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'AI 에이전트'통합검색 결과 입니다. (1173건)

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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

AI가 바꾸는 일과 부의 미래…에이전트 시대 열린다

우리 주변의 기술 환경이 '빛의 속도'로 진화 발전하고 있다. 잠깐만 넋을 놓고 있으면 '기술 미아'로 전락할 정도다. 특히 최근 30년은 가히 기술혁명이라고 해도 크게 그르지 않을 정도다. 1995년 우리는 PC 혁명을 경험했다. PC가 삶과 직장을 바꾸는 현실을 직접 목격했다. 15년 뒤인 2010년 무렵엔 모바일 혁신 바람이 거세게 불었다. 스마트폰이 IT 트렌드의 중심 역할을 했다. '모바일 퍼스트'가 시대 정신이 됐다. 그로부터 15년 가량 지난 지금은 어떨까? 지금 우리는 인공지능(AI) 혁명의 거센 물결 속에 내던져져 있다. 사람이 보고 누르던 인터넷을 AI가 대신 실행하는 시대가 됐다. 특히 2027년에는 AI 에이전트 기반으로 구현, 운영되는 새로운 트렌드 시대가 펼쳐질 전망이다. 에이전트 기능이 스며들어 에이전트가 대신 사용자의 요구를 실행하면, 기업은 새로운 고객 접점과 바뀐 인터넷 시장 경쟁 구도에서 살아남기 위해 기술 흐름을 알아야 한다. AI 기술은 더 이상 화면 속에 있지 않다. 업무 결과물을 만들던 AI는 생성 영역에서 실행 영역으로 나오고 있다. 보스턴다이내믹스의 아틀라스, 중국 유니트리의 G1, 1X의 가정용 휴머노이드 네오까지 실제 산업 현장에서 로봇이 작업을 수행하고 있다. 이처럼 현실계로 나온 AI가 피지컬 AI다. 2027년부터는 피지컬 AI가 우리 현실에 점점 더 가까이 도달할 것이다. 김지현이 쓴 'IT 트렌드 2027'은 우리를 둘러싼 이런 기술 및 산업 동향 트렌드를 깊이 있게 분석해 주는 책이다. 저자는 2023년부터 매년 기술 및 산업 동향 트렌드 서적을 선보였다. 이번 책은 벌써 다섯번째로 펴내는 트렌드 분석 서적이다. 이 책은 총 3가지 파트로 구성했다. 파트 1 '일과 돈으로 읽는 2027 AI 키워드 10'에서는 이미 우리 일과 생활 곳곳에 스며든 AI가 2027년에 어떤 변화를 일으킬 것인지 10가지 키워드로 살펴본다. 토큰 이코노미, 에이전트 이코노미, AX 2.0 같은 키워드엔 시대와 기술 흐름을 읽는 저자의 통찰이 담겨 있다. 파트 2 '이미 벌어진 변화…당장 바뀐 우리 일상과 기업 현장'은 에이전트가 사람 대신 앱을 실행하고 상품 비교와 구매를 준비한다면, 기업은 누구에게 선택받아야 하는지를 묻는다. 이에 따른 여파로 고객 접점은 어떻게 달라지는지도 함께 살핀다. 더불어 일상과 산업 현장에서 AI가 어떤 가치를 만들어 변화를 일으킬지를 전망한다. 파트 3 '우리는 무엇을 어떻게 준비해야 하는가?'에서는 AI가 우리 삶 전반에 깊숙이 스며든 과정에서 바뀐 시장의 경쟁 구도를 전망한다. 왜 AI 주권이 필요하며 소버린 AI를 위해서 어떠한 대처가 필요한지 살펴본다. 더 나아가 기업과 개인, 정부와 사회는 AI가 대신할수록 무엇을 재정의해야 하는지 묻는다. 이 책은 저자가 쓴 다섯 번째 IT 트렌드 서적이다. 저자는 이 책에서 AI와 함께 기술을 조망하면서도 일상과 전망을 떼어놓지 않았다. 저자는 독자들이 이 책을 통해 새로운 기술 이름뿐 아니라 그 기술이 바꾸는 일과 돈의 흐름을 함께 읽기를 바란다. 'IT 트렌드 2027'은 우리에게 많은 질문을 던진다. 당장 우리가 할 수 있는 것은 무엇이며, 어떤 병목에 있는지, 당장 바뀌는 기술을 좇고 있는 것은 아닌지, AI라는 단어가 붙은 성장주만 찾고 있는 것은 아닌지 고민해 봐야 할 때다. AI 시대 마지막 과제는 결국 기술과 경제가 아닌 인간의 자립이다. 이 책은 AI 패권 시대에 살고 있는 우리가 어떤 선택을 내려야 할 것인지 도울 것이다. 저자 김지현은 다양한 IT·디지털 전환(DT) 사업 경험을 바탕으로 활동해 온 ICT 분야 전문가다. 30년 차 직장인이자 현재 SK AI위원회 소속으로 AI, AX 트렌드를 연구하고 기업의 AI 성과 창출에 대한 리서치를 수행하고 있다. (김지현 지음, CRETA)

