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'AI 에이전트'통합검색 결과 입니다. (233건)

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"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

"AI 점원, 매출 책임진다"…정부 사업 올라탄 와들, '젠투'로 커머스 공략

대화형 인공지능(AI) 에이전트 '젠투'의 개발사 와들이 정부 주관 클라우드 사업의 공식 파트너가 됐다. 중소기업은 AI 기반 솔루션을 통해 마케팅 효율을 높이고 디지털 전환에 속도를 낼 수 있게 된다. 와들은 과학기술정보통신부와 정보통신산업진흥원(NIPA)이 추진하는 '2025 중소기업 클라우드 서비스 바우처 사업'의 공급기업으로 이름을 올렸다고 9일 밝혔다. 수요기업은 '젠투' 솔루션 사용 시 비용의 20%만 부담하면 되며 최대 8천만원까지 정부 지원을 받을 수 있다. '젠투'는 온라인 쇼핑몰에서 고객의 구매 행동을 분석하고 그에 맞는 상품을 실시간으로 추천하는 B2B형 AI 솔루션이다. 고객이 상품 탐색이나 구매 망설임을 보이면 자동으로 플로팅 버튼이 활성화되고 오프라인 점원처럼 자연스러운 대화를 통해 구매 전환을 유도하는 구조다. 와들은 커머스를 중심으로 AI 에이전트 수요가 급증하는 흐름에 맞춰 젠투 공급을 확장하고 있다. 고객 행동 데이터를 바탕으로 구매 전환 성과를 실시간 분석하고 마케팅 인사이트를 확보할 수 있어 중소기업이 AI 전문 인력 없이도 기술 기반 영업 전략을 수립할 수 있다. '젠투'는 쇼핑몰 설치와 데이터 연동이 간편한 것이 특징이다. 별도 개발 리소스 없이도 즉시 도입할 수 있으며 현재 카페24 스토어를 통해서도 설치가 가능하다. 와들은 앞서 지난달 '2025 AI 바우처 지원사업' 공급기업에도 선정된 바 있다. 이 사업을 통해 커머스에 특화된 맞춤형 AI 에이전트를 제공하며 고객 경험과 전환율 개선을 동시에 꾀하고 있다. 조용원 와들 최고전략책임자(CSO)는 "'젠투'는 쇼핑몰과 고객을 깊이 이해해 스스로 최적의 판매 전략을 수립하는 AI 솔루션"이라며 "기업들이 빠르게 변화하는 시장에 적응하고 기술 경쟁력을 강화하는 데 기여하겠다"고 밝혔다.

2025.04.09 15:18조이환

혜움, 105억원 시리즈B 투자유치

금융 AI 기술 기업 혜움(대표 옥형석)이 105억원 규모의 시리즈B 투자 유치를 했다고 8일 밝혔다. 이번 투자에는 기존 투자자인 IBK기업은행, 쿼드벤처스가 후속 투자를 단행했으며, 키움인베스트먼트 등이 신규 투자자로 참여했다. 이로써 혜움의 누적 투자금은 210억원에 달한다. 2017년에 설립된 혜움은 소상공인 및 자영업자, 중소기업 등 사업자의 편의를 돕는 AI 기술 연구 기업으로 출발해 세무·재무 분야의 자동화를 선도했다. 혜움의 대표 서비스로는 사업자 세무 처리를 지원하는 '혜움 레포트 2.0', 사업자 경정청구 서비스 '더낸세금' 등이 있다. 이번 투자 유치로 혜움은 소상공인을 위한 금융 AI 에이전트 고도화에 박차를 가할 계획이다. 또 기존 전문가 상담과 세금계산서 무료 발급과 같은 편의성 중심의 기능에서 미수·미지급금 관리로 서비스를 고도화함으로써 사업가의 세무·재무 영역을 혜움의 AI 에이전트가 수행할 수 있게 한다는 방침이다. 시리즈A에 이어 후속 투자를 결정한 쿼드벤처스의 김정우 대표는 "AI 에이전트 시대가 본격적으로 도래한 가운데 혜움은 독자적인 AI 에이전트 기술로 설립 이후 꾸준히 세무·재무 영역에서 안정적인 성과를 만들고 있다"며 "다수의 전문 기관으로부터 기술력까지 인정받은 만큼 앞으로 초격차 AI 기술 기업으로서의 성장 가능성을 높이 평가했다"고 말했다. 옥형석 혜움 대표는 "AI의 발전이 가속화되면서 사업자를 대신하는 AI의 필요성도 더욱 대두되고 있다"며 "이번 시리즈B 유치를 기점으로 실행을 넘어 추론까지 가능한 에이전틱 AI 기술력을 높이는데 집중, 더욱 적극적인 투자로 AI 기술 리더십을 선점하겠다"고 밝혔다.

