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[기경학회 AX칼럼] 산업AI 승부처, 플랫폼 엔지니어링

어떤 공장이 있다. 생산라인에 품질 예측 AI를 올리는 데 여섯 달이 걸렸고 해보자. 현장 데이터를 정리하고 설비와 MES(제조실행시스템)를 연결했고, 보안팀과 작업자가 결과를 검증했다. 다음 과제는 예지보전 AI를 올리는 거다. 이 에는 다섯 달이 걸렸다. 앞의 AI를 올리는 것보다 한 달이 줄었다. 팀원의 숙련 덕분이다. 하지만 조직에 남은 자산은 없다. AI도입과 사용의 병목은 모델이 아니다. 운영 방식이다. 과제마다 데이터 파이프라인과 대시보드를 따로 만들고 권한 체계와 배포 환경을 다시 설계한다. 실증이 쌓일수록 유지·관리 비용이 누적된다. 다음 과제도 처음부터 비슷한 비용을 치른다. 담당자나 외부 개발사가 바뀌면 모델 관리 주체도 불분명해진다. 성공한 실증이 조직에 청구서를 남기는 셈이다. 이를 'AI 실증 부채'라 부른다. AI를 반복적으로 연결·배포·운영할 플랫폼이 없다는 데 문제가 있다. 해법은 ERP(전사적 자원관리), MES, SCADA(설비 감시·제어 시스템) 같은 기존 시스템을 하나로 갈아엎는 것이 아니다. 다음 과제가 재사용할 공통 자산을 남기는 것이다. 공통 API(시스템 간 데이터·기능 연계 규칙), 모델 개발·검증·승인·배포·모니터링을 관리하는 MLOps, 공통 보안·권한 기준이 여기에 해당한다. 여기에 데이터가 어떤 제품과 로트(같은 조건에서 생산된 제품 묶음), 설비와 공정에서 생성됐는지를 설명하는 업무 맥락과 AI 판단을 실제 조치로 연결하는 실행 규칙이 더해져야 한다. 데이터와 모델, 업무 절차와 사용자 화면, 운영 모니터링을 공통 API·보안 체계·MLOps를 기반으로 하나의 실행 흐름으로 묶는 것이 산업 AI 플랫폼 엔지니어링이다. 이 플랫폼은 데이터를 모아두는 저장소가 아니다. 같은 온도 값도 제품과 로트, 공정에 따라 의미와 대응이 달라진다. AI 판단이 별도 대시보드에만 남으면 결과가 실제 조치로 이어지기 어렵다. 판단은 MES와 현장 업무 안에서 제품 격리, 설비 점검, 공정 조건 조정으로 이어져야 한다. 이후 조치 결과가 다시 모니터링과 학습으로 돌아갈 때 AI는 일회성 분석 도구가 아니라 생산·품질관리 체계의 일부가 된다. 이 접근은 글로벌 제조 현장에서 구현되고 있다. 폭스바겐그룹은 2019년부터 아마존웹서비스와 디지털생산플랫폼을 구축했고, 2025년 협력을 5년 연장했다. 그룹 내 AI 애플리케이션은 1200개를 넘으며, 조립 공정을 조율하는 GVC(Guided Vehicle Completion)는 13개 공장에 적용됐다. BMW의 품질 플랫폼 'AIQX'도 카메라와 센서 데이터를 실시간 분석해 시각·음향 품질검사를 수행하고 결과를 작업자의 스마트기기로 전달한다. BMW는 이를 사내 표준으로 확립했으며, 협력사에도 제공하는 방안을 검토하고 있다. 두 사례의 공통점은 한 번 만든 기능과 운영 방식을 여러 공장과 과제에 반복 적용한다는 데 있다. 다만 플랫폼을 처음부터 전사 완성형으로 구축해서는 안 된다. 검증되지 않은 표준과 절차를 먼저 만들면 현장에 맞지 않는 또 다른 부담이 된다. 폭스바겐도 2019년 구축을 시작한 뒤 2025년까지 전 세계 114개 생산거점 중 43곳으로 적용 범위를 단계적으로 넓혔다. 먼저 현장 과제를 수행하고, 반복적으로 활용된 기능과 절차를 공통화한 뒤 적용 대상을 확대해야 한다. 역할도 분명해야 한다. 현업은 공정 문제와 판단 기준을 맡고, 플랫폼팀은 데이터 연결과 배포·운영 경로를 만든다. 판단은 현장에 두되 실행 경로는 공통화해야 한다. 이 경로에는 정상 운영뿐 아니라 AI를 중단하고 복구하는 절차도 포함해야 한다. 산업 AI는 물리적 공정을 움직이기 때문이다. 신뢰는 오류가 없다는 약속보다 이상을 빨리 찾아내고 안전하게 멈추며 이전 모델이나 수동 업무로 돌아갈 수 있는 능력에서 나온다. 미국 국립표준기술연구소(NIST)도 2026년 보고서에서 기능과 운영 상태, 인간과의 상호작용, 보안과 준법 등을 배포 후 AI 시스템의 주요 모니터링 범주로 제시했다. 성과 기준도 바뀌어야 한다. 첫 모델의 정확도 뿐 아니라 다음 과제의 적용 기간, 공통 기능 재사용률, AI 권고가 실제 조치로 이어진 비율, 장애 복구 시간과 현장 사용률을 봐야 한다. 정책도 실증 건수보다 실제 운영 기간과 운영 조직으로의 인계 여부를 평가해야 한다. 중소·중견기업에는 데이터 연결, 배포, 보안, 모니터링을 공동 활용할 산업별 기반이 필요하다. 첫 번째 AI를 올리는 힘은 프로젝트 역량이다. 열 번째 AI를 첫 번째보다 빠르게 올리는 힘이 플랫폼이다. 산업 AI의 다음 기초체력은 좋은 모델만 만드는 능력이 아니라, AI가 매일 작동하는 플랫폼을 설계하고 운영하는 능력이다. 그래야 실증이 일회성 시연을 넘어 K-AX의 경쟁력으로 남는다.

