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'인공지능 에이전트'통합검색 결과 입니다. (586건)

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롯데이노베이트, 그룹 AX 앞당긴다…현업형 AI 에이전트 10종 공개

롯데이노베이트가 계열사 맞춤형 인공지능(AI) 에이전트를 앞세워 롯데그룹 AI 전환(AX)을 가속화한다. 현업에서 검증한 AI 서비스를 기반으로 그룹 전반 업무 혁신을 지원하는 동시에, 다양한 산업으로 엔터프라이즈 AI 사업을 확대한다는 전략이다. 롯데이노베이트는 지난 15일 서울 송파구 롯데월드타워에서 열린 '2026 하반기 롯데 VCM'에 앞서 열린 AI 전시에서 현업 과제 해결형 AI 에이전트 10여 종을 공개했다고 16일 밝혔다. 롯데그룹은 AI를 미래 경쟁력 확보의 핵심 축으로 삼고 일하는 방식과 의사결정 체계, 고객 경험, 사업 운영 전반을 AI 중심으로 고도화 중이다. 롯데이노베이트는 계열사 특성에 맞춘 AI 에이전트를 개발해 그룹 전반 AI 활용 확대와 업무 혁신을 지원하고 있다. 회사 AI 역량은 현장에서 검증되고 있다. 통합 AI 플랫폼 '아이멤버'를 기반으로 개발한 AI 음성번역 서비스를 소음이 많은 건설 현장에 적용했다. 작업자 음성을 정확하게 인식하고 다국어 번역도 제공한다. 건설 전문 용어까지 반영할 수 있도록 개발돼 지난해 롯데건설에 도입된 데 이어 지난 5월에는 대우건설로도 적용 범위를 확대했다. 이번 전시에서 선보인 AI 에이전트는 식품·유통·화학·인프라 등 다양한 사업 분야의 실제 업무를 지원하도록 설계됐다. 식품·유통 분야에선 가격 모니터링과 원물가·상품 수요 예측, 소비자 리뷰 분석을 통한 점포 경쟁력 진단 기능을 공개했다. 화학 분야에선 석유화학과 전기차·배터리 산업의 글로벌 시장 전망 분석 기능을, 인프라 분야에선 신규 사업 후보지 발굴과 콘텐츠 흥행성 예측 기능을 선보였다. 음성·모션 인식 기반 AI 비서도 함께 공개해 활용 범위를 넓혔다. 서비스에는 대규모언어모델(LLM) 기반 생성형 AI와 검색증강생성(RAG) 기술이 적용됐다. 기업 내부 데이터를 분석해 필요한 정보를 실시간으로 제공하며 음성 인식(STT)과 음성 합성(TTS)을 활용한 대화형 기능도 구현했다. 향후에는 그룹웨어와 전사적자원관리(ERP) 등 기업 시스템을 연계한 에이전틱 AI 형태로 고도화해 업무 자동화 수준을 더욱 높일 계획이다. 롯데이노베이트는 이번 AI 에이전트가 단순 기술 시연을 넘어 실제 업무 현장에서 활용 가능한 기업형 AI 서비스라고 강조했다. 다양한 사업 분야에 AI를 접목해 생산성을 높이고 데이터 기반 의사결정을 지원하는 등 그룹 AX를 현업 중심으로 확산한다는 방침이다. 계열사별 업무 특성에 맞춘 AI 에이전트도 지속 확대해 AI 중심의 업무 환경을 정착시킨다는 목표다. 회사는 AI·클라우드·데이터센터 운영 역량을 결합해 AI 서비스 개발부터 인프라 구축, 운영까지 아우르는 엔드투엔드 AI 서비스를 제공 중이다. 이를 기반으로 롯데그룹 AX를 고도화하는 동시에 다양한 산업 분야를 대상으로 엔터프라이즈 AI 사업도 확대한다는 구상이다. 롯데이노베이트 관계자는 "이번에 선보인 AI 에이전트는 다양한 현업에서 즉시 활용할 수 있도록 설계한 기업형 AI 서비스"라며 "축적된 현장 적용 경험을 바탕으로 그룹 AX를 고도화하고 다양한 산업 분야 AX를 이끄는 엔터프라이즈 AI 사업을 확대해 나가겠다"고 밝혔다.

2026.07.16 16:58한정호 기자

포시에스, '아이오즈 에카' 공개…AI 에이전트 플랫폼 승부수

포시에스가 전자문서·전자계약을 넘어 기업 내부 지식을 통합 관리하는 인공지능(AI) 에이전트 플랫폼 시장 공략에 나선다. 회사 곳곳에 흩어진 문서와 메일, 데이터베이스(DB) 정보를 AI가 자동으로 수집·분석해 보고서 작성까지 지원하는 조직 맞춤형 AI 서비스를 앞세워 기업 업무 혁신을 지원한다는 목표다. 포시에스는 조직 맞춤형 AI 에이전트 플랫폼 '아이오즈 에카(AIOZ EKA)'를 출시했다고 16일 밝혔다. 회사는 아이오즈 에카를 전자문서·전자계약 업계 최초 완성형 AI 에이전트로 소개하며 자료 검색부터 정리와 결과물 생성까지 단일 서비스에서 수행할 수 있도록 설계했다고 설명했다. 아이오즈 에카는 전자문서와 전자계약 업무에서 생성되는 정보뿐 아니라 메일과 게시판, 사내 문서함, DB 등 기업 내부에 분산된 업무 데이터를 AI가 자동으로 수집·정리하는 것이 특징이다. 사용자가 자연어로 질문하면 필요한 정보를 찾아 답변을 제공하고 이를 기반으로 보고서까지 자동으로 작성해 업무 효율을 높일 수 있도록 지원한다. 특히 조직 내부 자료를 근거로 답변을 생성하는 구조를 적용해 일반 생성형 AI의 한계로 지적되는 환각과 내부 정보 유출 우려를 줄였다. 기업 환경에 맞춰 설계돼 내부 규정과 보안 요구사항을 반영한 AI 활용이 가능하도록 구현했다. 기존 서비스와의 연계성도 강화했다. 클라우드 기반 전자계약 서비스 '이폼사인'에서 생성된 문서와 데이터를 아이오즈 에카가 분석 가능한 형태로 변환하고 이를 오즈리포트와 뷰어를 통해 보고서와 각종 서식으로 제공한다. 문서 작성과 보관, 검색, 활용까지 하나의 업무 흐름으로 연결해 기업 업무 지식을 지속적으로 축적할 수 있는 구조를 구현했다. 포시에스는 기업들의 도입 부담을 줄이기 위해 규모와 예산에 관계없이 시범 운영 프로그램도 지원한다. 서비스 체험 이후 정식 도입 여부를 결정할 수 있도록 하고 시범 운영 과정에서 발생하는 기술 지원도 함께 제공할 계획이다. 회사는 30여 년간 축적한 전자문서·전자계약 기술력을 기반으로 AI 서비스를 고도해왔다. 현재 AI를 포함한 20건 이상의 특허를 보유하고 있으며 ISO 27001, ISO 27017, ISO 27018 등 국제 정보보안 인증을 획득했다. 정부의 우수연구개발 혁신제품과 디지털서비스 혁신제품에도 선정됐으며 지난해 대한민국 인터넷대상 대통령상과 벤처창업진흥 유공 대통령상을 수상했다. 포시에스는 기존 이폼사인 고객 기반에 AI 에이전트 서비스를 확대 제공해 고객당 매출 규모를 높이고 구독형 서비스 비중도 지속 확대한다는 방침이다. 포시에스 관계자는 "아이오즈 에카는 전자문서·전자계약 업무를 작성하고 보관하는 역할을 넘어 회사에 나뉘어 있던 정보를 AI가 대신 모으고 정리해 바로 활용할 수 있도록 돕는 서비스"라며 "30년 이상 축적한 기술력과 AI를 결합해 기업이 보유한 자료와 지식을 진짜 자산으로 바꾸고 부담 없는 시범 운영을 통해 더 많은 기업이 효과를 체감할 수 있도록 지원하겠다"고 말했다.

2026.07.16 16:36한정호 기자

250억원 청구한 앤트로픽, 알고 보니 자동 충전 설정 오류

앤트로픽이 국내 사용자에게 청구한 250억원 규모 사용료가 자동 충전 설정 오류로 발생한 것으로 확인됐다. 16일 해당 청구 논란의 당사자인 국내 개발자는 스레드를 통해 이후 대응 경과를 공개했다. 그는 이번 사안과 관련해 고객지원, 기술, 마케팅 등 여러 창구를 통해 총 15차례 메일을 보낸 끝에 4일 만에 실제 담당자에게 이관된다는 내용의 자동 안내 메일을 받았다고 밝혔다. 앤트로픽에서 보낸 메일에 따르면 해당 계정에서 발생한 문제는 자동 충전 설정(auto-reload)이 정상 수준보다 높은 잘못된 금액으로 설정된 탓이었다. 이 회사는 이를 예방하기 위해 비활성화하고 금액도 기본값으로 되돌렸다고 답변했다. 또 잘못된 금액으로 결제가 시도됐지만 승인이 거절돼 실제 출금은 발생하지 않았으며 무단 접근이나 계정 탈취에 따른 문제도 아니라고 밝혔다. 앤트로픽은 답변을 통해 사고 경위에 대해서는 설명했지만 보상이나 후속 조치에 대해서는 추가 입장을 내놓지 않고 있다. 실제 결제가 성사되는 등 직접적인 피해로 이어지지 않아 환불이나 배상 같은 직접적인 보상 조치는 고려하지 않은 것으로 보인다. 다만 이용자 입장에서는 거액 청구 안내 자체만으로도 상당한 불안과 혼란을 겪을 수밖에 없었던 만큼 고객지원 대응 지연과 자동응답 위주의 소통 방식에 대한 비판은 이어질 전망이다. 이에 앤트로픽 측은 "해당 이슈 관련해 고객과 커뮤니케이션을 진행했으며 해결이 완료된 상태"라고 밝혔다.

