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[SW키트] 깃허브, AI 코드 저장·검토 강화…"에이전트 5000개 동시 작업"

깃허브가 인공지능(AI) 에이전트 수천 개 동시 작업을 처리할 수 있는 새 저장 아키텍처를 내놨다. 에이전트가 저장소에 코드를 올리는 빈도가 늘면서 덩달아 증가한 자동 테스트와 코드 조회 요청에 대응하기 위한 조치다. 9일 IT 업계에 따르면 깃허브는 최근 '프로젝트 루비콘' 내부 테스트에서 AI 에이전트 5000개가 한 저장소에 초당 7200회 코드 변경 사항을 올리는 동안 읽기 요청 지연 시연을 낮게 유지했다고 밝혔다. 보통 AI 에이전트가 수정한 코드를 저장소에 한 번 올리면 여러 시스템이 해당 코드를 읽는다. 자동 테스트 시스템은 오류를 확인하기 위해 새 코드를 가져오고, 배포 시스템은 서비스에 반영하기 위해 그 코드를 가져간다. 다른 AI 에이전트도 다음 작업에 필요한 변경 내용을 확인한다. 이처럼 코드를 올리는 작업이 늘면 저장소가 처리해야 할 읽기 요청도 덩달아 증가한다. 깃허브에 따르면 한 저장소가 하루에 받은 전체 요청은 올해 3월 평균 4400만 건에서 5월 평균 1억8100만 건으로 약 4배 늘었다. 깃허브는 늘어나는 요청을 처리하기 위해 '프로젝트 루비콘'에서 코드를 보관하는 공간과 읽기·쓰기 요청을 처리하는 서버를 분리했다. 기존에는 요청을 처리하는 서버가 쌓인 코드 데이터도 정리했지만 루비콘에서는 별도 서버가 정리를 맡는다. 이에 따라 요청이 몰리면 깃허브는 요청 처리 서버만 추가할 수 있다. 깃허브는 여러 에이전트가 동시에 코드를 올릴 때 서로 기다리는 시간도 줄였다. 예를 들어 두 에이전트가 각자 다른 작업 공간인 '브랜치'에서 코드를 수정했다면 깃허브는 두 변경 사항을 동시에 처리할 수 있다. 두 에이전트가 같은 브랜치의 최신 버전을 동시에 바꾸려 할 때는 한쪽 변경이 다른 쪽 변경을 덮어쓰지 않도록 갱신 요청을 조율한다. 깃허브는 현재 일부 이용자에게 루비콘을 비공개로 제공하고 있다. 내년 초에는 적용 범위를 넓힐 예정이다. 엔타이어가 지적한 '풀 리퀘스트' 손 봐…AI 검토·수정 깃허브는 코드 검증 강화를 위해 '풀 리퀘스트'에 AI 검토·수정 기능도 추가했다. 기존 엔타이어 등 경쟁사가 지적한 풀 리퀘스트 한계를 보완한 셈이다. 풀 리퀘스트는 개발자가 수정한 코드를 프로젝트에 반영해 달라고 제안하는 협업 기능이다. 팀원은 개발자가 올린 요청에서 변경 내용을 검토하고 의견을 남길 수 있다. 깃허브는 미국 샌프란시스코에서 열린 개발자 행사 '깃허브 유니버스 26'에서 풀 리퀘스트에 적용할 수 있는 AI 검토 옵션 '코파일럿 코드 리뷰 맥스'를 공개했다. 개발자가 이 옵션을 선택하면 여러 AI 에이전트로 같은 코드 변경 내용을 각각 검토하고 별도 에이전트로 결과를 종합할 수 있다. 풀 리퀘스트에서 최종 검토 결과까지 확인할 수 있다. 이용자는 코드를 합치는 과정에서 문제 발생시 AI에 수정을 맡길 수도 있다. 또 풀 리퀘스트에서 '에이전트 머지'를 켜면 코파일럿이 자동 테스트 실패나 코드 충돌을 감지해 수정을 시도하기도 한다. 깃허브가 AI 검토 기능을 강화한 이유는 개발자가 오류 가능성이 큰 코드에 검토 시간을 더 쓰도록 돕기 위해서다. 블라드 페도로프 깃허브 최고기술책임자(CTO)는 지디넷코리아 인터뷰에서 "코드가 더 많이 생성되면 모든 코드를 1~2년 전과 같은 깊이로 검토하기는 어렵다"며 "정말 중요한 부분을 이전과 같은 깊이로 검토하는 것이 목표"라고 말했다.

2026.11.09 16:52김미정 기자

과기정통부 실국장도 AI로 코딩...국산 AI 모델 활용 실습

과학기술정보통신부가 실국장급 간부들을 대상으로 국산 AI 모델을 활용한 바이브코딩 교육을 9일 실시했다. 코딩 지식 없이 AI에 자연어로 명령해 업무용 프로그램을 만드는 실습이다. 국산 독자 AI 파운데이션 모델을 활용해 프로그램을 직접 개발하고 행정업무에 적용할 가능성을 살펴보는 자리다. 바이브코딩은 사람이 코드를 직접 작성하지 않고 AI에 원하는 기능을 설명해 소프트웨어를 개발하는 방식이다. 교육 참가자들은 AI에 작업을 지시하고 결과물을 수정하는 과정을 반복하며 프로그램을 완성하는 실습을 진행했다. 과기정통부는 그동안 'AI 사피엔스' 등 직원들이 직접 개발한 AI 업무지원 도구를 행정에 활용해 왔다. 교육 범위도 단순한 언어모델 활용에서 AI 에이전트 개발로 확대하고 있다. 과기정통부는 11월 중 과장급 이하 직원들을 대상으로 추가 교육을 실시하는 등 총 3차례 바이브코딩 실습을 진행할 계획이다. 강상욱 과기정통부 기획조정실장은 “바이브코딩은 공직자들이 AI를 한층 더 깊이 있게 이해하고, 보다 적극적으로 행정혁신에 활용할 수 있도록 하는 중요한 도구”라며 “관리자부터 실무자까지 전 직원의 AI 활용 역량을 높여 AI 시대에 맞는 일하는 방식 혁신을 지속적으로 추진해 나가겠다”고 밝혔다.

2026.11.09 14:00박수형 기자

[AI는 지금] 메타, AI 코딩 스타트업 품었다…'에이전트 군단' 확보

메타가 여러 인공지능(AI) 에이전트를 동시에 활용해 소프트웨어를 개발하는 스타트업 '컨덕터(Conductor)'를 인수했다. 자체 코딩 에이전트 출시에 이어 외부 기술과 인력을 확보하며 AI 기반 소프트웨어 개발 시장에서 경쟁력을 강화하려는 것으로 보인다. 컨덕터는 4일(현지시간) 공식 홈페이지를 통해 메타 합류 소식을 발표했다. 거래 금액과 구체적인 인수 조건 등은 공개하지 않았다. 컨덕터는 2024년 설립된 AI 코딩 스타트업으로, 지난해 7월 핵심 서비스를 출시했다. 개발자가 여러 AI 에이전트를 각각 독립된 작업 공간에서 동시에 실행하고 소프트웨어 개발 프로젝트를 병렬로 진행할 수 있도록 지원한다. 클라우드와 개인 컴퓨터 등에서 에이전트를 활용할 수 있으며 모바일 기기를 통한 작업도 가능하다. 컨덕터는 자체 AI 모델을 개발하는 대신 오픈AI와 앤트로픽 등 주요 AI 기업 모델을 활용한다. 이를 통해 개발자는 여러 AI 에이전트를 동시에 운영하면서 프로젝트 내 작업을 분리하고 개발 과정을 관리할 수 있다. 이번 인수는 메타가 AI 코딩 시장에서 입지를 확대하는 과정에서 이뤄졌다. 메타는 지난 8월 대규모 코드베이스를 다루는 자체 코딩 에이전트 '뮤즈 코드(Muse Code)'를 출시하며 소프트웨어 개발 자동화 시장에 진출했다. 메타는 최근 AI 에이전트 서비스와 관련 기업 인수에도 투자를 확대하고 있다. 지난 3월 AI 에이전트 사회관계망서비스(SNS) 플랫폼 '몰트북(Moltbook)'을 인수했으며 최근 출시한 '뮤즈' 에이전트 서비스는 미국에서 40일 만에 다운로드 1000만 건을 돌파한 것으로 알려졌다. 컨덕터 인수로 메타가 복수 에이전트를 활용하는 개발 환경까지 기술 역량을 확대할 수 있다는 관측이 나온다. 다만 메타는 컨덕터 기술을 AI 제품에 어떻게 통합할지 구체적인 계획을 밝히지 않았다. 인수에 따라 컨덕터는 서비스 운영을 단계적으로 축소한다. 회사는 이날부터 신규 가입과 앱 다운로드를 중단했으며 유료 이용자는 별도 요금 없이 서비스를 계속 사용할 수 있도록 조치했다. 클라우드 서비스인 '컨덕터 클라우드'는 오는 13일부터 읽기 전용으로 전환되고 20일 운영이 종료된다. 컨덕터는 서비스 종료 이후 이용자 데이터를 삭제하기 시작할 예정이며 기존 이용자에게 작업 공간과 대화 기록을 로컬 환경으로 이전하거나 데이터를 내려받도록 안내했다. 개인 컴퓨터에서 실행하는 로컬 버전은 내년 초까지 신규 AI 모델 지원과 주요 오류 수정을 이어간다. 컨덕터는 내년 초 새로운 서비스도 선보인다는 목표다. 찰리 홀츠 컨덕터 창업자 겸 최고경영자(CEO)는 알렉산더 왕 메타 최고AI책임자(CAIO)와 냇 프리드먼 메타 초지능연구소(MSL) 제품 총괄과의 협업에 기대감을 드러냈다. 메타 합류를 계기로 새로운 AI 개발 환경을 선보이겠다는 구상도 제시했다. 홀츠 CEO는 "차세대 인터페이스를 위한 크고 대담한 계획을 갖고 있다"며 "우리를 좋아했다면 앞으로 선보일 서비스를 더 좋아하게 될 것"이라고 밝혔다.

