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[AI 리더스] 스노우플레이크 "미·중 데이터 표준 경쟁…한국도 설계 나서야"

미국과 중국 인공지능(AI) 패권 경쟁이 모델을 넘어 데이터 의미와 활용 규칙을 정하는 표준 경쟁으로 번지고 있다. 중국이 정부 주도로 자국 표준을 빠르게 확산하는 사이 미국 민간 기업들은 오픈소스와 글로벌 합의를 내세워 개방형 표준 구축에 나섰다. 이런 흐름 속에서 개방형 데이터 표준 프로젝트 '아파치 오시(Apache Ossie)'가 주목받고 있다. 아파치 오시는 AI 에이전트와 비즈니스인텔리전스(BI)·데이터 플랫폼이 비즈니스 데이터 의미를 똑같이 이해할 수 있게 돕는 개방형 시맨틱 데이터 표준이다. 이 프로젝트는 기업마다 다른 매출·고객·할인·이탈률 등 수치 정의와 계산 방식, 데이터 간 관계를 YAML·JSON 기반 공통 형식으로 표현한다. AI 에이전트와 BI 도구, 쿼리 엔진은 이 정의를 읽어 같은 지표를 동일한 방식으로 계산한다. 현재 아파치 소프트웨어 재단의 인큐베이팅 프로젝트로 운영되고 있으며, 명세와 소스코드는 아파치 2.0 라이선스로 공개됐다. 아파치 오시는 스노우플레이크를 비롯한 데이터빌드툴(dbt), 세일즈포스 등 민간 IT 기업이 추진하는 '오픈 시맨틱 인터체인지(Open Semantic Interchange)'에서 출발했다. 현재 아파치 소프트웨어 재단으로 이관돼 특정 기업이 아닌 글로벌 커뮤니티가 프로젝트 기술적 방향과 명세를 결정한다. 현재 51개 북미 기업·기관이 관련 조직에서 활동하고 있다. 프로젝트 초창기 멤버인 조쉬 클라 스노우플레이크 제품관리 디렉터는 최근 지디넷코리아 인터뷰에서 "재단 목표는 다양한 데이터 시스템과 AI 에이전트가 동일한 비즈니스 정의를 활용하도록 하는 것"이라며 "기업이 특정 공급업체에 종속되지 않고 데이터의 의미를 여러 플랫폼에서 자유롭게 활용할 수 있는 개방형 생태계를 구축하겠다"고 강조했다. 이어 "한국 기업 또한 완성된 표준만 수용하는 데 그치지 않아야 한다"며 "데이터 초기 설계 단계부터 참여해 한국 산업 요구를 반영해야 할 것"이라고 덧붙였다. 플랫폼마다 다른 데이터 정의…아파치 오시로 통일 클라 디렉터는 AI 에이전트와 모델이 기업 데이터를 제대로 분석하려면 실질적인 비즈니스 용어 의미부터 제대로 이해해야 한다고 주장했다. 예를 들어 기업이 AI에 '이번 달 매출을 알려달라'고 요청하더라도 명확한 답을 바로 내놓기 어렵다. AI가 매출을 계산할 때 세금을 제외할지, 할인을 적용할지, 사업부마다 다른 기준을 사용할지에 따라 결과가 달라져서다. 클라 디렉터는 "AI가 정확한 답을 내놓으려면 '월간 매출'이라는 용어뿐 아니라 이를 계산하는 공식도 알아야 한다"며 "매출을 합산하고 세금을 제외한 뒤 할인을 적용한다는 규칙이 명확하게 정의돼야 올바른 데이터베이스(DB) 쿼리를 작성할 수 있다"고 설명했다. 문제는 기업 데이터와 계산 규칙이 시스템 하나에만 있지 않다는 점이다. 기업은 데이터 플랫폼과 BI, 분석 애플리케이션 등 여러 솔루션을 동시에 사용하고 있다. 각 솔루션은 매출이나 비즈니스 데이터를 서로 다른 언어와 형식으로 정의한다. 이에 한 플랫폼에서 작성한 데이터 정의를 다른 플랫폼에서 사용하려면, 같은 내용을 다시 작성하거나 별도 변환 작업을 거쳐야 한다. 클라 디렉터는 "아파치 오시는 서로 다른 솔루션 내 데이터 의미와 계산 규칙을 공유할 수 있는 공통 형식을 제공한다"며 "기존 데이터 사전이나 시맨틱 레이어를 없애는 것이 아니라 각 시스템에 흩어진 정의를 서로 연결하는 공통 번역 규칙 역할을 하는 것"이라고 강조했다. 클라 디렉터는 아파치 오시를 통해 정의한 비즈니스 용어와 지표를 다른 플랫폼에서도 동일하게 활용할 수 있다고 말했다. 예를 들어 기업이 스노우플레이크에서 정의한 매출 지표를 다른 공급업체 솔루션으로 옮길 때 아파치 오시 변환기가 두 형식 사이를 연결한다. 기업은 기존 지표와 계산 규칙을 처음부터 다시 만들지 않고 다른 솔루션으로 이전할 수 있다. 클라 디렉터는 "기업은 특정 공급업체의 독자적인 시맨틱 형식에 묶이지 않고 필요에 따라 데이터·BI 솔루션을 교체하거나 함께 사용할 수 있다"며 "데이터 의미와 비즈니스 로직이 플랫폼을 따라 이동할 수 있어 특정 제품에 대한 락인(lock-in) 효과도 줄일 수 있다"고 강조했다. 현재 아파치 오시 프로젝트는 오시 형식으로 작성된 데이터 정의를 dbt와 데이터브릭스, 스노우플레이크, 태블로 등이 읽을 수 있는 형식으로 바꾸는 변환기를 개발하고 있다. 기업은 매출과 고객 같은 데이터 의미와 계산 방식을 오시 형식으로 한 번만 정의한 뒤 여러 솔루션에서 동일하게 활용할 수 있다. 상반된 미중 데이터 체계, 주변국 부담…"한국도 참여해야" 클라 디렉터는 중국 정부 주도 표준과 북미 민간 기업 중심의 오픈소스·커뮤니티 주도 표준이 서로 다른 장단점을 갖는다고 봤다. 정부 주도 방식은 정책을 조율하고 국내 시장에 표준을 빠르게 확산하는 데 유리하지만, 오픈소스 방식은 특정 국가나 시장에 얽매이지 않는다는 설명이다. 그는 "정부가 특정 기술을 표준으로 선언하면 국내에서 이를 의무화하고 시장 전체에 빠르게 적용할 수 있다"며 "커뮤니티 주도 방식은 여러 국가와 기업이 설계 과정에 참여할 수 있어 글로벌 표준으로 발전할 가능성이 크다"고 분석했다. 클라 디렉터는 커뮤니티 방식에도 한계는 있다는 점을 인정했다. 여러 기업과 개발자가 의견을 모아 표준을 만들기 때문에 한 정부나 기업이 독자적으로 결정하는 방식보다 시간이 오래 걸릴 수 있다. 그는 "여러 기업이 합의해 표준을 만들면 의사결정에 시간이 걸릴 수 있다"면서도 "고객들은 특정 공급업체가 통제하지 않고 어느 플랫폼에서나 사용할 수 있는 글로벌 표준을 원한다"고 말했다. 클라 디렉터는 미국과 중국이 서로 다른 AI 데이터 표준을 구축하면 향후 한국과 일본 등 주변국 기업 부담이 커질 수 있다는 점에 동의했다. 두 시장에서 사업하려면 양쪽 표준을 모두 지원해야 하고, 한쪽 표준만 채택하면 다른 시장에서 사업 기회를 놓칠 수 있어서다. 클라 디렉터는 "표준이 진정한 글로벌 기준으로 받아들여지지 않으면 다른 국가와 기업은 복수 표준을 적용해야 할 수 있다"며 "특정 국가 기준이라는 인식이 강해지면 글로벌 AI 생태계가 여러 진영으로 분리될 수 있다"고 지적했다. 그는 앞으로 한국 기업도 완성된 표준 규격을 받아들이는 데만 그쳐선 안 된다고 봤다. 지금부터라도 표준 설계 과정에 직접 참여할 필요가 있다는 설명이다. 그동안 아파치 오시 프로젝트에 한국 기업은 포함되지 않았다. 프로젝트 초기 협력 대상이 북미에 기반을 둔 데이터·BI 공급업체로만 구성돼서다. 클라 디렉터는 아파치 오시 적용 범위가 소프트웨어(SW) 공급업체에서 금융과 제조, 소매 등으로 확대되면 한국 기업 참여 필요성도 커질 것으로 내다봤다. 산업과 시장마다 사용하는 지표와 비즈니스 데이터 구조가 다르기 때문이다. 그는 "한국 산업을 잘 아는 기업이 오시에 참여해 국내 소매기업 매출과 고객 지표를 어떤 방식으로 정의할지, 제조기업 데이터 관계를 오시 명세에 어떻게 표현할지를 제대로 결정할 수 있다"며 "초기 단계부터 의견을 내야 국내 산업 데이터 구조와 비즈니스 용어를 글로벌 표준에 반영할 수 있다"고 주장했다. 그러면서 "완성된 표준을 도입하는 것과 표준을 만드는 과정에 참여하는 것은 엄연히 다르다"며 "한국 기업이 지금 참여하지 않으면 다른 국가와 기업이 만든 데이터 정의를 나중에 그대로 수용해야 할 수도 있을 것"이라고 전망했다. "데이터 정의·실행 연결 강화…오시 생태계 확장 목표" 아파치 오시의 다음 목표는 기업이 한 번 정의한 데이터 의미를 여러 플랫폼에서 자유롭게 옮기고 실행할 수 있는 개방형 시맨틱 데이터 생태계를 완성하는 것이다. 이를 위해 오시는 우선 명세가 표현할 수 있는 데이터 범위를 넓힐 방침이다. 공급업체마다 시맨틱 모델에서 사용하는 개념과 기능이 다른 만큼 이를 폭 넓게 수용할 수 있도록 명세를 더욱 포괄적으로 발전시킬 계획이다. 오시 형식을 지원하는 데이터·BI 플랫폼과 변환기도 확대한다. 더 많은 공급업체가 오시 형식을 읽고 쓸 수 있어야 기업이 동일한 데이터 정의를 여러 시스템에서 활용하고 특정 플랫폼에 대한 종속도 줄일 수 있기 때문이다. 클라 디렉터는 오시로 정의한 데이터 의미를 실제 분석에 사용할 수 있도록 공개 오픈소스 시맨틱 쿼리 언어를 개발하는 것도 주요 목표로 제시했다. 현재는 오시의 의미 체계를 실행하려면 이를 스노우플레이크와 데이터브릭스, dbt 등의 플랫폼에 배포해야 한다. 그는 "아파치 폴라리스와 아파치 아이스버그 등 다른 아파치 프로젝트와의 통합도 추진할 것"이라며 "개방형 데이터 카탈로그부터 데이터의 의미를 정의하는 시맨틱 형식까지 하나의 오픈 데이터 스택으로 연결할 것"이라고 밝혔다.

