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'AI 에이전트'통합검색 결과 입니다. (1024건)

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VTI 코리아, 기업 AI 에이전트 도입·운영 전략 제시…"보안부터 성과까지"

VTI 코리아가 기업 내 인공지능(AI) 에이전트의 도입과 운영 전략을 제시하며, 보안·거버넌스 체계 구축부터 현장 적용과 측정 가능한 비즈니스 성과 창출 방안까지 폭넓게 논의했다. VTI 코리아는 16일 AC 호텔 바이 메리어트 서울 강남에서 '기업 AI 에이전트 도입·운영 전략: 보안부터 비즈니스 성과까지'를 주제로 세미나를 개최했다. 이번 세미나는 AI 에이전트가 단순 업무 지원 도구를 넘어 기업 내부 시스템과 연동되고 사내 데이터 접근과 API 호출, 업무 프로세스 실행까지 수행하는 환경에 대응하기 위해 마련됐다. 기업의 AI 에이전트 도입 과정에서 요구되는 보안 및 책임 체계, 규제 대응, 실제 사업 성과로의 확장 방안을 공유하는 데 초점을 맞췄다. 세미나는 AI 에이전트 도입 여정을 시장·규제, 보안, 현장 구현 등 세 가지 관점에서 다뤘다. 첫 번째 세션에서는 김유미 IBM 실장이 '2026 엔터프라이즈 AI 에이전트: 글로벌 트렌드, 컴플라이언스 그리고 지금 준비해야 할 것'을 주제로 글로벌 시장 동향과 기업의 대응 방향을 발표했다. 김 실장은 AI 에이전트의 성공적인 확산을 위해서는 구축뿐 아니라 운영 단계의 거버넌스가 중요하다고 강조했다. AI 에이전트는 기업 데이터와 내부 시스템, 업무 도구에 직접 연결되는 만큼 데이터 접근 권한과 보안, 응답 정확도, 성능, 비용, 규제 준수 여부 등을 전 과정에서 관리해야 한다는 설명이다. 그는 각 부서가 개별적으로 에이전트를 구축할 경우 보안 체계와 권한 관리가 분산되고 운영 비용이 증가할 수 있다고 지적했다. 이에 기획·개발·검증·배포·운영에 이르는 AI 에이전트 라이프사이클 전반을 통합 관리하는 '컨트롤 플레인'을 구축하고, 개발·보안·리스크 관리·컴플라이언스 담당자 간 역할과 책임을 명확히 해야 한다고 제안했다. 또한 기업은 AI 모델과 에이전트, 데이터, 연계 시스템 및 도구 간 관계를 가시화하고, 개인정보 보호와 신뢰성·안전성 관련 리스크를 지속적으로 점검해야 한다고 밝혔다. AI 관련 규제와 내부 정책 변화에 대응하기 위해서는 배포 전 검증에 그치지 않고, 운영 이후에도 모니터링과 최적화를 이어가는 체계가 필요하다고 덧붙였다. 이어 남궁성환 OSC 코리아 상무는 AI 에이전트가 내부 데이터베이스 조회와 업무 시스템 연동, 외부 도구 호출 등 실제 업무를 수행하는 '행동하는 AI'로 진화하면서 기존 API 중심 보안 체계만으로는 통제에 한계가 있다고 진단했다. 특히 부서별 개별 구축에 따른 '섀도 AI' 확산, 에이전트 간(A2A) 통신의 가시성 부족, 민감정보 유출과 프롬프트 인젝션 공격, 예측하기 어려운 토큰 비용 등을 주요 위험 요인으로 꼽았다. 그는 대응 방안으로 AI 트래픽을 통합 관리하는 단일 관제 체계와 감사 추적 로그, 중앙 보안 정책 아래 개발 조직에 권한을 위임하는 연합형 거버넌스 모델을 제시했다. 아울러 토큰 기반 사용량·예산 관리, 다중 모델 라우팅과 캐싱을 통한 비용 및 운영 최적화, 개인정보와 기밀정보의 실시간 마스킹, 응답 형식 검증 등 AI 게이트웨이 기반의 가드레일 구축이 필요하다고 강조했다. 또한 AI 에이전트가 외부 도구를 활용하는 MCP(Model Context Protocol) 환경에서는 도구별 세분화된 권한 통제와 호출 횟수 제한이 필요하며, 에이전트 간 통신에도 상호 인증을 적용해야 한다고 밝혔다. 에이전트에 과도한 권한을 직접 부여하는 대신 제한된 인증 정보를 제공하고, 게이트웨이가 필요한 내부 권한으로 변환하는 방식의 제로트러스트 접근도 제안했다. 마지막 세션에서는 박정화 VTI 코리아 전무가 'AI 에이전트의 실전 구현: 장기적 성과를 위한 검증된 로드맵'을 주제로 발표했다. 박 전무는 AI 에이전트를 실제 기업 환경에 구현할 때 고려해야 할 요소와 함께, 단기 실증에 그치지 않고 지속 가능한 운영과 사업 성과로 연결하기 위한 접근법을 공유했다. 응우옌 득 끄엉 VTI 코리아 법인장은 "AI는 이미 많은 기업의 일상 업무에 활용되고 있으며, 이제는 이를 어떻게 안전하고 효과적으로 활용할 것인가가 핵심 관심사가 됐다"며 "이번 세미나가 기업들이 책임 있는 AI 활용 방안을 모색하는 계기가 되기를 바란다"고 말했다.

2026.09.16 16:47남혁우 기자

시스코, '스플렁크 AI' 출시…에이전트 성능·보안·토큰 비용 관리

시스코가 기업이 민감한 데이터를 외부로 옮기지 않고도 인공지능(AI) 에이전트를 구축·운영할 수 있는 기능을 강화했다. 시스코는 엔비디아 손잡고 온프레미스와 프라이빗 클라우드·에어갭 환경에서 자체 관리형 스플렁크 AI를 운영할 수 있는 '스플렁크용 시스코 AI POD'를 출시했다고 16일 밝혔다. 고객은 머신 데이터가 저장된 자체 인프라 안에서 AI 모델과 에이전트를 실행할 수 있다. 스플렁크용 시스코 AI POD는 시스코 인프라와 엔비디아 가속 컴퓨팅을 결합한 사전 검증형 AI 시스템이다. 쿠버네티스 기반 아키텍처와 스플렁크 AI 워크로드에 최적화된 런타임 소프트웨어(SW)를 제공한다. 기업은 스플렁크 AI 어시스턴트와 올해 하반기 출시 예정인 '에이전트 런치패드'를 자체 데이터센터에서 사용할 수 있다. 이를 통해 보안 사고 조사에 AI 에이전트를 투입하거나 업무에 맞는 맞춤형 에이전트를 구축할 수 있다. 지원 모델은 시스코 딥 시계열 모델과 구글 '젬마 4'·오픈AI 'GPT-OSS 20B' 등이다. 시스코는 향후 수개월 안에 엔비디아 '네모트론' 오픈 모델도 추가해 고객이 데이터를 외부로 보내지 않고 작업에 적합한 모델을 선택하도록 지원할 계획이다. 시스코는 AI 에이전트 성능과 비용을 관리하는 기능도 강화했다. '스플렁크 에이전트 옵저버빌리티'는 에이전트와 모델의 동작을 평가하고 AI 시스템 전반 성능과 토큰 사용량을 실시간으로 보여준다. 이 솔루션은 할루시네이션이나 민감한 데이터 유출처럼 부정확하거나 안전하지 않은 작업을 차단하는 런타임 가드레일도 제공한다. 기존 온프레미스 환경뿐 아니라 스플렁크 옵저버빌리티 클라우드와 시스코 클라우드 컨트롤에서도 이용할 수 있다. 이날 공개된 '토크노믹스' 기능은 클로드 코드와 코덱스·커서 등 코딩 에이전트를 사용하는 과정에서 발생한 토큰 지출을 추적하고 비용 증가 원인을 분석한다. 시스코 딥 시계열 모델로 소비 패턴을 예측해 청구 기간이 끝나기 전에 향후 지출 규모도 파악할 수 있도록 했다. 시스코는 보안 운영 분야에서는 '스플렁크 에이전틱 SOC 워크포스'를 확대한다. 전문 AI 에이전트가 탐지 엔지니어링과 위협 탐지·사고 조사·통합 대응·정책 거버넌스를 지원해 보안 알림을 줄이고 평균 복구 시간을 단축하는 방식이다. 시스코는 아마존웹서비스(AWS)와 다년간 협약을 맺고 에이전틱 보안관제센터(SOC) 공동 제품 개발에도 나선다. 스플렁크의 보안 데이터와 탐지 기능에 AWS의 클라우드 인프라를 결합해 탐지부터 조사와 대응까지 보안 분석가의 업무를 지원할 방침이다. 지투 파텔 시스코 사장 겸 최고제품책임자(CPO)는 "오늘날 엔터프라이즈 AI의 가장 큰 걸림돌 중 하나는 배포가 너무 어렵다는 것"이라며 "고객이 이미 신뢰하는 인프라에서 스플렁크 AI를 실행함으로써 확신과 통제력을 가지고 비즈니스에 AI를 활용하는 속도를 한층 높일 수 있을 것"이라고 말했다.

2026.09.16 15:00김미정 기자

오라클, 자바 27 출시…포스트 양자 암호화·AI 개발 기능 강화

오라클이 자바(Java) 최신 버전인 '자바 27'을 출시하며 포스트 양자 암호화(PQC)와 인공지능(AI) 애플리케이션 개발 지원 기능을 강화했다. 오라클은 16일 자바 27과 오라클 JDK 27을 공개했다고 밝혔다. 이번 버전은 수천 건의 성능, 안정성, 보안, 생산성 개선 사항을 포함했으며 특히 포스트 양자 시대를 대비한 보안 기능과 AI 워크로드 지원 역량을 강화한 것이 특징이다. 자바 27의 핵심 변화는 TLS 1.3용 하이브리드 키 교환 기술 도입이다. 이를 통해 현재 암호화된 데이터를 수집한 뒤 미래의 양자컴퓨터로 해독하려는 '선탈취 후복호화(HNDL)' 위협에 대응할 수 있도록 지원한다. 기업들은 애플리케이션 변경을 최소화하면서도 차세대 암호화 요구사항에 대응할 수 있게 됐다. IDC 아르날 다야라트나 소프트웨어 개발 연구 부사장은 "자바는 보안성과 신뢰성을 바탕으로 비즈니스 시스템과 민감한 데이터에 접근하는 AI 에이전트의 핵심 기반이 될 수 있다"며 "자바 27의 AI 개발 및 포스트 양자 암호화 관련 기능은 에이전틱 AI 시대의 애플리케이션 개발과 보안 대응을 지원할 것"이라고 평가했다. 오라클은 AI 및 데이터 처리 성능 향상을 위한 기능도 추가했다. 벡터 API는 분석, AI 추론, 과학 컴퓨팅 등에서 데이터 처리 성능을 높일 수 있도록 지원한다. 구조화된 동시성 기능은 다수의 병렬 작업을 안정적으로 관리할 수 있도록 해 AI 모델 호출과 데이터 검색, 오케스트레이션 작업을 보다 효율적으로 수행할 수 있게 한다. 개발 생산성과 코드 효율성을 높이는 기능도 포함됐다. 패턴 매칭과 기본형 처리 기능을 확장해 코드 표현력을 높였으며, 지연 상수 기능을 통해 애플리케이션 초기화 시점과 리소스 사용을 보다 세밀하게 제어할 수 있도록 했다. 성능 측면에서는 컴팩트 객체 헤더를 기본 활성화해 JVM 메모리 사용량을 줄였고, G1 가비지 컬렉터를 모든 환경의 기본값으로 적용해 운영 일관성을 높였다. 오라클은 차세대 자바 기능을 미리 체험할 수 있는 JDK 28 얼리 액세스(EA) 버전도 공개했다. JDK 28에는 프로젝트 발할라(Project Valhalla)의 초기 기능이 포함됐다. 프로젝트 발할라는 객체와 기본형 간의 성능 격차를 줄여 데이터 집약적 애플리케이션의 처리 효율을 높이는 것을 목표로 한다. 이와 함께 오라클은 자바 생태계 전반에 대한 업데이트도 발표했다. 클라우드 네이티브 마이크로서비스 프레임워크인 헬리돈 27은 가상 스레드 기반 아키텍처와 메시징 기능을 강화했으며, 자바FX 27은 맥OS 메탈 렌더링 지원과 접근성 개선을 통해 사용자 경험을 향상시켰다. 또한 FIPS 140-3 인증을 받은 오픈SSL 기반 암호화 모듈인 '오라클 지퍼 20'을 자바 인증 포트폴리오에 포함해 규제 환경에서의 자바 애플리케이션 배포를 지원한다. 조지 사브 오라클 자바 플랫폼 부문 수석 부사장 겸 오픈JDK 이사회 의장은 "자바 27은 엔터프라이즈 워크로드를 위한 안정적인 기반과 AI 및 포스트 양자 암호화 기능을 함께 제공한다"며 "장기 지원(LTS) 버전에도 관련 기능을 순차적으로 적용해 고객이 서비스 중단 없이 핵심 애플리케이션과 데이터를 보호할 수 있도록 지원할 계획"이라고 말했다.