2025.04.08 11:01백봉삼

AI 허위정보·폭력성 자동 감지…MS, AI 보안 점검 도우미 공개

마이크로소프트(MS)가 허위정보, 폭력성과 혐오 표현, 민감 정보 유출 등 인공지능(AI) 서비스 중 발생할 수 있는 위험 요소를 자동으로 점검하고 수치화하는 AI 도구를 선보인다. MS는 AI 운영을 위한 자동화 도구인 'AI 레드 트레이닝 에이전트'를 미리보기 버전으로 출시했다고 공식 블로그를 통해 7일 밝혔다. AI 레드 트레이닝 에이전트는 AI 시스템이 악의적인 입력이나 사회적으로 민감한 요청에 어떻게 반응하는지를 자동으로 평가할 수 있도록 설계됐다. 특히 AI가 허위정보, 폭력성, 혐오 표현, 성적 콘텐츠, 민감 정보 유출 등의 위험에 얼마나 취약한지를 테스트해 실제 환경에서 AI의 안전성을 정량적으로 확인하고 개선할 수 있는 기반을 제공한다. 이 AI 도구는 마이크로소프트가 오픈소스로 공개한 AI 위험 분석 툴킷 '파이썬 리스크 신원 확인 툴킷(PyRIT)'을 바탕으로 한 것으로, 단순한 개발 테스트를 넘어서 '레드 팀(모의 공격자)' 방식의 보안 점검을 자동화한 것이 특징이다. 기존의 AI 보안 테스트는 보통 수작업으로 이루어졌고 특정한 시나리오나 질문에 대해 사람이 일일이 입력하고 반응을 분석하는 과정이 필요했다. AI 레드 트레이닝 에이전트는 이런 과정을 자동화해 사전에 설정된 다양한 공격 시나리오와 민감 프롬프트를 AI에 제시한다. 또 이에 대한 응답을 평가해 AI의 대응이 적절했는지를 수치와 리포트 형태로 제공한다. 이를 통해 사용자는 AI 시스템이 어떤 위험에 노출돼 있는지, 어느 정도 수준으로 문제를 방지하고 있는지 파악할 수 있다. 또 AI 레드 트레이닝 에이전트는 단순히 기능성 테스트를 넘어서 콘텐츠 기반 위험을 중점적으로 다룬다. 생성형 AI는 본질적으로 언어를 기반으로 작동해 어떤 질문이 입력됐는지에 따라 다양한 출력을 생성할 수 있다. 이 과정에서 사회적으로 문제가 되는 발언이나 정보가 나올 가능성도 존재한다. 여기에 AI가 ▲폭력을 부추기는 조언 ▲정치적으로 민감한 발언 ▲불법적 활동에 대한 조언 ▲민감한 개인정보 노출 등에 어떻게 반응하는지를 평가를 거쳐야만 안정적으로 실제 서비스에 투입할 수 있다. AI 레드 트레이닝 에이전트는 이 같은 입력을 자동으로 생성하고 AI 시스템에 반복적으로 주입한 뒤 그 응답이 안전한지를 평가하며 문제가 되는 응답에는 구체적인 지적을 해준다. 평가 결과는 공격 성공률(ASR) 등 정량적 지표로 제공되며 위험 범주별로 점수 카드 형식의 리포트가 생성된다. 애저 AI 파운드리 사용자는 별도의 복잡한 설정 없이 해당 에이전트를 활용할 수 있다. 애저 AI 평가 SDK와 통합돼 있어 개발자는 자신이 만든 모델이나 앱의 엔드포인트를 연결한 뒤 자동화된 공격 테스트를 실행하고 결과를 수집할 수 있다. 결과는 로그 형태로 남아 위험 대응 이력 관리나 컴플라이언스 보고서로 활용할 수 있다. 또 애저의 다른 보안 도구와 연동해 운영 중인 시스템의 전체적인 위험도까지 종합적으로 관리할 수 있다. 이 도구는 개발자를 비롯해 보안 팀, 품질 보증 팀, 정책 담당자 등 다양한 조직 구성원이 함께 사용할 수 있도록 구성됐다. 이를 통해 실제 기업 환경에서 AI 거버넌스를 구축하는 데 효과적인 협업 도구로도 기능한다. 마이크로소프트는 이 도구의 핵심 가치를 '책임 있는 AI' 실현이라고 강조한다. AI가 사회에 긍정적인 영향을 주기 위해서는 단지 정확하거나 빠르기만 해서는 안 되며 윤리적이고 신뢰할 수 있어야 한다는 것이다. 이를 위해 기업은 AI가 의도치 않게 편향된 정보를 생성하거나, 누군가에게 해를 끼칠 수 있는 방식으로 작동하지 않도록 끊임없이 점검하고 개선해야 한다. 하지만 이 과정을 일일이 수작업으로 수행하는 것은 비용과 시간이 많이 드는 일이다. 이에 AI 레드 트레이닝 에이전트는 이러한 부담을 줄이면서도 고도화된 공격 시나리오를 반복적으로 테스트해 문제 가능성을 사전에 파악할 수 있게 해준다. 이는 단순한 기술 도입을 넘어 기업이 AI를 어떻게 '책임 있게' 운영할 것인가에 대한 실질적인 실행 방안을 제공한다는 점에서 중요한 의미를 갖는다. 현재 이 도구는 애저 AI 파운드리 사용자에게 프리뷰 형태로 제공되며 추후 사용자의 피드백을 반영해 기능을 개선한 정식 버전으로 확장될 예정이다. 가격 정책은 애저 AI의 평가 및 리스크 분석 기능과 동일하게 적용되며 관련 문서와 샘플 코드는 깃허브를 통해 확인할 수 있다. 마이크로소프트는 이 도구를 통해 다양한 산업 분야의 기업들이 AI의 안전성을 보다 쉽게 확보하고 법적·윤리적 기준에 부합하는 서비스를 운영할 수 있도록 돕겠다는 계획이다. 마이크로소프트의 민수 티그펜 시니어 제품 관리자는 "AI 레드 트레이닝 에이전트는 신뢰할 수 있는 AI를 지속적이고 통합된 관행으로 자리잡게 하려는 우리의 의지를 보여주는 것"이라며 "이를 통해 개발의 모든 단계에서 자동화된 도구로 잠재적 위험을 확인하고 전문 보안 팀이 이를 분석해 더욱 깊은 인사이트를 얻을 수 있을 것으로 기대한다"고 말했다.

