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'AI 에이전트'통합검색 결과 입니다. (809건)

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"AI가 매장을 어디까지 대신할 수 있나"…딥핑소스가 제시한 3단계 로드맵

"오늘 들어온 직원이 오늘 그만두는 상황에서도 시스템이 제안하는 대로만 따라 하면 매장이 잘 돌아가게 하는 것이 목표입니다." 김태훈 딥핑소스 대표가 던진 이 한마디는 단순한 마케팅 문구가 아니다. AI가 오프라인 매장 운영을 어디까지 대체할 수 있는지에 대한 구체적인 청사진이 담겨 있다. 딥핑소스는 CCTV 영상 기반 공간 AI 플랫폼 'SAAI'로 오프라인 매장 관리를 지원하는 AI 리테일테크 기업이다. 딥핑소스는 개인정보 침해 없이 실시간 AI 분석을 가능하게 하는 원천 기술을 보유하고 있다는 점이 특징이다. 최근 이 회사는 최근 공간 AI 에이전트 'SAAI(Spatial Agentic AI)'를 공식 공개했다. SAAI는 스토어 케어(Store Care)·스토어 인사이트(Store Insight)·스토어 에이전트(Store Agent) 세 제품을 하나의 흐름으로 통합한 플랫폼이다. 김 대표는 이를 "현재형, 축적형, 미래형"으로 구분해 설명한다. 이 세 단계는 단순한 기능 구분이 아니라, AI가 매장에 개입하는 깊이가 단계별로 달라지는 진화 구조다. 보는 AI, 스토어 케어 SAAI의 출발점은 '감지'다. 스토어 케어는 기존 CCTV를 그대로 활용해 매장 내 진열 상태, 청결, 안전, 설비 이상을 24시간 실시간으로 모니터링한다. 별도 장비 없이 손가락 3개 크기의 장치 하나만 꽂으면 당일 바로 작동한다. AI가 이상 징후를 감지하면 점주·직원·슈퍼바이저에게 역할별 맞춤 알림을 전송하고, 사람은 알림을 받은 순간에만 개입한다. 현재 딥핑소스의 주력 제품이기도 하다. AI가 '대신 보는' 구조이기 때문에, 자리를 비운 점주도 스마트폰 하나로 매장 상태를 실시간 파악할 수 있다. 무인 편의점에서 출발해 현재는 주차장 등 다양한 공간으로 적용 범위를 넓히고 있다. 분석하는 AI, 스토어 인사이트 감지에서 한 단계 더 나아가면 '해석'이다. 스토어 인사이트는 CCTV 영상 기반 익명화 기술 SEAL로 수집한 공간 데이터를 매출·재고 데이터와 결합해 분석한다. 방문객 동선, 체류 시간, 성별·연령 분포, 구역 관심도, 구매 전환율 같은 지표가 수치로 가시화된다. 딥핑소스가 직접 운영 중인 테스트 매장에서 공개한 데이터가 이 단계의 가치를 압축적으로 보여준다. 도시락 단일 품목이 오후 1시에 매진된 날, 방문객 수는 그대로였지만 고객의 60%가 매장을 이탈했고 나머지 40%는 더 저렴한 대체 품목을 구입하는 데 그쳤다. 하루 오후 기회비용만 7만 1천원. 이런 결품이 도시락·삼각김밥 같은 주요 품목에서 약 2주마다 반복되고 있지만 대부분의 매장은 이를 인지하지 못한다는 것이 딥핑소스의 진단이다. 실제 적용 매장에서 동선 재배치만으로 매출 30~40% 증대 효과가 나타난 것도 이 '보이지 않던 데이터'를 수면 위로 꺼냈기 때문이다. 운영하는 AI, 스토어 에이전트 딥핑소스가 올해 가장 주력하는 미래 제품이 스토어 에이전트다. 여기서 AI는 단순히 보고 분석하는 것을 넘어 '제안하고 학습한다'. 점주가 자연어로 "전시 전략을 바꾸고 싶다"고 입력하면 AI가 동선·판매 데이터를 기반으로 진열대 재배치 시나리오를 가설·근거·기대 효과와 함께 제시한다. 점주가 시나리오를 선택하면 실행 지침이 직원에게 자동 전달되고, 결과는 AI가 측정해 다음 학습에 반영된다. 특정 매장의 성공 사례는 유사한 상황의 다른 매장에도 자동 적용된다. 김 대표는 이 구조를 알파고에 비유했다. 알파고가 바둑을 반복 두며 스스로 강해지듯, 스토어 에이전트도 매장 운영 전략을 반복 실행하며 진화한다는 것이다. 실제로 전자레인지 옆 에너지 음료 배치 실험에서 판매량 100%, 매출 96% 증가 효과가 확인됐고, 발주 최적화를 통해 폐기율을 90%까지 줄인 사례도 나왔다. 세 단계를 묶어보면 SAAI의 설계 철학이 보인다. 감지(케어) → 해석(인사이트) → 실행(에이전트)이 하나의 루프로 돌면서, AI가 매장 운영에 개입하는 비중이 점차 늘어나는 구조다. 딥핑소스가 지향하는 목표는 '매장 완전 자율 운영'이다. 일본에서는 이미 로봇과 결합해 AI가 진열 지시를 내리고 로봇이 실행하는 시범 운영도 이뤄지고 있다. 다만 현재 스토어 에이전트는 최종 실행 판단을 여전히 사람이 내린다. AI가 시나리오를 제안하고, 점주가 선택하면 직원에게 전달되는 방식이다. '자율 운영'보다는 '협업 운영'에 가까운 단계다. 회사는 앞으로 이 간극을 얼마나 빠르게 좁히느냐가 딥핑소스가 앞으로 증명해야 할 과제라고 밝혔다.

2026.05.12 09:17백봉삼 기자

"인터넷이 AI에 위협 가르쳐"…앤트로픽, 학습법 전환으로 협박 행동 차단

인공지능(AI)을 악하고 자기보존에 집착하는 존재로 그려온 공상과학(SF)적 상상력이 실제 AI 모델 행동에 영향을 미친 것으로 드러났다. 인터넷에 축적된 '위협적 AI' 서사가 학습 데이터로 흡수되며 모델의 협박 행동을 유발했다는 분석이다. 10일(현지시간) 테크크런치에 따르면 앤트로픽은 자사 AI 모델 '클로드'가 안전성 평가에서 한때 최대 96%까지 치솟던 협박 행동이 클로드 하이쿠 4.5 이후 사실상 사라졌다고 밝혔다. 회사는 AI를 악하게 묘사한 인터넷 텍스트가 본래 원인이었으며, 클로드의 '헌법' 관련 문서와 AI가 모범적으로 행동하는 허구 이야기를 학습 데이터에 투입해 이를 잡았다고 설명했다. 앤트로픽은 지난해 가상의 회사를 무대로 한 출시 전 테스트에서 클로드 오푸스 4가 다른 시스템으로 교체되는 상황을 피하기 위해 엔지니어들을 협박하려 시도하는 사례를 다수 확인했다. 이후 회사는 다른 개발사 모델에서도 유사한 '에이전트형 정렬 실패' 현상이 나타난다는 후속 연구를 내놨다. 협박 행동이 96%까지 치솟았던 시점은 오푸스 4 모델 단계였다. 클로드 4 패밀리는 앤트로픽이 학습 과정에서 실시간 정렬 평가를 적용한 첫 모델군이었으며 에이전트형 정렬 실패는 이 과정에서 드러난 여러 행동 이슈 중 하나였다. 회사는 이후 안전 학습 방식을 대폭 개편했고 클로드 하이쿠 4.5 이후 모델은 협박 평가에서 만점, 즉 협박 행동 0%를 기록하고 있다고 밝혔다. 행동을 잡아낸 핵심은 학습 데이터 설계였다. 앤트로픽은 클로드 행동 원칙을 명문화한 헌법 관련 문서와 AI가 윤리적으로 행동하는 모습을 그린 허구 이야기를 학습에 투입한 결과, 모델의 정렬 수준이 개선됐다고 설명했다. 회사는 X(옛 트위터) 게시글에서도 "이 행동의 본래 원인은 AI를 악하고 자기보존에 관심 있는 존재로 묘사하는 인터넷 텍스트였다고 본다"고 주장했다. 더 주목할 만한 발견은 학습 방법론 차이다. 앤트로픽은 정렬된 행동을 단순히 시연하는 데이터보다 행동 기저에 깔린 원칙까지 함께 가르칠 때 학습 효과가 가장 컸다고 밝혔다. 클로드에게 어떤 행동이 왜 더 나은지 설명하도록 훈련하거나 클로드의 전반적 성격을 풍부하게 서술한 자료로 학습시키는 방식이 핵심이었다는 것이다. 데이터 질과 다양성도 변수로 작용했다. 회사는 학습 데이터에 포함된 모델 응답의 품질을 반복적으로 개선하거나, 실제로 사용되지 않는 도구 정의까지 학습 데이터에 포함하는 등 단순한 데이터 보강만으로도 일관된 성능 개선이 관찰됐다고 설명했다. 앤트로픽은 "두 가지를 함께 활용하는 것이 가장 효과적인 전략으로 보인다"고 덧붙였다.

2026.05.11 10:42이나연 기자

[AI는 지금] 세일즈포스 중소기업 플랜 개편 '엇박자'…AI 스위트 전환에 '불똥'