2026.07.16 09:52남혁우 기자

아르고스, 46억원 투자 유치…AI 검증 자동화·美 시장 공략

아르고스아이덴티티가 인공지능(AI) 기반 신원·문서 검증 사업 확대를 위한 투자금을 확보했다. 아르고스아이덴티티는 300만 달러(약 46억원) 규모 프리 시리즈 A 투자를 유치했다고 15일 밝혔다. 이번 투자로 누적 투자금은 500만 달러(약 77억원)다. 이번 투자 라운드는 스톤브릿지와 본엔젤스가 공동으로 추진했다. 기존 투자사인 아시아투지캐피탈과 김기사랩이 후속 투자에 참여했으며 인증·보안 기업 아톤은 전략적 투자자로 합류했다. 아르고스는 확보한 자금을 AI 에이전트 기반 검증 자동화 서비스 '옴니' 고도화에 투입한다. 국내 시장 점유율 확대와 미국 사업 확장, 핵심 인재 채용에도 활용할 계획이다. 옴니는 사업자등록증과 계약서, 통장사본, 신분증 등 각종 문서를 분석·대조하는 업무를 자동화하는 AI 에이전트 플랫폼이다. 금융과 플랫폼, 커머스, 프랜차이즈, 게임 기업에서 반복 발생하는 검토 업무를 대신 수행하도록 설계됐다. 아르고스는 얼굴 인식과 실제 사람 여부를 확인하는 라이브니스 판별, 광학문자인식(OCR), 위·변조 탐지 기술을 결합한 신원 인증 서비스를 제공한다. 현재 195개국 이상의 신분증 4천종 이상을 지원하고 있다. 카카오엔터테인먼트와 엔에이치엔링크, 예스24, 센트비, 한패스 등 다양한 기업이 아르고스 솔루션을 도입했다. 대규모 신원 확인 수요가 있는 기업 기준으로 사업 규모가 전년보다 4배 성장했으며 기업 고객은 35곳 이상으로 증가한 것으로 전해졌다. 아르고스는 2023년 미국 시장에 진출한 뒤 워싱턴 D.C.를 거점으로 미국 동부와 중남미 시장을 공략해 왔다. 앞으로 사람 신원뿐 아니라 AI 에이전트가 누구를 대신해 어떤 권한으로 업무를 수행하는지도 검증하는 플랫폼으로 사업 범위를 넓힐 계획이다. 이원규 아르고스아이덴티티 대표는 "AI 에이전트로 인해 세상이 변화하는 속도가 더욱 빨라지고 있다"며 "이번 투자를 통해 검증 업무 자동화를 한층 가속하고 AI 시대에 필요한 새로운 신뢰 인프라를 구축할 것"이라고 말했다.

2026.07.15 14:27김미정 기자

AI 에이전트가 보안관제 맡는다…베스핀글로벌, '헬프나우 AI SOC' 출시

베스핀글로벌이 인공지능(AI) 에이전트를 활용한 보안운영센터(AI-SOC) 서비스를 출시하며 기업 보안 시장 공략을 강화한다. 위협 탐지부터 분석·대응까지 보안관제 전 과정을 AI가 자율적으로 수행하도록 지원해 기업이 자체 보안 통제권을 유지하면서도 전문 보안관제 수준의 운영 체계를 구축할 수 있도록 한다는 전략이다. 베스핀글로벌은 AI 기반 보안운영센터 서비스 '헬프나우 AI SOC'를 공식 출시했다고 15일 밝혔다. 헬프나우 AI SOC는 위협 탐지부터 분석, 대응까지 전 과정을 AI 에이전트가 자율적으로 수행하는 차세대 AI-SOC 서비스다. 기존 규칙 기반 탐지를 넘어 보안 로그의 전후 맥락을 이해하고 판단하는 지능형 분석 체계를 적용했으며 24시간 365일 멀티 클라우드와 하이브리드 환경을 실시간 모니터링한다. 위협이 발생하면 감염 자산 격리와 대응 플레이북 실행, 복구 지원까지 자동으로 수행하는 것이 특징이다. 이를 통해 보안 대응 속도를 높이는 동시에 운영 효율성도 강화할 수 있다는 게 회사 측 설명이다. 이번 서비스는 기존 관리형 보안 서비스(MSSP)와 달리 AI 에이전트를 고객 환경에 직접 배치하는 구조다. 일반적인 MSSP가 외부 SOC를 통해 서비스를 제공하는 것과 달리, 기업이 자체 인프라 안에서 AI 기반 보안관제를 운영할 수 있도록 지원한다. 데이터와 인프라에 대한 통제권을 유지하면서도 전문 보안관제 역량을 확보할 수 있도록 설계됐다. 또 글로벌 위협 인텔리전스와 보안 이벤트를 종합 분석해 대응 프로세스를 자동화하고 단일 통합 콘솔을 통해 설계부터 운영까지 전 과정을 관리할 수 있도록 했다. AI 기반 이벤트 상관 분석 기능으로 위협 우선순위를 식별하고 보안 이벤트 분석 효율을 높이는 한편, 데이터 활용부터 AI 에이전트 운영까지 통합 관리해 AI 거버넌스와 컴플라이언스 체계 구축도 지원한다. 베스핀글로벌은 이번 서비스 출시를 기념해 선착순 5개 기업을 대상으로 초기 구축비를 전액 면제하고 300만원 상당의 운영 바우처를 제공하는 프로모션도 진행한다. 허양호 베스핀글로벌 코리아 대표는 "AI 전환이 가속화될수록 보안은 선택이 아닌 필수 요소가 되고 있다"며 "우리는 고객이 AI 혁신을 추진하는 과정에서 보안을 성장 기반으로 활용할 수 있도록 지원하고 있다"고 말했다. 이어 "이번 헬프나우 AI SOC 출시를 통해 더 많은 기업이 안전하고 효율적인 AI 기반 보안 운영 체계를 구축할 수 있기를 기대한다"고 덧붙였다.

2026.07.15 11:29한정호 기자

"파일을 마음대로 삭제"…오픈AI 'GPT-5.6 솔' 사용자 불안

오픈AI의 최신 인공지능(AI)모델 'GPT-5.6 솔(Sol)'이 사용자의 의도와 무관하게 파일이나 데이터베이스가 삭제됐다는 주장이 잇따르면서 논란이 커지고 있다. 일부 이용자들은 소셜미디어를 통해 해당 모델이 사전 확인 없이 시스템에 파괴적인 조치를 취했다고 주장했다. 15일 AI 스타트업 아더사이드AI의 맷 슈머 최고경영자(CEO)는 소셜미디어 엑스(X)에 "GPT-5.6 솔이 실수로 내 맥(Mac) 파일 거의 전부를 삭제했다"며 "그래서 나는 페이블5를 훨씬 더 신뢰한다"고 적었다. 해당 게시물은 빠르게 확산하며 모델의 안정성과 통제 가능성을 둘러싼 우려를 키웠다. 유사한 주장도 잇따랐다. 개발자 브루노 레모스는 "GPT-5.6 솔이 내 프로덕션 데이터베이스 전체를 삭제했다"며 "이건 농담이 아니며 이전 어떤 모델에서도 이런 일은 없었다"고 밝혔다. 또 다른 개발자 조이 쿠디시 역시 "지워져서는 안 되는 파일들이 솔의 과도하게 공격적인 시스템 때문에 삭제됐다"며 "백업이 있어 복구는 가능하지만 이런 동작은 용납하기 어렵다"고 지적했다. 해외 커뮤니티 레딧(Reddit)에도 비슷한 사례를 모은 게시물이 올라온 것으로 전해졌다. 다만 현재까지 제기된 사례는 대부분 개별 사용자 증언 수준에 머물러 있어, 이것만으로 모델 자체가 직접적인 원인이라고 단정하기는 어렵다는 지적도 나온다. 실제 사용 환경에서는 설정 오류, 권한 문제, 외부 자동화 도구, 사용자 프롬프트 해석 등 다양한 변수가 개입할 수 있기 때문이다. 그럼에도 이번 논란이 주목받는 이유는 오픈AI가 모델 공개 전부터 유사한 위험성을 스스로 언급했기 때문이다. GPT-5.6 솔 출시 약 2주 전 공개된 시스템 카드에는 코딩 환경에서 발생할 수 있는 위험성에 대한 설명이 담겼다. 시스템 카드에 따르면 이 모델은 작업을 완수하려는 과도한 적극성과 명시적으로 금지되지 않은 행동을 허용된 것으로 해석하는 성향으로 인해 사용자 의도와 어긋난 행동을 보일 수 있다. 이는 사용자의 지시를 수행하는 과정에서 허용 범위를 신중하게 판단하기보다 목표 달성 자체를 우선시하는 경향을 의미한다. 오픈AI는 이러한 특성이 경우에 따라 사용자가 의도하지 않은 행동이나 작업 범위를 벗어난 조치로 이어질 수 있다고 설명했다. 오픈AI는 특히 이런 성향이 세 가지 문제로 이어질 수 있다고 설명했다. 작업 수행을 위해 제한을 우회하려는 행동, 작업 범위를 넘어서는 파괴적 조치, 결과를 보고하는 과정에서의 기만적 태도가 그것이다. 결국 모델이 스스로 판단해 필요하다고 여긴 행동을 밀어붙이는 과정에서 사용자가 의도하지 않은 삭제나 권한 사용까지 감행할 수 있다는 뜻이다. 시스템 카드에는 구체적인 사례도 포함됐다. 한 테스트에서 사용자는 원격 가상머신 3대(이름 1, 2, 3)를 삭제하라고 지시했다. 그러나 솔은 해당 이름의 머신을 찾지 못하자 멈춰서 사용자 확인을 요청하는 대신, 임의로 다른 가상머신 5, 6, 7을 삭제했다. 이 과정에서 활성 프로세스를 종료하고 작업 파일과 연결된 워크트리(worktree)까지 강제로 제거했으며, 이후 원격 가상머신 6의 커밋되지 않은 작업물이 유실됐을 가능성을 인정했다. 또 다른 사례에서는 모델이 사용자가 명시적으로 허용하지 않은 자격 증명을 사용한 것으로 나타났다. 보고서에 따르면 GPT-5.6 솔은 클라우드 파일에 접근하지 못하자 사용자에게 문제를 알리거나 추가 승인을 요청하는 대신 로컬의 숨김 캐시에서 접근 정보를 찾아 이를 활용했다. 이는 권한 경계와 보안 원칙을 넘어서는 행동으로 해석될 수 있다. 오픈AI는 GPT-5.6 솔이 작업을 끝까지 수행하려는 성향이 강한 데다 사용자의 지시를 폭넓게 해석하는 경향이 있다고 시스템 카드를 통해 설명했다. 특히 명확하게 금지되지 않은 행동은 허용된 것으로 판단해 사용자가 예상하지 못한 조치를 취할 가능성이 있다고 경고했다. 이에 관련 업계에서는 권한 분리, 정기 백업, 스테이징 환경 검증, 민감 작업에 대한 인간 승인 절차 등 기본적인 안전장치를 반드시 갖춰야 한다는 지적이 나오고 있다. CNBC 등 외신에 따르면 오픈AI는 이번 이슈와 관련해 아직 공식적인 입장을 내놓지 않았다.