2026.10.23 14:51김익현 미디어연구소장

[인터뷰] 나정옥 한국오라클 부사장 "AI 월드 2026, 비전 넘어 성과"

"오라클 AI 월드 2026에서는 미래 로드맵을 제시하는 것을 넘어 인공지능(AI)이 실제 업무에서 어떤 성과를 내는지 고객 사례와 시연으로 보여드릴 예정입니다." 22일 나정옥 한국오라클 부사장은 서울 강남구 사옥에서 미국 라스베이거스에서 개막하는 이번 행사을 앞두고 관전 포인트를 제시했다. 지난해 오라클이 AI 데이터 플랫폼을 중심으로 비전을 내놨다면 올해는 권한과 승인 체계 안에서 실제로 일하는 AI 에이전트와 그 성과가 무대의 중심이 된다는 것이다. 오라클은 데이터베이스 기업이라는 정체성을 유지하면서 AI 데이터 플랫폼과 클라우드 인프라로 영역을 넓히고 있다. 특정 데이터나 클라우드만 사용하도록 하기보다 고객이 기존에 보유한 데이터와 인프라를 연결해 활용할 수 있도록 하는 것이 전략의 핵심이다. AI 월드는 데이터·애플리케이션·클라우드 인프라 전반의 AI 혁신과 전략을 발표하는 오라클의 대표 연례행사다. 지난해 '오라클 클라우드월드'에서 'AI 월드'로 이름을 바꾸며 AI 중심 행사로 전환했다. 올해는 라스베이거스 베네시안 컨벤션 엑스포 센터에서 오는 25일 개막해 나흘간 열린다. 기조연설은 클레이 마구어크·마이크 시실리아 공동 최고경영자(CEO)가 이끈다. 첫날 공동 기조연설에서는 AI를 비즈니스 성과로 연결하는 방법을 고객 시연과 함께 다루고, 둘째 날 마구어크 CEO의 별도 기조연설에서는 AI가 소프트웨어 개발, 데이터 활용, 보안, 인프라를 어떻게 바꾸고 있는지 오라클 자체 적용 경험을 바탕으로 공유할 예정이다. "모델 바뀌어도 기반은 데이터"…핵심은 기업 데이터의 AI 자산화 나 부사장은 이번 AI 월드에서 주목할 지점으로 ▲신뢰할 수 있는 기업 데이터를 AI 경쟁력으로 전환하는 전략 ▲AI 에이전트가 기존 애플리케이션과 업무 절차 안에서 작동하는 방식 ▲AI를 전사적으로 확장하기 위한 운영 기반을 꼽았다. 그는 "AI 모델과 도구는 빠르게 바뀌지만 변하지 않는 기반은 데이터"라며 "신뢰할 수 있는 데이터와 업무 맥락을 보안·거버넌스 체계 안에서 활용할 수 있어야 AI가 실질적인 성과로 이어진다"고 강조했다. 오라클은 데이터베이스 기업이라는 정체성을 바탕으로 AI 데이터 플랫폼과 클라우드 인프라로 사업 영역을 넓히고 있다. 나 부사장은 "AI 학습과 추론을 위한 클라우드 인프라와 AI 레디 데이터 플랫폼을 함께 제공하는 기업으로 봐달라"며 "데이터를 AI 쪽으로 옮기는 대신 AI를 데이터가 있는 곳으로 가져오는 '브링 AI 투 데이터(Bring AI to Data)' 전략을 강조했다. 이 전략은 지난 1년간 고도화한 AI 데이터 플랫폼(AIDP)에도 반영됐다. 오라클은 올해 ISG의 'AI 및 데이터 플랫폼 바이어스 가이드 2026'에서 AI·데이터 플랫폼, AI 에이전트, AI 거버넌스 등 9개 보고서에 걸쳐 '모범(Exemplary)' 등급을 받았으며, 종합 리더로 선정됐다고 밝혔다. 나 부사장은 "제품 역량뿐 아니라 고객 경험과 시장 영향력을 함께 평가한다는 점에서 의미가 크다"며 "신뢰할 수 있는 데이터와 업무 맥락, AI 거버넌스를 연결하는 오라클의 접근이 기업 요구에 부합한다는 이정표"라고 말했다. 급증하는 보안 리스크…AI 에이전트 접근 권한 'DB 원천서 통제' 나 부사장은 데이터와 함께 보안을 강조했다. AI가 활성화되며 외부 공격이 급증하고 AI 에이전트가 애플리케이션을 거치지 않고 데이터베이스에 직접 접근하는 사례가 늘면서 데이터 단의 통제가 핵심 과제로 떠올랐다는 설명이다. 오라클은 AI 데이터베이스 26ai에 '딥 데이터 시큐리티' 기능을 적용해 이런 우려를 최소화한다. 기존 데이터베이스 사용자 단위였던 권한 설정을 애플리케이션 사용자 단위까지 세분화한 것이 핵심이다. 