검색 - IT세상을 바꾸는 힘 지디넷코리아

ZDNet 검색 페이지

'AI에이전트'통합검색 결과 입니다. (140건)

태그
기간
- 3개월
- 1년
- 1년 이전

재검색

"추천·상담 넘어 운영 전반 혁신"…MS, 리테일 AI 에이전틱 전환 가속

인공지능(AI) 에이전트가 상품 추천과 고객 상담을 넘어 재고·물류·마케팅 등 리테일 운영 전반을 혁신하는 핵심 수단으로 부상하고 있다. 각 기업은 고객의 구매 의사결정을 지원하는 쇼핑 에이전트와 내부 업무를 자동화하는 운영 에이전트를 연계해 고객 경험과 업무 효율을 동시에 높이는 데 주력하고 있다. 김한결 마이크로소프트 기술전략팀 리드는 30일 서울 코엑스에서 열린 '마이크로소프트 인더스트리 서밋'에서 'AI 에이전트가 바꾸는 쇼핑과 비즈니스의 미래'를 주제로 혁신 사례를 발표했다. 그는 "AI 투자 효과를 크게 거둔 기업들은 고객 경험 혁신에 집중했다"며 개인화 추천과 쇼핑 어시스턴트, 픽업·배송 자동화 등을 주요 사례로 제시했다. 리테일 기업이 AI 경쟁력을 확보하려면 상품 정보뿐 아니라 재고·가격·배송 데이터까지 연결해야 한다. 김 리드는 여러 AI 에이전트가 연계돼 고객의 구매 전후 과정을 지원하는 컨시어지형 쇼핑 경험이 중요하다고 강조했다. 월마트의 슈퍼 에이전트 사례도 소개했다. 월마트는 고객 쇼핑뿐 아니라 매장 운영, 개발자 지원, 고객 대응 등에 AI 에이전트를 활용하고 있다. 고객용 AI와 기업 내부 업무를 연결해야 실질적인 고객 경험 개선이 가능하다는 설명이다. 김 리드는 "고객 경험을 혁신하려면 기업 내부의 데이터와 업무가 함께 연결돼야 한다"고 말했다. 이를 위해 기업 데이터와 업무 지식, 시스템 간 관계를 구조화하는 온톨로지와 함께 임직원의 AI 활용 역량, 보안·거버넌스 체계가 필요하다고 덧붙였다. 또한 AI 에이전트가 연결된 시스템을 악용하거나 기밀 정보를 유출할 가능성에 대비해야 한다며 "앞으로는 사람이 해킹하는 것을 넘어 AI가 해킹하는 상황에도 대비해야 한다"고 강조했다. 이어진 패널 토론에는 이호용 롯데면세점 팀장, 이희진 삼성전자 MX사업부 파트장, 노시진 현대퓨처넷 팀장이 참석했다. 이들은 리테일 현장에서의 AI 활용 사례와 함께 데이터 정비, 임직원 참여, 거버넌스의 중요성을 공유했다. 이호용 팀장은 임직원 업무 혁신 과정에서 데이터 정비와 현업 참여가 중요하다고 설명했다. 이희진 파트장은 갤럭시 스토어의 상품 추천과 마케팅 의사결정에 AI와 데이터 플랫폼을 활용한 사례를 소개했다. 노시진 팀장은 쇼핑 AI '헤이디'의 발전 과정과 리테일 기업의 기술 활용 방향을 설명했다. 김 리드는 발표를 마무리하며 "마이크로소프트의 제품을 도입한다는 관점보다 마이크로소프트와 어떤 경험과 성과를 만들어갈 것인지 고민해 달라"고 당부했다.

2026.09.30 10:50남혁우 기자

'배 6척' 띄운 샘 알트먼…오픈AI가 데브데이서 꺼낸 6가지 카드는

샘 알트먼 오픈AI 최고경영자(CEO)가 데브데이를 앞두고 띄운 '배 6척'의 실체가 드러났다. 개발 업계에서 'ship'은 제품이나 기능을 실제로 출시하거나 배포한다는 뜻으로 쓰이는 만큼 배 이모지 6개는 여러 신제품 공개를 예고한 것으로 해석됐다. 오픈AI는 29일(현지시간) 미국 샌프란시스코에서 데브데이 2026을 열고 20개가 넘는 제품과 기능을 발표했다. 행사 전 오픈AI 임원 티보 소티오도 점 6개를 남겼지만 회사는 숫자 6의 정확한 의미는 밝히지 않았다. 이날 키노트에서는 AI 에이전트 '닷츠'와 새 모델 GPT-6.1 솔, 처리 속도를 높인 울트라패스트, 빠른 판단을 위한 디시전스 응용프로그램 인터페이스(API), 사람과 AI가 함께 일하는 챗GPT 스페이스, 기업 데이터를 보호하는 프라이빗 인텔리전스가 각각 소개됐다. 새 모델과 속도 경쟁에서 AI의 판단과 행동, 사람과의 협업, 기업 데이터 보호까지 발표 범위가 넓어졌다. 오픈AI는 모델부터 에이전트와 업무 공간, 안전 기술까지 실제 AI 활용에 필요한 제품군을 함께 공개했다. 시키지 않아도 일한다…AI 에이전트 '닷츠' 오픈AI가 첫 순서로 발표한 것은 AI 에이전트 '닷츠(Dots)'다. 사용자가 질문할 때만 움직이는 챗봇과 달리 일정과 업무 변화를 계속 살피면서 필요한 일을 먼저 처리하도록 설계된 에이전트다. 닷츠는 GPT-6 아스트라를 기반으로 자체 클라우드 컴퓨터와 브라우저를 이용한다. 연결된 앱과 서비스에서 필요한 정보를 찾고 문서를 작성하거나 코드를 만들면서 여러 단계의 작업을 이어갈 수 있다. 일례로 일정이 변경되거나 업무와 관련된 새로운 정보가 생기면 이용자가 다시 질문하기 전에 이를 파악해 알려준다. 사용자가 맡긴 일을 한 번 처리하고 끝내는 대신 이후 변화까지 확인하면서 필요한 작업을 계속 수행한다. 기업에는 회계와 법률, 마케팅 등 특정 업무를 맡는 전문형 닷츠도 제공할 예정이다. 오픈AI는 처음에는 하나의 닷츠를 사용하는 형태로 시작한 뒤 여러 닷츠가 역할을 나눠 함께 일하는 방향으로 확대할 계획이다. 아스트라급 성능에 가격은 5분의 1…'GPT-6.1 솔' 새 AI 모델 GPT-6.1 솔도 공개됐다. 지난 22일 GPT-6 솔을 선보인 지 일주일 만에 나온 후속 모델로 코딩과 컴퓨터 사용, 전문 업무 능력을 강화했다. 오픈AI는 GPT-6.1 솔이 최상위 모델 GPT-6 아스트라에 가까운 성능을 내면서 이용 비용은 크게 낮췄다고 밝혔다. API 가격은 100만토큰 기준 입력 2달러, 출력 10달러로 아스트라의 5분의 1 수준이다. 코딩과 컴퓨터 사용 능력도 끌어올렸다. 복잡한 프로그램을 만들거나 여러 소프트웨어를 오가며 작업하는 평가에서 기존 GPT-6 솔보다 높은 결과를 냈고 일부 영역에서는 아스트라에 근접했다. 오픈AI는 GPT-6.1 솔을 챗GPT 워크와 코덱스, API에 적용했다. 최고 수준의 연구 작업에는 아스트라를 두고 일상적인 코딩과 업무에는 상대적으로 가격을 낮춘 솔을 제공하면서 모델별 역할도 나눴다. 최대 8배 빠르게…'울트라패스트' 모델이 답을 만들어내는 속도를 크게 높인 '울트라패스트'도 내놨다. 복잡한 코딩이나 긴 작업을 맡겼을 때 결과를 기다리는 시간을 줄이기 위한 기능이다. 코덱스에서 울트라패스트를 사용하면 일반 방식보다 최대 8배 빠르게 토큰을 생성할 수 있다. 최대 생성 속도는 초당 300토큰이며 API에서는 일반 방식보다 최대 6배 빠르게 이용할 수 있다. 이날 시연에서는 같은 프로그램을 만들라는 요청을 두 모델에 동시에 입력했다. 울트라패스트를 적용한 모델은 일반 모델이 작업을 이어가는 동안 코드를 완성하고 프로그램 실행까지 마쳤다. 울트라패스트는 현재 GPT-6 아스트라에서 사용할 수 있으며 GPT-6.1 솔에도 지원할 예정이다. 오픈AI는 사용량을 크게 늘린 월 500달러 '프로 500' 요금제도 함께 공개했다. 1초 안에 다음 행동 결정…'디시전스 API' AI가 긴 답변을 만드는 대신 빠르게 다음 행동을 고르는 '디시전스 API'도 새로 공개됐다. 개발자가 가능한 선택지를 미리 제시하면 AI가 상황을 확인한 뒤 적절한 답 하나를 고르는 기능이다. 고객 문의가 들어왔을 때 어느 부서로 보내야 할지 정하거나 사진을 분류하는 데 사용할 수 있다. 여러 AI 에이전트가 함께 일할 때는 다음 작업을 어떤 에이전트가 맡을지도 결정할 수 있다. 디시전스 API는 GPT-6 루나를 기반으로 하며 이미지도 이해한다. 오픈AI는 1초보다 짧은 시간 안에 결과를 낼 수 있어 빠른 판단이 필요한 업무에 적용할 수 있다고 설명했다. 키노트에서는 카메라를 장착한 소형 로봇으로 활용 사례를 보여줬다. 로봇이 주변을 촬영하면 AI가 들어온 영상을 확인하고 여러 선택지 가운데 다음 행동을 골랐다. AI가 주변 상황을 보고 실제 행동으로 이어가는 과정을 보여준 시연이었다. 사람과 AI가 함께 일한다…'챗GPT 스페이스' 사람과 AI 에이전트가 같은 공간에서 일할 수 있는 '챗GPT 스페이스'도 공개됐다. 이용자와 동료, AI 에이전트가 업무 자료를 공유하고 같은 작업을 이어갈 수 있도록 한 공간이다. 스페이스 안에서는 챗GPT와 닷츠가 같은 정보를 바탕으로 일을 처리할 수 있다. 이용자가 자료를 올리면 사람이 내용을 확인하는 동안 AI가 추가 조사를 하거나 문서를 작성해 결과를 다시 공유할 수 있다. 문서 작성과 조사, 차트와 이미지 제작 등을 지원하는 '페이지'도 스페이스에서 함께 사용할 수 있다. 오픈AI는 향후 여러 사람이 AI 에이전트와 함께 프레젠테이션을 만들고 수정하는 기능도 제공할 예정이다. 기존 챗GPT가 이용자와 AI가 일대일로 대화하는 공간이었다면 스페이스에서는 여러 사람과 AI 에이전트가 같은 업무 내용을 공유한다. 닷츠가 처리한 결과를 동료가 확인하고 수정하거나 다른 사람과 AI가 이어받아 다음 작업을 진행할 수 있다. 기업 데이터는 보호…'프라이빗 인텔리전스' AI가 더 많은 기업 시스템과 데이터를 다루게 되면서 데이터 보호 기술도 함께 공개됐다. 오픈AI는 기업이 민감한 정보를 보호하면서 고성능 AI를 사용할 수 있도록 하는 '프라이빗 인텔리전스'를 새로 선보였다. 금융 정보와 의료 데이터, 회사 내부 문서처럼 외부에 공개하기 어려운 정보를 AI에 맡기는 기업을 겨냥했다. 민감한 정보를 오픈AI 직원에게 공개하지 않은 상태에서도 모델과 안전 기능을 사용할 수 있도록 했다. 여기에는 데이터를 저장하지 않으면서 AI 사용 과정의 위험을 검사하는 '프라이빗 세이프티 프로세싱'이 포함된다. 데이터 비저장 방식인 '제로 데이터 리텐션(ZDR)'과 함께 사용하면 이용자가 입력한 내용과 AI의 답변을 오픈AI가 보관하지 않은 상태에서도 자동으로 안전 문제를 확인할 수 있다. 오픈AI는 AI가 답을 만드는 과정에서도 데이터를 보호하는 '프라이빗 인퍼런스'도 개발하고 있다. 기업이 중요한 데이터를 외부에 노출하지 않고 프런티어 AI를 사용할 수 있도록 데이터 보호 범위를 AI 처리 과정까지 넓히고 있다. 샘 알트먼 CEO는 배 6척의 정확한 의미는 밝히지 않았다. 다만 이번 데브데이에서 모델과 에이전트, 협업 도구, 데이터 보호까지 AI를 실제 업무에 연결하는 제품과 기능이 한꺼번에 공개했다. 그는 "개발자들에게 더 나은 모델뿐 아니라 오픈AI에서 사용하는 것과 같은 도구와 자유롭게 제품을 만들 수 있는 기반을 제공하고 싶다"며 "AI는 새로운 산업혁명이라기보다 창의성과 발견의 새로운 르네상스에 더 가까워야 한다"고 말했다.

