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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

데이원컴퍼니 패스트캠퍼스, 직장인 실무형 해커톤 연다

데이원컴퍼니(대표 신해동·김동혁) 패스트캠퍼스는 현업 종사자가 자신의 반복 업무를 인공지능(AI)으로 직접 개선하는 실무형 해커톤 '2026 AX 스킬러톤'을 23일 개최한다. 드림플러스 강남에서 열리는 2026 AX 스킬러톤은 AI 활용법을 학습하는 데서 나아가, 참가자가 실제 업무에 AI를 적용해 실제 결과물까지 완성하는 행사다. 패스트캠퍼스는 AI 기술에 대한 관심이 빠르게 확산되고 있지만, 많은 직장인이 이를 자신의 업무에 어떻게 접목해야 할지 어려움을 겪고 있다는 점에 주목해 이번 행사를 마련했다. 특히 이번 행사는 오픈AI 후원을 바탕으로 참가자들이 AI를 직접 활용해 자신의 업무 노하우를 실행할 수 있는 형태로 구현하는 데 초점을 맞췄다. 단순한 AI 기능 체험을 넘어, 현업에서 즉시 적용할 수 있는 업무 개선 사례를 발굴한다는 취지다. 행사의 핵심은 현업 종사자들이 업무 과정에서 축적한 자신만의 노하우를 AI가 실행할 수 있는 표준화된 업무 가이드인 '스킬'로 구현하는 것이다. 참가자들은 평소 반복적으로 수행하는 업무를 선정하고, 업무 순서와 판단 기준, 결과물의 형태 등을 구체화해 AI를 활용한 실질적인 업무 개선 방안을 설계하게 된다. 행사는 ▲HR ▲마케팅 ▲제품·디자인 ▲영업·사업개발 ▲고객·운영 ▲재무·관리 등 6개 직무군으로 나뉘어 진행된다. 직무별로 선발된 20명 내외의 참가자들은 같은 분야에서 일하는 동료들과 각자의 업무 고민을 공유하고, 2인 1조로 스킬을 제작하며 AI를 활용한 문제 해결 역량을 익히게 된다. 본격적인 결과물 제작에 앞서 비개발자와 AI 입문자를 위한 코덱스 실습 세션도 마련된다. 참가자들은 간단한 예제를 통해 코덱스의 기본 개념과 활용법을 익히고, 자신의 업무 흐름을 스킬 형태로 구조화하는 과정을 단계별로 체험할 수 있다. 실습은 오픈AI 공식 앰배서더이자 국제인공지능·윤리협회 자문위원으로 활동 중인 한서우 연사가 진행한다. 한 연사는 참가자들의 직무와 AI 활용 수준을 고려해 스킬 설계 과정에 필요한 구체적인 조언과 실무 노하우를 제공할 예정이다. 스킬 제작 이후에는 참가자들이 서로의 결과물을 공유하고 실제 활용 가능성을 검토하는 '스킬 셰어' 세션이 이어진다. 참가자들은 같은 직무군에서 제작된 스킬 가운데 자신의 업무에도 적용해 보고 싶은 결과물에 투표하며, 가장 많은 선택을 받은 스킬은 각 부문 대표 사례로 선정돼 현장에서 발표된다. 제출된 결과물은 행사 종료 후 온라인 '스킬 공유 갤러리'에 공개된다. 패스트캠퍼스는 이를 통해 행사를 일회성 체험에 그치지 않고, 다양한 직무의 업무 자동화 사례와 실무 노하우가 지속적으로 공유되는 AI 학습 생태계로 확장한다는 계획이다. 데이원컴퍼니 관계자는 “이번 행사를 통해 참가자들이 자신의 업무 노하우를 AI 스킬로 전환하고, 현장에서 바로 활용할 수 있는 AX 역량을 체득하는 계기가 되길 바란다”고 말했다. 이번 행사는 신청자 가운데 직무 다양성과 해결하고자 하는 업무 문제, 참여 동기 등을 종합적으로 고려해 최대 100명을 선발한다. 행사 당일 참가자에게는 코덱스 이용권이 제공된다.

