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'AI 에이전트'통합검색 결과 입니다. (1181건)

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"결혼해" 했더니 신청서가 '척'…HCG 'AI 에이전트 5총사' 출격

28일 웨스틴 서울 파르나스 하모니볼룸에 구름떼 같은 인파가 몰렸다. 휴먼컨설팅그룹(HCG)이 개최한 인공지능(AI) 컨퍼런스 '그라운드 원' 행사장 한편에 마련된 5개의 HR 전문 AI 에이전트 부스에 방문하기 위해서다. HCG의 그라운드 원은 HR 리더들을 대상으로 현장에서 마주하는 질문과 AI를 조직에 적용하고 신뢰하는 방법, 사람과 AI의 역할을 어떻게 재설계할지를 다룬 컨퍼런스다. 이날 HCG는 AI를 통해 얻은 정교한 답변을 HR 실무와 연결할 수 있는 '일라이자엑스(elizax)'를 공개했다. 일라이자엑스는 Hunel(대기업용), Jade(중소·중견기업용), Talenx(올인원 HR SaaS)를 통해 만들어온 HR 시스템 모델 기반으로 작동하며, HR의 전 과정을 5개의 전문화된 에이전트로 뒷받침하는 것이 특징이다. 바로 일라이자엑스를 지탱하는 5개의 에이전트를 살펴볼 수 있는 부스가 운영돼 기업·기관 인사 담당자들을 맞았다. HCG 부스는 AI 에이전트 개수와 마찬가지로, 어시스턴트·탤런트·퍼포먼스·워크플로우·스킬 총 5개로 꾸려졌다. 어시스턴트는 임직원용으로, 반복되는 HR 문의와 업무 요청을 이해하고 필요한 정보와 답변을 제공해준다. 예를 들어 '다음 주 내 결혼식이야'라는 상황만 입력해도 사내 규정에 따라 질문을 작성한 직원이 받을 수 있는 복지와 신청 서류들을 안내한다. 이때 어시스턴트는 직원에게 신청 의사를 묻고, 만약 직원이 수락하면 AI 에이전트가 신청서를 모두 작성한다. 직원은 어시스턴트가 작성한 신청서 내용을 확인하고, 제출만 누르면 된다. 탤런트는 입사부터 퇴사까지 직원들의 데이터를 기반으로 정보를 탐색하고 통계를 보여주는 에이전트다. 기존 프로그램은 여러 번의 탐색을 거쳐 나온 통계로 문서를 만들어야 했지만, 탤런트는 이 과정을 한 번에 수행한다. 해당 에이전트는 추론 영역보다는 대량의 데이터를 탐색할 때 주로 사용하는 에이전트로, 새롭게 TF 팀을 꾸리거나 인사 시기 대상자를 물색할 때 회사 내 데이터를 기반으로 원하는 조건의 사람을 찾아주는 서비스에 가깝다. 민감 정보를 많이 보유하고 있는 인사 시스템 특성상 인사 담당자와 평가 담당자가 나뉘어져 있을 경우 해당 담당자가 가진 권한을 읽어 추가적인 정보를 볼 수 없게 막는 것도 가능하다. 퍼포먼스는 목표 수립과 중간 성과, 평가 단계 등 성과 관리의 모든 과정을 지원하는 에이전트로 회사가 관리하는 모든 데이터를 통합적으로 반영할 수 있다. 이 에이전트는 목표 생성 단계에 들어가면 인사팀이 세팅해 둔 기준을 바탕으로 목표를 설정해준다. 이 과정에서 전년도 결과 조회 등이 같이 이뤄지고, 방향 선택 카드가 제시된다. 여러 카드 중 하나를 고르면 어떤 방향에 무게를 둘지를 묻고, 선행 자료 조회 등을 바탕으로 종합의견 추천 카드가 제안된다. 스킬과 워크플로우는 각각 직원이 가진 역량을 바탕으로 업무와 사람을 분석하고, 인사 담당자들이 반복적으로 진행하는 업무 처리 단계를 안내해주는 에이전트다. 스킬은 역량에 따라 인재 매칭이 가능하며, 워크플로우는 직책과 직급에 따라 수행하지 않아도 되는 업무를 알려준다. HCG가 선보인 5개의 서비스는 박재현 대표(CEO)가 말한 AI 도입에 따른 실질적인 성과 창출 방안과도 맞닿아 있다. 박 대표는 이날 행사 환영사에서 “AI의 단순 활용을 넘어 실질적인 성과로 이어나가기 위해서는 AI가 실제 업무 과정에 빠르게 정착해야 한다”며 “민감한 데이터를 책임 있게 다루고 편리하고, 효과적인 기능을 제공해 구성원들의 적극적인 활용을 이끌어내야 한다”고 말했다. 그는 실질적인 성과 창출을 위해 '맥락을 이해하는 AI'의 중요성을 강조하고, 데이터를 축적·관리할 줄 아는 유능한 시스템과 HR 전문성이 필요하다고 역설했다. 박 대표는 5개의 특화 에이전트를 기반으로 구동되는 '일라이자엑스'를 두고 “자사의 미션을 완성하는 화룡점정이 될 것이라고 확신한다”면서 “AI를 통해 HR이 본질적인 일에 집중하고 보다 큰 가치를 실현할 수 있는 가능성을 고객들과 함께 실제 업무 현장에서 현실로 바꿔나가고 싶다”고 강조했다.

2026.10.28 19:00박서린 기자

AWS, AI로 SAP 코드 전환 자동화…작업량 최대 87% 절감

아마존웹서비스(AWS)가 수천 줄에 달하는 기업 업무용 프로그램을 한 번의 지시로 최신 환경에 맞게 바꾸는 인공지능(AI) 에이전트를 선보였다. AWS는 AI 개발 도구 '키로'를 기반으로 만든 SAP 현대화 샘플 에이전트가 자체 시험에서 코드 분석과 변환, 테스트에 필요한 작업량을 최대 87% 줄였다고 28일 밝혔다. 이 에이전트는 한 번의 지시로 수천 줄에 달하는 기존 SAP 코드를 최신 시스템에 맞게 변환할 수 있다. SAP는 기업이 회계와 주문, 재고, 공급망 등을 관리할 때 사용하는 업무 시스템이다. 기업마다 오랜 기간 자체 프로그램을 추가하거나 수정해 사용하기 때문에 새로운 시스템으로 전환하려면 기존 코드를 일일이 분석하고 고쳐야 한다. AWS가 선보인 샘플 에이전트는 이러한 작업을 자동화한다. 사용자가 AI에 작업을 지시하면 기존 프로그램을 분석하고 최신 SAP 시스템에 맞게 코드를 수정한다. 수정한 코드가 제대로 작동하는지 확인하는 테스트도 수행한다. 이 에이전트는 SAP 전용 프로그래밍 언어인 'ABAP'으로 작성한 기존 프로그램을 최신 시스템인 'SAP S/4HANA'에 맞게 변환할 수 있다. 기업 내부 시스템과 외부 서비스를 연결하는 프로그램이나 데이터 분석 시스템을 새로운 환경으로 옮기는 작업도 지원한다. AWS가 공개한 내부 시험에서는 SAP 코드 5854줄로 구성된 프로그램 88개를 약 4시간 30분 만에 변환했다. AI가 생성한 단위 테스트도 모두 통과했다. 다만 작업량 87% 절감은 AWS가 자체 시험 환경에서 확인한 수치로 실제 기업 환경에서 같은 성과를 보장하는 것은 아니다. 글로벌 기업과 협력사도 샘플 에이전트를 시험하고 있다. 도요타 칠레는 기존 SAP 프로그램 수백 개를 분석하고 문서화하는 데 에이전트를 활용했다. 더 이상 사용하지 않는 코드를 찾아내면서 새로운 시스템으로 옮겨야 할 작업 범위를 줄였다. 어도비는 대규모 SAP 시스템 전환을 앞두고 키로를 평가했다. 알렉스 카하노비치 어도비 SAP 엔터프라이즈 아키텍트는 코드 정비 작업을 빠르게 수행하는 데 도움이 될 것으로 기대했다. AWS 협력사들도 기술을 도입하고 있다. NTT 데이터 글로벌 솔루션즈는 신규 마이그레이션 서비스 '네오 아이코우(Neo i-KOU)'에 샘플 에이전트를 적용해 ABAP 코드 변환 작업량을 최대 95% 줄였다고 밝혔다. 캡제미니는 키로 기반 AI 에이전트를 활용하면 시스템 연결 작업의 분석부터 구축까지 걸리는 기간을 40~60% 단축할 수 있다고 제시했다. 기업 핵심 업무를 다루는 만큼 코드 정확성을 확인하는 기능도 넣었다. 샘플 에이전트에는 코딩과 보안, 문서 작성 등에 관한 규칙 80개 이상이 사전 설정돼 있다. 코드 수정 전후에 테스트를 수행해 기존 업무 기능이 유지되는지 확인한다. AI가 코드를 수정할 때 참고한 정보와 판단 기록도 남긴다. 기존 코드와 관련 프로그램을 함께 분석해 필요한 맥락을 파악하고 잘못된 코드를 생성할 위험을 줄이도록 설계했다. AWS는 실제 운영 시스템에 적용하기 전 기업이 전체 시스템 테스트와 업무 검증을 수행해야 한다고 안내했다. 샘플 에이전트는 AWS 등록 페이지에서 이용을 신청한 뒤 깃허브 저장소를 통해 받을 수 있다. AWS는 액센츄어와 딜로이트, 킨드릴 등 협력사와 함께 기업의 SAP 시스템 전환을 지원할 계획이다. 잔루카 시메오네 캡제미니 글로벌 SAP 최고기술혁신책임자(CTIO)는 "AWS와 함께 기업이 SAP 전환 여정을 단순화하고 가속화해 더 빠르고 확신 있게 비즈니스 가치를 실현하도록 지원하고 있다"고 말했다.

