ZDNet 검색 페이지

'AX'통합검색 결과 입니다. (636건)

김완종 SK AX 사장 "단순 AI 도입 넘어 기업 전체 최적화해야"

"기업 경쟁력은 더 좋은 인공지능(AI)을 도입하는 것이 아니라 AI를 통한 전사 최적화로 새로운 성장 가치를 창출하는 데 있습니다." 김완종 SK AX 사장은 16일 서울 그랜드 인터컨티넨탈 파르나스 호텔에서 개최한 '이매진 AX 2026' 컨퍼런스에서 이같이 강조했다. 'AI를 도입하는 기업에서 AI가 일하는 기업으로(Beyond AI: The Agentic Enterprise)'를 주제로 진행된 이번 행사에서 SK AX는 전사 업무와 운영 전반을 AI로 혁신해 온 '비잉(Being) AX' 경험을 중점적으로 소개했다. 제조·금융·통신·유통·서비스 등 다양한 산업 경영진도 한자리에 모여 SK AX와의 협업을 통한 AI 전환(AX) 사례를 공유했다. 김 사장은 이날 기조연설을 통해 "AI로 업무 효율화와 전사 증강을 이뤄낸 기업들과 그렇지 못한 기업간 격차는 이미 경영 성과로 나타나기 시작했으며 앞으로 그 격차는 더욱 커질 것"이라며 "기업이 그 격차의 상단에 서기 위해선 단순 AI 도입을 넘어 전략·기술· 데이터·운영체계·인재·변화관리 등 AX 핵심 역량을 갖춰야 한다"고 강조했다. 그러면서 "우리는 스스로를 첫번째 고객이라 생각하며 비잉 AX를 실천해 이러한 역량을 검증해 왔다"고 덧붙였다. SK AX는 기업 실제 업무와 운영 전반이 AI로 재설계되는 에이전틱 엔터프라이즈 시대를 연다는 청사진을 제시했다. 단순 AI 도입을 넘어 AI로 비즈니스 모델을 혁신하고 사람·AI 협업을 통해 기업 전체가 증강되는 성장의 선순환 구조를 만들겠다는 목표다. SK AX는 비잉 AX 전략의 핵심으로 전사 최적화를 위한 전략적 로드맵은 물론 통합 플랫폼 역량을 앞세우고 있다. 대표적인 에이전틱 AI 플랫폼으로는 '엑스젠틱와이어(AXgenticWire) NPO'가 꼽힌다. 이는 수많은 에이전트를 연결하고 이들 협업을 오케스트레이션하는 동시에 보안과 품질 편차, 비용 증가 등 문제를 통제하도록 설계됐다. 김 사장은 "AX는 단순한 기술 도입이 아닌 조직 전체가 AI와 함께 움직일 수 있도록 일하는 방식과 기업운영 체계를 재설계하는 것을 의미한다"며 "AI와 협업 가능한 인재를 육성하고 이를 지지하는 조직문화와 시스템을 만들어야 비로소 AI 증강을 통한 전사 통합과 시너지 창출이 가능하다"고 말했다. 이날 행사엔 제조·반도체·금융·HR 등 다양한 영역의 주요 고객과 파트너사 경영진이 참석해 SK AX와의 실제 협력 사례를 발표했다. SK AX와 엔터프라이즈 AI 파트너십을 체결한 오픈AI가 대표적이다. 기업 내부 시스템 맥락을 정확히 이해하고 실제 업무 성과와 투자 대비 효과까지 높이는 AX 혁신 모델을 고도화 과정을 소개했다. SK하이닉스는 SK AX와 함께 디지털 트윈을 기반으로 제조 공정 정밀도와 데이터 활용 범위를 넓혔으며 수율 극대화를 위한 자율운영 모델인 자율형 공장 전환에도 속도를 내고 있다. 또 글로벌 풍력타워 제조기업인 씨에스윈드는 생산 현장 데이터와 업무 프로세스를 AI 에이전트와 연결해 작업 계획 수립 및 일정 조정을 최적화한 글로벌 제조 AX 모델을 SK AX와 함께 구현해 적용 중이다. 신한금융그룹은 SK AX와 함께 데이터 보안, 권한 관리, 규제 대응을 충족하는 '1인 1 금융 에이전트' 기반 업무 혁신 모델을 구체화하고 있다. 글로벌 HR 컨설팅 기업 머서 역시 SK AX와 파트너십을 기반으로 사람과 AI가 협업하는 조직 운영 체계를 설계하고 있다. 손건일 SK AX 최고고객책임자(CCO)는 "다수 고객사들과의 AX 경험을 토대로 성공조건을 살펴보면 에이전트 구성원을 염두에 둔 기존 프로세스 재설계, 사내 암묵지의 에이전트화를 통한 자산화, 이를 통한 성공 경험이 중요하다"며 "이를 위해선 현재 시스템과 현장 업무를 이해하고 AI 기술을 통해 업무 끝단까지 재연결하려는 노력이 동반돼야 할 것"이라고 말했다. 차지원 SK AX 최고AI혁신책임자(CAIO)는 "기술 선택 기준이 도입 자체에서 AI를 어떻게 일하게 할 것인가의 영역으로 이동하고 있다"고 진단했다. 이어 "AI가 실제 비즈니스 성과를 내려면 기업 내부 데이터와 시스템, 프로세스뿐 아니라 산업별 도메인 지식이 정교하게 맞물려야 한다"며 "우리는 엑스젠틱와이어를 통해 현장 맞춤형 실행 모델을 고도화하고 있다"고 밝혔다.

2026.06.16 11:23한정호 기자

KT, 고려대와 개발한 한국어 특화 AI 벤치마크 공개

KT는 고려대와 공동 개발한 멀티모달 대형언어모델(MLLM) 벤치마크 'KSAFE-MM'을 공개했다고 16일 밝혔다. 벤치마크는 멀티모달 AI 모델 안전성을 한국 사회 이슈와 문화적 맥락을 반영해 평가한다. 글로벌 공통 리스크를 한국 문화 맥락으로 변환한 'KSAFE-MM-G'와 전세 사기, 독도 분쟁과 같은 한국 사회 고유의 이슈를 반영한 'KSAFE-MM-C'로 구성된다. 총 평가 샘플 1만 4135개로 구성돼 한국 최대규모 한국어 멀티모달 안전성 평가 데이터셋이다. 이제까지 젬마, 하이퍼클로바엑스 등 글로벌 멀티모달 대형 언어모델 12개를 검증했다. 벤치마크엔 자동화한 범용 파이프라인이 적용됐다. 'KSAFE-MM'은 현지 커뮤니티 기반 민감 주제 수집부터 템플릿 기반 쿼리 생성, 합성 이미지 생성, AI 안전 장치나 윤리 제한을 우회하도록 변형된 탈옥 쿼리 생성까지 전 과정을 아우르는 4단계 자동화 파이프라인을 구현했다. 이는 특정 문화권 전문가 없이도 현지 특성을 반영한 안전성 벤치마크를 신속하게 구축할 수 있는 표준 프레임워크를 제공해 비용은 낮추고 효율을 높일 수 있다는 의미라고 KT는 설명했다. KT, 고려대 공동 연구진은 동일한 파이프라인을 일본어에 적용한 파일럿 실험을 통해 전 세계 어느 문화권에도 즉시 적용 가능함을 실증했다. 연구 결과는 실제 AI 서비스 환경에서의 안전성 검증, 레드팀 테스트, 가드레일 모델 평가 등 목적으로 활용될 수 있을 것으로 기대된다. 연구 결과와 벤치마크는 아카이브와 허깅페이스에 공개된다. 박재형 KT AX미래기술원 프론티어 AI랩장은 "벤치마크 공개는 단순한 데이터 배포를 넘어, AI 안전성 연구 생태계 전반이 함께 발전할 수 있는 기반을 만드는 일"이라며 "KSAFE-MM이 학계와 산업계에서 한국어, 한국 문화 맥락의 AI 안전성을 검증하는 공통 기준으로 자리잡길 기대한다"고 말했다.

2026.06.16 10:34홍지후 기자

[단독] SK, 美 AI 데이터센터 구축 검토…하이닉스 앞세워 인프라 확장 추진

SK그룹이 일본에 이어 미국에서도 인공지능(AI) 데이터센터를 직접 구축하는 방안을 검토하고 있는 것으로 알려졌다. 아마존웹서비스(AWS)와 울산에서 대형 AI 데이터센터(AIDC)를 추진하고 있지만 자체 설계·운영 경험 확보가 쉽지 않다는 판단 때문으로 풀이된다. 16일 업계에 따르면 SK는 지난달 미국 캘리포니아 지역 부지를 매입해 AI 데이터센터 테스트베드 구축을 준비 중인 것으로 전해졌다. SK하이닉스가 부지 매입 자금을 부담하고, SK AX와 SK텔레콤, SK브로드밴드(SKB) 등이 함께 참여하는 구조가 논의된 것으로 파악됐다. 다만 해당 부지가 SK하이닉스 아메리카가 약 728억원을 들여 최근 매입한 산호세 남부 옵티컬 코트 소재 건물과 동일한 곳인지는 확인되지 않았다. 업계 관계자는 "SK가 미국에서 운영할 테스트베드 데이터센터를 준비 중인 것으로 안다"며 "캘리포니아 부지를 SK하이닉스 자금으로 샀고, 규모는 300억원 안팎으로 들었다"고 말했다.이어 "해당 데이터센터는 연습용에 가깝다"며 "SK그룹이 건설, 메모리 반도체 등 데이터센터와 관련된 계열사들이 있는 만큼, 최태원 회장이 직접 짓고 운영할 수 있다는 판단에 따라 이처럼 지시한 것으로 안다"고 덧붙였다. 미국 테스트베드 검토는 울산 AIDC 프로젝트를 추진하는 과정에서 나온 후속 움직임으로 보인다. 울산 AIDC는 SK그룹이 AWS와 손잡고 울산 미포국가산업단지에 조성하는 초대형 AI 데이터센터다. 오는 2029년까지 100MW 규모 완공을 목표로 하며 그래픽처리장치(GPU) 6만장 이상이 투입되는 하이퍼스케일급 인프라로 알려졌다. 울산 AIDC에서 SK텔레콤은 AI 솔루션 개발과 글로벌 협력을 맡고, SK브로드밴드는 데이터센터 구축을 담당한다. SK브로드밴드는 시설자금 확보를 위해 회사채 발행 규모도 기존 1100억원에서 1600억원으로 늘렸다. 다만 울산 AIDC를 통해 SK가 데이터센터 설계·운영 노하우를 어느 수준까지 확보할 수 있을지는 미지수다. 글로벌 클라우드 사업자가 부지 선정, 전력·냉각 설계, 서버 배치, 운영 자동화, 장애 대응 체계를 내부 핵심 역량으로 관리한다는 점에서다. 업계 관계자는 "AWS 같은 글로벌 기업은 데이터센터를 어디에 짓고 어떻게 운영할지에 대한 노하우를 매우 철저하게 관리한다"며 "자금 투입이나 구축 참여만으로 설계와 운영 역량이 이전되는 구조는 아니다"고 말했다.일각에선 SK의 미국 테스트베드 추진을 두고 일본 AI 팩토리 구상과 같은 방향의 해외 확장 전략으로 해석했다. 앞서 최 회장은 최근 니혼게이자이신문 인터뷰에서 일본에 AI 전용 데이터센터인 'AI 팩토리'를 구축하고 2028~2029년 가동하는 방안을 추진 중이라고 밝혀 주목받았다. 그는 한국에서 오는 2027년 첫 AI 팩토리를 가동한 뒤 일본으로 확장하는 구상을 갖고 있다. 업계 관계자는 "AI 데이터센터는 부지를 사고 장비를 들여놓는 것보다 실제 운영 경험이 더 중요한 시장"이라며 "미국 테스트베드는 SK가 건설·통신·반도체 역량을 AI 인프라 사업으로 묶어낼 수 있는지 확인하는 시험대가 될 것"이라고 말했다.