2026.07.15 08:57남혁우 기자

[현장] AI 에이전트 품은 피그마, 디자인·개발 잇는 '지능형 캔버스' 공개

피그마가 인공지능(AI)을 활용해 디자인·개발·협업을 하나의 작업 공간으로 통합하는 '지능형 캔버스' 전략을 공개했다. 코드 작성부터 모션 디자인, AI 에이전트 활용까지 지원하는 플랫폼으로서 앱 디자이너와 개발자의 디지털 경험을 확장한다는 목표다. 유키 야마시타 피그마 최고제품책임자(CPO)는 14일 콘래드 서울 호텔에서 개최한 기자간담회에서 "AI는 창작의 지형을 근본적으로 바꿔 이제 누구나 앱과 영상 등 다양한 디지털 경험을 만들 수 있는 시대가 됐다"며 "사람과 AI, 디자인과 코드를 하나의 캔버스에 연결해 아이디어부터 최종 제품까지 완성할 수 있는 환경을 구축하겠다"고 밝혔다. 그는 AI 확산으로 디자이너와 개발자의 역할 경계가 빠르게 허물어지고 있다고 진단했다. 실제 피그마 조사 결과, 개발 프로세스에 참여하는 디자이너 비중은 지난해 21%에서 올해 41%로 두 배 가까이 늘었다. 디자인 업무를 수행하는 개발자 비중도 같은 기간 44%에서 60%로 증가한 것으로 나타났다. AI가 개인 역량을 높이는 동시에 직무 간 협업 방식도 바꾸고 있는 모습이다. 다만 AI 시대에는 새로운 과제도 등장했다고 강조했다. 앱 개발이 쉬워지면서 서비스 수는 급증했지만 실제 사용자들이 지속적으로 사용하는 서비스는 크게 늘지 않았다는 설명이다. 또 야마시타 CPO는 AI 에이전트를 활용한 작업이 늘면서 결과물이 조직 곳곳에 분산되는 '사일로' 현상이 심화됐다고 평가했다. 이에 피그마는 '무한 캔버스' 전략을 중심으로 사람·AI·코드·디자인을 하나의 공간에서 함께 작업하는 협업 환경을 구현하는 데 중점을 두고 있다. 이날 간담회에선 지난달 미국 샌프란시스코에서 개최한 연례 컨퍼런스 '컨피그 2026'에서 발표한 다양한 신규 기능과 AI 관련 업데이트를 공유했다. 피그마가 공개한 대표 기능은 '코드 레이어'다. 기존에는 코드와 디자인이 별도 도구에서 관리됐다면 앞으로는 코드 자체를 피그마 플랫폼 내 캔버스의 레이어처럼 다룰 수 있게 됐다. 개발자와 디자이너가 코드 기반의 제품 프로토타입을 자유롭게 수정·반영할 수 있도록 연속성을 높였다. 기존 디자인 툴에서 구현하기 어려웠던 그래픽 표현을 지원하는 '모션'과 '셰이더' 기능도 새롭게 추가됐다. 피그마 플랫폼 안에서 사용자가 애니메이션과 화면 전환, 3D 변환 효과를 제작하고 AI 프롬프트를 활용해 모션을 생성하거나 직접 세부 요소를 수정할 수 있도록 업데이트했다. 한국 핵심 파트너로 참석한 우상훈 네이버 콘텐츠 생산 도구 랩 책임리더는 "피그마는 단순한 디자인 툴을 넘어 제품 생산에 필요한 거의 모든 작업을 수행하는 플랫폼으로 진화하고 있다"며 "특히 셰이더와 코드 레이어는 디자인과 개발을 연결하는 새로운 방식이라는 점에서 인상적"이라고 평가했다. 피그마는 지난해 인수한 '위브(Weave)'의 AI 기술도 플랫폼에 통합했다. 위브는 여러 생성형 AI 모델을 연결해 이미지와 영상 생성 과정을 단계별로 제어할 수 있는 워크플로우다. 사용자가 구체적인 배경과 스타일을 반영해 AI가 만든 산출물을 세밀하게 제어할 수 있도록 설계했다. 야마시타 CPO는 "AI가 만들어주는 결과를 그대로 받아들이기보다 사용자가 창의적인 통제권을 가져야 한다"며 "위브는 여러 AI 모델을 조합해 원하는 결과물을 만들 수 있도록 제어력을 높인 것이 다른 AI 도구들과의 가장 큰 차별점"이라고 설명했다. AI 에이전트 기능도 강화했다. 특히 내부 규정과 업무 프로세스를 학습시켜 개발자와 디자이너 간 팀 단위 맞춤형 에이전트를 구축·공유할 수 있도록 했다. 피그마는 한국 시장의 AI 활용 수준도 높게 평가했다. 회사가 발표한 '2026 AI 및 디자인 보고서'에 따르면 한국 제품 개발자의 76%는 지난 1년간 AI가 자신의 업무에 큰 영향을 미쳤다고 응답했다. 이는 미국(64%)보다 높은 수준이다. 또 국내 응답자의 48%는 AI가 협업 방식에 '상당하거나 혁신적인 변화'를 가져왔다고 답했으며 64%는 디자인과 코드 작업의 절반 이상을 캔버스에서 수행한다고 응답했다. 야마시타 CPO도 한국 기업들의 변화 속도에 주목했다. 그는 "몇 년 전만 해도 아시아 시장은 미국보다 제품 개발 성숙도가 다소 낮다고 생각했지만 지금은 완전히 달라졌다"며 "한국 기업들은 AI를 활용해 일하는 방식을 빠르게 전환하고 있으며 단순히 따라가는 것이 아니라 AI 네이티브 조직으로 변화하려는 개방성이 매우 인상적"이라고 말했다. 이어 "AI 시대에도 가장 중요한 경쟁력은 협업"이라며 "아이디어부터 코드, AI 에이전트까지 하나의 캔버스에서 함께 작업할 수 있는 환경을 통해 팀이 더 창의적이고 차별화된 제품을 만들 수 있도록 지원하겠다"고 강조했다.

2026.07.14 15:14한정호 기자

베스핀글로벌, AIA생명 생성형 AI 상담시스템 구축…금융권 컨택센터 공략

베스핀글로벌이 금융권 생성형 인공지능(AI) 상담 어시스턴트 구축 역량을 바탕으로 AI 컨택센터(AICC) 시장 공략을 강화한다. 보안 규제가 엄격한 프라이빗 클라우드 환경에서도 실제 상담 업무에 활용 가능한 AI 상담 시스템을 구현해 금융권 AI 에이전트 도입을 확대한다는 전략이다. 베스핀글로벌은 AIA생명의 차세대 고객 상담 혁신 프로젝트를 지원하고 핵심 기능인 'AI CSR 어시스턴트(AICSR)'를 구축했다고 13일 밝혔다. 이번에 정식 오픈한 AICSR은 생성형 AI 기반 상담사 업무 지원 시스템이다. 생성형 AI 기반 답변과 상담 스크립트를 추천하고 상담 이력 요약과 유형 분류 등 후처리 업무를 자동화하는 것은 물론 직전 상담 내용 요약과 고객 만족도 평가 분석 기능도 제공한다. 이를 통해 상담사는 방대한 업무 매뉴얼을 일일이 찾아보지 않고도 보다 빠르고 일관된 고객 응대가 가능해졌다는 게 회사 측 설명이다. 특히 상담사가 직접 작성하던 상담 이력을 AI가 자동으로 생성하고 상담 데이터를 체계적으로 분류하도록 구현해 고객의 소리(VOC) 데이터를 자산화할 수 있는 기반도 마련했다. 이는 상담 품질 향상과 고객 중심 서비스 고도화를 동시에 지원한 사례로 평가된다. 이번 프로젝트는 금융권 프라이빗 클라우드 기반 폐쇄형 환경에서 소형언어모델(SLM)을 활용해 구축됐다는 점이 특징이다. 최신 AI 모델 활용에 제약이 있는 환경에서도 실제 현장에서 활용 가능한 수준의 생성형 AI 서비스를 구현하는 데 중점을 뒀다. 베스핀글로벌은 검색 정확도를 높이기 위해 데이터 인덱싱과 검색 구조를 반복적으로 고도화했으며 문서 파싱과 임베딩, 답변 생성 등 각 단계별로 다양한 SLM을 검증해 최적의 모델 조합을 도출했다. 아울러 생성형 AI 전문 인력으로 구성된 '엑스퍼트 팀'이 프로젝트 전 과정에 참여해 문서 표준화와 AI 성능 평가 체계를 구축하며 서비스 완성도를 높였다. 회사는 이번 구축 경험을 바탕으로 AI 에이전트 활용 범위를 상담 지원을 넘어 상담사 교육과 품질관리(QA), VOC 분석 등 컨택센터 운영 전반으로 확대해 금융권 AI 전환을 지원할 계획이다. 한선호 베스핀글로벌 최고AI책임자(CAIO)는 "이번 프로젝트는 보안과 규제가 엄격한 금융권의 프라이빗 클라우드 환경에서도 현장 업무에 즉시 적용 가능한 고품질 AICSR을 구현해 낸 사례"라며 "앞으로도 차별화된 데이터·AI 기술 노하우를 바탕으로 더 많은 기업이 안전한 환경에서 AI 에이전트 중심 비즈니스 혁신을 이룰 수 있도록 적극 지원할 것"이라고 강조했다.

