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[현장] "AI모델 보다 플랫폼·운영 역량 중요"…K-AI PaaS 서밋 2026 개최

인공지능(AI) 시대 전환에 따른 인프라 패러다임 변화와 실행·운영 중심 플랫폼 전략이 제시되며 국내 클라우드 및 AI 생태계의 방향성이 논의됐다. 한국인공지능클라우드산업협회(KACI)는 25일 서울 양재 엘타워에서 '제4회 K-AI PaaS 서밋 2026'을 개최하고, AI 시대 인프라 전략과 플랫폼 진화 방향을 공유했다. 이번 행사는 AI 기술이 모델 중심 경쟁에서 서비스 운영 중심 경쟁으로 이동하는 흐름 속에서, GPU 활용 효율성, 쿠버네티스 기반 AI 운영 구조, AI PaaS 진화 전략 등이 핵심 의제로 다뤄졌다. AI 주권, 플랫폼 없이 완성될 수 없어 KACI PaaS 지원 분과 위원장인 정철 나무기술 대표는 개회사에서 소버린 AI(AI 주권) 관점에서 PaaS의 전략적 가치를 강조했다. 그는 "AI 모델은 보유하고 있지만 이를 운영할 플랫폼이 해외 기술에 전적으로 의존한다면 진정한 의미의 AI 주권을 확보했다고 말하기 어렵다"며 군사·안보·금융·의료 등 민감 영역의 데이터와 추론이 외국 플랫폼에만 의존하는 것은 비용이 아닌 경제 안보의 문제라고 지적했다. 이어 "기술적으로 PaaS는 AI 워크로드의 토대, 정책적으로 클라우드 네이티브 전환의 핵심, 전략적으로 소버린 AI를 떠받치는 기둥"이라고 규정했다. 영상 메시지로 환영사를 전한 김봉균 KACI 협회장도 "AI 경쟁력은 우수한 모델 확보를 넘어 얼마나 효과적으로 구현하고 안정적으로 운영할 수 있느냐에 달려 있다"며 "스스로 판단하고 수행하는 에이전틱 AI(Agentic AI) 시대로의 전환이 가속화되는 가운데 AI PaaS의 중요성이 더욱 커지고 있다"고 말했다. 서비스 빌더와 에이전트 빌더 결합한 복합 PaaS 공용준 KT클라우드 본부장은 'PaaS의 부활, 복합 PaaS(Rebirth of PaaS, Composite PaaS)'를 주제로 발표했다. 공 본부장은 기존 PaaS가 애플리케이션 개발·배포를 담당하는 '서비스 빌더' 역할을 수행해왔다면, 생성형 AI 시대에는 AI 에이전트 개발 환경인 '에이전트 빌더'가 함께 필요하다고 설명했다. 그는 두 환경이 유기적으로 통합된 형태를 '복합 PaaS'라고 정의했다. 복합 PaaS는 서비스 개발 환경과 에이전트 개발 환경을 중심으로 데이터 플랫폼, AI 런타임, 거버넌스 플랫폼이 결합된 구조로 구성되며, 이를 통해 기업들이 AI 서비스를 보다 체계적으로 구축할 수 있다고 설명했다. 공 본부장은 "GPU와 데이터센터 중심의 AI 인프라 시장도 성장하겠지만 AI 플랫폼 소프트웨어 시장은 더욱 빠르게 확대될 것"이라고 전망했다. 이어 최근 메타 최고경영자(CEO) 마크 저커버그의 발언을 인용하며 "AI 에이전트만으로 모든 것을 해결할 수 있을 것이라는 기대는 현실과 달랐다"며 "플랫폼과 인프라, 그리고 사람이 함께 결합된 생태계가 중요하다"고 강조했다. "학습의 시대에서 추론의 시대로"…AI 운영 플랫폼 중요성 부상 장현 나무기술 상무는 'AI 플랫폼의 진화, 실행·운영 중심 AI PaaS 전략'을 주제로 AI 워크로드 패러다임 전환을 짚었다. 장 상무는 2023년에는 AI 컴퓨팅 자원의 67%가 학습에 쓰였으나 2026년에는 추론이 67%를 차지하는 방향으로 역전됐다고 설명했다. 그는 "AI 학습의 시대는 가고, 상시 구동되는 추론 인프라의 시대가 도래했다"며 GPU를 '얼마나 사느냐'보다 '얼마나 잘 쓰느냐'가 핵심 과제라고 강조했다. 장 상무는 AI PaaS 3대 기술 축으로 ▲GPU 지능형 스케줄링 및 자원 최적화 ▲MLOps·LLMOps를 통한 모델 운영 자동화 ▲AIOps 기반 IT 운영 효율화를 제시했다. 나무기술은 클라우드 네이티브 플랫폼 '칵테일 클라우드(Cocktail Cloud)'와 GPU 자원 최적화 솔루션 '칵테일 옵티마이저(Cocktail Optimizer), 멀티·하이브리드 클라우드 통합 관리 플랫폼 '스패로우' 등으로 이에 대응하고 있다고 밝혔다. 근로복지공단 고용산재보험 토탈서비스에 칵테일 클라우드를 적용해 응답속도를 기존 대비 95% 단축한 사례도 공개했다. AI 경쟁 핵심은 모델이 아니라 운영 권경민 이노그리드 CTO는 기업이 직면한 AI 과제가 모델 확보보다 운영 효율성 확보에 있다고 진단했다. 권 CTO는 "최근 고객이 겪는 가장 큰 어려움은 GPU 활용률 저조와 운영 환경 복잡성, 자동화 부족, 비용 관리 문제"라며 "모델을 구하는 것보다 데이터를 준비하고 배포를 자동화하며 보안과 품질, 비용을 관리하는 것이 더 중요한 시대가 됐다"고 말했다. AI 서비스가 단순 질의응답을 넘어 검색증강생성(RAG), 외부 API, 사내 시스템을 연계하는 복합 AI 구조로 발전하고 있으며 앞으로는 여러 AI 에이전트가 협업하는 멀티 에이전트 환경이 일반화될 것이란 전망이다. 이에 따라 AI PaaS 역시 모델 운영을 위한 ML옵스와 생성형 AI 운영을 위한 LLM옵스를 넘어 에이전트의 행동과 권한, 작업 이력까지 추적·감사할 수 있는 에이전트옵스를 포함하는 방향으로 발전해야 한다고 설명했다. 또한 추론 중심 시대에는 GPU 활용 효율성이 핵심 경쟁력이 될 것이라고 강조했다. GPU를 세분화해 여러 서비스가 공유하고, 성능 간섭을 최소화하면서 실시간 상태를 분석하는 운영 기술이 중요해지고 있다는 설명이다. 권 CTO는 "국내 AI 플랫폼 생태계는 아직 통합 운영 플랫폼과 글로벌 데이터·모델 연계 생태계, GPU와 국산 NPU를 함께 관리할 수 있는 XPU 통합 플랫폼이 부족하다"며 "AI PaaS와 GPU 공유 서비스, 'AI 클라우드 관리 플랫폼(CMP)을 하나의 컨트롤 플레인으로 통합하는 방향이 필요하다"고 말했다. 이번 행사에서는 맨텍솔루션, 올리브웍스, 클러쉬, 레드햇, 인젠트, 오픈소스컨설팅, 가온아이, 디딤 등 국내외 AI·클라우드 기업도 GPU 인프라 운영, AI 보안 전략 등을 주제로 발표를 이어갔다.

2026.06.25 13:46남혁우 기자

실전 뛰어든 AI 에이전트…"기업성과 열쇠는 '기술·업무 연결'"