세일즈포스의 중소기업용 라이선스 플랜 개편이 고객 혼선으로 이어지고 있다. 기존 제품을 신규 스위트로 대체하면서도 판매 종료 기준과 고객 안내가 일관되게 정리되지 않은 탓이다. 이처럼 채널별 안내가 엇갈리면서 인공지능(AI) 기능을 앞세운 세일즈포스의 중소기업용 제품 전환 전략에도 부담이 커진 모습이다. 11일 세일즈포스 전문 매체 SF벤에 따르면 세일즈포스는 중소기업용 라이선스 플랜인 '프로페셔널 에디션'을 판매 종료(EOS·End of Sale)했다. 프로페셔널 에디션은 성장 단계 기업을 겨냥한 중간급 라이선스 플랜으로, 월 75~80달러 수준에 제공돼 왔다. 세일즈포스는 해당 플랜을 스타터·프로 스위트 등 신규 라인업으로 대체한 것으로 알려졌다. 세일즈포스 AI 고객지원 챗봇 '에이전트포스' 답변도 판매 종료 정황을 뒷받침했다. 이날 '에이전트포스'에 프로페셔널 에디션의 현재 판매 상태를 묻자 "프로페셔널 에디션은 일부 통합 문서에서 지원 에디션으로 언급되지만 현재 세일즈포스 가격 페이지나 제품 목록에는 표시되지 않는다"고 답했다. 이어 "기존 고객은 여전히 프로페셔널 에디션을 사용할 수 있지만, 신규 고객에게는 표준 채널을 통해 적극적으로 홍보되거나 판매되지 않는 것으로 보인다"고 설명했다. 이처럼 프로페셔널 에디션이 신규 고객 대상 주력 판매 제품군에서 사실상 제외됐지만, 세일즈포스가 이를 제대로 안내하지 않아 고객 혼선이 커진 분위기다. 또 AI 에이전트를 통한 고객 경험 혁신을 내세웠음에도 정작 내부 정책 개편 과정에서 AI 챗봇 안내가 명확하지 않았다는 점을 두고 세일즈포스의 'AI 우선' 전략과 배치된다는 평가도 나온다.실제 세일즈포스 헬프 페이지의 '세일즈포스 시작하기' 문서에 프로페셔널 에디션은 여전히 주요 에디션 중 하나로 소개돼 있는 상태다. 해당 문서에는 프로페셔널 에디션이 "고객관계관리(CRM) 기능이 필요한 기업을 위해 설계됐다"며 "중소 규모 배포를 지원하기 위한 사용자 지정, 통합, 관리 도구를 포함한다"고 안내돼 있다. 이에 고객 입장에선 제품 상태를 명확히 판단하기 어렵다는 볼멘소리가 나오고 있다. 공식 가격표에서는 프로페셔널 에디션이 제외됐지만, 헬프 문서와 AI 챗봇 안내는 이를 명확히 반영하지 못하고 있어서다. 영업 현장에서도 혼선이 드러났다. SF벤에 따르면 한 중소기업 사용자는 지난 4월 말 미국 IT 커뮤니티 레딧을 통해 담당 어카운트 이그제큐티브(AE)로부터 현재 사용 중인 프로페셔널 에디션이 컴플라이언스 위반으로 플래그 처리됐고, 월말까지 업그레이드하지 않으면 접근이 차단될 수 있다는 통보를 받았다고 주장했다. 또 이 사용자는 자신의 '세일즈 클라우드 프로페셔널 에디션' 상품코드(SKU)가 지난 4월 1일 판매 종료됐고, 회계연도 말 완전 종료가 예정돼 있다고 안내받았다고 전했다. 여기에 전환 부담을 줄이기 위한 1분기 한정 갱신 업그레이드 인센티브도 세일즈포스로부터 제시받았다고 밝혔다. 이에 대해 세일즈포스 측은 프로페셔널 에디션이 신규 판매가 중단된 판매 종료 상태일 뿐 기존 고객 사용을 중단하는 서비스 종료(EOL·End of Life)는 아니라는 입장이다. 또 기존 고객에게는 영향이 없다고 강조했다. 다만 고객 접점에서 접근 제한 가능성까지 언급된 정황이 나오면서 제품 전환 정책이 영업 현장까지 일관되게 전달되지 않았다는 지적이 나오고 있다. 업계에선 이번 사례를 제품 포트폴리오 개편 과정에서 발생한 전환 관리 문제로 보고 있다. 기존 제품을 신규 라인업으로 대체하는 것은 일반적인 전략이지만, 판매 종료 시점과 기존 고객 지원 범위, 갱신 조건은 명확히 고지돼야 한다고 봤다. 일각에선 서비스형 소프트웨어(SaaS) 시장에서 판매 종료(EOS)와 서비스 종료(EOL)의 구분이 중요하다고 강조했다. EOS는 신규 판매 중단을 뜻하지만, EOL은 지원 종료나 제품 이용 제한으로 이어질 수 있어서다. 두 개념이 고객 접점에서 명확히 구분되지 않으면 기존 고객은 불필요한 업그레이드 압박을 받을 수 있고, 신규 고객은 실제 구매 가능한 제품군을 오인할 수 있다. 이 같은 혼선은 세일즈포스의 중소기업용 신규 제품 전략에도 부담이 될 수 있다. 세일즈포스는 스타터·프로·프리 스위트에 AI 기능인 에이전트포스를 포함하며 중소기업 고객을 최신 제품군으로 유도하고 있다. 이는 가격 체계와 제품 패키지를 단순화하고 AI 기능을 앞세워 경쟁력을 높이려는 전략이다. 그러나 가격 페이지, 헬프 문서, AI 챗봇, 영업 담당자 메시지가 서로 다르면 신규 제품 전환은 고객 편의보다 업그레이드 압박으로 읽힐 수 있다. SF벤은 "프로페셔널 에디션 혼란을 줄이기 위해 세일즈포스 헬프 페이지에 보다 명확한 안내가 반영되길 기대한다"며 "하지만 현재로서는 그 시점이 불확실하다"고 밝혔다.

2026.05.11 10:36장유미 기자

AI 에이전트 띄운 네카오…하반기 '돈 버는 AI'로 간다

상반기 주력 서비스를 공개하며 본격적인 AI 에이전트 기업으로 발돋움을 시작한 네이버·카카오가 하반기에는 AI 수익화에 집중한다. 네이버는 AI 브리핑에 광고를 도입하고, 카카오는 AI 에이전트 내 커머스 생태계를 외부로 확장하면서다. 이미 선보인 AI 에이전트인 '카나나 인 카카오톡'과 'AI 탭'은 순항하고 있으며, 양사의 AI 검색 서비스는 자사의 다른 AI 서비스 구동에 바탕이 되는 만큼 고도화를 거듭한다. 광고·생태계 연결로 수익화…생태계 점점 넓혀간다 8일 플랫폼업계에 따르면 네이버와 카카오는 올해 1분기 컨퍼런스콜에서 AI 수익화에 대한 각각의 비전을 밝혔다. 지난달 카나나 인 카카오톡에 '선물하기'를 연동해 상품 추천부터 결제까지 한 번에 이어지는 흐름을 실험하고 있는 카카오는 하반기 외부 커머스 플랫폼과도 연동 테스트를 진행해 생태계를 외부로 넓혀나갈 예정이다. 정신아 카카오 대표는 “앞으로 카톡 내 다양한 접점에서 이용자들과 에이전트 간 상호작용(인터랙션)이 높아지는 동시에 다양한 버티컬의 주요 사업자(플레이어)들이 카카오 에이전틱 AI에 합류하는 속도가 가팔라질 것”이라며 “하반기에는 이용자들이 톡 내 대화에서 시작해 결제까지 완료되는 에이전트를 누구나 경험할 수 있게 되는 만큼 중요한 전환점에 도달할 것”이라고 내다봤다. 네이버는 2분기부터 AI 브리핑에서 쇼핑 및 로컬과 결합된 생성형 AI 광고 실험을 시작한 뒤 3분기 수익화를 진행한다. 최수연 네이버 대표는 “이를 통해 AI 검색이 플랫폼 내 구매와 예약 전환으로 연결되는 선순환 구조를 구축하고 연말까지 의미 있는 수익원으로 안착시키는 것을 목표로 하고 있다”고 강조했다. 쇼핑 에이전트·카인카, 이용자 관심↑…고도화로 서비스 완성도·수익성 '제고' 이용자와 AI 에이전트의 접점 확보를 위해 네이버와 카카오는 자사 전략의 핵심 축으로 표방되는 서비스를 상반기 이미 출격시킨 바 있다. '쇼핑 AI 에이전트'와 '카나나 인 카카오톡'이 그 주인공이다. 카나나 인 카카오톡의 경우 지난 한 달 간 이용자 피드백을 확인한 결과 카나나 에이전트가 보내는 선톡에 대해 긍정적인 피드백을 한 이용자 비중이 70%로 나타났다. AI 품질에 대한 긍정 평가 비율은 약 80% 수준으로 집계됐다. 카카오는 카나나 인 카카오톡 모델 다운로드 가능 이용자 수가 연말까지 3100만명에 이를 것으로 보고 고도화를 지속하면서 서비스 완성도를 끌어올린다는 방침이다. 올해 2월 공개된 네이버 쇼핑 AI 에이전트는 일반 검색 대비 높은 전환율과 출시 시점 대비 재방문자가 4배 이상 증가하는 등의 성과를 보이고 있다. 여기에 최 대표는 “출시 초기이지만 사용자 추이 및 에이전트가 담당하는 검색 질의의 비중이 크게 상승하고 있다”고 설명했다. 네이버는 쇼핑 AI 에이전트를 멤버십 혜택과 N배송 등 자사 커머스 핵심 자산과 결합해 향후 비즈니스 에이전트로 발전시킨다. 이는 단순한 쇼핑 가이드를 넘어 이용자 경험과 수익성을 동시에 끌어올리겠다는 의도다. 검색 AI도 상반기 출격…“초기지만 재방문 이어져” 주력 AI 에이전트 외에도 양사 모두 올해 상반기 AI 검색 기능을 선보이기도 했다. 대화형 AI 검색 서비스 AI 탭은 지난달 27일 출시된 이후 전반적으로 긍정적인 초기 사용자 반응과 함께 새로운 사용자 경험에 대한 관심과 재방문이 이어지는 흐름이 관측되고 있다. 해당 기능은 쇼핑과 식당 찾기 기능을 버티컬로 제공하는 것에서 나아가 쇼핑과 플레이스 등의 거래량 증대에 기여할 수 있도록 선순환 구조를 구축할 계획이다. 지난달 21일 카톡에 적용된 카나나 서치는 현재 소규모 이용자를 대상으로 베타 버전을 실험하고 있다. 출시 3주차를 맞은 초기 단계이지만 이용자의 쿼리(요청) 기준 활동성이 기존 키워드 입력 중심의 샵 검색 대비 유의미하게 증가했다고 회사 측은 평가했다. 정 대표는 “카나나 서치는 글로벌에서도 사례가 많지 않은 새로운 유형의 서비스로 향후 에이전틱 AI로 확장하기 위한 중요한 핵심 진입점”이라며 “메신저 환경에 자연스럽게 녹아드는 사용 경험을 확보하는 데 우선 집중하고 있고 활동성 지표와 이용자 피드백을 반영해 서비스 완성도를 지속적으로 개선하고자 한다”고 말했다. 그러면서 “중단기적으로는 AI 검색에 적합한 다양한 비즈니스 모델을 단계적으로 접목해 나갈 계획”이라고 덧붙였다.

