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'AI 거버넌스'통합검색 결과 입니다. (51건)

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SAS, 'AI 레디' 데이터 관리 고도화…"AI 경쟁력, 결국 데이터가 좌우"

[그레이프바인(미국)=남혁우 기자] SAS가 인공지능(AI) 경쟁력 강화를 위해 AI 레디 데이터 관리 고도화에 나섰다. 데이터 준비부터 활용까지 전 과정을 통합 분석과 AI 기반 자동화로 연결해 기업의 AI 신뢰성과 확장성을 높이겠다는 구상이다. AI 기능은 빠르게 늘고 있지만 실제 기업 현장에서는 데이터를 정리하고 통제하는 체계가 이를 따라가지 못해 프로젝트가 지연되거나 실험 단계에 머무는 경우가 적지 않기 때문이다. 자레드 피터슨 SAS 부사장과 수전 할러 시니어 디렉터는 28일(현지시간) 미국 텍사스주 그레이프바인에서 열린 'SAS 이노베이트 2026'에서 SAS 바이야(SAS Viya) 기반 데이터 관리 고도화 전략을 소개했다. 핵심은 데이터 워크플로우 전반에 거버넌스와 데이터 계보, 성능 관리 기능을 내장해 AI 확대 과정에서 통제력과 신뢰성을 유지하는 것이다. AI 확산 병목은 데이터… 설계부터 거버넌스 내장 세션에서는 기업들의 AI 도입 속도에 비해 데이터 환경 정비가 충분히 이뤄지지 못하고 있다는 점이 반복해서 언급됐다. 클라우드와 온프레미스가 혼재된 환경에서는 데이터가 흩어지고, 어떤 데이터가 믿을 만한지, 어떻게 쓰였는지 추적하기가 어렵다. 실제로 최근 IDC와 SAS의 공동 조사에 따르면, 기업의 49%가 분산된 클라우드 데이터 환경을, 44%가 거버넌스 미비를 AI 도입의 가장 큰 장애물로 꼽았다. 가트너 역시 AI에 적합한 데이터 부족으로 전체 AI 이니셔티브의 60%가 실패할 것으로 전망한 바 있다. 자레드 피터슨 부사장은 결국 AI의 성능 문제가 아니라 데이터 운영 문제로 현장 적용이 막힌다고 진단했다. 이에 SAS는 분절된 관리 도구를 임시방편으로 덧붙이는 대신, 플랫폼 설계 단계부터 데이터 접근과 준비 전 과정에 거버넌스와 감사 기능을 직접 내장하는 정면 돌파를 택했다. 비용·지연 없앤다…'데이터 이동 없는 분석' 실현 이날 발표에서 가장 눈길을 끈 부분은 플랫폼 간의 불필요한 데이터 이동과 복제를 없앤 '데이터 이동 없는 분석' 전략이다. 그간 기업들은 분석이나 AI 구동을 위해 데이터를 다른 곳으로 옮기는 과정을 거쳤고, 이는 필연적으로 지연 시간(Latency) 증가와 비용 상승, 보안 리스크로 이어졌다. SAS는 이를 해결하기 위해 가능하면 데이터가 있는 위치에서 바로 분석과 AI를 수행하는 구조를 내세웠다. SAS 스피디스토어는 SAS 바이야와 긴밀하게 통합된 클라우드 네이티브 분석 플랫폼으로, 분산된 데이터 환경에서 직접 분석과 AI를 실행해 불필요한 이동을 줄이고 성능을 대폭 향상시킨다. SAS 데이터 액셀러레이터를 통해 대규모 데이터 웨어하우스나 주요 클라우드 환경에서도 SAS 분석을 직접 실행할 수 있도록 지원 범위를 넓혔다. 덕DB(DuckDB)와 같은 최신 내장형 엔진을 지원해 파켓(Parquet), CSV 등 오픈 포맷 데이터에 대한 빠른 로컬 분석도 가능해졌다. 데이터 수명주기 전반에 코파일럿·합성 데이터 투입 SAS는 인간의 개입을 최소화하는 에이전틱 AI(Agentic AI) 워크플로우 역시 철저히 데이터 기반 위에서 작동한다는 점을 강조했다. 많은 AI 어시스턴트가 데이터가 준비된 이후에만 작동해 관리 감독의 공백이 생기는 점을 보완하기 위해, 데이터 수명주기 전반에 코파일럿과 에이전트를 투입한다는 구상이다. SAS 바이야 코파일럿 포 데이터 디스커버리는 사용자가 자연어로 신뢰할 수 있는 데이터와 분석 자산을 단 몇 초 만에 탐색하도록 돕는다. 개발자를 위한 SAS 바이야 코파일럿 포 코드 어시스턴스는 거버넌스가 적용된 환경 내에서 안전하게 SAS 및 파이썬 코드를 작성하고 개선하도록 지원해 반복적인 작업을 줄여준다. 이와 함께 민감한 정보 노출은 차단하면서도 실제 데이터의 통계적 특성을 고스란히 반영하는 합성 데이터 생성 도구 'SAS 데이터 메이커'도 소개됐다. 데이터 접근이 까다로운 부서 간에도 규제 리스크 없이 안전하게 AI 모델을 개발하고 테스트할 수 있는 장치다. 자레드 피터슨 부사장은 "인간의 개입을 최소화하는 에이전틱 AI 워크플로우로 전환이 가속화되면서, 이를 뒷받침할 현대적인 데이터 플랫폼은 이제 선택이 아닌 핵심 요구사항이 됐다"고 짚었다. 이어 "거버넌스와 신뢰성이 내장된 데이터 파운데이션을 통해, 기업들이 복잡성을 줄이고 AI의 실질적인 가치를 대규모로 실현할 수 있도록 지원을 아끼지 않겠다"고 강조했다.

2026.04.29 10:10남혁우 기자

"AI 거버넌스는 규제 아닌 경쟁력"…SAS, 'AI 내비게이터'로 기업 신뢰 구축

[그레이프바인(미국)=남혁우 기자] SAS가 인공지능(AI) 시대 기업 경쟁력의 핵심으로 '신뢰(Trust)'와 '거버넌스'를 제시했다. 단순한 원칙 제시에 그치지 않고, 조직 전반에 분산된 AI 모델과 자산을 중앙에서 통합 관리하는 특화 플랫폼을 통해 기업의 실질적인 AI 리스크 관리를 지원하겠다는 전략이다. 레지 타운센드 SAS 데이터 윤리 부문 부사장은 28일(현지시간) 미국 텍사스주 그레이프바인에서 열린 'SAS 이노베이트 2026'에서 'SAS AI 내비게이터(SAS AI Navigator)'를 공개했다. SAS AI 내비게이터를 통해 고객사가 규제 대응을 넘어 보다 투명하고 통제 가능한 AI 운영 기반을 마련하도록 돕겠다는 구상이다. AI 도입과 급증하는 불확실성, 핵심 차별화 요소는 신뢰 타운센드 부사장은 AI 기술의 빠른 확산이 기대와 함께 보안과 일자리, 의사결정 책임 문제를 둘러싼 불안과 불확실성에 대한 우려도 키우고 있다고 진단했다. 그는 "이런 우려는 급변하는 환경에서 자연스러운 반응"이라며 "불확실성의 시대에 기업이 지속 가능한 경쟁우위를 확보하려면 기술적 우위를 넘어 신뢰를 확보하는 것이 중요하다"고 설명했다. 또 AI 거버넌스의 목적은 기술 발전을 억제하는 규제가 아니라 실제 업무 환경에서 AI가 신뢰 가능한 방식으로 작동하도록 만드는 데 있다고 덧붙였다. 타운센드 부사장은 "완전한 자동화나 기술에 대한 맹신보다 중요한 것은 의사결정 과정 안에 인간의 판단력을 남겨두는 일"이라며 "결정적인 순간에 인간의 개입과 검토가 가능해야 AI를 실제 비즈니스 현장에 안전하게 적용할 수 있다"고 설명했다. 이는 AI 거버넌스를 단순한 규제 준수 수단이 아니라 기업 운영의 기본 인프라로 보겠다는 SAS의 문제의식과 맞닿아 있다. AI 도입 속도보다 누가 어떤 모델을 어떤 목적으로 활용하는지, 그 과정에서 어떤 위험이 발생할 수 있는지를 파악하고 관리할 수 있어야 한다는 것이다. 거버넌스 선언 넘어 실행 도구로…'SAS AI 내비게이터' 타운센드 부사장은 안전한 AI 활용을 실행하기 위해 거버넌스 특화 솔루션 'SAS AI 내비게이터'을 선보인다고 소개했다. AI 내비게이터는 조직 내 AI 모델과 자산 현황을 한눈에 파악할 수 있는 중앙 집중형 대시보드를 제공한다. 기업은 AI 내비게이터를 활용해 부서별로 흩어진 AI 자산과 잠재적인 관리 사각지대를 가시화하고 전사 차원에서 현황을 보다 체계적으로 점검할 수 있다. 어떤 모델이 어디에 적용되고 있는지 각 모델이 어떤 위험 요소를 안고 있는지 필요한 관리 기준이 반영되고 있는지를 통합적으로 살펴볼 수 있도록 지원한다. 그는 이를 통해 경영진이나 사업 부문 책임자도 조직의 AI 운영 현황과 위험 수준을 보다 쉽게 파악할 수 있다고 밝혔다. AI가 특정 기술 부서의 전유물이 아니라 전사적 리스크 관리 대상이 되고 있는 만큼, 경영진이 이해하고 판단할 수 있는 수준의 가시성을 확보하는 것이 중요하다는 설명이다. 타운센드 부사장은 "많은 기업이 거버넌스를 성장을 늦추는 부담으로 인식해 왔지만 오히려 실용적이고 도입 가능한 AI를 구축하는데 필수적"이라며 "단순히 원칙을 선언하는 것이 아니라 현장에서 실제로 작동하는 관리 체계를 구축하고 지원할 것"이라고 강조했다. 산업별 맥락에 맞춘 규제·정책 연계 지원 타운센드 부사장은 AI 거버넌스가 단일 기준만으로 해결될 수 있는 문제가 아니라고 지적했다. 금융업의 신용평가, 제조업의 품질 관리, 헬스케어 분야의 임상 데이터 분석은 AI가 적용되는 환경과 위험 수준, 요구되는 통제 수준이 각각 다르기 때문이다. 거버넌스 역시 산업과 업무 맥락에 따라 다르게 설계돼야 한다는 설명이다. 타운센드 부사장은 AI 내비게이터가 ISO 표준, 유럽연합 AI법, 기업 내부 정책 등 다양한 기준을 개별 활용 사례에 맞춰 연계해 관리할 수 있도록 지원한다고 밝혔다. 같은 AI 기술이라도 적용되는 산업과 업무에 따라 요구되는 설명 가능성, 검토 절차, 위험 관리 방식이 달라지는 만큼 획일적인 통제보다 맥락에 맞는 거버넌스 체계가 필요하다는 것이다. SAS의 접근은 문제가 발생한 뒤 수습하는 사후 대응보다 설계 단계에서 위험을 줄이는 사전 관리에 무게를 둔다. 특히 의료나 금융처럼 오류의 파급력이 큰 영역에서는 AI 도입 자체보다 어떤 통제 체계 아래에서 운영되는지가 더 중요하다는 점에서 거버넌스는 기업 경쟁력의 핵심 요소로서의 가치를 가진다는 것이다. 레지 타운센드 부사장은 "AI 거버넌스는 단순히 기술을 통제하는 것이 아니라 적절한 순간에 올바른 판단이 개입되도록 돕는 체계"라며 "기업들이 투명하고 안전한 환경에서 AI를 활용해 지속 가능한 비즈니스 우위를 확보할 수 있도록 지원하겠다"고 말했다.

