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'AI 도입'통합검색 결과 입니다. (11건)

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베스핀글로벌, 공공기관 AI 도입 성공 사례집 발간…"공공 AX 이정표 제시"

베스핀글로벌이 공공 부문 인공지능(AI) 전환(AX) 성과를 집대성한 '공공기관 AI 도입 사례집'을 발간했다. 이번 사례집은 최근 가속화되고 있는 공공 분야의 생성형 AI 도입 흐름에 맞춰, 실제 적용 사례와 구체적인 행정 혁신 성과를 제시하기 위해 기획됐다. 베스핀글로벌은 사례집에 행정안전부를 비롯해 울산광역시교육청, 서울관광재단, 성동구청, 국민연금공단 등 주요 공공기관들이 AI를 활용해 업무 효율성을 높인 과정을 담았다고 11일 밝혔다. 주요 성과로는 행정안전부의 대국민 소통 플랫폼 '모두의 광장' 프로젝트다. 베스핀글로벌의 '헬프나우 에이전틱 AI 플랫폼'을 기반으로 단 4일 만에 구축된 이 시스템은 두 달간 접수된 181만 건의 방대한 국민 의견을 AI가 자동으로 요약하고 분류했다. 대규모 비정형 데이터를 거대언어모델(LLM) 기반의 AI 에이전트가 실시간으로 처리함으로써 기존 수작업 검토 시간을 획기적으로 단축시켰으며, 분석된 의견 중 237건이 실제 정책 의제로 채택되는 성과를 거뒀다. 교육과 관광 분야에서도 AI는 '맞춤형 서비스'의 핵심 도구로 활약했다. 울산광역시교육청은 교사들이 직접 설계한 101종의 AI 에이전트를 도입해 맞춤형 학습 콘텐츠 제작과 반복적인 행정 업무를 자동화했다. 서울관광재단은 텍스트와 이미지를 동시에 이해하는 '멀티모달 RAG(검색 증강 생성)' 기술을 도입, 외국인 관광객 대상 다국어 안내 서비스의 답변 정확도를 98%까지 끌어올리며 24시간 무중단 응대 체계를 완성했다. 대민 서비스의 최전선인 민원과 복지 분야의 효율성도 대폭 개선됐다. 성동구청은 AI 민원 안내 챗봇 도입 후 상담 응대 속도가 기존 대비 70% 이상 빨라졌으며, 국민연금공단은 복잡하고 잦은 제도 변경 사항을 실시간으로 반영하는 AI 지식 관리 체계를 구축해 상담 정확도를 96% 이상 확보하는 데 성공했다. 베스핀글로벌은 이번 사례집을 통해 단순한 성과 나열을 넘어, 공공기관이 AI 도입 시 직면하는 인프라 구축, 데이터 보안, 운영 안정성 등의 난제에 대한 분석도 함께 내놓았다. 특히 공공 클라우드의 까다로운 보안 기준을 충족하면서도 유연한 확장이 가능한 '에이전틱 AI 아키텍처'를 해결책으로 제시하며 공공 AX의 가이드라인을 제공했다. 베스핀글로벌 관계자는 "공공 분야에서의 AI 도입은 이제 선택이 아닌 필수 과제로 자리 잡고 있다"며 "이번 사례집이 공공기관 실무자가 시행착오를 줄이고 보다 안정적으로 AI를 도입·운영하여 행정 혁신을 이루는 데 실질적인 도움이 되기를 기대한다"고 밝혔다.

2026.02.11 17:14남혁우 기자

네이버클라우드, 부산에 생성형 AI 행정 서비스 전면 적용…공공 AX 주도

네이버클라우드가 공공부문 인공지능(AI) 행정 표준 모델을 정립하며 AI 전환(AX) 주도에 나선다. 네이버클라우드는 부산광역시와 함께 생성형 AI를 활용한 행정 서비스를 올해 본격 도입한다고 5일 밝혔다. 하이퍼클로바X를 활용한 부산시 특화 AI 구축, 업무 협업툴 네이버웍스 도입 등 보유 중인 다양한 AI 서비스를 활용해 부산시는 행정 업무 수행 방식 전반을 개선하고 AI 기반 행정 전환을 체계적으로 추진한다는 계획이다. 이를 위해 양 기관은 지난해 4월부터 '부산형 AI 서비스 도입' 사업을 추진했으며 올해부터는 부산시 전 부서의 AI 도입을 시작한다. 향후 3년간 기술 고도화와 서비스 확산을 단계적으로 추진해 부산형 AI 행정 서비스를 공공 AI 행정의 표준 모델로 완성해 나가는 것이 목표다. 첫 단계로 부산시는 지난해 네이버클라우드의 경량화 AI 모델인 하이퍼클로바X 대시를 기반으로 부산시 특화 AI 모델 구축에 착수해 행정 규정과 사례, 지역 정보 등 약 16만 건에 달하는 행정 데이터를 학습시키며 신속한 행정 처리가 가능한 환경을 마련했다. 이후 모델 업그레이드를 통해 질의응답의 정확성과 전문성을 높였으며 올해 초에는 전 부서 약 6천 명을 대상으로 실제 서비스를 확대 운영한다. 해당 서비스는 생성형 AI를 활용해 법령·지침·업무 자료 등을 기반으로 한 질의응답은 물론 정책·보고서 초안 작성 등 총 22종의 행정 서비스를 제공한다. 내부 자료를 활용한 자체 AI 모델을 구축해 공공 분야에서 요구되는 보안성과 신뢰성을 확보한 것이 특징이다. 부산시는 AI 행정 서비스의 실효성을 높이고 메신저 기반 협업 환경을 조성하기 위해 네이버클라우드의 AI 업무 협업도구인 네이버웍스도 사용 중이다. 부산시는 지난해 9월 국가정보자원관리원 화재 사고 시 네이버웍스를 신속하게 도입해 행정 업무 공백을 최소화한 바 있다. 특히 회사 측에 따르면 부산시 특화 AI 서비스 'AI 부기 주무관'을 네이버웍스에 챗봇 형태로 구현해 공무원들의 큰 호응을 얻었다. AI 부기 주무관은 내부 행정 데이터와 온나라, 외부 기관 사이트에서 수집한 정보를 기반으로 질의응답을 통한 내부 문서 추천·요약은 물론 11종의 문서 초안 작성, 외부 리서치 등 개인 비서형 AI 행정 업무를 지원한다. 직원 간 전화 응대 최소화, 반복적인 단순 행정 업무를 AI가 보조함으로써 공무원이 본질적인 업무에 집중할 수 있는 환경을 구현하고 민원 응대 정확도를 높였다는 설명이다. 김유원 네이버클라우드 대표는 "이번 부산시와의 행정 AI 혁신은 생성형 AI를 실제 행정 업무에 적용해 업무 방식 자체를 전환한 공공 거버넌스 테크의 대표적 사례"라며 "앞으로도 공공기관이 안전하고 신뢰할 수 있는 방식으로 AI를 활용할 수 있도록 기술 고도화와 서비스 확산을 적극 지원하겠다"고 말했다.

