검색 - IT세상을 바꾸는 힘 지디넷코리아

ZDNet 검색 페이지

'AX'통합검색 결과 입니다. (1066건)

태그
기간
- 3개월
- 1년
- 1년 이전

재검색

풀무원, 임직원이 AI 에이전트 직접 개발…AX 해커톤 개최

풀무원이 임직원이 직접 업무용 인공지능(AI) 에이전트를 개발하는 'AX 해커톤'을 열고 사내 AI 활용 확대에 나섰다. 풀무원은 지난 12~13일 서울 강남구 수서 본사에서 전사 임직원을 대상으로 AX 해커톤을 개최했다고 15일 밝혔다. 이번 행사는 최근 구축한 'AX 테크 플랫폼'을 활용해 실무자가 업무 과정에서 시간이 많이 들거나 비효율적인 부분을 찾아 이를 해결하는 AI 에이전트를 직접 만드는 방식으로 진행됐다. 풀무원은 비개발 직군도 참여할 수 있도록 사전 교육과 코칭을 제공했다. 지원자 50여명 가운데 서류 심사를 통과한 직원들을 대상으로 AI 에이전트 교육을 진행했고, 개별 면담을 거쳐 선발한 본선 진출자 10명에게는 3주간 사내 AX 전문 인력의 일대일 코칭을 지원했다. 본선에서는 사업 적용 가능성과 업무 혁신성 등 비즈니스 부문과 설계 효율성, 기능 완성도 등 기술 부문을 기준으로 출품작을 평가했다. 대상은 풀무원식품 B2C영업본부 신동옥 영업 담당자가 개발한 '유통채널 발주 제안 Agent'가 차지했다. 회사는 실제 영업 현장에서 바로 활용할 수 있는 수준의 완성도를 보였다고 설명했다. 풀무원은 수상작을 비롯한 해커톤 개발 과제를 AX혁신실 주도로 추가 고도화한 뒤 완성된 시스템을 전사에 제공할 계획이다. 풀무원의 'AX 테크 플랫폼'은 현업 직원이 직접 AI 에이전트를 개발하고 업무에 활용할 수 있도록 표준 체계와 인프라를 제공하는 시스템이다. 회사는 이를 중심으로 제품 기획·생산·물류와 전사 공통 업무 등에 AI 적용을 확대하고 있다. 김성훈 풀무원 AX혁신실장은 “현업에서 직접 AI 에이전트를 개발하고 업무에 적용해 성과를 낼 수 있도록 지원을 강화하겠다”며 “전사적인 AI 전환에도 속도를 내겠다”고 말했다.

2026.11.15 13:25류승현 기자

코난테크, 3분기 매출 52% 감소…영업손실 확대

코난테크놀로지 올해 3분기 매출이 전년 동기 대비 절반 이상 감소했다. 영업손실도 확대되며 수익성이 악화했다. 회사는 약 189억원에 달하는 수주잔고를 바탕으로 공공·국방·제조 분야에서 생성형 인공지능(AI) 사업을 확대하고 개발 효율성을 높여 수익성 개선에 나설 계획이다. 13일 금융감독원 전자공시시스템에 따르면 코난테크놀로지 3분기 매출은 79억원으로 전년 동기 164억 6000만원 대비 약 52% 감소했다. 같은 기간 영업손실은 23억원으로 전년 동기 15억 5000만원보다 약 48% 확대됐다. 3분기 누적 기준으로도 매출 감소세가 이어졌다. 1~3분기 누적 매출은 159억 5000만원으로 전년 동기 239억 2000만원 대비 33.3% 줄었다. 다만 누적 영업손실은 91억 1000만원으로 지난해 같은 기간 99억 9000만원보다 약 8.9% 감소했다. 사업 부문별로는 생성형 AI 중심 매출 구조 변화가 두드러졌다. 3분기 누적 기준 거대언어모델(LLM) 사업 매출은 86억 1000만원으로 전체 매출 중 54%를 차지했다. 기존 검색 솔루션 '코난서치' 매출은 40억 1000만원으로 전체의 25.2%를 기록했다. 텍스트 AI 부문 전체 매출은 약 149억 6000만원으로 전체 매출 93.8%를 차지했다. 반면 영상 분석 등을 포함한 비전 AI 부문 매출은 약 9억 8000만원으로 전년 동기 약 21억 3000만원보다 감소했다. 회사는 공공·국방 분야 프로젝트 발주와 구축 일정, 매출 인식 시점 등이 영향을 미쳤다고 설명했다. 수주잔고도 전년보다 줄었다. 지난 9월 말 기준 전체 계약 수주잔고는 188억 9000만원으로 지난해 같은 기간 225억원 대비 약 16% 감소했다. 다만 전분기 말 182억 9000만원과 비교하면 약 3.3% 증가했다. 수주잔고는 아직 매출로 인식되지 않은 계약 금액이다. 주요 수주 사업으로는 서연이화 제조 AI 전환(AX) 구축 사업과 법제처 생성형 AI 법령검색 시스템 구축, 대법원 재판업무 지원 AI 플랫폼 구축 등이 있다. 계약 규모는 각각 14억 6000만원, 12억 7000만원, 10억 9000만원이다. 해당 사업들은 3분기 말 기준 수주잔고로 남아 있어 향후 계약 이행에 따라 매출에 반영될 예정이다. 코난테크놀로지는 공공·에너지·의료·법률 분야에서 확보한 생성형 AI 구축 경험을 제조 분야로 확대 중이다. 올해 서연이화 제조 AX 프로젝트에 착수했으며 한국가스안전공사 전사 생성형 AI 서비스 개시, 법제처 법령검색 시스템 구축 계약 등 공공 분야 사업도 이어가고 있다. 기술 개발에서는 기업용 AI 에이전트 플랫폼 '에이전트-X'와 검색증강생성(RAG) 플랫폼 '코난 RAG-X'를 중심으로 기존 제품과 생성형 AI를 결합하고 있다. 코난테크놀로지는 이날 공시한 분기보고서를 통해 "생성형 AI, AI 에이전트 및 산업별 특화 AI 사업을 확대하고 있다"며 "제품화 및 소프트웨어 자산 재활용을 통한 개발 효율성 개선과 수익성 중심 사업 운영도 지속할 계획"이라고 밝혔다.

2026.11.13 17:46이나연 기자

원티드랩, 3분기 적자…HR 본업 '흔들'

원티드랩이 올해 3분기 실적을 발표하며 '인공지능 전환(AX) 신사업의 고성장'과 '사내 AI 에이전트 도입을 통한 비용 효율화'를 전면에 내세웠다. 그러나 같은 날 금융감독원 전자공시시스템(DART)에 제출된 3분기보고서를 분석한 결과, 주력인 채용 사업은 매출 급감과 영업적자 전환이라는 침체에 빠진 것으로 나타났다. 1~9월 누적 기준 연결 영업이익이 흑자를 기록한 것 역시 본업의 경쟁력이 아닌 벤처투자 자회사와 신기술투자조합의 운용 수익에 기댄 '착시'로 보인다. 원티드랩은 13일 보도자료를 통해 3분기(7~9월) 연결 기준(본사와 자회사 실적 합산) 매출액이 99억원으로 전년 동기 대비 2.8% 증가했고, 영업손실은 1억원을 기록했다고 밝혔다. 회사 측은 "3분기 AX 신사업 매출이 24억 7000만원으로 전분기 대비 37% 늘어나며 투자 매출을 제외한 당분기 매출의 29%를 차지했다"고 강조했다. 하지만 투자 자회사를 제외한 본사 단독(별도 기준) 성적표를 뜯어보면 본업의 외형 축소가 뚜렷하다. 별도 기준 3분기(7~9월) 매출은 85억 1164만원으로 전년 동기(95억 8657만원) 대비 11.2% 감소했다. AX 신사업 매출이 늘었다고 홍보했지만, 핵심 수익원인 채용 매출 감소 폭이 훨씬 컸던 탓에 본사 전체 매출은 두 자릿수 뒷걸음질쳤다. 자회사 실적을 합친 연결 기준으로도 3분기(7~9월) 단일 분기 실적은 부진했다. 연결 기준 3분기 영업손실은 1억 3106만원, 당기순손실은 6116만원으로 집계되며 전년 동기(영업이익 5억 3508만원, 순이익 8억 8191만원) 대비 모두 적자로 돌아섰다. 본업 적자 6.4억원…투자 자회사 이익으로 연명 기간을 넓혀 올해 1~9월 누적 실적을 살펴봐도 연결 영업이익(1억343만원)은 본업이 아닌 투자 자회사 이익으로 버틴 '무늬만 흑자' 구조다. 분기보고서 연결 부문정보에 따르면 1~9월 누적 기준 본업인 국내 유료직업소개업에서 4억 9373만원, 해외 유료직업소개업에서 1억 4930만원의 영업손실이 발생해 HR(인적자원) 본업에서만 총 6억 4303만원의 적자를 냈다. 이를 벤처투자 자회사 원티드랩파트너스와 각종 신기술투자조합 등 금융투자업 부문에서 거둔 7억 4647만원의 영업이익이 상쇄하면서 연결 흑자 턱걸이에 성공한 셈이다. 원티드랩은 보도자료에서 "기존 채용 사업에서 창출한 현금흐름을 바탕으로 AX 신사업에 대한 투자를 지속하고 있다"고 설명했으나, 실제 재무 흐름과는 거리가 멀다. 투자 자회사를 뺀 본사 단독(별도 기준)의 1~9월 누적 영업손익은 지난해 같은 기간 7115만원 흑자에서 올해 4억 9373만원 적자로 전환됐다. 지난해 말 130억원에 달했던 단기금융상품(정기예금) 잔액 역시 올해 9월 말 60억 176만원으로 반토막 났다. 9개월간 빠져나간 현금의 상당 부분은 AX 기술 고도화가 아닌 신기술투자조합 출자(52억 5100만원)와, 소각 계획 없는 자기주식 매입(9억 9828만원, 9월 말 누적 자사주 비율 약 9.93%) 등에 투입됐다. 실체 모호한 'AX 매출 24.7억'…일본 법인 매출은 3600만원 회사가 미래 성장동력으로 내세운 AX 사업의 실질 성과도 긍정적으로 해석하기 어렵다. 우선 원티드랩이 사내 AI 에이전트 200여 개 도입으로 3분기(7~9월) 비용을 전분기 대비 4.4% 줄였다고 강조한 대목은 재무제표와 온도 차가 있다. 본사(별도 기준)의 3분기 영업비용(80억 6924만원)이 전년 동기(88억 4765만원)보다 줄어든 주된 배경은 AI 효율화보다는 종업원급여(35억 5691만원→29억 3224만원)와 외주비(17억 6044만원→14억 2919만원) 등 인건비·사업비 축소였다. 1~9월 누적 기준으로 보면 신사업 성과와 비용 부담의 괴리는 더욱 두드러진다. 원티드랩은 기업용 AI 에이전트 플랫폼 '엔노이아'와 변화관리 프로그램 'AX 챔피언' 등의 성과를 앞세웠으나, 분기보고서상 1~9월 누적 AX 사업 매출(64억 4100만원)은 기존 정부 지원 커리어 교육(K-디지털 트레이닝 등)과 프리랜서 매칭(원티드 긱스) 매출을 한데 묶어 합산한 수치다. 정작 핵심 신사업이라는 엔노이아가 단독으로 얼마의 매출을 올렸는지는 구분 공시 되지 않았다. 고정비 부담도 커졌다. 본사(서울 잠실 롯데월드타워) 임대차 계약 등에 따른 사용권자산상각비는 1~9월 누적 18억 6074만원으로 전년 동기(10억 6009만원) 대비 75.5% 급증했다. 해외 진출과 연구개발(R&D) 공시 역시 장밋빛 청사진과 동떨어져 있다. 보도자료에서 "일본에서 첫 해외 고객을 확보했다"고 강조했지만, 일본 법인(WANTED JAPAN)의 1~9월 누적 매출은 3599만원(전체 매출의 0.12%)에 불과했고 순손익은 전년 동기 흑자(1789만원)에서 1억 5620만원 적자로 돌아섰다. AI 기업을 표방하면서도 분기보고서 연구개발실적 항목에는 2016~2020년 종료된 과거 과제 4건만 6년째 그대로 기재돼 최신 AI 에이전트 관련 R&D 실적은 찾아볼 수 없다. 투자자산 비중 40% 육박에 채권 부실화까지…재무 변동성 경고등 채용 플랫폼 기업이 벤처투자조합 운용에 과도하게 의존하면서 실적 변동성과 자산 건전성 리스크도 확대되고 있다. 올해 1~9월 누적 전체 매출에서 주력인 '채용 AI'가 차지하는 비중은 2024년 연간 78.13%에서 올해 60.71%까지 하락한 반면, 금융투자수익이 포함된 '기타' 매출 비중은 같은 기간 2.99%에서 18.21%(55억 6300만원)로 급팽창했다. 특히 올해 1~9월 누적 기준 금융자산 처분·평가손실만 21억 7089만원이 영업비용으로 직접 반영돼 향후 벤처 투자 시장이 위축될 경우 영업이익이 직격탄을 맞을 수 있는 구조다. 9월 말 기준 재무상태표상 자산 편중과 채권 부실화도 우려 요인이다. 올해 들어서만 10개 이상의 신기술투자조합을 잇따라 설립·출자하면서 9월 말 기준 장단기투자증권(181억669만원)과 관계기업투자(56억5944만원)를 합한 투자자산은 총자산(600억 4034만원)의 39.6%에 달한다. 이 중 공정가치로 측정하는 투자증권 180억 1669만원 전액이 활성시장 가격이 없어 자체 추정에 의존하는 '수준 3(Level 3)' 비시장성 자산이다. 스타트업 경기 침체 여파로 본업의 채권 회수에도 어려움이 엿보인다. 9월 말 기준 매출채권(25억9791만원) 대비 대손충당금 설정률은 31.49%(8억1797만원)로 지난해 말(19.37%)보다 12.12%포인트 높아졌으며, 1년 이상 장기 연체된 악성 채권도 4억7090만원(전체 채권 잔액의 19.60%)에 이른다. 이복기 원티드랩 대표는 “AI 네이티브 전환에 나서는 기업이 늘면서 인재, 변화관리, 에이전트를 한 번에 찾는 수요가 커지고 있다”며 "원티드랩은 사내 에이전트 200여 개로 일하는 방식을 먼저 바꿨고, 이 경험으로 이용자와 고객의 AI 대전환을 도우며 AI 네이티브 기업으로 가는 여정의 파트너가 되겠다"고 말했다.