2026.07.30 14:32김미정 기자

[써보고서] 진화한 '챗GPT'…인터뷰 준비부터 기획 취재 업무까지 돕다

"'챗GPT 워크'가 흩어진 자료를 모아 인터뷰 준비를 지원하고 취재 현황을 팀과 공유할 수 있게 대시보드까지 만들어줬다. 인공지능(AI)이 대답하는 챗봇을 넘어 업무 시작부터 완성까지 돕는 존재로 진화했음을 체감했다." 오픈AI가 이달 발표한 챗GPT 워크 기능을 업무에 활용해 본 뒤 든 첫 생각이다. 약 일주일간 챗GPT 워크에 인터뷰 일정 조율과 자료 분석을 맡기고, 팀 기획 취재 현황을 공유할 대시보드 제작을 시켜봤다. 처음에는 워크가 기존 챗GPT에 단순 업무 기능을 더한 수준일 것이라 생각했지만, 이리저리 분산된 정보와 작업을 연결해 실제 결과물까지 만들어냈다는 점이 예상 밖이었다. 챗GPT 워크는 단순한 대화보다 복잡하고 장시간 이어지는 업무에 초점을 맞춘 실행형 AI 에이전트다. 챗GPT 무료와 고 이용자는 워크를 'GPT-5.6 테라'로 구동할 수 있다. 플러스와 프로, 비즈니스, 엔터프라이즈 이용자는 '솔' '테라' '루나' 가운데 작업 목적에 맞는 모델을 선택하고 추론 강도도 조절할 수 있다. 복잡한 작업에 더 많은 연산을 투입하는 '울트라' 모드는 프로와 엔터프라이즈 요금제에 제공된다. 워크는 구글 캘린더를 비롯한 지메일, 슬랙, 마이크로소프트 팀즈, 구글드라이브, 셰어포인트 등 외부 업무 도구와 연결된다. 도구 연동을 통해 필요한 정보를 찾아 분석하는 데 그치지 않고 보고서와 문서, 스프레드시트, 프레젠테이션, 웹앱 등 완성된 결과물로 전환하는 것이 특징이다. 인터뷰 일정 조율부터 자료 분석...보고서까지 만들어 스노우플레이크 글로벌 임원 인터뷰 준비에 워크를 활용해 봤다. 그동안 인터뷰 준비는 늘 빠듯하게 이뤄졌다. 우선 일정을 정하기 위해 캘린더를 일일이 확인했다. 웹 또는 메일함에서 기업 관련 소식이나 최신 보도자료를 찾아야 했다. 이를 토대로 별도 문서에 들어가 인터뷰 질문을 만들었다. 인터뷰 준비 하나에 여러 서비스와 문서를 반복해서 오갔던 셈이다. 챗GPT 워크에선 이 과정을 한 번에 처리할 수 있었다. 먼저 워크에 업무 스케줄이 입력된 구글캘린더와 지메일을 연동했다. 다음 주 일정 가운데 인터뷰하기 적절한 시간 세 개를 제시해달라고 워크에 요청했다. 워크는 기존 회의와 취재 일정을 확인해 후보 시간을 정리했다. 이 중 첫 번째 일정을 선택하자, 해당 시간을 캘린더에 인터뷰 일정으로 자동 추가했다. 일정 확인→후보 선정→일정 등록 과정이 별개 작업이 아니라 한 흐름으로 처리됐다. 이어 웹 또는 지메일에서 스노우플레이크 관련 자료를 찾아 주요 사업 현황을 보고서 형태로 작성해 달라고 워크에 요청했다. 특정 메일 제목이나 발신자를 지정하지 않고 인터뷰 목적과 취재 방향을 설명한 뒤 자료를 찾아 분석하도록 지시했다. 워크는 메일에 흩어진 스노우플레이크 관련 보도자료와 참고 자료를 분석했다. 이중 가장 최신 사업 소식인 데이터 표준 프로젝트 '아파치 오시(Apache Ossie)' 관련 정보를 모았다. 프로젝트 추진 배경과 주요 참여 조직, 기업마다 데이터를 다르게 해석하는 문제, 글로벌 데이터 표준 경쟁 등을 웹에서 검색해 이를 쟁점으로 구조화했다. 워크가 작성한 보고서에는 AI가 자료 바탕으로 정리할 수 있는 부분과 사람이 직접 확인해야 할 부분이 나뉘어져 있었다. 주요 사업 설명과 메일 내용은 워크가 요약했지만, 실제 솔루션 도입 사례, 한국 기업 활용 현황 등 수치 부분은 인터뷰 때 재확인하도록 표시됐다. 이를 인터뷰 질의서 작성에 참고해 핵심 내용을 질문할 수 있었다. 섬세함 필요한 팀 기획 취재…회의 시간 단축 팀 기획 취재 준비부터 기사 작성까지 실시간 확인할 수 있는 대시보드도 워크로 만들어 봤다. 팀 기획 기사는 조율이 촘촘하게 필요한 작업이다. 전체 기획 방향과 기사별 역할을 나눠야 하고, 각 기자 취재 내용이 중복되지 않도록 조정해야 한다. 여러 기사가 한 문제의식과 결론으로 이어지게 만드는 작업도 필요하다. 그동안 기획 취재는 팀원들이 직접 만나 회의하거나 전화나 메시지로 진행 상황을 수시로 확인하는 식으로 이뤄졌다. 취재가 시작된 뒤 협업은 더 어렵다. 누가 어떤 취재원과 통화했는지, 어떤 답변을 확보했는지, 추가 확인이 필요한 쟁점은 무엇인지 실시간으로 파악하기 힘들었다. 새로운 취재 내용이 나올 때마다 다시 전화하거나 회의를 열어 공유해야 했다. 소프트웨어팀 기자 3명과 깃허브 AI 사업 전략을 다루는 기획 기사를 준비할 때 워크로 업무 대시보드를 만들었다. 챗GPT 워크에 각 기자 취재 역할인 '코딩 에이전트 플랫폼으로 확장하는 깃허브' 'AI 사용량 중심 수익모델' '코드와 개발 데이터를 활용한 플랫폼 경쟁력'을 제시했다. 이후 기사별 담당 기자와 가제, 핵심 취재 방향, 진행률, 주요 취재원, 통화 여부, 확보한 답변과 추가 확인 사항을 한 화면에 보여주는 웹·앱을 만들어 달라고 요구했다. 워크는 기획 취재에 필요한 기능을 참고해 대시보드를 여러 버전으로 만들었다. 한 버전을 선택한 후 이를 URL로 공유할 수 있게 웹·앱 버전을 개설해 달라고 요청했다. 워크는 '사이트(Sites)' 기능을 이용해 기획 기사 프로젝트 보드 접속 가능한 URL을 제작했다. 이 기능은 웹 대시보드나 간단한 애플리케이션을 제작·공유해 주는 기능이다. 무료와 고를 제외한 유료 요금제에만 제공된다. 대시보드에 들어가니 워크에 요청했던 모든 기능이 탑재돼 있었다. 대시보드에 수정이 필요하면 자연어로 화면 구성과 기능 변경을 요청할 수도 있었다. 팀원들은 대시보드 URL에 접속해 기획 기사에 필요한 취재원 연락처를 비롯한 취재 방향, 진행률 등 필요한 사항을 실시간으로 대시보드에 입력했다. 외근이나 취재 이동 중에도 팀원 진행률과 취재 내용을 확인할 수 있었다. 아직 풀리지 않은 쟁점이나 중복 취재 가능성도 파악할 수 있었다. 반드시 만나서 논의해야 하거나 전화해야 파악할 수 있었던 진행 상황을 링크 하나로 확인할 수 있어 편했고, 일정에 맞춰 기획 기사를 완성할 수 있었다. URL 방식이라고 해서 모든 정보가 공개되는 것도 아니었다. 접근 범위를 소유자와 관리자, 지정된 사용자나 그룹, 같은 워크스페이스 구성원 등으로 설정할 수 있다. 특정 팀원에게만 접근 권한을 부여하면 링크를 전달받은 제3자라도 허용된 계정으로 로그인하지 않는 한 사이트를 열 수 없다. 접속 권한과 내용 수정 권한도 구분 가능하다. 팀원에게는 진행률과 취재 메모를 변경할 수 있는 권한을 주고, 외부 관계자에게는 열람만 허용하는 방식이다. 다만 지속적인 공동 편집을 구현하려면 로그인 기능과 사용자별 권한, 변경 내용을 저장할 데이터베이스를 대시보드에 함께 구성해야 한다. 취재원 정보처럼 민감한 내용은 더 세분된 관리가 필요하다. 이에 전체 진행률은 팀원에게 공유하되 전화번호나 비공개 발언, 내부 평가 등은 별도 영역으로 분리하도록 했다. AI가 대시보드를 만들더라도 어떤 정보를 누구에게 공개할지는 사용자가 설계해야 한다. 이같은 기능은 특히 '슬랙'이나 '마이크로소프트 팀즈' 등 협업 서비스를 사용하지 않는 조직에서 활용 가능성이 커 보였다. 새로운 협업 플랫폼을 전사적으로 도입하지 않아도 기존 단체 채팅방에 URL 공유하는 식으로 프로젝트 현황·진행을 안전하게 추진할 수 있어서다. 결과물 검증·판단은 인간 몫...연동 앱 생태계 확장 필요 워크가 업무를 도운 건 맞지만 여전히 최종적으로 결과물을 검증하는 일은 사용자 몫이다. AI가 후보를 제시하고 업무를 도와줄 수는 있지만, 모든 업무 우선순위를 정하고 최종 결정을 내릴 수는 없이 때문이다. 특히 메일에는 오래된 정보나 중복 자료가 포함될 수 있고, AI가 중요하다고 판단한 내용이 실제 기사 가치와 일치하지 않을 수도 있다. 출처와 날짜, 수치, 인용 가능 여부를 검증하는 절차는 역시 생략할 수 없는 필수 요소다. 캘린더에 비어 있는 시간이 반드시 인터뷰에 가장 적합한 시간이라는 보장도 없다. 기사 마감이나 이동 시간, 사전 준비처럼 일정표에 표시되지 않은 변수까지 AI가 모두 파악하기는 어렵다. 또 오픈AI가 워크 활용 범위를 넓히려면 연동 가능한 제3자 앱 생태계를 확대할 필요가 있다. 현재 국내에서 활용되는 카카오톡이나 네이버웍스 같은 한국 협업·메신저 서비스까지 연동된다면, 국내 이용자층이 한층 넓어질 수 있을 것으로 보인다.

2026.07.26 14:04김미정 기자

기업마다 다른 데이터 지표 통합…'아파치 오시' 출범

스노우플레이크 등 글로벌 기업이 참여하는 데이터 표준화 프로젝트 명칭이 변경됐다. 스노우플레이크는 아파치 소프트웨어 재단이 인큐베이터 프로젝트인 오픈 시맨틱 인터체인지를 '아파치 오시(OSI)'로 바꿨다고 15일 밝혔다. 기존 이름 약어 'OSI'가 다른 오픈소스 프로젝트와 혼동될 수 있어 명칭을 변경했다. 기술 규격 자체는 바뀌지 않았다. 아파치 오시는 기업이 사용하는 주요 지표를 여러 데이터 시스템에서 같은 의미로 활용할 수 있도록 돕는 개방형 규격이다. 특정 기업이나 제품에 종속되지 않는 것이 특징이다. 예를 들어 한 기업이 '월간 활성 사용자 수'를 정하면 분석 도구와 인공지능(AI) 에이전트가 이를 같은 기준으로 계산할 수 있다. 도구마다 계산 방식이 달라 결과가 엇갈리는 문제를 줄일 수 있다. 이 규격은 지표와 분석 기준, 데이터 간 관계를 YAML 형식으로 기록한다. 이를 통해 기업 업무 기준을 여러 시스템이 함께 이해할 수 있는 '공용 문법'으로 만든다. OSI가 확산하면 기업은 분석 도구나 AI 서비스를 바꾸더라도 기존 지표와 업무 기준을 다시 정의하는 부담을 줄일 수 있다. 서로 다른 시스템에서도 같은 데이터를 같은 의미로 해석할 수 있는 기반이 마련될 것으로 보인다. 현재 프로젝트 참여 조직도 늘어난 것으로 나타났다. 지난해 11월 17개 창립 파트너로 시작했으며 현재 오라클을 비롯한 디비티랩스, 인포매티카, 콜리브라, 클릭, 블랙록 등 50개 넘는 조직이 참여하고 있다. 아파치 소프트웨어 재단 산하에서 운영되면서 특정 기업이 기술 방향을 단독으로 결정하기 어려운 구조도 마련됐다. 개발 방향과 주요 기능은 참여 기업과 개발자 커뮤니티의 논의를 통해 정해진다. 아파치 아이스버그와 아파치 폴라리스 인큐베이션에 참여한 재단 전문가들도 멘토로 합류한다. 이들은 프로젝트 운영과 기술 개발 과정을 지원할 예정이다. 현재 스노우플레이크는 재단 창립 멤버이자 핵심 기여자로 참여하고 있다. 소속 엔지니어들은 초기 개발과 프로젝트 운영위원회 활동을 맡고 있다. 스노우플레이크는 "우리는 기업이 향후 더 많은 데이터 플랫폼에서 OSI를 사용할 수 있도록 변환 도구를 개발할 계획"이라며 "모든 데이터 엔진에서 활용할 수 있는 공통 쿼리 규격과 아파치 폴라리스 연동도 추진할 것"이라고 말했다.

2026.07.15 14:14김미정 기자

[유미's 픽] "고객 데이터만으론 한계"…기업 AI 주도권, 데이터 플랫폼으로 이동

기업용 인공지능(AI) 경쟁의 무게중심이 업무 애플리케이션에서 데이터 플랫폼으로 이동하고 있다. 생성형 AI와 AI 에이전트가 실제 업무에 투입되기 시작하면서 특정 애플리케이션 안에 쌓인 고객 데이터만으로는 기업 AI 수요를 감당하기 어려워졌기 때문이다. 10일 업계에 따르면 클라우데라, 스노우플레이크, 데이터브릭스 등 데이터 플랫폼 업체들은 최근 기업 AI 실행 환경을 겨냥한 기능 고도화에 속도를 내고 있다. AI 에이전트가 영업·고객지원 보조를 넘어 계약 검토, 재고 확인, 정산, 보안 정책 적용 등 업무 실행 단계로 확장되면서 전사 데이터를 연결하는 역량이 중요해진 탓이다. 기업용 AI는 그동안 고객관계관리(CRM) 등 업무 애플리케이션에 기능을 추가하는 방식으로 확산돼 왔다. 고객 문의 요약, 영업 기회 추천, 이메일 초안 작성 등 생산성 개선 기능이 중심이었다. 이 단계에선 고객 정보와 영업 이력만으로도 일정 수준의 효과를 낼 수 있었다. 그러나 AI 에이전트가 실제 업무 처리 단계로 들어가면서 필요한 데이터 범위는 최근 들어 넓어졌다. 고객 요청을 처리하려면 고객 이력뿐 아니라 계약 조건, 재고 상황, 납기 일정, 결제 상태, 보안 권한까지 함께 확인해야 하기 때문이다. 이에 고객 접점 데이터를 앞세운 업무 애플리케이션 사업자는 데이터가 특정 애플리케이션 안에 머물 경우 AI의 판단 범위가 제한될 수밖에 없다. 이 같은 흐름 속에 데이터 플랫폼 업체들은 최근 저장·분석 중심 사업을 AI 실행 기반으로 확장하고 있다. 클라우데라는 하이브리드 데이터·AI 플랫폼을 통해 온프레미스와 클라우드에 분산된 데이터를 통합 관리하는 전략을 강화하고 있다. 스노우플레이크는 데이터 클라우드 기반 AI 기능을 확대하고 있으며, 데이터브릭스는 레이크하우스 기반으로 기업 데이터와 AI 에이전트를 연결하는 기능을 고도화하고 있다. 기업 입장에서도 어떤 AI 모델을 쓰느냐 못지않게 해당 모델이 어떤 데이터 환경에서 작동하는지가 중요해졌다. 범용 대형언어모델(LLM)의 성능이 빠르게 평준화되면서 같은 모델을 쓰더라도 내부 데이터와 업무 맥락을 얼마나 정교하게 연결하느냐에 따라 AI의 답변 품질과 실행 범위가 달라지고 있어서다. 업계 관계자는 "업무 애플리케이션에 AI 기능을 많이 붙이는 것만으로는 이제 기업 AI 경쟁력을 설명하기 어려워졌다"며 "고객 접점 데이터가 많더라도 전사 데이터 거버넌스와 하이브리드 인프라 대응력이 약하면 AI 에이전트 경쟁에서 제약을 받을 수밖에 없다"고 지적했다. 국내에서도 최근 금융, 제조, 공공 분야를 중심으로 프라이빗 AI와 하이브리드 데이터 아키텍처에 대한 관심이 커지고 있다는 점에서 데이터 플랫폼 업체들에게 기회로 작용하고 있다. 데이터 보안과 규제 문제로 민감 정보를 외부로 쉽게 옮기기 어려운 산업일수록 내부 시스템과 데이터를 연결해 AI 활용 범위를 넓히려는 수요가 늘고 있는 분위기다. 업계 관계자는 "기업 AI 경쟁은 특정 업무 앱 안에 AI 기능을 얼마나 많이 붙이느냐가 아니라 데이터를 어디까지 연결하고 통제할 수 있느냐의 싸움으로 바뀌고 있다"며 "고객 데이터만으로는 기업 전체 업무를 움직이는 AI 에이전트를 만들기 어렵고, 앞으로는 전사 데이터를 안전하게 묶는 플랫폼의 영향력이 더 커질 것"이라고 말했다.

