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'AI 의사'통합검색 결과 입니다. (13건)

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이노룰스, PTC코리아와 AI 기반 제조업 자동화 나선다

이노룰스가 PTC코리아와 손잡고 제조업 분야 업무 자동화 시장 공략에 나선다. 이노룰스는 지난 23일 PTC코리아 본사에서 PTC코리아와 제조산업 분야 업무 자동화를 위한 전략적 업무협약(MOU)을 체결했다고 26일 밝혔다. 이번 협약으로 양사는 PTC의 제조업 특화 플랫폼과 이노룰스의 룰엔진 및 인공지능(AI) 솔루션을 결합한다. 제조 현장의 복잡한 의사결정 프로세스를 자동화하고 업무 효율을 높인다는 목표다. PTC는 제품 수명주기 관리(PLM) 솔루션 '윈칠'을 비롯해 애플리케이션 수명주기 관리(ALM), 컴퓨터 지원 설계(CAD), 서비스 수명주기 관리(SLM) 등 제조업 전 과정을 지원하는 통합 솔루션을 보유 중이다. 제품 설계부터 개발·생산·서비스까지 제품 수명주기 전체에 걸친 제조 기업 디지털 혁신을 지원하고 있다. 이노룰스는 금융·제조·공공 분야에서 기업 업무 자동화 솔루션을 공급해온 AI 전환 전문기업이다. 특히 정책 변화가 잦고 의사결정 구조가 복잡한 업무 영역에서 강점을 보여왔다. 최근에는 AI 역량을 강화하며 룰엔진 기반 시스템의 AI 고도화와 상품관리 등 AI 업무 자동화 사업에 적극 진출하고 있다. 양사는 이번 협력을 통해 제조 현장 의사결정 최적화 및 자동화 영역을 확대하고 각 사 기술 역량을 결합해 차별화된 경쟁력으로 시장에 신속 대응한다는 계획이다. 김도균 PTC코리아 대표는 "제조 기업의 전사적 디지털 혁신을 지원하는 솔루션을 제공해온 우리와 이노룰스 간 협력은 업무 자동화라는 혁신 핵심 요소를 기업에게 함께 제공할 수 있는 중요한 기회가 될 것"이라며 "복잡한 제품 개발 과정에 대한 우리 전문성에 AI 기반 업무 자동화에 대한 이노룰스 기술력을 더해 제조업 혁신의 새로운 장을 열겠다"고 밝혔다. 장인수 이노룰스 대표는 "제조업은 AI를 통한 업무 자동화 효과가 가장 극대화될 수 있는 분야"라며 "PTC코리아와 협력해 제조 현장의 복잡한 정책 기반 의사결정을 AI가 자동화하고 이를 통해 고객사들이 생산성 향상과 비용 절감이라는 실질적 성과를 거둘 수 있도록 최선을 다하겠다"고 말했다.

2026.01.26 16:33한정호 기자

'의사를 위한 챗GPT' 오픈에비던스, 기업가치 16조…1년새 12배 껑충

'의사를 위한 챗GPT(ChatGPT for doctors)'로 불리는 의료 인공지능(AI) 스타트업 오픈에비던스(OpenEvidence)가 120억 달러(약 16조 8천억원) 규모 기업가치를 인정받으며 폭발적인 성장세를 기록 중이다. 본격적인 외부 투자를 유치한 지 불과 1년 만에 몸값이 12배나 뛰며 세계에서 가장 비싼 헬스케어 AI 기업에 등극한 것이다. CNBC 등 외신에 따르면 오픈에비던스는 스라이브 캐피털과 DST가 주도한 시리즈 D 라운드에서 2억 5천만 달러(약 3천500억원) 규모 투자 추가 유치했다. 이 회사는 지난해 2월 세쿼이아 캐피털로부터 첫 외부 투자를 받을 당시 10억 달러 가치를 인정받았고 같은 해 10월 60억 달러로 급등한 데 이어 이번에 다시 두 배로 기업가치가 상승했다. 이로써 오픈에비던스는 외부 자금 조달을 시작한 지 1년도 채 되지 않아 구글 벤처스, 엔비디아, 클라이너 퍼킨스, 메이요 클리닉 등 주요 투자자로부터 총 7억 달러를 확보하게 됐다. 2022년 설립된 오픈에비던스는 과거 AI 기업 '켄쇼 테크놀로지스'를 S&P에 약 7억 달러에 매각한 다니엘 나들러와 하버드 박사 과정생 재커리 지글러가 공동 창업했다. 다니엘 나들러 CEO는 "의사를 위한 챗GPT라는 수식어는 이해를 돕기 위한 표현일 뿐 우리 본질은 의사가 현장에서 중요한 임상 결정을 내릴 때 도움을 주는 것"이라며 "검증되지 않은 정보가 섞인 일반 인터넷 데이터가 아닌 최고 권위의 과학 저널과 검증된 정보로만 AI 모델을 학습시켰다"고 데이터 신뢰성을 강조했다. 오픈에비던스의 가파른 성장은 실적으로도 뒷받침된다. 나들러 CEO에 따르면 미국 전체 의사의 40% 이상이 이 도구를 사용하고 있으며, 지난해 연간 매출은 1억 달러를 돌파했다. 특히 신규 사용자의 95%가 동료 의사의 추천으로 유입될 만큼 의료 현장에서의 만족도가 높다. 최근 오픈AI가 '챗GPT 헬스'를, 앤스로픽이 '클로드 헬스케어'를 출시하는 등 빅테크 기업들이 의료 AI 시장에 잇따라 뛰어들고 있지만, 오픈에비던스는 독보적인 데이터 경쟁력을 자신하고 있다. 다니엘 나들러 CEO는 "우리는 이미 검증된 의사들로부터 수억 건의 실제 임상 상담 데이터를 확보했다"며 "이러한 피드백 루프는 경쟁사들이 단순히 파트너십만으로는 복제할 수 없는 강력한 해자(진입장벽)"라고 설명했다. 수익 모델 측면에서도 고가의 소프트웨어 구독료 대신 광고 모델을 도입해 차별화를 꾀했다. 앱 내 동영상 광고 등을 통해 제약사 등이 홍보할 수 있게 한 것이다. 다니엘 나들러 CEO는 "미국 의료 행위의 대부분은 거대 병원이 아닌 예산이 한정된 소규모 진료소에서 이뤄진다"며 광고 기반의 무료 모델이 빠른 확산의 비결이라고 덧붙였다. 빅테크 기업의 인수 합병 압박에 대해 그는 "과거에 회사를 매각해 본 경험이 있지만, 이번에는 수년에 걸쳐 성장하는 독립적인 회사를 만들고 싶다"며 선을 그었다. 기업공개(IPO) 시점에 대해서는 신중한 입장을 보였다. 다니엘 나들러 CEO는 "자연에는 순서가 있다. 스페이스X나 오픈AI 같은 기반 모델 기업이 먼저 상장한 뒤, 우리 같은 애플리케이션 계층 기업이 그 뒤를 따르게 될 것"이라고 전망했다.