인공지능(AI) 에이전트가 단순 도입과 실험 단계를 지나 실제 업무 성과를 내기 위한 실행 체계로 진화하고 있다. 기업들은 AI 에이전트를 업무 프로세스에 연결해 성과를 내기 위해 데이터 전략부터 운영 플랫폼, 인프라, 보안·거버넌스까지 통합 구축해야 한다고 입을 모았다. 지디넷코리아는 17일 서울 강남구 그랜드 인터컨티넨탈 서울 파르나스에서 '컨버전스 인사이트 서밋(CIS 2026)'을 성황리에 마무리했다. 이날 기업·학계 관계자 약 600명이 행사장을 찾았다. 이번 행사에는 워카토코리아, 바이브컴퍼니, 레노버, 리스닝마인드, HPE코리아, 크리젠, 레드햇 등이 참여했다. 이들은 기업용 AI와 에이전틱 AI 도입 전략을 공유하고, AI 에이전트를 실제 업무 프로세스에 연결하는 방안을 제시했다. 다수 기업이 AI와 자동화 도입에 적지 않은 비용을 투입했지만, 현장에서 체감하는 변화는 기대에 못 미치는 경우가 많다고 지적했다. 이선호 워카토코리아 시니어 솔루션 컨설턴트는 이런 원인으로 시스템과 AI 에이전트 간 연결 부족을 꼽았다. AI가 개별 업무를 보조하는 수준에 머물면 기업 전반의 생산성 개선으로 이어지기 어렵다는 설명이다. 이 컨설턴트는 이를 해결하기 위한 전략으로 '엔터프라이즈 AI 오케스트레이션'을 제시했다. 이는 AI 에이전트가 기업 내부 애플리케이션, 데이터, 승인 절차, 업무 흐름과 연결돼 실제 작업을 수행하도록 만드는 접근이다. 레드햇은 기업 AI가 개별 프로젝트를 넘어 지속 가능한 운영 플랫폼으로 확장돼야 한다고 강조했다. 이명진 한국레드햇 상무는 ML옵스를 넘어 엔터프라이즈 AI 플랫폼으로 전환하기 위한 구축 전략을 소개했다. AI가 전사 운영 체계로 확산할수록 보안과 거버넌스를 플랫폼 단계에서 내재화해야 한다고 강조했다. 데이터 전략도 핵심 논의로 다뤄졌다. 바이브컴퍼니는 AI 성능 한계가 모델 크기보다 데이터 부재에서 비롯된다고 지적했다. 윤준태 바이브컴퍼니 부사장은 소셜, 금융, 뉴스 등 도메인 특화 데이터를 AI에 연결하는 방안을 소개했다. 특히 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)을 기반으로 전문 데이터를 AI 시스템에 연동하고, 온톨로지를 활용해 다단계 추론 정확도를 높이는 전략을 제시했다. 윤 부사장은 "AI 에이전트 효용성은 결국 데이터 품질과 연결 방식에 달렸다"며 "앞으로 산업별 전문 데이터와 지식 구조화가 중요해질 것"이라고 강조했다. SK텔레콤은 생성형 AI 확산에 맞춰 'AI 중심으로 일하는 회사'로 전환하는 AX 여정을 공유했다. AI를 단순 도구로 도입하는 데 그치지 않고 사람과 시스템, 제도까지 재설계해야 AI 네이티브 기업으로 나아갈 수 있다는 취지다. 김인수 SK텔레콤 AI 프로젝트리더(PL)는 "AX 리더십이 기술 도입을 실제 업무 방식 변화로 연결하는 핵심 요소"라고 강조했다. 인프라 전력·발열 한계…레노버·HPE "수랭식·자율운영이 해법" 이날 AI 확산을 뒷받침할 인프라 전략도 주요 주제로 나왔다. 생성형 AI와 LLM, 하이브리드 클라우드, 고성능컴퓨팅(HPC) 수요가 늘면서 데이터센터 전력 효율과 냉각 기술 중요성이 커지고 있다는 지적이 이어졌다. 레노버는 AI 데이터센터 전력 소비와 발열 문제를 해결하기 위한 저전력 고성능 인프라 방향을 제시했다. 정연구 레노버 글로벌 테크놀로지 코리아 상무는 단순 연산 성능을 높이는 것만으로는 고성능 프로세서를 안정적으로 운영하기 어렵다고 설명했다. 정 상무는 AMD 기반 HPC 솔루션과 수랭식 시스템 '넵튠' 중심으로 AI 인프라 해법을 소개했다. 고성능 연산 환경에서 발생하는 열을 효율적으로 관리하고 에너지 사용을 줄이는 것이 AI 데이터센터 경쟁력의 핵심이라는 취지다. 그는 AI 시장 확대로 데이터센터 전력 문제가 주요 과제로 떠올랐다고 봤다. 기존 공냉식만으로는 고발열 장비를 감당하기 어렵기 때문에 수랭식 냉각 기술을 통해 전력 효율과 운영 안정성을 함께 높여야 한다는 설명이다. HPE는 생성형 AI 이후 기업 환경이 에이전틱 AI 시대로 이동하고 있다고 진단했다. 박정무 HPE코리아 네트워킹 카테고리 매니저는 AI 에이전트 간 협업과 자율 운영을 가능하게 하는 '셀프 드라이빙 엔터프라이즈' 전략을 소개했다. 박 매니저는 SDN 의미를 기존 소프트웨어 정의 네트워크(Software-Defined Network)에서 셀프 드라이빙 네트워크(Self-Driving Network)로 확장해야 한다고 강조했다. 기존 SDN이 네트워크 제어 기능을 소프트웨어로 중앙 통제하는 방식이었다면, 앞으로는 AI가 네트워크 문제를 발견하고 원인을 분석하며 해결 결과까지 보고하는 방식으로 진화해야 한다는 설명이다. HPE는 이를 구현하기 위한 핵심 플랫폼으로 'HPE 센트럴'을 제시했다. 사용자가 플랫폼에 요청 사항을 입력하면 여러 AI 에이전트가 서로 소통하며 업무를 처리한다. 네트워크 장애가 발생하면 각 에이전트가 문제 지점과 원인, 해결 방안, 처리 결과를 분석해 운영자에게 보고하는 식이다. 박 매니저는 에이전틱 AI 시대에는 네트워크뿐 아니라 인프라와 보안 체계도 함께 바뀌어야 한다고 봤다. 그는 AI 자동화 환경, 수랭식 인프라, 양자내성암호(PQC)를 핵심 과제로 꼽았다. 그는 "우리는 서버와 스토리지, 네트워크 등 전체 제품 포트폴리오에 PQC 로드맵 구축하는데 주력하고 있다"고 강조했다. 마케팅 AI, 콘텐츠 제작 넘어 성과 창출로 행사 참여 기업들은 AI 활용이 마케팅과 커머스 영역에서도 실행 단계로 확장하고 있다고 강조했다. 생성형 AI가 단순 검색을 넘어 상품 탐색과 비교, 구매 결정 과정에 관여하면서 브랜드와 이커머스 기업의 대응 전략도 바뀌고 있다는 설명이다. 박세용 리스닝마인드 대표는 AI 에이전트가 소비자를 대신해 탐색·비교하며 구매 의사결정까지 수행하는 '에이전틱 커머스' 시대가 열리고 있다고 봤다. 브랜드가 기존 검색엔진 최적화 방식에만 머물러서는 안 된다는 취지다. 리스닝마인드는 AI가 답변을 생성할 때 브랜드가 우선적으로 호출될 수 있도록 생성형 엔진 최적화(GEO) 전략을 준비해야 한다고 봤다. 소비자 데이터 기반으로 브랜드가 어떤 맥락에서 언급되고 선택될지 설계하는 것이 중요해졌다는 설명이다. 유민수 플래티어 AI CX SaaS 사업본부장도 검색 주체가 사람에서 AI로 이동하고 있다고 진단했다. 그는 기업 AI가 상품을 찾고 비교하는 시대에는 자사몰 역시 AI에게 선택될 수 있도록 준비해야 한다고 강조했다. 유 본부장은 AI를 통해 유입된 고객이 일반 채널 이용자보다 높은 전환율과 체류시간, 방문당 매출을 보인다고 설명했다. 생성형 AI가 기존 이커머스 채널을 대체하기보다 새로운 유입 채널로 자리 잡고 있다는 분석이다. 그는 이를 위해 상품 데이터 구조화부터 선행돼야 한다고 봤다. 국내 쇼핑몰 상품 상세 페이지는 통이미지 중심인 경우가 많지만, AI 검색 봇은 이미지보다 텍스트와 구조화 데이터를 중심으로 정보를 수집하기 때문이다. 유 본부장은 AI가 상품을 정확히 이해할 수 있도록 상품명, 속성, 비교 정보, 구매 가이드 등을 정비해야 한다고 설명했다. 단순 스펙 나열보다 고객 질문에 답할 수 있는 정보성 콘텐츠를 갖추는 것도 중요하다고 덧붙였다. 정범진 크리젠 대표는 AI 기반 마케팅 엔진 구축 사례를 공유했다. 그는 2026년 마케팅 경쟁력은 단일 콘텐츠 품질보다 얼마나 많은 가설을 빠르게 시장에서 검증하느냐에 달렸다고 봤다. 크리젠은 생성형 AI를 광고 콘텐츠 제작 보조 도구가 아니라 대량 제작, 자동화, 성과 측정을 연결하는 통합 실험 구조로 활용해야 한다고 강조했다. AI를 통해 마케팅 운영 체계 자체를 재설계해야 측정 가능한 성과로 이어질 수 있다는 설명이다.

2026.06.17 16:36김미정 기자

파수AI "기업 AX 첫 단추, 비전·보안·인프라 설계"

"기업이 인공지능 전환(AX)으로 효과 보려면 도입 비전 설정과 보안 강화, 데이터 인프라 구축을 위한 컨설팅을 맞춤형으로 받아야 합니다. 이 과정을 거쳐야 '지속 가능한 AI 전환'을 실현할 수 있을 것입니다." 최필준 파수AI 팀장은 17일 그랜드 인터컨티넨탈 서울 파르나스에서 열린 '컨버전스 인사이트 서밋(CIS 2026)'에서 기업 AX 추진 전략을 이같이 밝혔다. 최 팀장은 AX 컨설팅이 단순 진단에 그쳐서는 안 된다고 봤다. 업무 환경과 프로세스, 페인 포인트, 데이터 준비 상태 분석부터 전문가 손길을 받아야 한다고 주장했다. 이후 작은 업무 영역에서 파일럿을 수행하고, 성과가 확인되면 점진적으로 확산하는 접근이 필요하다는 설명이다. 최 팀장은 AI 도입 초기에 조직 AI 비전과 로드맵을 먼저 정해야 한다고 강조했다. 어떤 업무 프로세스에 AI를 적용할지, 어떤 데이터를 활용할지 고려해야 한다는 것이다. 그는 "외부 AI 서비스 접점이 늘어날 때도 이 과정은 필수"라며 "특히 기업은 보안을 어떻게 통제할지까지 설계해야 한다"고 말했다. 최 팀장은 퍼블릭 거대언어모델(LLM) 활용 시 보안 통제가 필요하다고 강조했다. 내부 정보 유출을 우려해 AI 서비스를 모두 차단하거나 아무 통제 없이 허용하는 방식은 모두 한계가 있다는 이유에서다. 그는 "민감정보와 개인정보가 외부 AI 서비스로 직접 전송되지 않도록 사전에 검사하는 체계가 필요하다"며 "직원들이 AI 서비스를 쓰되 안전한 데이터만 프롬프트로 보낼 수 있는 환경을 만들어야 한다"고 주장했다. 이날 최 팀장은 AX 지원 플랫폼으로 프라이빗 LLM 솔루션 '엘름 2.0'을 소개했다. 엘름 2.0은 차세대 검색증강생성(RAG) 체계와 AI 서비스 보안, 에이전트 오케스트레이션을 제공하는 플랫폼이다. 이 플랫폼은 표와 이미지 같은 멀티모달 문서를 검색할 수 있다. 지식 그래프 검색과 문서 구조 이해 기능도 갖췄다. 법률 조항이나 계약 조건처럼 구조화된 문서 분석도 지원한다. 최 팀장은 "AX는 단기간에 완성되는 것은 아니다"며 "고객사 AX 설계부터 실행 운영까지 전 과정에 대해서 같이 만들어가려고 노력하고 있다"고 말했다.

2026.06.17 15:54김미정 기자

레드햇 "똑똑한 모델만큼 중요한 건 'AI 운영 플랫폼'"

"인공지능(AI) 경쟁 무게중심이 모델 성능에서 운영 플랫폼으로 이동하고 있습니다. 앞으로 기업은 모델과 데이터를 안정적으로 연결하고 배포·관리할 수 있는 AI 운영 플랫폼을 필수로 갖춰야 합니다." 임영진 한국레드햇 상무는 17일 그랜드 인터컨티넨탈 서울 파르나스에서 열린 '컨버전스 인사이트 서밋(CIS 2026)'에서 AI 엔터프라이즈 플랫폼 중요성을 이같이 밝혔다. 임 상무는 기업 AI 역량 기준이 바뀌었다고 주장했다. 어떤 모델을 선택하느냐보다 이를 실제 업무 환경에 안정적으로 운영하는 역량이 중요해지고 있다는 설명이다. 기업은 다양한 모델과 데이터를 연결하고 이를 배포·관리할 수 있는 엔터프라이즈 AI 플랫폼을 중요성이 높아지고 있다는 것이다. 임 상무는 이를 지원하기 위한 전략으로 '레드햇 AI 엔터프라이즈 플랫폼'을 제시했다. 이 플랫폼은 오픈소스 모델 선택권을 비롯한 고성능 추론, 데이터 연계, 에이전트 개발·배포, 하이브리드 클라우드 운영을 한 체계로 묶는 데 초점 맞췄다. 그는 해당 플랫폼 특장점으로 빠르고 유연한 AI 추론 환경을 꼽았다. 기업이 다양한 모델을 빠르게 가져와 배포·모니터링할 수 있는 기능이다. 여기에 라마를 비롯한 큐원, 젬마, 딥시크 등 여러 오픈소스 모델이 내장됐다. 그는 "모델을 실제 업무 환경에 배포하고 운영하는 일은 여전히 복잡하다"며 "우리 플랫폼은 이를 효율적으로 구축할 수 있는 환경을 제공한다"고 설명했다. 해당 플랫폼은 모델 선택권과 벤더 종속성 완화도 지원한다. 레드햇은 허깅페이스 내 AI 레포지토리를 통해 여러 오픈소스 모델과 검증·최적화된 모델을 제공한다. 이를 통해 기업은 특정 클라우드·모델에 묶이지 않고 업무 목적과 비용, 보안, 데이터 주권 요구에 맞춰 적절한 모델을 선택할 수 있다. 가상거대언어모델(vLLM) 기반 고성능 추론과 분산 추론 역량도 플랫폼 핵심 기능이다. 레드햇은 vLLM을 활용해 LLM 응답 속도와 그래픽처리장치(GPU) 활용 효율을 높이고, 여러 GPU·노드·파드에 걸쳐 모델을 실행할 수 있는 분산 추론 환경을 제공한다. 그는 플랫폼이 기업 데이터를 AI 모델과 연결하는 통합 기능도 제공한다고 밝혔다. LLM은 기본적으로 기업 내부 데이터를 알지 못하기 때문에 실제 업무에 쓰려면 검색증강생성(RAG)을 비롯한 파인튜닝, 데이터 정렬 같은 과정이 필요하다. 그는 "해당 플랫폼은 데이터 수집·처리부터 합성 데이터 생성, 파인튜닝, 지속 학습 파이프라인, 모델 평가 기능을 제공한다"며 "기업 데이터와 AI 모델을 쉽게 연결할 수 있도록 돕는다"고 강조했다. 임 상무는 플랫폼이 에이전틱 AI 개발과 배포도 지원한다고 강조했다. 에이전트가 외부 도구를 호출하고 여러 에이전트가 협업해 업무 흐름을 실행하는 환경을 플랫폼 차원에서 제공한다는 것이다. 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)과 랭체인, 크루AI 등 개발 프레임워크를 연계해 개발자가 인프라보다 업무 로직과 애플리케이션 코드에 집중할 수 있도록 돕는다. 그는 AI 운영 관측성과 거버넌스도 강조했다. 에이전트가 어떤 모델과 외부 도구를 사용했는지, 사용량과 비용은 얼마나 발생했는지, 보안 정책은 제대로 적용됐는지 추적할 수 있어야 한다는 것이다. 임 상무는 "에이전틱 AI가 확산할수록 모델 배포뿐 아니라 모니터링, 평가, 보안, 비용 관리까지 포함한 전주기 운영 능력이 중요해질 것"이라며 "우리 플랫폼은 단순 AI 관리·운영만 지원하는 것을 넘어 안전한 환경·거버넌스 구축에도 효과적"이라고 말했다.