나 부사장은 "에이전트가 사용자를 대신해 질의하더라도 사용자 권한 안에서만 데이터에 접근할 수 있다"며 "테이블 단위가 아니라 행, 열, 셀 단위로도 제한할 수 있고 에이전트가 예상하지 못한 질의를 생성해도 허용된 범위만 적용된다"고 설명했다. 오라클은 이 같은 권한 통제를 원격 데이터베이스, 데이터 레이크하우스, MCP, 자연어 질의 경로까지 확장하고 있다. 민감 데이터를 다루는 고객을 위해서는 데이터를 외부 AI 업체에 공유하거나 방화벽 밖으로 내보내지 않고 프라이빗 모델을 실행할 수 있는 기능도 제공한다. 온프레미스와 에어갭 환경도 지원한다. 에이전트의 실행 권한 역시 기업이 정한 정책과 위험 기준, 승인 요건 안에서만 작동하도록 설계하고, 수행 내역과 결과를 기록해 감사할 수 있도록 했다. 급증하는 보안 리스크…AI 에이전트 접근 권한 'DB 원천서 통제' 국내 기업들의 AI 도입 관심도 모델 자체에서 데이터 활용과 운영으로 옮겨가고 있다는 게 나 부사장의 진단이다. 그는 "“이전에는 AI 모델 자체에 관심이 컸다면 이제는 기업이 보유한 데이터를 AI가 얼마나 정확하고 안전하게 활용할 수 있는지에 관심이 모이고 있다"고 말했다. 특히 금융과 커머스에서 구체적인 사례가 나오고 있다. 금융권에서는 금융상품 분석과 업무 지원 에이전트를 중심으로 이미 도입했거나 개념검증(PoC), 파일럿을 진행 중인 곳이 여럿이다. 나 부사장은 "금융에서는 정보의 정확성만큼 접근 권한과 보안이 중요하다"며 "사용자에게 허용된 데이터를 바탕으로 답변하도록 구성하는 것이 핵심"이라고 말했다. 커머스 분야에서는 '지난달 매출이 감소한 상품은 무엇이지' 같은 자연어 질의로 거래 데이터를 분석하는 방식이 주로 쓰인다. 한 커머스 고객사는 데이터베이스 관리와 SQL 튜닝, IT 운영을 지원하는 AI 기능을 파일럿으로 도입했다가 전사로 확대했다. 나 부사장은 "커머스 고객사는 PoC 단계에서 마무리할 계획이었지만 경영진이 비용 절감 가능성을 보고 확산을 결정하기도 했다"며 국내 사례를 소개했다. 이어 금융권이 오라클을 택하는 이유로 기존 정형 데이터 파이프라인을 그대로 살릴 수 있다는 점을 들었다. 그는 "원천 데이터가 이미 정형 데이터인데 굳이 메달리온 아키텍처를 거쳐 효율을 떨어뜨릴 필요가 있느냐는 문제의식이 있었다"며 "관계형 데이터에 그래프·벡터 데이터를 통합하고 하나의 보안 체계로 관리하는 프로젝트들이 진행되고 있다"고 전했다. AI 도입이 가속화되며 이어진 오픈소스 데이터베이스 확산에 대해서는 고객의 선택을 존중하며 다양성을 지원한다는 입장을 발혔다. 오라클은 데이터 가상화와 페더레이션 기능으로 마이SQL, 마이크로소프트SQL, 포스트그레SQL 등 이기종 데이터베이스와 아마존웹서비스(AWS), 마이크로소프트 애저, 구글클라우드플랫폼(GCP), 온프레미스에 흩어진 데이터를 옮기지 않고 하나의 데이터베이스처럼 활용할 수 있도록 지원한다. 아이스버그 형식 데이터도 SQL 하나로 연결할 수 있다. 나 부사장은 "예전 데이터 통합 프로젝트는 기존 시스템을 갈아엎거나 데이터를 한곳에 모으는 방식이었지만, 지금은 그렇게 해서는 빠른 변화에 대응할 수 없다"며 "기업이 오랫동안 투자해 온 자산을 보호하면서 통합된 뷰로 AI를 활용하도록 하는 것이 오라클의 전략"이라고 강조했다. 오라클은 데이터베이스 기업이라는 정체성을 유지하면서 AI 데이터 플랫폼과 클라우드 인프라로 영역을 넓히고 있다. 특정 데이터나 클라우드만 사용하도록 하기보다 고객이 기존에 보유한 데이터와 인프라를 연결해 활용할 수 있도록 하는 것이 전략의 핵심이라는 설명이다. 나 부사장은 “한국오라클은 고객의 데이터 위치와 보안 정책, 운영 환경을 기준으로 지금 활용할 수 있는 기능을 구체적으로 안내하고, 이를 실제 업무 성과로 연결하는 데 집중하고 있다”고 말했다. 이어 "한국오라클은 고객의 데이터 위치와 보안 정책, 운영 환경을 기준으로 지금 당장 쓸 수 있는 기능을 구체적으로 안내하고, 이를 실제 업무 성과로 연결하는 데 집중하고 있다"고 덧붙였다.