2026.08.01 09:38김용석 컬럼니스트

[컨콜종합] 이준희 삼성SDS 대표 "AI 풀스택으로 미래 성장 기회 선점"

삼성SDS가 2분기 클라우드 성장세를 바탕으로 실적 개선 흐름을 이어간 가운데 하반기 이후 성장 전략으로 인공지능(AI) 인프라와 공공 AI전환(AX), 디지털 자산 인프라를 전면에 내세웠다. 단기적으로는 클라우드와 물류 사업의 안정적인 성장을 이어가고 중장기적으로는 AI 풀스택 역량을 기반으로 새 성장 기회를 선점하겠다는 구상이다. 삼성SDS는 30일 2026년 2분기 실적발표 컨퍼런스콜을 열고 매출 3조7천178억원, 영업이익 2천318억원의 잠정 실적을 발표했다. IT서비스 부문 매출은 1조7천625억원으로 늘었고 이 가운데 클라우드 매출은 7천794억원으로 17% 증가했다. 물류 부문 매출도 1조9천553억원으로 확대됐다. 이준희 대표이사 사장은 엔트로픽과의 협력, 글로벌 프론티어 AI 기업들과의 논의를 바탕으로 "AI 풀스택 전 영역에서 전략적 시너지를 창출할 수 있는 다양한 방안을 논의했다"며 "이를 바탕으로 새로운 미래 사업 기회에 연결하기 위해 적극적으로 노력할 계획”이라고 밝혔다. 삼성SDS는 지난 25일 AI 서밋에서 미국 엔트로픽과 국내 기업 최초로 전략적 파트너십을 체결했다고 설명했다. 협력 내용은 클로드 기반 신규 사업 공동 발굴, 공동 마케팅, 어플라이드 AI 엔지니어 공동 양성, 클라우드 엔터프라이즈 사업 확산 등이다. 회사는 이를 통해 AI 시장의 핵심 파트너로 자리매김하겠다는 목표다. 이 대표는 삼성SDS 임직원을 대상으로 '클라이언트 제로' 전략을 통해 엔트로픽 서비스를 먼저 도입·검증하고 있으며, 삼성 관계사 20곳에도 관련 서비스를 제공 중이라고 밝혔다. 이를 바탕으로 향후 외부 고객으로 확산하겠다는 방침이다. 하반기 실적에 대한 자신감도 보였다. 김태호 경영지원 담당 부사장은 IT서비스 부문에 대해 하반기에도 클라우드 성장세가 이어지며 하이 싱글 수준 성장이 가능할 것으로 내다봤다. 연간 매출 성장률은 미드 싱글 수준, 영업이익률은 10% 이상을 전망했다. 물류 부문 역시 중동 지정학 리스크에도 불구하고 성수기 효과와 대외 사업 확대를 바탕으로 전년 수준을 유지할 것으로 전망했다. 공공 부문에서는 브리티웍스와 브리티 코파일럿을 앞세운 AX 확대 전략이 소개됐다. 솔루션사업부장인 송해구 부사장은 올해 중앙정부 지능형 사업 확대에 따라 총 47개 부처, 18만명 대상 사업이 진행 중이라고 설명했다. 삼성SDS는 연말까지 30개 부처, 13만명 확보를 목표로 하고 있으며 이를 바탕으로 내년부터 안정적인 리커링 매출이 발생할 것으로 기대하고 있다. 회사는 교육청, 지자체, 공사공단으로도 영업을 확대해 2027년 공공 시장 확산에 대비한다는 계획이다. 물류 사업은 항공과 계약 물류가 2분기 성장을 이끌었다. 물류사업부장인 오구일 부사장은 대외 사업 확대가 실적 개선에 크게 기여했다고 설명했다. 항공 물류는 항공사와 전략적 협력을 바탕으로 업종이 다른 제품을 함께 운송하는 혼적 사업을 확대했고 계약 물류는 자동차 부품과 태양광 유통 물류에서 성과를 냈다. 하반기에는 해상 운임의 변동성이 이어질 수 있지만, 항공은 AI 산업 호황 영향으로 강세가 지속될 것으로 전망했다. AI 인프라 사업은 삼성SDS의 중장기 전략에서 가장 큰 비중을 차지했다. 클라우드서비스사업부 김은영 부사장은 회사의 AI 인프라 사업 모델을 직접 자산을 보유하는 자체 투자형(CAPEX), 일부 자본 참여 방식의 에쿼티형, 자산 보유 없이 설계·구축·운영을 맡는 엔터프라이즈 설계·구축·운영(DBO)형으로 설명했다. 삼성SDS가 제시한 800메가와트(MW) 목표는 이 세 가지 모델을 모두 합산한 수치다. 김 부사장은 800MW 목표에 다양한 파트너십과 DBO 사업이 포함돼 있다고 설명했다. 