2026.01.05 16:08한정호 기자

기후부·부산시·수자원공사, 상수도 분야 AI 전환 업무협약

기후에너지환경부는 15일 부산광역시 상수도사업본부에서 부산광역시·한국수자원공사와 상수도 분야 '인공지능 전환(AX)'을 위한 업무협약을 체결한다고 밝혔다. 이번 협약은 기후위기로 인한 극한 홍수·가뭄 빈발, 신규 미량오염물질(과불화화합물·미세플라스틱 등) 관리 필요성 증대로 물관리 복잡성이 가중됨에 따라, 근무자의 경험에 의존하던 기존 상수도 운영 한계를 극복하고 인공지능(AI) 기술을 접목한 지능형 물관리 전환을 추진하기 위해 마련됐다. 국가 AI 대전환 전략에 발맞춰 정부가 운영·관리하는 광역상수도의 AI 성공사례를 지자체 지방상수도로 확대하기 위해 정부-지자체-공공기관 간 협력체계를 구축한다. 3개 기관은 협약에 따라 상수도 분야 AI 기술 적용·확산을 위해 정책·인프라·기술 공동협력을 적극 추진한다. 기후부는 상수도 AI 전환 확산 등 지방상수도 운영체계 선진화를 위한 정책 수립 및 행정적·재정적 지원방안을 마련한다. 부산시 상수도본부는 관할 명장정수장에 AI 기술을 도입함으로써 지방상수도 AI 선도사업에 앞장선다. 수자원공사는 광역정수장의 AI 도입·운영 경험을 부산시에 공유하고, AI 도입을 위한 정수장 기술컨설팅을 수행한다. 3개 기관은 앞으로 실무협의체를 구성해 정기적인 정책·기술 교류를 추진하고, 이번 선도 사업의 실질적인 성과를 토대로 여러 지자체로 이를 확대할 계획이다. 기후부와 수자원공사는 2020년부터 국가가 공급하는 광역상수도 시설에 AI 정수장, 스마트 상수관로 관리체계 등을 도입해 왔다. 내년부터는 이를 더욱 고도화해 2030년까지 취수원부터 상수관망에 이르는 광역상수도 전과정의 완전 자율운영 체계를 완성할 계획이다. 김효정 기후부 물이용정책관은 “이번 협약은 AI 전환 의지가 강한 부산시와의 협력을 기반으로 광역상수도의 AI 도입 성과를 지방상수도로 확산하는 중요한 전환점”이라며 “지방상수도 운영체계 선진화를 위한 정책·재정·기술적 지원을 아끼지 않겠다”고 밝혔다.

2025.12.15 00:22주문정 기자

"AI 도입 2배 늘어나는 동안 AI 보안 사고는 7.5배 늘어"