2026.11.13 17:00백봉삼 기자

KTNET, '대한민국 디지털 이노베이션 어워드' 부총리 표창 수상

한국무역정보통신(KTNET·대표 고진)은 지난 35년간 국가 전자무역 인프라를 구축·운영하며, 무역·물류업계 디지털전환(DX)과 인공지능 전환(AX)을 이끌고 산업 발전에 기여한 공로로 '2026 대한민국 디지털 이노베이션 어워드(Digital Innovation Award)'에서 부총리 겸 과학기술정보통신부 장관 표창을 수상했다고 13일 밝혔다. KTNET은 국가지정 전자무역 기반 사업자 자격으로 수출입신용장·구매확인서·수출입신고 등 650여 종의 전자문서 서비스를 제공하고 있다. 현재 무역·물류업계 13만여 개사가 이용하고 있다. 2025년 기준 연간 9억 7000만 건의 전자문서를 처리해 매년 15조원 규모 경제적 효과를 창출하는 등 무역업계의 경쟁력을 강화하는 핵심 역할을 수행하고 있다. KTNET은 전자무역 인프라에 AI를 접목해 무역 데이터 활용 방식을 고도화하고 있다. 특히 무역·물류 현장 실무 편의를 개선하고자 AI 기반 ▲품목별 HS코드 자동추천 ▲해상 적하목록 위험물 판정서비스 모델 등을 통해 수출입 기업 업무 부담을 줄이고 해상운송 안전 강화에도 기여했다. KTNET은 기술력과 공공 인프라 운영 노하우를 바탕으로 무역·물류를 넘어 금융·보험, 건설 등 다양한 산업으로의 AX 확산에도 앞장서고 있다. 지난 2024년 현대해상화재보험에 보험업계 최초로 종이문서를 업무 현장에서 전자화해 공인전자문서센터에 보관하는 '분산형 신뢰스캔시스템'을 적용한 데 이어, 올해에는 수협은행에 은행권 최초로 신뢰스캔시스템을 구축하는 등 금융권의 페이퍼리스 전환과 대규모 비용절감을 이끌었다. KTNET은 공인전자문서센터 인프라를 바탕으로 전자문서보관·시점확인(TSA)·전자수입인지·전자등기를 하나로 묶은 '디지털트러스트 융복합서비스 패키지'를 지난 9월 출시하고 GS건설 분양계약에 처음 적용하였다. 분양계약자는 전자계약서에 전자문서용 전자수입인지를 첩부하여 인지세 간편하게 납부할 수 있게 됐다. 또 시점확인이 적용된 계약서를 공인전자문서센터에 안전하게 보관함과 동시에 분양잔금 대출 시 필수 절차인 설정 등기까지 원스톱으로 처리할 수 있게 됐다. 고진 KTNET 사장은 “이번 수상은 지난 35년간 국가 전자무역 인프라를 안정적으로 운영하며 업계의 DX와 AX를 전방위로 지원해 온 결실”이라며 “앞으로도 데이터와 AI 기반 업무시스템 혁신을 이어가는 한편, 디지털제품여권(DPP)·글로벌 공급망 규제 등 비관세장벽에 선제적으로 대응하는 서비스를 제공해 대한민국 산업 발전에 지속해서 기여하겠다”고 밝혔다.

2026.11.13 16:39주문정 기자

에이블런, 피지컬 AI 시대 조직 준비 전략 알려준다

에이블런이 이달 26일 '몸을 얻은 피지컬 AI, 조직은 무엇을 준비해야 할까'를 주제로 직장인 대상 정기 웨비나 'AIog'를 개최한다. 13일 회사에 따르면, 이번 행사는 로봇이나 자율주행처럼 인공지능이 물리 세계에서 직접 움직이며 일하는 피지컬 AI의 확산에 맞춰 로봇과 함께 일하는 구성원의 역할부터 현장 도입 사례, 조직의 준비 과정까지 세 개의 세션으로 심도 있게 다룬다. 지난 8월 한국경영자총협회가 발표한 조사에 따르면 종사자 500인 이상 제조기업 100곳 중 84%가 피지컬 AI를 도입했거나 도입할 계획이며, 기업들은 기술적 불안정성(34.5%)과 수익성 불확실성(31.0%)에 이어 노조·근로자의 도입 반대(27.4%)를 주요 애로사항으로 꼽았다. 실제 에이블런에 접수되는 기업 교육 문의 역시 업무를 직접 수행하는 실행형 AI 에이전트 영역으로 이동하고 있으며, 올해 3분기 AI 에이전트 관련 교육 문의 비중은 1분기 대비 약 5배 증가했다. 웨비나 첫 세션은 인간과 로봇의 상호작용 및 로봇 윤리를 연구하며 지난해 AI 휴머노이드 피해 보상 보험 모델 분석을 발표한 이원형 한동대학교 전산전자공학부 부교수가 맡아 '로봇과 함께 살아갈 준비가 되었나요?'를 주제로 사람에게 로봇이 피해를 입혔을 때의 책임 소재 등 협업 전 결정해야 할 기준을 다룬다. 이어 스틱벤처스에서 로브로스 투자에 세 차례 참여한 뒤 현재 휴머노이드 사업화 전략을 총괄하고 있는 남창모 로브로스 부대표 겸 최고전략책임자가 '로봇이 일하는 현장, 성과부터 시행착오까지'를 발표한다. 마지막 세션에서는 박진아 에이블런 대표가 연사로 나서 그간의 기업 교육 사례를 바탕으로 현장 구성원이 새로운 업무 방식을 익히고 조직에 안착시키는 해법을 '피지컬 AI 도입의 마지막 퍼즐, 사람'이라는 주제로 전달한다. AI와 기록(Log)의 합성어인 AIog는 에이블런이 캐스팅코드와 함께 지난 2월 첫선을 보인 직장인 시리즈 웨비나다. AI 윤리·저작권과 마인드셋, 리더의 역할 등을 다루며 누적 신청자 1500명을 넘어섰다. 이번 7회차 웨비나는 26일 오후 2시부터 4시까지 줌을 통해 온라인으로 진행되며, 25일까지 에이블런 홈페이지에서 무료로 신청할 수 있다. 박진아 에이블런 대표는 "제조 기업들은 기술과 비용 다음으로 사람 문제를 피지컬 AI 도입의 어려움으로 꼽는다"며 "로봇과 일을 나누는 기준을 구성원이 함께 정해야 도입이 성과로 이어진다는 점을 현장 사례로 보여 주겠다"고 말했다.