다만 글로벌 프론티어 AI 기업과의 협력 물량이 구체적으로 어느 정도 반영됐는지에 대해서는 현 단계에서 공개하기 어렵다고 밝혔다. 이는 AI 인프라 사업이 자체 데이터센터 확장뿐 아니라 외부 파트너십과 운영 사업까지 포괄하는 구조로 추진되고 있음을 보여준다. GPU 사업 확대도 주요 관심사였다. 김 부사장은 "B300을 1차 투자해 국내 CSP 중 가장 먼저 서비스를 시작했고, 대부분 90% 이상이 이미 서비스화돼 고객이 사용하는 중"이라고 밝혔다. 이어 최근 수주한 사업을 통해 3천 장 이상의 B300과 베라 루빈 기반 인프라를 구축하고 있으며 이 가운데 B300 1천240장은 올해 12월 구축을 완료해 내년부터 실제 사업화할 예정이라고 설명했다. 회사는 B300 외에 베라 루빈과 NPU를 포함한 추가 투자도 내부 검토 중이다. 디지털 자산 분야도 새로운 성장축으로 제시됐다. 이 대표는 두나무 지분 투자에 대해 “단순한 재무적 투자가 아니라 디지털 자산 인프라 사업 진출을 위한 전략적 투자”라고 설명했다. 두나무의 블록체인 운영 노하우와 삼성SDS의 IT서비스, AI, 클라우드, 보안 역량을 결합해 차세대 디지털 금융 인프라 사업을 강화하겠다는 것이다. 회사는 스테이블코인 인프라, 가상자산 기반 금융 SI, AI 기반 차세대 결제 사업 등을 구체적인 기회로 제시했다. 다만 국가 AI 컴퓨팅센터 사업과 관련한 임대형 구조와 수익성에 대해서는 신중한 입장을 보였다. 김 부사장은 서비스 공간과 임대 GPU 셋업 방식을 검토 중이지만, 구체적인 구조와 수익성은 현 시점에서 밝히기 어렵다고 말했다. 이날 컨퍼런스콜은 AI 인프라와 신사업 전략에 집중됐으며 노조 등 내부 현안에 대한 별도 언급은 없었다. 이준희 삼성SDS 대표는 "우리는 AI 풀스택 기업으로서 고객의 AX를 적극 지원하겠다"며 "AI 인프라와 플랫폼, 서비스 전 영역에서 사업 경쟁력을 강화하고 전략적 투자와 M&A를 통해 새로운 성장 기회를 지속 발굴해 나가겠다"고 밝혔다. 이어 "중장기적으로 사업 포트폴리오를 다각화해 미래 성장동력을 확보하는 데 집중할 것"이라고 강조했다.

2026.07.30 17:38남혁우 기자

몬드리안에이아이, 28년 DX 전문가 황상돈 CSO 영입…AX 컨설팅 강화

몬드리안에이아이가 글로벌 컨설팅사와 IT서비스 기업에서 28년 이상 디지털 전환(DX) 프로젝트를 수행한 전문가를 영입해 기업 인공지능 전환(AX) 공략에 박차를 가한다. 몬드리안에이아이는 황상돈 최고전략책임자(CSO)를 영입했다고 30일 밝혔다. 황 CSO는 미국 조지워싱턴대학교에서 경영정보학을 전공했으며 딜로이트 컨설팅과 커니, 포스코DX, 삼성SDS, 미국 EDS, CSC 등 글로벌 컨설팅사와 IT 기업에서 28년 이상 사업 전략과 디지털 전환(DX) 프로젝트를 수행해왔다. 삼성전자와 두산, SK, 하나은행, 신세계, 미국 국방부 등 다양한 산업 분야의 대규모 DX·AX 프로젝트를 이끌어온 사업 전략 전문가라는 게 회사 측 평가다. 몬드리안에이아이는 이번 영입을 계기로 사내에 AX 컨설팅 조직을 신설한다. 단순한 AI 플랫폼과 솔루션 공급을 넘어 고객 맞춤형 엔드투엔드 사업 체계를 구축하고 컨설팅과 플랫폼 사업을 연계해 대규모 프로젝트 수주 경쟁력을 높인다는 구상이다. 회사는 전자·제조·금융·유통·공공·항공우주 등 다양한 산업으로 AX 사업 영역을 확대하며 시장 공략을 강화할 방침이다. 몬드리안에이아이 측은 "글로벌 컨설팅사와 대기업에서 검증된 황 CSO 합류로 AI 기술력에 고도화된 컨설팅 및 사업 초기 설계 역량이 결합돼 강력한 시너지가 창출될 것"이라고 밝혔다. 이어 "앞으로 제조·금융·공공·항공우주 등 전 산업 분야로 사업 영역을 공격적으로 확장하며 폭발적인 매출 성장과 함께 AX 시장 지배력을 한층 강화해 나갈 것"이라고 덧붙였다.

