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[현장] "개발 방식이 달라졌다"…현대해상·LG유플러스·SK AX가 써본 'AI-DLC'

국내 기업들이 아마존웹서비스(AWS)가 설계한 인공지능(AI) 기반 개발 방법론 'AI-DLC'를 활용해 개발 기간을 단축하고 협업 효율을 높인 사례를 공개했다. 단순히 AI로 코드를 작성하는 수준을 넘어 요구사항 정의·설계·구현·검증 전 과정을 AI와 함께 수행하면서 개발 생산성과 결과물의 일관성을 동시에 확보했다는 평가다. AWS코리아는 16일 서울 강남구 센터필드 오피스에서 기자간담회를 열고 지난 5월 진행한 'AWS 서밋 서울 2026' AI-DLC 챌린지 우승팀인 현대해상·LG유플러스·SK AX 개발 담당자들과 대담 세션을 실시했다. 이번 대회에서 현대해상은 AI-DLC를 기반으로 AI 업무 인텔리전스 플랫폼 '하이 유니버스(Hi-Universe)'를 개발했다. 신상품 기획이나 신규 업무가 등록되면 관련 부서와 담당자를 연결하고 중복 업무와 협업 가능성을 AI가 분석해 먼저 제안하는 플랫폼이다. 그래프 데이터베이스를 기반으로 조직 내 업무와 담당자를 연결해 협업 대상을 자동으로 추천하는 것이 특징이다. 장진우 현대해상 데이터사이언스파트 대리는 "기존에는 요구사항 정의부터 개발, 검증까지 반복되는 과정에 많은 시간이 필요했다"며 "AI-DLC를 적용하면서 AI와 함께 개발 사이클을 진행할 수 있었고 이번 프로젝트에선 요구사항 정의부터 개발까지 약 6시간 만에 완료할 수 있었다"고 말했다. 이어 "단순히 기능을 만드는 것이 아니라 어떤 부서와 왜 협업해야 하는지까지 AI가 제안하는 것이 핵심"이라며 "속도뿐 아니라 품질까지 함께 확인할 수 있어 생산성 향상을 체감했다"고 덧붙였다. LG유플러스는 차량 내 다중 화자 AI 에이전트 '패밀리 프로필 코파일럿'을 선보였다. 차량 안에서 여러 명이 동시에 대화해도 화자를 구분하고 가족 구성원별 특성에 맞춰 개인화된 응답을 제공하는 서비스다. 향후 성별·연령·선호도 등을 반영해 개인화 수준을 더욱 높일 계획이다. 권영우 LG유플러스 모빌리티AX개발팀 책임은 "개발 프로젝트를 진행하다 보면 문서를 보는 사람마다 해석이 달라질 수 있는데 AI-DLC는 산출물의 일관성을 유지할 수 있다는 점이 가장 인상적이었다"며 "개발 과정에서 요구사항이 바뀌더라도 전체 맥락을 유지하면서 작업을 이어갈 수 있었다"고 밝혔다. SK AX는 IT서비스 사업에서 고객 제안요청서(RFP)를 자동 분석하는 'RFP 인사이트 AI'를 개발했다. 최대 200쪽 분량의 RFP를 분석해 요구사항과 리스크, 작업분류체계(WBS), 프로젝트 수행 조직까지 자동으로 생성하는 서비스로, 사업 제안 단계의 반복 업무를 줄이는 데 중점을 뒀다. 유해식 SK AX AI 아키텍트팀 매니저는 "기존 AI 코딩은 대부분 코드 작성 단계에만 활용됐지만 AI-DLC는 요구사항을 정의하는 단계부터 활용할 수 있다는 점이 가장 큰 차별점이었다"며 "프로젝트 전 과정에서 담당자 역할과 산출물의 일관성을 유지하는 데 많은 도움을 받았다"고 말했다. 참가자들은 공통적으로 AI-DLC가 단순히 개발 속도를 높이는 도구가 아니라 프로젝트 전체 품질을 높이는 개발 방식이라고 평가했다. AI가 요구사항과 설계, 문서화를 함께 수행하면서 사람은 각 단계마다 검토와 승인에 집중할 수 있어 결과물의 완성도가 높아졌다는 설명이다. 유 매니저는 "AI-DLC는 단계마다 사람이 검토하는 절차가 포함돼 있어 품질을 확보할 수 있다는 점을 확인했다"며 "앞으로 AI를 코드 작성 도구로만 활용하는 것이 아니라 프로젝트 처음부터 끝까지 함께하는 개발 방식으로 접근하는 것이 중요해질 것"이라고 강조했다.

2026.07.16 12:17한정호 기자

KB금융, 디지털자산·AX 힘준다…1000억원 규모 전략적 펀드 설립

KB금융그룹이 디지털 자산 사업 선도와 인공지능 전환(AX) 가속화를 위한 전략적 투자 펀드를 결성했다. 16일 KB금융은 1000억원 규모로 '케이비 AX디지털자산 펀드'를 설립했다고 밝혔다. 해당 펀드에는 KB국민은행·KB증권·KB손해보험·KB국민카드·KB라이프생명이 출자자(LP)로 참여하고, KB인베스트먼트가 운용(GP)을 역임한다. KB금융은 관계자는 "미래 디지털 금융 주도권 확보를 위한 그룹 차원의 전략적 투자 기반을 마련하기 위해 펀드를 조성했다"고 설명했다. 향후 KB금융은 초기 단계에 있는 국내 디지털자산 핵심 기업에 선제적으로 투자하고, AI모델·응용서비스, 데이터 추론·분석 분야 등의 유망 기술 기업에 투자해 KB금융 생태계와 AX 전환에 힘을 보탠다는 계획이다. 특히 투자기업과 사업을 연계할 수 있도록 선순환 구조를 구축해, KB금융과 투자기업 간 성장을 함께 도모할 방침이다.