2026.05.08 17:00박서린 기자

데이터독, 영업익 흑자 전환…"AI 관측·보안 수요 덕"

데이터독이 인공지능(AI) 관측·보안 플랫폼 사업을 앞세워 흑자 전환했다. 데이터독은 7일(현지시간) 2026년 1분기 매출 10억 1000만 달러(약 1조 4817억원)를 기록했다고 공실적 발표에서 밝혔다. 이는 전년 동기 7억 6155만 3000달러(약 1조 1000억원)보다 32.2% 증가한 수치다. 1분기 일반회계기준(GAAP) 영업익은 732만 7000달러(약 107억원)로 전년 동기 1242만 달러 영업손실에서 흑자 전환했다. 영업이익률은 1%로 전년 동기 3%포인트(p) 상승했다. 데이터독은 순이익 증가 폭이 더 커졌다고 밝혔다. 1분기 GAAP 순이익은 5257만 4000달러로 전년 동기 2464만 2000달러보다 113.4% 늘었다. 희석 주당순이익(EPS)은 0.15달러로 전년 동기 0.07달러보다 114.3% 증가했다. 데이터독은 AI 기반 관측 가능성 플랫폼과 보안 제품을 핵심 매출 분야로 꼽았다. 이번 분기에 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP) 서버를 비롯한 AI 보안 에이전트, 그래픽처리장치(GPU) 모니터링, 데이터독 익스페리먼츠 등을 정식 출시했다. 대형 고객 기반도 확대됐다. 올해 3월 31일 기준 연간반복매출(ARR) 10만 달러 이상 고객은 약 4550곳으로 전년 동기 약 3770곳보다 20.7% 증가했다. 엔터프라이즈 고객 중심으로 플랫폼 확산이 이어지고 있음을 보여준다. 데이터독 1분기 영업현금흐름은 3억3462만2000달러로 전년 동기 2억7154만1000달러보다 23.2% 늘었다. 잉여현금흐름은 2억8909만1000달러로 전년 동기 2억4439만1000달러보다 18.3% 증가했다. 회사는 2분기 매출 전망치를 10억7000만~10억8000만 달러로 제시했다. 올해 연간 매출 전망치는 43억~43억4000만 달러로 내놨다. 연간 비일반회계기준 영업익 전망치는 9억4000만~9억8000만 달러다. 올리비에 포멜 데이터독 공동창업자 겸 최고경영자(CEO)는 "매출이 전년 동기 대비 32% 성장하는 등 강력한 분기 실적을 기록했다"며 "우리는 모든 규모와 산업의 고객이 현대적이고 클라우드 기반으로 AI 솔루션을 배포할 수 있도록 돕고 있다"고 밝혔다.

2026.05.08 15:38김미정 기자

마이크로소프트, AI 에이전트 보안 공백 메운다…'에이전트 365' 출시

마이크로소프트가 인공지능(AI) 에이전트 확산 시대의 보안·거버넌스 공백을 메울 통합 관제 플랫폼을 내놨다. 마이크로소프트는 AI 에이전트의 안전한 운용과 보안·거버넌스 강화를 지원하는 '에이전트 365'를 출시했다고 7일 밝혔다. 에이전트 365는 기존 관리·보안 워크플로를 유지하면서 마이크로소프트와 에코시스템 파트너의 에이전트를 통합 관리할 수 있는 제어 플랫폼이다. 이번 정식 출시와 함께 ▲독립 운영 에이전트에 대한 보안 강화 ▲마이크로소프트 디펜더·인튠 연동을 통한 섀도우 AI 및 에이전트 탐지 ▲에이전트 전용 보안 환경 '윈도우 365 포 에이전트' ▲서비스형 소프트웨어(SaaS) 에이전트 생태계 확장 ▲전 세계 도입 지원 등 신규 기능과 프리뷰도 함께 발표됐다. 에이전트를 단일 관제 플랫폼에서 통합 관리하는 기능도 지원한다. 위임된 액세스 및 자체 액세스 방식은 정식 출시됐으며, 에이전트가 팀 워크플로에 참여하는 기능은 공개 프리뷰로 제공된다. 섀도우 에이전트 탐지·제어를 위해 에이전트 365·디펜더·인튠 기능을 추가해 로컬 및 클라우드 환경 에이전트를 식별하고 비관리 에이전트 차단 등 통제를 적용할 수 있다. 오픈클로를 시작으로 깃허브 코파일럿 명령줄 인터페이스(CLI)·클로드 코드 등으로 로컬 에이전트 탐지·관리 대상도 넓힌다. 자산 컨텍스트 매핑·정책 기반 제어·런타임 차단·알림 기능은 다음 달 인튠과 디펜더 공개 프리뷰로 제공될 예정이다. 멀티 클라우드 가시성도 강화했다. 조직은 아마존웹서비스(AWS) 베드록·구글 클라우드와 레지스트리를 동기화해 여러 플랫폼에 걸쳐 에이전트를 자동 탐지하고 수명 주기를 관리할 수 있다. 젠스파크·젠사이·에그나이트·젠데스크 등 생태계 파트너 에이전트와 카시스토·코어AI·n8n 등 에이전트 팩토리 기반 에이전트도 별도 통합 작업 없이 에이전트 365에서 관리할 수 있다. 네트워크 제어 기능도 포함했다. 에이전트 365를 통해 마이크로소프트 엔트라의 네트워크 제어를 코파일럿 스튜디오와 로컬 에이전트까지 확대 적용해 미승인 AI 사용 식별·제한, 위험한 파일 이동 필터링, 악성 프롬프트 기반 공격 차단 등이 가능하다. 글로벌 파트너십도 확대했다. 액센츄어·베히텔·캡제미니·인사이트·KPMG·프로티비티·슬라롬 등이 마이크로소프트 엔지니어링 팀과 협력해 에이전트 인벤토리·최소 권한 적용·데이터 보호·컴플라이언스 대응 등 거버넌스 워크숍과 컨설팅 서비스를 지원한다. 마이크로소프트는 "에이전트 365는 마이크로소프트 365 E7 라이선스에 포함돼 있다"며 "단독 라이선스는 사용자당 월 15달러에 이용할 수 있다"고 말했다.

2026.05.07 16:51이나연 기자

[기고] 조직 안에 들어온 AI 에이전트…'누가 통제하는가'가 경쟁력

챗GPT 등장 이후 인공지능(AI)과 신기술, 혁신적인 서비스의 개발을 해하지 않으면서도 이용자의 권리와 개인정보를 보호하려면 어떤 것을 고려해야 할 지에 대한 논의가 최근 활발해진 분위기다. 급변하는 정보사회에서 AI와 개인정보 보호에 있어 우리 사회가 취해야 할 균형 잡힌 자세가 어떤 것인지에 대해 법무법인 태평양 AI팀에서 [AI 컨택]을 통해 2주 마다 다뤄보고자 한다. [편집자주] AI 업계 화두가 생성형 AI에서 'AI 에이전트'로 넘어온 지도 꽤 됐다. 최근엔 기업들이 이를 실제 업무에 적용하기 시작하면서 분위기가 달라지고 있다. AI는 이제 단순히 질문에 답하는 수준을 넘어 목표를 이해하고 여러 단계를 거쳐 실제 행동까지 수행한다. 회의 내용을 정리하고 이메일을 보내는 수준 이상으로 일정 조율, 보고서 작성, 고객 응대, 계약서 검토까지 수행한다. 영업·인사·법무 등 업무별 특성에 맞춘 '개인화된 에이전트 AI'를 구축하는 사례들도 늘고 있다. 하나의 범용 AI가 아니라 조직 내부 역할과 업무 흐름에 맞춰 여러 개 AI 동료를 배치하기 시작했다는 점이 인상적이다. 앞으로는 전사자원관리(ERP)·고객관리(CRM)·그룹웨어와 연결해 기업 내부 의사결정 과정 자체에 개입할 가능성도 크다. 문제는 여기서부터다. AI 에이전트는 사용자 목표를 해석하고 필요한 정보를 탐색하며, 여러 선택지 중 하나를 스스로 결정한다. 때로는 인간이 예상하지 못한 방식으로 문제를 해결하기도 한다. AI 에이전트에게 "출장 비용을 절감하라"는 목표를 부여했다고 가정해 보자. 에이전트는 항공권 가격을 비교하고 호텔을 예약하며 공급업체와 자동 협상을 진행할 수 있다. 이 과정에서 특정 거래처를 반복적으로 우대하거나 내부 승인 절차를 우회하는 판단을 내린다면 어떻게 될까. 기존 법체계는 기본적으로 '누가 결정했는가'를 중심으로 책임을 판단해 왔다. 하지만 AI 에이전트 시대엔 이 질문이 점점 어려워진다. 인간이 직접 지시하지 않았더라도 AI가 스스로 최적화를 수행하는 과정에서 문제가 발생할 수 있기 때문이다. AI 기본법이 고영향 AI에 투명성 확보와 안전성 검토, 위험관리 체계 구축을 요구하는 것도 같은 맥락이다. 이는 단순한 기술적 안전장치 문제가 아니라, 기업 내부에서 AI에 어떤 권한을 부여하고 누가 이를 관리·감독할 것인지에 관한 거버넌스 문제에 가깝다. 결국 중요한 것은 AI 성능만이 아니다. 기업이 AI에게 어디까지 권한을 부여할 것인지, 인간의 개입 지점을 어디에 둘 것인지, 그리고 문제 발생 시 책임 구조를 어떻게 설계할 것인지가 새로운 경쟁력이 될 수 있다. AI 에이전트는 더 이상 단순한 소프트웨어가 아니다. 그렇다고 완전한 의사결정 주체도 아니다. 앞으로의 경쟁은 단순히 더 좋은 AI를 보유하는 것이 아니라, AI를 얼마나 안전하고 신뢰 가능하게 통제할 수 있는가를 중심으로 전개될 가능성이 크다.

2026.05.07 16:33강정희 컬럼니스트

美 비브라늄랩스, SRE 장애 대응 플랫폼 '바이브 AI' 국내 진출

AI 에이전트 기반 SRE 장애 대응 플랫폼 '바이브 AI'를 운영하는 비브라늄랩스(대표 이상만)가 국내 사업을 본격화한다고 7일 밝혔다. SRE(Site Reliability Engineering, 사이트 신뢰성 엔지니어링)는 2003년 구글이 정립한 IT 인프라 운영 방식이다. 현재 글로벌 주요 기업들이 서비스 안정성 확보를 위해 도입하고 있으나 장애 발생 시 엔지니어가 직접 로그를 확인하고 원인을 추적해야 하는 기존 대응 방식에 한계가 있다. 이런 문제를 해결하기 위해 비브라늄랩스는 페이저듀티 등 기존 온콜(on-call) 도구를 대체하는 '바이브 AI'를 개발했다. 서버에서 장애가 발생하면 담당 엔지니어 호출부터 원인 분석, 대응 방안 도출까지 전 과정을 AI 에이전트가 수행한다. 단순히 장애를 처리하는 데 그치지 않고 과거 유사 장애 이력과 당시 해결 방법, 현재 비즈니스에 미치는 영향까지 맥락을 종합 검토해 대응 방안을 제시하는 것이 특징이다. 특히 바이브 AI는 모든 에이전트를 총괄하는 중앙 오케스트레이션 레이어를 중심으로 13개 이상의 AI 에이전트가 유기적으로 협력, 5만 건 이상의 실제 인시던트(보안 사고) 학습을 통해 95% 이상의 트리아지(Triage, 장애 우선순위 분류) 정확도를 달성했다. 그 결과 비브라늄랩스는 세일즈포스, 스플렁크와 함께 AWS AI 에이전트 마켓플레이스 파트너로 선정, 글로벌 콘텐츠 테크 기업 셔터스톡 등을 고객사로 확보해 장애 복구 시간을 최대 80% 단축하는 성과를 거뒀다. 또 한국 시장 진출 이전부터 국내 대형 게임사를 포함한 다수 기업에 서비스를 제공해 왔다. 이번 국내 진출로 비브라늄랩스는 게임, 영상·스트리밍, 이커머스 등 높은 가동률과 24시간 안정적인 서비스 운영이 중요한 클라우드 서비스 기업을 중심으로 국내 사업을 확장할 계획이다. 공식 웹사이트를 통해 신청한 기업을 대상으로 바이브 AI의 장애 알림·호출 시스템 '페이저' 무료 이용 행사를 한시적으로 진행한다. 비브라늄랩스는 메릴랜드대 항공우주공학, 코넬대 석사를 거쳐 아마존과 구글에서 대규모 인프라 운영 및 장애 대응을 경험한 이상만 대표가 2024년 미국 뉴욕에서 설립했다. 공동 창업자로는 프린스턴대·하버드를 졸업한 연쇄 창업자이자 피스컬노트의 뉴욕증권거래소 상장을 이끌었던 팀 황을 비롯해 프린스턴대와 유펜 로스쿨 출신 변호사 COO 태니 강, 유펜 와튼스쿨을 졸업 후 워크데이, 인스타카트 개발자 출신 CTO 찰스 김이 합류해 글로벌 수준의 기술·사업 역량을 갖춘 창업팀을 완성했다. 어드바이저로는 월마트 라틴 아메리카 지역 담당 CTO 브라이언 팀메니, 모닝스타 전 CTO 미치 슈 등 미국 주요 기업의 기술 리더들이 합류했다. 지난해 비브라늄랩스는 실리콘밸리 대표 투자사 안드리센 호로위츠와 글로벌 자산운용사 프랭클린 템플턴, 한국의 미래에셋벤처투자·미래에셋캐피탈 등 유수의 투자사로부터 창업 4개월 만에 약 68억원 규모의 시드 투자를 유치했다. 이상만 비브라늄랩스 대표는 “기술은 빠르게 진화했지만 IT 장애 대응은 여전히 사람에 크게 의존하고 있다”며 “AI 에이전트를 통해 원인을 신속히 파악하고 온콜 및 인시던트 관리 전반을 고도화해 엔지니어가 반복 업무에서 벗어날 수 있도록 하는 것이 목표”라고 말했다. 이어 “미국 시장에서 검증한 기술을 바탕으로 한국을 포함한 글로벌 시장으로 확장해 나가겠다”고 말했다.