2026.07.30 17:11한정호 기자

CJ메조미디어, 광고 운영 플랫폼 '애들리' 고도화

디지털 마케팅 기업 CJ메조미디어가 최신 AI 엔진과 데이터 통합 인프라를 적용해 한층 정확한 광고 캠페인 해석을 제공하고, 광고 운영 플랫폼을 웹 환경에서 바로 이용할 수 있도록 개편했다. CJ메조미디어는 AI 기반 통합광고 운영 플랫폼 애들리(ADLY)를 AI 기술과 예측 모델을 한층 고도화한 서비스형 소프트웨어(SaaS) 플랫폼으로 개편했다고 30일 밝혔다. 애들리는 탐색부터 전략, 운영, 분석까지 광고 캠페인 전 과정에서 활용되는 AI 기반 광고솔루션을 제공한다. 개편을 통해 이용자는 별도의 시스템 구축 없이 웹 환경에서 바로 플랫폼을 이용할 수 있다. 개별 솔루션마다 따로 접속할 필요 없이 광고 캠페인 전 과정에 필요한 AI 광고솔루션을 사용할 수 있도록 통합 로그인 체계를 새롭게 구축했다. 광고 전략 단계 탐색·예측 솔루션인 '리치 캐스터' 성능도 강화했다. 기존 디지털 영역에 머물던 도달 예측 범위는 TV까지 넓어졌고, 유효 노출과 디지털 이용률 등 실제 매체 이용 환경을 반영하는 방식으로 도달 예측 모델을 정교화했다. 22개 업종별 특화 모델 기반으로 네이버, 카카오, 구글, 메타 등 45개 매체, 260여개 광고상품과 18개 TV 채널간 최적의 예산 분배 비율을 탐색하거나, 디지털과 TV를 오가는 크로스미디어 통합 도달 예상 성과를 산출할 수 있다. 주요 매체 업종별 성과 데이터를 조회하는 벤치마크 기능이 더해져 실제 캠페인 성과와 비교하며 최적의 전략 수립을 세울 수 있다. 기존 AI 기술을 표준화된 AI 엔진 '스핀엑스'로 발전시켜 성능과 보안성도 강화했다. 스핀엑스는 리치 캐스터와 구글, 메타, 네이버, 카카오 등 4대 매체 통합 관리와 운영을 지원하는 광고 운영 솔루션 오페라에도 적용돼 동시에 진행되는 수 십여개 매체 성과 데이터를 맥락에 맞게 해석하고, 다수의 캠페인 시나리오를 비교 분석해 더 높은 성과를 낼 방안을 제시하는 AI 어시스턴트 역할을 수행한다. CJ 메조미디어는 스핀엑스를 애들리 내 다른 AI 광고솔루션으로도 순차 확대해 캠페인 탐색부터 전략, 운영, 분석까지 전 과정에서 동일한 수준의 정밀한 해석과 인사이트를 제공할 계획이다. 김수현 CJ메조미디어 AX팀장은 "이번 고도화의 핵심 중 하나는 광고 캠페인의 전 과정을 검증된 AI가 해석하도록 만드는 것"이라며 "앞으로도 데이터와 AI를 바탕으로 고객과 함께 성장하는 통합 광고 플랫폼 '애들리'를 구축하겠다"고 말했다.