2026.06.17 14:02김미정 기자

바이브컴퍼니 "성공적 AI 도입, 데이터 활용력이 좌우"

"인공지능(AI) 경쟁이 모델 성능에서 데이터 활용력으로 바뀌고 있습니다. 앞으로 기업이 AI를 실제 업무에 적용하려면 범용 모델보다 최신·정확성 갖춘 도메인 데이터가 핵심일 것입니다." 윤준태 바이브컴퍼니 부사장은 17일 그랜드 인터컨티넨탈 서울 파르나스에서 열린 '컨버전스 인사이트 서밋(CIS) 2026'에서 이같이 밝혔다. 윤 부사장은 AI 산업 무게중심이 그래픽처리장치(GPU)와 학습 데이터 확보에서 추론, 업무 적용, 실시간 데이터 활용으로 옮겨가고 있다고 봤다. 과거 AI 데이터가 LLM을 학습시키는 데 주로 쓰였다면, 이제는 실제 비즈니스 문제를 해결하는 데 활용되고 있다는 설명이다. 윤 부사장은 챗GPT, 클로드, 제미나이 같은 범용 AI 모델이 빠르게 발전했지만 이를 업무 현장에 그대로 적용하기에는 한계가 있다고 지적했다. 최신 댓글이나 시장 데이터, 통계 수치처럼 원천 확인이 필요한 정보에서는 AI가 그럴듯하지만 틀린 답을 내놓을 수 있기 때문이다. 윤 부사장은 검색증강생성(RAG)도 완전한 해결책은 아니라고 봤다. RAG는 AI가 검색한 문서를 바탕으로 답변하도록 돕지만, 실제 업무에 필요한 모든 데이터를 폭넓게 반영하기는 어렵다는 이유에서다. 그는 "RAG는 AI가 검색한 문서를 바탕으로 답하도록 돕지만, 일반적으로 일부 문서만 참고한다"며 "수천 건에 달하는 소비자 반응이나 소셜 데이터를 종합 분석하는 데는 한계가 있다"고 지적했다. 윤 부사장은 앞으로 기업의 차별화 요소가 데이터에서 나올 것이라고 강조했다. 코딩 도구와 범용 AI 활용은 점점 보편화되는 만큼, 기업이 보유한 고유 데이터와 이를 AI에 연결해 활용하는 능력이 경쟁력을 좌우한다는 의미다. 바이브컴퍼니는 이런 흐름에 맞춰 소셜미디어 분석 서비스 '썸트렌드'를 AI 리서치 영역으로 확장하고 있다. 썸트렌드는 블로그, 뉴스, 카페, 소셜네트워킹서비스(SNS), 통계, 금융 데이터를 AI와 결합해 시장 분석, 소비자 의견, 브랜드 분석, 위기 대응, 투자 분석 등을 수행할 수 있는 서비스다. 윤 부사장은 썸트렌드 같은 외부 데이터를 AI 에이전트가 실제로 활용하려면 데이터와 도구를 연결하는 구조가 필요하다고 짚었다. AI가 스스로 필요한 도구를 파악하고 외부 데이터를 불러와야 최신 시장 흐름과 소비자 반응을 반영할 수 있다는 것이다. 그는 "AI 에이전트에 필요한 데이터는 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)를 통해 끌어오면 된다"며 "이를 통해 보고서와 인사이트를 가장 정확하고 최신 버전으로 만들 수 있을 것"이라고 말했다.

2026.06.17 10:37김미정 기자

AI 시대, 비즈니스 혁신 전략 논한다…CIS 2026 17일 개최

인공지능(AI) 혁신의 무게 중심이 바뀌고 있다. 데이터 분석과 자동화로 운영을 보조하는 단계를 넘어 기술을 얼마나 빠르고 깊게 통합해 실제 성과로 전환하느냐가 핵심 과제로 떠오른 모습이다. 기술 도입의 다음 단계로 업무·데이터·클라우드·보안을 하나로 묶는 통합 운영과 측정 가능한 성장이 지목된 가운데, 기술 혁신이 주도하는 미래와 핵심 과제를 조명하는 글로벌 기업 간 거래(B2B) 컨퍼런스가 열린다. 지디넷코리아는 오는 17일 서울 강남구 그랜드 인터컨티넨탈 서울 파르나스 그랜드볼룸에서 '컨버전스 인사이트 서밋(CIS) 2026'을 개최한다. '통합 운영(One AI), 측정 가능한 성장(Elevate All) : 실질적인 효율과 혁신이 만드는 비즈니스 성장'을 주제로 열리는 이번 행사는 국내외 산업 리더들이 한자리에 모여 실질적인 가치 창출과 성장 효율성을 논의하는 자리다. AI 오케스트레이션·에이전틱 커머스·인프라…엔터프라이즈 전략 총망라 CIS 2026는 통합 키노트 세션과 함께 ▲비즈니스를 위한 정보기술(IT) 혁신 ▲데이터 & 마케팅 인사이트 ▲통합 비즈니스 전략 등 3개 트랙 세션으로 구성된다. 오전 9시부터 시작하는 키노트 세션은 '에이전트가 실제로 일하는 기업들은 무엇이 다른가 : 엔터프라이즈 AI 오케스트레이션 실전 전략'을 주제로 이선호 워카토 코리아 시니어 솔루션 컨설턴트가 발표에 나선다. 이어 윤준태 바이브컴퍼니 부사장이 'AI 데이터 패러다임 변화 : 거대언어모델(LLM)의 교과서에서 AI의 무기로', 정연구 레노버 상무가 'AI를 위한 열역학 : 레노버가 제안하는 저전력 고성능 인프라'를 각각 발표한다. 키노트 세션 후반부에는 리스닝마인드 운영사인 어센트 AI의 박세용 대표가 '검색에서 실행으로 : 에이전틱 커머스와 생성형 엔진 최적화(GEO)로 만드는 측정 가능한 성장'을 주제로 무대에 오른다. 박정무 HPE 코리아 네트워킹 카테고리 매니저는 '통합 운영의 여명 : 보조를 넘어 실제 성과로 전환하는 자율주행 인프라'를 소개할 예정이다. 정범진 크리젠 최고경영자(CEO)와 이명진 한국레드햇 상무도 각각 AI 기반 마케팅 엔진 구축 전략과 레드햇 AI 기반 엔터프라이즈 AI 통합 플랫폼을 주제로 발표에 나선다. IT 혁신·비즈니스·데이터·마케팅 인사이트…기업 실전 해법 제시 오후 1시 40분부터는 A·B·C 3개 트랙 세션이 병행 진행된다. A트랙(비즈니스를 위한 IT 혁신)에서는 이창훈 자다라 코리아 솔루션 아키텍트의 '업무혁신을 위한 전략적 클라우드 송환 : 비용 통제권 회복과 미래 인프라 준비', 최필준 파수AI 팀장의 '지속 가능한 AI 전환 전략', 김정재 나무기술 이사의 'AI가 바꾸는 업무 환경, 디지털 워크스페이스는 어떻게 달라지는가' 순으로 발표가 이어진다. B트랙(데이터 & 마케팅 인사이트)에서는 유민수 플래티어 AI 고객경험(CX) 서비스형 소프트웨어(SaaS) 사업본부장이 '에이전틱 커머스 시대, 자사몰의 유입과 CX는 어떻게 바뀌는가 : 제로-클릭 시대를 준비하는 이커머스 실무 전략'을 발표한다. 방영준 카테노이드 이사는 '숏폼이 바꾸는 이커머스 UX : 보는 쇼핑 시대의 브랜드 온사이트 전략'을, 문기식 SK AX 팀장은 '에이전트를 만드는 에이전틱 플랫폼 : 멀티 페르소나로 여는 초개인화의 미래'를 각각 소개한다. C트랙(통합 비즈니스 전략)에서는 김대현 토스램 대표가 '잔디, 협업툴을 넘어 AI 생산성 툴이 되다'를 주제로 발표하고 임정근 BHSN 대표가 '기술검증(PoC)과 챗봇을 넘어 실제로 일하는 기업 AI'를 다룬다. 최지훈 Odoo 팀장과 김봄이 Odoo 대표는 'AI로 연결된 스마트 운영 : 오픈소스 모듈형 플랫폼으로 고객관계관리(CRM)·전사적자원관리(ERP)·세일즈 데이터 통합 전략'을 발표한다. 클로징 키노트에서는 김인수 SK텔레콤 AI 보드 PL이 'SK텔레콤이 AI 네이티브 컴퍼니로 가는 여정 : AI 전환(AX) 리더십이 만드는 변화를 주제로 무대에 선다. 이 외에도 행사 현장에서는 참여 기업들의 전시 부스와 사전 등록자를 대상으로 한 경품 이벤트, 현장 참여형 프로그램 등 다채로운 즐길거리를 제공할 예정이다. CIS 2026의 사전 등록과 문의는 공식 홈페이지를 통해 가능하다.

