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[현장] 공공 AX 확산, 관건은 '제도'…AI 특성 맞는 발주·계약 체계 갖춰야

공공부문 인공지능(AI) 도입을 국가 AI 대전환의 핵심 축으로 삼기 위한 논의가 국회에서 이어졌다. 이날 토론회에서는 공공 AI 확산의 필요성을 넘어 실제 공공사업을 움직이는 발주·계약 체계와 정책 집행 구조를 어떻게 바꿀지가 핵심 쟁점으로 다뤄졌다. 이주희 더불어민주당 의원은 10일 서울 여의도 국회의원회관 제8간담회의실에서 '공공AI도입을 통한 국가 AI대전환 촉진 2차 국회 토론회'를 개최했다. 공공 AX, 보여주기식 아닌 실행 방안 논의해야 이주희 의원은 개회사에서 이번 토론회가 공공 AI 전환(AX)의 필요성을 넘어 실행 방안을 본격적으로 논의하는 자리라고 강조했다. 이 의원은 "보여주기식 사업과 정책에 그치지 않도록 토론회에서 나온 제안을 구체적인 입법과 정책 성과로 이어가겠다"고 말했다. 신장호 한국IT서비스산업협회장은 공공 AI 확산의 최대 관건으로 제도 정비를 지목했다. 그는 "1차 토론회에서 공공 AI 도입 필요성과 AI 네이티브 정부 전환 방향을 논의했다면 이번에는 공공 AI를 현실에서 구현하기 위한 발주 제도와 계약 체계, 혁신 실행이 가능한 정책 방안을 함께 모색해야 할 단계"라고 말했다. 이어 "AI 시대에는 국민이 원하는 서비스를 얼마나 빠르고 유연하게 제공하느냐가 국가 경쟁력으로 이어진다"며 "기술 혁신뿐 아니라 AI 서비스 특성을 반영한 발주와 계약 제도도 함께 바뀌어야 한다"고 강조했다. 공공 AI 확산, 기존 발주 체계로는 한계 주제발표를 맡은 김우제 서울과학기술대 교수는 공공 AI 확산의 성패가 기존 정보화 사업 중심 발주 체계를 얼마나 빨리 AI에 맞게 바꾸느냐에 달려 있다고 진단했다. 그는 "AI 기술 변화 속도가 매우 빠르고, 공공 업무에 적용되는 AI는 일반 소프트웨어(SW)와 달리 품질과 불확실성 관리가 사업 성패를 좌우하는 만큼 지금의 조달·계약 방식으로는 대응에 한계가 있다"며 "정해진 기능을 구현하는 기존 사업 구조를 넘어 실제 현장에서 활용 가능한 수준의 성능을 확보하는 것이 중요하다"고 강조했다. 김 교수는 이를 극복하기 위한 방안으로 본사업에 앞선 개념검증(POC) 제도화와 품질 목표의 사전 구체화를 제안했다. 그는 "AI 솔루션은 요구사항대로 개발하더라도 기대 성능이 나오지 않으면 활용이 어렵다"며 "정확도를 끌어올리는 데 드는 비용도 급격히 커질 수 있어 기존 기능 중심 발주 방식만으로는 한계가 있다"고 설명했다. 특히 AI 도입 실패에 따른 제재 부담을 완화하는 이른바 '성실 실패 인정' 장치 마련이 촉구됐다. AI 사업은 속도가 중요한 만큼 예산·타당성 검토와 발주 절차를 압축한 별도 패스트트랙이 필요하며, POC 단계에서 목표 성능에 미달하더라도 사업을 성실하게 수행한 경우에는 제재 부담을 덜 수 있는 장치가 마련돼야 한다는 설명이다. 김우제 교수는 "AI 시스템은 구축 이후에도 데이터 보완, 재학습, 성능 개선이 계속 이뤄져야 하는 만큼 기존 장애 대응 중심의 유지보수 체계로는 한계가 있다"며 "현재 공공 SW 사업비 산정 기준인 기능점수(FP) 방식 역시 AI 서비스의 복잡도와 품질 목표를 충분히 반영하지 못하는 만큼 공공 AI에 맞는 새로운 발주·계약·대가 기준 마련이 필요하다"고 말했다. 