2026.11.05 10:07이나연 기자

[AI는 지금] "호출 없이 대응"…딥시크, 자율형 코딩 에이전트 공개

딥시크가 개발자 요청 없이 문제를 푸는 인공지능(AI) 기술을 앞세워 오픈AI를 비롯한 앤트로픽, 깃허브 등과 자율형 코딩 시장 경쟁에 나섰다. 1일(현지시간) 블룸버그 등 외신에 따르면 딥시크 하네스팀은 위챗을 통해 오픈소스 코딩 에이전트 '슈퍼 에이전트' 시제품을 공개했다. 슈퍼 에이전트는 개발자들이 참여한 단체 채팅방에서 코딩 문제에 관한 피드백을 능동적으로 살필 수 있다. 개발자가 별도 호출하지 않아도 대화에서 다루는 문제에 해결책을 제안할 수 있다. 이번 제품을 공개한 하네스 팀은 딥시크가 올해 초 신설한 조직이다. 앤트로픽을 비롯한 미국 주요 AI 기업 코딩 서비스와 경쟁할 에이전트 개발을 지원하는 데 주력해 왔다. 하네스는 거대언어모델(LLM)이 복잡한 작업을 수행할 수 있도록 뒷받침하는 소프트웨어 구조다. 앤트로픽 등도 코딩을 비롯한 업무를 더 효율적으로 처리하도록 하네스를 설계해 왔다. 앞서 오픈AI를 비롯한 앤트로픽, 깃허브 등이 개발 업무 자동화에 집중하면서 경쟁 초점도 코드 작성 지원에서 복잡한 작업을 스스로 처리하는 에이전트로 넓어지고 있다. 이에 발맞춰 딥시크도 개발자의 대화를 살피고 먼저 해결책을 제안하는 기능을 앞세워 사람 개입을 줄이는 방향으로 경쟁력을 확보하려는 구상이다. 딥시크는 "슈퍼 에이전트 목표는 인간 개입을 최소화하면서 가능한 한 많은 가치를 제공하는 것" 주의를 가능한 한 적게 요구하면서 가능한 한 많은 가치를 제공하는 것"이라고 밝혔다

2026.11.02 09:31김미정 기자

AI로 게임 만들고 로봇과 대화…깃허브가 넓힌 개발 생태계

[샌프란시스코(미국)=김미정 기자] 깃허브 개발 생태계가 코드 작성과 관리를 넘어 디자인과 로봇 구현 등으로 넓어지고 있다. 깃허브는 29일까지 미국 샌프란시스코 포트넘매이슨에서 열린 '깃허브 유니버스 26'에 전시장을 마련했다. AI 코딩을 활용한 게임 제작부터 디자인 구현, 로봇과의 상호작용까지 새로운 개발 사례를 공유했다. 깃허브 부스는 신기능 설명을 듣는 공간과 코파일럿 앱을 직접 사용할 수 있는 공간으로 이뤄졌다. '언더 더 후드(Under the Hood)'는 깃허브 직원들이 코파일럿 신기능을 시연하는 장소다. 이날 소개한 기능은 작업에 맞는 AI 모델을 자동으로 골라주는 '코파일럿 퓨전'이었다. 코파일럿 퓨전은 이용자가 모델별 특성을 일일이 비교하지 않아도 요청한 작업에 적합한 모델을 선택한다. 특정 모델을 쓰고 싶다면 자동 선택 기능을 끄고 직접 지정할 수도 있다. 직원은 "퓨전을 활용하면 AI 크레딧 사용량을 최대 60% 줄일 수 있다"고 안내했다. 이번 행사에서 공개된 '코파일럿 앱'도 부스에서 시연됐다. 코파일럿 앱은 별도 코드 편집기를 열지 않고도 AI와 대화하며 소프트웨어를 개발할 수 있는 앱이다. 부스에서는 이용자가 작업을 요청하고, AI 계획과 결과를 확인하는 과정을 시연했다. 관계자는 이용자가 작업에 개입하는 정도에 따라 앱을 사용하는 방식을 소개했다. 그는 "사용자는 AI 질문에 답하며 단계별로 개발을 진행할 수 있다"며 "AI가 만든 개발 계획을 먼저 살펴보고 수정한 뒤 구현을 맡길 수도 있다"고 말했다. 그는 작업 전반을 AI에 맡기는 '오토파일럿'도 선보였다. 이는 이용자가 목표를 전달하면 AI가 작업을 수행하고, 이용자는 완성된 결과만 확인하는 방식이다. 이날 관계자는 코파일럿 앱에 '팩맨 게임을 만들고 준비가 되면 알려달라'고 요청했다. 이때 이용자는 완성된 게임 결과만 확인하면 됐다. 그는 "AI에 요청한 작업이 실제로 즐길 수 있는 게임으로 구현되는 모습을 소개한 것"이라며 "방문객이 직접 체험하며 코파일럿 활용 방법을 익히도록 했다"고 설명했다. 엔비디아, 오픈소스 모델로 로봇 구현…"개발 생태계 기여" 엔비디아는 부스에서 오픈소스 AI 모델을 활용한 로봇 시연을 선보였다. 해당 로봇은 소형 AI 컴퓨터 'DGX 스파크'와 연결돼, 방문객 사진을 촬영하고 요청에 맞춰 새로운 이미지를 만들었다. 음성 합성과 이미지 생성 작업은 현장의 DGX 스파크에서 처리한다. 엔비디아 관계자는 "개발자들이 오픈소스 AI 모델과 엔비디아의 컴퓨터를 활용해 사람 요청에 반응하는 서비스를 만드는 방식을 보여준 것"이라며 "오픈소스 모델과 개발 도구에 관심을 가진 개발자들에게는 여러 AI 기능을 결합한 활용 사례를 보여준 셈"이라고 강조했다. 그는 이번 행사에 오픈소스 개발자들이 많이 모이는 만큼 엔비디아가 어떤 개발 프로젝트를 진쟁 중인지 알리기 위해 이번 부스를 꾸렸다고 밝혔다. 그는 오픈소스 프로젝트 '오픈셸(Openshell)'을 엔비디아 대표 기여 사례로 소개했다. 오픈셸은 엔비디아가 AI 에이전트를 안전하게 실행하기 위해 공개한 오픈소스 소프트웨어다. 그는 "우리는 개발자들이 있는 곳에 직접 찾아왔다"며 "우리 기술을 보여주고 피드백을 받아 제품 개선하는 것이 목적"이라고 말했다. 피그마, 디자인·코드 통합…깃허브로 협업 확대 피그마 부스에서는 디자인 도구 안으로 들어온 깃허브를 만날 수 있었다. 깃허브에 저장된 코드를 피그마로 가져와 시제품으로 살펴보고, 피그마에서 코드 변경 사항을 검토해달라는 요청까지 보내는 방식이다. 디자인을 개발자에게 전달하는 데서 끝내지 않고, 실제 코드를 바탕으로 제품을 함께 다듬도록 연결했다. 이러한 연계는 디자인과 구현 결과를 맞추는 작업을 돕는다. 디자이너는 기존 코드로 구현한 화면을 바탕으로 작업하고, 수정한 내용을 개발 과정으로 이어갈 수 있다. 디자인과 개발이 별도로 진행되면서 생기는 간극을 줄이려는 접근이다. 깃허브 코파일럿이 피그마의 디자인 정보를 활용하는 연결도 소개했다. AI가 외부 도구와 데이터를 활용하도록 하는 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)을 통해, 코파일럿이 디자인 맥락을 참고해 코드를 작성하도록 지원한다는 설명이다. 피그마 관계자는 “개발자가 디자인을 더 많이 하고 디자이너도 코드를 더 많이 다루면서 역할의 경계가 흐려지고 있다”며 “앞으로 연결이 더 늘어날 것”이라고 말했다. 피그마가 개발 도구와의 연결을 보여줬다면, 엔비디아는 개발자가 자사 기술로 무엇을 만들 수 있는지 로봇으로 풀어냈다. 부스에는 소형 AI 컴퓨터 'DGX 스파크'와 연결한 로봇을 마련했다.