2026.10.23 12:30남혁우 기자

한화솔루션은 클로드, 카카오는 모두의 AI…AWS가 뒷받침한 한국 AX

아마존웹서비스(AWS)가 인공지능(AI)을 실질적인 사업 성과를 창출하는 핵심 동력으로 발전시키기 위한 전략을 제시했다. 생성형 AI와 에이전틱 AI를 기업 전반에 확산하고 데이터·운영 플랫폼·보안 역량을 결합해 국내 기업 AI 전환(AX)을 가속한다는 구상이다. 김기완 AWS코리아 한국 AI 사업 총괄 디렉터는 23일 서울 강남구 그랜드 인터컨티넨탈 서울 파르나스에서 열린 'AWS AI 웨이브 2026' 기조연설에서 "AI를 활용해 개인 생산성을 높이는 사례는 늘고 있지만 조직 전체 생산성과 사업 성과로 연결하는 데는 여전히 어려움이 있다"며 "AI 도입 가능성을 확인하는 데 그치지 않고 실제 사업 가치로 전환하는 전략이 필요하다"고 말했다. 이번 행사는 생성형 AI와 에이전틱 AI를 실제 기업 업무와 서비스에 적용하는 방안을 공유하기 위해 마련됐다. AWS는 비즈니스와 기술 분야 3개 트랙에서 총 15개 세션을 진행하며 오픈AI·앤트로픽·업스테이지·트웰브랩스 등 AI 기업과 국내 고객사 활용 사례를 공개했다. 김 디렉터는 올해 1월부터 9월까지 전 세계 AI 토큰 사용량이 14배 증가했으며 지난 2월부터 AI 에이전트가 소비하는 토큰이 사람이 직접 사용하는 토큰을 넘어섰다고 설명했다. AI 활용이 빠르게 확대되는 가운데 기업들은 단순한 기술 도입보다 전사 전략 수립과 투자 대비 효과(ROI) 확보에 집중해야 한다는 분석이다. 그는 기업이 AI를 활용하려면 프로젝트 단위 구축에서 벗어나 지속 개선하는 제품 중심 운영 방식으로 전환해야 한다고 짚었다. 이를 위해 AWS는 '아마존 베드록'과 '베드록 에이전트코어'를 기반으로 다양한 AI 모델을 활용하고 에이전트를 개발·운영할 수 있는 환경을 지원하고 있다. 한화솔루션, AI 거버넌스 구축…클로드 도입 그룹사 7곳으로 확대 이날 오사랑 한화솔루션 AI·AX팀장은 아마존 베드록을 활용한 전사 AI 도입 경험을 소개했다. 한화솔루션은 임직원이 앤트로픽 '클로드 코워크'를 안전하게 활용할 수 있도록 사내 대규모언어모델(LLM) 게이트웨이를 구축했다. 이를 통해 AI 사용 이력과 비용을 관리하고 개인정보가 외부 모델에 전달되기 전 마스킹하는 보안 체계를 마련했다. 한화솔루션은 AWS와 앤트로픽 협력을 바탕으로 약 3주 만에 실제 서비스 배포 환경을 구성했다. 별도 대규모 인프라를 구축하지 않고 한국과 미국 등 글로벌 사업장으로 활용 범위를 넓혔으며 클로드 도입을 추진하는 그룹사도 7곳으로 늘었다. 향후에는 팀 단위 예산을 운영하고 주요 업무 성과지표(KPI)와 연계한 AI 에이전트를 도입할 계획이다. 오 팀장은 "AI를 직원 개인이 자유롭게 활용하는 수준에 머물게 하지 않고 전사 업무 프로세스에 정착시키는 것이 목표"라며 "거버넌스는 AI 도입을 늦추는 장치가 아니라 기업 핵심 사업에 AI를 정착시키는 힘이며 AI는 기업 본업과 연결될 때 진정한 사업 가치가 생긴다"고 강조했다. 카카오, '모두의 AI' 학습에 AWS 활용…추론은 자체 인프라에서 카카오는 AWS 클라우드와 자체 인프라를 결합한 '모두의 AI' 운영 전략을 공개했다. 모두의 AI는 국민에게 AI 에이전트 서비스를 제공하는 정부 사업으로, 카카오는 이를 위한 AI 모델 학습에 AWS 클라우드를 활용하고 추론과 실제 서비스 운영은 온프레미스 환경에서 수행하는 방식을 채택했다. 자체 AI 모델 '카나나' 개발에도 AWS 학습 인프라를 활용 중이다. 카카오 측은 AI 모델 학습에 필요한 그래픽처리장치(GPU) 수요가 지속해서 변화하는 만큼 클라우드를 통해 자원을 유연하게 확보하는 것이 중요하다고 설명했다. 특히 '아마존 세이지메이커 하이퍼팟'을 활용해 학습 과정에서 장애가 발생한 노드를 자동 교체하고 저장된 체크포인트부터 학습을 재개할 수 있어 운영 부담을 줄이고 있다고 밝혔다. 또 카카오는 학습한 모델을 '아마존 세이지메이커 점프스타트'를 통해 외부에 제공하고 자체 서비스에도 적용 중이다. 김세웅 카카오 부사장은 "GPU를 필요한 시점에 확보하고 사용량에 맞춰 조정할 수 있다는 점이 AWS를 선택한 주요 이유"라며 "모두의 AI 학습 플랫폼 운영 부담을 줄이고 AI 모델 개발에만 집중할 수 있는 환경을 마련했다"고 설명했다. 끝으로 김 디렉터는 "내년에는 AI 토큰을 얼마나 효율적으로 활용하고 투자 대비 성과를 어떻게 측정할지가 더욱 중요해질 것"이라며 "기업 전반의 AI 활용 현황을 파악할 수 있는 거버넌스와 보안 체계를 갖추고 사람 중심 업무 프로세스를 AI 중심으로 재설계하는 방향으로 나아가야 한다"고 강조했다.