2026.11.13 16:27백봉삼 기자

솔트룩스, 3분기 매출 88% 성장…원전·공공 AI 수주 성과

솔트룩스가 원전·공공 분야 사업 확대에 힘입어 지난 9월 말 기준 수주잔고 276억원을 확보했다. 주요 인공지능(AI) 프로젝트가 매출에 반영되면서 3분기 매출이 전년 동기 대비 88% 증가한 가운데 베트남 법인을 중심으로 피지컬 AI 사업도 성장세를 보이고 있다. 13일 금융감독원 전자공시시스템에 따르면 솔트룩스의 올해 3분기 연결 기준 매출은 171억 7000만원으로 전년 동기 91억 1000만원 대비 88.4% 증가했다. 같은 기간 영업이익은 5000만원으로 전년 동기 26억 5000만원 적자에서 흑자 전환했다. 별도 기준 실적 개선 폭은 더욱 컸다. 3분기 매출은 108억 4000만원으로 전년 동기 40억 5000만원보다 167.8% 증가했다. 영업이익은 18억 2000만원으로 흑자 전환했으며 영업이익률은 16.8%를 기록했다. 다만 누적 기준으로는 적자가 이어지고 있다. 올해 1~3분기 연결 누적 매출은 376억 4000만원으로 전년 동기 218억 9000만원 대비 71.9% 증가했다. 같은 기간 영업손실은 118억 6000만원에서 83억 3000만원으로 35억 3000만원 축소됐다. 실적 개선에는 원전·공공 분야 AI 프로젝트 확대가 영향을 미쳤다. 솔트룩스는 상반기부터 관련 사업 수주를 늘려왔다. 하반기에는 한국수력원자력 AI 형상관리 2차 고도화, 한국지능정보사회진흥원 클라우드 네이티브 전환, 부산광역시 스마트양식 빅데이터 사업 등을 수주했다. 수주잔고도 증가했다. 상반기 누적 수주액은 188억 9000만원으로, 6월 말 기준 별도 수주잔고는 약 155억원이었다. 9월 말 별도 수주잔고는 약 176억원으로 3개월 만에 21억원 늘었다. 연결 기준 수주잔고는 약 276억원이다. 시스템통합(SI) 및 AI 솔루션 사업은 프로젝트 수행 진행률에 따라 매출이 인식된다. 수주 시점과 실제 매출 반영 시점에 차이가 발생하는 구조다. 솔트룩스는 확보한 수주잔고와 진행 중인 프로젝트를 기반으로 4분기 매출 확대를 추진할 계획이다. 공공·금융 AI 사업도 확대하고 있다. 과학기술정보통신부가 추진하는 대국민 AI 에이전트 프로젝트 '모두의 AI'에서 KT 컨소시엄으로 공공 AI 에이전트를 구축 중이다. 지난 7월에는 하나금융융합기술원과 금융 특화 AI 파운데이션 모델 공동개발에 착수했으며, 8월에는 AI 에이전트 서비스 구버(Goover) 'AI 버디'를 출시했다. 해외에서는 피지컬 AI 관련 데이터 사업이 성장하고 있다. 베트남 하노이 법인 솔트룩스테크놀로지의 올해 1~3분기 매출은 21억원으로 지난해 연간 매출 10억 7000만원의 약 두 배에 달했다. 베트남 법인은 글로벌 로보틱스 기업에 로봇 학습용 인간 동작 데이터를 수집·가공해 공급하고 있다. 자체 개발한 컴퓨터 비전 기반 품질검증 자동화 기술로 데이터 정확도와 생산성을 높이고 있다. 축적한 로봇 행동 데이터를 바탕으로 자체 로봇 파운데이션 모델 개발도 추진 중이다. 솔트룩스는 산업별 AI 에이전트 구축 경험과 자체 AI 기술을 바탕으로 공공·금융·민간 사업을 확대하고 프로젝트 수행 효율화를 통해 수익성을 개선할 방침이다. 이경일 솔트룩스 대표는 "3분기 매출 확대가 영업손익 개선으로 이어지기 시작했다"며 "확보된 수주잔고의 안정적인 매출 전환과 고객 현장에서 검증된 AI 기술을 기반으로 성장세를 이어가는 동시에 지속 가능한 수익 구조를 강화하겠다"고 말했다.

2026.11.13 16:06이나연 기자

[신간] AI 도입했는데 조직은 그대로네…'AI 네이티브 조직' 출간

씽킹AI의 창업자 겸 CEO 패리스 류가 신간 'AI 네이티브 조직'(에이케이커뮤니케이션즈·352쪽·1만9000원)을 출간했다. 이 책은 AI 도구를 도입하는 것만으로는 조직이 달라지지 않는다는 문제의식에서 출발해, AI 에이전트와 함께 일하기 위해 기업이 무엇을 다시 설계해야 하는지 살펴본다. 이번에 출간된 책에는 저자가 AI를 회사에 도입한 이후 1년간 조직의 구조와 직무, 일하는 방식들이 어떻게 바뀌어 왔는지 그 여정이 고스란히 담겨 있다. AI 에이전트가 조직 안에서 실제 업무를 맡게 됐을 때, 회사의 지식을 어떻게 정리해 AI가 활용하도록 할 것인지, 그 권한은 어디까지로 정할 것인지, 문제가 발생했을 때 사람은 어디까지 책임질 것인지 등 다양한 조직 설계에 대한 고민과 해법이 동시에 담겨 있다. 23일에 걸친 의사결정, 사라진 고객의 요구 그 여정의 출발점은 씽킹AI 내부의 한 의사결정이었다. 특정 산업 고객을 위한 맞춤 기능을 개발할지 정하는 일이었다. 고객 성공 매니저가 고객과 나눈 대화는 40분 남짓이었지만, 최종 결정까지는 23일이 걸렸다. 대화는 200자 남짓한 방문 기록이 되고, 주간 회의의 한 문장 보고가 되고, 지역 책임자의 요구 사항 문서가 된 뒤 제품 위원회를 거쳐 대표에게 올라왔다. 그 사이 정보는 네 번 전달됐고, 전달될 때마다 압축되고 전달하는 사람의 해석이 더해졌다. 저자에 따르면 고객이 처음 건넨 정보 가운데 최종 의사결정까지 남은 것은 10%도 되지 않았다. 그는 그 원인을 사람이 아니라 구조에서 찾는다. 류 대표는 “의사결정의 혼란이 반드시 사람의 문제인 것은 아니다. 그중 상당 부분은 필요한 것들이 제때 만나지 못하는 구조의 문제다”라고 설명했다. AI에게 일을 맡기려면, 판단 기준부터 공유 저자는 AI와 사람이 함께 일하는 조직에서는 업무 절차뿐 아니라 판단의 기준과 맥락까지 공유해야 한다고 강조한다. 무엇을 우선해야 하는지, 어디까지 스스로 결정할 수 있는지, 언제 사람에게 넘겨야 하는지가 명확해야 한다. 책은 이러한 운영 원칙을 '의미 기반 조정'이라고 부른다. 규칙과 절차로 답을 미리 정해 두는 대신 판단에 필요한 맥락을 공유하고, 구체적인 판단은 현장에서 상황에 맞게 내리도록 하는 방식이다. 이를 실행하는 방법에 대해서도 조언한다. 직원 개개인에게 흩어진 지식을 조직의 공동 자산으로 정리한다. AI에게 일을 맡길 때는 목표와 판단 범위, 평가 기준을 미리 정한다. 실행 결과와 오류에서 얻은 경험은 반드시 지식과 업무 기준에 다시 반영한다. 가치가 충돌하거나 전례 없는 상황에서는 반드시 사람이 판단할 수 있는 구조를 만든다. 업무는 빨라졌는데…6주 만에 되돌린 조직 실험 조직을 바꾸는 과정에서 겪은 실패도 공개한다. 그는 한 프로젝트에서는 고정 팀을 없애고 업무가 발생할 때마다 사람과 AI 에이전트가 TF팀을 꾸리는 방식으로 조직을 운영하는 실험을 진행했다. 프로젝트별 업무 처리 속도는 분명 빨라졌지만 결국 6주 만에 원래 방식으로 돌아가며 실험은 실패했다. 이유는 '업무의 책임이 불분명해지고 경험이 조직에 쌓이지 않았으며 구성원들의 소속감도 약해졌기 때문'이라고 설명한다. 저자는 이 사례를 통해 'AI와 함께 일하는 조직이 되려면 의사결정 권한, 협업 방식, 경험을 축적하는 방법까지 전부 다시 설계해야 하는데 이를 건너뛰고 단순히 AI를 도입해 조직의 모양만 바꾸는 방식으로는 절대 AI 네이티브 조직이 될 수 없다'고 지적하고 있다. 또 단순히 업무가 빨라졌다는 사실만으로 조직 전환의 성공을 판단해서도 안 된다고 조언한다. 책은 조직이 커질수록 느려지는 이유에서 출발해 지식 자산화와 업무 위임, 관리자의 역할 변화, 거버넌스 등을 종합적으로 다루고 있다. 부록에는 AI에게 업무를 위임하기 전에 묻는 여덟 가지 질문, 거버넌스 점검 항목, AI 성숙도 자가진단 등 실전 도구도 함께 실었다. 책은 AI 도입 이후 조직의 변화를 고민하는 경영진과 HR 조직 리더, 그로스, 데이터 책임자를 주요 독자로 삼고 있다.

2026.11.12 18:12백봉삼 기자

나무AX, 3분기 누적 매출 1081억…지난해 연간 실적 추월

나무AX가 자회사 매출 증가에 힘입어 올해 3분기 누적 매출이 지난해 연간 실적을 넘어섰다. 다만 3분기 영업이익은 전년 동기보다 80% 감소하며 외형 성장과 수익성에서 엇갈린 성적표를 받았다. 나무AX는 올해 3분기 연결 기준 매출 357억원, 영업이익 6억원을 기록했다고 12일 밝혔다. 매출은 전년 동기 322억원보다 10.9% 증가하며 5개 분기 연속 300억원대를 유지했다. 반면 영업이익은 지난해 같은 기간 30억원에서 80% 감소했다. 영업이익률 역시 9.3%에서 1.7%로 하락했다. 매출총이익도 지난해 3분기 71억원에서 올해 53억원으로 25.4% 줄었다. 당기순이익은 17억원에서 3000만원으로 감소했다. 다만 직전 분기와 비교하면 매출은 355억원에서 357억원으로 소폭 증가했고, 영업이익은 3억원에서 6억원으로 늘었다. 별도 기준 실적은 더욱 부진했다. 3분기 매출은 67억원으로 전년 동기 80억원보다 16.3% 감소했다. 직전 분기 129억원과 비교하면 48.1% 줄어든 규모다. 영업손익은 지난해 3분기 1억원 흑자에서 올해 7억원 적자로 전환했다. 당기순손실도 7억원에서 8억원으로 확대됐다. 회사 측은 하드웨어 판매 감소가 별도 매출에 영향을 미쳤다고 설명했다. 반면 누적 실적에서는 성장세를 유지했다. 올해 3분기까지 연결 누적 매출은 1081억원으로 전년 동기 673억원보다 60.7% 증가했다. 지난해 연간 매출 1023억원을 9개월 만에 넘어선 규모다. 누적 영업이익은 13억원으로 지난해 같은 기간 11억원보다 증가했다. 누적 당기순이익은 전년 동기 15억원 적자에서 올해 11억원 흑자로 돌아섰다. 누적 매출 확대는 자회사 나무ICT가 주도했다. 나무ICT 3분기 누적 매출은 579억원으로 전년 동기 대비 208.2% 증가했다. 일본법인 역시 매출이 늘어나며 연결 실적 성장에 기여했다. 나무AX의 별도 기준 누적 매출도 295억원으로 전년 동기 225억원보다 31.2% 증가했다. 기존 가상화·클라우드 사업에 자체 개발한 기업용 에이전틱 AI 플랫폼 '나무 에이전틱 AI(NAA)'의 초기 매출이 더해진 결과다. 다만 별도 기준 누적 영업손실은 지난해 23억원에서 올해 16억원으로 줄었지만 적자를 벗어나지는 못했다. 누적 순손실은 같은 기간 8억원에서 16억원으로 확대됐다. 나무AX 측은 "기존 가상화·클라우드 사업의 수익성을 개선하고 NAA를 중심으로 기업용 AI 시장 공략을 확대할 방침"이라며 "초기 매출이 발생한 NAA의 고객 기반을 넓혀 AI 사업의 실적 기여도를 높이는 데 주력할 계획"이라고 밝혔다.