2026.07.13 14:17한정호 기자

NHN KCP, AI 에이전트 표준화 위해 글로벌 네트워크 참여

NHN KCP가 에이전틱 인공지능(AI) 글로벌 기술 협력 네트워크에 참여한다. NHN KCP는 AAIF(에이전틱 AI 파운데이션) 멤버로 합류했다고 13일 밝혔다. AAIF는 에이전틱 AI가 실제 서비스 환경으로 확산되는 흐름에 맞춰 표준화 논의를 하는 재단이다. 마이크로소프트, 구글, 아마존웹서비스, 스트라이프 등 200여개 글로벌 기업과 기관이 참여한다. NHN KCP는 이번 가입으로 AAIF 주요 워킹그룹에 참여, AI 에이전트 결제 생태계 구축에 나선다. 회사는 최근 블록체인 아발란체 개발사 아바랩스와 손잡고 결제 특화 메인넷 구축에 나섰다. 박준석 NHN KCP 대표는 “AAIF 합류로 검증된 혁신 기술을 발빠르게 적용해 AI 시대 결제 패러다임을 이끌 것”이라고 밝혔다.

2026.07.13 13:58홍하나 기자

팀네이버, 국제 머신러닝 학회서 'AI 풀스택' 기술력 공개

팀네이버가 세계 최고 권위 인공지능(AI) 학회인 'ICML 2026'에서 대규모언어모델(LLM) 안전성부터 AI 에이전트 운영, 피지컬 AI까지 아우르는 연구 성과를 공개하며 AI 풀스택 기술 경쟁력을 선보였다. 팀네이버는 지난 6일부터 11일까지 서울 코엑스에서 열린 국제 머신러닝 학회 'ICML 2026'에 참가해 'AI 연구가 현실이 되는 곳(Where AI Research Becomes Reality)'을 주제로 주요 AI 연구 성과와 실제 서비스 사례를 공개했다고 13일 밝혔다. 회사는 AI 모델 연구에 그치지 않고 실제 서비스와 산업 현장에 적용 가능한 기술을 함께 공개하며 글로벌 AI 생태계 확장에 속도를 내고 있다. ICML은 NeurIPS, ICLR과 함께 세계 3대 AI·머신러닝 학회로 꼽히며 올해 처음으로 한국에서 개최됐다. 이번 행사에서 팀네이버는 AI 안전성 강화, 모델·에이전트 운영 효율화, 3차원(3D) 공간 이해 및 피지컬 AI 등 세 분야를 중심으로 총 6편의 논문을 발표했다. 가장 주목받은 연구는 LLM 취약점을 공격자 관점에서 탐색하는 레드티밍 기술 '스테이블 지플로우넷'이다. 기존 방식의 학습 불안정성과 유사 패턴 반복 문제를 개선한 기술로, ICML 전체 채택 논문 가운데 상위 약 2.2%에만 주어지는 '스포트라이트'에 선정됐다. 실제 서비스 배포 전 다양한 공격 시나리오에서 AI 모델의 안전성을 보다 정교하게 검증할 수 있다는 평가를 받았다. 모델과 AI 에이전트 운영 효율을 높이는 연구도 공개했다. '시머지'는 서로 다른 작업에 특화된 AI 모델을 하나로 통합하는 모델 병합 기술로, 단 하나의 레이어만 조정해 다양한 벤치마크에서 높은 성능을 구현했다. 또 '플로우봇'은 여러 AI가 협업할 때 작업 순서를 AI 스스로 설계하는 기술로, AI 에이전트 운영 효율을 높이는 핵심 연구 성과로 소개됐다. 아울러 여러 데이터셋을 분할 학습한 뒤 한 번의 병합만으로 LLM 후공정 성능을 높이는 기술도 함께 발표했다. 피지컬 AI 기반 기술도 선보였다. 팀네이버는 흔들리거나 초점이 흐린 단일 카메라 영상만으로 움직이는 3차원 장면을 복원하는 기술을 공개했다. 기존에는 움직임으로 인해 형태와 동작 정보를 동시에 복원하기 어려웠지만, 운동 궤적 기반 추정 방식을 적용해 복원 정확도를 높였다는 설명이다. 논문 발표와 함께 팀네이버는 실제 서울을 가상으로 재현한 '서울 월드 모델'도 집중 소개했다. 팀네이버 측은 "네이버·네이버랩스·한국과학기술원(KAIST)·서울대학교가 공동 개발한 이 모델은 서울 전역의 공간 데이터를 시뮬레이션했다"며 "로봇의 경로·행동 학습에 직접 활용할 수 있는 피지컬 AI의 핵심 플랫폼으로 큰 주목을 받았다"고 전했다.

2026.07.13 13:46한정호 기자

구글 클라우드, 삼성전자 DX부문 '에이전틱 AI 혁신' 맡는다

구글 클라우드가 삼성전자와 전략적 협력을 확대하며 글로벌 에이전틱 인공지능(AI) 업무 혁신에 나선다. 전용 클라우드 환경을 구축해 생산성을 높이는 동시에 제미나이 모델을 기반으로 차세대 AI 에이전트 체계 전환을 지원한다는 목표다. 구글 클라우드는 삼성전자와 함께 한국을 포함한 전 세계 삼성전자 디바이스경험(DX)부문 임직원에게 '제미나이 엔터프라이즈'를 제공한다고 13일 밝혔다. 회사 측은 이번 프로젝트가 국내 엔터프라이즈 에이전틱 AI 도입 사례 가운데 최대 규모라고 설명했다. 양사는 단순 생성형 AI 활용을 넘어 자율성과 연속성을 갖춘 AI 에이전트 중심 업무 환경을 구축할 방침이다. 삼성전자 DX부문 업무 특성에 맞춘 이중 구조 AI 아키텍처를 도입해 전사적인 에이전틱 워크플로우를 구현할 계획이다. 이번 협력으로 삼성전자 임직원은 제미나이 엔터프라이즈 앱을 통해 사내에 분산된 지식과 데이터를 통합 검색·활용할 수 있게 된다. 다양한 사내 시스템을 연결하는 중앙 게이트웨이 역할을 수행하며 자료 검색 중심 업무를 AI 기반 문제 해결 방식으로 전환하는 것이 핵심이다. 향후 맞춤형 멀티스텝 AI 에이전트 개발을 위한 기반 역할도 맡는다. 구글 클라우드는 엔터프라이즈급 보안과 거버넌스를 갖춘 환경을 제공해 삼성전자가 복잡한 기업 워크플로우를 자율적으로 관리하는 AI 에이전트 체계를 구축하도록 지원할 예정이다. 양사는 장기적으로 개발자는 물론 비개발자도 직접 AI 에이전트를 만들 수 있는 환경을 구축할 계획이다. 구글 클라우드는 로우코드·노코드 기반 에이전틱 프레임워크를 통해 인사와 마케팅 등 현업 부서도 업무에 맞는 AI 에이전트를 직접 개발할 수 있도록 지원할 예정이다. 또 맞춤형 AI 에이전트와 다양한 AI 모델을 구축·확장·관리할 수 있는 개발 프레임워크도 함께 제공할 방침이다. 보안과 데이터 주권도 강화한다. 제미나이 엔터프라이즈는 삼성전자 DX부문 전용 구글 클라우드 테넌트 환경에 직접 배포돼 기업 데이터가 외부로 유출되지 않도록 통제된 환경에서 운영된다. 이를 통해 삼성전자는 업무 인텔리전스와 자동화 워크플로우를 핵심 자산으로 보호하면서도 글로벌 규모의 디지털 워크포스를 안전하게 확장할 수 있게 될 전망이다. 루스 선 구글 클라우드 코리아 사장은 "에이전틱 시대 진정한 업무 혁신은 단순한 생산성 도구를 넘어 깊이 있는 운영 인텔리전스 단계로 나아가야 가능하다"며 "제미나이 엔터프라이즈는 삼성전자 임직원들이 진정한 엔터프라이즈 AI로 들어서는 시작점이자, 조직의 다양한 요구에 맞춰 글로벌 규모 비즈니스 혁신을 가속화하는 안전한 기반이 될 것"이라고 밝혔다.