2026.07.16 10:11손희연 기자

[현장] 국방부 "민간 모델로 한국형 통합 플랫폼 구축"…비용·데이터 장벽 극복

국방부가 민간 대규모언어모델(LLM)과 월드모델을 활용한 국방 AI 통합 플랫폼 구축을 추진한다. 예산, 시간 등을 고려했을때 검증된 민간 기술을 국방 환경에 맞게 튜닝·적용하는 것이 현실적이라는 판단에서다. 전준범 국방부 AI기획국장은 15일 경기스타트업캠퍼스에서 열린 '제26~27차 국방 인공지능 혁신 네트워크 세미나에서 이 같은 AI 전환(AX) 정책 방향을 소개했다. 이번 세미나는 한국국방연구원(KIDA) 국방인공지능정책연구실과 과실연 AI미래포럼이 공동 개최했다. 하윤철 한화시스템 상무, 김성훈 업스테이지 대표, 이상혁 합동참모본부 전장체계발전과장, 최용환 LIG넥스원 D&A 기술위원 등이 참석해 군 특화 AI 추진 방향을 논의했다. 한정된 예산과 인력, 민간 기술로 극복 전 국장은 국방부의 역할을 개별 AI 서비스 개발보다 제도·인프라·플랫폼 기반 조성에 두겠다고 밝혔다. 국방부가 직접 초거대 LLM을 개발하기에는 GPU·데이터·비용 부담이 큰 만큼 민간의 우수한 LLM을 가져와 국방 환경에 맞게 파인튜닝하고 검색증강생성(RAG) 등을 결합하는 방식이 현실적이라는 설명이다. 월드모델도 같은 논리로 접근한다. 과학기술정보통신부가 추진하는 월드모델 사업과 협력해 국방 특화 버전을 확보하겠다는 구상이다. 전 국장은 "한정된 예산과 인력 안에서 서로 잘할 수 있는 부분을 나눠서 해야 한다"고 말했다. 업계에서도 같은 방향에 공감했다. 최용환 LIG D&A 기술위원은 독자 모델 개발보다 데이터 구조화와 도메인 적용 역량이 더 현실적인 경쟁력이라고 짚었다. 그는 "국내 데이터를 다 모아도 방산 특화 파운데이션 모델은 만들 수 없다"며 강한 범용 모델에 RAG, 온톨로지 DB, 국방 용어 체계 등을 결합하는 방식이 더 실용적이라고 밝혔다. 모델이 3개월마다 새로 나오는 만큼 그때마다 재계약·파인튜닝하는 것은 비현실적이며, 방산기업의 역할은 데이터를 모델이 이해하기 쉬운 형태로 가공하는 데 있다고 덧붙였다. 실제 전장에서는 중앙의 대형 모델과 현장의 소형 온디바이스 모델을 병행하는 구조가 적합하다고도 강조했다. 각군과 기관 아우르는 통합 플랫폼…목표는 "한국형 팔란티어" 전 국장은 국방 AI의 성패를 모델 성능 자체보다 보안 체계, 데이터 활용 환경, 공통 소프트웨어 기반을 어떻게 갖추느냐에 두고 있다고 설명했다. 그는 "그동안 개별적인 접근을 많이 해왔는데, 일정 성과는 있었지만 분명한 한계가 있다"며 "각 군과 기관이 개별적으로 AI 서비스를 구축하는 방식으로는 중복 투자와 비효율을 피하기 어렵다"고 지적했다. 이에 따라 국방부는 에이전트 오케스트레이션, 데이터 온톨로지, 공통 모듈 등을 포함한 국방 AI 소프트웨어 플랫폼 구축을 검토하고 있다. 전 국장은 "팔란티어의 파운드리, 안두릴 등의 사례를 참고해 장기계약을 통해 한국형 팔란티어를 육성하는 것이 목표"라며 "관련 기업·연구기관·대학과 협의해 올 3분기 안에 큰 그림을 그리고, 내년부터 R&D 사업을 본격화할 계획"이라고 설명했다. 국방 AI, 로드맵·제도·데이터가 관건 하윤철 한화시스템 상무는 국방 AI 추진 방향에는 공감하면서도, 이제는 구체적인 로드맵과 예산이 뒤따라야 한다고 지적했다. 지난해 국방 AI 데이터센터 기획 과정에서 대규모 GPU 확보 필요성이 제기됐지만 예산 설득에 어려움이 있었다며 앞으로도 비슷한 장벽이 반복될 수 있는 만큼 중장기 계획이 필요하다고 말했다. 전준범 국방부 AI기획국장은 AI 기술과 기존 획득 체계가 맞지 않는 측면이 크다고 진단했다. 이에 따라 국방부는 인공지능법, 첨단전력 획득법 등을 통한 절차 간소화와 함께 미국 기타거래권한(OTA)과 유사한 유연한 계약제도 도입을 추진하고 있다고 밝혔다. 이상혁 합동참모본부 전장체계발전과장은 전영역 합동지휘통제(JADC2) 구현을 위한 '픽스(FICS)' 사업을 추진 중이라고 소개했다. 그는 지휘통제체계 고도화 과정에서 생성형 AI 플랫폼을 구축하고 여러 LLM의 기능 적합성을 검증하는 실증을 진행 중이지만 현재 체계는 AI가 바로 구동되기 어렵고 기능 하나를 추가하는 데도 수개월이 걸리는 구조라고 설명했다. 데이터 개방은 제한적으로 이뤄질 전망이다. 전 국장은 모든 업체에 국방 데이터를 일괄 개방하기는 어렵다며, 보안 역량에 따라 차등 개방하고 역량이 부족한 업체는 'AX 거점'이나 '안심존' 같은 통제된 환경에서 작업하도록 하는 방안을 제시했다. 전준범 국장은 "한정된 예산과 인력 여건을 고려하면 초거대 모델을 처음부터 독자 개발하기보다 민간의 우수한 LLM과 월드모델을 국방에 맞게 특화해 활용하는 것이 현실적"이라며 "국방부는 제도 개선과 인프라 구축, 공통 플랫폼 마련에 집중하고 올해 3분기 안에 큰 그림을 제시하겠다"고 말했다.

2026.07.15 18:26남혁우 기자

[현장] 범용이냐 특화냐…국방 AI 개발 전략 놓고 업계 '격론'

국방 인공지능(AI) 혁신을 위한 개발 방향을 두고 업계 안팎의 시각이 엇갈렸다. 범용 AI가 일정 수준 이상 고도화되면 국방 특화 모델의 필요성이 줄어든다는 주장과 미국 대비 자원이 제한적인 한국은 특화 전략으로 성능 격차를 메워야 한다는 의견이 맞서면서다. 한국국방연구원(KIDA) 국방인공지능정책연구실과 바른 과학기술사회 실현을 위한 국민연합(과실연) AI미래포럼은 15일 경기도 성남시 경기스타트업캠퍼스에서 '26-7차 국방 AI 혁신 네트워크 세미나'를 개최했다. 이날 종합토론에는 발제를 맡은 유경범 네이버클라우드 국방AX 총괄, 유정상 LG AI연구원 엑사원 사업개발리더, 김일환 삼성SDS 국방사업그룹장, 김성훈 업스테이지 공동창업자 겸 대표를 비롯해 이상혁 합동참모본부 전장체계발전과장, 전준범 국방부 국방인공지능기획관, 하윤철 한화시스템 상무, 최용환 LIG D&A 기술위원 등이 참석했다. "초지능 시대엔 특화보다 범용 AI가 중요" 김성훈 대표는 범용 AI가 국방 분야를 별도로 학습하지 않아도 전장에서 충분한 성능을 낼 수 있느냐는 질문에 "초지능은 그런 차원의 문제가 아니다"라고 답했다. 김 대표는 "초지능이 지금보다 한두 단계 더 고도화되면 지금 우리가 고민하는 특화 전략이나 개발 방식은 중요성이 크게 낮아질 수 있다"며 "모델에 명시적으로 학습시키지 않은 능력이 학습 과정에서 자연스럽게 나타나는 사례를 여러 차례 확인했다"고 말했다. 최용환 기술위원도 국내 방산 데이터만으로 경쟁력 있는 파운데이션 모델을 만드는 것은 현실적으로 어렵다고 봤다. 최 위원은 "국내 방산 데이터를 모두 모아도 경쟁력 있는 모델을 만들기는 어렵고 오히려 모델 성능을 왜곡할 가능성이 있다"며 "방산 기업은 성능이 검증된 범용 모델에 검색증강생성(RAG)과 온톨로지 데이터베이스(DB)를 결합해 응답 정확도를 높이는 역할을 해야 한다"고 말했다. 이어 "통신과 전력 공급이 불안정한 전장에서는 대형 모델로 학습한 소형 모델을 엣지 기기에 탑재하는 방식이 현실적인 해법"이라고 덧붙였다. "미국 같은 규모 AI는 불가능…특화로 격차 메워야" 김일환 그룹장은 범용 모델이 AI의 '기초 체력'이라면서도 한국의 국방 예산과 자원으로는 미국과 같은 규모의 AI를 구축하기 어렵다고 진단했다. 김 그룹장은 "미국과 동일한 규모의 AI를 갖기는 어려운 만큼 부족한 부분은 특화 모델로 보완해 성능 격차를 줄이고 신뢰성도 높일 수 있다"고 말했다. 유정상 리더는 데이터가 제한적인 국방 분야에서도 도메인을 이해하는 소형 모델만으로 충분한 성과를 낼 수 있다고 설명했다. 교범 등 기존 자료를 활용해 질의응답(QA) 데이터셋을 구축하면 효과적인 특화 모델을 만들 수 있다는 이유에서다. 유 리더는 "국민연금공단 내부 폐쇄망 자료를 활용해 구축한 320억(32B) 파라미터 모델이 오픈AI의 GPT와 구글의 젬마 등 더 큰 해외 모델보다 우수한 질의응답 성능을 보인 사례도 있었다"고 말했다. 유경범 총괄은 대형 모델을 처음부터 자체 개발하기에는 비용 부담이 지나치게 크다고 지적했다. 유 총괄은 "그래픽처리장치(GPU) 1만장을 기준으로 알려진 학습 비용에 하드웨어와 운영 비용까지 더하면 실제 투입 비용은 두 배 수준까지 늘어난다"며 "장기적인 청사진은 필요하지만 육군의 지휘·판단 등 특정 영역부터 실증하고 단계적으로 확대하는 접근이 효율적"이라고 말했다. 국방부 "자체 개발보다 민간 모델 활용…인프라·플랫폼 집중" 국방부는 현재 정부 차원에서 프롬 스크래치(From Scratch·처음부터 자체 개발) 방식의 접근법 대신 민간 기업이 개발한 모델을 활용하는 방향을 검토하고 있다. 전준범 기획관은 "대규모 GPU와 데이터, 비용이 필요한 만큼 민간 거대언어모델(LLM)을 도입하고 파인튜닝과 RAG 등을 통해 국방 환경에 맞게 활용하는 것이 현실적"이라며 "국방부는 데이터센터 등 하드웨어 인프라와 소프트웨어 플랫폼 표준화에 집중할 계획"이라고 말했다. 이어 "소프트웨어 AI 플랫폼 사업을 통해 '한국의 팔란티어'를 육성하는 것이 목표"라고 덧붙였다. 하윤철 상무는 범용인공지능(AGI)급 파운데이션 모델 개발은 개별 과제가 아닌 국가 차원의 대형 사업으로 추진해야 한다고 강조했다. 하 상무는 "AGI급 파운데이션 모델을 만들려면 여러 과제로 나눠 추진할 것이 아니라 큰 그림 아래 예산을 집중하는 사업이 필요하다"며 "이 같은 방향이 정해져야 국방 AI 예산 확대 논의에도 힘이 실릴 것"이라고 말했다.