2026.09.16 09:34남혁우 기자

[AI는 지금] 계정 만들고 전화번호 인증까지…메타, 왓츠앱 설정 AI에 맡긴다

메타가 기업용 왓츠앱을 구축할 때 필요한 반복적인 설정 작업을 인공지능(AI) 에이전트에 맡긴다. 개발자가 여러 관리 도구를 오가며 계정을 만들고 전화번호를 인증하던 과정을 AI와의 대화만으로 처리할 수 있게 했다. 15일(현지시간) 테크크런치에 따르면 메타는 AI 에이전트를 왓츠앱 비즈니스 플랫폼과 연결하는 '왓츠앱 비즈니스 툴스 MCP'를 공개했다. 클로드와 커서, 코덱스 등 AI 코딩 에이전트를 이용해 왓츠앱 비즈니스 메시징을 설정하고 관리할 수 있도록 지원한다. 기존에는 개발자가 개발자 콘솔과 메타 비즈니스 매니저, 응용프로그램인터페이스(API) 문서, 코드 편집기 등을 오가며 작업해야 했다. 앞으로는 원하는 작업을 AI 에이전트에 말로 설명하면 에이전트가 필요한 설정을 대신 수행한다. AI 에이전트는 기업의 왓츠앱 비즈니스 계정을 만들고 전화번호를 추가·인증하는 작업부터 클라우드 API 이용을 위한 번호 등록과 서비스 이용약관 상태 확인까지 처리한다. 메시지 작성과 점검에도 AI 에이전트를 활용할 수 있다. 기업이 필요한 메시지 형태를 설명하면 새로운 템플릿을 만들거나 기존 템플릿을 수정한다. 메시지와 웹훅이 제대로 작동하는지 시험하고 결제수단과 비즈니스 인증 상태 등 기존에는 문제가 발생해도 알아채기 어려웠던 항목도 확인할 수 있다. 이번 기능은 AI 에이전트가 외부 서비스와 연결돼 실제 작업을 수행할 수 있도록 하는 '모델 콘텍스트 프로토콜(MCP)'을 기반으로 한다. MCP 서버가 AI 코딩 에이전트와 왓츠앱 비즈니스 플랫폼 사이를 연결해 에이전트가 필요한 도구를 사용할 수 있도록 한다. 메타는 기존에도 광고 관리와 앱 설정 모니터링 등 자사 서비스를 AI 에이전트와 연결하는 MCP 서버를 제공해왔다. 이번에는 기업이 왓츠앱 비즈니스를 도입하는 과정까지 적용 범위를 넓혔다. 메타는 설정 과정에서 문제가 발생하면 자사의 또 다른 MCP 서버인 '메타 소셜 테크놀로지스 MCP'를 이용할 수 있다고 밝혔다. 이를 통해 AI 에이전트가 필요한 API 접점을 찾고 관련 문서를 검색하거나 오류 해결을 지원할 수 있다. 마크 저커버그 메타 최고경영자(CEO)는 지난 7월 실적 발표에서 "우리가 모두 여러 에이전트와 상호작용하는 미래로 나아가면서 왓츠앱과 다른 메시징 서비스가 점점 더 중요해질 것으로 생각한다"며 "곧 우리를 대신해 하루 24시간 일하며 목표 달성을 돕는 에이전트를 갖게 될 것"이라고 말했다.

2026.09.16 09:32김동원 기자

[인터뷰] "AI에서 누구도 소외되지 않게"…SKT, 일상 속 '실행형 AI' 만든다

SK텔레콤이 연말 선보일 '모두의 AI'를 챗GPT·제미나이처럼 답변 품질을 겨루는 범용 인공지능(AI)에 머물지 않고 병원 예약과 공공서비스 신청, 전화 대행까지 직접 처리하는 '실행형 AI 에이전트'로 차별화한다. 앱 사용이 익숙하지 않은 시니어도 전화와 문자로 AI를 이용하도록 해 AI 확산 과정에서 생기는 디지털 소외도 줄인다는 구상이다. 김지훈 SK텔레콤 AI사업본부장은 지난 14일 서울 중구 SK-T타워에서 진행한 인터뷰에서 "글로벌 기업과 동일한 경쟁을 하지는 않으려고 한다"며 "한국 국민들이 기존 AI 서비스를 사용하면서 아쉬웠던 부분을 더 잘 채우는 데 집중하고 있다"고 말했다. 정부의 모두의 AI 사업이 본격화된 뒤 연말 서비스 출시까지 주어진 기간은 약 6개월이다. 이미 챗GPT와 제미나이 등 글로벌 AI가 일상에 자리 잡은 만큼 SK텔레콤은 짧은 기간 안에 국민 눈높이를 맞춰야 한다. 김 본부장은 SK텔레콤이 기존 AI 서비스를 운영하며 쌓은 경험을 활용하는 동시에 여러 국내 AI 모델을 시험하고 있다고 설명했다. 특정 모델 하나로 모든 질문을 처리하기보다 일반 대화와 추론, 문서 작성 등 과업에 따라 강점을 가진 모델을 연결하는 방식도 적용한다. 다만 글로벌 AI와 같은 영역에서 성능 경쟁만 벌이지는 않겠다는 입장이다. 딥리서치나 추론 기반 답변을 그대로 따라가기보다 한국형 콘텐츠와 공공정보를 보강하고 이용자의 요청을 실제 행동까지 연결하는 '실행형 AI'에서 차별화를 꾀한다. 답변 넘어 예약·신청까지…'실행형 AI' 앞세운다 SK텔레콤이 앞세운 차별점은 실행형 에이전트다. 이용자가 정보를 묻고 답을 받는 데서 끝나는 것이 아니라 AI에 과제를 맡기면 필요한 절차를 거쳐 실제 업무까지 마치는 형태다. 회사는 앞서 굿닥 응용프로그램인터페이스(API)를 연결해 병원을 검색하고 예약하는 프로토타입을 선보였다. 연말 서비스에는 병원 예약을 비롯해 일상에서 반복적으로 사용하는 기능 가운데 일부를 실제 실행하도록 구현한다. 컨소시엄 참여 기업뿐 아니라 별도로 업무협약(MOU)을 맺은 기업들과도 API 연결을 확대하고 있다. 김 본부장은 실행형 AI가 확산되려면 이용자가 원하는 업무를 폭넓게 처리할 수 있어야 한다고 봤다. 영화관 예약은 되지만 음식점 예약은 안 되는 식으로 기능이 끊기면 지속적인 이용으로 이어지기 어렵다는 판단이다. 전화 서비스는 크게 두 가지 방식으로 구현한다. 이용자가 전용 번호로 전화를 걸어 AI와 직접 대화하거나, 앱에서 정보를 찾던 중 확인이 필요한 내용을 에이전트에게 대신 전화해 알아봐 달라고 요청하는 형태다. 일례로 이용자가 야간 진료가 가능한 병원을 찾은 뒤 현재 대기 인원을 물으면 검색만으로는 확인하기 어려울 수 있다. 이때 AI가 "직접 전화해서 확인해 드릴까요?"라고 묻고 이용자가 동의하면 병원에 전화를 걸어 정보를 확인하는 식이다. 식당의 콜키지 비용이나 별도 룸 이용료, 공공시설 세부 이용 조건처럼 검색 결과에 잘 나오지 않는 정보도 같은 방식으로 확인할 수 있다. 반대로 처음부터 전화로 AI에 요청하는 경우에는 별도 앱 없이 통화만으로 서비스를 이용하는 '앱리스' 경험도 가능하다. SK텔레콤 가입자가 아니어도 전화 기반 서비스를 이용할 수 있다. 전용 전화번호를 활용해 KT와 LG유플러스 가입자까지 통신사 구분 없이 AI 에이전트에 접근할 수 있도록 할 방침이다. 서비스는 현재 기본적으로 무료 제공하는 방향을 검토하고 있다. 김 본부장은 "이용자가 AI와 통화하는 음성 처리 자체에 별도 비용을 부과할 계획은 없다"며 "기본 통화는 각 이용자의 요금제 범위에서 처리하는 방안을 고려 중"이라고 말했다. "AI에서 시니어 소외되지 않게"…전화·문자로 문턱 낮춘다 전화와 문자를 활용하는 데는 AI 확산 과정에서 생길 수 있는 디지털 격차를 줄이려는 의도도 담겼다. 김 본부장은 통신 서비스의 중심이 음성에서 데이터로, 다시 AI로 옮겨가는 과정에서 기존 이용자가 뒤처져서는 안 된다고 강조했다. 그는 "AI에서 오히려 소외되지 않게 하기 위해서 우리는 AI를 더 잘해야 된다고 생각한다"고 말했다. 새로운 기술에 이용자를 맞추기보다 이들이 익숙한 방식에 AI를 얹겠다는 접근이다. 스마트폰 앱 사용이 어려운 시니어에게 별도 앱 설치를 요구하기보다 전화로 AI를 불러 필요한 일을 맡길 수 있도록 할 방침이다. 택시 호출이 대표적인 사례다. 스마트폰 앱 이용에 익숙하지 않은 고령층이 전화로 택시를 요청하면 AI 에이전트가 호출까지 이어준다. SK텔레콤은 업무협약을 맺은 티머니모빌리티 등과 생활 밀착형 기능을 넓혀갈 방침이다. 현재 제공 중인 케어콜 서비스에는 거대언어모델(LLM)을 접목한다. 정해진 시나리오에 따라 정보를 주고받는 수준에서 벗어나 보다 자연스럽게 대화할 수 있도록 고도화하는 방향이다. "신청해야 받는 공공서비스"… AI가 먼저 찾아준다 공공서비스에서는 기존 정부24와 다른 이용 경험을 만드는 데 초점을 맞춘다. 이용자가 필요한 혜택을 이미 알고 찾아가 신청하는 방식에서 나아가 조건에 맞는 지원책을 AI가 먼저 찾아 알려주는 식이다. 청년 지원이나 복지 정책처럼 대상자가 조건을 충족하면서도 제도를 몰라 신청하지 못하는 사례를 줄이겠다는 취지다. 이용자가 대상일 가능성이 있으면 신청 가능한 사업을 안내하고 필요한 절차까지 연결한다. 이를 위해 정부와 공공 API 연계도 협의하고 있다. SK텔레콤이 이용자의 정보를 모두 직접 보유하지 않더라도 신원을 확인한 뒤 정부 시스템에서 지원 대상 여부를 판단하고 결과를 연결하는 구조다. 김 본부장은 행정안전부와 보건복지부 등 관계 부처와 필요한 공공 API를 놓고 논의가 이어지고 있다고 전했다. 이미 구축된 공공서비스를 국민이 더 쉽게 알고 이용하도록 만드는 데 초점을 맞추겠다는 설명이다. 개인정보 맡기는 AI…"실행 직전 다시 확인" SK텔레콤이 실행형 AI를 실현하기 위해선 반드시 넘어야 할 과제가 있다. 개인정보 보호다. AI 에이전트가 발전하면서 개인정보와 권한을 어디까지 넘길 지가 새로운 과제로 떠올랐다. 병원 예약이나 공공서비스를 넘어 결제·금융 등으로 범위가 확대되면 이용자가 AI를 얼마나 신뢰할지가 서비스 확산의 관건이 될 수 있다. SK텔레콤은 컨소시엄에 참여한 AI 보안기업과 사내 정보보안 조직이 함께 에이전트 보안 체계를 마련하고 있다고 밝혔다. 레드팀을 꾸려 외부 공격이나 서비스 실행 과정에서 발생할 수 있는 취약점을 사전에 점검하고 보완하고 있다고 설명했다. 안전장치는 AI가 실제 행동에 나설수록 강화한다. 단순히 정보를 알려줄 때와 달리 예약이나 결제처럼 이용자를 대신해 업무를 처리할 때는 실행 전에 이용자의 동의를 다시 받는 식이다. 결제에는 별도의 인증 체계도 필요하다. SK텔레콤은 컨소시엄에 참여한 하나카드·신한카드와 에이전트 결제 실증을 논의하고 있다. AI에 결제 정보를 계속 맡기는 대신 필요한 순간에만 사용할 수 있는 일회용 키를 발급하는 방식도 검토 대상이다. 예컨대 AI가 택시를 호출한 뒤 요금을 결제하거나 유료 증명서를 발급하려 할 때 곧바로 실행하는 대신 "결제를 진행할까요?", "이 결제수단을 사용할까요?"처럼 이용자에게 다시 묻는 구조다. 금전 거래처럼 민감도가 높은 영역은 처음부터 범위를 넓히지 않고 위험이 낮은 서비스부터 단계적으로 확대한다. 잘못된 답변이나 실행 오류가 발생했을 때 사업자와 기술 공급자, 이용자 가운데 누가 책임질지도 앞으로 풀어야 할 문제다. SK텔레콤은 현재로서는 책임 주체를 일률적으로 정하기보다 AI 오류가 실제 피해로 이어지는 것을 막는 데 먼저 초점을 맞추고 있다. 김 본부장은 "에이전트 기술 발전 속도와 비교하면 관련 가이드라인과 표준 논의는 아직 초기 단계"라며 "다른 사업자들과 함께 기준을 만들어갈 필요가 있다"고 말했다. MAU보다 '다시 쓰는가' 본다…10월 중순 비공개 베타 SK텔레콤은 올해 모두의 AI 월간활성이용자(MAU) 목표를 500만명, 내년에는 1000만명으로 잡았다. 다만 내부에서는 MAU 자체보다 이용자가 서비스를 다시 찾는지와 실제 요청을 끝까지 처리했는지를 더 중요한 지표로 삼고 있다. 김 본부장은 MAU를 '결과 지표'로 봤다. 대신 첫 이용 후 7일 안에 다시 서비스를 사용하는 재사용률과 이용자가 요청한 업무를 AI가 실제로 마쳤는지를 나타내는 '실행 완수율'을 주요 과정 지표로 관리한다. 서비스는 하나의 AI 모델에만 의존하지 않는다. SK텔레콤은 여러 국내 모델의 대화·추론·작성 능력을 비교해 이용자의 요청에 맞는 모델로 연결하는 오케스트레이션 기술을 적용하고 있다. 실제 시험에서도 한 모델이 모든 업무에서 가장 높은 성능을 보이지는 않았다. 자기소개서 작성은 문서 작성에 강한 모델로, 일상적인 대화는 멀티턴 대화 성능이 뛰어난 모델로 보내는 식으로 과업을 나눠 처리한다. 우선 국산 모델을 최대한 활용하되 품질을 확보하기 어려운 일부 영역에서는 외산 모델 활용도 검토한다. 출시 일정도 구체화했다. SK텔레콤은 10월 중순 일부 이용자를 대상으로 비공개 베타 서비스를 시작해 답변 품질과 사용성을 점검한 뒤 12월 정식 서비스를 내놓는다. 연말에는 범용 챗봇과 공공 AI 비서, 실제 업무를 처리하는 일부 실행형 에이전트를 함께 선보인다. 서비스는 앱과 전화·문자로 제공한다. 앱은 새로 개발하고 있으며 기존 에이닷과 어떤 관계를 가져갈지는 여러 방안을 놓고 내부 검토를 이어가고 있다. 김 본부장은 "결과적으로 연말에 얼마만큼 좋은 서비스를 내느냐가 정말 중요한 부분인 것 같다"며 "이를 위해 모든 역량을 모아 최선을 다할 것"이라고 말했다.