2026.11.12 17:54남혁우 기자

K-온디바이스, 2030년까지 자율주행 AI칩 등 10종 개발

산업통상부(이하 산업부)는 서울 포시즌스호텔에서 수요기업, 팹리스, 파운드리, 반도체 IP기업 등 산·학·연 관계자 150여명이 참석한 가운데 '2026년 AI반도체 M.AX 얼라이언스 하반기 총회'를 개최한다고 12일 밝혔다. 이번 총회에서는 지난 6월 착수한 8002억원 규모의 K-온디바이스 AI반도체 기술개발 프로젝트의 로드맵을 발표한다. 이 사업은 자동차·가전·로봇·방산 등 수요기업, 국내 팹리스 및 소프트웨어사가 협력해 실제 제품에 탑재 가능한 국산 AI반도체, 탑재 모듈, 구동 소프트웨어까지 풀스택으로 공동개발·실증하는 사업이다. 이번에 확정된 로드맵에는 2030년까지 자율주행차용 AI칩 1종, 스마트가전용 AI칩 3종, 협동로봇·휴머노이드·농작업로봇·무인드론용 AI칩 각 1종, 선단공정·극한환경용 반도체 설계자산 각 1종 등 총 10종을 개발·검증하기 위한 구체적 일정이 담겼다. 특히, 가전용 AI칩 1종은 제조 시점을 기존 계획 대비 1년 이상 앞당길 예정이며, 나머지 분과에서도 사업 추진에 속도를 낼 계획이다. 확정된 로드맵이 차질 없이 이행될 수 있도록 사업 전반을 총괄하는 민관합동 전략위원회도 출범한다. 산업부 차관과 민간 전문가(김진상 경희대 총장)가 공동위원장을 맡는 전략위원회는 매년 초 연차별 개발계획을 심의·확정하고, 추진상황을 점검한다. 아울러 개발 과정에서 발생하는 기술적 애로와 기업 간 이해관계를 신속히 조율해 사업의 실행력을 높일 계획이다. 특히, 이번 총회에서는 수요 대기업, 파운드리, IP기업의 역할을 분명히 하고, 로드맵 달성을 위한 상생협력 방안을 제시했다. 우선 수요기업은 만들어진 제품을 구매만 하는 수동적 역할에서 벗어나 반도체 개발 전체 프로세스에 참여하는 혁신 구매자 역할을 수행한다. 과제 총괄기관으로서 개발·양산에 필요한 요구 스펙을 공유하고, 보유한 실사용 환경 테스트베드 등을 제공해, 제품 탑재 실증 레퍼런스 확보를 지원한다. 다음으로 파운드리는 2나노미터급 초미세 공정 등 국산 온디바이스 시제품 제작에 우선 배정해 제조 단계 병목으로 인해 국산 반도체 개발이 지연되지 않도록 노력한다. 삼성전자 파운드리 사업부는 2027년 총 21회의 MPW·싱글런 등 시제품 제작 수요를 사전에 파악하고, 기존 생산일정과 조율해 공정 배정에 우선 반영할 계획이다. 마지막으로 팹리스들이 가장 큰 부담을 호소해 온 IP 지원과 관련해, 국내외 IP기업도 IP 대금 지불 유연화, 공통 IP 패키지 제공 등을 통해 팹리스의 개발 부담을 완화한다. 이를 통해 수요기업부터 IP·설계·제조기업까지 반도체 생태계가 함께 참여하는 상생협력 체계를 구축한다. 이민우 산업성장실장은 “반도체 산업에서 진정한 상생은 협력의 약속이 아니라, 함께 개발한 기술이 실제 제품에 채택되는 성과로 증명되어야 한다”며 “이번 프로젝트를 통해 우리 수요기업의 세계적인 제조 경쟁력이 국내 팹리스의 기술력과 사업화 실적으로 이어지는 새로운 성장 경로를 열겠다”고 밝혔다.

2026.11.12 11:00장경윤 기자

펀진, 서울대·KAIST와 국방 AI 전선 넓힌다

펀진이 공군과 육군 인공지능 전환(AX) 거점 사업에 참여해 전투계획 작성과 전투훈련 분석에 인공지능(AI) 지휘결심지원 기술을 확대 적용한다. 펀진은 공군 양재 AX 거점과 육군 대전 AX 거점에서 각각 서울대, 한국과학기술원(KAIST)과 국방 AI 모델 개발 과제를 수행한다고 12일 밝혔다. 공군 양재 AX 거점에서는 서울대와 'AI 기반 ADTO 전투계획 작성 모델'을 개발한다. ADTO(All-Domain Tasking Order)는 여러 작전 영역 전력과 임무를 통합 연계하는 전영역 임무명령서다. 이번 과제는 전력 배당과 임무·무장 추천 등 복잡한 전투계획 작성 과정에 AI를 적용하는 게 핵심이다. 계획 수립에 필요한 시간을 단축하고 정확성과 일관성을 높이는 것을 목표로 한다. 펀진은 자체 AI 지휘결심지원체계 '킬 웹 매칭(KWM)' 개발 과정에서 확보한 전장 정보 분석과 최적 자산·방책 추천 기술을 활용한다. 다양한 전장 정보를 통합·분석하고 군 요구사항을 소프트웨어로 구현한 경험을 접목해 지휘관과 참모 전투계획 수립을 지원할 예정이다. 육군 대전 AX 거점에서는 KAIST와 'KCTC 전투훈련 사후검토 분석모델' 개발에 나선다. 훈련 과정에서 생성되는 데이터를 AI로 분석해 주요 상황과 결과를 파악하고 가상 훈련데이터 구축과 분석모델 제품화까지 추진한다는 계획이다. 펀진은 육군과학화전투훈련단(KCTC) 전투실험에서 KWM과 전자광학·적외선(EO/IR) 카메라, AI 전자기스펙트럼 분석 시스템 'KWM-오셀롯'을 활용한 바 있다. 전장 정보를 분석해 지휘관 상황 인식과 판단을 지원한 경험을 토대로 훈련 결과뿐 아니라 상황 전개와 지휘결심 과정까지 분석하는 모델을 개발할 방침이다. 군 현장에서 축적한 실증 경험도 이번 사업에 활용한다. 펀진은 '2026 아미타이거 플러스' 훈련에서 개발자와 실무진을 현장에 배치하고 전방배치 엔지니어(FDE) 전담 조직과 애자일 개발 방식을 활용해 군 요구사항을 반영해 왔다. 펀진은 이러한 현장 개발 역량을 서울대와 KAIST 연구 역량에 결합해 실제 군 업무에 활용할 수 있는 AI 기술을 구현할 계획이다. 전투계획 수립과 훈련 사후분석 효율성을 높이고 군·산·학 협력에 따른 국방 AX 적용 범위도 확대한다는 구상이다. 김득화 펀진 대표는 "국방 AI는 군 업무와 운용 환경을 이해하고 현장에서 활용할 수 있는 기술로 구현하는 것이 중요하다"며 "군과 함께 축적해 온 AI 지휘결심지원 기술과 실증 경험을 바탕으로 공군 ADTO 전투계획 작성과 육군 전투훈련 분석을 지원하고 군·산·학 협력을 통해 우리 군 국방 AX 발전에 기여하겠다"고 말했다.

2026.11.12 10:51이나연 기자

LGD "기술 중심 회사 도약...AX 가속화"

LG디스플레이가 임직원이 참여하는 디스플레이 기술 워크숍을 열고 기술 중심 회사로의 도약과 인공지능 전환(AX) 가속화를 선언했다. LG디스플레이는 파주 사업장을 중심으로 11일부터 13일까지 사흘간 임직원 대상 디스플레이 기술 워크숍 '테크X(TechX)'를 개최한다고 12일 밝혔다. 테크X는 올해 처음 열린 행사로 기술 중심 회사의 가치를 공유하고, AX를 통해 구현된 업무 혁신 성과를 전사적으로 확산하기 위해 마련됐다. 이번 행사에서는 R&D포럼, AX 스쿼드 챔피온십, 인사이트 세미나, 테크 트립 등 다양한 프로그램이 운영된다. R&D포럼에서는 LG디스플레이의 독자 기술이 적용된 57가지 제품과 기술, 글로벌 학회 우수 논문 포스터 30여 건이 전시된다. 특히 LG디스플레이는 이번 테크X에서 차세대 OLED 패터닝 기술인 'FLiPP(FMM-Less innovative Pixel Patterning)'을 전사 임직원에게 처음으로 공개했다. 파인메탈마스크(FMM) 없이 고해상도 패터닝을 구현하는 FLiPP 기술의 혁신적 가치와 기술 로드맵을 공유하며 차세대 기술 경쟁력에 대한 전사적 공감대를 형성했다. AX 성과 공유도 이뤄졌다. 임직원이 AI로 업무를 개선한 'AX 스쿼드' 우수 사례 시상식과 함께, AI 에이전트 및 AI 시뮬레이션 기반 기술 혁신 사례를 소개하는 'AX 스테이지'가 마련됐다. 인사이트 세미나에서는 김현재 국제정보디스플레이학회(SID) 사무총장과 이순영 LG AI연구원 랩장이 강연자로 나서 미래 디스플레이 방향성과 AX의 미래를 제시했다. 정철동 LG디스플레이 사장은 "기술 중심 회사라면 남들이 하지 않는 것, 더 어려운 것에 끊임없이 도전해야 한다"며 "최고의 경쟁력은 우리만이 할 수 있는 기술로 새로운 가치를 만들어낼 때 생긴다"고 강조했다. LG디스플레이는 이번 테크X를 계기로 기술 도전과 혁신 경험이 조직 전반에 확산될 수 있도록 해당 행사를 정례화할 방침이다.

