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'AI 에이전트'통합검색 결과 입니다. (418건)

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데이터이쿠, 대규모 AI 에이전트 통합 관리 플랫폼 출시

데이터이쿠가 대규모 인공지능(AI) 에이전트 구축과 운영을 돕는 솔루션을 출시해 안전한 AI 애플리케이션 운영 환경을 구축했다. 데이터이쿠는 AI에이전트 구축·운영을 위한 '데이터이쿠 AI 에이전트'를 출시했다고 28일 밝혔다. 데이터이쿠 AI 에이전트는 분석과 예측 모델을 통합한 AI 에이전트 기반 애플리케이션이다. 기업의 에이전트 대량 생성과 제어를 지원한다. 최근 1년 사이 생성형 AI와 AI 에이전트 활용이 빠르게 확산하고 있다. 실제 데이터이쿠 고객 20% 이상이 생성형 AI를 비즈니스와 데이터 워크플로에 통합한 것으로 나타났다. 고객당 1천건 넘는 활성 활용 사례를 가진 프로젝트도 다수 있다는 분석도 나왔다. 그러나 기업들의 급격한 도입 과정에서 통제되지 않은 에이전트 운영과 비효율적 아키텍처 문제가 발생하고 있다. 데이터이쿠는 이를 해결하기 위해 엔터프라이즈 환경에 맞춘 통합 제어와 관리 기능을 제공할 방침이다. 데이터이쿠 AI 에이전트는 신뢰할 수 있는 데이터 기반으로 작동하며 기존 운영 워크플로우와 유기적으로 통합된다. 다양한 AI 입력을 수용하고 기업 자산 수준으로 안전하게 관리할 수 있도록 설계됐다. 데이터이쿠는 비기술적 사용자를 위한 노코드 '비주얼 에이전트'와 개발자를 위한 풀코드 '코드 에이전트'를 동일 플랫폼 내에 제공한다. 이를 통해 생성 방식과 관계없이 중앙 통제 기능을 지원한다. 또 에이전트 툴을 중앙 검증하는 '관리형 에이전트 툴', 활용 사례를 통합 관리하는 '생성형 AI 레지스트리', 배포 전 리스크 점검을 위한 '위험 모니터링 승인' 기능도 제공한다. 데이터이쿠는 대규모 에이전트 오케스트레이션을 위해 '데이터이쿠 거대언어모델(LLM) 메시' 아키텍처도 구축했다. 이를 통해 고객사는 오픈AI, 앤트로픽, 미스트랄뿐 아니라 아마존 베드록, 마이크로소프트 애저, 구글 제미나이 같은 클라우드 서비스와 라마, 딥시크 같은 오픈소스 모델까지 통합 관리할 수 있다. 사용 기업은 '세이프가드'를 통해 보안 정책을 유연하게 설정할 수 있으며 '에이전트 커넥트'를 활용해 에이전트 접근과 요청 분배를 통합 관리할 수 있다. 데이터이쿠는 운영 중인 에이전트의 지속적인 최적화를 위해 '트레이스 익스플로러'로 의사결정과 입출력 흐름을 추적해 디버깅할 수 있게 했다. '퀄리티 가드'로 성능 검증과 테스트를 수행하고 '코스트 가드'를 통해 사용량과 예산을 관리할 수 있도록 지원한다. 데이터이쿠는 스노우플레이크와 데이터브릭스, 마이크로소프트, 아마존웹서비스, 구글 등 주요 데이터와 클라우드 플랫폼과도 연동해 AI 에이전트가 다양한 데이터 환경에서 원활히 작동하도록 했다. 플로리안 두에토 데이터이쿠 최고경영자(CEO)는 "AI는 원초적 기술이며 이제 기업들이 AI를 주도적으로 통제해야 할 때"라며 "우리는 분석과 모델, 에이전트를 통합 지원하는 유일한 플랫폼"이라고 밝혔다. 그러면서 "기업들은 에이전트를 탐색하는 초기 단계를 넘어 실제 운영 단계에 진입하고 있으며 이 과정에서 통합 거버넌스와 최적화의 중요성을 깨닫게 될 것"이라고 덧붙였다.

2025.04.28 15:27김미정

"AI 직원이 기업 조직도 바꿔…'에이전트 보스' 역할 중요"

"인공지능(AI) 에이전트가 기업 경영과 조직도까지 재설계하는 시대가 올 것입니다. 기업들은 AI 노동력을 고려해 비즈니스 전략을 수립하고 유연한 조직 모델을 구축할 것입니다. 앞으로 AI 에이전트와 인간의 역량을 구분할 수 있는 '에이전트 보스' 역할이 중요해질 것입니다." 한국마이크로소프트 오성미 모던 비즈니스 총괄은 28일 서울 광화문에서 기자간담회를 열고 연례 보고서 '2025 업무동향지표' 결과를 소개했다. 보고서를 통해 AI가 바꾼 업무 환경과 프론티어 기업을 설명하면서 AI 시대 변화에 대응할 로드맵을 제시했다. 이번 보고서는 한국을 포함한 30개국 3만1천명 근로자 대상 설문조사 결과와 마이크로소프트 365에서 수집된 수 조 건의 생산성 신호, 링크드인 노동과 채용 트렌드, AI 스타트업과 학계 전문가, 경제학자 의견을 취합해 제작됐다. 보고서는 '프론티어 기업'이라는 새 기업 유형이 등장하고 있다고 분석했다. 프론티어 기업은 'AI 네이티브 기업'이다. 인간과 AI 에이전트가 본격 협업하는 하이브리드팀 중심으로 운영되는 기업이다. 마이크로소프트는 2~5년 안에 다수 기업이 해당 방향으로 전환될 것으로 전망했다. 설문에 참여한 리더 81%는 '향후 12~18개월 내 기업 AI 전략에 에이전트를 광범위하게 통합할 것'이라고 기대했다. 전체 리더 중 24%는 '이미 전사 차원의 AI 도입이 이뤄졌다'고 응답했다. 보고서는 프론티어 기업이 인간과 AI의 협업 수준에 따라 세 단계로 진화했다고 봤다. 1단계에서는 AI가 반복적인 업무를 보조해 인간 효율을 높이는 형태다. 2단계에서는 에이전트가 팀의 동료로 합류해 사람 지시에 따라 구체적인 업무를 수행할 수 있다. 마지막 단계에서는 인간이 방향을 제시하면 에이전트가 전체 업무 흐름을 주도해 업무를 실행하고 인간은 필요할 때만 개입한다. "에이전트 보스가 AI 리더십 이끈다" 보고서는 AI 에이전트 활용이 본격화하면 '에이전트 보스 시대'가 열릴 것으로 전망했다. 에이전트 보스는 AI가 잘하는 일을 인식하고, AI에 특정 프로젝트나 업무를 적절히 분장할 수 있는 기업 임원을 말한다. 이들은 업무나 분야에 따른 인간과 AI 에이전트의 역량도 인지할 수 있어야 한다. 설문에 참여한 관리자 28%는 '인간과 AI로 구성된 하이브리드 팀을 이끌 담당자를 채용할 계획'이라고 응답했다. 이 중 32%는 '에이전트 설계와 개발, 최적화를 위해 12~18개월 내 AI 에이전트 전문가를 채용할 의향이 있다'고 답했다. 보고서는 AI 전략 수립·실행에서 리더 역할이 강조되고 있다고 설명했다. 에이전트 보스 마인드셋에 대한 조사도 이뤄졌다. 이를 에이전트에 대한 친숙도와 사용 빈도, 신뢰 수준, 시간 절감 효과, 관리 역할, 사고 파트너로서 활용, 경력 기여 가능성 등 7가지 항목으로 나눠 분석했다. 모든 지표에서 리더가 직원보다 높은 수치를 기록했다. 특히 기업 리더들은 향후 5년 내 팀 업무 범위에 ▲AI를 활용한 비즈니스 프로세스 재설계 ▲복잡한 업무 자동화를 위한 멀티 에이전트 시스템 구축▲에이전트 훈련 ▲에이전트 관리 등이 포함될 것으로 내다봤다. 에이전트가 기업 조직도 바꾼다 보고서는 프론티어 기업이 AI 기반으로 기업 조직도까지 바꿀 것으로 예측했다. 에이전트가 단순 기술 지원뿐 아니라 기업 경영 전략까지 새롭게 설계한다는 설명이다. 오 총괄은 "기업은 비즈니스 전략 수립 단계부터 AI 노동력을 고려할 것"이라며 "이를 통해 조직 전체를 구성하고 프로젝트 설계하는 방식을 채택할 것"이라고 설명했다. 그러면서 "그동안 기능 중심으로 조직도를 구성했다면, 앞으로 AI 등 디지털 노동력을 고려해 탄력적으로 팀을 재구성하는 프로젝트 중심 모델이 부상할 것"이라고 덧붙였다. 산업과 직무 진화에 따른 변화도 가속화되고 있다는 것으로 나타났다. 글로벌 리더 45%와 한국 리더 44%는 '향후 12~18개월 안에 디지털 노동력을 통해 팀 역량을 확대하는 것을 최우선 과제로 삼겠다'고 응답했다. 오 총괄은 "이럴수록 기업 내 에이전트 보스 역할이 더 커질 것"이라며 "AI가 사람보다 더 잘할 수 있는 프로젝트, 업무 쪽으로 가야 하기 때문"이라고 덧붙였다. 이 외에도 보고서는 AI 에이전트 역할이 모든 업무 영역에서 동일한 속도로 발전하지는 않을 것으로 예상했다. 일부 업무는 에이전트가 대부분을 수행하고 인간은 고위험·고정밀 업무를 감독하는 방식으로 역할이 조정될 것으로 내다봤다. 판단과 공감, 사고력이 요구되는 업무는 인간 개입이 필요하다는 분석이다. 또 인간과 에이전트 간 역할 분담을 측정할 수 있는 운영 지표인 '인간-에이전트 비율'의 필요성도 제시했다. 하이브리드 팀의 생산성을 극대화하려면 에이전트 수뿐만 아니라 이들을 효과적으로 조율하고 관리할 수 있는 인간의 수도 고려해야 한다는 설명이다. 오 총괄은 "AI는 인간을 대체하기보다 협업 통해 가치를 높이는 도구로 인식되고 있다"며 "AI를 활용한 개인의 성과는 AI 없이 팀을 구성하는 경우보다 높게 나타날 것"이라고 강조했다.