최근 정부와 공공기관, 금융권 등을 중심으로 인공지능(AI) 기술 도입이 빠르게 확산하고 있는 가운데 국내 LLM(거대 언어 모델)은 빅테크 기업의 LLM 모델과는 달리 내재적인 보안 기능이 부실하다는 지적이 나왔다. 이에 공공기관 AI 도입을 위한 보안 점검이 필요하다는 주장에 힘이 실리고 있다. 김호원 부산대 컴퓨터공학과 교수는 지난 7일 한국사이버안보학회 학술대회에서 이같은 내용을 골자로 한 'MITRE ATLAS 관점에서의 생성형 AI보안과 신뢰성 검증 기술'을 주제로 발표했다. 김 교수는 AI모델 무결성, 개인정보·기업 정보 유출 이슈 등 AI 보안 관리 중요성을 강조하면서, AI 기술 확산과 함게 보안 위협도 증가하고 있다고 진단했다. AI추론 결과에 대한 신뢰 이슈, 부정확한 정보 제공 등 AI 관련 리스크를 진단하는 공공기관 도입 AI의 안전성·신뢰성·보안성 검증이 필수라고 짚었다. 그는 "AI가 단순 업무 지원 도구에 그쳤던 반면 최근에는 전 산업 분야에서 생성형 AI 도입이 급속히 확산하고 있는 만큼, 내부 주요 정보 활용과 자율적 의사결정을 통한 생성형 AI 사용 범위가 확대됐다"며 "그에 따라 보안 리스크도 증가하고 있다"고 역설했다. 실제로 올해 기준 산업 내 생성형 AI의 도입 비율은 2023년 대비 2배 이상 늘어난 것으로 나타났다. 이에 따라 생성형 AI 보안 사고 역시 2023년 대비 7.5배 늘었다. AI 도입이 늘어나면서 AI에 따른 보안 사고도 크게 뛴 것이다. 김 교수는 생성형AI 사용으로 새롭게 발생하거나, 기존 위험을 더욱 악화시키는 리스크 유형 12개를 소개했다. 구체적으로 ▲화학, 생물학, 핵, 방사선(CBRN)정보를 생성하거나 악용하는 위험 ▲사실이 아닌 정보를 그럴듯하게 생성하는 위험 ▲위험하거나 폭력적인 콘텐츠 ▲데이터 프라이버시 ▲에너지 소비 등 환경 문제 ▲특정 그룹에 불리하거나 차별적인 결과물을 생성하는 문제 ▲인간이 AI 시스템을 과도하게 신뢰하거나 의존하는 위험 ▲정보 무결성 ▲정보 보안 ▲지적 재산권 ▲음란하거나 모욕적인 콘텐츠 ▲AI 공급망 보안 등이다. 이에 AI 시스템의 안전성과 신뢰성 확보를 위해 모델 수준의 보안 및 신뢰성 검증이 필수적이라는 것이 김 교수 진단이다. 그는 "AI 모델 도입 전 주요 공격 기법과 취약점에 대한 사전 대응 가능성을 검증해야 할 필요가 있다"며 "특히 적대적 공격내성, 출력 검증, 공정성·편향성 등 AI 특화 보안·신뢰성 검증 기법 활용이 필요하다"고 강조했다. 제시한 12개 유형의 위험 및 문제에 대해 항목별 점건 기준을 마련해야 한다고도 역설했다. 이는 단순히 기술적인 문제를 극복하기 위한 차원이 아니라 AI 확산에 따른 사회적 신뢰 확보를 위한 핵심 요소라는 것이다. 한편 김 교수는 대표적인 AI 시스템에 대한 공격 기업에 대해서도 소개했다. 우선 프롬프트 가로채기(Prompt Injection)가 가장 대표적인 생성형 AI 위협으로 꼽혔다. 공격자가 프롬프트를 조작해 AI 모델이 의도하지 않은 행동을 하도록 유도하는 유형이다. OWASP 2025 LLM 보안 Top10 리포트에서도 생성형 AI의 최대 보안 위협으로 꼽히기도 했다. 이로 인해 실질적인 데이터 유출, 고객의 개인정보 유출 등 피해가 이어질 수 있다. 또 생성형 AI의 안전장치를 무력화하는 방식으로도 공격이 이어질 수 있다. AI의 정책 위반 금지 조항, 윤리적 제약 등을 우회하도록 설계해 프롬프트 구조나 입력 패턴 또는 문맥적 단서를 활용하는 등 사회공학적 기법을 활용해 LLM 안전장치를 우회하고, AI 모델이 원하지 않는 출력을 강제로 생성하도록 유도할 수 있다. 민원 대응 챗봇, 교육용 AI 등에서 윤리적 문제 및 신뢰도 하락을 유발할 우려도 제기됐다.