2026.01.22 09:03남혁우 기자

데클라, 실시간 공급망 의사결정 AI 인텔리전스 공개

데클라가 실시간 공급망 의사결정을 지원하는 인공지능(AI) 인텔리전스를 앞세워 공급망 운영 전반의 자동화와 선제 대응 역량 강화에 나선다. 데클라는 디시전·비전·엣지·분석·생성형·예측·운영·대화형 AI로 구성된 8가지 인텔리전스를 통합해 공급망 신호를 실시간으로 해석·예측·실행하는 에이전트 기반 의사결정 인텔리전스 계층을 구축했다고 15일 밝혔다. 데클라에 따르면 공급망 가시성 플랫폼은 다양한 데이터를 지속적으로 생성하지만, 대부분 기존 시스템은 이를 실제 의사결정에 효과적으로 반영하지 못해왔다. 데클라는 이러한 한계를 해소하기 위해 실시간 신호 해석과 예측, 실행을 단일 흐름으로 연결하는 AI 기반 의사결정 구조를 제시했다. 이번에 공개된 아키텍처는 8가지 AI 인텔리전스를 기반으로 한 에이전트 구조로, 공급망 전반에서 발생하는 다양한 신호를 분석하고 자동 대응하는 의사결정 인텔리전스 계층을 형성한다. 이를 통해 기존 시스템으로는 구현이 어려웠던 선제적이고 적응형 공급망 의사결정을 가능케 한다는 설명이다. 디시전 AI는 공급망 가시성 데이터를 맥락 기반으로 해석해 실행 가능한 예측 인사이트를 제공하는 핵심 두뇌 역할을 수행한다. 비전 AI는 선하증권과 같은 운송 문서를 포함해 이미지 데이터를 인식·분석함으로써 사람이 수작업으로 수집하기 어려운 핵심 정보를 안정적으로 확보한다. 엣지 AI는 센서와 디바이스 단에서 의사결정을 수행해 클라우드 지연 없이 즉각적인 대응을 가능케 하며 분석 AI는 장기간 축적된 운송 및 운영 데이터를 기반으로 패턴을 학습해 리스크 스코어링과 복합 ETA 계산을 지원한다. 생성형 AI는 복잡한 운영 인텔리전스를 이해하기 쉬운 형태로 변환해 현장 담당자와 관리자 간 커뮤니케이션을 지원하고 예측 AI는 지연·파손·온도 이탈 등 미래 리스크를 사전에 예측해 운영 시나리오를 모델링한다. 아울러 운영 AI는 중요 신호와 불필요한 노이즈를 구분해 업무 효율성을 높이며 대화형 AI는 챗봇이나 메시징 플랫폼을 통해 화물 상태와 창고 성과 등에 대한 질의에 즉각적으로 응답함으로써 의사결정 속도를 개선한다. 이들 8가지 AI 인텔리전스는 데클라의 에이전틱 계층을 구성하며 고객 운영 프로세스에 적응해 공급망과 물류 운영 전반을 아우르는 지능형 자동화 계층으로 작동한다. 데클라는 "공급망 전반에서 발생하는 다양한 신호를 실시간으로 해석하고 예측해 실행까지 연결하는 것이 진정한 의사결정 인텔리전스"라며 "8가지 AI 인텔리전스로 구성된 에이전트 계층을 통해 기존 시스템으로는 어려웠던 선제적이고 적응형 공급망 의사결정을 지원할 것"이라고 밝혔다.

2026.01.15 16:53한정호 기자

딥엘 "2026년 'AI 에이전트의 해'…기업 혁신의 중심 인프라 된다"