2026.11.12 10:00전화평 기자

[기고] AI 에이전트에게 20년 된 시스템을 맡길 수 있을까

최근 여러 기업 인공지능 전환(AX) 프로젝트를 접하면서 한 가지 아쉬움을 느낀다. 어떤 AI를 도입할지, AI 에이전트를 어디에 적용할지에 대한 관심은 높아졌지만 정작 AI가 연결돼 일해야 할 기존 시스템을 얼마나 제대로 이해하고 있는지에 대한 고민은 상대적으로 부족하다. 예를 들어 고객이 AI 에이전트에게 "어제 주문한 상품을 취소해 주세요"라고 요청한다고 생각해 보자. 겉으로 보기에는 AI가 기존 시스템의 주문 취소 기능을 호출하면 끝날 것처럼 보인다. 하지만 실제 시스템에서는 이야기가 달라진다. 하나의 주문 취소 업무 안에는 결제 환불, 재고 복구, 포인트 회수, 배송 중지 등 여러 기능이 복잡하게 연결돼 있을 수 있다. 어떤 데이터가 변경되는지, 처리 중 오류가 발생하면 어디까지 되돌려야 하는지, 다른 업무에는 어떤 영향을 미치는지 명확하지 않은 경우도 적지 않다. 그렇다면 이런 시스템에 주문 취소 권한을 AI에게 맡겨도 괜찮을까? 결국 중요한 것은 AI가 주문을 취소할 능력이 있느냐가 아니다. 우리가 AI에게 맡기려는 업무를 얼마나 정확하게 이해하고 있고 그 실행 결과를 얼마나 신뢰할 수 있느냐의 문제다. AI보다 먼저 마주하는 오래된 시스템의 벽 기업 업무 시스템은 하루아침에 만들어지지 않는다. 10년, 20년 동안 새로운 요구사항을 반영하고 기능을 추가하면서 지금의 모습으로 발전해 왔다. 그 과정에서 처음에는 독립적이었던 기능들이 서로의 데이터를 참조하고 하나의 기능이 여러 업무를 동시에 처리하면서 구조는 점점 복잡해진다. 더 큰 문제는 이러한 구조를 정확하게 설명할 수 있는 자료가 충분하지 않다는 것이다. 설계 문서는 오래전에 작성됐지만 실제 시스템은 수차례 변경돼 문서와 다른 모습으로 운영되기도 한다. 결국 소스코드를 다시 분석하거나 오랫동안 유지보수를 담당한 개발자의 경험과 기억에 의존하는 경우가 많다. 이전에 진행했던 프로젝트에서 우리가 검증 목적으로 분석했던 한 ERP 시스템에는 74개 화면과 275개 기능(API)이 있었다. 분석 결과 서로 다른 업무 영역의 경계를 넘나드는 기능은 7개였는데 흥미롭게도 모두 데이터를 변경하는 기능이었다. 전체 기능에서 차지하는 비중은 크지 않았다. 하지만 이런 소수 기능이 시스템의 복잡성과 변경 위험을 높이는 요인이 될 수 있었다. 사람이 직접 업무를 처리할 때는 경험과 업무 지식을 바탕으로 예외 상황에 대응할 수 있다. 하지만 AI 에이전트가 업무를 수행하려면 조건이 달라진다. "이 기능은 무엇을 하는가?", "어떤 데이터를 책임지는가?", "다른 업무와 어떻게 연결되는가?", "실패했을 때 어떻게 복구해야 하는가?" 이 질문에 답할 수 있어야 AI에게 실제 업무를 맡길 수 있다. AI가 일하려면 시스템도 달라져야 한다 AI 기술은 빠르게 발전하고 있다. 새로운 모델과 에이전트가 등장하면서 AI가 수행할 수 있는 기업 업무 범위도 넓어지고 있다. 하지만 기업의 기존 시스템은 이러한 변화에 빠르게 대응하기 어려운 경우가 많다. 하나의 기능을 변경하려 해도 다른 업무에 어떤 영향을 미치는지 확인해야 하고 작은 수정에도 시스템 전체를 다시 검증해야 하는 경우가 있다. 이런 문제를 경험하면서 효과적인 AX를 위해서는 단순히 AI를 기존 시스템에 연결하는 것을 넘어 AI가 필요한 업무 기능을 명확하게 이해하고 호출할 수 있는 구조가 필요하다고 생각하게 됐다. 그 과정에서 주목한 것이 마이크로서비스 아키텍처(MSA)였다. MSA는 하나의 거대한 시스템을 업무 특성에 따라 독립적인 서비스로 구성하고 각 서비스가 자신의 업무와 데이터를 책임지도록 하는 방식이다. 하지만 시스템을 잘게 나눈다고 문제가 해결되는 것은 아니다. 실제 MSA 전환 프로젝트에서는 기존 시스템을 어떤 기준으로 나눌 것인지, 각 서비스가 어떤 데이터를 책임져야 하는지 결정하는 과정 자체가 어렵다. 같은 시스템이라도 설계자의 경험과 판단에 따라 서비스의 경계가 달라질 수 있고 설계 단계에서는 독립적으로 나눴지만 실제 개발 과정에서는 여러 서비스가 다시 강하게 연결되는 일도 발생한다. 쿠버네티스나 CI/CD, 데브옵스 환경을 구축하는 것도 중요하다. 그러나 새로운 인프라 위로 시스템을 옮긴다고 기존 업무 구조까지 자동으로 개선되는 것은 아니다. 결국 중요한 것은 기존 시스템을 정확하게 분석하고 업무의 경계를 일관된 기준으로 찾아내며 그 설계가 실제 구현까지 제대로 이어졌는지 검증할 수 있느냐였다. 이러한 고민에서 'MuSAnga'가 시작됐다 처음부터 새로운 플랫폼을 만들려고 했던 것은 아니다. 여러 프로젝트를 수행하면서 비슷한 질문을 반복해서 마주했다. "왜 기존 시스템을 분석하는 데 매번 많은 시간이 필요한가?", "왜 비슷한 설계 과정을 반복하면서도 프로젝트마다 결과가 달라지는가?", "설계자가 바뀌어도 일관된 기준으로 시스템을 분석할 수는 없는가?", "우리가 만든 설계가 실제로 올바른지 확인할 방법은 없는가?" 이런 질문이 쌓이면서 하나의 생각에 이르렀다. "설계 방법론을 문서로만 남겨두지 말고 실제로 수행하고 검증할 수 있는 시스템으로 만들어보자" 이것이 'MuSAnga(뮤산가)'를 개발하게 된 출발점이다. MuSAnga는 기존 시스템의 소스코드와 데이터베이스 구조를 분석해 업무와 데이터 간 관계를 파악하고 이를 바탕으로 서비스 경계를 식별하는 과정을 체계화하려는 고민에서 시작됐다. 이 과정에서 AI는 방대한 소스코드를 분석하고 업무와 데이터 사이의 관계를 찾아내는 역할을 할 수 있다. 하지만 우리가 중요하게 생각한 것은 AI가 빠르게 답을 만들어내는 것만이 아니었다. 왜 그런 결과가 나왔는지 설명할 수 있어야 하고 그 설계가 실제로 타당한지 검증할 수 있어야 한다. AI가 제안한 결과를 사람이 이해하고 검증할 수 없다면 실제 기업의 핵심 시스템에 적용하기 어렵기 때문이다. MuSAnga가 기존의 단순 분석이나 설계 자동화 방식과 다른 지점도 여기에 있다. 레거시 시스템을 이해하는 것에서 시작해 업무 단위를 식별하고 AI 에이전트가 활용할 수 있는 시스템 구조로 이어지도록 하는 것이 우리가 해결하고자 하는 문제다. 결국 AX 출발점은 시스템을 이해하는 일이다 앞으로 AI 에이전트가 기업의 실제 업무를 수행하는 영역은 더욱 확대될 것이다. 그럴수록 기업은 "어떤 AI를 도입할 것인가"와 함께 "우리 시스템은 AI에게 일을 맡길 준비가 돼 있는가"를 질문해야 한다. AX는 기존 시스템에 AI를 붙이는 것으로 끝나서는 안 된다. AI가 기업의 실제 업무를 안정적으로 수행하려면 업무 경계와 데이터의 책임이 명확해야 하고 필요한 기능을 AI가 안전하게 활용할 수 있는 구조가 준비돼 있어야 한다. MuSAnga를 개발하게 된 이유도 결국 여기에 있다. 이번 글에서는 왜 이런 고민을 시작하게 됐는지 이야기했다. 다음 글에서는 한 단계 더 들어가 MuSAnga가 기존 레거시 분석과 MSA 전환 방식과 무엇이 다른지, 복잡하게 얽혀 있는 시스템에서 어떻게 업무의 경계를 찾아내고 AI 에이전트가 활용할 수 있는 구조로 만들어가는지 이야기해 보려 한다. 이후에는 실제 기업의 시스템에서 이를 어떻게 활용할 수 있는지, 그리고 PoC와 적용 과정에서 어떤 경험과 인사이트를 얻었는지도 차례로 다뤄볼 예정이다.

2026.11.12 09:55우한규 컬럼니스트

HR AI의 신뢰, '조직 체계와 시스템'이 결정한다

HR 현장에서 AI 활용은 빠르게 확산되고 있지만, 안심하고 업무를 맡길 만한 기준은 여전히 의문으로 남아 있다. AI에 높은 기대를 걸면서도 결과를 거듭 확인하는 부담에 피로를 호소하는 현장의 목소리가 그 현실을 보여준다. 범용 AI가 일손은 덜어주었지만, 확신을 주지는 못한 것이다. 지난 10월 열린 휴먼컨설팅그룹(이하 HCG)의 HR AI 컨퍼런스 '그라운드 원(GROUND ONE)'은 실무자들의 고민을 마주한 자리였다. 사전에 진행된 설문조사에서는 HR 담당자를 비롯해 IT·DX·기획 등 현직자 211명이 응답했고, 설문결과를 토대로 컨퍼런스의 ChatHRT 세션에서 AI가 실제 업무에 얼마나 들어와 있고 활용 과정에서 어떤 과제가 드러나는지도 발표했다. 먼저 응답자의 74%가 HR 업무 중 일부에 AI를 적용하고 있다고 답했다. 다수의 기업이 AI를 활용하고 있는 가운데 도입 환경과 먼저 맡기고 싶은 업무는 기업 규모에 따라 차이를 보였다. 대기업은 자체 AI 인프라와 데이터를 바탕으로 인재 분석에 기대를 걸었고, 중견기업은 반복 업무의 부담을 줄이는 일이 급했다. HR 인력이 부족한 중소기업에서는 평가의 객관적 근거를 얻으려는 수요가 두드러졌다. 여건은 달라도 AI에 기대하는 역할은 반복 업무 처리에서 사람의 판단을 지원하는 영역으로 넓어지고 있었다. AI에 대한 감정을 묻자 응답자의 92%가 기대감이나 신기함 등 긍정적인 반응을 보였지만, 이 중 48%는 경계심·압박감 등 불안의 감정도 함께 선택하며 복합적 감정을 내비쳤다. 활용 단계에 따른 감정의 차이도 눈에 띄었다. 경계·불안을 선택한 비율은 AI를 적용하기 전에는 33%로 나타났으나, 일부 적용 단계에서는 54%로 증가하며 조급함과 압박감을 느끼는 경향을 보였다. 도입 시 우려를 묻는 복수응답 문항에서는 인사정보 보안이 77%, AI 판단의 신뢰도가 61%, 오류 발생 시 책임 소재가 49%로 나타났다. 이 가운데 책임 소재에 대한 우려는 AI 활용 단계가 높아질수록 커졌다. 즉 HR에 AI 활용이 늘고 더 많은 기대를 하고 있지만, 아직 불안하고 믿지 못하겠다는 이야기다. HR에서의 오류는 한 사람의 처우와 경력을 흔들고, 나아가 조직의 공정성에 대한 구성원의 신뢰까지 무너뜨릴 수 있는 만큼, 그 판단의 무게가 무겁기 때문일 것이다. HR AI를 믿고 맡기려면 조직이 먼저 기준을 제공해야 한다. AI가 허용된 접근 범위와 따라야 할 업무 절차를 알고, 조직의 맥락에 맞게 데이터를 해석하도록 뒷받침할 기반이 필요하다. 아무리 뛰어난 AI라도 이 토대가 없으면 데이터를 잘못 해석하고 그릇된 판단을 내릴 수 있다. 결국 HR AI의 첫 단추는 조직의 체계와 시스템을 갖추는 일이다. 우리는 그 방법을 설계·기반·실행의 세 단계로 구체화해 HR 특화 AI 에이전트 '일라이자엑스(elizax)'를 개발했다. 각 단계는 일라이자엑스가 작동할 토대를 쌓는 과정이다. 먼저 AX 컨설팅으로 AI에 맡길 업무와 사람이 판단할 지점을 정하고, HR 담당자의 역할을 '설계'한다. 다음은 조직의 인사 기준과 데이터를 AI에 맥락 있게 연결해 HR 시스템에 '기반'을 마련하는 일이다. '실행' 단계에서는 HR 전문성을 갖춘 AI가 시스템 안에서 권한을 지키고 일하며, 처리 이력을 투명하게 남긴다. 이 세 가지 조건을 갖추는 일은 현장의 불안을 신뢰로 바꾸는 과정이기도 하다. AI는 빠르게 업무 속으로 들어왔지만, 그 결과를 함께 검증하고 책임질 조직의 준비는 더디다. 맡길 업무와 책임의 범위가 정해지지 않은 상태에서는 확인의 부담이 담당자에게 남을 수밖에 없다. '그라운드 원'에서 나눈 논의도 AI를 HR 현장에 안착시킬 구체적인 답을 찾는 과정이었다. 이제 질문의 축은 'AI로 무엇을 할 수 있나'에서 'AI를 어떻게 믿고 맡길 것인가'로 옮겨가고 있다. 그리고 그 답은 이미 조직 안에 있다. 체계와 시스템을 먼저 갖춘 조직이 HR AI의 내일을 먼저 맞이할 것이다.