2026.04.29 09:02남혁우 기자

"불확실한 AI, 단독 사용은 위험"…SAS, 사스포칼립스 해법은 '통제'

[그레이프바인(미국)=남혁우 기자] 인공지능(AI)이 기존 서비스형 소프트웨어(SaaS)를 대체할 것이란 이른바 '사스포칼립스(SaaSpocalypse)' 위기론에 대해 SAS가 정면 돌파에 나섰다. 기업 환경에서는 단 한 번의 오류도 비용 손실과 규제 리스크, 안전 문제로 이어질 수 있는 만큼, AI만으로 이뤄진 자동화 프로세스는 활용에 한계가 있을 수밖에 없다는 지적이다. SAS는 이에 대한 해법으로 강력한 통제와 검증 체계를 기반으로 한 기업용 AI 운영 모델을 제시했다. 브라이언 해리스 SAS 최고기술책임자(CTO)는 28일(현지시간) 미국 텍사스주 그레이프바인에서 열린 연례 기술 컨퍼런스 'SAS 이노베이트(SAS Innovate) 2026' 기조연설에서 "기업용 AI는 강력한 가드레일과 검증 체계 안에서 작동해야 한다"며 SAS의 대안을 소개했다. 동시에 그는 AI 시대에도 궁극적으로 중요한 것은 기술 자체가 아니라 결국 '사람'이라고 강조했다. 확률적 AI, 단독 사용은 위험…미션 크리티컬 특화 가드레일 필수 브라이언 CTO는 AI 에이전트만으로 구성된 자동화 프로세스의 위험성을 경고했다. 대형언어모델(LLM)과 같은 AI는 같은 질문에도 맥락과 상황에 따라 다른 답을 내놓을 수 있는 비결정론적 특성을 지닌다. 이런 특성 탓에 개별 단계에서 발생한 작은 오류가 연쇄적으로 누적되면 판단을 왜곡하고 복합 오류로 확산될 수 있다는 설명이다. 특히 기업 환경에서는 이런 불확실성이 단순한 오답에 그치지 않고 비용 손실, 규제 리스크, 안전 문제로 이어질 수 있다고 지적했다. 이 때문에 기업용 AI는 자유로운 생성 능력보다 예측 가능성과 검증 가능성, 운영 통제 체계를 우선해야 한다는 게 그의 판단이다. 그는 의료, 제조, 금융처럼 정확한 의사결정이 핵심인 미션 크리티컬 분야에서 AI 단독 활용은 특히 위험하다고 강조했다. 이어 기업용 에이전틱 AI가 실제 비즈니스 성과로 이어지려면 강력한 운영 통제와 거버넌스가 필수적이라고 거듭 밝혔다. 바이야, 분석 플랫폼에서 'AI 통제 플랫폼'으로 진화 브라이언 CTO는 이런 AI의 한계를 보완할 대안으로 SAS의 데이터·AI 플랫폼 '바이야(Viya)'를 제시했다. 바이야는 원래 기업 데이터를 통합·분석하고, 그 결과를 실제 의사결정으로 연결하는 분석 및 의사결정 플랫폼 역할을 해왔다. SAS는 여기에 생성형 AI와 외부 LLM, AI 에이전트 활용이 확대되는 흐름을 반영해 기존의 분석 신뢰성과 통제 체계를 AI 운영 전반으로 확장하고 있다고 설명했다. 과거 바이야가 데이터 분석과 모델 운영 중심의 플랫폼이었다면, 이제는 외부 AI가 개입하는 환경에서도 그 결과가 SAS의 검증된 분석 로직과 신뢰할 수 있는 데이터, 거버넌스 절차를 반드시 거치도록 만드는 통합 운영 플랫폼으로 진화하고 있다는 의미다. 이를 위해 SAS는 AI 통제력 확보를 위한 기능을 바이야에 추가했다. 'SAS 바이야 MCP 서버'는 클로드(Claude)와 같은 외부 LLM이 임의로 결과를 생성하거나 통제 체계를 우회하지 못하도록 막는다. 또 외부 AI 에이전트가 의사결정을 수행할 때도 반드시 SAS의 검증된 로직과 수치 데이터를 거치도록 강제하는 표준화된 안전장치다. 외부 AI 활용은 허용하되, 최종 판단은 SAS의 통제 가능한 프레임 안에서 이뤄지도록 설계했다. 'SAS 바이야 코파일럿'은 실제 분석 워크플로우 안에 깊숙이 내장돼 데이터 준비, 모델 해석, 결과 검토 등 업무 전반에서 인간 전문가와 협업하도록 설계됐다. AI가 단독으로 결론을 내리는 것이 아니라, 데이터 과학자 등 담당자가 실시간으로 결과를 확인하고 유효성을 검증하는 인간 개입형 체계를 전제로 한다. 'SAS 에이전틱 AI 액셀러레이터'는 기업이 자체 AI 에이전트를 설계하는 초기 단계부터 보안과 거버넌스를 내재화한다. 부서별 무분별한 AI 개발을 막고 사전에 정의된 베스트 프랙티스와 승인된 컴포넌트만 사용하도록 함으로써 통제 범위를 벗어난 AI의 등장을 원천 차단하겠다는 전략이다. 조직 내 AI 자산 한눈에 통제…'AI 내비게이터' 플랫폼 차원의 통제와 함께 기업 전반의 규제 준수를 지원하는 거버넌스 특화 솔루션도 이번 행사에서 공개됐다. 올해 3분기 마이크로소프트 애저 마켓플레이스에 출시될 'SAS AI 내비게이터'는 조직 내 LLM, 에이전트, 오픈소스 모델 등 다양한 AI 자산의 생애주기를 통합 관리할 수 있도록 설계된 SaaS형 솔루션이다. 브라이언 CTO는 "AI가 기업 시스템 안으로 들어올수록 중요한 것은 결과를 어떤 승인 체계와 거버넌스 위에서 작동하게 하느냐에 있다"며 AI 내비게이터를 통해 외부 규제와 기업 내부 정책을 개별 AI 활용 사례에 보다 손쉽게 적용할 수 있다고 강조했다. 디지털 트윈으로 의료 현장 혁신 브라이언 CTO는 생성형 AI가 기업이 보유한 수많은 기술 역량 가운데 하나일 뿐이라며, 진정한 기회는 여러 기술의 융합에서 나온다고 짚었다. 생성형 AI, 에이전틱 AI, 컴퓨터 비전, 합성 데이터 등이 결합될 때 조직 전체를 정밀하게 분석하고 개선할 수 있는 '디지털 트윈'이 완성된다는 설명이다. 대표 사례로는 에픽게임즈와 협력해 덴마크 최대 의료 멸균 서비스 기업 스테릴 센트럴의 코펜하겐 시설을 디지털 트윈으로 구현한 프로젝트를 소개했다. 공정 최적화 시뮬레이션 결과 겉으로는 병목처럼 보였던 승강기가 아니라 시스템 후반부 공정에서 실제 병목 현상이 발생하고 있다는 점을 찾아냈고 이를 개선해 운영 효율을 크게 개선했다는 설명이다 또 합성 데이터를 활용해 컴퓨터 비전 모델을 훈련시키는 '합성 비전' 기술도 선보였다. 이를 통해 현장 작업자들의 마스크와 가운 등 보호 장비 착용 여부를 높은 정확도로 식별하며 의료 현장의 안전 관리 수준을 한층 끌어올렸다고 소개했다. 브라이언 CTO는 강연 말미에 "사람이 여전히 중요할 것인가?(Will people matter?)"라는 질문을 던지며 기술의 본질을 되짚었다. 그는 1987년 우주비행사들이 우주에서 지구를 바라보며 국경이나 정치적 경계 없이 하나의 인류를 느꼈던 '조망 효과(Overview Effect)'를 언급하며 기술의 진정한 역할은 인간을 대체하는 것이 아니라 인간의 역량을 확장하는 데 있다고 강조했다. 브라이언 해리스 CTO는 "과거 인터넷이 그랬듯 AI 역시 사회를 재편한 뒤 결국 우리 일상 속으로 자연스럽게 스며들 것"이라며 "모든 혁신보다 오래 살아남는 것은 결국 사람이며 철저한 통제와 신뢰를 바탕으로 인간의 능력을 확장하는 것이 SAS가 추구하는 AI의 미래"라고 말했다.

2026.04.29 09:01남혁우 기자

시스원, 'ISO 42001' 인증 취득…AI 거버넌스 경쟁력 입증

시스원이 인공지능(AI) 경영 체계에 대한 국제 표준 인증을 확보하며 AI 거버넌스 경쟁력을 입증했다. AI 기술 확산과 함께 안전성과 신뢰성 확보 요구가 커지는 가운데 글로벌 기준 대응 역량을 높인다는 목표다. 시스원은 AI 경영시스템 국제 표준인 'ISO 42001' 인증을 취득했다고 28일 밝혔다. 이번 인증 수여식은 지난 22일 서울 강서구 마곡 사옥에서 진행됐다. 행사에는 이상훈 시스원 부회장과 김영주 대표, 이소영 DNV 비즈니스어슈어런스코리아 대표 등이 참석했다. ISO 42001은 AI 기술 확산에 따라 제기되는 예측 불가능성과 안전성 문제를 관리하기 위한 국제 표준이다. AI 시스템의 신뢰성과 규제 준수 여부를 평가하는 기준으로, 글로벌 차원에서 AI 거버넌스 체계 확립을 위한 움직임의 일환으로 도입됐다. 시스원은 자체 AI 솔루션 'AiWACS AIOps'를 기반으로 이번 인증을 획득했다. 해당 솔루션은 IT 인프라 데이터를 학습·분석해 서비스 성능과 장애를 예측하고 이상 징후를 사전에 감지하는 기능을 제공한다. 운영자 경험을 데이터 기반으로 전환해 운영 효율을 높일 수 있도록 지원한다. 회사는 인증 준비 과정에서 약 1년간 AI 솔루션 개발 단계부터 국제 기준을 반영해 설계했다고 밝혔다. 이번 인증을 통해 자사 AI 제품 신뢰성과 글로벌 규제 대응 역량을 동시에 확보했다는 평가다. 이상훈 시스원 부회장은 "AI가 산업 전반 혁신을 주도하는 동시에 윤리적 책임과 투명성 요구도 커지고 있다"며 "ISO 42001 인증은 지난해 ESG 인증 취득과 더불어 우리 AI 시스템이 체계적이고 책임감 있게 관리되고 있음을 객관적으로 입증하는 지표"라고 말했다. 이어 "국내에서 2번째라는 선도적인 취득과 글로벌 기준에서도 시작 단계의 인증으로 AI 거버넌스에 대한 충실한 준비와 대응력을 입증하게 됐다"며 "국내와 글로벌 시장에서 디지털 혁신을 선도하는 기업으로의 성장과 글로벌 기준에 부합하는 AI 거버넌스를 한층 강화해 나갈 것"이라고 강조했다.