인공지능(AI)이 실험 단계를 넘어 기업 운영 전반을 재편하는 핵심 인프라로 자리 잡을 것이란 전망이 나왔다. 이 가운데 딥엘은 내년을 기점으로 AI 에이전트가 본격적인 비즈니스 혁신과 인간 역량 확장의 촉매 역할을 할 것으로 내다봤다. 22일 딥엘이 발표한 '2026 AI 전망'에 따르면 올해 기업들이 실질적 가치를 창출하는 AI 활용 사례를 모색한 시기였다면, 내년은 축적된 경험과 기술을 바탕으로 본격적인 혁신이 구현되는 해가 될 것으로 분석됐다. AI 에이전트가 워크플로우와 비즈니스 프로세스 전반을 재정의하며 기업 성장의 핵심 동력으로 작용할 것이란 설명이다. 딥엘은 이번 전망을 위해 미국·영국·프랑스·독일·일본 등 주요 5개국의 고위 비즈니스 리더 5천여 명을 대상으로 심층 조사를 실시했다. 조사 결과 응답자의 25%는 AI 에이전트가 이미 자사 비즈니스에 중대한 변화를 일으키고 있다고 답했으며 44%는 2026년에 이러한 변화가 본격화될 것으로 예상했다. AI 에이전트가 운영 방식에 영향을 미치지 않을 것이라고 응답한 비율은 7%에 불과했다. AI 에이전트가 조직 내 다양한 기술 도구를 조율하고 반복적인 업무를 대체하면서 경영진의 AI 투자에 대한 신뢰도도 높아지고 있는 것으로 나타났다. 전체 응답자의 67%는 AI 도입을 통해 투자수익률(ROI)이 상승했다고 답했으며 52%는 내년 AI가 다른 어떤 기술보다 기업 성장에 더 크게 기여할 것으로 전망했다. 딥엘 주요 임원진은 내년을 '에이전트의 해'로 규정하며 AI가 단순한 보조 도구를 넘어 업무 자체를 재설계할 것으로 내다봤다. 기업들이 파일럿이나 개념증명(PoC) 단계를 넘어 AI 에이전트를 핵심 워크플로우에 통합하고 이를 기반으로 운영 효율성과 의사결정 품질을 동시에 끌어올릴 것이란 분석이다. 특히 AI 에이전트는 마케팅·법률·제품 개발 등 다양한 분야에서 변화를 주도할 것으로 전망됐다. 마케팅 분야에서는 대규모 개인화가 현실화되며 법률 분야에서는 AI 활용 여부 자체가 경쟁력을 좌우하는 필수 조건으로 자리 잡을 것이란 진단이 나왔다. AI는 계약 검토, 법률 조사 등 반복 업무를 자동화하고 전문 인력은 전략적 판단과 고부가가치 업무에 집중하게 될 것으로 예상됐다. 딥엘은 내년을 AI가 가능성이 아닌 실행력을 증명하는 전환점으로 평가했다. AI 에이전트와 언어 기술이 일상적인 제품과 서비스에 내재화되면서 기업의 전체 워크플로우가 이를 중심으로 재구축되고 산업 전반에 걸친 지속적인 변화가 나타날 것이란 전망이다. 야렉 쿠틸로브스키 딥엘 창업자 겸 최고경영자(CEO)는 "AI 에이전트가 파편화된 도구를 통합하고 반복적인 업무를 대신함으로써, 인간이 창의성과 문제 해결에 집중할 수 있는 환경을 만들 것"이라며 "AI는 효율을 높이는 기술을 넘어 인간의 잠재력을 대규모로 확장하는 핵심 수단이 될 것"이라고 강조했다.

2025.12.22 15:53한정호 기자

'AI 가짜 의사 광고' 유통 사전 방지…AI 생성물 표시의무제 도입

최근 생성형 AI 등을 악용한 허위・과장광고가 급속히 유포되고 있는 가운데 정부가 이러한 광고의 유통을 사전에 방지하기 위해 'AI 생성물 표시의무제'를 도입한다. 정부는 10일 김민석 국무총리 주재로 열린 제7회 국가정책조정회의에서 'AI 등을 활용한 시장 질서 교란 허위·과장광고 대응 방안'을 발표했다. 최근 AI로 만든 가짜 전문가나 유명인 딥페이크 등을 활용한 허위‧과장 광고가 식‧의약품 분야를 중심으로 범람하며 노년층 등 소비자들의 피해를 야기하고 시장 질서를 교란하고 있다. 특히 디지털 정보의 특성상 SNS 등을 통해 빠른 속도로 유포되고 있어 신속한 대응이 필요한 상황이다. 이에 정부는 AI 허위‧과장광고의 생성과 확산을 신속히 차단해 소비자 피해 확산을 방지하기 위한 'AI 등을 활용한 시장질서 교란 허위·과장광고 대응 방안'을 발표했다. 우선 방송미디어통신위원회(이하 방미통위)는 AI 생성물이 실제가 아니라는 점을 소비자가 정확히 알 수 있도록 돕기 위해 플랫폼 등에 대한 'AI 생성물 표시제'를 도입한다. 이에 따라 앞으로 AI 생성물을 제작·편집해 게시하는 자(='직접 정보제공자')는 해당 사진·영상 등을 AI로 만들었다는 사실을 표시해야 하며, 플랫폼 이용자가 AI 생성물 표시를 제거하거나 훼손하는 행위는 금지된다. 또 플랫폼기업은 '직접 정보제공자'가 표시 의무를 준수하는지 관리(표시 방법 제공, 표시 의무 고지)하도록 했다. 과기정통부는 AI 사업자의 AI 생성물 표시 의무(AI 기본법 2026년 1월 시행 예정) 이행과 AI 생성물의 투명한 사용을 돕기 위한 가이드라인을 마련한다. AI 허위·과장 광고가 유통될 경우 신속한 차단을 위해 방미통위와 방송미디어통신심의위원회(이하 방미심위)는 식·의약품, 화장품, 의약외품, 의료기기 등 AI 허위·과장광고가 빈발하는 영역을 서면심의 대상에 추가하도록 추진한다. 이를 통해 해당 영역의 허위‧광고에 대해서는 심의 요청 후 24시간 이내 신속한 심의가 이뤄질 수 있을 것으로 기대된다. 식품의약품안전처(이하 식약처) 전용 방미심위 심의신청 시스템(패스트트랙)도 이들 품목까지 확대 적용(현재는 마약류만 적용)해 안건 상정 시간도 단축할 계획이다. 이와 함께 국민의 생명·재산 피해 우려가 커 시급한 조치가 필요한 경우 방미통위의 플랫폼기업에 대한 긴급 시정요청 절차를 도입해 방미심위 심의 완료 전에 차단조치가 이뤄질 수 있도록 하고, 정부 차원뿐 아니라 플랫폼 사업자 차원에서도 허위·과장광고 관련 자율규제가 확대·강화될 수 있도록 유도할 예정이다. 공정거래위원회와 식약처는 AI로 만든 전문가가 제품을 추천하는 광고에 대한 위법성 판단 기준을 명확화함으로써 예측가능성을 제고하고 허위·과장 광고에 대한 신속한 제재 조치가 이뤄질 수 있도록 한다. 일례로 AI 사용광고 일반은 AI가 제품을 추천하는 광고의 경우 추천자가 '가상인간'임을 표시하지 않으면 '부당한 표시광고'에 해당되고, 식‧의약품 분야는 AI가 생성한 의사 등 전문가가 식‧의약품을 추천하는 광고행위는 '소비자를 기만하는 광고'에 해당된다는 설명이다. 관련해 방미통위와 공정위는 위법행위자에 대한 금전 제재를 강화함으로써 위법 행위 유인을 약화시키고 적발시에는 엄중히 제재한다는 방침으로, 이를 위해 정보통신망 등에서의 악의적인 허위·조작정보 유통 행위에 대한 징벌적 손해배상(손해액의 최대 5배)을 도입하고, 표시·광고법상 허위·과장 광고에 대한 과징금 수준도 대폭 상향한다. 또 식약처와 한국소비자원은 AI 허위·과장 광고에 대한 신속한 차단을 위해 관계 부처 협의 등을 통해 감시·적발 기능 강화를 추진한다. 김민석 국무총리는 이번 대책을 통해 신기술의 부작용을 최소화하는 동시에, AI 시대에 걸맞는 시장 질서를 확립해 나갈 것이라고 전했다.