2025.04.28 14:00김미정

[기고] '지브리 프사'로 보는 AI 에이전트와 개인정보 보호

지난달 25일에 추가된 챗GPT의 이미지 생성 기능은 '지브리 프사' 유행을 만들어내며 선풍적인 인기를 끌고 있다. 너도나도 지브리 프사를 위해 사진을 챗GPT에 업로드하고 있는 가운데 일각에서는 사진 속 얼굴 정보가 데이터로 활용됨에 따라 저작권과 개인정보 보호 문제가 생길 것이라는 의견을 제기하고 있다. AI 기술에 대한 개인정보 보호의 복잡성과 중요성은 점점 더 커지고 있다. 생성형 AI의 다음 단계로 여겨지는 AI 에이전트도 마찬가지다. AI 에이전트는 사람의 개입 없이 특정 작업을 자율적으로 실행하도록 설계된 자율 지능형 시스템이다. AI 에이전트는 이미 광범위하게 사용되고 있다. 금융부문에서는 시장 동향을 자율적으로 감시하고, 거래 신호를 해독하며, 전략을 조정하는 등 즉각적으로 위험을 감지하고 대응한다. 공공부문에서는 보조금 자격 평가와 같은 업무를 간소화하고 개인 맞춤형 공공 서비스를 제공해 효율성을 향상시키고 있다. AI 에이전트는 강력한 기능과 다양한 이점을 제공하고 있지만, 개인 식별이 가능한 방대한 양의 데이터에 의존하기에 개인정보 보호 문제가 발생할 수 있다. 이는 기업의 개인정보 관리 방식에 대한 소비자의 불신을 심화시킬 수 있다. 개인정보 보호가 매우 중요한 의료·금융 서비스 분야에서는 더욱 심각한 문제를 일으킬 수 있다. 클라우데라가 국내 IT 리더를 대상으로 실시한 설문조사에 따르면 응답자의 82%는 자신의 기업에서 AI 에이전트를 사용하고 있으며, 95%는 AI 에이전트를 위한 투자의 중요성에 공감하는 등 관심이 높은 것으로 나타났다. 반면 개인정보 보호 리스크는 AI 에이전트 도입의 가장 큰 걸림돌로 작용하는 것으로 나타났다. 응답자의 42%가 데이터 프라이버시 문제를 가장 우려한다고 답했으며, 82%는 AI 에이전트가 보다 강력한 데이터 프라이버시 및 보안 기능을 갖추길 바란다고 답했다. 개인정보 보호 리스크를 해소하기 위해서는 여러 가지 단계가 필요하다. 첫 단계는 중요 개인 식별 정보(PII)를 차별화하고 보호하는 것이다. AI 에이전트는 적절한 매개변수가 설정되지 않으면 어떤 데이터든 가리지 않고 사용한다. 민감 정보 사용을 사전에 방지하려면 포괄적인 암호화·토큰화 전략을 사용하는 데이터 플랫폼 도입이 필수다. 높은 안전성을 갖춘 데이터 플랫폼은 온프레미스와 클라우드 등 모든 데이터 환경에 일관되게 적용되며 악의적 행위자에 대한 강력한 방어를 구축해 AI의 안전한 도입을 지원하는 동시에 데이터를 안전하게 보관할 수 있다. 두 번째 단계는 복잡한 데이터 거버넌스와 보안 의무를 이행하는 것이다. 전 세계적으로 개인정보 보호 규정이 강화되면서 각 지역의 시장 규제와 데이터 주권법 준수가 까다로워지고 있다. AI 에이전트가 효과적으로 작동하려면 과거 데이터와 국경 간 데이터에 대한 접근이 필요하고, 이는 규정 준수의 어려움을 한 층 더 높인다. 이를 대비하기 위해서는 모든 사용자의 접근 권한을 매번 검증하는 '제로 트러스트' 보안 모델을 권장한다. 제로 트러스트 모델에는 특정 고객 데이터가 있는 위치를 정확하게 식별하고 적절한 통제를 행사하며 세부적인 감사 보고가 수반된다. 소비자의 기대에 부응하고 규제를 준수하기 위해 기록을 삭제하거나 익명화하는 메커니즘도 구현해야 한다. 클라우데라 SDX와 같은 솔루션은 통합된 보안과 거버넌스를 제공하는 동시에 필요한 사람만이 적절한 이유로 적절한 시기에 해당 정보에 접근할 수 있도록 보장한다. 세 번째 단계는 모든 사업부문에 개인정보 보호와 신뢰를 확립하는 것이다. 신뢰와 투명성을 바탕으로 한 기업 문화 구축은 AI 에이전트 도입에 따른 데이터 사용에 대한 기대와 혁신의 윤리적 한계를 관리하는 데 필수적이다. 데이터 처리의 모든 단계에서 투명성을 최우선으로 고려한다면 신뢰 구축과 기업 평판 보호를 넘어 장기적으로 비즈니스 리스크를 완화할 수 있을 것이다. 다가오는 AI 에이전트 시대에서의 성공은 혁신과 책임의 균형을 맞추는 능력에 달려 있다. 개인정보 보호는 혁신을 지속 가능하게 만들 수 있는 주춧돌이다. 데이터 개인정보 보호 정책과 거버넌스 구축은 더 이상 미룰 수 없는 과제다.

2025.04.28 08:00최승철

웹케시 "금융 AI 에이전트 기업으로 도약"…첫 정례 IR서 비전 발표

웹케시가 B2B 핀테크 전문기업에서 금융 인공지능(AI) 에이전트 기업으로의 확장을 선언했다. 웹케시는 올해 처음으로 개최한 정례 IR을 성공적으로 마무리했다고 25일 밝혔다. 이번 행사는 기존 투자자들과의 신뢰를 강화하고 웹케시의 AI 중심 미래 전략을 공유하기 위해 마련됐다. 웹케시는 이번 행사에서 금융 AI 에이전트 기업으로의 도약 계획을 공식 발표하며 단순 핀테크 전문기업을 넘어 AI 에이전트 기업으로 도약하겠다는 비전을 제시했다. 웹케시는 자사의 자금 관리 서비스(CMS) 전 라인업에 생성형 AI를 점진적으로 적용해 기업 유형별 맞춤형 자금관리 서비스를 제공할 계획이다. 적용 대상에는 AI경리나라·인하우스뱅크·브랜치 등 웹케시의 주요 솔루션이 포함된다. 중소기업부터 대기업, 공공기관, 정부 부처까지 여러 산업군에 특화된 AI 에이전트를 도입해 자금 흐름 예측과 실무 자동화를 구현한다는 방침이다. 웹케시는 AI 자금비서 서비스인 'AICFO 2.0'도 선보였다. AICFO 2.0은 스타트업·중소기업 대표를 대신해 자금 현황을 분석하고 향후 현금 흐름을 예측하는 AI 기반 자금관리 서비스다. 기존 단순 CMS에서 실질적인 판단과 대응을 지원하는 AI 에이전트로 고도화한다는 목표다. 또 웹케시는 기업가치와 주주가치 제고를 위한 중장기 전략도 함께 소개했다. 매년 안정적인 현금 배당을 유지해 주주 신뢰를 확보할 예정이며 정례 IR 행사를 본격화해 투자자와의 소통을 강화한다. 분기 및 반기 단위로 C레벨이 직접 참여하는 IR을 정기적으로 개최하고 기관 투자자, 소액 주주 등을 대상으로 지속적인 IR 활동을 추진함으로써 투명한 정보 공유와 투자자 공감대 형성에도 나선다. 이같은 전략을 통해 투명하고 신뢰받는 기업 경영 체계를 확립하고 기업의 지속 성장성과 금융 AI 에이전트 기업으로의 확장 의지를 투자자들과 적극 공유해 나간다는 방침이다. 강원주 웹케시 대표는 "웹케시는 AI 기술을 단순한 기능 고도화에 그치지 않고 고객이 겪는 실제 문제점을 해결해 줄 수 있는 서비스를 구현하고 있다"며 "앞으로도 AI 기반 금융 자동화를 통해 국내 B2B 핀테크 시장을 선도하겠다"고 말했다. 이어 "주주가치 제고를 위한 안정적인 배당 정책 유지와 정례 IR 체계를 기반으로 투자자와의 소통을 지속 강화해 가겠다"고 덧붙였다.

2025.04.25 14:18한정호

[컨콜] 삼성SDS "브리티 코파일럿으로 100억원 벌 것…신제품 출시 예정"

삼성SDS가 올해 인공지능(AI) 기반 업무 지원 플랫폼 '브리티 코파일럿' 매출액을 100억원으로 잡았다. 에이전틱 AI 시대에 발맞춘 신규 서비스 출시도 앞뒀다. 삼성SDS 송혜구 솔루션사업부 부사장은 24일 올해 1분기 실적 발표 후 진행된 컨퍼런스콜을 통해 브리티 코파일럿 기능 확장 계획과 신규 사업을 밝혔다. 브리티 코파일럿은 지난해 출시 후 삼성 계열사 17곳과 외부 고객사 11곳 등 총 18만 명 이상이 사용하는 서비스로 자리 잡았다. 세계에서 처음으로 10개 자막 언어와 2개 언어를 동시에 인식하는 AI 서비스를 선보였다. 송 부사장은 "올해 이 서비스를 통해 전년 대비 약 4배 성장한 100억원 넘는 매출을 달성할 것"이라고 전망했다. 삼성SDS는 올해 브리티 코파일럿에 언어를 추가 탑재할 것이라고 밝혔다. 우선 자막 지원 언어는 다음 달까지 10개에서 60개로 확대된다. 번역용 언어도 11월까지 20개 언어로 늘어난다. 현재 한국어와 영어만 지원되는 실시간 음성 기반 통역 기능도 연내 확대된다. 베트남어를 비롯한 중국어, 일본어, 스페인어 등 총 17개 언어가 추가될 예정이다. 송 부사장은 에이전틱 AI 시대 수요에 대비하기 위한 신사업 추진 계획도 발표했다. 삼성SDS는 회의나 업무 중 사용자 대신 동료 질문에 답하는 '마이 에이전트'를 올여름 출시한다. 일정 관리 기능인 '데일리 브리핑'은 9월, 음성으로 메일을 요약하는 '보이스 어시스턴트'는 12월 출시 예정이다. 송 부사장은 "회의 중 질문 대응부터 일정 요약까지 자동화하는 서비스 제공을 통해 글로벌 AI 에이전트 시대를 주도할 것"이라고 강조했다.

2025.04.24 15:55김미정

"AI 에이전트 구축 속도↑"…엔비디아, '니모 마이크로서비스' 출시

"인공지능(AI) 에이전트 구축 핵심은 속도와 안전성입니다. '니모(NeMo) 마이크로서비스'는 AI 에이전트 제작에 필요한 데이터부터 모델 학습, 평가, 보안, 정보 검색까지 전 과정을 지원합니다. 기업은 다양한 환경에서 AI 에이전트를 빠르고 안전하게 운영할 것입니다." 엔비디아 조이 콘웨이 AI 소프트웨어 부문 수석 디렉터는 23일 온라인으로 진행한 아시아·태평양 미디어 프리프리핑을 통해 대규모 AI 에이전트 구축 플랫폼 니모 마이크로서비스를 처음 공개하며 이같이 밝혔다. 이날 소개된 니모 마이크로서비스는 기업들이 대규모 AI 에이전트를 신속히 구축하고 운영할 수 있도록 지원하는 통합 플랫폼이다. 이 시스템은 비즈니스 인텔리전스와 사용자 피드백, 추론 데이터 등으로 구성됐다. 해당 서비스는 데이터 준비를 위한 '니모 큐레이터'와 AI 모델을 교육하고 역량을 키우는 '니모 커스터마이저', 모델 성능 검증하는 '니모 평가자'로 이뤄졌다. 여기에 에이전트 운영 안전성을 보장하는 '니모 가드레일', 정보 검색 정확도를 높이는 '니모 리트리버'까지 결합돼 구축 효율성을 높일 수 있다. 콘웨이 디렉터는 "특히 커스터마이저는 학습 후 처리 속도를 기존 대비 최대 두 배 올릴 수 있다"고 강조했다. 또 "서비스 구성 요소인 '니모 평가 자동화' 도구는 오픈소스의 모범 사례를 집약해 API 호출량을 3분의 1로 줄일 수 있다"고 서비스 강점을 소개했다. 이어 그는 "가드레일은 에이전트 집중도 유지를 돕고, 리트리버는 내부 지식 기반에서 정확한 정보를 찾아 제공하는 역할을 한다"고 덧붙였다. 콘웨이 디렉터는 니모 마이크로서비스가 이미 AT&T와 시스코 등에 적용돼 고객 상담 정확도와 소프트웨어 개발 효율성을 높였다고 강조했다. 실제 AT&T는 에이전트 정확도를 40% 끌어올렸고, 시스코는 응답 시간을 10배 낮춰 에러율을 줄였다. 해당 서비스는 SAP, 서비스나우, 액센추어, 딜로이트 등 대기업 업무 환경과 통합돼 클라우드 환경에서도 작동 가능하다. 이를 통해 AI 팀원의 성능을 전반적으로 높이고, 에이전트가 데이터 기반으로 지속 성장할 수 있는 여건을 조성한다. 또 이날 발표된 '라마 니모트론'은 추론 기능에 특화된 오픈모델이다. 이는 화학, 물리, 생물 등 과학적 질문에 대응하거나 수천 줄의 코드 리뷰처럼 복잡한 문제 해결 능력을 강화하는 데 활용된다. 콘웨이 디렉터는 "라마 니모트론은 유사 모델보다 최대 4배 빠른 처리량을 보여준다"며 "AI 에이전트 핵심 추론 기능 강화를 통해 고객의 실질적 문제 해결력을 높일 수 있다"고 밝혔다.