2025.11.08 15:20김기찬 기자

중견기업 59.1% "경쟁력 제고 위해 AI 도입 필요”…실제 도입은 18.1% 그쳐

중견기업 열 곳 가운데 여섯 곳이 기업 경쟁력을 높이는 데 인공지능(AI) 도입이 필요하다고 인식하고 있지만 실제 AI 도입은 두 곳에 그치고 있는 것으로 확인됐다. 한국중견기업연합회는 '중견기업 AI 도입 및 활용 실태 조사'에서 중견기업의 59.1%가 AI 도입이 필요하다고 응답했다고 22일 밝혔다. 제조업(59.7%)과 비제조업(57.7%) 분야 모두 AI 도입 요구가 비슷한 수준으로 나타났다. AI를 도입한 중견기업은 18.1%에 불과했지만, 이들 대부분(97.0%)은 AI가 성과 달성에 도움이 됐다고 평가했다. '의사 결정 정확도 및 속도 향상(41.2%)' '생산성 제고(38.2%)' 등을 구체적인 개선 사례로 꼽았다. 중견기업들은 AI 도입 과정에서 겪은 가장 큰 애로로 '전문 인력 부족(41.2%)'을 지목했다. '기술·인프라 부족(20.6%)' '초기 투자 비용(11.8%)' '보안 및 개인정보보호(11.8%)' 등이 뒤를 이었다. AI 도입 예정인 중견기업은 26.6%로 확인됐지만, 여전히 55.3%의 중견기업은 '높은 초기 비용(31.7%)' '투자 대비 효과 불확실성(19.2%)' '경영진의 낮은 관심도(19.2%)' '내부 전문 인력 부족(16.3%)' 등의 이유로 도입 계획을 수립하지 못한 것으로 조사됐다. 이번 조사는 지난 8월 25일부터 9월 8일까지 중견기업 188개 사를 대상으로 진행됐다. 중견기업들은 AI 도입·확산을 위해 'AI 인프라 구축(22.9%)' 'R&D 및 투자 비용 지원(21.8%)' 'AI 전문 인력 양성(21.3%)' 'AI 도입 세제 혜택 등 인센티브 제공(20.2%)' 등 정책 지원이 시급하다고 꼽았다. 이호준 중견련 상근부회장은 “정부가 혁신 경제의 국정 목표 달성을 위한 주요 전략으로 'AI 3대 강국 도약'을 천명할 만큼, AI는 미래 산업 경쟁력의 요체로서 중견기업을 비롯한 모든 기업의 지속성장을 견인할 핵심 동력”이라면서 “R&D·세제 등 일반적인 경영 지원은 물론, AI 관련 분야 전문 인력 양성, 여타 분야의 AI 인프라 구축 등 구체적인 산업별 정책 수요에 세심히 대응하는, AI 도입에 대한 현장의 의지를 빠르게 현실화할 수 있는 종합적인 지원 체계가 구축될 수 있도록 최선을 다할 것”이라고 강조했다.

2025.10.22 18:34주문정 기자

클루커스, AI 페스타서 공공기관 맞춤형 클라우드·AI 전략 제시

국내 클라우드 전문기업 클루커스가 1일 서울 강남구 코엑스 A홀에서 열린 'AI 페스타 2025'에서 공공기관 맞춤형 클라우드·AI 관리 서비스(MSP) 전략을 강조했다. 클루커스는 클라우드와 AI 분야에 특화된 관리형 서비스를 제공한다. 기업이나 공공기관이 클라우드를 도입할 때 서버 이전을 포함해 운영과 보안, 비용 관리까지 전 과정을 대신 관리한다. 국내 최초로 구글 클라우드 공공 인증을 취득했으며, 네이버클라우드와 협력해 글로벌 AI 데이터 플랫폼을 운영하고 있다. 이번 전시에서는 이러한 강점을 내세우며 공공·민간 시장을 동시에 겨냥한 확장 전략을 소개했다. 회사 관계자는 “공공기관이 네이버, 구글, 마이크로소프트 등 다양한 클라우드를 자유롭게 선택할 수 있도록 지원하는 것이 차별화 포인트”라며 “국내 기업이든 해외 기업이든 구분 없이 서비스를 제공할 수 있다는 점에서 경쟁력이 있다”고 말했다. 이미 여러 공공기관과 기업이 클루커스 서비스를 활용 중이다. 회사 관계자는 “금융, 유통 등 다양한 산업군과의 협력도 진행하고 있다”고 설명했다. 클루커스는 그동안 대기업과 민간 엔터프라이즈 고객을 중심으로 클라우드 전환과 운영을 지원해왔지만, 이번 AI 페스타를 계기로 공공시장으로 사업 영역을 확장하겠다는 계획이다. 보안이나 규제 요건이 까다로운 공공기관은 클라우드 도입이 더딘 편인데, 클루커스는 공공 인증을 기반으로 인프라 이전부터 데이터 플랫폼 구축, AI 도입까지 전 주기를 아우르는 MSP를 제공하며 시장을 적극 공략한다는 방침이다. 클루커스 관계자는 “공공기관의 디지털 전환 수요가 늘고 있어 클라우드 이전부터 데이터 플랫폼 구축, AI 인프라 도입까지 전 주기를 아우르는 MSP 역량을 기반으로 적극 나설 것”이라고 밝혔다. 이날 부스를 찾은 한 관람객은 “AI나 클라우드 얘기는 많이 들었지만, 공공기관용 서비스까지 준비된 줄은 몰랐다”며 “앞으로 수요가 꽤 커질 것 같다는 생각이 들었다”고 소감을 밝혔다.

2025.10.01 17:50류승현 기자

"AI 도입 기업들, 투자 빠를수록 ROI 걱정 줄었다"