2026.07.30 14:45홍지후 기자

[컨콜] 이준희 삼성SDS 대표 "AI 인프라 800MW까지 확대…풀스택 성장 가속"

이준희 삼성SDS 대표가 인공지능(AI) 인프라 사업을 핵심 성장축으로 삼아 데이터센터와 AI 컴퓨팅 인프라를 대폭 확대하는 동시에, 금융권 AI 에이전트와 공공 AI 플랫폼, 디지털 자산 등 신사업까지 아우르는 'AI 풀스택' 전략을 본격화하겠다고 밝혔다. 이 대표는 30일 2분기 실적 발표 컨퍼런스콜에서 "AI 인프라 사업의 구체적인 성장 전략과 사업 모델을 본격적으로 추진해 AI 풀스택 기업으로 미래 성장 기회를 선점하겠다"며 "AI 인프라 공급 부족이 지속되는 시장 환경을 중요한 성장 기회로 삼아 사업을 확대해 나가겠다"고 강조했다. 삼성SDS는 올해 동탄 데이터센터 서관을 시작으로 2028년 해남 한국AI컴퓨팅센터, 2029년 구미 AI 데이터센터를 순차적으로 가동하고 데이터센터 설계·구축·운영(DBO) 사업까지 사업 영역을 확대할 계획이다. 이를 위해 ▲직접 인프라를 구축하는 'CAPEX형' ▲정부 및 전략적 파트너와 협력하는 '지분투자형' ▲기업 맞춤형 데이터센터를 구축·운영하는 '엔터프라이즈 DBO형' 등 세 가지 사업 모델을 동시에 추진한다. 이 대표는 "이미 데이터센터 DBO 사업은 기술 경쟁력을 인정받아 첫 수주를 달성했고 2분기에도 여러 사업 기회가 구체화되고 있다"며 "기존 110메가와트(MW) 규모 AI 인프라를 2029년 230MW, 2031년에는 800MW 이상으로 확대할 계획"이라고 밝혔다. 아울러 그는 지난 3월 국내 최초로 도입한 엔비디아 B300 그래픽처리장치(GPU)가 높은 수요를 보이고 있으며 3분기부터는 완전 가동될 것으로 내다봤다. 여기에 정부 'GPU 확보·구축·운용 지원 사업' 핵심 사업자로 선정된 만큼 하반기 베라 루빈, B300 등 최신 GPU를 추가 확보해 하이엔드 GPU 시장 경쟁력을 강화한다는 방침이다. 이달에는 퓨리오사AI의 2세대 신경망처리장치(NPU) '레니게이드'를 삼성 클라우드 플랫폼(SCP)에 탑재했다. GPU와 NPU를 효율적으로 활용하는 지능형 추론 라우팅 기술을 통해 인프라 효율성과 비용 경쟁력을 동시에 확보하겠다는 전략이다. 금융권을 중심으로 AI 전환(AX) 사업도 확대되고 있다. 삼성SDS는 우리은행 AI 에이전트 뱅킹 사업에 이어 한국수출입은행 생성형 AI 시스템 구축 사업을 수주했으며 국내 4대 시중은행 가운데 3곳의 데이터 플랫폼 구축 사업도 확보했다. 이 대표는 "데이터 플랫폼은 AI가 데이터를 즉시 활용할 수 있도록 만드는 핵심 기반"이라며 "AI 에이전트와 데이터 플랫폼 구축 경험을 바탕으로 향후 금융권 대규모 AX 사업까지 확장해 지속적인 성장 모멘텀을 이어가겠다"고 말했다. AI 플랫폼 사업에선 공공시장 확대와 글로벌 AI 기업과의 협력도 강화한다. 자사 '브리티웍스'를 기반으로 행정안전부 지능형 업무관리 플랫폼 사업을 확대하는 동시에 오픈AI, 구글 클라우드, 앤트로픽 등 글로벌 3대 프론티어 AI 기업과 모두 협력 체계를 구축했다. 물류 사업도 지정학적 불확실성 속에서 성장세를 이어갔다. 첼로스퀘어를 기반으로 글로벌 고객을 확대하는 한편 물류 데이터를 활용한 AI 에이전트를 개발해 하반기 국내 적용 후 내년부터 글로벌 거점으로 확대할 계획이다. 이와 함께 두나무 지분 투자와 미국 월든로보틱스 전략적 투자 등을 통해 디지털 자산과 피지컬 AI 분야에서도 사업 기회를 확대한다는 목표다. 블록체인과 클라우드·보안 기술을 결합한 디지털 자산 인프라와 제조 현장의 로봇 오케스트레이션 사업 등을 새로운 성장동력으로 육성할 방침이다. 이 대표는 "우리는 AI 풀스택 기업으로서 고객의 AX를 적극 지원하겠다"며 "전략적 투자와 인수합병(M&A) 등 인오가닉 성장도 지속적으로 추진해 사업 포트폴리오를 다각화하고 중장기 성장동력을 확보해 나가겠다"고 강조했다.