2026.07.10 10:04장유미 기자

[ZD SW 투데이] 셀렉트스타, '아기상어' AI 체험 전시 신뢰성 살펴 外

지디넷코리아가 소프트웨어(SW) 업계의 다양한 소식을 한 눈에 볼 수 있는 'ZD SW 투데이'를 새롭게 마련했습니다. SW뿐 아니라 클라우드, 보안, 인공지능(AI) 등 여러 분야에서 활발히 활동하고 있는 기업들의 소식을 담은 만큼 좀 더 쉽고 편하게 이슈를 확인해 보시기 바랍니다. [편집자주] ◆셀렉트스타, '아기상어' AI 체험 전시 신뢰성 살펴 셀렉트스타가 AI 인터랙티브 체험 전시 '아기상어 비밀 초대장: 비커밍 샤크' 프로젝트에 참여해 AI 콘텐츠 구축과 신뢰성 검증을 수행했다. 셀렉트스타는 이번 전시에서 관람객 체험에 적용되는 AI 기술 구현을 지원했다. 전시장 입구에 위치한 '바다 여권 발급소'에서 사진 촬영과 설문을 통해 AI가 생성하는 '나만의 상어' 캐릭터 생성, 전시 핵심 공간인 '뾰족이빨마을'에 전시된 상어가족 AI 인터랙티브 스태츄와 거대언어모델(LLM) 기반 실시간 대화, 체험 데이터를 바탕으로 개인화 영상 편지를 생성하는 등 AI를 하나의 전시 서사 구조 안에 녹여낼 수 있도록 도왔다. ◆엠클라우독, '2026 오프라인 세미나' 성료 엠클라우독이 지난 12일 열린 오프라인 세미나를 성황리에 마쳤다. 엠클라우독은 이번 세미나에서 AI 사업을 전담할 전문 법인 넥스노우(Nexknow)를 새롭게 설립했다고 처음 발표했다. 이날 넥스노우의 AI 지식 관리 솔루션 '딥 큐(Deep cue)'와 기업용 생성형 AI '딥 코워크(Deep cowork)'를 핵심 제품으로 소개했다. ◆엔코아-유니온시스템즈, 총판 파트너 협약 체결 엔코아가 유니온시스템즈와 데이터 통합관리 솔루션 '데이터웨어' 총판 파트너 협약을 체결했다. 이번 협약을 통해 유니온시스템즈는 데이터웨어 전제품군에 대한 총판으로 활동하게 된다. 유니온시스템즈는 IT 솔루션 공급과 구축 컨설팅 전문기업으로 16년간 다양한 기업·기관에 최적의 IT 인프라 구축을 위한 서비스를 제공해 왔다. 2021년부터 엔코아 데이터 모델링 툴 디에이샵(DA#) 총판으로 활동했다. 이번 총판 협약으로 유니온시스템즈는 데이터 모델링 툴 DA#뿐 아니라 메타데이터 관리 솔루션 메타샵(META#), 데이터 품질관리 솔루션 디큐샵(DQ#), 영향도 관리 솔루션 에이피샵(AP#) 등 데이터웨어 전제품군을 판매한다. ◆KACI, 'K-AI PaaS 서밋 2026' 개최 한국인공지능클라우드산업협회(KACI)가 오는 25일 서울 양재 엘타워 그랜드홀에서 '제4회 K-AI PaaS Summit 2026'을 개최한다. 이번 행사 주제는 '에이전틱 AI가 바꾸는 세계, AI-PaaS가 만드는 미래'다. 생성형 AI를 넘어 자율적으로 판단·실행하는 에이전틱 AI 환경이 본격화하면서 AI 서비스를 구현·운영하기 위한 플랫폼 기술의 중요성을 집중 조명할 예정이다. ◆딥노이드, 'KCA 2026'서 초록 4편 채택 딥노이드의 암 병리 AI 연구 초록 4편이 대한암학회(KCA)2026에서 포스터 발표로 채택됐다. 채택 초록의 각 내용은 서로 다른 암종을 다루지만, 공통적으로 디지털 병리·세포검사 영상을 분석하는 AI 모델을 통해 주석 부담을 낮추는 학습 방식, 판독 근거를 제시하는 해석 가능성, 형태 정보 기반 분석을 넘어 분자·유전 수준 예측까지 확장하려는 시도를 담고 있다. ◆스노우플레이크, '딜로이트 커넥트 코리아 2026' 참가 스노우플레이크가 오는 24일 서울 JW 메리어트 호텔서 열리는 '딜로이트 커넥트 코리아 2026'에 참가한다. 스노우플레이크는 이번 행사에서 데이터 준비도를 기반으로 기업 AI 활용을 고도화하는 AI 데이터 클라우드 혁신과 에이전틱 엔터프라이즈 구현을 지원하는 개인 AI 에이전트 '스노우플레이크 코워크'를 소개한다. 브레이크아웃 세션에도 참여해 'AI 시대의 데이터 전략'을 주제로 재무, 마케팅 등 주요 비즈니스 영역에서 AI를 활용해 업무 프로세스를 혁신하는 방안을 발표한다. ◆사이오닉에이아이, 과기정통부 장관상 수상 사이오닉에이아이가 '2026 혁신창업국가 대한민국 국제포럼'에서 부총리 겸 과학기술정보통신부장관상을 받았다. 사이오닉에이아이는 기업이 자체 AI를 도입하는 데 필요한 AI 스택 전 계층을 직접 구축할 수 있는 기업이라는 점에서 차별화된다. 사내 데이터를 AI가 활용 가능한 형태로 전환하는 '스톰 널리지 베이스', 폐쇄망 환경의 AI 코딩 에이전트 '스톰 코드', 여러 LLM을 한곳에서 관리·라우팅하는 '오픈게이트웨이', 업무별 AI 에이전트로 설계·운영하는 최상위 '스톰 플랫폼'까지 네 개 레이어를 모두 자체 기술로 제품화했다.

2026.06.18 17:08김미정 기자

스노우플레이크, 톰슨 로이터 워크로드 처리 '3.4배' 개선

스노우플레이크가 인공지능(AI) 도입이 가장 까다로운 영역으로 꼽히는 규제 산업에서 엔터프라이즈 AI 적용을 확대한다. 스노우플레이크는 톰슨 로이터가 자사 솔루션 기반의 엔터프라이즈 AI 및 데이터 플랫폼을 대규모로 구축한다고 10일 밝혔다. 글로벌 법률·세무·규제 콘텐츠 기업인 톰슨 로이터는 2021년부터 엔터프라이즈급 거버넌스·보안 역량과 확장 가능한 데이터 인프라를 통합할 수 있는 플랫폼으로 스노우플레이크를 활용해 왔다. 3만 7500여 개 거버넌스 기반 테이블과 350개 데이터 소스를 통합한 단일 보안 데이터 환경을 구축하고, 내부 플랫폼 '마이 데이터 스페이스'를 운영해 조직 전반에서 신뢰할 수 있는 데이터 제품을 개발·공유 중이다. 데이터 엔지니어, 분석가, 비즈니스 리더 등 1500명 이상 임직원이 스노우플레이크를 통해 거버넌스가 적용된 데이터에 접근해 업무에서 도움받고 있다. 톰슨 로이터는 스노우플레이크 코딩 에이전트 코코(기존 코텍스 코드)를 활용해 레거시 시스템을 스노우플레이크 환경으로 빠르게 전환하는 현대화 작업도 진행하고 있다. 코코는 거버넌스 환경 내 개발 과정을 간소화해 보안과 컴플라이언스를 유지하면서 AI 및 데이터 혁신을 확장할 수 있도록 지원한다. 구체적인 성과도 나타나고 있다. 회사에 따르면 코카운슬, 웨스트로 등 주요 제품을 지원하는 데이터 파이프라인이 통합되면서 핵심 워크로드 처리 속도가 최대 3.4배 빨라졌다. 기업 차원에선 정적인 보고 방식에서 준실시간 인사이트 기반 운영으로 전환할 수 있게 됐다. 크리스티안 클레이너만 스노우플레이크 제품 담당 수석부사장은 "톰슨 로이터는 단일 플랫폼에서 AI와 거버넌스를 함께 확장할 수 있다는 것을 증명 중"이라며 "신뢰할 수 있는 데이터 환경을 구축해 각 팀이 더 빠르게 움직이고 비즈니스 전반에 AI를 확장할 수 있게 됐다"고 말했다.

2026.06.10 14:37이나연 기자

[AI는 지금] "IPO 또 미루나"…데이터브릭스, AI 붐 타고 몸값 239조원 정조준

스노우플레이크와 데이터·인공지능(AI) 플랫폼 시장에서 경쟁하고 있는 데이터브릭스가 또다시 대규모 투자 유치를 추진한다. 수년째 기업공개(IPO) 후보로 거론돼 왔지만 증시 입성보다 비상장 투자 시장에서 기업가치를 끌어올리는 데 무게를 둔 모습이다. 9일 IT 전문 매체 디인포메이션에 따르면 데이터브릭스는 이르면 향후 한 달 안에 신규 투자 라운드를 시작하는 방안을 투자자들과 최근 논의했다. 이 회사가 투자자들에게 제시한 기업가치는 1650억~1750억 달러(약 225조~239조원) 수준인 것으로 전해졌다. 이는 지난해 말 인정받은 1340억 달러보다 23~31%가량 높은 수준이다. 데이터브릭스는 지난해 12월 1340억달러 기업가치로 40억 달러 이상 규모의 시리즈 L 투자 유치를 공식화했다. 당시 회사의 연간 매출 환산치는 48억 달러를 넘었고 전년 대비 성장률은 55% 이상이었다. 이번 논의가 성사되면 데이터브릭스는 반년 만에 기업가치를 다시 큰 폭으로 끌어올리게 된다. 지난해 8월 1000억 달러 수준으로 평가받았던 점을 고려하면 1년도 안 돼 최대 75%가량 몸값이 뛰는 셈이다. 데이터브릭스는 지난 2013년 설립된 클라우드 기반 데이터 플랫폼 기업으로, 데이터 레이크와 데이터 웨어하우스의 장점을 결합한 레이크하우스 아키텍처를 앞세워 성장했다. 스노우플레이크와 함께 데이터 플랫폼 시장의 양대 축으로 꼽히며 생성형 AI 확산 이후 기업 데이터를 AI 애플리케이션과 에이전트에 연결하는 핵심 인프라 기업으로 부상했다. 데이터브릭스는 그동안 대표적인 상장 후보로 꼽혔지만 증시 입성은 미뤄 왔다. 대신 대규모 사모 투자 유치와 기존 주식 매각을 통해 자금과 유동성을 확보했다. 이번 신규 라운드 논의 역시 사모시장 자금 조달에 초점이 맞춰졌다. 업계에선 데이터브릭스가 사모시장에서 높은 평가를 받는 이유를 두고 AI 데이터 인프라 수요 덕분이라고 분석했다. 생성형 AI 확산으로 기업들이 내부 데이터를 정리·분석해 AI 모델과 에이전트에 연결하려는 수요가 늘면서 최근 데이터 플랫폼 기업에도 투자금이 몰리고 있어서다. 하지만 상장 후 투자자들이 현재 몸값을 그대로 인정할지는 변수다. 비상장 시장에선 성장성과 AI 기대감이 높은 몸값을 뒷받침하지만, 증시에선 매출 성장률과 수익성, 현금흐름 등이 주요 평가 기준으로 작용한다는 점에서다. 또 AI 제품 확대에 따른 비용 구조 역시 주요 변수다. 기업 고객의 AI 제품 사용이 늘수록 컴퓨팅 자원과 클라우드 인프라 사용량도 증가하기 때문이다. 일각에선 직원과 초기 투자자의 유동성 확보도 데이터브릭스가 비상장 라운드를 반복하는 이유로 꼽았다. 지난 2013년 설립된 데이터브릭스는 비상장 기간이 길어지면서 임직원 스톡옵션 행사와 초기 투자자의 투자 회수 수요가 커진 상태다. 대규모 투자 유치와 세컨더리 거래를 활용하면 상장 전에도 기존 주주의 지분 매각이 가능하다. 다만 최종 투자 조건은 아직 정해지지 않은 것으로 알려졌다. 또 데이터브릭스가 제시한 1650억~1750억 달러 기업가치가 신규 투자금을 포함한 기준인지도 불분명한 것으로 전해졌다. 업계 관계자는 "데이터브릭스는 AI 모델 경쟁의 전면에 선 기업은 아니지만 기업 AI 확산에 필요한 데이터 기반을 제공한다는 점에서 투자자들의 관심을 받고 있다"며 "상장 전 몸값을 얼마나 더 끌어올릴 수 있느냐보다, 향후 증시에서도 그 기업가치를 실적으로 입증할 수 있느냐가 더 중요한 변수가 될 것"이라고 말했다.

