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[현장] NH농협생명·LG CNS, AI 맞손 3개월 만에 사용자 500% 급증

NH농협생명과 LG CNS가 공동 구축한 보험 가입 설계 인공지능(AI) 시스템이 도입 3개월 만에 사용자 수 500% 증가라는 성과를 거뒀다. 복잡하고 까다로운 생명보험 가입 설계를 5초 만에 완료하는 AI 시스템을 통해 보험 영업 현장의 업무 효율과 설계 품질을 동시에 끌어올렸다는 평가다. 곽성현 NH농협생명 차장과 박정훈 LG CNS 팀장은 27일 서울 강남구 그랜드 인터컨티넨탈 서울 파르나스에서 열린 AX 페어 2026에서 복잡한 보험 설계를 AI로 자동화한 'AI 가입 설계 시스템' 구축 성과를 공유했다. 기존 보험 설계는 설계사 개인의 경험과 역량에 대한 의존도가 높았다. 고객 보장 분석부터 상품 추천, 특약 구성까지 설계사별 편차가 컸고, 상품과 특약 간 조건이 복잡하게 얽혀 청약 오류도 빈번하게 발생했다. 생명보험 특성상 상품 구조가 복잡해 전문 지식을 익히는 데 오랜 시간이 필요한 점도 부담으로 꼽혔다. 박정훈 LG CNS 팀장은 "이러한 문제를 해결하기 위해 고객 데이터를 기반으로 최적의 보험 상품과 특약을 추천하는 AI 모델을 설계했다"며 "상품, 언더라이팅, 영업 조직 등 NH농협생명 현업 부서가 프로젝트 초기부터 직접 참여해 실제 업무 흐름에 맞춘 시스템을 완성했다"고 밝혔다. 양사는 AI가 단순히 상품을 추천하는 수준을 넘어 복잡한 청약 규칙과 상품 간 관계까지 함께 분석하도록 설계하는 데 집중했다. 이를 통해 숙련된 설계사의 노하우를 시스템에 반영해 누구나 일정 수준 이상의 설계를 제공할 수 있도록 했다. 약 6개월간의 프로젝트를 거쳐 구축된 AI 가입 설계 시스템은 기존 레거시 데이터를 수집·학습해 고객 맞춤형 상품과 특약을 실시간으로 추천한다. 곽성현 차장은 "가장 큰 특징은 고성능 모델을 기반으로 추론 속도를 5초 내외로 단축한 점"이라며 "동시에 청약 오류를 원천적으로 방지해 설계 품질도 크게 높였다"고 설명했다. 이어 "설계 시간이 크게 줄었고 우수 설계사의 노하우를 시스템으로 활용할 수 있게 되면서 신입 모집인의 업무 부담도 낮아졌다"며 "성능과 편의성이 입증되면서 도입 3개월 만에 활용 모집자 수가 500% 이상 증가하는 등 영업 현장의 반응도 뜨거웠다"고 말했다. 양사는 이번 프로젝트 과정에서 확보한 복합 AI 모델 구성 기술과 추론 속도 향상 메커니즘을 기반으로 특허도 출원했다. 올해 5월에는 국제 특허(PCT) 출원도 완료했다. 곽 차장은 "현업 부서가 초기부터 참여한 애자일 조직 운영과 수행사와의 긴밀한 협업이 프로젝트 성공의 핵심이었다"며 "앞으로도 AI를 통해 보험 영업 경쟁력을 지속적으로 강화해 나갈 것"이라고 말했다. 박 팀장은 "보험 산업처럼 규칙이 복잡하고 전문성이 높은 분야일수록 AI 활용 효과가 크다"며 "이번 사례를 계기로 금융권 전반으로 AI 기반 업무 혁신 사례가 더욱 확대될 것으로 기대한다"고 밝혔다.

2026.05.27 15:47남혁우 기자

[현장] 보안에 막힌 금융권 AI 컨택센터, '에이전트웍스'로 해결

브라이트패턴이 금융권 보안 규제를 준수하면서도 자연스럽게 고객과 소통할 수 있는 인공지능(AI) 컨택센터 기술을 공개했다. 김권용 브라이트패턴 기술이사는 27일 서울 강남구 그랜드 인터컨티넨탈 서울 파르나스에서 열린 'AX 페어 2026'에서 '글로벌 컨택센터 솔루션과 에이전트웍스 결합 서비스'를 주제로 발표했다. 컨택센터는 전화나 채팅으로 고객 문의를 응대하는 조직이다. 상담 내용이 반복되는 경우가 많고 관련 데이터가 지속적으로 축적되기 때문에 기업이 AI를 가장 먼저 도입하는 대표적인 영역으로 꼽힌다. 다만 금융권에서는 AI 컨택센터 도입이 쉽지 않았다. 개인정보와 금융정보를 외부 클라우드에 맡기기 어려운 데다 AI가 사실과 다른 답변을 생성하는 환각 현상에 대한 우려도 컸기 때문이다. 사용량이 늘수록 비용 부담이 커지는 점도 도입을 망설이게 하는 요인으로 꼽혔다. 브라이트패턴은 이러한 한계를 해결하기 위해 LG CNS의 '에이전트웍스'와 결합한 새로운 AI 컨택센터 모델을 선보였다. 기업 환경에 따라 내부 서버에 직접 구축하거나 필요할 때 클라우드와 연동하는 방식으로 운영할 수 있도록 설계한 것이 특징이다. 이를 통해 데이터를 회사 내부에 보관하면서도 AI 기능을 활용할 수 있어 금융권처럼 보안 규제가 엄격한 환경에서도 적용 가능하다는 설명이다. 김 이사는 "대화 경험도 기존 AI 음성봇보다 한층 자연스러워졌다"고 소개했다. 기존 음성 상담봇은 고객이 말을 끝낸 뒤 응답하는 구조로 대화 흐름이 끊기거나 답답하게 느껴지는 경우가 많았다. 브라이트패턴은 고객이 말하는 도중 질문을 바꾸거나 추가 요청을 해도 맥락을 이해하고 실시간으로 응답할 수 있는 기능이 더해졌다고 설명했다. 예를 들어 고객이 카드 한도를 조회하던 중 "이번 달 결제일도 알려주세요"라고 말을 이어도 대화가 끊기지 않고 요청을 함께 처리하는 방식이다. 또 회사 내부 문서와 상담 매뉴얼을 기반으로 답변하도록 설계해 AI가 부정확한 정보를 전달할 가능성도 줄였다. 브라이트패턴은 향후 AI가 고객 문의에 답하는 수준을 넘어 기업 내부 시스템과 직접 연결돼 업무를 수행하는 '실행형 AI 컨택센터'로 발전시킨다는 계획이다. 상담 내용을 이해하는 데 그치지 않고 실제 조회·처리·연계 업무까지 수행하는 형태다. 김권용 기술이사는 "이제 AI는 단순 응답을 넘어 기업 내부 프로세스와 연결돼 직접 업무를 실행하는 단계로 진화하고 있다"며 "브라이트패턴은 국내를 넘어 글로벌 시장에서도 에이전틱 AI 기반 컨택센터를 확대해 나갈 것"이라고 말했다.

2026.05.27 15:33남혁우 기자

예산처 "독자적 AI 생태계 구축...내년에도 적극 재정 지원"

조용범 기획예산처 예산실장이 27일 “올해 9조 9000억원 AI 예산으로 GPU 확충과 AI 전환을 통한 생산성 향상을 밀착 지원하면서 내년에도 독자적 AI 생태계가 뿌리내릴 수 있도록 재정을 적극 지원하겠다”고 밝혔다. 조용범 실장은 이날 오후 퓨리오사AI 사옥을 방문해 국내 대표 AI 반도체 스타트업과 내년 AI 재정투자 방향을 논의하면서 이같이 말했다. 간담회는 본격적인 예산 편성에 앞서 현장의 생생한 목소리를 듣고 논의된 정책 아이디어를 내년도 예산안에 반영하기 위해 100곳 이상의 예산 현장을 방문하는 일정으로 마련됐다. 조 실장이 찾은 퓨리오사AI는 AI 추론에 특화된 고성능 NPU 개발을 통해 국내 AI 반도체 생태계를 선도하고 있는 대표 기업이다. 백준호 퓨리오사AI 대표는 글로벌 빅테크 기업이 시장을 주도하고 있는 상황에서 국산 AI 반도체 기업의 성장을 위한 정부 지원에 감사를 표하고, 기술 경쟁력을 갖춘 국내 반도체 기업들이 한단계 더 도약할 수 있도록 수요 창출 등 정부의 적극적인 지원을 건의했다. 조 실장은 “향후 1~2년이 AI 3대 강국 도약의 골든타임”이라며 “막대한 전력과 비용이 소모되는 GPU의 한계를 극복할 대안으로 고효율·저전력 국산 NPU가 부상하고 있는 만큼 정부가 초기시장 창출을 적극 뒷받침하겠다”고 화답했다. 특히 “AI 분야의 투자규모가 대폭 확대된 상황에서, 이제는 성과를 극대화하기 위한 질적 성장도 시급하다”며 “AI를 포함한 관련 재정사업 전반을 원점에서 재검토해 소규모 관행적 사업은 과감히 걷어내고, AI 생태계 조성에 보다 효과적인 사업들에 재원이 집중되도록 지출 재구조화도 병행하겠다”고 강조했다. 박태완 과학기술정보통신부 정보통신산업정책관은 “AI 반도체는 독자 AI 실현의 핵심 기반으로, 오늘 만난 기업들은 정부의 연구개발 지원으로 성장해 더욱 깊은 의미를 가진다”며, “오늘 기획처와 함께 경청한 현장의 목소리를 토대로 우리 기업들에게 꼭 필요한 정책을 발굴 지원해 나가겠다”고 했다.