2026.07.30 14:33한정호 기자

삼성SDS, AI 인프라부터 에이전트까지…'풀스택 AI' 성과 가시화

삼성SDS가 2분기에도 안정적인 성장세를 이어갔다. 특히 인공지능(AI) 인프라와 AI 전환(AX), 생성형 AI 플랫폼으로 이어지는 이른바 'AI 풀스택' 전략이 본격적으로 성과를 내기 시작했다는 점이 주목된다. 삼성SDS는 30일 2분기 잠정실적을 발표하고 매출 3조7천178억원, 영업이익 2천318억원을 기록했다고 밝혔다. 전년 동기 대비 매출은 5.9%, 영업이익은 0.7% 증가했다. 사업별로는 IT서비스 부문 매출이 1조7천625억원으로 전년 동기 대비 5% 늘었고, 물류 사업 매출은 1조9천553억원으로 6.6% 증가했다. 클라우드·AI 인프라 사업 성장 견인 삼성SDS의 2분기 성장세를 이끈 핵심은 클라우드 사업이었다. 클라우드 매출은 7천794억원으로 전년 동기 대비 17% 증가했으며, 특히 대외 사업 매출이 75% 급증하며 IT서비스 부문 실적 개선을 주도했다. 세부적으로는 삼성 클라우드 플랫폼(SCP) 수요 확대와 공공·민간 GPUaaS 사업 증가에 힘입어 CSP 사업이 전년 대비 24% 성장했다. 금융권 AX 사업과 조선업 ERP 프로젝트 확대 영향으로 MSP 사업도 17% 증가하며 성장세를 이어갔다. 삼성SDS는 클라우드 사업과 함께 AI 인프라 사업도 확대하고 있다. 회사는 지난 6월 과학기술정보통신부의 'GPU 확보·구축·운용 지원사업' 핵심 사업자로 선정돼 국가 AI 인프라 구축에 참여하고 있으며, 엔비디아 B300 기반 GPUaaS에 이어 퓨리오사AI '레니게이드' 기반 NPUaaS 상품도 출시했다. 이는 단순 GPU 공급을 넘어 AI 학습용 GPU와 추론용 NPU를 모두 제공하는 전략으로 해석된다. 삼성SDS는 실적 발표 자료에서 'NPU 라인업 확장을 통한 추론 시장 선점'을 주요 전략으로 제시했으며, 생성형 AI 서비스 확산에 따라 추론 인프라 수요가 빠르게 증가할 것으로 전망했다. 회사는 장기적으로 AI 인프라 투자도 확대할 계획이다. 현재 약 110MW 규모의 AI 인프라를 운영 중이며, 이를 2029년 230MW, 2031년에는 DBO 사업을 포함해 800MW 이상으로 확대해 급증하는 AI 인프라 수요에 대응한다는 방침이다. 금융권 중심으로 AI 에이전트 사업 성장 AI 서비스 영역에서도 성과가 나타나고 있다. 삼성SDS는 우리은행의 'AX를 위한 AI 에이전트 구축 사업' 우선협상대상자로 선정됐다. 해당 사업에는 175개 이상의 AI 에이전트가 적용될 예정이다. 이어 한국수출입은행 생성형 AI 구축 사업도 수주하며 금융권을 중심으로 AX 사업을 확대하고 있다. 이는 국내 금융권이 단순 챗봇 도입을 넘어 업무 프로세스를 자동화하는 AI 에이전트 단계로 진입하고 있음을 보여주는 사례다. 업계에서는 향후 금융권을 시작으로 공공·제조·유통 분야까지 AI 에이전트 수요가 확산할 것으로 보고 있다. 삼성SDS는 기업용 생성형 AI 솔루션 브리티웍스(Brity Works)를 중심으로 AI 확산 사업도 추진하고 있다. 회사 측은 오픈AI, 앤트로픽, 구글클라우드와 협력 체계를 구축해 다양한 대규모언어모델(LLM)을 제공하는 멀티모델 전략을 강화하고 있다고 설명했다. 이 같은 전략은 특정 모델에 대한 종속을 줄이고, 고객이 성능·비용·데이터 주권 요구에 따라 적합한 모델을 선택할 수 있도록 한다는 점에서 의미가 있다. 두나무·로봇 투자로 신사업 확장 삼성SDS는 AI 외에도 미래 성장 동력 확보를 위한 투자에 속도를 내고 있다. 지난 5월에는 삼성증권, 삼성카드와 함께 국내 디지털 자산 거래소 운영사 두나무 지분 4%를 확보했다. 이를 통해 디지털 자산 인프라 시장 진출 가능성을 모색하고 있다. 또 6월에는 미국 로봇 기업 월든 로보틱스(Walden Robotics)에 전략적 투자를 단행했다. 삼성SDS는 향후 다양한 로봇을 통합 제어하고 제조실행시스템(MES)과 연결하는 '로봇 오케스트레이션' 사업을 추진할 계획이다. 업계에서는 이번 실적을 삼성SDS의 AI 사업이 초기 투자 단계를 넘어 본격적인 매출화 국면에 들어섰음을 보여주는 신호로 보고 있다. 한 업계 관계자는 "이번 실적은 단순한 IT서비스 회사의 분기 성과를 넘어 삼성SDS가 AI 인프라, AI 에이전트, 생성형 AI 플랫폼을 연결하는 풀스택 AI 기업으로 전환하는 과정에서 나온 결과로 볼 수 있다"며 "향후 국가 AI 인프라 사업과 금융권 AI 전환 시장 확대가 성장의 핵심 변수가 될 것"이라고 말했다

