• ZDNet USA
  • ZDNet China
  • ZDNet Japan
  • English
  • 지디넷 웨비나
뉴스
  • 최신뉴스
  • 방송/통신
  • 컴퓨팅
  • 홈&모바일
  • 인터넷
  • 반도체/디스플레이
  • 카테크
  • 헬스케어
  • 게임
  • 중기&스타트업
  • 유통
  • 금융
  • 과학
  • 디지털경제
  • 취업/HR/교육
  • 생활/문화
  • 인사•부음
  • 글로벌뉴스
  • AI의 눈
반도체
인공지능
AI의 눈
IT'sight
칼럼•연재
포토•영상

ZDNet 검색 페이지

'자산화'통합검색 결과 입니다. (2건)

  • 태그
    • 제목
    • 제목 + 내용
    • 작성자
    • 태그
  • 기간
    • 3개월
    • 1년
    • 1년 이전

SK AX "AI 에이전트 시대 경쟁력은 개발보다 조직 자산화"

"인공지능(AI) 시대 경쟁력은 에이전트를 잘 만드는 기술이 아니라 이를 조직의 자산으로 축적하고 지속 활용하는 능력에서 나옵니다." 문기식 SK AX 팀장은 17일 그랜드 인터컨티넨탈 서울 파르나스에서 열린 '컨버전스 인사이트 서밋(CIS) 2026'에서 이같이 강조했다. 그는 생성형 AI가 기업 업무 전반으로 확산되면서 단일 AI 서비스 도입을 넘어 수천~수만 개의 에이전트를 운영하는 시대가 다가왔다고 전망했다. 이에 맞춰 기업 경쟁력 역시 개별 에이전트 개발 역량보다 에이전트를 조직 자산으로 관리·운영하는 플랫폼 역량으로 이동 중이라고 짚었다. 문 팀장은 많은 조직에서 AI 도입 효과가 기대만큼 나타나지 않는 이유로 업무 방식 변화 부족을 꼽았다. 그는 "많은 기업이 AI를 도입하지만 실제 일하는 방식을 바꾸지 않거나 바꾼 이후에도 지속적으로 업데이트하지 않는다"며 "AI 시대에는 업무 프로세스 자체가 계속 진화해야 한다"고 설명했다. 특히 최근 AI 산업이 챗봇 중심 단계에서 멀티 에이전트 중심 단계로 빠르게 이동 중이라고 진단했다. 단일 업무를 수행하는 싱글 에이전트를 넘어 여러 에이전트가 협업하는 멀티 에이전트 체계가 확산되면서 비개발자와 현업 직원들도 직접 에이전트를 만들고 있다는 것이다. 문 팀장은 "진정한 AI 전환(AX)은 개발자가 아닌 현업이 직접 에이전트를 만들 수 있을 때 가능하다"며 "앞으로는 1인 1에이전트, 나아가 개인별 업무를 대행하는 'AI 워커'가 보편화될 것"이라고 말했다. 멀티 에이전트는 업무 처리 속도 향상과 컨텍스트 오염 방지, 교차 검증 등 장점을 제공한다. 반면 토큰 비용 증가와 품질 관리 문제, 운영 복잡성 등 새로운 과제도 함께 등장하고 있다. 이에 대해 문 팀장은 잘못 설계된 멀티 에이전트 구조는 짧은 시간에 막대한 비용을 발생시킬 수 있다고 경고했다. 이러한 환경에서 기업이 주목해야 할 핵심 자산은 코드나 프롬프트가 아니라고 짚었다. 대신 왜 해당 에이전트를 만들었는지에 대한 '의도', 어떤 결과를 좋은 성과로 볼 것인지에 대한 '평가 기준', 사용 과정에서 축적되는 '피드백'이 경쟁력이라고 설명했다. 문 팀장은 "에이전트가 1만 개, 3만 개 수준으로 늘어나는 환경에선 코드 자체를 자산으로 관리하기 어렵다"며 "결국 중요한 것은 문제를 정의하는 능력과 좋은 답을 판별하는 기준, 이를 반복적으로 개선하는 루프를 구축하는 것"이라고 말했다. 그러면서 루프 구축을 위한 에이전트 플랫폼이 필수적이라고 강조했다. 기존에는 완성도 높은 에이전트를 만드는 것이 중요했다면 앞으로는 수많은 에이전트를 효율적으로 운영하고 지식을 공유·재사용할 수 있도록 하는 플랫폼이 경쟁력을 좌우할 것이라는 분석이다. 특히 보안과 권한 관리, 리소스 운영, 지식 증류와 재활용 등을 핵심 기능으로 꼽았다. 실제 SK AX는 에이전트 플랫폼을 중심으로 경영 실적 분석 에이전트와 제조 품질 진단 에이전트, 보안 수준 진단 에이전트 등의 프로젝트를 진행해 멀티 에이전트 기반 업무 혁신을 추진 중이다. 각각의 전문 에이전트가 역할을 분담해 문제를 분석하고 원인을 파악한 뒤 최종 인사이트를 도출하는 구조다. 향후에는 이들 에이전트를 다시 플랫폼 기반으로 재구성해 동적으로 협업하는 체계로 발전시킨다는 목표다. 문 팀장은 "사람들이 보유한 지식을 에이전트로 만드는 과정은 핵심 자산을 전이하는 작업"이라며 "AX 시대에는 개인 에이전트를 일회성 구축으로 끝내는 것을 넘어 누구나 다시 활용할 수 있는 조직 자산으로 남겨야 한다"고 강조했다.