2026.09.16 09:01김동원 기자

AI 에이전트끼리 스테이블코인으로 결제하는 미래 '성큼'

인공지능(AI) 에이전트와 AI에이전트 간 스테이블코인으로 결제하는 날이 머지 않은 것으로 관측된다. 카카오페이는 15일 에이전틱 결제 기술에 관한 기술 검증(PoC)을 완료했다고 밝혔다. 이번 기술 검증에서 다른 기업과 차별화된 점은 구매뿐만 아니라 판매까지 모두 AI에이전트가 해냈다는 점이다. 이용자가 AI에이전트에게 구매 권한과 결제 한도 등을 설정한 지갑을 부여하면 스테이블코인을 활용해 결제를 진행한다. 여기에 판매자도 외부 AI에이전트에게 결제 요청을 받았을 때 스테이블코인 결제와 정산을 할 수 있도록 했다고 카카오페이 측은 설명했다. 특히 이 기능은 스테이블코인 결제·정산을 쓰는 판매자를 위한 부가적 수익이 될 수 있다고 카카오페이 측은 보고 있다. 다양한 데이터를 AI에이전트에 팔 수 있다는 것이다. 수익화 기능을 통한 판매·정산 내역은 카카오페이가 제공하는 전용 대시보드에서 확인할 수 있다. 기술 구현은 리눅스 재단이 발족한 'x402재단' 웹 결제 프로토콜을 기반으로 이뤄졌다. 구매자는 카카오페이 앱 사용자 경험 그대로 가져갈 수 있도록 구현했으며, 판매자는 수익화 기능을 설치하기만 하면 된다. 카카오페이는 국내 디지털 자산 규제 정책에 따라 사용자 보호 장치를 강화하며, 에이전틱 결제 상용화와 보급에 나설 계획이다. 카카오페이는 “에이전트끼리 거래하며 구매자와 판매자 간 편익을 높이는 양방향 에이전틱 커머스 기술적 기반을 마련했다"며 "카카오페이 결제 환경과 카카오뱅크 은행 시스템에서 스테이블코인 등 디지털 자산이 국내 초기 생태계에서 더 활발히 돌 수 있도록 인프라 구축을 이끌 것"이라고 말했다.

2026.09.15 14:32손희연 기자

베스핀글로벌, 업스테이지와 울산 공교육 AI에 국산 LLM 입힌다

베스핀글로벌이 국산 대규모언어모델(LLM)을 활용해 공교육 인공지능(AI) 서비스 고도화에 나선다. 학생이 학습 과정에 능동적으로 참여하는 AI 에이전트를 구축하고 향후 전국 교육청과 교육 관련 공공기관으로 적용 범위를 확대한다는 목표다. 베스핀글로벌은 업스테이지와 국산 LLM 및 에이전틱 AI 기술을 결합해 교육 AI 서비스를 고도화하고 이를 전국 시·도교육청과 교육 관련 공공기관으로 확대하기 위한 전략적 제휴를 체결했다고 15일 밝혔다. 첫 적용 대상은 울산교육청의 AI 교수학습 서비스 '우리 아이(AI)'다. 베스핀글로벌이 자체 '헬프나우 에이전틱 AI 플랫폼'을 기반으로 구축한 서비스로, 이번 협력을 통해 업스테이지의 국산 LLM을 결합한다. 기존에는 학생의 질문에 답변하는 방식이 중심이었다면 앞으로는 학생의 학습 과정과 맥락을 이해하고 다음 학습까지 연결하는 AI 학습 파트너로 서비스를 고도화할 계획이다. 양사는 역할을 나눠 교육 특화 AI 서비스를 구현할 방침이다. 업스테이지의 국산 LLM은 학생의 질문과 학습 맥락을 이해하고 추론하는 역할을 맡는다. 베스핀글로벌의 헬프나우 에이전틱 AI 플랫폼은 이를 교육 콘텐츠와 데이터, AI 에이전트와 연결해 실제 학습 서비스로 구현한다. 이를 통해 단순 질의응답을 넘어 학생별 학습 수준과 필요에 맞는 AI 서비스를 제공한다는 구상이다. AI가 학생 질문에 답하는 데 그치지 않고 학습 과정에서 필요한 정보와 서비스를 연결하며 다음 단계의 학습을 지원하는 방식이다. AI 에이전트 적용 범위도 넓힌다. 베스핀글로벌은 향후 과목별 학습을 비롯해 진로·진학, 독서, 외국어 등 영역별 AI 에이전트를 확대해 학생의 학습 전 과정을 지원하는 교육 AI 생태계를 구축할 계획이다. 울산교육청에서 확보한 공교육 AI 모델은 다른 지역으로 확산한다. 양사는 울산에서 검증한 서비스와 플랫폼 구조를 기반으로 전국 시·도교육청과 교육 관련 공공기관에서 공동으로 활용할 수 있는 에이전틱 AI 플랫폼 모델을 구축한다는 목표다. 베스핀글로벌은 이번 사업을 공공 AI 적용 영역을 행정 효율화에서 국민이 직접 이용하는 서비스로 확대하는 계기로 삼을 방침이다. 특히 학생과 교사가 실제 교육 과정에서 AI를 활용하도록 해 공교육 분야에서 에이전틱 AI 활용 사례를 확보한다는 구상이다. 업스테이지도 국산 LLM의 공공 활용 범위를 교육 분야로 확대한다. 양사는 국산 LLM과 에이전틱 AI 플랫폼을 결합해 특정 교육청에 국한되지 않고 전국 공교육 현장에서 활용할 수 있는 AI 서비스 구조를 확보할 계획이다. 허양호 베스핀글로벌 코리아 대표는 "울산 우리 아이는 공교육 AI가 행정 효율화를 넘어 학생의 학습 경험 자체를 변화시킬 수 있음을 보여주는 사례"라며 "이번 고도화를 시작으로 헬프나우 에이전틱 AI 플랫폼을 기반으로 전국 교육청이 활용할 수 있는 공교육 AI 플랫폼 모델을 만들어 나가겠다"고 말했다. 변재경 업스테이지 클라우드 사업부문 대표는 "국산 LLM 경쟁력은 국민 일상에서 실제 가치로 증명돼야 하며 공교육은 그 효용이 가장 넓게 전달될 수 있는 분야"라며 "베스핀글로벌의 에이전틱 AI 플랫폼 역량과 우리 국산 LLM을 결합해 대한민국 학생 누구나 자신의 학습 수준과 필요에 맞는 AI 학습 경험을 누릴 수 있도록 하겠다"고 밝혔다.