2026.07.22 09:01백봉삼 기자

표준협회, 두 번째 사내 AI 경진대회…실무형 AI 아이디어 12개 팀 본선 진출

한국표준협회(회장 문동민)는 최근 임직원의 인공지능(AI) 역량 내재화와 업무 혁신 성과를 공유하기 위한 사내 경진대회 '2026 KSA AI Challenge' 본선을 개최했다고 21일 밝혔다. 지난해 10월 첫 대회 이후 두 번째로 열린 이번 대회는 ▲업무 자동화 ▲고객 서비스의 지능형 고도화 ▲신규 AX 사업 모델 제안 등 참가팀이 자유롭게 설정한 주제로 예선을 거쳐 최종 12팀이 본선 대회에 진출했다. 표준협회 관계자는 “경진대회는 AI 기술 경험을 실제 업무에 적용할 수 있도록 생성형 AI 아이디어 발굴·구현에서부터 일하는 방식 혁신과 고객 대상 AX 사업화 방안에 이르기까지, 그동안 협회에서 추진해 온 AI 역량 강화 노력이 업무 현장의 실질적인 성과로 이어졌음을 확인하는 자리였다”고 전했다. 최우수상은 '교육 운영 AI 자동화 시스템 구축' 과제가 차지했다. 이 과제는 반복적인 행정 업무를 하나의 데이터 흐름으로 묶어낸 원스톱 시스템으로, 즉시 현장 적용이 가능한 실질적 자동화를 구현해 담당자가 핵심 서비스에 집중하게 함으로써 고객 체감 교육 품질을 한층 끌어올릴 수 있다는 점에서 높은 평가를 받았다. 표준협회는 임직원 AX 역량 상향 평준화를 위해 'AI 리터러시'를 필수 직무 역량으로 설정하고 현업 밀착형·수준별 AI 실무 교육을 운영하는 한편, 사내 AI 활용 우수자를 'AX 프론티어'로 선발해 부서별 활용 사례와 노하우 확산을 지원하고 있다. 문동민 표준협회 회장은 “단순히 AI 도구를 활용하는 수준을 넘어, 각자의 업무 전문성을 바탕으로 AI를 융합할 때 실질적인 성과와 경쟁력이 만들어진다”며 “이번 대회를 통해 발굴된 우수 사례들이 조직 전반에 확산하도록 후속 지원을 아끼지 않겠다”고 말했다.

2026.07.22 06:34주문정 기자

[유미's 픽] 독파모 고배 뒤 더 잘나간다…산업 AI 공략 속도 내는 두 기업, 어디?