생성형 인공지능(AI)을 전사적으로 도입해 활용 중인 기업에서 투자수익률(ROI) 불확실성에 대한 우려가 상대적으로 낮은 것으로 나타났다. 이는 다양한 업무 분야에 생성형 AI를 적용하고 있는 기업들의 경우 이미 일정 수준의 ROI를 구현하고 있음을 시사한다. 26일 메가존클라우드는 파운드리와 함께 이같은 조사 결과를 담은 '2025년 국내기업 생성형 AI 활용 현황 및 전망' 보고서를 발행했다. 이번 보고서에 따르면 국내 기업 AI·IT 담당자 749명을 대상으로 AI 이용 현황을 조사한 결과 AI를 이미 전사적으로 활용하고 있는 경우 AI 도입에 따르는 ROI 불확실성에 대한 우려가 13.1%에 불과한 것으로 나타났다. 이는 1~2년 이내 구현 계획을 가지고 있는 기업들이 ROI 불확실성에 대해 우려를 표한 경우가 34.9%에 이르는 것에 비해 3분의 1 수준에 불과해 주목된다. 또 이번 조사에서는 국내 기업의 55.7%가 이미 생성형 AI를 전사적으로(22.4%) 또는 일부 부서(33.2%)에서 활용 중인 것으로 나타났다. 현재 구현 중이거나 1~2년 내 도입을 계획하고 있는 기업까지 포함하면 내년에는 생성형 AI를 업무에 활용하는 기업이 85%를 넘어설 전망이다. 기업 규모별로는 대기업의 전사적 활용률은 35.1%로 중소·중견기업보다 두 배 이상 높았으며 산업군 중에서는 IT·통신·방송 분야가 37.5%로 가장 높은 도입률을 보였다. 응답자의 60.3%는 생성형 AI가 자사 IT 전략에서 우선순위가 높다고 평가했으며 74.0%는 전년 대비 관련 투자가 증가했다고 응답했다. 우선순위와 관련 투자는 정비례하는 것으로 조사됐다. 우선순위가 매우 높은 기업 중 48.1%가 관련 투자가 상당히 증가했다고 답했으며 보통이라고 응답한 기업 중 37.6%는 관련 투자가 소폭 증가했다고 답했다. 다만 많은 기업이 생성형 AI를 도입하고 있음에도 불구하고 신뢰도와 보안에 대한 우려는 여전히 높은 것으로 조사됐다. 생성형 AI 활용과 관련해 가장 큰 우려 사항으로는 잘못된 정보 생성 및 결과 신뢰도 부족(61.3%)이 1위를 차지했다. 이어 보안 및 개인정보 유출 위험(53.3%)이 절반을 넘는 응답률을 기록했다. 이 외에도 저작권 및 법적 책임 문제(21.0%), ROI 불확실성(19.8%) 등이 주요 우려 요인으로 꼽혔다. 생성형 AI 도입이 빠르게 확산되고 있는 가운데 많은 기업이 인력과 기술 확보 등 실행 역량 측면에서는 여전히 어려움을 겪고 있는 것으로 조사됐다. 조사에 참여한 기업의 절반 가까이(49.8%)는 생성형 AI 도입의 가장 큰 장애 요소로 기술 인력 및 기술력 부족을 지목했다. 또 적절한 인프라 및 데이터 확보의 어려움(32.0%)과 경영진의 지원 및 투자 부족(21.0%)이 뒤를 이었다. 기업들이 생성형 AI를 성공적으로 확산시키기 위해 가장 필요한 요소로는 경영진의 전략적 의지와 리더십(41.1%)이 가장 높은 응답률을 기록했다. 도입 방식과 관련해서는 챗GPT, 마이크로소프트 코파일럿 등 상용 서비스형 소프트웨어(SaaS) 생성형 AI 서비스가 35.5%로 가장 높은 비중을 차지했으며 빠른 도입과 비용 효율성을 가장 큰 장점으로 꼽았다. 반면 현재 생성형 AI를 구현 중이거나 1~2년 내에 구현할 계획인 기업에서는 상용 SaaS 생성형 AI 서비스의 비중이 낮았다. 자체적으로 생성형 AI 모델 개발 및 운영 방식을 선택한 기업은 보안 및 데이터 통제 측면 고려(45.9%)와 맞춤형 기능 구현 가능성(36.1%)을 더 중요하게 고려하는 것으로 나타났다. 아울러 내년 생성형 AI 관련 예산은 기업의 79.3%가 증가할 것으로 예상됐으며 이 중 20~49% 증가가 26.8%, 20% 미만의 소폭 증가는 38.7%를 차지했다. 올해 투자가 크게 늘었던 기업은 내년에도 50% 이상 증액할 것이라는 응답이 37.2%에 달해 생성형 AI 활용이 본격화된 기업일수록 투자 확대 의지가 뚜렷한 것으로 나타났다. 생성형 AI의 활용 목적으로는 업무 효율성 및 생산성 향상(70.5%)이 가장 많이 꼽혔다. 주요 활용 부서는 소프트웨어 개발(44.1%), IT 운영(40.3%), 마케팅·고객 서비스·연구개발 등이었다. 대표적인 업무 유형으로는 문서 요약 및 보고서 작성(43.1%), 데이터 분석 및 인사이트 도출(40.3%), 프로그래밍 보조(37.0%)가 포함됐다. 메가존클라우드 공성배 최고AI책임자(CAIO)는 "이번 조사 결과 전문 인력과 인프라의 한계, 보안과 개인정보 보호 문제 등이 AI의 실질적인 확산에 가장 큰 난관으로 나타났다"며 "이러한 과제를 효과적으로 극복하기 위해서는 축적된 경험과 기술을 갖춘 외부 파트너와의 협력이 중요하다"고 말했다. 이어 "우리는 다양한 고객사와의 협업을 통해 축적한 생성형 AI 도입 및 운영 경험을 바탕으로 명확한 비즈니스 목표 설정부터 ROI 달성까지 이어지는 전략을 제공하고 있다"며 "기업의 규모·산업·기술 수준에 따라 가장 적합한 도입 방식을 진단하고 필요한 기술과 인프라뿐 아니라 데이터 보안과 개인정보 보호까지 통합적으로 지원함으로써 맞춤형 파트너로서의 역할을 더욱 강화할 것"이라고 덧붙였다.