공공 AI 제도 개선, 국회 넘어 범정부 논의 필요 이어진 패널토론에서도 공공 AI 사업은 기존 정보화사업 방식으로는 한계가 있다는 지적이 이어졌다. AI 사업이 도입 이후에도 지속적인 성능 개선과 운영 고도화가 필요한데, 현재 공공 발주 구조는 여전히 구축하고 끝내는 방식에 머물러 있다는 것이다. 송호철 크루온AI 대표는 기술 변화 속도가 빠른데도 공공 사업은 발주와 수행 과정이 경직돼 있어 AI를 제대로 이해하는 기업들이 정부 사업에 적극적으로 참여하기 어려운 구조라고 말했다. 그는 사업 완료 자체에 초점이 맞춰지면서 서비스 완성도보다 형식적 종료가 우선되고 있다고 비판했다. 이어 구축 이후 운영과 개선이 핵심인 AI 사업의 특성이 제도에 충분히 반영되지 못하고 있다고 지적했다. 손경자 공공부문발주자협의회장은 예비타당성 조사부터 발주, 구축까지 긴 시간이 걸리는 사이 기술이 급변하면서 사업이 시작되기도 전에 낡아지는 일이 반복된다고 지적했다. 또 기능점수(FP) 방식 등 기존 사업비 산정 기준으로는 AI 사업의 복잡성과 변화 속도를 반영하기 어렵다고 밝혔다. 이 같은 현실과 맞지 않는 구조 탓에 차세대 사업 상당수가 소송으로 이어지고 있다고도 짚었다. 발주기관 내부의 전문성 부족 역시 주요 문제로 거론했다. 채효근 한국IT서비스산업협회 부회장은 현행 국가계약 체계가 여전히 건설·물품·용역 중심으로 짜여 있어 SW, AI 같은 지식서비스 사업의 특수성을 충분히 담아내지 못하고 있다고 비판했다. 단순 용역과 고도화된 AI·SW 사업을 같은 틀로 다루는 데는 분명한 한계가 있으며, SW진흥법의 취지가 국가계약 체계에 제대로 반영되지 않는 점도 문제로 거론했다. 아울러 채 부회장은 정부 예산만으로는 AI 전환 수요를 모두 감당하기 어려운 만큼, 정부가 직접 해야 할 영역과 민간이 투자·구축·운영할 수 있는 영역을 보다 유연하게 구분할 필요가 있다고 제안했다. 이빌립 행정안전부 디지털인프라혁신과장은 이에 공감하면서도 예산 편성, RFP, 총액계약, 대가 기준 개편 등은 관계부처 협의가 필요한 사안이라고 설명했다. 성실 실패 인정과 POC 제도화 역시 추가 검토가 필요하다는 입장이다. 다만 공공부문의 AX 전환 필요성에는 충분히 공감하는 만큼, 관련 사례를 축적해가며 제도화를 추진할 필요가 있다고 밝혔다. 김국현 과학기술정보통신부 SW정책과장도 현장의 문제의식에 공감한다며 공공 AI 사업에 맞는 제도 마련을 위해서는 공공과 민간의 사례를 축적해가며 단계적으로 제도화를 추진할 필요가 있다고 밝혔다. 특히 AI 사업 대가체계와 발주 기준을 새로 설계하려면 실제 사업 사례와 비용 산정 근거가 더 축적돼야 한다는 점을 강조했다. 참가자 의견을 경청한 이주희 의원은 "발제를 들으며 굉장히 구체적일 뿐 아니라 공공 AI 제도 개선 과제가 예상보다 크다는 걸 느꼈다"며 "이 내용을 정책으로 구현하려면 국회 차원을 넘어 대통령실과 정부 여러 부처가 함께 머리를 맞대야 할 사안"이라고 밝혔다. 이어 "하위법규를 손보기 전에 국가계약법 등 상위법에서 무엇이 먼저 바뀌어야 하는지부터 점검하고 그에 맞춰 하위 법규를 정리해 나가는 과정이 필요하다"며 "한 번에 해결하기보다 어디서부터 첫걸음을 뗄지에 대한 후속 아이디어가 중요하다"고 말했다. 이어 각 부처와 협회, 전문가들의 추가 의견을 요청하며 토론회를 마무리했다.

