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허블, AI 뉴스 에이전트 '탭뷰 AI' 지스타 2026서 공개

모바일 콘텐츠 기업 허블이 이용자의 뉴스 소비 성향에 맞춰 정보의 깊이를 조절하는 AI 뉴스 에이전트 '탭뷰 AI'를 선보인다. 22일 회사에 따르면, 탭뷰 AI는 별도의 앱 설치나 회원가입 절차 없이 기존 제휴 앱 안에서 곧바로 구동되는 인앱 서비스다. 이용자의 개인정보를 수집하지 않고 접속 앱·시간대·지역 정보만으로 소비 성향을 정밀 추정해 맞춤형 뉴스를 제공한다. 특히 화면 스크롤에 따라 정보의 깊이가 단계적으로 심화되는 단일 인터페이스를 갖췄다. 홈 피드의 '유저 맞춤 제목'과 한 줄짜리 '이슈 타임라인'을 필두로, 기사 속 이미지를 모은 '시각 자료 모아보기', 핵심을 세 문장으로 압축한 '3줄 요약', 상황·원인·영향·대응과 입장별 체크포인트를 분석하는 심층 'AI 전문 리포트'까지 5가지 기능을 수직으로 배치했다. 이를 통해 제목만 훑는 독자부터 30초 내 요약을 원하는 독자, 심층 맥락을 파악하려는 독자까지 모드 전환 없이 스크롤만으로 원하는 깊이의 뉴스를 소비할 수 있다. 허블은 기존 모바일 브라우저 광고 플랫폼 '허블뷰'의 SDK가 탑재된 100여개 제휴 앱망을 바탕으로 '탭뷰 AI' SDK를 순차 적용하고 파트너십을 확장할 방침이다. 이를 통해 광고주는 정밀한 타깃팅 기반의 ROI·ROAS 성과를 거두고, 언론사는 다양한 포맷의 맞춤 기사 유통과 타임라인을 통한 과거 기사 재소비 효과를 얻을 수 있다. 2026년 경기도 AI 멤버십 선정 및 서울시립대학교 인공지능학과와의 산학협력으로 AI 기술력을 고도화해온 허블은 향후 언론사별 콘텐츠 모듈화와 독립형 AI 에이전트 앱 출시를 단계적으로 추진한다. 허블은 11월 19일부터 21일까지 부산 벡스코에서 열리는 '지스타 2026' B2B 전시관에서 탭뷰 AI를 최초로 공개한다. 황고연 허블 대표는 “누구나 같은 길이의 기사를 읽을 필요는 없다”며 “짧은 요약에서 멈추든, 사건 전체를 분석하든 각자 필요한 수준의 정보를 얻는 경험이 탭뷰 AI의 핵심”이라고 말했다. 황수환 허블 본부장은 “허블뷰를 통해 구축한 100여 개 제휴 앱과 300만 명 규모의 이용자 기반이 탭뷰 AI의 사업 출발점”이라며 “기존 파트너 앱에 AI 뉴스 기능을 순차 도입하고 신규 제휴를 넓혀 500만 이용자 기반으로 확장하겠다”고 설명했다. 이어 “언론사별 콘텐츠 모듈화로 앱사와 언론사의 유통 협력을 강화하고, 독립형 AI 에이전트 앱까지 사업을 발전시킬 계획”이라고 덧붙였다.