2026.10.28 17:38김동원 기자

"나만의 에이전트 데리고 출근하는 시대 온다"

“앞으로는 AI 에이전트 네이티브 시대가 올 겁니다. 직원들은 일을 잘하기 위해 오랜 시간과 노력을 들여 훈련시킨 자신의 에이전트를 데리고 출근하게 됩니다. 이제 질문은 (AI를) 어떻게 막을 것인가가 아니라, 어떻게 받아들일 것인가로 바뀌어야 합니다.” 백승아 휴먼컨설팅그룹(HCG) 최고제품책임자(CPO)는 28일 웨스틴 서울 파르나스에서 열린 '그라운드 원' 컨퍼런스에서 이같이 말하며 AI 에이전트가 보편화된 미래를 짚었다. 그라운드 원은 HR 리더들을 대상으로 현장에서 마주하는 질문과 AI를 조직에 적용하고 신뢰하는 방법, 사람과 AI의 역할을 어떻게 재설계할지를 다루는 HCG의 AI 컨퍼런스다. 백 CPO는 이 같은 시대가 오면 일터는 사람과 AI 에이전트가 함께 일하는 곳이 될 것이라고 예상했다. 기존에는 직원들에게 나갔던 공지가 AI 에이전트에게 먼저 발송되고, HR의 개인화가 시작된다고 봤다. 이후에는 직원들의 AI 에이전트가 업무 AI에게 일을 시키거나 협업하고, 성격이 생길 것이라고 진단했다. 백 CPO는 이를 '페르소나'라고 부르며 “직원이 다루는 일, 반복되는 판단과 근거 등 사람이 떠나도 그 자리의 (일하는) 방식은 거기에 남는다”고 덧붙였다. 디바이스 보급이 보편화되면서 직원들이 각자의 디바이스를 가지고 출근하게 된 것처럼, 앞으로는 직원들이 자신의 AI 에이전트를 데리고 출근하게 될 것이라는 관측도 나왔다. 직원들이 데려온 AI 에이전트를 통제하고 같은 규칙 안에서 일할 수 있는 환경을 '에이전트 OS'라고 부르며, 이러한 환경의 중요성을 역설했다. AI 에이전트의 일터 진출과 동시에, HR의 영역도 보다 확대될 것이라고 전망하기도 했다. 백 CPO는 “사람을 대신하고, 사람을 돕는 AI 에이전트가 과연 어디에 필요하고 어느 수준의 역량과 성능을 갖춰야 할지, 어떤 성과를 내는지 관리하는 일은 HR의 몫”이라고 덧붙였다.

2026.10.28 17:33박서린 기자

"AI 에이전트 100개 푼다"…두바이, 민간 기업 AX 전환 속도전

아랍에미리트(UAE) 두바이가 민간 기업의 인공지능 전환(AX)에 속도를 내고 있다. 기업들이 별도 개발 없이 활용할 수 있는 인공지능(AI) 에이전트를 직접 공급하고 교육부터 실제 업무 적용까지 지원 범위를 넓히는 모습이다. 2년간 29만 5000개 이상의 민간 기업을 대상으로 AI 도입을 지원해 글로벌 AI 비즈니스 허브로서 경쟁력을 강화하려는 전략이다. 28일 업계에 따르면 두바이 상공회의소(Dubai Chambers)는 최근 기업용 AI 에이전트 마켓플레이스인 '챔버 AI 허브(Chamber AI Hub)'를 출시했다. 상공회의소가 개발한 세계 최초의 에이전트형 AI 마켓플레이스로 알려졌다. 이번 플랫폼은 기업들이 AI 에이전트를 직접 개발하거나 복잡한 시스템을 구축하지 않고도 다양한 업무에 활용할 수 있도록 설계됐다. 단순한 정보 검색이나 질의응답을 넘어 AI가 특정 업무를 자율적으로 수행하도록 지원하는 것이 특징이다. 현재 제공되는 AI 에이전트는 총 22개로, 규정 준수, 조달, 운영, 재무, 영업, 인사, 물류 등 7개 업무 영역을 지원한다. 두바이 상공회의소는 향후 에이전트 수를 100개까지 확대할 계획이다. 주요 기능은 공급업체 평가와 계약서 검토, 송장 대조, 사업 제안서 작성, 채용 심사, 잠재 고객 평가 등이다. 기업들은 반복적인 관리 업무를 자동화해 직원들이 보다 중요한 의사결정과 핵심 업무에 집중할 수 있을 것으로 기대된다. AI 도입에 따른 기업 부담을 낮추기 위한 지원책도 마련했다. 기업은 실제 업무에 적용하기 전 샌드박스 환경에서 AI 에이전트의 기능을 시험할 수 있다. 초기 무료 크레딧을 제공하며 이후 사용량에 따라 구독 상품을 선택하도록 했다. AI 활용 준비 수준을 진단하는 평가 기능과 사용량, 비용, 성능 등을 확인할 수 있는 대시보드도 제공한다. 별도 관리 포털에서는 기업이 직원들의 AI 에이전트 이용 현황을 관리할 수 있도록 지원한다. 이번 플랫폼 출시는 두바이 정부가 추진하는 대규모 민간 AX 전환 정책의 일환이다. 두바이는 지난 5월 함단 빈 무함마드 왕세자 주도로 2년 안에 민간 부문의 에이전트형 AI 도입을 확대하는 프로그램을 출범시켰다. 기업들이 AI를 단순한 업무 보조 도구가 아닌 실제 업무를 수행하는 수단으로 활용하도록 지원한다는 구상이다. 이를 위해 두바이 상공회의소는 기업의 AI 활용 역량을 높이는 교육 프로그램과 기술 도입 지원에 나서고 있다. 지난 9월에는 산하 기업단체와 비즈니스협의회 소속 1만4000개 이상 기업을 대상으로 전문 교육과정을 개설했다. 기업들이 AI 에이전트의 작동 원리를 이해하고 실제 관리·운영 업무에 적용할 수 있도록 지원하는 데 초점을 맞췄다. 두바이 상공회의소는 AI 에이전트 전문기업을 위한 인큐베이터 설립과 관련 기업 육성도 추진하고 있다. AI 기술을 활용하려는 기업뿐 아니라 솔루션을 개발하고 공급하는 기업까지 지원해 관련 산업 생태계를 확대하려는 전략이다. 특히 이번 챔버 AI 허브 출시는 상공회의소의 역할이 기업 교육과 정책 지원을 넘어 실제 AI 솔루션 공급으로 확대됐다는 점에서 주목된다. 기업들이 필요한 AI 에이전트를 선택해 사용하는 유통 체계를 마련함으로써 기술 도입에 필요한 시간과 비용 부담을 줄이려는 시도다. 데이터 보호와 관리 기능도 강화했다. 두바이 상공회의소에 따르면 플랫폼에서 처리되는 데이터는 UAE 내에 저장되며 기업별 정보는 분리해 관리된다. AI 에이전트는 아랍어와 영어를 지원한다. 두바이는 이번 사업을 통해 민간 기업의 생산성과 운영 효율성을 높이는 동시에 글로벌 AI 산업 거점으로서 입지를 강화할 방침이다. 술탄 빈 사이드 알 만수리 두바이 상공회의소 회장은 "에이전트형 AI 전환의 성공 여부는 단순한 기술 도입 수준이 아니라 기업들이 이를 얼마나 효과적으로 활용해 비즈니스 문제를 해결하고 실질적인 성과를 창출하는지에 달려 있다"며 "기업들이 변화에 적응하고 업무 방식을 발전시킬 수 있도록 전문 솔루션과 고품질 도구에 대한 접근성을 확대하겠다"고 말했다.

2026.10.28 16:48장유미 기자

HCG, HR 에이전트 'elizax' 공개…백승아 CPO "AI 답변-실무 연결"

휴먼컨설팅그룹(HCG)이 인공지능(AI) 에이전트 '일라이자엑스(elizax)'로, AI를 통해 얻은 정교한 답변을 HR 실무와 연결한다. 5개의 전문화된 에이전트를 활용해 HR 전 과정을 뒷받침한다. 백승아 HCG 최고제품책임자(CPO)는 28일 웨스틴 서울 파르나스에서 열린 '그라운드 원' 컨퍼런스에서 “HR 업무에 AI를 가져다 쓰려면 매번 비슷한 지점에서 망설이게 된다”며 “회사의 기준과 제도를 잘 모르고, 근거를 설명할 수 없고, 민감한 정보로 인해 애초에 적용할 수가 없다”고 말했다. 그라운드 원은 HR 리더들을 대상으로 현장에서 마주하는 질문과 AI를 조직에 적용하고 신뢰하는 방법과 사람과 AI의 역할을 어떻게 재설계할지를 다루는 HCG그룹의 컨퍼런스다. 백 CPO는 AI를 통해 좋은 답을 얻어내는 것과 그 답을 우리 조직에서 실행과 결정으로 이어가는 것은 매우 다른 차원의 문제라고 설명했다. HR의 경우 한 사람에 대한 다양한 개인정보를 갖고 있으며, 이를 통해 내린 평가가 삶에 영향을 주기 때문이다. 그는 HR 영역에서 제대로 행동하는 AI 에이전트는 ▲신뢰 ▲완결성 ▲효용이 달라야 한다고 강조했다. 백 CPO는 “세 가치는 AI가 발전해온 방향이고, HR도 같은 방향을 지향할 것”이라며 “다만 이 분야에서 에이전트를 만들고 쓸 때도 HR의 특수성과 요구사항을 어떻게 녹여내고 실현하는가가 핵심적인 성공의 열쇠가 될 것”이라고 내다봤다. 구체적으로 AI 모델, 시스템, 맥락이 HR 영역에서 서로 맞춰나가야 한다는 것이다. 백 CPO는 “AI 에이전트가 우리의 시스템과 잘 협응하고 맥락을 읽어서 반영해줄 때 우리는 이 기록을 믿을 수 있게 된다”면서 “신뢰가 생기면 계속 맡길 수 있고, 맡겨서 끝까지 해낼 때 우리는 AI가 도움이 된다고 느끼게 될 것”이라고 밝혔다. HCG그룹은 25년간 쌓아온 Hunel(대기업용), Jade(중소·중견기업용), Talenx(올인원 HR SaaS)를 통해 만들어온 HR 시스템 모델 기반으로 작동하는 '일라이자엑스' 소개했다. 일라이자엑스는 AI가 내놓은 정교한 답변과 이를 HR 영역에서 실행과 결정으로 잇는 역할을 수행한다. 백 CPO는 “지능화된 AI가 좋은 답을 하는 것과 그 답을 실행과 결정으로 구현하는 것은 다르다”며 “일라이자엑스는 그 간극을 메우는 HCG의 답”이라고 역설했다. 채용부터 온보딩·성과 보상·배치·승계·육성·퇴직까지 HR의 전 과정을 일라이자엑스는 5개의 전문화된 에이전트로 지탱한다. ▲소통하면서 실제 실행까지 연동해주는 '어시스턴트' ▲조직이 진짜로 필요로 하는 숨어있는 인재 정보를 찾아주는 '탤런트' ▲공정하게 성과 흐름을 따라가면서 사람을 챙겨주는 '퍼포먼스' ▲복잡한 업무 프로세스 흐름을 끊김 없이 챙기는 '워크플로우', ▲임직원의 역량과 성장을 연결하는 '스킬'이 여기에 해당한다. 백 CPO는 “서로 다른 5개처럼 보이지만, 사실 긴 여정을 나눠 갖는 한 에이전트 팀”이라며 “오늘은 5개로 팀을 꾸렸지만, 3개가 될 수도 10개로 나뉠 수도 있다”고 덧붙였다.