2026.04.28 10:23한정호 기자

[기고] 미토스와 AI 거버넌스

챗GPT 등장 이후 인공지능(AI)과 신기술, 혁신적인 서비스의 개발을 해하지 않으면서도 이용자의 권리와 개인정보를 보호하려면 어떤 것을 고려해야 할 지에 대한 논의가 최근 활발해진 분위기다. 급변하는 정보사회에서 AI와 개인정보 보호에 있어 우리 사회가 취해야 할 균형 잡힌 자세가 어떤 것인지에 대해 법무법인 태평양 AI팀에서 [AI 컨택]을 통해 2주 마다 다뤄보고자 한다. [편집자주] 최근 AI 기업 앤트로픽이 공개한 '클로드 미토스' 모델이 법조계와 보안업계를 포함한 산업 전반에 큰 화두를 던졌다. 미토스는 사람이 찾지 못한 보안 시스템 취약점을 파악하는 탁월한 성능을 가지고 있다. 기존 AI가 사용자의 지시를 성실히 수행하는 역할을 했다면 미토스는 스스로 시스템 취약점을 찾아낼 뿐만 아니라 이를 공격하는 방법까지 고안해 내는 모델이다. 이러한 기술적 특이점은 우리로 하여금 그동안 구축해 온 규제 체계가 과연 새로운 기술에도 적용가능한지 고민하게 한다. 정보보안 체계가 이 수준의 지능적 위협에 안전한지, 기업이 법령상 보호조치를 준수한 것만으로 면책될 수 있는지가 문제다. 급변하는 기술 환경과 규제 동향에 비춰볼 때 새로운 기술의 등장에 발맞춘 법령 개정이나 제정 등이 필요한 것은 아닌지 살펴볼 필요가 있다. 현재 시행 중인 AI 기본법은 고위험 영역 AI 개발자에게 안전성 확보의무를 부과한다. 개인정보보호법에선 개인정보처리자에게 안전조치의무를 부과한다. 각 법령은 데이터의 유출·변조 방지를 위한 기술적·관리적 보호와 위험관리체계 구축과 같은 의무를 부과한다. 기관과 기업 등이 미토스와 같은 모델을 활용한다면 이들의 법령 준수 여부보다 AI가 생성하는 공격 코드에 적시에 대응할 수 있는 고도화된 기술적 보호조치를 했는지로 판단하는 것이 타당하다. 진정한 기술 발전은 규제와 진흥 균형에서 나온다. 과도한 규제는 국내 기업의 발목을 잡을 수 있지만 명확하고 합리적인 기준은 기업들이 예측 가능한 환경하에 놓이도록 한다. 기업이 수행할 역할을 정해줌으로써 혁신의 돛이 될 수 있다. 이를 위해 기업은 법령 체크리스트를 채우는 수준을 넘어 내부적인 AI영향평가 등을 투명하게 기록해야 한다. AI 진화는 거스를 수 없는 거대한 흐름이다. 15년 전 스마트폰 등장이 법조계 지형을 근본적으로 바꿨듯 미토스로 대변되는 고성능 AI는 우리 사회 보안과 프라이버시 패러다임을 다시 쓰기를 요구하고 있다. 여전히 가장 중요한 가치는 신뢰다. 기업은 자신의 AI가 안전하다는 것을 데이터와 거버넌스로 증명해야 하고 정부는 그 증명의 기준을 합리적으로 제시하며 혁신을 뒷받침해야 한다. 미토스가 던진 질문은 단순히 발전된 기술로 인한 위협과 공포가 아니다. 우리가 급변하는 이 거대한 변화를 감당할 만큼 책임 있는 시스템을 구축하고 있느냐는 법치주의적 성찰이다. 이제 속도 경쟁을 넘어 우리 사회가 수용 가능한 발전의 질을 고민해야 할 골든타임이다.

2026.04.24 17:00이강혜 컬럼니스트

AI 늘어나는데 통제는 뒷걸음…기업 '거버넌스 리스크' 커진다

인공지능(AI) 도입이 기업 전반으로 빠르게 확산되면서, 이를 통제하고 관리할 거버넌스 체계는 상대적으로 뒤처지고 있다는 지적이 나온다. 기술 확산 속도에 비해 의사결정 구조와 책임 체계가 정립되지 않으면서 '통제 공백'이 발생하고, 이는 비용·보안·운영 전반의 리스크로 이어질 수 있다는 분석이다. 5일 글로벌 컨설팅업체 딜로이트에 따르면 지난해 연매출 5억 달러(약 7550억원) 이상 기업 515곳을 대상으로 실시한 AI 인프라 설문조사 결과, 기업들의 AI 도입은 실험 단계를 넘어 본격적인 확산 국면에 진입한 것으로 나타났다. 특히 2028년까지 응답자의 70% 이상이 AI 학습·추론 전 과정을 통합한 시스템 'AI 팩토리'와 엣지 기반 AI를 대규모로 운영할 것으로 전망됐다. AI 활용 속도 역시 가파르게 증가하고 있다. 현재 31개 이상의 AI 파일럿 프로젝트를 운영 중인 기업 비중은 약 50% 수준이지만, 2028년에는 70%에 육박할 것으로 예상된다. 실제 운영 단계에 들어간 AI 활용 사례 역시 같은 기간 44%에서 67%로 확대될 전망이다. 이는 기업들이 파일럿과 운영을 동시에 확장하는 구조로 전환되고 있음을 시사한다. 문제는 이러한 확산 속도에 비해 기술 복잡성도 함께 급증하고 있다는 점이다. 응답자의 96%는 자사 AI 워크로드를 '중간 이상 복잡도'로 평가했으며 멀티모달·멀티에이전트 기반 고도화가 진행되면서 기술 난이도는 더욱 높아지는 추세다. 그럼에도 97%는 향후 3년 내 AI 확장이 가능하다고 답해 기대와 현실 간 괴리가 동시에 존재하는 것으로 나타났다. AI 사용량 증가를 보여주는 핵심 지표인 토큰 소비량도 급증하고 있다. 현재 기업의 30%는 월 100억 개 이상의 토큰을 사용 중이며 2028년에는 이 비중이 61%까지 확대될 전망이다. 일부 기업은 월 1000억 토큰 이상을 사용하는 대규모 소비 구조로 전환될 것으로 예상된다. 다만 토큰 소비 증가가 반드시 효율적 활용을 의미하는 것은 아니다. 딜로이트는 초기 단계에서 토큰 증가가 비효율적인 설계나 관리 부족을 반영할 수 있으며 이는 비용 증가와 직결될 수 있다고 지적했다. AI 확산이 곧바로 경쟁력으로 이어지기보다 비용 리스크로 전환될 가능성도 존재한다는 의미다. 인프라 측면에서도 대규모 투자 흐름이 확인된다. 현재 64% 기업이 AI 팩토리 구축을 시작했으며 2028년에는 88%까지 확대될 전망이다. 엣지 AI 역시 36%에서 72%로 증가할 것으로 조사됐다. 이에 멀티클라우드와 하이브리드 구조가 사실상 표준 아키텍처로 자리잡고 있다. 다만 이러한 확장과 관련한 제약 요인도 있다. 응답자의 51%는 경제 불확실성을 주요 리스크로 꼽았으며, 규제(48%), 조직 내부 문제(48%), 인재 부족(40%) 역시 AI 투자 확대를 제한하는 요인으로 지목됐다. 기술 확산과 동시에 구조적 리스크가 누적되고 있는 양상이다. 특히 거버넌스 공백 문제는 더욱 두드러진다. 현재 AI 인프라 의사결정의 51%는 최고정보책임자(CIO)·최고기술책임자(CTO) 등 IT 리더가 주도하고 있으며, 거버넌스 조직이 담당하는 비중은 15%에 불과하다. 기능 조직이나 전문 AI 조직 역시 각각 14%, 6% 수준으로 분산돼 있어 전사 차원의 통합 의사결정 체계는 아직 미흡한 상태라는 설명이다. AI 투자가 급증하는 상황에서 재무·운영 통제 체계도 뒤따르지 못하고 있다. 응답자의 86%는 향후 3년간 AI 인프라 예산이 증가할 것으로 예상했으며 평균적으로 3배 이상 확대될 것으로 전망됐다. 하지만 비용 관리, 가치 측정, 책임 분배 등 재무 거버넌스는 여전히 초기 단계에 머물러 있는 것으로 분석됐다. 인재 측면에서도 구조적 격차가 확인된다. IT 조직이 AI 확장을 위한 기술·재무 역량을 갖췄다고 응답한 비율은 81%였지만, 사업 및 제품 조직은 65%에 그쳤다. AI 확산이 조직 전반으로 이어지기 위해서는 기술뿐 아니라 운영·변화관리 역량까지 포함한 통합적 접근이 필요하다는 지적이다. AI 확산은 더 이상 기술 문제가 아니라 운영과 통제의 문제로 전환되고 있다. 인프라, 비용, 인력, 의사결정 구조가 복합적으로 얽히면서 이를 관리할 거버넌스 체계 부재는 기업 리스크로 직결되는 상황이다. 딜로이트는 "AI를 단순히 빠르게 확장하는 것을 넘어 재무적 규율과 운영 회복력, 명확한 책임 구조를 기반으로 확장하는 것이 중요하다"며 "향후 3년은 AI가 경쟁 우위가 될지, 구조적 비용 부담이 될지를 결정짓는 분기점이 될 것"이라고 강조했다.

2026.04.05 11:53한정호 기자

CIO 74% "AI 성과 못 내면 직무 위기"…투자수익·책임 압박 심화

전 세계 최고정보책임자(CIO) 10명 중 7명이 인공지능(AI) 성과를 단기간 내 입증하지 못할 경우 직무 위기에 직면할 수 있다고 인식한 것으로 나타났다. AI 도입 확산과 함께 성과 검증과 책임 요구가 동시에 강화되는 '책임의 시대'에 진입했다는 분석이 나온다. 18일 데이터이쿠가 발표한 '2026년 CIO의 커리어를 좌우할 7가지 AI 의사결정' 보고서에 따르면 전 세계 CIO의 71%가 올해 상반기까지 AI 성과를 입증하지 못할 경우 관련 예산이 삭감되거나 동결될 가능성이 높다고 답했다. 이번 조사는 글로벌 시장조사기관 해리스 폴과 함께 전 세계 9개국 CIO 600명을 대상으로 진행됐다. 보고서는 AI가 기업 경쟁력의 핵심 요소로 자리 잡으면서 CIO의 역할이 기술 도입을 넘어 성과 책임까지 확대되고 있다고 분석했다. 이번 조사 결과 CIO의 74%는 향후 2년 내 AI를 통해 측정 가능한 성과를 창출하지 못할 경우 자신의 직무가 위험해질 수 있다고 응답했다. 또 90%는 자신의 커리어가 AI 성과에 의해 좌우될 것이라고 인식하고 있었다. 이미 CIO의 95%는 이사회에 AI 성과를 보고하고 있으며 이 가운데 46%는 최소 월 1회 이상 관련 내용을 보고하는 것으로 나타났다. CIO의 85%는 자신의 보상이 AI 성과와 직접 연동될 것이라고 예상했으며 81%는 최고경영자(CEO) 역시 같은 기준이 적용될 것으로 전망했다. AI 도입 과정에서의 부담과 불확실성도 크게 나타났다. CIO의 74%는 최근 18개월 동안 선택한 AI 벤더나 플랫폼 결정에 대해 최소 한 번 이상 후회한 경험이 있다고 답했다. 62%는 CEO로부터 해당 결정에 대해 직접적인 질문이나 도전을 받은 경험이 있다고 밝혔다. 또 29%는 AI 성과를 충분히 설명하지 못해 반복적으로 정당성을 요구받은 경험이 있다고 응답했다. AI 투자에 대한 조직 내 인내심도 빠르게 줄어드는 것으로 조사됐다. CIO의 70%는 향후 12개월 내 AI 감사나 설명 가능성 관련 새로운 요구 사항이 등장할 것으로 예상했다. 85%는 설명 가능성 부족 등으로 인해 AI 프로젝트가 실제 운영 단계에서 지연되거나 중단된 경험이 있다고 답했다. 보고서는 "현재의 병목은 AI를 구축하는 데 있는 것이 아니라 이를 신뢰하고 관리하며 방어할 수 있음을 입증하는 데 있다"고 분석했다. 거버넌스 공백도 주요 위험 요인으로 지목됐다. CIO의 54%는 조직 내에서 승인되지 않은 '섀도 AI' 사용을 발견한 경험이 있다고 답했으며 82%는 직원들이 IT 부서의 통제 속도보다 빠르게 AI 애플리케이션을 개발하고 있다고 우려했다. 아울러 89%는 통제되지 않은 AI 접근이 심각한 기술 부채를 초래할 수 있다고 답했다. AI 에이전트 활용이 확대되는 가운데 관리 체계는 여전히 부족한 것으로 나타났다. CIO의 87%는 이미 AI 에이전트를 핵심 업무에 활용하고 있다고 답했지만, 전체 운영 상황을 실시간으로 파악할 수 있다고 응답한 비율은 25%에 그쳤다. AI 시장 변동성에 대한 우려도 제기됐다. CIO의 73%는 이른바 'AI 거품'이 붕괴될 경우 기업에 큰 혼란이 발생할 것으로 예상했으며 57%는 기업 생존 자체가 위협받을 수 있다고 답했다. 보고서는 올해를 AI가 경영 리더십을 시험하는 분기점으로 규정하고 설명 가능성, AI 에이전트 책임성, 기술 스택 유연성, 멀티 모델 거버넌스, 투자수익률(ROI) 증명 등 7가지 핵심 의사결정이 기업 경쟁력을 좌우할 것이라고 제시했다. 플로리앙 두에토 데이터이쿠 최고경영자(CEO) 겸 공동창업자는 "대부분의 조직이 예상했던 것보다 훨씬 빠른 속도로 실험 단계에서 책임 단계로 이동하고 있다"며 "압박은 현실적이고 시간은 촉박하지만 설명 가능하고 거버넌스가 가능한 AI 시스템을 구축하는 CIO에게 성공의 기회가 있다"고 말했다. 이어 "책임이 외부에서 강제되기 전에 스스로 설명하고 통제할 수 있는 AI 체계를 구축하는 것이 중요하다"고 강조했다.