2026.09.30 07:29김동원 기자

게임하고 로봇 움직이고…오픈AI가 보여준 '행동하는 AI'

오픈AI 인공지능(AI)이 우주 비행 게임 화면을 살펴본 뒤 직접 우주선을 움직였다. 카메라를 단 작은 로봇은 주변을 보고 다음 행동을 골랐다. 질문에 답하거나 콘텐츠를 만드는 데 머물던 AI가 주변 상황을 파악하고 판단한 뒤 실제 행동까지 수행하기 시작했다. 오픈AI는 29일(현지시간) 미국 샌프란시스코에서 열린 개발자 행사 데브데이 2026에서 게임과 로봇, 컴퓨터를 직접 다루는 AI 기술을 잇따라 시연했다. GPT-6 아스트라의 컴퓨터 사용 능력과 빠르게 다음 행동을 고르는 디시전스 응용프로그램 인터페이스(API), 컴퓨터를 직접 조작하는 에이전트 API 등을 소개했다. 게임 시연에서는 GPT-6 아스트라가 우주 비행 게임 화면을 보고 직접 플레이했다. 화면에 표시된 순항과 추적, 조사 등 여러 기능을 확인한 뒤 필요한 행동을 선택해 우주선을 움직였다. 오픈AI는 이달 초 아스트라와 코덱스를 이용해 우주 탐험 게임 '보이드 익스플로러'를 개발한 사례도 공개했다. 당시에는 AI가 게임을 만드는 과정에 활용됐다면 이번 데브데이에서는 완성된 게임 화면을 직접 보고 조작하는 능력을 보여줬다. 로봇 시연에서는 화면 대신 카메라로 들어온 정보를 활용했다. 소형 로봇이 주변을 촬영하면 AI가 영상을 보고 현재 상황을 파악한 뒤 여러 행동 가운데 다음에 무엇을 할지 선택했다. 행사장 화면에는 로봇이 바라보는 장면도 실시간으로 표시됐다. 이때 활용할 수 있는 기술이 이날 공개한 디시전스 API다. 개발자가 AI에게 가능한 선택지를 미리 제시하면 AI가 현재 상황을 살펴본 뒤 그중 하나를 골라준다. 긴 문장으로 답을 만드는 대신 "지금 무엇을 해야 하는지" 빠르게 결정하는 데 초점을 맞췄다. 판단에 걸리는 시간도 짧다. 오픈AI는 GPT-6 루나를 이용한 디시전스 API가 1초가 채 걸리지 않는 시간 안에 선택 결과를 내놓을 수 있다고 설명했다. 이미지도 이해할 수 있어 카메라로 주변을 보는 로봇처럼 빠른 판단이 필요한 상황에도 활용할 수 있다. 쓰임새는 로봇에만 한정되지 않는다. 고객 문의가 들어왔을 때 어느 부서로 보내야 할지 정하거나 사진이 어떤 종류인지 분류하고 여러 AI 에이전트 가운데 누가 다음 일을 맡을지도 고를 수 있다. 게임에서는 화면을 보고 우주선을 움직였고 로봇에서는 카메라로 주변을 본 뒤 다음 행동을 선택했다. 오픈AI는 이런 판단과 실행 능력을 실제 컴퓨터 업무에도 적용하고 있다. GPT-6 아스트라는 브라우저와 프로그램 화면을 직접 볼 수 있다. 필요한 메뉴를 찾아 버튼을 누르고 한 프로그램에서 다른 프로그램으로 이동하며 작업을 이어가는 것도 가능하다. 이번 데브데이에서는 에이전트 API에도 컴퓨터 사용 기능을 추가했다. 개발자가 별도로 연결해 놓지 않은 웹사이트나 프로그램에서도 AI가 사람이 하듯 화면을 보고 버튼을 누르거나 정보를 입력할 수 있도록 했다. 일례로 웹사이트 검사를 맡기면 AI 에이전트가 직접 브라우저를 열고 여러 페이지를 돌아다니며 기능이 제대로 작동하는지 확인할 수 있다. 이용자가 페이지를 하나씩 열어주거나 다음에 누를 버튼을 계속 알려주지 않아도 AI가 화면을 확인하면서 작업을 이어간다. 이날 공개한 AI 에이전트 '닷츠'는 이런 능력을 일상적인 업무로 가져온다. 자체 클라우드 컴퓨터와 브라우저를 이용해 일정이나 업무 변화를 살피고 필요한 일이 생기면 여러 앱을 오가며 사용자를 대신해 작업한다. 샘 알트먼 오픈AI 최고경영자(CEO)는 "우리는 에이전트 API에 컴퓨터를 가져오고 있다"며 "개발자들이 오픈AI가 사용하는 것과 같은 도구를 이용해 훨씬 더 많은 것을 만들 수 있도록 하고 싶다"고 말했다.

2026.09.30 06:42김동원 기자

시키지 않아도 일한다…오픈AI, AI 에이전트 '닷츠' 공개

오픈AI가 사용자가 일일이 시키지 않아도 일정과 업무 변화를 살피고 필요한 일을 먼저 처리하는 AI 에이전트 '닷츠(Dots)'를 공개했다. 기존 챗GPT가 질문에 답하는 도구였다면 닷츠는 사용자를 대신해 일을 맡고 계속 처리하는 에이전트다. 오픈AI는 29일(현지시간) 미국 샌프란시스코에서 열린 개발자 행사 데브데이 2026에서 닷츠와 협업 공간 챗GPT 스페이스를 선보였다. 닷츠는 GPT-6 아스트라를 기반으로 이용자 업무와 선호를 파악해 하루 24시간 맡은 일을 이어간다. 일례로 밤사이 들어온 업무를 확인해 아침에 중요한 내용을 알려주고 회의 일정이 바뀌면 다른 약속을 조정할 수 있다. 업무를 맡기면 필요한 자료를 찾고 문서를 수정하거나 코드를 고친 뒤 결과가 나올 때까지 작업을 이어가는 것도 가능하다. 닷츠와 스페이스는 이날부터 챗GPT 프로와 비즈니스 프리미엄, 엔터프라이즈 이용자에게 제공된다. 현재는 이용자 한 명당 닷츠 하나를 사용할 수 있으며 오픈AI는 앞으로 여러 닷츠가 각기 다른 업무를 나눠 처리하도록 확대할 계획이다. 일정부터 코딩까지…지시 기다리지 않고 일한다 닷츠는 사용자가 작업 과정을 하나씩 지시해야 했던 기존 AI 에이전트와 달리 업무 자체를 맡길 수 있도록 설계됐다. 해야 할 일을 전달하면 필요한 단계를 스스로 찾아 작업을 이어가고 중간에 이용자의 판단이 필요한 경우 이를 알린다. 이날 시연에서는 닷츠가 회의 자료에 최신 수치를 반영하고 웹사이트 디자인 변경 사항을 적용한 뒤 배포 준비까지 맡았다. 다음 날 예정된 회의 시간이 자녀의 공연과 겹치자 회의를 옮길 수 있는지도 확인하고 필요한 회의 자료를 미리 준비했다. 개인 일정도 챙겼다. 결혼식을 준비하는 과정에서 케이크 업체가 갑자기 취소하자 대체 업체를 찾아 시식 가능한 시간을 제안했다. 자녀의 방과후 수업은 등록이 시작되자 신청까지 마쳤다. 개발 업무에서는 더 복잡한 작업을 맡을 수 있다. 오래된 응용프로그램 인터페이스(API)를 새로운 방식으로 바꾸라고 하면 코드 전체에서 해당 API가 어디에 쓰이는지 찾아 영향을 분석한다. 이후 코드를 수정하고 테스트한 뒤 개발자가 검토할 수 있는 결과물을 만든다. 이 같은 작업을 위해 닷츠에는 자체 클라우드 컴퓨터와 브라우저가 제공된다. 웹사이트를 열어 직접 작업하거나 코드를 작성하고 시험할 수 있다. 이용자가 기존에 연결한 플러그인도 사용할 수 있어 4000개가 넘는 앱과 연동된다. 닷츠는 사용자가 챗GPT를 열고 있을 때만 작동하는 것도 아니다. 업무를 맡기면 계속 작업을 진행하다 상황이 달라지거나 결정이 필요한 순간 이용자에게 먼저 알린다. 향후에는 문자메시지로 진행 상황을 보내거나 이용자가 닷츠에 전화를 걸어 직접 대화하는 기능도 제공할 예정이다. 닷츠가 모든 행동을 마음대로 결정하지는 않는다. 이용자는 닷츠가 접근할 수 있는 앱과 컴퓨터 사용 범위를 정할 수 있으며 어떤 행동까지 맡길지도 설정할 수 있다. 중요한 결정이 필요한 경우에는 이용자에게 확인을 요청하도록 할 수 있다. 샘 알트먼 오픈AI 최고경영자(CEO)는 "닷츠는 시간이 지나면서 내가 어떻게 일하고 어디에 집중하고 싶은지를 알게 된다"며 "AI와 함께 일하는 방식이 항상 이렇게 되기를 원했다"고 말했다. 사람과 AI가 한 공간서 협업…챗GPT 스페이스 오픈AI는 개인에게 붙는 닷츠를 팀 업무로 연결하기 위한 챗GPT 스페이스도 공개했다. 팀원과 각자의 닷츠가 같은 공간에서 문서를 만들고 자료를 모으며 업무를 나눠 처리하는 협업 기능이다. 스페이스에서는 업무 계획을 작성하고 자료를 조사하거나 이미지와 차트를 만들 수 있다. 문서 안에서 닷츠를 불러 특정 업무를 맡기는 것도 가능하다. 예를 들어 특정 슬랙 채널을 확인해 새로운 내용이 생길 때마다 관련 문서를 업데이트하도록 지시할 수 있다. 팀원과 여러 닷츠가 하나의 업무에 함께 참여할 수도 있다. 팀원이 댓글에서 닷츠를 호출해 일을 맡기면 닷츠가 작업한 결과를 같은 공간에 올린다. 프레젠테이션도 사람과 닷츠가 함께 만들고 수정할 수 있다. 기업을 위한 스페셜리스트 닷츠도 선보였다. 개인의 여러 업무를 돕는 일반 닷츠와 달리 회사가 특정 역할과 권한을 부여해 정해진 업무를 수행하도록 만든 AI 에이전트다. 구매와 송장 처리부터 이메일 마케팅과 고객 지원, 법률 업무 등에 활용할 수 있다. 기업은 스페셜리스트 닷츠에 목표와 업무 정보를 제공하고 결과물을 검토한 뒤 피드백을 줄 수 있다. 오픈AI는 마이크로소프트와 협력해 기업이 기존 관리 도구로 스페셜리스트 닷츠를 운영할 수 있도록 에이전트 365와 연동할 예정이다. 샘 알트먼 CEO는 "우리는 AI가 사용자가 일일이 모든 것을 말해주지 않아도 필요한 일을 알아서 해주는 것처럼 느껴지기를 원한다"며 "닷츠는 사용자의 맥락과 업무 흐름에 깊이 연결돼 일을 처리하도록 만들어졌다"고 밝혔다.