2026.10.31 03:05김미정 기자

유라클, KT와 AI 플랫폼 사업 협력…글로벌 기업시장 공략 확대

유라클(대표 조준희, 권태일)이 KT와 협력해 국내외 기업용 인공지능(AI) 플랫폼 사업을 확대한다. KT의 글로벌 AI 토큰 유통 플랫폼에 파트너로 참여하고 국산 신경망처리장치(NPU) 기반 AI 인프라에 코딩 어시스턴트를 탑재해 금융·공공 등 기업시장을 공략할 계획이다. 유라클은 KT와 글로벌 AI 인프라 및 기업간거래(B2B) 시장 확대를 위한 전략적 업무협약(MOU)을 체결했다고 28일 밝혔다. 이번 협약에 따라 유라클은 KT가 추진하는 글로벌 B2B AI 유통 플랫폼 '토큰 팩토리(Token Factory)'에 파트너사로 참여한다. 토큰 팩토리는 금융·공공·제조·의료 등 산업별 AI 수요를 대상으로 국내외 시장에 AI 서비스를 유통하기 위한 플랫폼이다. 해당 플랫폼에는 오픈라우터, 캐스트AI, 타임리AI 등 글로벌 AI 기업들이 참여하고 있다. 유라클은 KT의 AI 유통망을 활용해 자사 엔터프라이즈 솔루션의 국내외 공급 기회를 확대할 계획이다. 양사는 KT의 온프레미스 AI 인프라 솔루션 'NPU LLM 스테이션'을 통한 기술 협력도 추진한다. NPU LLM 스테이션은 리벨리온의 국산 NPU와 거대언어모델(LLM), KT의 업무 특화 AI 에이전트를 통합한 기업용 AI 인프라 패키지다. KT에 따르면 기존 GPU 서버 대비 도입 비용을 50% 이상, 소비 전력을 25% 이상 줄일 수 있도록 설계됐다. 유라클은 현재 해당 솔루션의 '코딩 에이전트' 영역에 AI 코딩 어시스턴트를 연동하는 작업을 진행하고 있다. 이를 통해 외부 클라우드 연결이 제한된 폐쇄망 환경에서도 기업 내부 데이터를 활용한 AI 기반 코드 작성 및 개발 업무를 지원한다는 구상이다. 양사는 각자의 영업망을 활용해 보안과 인프라 운영 비용을 중시하는 금융·공공기관 및 제조 대기업을 대상으로 공동 마케팅과 영업을 추진할 예정이다. 권태일 유라클 대표는 "KT가 구축하는 글로벌 토큰 생태계의 핵심 축으로 참여하는 동시에, 초고효율 NPU LLM 스테이션에 당사의 코딩 어시스턴트를 결합해 엔터프라이즈 AI 시장의 새로운 표준을 만들 것"이라며 "검증된 엔터프라이즈 구축 역량과 강력한 파트너십을 바탕으로 국내외 시장에서 가시적인 사업 성과를 입증하겠다"고 밝혔다.

2026.10.28 10:20남혁우 기자

유니티, '유니티 CLI' 누적 데이터 공개…실행 98%가 AI·자동화

유니티의 커맨드 라인 인터페이스 도구 '유니티 CLI'에서 발생한 전체 실행 명령의 98%가 인간 개발자가 아닌 AI 코딩 에이전트와 자동화 프로세스에서 발생한 것으로 나타났다. 유니티는 27일 '유니티 CLI'의 누적 사용 데이터를 공개했다. 지난 7월 이후 로그인 기준 22만 6000명 이상의 사용자가 유니티 CLI를 활용했으며, 누적 실행 이벤트 수는 2억건을 돌파했다. 로그인 사용자 기준 국가별 순위는 미국, 일본에 이어 한국이 3위를 차지했다. 유니티 CLI는 터미널 환경에서 유니티를 설치 및 관리할 수 있는 단일 바이너리 도구다. 파이프라인 패키지와 연동 시 실행 중인 유니티 에디터를 직접 제어할 수 있어 스크립트와 CI, 코딩 에이전트가 동일한 방식으로 개발 환경에 접근하도록 돕는다. 올해 7월 20일부터 10월 13일까지의 집계 결과, 사람이 터미널에 직접 명령어를 입력한 비중은 0.2%, CI 파이프라인을 통한 실행은 0.3%에 불과했으며 나머지 98%는 코딩 에이전트 및 기타 자동화에서 발생했다. 개발자가 환경 설정 등 초기 준비를 마치면 이후 세부 작업은 AI 에이전트가 주도하는 구조가 자리 잡은 것으로 분석된다. 명령어별로는 연결된 에디터에서 작업을 수행하는 'unity command'가 약 1억 2400만회로 가장 많이 쓰였고, 프로젝트 및 버전 상태를 점검하는 'unity status'(약 670만회), 패키지 설치 여부를 확인하는 'unity pipeline list'(약 140만회)가 뒤를 이었다. 전체 사용량의 대다수는 클로드 코드, 코덱스, 그록 등 공식 플러그인 출시 이후 집중됐다. 유니티 CLI와 연동된 에이전트 비중은 클로드 코드가 60%로 가장 높았으며, 코덱스(26%), 커서, 그록 순으로 집계됐다. 유니티는 공식 플러그인이 지원되지 않는 에이전트 역시 CLI를 통해 에디터 작업이 가능하도록 지원을 이어갈 방침이다.

2026.10.27 17:35진성우 기자

두산로보틱스, 비전 AI·노코딩 적용 제품군 확대 검토

두산로보틱스가 비전 인공지능(AI)과 노코딩 기술을 협동로봇에 확대 적용하는 방안을 검토 중이다. 특정 목적용 피지컬 AI 신제품 '스캔앤고'에 탑재한 기술을 기존 협동로봇 제품에도 적용하면 매출 신장을 기대할 수 있다. 노코딩은 코드 입력 없이 그래픽 화면 등으로 누구나 쉽게 로봇에 작업을 지시할 수 있는 기술이다. 19일 로봇 업계 한 관계자는 "두산로보틱스가 올해 초 CES에서 공개한 스캔앤고에 적용한 AI 기술을 기존 협동로봇 라인업 등에 적용할 가능성이 있다"며 "이를 위해 해외 한 피지컬 AI 기업과 긴밀히 협력 중"이라고 말했다. 스캔앤고는 협동로봇에 자율이동로봇(AMR), 비전 AI, 노코딩 기술을 결합한 제품이다. 스캔앤고는 항공기 동체나 풍력 발전기 블레이드 등 대형 복합재 구조물 표면을 사전 도면 없이 스캔하고 샌딩(연마)·그라인딩·검사를 수행한다. 스캔앤고 기술을 기존 협동로봇에 이식하면 연마뿐 아니라 물류 등 공정에서도 사람 개입이 크게 줄어들 수 있다. CES에서 공개한 스캔앤고는 별도 사전 프로그래밍이나 장치 없이 고난도 표면처리 공정을 자동화할 수 있다는 점에서 호평을 받았다. 국내 대기업도 관심을 보인 것으로 알려졌다. 두산로보틱스는 국내외 도입 수요를 확인한 뒤 스캔앤고에 적용한 기술을 일반 협동로봇 등에 확대 적용하는 방안을 검토하고 있다. 비전 AI와 노코딩 기술을 협동로봇에 도입하면 두산로보틱스 실적 개선에 보탬이 될 수 있다. 회사는 2023년 상장 후 영업적자가 이어졌다. 두산로보틱스가 피지컬 AI 제품으로 팔레타이징·샌딩 등 작업을 100% 무인화하면 매출이 늘어날 수 있다. 스캔앤고에 적용한 기술을 일반 협동로봇에 확대 채용하는 것과 관련해, 두산로보틱스 관계자는 "확인해 줄 수 없다"고 짧게 답했다. 두산로보틱스는 스캔앤고에 ▲고정밀 3D 인식·환경 이해 ▲AI 기반 물리적 정보 인식·추론 ▲컴퓨터 지원설계(CAD) 모델이나 프로그래밍 없는 자동 툴패스(작업경로) 생성 ▲자율적인 로봇 위치 인식·작업 실행 등 AI 기술을 탑재했다. 고정밀 3D 인식·환경 이해는 로봇의 눈 역할, AI 기반 물리적 정보 인식·추론은 두뇌 역할을 하는 기술이다. 3D 비전 센서로 작업물과 주변 공간을 스캔해 수초 만에 3D 데이터를 만든다. 이어 AI가 3D 데이터로 작업물 곡률과 표면 상태, 흠집 등 결함 위치와 크기를 분석하고, 로봇 팔이 어떤 각도와 힘으로 작업해야 하는지 스스로 판단한다. 자동 툴패스 생성은 로봇이 이동할 '길'을 그리는 기술이다. 기존에는 제품 설계도면인 CAD 파일을 불러와 엔지니어가 경로를 짜야 했다. 이 기술은 스캔 데이터만으로 최적 경로를 자동으로 만든다. 자율적인 위치 인식·작업 실행은 로봇이 작업 대상 대비 자신의 위치를 스스로 파악하고 작업을 수행하는 기술이다. 협동로봇을 AMR 등과 결합하면 항공기나 풍력 블레이드처럼 대형 구조물을 따라 옮겨 다니며 작업할 수 있다.