2026.06.09 16:08장유미 기자

스노우플레이크, '코텍스 AI'로 사노피 신약 개발 속도 높여

스노우플레이크가 바이오제약 분야 인공지능(AI) 활용 사례를 확대했다. 스노우플레이크는 글로벌 제약사 사노피에 '스노우플레이크 코텍스 AI'를 공급해 신규 AI 에이전트 '컨시어지 포 필드'를 출시를 도왔다고 9일 밝혔다. 컨시어지 포 필드는 사노피 영업사원들이 의료진 미팅을 더 효과적으로 준비할 수 있도록 지원한다. 주요 기능은 사전 미팅 계획과 의사들의 전문 분야·처방 이력 기반 우선순위 추천, 과거 거래 이력 검토 등을 이메일로 제공하는 식이다. 영업사원들이 수 시간 동안 직접 찾아야 했던 자료를 수 초 만에 준비할 수 있도록 돕는다. 사노피는 프랑스에 본사를 둔 글로벌 바이오제약 기업으로 백신, 면역질환, 희귀질환, 당뇨 등 다양한 치료제와 의약품을 개발·공급하고 있다. 최근 AI와 데이터 기반 연구개발 체계를 강화하며 신약 후보 발굴과 임상 데이터 분석, 제조·상업 부문 의사결정 고도화에 속도를 내고 있다. 현재 사노피는 스노우플레이크와 에이전트 기반 AI 도입을 추진 중이다. 연구개발, 조달, IT, 인사, 현장 영업 등 여러 부문에 AI 에이전트를 적용해 데이터와 AI 기반 업무 혁신을 진행하고 있다. 자사 데이터에 AI를 직접 적용해 신약 개발 효율성을 높이고 환자에게 더 빠르게 적절한 치료 방법을 제안하는 것을 목표로 하고 있다. 사노피는 초기 데이터 투자 과정에서 수천 개의 대시보드를 구축했지만 데이터 상당 부분을 충분히 활용하지 못했다. 이후 AI 네이티브 기업 엘레멘텀과 협력하며 스노우플레이크에서 데이터를 통합하고 스노우플레이크 코텍스 AI의 에이전트 역량을 결합했다. 새 운영 모델은 엘레멘텀으로 구축한 AI 워크플로를 스노우플레이크에서 직접 실행하는 방식이다. 이를 통해 기존 엔터프라이즈 소프트웨어(SW)에서 발생하던 마찰과 비용, 종속성을 줄이는 데 초점을 맞췄다. 이 모델은 사노피 연구팀에서도 활용되고 있다. 연구팀은 스노우플레이크를 통해 실제 임상 데이터를 대규모로 처리하고 신약 개발 의사결정에 필요한 분석을 더 빠르게 도출하고 있다고 밝혔다. 사노피의 데이터·엔지니어링 팀은 스노우플레이크의 포워드 디플로이드 엔지니어 팀과 협력해 관련 역량을 확장하고 있다. 이 팀은 AI 엔지니어와 연구원, 풀스택 및 데이터 엔지니어, 데이터 전문가, 산업별 전문가, AI 제품 매니저로 구성된 전담 조직이다. 엠마누엘 프렌하드 사노피 최고 디지털 책임자는 "데이터 기반으로 AI를 직접 구축해 R&D부터 제조, 상업 부문에 이르기까지 회사 운영 방식을 혁신하고 있다"며 "우리는 AI를 대규모로 활용하는 최초의 바이오제약 기업으로 나아가고 있다"고 말했다. 슈리다 라마스워미 스노우플레이크 최고경영자(CEO)는 "사노피는 신뢰할 수 있는 엔터프라이즈 데이터를 기반으로 AI를 직접 구축하면 무엇이 가능해지는지를 보여주는 사례"라며 "기존 분산된 시스템에 AI를 운영하는 대신, 사노피는 통합된 에이전틱 엔터프라이즈 기반으로 연구, 제조, 상업 운영을 단일 AI-레디 플랫폼에서 연결하고 있다"고 밝혔다.

2026.06.09 14:56김미정 기자

스노우플레이크, '호라이즌 카탈로그' 업데이트…AI 보안·관리 한 번에

스노우플레이크가 엔터프라이즈 인공지능(AI)을 실제 업무 환경에서 안전하게 운영하기 위한 데이터 거버넌스 기반을 강화했다. 스노우플레이크는 4일까지 미국 샌프란시스코에서 열리는 '스노우플레이크 서밋 26'에서 '스노우플레이크 호라이즌 카탈로그' 신규 기능을 발표했다. 이번 발표는 엔터프라이즈 AI 거버넌스와 맥락화 보안 기능을 강화하는 데 초점이 맞춰졌다. 호라이즌 카탈로그는 엔터프라이즈 데이터를 위한 범용 AI 카탈로그다. 새롭게 강화된 기능은 사용자와 툴 AI 에이전트가 같은 비즈니스 맥락을 이해하도록 돕고 AI 에이전트 관리와 보안 제어 기능을 함께 제공한다. 핵심 기능은 '호라이즌 컨텍스트'다. 이 기능은 AI와 비즈니스 인텔리전스(BI)를 위한 컨텍스트 레이어를 제공해 데이터가 어디서나 같은 의미를 갖도록 지원한다. 스노우플레이크는 AI 에이전트가 더 많은 의사결정을 자율적으로 수행할수록 데이터 정의의 작은 차이가 중대한 오류로 이어질 수 있다고 봤다. 예를 들어 매출의 정의나 계산 방식이 시스템마다 다르면 AI 에이전트가 내놓은 가격 인상 권고도 잘못된 의사결정으로 이어질 수 있다는 설명이다. 호라이즌 컨텍스트는 데이터베이스, 데이터 레이크, BI 툴 등 조직 전체 데이터 환경에 흩어진 비즈니스 맥락을 통합한다. 이를 통해 팀과 툴, AI 에이전트가 같은 기준으로 데이터를 탐색하고 관리하며 활용할 수 있도록 돕는다. 스노우플레이크는 시맨틱 스튜디오와 시맨틱 뷰 오토파일럿도 제시했다. 시맨틱 스튜디오는 SQL 전문 지식 없이도 공통 비즈니스 로직을 정의할 수 있게 지원한다. 시맨틱 뷰 오토파일럿은 해당 맥락을 반영한 시맨틱 뷰를 자동으로 생성하고 정제한다. 보안 기능도 강화됐다. 스노우플레이크는 에이전트 아이덴티티를 통해 AI 에이전트가 엔터프라이즈 데이터에 접근하거나 작업을 실행하기 전에 검증된 신원을 부여하고 역할 기반 권한을 적용하게 돕는다. 스노우플레이크 트러스트 센터에는 AI 시스템의 보안 태세를 지속적으로 모니터링하는 기능이 추가됐다. 보안팀은 이를 통해 위반 사항을 조사하고 AI 기반 컨텍스트 인식 지원으로 리스크 대응 속도를 높일 수 있다. 스노우플레이크는 머신러닝 기반 탐지와 프롬프트 인젝션 보호 기능도 통합했다. 이를 통해 탈옥 시도와 신종 제로데이 취약점을 차단하고 AI 워크로드 전반에 일관된 보안 정책을 적용한다는 계획이다. 컴퓨팅 운영을 자동화하는 '적응형 컴퓨트'도 호라이즌 카탈로그와 연동된다. 이 기능은 수동 튜닝이나 인프라 관리 없이 AI와 애플리케이션 워크로드에 맞는 컴퓨팅·소프트웨어 리소스 조합을 실시간으로 자동 결정한다. 스노우플레이크는 이번 기능이 AI 실험을 실제 비즈니스 운영으로 옮기려는 기업의 기반이 될 것으로 보고 있다. 블랙록은 호라이즌 컨텍스트를 활용해 AI가 엔터프라이즈 전반에서 공통 데이터 기준 위에서 작동하도록 지원하고 있다. 스노우플레이크는 최근 회계연도 2027년 1분기 매출 13억 9000만 달러를 기록해 시장 예상치를 웃돌았고 제품 매출도 13억 3000만 달러로 전년 대비 34% 증가했다. 크리스티안 클레이너만 스노우플레이크 제품 담당 수석부사장은 "인텔리전스가 조직 내부에서 자율적으로 사용하게 되면서 '신뢰' 이슈는 선택이 아닌 기초적인 전제"라며 "조직은 처음부터 거버넌스와 보안이 내재된 신뢰할 수 있는 비즈니스 맥락을 이해한 AI를 필요로 한다"고 말했다.

2026.06.03 09:52김미정 기자

"데이터 파편화 해소"…스노우플레이크, 개방형 거버넌스 플랫폼 강화

스노우플레이크가 인공지능(AI) 데이터 활용 안전성을 강화했다. 스노우플레이크는 4일까지 미국 샌프란시스코에서 열리는 '스노우플레이크 서밋 26'에서 AI 시대 상호운용성을 지원하는 신규 기능을 발표했다. 이번 기능은 조직이 시스템 전반에서 데이터에 접근하고 거버넌스를 적용하며 공유와 실행까지 연결할 수 있도록 돕는 것이 핵심이다. 이번 발표 중심에는 '스노우플레이크 호라이즌 카탈로그'가 있다. 스노우플레이크는 이를 통해 사일로화된 데이터를 연결된 'AI 레디' 기반으로 전환한다. 또 사용자와 AI 에이전트가 전체 비즈니스 맥락 안에서 필요한 데이터에 안전하게 접근할 수 있도록 지원한다. 이날 스노우플레이크는 아파치 아이스버그 v3 지원과 아파치 아이스버그 테이블용 스노우플레이크 스토리지도 정식 출시했다. 이를 통해 기업은 데이터 이동을 줄이면서 스노우플레이크 안팎 데이터를 유연하게 활용할 수 있다. 아파치 폴라리스 기반 호라이즌 카탈로그도 강화됐다. 외부 엔진에서도 스노우플레이크가 관리하는 아이스버그 데이터에 양방향 읽기와 쓰기 접근을 지원한다. 외부 엔진 접근 관리와 아이스버그 REST 스캔 플랜 API를 통해 오픈 생태계 전반으로 일관된 거버넌스까지 가능하다. 스노우플레이크는 기업들이 AI 이니셔티브를 확장하는 과정에서 기존 데이터 아키텍처 복잡성과 비용 부담이 커지고 있다고 봤다. 데이터가 여러 플랫폼과 운영 시스템에 흩어져 있어 활용 전에 복사와 연결, 정합성 확인에 많은 시간과 자원이 들어간다는 판단이다. 신규 기능은 SAP, 세일즈포스, 워크데이 등 주요 플랫폼과 AVEVA, IBM 파트너십을 기반으로 제로 카피 통합을 지원한다. 개발자는 스노우플레이크의 AI 코딩 에이전트 '스노우플레이크 코코'를 통해 SAP 데이터 연결과 탐색, 관리 과정을 간소화할 수 있다. 스노우플레이크는 자연어 기반 데이터 활용 기능도 강화했다. 스노우플레이크 코코는 스노우플레이크와 외부 데이터 레이크, 외부 관계형 데이터베이스 시스템 전반에 대한 질문을 지원하고 호라이즌 컨텍스트는 적합한 데이터를 자동으로 식별해 신뢰할 수 있는 비즈니스 맥락을 적용한다. 공유 데이터의 AI 활용도 확대된다. 데이터 공급자는 자동 데이터 에이전트를 통해 공유 데이터 리스팅이나 보안 데이터 공유를 스노우플레이크 코코, 스노우플레이크 코워크, 스노우사이트에서 바로 사용할 수 있는 대화형 AI 에이전트로 전환할 수 있다. 거버넌스 기능도 강화됐다. 호라이즌 카탈로그는 스노우플레이크 내외부 엔터프라이즈 데이터를 아우르는 단일 거버넌스 기반을 제공하고 데이터 검색, 보안, 모니터링, 정책 적용, 접근 통제를 중앙화한다. 스노우플레이크는 컬럼 마스킹과 행 접근 제어 등 데이터 보호 정책을 아이스버그 호환 엔진 전반에 적용할 수 있도록 했다. 민감 데이터 분류와 데이터 품질 관리를 결합해 고객이 호라이즌 카탈로그에서 정책을 정의하고 거버넌스를 중앙에서 관리하도록 지원한다. 스노우플레이크는 최근 회계연도 2027년 1분기 매출 13억 9000만 달러를 기록해 시장 예상치를 웃돌았고 제품 매출도 13억 3000만 달러로 전년 대비 34% 증가했다. 크리스티안 클레이너만 스노우플레이크 제품 담당 수석부사장은 "다수 조직은 여전히 데이터를 이동하고 복제하는 방식에 의존하고 있지만 이런 접근으로는 AI 속도를 따라잡을 수 없고 혁신이 가속화될수록 데이터 파편화는 큰 제약 요인으로 작용한다"고 지거했다. 이어 "우리는 상호운용성과 개방성에 집중함으로써 고객이 데이터가 어디에 있든 단일하고 연결된 거버넌스를 적용해 실시간 데이터에서 직접 작업할 수 있도록 지원한다"고 말했다.

