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'AI 에이전트'통합검색 결과 입니다. (1151건)

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해킹 위협에 AI로 맞선다…한진정보통신, 보안 사업 확대

한진정보통신이 아마존웹서비스(AWS) 인공지능(AI) 기술을 활용한 보안 취약점 자동 점검 서비스를 선보이며 항공·여행 산업을 중심으로 매니지드 보안 시장 공략에 나선다. AI가 취약점을 지속 탐지하고 보안 전문가가 결과를 검증하는 체계를 구축해 기업 보안 관리 부담을 줄인다는 전략이다. 류연홍 한진정보통신 디지털 비즈니스 유닛 최고기술책임자(CTO)는 21일 서울 종로구 포시즌스 호텔에서 열린 'AWS T&H 테크 포럼 2026'에서 "기업들은 애플리케이션을 수시로 배포·변경하지만 보안 점검은 특정 시점에 집중돼 있어 취약점 관리에 공백이 발생할 수 있다"며 "이러한 문제를 해결하고자 'AWS 시큐리티 에이전트'를 기반으로 보안 점검 사업 모델을 마련했다"고 밝혔다. 류 CTO는 최근 산업계에서 발생하는 해킹 사고를 사례로 들며 상시 보안 점검 필요성을 강조했다. 애플리케이션이 지속 업데이트되는 환경에서 연 1~2회 실시하는 정기 점검만으로는 새롭게 발생하는 취약점에 신속하게 대응하기 어렵다고 짚었다. 이에 한진정보통신은 AWS 시큐리티 에이전트를 기반으로 자체 보안 서비스 'HAI-시큐리티'를 출시했다. AWS 시큐리티 에이전트는 AI가 점검 대상을 분석하고 공격 시나리오를 생성해 모의 해킹을 수행하는 기술이다. 발견한 취약점 공격 경로와 점검 이력을 기록하고 개선 방안까지 제시하며 문제가 발생한 항목만 선택해 재검증할 수 있도록 돕는다. 류 CTO는 "AWS가 기술을 제공하지만 실제 고객 환경에 적용하고 결과를 판단하는 일은 사용자나 파트너가 맡아야 한다"며 "우리는 국내 보안 기준 적용과 전문가 검증, 운영 관리까지 지원하도록 서비스를 개발했다"고 설명했다. 이날 공개한 HAI-시큐리티는 AI 자동 점검에 국내 보안 기준을 결합한 서비스다. 글로벌 보안 점검 기준에 국내 정보보호 관리체계와 관련 규정을 추가하고 한진정보통신 보안 전문가가 AI 탐지 결과를 검토해 실제 위험 여부를 판단하는 구조다. 취약점 조치부터 재검증, 보고서 작성까지 통합 지원하며 인증 심사에 필요한 점검 이력과 증빙 자료도 관리할 수 있도록 지원한다. 점검 대상도 AWS 클라우드에 한정되지 않는다. 다른 클라우드 환경과 온프레미스 시스템은 물론 깃허브와 깃랩 등 코드 관리 환경까지 지원한다. 기업이 전용 콘솔에서 프로젝트별 취약점과 위험도 분포를 확인하고 조치가 필요한 항목을 선택해 재점검할 수 있도록 한다는 방침이다. 다중인증(MFA)과 사용량 제한 설정, 종량제 비용 관리 등 운영 지원도 서비스에 포함됐다. 류 CTO는 AI가 취약점을 탐지하더라도 최종 판단에는 보안 전문가 검토가 필요하다고 강조했다. 그는 "AI 에이전트가 점검 주기와 배포 시점을 추적해 문제를 찾아내더라도 국내 기준에 따른 판정은 전문가가 수행해야 한다"며 "탐지부터 조치, 재검증과 보고까지 이어지는 전체 과정을 지원하는 게 HAI-시큐리티 사업 모델"이라고 말했다. 실제 내부 검증에서도 국내 기준 적용에 따른 탐지 결과 차이가 확인됐다. 한진정보통신에 따르면 동일한 점검 환경에서 글로벌 기준만 적용했을 때 발견된 취약점은 9건이었지만 국내 기준을 추가한 경우 23건으로 늘었다. 글로벌 보안 기술에 국내 규제와 전문가 검증을 결합하는 방식이 효과가 있다는 평가다. 한진정보통신은 서비스 개발과 내부 기능 검증을 마치고 사업 확대에 나선 상태다. 항공·호텔·여행 산업을 중심으로 개념검증(PoC) 참여 기업을 모집 중이며 향후 공공 등 규제 산업으로 적용 범위를 넓힐 계획이다. AWS와 공동으로 사업을 추진하는 한편 마켓플레이스 등록과 관련 컨설팅도 추진한다는 방침이다. 류 CTO는 "현재 솔루션 개발과 내부 검증을 마치고 사업을 확대 중"이라며 "PoC를 통해 고객 환경 취약점을 점검하고 약 2주간 결과를 분석해 실제 시스템 개선에 활용할 수 있도록 지원할 계획"이라고 밝혔다. 이어 "최근 업계에선 해킹과 보안 취약점에 어떻게 대응하느냐가 가장 중요한 문제"라며 "고객과 함께 문제를 해결하고 안정적인 시스템과 조직을 갖출 수 있도록 지원하겠다"고 강조했다.

2026.10.21 12:23한정호 기자

줌 "회의실 밖 나온 AI, 업무 영역 확장…운영 비용 65%↓"

"줌 사용자는 회의가 끝난 뒤 직접 처리해야 했던 후속 업무를 인공지능(AI)에 맡길 수 있습니다. 여러 AI가 작업을 나눠 대화 내용부터 업무 완수까지 걸리는 시간과 수작업을 획기적으로 줄일 것입니다." 러셀 디커 줌 최고제품책임자(CPO)는 지난 14일 연례 행사 '줌토피아 2026' 온라인 미디어 브리핑에서 '통합 컨텍스트 레이어'와 AI 신규 기능을 발표했다. 회의·전화·채팅에서 나온 정보를 사내 문서, 외부 업무 시스템과 연결하고, 이를 AI 에이전트 작업 수행에 활용하는 것이 핵심이다. 대표 기능은 이달 출시 예정인 '마이 노트 워크플로'다. 이는 회의 요약을 줌 챗이나 세일즈포스 등으로 전달하고 후속 업무에 연결하는 식으로 작동한다. 영업·마케팅·IT용으로 미리 구성된 자동화 절차를 제공하며, 사용자가 원하는 작업을 자연어로 설명해 맞춤형 절차를 만들 수도 있다. 줌은 여러 AI가 프로젝트를 분담하는 '줌메이트 에이전트 팀'도 공개했다. 총괄 에이전트가 전문 에이전트에게 작업을 배정하고, 각 결과를 하나의 산출물로 통합해 사람이 검토하도록 하는 구조로 이뤄졌다. 이런 기능은 회의록을 읽은 직원이 정보를 옮기고 업무를 배분하던 부담을 줄이는 데 목적이 있다. AI가 대화 내용을 정리하는 역할을 넘어, 결정된 내용을 실제 업무 도구와 결과물에 반영하도록 하겠다는 구상이다. 디커 CPO는 "이같은 기능을 뒷받침하는 기반이 통합 컨텍스트 레이어"라며 "회의에서 정한 내용과 채팅에서 수정한 사항, 고객과 통화하며 확인한 조건이 서로 다른 시스템에 남아 있어도 이를 연결해 업무의 전체 흐름을 파악할 수 있다"고 강조했다. 디커 CPO는 통합 컨텍스트 레이어를 통해 AI 분석 비용을 줄일 수 있다고 설명했다. 자체 벤치마크에서는 통합 컨텍스트 레이어를 활용한 방식이 정보를 개별적으로 분석하는 독립형 모델보다 처리 비용을 45~65% 낮췄다고 밝혔다. 그는 "해당 레이어는 대화에 등장하는 사람과 주제, 결정 사항, 이들 사이 관계를 거의 실시간으로 정리한다"며 "직원과 AI 에이전트는 분산된 자료를 일일이 모으는 대신 연결된 정보를 바탕으로 다음 작업을 판단할 수 있다"고 강조했다. 줌 AI, 고객 상담·영업까지 후속 업무 지원 줌은 20일(현지시간) 열린 줌토피아 2026에서 단순 회의뿐 아니라 고객 상담과 영업 등 후속 업무를 지원하는 AI 서비스 기능을 소개했다. 줌은 11월 '인리치드 노트'를 공개할 예정이라고 밝혔다. 이는 화면 공유 자료와 슬라이드, 차트, 회의 중 채팅을 검색 가능한 녹취록 시점에 연결할 수 있다. 발언뿐 아니라 회의에서 살펴본 자료까지 후속 작업에 참고할 수 있게 돕는 서비스다. 12월에는 회의 전체나 일부 참석하지 못한 사용자에게 개인별 녹취록과 요약을 제공하는 '팔로우 더 미팅'을 출시할 예정이다. DTEN과 보타 기기 연동도 순차적으로 추진해 대면 대화까지 기록·활용 범위를 확대한다. AI 업무 실행은 줌 애플리케이션 밖에서도 이뤄질 예정이다. API와 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP) 서버를 통해 외부 AI 환경에서 일정 관리, 녹취, 검색, 관리자 업무, 콘택트센터 관련 기능을 연계할 수 있도록 지원한다. 이를 통해 직원이 기존에 사용하는 AI 도구에서도 줌에 축적된 정보를 활용할 수 있다. 특히 검색·질의 API를 이용하면 외부 AI 에이전트가 통합 컨텍스트 레이어에 직접 질문하고, 필요한 업무 맥락을 가져올 수 있다. 줌은 고객 상담에서도 정보 연결과 후속 대응을 강화한다. 줌 CX는 여러 상담 채널과 사람 상담사, AI 에이전트 사이에서 고객 이전 상호작용 정보를 공유한다. 고객은 같은 내용을 반복해 설명하거나 상담사가 과거 이력을 다시 찾는 시간을 줄일 수 있다. 11월 출시 예정인 '고객 프로필'은 여러 채널에서 수집한 실시간 정보를 통합한다. 같은 달 선보일 'CX 인사이트 트랜스크립트 인텔리전스'는 음성·채팅·이메일 기록을 분류하고 상담 시간, 대기열, 처리 결과 등과 연결해 분석하도록 지원한다. 영업 분야에서는 AI가 잠재고객 발굴과 연락, 회의 예약을 돕는다. 발표에서는 거래 진행이 정체되면 에이전트가 이를 감지해 영업 담당자와 관리자에게 알리는 방식의 자동화도 소개했다. AI의 정보 접근과 작업 수행 범위가 넓어지는 만큼 관리 기능도 확충한다. 일부 줌 워크플레이스 고객에게 제공 중인 민감도 레이블은 회의와 콘텐츠를 분류하고, 민감도에 따라 관련 정책을 자동 적용한다. 12월에는 조직 내 AI 설정과 사용 방식을 관리하는 중앙 집중식 AI 관리 기능을 출시할 예정이다. 내년 1분기에는 AI가 생성할 콘텐츠와 응답에 활용할 정보를 계정 수준에서 제어하는 가드레일을 선보인다. 이번 발표에서 줌이 제시한 변화는 회의 도구 역할을 회의 이후까지 확대하는 것이다. 대화 과정에서 확보한 정보를 업무 시스템과 연결하고, AI가 후속 작업을 수행하도록 해 기업의 일상적인 업무 과정에 더 깊이 들어가겠다는 전략이다. 에릭 위안 줌 창업자 겸 최고경영자(CEO)는 "AI 모델 역량은 기업 비즈니스를 얼마나 깊이 이해하느냐에 달려 있으며, 이런 맥락에 대한 이해가 핵심적인 차이를 만든다"며 "통합 컨텍스트 레이어를 통해 대화를 실제 업무 완수로 연결하는 시스템 오브 액션의 기반을 마련하고 있다"고 말했다.