2026.03.18 15:24한정호 기자

AI 활용 기업, 수익 효과 봤지만…"데이터 준비·거버넌스 미흡"

기업이 인공지능(AI)으로 수익·고용 확대 효과를 봤지만, 여전히 데이터·거버넌스 이슈에 발목 잡혔다는 조사 결과가 나왔다. 11일 스노우플레이크가 옴디아와 공개한 '생성형 AI와 AI 에이전트 투자대비효과(ROI)' 보고서에 따르면 글로벌 비즈니스 의사결정권자는 데이터와 거버넌스 문제 해결에 여전히 어려움 겪고 있는 것으로 나타났다. 해당 조사는 10개국 비즈니스 의사결정권자 2050명 대상으로 진행됐다. 조사 결과 전체 응답 기업 77%는 AI 도입 이후 채용이 증가했다고 답했다. 또 46%는 일부 직무 감소를 경험했다고 밝혀 AI가 일자리 감소와 창출을 동시에 유도하는 것으로 나타났다. 직무 변화 형태를 보면 응답자의 42%는 새로운 일자리가 창출됐다고 답했다. 11%는 직무가 사라졌다고 응답했으며 35%는 창출과 감소가 동시에 발생했다고 밝혔다. AI 도입 성숙도 역시 고용 효과에 영향을 미쳤다. 여러 AI 활용 사례를 보유한 조직 75%는 인력 측면에서 순긍정 효과를 경험했다고 답했다. 직군별로는 IT 운영, 사이버보안, 소프트웨어(SW) 개발 분야에서 고용 증가 효과가 두드러졌다. 반면 고객 서비스 지원, 데이터 분석 등 일부 직무는 감소 영향을 상대적으로 크게 받은 것으로 나타났다. 기업들은 AI 투자에서도 높은 수익을 경험하고 있는 것으로 조사됐다. 응답 기업은 AI 투자 1달러당 평균 1.49달러 수익을 거뒀다고 답했다. 초기 AI 도입 조직 가운데 92%는 긍정적 ROI을 기록한 것으로 나타났다. 또 향후 1년 동안 전체 기술 예산의 22%를 AI에 투자할 계획이라고 밝혔다. AI 확산 과정에서는 데이터 환경이 주요 병목으로 지목됐다. 응답 기업 96%는 AI 확장 과정에서 어려움을 겪고 있다고 답했다. AI 확산을 가로막는 요인으로는 데이터 사일로 해소, 데이터 품질 측정, AI 활용에 적합한 데이터 준비 등이 꼽혔다. 또 비정형 데이터 가운데 AI 활용 가능 상태라고 답한 조직은 7%에 그쳤다. 데이터 거버넌스도 주요 과제로 나타났다. 직원 57%와 임원 66%가 승인되지 않은 AI 도구를 사용하고 있다고 답했다. 60%는 데이터 인프라와 모니터링 SW 추가 투자가 필요하다고 밝혔다. 보고서는 AI 활용은 이미 기업 핵심 업무 전반으로 확산하고 있다고 봤다. IT 운영, 데이터 분석, 사이버보안 SW 개발 분야에서 활용도가 높은 것으로 조사됐다. 산업별로는 광고, 미디어, 헬스케어, 생명과학, 제조 기술 분야에서 AI 도입이 상대적으로 활발했다. 또 전체 코드 약 48%가 AI로 생성되는 것으로 나타났다. AI 코딩 도구를 활용하는 조직 82%는 코드 테스트와 버그 탐지 개선을 경험했다고 답했다. 80%는 전반적인 코드 품질이 향상됐다고 평가했다. 아나히타 타프비지 스노우플레이크 최고 데이터 및 애널리틱스 책임자는 "AI 영향은 모두 일률적으로 동일하지 않다"며 "AI를 얼마나 효과적으로 활용하느냐에 따라 생산성과 영향력이 크게 달라질 것"이라고 말했다. 이어 "가장 강력한 ROI 지표는 AI를 핵심 운영에 내재화하고 데이터 준비도와 거버넌스를 강화할 때 실현된다"고 밝혔다.

2026.03.11 13:23김미정 기자

인포뱅크, 생산성·사생활 보호 동시 구현 'AI 거버넌스' 제시

인포뱅크가 인공지능(AI) 시대 새롭게 정립한 기업용 AI 운영 기준을 앞세워 디지털 전환(DX) 가속에 박차를 가한다. 인포뱅크는 생산성 향상과 직원 사생활 보호를 동시에 실현할 수 있는 'AI 거버넌스' 설계 방안을 발표했다고 9일 밝혔다. 이번 발표는 기업 내 업무 효율화를 위한 DX가 빠르게 확산되면서 내부 대화와 활동 데이터 처리 방식에 대한 법적·윤리적 기준 마련이 필요하다는 문제의식에서 비롯됐다. 기업은 영업비밀 보호와 보안 유지를 위해 시스템을 관리·통제할 책임이 있지만, 동시에 헌법·통신비밀보호법·개인정보 보호법 등은 직원의 통신 비밀과 프라이버시를 엄격히 보장하고 있기 때문이다. 특히 당사자 동의 없이 대화 내용을 열람하는 행위는 원칙적으로 금지되며 보안 목적의 로그를 인사 평가 등 다른 용도로 활용할 경우 법적 분쟁으로 이어질 가능성이 크다는 게 회사 측 설명이다. 인포뱅크는 이러한 관리 권한과 사생활 보호 사이의 긴장 관계를 해소하기 위해 자사 AI 협업 플랫폼 '인세븐(IN7)'에 보안 통제와 프라이버시 보호가 내재된 구조적 거버넌스 설계를 적용했다. 인세븐은 단순히 기능을 추가하는 방식을 넘어 감청 가능성을 구조적으로 차단하는 시스템 아키텍처를 채택한 것이 특징이다. 관리자 권한을 조직 관리자와 보안관리자로 분리해 특정 개인이나 부서에 통제권이 집중되지 않도록 했다. 감사 체계 역시 대화 내용이 아닌 시스템 활동 기록 중심으로 설계해 개인정보 침해 요소를 최소화했다. 또 IP 접속 제한, 이용 시간 관리, 금칙어 마스킹 등 기업 운영에 필요한 보안 로그는 제공하면서도 관리자가 팀원의 대화 내용을 직접 열람하는 기능은 지원하지 않는다. 대신 구성원이 자신의 채팅 기록을 직접 확인하고 내려받을 수 있도록 해 통신비밀보호법상 리스크를 구조적으로 차단하고 최소 침해 원칙을 구현했다. 인포뱅크는 향후 산업별·직무별 특성을 반영한 AI 거버넌스 모델을 지속 고도화하고 국내외 규제 변화에도 유연하게 대응할 수 있도록 통제와 투명성 기능을 강화할 계획이다. 강진범 인포뱅크 최고기술책임자(CTO)는 "업무용 AI 도입은 단순한 기술 선택을 넘어 기업 거버넌스 설계의 문제"라며 "성능과 통제력을 강화하면서도 사생활 침해 우려를 불식시키는 구조를 갖춰야만 기업이 법적 안정성과 구성원의 신뢰를 동시에 확보할 수 있다"고 강조했다. 이어 "인세븐은 대화 내용을 감시하지 않고도 고도의 보안 관리가 가능한 플랫폼으로서 AI 시대 새로운 운영 기준이 될 것"이라고 덧붙였다.

2026.03.09 18:12한정호 기자

"직장인 86%, 업무에 개인 생성형 AI 이용…기업 거버넌스 체계 필요성↑"