2026.06.16 10:29장유미 기자

SKT, AI에이전트에 사번 부여...사내 AX 가속

SK텔레콤이 AI에이전트에 사번을 부여하며 사내 AX에 박차를 가하고 있다. SK텔레콤은 구성원이 AX에 더욱 몰입할 수 있는 환경을 구축하기 위한 'AX 혁신 2.0'을 시행한다고 16일 밝혔다. 정재헌 SK텔레콤 CEO는 지난주 경기도 이천시 SKMS연구소에서 열린 2026 뉴 이천포럼에서 현장 업무 효율성을 개선하는 데 집중해 온 'AX 혁신 1.0'을 넘어 한 단계 더 높은 도약을 위한 AX 혁신 방향을 제시했다. 'AX 혁신 2.0'은 AX가 조직 생산성의 획기적인 향상과 비즈니스 모델 혁신까지 이어질 수 있도록 일하는 방식을 재설계하는 데 초점을 맞췄다. 먼저 SK텔레콤은 AI를 구성원과 함께 일하는 새로운 업무 주체로 정의했다. AI 에이전트는 사번을 받고 소속과 직무, 권한까지 할당받는 등 입사부터 퇴사까지 사람과 유사한 절차로 관리받는다. SK텔레콤은 AI 에이전트를 위한 데이터, 보안 접근 권한 규정 마련 등 사람과 AI 에이전트가 함께 일할 수 있는 거버넌스 체계도 구축한다. 이를 통해 AI 에이전트가 업무 시스템 안에서 명확한 역할을 갖고 구성원과 협업함으로써 반복 업무는 줄이고, 구성원들은 보다 창의적이고 전략적인 업무에 집중할 수 있는 환경을 만든다는 구상이다. 관성적으로 해오던 업무 방식을 AI 기반으로 다시 설계하는 사내 실험으로, 직급, 부서 구분 없이 수평적으로 운영되는 'AX 샌드박스' 제도도 도입한다. 지난 석 달간 AI CIC 내 일부 조직에서 AX 샌드박스를 시범 운영했고, 생산성 개선 효과 등을 확인해 점진적으로 전사로 확대될 예정이다. AI 활용 환경도 대폭 개선한다. SK텔레콤은 임직원이 안전하면서도 쉽게 AI 툴과 에이전트를 활용할 수 있도록 보안 체계를 고도화한다. 동시에 에이닷 비즈, 폴라리스, 플레이그라운드 등 기존 사내 AI 개발 플랫폼을 통합하고, 주요 사내 시스템과 연동해 업무 전반에서 AI 활용성을 높일 예정이다. 정재헌 SK텔레콤 CEO는 “AX 일상화를 통해 구성원 시간과 역량이 새로운 도전을 이끄는 성장 동력으로 전환될 것”이라며 “구성원이 마음껏 AI 역량을 쌓고 성과를 만들어 나갈 수 있도록 지원을 아끼지 않겠다”고 말했다.

2026.06.16 10:07홍지후 기자

[르포] 용접 기능장 대신하는 '협동로봇'…HD현대중공업, M.AX로 생산성 'UP'

지난 12일 울산 HD현대중공업 전망대에 올라서자, 조선소를 상징하는 거대한 주황색 골리앗(갠트리 크레인)들과 건조 중인 대형 선박, 그리고 도크들이 한눈에 펼쳐졌다. 울산 전하동 일대에 자리 잡은 HD현대중공업 부지는 메인야드와 해양야드, 중형선 야드를 포함해 총 242만평으로 여의도 면적의 2.7배, 축구장으로는 1100개에 이른다. HD현대중공업은 14개의 건조 도크를 보유하고 있다. 가장 큰 3도크는 100만톤급으로 도크 길이 672m, 폭 92m, 높이 13.4m로 축구장 9개 넓이와 같다. 물을 채우는데 5시간, 펌프를 이용해 물을 빼낼 때는 총 12시간이 소요될 정도로 크다. 기자가 방문한 12일엔 LNG선 등 선박 5척을 동시에 건조하고 있었다. 야드 곳곳에는 최대 1290톤까지 들어 올릴 수 있는 골리앗에서부터 450톤 규모 골리앗을 비롯해 짚크레인·타워크레인 등 1100 여 개 크레인이 가동 중이다. 버스로 현장을 도는 내내 사이렌과 경고를 알리는 음향이 뒤섞였다. 주요 건물 외벽에는 '다치면 안 된다' '아프면 안 된다'는 의미의 표어가 눈에 띄었다. 현장을 설명하는 임원들도 안전을 각별히 강조했다. 선박 건조는 레고 블록처럼 작은 단위 블록을 먼저 만들고, 그 블록을 하나하나 조립해 선박 형태를 만든다. 한 척의 대형 선박을 건조하는 데는 평균 250~300개의 대형 블록이 필요하다. 블록과 블록을 조립하는 데 가장 중요한 역할을 하는 것이 용접이다. HD현대중공업은 AI·로봇 기술을 조선 생산 현장에 적용해 반복·중량물 취급 작업을 자동화해 생산성과 안정성·품질을 함께 높이는 스마트 조선소 전환(M.AX)을 추진 중이다. 선각 2공장에 들어서자, 사방에 소형 블록들이 놓여 있고 작업자 한 명이 용접협동로봇 2~4대를 관리하고 있었다. 2023년 11월 작업자가 용접을 마친 로봇을 직접 옮겨주는 도수 이동형 협동로봇 시스템을 구축한 데 이어, 지난해 1월에는 경량형 수동레일을 도입해 생산성을 높였다. 지난 3월부터는 자율 이동형 전동레일 개발에 속도를 내고 있다. 7월 중이면 HD현대로보틱스의 신규 론칭 로봇이 도입된다는 전언이다. HD현대중공업 측은 자율 이동형 전동레일을 도입하면 기존 도수 운반형 협동로봇보다 생산량이 153.8% 늘어날 것으로 기대했다. 또 반복적 로봇·레일 이동·설치 부담 등이 줄어들 뿐 아니라 근골격계 질환을 예방하고 안전한 작업환경을 조성할 수 있을 것으로 내다봤다. 러그자율로봇 공장인 선각 5공장에는 지난해 5월 도입한 러그자율로봇라인이 자리를 잡고 있었다. 이곳에서는 선박 블록을 탑재할 때 사용하는 주요 부품인 러그를 제작한다. HD현대중공업의 산업통상부 지원을 받아 러그자율제조시스템을 개발했다. 1차 구축 단계에서는 총사업비 17억원 가운데 3억 5000만원을, 2차 고도화 사업에서는 총 9억 8000만원 가운데 5억원을 지원받아 기술 개발과 현장 실증을 이어가고 있다. 러그 자율제조 시스템은 러그 제작·재생·이송 공정을 자동화한 AI·로봇 기반자율제조 시스템이다. 러그 제작 과정의 용접과 사용 후 러그 재생을 위한 절단, 공정 간 이송 작업 등을 산업용로봇과 자율주행로봇(AMR)이 수행한다. 선각 5공장에서는 산업용로봇 8대와 AMR 2대를 운영 중이다. 윤대규 HD현대중공업 중형선자동화혁신부 상무는 “러그 자율제조 시스템의 가장 큰 특징은 기존 수동용접 중심 러그 생산 방식을 무인 기반 연속 생산 체계로 전환했다는 점”이라며 “사람이 직접 수행하던 용접·절단·이송 작업을 로봇과 AMR이 맡으면서 생산 흐름 연속성과 안정성이 높아졌다”고 설명했다. 다품종 생산 대응력도 강화됐다. HD현대중공업은 기존 수동용접 방식에서 3종 러그 자율제조 체계로 전환한 뒤 현재 43종까지 자율제조 가능 품목을 확대했다. 전체 러그 사용 물량의 약 95%까지 대응할 수 있는 수준에 이르렀다. 윤 상무는 “러그 자율제조 시스템을 도입한 이후 러그 생산량이 기존보다 87.5% 늘어났다”며 “자동화 설비가 반복 작업을 안정적으로 수행하면서 생산 효율이 높아졌고, 다품종 러그를 보다 유연하게 공급할 수 있는 기반도 마련됐다”고 전했다. HD현대중공업은 올해 말까지 러그 자율제조 시스템을 고도화할 계획이다. 다품종 유연생산 제작라인을 신설하고, 디지털트윈 기술을 접목해 기존 제작·재생 라인 시스템을 개선, 러그 생산 체계를 한층 고도화한다는 방침이다. 시스템 고도화 이후에는 함정·중형선사업부와 조선사업부에 필요한 러그를 안정적으로 공급하는 방안도 검토할 계획이다.

2026.06.15 18:47주문정 기자

[AI 리더스] PMI "AI 전환 병목, 기술 아닌 '실행의 힘'에 달렸다"