2026.06.03 09:43김미정 기자

[유미's 픽] 오픈AI 김경훈 vs 앤트로픽 최기영…韓 AI 영업전 막 올랐다

챗GPT와 클로드의 경쟁이 한국에서 '영업전'으로 번지고 있다. 개인 사용자 확보 경쟁을 넘어 공공기관, 대기업, 개발조직, 산업별 파트너십을 누가 먼저 장악하느냐가 승부처로 떠오르면서 양사가 한국인 수장 선임을 마치고 본격적인 힘겨루기에 들어간 분위기다. 29일 업계에 따르면 오픈AI는 김경훈 전 구글코리아 사장을 오픈AI코리아 총괄 대표로, 앤트로픽은 최기영 전 스노우플레이크코리아 지사장을 한국 대표로 각각 선임했다.글로벌 생성형 인공지능(AI) 시장을 주도하는 두 회사가 모두 현지 수장 체제를 갖추면서 국내 AI 시장 경쟁은 새 국면에 들어섰다. 그간 챗GPT와 클로드의 경쟁이 모델 성능과 개인 이용자 확보를 중심으로 펼쳐졌다면, 앞으로는 기업 영업, 공공 협력, 개발자 생태계, 산업별 레퍼런스 확보가 핵심 승부처가 될 전망이다. 두 회사가 한국인 대표를 앞세운 것은 국내 시장 대응이 단순 마케팅 단계를 넘어 본격적인 영업·정책·파트너십 실행 단계로 들어섰다는 의미로 풀이된다. 특히 두 대표의 이력은 양사의 한국 전략 차이를 보여준다는 평가를 받고 있다. 김경훈 오픈AI코리아 총괄대표는 구글코리아 사장, 구글 마케팅 솔루션 한국 총괄, 아태지역 전략·운영 총괄 등을 거쳤다. 베인앤컴퍼니 서울 오피스에서도 정보통신기술(ICT), 소비재, 제조 등 다양한 산업의 전략 프로젝트를 수행했다. 플랫폼, 광고, 컨설팅, 글로벌 조직 운영 경험을 갖춘 만큼 오픈AI의 한국 사업에서도 정부·대기업·개발자 생태계를 연결하는 역할을 맡을 것으로 보인다. 최기영 앤트로픽 한국 대표는 국내 기업용 소프트웨어와 클라우드 시장에서 오래 활동한 인물이다. 직전에는 스노우플레이크코리아 지사장을 지냈고 구글 클라우드, 어도비, 오토데스크, 마이크로소프트 등 글로벌 기술 기업에서 한국 사업을 이끌었다. 또 대기업 계정 영업, 클라우드 파트너십, 데이터 기반 업무 전환에 강점을 가진 인사로 평가된다. 업계 관계자는 "오픈AI가 김 대표를 통해 정책·플랫폼·생태계 확장에 힘을 실을 듯 하다"며 "앤트로픽은 최 대표를 앞세워 기업용 AI 영업과 개발자 시장 공략에 속도를 낼 것으로 보인다"고 말했다. 오픈AI, 공공·인프라·대기업으로 시장 상단 공략 오픈AI는 한국 시장에서 공공·인프라 협력에 무게를 두는 모습이다. 한국을 챗GPT 사용자가 많은 시장으로만 보지 않고 반도체와 데이터센터, 통신, 제조, 금융 등 AI 수요가 큰 산업 기반을 갖춘 전략 거점으로 평가하고 있다. 최근에는 오픈AI 본사 주요 경영진의 방한을 계기로 정부 부처와 공공기관, 대기업과의 접점을 넓히고 있다는 점도 주목할 부분이다. 오픈AI는 국내서 사이버보안, 공공 인프라, 정책금융, 산업별 AI 도입 등 다양한 분야에서 협력 가능성을 모색하고 있다. 한국이 AI 서비스 소비 시장을 넘어 인프라·산업 파트너 국가로 부상하고 있다는 판단에서다. 기업 고객을 겨냥한 행보도 올 들어 본격화하고 있다. 지난 27일에는 서울에서 국내 기업 비즈니스·기술 경영진 130여 명을 대상으로 첫 '이그젝 서밋'을 열고 엔터프라이즈 AI 적용 전략을 공유했다. 경쟁사인 앤트로픽이 최 대표 선임과 함께 기업 시장 공략에 본격 나설 채비를 하자 선제적으로 방어에 나선 것이다. 업계에선 오픈AI가 앞으로 대규모 사용자 기반과 API 생태계를 앞세워 기업 고객을 확대할 가능성이 큰 것으로 보고 있다. 또 챗GPT 엔터프라이즈, 코딩 도구, API 플랫폼을 기반으로 대기업의 업무 자동화, 고객 응대, 개발 생산성 향상, 데이터 분석 수요를 공략할 것으로 예상했다. 업계 관계자는 "오픈AI의 강점은 브랜드 인지도와 범용성"이라며 "챗GPT는 이미 국내 개인 사용자와 기업 실무자 사이에서 널리 쓰이고 있어 이를 바탕으로 공공기관과 대기업, 스타트업까지 아우르는 생태계 확장을 추진할 수 있다는 점이 경쟁력"이라고 밝혔다. 앤트로픽, 클로드·클로드 코드 앞세워 기업 현장 침투 앤트로픽은 최기영 한국 대표 선임을 계기로 국내 기업용 AI 시장 공략에 속도를 낼 것으로 보인다. 한국은 클로드 사용량이 빠르게 늘고 있는 시장인 데다 기술·창작·개발 분야 활용도가 높은 곳으로 꼽힌다. 당초 앤트로픽은 아시아태평양 지역에서 일본과 인도에 무게를 둔 것으로 알려졌지만, 올해 들어 한국 내 클로드 수요가 커지면서 현지 대응 필요성이 높아진 것으로 풀이된다. 실제 와이즈앱·리테일에 따르면 지난 4월 클로드의 한국 월간 사용자는 241만 명으로 전년 동월 대비 1148% 증가했다. 1년 만에 약 12배로 늘어난 셈이다. 제미나이는 같은 기간 1034%, 챗GPT는 34% 증가했다. 앤트로픽은 최 대표 선임을 기점으로 이 같은 개인·개발자 사용 증가세를 조직 단위 계약으로 전환하는 데 주력할 것으로 보인다. 클로드와 AI 코딩 도구 클로드 코드가 국내 개발자·실무자 사이에서 먼저 입지를 넓힌 만큼, 대기업 업무 시스템, 개발 환경, 데이터 분석 업무로 활용 범위를 넓히며 기업용 AI 수요를 공략할 가능성이 크다. 국내 협력 기반도 이미 있다. SK텔레콤은 지난 2023년 앤트로픽에 1억 달러를 투자하고 통신 산업에 특화된 거대언어모델(LLM) 공동 개발에 나섰다. 로앤컴퍼니도 클로드 기반 AI 법률 어시스턴트를 통해 변호사의 리서치와 문서 작성 업무를 지원하고 있다. 여기에 앤트로픽은 '안전한 기업용 AI' 이미지를 앞세워 앞으로 법률, 금융, 제조, 통신처럼 보안과 정확도, 내부 거버넌스가 중요한 산업군을 공략할 것으로 예상된다. 경쟁 축, 모델 성능서 영업 실행력으로 이동 이 같은 상황 속에 양사의 한국 시장 경쟁은 앞으로 단순히 챗GPT와 클로드의 성능 비교에 그치지 않을 것으로 보인다. 국내 기업들이 생성형 AI 도입을 검토하는 단계에서 실제 구축과 운영 단계로 이동하면서, 모델 성능만큼이나 현지 지원 조직과 파트너 생태계가 중요해지고 있기 때문이다. 오픈AI는 정부·공공기관·대기업과의 전략적 협력을 통해 시장 상단을 공략할 것으로 예상된다. 반도체, 데이터센터, 공공 인프라, 사이버보안 등 국가 전략 산업과 연결되는 영역에서 영향력을 넓히는 동시에 기업 내부 업무 자동화 수요까지 빠르게 흡수하려는 움직임을 보일 것으로 전망된다. 앤트로픽은 기업 내부 업무와 개발자 생태계를 파고드는 방식이 될 가능성이 크다. 클로드 코드 확산세를 기반으로 개발조직을 공략하고, 법무·금융·제조·통신 등 문서와 보안 수요가 큰 산업군에서 레퍼런스를 쌓는 전략이 예상된다. 국내 기업들은 특정 모델 하나에만 의존하기보다 업무별로 여러 모델을 조합하는 멀티모델 전략을 택할 가능성이 크다. 범용 생산성과 대외 서비스에는 오픈AI를 활용하고, 문서 분석·개발 업무·전문직군 업무에는 앤트로픽을 병행하는 식이다. 민감 데이터 처리는 자체 모델이나 국내 클라우드 기반 AI와 함께 운용하는 구조도 확산될 수 있다. 이에 따라 국내 AI 시장의 승부는 모델 성능뿐 아니라 보안·컴플라이언스 대응, 한국어 품질, 가격 정책, API 안정성, 국내 기술지원, 산업별 레퍼런스 확보 여부에 따라 갈릴 전망이다. 업계 관계자는 "오픈AI와 앤트로픽이 모두 한국인 수장을 세운 것은 한국 시장을 단기 수요처가 아니라 장기적으로 투자할 전략 거점으로 본다는 의미"라며 "앞으로 국내 AI 경쟁은 누가 더 빠르게 기업 고객을 확보하고, 실제 업무에 적용 가능한 레퍼런스를 만드느냐에 따라 주도권이 갈릴 것"이라고 말했다. 그러면서 "국내 기업들의 멀티모델 도입 기조 속에서 양사가 얼마나 촘촘한 현지화 지원 체계를 구축하는지도 관건이 될 것"이라고 덧붙였다.

2026.05.29 15:47장유미 기자

스노우플레이크, 나토마 인수…"AI 에이전트 보안 연결·통제 강화"

스노우플레이크가 기업용 인공지능(AI) 에이전트 보안 연결과 운영 통제 강화에 나섰다. 스노우플레이크는 AI 에이전트용 엔터프라이즈 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP) 플랫폼 기업 나토마를 인수한다고 29일 발표했다. 이번 인수로 스노우플레이크는 AI 에이전트와 MCP 도구 접근을 관리하는 통합 거버넌스와 ID 레이어를 구축할 계획이다. 나토마는 AI 시스템을 기업 애플리케이션, 데이터베이스, API, 툴에 안전하게 연결하고 관리하는 기술을 제공한다. 스노우플레이크는 이를 통해 기존 데이터 접근 통제를 넘어 AI가 업무 시스템에서 어떤 방식으로 검색하고 접근하며 동작하는지 관리할 수 있게 된다. 이번 인수 핵심은 MCP 기반 연결을 기업 보안 체계 안으로 끌어들이는 데 있다. MCP는 AI 에이전트가 여러 업무 시스템과 데이터를 연결해 작업할 수 있게 하지만 거버넌스가 부족하면 섀도우 AI와 데이터 유출 위험을 키울 수 있어서다. 스노우플레이크 고객은 앞으로 검증된 MCP 서버 라이브러리를 활용해 코텍스 에이전트, 스노우플레이크 인텔리전스, 코텍스 코드 등을 다양한 기업 시스템과 연결할 수 있다. 연결 대상은 서비스형 소프트웨어(SaaS) 애플리케이션, 클라우드 환경, 가상 프라이빗 클라우드, 온프레미스 인프라를 포함한다. 나토마 플랫폼은 이런 연결 과정에서 통제와 거버넌스 패브릭 역할을 맡는다. 기업은 AI 에이전트 시스템 접근 방식과 실행 과정을 가시화하고 ID 권한 설정, 정책 적용, 감사 가능성을 확보할 수 있다. 스노우플레이크는 이를 통해 업무 맥락을 데이터 분석과 AI 실행에 더 폭넓게 결합할 수 있다고 설명했다. 사용자는 스노우플레이크 플랫폼의 비즈니스 데이터에 슬랙, 이메일, 고객관계관리(CRM), 지라, 내부 API, 데이터베이스, 애플리케이션 맥락을 더해 더 실행 가능한 인사이트를 얻을 수 있다. 스노우플레이크는 나토마 기능을 AI 데이터 클라우드에 통합해 고객에게 제공할 예정이다. 회사는 이를 통해 에이전틱 엔터프라이즈를 위한 신뢰 기반 컨트롤 플레인 역할을 강화한다는 방침이다. 최근 스노우플레이크 주가는 분기 실적 발표 이후 35% 넘게 오르며 지난해 12월 이후 최고 수준을 기록했다. 업계에선 제품 매출이 1분기 전년 동기보다 34% 증가한 영향이 반영된 것으로 보고 있다. 슈리다 라마스워미 스노우플레이크 최고경영자(CEO)는 "AI 에이전트는 빠르게 기업 경영의 일부가 되고 있지만, 거버넌스 없는 인텔리전스는 오히려 리스크"라며 "기업에서 안전하게 에이전트를 운영하기 위해서는 정확한 맥락, 권한 등 정책 가드레일이 필요하다"고 밝혔다.

2026.05.29 11:19김미정 기자

[AI는 지금] AI 수혜도 갈렸다…스노우플레이크 웃고 세일즈포스는 '냉랭'