2026.09.15 14:15한정호 기자

질문 난이도 따라 LLM 골라 쓴다…라이너, 모델 API 출시

라이너가 질문 난이도에 따라 적합한 거대언어모델(LLM)을 자동 배정해 답변 품질을 유지하면서 토큰 비용을 50% 이상 줄이는 모델 응용 프로그램 인터페이스(API)를 출시했다. 라이너는 AI 오케스트레이션 솔루션 '라이너 모델 API'를 출시했다고 15일 밝혔다. 기존에는 답변 품질을 높이기 위해 모든 질문을 고가의 프런티어급 모델로 처리하는 경우가 많았다. 하지만 질문마다 난이도가 다른 만큼 간단한 질의까지 고성능 모델로 처리하면 불필요한 비용이 발생할 수 있다. 라이너는 자체 AI 서비스를 운영하며 축적한 모델 평가 경험을 정밀 오케스트레이션 기술에 활용했다. 앞서 회사는 라이너 검색, 라이너 스콜라, 라이너 라이트, 라이너 파이낸스 등 다양한 AI 에이전트 제품을 운영하며 서로 다른 LLM 성능을 다각도로 비교·검증해왔다. 라이너의 실사용 환경 자체 데이터 평가 결과, 고성능 모델로 배정된 질의 비중은 약 43%로 나타났다. 코딩과 수학, 복합 추론이 필요한 고난도 질의는 상위 모델을 적용하고 나머지 57%의 일반 질의에는 효율적인 모델을 배정해 비용 절감 효과를 높였다. 이 과정에서 라이너는 실제 이용자의 다양한 질의 패턴을 반영하기 위해 비식별 처리한 대표 질의 데이터셋도 구축했다. 일상적인 탐색부터 업무 처리와 학술 연구까지 다양한 이용 패턴을 분석해 모델 배정 알고리즘을 최적화했다. 라이너 모델 API는 기존 API를 교체하는 방식으로 적용할 수 있도록 설계됐다. 기업이 새로운 LLM이 나올 때마다 모델별 성능과 비용을 직접 비교하고 교체해야 하는 부담도 줄이는 것을 목표로 한다. 김진우 라이너 대표는 "모든 질문을 상위 모델로만 처리하는 방식은 간단한 계산에 매번 슈퍼컴퓨터를 동원하는 것과 같다"며 "끊임없이 쏟아지는 신규 모델 성능과 단가를 개발사가 매번 검증하고 교체해야 하는 번거로움을 라이너 모델 API가 해결할 것”이라고 말했다. 이어 "기업들이 비용 부담과 모델 선택의 피로감에서 벗어나 핵심 업무 혁신에만 몰입할 수 있는 환경을 만들겠다"고 부연했다.

2026.09.15 11:45이나연 기자

AI가 결제 직전까지 알아서, 마지막 승인은 문자메시지로

AI 에이전트가 상품 주문이나 예약, 결제 직전까지 이용자를 대신해 업무를 처리하고 마지막 실행 여부는 문자메시지를 통해 이용자가 직접 결정하는 방식이 국제 표준화 논의에 오른다. AI가 실제 행동까지 수행하는 단계로 발전하면서 중요한 거래에는 AI와 분리된 이용자 확인 절차가 필요하다는 취지다. SK텔레콤은 15일부터 나흘간 을지로 T타워에서 세계이동통신사업자연합회(GSMA) RCS 그룹 대면 표준화 회의를 개최한다고 밝혔다. RCS는 스마트폰 기본 메시지 앱에서 사진과 동영상, 버튼 등을 활용할 수 있는 차세대 메시징 규격이다. 회의에는 AT&T, T모바일, 보다폰, 오렌지 등 글로벌 통신사와 애플, 구글, 삼성전자 등 단말·플랫폼 기업을 포함한 16개사 실무진과 GSMA 사무국 관계자 등 33명이 참석한다. RCS 기술 규격과 함께 AI 시대 메시징 서비스의 역할을 논의한다. 핵심 안건 가운데 하나는 SK텔레콤이 제안한 'RCS 기반 AI 에이전트 승인'이다. AI가 거래에 필요한 작업을 수행한 뒤 주문 내용과 결제 금액 등 주요 정보를 RCS로 보내 이용자가 최종 확인하도록 하는 방식이다. 예컨대 AI 에이전트가 이용자의 요청에 따라 상품을 찾아 결제 단계까지 진행하면 스마트폰 기본 문자 앱으로 상품 이미지와 가격, 승인 버튼이 포함된 메시지가 전달된다. 이용자가 내용을 살펴보고 승인해야 AI가 다음 단계로 넘어간다. 별도의 앱을 열 필요가 없으며 승인 요청과 결과도 문자 대화 목록에 남는다. SK텔레콤이 AI 서비스와 승인 채널을 분리하자고 제안한 배경에는 이용자 통제권 문제가 있다. AI 서비스 안에서 업무 수행부터 승인까지 이뤄질 경우 오작동이나 외부 조작이 발생했을 때 이용자가 이를 판단하기 어려울 수 있다. AI 에이전트마다 승인 방식이 달라지면 정상적인 요청인지를 구별하기 어렵다는 문제도 있다. RCS는 기업 인증 기능을 활용할 수 있다는 점이 차이점이다. 사전에 등록과 검증을 거친 기업만 메시지에 기업명과 로고를 표시할 수 있어 이용자가 승인 요청을 보낸 주체를 확인할 수 있다. 여기에 이미지와 버튼 등을 함께 표시할 수 있어 거래 내용을 확인한 뒤 같은 화면에서 승인 여부를 결정할 수 있다. 이번 회의에는 AI를 별도로 다루는 특별 세션도 마련됐다. SK텔레콤의 제안으로 17일 'AI와 메시징의 진화'를 주제로 글로벌 사업자들이 RCS와 AI 에이전트의 결합 방향을 논의한다. 이용자의 AI 통제권과 신뢰 확보를 비롯해 AI를 활용한 기업 등록 절차 개선, 비즈 메시징의 AI 기반 스팸 대응 등이 주요 의제다. SK텔레콤은 기존에도 RCS 관련 기능을 국제 표준에 제안해왔다. 지난해 5월 서울에서 열린 회의에서 제안한 메시지 서식 표현 기능은 올해 초 RCS 국제 표준인 'Universal Profile 4.0'에 반영됐다. 올해 회의에서는 논의 대상을 메시징 자체 기능에서 AI 에이전트와의 연계로 확대했다. 유경상 SK텔레콤 AI CIC장은 “이용자를 대신해 AI가 할 수 있는 일이 늘어날수록 이용자가 중요한 내용을 직접 확인하고 최종 결정하는 접점이 중요해진다”며 “메시징이 AI 에이전트와 이용자를 잇는 신뢰 기반의 채널로 발전할 수 있도록 글로벌 파트너들과 표준 논의를 구체화하겠다”고 말했다.

2026.09.15 11:44박수형 기자

플래티어 "AI 에이전트 전사 확산하려면 DX 운영 방식 버려야"

"기업 인공지능 전환(AX)이 파일럿 단계를 넘어 실제 업무로 확산하려면 기존 디지털 전환(DX)과 완전히 다른 평가·운영 체계를 갖춰야 합니다. AI 결과 정확성뿐 아니라 오류를 감지하고 통제할 수 있는 체계를 구축해야 할 것입니다." 이상훈 플래티어 대표는 15일 한국인공지능산업협회(AIIA) 정기 조찬포럼에서 기업 AX 도입 전략을 이같이 밝혔다. 이 대표는 AX가 기존 DX와 달리 확률적 소프트웨어(SW)라고 주장했다. 기존 SW는 같은 입력에 같은 결과를 내지만 AI는 동일한 입력에도 다른 결과를 생성할 수 있다는 이유에서다. 이에 기존 SW와 같은 방식으로 성능과 안정성을 판단하기 어렵다는 설명이다. 이 대표는 이런 문제가 여러 AI 에이전트를 기업 내부 시스템과 연결할수록 커진다고 봤다. 에이전트가 전사적자원관리(ERP)나 고객관계관리(CRM) 등 기존 시스템을 호출하는 과정에서 비용과 지연이 누적되고 오류가 다른 업무로 전파되거나 결과의 일관성이 떨어질 수 있다고 지적했다. 그는 특히 에이전트와 기존 시스템을 연결하는 도구 호출 과정을 주요 AX 실패 이유로 꼽았다. 존재하지 않는 필드나 형식으로 응용프로그램인터페이스(API)를 호출하는 파라미터 환각부터 응답 지연에 따른 타임아웃 누적과 권한 범위 오류, 잘못된 도구 선택 등이 발생할 수 있을 것으로 내다봤다. 실제 플래티어가 구축한 고객사 품질보증(QA) 판독 에이전트도 품질 문제로 실제 업무 적용이 보류된 바 있다. 해당 에이전트는 케어라벨과 시험성적서, 상품기술서와 수입신고필증을 비교해 자동 판독하도록 개발됐지만 확률적으로 결과를 생성하는 AI를 기존 SW처럼 적용한 것이 근본적인 문제로 분석됐다. 이 대표는 이를 해결하려면 에이전트 용도에 따라 목표와 핵심성과지표(KPI)를 별도로 설정해야 한다고 제안했다. 판독·분류형과 생성형·실행·자동화형과 대화·상담형을 구분하고 정확도 하나가 아닌 업무 특성에 맞는 평가 기준을 적용해야 한다는 것이다. 그는 사람 개입이 필요한 기준도 사전에 정해야 한다고 주장했다. 플래티어는 QA 판독 에이전트 사례에서 정확도가 일정 기준을 충족하더라도 신뢰도가 80% 미만인 결과는 사람이 다시 검토하도록 하는 방식인 '휴먼 인 더 루프' 체계를 예시로 제시했다. 이 대표는 AI 에이전트를 실제 업무에 적용하기 전 단계별 검증 절차도 필요하다고 봤다. 이는 에이전트의 목적과 책임자를 정하는 등록·범위 설정부터 보안·규제 심사와 성능·비용·안전성 테스트, 운영 준비·롤백까지 4단계 게이트를 거쳐 실제 배포 여부를 판단하는 방식이다. 그는 거버넌스가 AI를 구축한 뒤 추가하는 기능이 아니라 설계 단계부터 포함해야 한다고 강조했다. 에이전트 권한을 정책으로 제한하고 민감정보를 차단하는 필터와 모든 판단·도구 호출을 기록하는 감사 로그, 이상 발생 시 시스템을 중단하는 '킬 스위치' 등을 갖춰야 한다는 설명이다. 이 대표는 "기업은 AI 모델이 아니라 아키텍처로 오케스트레이션을 설계해야할 것"이라며 "반복성·재현성을 숫자로 증명하는 평가체계를 갖추는 것이 필요하다"고 강조했다.