올 초 독자 인공지능(AI) 파운데이션 모델 개발 사업에서 함께 선정이 불발된 네이버클라우드와 NC AI가 산업 현장 공략에 속도를 내고 있다. 범용 모델의 성능과 독자성을 겨루던 정부 사업에서 벗어나 국방·조선·철강 등 실제 수요가 있는 분야로 기술과 사업 역량을 집중하는 분위기다. 21일 업계에 따르면 네이버클라우드는 최근 국방·제조기업의 AI 학습과 운영을 지원하는 인프라·플랫폼 사업 확대에 본격 나섰다. 특히 올해 국방을 핵심 사업으로 정하고 방산기업과의 공동 개발과 국책사업 참여를 확대하고 있다. 제조 분야에서도 조선과 스마트팩토리를 중심으로 AI·클라우드 사업 발굴에 나섰다. 일단 네이버와 네이버클라우드는 한국항공우주산업(KAI)과 방산 특화 AI 파운데이션 모델을 공동 개발하고 있다. 향후 무인기와 AI 파일럿, 유무인복합체계 등 미래전투체계에 적용하는 방안도 추진한다. 네이버클라우드는 국방부가 발주한 '초거대 인공지능 기반 지휘통제체계 기술' 사업에 한화시스템 컨소시엄으로도 참여했다. 한화시스템이 지휘통제체계 적용과 통합을 맡고 네이버클라우드는 AI 모델과 클라우드·데이터 플랫폼 분야에서 역할을 나누는 구도다. 이 사업은 텍스트와 영상, 음성, 센서, 레이더 등 전장 데이터를 통합 처리하는 국방 특화 대규모언어모델(LLM)을 개발해 한국군 지휘통제체계에 적용하는 것이 목표다. 수주에 성공하면 네이버클라우드는 폐쇄망에서 국방 데이터를 학습·운영하는 핵심 레퍼런스를 확보할 수 있다. 제조 분야에선 HD한국조선해양과 조선 산업에 특화된 AI·클라우드 환경을 구축한다. 그래픽처리장치(GPU) 인프라와 프라이빗 클라우드를 기반으로 설계·생산 데이터를 처리하고 차세대 선박 플랫폼과 피지컬 AI까지 협력 범위를 넓힐 계획이다. 이처럼 네이버클라우드의 최근 사업은 자체 거대언어모델(LLM) 공급보다 AI 운영 기반 전체를 제공하는 데 무게가 실려 있다. GPU와 프라이빗 클라우드, 데이터 플랫폼, AI 모델을 묶어 보안과 데이터 통제 요건이 높은 산업을 공략하는 방식이다. 특히 국방과 제조는 올해 네이버클라우드가 가장 적극적으로 사업을 확대하는 분야로 꼽힌다. 지멘스 등과 맺은 협력도 특정 공정에 머물기보다 국내 제조업 전반의 데이터를 AI와 연결하는 데 초점이 맞춰져 있다. 네이버클라우드 관계자는 "올해 국방을 핵심 사업으로 지정한 뒤 관련 사업을 적극적으로 추진하고 있다"며 "제조 분야는 현재 업무협약을 토대로 실제 사업을 만들어가는 단계"라고 말했다. NC AI는 산업용 로봇이 현장을 인식하고 판단·행동하는 데 필요한 피지컬 AI 기술로 방향을 좁히고 있다. 게임과 콘텐츠 개발 과정에서 축적한 비전 AI와 3D 가상세계, 월드모델, 합성 데이터 기술을 제조와 국방 현장에 적용하는 전략이다. 최근에는 한화오션의 자율 용접 AI 개발 과제를 수주해 주목 받았다. 향후 강한 아크광과 용접 분진, 거친 야외 환경에서도 용접선을 인식하고 결함을 탐지하는 비전 모델을 개발해 협동로봇에 적용할 예정이다. 포스코DX와는 로봇 파운데이션 모델 공동 개발에 나섰다. 시각과 언어, 물리적 행동을 통합 처리하는 시각언어행동(VLA) 모델을 고도화하고 디지털 트윈 환경에서 산업용 로봇을 학습시키는 것이 목표다. 현대로템과 구성한 컨소시엄은 국방과학연구소의 '피지컬 AI 기반 통합 시뮬레이터 및 모듈형 로봇 시스템' 과제를 수주했다. NC AI는 국방 지형과 작전 상황을 가상 공간에 구현하고 로봇 학습에 필요한 합성 데이터를 공급하는 월드모델 개발을 맡는다. 이 같은 한화오션·포스코DX·현대로템과의 협력은 비전 인식과 VLA, 월드모델을 제조·국방 로봇에 적용하는 방향으로 이어지고 있다. NC AI는 이를 토대로 산업 현장의 인식부터 학습·판단·행동까지 아우르는 피지컬 AI 사업을 확대한다는 방침이다. 업계 관계자는 "두 기업 모두 독파모 참여를 통해 범용 모델 개발에 필요한 기술과 운영 역량을 점검한 경험이 이후 산업 AI 사업의 기반이 된 것으로 보인다"며 "당시 축적한 역량을 국방·제조처럼 수요가 분명한 분야에 적용하면서 사업화 범위를 넓히고 있다"고 말했다.