2025.04.23 22:01김미정

[현장] "AI 에이전트 활용, 우리가 최고"…삼성SDS, 유통·서비스 기업 한 자리에 모은 이유

"우리는 40년간 기업간거래(B2B) 서비스를 해 왔던 경험을 바탕으로 인공지능(AI)과 클라우드에 초점을 맞춰 기업들이 좀 더 쉽게 AI를 활용할 수 있도록 도우미 역할을 하고 있습니다. 앞으로도 유통, 서비스 기업들에게 맞는 최적의 AI 기술을 제공할 수 있을 것이라고 자신합니다." 김정욱 삼성SDS 컨설팅팀 상무는 23일 오전 서울시 중구 웨스틴조선호텔에서 진행된 '삼성SDS 인더스트리 데이'에 참석해 유통, 서비스 기업 관계자들을 대상으로 이처럼 강조했다. AI의 등장으로 일하는 방식에 많은 변화가 생긴 상황에서 삼성SDS가 생성형 AI를 바탕으로 선보이고 있는 '브리티 오토메이션'과 '브리티 코파일럿', '패브릭스' 등의 서비스가 기업들의 업무 혁신을 가져다 줄 것이라고 피력했다. 특히 김 상무는 유통, 서비스 산업에서 AI가 많은 변화를 일으킬 것으로 예상했다. 단순 업무가 많은 데다 공급망 다변화로 수요 예측이 쉽지 않아진 만큼 관련 기업들이 하루 빨리 AI를 도입해 업무 능률을 올릴 필요가 있다고 주장했다. 김 상무는 "일하는 방식의 변화로 업무 자동화 방향도 바뀌고 있는데 그 과정에서 대안으로 떠오른 것이 AI 에이전트"라며 "AI 에이전트를 활용할 때도 어떻게 효율적으로 사람의 생각을 프롬프트로 잘 전달 할 수 있을지를 판단할 수 있어야 한다"고 말했다. 이어 "특히 유통, 서비스 분야에선 고객들의 구매 이력뿐 아니라 감정, 행동패턴, 어떤 것을 원하는 지 등을 잘 고려해 개개인에 맞춰 제품, 서비스를 추천, 제공할 수 있어야 한다"며 "우리는 고객들과 관련한 세밀한 정보들도 다 데이터화 해 매장에서 직원들이 직접 대응하는 것처럼 AI 에이전트로 제공하기 위한 시스템을 갖추고 있다"고 덧붙였다. 또 그는 "모든 데이터를 기업들이 어떤 식으로 축적해 활용해야 하는 지에 대해서도 중요한 데 그 과정에서 주목하고 있는 것이 '디지털 트윈'"이라며 "디지털 트윈으로 전 산업에서 제대로 활용할 수 있도록 우리가 선보이고 있는 AI와 데이터, 클라우드 관련 서비스로 기업의 니즈를 충족시키기 위해 노력할 것"이라고 강조했다. 이날 세미나에선 윤정빈 삼성SDS 서비스 컨설턴트 그룹장도 'AI 에이전트 : 하이퍼 오토메이션 핵심 노트'란 주제를 앞세워 기업들이 업무 자동화를 위해 어떤 것을 고려해야 하는 지에 대해 설명했다. '하이퍼 오토메이션'이란 다양한 디지털 기술을 활용해 업무 프로세스, 시스템 및 데이터, 이를 이용하는 사람과의 연결을 통해 업무를 자동화하고 기업의 효율, 성장을 이루어 나가는 과정을 뜻한다. 윤 그룹장은 "'하이퍼 오토메이션'이란 개념이 기존에도 있었지만 단순 업무, 정해진 순서에 맞춰져 있어 ▲미리 정의된 워크 플로우 ▲요청·규칙에 의한 수동적 실행 ▲단순 작업 ▲제한적 시스템, 데이터 활용 ▲사용자의 감시·감독이 필요한 상황에서만 적용할 수 있었다"며 "지금은 태스크 난이도가 고도화 되면서 다소 복잡한 업무를 처리하는 데 활용하려다 보니 AI를 도입하는 것이 필수적인 요건이 됐다"고 강조했다. 이어 "기업들이 제대로 하이퍼 오토메이션을 적용하기 위해선 ▲이전 업무 상황, 피드백 학습 및 반영 ▲잠재적 변화·위험 고려한 능동적 사전 계획 ▲목표 달성 위한 복잡, 복합 과정 수행 ▲허용되는 모든 시스템, 데이터 활용 ▲사용자의 감시·감독 없이 스스로 해결할 수 있는 시스템 마련이 중요하다"며 "이 과정에서 필요한 것이 AI인데, 기존 단순 업무에만 치중한 AI 어시스턴트가 아닌 멀티 AI 에이전트를 구축해야 효율적으로 운영할 수 있을 것"이라고 강조했다. 또 윤 그룹장은 이날 세미나에서 총 5단계의 하이퍼오토메이션 개념도 소개했다. 1단계는 심플 프로세스 자동화로, RPA(Robotic Process Automation), 매크로 등 단순 태스크를 대상으로 한 기본적인 규칙 기반 자동화를 뜻한다. RPA는 사람이 반복적으로 처리하는 단순 업무를 소프트웨어 로봇으로 자동화하는 개념이다. 2단계는 어드밴스드 프로세스 자동화로, RPA, 챗봇, 애널리틱스 모델 등을 활용한 복잡한 업무 자동화를 의미한다. 3단계는 인텔리전트 자동화로, AI·머신러닝(ML) 활용, 예특 및 최적화 모델을 기반으로 의사 결정을 지원하고 엔드투엔드(E2E) 업무 프로세스를 자동화하는 개념이다. 아직 실현되지 않은 4단계와 5단계는 각각 오토노머스 자동화, 휴머노이드 자동화다. 오토노머스 자동화는 사람의 개입없이 비즈니스 환경을 인식, 스스로 의사결정까지 수행하는 완전 자동화를 뜻한다. 휴머노이드 자동화는 로보틱스, AI, 자율 시스템 등이 융합돼 스스로 움직여 복잡한 문제를 직접 해결하는 단계다. 윤 그룹장은 "AI 에이전트 기반의 하이퍼 오토메이션을 적용하려면 각 기업에 맞는 유즈 케이스(Use Case)를 어떻게 선정할 것인지가 필요하다"며 "여러 가지 AI 기술의 핵심이 되는 데이터도 어떻게 준비해야 하는 지, 이를 통해 투자 대비 어떤 효과가 날 수 있는지에 대해서도 고민이 많을 수밖에 없다"고 밝혔다. 이어 "각 기업별로 디지털 전략과 실제 현장에 적용할 수 있는 상황, 요건 등이 다르기 때문에 여러 곳을 적용하려는 시도보다 효율을 높이기 위해선 특정 도메인 영역에 집중 투자할 필요가 있다"며 "데이터도 정형화된 것뿐 아니라 비정형 데이터들을 제대로 활용하는 것이 필요한 데 우리가 유통, 서비스, 물류, 공공기관 등 여러 업종에서 관련 기술 및 컨설팅을 제공해왔던 만큼 해결책을 제시할 수 있을 것"이라고 자신했다. 다음 발표자로 나선 문관휘 삼성SDS 디지털 CRM팀 상무도 유통, 서비스 기업의 고객 서비스를 혁신하기 위해 생성형 AI 기반의 삼성SDS 가상상담 서비스를 왜 택해야 하는 지 재차 강조했다. 삼성SDS는 현재 사용자의 업무 수행을 도와주는 코파일럿 개념에서 한발 더 나아가 데이터 처리부터 의사결정 지원까지 생성형 AI가 스스로 처리하는 AI 에이전트 단계의 서비스들을 선보이고 있다. 대표적인 것이 '패브릭스'와 '브리티 코파일럿', '브리티 오토메이션' 등이다. 이 중 패브릭스는 기업의 다양한 데이터, 지식재산 등 사내 업무 시스템과 거대언어모델(LLM)을 안전하게 연결하는 생성형 AI 플랫폼이다. 생성형 AI 도입을 원하는 기업의 모든 업무 시스템과 다양한 거대 언어 모델을 쉽고 간편하게 연결하고 있으며 현재 국내외 70여 개 기업에서 10만 명의 사용자가 이용하고 있다. 또 패브릭스는 고객 스스로 특정 업무, 부서, 직무 등에 특화한 AI 에이전트를 생성하고 활용할 수 있도록 지원한다. 여기에 프로세스별로 생성된 다양한 에이전트들이 특정 작업을 분담하고 협력해 복잡한 문제를 해결하는 등의 AI 에이전트 기능을 제공하고 있다. 브리티 코파일럿은 직원들이 사용하는 메일, 메신저, 영상회의 등 협업 솔루션에 생성형 AI 기술을 적용한 것으로 지난 해 4월 출시됐다. 현재 금융, 제조, 건설 등 다양한 산업에서 18만 명 이상이 사용 중으로, 실시간 자동 번역 서비스를 제공해 언어 장벽 없이 회의를 할 수 있게 돕는다는 점에서 업계의 관심을 받았다. 브리티 오토메이션은 다양한 자동화 기술을 활용해 하나의 플랫폼에서 기업 업무 프로세스를 자동화할 수 있는 솔루션이다. 삼성SDS 브리티 오토메이션은 국내 시장 점유율 60%로 1위를 기록 중이며 공공, 금융, 제조, 유통, 바이오 등 310여 개 기업·기관이 사용 중이다. 문 상무는 "클로드, 챗GPT, 제미나이 등 현재 운영되고 있는 AI 서비스에서 '생성형 AI가 적용되면 가장 좋을 것 같은 기업 서비스가 어떤 것인가'라고 물으면 공통적으로 '고객 서비스(콜센터)'라고 답한다"며 "생성형 AI가 도입되면서 고객의 말을 똑똑하게 알아 듣고 질의 답변을 사람이 답하는 것처럼 자연어로 답할 수 있게 되면서 업무 효율이 굉장히 올라갔다"고 설명했다. 그러면서 "그동안 콜센터 상담사는 업무 스트레스가 많아 번아웃이 자주 오는 탓에 이직률이 60% 이상으로 높고, 이에 따라 잦은 신규 채용에 따른 교육비 부담 증가 등으로 이어지면서 기업들의 고민이 많았다"며 "우리가 선보이고 있는 생성형 AI 서비스를 통해 인간 상담사 업무를 E2E로 대신해주는 체계를 잘 구축할 수 있을 것"이라고 덧붙였다. 또 그는 "2년 전 생성형 AI가 나왔을 때부터 고객 서비스에 이를 적용하는 것에 주력해 삼성화재, 생명, 증권, 카드 등 삼성 금융 계열사 4곳을 포함해 많은 기업들이 우리의 AI 가상상담 오퍼링을 적용해 활용하고 있다"며 "특히 고객관리체계(CRM) 분야 1위 기업인 세일즈포스와 협업해 AI 에이전트를 쉽게 만들 수 있게 해 주는 '에이전트빌더' 툴을 활용해 고객 서비스 기업들에게 맞는 AI 에이전트를 구축할 수 있는 돕는 역할도 하고 있다"고 강조했다. 이처럼 삼성SDS가 유통, 서비스 기업들을 대상으로 세미나를 개최한 것은 삼성전자 등 삼성 계열사에 대한 의존도를 낮추기 위해서다. 현재 삼성SDS의 내부거래 비중은 65.8%로, 최근 3년간 큰 변화가 없었다. 이 탓에 일각에선 경기 침체 우려 속에서 계열사 사업만으로는 삼성SDS가 수익성을 확대하는 데 한계가 있을 것으로 지적한 바 있다. 이에 삼성SDS는 유통, 서비스 외에도 금융, 공공 시장으로도 사업 영역을 넓히고 있다. 특히 올 들어 공공 시장 분위기가 클라우드, AI 도입 움직임으로 흐름이 변하기 시작하면서 삼성SDS는 행정안전부 '온나라시스템 클라우드 네이티브 전환' 사업 등 여러 건을 수주하며 능력을 과시했다. 김 상무는 "유통, 서비스 시장에서도 생성형 AI가 도입되면서 많은 변화들이 일어나고 있다"며 "최근 팬데믹과 전쟁, 미국 도널드 트럼프 행정부의 정책 변화 등 복합적인 변수들이 공급망 불확실성을 가중시키면서 수요·공급 문제뿐 아니라 전략적으로 글로벌 네트워크 설계를 갖춰야 한다는 인식도 강해졌다"고 말했다. 이어 "갈수록 업종과 유통 채널 간 경계가 붕괴되면서 제조기업들이 유통 채널을 직접 확보하며 소비자 대상(B2C) 사업을 확대하고 있고, 자체 브랜드(PB) 상품과 고객 데이터 기반 서비스를 통해 경쟁력을 높이고 있는 상황에서 디지털 기술을 기반으로 새로운 채널과 플랫폼도 생겨나고 있다"며 "이제는 유통 산업도 생산거점, 물류, 협력사 구조까지 재편해야 할 뿐 아니라 생성형 AI를 통해 소비자 접점을 혁신하는 플랫폼 구축이 필요하다"고 덧붙였다.