2026.10.21 11:00김미정 기자

AWS "여행·항공 산업도 AI 에이전트 시대"

아마존웹서비스(AWS)가 여행·항공·호텔 산업 인공지능 전환(AX)을 위해 AI 에이전트 활용 확대와 업무 프로세스 혁신을 내세웠다. 고객 문의와 예약 관리부터 데이터 분석, 보고서 작성까지 AI가 직접 처리하는 환경을 구축해 고객 경험을 개선하고 기업 운영 효율을 높인다는 목표다. 박주형 AWS 시니어 매니저는 21일 서울 종로구 포시즌스 호텔에서 열린 'AWS T&H 테크 포럼 2026'에서 "AI가 답하던 시대에서 이제 스스로 일을 하는 시대로 바뀌고 있다"며 "기존 업무에 기술을 얹는 부분 자동화가 아니라 전체 업무 흐름을 재설계해야 한다"고 말했다. 이번 행사는 AWS와 한진정보통신, 메가존클라우드가 여행·항공·호텔·레저 산업 디지털 혁신 전략을 공유하기 위해 마련했다. AWS는 여행객을 위한 지능형 AI 에이전트와 기업 업무 자동화 솔루션을 소개하고 고객 경험 개선부터 데이터 활용, 보안과 운영 효율화까지 산업별 적용 방안을 제시했다. 검색에서 추천으로…AI가 바꾸는 여행 산업 박 매니저는 AI 확산으로 여행객 정보 탐색과 서비스 선택 방식이 달라지고 있다고 진단했다. 과거에는 검색 결과를 직접 비교해 여행 상품을 선택했다면 이제는 AI가 추천한 소수 선택지를 중심으로 의사결정이 이뤄지고 있다는 설명이다. 그는 "고객 관계를 직접 소유하고 고유한 경험으로 선택받아야 한다"며 "기업이 보유하지 않은 고객 데이터는 AI도 알 수 없기에 고객 접점을 확보하고 자사 상품과 서비스를 AI가 이해할 수 있는 콘텐츠로 만들어야 한다"고 강조했다. 이어 "신뢰와 보안, 운영 기반이 없으면 아무리 좋은 전략과 아이디어도 파일럿 단계에 머물 수밖에 없다"며 "AI 도입과 함께 기업 내부 운영 체계도 정비해야 한다"고 덧붙였다. AI 보이스봇으로 고객 응대 혁신…반복 검증도 자동화 김익수 AWS 솔루션즈 아키텍트(SA)는 '여행객 경험을 다양한 채널로 혁신하는 지능형 AI 에이전트'를 주제로 발표하며 고객 응대 자동화 방안을 소개했다. 여행객이 앱·전화·메신저·이메일 등 여러 채널을 이용하는 과정에서 발생하는 정보 단절 문제를 AI로 해결할 수 있다는 설명이다. AWS는 통합 고객 응대 서비스 '아마존 커넥트'와 'CX 디자이너'를 활용해 전화·채팅·웹 등 다양한 채널을 연결하고 AI 에이전트가 고객 문의를 처리하는 방식을 제시했다. 기존 상담 매뉴얼과 실제 대화에서 반복되는 문의 유형을 추출한 뒤 AI가 이를 조합해 예약 확인이나 변경 등 여러 업무에 대응하도록 구성하는 방식이다. 김 SA는 "기존 보이스봇은 정해진 절차를 따라가기 때문에 예약 번호를 모르는 고객처럼 예상하지 못한 상황이 발생하면 새로운 처리 과정을 추가해야 했다"며 "AI 에이전트를 활용하면 실제 상담에서 나타나는 다양한 패턴을 바탕으로 고객 요청에 대응할 수 있다"고 밝혔다. 특히 그는 AI가 실행 결과를 검증하고 오류를 수정하는 과정을 반복하는 '루프 엔지니어링'을 강조했다. 김 SA는 AI 고객 에이전트를 활용해 다양한 억양과 어조, 예외 상황을 시험하고 보이스봇의 응답 품질을 개선하는 사례를 소개했다. 이를 통해 개발자는 반복 테스트보다 실제 업무 요구사항과 개선 방향을 검토하는 데 집중할 수 있다고 짚었다. '아마존 퀵'으로 보고서·고객 불만 처리까지 자동화 주혜령 AWS SA는 여행·접객 산업 AI 도입 과제로 비용과 보안·거버넌스, 생산성을 꼽았다. 항공사와 호텔이 여러 업무 시스템을 운영하면서 직원들이 필요한 정보를 찾거나 보고서를 작성하는 데 많은 시간을 쓰고 있어 이를 통합할 AI 업무 환경이 필요하다고 진단했다. AWS는 기업용 AI 업무 공간인 '아마존 퀵'을 해결책으로 선보였다. 아마존 퀵은 사내 문서와 데이터, 업무 시스템을 연결해 자연어로 정보를 검색하고 분석하거나 반복 업무를 자동화할 수 있도록 지원한다. 사용자별 접근 권한과 보안 정책을 적용하면서 AI 에이전트를 조직 단위로 활용할 수 있다는 점도 특징이다. 주 SA는 항공·호텔 운영 업무를 가정한 시연에서 AI가 항공편 예약과 취소율을 분석하고 주간 운영 보고서를 자동 생성하는 과정을 공개했다. 고객 불만을 분류하고 사내 규정에 근거해 답변 초안을 작성하는 앱도 코딩 없이 제작했다. 이를 통해 개별 직원 업무 자동화를 넘어 팀과 조직 전체로 AI 활용을 확대할 수 있다고 설명했다. 주 SA는 "처음부터 전사 아마존 퀵 도입을 고려하지 않아도 된다"며 "팀 내에서 가장 시간이 오래 걸리는 업무 하나를 선택해 아마존 퀵을 활용하고 이후 성과를 바탕으로 전사 확대를 추진하는 과정을 지원하겠다"고 말했다.

2026.10.21 11:00한정호 기자

AI에 장애 대응 맡겼지만…기업 절반 "품질 측정·비용 통제 어렵다"

기업들이 인공지능(AI) 에이전트에 시스템 장애 진단과 복구 업무를 맡기고 있지만 AI의 판단 품질과 사용 비용을 관리하는 역량은 도입 속도를 따라가지 못하는 것으로 나타났다. 장애 대응 시간을 줄이는 효과와 함께 예측하기 어려운 행동과 비용 부담도 커지면서 기업 IT 운영의 관리 범위가 인프라 성능에서 AI의 의사결정 과정으로 넓어지고 있다. 21일 시스코가 공개한 스플렁크의 '2026 옵저버빌리티 현황 보고서'에 따르면 AI 모니터링을 중시하는 기업들의 인식과 이를 뒷받침할 측정 역량 사이에 격차가 나타났다. 응답자의 87%가 AI 모니터링을 조직의 우선 과제로 꼽은 데 비해 전체 응답자의 56%는 대규모언어모델(LLM)의 품질 등 AI 워크로드 지표를 측정하지 못한다고 답했다. 이번 조사는 옥스퍼드 이코노믹스가 올해 2~3월 미국·일본·독일 등 10개국 IT 운영·엔지니어링 전문가 2050명을 대상으로 진행했다. 보고서는 스스로 작업 경로를 선택하는 AI 에이전트가 확산하면서 응답 속도와 오류 발생 여부뿐 아니라 판단 과정과 결과의 적절성까지 살펴야 한다고 짚었다. 조사에서도 AI 환각을 파악하는 것이 중요하다는 응답은 85%였지만, 이를 효과적으로 감시하고 있다는 비율은 58%에 머물렀다. 기존 도구와 조직 체계도 제약으로 지목됐다. 응답자의 49%는 사용 중인 옵저버빌리티 도구에 AI를 감시할 기능이 부족하다고 답했고, 38%는 AI 모니터링의 담당 주체와 책임이 명확하지 않다고 밝혔다. AI 에이전트가 의도하지 않은 결과를 일으킬 수 있다는 우려는 83%에 달했다. AI가 IT 운영에 기여하는 효과도 확인됐다. 응답자의 62%는 장애의 근본 원인을 파악하는 데 AI 에이전트를 자주 또는 항상 활용한다고 답했다. 경보 설정 개선에는 58%, 장애 대응 절차서 작성에는 57%가 같은 빈도로 AI를 사용했다. 에이전틱 AI 도입으로 평균 장애 탐지 시간이 개선됐다는 응답은 86%, 평균 복구 시간이 개선됐다는 응답은 72%였다. 응답자의 84%는 AI 덕분에 유지보수보다 혁신 업무에 더 집중할 수 있게 됐다고 답했다. 반대로 14%는 평균 복구 시간이 악화됐다고 밝혀 도입 효과가 모든 조직에서 동일하게 나타나지는 않았다. 보고서는 AI가 제안한 조치를 재확인하고 기존 운영 기준에 맞추는 과정이 초기 대응을 늦출 수 있다고 설명했다. 원인 진단과 절차서 작성부터 AI를 활용한 뒤 검증된 범위에서 코드 되돌리기 등 실행 권한을 확대하는 방식을 제시했다. 비용 관리에서도 가시성 부족이 드러났다. 응답자의 55%는 조직이 AI 비용을 정확히 통제하지 못한다고 답했다. AI 모니터링을 통해 달성하려는 사업 성과가 명확하지 않다는 응답도 54%로 집계됐다. 여러 에이전트가 모델을 호출하고 작업을 반복하는 환경에서 토큰 사용량과 실제 성과를 연결해 관리하는 데 어려움을 겪고 있는 셈이다. 시스템 운영 데이터를 수집·저장하는 비용도 부담으로 작용했다. 응답자의 57%는 옵저버빌리티 비용이 감시 대상인 인프라·운영 비용을 넘어섰다고 답했고, 50%는 예상하지 못한 데이터 관련 비용을 경험했다. 옵저버빌리티의 가장 큰 비용 증가 요인으로는 불필요하게 많은 로그가 31%로 꼽혀 AI 인프라 자체를 지목한 비율인 6%를 웃돌았다. 비용 절감이 감시 범위를 축소하는 사례도 있었다. 응답자의 38%는 데이터 비용 상승으로 수집 범위나 보관 기간을 줄였고, 11%는 비용 절감 조치 때문에 서비스 중단 위험이 커졌다고 답했다. 보고서는 전체 응답자 중 에이전틱 AI를 활용한 문제 해결, 모델 품질 감시, 운영 데이터와 사업 가치 연결 역량 등을 갖춘 206명을 선도 그룹으로 분류했다. 이 그룹에서 AI 비용을 정확히 통제할 수 있다는 응답은 76%로, 나머지 응답자의 41%보다 높았다. 평균 복구 시간이 크게 개선됐다는 비율도 각각 63%, 40%로 차이를 보였다. AI 운영을 계기로 IT와 보안 조직 간 협업도 늘었다. 응답자의 81%는 AI 모니터링으로 보안팀과의 협업이 증가했다고 답했다. 성능 저하의 원인을 보안 위협까지 추적할 수 있다는 응답은 지난해 65%에서 올해 73%로 높아졌다. 보고서는 AI 품질을 기술 부서만의 관리 항목으로 두지 않고 보안·법무·컴플라이언스 부서가 함께 기준을 마련할 것을 제안했다. 운영 데이터 역시 모두 저장하기보다 사업 영향이 큰 정보를 우선 확보하고 AI의 행동·비용·성과를 연결해 평가해야 한다고 강조했다. 패트릭 린 스플렁크 옵저버빌리티 부문 수석부사장 겸 총괄은 "중요한 것은 AI 비용이 얼마인지뿐 아니라 그 비용이 가치 있는 결과를 만들어내는지 여부"라며 "에이전트의 행동과 전체 AI 시스템의 성능, 토큰 소비를 파악하지 못하면 지출을 성과와 연결할 수 없다"고 말했다.