2026.07.21 10:36장유미 기자

팀스파르타 초경량 언어모델, 'K-AI 리더보드' 초고난도 추론 1위

팀스파르타(대표 이범규)가 자체 개발한 초경량 언어모델 'K-AX 스파르탄 1.8B'가 과학기술정보통신부와 한국지능정보사회진흥원(NIA)이 운영하는 'K-AI 리더보드'의 초고난도 추론 평가인 'HLE(Ko)' 분야에서 1위를 차지했다. 이번 성과에 대해 회사는 "대형 모델 중심의 AI 시장에서 독자적인 초경량 모델의 압도적인 효율성과 고난도 추론 성능을 입증했다는 점에서 의의가 크다"고 밝혔다. HLE(Humanity's Last Exam)는 미국 AI안전센터와 스케일AI가 공동 개발한 초고난도 AI 추론 벤치마크다. 수학, 과학, 인문학 등 100여 개 분야 전문가가 출제한 2500개 문항으로 구성돼 최상위 AI 모델조차 통과가 까다로운 평가로 알려져 있으며, K-AI 리더보드의 핵심 평가 지표 중 하나다. HLE(Ko)에서 평가에서 'K-AX 스파르탄 1.8B'는 0.123점을 기록하며 2위 모델(0.077점) 대비 4.6%포인트, 약 60% 높은 성능을 보였다. 10위권 모델 대부분이 0.068~0.077점대에 분포한 가운데 단독 선두에 오른 것이다. 18억 개 파라미터의 초경량 모델이 수백억에서 수천억 개 규모의 대형 모델들을 제친 결과로, 상위 10개 모델의 평균(약 38.7B)과 비교하면 20분의 1 크기로 거둔 성과다. 특히 236B급 모델 대비 파라미터는 131분의 1에 불과하지만, 점수는 두 배 이상 높았다. 메모리 요구량도 약 256M에 불과해 CCTV나 초소형 컴퓨터인 라즈베리 파이(Raspberry PI)처럼 고도로 제한된 환경에서도 고난도 추론을 한다. 236B급 대형 모델을 구동하려면 수백 GB 메모리의 멀티 GPU 클러스터가 필요한 데 반해 하드웨어 요구량이 100분의 1 이하다. 즉, 거대 모델이 데이터센터의 GPU 서버 한 대가 필요할 때 K-AX 스파르탄 1.8B는 초소형 컴퓨터 한 대에 들어가는 셈으로, 고난도 추론 성능은 유지하면서 AI 인프라 비용을 90% 이상 낮출 수 있는 구조다. 비결은 자체 개발한 학습 방법론 'SGT·SSGT'에 있다. 문장 전체 토큰을 고르게 학습하는 기존 방식과 달리, 추론의 방향을 좌우하는 핵심 토큰을 선별해 학습을 집중하고, 답변 과정에서 오류 가능성을 점검해 스스로 경로를 수정하는 자기 교정 학습을 결합했다. 팀스파르타는 검증된 방법론을 대형화해 주력 프런티어 모델 'K-AX 스파르탄 122B'를 완성했다. 양자화(경량화) 기술을 적용해 기업 내부 장비에서도 운용된다. 122B를 엔진으로 쓰는 'AX 포트리스'는 인터넷과 분리된 폐쇄망에서 작동하는 AI 코딩 에이전트다. 소스코드와 내부 데이터를 외부로 보내지 않고 코드 생성, 자동완성, 검토부터 빌드, 테스트, 배포 도구 호출까지 수행하며, 자동완성 응답 속도는 워크스테이션 한 대 기준 0.3초 미만으로 실측됐다. 주요 대상은 금융·공공·국방·제조 등 외부 생성형 AI 사용이 제한되는 분야다. AX 포트리스를 사용하면, 정보 유출 우려로 클라우드 기반 코딩 도구를 도입하지 못한 기업도 사내망에서 AI 개발 환경을 구축할 수 있다. 보안관제 분야에서는 도메인 특화 학습과 내부 관제 시스템 연동 검증을 마쳤으며, 향후 법률 문서 검토, 금융 규제 해석, 의료 가이드라인 분석 등 복합적인 판단이 필요한 업무로 적용 범위를 넓힐 계획이다. 이범규 팀스파르타 대표는 “이번 1위는 팀스파르타의 독자적인 설계와 학습 기술만으로 세계적 수준의 추론 성능을 구현할 수 있음을 입증한 결과”라며 “검증된 기술을 적용한 K-AX 스파르탄 122B와 AX 포트리스를 기반으로 보안과 생산성이 함께 필요한 기업의 실질적인 AX를 적극 지원하겠다”고 밝혔다.