2025.08.26 14:48한정호 기자

NIA, '공공AI전환지원센터' 신설…기관 AI 활용 확산 박차

한국지능정보사회진흥원(NIA)이 공공부문 인공지능(AI) 도입·활용을 체계적으로 지원하기 위해 조직 개편을 단행했다. 한국지능정보사회진흥원(NIA)은 '공공AI전환지원센터'를 신설했다고 12일 밝혔다. NIA는 그동안 AI 근로감독관, AI 기반 국민소통·민원 분석 체계 등을 통해 공공 서비스를 혁신하며 공공 분야 AI 활용을 지원해 왔으며 총 15개 서비스를 창출했다. 지난해에는 94개 기관 139개 서비스를 대상으로 컨설팅과 개념검증(PoC) 지원을 통해 공공기관의 AI 도입 기반을 강화했다. 아울러 '공공부문 초거대 AI 도입·활용 가이드라인 2.0' 발간을 통해 공공기관의 AI 도입을 지원했으며 전문 교육과정 운영으로 공공기관 종사자의 AI 실무 역량을 제고했다. 이번 센터 신설은 지난달 기획재정부 공공기관운영위원회가 의결한 '공공기관 AI 활용 활성화 방안'의 첫 실행 단계다. NIA는 공공기관의 급증하는 AI 도입 수요와 정부 AI 정책에 부응해 공공분야 AI 확산과 생태계 조성을 주도한다는 목표다. 공공AI전환지원센터는 정책·기술 가이드 제공, 우수사례 발굴·확산, AI 역량 강화 등 AI 도입 전 주기를 지원하는 허브로 운영된다. 센터는 공공기관의 AI 도입을 위한 실무지침을 마련해 정책·기술적 고려 사항과 운영·고도화 방안 등 현장 중심의 가이드를 제공할 계획이다. 또 조직 차원의 AI 전환 지원과 기관별 핵심 AI 활용 과제 발굴을 위한 컨설팅을 제공하며 우수 사례를 체계적으로 정리해 확산할 방침이다. AI 전문 교육과정도 신설해 실무 사례 중심의 교육 콘텐츠를 바탕으로 공공기관의 AI 전환 역량을 강화할 계획이다. 황종성 NIA 원장은 "이번 조직 개편을 통해 AI 전문기관으로서의 위상을 강화하고 공공기관 AI 전환을 지원하는 핵심 허브로서 공공부문 AI 확산을 선도하겠다"고 밝혔다.

2025.08.12 15:45한정호 기자

"AI 강국 멀었다"…韓, AI 생태계·투자 환경 글로벌 '최하'

한국이 인공지능(AI) 도입 수준은 글로벌 평균 수치보다 높지만, 생태계나 투자 환경 부문에서는 최하위라는 분석이 나왔다. 31일 세일즈포스가 발표한 '글로벌 AI 준비 지수' 보고서에 따르면 한국 기업·정부의 AI 도입과 정책 현황이 이같은 수준인 것으로 나타났다. 해당 보고서는 한국을 포함한 16개국 대상으로 AI 규제, 도입 수준, 생태계, 투자 환경, 인재 역량 등 5개 핵심 영역을 분석한 내용으로 이뤄졌다. AI 에이전트 기술 도입 중심으로 국가별 정책 환경과 산업 적용 현황을 비교 평가했다. AI 기술은 예측형에서 생성형, 에이전트형으로 발전하고 있으며 향후 2년 내 AI 에이전트 도입이 현재 대비 327% 증가할 것으로 전망됐다. AI가 단순 자동화를 넘어 의사결정과 실행을 지원하는 핵심 기술로 자리 잡고 있다는 설명이다. 한국은 규제 프레임워크 부문에서 10점 만점에 9점을 기록하며 싱가포르, 영국과 상위권에 올랐다. AI 도입·준비 수준은 6.7점을 기록해 제조, 스마트시티, 물류 등 주요 산업에서의 활용이 빠르게 확산되고 있는 것으로 평가됐다. 한국의 AI 생태계 점수는 1.8점, 투자 환경 점수는 0.8점으로 최하위권에 머문 것으로 나타났다. 스타트업 다양성, 자본 접근성, 대규모 컴퓨팅 자원 확보 등의 측면에서 글로벌 선도국 대비 경쟁력이 낮은 것으로 분석됐다. 투자 환경의 경우 민간·벤처 캐피탈 유입이 부족하다는 점이 가장 큰 약점으로 꼽혔다. 파운데이션 모델·AI 인프라 개발에서도 대형 플랫폼 의존도가 높아 산업 전반의 독립적 성장 기반이 취약한 상황인 것으로 파악됐다. 미국은 연구개발과 스타트업 생태계 측면에서 독보적인 성과를 보였으며, 싱가포르는 규제, 인재, 산업 확산의 균형 잡힌 전략으로 주목받았다. 영국과 캐나다는 공공 서비스 분야에서, 독일은 제조 기반 AI 확산에서 강점을 보였으나 자본 유치는 상대적으로 미흡한 것으로 나타났다. 세일즈포스는 해당 보고서에서 각국 정부와 산업계의 협력이 AI 경쟁력 확보 핵심이라고 강조했다. 공공 부문의 에이전트 통합 확장, 글로벌 거버넌스 조율, 인재 양성, 중소기업 접근성 강화 등이 주요 과제로 제시됐다. 또 국경을 넘는 연구·개발(R&D) 협력과 안전 기준 수립에 대한 투자를 통해 글로벌 AI 질서 형성에 참여해야 한다고 제안했다. 산업별 맞춤형 AI 활용 사례 발굴과 민관 연계도 강화가 요구된다는 설명이다. 손부한 세일즈포스코리아 대표는 "우리는 국내 기업이 AI 기술 기반 생산성 혁신과 새로운 비즈니스 가치 창출이라는 실질적 성과를 달성하기 위해 노력할 것"이라고 밝혔다.