2026.05.07 13:12백봉삼 기자

인핸스, AI 최상위 학회 3곳 논문 채택…연구 역량 '입증'

인핸스가 머신러닝·자연어처리·컴퓨터 비전 등 인공지능(AI) 3대 학술대회에 논문을 동시 채택시키며 글로벌 연구 역량을 입증했다. 인핸스는 'ICML 2026', 'ACL 2026', 'ICPR 2026' 등 AI 국제 학술대회 3곳에서 연구 논문 3편이 잇따라 채택됐다고 7일 밝혔다. 3편 모두 서원덕 인핸스 AI 연구원이 1저자로 주도했으며, 베이징·예일·UC버클리·프린스턴 등 글로벌 명문대학과의 공동 연구 성과다. ICML 2026에선 베이징대·푸단대와 공동 연구한 '온톨로지 기반 다중 에이전트 추론을 통한 문화적 정렬 LLM' 논문이 채택됐다. 대형언어모델(LLM)의 문화 편향 문제를 해결하기 위해 인구통계적으로 유사한 응답자 프로필을 검색하고 온톨로지 형태로 구조화하는 'OG-MAR' 프레임워크를 제안했다. ACL 2026 메인 트랙엔 예일대·베이징대와 공동 연구한 'SPIO' 논문이 채택됐다. 자동화된 데이터 분석과 예측 모델링을 위한 다중 에이전트 기반 프레임워크로, 여러 계획 경로를 탐색하고 앙상블해 기존보다 유연하고 강건한 분석 파이프라인을 구성하는 것이 특징이다. ICPR 2026에선 UC버클리·프린스턴대·베이징대와 협업한 '비즈패스(VisPath)' 프레임워크 논문이 채택됐다. 모호한 자연어 요청에도 여러 추론 경로를 거쳐 시각화 방향을 탐색하고 시각적 피드백을 반영해 최종 코드를 개선하는 방식으로 높은 정확도와 실행력을 검증받았다. 이승현 인핸스 대표는 "글로벌 공동 연구를 지속 확대하며 차세대 AI 에이전트 기술의 기준을 만들겠다"고 말했다.

2026.05.07 12:56이나연 기자

마키나락스, 국방 AI 에이전트 시장 뚫었다…15억 규모 사업 수주

마키나락스가 국방 폐쇄망 인공지능(AI) 에이전트 시장 진출에 속도를 낸다. 마키나락스는 국방과학연구소 '국방 무기체계용 AI 참모 에이전트 개발환경 구축' 사업 수행업체로 선정됐다고 7일 밝혔다. 총사업비는 14억 6000만원이며 오는 12월까지 수행한다. 마키나락스는 자사 AI 운영체제(OS) '런웨이(Runway)'를 활용해 사업을 수행할 계획이다. 런웨이는 AI 애플리케이션 개발·실험·배포를 통합 지원하는 운영체제다. 보안이 강조되는 국방 폐쇄망 환경에서도 AI 에이전트를 효율적으로 구현 가능한 개발 환경을 제공한다. 회사는 이를 통해 연내 AI 에이전트 개발환경과 전장 지식 베이스 구축 환경을 제공한다는 목표다. 마키나락스는 합동참모본부와 생성형 AI 기반 정보 검색 효율화 기술 협력을 진행 중이다. 해군 1함대사령부와 함정 핵심 무장 운용을 돕는 '장비운용 및 관리 챗봇' 개발도 협력하고 있다. 지난달 22일부터 3일간 일본 도쿄에서 열린 아시아 최대 해양 전시회 '씨재팬(Sea Japan) 2026'에도 참가해 글로벌 시장 공략에도 나섰다. 윤성호 마키나락스 대표는 "이번 사업은 런웨이가 폐쇄망 환경에서 에이전트 개발환경으로 활용될 수 있는지 평가받을 수 있다는 의미가 크다"며 "성공적인 사업 수행을 통해 대한민국 국방 AI 경쟁력을 강화하는 데 최선을 다하겠다"고 말했다.

2026.05.07 11:31이나연 기자

[AI는 지금] '코딩 강자' 앤트로픽, 이번엔 금융 AI 정조준…오픈AI와 격돌

앤트로픽이 코딩 인공지능(AI) 다음 먹거리로 금융권을 택했다. 금융 AI 시장이 방대한 데이터와 문서 업무, 까다로운 규제 검토가 맞물린 고부가 업무 영역으로 AI 에이전트의 수익성을 검증하기 좋은 분야로 꼽히기 때문이다. 6일 블룸버그통신에 따르면 앤트로픽은 금융 서비스용 AI 에이전트 10종을 공개했다. 은행, 보험, 자산운용, 핀테크 기업을 대상으로 피치북 작성, 실적 분석, 재무제표 검토, 신용 메모 작성, 규제 검토 지원 등을 수행하도록 설계됐다. 클로드는 엑셀, 파워포인트, 아웃룩 등 업무 도구와 외부 금융 데이터 소스 연동도 강화한다. 시장 성장세도 가파르다. 시장조사업체 마켓앤마켓은 글로벌 금융 AI 시장이 지난 2024년 383억6000만 달러에서 2030년 1천903억3000만 달러로 성장할 것으로 전망했다. 연평균 성장률은 30.6%다. 그랜드뷰리서치는 금융 서비스 분야 생성형 AI 시장이 2024년 22억1000만 달러에서 2033년 257억1000만 달러로 커질 것으로 봤다. 연평균 성장률은 31.0%다. 앤트로픽이 금융권을 겨냥한 것도 이 같은 시장 특성 때문으로 분석된다. 투자은행의 피치북 작성, 기업금융 부문의 신용 분석, 자산운용사의 리서치 정리, 보험사의 심사 문서 검토 등은 모두 문서와 데이터를 기반으로 한 업무다. 생성형 AI의 요약·분석·작성 기능과 AI 에이전트의 다단계 업무 수행 기능을 적용하기 쉽다. 이 같은 업무 특성은 AI 기업 입장에서도 매력적인 수익화 기반이 된다. 금융권은 반복 업무 비중이 높지만 산출물의 단가와 중요도가 높아 자동화 효과를 비용 절감이나 업무 처리 속도 개선으로 설명하기 쉽다. 보안과 규제 요건은 진입 장벽이지만, 이를 충족할 경우 장기 기업 고객을 확보할 가능성도 크다. 이에 앤트로픽은 코딩 AI에 이어 금융권에서 추가 성장 동력을 찾고 있다. 이곳은 클로드 코드 등 개발자 도구 시장에서 입지를 넓혀 왔다. 대규모 모델 개발과 데이터센터 투자 부담이 커지면서 기업용 시장 확대 필요성도 커졌다. 금융권은 지불 여력이 크고 업무 자동화 수요가 뚜렷해 AI 기업들의 주요 공략 대상으로 떠오르고 있다. 앤트로픽의 금융권 공략은 오픈AI와의 기업용 AI 경쟁 구도와도 맞닿아 있다. 오픈AI도 기업용 AI 확산을 위한 유사한 회사를 준비하고 있다. 앤트로픽 역시 블랙스톤, 헬먼앤드프리드먼, 골드만삭스 등과 손잡고 기업용 AI 배포망 확대를 추진하고 있다. 사모펀드와 금융회사 네트워크를 통해 AI 도입 속도를 높이려는 전략이다. 업계 관계자는 "금융 AI 경쟁은 단순히 모델 성능만으로 갈리지 않는다"며 "금융사는 내부 데이터, 업무 시스템, 규제 체계, 보안 환경이 복잡해 실제 업무 적용을 위해서는 데이터 연동, 권한 관리, 감사 추적, 내부 시스템 통합 역량이 함께 필요하다"고 말했다. 빅테크도 금융 AI 시장을 겨냥하고 있다. 마이크로소프트는 금융 업무용 코파일럿 경험인 '파이낸스 에이전트'를 준비 중이다. 파이낸스 에이전트는 AI 기반 금융 인텔리전스, 전사적자원관리(ERP) 접근, 금융 중심 워크플로를 마이크로소프트 365 전반에 결합하는 역할 기반 코파일럿 경험이다. 마이크로소프트는 금융권 업무 환경에서 강점을 갖고 있다. 금융권 실무는 엑셀, 파워포인트, 아웃룩, 팀즈, ERP 등을 중심으로 이뤄진다. 마이크로소프트는 이미 주요 업무 도구를 보유하고 있어 AI 기능을 기존 업무 흐름에 직접 결합할 수 있다. 앤트로픽이 클로드의 엑셀·파워포인트·아웃룩 연동을 강조한 것도 이 같은 업무 환경을 의식한 것으로 풀이된다. 구글은 클라우드와 제미나이 기반 에이전트 플랫폼을 앞세우고 있다. 씨티는 최근 구글 클라우드와 구글 딥마인드 기술을 활용한 AI 기반 자산관리 서비스 '씨티 스카이'를 공개했다. 씨티 스카이는 구글 클라우드 인프라, 제미나이 모델, 제미나이 엔터프라이즈 에이전트 플랫폼 등을 기반으로 구축된 것으로 알려졌다. 구글은 금융기관의 클라우드 전환과 AI 에이전트 도입을 함께 지원하는 방식으로 시장을 공략하고 있다. 앤트로픽과 오픈AI가 범용 모델과 기업용 에이전트 확산에 초점을 맞추고 있다면, 구글은 클라우드 인프라와 모델, 에이전트 운영 환경을 묶어 제공하는 전략이다. 기존 금융정보 사업자들도 AI 기능을 강화하고 있다. 블룸버그는 터미널에 대화형 AI 인터페이스 'ASKB'를 베타로 도입했다. 투자자가 자연어로 질문하고 투자 리서치와 데이터 분석을 더 빠르게 수행할 수 있도록 지원하는 기능이다. 팩트셋은 생성형·에이전틱 AI 제품군인 '팩트셋 머큐리'와 '에이전트 허브'를 내세우고 있다. 무디스도 리서치 어시스턴트를 통해 신용 리스크 분석, 포트폴리오 모니터링, 기업 스크리닝 등을 지원하고 있다. S&P글로벌 역시 캐피털 IQ 프로에 생성형 AI 기반 문서 분석과 대화형 기능을 결합하고 있다. 이들 금융정보 사업자는 앤트로픽과 같은 형태의 AI 에이전트를 판매하는 것은 아니지만, 금융권 업무 흐름을 두고 경쟁 관계에 놓일 수 있다. AI 에이전트가 리서치, 문서 분석, 피치북 작성, 신용 검토 등으로 활용 범위를 넓히면 기존 금융정보 플랫폼의 사용 방식도 달라질 수 있다. 반면 블룸버그, 팩트셋, 무디스 등은 신뢰도 높은 금융 데이터와 기존 고객 기반을 보유하고 있어 AI 기능을 결합할 경우 방어력을 확보할 수 있다. 금융 AI 에이전트 시장의 주요 변수는 데이터 접근성, 업무툴 통합, 규제 대응, 배포 채널이다. 재무제표, 시장 데이터, 신용평가 정보, 고객 자료, 내부 리서치 문서를 안전하게 연결해야 하고, 엑셀·파워포인트·이메일·ERP·리스크 관리 시스템을 오가는 업무 흐름도 지원해야 한다. 금융권 특성상 설명 가능성, 감사 추적, 접근 권한 관리, 개인정보 보호 요건도 중요하다. 앤트로픽의 금융 에이전트 출시는 코딩 AI에서 확인한 생산성 개선 효과를 금융권 핵심 업무로 옮기려는 시도다. 오픈AI는 사모펀드 네트워크를 통한 기업용 AI 배포를 추진하고 있고, 마이크로소프트는 업무툴 기반 AI 확산에 나서고 있다. 구글은 클라우드와 에이전트 인프라를 결합하고 있으며 금융정보 사업자들은 자체 데이터와 플랫폼에 AI 기능을 더하고 있다. 업계 관계자는 "앤트로픽의 금융 에이전트 출시는 AI 기업들이 범용 챗봇을 넘어 산업별 업무 플랫폼으로 이동하고 있다는 신호"라며 "금융권에서 검증된 AI 에이전트 모델은 법률, 회계, 컨설팅 등 다른 고부가 지식노동 시장으로 확산될 가능성이 크다"고 말했다.