2026.10.22 21:50백봉삼 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

원더스랩, 생성형 엔진 최적화 솔루션 '원더GEO' 출시

AI 에이전트 전문 기업 원더스랩이 생성형 AI 검색 환경에 대응하기 위한 통합 GEO(생성형 엔진 최적화) 프로그램 '원더GEO'를 출시했다. 21일 회사에 따르면, 원더GEO는 챗GPT·제미나이·퍼플렉시티 등 생성형 AI 기반 검색 서비스에서 브랜드와 제품이 어떻게 인식되고 추천되는지 분석하고 최적화 전략 수립부터 실행, 성과 관리까지 통합 지원하는 솔루션이다. 최근 단순 노출 여부나 언급 빈도만 점검하는 일회성 진단이 실질적인 마케팅 개선으로 이어지지 못한다는 지적이 나오는 가운데, 원더스랩은 자체 AI 에이전트 기술을 접목해 브랜드 정보와 콘텐츠를 AI 검색 환경에 맞게 지속적으로 최적화하도록 설계했다. 원더GEO는 ▲브랜드별 GEO 현황 진단 ▲핵심 질문·키워드 기반 전략 수립 ▲홈페이지 AI 최적화 ▲AI 에이전트 기반 콘텐츠 생성·운영 ▲성과 재측정·개선 등 5단계로 체계화됐다. 진단 결과를 실제 콘텐츠 개선으로 즉시 연결하고, 최적화 전후의 검색 결과를 비교·분석해 후속 전략에 반영하는 구조다. 원더스랩은 정식 출시에 앞서 패션·화장품·이너뷰티·건강제품·법률 등 다양한 산업군을 대상으로 한국과 미국 시장에서 실전 GEO 프로젝트를 수행하며 유효성을 검증했다. 한의선 원더스랩 대표는 “현재 GEO 시장은 브랜드가 AI 검색에 얼마나 노출되는지 확인하는 진단 중심의 접근에서 벗어나, 실질적인 개선과 성과 관리로 발전해야 할 시점”이라며 “원더GEO는 원더스랩의 AI 에이전트 기술과 국내외 프로젝트 경험을 결합해 기업이 AI 검색 환경에서 브랜드 경쟁력을 지속적으로 높일 수 있도록 지원하는 통합 프로그램”이라고 말했다.

2026.10.21 21:32백봉삼 기자

아이티센글로벌, 멀티 AI 에이전트 시장 공략 강화…제품 품질 인증 확보

아이티센글로벌이 자체 개발한 인공지능(AI) 에이전트 관리 플랫폼 품질을 인정받으며 기업 AI 시장 공략에 속도를 낸다. 기업 내부에 도입된 여러 AI 에이전트를 통합 관리하고 데이터 주권과 AI 거버넌스 확보를 지원하는 기술을 앞세워 사업 영역을 확대한다는 목표다. 아이티센글로벌은 자체 개발 멀티 AI 에이전트 관리 플랫폼 '에이전트고 2026'이 한국화학융합시험연구원(KTR)으로부터 소프트웨어 품질인증(GS인증) 1등급을 획득했다고 21일 밝혔다. GS인증은 소프트웨어 기능 적합성과 성능 효율성, 사용성, 신뢰성, 보안성 등 주요 품질 요소를 종합 평가해 일정 기준을 충족한 제품에 부여하는 인증이다. 이번 인증으로 에이전트고 2026은 소프트웨어 품질과 제품 완성도를 검증받았다. 최근 기업들이 AI 에이전트를 업무에 도입하면서 개별 에이전트 성능뿐 아니라 여러 에이전트를 통합 관리하고 통제하는 역량이 중요해지고 있다. 특히 사내 데이터와 업무 시스템에 연결된 AI 에이전트가 늘면서 데이터 통제권과 일관된 운영 정책 확보가 주요 과제로 떠오르고 있다. 에이전트고 2026은 이러한 기업 환경에 대응하기 위해 개발된 멀티 AI 에이전트 관리 플랫폼이다. 기업 내부에서 활용하는 다양한 AI 에이전트를 사내 데이터 및 업무 시스템과 연결하고 단일 플랫폼에서 개발부터 운영, 통제까지 지원한다. 회사 측에 따르면 기업 구성원은 업무에 필요한 AI 에이전트 기능을 활용할 수 있으며 관리자는 조직 업무 환경과 운영 정책에 맞춰 에이전트를 관리할 수 있다. 이를 통해 개별 AI 에이전트를 운영하면서 발생하는 관리 부담을 줄이고 조직 차원의 통합 운영 체계를 구축하도록 돕는다. 데이터 주권과 AI 거버넌스 확보도 주요 특징이다. 기업이 내부 데이터에 대한 통제권을 유지하면서 AI 에이전트 운영 정책을 일관되게 적용할 수 있도록 지원한다. 현재 에이전트고 2026은 공공·제조·제약 등 다양한 산업 분야에 적용되고 있다. 아이티센글로벌은 산업별 업무 환경에서 축적한 적용 경험을 바탕으로 기업과 공공기관 AI 에이전트 도입·운영을 지원한다는 방침이다. 회사는 이번 GS인증 1등급 획득을 계기로 제품 신뢰도를 높이고 기존 산업 분야에서 확보한 고객 경험을 바탕으로 사업 영역을 확대할 계획이다. 아울러 다양한 기업 환경과 고객 요구에 대응할 수 있도록 플랫폼 기능을 지속 고도화하고 멀티 AI 에이전트 관리 시장에서 경쟁력을 강화한다는 목표다. 정승모 아이티센글로벌 AI이노베이션센터장은 "이번 GS인증 1등급 획득은 에이전트고 2026 소프트웨어 품질과 제품 완성도를 객관적으로 검증받았다는 점에서 의미가 크다"며 "공공·제조·제약 등 다양한 산업 분야에서 축적한 적용 경험과 기술 경쟁력을 바탕으로 기업이 데이터 주권과 AI 거버넌스를 확보하면서 AI 에이전트를 효과적으로 활용할 수 있도록 지원하고 사업 영역을 지속 확대해 나가겠다"고 말했다.