인공지능(AI)을 앞세운 전통 소프트웨어 기업들의 실적 평가가 엇갈리고 있다. 스노우플레이크는 AI 수요가 핵심 지표 개선으로 이어지며 주가가 급등한 반면, 세일즈포스는 AI 사업 성장에도 기존 사업 둔화와 수익화 우려가 부각되며 냉담한 평가를 받았다. 27일(현지시간) IT 전문 매체 디인포메이션에 따르면 스노우플레이크 주가는 분기 실적 발표 이후 35% 넘게 급등하며 지난해 12월 이후 최고 수준을 기록했다. 이는 스노우플레이크의 핵심 매출 지표인 제품 매출이 1분기 전년 동기 대비 34% 증가한 영향으로, 회사 자체 전망치를 7%포인트 웃돈 수준이다. 이번 실적 발표에서 스노우플레이크는 AI 수요 확대가 실제 제품 사용으로 이어지고 있다는 점을 강조했다. 스리다르 라마스와미 스노우플레이크 최고경영자(CEO)는 실적 발표 후 진행된 콘퍼런스콜에서 "고객들이 자사 AI 코딩 에이전트와 기업 데이터 검색 제품을 더 많이 사용하고 있다"고 밝혔다. 해당 제품은 스노우플레이크 데이터베이스뿐 아니라 마이크로소프트, 세일즈포스, SAP 애플리케이션에 저장된 데이터를 활용해 영업 지표와 기업 내부 정보를 검색할 수 있도록 지원한다. 여러 업무 시스템에 흩어진 데이터를 AI로 불러와 분석·검색하는 방식이다. 스노우플레이크가 이처럼 시장의 긍정적인 평가를 받은 이유는 기존 엔터프라이즈 애플리케이션 사업 부담이 상대적으로 작기 때문이다. 세일즈포스, 워크데이, 인튜이트처럼 대규모 업무용 애플리케이션 고객 기반과 과금 구조를 함께 바꿔야 하는 기업과 달리 스노우플레이크는 데이터 인프라 위에 AI 기능을 얹어 사용량을 늘리는 데 집중할 수 있는 구조다. AI 모델 구동 비용에 대한 우려도 아직은 제한적이다. 스노우플레이크는 앤트로픽과 오픈AI 등 외부 AI 업체 기술을 일부 활용하고 있지만, 관련 비용이 수익성을 크게 훼손하지 않을 것으로 보고 있다. 이에 대해 브라이언 로빈스 스노우플레이크 최고재무책임자(CFO)는 아마존 서버 임대와 AI 모델 접근 계약을 통해 비용 부담을 매출총이익률에 영향을 주지 않는 수준으로 관리할 수 있다고 설명했다. 반면 세일즈포스에 대한 시장 반응은 달랐다. 세일즈포스는 지난 4월 분기 AI 도구 제품군의 연간 반복 매출(ARR)이 직전 분기 대비 50% 증가해 12억 달러를 기록했다고 밝혔다. 핵심 제품은 AI 에이전트 플랫폼 '에이전트포스(Agentforce)'로, 일부 기능은 외부 AI 모델을 기반으로 구동된다. 이번 실적 발표에서 AI 사업 성장세는 뚜렷했지만 세일즈포스 전체 사업에 대한 의구심을 지우기에는 부족했다. AI ARR은 빠르게 늘었지만 전체 매출 성장률과 계약 잔액 흐름을 바꿀 만큼의 효과는 아직 제한적이라는 시장 내 평가가 나왔다. 세일즈포스가 방대한 기존 애플리케이션 고객을 AI 서비스로 전환해야 한다는 점도 부담 요인으로 거론된다. 향후 12개월 내 매출로 인식될 계약 잔액(cRPO)도 둔화 조짐을 보였다. 세일즈포스의 4월 분기 cRPO는 전년 동기 대비 14% 증가했지만, 직전 1월 분기보다 성장률이 소폭 둔화됐다. 기업 고객의 소프트웨어 구매 태도도 변수로 떠오르고 있다. AI 도구에는 예산을 늘리면서도 기존 엔터프라이즈 소프트웨어 계약에는 더 유리한 조건을 요구하는 움직임이 나타나고 있어서다. 이는 AI 투자가 늘수록 기존 서비스형 소프트웨어(SaaS) 지출 확대나 장기 계약 체결에는 더 신중해질 수 있다는 의미다. 이 같은 우려 속에 세일즈포스는 주가 부진을 자사주 매입으로 일부 만회하려는 움직임을 보였다. 지금까지 세일즈포스가 매입한 자사주 규모는 271억 달러에 달한다. 로빈 워싱턴 세일즈포스 최고재무책임자(CFO)는 "자사주 매입 영향으로 이번 분기 희석주식 수가 1년 전보다 10% 줄었다"며 "조정 주당순이익(EPS)이 0.23달러 높아졌다"고 설명했다. 마크 베니오프 세일즈포스 CEO는 자사주 매입에 대해 "시장에서 좋은 투자 기회를 찾을 수 있지만, 세일즈포스 주식이 가장 좋은 기회일 수 있다"며 "자사주를 다시 사들이는 데 매우 만족하고 있다"고 말했다. 이 같은 움직임에도 자사주 매입 확대는 세일즈포스 투자자들의 우려를 잠재우지는 못한 분위기다. 시장에선 주주환원보다 AI 제품이 실제 매출 성장과 계약 확대로 이어질 수 있는지에 더 많은 관심을 보이고 있다. 현금흐름 전망 하향도 부담으로 작용하고 있다. 세일즈포스는 내년 1월 종료되는 현 회계연도의 영업현금흐름과 잉여현금흐름 전망치를 3개월 전보다 5%포인트 낮췄다. 이는 최근 자사주 매입 자금 마련을 위해 250억 달러 규모 부채를 발행한 점이 영향을 미친 것으로 분석된다. 주가도 약세를 벗어나지 못했다. 세일즈포스 주가는 수요일 정규장 마감 기준 올해 들어 30% 넘게 하락했고, 실적 발표 후 시간외 거래에서도 소폭 내렸다. 같은 날 실적을 발표한 스노우플레이크가 AI 수요 확대와 매출 전망 개선을 앞세워 급등한 것과 대조적이다. 세일즈포스의 AI 과금 전략이 아직 구체화되지 않았다는 점도 부담으로 꼽힌다. 신규 도구 '헤드리스 360(Headless 360)'의 경우 클로드 코드 같은 AI 에이전트가 세일즈포스 애플리케이션에 저장된 고객 데이터에 접근할 수 있도록 지원하지만, 수익화 방식은 아직 명확하지 않은 상태다. 미겔 밀라노 세일즈포스 사장 겸 최고매출책임자(CRO)도 해당 도구의 과금 방식에 대해 고객 및 파트너와 함께 공정한 수익화 방식을 찾아가겠다는 원론적 입장만 밝혔다. 이 같은 분위기 속에 업계에선 AI 수혜가 기업별 사업 구조에 따라 점차 다르게 반영될 것이란 관측을 내놨다. 데이터 인프라 기업은 AI 수요를 사용량 증가와 매출 전망 개선으로 연결하기 상대적으로 수월한 반면, 기존 애플리케이션 기업은 AI가 기존 라이선스와 계약 구조를 흔들 가능성까지 함께 관리해야 할 것으로 전망했다. 디인포메이션은 "스노우플레이크의 강점은 세일즈포스, 워크데이, 인튜이트와 같은 기존 엔터프라이즈 애플리케이션 사업을 갖고 있지 않다는 점"이라며 "반면 세일즈포스는 방대한 애플리케이션 고객층을 AI 시대로 함께 끌고 가야 하는 부담이 있다"고 분석했다.

2026.05.28 17:45장유미 기자

스노우플레이크, AWS와 9조원 클라우드 계약…호실적에 주가 30%↑

스노우플레이크가 인공지능(AI) 수요 확대에 맞춰 아마존웹서비스(AWS)와 대규모 클라우드 인프라 계약을 체결하고 AI 플랫폼 투자 강화에 나선다. 시장 예상치를 웃도는 실적과 연간 매출 전망까지 공개하면서 주가는 시간외 거래에서 30% 넘게 급등했다. 스노우플레이크는 27일(현지시간) AWS와 향후 5년간 60억 달러(약 9조원) 규모 클라우드 사용 계약을 체결하고 AI용 반도체와 클라우드 서비스 활용을 확대한다고 발표했다. 이번 계약에 따라 스노우플레이크는 AWS의 자체 설계 Arm 기반 서버용 칩 '그래비톤'과 AI용 그래픽처리장치(GPU) 사용을 대폭 확대할 계획이다. 스노우플레이크는 기존에도 AWS 인프라를 핵심 기반으로 활용해왔지만 이번 계약은 이전보다 규모가 크게 늘어난 수준이다. 실적도 시장 기대치를 웃돌았다. 스노우플레이크는 지난달 30일 종료된 2027 회계연도 1분기 매출 13억 9000만 달러(약 2조 877억원)를 기록했다. 이는 전년 동기 대비 33% 증가한 수치다. 조정 주당순이익(EPS)은 0.39달러로 시장 예상치 0.32달러를 상회했다. 연간 제품 매출 전망치도 상향 조정했다. 스노우플레이크는 2027 회계연도 제품 매출 전망치를 58억 4000만 달러(약 8조 7716억원)로 제시했다. 이는 기존 전망치와 시장 예상치를 모두 웃도는 수준이다. 제품 매출은 전체 매출의 약 95%를 차지한다. AI 사업 성장세도 빨라지고 있다. 스노우플레이크에 따르면 AI 기반 코딩 지원 도구 고객 수는 전 분기 대비 두 배 증가한 7100곳으로 늘었다. 회사는 AI 보안 연결성과 권한 관리 역량 강화를 위해 AI 스타트업 '나토마' 인수 계획도 함께 공개했다. 시장 반응도 즉각 나타났다. 스노우플레이크 주가는 실적 발표 직후 뉴욕 증시 시간외 거래에서 230달러 선까지 치솟으며 정규장 종가 대비 약 30% 급등했다. 스노우플레이크는 기업 데이터 저장·분석 플랫폼 사업을 기반으로 성장해왔으며 최근에는 생성형 AI 기능을 플랫폼 전반에 통합하며 AI 중심 기업으로 사업 구조를 빠르게 전환하고 있다. 특히 자사 AI 플랫폼 '코텍스 AI'를 통해 자연어 기반 데이터 질의와 요약 보고서 기능 등을 제공 중이다. 업계에선 이번 계약이 클라우드 사업자와 AI 데이터 플랫폼 기업 간 협력이 더욱 긴밀해지는 신호로 보고 있다. 최근 생성형 AI 서비스 확산으로 기업들의 연산 수요가 급증하면서 클라우드 사업자와 장기 인프라 계약을 맺는 사례가 늘어나는 추세다. AWS 입장에서도 이번 계약은 자체 AI 반도체 생태계 확대 측면에서 의미가 크다는 평가가 나온다. 최근 AWS는 메타와도 그래비톤 칩 공급 계약을 체결하는 등 엔비디아 중심 AI 반도체 시장에서 자체 칩 영향력 확대를 시도하고 있다. 스리다르 라마스와미 스노우플레이크 최고경영자(CEO)는 "우리와 AWS는 협력 관계가 매우 긴밀하며 많은 공동 사업을 추진하고 있다"고 밝혔다. 또 그는 "우리가 새롭게 개발한 AI 기반 도구들이 그 자체로 하나의 사업으로 자리매김했다"고 강조했다.

2026.05.28 09:21한정호 기자

인포매티카, 스노우플레이크 AI 거버넌스 강화

인포매티카가 스노우플레이크 기반 엔터프라이즈 인공지능(AI) 운영을 위한 데이터 관리·거버넌스 기능을 강화했다. 인포매티카는 21일까지 미국에서 열린 '인포매티카 월드 2026'에서 스노우플레이크와 협력을 확대해 에이전틱 AI 통합을 비롯한 접근 거버넌스, 오픈 포맷 데이터 검색 기능을 새로 공개했다고 밝혔다. 인포매티카는 지난해 세일즈포스에 인수됐다. 이번 기능은 두 기업 고객이 스노우플레이크에서 엔터프라이즈 AI를 구축하고 관리하며 확장할 수 있도록 지원하는 게 목표다. 인포매티카는 스노우플레이크 코텍스 AI와 연동되는 헤드리스 데이터 관리 통합을 제공하는 초기 파트너 중 하나로 참여했다. 코텍스 AI에서 에이전트를 개발하는 사용자는 에이전틱 워크플로 안에서 인포매티카의 헤드리스 지능형 데이터 관리 클라우드 기능을 호출할 수 있다. 이 통합에는 인포매티카 클라우드 데이터 거버넌스·카탈로그를 통한 메타데이터 검색과 주소 검증 기능이 포함된다. 기업은 별도 맞춤형 커넥터 없이 코텍스 AI 기반 엔터프라이즈 에이전트에 거버넌스 적용된 데이터 계층을 붙일 수 있다. 접근 통제 영역에서는 인포매티카 클라우드 데이터 접근 관리 프레임워크 안에서 스노우플레이크 테이블에 대한 행 수준 접근 정책 관리 기능이 정식 제공된다. 중앙에서 정의한 접근 정책은 스노우플레이크 테이블로 자동 전파돼 스노우플레이크 안에서 정책을 다시 만들 필요가 없다. 오픈 데이터 포맷 지원도 확대됐다. 인포매티카는 지난 4월 릴리스 일환으로 스노우플레이크 관리형 아이스버그 테이블용 클라우드 데이터 거버넌스·카탈로그 스캐너를 정식 제공한다. 해당 스캐너는 기술 메타데이터를 자동 추출하고 엔드투엔드 데이터 계보를 매핑할 수 있다. AI 기반 프로파일링으로 민감 데이터를 식별해 오픈 포맷 자산을 비즈니스 용어집과 거버넌스 정책에 연결한다. 인포매티카는 헤드리스 지능형 데이터 관리 클라우드 기능을 현재 프라이빗 프리뷰로 제공하고 있다. 이 기능은 올 여름 정식 출시될 예정이며 나머지 기능은 전 세계에서 정식 제공된다. 릭 탐 대니얼스 세일즈포스 산하 인포매티카 생태계 및 기술 부문 부사장은 "기업에는 신뢰할 수 있는 AI가 필요하다"며 "코텍스 AI에서 구축된 에이전트와 분석 워크로드가 고품질 데이터와 신뢰할 수 있는 맥락 기반으로 작동할 것"이라고 강조했다.