2026.07.15 17:43이나연 기자

문체부, 게임 AX 지원사업 기준 완화 검토…수혜 기업 확대 나서

문화체육관광부(이하 문체부)가 '게임제작환경 AX(AI 전환) 지원사업'의 참여 신청 기준을 완화하는 방안을 검토한다. 해당 사업은 '최대 50인 이하'라는 기준에 가로막혀 지원받지 못한 중소 게임사도 있는 것으로 확인됐다. 문체부는 제도적인 사각지대를 해소하고 수혜 대상을 넓혀, 국내 게임사의 개발 환경을 전폭적으로 지원하겠다는 방침이다. 15일 게임업계에 따르면 '게임제작환경 AX 지원사업'은 최근 2차 공고 모집을 마쳤다. 그 결과, 1~2인 소규모 구간에는 수요가 몰린 반면 3인 이상 50인 이하 구간은 모집 정원을 채우지 못한 것으로 나타났다. 이번 사업은 1인 창작자, 국내 중소 게임개발사 등의 게임 제작 환경에 인공지능(AI) 기술 도입을 지원하고자 올해 처음 추진된 정부 지원 정책이다. 총 500개 기업을 대상으로 게임 개발에 사용되는 AI 솔루션 비용(구독료)을 최대 100% 지원하며, 사업기간은 오는 11월30일까지다. 업계 일각에서는 2차 공고까지 모집 정원을 채우지 못한 것에 대해 우려하고 있다. 사업 집행률이 저조할 시 내년도 예산 삭감으로 이어질 수 있고, 이는 곧 지원사업의 축소를 의미하기 때문이다. 이번 사업에 편성된 예산은 총 70억원이다. 2차 선정 마감 기준 현재 남은 잔여 예산은 24억 8000만원으로, 약 35% 수준이다. 지원 기준에 대한 지적도 나온다. 현행 가이드라인에 따르면 지원 구간을 인원으로 분류하고 있어, 50인 이상의 기업은 서류 심사조차 통과하지 못하고 탈락하는 사례가 발생한 것으로 전해졌다. 이에 대해 문체부는 소규모 개발팀에 대한 지원이 어느 정도 이뤄진 만큼 참여 기준을 완화할 여지가 충분하다고 판단했다. 나아가 올해 진행 중인 사업 내에서 기준을 변경해 수혜 대상을 확대하는 방안까지 적극 검토할 계획이다. 아울러 문체부와 한국콘텐츠진흥원을 비롯해 지원사업 운영을 주관·수행하는 한국모바일게임협회, 한국게임개발자협회, 한국인공지능게임협회 등은 다음 주 중 운영회의를 진행한다. 이들은 이번 회의에서 '게임제작환경 AX 지원사업'에 대해 긴밀히 논의할 예정이다. 문체부 관계자는 "기본법상 중소기업에 해당하지만 단순 인원 초과로 지원을 받지 못했다면, 그 부분을 구제하고 지원 기준을 완화할 여지가 있다"며 "더 많은 게임 기업들이 수혜를 받을 수 있도록 기준 완화를 포함해 다각도로 검토할 계획"이라고 말했다.

2026.07.15 16:10진성우 기자

[현장] 탐지부터 기만차단·실시간 결심까지…"일상과 다른 전장, 범용 AI론 한계"

생성형 인공지능(AI) 도입이 확산하는 가운데 국방 분야에서는 범용 인공지능(AI) 모델보다 군 특화 AI전환(AX) 체계 구축이 더 중요하다는 진단이 나왔다. 군은 보안성과 폐쇄망 운용을 기본으로 하는 데다 외부 데이터 반입과 활용에도 제약이 커, 민간에서 활용되는 범용 AI 모델을 그대로 이식하기 어렵기 때문이다. 국방인공지능정책연구실(KIDA)과 과실연 AI미래포럼은 15일 경기스타트업캠퍼스에서 '국방 인공지능 혁신 네트워크' 세미나를 열고 군 특화 AI 전환(AX) 추진 방향을 논의했다. 이날 행사에는 네이버클라우드, LG AI연구원, 삼성SDS, 업스테이지 등 국내 AI 기업을 비롯해 국방부, 합동참모본부, 방산업계 관계자들이 참석해 국방 AI의 적용 전략과 제도적 과제를 공유했다. 네이버클라우드와 삼성SDS는 국방 AI가 군이라는 특수한 운용 환경을 전제로 하는 만큼, 범용 AI 모델 도입을 넘어 보안, 폐쇄망, 실시간 데이터, 지휘결심 지원을 아우르는 실전형 전력화 체계 구축이 핵심이라고 강조했다. 네이버클라우드 "국방AI, 외부 의존도 최소화해야" 유경범 네이버클라우드 총괄은 '모델을 넘어 전력화로, 폐쇄망에서 완결되는 국방 소버린 AI'를 주제로 발표했다. 유 총괄은 국방 AI를 단순한 모델 성능 경쟁이 아니라 실제 군 환경에서 작동하는 전력화 체계 관점에서 접근해야 한다고 강조했다. 그는 국방 분야에서는 외부 의존도를 최소화한 소버린 AI 체계가 중요하다고 봤다. 특히 군은 폐쇄망 기반의 보안 환경을 전제로 하는 만큼 상용 범용 AI를 그대로 적용하기보다 폐쇄망 안에서 데이터, 모델, 플랫폼, 인프라가 유기적으로 작동하는 구조를 마련해야 한다고 설명했다. 또 학습된 모델 자체보다 실시간 데이터를 어떻게 연결하고 활용할 것인지가 중요하다고 짚었다. 전장 상황은 시시각각 변하는 만큼 정적인 모델만으로는 한계가 있으며, 군 특화 데이터와 작전 맥락을 반영해 판단과 실행을 지원하는 형태의 AI 운용 체계가 필요하다는 것이다. 유 총괄은 "국방 AI가 단순 질의응답형 시스템에 머물러서는 안 되며, 실제 군 업무와 작전에 연결되는 에이전트형 구조로 발전해야 한다"며 "국방 AX의 핵심은 좋은 모델 하나를 도입하는 데 있는 것이 아니라, 폐쇄망 안에서 완결적으로 운용 가능한 실전형 AI 체계를 구축하는 데 있다"고 강조했다. 삼성SDS "통신 제한되고 기만 정보가 혼재한 상황에도 작전수행 가능해야" 김일환 삼성SDS 국방사업 그룹장은 'AI 기반 국방 혁신: 군사전략의 패러다임 전환과 군 특화 AX'를 주제로 발표했다. 김 그룹장은 국방 AI를 단순한 문서 작성 보조나 참모 지원 도구 수준으로 볼 것이 아니라, 전투력 혁신과 군사전략 변화로 이어지는 핵심 기술로 인식해야 한다고 말했다. 그는 AI 도입의 목적을 병력 절감이나 효율화에만 한정해서는 안 된다고 강조했다. AI의 본질은 사람을 줄이는 데 있는 것이 아니라, 더 빠르고 유연한 판단과 작전 수행을 가능하게 하면서 군의 전투 수행 방식 자체를 바꾸는 데 있다는 설명이다. 삼성SDS는 국방 AI가 민간 AI와 다른 조건에서 작동해야 한다는 점도 부각했다. 통신이 제한되고, 데이터가 부족하며, 기만 정보가 혼재한 상황에서도 짧은 시간 안에 결심해야 하는 것이 군 환경의 특수성이라는 것이다. 이에 따라 생성형 AI만으로는 한계가 있으며, 탐지·식별·기만 차단·신뢰도 판단·실시간 의사결정까지 포괄하는 복합적인 군 특화 AI 체계가 필요하다고 진단했다. 그는 기술 개발 못지않게 제도 정비도 중요하다고 봤다. AI가 무기체계와 작전 체계에 점점 더 깊이 결합하는 만큼, 획득 규정과 전력화 방식, 시범사업을 통한 신속 검증 체계 등도 함께 정비해야 한다고 제언했다. 김일환 그룹장은 "AI를 단순한 군사기술 하나로 국한해서는 안 된다"며 "AI 도입을 계기로 우리 군의 구조와 군사전략 전반을 근본적으로 재설계하는 전환점으로 삼아야 한다"고 강조하며 발표를 마쳤다.