2026.10.19 18:10진운용 기자

깃허브 "AI시대 개발 환경, 명령에서 의도로"…앰비언트 인텔리전스 제시

인공지능(AI) 시대의 새로운 개발 환경으로 '앰비언트 인텔리전스(Ambient Intelligence)'가 제시됐다. AI 에이전트가 작업 계획과 실행, 검증을 맡고 개발자는 방향 설정과 결과 검토·통제에 집중하도록 한다는 구상이다. 자연어로 코드를 생성하고 시제품을 만드는 데 주목한 바이브 코딩과 달리 에이전트를 실제 서비스 개발 흐름에 통합하고 개발자의 검토와 통제를 함께 중시한다는 점이 특징이다. 17일 마틴 우드워드 깃허브 개발자 관계 부문 부사장은 공식 블로그를 통해 차세대 개발자 인터페이스로 앰비언트 인텔리전스를 소개했다. 우드워드 부사장은 도구는 달라졌어도 개발자가 명령어와 단축키를 익혀 기계의 방식에 맞춰 일하는 관계는 오랫동안 이어져 왔다고 지적했다. 그는 AI가 이런 관계를 바꾸고 있다며 "단지 더 빠른 코딩이 아니라 명령을 내리는 것에서 의도를 실행 가능하게 만드는 것으로의 전환"이라고 설명했다. 핵심은 에이전트가 개발자가 정한 범위 안에서 작업하고, 결과를 개발자가 검토할 수 있도록 돌려준다는 점이다. 깃허브 코파일럿 코딩 에이전트는 이슈를 받아 격리된 환경에서 작업한 뒤 결과를 곧바로 코드에 반영하는 대신 풀 리퀘스트(PR) 형태로 제출한다. 코드를 반영할지는 개발자가 검토한 뒤 결정한다. 앰비언트 인텔리전스는 이런 에이전트 활용을 개발 작업 흐름 전반으로 넓히려는 구상이다. 개발자가 작업을 멈추거나 별도의 절차를 거치지 않고 텍스트·음성·버튼 등으로 에이전트를 호출해, 작업 방향을 바꾸거나 중단된 작업을 이어가도록 하는 방식이다. 입력 방식이 달라져도 프로젝트의 맥락과 규칙을 바탕으로 작업이 이어지도록 하는 것이 관건이다. 우드워드 부사장은 이를 위해 세 가지 계층이 필요하다고 설명했다. 텍스트와 음성, 물리적 컨트롤 등으로 의도를 전달하는 입력 방식(모달리티), 이를 바탕으로 작업을 계획하고 수행하는 실행 체계(하네스), 진행 상황을 확인하고 방향을 바꾸거나 결과를 승인하는 통제 수단(컨트롤 플레인)이다. 그는 "가장 좋은 제품은 통제권을 내주지 않으면서 이 세 층을 연결한다"고 말했다. 이런 환경이 필요한 이유는 에이전트가 코드를 생성하는 것만으로 실제 개발 업무가 끝나지 않기 때문이다. 에이전트가 프로젝트 맥락과 규칙을 파악해 필요한 도구를 활용하고, 개발자는 그 과정과 결과를 살펴 필요한 시점에 개입할 수 있어야 한다. 이를 위해 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)은 에이전트를 도구·서비스와 연결하고, 저장소 지침과 스킬은 프로젝트별 규칙을 전달하며, 훅(hook)은 작업 전후에 정책과 검증 절차를 적용한다. 반복적인 도구 조작은 줄이면서도 작업의 방향과 권한, 검증은 개발자가 통제할 수 있어야 한다는 것이다. 우드워드 부사장은 이런 변화가 개발자의 역할을 줄이지 않고 오히려 키운다고 강조했다. 그는 "AI 에이전트는 차 한 잔 마시는 사이에 구현안 세 개를 만들어낼 수 있다"면서도 "그 추상화가 적절한지 마이그레이션이 안전한지 테스트가 의미 있는지 결과물이 실제로 문제를 해결하는지는 누군가 결정해야 한다"고 말했다. 이어 "작업의 기계적인 부분이 위임되더라도 결과에 대한 책임은 개발자에게 남는다"며 이를 개발 업무에서 일어나는 가장 중요한 변화로 꼽았다. 에이전트가 코드를 빠르게 쏟아낼수록 무엇을 받아들일지 가려내는 판단력과 취향이 개발자의 경쟁력이 된다는 설명이다. 우드워드 부사장은 앰비언트 컨트롤의 사례로 물리 키패드를 소개했다. 깃허브는 로지텍과 약 18개월간 협력해 키패드 버튼에 코파일럿 세션 시작·재개, 매개변수가 포함된 프롬프트 제출, IDE 명령 실행, 여러 단계의 작업 실행 등을 지정하는 방안을 마련했다. 자주 반복되는 작업을 버튼으로 호출해 불필요한 조작을 줄이고 개발자가 기획에 집중할 수 있도록 하려는 취지다. 그는 "모든 개발자에게 책상 위 기기가 하나 더 필요한 것도 모든 방해 요소에 단축키가 필요한 것도 아니다"라며 "하지만 이 경험을 통해 개발자는 어떤 동작에 단축키를 줄지, 언제 키보드나 명령 팔레트, 음성이 더 나은지 스스로 정할 수 있다"고 설명했다. 이어 "핵심은 작업 흐름을 유지하는 데 있다"며 "우리의 목표는 개발자가 집중력을 유지할 수 있도록 작업 주변의 마찰을 없애는 좋은 인터페이스를 제공하는 것"이라고 강조했다.

2026.10.17 16:12남혁우 기자

[AI는 지금] 앤트로픽, 매출 45% 뛰고 흑자…성장 이끈 비결은

기업공개(IPO)를 앞둔 앤트로픽이 기업용 인공지능(AI) 수요 확대에 힘입어 올해 3분기 매출을 전 분기보다 45% 끌어올리고 조정 기준 흑자를 달성했다. AI 코딩 도구 '클로드 코드'와 기업 고객을 중심으로 사업을 확장한 결과로, 수익성 개선을 지속하는 것이 중장기 과제가 될 것으로 보인다. 14일(현지시간) 블룸버그통신에 따르면 앤트로픽은 이날 미국 샌프란시스코 본사에서 열린 투자자 설명회에서 올해 3분기 매출이 168억 달러를 기록했다고 밝혔다. 조정 매출총이익률은 85%, 조정 영업이익률은 11% 이상을 기록했으며 잉여현금흐름도 플러스를 나타낸 것으로 전해졌다. 앤트로픽의 매출은 올해 들어 빠르게 증가했다. 로이터통신에 따르면 1분기 47억 달러였던 매출은 2분기 116억 달러, 3분기 168억 달러까지 늘었다. 다만 2분기 매출이 전 분기보다 약 147% 증가한 것과 달리 3분기 증가율은 45%로 낮아지면서 성장 속도는 둔화한 것으로 나타났다. 성장 배경으로는 기업용 AI와 코딩 도구 수요 확대가 꼽힌다. 앤트로픽은 지난 2월 공식 블로그를 통해 클로드 코드의 연환산 매출이 25억 달러를 돌파했다고 발표했다. 당시 클로드 코드의 기업용 구독은 연초 대비 4배 증가했으며 전체 매출에서 기업 고객이 차지하는 비중도 절반을 넘어섰다. 기업 고객 기반도 빠르게 확대됐다. 앤트로픽에 따르면 지난 2월 기준 연간 100만 달러 이상을 지출하는 고객은 500곳을 넘어섰으며 포춘 선정 10대 기업 중 8곳이 클로드를 이용하고 있다. 기업들이 응용 프로그램 인터페이스(API), 클로드 코드, 기업용 클로드 등을 개별 업무에 도입한 뒤 조직 전반으로 활용 범위를 넓히는 방식이 성장에 기여했다는 설명이다. 클라우드 유통망 확대도 매출 증가를 뒷받침했다. 앤트로픽은 아마존웹서비스(AWS), 구글클라우드, 마이크로소프트(MS) 애저 등 주요 클라우드 플랫폼을 통해 클로드 모델을 제공하고 있다. 로이터가 입수한 IPO 관련 서류에 따르면 지난해 앤트로픽 매출의 47%는 아마존과 구글의 클라우드 판매망을 통해 발생했다. 매출 확대와 함께 수익성 지표도 개선됐다. 파이낸셜타임스(FT)에 따르면 앤트로픽은 3분기 컴퓨팅 비용 1달러당 1.7달러의 매출을 창출한 것으로 나타났다. 조정 영업이익률도 11% 수준을 기록하면서 AI 모델 개발과 운영에 투입되는 비용을 감당할 수 있는 수익 구조를 확보하는 데 진전을 보였다. 다만 조정 기준 흑자가 회계기준 순이익 흑자를 의미하는 것은 아니다. 블룸버그에 따르면 앤트로픽은 지난해 약 420억 달러의 순손실을 기록했으며 영업손실도 80억 달러를 넘어섰다. 최근 수익성 개선에도 불구하고 대규모 AI 인프라 투자 부담이 이어지는 만큼 안정적인 흑자 구조를 정착시키는 것이 필요한 상황이다. 앤트로픽은 이르면 오는 11월 9일이 포함된 주부터 IPO를 위한 공식 투자자 마케팅에 착수할 예정이다. 블룸버그는 일부 투자자들이 앤트로픽의 적정 기업가치를 1조 8000억~2조 달러 수준으로 평가하고 있다고 전했다. 다만 오픈AI와의 경쟁 심화, 메타의 신규 AI 모델 출시, AI 에이전트의 안전성 논란 등은 상장 과정에서 변수로 작용할 전망이다. 앤트로픽은 기업 고객의 AI 활용 확대를 바탕으로 제품 개발과 인프라 투자를 이어갈 방침이다. 크리슈나 라오 앤트로픽 최고재무책임자(CFO)는 지난 2월 대규모 투자 유치 당시에도 "투자 유치는 고객들로부터 확인한 높은 수요를 반영한다"며 "기업들이 의존하는 제품과 모델을 지속해서 개발하는 데 투자금을 활용할 것"이라고 밝혔다.