2025.12.10 19:00조민규 기자

세브란스, 응급실 의사 대신 퇴실 기록 써주는 AI 개발

환자가 응급실에서 치료받은 뒤에 의사가 의료법상 반드시 작성해야 하는 퇴실 기록을 대신 써주는 AI가 개발됐다. 이를 통해 응급실 의사의 행정업무 부담이 줄어 환자에게 쓸 수 있는 시간은 늘어날 것으로 기대된다. 연세대학교 의과대학 응급의학교실 김지훈 교수, 의생명시스템정보학교실 유승찬 교수, 의학과 4학년 송지우 학생 연구팀은 대규모 언어 모델을 기반으로, 환자 정보를 보호하는 안전성까지 포함한 응급실 퇴실 기록 작성 AI 모델 '와이낫(Y-Knot)'을 개발했다고 4일 밝혔다. 빠른 검사와 치료를 시시각각 진행하는 응급실 근무 의사는 퇴실 기록지라고도 불리는 응급환자진료기록부를 의료법에 따라 반드시 작성해야 하며, 내원 사유, 검사 결과, 처치 내역, 경과, 전원 여부, 퇴실 결정 사유 등 환자를 진료한 전체 과정에 대한 기록이 담겨야 한다. 환자 안전관리와 진료 연속성 확보를 위해 필요한 과정이지만, 빠르게 밀려드는 응급 환자들을 진료하는 의사들은 업무량이 늘 수밖에 없다. 연세의대 연구팀은 대규모 언어 모델을 기반으로 응급환자진료기록부를 자동으로 작성해주는 AI 모델을 개발, AI 모델이 기록부 초안을 작성해주면, 의사는 검토 수준의 확인만 하면 된다. 대규모 언어 모델(LLM)은 방대한 양의 텍스트를 학습해 문장을 만들어 내는 인공지능 학습 기술이다. 기존에도 대규모 언어 모델을 사용한 AI 모델은 있었지만, 응급실 외부와의 통신이 가능한 네트워크 사용을 바탕으로 해 병원에서 사용하기에는 환자의 건강 상태를 비롯한 민감 정보의 유출 위험성이 있었다. 연구팀은 이를 해결하기 위해 '온사이트(on-site) 대규모 언어 모델'과 '경량 트랜스포머 모델(Llama3-8B)'을 기반으로 AI 모델을 설계했다. 온사이트 대규모 언어 모델은 외부 네트워크 연결 없이 병원 내부 서버에서 직접 운용되고, 경량 트랜스포머 모델은 AI 모델의 성능은 유지하면서 크기를 줄여 내부 서버에서 문제없이 구동하도록 한다는 설명이다. 때문에 외부와 연결되지 않고도 응급실 내부망(internal web) 안에서 사용할 수 있어 환자 민감 정보의 유출 등 개인정보 유실로 인한 문제를 방지한다. 연구팀이 개발한 AI 모델을 국내 2천400병상 규모 상급종합병원 응급의학과 의사 6명을 대상으로 사용한 결과 응급환자진료기록부를 작성하는 시간은 50% 넘게 단축된 것으로 확인됐다. 응급의학과 의사들이 직접 기록부를 작성했을 때는 평균 69.5초의 시간이 걸렸지만, AI 모델을 이용하자 32.0초로 작성 시간이 줄었다. 이에 더해 AI 모델의 도움을 받아 작성한 기록지가 품질면에서도 의사의 수기 작성 기록지보다 더 우수했다. 연구팀은 AI 모델을 이용해 만든 기록지와 수기로 작성한 기록지를 응급의학과 의사 3인에게 무작위로 보게 했고, 완전성/정확성/간결성/임상적 유용성 4가지 측면에서 기록지를 평가하게 한 결과, 4가지 측면 모두에서 AI의 도움을 받은 기록지를 더 우수하다고 판단한 것으로 나타났다. 김지훈 응급의학교실 교수는 “AI 모델을 활용한 응급환자진료기록지 작성이 속도와 품질면에서 기존의 수기 작성보다 훨씬 우수하게 나타났다”며 “내부망 사용으로 환자정보에 대한 안전성까지 갖춰 환자를 진료하는 데 더 많은 시간을 쓸 수 있을 것”이라고 말했다. 유승찬 의생명시스템정보학교실 교수는 “응급의학과뿐만 아니라 다른 과에서도 활용이 가능하다”며 “다만 현재 계속해서 보완 절차를 진행하고 있는 만큼 전문의의 최종 검토는 필수적”이라고 덧붙였다. 연구팀이 개발한 AI 모델의 효능, 정확도를 비롯해 실제 의사들의 만족도 등이 종합적으로 담긴 논문은 국제학술지 '자마 네트워크 오픈(JAMA Network Open, IF 10.5)' 최신 호에 실렸다.