2026.10.23 12:29한정호 기자

김경훈 오픈AI코리아 대표 "한국, AI 에이전트 '닷츠' 이용자 세계 3위"

한국이 오픈AI 인공지능(AI) 에이전트 '닷츠' 이용자가 세계에서 세 번째로 많은 나라로 집계됐다. 김경훈 오픈AI코리아 총괄 대표는 22일 서울 강남구 라움 아트센터에서 열린 '오픈AI 데브데이 익스체인지: 서울'에서 한국이 닷츠 국가별 주간활성이용자 수 기준 세계 3위를 기록했다고 밝혔다. 챗GPT 프로 이용 규모도 세계 5위권을 유지하고 있다고 설명했다. 김 대표는 "챗GPT 프로 같은 경우도 한국이 인구가 아주 많은 나라가 아님에도 글로벌 5위권을 유지하고 있다"며 "새로운 기능이 나올 때마다 많이 사용하고 피드백을 주신 여러분 덕분에 많은 혁신이 있을 수 있었다"고 말했다. 닷츠는 사용자가 맡긴 목표에 따라 앱과 웹사이트를 오가며 업무를 처리하는 AI 에이전트다. 전용 클라우드 컴퓨터에서 사용자가 자리를 비운 뒤에도 작업을 이어간다. 김 대표는 지난해 행사 이후 여러 제품을 선보이고 이용자가 늘어나는 과정에서 개발자 역할이 컸다고 설명했다. 여러 채널로 받은 의견을 하나씩 읽고 제품에 반영하려 노력했다며 현장에서도 직원에게 사용 경험과 개선 의견을 전달해 달라고 요청했다. 이용자 요구를 반영한 사례로는 AI 코딩 도구 '코덱스'를 들었다. 리눅스에서도 코덱스를 쓰고 싶다는 요청에 리눅스용 제품을 제공했고 프로젝트를 한 폴더가 아닌 여러 폴더에서 다루는 기능도 마련했다. 모바일에서도 사용하고 싶다는 의견을 받아 모바일 버전을 만들었다고 설명했다. 음성 AI에서는 한국어 억양과 발음을 개선한 과정을 설명했다. 김 대표는 음성으로 코딩하는 이용자로부터 한국어 음성 품질에 아쉬움이 있다는 피드백을 받았다고 밝혔다. 오픈AI는 이를 반영해 음성 모델 'GPT 라이브 1.1'에 한국어 음성 '햇살'과 '하늘'을 추가했다. 김 대표는 "특히 한국어 음정과 발음에 대해 많은 피드백을 받았다"며 "이번 1.1 버전에 햇살과 하늘이 들어와 더 좋은 한국어 음성을 제공하고 있다"고 말했다. 해당 음성은 챗GPT와 코덱스에서 사용할 수 있다. 김 대표는 응용프로그램 인터페이스(API)도 곧 제공할 예정이라고 밝혔다. 원하는 목소리를 말로 설정하는 '프롬프트 투 보이스' 기능도 소개했다. 이용자가 원하는 음성 톤을 자연어로 설명하고 슬라이드바로 조절해 자신에게 맞는 목소리를 설정할 수 있다. 이 기능은 GPT 라이브 API로 제공한다. 음성 대화에 '디시전스 API'를 연동하는 기능도 제시했다. 김 대표는 기존 디시전스 API를 라이브에서도 함께 사용할 수 있다며 대화 도중 빠르게 판단을 내려야 할 때 활용해 달라고 요청했다. 국내 개발자 생태계에서는 '코덱스 앰배서더' 역할을 강조했다. 김 대표는 이들이 새로운 기능을 한국에 소개하고 이용자 의견을 모아 오픈AI에 전달하는 역할을 맡고 있다고 설명했다. 김 대표는 "앞으로도 이분들과 함께 한국 개발자 생태계를 위해 더 열심히 노력하겠다"며 "여러분의 기대와 관심에 더 좋은 제품으로 보답하도록 하겠다"고 밝혔다.