2026.05.25 16:03김미정 기자

[단독] 앤트로픽코리아 내달 공식 출범 가닥…초대 지사장에 최기영 유력

앤트로픽코리아가 초대 지사장 인선을 사실상 마무리하고 다음달에 본격 출범할 것으로 보인다. 그간 일본, 인도를 중심으로 아시아-태평양 시장 공략에 나섰으나 최근 한국 시장에서 '클로드' 이용자들이 폭발적으로 증가하며 앤트로픽에 대한 관심이 집중되자 전략 전환에 나선 것으로 풀이된다.20일 업계에 따르면 앤트로픽은 이르면 다음달 초부터 한국 지사 운영에 본격 나설 예정이다. 초대 한국 지사장으로는 최기영 스노우플레이크코리아 지사장이 유력한 상태로, 최 지사장은 지난 18일 송별회를 끝으로 스노우플레이크의 업무를 마무리했다. 최 지사장도 지난 19일 자신의 소셜미디어(SNS) 스노우플레이크코리아 직원들과 송별회를 한 사진을 게재하며 퇴사 사실을 알렸다. 그는 국내 기업용 소프트웨어·클라우드 시장에서 오래 활동한 인물로, 구글클라우드, 어도비, 오토데스크 등 글로벌 정보기술(IT) 기업의 한국 지사장을 지냈고 한국마이크로소프트(MS)에서는 최고운영책임자(COO)를 역임했다. 2023년 스노우플레이크코리아 지사장으로 선임된 뒤 국내 비즈니스와 시장진출 전략을 총괄해 왔다. 최 지사장은 "스노우플레이크의 모든 것에 감사하다"며 "특히 멋진 한국 팀과 함께한 3년은 정말 기쁘고 보람 있었다"고 밝혔다. 앤트로픽은 지난해 7월 한국 법인 '앤트로픽코리아 유한회사'를 설립한 뒤 지사장 선임과 현지 조직 구성을 추진해 왔다. 지사장 선임 여부와 구체적인 출범일은 아직 공식화되지 않았지만 이르면 이달 말, 늦어도 6월 초께 한국 사무소 개소 및 지사장 선임 관련 발표가 이뤄질 것으로 관측된다. 이처럼 클라우드·데이터 영업 경험이 풍부한 최 지사장이 수장으로 거론되면서 앤트로픽이 올해 하반기부터 한국에서 기업 고객 공략에 속도를 낼 것이란 관측도 나온다. 특히 생성형 AI 모델 '클로드'와 AI 코딩 도구 '클로드 코드'를 대기업의 업무 시스템, 개발 환경, 데이터 분석 업무에 접목하는 방식으로 기업용 AI 도입 수요를 공략할 것으로 예상된다. 또 초기에는 금융·제조·정보기술(IT) 기업을 중심으로 고객 확보와 기술 지원 체계 구축에 나설 것으로 보인다. 한국 시장의 성장세도 앤트로픽의 현지 조직 출범에 영향을 준 것으로 보인다. 와이즈앱·리테일에 따르면 지난 4월 한국인이 가장 많이 사용한 생성형 AI 앱 상위 3개는 챗GPT, 구글 제미나이, 클로드였다. 챗GPT 월간 사용자는 2345만 명, 구글 제미나이는 845만 명, 클로드는 241만 명으로 세 앱 모두 역대 최대치를 기록했다. 이 중 클로드의 성장세가 가장 가팔랐다. 클로드의 4월 사용자 수는 전년 동월 대비 1148% 증가했다. 1년 만에 약 12배로 늘어난 셈이다. 제미나이는 같은 기간 1034%, 챗GPT는 34% 증가했다. 업계에선 이 같은 사용량 변화가 앤트로픽의 한국 사업 우선순위에도 영향을 줬다는 시각이 나온다. 당초 앤트로픽은 아시아태평양 지역에서 일본과 인도에 무게를 두고 한국 지사 운영에는 상대적으로 신중했지만, 최근 클로드와 미토스에 대한 국내 관심이 커지면서 현지 조직 구축 필요성이 커졌다는 것이다. 업계 관계자는 "앤트로픽은 원래 한국을 우선순위 시장으로 보지 않고 일본과 인도에 더 집중하는 분위기가 강했던 것으로 안다"며 "최근 한 달 사이 국내에서 클로드와 미토스에 대한 관심이 커지면서 한국 시장 대응 전략도 달라진 것으로 보인다"고 말했다. 앤트로픽의 아시아 시장 인사 전략도 주목된다. 앞서 앤트로픽재팬은 법인 출범과 함께 히데토시 토조 전 스노우플레이크 일본 지사장을 대표로 선임했다. 이후 노무라종합연구소(NRI)를 첫 공식 재판매 협력사로 선정하고 라쿠텐, 파나소닉, 미즈호 등 대기업 고객을 확보했다. 이에 한국에서도 스노우플레이크 출신 인사가 유력하게 거론되면서 앤트로픽이 아시아 주요 시장에서 데이터 클라우드와 기업용 소프트웨어 영업 경험을 중시하고 있다는 분석이 나오고 있다. 앤트로픽코리아 공식 출범은 국내 기업용 AI 시장 경쟁에도 영향을 줄 전망이다. 오픈AI는 지난해 한국 법인 설립 이후 김경훈 전 구글코리아 사장을 총괄 대표로 선임하고 국내 기업 고객 확대에 속도를 내고 있다. 삼성SDS와 재판매 협력 계약을 체결했고 삼성·SK그룹과 AI 인프라 협력도 공식화했다. 개발자 시장에서도 양사 경쟁은 거세지고 있다. 클로드 코드는 국내 개발자 커뮤니티에서 빠르게 확산됐지만, 오픈AI가 코딩 도구 성능 개선과 안정적인 인프라를 앞세워 개발자 수요를 흡수하고 있다는 평가도 나온다. 앤트로픽 입장에서는 한국 내 클로드 코드 사용자 증가세를 기업 고객으로 연결하고 경쟁사 이탈을 막기 위한 현지 대응이 필요해진 상황이다. 정부 협력도 앤트로픽코리아 출범 이후 속도를 낼 가능성이 있다. 과학기술정보통신부는 최근 외교부, 국가정보원, 금융위원회, AI안전연구소, 한국인터넷진흥원, 금융보안원 등과 함께 앤트로픽 측과 AI·사이버보안 협력 방안을 논의했다. 이 자리에서는 자율형 보안 AI 모델로 알려진 '미토스' 접근권, '프로젝트 글라스윙' 참여 방안, AI 기본법 관련 협력 방안 등이 다뤄진 것으로 알려졌다. 다만 앤트로픽은 한국 지사장 인선과 공식 출범 일정을 아직 공식화하지 않고 있다. 사무소 개소 준비는 진행 중인 것으로 알려졌지만, 구체적인 발표 시점은 내부 조율이 끝난 뒤 공개될 전망이다. 앤트로픽 측은 한국 지사장 인선과 공식 출범 일정에 대해 "공유할 수 있는 내용이 없다"고 밝혔다.

2026.05.20 11:01장유미 기자

[AI는 지금] AWS 서밋 서울, 클라우드 넘어 AI 격전지로…파트너사 총출동

생성형 AI 도입 경쟁이 실제 업무 자동화와 보안, 데이터 운영 단계로 옮겨가면서 'AWS 서밋 서울 2026'이 국내 AI·클라우드 업계의 사업화 각축장으로 떠올랐다. 클라우드 인프라를 기반으로 AI 서비스를 실험하던 기업들이 이제는 고객 업무에 직접 붙는 실행형 솔루션을 앞세워 시장 선점에 나서는 분위기다. 19일 업계에 따르면 오는 20~21일 양일간 진행되는 'AWS 서밋 서울 2026'에 메가존클라우드를 비롯해 코헤시티, 슈퍼브에이아이, 솔트웨어, 스노우플레이크 등 국내외 기업들이 대거 참가한다. 이 기업들은 이번에 AWS 인프라와 마켓플레이스를 기반으로 에이전틱 AI, 사이버 레질리언스, 비전 파운데이션 모델, 생성형 AI 보안 등 각 사의 주력 솔루션을 선보이며 기업 고객 공략에 속도를 낼 계획이다. AWS 서밋 서울은 올해로 12회째를 맞는 국내 최대 AI·클라우드 컨퍼런스다. 올해 행사는 AWS 출범 20주년과 서울 리전 개소 10주년을 맞아 열리는 만큼, 클라우드 인프라를 넘어 AI 기반 비즈니스 전환 사례를 전면에 내세울 것으로 보인다. 이번 행사에서 메가존클라우드는 '대규모 구현을 위한 에이전틱 AI 경쟁력(Your Agentic AI Advantage, Engineered for Scale)'을 주제로 AI 업무 자동화와 운영 효율화, 클라우드 최적화 전략을 소개한다. 현장에서는 AI 서비스 브랜드 에어(AIR), 보안 브랜드 헤일로(HALO), 클라우드 마이그레이션 자동화 솔루션 하이퍼마이그(HyperMig), 핀옵스(FinOps) 컨설팅 등을 중심으로 기업 맞춤형 상담을 제공한다. 체험형 프로그램도 운영한다. 방문객이 실제 비즈니스 과제를 AI 기반 에이전트로 해결해보는 '에이전트 코딩 핸즈온' 프로그램과 일본 피지컬 AI 전문 기업 아비타(AVITA)와 협력한 로봇·AI 상담 서비스 데모를 선보인다. 코헤시티는 AWS 기반 사이버 레질리언스 전략을 앞세운다. 또 클라우드 사이버 볼트 솔루션 '코헤시티 포트녹스(Cohesity FortKnox)'로 기존 넷백업(NetBackup)에 이어 데이터프로텍트까지 AWS 서울 리전에 확대 지원한다. 코헤시티는 이번 행사에서 데이터프로텍트와 포트녹스 통합 솔루션도 국내 최초로 시연한다. 랜섬웨어 공격에 대비해 백업 데이터를 별도 사이버 볼트에 격리 저장하고 공격 이후 검증된 데이터로 복구하는 시나리오를 소개할 계획이다. 슈퍼브에이아이는 비전 파운데이션 모델 구축 경험을 공유한다. 차문수 최고기술책임자(CTO)는 행사 둘째 날 '아마존 세이지메이커 하이퍼팟(Amazon SageMaker HyperPod) 기반 비전 파운데이션 모델 구축 여정'을 주제로 발표한다. 슈퍼브에이아이는 자사 산업용 비전 파운데이션 모델 '제로(ZERO)' 구축 과정에서 AWS 관리형 그래픽처리장치(GPU) 클러스터 인프라를 활용한 경험을 소개한다. 행사 부스에서는 제조, 물류, 안전관리, 공공 등 산업 현장에 적용된 비전 AI 사례도 시연한다. 솔트웨어는 생성형 AI와 클라우드 보안 서비스를 공개한다. 이곳은 생성형 AI 보안 솔루션 '사피가디언(Sapie-Guardian)'과 AWS 환경 보안 평가 서비스 '보안 컴플라이언스 리뷰(SCR·Security Compliance Review)'를 선보인다. 사피가디언은 생성형 AI 사용 과정에서 개인정보와 기밀정보 유출 위험을 실시간으로 통제하는 솔루션이다. 보안 컴플라이언스 리뷰는 정보보호 및 개인정보보호 관리체계 인증 기준인 ISMS-P 2023을 기반으로 AWS 환경의 보안 상태를 자동 점검한다. 스노우플레이크는 AWS와의 통합 AI 전략을 소개한다. 김현정 스노우플레이크 시니어 파트너 솔루션 엔지니어는 '스노우플레이크+AWS 통합 AI 전략'을 주제로 코텍스 코드(Cortex Code) 기반 AI 파이프라인 구축 방안을 발표한다. 코텍스 코드는 자연어 명령으로 데이터 연동부터 AI 워크플로우 구축과 운영까지 지원하는 AI 코딩 에이전트다. 스노우플레이크는 현장 부스에서 데이터 연동부터 배포까지 이어지는 엔드투엔드 AI 파이프라인 구축 과정을 시연한다. 업계 관계자는 "이번 행사가 국내외 AI·클라우드 기업들에게 고객 확보와 파트너십 확대의 계기가 될 것으로 보인다"며 "기업들의 AI 도입 수요가 개념검증을 지나 업무 자동화, 보안, 데이터 거버넌스, 비용 최적화 등 실제 운영 영역으로 이동하면서 AWS 기반 파트너 생태계의 역할도 커지고 있기 때문"이라고 분석했다. 참가사들은 AWS 인프라와 마켓플레이스, 파트너 프로그램을 활용해 국내 고객뿐 아니라 해외 시장 진출 기회도 넓힐 수 있을 것으로 기대하고 있다. 메가존클라우드는 서울에 이어 6월 홍콩과 일본 서밋에도 참여해 아시아태평양 지역 내 AI·클라우드 사업 입지를 강화한다. 슈퍼브에이아이도 AWS와 생성형 AI 전략적 협력 협약을 체결하고 글로벌 고객 접점을 확대하고 있다. AWS 관계자는 "이번 서밋을 통해 산업 전반의 디지털 혁신을 가속화하고 한국 시장에서도 AI 기반 비즈니스 전환을 적극 뒷받침해 나가겠다"고 말했다.