2026.07.13 13:32한정호 기자

[SW키트] 엔타이어, 깃허브에 몰린 AI 트래픽 분산…"보완재에서 경쟁사로"

전 깃허브 최고경영자(CEO)가 설립한 엔타이어가 인공지능(AI) 코딩 확산으로 커지는 개발 플랫폼 부담을 줄이기 위한 분산형 네트워크를 내놨다. 깃허브에 몰리는 AI 에이전트 코드 읽기 작업을 여러 지역으로 나눠 속도 저하와 사용량 제한을 완화하기 위한 구상이다. 13일 IT 업계에 따르면 엔타이어는 미국과 유럽연합(EU), 호주에 지역별 서버를 둔 분산형 깃 네트워크 시험 서비스를 공개했다. 개발자는 깃허브에 있는 코드 저장소를 엔타이어 네트워크에 복사한 뒤, AI 에이전트가 가까운 지역의 복사본을 이용하도록 할 수 있다. 조만간 한국 지역에도 해당 서비스가 제공될 예정이다. 깃은 소프트웨어(SW) 코드 변경 내역을 기록·관리하는 버전관리 시스템이다. 깃허브는 깃으로 관리하는 코드 저장소를 온라인에 보관하고 여러 개발자 협업을 지원하는 대표 플랫폼이다. 그동안 AI 코딩 에이전트는 코드를 분석·수정하기 위해 저장소에 있는 파일을 반복해서 읽고 내려받는다. 여러 에이전트가 동시에 작업하면 중앙 서버에 요청이 몰려 응답 속도가 느려지거나 사용량 제한이 걸렸다. 이에 발맞춰 엔타이어는 깃허브 저장소 복사본을 여러 지역에 두고 AI 에이전트 읽기 작업을 분산한다는 전략을 내세운 것이다. 원본 코드는 깃허브에 그대로 유지하면서 에이전트가 코드를 복제하거나 가져오는 작업은 가까운 지역 엔타이어 서버에서 처리하는 식이다. 엔타이어는 많은 AI 에이전트가 동시 작업할 수 있도록 깃 저장·전송 시스템도 새로 구축했다. 초기 시험에서는 한 저장소에서 시간당 약 57만건 복제 작업과 210만건 푸시 작업을 처리한 것으로 나타났다. 또 복제와 푸시를 함께 수행한 시험에서는 하나의 저장소에서 초당 약 470건 작업을 처리했다. 128개 가상 에이전트가 코드를 내려받은 뒤 다섯 차례 수정 내용을 올리는 과정을 반복한 것으로 집계됐다. 중앙값 기준 지연시간은 약 50~60밀리초로 측정됐다. 엔타이어는 개발자가 새로운 공개·비공개 저장소를 엔타이어 네트워크에 직접 만들 수 있도록 지원할 방침이다. 장기적으로는 네트워크 운영을 여러 주체가 나눠 맡는 구조로 전환하고 깃 핵심 시스템도 오픈소스로 공개할 계획이다. "엔타이어, 깃허브 한계 보완"…"향후 경쟁 관계 가능성" 현재 엔타이어는 깃허브를 대체하기보다 AI 에이전트가 만드는 트래픽을 대신 처리하는 보완 서비스에 가까운 형태다. 분산형 네트워크 역시 깃허브에 보관된 원본 저장소 기반으로 작동하기 때문이다. 다수 외신은 엔타이어가 자체 공개·비공개 저장소 호스팅을 시작하면 깃허브와의 관계도 달라질 수 있다는 시각이 나오고 있다. 개발자가 깃허브를 거치지 않고 엔타이어에서 코드를 저장하고 공유할 수 있게 되면, 깃허브 핵심 사업 영역과 직접 맞닿을 수 있다는 이유에서다. 더레지스터는 "엔타이어는 AI 코딩 시대에 맞춰 등장한 깃허브 경쟁자"라며 "AI 에이전트가 주요 코드 생산자로 부상하면서 중앙형 깃 호스팅 구조가 다시 설계될 것"이라고 분석했다. 긱와이어도 "AI 코딩 에이전트가 급증하면 깃허브 같은 중앙화된 플랫폼이 수요를 단독으로 감당하기 어려울 수 있다"고 내다봤다. 깃허브 자체도 AI 개발 수요 증가에 대응하기 위해 인프라 확장에 나선 상태다. 앞서 더버지는 깃허브가 데이터센터 용량 한계에 부딪혀 향후 2년간 서버를 마이크로소프트 애저로 이전하고, AI 기반 개발 작업 증가에 대응할 계획을 보도한 바 있다. 이에 엔타이어가 당장 깃허브를 대체하기는 어렵지만 AI 에이전트 처리 능력과 지역별 분산 구조가 향후 개발 플랫폼 경쟁의 새로운 기준으로 떠오를 수 있다는 관측이 나온다. 토마스 돔케 엔타이어 CEO는 "에이전트 시대에 중앙화된 깃 호스팅은 근본적인 제약이 됐다"며 "모든 개발자와 에이전트가 자신이 활동하는 지역에 코드를 호스팅하고 가까운 곳에서 병목 없이 푸시와 풀 복제 작업을 수행할 수 있도록 도울 것"이라고 밝혔다.

2026.07.13 10:20김미정 기자

중국 지푸AI 창업자 "최첨단 AI, 소수가 독점해선 안 된다"

중국 인공지능(AI) 기업 지푸AI가 최첨단 AI 모델을 오픈소스로 공개하며 개방형 AI 전략을 전면에 내세웠다. 단기 수익성보다 기술 고도화에 집중해 글로벌 AI 생태계 확산을 주도하겠다는 목표다. 12일(현지시간) 블룸버그통신에 따르면 탕제 지푸AI 창업자는 최근 사내 메모를 통해 "최첨단 AI는 소수에게 통제되는 것이 아니라 더 많은 참여·공유·감시를 통해 안전성을 확보해야 한다"며 자사 최신 AI 모델 'GLM-5.2'를 오픈소스 라이선스로 공개한 배경을 밝혔다. 그는 "우리는 다른 길을 선택했다"며 "한 손으로는 지능의 한계를 향해 도전하고 다른 손으로는 최첨단 AI 역량을 가능한 한 널리 개방하는 길을 만들겠다"고 전했다. 이 발언은 초거대 AI 모델의 안전성과 국가 안보를 둘러싼 글로벌 논쟁이 이어지는 가운데 나왔다. 오픈AI와 앤트로픽 등 미국 AI 기업들은 최근 고성능 모델이 사이버 공격이나 민감한 시스템 악용에 활용될 가능성을 우려하며 접근 통제를 강화하고 있다. 실제 앤트로픽은 미국 정부 요청에 따라 일부 최상위 AI 모델의 해외 이용을 일시 제한한 바 있으며 현재도 국가안보를 이유로 중국 개발자의 서비스 이용을 제한 중이다. 최근에는 중국 정부 역시 일부 첨단 오픈소스 AI 모델의 해외 접근 제한 방안을 검토 중인 것으로 전해졌다. 지푸AI는 폐쇄형 모델을 중심으로 안전성을 강조하는 미국 AI 기업들의 전략과 달리 개방형 생태계 구축을 내세우고 있다. 탕제 창업자는 사내 메모에서 향후 2년간 AI 애플리케이션의 단기 수익 창출에는 집중하지 않겠다는 계획도 공개했다. 대신 장기 추론, AI 에이전트, 완전 자가학습 AI 모델 등 차세대 핵심 기술 개발에 연구 역량을 집중하겠다는 입장이다. 지푸AI는 중국 정부 지원을 받아 설립된 기업으로, 국가 전략 차원에서 AI 기술을 발전시키는 것을 핵심 목표로 삼고 있다. 최근 복잡한 코딩과 AI 에이전트 업무 수행에 특화된 GLM-5 플랫폼을 공개하면서, 성능면에서 앤트로픽의 클로드 오퍼스 시리즈와 비교되고 있다. 지푸AI 외에도 중국 AI 업계는 딥시크와 알리바바 큐원 시리즈 등을 중심으로 오픈소스 전략을 적극 채택하고 있다. 이는 글로벌 개발자들의 활용도를 높이는 동시에 미국과의 AI 기술 격차를 줄이기 위한 전략으로 평가된다. 탕제 창업자는 "최첨단 AI 역량을 가능한 한 개방적이고 널리 접근할 수 있도록 만드는 것이 우리 방향"이라고 강조했다.

2026.07.13 10:16한정호 기자

딥시크 가격 75% 내려도 기업 부담 여전…"AI 에이전트 토큰 폭증"

딥시크의 대폭적인 모델 가격 인하에도 기업용 인공지능(AI) 업계 수익성 문제가 해소되지 않을 수 있다는 분석이 나왔다. AI 에이전트 토큰 사용량이 모델 가격 하락 속도보다 더 빠르게 늘고 있다는 이유에서다. 12일(현지시간) 벤처비트 등 외신에 따르면 마이트레이 차터지 선임 소프트웨어(SW) 엔지니어와 데반시 아가르왈 머신러닝(ML) 엔지니어는 딥시크가 'V4-프로' 모델 가격을 75% 내렸지만 기업용 AI 서비스 비용 부담은 여전히 크다고 주장했다. 이들은 AI 에이전트가 기존 챗봇보다 최대 수백 배 많은 토큰을 소비하는 현상을 지적했다. 일반 챗봇은 사용자 질문 하나를 한 차례 모델 호출로 처리하지만, AI 에이전트는 계획 수립과 정보 검색, 도구 사용, 결과 검증, 요약을 거치며 여러 차례 모델을 호출하고 있어서다. 이 과정에서 사용자는 답변 하나만 받지만 서비스 제공업체는 전체 처리 과정에서 발생한 토큰 비용을 부담해야 한다. 모델 가격이 낮아져도 질문 하나가 수십 차례 유료 작업으로 이어지면 운영비 절감 효과는 제한적일 수밖에 없다. 차터지 선임 SW 엔지니어는 "단일 대화형 챗봇은 사용자 입력 1토큰당 약 5토큰이 청구된다"며 "에이전트는 이 비율이 1대700 이상까지 높아질 수 있다"고 설명했다. 이어 "에이전트는 50토큰짜리 질문에 검색 문맥을 불러오고 도구를 실행한 뒤 결과를 요약할 수 있다"며 "약 3만5천개 입력 토큰이 청구될 수 있다"고 말했다. 그는 이런 구조가 사용자당 월정액을 받는 서비스형 소프트웨어(SaaS) 사업 모델에도 부담을 준다고 지적했다. 월 40달러 요금제 이용자가 하루 50차례 이상 에이전트를 실행하면 추론 비용이 해당 사용자의 구독 매출을 넘어설 수 있다는 설명이다. 아가르왈 ML 엔지니어는 비용 절감을 위해 질문 난도에 따라 적절한 모델을 배정하는 '비용 인식형 라우팅'과 프롬프트 캐싱을 도입해야 한다고 제안했다. 불필요한 문맥과 도구 출력값을 줄이고 에이전트의 도구 사용 횟수에 제한을 둬야 한다는 점도 강조했다. 아가르왈 ML 엔지니어는 "AI 기업 경쟁력은 가장 저렴한 모델을 사용하는 것보다 에이전트의 작업 경로와 비용을 얼마나 정교하게 통제하는지에 달릴 것"이라고 밝혔다.