2026.08.10 17:04남혁우 기자

IBM, 메리츠증권에 차세대 서버 '파워11' 공급…금융권 디지털 전환 박차

IBM이 금융권 핵심 시스템을 지원하기 위한 차세대 서버 도입 확대에 나섰다. 한국IBM은 메리츠증권의 핵심 거래 시스템을 업그레이드하기 위해 'IBM 파워11' 서버를 제공했다고 4일 밝혔다. 이번 프로젝트는 국내 금융권에서 파워11 서버를 핵심 거래 시스템에 처음 적용한 사례로 평가된다. 최근 증권업계에선 거래량 증가와 금융 서비스 확대로 핵심 시스템의 안정성과 처리 능력 고도화 필요성이 커지고 있다. 이에 인프라 개선이 주요 과제로 떠올랐다. 메리츠증권은 최대 50만 명의 고객이 동시에 접속하는 환경에서도 지연이나 서비스 중단 없이 거래를 처리할 수 있는 인프라를 확보하고자 이번 구축을 추진했다. 단순한 하드웨어 교체를 넘어 금융 서비스의 신뢰성과 고객 경험을 강화하기 위한 전략적 투자다. 파워11은 금융권의 고성능·고가용성 요구를 반영해 설계된 IBM의 차세대 파워 서버다. 기존 x86 기반 시스템과 비교해 코어당 성능이 약 3.5배 향상됐으며 연산 집중형 작업 처리 속도를 높이고 트래픽 급증 상황에서도 안정적인 성능을 제공한다. 안정성 측면에서도 무중단 운영을 지원하는 점이 특징이다. 파워11은 펌웨어 유지보수나 계획된 패치 작업 등 시스템 유지관리 과정에서도 서비스 중단 없이 운영할 수 있도록 설계됐다. 이중화 구조와 고가용성 아키텍처, 자동화된 장애 감지 및 자원 제어 기능을 통해 거래량이 급증하는 상황에서도 안정적인 서비스 운영을 지원한다. 확장성과 유연성도 강화됐다. IBM 파워 서버는 온디맨드 확장(CoD) 기능을 통해 업무 부하가 급증하는 상황에서도 시스템 중단 없이 성능을 즉시 확장할 수 있다. IBM은 파워11과 자동화 기술을 결합해 금융 서비스 연속성을 강화하고 급변하는 시장 환경에도 대응할 수 있는 기반을 제공한다는 목표다. 보안 역시 핵심 요소다. 파워11은 관리·하드웨어·가상화 계층 전반에 양자 내성 암호 기술을 적용했으며 메모리 데이터는 항상 암호화된 상태로 처리된다. 또 랜섬웨어 공격을 가정한 구조를 통해 위협을 빠르게 탐지하고 대응할 수 있도록 설계돼 금융권 핵심 시스템에 요구되는 높은 수준의 보안 요구를 충족한다. 이종근 한국IBM 금융영업본부 상무는 "메리츠증권 프로젝트는 국내 금융권에서 파워11을 핵심 거래 시스템에 최초로 적용한 사례"라며 "파워11을 통해 금융권이 요구하는 시스템 유지보수를 위한 무중단 운영, 확장성, 차세대 보안을 단일 플랫폼으로 제공한다"고 말했다. 이어 "앞으로도 금융사의 디지털 전환과 안정적인 서비스 제공을 지원하는 전략적 파트너로서 역할을 강화해 나가겠다"고 덧붙였다.

2026.03.04 14:53한정호 기자

이수정 한국IBM 사장 "기업 데이터 1%만 AI 활용…AX 최대 허들은 전략 부재"