2026.10.28 15:15박서린 기자

웹케시, LG 'K-엑사원'으로 금융 AI 에이전트 개발…기업 자금관리 적용

웹케시(대표 강원주)가 LG AI연구원의 인공지능(AI) 모델 'K-엑사원'을 활용해 기업 자금관리와 금융기관 업무를 자동화하는 AI 에이전트 개발에 나선다. 웹케시는 LG AI연구원이 주도하는 컨소시엄에 참여해 정부의 '독자 AI 파운데이션 모델' 프로젝트에서 금융 분야 AI 에이전트 개발과 실증을 추진한다고 28일 밝혔다. 이번 프로젝트는 과학기술정보통신부와 정보통신산업진흥원(NIPA)이 국내 독자 AI 모델의 기술 경쟁력을 확보하고 산업별 활용을 확대하기 위해 추진하는 사업이다. LG AI연구원은 자체 개발한 K-엑사원을 기반으로 모델 성능을 고도화하고 실제 산업 환경에 적용하는 작업을 진행하고 있다. 웹케시는 자사 데이터 연결 솔루션 '오페리아(OPERIA)'를 K-엑사원과 연동해 기업 자금관리 및 금융기관 경영정보시스템(MIS)에 특화된 AI 에이전트를 개발할 계획이다. 오페리아는 사용자의 자연어 질문을 데이터베이스 질의어(SQL)로 변환해 필요한 정보를 추출하는 관계형 데이터베이스(RDB) 연결 솔루션이다. 여러 대규모언어모델(LLM)과 연동할 수 있어 기업이 보유한 금융 데이터를 AI 서비스에 활용하도록 지원한다. 웹케시는 이를 통해 금융 업무에 특화된 AI 에이전트 적용 사례를 확보하고 관련 사업을 확대한다는 방침이다. 현재 자금관리 에이전트와 에이전트뱅킹, AI MIS, 재정 AX, 경리365 등을 중심으로 금융기관과 공공기관, 일반 기업을 대상으로 사업을 추진하고 있다. 강원주 웹케시 대표는 "AI가 산업 현장에서 가치를 만들려면 업무 이해와 정확한 데이터 활용이 중요하다"며 "K-엑사원과 웹케시의 금융 AI 기술을 결합해 국내 AI 생태계 확대에 기여하겠다"고 말했다.

2026.10.28 11:54남혁우 기자

김범석 배민 "주문 전부터 AI가 준비...기다림 '제로'에 가깝게"

배달의민족 운영사 우아한형제들이 인공지능(AI)을 활용해 고객이 주문하기 전부터 수요를 예측하고, 음식 조리와 라이더 배차를 선제적으로 준비하는 미래 배달 서비스 청사진을 공개했다. AI 에이전트가 고객의 취향을 파악해 메뉴를 추천하고, 조리부터 배달까지 전 과정을 실시간으로 연결해 기다리는 시간을 최소화하겠다는 구상이다. 김범석 우아한형제들 최고경영자(CEO)와 고명석 최고기술책임자(CTO)는 28일 서울 강남구 그랜드 인터컨티넨탈 서울 파르나스에서 열린 '우아한테크콘퍼런스 2026(우아콘)' 오프닝 키노트에서 이 같은 AI 기술 전략과 주요 성과를 발표했다. 김범석 CEO "주문하기 전부터 배달 준비하는 시대" 김 CEO는 이날 AI를 활용해 고객에게 필요한 음식과 상품을 필요한 순간 제공하는 '심리스 시티(Seamless City)' 비전을 제시했다. 사용자가 메뉴를 고민하고 검색하는 시간까지 줄이겠다는 의미다. AI가 사용자 주문 습관과 취향을 분석해 메뉴를 추천하고, 음식점은 예상 수요에 맞춰 조리를 준비하며, 라이더는 주문 가능성이 높은 지역으로 미리 이동하는 방식이다. 나아가 AI 에이전트가 고객이 허용한 범위 안에서 메뉴 탐색과 선택, 반복 주문까지 자동으로 수행하도록 한다는 계획이다. 김 CEO는 이를 구현하기 위한 핵심 과제로 '예측', '연결', '최적화'를 제시했다. 주문 수요를 미리 예측하고 고객과 음식점, 라이더, 로봇을 연결해 실시간으로 최적의 결정을 내리는 것이 핵심이다. 그는 "배민의 일은 이미 배달을 넘어섰다"며 "고객의 필요를 발견하고 그 필요를 충족하는 전 과정으로 확장됐다"고 강조했다. 고명석 CTO "3000개 고객 변수 활용…배달 예측 정확도 높여" 고 CTO는 이러한 미래 서비스를 구현하기 위해 적용 중인 AI 기술과 성과를 소개했다. 우아한형제들은 3000개가 넘는 고객 변수와 온톨로지를 활용한 초개인화 엔진을 구축하고 있다. AI 에이전트가 고객의 취향과 행동을 분석해 맞춤형 혜택과 메뉴를 추천하고, 추천 결과를 바탕으로 모델을 스스로 개선하는 구조다. 음식 조리시간과 배달시간 예측에도 AI를 적용했다. 기존에는 음식점 사장님이 직접 입력한 조리시간과 실제 조리시간 사이에 약 8분의 차이가 발생했다. 우아한형제들은 메뉴별 주문 수와 처리 속도 등을 반영한 예측 모델을 고도화해 평균 오차를 50% 줄였다. 배달시간 예측에는 가게별 배달 현황과 지역 혼잡도, 배달 인프라 현황 등 58개 데이터를 활용한다. 이를 통해 배달시간 예측 정확도는 기존 대비 2배 이상 높아졌다. 고 CTO는 "AI의 발전으로 에이전트가 사람의 의도를 이해하고 판단하며, 직접 실행하고 스스로 개선하는 자율성을 갖도록 시스템이 변화하고 있다"고 내다봤다. 우아한형제들은 이를 기반으로 고객과 음식점, 라이더, 로봇을 하나로 연결하는 '실시간 물리 네트워크(Real-time Physical Network)' 구축을 추진한다. AI가 주문 수요와 조리시간, 라이더 수급을 예측하면 이를 바탕으로 조리와 배차를 조율하고, 실제 운영 과정에서 발생한 오차를 분석해 예측 모델을 개선하는 방식이다. 고 CTO는 "고객과 가게, 라이더를 각각의 시스템이 아닌 하나의 네트워크로 연결된 유기체로 보고 있다"며 "더 잘 예측하고 판단하며, 스스로 실행하고 결과를 바탕으로 예측을 개선하는 기술을 만들어가고 있다"고 언급했다. 한다니엘 우아한형제들 딜리버리 총괄은 AI 기반 배달 운영 기술이 실제 서비스에 적용되고 있다고 설명했다. 우아한형제들은 날씨와 지역별 주문량을 분석해 라이더 수요를 사전에 예측하고, 필요한 인력을 미리 확보하는 시스템을 운영하고 있다. 이를 통해 우천 시 대응 시간을 약 80% 단축했다. 또 음식점의 실시간 주문 현황과 메뉴별 조리시간 등을 반영해 라이더 배차 시점을 조율하고, 실제 주행 데이터를 활용해 배달 경로를 최적화하고 있다. 로봇 배송도 일부 지역에서 상용 운영 중이다. B마트 주문을 배송하는 로봇은 전체 이동 거리의 99% 이상을 자율주행하며, 매달 약 5000km를 운행하고 있다. 한 총괄은 "이 모든 것이 실제로 운영되고 있다"며 "아직 모든 곳에서 가능한 것은 아니지만, 고객이 당연하게 감수해 왔던 기다림을 하나씩 없애고 있다"고 말했다.