2026.07.15 16:08남혁우 기자

위즈코어, '제조 AX 플랫폼' 실증 추진…설계 데이터와 현장 잇는다

제조 인공지능 전환(AX) 전문기업 위즈코어가 정부가 추진하는 '제조 AX 플랫폼' 실증사업을 계기로 차세대 자율제조 시장 공략에 본격 나선다. 위즈코어는 과학기술정보통신부와 한국지능정보사회진흥원(NIA)의 '지능형 오픈랜 실증단지 조성' 사업 주관기관을 맡아 에프알텍·하이퍼엑스 등과 함께 현대제철 당진공장 내 자율 운영체계 구축 플랜에 착수했다고 15일 밝혔다. 구축 사업의 연산·로봇 제어 지능화 부문은 한국전자기술연구원(KETI) 지능로보틱스연구센터가 협력한다. 실증이 전개되는 현대제철 당진공장 열연공정은 구형 설비와 고온 인프라가 혼재해 장비 이상 시 작업자가 위험을 무릅쓰고 현장에 접근해야 하는 대표적인 고위험 작업 환경이다. 위즈코어는 현장 한계를 극복하기 위해 통신망 내에서 복잡한 AI 연산을 전담 처리하는 AI-RAN 통합 플랫폼을 구축하고, 현장 인지부터 로봇의 물리적 구동까지 실시간으로 제어하는 시스템을 도입한다. 위즈코어 관계자는 “피지컬 AI 성공 여부는 로봇 하드웨어가 아닌 '현장 데이터' 통합 처리에 있다”며 “트래픽의 단순 양만 파악하는 일반 통신망과 달리, 위즈코어는 가동 중인 공정 우선순위와 시급성을 인지할 수 있는 '제조 맥락 데이터'를 네트워크에 연계한다”고 설명했다. 통신·연산 인프라가 현재 상황이 단순 순찰인지, 혹은 전체 라인을 멈춰야 하는 비상 상황인지 판별해 자원을 효율적으로 오케스트레이션하는 구조다. 오픈랜의 개방형 특성을 활용해 HFR·웨이브일렉트로닉스 등 다양한 제조사 통신 장비 간 상호운용성을 확인하고 다중 로봇의 협동 제어 체계도 정밀 검증할 계획이다. 오토캐드 호환 설계 솔루션 '캐디안(CADian)'과 제조 모니터링 솔루션 '넥스폼(NEXPOM)'을 보유한 위즈코어는 이 두 영역을 완벽하게 내재화했다. 위즈코어 관계자는 “단순한 로봇 도입을 넘어 설계부터 시공·제조 실행까지 관통하는 5G 특화망 기반의 완전한 자율제조 데이터 플랫폼을 완성해 가고 있다”며 “이번 실증 단지 조성을 통해 국가적 제조 경쟁력을 한 단계 끌어올리는 인프라 표준을 제시하겠다”고 밝혔다.

2026.07.15 13:59주문정 기자

에이블런-HRD협회, 조직 맞춤형 AX 교육 설계 기준 공유

에이블런(대표 박진아)이 조직 목표에 맞게 설계된 교육만이 전사 AI 전환(AX) 실행으로 이어진다는 점을 강조하고, 구체적인 교육 기준을 공개했다. 에이블런은 지난 8일 서울 한국광고문화회관에서 한국HRD협회와 함께 '에이블런 특별포럼'을 열고, 현장 중심 AX 사례와 현업 구성원의 AI 활용 경험을 공유했다. 'AI를 배우는 조직에서, 일하는 조직으로'라는 주제로 열린 이날 행사에는 조직의 AX 전환을 이끄는 중견·대기업·공공기관 팀장급 이상 리더 200명이 참석했다. 이번 포럼에서는 현장 중심 AX를 조직 역량으로 확장하기 위한 실행 기반과 교육 설계 기준이 소개됐다. 강유진 에이블런 연구원은 401명 재직자 데이터를 분석한 결과를 바탕으로 조직 AX 실행력을 극대화할 수 있는 'HRD 직무·수준·목표별 교육 설계 기준'을 발표했다. 또 심누리 AX 교육컨설턴트는 AI 리터러시부터 AI 에이전트까지 전사 AX 실행을 위한 전략적 운영 방식을 제안했다. 아울러 워크숍, 멘토링과 해커톤 등 기업 맞춤형 실전 AX 교육 설계 프로세스를 함께 제시했다. 특히, 에이블런과 함께 현업 데이터 기반의 생성형 AI 팀프로젝트로 의사결정 문화를 바꾼 분당서울대병원 사례가 공유돼 눈길을 끌었다. 이 밖에도 AI 학습 도우미 '데일리 DX'와 교재 제작 기간을 80% 단축한 'DX 인사이트' 등 CJ올리브네트웍스의 프로젝트, 비개발자를 현업 맞춤형 개발자로 전환한 현대오토에버의 AX 추진 TFT 사례 등이 소개됐다. 에이블런은 이번 포럼을 통해 AI 리터러시부터 AI 에이전트 활용까지 아우르는 전사 단위 AX 실행 방식을 제시했다. 개별 구성원의 성공 경험이 일회성 사례로 끝나지 않고, 다른 조직과 구성원이 재사용할 수 있는 데이터, 도구, 방법론, 인재 육성 체계로 축적되도록 한다는 방침이다.

2026.07.15 10:19백봉삼 기자

KOSA-KEA, 전자산업 AI 전환 확산 '맞손'

한국인공지능·소프트웨어산업협회(KOSA)가 전자·정보통신 산업 인공지능 전환(AX)과 AI 인재양성에 나선다. AI 공급기업과 수요기업을 연결하고 산업 현장 맞춤형 교육과 정책 협력을 확대해 산업 전반의 AI 활용 기반을 강화한다는 목표다. KOSA는 한국전자정보통신산업진흥회(KEA)와 지난 13일 서울 가락동 IT벤처타워에서 AX 및 AI 인재양성 생태계 조성을 위한 업무협약(MOU)을 체결했다고 14일 밝혔다. 이번 협약은 양 기관이 보유한 전문성과 회원사 네트워크를 기반으로 전자·정보통신 산업 현장 AI 활용 수요에 대응하고 인재양성 협력 체계를 구축하기 위해 추진됐다. 협약식에는 서성일 KOSA 상근부회장과 박재영 KEA 상근부회장을 비롯한 양 기관 주요 관계자가 참석했다. 양측은 협약 체결에 앞서 전자·정보통신 산업 AI 활용 확대와 인재양성 협력 방안을 논의했다. 이번 협약을 통해 양 기관은 ▲AI 인재 양성·공급·활용을 위한 교육 및 직무역량 강화 ▲산업 현장 AX 확산 및 활용 기반 조성 ▲AI 공급기업과 수요기업 간 연계 및 교류 활성화 ▲AI 산업 활성화를 위한 정책·제도 지원 등에 협력할 방침이다. AI 공급기업과 수요기업을 연결하는 협력 사업을 비롯해 산업 현장 중심 직무 교육, 정책 지원 등이 단계적으로 추진될 예정이다. 양 기관은 이를 통해 전자·정보통신 산업 AI 활용을 확대하고 기업의 AI 도입 기반을 강화한다는 목표다. KOSA는 AI·소프트웨어(SW) 산업 분야 전문성과 기업 네트워크를 바탕으로 산업 현장에 필요한 AI 인재양성과 직무역량 강화, AI 활용 확산을 지원할 방침이다. KEA는 전자·정보통신 산업계와의 접점을 활용해 기업 현장 AI 활용 수요를 발굴하고 산업 간 교류 확대를 추진할 계획이다. 향후 양 기관은 실무 협의를 통해 교육과 인재양성, 산업 현장 AX 확산, 기업 간 교류, 정책·제도 지원 등 구체적인 협력 사업을 순차적으로 추진할 예정이다. 서성일 KOSA 상근부회장은 "AX는 산업 전반의 경쟁력을 좌우하는 핵심 과제로, 전자·정보통신 산업 현장에서도 AI 활용 역량 확보가 중요해지고 있다"며 "이번 협약을 계기로 KEA와 함께 산업 현장 AI 활용 확산과 현장 맞춤형 AI 인재양성을 적극 지원하겠다"고 밝혔다.