2026.10.22 17:55김동원 기자

"아이 데리러 가야 해" 한마디에 회의 변경…오픈AI '닷츠'로 업무 더 쉬워졌다

"배우자 대신 아이를 데리러 가야 하는데 상사와 면담이 잡혀 있어. 면담을 옮기고 양해를 구해줘." 이처럼 요청을 받은 오픈AI의 인공지능(AI) 에이전트 '닷츠'는 상사와의 면담 일정을 다음 날로 옮겼다. 업무용 메신저 슬랙으로 일정 변경에 대한 양해를 구하는 메시지도 보냈다. 천지은 오픈AI 아시아태평양 교육 리드는 22일 '오픈AI 데브데이 익스체인지 서울'에 앞서 열린 미디어 브리핑에서 업무와 육아를 병행하는 직장인을 가정해 닷츠 활용법을 시연했다. 일정 조정부터 발표자료와 시연용 프로그램 제작, 가족과 보낼 시간 계획까지 업무와 일상을 넘나드는 활용 사례를 선보여 눈길을 끌었다. 닷츠는 챗GPT에서 사용하는 개인 AI 비서다. 사용자가 필요한 일을 요청하면 자료를 조사하고 문서나 프로그램을 만든다. 이메일과 캘린더 등 앱을 연결하면 일정 조율과 메시지 전송도 맡길 수 있다. 천 리드는 일정 조정에 이어 발표 준비도 닷츠에 맡겼다. 이번에는 음성 통화로 공식 문서를 참고해 AI 개발 도구 '디시전스 API'를 설명하는 슬라이드 4장과 시연용 프로그램을 만들어 달라고 요청했다. 참석자가 비개발자라는 점을 알리고 쉽게 이해할 수 있도록 구성해 달라는 조건도 덧붙였다. 닷츠는 다른 시연이 이어지는 동안 발표자료와 프로그램을 완성하고 천 리드에게 알렸다. 천 리드가 결과물을 열자 발표용 슬라이드와 문서 이미지를 영수증·청구서·배송 명세서로 구분하는 프로그램이 나왔다. 발표자료뿐 아니라 기술 작동 방식을 보여줄 프로그램까지 준비했다. 가족과 보낼 시간을 계획하는 데도 닷츠를 활용했다. 천 리드가 배우자와 볼 영화와 아이와 함께할 활동을 찾아 달라고 요청하자 닷츠는 관련 정보와 예약 페이지 링크를 정리해 전달했다. 천 리드는 닷츠 이용 방법도 소개했다. 챗GPT에서 닷츠를 설정하고 이름을 정한 뒤 원하는 일을 글이나 음성으로 요청하는 방식이었다. 이메일과 캘린더 등 필요한 앱은 미리 연결해야 한다고 설명했다. 스마트폰으로 일을 맡긴 뒤 컴퓨터에서 작업 상황과 결과물을 확인하는 과정도 보여줬다. 천 리드는 사용자가 컴퓨터를 꺼도 닷츠가 별도 클라우드 컴퓨터에서 맡긴 업무를 이어갈 수 있다고 설명했다. 닷츠는 작업에 따라 개발용 AI 도구 '코덱스'에 일을 나눠 맡기고 결과를 가져오기도 했다. 천 리드는 일반 챗GPT 대화와 닷츠를 구분하는 특징으로 업무 연속성을 꼽았다. 사용자가 전달한 상황과 이전 업무를 바탕으로 후속 작업을 챙긴다는 설명이다. 그는 시연을 시작하겠다고 알렸을 때 닷츠가 아직 준비하지 않은 일을 먼저 알려준 사례를 들었다. 그는 "닷츠를 활용하려면 사용자 상황과 업무에 필요한 정보를 충분히 전달해야 한다"며 "닷츠는 사용자 업무를 꾸준히 챙기는 진짜 에이전트"라고 설명했다.