2026.06.16 17:50이나연 기자

"전력·발열 문제 풀자"…레노버가 제시한 AI 인프라 해법은

레노버가 인공지능(AI) 데이터센터 전력 소비와 발열 문제를 해결하기 위한 저전력 고성능 인프라 전략을 제시한다. 레노버 글로벌 테크놀로지 코리아(ISG)는 17일 파르나스 서울에서 열리는 '컨버전스 인사이트 서밋 2026'에 참가해 'AI를 위한 열역학: 레노버가 제안하는 저전력 고성능 인프라'주제로 발표한다고 16일 밝혔다. 발표는 정연구 레노버 글로벌 테크놀로지 코리아 상무가 맡는다. 이번 발표는 생성형 AI를 비롯한 거대언어모델(LLM), 하이브리드 클라우드, 고성능컴퓨팅(HPC) 수요 확대에 따른 데이터센터 전력·발열 문제에 초점 맞춘다. 레노버는 AMD 기반 HPC 솔루션과 넵튠 액체 냉각 기술을 중심으로 AI 인프라 해법을 소개할 예정이다. 실제 데이터센터 에너지 부담은 빠르게 커지고 있다. IDC는 데이터센터 에너지 소비량이 2024년 397테라와트시(TWh)에서 2028년 915Wh로 연평균 23.2% 증가할 것으로 전망했다. 2030년 말까지는 100기가와트(GW) 규모 신규 데이터센터가 추가될 것으로 예상했다. 레노버는 AI와 HPC가 결합하면서 새로운 인프라 수요가 생기고 있다고 봤다. HPC는 기후, 유체역학, 유한요소해석, 분자역학, 천체물리학 등 물리 기반 시뮬레이션에 강점을 갖고 AI는 대규모 데이터 학습과 패턴 인식, 언어·비전·이상 탐지 영역에서 확장성을 제공한다. 레노버는 AMD 에픽 5세대 프로세서 기반 HPC 솔루션으로 AI와 HPC 워크로드에 필요한 고성능·고확장성 인프라를 제시한다. 이 솔루션은 온프레미스, 클라우드, 하이브리드 환경 전반에서 확장 가능한 인프라 구성을 지원한다. 활용 분야는 산업용 로보틱스, 실시간 전사, 데이터 준비, 엣지 AI, LLM 추론 등으로 제시됐다. 레노버는 다양한 AI 업무를 안정적으로 처리하려면 연산 성능뿐 아니라 전력 효율과 냉각 효율이 함께 뒷받침돼야 한다고 설명했다. 이날 레노버는 전력과 냉각 효율을 높이기 위한 핵심 기술로 넵튠 액체 냉각 시스템도 소개한다. 넵튠은 고성능 컴퓨팅 환경에서 발생하는 열을 효율적으로 관리하기 위해 설계된 액체 냉각 기술이다. 100% 직접 수냉 방식의 넵튠 솔루션은 냉각 전력 소비를 30~40% 줄이고 1.1 미만 전력사용효율을 구현하도록 설계됐다. 넵튠 코어는 발열이 높은 주요 부품에 직접 수냉을 적용하고 넵튠 에어는 기존 공랭 환경에서도 액체 보조 냉각을 지원한다. 레노버는 씽크시스템 SD665 V3 DWC 서버, 씽크시스템 N1380 섀시, 씽크시스템 SC750 V4 등 HPC 서버 포트폴리오도 함께 소개한다. 이들 제품은 고밀도 HPC 환경과 AI 워크로드를 겨냥해 설계됐다. 윤석준 레노버 글로벌 테크놀로지 코리아(ISG) 부사장은 "생성형 AI와 LLM 확산으로 기업 데이터센터에는 더 높은 연산 성능과 에너지 효율을 동시에 구현할 수 있는 인프라 전략이 요구되고 있다"며 "우리는 AMD 기반 HPC 솔루션과 넵튠 액체 냉각 기술을 통해 AI 워크로드에 최적화된 고성능·저전력 인프라를 제공하고 국내 기업들이 복잡한 AI·데이터 집약형 업무를 안정적이고 지속 가능한 방식으로 운영할 수 있도록 지원하겠다"고•AMD 기반 HPC 솔루션과 넵튠 액체 냉각 기술로 AI 데이터센터의 전력·발열 과제 해법 소개 말했다.

2026.06.16 15:27김미정 기자

포티넷, 섀도우 AI 탐지·차단 전략 등 공개한다

글로벌 네트워크 보안 기업 포티넷(최고경영자 켄 지)은 오는 17일 오후2시 온리안 웨비나 'AI 사이버보안 서밋 코리아 2026'을 개최한다고 15일 밝혔다. 인공지능(AI) 워크로드가 확장됨에 따라 가시성 확보, 거버넌스 체계 등은 더욱 복잡해지고 있는 현실이다. 이에 포티넷은 이번 행사를 통해 에이전틱 AI를 활용한 보안 운영 센터(SOC), 네트워크 운영 센터(NOC)의 조사, 우선순위 지정, 대응 프로세스 등을 자동화하는 전략을 살펴 볼 예정이다. 연사로는 닐 맥도날드(Neil MacDonald) 가트너 부사장 겸 명예 펠로우, 로버트 메이(Robert May) 포티넷 기술·제품 총괄 부사장 등 글로벌 전문가들이 참석한다. 아울러 김수영 포티넷코리아 상무, 박현희 포티넷코리아 상무 등도 연사로 나설 예정이다. 박 상무는 AI가 공격자의 무기로 진화하고 있는 현실을 진단하며, 이에 대응하는 포티넷의 AI 보안 전략 전반을 소개한다. 닐 맥도날드 부사장은 보안 산업 분석가의 관점에서 2026년 AI 보안 트렌드와 함께 기업이 AI를 안전하게 도입하기 위해 갖춰야 할 요건을 제시한다. 김수영 포티넷코리아 상무는 임직원이 IT 통제 없이 사용하는 미승인 AI 도구인 '섀도우 AI'의 실태와 대응 전략을 집중적으로 다룰 예정이다. 현재 기업의 약 95%가 내부에서 사용 중인 AI 도구를 파악하지 못하고 있으며, 거버넌스의 부재로 인한 데이터 유출과 규제 위반 피해가 현실화되고 있다. 김 상무는 연사로 나서 AI 사용 환경 전반의 가시성 확보부터 역할 기반 허용 정책 수립까지 단계적 거버넌스 프레임워크와 함께 AI 앰 탐지·제어·데이터 유출 방지 등을 아우르는 실질적 대응 방안을 제시한다. 또한 AI 모델에 대한 접근 제어와 거버넌스 문제를 출발점으로, 프롬프트 인젝션·탈옥·모델 포이즈닝 등 LLM을 겨냥한 신종 공격 대응 방안과 AI 데이터센터 및 클라우드 워크로드 보안 전략을 공유할 예정이다. 김 상무는 "AI 도입이 가속화되면서 기업이 인지하지 못하는 사이에 공격 표면이 빠르게 확장하고 있다"면서 "이번 서밋이 섀도우 AI 가시성 확보부터 거대 언어 모델(LLM) 보안까지 현장에서 겪고 있는 보안 과제를 점검하는 데 도움이 되길 바란다"고 밝혔다.

2026.06.15 09:51김기찬 기자

카테노이드가 그리는 AI 시대 숏폼 커머스 미래는?

카테노이드가 숏폼 확산으로 바뀐 이커머스 환경에 대응하기 위해 브랜드 온사이트 전략을 제시한다. 카테노이드는 오는 17일 서울 삼성동 그랜드 인터컨티넨탈 파르나스에서 열리는 '컨버전스 인텔리전스 서밋(CIS 2026)'에 참가해 AI 시대 숏폼이 상품 발견과 브랜드 경험, 구매 전환을 어떻게 바꾸고 있는지 소개한다고 8일 밝혔다. 이번 행사는 '원 AI, 엘리베이트 올' 주제로 열린다. 실질적인 AI 통합 전략과 실행 로드맵이 필요한 기업 관계자를 대상으로 한 글로벌 콘퍼런스다. 카테노이드는 행사에서 주요 커머스 사례와 온사이트 활용 전략을 공유한다. 특히 숏폼 콘텐츠가 소비자 일상에 빠르게 자리 잡으며 이커머스 사용자경험(UX)를 바꾸고 있다는 점을 강조할 방침이다. 최근 유튜브 쇼츠, 인스타그램 릴스, 틱톡 등을 중심으로 짧은 영상 소비가 늘면서 소비자는 긴 설명보다 영상으로 제품과 브랜드를 이해하는 데 익숙해지고 있다. 이에 따라 브랜드 마케팅과 이커머스 환경도 콘텐츠 중심으로 바뀌는 추세다. 자료에 따르면 글로벌 숏폼 비디오 시장은 2026년 약 590억 달러 규모로 성장했다. 2035년에는 6409억 달러까지 확대돼 연평균 30.33% 성장할 것으로 전망된다. 국내 시장도 빠르게 확대되고 있다. 모바일 중심 소비 환경이 강화되면서 상품 탐색과 구매 전환 과정에서 숏폼 콘텐츠의 영향력이 커지고 있다는 분석이다. 이번 발표 초점은 숏폼을 단순한 홍보 수단이 아니라 커머스 전환을 만드는 사용자 경험 요소로 봐야 한다는 데 있다. 상품 발견과 브랜드 이해, 구매 행동이 영상 콘텐츠 안에서 이어지는 만큼 기업의 온사이트 전략도 이에 맞춰 바뀌어야 한다는 설명이다. 보다 자세한 내용은 CIS 2026을 통해 공개할 예정이다. 공식 웹사이트에서 사전 등록을 통해 참여할 수 있으며, 발표 외 전시 부스를 통해 실무자들에게 서비스를 소개한다.

2026.06.08 08:00김미정 기자

레드햇이 제시한 엔터프라이즈 AI 전환 핵심은?

레드햇이 기업 인공지능(AI) 전환을 지원하기 위한 엔터프라이즈 AI 플랫폼 전략을 제시했다. 이명진 한국레드햇 상무는 17일 지디넷코리아가 개최하는 '컨버전스 인사이트 서밋(CIS) 2026'에서 '레드햇 AI 기반 엔터프라이즈 AI 플랫폼으로의 전환: ML옵스에서 에이전틱 AI까지'를 주제로 발표한다. 현재 기업은 ML옵스에서 LLM옵스, 에이전틱 AI로 이어지는 진화 과정 속에서 추론 효율성, 데이터 연결, 에이전트 관리, 하이브리드 클라우드 확장까지 전체 라이프사이클을 관리할 수 있는 통합 플랫폼이 필요한 실정이다. 또 생성형 AI가 기업 업무 환경의 핵심 요소로 자리 잡으면서 엔터프라이즈 AI 플랫폼도 빠르게 진화하고 있다. 초기 ML 운영 체계인 ML옵스에서 거대언어모델(LLM) 기반 LLM옵스를 거쳐 여러 AI 에이전트가 협업하며 복잡한 문제를 자율적으로 해결하는 에이전틱옵스 단계로 확장되고 있다. 레드햇 AI는 이러한 변화에 맞춰 기업이 AI 추론, 모델 커스터마이징, 데이터 연결, 에이전트 운영, 하이브리드 클라우드 확장을 통합적으로 관리할 수 있도록 지원한다. 레드햇 AI의 주요 기능 중 하나는 AI 추론 역량이다. 레드햇은 오픈소스 추론 엔진 vLLM과 분산 추론 프레임워크 llm-d를 통해 그래픽처리장치(GPU) 등 다양한 하드웨어 가속기 환경에서 비용 효율적인 AI 추론을 지원한다. llm-d는 인프라 비용을 낮추고 멀티턴 대화, 에이전트 워크플로에서 더 빠른 응답 시간을 제공하도록 설계됐다. 이를 통해 플랫폼 관리자는 AI 추론 환경을 보다 쉽게 운영할 수 있다. 허깅페이스의 레드햇 AI 레포지토리에서는 라마, 큐원, 딥시크, 그래니트 등 주요 오픈소스 모델이 검증 및 최적화된 형태로 제공된다. 기업은 이를 활용해 다양한 업무 환경에 맞는 AI 모델을 보다 안정적으로 적용할 수 있다. 레드햇은 기업 데이터와 AI 모델을 연결하는 방안도 소개했다. 이 상무는 전체 기업 데이터 중 파운데이션 모델에 반영된 것은 1% 미만에 불과하다며 기업 내부 데이터를 기반으로 AI를 맞춤화해야 한다고 강조했다. 레드햇은 이를 위해 파인튜닝, 프롬프트 엔지니어링, 검색증강생성(RAG) 등 다양한 커스터마이징 기법과 합성 데이터 생성 파이프라인을 제공한다. 이를 통해 기업은 자체 데이터와 업무 맥락을 AI에 반영하고 AI 내재화를 보다 효율적으로 추진할 수 있다. 에이전틱 AI 혁신을 위한 운영 기반도 제공한다. 레드햇은 AI 에이전트 워크플로의 개발과 배포를 지원하고 MCP 게이트웨이와 에이전트 라이프사이클 관리, 추적 및 관측 가능성 기능을 통해 복수의 AI 에이전트가 협업하는 환경에서도 안정적인 운영을 지원한다. 이 상무는 "기업의 AI 전환은 단순히 AI 모델 하나를 도입하는 것으로 완성되지 않는다"며 "ML옵스에서 LLM옵스, 그리고 에이전틱 AI로 이어지는 진화의 흐름 속에서 기업은 추론 효율성, 데이터 연결, 에이전트 관리, 하이브리드 클라우드 확장까지 전체 라이프사이클을 아우를 수 있는 통합 플랫폼이 필요하다"고 밝혔다.