"기업이 인공지능(AI) 기술 도입에 천문학적인 자원을 쏟아붓고도 실질적인 비즈니스 성과를 내지 못하는 건 기술력이 부족해서가 아닙니다. 계획을 성과로 이어지게 하는 실행 역량의 부재에 그 원인이 있습니다." 강소현 프로젝트 관리 협회(PMI)아시아태평양 지사장은 지난 11일 서울 용산구 그랜드하얏트 호텔에서 열린 'PMI 글로벌 서밋 시리즈(GSS)' 현장에서 지디넷코리아와 만나 이같이 밝혔다. 1969년 미국에서 설립된 PMI는 프로젝트 관리 분야에서 세계 최대 규모를 자랑하는 글로벌 비영리 전문 기관이다. 전 세계 200개국 이상에서 170만 명 이상의 자격증 보유자를 확보하고 있으며 300개 이상 '챕터'를 통해 전문가 커뮤니티를 운영한다. 강 지사장은 2014년 싱가포르에 PMI 아시아태평양 지사를 설립하기 위해 합류했다. 이후 현재까지 아태 지역 전역의 챕터 운영부터 자원봉사자 개발, 기업 파트너십 및 마케팅에 이르는 광범위한 전략적 업무를 지휘하며 지역 내 프로젝트 관리 생태계 확장을 주도하고 있다. 반세기를 넘는 업력에도 PMI가 글로벌 표준 기관으로 자리 잡을 수 있었던 배경엔 특정 기업이나 기술에 치우치지 않는 중립성이 있다. 강 지사장은 "PMI는 특정 영리 기업의 컨설팅을 수행하지 않는 독립적인 기관"이라며 "프로젝트 관리 표준인 PMBOK과 자격증을 통해 전 세계 공용 언어를 제공한다"고 설명했다. "개인 생산성 넘어 전사적 가치로…한국 기업 AX 성숙도 높아" PMI 조사에 따르면 아시아태평양 기업의 32%가 납기를 지키지 못하고 29%는 예산을 초과하며 26%는 운영 비효율을 겪고 있다. 이는 AI가 급격히 발전해 업무에 활용되는 현시점에서도 반복되는 모습이다. 프로젝트 환경이 점차 복잡해지고 기술력이 고도화하면서 단순히 납기나 예산 등 전통적인 지표만으로는 프로젝트 성패를 정의하기 어려워졌기 때문이다. 강 지사장은 이 가운데 한국이 AI 도입 자체를 검토하는 다른 나라와 달리 'AI 전환(AX)을 어떻게 해야 하는가'를 묻는 기술 성숙기에 진입했다고 진단했다. 한국 기업들의 고민이 기술 도입 초기 단계를 넘어 실질적인 성과 측정이란 다음 단계로 향하고 있다는 설명이다. 강 지사장은 "부서 간 칸막이를 넘어선 전사적 거버넌스 구축은 여전한 과제"라며 "연구개발(R&D) 단계에서 시간을 단축하더라도 실제 제조나 물류 공정에서 데이터가 유기적으로 연동되지 않으면 전체 프로세스의 효율은 제자리일 수밖에 없다"고 평가했다. 그는 내부 업무 효율화를 위한 AX와 실제 사업 전개에 AI를 도입하는 프로젝트 모두 '유니버셜 프레임워크'란 공통의 기초 위에서 관리돼야 한다고 제언했다. 산업이나 프로젝트 성격에 따라 세부 전략은 다를 수 있지만 AI 프로젝트는 대체로 데이터 청결도와 기업 내 데이터 통합 여부, 거버넌스 모델이 성패를 가르는 핵심이란 이유에서다. PMI는 프로젝트 전문가의 역할을 전략적 파트너로 전환하는 'M.O.R.E. 프레임워크'를 핵심 솔루션으로 제시하고 있다. 이 프레임워크는 ▲인식 관리(Managing perceptions) ▲성과 주도(Owning success) ▲끊임없는 재평가(Relentlessly reassessing) ▲시야 확장(Expanding perspective)의 4가지 행동 지침으로 구성된다. 강 지사장은 "비즈니스 가치 창출이란 명확한 목표 아래 전사적 관점의 포트폴리오 관리가 필수"라며 "이제 프로젝트 성공은 일정과 예산을 맞추는 수준을 넘어 실제 비즈니스 가치를 얼마나 창출했는지에 따라 재정의돼야 한다"고 강조했다. "AI가 못하는 '파워 스킬'이 핵심…수십만 인재 격차 해소 주력" PMI가 지난 10~11일 양일간 개최한 GSS 서울은 한국 기업들이 자사의 프로젝트 역량을 세계 무대에 공식적인 '레퍼런스 자산'으로 구축하는 중요한 계기가 됐다는 평가다. GSS는 전 세계 기업과 정부의 대규모·복합 프로젝트를 이끄는 프로젝트 리더, C레벨 임원, 정책 및 기술 의사결정자들이 한자리에 모이는 PMI의 대표적인 컨퍼런스다. 이번 서울 행사는 참가자의 약 70%가 해외에서 방문했으며 디지털 전환과 AI 기반 프로젝트 실행 전략이 집중적으로 공유됐다. 강 지사장은 이번 행사 기간 LG전자, 한화오션 등 국내 주요 기업 관계자와 함께 산업별 AX 전개 양상을 논의하며 한국형 거버넌스 모델의 가능성을 확인했다. 현장에 따르면 AI 프로젝트를 진행하는 모든 기업의 공통 화두는 '전사적 관점의 포트폴리오 관리'로 모아졌다. 강 지사장은 "부서별로 산발적인 프로젝트가 진행될 때 개인 생산성은 높아져도 전사적인 비즈니스 결과로 이어지지 못하는 병목 현상이 발생한다는 공감대가 형성됐다"며 "한국 기업들의 이같은 접근 방식은 글로벌 시장에서도 경쟁력 있는 모델이 될 것"이라고 내다봤다. PMI는 미래 인재 격차 해소를 위한 전문가 양성 체계 구축에도 속도를 내고 있다. 자체 보고서에 따르면 2035년까지 한국에서만 최대 22만명의 프로젝트 관리 인재 격차가 발생할 전망이다. 이를 해결하기 위해 PMI는 AI 프로젝트의 펀더멘탈을 강화하는 'AI 관리 공인 전문가(PMI-CPMAI)' 자격증을 통해 전문가들의 업스킬링을 지원하고 있다. 최근 그린 프로젝트 매니지먼트(GPM)와 조인트벤처를 설립하고 '지속가능성 프로젝트 전문가(CSPP)' 자격증을 선보인 것도 급변하는 산업 환경에 맞춘 인재 양성 노력의 일환이다. 강 지사장은 "AI가 리포팅이나 대시보드 제작 등 기술적이고 반복적인 과업을 자동화할 수는 있다"면서도 "복잡한 이해관계자 간의 갈등을 조율하고 전략적 의사결정을 내리는 '파워 스킬'은 결국 인간 프로젝트 매니저 몫"이라고 강조했다. 이어 "우리 목적은 프로젝트 성공률을 극대화해 더 나은 세상을 만드는 것"이라며 "전 세계 전문가들이 AI 시대의 대체 불가능한 리더로서 기업의 성공을 이끌 수 있도록 지식 공유와 역량 강화의 든든한 조력자가 되겠다"고 부연했다.

2026.06.15 17:10이나연 기자

삼성 파운드리, 내년 MPW '2나노' 공정까지 연다…AI칩 협력 강화

삼성전자 파운드리 사업부가 내년 멀티프로젝트웨이퍼(MPW) 공정을 2나노미터(nm)까지 확대한다. 2나노 공정은 현재 상용화된 가장 최첨단 공정으로, 국내 팹리스 기업의 초고성능 인공지능(AI) 반도체 개발에 속도가 붙을 것으로 기대된다. 송태중 삼성전자 파운드리사업부 상무는 15일 오후 서울 양재 엘타워에서 열린 'M.AX 얼라이언스 상반기 총회'에서 이같이 밝혔다. MPW는 파운드리 기업이 웨이퍼 하나에 복수의 팹리스가 개발한 칩을 올려서 시제품을 양산하는 서비스다. 웨이퍼 전체 비용을 낼 필요가 없기 때문에 팹리스 입장에서 개발비용 부담을 덜 수 있다. 삼성전자는 자사 파운드리 생태계 강화를 위해 매년 다양한 공정의 MPW 서비스를 진행해 왔다. 지난해와 올해의 경우, 가장 최첨단 공정은 4나노까지 개방했다. 내년부터는 2나노 공정까지 MPW를 진행한다. 2나노는 파운드리 업계에서 상용화된 가장 최신 공정이다. 제조 난도가 높아 AI, 고성능컴퓨팅(HPC) 등 일부 초고성능 반도체 분야에만 적용하고 있다. 세부적으로 2나노 및 4나노 공정은 내년 7회, 5~28나노 공정은 내년 11회의 MPW를 진행할 예정이다. 구형에 속하는 8인치 공정까지 고려하면 총 MPW 진행 수는 더 늘어날 것으로 예상된다. 송 상무는 "삼성 파운드리는 'SAFE'라는 이름으로 주변 생태계와 함께 최첨단 공정을 확장 개발하고 있다"며 "또한 AI 반도체 M.AX 얼라이언스를 통해 K-온디바이스 수요 기업, 팹리스, 파트너 기업들이 목표를 달성하도록 최선을 다하겠다"고 말했다. M.AX 얼라이언스 상반기 총회에는 수요기업, 팹리스, 파운드리, 반도체 IP 기업, 반도체산업협회, 한국산업기술기획평가원(KEIT) 등 업계·관계자 150여 명이 참석했다. 이번 행사는 '반도체 제조지원 TF' 업무협약 체결식, 'K-온디바이스 AI반도체 기술개발 사업' 설명회 등 국산 AI칩 확보 전략을 논의하기 위해 마련됐다.

2026.06.15 16:25장경윤 기자

미디어 밸류체인의 지능형 진화…성공적 AX를 위한 '미디어 오케스트레이션'