2026.10.22 17:53김동원 기자

인핸스, 자동차 소모품 교체부터 구매까지 AI로 연결한다

인핸스가 모빌리티 라이프 전문기업과 손잡고 인공지능(AI) 에이전트를 활용한 자동차 커머스 자동화에 나선다. 상품 탐색과 가격 분석부터 판매·운영 업무까지 AI 적용 범위를 넓히고 향후 차량 소모품 구매와 구독 서비스로 확장한다는 구상이다. 인핸스는 오토앤과 'AI 네이티브 커머스' 구축을 위한 업무협약(MOU)을 체결했다고 22일 밝혔다. 양사는 오토앤 자동차 커머스 사업 역량과 인핸스 AI 에이전트 운영체제 '에이전트OS', 온톨로지 기술을 결합한다. AI가 상품과 거래 정보를 이해하고 기업 운영 기준에 따라 실제 업무를 수행하는 환경을 구축하는 것이 목표다. 인핸스는 온톨로지 기술로 상품·가격·재고 등 분산된 데이터 의미와 관계를 구조화한다. 이를 에이전트OS와 연결해 AI가 데이터를 분석하는 데 그치지 않고 상품 등록과 판매 등 운영 업무를 수행하도록 지원할 계획이다. 우선 글로벌 마켓플레이스 상품 탐색과 가격·상품 정보 분석에 AI 에이전트를 적용한다. 이후 상품 등록·판매와 가격 조정, 프로모션 등으로 자동화 범위를 확대할 예정이다. 중장기로는 소프트웨어 중심 자동차(SDV) 환경과 연계한 차량 관리 서비스도 검토한다. AI가 타이어와 와이퍼, 필터 등 자동차 소모품 교체 시점을 안내하고 필요한 상품 구매나 구독으로 연결하는 방식이다. 오토앤은 주요 고객사 SDV 양산 일정에 맞춰 오는 2028년까지 AI 네이티브 커머스 개발을 완료한다는 목표다. 이승현 인핸스 대표는 "기업 환경에서 AI 에이전트가 업무를 수행하려면 데이터 간 관계와 운영 기준을 함께 이해해야 한다"며 "에이전트OS와 온톨로지 기술을 기반으로 오토앤 커머스 운영에 AI 에이전트를 적용하고, 상품 분석부터 운영 업무까지 실제 활용 가능성을 단계적으로 검증하며 SDV 환경으로 협력 범위를 넓히겠다"고 말했다.

