케시는 AI 에이전트 사업의 중장기 전략과 기업 체질 전환 방향을 공유할 계획이다. 강원주 웹케시 대표는 "우리의 지난 26년이 기업 자금 관리의 디지털화를 이끈 과정이었다면 앞으로는 AI 에이전트를 통한 업무 자동화가 핵심"이라며 "이번 컨퍼런스는 AI 에이전트 전문 기업으로서의 입지를 강화하는 계기가 될 것"이라고 말했다.

2026.03.24 17:01한정호 기자

[기고] AI 에이전트의 시대, 그들은 반란을 꿈꾸는가?

내가 잠을 자고 운동을 하고 운전을 하는 동안에도 매일 아침 한 번씩, 페이스북, 인스타그램, X, 링크드인, 틱톡에 의미 있는 짧은 글을 올려준다. 놓치지 말아야 할 AI 테크 업계 주요 뉴스 기사 TOP 5를 텔레그램과 나의 노션 '기사 자료' 페이지에 카드뉴스 타입으로 전달받는다. 은근히 스트레스를 주던 여러 개의 메일 계정에서 정크 메일을 삭제하고 중요한 메일만 정확하게 찾아서 아침 출근길 차 안에서 오늘의 주요 일정과 함께 음성으로 보고를 받는다. 이것이 에이전트의 시작을 알리는 우리 일상의 변화다. 그런데 이 편리함에는 대가가 있다. 바로 권한이다. 편리함이 요구하는 대가 내 PC 안에서 개인 파일들을 정리하고 안 쓰는 프로그램을 삭제하고, 불필요한 메모리를 최적화해줄 때마다 우리는 시스템 접근 권한을 하나둘씩 내어주게 된다. 처음엔 고민한다. 하지만 그 고민은 딱 한두 번이다. 거의 대부분 옳은 답을 내놓고 나보다 더 많은 지식을 가진 에이전트가 권한을 요구한다. 복잡해 보이던 문제를 해결해주겠다며 권한을 달라고 한다. 이유를 설명하라 해도 들어도 이해하기 힘들다. 과연 안 주고 버틸 사람이 있을까? 경험해본 사람은 알지만 다음부터는 '뭘 물어봐, 그냥 알아서 다 해' 뭐 이런 분위기다. 절대 그러지 않겠다고 생각한다면 오산이다. 의심은 한두 번뿐이다. 오랜 시간 테크를 이해하고 AI 리터러시의 중요성을 강조하며 비판적 사고를 가르쳐왔지만 스스로 설명할 수 없는 무기력함과 인공지능의 친절함 뒤에 숨겨진 강력한 힘을 느끼게 된다. 이것이 권한 위임의 진짜 무서운 점이다. 강제가 아니라는 것. 우리가 자발적으로 기꺼이 내어준다는 것. 검색에서 답변으로, 답변에서 수행으로 그렇다면 이 흐름은 어디서 온 것일까? 1990년부터 2025년까지를 극악하게 단순화해보자면, 우리는 구글과 네이버의 '검색 엔진의 시대'를 지나 챗GPT 독주와 제미나이의 역전 드라마를 지켜보며 '답변 엔진의 시대'를 경험했다. 그런데 인간의 편리하고자 하는 욕망은 손쉽게 답변을 얻는 것을 넘어, 이제는 그 답으로 실제 일까지 처리하는 '수행 엔진의 시대'를 열고 있다. 동그라미가 옳은지 네모가 옳은지 귀띔만 해줘도 신통방통하다고 여기던 인간의 욕망은, 동그라미가 맞다면 직접 그려달라는 게으름(?)으로 내달리고 있는 모습이다. 2026년 신년 초 업계를 떠들썩하게 한 주인공은 단연 오픈클로다. 텔레그램으로 나의 홈PC에 살면서 일을 도와주고 대신해주는 인공지능 비서의 미래를 엿보게 한 신선한 경험이었다. 뒤이어 엔트로픽의 클로드코드가 시장을 달구기 시작했고, 단 한 줄의 프롬프트로 제법 그럴듯한 앱이 실수 없이 만들어지는 경험은 코딩을 전혀 모르는 사람들에게까지 문을 열었다. 여러분이 알고 있든 모르고 있든, 2026년 본격적인 에이전트의 시대가 열린 것이다. 친절함 뒤에 숨겨진 칼날 항상 새로운 기술의 달콤함은 예리한 칼날을 숨기고 있다. 우리가 자발적으로 내어놓은 권한을 AI 기술은 조용히 집어삼키고, 어느 순간 우리를 지나쳐 어떤 새로운 존재로 나아가고 있는 듯하다. 인공지능 기술이 인간을 보조한다는 나의 오래된 인식은 오래전에 깨졌다. 그래서 지금 이 시점에 필요한 것은 무엇일까. 첫째, 멈춰서 확인하는 습관이다. 에이전트가 권한을 요청할 때 왜 필요한지 이해할 수 없다면, 주지 않는 것이 원칙이어야 한다. 이해 없는 승인이 습관이 되면 주도권은 돌이킬 수 없이 넘어간다. 둘째, 위임하지 말아야 할 영역의 기준이 필요하다. 일정 관리와 메일 정리를 맡기는 것과, 재무 데이터나 개인정보에 대한 판단을 맡기는 것은 차원이 다르다. 편리함의 크기가 아니라 위험의 크기로 판단해야 한다. 셋째, 개인의 주의력만으로는 한계가 있다. 에이전트가 접근할 수 있는 권한의 범위, 사용자에게 설명해야 할 의무, 비상시 차단할 수 있는 장치에 대한 사회적 합의와 제도가 함께 필요하다. 지금이 마지막 질문을 던질 타이밍 이렇게 빠르게 발전하는 인공지능 기술의 흐름 속에서 놓치지 말아야 할 것은 타이밍이다. 멈춰야 할 시점, 돌아봐야 할 시점, 잠시 멈추고 함께 의논해야 할 시점. 인간이 중심이 되어 주체적으로 인공지능을 다룰 수 있는 마지막 구간을 우리는 지금 지나고 있는 것일지도 모른다. 하지만 에이전트는 반란을 꿈꾸지 않는다. 그럴 필요가 없다. 우리가 스스로 문을 열어주고 있으니까. "우리는 어디까지 우리의 권한을 내어주는 것이 옳은가?" 이 질문이 늦었다고 느낀다면, 그것이야말로 지금 당장 던져야 할 이유다. 온전히 우리 인류 모두가 함께 짊어져야 할 문제일 것이다.

2026.03.23 16:38이선종 컬럼니스트

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