2026.09.15 10:41김미정 기자

뉴로퓨전 밸리 AI, 금융 리서치 에이전트로 데이터-판단 간극 낮춘다

금융 특화 인공지능(AI) 플랫폼 '밸리 AI' 운영사 뉴로퓨전이 자사 플랫폼에 투자 분석과 금융 추론에 특화된 AI 에이전트 기능을 새롭게 탑재했다. 15일 회사에 따르면, 밸리 AI는 재무제표·시세·밸류에이션·공시·경제지표 등 정제된 금융 데이터를 기반으로 투자 리서치를 지원하는 플랫폼이다. 이번에 선보인 '투자 리서치 AI 에이전트'는 챗·워크플로우·리서치 데스크 등 3개 기능으로 구성된다. 대화형 리서치 기능인 챗은 화면 맥락을 이해해 기업 조사·재무제표 분석·현금흐름할인법(DCF) 및 상대가치평가 등 실시간 리서치를 수행하며 출처를 명확히 제시한다. 자동 리서치 기능인 워크플로우는 사전에 설정한 조건에 따라 시장을 모니터링하고 리포트와 알림을 제공하며, 리서치 데스크는 분석 결과를 차트·지표·해설로 시각화해 최신 상태로 연동한다. 해당 AI 에이전트에는 530개 이상의 데이터 파이프라인과 금융 특화 MCP 107개, 사내 전문가가 검증한 분석 스킬 30종이 적용됐다. 지난 7월 자체 구축한 84개 금융 평가 항목을 비교한 결과, 금융 질의 분석 정확도 95.2%를 기록해 범용 AI 모델(78.6%) 대비 우수한 성능을 입증했다. 아울러 답변 처리 시간을 59.6% 단축하고 토큰 소비량을 25.7% 절감했다. 올해 1월 정식 출시된 밸리 AI는 유료 구독자 1만 명과 무료 회원 3만 명 이상을 확보했으며, 회사는 향후 사용자 간 분석 내용을 공유·재사용할 수 있는 마켓플레이스를 구축할 계획이다. 최한철 뉴로퓨전 대표는 “지난 40년간 소수 기관 투자자의 전유물이던 정제된 금융 데이터와 고도화된 분석 기능을 누구나 손쉽게 활용하도록 만드는 것이 뉴로퓨전의 목표”라며 “금융 특화 AI 에이전트를 통해 데이터를 보는 것과 판단하는 것 사이의 간극을 줄이고, 투자자가 판단의 주도권을 유지하면서 리서치 생산성을 높일 수 있도록 지원하겠다”고 말했다.

2026.09.15 08:38백봉삼 기자

LG디스플레이, 전임직원 AI 전문가로 키운다

LG디스플레이가 비(非) 개발자 임직원이 직접 현업에서 부딪히는 문제를 AI를 통해 해결하는 'AX 스쿼드' 활동을 강화한다. LG디스플레이는 'AX 스쿼드(SQUAD)'를 앞세워 전사 인공지능 전환(AI TRANSFORMATION, 이하AX)에 속도를 낸다고 13일 밝혔다. 'AX 스쿼드'는 각 사업부의 실무자가 실제 업무 중 부딪히는 문제나 반복 업무를 직접 AI 과제로 수립하고 AI 도구를 통해 해결 방안을 개발하는 실행 중심의 전사 프로젝트다. 일반 사무직을 포함한 개발 및 생산 등 전임직원이 AI를 활용하여 과제를 해결해 나갈 수 있도록 전문성을 갖춘 AX 그룹 내 AI 전문가가 코치로 참여해 지원한다. LG디스플레이의 'AX 스쿼드'는 현업의 문제를 가장 정확하게 파악하고 있는 실무자와의 AI 도구에 익숙한 전문가와의 협업이 핵심이다. 현업의 실무자는 AX 그룹 소속의 AI 전문가의 코칭을 통해 활용도와 실행 가능성이 높은 결과물을 만들게 된다. 'AX 스쿼드'는 현업의 실무자가 AI 를 활용해 직접 개선안을 구현하는 과정에서 AI 활용 역량이 현장에 내재화되고 성공 사례가 조직 전반의 AX 확산으로 이어질 전망이다. 실제 성과도 나타나고 있다. LG디스플레이 전 조직이 AX스쿼드에 참여하는 가운데 누적 과제수만 450여 건에 이른다. 제조 영역에서는 불량 분류 간편화 프로그램, 개발 영역에서는 광학 시뮬레이션 도구, 인사영역에서는 구성원 설문 시스템 등 190여 건의 AX 과제를 자동화했다. AX스쿼드를 통해 임직원들이 개발한 애플리케이션은 LG디스플레이의 사내 앱 마켓인 'HI-D 에이전트 허브'에 공유되어 임직원이면 누구나 간편하게 다운로드 할 수 있다. 'HI-D 에이전트 허브' 역시 임직원이 직접 개발한 플랫폼이다. LG디스플레이는 지난해부터 모든 임직원을 대상으로 바이브 코딩 등이 포함된 AX 교육과정을 진행해왔다. 동시에 보안이 중요한 내부 데이터를 활용해야 되는 만큼 외부의 바이브 코딩 툴을 이용할 수 없다는 어려움을 해결하기 위해 사내 바이브 코딩 에이전트 'HI-D 코드(CODE)'를 구축하며 AX 전환을 지속적으로 준비해왔다. LG디스플레이는 지난해부터 본격적으로 AX 전환을 선언하고 기술 중심 회사의 근간이 되는 제조/개발 조직에 AX 적용을 우선 추진하고 있다. 올해 하반기부터는 구매/공급망, 고객지원, 재무/경영관리, 영업/마케팅 등 비 제조/개발 부문까지 AX 전환을 적극 확대하고 있다. LG디스플레이 관계자는 “AX 스쿼드는 단순한 AI 사용자 역할에 머물던 임직원들이 과제 수립부터 실행까지 직접 참여하는 전사적 AI 혁신 추진 체계”라며 “전 임직원이 참여하는 업무 혁신과 AI 내재화를 통해 기술 중심 회사로의 전환을 가속화해 나가겠다”고 밝혔다.

2026.09.13 10:00장경윤 기자

"앱 설치 없이 포털·쇼핑서 바로 쓴다"…KT, 대국민 AI '이음' 승부수

KT가 전 국민을 위한 인공지능(AI) 챗봇·에이전트 '이음'을 검색·쇼핑·부동산 등 일상적인 생활 서비스 속으로 확산한다. 범용 검색이나 대화만으로는 챗GPT 등 빅테크 AI에 익숙해진 이용자를 유인하기 어렵다는 판단에서 자체 플랫폼을 먼저 구축하고 이를 기존 서비스에 심는 '양방향 AI' 전략을 추진한다. 이진형 KT AX사업본부장은 지난 11일 열린 '모두의 AI' 온라인 설명회에서 "새로운 AI 서비스를 만들고 이를 기존 서비스와 연결해 접점을 넓히겠다"며 "이용자 상황과 생애주기에 맞춰 필요한 서비스를 먼저 제안하는 개인화에 집중할 것"이라고 밝혔다. 과학기술정보통신부가 추진하는 모두의 AI는 대국민 AI 챗봇·에이전트 개발 프로젝트로, 누구나 비용 부담 없이 쉽게 AI를 활용할 수 있는 기반을 마련하기 위한 사업이다. KT는 SK텔레콤, 카카오와 더불어 모두의 AI 주관사로 선정됐다. AI 서비스 연결 넘어 '개인화'로 차별화 이음은 독립 플랫폼으로 작동되는 만큼 초기 이용자 확보가 과제다. KT 컨소시엄은 이음 자체는 PC·모바일에서 단일 서비스로 제공하되 '이음 인사이드' 전략으로 다음·다나와·무신사·직방 등에 AI를 연결한다. 이음 인사이드는 소프트웨어 개발 키트(SDK) 형태의 연동 수단을 통해 여러 서비스에 적용할 수 있다. 서비스 화면에는 '버블 버튼' 형태로 이음을 호출할 수 있다. KT는 이를 포털 다음과 컨소시엄 참여 기업 서비스, KT 지니TV 등으로 확대할 계획이다. 참여 기업들의 서비스 접점은 합산 6000만 이상에 달한다. 공공 서비스 신청·알림이나 예약·결제 등 핵심 에이전트 기능은 각 컨소시엄 간 차별화가 제한적일 수 있다. 정부가 얼마나 많은 공공 서비스 응용 프로그램 인터페이스(API)를 개방하느냐에 따라 구현 가능한 기능이 달라지기 때문이다. KT가 개인 탭과 공공 탭을 별도로 두고 개인화된 서비스 경험을 경쟁 우위로 내세운 것도 그래서다. KT 컨소시엄은 연령·거주지역·생애주기 등에 맞춰 받을 수 있는 공공 혜택을 알려주고 대화형으로 신청·발급 절차까지 이음 앱과 웹 내에서 지원한다는 구상이다. 다만 정부가 관련 API를 개방하지 않은 서비스는 에이전트가 직접 처리하기 어려워 정부24 등 기존 채널로 이동해야 한다. 이 본부장은 "컨소시엄 참여사인 솔트룩스의 공공 백엔드 역량도 장점"이라며 "솔트룩스가 국민비서 등을 구축해 온 경험을 바탕으로 공공 정보와 API를 안정적으로 연계할 것"이라고 부연했다. 일반 서비스에서는 API 개방 여부에 따른 제약을 상대적으로 줄일 수 있도록 깊은 연동을 추진한다. 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP) 연동을 넘어 데이터베이스(DB)까지 연결해 이용자 요청에 따라 실제 상품 데이터를 가져오고 비교·추천하는 식이다. 예를 들어 이용자가 다나와에서 창문형 에어컨을 검색한 뒤 이음을 호출하면 설치 환경과 같은 조건을 추가로 질문하고 실제 판매 제품을 비교해 구매까지 이어지도록 한다. 다음에서는 검색 맥락을 바탕으로 금융·메일·카페 등 다른 서비스 정보까지 연결하는 방식이 가능하다. 메모리를 활용한 개인화도 이음이 강조하는 기능 중 하나다. 이음은 이용자 관심사와 이전 대화·검색 맥락 등을 기억해 같은 질문에 일률적으로 답하는 대신 개인별 정보를 제공한다. 직방의 경우 관심 아파트와 관련해 새로운 실거래가나 매물 정보를 먼저 알려준다. 멀티모델에 GPU·NPU까지…'토큰 팩토리'로 효율화 이음 서비스는 KT의 AI 운영 플랫폼 '토큰 팩토리'를 중심으로 국산 AI 모델, 그래픽처리장치(GPU)와 리벨리온 신경망처리장치(NPU) 등 AI 반도체, 래블업과 베슬AI의 인프라 최적화 기술을 결합한다. AI 모델로는 업스테이지 '솔라', 모티프테크놀로지스 '모티프', 솔트룩스 '루시아', NC AI '바르코', KT '믿음' 등이 활용된다. KT는 솔라를 주력 모델로 하면서도 작업 특성에 따라 모델을 라우팅한다는 계획이다. 이 본부장은 "솔라는 에이전트의 툴 호출과 추론 등에 활용하고 긴 문맥은 모티프, 3차원(3D)·음향은 NC AI, 멀티모달과 국산 반도체 활용에는 KT 모델을 활용한다"고 말했다. 토큰 팩토리는 사용자가 입력한 프롬프트 처리와 응답 생성을 분리해 각 단계에 최적화된 자원을 할당하면서 분당 토큰 처리량(TPM)을 31%가량 높일 방침이다. 다양한 프롬프트 압축 기술로 입력 토큰을 최대 80%까지 줄여 GPU 활용도 역시 높인다. 향후 GPU 확보량이 서비스 운영 성능과 직결되는 만큼 트래픽 증가에도 대비한다. KT는 정부 지원 GPU 외에도 자체 GPU를 추가 확보할 예정이다. 트래픽이 급증하면 서비스 이용량을 조절하거나 KT와 컨소시엄이 보유한 GPU 클러스터로 전환하는 체계를 마련한다. 이 본부장은 "토큰 팩토리는 AI 서비스 운영 비용을 낮춘다"며 "정부 GPU 100장을 지원받는다고 가정할 때 효율화 기술로 121장 수준의 효과를 낼 수 있다"고 강조했다. 그러면서 "절감된 비용을 생태계 기업이 크레딧이나 토큰 등 각자의 수익모델로 활용하는 방안도 검토하겠다"고 덧붙였다. 별도 앱 한계, 기존 서비스 접점으로 넘는다 이음을 앞세운 서비스 수익화는 당장 이용자에게 직접 요금을 받는 방식보다는 생태계 확장에 초점을 맞춘다. 서비스 내 크레딧과 토큰 형태의 모델을 활용하거나 전문 업무용 AI 에이전트를 유료화하는 방안 등을 검토하고 있다. 정부가 향후 대국민 유료 AI 서비스를 허용할 경우 프리미엄 에이전트를 별도로 제공하는 방안도 열어뒀다. KT는 영농과 창업 등 더 많은 영역을 아우르기 위해 새로운 AI 모델과 서비스 기업의 참여도 확대할 예정이다. 현재 국내 주요 금융·호텔·식당 예약 분야의 기업들이 참여 의사를 밝힌 상태다. 오는 12월 정식 출시 이후에도 파트너를 지속적으로 늘릴 계획이다. 서비스 전반의 보안에 대해서는 AI 사업을 담당하는 별도 보안 조직을 두고 컨소시엄 차원의 보안 체계를 공유 및 강화하겠다는 입장이다. 개인정보보호와 관련해서는 정부와 다른 컨소시엄, 개인정보보호위원회와 함께 정보 안정성을 위한 태스크포스(TF)를 운영할 계획이다. 기존 계정을 활용해 별도의 복잡한 계정을 새로 만드는 것도 최소화한다는 방침이다. 이 본부장은 "이음 인사이드를 통한 개방형 AI 생태계 조성으로 국민의 일상을 함께하는 것은 물론 다양한 서비스 접점을 통해 디지털 소외계층까지 포용하는 대국민 AI 서비스를 선보일 것"이라고 강조했다. 이어 "국내 최고 수준의 멀티모델과 KT 역량이 응축된 토큰팩토리를 바탕으로 빠르고 정확하며 안정적인 최적의 AI 서비스를 제공하도록 최선을 다하겠다"고 덧붙였다.