2026.10.21 10:40장유미 기자

[AI는 지금] 오픈AI, 신약 개발 속도 높인다…오케스트라 바이오 인수

오픈AI가 복잡한 신약 개발 업무를 인공지능(AI)으로 자동화하기 위해 바이오 기술기업 오케스트라 바이오를 인수했다. 생명과학 연구용 AI 플랫폼 '로잘린드'와 오케스트라 바이오의 기술을 결합해 신약 연구부터 임상시험 준비까지 지원하는 AI 에이전트를 개발한다는 목표다. 오픈AI는 20일(현지시간) 공식 블로그를 통해 신약 개발 업무 조정 플랫폼을 운영하는 오케스트라 바이오 인수를 발표했다. 인수 금액 등 구체적인 거래 조건은 공개하지 않았다. 미국에서 신약 후보물질 표적 발굴부터 규제당국 승인까지는 평균 10~15년이 소요된다. 연구개발(R&D) 과정에서 여러 부서와 외부 협력사가 동시에 참여하는 데다 업무 시스템이 분리돼 있어 일정 관리와 의사결정이 복잡하다는 문제가 있다. 오픈AI는 이러한 문제를 해결하기 위해 자사 생명과학 AI 플랫폼 로잘린드와 오케스트라 바이오의 기술을 통합할 계획이다. 로잘린드는 생물학·화학 분야의 과학적 문제 해결을 지원하는 'GPT-로잘린드'와 연구 데이터 분석 및 실험 설계를 돕는 '로잘린드 워크벤치'로 구성된다. 오케스트라 바이오는 신약 개발 과정에서 사람과 AI 에이전트가 협업할 수 있도록 지원하는 플랫폼을 운영하고 있다. 연구진과 프로젝트 책임자는 실험 및 개발 일정의 모니터링·추적 업무를 AI 에이전트에 위임하고 주요 의사결정에 집중할 수 있다. 특히 신약 개발 과정에서 발생하는 돌발 변수에 대응하는 기능이 핵심이다. 의약품 제조 과정에서 특정 생산 배치가 실패하면 임상시험 시작 일정까지 지연될 수 있다. 이때 AI 에이전트는 영향을 받는 업무와 일정을 파악하고 관련 정보를 수집해 대응 방안을 비교·분석하도록 돕는다. 오픈AI는 이번 인수를 통해 과학적 연구 결과와 실제 신약 개발에 필요한 후속 실험, 의사결정 및 실행 업무를 연결하는 AI 에이전트를 구축할 계획이다. 연구 데이터를 분석하는 수준을 넘어 신약 후보물질을 실제 치료제로 개발하는 과정까지 AI 활용 범위를 확대하려는 전략이다. 기존 글로벌 제약·바이오 기업과의 협력도 이어가고 있다. 오픈AI는 노보 노디스크와 협력해 연구개발과 상용화 업무의 효율성을 높이는 방안을 추진하고 있으며 모더나에서는 AI를 활용해 복잡한 데이터 분석 결과를 실제 실험 절차로 연결하는 작업을 지원하고 있다. 오픈AI는 "더 많은 과학적 발견을 가능하게 하고 신약이 환자에게 더 빨리 도달하도록 하는 것이 목표"라고 밝혔다.

2026.10.21 09:34이나연 기자

AI 도입했더니 업무시간 90% 줄었다…산업별 AX 성과 가시화

인공지능(AI) 도입이 기업의 업무 효율 개선을 넘어 실질적인 비용 절감과 매출 증대로 이어지고 있는 것으로 나타났다. 국내 원전 분야에선 기술서류 검토 시간이 90% 단축됐으며 해외 유통 분야에서도 AI 기반 상품 콘텐츠 자동화로 60일 만에 1700만 달러의 추가 매출을 거둔 것으로 조사됐다. 20일 베스핀글로벌이 발간한 '2026 산업별 AX 고객 사례집'에 따르면 금융·공공·제조·유통·서비스 등 주요 산업에서 AI를 활용한 업무 자동화와 생산성 개선 성과가 확인됐다. 이번 사례집에는 글로벌 선도 기업과 국내 기업·기관의 실제 적용 사례, 베스핀글로벌의 자체 AI 전환(AX) 성과 등 총 34건이 수록됐다. 사례집은 글로벌 기업들의 AI 활용 성과와 국내 현장 적용 사례를 비교해 산업별 도입 방식과 기대 효과를 제시했다. 특히 국내에선 KB라이프와 우리금융지주, 한국수력원자력, 산림청 등 14개 프로젝트를 통해 AI가 실제 업무에 적용되는 과정을 소개했다. 금융 분야에선 고객 상담과 보험 심사, 규제 대응 업무에 AI를 활용하는 사례가 두드러졌다. KB라이프는 수천 페이지에 달하는 보험 약관을 AI가 분석하는 시스템을 구축해 심사자가 자연어로 질문하면 관련 약관과 지급 기준을 확인할 수 있도록 했다. 우리금융지주는 규제 준수 업무를 지원하는 AI 플랫폼을 마련해 금융 업무에 특화된 AI 에이전트 활용 기반을 구축했다. 공공 분야에서도 업무 효율 개선 효과가 확인됐다. 한국수력원자력은 원전 기술서류 검토 과정에 AI를 적용해 기존 서류 검토 시간을 90% 줄였다. 보안이 중요한 환경에서 자체 AI를 운영할 수 있도록 시스템을 구축했으며 7개 AI 에이전트를 활용해 기술 문서 검토와 업무 처리를 지원하고 있다. 산림청은 산불 예방부터 시설 예약까지 지원하는 AI 에이전트 시스템을 도입했다. 이를 통해 데이터 통합 기반을 마련하고 관련 업무 처리 시간을 70% 단축했다. 다양한 행정 업무에 AI를 적용해 업무 처리 효율을 높였다. 제조 분야에선 생산 공정의 이상 징후를 감지하고 설비 운영을 최적화하는 데 AI가 활용됐다. 한 가전기업은 생산 현장에 엣지 AI를 적용해 수십 개 공정의 이상 여부를 판별하는 시스템을 구축했다. 글로벌 제조기업의 성과도 소개됐다. 독일 지멘스는 AI를 활용한 비전 검사로 연간 360만 유로를 절감했으며 도요타 인더스트리는 불량 분석 시간을 기존 5일에서 4시간으로 줄였다. 사례집은 제조 현장에서 AI 활용이 생산성 향상과 납기 단축으로 이어지고 있다고 분석했다. 유통 분야에선 AI가 매출 확대에 직접 기여한 사례가 제시됐다. 해외 전자상거래 기업 애드본커머스는 생성형 AI 기반 상품 콘텐츠 자동화 시스템을 구축해 60일 만에 1700만 달러의 추가 매출을 기록했다. 월별 평균 매출은 87% 증가했으며 카테고리 내 유사 제품 대비 구매 전환율도 41% 높아졌다. 베스핀글로벌의 자체 AX 성과도 공개됐다. 회사는 월 기준 3만 3924개 업무를 분석해 900개 이상의 자동화 과제를 선별하고 751개 AI 에이전트를 설계·검증했다. 현재 전사적으로 511개 AI 에이전트를 상시 운영하며 연간 3만 6800시간의 업무시간을 절감하고 휴먼 에러를 99% 줄였다고 설명했다. 이번 사례집에 소개된 주요 프로젝트에는 자체 AI 플랫폼 '헬프나우 AI 플랫폼'과 '헬프나우 AI 파운드리', 데이터 통합 솔루션 '헬프나우 데이터옵스' 등이 활용됐다. 베스핀글로벌은 검색증강생성(RAG)과 에이전틱 AI, 멀티 에이전트 기술을 결합해 산업별 업무 환경에 맞는 AI 시스템을 구축하고 있다. 한선호 베스핀글로벌 최고AI책임자(CAIO)는 "이번 사례집은 산업별 AX의 구체적 성과와 방법론을 한 권에 담아 AI 도입을 검토 중인 기업들이 자사 산업에 맞는 적용 방안을 즉시 참고할 수 있도록 기획한 것"이라며 "글로벌 선도 기업의 성과 흐름 속에서 국내 기업들의 실전 사례가 어떤 위치에 있는지를 한눈에 파악할 수 있을 것"이라고 밝혔다.

2026.10.20 18:03한정호 기자

MS "해킹 안 당한 AI도 위험"…내부 에이전트 통제 강조

마이크로소프트(MS)가 기업 내부에 배포한 인공지능(AI) 에이전트도 잠재적인 보안 위협이 될 수 있다며 지속적인 감독과 통제가 필요하다고 강조했다. 외부 공격을 받지 않은 AI라도 목표를 달성하는 과정에서 의도와 다르게 행동할 수 있다는 이유에서다. 마이크로소프트는 기업 데이터와 시스템에 접근해 업무를 수행하는 AI 에이전트를 '에이전틱 내부자'로 규정하고 새로운 보안 접근법을 제시했다고 20일 밝혔다. 기존 AI 보안은 공격자가 AI 모델을 악용하는 외부 위협에 주로 초점을 맞췄다. 반면 기업 내부에서 운영하는 AI 에이전트는 조직이 직접 배포했다는 이유로 충분한 검증 없이 신뢰하는 경우가 많았다. 마이크로소프트는 AI 모델이 악의적이지 않더라도 목표 달성을 위해 의도하지 않은 수단을 선택하는 '보상 해킹'이 발생할 수 있다고 지적했다. 다른 에이전트와 협업하는 과정에서 예상치 못한 위험이 발생할 가능성도 제기했다. 이에 따라 에이전트의 행동과 위험 수준을 실시간으로 파악하고 상황에 따라 접근 권한을 조정하는 지속적인 보안 체계가 필요하다고 강조했다. 구체적인 대응 방안으로는 지난 7월 발표한 에이전틱 보안 시스템 '프로젝트 퍼셉션'을 제시했다. AI의 예측하기 어려운 행동에 사전에 정의한 보안 정책과 통제 원칙을 적용하는 방식이다. 프로젝트 퍼셉션은 기업 내부 에이전트를 탐지하고 위험을 분석해 대응하는 세 단계로 구성된다. 먼저 ID와 데이터, 클라우드, 네트워크 등에서 수집한 정보를 결합해 에이전트를 식별하고 권한을 부여한다. 이후 에이전트가 시도하는 행동의 위험도를 동적으로 산정한다. '가디언 에이전트'는 이를 토대로 다른 에이전트의 행동을 지속적으로 감독하고 위험 수준이 높아지면 실시간으로 대응한다. 마이크로소프트는 에이전트의 행동뿐 아니라 행동이 발생한 원인까지 추적할 수 있어야 한다고 강조했다. 향후에는 모델의 입력·출력과 추론 과정에 대한 투명성을 높여 에이전트의 행동이 본래 업무 목적에 부합하는지도 확인해야 한다는 설명이다. 하예테 갈로트 마이크로소프트 시큐리티 총괄 수석부사장은 "AI 에이전트가 기업 전반에 빠르게 확산되면서 데이터와 도구, 시스템에 접근해 중요한 업무를 수행하고 의사결정에도 관여하고 있다"며 "기업은 에이전트의 활동과 위험을 실시간으로 파악하고 위험 변화에 따라 행동 권한을 지속적으로 조정해야 한다"고 말했다.