2026.10.28 11:28안희정 기자

ETRI, 한국어 습득 AI 에이전트 개발…"스마트글래스 탑재 추진"

외국인을 위한 한국어 통번역과 학습이 가능한 'AI 한국어 습득 에이전트'가 개발됐다. 대화 오류율이 챗GPT-5.1보다 21.5% 더 낮다. 한국전자통신연구원(ETRI)은 황금하 언어지능연구실 책임연구원이 외국인 학습자가 자유롭게 대화하면서도 정해진 학습 진도를 따라갈 수 있는 한국어 교육용 AI 에이전트 '한국어 AI 선생님'을 개발했다고 28일 밝혔다. 이 에이전트는 AI가 학습자의 대화 흐름에 맞춰 학습 단계를 관리한다. 학습자는 주제에만 집중하면 된다. 단계별 학습은 AI가 알아서 처리한다. 핵심은 3가지로 ▲AI가 대화 단계를 판단해 다음으로 넘길지 정하는 대화인식 제어기 ▲선택적 라우팅: 시나리오에 특화된 30억~130억 개 파라미터를 가진 소형언어모델(SLM) ▲프롬프트 기반 GPT로 구성돼 있다. 황금하 책임연구원은 "실효성을 점검하기 위해 블라인드 평가를 실시한 결과 학습자가 말할 때마다 AI가 적절히 답변한 비율은 'AI선생님'이 93.8%로 가장 높았다. 이는 GPT-4o-mini(91.0%)와 GPT-5.1(90.9%)을 앞서는 점수"라고 말했다. 블라인드 테스트는 다양한 언어권 외국인 학습자를 대상으로 한국어 교사, AI·언어교육 전문가 등 총 102명이 참여했다. 대화 중 오류가 발생한 비율도 'AI 선생님'이 18.6%로 가장 낮았다. GPT-4o-mini 25.4%, GPT-5.1 23.7%를 나타냈다. 'AI선생님'이 GPT-5.1 대비 21.5% 더 우수한 셈이다. 학습자들 선택도 10개 대화 상황 중에서 8개 상황에서 'AI선생님'을 선호했다. 황 책임은 "그러나 모든 항목에서 앞선 것은 아니다. 이미 질문한 내용을 다시 묻는 빈도나 표현의 다양성 측면에서는 GPT 계열이 더 우수했다"며 "향후 데이터가 부족한 환경에서도 성능을 발휘할 수 있는 AI 연구를 지속해야 하는 숙제가 있다"고 설명했다. ETRI는 사용자 데이터 축적을 통한 성능 개선과 자체 모델의 기여도 분석, 모델 간 역할 최적화 등을 추진해 기술의 완성도와 활용성을 높일 계획이다. 특히, 말하기 중심의 AI 튜터를 읽기와 쓰기까지 지원하는 종합적인 'AI 한국어 선생님'으로 발전시켜 학습자의 한국어 수준과 학습 이력에 맞춘 개인화된 학습 서비스로 확대할 예정이다. 황 책임은 "향후 스마트 글라스와 연계해 별도 입력장치 없이 음성만으로 일상에서 한국어를 학습할 수 있는 환경으로 확대할 계획"이라고 말했다. 임수종 언어지능연구실장은 “이번 성과는 한국어 교육에 특화한 독자 기술의 경쟁력을 외부 기관 블라인드 평가로 확인했다는 데 의미가 있다”며 “전 세계 한국어 학습자가 믿고 활용할 수 있는 AI 교육 기술로 고도화할 것"이라고 밝혔다.

2026.10.28 10:59박희범 기자

유니티, '유니티 CLI' 누적 데이터 공개…실행 98%가 AI·자동화

유니티의 커맨드 라인 인터페이스 도구 '유니티 CLI'에서 발생한 전체 실행 명령의 98%가 인간 개발자가 아닌 AI 코딩 에이전트와 자동화 프로세스에서 발생한 것으로 나타났다. 유니티는 27일 '유니티 CLI'의 누적 사용 데이터를 공개했다. 지난 7월 이후 로그인 기준 22만 6000명 이상의 사용자가 유니티 CLI를 활용했으며, 누적 실행 이벤트 수는 2억건을 돌파했다. 로그인 사용자 기준 국가별 순위는 미국, 일본에 이어 한국이 3위를 차지했다. 유니티 CLI는 터미널 환경에서 유니티를 설치 및 관리할 수 있는 단일 바이너리 도구다. 파이프라인 패키지와 연동 시 실행 중인 유니티 에디터를 직접 제어할 수 있어 스크립트와 CI, 코딩 에이전트가 동일한 방식으로 개발 환경에 접근하도록 돕는다. 올해 7월 20일부터 10월 13일까지의 집계 결과, 사람이 터미널에 직접 명령어를 입력한 비중은 0.2%, CI 파이프라인을 통한 실행은 0.3%에 불과했으며 나머지 98%는 코딩 에이전트 및 기타 자동화에서 발생했다. 개발자가 환경 설정 등 초기 준비를 마치면 이후 세부 작업은 AI 에이전트가 주도하는 구조가 자리 잡은 것으로 분석된다. 명령어별로는 연결된 에디터에서 작업을 수행하는 'unity command'가 약 1억 2400만회로 가장 많이 쓰였고, 프로젝트 및 버전 상태를 점검하는 'unity status'(약 670만회), 패키지 설치 여부를 확인하는 'unity pipeline list'(약 140만회)가 뒤를 이었다. 전체 사용량의 대다수는 클로드 코드, 코덱스, 그록 등 공식 플러그인 출시 이후 집중됐다. 유니티 CLI와 연동된 에이전트 비중은 클로드 코드가 60%로 가장 높았으며, 코덱스(26%), 커서, 그록 순으로 집계됐다. 유니티는 공식 플러그인이 지원되지 않는 에이전트 역시 CLI를 통해 에디터 작업이 가능하도록 지원을 이어갈 방침이다.

2026.10.27 17:35진성우 기자

LGU+ "통합 플랫폼 U+one, 8월 MAU 최고치 기록"

LG유플러스는 통합 가입자 응대 플랫폼 유플러스원(U+one)이 출시 후 지난 8월 월간활성이용자 수(MAU) 최고치인 약 610만명을 기록했다고 27일 밝혔다. 고객센터와 멤버십 앱 통합 전인 지난해 10월 대비 약 20%, 출시 직후인 지난해 11월 대비 2배 이상 증가한 수치다. 이용자 증가 주요 원인으로 AI 기반 업무 처리와 콘텐츠, 멤버십 강화가 꼽힌다. 대표 기능 AI 검색은 일상적인 표현으로 요금이나 미납 여부 등 정보를 쉽게 찾을 수 있도록 고도화됐다. 최근엔 로밍 상품 추천과 가입, 요금 납부 등 대화 안에서 직접 업무를 처리하는 AI 에이전트로 발전하고 있다. 통신 업무가 없을 때도 찾는 콘텐츠, 멤버십 페이지인 플러스(+)는 전문 협력사와 참여형 콘텐츠 확대에 힘입어 월 이용자가 출시 초기보다 2배 이상 늘었다. 이 같은 혁신에 힘입어 LG유플러스는 디지털고객경험지수(DCXI) 이동통신 부문 3년 연속 1위를 차지했으며, 플러스는 ICT 어워드 코리아 2026에서 플래티넘상을 받았다. 강진욱 LG유플러스 모바일디지털사업그룹장은 “앞으로 초개인화를 통해 가입자가 직접 찾아야 하는 불편을 더욱 줄이고, 필요한 순간 AI가 먼저 제안하고 실행까지 연결하는 경험을 제공하겠다”고 말했다.

2026.10.27 15:50홍지후 기자

AI 에이전트 운영비 68% 줄일 열쇠는 '데이터 통합'…디노도, 연구 결과 공개

기업이 인공지능(AI) 에이전트에 필요한 데이터를 통합 관리하면 운영비를 68% 줄이고 배포 속도도 3배 높일 수 있다는 연구 결과가 나왔다. 27일 AI 데이터 관리 기업 디노도의 '에이전틱 AI를 위한 AI 데이터 레이어 투자수익률' 보고서에 따르면 데이터 통합 관리로 AI 시스템 연결과 유지보수 비용은 79%, 위험 관리 비용은 76% 줄어들 것으로 추산됐다. 보고서는 3년간 투자 대비 편익을 290%로 제시했다. 이번 연구를 수행한 시장조사업체 벡터8은 글로벌 금융·통신·제조기업 등 7곳을 인터뷰한 뒤 가상 기업을 설정해 경제성을 분석했다. 실제 기업 성과를 평균 낸 수치가 아니라 기업 인터뷰를 토대로 계산한 추정치다. 연구진은 100개 데이터 시스템을 보유한 기업이 AI 에이전트를 첫해 100개에서 3년 차 900개로 확대하는 상황을 가정했다. 에이전트마다 연간 10만건의 작업을 수행하도록 설정하고 데이터 관리 방식에 따른 비용 차이를 비교했다. 비용 차이는 AI 에이전트가 기업 데이터를 가져오는 과정에서 발생한다. 가령 고객 문의에 답하려면 고객 정보와 주문 내역, 배송 현황 등을 각각 다른 시스템에서 확인해야 한다. 에이전트가 늘어나면 데이터 연결과 보안 설정을 반복하는 부담도 커진다. 디노도가 제공하는 'AI 데이터 레이어'는 여러 시스템에 흩어진 데이터 접근 경로를 통합한다. 원본 데이터를 모두 옮기지 않고 필요한 정보를 조회하며 한번 구축한 연결과 보안 규칙을 여러 에이전트가 함께 사용하도록 지원한다. AI가 처리할 데이터 양도 줄어든다. 연구진은 기존 환경에서 작업당 약 1만 8000토큰이 필요하지만 데이터 레이어를 적용하면 5760토큰으로 감소한다고 계산했다. 토큰은 AI가 글과 정보를 처리하는 단위다. 일례로 AI가 월별 매출을 분석할 때 주문 내역 전체를 읽는 대신 데이터 레이어가 계산한 결과만 전달받는다. 연구진은 이러한 처리 방식과 컴퓨팅 비용을 반영해 AI 운영비가 68% 감소한다고 추산했다. 보고서는 3년간 총편익을 약 1913만 달러(약 253억원)로 예상했다. 시스템 관리와 AI 운영에서 절감하는 비용은 약 1050만 달러(139억원), 업무 효율 개선으로 창출하는 사업 가치는 약 863만 달러다. 투자 대비 편익은 290%로 제시했다. 실제 기업 사례도 소개됐다. 한 글로벌 제조기업은 디노도를 활용해 재무 업무용 AI 에이전트를 구축했다. 회사에 따르면 4시간 넘게 걸리던 보고 업무가 5분 이내로 줄었으며 자연어 질문을 데이터베이스 검색 명령으로 변환하는 정확도는 95%를 기록했다. 다만 보고서에 제시된 68% 비용 절감과 290% 투자 대비 편익은 실제 기업 7곳에서 측정한 평균 성과가 아니다. 인터뷰를 바탕으로 만든 가상 기업 분석 결과다. 연구진은 데이터가 여러 시스템에 흩어진 기업일수록 절감 효과가 크지만 이미 데이터를 통합한 기업은 추가 절감 폭이 작을 수 있다고 밝혔다. 앤드류 밀로이 벡터8 수석 애널리스트는 "에이전트의 성능은 에이전트가 접근할 수 있는 데이터의 수준에 달려 있다"며 "개별 시스템 하나를 연결하는 것은 어렵지 않지만 수십 개의 시스템을 일관된 보안 정책 아래 유기적이고 신뢰할 수 있는 워크플로우로 조율하는 일은 매우 복잡하다"고 말했다.