2026.09.13 09:00이나연 기자

AI 에이전트 표준 선점 나선 중국…NIA "한국도 대응 필요"

중국 정부가 서로 다른 인공지능(AI) 에이전트를 통합 연결하기 위한 국가표준 구축에 나섰다. 에이전트 신원 확인부터 검색과 협업·외부 도구 호출까지 표준화해 향후 AI 에이전트 시장 기술 주도권을 확보하려는 전략이다. 11일 한국지능정보사회진흥원(NIA)이 발간한 '중국 AI 에이전트 상호 운용 표준화 전략 분석' 보고서에 따르면 중국은 지난 6월 AI 에이전트 상호 연결 국가표준 시리즈 'GB/Z 185-2026'을 발표했다. 중국전자표준화연구소와 화웨이·알리바바클라우드·샤오미 등 70여개 주요 기업이 표준 개발에 참여했다. 이번 표준은 개발사와 플랫폼이 다른 AI 에이전트도 공통 규칙에 따라 서로를 확인하고 업무를 주고받도록 하는 데 초점을 맞췄다. 제각기 다른 통신 방식과 인증 체계를 맞추는 데 드는 비용을 줄이고 에이전트 간 협업 효율을 높이기 위해 마련됐다. 표준은 전체 구조와 식별 코드·신원 인증·기능 등록·검색·상호작용·외부 도구 호출 등 7개 영역으로 구성됐다. 각 에이전트에 고유 식별 코드를 부여하고 보유 기능을 등록한 뒤 업무에 적합한 에이전트를 찾아 연결하는 전 과정을 규정한다. 중국은 자체 개발한 '에이전트 상호연결 프로토콜(AIP)'을 국가표준으로 확산하고 있다. 시중에 활용되고 있는 구글 '에이전트 투 에이전트(A2A)'는 에이전트 간 통신과 협업을 지원하고 앤트로픽 '모델 콘텍스트 프로토콜(MCP)'는 에이전트와 외부 도구·데이터를 연결한다. 중국은 여기서 더 나아가 신원 인증과 검색·협업·도구 호출까지 하나의 체계로 통합하려는 것이다. 중국 정부는 관련 정책도 단계적으로 마련하고 있다. 지난 5월 에이전트의 행동과 권한·안전 원칙을 담은 실시 의견을 발표한 데 이어 6월에는 기술표준을 제정하고 7월에는 에이전트 연결을 뒷받침할 인터넷 인프라 정책을 내놨다. 중국은 에이전트마다 디지털 신원을 부여하고 자격 증명과 접근 권한을 관리할 계획이다. 에이전트 연결에 필요한 인터넷 주소 자원도 공급해 하나의 애플리케이션 안에서만 작동하던 에이전트를 네트워크 기반 협업 체계로 확장할 방침이다. NIA는 중국의 에이전트 상호운용 규격이 국제표준으로 굳어지기 전에 한국도 대비책을 마련해야 한다고 봤다. 국내 산업 특성을 국제표준에 반영할 수 있도록 관련 논의에 적극 참여하고 안전과 기술표준·네트워크 인프라를 담당할 기관의 역할을 명확하게 나눌 필요가 있다는 제언이다. 배고은 NIA 인공지능정책실 미래전략팀 선임연구원은 "구글과 앤트로픽 등이 개발한 민간 프로토콜과 호환되면서 국내 신원 인증과 개인정보 보호 체계에도 연계할 수 있는 표준을 마련해야 한다"며 "제조·의료·교육 등 산업별 에이전트를 각각 개발하더라도 안전과 권한관리 같은 공통 요소에는 일관된 지침을 적용할 필요가 있다"고 강조했다.

2026.09.11 15:43김미정 기자

[송호철 칼럼] AI 동료는 기업의 새로운 자산이 될 수 있을까

기업에서 수십 명, 수백 명의 AI 동료가 실제로 일하기 시작한다면 무엇이 기업의 경쟁력이 될까? 처음에는 같은 파운데이션 모델과 비슷한 에이전트 프레임워크를 사용할 수도 있다. 그러나 1년, 3년이 지나면 차이를 만드는 것은 모델 자체가 아니라 AI가 기업 안에서 실제로 일하면서 축적한 지식, 기술, 업무 흐름과 경험일 가능성이 크다. 같은 AI로 시작해도 다른 동료가 된다 신입사원이 실제 프로젝트와 고객, 문제를 경험하면서 서로 다른 전문가가 되듯 AI 동료도 실제 업무를 반복하면서 달라질 수 있다. 구매 담당 AI라면 구매규정과 ERP 사용법에서 시작해 공급업체의 특성, 계약 위험요소, 추가 검토가 필요한 상황, 법무와 재무 협업 시점 등을 익힐 수 있다. 새로운 규정, 시스템, 기술과 각본이 계속 추가되면 AI도 '경력'을 갖기 시작한다. 기업의 AI 자산은 모델만이 아니다 파운데이션 모델의 경쟁력은 중요하지만 새로운 모델과 오픈웨이트 모델이 빠르게 등장하면서 선택지는 넓어지고 있다. 멀티 모델 환경도 자연스러워질 수 있다. 기업에 장기적으로 축적되는 자산 중 하나는 기업 고유의 AI 직원이 될 수 있다. 회사의 업무규정과 지식, 기술, 도구, 검증된 업무 흐름과 각본, 사람과 AI의 협업방식, 실제 업무에서 얻은 경험은 범용 모델이 처음부터 알고 있는 것이 아니라 기업이 업무를 수행하면서 만들어가는 자산이다. 소프트웨어를 사는 것에서 AI 직원을 '채용'하는 것으로 AI 에이전트가 실제 업무 결과를 만들어내기 시작하면 기업의 구매 기준도 달라질 수 있다. 시장정보 분석팀, 영업팀, 법무팀, 재무팀, 전략기획팀처럼 특정 역할을 수행하는 AI 직원을 도입하는 방식이다. 이때 중요한 질문은 'AI 기능이 몇 개 들어 있는가?'가 아니라 '이 AI 직원에게 어떤 업무를 맡길 수있는가?', '우리 조직에 들어오면 얼마나 빠르게 업무를 배울 수 있는가?', '어떤 결과를 만들어 내는가?'가 될 수 있다. AI Workforce에도 HR이 필요해진다 AI 직원에게도 역할과 조직을 부여하고, 지식과 기술을 학습시키고, 도구를 지급하고, 성과를 평가하고, 규정 변경을 교육해야 한다. 잘못된 판단을 반복하면 수정하고 필요하면 역할을 바꾸거나 업무를 중단시켜야 한다. 이는 사람을 관리하는 HR과 소프트웨어를 관리하는 IT의 중간에 가까운 AI 직원 관리란 새로운 영역을 만들 수 있다. 사람의 조직과 AI 조직은 함께 설계돼야 한다 기업의 목표는 사람을 AI로 최대한 많이 대체하는 것이 아니라 어떤 일은 AI가 더 잘하고 어떤 일은 사람이 더 잘하는지 구분해 역할을 재설계하는 것이어야 한다. AI가 조사하고 분석하고 실행하고, 중요한 순간에는 사람에게 보고하며, 사람은 판단하고 승인하고, 승인된 결과를 AI가 다시 실행하는 구조가 가능하다. 사람 한 명이 여러 AI 동료와 하나의 팀을 이루어 지금보다 훨씬 큰 일을 수행하게 되는 것이다. AI 네이티브 엔터프라이즈의 경쟁력은 시간이 만들 것이다 기업 A와 B가 오늘 똑같은 AI 모델을 도입해도, 한 회사는 질문과 문서작성에만 쓰고 다른 회사는 AI에게 실제 역할과 업무를 맡긴다면 시간이 흐른 뒤 역량은 달라질 수 있다. 실제 업무를 수행하는 AI는 기술을 배우고 회사의 지식을 이해하며 여러 시스템 사용법과 사람과의 협업 업무 방식을 발전시킨다. 수년 뒤에는 수많은 업무 기술과 검증된 업무 방식, 회사 고유의 지식과 경험을 가진 AI 직원이 존재할 수 있다. 이 차이는 새로운 모델 하나를 도입한다고 하루아침에 따라잡기 어렵다. AI 네이티브 엔터프라이즈 시대의 경쟁력은 기술 도입 시점의 차이보다 축적된 시간의 차이에서 만들어질 가능성이 있다. 이제 기업은 AI를 '사용'하는 것을 넘어 '키워야' 한다 앞으로 기업은 '어떤 AI 모델을 도입할 것인가?', '어떤 업무를 자동화할 것인가?'뿐 아니라 '우리 회사는 어떤 AI 동료를 만들고 키울 것인가?'를 질문해야 한다. AI를 사용하는 것은 오늘 시작할 수 있지만 뛰어난 AI 직원을 만드는 데는 시간이 필요하다. 좋은 동료를 확보하고, 좋은 환경에서 일하게 하고, 끊임없이 배우고 성장하게 만드는 오래된 경영의 원칙이 AI 시대에도 중요할 수 있다. 다만 이제 그 동료 중 일부가 사람이 아닐 뿐이다. 앞으로 기업의 경쟁력을 설명할 때 우리는 '이 회사에는 얼마나 뛰어난 AI 동료들이 함께 일하고 있는가?'란 질문을 하게 될지도 모른다.