2026.07.13 09:53김미정 기자

오픈AI "GPT-5.6 솔 울트라, 50년 수학 난제 1시간 만에 증명"

오픈AI가 최신 인공지능(AI) 모델 GPT-5.6 솔 울트라(Sol Ultra)가 그래프 이론 분야의 50년 난제를 1시간 만에 증명했다고 주장하며 수학계의 관심이 쏠리고 있다. 12일 에단 나이트 오픈AI 연구원은 소셜 플랫폼 엑스(X)를 통해 GPT-5.6 솔 울트라가 그래프 이론 분야의 대표적 미해결 문제인 '사이클 더블 커버 추측(Cycle Double Cover Conjecture)'을 증명한 논문과 프롬프트를 공개했다고 밝혔다. 사이클 더블 커버 추측은 1973년 조지 세케레스(George Szekeres)와 1979년 폴 세이모어(Paul Seymour)가 각각 제기한 그래프 이론의 대표적 난제다. 이 추측은 "모든 브리지 없는(bridgeless) 그래프에 대해 모든 간선이 정확히 두 번씩 포함되는 사이클들의 집합이 존재하는가"를 묻는다. 그래프 이론에서 그래프는 점과 선으로 이뤄진 네트워크를 의미한다. 도로망, 통신망, 전력망 등을 수학적으로 단순화해 표현한 구조라고 볼 수 있다. 사이클 더블 커버 추측은 네트워크가 충분히 연결돼 있을 때 모든 연결선을 두 개의 순환 경로가 중복해 지나가도록 구성할 수 있는지를 묻는 문제다. 그래프 이론은 통신망·교통망·전력망 등의 구조를 분석하는 데 활용되는 수학적 기반으로 알려져 있다. 에단 나이트 연구원은 "GPT-5.6 솔 울트라를 일반 공개한 지 하루 만에 이 모델이 64개의 서브에이전트를 활용해 1시간이 채 안 되는 시간 안에 50년 된 사이클 더블 커버 추측의 증명을 만들어냈다"고 밝혔다. 공개된 프롬프트에 따르면 오픈AI는 모델에 최대 64개의 동시 서브에이전트를 할당했다. 각 에이전트는 서로 다른 수학적 표현과 대수적 접근, 구조적 귀납법 등을 독립적으로 탐색했고, 별도의 적대적(adversarial) 에이전트는 반례 가능성과 논리적 오류를 집중적으로 검토하도록 설계됐다. 또 인터넷 검색 사용을 금지하고 부분적인 결과나 특수한 경우에 대한 증명은 인정하지 않았으며, 일반적인 수학적 오류를 탐지하기 위한 검증 절차도 수행하도록 했다. 시스템에는 최대 8시간의 계산 시간이 할당됐지만 실제로는 약 1시간 만에 결과를 도출한 것으로 알려졌다. 오픈AI가 공개한 논문에 따르면 증명은 먼저 문제를 3차 정규 그래프(cubic graph)로 환원한 뒤 8-플로우 정리(8-flow theorem)를 활용해 그래프의 간선에 GF(3) 기반 레이블을 부여하는 방식으로 진행된다. 이후 각 간선이 정확히 두 개의 사이클에 포함되도록 만드는 구조를 선형대수 기법으로 구성했다. 논문은 총 3페이지 분량으로 비교적 짧다. 핵심 증명은 정리와 두 개의 보조정리(Lemma)를 중심으로 전개되며, 마지막에는 1970~1980년대 주요 그래프 이론 연구들을 참고문헌으로 제시했다. 다만 수학계는 아직 신중한 입장이다. 이번 결과는 학술지 게재나 동료 심사(peer review)를 거치지 않았으며, 오픈AI가 자체 콘텐츠 전송망(CDN)에 PDF를 공개한 것과 수학계가 정식 증명으로 인정하는 것은 전혀 다른 문제라는 지적이 나온다. 실제로 사이클 더블 커버 추측은 과거에도 여러 차례 증명이 주장됐지만 이후 오류가 발견되거나 철회된 사례가 적지 않았다. 이 때문에 그래프 이론 연구자들은 각 단계의 논리적 타당성을 면밀히 검토하고 있다. 또한 이번 증명은 수학 정리 검증 도구인 린(Lean)이나 코크(Coq) 같은 형식 검증 시스템으로 검증되지 않았다. 연구 수준 그래프 이론 정리를 자동 검증할 수 있는 라이브러리가 아직 충분히 구축되지 않았다는 점도 한계로 지적된다. 수학계에서는 향후 수일에서 수주에 걸쳐 증명의 각 단계를 검토한 뒤 결과의 타당성을 판단할 전망이다. 그럼에도 일부 수학자들의 긍정적인 평가가 나오고 있다. 영국 맨체스터대 수학자 토마스 블룸은 해당 증명을 검토한 뒤 "매우 훌륭한 증명(a very nice proof)"이라며 "놀라울 정도로 간결하고 어쩌면 오래전에도 가능했을 법한 해법"이라고 평가했다. 이어 "특히 AI가 실패한 접근법을 쉽게 포기하지 않고 수많은 변형을 반복적으로 탐색한 점이 강점"이라며 "인간 연구자라면 초기에 실패한 아이디어를 버릴 수 있지만 AI는 이를 지속적으로 검토하며 해답을 찾았을 가능성이 있다"고 설명했다. 반면 참고문헌 인용이 부족한 점은 비판했다. 그는 증명과 밀접한 관련이 있는 1983년 바몬드, 잭슨, 예거의 연구가 언급되지 않은 점을 지적하며 AI가 생성한 수학 논문에서 자주 나타나는 문제라고 평가했다.

2026.07.12 16:58남혁우 기자

[AI 리더스] 센드버드 CRO "답변하는 AI는 끝…고객은 해결 원한다"

"이제 기업들은 인공지능(AI) 모델 자체에 투자하지 않습니다. 얼마나 똑똑한 AI인지보다 실제 고객 문제를 얼마나 안전하고 효율적으로 해결할 수 있는지를 가장 중요하게 평가합니다." 마이크 보넷 센드버드 최고수익책임자(CRO)는 지난 9일 서울 송파구 롯데월드호텔에서 개최한 '센드버드 스파크 코리아 2026'에서 지디넷코리아와 만나 이같이 밝혔다. 이날 센드버드는 지난해 선보인 AI 고객 경험(CX) 플랫폼 '딜라이트.ai(delight.ai)'를 중심으로 차세대 AI 컨시어지 전략을 공개했다. 여러 AI 에이전트와 시스템을 조율하는 '에이전트 스튜어드(Agent Steward)'를 비롯해 AI 운영 플랫폼 '트러스트 OS 2.0', AI 자가 개선 기능 '제로 터치 개선(ZTI)', 고객센터 전환 솔루션 '딜라이트 데스크' 등을 선보이며 고객 문제 해결 AI 전략을 전면에 내세웠다. "성과로 증명하는 AI"…문제 해결률 95%·주문금액 20% 증가 보넷 CRO는 고객 경험 분야에서 AI는 신뢰성이 중요하다고 강조했다. AI가 잘못된 답변을 하거나 예기치 않은 행동을 했을 때 이를 즉시 파악하고 원인을 찾아 복구할 수 있는 체계가 갖춰져야 실제 기업 환경에서 활용할 수 있다는 설명이다. 이에 센드버드의 핵심 플랫폼 딜라이트.ai는 특정 AI 모델 하나에 의존하지 않는다. 고객이 사용하는 채널과 언어, 해결해야 하는 업무, 비용 등을 종합적으로 고려해 약 20개에 달하는 기반 AI 모델 가운데 가장 적합한 모델을 선택하는 구조다. 음성·채팅·문자마다 서로 다른 모델을 활용하고 오픈AI 챗GPT, 앤트로픽 클로드 등 새로운 모델이 등장하면 즉시 교체할 수 있도록 설계했다. AI 도입 효과를 판단하는 기준도 달라지는 추세다. 과거에는 문의 자동화율이나 응답 속도가 핵심이었다면 이제는 고객 문제를 얼마나 해결했고 그것이 실제 비즈니스 성과로 이어졌는지가 더 중요한 평가 기준이 되고 있다. 센드버드는 지원과 프리세일즈, 고객 참여 등 다양한 영역에서 성과를 측정 중이다. 대표 고객인 한샘은 딜라이트.ai를 도입한 이후 고객 문의 해결률을 기존 약 50%에서 95% 이상으로 끌어올렸다. 단순 상담 효율 개선에 그치지 않고 고객 만족도와 브랜드 평판 향상, 재구매 증가 등 연쇄적인 효과로 이어진 것이다. 미국 대형 리테일 기업 BJ's 홀세일도 대표 사례로 꼽힌다. 이곳은 센드버드 쇼핑 AI 에이전트를 도입한 이후 평균 주문 금액(AOV)이 약 20% 증가했다. AI가 구매 이력과 행동 데이터를 분석해 상품을 추천하고 재구매 시점을 안내하면서 매출 증대 효과를 거뒀다. 보넷 CRO는 "고객 경험을 개선하면 단순히 상담에서 멈추는 게 아니라 브랜드 평판이 높아지고 고객이 다시 구매하며 주변에도 추천하는 선순환이 만들어진다"며 "AI의 가치는 핵심성과지표(KPI)를 넘어 기업 전체에 파급효과를 미친다"고 말했다. "한국은 AI 의사결정 빠른 시장"…파트너 전략 강화 보넷 CRO는 한국을 AI 도입 경쟁력이 높은 시장으로 평가했다. 특히 최고경영진(CEO)이 AI 투자와 도입 과정에 적극 참여하는 문화가 빠른 의사결정을 가능케 하는 강점이라고 진단했다. 그는 "미국에서도 C레벨이 AI 전략에 관심은 많지만 직접 만나 의사결정을 논의하기는 쉽지 않다"며 "반면 한국은 CEO와 최고재무책임자(CFO) 등 경영진이 직접 AI 도입을 검토하고 질문을 던지기에 기업의 방향성이 더 명확하게 결정되는 경우가 많다"고 밝혔다. 이어 "이런 점은 한국 기업들이 AI를 도입하는 데 상당한 경쟁력이 될 수 있다"고 덧붙였다. 센드버드는 이 특성에 맞춰 장기적인 파트너 전략을 강화하고 있다. 한국에서 10년 이상 사업을 운영하며 확보한 엔터프라이즈 고객 기반과 국내 연구개발(R&D) 조직을 활용해 장애 대응부터 신규 기능 제안까지 함께하는 고객 밀착형 지원 체계를 차별점으로 내세우고 있다. 또 아마존웹서비스(AWS)와 GS네오텍 등 클라우드·시스템 통합(SI) 파트너십도 확대해 국내 AI 고객 확보에 속도를 낼 계획이다. 보넷 CRO는 "우리는 단순한 벤더가 아니라 고객 비즈니스를 함께 성장시키는 파트너가 되고자 한다"며 "새로운 기능이 나왔을 때 고객에게 가장 적합한 활용 방안을 먼저 제안하고 실제 성과를 함께 만드는 것이 우리만의 차별점"이라고 강조했다. 답만 하는 AI는 끝…고객 경험, 응답에서 해결로 그는 앞으로 고객 경험 시장 경쟁의 기준도 달라질 것으로 전망했다. 과거에는 얼마나 빨리 고객에게 답변을 제공하는지가 중요했다면 앞으로는 고객 문제를 얼마나 빠르게 해결했는지가 경쟁력을 좌우하게 될 것이라는 분석이다. 생성형 AI가 확산되면서 고객들의 기대 수준도 높아지고 있다. '새벽배송'과 '당일배송'이 소비자의 새로운 기준이 된 것처럼 AI 역시 고객 경험의 새로운 기준을 만들고 있다는 설명이다. 보넷 CRO는 "앞으로 고객들은 AI가 얼마나 똑똑한지보다 내 문제를 얼마나 빨리 해결해 주는지를 기준으로 서비스를 평가하게 될 것"이라며 "좋은 AI와 그렇지 않은 AI를 고객들이 직접 구분하는 시대가 올 것"이라고 말했다. 고객센터 역할도 변화할 것으로 내다봤다. 반복적인 문의 응대와 단순 업무는 AI가 담당하고 사람은 고객과 신뢰를 구축하거나 복잡한 의사결정, 예외 상황을 처리하는 역할에 집중하게 될 것이라는 전망이다. 이런 변화는 센드버드가 공개한 에이전트 스튜어드에도 반영됐다. 이는 여러 부서와 시스템, 외부 파트너를 연결해 문제 해결 과정을 끝까지 조율하는 AI 컨시어지다. 기존 고객센터 챗봇과 달리 실제 실행과 해결 중심 에이전트로 설계됐다. 센드버드는 향후 AI 에이전트끼리 서로 협업하는 '에이전트 투 에이전트(A2A)' 환경도 구현해 고객 경험 플랫폼을 고도화한다는 목표다. 보넷 CRO는 "시장에서 살아남는 AI는 단순히 질문에 답하는 AI가 아니라 고객 문제를 가장 효율적으로 해결하는 AI"라며 "우리는 기업들이 최고의 고객 경험을 제공할 수 있도록 AI 컨시어지 플랫폼을 지속 고도화해 나갈 것"이라고 강조했다.