2026.06.04 14:42김미정 기자

"데이터 파편화 해소"…스노우플레이크, 개방형 거버넌스 플랫폼 강화

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

2026.06.03 09:43김미정 기자

[현장] 오픈AI "챗GPT 엔터프라이즈, 챗봇 넘어 에이전트 플랫폼으로 진화"

"이제 기업 인공지능(AI) 경쟁력은 그저 대답을 잘하는 것이 아니라 주어진 업무를 안전하게 끝까지 실행하는 능력에 있습니다." 이동재 오픈AI 코리아 디렉터는 29일 서울 서초구 삼성SDS 사옥에서 열린 '삼성SDS AX 서밋'에서 이같이 밝히며, 기업용 AI 솔루션 '챗GPT 엔터프라이즈'가 단순한 대화형 서비스를 넘어 AI 에이전트 플랫폼으로 진화하고 있다고 말했다. 이 디렉터는 2024년까지 생성형 AI 활용의 중심이 질문에 답을 내놓는 챗봇에 있었다면 2025년부터는 에이전트 중심 구조로 이동하고 있다고 설명했다. 사용 분야 역시 문서 작성, 번역, 이메일 작성은 물론 소프트웨어 설치 지원, 업무 프로세스 설계 등 실무 전반으로 확대되는 추세라고 덧붙였다. 그는 챗GPT 엔터프라이즈가 이런 흐름에 맞춰 개인 생산성 향상을 넘어 팀과 조직 전체의 생산성을 끌어올리는 방향으로 설계됐다고 설명했다. 조직의 맥락을 이해하고 실제 작업 수행까지 지원할 수 있도록 고도화했다는 것이다. 챗GPT 엔터프라이즈의 경쟁력으로는 보안, 사용량·권한 관리, 사내 데이터 연동, 에이전트 기능이 제시됐다. 사내 이메일과 문서, 드라이브, 내부 지식 자산과 연결해 회사 맥락에 맞는 결과를 제공하고, 나아가 실제 업무까지 처리하도록 지원하는 구조라는 설명이다. 대표 기능으로는 워크스페이스 에이전트가 소개됐다. 사용자가 자연어로 원하는 결과를 설명하면 에이전트를 만들 수 있고, 이를 통해 영업 리드 분류, 이메일 발송, 고객관계관리(CRM) 업데이트 등 여러 단계를 거치는 업무를 자동화할 수 있다는 것이다. 기존 커스텀 GPT가 특정 목적에 맞춘 대화형 도구에 가까웠다면, 워크스페이스 에이전트는 실제 액션을 수행하는 실행형 도구라는 점에서 차이가 있다고 그는 설명했다. 이 디렉터는 실제 활용 사례도 공개했다. 그는 "본사에서 밤사이에 업데이트되는 수많은 신규 프로덕트 소식을 매일 오전 8시에 슬랙, 이메일, 내부 문서를 취합해 요약 보고해 주는 개인 에이전트를 직접 만들어 쓰고 있다"며 "이 에이전트를 자연어로 구현하는 데 걸린 시간은 30분도 채 되지 않았다"고 말했다. 오픈AI는 자동화만큼 중요한 요소로 통제를 꼽았다. 이메일 발송, 파일 수정, 일정 추가 등 민감한 작업은 사용자 승인 절차를 거치도록 설계해 AI가 업무를 수행하더라도 최종 결정권은 사용자와 조직이 갖도록 했다는 설명이다. 이 디렉터는 "AI 에이전트는 철저히 사용자가 허용한 도구와 가드레일 안에서만 작동한다"며 "이메일 외부 발송, 파일 수정, 캘린더 일정 추가 등 주요 액션이 수반되는 시점에는 독단적으로 처리하지 않고 반드시 사용자에게 먼저 승인을 구하는 '휴먼 체크포인트'를 거치도록 설계돼 통제권은 항상 기업에 부여된다"고 강조했다. 또 그는 코덱스(Codex)를 통해 보다 확장된 에이전트 경험도 제공하고 있다고 소개했다. 자연어 명령을 바탕으로 실행 계획을 세우고, 파일과 소프트웨어를 다루며 실제 업무를 수행하는 방식이다. 이를 통해 개발자뿐 아니라 비개발자도 업무 일부를 AI에 위임할 수 있는 환경을 제공하고 있다고 설명했다. 이 디렉터는 "우리가 지향하는 에이전트는 사용자가 매번 명령을 내리기 전에 조직과 개인의 맥락을 스스로 이해하고 주도적으로 먼저 업무를 지원하기 시작하는 단계"라며 "일하는 모든 곳에 AI 에이전트를 도입해 진정한 혁신을 돕는 것이 오픈AI의 핵심 로드맵"이라고 밝혔다. 이어 "한국은 글로벌 평균과 비교해 실무에서 챗GPT를 업무 파트너로 활용하는 역동성이 가장 뛰어난 시장"이라며 "앞으로도 삼성SDS 등 국내 공식 파트너와 긴밀히 협력해 철저한 엔터프라이즈 보안 구역 내에서 안심하고 에이전트 기반의 업무 혁신과 생산성 향상을 이룰 수 있도록 생태계 확장에 박차를 가하겠다"고 말했다.

2026.05.29 17:33남혁우 기자

[현장] 생산성 정체된 AI…"톱다운 프로세스로 혁신해야"

"많은 기업이 인공지능(AI)을 도입했지만 업무 시간 단축 효과는 17% 수준으로 전체 생산성 혁신으로는 이어지지 못하고 있습니다. 정보 검색이나 문서 작성 등 국소적인 업무 자동화에 머무르기 때문입니다." 김수연 EY한영 AI 리더(전무)는 29일 서울 서초구 삼성SDS에서 열린 '삼성SDS AX 서밋'에서 나서 이같이 말하며 기업 AI 전환(AX) 정체 원인을 지적하며 개선방안을 제시했다. EY한영 조사 결과 기업 일상 업무 내 AI 활용 비중은 56.3%에 달한다. 하지만 정작 단축된 업무 시간은 17%에 불과해 전체 생산성 향상으로 이어지지 못하고 있다. 김 리더는 이러한 정체 현상의 원인으로 '바텀업(Bottom-up)' 방식의 한계를 꼽았다. 실무진의 애로사항 해결에만 치중하다 보니 정보 탐색이나 문서 작성 같은 특정 태스크만 국소적으로 자동화하는 오류에 빠졌다는 지적이다. 그는 "부서 간 업무를 인계하고 담당자를 찾는 과정에서 발생하는 병목 현상을 놓치면서 전체 프로세스의 효율을 갉아먹고 있다"며 "과제를 산발적으로 추진하는 과정에서 사내에 중복 기능이 여럿 개발되는 비효율도 발생한다"고 지적했다. 김 리더는 기존에 인력 부족 등으로 손대지 못했던 영역을 새로 발굴하는 탑다운 접근이 AX의 핵심이라고 강조하며 실제 글로벌 기업 사례를 소개했다. 에어버스는 부서와 관계자 간 복잡하게 이어지던 업무 인계 프로세스를 AI로 효율화했다. 과거에는 설계를 한 번 바꿀 때마다 물리 모형을 직접 제작하고 다시 테스트하는 과정을 반복해야 해, 수정 한 번이 끝나기까지 적지 않은 시간과 비용이 들었다. 이를 AI 기반 시뮬레이션으로 대체해 설계안을 가상 환경에서 먼저 검증하도록 바꿨다. 그 결과 실제 모형 제작과 반복 테스트 횟수를 줄이면서 설계 수정 시간은 대폭 단축하고, 불필요한 재설계율도 낮출 수 있었다. 여기에 항공기 납품 이후에도 센서를 통해 기체 이상 여부를 상시 점검하는 체계를 구축해, 문제 발생 뒤 수리하는 방식에서 벗어나 사전 예측 정비 중심으로 전환했고 연간 유지보수 비용 절감 효과도 거뒀다. 월마트는 현업 조직 곳곳에서 AI 에이전트가 늘어나며 비슷한 기능을 가진 에이전트가 중복 개발되는 문제에 직면했다. 이에 AI 적용 대상을 4개 축으로 재정의하고 공통 기능을 묶은 '슈퍼 에이전트' 체계를 구축했다. 부서별로 흩어져 있던 하위 에이전트를 표준화하면서 개발 중복과 관리 부담을 덜어낼 수 있었다. 쉘은 100개국 이상 사업 현장에서 AI를 안정적으로 활용하기 위해 설비별 AI 모델뿐 아니라 데이터 체계까지 함께 표준화했다. 현장마다 제각각이던 운영 방식을 줄인 결과, 운영 효율을 높이고 비용을 줄이는 동시에 안전 관리 수준도 끌어올릴 수 있었다. 김 리더는 "정보 검색, 문서 작성처럼 국소 업무를 줄이는 데 그쳐서는 생산성 혁신 효과가 제한적일 수밖에 없다"며 "부서 간 인계, 협업, 의사결정 구조까지 함께 바꿔야 비용 절감과 운영 효율 개선, 안전성 강화 같은 성과로 이어질 수 있다고 말했다. 이와 함께 김 리더는 AX 추진 과정에서 막연한 기대감 대신 투자수익률(ROI)에 대한 철저한 사전 검증과 도입 이후의 거버넌스 체계가 함께 마련돼야 한다고 강조했다. 그는 다국어 번역 전문 에이전시에 연간 약 80억 원을 집행하던 한 대기업 사례를 소개했다. 이 기업은 비용 절감을 위해 AI 초벌 번역 에이전트를 도입했지만, 대고객 문구의 오번역 리스크 때문에 전문가 검수 단계를 완전히 없애지 못했다. 결국 AI 에이전트의 개발·운영 비용에 전문가 검수 비용까지 더해지면서, 도입 전 정밀한 재무 시뮬레이션이 이뤄지지 않으면 오히려 비용 부담이 커질 수 있다는 게 김 리더의 설명이다. 그는 이어 “AI 도입으로 효율화가 이뤄지면 직무 전환과 재배치 문제도 필연적으로 뒤따른다”며 “특정 부서의 효율화로 생긴 여유 인력을, 그동안 인력 부족으로 하지 못했던 고부가가치 업무나 AI 에이전트의 라이프사이클을 관리하는 새로운 역할로 재배치하는 전략적 치밀함이 필요하다”고 말했다.

