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[현장] 포스코DX, AI 네이티브 컴퍼니 선언…"3년 내 수주·매출 30% 성장"

포스코DX가 제조 현장 피지컬 인공지능(AI)과 사무 영역 AI 에이전트를 양대 축으로 'AI 네이티브 컴퍼니' 전환에 나선다. 포스코그룹에서 축적한 제조 자동화 역량을 바탕으로 산업용 AI와 AI 워크포스를 사업화해 향후 3년 내 외형적 매출 성장을 이루겠다는 목표다. 최태환 포스코DX 경영기획실장은 29일 롯데호텔서울에서 개최한 미디어데이에서 "우리는 AI를 단순 도구가 아니라 업무를 수행하는 주체로 활용하는 AI 네이티브 기업으로 진화하고 있다"며 "내부 업무 혁신을 먼저 완성한 뒤 이를 기반으로 피지컬 AI와 에이전틱 AI를 외부 시장에 확산하겠다"고 밝혔다. 이날 포스코DX는 AI를 업무 전반의 기본 전제로 설계하는 AI 네이티브 전략을 중심으로 제조 현장과 경영 업무를 동시에 혁신하겠다는 비전을 제시했다. 센서와 제어기술, 제조실행시스템(MES), 전사적자원관리(ERP)·공급망관리(SCM) 등 전 영역을 아우르는 역량을 앞세워 AI를 업무 전반에 적용해 새로운 성장동력을 확보한다는 전략이다. 제조 현장 피지컬 AI 확산…NPU 활용도 속도 먼저 조석주 포스코DX AX융합연구소장이 제조업이 직면한 숙련 인력 은퇴와 고위험 작업 문제를 해결하기 위한 핵심 기술로 피지컬 AI를 제시했다. 그는 "범용 AI보다 제조 공정에 특화된 '매뉴팩처링 AI'가 중요하다"며 "전문가의 암묵지를 AI가 학습해 스스로 판단하고 설비를 제어하는 AI 오퍼레이터를 구현하고 있다"고 설명했다. 포스코DX는 현재 제철소 크레인, 리클레이머, 원료 하역기 등 대형 설비의 무인화를 추진 중이다. 인력 노하우를 AI가 학습해 판단하고 제어까지 수행하는 AI 오퍼레이터를 적용해 사람·AI·로봇이 함께 일하는 지능형 공장을 구현한다는 계획이다. 특히 인천공항 이중적재 검사 시스템에는 신경망처리장치(NPU) 기반 엣지 AI를 적용해 실시간 추론을 구현했다. 회사는 자체 개발 중인 PLC·NPU 통합 제어기 '포스마스터'를 통해 그래픽처리장치(GPU) 대비 경제성을 높인 산업용 AI 플랫폼도 확대할 예정이다. 조 소장은 "피지컬 AI 활용에선 잘못된 판단이 곧 안전사고로 이어질 수 있다"며 "시뮬레이션과 반복 학습을 통해 안전성을 최우선으로 확보해 핵심 경쟁력을 강화할 것"이라고 강조했다. 고위험 작업 로봇이 맡는다…포스코그룹 현장서 검증 행사에서 포스코DX는 기존 스마트팩토리를 넘어 사람·AI·로봇이 협업하는 실제 지능형 공장 구현 사례도 소개했다. 회사는 광양제철소 아연도금 공정 드로스 제거 로봇, 냉연공정 디밴딩 자동화, 65톤급 철강제품 이송 무인운반차(AGV) 등 고위험 작업을 자동화하고 있다. 자사 로봇 플랫폼을 통해 다양한 제조사의 로봇 상태를 통합 관리하는 기술도 확보했다. 특히 포스코퓨처엠 양극재 공장 물류 자동화와 포스코모빌리티솔루션 모터코어 생산라인 로봇 자동화 등 포스코그룹 주요 사업장에서 실증을 확대 중이다. 향후 휴머노이드와 4족 보행 로봇, 심투리얼(Sim-to-Real) 기반 시뮬레이션 기술까지 접목해 산업용 로봇 사업을 고도화한다는 방침이다. 윤석준 포스코DX 로봇자동화센터장은 "피지컬 AI 기술이 사람을 완전히 대체하는 것이 아닌 사람과 AI, 로봇이 각자 가장 잘하는 역할을 수행하는 지능형 제조 환경을 구현할 것"이라며 "그룹에서 검증한 기술을 향후 다양한 산업 현장으로 확대해 나갈 계획"이라고 말했다. 113종 'AI 직원' 운영…내년부터 대외 사업 확대 이날 포스코DX는 자체 개발한 플랫폼 AI 에이전트 '에이전티(Agentee)'를 중심으로 한 도메인 특화 'AI 직원' 체계도 발표했다. 에이전티는 AI 에이전트를 사람 직원처럼 채용부터 평가, 육성, 승진·퇴직까지 생애주기를 통합 관리하는 플랫폼이다. 이를 활용해 기업 업무 흐름을 분석·설계하는 AI 전환(AX) 컨설팅을 진행하고 표준화된 방법론에 맞춰 신속한 맞춤형 AI 에이전트 환경 구축을 지원한다는 목표다. 포스코DX는 현재 재무·인사·노무·프로젝트 관리 등 다양한 분야에서 113종의 사내 AI 직원을 운영 중이다. 포스코그룹 전체로는 200여 개 AI 에이전트를 실증하고 있다. 회사 측에 따르면 기존 약 3시간 걸리던 사전 결산 리스크 점검 업무를 1분 내외로 단축했으며 회계 결산 전반으로 확대하면 생산성이 최소 30% 향상될 것으로 예상된다. 김병석 포스코DX AI 워크포스 TF팀장은 "경쟁사를 비롯해 많은 기업이 AI 에이전트와 플랫폼을 만드는 데 집중하고 있지만 우리는 AI를 실제 직원처럼 운영하는 체계를 만드는 것이 핵심"이라며 "기술 자체보다 기업 업무에 AI 에이전트를 정착·운영하는 AI 워크포스 체계 구현이 우리의 경쟁력"이라고 밝혔다. 포스코DX는 내부에서 검증한 AI 워크포스와 피지컬 AI 기술을 기반으로 대외 사업도 내년부터 본격 확대할 계획이다. 그룹사 표준 모델을 구축한 뒤 제조업을 중심으로 다양한 산업 고객에게 플랫폼을 공급하고 AI 컨설팅과 구축 사업까지 함께 추진할 방침이다. 김병석 AI 워크포스 TF팀장은 "단순한 AI 에이전트가 아니라 하나의 직무를 책임지고 수행하는 AI 직원이 필요하다"며 "사람처럼 채용하고 교육하고 평가하는 AI 워크포스 체계를 구현하고 있다"고 설명했다. 최 실장은 "포스코DX는 '커스터머 제로' 전략으로 먼저 내부에서 AI를 검증한 뒤 이를 외부 시장으로 확산하고 있다"며 "피지컬 AI와 AI 워크포스를 양대 축으로 향후 3년 이내 수주와 매출을 약 30% 성장시키고 산업 AX 시장을 선도하겠다"고 강조했다.

2026.07.29 13:27한정호 기자

남동발전, 인공지능 전환(AX)로 불필요 업무절차 40% 단축…스마트 발전소 구현

한국남동발전은 지난 11개월 간 추진해 온 발전 인공지능 전환(AX)의 결실인 차세대 발전설비관리시스템 'GENi 2.0'을 31일 공식 오픈, 스마트 발전소 구축과 현장 안전관리 대전환을 선언했다. 남동발전은 GENi 2.0에 발전소 현장의 최우선 가치인 '안전'을 대대적으로 강화했다. 신설된 '안전모드-ON' 기능은 기존에 일일이 수기로 작성하고 출력·스캔하던 143종의 현장 안전 서류를 시스템 내 전자서명 방식으로 100% 전환했다. 남동발전 관계자는 “종이 없는 일터를 구현함과 동시에 작업자의 단순 실수를 원천 차단해 한층 촘촘하고 견고한 현장 안전관리 체계를 구축했다”고 설명했다. 스마트 팩토리로의 도약을 이끄는 AI·빅데이터 기술도 대거 탑재했다. 기존 발전 데이터에 기상정보와 정비 이력 등을 AI로 결합·분석해 설비 고장을 예측하고 작업 위험도를 실시간으로 파악할 수 있는 시스템을 완성했다. 경영진과 현장 근로자가 한눈에 파악할 수 있는 '빅데이터 시각화 대시보드'로 구현해 발전소 내 모든 위험 요소를 실시간으로 제어할 수 있도록 했다. 남동발전 관계자는 “GENi는 지난 2011년 첫 도입 이후 하루 평균 2500명이 접속하는, 남동발전의 핵심 인프라 역할을 해왔다”며 “이용자의 82%가 현장 실무자와 협력사 직원이라는 점에 주목해 철저히 현장 근로자 관점에서 시스템을 대수술했다”고 전했다. 이 관계자는 “복잡하고 반복적인 업무 절차를 하나로 통합해 전체 업무 단계를 40%나 획기적으로 줄여냈다”며 “현장 근로자들은 과도한 행정 피로에서 벗어나 본연의 안전관리와 정비 업무에 온전히 집중할 수 있게 됐다”고 덧붙였다. 남동발전은 'GENi 2.0'에 집약된 기술력과 범용성을 바탕으로, 향후 발전사 간 시스템 연계와 통합 환경에 대비해 다른 발전사까지 플랫폼을 확대 적용함으로써 '통합 발전설비관리시스템 표준 플랫폼'을 완성하겠다는 계획이다. 조영혁 한국남동발전 사장 직무대행은 “GENi 2.0'은 AI 기반 차세대 발전설비관리 표준 플랫폼으로 나아가는 뜻깊은 출발점”이라며 “전 사업소와 협력사가 새로워진 시스템 속에서 더욱 안전하고 스마트하게 일할 수 있도록 현장 중심의 발전 혁신 과제를 지속해서 발굴해 나가겠다”고 강조했다.