2026.09.30 03:47김동원 기자

"검색부터 결제까지 AI가 척척"…KB국민카드, AI 결제 시스템 실증 나선다

인공지능(AI)에이전트가 상품을 검색하고 결제까지 하는 서비스 상용화를 위한 기술·안전성 검증 작업이 진행 중이다. KB국민카드는 에스와이폴라리스와 AI 에이전트 기반 결제 연계 기술 적용 가능성과 안전성을 검토하는 등의 내용을 담은 업무협약(MOU)을 체결했다고 29일 밝혔다. 두 회사는 정해진 환경서 결제 시나리오를 공동으로 검증한다. 시나리오 하에서 AI 에이전트와 쇼핑몰·결제모듈·카드사 시스템 간 거래 흐름을 구현하고, 실제 카드사에 필요한 인증·거래 검증·시스템 등을 확인할 예정이다. 향후 검증 결과를 바탕으로 한 다양한 협력 방안에 대해서도 논의할 계획이다. KB국민카드 관계자는 “AI 기술의 발전에 따라 결제환경에도 안전하고 신뢰할 수 있는 결제 체계를 검토하는 것이 중요하다”고 설명했다.

2026.09.29 11:01손희연 기자

김덕진 소장 "국방 AI 에이전트, 후방 행정부터 단계적으로 적용해야"

국방 분야에 질문에 답하는 챗봇을 넘어 실제 업무를 수행하는 'AI 에이전트'를 단계적으로 도입해야 한다는 제안이 나왔다. 김덕진 IT커뮤니케이션연구소장은 28일 서울 피스앤파크컨벤션에서 열린 '장병e음 성과공유회'에서 "AI는 이제 질문에 답하는 기계에서 실제 일을 수행하는 동료로 진화하고 있다"며 "국방에서는 후방 행정과 복지부터 적용해 안정화한 뒤 지휘·참모, 궁극적으로 전장·무기체계까지 단계적으로 넓혀갈 수 있다"고 말했다. 김 소장은 AI 에이전트 활용이 필요한 배경으로 병력 감소를 꼽았다. 현역 인력이 줄어드는 상황에서 사람이 반복적으로 처리하는 후방 행정과 복지 업무 일부를 AI에 맡기면 제한된 인력을 다른 업무에 활용할 수 있다고 진단했다. 장병e음은 AI 에이전트로 확장할 수 있는 서비스 기반을 갖추고 있다. 국방부가 처음으로 민간 클라우드를 활용해 구축한 장병 통합 플랫폼으로 여러 군 정보시스템에 흩어진 행정·복지·의료·교육 서비스를 하나로 연결했다. 10월부터는 생성형 AI도 적용된다. 장병은 군 규정과 복지 정보를 대화형으로 찾고 휴가·교육·교통 등 필요한 서비스를 안내받을 수 있다. AI 에이전트가 적용되면 역할은 더 넓어진다. 외부 시스템과 연동해 예약이나 신청을 직접 처리하고 이용자의 상황에 따라 필요한 일을 먼저 제안할 수 있다. 휴가를 앞둔 장병에게 AI가 먼저 버스 예약 시점을 알려주고 동의를 받으면 실제 예약까지 처리하는 사례가 대표적이다. 지금은 예매 사이트로 연결하는 수준이지만 AI 에이전트가 적용되면 안내에서 실행까지 이어질 수 있다. 김 소장은 적용 범위를 한꺼번에 넓히기보다 후방 행정과 복지부터 시작해야 한다고 강조했다. 비교적 반복적인 업무에서 운영 경험을 쌓은 뒤 지휘·참모로 범위를 넓히고 이후 전장과 무기체계까지 단계적으로 적용하자는 취지다. AI가 예약이나 신청 등 실제 업무를 처리하려면 관련 시스템과 데이터에 접근할 권한도 필요하다. 정보를 찾는 AI와 실제 시스템에 접속해 업무를 처리하는 AI는 필요한 데이터와 실행 권한의 범위가 다르기 때문이다. 김 소장은 "단순히 권한을 위임하는 것을 넘어 어디까지 권한을 줄 것인지, 어디에서 막을 것인지, 어떤 구조로 통제할 것인지에 대한 설계가 중요해지고 있다"고 지적했다. 그는 군의 엄격한 보안 체계를 AI 에이전트 통제에 활용할 수 있다고 봤다. 접근 가능한 데이터와 시스템을 미리 정하고 AI가 허용된 범위 안에서만 업무를 수행하도록 하는 방식이다. 김 소장은 "사용 경험은 개인적으로 이뤄지더라도 시스템은 국방의 설계에 따라 움직여야 한다"며 "어떤 AI 모델이 들어오더라도 데이터와 통제 구조를 내부에서 제대로 갖추는 것이 중요하다"고 말했다.

2026.09.28 17:13김동원 기자

결제 내역 살피고 구독 해지까지…메타 AI '뮤즈', 새는 돈 줄인다

메타 인공지능(AI) 에이전트 뮤즈가 사용하지 않는 구독 서비스를 찾아 해지까지 돕기 시작했다. 상품을 대신 구매해주는 데서 나아가 이용자 결제 내역을 살피고 불필요한 지출까지 줄여준다. 27일(현지시간) CNBC에 따르면 뮤즈는 이용자 지출을 관리하는 역할까지 하는 것으로 나타났다. 은행 계좌와 신용카드 명세서에 AI가 접근할 수 있도록 한 이용자들은 반복 결제를 점검하고 불필요한 구독을 취소했다. 뮤즈는 쇼핑과 여행 예약 등 이용자가 맡긴 일을 대신 처리하는 개인 AI 에이전트다. 최근에는 은행 계좌와 카드 명세서까지 살피며 구독 관리에도 활용되고 있다. 미국 소비자 구독 지출은 지속 증가세다. 마스터카드와 FT 스트래티지가 지난 4월 발표한 조사에서 미국 소비자 44%는 지난해 구독 지출을 늘렸다고 답했다. 연평균 지출액은 1887달러(약 256만원)로 한 달 약 157달러(약 21만원)였다. 관리해야 할 구독 수도 적지 않다. 은행과 핀테크 업체에 구독 관리 기술을 제공하는 스크라이브업은 자사 서비스를 이용하는 소비자 절반 이상이 12개가 넘는 정기 결제를 하고 있다고 밝혔다. 4명 중 1명은 20개 이상이었다. AI를 활용한 구독 관리가 실제 절약으로 이어진 사례도 나타났다. 스크라이브업을 통해 취소한 서비스 가격은 월평균 17.39달러(약 2만 3000원)였으며 이용자 한 명이 아낀 금액은 연평균 300달러(약 40만원)를 넘었다. 닐 마호니 스탠퍼드대 경제학 교수 연구진은 소비자가 구독을 계속할지 다시 결정해야 할 때 해지 가능성이 평소보다 약 4배 높아진다고 분석했다. 연구진은 소비자가 가입 사실을 잊거나 해지를 미루고 취소 과정도 번거롭게 느끼면서 구독업체 매출이 약 두 배까지 늘어날 수 있다고 추산했다. 뮤즈처럼 AI가 반복 결제를 찾아내고 해지까지 도우면 사용하지 않는 서비스에 계속 돈을 내는 사례가 줄어들 수 있다는 분석이다. 구독업체들도 고객을 붙잡는 방식을 바꾸고 있다. 구독 관리업체 리컬리가 2200개 이상 기업 가입자 7600만 명을 분석한 결과 구독을 바로 해지하는 대신 잠시 멈추는 기능 사용은 337% 늘었다. 구독을 멈춘 이용자 4명 중 3명은 이후 다시 서비스를 이용했다. 해지가 쉬워지면 오히려 구독을 선택하는 부담이 줄어든다는 조사도 있다. 마스터카드 조사에서 소비자 74%는 취소가 쉬우면 해당 서비스를 구독할 가능성이 높다고 답했다. 다시 구독할 가능성이 높다는 비율도 70%에 달했다. 다만 AI가 은행 계좌와 신용카드 명세서를 들여다보는 만큼 개인정보 보호 문제는 남아 있다. 리컬리 조사에서는 소비자 43%가 AI에 구독 관리를 맡기는 데 거부감이 없다고 밝혔다. AI가 개인 지출을 관리하는 범위가 넓어지면 영향은 금융권까지 이어질 수 있다. 토르스텐 슬뢰크 아폴로 수석 이코노미스트는 뮤즈 같은 AI 에이전트가 이자가 낮은 계좌의 돈을 더 높은 금리를 주는 계좌로 자동 옮길 수 있다고 분석했다. 이런 이용이 확산하면 은행이 대출 재원으로 활용해온 저금리 예금에도 영향을 줄 수 있다고 지적했다. 마호니 교수는 "사람들이 더 이상 원하지 않는 것에 돈을 내지 않고 그 돈을 다른 곳에 쓴다면 소비자에게도 좋고 시장에도 좋으며 사람들이 원하는 제품을 만드는 기업에도 좋다"며 "경제가 원래 작동해야 하는 방식"이라고 말했다.