2026.05.29 16:35남혁우 기자

[현장] "연간 100억 절감"...삼성전자·우리은행, 삼성SDS와 AX 혁신

삼성SDS가 삼성전자, 우리은행 등 국내 주요 기업 인공지능(AI) 전환(AX)을 본격화하고 있다. 산업별 데이터 정비와 현업 맞춤형 인공지능(AI) 에이전트 적용을 통해 연 100억원 이상 비용 절감과 생산성 개선 성과를 달성 중이다. 신계영 삼성SDS AI사업팀장 부사장은 29일 열린 '삼성SDS AX 서밋'에서 관련 가시적인 성과를 내고 있는 AI 에이전트 도입 사례를 공개했다. 우리은행은 삼성SDS와 금융 업무 전반에 걸친 AX를 진행 중이다. 고객 관리, 기업 여신, 자산 관리 등 핵심 5대 업무가 최우선 대상이다. 삼성SDS의 AI 비즈니스 플랫폼 '패브릭스(Fabrix)'를 기반으로 내년 하반기까지 총 300여 개 이상의 금융 맞춤형 에이전트를 순차적으로 가동할 계획이다. 현재 27개 핵심 업무를 대상으로 175개 이상 에이전트를 구축하도록 프로세스를 디자인했다. 삼성전자는 100개국 이상의 국가에서 콜센터를 운영하는 환경이다. 상담사가 고객 통화를 마친 뒤 상담 내역을 시스템에 수동으로 기록하는 데 기존에는 5분에서 10분가량 소요됐다. 삼성SDS는 패브릭스 기반의 AI 어시스턴트를 도입해 서비스 센터 운영 프로세스를 개선했다. 상담사가 통화하는 동안 실시간으로 대화 키워드를 검색해 최적의 답변을 추천한다. 통화가 끝나면 전체 대화 내용이 자동으로 요약 및 입력된다. 상담사는 최종 확인 버튼만 누르면 10초 안에 다음 상담 전화를 받을 수 있다. 기존 시나리오 기반 챗봇의 한계도 극복했다. 정해진 대화 범위를 벗어나면 답변하지 못하던 방식에서 탈피했다. 데이터와 기업 시스템 정보를 직접 연계해 답변하는 패브릭스 기반 에이전트 챗봇으로 전환했다. 해당 상담 챗봇은 현재 삼성전자 웹사이트에 실제 적용되어 운영 중이다. 올해 연말에는 음성으로 대화하는 보이스봇 형태로 시범 적용을 앞두고 있다. 삼성전자 마케팅 부서는 자체 개발한 휴먼 디지털 트윈 리서치 에이전트를 현업의 필요에 맞춰 수정해 도입했다. 글로벌 제품을 출시하기 전 정교한 시장 조사를 수행하기 위해 AI에게 특정 지역, 연령대, 소득 및 학력 수준 등의 페르소나를 부여해 가상의 '인터뷰이(답변자) 에이전트'를 생성한다. 이후 질문을 던지는 에이전트와 답변하는 가상 에이전트 1만~2만개가 스스로 질의응답을 주고받으며 시장 조사를 수행한다. 분석 데이터를 검증한 결과 실제 사람을 대상으로 조사한 결과와 85%에서 95% 수준으로 대동소이한 정확도를 보였다. 이를 통해 연간 적게는 10억원에서 많게는 100억원 이상 마케팅 비용을 절감하는 효과를 거두고 있다. 이 외에도 금융권 고객사를 대상으로 정형·비정형 원천 데이터를 전처리하고 이를 데이터 레이크나 데이터 마트에 모으는 인프라를 구축했다. 이 데이터를 AI 서비스 허브 및 에이전트 플랫폼과 연계해 실제 업무에 활용 중이다. 신 부사장은 "두 사례 모두 현장 실험 수준이 아니라 회사 경영 차원의 우선순위 사업으로 진행된 사업"이라며 "탑다운 방식의 AX 사업이 효율적이다"라고 강조했다. 이어 "삼성SDS는 브라이틱스 AI로 데이터를 정제하고, 패브릭스로 에이전트를 구동하며, 브리티 오토메이션으로 자동화를 연결하는 통합 AX 플랫폼을 제공하고 있다"며 "거버넌스 체계 안에서 안전하게 작동하는 업종별 AX 성과를 지속해서 확대해 나가겠다"고 말했다.

2026.05.29 16:33남혁우 기자

[현장] 삼성SDS, AX 서밋 개최…'AI 스스로 일하는 시대' 기업 혁신 방안 제시

"인공지능(AI)이 수행할 수 있는 업무 범위는 약 7개월마다 2배씩 늘어나고 있습니다. 이제 AI가 사람의 지시를 보조하는 수준을 넘어, 직접 업무를 판단하고 실행하는 시대가 머지않았습니다." 김종필 삼성SDS AX센터장(부사장)은 29일 서울 서초구 사옥에서 열린 '삼성SDS AX 서밋'에서 이같이 밝히고 AI에이전트 확산에 대응하기 위한 기업 AX 전략을 제시했다. 이번 행사는 기업이 AI 중심 업무 환경으로 체질을 전환할 수 있도록 기술 로드맵과 구체적인 적용 사례를 공유하기 위해 마련됐다. 현장에는 삼성SDS의 AI 플랫폼과 솔루션을 도입했거나 도입을 검토 중인 320여 개 기업·기관에서 600여 명의 관계자가 참석했다. 김 부사장은 생성형 AI가 단순 질의응답이나 문서 작성 보조를 넘어 실제 업무를 수행하는 에이전트 AI 중심으로 진화하고 있다고 진단했다. 이에 따라 기업 역시 AI를 개별 기능에 부분적으로 접목하는 수준을 넘어, 업무 프로세스와 데이터, 보안, 거버넌스 전반을 AI에 맞춰 다시 설계해야 한다고 강조했다. 그는 기존 AI가 비서처럼 요청에 반응하는 역할에 머물렀다면 앞으로는 AI 에이전트가 보다 독립적으로 업무를 처리하는 방향으로 발전할 것이라고 설명했다. AI가 단순히 답변을 제공하는 도구가 아니라 실제 업무 흐름 안에서 판단과 실행을 담당하는 주체로 자리 잡게 된다는 의미다. 다만 김 부사장은 이 같은 변화가 곧바로 완전한 자동화로 이어지는 것은 아니라고 짚었다. AI 에이전트가 독립적으로 여러 업무를 수행할수록 오답과 환각, 잘못된 판단에 따른 업무 오류 가능성이 커질 수 있고 어떤 모델과 에이전트를 어떤 기준으로 연결하느냐에 따라 품질과 비용 차이도 크게 벌어질 수 있다는 설명이다. 여기에 민감 정보 유출, 권한 통제, 결과 검증, 법·규제 준수 같은 보안 및 거버넌스 이슈도 기업 환경에서는 반드시 함께 관리돼야 할 핵심 과제로 제시됐다. 그는 사람의 역할도 사라지는 것이 아니라 오히려 더 중요해진다고 강조했다. 사람은 단순 반복 업무를 직접 처리하기보다 AI가 수행할 업무 목표를 설계하고 에이전트에 적절한 역할과 권한을 부여하며 결과를 검증·승인하는 관리자로서의 역할을 맡게 된다는 것이다. 즉 AI가 실행을 담당한다면 사람은 우선순위를 정하고 위험을 통제하며 최종 의사결정과 책임을 지는 방향으로 역할이 이동하게 된다는 설명이다. 삼성SDS는 이 같은 변화에 대응하기 위해 통합 AI 플랫폼 '패브릭스(FabriX) 2.0'을 오는 10월 출시를 목표로 개발 중이라고 밝혔다. 패브릭스 2.0은 복수의 AI 에이전트를 업무 목적에 맞게 자동 선택·연계하는 '에이전트 디렉토리 서비스(ADS)' 기반의 멀티 에이전트 오케스트레이션을 지원한다. 복잡한 업무를 단일 AI가 처리하는 것이 아니라, 목적에 따라 적합한 에이전트를 조합해 실행하는 구조다. 사용자 질문의 특성과 업무 목적에 따라 비용 효율적인 대형언어모델(LLM)을 자동 매칭하는 'AI 스마트 라우터' 기능도 탑재된다. 이를 통해 기업은 성능과 비용을 함께 고려해 최적의 모델을 선택할 수 있고 토큰 사용에 따른 부담도 낮출 수 있을 것으로 삼성SDS는 기대하고 있다. 이와 함께 사내 개발 AI 자산을 공유·관리할 수 있는 마켓플레이스 체계도 제공할 계획이다. 엔터프라이즈 환경에 필수적인 보안 거버넌스 체계도 강화한다. 김 부사장은 "스스로 코딩하고 위험을 감지하는 가드레일 서비스와 레드팀 운영이 전사적으로 확대돼야 한다"며 "AI 기본법 등 관련 법규를 준수할 수 있도록 금융·공공 산업군을 위한 맞춤형 보안 체계도 준비하고 있다"고 설명했다. 삼성SDS는 데이터와 업무 프로세스를 유기적으로 연결하는 전략도 함께 제시했다. 정형·비정형 데이터를 가공·정제하는 '브라이틱스 AI'와 업무 프로세스를 통합하는 '브리티 오토메이션'을 연계해 AI가 실제 현업 환경에서 보다 정확하고 효율적으로 작동할 수 있도록 지원하겠다는 구상이다. 기업형 AI 전환의 성패가 결국 데이터 품질과 프로세스 연결성, 운영 통제 역량에 달려 있다는 판단이 반영됐다. 이번 행사에서는 AX 확산을 위한 다양한 사례와 전략도 공유됐다. 김수연 EY한영 AI 리더는 글로벌 선도 기업 사례를 바탕으로 AI 도입의 성과 창출 포인트를 짚었고 신계영 삼성SDS AI사업팀장(부사장)은 'AI 네이티브 기업으로의 전환 전략'을 발표했다. 이태희 삼성SDS AI개발팀장(부사장)은 통합 AX 플랫폼 구축을 위한 기술 로드맵을 소개했다. 글로벌 파트너십 세션에서는 이동재 오픈AI 코리아 디렉터가 챗GPT 엔터프라이즈의 최신 기능과 비즈니스 환경 변화를 설명했다. 행사장에서는 맞춤형 기술 컨설팅 프로그램인 'AX 전략 클리닉'도 운영됐다. 분야별 전문가들이 기업별 현황을 분석하고 단계별 솔루션 도입 전략을 제안했으며, 핸즈온 세션에서는 출시를 앞둔 패브릭스의 신규 기능과 최신 버전을 체험할 수 있도록 했다. 김 부사장은 "오픈AI, 엔트로픽, 구글 등 글로벌 기업과의 파트너십을 지속적으로 확대하고 있다"며 "비즈니스 현장에서 즉시 활용 가능한 인사이트와 전략을 공유하는 자리인 만큼 삼성SDS만의 차별화된 AX 역량을 바탕으로 AI 네이티브 전환을 적극 지원하겠다"고 말했다.