"대다수 기업이 인공지능(AI) 전환(AX)을 외치고 있지만 정작 AI의 핵심 연료인 '기업 고유 데이터' 활용률은 1%에 불과합니다. 이제는 기술 도입을 넘어 데이터를 어떻게 전략적으로 자산화할 것인가가 기업의 생존을 가를 것입니다." 이수정 한국IBM 사장은 9일 서울 여의도 한국IBM 사무실에서 개최한 간담회를 통해 취임 후 처음으로 나선 공식 석상에 이와 같이 말하며 국내외 기업의 AI 도입 현황을 진단하고 AX 가속을 위한 'AI를 위한 데이터(AI Ready Data)' 청사진을 제시했다. IBM의 조사 결과에 따르면 국내외 CEO들은 생성형 AI의 가치 실현을 위해 가장 중요한 요소로 '기업 고유 데이터 활용'을 지목했다. 그러나 실제 AI 모델에 활용되는 엔터프라이즈 데이터는 전체의 1% 수준에 불과한 것으로 드러났다. AI 기반 수익 창출을 뒷받침할 데이터 역량을 갖췄다고 응답한 국내 최고데이터책임자(CDO)는 단 13%에 그쳐 데이터 중요성에 대한 인식과 실제 실행 역량 사이에 큰 격차가 있음을 시사했다. 이수정 한국IBM 사장은 "데이터 전략은 단순한 기술 전략이 아닌 핵심적인 '경영 전략'으로 격상되어야 한다"며 "한국 기업이 AI 도입을 통해 실질적 성과를 거두려면 'AI를 위한 데이터(AI Ready Data)'를 어떻게 확보하고 활용할 것인지에 대한 고민이 시급하다"고 강조했다. 이어 "데이터 전략은 기술 전략이 아니라 경영 전략"이라고 강조했다. 그는 한국 기업이 AI와 AX를 성공적으로 추진하려면 데이터 전략 강화가 가장 시급한 과제라고 말했다. 이를 위해 전체 기업 데이터 중 약 90%를 차지하는 비정형 데이터 활용 방안을 마련하고 데이터 기반 성과 지표를 설정해 데이터 전략을 전사 경영 체계에 내재화해야 한다고 덧붙였다. 이수정 사장은 "AI는 이미 기업 혁신의 상징이 됐고 98%의 기업이 생성형 AI를 실험해 봤지만, 실험 단계를 넘어 전사적으로 확장하고 있는 기업은 26%에 불과하다"고 진단했다. 이어 "글로벌 CEO의 72%가 '기업 고유 데이터 활용'을 생성형 AI의 핵심 가치로 꼽았으나, 실제 엔터프라이즈 데이터의 활용률은 1%라는 충격적인 결과가 나왔다"고 지적했다. 이 사장은 이러한 간극을 메우기 위해 데이터 전략이 단순한 IT 부서의 과업이 아닌 '경영 전략'으로 격상되어야 한다고 역설했다. 그는 "데이터를 단순히 스토리지나 DB에 저장하는 것을 넘어, 비즈니스 성과(Output)를 창출하는 자산으로 바라봐야 한다"며 "데이터가 매출 전환에 얼마나 기여하는지, 고객 이탈 방어에 얼마나 효과적인지와 같은 명확한 KPI(핵심성과지표)와 연계되어야 한다"고 강조했다. 특히 성공적인 데이터 전략 실행을 위해 CEO, 최고정보책임자(CIO), 최고기술책임자(CTO) 등 의사결정자들의 긴밀한 협업을 주문했다. 이 사장은 "전기 회사가 배전반 소리 데이터를 분석해 전압 이상을 감지하려 할 때, 기존 텍스트 데이터와 비정형 소리 데이터를 어떻게 연계하고 통합 관리할 것인지는 여러 부서의 협업 없이는 불가능한 과제"라며 실질적인 사례를 들어 설명했다. 더불어 AI가 학습하고 활용할 준비가 된 AI 레디 데이터의 필수 조건으로 ▲정확성 ▲최신성 ▲신뢰성 ▲정제 및 구조화를 제시했다. 그는 "AI가 성과를 내려면 분산된 데이터가 통합되고 통일된 형태로 관리되어야 한다"며 "기업이 수십 년간 쌓아온 고유 데이터는 엄청난 자산이지만, 폐쇄망이나 부서별 권한 문제(Silo)로 인해 접근이 제한되는 경우가 많다"고 설명했다. 이어 "이러한 데이터를 실시간으로 AI에 공급하고, 고품질 데이터에 접근 가능한 AI 에이전트와 확장 가능한 아키텍처를 구축하는 것이 경쟁 우위를 확보하는 길"이라고 덧붙였다. 이어 홍규표 데이터 플랫폼 기술 영업 부장은 기업 데이터의 90%를 차지하는 '비정형 데이터' 관리와 '거버넌스'의 중요성을 강조했다. 홍 부장은 "문서, 이미지, 소리 등 비정형 데이터의 활용 가능성을 높이고, 데이터 품질을 자동 점검하는 AI 기반 관리 도구가 기업 혁신의 속도를 결정할 것"이라고 말했다. 또한 "데이터 접근성 확대에 따른 보안 위협을 막기 위해 데이터 주권과 품질을 보장하는 거버넌스 체계가 전제되어야 한다"고 조언했다. 실제 IBM 조사에 따르면 CDO의 83%는 AI 에이전트 도입의 이점이 리스크보다 크다고 보면서도, 이를 위해선 철저한 데이터 거버넌스가 필요하다고 입을 모았다. 최근 발표한 실시간 데이터 스트리밍 기업 '컨플루언트' 인수에 대한 내용도 소개됐다. 이수정 사장은 아빈드 크리슈나(Arvind Krishna) IBM 회장의 메시지를 인용하며, 이번 인수가 IBM의 데이터 전략 퍼즐을 맞추는 핵심 조각임을 강조했다. 이 사장은 "AI가 데이터를 빠르게 접근할 수 있는 환경을 만드는 것은 매우 기술적인 과제"라며 "컨플루언트는 다양한 핵심 데이터 소스를 통합하고 실시간으로 접근하게 하는 데 독보적인 기술을 갖추고 있어, IBM의 하이브리드 클라우드 및 AI 플랫폼과 강력한 시너지를 낼 것"이라고 설명했다. 홍 부장은 "최근 국내 은행 프로젝트에서 컨플루언트 제품과 IBM 솔루션을 결합해 테스트한 바 있다"며 "앞서 인수한 데이터스택스의 카산드라 기반 실시간 처리 엔진, 컨플루언트의 특화된 카프카 등이 더해지면 기술적으로 완성도 높은 실시간 데이터 처리 파이프라인을 완성했다"고 평가했다. 이수정 사장은 "결국 신뢰할 수 있는 AI를 만들기 위해서는 신뢰할 수 있는 데이터가 인풋(Input)이 되어야 한다"며 "앞으로는 데이터 전략이 기업의 미래를 결정하게 될 것"이라고 강조했다.