2026.11.12 09:00이하진 컬럼니스트

로봇은 어디서 일을 배울까…피지컬 AI 훈련장 '버추얼 트윈'

올해로 인공지능(AI)이 세상에 등장한 지 70년이 됐습니다. 디지털 세상에서 인류의 지식과 정보를 언어로 학습한 생성형 AI가 이제 물리 세상을 체험하기 위해 나올 채비를 마쳤습니다. 이름하여 피지컬(Physical) AI. 휴머노이드 로봇, 자율주행차, 다크팩토리, 헬스케어 등이 대표적입니다. 챗GPT에 이은 피지컬 AI는 첨단제조 강국인 한국 경제를 더 혁신적이고 지속 가능한 성장엔진으로 바꿔 놓을 무한한 잠재력까지 갖고 있습니다. 산업화를 넘어 미래 지능형 플랫폼 사회로 나아가는 관문도 피지컬 AI에 달려 있다고 해도 과언이 아닙니다. 예측불허의 AI 시대, 우리는 무엇을 준비해야 할까요. 창간 26주년을 맞은 지디넷코리아가 연중기획 '피지컬AI가 미래다'를 통해 당면 과제와 이슈를 고민합니다. 많은 관심과 조언 부탁드립니다. [편집자주] 자동차 충돌을 시험하고 맞춤형 신발 밑창을 설계하던 디지털 트윈 기술이 피지컬 AI 훈련장으로 쓰이고 있다. 로봇은 공장에 투입되기 전 이곳에서 물건을 집고 옮기는 작업을 배운다. 물건을 떨어뜨리거나 설비와 부딪혀도 실제 피해 없이 다시 시험할 수 있다. 프랑스 산업용 소프트웨어 기업 다쏘시스템이 공급하는 '버추얼 트윈'은 피지컬 AI 훈련에 쓰이는 가상 환경을 구현하는 대표 디지털 트윈 기술이다. 제품과 공간을 가상으로 옮기고 재료 특성과 물리 법칙을 반영한다. 물건을 누르면 얼마나 변형되는지, 로봇이 잡았을 때 미끄러지는지 계산해 실제 작업에서 발생할 문제를 미리 확인한다. 피지컬 AI 개발에서는 학습 데이터 확보가 걸림돌로 꼽힌다. 로봇이 물건을 집고 옮기며 얻는 작업 데이터는 인터넷 문서처럼 대량으로 구하기 어렵다. 실제 장비를 움직여 데이터를 모아야 하고, 실패를 반복하는 과정에서 시간과 비용이 든다. 버추얼 트윈은 로봇이 경험할 상황을 가상에서 만들어 이 같은 부담을 줄인다. 개발자는 물건과 주변 환경을 바꿔가며 학습 데이터를 확보하고 로봇 동작을 시험한다. 실제 현장에서 확인한 문제는 다음 가상 훈련에도 반영한다. 다쏘시스템은 올해 4월 독일 로봇 기업 뉴라로보틱스와 가상 훈련과 현장 작업을 연결하는 협력을 발표했다. 실제 로봇 훈련장과 고객 작업 환경을 가상으로 재현하고 두 환경에서 얻은 데이터를 함께 활용한다는 계획이다. 자동차 충돌 계산하던 기술, 로봇 학습에도 필요한 이유 로봇이 종이 상자와 금속 부품을 집을 때 필요한 힘은 다르다. 상자는 세게 잡으면 찌그러지고 무거운 금속 부품은 약하게 잡으면 떨어진다. 가상훈련에서도 이러한 차이를 반영해야 로봇이 실제 작업에 맞는 동작을 배울 수 있다. 제조기업은 실제 제품 개발 과정에서 재료와 구조에 따른 반응을 버추얼 트윈에서 계산해 왔다. 자동차 충돌시험이 대표 사례다. 차량 제조업체는 가상 차량을 충돌시켜 차체가 어느 부위부터 변형되고 충격이 어디로 전달되는지 확인하고 있다. 개발자는 취약 부위에 다른 소재를 쓰거나 두께를 바꿔 설계를 수정한다. 아식스는 맞춤형 신발 밑창 설계에 버추얼 트윈을 활용했다. 발을 스캔한 뒤 가상에서 밑창 구조와 쿠션 성능을 검토하고 3D 프린터로 제작했다. 정해진 규격에 발을 맞추는 대신 사용자마다 다른 발 모양을 설계에 반영했다. 항공기 개발에서는 버추얼 트윈에서 무게와 강도를 함께 검토하고 있다. 부품을 가볍게 만들면 연료 소비를 줄이는 데 도움이 되지만, 비행 중 받는 힘을 견뎌야 한다. 개발자는 소재와 구조를 바꿔가며 무게를 줄이면서도 필요한 강도를 유지하는 설계를 찾는다. 다쏘시스템에 따르면 전 세계 비행기 제조사 100%가 버추얼 트윈을 사용하고 있다. 버추얼 트윈은 제품 형태뿐 아니라 힘을 받았을 때 어떻게 변하는지도 계산한다. 차체가 찌그러지고 밑창이 눌리며 날개가 휘어지는 정도가 설계를 고치거나 점검하는 근거가 된다. 정운성 다쏘시스템코리아 대표는 "사실적으로 구현한 3D 자동차 모델은 마케팅용으로 가치가 있지만 제조업이 진짜로 원하는 건 충돌 시뮬레이션, 취약 부위 분석, 공기역학 기반 연비 개선까지 포함된 데이터"라고 말했다. 조명 바꾸고 장애물 놓고…현장에서 모으기 어려운 데이터 확보 로봇은 어두운 곳이나 물건이 겹쳐 놓인 상황에서도 작업 대상을 알아봐야 한다. 같은 물건도 조명과 방향에 따라 카메라에 다르게 보인다. 일부가 가려지면 위치와 형태를 판단하기 더 어렵다. 개발자는 가상 환경에서 조명 밝기와 카메라 각도, 물건 배치를 바꿔 다양한 장면을 만든다. 가상 카메라와 센서가 수집한 정보를 학습에 활용하면 실제 현장에서 모든 조건을 마련해야 하는 부담이 줄어든다. 다쏘시스템은 올해 '하노버메세' 행사에서 지게차와 협동로봇이 함께 일하는 가상 물류 현장을 선보였다. 로봇 움직임과 주변을 인식하는 센서를 재현해 작업을 연습하고 시험하도록 했다. 가상 훈련에서는 돌발 상황도 만들 수 있다. 통로에 장애물을 놓고 로봇이 멈추거나 피해 가는지 시험한다. 실제 설비를 파손할 위험 없이 대응 능력을 검증한다. 여러 로봇이 함께 일하면 검증 범위도 넓어진다. 개별 로봇이 작업을 잘하더라도 이동 경로가 겹치면 서로 기다리거나 충돌할 수 있다. 개발자는 작업 순서와 이동 경로를 함께 시험해 생산 흐름이 막히는 지점을 찾는다. 학습 상황을 구성할 때는 현장 데이터가 필요하다. 설비 배치와 작업 순서, 운용 조건을 잘못 반영하면 가상 훈련과 실제 작업이 어긋난다. 제조기업이 보유한 설계 도면과 작업 기록, 센서 데이터를 연결해야 하는 이유다. 배재인 다쏘시스템코리아 CRE 본부장은 "단순히 데이터를 많이 쌓는 것이 아니라, 데이터가 제대로 분류되고 공유되며 활용될 수 있는 환경이 중요하다"고 말했다. 가상에서 잘 잡던 물건, 현실에선 놓친다면 가상 훈련에서 성공한 로봇도 실제 공장에서는 물건을 놓칠 수 있다. 물체 표면이 예상보다 미끄럽거나 센서 정보가 늦게 전달되면 같은 동작도 다른 결과값을 낸다. 가상에서 익힌 능력을 현실에 적용하는 '심투리얼(Sim-to-Real)' 과정에서 해결해야 할 문제다. 현장 검증은 이런 차이를 찾아내는 과정이다. 로봇이 물건을 놓쳤다면 무게와 표면 특성, 잡는 힘 등을 확인하고 가상 모델을 수정한다. 바뀐 조건에서 다시 학습한 뒤 실제 로봇으로 시험한다. 현장에서 드러난 실패가 다음 훈련을 보완하는 데이터가 된다. 다쏘시스템과 뉴라로보틱스는 실제 훈련장 '뉴라 짐'과 고객 작업 환경을 가상으로 재현할 계획이다. 첫 단계로 휴머노이드 '4NE1'을 다쏘시스템 플랫폼에 통합해 가상 훈련과 실제 작업을 연결하고, 현장에서 얻은 데이터를 다음 학습에 반영하기로 했다. 가상 훈련 목적은 실제 로봇이 현장에서 사람을 대신하거나 보조해 업무(일)을 하도록 만드는 데 있다. 버추얼 트윈에서 다양한 상황을 연습한 뒤 실제 로봇으로 결과를 검증한다. 가상과 현실에서 동작이 달라지면 원인을 확인해 다음 훈련에 반영한다. 배 본부장은 "로봇 시장은 끊임없이 '트라이 앤 에러'를 반복해야 하는 영역인데, 현실에서 이를 구현하기엔 비용과 시간, 안전 문제가 따른다"며 "버추얼 트윈 안에서 데이터를 생성하고 AI를 학습시키는 방법이 해법이 될 수 있다"고 말했다.

2026.11.11 14:44김동원 기자

박상형 한전KDN 사장, '글로벌 품질경영인 대상' 수상

한전KDN은 박상형 사장이 최근 '2026 한국품질경영학회 추계 학술대회'에서 진행된 품질상 시상식에서 공기업 부문 글로벌 품질경영인 대상을 수상했다고 밝혔다. 글로벌 품질경영인 대상은 한국품질경영학회 주관으로 1998년부터 매년 대한민국 산업 발전을 위해 모범적 경영 성과와 리더십으로 품질경영 활동에 공헌하고 기업의 사회적 책임을 실천한 경영인에게 수여하는 상이다. 박상형 사장은 2024년 한전KDN 사장으로 취임한 뒤 사업 영역을 에너지 정보통신기술(ICT)과 인공지능(AI) 융합에 바탕을 둔 고부가가치 사업으로 확장하고 AI 경영의 성공적인 정착을 위한 교육 프로그램과 e-러닝 플랫폼 고도화로 지속적인 전문 인력 양성에 노력한 공을 인정받았다. '디지털 혁신, 에너지 대전환을 선도하는 글로벌 에너지ICT의 중심'을 비전으로 선정하고 이를 위해 3대 품질경영 운영전략 수립과 ISO 37301(규범준수), 27701(개인정보보호) 등 신규 국제표준 인증 2종을 포함한 9종의 국제표준 인증을 획득해 글로벌 품질 역량을 입증하기도 했다. 박상형 사장은 “오늘의 수상은 한전KDN의 3000여 임직원이 헌신과 열정으로 에너지산업의 AI 혁신 선도에 노력한 결과”라며 “국내 유일의 에너지ICT 플랫폼 전문 공기업으로서 AI·클라우드·사이버 보안 등 최신 기술을 접목한 기술 혁신으로 글로벌 에너지 ICT 시장에서 위상을 확고히 하고 지속가능한 미래를 만들어가는 에너지ICT 공공기관이 되겠다”고 밝혔다.