2025.12.04 16:58조민규 기자

[현장] 시행 앞둔 AI 기본법…대응 전략은 '사람 개입·거버넌스'

내년 우리나라 '인공지능(AI) 기본법' 시행을 앞두고 기업과 기관의 AI 활용 방식이 근본적으로 재편될 조짐이 나타나고 있다. 고영향 AI에 대한 규제 체계가 구체화되면서 기존 자동화·AI 기반 서비스의 의사결정 구조를 전면 재설계해야 하는 상황이다. 업계에서는 AI를 더 많이 활용해야 하는 시대적 흐름과 동시에, 투명성 확보·위험 관리·책임 구조 정비라는 새로운 의무가 부상하면서 대응 전략 마련이 시급하다는 목소리가 나온다. 한국능률협회컨설팅(KMAC)과 법무법인 린은 21일 서울 역삼 포스코타워에서 '고영향 AI 활용에 따른 비즈니스 설계와 실행 전략' 세미나를 개최해 AI 기본법 시행의 핵심 쟁점과 실무 대응 방향을 제시했다. 행사는 AI 기본법이 내년 1월 본격 적용되면서 조직이 마주하게 될 법적·운영적 변화에 대비하기 위한 자리로 마련됐다. EU는 설계부터 규제, 한국은 고지 중심…느슨한 범용 AI 규정 첫 발표자로 나선 법무법인 린 방석호 AI산업센터장은 유럽연합(EU) AI법과 국내 AI 기본법의 차이를 짚으며 "국내 법은 EU의 '고위험' 개념을 '고영향'으로 대체했지만, 범용 AI 규제는 상당 부분 비워놓은 구조"라고 설명했다. 그는 EU가 학습 데이터와 모델 구조 등 기술적 투명성 공개를 의무화한 반면, 한국은 최종 이용자에게 '이 서비스는 AI가 사용됐다'는 사실만 고지하면 되는 수준에 그쳐 규제 밀도가 낮다고 평가했다. 또 방 센터장은 "국내 기준은 최근 발표된 미국 캘리포니아의 프론티어 모델 기준을 사실상 그대로 가져와, 학습 연산량 10²⁶ 플롭스(FLOPs) 이상만 고영향으로 추정하도록 했다"며 "결국 국내 사업자는 범용 AI 규제에서 빠져 있는 셈이지만, 고영향 분야로 응용하는 순간 책임은 훨씬 커진다"고 강조했다. 이어 법무법인 린 구태언 변호사는 업권별로 고영향 AI 지정 가능성을 분석하며 기업이 취해야 할 방향을 제시했다. 그는 "대출 자동심사, 채용 서류 자동평가, 교육·의료 영역의 자동 의사결정 등은 사람이 개입하지 않으면 고영향 AI로 판단될 소지가 크다"며 "특히 '사람이 최종 결정한다'는 구조를 명확히 포함해야 지정 위험을 피할 수 있다"고 말했다. 구 변호사는 금융 분야 사례를 언급하며 "앱에서 10분 만에 대출 승인 여부가 나오는 현재 프로세스는 사실상 완전 자동화된 AI 의사결정"이라며 "이 경우 개인은 '내 금리가 왜 이렇게 나왔는지 설명하라'고 요구할 수 있고 이는 고영향 지정 요청으로 이어질 수 있다"고 경고했다. 그러면서 "채용 영역에서도 AI가 정량·정성 평가를 수행해 지원자를 컷오프하는 구조는 고영향 판단 위험이 높다"며 "면접·평가 결과를 참고자료로만 활용하고 사람이 이를 재검토한 기록을 남기는 절차가 필요하다"고 설명했다. AI 기본법 대응 핵심은 '사람 개입·문서화·거버넌스' KMAC 손권상 AI·빅데이터 본부장은 기업이 실무적으로 대응해야 할 'AI 거버넌스 체계'를 제시했다. 그는 "기업 대부분이 AI를 쓰고 있지만, 실제로 어떤 모델을 어디에 쓰고 있는지조차 정리되지 않은 곳이 많다"며 "프로세스 단계별로 AI 개입 여부, 의사결정 영향력, 위험 수준을 평가하는 것이 첫 단계"라고 강조했다. 손 본부장은 금융권 대출 심사와 HR 채용 프로세스를 사례로 들며 기업이 AI 기반 업무를 다시 설계하는 과정을 세부적으로 설명했다. 업무 프로세스에서 AI가 판단을 내린 뒤 사람이 이를 재검토하는 구조가 반드시 포함돼야 하고 AI 결과를 '참고값'으로 낮춰 최종 결정은 사람이 하는 체계를 문서화하는 것이 핵심이다. 또 고영향 판단 여부를 ▲사람 개입성 ▲결과의 확정성 ▲영향력의 크기 세 항목으로 분류해 진단할 것을 제안했다. 손 본부장은 "고객 리스크 사전분류, 신용등급 자동 산출, AI 면접 평가 등은 고영향으로 판정될 가능성이 높기 때문에 별도의 모니터링 절차와 재검토 체계가 필요하다"고 짚었다. 아울러 기업 내부에 AI 윤리위원회와 전담 조직을 설치해 지속적인 모니터링 체계를 갖출 필요가 있다고 강조했다. AI 윤리 기준 수립, 모델 검증 매뉴얼, 데이터 처리 가이드라인 등 전사 AI 운영지침을 마련해야 한다는 것이다. 손 본부장은 "AI 기본법이 규정하는 고영향 AI는 앞으로 더 많은 산업과 업무 영역에서 등장할 것"이라며 "사전 검토·위험·감독·문서화·법적 대응이라는 5단계 구조를 실무 절차에 그대로 이식하는 것이 가장 현실적 대응"이라고 조언했다. 이어 "앞으로 AI를 도입하면 기술만 바꾸는 것이 아니라 기업의 일하는 방식 전체가 재설계되는 패러다임 변화가 찾아올 것"이라며 "기업이 이러한 전환을 효과적으로 헤쳐나갈 수 있도록 전문성을 바탕으로 지원하겠다"고 덧붙였다.