2026.07.20 18:30백봉삼 기자

[기고] AX 시대, 통제 너머의 기업 컴플라이언스 2.0

챗GPT 등장 이후 인공지능(AI)과 신기술, 혁신적인 서비스의 개발을 해하지 않으면서도 이용자의 권리와 개인정보를 보호하려면 어떤 것을 고려해야 할 지에 대한 논의가 최근 활발해진 분위기다. 급변하는 정보사회에서 AI와 개인정보 보호에 있어 우리 사회가 취해야 할 균형 잡힌 자세가 어떤 것인지에 대해 법무법인 태평양 AI팀에서 [AI 컨택]을 통해 2주 마다 다뤄보고자 한다. [편집자주] AI 전환(AX)은 이제 금융, 헬스케어, 모빌리티 등 특정 업권 관심사가 아니라 비즈니스 모델과 조직 운영, 업무 효율화 전반에 AI를 내재화하려는 모든 기업의 공통 화두로 떠올랐다. 그럼에도 많은 기업은 AI 도입 과정에서 생기는 관리 절차의 공백을 메우거나 부서 간 책임을 재정비하기보다, 법무·준법감시·소비자보호 같은 전통적 통제부서가 문제를 포착해 제한적으로 관여하는 방식을 선호한다. 속도와 혁신 경쟁이 어느 때보다 치열한 상황에서 전사적 AI 관리 강화가 자칫 발목을 잡을까 하는 경영진의 우려는 이해할 만하다. 그러나 경쟁에서 한발 앞서려면 경영진이 적기에 올바른 결정을 내리도록 뒷받침하는 리스크 관리·분석·보고 체계가 오히려 중요하다. AI를 출시할지 결정하려면 서비스의 편의·효용뿐 아니라, 잠재 리스크로 기업이 치러야 할 평판 훼손과 소비자 이탈까지 따져야 하기 때문이다. 하지만 현실에서는 개별 AI 서비스의 기획·개발·검증 체계가 부서별로 파편화돼 있거나, 전사적 AI 위험평가 기준과 정보보안 심의의 표준절차가 없어 리스크 관리에 공백이 생기는 경우가 많다. AX 시대의 기업 컴플라이언스는 더 이상 규제 준수와 준법 경영이라는 기존 '컴플라이언스 1.0' 패러다임에 갇혀서는 안 된다. 지금 기업에 필요한 것은 '컴플라이언스 2.0'으로의 전환이다. 이는 개별 AI 활용과 사업화 프로젝트에 따르는 리스크를 선제적으로 파악하고, 추진 여부와 방향을 신속·적절하게 결정하기 위해 조직과 절차를 정비하며 부서 간 역할과 책임을 나누는 데 초점을 둔 개념이다. 컴플라이언스 2.0은 AI 기본법·개인정보 보호법 등 개별 법령의 준수 여부를 모니터링하고 규제기관에 대응하는 내부통제 시스템만을 뜻하지 않는다. AI를 내부 업무나 사업에 활용하려는 기업은 법령 준수를 넘어선 고민이 필요하다. AI 모델의 성능과 데이터 품질 관리가 부실할 때 소비자에게 어떤 문제와 불만을 일으키는지, 그로 인한 민원에 어떻게 대응해야 이탈을 막을 수 있는지까지 살펴야 한다. 설명 가능성이 대표적이다. 현재 AI 기본법은 일정 영역의 AI만 '고영향 AI'로 규정해 그 판단과 주요 기준을 이용자에게 설명하도록 의무를 지운다. 