2025.12.09 11:10남혁우 기자

KOSA, 연세대·한국IBM과 양자컴퓨팅·AI 융합 기술 '교류'

한국소프트웨어산업협회(KOSA)가 인공지능(AI)과 양자컴퓨팅 기술의 융합을 모색하기 위해 앞장서고 있다. KOSA는 26일 인천 송도 연세대학교 국제캠퍼스에 위치한 양자융합연구센터를 방문했다고 밝혔다. 이번 방문은 KOSA가 지난 3월 발표한 'AI 비전 25'의 지속가능한 AI 컴퓨팅 인프라 구축 전략에 따른 것으로, 국내 산업계와 양자컴퓨팅 기술 간 융합 방안을 도모하기 위해 추진됐다. 이날 행사에는 조준희 KOSA 회장, 정재호 연세대학교 융합과학기술원장 겸 양자사업단장, 한국IBM 표창희 상무 등 주요 관계자들이 참석했다. 주요 프로그램으로는 ▲연세대 양자사업단 소개 ▲IBM 양자컴퓨팅 사업 브리핑 ▲양자컴퓨팅센터 투어 ▲참석자 간 네트워킹 등이 진행됐다. KOSA는 이번 방문을 계기로 산업계의 AI 기술과 인프라 전략에 대한 이해도를 높이고 민관 협력을 통한 미래 기술 기반 구축을 위해 고위급 기술 교류 프로그램을 확대할 계획이다. 조 회장은 "AI는 현재 글로벌 기술 주권을 결정하는 핵심 기술이며 양자컴퓨팅은 AI의 연산 속도와 데이터 처리 능력을 향상시키고 최적화 문제를 해결할 수 있는 차세대 핵심 기술"이라며 "산업계가 기술을 직접 확인하고 이해하는 현장 중심 전략을 통해 기술 경쟁력 확보에 더욱 적극 나서야 할 때"라고 강조했다. 이어 "AI와 양자컴퓨팅의 융합은 단순한 신기술 습득을 넘어 대한민국이 미래를 준비하는 방식 자체를 바꾸는 전환점"이라고 덧붙였다.