오늘날 미디어 산업은 단순한 콘텐츠 제작 시대를 넘어, 데이터와 인공지능(AI)이 실시간으로 모든 과정을 지휘하는 '미디어 오케스트레이션(Media Orchestration)' 시대로 진입했다. 과거의 미디어가 불특정 다수를 향한 일방향적이고 선형적인 배포에 집중했다면, 이제는 개인의 맥락을 초정밀하게 타격하는 데이터 과학의 영역으로 체질이 바뀌고 있다. 본 칼럼에서는 성공적인 인공지능 전환(AX)을 완성하는 핵심 동력인 '미디어 오케스트레이션 4단계(Data, Build, Link, Trust)'를 통해 지능형 미디어의 미래를 제시하고자 한다. • 1단계. 인지(Data): 벡터 DB로 시청자의 '의도'와 '맥락'을 읽다 첫 번째 단계인 인지(Data)는 사용자의 실시간 맥락(Context)을 완벽하게 이해하는 것에서 출발한다. 단순한 키워드 매칭을 넘어 영상의 시각적 장면과 오디오 톤을 수치화한 멀티모달 데이터를 분석하는 것이 핵심이다. 이를 위해 자연어 질의를 고차원 공간에 매핑하는 벡터 데이터베이스(Vector Database) 기술을 활용한다. 이를 통해 구체적인 메타데이터가 없는 추상적인 의도도 즉시 도출해내는 의미 기반 검색(Semantic Search)이 가능해진다. 시나리오 예시를 들어보자. 퇴근길 지하철에서 한 시청자가 문득 "지난주 야구 경기에서 비 오는데 홈런 치고 팬들이랑 같이 울먹이던 장면 찾아줘"라고 검색한다. 기존 시스템이라면 '비', '홈런' 등 단편적인 결과만 내놓게 된다. 하지만 지능형 AX는 벡터 공간에서 '비 오는 날의 애절함'과 '승리의 환희'라는 상충하는 맥락을 읽어내어 정확히 5월 6일 레이예스의 투런포 장면을 매칭시킨다. 이러한 정밀한 인지는 검색 재현율을 40% 이상 향상시키고, 야구만 보던 단일 소비층을 관련 예능이나 다큐멘터리로 전이시키는 강력한 비즈니스 동력이 된다. • 2단계. 창조(Build): 상상의 한계를 허무는 '지능형 아키텍처' 두 번째 단계인 창조(Build)에서 AI는 더 이상 인간 창작자의 자리를 위협하는 경쟁자가 아니다. 인간의 상상력을 정교한 현실로 치환하는 '디지털 캔버스'의 역할을 수행한다. 이는 파편화된 미디어 제작 공정을 데이터라는 혈관으로 엮어내 시스템 전반을 유기적으로 재설계하는 지능형 아키텍처로의 진화를 의미한다. 특히 기술적 측면에서는 인공지능 기반 특수영상 효과(AI VFX) 지능화가 핵심적인 역할을 담당한다. 건물의 복잡한 물리적 붕괴나 세밀한 파편 묘사 등 과거 수작업으로는 막대한 시간과 비용이 소요되던 공정을 생성형 AI가 즉각적으로 구현해 낸다. 이런 혁신은 후반 제작 기간을 기존 대비 90% 수준으로 압도적으로 단축하는 생산성 혁명을 일으키고 있다. 이러한 창조의 지능화가 가져올 변화는 구체적인 제작 시나리오를 통해 더욱 극명하게 드러난다. 예를 들어, 눈 덮인 거대 도시가 순식간에 무너져 내리는 재난 블록버스터를 기획한다고 가정해 보자. 과거에는 수천 명의 VFX 아티스트가 몇 달간 매달려 눈의 질감과 건물의 파손 디테일을 일일이 수작업으로 쌓아 올려야 했다. 하지만 이제는 AI 오케스트레이션 환경에서 감독이 "건물 잔해 위로 5cm 두께의 눈이 쌓이고, 철근이 휘어지는 물리적 디테일을 표련해줘"라고 입력하는 것만으로도 며칠 만에 고품질의 최종 컷을 완성할 수 있다. 나아가 이러한 창의적 지능화는 단순한 화면 생성을 넘어 실시간 중계와 자동화 제작 영역으로까지 확장되며 미디어 산업의 판도를 바꾸고 있다. 대표적으로 8K 초고화질 광각 화면을 활용한 지능형 직캠 자동화 단계에서는 단 한 대의 카메라가 수십 명의 카메라맨 역할을 대신한다. 가령 10명이 넘는 대형 아이돌 그룹의 무대에서, AI는 멀티 트래킹(AI Multi-Tracking) 기술을 통해 멤버 개개인의 얼굴과 관절 움직임을 실시간으로 추적한다. 이를 통해 전담 카메라맨이 밀착 촬영한 듯한 흔들림 없는 고화질 영상을 멤버별로 자동 생성해 냄으로써, 수십 명의 편집 인력이 투입되던 음악 방송 공정을 지능화하여 극적인 비용 절감과 맞춤형 시청 경험을 동시에 실현한다. 스포츠 중계 역시 실시간 3D 데이터 시각화를 통해 '보는 중계'에서 '데이터로 확인하는 중계'로 진화하고 있다. 월드컵 등에 적용된 반자동 오프사이드 판독(SAOT) 기술이 그 정수로, 공 내부 센서와 경기장의 카메라가 선수의 신체 주요 지점 29개를 초당 50회 이상 정밀 추적한다. 수집된 방대한 데이터는 찰나의 순간에 정밀한 3D 그래픽으로 변환되어 전 세계 중계 화면에 표출된다. 이는 기존에 평균 70초 이상 소요되던 판정 시간을 25초로 획기적으로 단축하여 경기의 흐름을 유지하면서도 판정의 무결성을 확보하며, 데이터가 직접 생방송 화면을 '짓는' 아키텍처 혁신의 진면목을 보여준다. • 3단계. 연결(Link): 시청자의 순간에 스며드는 매끄러운 오케스트레이션 세 번째 단계인 연결(Link)은 콘텐츠를 단순한 고정 결과물(Output)이 아니라, 시청자의 실시간 상황에 맞춰 조립되는 가변적 시스템(Architecture)으로 기능하게 만든다. 이는 시청자의 현재 순간(Moment)과 화면 속 빈 공간을 데이터라는 혈관으로 정교하게 이어 붙이는 오케스트레이션 과정이다. 이 단계의 핵심 기술 중 하나인 SSAI(서버 측 광고 삽입)는 콘텐츠와 타겟팅 광고를 클라이언트가 아닌 서버 단에서 단일 스트림 파일로 결합하는 '스티칭(Stitching)' 기술을 활용한다. 이를 통해 광고 시작 전의 버퍼링 현상을 근본적으로 해결해 끊김 없는 시청 경험을 제공한다. 그 뿐 아니라 광고가 본편 영상과 구별되지 않게 ㅎ해 브라우저의 광고 차단기(Adblock)를 무력화하고 플랫폼의 수익 모델을 보호한다. 여기에 가상 제품 배치(VPP) 기술이 결합돼 시공간 제약을 지배하는 지능형 광고 시스템이 완성된다. VPP는 AI 평면 추적 기술을 통해 카메라가 움직이는 상황에서도 영상 속 빈 벽이나 테이블 등의 평면을 정확히 인식하며, 원본 영상의 빛과 그림자를 실시간으로 분석하는 조명 정합 기술을 통해 브랜드 에셋을 이질감 없이 고정시킨다. 이는 제작이 이미 완료된 구작이나 글로벌 수출용 VOD에서도 시청 지역과 시점에 맞는 최신 광고로 즉시 교체할 수 있는 혁신적인 비즈니스 가치를 창출한다. 구체적인 시나리오 예시를 통해 이 연결의 위력을 상상해 보자. 한 시청자가 습도가 80%가 넘는 찜찜한 심야 시간에 모바일로 드라마를 시청하고 있다. 이때 AI는 기상청 오픈 API 데이터를 실시간으로 연동하여 사용자의 현재 불쾌지수를 인지한다. 동시에 드라마 속 주인공이 퇴근 후 귀가해 에어컨을 켜는 장면이 흐르면, 가상제품배치(VPP) 기술이 작동해 주인공 뒤쪽 빈 벽면에 최신형 에어컨 모델을 자연스럽게 배치한다. 화면에는 "밤새 쾌적한 공기를 원하시나요?"라는 사용자 맥락 맞춤형 문구가 실시간으로 노출된다. 이러한 초개인화 연결은 시청 경험을 방해하지 않으면서도 일반 타겟팅 광고 대비 웹사이트 유입률(CTR)을 60% 이상 향상시키며, 데이터가 단순한 분석을 넘어 실제 소비 패턴의 변화까지 이끌어내는 지능형 유통의 정수를 보여준다. • 4단계. 보호(Trust): 밸류체인의 완성, 견고한 신뢰 체계 마지막 단계인 보호(Trust)는 미디어 밸류체인의 가장 견고한 기반이자 최종 경쟁력으로, 딥페이크와 정보 조작이 범람하는 시대에 시스템의 무결성과 콘텐츠의 진실을 증명하는 기술적 방패다. 촬영부터 편집, 송출 전 과정을 블록체인 기반의 '디지털 족보'로 기록하는 콘텐츠 출처 및 신뢰성을 위한 연합(C2PA) 표준을 적용하여 콘텐츠 변경 이력을 영구 기록함으로써 가짜 뉴스 확산을 방지한다. 시나리오 예시를 통해 최후의 보루를 확인해 보자. 한 뉴스 보도에서 "유명 정치인이 부적절한 발언을 했다"는 영상이 확산된다. 시청자가 영상 하단의 '콘텐츠 무결성 바코드'를 클릭하자, AI 조작 여부와 원본 촬영 일시가 기록된 타임라인이 펼쳐진다. 또한, 불법 유출을 시도하는 이에게는 '양방향 객체 추적 기반 동적 워터마킹(WAM)'이 소리 없이 작동한다. 시청자의 육안에는 보이지 않지만 픽셀 단위로 각인된 이 코드는, 영상이 훼손되거나 고압축된 파편 속에서도 유출자의 ID를 96% 이상의 정확도로 추론해낸다. 결론적으로 미래의 미디어 밸류체인은 단순히 신호를 전달하는 수동적 인프라를 넘어, 데이터의 혈관으로 제작과 유통 전 과정을 실시간으로 조율하는 지능형 오케스트레이션(Media Orchestration) 시스템으로 완성된다. 성공적인 AX(AI Experience)는 콘텐츠를 기계적으로 대량 생산하는 것에 그치지 않고, 인지(Data), 창조(Build), 연결(Link), 보호(Trust)라는 4단계의 유기적 순환 구조 속에서 시청자의 맥락에 맞게 콘텐츠를 '짓는(Architecture)' 패러다임의 전환을 의미한다. 시나리오 예시를 통해 미디어의 미래를 그려보자면, 데이터로 시청자의 숨은 의도를 읽어내고(Data), AI가 상상력의 경계를 허물며 고품질의 영상을 즉각 창조하며(Build), 이를 시청자의 순간과 공간에 매끄럽게 연결하고(Link), 마지막으로 기술적 방어선을 통해 콘텐츠의 무결성과 진실을 증명하는(Trust) 일련의 과정이 하나의 거대한 '디지털 베틀(The Digital Loom)'처럼 엮여 작동하게 된다. 결국 플랫폼의 최종 경쟁력은 가장 고도화된 혁신 기술이 가장 견고한 윤리와 신뢰라는 기반 위에서 조화를 이룰 때 확보되며, 이러한 기술의 양심이 미디어의 진정한 가치를 연주할 때 비로소 인공지능과 인간이 공존하는 미디어 생태계가 완성되는 것이다.

2026.06.15 14:23강자원 컬럼니스트

국방 AX 힘 싣는 네이버클라우드…"2030년 전군 AI 에이전트 확산"

네이버클라우드가 국방 환경에 최적화된 경량 옴니모달 인공지능(AI) 모델을 공개하며 국방 AI 시장 공략에 박차를 가한다. 드론·전술차량·무인체계 등 제한된 컴퓨팅 환경에서도 실시간으로 영상·음성·문서를 분석할 수 있는 AI 모델을 앞세워 국방 AI 풀스택 전략을 강화하고 2030년까지 국방 전 영역 AI 전환(AX)을 추진한다는 목표다. 네이버클라우드는 지난 10~12일 제주에서 열린 '2026 한국군사과학기술학회 종합학술대회'에서 자체 개발한 경량 옴니모달 모델 '하이퍼클로바X 시드 4B'를 공개했다고 15일 밝혔다. 최근 국방 분야에선 드론 영상과 위성사진, 무전 음성, 작전 문서 등 다양한 정보를 실시간으로 분석해 의사결정에 활용하는 수요가 늘고 있다. 이에 텍스트뿐 아니라 이미지·영상·음성까지 동시에 이해할 수 있는 옴니모달 AI가 차세대 국방 핵심 기술로 주목받고 있다. 네이버클라우드가 공개한 하이퍼클로바X 시드 4B는 국방 환경에 최적화된 경량 옴니모달 모델이다. 자체 개발한 비전 인코더 '하이퍼클로바X 클립'과 오디오 인코더를 적용해 다양한 형태의 데이터를 동시에 처리할 수 있도록 설계됐다. 또 한글 문서를 포함한 한국어 중심 데이터를 학습해 국내 국방 환경에 적합한 이해 능력을 확보했다는 게 회사 측 설명이다. 특히 이번 모델은 드론·무인체계·전술차량 등 엣지 환경에서 활용할 수 있도록 경량화에 중점을 뒀다. 기존 8B급 대규모언어모델(LLM) 백본을 '프루닝'과 '지식 증류' 기술로 최적화해 모델 크기를 절반 수준으로 줄이는 동시에 성능은 향상시켰다. 제한된 연산 환경에서도 저지연 추론이 가능하도록 구현한 것으로 평가된다. 하이퍼클로바X 시드 4B는 드론 및 해안 감시 영상 기반 객체 탐지와 위성사진 변화 분석, 사격장·생활관 위험요소 식별, 군용 장비 자동 인식, 전장 지도 분석 등에도 활용할 수 있다. 네이버클라우드는 향후 정보·감시·정찰(ISR) 자동화와 설명 가능한 무인체계, 통합 상황 인식 체계 등 다양한 국방 분야에 적용한다는 방침이다. 회사는 이번 행사에서 국방 AI 풀스택 전략도 함께 소개했다. 국방 분야 특성상 데이터 보안과 통제권 확보가 중요한 만큼 인프라와 머신러닝 운영(MLOps), LLM, AI 에이전트를 폐쇄망 환경에서 직접 운영할 수 있는 소버린 AI 체계를 핵심 비전으로 제시했다. 네이버클라우드는 올해 국방 AX 기반을 구축하고 관련 사업 참여를 확대하는 한편, 장기적으로 국방 전 영역에 AI 에이전트를 적용해 자율형 작전 지원 체계를 고도화한다는 계획이다. 국방 AI 경쟁이 개별 모델 개발을 넘어 데이터·인프라·플랫폼, 보안을 아우르는 AI 풀스택 구축 경쟁으로 확대되는 가운데, 자체 AI 모델과 클라우드 인프라를 기반으로 국방 시장 공략을 강화하는 모습이다. 네이버클라우드 측은 "올해 국방 AX를 위한 기반을 구축하고 국방 관련 다양한 사업에 참여한 후 2030년까지 국방 전 영역에 AI 에이전트를 확산할 것"이라며 "자율형 작전 지원 체계 고도화를 통해 국방 전 영역의 AX를 단계적으로 완성할 계획"이라고 밝혔다.