2026.05.27 15:32박수형 기자

중고나라, 서울평가정보와 협력…"AI 기반 안전 거래 환경 구축"

중고나라는 서울평가정보와 인공지능(AI) 기반 안전 거래 환경 구축을 위한 업무협약(MOU)을 체결했다고 27일 밝혔다. 이번 협약은 중고나라가 축적해온 거래 데이터 및 플랫폼 운영 역량과 서울평가정보의 인증·평가 분야 전문성을 결합해 신뢰할 수 있는 거래 환경을 제공하고자 마련됐다. 이번 협약에 따라 중고나라와 서울평가정보는 ▲고액·고위험 거래 신뢰 강화 시스템 구축 ▲인증 체계 및 FDS(이상거래 탐지 시스템) 고도화 ▲사기 피해 예방을 위한 AI 기술 협력 ▲제휴 사업 확대 및 공동 마케팅 추진 등 다양한 분야에서 협업을 강화해 나갈 예정이다. 양사는 'AI 기반 거래 리스크 예측 모델' 공동 개발을 추진해 거래 과정에서 발생할 수 있는 다양한 위험 요소에 선제적으로 대응해 나갈 계획이다. 이를 통해 안전성과 신뢰 확보가 중요한 고가 상품군·자산형 거래 영역에서 고도화된 이용자 보호 체계를 갖출 수 있을 것으로 회사 측은 전망하고 있다. 중고나라는 자사 앱을 통해 서울평가정보의 기업 간 거래(B2B) 비즈사이렌(BIZSIREN) 및 개인 정보(신용)관리 서비스 사이렌(SIREN)24 등 다양한 서비스의 연계 및 공동 마케팅을 추진하며, 중고차·고가거래 분야의 신사업 제휴로도 협력 범위를 단계적으로 확장해 나갈 방침이다. 최인욱 중고나라 대표는 "서울평가정보와의 협력을 통해 중고나라 이용자에게 보다 신뢰도 높은 거래 경험을 제공할 수 있게 될 것"이라며 "이용자 누구나 자신의 소유물을 안전하게 거래하고 자산 가치로 전환할 수 있도록 신뢰 기반 거래 시스템 조성에 최선을 다하겠다"고 말했다.

2026.05.27 15:15박서린 기자

AI가 차세대 반도체·전자소재 발견 앞당긴다…'스마트 소재 탐색 엔진' 등장

차세대 반도체와 전자소재를 찾는 작업을 AI가 크게 앞당기고 있다. 테크엑스플로어(TechXplore)에 따르면, 호주 플린더스대학교가 아랍에미리트(UAE) 칼리파대학교와 함께 꾸린 국제 연구진이 머신러닝 기반의 '스마트 소재 탐색 엔진'을 개발했다. 새로운 컴퓨터 칩 소재와 전자 재료를 찾는 속도를 끌어올리는 것이 목표다. 이 플랫폼은 방대한 후보 물질 가운데 원하는 전기·물리적 특성을 갖춘 소재를 빠르게 추려 내도록 설계됐다. 연구진은 머신러닝 모델이 사람의 직관 대신 데이터를 바탕으로 유망 후보를 좁혀 주는 '발견 엔진'처럼 작동한다고 설명했다. 어떤 조합이 목표 성능을 낼 가능성이 높은지를 미리 예측해 우선순위를 매기는 방식이다. 신소재 개발은 전통적으로 수많은 합성·측정 실험을 반복해야 하는 고비용·장기 과제였다. 후보 물질의 경우의 수가 천문학적이라 사람이 일일이 시험하기에는 한계가 뚜렷하다. 실험실에서 하나의 유망 소재를 찾는 데 수년이 걸리기도 한다. AI가 이 탐색 공간을 미리 좁혀 주면, 실험 횟수를 줄이고 개발 기간을 단축할 여지가 생긴다. 특히 컴퓨터 칩과 전자소재 분야는 미세 공정의 물리적 한계가 다가오면서 새로운 물질에 대한 수요가 커지고 있다. 실리콘을 넘어서는 차세대 반도체 소재나, 발열·전력 효율을 개선할 신소재 발굴이 과제다. AI 가속기·메모리 성능을 끌어올리려면 소재 단계의 혁신이 뒷받침돼야 한다는 점에서, 소재 탐색의 자동화는 반도체 경쟁력과도 맞닿아 있다. 이런 접근은 구글 딥마인드(Google DeepMind)가 수십만 종의 신물질 구조를 예측해 공개한 'GNoME' 프로젝트 등으로 이미 가능성을 보여 준 바 있다. 학계와 산업계 곳곳에서 비슷한 '소재 발견 AI'가 잇따라 등장하는 흐름이다. 이번 플린더스대 연구는 한 대학·연구 그룹 차원에서도 이런 발견 엔진을 구축할 수 있음을 보여 줬다는 점에서 의미가 있다. 'AI for Science'로 불리는 이런 움직임은 신약 개발과 배터리, 촉매 연구 등으로도 번지고 있다. 소재·부품 분야에 강점을 둔 국내 산학연에도 AI 기반 소재 탐색은 연구 생산성을 높일 카드로 눈여겨볼 만하다. 다만 AI가 제시한 후보는 결국 실험실에서 합성·검증을 거쳐야 실제 가치를 인정받는다는 점에서, AI와 실험을 어떻게 맞물려 돌릴지가 성패를 가를 것으로 보인다. 데이터의 양과 질이 모델 성능을 좌우하는 만큼, 양질의 실험 데이터를 축적하는 일도 함께 중요해지고 있다. 자세한 내용은 테크엑스플로어(TechXplore) 에서 확인할 수 있다. 이미지 출처: 이디오그램 생성 ■ 이 기사는 AI 전문 매체 'AI 매터스'와 제휴를 통해 제공됩니다. 기사는 클로드 3.5 소네트와 챗GPT를 활용해 작성되었습니다. (☞ 기사 원문 바로가기)

2026.05.27 15:09AI 에디터

'복구 불가능' 의료정보…보안 투자 이제는 필수

지능화된 인공지능(AI)이 일상의 모든 영역을 파고드는 대전환의 시대, 기술의 화려한 도약만큼이나 시급한 과제는 바로 그 이면에 자리한 '디지털 신뢰'를 단단히 구축하는 일입니다. 지디넷코리아는 "AI 기술이 서 말이라도 보안으로 꿰어야 보배"라는 슬로건 아래, 약 두 달간 '2026 디지털 트러스트' 연중 기획 연재 및 캠페인을 진행합니다. 해킹·딥페이크·가짜뉴스·랜섬웨어 등 진화하는 보안 위협 속에서 단순한 기술 편익을 넘어 '안전한 AI 생태계'를 조성하기 위한 공론의 장을 마련하고, 기술과 보안이 공존하는 지속 가능한 디지털 미래의 이정표를 제시하고자 합니다. [편집자주] 헬스케어와 AI 기술의 접목으로 의료정보(의료데이터) 활용 논쟁도 새로운 국면을 맞이하고 있다. 의학 발전과 미래 성장 동력 확보를 위해 규제를 완화해야 한다는 목소리가 높지만, 현장의 보안 실태는 기술의 속도를 따라가지 못하고 있기 때문이다. 전문가들은 의료정보가 유출될 경우 사후 수습이 불가능한 '치명적 민감 정보'인 만큼, 공격을 버텨낼 수 있는 강력한 보안 인프라 구축이 선행돼야 한다고 입을 모은다. 침해 시도는 대형병원, 피해는 중소병원에 집중 의료데이터의 가치가 높아지면서 이를 노리는 사이버 공격은 급증하고 있다. 한국사회보장정보원이 지난달 발간한 이슈&트렌드 '의료기관 진료정보 보호를 위한 제언'(박홍석 고려대의료원 의학지능정보본부장)에 따르면 국내 의료기관 침해사고 인지 건수는 2020년 18건에서 2024년 71건으로 약 4배 증가했다. 대표적으로 ▲서울상급종합병원 웹셸 공격으로 약 83만명 개인정보 탈취(2021년, 북한 소행 추정) ▲지방상급종합병원 권역심뇌혈관질환센터 관리자 페이지 해킹 및 텔레그램 공개(2024년 11월) ▲대한결핵협회 백업 개발 서버 해킹 15만여명 정보 해외 유출(2024년 9월) 등이 있으며, 특히 2026년 2월 국내 상급종합병원의 전산망이 잇따라 랜섬웨어에 감염된 사건은 국내 의료기관 사이버 위협이 현실화되고 있는 사례로 지적되고 있다. 특히 최근에는 단순히 데이터를 탈취해 다크웹에 판매하는 수준을 넘어, 병원 전산망 전체를 마비시켜 인명 인질극을 벌이는 랜섬웨어 공격이 현실화되고 있다. 문제는 의료기관 간의 극심한 '보안 양극화'다. 보안 인력과 예산이 비교적 풍부한 상급종합병원의 경우 제로 트러스트(Zero Trust) 접근 통제나 실시간 이중화 백업 시스템을 도입하며 방어벽을 높이고 있다. 반면 보안 예산이 연간 2천만~5천만원 선에 불과한 중소병원과 의원급 의료기관은 해킹 공격에 더욱 취약하다. 2024년 의료기관 보안관제(ISAC) 탐지 기준 상급종합병원에 대한 침해 시도가 5만7623건(76%)으로 집중되어 있으나, 실제 침해사고 발생은 의원급(49.5%)에서 가장 높았다. 또 2024년 진행된 한 실태조사(표본 135개 기관)에서는 예산 부족(53.5%)과 전문인력 부족이 보안체계 도입・운영의 주된 장애요인으로 나타나기도 했다. '인적 오류'와 '원격 접속'…뚫리는 경로도 다변화 의료 보안의 위협은 단순한 외부 해킹에만 그치지 않는다. 내부 직원의 관리 부실이나 오작동으로 인한 '인적 오류'가 대규모 유출로 이어지는 사례가 적지 않다. 지난 3월 소위 빅5 병원 중 하나인 서울대학교병원에서는 병원 직원 간 메일을 발송하던 중 오입력으로 1명의 수신자에게 잘못 발송돼 논란이 된 바 있다. 당시 메일에는 산모와 신생아의 식별정보(이름·환자번호·산모 생년월일 등), 임신 관련 정보, 출산이력, 태아 이상 및 선천성 질환 정보, 신생아 질환 및 합병증 정보, 산모(보호자) 배경 및 생활정보(직업·소득수준 등) 등 민감정보가 대거 담긴 것으로 알려졌다. 병원 측은 메일 수신자 및 메일 운영자에게 삭제를 요청했고, 개인정보보호위원회와 교육부에도 신고했다고 밝혔지만, 정보가 유출된 당사자의 불안감을 해소할 방안은 사실상 없는 것이 현실이다. 또 코로나19 이후 의료진의 원격 진료나 재택근무, 유지보수 업체의 원격 접속이 늘어나며 다크웹 등에서 유출된 관리자 계정 정보를 통해 침투하는 방식도 늘고 있으며, 진료실 내 IP카메라, 환자 모니터링 장비 등을 해킹하는 시도도 늘고 있다. 일례로 서울의 한 성형외과는 진료실 및 탈의실에 설치된 IP카메라가 해킹당해 환자들이 시술을 받는 모습이 담긴 영상 파일이 해외 성인 사이트 등에 유출되기도 했다. 뿐만 아니라 클라우드를 도입하는 병원이 증가하며 데이터 저장소의 접근 권한을 잘못 설정해 노출되거나, 퇴사한 의료진 또는 계약이 종료된 외주 업체의 삭제되지 않은 계정을 이용해 유출되기도 한다. 개인 의료정보의 활용 논쟁은 '진행형' 현재 데이터 3법(개인정보 보호법, 정보통신망법, 신용정보법, 2020년 8월5일 시행)의 개정으로 주민등록번호나 이름 등 개인식별 가능 정보를 삭제한 의료데이터는 개인의 동의 없이도 연구나 상업적 목적으로 활용할 수 있다. 의료정보는 활용 범위와 주체를 놓고 오랫동안 논쟁이 이어지고 있다. 개인 건강관리나 공적 연구분야에서의 활용은 어느 정도 공감대가 형성되는 분위기지만, 산업분야에서 활용에 대한 거부감은 큰 상황이다. 특히 의료정보 활용에는 유출과 오남용의 위험성이 큰 벽으로 작용하고 있는데, 식별정보를 넘어서는 질병이력, 유전체 정보 등의 민감정보이기 때문이다. 개인 의료정보 활용에 반대하는 측은 병력 등이 담긴 의료정보는 타인이 알 경우 회복 불가능한 정신적·사회적 피해를 볼 수 있으며, 특히 특정 질환의 경우 소비자의 보험 가입을 거부하거나 직장에서 불이익을 받을 수 있다는 우려를 제기하고 있다. 반면 의학계에서는 개인 맞춤치료나 희귀난치성 질환의 원인 규명 등 의학 발전을 위해서는 현재보다 더 많은 정보가 담긴 의료데이터의 활용을 요구하고 있으며, 산업계에서는 헬스케어산업을 국가 미래성장동력으로 성장시키기 위해서는 인공지능과 의료정보를 결합한 의료 솔루션 개발에 적극 나서야 하는데 현재의 과도한 규제로 인해 글로벌 시장 경쟁에서 뒤처질 수 있다고 주장하고 있다. 하지만 논쟁의 핵심은 데이터를 안전하게 다룰 수 있다는 '디지털 신뢰'(Digital Trust)의 확보에 있다. 기업들은 가상 공간에서 조회만 가능하고 저장은 불가능한 폐쇄형 데이터센터를 운영하는 등 기술적 대안을 모색하고 있으며, 정부는 한국사회보장정보원 등을 통해 의료분야 사이버 위협 대응 체계를 민간 부문까지 확대 지원하고 있다. 개인의 의료정보는 한번 유출되면 최근의 통신사 사태처럼 '유심 교체'나 '비밀번호 변경'으로 해결할 수 없다. 우선은 보안 강화를 위한 적극적인 투자와 시스템 구축을 서둘어야 한다는 목소리에 귀 기울여야 한다. 그 뒤에 혁신과 공익을 위한 데이터 활용, 개인정보 보호와 윤리적 기준을 철저히 지키는 균형을 찾아가는 사회적 논의를 진행하는 것이 필요해 보인다.