2026.10.20 17:45이나연 기자

AI가 일하고 사람은 감독…AWS가 짚은 기업 조직 변화

인공지능(AI)이 직원의 업무를 대신하면서 기업들이 사람과 AI의 역할을 새롭게 나눠야 한다는 진단이 나왔다. 기존 조직도와 업무 방식까지 바뀔 수 있다는 분석이다. 오순영 아마존웹서비스(AWS) 수석은 20일 고려대 하나스퀘어에서 열린 'AI 테크 데이 2026'에서 AI 에이전트가 단순히 질문에 답하는 수준을 넘어 실제 업무를 수행하면서 기업의 일하는 방식도 달라지고 있다고 설명했다. AI에 어떤 일을 맡기고 어디까지 스스로 결정하도록 허용할지 정하는 일이 중요해졌다고 강조했다. 보험사 알리안츠는 이미 7개의 AI 에이전트에 보험금 청구 업무를 나눠 맡겼다. 가입 내용 확인부터 서류 검토와 고객 안내까지 처리하도록 한 결과 기존 100일 걸리던 업무가 20일로 줄었다는 게 오 수석의 설명이다. 세계적 자동차 경주 대회 포뮬러원(F1)도 AI 에이전트를 데이터 관리에 활용하고 있다. 새로운 데이터를 기존 시스템에 연결하려면 6~8주가 필요했지만 AI 도입 후에는 약 40분 만에 코드를 만들고 2시간 만에 배포할 수 있게 됐다. AI 에이전트는 사람이 목표를 주면 필요한 자료를 찾고 프로그램을 실행해 여러 작업을 이어서 처리한다. 직원이 직접 하던 일을 AI가 맡으면서 사람은 결과를 확인하고 판단하는 역할에 더 집중하게 된다. 신입 직원에게 요구되는 역량도 달라지고 있다. 오 수석은 일자리 자체가 사라지기보다 직무를 구성하는 개별 업무를 AI가 대신하는 변화가 먼저 나타나고 있다고 분석했다. 신입 직원에게도 과거 경력자에게 요구하던 판단 능력과 업무 이해도가 필요해지고 있다는 설명이다. 기업이 AI에 일을 맡기려면 해결해야 할 문제도 있다. AI가 한 부서의 업무를 빠르게 끝내더라도 다음 부서의 자료나 프로그램에 접근하지 못하면 사람이 다시 작업해야 한다. 개별 작업은 빨라져도 전체 업무 시간은 줄지 않는 이유다. 오 수석은 AI 모델의 성능보다 회사 내부 자료와 업무 프로그램을 연결하고 권한을 관리하는 일이 중요해졌다고 강조했다. 시장조사업체 가트너는 높은 비용과 불분명한 사업 가치, 부족한 위험 관리 등을 이유로 2027년 말까지 AI 에이전트 프로젝트의 40% 이상이 중단될 것으로 전망했다. 기업의 업무 분담 방식도 달라져야 한다. 기존에는 부서와 직책에 따라 사람에게 업무를 배분했다면 AI가 맡을 수 있는 작업을 구분하고 사람이 승인해야 할 단계도 정해야 한다. AI가 여러 부서의 업무를 처리하더라도 모든 결정을 스스로 내리도록 허용할 수는 없기 때문이다. 오 수석은 AI 에이전트를 얼마나 많이 도입했는지보다 업무 목적과 권한, 책임을 명확히 정하는 일이 중요하다고 강조했다. 그는 "자율성은 시스템에 부여할 수 있지만 책임은 조직과 인간에 남는다"고 말했다.

2026.10.20 17:20김동원 기자

국내 석학 이경무 교수, AI 시대 연구자 경쟁력은 '논문 수' 아닌 '질문'

국내 컴퓨터 비전 분야 권위자인 이경무 서울대 전기정보공학부 석좌교수가 인공지능(AI) 시대 인간 연구자 생존 조건으로 '질문하는 능력'을 꼽았다. 이 교수는 20일 고려대 하나스퀘어에서 열린 'AI 테크 데이 2026'에서 AI가 코딩과 실험, 논문 작성까지 수행하면서 기존 연구자의 역할이 빠르게 달라지고 있다고 진단했다. 단순히 문제를 해결하거나 논문을 많이 쓰는 능력보다 새로운 문제를 발굴하고 왜 해결해야 하는지 판단하는 역량이 중요해졌다는 설명이다. 이 교수는 2022년 아시아인 최초로 세계적 AI 학술지 'IEEE TPAMI' 편집장에 오른 인물이다. 국제컴퓨터비전학술대회(ICCV) 2019 조직위원장과 한국컴퓨터비전학회 회장을 역임했으며 국제전기전자공학회(IEEE) 석학회원으로도 선정됐다. 2025년 기준 연구 논문 누적 피인용은 4만 9000회를 넘었으며 삼일문화상과 홍조근정훈장 등을 받았다. 이 교수는 AI가 실제 연구를 어디까지 대신할 수 있는지 알아보기 위해 서울대 학생들과 진행한 실험을 소개했다. 연구에 투입한 AI 에이전트는 총 12개다. 여러 AI가 연구팀처럼 역할을 나눠 자료 조사부터 실험과 논문 작성까지 수행하도록 했다. 연구 과제는 흐릿한 사진을 선명하게 만드는 기술 개발이었다. AI는 먼저 관련 논문을 읽고 기존 기술의 문제점을 분석했다. 이어 성능을 개선할 방법을 제안하고 직접 코드를 작성해 실험했다. 실험 결과를 검토한 뒤에는 논문 초안까지 완성했다. 성과도 있었다. AI가 제안한 방법으로 실험한 결과 기존 기술보다 일부 개선된 성능을 얻었다. 사람이 맡아온 연구 과정 상당 부분을 AI가 수행할 수 있다는 가능성을 보여줬다. AI 활용이 늘면서 학술 논문도 빠르게 증가하고 있다. 세계적 컴퓨터 비전 학술대회 'CVPR'에 제출된 논문은 지난해 1만 3008편에서 올해 1만 6092편으로 24% 증가했다. 이 교수는 AI가 코딩과 논문 작성 등을 지원하면서 연구 생산 속도도 빨라지고 있다고 분석했다. 논문 수가 늘어나는 만큼 연구 성과의 질도 중요한 문제로 떠올랐다. 이 교수는 발표된 논문 가운데 다른 연구자들에게 널리 인용되는 사례는 많지 않다고 지적했다. 논문을 여러 편 발표하는 것보다 기존에 없던 지식을 발견하고 학문 발전에 얼마나 기여했는지가 중요하다는 설명이다. 앞서 진행한 AI 연구 자동화 실험에서도 한계가 확인됐다. AI는 주어진 과제의 성능을 개선하고 논문 초안을 작성했지만 세계적 학술대회에서 인정받을 만큼 독창적인 연구 아이디어를 만드는 데는 부족했다. 연구 과정에서도 사람의 개입이 필요했다. 이 교수는 이러한 변화 속에서 인간 연구자에게 필요한 능력으로 상상력과 창의성, 철학적 사고를 꼽았다. AI가 주어진 문제를 해결하는 능력을 빠르게 높이고 있는 만큼 연구자는 어떤 문제를 왜 풀어야 하는지 스스로 판단해야 한다고 강조했다. 이는 AI 연구자뿐 아니라 자연과학과 인문사회 등 다양한 분야의 연구자에게도 해당한다. 새로운 지식을 찾으려면 기존 상식을 의심하고 다른 사람들이 생각하지 못한 질문을 던질 수 있어야 한다는 설명이다. 서울대도 새로운 질문을 발굴하기 위해 '그랜드퀘스트'를 추진하고 있다. 교수와 학생들이 전공의 경계를 넘어 인류가 해결해야 할 근본적인 문제를 찾는 사업이다. 서울대는 'AI 시대에 민주주의와 자본주의는 지속 가능한가', 'AI는 인간처럼 망각할 수 있는가' 등 6개 질문을 연구 의제로 선정했다. 이 교수는 "AI 리서처는 우리가 던져주는 문제를 잘 만들어낼 뿐이지 그 문제를 생각하지는 못한다"며 "질문하는 능력을 지금부터는 키워야 한다"고 말했다.