그러나 고영향 AI를 도입하지 않은 기업이라 해도 설명 가능성을 보장할 관리 조치가 불필요한 것은 아니다. AI 제품·서비스가 확산되고 그 자율성이 커질수록 소비자는 AI 판단의 근거와 기준을 더 궁금해하기 마련이다. 실제로 AI 도입이 활발한 금융회사들은 이런 민원이 늘고 있음을 체감하고 있다. 법적 설명 의무의 유무와 무관하게 기업이 소비자 불만을 해소하고 이탈을 막으려면 자사 AI가 '친절하고 이해하기 쉬운 설명'을 제공한다는 인식을 심어야 한다. 소비자가 만족할 만한 수준의 설명 가능성 보장은 민원 업무를 담당하는 소비자보호 부서 단독으로는 해결하기 어렵다. 기획 부서가 적정 설명 수준을 설정하고 개발·검증 부서가 이를 기술적으로 구현하며 운영 부서가 기준 충족 여부를 모니터링해 소비자보호 부서의 민원 처리에 반영하는 식으로 서비스 수명주기 전반에 걸친 유기적 협업이 필요하다. 이를 위해 수명주기에 따라 분담된 부서별 역할과 책임이 제대로 이행되는지, 문제가 생겼을 때 어디를 개선해야 하는지를 전사적으로 관리할 AI 위험관리 조직이 필요하다. 이 조직은 법령 위반 여부만 점검하는 데 그치지 않는다. 설명 가능성, 편향성, 그리고 에이전틱 AI 도입이 늘수록 더 부각될 책임성 같은 관리 지표를 기업 리스크 관점에서 전문적으로 파악하고 전사적으로 관리하는 부서다. AI 위험관리 조직은 통상 기업 내 단일한 통제부서가 수행하는 업무보다 넓은 역할을 맡는다. 기획·개발, 평가·검증, 운영·모니터링으로 이어지는 AI 수명주기는 기존 내규나 매뉴얼만으로 관리하기 어렵다. 이를 반영한 위험관리체계를 세우고 이행 여부를 관리·감독하는 것이 핵심 업무다. 어떤 서비스를 위험관리 대상으로 삼을지 기준을 세우고 비즈니스 방향에 맞춰 유연하게 조정하는 일, 위험을 요소별로 평가해 수준에 맞게 차등 관리함으로써 불필요한 인력·자원 낭비를 줄이는 일도 이 조직의 몫이다. AI 위험관리 조직이 수명주기 전반의 리스크를 관리하는 실무 부서라면 적기의 AI 도입과 사업화를 결정할 전문성을 갖춘 최고 의사결정기구도 필요하다. 점차 많은 기업들이 법적 의무와 관계없이 이러한 성격을 갖춘 AI 위원회를 기업 내에 신설하는 추세이다. AI 위원회는 제품·서비스의 개발과 출시를 승인할지 아니면 보완이 끝날 때까지 유보할지를 정하고, 위험관리체계와 주요 내규의 제·개정을 보고받아 승인하는 등 기업 AX의 최상단에서 컨트롤타워 역할을 한다. 기존 이사회·산하 위원회와 AI 위원회 사이의 조직 구성과 책무 배분을 어떻게 가져갈지도 기업지배구조 차원에서 면밀히 검토할 사안이다. AX 시대의 컴플라이언스 2.0은 기존 컴플라이언스와 완전히 분리된 것이 아닌 과거의 내부통제 시스템을 전사적인 AI 거버넌스 차원에서 통합하는 개념이다. 조직과 운영 관리를 아우르는 이 확장된 컴플라이언스 체계는 소비자가 기업의 AI 제품과 서비스를 더 신뢰하고 안전하게 쓰도록 만드는 혁신의 경쟁 무기가 될 것이다.