2026.05.27 15:08조민규 기자

앤트로픽 '미토스' 곧 나오나…클로드 코드에 모델 토글 잠깐 노출

앤트로픽(Anthropic)의 미공개 프런티어 모델 '미토스(Mythos)'가 정식 공개에 한발 더 다가선 정황이 포착됐다. 윈버저(WinBuzzer) 등에 따르면, 5월 25일 클로드 코드(Claude Code)의 공개 참조 항목에 미토스가 등장했고, 일부 사용자에게는 모델을 고를 수 있는 토글이 잠깐 노출됐다가 사라졌다. 정식 발표 전 코드에 흔적이 먼저 새어 나온 셈이다. 미토스는 앤트로픽이 아직 정식 출시하지 않은 차세대 모델이다. 그동안 앤트로픽은 '미토스 프리뷰'를 일부 기업에만 제한적으로 열어 두고 보안 취약점 탐지 같은 고난도 작업에 활용해 왔다. 클로드 코드 같은 개발자 도구의 내부 코드에 모델 이름과 전환 토글이 모습을 드러냈다는 것은, 공개 준비가 막바지에 이르렀다는 신호로 읽힌다. 미토스의 성능은 보안 분야에서 이미 일부 확인됐다. 앤트로픽이 진행해 온 '프로젝트 글래스윙(Project Glasswing)'에서 미토스는 1,000개 오픈소스 프로젝트에 걸쳐 2만 3,000건이 넘는 잠재적 취약점을 찾아냈고, 이 가운데 수천 건이 실제 결함으로 확인됐다. 방대한 코드베이스를 읽고 숨은 보안 결함을 짚어내는 작업에서 강점을 보인 셈이다. 이 프로젝트에는 아마존웹서비스(AWS)·애플(Apple)·구글(Google)·JP모건·마이크로소프트(Microsoft) 등 주요 기업이 참여한 것으로 알려졌다. 앤트로픽은 그동안 클로드 오퍼스(Opus)·소네트(Sonnet) 라인업을 중심으로 기업용 코딩·에이전트 시장을 공략해 왔다. 최근에는 클로드 코드와 에이전트 SDK로 개발자 생태계를 빠르게 넓히는 중이다. 여기에 미토스가 정식 합류하면 코드 보안과 대규모 코드베이스 분석 영역에서 경쟁력이 한층 강해질 수 있다. 다만 토글이 곧바로 사라진 만큼 정확한 출시 시점은 확정되지 않았다. 앤트로픽은 공식 발표를 내놓지 않은 상태다. 모델을 너무 강력한 보안 도구로 풀 경우 악용 우려도 있는 만큼, 공개 범위와 안전장치를 어떻게 설계할지가 관건으로 보인다. 클로드를 업무에 활용하는 국내 개발 조직이라면, 새 모델의 보안·코딩 성능과 가격 정책이 어떻게 제시될지 눈여겨볼 만하다. 코드 보안 자동화가 본격화되면 개발 현장의 작업 방식에도 적지 않은 영향을 줄 수 있다. AI가 사람보다 빠르게 취약점을 찾아낸다면 보안 점검의 속도와 범위가 크게 달라지겠지만, 동시에 같은 능력이 공격에 악용될 위험도 커지는 만큼 양면을 함께 살펴야 한다. 자세한 내용은 윈버저(WinBuzzer) 에서 확인할 수 있다. 이미지 출처: 이디오그램 생성 ■ 이 기사는 AI 전문 매체 'AI 매터스'와 제휴를 통해 제공됩니다. 기사는 클로드 3.5 소네트와 챗GPT를 활용해 작성되었습니다. (☞ 기사 원문 바로가기)

2026.05.27 15:08AI 에디터

[현장] 오픈AI, 한국에 최신 사이버 AI 개방…"소수 독점 안 돼"