2026.06.15 09:58한정호 기자

최태원 회장, AX 가속화 주문…"1인 1에이전트 도입 해야"

최태원 SK그룹 회장이 회사 경영진 및 구성원의 신속한 AI 전환(AX∙AI Transformation)을 당부했다. 특히 AI 에이전트가 단순히 개인적 성과 향상에 그치는 것이 아닌, 조직 전체의 성과르 이어지는 구조로 진화해야함을 강조했다. 최 회장은 경기 이천시 SKMS 연구소에서 11일부터 13일까지 'AI가 가져올 파괴적 혁신, AX 중심 경영으로의 대전환'을 주제로 개최된 '2026 New 이천포럼'(이하 '포럼')에서 이같이 말했다. AX의 첫 단계로 최 회장은 “우리가 무엇을 하고 있는지를 정확하게 아는 것이 먼저”라며 “우리의 일을 정확히 정의(define)하고 AI를 통해 무엇을 어떻게 혁신할 것인가가 중요하다”고 말했다. 평소 데이터를 꾸준히 축적하면서 실시간으로 문제를 파악하고 개선할 수 있는 바탕을 마련해야 한다는 설명이다. 특히 “'나의 AI'에서 '우리의 AI'로 진화해야 한다”면서 '1인 1 에이전트' 도입을 제시했다. 그는 “지금 구성원의 90% 이상이 AI를 쓰고 있지만, 개인적으로 쓰는 AI를 넘어서 우리가 하는 일을 조직 전체의 성과로 이어줄, 정말로 '우리의 일'을 도와주는 AI가 필요하다”고 강조했다. 이어 “저 역시 에이전트를 하나가 아니라 수도 없이 만들어서 각 회사의 경영진, 구성원들과 함께 소통에 나설 것”이라고 밝혔다. “수십개의 회장 아바타들이 각 회사에 들어가서 이야기를 듣고 다른 에이전트들과 함께 일하고 소통하도록 하겠다”는 구상이다. 최 회장은 AX의 본질을 '운영개선(O/I∙Operation Improvement)'으로 정의하고, “우리가 하는 일을 정의하고 일하는 방식을 바꾸는 모든 과정이 O/I”라고 설명했다. 이어 “AX는 우리의 O/I 실행력을 높일 수 있는 가장 좋은 수단”이라면서 “수많은 난제를 돌파하고 미래 기회에 대응할 힘은 결국 O/I 능력에서 나오는 만큼, AX 기반의 O/I를 통해 기본기와 실행력을 탄탄히 해야 한다”고 주문했다. 이 자리에서 최 회장은 글로벌 AI 산업을 전망하며 SK그룹의 경쟁력을 진단했다. 메모리 기술력을 바탕으로 한 반도체 산업 중심으로 AI 시대가 개화했다면, 조만간 전 세계적인 AI 컴퓨팅 파워 수요에 대비하기 위한 에너지·데이터센터·통신망 등의 대전환이 일어나고, 향후엔 지능을 만들어내는 다양한 애플리케이션 산업이 커질 것이라는 전망이다. 최 회장은 ”AI 시대에 필요한 메모리부터 데이터센터 인프라, 이를 뒷받침할 에너지, 전기화(Electrification) 능력을 풀스택(full stack)으로 갖춘 기업은 드물다”며 “SK의 사업영역들은 AI 시대를 열어가는데 필요한 것들을 갖추고 있다”고 평가했다. 그러면서도 경영진을 향해서는 철저한 위기의식을 가질 것을 촉구했다. 최 회장은 “지금 전속력으로 전방위적인 AX를 실행하지 않는다면, 우리가 맞이한 절호의 기회는 다시 쉽게 오지 않을 것”이라고 말했다. 최 회장은 지난 2019년부터 이천포럼에서 AI를 주요 어젠다로 삼아 혁신을 강조해왔다. 최고경영진부터 실무자까지 SK그룹이 AI/DT 등 혁신기술을 핵심 동력으로 글로벌 경쟁력을 강화하는 방안을 논의해왔지만, 3일 동안 AI 단일 주제를 가지고 집중 토론을 한 것은 이번이 처음이다. SK 경영진은 “과거 에너지가 증기기관에서 전기로 전환될 때처럼 비즈니스 프로세스 자체를 근본적으로 재설계해야 한다”는 데 뜻을 모았다. 특히 “경영진이 먼저 혁신해야 한다”는 위기의식을 나누면서 “AX는 작게 시작하더라도 먼저 실행해 빠르게 확장하는 게 중요하다”고 결의했다. 포럼에서는 AI를 활용한 가상 패널 에이전트들의 활약이 돋보였다. '스카이'로 명명된 AI 에이전트가 경영진의 논의 내용을 실시간 요약 발표했고, 패널토의에는 컨설턴트, 임원, 50대 구성원으로 구성된 AI 패널이 현업 구성원들과 실시간으로 함께 참여했다. SK그룹 관계자는 “이번 포럼은 경영진의 전략적 비전과 전사 구성원들의 자발적인 실행 의지가 한데 모여 그룹의 AX 방향성을 정립한 뜻깊은 자리”라며 “논의 내용을 바탕으로 경영진과 구성원이 함께 AI 대전환을 가속화해 나갈 것”이라고 밝혔다.

2026.06.14 10:24장경윤 기자

산단공, 하나금융·산단 경제단체와 산단 생산적 금융 확산 협약

한국산업단지공단(이사장 이상훈)은 하나금융그룹(대표 함영주), 한국산업단지경영자연합회(회장 최철호), 글로벌선도기업협회(회장 이원해)와 함께 '산업단지 생산적 금융 협력 업무협약'을 체결했다고 밝혔다. 이날 협약은 5극3특 기반 성장엔진을 육성하고, 산업단지 입주기업의 글로벌 경쟁력 강화와 혁신기업의 성장을 지원하기 위해 마련됐다. 특히 산업단지 현장과 금융기관·입주기업 경제단체 간 협력체계를 구축해 산업단지 내 생산적 금융을 확산하고, 모험자본 투자 활성화를 통해 기업 성장 기반을 강화한다는 계획이다. 이들 기관은 협약에 따라 산업단지 입주기업의 성장단계별 금융지원과 사업화 촉진을 위한 협력사업을 공동 추진한다. 주요 협력 분야는 ▲산업단지 생산적 금융 펀드 500억원 조성 및 투자 매칭 ▲입주기업 ESG 경영·인증·금리 인하·오픈이노베이션 등 전주기 사업화 지원 ▲5극3특 기반 지역 균형발전 협력 ▲산업단지 개발 및 구조고도화 관련 금융지원 ▲신재생에너지 및 탄소중립 실현을 위한 녹색금융 지원 ▲제조 인공지능 전환을 위한 금융지원 및 자문 등이다. 하나금융그룹의 금융 역량과 산업단지공단의 산업현장 지원 기능, 산업단지경영자연합회와 글로벌선도기업협회의 우량 기업 네트워크를 연계해 산업단지 입주기업의 투자 유치, 기술개발, 수출 확대, 디지털·탄소중립 전환을 종합적으로 지원할 계획이다. 각 기관은 대한민국 산업단지 수출박람회 등 지역 산업단지 입주기업의 판로개척과 글로벌 진출을 지원하는 사업에도 협력해 산업단지형 성장 모델을 확산해 나갈 예정이다. 이상훈 산업단지공단 이사장은 “산업단지는 대한민국 제조업과 수출을 이끌어 온 핵심 기반으로, 제조 AX·탄소규제·보호무역 강화 등 산업환경 변화에 대응하기 위해서는 금융과 투자가 적기에 공급되는 것이 중요하다”며 “이번 협약을 계기로 산업단지 현장과 금융·경제단체의 역량을 결집해 입주기업의 경쟁력 강화를 적극 지원하겠다”고 밝혔다.

2026.06.13 06:57주문정 기자

[현장] 컨포트랩, '공장특화 AI OS' 제시...제조 AX 기간·비용 3분의 1로

컨포트랩이 제조 현장 인공지능(AI) 전환(AX) 도입 기간과 비용을 기존 대비 3분의 1 수준으로 줄일 수 있는 '공장특화 AI 운영체제(OS)'를 앞세워 파트너 생태계 확장에 나섰다. 컨포트랩은 12일 서울 강남구 코엑스 스튜디오 159에서 '포타 커넥트(PORTA CONNECT) 2026'을 성황리에 개최하고, 산업용 AI OS '포타(PORTA)'를 앞세운 제조 AI 전환 전략과 파트너 협업 모델을 제시했다. 김희중 컨포트랩 대표는 현재 제조 현장은 인프라 구성부터 데이터 수집, 모델링, 애플리케이션 개발까지 일일이 쌓아 올려야 하는 일종의 시스템 통합(SI)프로젝트라고 설명했다. 이런 방식은 각 공장마다 구축된 환경이 달라 현장마다 엔지니어가 다수 투입돼 처음부터 새로 맞춤형 개발이 이뤄진다. 이는 대규모 지출과 시간 소요로 이어지면서 기대 효과(ROI)마저 불확실해 중소기업이 선뜻 나서기 힘들다는 지적이다. 컨포트랩은 이러한 구조적 한계를 줄이기 위한 해법으로 '공장특화 AI OS' 포타를 제시했다. 포타는 현장 연결 장치부터 데이터 플랫폼, 온톨로지 기반 데이터 모델링, 머신러닝, 운영관리 애플리케이션, 대규모언어모델(LLM), 에이전트 기능까지 제조 AI 구현에 필요한 요소를 하나의 환경으로 통합한 플랫폼이다. 개발자 중심의 개별 구축 방식 대신 노코드 기반으로 필요한 기능을 빠르게 구성할 수 있도록 설계한 것이 특징이다. 김 대표는 "연 매출 300억원 규모의 중소 제조 기업을 기준으로 기존 방식을 적용하면 평균 38주의 시간과 4억5100만원에 달하는 막대한 비용이 소모된다"며 " 포타를 도입할 경우 구축 기간은 10주로 74% 단축하고 비용은 1억5900만원으로 65% 절감되는 효과를 얻을 수 있다"고 강조했다. 포타의 주요 활용 시나리오로는 설비, 품질, 에너지, 생산 영역에서 이상 상황 발생 시 대응 리드타임을 줄이는 기능이 제시됐다. 기존에는 임계치 초과 알람이 발생하면 담당자가 데이터를 일일이 확인해 원인을 파악해야 했다. 반면 포타는 데이터 자동 수집 이후 규칙 기반 분석과 머신러닝으로 이상 징후를 탐지하고, AI 에이전트가 상황 맥락을 분석해 문제 성격과 조치 방향까지 정리해 전달하는 구조다. 생성형 AI 활용 방식도 제조 현장에 맞춰 구체화했다. 외부 범용 AI에 데이터를 별도로 입력하는 방식이 아니라 공장 내부 데이터와 운영 맥락에 직접 연결된 AI를 통해 필요한 정보를 바로 확인할 수 있도록 했다는 설명이다. 예를 들어 사용자가 특정 기간 품질 이상 발생 현황이나 라인별 이슈를 질의하면, 포타가 현장 데이터와 맥락 정보를 기반으로 답변과 인사이트를 제공하는 식이다. 반복 업무 자동화 역시 핵심 기능으로 제시됐다. 컨포트랩은 아침 운영 현황 브리핑, 주간 운영 보고서 작성, 체크리스트 자동 점검, 월간 ESG·에너지 리포트 생성 등 현장에서 반복적으로 수행되는 업무를 자동화할 수 있다고 설명했다. 제조 AX 확산을 위한 파트너 전략도 본격화한다. 컨포트랩은 표준화된 '백본 OS' 개발에 집중하고 파트너사는 현장 채널과 도메인 노하우를 바탕으로 포타 위에서 고객 맞춤형 문제 해결과 수익화를 추진하는 구조다. 이를 위해 컨포트랩은 세 가지 협업 모델을 운영할 계획이다. 포타 기반으로 고객 맞춤형 제조 AI 솔루션을 구축하는 '빌드온파트너(Build on Partner)' 모델, 권역별 영업·구축·유지보수를 함께 수행하는 '셀앤디플로이(Sell and Deploy)' 모델, MES·자동화 설비·로봇 등 기존 솔루션에 포타를 결합해 공급하는 결합형 모델이다. 회사는 오는 8월까지 권역별 핵심 파트너 선정을 마무리하고 10월부터 교육과 공동 프로젝트를 본격 추진할 계획이다. 선정 파트너에는 포타 우선 공급, 설계·구축 교육, 엔지니어 지원, 고객 제안, 초기 PoC 공동 수행, 스마트공장 등 정부 지원사업 대응 지원을 포함한 실행 패키지가 제공될 예정이다. 김기중 컨포트랩 대표는 "제조 AX는 한 회사가 단독으로 완성할 수 있는 시장이 아니라 기술과 현장 경험을 가진 파트너가 함께 만들어야 한다"며 "컨포트랩은 포타를 통해 복잡한 기술 기반을 맡고 파트너가 고객 현장의 가치와 문제 해결에 집중할 수 있는 구조를 만들어 제조 AX 시장을 함께 열어가겠다"고 말했다.