2026.05.29 15:06남혁우 기자

GS칼텍스 "AI 혁신 주역은 현장"…직원이 직접 만드는 제조 AI

GS칼텍스가 인공지능(AI)을 활용해 설비 점검 시간을 절반 이하로 줄이고 사내 생성형 AI 플랫폼 사용자를 임직원 2800명 규모까지 확대하는 성과를 거뒀다. 이런 혁신의 배경에는 IT 부서 중심 개발 방식에서 벗어나 현장 직원이 직접 AI를 만들고 활용하는 '현장 중심 AI 전략'이 자리했다. 이은주 GS칼텍스 DX센터장은 20일 서울 코엑스에서 열린 AWS 서밋 서울 2026에서 '현장이 만드는 AI 혁신'을 주제로 제조 AI 전환 여정을 발표했다. GS칼텍스는 여수공장의 복잡한 설비를 안전하게 운영하기 위해 AI 기술을 전면 도입했다. 이를 위해 초기에는 외부 성공 사례와 스타트업 솔루션 중심의 탑다운 방식으로 DX를 추진했다. 하지만 현장에 제대로 정착하지 못해 성공적인 결과를 이끌어내지 못했다. 이러한 문제를 극복하기 위해 현장 직원의 참여에 집중해 도입 방식을 전환했다. 사내 교육 프로그램인 DAX 아카데미를 운영하고 노코드, 데이터 분석, 머신러닝, 생성형 AI 등 13개 과정을 제공 중이며 직원이 직접 AI를 개발할 수 있는 데이터·개발 환경도 함께 지원하고 있다. 그는 구축 방식을 전환 후 현재 데이터 분석 모델 4개 중 1개, 대시보드 4개 중 3개, AI 에이전트 10개 중 9개를 현업 직원이 직접 개발했다고 밝혔다. 사내 생성형 AI 플랫폼 AIU에는 약 1900개의 AI 에이전트가 생성됐으며 임직원 대부분이 활용 중이다. 이 센터장은 "이제 제조업 경쟁력은 데이터와 AI 기반 소프트웨어"라며 "이를 제대로 활용하기 위한 핵심은 현장 실무자"라고 강조했다. 현장 적용 사례도 공개됐다. 설비 관리 분야에서는 AI 기반 이상 감지와 부식 예측 기술을 통해 검사 시간을 절반 이하로 줄였다. 안전관리 영역에서는 작업 전 안전회의 내용을 자동 생성하는 AI 비서를 도입해 협력사까지 활용 범위를 확대했다. 마케팅 분야에서는 고객 민원(VOC)을 생성형 AI로 통합 분석해 서비스를 개선했다. 이를 통해 에너지플러스는 사용자 수가 15만명에서 240만명으로 증가했고 앱 평점도 1.6점에서 4.6점으로 상승했다. 이와 함께 바텀업 혁신을 지속시키는 탑다운 동력으로 리더십의 '굿 리스크 테이킹' 문화를 강조했다. 새로운 시도에서 발생하는 리스크를 리더가 책임져주지 않으면 실무자는 도전할 용기를 내지 못한다는 취지다. GS칼텍스는 이러한 성과를 바탕으로 앞으로는 단순 업무 자동화를 넘어 부서 간 협업이 필요한 복합 업무와 고난도 영역까지 AI 적용 범위를 확대할 계획이다. 데이터, 머신러닝, AI 에이전트, 현업 피드백 체계를 유기적으로 연결해 생산·안전·마케팅·경영지원 전반을 하나로 연결하는 AI 기반 업무 체계를 구축한다는 목표다. 이은주 센터장은 "IT 조직의 역할은 모든 것을 직접 만드는 것이 아니라 현장이 AI를 활용할 수 있는 환경과 플랫폼을 제공하는 방향으로 바뀌고 있다"며 "현업과 IT 전문가 협업을 통해 부서 간 장벽을 허무는 과제를 지속해서 추진하고 전사가 유기적으로 움직이는 'AI 조직(AI Organization)'으로 전환하는 것이 목표"라고 말했다.

2026.05.20 16:49남혁우 기자

"퍼스널 컬러부터 맞춤 화장품 추천까지"...아모레퍼시픽의 AI 뷰티

아모레퍼시픽이 피부 진단부터 맞춤형 뷰티 상담까지 지원하는 인공지능(AI) 기반 뷰티 플랫폼을 공개했다. 단순 제품 추천을 넘어 생성형 AI와 멀티 에이전트를 결합한 '에이전틱(Agentic) 뷰티테크'로 진화를 추진한다는 전략이다. 노치국 아모레퍼시픽 상무(AX실 커머스테크 디비전장)은 20일 서울 강남구 코엑스에서 열린 'AWS 서밋 서울 2026'에서 AWS 기반 AI 뷰티테크 플랫폼과 차세대 AI 서비스 방향을 소개했다. 노 상무는 1970년 방문판매 카운셀러가 사용했던 피부 측정기를 소개하며 "아모레퍼시픽은 오래전부터 기술을 통해 고객을 더 잘 이해하려 노력해온 회사"라며 "우리는 원래 기술회사로 무엇을 파느냐보다 어떻게 쓰이게 하느냐를 고민해온 회사"라고 말했다. 이어 1954년 국내 최초 화장품 연구소 설립과 인삼 기반 화장품 개발, 레티놀 안정화 기술, 쿠션 화장품 개발 등을 사례로 들며 연구·원료·사용 경험 전반에서 기술 혁신을 이어왔다고 아모레퍼시픽의 히스토리를 설명했다. 현재 아모레퍼시픽은 설립 이후 80년 이상 축적해온 화장품 성분 데이터베이스와 피부 이미지, 모공·주름 데이터, 방문판매 카운셀러들의 상담 노하우 등을 AI 학습 데이터로 활용하고 있다. 이를 기반으로 고객 상담의 정확도를 높이고 브랜드별로 분산됐던 서비스 운영 문제를 개선하는 등 디지털 전환을 추진 중이다. 대표적으로 피부 진단과 제품 추천, 상담 기능을 하나로 연결한 AI 뷰티 플랫폼을 구축했다. 고객이 스마트폰 카메라로 얼굴 사진을 촬영하면 AI가 피부 상태를 분석하고 개인 피부 특성에 맞는 제품과 관리 방법을 추천하는 방식이다. 이 과정에서 멜라닌, 홍반, 모공, 주름 등 피부 요소별 AI 모델이 각각 분석을 수행하며 개인정보는 비식별화 처리된다. 기존에는 브랜드와 국가별로 서비스를 각각 개발하면서 비용과 운영 부담이 컸지만 현재는 공통 플랫폼 형태로 전환해 기술 하나를 여러 브랜드와 글로벌 시장에서 재사용할 수 있도록 구조를 개선했다. 이를 통해 개발 속도를 높이고 비용 효율성을 강화하는 동시에 고객에게 일관된 AI 뷰티 서비스를 제공하고 있다는 설명이다. 노 상무는 "고객은 이제 단순히 좋은 제품이 아니라 자신에게 맞는 정밀한 답을 원한다"며 "시간과 장소 제약 없이 동일한 품질의 피부 진단과 상담을 제공하는 것이 목표"라고 설명했다. 아모레퍼시픽은 기존 피부 진단 중심 서비스를 넘어 메이크업, 퍼스널 컬러, 두피 분석, 성분 상담까지 지원하는 종합 뷰티 AI 플랫폼으로 서비스를 확대하고 있다. 대표적으로 생성형 AI 기반 'AI 뷰티 카운셀러'를 통해 고객과의 대화형 상담 기능도 강화했다. 고객이 제품 비교나 피부 고민, 특정 성분 사용 여부 등을 질문하면 AI가 피부 상태와 제품 데이터를 기반으로 맞춤형 루틴과 사용법을 제안하는 구조다. 노 상무는 "데이터가 많은 것과 AI가 활용할 수 있는 AI 레디 데이터를 만드는 것은 완전히 다른 문제"라며 "고객을 얼마나 깊이 이해할 수 있느냐가 초개인화의 핵심"이라고 말했다. 이어 "앞으로는 단순 기능형 AI가 아니라 상담을 수행하는 주체로서의 AI 에이전트가 중요해질 것"이라며 "종합 진단과 맞춤 큐레이션, 지속적인 케어를 수행하는 멀티에이전트 기반 서비스로 진화하고 있다"고 강조했다. 아모레퍼시픽은 향후 '서비스형 에이전틱 뷰티 테크' 형태로 플랫폼 사업 확대도 추진할 계획이다. 노 상무는 "아모레퍼시픽은 화장품만 팔아서 돈 버는 회사가 아니라 고객 경험을 기술로 확장하는 회사"라며 "뷰티 기술 자체를 서비스로 발전시켜 나갈 것"이라고 밝혔다.

2026.05.20 16:08남혁우 기자

"시장 분석하고 신차 기획하는 AI"…현대차그룹이 제시한 미래 혁신

현대자동차가 인공지능(AI) 기술을 활용해 글로벌 시장 분석과 상품 기획 프로세스 혁신에 나선다. 방대한 데이터를 빠르게 처리해 경영층의 의사결정을 돕고 미래 차별화된 상품 경쟁력을 확보한다는 전략이다. 현대자동차그룹 상품본부 마켓 인텔리전스(MI) 센터 선우경희 센터장과 김수빈 책임매니저는 20일 서울 강남구 코엑스에서 열린 'AWS 서밋 서울 2026'에서 AI 기반 마켓 인텔리전스 시스템 '에이미(AIM)'의 구축 성과와 향후 계획을 발표했다. 데이터 폭증과 업무 한계, AI로 돌파 선우경희 센터장은 "현재 자동차 산업은 전기차 성장세 둔화, 중국 완성차 업체의 급부상, 소프트웨어 중심 자동차(SDV) 전환 등 전례 없는 변화와 도전에 직면해 있다"고 설명했다. 이어 현대차 상품본부는 이러한 시장 변화를 적시에 파악하고 소비자 목소리를 신차 컨셉에 반영하는 핵심 컨트롤 타워 역할을 수행한다고 소개했다. 하지만 글로벌 데이터가 폭증하면서 수작업 위주의 기존 분석 방식은 한계에 부딪혔다. 정작 필요한 데이터의 품질이 고르지 않거나, 짧은 납기 내에 방대한 범위를 분석해야 하는 구조적 딜레마를 겪어왔다. 선우경희 센터장은 "시장과 고객의 언어를 상품의 언어로 번역하는 것이 MI 센터의 역할"이라며 "AI를 통해 방대한 데이터를 빠르고 깊이 있게 분석해 전략적 인사이트를 도출하고 있다"고 말했다. 이어 "적은 자원으로 넓은 범위를 빠르고 깊이 있게 커버해야 하는 한계를 극복하기 위해 에이미를 고안했다"고 개발 배경을 설명했다. 리서치부터 사양 비교까지…핵심 업무 자동화 현대차그룹은 판매량, 가격, 경제지표 같은 정형 데이터와 뉴스, 소셜미디어, 리포트 등 비정형 데이터를 통합 수집해 AI 분석 체계를 구축했다. 수집된 데이터는 데이터 레이크로 집약되어 정제 과정을 거친 후 리서치 업무 자동화, 글로벌 뉴스 실시간 분석, 경쟁사 차량 비교·분석 등 세 가지 핵심 모듈을 통해 처리된다. 우선 리서치 업무 자동화 단계에서는 딥 리서치 에이전트가 사내외 데이터베이스를 자동으로 탐색하고 분석한다. 사용자가 질문을 입력하면 질문의 범위를 넓히는 쿼리 익스펜션이나 본질적인 질문으로 재구성하는 스텝 백 쿼리 기술을 적용해 탐색 비용을 줄였다. 특히 파워포인트 슬라이드의 맥락을 살려 내러티브 문서로 변환하는 자체 문서 인식 파이프라인도 개발해 사람이 직접 수행하던 리서치 업무 전반을 AI가 수행하도록 했다. 글로벌 뉴스 실시간 분석을 위해서는 하루 100만 건 이상 쏟아지는 전 세계 뉴스를 실시간으로 수집하고 대형언어모델(LLM) 기반으로 자동 분류·평가·요약하는 시스템을 구축했다. 대규모 배치 처리를 위해 'AWS 배드락 배치'를 도입해 처리 지연과 비용을 크게 절감했으며 임직원이 중요한 글로벌 이슈를 놓치지 않도록 자동차 산업 특화 뉴스 포털을 운영 중이다. 경쟁사 차량 비교·분석 모듈은 경쟁사의 출시 정보, 상세 스펙, 소비자 반응을 종합 비교한다. 국가나 브랜드마다 다르게 표현되는 유사 사양들을 클러스터링 기술로 그룹핑해 표준화함으로써 기존에 담당자들이 수작업으로 수십 시간을 쏟아야 했던 사양 비교와 포지셔닝 맵핑 작업을 수십 분 이내로 대폭 단축했다. AX 핵심은 실무…실무진 협업으로 전사 공감대 확보 김수빈 책임매니저는 특히 현대차 MI 센터는 이번 프로젝트를 성공으로 이끈 핵심 동력으로 '실무 관계자와의 긴밀한 협업과 이해'를 꼽았다. 사내 실무 관계자와 끊임없이 소통하며 실제 요구사항을 반영했고 덕분에 기술과 현업의 괴리를 줄이며 전사적인 공감대를 신속하게 확보할 수 있었다는 설명이다. 아울러 안전한 서비스 작동을 위해 ICT 본부 및 현대오토에버와 초기 단계부터 보안 거버넌스 체계를 함께 다지는 등 유관 부서와의 전략적 협업도 다각도로 추진했다. 김수빈 책임매니저는 "AI 혁신은 기술이 50%라면 사람과 조직, 그리고 실무진 간의 이해와 협업이 나머지 50%를 차지한다"며 "모든 관계자가 한 방향으로 움직였기에 정식 과제로 안착할 수 있었다"고 강조했다.