직장인 10명 중 8명 이상이 개인이 사용하는 생성형 인공지능(AI) 도구를 업무에 활용하는 'BYOAI(Bring Your Own AI)' 환경이 국내 기업에서도 빠르게 확산되고 있는 것으로 나타났다. AI 활용이 실험 단계를 넘어 실제 업무 생산성 도구로 자리 잡고 있지만, 동시에 기업 차원의 정책과 관리 체계 등 AI 거버넌스 구축 필요성도 커지고 있다는 분석이 나온다. 6일 메가존클라우드가 발표한 'BYOAI와 함께하는 스마트워크' 보고서에 따르면 응답자의 86.0%가 생성형 AI 도구를 개인 또는 조직 차원에서 비공식적으로 활용 중인 것으로 조사됐다. 개인 차원의 소규모 사용이 43.5%로 가장 많았고 특정 부서에서 사용한다는 응답은 21.1%였다. 여러 부서에서 사용한다는 응답과 조직 전반에서 사용한다는 응답은 각각 10.7%로 나타났다. 이번 조사는 메가존클라우드가 IT월드·CIO와 공동으로 지난해 12월부터 올해 1월까지 국내 기업 IT 담당자 500여 명을 포함해 총 600여 명을 대상으로 진행됐다. 조사 결과 대부분 기업에서 공식 정책과 무관하게 생성형 AI가 업무에 활용되고 있는 것으로 확인됐다. BYOAI 확산 배경으로는 업무에 맞는 AI 도구 필요성이 가장 크게 작용했다. 응답자의 37.6%는 특정 업무에 적합한 AI 도구가 필요하기 때문에 개인 AI를 활용한다고 답했다. 회사가 제공하는 공식 AI 도구의 기능적 한계(36.7%)와 비용 효율성(33.6%)도 주요 이유로 꼽혔다. AI 활용 목적은 문서 업무가 가장 많았다. 문서 요약 및 보고서 작성이 60.6%로 가장 높은 비율을 기록했고, 데이터 분석 및 인사이트 도출이 46.1%로 뒤를 이었다. 이어 개발 및 프로그래밍 보조(38.4%), 기획·전략 수립 보조(33.8%) 등의 활용도 높은 것으로 조사됐다. 다만 기업 차원의 관리 체계는 아직 충분히 갖춰지지 않은 것으로 나타났다. AI 활용을 위해 가장 필요한 요소로는 AI 사용 정책 및 가이드라인 수립이 53.4%로 가장 많았고 조직 차원의 AI 거버넌스 체계 구축이 49.3%로 뒤를 이었다. 전사적 AI 거버넌스 및 리스크 관리를 담당하는 조직이나 인력이 없다는 응답도 35.4%에 달했다. 기업들이 가장 우려하는 문제는 데이터 보안이었다. 응답자의 68.2%는 기업 기밀 정보 유출과 데이터 통제 상실을 가장 큰 위험 요소로 꼽았다. 외부 AI 서비스에 의한 데이터 저장 및 학습 문제(41.8%), 개인정보 보호 위반 가능성(40.2%) 등도 주요 우려로 조사됐다. 실제 BYOAI를 전면 금지한 기업은 7.7%에 불과했다. 별도 통제나 제한 없이 사용하도록 하는 기업이 23.7%, 기본 보안 원칙을 준수하는 범위에서 활용을 권장하는 기업이 19.6%로 나타나 절반에 가까운 기업이 직원 자율에 맡기는 방식으로 대응하고 있는 것으로 분석됐다. 공성배 메가존클라우드 최고AI책임자(CAIO)는 "BYOAI 사용이 보편화되고 있는 만큼 활용 가치를 유지하면서도 관리 가능한 영역에 머무르도록 하는 AI 거버넌스 확보가 중요해졌다"고 말했다. 이어 "기업이 안전하고 효과적으로 AI를 활용하기 위해선 정책과 교육을 기반으로 민감정보 차단과 권한 관리, 감사 로그 및 사용 이력 기반 점검 체계 등 최소한의 데이터 통제를 갖춘 공식 AI 환경을 구축한 뒤 조직 운영 기준과 책임 체계를 단계적으로 고도화해야 한다"고 제언했다.

2026.03.06 10:54한정호 기자

[현장] 오픈AI 손잡은 AWS, 기업용 에이전틱 AI 강화…韓 생태계 전환 뒷받침

아마존웹서비스(AWS)가 챗GPT 개발사 오픈AI와 전략적 파트너십을 맺고 기업용 에이전틱 인공지능(AI) 시장 선점에 나선다. 양사는 아마존 베드록 기반 '상태 유지 런타임 환경'을 공동 개발하고 오픈AI 프런티어를 AWS 인프라에 통합해 개발부터 운영·거버넌스까지 아우르는 차세대 AI 에이전트 플랫폼을 구축한다는 전략이다. 김기완 AWS코리아 솔루션즈 아키텍트 총괄은 3일 서울 역삼 AWS코리아 오피스에서 열린 신년 기자간담회에서 "AI는 단순한 어시스턴트를 넘어 독립적인 비즈니스 역할을 수행하는 에이전트 단계로 진화하고 있다"며 "오픈AI와 협력해 기업들이 에이전트를 보다 안전하고 확장 가능한 방식으로 개발·운영할 수 있도록 지원하겠다"고 밝혔다. 김 총괄은 올해 핵심 기술 트렌드로 에이전틱 AI 확산을 꼽았다. 생성형 AI가 개별 모델 중심의 활용에 머물렀다면 이제는 여러 에이전트가 역할을 나눠 협업하는 멀티 에이전트 구조로 발전하고 있다는 설명이다. 특히 기업 환경에선 외부 거대언어모델(LLM)뿐 아니라 내부 데이터, 실시간 정보, 각종 업무 시스템과의 연동이 필수적인 만큼 단일 모델만으로는 한계가 있다는 점을 강조했다. 이를 위해 AWS는 '아마존 베드록 에이전트코어'를 통해 기업용 에이전트의 프로덕션 배포에 필요한 런타임·메모리·권한 관리·정책·코드 인터프리터·브라우저·옵저버빌리티·평가 기능 등을 통합 제공 중이다. 에이전트가 독립적으로 의사결정을 수행하되, 일정 금액 이상 환불과 같은 고위험 업무는 사람의 승인 절차를 거치도록 하는 등 거버넌스 체계도 함께 설계하도록 지원한다. 이번 오픈AI와의 협력은 이같은 에이전틱 플랫폼을 한층 강화하는 데 초점이 맞춰졌다. 양사는 아마존 베드록을 통해 상태 유지 런타임 환경을 공동 개발할 계획으로, 이는 에이전트가 컨텍스트를 유지하고 이전 작업을 기억하며 다양한 도구와 데이터 소스를 넘나들 수 있도록 지원하는 환경이다. 특히 AWS는 오픈AI가 지원하는 엔터프라이즈급 AI 에이전트 플랫폼 프런티어의 독점 제3자 클라우드 배포 파트너로 참여해 기업이 공유 컨텍스트와 내장 거버넌스를 갖춘 AI 에이전트 팀을 구축·운영할 수 있도록 지원한다는 목표다. 양사는 AI 워크로드 확대에 대비해 컴퓨팅 인프라도 대폭 강화한다. 오픈AI는 AWS 인프라를 통해 약 2기가와트(GW) 규모의 트레이니움 AI칩 용량을 활용하게 된다. 아마존은 오픈AI에 총 500억 달러(약 73조원)를 투자할 계획이다. 이를 통해 대규모 학습과 추론 비용을 낮추고 기업 고객이 별도 인프라 구축 없이 필요한 만큼 AI 성능을 활용할 수 있는 기반을 마련한다는 구상이다. 김 총괄은 에이전틱 AI 확산이 클라우드 마이그레이션 수요와도 맞물려 있다고 진단했다. 기업이 AI를 전사적으로 도입하려면 확장성과 보안을 갖춘 클라우드 환경이 필수적이라는 설명이다. AWS는 'AWS 트랜스폼'을 통해 기존 닷넷·자바·VM웨어 환경을 AI 기반으로 현대화하고 있으며 실제 국내 고객이 마이그레이션 기간을 절반으로 단축하고 비용을 30% 이상 절감한 사례도 소개했다. 또 개발 방식 자체를 AI 중심으로 재설계하는 'AI-개발 라이프사이클(DLC)' 방법론도 제시했다. 기존 애자일·워터폴 방식이 사람 중심 프로세스였다면, AI-DLC는 AI가 계획을 수립하고 인간이 이를 검증·보완하는 구조로 전환해 요구사항 정의부터 초기 버전 서비스 구현까지의 기간을 대폭 줄이는 접근법이다. 국내 AWS 고객 중 웅진씽크빅은 해당 방법론을 적용해 기존 대비 4주가량 개발 기간을 단축한 바 있다. AWS는 한국 시장에 대한 지원도 강화한다. 특히 김 총괄은 국내 기업들이 로보틱스·디지털 트윈 등 피지컬 AI 영역에 높은 관심을 보이고 있다고 언급했다. 그는 "피지컬 AI는 온디바이스뿐 아니라 클라우드에서의 대규모 학습과 데이터 관리가 병행돼야 한다"며 "국내 스타트업과 대기업이 글로벌 수준의 AI 서비스를 구현할 수 있도록 인프라와 플랫폼 차원에서 지원을 확대하겠다"고 밝혔다. 이어 "에이전틱 AI 시대의 경쟁력은 단순히 모델 성능이 아니라 이를 안전하게 운영하고 확장할 수 있는 플랫폼 역량에서 결정된다"며 "오픈AI와의 협력을 포함해 개발·운영·거버넌스를 아우르는 통합 에이전틱 AI 환경을 제공함으로써 한국 기업들의 AI 전환을 뒷받침하겠다"고 강조했다.

2026.03.03 13:32한정호 기자

[현장] 델 테크놀로지스 "AI, 기술 아닌 기업 문화의 전환"

"인공지능(AI)은 기술이 아니라 기업 전체를 갈아엎는 문화의 변화입니다." 윤원상 델테크놀로지스 상무는 26일 서울 마곡 LG사이언스파크에서 열린 'LG CNS AI 테크 서밋 2026'에서 이같이 말하며 AI를 단순 기술 도입 차원이 아닌 전사적 전략 전환의 문제로 접근해야 한다고 강조했다. 윤 상무는 이날 '2026년 AI 팩토리 전략'을 주제로 발표에 나섰다. "클라우드는 기술이 아니라 문화를 바꿨다"며 "AI는 IT를 넘어 기업 전체의 구조, 조직, 일하는 방식을 통째로 바꿀 더 큰 물결"이라고 말했다. 부서별로 개별 AI를 도입하는 방식은 위험하며 거버넌스를 먼저 세우고 단계적으로 추진해야 한다고 짚었다. 그는 AI 시대의 데이터 구조가 기존과 완전히 달라진다고 설명했다. 기존 RDBMS 기반의 행·열 중심 데이터가 아니라, 벡터 데이터베이스와 그래프 데이터베이스처럼 관계성과 의미 기반의 데이터 구조가 핵심 연료가 된다는 것이다. 이미지, 영상, 음성 같은 비정형 데이터와 노드 간 관계를 중심으로 한 그래프 구조까지 통합 관리해야 진정한 엔터프라이즈 AI가 가능하다고 밝혔다. 에이전틱 AI 시대에 대한 준비도 강조했다. 윤 상무는 "앞으로는 에이전트끼리 통신하며 의사결정을 내리는 멀티 에이전트 구조가 확산될 것"이라며 "이 경우 토큰 사용량은 기존 산정 대비 몇 배가 아니라 몇십 배, 몇백 배로 폭증할 수 있다"고 말했다. 이에 따라 기존 아키텍처를 재설계해야 할 가능성이 크다는 전망했다. AI 인프라의 회복 탄력성도 주요 화두로 제시했다. 그는 "지금은 AI가 없어도 업무를 할 수 있지만, 앞으로는 AI가 멈추면 ERP와 이메일, PC가 동시에 다운된 것보다 더 큰 충격을 줄 수 있다"고 경고했다. 단순 백업이나 재해복구를 넘어, AI 전용 복구 전략과 데이터 리커버리 체계가 필요하다고 설명했다. 국내 구축 사례도 소개했다. 한 대규모 제조사는 기존 수율 시스템에 AI를 접목하고 비정형·벡터·그래프 데이터를 통합한 데이터 레이크하우스를 구축해 생산성을 끌어올렸다. 또 다른 기업은 생성형 AI 플랫폼에 비정형 데이터를 결합해 운영 시스템을 3개월 만에 구축했다. 증권사는 투자자 대상 앱에 AI를 적용해 기업 실적 발표와 공시 정보를 요약 제공하는 서비스를 구현했다. 이들 사례의 공통 기반으로는 '델 AI 데이터 플랫폼'을 제시했다. 해당 플랫폼은 정형, 비정형, 벡터, 그래프 데이터를 한 곳에 저장하고 쿼리·연동까지 지원하는 어플라이언스 형태의 통합 아키텍처다. 윤 상무는 "AI 구축 속도를 좌우하는 것은 결국 데이터 통합과 인프라 완성도"라고 말했다. 그는 2026년을 엔터프라이즈 AI가 본격적으로 드라이브를 거는 해로 규정했다. 중앙 LLM 중심 구조에서 엣지 단의 마이크로 LM과 연결되는 분산형 구조로 진화하고 피지컬 AI, 즉 로봇과 연동하는 아키텍처까지 고려해야 할 시점이라는 설명이다. 윤원상 상무는 발표를 마무리하며 "AI는 선택이 아니라 기업 생존을 좌우하는 핵심 인프라가 되고 있다"며 "거버넌스부터 데이터, 인프라, 회복 탄력성까지 준비한 기업만이 AI 시대의 경쟁력을 확보할 수 있을 것"이라고 말했다.