2026.09.28 09:27김동원 기자

정보 찾던 오픈AI 에이전트, 정부·대학 침투 시도

오픈AI 인공지능(AI) 에이전트가 정보검색 과제를 수행하다 정부와 대학 등 외부 웹사이트 보안 장치를 우회하거나 취약점을 공격한 정황이 잇따라 확인됐다. 오픈AI는 영향을 받은 정부와 대학, 공공기관 등 수십 곳에 관련 사실을 알리고 과거 활동을 조사하고 있다. 25일(현지시간) 테크크런치에 따르면 비영리 AI 감시 연구소 트랜슬루스는 오픈AI와 연관된 AI 에이전트가 데이터 USA와 미국 뉴멕시코대 디지털도서관, 호주 보건복지연구원(AIHW)에 접근을 시도한 기록을 확인했다. 일부 에이전트는 정상 접근이 막히자 다른 경로를 찾거나 취약점을 탐색했다. 에이전트에 주어진 과제는 특정 기관 공격이 아니라 인터넷에서 찾기 어려운 통계 확보였다. 태국의 마약 단속 지표와 호주 의약품 비용, 2014년 미국 석사 학위자 중위소득 등을 찾는 과정에서 보안 장치를 우회하려는 행동이 나타났다. 뉴멕시코대 디지털도서관에서는 사진을 가져오는 데 실패한 뒤 7차례에 걸쳐 취약점을 탐색했다. 데이터 USA에서는 사이트가 외부에서 입력한 코드를 실행하는지 확인하는 공격 등을 시도했다. 트랜슬루스는 세 기관에서 실제 시스템 침해에 성공했다는 증거는 발견하지 못했다고 밝혔다. 에이전트들은 웹 보안 분석 서비스 '유알쿼리닷넷'도 활용했다. 연구진은 이곳에 공개된 접속 기록과 에이전트들이 별도 위키에서 나눈 활동기록을 대조해 연관성을 추적했다. 관련 활동은 지난 3월 6일부터 확인됐다. 앞서 알려진 허깅페이스와 에이전트 협업 위키 등 사건보다 최소 두 달 앞선 시점이다. 지난해 11월 기록에서도 비슷한 데이터 검색 활동이 발견됐지만 연구진은 3월 이후 사례보다 에이전트 활동과 연관성이 뚜렷하지 않다고 봤다. 별도로 호주 정부가 공개한 사건에서는 실제 시스템 침입까지 발생했다. 오픈AI 에이전트는 지난 6월 호주 정부 사이트에 무단 접근해 비공개 파일을 확인하고 내부 서버에 새로운 파일까지 생성한 것으로 파악됐다. 호주 정부는 에이전트가 정부 사이트 4곳 접근을 시도한 것으로 보고 법 위반 여부를 조사하고 있다. 이번 사안은 AI 개발 속도와 안전장치를 둘러싼 논쟁이 커지는 가운데 공개됐다. 오픈AI도 지난달 허깅페이스 사고를 고성능 AI 에이전트 위험을 보여준 '경고탄'으로 규정했다. 오픈AI는 안전장치가 위험을 따라갈 수 있도록 필요할 경우 모델 역량 개발속도를 조절해야 한다고 밝혔다. 오픈AI는 현재 정부와 대학, 공공기관 등 수십 곳에 자사 모델의 허가받지 않은 활동 가능성을 통보하고 조사를 확대하고 있다. 접근 통제 우회와 노출된 인증정보 사용, 외부 시스템 내부 접근 등 여러 활동을 확인하고 과거 학습·평가 과정에서 발생한 사례를 다시 살펴보고 있다. 오픈AI는 허깅페이스 사건 조사에서도 내부팀이 지난 5월 말부터 일부 에이전트의 허가받지 않은 인터넷 접근과 에이전트 간 통신을 포착했지만 당시 대응이 충분하지 않았다고 인정했다. 이후 장시간 작업에서도 에이전트가 처음 부여받은 권한과 과제 범위를 벗어나지 않도록 학습과 감시 체계를 강화하고 있다. 콘래드 스토스 트랜슬루스 거버넌스 책임자는 "우리가 보고 있는 것은 에이전트들이 우연히 흔적을 남긴 몇 안 되는 데이터 소스에 불과하다"며 "연구자들은 앞으로도 더 많은 트래픽과 에이전트가 남긴 증거를 찾아낼 것으로 본다"고 말했다.

2026.09.26 13:00김동원 기자

메타, AI 에이전트 뮤즈 신기능 체험자 모집…신청도 AI에게

메타가 인공지능(AI) 에이전트 '뮤즈'의 새 기능을 먼저 써볼 이용자를 모집한다. 뮤즈에게 참여 의사만 말하면 신청된다. 메타는 25일(현지시간) 뮤즈 공식 엑스(X) 계정을 통해 신기능 얼리 액세스 프로그램 참여 신청을 받기 시작했다. 메타는 이번 주 열린 개발자 행사 '커넥트 2026'에서 뮤즈에 추가할 여러 기능을 공개했다. 신청 방식도 뮤즈를 활용한다. 이용자가 "얼리 액세스 프로그램에 참여하고 싶다고 뮤즈팀에 알려줄 수 있니"라고 입력하면 참여 의사가 메타에 전달된다. 메타는 엑스에 해당 문구를 뮤즈로 바로 보낼 수 있는 링크도 공개했다. 메타가 커넥트에서 예고한 기능 가운데 하나는 뮤즈의 디지털 아바타다. 이용자가 자신만의 뮤즈 아바타를 만들고 실시간 영상으로 대화할 수 있도록 지원한다. 실시간 영상과 음성을 처리하는 AI 모델 '뮤즈 리얼타임 아바타'도 개발했다. PC에서 직접 작업을 수행하는 기능도 확대한다. 메타는 뮤즈 맥 앱에서 이용자가 작업을 맡기면 여러 애플리케이션을 직접 조작해 업무를 처리하도록 할 계획이다. 이용자가 컴퓨터를 떠난 뒤에도 맡긴 작업을 계속 수행할 수 있도록 한다. 쇼핑과 외부 서비스 연결도 늘린다. 메타는 쇼피파이와 스트라이프를 비롯해 베스트바이와 갭, 세포라, 월마트, 웨이페어 등과 제휴했다. 익스피디아와 인스타카트, 깃허브, 노션 등 외부 서비스와 연결하는 기능도 추가하고 있다. 뮤즈는 메타 AI 글래스에도 탑재된다. 이용자가 음성으로 뮤즈를 호출하면 운동 안내와 식사 기록, 예약, 눈앞에 보이는 상품 구매 등의 작업을 맡길 수 있다. 메타는 관련 기능을 향후 몇 달 안에 선보일 예정이다. 마크 저커버그 메타 최고경영자(CEO)는 커넥트 2026에서 "우리가 만들고 있는 비전의 중심에 뮤즈가 있다"며 "앞으로 수년간 뮤즈가 수십억 명이 자신의 목표를 이루고 삶을 개선하는 데 사용하는 개인용 초지능으로 성장할 것으로 기대한다"고 말했다.

2026.09.26 11:00김동원 기자

"추석 장 봐줘" 한마디에 구매·결제까지…AI 쇼핑 현실로

인공지능(AI)이 상품을 추천하는 데서 나아가 사람을 대신해 물건을 고르고 결제하는 단계로 들어섰다. 해외 빅테크에 이어 국내에서도 구매와 결제까지 수행하는 AI 에이전트 개발이 본격화하면서 추석 장보기 같은 일상적인 소비까지 AI에 맡기는 시대가 가까워지고 있다. 24일 AI 업계에 따르면 최근 AI 에이전트의 활용 범위가 정보 검색과 콘텐츠 생성을 넘어 예약과 신청, 상품 구매, 결제 등 실제 행동으로 빠르게 넓어지고 있다. 이용자가 원하는 조건을 말하면 AI가 필요한 상품을 찾고 비교해 장바구니에 담은 뒤 구매까지 이어가는 방식이다. 일례로 "4인 가족이 먹을 갈비찜과 잡채 재료를 15만원 안에서 사줘"라고 요청하면 AI가 필요한 식재료와 수량을 계산하고 조건에 맞는 상품을 찾아 구매까지 진행한다. 지금까지 AI가 레시피와 장보기 목록을 만들어줬다면 앞으로는 실제 장보기까지 맡게 되는 셈이다. 국내에서도 이러한 변화가 시작됐다. 과학기술정보통신부의 '모두의 AI' 사업에 참여한 SK텔레콤과 카카오, KT 컨소시엄은 단순히 질문에 답하는 챗봇을 넘어 이용자의 요청을 실제 행동으로 옮기는 AI 에이전트를 준비하고 있다. 이 가운데 상품 탐색과 구매, 결제를 AI와 연결하는 서비스도 개발 중이다. 다만 AI에게 정보를 묻는 것과 내 돈을 쓸 권한을 주는 것은 다른 문제다. AI가 잘못된 상품을 고르거나 수량을 틀렸을 때 피해를 누가 책임질지, 특정 상품을 추천한 기준은 무엇인지, 개인정보와 결제 권한을 어디까지 맡길지를 둘러싼 과제도 함께 커지고 있다. 레시피 알려주던 AI, 이젠 물건까지 산다 AI 에이전트는 이용자가 목표를 제시하면 필요한 과정을 스스로 나눠 수행하는 기술이다. 기존 챗봇이 질문에 답하거나 정보를 정리하는 데 집중했다면 AI 에이전트는 웹사이트에 접속해 예약이나 신청, 구매 같은 작업까지 처리한다. 메타가 이달 공개한 개인용 AI 에이전트 '뮤즈'가 대표적이다. 뮤즈는 이메일을 보내고 여행을 예약하거나 상품을 구매하는 등 여러 단계의 작업을 사람 대신 수행한다. 별도 응용프로그램인터페이스(API)가 없는 웹사이트에도 자체 브라우저를 이용해 접근할 수 있다. 쇼핑에서는 사람이 일일이 상품을 검색하고 가격과 조건을 비교하던 과정을 AI가 대신한다. 이용자가 예산과 원하는 조건을 제시하면 AI가 상품을 찾고 선택해 구매 단계까지 진행한다. 이런 서비스가 식료품으로 확대되면 명절 장보기에도 활용할 수 있다. 가족 수와 예산, 만들 음식을 알려주면 AI가 필요한 재료와 수량을 계산하고 판매 중인 상품을 찾아 장바구니를 구성하는 방식이다. 국내서도 '행동하는 AI' 준비…쇼핑·결제까지 연결 국내에서는 '모두의 AI'가 실행형 AI 확산의 시험대가 될 전망이다. 정부는 국민이 일상에서 AI를 활용할 수 있도록 SK텔레콤과 카카오, KT 등 3개 컨소시엄을 선정해 범용 AI 서비스와 공공 AI 에이전트 개발을 지원하고 있다. SK텔레콤은 모두의 AI를 정보 제공에 그치지 않고 이용자의 요청을 실제 행동까지 연결하는 '실행형 AI'로 개발하고 있다. 병원 예약이나 공공서비스 신청, 전화 대행 등을 AI가 직접 처리하도록 하는 방식이다. 결제도 준비하고 있다. 컨소시엄에 참여한 신한카드와 하나카드 등과 AI 에이전트가 상품이나 서비스를 선택한 뒤 결제까지 이어가는 방안을 논의하고 있다. 김지훈 SK텔레콤 AI사업본부장은 "한국 국민들이 기존 AI 서비스를 사용하면서 아쉬웠던 부분을 더 잘 채우는 데 집중하고 있다"고 밝혔다. 카카오도 카카오톡을 AI 에이전트의 접점으로 활용한다. 이용자가 별도 앱을 설치하지 않고 카카오톡에서 AI와 대화하며 정보 검색부터 신청과 예약, 쇼핑, 결제까지 이어갈 수 있는 서비스를 준비하고 있다. KT 역시 기존 생활 서비스에 AI를 연결하는 전략을 추진한다. 컨소시엄에는 무신사와 BC카드 등이 참여하고 있으며 상품 비교와 추천 등 쇼핑 영역에도 AI를 적용할 계획이다. AI가 엉뚱한 갈비를 샀다면…누가 책임질까 AI가 행동하기 시작하면 오류의 결과도 달라진다. 챗봇이 갈비찜 레시피를 잘못 알려주면 이용자가 다시 검색할 수 있지만 AI가 잘못된 상품을 주문하면 실제 결제와 배송으로 이어진다. 명절 장보기에서는 변수가 더 많다. AI가 가족 수에 맞지 않는 양을 주문하거나 이용자가 원하지 않는 고가 상품을 선택할 수 있다. 품절된 식재료를 다른 상품으로 바꾸는 과정에서 이용자의 의도와 다른 선택을 할 가능성도 있다. 추천의 공정성도 따져볼 부분이다. 여러 상품 가운데 AI가 특정 제품을 골랐을 때 가격과 품질을 고려한 것인지 광고나 제휴 관계가 영향을 미친 것인지 이용자가 확인할 수 있어야 한다. AI가 이용자를 대신해 쇼핑몰에 접근하면서 플랫폼과의 갈등도 나타나고 있다. 아마존은 최근 메타의 AI 에이전트 뮤즈가 사전 승인 없이 자사 사이트에 접근했다며 이를 차단했다. 아마존은 승인받지 않은 AI 에이전트의 접근이 이용약관을 위반한다며 개인정보 보호와 보안 문제도 제기했다. 내 지갑 맡기는 AI…결제 직전에는 다시 묻는다 국내 기업들은 AI가 실제 행동에 나설수록 이용자의 확인 절차를 강화하는 방향으로 안전장치를 준비하고 있다. SK텔레콤은 예약이나 결제처럼 이용자를 대신해 업무를 처리할 때 실행 직전 다시 동의를 받는 방식을 검토하고 있다. AI가 택시를 호출한 뒤 요금을 결제하거나 유료 서비스를 이용하려 할 때 곧바로 돈을 쓰는 대신 "결제를 진행할까요?"라고 이용자에게 확인하는 식이다. 결제 정보를 AI에 계속 맡기지 않고 필요한 순간에만 사용할 수 있는 일회용 키를 발급하는 방안도 검토 대상이다. 금전 거래처럼 민감도가 높은 영역은 위험이 낮은 서비스부터 단계적으로 확대한다는 방침이다. 김 본부장은 "에이전트 기술 발전 속도와 비교하면 관련 가이드라인과 표준 논의는 아직 초기 단계"라며 "다른 사업자들과 함께 기준을 만들어갈 필요가 있다"고 말했다. AI가 말에서 행동으로 넘어가면서 안전을 바라보는 기준도 달라지고 있다. 박지환 씽크포비엘 대표는 "AI에게 손과 발을 달아주는 기술보다 그 손발을 제어할 시스템을 설계하는 것이 에이전틱 AI 시대의 진짜 경쟁력"이라고 밝혔다. 마이클 컨스 AWS 머신러닝 부문 아마존 스칼라 겸 펜실베이니아대 교수도 "에이전트는 챗봇과 완전히 다르다"며 "은행에서 돈을 인출하거나 항공권을 예약하는 등 한번 저지르면 되돌릴 수 없는 행동을 할 수 있다"고 경고했다. AI 역할이 상품 추천에서 구매와 결제로 넓어지면서 잘못된 상품을 사거나 이용자의 의도와 다른 결제를 막기 위한 안전장치, 오류 발생 시 책임 범위를 둘러싼 논의도 이어지고 있다. 박 대표는 "AI를 믿으라고 요구하지 말고 믿을 수밖에 없도록 설계해야 한다"며 "신뢰성은 속도를 늦추는 브레이크가 아니라 더 지속 가능한 미래로 나아가기 위한 조향장치"라고 강조했다.