2026.10.15 10:10이나연 기자

구글, 'AI·바이브 코딩' 제작 앱 출시 돕는다

구글이 안드로이드 이용자가 인공지능(AI)을 활용하거나 개인적인 용도로 '바이브 코딩'을 통해 제작한 앱을 보다 쉽게 플레이스토어에 올릴 수 있록 지원한다. 13일(현지시간) 블룸버그 등 외신에 따르면 구글 계정을 보유한 18세 이상 이용자는 구글 AI 스튜디오로 제작한 안드로이드 앱을 플레이스토어에 게시할 수 있다. 구글 AI 스튜디오는 구글의 다양한 AI 모델을 활용해 앱 시제품을 제작하거나 미디어 콘텐츠를 생성할 수 있는 웹 기반 플랫폼이다. 이번 조치로 유료 개발자 계정이 없는 이용자도 플레이스토어에 앱을 등록할 수 있게 됐다. 자연어로 AI에 명령해 소프트웨어 코드를 생성하는 '바이브 코더'들도 앱을 게시할 수 있다. 다만, 일부 제한이 적용된다. 해당 앱은 비공개로 등록되기 때문에 개인용으로만 사용할 수 있으며 플레이스토어의 전체 검색 결과나 추천 목록에는 노출되지 않는다. 구글의 또 다른 AI 기반 소프트웨어 개발 플랫폼인 '안티그래비티'에서는 이번 기능을 사용할 수 없다. 이번 변화로 구글 이용자들은 생성형 AI를 활용해 모바일 앱을 무료로 제작하고 실행해 볼 수 있게 됐다. 그간 앱 개발을 원하는 이용자들은 여러 진입 장벽에 직면해 왔다. 구글은 개발자 계정 등록 시 일회성 수수료 25달러(약 3만3500원)를 부과하고 신규 앱 심사에도 며칠이 소요된다. 개발자가 앱 내 디지털 서비스에 요금을 부과할 경우 구글은 수수료도 받는다. 애플 앱스토어의 개발자 프로그램은 연간 99달러(약 13만2500원)의 가입비가 필요하다. 향후 구글은 바이브 코딩으로 제작한 개인용 앱을 친구나 가족 등 소규모 이용자 그룹과 공유할 수 있도록 지원할 계획이다. 샘 브라이트 구글 플레이 및 개발 생태계 부문 부사장 겸 총괄은 “초기에는 이러한 개발자들이 앱 내에서 유료로 제공할 수 있는 서비스에도 제한을 둘 예정”이라고 설명했다. 브라이트 부사장은 구글 AI 스튜디오에 보안 검사 기능이 내장돼 있어 플레이스토어에 등록되는 개인용 앱에 유해하거나 부적절한 콘텐츠가 포함되지 않도록 관리할 수 있다고 덧붙였다. 그는 이번 변화가 처음으로 앱 제작에 도전하는 비전문 이용자들의 개발 경험을 간소화할 것이라고 강조했다. 또한 이용자들이 시간이 지나면서 자신의 앱을 얼마나 많은 사람에게 공개할지 결정할 수 있도록 최대한 폭넓은 선택권을 제공하겠다고 말했다.

2026.10.14 09:38박서린 기자

메타넷디엘, 대학 IT 개발에 AI 심는다…분석부터 테스트까지 자동화

메타넷디엘이 대학행정시스템 구축에 인공지능(AI)을 활용해 분석·개발·테스트 등 반복 업무를 자동화하는 방식을 확대한다. 개발자는 단순 코딩 업무를 줄이고 업무 설계와 품질 검증에 집중하도록 해 대학 정보화 사업의 개발 생산성과 품질을 높인다는 구상이다. 메타넷디엘은 대학행정시스템 구축 사업에 AI 기반 개발 방식인 'AI 주도 개발(AIDD)'을 적용하고 전 직원 대상 교육과 개발 도구 지원을 통해 관련 역량을 강화한다고 7일 밝혔다. 대학행정시스템은 학적·장학·등록·인사·회계 등 대학 업무를 처리하기 위해 수천개의 화면과 프로그램을 개발해야 하는 대형 시스템이다. 메타넷디엘은 메타넷의 AI 기반 플랫폼 '메타넷 AI 플랫폼 포 딜리버리(MAIPD)'와 연계해 시스템 분석과 개발, 테스트 과정에 AI를 활용 중이다. 반복 업무를 줄이는 동시에 소프트웨어 개발 생명주기 전반으로 AIDD 적용 범위를 확대할 계획이다. 개발자들의 AI 활용 역량 강화에도 나섰다. 전 직원에게 AI 코딩 에이전트 사용 비용을 지원하고 심화 교육 과정 '코딩팩토리'를 통해 실제 개발 업무에서 AI를 활용하는 방법을 교육하고 있다. 정기 사내 기술 공유 세션 '테크 바이트 10'에선 실제 프로젝트에서 축적한 AIDD 활용 경험을 공유한다. 레거시 화면의 최신 웹 표준 전환부터 코딩 에이전트를 활용한 시스템 분석, 테스트 자동화 등 현장에서 효과를 확인한 사례를 전파한다. 앤트로픽의 공식 기술 자격인 '클로드 서티파이드 아키텍트 파운데이션스(CCA-F)' 취득도 지원한다. 메타넷디엘은 직원들의 응시료를 지원하고 실제 자격 취득자를 배출했다. 육성한 AI 개발 인력은 실제 대학 정보화 사업에 투입되고 있다. 지난 7월 착수한 아주대학교 차세대 통합정보시스템 'AIMS Ⅲ' UI·UX 전환 및 고도화 사업이 대표적이다. 이 사업에선 AI가 기존 화면과 프로그램을 분석해 명세를 정리하고 새로운 화면의 초안을 생성하면 개발자가 이를 검수하고 최종 검증하는 방식으로 개발을 진행한다. AI가 반복적인 분석과 초안 작업을 맡고 개발자는 업무 이해와 설계, 품질 검증에 집중하는 구조다. 메타넷디엘은 올해 발주된 대학행정시스템 구축 사업 가운데 최대 규모 사업의 우선협상대상자로도 선정됐다. 해당 사업에도 MAIPD와 연계한 AIDD를 적용해 대학행정시스템 구축 전반에서 AI 활용을 확대할 계획이다. 안지현 메타넷디엘 상무는 "AIDD 역량 강화를 통해 개발자가 중요한 설계와 검증에 집중하고 고객에게 제공하는 가치를 키울 수 있도록 하고 있다"며 "MAIPD와 연계한 AIDD를 대학행정시스템 구축에 적극 적용해 사용자 중심의 변화를 이끌고 고객과 수행사가 함께 성과를 거두는 사업을 만들어 가겠다"고 말했다.

2026.10.07 10:08한정호 기자

개발자 아닌 직원도 AI 에이전트 만든다…SK AX, 바이브 코딩 전사 확산 가속

SK AX가 코딩 경험이 없는 기업 임직원도 자신의 업무에 필요한 인공지능(AI) 에이전트를 직접 만들 수 있는 교육 프로그램을 선보였다. 개발자 중심이던 AI 에이전트 개발을 인사·기획·마케팅·영업 등 일반 직군까지 확대해 기업 전반의 AI 활용 역량을 끌어올린다는 전략이다. SK AX는 바이브 코딩을 활용해 AI 에이전트를 개발하고 실제 업무에 적용할 수 있는 교육 프로그램 'AI 부트캠프 바이브'를 출시했다고 1일 밝혔다. 바이브 코딩은 자연어로 원하는 기능을 설명하면 생성형 AI가 개발 코드를 작성해 프로그램을 구현하는 방식이다. 전문적인 코딩 지식이 없어도 업무를 가장 잘 아는 실무자가 직접 필요한 AI 에이전트를 설계하고 개발할 수 있도록 진입 장벽을 낮추는 것이 특징이다. AI 부트캠프 바이브는 4주간 강의와 실습을 통해 AI 에이전트 설계 과정을 배우고 실제 업무에 활용할 수 있는 에이전트를 직접 만드는 실전형 과정으로 구성됐다. 단순히 교육용 예제를 따라 하는 데 그치지 않고 교육생이 자신의 업무를 분석해 해결할 과제를 선정하고 AI 에이전트로 구현한다. 교육생은 먼저 업무 프로세스를 세부적으로 분석해 반복적이거나 시간이 많이 걸리는 업무를 찾는다. 이후 AI 적용 효과가 높은 과제를 선정해 에이전트를 개발하는 방식이다. SK AX 구성원들도 해당 과정을 수료한 뒤 실제 업무 현장에 필요한 AI 에이전트를 개발해 활용 중이다. 교육과 평가 과정에도 AI를 활용한다. 교육생마다 전담 멘토 역할을 하는 AI 에이전트를 배정해 요구사항 작성부터 개발 과정까지 지원한다. AI 멘토는 학습자의 진도와 이해도, 실수 패턴 등을 기억해 용어 설명이나 코칭 수준을 개인별로 조정한다. 실습부터 과제 제출과 평가까지 전 과정도 AI 기반으로 운영한다. 자체적으로 교육과 평가를 담당할 인력이나 자원을 확보하기 어려운 기업의 부담을 줄이면서 구성원별 AI 활용 역량을 높일 수 있도록 설계했다는 게 회사 측 설명이다. 교육 과정에서 만든 AI 에이전트를 실제 기업 시스템과 연결하는 것도 가능하다. SK AX가 별도 서비스로 제공하는 '컨텍스트 오퍼레이터'를 활용하면 임직원이 직접 개발한 AI 에이전트를 사내 이메일이나 데이터 공유·저장소 등과 연동할 수 있다. 이를 통해 개인 단위에서 만든 에이전트를 실제 업무에 활용하거나 동료들과 공유할 수 있다. SK AX는 이번 프로그램을 통해 일부 개발 조직에 집중됐던 AI 활용 역량을 기업 전반으로 확산한다는 계획이다. AI 에이전트가 서로 협업하고 사내 데이터를 활용하는 만큼 일부 조직만 AI를 도입하는 것보다 전 구성원의 활용 능력을 함께 높여야 실질적인 생산성 향상으로 이어질 수 있다는 판단이다. AI 부트캠프 바이브 출시로 기업 대상 AI 인재 교육 체계인 'AI 탤런트 랩'도 확대됐다. AI 문해력과 실행력을 평가하는 'AI 리터러시', 개발자 대상 심화 과정인 'AI 부트캠프', 일반 임직원이 직접 에이전트를 만드는 AI 부트캠프 바이브 등 3개 과정으로 구성해 기업이 임직원 역량과 목적에 맞춰 선택할 수 있도록 했다. 김민환 SK AX HRX추진담당은 "자신의 업무를 가장 잘 아는 실무자가 자신에게 필요한 AI 에이전트를 직접 디자인하고 만들어 활용하는 것이 진정한 의미의 AI 증강"이라며 "기업 조직 곳곳에서 AI를 활용한 혁신이 기업 문화로 자리 잡는 AX 혁신 생태계가 조성될 수 있도록 돕겠다"고 말했다.