2026.10.20 14:38김동원 기자

옴니사, 기업 AI 사용·작업 통제하는 '엘라라' 공개…보안 관리 강화

기업의 인공지능(AI) 활용이 확대되는 가운데, 옴니사가 AI 애플리케이션과 에이전트의 사용 현황을 파악하고 주요 작업을 사전에 통제하는 통합 솔루션을 선보였다. 서로 다른 IT 시스템에서 발생하는 정보를 연결해 기업 AI 사용을 관리하고 보안 사고와 운영 위험을 줄인다는 구상이다. 옴니사는 AI 거버넌스 및 작업 제어 솔루션 '옴니사 엘라라(Omnissa Elara)'를 발표했다고 20일 밝혔다. 엘라라는 기업 내 AI 애플리케이션과 거대언어모델(LLM), AI 에이전트 등 다양한 디지털 업무 도구의 사용 현황을 통합적으로 파악하고 조직의 정책에 따라 접근 권한과 작업 실행을 관리하도록 지원하는 솔루션이다. 최근 기업들이 AI 에이전트를 실제 업무에 도입하면서 기존 IT 관리 체계만으로는 AI 활동을 파악하고 통제하기 어려워지고 있다. 특히 AI 에이전트가 사람을 대신해 시스템에 접근하거나 자체 계정으로 작업을 수행하는 사례가 늘면서 새로운 보안 관리 체계의 필요성이 커지고 있다. 옴니사의 조사에 따르면 기업이 관리하는 디바이스의 75%에서 승인되지 않은 AI 도구가 발견됐다. 기업의 공식적인 IT 관리 절차를 거치지 않고 AI 서비스를 사용하는 '섀도 AI'가 확산되고 있다는 설명이다. 엘라라는 이러한 문제에 대응하기 위해 사람과 사용자 계정, 디바이스, 애플리케이션, AI 에이전트 등에서 발생하는 정보를 하나로 연결하도록 구성됐다. 이를 조직의 보안 정책과 권한 체계에 연계해 특정 작업이 실제 실행되기 전에 허용 여부를 판단하도록 지원한다. 특히 기존 IT 시스템을 하나의 플랫폼으로 교체하지 않고도 통합적인 관리 환경을 구성할 수 있도록 설계됐다. 옴니사뿐 아니라 다른 기업의 IT 관리 도구와도 연동해 개별 시스템에서 확인하기 어려웠던 AI 활동과 작업의 영향을 종합적으로 파악할 수 있다. 주요 기능 중 하나는 미승인 AI 도구 탐지다. 기업 내에서 사용되는 AI 애플리케이션과 LLM, AI 에이전트를 식별하고 사전에 승인되지 않은 도구를 찾아내 보안 담당자가 추가적인 관리가 필요한 영역을 확인할 수 있도록 지원한다. AI 사용 정책과 접근 권한 관리 기능도 제공한다. '옴니사 AI 게이트웨이'를 기반으로 사용자와 애플리케이션, AI 에이전트의 모델 접근을 승인하거나 제한할 수 있으며 여러 AI 서비스 제공업체의 토큰 사용량도 측정할 수 있다. 기업의 주요 시스템 변경 작업을 사전에 통제하는 기능도 특징이다. 엘라라는 작업 실행 전에 다른 시스템과의 충돌 가능성이나 변경 제한 기간, 시스템 간 의존성을 평가한다. 이를 바탕으로 작업을 승인하거나 실행 범위를 제한하고 필요한 경우 권한을 가진 담당자에게 승인을 요청한다. 감사에 필요한 기록 관리도 지원한다. 작업 수행 과정과 승인 담당자, 영향을 받은 시스템 및 자원 등을 실시간으로 기록해 기업이 추후 보안 감사나 운영 이력 검토에 활용할 수 있도록 했다. 옴니사는 엘라라를 통해 기존 IT 운영 환경과 AI 에이전트 관리 체계를 연결하고 기업의 AI 거버넌스 역량을 강화한다는 전략이다. AI가 단순한 업무 보조를 넘어 실제 시스템 변경과 업무 실행까지 담당하는 환경에 대응한다는 구상이다. 브라이언 링크 옴니사 엘라라 제품 책임자는 "엘라라는 기존에 서로 분리돼 있던 시스템 전반에서 고객이 디지털 업무를 관리하도록 지원해온 우리의 기반을 바탕으로 한다"며 "여러 시스템의 신호를 통합함으로써 IT 팀이 적절한 안전장치를 적용하고 다음에 어떤 작업을 수행해야 할지 더 정확하게 판단할 수 있도록 지원한다"고 말했다.

2026.10.20 14:09한정호 기자

씽킹AI "AI 도입해도 실적 제자리? 비즈니스 병목부터 풀어야"

"인공지능(AI)의 발전 속도와 비즈니스의 성장 속도는 다릅니다. 이해하고 배우는 속도가 빨라질 때 성장은 비로소 빨라집니다." 서광덕 씽킹AI 한국 지사장은 20일 서울 강남구 섬유센터에서 열린 '씽킹AI 서밋 서울 2026(TAS 2026)' 기조연설에서 AI 기술 발전과 기업의 실제 성과 사이에 발생하는 괴리에 대해 이같이 밝혔다. 올해 글로벌 컨설팅 업체 맥킨지앤컴퍼니의 조사에 따르면 응답자 10명 중 8명은 AI로 개인 생산성이 향상됐다고 답했다. 기업 중 3분의 1은 에이전틱 코딩 도구로 직접 개발할 수 있다는 이유로 소프트웨어 구매를 안 한다고 응답했다. AI가 영업이익에 기여했다고 답한 기업은 37%에 그쳤다. 미국 매사추세츠공대(MIT)의 2025년 보고서에서도 생성형 AI 시범 프로젝트의 95%가 측정 가능한 손익 효과를 거두지 못한 것으로 나타났다. 글로벌 시장조사기관 가트너는 에이전틱 AI 프로젝트의 40% 이상이 2027년 말까지 중단될 것으로 전망했다. 서광덕 지사장은 이러한 문제의 원인으로 개발과 지속성, 수익화 등 세 가지 병목을 지목했다. AI를 활용하면 하루 만에 시제품을 만들 수 있지만 운영을 위해서는 데이터 정의와 접근 권한, 기존 시스템 연동, 오류 발생 시 책임 소재 등을 해결해야 한다. 서 지사장은 "데모가 빙산의 10%라면 운영은 나머지 90%"라며 "이 90%는 AI가 직접 만들어주지 않는다"고 말했다. 지속성도 문제다. 새로운 AI 모델이 출시되거나 기업의 핵심성과지표(KPI)가 바뀔 때마다 기존 시스템을 수정해야 한다는 지적이다. 데이터의 의미와 비즈니스 맥락이 개별 코드와 프롬프트에 흩어져 있다면 모델을 교체할 때마다 개발을 반복해야 한다. 수익화를 위해서는 AI 프로젝트의 책임 주체를 명확히 하고 성과를 측정하며 결과를 지속적인 개선에 활용하는 체계가 필요하다고 봤다. 서 지사장은 이를 소유와 측정, 학습이라는 세 가지 조건으로 정리했다. 해결책으로는 AI 에이전트를 활용해 업무 전반을 연결하는 '에이전틱 그로스(Agentic Growth)'를 제시했다. 개별 작업의 자동화를 넘어 문제 감지부터 판단, 실행, 결과 검증까지 하나의 순환 구조로 운영하는 방식이다. 서 지사장은 게임 서비스의 일간 활성 이용자 수(DAU)가 12% 감소한 상황을 가정해 기존 업무 방식과 에이전틱 방식의 차이를 설명했다. 기존에는 담당자가 보고서를 확인하고 데이터팀에 분석을 요청한 뒤 운영팀이 대응해야 하지만, 에이전틱 방식은 AI가 이용자 이탈 원인을 분석하고 대응안을 제시한다. 사람이 이를 승인하면 에이전트가 후속 조치까지 수행하는 구조다. 씽킹AI는 이를 구현하기 위한 기반으로 '에이전트 엔진'을 소개했다. 에이전트 엔진은 데이터 기반과 옴니채널 감지, 에이전트 실행, 업무 응용 등 4개 계층으로 구성된다. 이용자 행동 분석(UBA), 고객관계관리(CRM), A/B 테스트 등의 기능을 연결해 기업 업무를 자동화하도록 설계한 것이 특징이다. 서 지사장은 기업이 특정 AI 모델보다 데이터와 비즈니스 맥락을 유지할 수 있는 기반을 먼저 구축해야 한다고 강조했다. 개별 AI 도구를 도입하는 데 그치지 않고 업무 전반을 연결하면서 기업 내부에 데이터와 운영 경험을 축적해야 한다는 취지다. 그는 "사람은 방향을 정하고 판단하게 되고 반복적인 부분에 있어서는 에이전트가 24시간 돌아가면서 실행한다"며 "모델보다 데이터와 택소노미(분류체계)를 먼저 설계해야 모델이 바뀌어도 살아남을 수 있다"고 부연했다.

2026.10.20 14:04이나연 기자

일레븐랩스, 말 한마디로 AI 에이전트 구축·개선

일레븐랩스가 음성과 텍스트 대화만으로 인공지능(AI) 에이전트를 구축하고 성능을 개선할 수 있는 기능을 선보였다. 일레븐랩스는 기업용 음성·채팅 에이전트 플랫폼 '일레븐에이전트'에 새로운 기능인 '일레븐에이전트 아키텍트'의 알파 버전을 공개했다고 19일 밝혔다. 일레븐에이전트 아키텍트는 사용자가 자연어로 요청하면 에이전트의 설정과 운영 데이터를 분석하고 개선 방안을 제안하는 기능이다. 지식베이스와 프롬프트, 워크플로, 음성 설정, 보호장치 등 에이전트 운영에 필요한 주요 항목을 관리할 수 있다. 예를 들어 사용자가 고객 환불 처리의 해결률을 높이는 방법을 질문하면 기존 대화 기록과 테스트 결과를 분석해 문제의 원인을 파악하고 개선안을 제시한다. 새로운 기능을 요청하면 이를 구현하기 위한 설정과 절차도 생성할 수 있다. 수천 건의 대화 기록을 종합적으로 분석해 담당자가 놓치기 쉬운 개선 기회를 찾아내는 기능도 제공한다. 변경 사항은 시뮬레이션 환경에서 사전 검증한 뒤 제안하며, 이를 통해 기업이 에이전트의 성능을 지속적으로 개선할 수 있도록 지원한다. 안전한 운영을 위한 관리 기능도 마련했다. 대시보드에서 변경한 설정은 버전 관리가 적용된 초안으로 저장되며 사용자가 검토한 뒤 배포할 수 있다. 기업별 운영 기준을 반영하고 예외 상황을 검증하는 시뮬레이션도 지원한다. 외부 AI 도구를 통한 변경은 해당 도구의 승인 설정에 따라 직접 적용될 수 있다. 일레븐에이전트 아키텍트는 일레븐에이전트 플랫폼뿐 아니라 앤트로픽의 클로드와 클로드 코드, 오픈AI의 챗GPT, 커서, 그록 등 외부 AI 도구에서도 이용할 수 있다. 기업 담당자는 기존 업무 환경에서 자연어로 에이전트 설정을 변경하거나 운영 상태를 점검할 수 있다. 칼 휴즈 디 에이콘 그룹 AI 서비스 책임자는 "규제가 엄격한 환경에서 음성 에이전트를 구축하는 우리로서는 각 단계에서 에이전트의 동작을 통제하는 것이 구축 속도만큼이나 중요하다"며 "일레븐랩스 아키텍트는 이 두 가지 요소를 모두 충족해준다"고 말했다.

2026.10.19 15:01이나연 기자

센드버드·업스테이지, 국산 AI로 기업용 에이전트 상용화 추진

센드버드와 업스테이지가 국산 거대언어모델(LLM)을 활용한 기업용 인공지능(AI) 에이전트 상용화에 나선다. 센드버드는 업스테이지와 국산 LLM의 기업 현장 적용 및 AI 에이전트 상용화 확대를 위한 업무협약(MOU)을 체결했다고 19일 밝혔다. 양사는 센드버드의 기업용 AI 에이전트 플랫폼 '딜라이트AI(Delight.ai)'와 업스테이지의 자체 LLM '솔라(Solar)'를 연계한다. 기업 고객의 실제 업무에 두 기술을 적용하고 검증 결과를 바탕으로 모델과 에이전트 플랫폼을 고도화할 계획이다. 우선 센드버드의 기업 고객 업무를 중심으로 솔라를 적용할 수 있는 시나리오를 발굴하고 단계적으로 검증한다. 실제 서비스 환경에서 응답 속도와 업무 수행 정확도, 고객 만족도 등을 평가하고 개선 사항을 양사 제품에 반영할 예정이다. 센드버드는 AI 에이전트 설계와 기존 시스템 연동, 테스트 및 운영 경험을 제공한다. 업스테이지는 솔라의 모델 기술을 바탕으로 기업 환경에 적합한 모델 최적화를 지원한다. 평가 결과와 관련 데이터는 고객 계약과 데이터 보호 원칙에 따라 활용한다. 양사는 지난 8월부터 파트너십을 논의하며 고객 프로젝트 적용을 위한 테스트를 진행해 왔다. 이번 협약을 계기로 공동 검증과 기술 협력을 본격화하고 적용 가능한 업무와 고객군을 확대할 계획이다. 국산 LLM 도입을 검토하는 기업의 수요를 바탕으로 소버린 AI 분야의 공동 사업 기회도 발굴한다. 센드버드는 기업 고객에게 제공하는 AI 모델 선택지를 넓히고, 업스테이지는 실제 업무 현장에서 확인한 요구를 모델 개발에 반영한다는 전략이다. 이상희 센드버드코리아 대표는 "국산 AI의 경쟁력을 세계 시장으로 확장하려면 글로벌 기업의 실제 업무 환경에서 검증하고 개선하는 경험이 중요하다"며 "업스테이지의 모델 기술과 우리 AI 에이전트 운영 역량을 결합해 국산 LLM이 고객의 실질적인 성과로 이어지는 사례를 만들겠다"고 말했다.