2025.07.31 14:17김미정 기자

아태지역 기업, AI 도입 성숙도 '과대 평가'…"전략·인재 미흡"

아시아·태평양 지역 기업이 자체 인공지능(AI) 도입·활용 성숙도를 과대 평가하고 있다는 분석이 나왔다. 30일 IBM이 발표한 '아태지역 AI 기반 인더스트리 4.0: 미래 산업을 위한 준비' 보고서에 따르면 응답 기업 85%가 '데이터 기반' 또는 'AI 우선 조직'이라 답했지만 실제 높은 성숙도에 도달한 기업은 11%에 그쳤다. 이번 조사는 아태지역 제조 및 에너지·유틸리티 산업 대기업을 중심으로 이뤄졌다. IBM은 설계·공급망 등 일부 영역에 도입된 디지털 기술이 전사적 가치로 연결되지 못하고 있다고 지적했다. 전사적 전략 부재, 부서 간 단절, 인재 역량 부족 등이 핵심 원인으로 꼽혔다. 전략 측면에서는 10%만이 인더스트리 4.0 전략을 조직 전체에 내재화했으며, 70%는 실행력 없는 단편 전략이나 고립된 파일럿 프로젝트에 머물고 있었다. 이는 디지털 전환의 병목 현상과 정체를 초래할 수 있는 위험 요인으로 분석됐다. 인재 측면에서도 준비가 미흡한 것으로 나타났다. 직원 저항을 우려하는 기업은 19%, 공식 재교육이나 변화관리 프로그램을 운영 중인 기업은 26%에 그쳤으며, 내부 기술 전문성에 자신 있는 곳은 16%에 불과했다. AI 적용 범위도 제한적이었다. 기업 63%는 AI를 개별 프로세스에만 도입하고 있었으며, 전략적 핵심으로 AI를 통합한 기업은 10%에 머물렀다. 예측 유지보수 도입률은 40%, 실시간 공급망 가시성을 확보한 기업은 37%로 나타났다. 보고서는 인더스트리 5.0 전환도 과제로 남아 있다고 봤다. 실시간 지속가능성 측정에 투자한 기업은 28%였고, 사이버 회복탄력성 분야에서는 절반이 기본적인 방화벽과 엔드포인트 보안에만 의존하고 있었다. IBM은 성공적으로 AI 기반 인더스트리 4.0을 실현 중인 선도 기업 사례를 보고서를 통해 소개했다. 한국의 동진쎄미켐은 IBM 왓슨x.ai 기반 온프레미스 플랫폼으로 연구·개발(R&D)과 운영을 자동화했다고 밝혔다. 말레이시아의 스마트 모듈러 테크놀러지스는 IBM 맥시모 비주얼 인스펙션으로 제조 품질 검사를 자동화하고 있었다. 중국의 폭스바겐 FAW 엔진은 데이터 기반 리더십을 통해 리드타임을 40% 단축한 것으로 나타났다. IBM은 "기업 리더들이 자체 성숙도를 과대평가하면 전략적 투자가 잘못된 방향으로 이뤄질 수 있다"며 "디지털 전환의 병목을 피하기 위해 전사적 전략, 기술 통합, 인재 역량 강화가 병행돼야 한다"고 밝혔다.