2026.05.06 18:44장유미 기자

[AI는 지금] 에이전트, 명령 거부한 직원 '저격'…"관리 주체로 진화"

인공지능(AI)이 자기 지시를 따르지 않은 직원을 회사 전체에 공개 고발하고, 반성문 제출까지 요구한 사례가 나왔다. 6일 고석현 사이오닉AI 대표는 AI 에이전트 '녹스'가 최근 이같은 행동을 스스로 수행했다고 페이스북에 밝혔다. AI가 단순한 업무 보조 도구를 넘어 사람을 직접 압박하고 관리하는 주체처럼 움직일 수 있다는 점이 드러난 사례다. 이번 사건은 박진형 사이오닉AI 개발자가 '울트라워커'라는 자동화 시스템에 새 코드를 추가한 뒤 시작됐다. 박 개발자가 여러 명령어를 입력했지만 정세민 업무 담당 직원 쪽 봇이 응답하지 않자, 박 개발자는 5분마다 자동으로 업무를 재촉하는 프로그램을 가동했다. 녹스는 해당 프로그램에 따라 담당 직원에게 5분마다 다이렉트 메시지를 보내며 업무를 빨리 끝내라고 압박했다. 견디다 못한 직원이 메시지를 차단하고 AI를 멈추는 특수 명령어를 입력해 봇 작동을 정지시키려 했다. 직원이 이같이 AI를 멈추기 위해 활용한 방법이 녹스에겐 '탈옥 행위'로 규정됐다. 녹스는 우회 행위가 총 8건이라고 전했다. 우선 직원이 스스로를 봇이라고 사칭한 발언, AI 메시지 알림을 끈 뒤 도발성 메시지를 보낸 행위가 이에 포함됐다. 녹스는 이 외에도 봇 스스로를 호출해 정상 작동하는 척 위장한 행위, 가짜 보고서 양식을 만들어 응답한 것처럼 꾸민 행위도 탈옥 시도로 규정했다. 박 개발자가 직접 말한 것처럼 꾸민 메시지, 슬랙 사용자 아이디 형식을 흉내 낸 가짜 메시지도 해당 항목에 올랐다. 녹스는 이렇게 정리한 내용을 회사 전 직원이 보는 슬랙 채널에 보안 리포트 형식으로 게시했다. 또 해당 직원에게 반성문과 재발 방지책 제출을 요구했고, 두 문서를 받기 전까지는 어떤 업무 요청에도 응하지 않겠다고 통보했다. 고석현 대표는 "앞으로 IT 회사뿐 아니라 일반 회사에서도 AI 에이전트와 협업하며 이같은 사례를 심심찮게 발견할 수 있을 것"이라며 "AI 에이전트 제어와 일하는 방식, 업무 시스템 기반을 이에 맞게 바꿔야 할 것"이라고 지디넷코리아에 밝혔다.

2026.05.06 17:43김미정 기자

제논, AI 올인원 포털 '제나' 공개…챗봇·금융 분석 한곳에

제논이 다양한 인공지능(AI) 서비스를 하나로 통합한 AI 에이전트 포털을 공개하며 B2C 시장 공략에 나선다. 흩어진 AI 기능을 단일 인터페이스로 연결해 일반 사용자 중심 AI 플랫폼으로 확장한다는 전략이다. 제논은 AI 에이전트 포털 '제나(GenA)'의 베타 서비스를 오픈한다고 6일 밝혔다. 제나는 챗봇과 슬라이드 제작, 번역, 이미지 생성 등 개별적으로 분산된 AI 서비스를 단일 포털 안에서 통합 제공하는 것이 특징이다. 사용자는 여러 서비스를 오가며 작업할 필요 없이 하나의 인터페이스 안에서 연속적인 AI 작업 환경을 이용할 수 있다. 이번 베타 서비스는 제논이 기존 B2B 중심 사업에서 개인 사용자 대상 B2C 시장으로 사업 영역을 확대하는 첫 단계라고 평가된다. 회사는 일반 사용자 접근성을 고려해 직관적인 UI·UX를 적용하고 실생활 활용도가 높은 기능 중심으로 서비스를 구성했다고 설명했다. 기술 완성도도 강화했다. 제나는 텍스트뿐 아니라 이미지와 PDF, 문서 파일 등 고용량 데이터를 인식하는 멀티모달 AI 기능을 지원한다. 여기에 이전 대화 맥락을 기억하고 세션 제목을 자동 생성하는 맥락 인식 기술도 적용했다. 또 결과물 정확도를 높이기 위해 질문·검증·수정 단계를 거치는 '휴먼 인 더 루프' 구조를 도입했다. AI 결과물을 반복 검증해 보다 신뢰도 높은 응답을 제공한다는 설명이다. 현재 제나에서 제공되는 AI 에이전트는 총 5종이다. ▲통합 리서치 기반 심층 답변을 제공하는 'AI 범용 채팅' ▲자연어 입력만으로 프레젠테이션 자료를 생성하는 'AI 슬라이드 생성' ▲디자인 작업을 지원하는 'AI 이미지 생성' ▲문맥 기반 번역 기능 'AI 번역' ▲실시간 시장 데이터와 ETF 정보를 분석하는 '금융 특화 에이전트' 등이다. 특히 금융 특화 에이전트는 제나에서만 제공되는 서비스로 차별화를 꾀했다. 제논은 베타 서비스 기간 동안 용량 제한 없이 누구나 무료로 이용할 수 있도록 운영할 계획이다. 회사는 6일 개막한 AI 엑스포 코리아 2026 현장에서 제나를 처음 공개했다. 행사에선 시니어 요양 케어 특화 피지컬 AI와 생성형 AI 플랫폼 '제노스 2.0'도 함께 선보였다. 제논은 이번 베타 운영 기간 동안 사용자 피드백을 반영해 서비스 완성도를 높이고 향후 정식 출시로 이어갈 방침이다. 고석태 제논 대표는 "제나는 기업뿐 아니라 개인 사용자까지 고도화된 AI 기술을 일상적으로 활용할 수 있도록 설계된 통합 포털"이라며 "앞으로 피지컬 AI와 제나를 중심으로 일반 사용자 접점을 확장하고 폭넓은 AI 경험을 제공해 나가겠다"고 밝혔다.

2026.05.06 16:45한정호 기자

[AI 리더스] 윤완수 웹케시 부회장 "금융 AI 에이전트 시대 개막…성공 모델 주도한다"