2026.11.11 13:58주문정 기자

현대제철, AI로 원료 배합·물류 최적화…현장 성과 공유

현대제철이 원료 배합과 물류 운영부터 구매·판매 의사결정까지 인공지능(AI) 활용 성과를 공유하며 제조·업무 현장으로 적용을 넓힌다. 현대제철은 최근 당진제철소 연구소에서 '2026 AX(AI 전환) 성과공유회'를 개최했다고 밝혔다. 임직원이 추진한 과제의 결과를 살펴보고 우수사례를 조직 전반에 확산하기 위해 마련한 행사다. 최우수 과제로는 제조 분야에서 원료 물류 최적화 가이드 도구와 스크랩 원료 배합 최적화 가이던스 시스템이 선정됐다. 두 과제는 AI를 활용해 물류 운영과 원료 배합의 효율을 높인 점을 평가받았다. 업무 분야에서는 AI 기반 제품 판매 전략·의사결정 지원 시스템, AI 에이전트 기반 소재 수급·코일 이송 업무 자동화, 구매 적정가 AI 분석체계 등 3건이 최우수 과제로 뽑혔다. 데이터 분석을 의사결정에 활용하고 반복적인 업무를 자동화해 효율을 높인 사례들이다. 현대제철은 지난 8월부터 진행한 공모에서 제조 분야 58건, 업무 분야 140건 등 총 198건을 접수했다. 이 중 48건을 전시했으며, 우수사례 15건은 현장에서 발표와 시연을 진행했다. 최우수 과제 5건은 심사위원과 행사에 참여한 임직원들의 평가로 선정했다. 올해는 임직원이 직접 사례를 등록하고 평가와 의견 교환에 참여하는 플랫폼도 운영했다. 부서별로 축적한 AI 활용 경험을 공유하고 다른 업무로 확산할 수 있도록 한 것이다. 공모에는 현장 혁신 아이디어도 함께 접수했다. 우수 아이디어는 디지털 전환(DX) 전문부서와 연계해 기술 검증과 개발을 진행하고, 실제 현장 성과로 이어질 수 있도록 지원할 계획이다. 현대제철은 2021년부터 'AI·BIG DATA 페스티벌'을 운영해 왔다. 올해부터는 이를 AX 성과공유회로 전환하고 철강 제조 경쟁력을 높이는 현장 성과 발굴에 집중하고 있다.

2026.11.11 08:57류은주 기자

크라우드웍스, 제조 명장 노하우 'AI 데이터'로 전환

크라우드웍스가 제조 현장 숙련공 경험과 노하우를 인공지능(AI) 학습 데이터로 전환하는 사업에 참여한다. 정유·석유화학 분야의 방대한 현장 자료를 구조화해 제조 AI 모델 개발을 지원한다는 구상이다. 크라우드웍스는 엔터프라이즈 에이전틱 AI 기업 인핸스와 함께 산업통상부 '2026년도 제조 암묵지 기반 AI 모델 개발 사업'에 공식 파트너로 참여한다고 10일 밝혔다. 이번 사업은 숙련된 제조 명장 경험과 직관 등 문서화하기 어려운 지식인 '암묵지'를 AI가 활용할 수 있는 학습 데이터로 구축하는 것이 목표다. 현장 작업자 의사결정을 지원하는 온톨로지 기반 AI 가이드 모델도 개발한다. 인핸스는 '정유·석유화학 명장 암묵지 기반 온톨로지·가이드 AI 모델 개발' 과제를 총괄 주관한다. 크라우드웍스는 현장에서 축적된 비정형 데이터의 전처리 작업을 전담한다. 크라우드웍스는 자체 지능형 전처리 솔루션 '알피 날리지 컴파일러(Alpy Knowledge Compiler)'를 활용한다. 작업절차서와 정비 매뉴얼, 도면, 데이터시트 등 다양한 현장 문서를 분석하고 구조화해 AI 학습에 활용할 수 있는 텍스트 데이터로 변환하는 기술이다. 문서에 포함된 표와 이미지, 성능곡선, 그래프, 수식 등 복잡한 기술 정보도 처리한다. 사업 기간 최대 750만 페이지에 달하는 비정형 문서를 처리할 수 있는 환경을 구축할 계획이다. 산업통상부는 제조 암묵지 활용 AI 솔루션 개발 관련 예산을 올해 480억원에서 내년 2900억원 규모로 확대할 계획이다. 크라우드웍스는 정부의 제조 AI 전환 지원 확대에 맞춰 관련 데이터 사업을 새로운 성장 분야로 육성한다는 방침이다. 제조 현장 암묵지는 숙련자 경험과 판단에 의존하는 경우가 많아 기존 AI 시스템에 적용하기 어려웠다. 크라우드웍스는 이를 구조화된 데이터로 전환해 제조 AI 모델의 학습과 현장 활용을 지원할 계획이다. 크라우드웍스 관계자는 "현장 문서 속 노하우와 대응 경험을 AI가 즉시 활용할 수 있는 고품질 데이터로 전환하는 것은 제조 AI 전환(AX) 성공 핵심"이라며 "인핸스와 긴밀히 협력해 프로젝트를 완수하고 암묵지 데이터 시장을 선도해 제조 산업 AX 혁신을 뒷받침하겠다"고 말했다.

2026.11.10 11:00이나연 기자

KT, 통신 회복세에 AX 성장…누적 AX 매출 1조 돌파

KT가 3분기 매출과 영업이익 감소 속에서도 통신사업 회복의 발판을 마련했다. 고객 보답 프로그램과 가입자 이탈 영향으로 무선 매출은 줄었지만, 7월 이후 가입자와 가입자당평균매출(ARPU)이 회복세를 보였다. 데이터센터 중심으로 기업 수주가 늘고, 부동산·콘텐츠 등 그룹사의 이익 기여도 확대됐다. KT는 연결기준 3분기 매출 6조 9975억원, 영업이익 5053억원을 기록했다고 10일 밝혔다. 전년 동기 대비 매출은 1.8%, 영업이익은 6.1% 감소했다. 당기순이익은 3673억원으로 17.5% 줄었다. 고객 보답 프로그램에 따른 무선사업 성장 둔화와 지난해 반영된 부동산 분양 매출·이익의 기저효과가 실적에 영향을 미쳤다. 직전 분기와 비교하면 매출은 4.8% 늘었고 영업이익은 22.1% 감소했다. 별도기준 매출은 4조 9878억원, 영업이익은 2993억원이다. 지난해 같은 기간 각각 5조 1090억원, 3409억원을 기록한 것과 비교해 모두 감소했다. 별도 당기순이익은 2381억원이다. 무선 매출 감소 속 가입자 회복, 9월 ARPU 3만4711원 무선사업 매출은 1조 7380억원으로 전년 동기 대비 4.0% 감소했다. 접속매출을 제외한 무선 서비스 매출은 1조 6668억원으로 3.9% 줄었다. 지난 2월부터 7월까지 진행한 고객 보답 프로그램과 위약금 면제 기간의 가입자 이탈 영향이 반영됐다. 가입자 지표는 회복 흐름을 보였다. 3분기 말 전체 무선 가입자는 3006만 1000명으로 직전 분기보다 56만명 늘었다. 이동통신 가입자는 2073만 8000명, 알뜰폰 가입자는 932만 3000명이다. 5G 휴대폰 가입자는 1117만명으로 증가했으며, 전체 휴대폰 가입자 중 5G 비중은 83.5%를 기록했다. 사물인터넷을 제외한 이동통신 해지율은 1.0%로 전년 동기보다 0.2%포인트 낮아졌다. 분기 ARPU는 3만 4394원으로 전년 동기 대비 2.6%, 직전 분기 대비 0.1% 감소했다. 월별로 보면 7월 3만 3963원에서 8월 3만 4507원, 9월 3만 4711원으로 상승했다. IoT와 기타 회선을 제외한 이동통신 가입자도 7월 1480만 7000명에서 9월 1483만 1000명으로 늘었다. KT는 초개인화 AX를 통한 고객 경험 개선과 요금제 차별화, 비대면 채널 중심의 유통 혁신으로 무선사업 수익성을 높일 계획이다. 유선사업 매출은 1조 3082억원으로 전년 동기 대비 1.8% 감소했다. 인터넷 매출은 6374억원으로 전년 수준을 유지했다. 기가인터넷 가입자 증가와 부가서비스 확대가 매출을 뒷받침했다. 초고속인터넷 가입자는 1027만 6000명으로 직전 분기보다 4만 5000명 늘었다. 기가인터넷 가입자 비중은 70.3%로 높아졌다. IPTV가 포함된 미디어 매출은 5215억원으로 전년 동기 대비 2.4% 감소했다. IPTV 가입자는 956만 5000명으로 늘었지만 광고와 건별 유료 콘텐츠 결제 매출이 줄었다. 홈유선전화 매출은 1493억원으로 7.2% 감소했다. AX 누적 매출 1조 1119억원, 데이터센터 중심 수주 확대 기업서비스 매출은 9259억원으로 전년 동기 대비 0.7% 감소했다. AX 사업은 성장했지만 지난해 구축사업의 기저효과가 반영됐다. 직전 분기 대비로는 2.8% 증가했다. 기업인터넷·데이터 매출은 3920억원으로 전년 동기 대비 7.0% 늘었다. 데이터센터 관련 수주 확대에 힘입어 3분기 누적 기업사업 수주액도 지난해 같은 기간보다 20% 이상 증가했다. KT의 AX 사업과 KT클라우드를 합한 3분기 AX 매출은 3933억원으로 전년 동기 대비 9.8% 성장했다. 3분기 누적 매출은 1조 1119억원으로 11.9% 늘었다. KT는 2028년 AX 매출을 2025년의 2배 이상으로 확대한다는 목표다. 이를 위한 인프라 확충도 추진한다. 실수요를 기반으로 2031년까지 AIDC 용량 1GW를 추가 확보하고, 글로벌 AI 트래픽 증가에 대응해 해저케이블 용량도 90Tbps 늘릴 계획이다. AIDC는 2027년 부천 1·2센터를 시작으로 2028년 개봉·군산·용인, 2029년 안산 등 6개 사이트를 순차적으로 열 예정이다. 추가 사이트에 대한 의사결정도 진행하고 있다. 해저케이블은 신규 구축 전까지 임차 용량으로 수요에 대응하며, 이미 확보한 임차 물량은 연내 판매를 마칠 것으로 예상했다. AI 솔루션 사업에서는 지난달 30일 출시한 'KT 토큰팩토리'를 통해 매출 확대를 추진한다. AI 모델 선택과 최적화, 과금, 보안을 통합 제공하는 플랫폼으로 오픈라우터와의 협력을 통해 국내외 AI 모델 500개 이상을 제공한다. AIDC용 AI 전용회선도 AX 매출 확대의 한 축이다. 팔란티어 사업은 8월 금융권 본사업 수주 성과를 냈다. 고객 현장에서 솔루션 설계와 구축·실행을 맡는 엔지니어 역량을 내재화하고, 제조업과 대기업으로 사업을 확대하면서 내부 업무 효율화에도 활용할 계획이다. 그룹사 이익 기여 확대, 2500억원 자사주 매입 완료 주요 그룹사는 데이터센터와 부동산, 콘텐츠를 중심으로 성장했다. 그룹사의 영업이익 기여액은 2062억원으로 전년 동기 대비 4.5% 늘었다. 지난해 일회성 부동산 개발이익 500억원을 제외하면 증가율은 40.0%다. KT클라우드 매출은 2682억원으로 전년 동기 대비 7.7% 증가했다. 가산 데이터센터 가동률 상승과 공공 클라우드 사업 성장이 실적을 이끌었다. KT에스테이트는 호텔사업 성장과 대전 둔산 분양 매출 인식 확대에 힘입어 매출이 39.1% 늘어난 2600억원을 기록했다. KT스튜디오지니와 KT밀리의서재 등의 성장으로 콘텐츠 자회사 매출은 1718억원을 기록해 12.1% 증가했다. KT스카이라이프 매출은 2490억원으로 0.8% 늘었고, BC카드 매출은 9038억원으로 1.6% 감소했다. 3분기 누적 설비투자는 KT 별도기준 1조 2282억원, 주요 그룹사 3709억원으로 총 1조 5991억원을 집행했다. KT는 가입자망과 기간망, 해저케이블을 포함한 기업통신 등에 투자했으며, 그룹사는 금융·미디어·데이터센터·클라우드·부동산 등 주요 성장 분야에 투자했다. KT는 2028년 연결기준 자기자본이익률(ROE) 9~10%, 영업이익률 9% 이상을 목표로 AX 성장과 수익성 개선, 자산 효율화, 추가 주주환원을 추진한다. 저수익·저성장 사업을 합리화하고 AX 기반 비용 절감과 유휴 부동산·투자자산 유동화를 이어갈 방침이다. 기업가치 제고 계획에 따른 2500억원 규모의 자사주 매입은 완료했다. 중장기적으로 누적 1조원 규모의 자사주 매입·소각을 추진하며, 올해 연간 주당 배당금은 최소 2400원을 제시했다. 3분기 주당 배당금은 600원이다.