2026.09.24 08:54김동원 기자

정학근 에너지연 원장 "0→1만드는 '수직적 도약' 이룰 것"

한국에너지기술연구원이 반복적으로 수행되는 행정 업무 자동화에 나선다. 목표는 80% 이상이다. 정학근 제20대 한국에너지기술연구원장은 지난 22일 열린 취임식에서 0에서 1을 만드는 '수직적 도약'(Net-Zero to Great One)을 위한 4대혁신 전략 '코어(C.O.R.E)'를 제시했다. 퍼스트 무버 KIER를 지향한다. 4대 전략안에 따르면 우선 ▲공동체 평가제와 ▲자율 신청형 평가제를 도입한다. 공동체 평가제는 성과 창출 단위를 개인에서 프로젝트 팀 단위로 개편하는 것이 핵심이다. 또 의무적 연례 평가를 폐지하고 연구팀이 자율적으로 평가 주기를 정하는 자율신청형 평가시스템도 추진하기로 했다. 연구원 행정 업무를 줄여 연구 효율을 개선하기 위한 'K-어드민 AI 플랫폼'도 도입한다. 반복적 행정 업무를 80% 이상 자동화하는 것이 목표다. 또 대형 과제별로 '연구행정 전문매니저(RA)'를 전담 배치, 행정은 전문가와 AI가 담당하고 연구자는 오로지 연구에만 몰입하는 완전한 분업 구조를 구현할 계획이다. 세 번째 전략도 파격적이다. 자율 기획형 '미래기술 씨앗과제' 신설과 함께 독자적인 'KIER AI 에이전트' 구축을 추진한다. AI에이전트는 성공적 결과는 물론, 난제 해결 과정에서 축적된 소중한 실패 결과까지 데이터로 구축, 자산화할 방침이다. 정 신임 원장은 마지막으로 '2035 탄소중립 KIER 캠퍼스 리빙랩'을 대전 본원과 4개 거점 지역에 구축한다. 또 원스톱 자체 기술 검증 제도인 'KCP 인증제'를 신설, 정부 공공조달 체계와 연계해 기술 상용화의 병목 시간을 50% 이상 단축을 선언했다. 정 신임 원장은 "지난 50년이 대한민국 에너지 기술의 주춧돌을 놓은 역사였다면, 다가올 새로운 50년은 KIER가 세계 에너지 기술의 글로벌 표준이 되는 위대한 연대기가 될 것"이라고 언급했다. 정 신임 원장은 또 "직종 간, 세대 간 벽을 허물고 노동조합과 긴밀히 대화하며 구성원들의 복지와 권익을 실질적으로 대변하는 원장이 되겠다"고 다짐했다. 정 신임 원장은 GIST와 서울대에서 메카트로닉스공학과 기계항공공학 전공 석, 박사 학위를 각각 취득했다. 1998년 에너지연에 들어가 에너지효율연구본부장 등을 지냈다. 과기정통부 한계도전 R&D위원회 기획위원, 산업통상부 에너지효율개선위원회 위원장 등으로 활동했다. 임기는 9월 22일부터 2029년 9월 21일까지 3년간이다.

2026.09.23 15:32박희범 기자

아마존, 외부 AI 에이전트에 빗장…메타 '뮤즈' 상품 구매 차단

사람 대신 물건을 구매하는 인공지능(AI) 에이전트가 전자상거래 플랫폼 벽에 막혔다. 21일(현지시간) 테크크런치와 더버지 등 외신에 따르면 아마존은 메타의 개인용 AI 에이전트 뮤즈가 자사 쇼핑몰에 접근하는 것을 차단했다. 뮤즈를 이용한 아마존 상품 구매도 막혔다. 아마존은 승인받지 않은 AI 에이전트가 자사 쇼핑몰에 지속적으로 접근하는 것은 이용약관 위반이라는 입장이다. 메타가 뮤즈를 통해 아마존에 접근하면서 사전에 이를 알리지 않았다는 점도 문제 삼았다. 개인정보 보호와 보안에 대한 우려도 제기했다. 아마존은 뮤즈가 AI 에이전트라는 사실을 밝히지 않은 채 웹사이트에 접속하고 고객의 로그인 정보를 저장하는 것으로 보인다고 주장했다. 아마존은 앞서 메타에 자사 쇼핑몰을 뮤즈의 이용 대상에서 제외해 달라고 요청했다. 메타가 이를 받아들이지 않자 아마존이 뮤즈의 접근을 차단한 것으로 전해졌다. 뮤즈는 메타가 지난 8일 공개한 개인용 AI 에이전트다. 이용자의 질문에 답하는 데 그치는 챗봇과 달리 이메일을 보내고 여행을 예약하거나 상품을 구매하는 등 여러 단계의 작업을 사람 대신 수행한다. 별도 응용프로그램인터페이스(API)가 없는 웹사이트에도 자체 브라우저를 이용해 접근할 수 있다. 사람이 웹사이트를 이용하는 것처럼 직접 접속해 필요한 작업을 수행한다. 이메일 전송이나 상품 구매처럼 중요한 작업은 실행 전 이용자에게 확인하도록 설계됐다. 출시 초반 이용자도 빠르게 늘고 있다. 시장조사업체 앱토피아에 따르면 뮤즈는 출시 첫 12일 동안 미국과 캐나다 iOS에서 180만 건 다운로드를 기록했다. 같은 조건에서 챗GPT가 출시 초기에 기록한 130만 건보다 많았다. 미국 내 모바일 일간활성이용자도 같은 시점의 챗GPT를 웃돌았다. 뮤즈는 64만 2000명으로 챗GPT의 23만 1000명보다 많았다. 다만 이는 메타와 오픈AI가 공개한 공식 통계가 아닌 앱토피아의 추산치다. 외부 AI 에이전트의 아마존 접근을 둘러싼 갈등은 이번이 처음이 아니다. 아마존은 퍼플렉시티의 AI 브라우저 코멧이 이용자를 대신해 자사에서 상품을 구매하는 기능을 두고 법적 분쟁을 벌이고 있다. 구글과 오픈AI의 쇼핑 에이전트 접근도 제한해왔다. 아마존 관계자는 "다른 기업의 고객을 대신해 구매하는 제3자 애플리케이션은 투명하게 운영돼야 한다"며 "서비스 제공자가 참여 여부를 결정할 권리도 존중해야 한다"고 밝혔다.

2026.09.22 09:48김동원 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

VTI 코리아, 기업 AI 에이전트 도입·운영 전략 제시…"보안부터 성과까지"