2026.05.19 10:15장유미 기자

[기고] 에이전틱 엔터프라이즈 시대를 위한 인재 육성 방안

인공지능(AI) 모델이 급속도로 고도화하고 보다 폭넓게 활용되면서 에이전틱 엔터프라이즈(Agentic Enterprise)라는 새로운 시대가 열렸다. AI 시스템이 단순한 인사이트 제공을 넘어 실행 단계로 확장됨에 따라 AI 전환에 대한 논의도 진화했다. 이제 논의 중심에는 더 빠른 의사결정, 자율형 워크플로, 머신 주도 실행 등과 같은 역량이 자리하고 있다. AI 전환을 체감하는 조직 구성원들은 불확실한 미래 속에서 자신의 역할과 존재 가치에 불안감을 느끼고 있다. AI가 단순히 업무 효율을 높이는 데 그치지 않고, 업무가 수행되는 방식, 성과를 평가하는 기준, 가치 창출 구조 자체를 재편하고 있어서다. 에이전틱 엔터프라이즈 성공은 시스템 지능 수준보다 거대한 업무 재편을 감당할 수 있는 인재들 역량에 달려 있다는 사실은 분명하다. 세계경제포럼(WEF) '미래 일자리 보고서 2025'에 따르면 2030년까지 전 세계적으로 순 7800만 개 일자리가 증가할 것으로 전망된다. 특히 기술은 노동시장 변화를 이끄는 가장 강력한 요소로 꼽히며, AI와 정보처리 기술은 1100만개의 새로운 일자리를 창출하는 동시에 900만개의 일자리를 대체할 것으로 예상된다. AI가 실행 영역에서 차지하는 비중이 커질수록 역설적으로 인간 기여도는 더욱 중요해진다. 불확실성에 대응하고 판단력을 발휘하며, 관계를 관리하고 윤리적인 의사결정을 내리는 능력은 여전히 인간 고유 영역이다. 이런 역량은 예외적인 상황에만 요구되는 것이 아니라 리더십과 신뢰, 조직 문화의 근간을 이루는 요소다. 실제로 결과물을 생성하기 쉬워질수록 그 결과물을 검증하고 해석하며, 실제 업무에 적용하는 능력이 진정한 차별점이 된다. 단순히 AI 의사결정에 인간이 개입하는 '휴먼 인 더 루프(Human In The Loop)' 구조만으로는 충분하지 않다. 조직에는 시스템 판단에 의문을 제기하고 인사이트를 맥락에 맞게 해석하며 최종 결과에 책임을 질 수 있는 인재가 필요하다. 그렇지 않으면 에이전틱 엔터프라이즈는 효율적일 수는 있어도 효과적이라고 보기는 어렵다. AI가 각기 다른 업무 레이어에 미치는 영향을 이해하는 것 역시 다양한 직무에 걸친 업스킬링 전략을 수립하는 데 도움 된다. 예를 들어 분류, 요약, 기초 문서 작성 등 반복적인 대규모 업무 영역에서는 이미 자동화가 빠르게 진행되고 있다. 이런 업무가 특정 직무 대부분을 차지할 경우 자동화는 실질적인 업무 시간을 줄이는 방식으로 작용하기 때문에 조직 구성원들이 AI에 대체된다는 느낌을 받을 수 있다. 반면 다수 직무에서 AI는 글쓰기, 분석, 기획, 의사결정 지원 등과 같은 업무를 보완하는 코파일럿으로 기능할 수 있다. 이 경우 업무를 수행하는 과정에서 인간 역할이 단순 실행을 넘어 더 높은 수준으로 확장되는 것을 의미한다. 단순행정 업무나 프로세스 중심의 기능은 통합이나 자동화로 인해 가장 큰 영향을 받을 가능성이 높다. 다만 이 영역에서도 핵심적인 변화는 기대치 변화에 있다. 기업이 중시하는 역량, 성과를 측정하는 방식, 미래 경쟁력을 가늠하는 기준이 달라지고 있다는 것이다. 기업은 구성원들이 이러한 전환 중심에 남을 수 있도록 인재 역량 강화에 있어 보다 체계적이고 의도적인 전략을 준비해야 한다. 업스킬링 프로그램을 설계할 때 여러 사항을 고려해야 한다. 기업은 기술이 아닌 지식을 쌓아야 한다. 조직은 기술적 전문성만을 강조하기 보다 데이터를 해석하고 질문하는 능력, AI의 가능성과 한계에 대한 이해도, 리스크 인식 등과 같은 폭넓은 기초 소양에 투자해야 한다. 이를 통해 AI를 수동적으로 받아들이지 않고 비판적으로 이해하고 활용할 수 있는 인재를 양성할 수 있다. 판단력과 재량도 키워야 한다. AI 생성 콘텐츠가 증가할 수록 인간 판단력은 더 큰 가치를 갖는다. 의사결정을 검증하고 맥락적 이해를 적용하는 훈련이 수반돼야 한다. 이는 채용, 성과 관리, 전략 수립과 같은 중요도가 높은 업무에서 특히 중요하다. 아울러 리더십, 문제 해결, 협업, 커뮤니케이션 역량에 대한 수요도 크게 늘어날 것이다. 판단력을 갖춘 인재일수록 복잡한 상황을 헤쳐나가고 변화를 이끌며 인간과 AI가 일하는 조직 안에서 효과적으로 업무를 수행할 수 있다. 도메인 전문성 강화도 필수다. 산업 맥락과 고객 니즈, 운영상 제약에 대한 깊은 이해는 고성과자를 가르는 핵심 차별 요소 중 하나가 될 수 있다. 결국 중요한 것은 기술 자체가 아닌 기술을 실제 비즈니스 성과와 연결하는 능력이다. 리더는 구성원들에게 기대하는 행동 변화를 먼저 실천해야 한다. 이는 새로운 도구를 적극적으로 실험하고, 실제 비즈니스 맥락에서 그 유용성을 평가하는 것을 의미한다. 공식적인 교육 역시 유용하지만 활발히 학습하고 탐구하는 문화가 형성되는 것이 더욱 중요하다. 인력 전환은 기술 도입과 별개의 이니셔티브가 아닌 기술 도입 과정 안에서 내재돼야 한다. 조직은 AI 시스템을 인간 워크플로를 고려해 설계하는 동시에 구성원들이 새로운 시도와 변화에도 심리적 안정감을 느낄 수 있는 환경을 조성해야 한다. 에이전틱 AI 시대에 가장 강력한 전문가는 단일 도구만을 능숙하게 다루는 사람이 아니다. 다양한 도구에 개방적이고 맥락을 넘나들며 활용할 수 있는 역량을 키워나가는 사람이다. 가장 성공적인 조직은 가장 앞선 AI를 도입하는 곳이 아니라 구성원을 함께 이끌어나가며 이들이 AI와 나란히 적응하고, 배우며 변화를 주도할 수 있는 환경을 만들어가는 곳이 될 것이다.

2026.05.18 13:00최기영 컬럼니스트

LS전선, 군산서 친환경 구리 소재 양산 개시

LS전선이 친환경 구리소재와 자원순환 사업 확대에 속도를 낸다. LS전선은 자회사 한국미래소재가 군산공장을 준공하고 재생동과 큐플레이크 등 친환경 첨단소재 양산에 들어갔다고 12일 밝혔다. LS전선은 이번 투자를 통해 국내 전선업계 최초로 친환경 소재 생산부터 전선 제조까지 이어지는 자원순환형 공급망 구축에 나선다. LS그린링크, 가온전선, LS에코에너지, LS에코첨단소재 등 주요 계열사와 연계해 북미 밸류체인도 강화할 계획이다. 한국미래소재는 LS전선이 60여 년간 축적해 온 구리 가공 기술을 기반으로 소재 사업 전문성을 강화하기 위해 2023년 설립했다. 군산공장에서는 재생동, 동박용 신소재 큐플레이크, 고순도 무산소동(OFC), 구리 합금 등 친환경 첨단소재를 생산한다. 재생동은 폐전선 등에서 회수한 구리 자원을 재활용해 만든 소재다. 채굴 방식과 비교해 탄소 배출을 최대 80%까지 줄일 수 있어 유럽 등 주요 시장 친환경 소재 및 탄소배출 기준 강화에 대응하는 데 도움이 될 것으로 회사 측은 기대하고 있다. 큐플레이크는 LS전선이 세계 최초로 개발한 동박용 신소재다. 기존 구리선 대신 구리 조각을 적용해 제조 공정을 단순화한 것이 특징이다. 제조 비용과 에너지 사용량을 줄이고 원자재 수급 안정성을 높일 수 있다고 회사 측은 설명했다. 한국미래소재는 미국 버지니아주 LS그린링크 인근에 공장 건설도 추진하고 있다. LS전선 계열 공급망과 연계해 북미 시장 공략을 확대하고, 자원순환형 소재 사업 구조를 강화한다는 구상이다. 전익수 한국미래소재 대표는 “친환경 자원순환 사업을 확대하고 전기화 시대에 필요한 고부가가치 소재 공급 역량을 강화해 나가겠다”고 말했다.

2026.05.12 08:46류은주 기자

[기고] 에이전틱 엔터프라이즈 시대, AI로 ROI 높이려면

현재 엔터프라이즈 인공지능(AI)는 가장 중요한 전환점을 맞이하고 있다. 인간 생산성을 지원·가속·증강하는 코파일럿이나 도구 중심에서, 프레임워크 내부에서 스스로 추론하고 결정하며 행동하는 에이전틱 AI 시스템으로 무게 중심이 옮겨가고 있다. 이는 우리가 '에이전틱 엔터프라이즈(agentic enterprise)'로 부르는 개념이다. 지능이 비즈니스 운영 방식 자체에 직접 내재화되는 구조다. 단순히 쿼리에 응답하는 수준이 아니라 지능형 에이전트가 수행해야 할 적절한 행동을 식별하고 기업 시스템 전반에 걸쳐 실행을 조율한다. 이를 통해 AI는 수동적인 지원 도구에서 조직 전체 업무 조율과 실행을 이끄는 능동적인 오케스트레이터로 진화한다. 예를 들어 금융 서비스 분야에서 AI 에이전트는 시장 상황을 지속적으로 모니터링해 포트폴리오 배분을 동적으로 조정한다. 이를 통해 수익을 최적화하고 리스크를 완화할 수 있다. 제조업에서는 설비 고장을 예측하고 실시간으로 유지보수 워크플로를 실행할 수 있다. 유통업에서는 수요를 예측하고 가격 및 재고를 동적으로 조정할 수 있다. AI 도입 확산에 따라 기회는 더욱 커지고 있다. 최근 KPMG 조사에 따르면, 응답자 67%가 향후 12개월 내 경기침체가 발생하더라도 AI가 여전히 주요 투자 우선순위가 될 것이라고 전망했다. 이에 반해 다수 기업은 여전히 파일럿 단계에 머물른 상태다. 가장 큰 이유는 AI 에이전트를 활용하기위한 목적으로 설계되지 않은 기존 인프라를 유지하면서 에이전트를 도입하려 하기 때문이다. AI 에이전트는 실시간으로 거버넌스가 적용된 엔터프라이즈 데이터에 접근하고, 다양한 시스템과 도구 전반에서 오케스트레이션이 가능해야 한다. 일부 조직들은 기존 시스템과 함께 작동하거나 워크플로에 통합되는 AI 에이전트를 무분별하게 구축하는 경우들이 늘고 있다. 이러한 분산 문제는 새로운 사일로를 만들어 에이전트의 효과를 제한하고 의미있는 비즈니스 성과 창출을 방해한다. 시스템 간 상호운용성과 연결성이 없으면 에이전트는 고립된 채로 작동한다. 결국 투자수익률(ROI)를 약화시키고 에이전틱 엔터프라이즈의 잠재력을 온전히 실현하지 못하게 된다. AI 성공은 결국 명확한 목표와 기대 성과를 어떻게 설정하느냐에 달려 있다. 이를 위해 다음 몇 가지 요소를 반드시 짚고 넘어가야 한다. 우선 기업은 AI 레디(AI-ready) 엔터프라이즈 백본을 구축해야 한다. 에이전틱 엔터프라이즈로 전환은 데이터, 컴퓨팅, 거버넌스, AI가 통합 플랫폼으로 결합되는 방식을 근본적으로 재설계하는 것을 의미한다. 핵심은 확장성과 유연성을 고려한 설계다. AI 에이전트는 기하급수적으로 증가하기 때문에, 모델과 워크플로 전반에서 병렬 실행과 엘라스틱(elastic) 컴퓨팅을 지원하고 동적 확장을 위해 스토리지와 컴퓨팅이 분리된 아키텍처가 필요하다. 또한 에이전틱 시스템은 거대언어모델(LLM), 엔터프라이즈 애플리케이션, API, 도구 등 복잡한 생태계 전반에서 작동해 유연하고 상호운용 가능한 컴포저블 아키텍처가 필수적이다. 거버넌스와 가드레일 구축도 빼놓을 수 없다. 정형·비정형 데이터를 포함한 통합 데이터에 대해 실시간 거버넌스를 유지하며 접근해야 에이전트는 단순 자동화를 넘어 지능적인 의사결정을 수행할 수 있다. 에이전트가 더 자율적인 역할을 맡을수록 기업은 가드레일, 지속적인 평가, 관찰 가능성을 통해 신뢰를 내재화해야 한다. 이를 통해 의사결정이 설명 가능하고 감사 가능하게 유지되며, 필요한 경우 인간의 개입이 가능하다. 에이전트 활동이 확대될수록 공격 표면도 증가하기 때문에 강력한 보안, 세분화된 접근 제어, 통합 거버넌스는 규정 준수와 안전한 운영을 위해 필수불가결하다. 목표를 기준으로 한 실행도 뒤따라야 한다. AI가 성장 가속화, 효율성 개선 등 명확하고 측정 가능한 성과를 창출할 수 있도록 목표를 먼저 설정하는 것이 중요하다. 이를 실현하는 효과적인 방법은 이상 탐지, 비정상적인 지출 변화 감지, 고객 행동 패턴 분석 등 구체적인 운영 과제를 목표로 삼는 것이다. 활용 사례는 실제 시나리오에서 AI 가치를 입증하는 동시에 빠르고 실질적인 결과를 제공한다. 예를 들어 단순하면서도 가치가 높은 영역에서 실험적인 프로젝트를 병행하는데 초점을 맞추는 '포트폴리오 접근 방식'이 엄격한 관리와 새로운 가능성 탐색이라는 양면의 균형을 맞출 수 있다. 초기 성과와 작은 성공 사례를 확보하는 일도 관건이다. 즉각적인 영향을 창출할 수 있는 프로젝트를 우선 추진하면 조직 전반에 신뢰와 추진력을 확보할 수 있다. 초기 성과는 투자 효과를 검증할 뿐 아니라, 향후 AI 확장을 위한 기반을 마련하고 전사적 도입을 가속하는 데 중요한 역할을 한다. 반드시 새로운 프로젝트를 시작해야 하는 것은 아니다. AI는 레거시 운영을 가속화하는 데에도 도움이 될 수 있다. 특히 자동화된 검증 기법은 프로세스 초기에 데이터 불일치나 오류를 식별해 마이그레이션 기간을 크게 단축하고 혼란을 최소화한다. 결과적으로 팀 전반의 빠르고 안정적인 전환이 가능해지며, 레거시 시스템 유지보수에서 벗어나 혁신과 새로운 비즈니스 과제 추진에 집중할 수 있게 된다. AI 에이전트는 단순한 기술 스택의 한 요소가 아니다. 이제는 기업 환경 내에서 추론하고 실행하며 학습할 수 있는 '디지털 팀원'으로 빠르게 자리잡고 있다. 그러나 성과를 내는 어떤 팀과 마찬가지로 명확한 목표, 구조화된 데이터 기반, 컨텍스트, 신뢰, 거버넌스, 가드레일 형태의 명확한 경계가 필요하다. 결국 데이터, 컴퓨팅, 거버넌스, AI 에이전트를 하나의 운영 레이어로 통합하는 견고한 백본에 투자하는 기업만이 AI를 통해 실질적인 ROI를 크게 이끌어내고 진정한 에이전틱 엔터프라이즈를 구축할 수 있을 것이다.

2026.05.04 09:09최기영 컬럼니스트

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