2026.07.14 11:13한정호 기자

SKT 독파모 정예팀에 SK AX·테크노매트릭스 합류

SK텔레콤은 독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트 컨소시엄에 SK AX와 테크노매트릭스를 새롭게 참여했다고 14일 밝혔다. SK텔레콤 정예팀은 산업 AI 전환과 제조분야 AI 운영에 전문성을 갖춘 두 회사의 합류로 AI 파운데이션 모델의 산업 확산 역량을 한층 높일 것으로 기대했다. SK AX는 제조, 통신 미디어, 반도체, 금융, 공공 등 다양한 산업에 대한 전문성을 바탕으로 고객의 AI혁신 사업을 주도하는 AI 전환 전문 기업이다. 정예팀 내에서는 B2B AX 사례 발굴, 실증 추진, 산업 확산 체계 구축 등을 맡는다. SK AX는 에이닷엑스 모델을 활용할 수 있는 체계를 구축하고, 업무 생산성 향상, 보고서 작성, 에이전트 빌더 등을 지원하고 있다. 테크노매트릭스는 AI 모델 운영 최적화 분야의 AI, ML, FM-Ops 전문 기업이다. 제조, 금융, IT 등 다양한 산업 분야에서 모델링과 운영 최적화 경험을 축적해 왔다. 테크노매트릭스의 합류로 제조 AI 전환과 운영 최적화에 도움이 될 전망이다. 독자 AI 모델이 개발 단계에 머물지 않고 산업 현장에서 지속적으로 개선될 수 있도록 시스템을 구축해 갈 방침이다. SK텔레콤 정예팀은 모델 개발, 데이터 구축, 국산 AI 반도체 활용, 서비스 실증, 학계 연구, 산업 적용을 유기적으로 연결하는 협력체계도 강화했다. 특히 컨소시엄 내부 협력을 모델과 인프라, 선행연구, 데이터, 서비스 확산 등 4개 트랙으로 나눠 운영하며 참여기관 간 시너지를 창출하고 있다. 이를 바탕으로 정예팀은 2차 단계평가를 위해 독자 파운데이션 모델 에이닷엑스 K2를 구축했다. 에이닷엑스 K2는 대규모 언어모델이 복잡한 업무를 이해하고 수행하는 에이전틱 역량을 높이는 한편, 산업 현장 확산을 위한 개방성과 효율성도 함께 고려해 개발됐다. 아울러 산업 AX, 공공 국방, 제조, 게임, 모빌리티, 검색, 보안, 바이오 등 다양한 영역으로 독자 AI 모델의 활용 가능성을 넓혀갈 계획이다. 정예팀은 에이닷, 에이닷비즈, T맵 등 SK텔레콤의 주요 서비스 접점을 통해 국민 일상 속 AI 경험을 확대하고 있다. 향후에는 정보 탐색, 일정 조율, 공공·민간 서비스 연계 등 생활 밀착형 에이전트로 발전시켜 국민이 자연스럽게 독자 AI를 체감할 수 있도록 활용할 계획이다. 산업 영역에서는 KG스틸의 철강 제조 현장 AI 에이전트, 코넥의 주조 가공 공정 품질 개선 제조 AI 영역으로의 확장 가능성을 넓히고 있다. 또한 국방 특화 모델 개발도 추진 중이다. 포티투닷은 SK텔레콤 정예팀 개발 모델을 모빌리티 및 온디바이스 영역으로 확산할 수 있도록 발전시키고 있다. 라이너는 질의, 참고문서, 답변이 연계된 고품질 구조화 학습 데이터를 구축하는 한편, 자사 검색 지식 서비스에 적용된 SK텔레콤 정예팀 모델에 대한 사용자 의견을 수렴하고 있다. 김태윤 SK텔레콤 파운데이션모델담당은 “독자 모델 개발부터 산업 AI 전환까지 정예팀 역량을 결집해 K-AI 생태계 확산에 기여할 것”이라고 말했다.

2026.07.14 09:06박수형 기자

[기경학회 AX칼럼] 중전기기 슈퍼사이클 이제 시작

세계 AI 데이터센터 투자가 폭증하고 노후 전력망 교체 수요가 겹치면서, 초고압 변압기·차단기·GIS(가스절연개폐장치) 등 중전기기 시장이 역사적 '슈퍼사이클'에 진입했다. 효성중공업, LS일렉트릭, HD현대일렉트릭 등 국내 주요 기업의 수주 잔고는 수년 치를 넘어섰고, 주가와 실적 모두 전례 없는 고점을 기록하고 있다. 그런데 이 호황의 이면에 역설이 있다. 수주는 넘치는데 납기가 밀린다. 공장을 늘려도 생산이 따라가지 못한다. 문제는 설비가 아니다. 사람이다. 중전기기는 반도체나 디스플레이처럼 장비가 공정을 대신하는 산업이 아니다. 초고압 변압기의 절연 설계, 차단기의 아크 소호 판단, GIS의 조립·시험 공정은 수년에서 수십 년의 현장 경험이 축적된 숙련 엔지니어의 도메인 지식에 의존한다. 이 지식은 매뉴얼로 전수되지 않는다. 몸으로 익히고, 현장에서 체화된다. 문제는 이 산업이 반도체만큼 주목받지 못한다는 데 있다. 반도체는 범국가적 인재 유치 의제가 됐고, 처우와 인지도 모두 최상위권이다. 반면 중전기기는 제조 현장직 기피 현상과 싸우면서, 오히려 전기·전자 계열 우수 인력을 반도체와 IT 기업에 역유출당하고 있다. 슈퍼사이클이 왔는데 만들 사람이 부족한 것이다. 이것은 단순한 HR 문제가 아니다. 숙련 인력 부재는 곧 생산능력 확대의 구조적 천장이다. 공장 라인을 두 배로 늘려도, 그 라인을 운용할 도메인 지식이 없으면 생산량은 늘지 않는다. 여기서 AX(AI 전환)의 역할이 재정의된다. 중전기기 AX는 범용 AI 툴을 사다 붙이는 것이 아니다. 숙련 엔지니어의 판단 로직, 설비 운전 경험, 공정 노하우 속에 숨은 공학적 인과관계를 찾아내 규칙 기반의 데이터 모델(디지털 명시지)로 전환하는 것이다. 1명의 숙련자가 가진 지식을 모델화하면, 그 지식은 다수의 현장에서 동시에 작동할 수 있다. 물론 핵심 조건이 하나 있다. 알고리즘이 왜 그 판단을 내렸는지 공학적으로 검증 가능하고 설명 가능한 AI(XAI)가 전제돼야 글로벌 신뢰를 얻는다. 현장 지식이 내재되지 않은 XAI는, 전력 인프라 현장에서 채택되기 어렵다. AX 전환이 만들어내는 것은 생산성 향상만이 아니다. 글로벌 현장에 납품된 설비에서 실시간으로 수집되는 운전 데이터 (예를 들면, 전류·전압 패턴, 이상 징후, 부하 변동 이력 등)는 외부에서 복제할 수 없는 고유한 데이터 자산이 된다. 이 데이터를 기반으로 예지보전 서비스를 제공하고, 설비 수명 관리를 구독형으로 운영하는 순간, 중전기기 기업은 기자재 납품업에서 글로벌 지능형 인프라 서비스업으로 전환된다. 반도체 산업이 먼저 걸어간 길이 있다. 인력난을 직시하고, 공정 지식을 자동화 모델로 전환하고, 고부가가치 서비스 생태계를 구축했다. 중전기기도 같은 수렴점을 향하고 있다. 두 산업의 공통된 답은 하나다. AX는 선택이 아니라 생산능력의 구조적 한계를 돌파하는 기초체력이다. 슈퍼사이클은 영원하지 않다. 수주 잔고가 넘치는 지금, 기업의 시선은 온통 납기 단축과 라인 증설에 쏠려 있다. 그러나 호황의 정점에서 다져놓지 않으면 다음 사이클의 저점에서 따라잡을 수 없는 것이 있다. 현장 도메인 지식의 데이터 자산화, XAI 기반 서비스 BM, 그리고 이를 기업 의사결정의 일부로 체화하는 조직 루틴이다. 하드웨어 호황은 사이클이 있다. 그 정점에서 쌓아올린 소프트웨어 지능은 영속한다. 전력산업 중전기기의 진짜 슈퍼사이클은 지금부터 시작이다.

2026.07.11 17:48김도형 컬럼니스트

팀스파르타, 'JCSSA'에 AX 기업교육 운영 노하우 공유

팀스파르타가 일본 컴퓨터 시스템 판매점 협회(JCSSA) 회원사 임원진이 서울 본사를 방문했다고 10일 밝혔다. 방문단은 팀스파르타의 AI 전환(AX) 기업교육 운영 사례와 AI 네이티브 조직 운영 경험을 청취했다. JCSSA는 일본 전역 주요 컴퓨터 시스템 판매 및 IT 솔루션 업계를 대표하는 기업들이 소속된 협회다. 방문단은 한일 IT 산업 간 교류와 정보 교환의 일환으로 방한했다. 방문단은 팀스파르타 오피스를 견학한 뒤 이범규 대표의 발표 세션에 참석했다. 이 대표는 팀스파르타의 AI 네이티브 조직 전환 과정과 사내 AX 추진 사례를 소개하고, 기업 AX 교육 운영 모델과 글로벌 사업 전략을 공유했다. 이어 일본 기업의 AI 전환 방향과 기업교육 발전 방안에 대해 의견을 나눴다. 팀스파르타는 일본 기업교육 시장에서 의미있는 성과를 거두고 있다. 올해 1분기 일본 매출액은 작년 동기 대비 약 5배 증가했다. 특히 일본 최대 정보통신 기업인 NEC를 비롯해 세븐일레븐 계열 은행 세븐뱅크, 오므론, 반다이남코세븐즈 등 현지 유수의 기업들을 연이어 수주해 AX 교육을 성공적으로 제공하며 일본 시장에서 입지를 강화하고 있다. 이런 성과의 배경에는 일본 현지 산업 구조와 기업 문화에 철저히 맞춘 현지화 전략이 주효했다. 일본 기업들이 실무에서 즉각적인 효율을 체감할 수 있도록 현지 업무 도구와 기업 환경에 맞춰 커리큘럼을 설계한 것이 성과로 이어졌다는 평가다. 나아가 글로벌 테크 트렌드에 발맞춰 본사의 최신 AI 기업교육 커리큘럼인 클로드 코드 기반의 '바이브 코딩' 과정을 신속하게 현지화해 일본 시장에 도입할 계획이다. 이를 통해 개발 지식이 없는 비개발 직군도 AI와 협업하며 업무 자동화를 구현함으로써, 현지 기업들의 실질적인 업무 혁신과 AI 내재화를 적극 지원한다는 방침이다. 이범규 팀스파르타 대표는 "일본은 기업교육 수요가 크고 AI 전환에 대한 관심이 빠르게 확대되는 시장"이라며 “일본 산업 구조에 최적화된 맞춤형 커리큘럼과 최신 AI 교육 과정을 앞세워 일본 AX 기업교육 시장에서 리더로 입지를 넓혀가겠다"고 밝혔다.