2026.10.27 14:38김동원 기자

AI 개발보다 어려운 건 신뢰 확보…오라클 "검증이 관건"

[라스베이거스(미국)=이나연 기자] 인공지능(AI)이 소프트웨어 개발 속도를 획기적으로 높이면서 기업의 기술 도입 과제가 시스템 구축에서 신뢰성 확보로 옮겨가고 있다는 진단이 나왔다. AI가 생성한 결과를 검증하고 오류 근본 원인을 수정하는 역량이 중요해졌다는 분석이다. 후안 로이자 오라클 DB 기술 부문 총괄 부사장은 26일(현지시간) 미국 라스베이거스 베네시안 엑스포에서 열린 '오라클 AI 월드 2026' 미디어 질의응답(Q&A)에서 "AI는 시스템 구축 과정을 엄청난 수준으로 가속화했다"며 "이제 AI 개발 자체보다 결과물 신뢰성을 검증하는 일이 더 어려워졌다"고 밝혔다. 로이자 부사장은 과거 소프트웨어 개발에 많은 인력과 시간이 필요했지만 AI 발전으로 이러한 제약이 빠르게 줄어들고 있다고 설명했다. 이와 달리 AI가 생성한 애플리케이션과 업무 분석 결과 정확성을 검증하는 작업은 해결해야 할 과제로 남아 있다는 지적이다. 그는 기업들이 AI를 도입하면 별도 관리 없이도 정확한 결과를 얻을 수 있을 것으로 기대하는 경향을 우려했다. AI가 업무를 제대로 수행하려면 기업 내부 비즈니스 지식과 데이터 구조를 이해해야 하고 잘못된 답변이 발생했을 때 지속 수정하는 과정이 필요하기 때문이다. 로이자 부사장은 "사람들은 AI를 설치하기만 하면 알아서 작동하는 마법 상자처럼 생각한다"며 "정확한 결과를 얻으려면 학습과 수정 과정을 반복해야 한다"고 말했다. 특히 AI가 잘못된 답변을 내놓았을 때 개별 결과만 고쳐서는 근본 문제를 해결하기 어렵다고 짚었다. AI가 이해하지 못한 업무 용어나 부족한 지식을 찾아 원천 단계에서 수정해야 같은 오류가 반복되는 것을 막을 수 있다는 취지다. 기업별 AI 도입 준비 수준에는 상당한 차이가 있다고 봤다. 보안 위협에 적극적으로 대비하는 기업이 있는가 하면 기존 보안 체계만으로 충분하다고 판단하는 기업도 있어서다. 업무 지식에서도 조직별 맥락 중요성이 강조됐다. 로이자 부사장은 "같은 '매출'이라는 용어도 영업과 재무 부서에서 다르게 해석할 수 있고 '아시아'라는 지역 구분 역시 사업부 체계에 따라 의미가 달라질 수 있다"며 "AI가 활용하는 지식 기반을 사용자 역할에 맞게 구성해야 한다"고 덧붙였다. 이같은 변화에 따라 기업에서 요구하는 전문인력 역할도 달라질 가능성이 높아졌다. 로이자 부사장은 과거 SQL 성능을 조정하는 전문가가 필요했듯 AI가 정확한 답변을 생성하도록 업무 지식을 관리하는 인력이 중요해질 것으로 전망했다. 로이자 부사장은 "AI 시대에는 폭넓은 역량을 갖추고 큰 그림을 이해하며 방향을 제시할 수 있는 사람이 더 가치 있을 것"이라며 "특정 업무만 아는 사람 가치는 AI가 해당 작업을 자동화하면서 비교적 낮아진다"고 말했다.

2026.10.27 13:39이나연 기자

지멘스 "AI 도입 성과 높이려면 인프라·거버넌스가 먼저"

지멘스가 국내 기업의 AI 도입 성과를 높이려면 기술보다 인프라와 거버넌스를 먼저 갖춰야 한다는 진단을 내놨다. 27일 업계에 따르면 국내 기업들은 인공지능(AI) 도입에 적극적이다. 제조와 금융, 물류 등 주요 산업에서 이사회가 각종 AI 예산을 승인하고 있다. 파일럿 프로젝트도 잇따르고 있다. 하지만 기대와 실제 성과 사이의 격차는 오히려 벌어지고 있다는 게 지멘스의 분석이다. 한국딜로이트컨설팅에 따르면 글로벌 기업의 AI 도입률은 88%이지만 실제 재무 성과로 이어진 기업은 39%에 그쳤다. 전사 규모로 확장한 기업은 7%에 불과했다. 지멘스는 원인을 AI 모델의 성능이 아닌 인프라 부재에서 찾았다. AI를 기업의 실제 데이터와 업무 흐름, 현장 인력과 연결할 기반이 없다는 것이다. 지멘스는 기업 현장에서 공통으로 나타나는 다섯 가지 공백을 꼽았다. ▲데이터가 전사적자원관리(ERP)·제조관리시스템(MES) 등 개별 시스템에 갇혀 AI가 기업 고유의 맥락을 이해하지 못하는 문제 ▲머신러닝 결과가 실제 업무 조치로 이어지지 않는 문제 ▲AI 기능이 현장 업무 화면에 녹아들지 못한 문제 ▲사람과 AI 에이전트 간 업무 이관이 매끄럽지 않은 문제 ▲권한 관리와 감사 추적 체계가 없는 문제 등이다. 규제 환경도 변수다. 올해 1월 22일 시행된 'AI 기본법'은 고용과 의료, 금융, 공공 안전, 교육 등을 고영향 분야로 정했다. 이 분야에는 위험 관리와 영향 평가, 규정 준수 보고 의무가 따른다. 지멘스는 "감사 가능성과 추적성, 사람의 개입 통제가 나중에 덧붙일 기능이 아니다"라며 "설계 단계부터 거버넌스를 갖춘 기업이 더 빠르게 확장할 수 있다"고 분석했다. 지멘스는 이같은 다섯 가지 공백을 해결하기 위해 '인텔리전스 센터 X'를 출시했다. 인텔리전스 센터 X는 세 가지 요소로 이뤄진다. '그래프 스튜디오'는 흩어진 데이터를 연결해 전사 공통의 지식 레이어를 만든다. 개방형 표준 기반이라 특정 업체에 종속되지 않는다. 'AI 스튜디오·에이전트 빌더'는 모델 개발부터 클라우드·엣지 배포, 성능 관리까지 전 과정을 관리한다. '멘딕스 에이전틱 오케스트레이션'은 사람과 AI 에이전트가 함께 일하는 업무 흐름을 구성한다. 정해진 기준을 넘으면 작업을 멈추고 사람의 검증을 받는다. 모든 과정은 감사 기록으로 남는다. 지멘스는 브라질 유리 제조사 비빅스를 사례로 들었다. 비빅스는 디지털 전환 인력 5명으로 하루 약 900톤 규모 생산 라인을 24시간 운영한다. 물리 시뮬레이션과 AI를 결합한 용해로 디지털트윈으로 설비 수명을 평균 12~14년에서 20년으로 늘렸다. 에너지 효율은 5% 높였다. 설비 결함 예측으로 연간 100만 달러 이상을 아꼈고, 결함 원인 분석 시간은 85% 줄였다. 지멘스는 "한국의 디지털 인력 부족은 채용 확대만으로 풀 수 없다"며 "AI 에이전트는 인력을 대체하는 것이 아니라 희소한 전문 역량을 확장하는 수단"이라고 분석했다.

2026.10.27 10:34진운용 기자

"AI는 통제 어려운 10대"…오라클, DB에 보안 내장

[라스베이거스(미국)=이나연 기자] 오라클이 인공지능(AI) 에이전트 보안과 신뢰성 문제를 해결하기 위해 데이터베이스(DB) 중심의 새로운 기술 아키텍처를 제안했다. AI가 정해진 규칙을 따르도록 지시하는 기존 방식에서 벗어나 데이터 접근 권한과 보안 정책을 DB와 애플리케이션 실행 환경에 직접 내장해 위험을 최소화한다는 전략이다. 후안 로이자 오라클 DB 기술 부문 총괄 부사장은 26일(현지시간) 미국 라스베이거스 베네시안 엑스포에서 열린 '오라클 AI 월드 2026' 스포트라이트 세션에서 "AI는 똑똑하지만 지나치게 자신만만한 10대 청소년처럼 답변을 지어내거나 요청을 오해하고 민감한 정보를 노출할 수 있다"며 이같이 밝혔다. 이날 오라클이 공개한 '딥 트러스트 AI' 아키텍처는 소프트웨어 플랫폼과 데이터, 데이터 접근, 애플리케이션 개발 등 4개 계층에 보안과 신뢰성을 내장하는 구조다. AI 모델이 보호장치를 우회하더라도 하부 인프라에서 데이터 접근과 실행 권한을 통제하도록 설계됐다. 핵심 기술인 '딥 데이터 시큐리티'는 사용자별 데이터 접근 권한을 DB 내부에서 직접 검증한다. 오라클은 이번 행사에서 AI 에이전트와 애플리케이션 전반에 걸쳐 권한 통제를 강화하는 기능을 소개했다. 시연에서는 인사관리(HR) 에이전트가 보호장치를 우회해 직원 급여 정보를 조회하는 상황이 가정됐다. 에이전트에 마케팅팀 직원들의 급여를 요청하면 답변이 거부됐지만 이들이 급여로 구매할 수 있는 풍선 개수를 묻는 우회 질문에는 민감 정보가 활용됐다. 반면 딥 데이터 시큐리티를 적용하자 DB가 접근 권한을 확인해 정보 노출을 차단했다. 새롭게 도입한 '딥 NL2SQL'은 기업 내부 업무 용어와 데이터 구조를 AI에 제공하고 잘못된 답변에 대한 전문가 피드백을 반영하는 기술이다. 로이자 부사장은 시연을 통해 상품 매출 분석 과정에서 발생한 오류를 수정하고 기존 답변에 영향을 미치는지 검증하는 과정을 선보였다. AI 기반 애플리케이션 개발 전략도 제시했다. '오라클 에이팩스(APEX) AI 애플리케이션 생성기'는 AI가 앱 기능을 선언형 언어인 '에이팩스랭(APEXlang)'으로 정의하고 실제 실행과 보안, 확장성은 검증된 에이팩스 엔진이 담당하도록 지원한다. AI가 생성한 방대한 코드를 개별적으로 관리해야 하는 부담을 줄이기 위한 접근이다. 로이자 부사장은 기존 시스템에 AI 기능을 단순히 추가하는 방식으로는 기업이 요구하는 신뢰성을 확보하기 어렵다고 강조했다. AI 모델 판단에만 의존하지 않고 데이터와 실행 환경 자체에서 보안 정책을 강제해야 하는 이유다. 그는 "기업이 신뢰할 수 있는 AI 솔루션을 구축하려면 데이터와 기반 소프트웨어 플랫폼 설계를 다시 생각해야 한다"며 "오라클 딥 트러스트 AI 아키텍처는 AI 모델이 우회하거나 무력화할 수 없는 인프라 계층에 신뢰성을 내장한다"고 말했다.