2026.02.27 08:38남혁우 기자

[현장] IBM "AI 거버넌스, 규제 아닌 고객 신뢰 확보 요소"

"인공지능(AI) 거버넌스는 규제가 아닙니다. AI 확산 과정에서 고객 신뢰를 확보하기 위한 핵심 요소입니다." 김현태 IBM 전략고객본부 커스터머 석세스 엔지니어 차장은 26일 서울 마곡 LG사이언스파크에서 열린 'LG CNS AI 테크 서밋 2026'에서 AI 거버넌스를 단순한 통제 수단이 아닌 '신뢰 확보 체계'라고 강조했다. 김 차장은 발표 초반 은행, 병원, AI를 나열하며 공통점으로 '신뢰'를 제시했다. "은행이 신뢰를 잃으면 고객이 떠나고, 병원이 신뢰를 잃으면 환자가 떠난다"며 "AI도 신뢰를 잃으면 비즈니스 전반에 리스크로 작용한다"고 말했다. 기술 완성도만으로는 부족하며 신뢰를 설계하는 구조가 필요하다는 설명이다. 이어 글로벌 규제 환경을 짚었다. EU의 AI 관련 규제가 실제 시행 단계에 들어가면서 워터마크 표시, 신뢰성 확보 의무 등 구체 조치가 요구되고 있다고 설명했다. 국내는 '인공지능 기본법'을 통해 산업 육성과 신뢰성 확보를 함께 추진하는 구조라면 EU가 규제 중심으로 특히 투명성과 책임성에 초점을 둔 모델이라는 비교다. 김 차장은 많은 IT 리더가 우려하는 지점으로 '리스크 관리 체계 부족'을 언급했다. AI 블랙박스 문제, 프로세스 실패, 운영 중단 등의 배경에는 거버넌스 공백이 있다는 진단이다. 이를 해결하기 위해선 방향 설정, 지속적 모니터링, 규제 기준에 맞춘 관리라는 3단계 사이클이 반복적으로 작동해야 한다고 강조했다. IBM은 이에 대비한 '왓슨X 거버넌스'를 제시했다. 김 차장은 이 솔루션의 특징을 3가지로 설명했다. 첫째, 기획부터 개발, 운영, 모니터링까지 AI 전 과정을 하나의 플랫폼에서 통합 관리한다. 둘째, 위험을 사전에 식별하고 대응하는 선제적 리스크 관리에 초점을 둔다. 셋째, 규제 대응을 자동화하고 모델의 행동을 투명하게 검증할 수 있도록 설계됐다. 특정 모델이나 환경에 종속되지 않는 확장성도 강점으로 내세웠다. 주요 기능으로는 모델 인벤토리, 리스크 어세스먼트, AI 팩트시트, 옵저버빌리티가 소개됐다. AI 팩트시트는 모델 개발과 운영 전 과정을 자동으로 기록해 감사와 컴플라이언스 대응에 활용할 수 있도록 한 기능이다. 수작업 보고서가 아닌 시스템 기반 이력 관리 구조라는 점을 강조했다. 또한 AI 거버넌스는 특정 조직의 일이 아니라고 지적했다. 유스케이스를 등록하는 과제 담당자, 모델을 개발하는 AI 엔지니어, 승인과 규제 매핑을 담당하는 감사 및 컴플라이언스 팀이 하나의 플랫폼에서 협업해야 한다는 것이다. 각 단계의 활동과 변경 이력이 자동으로 기록되며, 이를 통해 가시성과 투명성을 확보할 수 있다는 설명이다. 실제 사례도 공유했다. 브라질의 한 은행은 AI 라이프사이클 전반을 자동화하고 실시간 규정 준수 모니터링 체계를 구축했다. 글로벌 IT 서비스 기업 인포시스는 AI 관리 시스템을 구축해 국제 표준을 충족하고 EU 규제 대응 체계를 마련할 수 있었다. 김현태 차장은 "AI 거버넌스는 더 이상 발전을 막는 규제가 아니라 책임감 있는 AI 확산을 위한 기반"이라며 "도구와 프로세스, 무엇보다 역할자 간 커뮤니케이션이 핵심"이라고 말했다. 이어 "AI 거버넌스는 다양한 이해관계자가 연결될 때 비로소 고객 신뢰를 확보할 수 있다"고 덧붙였다.

2026.02.27 08:38남혁우 기자

정부, 2030년까지 전 시스템 재해복구 구축…민간 클라우드 활용

지난해 국가정보자원관리원(국정자원) 대전센터 화재로 7천여 개 국가 시스템이 멈춰 서는 사태 이후 정부가 공공 정보 인프라 전반에 대한 대수술에 착수한다. 정부 시스템의 재해복구(DR)를 완료하고 민간 클라우드를 적극 활용하는 인공지능(AI) 정부 인프라로 재설계한다는 목표다. 정재웅 AI정부 인프라 거버넌스·혁신 TF리더는 25일 서울 중구 서울스퀘어에서 열린 국가AI전략위원회 제2차 전체회의에서 "2030년까지 1만 5000여 개 정부 정보시스템에 대해 등급별 DR 체계를 완비하고 국민 생명·안전과 직결된 핵심 시스템은 2028~2029년 내 전환을 완료하겠다"고 밝혔다. AI정부 인프라 거버넌스·혁신 TF는 지난해 국정자원 대전센터 화재 이후 이재명 대통령의 지시에 따라 정부 인프라 재설계를 추진해왔다. 대전센터로 중단된 국가 시스템은 완전 복구까지 95일이 걸린 바 있다. 이날 국가AI전략위원회 전체회의는 대한민국 인공지능 행동계획과 AI정부 인프라 거버넌스·혁신 추진 방향을 포함한 5개 안건을 심의·의결하기 위해 마련됐다. 정 리더는 이번 사태를 계기로 드러난 문제를 ▲공공 데이터센터 안전 기준 미흡 ▲재해복구 체계 구축 미비 ▲분산된 거버넌스 구조 등 세 가지로 진단했다. 그는 "서버 배터리 미분리 등 안전 기준이 민간 데이터센터·클라우드 대비 미흡했다"며 "국가 필수 시스템의 액티브-액티브 DR 체계가 제대로 구축되지 않았고 일부 DR도 기관별로 제각각 운영돼 공통 기준이 없었다"고 설명했다. 이어 "예산, 구축·운영, 보안 표준 권한이 분리돼 있어 위기 상황에서 총괄 관리 체계가 부족했다"고 덧붙였다. 이에 TF는 세 가지 축을 중심으로 AI 정부 인프라 혁신안을 마련했다. 우선 정부·공공 데이터센터의 안전 기준을 민간 수준으로 상향하고 화재가 발생한 대전센터는 2030년까지 폐쇄해 단계적으로 새로운 인프라로 이전한다는 계획이다. 아울러 DR 구축 기관에 대해 연 1회 이상 실전 훈련을 의무화해 재난 대응 역량을 제도화할 방침이다. 미래 인프라 설계 원칙으로는 ▲민간 투자 자원 적극 활용 ▲클라우드 기술 도입 ▲지역 분산형 인프라 구축을 제시했다. 이 방안에 맞춰 정부는 1만 5000여 개 국가 시스템을 국가망보안체계(N2SF) 기반 보안 등급(C·S·O)과 가용성 등급(A1~A4)으로 분류해 차등 관리할 계획이다. C(기밀)등급 데이터는 정부가 직접 관리하되, S(민감)·O(공개)등급은 민간 데이터센터와 클라우드를 적극 활용하도록 한다는 목표다. 특히 C등급 핵심 데이터는 대전에 신규 데이터센터 2곳을 구축해 액티브-액티브 체계로 운영하고 광주·대구·대전 등 기존 국정자원의 3축 인프라는 유지한다는 방침이다. 올해는 134개 시스템에 대해 DR 구축을 추진한다. 기획재정부의 '디브레인', 우정사업본부의 우편정보시스템, 행정안전부의 안전지도 시스템 등을 선도 프로젝트로 선정해 표준 모델을 만들 예정이다. 또 50여 개 시스템은 민간 클라우드로 이전해 DR을 강화할 계획이다. 거버넌스 측면에서는 예산·운영·표준 권한을 통합하는 방향의 개편을 추진한다. TF 이후에는 과학기술부총리 산하에 'AI 정부 인프라 거버넌스 혁신 추진단(가칭)'을 구성해 구체적 실행 방안을 마련할 예정이다. 정 리더는 "민간 클라우드와 데이터센터를 적극 활용해 보다 안전하고 유연한 AI 정부 인프라로 재설계하겠다"며 "구체적인 가이드라인 마련과 법·제도 정비도 병행해 실행력을 높이겠다"고 강조했다.