2026.10.21 14:05한정호 기자

아웃시스템즈 "AI 에이전트 운영 자신감 높지만 충돌 대응 준비 부족"

아웃시스템즈가 기업의 에이전틱 인공지능(AI) 도입 현황을 분석한 보고서를 발표했다. 기업 임원 상당수가 AI 에이전트를 관리할 역량을 갖췄다고 평가했지만, 에이전트 간 충돌을 해결할 준비가 됐다고 답한 비율은 26%에 그쳤다. AI 에이전트 활용이 개별 업무 자동화에서 여러 시스템과 프로세스를 연계하는 단계로 확대되면서, 실제 운영 환경에 적합한 관리 체계 마련이 과제로 떠올랐다. 아웃시스템즈는 CIO 다이브(CIO Dive), KPMG와 공동으로 작성한 '비즈니스 성과 창출을 위한 에이전틱 시스템으로의 전환(Engineering Business Outcomes: The Shift to Agentic systems)' 보고서에서 이 같은 조사 결과를 공개했다고 21일 밝혔다. 조사에 참여한 기업 임원의 82%는 AI 에이전트가 실제 운영 환경에 도입되더라도 관리·통합·모니터링 역량을 유지할 수 있다고 답했다. 그러나 AI 에이전트와 기존 시스템, 자동화된 워크플로우 사이에서 발생하는 충돌을 해결할 준비가 충분하다고 응답한 비율은 26%에 불과했다. 기업의 에이전틱 AI 도입 범위는 점차 넓어지고 있다. 응답자의 71%는 향후 5년 안에 애플리케이션이 여러 시스템과 팀, 비즈니스 프로세스에 걸친 업무를 조율하거나 복잡한 다단계 워크플로우를 지원할 것으로 전망했다. 개별 AI 에이전트의 성능뿐 아니라 여러 에이전트의 상호작용과 예외 상황까지 관리할 수 있는 운영 체계가 중요해지고 있다는 분석이다. 아웃시스템즈 최고정보책임자(CIO) 티아고 아제베도(Tiago Azevedo)는 "기업 임원의 82%는 AI 에이전트를 관리할 역량을 갖추고 있다고 답했지만, 에이전트 간 충돌을 해결할 수 있다고 응답한 비율은 26%에 불과했다. 이러한 격차를 줄이는 것이 핵심 과제"라며 "실제 기업 전반에 AI 에이전트를 도입하고 운영한 경험을 통해 안전성을 확보하려면 사후 점검보다 플랫폼 자체에 관리 체계를 마련하는 것이 중요하다"고 말했다. 이어 "AI 에이전트 운영 중에 정해진 정책과 기준을 적용할 수 있다면 기업은 시스템의 신뢰성을 매번 확인하기 위해 업무를 중단할 필요 없이 더욱 빠르게 운영할 수 있을 것"이라고 덧붙였다. 조사 결과 기업들은 AI 에이전트 관리에 기존 IT·보안·컴플라이언스 절차와 별도 검토 과정, 중앙집중식 정책 및 모니터링 체계 등을 활용하고 있었다. 응답자의 83%가 이 같은 관리 방식을 적용하고 있다고 답했다. 하지만 자동화된 관리 기능과 감사 기록, 공식적인 인적 검토 절차를 모두 갖춘 기업은 5%에 그쳤다. 기존 관리 체계를 AI 에이전트가 작동하는 환경 전반에 일관되게 적용할 수 있도록 개선해야 한다는 지적이다. 에이전틱 AI 운영 환경이 복잡해지면서 기업들이 고려하는 과제도 다양해졌다. 응답자의 74%는 기존 애플리케이션 및 시스템과의 통합을 주요 과제로 꼽았다. 시스템 전반에 걸쳐 AI 에이전트의 작업을 조율하는 오케스트레이션은 63%, 필요에 따라 AI 모델과 공급업체, 플랫폼을 변경할 수 있는 유연성은 62%로 나타났다. 보고서는 에이전틱 AI 도입 확대에 따라 개별 에이전트의 기능 검증을 넘어 시스템 전체의 신뢰성을 확인하는 작업이 중요해지고 있다고 분석했다. 응답자의 81%는 AI 플랫폼이나 도구를 선택할 때 에이전트 동작에 대한 테스트·평가·검증이 매우 중요하다고 답했다. 에이전트 간 상호작용과 예외 상황 처리, 작업 충돌 및 복구 기능까지 검증 범위를 넓혀야 한다는 설명이다. 기업 내부 데이터와 업무 맥락을 활용하는 역량도 주요 과제로 꼽혔다. 응답자의 35%는 데이터 일관성 유지와 컨텍스트 공유를 오케스트레이션의 주요 어려움으로 지목했다. 일반적인 AI 모델의 학습 정보에만 의존하기보다 기업 정책이 반영된 데이터와 애플리케이션 상태, 업무 프로세스를 바탕으로 에이전트가 작동해야 한다는 의미다. 기업들은 에이전틱 AI 도입 성과를 평가할 때 오류 감소를 가장 중시하는 것으로 나타났다. 응답자의 64%가 오류 감소를 주요 성과 지표로 꼽았으며, 규정 준수 및 위험 감소, 직원 생산성 향상, 비용 절감 등이 뒤를 이었다. 아시아태평양(APAC) 지역에서는 직원 생산성을 성과 지표로 활용하는 비율이 73%로 집계됐다. 