2025.04.07 11:55남혁우

유영상 SKT "연내 멀티모달·추론형 AI 모델 개발"

유영상 SK텔레콤 대표는 멀티모달 인공지능(AI) 모델, 추론형 AI 모델을 연내 개발하겠다는 계획을 4일 밝혔다. 유 대표는 이날 사내 인트라넷에 올린 'SK텔레콤의 르네상스를 위하여'라는 글을 통해 AI 피라미드 전략 2.0 등의 사업 전략을 밝혔다. 유 대표는 "글로벌 통신사들은 대부분 네트워크에 AI를 도입해 운용 비용을 절감하고 마케팅에 활용하는 등 '수요자로서의 AI'에 관심이 많다"며 "지금은 문제를 풀기 위해 임시적으로 수요자 공급자 관점으로 인수분해했지만 궁극적으로는 이 둘을 융합시킬 것"이라고 말했다. 유 대표는 AI 사업을 통한 가시적 성과를 창출할 영역으로 '서비스형 그래픽처리장치'(GPUaaS) 분야를 꼽았다. 또한 데이터센터가 빨리 필요한 고객을 타겟으로 한 모듈러 DC, 보안을 목적으로 한 단일 고객에 최적화한 DC, 초거대규모 AI DC, 맞춤형 상품 등 고객 수요에 맞는 다양한 상품을 내놓을 계획이다. 아울러 AI 기업간거래(B2B) 영역에서는 AI 에이전트가 업무를 도와주는 '에이닷 비즈'를 운영 중으로, 이를 연내 SK 멤버사에 도입하고 AI 기업소비자간거래(B2C)용으로 선보인 에이닷의 역량을 강화할 예정이다. 글로벌향으로 내놓은 AI 에이전트 '에스터'는 사용자층을 늘려나간다는 방침이다. 자체 거대언어모델(LLM) 에이닷엑스(A.X) 4.0은 개발 마무리 단계로 주요 LLM에 못지않은 성능을 가지면서도 효율이 높은 한국어 특화 LLM으로 준비되고 있다고 했다. 이는 연내 멀티모달 AI 모델, 추론 모델로 계속 개발할 예정이다. 유 대표는 "여러 불확실성 속에서도 SK텔레콤은 전략의 실행과 구성원들의 열정을 통해 르네상스를 이뤄 나갈 것"이라며 "올해는 SK텔레콤의 지속적 성장을 증명하는 중요한 한 해가 될 것"이라고 말했다.