2025.04.23 15:51장유미

앤트로픽 CISO "내년 AI 직원 도입 활발…보안 재설계 필수"

인공지능(AI) 기반 '가상 직원'이 내년부터 기업 네트워크에 본격 접근할 것이라는 전망이 나온 가운데, 이에 대비한 보안 체계 재설계가 시급하다는 지적이 나왔다. 23일 미국 악시오스 등 외신에 따르면 앤트로픽 제이슨 클린턴 최고정보보안책임자(CISO)는 내년부터 AI 가상 직원이 기업 네트워크를 자율적으로 관리할 것이라고 예측하며 이같이 주장했다. AI 가상 직원은 특정 업무 수행을 넘어 고유 계정과 비밀번호로 사내 시스템에 접근할 수 있다. 사람처럼 기억력도 갖췄으며, 역할에 따라 어떤 업무를 수행해야 하는지 구분할 수 있다. 기존 AI 직원이 정해진 업무만 자동화했다면, AI 가상 직원은 독립적으로 판단하고 장기간 운영되는 것이 특징이다. 보안 전문가들도 기업 핵심 개발 시스템에 AI가 개입할 경우 예기치 않은 보안 사고가 발생할 수 있다는 우려를 제기했다. 한 업계 관계자는 "AI 가상 직원이 통합 시스템(CI)의 코드 배포 단계에 자율적으로 침투하는 상황도 배제할 수 없다"고 악시오스를 통해 밝혔다. 인간 직원과 가상 직원 역할·책임 기준도 불명확하다는 의견도 나왔다. 실제 일부 기업은 AI를 기존 인력과 동일하게 조직도에 포함하는 방안을 검토했지만, 인간과 AI의 책임 기준이 없어 이를 철회한 사례도 있었다. 클린턴 CISO도 AI 가상 직원 도입에 따른 보안 체계 재설계 필요성에 동의했다. 그는 "기업은 AI 직원 계정을 누구 명의로 만들고 어떤 권한을 줄지, 내부 시스템에서 발생할 수 있는 사고에 대한 책임은 누구에게 있는지를 새롭게 정해야 한다"고 강조했다. 그러면서 "앞으로 계정 관리와 접근 권한 설정, 이상 행위 감지가 매우 복잡해질 것"이라고 덧붙였다. 실제 보안 업계는 사람이 아닌 AI나 자동화 시스템 계정을 관리하는 솔루션을 내놓고 있다. 올해 2월 옥타는 '비인간 계정'을 전담 관리하고 이상 행동을 탐지할 수 있는 통합 관리 도구를 출시했다. 클린턴 CISO는 "AI 에이전트가 실수했을 때 그 피해는 기업이 지게 된다"며 "가상 직원의 보안 체계를 제대로 만드는 일이 앞으로 매우 중요할 것"이라고 주장했다.

2025.04.23 11:30김미정

[기고] AI에이전트의 OS, '슈퍼워크'

최근 AI 업계 화두는 단연 '에이전트'다. 단순히 질문에 답하는 챗봇을 넘어, 스스로 추론하고 외부 도구를 호출하며 복잡한 작업을 수행하는 AI 에이전트는 이미 새로운 사용자 경험의 출발점이 되고 있다. 하지만 이 변화의 핵심은 단지 '에이전트 하나 잘 만드는 것'에 있는 것이 아니다. 여러 에이전트가 협력할 수 있는 표준과 시스템을 누가 먼저 준비하느냐에 달려 있다. AI 에이전트가 진짜 가치를 발휘하려면, 서로 소통하고 협업할 수 있는 '운영 환경'이 필요하다. 최근 논의되는 MCP(Model Context Protocol)나 구글의 A2A(Agent-to-Agent) 같은 프로토콜은 바로 그런 표준화된 환경의 중요성을 시사한다. 필자가 설립해 미국 실리콘밸리에서 활동하고 있는 스윗(Swit)은 이러한 미래 흐름을 예측하고, 다양한 에이전트 기술 모듈을 포괄하는 한편 외부 표준과의 유연한 연동을 염두에 둔 상위 플랫폼인 '슈퍼워크(Super Work)'를 만들었다. 특히 우리는 지난 수년간 스윗(Swit)을 통해 사람과 팀이 협업하는 방식을 최적화하는 워크OS(Work OS)를 만들어왔고, 그 경험과 엔진 기술을 바탕으로 AI 에이전트들이 협업하는 운영체제, '슈퍼워크'를 설계하고 구축해왔다. 이미 2023년 말에 베타 버전을 런칭했고, 2024년 8월에는 정식 상용화 버전을 출시, 실전 검증을 마쳤다. '슈퍼워크'는 이미 실제 고객 환경에서 활용되고 있는 완성형 에이전트 OS 플랫폼이다. 슈퍼워크는 어떤 플랫폼인가 '슈퍼워크'는 세 가지 핵심 축 위에 설계된 플랫폼이다. 첫째, Agent Ops(다양한 에이전트를 만들고 관계를 조율하는 엔진) 둘째, AI iPaaS(에이전트가 사용할 툴을 쉽게 만들고 연결하는 통합 플랫폼), 셋째 Agentic Automation(에이전트가 스스로 작업을 자동화하는 기능) 등이다. 이 세 가지 구성 요소는 단순한 개념이 아니라, '슈퍼워크' 플랫폼 기술 위에 구축된 멀티에이전트 자동화 솔루션 '마이스냅(MySnap)'을 통해 실제 업무 환경에서 그 성능과 안정성을 입증해왔다. 즉, 슈퍼워크는 단일 에이전트 수준의 데모를 넘어, 여러 에이전트가 유기적으로 협력하며 사람의 개입 없이 업무를 수행하는 실제 시스템으로 작동하고 있다. 미래 표준(MCP, A2A 등)과의 유연한 통합 가능성 우리는 플랫폼을 설계하며 처음부터 MCP와 A2A 같은 외부 표준이 중요해질 가능성을 염두에 두고, 기업 고객이 필요시 이를 어떻게 안전하고 용이하게 통합할 수 있을지를 고민해왔다. 그 이유는 분명하다. AI 생태계는 특정 기술에 종속되지 않고 개방적이며 유연하게 확장될 수 있어야 하기 때문이다. 우리가 설계한 'AI iPaaS'는 기존의 iPaaS 개념을 에이전트 환경으로 확장한 구조다. 이는 향후 MCP와 같은 표준이 널리 사용될 경우, 외부 개발자들이 MCP 기반 툴을 손쉽게 제작하고 '슈퍼워크' 플랫폼 내 에이전트에 안전하게 연결하기를 원하는 기업들이 이를 원활하게 수행할 수 있도록 지원하는 확장 가능한 아키텍처를 갖추고 있다. 이는 단순한 툴링 편의성을 넘어서, 미래 AI 협업 생태계의 개방성을 지원하는 구조적 유연성이라 생각한다. 또 Agent Ops는 단일 에이전트 생성에 그치지 않는다. 우리는 여러 에이전트를 역할 기반으로 설계하고, 그들 간의 관계와 소통 방식까지 포함한 전체 아키텍처를 조율하는 방식으로 접근하고 있다. 이 영역에서는 구글의 A2A와 같이 에이전트 간 통신을 위한 표준이 중요해질 수 있음을 인지하고 있으며, '슈퍼워크'는 이러한 표준 기반의 통신 방식을 도입하려는 기업들이 이를 플랫폼 내에 유연하게 통합하고 활용할 수 있게 설계했다. 즉, 특정 표준에 얽매이지 않으면서도 미래의 다양한 표준들을 포용할 수 있는 아키텍처를 지향한다. 우리는 'Agent OS'를 만든다 내가 꿈꾸는 '슈퍼워크'는 단순한 제품 플랫폼이 아니다. 그것은 향후 중요성이 커질 MCP나 A2A 같은 하위 수준의 연결 표준들을 기업의 필요에 따라 안전하고 용이하게 통합할 수 있는 유연한 기반 위에서, 상위에서는 에이전트의 생성, 관리, 협업, 자동화를 통합적으로 제공하는 진정한 'Agent OS'다. 이런 유연한 표준 통합 기반 위에 구축한 플랫폼은 결국 기업의 디지털 전환 속도를 근본적으로 끌어올릴 것이다. 단순히 우리 솔루션(MySnap)을 사용하는 데 그치는 것이 아니라, 기업 고객이 '슈퍼워크' 플랫폼 자체를 기반으로, 필요하다면 자신들이 원하는 표준 기술까지 통합해 자신만의 멀티에이전트 시스템을 직접 설계하고 내재화할 수 있는 기반을 제공하려고 한다. AI 에이전트 생태계는 이제 막 열리고 있다. 하지만 이 생태계를 실제로 연결하고 작동하게 만드는 유연하고 확장 가능한 플랫폼은 아직 많지 않다. 스윗이 만든 '슈퍼워'크가 그 연결의 중심, 그리고 새로운 업무 운영체계의 시작점이 되리라 믿는다. 이 여정에 함께해주는 모든 분들께 감사드리며, 우리는 앞으로도 미래의 표준을 유연하게 포용하며 혁신을 쌓아가는 플랫폼 기업으로 나아갈 것이다.