2026.11.10 10:36박수형 기자

CJ올리브네트웍스, K-콘텐츠 제작 인프라 AX 전환 이끈다

CJ올리브네트웍스가 공공 K-콘텐츠 제작 인프라 고도화 사업을 잇달아 수주하며 방송·미디어 분야 인공지능 전환(AX) 사업 확대에 나선다. 버추얼 프로덕션(VP) 스튜디오와 초고화질(UHD) 후반제작 시스템을 개선해 중소 제작사와 독립 창작자의 콘텐츠 제작 환경을 강화한다는 목표다. CJ올리브네트웍스는 한국콘텐츠진흥원이 추진하는 대전 스튜디오큐브 VP 스튜디오 추가 구축 사업과 디지털매직스페이스(DMS) 방송제작센터 UHD 후반공정 제작시스템 고도화 사업을 수주했다고 9일 밝혔다. 두 사업은 한국콘텐츠진흥원이 중소 제작사와 창작자의 콘텐츠 제작을 지원하기 위해 추진된다. 대전 스튜디오큐브는 국내 대표 공공 실내 스튜디오이며 DMS 방송제작센터는 독립 창작자를 위한 방송 제작 지원 시설이다. CJ올리브네트웍스는 그동안 축적한 VP 스튜디오 구축 경험을 바탕으로 두 시설을 대형 스튜디오 수준으로 고도화할 계획이다. 두 사업 모두 오는 12월 완료를 목표로 추진된다. 먼저 대전 스튜디오큐브 VP 스튜디오에서는 기존 장비와 호환되는 확장 설계를 적용한다. 메인 발광다이오드(LED) 월을 가로 18.5m, 높이 8m 규모로 확장하고 프로세서와 미디어 서버를 증설해 색 균일도와 화질을 높일 예정이다. 기존 3분할 구조였던 천장 LED는 일체형으로 통합한다. 이를 통해 자연스러운 환경광과 반사 효과를 구현하면서도 촬영 연출에 따라 분할 운영이 가능하도록 설계한다. 대형 스크린의 안전성과 향후 확장성을 확보하기 위한 트러스 보강 작업도 진행한다. 전방위 트래킹 시스템도 새롭게 도입한다. 출연자 움직임을 실시간으로 추적하고 카메라와 미디어 서버를 연동해 실제 촬영 영상과 가상 배경을 자연스럽게 결합할 계획이다. 바닥 평탄화와 신규 촬영·조명 장비 도입으로 제작 환경도 개선한다. DMS 방송제작센터에서는 UHD 후반공정 제작시스템을 고도화한다. 독립 제작사가 편집과 저장 등 영상 후반작업을 안정적으로 수행할 수 있도록 노후 장비를 교체하고 제작 환경을 개선하는 사업이다. CJ올리브네트웍스는 UHD 제작 워크플로우를 구축하고 스토리지와 라우터 기반 시스템 안정성을 강화할 계획이다. 오디오·모니터·자막 등 후반작업 설비를 교체하고 멀티뷰어와 라우터 시스템을 새롭게 구성해 촬영부터 저장·송출까지 전 과정을 UHD 기준으로 전환한다는 방침이다. 한국콘텐츠진흥원은 이번 사업으로 중소 제작사와 독립 창작자가 최신 VP·UHD 제작 설비를 활용해 제작 비용과 기간을 줄일 수 있을 것으로 보고 있다. 특히 DMS 방송제작센터에 UHD·HDR 후반공정 환경을 마련해 글로벌 온라인동영상서비스(OTT) 납품 규격을 충족하고 해외 진출을 지원할 전망이다. 대전 스튜디오큐브는 비수도권 콘텐츠 제작 거점으로서 지역 산업 활성화에도 기여할 것으로 예상된다. CJ올리브네트웍스는 이번 사업을 계기로 방송·미디어 시스템통합(SI)부터 AI 기반 송출·아카이브, AI 콘텐츠 재제작, AI 중계까지 사업 영역을 확대한다는 목표다. 신봉호 CJ올리브네트웍스 방송·미디어담당은 "K-콘텐츠의 글로벌 성장을 뒷받침하려면 창작자 누구나 최신 제작 기술에 접근할 수 있는 인프라가 필수"라며 "우리 방송미디어 AX 기술로 한국콘텐츠진흥원의 창작자 지원 정책이 현장 성과로 이어지고 창작자 아이디어가 글로벌 히트 IP로 성장하는 토대를 구현하겠다"고 말했다.

2026.11.09 16:20한정호 기자

장인의 '감' 대신 데이터로…K-주얼리, AI 날개 단다

전통 주얼리 산업에도 인공지능 전환(AX) 바람이 불고 있다. 장인의 경험과 숙련도에 의존해온 제조·가공 방식에 AI와 데이터 기술을 접목해 생산성을 높이고 거래 신뢰도를 강화하려는 움직임이다. 가짜 금 판별부터 장인 기술 보존, 해외 판로 확대까지 AI 활용 범위도 넓어지는 상황이다. 7일 업계에 따르면 내년 3월 16일 '주얼리산업 기반조성 및 진흥에 관한 법률(주얼리산업진흥법)' 시행을 앞두고 귀금속·주얼리 분야에서 AI와 데이터 기반 전환 움직임이 빨라지고 있다. 그동안 주얼리 산업은 소규모 사업장 중심으로 운영돼 디지털 기술 도입에 어려움을 겪어왔다. 특히 금속 용융과 합금 배합, 보석 세팅 등 핵심 공정이 장인 경험에 의존하면서 숙련 기술을 체계적으로 보존하고 전수하기 어려웠다. 거래 신뢰도 역시 주요 과제로 꼽힌다. 소비자가 육안으로 금 순도나 보석 진위를 확인하기 어려운 데다 정교하게 제작된 가짜 금과 도금 제품이 유통되면서 정확한 감정 기술 필요성이 커지고 있다. 가짜 금도 AI로 판별…주얼리 산업 AX 본격화 이런 가운데 AI 기술 기업 하이브랩은 주얼리 산업에 AI를 접목하는 실증 사업을 추진 중이다. 하이브랩은 지난달 27일 서울 을지로에서 열린 '주얼리산업 AX 상생 세미나'에서 가짜 금 판별 AI 실증(PoC) 모델을 공개했다. 해당 기술은 하이브랩과 서울시립대 신소재공학과 송오성 교수팀, 제일금거래소가 공동 개발했다. 제일금거래소가 보유한 현장 인프라와 서울시립대 정밀 분석 기술, 하이브랩 AI 추론 모델을 결합한 방식이다. 핵심은 금 제품을 훼손하지 않고 진위를 판별하는 비파괴 검사 기술이다. 경량 멀티센서로 수집한 데이터를 클라우드 기반 서비스형 소프트웨어(SaaS)와 AI로 분석해 가짜 금 여부를 판단한다. 고가 대형 분석 장비에 의존하던 검사 방식을 간소화해 소규모 금거래소와 매장에서도 활용할 수 있도록 개발 중이다. 실증을 통해 소규모 매장에서도 활용할 수 있는 비파괴 AI 감정 기술의 가능성을 제시했다. 장인 기술 데이터로 보존…제조·유통 AX 확대 AI 활용은 진위 판별을 넘어 제조 공정과 유통 전반으로 확대될 전망이다. 생성형 AI로 주얼리 디자인 시안을 제작하고 3차원 설계(CAD) 기술과 연계해 제품 개발에 필요한 시간과 비용을 줄이는 방식이다. 금속 가공 과정에서 발생하는 온·습도와 작업 조건을 데이터로 축적해 장인 기술을 보존하는 방안도 추진된다. 품목·중량·순도 등 거래 정보를 표준화하면 실시간 시세에 따른 견적 산출과 재고 관리 자동화도 가능해진다. 장기적으로는 원재료부터 제조·가공·유통까지 공급망 전 과정을 추적할 수 있는 체계를 구축해 거래 투명성을 높이고 제품 신뢰도를 강화한다는 구상이다. 이를 기반으로 K-주얼리 해외 판로도 확대할 계획이다. 하이브랩, K-주얼리 해외 진출 지원 하이브랩은 기업용 AI 플랫폼 구축 경험을 바탕으로 주얼리 산업 AX 지원에 나선다는 구상이다. 하이브랩 그룹은 데이터·AI 전문기업 인포유앤컴퍼니, 마케팅 전문기업 키스톤마케팅컴퍼니, 유통·커머스 기업 LINKS 등 각사 역량을 결합해 기술 개발부터 해외 판매까지 지원할 방침이다. 특히 AI로 다양한 주얼리 착용 이미지를 제작하고 감정 데이터를 결합해 해외 소비자 신뢰도를 높일 계획이다. 일본과 동남아시아 4개국에 구축한 네트워크를 활용해 K-주얼리 해외 진출도 지원한다는 목표다. 업계에서는 내년 주얼리산업진흥법 시행이 이러한 산업 전환을 촉진할 계기가 될 것으로 보고 있다. 영세 사업자가 개별적으로 AI 인프라를 구축하기 어려운 만큼 기술 기업과 학계, 현장 사업자가 협력하는 방식이 중요하다는 분석이다. 서종혁 하이브랩 대표는 "내년 주얼리산업진흥법 시행을 앞두고 현재 전통 주얼리 산업은 경험 중심 관행에서 데이터 기반 체계로 전환해야 하는 과제를 안고 있다"며 "장인의 숙련된 기술에 현장 친화적인 산업 AI를 접목하고 검증된 AX 테크 기업 인프라가 이를 뒷받침한다면 주얼리 생태계의 신뢰 회복과 지속 가능한 성장을 이룰 수 있을 것"이라고 말했다.

2026.11.07 09:16한정호 기자

Prev 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Next