2026.06.17 16:03한정호 기자

카카오 황민호 수석 "AI-데이터는 샴쌍둥이…목표는 데이터 민주화”

황민호 카카오 기술전략 수석이 AI 네이티브와 데이터 자산화를 두고 떼려고 해도 절대 뗄 수 없는 관계라고 말하며 이를 활용한 노력의 최종적인 목표로 '데이터 민주화'를 지목했다. 황 수석은 17일 서울 역삼에서 개최된 '워트 테크 서밋25'에서 'AI 네이티브 전환의 핵심, 데이터 자산화 전략'을 주제로 강연했다. AI 네이티브 시대에 발맞춰 자료 뿐만 아니라 발표까지 AI를 활용해 시연했다. AI의 목소리를 빌린 황 수석은 “AI 네이티브로의 전환은 이제 선택이 아닌 생존의 문제이며 데이터 자산화는 그 혁신을 가능하게 하는 가장 강력한 엔진이 될 것”이라며 데이터 자산화의 중요성을 역설했다. AI 네이티브와 데이터 자산화란? 그는 AI 네이티브와 데이터 자산화의 관계를 설명하기 전 AI 네이티브 전환으로의 의미를 정의하기도 했다. 황 수석은 “AI 네이티브는 기업 심장부에 AI를 이식하는 것과 같다”며 “세가지 핵심적인 특징이 있는데, AI가 조직의 DNA에 완전히 녹아드는 통합과 스스로 배우고 진화하는 학습과 적응, 사람을 더 가치 있는 일에 집중시키는 전략적 집중”이라고 말했다. 이어 “결국 AI 네이티브로의 전환은 단순한 기술 업그레이드가 아니라 일하는 방식과 조직 문화까지 완전히 바꾸는 근본적인 혁신”이라고 부연했다. 또 황 수석은 완성된 제품에 AI 기능을 추가하는 AI 베이스와 달리, AI 네이티브는 AI가 제품 전반에 깊숙이 관여한다고 했다. AI 베이스가 완성된 자동차에 내비게이션을 추가로 장착하는 것이라면, AI 네이티브는 처음부터 자율주행을 목표로 설계된 자동차와 같다는 설명이다. 여기에 데이터 자산화는 자동차를 달리게 할 핵심 연료라는 비유도 덧붙였다. 황 수석은 “과거의 데이터는 서버에 쌓아두고 관리해야 하는 비용 덩어리나 잠재적 부채처럼 여겨졌다”면서 “데이터 자산화는 바로 이 데이터를 돈이 되는 자산으로 바꾸는 마법과 같은 과정이다. 고객을 더 깊이 이해하고 제품을 최적화하며 새로운 시장 기회를 발견하는 것이 데이터 자산화가 우리에게 줄 수 있는 실질적 가치”라고 했다. “AI 네이티브-데이터 자산화, 샴쌍둥이 같은 관계” 이같은 AI 네이티브와 데이터 자산화의 관계를 두고 황 수석은 서로 뗄 수 없는 샴쌍둥이 같은 관계라고 강조했다. 그는 “아무리 뛰어난 AI 엔진이 있어도 양질의 데이터가 없으면 무용지물”이라며 “반대로 쓰레기를 넣으면 쓰레기가 나온다는 말처럼 부실한 데이터는 곧 AI 프로젝트의 실패로 직결된다”고 밝혔다. 이를 통해 황 수석은 데이터 자산화를 'AI 네이티브 전환을 위한 필수적인 발판이자 가속기'라고 결론지었다. 황 수석은 데이터 자산화를 구축하는데 카카오가 가지고 있었던 문제도 함께 공유했다. 우선, 가장 큰 문제로 흩어져 있는 데이터의 품질이 제각각이라는 점을 꼽았다. 조직적으로는 개인정보와 같은 거버넌스 이슈, 부서마다 데이터를 숨겨두려는 문화, 데이터에 익숙하지 않은 직원들의 역량도 문제점으로 짚었다. 해결 방법으로는 모든 것을 바꾸려고 하기보다는 작은 성공을 쌓아가는 점진적인 접근, 명확한 규칙과 과정을 세우고 꾸준한 교육을 통해 데이터 활용 능력을 키워나가기를 제시했다. 데이터 자산화를 구축하기 위한 프레임워크를 정리하며 이것이 잘 작동하기 위해서는 리더십의 강력한 서포트가 필요하다고 했다. 성과를 측정하기 위해서는 정량적 지표와 정성적 지표를 나눠봐야 한다고 이야기하기도 했다. 휴면 데이터를 활용하는 방법과 데이터 통합의 중요성에 대해서도 거듭 강조했다. 종착지는 '데이터 민주화'…카카오의 사례는? 끝으로 황 수석은 앞서 언급한 모든 노력의 종착지로 '데이터 민주화'를 지목했다. 그는 “데이터가 더 이상 소수 전문가의 전유물이 아니라 모든 구성원이 마치 모국어처럼 자유롭게 쓰고 활용하는, 자산이 되는 세상이 카카오가 꿈꾸는 미래”라고 전했다. 이를 위해 기술, 문화, 지원체계가 함께 굴러갈 것을 주문하며 카카오의 사례를 언급했다. 사내 시스템과 연동해 챗봇 기능을 제공하는 'AI 버디', 코딩 어시스턴트 '코드 버디', 검색을 돕는 'AI 서치' 등 3개의 도구가 만나면 비즈니스 현황을 파악해 아이디어를 얻고, 서비스를 빠르게 개발할 수 있게 된다. 이 과정에서 필요한 지식은 AI 서치를 이용하게 된다. 황 수석은 “세 가지 활동이 막힘없이 흐르고 개발 생산성이 높아지며 협업 문화가 자연스럽게 자리 잡게 된다”며 “이것이 바로 도구의 합을 넘어선 생태계가 만들어내는 진짜 경쟁력”이라고 단언했다