2026.07.20 16:30강지원 컬럼니스트

AI 힘주는 롯데…'신동빈표 AX' 어디까지 왔나

신동빈 롯데그룹 회장이 'AI 내재화'를 그룹 핵심 과제로 제시하면서 롯데의 인공지능 전환(AX)이 전방위로 확대되고 있다. 유통과 식품 계열사를 중심으로 AI가 고객 서비스와 상품 관리, 쇼핑 채널까지 스며들고 있지만, 현재까지는 생산성과 고객 경험 개선 사례가 대부분으로 AI가 실질적인 경영 성과를 만들어낼 수 있을지가 다음 과제로 떠오른다. VCM에도 등장한 AI…'AI 내재화' 속도 20일 업계에 따르면 롯데는 최근 열린 하반기 VCM에서 그룹 AX 추진 현황과 주요 사례를 소개하는 'AI 에이전트 전시'를 진행했다. 이번 전시는 그룹의 AI 기술 현장 도입을 확산하기 위해 마련됐다. 음성과 모션 인식 기반의 AI 비서와 더불어 가격 모니터링, 수요예측, 글로벌 시장전망 분석 등 현업 적용 목적으로 개발한 10여 개 AI 에이전트를 선보였다. VCM 최초로 해외 연사도 초청했다. 미래학자 겸 경영 컨설턴트인 더그 스티븐스를 초청해 글로벌 유수 기업의 전략 수립 경험을 바탕으로 롯데 경영진에게 AI 트렌드 변화 및 글로벌 시장에 관한 인사이트를 전했다. 롯데가 그룹 차원에서 AI 역량 강화에 나선 것은 이번이 처음이 아니다. 신 회장은 지난해 신년사에서 'AI 내재화'에 집중할 것을 주문하며 비즈니스 모델 창출과 비용 절감 등 유의미한 성과를 만들어야 한다고 강조했다. 올해 신년사에서도 AI 활용을 재차 강조했다. 신 회장은 “앞으로 직면할 경영 환경의 변화는 더욱 빨라질 것”이라며 “이 과정에서 AI는 강력한 도구가 될 것이며 AI를 핵심 경쟁력으로 내재화하고 그 잠재력을 활용해 변화를 선도해 달라”고 말했다. 최근에는 AI 역량을 경영진부터 임직원까지 확대하는 데 힘을 싣고 있다. 지난달 신 회장은 계열사 CEO 50여명을 대상으로 진행된 'CEO AI 아카데미'에 직접 참여했다. 신 회장은 “AX는 선택이 아닌 그룹의 생존이 걸린 최우선 과제가 됐다”며 “일하는 방식의 혁신적 변화를 위해 전 임직원이 AI 에이전트 개발 역량을 갖추도록 지원하겠다”고 강조했다. 롯데는 임직원의 AI 활용을 독려하기 위해 외부 생성형 AI를 이달 중 도입할 예정이다. 임직원 대상 AI 에이전트 생성 역량을 종합적으로 겨루는 '롯데 AI 해커톤' 및 계열사별 핵심 AI 과제의 진행 과정을 평가하는 'AI 챌린지' 등도 연내 개최할 계획이다. 롯데 관계자는 “외부 생성형 AI는 계열사별로 순차적으로 도입할 예정”이라며 “AI 해커톤과 AI 챌린지를 정례화할지는 아직 결정되지 않았다”고 말했다. 백화점·마트·식품까지 AI 확산…성과 창출은 과제 그룹 기조에 맞춰 주요 계열사들도 AI를 실제 사업 현장에 적용하는 데 속도를 내고 있다. 고객 경험 개선과 업무 효율화에서 나아가 최근에는 AI를 새로운 쇼핑 채널로 활용하는 시도도 나타나고 있다. 롯데백화점은 외국인 고객의 쇼핑 편의를 높이기 위해 AI 기반 실시간 통역 서비스를 도입했다. 잠실점과 롯데월드몰에 AI 통역 디스플레이를 설치해 일본어·중국어·베트남어 등 10개 이상의 언어를 지원하고 있다. 일평균 문의 처리 건수는 약 700건이다. 롯데마트는 AI를 상품 품질 관리에 활용하고 있다. AI 선별 시스템을 활용해 과일의 당도와 중량, 수분 함량, 후숙도 등을 측정한다. 2022년 멜론을 시작으로 현재 수박, 참외, 복숭아 등으로 적용 대상을 확대했다. 식음료 계열사인 롯데웰푸드와 롯데칠성음료는 자사몰과 챗GPT와 연동하기도 했다. 소비자가 챗GPT에서 상품을 검색하고 추천받는 데 그치지 않고 실제 구매까지 이어질 수 있도록 한 것이다. 롯데면세점도 면세업계 최초로 챗GPT 기반 쇼핑 서비스를 도입했다. 챗GPT에서 상품과 쇼핑 정보를 확인할 수 있고 자연어 대화만으로 상품 검색부터 특가 상품 조회 서비스까지 이용할 수 있는 것이 특징이다. 다만 AI 도입이 매출 확대나 수익성 개선 등 실질적인 경영 성과로 얼마나 이어지고 있는지는 아직 미지수다. 현재까지 공개된 사례 역시 고객 경험 혁신이나 업무 생산성 향상에 초점을 맞춘 경우가 대부분이다. 롯데 관계자는 “AI 도입의 우선적인 목표는 임직원의 AI 활용 역량을 높이고 인당 생산성을 향상하는 것”이라며 “업무 처리 시간이 단축되면 같은 시간에 더 많은 업무를 수행할 수 있는 만큼 생산성 향상은 결국 비용 효율화와도 연결될 수 있다”고 말했다. 이어 “다만 현재 AI를 통해 구체적으로 얼마의 수익을 창출하겠다는 목표치를 설정한 단계는 아니다”고 덧붙였다.