2026.10.01 13:58한정호 기자

바이브 코딩 뜨자 '러버블'도 질주…연환산 매출 6억 달러 돌파

자연어만으로 애플리케이션을 개발하는 '바이브 코딩' 시장이 성장하는 가운데, 유럽 인공지능(AI) 스타트업 러버블이 기업 고객 매출을 확대하며 주목받고 있다. 24일(현지시간) 테크크런치에 따르면 파비안 헤딘 러버블 공동창업자는 이날 네덜란드 암스테르담에서 열린 휴먼X 서밋에서 회사의 연환산 매출이 6억 달러(약 8200억원)를 넘어섰다고 밝혔다. 러버블은 사용자가 자연어로 원하는 서비스를 설명하면 AI가 웹사이트나 애플리케이션 등을 구축해주는 바이브 코딩 플랫폼이다. 전문 개발자가 아니더라도 아이디어를 실제 서비스 형태로 구현할 수 있도록 지원하는 것이 특징이다. 최근에는 기업 시장 공략에 집중하고 있다. 헤딘 공동창업자에 따르면 현재 포춘 500대 기업 가운데 약 3분의 2가 러버블 제품을 사용 중이다. 주요 고객으로는 마이크로소프트와 엔비디아, 도이치텔레콤 등이 꼽힌다. 플랫폼을 통해 만들어진 서비스 이용량도 증가하고 있다. 러버블 이용자들이 만든 애플리케이션의 월간 조회수는 합산 기준 10억회에 육박한다. 투자자들의 관심도 이어지고 있다. 러버블은 지난해 12월 멘로벤처스와 캐피털G 등으로부터 3억 달러(약 4100억원)를 투자받으면서 기업가치 66억 달러(약 9조원)를 인정받았다. 이어 지난달에는 멘로벤처스와 스케일업 유럽 펀드로부터 4억 달러(약 5400억원)를 추가 조달하며 기업가치가 133억 달러(약 18조원)로 뛰었다. 헤딘 공동창업자는 "코덱스나 클로드 코드 같은 도구를 이용하면 코드를 만들 수 있지만 러버블의 결과물은 코드가 아니라 제품"이라며 "우리는 호스팅과 배포, 애플리케이션 확장까지 지원하고 있으며 우리가 만든 앱에는 매달 10억회에 가까운 방문이 발생 중"이라고 말했다.

2026.09.27 06:47한정호 기자

깃허브, 폐쇄망 AI 코딩 지원 확대…개발·관리 편의 높인다

깃허브가 폐쇄망 환경에서 인공지능(AI) 코딩 도구를 활용할 수 있는 환경을 구축했다. 사용자 권한 관리와 코드 검토 절차도 개선해 기업 개발팀 도구 도입과 운영 부담을 줄이는 데 초점을 맞췄다. 깃허브는 이달 초 기업용 개발 플랫폼 '깃허브 엔터프라이즈 서버 3.22'를 정식 출시했다고 공식 홈페이지를 통해 밝혔다. 이번 버전에는 코파일럿 명령줄 인터페이스(CLI) 연동과 기업 전체 접근 권한 통합 관리, 보안 검토 편의 기능 등이 포함됐다. 주요 변화는 깃허브 클라우드와 연결하지 않는 망 분리·폐쇄망 환경에서도 코파일럿 CLI를 활용할 수 있도록 한 점이다. 관리자가 엔터프라이즈 서버에 연동할 AI 모델 제공자를 한 번 설정하면 기업 구성원은 기존 서버 인증 정보로 해당 도구를 이용할 수 있다. 이에 따라 깃허브 클라우드 연결이 어려운 기업도 자체 환경에 맞는 모델 연결 방식을 마련해 AI 코딩 도구를 도입할 수 있다. 다만 해당 기능은 기술 미리보기 단계로 향후 변경될 수 있다. 깃허브 클라우드 연결이 필요하지 않다는 것이 모든 인터넷 통신이 불필요하거나 데이터가 기업 내부에만 머문다는 의미는 아니다. 실제 이용 조건은 선택한 모델 제공자와 네트워크 구성에 따라 달라지는 만큼 기업은 이를 별도로 검토해야 한다. 깃허브는 기업 내부 사용자·접근 권한 관리 기능도 강화했다. 공개 미리보기를 마치고 정식 기능으로 전환된 '엔터프라이즈 팀'을 이용하면 여러 조직과 코드 저장소에 걸친 사용자 접근 권한을 하나의 중앙 팀 구조에서 관리할 수 있다. 조직별로 흩어진 권한 관리 업무를 한곳에 모아 운영 부담을 줄이는 식이다. 기업 사용자는 저장소 규칙 예외 권한을 개별 사용자에게도 부여할 수 있다. 예를 들어 자동화 작업용 서비스 계정을 예외 목록에 넣기 위해 별도 역할이나 팀을 만들 필요가 없어 권한 설정을 간소화할 수 있다. 깃허브는 코드 변경 사항을 검토하는 절차도 담당 업무에 맞춰 세분화했다. 조직 소유자와 저장소 관리자는 코드 변경 요청인 풀 리퀘스트에 필수 검토자 규칙을 적용해 브랜치와 파일·폴더별로 검토할 팀과 팀별 최소 검토 수를 지정할 수 있다. 이는 데이터베이스(DB) 관련 파일 변경에는 데이터 플랫폼팀의 검토를 요구하고 기능 개발용 브랜치에는 제품·디자인 담당자의 검토를 받도록 설정하는 방식이다. 코드 담당자를 지정하는 기존 코드오너스와 함께 사용할 수 있어 보안·품질보증 등 코드 소유자 외 담당 팀의 확인도 필수 절차로 둘 수 있다. 보안 담당자가 처리할 요청의 검토 순서를 정하는 기능도 개선됐다. 비밀정보 검사와 관련한 코드 업로드 차단 예외 요청과 경고 해제 요청은 기존에 정렬 순서를 바꿀 수 없었지만 이제는 날짜순으로 정렬할 수 있다. 저장소·조직·기업 단위에서 오래된 요청이나 최근 요청을 먼저 확인할 수 있어 요청이 많은 팀의 검토 우선순위 결정을 돕는다. 수정 사항의 배포 버전 반영 여부도 이슈 화면에서 바로 확인할 수 있는 기능도 추가됐다. 이슈에 연결된 코드 변경 요청이 배포 버전에 포함되면 사이드바에 최신 배포 또는 사전 배포 상태가 표시된다. 담당자는 확인을 위해 다른 화면으로 이동할 필요가 없다. 공개 저장소 코드 변경 요청 목록에는 작성자의 역할을 보여주는 표시도 추가됐다. 관리자는 개별 요청을 열지 않고도 작성자가 처음 참여한 기여자인지 기존 기여자나 구성원인지 파악할 수 있다. 깃허브는 공식 블로그에서 "엔터프라이즈 소유자는 하나의 중앙 팀 구조에서 조직과 저장소를 포함한 기업 전체의 사용자와 접근 권한을 관리할 수 있다"며 "기업 내 여러 조직의 사용자 접근 권한을 관리하는 운영 부담을 줄인다"고 밝혔다.