2025.06.17 15:50박서린 기자

  Prev 1 Next  

지금 뜨는 기사

이시각 헤드라인

[단독] 하정우, 국가AI전략위로…李정부 AI 삼각축 재편 마무리

젠슨 황 삼소회동 그 식당, 네이버 '페이스사인' 지금도 쓸까

"한국 첫 오프라인 상륙" 매진 행렬…쿠로게임즈 '퍼니싱' 팝업스토어 가보니

"졌지만 잘 싸웠다"...광화문 월드컵 생중계 현장에 퍼진 탄성과 함성

ZDNet Power Center

Connect with us

ZDNET Korea is operated by Money Today Group under license from Ziff Davis. Global family site >>    CNET.com | ZDNet.com
  • 회사소개
  • 광고문의
  • DB마케팅문의
  • 제휴문의
  • 개인정보취급방침
  • 이용약관
  • 청소년 보호정책
  • 회사명 : (주)메가뉴스
  • 제호 : 지디넷코리아
  • 등록번호 : 서울아00665
  • 등록연월일 : 2008년 9월 23일
  • 사업자 등록번호 : 220-8-44355
  • 주호 : 서울시 마포구 양화로111 지은빌딩 3층
  • 대표전화 : (02)330-0100
  • 발행인 : 김경묵
  • 편집인 : 김태진
  • 개인정보관리 책임자·청소년보호책입자 : 김익현
  • COPYRIGHT © ZDNETKOREA ALL RIGHTS RESERVED.