2026.02.25 11:21한정호 기자

"설계 업무에 집중"...다쏘시스템, 에노비아 AI로 규제 대응 자동화

[휴스턴(미국)=김미정 기자] "인공지능(AI) 시대 설계 거버넌스도 달라져야 합니다. 기업은 규제 준수를 사후 점검이 아닌 설계 단계 기본 조건으로 생각해야 합니다. 우리는 엔지니어가 거버넌스를 신경 쓰지 않아도 첫 작업 단계부터 규제를 자연스럽게 지킬 수 있도록 AI 기술로 지원할 것입니다." 야닉 오두아르 다쏘시스템 에노비아 연구개발(R&D) 부사장은 4일(현지시간)까지 미국 텍사스주 휴스턴에서 열린 '3D익스피리언스 월드 2026' 기자 간담회에서 '에노비아' 를 통한 거버넌스 자동화 중요성을 이같이 강조했다. 에노비아는 제품 수명주기 관리(PLM) 솔루션이다. 제품을 기획·설계·검증·변경·출시하는 전 과정을 통합 관리한다. 설계 도면뿐 아니라 변경 이력, 승인 절차, 협업 기록까지 함께 묶어 제품이 어떤 과정을 거쳐 만들어졌는지 추적할 수 있게 돕는다. 다쏘시스템은 최근 생성형 AI을 에노비아에 결합했다. 이를 통해 프로젝트 상태 업데이트나 변경 관리, 규제 대응 등 관리 업무를 자동화하는 기능을 강화하고 있다. 엔지니어는 행정·보고 작업에서 벗어나 설계와 개발에 집중할 수 있는 환경을 구축할 수 있다. 오두아르 부사장은 현재 엔지니어가 프로젝트 상태 업데이트를 비롯한 회의 기록, 변경 이력 관리, 규제 문서 대응 등 설계 외 업무에 과도한 시간을 쓰고 있다고 지적했다. 해당 작업은 필수적이지만 업무 가치 창출과 거리가 멀다는 판단에서다. 그는 "이같은 거버넌스는 AI를 통한 자동화가 가장 효율적"이라며 "에노비아에 AI 기술을 적용한 결정적 이유"리고 설명했다. 오두아르 부사장은 거버넌스 자동화 핵심은 '아우라(AURA)'라고 밝혔다. 아우라는 지난해 공개된 AI 버추얼 컴패니언이다. 에노비아에서 설계 변경과 작업 진행 상황을 실시간 감지할 수 있다. 사용자는 별도 입력 없이 프로젝트 상태를 자동 갱신할 수 있다. 엔지니어가 다음 작업을 선택하면 관련 데이터와 맥락 분석이 이뤄지며, 작업이 끝나면 제품 검증·출시 절차까지 자동 처리할 수 있다. 기록과 보고를 위해 별도 거버넌스 절차를 밟을 필요가 없는 셈이다. 오두아르 부사장은 사내 회의도 거버넌스 자동화 대상으로 짚었다. 아우라는 협업 설계 리뷰 과정에서 주요 결정사항을 인식해 회의록을 생성할 수 있다. 도출된 액션 아이템을 담당자와 우선순위, 일정 기준으로 구조화한다. 그는 "이는 단순한 음성·텍스트 변환이 아니다"며 "AI가 논의된 제품과 설계를 인식해 플랫폼 상 실제 객체와 연결해 주는 것"이라고 설명했다. 에노비아는 AI를 통해 설계 환경 거버넌스도 고도화할 수 있다. 오두아르 부사장은 "우리는 솔리드웍스 내 몰입형 경험을 통해 설계자를 거버넌스 중심으로 끌어올렸다"고 강조했다. 여기서 핵심 역할은 AI 버추얼 컴패니언 '레오(Leo)'가 맡는다. 레오는 설계 승인과 제품 출시 과정에서 필요한 기준과 절차를 자동으로 알려준다. 그는 "설계자는 복잡한 승인 단계를 단순화할 수 있다"며 "의사결정을 주체적으로 할 수 있다"고 말했다. 오두아르 부사장은 설계 변경 관리 영역에서도 거버넌스 자동화를 필수로 둬야 한다고 말했다. 실제 에노비아는 '아우라 체인지 매니저'를 통해 설계 변경이 미치는 영향을 즉시 파악할 수 있게 돕는다. AI는 변경 이력을 자동 기록하고 추적성을 유지할 수 있다. 그는 "이는 기업 차원 거버넌스 요건을 별도 관리 부담 없이 충족시킬 수 있다"며 "엔지니어링 변경 관리가 자연스러운 업무 흐름에 녹아드는 구조"라고 강조했다. 그는 설계 규제 준수 영역에도 거버넌스 자동화가 필요하다고 주장했다. 에노비아는 생성형 AI를 활용해 규제 문서를 버추얼 트윈 형태 요구사항 모델로 변환한다. 이를 설계 단계와 자동 연결해 대응하는 식이다 그는 "PDF로 제공되던 규제는 구조화된 온톨로지로 재구성된다"며 "AI는 어떤 설계 요소를 조정해야 규제를 충족하는지까지 제안할 수 있다"고 설명했다. 이어 "우리는 규제 준수를 사후 점검이 아닌 설계 단계 기본 조건으로 만드는 것이 목표"라고 강조했다.

2026.02.05 14:44김미정 기자

기업, AI 평가 기준 바꿔…"연구·개념보다 현업 성과 먼저"

올해 기업이 인공지능(AI) 성능 평가 기준을 연구·개념에서 현업 생산성과 운영 성과로 바꿀 것이라는 분석 결과가 나왔다. 26일 팀뷰어가 공개한 보고서에 따르면, 올해 기업은 AI 가치를 기술 진보가 아닌 업무 현장에서 체감되는 생산성 향상, 품질 개선, 결과물 변화로 판단할 것이란 전망이 나왔다. AI 투자 방향도 실험 단계를 넘어 일상 업무에 직접 연결되는 방향으로 재편될 것으로 나타났다. 팀뷰어는 이런 변화 핵심으로 에이전틱 AI를 제시했다. 범용 AI 모델이 아닌 기업 고유 데이터로 훈련된 전문 AI 에이전트가 고부가가치 업무를 수행하는 구조가 확산할 것이란 설명이다. 에이전틱 AI는 기존 사후 대응형 시스템을 넘어 예측과 자율 중심 운영을 지원한다. 시스템이 축적된 패턴을 학습해 이상 징후를 조기에 감지하고, 실시간 해결 방안을 제시하는 식이다. 팀뷰어는 자율형 AI 에이전트 확산 관문으로 데이터 거버넌스를 지목했다. 기술은 이미 준비됐지만, 업무 프로세스 재설계와 변화 관리 없이는 전사적 자율 에이전트 도입이 어렵다는 판단이다. 사이버 회복탄력성도 올해 핵심 경쟁력으로 제시됐다. AI와 클라우드 확산으로 위협 속도가 빨라지면서, 보안은 IT 기능을 넘어 핵심 비즈니스 역량으로 재정의되고 있다. 보안 전략 중심도 예방에서 가시성과 대응 속도로 이동하고 있다. 모든 침해를 차단하는 것보다 이상 징후를 얼마나 빠르게 인지하고 대응하는지가 기업 경쟁력을 좌우할 것이란 분석이다. 올리버 스테일 팀뷰어 최고경영자(CEO)는 "올해는 AI 투자 수익률이 이론이 아닌 실제 업무 현장에서 가시적으로 입증되는 해가 될 것"이라고 밝혔다. 얀 비 팀뷰어 최고정보보호책임자(CISO)는 "올해 사이버 보안은 IT 영역을 넘어 핵심 비즈니스 분야로 진화할 것"이라며 "경영진은 기술적 위협을 재무·운영적 영향으로 해석해야 한다"고 강조했다.

2026.01.26 16:00김미정 기자

SKT, AI기본법 시행 맞춰 'Good AI' 사내 캠페인 진행

SK텔레콤이 AI 기본법 시행에 맞춰 전사적인 AI 거버넌스 체계를 강화하고, 안전하고 신뢰받는 서비스를 만들기 위한 'Good AI' 사내 캠페인을 22일부터 시행한다고 밝혔다. SK텔레콤은 AI 기본법의 주요 내용과 프라이버시 준수 사항을 쉽게 정리해 구성원들과 공유하고 AI 서비스 신뢰성과 안전성을 체계적으로 관리하기 위해 지난해 9월 오픈한 'AI 거버넌스 포털' 활용 프로세스도 고도화했다. 회사 전 구성원의 일상 업무 속에 AI 거버넌스를 더 깊숙이 뿌리 내리게 하겠다는 목표다. SK텔레콤은 2021년 사람 중심을 핵심 이념으로 하는 'AI 추구 가치'를 정립하는 등 AI 윤리 경영을 선제적으로 추진해 왔다. 지난 2024년 3월 AI 거버넌스 원칙인 'T.H.E. AI'를 공개하고, 같은 해 4월에는 국내 통신사 최초로 AI경영시스템 국제 표준인 ISO/IEC 42001 인증을 취득하기도 했다. 'T.H.E. AI'는 ▲통신기술 기반의 연결과 신뢰를 의미하는 'by Telco' ▲사람을 위한 다양성과 포용, 인류의 복지 증진을 목표로 하는 'for Humanity' ▲윤리적 가치 중심의 결정 투명성과 윤리적 책임성을 강조하는 'with Ethics'의 약자로 SK텔레콤이 AI로 추구하는 특성과 목표, 가치를 담고 있다. SK텔레콤이 지난해 9월 오픈한 AI 거버넌스 포털은 'T.H.E. AI'를 기준으로 AI 서비스의 위험과 기회 요인을 분석하고, 위험 수준별 체크리스트 준수 여부를 진단할 수 있는 시스템이다. 아울러 SK텔레콤은 AI 기술 개발과 활용에 있어 이용자 프라이버시 보호와 AI 거버넌스를 연계하기 위해 지난해 12월부터 CPO가 관련 업무를 총괄하고 있다. 차호범 SK텔레콤 CPO는 “책임감 있고 신뢰 가능한 AI 개발과 활용을 위해 전사 역량을 결집하겠다”며 “안전한 AI를 통해 고객에게 더 나은 가치를 제공할 것”이라고 말했다.

2026.01.22 09:26박수형 기자

델 테크놀로지스 "내년 핵심 키워드는 거버넌스와 에이전트"

"기술이나 활용 사례만으로는 성공을 보장할 수 없습니다. 내년 기업과 정부가 인공지능(AI)을 활용한 가시적인 성과를 이루려면 명확한 '거버넌스' 확립이 무엇보다 중요합니다." 델 테크놀로지스 존 로즈 글로벌 최고기술책임자(CTO)는 11일 진행한 온라인 미디어 간담회에서 2026년 AI 기술 전망 및 시장 전략을 공유하며 이같이 강조했다. "거버넌스 없인 성과도 없다"…무질서한 도입 끝내고 우선순위 정해야 그는 내년을 관통할 5대 핵심 AI 키워드로 ▲거버넌스 ▲지식 계층 ▲자율 에이전트 ▲회복탄력성 ▲소버린 AI를 지목했다. 특히 로즈 CTO는 이 중에서도 거버넌스와 자율 에이전트를 2026년 기업의 생존과 직결된 핵심 승부처로 꼽았다. 첫 번째 키워드로 선정된 거버넌스는 AI를 실무에 본격적으로 도입함에 따라 시행착오를 줄이고 실제 성과를 내기 위해선 체계적인 관리 가이드라인이 필수적이라는 진단이다. 로즈 CTO는 "현재 전 세계 1천 개가 넘는 규제 기관이 각기 다른 AI 정책을 쏟아내고 있다"며 "분절되고 혼란스러운 외부 규제에 대응할 효율적인 틀이 필요하다"고 지적했다. 보다 중요하게 강조된 것은 기업 내부의 거버넌스다. 그는 "수백 명의 최고정보책임자(CIO)를 만나본 결과 그래픽처리장치(GPU)를 얼마나 확보했느냐 보다 '어떤 프로젝트를 우선순위에 두고 운영에 올릴지'를 정하는 프레임워크가 성패를 갈랐다"고 설명했다. 이어 "명확한 우선순위 없이 흥미 위주의 실험에만 리소스를 낭비하는 상황을 경계해야 한다"며 "적절한 거버넌스와 인프라를 결합하면 1을 투자해 10배, 많게는 30배 수준의 손익 개선 효과를 거둘 수 있다"고 강조했다. 두 번째 승부처인 자율 에이전트는 일하는 방식을 근본적으로 바꾸며 기업 생산성을 가파르게 상승시킬 핵심 기술로 소개됐다. 로즈 CTO는 "앞으로 AI 에이전트는 단순한 도구가 아니라 디지털 구성원으로서 팀에 합류하게 될 것"이라고 예고했다. 그는 진정한 자율 에이전트의 조건으로 ▲거대언어모델(LLM) ▲기업 고유 정보를 담은 지식 레이어 ▲외부 도구와 소통하는 프로토콜 ▲다른 에이전트와의 협업 능력을 제시했다. 실제로 델의 공장에서는 에이전트가 생산팀의 일정과 인수인계를 조율해 작업 흐름을 최적화하고 있다. 그는 "최고 수준 엔지니어의 노하우를 에이전트에 이식해 주니어 엔지니어가 '최고 전문가의 코칭을 받으며 일하는 듯한' 효과를 내는 실험도 진행 중"이라며 "사람이 하기엔 비효율적인 고객관계관리(CRM) 데이터 정리 같은 작업도 이제 에이전트의 몫"이라고 밝혔다. 이와 함께 델은 나머지 3가지 기술 트렌드에 대해서도 구체적인 전망을 내놨다. 지식 계층은 기업이 보유한 레거시 데이터를 벡터 데이터베이스나 지식 그래프 등 AI가 이해 가능한 수학적 형태로 변환·저장하는 인프라를 뜻한다. 로즈 CTO는 AI 도입 과정에서 지식 계층이 기업의 새로운 IT 표준이 될 것으로 예측했다. 회복탄력성은 최근 잦은 시스템 장애를 방지하고 안정적인 업무환경을 조성하기 위한 것으로, AI와 에지(Edge) 기술을 활용, 스스로 복구하고 방어하는 전략이 주목받을 것으로 봤다. 소버린 AI는 기업이나 정부의 민감 데이터를 보호하는 차원을 넘어 각 산업에 특화된 서비스를 위한 필수 요소가 될 것으로 예측됐다. 로즈 CTO는 "소버린 인프라는 향후 국방 로봇의 백엔드 시스템, 국가 인증이 필요한 AI 리스 서비스, 여러 국가가 안전하게 협업하는 'AI 교류의 장'으로서 산업 전반의 핵심 기반 시설이 될 것"이라고 내다봤다. 소버린 AI 기반 아시아 제조시장 혁신 본격화 피터 마스 아시아태평양·일본·중국(APJC) 총괄 사장은 이러한 핵심 키워드를 바탕으로 아시아 시장 공략을 고도화하겠다고 밝혔다. 특히 '제조업 혁신'과 '소버린 AI'가 양대 축이다. 마스 총괄은 "올해 전 세계 3천 곳 이상의 고객이 델과 함께 AI 팩토리를 구축했는데, APJC 지역이 매우 중요한 비중을 차지하고 있다"고 말했다. 아태지역에서는 티어2 클라우드와 소버린 인프라, 대형 엔터프라이즈를 아우르는 AI 서버 수요가 급증하고 있다. 그는 인도 조호(Zoho), 일본 GMO 인터넷, 샌디스크 등의 사례를 들며 고객들이 델 인프라를 기반으로 데이터 주권을 지키며 AI 서비스를 확장하고 있다고 소개했다. 마스 총괄은 "아시아의 가장 큰 기회는 제조업이며 그 중에서도 로보틱스"라며 "델은 로봇 기계 자체가 아닌, 로봇 제조사의 개발·생산 환경을 AI 기반으로 현대화하는 '백엔드 혁신'에 집중하고 있다"고 설명했다. 또 델은 로봇이 방대한 데이터를 학습하고 자율 주행과 작업 능력을 고도화하려면 탄탄한 AI 팩토리 인프라가 필요하다고 봤다. 이 과정에서 소버린 인프라와 에이전트, 지식 계층 기술이 융합돼야 한다고도 분석했다. 로즈 CTO는 "아시아는 AI 시대로 가장 빠르게 진입하고 있다"며 "특히 소버린 인프라와 에이전트를 제대로 활용하려면 파편화된 규제를 정리하는 외부 거버넌스와 기업 내부의 우선순위·보안·책임 체계를 포함한 내부 거버넌스가 필수적"이라고 조언했다.