오픈AI가 이른바 '미토스 충격'을 일으킨 앤트로픽에 견주는 자체 인공지능(AI) 모델 'GPT-5.5 사이버'를 앞세워 한국과 전방위 보안 협력에 나선다. 앤트로픽이 '프로젝트 글래스윙'을 통해 일부 기관과 기업에 제한적으로 '클로드 미토스' 접근권을 제공하는 반면, 오픈AI는 폭넓은 신뢰 기반 방어 네트워크를 확대하겠다는 전략이다. 제이슨 권 오픈AI 최고전략책임자(CSO)는 27일 서울 서초구 JW메리어트호텔에서 열린 기자간담회에서 한국 정부 및 공공기관, 기업의 자사 사이버 분야 신뢰기반 접근 프로그램(TAC, Trusted Access for Cyber) 참여를 공식화하며 "최신 사이버 AI 역량은 소수 조직만 독점해서는 안 된다"고 강조했다. 권 CSO는 "AI 발전 속도가 매우 빠른 만큼 현재의 고급 사이버 역량은 1년 후 훨씬 더 널리 퍼질 가능성이 있다"며 "신뢰할 수 있는 방어 주체들이 악성 행위자보다 먼저 취약점을 찾고 패치할 수 있도록 하는 것이 중요하다"고 말했다. 이어 "우리 목표는 고급 사이버 역량을 소수 조직 손에만 쥐여주는 것이 아니라, 사회 핵심 시스템을 보호하는 더 많은 방어 주체에게 제공하는 것"이라고 덧붙였다. 미토스가 쏘아 올린 AI 보안 경쟁…오픈AI, TAC로 판 키운다 최근 업계에서는 사이버 보안 특화 AI 모델 개발 경쟁이 격화하고 있다. 앤트로픽이 지난 4월 공개한 범용 AI 모델 클로드 미토스가 사람보다 빠르게 보안 취약점을 찾아내고 공격 도구까지 직접 만든다고 알려지면서 고성능 AI발 보안 위협과 대응 전략에 대한 관심이 높아졌기 때문이다. 오픈AI 역시 'GPT‑5.4 사이버'를 선보인 데 이어 이달 초 GPT-5.5-사이버를 공개하고 이에 대한 접근권을 선별적으로 부여하는 TAC를 본격 가동했다. 오픈AI는 이날 자사 사이버 보안 이니셔티브 '데이브레이크(Daybreak)' 아래 한국 전용 실행 계획인 '한국 사이버 액션 플랜'을 공개했다. 핵심 실행 수단은 TAC다. TAC는 크게 정부·공공기관 전용 GTAC와 민간 기업 대상 TAC로 구분되는 데 참여를 위해서는 자격 증명 제출과 신원 인증 절차 등을 거쳐야 한다. 특히 최상위 접근 권한은 사이버 방어를 핵심 임무로 수행하는 보안 기업·연구기관 등과의 연계 여부가 주요 기준이 된다. 제이슨 권 CSO는 "TAC 접근 자격이 없으면 우리 모델 자체에 접근할 수 없다"고 설명했다. TAC 참여 주체는 취약점 탐지와 패치, 위험 분석 등에 GPT-5.5-사이버를 활용하게 된다. 오픈AI는 사이버 공격 이후 대응이 아니라 소프트웨어 개발 초기 단계부터 AI로 취약점을 찾아 보안을 내재화하는 방향을 지향하고 있다. 기업용 프로그램은 약정 기반의 유상 형태로 운영되며 세부 비용은 개별 협의를 거쳐 결정된다. 오픈AI는 데이브레이크가 특정 모델 하나에 묶인 프로그램이 아니라는 점도 강조했다. 권 CSO는 "GPT-5.5 사이버만을 위한 프로그램이 아니라 향후 출시될 최신 프런티어 모델들도 계속 포함될 것"이라고 설명했다. 글래스윙 참여 미지수였던 한국…오픈AI와 AI 보안 교두보 마련 과학기술정보통신부는 앤트로픽이 운영하는 프로젝트 글래스윙 참여를 타진해 왔으나 높은 접근 통제 수준과 보안 정책 기조 등으로 국가 단위 참여 문턱은 높은 상태였다. 실제 프로젝트 글래스윙에는 엔비디아·구글·마이크로소프트(MS)·아마존웹서비스(AWS)·애플·브로드컴·시스코·크라우드스트라이크·JP모건 등 글로벌 빅테크와 금융사를 포함한 50여 곳이 참여 중이다. 비 미국권 참여 기관으로는 영국 인공지능안전연구소(AISI)가 유일하다. 이 가운데 과기정통부가 오픈AI GTAC에 참여하게 되면서 글로벌 AI 보안 협력의 새 교두보를 마련하게 됐다. 한국의 GTAC 참여는 미국·캐나다에 이어 세 번째로, 아시아에서는 일본과 함께 첫 사례다. 과기정통부는 이번 GTAC 참여를 시작으로 오픈AI 측과 AI 모델의 사이버보안 분야 활용에 대해 논의를 지속할 방침이다. AI 성능 향상과 활용 범위 확대에 따른 다양한 AI 위험에 대응하기 위한 AI 안전성 평가, 공동 연구 등 실질적 협력도 추진한다. 과기정통부는 이를 위해 오픈AI에 한국전자통신연구원(ETRI) 부설 조직 AISI와의 협력 관계 구축을 요청했다. 권 CSO는 "미국·영국 AISI와 협력해 온 경험을 바탕으로 한국이 관련 역량을 더 빠르고 효율적으로 갖출 수 있도록 건설적인 파트너가 되겠다"고 말했다. 류제명 과기정통부 제2차관은 "이번 오픈AI와의 협력 성과로 한국이 AI 보안위협을 사전에 대비할 수 있는 토대가 마련됐다"며 "앞으로도 글로벌 AI 기업과 적극적인 협력과 실무 논의를 통해 국내 AI 보안 역량을 제고하겠다"고 강조했다.

2026.05.27 14:59이나연 기자

"개점휴업에 속타네"…표류하는 K-온디바이스 AI 국책 과제

국내 시스템 반도체 생태계 육성을 위해 정부가 야심 차게 추진한 'K-온디바이스 AI반도체' 국책 과제가 부처 간 예산 갈등으로 수개월째 표류하고 있다. 글로벌 AI 패권 경쟁이 촌각을 다투는 상황에서 정책 집행이 기약 없이 지연되자, 과제 참여를 위해 인력과 인프라를 비워둔 시스템 반도체 업계의 속앓이가 깊어지고 있다. 26일 반도체 업계에 따르면 K-온디바이스 국책 과제가 올해 3월 공고 예정이었으나 현재까지도 감감무소식이다. 통상적인 부처 과제들이 3월 선정을 마치고 4월 시작하는 것과 비교하면 1개 분기 가량 늦은 셈이다. 반도체 업계 관계자는 “원래대로라면 1월에서 3월 사이에 (업체)선정 및 착수가 모두 끝났어야 하는 일”이라며 “지금은 6월 말에 발표를 할 것이라고 예상되지만, 매번 발표가 밀려서 이제는 언제든 빨리만 되라는 심정”이라고 토로했다. 이 사업은 현대자동차, LG전자 등 국내 대형 수요 기업과 국내 팹리스 기업을 연계해 2030년까지 온디바이스 AI에 최적화된 칩을 선제적으로 개발하고 상용화하는 것을 목표로 한다. 업계 안팎에서는 국내 반도체 설계 생태계 전반을 한 단계 도약시킬 핵심 마중물 역할을 할 것으로 기대하고 있다. 과제 지연 사유를 두고 주무 부처와 업계의 온도 차도 감지된다. 산업통부 관계자는 이번 지연에 대해 "(예산 줄다리기 등)기재부와는 관련이 없는 사안"이라며 선을 그었다. 하지만 반도체 업계의 시각은 다르다. 국책 과제의 최종 예산 편성 및 집행 권한이 사실상 기재부에 있는 만큼, 예산 규모 확정 과정에서 부처 간 이견이 발생했을 것이라는 관측이 지배적이다. 당초 1조원 규모로 논의됐던 예산이 KISTEP(한국과학기술기획평가원) 의견 수렴 등을 거치며 7000억~8000억원 수준으로 삭감된 것도 이와 무관하지 않다는 분석이다. 하지만 업계에서는 이 같은 부처의 해명을 액면 그대로 받아들이지 않는 분위기다. 대규모 재정이 투입되는 사업 특성상 돈줄을 쥔 기재부의 심사를 통과하는 과정에서 사업 규모 축소가 불가피했고, 이에 따른 이해관계 조율 때문에 일정이 차일피일 미뤄지고 있다는 지적이 설득력을 얻고 있다. 이 과정에서 산업부는 삭감된 금액으로는 당초 구상했던 사업의 실효성을 담보하기 어렵다는 의견을 기재부에 전달한 것으로 알려졌다. 일부 기업이 축소된 예산안으로는 원하는 성능의 칩을 만들기 어렵다고 판단했기 때문이다. K-온디바이스 과제의 총 사업비 중 30%가량은 수요 기업에서 출자한다. 전체 예산 파이가 줄어들면, 수요 기업들 입장에서는 막대한 자기부담금을 감수하면서까지 과제에 묶여 있을 유인책이 크게 떨어질 수밖에 없다는 것이다. 문제는 과제 선정 지연에 국내 반도체 생태계가 올스톱 상황에 있다는 점이다. 해당 과제 참여를 목표로 다른 프로젝트를 미루거나 연구개발(R&D) 캐파(Capa, 생산능력)를 비워둔 팹리스와 디자인하우스 기업들은 사실상 개점휴업 상태에 놓였다. 한 업계 관계자는 "글로벌 테슬라나 빅테크 기업들은 자체 AI 칩 개발로 하루가 다르게 날아다니고 있는데, 한국은 정부 지원 과제만 쳐다보며 출발선에 서지도 못한 채 시간만 허비하고 있다"며 "수요 기업과 설계 기업 간의 생태계 구축이라는 좋은 취지가 예산 논쟁으로 인해 골든타임을 놓치고 있는 격"이라고 지적했다.

2026.05.27 14:55전화평 기자

호요버스, 향후 3년간 AI에 최대 146억 달러 투자

호요버스가 향후 3년간 인공지능(AI) 분야에 최대 146억 달러(약 21조원)를 투자할 계획이라고 게임인더스트리비즈가 26일(현지시각) 보도했다. 보도에 따르면 류웨이 호요버스 공동 창업자는 지난 15일 석·박사 대상 비공개 기술 및 채용 설명회에서 회사의 장기적인 AI 전략과 자체 AI 개발로의 전환 방침을 밝혔다. 이날 호요버스는 외부 AI 모델에만 의존하지 않고 그래픽처리장치(GPU) 클러스터, 훈련 시스템, 애플리케이션 아키텍처 등을 포함한 내부 AI 생태계를 구축할 세부 계획을 공개했다. 회사 측은 AI가 향후 게임 개발의 핵심이 될 것이며, NPC 시스템, 자동화, 콘텐츠 생성 및 라이브 서비스 환경을 향상할 것이라고 설명했다. 호요버스는 향후 출시될 생활 시뮬레이션 신작 '쁘띠 플래닛'에 AI 기반 NPC를 도입할 예정이다.