2026.09.11 13:49송호철 컬럼니스트

AI의 '뱅크런 버튼'…인간이 누르기도 전에 끝난다

지난 2010년 5월 6일 오후. 뉴욕 증시가 단 5분 만에 1000포인트 가까이 폭락하며 1조 달러 자산이 공중분해 됐습니다. 역사상 최초 알고리즘 발작이라 불리는 '플래시 크래시(Flash Crash)'입니다. 당시 고빈도매매(HFT) 프로그램이 밀리초(ms) 단위로 매도 주문을 추종하며 폭락이 도미노처럼 확산됐습니다. 16년이 지난 2026년 현재, 이보다 수천배는 더 빠르고 치명적인 리스크 임계점에 도달해 있습니다. 바로 인공지능(AI) 에이전트의 자율적 초고속 뱅크런입니다. 인간의 뇌가 위기를 인지하고 마우스를 움직여 '거래 정지' 버튼을 누르는 데 걸리는 시간은 아무리 빨라도 1~2초입니다. 반면 24시간 끊김없이 작동하는 온체인 생태계에서 수만 개 AI 에이전트가 동시에 패닉에 빠지는 시간은 마이크로초(μs) 단위에 불과합니다. 인간의 서킷 브레이커가 작동하기도 전에 시장이 완전히 바닥날 수 있습니다. 기계 패닉, 인간 인지 속도 초월 그동안 AI 에이전트가 자율적으로 최저가 환율을 찾고, 청구서 없이 0.1원 단위 초미세 결제를 집행하는 기술만 논해왔습니다. 하지만 자율성이 극대화된 경제 주체가 수만 개 동시 구동될 때 리스크 전이 속도 또한 인간의 상식을 파괴합니다. 전통 금융 시장의 서킷 브레이커는 '인간의 시간'에 맞춰져 있습니다. 비정상적인 폭락이 감지되면 거래소 컴퓨터가 경보를 울리고, 인간 관리자가 상황을 판단한 뒤 시스템을 정지시킵니다. 온체인 디파이(DeFi) 프로토콜 역시 마찬가지입니다. 하이퍼네이티브 같은 보안 봇이 멤풀을 감시하다가 이상 징후를 포착하면, 거버넌스 위원들이 멀티시그 지갑의 열쇠를 모아 비상 정지 컨트랙트를 실행합니다. 이 과정에 최소 수초에서 수분이 소요됩니다. 문제는 AI 에이전트 눈에는 이 몇 초의 시간이 영원에 가깝다는 점입니다. 만약 특정 원화 스테이블코인의 담보 예치 은행에 이상이 생겼다는 가짜 오라클 데이터 피드가 입력되거나, 스마트 컨트랙트의 마이너 버그가 온체인에 노출되는 순간, 자금줄을 쥐고 있던 AI 에이전트 'A'는 즉각 리스크 관리 프로토콜에 따라 보유 자산을 전액 매도합니다. 이 트랜잭션이 블록에 기록되는 순간 온체인 유동성 풀의 균형이 깨지며 가격 슬리피지가 발생합니다. 이를 실시간 모니터링하던 AI 에이전트 'B', 'C', 'D'는 알고리즘에 설정된 손절매(Stop-loss) 라인을 통과하게 되고, 마이크로초 단위로 연쇄 투매를 집행합니다. 인간 리스크 관리자가 커피 한 모금을 마시기 위해 컵을 드는 사이에 스테이블코인의 페깅이 무너지고 뱅크런이 종료되는 것입니다. 무수한 AI, 동일 데이터 활용 원인...공격 취약 AI 에이전트 뱅크런이 기존 단순 고빈도매매 알고리즘 폭락보다 훨씬 위험한 이유는 기계가 '컨텍스트(맥락)'를 읽고 판단한다는 점에 있습니다. 2010년 HFT 프로그램은 단순히 호가창 거래량과 가격 변동 수치만을 보고 기계적으로 반응했습니다. 반면 지금의 에이전트는 언론 기사, 미국 연방준비제도 의장의 연설 텍스트 스크랩, SNS 여론, 온체인 데이터 오라클을 종합적으로 분석해 자율적인 투자 결정을 내립니다. 만약 악의적인 공격자가 특정 스테이블코인 준비금 금고가 해킹당했다는 정교한 가짜 뉴스를 생성하고, 이를 AI 에이전트들이 주로 크롤링하는 온체인 데이터 인프라에 주입했다고 가정해봅시다. 기계는 인간이 팩트체크를 시작하기도 전에 "확률적 리스크가 99%를 초과했다"고 결론짓고 탈출구를 향해 질주합니다. 인터넷에 연결된 무수한 지능형 기계가 동일한 데이터 소스를 바라보며 한 방향으로 쏠릴 때 발생하는 '초고속 집단 패닉'이 '에이전틱 블랙 스완(Agentic Black Swan)'의 구조적 실체입니다. 인간개입 배제, 자율 통제 규칙 만들어야 인간의 손이 닿지 않는 마이크로 초의 폭주를 어떻게 제어할 수 있을까요? 해답은 인간 관리자 개입을 배제하고 지갑 자체와 스마트 컨트랙트 계정 레이어 내부에 '자율 통제 규칙'을 하드코딩하는 것입니다. 계정 추상화(EIP-4337) 기술이 단순한 사용자 경험 개선을 넘어 리스크 관리의 핵심 인프라로 격상되는 지점입니다. 비코노미(Biconomy), 세이프, 제로디브(ZeroDev) 등 현대적인 온체인 지갑 아키텍처는 스마트 컨트랙트 내부에 다음과 같은 이중 자율 방어선을 구축할 수 있습니다. 먼저 시간당 거래량을 제한하는 프로그래밍입니다. AI 에이전트 지갑에 '1분간 누적 지출액은 전체 자산의 최대 5%를 초과할 수 없다'는 규칙을 컨트랙트 레벨에서 강제합니다. AI가 전액 매도 트랜잭션을 날리더라도 지갑 자체가 이를 거부해 집단 투매 속도를 강제로 '인간의 시간'으로 지연할 수 있습니다. 오라클 회로 차단기를 내장하는 방안도 있습니다. 지갑이 솔버 네트워크와 상호작용할 때 가격 데이터 단기 변동폭이 ±10%를 초과하면, 세션 키 서명 권한을 스마트 컨트랙트가 온체인에서 즉시 잠금 처리합니다. AI 손발을 묶어 사태가 파악될 때까지 자금을 안전하게 보존하는 구조입니다. 한국형 자율 리스크 통제망 설계해야 미국의 지니어스액트 통과와 코인베이스 에이전틱 월렛 소프트웨어개발키트(SDK) 출시 이후, 글로벌 자율 결제 인프라는 무서운 속도로 USDC 기반 달러화 루트를 밟아가고 있습니다. 만약 국내 핀테크 인프라와 AI 빌더가 '초고속 뱅크런 리스크'에 대한 선제적인 아키텍처 방어 메커니즘을 갖추지 못한다면, 금융당국은 규제 봉쇄라는 악수를 둘 수밖에 없습니다. 리스크가 두려워 문을 닫아버리는 촌극이 벌어지는 것입니다. 스테이블코인 정산망(Ezys)이 추구하는 진정한 가치는 단순히 빠른 환전이 아닙니다. 원화 스테이블코인 유동성 풀에 AI 에이전트가 진입할 때 화이트리스트 검증과 실시간 사후 행동 제재(슬래싱)를 오프체인 모니터링 봇과 온체인 스마트 컨트랙트로 유기적으로 엮어내는 '한국형 자율 리스크 통제망'을 설계하는 데 있습니다. 위험을 제어할 수 있다는 기술적 자신감이 확립될 때 비로소 제도권 금융기관과 규제당국이 기업 가상자산 계좌와 원화 스테이블코인 발행 고속도로를 열어줄 수 있기 때문입니다. 기계 폭주를 코드 레벨에서 완벽하게 통제할 수 있는 프레임워크를 선제적으로 구축해야 디지털금융 주권 싸움에서 승리할 수 있을 것입니다. *본 칼럼 내용은 본지 편집방향과 다를 수 있습니다. • 2025 ~ 현재: 저자 • 2023 ~ 현재: 수호아이오 사업 및 전략 고문 • 2018 ~ 2023: 람다256 대표이사 • 2016 ~ 2018: SK텔레콤 전무이사 (서비스 플랫폼) • 2008 ~ 2016: 삼성전자 무선사업부 상무이사 (삼성페이, 챗온)

2026.09.11 09:30박재현 컬럼니스트

레드햇, '레드햇 AI 3.5' 출시…AI 안전·비용 한곳서 관리

레드햇이 기업 인공지능(AI) 서비스를 안전하게 운영하고 성능과 비용을 실시간으로 관리할 수 있는 플랫폼을 내놨다. 레드햇은 하이브리드 클라우드 환경에서 기업용 AI 워크로드 안전성과 관측성을 강화한 '레드햇 AI 3.5'를 출시했다고 10일 밝혔다. 레드햇 AI 3.5는 '에벌허브'를 통해 AI 모델을 서비스에 적용하기 전에 안전성을 검증한다. 위험도에 따른 안전성 평가를 수행하고 규제 준수 여부를 확인할 수 있는 인증서도 생성한다. 새로운 관측성 대시보드는 AI 모델의 추론 상태와 그래픽처리장치(GPU) 사용률·성능 지표를 실시간으로 보여준다. 일반 사용자도 '쇼백' 대시보드에서 개인별 토큰 사용량을 확인할 수 있어 부서나 이용자별 AI 비용을 투명하게 관리할 수 있다. 레드햇은 AI 인프라 공유를 위한 멀티테넌시 기능도 강화했다. 공유 GPU 환경에서 업무 우선순위에 따라 연산 자원을 배분하며 조직별로 전용 클러스터 제어 환경을 제공해 데이터와 워크로드를 분리하는 식이다. 이 플랫폼은 보안 수준이 높은 기업을 위해 가상머신 단위 격리 기능도 지원한다. 인프라 제공업체는 여러 조직의 AI 환경을 하나의 관리 지점에서 운영하고 업데이트할 수 있다. 이를 통해 각 조직에 독립된 실행 환경 조성이 가능하다. 레드햇은 레드햇 AI 3.5에 기업용 AI 에이전트 개발 기능도 확대했다. '오토RAG'는 기업 내부 데이터 저장소를 AI 에이전트와 연결한다. 다국어 문서 처리와 대화형 테스트 및 문맥 기반 검색도 지원한다. 사용자는 시각화된 파이프라인에서 검색증강생성(RAG) 구성을 점검한 뒤 배포할 수 있다. 이 플랫폼은 코드 검토와 문서 처리·정보 조사 등 기업에서 자주 사용하는 업무를 위한 에이전트 템플릿도 제공한다. 배포 후에는 '추론 시점 확장' 기능이 질문의 복잡도에 맞춰 연산 자원을 조절해 GPU 비용을 줄인다. 조 페르난데스 레드햇 AI 사업부 부사장 겸 총괄 매니저는 "우리는 레드햇 AI 3.5를 통해 IT 리더들이 하이브리드 클라우드 전반에서 AI를 안전하고 통제되며 책임성 있는 엔터프라이즈 AI 아키텍처로 운영하는 데 필요한 운영 제어력과 검증 가능한 신뢰성 및 에이전틱 기반을 제공할 것"이라고 말했다.