2025.11.21 18:11한정호 기자

클로저랩스, 이그니스에 '데스크룸' 공급

클로저랩스(대표 박경호)가 한끼통살·랩노쉬 등 브랜드를 운영하는 이그니스와 공급 계약을 체결했다고 4일 밝혔다. 이번 계약을 통해 클로저랩스는 이그니스에 AI 기반 의사결정 플랫폼 '데스크룸'을 제공, 비즈니스 성장과 운영 효율화를 위한 AI 기반 의사결정을 지원한다. 데스크룸은 기업 내부에 흩어진 비정형 데이터를 AI가 자동으로 정형화하고, 이를 바탕으로 주요 의사결정을 신속하게 도출할 수 있도록 돕는 플랫폼이다. 특히 고객사에 특화된 AI를 구축하고, 이를 통해 주문·리뷰·소셜 반응·고객 문의·내부 보고 등 다양한 비정형 데이터를 정제 및 분석함으로써, 실무자와 의사결정자의 빠르고 정확한 판단을 지원한다. 데스크룸은 기업의 운영 정책과 판단 기준에 맞춰 AI가 정확히 작동할 수 있도록 독자적인 온톨로지(파편화된 데이터를 통합하는 모델링 기법) 기술을 적용했다. 데스크룸의 온톨로지는 조직 내 데이터를 ▲어디서 발생했고 ▲어떤 단위로 구성되어 있으며 ▲어떤 속성을 지니고 ▲어떻게 연산돼야 하는지까지 체계적으로 정의한다. 이를 통해 AI는 비정형 데이터에서도 의미 있는 속성을 자동 추출하고, 조직 고유의 기준에 맞춘 정량 지표로 전환할 수 있다. 이 구조 위에서 데스크룸은 반복 업무의 자동화는 물론, 영업 전략 수립, 제품 개선, 운영 효율화와 같은 핵심 의사결정을 AI 기반으로 지원한다. 박경호 클로저랩스 대표는 “빠르게 성장하는 이그니스의 데이터를 AI로 정확하게 해석하고, 이그니스가 더욱 빠르게 성장하는 데 데스크룸이 기여하길 기대한다”며 “기업 맞춤형 AI와 제품을 통해 데이터 기반의 빠르고 정확한 의사결정을 뒷받침해 눈에 보이는 비즈니스 성장을 만들어내겠다”고 밝혔다. 클로저랩스는 이번 이그니스와의 협력을 시작으로, 커머스 산업의 빠르고 안정적인 성장을 지원하기 위한 의사결정 플랫폼 제공을 지속 확대해 나갈 계획이다.

2025.11.04 10:29백봉삼 기자

의료 AI, 의사 역량 확장의 도구가 될 수 있는 법제도적 뒷받침 필요

의료 인공지능(AI)가 의사의 역량을 확장하는데 도움될 수 있도록 법제도적 지원이 필요하다는 제언이다. 대한의사협회 의료정책연구원이 발간한 '인공지능 시대 의료계 대응 방안' 연구보고서에서는 의료 인공지능의 활용 현황과 기대 효과, 인공지능의 한계 및 법·제도적 과제, 의료계의 구체적 대응 방안으로 나누어 심층 분석했다. 우선 연구에서는 의료는 책임성과 윤리적 판단이 필요한 의사 고유의 영역임을 전제로, 현재 활용 중인 약한 의료 인공지능 기기를 중심으로 활용 현황을 분석했다. 의료 인공지능은 진료 절차, 진료 지원, 영상 판독 보조 등에서 활용됨에 따라 문서화 시간과 업무 부담이 줄고, 진료의 질과 효율성이 제고되고 있다. 이는 의료 인공지능 활용으로 생산성이 확대되어 동일한 인력이 더 많은 환자를 안전하게 진료할 수 있음을 의미한다. 연구진은 의료 인공지능 활용 현황을 근거로, 향후 의사 인력 정책은 의료 인공지능을 통한 의사의 생산성 향상을 충분히 고려해 설계돼야 한다고 강조했다. 의료 인공지능 활용의 한계 및 법·제도적 과제도 지적했다. 연구진은 의료 인공지능은 환자 안전에 직접적인 영향을 미치지만, 편향성, 안정성, 정확성, 통제 가능성, 신뢰성 등의 문제가 있는 만큼, 최종 판단과 결정은 반드시 의사가 내리는 의사 중심(Human-in-the-loop)의 구조가 필요하다고 밝혔다. 또 현재의 법체계에서는 의료 인공지능 사용 과정에서 문제가 발생했을 때 법적 책임이 누구에게 있는지가 명확하지 않아 제도적 한계로 작용하고 있다며, 미국의 인공지능 행정명령과 EU의 인공지능법 사례를 참고해, 우리나라에서도 의료 인공지능으로 인한 사고에 대해 개발자·배포자·사용자인 의료인과 의료기관이 함께 책임을 지도록 법적으로 분명히 규정할 필요가 있다고 지적했다. 이와 함께 의료 인공지능 발전의 핵심 자원인 진료데이터를 효과적으로 활용하기 위해서는 데이터 표준화, 의료기관 간 상호운용성 확보, 의료인과 기관의 권리 보장, 데이터 전송과 관리 기술 지원 등이 법과 제도적으로 뒷받침돼야 한다고 제안했다. 연구진은 이러한 분석을 토대로 의료 인공지능의 안전하고 책임 있는 활용을 위한 4가지 정책 방안을 제시했다. 우선 데이터 권리 보장과 새로운 수가 신설이 필요하다고 밝혔는데, 지금까지는 의료기관이 제공하는 데이터에 대한 보상이 이뤄지지 않았지만 앞으로는 데이터의 양과 질, 활용 가치를 반영해 수가를 마련하고, 전자의무기록(EMR)의 상호운용성을 높여 실제 사용 실적과 정보 연계율에 따라 보상하는 체계를 갖춰야 한다는 것이다. 의료기관 자체 가이드라인 마련도 필요하다고 밝혔다. 의료 인공지능이 공정하고 안전하게 쓰일 수 있도록 국제 가이드라인인 FUTURE-AI의 6대 원칙(공정성, 보편성, 추적성, 사용성, 견고성, 설명가능성)에 '책임과 법적 대응'을 더한 기준을 마련해 법적 분쟁에 대비해야 한다는 설명이다. 또 의학교육 개편도 필요하다고 밝혔는데, 미래 의사들이 인공지능을 책임 있게 활용할 수 있도록 임상 책임, 데이터 관리, 윤리 교육을 강화해야 하며, 동시에 창의적 사고와 정서 지능, 공감 능력 같은 인간 고유의 역량을 키워 '인간 중심의 진료자'로 성장할 수 있게 해야 한다는 것이다. 의료 인공지능 특별법 제정도 필요하다고 강조했다. 의료 인공지능의 특수성을 반영하고 기존 법률과의 충돌을 해결하기 위해 새로운 법이 필요하며, 이 법에는 의료인과 의료기관의 데이터 권리, 개발자·배포자·사용자의 책임 분담, 인공지능의 법적 지위가 명확히 규정돼야 한다는 설명이다. 연구진은 “정부가 의료 인공지능의 안전 확보를 전제로 규제를 완화하고 재정 지원을 함께 추진해 의료계가 인공지능 시대에 효과적으로 대응할 수 있는 환경이 조성되기를 기대한다”고 밝혔다.