2026.06.12 16:47남혁우 기자

"컨베이어벨트 공장 시대 끝났다...피지컬AI가 제조 경쟁력 결정”

피지컬AI가 빠르게 발전하면서 로봇이 스스로 판단해 24시간 가동하는 불 꺼진 무인공장, 즉 '다크팩토리' 시대가 현실로 다가오고 있다. 한국정보통신진흥협회(KAIT)는 11일 조선팰리스 서울 강남에서 국내 주요 AI 디지털 기업, ICT 유관 기관, 학계 전문가, 정부 관계자 등 60여 명이 참석한 가운데 제조 피지컬AI와 자율형 무인공장을 주제로 디지털 인사이트 포럼을 열었다. 최재유 포럼 공동의장은 “글로벌 공급망 변화 속에서 반도체, 자동차, 조선, 국방 등 세계 최고 수준의 제조 경쟁력을 갖춘 한국은 대체 불가능한 핵심 파트너”라며 “위험하고 고된 공정은 AI 로봇이 전담하고 숙련 노동자의 경험은 AI가 계승해 인구 감소 시대에도 우리의 제조 경쟁력과 생산성을 지켜내는 핵심 생존 전략이 될 것”이라고 말했다. 이날 기조 강연자로 나선 제조 피지컬 AI 분야의 권위자인 장영재 한국과학기술원(KAIST) 석좌교수는 '제조 피지컬 AI: 자율형 공장 다크팩토리'를 주제로 제조업의 미래와 한국 제조 경쟁력의 새로운 성장 전략을 제시했다. 장 교수는 “AI 경쟁의 중심은 모델 성능 대결을 넘어 실제 산업 현장에서 얼마나 높은 생산성과 가치를 창출하느냐의 경쟁으로 이동하고 있다”라며 “피지컬 AI가 제조업의 경쟁력을 결정하는 핵심 기술이 될 것”이라고 말했다. 이어 “컨베이어벨트 중심의 제조 방식은 한계에 도달했다”며 “앞으로는 독립 작업 구역인 셀(Cell) 제조와 자율이동로봇(AMR)이 생산·물류·품질검사를 유기적으로 연결하는 자율형 공장이 제조 혁신의 핵심이 될 것”이라고 강조했다. 장 교수는 과학기술정보통신부 지원으로 개발한 무인공장 플랫폼 '카이로스-X'도 소개했다. 카이로스-X는 이기종 로봇과 센서, 설비, 디지털 트윈을 단일 운영체계(OS)로 통합 제어하는 플랫폼으로, 전 구간을 국산 기술로 구현한 것이 특징이다. 그는 “한국은 제품을 파는 나라를 넘어 공장 운영의 지능을 수출하는 나라로 도약해야 한다”며 “독일·일본 선도 기업과 경쟁할 수 있는 K-다크팩토리 수출 모델을 육성해야 한다”고 말했다.

2026.06.11 18:20박수형 기자

지역 AX 확산 돕는다…네이버 '로컬 그라운드' 부산서 첫 발

네이버가 보다 많은 사용자가 인공지능(AI)을 통해 지역의 다양성을 발견하고 경험할 수 있도록 지역 상권을 직접 찾아가는 '로컬 그라운드' 캠페인을 시작한다. 첫 번째 '로컬 그라운드'는 오는 13일 부산에서 진행된다. ▲전포동 ▲영도 ▲보수동 책방골목 등 주요 상권의 104개 중소상공인(SME) 상점이 참여한다. 네이버는 QR 오더와 오프라인 통합 단말기 'Npay 커넥트' 등 AI 기반 주문·결제 솔루션 도입 지원과 로컬 상점을 소개하는 숏폼 콘텐츠 제작 등을 돕는다. 캠페인 기간 중인 오는 12일부터 13일까지 부산에서 BTS 글로벌 콘서트가 열리는 만큼, 외국인 사용자의 편의도 강화한다. 외국인 사용자는 여권 기반 본인 인증을 통해 ▲네이버 지도 ▲예약 ▲주문 ▲결제 등을 이용할 수 있으며, 파파고 앱을 통해 상점 간판과 메뉴명을 다국어로 번역해 이용할 수 있다. 지난 10일에는 네이버 임직원과 부산 로컬 사업자 200여 명이 직접 만나 로컬의 다양성이 AI 생태계에서 갖는 의미를 논의하고, 네이버 ▲플레이스 ▲쇼핑 ▲광고 담당자들이 사업자 성장 사례와 AI 전환(AX) 전략을 공유하는 '로컬 밋업'도 열렸다. 또한 소규모 사업자들이 온라인 광고의 효율성과 편의성을 높이고, 사업 규모와 전략에 따라 다양한 광고 마케팅을 해볼 수 있도록 네이버 담당자들이 직접 컨설팅을 돕는 별도의 부스도 마련됐다. 네이버는 올해 최고인사책임자(CHRO) 직속으로 '임팩트 시너지' 그룹을 개편하고, 로컬 그라운드를 포함해 임직원이 참여하는 임파워먼트 중심의 파트너 성장 시너지 프로그램을 적극적으로 모색해 나갈 계획이다. 황순배 네이버 임팩트시너지 그룹장은 '로컬 밋업' 키노트에서 "로컬 그라운드의 첫 출발을 부산에서 시작하게 돼 뜻깊다"며 "네이버는 로컬이 가진 상품, 공간, 취향의 고유성이 디지털 플랫폼 위에서 보다 잘 발견되고, AI 기술을 통해 지역에서 전국으로, 나아가 글로벌로 성장할 수 있도록 지원을 아끼지 않겠다"고 약속했다.

2026.06.11 17:09박서린 기자

[AI는 지금] 네이버클라우드, 국방 AI 본게임 채비…AIDC·FDE 카드 꺼냈다

네이버클라우드가 국방 인공지능 전환(AX) 시장에서 보폭을 넓히고 있다. 이달 들어 국방 AX 전담 조직을 신설한데 이어 공개 세미나를 통해 옴니모달 AI, 국방 전용 AI 데이터센터(AIDC), 전장 엣지, 현장 밀착형 엔지니어 조직을 묶은 전략을 제시하며 한국형 합동지휘통제체계(KCCS) 등 차세대 국방 인프라 사업을 정조준한 모습이다. 네이버클라우드는 지난 10일 대전컨벤션센터에서 열린 '인렉스 코리아 2026(대한민국 국방산업발전대전)'에서 소버린 AI 기반 국방 AX 발전 전략 세미나를 열고 국방·방산·ICT 관계자를 대상으로 풀스택 국방 AI 전략을 소개했다고 11일 밝혔다. 이번 세미나는 네이버클라우드가 국방 AX 시장에서 어떤 역할을 맡을 수 있는지 공개적으로 보여준 자리로 평가된다. 단순히 AI 모델을 공급하는 수준보다 폐쇄망 클라우드, 전용 데이터센터, 전장 엣지, 현장 엔지니어링까지 묶어 실제 작전 현장에 적용 가능한 국방 AI 체계를 구현하겠다는 데 초점이 맞춰졌다. 네이버클라우드는 텍스트·음성·영상·지도 데이터를 하나의 작전 상황으로 통합 이해하는 옴니모달 AI 모델과 현장 엔지니어를 전진 배치하는 FDE(Forward Deployed Engineer) 체계를 핵심 축으로 제시했다. FDE는 엔지니어가 현장에 직접 배치돼 군 수요를 파악하고 빠른 프로토타이핑과 검증을 수행하는 방식으로, 작전 절차와 현장 요구에 맞춰 AI 체계를 고도화하려는 시도로 풀이된다. 유경범 네이버클라우드 상무는 이번 세미나에서 '소버린 AI로 완성하는 국방 AX : 네이버클라우드의 차세대 전장 운용 풀스택 전략'을 주제로 발표했다. 그는 데이터센터, 클라우드 인프라, AI 모델, 서비스를 아우르는 네이버클라우드의 풀스택 소버린 AI 역량이 국방 분야에 적용될 수 있다고 설명했다. 특히 '하이퍼클로바X 옴니모달' 모델을 통해 다양한 전장 데이터를 통합 상황으로 이해하고, 전장 환경 변화 가능성을 예측하는 월드모델을 바탕으로 지휘관이 활용할 수 있는 인텔리전스로 전환할 수 있다고 강조했다. 전장 AI를 단순 질의응답이나 행정 지원보다 지휘결심 지원 체계로 확장하려는 구상이다. 국방 전용 AIDC 구축 방안도 공개했다. 육·해·공군과 합참 데이터를 통합 학습하고 모델을 고도화하는 중앙 데이터센터를 두고, 전방·함정·이동형 지휘소 등 통신 단절 상황에서도 대응 가능한 엣지 데이터센터를 배치하는 방식이다. 네이버클라우드는 "하이퍼스케일 데이터센터 운영 경험과 고객 전용 폐쇄망 환경에 컨테이너 형태의 모듈러 클라우드 인프라를 구축한 이력이 있다"며 "이를 바탕으로 중앙 데이터센터부터 전장 엣지까지 연결되는 국방 AI 인프라를 제공할 수 있다"고 밝혔다. 정낙수 네이버클라우드 상무는 '국방 전용 AI를 구축하기 위한 필수 조건 : 구축형 클라우드와 온톨로지 기반 지식체계'를 주제로 발표했다. 그는 육·해·공군과 해병대에 분산된 데이터를 온톨로지 기반으로 연결해 의미와 맥락을 이해하는 지식체계로 전환해야 한다고 설명했다. 이는 군사 의사결정 지원체계를 구현하려면 데이터 간 관계와 의미를 구조화하고 추론 경로를 명확히 하는 작업이 필요하다는 취지다. 네이버클라우드는 미국 JADC2(합동 전영역 지휘통제), 이스라엘 AI 기반 표적 선정 시스템 라벤더·가스펠 등 해외 사례도 소개했다. 군사 기밀과 작전 데이터의 외부 유출을 차단하면서 최신 AI 성능을 구현하려면 데이터 통제권을 보장하는 구축형 클라우드가 필요하다는 점도 강조했다. 마지막 세션에서는 AI 에이전트 운영체제 기업 인핸스의 안현진 이사가 '추론하는 전장 : 온톨로지로 완성하는 차세대 전장 운용'을 주제로 발표했다. 안 이사는 작전명령서(OPORD), 전장 정보, 센서 데이터 등 이기종·비정형 데이터에서 AI가 핵심 정보를 자동 추출하고, 작전 교리·교전 규칙·표준작전절차를 AI가 판단 가능한 규칙 체계로 전환하는 기술을 소개했다. 또 분야별 AI 에이전트가 협업해 작전계획과 작전명령 초안을 10분 이내에 자동 작성하고 지휘관의 의사결정을 지원하는 방안도 제시했다. 업계에선 네이버클라우드의 이번 행보를 국방 AIDC와 KCCS 사업을 염두에 둔 초기 포지셔닝으로 보고 있다. KCCS는 전장 데이터를 수집·분석해 지휘관의 결심과 작전 수행을 지원하는 한국형 합동지휘통제체계다. 클라우드와 AI, 엣지 컴퓨팅, 5G 통신망이 결합될 경우 감시정찰부터 표적 식별, 지휘결심 지원, 타격수단 추천까지 이어지는 전장 데이터 운영체계로 확장될 수 있다. 국방 AX 시장에서는 이미 주요 기업들의 움직임이 이어지고 있다. SK텔레콤은 국방부와 독자 AI 파운데이션 모델의 국방 분야 활용을 위한 업무협약을 맺고 국방 특화 AI 모델 개발과 실증을 추진하고 있다. 삼성SDS는 클라우드 기반 지능형 KCCS와 한국형 타이탄(K-TITAN) 구상을 앞세워 지휘통제체계 수요를 겨냥하고 있다. NHN클라우드는 공공 클라우드와 AI 인프라 경험을, KT클라우드는 그룹 차원의 국방 ICT 인프라 경험을 바탕으로 국방 AX 시장을 살피고 있다. 네이버클라우드의 전략은 AI 모델, 클라우드, 데이터센터, 전장 엣지, 현장 엔지니어링을 하나의 국방 AI 아키텍처로 묶는 쪽에 가깝다. SK텔레콤이 독자 파운데이션 모델 기반 국방 특화 모델을 앞세우고, 삼성SDS가 지휘통제체계와 시스템통합(SI) 역량을 강조하는 가운데 네이버클라우드는 소버린 AI와 구축형 클라우드를 결합한 풀스택 전략으로 차별화를 시도하는 모습이다. 다만 국방 AX 사업은 단일 사업자가 모든 영역을 맡기보다 클라우드서비스제공사(CSP), SI, 보안, 네트워크, AI 플랫폼, 방산 기업이 역할을 나누는 컨소시엄 방식으로 전개될 가능성이 크다. 국방 AIDC와 KCCS 모두 클라우드 인프라, 보안 인증, 폐쇄망 운영 경험, 지휘통제체계 연동, AI 모델 고도화 역량이 함께 요구되기 때문이다. 정부의 예산과 정책 흐름도 기업들의 선제 대응을 자극하고 있다. 국방부는 국방AI센터와 국방데이터·인공지능위원회를 통해 데이터 기반 AI 체계 구축을 추진하고 있다. 국방망에서 생성형 AI 서비스 '제다이(GeDAI)'를 시범 운영하는 등 군 내부 AI 활용 범위도 넓히고 있다. 국방 생성형 AI와 작전 지원 AI를 안정적으로 운영하기 위한 전용 인프라 수요도 커지는 추세다. 하지만 대형 본사업이 아직 본격적으로 열린 단계는 아니다. 업계에선 향후 정보제공요청(RFI)이나 제안요청서(RFP) 구조에 따라 AI 모델 기업, 클라우드 기업, SI 기업, 방산 기업 간 역할 분담이 달라질 것으로 보고 있다. 현재 기업들의 공개 세미나와 전략 발표도 기술 홍보를 넘어 정부·군·잠재 파트너를 향한 사업 포지셔닝 성격이 강하다는 해석이 적지 않다. 업계 관계자는 "국방 AI는 모델 성능만으로 접근하기 어려운 시장"이라며 "폐쇄망에서 데이터를 처리하고 실제 작전 체계와 연동할 수 있는 인프라·보안·운영 경험이 수주 변수가 될 것"이라고 말했다.