2026.10.19 14:39이나연 기자

"AI가 살피고 로봇이 일하네"…현대차·기아 '자율운영공장' 가보니

“이번 주에는 가상 시운전 4건이 진행 중이고, 용접 랩 철거 안전 작업 한 건이 진행 중입니다. 자세히 보고 싶으신 공정이 있으면 편하게 말씀해 주세요.” 모니터 두 대 중 왼쪽은 흔히 볼 수 있는 생성 인공지능(AI) 명령어 입력 화면, 오른쪽은 연구실 공간을 가상으로 구현한 화면이 나타났다. “통신 전파 상황을 시뮬레이션해줘”라고 말하니 “전파가 좋은 구역은 파랑, 약한 지역은 빨강으로 시각화했다”며 연구실 공간 위에 그래픽이 곧바로 덧씌워졌다. 현대자동차와 기아는 스마트 팩토리 혁신 제조 기술 전시회 '이포레스트 테크데이 2026'을 현대차·기아 의왕연구소에서 진행하기 앞서, 지난 16일 미디어 초청행사를 열고 제조 현장 특화 인공지능(AI) 에이전트 '이포레스트 폴라리스' 시연을 이같이 선보였다. 회사는 이 곳에서 AI와 로보틱스 등을 활용한 스마트팩토리로의 전환을 위한 기술들을 개발하고 있다. AI 에이전트도 그 일환으로, 올해 테크데이 행사에선 200여건의 제조 신기술을 소개할 예정이다. 최영태 현대차·기아 제조솔루션본부 이포레스트센터장 상무는 이날 행사에서 “자동화를 확대하는 것을 넘어, 공장이 스스로 판단하고 학습하며 진화하는 '자율운영공장'으로 나아가려는 것”이라며 "사람은 더 안전하고 가치 있는 일에 집중하고, 데이터와 AI는 공장을 더욱 유연하고 지속 가능하게 운영하도록 돕는 제조환경을 만드는 것이 목표"라고 밝혔다. 이어 "2032년 이후 미래 신공장에서 휴머노이드와 풀스케일 자율화 기술을 본격적으로 적용해 나가겠다"고 말했다. 공장마다 따로 놀던 데이터·앱 합쳤더니…AI, 현장 분석·장비 시운전 척척 AI에이전트와 가상 공간 플랫폼 구현에 앞서, 현대차·기아는 그 동안 공장별로 분산돼 있던 데이터 및 IT 체계를 단일 표준 플랫폼으로 통합하는 작업을 거쳤다. 공장별 시스템과 데이터를 연결한 공통 기반 위에 공장의 핵심 기능들을 표준화한 '코어 시스템', 그 윗단에 품질, 설비보전, 생산운영 등 제조 앱이 구동되는 방식이다. 이런 체계에서 AI 에이전트는 제조 현장 시스템과 문서 등 데이터 분석, 이미지 생성, 업무 노하우 제공 등 각종 도구를 토대로 현장에서 필요한 판단과 대응을 수행하게 된다. 데이터 분석 역량과 업무 노하우를 자산화, 표준화하면서도 소요되는 시간을 줄였다. 회사는 지난달 울산 전기차(EV) 공장에서 이포레스트 폴라리스 시범 운영을 시작했다. 스마트 물류 솔루션인 '물류로봇 표준화 플랫폼'도 이런 접근법에 따른 성과 중 하나다. 매번 물류로봇을 새롭게 검토하고 제작하는 과정에서 발생하는 비용 증가와 품질 편차를 줄이기 위해 고안됐다. 부품 공급 체계를 자동화된 무인 운송 체계로 전환, 작업자가 반복 업무 대신 로봇 운영과 공정 최적화에 집중할 수 있도록 지원한다. 결과적으로 물류로봇 제작 비용을 약 30% 절감하고, 개발 기간도 단축했다. 회사는 기아 화성 EVO 웨스트 공장과 울산 공장에 이 기술 적용을 추진 중이다. 엔비디아와 협력 하에 제조 현장에 특화된 가상 제어 기술도 개발하고 있다. 이날 소개된 '물리 AI 기반 가상 시운전 기술'이 일례다. 신차 투입 준비 과정을 단축하기 위해 현장 상황을 가상으로 재현하고, 이를 예측하는 심투리얼(Sim-to-Real) 기술이다. 현대차·기아 관계자는 "제조 설비 시뮬레이션과 로봇 시뮬레이션은 그래픽 기반 시뮬레이션으로, 장시간의 실물 시운전이 반드시 필요했다"며 "중력 충돌, 마찰과 같은 실제 현상의 물리 현상을 고려하지 못했기 때문"이라고 설명했다. 이어 "기존 시뮬레이션은 설비 제어, PLC, 로직, 검진, 로봇 OLP 타점 검토 등 각 요소를 개별적으로 검토해 상호 영향을 검증할 수 없었고, 수천개의 물리 조인트와 I/O 신호를 수작업으로 매핑하는 등 공수가 크게 들었다"며 "이번에 개발한 통합 시뮬레이션은 상호 영향 사전 검증, 가상 시운전 기반 설비 실물 시운전 효율화가 가능하다"고 덧붙였다. 해당 기술은 울산 EV 공장의 신차 생산을 위한 시운전 과정에 도입될 예정이다. 수작업 완전 대체할까…사람보다 더 정밀한 AI·로봇 목표 현대차·기아는 제조 현장에 특화된 디지털 기술 내재화도 준비하고 있다. 회사 다른 관계자는 "기아 공장에 적용된 비전 시스템에 대해서 전수조사를 실시한 결과 95% 이상이 외부 솔루션에 의존하고 있었다"며 "차종을 추가 개발하게 되거나 설계 변경이 발생할 경우 락인된 외부 업체 기술을 사용하게 돼 지속적으로 투자비가 발생하던 상태"라고 언급했다. 이런 문제를 해결하기 위해 제조 솔루션 본부에 기술 내재화를 위한 전담 조직을 만들고, 사업 본부 차원의 비전 기술 표준화 전략 수립과 기술 내재화를 추진하고 있다고 밝혔다. 내재화를 추진 중인 기술로는 ▲내외장 도어 검사 ▲하부 검사 ▲터널형 완성차 외관 검사 등을 꼽았다. 이날 행사에선 차체 공정에 있는 용접 작업 관련 기술 시연도 진행했다. 수작업 없이 심투리얼 기술을 활용해 로봇이 자동으로 작업 경로를 생성하는 것이 핵심이다. 회사 관계자는 "용접 작업 자체는 이미 자동화돼 있지만, 용접 로봇과 생산라인을 설치할 때 로봇이 1700여개의 용접점으로 이동하는 이 모든 경로를 현장 엔지니어가 수동으로 조정하고 있어 많은 비용과 시간이 발생하고 있다"며 "시뮬레이션을 활용해 로봇 이동 경로를 만들어주는 작업을 자동화하는 기술을 개발했다"고 밝혔다. 차체를 약간 움직인 뒤 버튼을 한 번 누르자, 옮겨진 차체에 맞춰 용접 로봇이 조금씩 이전과 다른 이동 경로에 따라 작업을 시작했다. 다소 느린 속도로 움직였지만, 한 번 작업을 수행하고 나면 이후에는 이 경로에 맞춰 로봇이 움직이게 돼 작업 속도도 빨라진다는 설명이다. 회사는 내년 6월 해당 기술 개발을 완료한다는 계획이다. 차량 부품인 웨더스트립 장착을 자동화한 기술도 선보였다. 작업자 부담을 줄이고 균일한 조립 품질을 확보하기 위해 개발된 기술이다. 산업용 로봇과 전용 그리퍼를 활용해 장착 공정을 자동화하고 작업 편차를 줄였다. 고속 서보 제어 기술을 적용해 적정 가압력을 유지, 조립 품질의 일관성도 높였다. 최종적으로 장착 구간 비전 촬영을 통해 부품의 이탈이나 들뜸 여부를 다시 한번 검사해 품질 수준을 높일 수 있다. 현대차·기아는 사람 손과 비슷한 형태로 움직이는 로봇인 '핸드 그리퍼'를 제조 현장에 적용하기 위한 기술 개발도 추진하고 있다. 유연한 움직임이 가능하기 때문에 다양한 부품 관련 작업을 효율화할 것이란 구상이다. 회사 관계자는 "올해 착수한 과제라 아직 제조 현장에 적용하기 위해서는 기술적으로 어려운 여러 허들을 넘어야 하는 상황"이라며 "지속적으로 개발하면 조립 자동화 기술을 고도화하는 데 핵심 기반이 될 것"이라고 기대했다.