2025.10.12 10:33조민규 기자

'AI 의사' 내세운 허위광고 만연..."당장 가이드라인 만들어야"

AI 기술을 악용한 의사와 약사 사칭 허위광고가 무분별하게 유통되고 있으나 방송통신심의위원회와 식품의약품안전처 등 관련 기관이 사실상 손을 놓고 있다는 지적이 제기됐다. 국회 과학기술정보방송통신위원회 이훈기 의원(더불어민주당)이 방통심의위에 'AI 를 활용한 사칭형 광고'에 대한 이훈기 의원실의 질의에 대해 “AI 기본법이 시행될 경우 AI 활용 영상은 별도 표기토록 시행령 도입을 검토 중”이라고만 답했다. 사실상 현행법 하에서의 즉각적인 심의 기준이나 조치가 전혀 없다는 설명이다. 이에 대해, 이훈기 의원은 “현실에서 국민들에게 피해를 주는 허위 과장 거짓 광고가 버젓이 게재되고 있는데 내년 AI 기본법 발효만 기다리고 있겠다는 말”이라며 “아무리 방심위가 윤석열 정부를 지나며 식물조직이 됐다고 하더라도 지금은 이재명의 국민주권정부인 만큼 당장 적극적인 조치에 나서야 한다”고 꼬집었다. AI 가짜 의사에 관련한 통계도 마련되지 않은 실정이다. 이훈기 의원실이 식약처로부터 제출받은 자료에 따르면 최근 5년간 SNS와 온라인상에서 적발된 허위 과대광고는 5천516 건에 이르지만 AI 생성 영상을 이용한 광고는 별도로 집계하지 않고 있다. 식약처는 “적발된 부당광고 중 AI 를 이용한 영상 여부를 구별하여 관리하고 있지 않아 딥페이크 광고 적발 자료를 보유하고 있지 않다”며 “AI로 생성된 의사 사칭 광고도 소비자는 실제 의사 약사가 식품을 추천하는 것으로 오인할 가능성이 있어 소비자 기만 부당광고로 판단해 조치하겠다”고 밝혔다. 이 의원은 “AI 기술로 가짜 의사를 만들고 건강식품, 의약품을 추천하게 하는 광고가 이미 유튜브와 인스타그램을 중심으로 퍼지고 있는데 방심위와 식약처 모두 손을 놓고 있다”며 “AI 기본법 시행만 기다릴 게 아니라 지금 당장 가이드라인과 모니터링 체계를 마련해야 한다”고 강조했다. 이어, “AI 의사를 등장시켜 치료 효과를 암시하는 것은 단순한 과장광고가 아니라 의료법과 식품표시광고법을 모두 위반한 불법행위”라며 “정부는 부처 간 칸막이 핑계만 대지 말고 즉각 통합적 대응 체계를 수립하고 실시간 감시 시스템을 마련해야 한다”고 덧붙였다.

2025.09.26 09:54박수형 기자

MYSC, 육성 기업 대상 AI 전환 교육 실시

임팩트 투자사이자 액셀러레이터인 엠와이소셜컴퍼니(이하 MYSC)는 육성 스타트업을 대상으로 이뤄지는 교육 프로그램 'MYSClass'에서 AI·AX(AI Transformation) 교육을 진행했다고 밝혔다. 교육은 지난 17일 '스타트업에 필요한 AI/AX 전략'을 주제로 이뤄졌다. 생성형 AI의 비즈니스 적용 뿐 아니라 고객 경험 중심의 AX 설계, 데이터 기반 의사결정 전략 등으로 구성됐다. 참가 스타트업들은 전략 수립부터 현장 적용에 있어 실질적인 도움을 받았다. 강사진은 학계와 산업 현장을 아우르는 전문가로 구성됐다. ▲조영은 교수(한양대학교 ERICA캠퍼스 소프트웨어융합대학 인공지능학과) ▲김형택 대표(디지털이니셔티브그룹) ▲김용훈 소장(김용훈그로스연구소, 前 펫프렌즈 CMO)은 현장 질의를 바탕으로 한 심화 세션까지 진행했다. MYSC는 이번 교육을 통해 단순한 지식 전달을 넘어, 육성 스타트업들의 고객 경험 혁신(AX)과 비즈니스 전환을 위한 실험적 협업의 장을 마련했다. 이는 빠르게 변화하는 시대에 능동적으로 대응하고, 스타트업과 함께 진화하는 파트너로서의 역할을 강화하겠다는 MYSC의 의지를 보여준다. 2011년에 설립된 MYSC는 비즈니스를 통한 사회 혁신 컨설팅, 혁신 기업 육성, 임팩트 투자를 중심으로 국내외 혁신 생태계 조성에 기여해왔다. 현재 약 1천억원 규모의 임팩트 투자 자산을 운용 중이며, 조직 내 AX위원회를 중심으로 스타트업의 AI 역량 강화 및 유망 AI 스타트업 발굴을 위한 투자를 지속 확대하고 있다.