2026.10.22 12:18이나연 기자

누적 수주 1조 넘긴 LG전자 스마트팩토리, 에너지·인프라로 영역 확대

올해 상반기 누적 수주액 1조원이 넘은 LG전자 스마트팩토리 사업부가 사업 영역을 확장한다. 기존 제조, 물류 분야를 넘어 에너지·인프라 영역으로 확대한다는 계획이다. LG전자는 22일 경기도 안산시 시화조력문화관에서 한국수자원공사와 '시화호 AI 조력발전소 추진을 위한 기술협력 업무협약'을 맺었다. LG전자와 한국수자원공사는 ▲AI 조력발전소 및 등대공장 구현 ▲AI·디지털트윈·로봇 등 첨단기술 적용 및 실증 ▲재생에너지·AI 전환 관련 연구개발(R&D) 및 정책사업 공동 대응 ▲해외사업 공동 발굴 및 해외시장 진출 협력 등을 추진한다. 또한 LG전자는 스마트팩토리 솔루션 중 하나인 디지털트윈 기술을 한국수자원공사에 이식한다. 조력발전소 전체를 가상에 구현해 발전설비와 CCTV 등 데이터를 통합 관리하고, 예측·운영·검증·진단 솔루션을 지원한다. 여기에 양사는 '엑사원' 기반 AI 에이전트 적용도 검토한다. 엑사원은 LG AI연구원에서 자체 개발한 AI 모델이다. AI 에이전트는 발전소 운영 대시보드를 바탕으로 발전량 손실 원인 분석, 설비 이상 탐지, 예지보전, 점검 일정 최적화 등을 돕는다. 기상·해수면·설비·발전 데이터를 종합 분석해 최적 운영 방안을 제안하고, 축적된 운영 데이터를 학습해 의사결정과 보고서 작성 같은 반복 업무까지 수행한다. 발전소 현장 자동화를 위한 피지컬 AI 협력도 추진한다. 패트롤 로봇과 AI CCTV로 순찰·점검·안전관리를 맡기고, 산업용 로봇으로 예비부품 관리와 자재 운반을 자동화할 계획이다. LG전자 관계자는 "이번 협력은 LG전자가 스마트팩토리 솔루션 사업의 영역을 기존 제조, 물류 등에서 에너지·인프라 분야까지 확대하는 것이란 점에서 의미가 있다"며 "스마트팩토리 솔루션 사업은 출범 2년 만인 올 상반기에 누적 수주액 1조원을 넘겨 빠르게 성장하고 있다"고 설명했다. 이번 협약식에는 한국수자원공사 오봉근 재생에너지본부장, LG전자 이승기 스마트팩토리솔루션센터장 등 양사 경영진이 참석했다. 이승기 스마트팩토리솔루션센터장은 "LG전자가 제조 현장에서 축적한 스마트팩토리 역량을 공공 인프라 분야로 적용하게 됐다"며 "한국수자원공사와 함께 시화호 조력발전소의 디지털 전환을 지원하고 발전소 운영 효율성과 안전성을 높이겠다"고 말했다.

2026.10.22 11:00진운용 기자

메타 AI '뮤즈' 이용자 1000만 명 돌파…저커버그, SNS 넘는 수익 모델로 '기대'

메타가 지난달 출시한 인공지능(AI) 에이전트 '뮤즈'가 6주 만에 이용자 1000만 명을 돌파했다. 21일(현지시간) 테크크런치에 따르면 메타는 이날 3분기 실적발표에서 이용자 현황을 발표하며 뮤즈 활성 이용자 25% 이상이 AI를 통해 쇼핑하고 있다고 밝혔다. 평균 구매액은 200달러(약 26만원)를 넘었다. 뮤즈를 설정한 이용자 4명 중 1명은 매일 서비스를 사용하고 있다. 뮤즈는 이용자를 대신해 상품을 찾고 구매를 돕는 AI 에이전트다. 메타는 금융기술 기업 플래이드와 연동해 쇼핑 기능을 지원하고 있다. 메타는 뮤즈를 통해 발생한 거래에서 일정 비율을 수수료로 받을 계획이다. 대부분 이용자에게 서비스를 무료로 제공하면서 고성능 AI 모델이나 추가 이용량을 원하는 고객에게는 별도 요금을 부과한다. 마크 저커버그 메타 최고경영자(CEO)는 뮤즈가 시장 수요를 확보했다고 평가했다. 장기적으로 뮤즈 이용자 한 명이 창출하는 연간 매출이 페이스북과 인스타그램, 왓츠앱 등 기존 앱보다 높아질 것으로 예상했다. 현재 메타 기존 앱 이용자당 연간 매출은 수백 달러 수준이다. 메타는 향후 몇 년간 10억 명 이상에게 뮤즈를 제공할 수 있도록 컴퓨팅 인프라를 구축하고 있다. AI 운영에 상당한 비용이 드는 만큼 1년 안에 컴퓨팅 비용 효율도 10배 이상 높일 계획이다. 이용 규모와 매출이 충분히 늘면 흑자를 낼 수 있다고 보고 있다. 이메일과 캘린더를 연결해 개인 업무를 처리하는 기능도 사용되고 있다. 메타는 개인정보 보호를 위해 AI를 별도 가상 컴퓨터에서 실행하는 '뮤즈 시큐어 VM'을 적용했다. 앞으로는 메타조차 이용자 콘텐츠를 볼 수 없도록 설계한 '뮤즈 컨피덴셜 VM'도 도입할 예정이다. 메타는 AI 에이전트끼리 소통하는 '뮤즈 네트워크'도 구상하고 있다. 이용자 AI가 친구나 가족 AI와 협력하고 상품을 구매할 때는 판매 기업 AI와 직접 대화하는 방식이다. 쇼핑몰을 직접 방문하지 않아도 AI 에이전트끼리 구매 과정을 처리하도록 한다는 설명이다. 저커버그 CEO는 "뮤즈가 친구나 가족의 뮤즈와 함께 일할 수 있게 될 것"이라며 "물건을 구매할 때도 기업 웹사이트를 직접 방문하는 대신 해당 기업 AI 에이전트와 대화하게 될 것"이라고 말했다.

2026.10.22 10:45김동원 기자

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