2026.07.29 13:13주문정 기자

정부, 피지컬 AI·데이터센터 인재 키운다…산학협력 강화

정부가 피지컬 인공지능(AI)과 데이터센터, 반도체 등 핵심 분야를 이끌 인재 확보를 위해 산학 협력을 강화한다. 과학기술정보통신부는 29~31일 서울 코엑스 더플라츠에서 '2026 대한민국 AI 혁신인재 커넥트'를 개최한다고 밝혔다. 이날 AI 인재양성 사업에 참여하는 대학과 기업·연구기관 관계자 등 1000여명이 모여 주요 성과를 공유하고 미래 인재양성 방향을 논의한다. 개회식에서는 과기정통부와 정보통신기획평가원(IITP)·AI 기업·연구기관·대학 관계자 20여명이 'AI 인재양성 산학협력 비전선포'에 서명한다. 대학의 교육·연구 역량과 산업 현장의 수요를 연결해 AI 인재를 공동으로 육성하겠다는 취지다. 산학연 관계자들은 간담회를 열고 데이터센터와 피지컬 AI 등 핵심 분야에 필요한 인재 역량을 논의한다. 산업계가 요구하는 AI 인재상과 대학·기업 간 협력 방향도 살핀다. 과기정통부는 간담회를 포함한 현장 의견을 토대로 AI 시대에 필요한 인재양성 방향과 지원체계를 구체화할 방침이다. 이를 바탕으로 'AI 인재양성 지원 전략'도 마련한다. 행사에는 AI·AX 대학원과 AI융합혁신대학원·AI스타펠로우십·생성AI선도인재양성 등 정부 지원 사업에 참여하는 인재들이 참석한다. 기조강연과 대학원생 우수성과 발표·시상이 진행된다. AI 빅테크 선배와의 대화와 '과학과 AI의 만남'을 주제로 한 토크쇼·북콘서트도 마련된다. 22개 대학·대학원과 9개 기업이 참여하는 전시 부스에서는 AI 인재양성 사업의 연구성과를 선보인다. 모의면접과 일대일 상담·기업 채용설명회·대학원 입시상담 등을 통해 학생들의 진로 탐색도 지원한다. 배경훈 부총리 겸 과기정통부 장관은 "AI 경쟁의 핵심은 AI 기술의 연구·개발을 넘어 산업 현장의 문제를 해결하는 인재 확보에 있다"며 "정부는 AI 인재들이 도전적인 연구와 안정적인 성장을 이어갈 수 있도록 대학과 기업과 협력해 지속적으로 지원하겠다"고 밝혔다.

2026.07.29 10:33김미정 기자

LG전자, 상반기 AX 해커톤서 AI 업무혁신 5개 과제 발굴

LG전자가 인공지능(AI) 전환 기조인 '모두의 AX'를 바탕으로 업무 프로세스 혁신을 추진하고 있다. 업무 80%를 자동화해 1인당 연간 1200시간 이상 근무시간을 절감할 수 있는 AI 자율업무 솔루션 등 과제를 최근 AX 해커톤에서 발굴했다. LG전자는 최근 개최했던 '상반기 AX 해커톤'에서 실제 업무 프로세스 전반을 재설계하는 우수 AI 활용과제 5개를 최종 선정했다고 29일 밝혔다. 올해로 3년 차인 이번 해커톤에 임직원 2100여 명이 참가해 아이디어 700여 건을 제출했다. 참가자 수는 첫해인 2024년 상반기 대비 4배 이상, 전년 동기보다 약 50% 증가했다. 누적 아이디어 2000건을 돌파했다. 최우수 과제로 선정된 '24시간 완전 자율업무 수행 시스템'은 요구사항 분석부터 코드 구현, 검증, 보고까지 소프트웨어 개발 전체 과정을 AI 에이전트가 처리하는 솔루션이다. 내부 검증 결과 업무의 80%가 자동화돼 1인당 연간 1200시간 이상 근무 시간을 절감할 수 있는 것으로 나타났다. 함께 선정된 '제품 포장설계 자동화 솔루션'은 3D 모델링과 선적 최적화 로직을 결합해 기존 평균 120시간이 소요되던 포장 설계 시간을 1.5시간 수준으로 대폭 단축했다. 이 외에도 ▲10만 건 물류 데이터를 분석해 조회시간을 3시간에서 1분으로 줄인 '물류·SCM 특화 솔루션' ▲행정 처리 시간을 80% 이상 줄인 '통합 업무 플랫폼' ▲'AI 기반 광고 콘텐츠 생성·제안 시스템'이 우수 과제로 이름을 올렸다. LG전자는 5개 선정 과제에 대해 개념검증(PoC) 후 사내 업무용 AI 플랫폼 '엘지니(LGenie)'의 서브 에이전트로 등록해 전사로 확대 적용할 방침이다. 조정범 LG전자 AX센터장(전무)은 "현장 구성원 아이디어를 바탕으로 한 바텀업 방식 AX 혁신을 추진하고 있다"며 "발굴된 우수 과제를 지속 고도화해 전사 차원의 업무 생산성 혁신을 이끌 것"이라고 밝혔다.

2026.07.29 10:00전화평 기자

KT, 청년 대상 실무형 AX 역량 교육 진행

KT는 전국 5개 교육장에서 KT K뉴딜 아카데미 1기 입교식을 열고 교육생 200여 명을 대상으로 자사 AX 역량 기반 실무형 교육을 시작했다고 28일 밝혔다. 아카데미는 KT가 국가기간통신사업자이자 AX 플랫폼 기업으로 축적한 ICT·AX 분야 전문성과 현장 경험을 청년에게 전수하는 실무형 교육 프로그램이다. 교육 과정은 KT그룹 서비스와 사업 현장을 기반으로 구성됐으며, 교육 과정 절반 이상은 현직 실무자 중심으로 운영된다. 교육생은 KT 현업 전문가에게 산업 현장 경험과 실무 노하우를 배우고 프로젝트와 경진대회, KT그룹사 탐방과 직무 체험을 할 수 있다. 비즈니스 커뮤니케이션, 워크스마트 교육 등 직장 적응과 자립 지원 프로그램도 운영한다. 청년이 취업 이후 조직에 안정적으로 적응하고 성장하도록 돕기 위함이다. KT 관계자는 “KT ICT·AX 전문성과 교육 노하우를 바탕으로 청년들이 현장에서 필요한 역량을 갖추고 안정적으로 사회에 진출할 수 있도록 지원하겠다”고 말했다.

2026.07.28 17:35홍지후 기자

KB금융, 제미나이로 데이터분석·고객챗봇 개발

KB금융그룹이 구글 클라우드와 전략적 협업 통해 인공지능 전환(AX)에 드라이브를 건다. 28일 KB금융은 구글 클라우드와 최신 AI기술과 금융 전문성을 결합해 AI 금융 플랫폼 구축 등 AI·데이터 분야 협력을 확대하기로 했다고 밝혔다. KB금융은 구글 클라우드 생성형 AI 모델 '제미나이(Gemini)'를 활용해 데이터 분석 AI 에이전트 'KB DAVIS(다비스)'를 개발했다. 다비스는 데이터 분석 가상지능 분석 비서라는 뜻으로, 일상어로 질문하면 필요한 데이터를 찾아주고 분석해준다. 향후 KB금융 임직원은 다비스를 통해 규정·업무 매뉴얼·상품 정보·시장 데이터 등 다양한 정보를 하나의 플랫폼에서 확인하고 실제 업무에 적용하게 된다. 이를 통해 신속하게 의사 결정을 할 수 있을 것으로 전망된다. 이밖에 KB금융은 대고객 서비스에서도 AI를 활용한다. 제미나이를 통해 실시간 자연어 대화가 가능한 대화형 AI 에이전트 '케이비 스타(KB STAR) 별이'를 개발했다. 금융 상품 비교, 맞춤형 포트폴리오를 자연스럽게 상담할 수 있게 했다. KB STAR 별이는 향후 70여개 언어의 실시간 통역과 음성·이미지·텍스트 등을 함께 이해하는 AI플랫폼으로 구축한다는 계획이다. KB금융 관계자는 “구글 클라우드와 협력을 계기로 AI를 단순한 업무 지원 도구가 아닌 미래형 금융 AI 서비스를 만들어가는 핵심 파트너로 발전시켜 나갈 예정"이라고 말했다.