2026.05.27 14:46정진성 기자

오픈AI, 챗GPT 로그인 장애에 '진땀'…AI 유료 서비스 신뢰도 흔들

오픈AI가 또다시 발생한 '챗GPT' 로그인 장애로 속앓이를 하고 있다. 생성형 인공지능(AI)이 유료 업무 도구로 확산되는 가운데 반복되는 접속 불안이 서비스 신뢰도 문제로 번지는 모습이다. 27일 오픈AI 상태 페이지에 따르면 미국 연방정부 클라우드 보안 인증 프로그램인 페드램프(FedRAMP) 환경 사용자 중 최근 로그아웃을 진행한 이들을 중심으로 '챗GPT' 로그인 문제가 발생 중인 것으로 파악됐다. 일부 이용자 사이에서는 모바일 앱에서 대화 목록이 일부만 표시되거나 구독 정보가 정상 반영되지 않는 현상도 나타났다. 오픈AI는 이번 장애를 '식별됨(Identified)' 단계로 분류했다. 영향을 받은 서비스는 챗GPT와 페드램프로 표시됐다. 페드램프는 미국 연방정부 기관이 클라우드 서비스를 도입할 때 보안 수준을 평가·승인하는 인증 프로그램이다. 오픈AI는 이번 장애의 영향 범위를 페드램프 사용자로 제한해 공지했다. 이에 따라 개인용 챗GPT나 일반 기업용 챗GPT 전반에 장애가 발생한 것으로 보기는 어렵다. 일부 이용자 사이에서는 모바일 앱에서 대화 목록이 일부만 표시되거나 구독 정보가 정상 반영되지 않는 사례가 확인됐다. 또 앱 재설치 이후에도 같은 문제가 이어지면서 단순 앱 오류보다는 서버 측 인증·권한 처리 문제란 관측도 나왔다. 업계에선 로그인 세션 갱신이나 워크스페이스 권한 조회 과정에서 오류가 발생했을 가능성을 제기하지만, 오픈AI는 이번 장애의 구체적인 원인을 공개하지 않았다. '챗GPT'의 로그인·접속 장애는 이번이 처음이 아니다. 오픈AI 상태 페이지에 따르면 지난 13일에도 로그아웃 상태 사용자가 챗GPT에 접근하지 못하는 문제가 발생했다. 지난 4월 15일에는 페드램프 워크스페이스가 로드되지 않는 장애가 발생했고, 올해 3월에는 일부 사용자가 싱글사인온(SSO) 로그인 과정에서 접근 가능한 워크스페이스가 없다는 안내를 받는 문제가 공지됐다. 2월에도 챗GPT 로그인 오류 증가 문제가 있었다. 당시 오픈AI는 챗GPT 로그인에 영향을 미치는 문제를 조사하고 있으며 근본 원인을 파악하기 위해 작업 중이라고 공지했다. 1월에는 무료 사용자와 로그아웃 상태 사용자에게 오류가 증가하는 장애가 발생했다. 파일 업로드와 대화 오류 등 기능 장애도 반복됐다. 지난 3월에는 챗GPT 파일 업로드 오류가 발생했고, 같은 달 로그아웃 사용자의 대화 오류율이 높아지는 문제도 공지됐다. 오픈AI는 각 장애에 대해 완화 조치를 적용한 뒤 복구를 안내했지만, 구체적인 원인을 공개하지 않은 사례가 적지 않았다. 오픈AI뿐 아니라 경쟁사들도 서비스 장애가 이어지며 곤욕을 치르고 있다. 특히 앤트로픽 '클로드'는 올해 들어 접속 장애와 응답 지연 문제를 여러 차례 겪었다. 이는 이용량이 빠르게 늘면서 AI 서비스 운영 부담이 커진 영향으로 풀이된다. 업계 관계자는 "최근 들어 모델 성능뿐 아니라 접속 안정성, 장애 복구 속도, 유료 이용자 대응이 서비스 경쟁력으로 부각되고 있는 분위기"라며 "생성형 AI 서비스의 평가 기준도 점차 달라지고 있다"고 분석했다. 유료 이용자 불편도 점차 커지고 있다. '챗GPT' 활용 범위가 단순 질의응답을 넘어 문서 작성, 코드 검토, 자료 요약 등 업무 영역으로 넓어지면서 접속 장애의 영향도 커졌다. 대화 기록과 파일, 맞춤 설정을 기반으로 작업을 이어가는 이용자에게 로그인 장애는 단순 접속 실패를 넘어 작업 흐름 중단으로 이어질 수 있다. 특히 기업용 계정은 개인 계정보다 권한 구조가 복잡해 장애 발생 시 이용자들의 불편이 더 크다. 실제 비즈니스·엔터프라이즈 계정은 워크스페이스 권한과 구독 상태, 보안 정책, 인증 세션이 맞물려 작동한다. 이 중 일부가 제대로 반영되지 않으면 같은 계정으로 접속해도 무료 계정처럼 표시되거나 기존 대화 목록에 접근하지 못할 수 있다. 이에 대해 오픈AI는 서비스 가용성 지표가 전체 요금제와 모델, 오류 유형을 합산한 수치라고 설명했다. 또 개별 고객의 체감 가용성은 구독 등급, 사용하는 모델, API 기능에 따라 달라질 수 있다고 안내했다. 또 오픈AI는 아직 이번 장애의 구체적인 원인을 공개하지 않았다. 완전 복구 시점도 별도로 안내하지 않았다. 오픈AI는 "영향을 받은 서비스에서 사용자가 로그인 문제를 겪고 있는 것을 확인했다"며 "완화 조치 중"이라고 밝혔다.

2026.05.27 14:45장유미 기자

"아시아 첫 GTAC 참여"...과기정통부, 오픈AI와 합의

한국 정부가 일본 정부와 함께 아시아 처음으로 오픈 AI가 운영하는 GTAC에 참여한다. 미국과 캐나다에 이어 세 번째 참여 국가다. 이의 실무는 한국인터넷진흥원(KISA)이 맡는다. 과학기술정보통신부(과기정통부)는 AI 보안위협에 대응하기 위해 오픈 AI와 AI 보안위협 대응, AI 안전·신뢰 확보 등 협력 방안 모색을 위한 간담회를 26일 개최했다. 한국 측에서는 과기정통부 류제명 제2차관 등이 참석했고, 오픈AI에서는 제이슨 권(Jason Kwon) CSO(Chief Strategy Officer) 등이 참석했다. 다양한 협력 의제에 대해 심도 있게 논의했다고 과기정통부는 밝혔다. 특히, 이번 간담회에서 과기정통부는 오픈 AI 측이 운영 중인 정부·기관용 신뢰기반 접근 프로그램(GTAC)의 참여를 공식화 하는 성과를 얻었다. 아시아에서는 일본과 함께 첫 번째 사례다. GTAC(Government Trusted Access for Cyber) 프로그램에 참여하는 기관은 오픈 AI의 최신 고성능 AI 모델에 대한 접근 권한을 획득할 수 있다. 이번 GTAC 참여를 시작으로 양측은 AI 모델의 사이버보안 분야 활용에 대해 적극적인 논의를 지속해 나가기로 했다. 또 양측은 AI 안전성 확보를 위한 오픈 AI와의 협력 방안에 대해서도 심도 있게 논의했다. 과기정통부는 최근 AI 성능 향상과 활용 범위 확대에 따른 다양한 AI 위험에 대응하기 위한 AI 안전성 평가, 공동 연구 등 실질적 협력을 추진할 수 있게 AI안전연구소와 오픈 AI 간 협력 관계 구축을 요청했고, 오픈 AI도 이를 적극 검토하기로 했다고 밝혔다. 류제명 과기정통부 제2차관은 "이번 오픈 AI와의 협력 성과로 한국이 AI 보안위협을 사전에 대비할 수 있는 토대가 마련됐다"면서 “과기정통부는 앞으로도 글로벌 AI 기업과 적극적인 협력과 실무 논의를 통해 국내 AI 보안 역량을 제고하겠다”고 밝혔다.

2026.05.27 14:36방은주 기자

검색 주도권, AI로 바뀐다…아카마이, GEO 시장 공략

아카마이가 생성형 인공지능(AI) 기반 검색과 에이전트 중심 웹 환경 확산에 대응하기 위한 신규 브랜드 최적화 플랫폼을 공개했다. 검색엔진최적화(SEO)를 넘어 거대언어모델(LLM)과 AI 에이전트가 기업 콘텐츠를 어떻게 이해하고 인용하느냐가 새로운 경쟁력으로 떠오르면서, 기업 디지털 전략도 AI 중심 구조로 빠르게 재편되는 모습이다. 아카마이는 기업이 AI 검색과 에이전틱 트래픽 환경에 맞춰 콘텐츠를 최적화할 수 있도록 지원하는 'AI 브랜드 프레즌스'를 출시했다고 27일 밝혔다. 최근 인터넷 검색 환경은 사람 중심 검색에서 AI 기반 답변·추천 중심 구조로 빠르게 이동하고 있다. 소비자들이 브랜드 웹사이트를 직접 방문하기보다 챗GPT와 같은 생성형 AI 응답을 통해 브랜드를 접하는 사례가 늘어나면서 기존 검색·광고 기반 마케팅 구조에도 변화가 나타나고 있다. 아카마이에 따르면 최근 1년간 AI 봇 트래픽은 300% 이상 증가했다. 동시에 전체 검색 중 약 60%가 웹사이트 클릭 없이 AI 답변 단계에서 종료되는 '제로 클릭' 현상도 확대되는 것으로 나타났다. 이는 기업 입장에서 기존 검색엔진 노출 전략만으로는 브랜드 가시성을 유지하기 어려워지고 있음을 의미한다. 아카마이는 이러한 변화를 '에이전틱 검색 시대'로 규정했다. 앞으로는 AI 모델이 어떤 콘텐츠를 신뢰하고 인용하느냐가 브랜드 노출과 고객 유입을 좌우하게 되면서 기업들도 AI가 이해하기 쉬운 데이터 구조와 콘텐츠 전달 체계를 구축해야 한다는 설명이다. 최근 업계에서 주목받는 생성형 엔진 최적화(GEO) 흐름과 맞닿아 있는 전략으로 풀이된다. AI 브랜드 프레즌스는 이를 위해 웹사이트 정보를 AI가 이해하기 쉬운 구조로 자동 변환하는 AI 최적화 컨텍스트 전달 기능을 지원한다. 백엔드 시스템 변경 없이 엣지 환경에서 실시간으로 콘텐츠 구조를 조정할 수 있으며 일반 사용자 경험에는 영향을 주지 않는 방식이다. 또 어떤 AI 모델이 사이트를 방문하고 어떤 콘텐츠를 소비하는지 분석하는 가시성·인사이트 기능도 제공한다. 기업들은 단일 대시보드를 통해 AI 상호작용이 실제 트래픽과 고객 참여에 어떤 영향을 미치는지 파악할 수 있으며 이를 기반으로 콘텐츠 전략을 조정할 수 있다. AI 시스템이 브랜드·제품·메시지를 어떻게 이해하고 노출하는지 실시간으로 확인할 수 있는 점도 특징이다. 아카마이는 기존 최적화 방식과 달리 이 솔루션이 엣지에서 동작한다는 점도 강점으로 내세웠다. 기존 워크플로우나 사용자 경험을 바꾸지 않고도 AI 환경에 맞춰 콘텐츠 전달 구조를 실시간으로 조정할 수 있도록 설계했다. 아카마이는 자사 글로벌 웹사이트에 해당 기술을 시범 적용한 결과, 브랜드 관련 인용 횟수가 85% 증가했고 브랜드명이 직접 언급되지 않은 일반 검색에서 브랜드 노출도는 364% 급증했다고 밝혔다. 특히 챗GPT 내 브랜드 노출은 경쟁사 대비 133% 증가한 것으로 나타났다. 회사는 AI 맞춤형 웹사이트 버전을 별도로 제공해 기계가 처리해야 하는 데이터 양을 최대 99%까지 줄였다고 설명했다. 이번 발표는 AI 시대 기업 디지털 전략 중심축이 기존 SEO에서 GEO와 AI 에이전트 대응 체계로 이동하고 있음을 보여주는 사례로 풀이된다. 단순히 검색 순위를 높이는 것을 넘어 AI 모델이 기업 정보를 어떤 방식으로 이해하고 추천하는지까지 관리해야 하는 시대가 열리고 있다는 분석이다. 아카마이는 향후 사용자를 대신해 자율 에이전트가 정보 탐색과 의사결정, 거래까지 수행하는 미래 AI 생태계에 대응하기 위해 관련 기술을 지속 확대할 계획이다. AI 최적화 딜리버리 기술과 AI 트래픽 가시성을 결합해 기업들이 새로운 AI 상호작용 환경에서 브랜드 표현 방식을 보다 능동적으로 관리할 수 있도록 지원한다는 구상이다. 현재 AI 브랜드 프레즌스는 북미 일부 고객을 대상으로 우선 제공되며 향후 적용 범위를 단계적으로 확대할 예정이다. 킴 세일럼-잭슨 아카마이 최고마케팅책임자(CMO)는 "AI 모델이 기업 콘텐츠를 어떻게 찾고 공유하는지를 관리하지 못하면 결국 브랜드 평판 통제권을 잃게 된다"며 "이제 훌륭한 웹사이트는 사용자 경험뿐 아니라 AI가 신뢰하는 답변 출처가 될 수 있도록 최적화돼야 한다"고 말했다.