2026.05.20 13:45남혁우 기자

AWS "한국, 글로벌 피지컬 AI 중심축 된다"

올해로 창립 20주년을 맞은 아마존웹서비스(AWS)가 '피지컬 인공지능(AI)' 시대에 대한민국이 글로벌 중심축이 될 잠재력을 갖추고 있다고 강조했다. 이어 이러한 잠재력을 실현하기 위한 장기적인 지원도 함께 약속했다. AWS는 20일 서울 강남구 코엑스에서 개최한 'AWS 서밋 서울 2026' 기조연설에서 에이전틱 AI와 피지컬 AI를 중심으로 한 차세대 AI 전략과 한국 시장 투자 계획을 발표했다. 함기호 AWS코리아 대표는 "S3에서 시작된 AWS의 혁신이 이제 AI 주도 개발(AI-DLC), 에이전틱 AI, 피지컬 AI라는 세 가지 방향으로 확장되고 있다"고 밝혔다. 이어 "AI가 디지털 세계의 경계를 넘어 물리적 영역으로 본격 확장되고 있으며, 대한민국이 그 중심에 설 잠재력을 갖추고 있다"고 강조했다. AWS가 한국을 중심지로 지목한 배경에는 독보적인 산업 생태계와 인재, 그리고 정부의 강력한 의지가 자리하고 있다. 한국은 AI 칩 스타트업부터 로봇 파운데이션 모델 기업, 제조·물류·헬스케어·방산을 아우르는 역동적인 피지컬 AI 생태계를 구축하고 있다. 정부 역시 2030년 피지컬 AI 세계 1위 달성을 국가 목표로 삼고 전폭적인 투자를 진행 중이다. 이에 맞춰 AWS는 한국 피지컬 AI 산업의 도약을 가속화하기 위한 '피지컬 AI 프론티어 프로그램'을 새롭게 발표했다. 데이터 수집부터 모델 학습, 시뮬레이션, 엣지 추론에 이르는 전 과정에 걸쳐 AWS 전문가팀의 기술 지원과 국내 대표 기업들과의 직접 연결 기회를 제공할 계획이다. 이미 HD현대로보틱스, 두산, 컨피그, 리얼월드 등 다수의 국내 기업이 AWS를 기반으로 피지컬 AI를 개발하며 비즈니스를 확장하고 있다. 함 대표는 "아마존 물류센터에서 100만 대 이상의 로봇을 운영해 온 실전 경험과 글로벌 인프라를 바탕으로 한국에서 만든 로봇과 모델이 세계로 진출할 수 있도록 적극 뒷받침하겠다"고 약속했다. 기조연설에서는 물리적 확장 외에도 소프트웨어 개발 주기 전반을 AI가 조율하고 사람은 검증을 담당하는 'AI-DLC' 방법론과 에이전틱 AI 성과가 상세히 다뤄졌다. 실제 LG전자 MS사업본부는 AI-DLC 도입으로 생산성을 2배 향상시켰으며, 삼성전자는 삼성 어카운트 플랫폼에 자율 클라우드 운영 에이전트를 구축해 장애 복구 시간을 90% 이상 단축했다. 리멤버앤컴퍼니는 차세대 데이터 아키텍처인 'S3 Tables'를 도입해 데이터 동기화 주기를 하루 단위에서 10분 단위로 단축하는 성과를 냈다. 이날 초청 연사로 단상에 오른 국내 테크 리더들도 현장의 변화를 증언했다. 김성훈 업스테이지 대표는 "개인 영역의 자율형 에이전트와 달리 기업 업무에서는 사내 규정이나 프로토콜 등 정해진 절차를 준수하는 '절차형 에이전트'가 핵심이 될 것"이며 기업 환경에 맞춘 AI 도입 전략을 피력했다. 이어 발표한 김환 CJ올리브영 최고기술책임자(CTO)는 "기술의 한계가 사라지는 시대에는 변화에 따라 유연하게 적응하는 카멜레온 같은 개인 역량이 무엇보다 중요하다"며 "엔지니어가 혁신에만 집중할 수 있도록 고도화된 인프라 환경을 지원해야 한다"고 제언했다. AWS는 한국 피지컬 AI 생태계의 가능성을 실현하기 위해 대규모 장기 투자 계획을 재확인했다. AWS는 2018년부터 2031년까지 한국에 총 12조6000억원을 투입한다. 이는 단일 외국 기업이 한국에 단행한 그린필드 투자 중 역대 최대 규모로 국내총생산(GDP)에 약 15조원 기여하고 1만2300명의 신규 고용을 창출할 것으로 기대된다. 존 펠튼 AWS 최고재무책임자(CFO)는 "이 같은 대규모 투자는 단순한 인프라 확장이 아니라, 세계 최고 수준의 디지털 기반과 반도체·제조를 아우르는 산업 생태계, 그리고 AI 강국으로 도약하려는 한국에 대한 AWS의 확신을 보여주는 결정"이라고 설명했다. 펠튼 CFO는 "에이전틱 AI와 피지컬 AI가 인공지능의 패러다임을 근본적으로 바꾸고 있다"며 "AWS는 한국 기업과 인재가 이 커리어 최대의 경제적 기회를 선점할 수 있도록 장기 파트너로서 끝까지 동행하겠다"고 강조하며 발표를 마무리했다.

2026.05.20 13:04남혁우 기자

레드햇 CTO "오픈시프트 가상화, VM웨어 대체 그 이상…AI 인프라 핵심"

[애틀랜타(미국)=김미정 기자] "오픈시프트 버추얼라이제이션은 쿠버네티스 기반으로 가상머신(VM)과 클라우드 네이티브 애플리케이션, 인공지능(AI) 워크로드를 동시에 다룰 수 있습니다. VM웨어 대체 그 이상 역할을 하는 셈입니다. 이는 AI 시대 인프라 현대화 핵심입니다." 크리스 라이트 레드햇 최고기술책임자(CTO)는 지난 14일까지 미국 조지아주 애틀랜타에서 열리는 '레드햇 서밋 2026'에서 지디넷코리아를 만나 레드햇 가상화 기술 특장점을 이같이 밝혔다. 오픈시프트 버추얼라이제이션 제품이 VM 기능만 제공하는 게 아니라 클라우드와 AI 워크로드까지 한 번에 처리할 수 있다는 설명이다. 라이트 CTO는 기존 가상화 환경이 VM 운영에만 초점 맞춰져 있다는 점을 지적했다. 기존 구조는 데이터 하단에 하드웨어(HW)가 구축됐으며, 그 위에 가상화 계층을 올린 뒤 VM을 운영하는 식으로 이뤄졌다. 기업이 해당 구조에서 컨테이너 기반 애플리케이션을 구동하려면 별도 쿠버네티스 플랫폼을 재구축해야 한다. 여기에 AI 워크로드까지 운용하려면 그래픽처리장치(GPU) 등 가속기 HW에 접근 가능한 특수 VM이 필요하다. 이를 관리할 또 다른 오케스트레이션 계층도 설치해야 한다. 라이트 CTO는 "VM과 클라우드 네이티브 컨테이너, AI를 각각 따로 운영하면 사실상 세 개 플랫폼을 관리하는 셈"이라며 "우리는 이 세 가지를 하나의 인프라 SW 플랫폼에서 동시에 실행하도록 해 운영 구조를 단순화했다"고 설명했다. 실제 오픈시프트 버추얼라이제이션은 VM 생성과 배치, 스케줄링을 쿠버네티스로 실행한다. 동일한 쿠버네티스 시스템 내에서 컨테이너와 AI 워크로드도 함께 관리할 수 있다. 라이트 CTO는 "기업은 서로 다른 기술 스택을 각기 운영하기 운영하지 않고도 통합 운영 경험과 개발 환경, 자원 배분 체계를 확보할 수 있다"며 "하나의 공통 운영 경험, 하나의 공통 개발자 대상 환경, 통합 자원 할당 방식을 누릴 수 있다"고 강조했다. 이어 "우리는 오픈시프트 버추얼라이제이션을 단순 특정 가상화 솔루션 대체제로 규정하지 않는다"며 "이는 가상화 마이그레이션보다 인프라 현대화"라고 덧붙였다. 라이트 CTO는 AI 시대 기업이 전통적 가상화 자산을 차세대 인프라로 옮기는 과정이 중요해질 것으로 봤다. 그는 "핵심은 같은 기능을 그대로 복제하는 것이 아니다"며 "클라우드 네이티브와 AI 시대까지 함께 대비할 수 있는 방향으로 플랫폼 전환하는 것"이라고 강조했다. 그는 기업이 인프라 현대화만 진행하는 것은 올바르지 않다고 당부했다. 기존 기업 시스템이 새로운 API와 운영 체계에 맞춰 연동하는 과정까지 신경 써야 한다는 설명이다. 레드햇은 이를 해결하기 위해 컨설팅과 자동화 도구를 결합한 '마이그레이션 팩토리' 접근법을 제시하고 있다. 이전 대상을 수작업으로 하나씩 옮기는 것이 아니라, 반복 가능한 자동화 절차를 구축해 대규모 VM 전환을 체계적으로 지원한다는 구상이다. 라이트 CTO는 "우리는 자동화를 통해 VM 이전을 반복 가능하게 만드는 방식을 지원한다"며 "이미 고객들은 이를 통해 대규모 마이그레이션을 수행하며 의미 있는 성과를 내고 있다"고 설명했다. 실제 레드햇 오픈시프트는 연간반복매출(ARR) 20억 달러 규모로 성장했으며, 이 중 가상화 사업이 6억 달러를 차지한 것으로 집계됐다. 오픈시프트로 이전 가능성을 평가한 VM도 기존 110만 대에서 150만 대로 늘었다. "韓 시장, 충분한 신뢰·입증 사례 중요시…PoC 비중↑" 라이트 CTO는 한국 시장이 높은 요구 수준을 갖고 있다고 평했다. 일정 규모 이상 확보된 글로벌 레퍼런스와 실제 이전 경험을 살핀 뒤에야 도입 논의를 시작한다는 설명이다. 그는 최근 한국 시장에서도 이런 장벽이 낮아지고 있다고 봤다. 글로벌 시장에서 수천 대 VM 규모의 이전 사례가 늘고, 레퍼런스가 축적되면서 한국서도 가상화 마이그레이션 평가와 개념검증(PoC)이 본격화되고 있다는 설명이다. 라이트 CTO는 "우리는 오랜 기간 리눅스, 오픈시프트, 앤서블을 공급하며 규제 산업 고객과 신뢰를 쌓아왔다"며 "은행과 통신사 등 각국 보수적 산업군에서도 플랫폼 이전을 지원해 온 경험이 있다"고 말했다. 이어 "이런 경험이 한국 시장에 높은 신뢰도를 준 것"이라고 덧붙였다. 라이트 CTO는 기업 인프라는 더 이상 가상화만으로 충분하지 않다고 봤다. 기업이 기존 애플리케이션을 유지하면서 컨테이너와 AI를 함께 수용해야 하는 시대가 왔다는 설명이다. 그는 "전통적 애플리케이션, 클라우드 네이티브, 최신 AI 워크로드를 공통된 운영 체계 안에서 어떻게 함께 다룰 것인가가 앞으로 기업 경쟁력을 좌우할 것"이라고 내다봤다.

2026.05.20 09:07김미정 기자

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