2026.07.10 17:53백봉삼 기자

"병해충·수확량까지 예측"…롯데이노베이트, 농업 AX 판 키운다

롯데이노베이트가 인공지능(AI) 에이전트와 비전 AI를 결합해 농업 AX 시장 공략에 본격 나선다. 스마트팜 구축을 넘어 재배 상담과 생육·병해충 예측, 농산물 시세 분석을 제공하는 구독형 플랫폼으로 사업을 확대하려는 모습이다. 롯데이노베이트는 스마트팜 플랫폼 '도시의 푸른농장'에 거대언어모델(LLM) 기반 스마트팜 에이전트를 개발하고 있다고 10일 밝혔다. 스마트팜 에이전트는 농장주에게 작물별 재배 방법과 스마트팜 운영 정보를 제공하고 현장에서 발생하는 질문에 실시간으로 답한다. 농산물 시세 분석 기능도 지원해 재배 품목과 출하 전략 수립을 돕는다. 롯데이노베이트는 작물 이미지를 분석해 생육 상태와 수확량, 병해충 발생 가능성을 예측하는 비전 AI 기술도 개발했다. LLM이 영농 의사결정을 지원하고 비전 AI가 작물 상태를 파악하는 구조다. 두 기술이 연계되면 AI가 농작물 상태를 분석한 뒤 필요한 조치와 재배 방법을 제안하는 서비스로 확장할 수 있다. 경험이 부족한 농장주의 시행착오를 줄이고 생산성과 운영 효율을 높이는 것이 목표다. 롯데이노베이트는 스마트팜 에이전트를 서비스형 소프트웨어(SaaS) 형태로 고도화해 농가와 농업법인으로 공급 대상을 넓힐 계획이다. 이는 일회성 구축 중심 사업에서 벗어나 지속적인 이용료를 확보하는 서비스 사업으로 전환하려는 전략이다. 롯데그룹의 유통·식품 사업과 연계할 가능성도 있다. 스마트팜 생산 데이터와 농산물 시세, 유통 수요를 연결하면 재배부터 판매까지 지원하는 농업 AX 플랫폼으로 사업 영역을 넓힐 수 있다. 롯데이노베이트가 이처럼 나선 것은 시장 성장성이 높아서다. 시장조사업체 글로벌마켓인사이트에 따르면 세계 농업용 AI 시장은 2024년 47억 달러에서 2034년까지 연평균 26.3% 성장할 것으로 전망된다. 특히 생육·수확량 예측과 병해충 탐지, 정밀농업 수요 확대가 시장 성장을 이끌 것으로 예상된다. 이에 롯데이노베이트는 향후 시장 주도권 확보를 위해 AI 예측 정확도와 생산량 증가, 비용 절감 효과를 실제 농가에서 입증하기 위해 적극 나설 것으로 보인다. 또 스마트팜 에이전트 유료 고객과 적용 농가를 빠르게 확보해 나가기 위한 움직임에도 속도를 낼 것으로 전망된다. 롯데이노베이트 관계자는 "지속적인 데이터 축적을 통해 서비스 정확도와 고객 편의성을 높여 나갈 것"이라며 "AI 기술로 스마트팜 관리 혁신을 주도하고 미래 농업 경쟁력 확보에 기여하겠다"고 말했다.

2026.07.10 11:24장유미 기자

KT, 데이터·AI 컨퍼런스서 디지털 혁신상 수상

KT가 글로벌 데이터·AI 분석 컨퍼런스에서 사내 AX 혁신 성과를 인정받았다. KT는 스트레티지월드드서울 2026에서 스트래티지 디지털 혁신상을 수상했다고 10일 밝혔다. 시상식은 지난 9일 서울에서 열렸다. KT는 수상으로 자사 자체 데이터 플랫폼과 AI 기술을 결합해 전사 데이터 활용 체계를 혁신하고, 이를 기업 AX 사업으로 확장할 수 있는 역량을 인정받았다고 밝혔다. KT는 현재 전사 임직원 약 4분의 1이 활용하는 20만여 개 BI 리포트를 운영 중이다. KT는 기존 구축형 환경 운영 경험을 바탕으로 데이터 활용 방식을 AI 중심으로 혁신하기 위해 데이터 분석 체계 전반 현대화에 나섰다. KT는 자체 데이터 플랫폼 '마그마(MAGMA)'를 기반으로 전사 데이터 분석 환경을 현대화 했다. 데이터 통합, 데이터 레이크 하우스, AI 분석 등 검증된 글로벌 기술을 최적으로 결합해 개방형 데이터·AI 플랫폼을 구축했다. 또한 데이터를 여러 차례 복제하지 않고 다양한 분석 서비스가 공동 활용하는 구조를 적용해 데이터 일관성과 운영 효율성을 높였으며, 데이터 저장·처리와 인프라 운영을 최적화해 비용 효율성과 확정성도 확보했다. KT는 리포트 사용 패턴과 사용자 인터뷰를 바탕으로 데이터 구조를 재설계했다. 이를 통해 임직원은 자연어 질문만으로 필요한 대시보드를 직접 만들 수 있게 됐다. 일반 임직원도 데이터를 직접 활용하는 셀프 AI·BI 환경을 마련한 것이다. 이호재 KT 플랫폼개발담당은 "수상은 KT 데이터 플랫폼 기술과 AI 활용 역량이 글로벌 시장에서도 인정받은 성과다"며 "앞으로도 임직원 누구나 AI와 데이터를 쉽게 활용할 수 있는 환경을 만들겠다"고 말했다.

2026.07.10 10:18홍지후 기자

SK AX, 풀스택 제조 로봇 전환 시동…자율형 공장 정조준

SK AX가 제조 현장의 로봇 도입부터 운영까지 전 과정을 아우르는 제조 로봇 전환(RX) 사업에 나선다. 디지털 트윈과 피지컬 인공지능(AI)을 결합해 공장 전체가 스스로 판단하고 움직이는 자율형 공장 구축에 앞장선다는 목표다. SK AX는 제조 기업의 로봇 기반 운영 혁신을 지원하는 '제조 RX 풀스택 서비스'를 본격화한다고 9일 밝혔다. 최근 제조업계는 인력 부족과 생산성 저하에 대응하기 위해 로봇 도입을 확대 중이다. 하지만 설비 간 간섭과 물류 병목, 작업자 동선 충돌 등 다양한 변수로 기대한 수준의 효과를 얻지 못하는 사례가 늘고 있다. 특히 반도체와 조선 등 복잡한 제조 환경에선 기존 규칙 기반 자동화만으로 안정적인 운영에 한계가 있다는 지적이 나온다. 이에 SK AX는 로봇 도입 전 검증부터 현장 운영, 공장 전체 통합 관제까지 지원하는 제조 RX 풀스택 서비스를 선보였다. 디지털 트윈과 피지컬 AI, 이기종 로봇 통합 관제 기술을 결합해 자율형 제조 환경을 구현하는 것이 핵심이다. 디지털 트윈 단계에선 실제 공장의 설비 배치와 작업자 동선, 자재 흐름, 공정 조건 등을 가상 공간에 구현한다. 로봇을 현장에 배치하기 전 수천 건의 작업 시나리오를 반복 검증해 병목 구간과 충돌 가능성, 품질 변화, 충전 스케줄 등을 사전에 분석하고 최적의 운영 방안을 도출하는 방식이다. 현장에 투입된 로봇에는 시각·이해·행동을 수행하는 VLA 모델 기반 피지컬 AI가 적용된다. 로봇이 작업 환경 변화나 예상치 못한 장애물을 스스로 인식하고 판단해 작업 방식을 능동적으로 조정함으로써 비정형 제조 환경에서도 작업 정밀도와 연속성을 높일 수 있도록 지원한다. 공장 운영 단계에선 자율주행로봇(AMR)과 협동로봇, 휴머노이드 등 서로 다른 제조사의 로봇을 단일 운영 체계로 묶는 '이기종 로봇 통합 관제 시스템'을 제공한다. 생산관리시스템(MES) 등 기존 제조 시스템과 연계해 공정 이상이나 지연 상황을 실시간으로 반영하고 로봇 작업 지시와 이동 경로를 최적화할 계획이다. SK AX는 현재 반도체 산업에서 디지털 트윈과 로봇 통합 관제 관련 실증 모델을 검증하고 있으며 이를 조선 산업으로 확대 적용 중이다. 향후 다양한 제조 산업으로 서비스를 확대해 자율형 공장 전환을 지원한다는 방침이다. 김광수 SK AX 제조서비스부문장은 "제조업 RX는 단순한 하드웨어 구매가 아니라 로봇이 실제 생산 현장에서 안정적으로 운영되고 공장 전체와 연결되도록 만드는 운영 역량이 핵심"이라고 말했다. 이어 "디지털 트윈, 피지컬 AI, 이기종 로봇 통합 관제 역량을 바탕으로 고객의 공장을 멈추지 않는 자율형 공장으로 진화시키는 AX 파트너가 될 것"이라고 덧붙였다.