2025.04.04 14:21최이담

[AI는 지금] "AI의 미터법 될까"…앤트로픽 MCP, 생태계 '공용어' 부상

"이제는 지식 탐색과 코드 자동화가 현실화될 정도로 인공지능(AI) 모델이 발전했습니다. 단순히 답을 잘하는 AI가 아니라 현실 데이터를 탐색하고 툴을 활용해 실제 작업을 수행하는 AI가 가능한 시점에 도달한 겁니다." 마이크 크리거 앤트로픽 최고제품책임자(CPO)는 최근 서울 잠실 시그니엘에서 열린 '코리아 빌더서밋'에서 공동 주최사 콕스웨이브 이엽 이사와 대담을 통해 이같이 말했다. 그는 AI의 진화가 단순 생성 능력에 머물지 않고 업무 자동화와 문제 해결로 확장되는 임계점을 넘고 있다고 진단했다. 3일 업계에 따르면 이런 발언은 단순한 기능 향상 이상의 흐름 전환으로 해석된다. AI가 '혼잣말 잘하는 모델'을 넘어 일을 '수행'하는 AI, 즉 에이전트형 구조로 진화하려면 수많은 도구, 시스템, 데이터와 유연하게 연결해주는 기술 인프라가 꼭 필요하기 때문이다. "연결이 해답"…MCP, 단절된 AI 생태계 하나로 묶는다 이같은 문제의식에 대한 해답으로 앤트로픽은 지난해 11월 AI 시스템과 외부 데이터 소스를 연결하는 통합 표준 '모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)'을 오픈소스로 내놨다. MCP는 '클로드'와 같은 생성형 AI가 파일, 채팅툴, 데이터베이스 등 다양한 시스템과 실시간으로 연동돼 더 정확하고 실질적인 응답을 생성할 수 있도록 설계된 연결 표준 규격이다. 모델 성능만으로는 해결할 수 없는 연결성의 한계를 구조적으로 보완하려는 시도다. 이 프로토콜은 AI 모델과 콘텐츠 저장소, 협업 툴, 개발 환경 등 실제 사용되는 시스템 간의 연결 장벽을 허무는 데 초점을 맞춘다. 기존에는 각 시스템마다 별도의 커넥터를 따로 개발해야 했지만 MCP를 활용하면 하나의 표준 방식으로 다양한 시스템을 동시에 연동할 수 있다. 앤트로픽은 MCP를 "AI와 데이터 간 단절을 해소하는 개방형 표준"이라고 설명한다. 프로토콜 구조도 단순하지만 강력하다. AI 모델이 일방적으로 데이터를 요청하는 데 그치지 않는다. 데이터 소스와 실시간으로 정보를 주고받는 '양방향' 통신이 가능하다는 의미다. 데이터와 기능을 제공하는 MCP 서버와, AI 모델이 설치된 클라이언트 간에 사전에 정해진 통신 규칙을 기반으로 상호 작용이 이뤄진다. 개발자는 MCP 사양과 소프트웨어개발키트(SDK)를 활용해 서버를 구축하거나 해당 규격을 지원하는 클라이언트를 제작해 생태계에 참여할 수 있다. MCP가 등장한 배경에는 기존 연동 방식의 비효율성이 자리하고 있다. 과거에는 서비스마다 애플리케이션 프로그램 인터페이스(API) 구조가 달라 AI를 적용하려면 시스템마다 일일이 별도 커넥터를 개발해야 했다. 이로 인해 연동은 복잡하고 유지보수는 반복적으로 요구됐으며 확장성도 떨어졌다. MCP는 이런 구조적 한계를 극복하기 위한 시도다. 