2026.09.10 15:06김미정 기자

'모두의AI' 결과 이후…AI결제 생태계 만들어진다

과학기술정보통신부가 '모두의 인공지능(AI)' 프로젝트에 SK텔레콤과 카카오, KT 컨소시엄을 선정한 가운데, 컨소시엄에 속한 기업들이 속속 세부 계획을 실행에 나서고 있다. SK텔레콤 컨소시엄에 속한 신한카드는 AI 결제 표준 수립 프로젝트를 진행한다고 10일 밝혔다. AI 에이전트가 상품 추천부터 구매까지 수행하는 '에이전트 페이(Agent Pay)'의 표준 규격을 SK텔레콤과 함께 만든다는 부연이다. AI 에이전트와 대화를 나눈 후 앱에서 나가지 않아도 결제까지 가능하도록 한다는 것이다. 특히 신한카드는 AI가 사용자를 대행해 결제를 실행할 때 나올 수 있느 보안 리스크 등을 예방하는데 집중한다. AI 오작동이나 챗봇 해킹으로 인한 부정 결제 시도를 실시간 이상거래탐지시스템(FDS)을 통해 감지할 예정이다. 또 에이전트의 오구매나 시스템 오류로 인한 보상 및 분쟁 해결 체계도 만든다. 신한카드 관계자는 “AI가 결제 주체로 참여하는 에이전틱 커머스 시대에 카드사의 역할은 더욱 막중해질 것”이라며, “SK텔레콤과의 협업을 통해 대한민국 AI 결제의 표준을 수립하고, 고객이 안심하고 이용할 수 있는 차세대 금융 생태계를 만들어 가겠다”고 말했다.

2026.09.10 10:35손희연 기자

[ZD SW 투데이] 엔코아, 메타샵 AI GS인증 1등급 획득 外

지디넷코리아가 소프트웨어(SW) 업계의 다양한 소식을 한 눈에 볼 수 있는 'ZD SW 투데이'를 새롭게 마련했습니다. SW뿐 아니라 클라우드, 보안, 인공지능(AI) 등 여러 분야에서 활발히 활동하고 있는 기업들의 소식을 담은 만큼 좀 더 쉽고 편하게 이슈를 확인해 보시기 바랍니다. [편집자주] ◆엔코아, '메타샵 AI' GS인증 1등급 획득 엔코아의 데이터 거버넌스 자동화 솔루션 메타샵 AI(META# AI)가 한국정보통신기술협회(TTA)로부터 굿소프트웨어(GS) 인증 1등급을 획득했다. 메타샵 AI는 엔코아의 데이터 관리 및 데이터 거버넌스 구축 경험을 기반으로 개발한 AI 기반 데이터 거버넌스 자동화 솔루션이다. 기업이 보유한 데이터베이스(DB), 업무 문서, 소스코드, 메타데이터 등을 분석해 데이터 표준화와 모델 현행화 과정을 자동화함으로써 데이터 품질 향상과 데이터 관리 효율화를 지원한다. 엔코아는 메타샵 AI를 통해 기업의 데이터 표준과 메타데이터를 효율적으로 관리하고 AI가 활용 가능한 고품질 데이터인 AI 레디 데이터 기반 제공과 지속 관리를 지원한다. ◆락플레이스, 리얼 서밋 2026서 AX 통합 솔루션 소개 락플레이스는 서울 강남구 코엑스에서 열린 '리얼 서밋 2026'에서 기업의 AI 전환(AX)에 필요한 인프라, 데이터, 플랫폼, 클라우드, 자동화, 운영 서비스를 하나로 연결한 통합 솔루션을 소개했다. 락플레이스가 제시한 '원 락플레이스(One RockPLACE)'는 고객사의 기존 IT 환경과 사업 요구를 바탕으로 컨설팅과 설계부터 구축, 전환, 기술 지원, 운영, 최적화에 이르기까지 기업 AX 전 과정에 필요한 기술과 서비스를 제공한다. 또한 각 사업 영역의 역량을 유기적으로 연계해 AI 서비스 구축 이후 안정적인 운영까지 지원한다는 방침이다. ◆플리토, 대한산업안전협회와 MOU 체결 플리토가 대한산업안전협회(KISA)와 외국인 근로자 산업재해 예방을 위한 AI 기반 다국어 통번역 지원 업무 협약(MOU)을 체결했다. 이번 협약은 대한산업안전협회가 보유한 산업안전보건 교육·기술 역량과 플리토의 AI 기반 다국어 통번역 기술력을 결합해 산업안전보건 정보의 정확한 다국어 전달 체계를 구축하고자 추진됐다. 양사는 ▲외국인 근로자 안전보건교육을 위한 실시간 다국어 통번역 지원 체계 구축 ▲산업안전보건 분야 전문 용어 다국어 DB 구축 및 지속적 품질 관리 ▲산업안전 AI 전산관리 솔루션 내 실시간 통번역 API 연동 ▲정부·지방자치단체 지원사업 공동 참여 및 성과 확산 등 주요 분야에서 협력한다. ◆와이즈넛, '와이즈 에이전트 랩스' 조달 등록 와이즈넛의 올인원 AI 에이전트 제작 도구 '와이즈 에이전트 랩스(WISE Agent Labs)가 조달청 디지털서비스몰에 등록됐다. 와이즈 에이전트 랩스는 AI 에이전트 제작을 위한 올인원 도구다. AI 에이전트의 개발과 운영 환경이 분산되어 있던 기존 방식과 달리, 설계·개발부터 학습, 검증, 배포, 운영관리, 개선에 이르는 전 과정을 단일 환경에서 수행할 수 있는 것이 특징이다. 이번 등록으로 정부부처 및 공공기관은 복잡한 계약 절차 없이 와이즈 에이전트 랩스를 직접 구매할 수 있게 됐다. 각 기관별 필요에 맞는 AI 에이전트를 직접 설계∙제작할 수 있는 환경까지 조달 채널로 제공한다. ◆디토닉, 과기정통부 '우수 전문연구사업자' 지정 디토닉이 과학기술정보통신부(이하 과기정통부)가 지정하는 '2026년도 우수 전문연구사업자' 주문연구 분야에 최종 지정됐다. 과기부는 연구개발 및 고객지향 서비스 역량 등을 종합적으로 평가해 매년 우수 전문연구사업자를 선정한다. 디토닉은 산업별 특성과 고객의 업무 방식을 연구해 각 현장에 필요한 기술과 서비스를 맞춤형으로 제공할 수 있는 전문성을 인정받았다. ◆토마토시스템, 리얼 서밋 2026에서 엑스빌더6 아이젠 선보여 토마토시스템은 서울 코엑스에서 열린 리얼 서밋 2026에 파트너사로 참가해 AI 기반 UI·UX 개발 플랫폼 '엑스빌더6 아이젠(eXBuilder6 AIGen)'을 선보였다. 토마토시스템은 이번 행사에서 엑스빌더6 아이젠의 기능과 실제 개발 과정을 시연했다. 부스를 찾은 기업 관계자와 개발자들을 대상으로 자연어 요구사항이 실제 UI 화면과 소스코드로 구현되는 과정을 선보이며, AI를 활용한 새로운 개발 방식과 기업 시스템 적용 가능성을 보였다. ◆한국미래기술교육연구원, 'AI/로봇 기반 R&D 자동화와 SDL 구축 전략' 세미나 개최 한국미래기술교육연구원은 오는 15일 여의도 FKI 컨퍼런스센터에서 'AI/로봇 기반 R&D 자동화와 자율실험실(SDL) 구축 전략' 세미나를 개최한다. 이번 세미나는 인공지능과 로봇, 자동화 기술을 결합한 AI 자율실험실이 연구개발(R&D)의 새로운 패러다임으로 부상하는 가운데, 산업별 구축 전략과 실증 사례를 중심으로 기업의 활용 방안을 살펴보기 위해 마련됐다.

2026.09.09 16:50남혁우 기자

검색만 하던 AI는 끝…공공 현장 파고든 에이전트

인공지능(AI)이 정보 검색이나 문서 작성 도구를 넘어 실제 업무 과정에 직접 개입하는 사례가 공공 영역에서도 늘고 있다. 폐쇄망과 민감정보, AI 환각 등 제약을 고려하되, 반복적인 작업과 정보 처리 부담을 줄이는 방향으로 업무 단위에 AI를 연결하는 모습이다. 코난테크놀로지가 9일 서울 서초구 엘타워에서 개최한 '코난 AI 서밋 2026'에서는 발전·법률 현장의 AI 에이전트 적용·도입 사례가 공유됐다. 한국서부발전은 발전 현장에서 반복적으로 발생하는 정보 검색과 문서 작성, 설비 인수인계, 안전관리 등의 업무에 AI를 적용하고 있다. 지난해 8월부터 개발한 발전사 최초의 사내 생성형 AI 에이전트 '위피봇'은 지난 6월 정식 출시됐다. 위피봇은 100만 건에 달하는 내부 자료를 기반으로 업무 지원 범위를 넓혔다. 발전설비 관리 시스템과 연계해 작업 전 안전대책을 작성하고 고장 속보와 설비 관련 정보를 요약해 교대근무자에게 제공한다. 현장 사진과 표준작업절차서(SOP)를 활용한 위험성 평가와 안전점검도 지원한다. 폐쇄망 환경에서 발생하는 제약은 외부 AI 연계와 에이전트 활용으로 보완했다. 최신 정보가 필요한 경우 구글 제미나이와 연계하고, PC 기반 에이전트를 통해 CSV 데이터를 분석하거나 코드를 작성·실행하도록 했다. 코드 실행 중 오류가 발생하면 다시 시도하는 방식으로 데이터 분석 업무에도 에이전트 기술을 적용했다. AI를 실제 발전 현장에 적용하는 과정에서는 발전소마다 사용하는 고유 용어와 업무 맥락을 AI가 정확하게 이해하는 것이 핵심이다. 범용 AI가 일반적인 문맥에서는 정보를 잘 처리해도 특정 설비와 업무에서만 쓰이는 용어를 잘못 해석하면 결과 정확도가 떨어질 수 있어서다. 장승규 한국서부발전 AX추진부 부장은 "발전소만 쓰는 용어를 AI가 이해하지 못해 다른 식으로 해석하고 결과를 요약하는 경우도 있었다"며 "이같은 경험을 바탕으로 AI를 다른 업무에도 결합할 것"이라고 말했다. 대법원은 방대한 사건 기록과 법령·판례를 검토하는 데 걸리는 시간과 복잡해지는 재판 업무를 지원하기 위해 지난해 7월부터 AI 시스템을 구축하고 있다. 오는 2028년까지 재판 업무 전주기를 지원하는 AI 환경으로 단계적 고도화를 이어갈 계획이다. 대법원이 재판지원 AI에서 가장 중요하게 보는 것은 정확성과 신뢰성이다. 법률 분야에서는 AI가 생성한 그럴듯한 오답이 실제 판단에 영향을 줄 수 있다. 민감한 사건정보와 개인정보를 보호하기 위해 온프레미스 폐쇄망에서 시스템을 운영하고 검증된 법률정보를 기반으로 답변을 생성하면서 관련 근거도 확인할 수 있도록 설계했다. 법령·판례·사건 간 관계를 온톨로지(Ontology·지식 지도)로 구조화하는 작업도 진행하고 있다. 정보를 저장하는 데 그치지 않고 법률정보 간 관계를 연결해 필요한 정보를 정확하게 검색하고 검증하기 위한 것이다. 향후 사건 기록과 쟁점 분석, 법률 해석, 서면 작성 지원 등으로 활용 범위도 확대할 계획이다. 대법원 역시 에이전트 도입 자체보다 실제 재판 업무에서 AI 답변을 얼마나 정확하고 신뢰할 수 있게 만들 것인지에 집중한다. 검색 결과 적합도를 판단해 필요할 경우 검색어를 재구성하거나 재검색하고, 충분한 근거가 없으면 답변을 중단하는 등 AI 검색과 답변 과정을 통제하는 구조가 필요하다는 설명이다. 대법원 법원행정처 관계자는 "에이전트를 도입하는 것 자체가 목적은 아니었다"며 "AI가 더 정확한 검색과 신뢰할 수 있는 답변을 하도록 고민하다 보니 에이전트 기술과 온톨로지를 적용하게 됐다"고 말했다.

2026.09.09 13:32이나연 기자

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