2025.04.22 23:15이주환

IBM "에이전트끼리 뭉쳐 일한다…며칠 걸리던 일 3분만 '뚝딱'"

"여러 에이전트가 협력하는 '멀티 에이전트' 시대가 올 것입니다. 우리는 '왓슨x 오케스트레이트'를 앞세워 기업용 인공지능(AI) 에이전트 구축을 돕겠습니다. 내부적으로 이를 먼저 활용해 보고 고객에 제공하는 '클라이언트 전략'을 택할 것입니다." 한국IBM 김지관 클라이언트 엔지니어링 충괄 겸 상무는 21일 여의도 한국IBM 사무실에서 에이전틱 AI 사업 전략을 이같이 밝혔다. 김지관 상무는 "에이전트는 단일 작업만 처리하는 '싱글 에이전트' 형태를 넘어설 것"이라며 "복수 에이전트가 협력하는 멀티 에이전트 구조로 확장하고 있다"고 설명했다. 김 상무는 에이전틱 AI 개발을 위한 핵심 솔루션으로 왓슨x 오케스트레이트를 소개했다. 이 솔루션은 자연어 기반 대화형 인터페이스를 통해 직원, 고객 등 최종 사용자 요청을 수집하고 이를 다양한 비즈니스 애플리케이션과 연결해 자동화된 방식으로 처리한다. 왓슨x 오케스트레이트는 거대언어모델(LLM) 기반 시스템으로 사용자 요청을 지능적으로 분석해 가장 적절한 경로로 연결하는 식이다. 생성형 AI를 포함한 다양한 AI 기술이 기본 내장된 사전 구축된 AI 에이전트를 제공한다. 이를 통해 개발자 아닌 비전문가도 별도 코딩 없이 간편하게 에이전틱 AI를 구축할 수 있도록 지원한다. 김 상무는 "해당 솔루션은 단순 질의응답을 넘어 특정 업무 수행과 지식 베이스 검색, 필요 시 사람 개입까지 확장 가능"하다며 "수 분에서 수 시간 걸리던 업무를 수 초 또는 수 분 내 처리할 수 있게 돕는다"고 강조했다. 또 사용 기업은 '스킬 카탈로드'와 '스튜디오' 기능으로 필요한 스킬을 직접 생성하고 다단계 흐름을 구성할 수 있다. 이를 통해 수천개 자동화 작업 중에서 원하는 기능을 선택해 맞춤형 에이전틱 AI를 구축하는 식이다. 김 상무는 IBM 에이전틱 AI 전략 차별성으로 기업 환경과 요구에 부합하는 강력한 경쟁력을 꼽았다. 내부적으로 AI 기술을 먼저 이용·실증해 본 뒤 고객사에 제공한다는 이유에서다. 현재 70개 넘는 AI 활용 사례를 확보한 상태다. IBM은 고객사와 협업할 때도 사례 확보를 우선한다. 해당 유스케이스가 고객 업무에 자연스럽게 적용되도록 설계단계부터 가이드를 제공한다. 김 상무는 "고객이 자사 업무 특성과 조직 문화에 맞는 AI를 직접 설계하고 실행할 수 있도록 도울 것"이라고 밝혔다.

2025.04.21 15:35김미정

IBM "AI 에이전트 홍수시대 왔다…오픈소스·비용 효율로 지원할 것"

"앞으로 인공지능(AI) 에이전트는 우후죽순으로 늘어날 것입니다. 그럴수록 AI 에이전트를 잘 관리하고 기업 시스템에 잘 스며들게해야할 것입니다. 이를 위해선 오픈소스를 통한 개방성과 비용 효율, 다양성, 전문성이 필수입니다. 에이전트가 기업용 AI에서 잘 작동하기 위한 필수 요소입니다." 한국IBM 이지은 최고기술책임자(CTO) 겸 전무는 21일 여의도 한국IBM 사무실에서 미디어 브리핑을 열고 AI 에이전스 시대 기업용 AI 사업 전략에 대해 이같이 밝혔다. 현재 IBM은 AI 기반 생산성 향상을 최우선 과제로 삼고 'IBM 왓슨x' 플랫폼을 활용한 AI와 자동화를 지원하고 있다. 이를 통해 2023년 1월 이후 약 3년간 내부 생산성 향상을 35억 달러(약 4조9천700억원)어치 이뤘다는 설명이다. IBM 내 27만명 인력 기준으로 측정한 조사 결과다. 이지은 CTO는 "인재 확보와 첨단 기술 연구개발, 에코시스템을 포함한 시장 진출 역량 강화, 전략적 인수에 이르기까지 다양한 성장 동력을 뒷받침하고 있다"고 강조했다. "개방성·낮은비용·하이브리드·전문성으로 기업용 AI 공략" 이 CTO는 에이전틱 AI 시장 공략을 위한 전략 핵심으로 '개방성'과 '낮은 비용' '하이브리드' '전문성'을 제시했다. 이를 통해 각 기업 업무 환경과 요구에 맞춘 AI 에이전트 도입을 유연하게 지원할 방침이다. 우선 그는 에이전틱 AI 전략 핵심에 오픈소스 커뮤니티와 파트너 기술을 활용한 개방성을 강조했다. 특정 기술에 종속되지 않고 다양한 AI 기술을 조합해 고객이 원하는 결과를 유연하게 달성할 수 있도록 하는 것이 목적이다. 그는 "오픈소스를 AI 발전 동력으로 보고 있다"며 "이를 통해 다양한 기술이 상호작용하며 발전 사이클이 형성될 것"이라고 강조했다. 그러면서 "파트너사 AI 기술까지 자유롭게 융합할 수 있도록 지원할 것"이라며 "고객이 제약 없이 기업용 AI를 운영할 수 있다"고 강조했다. 이 전무는 비용 효율도 중요한 전략 축으로 봤다. 기업들은 AI 도입 과정에서 가장 먼저 비용 부담을 느껴서다. 현재 IBM은 소형 모델 기반으로 특정 업무에 맞춤화된 AI를 제공하고 있다. 이를 통해 고비용 그래픽처리장치(GPU) 자원이 필요하지 않은 효율적인 인프라 운영을 지원할 수 있다. 그는 "에이전틱 AI 시대에도 목적 최적화된 경량형 모델이 더 필요할 것"이라며 "기업은 성능·비용의 균형을 잡는 방향으로 접근해야 한다"고 설명했다. 그러면서 "기업이 초기 투자 부담을 줄이고 실제 업무에 집중할 수 있는 기반을 마련할 수 있다"고 덧붙였다. IBM은 하이브리드 전략도 중요성도 꼽았다. 퍼블릭·프라이빗 클라우드, 온프레미스 등 환경이 혼재된 기업 현실에서 AI가 어디서든 잘 작동할 수 있어야 한다는 설명이다. 이 전무는 "AI가 특정 플랫폼에 종속되지 않도록 기업의 기존 인프라에서도 작동 가능한 구조로 AI 환경을 설계하고 있다"며 "고객은 별도 환경 구축 없이 기존 시스템에서 바로 AI 기능을 적용할 수 있다"고 강조했다. IBM은 자체 컨설팅과 엔지니어링 조직을 통해 고객의 AI 도입 여정을 전방위적으로 지원하겠다고 밝혔다. AI 도입은 기술만으로는 완성되지 않으며, 도입 목적 설정부터 시스템 구축, 운영 전략까지 전체 흐름을 이해하는 컨설팅이 필요하다는 이유에서다. 이 외에도 이 전무는 AI 거버넌스와 보안도 핵심 전략으로 봤다. IBM은 기업이 데이터 리스크와 AI 오남용을 피할 수 있도록 결과 정확도 관리와 보안 체계를 함께 제공할 방침이다. 그는 "우리는 AI 기술을 특정 벤더나 인프라에 종속시키지 않고, 고객이 자유롭게 선택·통제할 수 있도록 돕고 있다"며 "AI의 신뢰성과 확장 가능성을 높이는 데 초점을 맞췄다"고 말했다.

2025.04.21 11:05김미정

올거나이즈, MCP 기반 에이전트 '본격화'…보안·자동화 동시에 잡았다

모델 컨텍스트 프로토콜(MCP) 기반 인공지능(AI) 기술이 기업용 시장으로 본격 확장되는 가운데 올거나이즈가 이를 실현 가능한 형태로 구현했다. 완성형 에이전트 빌더의 보안 문제를 완화해 자동화 도입을 원하는 기업의 수요를 정조준한 것이다. 올거나이즈는 자사 플랫폼 '알리(Alli)'에 MCP 기반 '에이전트 빌더'를 새롭게 탑재했다고 21일 밝혔다. 이 기능은 온프레미스 환경에서도 사용할 수 있도록 설계돼 외부 네트워크 차단이나 데이터 접근 제한 등 보안 요건이 엄격한 인프라에서도 운영 가능하다. MCP는 대규모 언어모델이 외부 툴, 기능, 데이터를 자유롭게 호출할 수 있게 해주는 최신 기술로, 지난해 11월 앤트로픽이 발표해 화제가 됐다. 다만 이 기술은 강력한 권한을 요구하기 때문에 에이전트가 완전히 분리된 인스턴스에서 실행돼야 한다. 올거나이즈는 이 구조를 통제된 환경 내에서 안전하게 구현하며 기술적 진입장벽을 낮췄다. '에이전트 빌더'는 사내 문서 기반의 검색증강생성(RAG) 기능과 연동된다. 코딩 없이도 구성 가능해 비개발자도 복잡한 업무 자동화를 설계할 수 있으며 문서·DB·서비스형 소프트웨어(SaaS) 통합 기반의 검색, 보고서 자동 생성, 의사결정 보조 등 다양한 비즈니스 시나리오에 적용된다. 특히 온프레미스 환경에서는 올거나이즈가 독자 개발한 거대언어모델(LLM) '알파-V2', '알파-R1'을 활용해 성능을 극대화했다. 이 모델은 외부 응용 프로그램 인터페이스(API) 없이도 에이전트가 고속 추론과 문맥 이해를 수행할 수 있도록 최적화됐다. 올거나이즈는 현재 한국, 미국, 일본에 걸쳐 금융, 공공, 제조 등 300여 개의 엔터프라이즈 고객을 확보하고 있다. '알리' 플랫폼에서는 특화 AI 모델부터 에이전트 마켓까지 생성형 AI 도입에 필요한 전주기 기능을 통합 제공하고 있다. 이창수 올거나이즈 대표는 "최근 MCP가 업계 화두로 떠오르면서 많은 기업이 이 기술을 기반으로 에이전트를 구축하고 있지만 실제 보안 요건을 완벽히 만족시키는 시스템은 찾기 힘들다"며 "기술력을 바탕으로 기업이 원하는 보안 및 운영 요건을 충족시킬 수 있는 완성형 AI 에이전트를 제공할 것"이라고 밝혔다.