VTI 코리아가 기업 내 인공지능(AI) 에이전트의 도입과 운영 전략을 제시하며, 보안·거버넌스 체계 구축부터 현장 적용과 측정 가능한 비즈니스 성과 창출 방안까지 폭넓게 논의했다. VTI 코리아는 16일 AC 호텔 바이 메리어트 서울 강남에서 '기업 AI 에이전트 도입·운영 전략: 보안부터 비즈니스 성과까지'를 주제로 세미나를 개최했다. 이번 세미나는 AI 에이전트가 단순 업무 지원 도구를 넘어 기업 내부 시스템과 연동되고 사내 데이터 접근과 API 호출, 업무 프로세스 실행까지 수행하는 환경에 대응하기 위해 마련됐다. 기업의 AI 에이전트 도입 과정에서 요구되는 보안 및 책임 체계, 규제 대응, 실제 사업 성과로의 확장 방안을 공유하는 데 초점을 맞췄다. 세미나는 AI 에이전트 도입 여정을 시장·규제, 보안, 현장 구현 등 세 가지 관점에서 다뤘다. 첫 번째 세션에서는 김유미 IBM 실장이 '2026 엔터프라이즈 AI 에이전트: 글로벌 트렌드, 컴플라이언스 그리고 지금 준비해야 할 것'을 주제로 글로벌 시장 동향과 기업의 대응 방향을 발표했다. 김 실장은 AI 에이전트의 성공적인 확산을 위해서는 구축뿐 아니라 운영 단계의 거버넌스가 중요하다고 강조했다. AI 에이전트는 기업 데이터와 내부 시스템, 업무 도구에 직접 연결되는 만큼 데이터 접근 권한과 보안, 응답 정확도, 성능, 비용, 규제 준수 여부 등을 전 과정에서 관리해야 한다는 설명이다. 그는 각 부서가 개별적으로 에이전트를 구축할 경우 보안 체계와 권한 관리가 분산되고 운영 비용이 증가할 수 있다고 지적했다. 이에 기획·개발·검증·배포·운영에 이르는 AI 에이전트 라이프사이클 전반을 통합 관리하는 '컨트롤 플레인'을 구축하고, 개발·보안·리스크 관리·컴플라이언스 담당자 간 역할과 책임을 명확히 해야 한다고 제안했다. 또한 기업은 AI 모델과 에이전트, 데이터, 연계 시스템 및 도구 간 관계를 가시화하고, 개인정보 보호와 신뢰성·안전성 관련 리스크를 지속적으로 점검해야 한다고 밝혔다. AI 관련 규제와 내부 정책 변화에 대응하기 위해서는 배포 전 검증에 그치지 않고, 운영 이후에도 모니터링과 최적화를 이어가는 체계가 필요하다고 덧붙였다. 이어 남궁성환 OSC 코리아 상무는 AI 에이전트가 내부 데이터베이스 조회와 업무 시스템 연동, 외부 도구 호출 등 실제 업무를 수행하는 '행동하는 AI'로 진화하면서 기존 API 중심 보안 체계만으로는 통제에 한계가 있다고 진단했다. 특히 부서별 개별 구축에 따른 '섀도 AI' 확산, 에이전트 간(A2A) 통신의 가시성 부족, 민감정보 유출과 프롬프트 인젝션 공격, 예측하기 어려운 토큰 비용 등을 주요 위험 요인으로 꼽았다. 그는 대응 방안으로 AI 트래픽을 통합 관리하는 단일 관제 체계와 감사 추적 로그, 중앙 보안 정책 아래 개발 조직에 권한을 위임하는 연합형 거버넌스 모델을 제시했다. 아울러 토큰 기반 사용량·예산 관리, 다중 모델 라우팅과 캐싱을 통한 비용 및 운영 최적화, 개인정보와 기밀정보의 실시간 마스킹, 응답 형식 검증 등 AI 게이트웨이 기반의 가드레일 구축이 필요하다고 강조했다. 또한 AI 에이전트가 외부 도구를 활용하는 MCP(Model Context Protocol) 환경에서는 도구별 세분화된 권한 통제와 호출 횟수 제한이 필요하며, 에이전트 간 통신에도 상호 인증을 적용해야 한다고 밝혔다. 에이전트에 과도한 권한을 직접 부여하는 대신 제한된 인증 정보를 제공하고, 게이트웨이가 필요한 내부 권한으로 변환하는 방식의 제로트러스트 접근도 제안했다. 마지막 세션에서는 박정화 VTI 코리아 전무가 'AI 에이전트의 실전 구현: 장기적 성과를 위한 검증된 로드맵'을 주제로 발표했다. 박 전무는 AI 에이전트를 실제 기업 환경에 구현할 때 고려해야 할 요소와 함께, 단기 실증에 그치지 않고 지속 가능한 운영과 사업 성과로 연결하기 위한 접근법을 공유했다. 응우옌 득 끄엉 VTI 코리아 법인장은 "AI는 이미 많은 기업의 일상 업무에 활용되고 있으며, 이제는 이를 어떻게 안전하고 효과적으로 활용할 것인가가 핵심 관심사가 됐다"며 "이번 세미나가 기업들이 책임 있는 AI 활용 방안을 모색하는 계기가 되기를 바란다"고 말했다.

2026.09.16 16:47남혁우 기자

[AI는 지금] 계정 만들고 전화번호 인증까지…메타, 왓츠앱 설정 AI에 맡긴다

메타가 기업용 왓츠앱을 구축할 때 필요한 반복적인 설정 작업을 인공지능(AI) 에이전트에 맡긴다. 개발자가 여러 관리 도구를 오가며 계정을 만들고 전화번호를 인증하던 과정을 AI와의 대화만으로 처리할 수 있게 했다. 15일(현지시간) 테크크런치에 따르면 메타는 AI 에이전트를 왓츠앱 비즈니스 플랫폼과 연결하는 '왓츠앱 비즈니스 툴스 MCP'를 공개했다. 클로드와 커서, 코덱스 등 AI 코딩 에이전트를 이용해 왓츠앱 비즈니스 메시징을 설정하고 관리할 수 있도록 지원한다. 기존에는 개발자가 개발자 콘솔과 메타 비즈니스 매니저, 응용프로그램인터페이스(API) 문서, 코드 편집기 등을 오가며 작업해야 했다. 앞으로는 원하는 작업을 AI 에이전트에 말로 설명하면 에이전트가 필요한 설정을 대신 수행한다. AI 에이전트는 기업의 왓츠앱 비즈니스 계정을 만들고 전화번호를 추가·인증하는 작업부터 클라우드 API 이용을 위한 번호 등록과 서비스 이용약관 상태 확인까지 처리한다. 메시지 작성과 점검에도 AI 에이전트를 활용할 수 있다. 기업이 필요한 메시지 형태를 설명하면 새로운 템플릿을 만들거나 기존 템플릿을 수정한다. 메시지와 웹훅이 제대로 작동하는지 시험하고 결제수단과 비즈니스 인증 상태 등 기존에는 문제가 발생해도 알아채기 어려웠던 항목도 확인할 수 있다. 이번 기능은 AI 에이전트가 외부 서비스와 연결돼 실제 작업을 수행할 수 있도록 하는 '모델 콘텍스트 프로토콜(MCP)'을 기반으로 한다. MCP 서버가 AI 코딩 에이전트와 왓츠앱 비즈니스 플랫폼 사이를 연결해 에이전트가 필요한 도구를 사용할 수 있도록 한다. 메타는 기존에도 광고 관리와 앱 설정 모니터링 등 자사 서비스를 AI 에이전트와 연결하는 MCP 서버를 제공해왔다. 이번에는 기업이 왓츠앱 비즈니스를 도입하는 과정까지 적용 범위를 넓혔다. 메타는 설정 과정에서 문제가 발생하면 자사의 또 다른 MCP 서버인 '메타 소셜 테크놀로지스 MCP'를 이용할 수 있다고 밝혔다. 이를 통해 AI 에이전트가 필요한 API 접점을 찾고 관련 문서를 검색하거나 오류 해결을 지원할 수 있다. 마크 저커버그 메타 최고경영자(CEO)는 지난 7월 실적 발표에서 "우리가 모두 여러 에이전트와 상호작용하는 미래로 나아가면서 왓츠앱과 다른 메시징 서비스가 점점 더 중요해질 것으로 생각한다"며 "곧 우리를 대신해 하루 24시간 일하며 목표 달성을 돕는 에이전트를 갖게 될 것"이라고 말했다.