2026.05.27 14:32한정호 기자

[현장] "구축도 어려운데 운영·비용 관리까지"….LG CNS가 제시한 AI에이전트 해법

LG CNS가 개발부터 운영, 비용 최적화까지 한 번에 해결할 수 있는 플랫폼을 선보이며 기업용 인고지능(AI) 에이전트 시장 선점에 나섰다. AI 에이전트 도입 과정에서 겪는 데이터 활용, 모델 운영, 비용 부담 등 현실적인 문제를 해결할 수 있는 통합 플랫폼으로 시장 공략에 속도를 낸다는 전략이다. 오영일 LG CNS AI 플랫폼단장과 임은영 에이전트 AI 담당은 27일 서울 강남구 그랜드 인터컨티넨탈 서울 파르나스에서 열린 'AX 페어 2026'에서 키노트 발표자로 무대에 올랐다. 두 사람은 기업이 AI 에이전트를 도입할 때 겪는 기술적 한계와 비용 부담 등 현실적인 고민을 짚어내고 이를 해결하기 위한 '에이전트웍스' 주요 기능을 소개했다. 임은영 담당은 많은 기업이 AI 에이전트를 실제 업무에 적용할 때 심각한 한계에 부딪힌다고 짚었다. 현업 부서에서는 IT 지식 부족으로 에이전트를 직접 개발하기 어렵고 플랫폼 도입 부서에서는 특정 벤더 종속과 투자 대비 효과를 우려한다는 설명이다. 사내 AI 개발자 역시 기업 데이터 연동과 보안, 모델 파인튜닝에 큰 부담을 느끼는 어려움을 겪고 있다. 임 담당은 "실무자, 개발자, 의사결정자가 가진 각각의 고민을 해결해야 진정한 에이전트 대중화가 가능하다"고 강조했다. 오영일 단장은 이러한 어려움을 해결하기 위해 모듈형 AI 에이전트 플랫폼 에이전트웍스를 개발했다고 소개했다. 에이전트웍스는 지식 레이크, 리파이너, 빌더, 허브, 라우터, 스튜디오 등 총 6개 모듈로 구성된다. 기업이 처한 기술적, 경제적 한계에 따라 최적화된 솔루션을 맞춤형으로 제공한다. 지식 레이크는 기업 내 비정형 데이터를 AI가 이해할 수 있도록 문서를 작은 단위로 나누고 변환한다. 이어 질문과 관련성이 높은 정보를 우선 정렬하는 등 검색증강생성(RAG)에 필요한 전처리 작업을 수행한다. 오 단장은 "에이전트를 도입할 때 데이터 지식화 과정이 가장 어렵고 손이 많이 가는 영역"이라며 "이 모듈을 통해 데이터 기반으로 에이전트를 안정적으로 동작시키고 평가할 수 있다"고 설명했다. 리파이너는 기업 특화 지식을 학습시켜 업무에 맞는 AI 모델을 파인튜닝하는 역할을 맡는다. 학습 데이터 생성과 증강, 모델 평가 등 파인튜닝의 모든 과정을 단일 화면에서 지원한다. 개발자와 일반 사용자 모두를 위한 맞춤형 개발 환경도 갖췄다. 빌더는 전문 개발자가 코딩이나 그래픽사용자인터페이스(GUI) 환경에서 랭그래프, 모델컨텍스트프로토콜(MCP) 등을 활용해 복잡한 핵심 로직을 구현할 수 있는 통합개발환경(IDE)을 제공한다. 스튜디오는 IT 지식이 부족한 일반 현업 사용자가 챗GPT나 제미나이처럼 대화형 질문을 통해 자신만의 에이전트와 워크플로우를 간단하게 만들 수 있도록 돕는다. 오 단장은 가장 핵심이 되는 운영 및 통제는 허브와 라우터가 담당한다고 소개했다. '허브(Hub)'는 사내외에 분산된 AI 자산을 통합 관리하고 버전 제어, 권한 관리, 토큰 사용 통제 등 거버넌스와 보안을 총괄하는 모듈이다. 오 단장은 "글로벌 트렌드는 이제 사람과 AI 에이전트를 함께 관리하는 '하이브리드 리소스' 체계로 가고 있다"며 허브의 중요성을 역설했다. 라우터는 비용 최적화 관점에서 사용자 질문에 맞춰 최적의 모델을 선택해 주는 지능형 라우팅 시스템이다. 오픈AI나 제미나이 등 엔터프라이즈 환경에서 폭증하는 토큰 비용 부담을 줄여준다. 특정 모델 서빙에 문제가 생겼을 때 대체 모델로 전환하는 이중화 기능도 함께 수행해 중단 없는 서비스를 지원한다. LG CNS는 AI 에이전트가 향후 기업 업무 자동화의 핵심 인프라가 될 것으로 보고 에이전트웍스를 중심으로 기업 AI 전환 사업 확대에 속도를 낼 계획이다. 이은영 담당은 "AI 에이전트는 이제 거를 수 없는 대세가 됐다"며 "에이전트웍스를 통해 기업들이 쉽고 안전하게 AI 에이전트를 개발하고 안정적으로 운영할 수 있도록 지속해서 업그레이드하겠다"고 말했다.

2026.05.27 14:29남혁우 기자

"제조업 AX 성패, 암묵지 표준화에 달렸다"

국내 제조업의 인공지능 전환(AX)을 고도화하기 위해 이질적 데이터를 규격화하고, 사후학습을 지원하는 신경망처리장치(NPU) 개발이 시급하다는 지적이 나왔다. 단순한 디지털 전환(DX)을 넘어 인공지능(AI) 중심 완전 자동화를 구현하려면 현장 숙련공의 노하우인 '암묵지'를 데이터화하고, 이를 저비용·고효율로 학습할 수 있는 국산 반도체 생태계가 뒷받침돼야 한다는 내용이다. 차석근 첨단제조표준화포럼 위원장은 27일 서울 양재에서 개최된 '2026 시스템-반도체 포럼'에서 "이제는 DX를 넘어 AX로 나아가야 할 때"라며 "AX 성패는 결국 생산현장에서 다이내믹하게 움직이는 유효 데이터를 어떻게 수집하고 활용하느냐에 달려 있다"고 강조했다. 차 위원장은 "센싱 기술로 현장에 숨어 있는 암묵지 데이터를 끌어올려야 하고, 이를 위해 제각각인 생산현장 데이터를 표준화하는 작업이 선행돼야 한다"고 설명했다. 현재 제조현장의 실제 의사결정은 표준작업지침서(SOP) 같은 형식지보다 오랜 경험을 가진 숙련자 감에 크게 의존하고 있다. 차 위원장은 "베테랑 작업자들은 설비에서 발생하는 미세한 진동음, 제품의 색상 변화, 당일 습도 등 정형화되지 않은 조건을 종합 판단해 공정 변수를 미세 조정한다"고 말했다. 문제는 이러한 판단의 근거가 문서화되지 않아 데이터화하기 까다롭다는 점이다. 불량 예측, 수율 최적화, 이상 탐지 등 AI를 통해 달성하고자 하는 고부가가치 자동화 영역이 바로 이 암묵지에 집중돼 있다는 점이 제조업 AX의 가장 큰 난제다. 차 위원장은 발표자료에서 "기존 형식지만 AI에 학습시킬 경우 현장의 단편적 공정만 자동화될 뿐, 제조업의 핵심 가치를 AI 모델에 담기 어렵다"고 덧붙였다. 업계는 암묵지를 기계가 인식할 수 있는 구조화·표준화된 데이터 형태로 번역하고, 이를 기반으로 생산공정을 100% 자동화하는 데 역량을 집중하고 있다. 제조 데이터의 높은 이질성은 걸림돌이다. 공장 내부에는 여러 벤더의 설비와 서로 다른 세대 장비가 혼재돼 있다. 통신 프로토콜과 단위, 샘플링 주기, 태그 명명 규칙 등이 제각각 얽혀 있다. 이에 따라 일정한 규격에 맞춰 암묵지를 정제하는 표준화 프로세스가 필수다. "피지컬 AI 시대, 학습 가능한 NPU가 핵심" 포럼에서는 '학습 기능'을 내장한 NPU 개발 필요성도 논의됐다. 장성준 한국전자기술연구원(KETI) 센터장은 "현재 시장에 나와 있는 NPU가 주로 추론 기능에 초점이 맞춰져 있는 것은 사실이지만, 미래에는 NPU가 학습 기능까지 수행하는 방향으로 나아가지 않을까 한다"고 전망했다. 장 센터장은 "로봇 파운데이션 모델은 범용 작업에 특화돼 새로운 작업에 직면했을 때는 제대로 대응하지 못할 가능성이 크다"며 "생산현장에서 발생하는 소량 샘플 데이터만으로도 실시간 학습을 수행할 수 있는 능력이 필수이고, 이때 온디바이스 NPU나 그래픽처리장치(GPU)가 경량 학습을 지원할 수 있어야 한다"고 짚었다. 아울러 제조현장 내 온프레미스 환경에서 사후학습과 파인튜닝(미세조정) 역할이 커지고 있다고 덧붙였다. 그는 "중앙 GPU 데이터센터에서 1차로 학습된 거대 모델을 가져와 각 팩토리의 고유 데이터에 맞게 파인튜닝하는 과정이 핵심"이라며 "이 과정에서 NPU가 같이 학습을 담당할 수 있으면 총소유비용(TCO)이 절감될 것"이라고 설명했다. 다만 장 센터장은 "현재 국내 반도체 생태계에는 학습 기능을 지원하는 토종 NPU가 전무한 실정"이라며 "아마존웹서비스(AWS)의 트레이니움이나 구글의 텐서처리장치(TPU)처럼 국내에서도 학습을 지원하는 NPU가 나와야 한다"고 말했다.