2025.04.21 11:02조이환

글로벌 IT 리더 10명 중 9명 "1년 내 AI 에이전트 활용할 것"…금융·제조서 '활발'

우리나라를 포함한 14개 국가의 IT 리더 10명 중 9명이 향후 12개월 안에 인공지능(AI) 에이전트 활용을 확대할 계획을 가지고 있는 것으로 나타났다. AI 에이전트가 비즈니스 시장에 새로운 전환점이 되고 있는 만큼 IT 리더들의 관심도 크게 증가한 것으로 드러났다. 21일 클라우데라가 최근 총 14개국 IT 리더 약 1천500명을 대상으로 진행한 조사에 따르면 응답자 중 절반은 전사적으로 AI 에이전트를 대규모로 확산하려는 움직임을 보였다. 주요 활용 분야로는 성능 최적화 봇(66%), 보안 모니터링 에이전트(63%), 개발 지원 보조(62%) 등으로 나타났다. 이번 조사는 클라우데라가 주요 국가의 IT 리더들의 AI 에이전트의 도입 현황, 활용 사례, 인식 등을 살펴보기 위해 진행된 것으로, 결과물은 '기업용 AI 에이전트의 미래'라는 이름의 보고서로 발표했다. AI 에이전트는 단순 자동화를 넘어 실시간으로 사고, 행동, 적응하는 시스템을 의미한다. 또 이러한 지능형 에이전트를 효과적으로 구현한다면 운영 민첩성을 높이고 비용을 절감하며 고객 참여를 획기적으로 개선할 수 있다. 이 때문에 AI 에이전트는 점점 더 중요한 경쟁력 확보 수단으로 부상하고 있다. 응답자 중 87%도 "업계에서 앞서나가기 위해서는 AI 에이전트에 대한 투자가 필수"라고 답했다. 국내 IT 리더의 82%는 자신의 기업에서 AI 에이전트를 사용하고 있다고 응답했다. 95%는 AI 에이전트를 위한 투자의 중요성에 공감하는 등 관심이 높은 것으로 나타났다. 응답자의 32%는 향후 12개월 이내에 AI 에이전트의 사용을 확대할 계획이라고 밝혔고, 12%는 전사적으로 상당한 확장을 진행할 것이라고 밝혔다. 반면 응답자들은 개인정보 보호 리스크를 AI 에이전트 도입의 가장 큰 걸림돌로 생각했다. 국내 응답자의 42%는 개인정보 문제를 가장 우려한다고 답했다. 82%는 AI 에이전트가 보다 강력한 개인정보 및 보안 기능을 갖추길 바란다고 밝혔다. 글로벌 시장에선 전체 응답자의 57%가 지난 2년 이내에 AI 에이전트를 도입했으며 이 중 21%는 최근 1년 이내에 도입했다고 응답했다. 이를 통해 AI 에이전트 도입이 현재 기업들 사이에서 빠르게 진행 및 확산되고 있는 것으로 파악됐다. 응답자의 66%는 기업용 AI 인프라 플랫폼 위에서 직접 에이전트를 구축하고 있으며 60%는 기존 핵심 애플리케이션에 내장된 에이전트 기능을 활용하고 있다고 답했다. 클라우데라 측은 "하이브리드 접근 방식은 확장 가능하고 안전하다"며 "데이터와 가까운 위치에서 실행되는 배포 방식을 선호하는 트렌드를 반영한다"고 설명했다. AI 에이전트 도입의 가장 큰 장애 요인은 개인정보 보호(53%), 기존 시스템과의 통합(40%), 높은 구현 비용(39%) 등으로 나타났다. 이는 강력한 통합 데이터 관리 및 거버넌스 필요성에서 비롯된 것으로 분석된다. 클라우데라 측은 "AI 에이전트 도입 시 규모는 작지만 효과가 큰 프로젝트부터 시작하는 것이 좋다"며 "내부 IT 지원 에이전트처럼 빠르게 가치를 실현하는 사례를 통해 투자대비수익률(ROI)을 입증하고 신뢰를 쌓은 후 대규모 도입의 기반을 마련할 수 있다"고 말했다. 기업들이 AI 에이전트를 활용하는 것도 산업별로 상이하게 나타났다. 금융 및 보험에선 이상 거래 탐지(56%), 리스크 평가(44%), 투자 자문 지원(38%)에 주로 활용되고 있는 것으로 조사됐다. AI 에이전트는 실시간으로 의심 거래를 감지하고 리스크를 평가하며 맞춤형 투자 조언을 제공하는 자문 업무를 지원한다. 제조 분야에선 프로세스 자동화(49%), 공급망 최적화(48%), 품질 관리(47%)에 주로 활용되고 있는 것으로 드러났다. 이 분야에서 AI 에이전트는 생산 라인을 실시간 모니터링해 결함 발생을 빠르게 발견하고 물류 경로 재조정으로 지연을 방지하며 업무 자동화로 효율성을 높이는 역할을 한다. 헬스케어에선 진료 예약 관리(51%), 진단 지원(50%), 의료 기록 처리(47%)에 주로 활용되고 있다. 의료진의 행정적 부담을 줄이고 진료 일정 조율, 전자 의무기록(EMR) 데이터 탐색, 영상 데이터를 통해 질환을 식별하는 것에 AI 에이전트가 상당한 역할을 하고 있는 것으로 분석됐다. 통신에서도 AI 에이전트는 고객 지원 챗봇(49%), 고객 경험(44%), 보안 모니터링(49%)을 할 때 도움을 준 것으로 나타났다. 또 서비스 이슈를 즉시 해결하고 고객 행동 데이터를 분석해 위험에 빠진 고객을 감지할 뿐 아니라 신종 위협으로부터 네트워크를 보호하는 역할도 하고 있는 것으로 드러났다. 국내에서 AI 에이전트를 가장 많이 활용하는 사례로는 ▲금융 및 보험 분야에서의 이상 거래 탐지(33%) ▲제조 분야에서의 불량 감지(38%) ▲소매 및 이커머스 분야에서의 수요 예측(44%) ▲헬스케어 분야에서의 환자 모니터링(50%) ▲통신업계에서의 고객 지원(33%)으로 나타났다. 아바스 리키 클라우데라 최고 전략 책임자(CSO)는 "AI 에이전트는 이제 실험 단계를 넘어 구체적인 자동화, 효율성, 비즈니스 성과를 실현하는 단계로 진입했다"며 "현재 많은 기업들이 수백 개의 모델을 프로덕션 환경에서 운영하고 있고, 더 나은 결과를 이끌어내기 위해 고품질의 잘 관리된 데이터를 요구하고 있는 상황"이라고 밝혔다. 이어 "2025년은 생성형 AI의 뒤를 이어 AI 에이전트가 업계의 중심으로 떠오르는 해가 될 것"이라며 "우리는 강력한 기업용 AI 생태계를 구축했고, 글로벌 기업들이 안전하고 확장 가능하며 통합된 AI 워크플로우를 설계할 수 있도록 지원해 데이터를 실제 행동으로 전환하는 혁신을 이끌고 있다"고 덧붙였다.

2025.04.21 09:00장유미

"복잡한 개발 업무, 이젠 말로 시킨다"…젯브레인, AI 에이전트 '주니' 출시

젯브레인이 복잡한 개발 업무를 자연어로 지시하면 수행하는 인공지능(AI) 코딩 도구 '주니(Junie)'를 공식 출시했다. 자연어 명령을 이해하고 주도적으로 개발 업무를 수행하는 '에이전트형 AI'로 설계된 것이 특징이다. 17일 젯브레인은 AI 코딩 에이전트 '주니(Junie)'를 공식 출시했다고 공식 홈페이지를 통해 밝혔다. 젯브레인은 지난 몇 년간 AI 어시스턴트를 통해 GPT 계열 언어 모델을 기반으로 한 코드 추천, 코드 설명, 인라인 코드 완성 등의 기능을 개발자에게 제공해왔다. 하지만 주니는 이와는 전혀 다른 접근을 취한다. 기존 AI가 질문에 응답하고 조각 코드 단위로 기능을 제안했다면, 주니는 문제 해결 전체를 주도하며 프로젝트 단위의 맥락을 이해하고 작업을 실행한다. 젯브레인 측은 주니를 'AI 기반의 주니어 개발자'에 비유하며, 복잡한 개발 업무도 스스로 계획하고 실행하는 데 중점을 뒀다고 설명했다. 주니는 젯브레인의 주요 IDE에 통합돼 작동하며 현재 인텔리제이 IDEA 얼티메이트, 파이참 프로페셔널, 웹스톰, 고랜드에서 사용할 수 있다. 향후 php스톰, 러스트로버, 루비마인 등으로도 지원이 확대될 예정이다. 사용자는 IDE 내에서 자연어로 명령을 입력하거나 주니와 대화하며 작업을 진행할 수 있다. 주니는 그에 맞는 코드를 작성하고 리팩토링하며, 테스트 코드 생성, 디버깅, 코드 리뷰까지도 수행한다. 젯브레인은 전체 프로젝트의 맥락을 파악해 기존 코드와의 정합성을 고려한 결과물을 내놓는다는 점에서, 단순한 LLM 기반 보조 도구들과의 차별점을 만든다고 설명했다. 젯브레인은 GPT-4.5, 클로드 3.5 소넷, 제미나이 1.5 프로 등 대규모 언어모델(LLM)이 사용되고 있으며, 주니 역시 이와 같은 고성능 모델과 통합되어 동작하는 것으로 알려졌다. 젯브레인은 사용자 프라이버시와 기업 보안을 고려해 로컬에서 실행 가능한 자체 AI 모델도 일부 제공하고 있다. 더불어 주니의 가장 큰 장점으로 반복적인 개발 업무를 자동화한다는 점을 들었다. 예를 들어 유닛 테스트 작성, 입력값 검증 함수 구현, 일관된 네이밍 규칙 적용 같은 작업은 수고롭고 시간이 많이 드는 일이다. 주니는 이러한 업무를 자동으로 수행해 사용자가 더 복잡한 설계와 논리적인 구현에 집중할 수 있는 환경을 지원한다. 더불어 초보 개발자에게는 일종의 코딩 멘토처럼 작동해, 올바른 방향으로 개발을 유도해주는 역할도 한다. 또한 젯브레인은 주니 출시와 함께 AI 기능을 보다 유연하게 사용할 수 있도록 구독 모델도 개편했다. 모든 유료 IDE 사용자에게는 'AI 무료(AI Free)' 등급이 기본 제공되며 여기에선 무제한 코드 보완, 로컬 AI 모델 사용, 클라우드 기반 기능 일부 제한 제공 등이 가능하다. 더 높은 수준의 연산과 기능을 원하는 사용자를 위해 AI프로와 AI얼티메이트AI 등 상위 구독도 마련됐다. 특히 올 프로덕트 팩 및 닷얼티메이트 구독자에게는 AI 프로버전이 기본 제공된다. 젯브레인은 앞으로도 주니에 더 많은 언어 모델을 적용하고 팀 협업과 코드 배포 자동화 등의 기능도 단계적으로 추가할 계획이다. 젯브레인의 앤드류 자코노프 제품 리더는 "우리는 차세대 기술을 활성화하고 확장해 소프트웨어 개발을 더욱 생산적이고 즐거운 경험으로 만드는 것을 목표로 한다"며 "개발자들은 주니를 통해 코드 품질을 개선하고 미래 혁신을 실현하고 복잡한 작업 실행을 지원하고 코드 작업 방식을 바꿀 수 있을 것"이라고 소개했다.

2025.04.17 09:42남혁우

SAP AI 비서 '쥴', 한국어 깨쳤다…"에이전틱 AI 사업 강화"

SAP가 인공지능(AI) 비서 '쥴'에 한국어 지원을 완료한 것으로 전해졌다. 쥴을 앞세워 국내 에이전틱 AI 비즈니스를 본격화할 방침이다. SAP코리아 정대영 부사장은 16일 그랜드 인터컨티넨탈 서울 파르나스에서 열린 '한국최고정보책임자(CIO)포럼'에 참석해 쥴의 한국어 적용 완료 소식을 밝혔다. 현재 쥴은 여러 AI 에이전트를 통합한 '슈퍼 오케스트레이터' 형태로 작동한다. 사용자가 쥴에 질문이나 요청을 진행하면, 쥴은 이를 처리하기 위해 필요한 에이전트를 결합해 답하는 식이다. 지난달 크리스티안 클라인 SAP 최고경영자(CEO)도 방한해 영어로만 제공되던 쥴 서비스에 한국어를 2분기에 탑재한다고 밝힌 바 있다. 당시 클라인 CEO는 "고객은 쥴을 통해 거래부터 문서 처리, 분석 요청 등을 모두 자동화할 것"이라며 "공급업체의 준법 감시와 문서 검토, 수요 예측, 재고 관리 등도 AI 기반으로 처리할 수 있을 것"이라고 전망했다. 그러면서 "이를 통해 기업은 사무 업무 생산성을 기존보다 30~40%까지 올릴 수 있을 것"이라고 자신했다. 정 부사장은 "쥴을 한국어로 사용해 본 결과 답변 자체가 100% 매끄럽진 않았다"며 "앞으로 고객이 모든 클라우드 애플리케이션을 쉽고 빠르게 사용할 수 있도록 AI를 고도화할 것"이라고 말했다. 정 부사장은 올해 말 실질적인 에이전틱 AI 성과가 글로벌 시장서 나올 것으로 예측했다. 현재 SAP뿐 아니라 마이크로소프트, 구글, 서비스나우, 세일즈포스 등도 멀티 에이전트를 활용한 비즈니스 전략을 구체화하고 있다는 이유에서다. 그는 "현재 다수 IT 업체가 에이전틱 AI 비즈니스에 힘주고 있다"며 "우리도 에이전틱 AI를 주요 사업에 투자를 늘릴 것"이라고 강조했다.