2026.09.16 09:32김동원 기자

[인터뷰] "AI에서 누구도 소외되지 않게"…SKT, 일상 속 '실행형 AI' 만든다

SK텔레콤이 연말 선보일 '모두의 AI'를 챗GPT·제미나이처럼 답변 품질을 겨루는 범용 인공지능(AI)에 머물지 않고 병원 예약과 공공서비스 신청, 전화 대행까지 직접 처리하는 '실행형 AI 에이전트'로 차별화한다. 앱 사용이 익숙하지 않은 시니어도 전화와 문자로 AI를 이용하도록 해 AI 확산 과정에서 생기는 디지털 소외도 줄인다는 구상이다. 김지훈 SK텔레콤 AI사업본부장은 지난 14일 서울 중구 SK-T타워에서 진행한 인터뷰에서 "글로벌 기업과 동일한 경쟁을 하지는 않으려고 한다"며 "한국 국민들이 기존 AI 서비스를 사용하면서 아쉬웠던 부분을 더 잘 채우는 데 집중하고 있다"고 말했다. 정부의 모두의 AI 사업이 본격화된 뒤 연말 서비스 출시까지 주어진 기간은 약 6개월이다. 이미 챗GPT와 제미나이 등 글로벌 AI가 일상에 자리 잡은 만큼 SK텔레콤은 짧은 기간 안에 국민 눈높이를 맞춰야 한다. 김 본부장은 SK텔레콤이 기존 AI 서비스를 운영하며 쌓은 경험을 활용하는 동시에 여러 국내 AI 모델을 시험하고 있다고 설명했다. 특정 모델 하나로 모든 질문을 처리하기보다 일반 대화와 추론, 문서 작성 등 과업에 따라 강점을 가진 모델을 연결하는 방식도 적용한다. 다만 글로벌 AI와 같은 영역에서 성능 경쟁만 벌이지는 않겠다는 입장이다. 딥리서치나 추론 기반 답변을 그대로 따라가기보다 한국형 콘텐츠와 공공정보를 보강하고 이용자의 요청을 실제 행동까지 연결하는 '실행형 AI'에서 차별화를 꾀한다. 답변 넘어 예약·신청까지…'실행형 AI' 앞세운다 SK텔레콤이 앞세운 차별점은 실행형 에이전트다. 이용자가 정보를 묻고 답을 받는 데서 끝나는 것이 아니라 AI에 과제를 맡기면 필요한 절차를 거쳐 실제 업무까지 마치는 형태다. 회사는 앞서 굿닥 응용프로그램인터페이스(API)를 연결해 병원을 검색하고 예약하는 프로토타입을 선보였다. 연말 서비스에는 병원 예약을 비롯해 일상에서 반복적으로 사용하는 기능 가운데 일부를 실제 실행하도록 구현한다. 컨소시엄 참여 기업뿐 아니라 별도로 업무협약(MOU)을 맺은 기업들과도 API 연결을 확대하고 있다. 김 본부장은 실행형 AI가 확산되려면 이용자가 원하는 업무를 폭넓게 처리할 수 있어야 한다고 봤다. 영화관 예약은 되지만 음식점 예약은 안 되는 식으로 기능이 끊기면 지속적인 이용으로 이어지기 어렵다는 판단이다. 전화 서비스는 크게 두 가지 방식으로 구현한다. 이용자가 전용 번호로 전화를 걸어 AI와 직접 대화하거나, 앱에서 정보를 찾던 중 확인이 필요한 내용을 에이전트에게 대신 전화해 알아봐 달라고 요청하는 형태다. 일례로 이용자가 야간 진료가 가능한 병원을 찾은 뒤 현재 대기 인원을 물으면 검색만으로는 확인하기 어려울 수 있다. 이때 AI가 "직접 전화해서 확인해 드릴까요?"라고 묻고 이용자가 동의하면 병원에 전화를 걸어 정보를 확인하는 식이다. 식당의 콜키지 비용이나 별도 룸 이용료, 공공시설 세부 이용 조건처럼 검색 결과에 잘 나오지 않는 정보도 같은 방식으로 확인할 수 있다. 반대로 처음부터 전화로 AI에 요청하는 경우에는 별도 앱 없이 통화만으로 서비스를 이용하는 '앱리스' 경험도 가능하다. SK텔레콤 가입자가 아니어도 전화 기반 서비스를 이용할 수 있다. 전용 전화번호를 활용해 KT와 LG유플러스 가입자까지 통신사 구분 없이 AI 에이전트에 접근할 수 있도록 할 방침이다. 서비스는 현재 기본적으로 무료 제공하는 방향을 검토하고 있다. 김 본부장은 "이용자가 AI와 통화하는 음성 처리 자체에 별도 비용을 부과할 계획은 없다"며 "기본 통화는 각 이용자의 요금제 범위에서 처리하는 방안을 고려 중"이라고 말했다. "AI에서 시니어 소외되지 않게"…전화·문자로 문턱 낮춘다 전화와 문자를 활용하는 데는 AI 확산 과정에서 생길 수 있는 디지털 격차를 줄이려는 의도도 담겼다. 김 본부장은 통신 서비스의 중심이 음성에서 데이터로, 다시 AI로 옮겨가는 과정에서 기존 이용자가 뒤처져서는 안 된다고 강조했다. 그는 "AI에서 오히려 소외되지 않게 하기 위해서 우리는 AI를 더 잘해야 된다고 생각한다"고 말했다. 새로운 기술에 이용자를 맞추기보다 이들이 익숙한 방식에 AI를 얹겠다는 접근이다. 스마트폰 앱 사용이 어려운 시니어에게 별도 앱 설치를 요구하기보다 전화로 AI를 불러 필요한 일을 맡길 수 있도록 할 방침이다. 택시 호출이 대표적인 사례다. 스마트폰 앱 이용에 익숙하지 않은 고령층이 전화로 택시를 요청하면 AI 에이전트가 호출까지 이어준다. SK텔레콤은 업무협약을 맺은 티머니모빌리티 등과 생활 밀착형 기능을 넓혀갈 방침이다. 현재 제공 중인 케어콜 서비스에는 거대언어모델(LLM)을 접목한다. 정해진 시나리오에 따라 정보를 주고받는 수준에서 벗어나 보다 자연스럽게 대화할 수 있도록 고도화하는 방향이다. "신청해야 받는 공공서비스"… AI가 먼저 찾아준다 공공서비스에서는 기존 정부24와 다른 이용 경험을 만드는 데 초점을 맞춘다. 이용자가 필요한 혜택을 이미 알고 찾아가 신청하는 방식에서 나아가 조건에 맞는 지원책을 AI가 먼저 찾아 알려주는 식이다. 청년 지원이나 복지 정책처럼 대상자가 조건을 충족하면서도 제도를 몰라 신청하지 못하는 사례를 줄이겠다는 취지다. 이용자가 대상일 가능성이 있으면 신청 가능한 사업을 안내하고 필요한 절차까지 연결한다. 이를 위해 정부와 공공 API 연계도 협의하고 있다. SK텔레콤이 이용자의 정보를 모두 직접 보유하지 않더라도 신원을 확인한 뒤 정부 시스템에서 지원 대상 여부를 판단하고 결과를 연결하는 구조다. 김 본부장은 행정안전부와 보건복지부 등 관계 부처와 필요한 공공 API를 놓고 논의가 이어지고 있다고 전했다. 이미 구축된 공공서비스를 국민이 더 쉽게 알고 이용하도록 만드는 데 초점을 맞추겠다는 설명이다. 개인정보 맡기는 AI…"실행 직전 다시 확인" SK텔레콤이 실행형 AI를 실현하기 위해선 반드시 넘어야 할 과제가 있다. 개인정보 보호다. AI 에이전트가 발전하면서 개인정보와 권한을 어디까지 넘길 지가 새로운 과제로 떠올랐다. 병원 예약이나 공공서비스를 넘어 결제·금융 등으로 범위가 확대되면 이용자가 AI를 얼마나 신뢰할지가 서비스 확산의 관건이 될 수 있다. SK텔레콤은 컨소시엄에 참여한 AI 보안기업과 사내 정보보안 조직이 함께 에이전트 보안 체계를 마련하고 있다고 밝혔다. 레드팀을 꾸려 외부 공격이나 서비스 실행 과정에서 발생할 수 있는 취약점을 사전에 점검하고 보완하고 있다고 설명했다. 안전장치는 AI가 실제 행동에 나설수록 강화한다. 단순히 정보를 알려줄 때와 달리 예약이나 결제처럼 이용자를 대신해 업무를 처리할 때는 실행 전에 이용자의 동의를 다시 받는 식이다. 결제에는 별도의 인증 체계도 필요하다. SK텔레콤은 컨소시엄에 참여한 하나카드·신한카드와 에이전트 결제 실증을 논의하고 있다. AI에 결제 정보를 계속 맡기는 대신 필요한 순간에만 사용할 수 있는 일회용 키를 발급하는 방식도 검토 대상이다. 예컨대 AI가 택시를 호출한 뒤 요금을 결제하거나 유료 증명서를 발급하려 할 때 곧바로 실행하는 대신 "결제를 진행할까요?", "이 결제수단을 사용할까요?"처럼 이용자에게 다시 묻는 구조다. 금전 거래처럼 민감도가 높은 영역은 처음부터 범위를 넓히지 않고 위험이 낮은 서비스부터 단계적으로 확대한다. 잘못된 답변이나 실행 오류가 발생했을 때 사업자와 기술 공급자, 이용자 가운데 누가 책임질지도 앞으로 풀어야 할 문제다. SK텔레콤은 현재로서는 책임 주체를 일률적으로 정하기보다 AI 오류가 실제 피해로 이어지는 것을 막는 데 먼저 초점을 맞추고 있다. 김 본부장은 "에이전트 기술 발전 속도와 비교하면 관련 가이드라인과 표준 논의는 아직 초기 단계"라며 "다른 사업자들과 함께 기준을 만들어갈 필요가 있다"고 말했다. MAU보다 '다시 쓰는가' 본다…10월 중순 비공개 베타 SK텔레콤은 올해 모두의 AI 월간활성이용자(MAU) 목표를 500만명, 내년에는 1000만명으로 잡았다. 다만 내부에서는 MAU 자체보다 이용자가 서비스를 다시 찾는지와 실제 요청을 끝까지 처리했는지를 더 중요한 지표로 삼고 있다. 김 본부장은 MAU를 '결과 지표'로 봤다. 대신 첫 이용 후 7일 안에 다시 서비스를 사용하는 재사용률과 이용자가 요청한 업무를 AI가 실제로 마쳤는지를 나타내는 '실행 완수율'을 주요 과정 지표로 관리한다. 서비스는 하나의 AI 모델에만 의존하지 않는다. SK텔레콤은 여러 국내 모델의 대화·추론·작성 능력을 비교해 이용자의 요청에 맞는 모델로 연결하는 오케스트레이션 기술을 적용하고 있다. 실제 시험에서도 한 모델이 모든 업무에서 가장 높은 성능을 보이지는 않았다. 자기소개서 작성은 문서 작성에 강한 모델로, 일상적인 대화는 멀티턴 대화 성능이 뛰어난 모델로 보내는 식으로 과업을 나눠 처리한다. 우선 국산 모델을 최대한 활용하되 품질을 확보하기 어려운 일부 영역에서는 외산 모델 활용도 검토한다. 출시 일정도 구체화했다. SK텔레콤은 10월 중순 일부 이용자를 대상으로 비공개 베타 서비스를 시작해 답변 품질과 사용성을 점검한 뒤 12월 정식 서비스를 내놓는다. 연말에는 범용 챗봇과 공공 AI 비서, 실제 업무를 처리하는 일부 실행형 에이전트를 함께 선보인다. 서비스는 앱과 전화·문자로 제공한다. 앱은 새로 개발하고 있으며 기존 에이닷과 어떤 관계를 가져갈지는 여러 방안을 놓고 내부 검토를 이어가고 있다. 김 본부장은 "결과적으로 연말에 얼마만큼 좋은 서비스를 내느냐가 정말 중요한 부분인 것 같다"며 "이를 위해 모든 역량을 모아 최선을 다할 것"이라고 말했다.

2026.09.16 09:01김동원 기자

AI 에이전트끼리 스테이블코인으로 결제하는 미래 '성큼'

인공지능(AI) 에이전트와 AI에이전트 간 스테이블코인으로 결제하는 날이 머지 않은 것으로 관측된다. 카카오페이는 15일 에이전틱 결제 기술에 관한 기술 검증(PoC)을 완료했다고 밝혔다. 이번 기술 검증에서 다른 기업과 차별화된 점은 구매뿐만 아니라 판매까지 모두 AI에이전트가 해냈다는 점이다. 이용자가 AI에이전트에게 구매 권한과 결제 한도 등을 설정한 지갑을 부여하면 스테이블코인을 활용해 결제를 진행한다. 여기에 판매자도 외부 AI에이전트에게 결제 요청을 받았을 때 스테이블코인 결제와 정산을 할 수 있도록 했다고 카카오페이 측은 설명했다. 특히 이 기능은 스테이블코인 결제·정산을 쓰는 판매자를 위한 부가적 수익이 될 수 있다고 카카오페이 측은 보고 있다. 다양한 데이터를 AI에이전트에 팔 수 있다는 것이다. 수익화 기능을 통한 판매·정산 내역은 카카오페이가 제공하는 전용 대시보드에서 확인할 수 있다. 기술 구현은 리눅스 재단이 발족한 'x402재단' 웹 결제 프로토콜을 기반으로 이뤄졌다. 구매자는 카카오페이 앱 사용자 경험 그대로 가져갈 수 있도록 구현했으며, 판매자는 수익화 기능을 설치하기만 하면 된다. 카카오페이는 국내 디지털 자산 규제 정책에 따라 사용자 보호 장치를 강화하며, 에이전틱 결제 상용화와 보급에 나설 계획이다. 카카오페이는 “에이전트끼리 거래하며 구매자와 판매자 간 편익을 높이는 양방향 에이전틱 커머스 기술적 기반을 마련했다"며 "카카오페이 결제 환경과 카카오뱅크 은행 시스템에서 스테이블코인 등 디지털 자산이 국내 초기 생태계에서 더 활발히 돌 수 있도록 인프라 구축을 이끌 것"이라고 말했다.