2026.05.27 14:09진운용 기자

리벨리온, KB금융과 AI 인프라 구축 협력...국산 NPU 첫 적용

국산 AI 반도체 스타트업 리벨리온이 국내 최대 금융지주사인 KB금융그룹과 손잡고 한국형 금융 AI 인프라 구축에 나선다. 국산 NPU(신경망처리장치) 기술이 대형 금융권의 차세대 핵심 인프라에 도입되는 첫 번째 사례다. 리벨리온은 KB금융그룹과 '차세대 AI·금융 생태계 구축'을 위한 전략적 업무 제휴 협약을 체결했다고 27일 밝혔다. 양사는 이번 협약을 통해 소버린 AI 시대에 대응하는 금융 인프라 경쟁력을 확보하고, 기술과 자본을 결합한 전방위 시너지를 창출한다는 방침이다. 이번 협약에 따라 리벨리온은 KB금융그룹에 차세대 국산 AI 반도체 기반의 추론 인프라와 고도화된 금융 서비스 구현에 필요한 기술 솔루션을 제공한다. KB금융그룹은 리벨리온의 안정적인 사업 운영을 위해 자금 조달·관리 등 종합적인 금융 서비스와 인프라를 전폭 지원할 계획이다. 특히 이번 협력은 에이전틱 AI 확산으로 급증한 금융권의 대규모 AI 추론 수요에 선제 대응하기 위해 추진됐다. 보안을 위해 망분리 규제가 엄격히 적용되는 금융권 특성상, 외부 클라우드를 활용하기보다는 내부망에서 직접 AI를 구동할 수 있는 '온프레미스 NPU' 도입이 필수적이다. 리벨리온은 복잡한 AI 에이전트 연산에 최적화된 차세대 제품과 대규모 상용 서비스 공급 경험을 바탕으로 금융 현장에 최적화된 한국형 AI 인프라의 기준을 정립해 나갈 예정이다. 박성현 리벨리온 대표는 “KB금융은 리벨리온의 기술력이 증명되기 전부터 가능성을 믿고 지지해 준 든든한 파트너”라며 “이번 협약은 금융 자본이 키워낸 딥테크 기술이 다시 금융 인프라를 혁신하는 선순환의 시작점이자, 국산 AI 반도체가 금융권 생태계에 본격적으로 뿌리내리는 계기가 될 것”이라고 강조했다.

2026.05.27 13:35전화평 기자

국립중앙도서관, AI 시대 도서관 전략 논의한다

국립중앙도서관이 세미나를 열고 인공지능 환경 변화에 대응한 도서관의 전략과 정책 방향을 논의한다. 이번 세미나는 AI 기술 확산으로 도서관이 보유한 데이터의 수집·보존·활용 방식이 달라지는 상황에서 마련됐다. 도서관 현장이 앞으로 어떤 데이터 정책과 기술 대응 체계를 갖춰야 하는지 전문가 발표와 토론을 통해 살펴보는 자리다. 국립중앙도서관은 6월 11일 오후 1시 30분 서울 서초구 국립중앙도서관 국제회의장에서 'AI 시대, 도서관의 전략과 정책을 다시 묻다'를 주제로 세미나를 개최한다고 27일 밝혔다. 세미나에는 정부, 민간, 학계, 도서관 현장 전문가들이 발표자로 참여한다. 신신애 한국지능정보사회진흥원 인공지능데이터 본부장은 정부 데이터 정책과 도서관 데이터 가치의 중요성을 발표한다. 김광림 네이버클라우드 기술 총괄은 민간시장에서의 AI 기술 동향과 미래 도서관이 준비해야 할 과제를 소개한다. 박준우 서강대학교 법학전문대학원 교수는 저작권법 관점에서 생성형 AI의 실무적 쟁점을 짚는다. 국립중앙도서관 내부 연구 사례도 공유된다. 이화은 국립중앙도서관 자료보존연구센터 사무관은 도서관이 현재 추진 중인 신기술 연구업무 현황을 소개할 예정이다. 발표 이후에는 맹성현 한국과학기술원 명예교수가 좌장을 맡아 '도서관 데이터의 공유와 활용'을 주제로 패널토론을 진행한다. 토론에서는 AI 시대 도서관 데이터의 중요성과 데이터 개방·활용을 확대하기 위한 실질적 방안이 논의된다. 이번 행사는 도서관 관계자뿐 아니라 인공지능 분야 연구자, 학생 등 관심 있는 국민 누구나 무료로 참여할 수 있다. 참가 신청은 6월 1일까지 국립중앙도서관 홈페이지에서 가능하며, 모집 인원은 100명이다. 김경철 국립중앙도서관 자료연구센터장은 “이번 세미나는 AI 시대를 맞아 도서관의 역할과 미래 전략을 고민하는 계기가 될 것”이라며 “전문가들의 깊이 있는 논의와 참여자들의 적극적인 의견 교환을 통해 미래 도서관의 방향성을 함께 모색하길 기대한다”라고 밝혔다.

2026.05.27 13:21김한준 기자

필리핀 통신사, 개인화 클라우드 상품 개발

필리핀 통신사 글로브텔레콤이 클라우드 기업 싱크로노스와 협업해 클라우드 사업을 전개한다. 27일(현지시간) 타이완뉴스에 따르면, 글로브텔레콤은 글로벌 클라우드 솔루션 기업 싱크로노스(Synchronoss) 화이트 라벨 기술을 활용해 가입자 5400만명에게 클라우드 서비스를 제공할 방침이다. 사진, 비디오, 디지털 콘텐츠 등을 백업, 동기화, 관리할 수 있는 개인용 서비스를 선보인다. 서비스엔 필터, 업스케일링 등을 통해 이미지를 향상하고 최적화하는 AI 도구 싱크로노스 지니어스도 포함됐다. 글로브텔레콤은 클라우드 출시를 기념해 90일 체험 기간 50GB 용량은 기본 요금제를, 50GB부터 2TB까지는 프리미엄 요금제를 선보일 계획이다. 팻 도란 싱크로노스 CEO는 "글로브텔레콤과의 파트너십은 아시아 시장에서 싱크로노스의 입지를 강화하고, 통신사 주도의 개인 클라우드 솔루션에 대한 전 세계적인 수요 증가를 보여준다"고 말했다. 로슈 반덴베르헤 글로브텔레콤 최고 마케팅 책임자(CMO)는 "싱크로노스와의 파트너십을 통해 가입자에게 개인 콘텐츠를 안전하게 저장, 관리하고 향상시킬 수 있는 방법을 제공할 것이다"고 강조했다.