2026.10.27 09:24이나연 기자

오라클 "SW 조작은 AI…사람은 업무 집중"

[라스베이거스(미국)=이나연 기자] "사람이 하루 종일 소프트웨어를 조작하는 대신 이제는 소프트웨어가 사람을 위해 일하게 됩니다." 마이크 시실리아 오라클 최고경영자(CEO)는 26일(현지시간) 미국 라스베이거스 베네시안 엑스포에서 열린 '오라클 AI 월드 2026' 기조연설에서 인공지능(AI)이 기업 업무를 직접 수행하는 새로운 소프트웨어 운영 방식에 대해 이같이 밝혔다. 시실리아 CEO는 기업용 AI 구현을 위한 핵심 요소로 안전한 데이터 접근, 비즈니스 맥락 이해, 고성능 인프라, 애플리케이션 내 업무 실행 등 네 가지를 제시했다. 오라클 클라우드 인프라스트럭처(OCI)와 AI 데이터베이스, AI 데이터 플랫폼, 기업용 애플리케이션을 연결해 이를 구현한다는 것이다. 시실리아 CEO는 AI가 업무 상황을 먼저 파악하고 필요한 조치를 제안하거나 실행하면 직원들은 여러 시스템을 직접 조작하지 않고 본연 업무에 집중할 수 있다고 설명했다. 이날 기조연설에서는 물류 운송과 인사(HR), 외식업, 응급의료 등 다양한 분야 AI 활용 사례가 각각 발표됐다. 물류 분야에서는 AI가 배송 주문과 차량 적재량, 운송 일정 등을 종합 분석해 운송 계획을 최적화했다. 시연에서는 차량 활용률을 61%에서 88%로 높이고 운송비 5만 8000달러를 절감할 수 있는 것으로 분석됐다. 이를 담당자가 승인하면 AI가 운송 계획을 실행하고 작업 내역과 승인 기록을 남겨 사후 검증까지 지원한다. 미국 통신기업 차터 커뮤니케이션스는 자사 브랜드 '스펙트럼' 인사 업무에 AI를 적용한 사례를 소개했다. 미국 45개 주에 분포한 10만 명 이상 직원에게 적용되는 서로 다른 규정과 인사 정보를 AI가 분석해 휴가 신청부터 관리자 승인, 근무 일정 조정까지 연결한다. 직원이 여러 시스템을 거치지 않고 '애스크HR'에서 업무를 처리하도록 지원하는 방식이다. 외식업 분야에서는 유럽에서 버거킹 등 여러 브랜드를 운영하는 QSRP가 AI 기반 매장 관리 기술을 선보였다. AI가 여러 매장 주문 오류를 분석해 공통 원인을 찾아내고 담당자 승인 후 수정 사항을 일괄 적용하는 방식이다. 음식 출고 사진과 고객이 제기한 배달 문제도 비교 분석해 주문 분쟁 책임 소재를 판단하도록 지원한다. 응급의료 분야에서는 시실리아 CEO가 직접 응급실 의사 역할을 맡았다. 구급차에서 측정한 환자 생체 정보와 병원 진료기록을 실시간으로 연계해 의료진이 환자 도착 전 상태를 파악하고 처치를 준비하는 과정을 시연했다. 구급차 사물인터넷(IoT) 기기로 수집한 정보는 OCI를 거쳐 오라클 AI 데이터베이스에 저장된다. AI는 복잡한 의료기록을 요약해 제공한다. 의료진은 이를 실시간으로 전달된 생체 정보와 함께 확인해 환자 상태를 신속하게 판단할 수 있다. 오라클은 복잡한 업무를 자동 실행하는 '퓨전 클로' 기반 '퓨전 에이전틱 애플리케이션'과 자연어로 업무를 요청·관리하는 '퓨전 컴패니언'과 '퓨전 에이전틱 홈', 기업용 소프트웨어 설정을 자동화하는 '퓨전 셋업 및 구성 레지스트리(FSCR)'도 공개했다. 오라클은 글로벌 시장에서 사업 기반이 넓은 기업용 애플리케이션을 중심으로 AI 기능을 확대하고 있다. 클라우드 인프라부터 데이터 관리, 기업용 애플리케이션까지 AI를 통합하는 전략의 일환이다. 시실리아 CEO는 AI 업무 수행 범위가 넓어질수록 보안과 권한 통제가 중요해진다고 강조했다. 특히 개인정보 처리나 구매 승인 등 민감한 업무에서는 사람 책임과 판단이 유지돼야 한다는 설명이다. 그는 "AI가 더 많은 지능을 갖춘다고 해서 통제가 줄어들어서는 안 된다"며 "인간 판단이 필요한 결정은 반드시 책임 있는 사람이 내려야 한다"고 말했다.

2026.10.27 05:41이나연 기자

"기업 내 흩어진 업무, AI가 통합하고 수행"…조호, 에이전틱 AI 전략 제시

기업 곳곳에 흩어진 업무와 데이터를 인공지능(AI)이 하나로 묶어 처리하는 업무 생산성 전략이 제시됐다. 여러 애플리케이션에 파편화된 데이터를 연결해 AI가 업무 맥락을 이해하고 반복 업무를 직접 수행하도록 하는 것이 핵심이다. 조호(Zoho)는 26일 서울에서 미디어 라운드테이블을 열고 에이전틱 AI 전략을 공개했다. 인도 첸나이에 본사를 둔 조호는 1996년 네트워크 장비용 소프트웨어 개발사로 출발해 CRM, 협업, 회계, 인사 등 60개 이상의 업무용 애플리케이션을 제공하고 있다. 최근에는 이들 애플리케이션을 AI로 연결하는 업무 통합·자동화로 사업을 넓히고 있다. 지부 매튜 조호 아시아태평양 지역 총괄은 기업 AI 도입을 가로막는 요인으로 분산된 업무 환경을 꼽았다. 업무 데이터가 고객 관계 관리(CRM), 회계, 문서 등 여러 애플리케이션에 나뉘어 있으면 AI가 업무 맥락을 파악하기 어렵다는 것이다. 지부 매튜 총괄은 "AI와 LLM은 주어진 맥락만큼만 똑똑해지지만 기업 내 중요한 데이터는 직원 개인과 여러 업무 도구 속에 갇혀 있는 경우가 많다"고 지적했다. 조호는 이를 해결하기 위해 조호가 지아 챗(Zia Chat)과 지아 에이전트(Zia Agents)를 선보였다. 지아 챗은 여러 애플리케이션에 흩어진 문서, 이메일, 영상 등의 정보를 대화창 하나에서 찾고 활용하도록 돕는다. 예를 들어 CRM 화면에서 고객과의 대화를 분석해 이탈 가능성을 파악할 수 있다. 조호 제품뿐 아니라 외부 서비스와도 연동된다. 지아 에이전트는 반복적이고 여러 단계로 이뤄진 업무를 넘겨받아 처리한다. 회계·인사·고객지원 등 업무별 에이전트를 기본으로 제공하며 개발자가 아닌 직원도 로코드 도구 '지아 에이전트 스튜디오'로 자사 업무에 맞는 에이전트를 만들 수 있다. 지부 매튜 총괄은 소셜미디어에서 제품 관련 불만 게시물을 찾아 고객지원 티켓을 자동으로 만들고, 고객 정보와 답변 초안까지 준비해 담당자가 승인만 하면 되도록 하는 활용 사례를 소개했다. 통합 업무 플랫폼 조호 원(Zoho One)은 이 같은 AI 기능의 기반이다. 부서별 애플리케이션과 데이터, 업무 흐름을 하나로 묶어 AI가 부서 간 업무 맥락까지 파악하도록 지원한다. 매튜 총괄은 조호 원을 직원 1인당 단일 가격으로 전 제품군을 쓰는 "소프트웨어 뷔페"에 비유했다. 조호는 이런 통합이 가능한 이유로 자체 개발 구조를 들었다. 조호는 모든 애플리케이션을 인수 없이 공통 플랫폼 위에서 직접 개발해 처음부터 서로 연동된다. 퍼블릭 클라우드를 쓰지 않고 자체 데이터센터를 운영하며 하드웨어부터 SW, AI 서비스까지 전 계층을 직접 관리한다. 매튜 총괄은 "우리는 소프트웨어 회사가 아니라 기술 회사"라며 "전체 스택을 소유하고 있어 기업에 더 맥락에 맞는 AI 서비스를 제공할 수 있다"고 강조했다. 개방성과 선택권도 내세웠다. 기업은 조호가 자체 데이터센터에서 운영하는 AI 모델과 앤트로픽 클로드, 오픈AI 챗GPT 등 외부 모델 가운데 보안·개인정보 보호 요구에 맞춰 고를 수 있다. 조호는 앞으로 고객이 자체 모델을 가져와 쓰는 방식도 지원할 계획이다. 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP) 서버도 공개해 외부 AI 도구에서 조호 데이터를 불러오고 연동할 수 있도록 했다. AI가 기존 업무용 소프트웨어를 대체할 수 있다는 업계 우려에 대해서는 장기적 관점을 강조했다. wlqn 매튜 총괄은 "AI 시대는 아직 초기 단계이고 발전 속도가 매우 빠르다”며 "기업에 중요한 것은 5년, 10년, 20년 뒤에도 의미 있는 도구에 투자하는 것"이라고 말했다. 조호는 한국 시장에서도 성장세를 이어가고 있다. 올해 한국 내 고객 수는 107% 증가했으며, CJ대한통운 등이 조호 제품을 쓰고 있다. 국내에서는 협업 도구 '조호 워크플레이스'와 '조호 CRM', 조호 원이 주력 제품이다. 매튜 총괄은 "정부의 산업 AI 지원 확대와 기업용 소프트웨어 시장의 성장에 따라 한국에서 AI 기반 통합 소프트웨어의 기회가 커지고 있다"고 진단했다. 이어 "조호의 통합 플랫폼과 자체 인프라를 통해 한국 기업들이 성능과 총소유비용(TCO), 데이터 프라이버시를 균형 있게 고려하면서 에이전틱 AI의 이점을 실현할 수 있도록 지원하겠다"며 "27일 열리는 사용자 컨퍼런스 '조홀릭스(Zoholics) 2026'에서주요 솔루션을 더 자세하게 확인할 수 있을 것"이라고 강조했다.