2025.04.16 15:14김미정

"제조 특화 솔루션 다 갖췄다"…삼성SDS, 제조업 디지털 혁신 사례 공유

삼성SDS가 차별화된 생성형 인공지능(AI) 기술과 전사적자원관리(ERP), 제조실행시스템(MES), 제품수명주기관리(PLM), 제조프로세서운영(OT) 보안 등 제조 특화 솔루션의 실제 도입 사례를 소개하고 관련 노하우를 공유하기 위한 자리를 마련했다. 삼성SDS는 16일 잠실 스카이31 컨벤션에서 제조 기업을 대상으로 '제조의 미래를 준비하는 삼성SDS 인더스트리 데이(Industry Day)' 세미나를 개최했다. 이번 행사에는 제조 기업 IT 담당자 300여 명이 참석해 제조업의 디지털 혁신 사례에 높은 관심을 보였다. 이날 삼성SDS는 ▲제조 업종 AI 에이전트 활용 사례 ▲제조 ERP 혁신 방안 ▲랜섬웨어 대응을 위한 OT 보안 전략 ▲5G 특화망(Private 5G) 기반 제조 현장 혁신 ▲AI 기반 디지털 구매(SRM) 혁신 사례 등 다양한 주제를 다루며 디지털 제조 혁신 전략을 제시했다. 또 생성형 AI가 도입되면서 변화하는 ERP, MES, PLM 등 제조 특화 솔루션의 성공적인 활용 전략과 최적화 사례도 공유했다. 기조 연설을 맡은 김정욱 삼성SDS 컨설팅팀 상무는 자사가 보유한 제조 산업의 핵심 시스템 경험과 글로벌 사례를 바탕으로 기업별 맞춤형 디지털 혁신 전략을 발표하며 제조업의 미래 방향을 제시했다. 이어 진행된 'AI 에이전트 : 하이퍼오토메이션 핵심 노트' 세션에서는 제조업의 하이퍼오토메이션 주요 요소와 실제 적용 사례를 소개해 참석자들의 높은 관심을 끌었다. 이와 함께 삼성SDS는 스마트팩토리 확산과 IoT·5G 네트워크 확대에 따라 제조 현장의 보안 위협이 더욱 증가하고 있다고 강조했다. 이 자리에서 24시간 가동되는 IoT 센서, 로봇 등 생산 설비와 제조 공정을 실시간으로 보호하는 보안 솔루션의 필요성을 설명하며 사이버 공격 탐지 및 차단을 위한 구체적인 대응 전략을 제시했다. 또 삼성SDS는 글로벌 개발센터(GDC, Global Development Center)의 활용 사례와 방안을 공유하며 참석자들의 호응을 얻었다. 삼성SDS는 중국, 베트남, 인도에서 글로벌 개발센터를 운영 중이며 다양한 업종의 고객사 시스템 IT 개발부터 운영, 컨설팅 업무 등에 국내와 동일한 보안 수준과 품질 체계를 적용하고 있다. 삼성SDS는 지난 2월 국방 업종 세미나에 이어 제조, 유통·서비스, 금융, 공공 등 다양한 업종별 고객을 대상으로 세미나를 지속적으로 개최하며 클라우드 및 생성형 AI, 업종 특화 솔루션을 활용한 업무 생산성 혁신을 적극 지원할 계획이다. 삼성SDS 이정헌 전략마케팅실 부사장은 "이 행사는 생성형 AI 활용, 하이퍼오토메이션 전략 등 고객들의 고민을 함께 나누고 해결책을 제시하기 위해 마련된 것"이라며 "앞으로도 우리의 경험과 노하우를 바탕으로 고객들이 실질적인 혁신을 이룰 수 있도록 최선을 다하겠다"고 밝혔다.

2025.04.16 11:08장유미

튜링, 학생 맞춤형 '풀이 분석 AI' 출시

'수학대왕' 운영사 튜링(대표 최민규)이 AI 에이전트 기능을 강화한 학생 맞춤형 '풀이 분석 AI'를 새롭게 출시했다고 15일 밝혔다. 학생의 풀이 기록을 더 섬세하게 분석하는 '단계별 풀이 분석' 기능과 질의응답 게시판의 AI 답변을 강화한 'AI 3초 답변' 기능이 추가됐다. AI 수학의 정석으로 불리는 수학대왕은 수학 교육에 특화된 AI 에이전트를 기반으로 학생의 자기주도 학습을 지원하는 플랫폼이다. 수학대왕 AI 에이전트는 단 5개의 문제 풀이만으로 학생의 수준을 진단한 후, 이를 바탕으로 맞춤형 교육을 제공한다. 또 수학 과목에 게임 요소를 접목하는 게이미피케이션을 통해 수학에 대한 흥미와 자신감을 가질 수 있도록 돕고 있다. 이번 업데이트는 AI를 활용한 '단계별 풀이 분석'에 중점을 뒀다. 지난해 10월 AI 필기 인식을 도입한 데 이어, 학생의 풀이과정을 더욱 정교하게 분석할 수 있도록 기능을 강화했다. 단순한 정답 채점을 넘어 학생의 사고 과정과 문제 해결 능력을 진단하는 것이 특징이다. 예를 들어, 2차 방정식 문제에 대해 정확한 방정식을 수립했는지, 2차 함수 그래프를 올바르게 그렸는지를 AI가 풀이 단계별로 평가 및 분석한다. 이를 통해 학생들은 수학 개념을 깊이 이해할 수 있고, 교사는 개별 피드백 시간을 절감해 학생 관리 효율성을 높일 수 있다. AI 질의응답 게시판의 'AI 3초 답변' 기능 업데이트도 진행됐다. 질문 작성자의 문제 풀이 어려움을 해결하기 위해 풀이 분석 AI가 실시간으로 답변한다. 또 게시판을 이용하는 다른 학생들도 게시된 질문에 대해 깊게 고민하고 풀이에 도전하면서 자기주도학습을 유도한다. 우수 답변 한 학생들에게는 AI가 포인트를 부여해, 학생들이 스스로 학습에 참여하도록 동기를 부여한다. 이 밖에도 수학대왕 앱 UI/UX 고도화, 교사용 첨삭 기능 추가 등 교육 현장에서의 피드백을 바탕으로 한 다양한 기능을 추가했다. 튜링은 상반기 내 더욱 강력한 학생 자기주도학습 관리 기능을 추가로 선보일 예정이다. 학생이 문제 유형을 완벽히 이해하도록 문제를 지속 생성해 주는 '무한 클리닉 자동 생성' 기능과 개념 취약점 파악을 위한 '분석' 탭을 개편할 계획이다. 향후에는 지속적인 기술 개발을 통해 분석 AI를 넘어 대화형 AI 튜터로의 확장을 추진하고 있다. 최민규 튜링 대표는 "수학대왕은 대한민국의 교육 현장에서 교사와 학부모가 신뢰하는 수학 교육 AI 에이전트로 자리매김할 것"이라며 "수포자 없는 세상을 만들기 위해 지속적으로 AI 활용 교육 시장을 발전시키고 혁신할 계획"이라고 밝혔다.

2025.04.15 17:51백봉삼

클라우드플레어, AI 에이전트 개발용 플랫폼 공개

클라우드플레어가 인공지능(AI) 에이전트 개발을 위한 신규 기능을 대거 공개해 개발자 지원에 본격 나섰다. 클라우드플레어는 업계에서 처음으로 원격 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP) 서버를 비롯한 '워크플로우' '듀러블 오브젝트' 무료 플랜을 제공한다고 14일 밝혔다. MCP 서버는 AI 에이전트가 이메일 전송, 회의 예약, 코드 배포 등 복합 작업을 스스로 수행할 수 있게 지원한다. 기존 로컬 기반 MCP 제약을 해소하고 오스제로와 스티치, 워크 운영체제(OS)와의 연동으로 인증·권한 부여도 간소화했다. 듀러블 오브젝트는 컨텍스트 인식이 가능한 지능형 에이전트 구현을 돕는다. 이는 과거 사용자 이력이나 선호도를 기억해 반응하는 상태 기반 애플리케이션 개발에 활용된다. 서버리스 구조에서도 높은 확장성과 지연 최소화를 돕는다. 현재 해당 플랫폼은 무료로 제공된다. 워크플로우는 다단계 작업 흐름을 자동화하고 안정적으로 운영할 수 있는 기능이다. 수일 이상 지속되는 업무도 진행 상황을 기억해 이어서 수행할 수 있다. 복잡한 AI 기반 워크플로우 구현도 가능하다. 클라우드플레어는 사용한 만큼만 비용을 지불하는 구조를 통해 AI 추론에 소요되는 과도한 클라우드 비용 문제도 해소했다고 밝혔다. 서버리스 기반으로 유휴 시 리소스를 0으로 줄이고 필요 시 즉시 확장할 수 있다. 이를 통해 전통적인 클라우드 대비 운영 비용을 크게 낮출 수 있다. 전 세계 190여 개 도시에 그래픽처리장치(GPU) 인프라를 배치한 클라우드플레어는 사용자와 가까운 위치에서 AI를 실행할 수 있도록 지원해 지연을 줄이고 AI 접근성을 높이고 있다. 매튜 프린스 클라우드플레어 최고경영자(CEO)는 "AI 에이전트는 AI 기술 다음 단계"라며 "개발자들이 에이전트 기반 AI의 미래를 만들어갈 수 있도록 최고의 툴을 제공할 것"이라고 밝혔다.

2025.04.14 10:52김미정

오픈AI, 3번째 AI 에이전트 출시 앞둬

챗GPT 개발사인 오픈AI가 소프트웨어(SW) 엔지니어링을 대신할 수 있는 신규 AI 에이전트 출시를 시사했다. 13일 골드만삭스에 따르면 오픈AI는 세 번째 AI 에이전트 'A-SWE(에이전틱 소프트웨어 엔지니어)'를 출시할 예정이다. 앞서 오픈AI는 1월에 첫 번째 AI 에이전트인 오퍼레이터(Operator)를 출시했고, 이어 2월에는 딥 리서치(Deep Research)를 선보였다. 2가지 AI 서비스 모두 현재 챗GPT 유료 고객에게만 제공되고 있다. 새롭게 공개될 A-SWE는 사용자 맞춤형 앱을 개발하는 역할을 할 것으로 점쳐진다. 오픈AI의 사라 프라이어 최고재무책임자(CFO)는 최근 골드만삭스와의 인터뷰에서 "A-SWE는 일반 SW 엔지니어가 수행할 수 있는 작업뿐만 아니라 품질 보증, 버그 테스트, 버그 수정 등 추가적인 작업도 수행할 수 있다"고 설명했다. 프라이어 CFO는 "A-SWE는 단순히 기존의 SW 엔지니어를 지원하는 것을 넘어 사용자를 위한 앱을 직접 개발할 수 있는 에이전틱 SW 엔지니어"라며 "A-SWE는 엔지니어가 제공받는 홍보 자료만 있으면 바로 앱을 개발할 수 있다"며 "단순히 개발만 하는 것이 아니라 SW 엔지니어들이 하기 싫어하는 모든 일을 스스로 처리한다"고 강조했다. 이어 "자체적으로 QA, 품질 보증, 버그 테스트·수정, 문서화 작업 등 SW 엔지니어들이 꺼리는 업무를 처리할 수 있다"며 "기업들은 A-SWE를 활용해 엔지니어링 인력이 늘어난 것과 같은 효과를 얻을 수 있을 것"이라고 덧붙였다.