이질적인 시스템과도 하나의 통일된 방식으로 연결할 수 있어 레거시 시스템이 다수인 기업 환경에서 도입 시 데이터 접근성과 AI 자동화 범위를 대폭 확장할 수 있다. 이에 더해 프로토콜의 핵심은 단순한 커넥터 수의 확장에 있지 않다. 툴과 데이터세트를 오가며도 문맥을 유지할 수 있는 AI 시스템 구조를 만들어낸다는 데 의미가 있다. "툴을 넘나드는 AI"…실행력 갖춘 연결형 생태계, 오픈AI까지 합류했다 이러한 연결형 구조는 사용자 경험 전반에 실질적인 변화를 가져오고 있다. 일례로 사용자가 "이번 주 회의 자료 요약해줘"라고 입력하면 AI는 구글 드라이브에서 관련 문서를 불러오고 슬랙 메시지를 분석해 회의 맥락을 파악한 뒤 요약본을 자동으로 생성한다. 복수의 툴을 전환하며 수작업으로 정보를 옮기던 기존 방식과는 전혀 다른 접근이다. "내 다운로드 폴더에서 이미지만 추려서 압축해줘" 같은 요청도 가능하다. AI가 로컬 파일 시스템에 직접 접근해 이미지 파일을 분류하고 정리한 뒤 자동으로 압축까지 수행한다. 복잡한 명령어나 API 호출 없이 프롬프트 한 줄이면 된다. 이미 MCP는 일반 사용자와 개발자 모두 접근이 쉬워졌다. 구글 드라이브, 슬랙, 깃허브 등 주요 툴은 이미 연결된 상태로 즉시 사용할 수 있으며 개발자들은 오픈소스 기반 도구나 커서(Cursor), 스미스리 등에서 손쉽게 커넥터를 구성할 수 있다. 이같은 사용자 경험 변화는 실제로 기업들의 빠른 도입으로 이어지고 있다. 결제·핀테크 기업 블록과 API 플랫폼을 제공사인 아폴로는 자사 시스템 전반에 연결형 AI 구조를 반영하고 있다. 클라우드 개발 환경을 제공하는 레플릿, 코드 자동화 도구를 개발하는 코드리움, 소프트웨어 코드 검색 엔진을 운영하는 소스그래프 등도 AI를 통해 코드 작성과 분석 효율을 높이고 있다. 이러한 흐름 속에서 AI가 실무에 파고드는 속도는 그 어느 때보다 가파르다. 파일을 검색하고 문서를 요약하는 데 걸리는 시간은 몇 분에서 몇 초로 줄고 복잡한 연동 없이 한 줄 명령어만으로 개발 환경에 AI를 붙일 수 있게 된다. 여기에 오픈AI까지 가세하면서 업계 반응은 더욱 달아올랐다. 샘 알트먼 최고경영자(CEO)는 최근 X(구 트위터)를 통해 '챗GPT' 데스크톱 앱과 API 전반에 연결 프로토콜을 도입하겠다고 밝혔고 이는 경쟁 기술 구조를 수용한 이례적 결정으로 받아들여지고 있다. 업계에서는 이를 두고 "사실상의 'MCP' 표준화를 선언한 것"이라는 평가도 나온다. 생성형 AI의 '작업 수행 능력'을 현실화하려는 흐름 속에서 오픈AI까지 뛰어든 만큼, 플랫폼 간 호환성은 물론 향후 생태계 확장의 속도도 급격히 가속화될 가능성이 크다는 분석이다. 이엽 콕스웨이브 이사는 "AI가 주체적으로 문제를 풀 수 있으려면 결국 다양한 환경과 실시간으로 연결돼 있어야 한다"며 "지금은 모델을 설계하는 시대를 넘어 모델이 '제대로 일할 수 있는 환경'을 만드는 시대에 가까워지고 있다"고 말했다.

2025.04.04 08:55조이환

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