2026.09.25 17:00김미정 기자

MS, AI 에이전트로 코파일럿 런타임 러스트 전환…속도 최대 15.9배 향상

마이크로소프트가 깃허브 코파일럿을 비롯한 인공지능(AI) 서비스 핵심 런타임을 타입스크립트에서 러스트로 전환했다. 대규모 코드 이식 작업의 상당 부분은 AI 에이전트가 맡았으며 특정 벤치마크에서 기존 구현보다 최대 15.9배 높은 처리 성능을 기록했다. 스티븐 투브 마이크로소프트 수석 엔지니어는 약 43만 줄의 타입스크립트 코드를 80만 줄 이상의 프로덕션용 러스트 코드로 이식했다고 깃허브 블로그를 통해 21일 밝혔다. 프로젝트는 약 14.5주간 진행됐고 이 기간 135회 이상의 배포가 이뤄졌다. AI 토큰 사용 비용은 약 12만 달러로 집계됐다. 이번 전환 대상은 깃허브 코파일럿 명령줄 인터페이스, 코파일럿 앱, 소프트웨어 개발 키트, 깃허브 코파일럿 클라우드 에이전트 등을 지원하는 공통 런타임이다. 이 런타임은 VS 코드와 비주얼 스튜디오를 비롯해 엑셀, 아웃룩, 파워포인트, 워드 등 다양한 마이크로소프트 제품과 서비스에 활용된다. 마이크로소프트는 이번 작업의 핵심이 단순한 언어 교체가 아니라 노드js와 V8 기반 구조에서 벗어나는 데 있었다고 설명했다. 기존 타입스크립트 기반 런타임은 빠른 개발에는 유리했지만 여러 제품과 서버 환경에 공통으로 적용하기에는 시작 시간, 메모리 사용량, 프로세스 관리 측면에서 부담이 있었다. 러스트 기반 런타임은 프로세스 내부에 직접 탑재할 수 있어 별도 백그라운드 프로세스 구동 필요성을 줄였다. 공유 클라이언트와 100개 동시 파이프라인 환경에서 1000회의 단일 턴 세션 생명주기를 처리한 시험에서 타입스크립트 버전은 초당 7.55회를 기록한 반면, 러스트 버전은 초당 120회를 처리했다. 에이전트 클라이언트 10개를 실행한 조건의 메모리 사용량도 타입스크립트 버전 1383MB에서 러스트 버전 126MB로 감소했다. AI 에이전트는 단순히 코드를 생성하는 역할에 그치지 않았다. 기존 코드와 문서, 테스트를 조사하고 작업을 하위 세션으로 나누며 다른 에이전트와 작업 범위를 조율하는 방식으로 활용됐다. 다만 이번 사례는 AI 에이전트가 러스트 코드를 작성 과정의 한계도 보여줬다. 마이크로소프트 측은 전환 과정에서 수십 건의 회귀, 즉 기존에는 정상 동작하던 기능이 변경 이후 깨지는 문제를 발견했다고 밝혔다. 러스트 컴파일러는 메모리 안전성이나 타입 오류를 방지하는 데 강력하지만 코드가 제품 요구사항을 충족하는지, 기존 구현과 기능적으로 동일한지, 성능과 비용 면에서 적절한지를 판정하지 못했다는 설명이다. 컴파일을 통과한 코드라도 기능 이식 누락, 모호한 의미 해석, 브랜치 간 변경 사항의 불일치, 대체 구현의 동작 차이로 인해 실제 제품에서는 문제가 생긴 사례도 있었다. 스티븐 투브 수석 엔지니어는 "우리의 목표는 대규모 서비스 환경에서 요구되는 성능과 확장성, 낮은 자원 사용량을 확보하기 위한 것이었다"며 "AI 에이전트는 이 같은 대규모 마이그레이션을 현실적인 비용과 기간 안에 수행할 수 있게 해줬다"고 말했다. 이어 "다만 AI로 만든 코드가 컴파일된다고 해서 코드가 올바른 것은 아니다"라며 "요구사항 검증과 품질 보증은 여전히 인간의 역할"이라고 덧붙였다.

2026.09.21 10:30남혁우 기자

[영상] IBM "기업용 AI 에이전트의 핵심은 통제"…코드 생성 넘어 보안·표준 갖춰야

"인공지능(AI) 개발 도구가 빠르게 확산하고 있지만 기업 현장에서는 이것만으로 충분하지 않습니다. 보안과 품질, 조직별 개발 표준, 기존 업무 시스템 연동, 결과물 검증과 책임 체계까지 함께 갖춰야 업무에 적용할 수 있기 때문입니다." 18일 IBM 클라이언트 엔지니어링 팀의 우수현 솔루션 아키텍트는 기업형 AI 코딩 에이전트 'IBM 밥'을 소개하며 "개인용 코딩 도구가 생산성 향상에 초점을 둔다면 기업용 에이전트는 AI의 작업을 개인과 조직이 얼마나 통제할 수 있는지가 중요하다"고 말했다. IBM 밥은 기존 코드 분석부터 요구사항 이해, 구현 계획 수립, 개발과 테스트, 깃허브 PR 생성까지 개발 과정을 지원한다. 다만 AI가 독자적으로 업무를 처리하는 방식이 아니라, 기업의 보안 정책과 개발 규칙을 반영하고 주요 단계에서 개발자의 검토와 승인을 받도록 설계한 것이 핵심이다. 우 아키텍트는 "AI와의 협업 시간이 길어질수록 개발자가 에이전트의 작업을 모두 이해하거나 관리하기 어려워질 수 있다"며 " 기업용 AI 에이전트는 사람의 승인 절차, 기업 시스템 연동, 조직별 개발 표준, 개발 초기부터 이뤄지는 보안 검증을 갖춰야 한다"고 설명했다. IBM 밥은 코드베이스를 분석하거나 실제 명령을 실행할 때 사용자 검토를 거치도록 한다. 데이터베이스 호출 같은 민감한 작업에는 보안 경고와 추가 확인 절차도 제공한다. AI의 자동화 과정에서도 사람의 판단과 책임을 남기기 위한 장치다. 이번 시연에서는 가상 기업 환경에서 신입 개발자가 처음 접하는 코어뱅킹 시스템을 맡는 온보딩 상황을 구현했다. IBM 밥은 내부 코드베이스를 분석해 시스템 구성, 서비스 기능, 거래 처리 순서, 주요 데이터 테이블을 정리하고 이를 시퀀스 다이어그램과 HTML 기반 문서로 생성했다. 새로 투입된 개발자가 방대한 코드를 직접 추적하는 대신 AI와의 대화를 통해 시스템 맥락을 빠르게 파악하는 사례다. 이어 IBM 밥은 깃허브 MCP 서버를 통해 개발 이슈를 읽고 구현 계획을 제시했다. IBM의 카본 디자인 시스템도 MCP로 연동해 UI 개발에 적용했다. 이후 '이슈 기반 PR 생성(Issue-to-PR)' 스킬을 활용해 기능 구현, 개발자 검토, 브랜치 생성, 커밋, 푸시, PR 작성까지 진행했다. 이 과정에서 브랜치 이름과 커밋 메시지, PR 설명 역시 조직이 정한 형식을 따르도록 구성했다. 보안 기능도 강조했다. 'IBM 밥 파인딩'은 코드베이스를 백그라운드에서 분석해 보안 취약점과 개선이 필요한 코드, 리팩터링 대상을 찾아내는 기능이다. 개발을 마친 뒤 배포 직전에 문제를 확인하는 방식에서 벗어나, 개발 초기와 개발 과정에서 보안 이슈를 미리 점검하고 조치하는 '시프트 레프트(Shift Left)' 방식으로 보안 검증을 앞당긴 것이 특징이다. 우 아키텍트는 "이번 시연은 처음 보는 시스템과 요구사항을 바탕으로 IBM 밥과 개발을 진행하고, 기업의 개발 가이드라인에 맞춰 분석부터 실제 PR 생성까지 이어지는 과정을 보여준 것"이라며 "AI가 만든 결과를 검증하고, 조직에 맞는 통제 체계를 설계하는 역할이 앞으로 더욱 중요해질 것"이라고 말했다. ▶ 영상 보기 https://www.youtube.com/watch?v=4GxenUC-2rg https://www.youtube.com/watch?v=Hx_rPEpKXDA

2026.09.18 11:58남혁우 기자

오라클, 자바 27 출시…포스트 양자 암호화·AI 개발 기능 강화

오라클이 자바(Java) 최신 버전인 '자바 27'을 출시하며 포스트 양자 암호화(PQC)와 인공지능(AI) 애플리케이션 개발 지원 기능을 강화했다. 오라클은 16일 자바 27과 오라클 JDK 27을 공개했다고 밝혔다. 이번 버전은 수천 건의 성능, 안정성, 보안, 생산성 개선 사항을 포함했으며 특히 포스트 양자 시대를 대비한 보안 기능과 AI 워크로드 지원 역량을 강화한 것이 특징이다. 자바 27의 핵심 변화는 TLS 1.3용 하이브리드 키 교환 기술 도입이다. 이를 통해 현재 암호화된 데이터를 수집한 뒤 미래의 양자컴퓨터로 해독하려는 '선탈취 후복호화(HNDL)' 위협에 대응할 수 있도록 지원한다. 기업들은 애플리케이션 변경을 최소화하면서도 차세대 암호화 요구사항에 대응할 수 있게 됐다. IDC 아르날 다야라트나 소프트웨어 개발 연구 부사장은 "자바는 보안성과 신뢰성을 바탕으로 비즈니스 시스템과 민감한 데이터에 접근하는 AI 에이전트의 핵심 기반이 될 수 있다"며 "자바 27의 AI 개발 및 포스트 양자 암호화 관련 기능은 에이전틱 AI 시대의 애플리케이션 개발과 보안 대응을 지원할 것"이라고 평가했다. 오라클은 AI 및 데이터 처리 성능 향상을 위한 기능도 추가했다. 벡터 API는 분석, AI 추론, 과학 컴퓨팅 등에서 데이터 처리 성능을 높일 수 있도록 지원한다. 구조화된 동시성 기능은 다수의 병렬 작업을 안정적으로 관리할 수 있도록 해 AI 모델 호출과 데이터 검색, 오케스트레이션 작업을 보다 효율적으로 수행할 수 있게 한다. 개발 생산성과 코드 효율성을 높이는 기능도 포함됐다. 패턴 매칭과 기본형 처리 기능을 확장해 코드 표현력을 높였으며, 지연 상수 기능을 통해 애플리케이션 초기화 시점과 리소스 사용을 보다 세밀하게 제어할 수 있도록 했다. 성능 측면에서는 컴팩트 객체 헤더를 기본 활성화해 JVM 메모리 사용량을 줄였고, G1 가비지 컬렉터를 모든 환경의 기본값으로 적용해 운영 일관성을 높였다. 오라클은 차세대 자바 기능을 미리 체험할 수 있는 JDK 28 얼리 액세스(EA) 버전도 공개했다. JDK 28에는 프로젝트 발할라(Project Valhalla)의 초기 기능이 포함됐다. 프로젝트 발할라는 객체와 기본형 간의 성능 격차를 줄여 데이터 집약적 애플리케이션의 처리 효율을 높이는 것을 목표로 한다. 이와 함께 오라클은 자바 생태계 전반에 대한 업데이트도 발표했다. 클라우드 네이티브 마이크로서비스 프레임워크인 헬리돈 27은 가상 스레드 기반 아키텍처와 메시징 기능을 강화했으며, 자바FX 27은 맥OS 메탈 렌더링 지원과 접근성 개선을 통해 사용자 경험을 향상시켰다. 또한 FIPS 140-3 인증을 받은 오픈SSL 기반 암호화 모듈인 '오라클 지퍼 20'을 자바 인증 포트폴리오에 포함해 규제 환경에서의 자바 애플리케이션 배포를 지원한다. 조지 사브 오라클 자바 플랫폼 부문 수석 부사장 겸 오픈JDK 이사회 의장은 "자바 27은 엔터프라이즈 워크로드를 위한 안정적인 기반과 AI 및 포스트 양자 암호화 기능을 함께 제공한다"며 "장기 지원(LTS) 버전에도 관련 기능을 순차적으로 적용해 고객이 서비스 중단 없이 핵심 애플리케이션과 데이터를 보호할 수 있도록 지원할 계획"이라고 말했다.