2026.06.11 16:19장유미 기자

"AI 격차 해소"…이철규 의원, '중소기업 AI 활용촉진법안' 대표 발의

국내 중소기업과 소상공인의 인공지능(AI) 전환(AX)을 지원하기 위한 법적 기반 마련이 추진된다. 대기업 위주 AI 생태계 속에서 상대적으로 소외된 중소기업을 체계적으로 지원하겠다는 취지다. 11일 국민참여입법센터에 따르면 이철규 국민의힘 의원 등 11인은 중소기업 인공지능 활용ㆍ확산 촉진에 관한 특별법안을 제436회 국회(임시회)에 발의했다. 이번 법안은 중소기업의 AI 활용을 촉진해 경영혁신과 국가 경쟁력을 높이기 위해 제안됐다. 향후 국회 소관 상임위원회 심사와 본회의 의결 절차를 거쳐 제정 여부가 결정될 예정이다. 이번에 발의된 법안은 중소기업이 겪는 구조적 제약을 해소하고 실질적인 AI 적용을 돕기 위한 전방위적인 지원책을 담고 있다. AI가 산업 전반의 혁신을 이끄는 핵심 기술로 자리잡고 있음에도 국내 중소기업과 소상공인은 자금과 전문인력, 데이터, 기술 역량 부족 등으로 인해 실제 활용 수준이 낮다는 지적이 이어지고 있기 때문이다. 특히 대기업 중심으로 AI 투자와 생태계가 형성되면서 중소기업은 필요성을 인식하면서도 도입과 확산에 어려움을 겪고 있다는 점이 제안 배경으로 제시됐다. 법안은 우선 중소기업 AI 정책의 체계적 추진 기반을 마련하는 데 초점을 맞췄다. 이를 위해 정부가 기본계획과 연도별 시행계획을 수립·시행하고, 정책위원회를 통해 주요 정책을 심의·조정하도록 했다. 또 AI 활용 촉진을 전담할 기관을 지정해 사업 수행과 협력체계 구축 등을 지원하도록 규정했다. 이를 통해 중소기업 현장에서 필요로 하는 AI 컨설팅, 기술 연계, 제도 지원이 보다 효율적으로 이뤄질 수 있도록 한다는 구상이다. 지원 수단도 폭넓게 담겼다. 법안은 중소기업의 AI 도입을 촉진하기 위해 컨설팅, 자금 지원, 기술개발, 창업 지원 등 다양한 활용촉진사업을 추진할 수 있도록 했다. 여기에 정책자금, 보증, 세액공제 등 금융·세제 지원 근거도 포함했다. AI 전문기업과 선도 중소기업 육성 방안도 담겼다. AI 솔루션 개발이나 컨설팅 등을 수행하는 전문기업을 지정하고, AI 활용 성과가 우수한 중소기업을 '선도중소기업'으로 확인해 집중 지원할 수 있도록 했다. 인력 양성 부문에서는 재직자와 신규 인력을 대상으로 한 AI 교육·훈련, 대학 및 연구기관과 연계한 전문인력 양성, 중소기업 현장 파견 및 연계 지원 방안이 포함됐다. 데이터 측면에서는 AI 활용에 필요한 데이터의 생산·가공·유통을 지원하고, 공공데이터 제공 절차와 데이터 활용을 위한 표준계약서 및 가이드라인 지원 근거도 마련했다. 규제 대응 체계도 주요 내용 가운데 하나다. 법안은 중소기업이 AI 활용 과정에서 직면하는 규제에 대해 개선을 신청할 수 있도록 하고, 규제준수 지원과 규제배심원단 운영 등을 통해 보다 합리적인 규제환경을 조성하도록 했다. 아울러 지역 기반 AI 혁신 생태계 조성을 위해 지역별 시행계획 수립, 혁신허브 지정, 인프라 구축, 창업대학원 운영 등의 지원 방안도 담았다. 이와 함께 공무원과 관련 종사자의 적극행정을 유도하기 위한 면책 규정, 파견 및 위임·위탁 근거도 포함해 행정적 지원 체계를 강화했다. 이철규 의원실 측은 "이 의원은 산자중기위원장으로서 평소에도 중소기업의 디지털 전환과 지역 발전에 지속적인 관심을 보여왔다"며 "이번 법안 역시 중소기업과 소상공인의 실질적인 AI 경쟁력 강화를 돕기 위해 세밀하게 준비된 결과물"이라고 설명했다.

2026.06.11 13:59남혁우 기자

샘 올트먼, 15일 삼성전자 방문…'AI 업무혁신' 논의

샘 올트먼 오픈AI 최고경영자(CEO)가 15일 한국을 방문해 삼성전자 임직원들과 만난다. 11일 업계에 따르면 올트먼 CEO는 15일 경기도 수원 삼성전자 디지털시티를 찾아 완제품(DX) 부문 임직원을 대상으로 'DX 인사이트 토크(DX Insight Talk)'를 진행한다. 이번 행사는 삼성전자가 최근 챗GPT, 제미나이 엔터프라이즈, 클로드 등 외부 생성형 인공지능(AI) 서비스를 사내에 공식 도입한 것을 계기로 마련됐다. 올트먼 CEO는 이번 강연에서 AI 기술 발전이 가져올 변화와 AI 기반 업무 혁신 방향을 제시할 예정이다. 삼성전자 임직원들과 AI를 활용한 업무 생산성 향상, 일하는 방식 변화에 대한 의견도 나눌 것으로 전해졌다. 지난해 10월 이후 약 8개월 만인 올트먼 CEO의 이번 방한에서, 당시 삼성·SK와 맺었던 '스타게이트' 파트너십이 구체화될지도 관심사다. 당시 올트먼 CEO는 이재용 삼성전자 회장, 최태원 SK그룹 회장과 연쇄 회동을 갖고 글로벌 AI 핵심 인프라 구축을 위한 상호협력의향서(LOI)를 체결했다. 의향서는 오픈AI가 추진 중인 5000억 달러 규모 스타게이트 프로젝트에 고성능·저전력 메모리 공급하는 것이 골자다. 스타게이트 프로젝트는 오픈AI가 오라클, 소프트뱅크와 함께 미국 내 대규모 AI 데이터센터를 구축하는 사업이다. 오픈AI는 스타게이트 프로젝트 구동을 위해 웨이퍼 기준 월 90만장 규모 고성능 D램이 필요하다고 전망했다. 삼성전자와 SK하이닉스는 메모리 칩 생산을 확대하고, 오픈AI의 차세대 AI 모델에 필요한 고성능·대용량 제품을 개발하기로 합의했다.