2026.05.27 13:17홍지후 기자

[현장] "쓸모 있냐 묻던 AI, 이제 산업 생태계 바꾼다"

"처음 LG AI연구원이 출범했을 때만 해도 내부에서는 '인공지능(AI)이 정말 쓸모 있나'라는 질문이 많았습니다. 하지만 지금 AI는 제조와 바이오, 금융을 넘어 산업 생태계 전반을 바꾸는 핵심 기술로 자리 잡았습니다." 임우형 LG AI연구원장은 27일 서울 강남구 그랜드 인터컨티넨탈 서울 파르나스에서 열린 AX 페어 2026 키노트에서 이같이 말했다. 임 원장은 "엑사원, 에이전틱 AI로 진화하는 산업 생태계"를 주제로 발표하며 자체 AI 모델인 엑사원의 개발 성과와 산업 현장 적용 사례를 공개했다. LG AI연구원은 지난 2020년 12월 출범했다. 당시만 해도 AI 기술의 실질적인 효용성을 두고 내부 논의가 이어졌다. 임 원장은 "그때만 해도 AI가 정말 비즈니스에 도움이 되느냐는 질문이 계속 나왔다"며 "지금 돌아보면 불과 몇 년 사이 산업 현장의 분위기가 완전히 달라졌다"고 회고했다. LG AI연구원은 2021년 대규모 언어모델의 가능성을 확인한 뒤 자체 기반 모델 개발에 본격 착수했다. 이후 엑사원을 중심으로 독자적인 AI 기술 내재화를 추진해왔다. 그는 "우리는 처음부터 모든 것을 다 잘하는 범용 AI보다 어려운 현장 문제를 풀 수 있는 AI를 만들고 싶었다"며 "최근 공개된 엑사원이 이런 방향성을 보여주는 대표 사례"라고 소개했다. 최근 선보인 엑사원은 기존 대형 모델보다 크기를 크게 줄여 운영 효율성을 높이면서도 문서와 이미지 이해 성능을 강화한 것이 특징이다. 임 원장은 "모델이 커질수록 비용 부담도 함께 커진다"며 "기업 현장에서 실제로 쓰이려면 성능뿐 아니라 운영 가능성까지 함께 갖춰야 한다"고 강조했다. 실제 성과는 제조 현장에서 나타나고 있다. 석유화학 공장에서는 강화학습 기반 AI 에이전트가 원료 수급부터 혼합, 용광로 공정까지 각각 역할을 나눠 협업하며 생산 일정을 최적화하고 있다. 그는 "처음에는 현장에서 "AI가 생산 계획까지 짤 수 있겠느냐"는 반응도 있었다"며 "하지만 수많은 테스트와 검증을 거친 뒤 지금은 실제 공장 운영의 상당 부분이 AI가 편성한 일정에 따라 돌아가고 있다"고 말했다. 이어 "AI가 사람을 대체한다기보다 사람과 함께 더 좋은 결정을 만드는 구조"라고 덧붙였다. 업무 환경 변화도 이어지고 있다. LG그룹 내부 생성형 AI 서비스인 '챗엑사원'은 지난해 12월 출시 이후 현재 8만명 이상 임직원이 사용하고 있다. 문서 검색과 요약, 보고서 작성 등 일상 업무에 활용되고 있다. 임 원장은 "이제 AI는 일부 전문가만 쓰는 기술이 아니라 모든 임직원이 매일 사용하는 업무 도구가 됐다"며 "예전에는 정보를 찾는 데 시간이 걸렸다면 지금은 AI와 함께 판단하는 시대로 넘어가고 있다"고 말했다. 의료·바이오 분야에서도 AI 적용이 확대되고 있다. 엑사원 패스는 암 환자의 조직 검사 이미지를 분석해 특정 치료제의 적합성을 판독하는 모델이다. 의료진이 보다 빠르고 정밀하게 판단할 수 있도록 지원한다. 그는 "신약 개발과 의료 진단처럼 시간이 곧 생명과 연결되는 분야에서 AI의 역할은 더욱 커질 것"이라며 "AI가 연구 속도를 높이고 더 빠른 치료 기회를 만들 수 있다"고 설명했다. 금융 분야 AI 전환도 본격화되고 있다. LG AI연구원은 원자재 수요예측 기술에 엑사원의 비정형 데이터 분석 기능을 결합해 금융 전망 서비스를 고도화했다. 뉴스와 시장 흐름, 기업 정보를 종합 분석해 보다 정교한 예측 정보를 제공하는 방식이다. 이를 기반으로 최근에는 런던증권거래소 그룹 상품 목록에 AI 인사이트 서비스를 올리며 글로벌 시장에 진출했다. 국내에서는 키움증권과 협력하고 있다. 임 원장은 "AI는 숫자만 보는 것이 아니라 뉴스와 문맥까지 함께 이해하는 수준으로 발전하고 있다"며 "앞으로 금융 의사결정 역시 AI와 함께하는 방식으로 빠르게 바뀔 것"이라고 내다봤다. 그는 이제 AI 시대가 언제 오느냐가 아니라 AI로 인해 세상이 어떻게 바뀔지, 그리고 우리는 그 변화에 어떻게 대비할지를 고민해야 할 시점이라고 지적했다. 이어 "기존 산업과 AI 기업이 긴밀하게 연결돼 함께 생태계를 만들 때 진정한 AI 전환이 가능하다"며 "AI는 더 이상 기술 자체가 아니라 산업의 운영 방식과 경쟁력을 다시 정의하는 인프라가 되고 있다"고 덧붙였다.

2026.05.27 13:09남혁우 기자

[현장] 오픈AI·팔란티어·코히어가 제시한 AX 시대 기업 생존 조건은?

LG CNS가 오픈AI, 팔란티어, 코히어와 함께 인공지능(AI)이 기업 업무와 의사결정을 수행하는 미래를 제시했다. 이들은 AI 전환(AX) 핵심 성공 조건으로 단순한 기술 도입을 넘어 조직 운영 방식과 업무 프로세스 전반을 재설계하는 체질 개선이 필요하다고 입을 모았다. LG CNS는 27일 서울 강남구 그랜드 인터컨티넨탈 서울 파르나스에서 'AX 페어 2026'을 개최했다. 'AX, 나우 인 액션(AX, Now in Action)'을 주제로 열린 이번 행사는 실제 비즈니스 현장에서 실행되고 있는 AI 전환 사례를 공유하고 기업의 AX 전략을 논의하는 자리로 마련됐다. 이날 오프닝 키노트 발표자로 나선 진요한 LG CNS AI센터장은 엔터프라이즈 AI 시대의 핵심 키워드로 '엔터프라이즈 AI', '에이전트', '전환' 세 가지를 제시했다. 진 센터장은 개인이 사용하는 생성형 AI와 기업이 활용하는 엔터프라이즈 AI는 전혀 다른 접근이 필요하다고 강조했다. 기업 환경에서는 모델 성능뿐 아니라 비용 효율성과 데이터 보안, 거버넌스, 기존 시스템 연계까지 종합적으로 고려해야 하기 때문이다. 그는 "과거 디지털 전환 시대에는 클라우드와 인프라를 도입하는 것이 혁신이었다면 AX 시대에는 AI와 함께 어떻게 일할 것인지 기업의 미래 운영 구조를 설계해야 한다"며 "이제 경쟁력은 AI를 도입했느냐가 아니라 AI로 기업 운영을 어떻게 바꿨느냐에 달려 있다"고 말했다. 이어 "이번 인지 혁명은 과거 산업혁명보다 훨씬 빠르고 강하게 진행되고 있다"며 "기업이 모든 기술을 직접 개발하려 하기보다 이미 검증된 글로벌 기술과 생태계를 활용하는 '거인의 어깨에 올라타는 전략'이 중요하다"고 강조했다. 다만 진 센터장은 이 과정이 결코 단순하지 않다고 짚었다. 그는 "거인의 어깨에 올라타는 것이 중요하지만 이를 기업 환경에 맞게 연결하고 실제 운영 가능한 형태로 만드는 것은 또 다른 문제"라며 "최신 AI 모델을 업무에 적용하려면 기존 시스템과 연결해야 하고 비용과 보안, 데이터 통제까지 함께 풀어야 한다"고 설명했다. 이어 "LG CNS의 역할은 글로벌 AI 기술과 기업 고객의 현장 사이를 연결하는 것"이라며 "고객이 기술 검토를 넘어 실제 성과를 만드는 단계까지 갈 수 있도록 돕는 것이 핵심"이라고 말했다. 존 스기하라 오픈AI AI 성공 엔지니어링 총괄은 AI 에이전트 확산 이후 달라질 조직 구조와 인재 전략을 소개했다. 그는 "직원들은 앞으로 개별 실무자에서 AI 에이전트를 관리하는 매니저로 역할이 바뀌게 될 것"이라며 "사람은 비즈니스 목표를 정의하고 리스크를 관리하며 최종 판단을 맡고, AI 에이전트는 조사와 실행을 담당하는 방식으로 업무 구조가 재편될 것"이라고 설명했다. 이어 목표 설계, 결과 검증, 리스크 판단, 워크플로 개선 등을 AI 시대 핵심 역량으로 제시하며 사람과 AI가 협업하는 새로운 조직 구조 설계의 중요성을 강조했다. 권남오 팔란티어 전방 배치 엔지니어(FDE)는 자사 AI 플랫폼을 활용한 공급망 및 제조 혁신 사례를 발표했다. 권 엔지니어는 "기업 AI의 핵심은 분석이 아니라 실행"이라며 "온프레미스와 클라우드에 흩어진 데이터를 유기적으로 연결하고 AI가 실시간으로 의사결정을 지원할 때 비로소 실질적인 성과가 나온다"고 말했다. 이어 북미 대형 유통 기업 사례를 소개하며 공급망 병목 현상을 실시간으로 분석·대응해 수백만 달러 규모의 비용 절감 효과를 거둔 사례를 공유했다. 닉 모랄레스 코히어 고객경험 총괄은 기업용 대규모언어모델(LLM)의 성공 조건으로 데이터 프라이버시와 비용 효율성, 정확성을 꼽았다. 그는 "기업 AI는 높은 성능만으로 충분하지 않다"며 "데이터 유출 우려 없이 안전해야 하고 비용 효율적이어야 하며 검색증강생성(RAG) 기반으로 정확성을 확보해야 한다"고 말했다. 이어 코히어의 기업용 AI 모델 '커맨드 R+'를 소개하며 다국어 지원과 보안성이 요구되는 엔터프라이즈 환경에 최적화된 모델이라고 설명했다. LG CNS는 이날 글로벌 AI 기업들과 협력해 구축한 기업용 AI 에이전트 솔루션 '에이전트웍스'도 공개했다. 에이전트웍스는 멀티 클라우드 환경에서 다양한 AI 모델과 솔루션을 연결하고 안전하게 운영할 수 있도록 지원하는 플랫폼이다. 기업 내부 데이터를 기반으로 업무별 AI 에이전트를 운영·관리하는 일종의 '에이전트 운영체제' 역할을 수행한다. 진요한 센터장은 "에이전트웍스는 현재 국내 금융권과 대기업을 중심으로 공급 중이며 싱가포르 등 해외 시장으로도 확대를 추진하고 있다"며 "기업들이 AX를 고민하는 단계를 넘어 실제 성과를 만드는 단계로 나아갈 수 있도록 실행 중심 지원을 이어갈 것"이라고 밝혔다.