2026.07.28 11:01손희연 기자

산업부, 하반기 중견기업 금융지원 프로그램 '라이징 리더스 300' 모집 개시

산업통상부는 중견기업 전용 금융지원 프로 그램인 '라이징 리더스 300' 하반기 모집 공고를 기존 9월에서 7월로 두 달 앞당겨 실시한다고 27일 밝혔다. '라이징 리더스 300'은 산업부와 우리은행이 2023년부터 공동으로 마련한 중견기업 전용 금융지원 프로그램이다. 성장 잠재력이 높은 중견기업(후보기업 포함)을 ▲수출(글로벌 리더형) ▲R&D(K-TECH 선도형) ▲ESG(미래가치 주도형) ▲AX(AX 도약형) 4개 분야에서 발굴, 지원하고 있다. 연 2회 공모해 올해 상반기까지 총 225개 기업에 2조원 규모 자금을 지원했다. 상반기 공모에서는 35개 중견기업에 4660억원 규모의 금융지원을 확정했다. 하반기 공고는 유망 중견기업을 조기에 발굴하고 자금을 적기에 지원하기 위해 공고 시기를 9월에서 7월로 앞당겼다. 또 지원 분야를 기존 디지털전환(DX) 분야(DX 도약형)에서 인공지능전환(AX) 분야(AX 도약형)로 개편해 제조 AX(M.AX) 얼라이언스 참여 등 선도적 AX 전환과 기술혁신을 바탕으로 신성장 동력을 확보하고 지속 가능한 상생협력 생태계를 구축하는 중견기업 지원을 강화할 계획이다. 공고는 27일부터 8월 14일까지 진행된다. 우리은행과 KOTRA(글로벌 리더형)·KIAT(K-TECH 선도형)·중견기업연합회(미래가치 주도형)·KOIIA(AX 도약형) 등 분야별 전문기관 홈페이지에서 신청할 수 있다. 산업부는 분야별 전문기관 추천과 우리은행 금융 심사를 거쳐 9월 초 선정기업을 발표할 예정이다. 선정기업에는 업체당 최대 300억원 규모 대출과 최대 1.0%포인트 금리 우대 등 금융지원과 함께 맞춤형 컨설팅 등 비금융 서비스도 함께 제공한다.

2026.07.27 18:12주문정 기자

KT 금융AX 차별화..."고객사 성과·안전 중심으로 직접 운영"

“전통적인 빅3 SI와 차별화되고 기존의 MBB 또는 4대 컨설팅 회사와도 차별화되는 새로운 AX 사업을 전문으로 하는 조직이 되는 게 우리의 목표다.” 박철우 KT 엔터프라이즈부문 금융사업담당은 24일 서울 포시즌스호텔서 열린 스터디에서 금융권 AX 전략과 사례를 소개하며 이같이 말했다. 올해 상반기 회사가 추진한 AX 공급 사례에서 금융권이 34% 비중에 달하고, 지난해 통틀어 17건의 공급 사례에서 상반기에만 22건의 레퍼런스를 발굴하며 내부에서 설정한 목표도 뛰어넘었다는 자신감에서 나온 이야기다. 특히 고객사의 단순한 기술 공급을 넘어 800명의 KT 엔지니어를 전진 배치해 업무 혁신과 안정적인 운영, 즉 고객사의 재무 성과를 이끌 수 있다고 확신하게 됐다는 것이다. 구체적인 고객사와 수주 매출을 밝히지는 않았으나 국내 5대 시중 은행 가운데 4곳을 고객사로 확보했다. 은행뿐만 아니라 보험과 카드 영역으로도 무대를 넓히고 있다. AX를 주도하는 기업으로서 금융권 시장이 만만한 곳은 아니다. 정부 주도의 규제 가이드라인이 명확한 편이라 선뜻 나서지는 않는다. 그럼에도 규제 압박을 넘어서는 AX 수요에 대한 압력을 KT가 집중했다. 아울러 다른 산업과 비교해 데이터가 정제된 편에 속해 에이전틱 서비스를 구현하는 데 이점이 있고, 고객사 입장에서는 투자 대비 성과를 측정하는 데 명확한 편이다. 그러면서 현장의 엔지니어가 고객사의 문제를 직접 살피며 공동으로 문제를 해결하고 KT의 AI, 데이터, 클라우드 역량을 통합해 금융권이 요구하는 안정성과 확장성을 제공할 수 있게 됐다는 설명이다. 프로젝트 단위의 솔루션 공급에만 그치지 않는 게 KT 금융 AX의 강점으로 꼽힌다. KT는 금융권의 많은 AX 프로젝트가 개념검증(PoC) 단계에서 그치는 이유로 데이터의 구조적 관리 문제로 봤다. 실제 사업 성과로 이끌기 위해서는 데이터 활용 체계를 갖춰야 하는데 많은 데이터를 서로 다른 곳에 분산해 보관하고 있고 문서, 약관, 상담 이력 등 비정형 데이터 비중이 높아 당장 AI로 쓰기 어려운 문제가 있다. 이에 따라 AX 추진을 위해 데이터를 잘 활용할 수 있는 구조화에 집중하고 있다. 직원 개인의 축적된 경험을 조직의 자산으로 바꾸는 작업이다. KT는 이를 위한 서비스인 Data4AI를 제공하고 업무와 데이터의 의미를 연결하는 지식 모델로 실제 업무에 AI를 적용할 수 있는 발판을 마련해주고 있다. 여기데 데이터 거버넌스와 보안, 규제 준수 체계를 갖춰 금융권의 눈높이에 맞추는 식이다. 김영민 KT AX사업부문 AX엔지니어링본부장은 “고객이 스스로 AI를 운영할 수 있는 환경을 구축해 AI로 안전하고 지속적으로 일할 수 있는 체계를 만들고 있다”고 밝혔다.

2026.07.26 12:09박수형 기자

[기경학회 AX칼럼] 제조AX 강국, AI모델 전에 데이터 인프라부터

대한민국은 세계적인 제조 강국이다. 반도체, 자동차, 조선, 철강, 디스플레이 등 다양한 산업에서 세계 최고 수준의 경쟁력을 확보해 왔다. 이러한 경쟁력은 우수한 생산기술과 숙련된 현장 인력, 그리고 수십 년 동안 축적한 제조 노하우에서 비롯됐다. 그러나 AI 시대에는 제조 경쟁력을 만드는 핵심 요소가 달라졌다. 앞으로 제조 경쟁력은 얼마나 뛰어난 AI 모델을 도입했느냐보다 얼마나 많은 제조 데이터를 확보하고, 이를 AI가 학습할 수 있는 형태로 축적했는가에 달려 있다. AI는 결국 데이터를 지식으로 녹아들게 학습하는 기술이다. 아무리 뛰어난 생성형 AI나 산업용 AI 모델을 도입하더라도 제조 현장 데이터가 충분하지 않다면 AI 성능은 한계가 있다. 결국 AI성능 수준은 AI 모델 학습에 사용한 데이터 품질 수준을 넘어서기 어렵다. 제조 현장은 매일 엄청난 양의 데이터를 만들어낸다. 설비 센서 데이터, PLC 제어 데이터, 품질 검사 결과, 생산 조건, 공정 변수, 작업 이력, 유지보수 기록, 에너지 사용량 등 수많은 정보가 실시간으로 생성된다. 여기에 작업자의 숙련도와 설비 운용 노하우, 불량 발생 시의 대응 경험과 같은 암묵지까지 더하면 제조 현장은 그 자체로 거대한 지식 저장소라고 할 수 있다. 하지만 제조 현장 데이터는 대부분 흩어져 있다. 서로 다른 설비와 제조사마다 데이터 형식이 다르고, MES와 ERP, 품질 시스템을 각각 별도로 운영하는 경우도 많다. 아직도 일부 현장에서는 중요한 정보가 종이로 된 작업일지나 개인 컴퓨터에 저장된 엑셀 파일에만 남아 있으며, 숙련자의 경험은 사람의 기억 속에만 존재하기도 한다. 이렇게 흩어진 데이터는 AI가 이해할 수도, 학습할 수도 없다. 제조 AX가 어려운 이유는 AI 모델이 부족해서가 아니라 AI가 학습할 제조 지식이 체계적으로 축적하지 않았기 때문이다. 여기서 중요한 것은 데이터를 단순히 많이 모으는 것이 아니다. 제조 데이터를 생산 시점과 설비 정보, 공정 조건, 품질 결과와 서로 연결하고, 의미와 맥락을 갖춘 AI-Ready 제조 지식으로 관리해야 한다. 예를 들어 한 가지 불량 사례도 어느 설비에서, 어떤 작업자가, 어떤 공정 조건에서 생산했고 이후 어떤 조치가 이루어졌는지까지 연결될 때 비로소 AI는 원인을 추론하고 개선 방안을 제시할 수 있다. 결국 제조 AX의 핵심 자산은 데이터 자체가 아니라 맥락을 가진 제조 지식이다. 한국 제조업이 AI-Ready 제조 지식을 확보하려면 무엇보다 데이터를 지속적으로 축적하고 순환시키는 인프라를 선행 구축해야 한다. 공장 곳곳에 설치된 센서와 설비에서 발생하는 데이터를 안정적으로 수집하는 산업용 통신망, 대규모 데이터를 저장하고 통합 관리하는 클라우드, 지연시간을 최소화하며 실시간 AI 추론을 수행하는 엣지 컴퓨팅, 그리고 데이터를 표준화하고 관리하는 소프트웨어 플랫폼을 단일 체계로 연결해야 한다. 이 구조가 갖춰져야 데이터는 일회성 기록이 아니라 지속 축적하는 제조 자산이 된다. 특히 제조업에서는 데이터를 학습에 한 번만 사용하고 끝나는 것이 아니다. 제조 생산을 계속하는 한 새로운 데이터는 매일 생성되며, AI는 그 데이터를 다시 학습해 더욱 정확한 품질 예측과 이상 탐지, 공정 최적화를 수행한다. 다시 그 결과는 현장에 적용하고 새로운 데이터가 만들어진다. 즉 제조 AX는 데이터가 발생하고, 학습되고, 다시 현장으로 환류되는 선순환 구조가 지속적으로 돌아갈 때 비로소 완성된다. 이러한 흐름은 중국에서도 확인할 수 있다. 중국은 최근 생성형 AI 경쟁뿐 아니라 제조 데이터 인프라 구축에도 대규모 투자를 이어가고 있다. 공업정보화부(MIIT)는 '5G+ 산업인터넷(工业互联网)' 정책을 통해 산업용 5G와 엣지 컴퓨팅을 제조 현장에 빠르게 확산시키고 있으며, 5G 기반 공장 수천 곳을 구축해 설비 데이터를 실시간으로 수집하고 활용하는 기반을 마련하고 있다. AI를 먼저 도입한 것이 아니라, AI가 활용할 제조 데이터를 먼저 흐르게 만든 것이다. 이러한 데이터 기반 위에서 AI 품질검사, 예지보전, 자율 생산 등 다양한 제조 AI 서비스를 빠르게 확산하고 있다. 우리나라 역시 세계 최고 수준 제조 경쟁력을 보유하고 있다. 이제 필요한 것은 새로운 AI 모델 도입이 경쟁이 아니라, 제조 현장에서 발생하는 방대한 데이터를 새로운 제조 자산으로 인식하는 것이다. 이를 위해서는 데이터를 안전하게 연결하는 통신 인프라와 확장성 높은 클라우드, 실시간 처리를 위한 엣지 컴퓨팅, 그리고 제조 데이터를 AI-Ready 지식으로 관리하는 소프트웨어 플랫폼을 함께 구축해야 한다. 그래야만 수십 년 동안 축적한 제조 노하우가 특정 개인의 경험에 머무르지 않고 제조 역량을 담은 디지털 자산으로 축적될 수 있다. 제조 AX의 경쟁력은 결국 AI 모델의 크기가 아니라 제조 데이터의 깊이에서 나온다. 그리고 제조 데이터의 깊이는 클라우드, 통신, 엣지로 이어지는 인프라 위에서 비로소 만들어진다. 제조 AX에 성공하려면 모델보다 먼저 데이터를 잘 모아야 하고, 데이터를 모으기 전에 먼저 데이터를 AI-Ready 제조 지식으로 축적하고 순환시키는 인프라를 갖춰야 한다. 앞으로 제조업의 승자는 가장 뛰어난 AI 모델을 확보한 기업이 아니라, 데이터 인프라를 잘 갖춰서 가장 많은 제조 지식을 축적하고 이를 바탕으로 AI 모델을 끊임없이 개선하는 기업이 될 것이다.