2026.09.16 09:34남혁우 기자

MS, 러스트 '티어1' 언어로 격상..."C++·타입스크립트와 동급"

마이크로소프트가 러스트를 사내 개발을 위한 핵심 프로그래밍 언어인 '티어1'으로 공식 격상했다. 관련 업계에선 기존 C/C++ 코드에서 반복되는 메모리 안전성 문제를 줄이고 윈도우와 클라우드 서비스 전반에서 러스트 도입을 표준화하기 위한 조치라는 평이다. 12일 빅터 치우라 마이크로소프트 러스트 툴링팀 수석 엔지니어는 캐나다 몬트리올에서 열린 러스트콘 기조연설에서 "러스트는 이제 마이크로소프트의 티어1 언어로 C++, C#, 타입스크립트와 나란히 회사 내부 개발에 가장 잘 지원되는 언어라는 의미"라고 밝혔다. 그는 마이크로소프트가 로컬 개발 환경부터 빌드, 테스트, 배포에 이르는 소프트웨어 개발 수명주기 전반에서 러스트를 활용할 수 있도록 도구와 프로세스를 마련했다고 설명했다. 마이크로소프트는 그동안 러스트 도입에 힘써왔으며 낯선 언어가 아니다. 이미 회사 내 100개 이상의 프로젝트 저장소에서 활용 중으로 확장형 러스트 서비스 개발을 위한 라이브러리 및 도구 모음인 '옥시다이저(Oxidizer)'도 구축했다. 이 도구는 아웃룩, 워드, 엑셀, 원드라이브, 셰어포인트 등을 포함한 마이크로소프트 365 핵심 서비스의 개발과 고도화에 사용돼 왔다. 코파일럿 기술 스택 역시 러스트에 상당 부분 의존하고 있는 것으로 알려졌다. 마이크로소프트가 러스트를 '티어1'으로 격상한 핵심 이유는 메모리 안전성 강화와 대규모 내부 개발 지원 체계 표준화다. 그동안 윈도우와 각종 클라우드 서비스에는 오랫동안 C/C++ 기반 코드가 상당수 사용됐다. 문제는 해당 언어가 버퍼 오버플로, 해제 후 사용, 댕글링 포인터 같은 메모리 오류에 취약할 수 있다는 점이다. 마크 러시노비치 마이크로소프트 애저 CTO인도 2025년 러스트콘 기조연설에서 "윈도우 공통 취약점 및 노출(CVE)의 약 70%가 메모리 문제와 관련돼 있다"며 "C와 C++을 아무리 개선하려 해도 러스트가 출발점부터 제공하는 수준만큼 좋게 만들 수는 없다는 점을 오래전에 깨달았다"고 밝힌 바 있다. 러스트는 컴파일 단계에서 이런 종류의 오류 상당수를 잡도록 설계돼 있어, 보안 취약점과 운영 장애를 줄이는 데 유리하다. 동시에 C/C++ 수준의 성능이 필요한 운영체제, 클라우드 인프라, 대규모 서비스 개발에도 적용할 수 있다. 다만 러스트 도입이 모든 안전성 문제를 해결하는 것은 아니라는 지적도 나오고 있다. 특히 대규모 기존 코드베이스에서는 러스트와 C++가 함께 동작해야 하는 경우가 많기 때문이다. 러스트의 컴파일러 검사는 러스트 코드 내부의 메모리 안전성 문제를 효과적으로 탐지할 수 있지만, C++에서 할당된 메모리를 가리키는 포인터나 외부 함수 인터페이스(FFI)를 다루는 과정에서는 검증 범위가 제한될 수 있다. 이 때문에 러스트의 안전성 보장을 우회하는 '언세이프' 코드 영역과 C++ 연동 경계는 지속적인 관리와 검증이 필요한 과제라는 지적이다. 빅터 치우라 엔지니어는 "러스트가 티어1 언어가 됐다는 것은 내부 팀이 로컬 개발부터 운영 환경까지 안정적으로 개발할 수 있는 경로를 제공한다는 의미"라며 "보안 툴체인 빌드, 품질 관리 절차, 플랫폼 통합, 마이크로소프트 보안 개발 수명주기(SDL) 요구사항 준수 등을 지원할 것"이라고 밝혔다. 이어 "러스트와 C++가 함께 쓰이는 시스템은 앞으로도 수년간 이어질 것"이라며 "통합 코드 생성 기반을 통해 두 언어가 모든 개발 워크플로에서 동등하게 활용될 수 있도록 하겠다"고 말했다.

2026.09.13 12:30남혁우 기자

LG디스플레이, 전임직원 AI 전문가로 키운다

LG디스플레이가 비(非) 개발자 임직원이 직접 현업에서 부딪히는 문제를 AI를 통해 해결하는 'AX 스쿼드' 활동을 강화한다. LG디스플레이는 'AX 스쿼드(SQUAD)'를 앞세워 전사 인공지능 전환(AI TRANSFORMATION, 이하AX)에 속도를 낸다고 13일 밝혔다. 'AX 스쿼드'는 각 사업부의 실무자가 실제 업무 중 부딪히는 문제나 반복 업무를 직접 AI 과제로 수립하고 AI 도구를 통해 해결 방안을 개발하는 실행 중심의 전사 프로젝트다. 일반 사무직을 포함한 개발 및 생산 등 전임직원이 AI를 활용하여 과제를 해결해 나갈 수 있도록 전문성을 갖춘 AX 그룹 내 AI 전문가가 코치로 참여해 지원한다. LG디스플레이의 'AX 스쿼드'는 현업의 문제를 가장 정확하게 파악하고 있는 실무자와의 AI 도구에 익숙한 전문가와의 협업이 핵심이다. 현업의 실무자는 AX 그룹 소속의 AI 전문가의 코칭을 통해 활용도와 실행 가능성이 높은 결과물을 만들게 된다. 'AX 스쿼드'는 현업의 실무자가 AI 를 활용해 직접 개선안을 구현하는 과정에서 AI 활용 역량이 현장에 내재화되고 성공 사례가 조직 전반의 AX 확산으로 이어질 전망이다. 실제 성과도 나타나고 있다. LG디스플레이 전 조직이 AX스쿼드에 참여하는 가운데 누적 과제수만 450여 건에 이른다. 제조 영역에서는 불량 분류 간편화 프로그램, 개발 영역에서는 광학 시뮬레이션 도구, 인사영역에서는 구성원 설문 시스템 등 190여 건의 AX 과제를 자동화했다. AX스쿼드를 통해 임직원들이 개발한 애플리케이션은 LG디스플레이의 사내 앱 마켓인 'HI-D 에이전트 허브'에 공유되어 임직원이면 누구나 간편하게 다운로드 할 수 있다. 'HI-D 에이전트 허브' 역시 임직원이 직접 개발한 플랫폼이다. LG디스플레이는 지난해부터 모든 임직원을 대상으로 바이브 코딩 등이 포함된 AX 교육과정을 진행해왔다. 동시에 보안이 중요한 내부 데이터를 활용해야 되는 만큼 외부의 바이브 코딩 툴을 이용할 수 없다는 어려움을 해결하기 위해 사내 바이브 코딩 에이전트 'HI-D 코드(CODE)'를 구축하며 AX 전환을 지속적으로 준비해왔다. LG디스플레이는 지난해부터 본격적으로 AX 전환을 선언하고 기술 중심 회사의 근간이 되는 제조/개발 조직에 AX 적용을 우선 추진하고 있다. 올해 하반기부터는 구매/공급망, 고객지원, 재무/경영관리, 영업/마케팅 등 비 제조/개발 부문까지 AX 전환을 적극 확대하고 있다. LG디스플레이 관계자는 “AX 스쿼드는 단순한 AI 사용자 역할에 머물던 임직원들이 과제 수립부터 실행까지 직접 참여하는 전사적 AI 혁신 추진 체계”라며 “전 임직원이 참여하는 업무 혁신과 AI 내재화를 통해 기술 중심 회사로의 전환을 가속화해 나가겠다”고 밝혔다.

2026.09.13 10:00장경윤 기자

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