2025.06.23 14:08백봉삼 기자

"의사들도 폭싹 빠졌수다"...패스트캠퍼스 '챗GPT 의료 강의' 인기

인공지능(AI)이 의료 현장을 빠르게 혁신하고 있는 가운데, 의료 전문가들의 AI 활용 역량 강화 열풍이 거세다. 데이원컴퍼니(대표 이강민)의 실무 교육 브랜드 패스트캠퍼스는 지난 2월 출시한 '의사에게 배우는 ChatGPT 의학 연구 방법' 강의가 출시 50일 만에 1억원의 매출을 기록했다고 23일 밝혔다. 세계 시장조사 기관 글로벌 마켓 인사이트에 따르면, AI 헬스케어 시장은 2024년 323억 달러에서 2032년까지 4천300억 달러 이상으로 성장할 전망이다. 글로벌 컨설팅 기업 딜로이트는 전 세계 병원의 80%가 AI로 의료 서비스 품질과 업무 효율을 개선하고 있다고 밝혔으며, 액센츄어는 의료 서비스 제공자의 40%가 AI 활용 후 업무 효율 향상을 경험했다고 보고했다. 이런 산업 변화를 선제적으로 포착한 패스트캠퍼스는 2020년부터 의료 특화 AI 교육 콘텐츠를 선보였다. ▲바이오 데이터사이언스 'Bioinformatics' ▲의료 데이터를 활용한 바이오 진단&신약 개발 모델 구현 ▲딥러닝을 활용한 의료 영상 처리&모델 개발 등 의료 분야의 디지털 역량 강화를 지원하기 위한 다양한 교육을 차례로 선보였다. 특히 지난 2월 출시한 의사에게 배우는 ChatGPT 의학 연구 방법 강의는 챗GPT를 활용해 의학 논문을 작성하고 연구 데이터를 분석하는 방법을 다룬다. 분당서울대학교병원 순환기내과 전기현 교수가 실무 관점에서 강의를 설계해 현장 적용도가 높고, 실제 연구에 즉시 활용할 수 있는 실용적 내용으로 구성되어 의료인들 사이에서 빠르게 입소문을 타고 있다. 패스트캠퍼스는 의료 AI 교육 수요 급증에 따라 오프라인으로도 교육 영역을 확장하고 있다. 이달 27일 패스트캠퍼스 강남 강의장에서 열리는 '예과생부터 펠로우까지, 성공하는 의사를 위한 의학 연구 방법' 강의는 의대생을 위한 의학 연구 강의다. 젊은 의사들의 교육 생태계를 조성하는 외과의사 이준서가 강연을 맡았다. 50명 한정으로 진행되는 이번 강의는 모집 시작과 동시에 문의가 쇄도하며 의료계 AI 교육 열풍을 실감케 하고 있다. 패스트캠퍼스는 이런 성과를 바탕으로 향후 AI 기술의 정밀성과 분석력을 적극 활용할 수 있는 전문직군 중심으로 강의 라인업을 확대할 계획이다. 또 매달 새로운 의료 AI 강의를 지속적으로 선보이는 한편, 연구 및 리서치 기반 전문가를 위한 맞춤 교육 콘텐츠도 강화해 나갈 방침이다. 이강민 데이원컴퍼니 대표는 "AI는 전문가의 역할을 대체하는 기술이 아니라, 전문가의 역량을 한 단계 더 높이는 핵심 조력자로 자리잡았다"며 "데이원컴퍼니의 패스트캠퍼스는 최신 기술 트렌드를 반영한 실무 중심 교육을 통해 의료 전문가들이 AI 시대에 더 큰 가치를 창출할 수 있도록 실질적인 도움을 제공할 것"이라고 말했다.

2025.04.23 08:39백봉삼 기자

휴먼컨설팅그룹, HR 플랫폼 '탈렌엑스' AI 피드백 감정 분석 특허 출원

휴먼컨설팅그룹(대표 박재현, 이하 HCG)이 자사의 HR 서비스형 소프트웨어(SaaS) 플랫폼 '탈렌엑스'의 AI 기반 피드백 감정 분석 기능에 대한 특허 출원을 완료했다고 28일 밝혔다. 이번 기술은 모든 텍스트 피드백을 AI가 자동으로 분석해 긍정, 부정, 중립 여부를 높은 정확도로 판단하고, 이를 워드 클라우드 형태의 시각 자료로 제공하는 것이 핵심이다. 최근 인사 평가 방식이 연중 상시 피드백, 다면 피드백 등으로 변화하면서 텍스트 기반 주관식 데이터의 양이 급격히 증가하고 있다. 하지만 이러한 비정형의 정성적 피드백을 분석하는 작업은 대부분 수작업에 의존하고 있어 시간과 자원이 과도하게 소모되고 판단의 일관성이 떨어지는 문제가 발생했다. HCG의 탈렌엑스는 이러한 문제 해결을 위해 AI를 접목한 자동 감정 분석 기능을 도입했다. 기존의 텍스트 분석 알고리즘보다 정교한 감정 분류 성능을 갖췄으며, 분석 결과를 즉시 시각화해 피드백 결과를 인사 의사결정에 빠르게 활용할 수 있도록 지원한다. 또 AI 기반 자동화 기능을 통해 HR 담당자의 단순 반복 업무를 줄이고, 보다 전략적인 인사 업무에 집중할 수 있도록 설계했다. 탈렌엑스는 사용자가 피드백 키워드를 수동으로 직접 분류하는 방식이 아닌, AI가 스스로 감정 요소를 인식하고 분석해 업무 부담이 적고 정확도가 높은 것이 강점이다. 또 영화 리뷰 데이터 등 일반적인 감정 분석 모델을 활용하는 것이 아니라 HR 피드백에 특화된 데이터셋을 기반으로 개발해 보다 높은 신뢰도를 보장한다. HCG는 AI 기반 피드백 감정 분석 기능을 도입하면서 HR SaaS 플랫폼이 보다 객관적인 인사 평가 환경을 조성하고, 동시에 전략적 의사결정을 지원하는 핵심 솔루션으로 진화할 것으로 전망하고 있다. HCG CPO 백승아 부사장은 "HR 업무에서 AI를 활용한 자동화는 더 이상 선택이 아니라 필수"라며 "기업들이 보다 효율적이고 데이터 기반의 인사 관리를 할 수 있도록 지속적인 연구개발을 이어갈 것"이라고 말했다.

2025.02.28 08:32백봉삼 기자

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