2026.07.09 13:52한정호 기자

산단공, 'M.AX 표준·인증센터' 신설…산업단지 제조AI 확산 박차

한국산업단지공단(이사장 이상훈)은 산업단지 제조AI 전환(M.AX)을 가속하기 위해 제조데이터·인프라·솔루션 등의 표준·인증 업무를 추진하는 'M.AX 표준·인증센터' 를 신설한다고 8일 밝혔다. M.AX 표준·인증센터 신설은 기업마다 다른 설비와 솔루션를 사용함에 따른 제조데이터 연계와 AI 활용 제한 문제를 해소하고, 산업단지 전반에 제조 AI를 확산하기 위한 기반을 마련하기 위해 추진됐다. M.AX 표준·인증센터는 산업단지 제조 현장에서 활용되는 소재·부품·장비 등 하드웨어와 AI 솔루션 등 소프트웨어 표준화·인증체계를 구축하는 전담 조직이다. 센터는 ▲제조데이터 표준 설계 ▲AI 인프라 연계 기준 마련 ▲솔루션 적합성 검증 등 제조 AI 확산에 필요한 핵심 기준을 단계적으로 마련한다. 산단공은 센터를 통해 제조데이터·인프라·솔루션을 공통 기준으로 표준화하고 적합성을 검증함으로써 산업단지 제조 AI 생태계 신뢰성과 확장성을 높일 계획이다. 또 센터의 전문성과 공신력을 확보하기 위해 표준·인증 분야 외부 전문가를 센터장으로 공개 영입하고, 표준 설계와 인증제도 운영 경험을 갖춘 전문 인력도 단계적으로 보강할 계획이다. 국가기술표준원과 협력하고, 한국산업기술시험원(KTL)·KCL(한국건설생활환경시험연구원), KTR(한국화학융합시험연구원) 등 국내 시험·인증 전문기관 인프라와 전문성을 활용해 공신력 있는 표준·인증체계를 구축해 나갈 방침이다. 산단공은 구축된 표준·인증체계를 AX 실증산단·탄소중립산단 등 주요 사업에 우선 적용하고운영 성과를 바탕으로 전국 산업단지로 확대할 계획이다. 이상훈 산업단지공단 이사장은 “제조 AI는 핵심 요소인 데이터와 인프라·솔루션이 표준화 돼 연결될 때 개별 기업을 넘어 산업단지 전반으로 확산될 수 있다”며 “외부 전문성을 적극 활용한 M.AX 표준·인증센터를 중심으로 기업이 신뢰할 수 있는 표준·인증 기반을 구축하고, 산업단지 제조혁신을 앞당기겠다”고 말했다.

2026.07.08 17:36주문정 기자

효성, 전사 AX 시동…AI융합연구원 출범

효성이 중공업·섬유·화학 등 주력 제조사업에 인공지능(AI) 기술을 접목하기 위해 전담 조직을 신설했다. 업무 효율화 수준을 넘어 신제품 개발과 신사업 발굴, 스마트팩토리 고도화까지 AI 활용 범위를 넓히며 전사 차원 AX 전환에 속도를 낸다는 구상이다. 효성은 8일 중공업·섬유·화학 등 주력 제조사업에 AI를 접목하기 위해 'AI융합연구원'을 신설하고 전사 차원의 AX 추진에 나선다고 밝혔다. AI융합연구원은 효성이 60여 년간 키워온 중공업, 섬유, 화학 등 주력 사업에 최신 AI 기술을 접목하는 역할을 맡는다. 단순한 업무 자동화나 비용 절감 차원을 넘어 고부가가치 신제품 개발과 신사업 설계, 실행을 지원하는 조직으로 운영될 예정이다. 효성은 제조 현장에도 AI 활용을 확대한다. 회사가 축적한 제조 전문성과 AI 기술을 결합해 스마트팩토리를 고도화하고, 현장 전반의 생산성과 운영 효율을 높인다는 계획이다. 초대 AI융합연구원장에는 맹성현 카이스트 명예교수를 부사장으로 영입했다. 맹 원장은 시라큐스대와 카이스트 전산학부 교수를 지냈으며, 의미 기반 정보검색과 텍스트 마이닝, 자연어처리, 언어 모델링 분야에서 30여 년간 연구해 온 AI 전문가다. 맹 원장은 최근 8개월간 효성 AI 담당 고문으로 활동하며 회사의 디지털 전환 방향을 자문하고 임직원 대상 AI 역량 강화 특강을 진행해 왔다. 효성은 앞으로 AI 전환에 필요한 핵심 기술 인력과 산업 현장 전문성, AI 활용 역량을 함께 갖춘 인재를 확보해 그룹 차원의 AX 추진 기반을 강화할 방침이다.

2026.07.08 10:41류은주 기자

[현장] "제조 AI 실패, 설계 부재 탓…해법은 피지컬 AI"

피지컬 인공지능(AI) 시대, 제조 기업이 살아남으려면 AI를 도입하는 데 그치지 않고 최고경영자(CEO)가 직접 AI 전환(AX)을 설계해야 한다는 진단이 나왔다. 송세경 한국생성AI파운데이션협회장(카이스트 기계공학과 겸직교수)은 8일 경기 성남산업단지관리공단에서 열린 '경기 피지컬 AI 랩 최고경영자(CEO) 조찬 비즈포럼'에서 "제조업 AI는 결국 피지컬 AI로 간다"며 "대표가 직접 태스크포스(TF)를 이끌어야 저항을 극복하고 혁신을 주도할 수 있다"고 밝혔다. 경기도와 성남시가 주최하고 성남산업단지관리공단과 버넥트가 주관한 이날 행사에는 기업 CEO와 임원, 기관 관계자 100여 명이 참석했다. 경기도는 지난 3월 '사람 중심 피지컬 AI'를 선언하고 도 전역에 피지컬 AI 생태계를 확산하기 위한 계획을 발표했다. 그 일환으로 추진하는 '2026년 피지컬 AI 확산센터 구축 및 운영사업'은 연말까지 시흥시 정왕동에 연면적 838㎡ 규모의 확산센터를 구축하는 사업이다. 확산센터는 시흥·반월·시화 산업단지 제조기업을 지원하는 개방형 실증 로봇 스테이션으로, 기술 검토와 시험, 교육, 컨설팅, 실증 연계 등을 지원할 예정이다. 이 같은 피지컬 AI 생태계 조성과 맞물려 제조기업의 AI 전환 전략에도 업계 관심이 쏠리고 있다. 송 회장은 생성형 AI 이후 제조업 경쟁력이 산업 현장을 인식하고 판단하며 행동하는 피지컬 AI에서 결정될 것으로 내다봤다. 초거대 AI 모델 중심의 경쟁이 정점에 이른 만큼 앞으로는 제조 현장에서 실제 작업을 수행하는 AI가 경쟁력을 좌우할 것이라는 설명이다. 그는 "피지컬 AI가 되려면 도메인과 데이터를 가져야 하는데 그 데이터는 암묵지, 즉 현장의 경험"이라며 "공정 경험을 축적한 한국 제조업에 기회가 있다"고 진단했다. 다만 많은 기업의 AI 프로젝트가 기대만큼 성과를 내지 못하는 원인으로는 목적 부재와 현장 괴리, 확산 설계 부재를 지목했다. 기술 도입에만 집중한 나머지 조직과 업무를 함께 바꾸는 AX 전략이 빠졌다는 지적이다. 피지컬 AI 구현 방향으로는 'VFLA(비전·포스·랭귀지·액션)' 개념을 제시했다. 현장을 보고(Vision) 상태를 감지하고(Force) 언어로 이해한 뒤(Language) 실제 행동(Action)으로 이어지는 통합 구조를 갖춰야 제조 현장의 AI 혁신이 가능하다는 것이다. 이를 위해 기업들이 거창한 시스템 구축보다 작은 현장 실증부터 시작해야 한다는 조언도 덧붙였다. 송 회장은 "빨리 실험하고 학습하고 실패하며 현장 데이터를 축적해야 한다"며 "AI는 도입하는 것이 아니라 조직 전체로 확산시키는 과정이며 이를 실행하는 기업이 피지컬 AI 시대 경쟁력을 확보할 것"이라고 말했다.