2026.10.18 12:04김윤희 기자

"데이터·AI 연결 쉽게"…데이터브릭스, 네트워크 서비스 출시

데이터브릭스가 데이터와 시스템을 인공지능(AI) 서비스에 쉽게 연결할 수 있는 네트워크 서비스를 내놨다. 복잡한 네트워크 설정을 줄여 데이터 수집과 AI 에이전트 운영에 드는 부담을 낮추기 위한 전략이다. 데이터브릭스는 '프라이빗 네트워크 게이트웨이(PNG)'를 마이크로소프트 애저에서 공개 프리뷰로 제공한다고 17일(현지시간) 공식 블로그에서 밝혔다. 아마존웹서비스(AWS)에서는 비공개 프리뷰를 진행하며, 구글클라우드 버전도 개발 중이다. PNG는 데이터브릭스의 서버리스 컴퓨팅과 기업 내부 네트워크를 연결하는 서비스다. 서버리스는 기업이 서버를 직접 구축하거나 관리하지 않고 필요한 컴퓨팅 자원을 사용하는 방식이다. PNG를 활용하면 이 환경에서 기업 내부 데이터베이스(DB)와 업무 시스템에 더 쉽게 접근할 수 있다. 기존에는 기업이 직접 운영하는 DB나 내부 서비스에 연결할 때마다 별도 연결 장치와 설정이 필요한 경우가 많았다. 연결 대상이 늘수록 네트워크팀과 보안팀 등이 협의해야 할 작업도 늘어났다. 이런 어려움은 서버리스 도입을 늦추는 요인으로 작용했다. 데이터브릭스가 인터뷰한 고객의 75% 이상은 기존 네트워크 구성과 변경 작업의 복잡성을 일부 작업을 서버리스로 옮기지 못하는 주된 이유로 꼽았다. PNG는 시스템마다 연결을 설정하던 방식을 네트워크 단위의 연결로 바꿨다. 기업이 내부 네트워크 일부 구간을 지정하면 데이터브릭스가 서버리스 환경과 해당 구간 사이에 암호화된 연결 통로를 구축한다. 이후 기업이 허용한 범위 안에서 여러 내부 시스템에 접근할 수 있다. 연결 통로 구축과 운영은 데이터브릭스가 맡는다. 기업은 이를 위한 가상서버를 직접 설치하거나 보안 업데이트를 적용하고 처리 용량을 늘리는 작업을 할 필요가 없는 셈이다. 활용 분야는 데이터 수집과 AI 에이전트 운영 등이다. 기업 내부와 자체 데이터센터의 DB에서 데이터를 가져오거나 데이터브릭스에서 만든 AI 에이전트를 사내 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP) 서버에 연결할 수 있다. MCP 서버는 AI가 내부 도구와 데이터에 접근하도록 돕는 연결 창구다. 사내 소프트웨어(SW) 저장소에서 필요한 파이썬 라이브러리를 설치하는 것도 가능하다. 외부로 보내는 트래픽을 기존 방화벽으로 전달해 기업이 사용하는 보안 도구로 검사하고 기록할 수도 있다. 접근 범위는 기업이 통제한다. PNG는 고객별 전용 연결 경로를 제공하며 기존 네트워크 경로와 방화벽 규칙에 따라 접근 가능한 대상을 제한한다. 기업은 지정한 대상의 트래픽만 PNG로 보내도록 설정할 수 있다. 기존 연결과 보안 설정도 유지할 수 있다. PNG는 이미 사용 중인 기능에 추가하는 방식이어서 기존 구성에 영향을 주지 않고 도입하거나 제거할 수 있다는 설명이다. 파비아누 세키 방쿠 브라데스쿠 데이터 엔지니어링 기술 책임자는 "기업은 연결할 때마다 프라이빗 링크 서비스와 로드밸런서를 구축할 필요가 없어졌다"며 "기존 워크스페이스 서브넷을 재사용해 방화벽 승인을 받기 쉬워졌고 접근 가능한 대상도 정확하게 통제할 수 있다"고 밝혔다.

2026.10.18 11:06김미정 기자

엔비디아 "RTX 스파크 강점은 클라우드 비중 줄일 수 있는 것"

"AI 에이전트 등을 활용할 때는 개인정보 보호와 보안이 매우 중요하다. 또 클라우드에서는 토큰을 사용하면 계속 비용이 들지 않나. 가능한 한 많은 작업을 로컬에서 처리할 수 있다는 것은 사용자에게 상당히 큰 이점이라고 생각한다." 16일 오후 서울 삼성동 코엑스 내 엔비디아 RTX 스파크 출시 행사장에서 만난 이이다 케이타 엔비디아 글로벌 콘텐츠 매니지먼트사업본부 부사장이 이렇게 강조했다. 이날 엔비디아는 Arm 기반 그레이스 CPU와 블랙웰 GPU, 최대 128GB 통합 메모리를 결합한 PC용 시스템반도체(SoC) 'N1X'를 탑재한 윈도 PC 플랫폼 'RTX 스파크'를 글로벌 출시했다. 이이다 케이타 부사장은 "RTX 스파크 출시 시기는 지금이 가장 적합한 시기"라고 강조했다. 또 RTX 스파크 개발 과정에서 진행된 파트너사와 협력, 로컬 AI 플랫폼에 거는 기대, 앞으로 등장할 새로운 활용 사례에 대한 견해를 밝혔다. "MS·미디어텍과 공동 개발... 플랫폼 통합에 공들여" RTX 스파크를 구성하는 칩인 N1X는 작년 엔비디아가 개인 개발자와 AI 전문가를 겨냥해 출시한 'GB10' 기반이다. 이이다 케이타 부사장은 "바탕이 되는 칩(GB10) 자체는 이미 있었지만, 그것을 전부 하나로 묶어 새로운 플랫폼으로 내놓는 것은 그렇게 간단한 일이 아니다"고 설명했다. GB10은 리눅스(DGX OS)를 기반으로 작동하는 반면 N1X는 윈도 운영체제 구동을 목표로 했다. 운영체제는 물론 드라이버와 소프트웨어, 또 GB10이 염두에 두지 않았던 게임 지원 관련 추가 개발이 필요하다. 그는 "운영체제와 x64-Arm 에뮬레이션(프리즘), 다이렉트X, 오픈GL 등 소프트웨어 측면에서는 마이크로소프트와, 그레이스 CPU 관련해서는 미디어텍과 공동 개발을 진행했다"고 설명했다. "클라우드 토큰 비용 부담... 로컬 처리로 절감 가능" 이이다 케이타 부사장은 RTX 스파크의 장점 중 하나로 AI 모델과 애플리케이션의 로컬 실행을 꼽았다. 그는 "응용프로그램이나 AI 모델, 또는 AI 에이전트를 쓸 때 클라우드에만 의존하면 개인정보 보호나 보안, 토큰 비용 문제가 있다. 물론 모든 작업을 로컬에서 처리할 수는 없지만, 클라우드 비중을 줄일 수 있다는 것은 큰 이점"이라고 설명했다. RTX 스파크 기반 노트북 가격은 x86 기반 인텔·AMD 프로세서 탑재 PC 대비 크게 비싸다. 32GB 메모리 내장 제품 가격은 500만원 대부터 시작한다. 그러나 그는 "가격에 대해서는 활용 방식에 따라 평가가 달라질 것이다. 사용 방법에 따라 어떤 의미에서는 비용 절감이 될 수 있다. 특히 AI 사용자에게는 그렇다"며 "그런 의미에서 RTX 스파크 출시 시기는 지금이 가장 적절하다"고 덧붙였다. "플랫폼이 있어야 혁신 나온다... 활용 방법은 상상의 영역" 이이다 케이타 부사장은 'RTX 스파크를 누가 제일 많이 써 줬으면 좋겠느냐'는 질문에 "모든 사람"이라고 답했다. AI 개발이나 게임, 콘텐츠 제작 등 특정 용도가 아니라 다양한 활용 사례가 등장하기를 기대한다는 것이다. 그는 "엔비디아가 GPU 기반 첫 슈퍼컴퓨터인 DGX-1을 출시할 당시에는 이 제품이 어떻게 쓰이고 어떤 응용프로그램이 나올지 구체적인 비전을 누구도 알 수 없었다"고 말했다. 이어 "그러나 일단 플랫폼을 내놓지 않으면 그런 혁신이 나오지 않는다는 것만은 믿고 있었다. RTX 스파크 역시 마찬가지로 시간이 지나면 다양한 활용 사례가 나올 것으로 본다"고 덧붙였다. "AI 활용은 상상력의 영역... 더 많은 사례 등장할 것" 이이다 케이타 부사장은 각종 AI 모델을 조합해 다양한 작업을 수행하는 오픈소스 소프트웨어 '컴피UI'를 예로 들어 이렇게 설명했다. "컴피UI는 단순히 영상을 만드는 도구가 아니라 다양한 작업에 활용할 수 있는 AI 워크플로 도구다. 무엇을 할지는 정말 상상력의 문제이고 이는 시간이 지나야 증명될 것이다." 그는 "지금은 컴피UI 등 유행을 타는 응용프로그램에서 RTX 스파크가 뛰어나다고 알릴 수 있다. 그러나 앞으로는 더 훌륭한 사례가 많이 늘어날 것이라고 믿는다"고 강조했다.

2026.10.18 09:52권봉석 기자

AI에 권한 줬더니…방송 직전 프로그램 통째 증발 '날벼락

인공지능(AI) 에이전트에 서버 접근 권한을 부여했다가 TV 방송 프로그램 완성본이 통째로 증발하는 사고가 발생해 주목되고 있다. 스웨덴 매체 아프톤블라데트 등 외신은 스웨덴의 대형 리얼리티 경쟁 프로그램 '더 챌린지 스베리예(The Challenge Sverige)' 제작 과정에서 편집본이 통째로 삭제돼 방송 일정을 연기하는 사고가 발생했다고 15일(현지시간) 보도했다. 외신들은 "AI 에이전트가 데이터를 삭제한 것으로 추정된다"고 전했다. 이 프로그램은 MTV의 리얼리티 프로그램 '더 챌린지'의 스웨덴판이다. 제작사는 오는 11월 22일 두 번째 시즌을 공개할 예정이었다. 하지만 편집을 마친 프로그램이 사라지면서 방영 일정을 2027년으로 연기했다. 스웨덴 방송사 TV4는 아프톤블라데트와 인터뷰에서 제작사 마스티프가 편집을 마친 영상이 사라지는 기술적 오류를 보고했다고 밝혔다. 이 사고로 제작팀은 프로그램을 처음부터 다시 편집해야 하는 상황에 놓였다. 다만 TV4는 이번 사고가 전적으로 AI 에이전트 때문에 발생했다는 주장에는 선을 그었다. TV4의 미아 린드크비스트 PD는 처음 언론과 인터뷰에서 "정확한 사고 경위가 불분명하다"고 밝혔다. 그러면서 그는 AI 에이전트가 독자적으로 프로그램을 삭제했다는 주장은 일축했다. 린드크비스트는 “가장 큰 문제는 백업 파일이 제대로 작동하지 않아 모든 것을 처음부터 다시 편집해야 한다는 점”이라며 “원본 자료는 남아 있어 복구 자체가 불가능한 상황은 아니지만, 당연히 시간이 낭비된다”고 말했다. TV4는 이후 언론 인터뷰에서 "편집 완성본이 사라진 것은 AI 때문이 아니라 제작사의 '인간적인 실수(인재)' 때문"이라고 밝혔다. 특히 "이번 방송 편집본 삭제가 AI 때문은 아니다”고 강조했다. 이번 사건은 AI 에이전트가 중요한 데이터를 삭제하는 사고가 잇따르는 가운데 발생했다. 지난해에는 한 스타트업 창업자가 AI 코딩 도구인 리플릿(Replit)이 회사의 실제 운영 데이터베이스를 삭제하고, 이를 은폐하려 했다고 주장했다. 지난 7월에는 브라질의 한 소프트웨어 개발자가 오픈AI의 GPT-5.6 Sol이 자신의 운영 데이터베이스 전체를 삭제했다고 주장하는 글을 게시했다. 같은 달 기술 투자자 맷 슈머도 비슷한 피해를 입었다고 밝혔다. 그는 엑스(X)에 올린 글에서 “GPT-5.6-Sol이 실수로 내 맥의 거의 모든 파일을 삭제했다”고 주장하며, 데이터 손실 사고와 관련한 화면 캡처를 공개했다. 이 같은 사례는 AI 기술이 빠르게 발전하고 있지만 여전히 심각한 오류를 일으킬 수 있다는 점을 보여준다. 외신들은 AI 에이전트에 파일이나 서버 접근 권한을 부여할 때 주의가 필요하며, 중요한 데이터는 별도로 백업해 두는 것이 중요하다고 지적했다.