2026.07.30 11:19남혁우 기자

문체부, 게임 AX 지원사업 3차 공고 검토…1~2인 개발사 정원 확대 가능성

문화체육관광부(문체부)와 한국콘텐츠진흥원(콘진원)이 '게임제작환경 AX(AI 전환) 지원사업'의 3차 모집 공고와 함께 지원 범위를 확대하는 방안을 검토 중이다. 해당 사업은 소규모 게임 개발사의 AI 활용을 전폭적으로 지원하기 위해 추진됐다. 하지만 2차 공고 이후에도 예산이 남을 것으로 예상되자, 현장 수요를 폭넓게 수용하기 위해 새로운 공고를 준비하는 것으로 풀이된다. 30일 업계에 따르면 게임제작환경 AX 지원사업 운영위원회는 최근 운영회의를 열고 3차 공고 추진을 위한 개편안에 대해 논의했다. 주요 안건으로는 3차 공고를 비롯해 개발사 모집 정원 확대, 참가 자격 완화 등이 다뤄졌다. 구체적으로는 1~2인 소규모 팀의 신청이 대거 몰렸던 만큼 해당 구간의 정원을 늘리고, 기존 '50인 미만' 기준을 완화해 지원 대상을 확대하자는 의견 등이 나왔다. 운영회의를 통해 수립된 개편안은 보조사업자인 콘진원의 사업계획 변경 요청을 시작으로, 문체부의 최종 검토 및 승인 절차를 거치게 된다. 사업계획 변경 승인이 차질 없이 진행될 경우, 이르면 다음달 중 3차 모집 공고가 시작될 전망이다. 문체부 관계자는 "운영위원회는 실무적 논의와 의견 수렴을 진행하는 기구로, 여기서 나온 안건은 콘진원의 사업계획 변경 요청과 문체부 승인 절차로 이어진다"며 "현재 1~2인 개발사 정원 확대를 비롯해 다양한 가능성을 폭넓게 열어두고 검토하고 있고, 확정 여부는 절차가 완료된 후 결정될 것"이라고 밝혔다. 한편, 게임제작환경 AX 지원사업의 실무 전반은 한국모바일게임협회, 한국게임개발자협회, 한국인공지능게임협회가 맡고 있다.

2026.07.30 11:02진성우 기자

롯데이노베이트, 2분기 영업익 54%↑…수익성 중심 경영 효과

롯데이노베이트가 본업 경쟁력 강화와 주요 자회사 실적 개선에 힘입어 올해 2분기 두 자릿수 영업이익 성장세를 이어갔다. 수익성 중심 경영 기조를 유지하는 동시에 데이터센터 설계·시공·운영(DBO)과 인공지능 전환(AX) 사업을 미래 성장동력으로 육성한다는 목표다. 롯데이노베이트는 올해 2분기 잠정 실적 공시를 통해 연결 기준 매출 2745억원, 영업이익 124억원을 기록했다고 30일 밝혔다. 매출은 전년 동기와 비슷한 수준을 유지했으며 영업이익은 전년 동기 대비 54% 증가했다. 영업이익률은 4.5%로 지난해 같은 기간보다 1.7%포인트 상승했다. 별도 기준에선 수익성을 고려한 선별 수주와 프로젝트 수행 효율 제고를 바탕으로 견조한 수익성을 유지했다. 주요 자회사의 손익도 전년 동기 대비 개선되며 연결 영업이익 증가를 뒷받침했다. 회사는 데이터센터 DBO 사업을 중장기 핵심 성장축으로 육성 중이다. 서울·대전·용인 등에서 약 20년간 데이터센터를 운영하며 축적한 경험을 바탕으로 사업을 확대하고 있다. 지난해 11월 에이스공조와 데이터센터 사업 협력을 위한 업무협약(MOU)을 체결한 데 이어 같은 해 12월 캄스퀘어 용인 데이터센터 DBO 사업을 수주했다. 올해 2월에는 이지스자산운용 엣지 데이터센터 DBO 사업도 확보하며 관련 사업 기반을 넓히고 있다. AX 사업도 성장동력으로 키운다. 롯데이노베이트는 자체 개발한 통합 AI 플랫폼 '아이멤버'와 외부 생성형 AI를 함께 활용하는 하이브리드 AX 실행 체계를 기반으로 그룹사 업무 혁신을 지원하고 있다. 향후 클라우드와 지능형 IT아웃소싱(ITO), 통합 보안 역량을 결합해 그룹사는 물론 외부 고객사의 AX 수요까지 공략할 방침이다. 피지컬 AI 분야 투자도 이어가고 있다. 지난해 전담 조직을 신설한 데 이어 올해는 코리아세븐과 협업한 휴머노이드 기반 미래형 편의점을 선보였다. 아울러 과학기술정보통신부의 생성형 AI 선도 인재 양성 사업 참여와 산학협력 확대를 통해 AI 기술 경쟁력을 강화하고 있다. 자회사들도 성장 사업 확대에 나서고 있다. 전기차 충전 자회사 이브이시스(EVSIS)는 북미와 동남아 시장 공략을 강화 중이다. 칼리버스는 롯데ON과 롯데하이마트 등 그룹사 유통 채널과 이머시브 커머스 기술을 결합해 사업 시너지를 확대하고 있다. 롯데이노베이트 관계자는 "2분기 실적은 본업 경쟁력을 바탕으로 선별 수주와 프로젝트 수행 효율 제고, 주요 자회사 손익 회복이 함께 이뤄낸 결과"라며 "수익성 중심의 경영 기조를 이어가는 동시에 데이터센터 DBO와 AX 등 미래 성장사업의 사업화를 본격화해 지속 가능한 성장 기반을 공고히 하겠다"고 밝혔다.