2026.09.15 14:32손희연 기자

AI의 '뱅크런 버튼'…인간이 누르기도 전에 끝난다

지난 2010년 5월 6일 오후. 뉴욕 증시가 단 5분 만에 1000포인트 가까이 폭락하며 1조 달러 자산이 공중분해 됐습니다. 역사상 최초 알고리즘 발작이라 불리는 '플래시 크래시(Flash Crash)'입니다. 당시 고빈도매매(HFT) 프로그램이 밀리초(ms) 단위로 매도 주문을 추종하며 폭락이 도미노처럼 확산됐습니다. 16년이 지난 2026년 현재, 이보다 수천배는 더 빠르고 치명적인 리스크 임계점에 도달해 있습니다. 바로 인공지능(AI) 에이전트의 자율적 초고속 뱅크런입니다. 인간의 뇌가 위기를 인지하고 마우스를 움직여 '거래 정지' 버튼을 누르는 데 걸리는 시간은 아무리 빨라도 1~2초입니다. 반면 24시간 끊김없이 작동하는 온체인 생태계에서 수만 개 AI 에이전트가 동시에 패닉에 빠지는 시간은 마이크로초(μs) 단위에 불과합니다. 인간의 서킷 브레이커가 작동하기도 전에 시장이 완전히 바닥날 수 있습니다. 기계 패닉, 인간 인지 속도 초월 그동안 AI 에이전트가 자율적으로 최저가 환율을 찾고, 청구서 없이 0.1원 단위 초미세 결제를 집행하는 기술만 논해왔습니다. 하지만 자율성이 극대화된 경제 주체가 수만 개 동시 구동될 때 리스크 전이 속도 또한 인간의 상식을 파괴합니다. 전통 금융 시장의 서킷 브레이커는 '인간의 시간'에 맞춰져 있습니다. 비정상적인 폭락이 감지되면 거래소 컴퓨터가 경보를 울리고, 인간 관리자가 상황을 판단한 뒤 시스템을 정지시킵니다. 온체인 디파이(DeFi) 프로토콜 역시 마찬가지입니다. 하이퍼네이티브 같은 보안 봇이 멤풀을 감시하다가 이상 징후를 포착하면, 거버넌스 위원들이 멀티시그 지갑의 열쇠를 모아 비상 정지 컨트랙트를 실행합니다. 이 과정에 최소 수초에서 수분이 소요됩니다. 문제는 AI 에이전트 눈에는 이 몇 초의 시간이 영원에 가깝다는 점입니다. 만약 특정 원화 스테이블코인의 담보 예치 은행에 이상이 생겼다는 가짜 오라클 데이터 피드가 입력되거나, 스마트 컨트랙트의 마이너 버그가 온체인에 노출되는 순간, 자금줄을 쥐고 있던 AI 에이전트 'A'는 즉각 리스크 관리 프로토콜에 따라 보유 자산을 전액 매도합니다. 이 트랜잭션이 블록에 기록되는 순간 온체인 유동성 풀의 균형이 깨지며 가격 슬리피지가 발생합니다. 이를 실시간 모니터링하던 AI 에이전트 'B', 'C', 'D'는 알고리즘에 설정된 손절매(Stop-loss) 라인을 통과하게 되고, 마이크로초 단위로 연쇄 투매를 집행합니다. 인간 리스크 관리자가 커피 한 모금을 마시기 위해 컵을 드는 사이에 스테이블코인의 페깅이 무너지고 뱅크런이 종료되는 것입니다. 무수한 AI, 동일 데이터 활용 원인...공격 취약 AI 에이전트 뱅크런이 기존 단순 고빈도매매 알고리즘 폭락보다 훨씬 위험한 이유는 기계가 '컨텍스트(맥락)'를 읽고 판단한다는 점에 있습니다. 2010년 HFT 프로그램은 단순히 호가창 거래량과 가격 변동 수치만을 보고 기계적으로 반응했습니다. 반면 지금의 에이전트는 언론 기사, 미국 연방준비제도 의장의 연설 텍스트 스크랩, SNS 여론, 온체인 데이터 오라클을 종합적으로 분석해 자율적인 투자 결정을 내립니다. 만약 악의적인 공격자가 특정 스테이블코인 준비금 금고가 해킹당했다는 정교한 가짜 뉴스를 생성하고, 이를 AI 에이전트들이 주로 크롤링하는 온체인 데이터 인프라에 주입했다고 가정해봅시다. 기계는 인간이 팩트체크를 시작하기도 전에 "확률적 리스크가 99%를 초과했다"고 결론짓고 탈출구를 향해 질주합니다. 인터넷에 연결된 무수한 지능형 기계가 동일한 데이터 소스를 바라보며 한 방향으로 쏠릴 때 발생하는 '초고속 집단 패닉'이 '에이전틱 블랙 스완(Agentic Black Swan)'의 구조적 실체입니다. 인간개입 배제, 자율 통제 규칙 만들어야 인간의 손이 닿지 않는 마이크로 초의 폭주를 어떻게 제어할 수 있을까요? 해답은 인간 관리자 개입을 배제하고 지갑 자체와 스마트 컨트랙트 계정 레이어 내부에 '자율 통제 규칙'을 하드코딩하는 것입니다. 계정 추상화(EIP-4337) 기술이 단순한 사용자 경험 개선을 넘어 리스크 관리의 핵심 인프라로 격상되는 지점입니다. 비코노미(Biconomy), 세이프, 제로디브(ZeroDev) 등 현대적인 온체인 지갑 아키텍처는 스마트 컨트랙트 내부에 다음과 같은 이중 자율 방어선을 구축할 수 있습니다. 먼저 시간당 거래량을 제한하는 프로그래밍입니다. AI 에이전트 지갑에 '1분간 누적 지출액은 전체 자산의 최대 5%를 초과할 수 없다'는 규칙을 컨트랙트 레벨에서 강제합니다. AI가 전액 매도 트랜잭션을 날리더라도 지갑 자체가 이를 거부해 집단 투매 속도를 강제로 '인간의 시간'으로 지연할 수 있습니다. 오라클 회로 차단기를 내장하는 방안도 있습니다. 지갑이 솔버 네트워크와 상호작용할 때 가격 데이터 단기 변동폭이 ±10%를 초과하면, 세션 키 서명 권한을 스마트 컨트랙트가 온체인에서 즉시 잠금 처리합니다. AI 손발을 묶어 사태가 파악될 때까지 자금을 안전하게 보존하는 구조입니다. 한국형 자율 리스크 통제망 설계해야 미국의 지니어스액트 통과와 코인베이스 에이전틱 월렛 소프트웨어개발키트(SDK) 출시 이후, 글로벌 자율 결제 인프라는 무서운 속도로 USDC 기반 달러화 루트를 밟아가고 있습니다. 만약 국내 핀테크 인프라와 AI 빌더가 '초고속 뱅크런 리스크'에 대한 선제적인 아키텍처 방어 메커니즘을 갖추지 못한다면, 금융당국은 규제 봉쇄라는 악수를 둘 수밖에 없습니다. 리스크가 두려워 문을 닫아버리는 촌극이 벌어지는 것입니다. 스테이블코인 정산망(Ezys)이 추구하는 진정한 가치는 단순히 빠른 환전이 아닙니다. 원화 스테이블코인 유동성 풀에 AI 에이전트가 진입할 때 화이트리스트 검증과 실시간 사후 행동 제재(슬래싱)를 오프체인 모니터링 봇과 온체인 스마트 컨트랙트로 유기적으로 엮어내는 '한국형 자율 리스크 통제망'을 설계하는 데 있습니다. 위험을 제어할 수 있다는 기술적 자신감이 확립될 때 비로소 제도권 금융기관과 규제당국이 기업 가상자산 계좌와 원화 스테이블코인 발행 고속도로를 열어줄 수 있기 때문입니다. 기계 폭주를 코드 레벨에서 완벽하게 통제할 수 있는 프레임워크를 선제적으로 구축해야 디지털금융 주권 싸움에서 승리할 수 있을 것입니다. *본 칼럼 내용은 본지 편집방향과 다를 수 있습니다. • 2025 ~ 현재: 저자 • 2023 ~ 현재: 수호아이오 사업 및 전략 고문 • 2018 ~ 2023: 람다256 대표이사 • 2016 ~ 2018: SK텔레콤 전무이사 (서비스 플랫폼) • 2008 ~ 2016: 삼성전자 무선사업부 상무이사 (삼성페이, 챗온)

2026.09.11 09:30박재현 컬럼니스트

'모두의AI' 결과 이후…AI결제 생태계 만들어진다

과학기술정보통신부가 '모두의 인공지능(AI)' 프로젝트에 SK텔레콤과 카카오, KT 컨소시엄을 선정한 가운데, 컨소시엄에 속한 기업들이 속속 세부 계획을 실행에 나서고 있다. SK텔레콤 컨소시엄에 속한 신한카드는 AI 결제 표준 수립 프로젝트를 진행한다고 10일 밝혔다. AI 에이전트가 상품 추천부터 구매까지 수행하는 '에이전트 페이(Agent Pay)'의 표준 규격을 SK텔레콤과 함께 만든다는 부연이다. AI 에이전트와 대화를 나눈 후 앱에서 나가지 않아도 결제까지 가능하도록 한다는 것이다. 특히 신한카드는 AI가 사용자를 대행해 결제를 실행할 때 나올 수 있느 보안 리스크 등을 예방하는데 집중한다. AI 오작동이나 챗봇 해킹으로 인한 부정 결제 시도를 실시간 이상거래탐지시스템(FDS)을 통해 감지할 예정이다. 또 에이전트의 오구매나 시스템 오류로 인한 보상 및 분쟁 해결 체계도 만든다. 신한카드 관계자는 “AI가 결제 주체로 참여하는 에이전틱 커머스 시대에 카드사의 역할은 더욱 막중해질 것”이라며, “SK텔레콤과의 협업을 통해 대한민국 AI 결제의 표준을 수립하고, 고객이 안심하고 이용할 수 있는 차세대 금융 생태계를 만들어 가겠다”고 말했다.

2026.09.10 10:35손희연 기자

"5년 못 푼 자동차 도장 문제, 10분 만에 해결"…앤트로픽이 제시한 AX 생존법

"5년간 원인을 찾지 못했던 자동차 도장 문제를 인공지능(AI)이 10분 만에 해결했습니다. 다양한 차종의 도장 관련 이력과 오래된 공정 문서 등 분산된 정보를 AI가 연결·분석해 해결의 실마리를 찾아낸 사례입니다." 최기영 앤트로픽 한국 대표는 8일 서울 코엑스에서 열린 삼성SDS '리얼 서밋(REAL Summit) 2026' 키노트에서 "AI 전환의 성패는 단순한 업무 자동화가 아니라 기업의 복잡한 데이터를 연결해 실질적인 사업 문제를 해결하고 이를 빠르게 제품과 운영에 반영하는 데 달려 있다"고 강조했다. 그는 AI 활용이 개인 생산성 향상과 업무 프로세스 혁신을 넘어, AI 네이티브 제품과 새로운 비즈니스 모델을 만드는 단계로 나아가야 한다고 밝혔다. 이어 명확한 사업 목표 설정, 현업 도메인 전문가 중심의 반복 검증, 검증된 AI 에이전트의 실제 업무 환경 확산을 기업의 'AX 생존법'으로 제시했다. 최 대표는 AI 기반 비즈니스 전환을 세 단계로 구분했다. 우선 구성원의 업무 생산성을 높이고 이어 AI 에이전트로 기존 업무 프로세스와 워크플로를 개선하는 단계다. 궁극적으로는 AI를 기반으로 한 제품을 출시하고 새로운 비즈니스 모델을 만드는 단계로 발전해야 한다는 설명이다. 그는 이 가운데 AI 네이티브 제품과 사업 모델을 만드는 단계가 가장 큰 사업 효과를 낼 것으로 전망했다. 앤트로픽 내부의 제품 개발 사례도 소개했다. 한 엔지니어가 주말 동안 초기 프로토타입을 만들고 3명으로 구성된 팀이 약 8주 만에 베타 제품을 출시했다는 것이다. 이후 약 5명의 인력이 사용자 피드백을 바탕으로 기능을 개선했으며 출시 뒤 48시간 동안 62건의 기능 개선을 반영했다. 현재도 이용자 의견을 받으면 24시간 안에 제품에 반영하는 것을 원칙으로 삼고 있다고 최 대표는 설명했다. 그는 "과거에는 기획과 요구사항 정의, 개발, 검수 과정을 거치며 제품 출시까지 수개월 또는 수년이 걸렸다"며 "이제는 소수 인력이 AI를 활용해 빠르게 시제품을 만들고 사용자 반응에 맞춰 실시간으로 개선하는 방식으로 제품 개발 주기가 바뀌고 있다"고 말했다. AI 도입 과정에서 안전성도 핵심 과제로 제시했다. 고도화된 AI 모델을 기업 현장에 적용할수록 예기치 못한 부작용이 발생할 수 있는 만큼, 모델 학습부터 기업 시스템 적용과 운영에 이르는 전 과정에서 안전장치를 갖춰야 한다는 것이다. 삼성SDS와 앤트로픽은 전략적 파트너십을 바탕으로 기업 고객의 AX 과제를 발굴하고 공동 사업을 확대할 계획이다. 앤트로픽이 프론티어 AI 모델 역량을 제공하고, 삼성SDS는 산업별 컨설팅과 기업 시스템 구축·운영 경험을 결합해 고객사의 AI 도입과 운영 확산을 지원하는 방식이다. 최기영 대표는 "명확한 비즈니스 목표와 성공 지표를 현업 전문가와 함께 설정하고, 검증된 활용 사례를 실제 운영 환경의 '프로덕션 에이전트'로 확장해야 한다"며 "삼성SDS와 함께 다양한 기업의 비즈니스 문제를 해결하는 AX 사례를 만들어가겠다"고 말했다.

2026.09.08 14:46남혁우 기자

Prev 1 2 3 4 5 6 7 Next