2026.10.26 14:12남혁우 기자

F1 레드불, 오라클 클라우드로 160억 번 달린다

[라스베이거스(미국)=이나연 기자] 세계 최고 권위 자동차 경주대회 포뮬러원(F1)과 국제 요트 경주 리그 세일GP에서 인공지능(AI)이 경기 전략 수립과 장비 관리에 활용되고 있다. 방대한 경기 데이터를 분석해 돌발 상황에 대응하고 장비 고장을 사전에 예측하는 등 스포츠 현장에서 AI 활용 범위가 넓어지는 모습이다. 25일(현지시간) 미국 라스베이거스 베네시안 엑스포에서 열린 '오라클 AI 월드 2026' 글로벌 기자간담회에서 레드불 레이싱과 세일GP 관계자들은 오라클 클라우드 인프라스트럭처(OCI)를 활용한 스포츠 분야 AI 도입 성과를 소개했다. 잭 해링턴 레드불 레이싱·레드불 테크놀로지 기술 및 성과 파트너십 총괄 책임자는 F1 경주차 한 대에서 주행 세션마다 약 2테라바이트(TB) 데이터가 생성된다고 설명했다. 레드불 레이싱은 이를 바탕으로 타이어 마모와 피트스톱 시점, 경쟁 팀 움직임 등 다양한 변수를 분석해 경기 전략을 수립하고 있다. 레드불 레이싱은 경기 전 약 80억 회 몬테카를로 시뮬레이션을 수행한다. 이는 다양한 변수를 반복 적용해 경기 결과를 예측하는 방식이다. 연습 주행에서 확보한 데이터를 반영해 추가로 80억 회를 실행하며 경기 도중 발생할 수 있는 돌발 상황까지 예측한다. OCI 도입 이후 레드불 레이싱 시뮬레이션 수행량은 25% 증가했다. 해링턴 책임자는 "2021년부터 우리가 내린 모든 승리 전략 의사결정은 OCI에서 이뤄졌다"며 "시뮬레이션을 더 많이 수행할수록 실제 경기에서 발생할 수 있는 다양한 상황에 대비할 수 있다"고 말했다. 레드불 레이싱은 올해 경기 현장에 AI 에이전트도 도입했다. 경기 규정과 과거 판정 사례 등을 AI에 입력해 엔지니어가 경기 중 필요한 규정을 자연어로 확인하도록 지원한다. AI가 관련 규정과 대응 방안을 제시하면 엔지니어가 이를 검토해 의사결정에 활용하는 방식이다. AI 활용 범위는 차세대 드라이버 발굴로도 확대될 전망이다. 레드불 레이싱은 기존 F4·F3·F2 등 주요 주니어 대회뿐 아니라 다양한 모터스포츠 경기 데이터를 분석해 유망주를 찾는 AI 프로젝트를 진행하고 있다. 아직 초기 개발 단계로, 스카우트 담당자와 AI 활용 방안을 논의 중이다. 매튜 로드 세일GP 그룹 기술 이사는 13개 팀이 참가하는 요트 경주 리그에서 OCI를 활용해 경기 데이터를 공유하고 있다고 설명했다. 참가 팀은 OCI와 오라클 로코드 개발 도구 '에이팩스(APEX)' 기반 대시보드를 통해 선박 속도와 항로, 경기 조건 등을 비교 분석한다. 세일GP는 센서 데이터를 분석해 펌프와 밸브 등 주요 부품 이상 징후도 사전에 탐지한다. 경기 전 고장 가능성이 있는 부품을 교체해 장비 운영 안정성을 높이는 방식이다. 로드 이사는 "매 경기에서 한두 가지 우려되는 부분을 발견해 부품 교체 여부를 검토하고 있다"며 "앞으로 경기 중에도 실시간으로 이상 징후를 탐지할 수 있도록 발전시킬 계획"이라고 설명했다. 세일GP는 AI 기반 풍속 예측과 자연어 질의응답 기능도 개발하고 있다. 선수와 코치가 방대한 데이터를 직접 분석하지 않고도 경기 상황에 맞는 정보를 신속하게 확보하도록 지원한다는 목표다. 로드 이사는 바람 방향과 속도에 따라 경기 결과가 크게 달라지는 요트 경주 특성상 기상 데이터 분석이 중요하다고 강조했다. 세일GP는 경기장에 설치한 풍속 센서와 선박 운항 데이터를 결합해 바람 변화를 예측하는 기술을 개발 중이다. 그는 "경기 중 풍속 데이터와 선박 원격 측정 데이터를 결합해 선수들이 현재 상황을 이해하고 앞으로 바람이 어떻게 변할지 예측할 수 있도록 할 계획"이라며 "야간에 수행하는 이상 탐지 기능도 경기 중 실시간으로 활용할 수 있도록 확대하려 한다"고 말했다.

2026.10.26 14:08이나연 기자

"딱 필요한 기억만 조회"…ETRI, AI 에이전트 새 모델 개발

기존 AI에이전트의 작업 성공률을 최대 24%p 개선할 수 있는 새 모델이 개발됐다. 한국전자통신연구원(ETRI)은 최재우 소셜로뵉스연구실 선임연구원이 광주과학기술원(GIST)과 공동으로 환경을 직접 관측하는 과정과 저장된 기억을 능동적으로 조회하는 과정을 결합한 AI 에이전트 기술 '씬쿼리 플래너(SceneQueryPlanner)'를 개발했다고 밝혔다. '씬쿼리플래너'는 AI 에이전트가 환경을 직접 관측하고, 3차원 장면 그래프 형태의 기억에서 현재 작업에 필요한 정보만을 능동적으로 조회하며 행동을 계획하는 기술이다. 예를 들어, 로봇에 “깨지지 않도록 책상 위 나무로 된 물건을 상자에 넣고, 그 상자를 침대 위에 올려 줘”라는 명령을 내리면 기존에는 재질 정보 없이 “나무로 된 것은 그릇일 것”이라고 추측해 도자기 그릇을 집어 임무에 실패한다. 그러나 '씬쿼리플래너'는 책상에서 그릇·화분·연필·머그컵을 관측한 뒤 각 물체의 재질을 기억에서 하나씩 찾아 연필이 나무임을 확인하고 집은 뒤, 상자와 침대 위치를 조회해 작업을 완료한다. 최재우 선임연구원은 "로봇이 관측한 환경정보를 체계적으로 기억하고, 필요한 순간에 스스로 찾아 활용하도록 한 것이 핵심”이라고 설명했다. 이 기술은 로봇이 실내를 관측할 경우 관측한 방과 가구, 물체의 위치와 속성 등을 '3차원 장면 그래프'형태로 저장한다. 주변 환경을 입체 지도처럼 기억하는 방식이다. 물체의 재질과 열림·닫힘, 켜짐·꺼짐 등의 상태를 서로의 관계와 함께 정리하는 것이 특징이다. 씬쿼리플래너는 저장된 기억을 꺼내는 방식이 색다르다. 로봇이 직접 움직이고 살펴보며 주변을 확인하는 '환경 그라운딩'과, 저장해 둔 기억에서 지금 필요한 정보만 골라 찾아보는 '메모리 그라운딩'을 함께 사용한다. 모든 기억을 한꺼번에 읽는 대신 현재 작업에 필요한 물체의 속성이나 위치관계 등을 선택적으로 조회한다. 이를 통해 '무엇을 할지'뿐 아니라 '무엇을 더 확인할지'도 스스로 계획한다. 최재우 선임은 "기존 AI 에이전트는 관측한 환경정보를 긴 문장으로 한꺼번에 입력받거나, 외부 메모리에 저장된 정보를 수동적으로 전달받는 리액트(ReAct) 방식으로 작업한다"며 "그러나 이 방식은 정보가 많아지면 필요한 내용이 묻히고, 정보가 부족하면 언어모델의 사전 지식에 기대어 잘못 추측한다. “지금 무엇을 더 확인해야 하는지”를 스스로 판단하지 못한다는 근본적 한계가 있다"고 설명했다. 기존 AI 에이전트는 관측한 환경정보를 긴 문장으로 한꺼번에 입력받거나, 외부 메모리에 저장된 정보를 수동적으로 전달받는 리액트(ReAct) 방식으로 작업한다. 그러나 이 방식은 정보가 많아지면 필요한 내용이 묻히고, 정보가 부족하면 언어모델의 사전 지식에 기대어 잘못 추측한다. “지금 무엇을 더 확인해야 하는지”를 스스로 판단하지 못한다는 근본적 한계가 있다. 연구팀은 씬쿼리플래너는 오픈소스와 상용 모델 모두에서 기존 리액트 방식보다 높은 임무 성공률을 보였다고 설명했다. 메타의 라마(LLaMA 3.1)와 알리바바의 큐원(Qwen 2.5) 등 공개 모델에서는 성공률이 각각 46.8%에서 69.6%로, 44.0%에서 68.0%로 높아졌다. 오픈AI의 상용 모델(GPT-4o)에서도 모든 평가환경에서 기존 방식을 앞섰으며, 속성 기반 복합작업의 성공률은 17.2%p 향상됐다. 김도형 소셜로보틱스연구실장은 "향후 카메라와 센서에서 들어오는 불완전한 환경정보로부터 장면 그래프 메모리를 실시간 구축·갱신하고, 실제 로봇이 복잡한 생활환경에서 장시간 작업을 수행할 수 있도록 기술 개발을 확장할 계획"이라고 말했다. 한편 연구결과는 지난 25일 자연어처리 분야 국제학술대회'EMNLP 2026 Findings'에서 발표됐다.