2026.07.30 10:33한정호 기자

팀스파르타, 스파르타 빌더스 CTO에 '손현태' 개발자 선임

팀스파르타(대표 이범규)가 카카오·우아한형제들 출신 손현태 개발자를 자회사 스파르타 빌더스 CTO로 영입했다고 30일 밝혔다. 회사는 이를 통해 기업의 AI 전환(AX) 전 과정을 아우르는 통합 AX 솔루션 기업으로 더 빠르게 도약한다는 방침이다. 이번 영입은 기업들이 AI 교육과 개념검증(PoC)을 넘어 실제 시스템 구축과 운영까지 포괄하는 통합 AX를 요구하는 시장 변화에 대응하기 위한 전략적 결정이다. 팀스파르타는 자체 AI 기술 경쟁력을 바탕으로 고객 맞춤형 솔루션 구축 역량을 키워, 교육부터 기술 개발, 구축, 운영까지 연결하는 AX 사업 체계를 완성해 나갈 계획이다. 손현태 신임 CTO는 카카오와 우아한형제들에서 개발자로 근무하고, 맘편한세상 CTO를 역임하는 등 대기업과 스타트업을 두루 경험했다. 대규모 서비스 개발과 AI 시스템 구축은 물론 기술 조직 운영 역량까지 고루 갖췄다는 게 회사 설명이다. 손 CTO는 팀스파르타의 AI 기술 연구개발 조직인 'AX Ops(옵스)' 리드와, 기업용 AX 솔루션 전문 자회사 스파르타 빌더스 CTO를 겸임한다. 두 조직을 총괄하며 AX 옵스가 개발한 핵심 AI 기술을 고객 환경에 맞게 다듬고, 스파르타 빌더스를 통해 구축과 운영까지 연결해 자체 기술이 비즈니스 현장에 효과적으로 적용되도록 연계를 강화할 방침이다. AX 옵스는 핵심 AI 기술 연구개발 조직이다. 자체 개발한 초경량 언어모델 'K-AX 스파르탄 1.8B'는 최근 과기부와 한국지능정보사회진흥원(NIA)이 운영하는 'K-AI 리더보드'의 초고난도 추론 평가에서 1위를 차지했다. 향후 이를 대형화한 'K-AX 스파르탄 122B' 기반의 폐쇄망 전용 AI 코딩 에이전트 'AX 포트리스'도 개발해 금융·공공 등 보안이 중요한 기업의 AI 개발 생산성을 높일 예정이다. 스파르타 빌더스는 AX 옵스가 개발한 기술을 고객사의 업무 환경에 적용하는 전문 조직이다. 개념검증부터 시스템 구축(SI), 운영 및 성능 개선까지 전 과정을 수행하며, 도입 이후에도 안정적인 운영을 이어간다. 실제로 SK스퀘어에 전방 배치 엔지니어(FDE)를 파견해 현업과 함께 맞춤형 AI 에이전트를 개발·배포하는 등 고객 밀착형 AX 프로젝트를 수행하고 있으며, 손 CTO는 이런 구축·실행 역량을 한층 고도화하는 역할을 맡게 된다. 이범규 팀스파르타 대표는 "손현태 CTO 합류는 팀스파르타가 AI 교육을 넘어 통합 AX 솔루션 기업으로 도약하는 중요한 전환점"이라며 "이를 계기로 AX 옵스의 연구개발 역량과 스파르타 빌더스의 구축·운영 역량을 더욱 긴밀하게 연결, 기업의 AX 전 과정을 책임지는 통합 AX 솔루션 기업으로 경쟁력을 강화하겠다"고 밝혔다. 손현태 스파르타 빌더스 CTO는 “AI 기술이 빠르게 발전하는 만큼 각 기업이 처한 환경과 과제에 맞는 기술을 구현하는 역량이 더욱 중요해지고 있다”면서 “AX 전 과정을 지원하는 팀스파르타의 비전에 공감했다. 업무 환경에 가장 최적화된 AI 기술로 실질적인 AX 성과를 만들어가겠다”고 말했다.

2026.07.30 09:00백봉삼 기자

[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

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