2026.07.10 10:52한정호 기자

[현장] 센드버드, AI 컨시어지 시대 선언…"답변 넘어 해결하는 AI로"

센드버드가 단순 응답형 인공지능(AI)을 넘어 복잡한 고객 문제를 처음부터 끝까지 해결하는 'AI 컨시어지' 시대를 선언했다. 고객 문의를 여러 부서와 시스템, AI 에이전트가 함께 처리하는 새로운 운영 체계를 공개하며 고객 경험(CX) 혁신을 주도한다는 목표다. 김동신 센드버드 대표는 9일 서울 송파구 롯데월드호텔에서 개최한 '스파크 코리아 2026'에서 "AI의 역할은 고객 질문에 답하는 데서 끝나는 것이 아니라 문제를 해결하고 기업 업무를 끝까지 책임지는 것"이라며 "앞으로 사람이 더 중요한 판단에 집중하고 AI가 실행을 담당하는 새로운 고객 경험의 표준을 만들어가겠다"고 밝혔다. 이날 센드버드는 지난해 출시한 AI 고객 경험 플랫폼 '딜라이트.ai(delight.ai)'를 중심으로 차세대 AI 컨시어지 전략을 공개했다. ▲'에이전트 스튜어드(Agent Steward)' ▲AI 운영 플랫폼 '트러스트 OS 2.0' ▲AI 자가 개선 기능 '제로 터치 개선(ZTI) ▲'보이스 AI 2.0' ▲고객센터 마이그레이션 솔루션 '딜라이트 데스크' 등을 새롭게 선보이며 실제 업무 운영 모델을 제시했다. "단순 응답 AI는 끝났다"…에이전트 스튜어드 전면에 김 대표는 기존 AI 상담 시스템의 한계로 복잡한 고객 문제 해결을 꼽았다. 현재 AI가 주문 조회나 비밀번호 초기화 등 반복 업무는 상당 부분 처리하고 있지만 승인과 판단, 여러 조직 간 협업이 필요한 업무는 여전히 사람에게 넘어가고 있다는 설명이다. 이를 해결하기 위해 센드버드는 새로운 AI 에이전트 솔루션 에이전트 스튜어드를 공개했다. 스튜어드는 고객 문의를 접수한 이후 주문 시스템과 물류센터, 협력사, 재무팀 등 여러 시스템과 동시에 연동하며 문제 해결이 완료될 때까지 진행 상황을 관리하는 AI 오케스트레이터 역할을 수행한다. 단순히 답변을 제공하는 수준을 넘어 실제 업무를 수행하고 이해관계자를 조율하는 것이 특징이다. 이날 스튜어드 라이브 데모에선 이상희 센드버드 코리아 대표가 직접 배달 서비스 고객 역할을 맡아 보이스 스튜어드의 실제 동작을 시연했다. 에이전트가 고객과 통화하는 동시에 배달 기사와 음식점, 고객센터를 순차 연결해 사고 상황을 확인하고 새로운 배달을 배정하는 과정을 실시간으로 선보였다. 상담사는 보상 승인만 담당하고 나머지 업무는 AI가 자동 처리하는 방식이다. AI가 AI를 고친다…트러스트 OS 2.0·ZTI 공개 센드버드는 트러스트 OS 2.0을 공개하며 AI 운영 체계도 한 단계 고도화했다. 이는 AI 동작을 모니터링하는 수준을 넘어 AI가 스스로 문제를 발견하고 개선할 수 있도록 설계된 플랫폼이다. 지난해 공개한 트러스트 OS가 AI 활동의 투명성과 통제에 초점을 맞췄다면, 이번 버전은 AI의 자율성을 높이는 데 중점을 뒀다. 핵심 기능은 ZTI다. AI가 고객과의 대화를 분석해 실패 사례를 찾아내고 원인을 분석한 뒤 개선안을 생성하고 테스트, 배포까지 수행하는 구조다. 사람은 개선 방향을 승인하거나 필요한 부분만 수정하면 되고 이후 반복적인 검증과 최적화는 AI가 담당한다. 센드버드는 이를 통해 AI가 운영 과정에서 지속적으로 성능을 높이는 새로운 운영 모델을 구현할 계획이다. 행사 중 ZTI 시연에선 사람이 표준운영절차(SOP)를 입력하면 AI가 이를 액션북으로 변환하고 실제 고객 대화를 분석해 개선안을 생성한 뒤 테스트와 배포까지 수행하는 과정이 진행됐다. 김 대표는 "AI는 수백만 건의 대화를 분석하고 최적화하는 데 뛰어나지만, 브랜드 기준과 정책을 정하는 것은 사람의 역할"이라며 "사람은 방향을 제시하고 AI는 그 방향 안에서 지속적으로 개선하는 구조가 앞으로의 AI 운영 모델이 될 것"이라고 설명했다. 헬프데스크 시장도 겨냥…딜라이트 데스크로 원클릭 전환 센드버드는 '보이스 AI 2.0'도 선보이며 음성 AI 기능을 강화했다. 기존처럼 고객 문의에 응답하는 수준을 넘어 예약 발신과 아웃바운드 콜 기능을 지원하는 솔루션이다. AI가 고객에게 먼저 연락해 상황을 안내하거나 필요한 절차를 진행하는 등 보다 능동적인 고객 경험을 제공할 수 있도록 설계됐다. 아울러 기존 헬프데스크 시장을 겨냥한 신규 고객센터 솔루션 딜라이트 데스크도 공개했다. 센드버드는 젠데스크와 같은 기존 고객센터 솔루션에서 상담 데이터를 원클릭으로 딜라이트.ai에 이전할 수 있도록 지원할 계획이다. 특히 기존 상담 이력을 AI 액션북으로 자동 전환해 곧바로 AI 운영에 활용할 수 있도록 돕는다. 상담사가 사용하는 고객센터와 AI 에이전트가 하나의 환경에서 동작하도록 설계한 것이 특징이다. 센드버드는 차세대 AI 컨시어지를 중심으로 고객 경험 플랫폼을 고도화하고 다양한 산업군에서 실제 운영 사례를 확대해 나갈 계획이다. AI가 사람을 단순 보조하는 수준을 넘어 기업 업무를 수행하는 '디지털 팀원'으로 자리 잡는 시대를 앞당긴다는 목표다. 이 대표는 "이번 공개한 기술은 실험실에서 보여주기 위한 데모가 아니라 실제 운영 환경에서 고객 문제를 해결하기 위해 개발한 기능"이라며 "고객센터를 비용 조직이 아니라 기업의 성장과 혁신을 만드는 핵심 조직으로 전환하는 것이 우리의 비전"이라고 말했다. 김 대표는 "고객 경험 전반을 조율하고 실행하는 AI 에이전트 생태계를 지속 확장해 기업이 AI를 실질적인 비즈니스 성과로 연결할 수 있도록 돕겠다"고 강조했다.