2026.07.26 11:26이춘오 컬럼니스트

SKT, 독파모 AI 모델로 스타트업 세곳 혁신 지원

SK텔레콤은 국내 스타트업이 AI 서비스를 보다 쉽게 개발하고 검증하기 위해 자사 AI 모델 기반의 API를 지원한다고 26일 밝혔다. SK텔레콤 중소벤처기업부가 주관하고 하는 '2026년 모두의 챌린지 AX-LLM'에 참여하고 있다. 국내 스타트업이 국산 AI 모델을 도입하고 활용하는 과정에서 필요한 기술 협업을 지원하기 위해 추진되는 사업이다. 이에 따라 독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트를 통해 개발한 모델이 스타트업, 개발자 생태계에서도 활용될 수 있도록 지원을 이어가고 있다. 지난해 말 개발을 마친 A.X K1 모델의 활용 범위를 확대하고, 다양한 적용 사례를 축적하기 위한 취지다. 2026년 모두의 챌린지 AX-LLM에는 자체 LLM을 보유한 7개 수요기업이 참여한다. 스타트업이 수요기업 가운데 한 곳을 선택해 사업 계획을 제출하면, 수요기업이 협업 대상을 선정해 지원하는 방식으로 운영된다. SK텔레콤이 협업 대상으로 선정한 팀리미티드는 영수증 플랫폼 기반 개인화 쇼핑 큐레이션 에이전트를 서비스하는 회사다. 퍼셀리는 AI 기반 인플루언서 마케팅 프로모션 자동화 솔루션 기업이고, 데브올컴퍼니는 연체 채권 관리 AI 솔루션을 제공하고 있다. SK텔레콤은 선정된 스타트업을 대상으로 올해 연말까지 A.X K1 API를 제공할 계획이다. 또한 SK텔레콤 스타트업 엑셀러레이팅 프로그램인 '스케치 위드 AI'와 연계해 서비스 고도화 및 사업화 검증을 지원한다. 각 스타트업은 협업 기간 동안 고객 접점에서 활용 가능한 AI 서비스를 검증할 예정이다. '모두의 챌린지 AX-LLM' 기간 동안 자사의 서비스를 A.X K1 모델 기반으로 전환하고, 향후 SKT와의 본격 사업 협력을 위한 개념 검증(PoC)을 준비하고 있다. 엄종환 SK텔레콤 지속가능경영실장은 “스타트업과의 협력을 통해 SK텔레콤 독자 AI 모델의 활용 범위를 확대하고, 국내 AI 생태계 활성화에 기여하겠다”라고 말했다.