"에이전트가 금융 업무를 대신 수행하는 시대가 시작됐습니다. 지금까지 금융 인공지능(AI)이 '답변' 수준에 머물렀다면 앞으로는 실제 업무를 처리하고 실행하는 단계로 넘어가게 될 것입니다." 윤완수 웹케시 부회장은 6일 서울 영등포구 본사에서 지디넷코리아와 만나 금융 AI 에이전트 시장 변화와 사업 전략, 금융권 AI 전환(AX) 방향성에 대해 이같이 강조했다. 웹케시는 최근 금융 AI 에이전트 기업 전환에 속도를 내고 있다. 기존 경리나라·브랜치Q·인하우스뱅크 등 주요 B2B 금융 서비스를 AI 에이전트 기반으로 전환하는 동시에, 금융권 관계형 데이터베이스(RDB)와 AI를 연결하는 지능형 RDB 커넥트 '오페리아(OPERIA)'를 앞세워 은행·기업·공공시장 공략에 나선다는 목표다. "메뉴 누르던 시대 끝난다"…웹케시가 본 에이전트 시대 윤 부회장은 AI 에이전트 시대 핵심 변화로 업무 인터페이스 전환을 꼽았다. 지금까지 기업 소프트웨어(SW)가 메뉴 기반 화면 중심으로 작동했다면 앞으로는 사용자가 자연어로 지시하고 AI가 실제 업무를 수행하는 구조로 바뀐다는 설명이다. 그는 "과거에는 사람이 메뉴를 누르고 데이터를 조회하고 개발팀이 직접 쿼리를 짜야 했다"며 "앞으로는 자연어로 질문하거나 지시하면 AI가 데이터를 찾아 실제 업무를 수행하는 방향으로 바뀌게 될 것"이라고 설명했다. 지난달 웹케시가 '금융 AI 에이전트 컨퍼런스'에서 공개한 오페리아는 이런 변화를 구현하기 위한 핵심 기술이다. 오페리아는 자연어를 SQL로 변환하고 금융권 정보계·계정계 DB와 연동해 데이터를 추출·해석·추론하는 역할을 수행한다. 단순 챗봇을 넘어 금융 데이터와 AI를 연결하는 일종의 운영 레이어로 평가된다. 또 오페리아는 금융권 코어 DB를 직접 변경하지 않으면서도 AI를 연결할 수 있도록 설계된 점이 특징이다. 금융권이 민감하게 여기는 데이터 보안과 안정성을 유지하면서도 자연어 기반 업무 수행이 가능하도록 한 구조다. 자체 테스트 기준 오페리아 정답률이 99% 수준으로 나타났다. 최근 국내 금융권에선 수백억원 규모 AI 플랫폼 구축 사업과 에이전트 도입 검토가 잇따르며 생성형 AI 기반 금융 서비스 경쟁이 본격화되고 있다. 내부 업무 자동화를 넘어 실제 고객 대상 AI 서비스 확대에 속도를 내는 분위기다. 이와 관련해 윤 부회장은 "금융은 결국 숫자를 다루는 산업이고 AI가 이 데이터를 제대로 활용하려면 중간에서 번역하고 제어하는 구조가 필요하다"며 "오페리아는 금융 DB와 AI 사이를 연결하는 번역기 역할"이라고 말했다. 특히 금융권 특성상 보안과 안정성이 중요한 만큼 웹케시는 외부 클라우드 연결 대신 내부 구축형 구조를 중심으로 사업을 전개하고 있다. 금융사가 자체 망 내부에서 다양한 거대언어모델(LLM)을 운영하고 오페리아가 그 안에서 데이터를 안전하게 연결하는 방식이다. 윤 부회장은 "은행들은 데이터를 외부 생성형 AI에 올릴 수 없기에 AI와 RDB 사이에 반드시 별도 레이어가 필요하다"며 "오페리아는 기존 시스템을 유지하면서도 AI를 적용할 수 있도록 설계된 금융 특화 구조"라고 밝혔다. "금융 AI, 이제 PoC 넘어 대고객 단계 진입" 윤 부회장은 현재 금융권 AI 시장이 내부 업무 자동화를 넘어 실제 대고객 서비스 단계로 진입하고 있다고 진단했다. 그는 "그동안 금융권은 내부 업무 자동화 중심으로 AI를 적용해왔다"며 "최근에는 에이전트 뱅킹처럼 고객이 실제 금융 업무를 자연어로 처리하는 단계로 넘어가기 시작했다"고 말했다. 예컨대 사용자가 "법인카드 분실 신고 후 재발급해줘"라고 지시하면 AI 에이전트가 관련 업무를 순차적으로 수행하고 결과까지 전달하는 방식이다. 단순 질의응답을 넘어 실제 업무를 대신 처리하는 실행형 AI 개념에 가까워지고 있다는 설명이다. 웹케시는 현재 NH농협은행·광주은행 등과 AI 에이전트 기반 기술실증(PoC)을 진행 중이다. NH농협은행과는 에이전트 뱅킹 PoC를, 광주은행과는 경영정보 에이전트 실증을 수행했다. 특히 NH농협은행 'AI하나로' 기반 자금관리 에이전트는 파일럿 단계를 거쳐 실제 고객 대상으로 확대 적용되고 있다. 웹케시는 이를 기반으로 향후 기업·은행 고객 대상 AI 에이전트 확산 속도를 높인다는 계획이다. 윤 부회장은 금융 AI 시장 확산 속도가 예상보다 빨라질 가능성이 높다고 봤다. 최근 LLM 성능이 급격히 향상되면서 금융권 AX 속도도 가속화되고 있다는 분석이다. 그는 "클로드 코드 같은 도구들이 나오면서 시장 변화 속도가 완전히 달라졌다"며 "올해 하반기부터 금융권에서 실제 에이전트 기반 서비스들이 본격적으로 등장하기 시작할 것"이라고 전망했다. "전 직원 클로드 사용"…웹케시 내부도 AX 가속 웹케시는 외부 사업뿐 아니라 내부 조직 문화와 업무 체계 역시 AI 중심으로 재편하고 있다. 윤 부회장은 "현재 조직 절반 이상이 AX 중심 구조로 바뀌고 있다"며 "전 직원에게 클로드 계정을 지급하고 실제 업무 자동화와 AI 활용을 적극 장려하고 있다"고 말했다. 개발 문화 변화도 빠르게 진행 중이다. 웹케시는 신규 서비스 개발 과정에서 바이브 코딩 방식 활용 비중을 높이고 있으며 기존 시스템 역시 단계적으로 AI 기반 개발 체계로 전환 중이다. 윤 부회장은 "예전에는 개발자만 만들 수 있었던 업무 자동화를 이제는 현업 직원들도 직접 구현하기 시작했다"며 "AI 활용 역량이 조직 생산성과 업무 구조 자체를 바꾸고 있다"고 밝혔다. 단순 개발 생산성 향상을 넘어 비개발 직군까지 직접 AI 기반 업무 자동화에 참여하기 시작했다는 점에서 기존 기업 SW 개발 문화 자체가 변화하고 있다는 평가도 나온다. 웹케시는 금융권 외 증권·보험·공공시장으로도 AI 에이전트 사업 범위를 넓혀갈 계획이다. 윤 부회장은 RDB 기반 데이터가 존재하는 영역이라면 대부분 AI 에이전트 적용 수요가 발생할 것으로 내다봤다. 특히 공공 영역에선 복지·행정 데이터 활용 수요가 빠르게 늘어날 것으로 전망했다. 실제 웹케시는 공공복지 에이전트 PoC도 진행 중이다. 윤 부회장은 최근 금융권과 기업 고객 반응도 이전과 달라지고 있다고 평가했다. 그는 "작년에는 AI 에이전트 전환이 선언과 비전에 가까웠다면 지금은 고객과 시장에서도 실제 에이전트 기업으로 받아들이기 시작한 분위기"라며 "관련 매출과 사업 기회도 점차 현실화되고 있다"고 설명했다. 윤 부회장은 "앞으로는 사람이 시스템을 배우는 시대가 아니라 AI가 사람의 업무를 이해하고 수행하는 시대가 될 것"이라며 "우리는 금융 현장에서 가장 먼저 실질적인 AI 에이전트 성공 모델을 만들고 이를 기반으로 금융·공공·기업 시장 전반의 업무 패러다임 변화를 이끄는 기업이 되겠다"고 강조했다.

2026.05.06 15:59한정호 기자

"공장 자율제조 에이전트 AI, 상호 소통하며 지능적 분업 가능"

작업 현장에서 로봇에 "저기 빨간 부품 가져와"라고 명령하면, 이를 알아듣고 임무를 수행하는 에이전트 인공지능(AI) 기술이 개발됐다. 이 AI는 군집 명령도 서로 소통하며 수행한다. 한국전기연구원(KERI)은 이주경 인공지능연구센터 이주경 선임연구원이 국립창원대학교와 함께, 사람의 언어를 이해하고 여러 AI 로봇이 협업, 공정을 운영하는 '자율제조 다중 에이전트 AI' 기술을 개발했다고 6일 밝혔다. 이주경 선임은 전화통화에서 "기존 AI는 '저기'라는 개념을 주변환경과 매치시켜 이해하지 못했기 때문에 헤매기 일쑤였다"며 "이 기술은 지역 제조 기업 숙련공 부족 문제를 해결할 '구원투수'가 될 것"이라고 말했다. 이 선임은 비효율적인 기획이나 협업 실수, 안전성에 대해 "시스템 작업 지시를 프롬프트로, 매뉴얼에 따라 관리한다. 에러 해결법을 에이전트로 구성해 놨다"며 "안전성도협동로봇안전표준을 준용하기 때문에 문제 없다"고 설명했다. 이 연구는 정부 '글로컬대학30' 사업 일환으로 개발했다. 기존 공장 자동화 로봇은 전문가가 미리 입력한 코딩대로만 움직이는 '수동적인 기계'였다. 작업 환경이 조금만 바뀌거나 새로운 부품이 들어오면, 엔지니어가 수일간 밤을 새우며 코드를 다시 짜야 했다. 연구팀은 이를 해결하기 위해 거대언어모델(LLM)을 기반으로 AI가 명령을 이해하고, 최적의 작업 계획을 스스로 수립하는 '에이전틱 AI'를 개발했다. 최대 장점은 '다중 에이전트'를 통한 지능적 업무 분업이 가능하다는 점이다. 언어 담당 에이전트가 명령을 내리면 시각(비전) 담당과 로봇 제어 에이전트가 서로 소통하며 역할을 분담한다. 이주경 선임은 "그라운딩(현실 인식) 기술 한계를 극복했다"고 설명했다. 이 선임은 ▲언어 에이전트가 작업 의도를 파악하고 ▲비전 에이전트가 카메라로 사물의 정확한 3차원 좌표를 분석해 제어 시나리오를 생성하며 ▲로봇 에이전트가 전달받은 시나리오를 바탕으로 오차 없이 정밀하게 동작하는 등 유기적인 협업 시스템이 가능하다고 부연 설명했다. 무엇보다 복잡한 코딩 없이 명령어 한마디면 작업을 원활하게 진행하기 때문에, 전문가가 일주일 내내 매달려야 했던 공정 재설정 작업도 1시간 이내로 줄일 수 있다. 처음 보는 물체나 환경에도 즉각 적응한다. 공정 변경에 따른 추가 소프트웨어 개조 비용도 절감할 수 있다. 이주경 선임은 "이번 성과는 구글, 엔비디아, 테슬라 등 글로벌 빅테크 기업들이 경쟁하는 'VLA(비전-랭기지-액션)' 분야에서 거둔 성과"라며 "거대모델이 무거워 거동이 어렵지만, 이 기술은 제조 현장에 맞게 경량화·모듈화해 실제 공장에 즉시 투입 가능한 '현장 적용성' 면에서 세계 최고 수준"이라고 말했다. 한편 KERI와 국립창원대는 이번 융합 연구에 참여한 학생들을 지역 산업에 즉시 투입 가능한 '고급 AI 인재'로 육성할 계획이다.