유럽(52%)과 북미(45%)보다 높은 수준이다. 반면 전 세계 응답자 가운데 에이전틱 AI를 활용해 신제품·서비스 출시나 새로운 고객 경험 제공을 앞당겼다고 답한 비율은 12%에 그쳤다. 업무 효율 개선에 비해 새로운 사업 기회 창출 등 기업 전반의 혁신 효과는 아직 제한적이라는 분석이다. 아태 지역은 AI 에이전트 운영 준비 수준에서도 상대적으로 높은 수치를 보였다. 에이전트 간 충돌을 해결할 준비가 충분하다고 답한 비율은 39%로 유럽(29%)과 북미(18%)를 웃돌았다. 자동화된 관리 기능과 감사 기록, 인적 검토 절차를 모두 갖췄다고 답한 비율도 아태 지역은 14%로 유럽(3%)과 북미(2%)보다 높았다. 이번 조사에는 아태 지역 조사 대상국인 호주·인도·일본에서 209명이 참여했다. 마이클 하퍼 KPMG 매니징 디렉터는 "에이전틱 시스템의 신뢰성과 안정성은 개발 초기 단계부터 확보해야 하며, 사후 점검만으로는 충분하지 않다"며 "기존의 로그 기록과 절차 중심의 관리 체계는 정적인 소프트웨어를 위해 설계된 것으로, 변화하는 AI 환경에 대응하는 데 한계가 있다"고 말했다. 이어 "기업이 높은 자신감과 실제 운영 준비 수준 간의 격차를 해소하기 위해서는 정책을 코드로 구현하고, 시스템 운영 중에도 안전 기준을 적용할 수 있어야 한다"며 "이를 통해 기업은 전체 업무 프로세스의 보안과 신뢰성을 유지하면서 비즈니스 성과를 중심으로 혁신을 추진할 수 있을 것"이라고 강조했다.

2026.10.21 13:39남혁우 기자

해킹 위협에 AI로 맞선다…한진정보통신, 보안 사업 확대

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

2026.10.21 12:23한정호 기자

줌 "회의실 밖 나온 AI, 업무 영역 확장…운영 비용 65%↓"

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

2026.10.21 11:00김미정 기자

AWS "여행·항공 산업도 AI 에이전트 시대"

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

2026.10.21 11:00한정호 기자

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

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

2026.10.21 10:40장유미 기자

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

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

2026.10.21 09:34이나연 기자

AI 도입했더니 업무시간 90% 줄었다…산업별 AX 성과 가시화

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

2026.10.20 18:03한정호 기자

MS "해킹 안 당한 AI도 위험"…내부 에이전트 통제 강조

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

2026.10.20 17:45이나연 기자

AI가 일하고 사람은 감독…AWS가 짚은 기업 조직 변화

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

2026.10.20 17:20김동원 기자

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

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

2026.10.20 14:38김동원 기자

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

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

2026.10.20 14:09한정호 기자

씽킹AI "AI 도입해도 실적 제자리? 비즈니스 병목부터 풀어야"

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

2026.10.20 14:04이나연 기자

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