2025.05.27 17:20한정호 기자

IBM "AI 에이전트 홍수시대 왔다…오픈소스·비용 효율로 지원할 것"

"앞으로 인공지능(AI) 에이전트는 우후죽순으로 늘어날 것입니다. 그럴수록 AI 에이전트를 잘 관리하고 기업 시스템에 잘 스며들게해야할 것입니다. 이를 위해선 오픈소스를 통한 개방성과 비용 효율, 다양성, 전문성이 필수입니다. 에이전트가 기업용 AI에서 잘 작동하기 위한 필수 요소입니다." 한국IBM 이지은 최고기술책임자(CTO) 겸 전무는 21일 여의도 한국IBM 사무실에서 미디어 브리핑을 열고 AI 에이전스 시대 기업용 AI 사업 전략에 대해 이같이 밝혔다. 현재 IBM은 AI 기반 생산성 향상을 최우선 과제로 삼고 'IBM 왓슨x' 플랫폼을 활용한 AI와 자동화를 지원하고 있다. 이를 통해 2023년 1월 이후 약 3년간 내부 생산성 향상을 35억 달러(약 4조9천700억원)어치 이뤘다는 설명이다. IBM 내 27만명 인력 기준으로 측정한 조사 결과다. 이지은 CTO는 "인재 확보와 첨단 기술 연구개발, 에코시스템을 포함한 시장 진출 역량 강화, 전략적 인수에 이르기까지 다양한 성장 동력을 뒷받침하고 있다"고 강조했다. "개방성·낮은비용·하이브리드·전문성으로 기업용 AI 공략" 이 CTO는 에이전틱 AI 시장 공략을 위한 전략 핵심으로 '개방성'과 '낮은 비용' '하이브리드' '전문성'을 제시했다. 이를 통해 각 기업 업무 환경과 요구에 맞춘 AI 에이전트 도입을 유연하게 지원할 방침이다. 우선 그는 에이전틱 AI 전략 핵심에 오픈소스 커뮤니티와 파트너 기술을 활용한 개방성을 강조했다. 특정 기술에 종속되지 않고 다양한 AI 기술을 조합해 고객이 원하는 결과를 유연하게 달성할 수 있도록 하는 것이 목적이다. 그는 "오픈소스를 AI 발전 동력으로 보고 있다"며 "이를 통해 다양한 기술이 상호작용하며 발전 사이클이 형성될 것"이라고 강조했다. 그러면서 "파트너사 AI 기술까지 자유롭게 융합할 수 있도록 지원할 것"이라며 "고객이 제약 없이 기업용 AI를 운영할 수 있다"고 강조했다. 이 전무는 비용 효율도 중요한 전략 축으로 봤다. 기업들은 AI 도입 과정에서 가장 먼저 비용 부담을 느껴서다. 현재 IBM은 소형 모델 기반으로 특정 업무에 맞춤화된 AI를 제공하고 있다. 이를 통해 고비용 그래픽처리장치(GPU) 자원이 필요하지 않은 효율적인 인프라 운영을 지원할 수 있다. 그는 "에이전틱 AI 시대에도 목적 최적화된 경량형 모델이 더 필요할 것"이라며 "기업은 성능·비용의 균형을 잡는 방향으로 접근해야 한다"고 설명했다. 그러면서 "기업이 초기 투자 부담을 줄이고 실제 업무에 집중할 수 있는 기반을 마련할 수 있다"고 덧붙였다. IBM은 하이브리드 전략도 중요성도 꼽았다. 퍼블릭·프라이빗 클라우드, 온프레미스 등 환경이 혼재된 기업 현실에서 AI가 어디서든 잘 작동할 수 있어야 한다는 설명이다. 이 전무는 "AI가 특정 플랫폼에 종속되지 않도록 기업의 기존 인프라에서도 작동 가능한 구조로 AI 환경을 설계하고 있다"며 "고객은 별도 환경 구축 없이 기존 시스템에서 바로 AI 기능을 적용할 수 있다"고 강조했다. IBM은 자체 컨설팅과 엔지니어링 조직을 통해 고객의 AI 도입 여정을 전방위적으로 지원하겠다고 밝혔다. AI 도입은 기술만으로는 완성되지 않으며, 도입 목적 설정부터 시스템 구축, 운영 전략까지 전체 흐름을 이해하는 컨설팅이 필요하다는 이유에서다. 이 외에도 이 전무는 AI 거버넌스와 보안도 핵심 전략으로 봤다. IBM은 기업이 데이터 리스크와 AI 오남용을 피할 수 있도록 결과 정확도 관리와 보안 체계를 함께 제공할 방침이다. 그는 "우리는 AI 기술을 특정 벤더나 인프라에 종속시키지 않고, 고객이 자유롭게 선택·통제할 수 있도록 돕고 있다"며 "AI의 신뢰성과 확장 가능성을 높이는 데 초점을 맞췄다"고 말했다.

2025.04.21 11:05김미정 기자

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