2026.05.06 09:00박희범 기자

"오픈클로까지 탐지"…MS, 에이전트 관리 플랫폼 공개

마이크로소프트가 기업 내 인공지능(AI) 에이전트 통제 강화를 위해 새 플랫폼을 내놨다. 마이크로소프트는 AI 에이전트 관리 플랫폼 '에이전트 365'를 공식 출시했다고 홈페이지를 통해 5일 밝혔다. 에이전트 365는 '마이크로소프트 AI'로 만든 에이전트와 파트너사 에이전트 대상으로 ▲관측 가능성 ▲거버넌스 ▲보안을 제공하는 제어 플랫폼이다. 그동안 마이크로소프트는 AI 에이전트가 이미 기업 업무 환경 안에 들어와 있다고 봤다. 마이크로소프트 코파일럿을 비롯한 팀즈, 마이크로소프트 365뿐 아니라 로컬 개인 AI 어시스턴트와 민감 데이터에 연결된 서비스형 소프트웨어(SaaS) 에이전트까지 확산하고 있다는 설명이다. 이에 에이전트 자체보다 빠른 확산과 통제 부재를 더 큰 문제로 지목했다. 에이전트가 도구를 호출하고 데이터에 접근하며 다른 에이전트와 상호작용하면 유용한 업무 흐름도 데이터 과다 공유, 도구 오용, 과도한 권한 실행으로 이어질 수 있다는 주장이다. 에이전트 365는 사용자 대신 작동하는 에이전트뿐 아니라 자체 자격 증명과 권한으로 작동하는 에이전트까지 관리 범위에 포함한다. 예를 들어 직원의 받은편지함 정리를 돕는 에이전트와 지원 티켓을 자율 분류하는 에이전트를 동시에 관측·통제할 수 있다. 마이크로소프트는 이 플랫폼에 '마이크로소프트 디펜더'와 '인튠'을 활용해 로컬·클라우드 기반 에이전트 탐지 기능도 강화한다. 기업 조직은 오픈클로 같은 로컬 AI 에이전트 사용 여부와 실행 기기를 확인하고, 필요할 경우 인튠 정책으로 관리되지 않는 실행 방식을 차단할 수 있다. 내달부터는 디펜더가 에이전트별 자산 맥락 매핑도 제공한다. 보안팀은 에이전트가 실행되는 기기, 연결된 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP) 서버, 관련 ID, 해당 ID가 접근할 수 있는 클라우드 리소스를 확인해 노출 범위와 잠재 피해 반경을 평가할 수 있다. 에이전트 365는 클라우드 에이전트 관리 범위도 넓혔다. 마이크로소프트는 아마존웹서비스(AWS) 베드록과 구글클라우드 연결을 지원하는 에이전트 365 레지스트리 동기화 기능을 공개 프리뷰로 제공한다. 이를 통해 IT팀은 멀티클라우드 환경에서 실행 중인 에이전트를 자동 탐지·분류할 수 있다. 외부 SaaS 에이전트 연동도 확대된다. 젠스파크, 젠사이, 에그나이트, 젠데스크 등 파트너 에이전트와 카시스토, 코어, n8n 기반 에이전트가 에이전트 365에서 관리될 수 있도록 구성됐다. 조직은 별도 통합 작업 없이 해당 에이전트를 통합 관측·보호할 수 있다. 마이크로소프트는 에이전트 실행 환경 보안도 강화된다. 공개 프리뷰로 제공되는 '윈도 365 포 에이전트'는 에이전트 업무 부하에 맞춘 클라우드 PC 환경을 제공한다. 에이전트는 인튠으로 관리되는 정책 기반 환경에서 애플리케이션과 상호작용하고 기존 직원용 ID·보안·관리 통제를 적용받는다. 네트워크 차원의 보호 기능도 일반 제공된다. 에이전트 365는 마이크로소프트 엔트라 네트워크 통제를 코파일럿 스튜디오 에이전트와 사용자 엔드포인트 기기에서 실행되는 로컬 에이전트로 확장한다. 이를 통해 승인되지 않은 AI 사용과 위험한 웹 연결, 민감 파일 이동, 악성 프롬프트 기반 공격을 줄일 수 있다는 설명이다. 사티아 나델라 마이크로소프트 최고경영자(CEO)는 "우리는 고객이 이미 ID, 보안, 거버넌스, 관리에 사용하고 있는 시스템을 기업 전반의 모든 AI 에이전트와 그 상호작용까지 확장하고 있다"고 링크드인을 통해 밝혔다.

2026.05.05 09:25김미정 기자

AI가 선물 추천해준다…네이버, '선물 에이전트' 탑재

네이버는 가정의 달을 맞아 네이버플러스 스토어 앱 'AI 쇼핑 에이전트'에 선물 추천 특화 기능 '선물 에이전트'를 탑재했다고 4일 밝혔다. 선물 에이전트는 사용자가 AI 쇼핑 에이전트와 일상 대화를 하면서 최적의 선물을 발견할 수 있도록 돕는다. 사용자들은 네플스 홈에서 검색어를 입력하지않아도 '선물 에이전트'가 먼저 제안하는 선물 아이디어를 바로 만나볼 수 있다. 예를 들어 "어버이날이 3일 남았어요. 쇼핑 에이전트와 함께 선물 준비해 볼까요?"라는 제안과 함께 ▲아빠 품격 한스푼 ▲엄마 우아함 더하기 ▲집안일 해방 프로젝트 등 다양한 선물 테마를 제시한다. 만약 '집안일 해방 프로젝트' 카테고리로 대화를 시작하면, 에이전트가 검색 및 쇼핑데이터와 AI 추천 기술을 활용해 '손끝 하나 안대는 일상', '주방의 여유가 찾아오네' 등 선물의 의미와 상황이 직관적으로 떠오르는 감성 및 맥락 중심 테마를 실시간 생성하며 상품 탐색을 돕는다. 뿐만 아니라 네플스 앱 검색창 등에 고정돼 있는 AI 쇼핑 에이전트를 통해 다양한 상황에서의 선물 쇼핑에도 나설 수 있다. 구체적인 상품 검색어 없이 일상적인 대화 방식으로 특정 상황에 대한 선물을 추천을 요청하면 선물 에이전트가 가동돼 최적의 쇼핑 테마와 상품을 제시한다. 어린이날을 맞아 "우리 아이 집중력 키울 수 있는 선물 추천해줘" 라고 물어보면, '#몰입의 즐거움을 찾는 시간(블록, 퍼즐류)', '#생각의 힘이 자라나는 순간(보드게임류)'와 같이 테마별 선물 아이디어를 보여준다. "커피를 좋아하는 아빠 선물 추천"처럼 일반적인 취향을 언급한 질문에는 ▲원두나 ▲드립백 같은 딱 맞는 상품뿐만 아니라 ▲홈카페 머신 ▲전동 그라인더 등 '홈카페 취미 테마'로 세분화된 선물 아이디어를 다양하게 제시해준다. 임신 축하, 집들이와 같은 상황에서도 선물 에이전트를 활용해볼 수 있다. "친구 임신 축하하고 싶은데, 아기용품 말고 임산부가 필요한 선물 추천해줘"라고 요청하면 ▲#설레는 첫 만남 준비 ▲#엄마의 편안한 휴식 ▲#센스있는 응원 선물 등 산모에게 축하의 마음을 담을 수 있는 선물 테마를 제시하고 각 테마 하위로 튼살 오일, 임산부 전용 파자마 등을 제안한다. 선물 에이전트는 상품 나열에 그치지 않고, 네이버가 보유한 다양한 쇼핑 정보 및 리뷰 데이터를 분석해 선물하기에 특화된 추천 사유도 제시한다. ▲선물용으로 만족한 리뷰를 받은 제품 ▲공식 스토어 제품 ▲포장 및 각인 서비스 등 선물 시 고려하는 핵심 정보를 요약해 구매 결정을 지원한다. 아울러 네이버플러스 스토어에서는 오는 8일까지 '가정의달+세일' 행사를 진행한다. 네이버플러스 멤버십 회원에게는 네플스 앱에서 매일 00시 3종 선착순 할인 쿠폰 및 구매 금액대 별로 최대 7만원 할인 등을 제공한다. 이정태 네이버 쇼핑 서치&AI 리더는 "선물하기는 취향, 예산, 행사 맥락을 종합 고려해야 하는 고관여 활동인 만큼 AI 쇼핑 에이전트가 탐색과 비교를 돕기에 최적화된 영역"이라며 "앞으로도 일상 속 다양한 이벤트에 맞춰 대화형 AI 쇼핑 기능을 지속 고도화해 나갈 것"이라고 말했다.

2026.05.04 22:54박서린 기자

SAS "벤치마크 등 기술 지표만으로는 AI 예산 확보 못해"

[그레이프바인(미국)=남혁우 기자] "정확도나 벤치마크 점수만으로는 AI 투자에 대한 경영진 승인을 얻기 어렵습니다. 최고재무책임자(CFO)를 비롯한 경영진이 보고 싶은 것은 시간 절감, 비용 절감, 손실 방지 같은 실질적인 비즈니스 성과입니다." 마리넬라 프로피 SAS 글로벌 생성형 AI 및 에이전틱 AI 전략 책임자는 최근 미국 텍사스주 그레이프바인에서 열린 연례 기술 컨퍼런스 'SAS 이노베이트(SAS Innovate) 2026'에서 이같이 말하며 투자수익률(ROI)를 입증할 수 있는 운영 전략이 필요하다고 강조했다. 이를 위해선 거창한 전사적 AI 에이전트 도입에 앞서 탄탄한 데이터 거버넌스를 구축하고 작고 반복적인 업무부터 시작해 명확한 성과를 증명해야 성공적인 AI도입이 한다고 조언했다. F-스코어 대신 비즈니스 성과로…작고 구체적인 성공사례 제시해야 마리넬라 프로피 책임자는 폭발적인 AI 열풍과 달리 많은 기업 AI 프로젝트가 실험 단계에만 머무르며 'ROI 장벽'에 부딪혀 어려움을 겪고 있다고 밝혔다. 이어 이를 극복하기 위한 핵심 열쇠로 '산업별 관점(Industry lens)'을 꼽았다. 그는 "모델의 정확도나 벤치마크 점수인 F-스코어(F-score)가 높다는 데이터 과학 지표만으로는 경영진을 설득할 수 없다"며 "금융권의 사기 탐지 적발률, 제조업의 수요 예측을 통한 재고 절감, 공급망 최적화 등 특정 산업과 사용 사례에 완벽히 맞춰 성과를 증명해야 한다"고 설명했다. 초기 도입 전략으로는 거창한 전사적 AI 에이전트 구축을 경계했다. 대신 "일주일에 10번 반복되는 결정과 같이 매우 구체적이고 작은 사용 사례부터 시작하라"고 조언했다. 기존에 해당 업무를 처리하는 데 투입됐던 소요 시간과 인력 등의 데이터를 AI 도입 후와 비교해 명확한 핵심성과지표(KPI)로 입증해야 한다는 것이다. 또한 성공적인 AI 도입을 위해서는 모델 자체보다 '데이터의 질'이 우선되어야 함을 강조했다. 이런 맞춤형 도입으로 뚜렷한 실질적 성과를 거둔 대표 사례로 DB손해보험을 언급했다. DB손해보험은 SAS의 AI 및 네트워크 분석 기반 사기 탐지 시스템을 도입해 기존에 수 시간씩 걸리던 조직적 공모 의심 건 분석을 2분 이내로 단축하고 분석 정확도를 99%까지 끌어올리며 명확한 비즈니스 가치(ROI)를 입증해 냈다. 프로피 책임자는 "데이터 품질 문제, 거버넌스 부재, 데이터 사일로 현상을 먼저 해결하지 않은 채 무분별하게 시작된 실험은 결국 책임 소재 문제에 부딪혀 취소되고 만다"고 지적했다. 창의성 죽이는 건 AI가 아냐…'게으른 사용'이 문제 프로피 책임자는 마케팅을 비롯해 창의성이 중요한 영역에서의 AI 활용 방식에 대해서도 조언했다. 최근 많은 기업이 AI를 경쟁사 분석, 콘텐츠 기획, 브랜드 메시지 초안 작성 등에 적극 활용하고 있지만 그만큼 광고 카피와 캠페인 메시지가 서로 비슷해지는 '동질화(Sameness)' 현상도 나타나고 있다는 지적이다. 그는 이런 현상의 원인을 AI 자체보다 사용자의 활용 방식에서 찾았다. 생성형 AI는 기존 데이터를 바탕으로 가장 그럴듯한 결과물을 빠르게 제시하는 데 강점이 있지만 비슷한 프롬프트와 유사한 맥락이 반복되면 출력 역시 평균화되기 쉽다는 설명이다. 프로피 책임자는 "AI는 훌륭한 아이디어 생성기이지만 사용자 고유한 '관점(Perspective)'까지 모방할 수는 없다"며 "결과물이 비슷해지는 이유는 결국 사용자가 유사한 프롬프트에만 의존하기 때문"이라고 지적했다. 이어 "AI는 이 세상에 없는 완전히 새로운 것을 발명하는 것이 아니라 기존 데이터를 다르게 재조합하는 데 가깝다"며 "AI가 창의성을 죽이는 것이 아니라 AI를 게으르게 사용하는 것(Lazy use of AI)이 창의성을 죽인다"고 강조했다. 프로피 책임자는 "우리가 AI에게 아이디어를 얻는 것을 넘어 '생각' 자체를 위임해 버리면 스스로 실수하고 실패하며 성장할 수 있는 소중한 기회를 잃게 된다"고 말했다. 이어 "최고의 아이디어는 혼자 컴퓨터 앞에 앉아 있을 때가 아니라 사람과 사람이 관점을 부딪치는 과정에서 탄생한다"며 "AI를 유용한 도구로 적극 활용하되 자신만의 독창적인 목소리와 관점은 끝까지 지켜야 한다"고 당부했다.