2025.04.13 16:33한정호

"AI, 업무 전반에 녹아든다"…구글, 인프라부터 에이전트까지 '기술 총동원'

구글 클라우드가 인공지능(AI) 전 계층에 걸친 기술 청사진을 공개하며 업무 자동화를 넘어 AI 기반 기업 운영 방식 전반의 전환을 예고했다. 구글 클라우드는 최근 '구글 클라우드 넥스트 25'를 앞두고 회사의 핵심 AI 기능을 미리 소개하는 기자간담회를 진행했다. 라스베이거스에서 열리는 본 행사에 앞서 글로벌 미디어를 대상으로 열린 간담회는 내부 전략 변화와 제품 로드맵이 집약된 자리로, 행사 본무대 발표에 앞서 방향성을 선제적으로 공유한 성격이 짙다. 9일 업계에 따르면 이번 발표는 단순한 기능 소개를 넘어 구글 클라우드의 AI 전략을 총체적으로 드러낸 이정표로 풀이된다. 발표에는 멀티에이전트 시스템 구축 도구는 물론, '제미나이 2.5' 모델과 7세대 텐서플로우 처리장치(TPU) '아이언우드', 생성형 미디어 기술 등 AI 전 계층을 포괄하는 기술이 포함됐다. "누구나 만드는 AI 동료"…전방위 에이전트 생태계 완성한다 가장 주목되는 것은 '에이전트 개발 키트(ADK)'다. ADK는 단 몇 줄의 코드만으로 고도화된 업무 에이전트를 구축할 수 있는 개발 프레임워크다. 추론 범위나 행동 규칙 등을 세밀하게 조정할 수 있으며 자사 AI 플랫폼인 버텍스 AI와 연동돼 확장성과 보안성까지 확보했다. ADK를 통해 기업은 다양한 사내 시스템이나 서비스형 소프트웨어(SaaS)와 연결되는 복수의 에이전트를 동시에 구성할 수 있다. 보고서 생성, 고객 분석, 문서 처리, 일정 조율 등의 업무를 각각의 에이전트에 맡기고 이들을 연계하는 멀티에이전트 구조도 구현 가능하다. 에이전트 상용화를 위한 '마켓플레이스'도 공개됐다. 이곳에서는 계약서 검토, 리스크 분석, 법률 요약, 고객 상담 등에 특화된 사전 제작 에이전트를 선택해 곧바로 업무에 적용할 수 있다. 업무별로 필요한 기능을 조합하는 모듈형 에이전트 전략이다. 에이전트 간 상호작용도 지원한다. 구글은 '에이전트 간 상호운용(A to A)'을 통해 플랫폼, 개발 프레임워크, 클라우드 환경이 달라도 서로 협력할 수 있도록 했다. 추상화된 요청을 공유하고 상황에 맞는 판단을 수행하는 방식으로, 서비스나 기업 경계를 넘는 에이전트 협업이 가능해졌다. 이미 세일즈포스, SAP, 서비스나우 등 50여 곳의 글로벌 벤더가 'A to A'에 참여 중이다. 비개발자용 실무 에이전트 플랫폼 '에이전트 스페이스(Agent Space)'도 처음 공개됐다. 이 공간에서는 기업의 일반 임직원이 사내 데이터를 기반으로 자연어로 에이전트를 생성하고 실행한다. 생성된 에이전트는 사내 시스템에 연결돼 실시간 보고서 작성, 고객 리스크 예측, 일정 예약 등 복잡한 업무를 수행한다. 이날 구글 관계자는 금융 담당자로서 데모를 시연하면서 자연어로 "내 고객 포트폴리오에서 리스크 신호를 찾아줘"라고 요청했다. 이에 에이전트가 사내 데이터에서 이상 거래를 식별하고 예상 시나리오를 분석한 뒤 자동으로 관련 요약 보고서와 이메일을 작성했다. '에이전트 스페이스'에서는 이러한 작업을 반복 자동화하는 '개인 에이전트'도 생성할 수 있다. 매일 아침 고객 현황을 요약하고 예상 리스크를 음성으로 전달하는 알림 기능도 제공된다. 마이크로소프트 원드라이브, 세일즈포스, 빅쿼리, 구글 드라이브 등 다양한 사내외 시스템과 연동돼 실시간 데이터 기반의 맞춤형 업무 수행이 가능하다. 기존의 구글 '워크스페이스' 전반에도 에이전트 개념이 도입된다. 구글 문서 도구에서는 주장의 논리와 구조를 분석해 개선을 제안하는 '헬프 미 리파인' 기능이 추가됐고 스프레드시트에서는 데이터 인사이트를 자동 추출해주는 분석 기능이 적용됐다. 화상회의 플랫폼 구글 미트에서는 실시간 회의 요약 외에도 회의 중 놓친 내용을 AI가 요약해주는 기능이 곧 적용된다. 버티컬 특화 에이전트는 이미 적용이 시작됐다. 미국의 패스트푸드 업체인 웬디스는 드라이브스루에서 다국어 AI 에이전트를 운영 중이며 메르세데스벤츠는 차량 내 음성 비서로 구글의 오토모티브 에이전트를 통합했다. 홈디포는 DIY 고객에게 24시간 전문가 수준의 상담을 제공하는 AI 에이전트를 활용하고 있다. 케이티 왓슨 구글 클라우드 제품 커뮤니케이션 디렉터는 "지금은 단일 질문에 답하는 AI에서 복잡한 문제를 해결하는 에이전트의 시대로 넘어가는 전환점"이라며 "이 에이전트들이 서로 연결되고 확장될 수 있도록 생태계 전체를 준비하고 있다"고 밝혔다. 추론 성능 중심으로…AI 인프라, TPU로 전면적 재설계 이같이 에이전트가 실질적인 업무 수행까지 가능해진 배경에는 이를 뒷받침하는 AI 인프라와 모델, 플랫폼의 전방위적 진화가 있다. 구글은 AI 에이전트를 단순한 인터페이스 수준에서 끝내지 않고 이를 작동시키는 연산 자원, 데이터 연결성, 모델 성능, 멀티모달 대응력 등 모든 층위를 통합적으로 끌어올리고 있다. 실제로 구글은 초대규모 모델 추론(inference) 성능을 획기적으로 끌어올린 7세대 텐서플로우 처리장치(TPU)인 '아이언우드(Ironwood)'를 이날 처음 공개했다. GPU 기반 아키텍처와의 차별화가 두드러지는 이 칩은 구글 내부 대규모 서비스에서 이미 검증됐으며 본격적인 외부 제공을 예고하고 있는 상황이다. '아이언우드'는 추론에 최적화된 설계로, 기존 6세대 TPU '트릴리움' 대비 전력 효율이 두 배 향상됐다. 총 9천개 칩을 하나의 팟(Pod)으로 묶어 슈퍼컴퓨터처럼 사용할 경우 최대 42.5 엑사플롭스 수준의 연산 성능을 제공한다. 이는 미국 정부가 보유한 세계 최대 슈퍼컴퓨터 보다 24배 이상 높은 수준이다. 초거대 모델 시대에서 추론 성능은 AI의 실전화에 직결되는 요소다. 구글은 이번 발표를 통해 학습보다 '서빙'에 특화된 AI 인프라가 새롭게 부상하고 있음을 강조했다. 네트워크 측면에서도 기존 한계를 넘는 구조가 제시됐다. 구글은 이번에 기업 고객을 위한 사설 글로벌 네트워크 서비스 '클라우드 WAN'을 함께 선보였다. 이는 구글이 전 세계에 구축한 사설 광케이블망(200만 마일 이상)을 외부 고객도 이용할 수 있도록 한 것으로, 네트워크 지연을 최소화하면서도 최대 40% 수준의 비용 절감이 가능하다. 특히 다국적 기업의 멀티리전 운영이나 멀티클라우드 환경에서 강점을 지닌다. AI 시스템을 구성하는 소프트웨어 스택의 효율성도 크게 향상됐다. 특히 쿠버네티스 환경에서는 AI 추론 작업에 특화된 자동 확장인 '스케일링'과 작업 분산 인 '로드밸런싱' 기능이 새로 추가됐다. 사용자가 많아져도 안정적으로 대응할 수 있고 최대 30%의 비용 절감, 60%의 응답 지연 감소 효과를 기대할 수 있게 됐다. AI 모델 런타임 영역에서는 구글 딥마인드가 내부에서 사용하던 머신러닝 런타임 '패스웨이(Pathways)'가 클라우드 고객에게 처음 개방됐다. 이 기능은 수백 개의 TPU를 동시에 연결해 초대형 모델의 안정적인 실시간 서빙을 지원한다. 모델은 고도화, 플랫폼은 통합…AI 실전 투입 위한 전열 정비 구글 클라우드는 이날 자사의 차세대 AI 모델 '제미나이 2.5'의 공식 출시를 발표하며 '프로(Pro)'와 '플래시(Flash)' 두 가지 버전을 공개했다. '프로'는 복잡한 추론과 정밀한 문제 해결에 최적화된 모델이며 '플래시'는 속도와 비용 효율성을 중시한 경량형 모델이다. 특히 '플래시'는 프롬프트의 난이도에 따라 자동으로 추론의 깊이를 조절하고 고객 예산에 맞춰 유연하게 운용 가능하도록 설계됐다. 두 모델 모두 '다층적 사고', '자기 반성적 추론' 등 고차원적 사고 능력을 갖추고 있으며 기존 챗봇을 넘어 복합적인 문제 해결까지 가능하다. 텍스트는 물론 이미지, 음성, 영상, 코드 등 다양한 입력을 통합적으로 이해하고 대응하는 멀티모달 처리 능력도 한층 강화됐다. 특히 초거대 AI 중 가장 긴 '컨텍스트 윈도우'를 갖춰 긴 문서나 복잡한 대화 흐름도 놓치지 않고 처리할 수 있다는 점이 강조됐다. 이날 구글은 '제미나이 2.5'의 기반이 되는 '버텍스 AI' 플랫폼도 대폭 확장했다고 밝혔다. '버텍스 AI'는 다양한 생성형 AI 모델을 선택·조합해 구축, 학습, 배포까지 가능한 통합 플랫폼으로, 현재 200개 이상 대형 모델을 제공한다. 여기에는 미스트랄, 라마 등 오픈모델도 포함되며 향후 허깅페이스와의 협업을 통해 수십만 개 오픈소스 모델을 추가할 계획이다. '버텍스 AI'의 생성형 미디어 기능도 대폭 강화됐다. '이마젠(Imagen)', '오디오(Audio)', '비디오(Video)', '리리아(Lyria)' 등 이미지, 음성, 영상, 음악을 생성하는 모델들이 추가됐고 이들을 통합적으로 활용할 수 있는 '버텍스 AI 미디어 스튜디오'가 공개됐다. 이를 통해 텍스트 한 줄로도 고품질 콘텐츠를 자동 제작할 수 있다. 실제 데모에서는 구글 관계자는 라스베이거스의 정적 이미지를 업로드해 드론샷 스타일의 영상으로 자동 변환하고 자동 생성된 음악을 입힌 뒤 특정 인물만 제거하는 '인페인팅' 기능까지 시연했다. 캐리 타프 구글 클라우드 산업·솔루션 부문 부사장은 "이번 발표는 AI 기술력뿐 아니라 실질적인 비즈니스 임팩트를 중시한 결과"라며 "초대형 모델에서 보안, 개발, 콘텐츠 제작까지 AI가 실무에 작동되는 모든 층위를 정비했다"고 말했다.

2025.04.09 21:01조이환

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