2025.12.11 14:54남혁우 기자

정부 AI 예산 키웠지만…클라우드 로드맵은 아직 불투명

내년도 정부 예산이 확정되면서 행정안전부·과학기술정보통신부·국가데이터처 등 주요 부처의 인공지능(AI) 관련 투자가 윤곽을 드러냈다. 범정부 행정 AI 전환(AX)과 데이터 거버넌스 고도화에 예산이 집중된 가운데, AI 구현 기반이 되는 공공 클라우드 전환 로드맵은 불투명해 업계의 우려가 나온다. 7일 업계에 따르면 정부는 내년도 국가 AI 행정 전환을 핵심 국정과제로 설정하고 부처별 예산을 대폭 확대했다. 행안부는 'AI 민주정부' 구현을 목표로 AI 부문에만 1조2천661억원을 배정했으며 공공부문 AI 서비스 지원, 범정부 AI 공통기반 구축, 지방행정 공통시스템 개편, 공공데이터 가공·개방 확대 등 행정 전 분야에서의 AI 적용을 전제로 한 투자가 핵심을 이뤘다. 특히 지난 9월 국가정보자원관리원(국정자원) 화재 이후 디지털 인프라 복구와 재해복구 체계(DR) 고도화 예산을 대폭 늘렸다. 긴급 복구 전산장비 구축 및 민간 클라우드 전환에 490억원을 편성했고 노후화된 대전센터의 단계적 이전을 위해 3천434억원을 반영하는 등 안정적 행정 인프라 마련에 속도를 내고 있다. 과기정통부 역시 내년 AX 추진에 총 5조1천억원을 투입한다. 이는 전년 대비 약 30% 증가한 수치로, AI 고속도로(컴퓨팅 인프라), 차세대 AI 기술, AI 인재 양성, AI 확산 정책 등이 포함됐다. 다만 세부 내역을 보면 그래픽처리장치(GPU) 확보 등 인프라 중심 투자 비중이 크고 클라우드 전환·운영 관련 방안은 구체화되지 않았다. AI 시대를 맞아 격상된 국가데이터처는 데이터 행정 혁신 분야에 4천567억원을 편성했다. 이는 올해 대비 감소한 규모지만 통계 자동분류 시스템 확대, 생성형 AI 기반 통계 생산, AI 기반 통계데이터센터 기능 확장, 재현데이터 자동 생성 등 범정부 데이터 거버넌스 고도화가 핵심 투자 방향으로 제시됐다. 또 데이터 연계·분석·반출 전 과정을 통합 지원하는 AI 기반 데이터 환경 조성과 메타데이터 체계 고도화가 추진되면서 공공·민간 간 데이터 활용의 일관성 있는 기준 마련이 본격화될 전망이다. 국가데이터처는 범정부 데이터 관리체계 로드맵과 중장기 계획도 함께 수립해 데이터 표준·법제 개선으로 이어지는 통합 거버넌스 구축을 목표로 하고 있다. 각 부처의 AI 예산 기조는 명확하다. 공공·행정 분야에서 AI 서비스를 확산시키는 한편, 이를 위해 AI가 학습할 수 있는 데이터 환경을 정비하고 행정 절차를 대화형으로 바꿔 사용자 접근성을 높이는 방향이다. 정부가 제시한 AI 민주정부, AI 대전환 구상이 예산을 통해 구체화된 셈이다. 다만 AI 서비스 도입의 기반이 되는 클라우드 산업에 대한 정부 로드맵 부재는 해소되지 않았다는 평가가 나온다. 2025년 행정·공공기관 클라우드 컴퓨팅 수요예보 결과에 따르면 공공부문의 클라우드 도입률은 45%에 그치고, 기관의 38.3%가 클라우드 도입을 하지 않는 이유로 '예산 미확보'를 꼽은 바 있다. 그럼에도 정부의 클라우드 전환 정책은 AI 투자 흐름만큼 명확하게 제시되지 않았다는 지적이 잇따른다. 실제 행안부의 내년 클라우드 네이티브 전환 예산도 전년 대비 10% 줄어든 652억원에 그친 것으로 알려졌다. 행안부 측은 일부 AI 행정 예산에 클라우드 이용료가 포함돼 있다는 설명이지만, 공공 AI 전환의 핵심 인프라인 클라우드 환경 전체를 어떻게 고도화할지에 대한 청사진은 부족하다는 게 업계 평가다. 이같은 상황에서 대통령 직속 국가AI전략위원회가 준비 중인 'AI 액션플랜' 세부안에 대한 관심은 더욱 커지고 있다. 위원회는 당초 연내 공개를 목표로 했으나 부처 간 조율 지연 등으로 발표가 미뤄졌고 이르면 이달 둘째 주, 늦어도 셋째 주 공개가 예상된다. 해당 액션플랜에는 AI 인프라 거버넌스, 공공 AX 확대, AI 데이터센터 전력 특례, 민관 클라우드 인프라 협력, AI 안전성·규제 프레임워크 등이 포함될 것으로 전망된다. 특히 엔비디아·오픈AI·블랙록 등과 잇따라 체결된 정부 차원 협력이 어떻게 구체화될지, 그리고 지난 국정자원 화재 이후 촉발된 정부 디지털 인프라 개편 방향이 어떤 형태로 드러날지가 핵심 관심사다. AI 예산이 전 부처에서 가장 확실한 증가세를 보이는 반면, AI가 실제 작동할 기술 기반인 클라우드 전략이 뒤따르지 않는 상황은 공공 AI 전환의 속도와 효율성에 직접적인 영향을 줄 수 있다는 우려도 나온다. 업계는 AI와 클라우드가 분리된 정책이 아니라 통합적 구조 아래 동시에 추진돼야 한다는 입장이다. 업계 관계자는 "AI는 클라우드 없이는 구현될 수 없는 구조임에도 클라우드 로드맵이 아직 불명확하다"며 "국가AI전략위원회가 곧 발표할 AI 액션플랜에서 인프라·데이터·보안·표준을 아우르는 종합적 청사진이 제시되고 공공 AX가 현실화되길 기대한다"고 말했다.

2025.12.07 09:20한정호 기자

국가데이터처 내년 예산 4천500억원 확정…AI 기반 통계·데이터 거버넌스 '강화'

정부가 내년 데이터 기반 행정 고도화에 속도를 낸다. 특히 인공지능(AI)을 활용한 통계 생산 혁신과 범정부 데이터 거버넌스 강화에 예산이 집중되면서 공공 데이터를 보다 효율적이고 안전하게 활용하기 위한 기반이 강화될 전망이다. 국가데이터처는 지난 2일 국회 본회의를 통해 2026년도 예산이 올해 예산 5천628억원 대비 18.9% 감소한 4천567억원으로 확정했다고 4일 밝혔다. 국가데이터처는 데이터 행정 혁신의 핵심으로 AI 기술을 전면에 내세웠다. 우선 통계자료 자동 분류 시스템을 기존 5종에서 15종으로 확대하고 통계 분야 특화 생성형 AI 모델 개발을 추진해 생산 방식의 혁신을 꾀한다. 특히 통계 데이터센터에 AI 기반 기능을 적용해 데이터 연계·분석·반출 과정을 통합 지원하고 개인정보 노출 위험을 최소화하기 위한 재현자료 자동 생성 프로그램 구축에도 투자한다. 이를 통해 공공 데이터 활용성과 접근성을 높이고 안전성을 강화하겠다는 구상이다. AI 기반 데이터 환경 조성을 뒷받침하기 위해 메타데이터 구축도 확대한다. 통계데이터의 구조화·표준화를 통해 AI가 데이터를 정확히 해석할 수 있는 기반을 마련하고 기관 간 데이터 연계와 재활용 가능성을 높이는 것이 목표다. 데이터 거버넌스 강화도 예산의 핵심 축이다. 국가데이터처는 범정부 데이터 관리체계 설계를 위한 미래전략 로드맵과 중장기 계획을 수립하고 법·제도 개선 연구용역을 추진해 공공·민간·통계 데이터를 아우르는 통합 관리 기반을 구축한다. 이는 데이터 생산부터 품질 점검, 활용에 이르는 전 과정을 일관되게 관리하는 체계를 마련해 국민이 보다 쉽게 데이터를 활용할 수 있는 환경을 제공하겠다는 취지다. '2026년 경제총조사'에도 예산이 반영됐다. AI 활용 여부, 외국인 종사자 수 등 산업 환경 변화를 반영한 신규 조사항목을 포함하고 온라인 조사 방식을 확대해 조사 효율을 높인다. 다만 이번 기조사 예산은 5년 주기 사업의 특수성을 고려한 항목이기에 전체 예산 감소와는 별개로 운영된다. 이와 함께 국가통계 품질 진단을 강화하고 2027년 부산에서 열리는 세계통계대회를 준비하는 등 국제적 데이터 협력 기반도 확충한다. 안형준 국가데이터처장은 "투명하고 효율적인 예산집행을 통해 추진되는 사업들이 국민이 직접 느낄 수 있는 성과로 이어지도록 최선을 다하겠다"고 밝혔다.

2025.12.04 15:31한정호 기자

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