2026.07.26 10:18박수형 기자

많이 보도되는 기사보다 오래 인용되는 정보를 향해

상업용 부동산 시장의 변화와 기업이 보유한 데이터의 의미를 한참 설명한 뒤, 출입기자들로부터 "말씀만 들으면 당장 기사로 써야 할 것 같은데요"라는 얘기를 종종 듣는다. 하지만 이어진 이야기는 조금 달랐다. "기사를 올려도, 데스크에서는 '클릭이 나오겠느냐'고 묻는다"고 했다. 그 시간에 아파트나 전셋값 기사를 하나 더 쓰라고 한다는 것이다. 국토나 부동산원에서 나온 자료를 받아 쓰는 게 수월하다는 말도 덧붙였다. 그 말은 꽤 오래 남았다. 그 기자가 새로운 산업에 관심이 없어서도, 취재 의지가 부족해서도 아니다. 상업용 부동산과 프롭테크는 여전히 독자에게 낯선 분야다. 주택 정책과 아파트 가격, 재건축, 건설사 이슈를 매일 따라가야 한다. 생소한 시장을 처음부터 공부하고, 데스크를 설득하고, 독자가 이해할 언어로 다시 설명하기에는 시간도, 지면도 부족하다. 언론사의 취재 환경은 요동치고 있다. 과거에는 부서를 옮기면 선배 기자가 후배에게 산업의 구조와 주요 취재처를 알려주는 시간이 있었다. 지금은 신입 기자도, 다른 부서에서 이동해 온 기자도 곧바로 낯선 현장에 투입된다. 마감에 쫓기다 보면 정부 기관이나 익숙한 업체가 제공한 자료를 빠르게 해석해 기사를 쓰는 것이 현실적인 선택이 된다. 그럼에도 기자들은 갈증을 느낀다. 알려진 수치를 되풀이하기보다 시장이 실제로 어떻게 움직이는지, 기업들은 왜 그런 선택을 하는지 알고 싶어했다. 문제는 기자 개인이 아니라, 새로운 산업을 차분히 배울 수 있는 자리가 부족하다는 데 있다. 기업을 설명하는 것만으로는 부족했다 KT, 11번가, 여기어때처럼 소비자에게 익숙한 B2C 기업에서 홍보 업무를 해왔다. 새로운 서비스와 캠페인, 이용자의 반응 자체가 이야기가 됐다. 회사 이름만 들어도 무엇을 하는 곳인지 대략 알 수 있었기에, 산업의 기초부터 설명할 필요가 없었다. 그런데 B2B 기업으로 옮기자 판이 달라졌다. 물론 B2B 시장 홍보라고 모두 같은 것은 아니다. 어떤 기업은 위기관리에 집중하고, 어떤 곳은 언론과 거리를 두는 것을 원칙으로 삼는다. 협업, 제휴, 채용이나 투자처럼 특정 목적이 있을 때만 홍보가 필요한 기업도 있다. 상업용 부동산 분야에서 PR은 당장 판매나 계약으로 이어지지 않아도 기업의 성과를 기록하고, 시장을 대표하는 서비스 기업으로 자리매김하며, 장기적인 신뢰를 축적하는 역할을 해야 했다. 처음에는 회사를 열심히 설명했다. 어떤 데이터를 갖고 있는지, 경쟁사와 무엇이 다른지, 어떤 성과를 만들었는지 알렸다. 기대만큼 깊이 전달되지 않았다. 설명이 부족해서가 아니었다. 산업을 충분히 이해하지 못한 사람에게 기업의 차별성부터 이야기하고 있었다. 경기 규칙을 모르는 사람에게 특정 선수의 장점만 반복해서 설명하는 것과 비슷했다. 그때 질문을 바꿨다. 회사를 더 크게 말하는 대신, 우리가 속한 산업부터 이해할 수 있도록 돕는다면 어떨까. 그 고민에서 시작한 것이 미디어허브다. 기자들을 초청해 기업의 성과와 서비스를 발표하는 일반적인 간담회가 아니라, 특정 시장을 함께 공부하는 소규모 스터디다. 회사 소개는 줄이고 시장의 구조와 변화, 데이터와 현장의 목소리를 중심에 놓았다. 상업용 부동산 데이터부터 인공지능, 공유오피스, 전자계약, 시니어 주거, 건설과 인테리어 폐기물까지 아직은 낯설지만 취재 현장에서 점점 중요해질 주제를 다뤘다. 기자들을 직접 만나며 알게 된 것이 있다. 그들은 기본적으로 배움의 욕구가 큰 사람들이다. 자신이 맡은 출입처와 취재원을 깊이 있게 활용하고, 남보다 먼저, 더 구체적으로, 팩트에 기반한 콘텐츠를 만들고 싶어 한다. 특정 기업의 뒷이야기나 성과 자랑, 보도자료 한 줄을 받는 것만으로 만족하는 기자는 많지 않다. 취재 관행이 오래 굳어진 연차 높은 기자들도 속내를 들춰보면 크게 다르지 않다. 그들에게 산업 자체를 이해할 기회를 함께 제공하는 자리는 거절할 이유가 없는 제안이다. 모든 이야기를 무조건 공개한 것은 아니다. 민감하거나 불필요한 논란을 부를 내용은 처음부터 제외했다. 맥락을 설명해야만 신뢰도가 높아지는 경우에는 비보도를 전제로 공유하기도 한다. 그들도 그 원칙을 이해해준다. 기본적으로는 현장에서 공개돼도 무리가 없고 기사에 인용해도 문제가 없는 데이터와 사례를 골랐다. 발표 자료를 별도로 요청하는 경우가 있고, 처음 접한 분야라 한 번의 자리로는 부족하니 같은 주제로 다시 열어달라는 요청도 있다. 산업을 이해할 자리가 필요하다는 판단이 있었기에 나올 수 있는 반응이다. 그 판단이 크게 틀리지 않았다는 확인에 가까웠다. 참석하지 못한 기자가 이야기를 전해 듣고 자료를 별도로 요청하기도 했다. 현장에서 나온 데이터와 사례를 바탕으로 후속 취재가 이어졌고, 다른 기사에서 정보가 다시 인용됐다. 기업의 이름을 앞세우지 않았지만, 정보의 출처는 기사 속에 자연스럽게 남았다. 기자들에게 부족했던 것은 보도자료 한 건이 아니라 산업을 이해할 기회였는지도 모른다. 앞에 서지 않는 판 비슷한 고민은 협회(한국프롭테크포럼) 활동으로 이어졌다. 산업에서 비교적 앞서 성장한 기업이라면 협회를 통해 자사의 목적만 달성하려 해서는 안 된다고 생각했다. 경험을 쌓은 기업이 후배 기업에 기회와 노하우를 나누고, 시장 전체의 저변을 넓히는 역할도 맡아야 했다. 순수한 선의만으로 설명할 수 없다. 산업이 커지고 좋은 기업이 늘어나면 먼저 자리 잡은 기업의 신뢰와 영향력도 함께 커진다. 후배 기업을 돕는 일이 소속 회사에도 도움이 되기를 바라는 마음이 왜 없겠는가. 홍보인으로서 회사가 잘되고, 그 과정에서 영향력있는 커뮤니케이터로 인정받고 싶은 것은 당연하다. 다만 그 목표에 이르는 방법을 길게 보기로 했다. 그렇게 프롭테크 기업의 PR과 마케팅 실무자들이 서로 배우는 커뮤니티인 PRM스퀘어를 만들었다. 그 안에서 기자와 기업, 전문가를 연결하는 업계 스터디를 시작했다. 주제를 정하고 발표자를 섭외하며, 출입기자들이 궁금해할 질문을 다듬는다. 현장에서는 발표와 질문이 자연스럽게 이어지도록 대화를 연결한다. 많이 보이는 행사가 좋은 행사는 아니다. '발표자는 기억해도, 모더레이터는 기억하지 못하는 자리가 오히려 잘 설계된 자리'라고 생각한다. 그래서 이번 홍보인의 물건은 미디어허브도, PRM스퀘어도 아니다. 이번에 소개할 물건은 판이다. 사람을 앞에 세우고 뒤로 물러나는 판, 회사의 이야기를 줄이고 산업의 맥락을 채우는 판, 기자가 질문하고 전문가가 답하며 새로운 취재가 시작되는 판이다. 당장 계약이나 매출로 돌아오는지는 알기 어렵다. 산업을 이해하도록 돕는다고 곧바로 회사가 칭찬받는 것도 아니다. 때로는 멀리 돌아가는 일처럼 보인다. 그러나 회사를 많이 말한다고 회사가 각인되진 않는다. 산업을 이해하고, 취재할 때 반복해서 활용할 수 있는 데이터를 얻게 되면 정보의 출처도 함께 남는다. 기업의 메시지를 그대로 옮긴 기사보다, 시장을 설명하는 과정에서 자연스럽게 인용된 정보가 더 오래 살아남는다. 이제는 단순히 보도자료가 몇 건 기사화됐는지만 세기 어려운 시대다. 누구나 콘텐츠를 만들고 비슷한 문장을 쏟아낼 수 있다. 그래서 많이 보도되는 정보보다 다시 인용되는 정보, 한 번 크게 드러나는 브랜드보다 여러 기사에 서서히 스며드는 브랜드에 더 관심을 둔다. 이 모든 일은 회사를 위한 것이다. 다만 회사를 위한 가장 넓고 긴 길을 선택했을 뿐이다. 좋은 PR은 무대의 중앙을 차지하는 일이 아닐지도 모른다. 누군가 산업을 더 잘 이해하고, 새로운 질문을 발견하며, 다음 이야기를 이어갈 수 있는 판을 만드는 일이다.

2026.07.26 08:30문지형 컬럼니스트

생성형 AI 제논, 코스닥 일반 상장 추진

제논이 2년 연속 흑자 성과를 바탕으로 코스닥 일반 상장 절차에 본격 착수했다. 제논은 전날 한국거래소에 상장예비심사청구서를 제출했다고 24일 밝혔다. 상장 주관사는 삼성증권이다. 2017년 인공지능(AI) 컨설팅 기업으로 출발한 제논은 현재 기업용 생성형 AI 통합 플랫폼 '제노스(GenOS)'와 독립형 AI 에이전트 솔루션 '원에이전트'를 핵심 제품으로 삼고 있다. 지난달 2.0 버전이 공개된 제노스는 거대언어모델(LLM) 운영·검색증강생성(RAG)·AI 서비스 구축 등을 하나의 환경에서 제공한다. 생성형 AI와 LLM 관련 특허 6건을 보유하고 있으며 이를 바탕으로 플랫폼 라이선스 매출 비중을 확대하고 있다. 비씨카드, 미래에셋증권, 한국중부발전 등이 주요 고객사다. 제논은 2025년 매출 117억 4000만원, 영업이익 7억원을 기록했다. 매출 규모는 전년 동기 대비 약 36% 성장했다. 올해 상반기에는 전년 동기 대비 매출이 300% 증가하는 등 성장세가 이어지고 있다고 회사 측은 설명했다. 제논은 이번 상장을 통해 확보하는 공모자금을 제노스, 원에이전트 등 자체 핵심 플랫폼·솔루션의 기술 고도화와 피지컬 AI 연구개발에 투입할 계획이다. 우수 인재 확보와 글로벌 사업 확대에도 적극 투자해 기술 경쟁력을 높이고 중장기 성장 기반을 강화한다는 구상이다. 고석태 제논 대표는 "국내 생성형 AI 기업 중 보기 드문 2년 연속 흑자를 기록한 만큼 기술 특례가 아닌 일반 상장 트랙으로 상장 절차에 착수했다"며 "기술 경쟁력과 사업 역량을 강화해 기업의 실질적인 업무 혁신을 지원하는 엔터프라이즈 AI 전환(AX) 플랫폼 기업으로 도약하겠다"고 말했다.

2026.07.24 14:05이나연 기자

팀스파르타, 타임지 '2026 세계 최고의 에듀테크 기업' 선정

팀스파르타(대표 이범규)가 미국 시사주간지 타임과 글로벌 리서치 기관 스태티스타가 발표한 '2026 세계 최고의 에듀테크 기업'에 이름을 올렸다. 24일 회사에 따르면, 세계 최고의 에듀테크 기업은 타임과 스태티스타가 전 세계 에듀테크 기업의 재무 성과와 산업 영향력, 성장성 등을 종합 분석해 선정하는 국제적 평가다. 올해는 약 6500개 기업이 심사 대상에 올랐으며, 국내에서는 팀스파르타를 포함해 단 15개 기업만 명단에 포함됐다. 팀스파르타는 B2B·B2G 교육 사업에서 거둔 실적과 역량, 해외 확장 가능성을 두루 인정받았다. 팀스파르타는 기업별 최적화된 교육을 앞세워 기업교육(B2B) 시장에서 빠르게 성장하고 있다. 역량 진단부터 맞춤 커리큘럼 설계, 업무 데이터 기반 실습, 사후 성과 측정까지 전 과정을 엔드투엔드(End-to-End)로 운영하며 기업의 실질적인 업무 혁신을 뒷받침한다. B2B 교육 매출은 2025년 전년 대비 2.5배 증가했으며, 평균 임직원 AI 역량은 160% 향상, 반복 업무 시간은 절반 이하로 단축, 현업 적용률은 92%를 기록했다. B2G 교육 분야에서도 가시적인 결실을 이어가고 있다. 팀스파르타는 최근 3년간 K-디지털 트레이닝(KDT) 누적 취업생 수 1위, 평균 수료율 약 90%를 달성했으며, 커리어 플랫폼 '스파르타커리어'로 구축한 기업 네트워크는 1000여 개에 이른다. 또 자체 개발한 AI 튜터 '에이타니'를 통해 학습 과정에서 막히는 지점을 실시간으로 지원하고 개념 이해에 걸리는 시간을 50% 이상 줄이는 등 학습 경험을 고도화하고 있다. 팀스파르타는 국내에서 검증한 AI 교육 역량을 토대로 일본 기업 대상 AI 전환(AX) 교육 사업도 본격적으로 넓혀갈 계획이다. 기업별 업무 환경에 최적화된 AX 교육 프로그램으로 해외 시장에서도 입지를 다진다는 전략이다. 이범규 팀스파르타 대표는 "이번 선정은 그동안 AI 시대에 필요한 인재를 양성하고 기업의 혁신을 지원해 온 노력을 세계적으로 인정받은 결과"라며 "이를 발판으로 국내에서 다져 온 교육력을 세계 무대로 넓혀 글로벌 AX를 선도하는 기업으로 도약하겠다"고 밝혔다.