2026.06.11 12:24진운용 기자

[AI는 지금] AI로 업무 3분의 1 줄여도 생산성 바뀌지 않는 이유는

직장인 상당수가 업무 과정에서 인공지능(AI) 도구를 사용하고 있지만 실제 생산성 향상으로 조사 결과가 나왔다. AI로 절약한 시간을 다시 검수·재작업·맥락 입력에 소비하는 시간이 늘고 있기 때문이다. 11일 글린 테크놀로지스는 산하 워크 AI 연구소를 통해 직장 내 AI 활용 실태를 조사한 '더 워크 AI 인덱스: UK 2026(The Work AI Index: UK 2026)' 보고서를 발표했다. 이번 조사는 연구진은 영국의 디지털 노동자 1500명을 대상으로 설문조사한 결과다. 응답자 90%가 업무에 AI를 의무적으로 사용하고 있다고 밝혔으며 80%는 매주 여러 개의 AI 도구를 사용한다고 답했다. 보고서에 따르면 AI 도입 효과는 적지 않은 것으로 나타났다. 응답자는 AI 자동화로 주당 약 11시간을 절약한다고 답했다. 영국 평균 주간 근무시간 3분의 1에 가까운 수준이다. 그러나 정작 AI가 생산성이나 성과를 크게 개선했다고 느낀 비율은 13%에 그쳤다. 이런 답변의 원인으로 보고서는 절약된 시간이 생산적인 업무에 투입되지 못하고 오히려 AI를 제대로 작동시키기 위한 부수 노동에 흡수되고 있다고 분석했다. 직장인이 AI에서 결과물을 받아내는 데 1시간을 쓰면, 이를 실제 업무에 쓸 수 있도록 다듬는 데도 거의 1시간을 추가로 쓰는 셈이라며 이를 '봇시팅'이라 명명했다. 배경에는 AI 도구의 잦은 실패가 있다. 조사에 따르면 전체 AI 사용 세션 36%는 사실상 실패로 끝났으며 사용자는 이를 처음부터 다시 시작하거나 수정해야 했다. 그 결과 응답자는 매주 평균 5.8시간을 봇시팅에 허비하는 것으로 집계됐다. 봇시팅 과정에서 가장 많은 시간이 드는 일은 AI가 이미 알고 있어야 할 정보를 매번 다시 입력해 컨텍스트 창을 채우는 작업과 AI가 내놓은 결과를 검토·수정·보완하는 작업이다. 사용자는 답변이 틀렸는지, 중요한 맥락이 빠졌는지 혹은 그럴듯해 보이지만 실제로는 부정확한지를 일일이 확인해야 한다. 문제가 발견되면 업무는 더욱 길어진다. 다시 프롬프트를 입력하고, 추가 맥락을 제공하고 다른 모델로 바꿔본 뒤 또다시 재입력을 반복해야 한다. 만약 이 과정에서 오류를 걸러내지 못하면, 잘못된 결과물은 다른 동료에게 넘어가고 해당 동료가 자신이 만들지도 않은 문제를 뒤늦게 수습해야 하는 상황이 벌어진다고 보고서는 지적했다. 워크 AI 연구소 연구진은 최근 여러 기업 내 직원이 회사 내 수 많은 AI 도구를 연결하는 인간 통합 레이어 역할을 하고 있다고 평가했다. 어떤 정보원을 써야 하는지, 어떤 문서가 최신인지, 어떤 맥락이 중요한지를 사람이 직접 판단해 AI에 전달하고, 동시에 AI의 실수를 교정하고 있다는 것이다. API나 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP) 같은 기술 표준은 원래 도구 간 데이터 연동 문제를 해결할 것으로 기대됐지만 보고서는 이것만으로는 맥락(context) 문제를 해결하지 못한다고 평가했다. 결국 계속해서 AI에게 필요한 배경정보를 수동으로 공급해야 하는 업무가 존재하고 그 부담은 고스란히 사람에게 남는다는 지적이다. 이 과정이 길어질수록 직원 피로도도 커지는 것으로 나타났다. 보고서에 따르면 영국의 AI 사용자 가운데 70%는 충분히 괜찮아 보이는 첫 번째 결과물을 그대로 넘긴 적이 있다고 인정했다. 반복되는 검토와 재작업 속에서 사람들이 점차 출처 확인이나 사실 검증을 생략하고, AI의 권고가 타당한지 따지는 데도 소홀해질 수 있다는 우려를 표했다. 워크 AI 연구소는 영국이 AI 도입 속도 면에서 미국보다 앞선 일부 지표를 보이고 있다고 평가했다. 특히 단순한 콘텐츠 생성 도구를 넘어 실제 업무 운영과 의사결정에 AI를 깊숙이 투입하고 있다는 점이 특징이라고 분석했다. 더불어 보고서는 영국에서 AI가 인사(HR) 등 법적 규제가 강한 고위험 영역으로까지 확대되고 있다고 밝혔다. 응답자의 절반 이상은 AI가 성과 평가에 관여하는 것에 대해 편안함을 느낀다고 답했고 약 40%는 이미 성과 리뷰 과정에서 AI가 사용되고 있다고 응답했다. 또 영국 노동자는 미국 노동자보다 AI가 채용, 승진, 보상, 심지어 해고 결정에 관여하는 데 상대적으로 더 개방적인 태도를 보이는 것으로 조사됐다. 그러나 실제로는 영국 기업이 해고 판단에 AI를 활용하는 비중은 미국보다 낮은 편인데 이는 영국의 고용법 체계상 부당해고 관련 책임을 방어하기가 더 어렵기 때문이라는 풀이다. 보고서는 영국이 직장 내 AI 도입을 위한 제도적 기반을 비교적 탄탄하게 구축한 국가 중 하나라고 평가하면서도 도입 자체가 곧 혁신을 의미하지는 않는다고 강조했다. 중요한 것은 AI가 일을 더 빨리 처리하게 만들었는지가 아니라 그 결과물이 실제로 더 나은지, 그 과정에서 새로 생긴 간접비용이 없는지를 측정하는 일이라는 것이다. 워크 AI 연구소의 책임자인 레베카 하인즈 박사는 "도입만으로는 AI전환(AX)이 일어나지 않는다"며 "직원이 생산성 향상으로 확보한 시간을 봇시팅에 다시 쓰고 있다면 기업은 일을 없앤 것이 아니라 새로운 형태의 간접 업무를 만들어낸 것"이라고 말했다.

2026.06.11 11:03남혁우 기자

삼성전자, 외부 생성형 AI 도입..."AX 본격화"

삼성전자가 빅테크의 외부 생성형 인공지능(AI)을 업무에 전면 도입하고, AI 전환(AI Transformation, AX)을 본격화한다고 11일 밝혔다. 삼성전자 완제품(DX) 부문은 12일 임직원을 대상으로 외부 생성형 AI 서비스를 공식 도입한다. DX부문 임직원은 사내에서 챗GPT, 제미나이 엔터프라이즈, 클로드 등을 활용할 수 있다. 삼성전자는 "특정 1개 AI 서비스에 한정하지 않고 업무별 특성과 목적에 적합한 AI를 활용할 수 있다"며 "일회성 AI 도입에 그치지 않고, 임직원 누구나 최적의 도구를 활용할 수 있는 환경을 갖추겠다고 판단했다"고 설명했다. 삼성전자는 앞서 임직원 2500여명을 대상으로 외부 생성형 AI 서비스 후보군에 대한 서비스 실효성을 검증하고, 생성형 AI 서비스 3종 도입을 준비해 왔다. 삼성전자는 ▲업무 생산성 ▲업무 방식 혁신 ▲의사결정 속도 ▲조직 전반 실행력 등을 개선할 계획이다. 삼성전자는 "외부 생성형 AI 사용은 일하는 방식을 혁신해 AI 전환을 가속하고, DX부문 경쟁력을 높여 고객에게 더 나은 제품과 서비스 경험을 제공하기 위한 것"이라고 밝혔다. 이어 "앞으로도 다양한 직무와 조직 특성을 반영해 서비스와 운영 정책을 고도화해 실제 업무에서 AI가 실효성 있게 활용되도록 지원할 예정"이라고 덧붙였다. 노태문 삼성전자 사장은 "외부 생성형 AI 도입은 단순히 업무 도구로서 AI를 제공하는 것이 아니라, 일하는 방식과 실행속도를 근본적으로 바꾸는 출발점"이라고 밝혔다. 그는 "임직원 누구나 자신의 업무에 가장 적합한 AI를 활용할 수 있는 환경을 마련해 개인 생산성을 넘어 조직 실행력을 높이고, 이를 통해 DX부문 비즈니스 경쟁력을 끌어올리겠다"고 말했다.

2026.06.11 08:44이기종 기자

기업 10곳 중 6곳 "AI 교육 필요"...체계적 실행 기업은 '글쎄'

기업들은 AI 교육의 필요성에 강하게 공감하면서도, 정작 실행 단계에서 큰 간극을 드러냈다. 많은 기업들이 AI 전환(AX)을 핵심 과제로 여겼지만, 정작 AI 교육을 체계적으로 설계하고 운영하는 경우는 여전히 부족했다. 팀스파르타(대표 이범규)는 국내 기업들의 AX 추진 현황과 구조적 문제를 분석한 '2026 기업 AX 교육 트렌드 리포트'를 발간했다고 10일 밝혔다. 이번 리포트는 비즈니스 네트워크 서비스 '리멤버'를 통해 국내 기업 인적자원개발(HRD) 담당자 330명을 설문한 결과를 담았다. 보고서에 따르면, 기업 10곳 중 6곳 이상(64.0%)은 AI 교육 필요성을 인식하고 있었지만, 역량 진단부터 교육 설계·운영까지 체계적으로 연계한 기업은 3.6%에 불과했다. 수요와 실행 체계 사이에 구조적 격차가 컸다. 기업들의 AX 추진 속도에 대한 불안감도 적지 않았다. 절반 이상(54.5%)은 자사의 AX 추진 속도가 업계 평균보다 느리다고 평가했으며, 61.5%는 2027년까지 전사 AX 완료를 목표로 설정했다. AX 추진의 출발점은 뉴스·콘텐츠(40.6%), 경쟁사 사례(17.9%)가 높은 비중을 차지했다. 상당수 기업이 시장 변화에 선제적으로 대응하기보다 외부 자극에 의해 움직이는 경향이 확인됐다. 가장 주목할 부분은 AX 추진의 핵심 장애물이 예산보다 실행 체계에 있다는 점이다. 실제로 AI 교육 이후 현업 적용에 한계를 느낀 비율은 53.0%로 집계됐다. 주요 원인으로는 ▲임직원 간 AI 활용 수준 편차(54.8%) ▲직무·산업별 맞춤형 커리큘럼 부재(50.9%)를 꼽았다. 예산 및 시간 부족을 지목한 비율은 21.8%에 그쳐, AX의 성패가 조직에 맞는 실행 설계에 달려 있음을 보여줬다. 교육 형태도 변화가 나타났다. '챗GPT 사용법' 수준의 범용 리터러시 교육에서 벗어나, 업무 혁신과 성과로 직결되는 교육을 찾는 기업이 늘었다. 가장 희망하는 교육 형태 1위는 직무별 특화 AI 실무 교육(60.6%)이었고, AI 역량 진단 기반 수준별 교육 설계(33.0%)가 뒤를 이었다. 현업에 곧바로 쓰이는 '핀포인트형' 솔루션을 향한 갈증이 그만큼 커졌다는 의미다. 팀스파르타는 흐름에 맞춰 'AI 역량 진단→직무별 맞춤 커리큘럼→현업 적용'으로 이어지는 AX 교육 체계를 운영하고 있다. 기업별 사전 인터뷰와 역량 진단으로 매 회차 핵심 과제를 다시 측정해, 동일 산업이라도 표준안을 그대로 쓰지 않고 처음부터 새로 설계하는 방식이다. 핵심은 직급·직무·산업을 유기적으로 조합하는 매트릭스형 커리큘럼에 있다. 일반 사무직부터 엔지니어, 마케터, HR, 개발, PM·PO, 재무·회계, 영업, 전략기획 등 주요 직무는 물론, 신입사원부터 임원까지의 직급, 금융, 제조, IT, 유통, 에너지, 바이오, 공공 등 산업을 폭넓게 갖춰 맞춤형 교육을 제공한다. 커리큘럼은 100% 자체 제작을 원칙으로 한다. 챗GPT(GPT-4o), 클로드, 제미나이 등 최신 거대언어모델(LLM) 변화에 맞춰 빠르게 개편하며, 산업별 외부 자문단 정기 검토와 교육 종료 후 현업 피드백도 정기적으로 반영한다. 최근엔 검색증강생성(RAG) 기반 사내 문서 활용, 로우코드·노코드 업무 자동화, AI 에이전트 실습 등 업무 혁신 과정으로 영역을 넓혔다. 운영 단계에서는 PM, 강사, 기술 튜터가 한 팀을 이뤄 교육 전·중·후 과정을 통합 관리하고 있다. 교육 과정 중 현업 피드백은 다음 회차 교안에 곧바로 반영해 현업 적용률을 극대화하고 있다. 팀스파르타의 교육 모델은 실제 성과로 입증했다. 기업교육은 전년 대비 2.5배 성장했다. 수료생의 AI 활용 역량은 평균 160% 높아졌다. 반복 업무 시간은 평균 2.5배 단축했고, 현업 적용률 92%, 교육 만족도 4.6점(5점 만점)을 기록하는 등 높은 현장 활용도를 보였다. 이범규 팀스파르타 대표는 “이번 리포트는 기업들이 직면한 AX의 본질적인 어려움이 결국 '방법론의 부재'에 있음을 보여준다”며 “정밀한 역량 진단부터 직무별 미시적 맞춤 커리큘럼, 현업 적용의 사후 관리까지 전 과정을 유기적으로 잇는 것이 실질적인 업무 혁신과 AX 격차 해소를 이끄는 길”이라고 강조했다.

2026.06.10 17:44백봉삼 기자

지금 뜨는 기사

이시각 헤드라인

[단독] SK, 美 AI 데이터센터 구축 검토…하이닉스 앞세워 인프라 확장 추진

"배달앱 아무 문제 없다 진단하는 사람 아무도 없다...그러나”

[현장] "美 정부, 中 AI 자립 못 막아…성장 속도 늦추는 전략 내놔야"

이찬희 삼성 준감위원장 "반도체 지방투자, 정치논리 좌우 안 돼"

ZDNet Power Center