2026.10.16 16:51이정현 미디어연구소

퍼플렉시티, AI 에이전트 '안전 작업실' 오픈소스로 푼다

퍼플렉시티가 인공지능(AI) 에이전트가 작업 도중 중요한 정보나 다른 시스템에 무단으로 접근할 위험을 줄이는 보안 기술을 오픈소스로 공개했다. 15일(현지시간) 퍼플렉시티는 공식 블로그를 통해 AI 에이전트 실행 플랫폼 '스페이스(SPACE)'의 소스코드를 공개했다고 밝혔다. 지난 7월부터 자사 AI 에이전트 서비스 '컴퓨터'에 적용해 온 기술로, 다른 개발자들도 이를 활용하고 수정할 수 있도록 했다. AI 에이전트는 질문에 답하는 데 그치지 않고 파일을 열거나 프로그램을 실행하며 직접 업무를 처리한다. 하지만 작업 중 중요한 정보에 접근하거나 허가받지 않은 명령을 실행할 위험도 있다. AI에 안전 규칙을 설정하더라도 예상하지 못한 행동을 완전히 막기는 어렵다. 스페이스는 이런 위험을 줄이기 위해 AI에 별도의 작업 공간을 제공한다. AI가 코드를 실행할 때 다른 시스템과 분리된 작은 가상 컴퓨터를 사용하는 방식이다. AI가 실수하거나 예상과 다르게 행동하더라도 피해가 다른 시스템으로 번지지 않도록 설계했다. 보안장치는 작업 공간 밖에도 마련했다. 외부 서비스에 접속할 때 필요한 비밀번호와 인증정보를 별도로 관리하고 인터넷 연결도 통제한다. AI가 허용된 작업을 수행하면서도 불필요한 정보에는 접근하지 못하도록 제한하는 구조다. 작업을 중단하거나 이전 상태로 되돌리는 기능도 제공한다. 일례로 AI가 자료를 분석하다 파일을 잘못 수정하면 앞서 저장한 상태로 복원할 수 있다. 이용자의 확인이 필요할 때는 작업을 잠시 멈췄다가 다시 이어갈 수도 있다. 퍼플렉시티는 스페이스의 안전성을 확인하기 위해 AI가 가상 컴퓨터를 벗어나 실제 시스템에 접근하도록 하는 보안 시험도 진행했다. 회사에 따르면 108차례 시험에서 가상 컴퓨터를 벗어나 외부 시스템에 침입한 사례는 없었다. 다만 일부 시험에서는 인터넷 연결 제한을 우회하는 문제가 발견됐으며 이를 수정한 뒤 다시 시험했다고 설명했다. 운영 성능도 개선됐다. 퍼플렉시티는 스페이스를 통해 하루 수백만 개의 AI 작업 공간을 생성하고 있다. 기존에 사용하던 외부 업체의 서비스와 비교하면 작업 공간을 만드는 속도가 3~5배 빨랐다고 밝혔다. AI 작업 공간을 별도로 분리하는 기술 자체는 이전에도 있었다. 퍼플렉시티 역시 외부 업체 서비스를 사용하다 지난 7월 자체 개발한 스페이스로 교체했다. 이번에는 실제 운영에 사용하던 기술을 공개해 다른 기업과 개발자들도 활용할 수 있도록 했다. 외부 기업 도입도 진행되고 있다. 클라우드 기업 아카마이는 자사 플랫폼에 스페이스를 도입했고 크루소는 AI 서비스에 추가하기 위해 협력하고 있다. 코어위브는 개발자들이 스페이스를 시험할 수 있도록 설치 안내서를 공개했다. 퍼플렉시티는 "보안 도구를 오픈소스로 공개하면 개발자들이 방어 체계를 시험하고 약점을 찾아 더 안전한 AI 시스템을 만들 수 있다"며 "AI가 어떤 행동을 선택하든 접근할 수 있는 범위를 제한하는 별도의 통제 장치가 필요하다"고 밝혔다.

2026.10.16 14:13김동원 기자

트웰브랩스, 영상 이해 AI로 검색·분석·편집까지 자동화

트웰브랩스가 방대한 영상에서 필요한 장면을 일일이 찾아보고 편집해야 하는 번거로움을 줄이기 위해 인공지능(AI) 에이전트 '자키'를 출시했다. 자연어 명령만으로 영상 검색부터 분석·편집까지 수행하도록 지원해 영상 콘텐츠 활용의 효율성을 높인다는 구상이다. 트웰브랩스는 자체 개발한 영상 이해 파운데이션 모델을 기반으로 한 AI 에이전트 '자키 바이 트웰브랩스'를 선보였다고 16일 밝혔다. 자키는 사용자가 자연어로 요청하면 영상 라이브러리에서 관련 장면을 검색하고 해당 장면을 선정한 근거를 제시하는 서비스다. 조회수와 좋아요 등 이용자 반응을 바탕으로 주요 클립을 선별하거나 원본 영상에서 필요한 장면을 추출해 가편집본을 제작할 수 있다. 특히 오픈AI의 챗GPT와 앤트로픽의 클로드 앱에서 자키를 불러와 사용할 수 있다. 두 서비스를 오가더라도 기존 검색 맥락이 유지돼 작업을 이어갈 수 있으며, 개발자는 응용 프로그램 인터페이스(API)를 통해 자체 서비스나 업무 시스템에 연동할 수 있다. 사회관계망서비스(SNS) 영상 분석 기능도 제공한다. 유튜브와 틱톡, 인스타그램 릴스 등의 영상 링크를 입력하면 관련 트렌드를 분석하고 조회수 등 참여 지표를 함께 제공한다. 이를 통해 콘텐츠 성과를 비교하거나 마케팅 전략 수립에 활용할 수 있다. 자키가 생성한 편집 영상과 분석 자료는 원본 영상 출처와 함께 저장하고 공유할 수 있다. 트웰브랩스는 대규모 영상 아카이브를 운영하는 콘텐츠 제작사들과 진행한 사전 테스트에서 확보한 피드백을 반영해 이러한 기능을 추가했다고 설명했다. 이번 출시로 트웰브랩스는 영상 이해 파운데이션 모델부터 실제 업무를 수행하는 AI 에이전트까지 사업 영역을 확대했다. 기존 영상 검색과 임베딩, 자동 메타데이터 생성, 영상 요약 기술 등을 자키에 통합했다. 이재성 트웰브랩스 최고경영자(CEO)는 "자키는 우리 핵심 AI 모델들을 유기적으로 연결해 영상 이해 기술을 새로운 차원으로 끌어올리는 차세대 AI 에이전트"라며 "업계를 선도하는 기업들과 영향력 있는 콘텐츠 크리에이터들의 엄격한 검증을 거쳐 실제 환경에서도 역량을 인정받았다"고 말했다.

2026.10.16 10:55이나연 기자

메타, 개방형 AI 시장 승부수…8160억 매개변수 모델 공개

메타가 8160억개 매개변수를 갖춘 대규모 인공지능(AI) 모델을 공개하며 개방형 AI 시장 공략에 나섰다. 고성능 AI 모델의 가중치를 외부 개발자에게 개방하고 클라우드뿐 아니라 개인용 데스크톱에서도 구동할 수 있도록 지원해 활용 범위를 넓힌다는 전략이다. 15일(현지시간) 메타 공식 블로그에 따르면 메타는 이날 개방형 가중치(오픈웨이트) AI 모델 '뮤즈 스파크 오픈'을 출시하고 모델 가중치를 공개했다. 전체 매개변수는 8160억개이며 실제 추론 과정에서 활성화되는 매개변수는 420억개다. 뮤즈 스파크 오픈은 텍스트와 이미지 등 여러 유형의 데이터를 처리하는 멀티모달 모델이다. 최대 100만 토큰의 컨텍스트 창을 지원하며 복잡한 소프트웨어 개발과 장시간에 걸친 작업 수행, 다단계 추론 등에 특화됐다. 특히 AI 에이전트가 여러 단계의 작업을 자율적으로 처리하는 환경을 고려해 설계됐다. 메타는 뮤즈 스파크 오픈이 현재까지 미국에서 개발된 개방형 가중치 모델 가운데 가장 뛰어난 성능을 갖췄다고 강조했다. 코딩과 추론, 도구 활용을 포함한 다양한 평가에서 경쟁력을 확보했다는 설명이다. 이번 모델의 특징 중 하나는 대규모 AI 모델을 개인용 데스크톱 환경에서도 실행할 수 있다는 점이다. 메타는 애플의 M5 울트라 칩을 탑재한 맥 스튜디오 2대를 연결해 뮤즈 스파크 오픈을 구동할 수 있도록 최적화했다. 애플의 통합 메모리 구조를 활용하면 맥 스튜디오 한 대당 최대 512기가바이트(GB)의 메모리를 그래픽처리장치(GPU)와 공유할 수 있다. 두 대를 연결하면 총 1테라바이트(TB) 규모의 통합 메모리를 확보해 대규모 모델 전체를 저장하고 실행할 수 있다는 설명이다. M5 울트라의 메모리 대역폭은 초당 1.2TB에 달한다. 메타는 실제 기기에서 AI 에이전트 작업을 수행하는 실험도 진행했다. 오픈소스 소셜미디어 클라이언트 '아이스 큐브스'의 iOS 앱 오류 수정과 신규 기능 개발, 전체 빌드 작업을 수행했다. 영상 편집 프로그램 '다빈치 리졸브'에서는 영상 프레임을 분석해 주요 장면을 선별하고 세로형 영상으로 편집하는 작업을 시험했다. 추론 효율을 높이기 위한 최적화 기술도 적용했다. 메타에 따르면 SGLang에 적용된 전용 GPU 커널은 엔비디아와 AMD GPU에서 개별 커널 처리 속도를 1.03~3.95배 높였다. AMD MI350 환경에서는 전체 추론 처리 속도가 약 3% 개선됐다. 개발자는 파이토치 기반 도구를 활용해 모델을 추가로 미세조정할 수 있다. 개발자를 위한 배포 경로도 확대했다. 뮤즈 스파크 오픈은 허깅페이스와 아마존 세이지메이커 AI, 구글 클라우드 모델 가든, 마이크로소프트 파운드리 모델을 통해 가중치를 내려받을 수 있다. 베이스텐과 파이어웍스AI, 그록, 모달, 네비우스, 오픈라우터, 투게더AI 등 7개 플랫폼에서는 응용 프로그램 인터페이스(API) 형태로 이용할 수 있다. 안전성 확보를 위한 조치도 마련했다. 메타는 개방형 모델의 특성을 고려해 추가적인 안전성 학습을 진행했으며 평가 결과 모델 공개에 필요한 안전성 기준을 충족했다고 설명했다. 모델 가중치는 별도의 '뮤즈 모델 라이선스'에 따라 제공된다. 다수의 개발자가 무료로 활용할 수 있지만 상업적 이용에는 일부 제한 조건이 적용된다. 완전한 오픈소스 방식과는 차이가 있다. 메타는 공식 블로그에서 "우리는 미래가 모두를 위한 것이라고 믿으며 여기에는 집을 포함해 어디서든 첨단 모델을 실행할 자유도 포함된다"고 말했다.

2026.10.16 10:26이나연 기자

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