2026.07.24 09:02백봉삼 기자

에이블런, 리더의 질문법 담은 'AI 프롬프트팩' 무료 공개

에이블런(대표 박진아)이 기업 임직원의 실무 생산성을 돕기 위한 '직급별 AI 프롬프트 패키지'를 공식 홈페이지에 무료로 공개했다고 23일 밝혔다. 이번 패키지는 ▲리더 ▲중간관리자 ▲실무자 ▲신입 등 4개 직급별로 가장 빈번하게 발생하는 10대 실무 케이스를 선정, 각 상황에 맞춰 질문의 깊이를 더하는 3단계 구조의 프롬프트 총 120종으로 구성됐다. 이번 패키지는 동일한 생성형 AI 도구를 사용하더라도 직급과 권한, 책임 범위에 따라 도출해야 하는 비즈니스 해답의 본질이 다르다는 원칙에서 출발했다. 이에 따라 직급마다 질문의 목적과 시작점 자체를 다르게 설계했다. 실제로 이번 패키지는 조직 내에서 가장 빈번하게 발생하는 '상부의 비현실적인 목표 하달과 리소스 부족'이라는 갈등 상황을 직급별로 나눠 현실적인 해결책을 제시한다. 의사결정 권한을 가진 리더용 프롬프트는 비현실적 목표가 조직에 미칠 정서적·업무적 리스크를 진단하고 팀을 보호하기 위한 설계에 집중한다. 중간관리자용 프롬프트는 목표와 현장 리소스 사이의 간극을 좁힐 구체적인 조정 레버를 분석하고, 경영진 설득을 위한 제안 메모와 예상 반론 대응 논리를 도출하도록 돕는다. 실무자용 프롬프트는 추가된 작업을 세부 태스크로 분해한 뒤, 일정 지연 위험이 큰 구간을 식별해 버퍼가 반영된 현실적인 주간 계획을 스스로 산출하도록 구성됐다. 에이블런 박진아 대표는 "원하는 성과를 얻으려면 직급별 역할에 따라 질문을 던지는 방식과 문제를 정의하는 맥락부터 다르게 설계해야 한다"며 "리더가 기술을 직접 공부하는 수고를 겪기보다, 조직의 일하는 판을 짜고 질문의 방향을 지휘하는 아키텍트가 될 때 비로소 조직의 실질적인 AI 전환이 실현된다"고 강조했다.

2026.07.23 16:56백봉삼 기자

국산 DB·클라우드 '동맹'…티베로-오케스트로 클라우드, 공공 AX 협력

티맥스티베로가 오케스트로 클라우드와 함께 국산 데이터 플랫폼, 클라우드 인프라를 결합해 공공 인공지능(AI) 인프라 시장 공략과 생태계 활성화에 나선다. 티베로는 오케스트로 클라우드와 AI·클라우드 시장 경쟁력 강화를 위한 전략적 업무협약(MOU)을 체결하고 공공 시스템 구축 사업을 중심으로 공동 사업을 확대한다고 23일 밝혔다. 이번 협약은 AI 서비스 확산과 공공부문 클라우드 전환에 대응하기 위해 추진됐다. 양사 핵심 기술과 사업 역량을 결합하고 데이터 플랫폼과 클라우드 인프라를 아우르는 통합 경쟁력을 확보한다는 목표다. 양사는 오케스트로 클라우드의 풀스택 AI 인프라 소프트웨어와 대규모 인프라 구축·운영 역량, 티베로의 데이터베이스(DB) 기술을 결합해 AI 워크로드를 안정적으로 지원하는 통합 환경을 제공할 계획이다. 이를 기반으로 공공과 엔터프라이즈 시장에서 신규 사업 기회를 공동 발굴한다는 방침이다. 협약에 따라 티베로 상용 데이터베이스 관리 시스템(DBMS) '티베로 DB'와 포스트그레SQL 기반 오픈소스 DBMS '오픈SQL', 오케스트로 클라우드의 클라우드 네이티브 전문성 및 컨설팅·설계·구축·운영 역량을 연계한 공동 비즈니스를 추진한다. 공동 영업과 마케팅은 물론 사업 제안, 고객 대응, 제품 공급, 기술지원 및 유지보수 등 전반적인 사업 영역에서 협력을 강화할 예정이다. 또 클라우드 서비스 상품화와 매니지드 서비스 공동 개발, 기술검증(PoC) 및 성능검증(BMT), AI 서비스 구축을 위한 데이터 플랫폼과 클라우드 인프라 사업 발굴도 함께 추진할 계획이다. DB부터 클라우드 인프라까지 통합 환경을 제공하고 공공 시스템의 안정성과 운영 효율성을 높인다는 목표다. 유경호 티베로 공공사업본부장은 "AI 서비스 경쟁력은 클라우드 인프라와 데이터 플랫폼이 유기적으로 연계될 때 완성된다"며 "오케스트로 클라우드와 협력해 공공 차세대 시스템과 AI 인프라 구축 사업에서 양사 기술 경쟁력을 바탕으로 실질적인 사업 성과를 만들어 나가겠다"고 밝혔다. 박소아 오케스트로 클라우드 대표는 "이번 협약은 클라우드 인프라와 데이터 플랫폼을 결합해 고객에게 더욱 안정적이고 효율적인 AI·클라우드 환경을 제공하기 위한 협력의 출발점"이라며 "양사가 보유한 기술력과 사업 역량을 바탕으로 공공기관이 요구하는 안정성과 확장성을 갖춘 국산 클라우드 환경을 제공하고 국내 생태계 경쟁력 강화에도 기여하겠다"고 말했다.

2026.07.23 14:36한정호 기자

한컴, 원전 AX 주도한다…한수원에 '한컴어시스턴트' 공급

한컴이 한국수력원자력(한수원)에 폐쇄망 환경에서 안전하게 활용 가능한 생성형 인공지능(AI) 문서작성 솔루션 '한컴어시스턴트'를 공급하며 원전 분야 AI 전환(AX) 사업을 확대한다. 한컴은 한수원이 자체 구축한 원자력발전 특화 생성형 AI 플랫폼 '하이누리'에 한컴어시스턴트를 연계해 전사 스마트 문서 작성 환경을 구축했다고 23일 밝혔다. 이번 사업은 보안 요구 수준이 높은 원전 산업에서 자체 생성형 AI 플랫폼과 상용 AI 문서작성 솔루션을 연계해 실제 업무에 적용한 사례로 평가된다. 한수원 임직원은 하이누리와 한컴어시스턴트를 함께 활용해 문서 작성과 정보 검색 업무를 보다 효율적으로 수행할 수 있게 됐다. 한컴어시스턴트는 하이누리와 연동돼 원전 운영과 발전, 건설, 안전 분야의 내부 지식 데이터를 기반으로 문서를 작성한다. 사용자가 자연어 명령만으로 필요한 정보를 검색하고 보고서 초안을 생성하거나 문장을 교정하고 문서를 요약할 수 있도록 돕는다. 데이터 연계를 활용한 문서 작성과 표준 템플릿 적용 기능도 지원한다. 이를 통해 임직원은 수만 페이지에 이르는 원전 정비 지침서와 사규, 안전 자료 등을 일일이 확인하지 않고도 필요한 정보를 빠르게 활용할 수 있게 됐다. 반복적인 문서 작성 시간을 줄이고 업무 정확성과 생산성을 높일 수 있을 것으로 전망된다. 특히 한컴어시스턴트는 한수원의 폐쇄망 환경에서 운영된다. 외부망과 분리된 환경에서도 생성형 AI를 안전하게 활용할 수 있도록 설계해 원전 데이터의 보안성과 데이터 주권을 확보했다는 설명이다. 한컴은 최근 공공기관과 민간 기업을 대상으로 AX 사업을 확대 중이다. 올해 초 국회 빅데이터 플랫폼(AI국회) 1단계 사업에 '한컴피디아'와 '한컴어시스턴트'를 공급한 데 이어 BGF그룹 AI 지식검색 시스템과 한국서부발전 생성형 AI 사업, 이번 한수원 사업까지 수주하며 공공·에너지 분야 AI 사업을 강화하고 있다. 지난 2일에는 사명을 '한글과컴퓨터'에서 '한컴'으로 변경하고 글로벌 소버린 에이전틱 OS 기업으로의 전환도 선언했다. 박성호 한수원 AI혁신처장은 "세계 최초로 원전 특화형 생성형 AI 플랫폼인 하이누리를 가동한 데 이어, 이번 한컴어시스턴트 도입을 통해 임직원들이 체감할 수 있는 '손에 잡히는 AI 업무 환경'으로 더욱 도약했다"며 "앞으로도 AX를 적극 선도해 원전 운영 효율성을 극대화하고 업무 생산성을 향상할 수 있는 편의 기능을 확대해 나가겠다"고 말했다. 김연수 한컴 대표는 "국가 핵심 산업인 원전 분야에서 생성형 AI를 안전하게 활용할 수 있는 최적의 환경을 구축했다"며 "앞으로도 다양한 산업 분야 기업들을 대상으로 생성형 AI를 안전하고 효율적으로 활용할 수 있도록 지원하고 글로벌 소버린 에이전틱 OS 기업으로 국내외 사업을 확대해 나가겠다"고 밝혔다.