2026.10.26 13:41박희범 기자

SKT, AI에이전트도 통제...개발부터 폐기까지 관리 강화

SK텔레콤이 AI 에이전트 개발부터 운영, 종료까지 전 과정을 관리하는 책임체계를 강화한다. AI가 스스로 판단하고 업무를 수행하는 환경에 맞춰 개인정보 보호와 위험 관리를 통합하고, 기술의 안전성과 신뢰성을 확보하겠다는 구상이다. SK텔레콤은 26일 AI 거버넌스 원칙과 책임체계, 실행 방안 및 성과를 담은 'AI 거버넌스 리포트'를 발간했다고 밝혔다. 리포트는 단순한 윤리 원칙 선언을 넘어 실제 서비스와 사내 업무에 적용하는 관리 기준을 구체화한 것이 핵심이다. 특히 AI가 자율적으로 업무를 수행하는 과정에서 발생할 수 있는 위험을 관리하는 데 초점을 맞췄다. 사내 AI 에이전트 개발과 테스트, 운영, 종료 등 전 과정에 일관된 관리 기준을 적용하고 책임 있는 활용을 위한 가이드라인을 제시했다. 개인정보 보호도 AI 관리체계의 핵심 기준으로 삼았다. 최고개인정보보호책임자(CPO)가 개인정보 보호와 AI 거버넌스를 통합 관리하며, 서비스 기획 단계부터 개인정보 보호를 설계에 반영하는 '프라이버시 바이 디자인(Privacy by Design)' 원칙을 적용한다. AI 서비스 생애주기 전반에 걸쳐 위험을 점검하는 체계도 운영하고 있다. SK텔레콤은 2021년 사람 중심의 'AI 추구 가치'를 정립한 데 이어 2024년 3월 AI 거버넌스 원칙인 'T.H.E. AI'를 공개했다. 이후 관련 원칙을 실제 서비스와 업무에 적용하는 실행체계를 구축해 왔다. 관리체계의 국제표준 인증 범위도 확대했다. 2024년 국내 통신사 최초로 고객 대상 AI 서비스에 대해 AI 경영시스템 국제표준인 ISO/IEC 42001 인증을 취득했으며, 올해 10월에는 사내 AI 에이전트 관리체계까지 인증받았다. SK텔레콤은 이 보고서를 통해 AI 거버넌스 운영 경험과 성과를 공유하고, 향후 AI 기술 발전과 규제 환경 변화에 맞춰 관리체계를 지속적으로 고도화할 계획이다. 차호범 SK텔레콤 CPO는 “AI 에이전트 시대에는 AI 거버넌스의 중요성이 더욱 커지고 있다”며 “앞으로도 변화하는 AI 환경에 선제적으로 대응하고 AI 트러스트 경영을 강화해 나갈 것”이라고 말했다.

2026.10.26 09:00박수형 기자

질문에 답하던 AI, 이젠 직접 일한다…오픈AI-AWS가 그린 미래

오픈AI와 아마존웹서비스(AWS)가 인공지능(AI)을 단순한 대화형 도구를 넘어 실제 기업 업무를 수행하는 에이전트로 활용해야 한다고 강조했다. AI가 스스로 업무를 계획하고 실행·검증할 수 있는 환경을 구축해 기업 업무 전반 효율을 높이고 실질적인 사업 성과로 연결해야 한다는 제언이다. 김정원 오픈AI 파트너 AI 디플로이먼트 엔지니어는 23일 서울 강남구 그랜드 인터컨티넨탈 서울 파르나스에서 열린 'AWS AI 웨이브 2026'에서 "과거에는 사람이 AI에 질문하고 답변을 받는 방식이었다면 이제는 에이전트가 스스로 문제를 정의하고 추론해 해결하는 단계로 발전했다"며 "기업도 AI에 단순히 업무를 지시하는 수준을 넘어 실제 업무를 얼마나 맡길 수 있는지 고민해야 한다"고 말했다. 김 엔지니어는 AI 발전 과정을 대화와 추론, 도구 활용, 자율 업무 수행 단계로 구분했다. 지난 2024년에는 복잡한 문제를 해결하기 위한 추론 능력 강화에 집중했고 지난해에는 외부 도구와 기업 업무 시스템을 연결하는 기술이 발전했다는 설명이다. 올해는 AI 에이전트가 필요한 도구를 직접 선택하고 업무를 수행하며 결과까지 확인하는 단계에 접어들었다고 평가했다. 그는 기업 AI 활용을 가로막는 과제로 ▲AI에 대한 신뢰 부족 ▲분산된 업무 데이터와 시스템 ▲지속적인 업무 수행을 위한 실행 환경 부재를 꼽았다. 특히 AI가 장시간 업무를 수행하려면 이전 작업 맥락을 기억하고 여러 도구를 활용하며 결과를 반복 검증할 수 있는 기반이 필요하다고 짚었다. 이를 해결하기 위한 핵심 기술로는 '에이전트 하네스'를 제시했다. 하네스는 AI 모델이 업무를 수행하는 과정에서 실행 환경과 도구, 메모리, 작업 맥락 등을 관리하는 체계다. 오픈AI는 '코덱스'를 통해 여러 하위 에이전트가 역할을 나눠 작업하고 결과를 종합하는 환경을 지원하고 있다. 김 엔지니어는 "코덱스를 여전히 개발 도구로 생각하는 경우가 많지만 이는 다양한 업무를 수행하는 슈퍼 에이전트"라며 "코덱스를 활용하면 여러 업무 시스템을 오가지 않고 단일 인터페이스에서 모든 일을 수행할 수 있다"고 강조했다. 이날 발표에선 AWS '아마존 베드록' 환경에서 코덱스 하네스를 활용한 제조업 불량 원인 분석 시연도 진행됐다. 출하 전 금속 제품에 문제가 발생한 상황을 가정해 AI 에이전트가 검사 기록과 시스템 로그를 분석하고 별도 하위 에이전트를 생성해 CCTV 영상을 확인하는 방식이다. 이후 로그와 영상 분석 결과를 비교해 불량 원인을 검증하고 보고서를 작성하는 과정까지 선보였다. 실제 기업 활용 사례도 공개됐다. 시스코는 코덱스를 기존 소프트웨어 코드 이전과 운영·유지보수 업무에 활용해 개발 속도를 약 15배 높인 것으로 소개됐다. 또 글로벌 B2B 제품 마케팅 기업은 제품 출시 관련 업무를 에이전트에 맡겨 기존 243시간이 걸리던 작업을 70시간으로 줄였다. 이어 발표에 나선 박규태 AWS AI 스페셜리스트 솔루션즈 아키텍트(SA)는 기업이 AI 에이전트를 직접 개발하고 운영하는 부담을 줄이기 위한 '베드록 매니지드 에이전트'를 소개했다. 이 서비스는 오픈AI 코덱스 하네스와 AWS 에이전트 실행 환경을 결합해 작업 세션과 맥락 관리, 도구 연결, 보안 등 운영 기능을 관리형으로 제공한다. 박 SA는 "에이전트가 실패하는 가장 큰 이유 중 하나는 무엇이 좋은 결과인지 명확히 알지 못하기 때문"이라며 "사람이 업무 목표와 평가 기준, 완료 조건을 제시하면 에이전트가 스스로 결과를 평가하고 보완하면서 업무를 수행할 수 있다"고 설명했다. 실제 AWS 환경 내 코덱스 하네스를 활용한 결과, 결제 응용프로그램인터페이스(API) 장애 분석 시연에선 6개 평가 기준과 3개 완료 조건을 바탕으로 에이전트가 관련 데이터를 수집하고 보고서를 작성하는 데 72초가 걸렸다. AWS는 기업이 기존 클라우드 환경에서 활용하던 데이터와 접근 권한, 보안 체계를 에이전트 운영에도 적용할 수 있다고 강조했다. '아마존 베드록 에이전트코어'를 통해 업무 실행 환경을 제공하고 기존 데이터 저장소와 외부 도구를 연결하는 방식이다. 박 SA는 전 세계 약 21억 명이 사용하는 통합 인증 서비스 '삼성 어카운트'의 글로벌 사이트 신뢰성 엔지니어링(SRE) 조직이 에이전트코어 기반 멀티 에이전트 시스템을 구축한 사례도 소개했다. 그는 "내년을 에이전트에게 실제 업무를 맡기는 해로 정해보길 바란다"며 "AWS 엔진과 인프라는 이미 준비된 만큼 기업은 에이전트 구축보다 핵심 업무와 고객 경험 개선에 집중할 수 있을 것"이라고 말했다.

2026.10.23 15:34한정호 기자

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