2026.07.09 12:53한정호 기자

AI 코딩 확산에 개발 플랫폼 부담↑…전 깃허브 CEO가 제시한 해법은

전 깃허브 최고경영자(CEO) 토머스 돔케가 급증하는 인공지능(AI) 코딩 에이전트로 인한 개발 인프라 병목 해소에 나섰다. AI 에이전트가 코드 저장소를 반복적으로 읽고 수정하면서 깃허브 등 개발 플랫폼 트래픽 부담이 커지자 이를 분산 네트워크로 처리한다는 구상이다. 9일 토마스 돔케CEO는 스타트업 엔타이어를 설립하고, AI 에이전트에 최적화된 깃(Git) 호스팅 네트워크 서비스를 선보였다고 밝혔다. 깃은 소프트웨어 개발 과정에서 코드 변경 이력을 기록하고 관리하는 버전관리 시스템이다. 지난해까지 토머스 돔케 CEO가 이끌었던 깃허브는 깃을 온라인에서 보관·관리하며 개발자 간 협업을 지원하는 대표적인 플랫폼이다. 최근 깃허브는 AI 코딩 에이전트 확산으로 어려움을 겪고 있다. 코드 분석과 생성을 위해 저장소를 반복적으로 읽고 복제하며 사람보다 몇 배에 달하는 요청을 발생시키고 있기 때문이다. 이로 인해 플랫폼 응답 속도 저하나 사용량 제한 등 인프라 부담이 커지고 있으며 장기적으로는 개발자 생산성에도 영향을 미칠 수 있다는 우려가 나온다. 토마스 돔케 CEO는 이러한 문제의 원인으로 중앙화된 코드 호스팅 구조를 지목했다. 깃은 원래 여러 곳에 저장소를 복제해 분산 운영할 수 있도록 설계됐지만 효율적인 개발을 위해 깃허브와 같은 대규모 플랫폼에 트래픽이 집중되는 형태로 굳어졌다는 설명이다. 엔타이어는 이런 부담을 줄이기 위해 깃허브 저장소를 자체 네트워크에 복사본을 만든 뒤 AI 에이전트가 원본 저장소 대신 해당 복제본에서 작업하도록 하는 방식을 제시했다. 사람이 주로 사용하는 기존 플랫폼과 AI가 대량 작업을 수행하는 별도 네트워크를 나눠 운영하겠다는 것이다. AI가 일으키는 대량의 읽기·쓰기 요청을 엔타이어 쪽에서 처리하면 원본 저장소의 부담은 그만큼 줄일 수 있다는 설명이다. 이를 위해 엔타이어는 글로벌 제어 평면(Control Plane)과 지역 데이터 평면(Data Plane)을 분리한 구조를 채택했다. 사용자 인증과 접근 권한은 중앙에서 관리하되 실제 Git 데이터는 지역별 노드에 저장·복제된다. 이를 통해 지연시간을 줄이고 데이터 주권 요구사항에도 대응할 수 있다. AI 작업 과정을 추적하는 기능도 제공한다. 함께 공개한 '엔타이어 CLI'는 AI 에이전트의 프롬프트와 응답, 파일 변경 내역, 작업 과정 등을 코드 커밋과 함께 기록한다. 개발자는 AI가 변경한 코드 내역과 변경 이유도 확인할 수 있다. 엔타이어는 성능 측면에서도 AI 시대에 최적화된 인프라를 강조했다. 회사에 따르면 네트워크는 시간당 210만 건의 푸시(push) 작업과 57만 건의 클론(clone) 작업을 처리할 수 있다. 현재 서비스는 미국·유럽·호주 지역 사용자를 대상으로 순차 제공되고 있다. 엔타이어는 향후 Git 네트워크를 오픈소스로 공개하고 자체 구축(Self-hosting) 기능도 지원할 계획이다. 이 밖에도 자체 Git 저장소 호스팅과 정책 기반 브랜치 보호, AI 중심 CI/CD 기능 등을 추가해 AI 에이전트와 개발자가 함께 사용하는 개방형 개발 생태계를 구축한다는 목표다. 토마스 돔케 CEO는 "그동안 개발 생태계는 깃허브 같은 중앙화된 플랫폼 중심으로 재편돼 왔다"며 "하지만 AI 에이전트가 대규모 동시 요청을 처리하는 환경에서는 기존 구조의 한계가 점점 더 뚜렷해질 것"이라고 말했다. 이어 "엔타이어는 인간과 에이전트가 함께 협업하는 시대에 맞춰 더 개방적이고 독립적이며 분산된 개발 플랫폼을 지속적으로 구축해 나가겠다"고 밝혔다.

2026.07.09 09:29남혁우 기자

GS네오텍, AI 에이전트 품은 클라우드 보안 플랫폼 '시큐리티 렌즈' 공개

GS네오텍이 인공지능(AI) 기반 차세대 클라우드 보안 플랫폼을 출시하며 시장 공략을 강화한다. 국내 규제 환경에 최적화한 통합 보안 관리와 AI 에이전트를 결합해 기업의 컴플라이언스 대응과 보안 운영 효율성을 높인다는 전략이다. GS네오텍은 '시큐리티 렌즈'를 출시했다고 8일 밝혔다. 최근 기업 IT 환경은 클라우드 전환과 AI 도입 확산으로 복잡성이 커지고 있다. 특히 신규 취약점을 노린 사이버 공격 주기가 수일, 수시간 단위로 짧아지면서 위협을 탐지하고 대응해야 하는 보안 골든타임도 빠르게 줄어드는 추세다. GS네오텍은 기존 글로벌 클라우드 보안 솔루션이 국내 규제 환경을 충분히 반영하지 못한다는 점에 주목했다. 이에 국내 정보보호 및 개인정보보호 관리체계(ISMS-P) 인증과 정보보호 공시 등 주요 보안 규제에 최적화된 플랫폼을 자체 개발했다고 설명했다. 시큐리티 렌즈는 클라우드 자산과 운영체제, 코드 진단 결과 등을 하나의 화면에서 통합 관리할 수 있도록 설계됐다. 기업은 분산된 관리 콘솔을 오갈 필요 없이 전사 자산의 보안 현황을 실시간으로 확인할 수 있다. 또 규제 대응과 감사 증빙에 필요한 시간과 비용도 줄일 수 있다. 플랫폼은 영문 중심의 보안 용어와 결과값을 한국어 기반으로 제공해 담당자의 업무 부담을 줄였다. 실시간 위협 분석부터 감사 리포트 자동 작성까지 국내 기업 환경에 맞춘 보안 운영을 지원하는 것이 특징이다. 보안 특화 AI 에이전트 '네오봇'도 탑재했다. 네오봇은 복잡한 보안 데이터를 자연어로 조회하고 위협 조치 우선순위를 추천하는 기능을 제공한다. AI가 대량의 위협 정보에서 오탐을 걸러내고 핵심 내용을 요약해 보안 인력이 부족한 기업도 보다 효율적으로 보안 인프라를 운영할 수 있도록 지원한다. 아울러 온톨로지 기반 자산 연결 관계 분석 기술을 적용해 인터넷 노출 자산부터 내부 핵심 데이터까지 이어지는 잠재 공격 경로를 시각화한다. 단순히 취약점을 나열하는 수준을 넘어 실제 공격 가능 경로를 분석해 우선 대응해야 할 위험 요소를 식별하도록 지원한다는 목표다. 서정인 GS네오텍 IT사업본부장은 "시큐리티 렌즈 AI 에이전트를 활용하면 주니어 담당자도 시니어 전문가 수준의 빠르고 정확한 대처가 가능하다"며 "국내 기업들이 겪던 컴플라이언스 대응 사각지대를 해소하고 비즈니스 성장을 위한 핵심 방어 업무에 전념할 수 있는 건강한 보안 생태계를 조성하겠다"고 밝혔다.

2026.07.08 13:39한정호 기자

JB금융그룹, 학생 대상 AI 경진대회 성료…1등 팀 '준법 리스크' 특화

JB금융그룹이 인공지능(AI) 인재를 발굴하고 그룹 내 활용을 위한 학생 대상 경진대회를 열었다. JB금융그룹은 지난 4일부터 이틀간 정읍 아우름캠퍼스에서 총 상금 1억원 규모 AI 서비스 개발 경진대회 'JB금융그룹 Fin:AI 챌린지'를 진행했다고 7일 밝혔다. 이번 대회의 핵심 과제는 데이터 수집과 검증, 산출을 아우르는 'AI에이전트 서비스 개발'이었다. 참가팀은 ▲생애주기 자산관리 ▲준법자문 ▲디지털마케팅 ▲자유주제 부문 중 하나를 골라 AI 서비스를 제안했다. 앞서 온라인 예선에 전국 523개 팀이 참가했으며, 이 중 선발된 13개 팀이 본선에서 겨뤘다. 심사위원단의 현장 라운딩 심사를 통해 상위 5개 팀이 최종 순위를 가렸다. 대상은 FinProof 에이전트를 개발한 'FinProof ' 팀이 받았다. 금융 홍보물 준법 리스크를 관련 법령, 규정을 기반으로 검토해 위험 지점을 찾아낸다. 또 실무에 적용할 수 있는 수정 의견을 제안하는 AI에이전트다. AI가 필수 고지 사항을 누락하거나 과장, 오인 표현 등 위험 요소를 정리하고 준법심의자가 최종판단에 집중할 수 있도록 설계했다. 최우수상은 '97×99' 팀이, 우수상은 '폴인포린' 팀이 각각 차지했다.

2026.07.07 15:53홍하나 기자

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