2026.07.23 14:19한정호 기자

메가존클라우드, 재보험 업무에 AI 심는다…코리안리와 맞손

메가존클라우드가 재보험 업무 전반에 인공지능(AI)을 적용하는 AI 전환(AX) 프로젝트를 본격 추진한다. 생성형 AI·빅데이터·클라우드 기술을 결합해 인수심사와 요율 산정 등 핵심 업무를 고도화하고 글로벌 재보험 시장 경쟁력을 강화한다는 목표다. 메가존클라우드는 코리안리재보험과 재보험 비즈니스 AX 가속화를 위한 전략적 업무협약(MOU)을 체결했다고 23일 밝혔다. 양사는 지난 22일 서울 시그니처타워에서 협약식을 열고 생성형 AI와 빅데이터, 클라우드 기술을 활용한 장기 협력 방안을 논의했다. 이번 협약은 단발성 시스템 구축이 아닌 장기적인 기술 동반자 관계를 구축하는 데 중점을 뒀다. 양사는 ▲생성형 AI와 데이터 솔루션을 활용한 재보험 계약 및 인수심사 고도화 ▲빅데이터 기반 리스크 예측 시스템 구축 ▲클라우드 네이티브 기반 업무 자동화(AI RPA) 확대 ▲글로벌 인프라 연계 신규 금융 비즈니스 모델 개발 등을 공동 추진할 계획이다. 메가존클라우드는 코리안리의 재보험 비즈니스 프로세스 전반에 AI를 적용하는 역할을 맡는다. 단순 인프라 관리에 그치지 않고 인수심사와 요율 산정 등 보험 핵심 업무에 AI를 접목해 생산성을 높이고 비용 절감을 지원한다는 구상이다. AI 시스템 구축뿐 아니라 AX 추진에 필요한 거버넌스와 활용 교육 등 조직 변화관리도 함께 지원할 예정이다. 코리안리는 지난해 'AI혁신추진단'을 신설한 후 메가존클라우드와 협력해 AI 기반 업무혁신을 추진해왔다. 양사는 금융권 최초 '기업성 보험 요율산정 AI 어시스턴트'를 공동 개발 중이다. 해당 서비스는 올해 3월 금융위원회 혁신금융서비스(규제 샌드박스)로 지정됐다. 또 금융권 망분리 규제를 고려한 생성형 AI 내부망 구축도 함께 추진하고 있다. 이재문 코리안리 최고정보책임자(CIO)는 "재보험은 방대한 데이터를 기반으로 다양한 리스크를 분석하고 의사결정을 수행하는 만큼, AI 활용 역량이 미래 경쟁력을 좌우하는 핵심요소"라며 "메가존클라우드와의 장기적 파트너십을 통해 현업에서 체감할 수 있는 AI 서비스를 지속 확대하고 글로벌 재보험 시장에서 디지털 경쟁력을 강화해 나가겠다"고 말했다. 공성배 메가존클라우드 최고AI책임자(CAIO)는 "재보험 분야 AX는 복잡한 변수를 동시에 처리하기 위해 복수 에이전트 활용이 필수적인 만큼, 정교한 오케스트레이션이 관건"이라며 "주요 시중은행·증권사들의 까다로운 AX 프로젝트를 성공시킨 경험을 바탕으로 단순 인프라 도입을 넘어 멀티 AI 모델과 금융 보안망의 유기적 통제 및 변화관리까지 책임지는 AI 오케스트레이터 역할을 수행할 것"이라고 밝혔다.

2026.07.23 13:55한정호 기자

배경훈 "AI·차세대 네트워크 속도" 당부...통신3사 "AIDC·6G 투자 확대" 약속

배경훈 부총리 겸 과학기술정보통신부 장관이 이동통신 3사 CEO에 차세대 네트워크 투자와 AI 전환에 속도를 내달라고 당부했다. 이에 통신 3사 CEO는 AI 데이터센터(AIDC) 투자를 비롯해 6G 통신, AI 인프라 개발에 집중하겠다고 답했다. 배경훈 부총리는 23일 서울 을지로 SK텔레콤 본사에서 열린 통신 3사 CEO 간담회에서 “민관 협의체를 구성해 지원 체계를 마련하고 AIDC와 피지컬AI, 나아가 자율주행 등이 가능하도록 국가 경쟁력의 핵심 요소인 차세대 네트워크 구축을 본격적으로 추진해달라”며 “정부는 전폭적으로 지원하겠다”고 밝혔다. 이어 “통신사는 더 이상 단순한 통신사가 아니라 AI 기업으로 나아가야 한다”면서 “기술 경쟁이 빠르고 치열하게 이뤄지고 있는 만큼 그 속도를 따라잡기 위해 과감한 투자와 빠른 젼화가 필요하다. AI 기반 인프라와 플랫폼 통신체계 전반의 AI 전환도 적극 지원하겠다”고 약속했다. 이날 간담회는 지난 4월 통신 3사와 정부가 모든 요금제에 데이터 안심옵션(QoS)을 제공키로 한 논의 이후 두 번째로 열린 자리다. 당시 QoS 외에도 정보보호최고책임자(CISO) 협의체 운영, 소방청 내난 트래픽 우선 전송, 지하철 와이파이 백본망 고도화 등이 논의됐는데 2차 간담회에서는 차세대 네트워크 투자와 함께 AI 전환, 민생안정 지원 등이 주요 의제로 제시됐다. 배 부총리의 이같은 주문에 통신 3사 CEO는 차세내 네트워크 투자 필요성에 공감을 표했다. 박윤영 KT 대표는 “AIDC와 피지컬 AI, 차세대 네트워크 인프라 확보가 필수라는 데 깊이 공감한다”며 “가장 먼저 상용화한 5G SA를 기반으로 다양한 서비스를 확대하고 6G와 AI 네트워크를 선제적으로 준비하고 있다”고 운을 뗐다. 그러면서 “급증하는 글로벌 트래픽에 대응하기 위해 해저케이블에 1조원을 투자하고, 실수요 기반으로 총 1GW 규모의 AIDC와 전국 3500개 국사를 활용한 AI 엣지 인프라를 구축하겠다”며 “피지컬 AI 얼라이언스를 통해 대한민국이 피지컬 AI 강국이 되는 데 기여하겠다”고 밝혔다. 정재헌 SK텔레콤 대표는 “정부가 추진하는 3대 메가프로젝트의 한 축을 담당하는 기업으로 역할과 책임을 다하겠다”면서 “오늘 간담회를 계기로 차세대 네트워크와 AI 분야에서 좋은 성과를 만들 수 있을 것으로 기대한다”고 말했다. 홍범식 LG유플러스 대표는 “대한민국은 AI 인프라와 모델, 서비스라는 세 축을 어떻게 균형 있게 발전시켜 나갈 것인가를 함께 고민하는 중요한 시점에 서 있고, LG유플러스도 같은 문제의식을 갖고 있다”며 “파주 AIDC를 한국 AI 산업의 레퍼런스 팩토리로 육성하고, 원LG 역량을 결집해 국내 AI 기업이 글로벌 경쟁력을 확보할 수 있는 기반을 만들겠다”고 했다. 그러면서 “모두가 쉽게 활용할 수 있는 AI 서비스를 확대해 대한민국이 AI를 가장 잘 활용하는 나라가 되는 데 힘을 보태겠다”고 덧붙였다.