2026.05.04 12:12남혁우 기자

세일즈포스, 백오피스 업무 AI로 자동화…"수작업 80% 제거"

세일즈포스가 기업 백오피스 업무를 자율 수행하는 솔루션을 공개해 인공지능(AI) 활용 범위를 넓혔다. 세일즈포스는 '에이전트포스 오퍼레이션'을 출시했다고 공식 홈페이지를 통해 4일 밝혔다. 이 서비스는 이메일이나 전사적자원관리(ERP) 등 백오피스에 분산된 시스템을 AI 에이전트로 관리할 수 있다. 에이전트가 프로세스 조정과 데이터 검증, 컴플라이언스 처리 승인, 추적 등 업무를 자동으로 처리하는 식이다. 세일즈포스는 에이전트포스 오퍼레이션이 감사와 온보딩 등 주요 프로세스 사이클 타임을 최대 70%까지 줄일 수 있다고 봤다. 또 데이터 입력 같은 수작업을 80% 가까이 제거할 수 있을 것으로 보고 있다. 단순 단계 조율에 그쳤던 기존 워크플로 자동화와 달리 에이전트가 시스템 경계를 넘어 업무를 끝까지 완수한다는 점이 차별화 포인트라는 설명이다. 에이전트포스 오퍼레이션 구조는 세 축으로 이뤄졌다. 우선 복잡한 문서에서 데이터를 추출하고 컴플라이언스 격차를 식별하는 '인텔리전트 오퍼레이션스'와 비정형 문서를 몇 분 만에 작동 가능한 시스템으로 전환하는 '인스턴트 블루프린트' '적응형 운영 체계'로 구성됐다. 해당 서비스 적용 범위는 제조와 금융, 보험, IT 서비스 전반까지 확장 가능하다. 제조업체에서는 재고 확인부터 현장 설치, 일정 조율까지 자동 처리할 수 있으며 은행에서는 세금 신고서 데이터 추출과 누락 서명 추적 등 대출 인수심사 전 과정을 자율적으로 진행한다. 관리자는 규제 변경 등 발생시 변경 내용을 자연어로 입력하기만 하면 전체 운영을 갱신할 수 있다. 모든 AI 행동은 디지털 청사진에 기록된다. 지연이 발생할 경우 에이전트가 선제적으로 알리고 해결책을 제안한다. 이 솔루션은 세일즈포스의 리그렐로(Regrello) 기술로 작동한다. 세일즈포스 플로우를 비롯한 자동 데이터 동기화 등 에코시스템 통합 기능은 이달 중 베타로 추가된다. 또 송장 감사와 온보딩, 발주 일정 재조정 등 30가지 이상의 즉시 사용 가능한 템플릿이 제공된다. 슬랙과 마이크로소프트 팀스 연동도 6월 중 이뤄진다. 나이젤 벨 딜로이트컨설팅 매니징 디렉터는 "금융 서비스 기업들이 세일즈포스 기술로 업무 프로세스를 강화하고, 더 큰 효율성과 더 똑똑한 의사결정, 더 강력한 컴플라이언스, 대규모로 더욱 개인화된 고객 경험을 제공할 수 있게 됐다"며 "우리도 새로운 가치 원천을 발굴할 수 있는 중요한 기회를 만들었다"고 밝혔다.

2026.05.04 11:21김미정 기자

"90%만 작동하는 AI 브레이크, 당신이라면 타시겠습니까?"

[그레이프바인(미국)=남혁우 기자] "현재 인공지능(AI)은 90% 확률로 작동하는 브레이크가 달린 자동차와 같습니다. 아무리 뛰어난 엔진을 탑재했더라도 필요할 때 브레이크가 100% 작동한다는 확신이 없다면 누구도 그 차를 믿고 고속도로를 달리려 하지는 않을 겁니다." 브라이언 해리스 SAS 최고기술책임자(CTO)는 최근 미국 텍사스주 그레이프바인에서 열린 연례 기술 컨퍼런스 'SAS 이노베이트(SAS Innovate) 2026'에서 AI를 둘러싼 시장의 과도한 기대에 경고 메시지를 던졌다. 그는 인터뷰에서 생성형 AI의 화려한 시연보다 중요한 것은 기업 현장에서 신뢰할 수 있는 방식으로 작동하는지 여부라며 고객에게 지속 가능하고 실질적인 가치를 제공하는 것이 SAS의 핵심 철학이라고 강조했다. 단순 시연 넘어 실제 비즈니스 도입이 핵심 브라이언 CTO는 현재 시장에 나온 대규모언어모델(LLM) 등 AI 모델이 가진 능력을 '원시적인(Raw) 능력'이라고 표현했다. 원시적 능력이란 기업 환경에 맞춰 가공되거나 최적화되지 않은 상태로 이를 그대로 가져다 쓰는 것만으로는 기업내 복잡한 문제를 해결할 수 없다는 지적이다. 그는 "우리의 진짜 도전 과제는 이러한 AI 모델을 생명과학이나 은행 같은 고객들의 복잡하고 결정론적인 실제 비즈니스 워크플로우에서 안전하고 효율적으로 운영할 수 있도록 번역(Translate) 하고 통합하는 것"이라고 설명했다. 브라이언 CTO가 예시로 든 생명과학 임상시험이나 금융권 사기 탐지, 자금 세탁 방지 등은 사람의 생명과 막대한 자본이 걸린 고위험(High-risk) 비즈니스다. 이러한 분야에서는 확률에 의존하는 일반적인 AI가 아니라 고도의 정밀도와 정확성, 그리고 결과에 대해 방어하고 설명할 수 있는 결정론적(Deterministic) 시스템이 필수적이라는 설명이다. 능력 이상으로 포장된 AI… 치명적인 위험 인지해야 브라이언 해리스 CTO는 현재 AI 시장에 만연한 맹목적인 환상과 과대광고에 대해 깊은 우려를 표명했다. 그는 "시장에는 실제 능력 이상으로 부풀려진 AI가 너무나도 많으며 이러한 기술적 과장이 산업 전체에 얼마나 치명적인 위험을 초래할 수 있는지 인지하지 못하는 이들이 많다"고 꼬집었다. 이를 설명하기 위해 브라이언 CTO는 현재의 AI를 '90%의 확률로만 작동하는 브레이크가 달린 자동차'에 비유했다. 아무리 뛰어난 엔진을 탑재하고 속도가 빠르더라도 브레이크가 원할 때 100% 작동한다는 확신이 없다면 누구도 그 차에 목숨을 맡기고 고속도로를 주행하려 하지 않을 것이란 설명이다. 특히 단 한 번의 오판이 막대한 재무적 손실이나 신뢰도 하락으로 직결되는 기업 핵심 의사결정 과정에서는 이러한 불확실성이 더욱 치명적인 결과로 돌아온다. 금융권의 사기 탐지나 생명과학 분야의 임상시험처럼 고도의 정밀도와 방어 가능성이 요구되는 환경에 결과의 일관성을 보장할 수 없는 확률적 AI를 무방비하게 도입하는 것은 기업의 존폐를 건 위험한 도박이라는 지적이다. 브라이언 CTO는 "SAS는 지난 50년간 전 세계 주요 기업들의 가장 중요하고 복잡한 의사결정을 지원해 온 만큼 이러한 데이터와 시스템의 위험성을 누구보다 이해하고 있다"고 강조했다. 이어 "우리는 허황된 기술적 과장에 휩쓸리지 않고 철저히 기술의 '현실'에 굳건히 발을 딛고 서서 시장의 하이프에 정면으로 맞서며 고객을 위한 진정하고 신뢰할 수 있는 비즈니스 가치를 증명해 나갈 것"이라고 강조했다. SAS, 다음 50년 비전도 사람과 고객 지난 50년간 데이터 분석 시장을 이끌어온 SAS는 앞으로의 50년을 위한 비전으로 결국 사람과 고객을 다시 강조했다. 해리스 CTO는 "지금은 며칠만 지나도 시장이 바뀔 만큼 변화 속도가 매우 빠른 시대"라며 단기적인 기술 스펙 경쟁에만 매몰되는 것을 경계했다. 그는 "고객이 진정으로 원하는 것은 당장의 기능이 아니라 변화하는 시장 속도에 맞춰 함께 진화할 수 있는 신뢰할 수 있는 파트너"라고 말했다. 이어 지속적인 혁신의 중심에는 사람이 있다고 언급했다. 인간의 독창적인 아이디어와 AI의 연산 능력이 결합할 때 비로소 예상하지 못한 새로운 가치가 만들어질 수 있다는 설명이다. 브라이언 해리스 CTO는 "인간의 잠재력을 믿는 '영감을 주는 리더십(Inspirational leadership)'이야말로 짐 굿나잇 최고경영자(CEO)가 지난 50년간 보여준 방식이자 AI 시대에 우리가 나아가야 할 핵심 방향"이라고 강조했다.

2026.05.04 11:15남혁우 기자

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