2026.07.20 16:21김민아 기자

와이즈넛, 40만 공무원 업무 돕는 맞춤형 AI 구축…10월 출시

와이즈넛이 국가공무원 인사와 급여 등 행정업무를 지원하는 맞춤형 인공지능(AI) 에이전트를 구축했다. 와이즈넛은 지난 7일 서울 종로구 정부서울청사에서 열린 인사혁신처 '3세대 전자인사관리시스템(e-사람)' 구축사업 완료보고회에서 개인 맞춤형 AI 에이전트를 공개했다고 20일 밝혔다. 해당 서비스는 오는 10월 국가공무원을 대상으로 정식 개방된다. AI 에이전트는 공무원 개인 인사와 급여, 복무 관련 데이터를 분석해 상황에 맞는 상담과 정보를 제공한다. 개인 맞춤형 상담과 선제적 알림, 설문조사 통계 분석, 개인용 AI 요약, 통합자료 검색 등을 지원한다. 와이즈넛은 해당 에이전트를 기존 3세대 챗봇과도 연계했다. 이를 통해 사용자가 여러 시스템을 오가지 않고 필요한 내용을 확인할 수 있도록 돕는다. 범용 AI처럼 일반적인 답변을 제공하는 데 그치지 않고 공무원 개인의 정보와 인사행정 업무 맥락을 반영하는 것이 특징이다. 와이즈넛은 자체 에이전트 특화 거대언어모델(LLM) '와이즈 로아'와 검색증강생성(RAG) 기반 AI 에이전트 솔루션 '와이즈 아이랙'을 서비스에 탑재했다. 이를 통해 개인별 행정 데이터를 검색하고 분석한 뒤 업무에 필요한 답변과 요약 정보를 제공한다. 3세대 전자인사관리시스템은 약 40만명 국가공무원이 사용하는 중앙행정기관 인사관리 플랫폼이다. 인사혁신처는 전략적 인사관리와 지능형 인사행정 체계를 마련하기 위해 3년에 걸쳐 시스템 구축사업을 추진했다. 지난해 말 시범 개방한 3세대 전자인사관리시스템은 일선 기관에서 행정업무 부담을 줄이고 현장 편의성과 효율성을 높였다는 평가를 받고 있다. 오는 10월 AI 에이전트가 추가되면 개인별 정보 탐색과 반복적인 인사업무 처리 부담도 줄어들 것이란 전망이 이어지고 있다. 강용성 와이즈넛 대표는 "이번 3세대 전자인사관리시스템 구축은 공무원이 실제 업무 현장에서 체감할 수 있는 AI 에이전트 기술력을 검증한 뜻깊은 성과"라며 "앞으로도 인사관리업무뿐만 아니라 다양한 행정 분야에 최적화된 도메인 특화 AI 솔루션을 지속 공급해 산업 전반의 AI 전환 수요에 적극적으로 기여할 것"이라고 말했다.

2026.07.20 14:50김미정 기자

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