2026.07.23 11:42박수형 기자

보건소부터 공공병원까지 AI 입힌다…정부, 의료혁신 시동

정부가 수도권 대형병원 쏠림과 지역·필수·공공의료 공백 문제를 해소하기 위해 범부처 차원의 인공지능(AI) 의료혁신에 나선다. 전국 보건소와 공공병원에 AI를 도입하고, 전국 72개 책임의료기관을 연결하는 '공공의료 AI 고속도로'와 국가 보건의료데이터 허브 등을 구축해 한국형 의료 AI 개발을 추진한다는 구상이다. 국가AI전략위원회는 과학기술정보통신부, 보건복지부 등 관계부처 합동으로 마련한 'AI 기본의료 전략'을 22일 발표했다. 세부 내용은 ▲국민이 일상에서 체감할 수 있는 AI 의료혁신 ▲전국 어디서나 AI 첨단 의료를 누리도록 하는 AX 기반 구축 ▲지속 가능한 AI 의료혁신을 위한 제도 마련 등 3대 전략·10대 정책과제로 구성됐다. 우선 의료 취약지역의 의료 접근성 강화를 위해 오는 2027년부터 전국 보건소와 보건지소 등 지역보건의료기관에 진료·행정·건강관리를 지원하는 AI 패키지를 도입한다. 영상판독 보조와 의무기록 자동 생성, 만성질환 관리, 건강기록 기반 질병 예측 등 AI 솔루션을 지역보건의료정보시스템과 연계하고 취약지 필수 진료과목 의원에는 '일차의료 AX 바우처'를 제공한다. 재택 방문간호사의 AI 기반 비대면 협진을 지원하는 한편, 생성형 에이전트 기반 지역 의료수요 예측 기술을 개발해 고령화 등 인구 변화에도 선제적으로 대응한다. 응급의료 분야에서는 구급대 이송부터 적정 병원 선정까지 실시간으로 지원하는 '응급 통합 AI 플랫폼'을 실증·확산한다. 응급환자 데이터를 활용한 AI 기반 임상 의사결정 지원시스템을 개발하고 실시간 이송 정보와 병원별 진료역량을 연계하는 응급의료 정보망도 고도화한다. 응급 상황에서 사전 동의를 전제로 개인건강기록(PHR)을 의료진이 활용할 수 있도록 하는 방안도 검토한다. 환자 중심 의료서비스도 AI 기반으로 전환한다. 개인건강기록(PHR)을 기반으로 병원 간 진료정보와 의료영상 공유를 확대하고 처방전과 진료기록을 이해하기 쉽게 요약·해석하는 '국민 AI 건강비서'를 도입한다. 표준화된 의료데이터를 기반으로 환자 전원 시 AI가 진료기록을 분석·요약하고 진료의뢰서 초안을 생성해 끊김 없는 진료체계를 구현한다. 의료 인프라 고도화도 추진한다. 정부는 2026년 하반기부터 권역·지역 책임의료기관을 시작으로 2029년까지 전국 72개 책임의료기관을 '공공의료 AI 고속도로'로 연결한다. 노후 공공병원 전산시스템을 AI 활용이 가능한 환경으로 교체하고 지방의료원 임상데이터 표준화를 통해 AI 활용 기반도 마련한다. 또 AI 기반으로 진료와 간호, 수술, 원무 등 병원 서비스를 재설계하는 'AI 지능형 병원정보시스템'을 개발하고 권역별 AI 특화병원 시범사업을 통해 상용 의료 AI와 AI 회진·간호차트, 환자 의뢰·회송·전원 문서 자동 생성 등을 통합 적용할 계획이다. 의료데이터 활용 체계도 전면 개편한다. 한국보건의료정보원과 국민건강보험공단, 국립암센터 등이 참여하는 원스톱 데이터 컨설팅과 보건의료데이터 지도를 구축하고 공공·임상·연구데이터를 연계하는 국가 보건의료 데이터 허브를 조성한다. 이를 기반으로 국내 임상데이터와 독자 AI 파운데이션 모델을 활용한 한국형(소버린) 의료 AI를 개발하고 가명정보 활용 규제를 합리화해 의료 AI 연구와 산업 생태계 조성을 지원한다. 지속 가능한 의료 AI 생태계 조성을 위한 제도 개선도 병행한다. AI 기반 의료서비스 보상체계를 마련하고 의료 AI 윤리·보안 가이드라인을 수립하는 한편, 지역 국립대병원 연구개발 투자 확대와 AI·바이오헬스 전문인력 양성, WHO AI 허브 설립, AI 헬스케어 서울선언문 발표 및 국내 의료 AI 기업의 글로벌 진출 지원 등을 추진할 계획이다. 배경훈 국가인공지능전략위원회 부위원장 겸 과기부총리는 "AI 기본의료 전략은 모두의 AI와 함께 AI 기본사회 구현의 핵심과제 중 하나"라며 "이해관계자 간의 소통과 조율을 통해 속도감 있는 정책 실행에 기여하겠다"고 말했다.

2026.07.22 16:18이나연 기자

[현장] "AI는 기술일 뿐…기업은 비즈니스 가치부터 따져야"

생성형 인공지능(AI) 도입 경쟁이 확산되는 가운데 기술 자체보다 비즈니스 가치와 조직 전환을 중심으로 AI 전략을 수립해야 한다는 제언이 나왔다. 단순히 AI를 도입하는 것을 넘어 기업 핵심성과지표(KPI)와 업무 프로세스, 조직 운영 방식까지 함께 바꾸는 AI 전환(AX) 관점이 필요하다는 분석이다. 조성준 서울대학교 산업공학과 명예교수는 22일 서울 삼정호텔에서 열린 '제38회 한국인공지능·소프트웨어산업협회(KOSA) 런앤그로우 포럼'에서 "AI는 뛰어난 기술이지만 그 자체로 비즈니스 가치를 창출하지 않는다"며 "AI를 활용해 어떻게 매출과 생산성, 고객 경험을 개선할 것인지가 기업 경쟁력을 결정한다"고 밝혔다. 이번 포럼에는 국내 AI·소프트웨어 기업 대표와 임원 등 업계 관계자 100여 명이 참석했다. 행사는 KOSA가 주최했으며 AI 협업툴 기업 플로우가 후원했다. 이날 조 교수는 기업들이 AI 프로젝트를 추진하면서도 실제 경영 성과로 연결하지 못하는 원인으로 기술 중심 접근을 꼽았다. AI 도입 자체가 목표가 되면서 정작 기업이 해결해야 할 경영 과제와 KPI 개선에는 집중하지 못하고 있다는 설명이다. 그는 AI 활용 단계를 AI 도입, AI 대체(AS), AX 세 단계로 구분했다. AI는 기술 자체를 의미하고 AS는 문서 작성이나 코드 테스트, 상담 분류 등 특정 업무를 AI가 대신하는 단계다. AX는 사람 중심으로 설계된 업무 프로세스를 AI와 에이전트 중심으로 재설계하는 조직 혁신이라고 설명했다. 특히 AI 정확도가 높다고 해서 곧바로 기업 성과로 이어지는 것은 아니라고 짚었다. AI 결과를 현업이 실제 업무에 활용하고 업무 방식과 KPI, 재무적 성과까지 연결돼야 비로소 비즈니스 가치가 만들어진다는 지적이다. 이에 기업이 AI를 평가할 때도 정확도보다 매출 성장과 비용 절감, 생산성 향상, 품질 개선, 자산 효율화 등 경영 지표를 중심으로 판단해야 한다고 제언했다. 조 교수는 AI 에이전트 확산으로 기업의 일하는 방식도 크게 달라질 것으로 내다봤다. 그는 "올해는 AI 에이전트 원년"이라며 "2028년에는 누구나 AI 에이전트를 만들어 활용하는 시대가 올 것"이라고 전망했다. 이어 "앞으로는 답변하는 AI를 넘어 실제 업무를 수행하는 AI가 확산되면서 사람은 관리와 의사결정 역할에 더욱 집중하게 될 것"이라고 말했다. 기업들이 AI를 적용할 우선순위도 기존과 달라져야 한다고 주장했다. 경쟁사가 도입했거나 최고경영자(CEO)가 관심을 보이는 기술, 구현이 쉬운 챗봇부터 시작하기보다 해결해야 할 경영 문제와 고객의 불편, 현업의 병목 현상을 먼저 찾고 AI가 이를 해결할 수 있는지를 검토해야 한다는 설명이다. 성공적인 AI 과제를 선정하기 위한 기준으로는 ▲비즈니스 가치 ▲데이터 확보 여부 ▲기술적 구현 가능성 ▲현업 적용 가능성 ▲리스크 관리 등 다섯 가지를 제시했다. 특히 현업이 실제 사용할 수 있는지와 업무·권한 변화까지 수용할 수 있는지가 AI 프로젝트 성패를 좌우한다고 진단했다. AI 프로젝트를 완수하기 위한 파일럿 원칙도 소개했다. 조 교수는 KPI를 먼저 정의하고 실제 데이터를 활용해야 하며 개발자가 아닌 현업 사용자가 프로젝트를 주도해야 한다고 재차 짚었다. 또 AI 모델과 업무 프로세스를 함께 설계하고 확대·수정·중단 기준을 사전에 정해야 한다고 제언했다. AI 도입이 실패하는 대표적인 사례로는 목표가 AI 도입 자체가 되는 경우를 지목했다. 솔루션을 먼저 결정하거나 현업 책임자가 없는 프로젝트, 기존 업무 방식을 그대로 유지하는 사례도 실패 가능성이 높다고 설명했다. AI 거버넌스 역시 단순히 사용을 제한하는 것이 아니라 안전하게 활용할 수 있도록 책임과 권한을 명확히 하는 방향으로 구축돼야 한다고 덧붙였다. 끝으로 조 교수는 "CEO가 관리해야 할 것은 AI 프로젝트 목록이 아니라 바꾸고 싶은 KPI 목록"이라며 "기술을 도입했다는 사실보다 실제 비즈니스 가치를 만들어내는 AX가 기업 경쟁력을 결정하게 될 것"이라고 강조했다.

2026.07.22 10:40한정호 기자

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