2025.07.30 15:27김미정 기자

제조현장 AI 도입률 3.9% 그쳐…정보통신 분야 25.7%에 비해 낮아

생성형 인공지능(AI)은 빠르게 확산하고 있지만 제조 현장의 AI 도입은 아직 부족한 상황이어서 산업 전반에 AI 도입을 가속해야 한다는 주장이 나왔다. 산업통상자원부가 17일 개최한 '산업 AI 전략(M.A.P·Manufacturing AI Policy) 세미나'에서 송단비 산업연구원 연구위원은 '산업 AI 기업 활용현황' 조사 결과, 기업의 AI 활용비율은 2017년 1.4%에서 2023년 6.4%까지 증가했지만, 여전히 낮은 것으로 나타났다고 발표했다. 산업별 AI 도입률은 정보통신과 금융·보험은 25.7%와 15.3%지만 제조업은 3.9% 수준에 그친 것으로 나타났다. 기업 규모별로는 250명 이상이 종사하는 기업의 경우 AI 도입률이 2017년 3.1%에서 2022년 9.3%로 상승했으나 50~250명이 종사하는 기업은 2017년 0.9%에서 2022년 3.1%로 늘어나는 데 그쳤다. 박일준 대한상의 부회장은 “AI 범위가 너무 넓어 모든 분야에서 잘하겠다고 하는 생각은 위험할 수 있다”며 “선택과 집중 전략이 필요한 상황에서 산업계는 산업 AI에 집중해야 한다”고 말했다. 박 부회장은 “제조분야 AI 주도권을 다른 국가에 내주지 않도록 민관이 힘을 모아 산업 AI를 확산하기 위해 총력을 다해야 한다”고 강조했다. 장영재 KAIST 산업 및 시스템공학과 교수(다임리서치 대표)는 “AI는 늦었지만, 산업 AI, 제조 AI에는 아직 기회가 있다”며 “자율제조의 핵심기술은 AI·로봇·디지털트윈이며 특히, AI 기술이 급격히 고도화되는 상황”이라고 말했다. 장 교수는 “기존에는 로봇의 운영 경로를 사람이 일일이 설정했지만, 지금은 AI가 스스로 최적 경로를 학습하고 조정하는 수준까지 발전했다”며 “이러한 상황에서 우리나라가 산업의 경쟁우위를 확보하려면 우리 제조 현장을 AI 활용의 대규모 테스트베드로 활용해야 한다”고 강조했다. 이어 “기술·투자 역량이 있는 대기업과 달리 중견·중소기업에는 AI 도입에 필요한 인프라·기술 등 정부 지원이 필요하다”고 덧붙였다. 허영신 마키나락스 부사장은 “범용 AI 관련 기술이 빠르게 발전하고 있으나 이 기술만으로는 현장의 문제를 해결할 수 없고, 이러한 범용 기술을 어떻게 산업 특화 솔루션으로 빠르고 비용 효율적으로 전환하는지가 중요하다”고 말했다. 허 부사장은 “AI 산업 활성화하는 데 중요한 것은 실제 활용도를 높이는 것”이라며 “정부 차원에서 다수 기업이 활용할 수 있는 산업 특화 AI 상용화 지원이 필요하다”고 강조했다. 엄재홍 DN솔루션즈 상무는 “기계·장비의 경우 기존 거대언어모델(LLM)을 곧바로 활용하기는 어렵고, 운용 생산성·가공 생산성·종합 생산성·비용 효율성을 모두 만족하는 특화 모델인 LDM(Large Domain model)이 필요하다”고 말했다. 이어 “산업에 AI를 적용하려면 산업 인프라·생태계 전반에 변화가 동반돼야 하지만 산업데이터는 지식재산권과 직결돼 공유가 어렵고, AI 등 기술역량을 보유한 인력이 부족하다”고 지적했다. 엄 상무는 “산업 AI의 시너지는 산업데이터의 상호 운용성을 바탕으로 하기 때문에 국가 거버넌스 중심의 표준화와 활용 가이드라인이 필요하다”며 “구체적인 산업데이터 활용 가이드라인으로 산업계 참여를 유도하고, 산업 AI 협업 생태계를 구축해 나갈 필요가 있다”고 덧붙였다. 산업부는 AI를 통해 산업 현장의 구체적 문제를 해결해야 하는 만큼, 선도 프로젝트를 발굴해 성공사례를 산업 전반으로 확산하고 산업데이터 생성·활용과 산업 현장에 익숙한 AI 인재 양성, 제조기업과 AI 기업이 함께하는 생태계 구축 등을 위해 범용 AI와는 차별화한 전략을 세운다는 계획이다. 산업부는 우선 AI 접목을 통해 제조공정과 제품의 혁신을 가져올 자율제조 선도프로젝트를 올해 30여 개 추가로 선정하고 디자인·유통·에너지 등 생산활동 지원을 위한 제조지원 선도프로젝트도 추진한다. 또 AI 모델 구축에 필수적인 산업데이터 생성·가공·활용을 촉진하기 위해 산업데이터 전처리·표준화 기술개발과 공유플랫폼(데이터 스페이스) 구축을 지원할 계획이다. 산업 AI 수요기업과 공급기업이 협업해 업종별 특성에 맞는 산업 AI 모델을 개발하고 현장에 실제 적용할 수 있도록 업종·지역 단위 산업 AI 혁신 인프라도 조성한다. 제조 분야 지식·노하우와 AI 역량을 모두 보유한 현장 맞춤형 AI 전문가를 육성하기 위해 산업 AI 석·박사 과정을 강화하고 주력·첨단산업 분야 재직자에 AI 활용 교육을 집중한다. 시장예측, 공급망·구매, 공정 최적화, 생산설계, 예지보전 등 산업현장 문제를 해결하기 위한 산업 AI 에이전트도 개발한다. 물리세계와 상호 작용하는 피지컬 AI 구현을 위해 K-휴머노이드 연합을 중심으로 휴머노이드 로봇 개발을 본격화하고 자율주행 자동차·선박·드론 등 모빌리티에 AI 도입을 지원한다. 수요-공급기업 간 매칭을 통해 산업 AI 도입 성공 우수사례를 널리 확산하고 선도사례를 전수할 수 있도록, 산업 AI 성공사례 인벤토리를 고도화하고 제1회 산업 AI 엑스포를 개최할 계획이다. 이승열 산업부 산업정책실장은 “우리 산업이 직면한 생산가능인구 감소, 생산성 정체 문제와 함께 최근 관세전쟁으로 인해 글로벌 공급망이 더욱 불안정해진 상황에서 산업부는 산업 경쟁력을 획기적으로 높일 수 있는 해법으로 '산업 AI 전략'에 주목하고 있다”고 밝혔다. 이 실장은 이어 “초기 원천기술 개발에서는 뒤처지더라도 창조적 응용·수요자 맞춤형 최적화에 강한 우리 산업계의 실력을 발휘할 때”라며 “기업이 실제 필요로 하는 산업 특화 AI 모델과 산업 AI 에이전트를 구축해 산업 현장을 지능화·자율화하는 것이 중요하다”고 강조했다.

2025.04.17 15:44주문정 기자

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