2026.07.08 10:02이나연 기자

GS리테일, 현장 AI 활용 사례 공유…AX 조직문화 확산 속도

GS리테일이 현장 중심의 AI 전환(AX, AI Transformation)을 위해 임직원들의 AI 활용 경험을 공유하는 자리를 마련했다. 이를 바탕으로 AX 조직문화 확산에 속도를 낼 방침이다. GS리테일은 지난 6일 서울 역삼 GS타워에서 'AX 현장 사례 공유회'를 열고 현장 중심 AX 사례와 현업 구성원의 AI 활용 경험을 공유했다. 이날 행사에는 경영진과 주요 부문 리더 등 약 150명이 온·오프라인으로 참석했다. 1부에서는 현장에서 진행 중인 AX 사례가 소개됐다. AI를 활용해 점별 영업 활성화를 돕는 '점포 진단 사이트', 매장별 특수한 상권 정보와 환경을 분석해 주는 '점포 영향 분석 시스템', 매장별 배달 가능 권역을 발굴해 주는 '퀵커머스 배달 품질 대시보드' 등이 대표 사례로 제시됐다. 이들 사례는 AI를 단순히 업무 보조 도구로 활용하는 수준을 넘어, AI 기술과 기업 내·외부 데이터를 결합해 영업 현장에서 실질적으로 활용할 수 있는 시스템을 구축했다는 점에서 주목받았다. 2부에서는 현장 중심 AX를 조직 역량으로 확장하기 위해 준비 중인 실행 기반이 소개됐다. 현업 구성원의 AI 활용 시도가 개인 단위의 실험에 머물지 않고, 회사의 공통 환경과 표준 체계 위에서 재사용 가능한 조직 자산으로 축적되도록 하는 것이다. GS리테일은 이를 위해 개인이 만든 결과물을 안전하게 검증하고 공유할 수 있는 '샌드박스', AI가 활용하기 쉬운 데이터를 지속적으로 축적하는 '데이터 빌리지', 시스템의 일관성과 안정성을 높이기 위한 공통 기술 기준 등을 준비하고 있다. 각 조직 안에서 AX 과제를 직접 발굴하고 실행까지 이끌 수 있는 현업형 인재를 육성하기 위해 '현장 밀착형 엔지니어(FDE) 육성 과정'도 추진한다. FDE 교육은 AI 도구 사용법을 배우는 데 그치지 않고, 현업 구성원이 스스로 문제를 발굴하고 이를 AI 기반 서비스나 시스템으로 구현하는 방법론을 익히는 실천형 프로그램으로 운영된다. 문제 정의, 데이터 리터러시, 프로덕트 설계, 구현·배포, 인수인계까지 실제 AX 과제 수행에 필요한 전 과정을 중심으로 진행될 예정이다. GS리테일은 이번 공유회를 계기로 AX 추진 방향을 '우수 사례 발굴'에서 '조직 자산화' 단계로 확장한다는 계획이다. 개별 구성원의 성공 경험이 일회성 사례로 끝나지 않고, 다른 조직과 구성원이 재사용할 수 있는 데이터, 도구, 방법론, 인재 육성 체계로 축적되도록 하겠다는 방침이다. 김학민 GS리테일 AI데이터부문장은 “GS리테일의 AX는 이제 임직원 개개인의 성공 경험을 조직의 자산과 경쟁력으로 전환하는 단계에 접어들었다”며 “무엇을 AI로 해결하고, 어디에서 사람이 판단할지는 현장을 가장 잘 아는 각 조직이 주도적으로 판단해야 한다”고 말했다.

2026.07.08 09:41김민아 기자

"우리 회사 '알잘딱깔센' AI 동료, 플렉스를 소개합니다"

조직과 구성원의 문제를 함께 풀어가는 '동료 같은 AI 기술'을 예고했던 인적자원(HR) 플랫폼 플렉스가 기업의 AI 전환(AX)을 완성하는 'HR 데이터 기반 AI 플랫폼'으로 재탄생했다. 한마디로 우리 회사 '알잘딱깔센'(알아서, 잘, 딱, 깔끔하고, 센스 있게를 뜻하는 신조어) AI 플랫폼으로 탈바꿈한 것이다. 플렉스에서 서비스 고도화를 이끌던 김태은 최고제품책임자(CPO)는 이제 최고AI책임자(CAIO)라는 새 직책과 함께, 회사의 정체성 진화를 이끌고 있다. 김 CAIO는 이번 변화에 대해 “단순한 직책 변경이 아니라 플렉스의 정체성이 AI 플랫폼으로 도약했다는 증명”이라며 “과거에는 올인원 HR 플랫폼으로서 플렉스 제품 고도화에 주력했다면, 지금은 AI 엔지니어링부터 자연어 대화 기반의 사용자화면(UI)·사용자경험(UX) 설계, 제품을 통한 비즈니스 임팩트까지 통합적으로 주도하며 B2B AI 플랫폼의 표준을 제시하는 역할을 하고 있다”고 말했다. 지난해 직접 만났던 김 CAIO와 1년 만에 서면 인터뷰를 진행, '조직을 제대로 아는' 기업용 AI 플랫폼으로 진화한 플렉스의 새 기능과 쓰임에 대해 자세히 들어봤다. 범용 AI의 한계 넘는 '관계 기반 AX'… 조직의 맥락과 보안을 동시에 잡다 플렉스가 선보이는 AI 플랫폼의 핵심 정체성이자 차별성은 이 회사의 새 브랜드 슬로건인 '관계 기반 AI 전환(Relations Driven AX)'에 압축돼 있다. 김태은 CAIO는 수많은 기업이 클로드나 제미나이 같은 글로벌 빅테크의 범용 생성형 AI를 도입하면서도 실질적인 성과를 내지 못하는 현상을 짚어냈다. 김 CAIO는 “범용 AI는 기업 고유의 조직 구조와 업무 맥락에 대한 이해가 부족해 개인의 생산성 도구 이상의 효과를 거두지 못하고 있다”면서 “조직을 알지 못하는 AI는 기업에게 가공되지 않은 다이아몬드 원석과 같다”고 진단했다. 반면 플렉스는 사용자가 누구인지 '바로' 알고, 시키기 전에 '이미' 할 일을 제안하며, 사내에 흩어진 데이터 맥락을 '모두' 연결해 기업의 두뇌로 작동함으로써 이런 한계를 넘는다. 한마디로 플렉스 AI는 조직과 구성원들 간 관계까지 이해하고 고려한 똑똑한 AI란 뜻이다. 조직을 제대로 아는 AI의 효용성은 실제 업무에서 명확하게 드러난다. 대표적인 예가 질문자의 역할에 따른 맞춤형 답변이다. 김 CAIO는 “CEO와 신입사원이 플렉스에 똑같이 '이번 분기 목표 달성 현황 알려줘'라고 입력하더라도 플렉스는 사용자의 소속, 직책, 직무 및 조직 내 관계와 맥락을 알고 있어 전혀 다른 답변을 내놓는다”며 “CEO에게는 전사의 조직별 목표 달성률과 병목이 있는 조직을 보여주고, 신입사원에게는 본인의 목표나 팀 목표 달성률을 내놓는 식”이라고 설명했다. 업무를 할 때마다 사내 규칙, 조직 배경, 업무의 의도와 목적을 구구절절 프롬프팅해야 하는 범용 AI의 시간적·비용적 비효율을 걷어냈다는 설명이다. 특히 철저한 보안이 요구되는 기업 환경에서 플렉스의 관계 기반 접근 제어 체계는 중요한 해자(무기) 역할을 한다. 인사 발령으로 역할과 관계가 바뀌면 데이터 접근 권한도 실시간으로 동기화돼 보안 사고를 미연에 방지한다. 김 CAIO는 “권한이 없는 사용자가 요청하는 데이터에는 그 사용자의 AI 조차 접근할 수 없다”면서 “총무팀 구성원이 고객사 정보를 아무리 캐물어도 그의 AI는 접근조차 못 하고, 제가 제 하위 조직 구성원의 연봉 등 보상 정보를 물어도 답변받지 못하는 건 마찬가지”라고 말했다. 그는 이어 “이런 정교한 권한 제어 체계 없이는 전사에 보여줄 수 있는 극소수 데이터만 넣고 모두가 쓰게 하거나, 모든 데이터를 다 넣고 극소수만 쓰게 하는 양자택일에 다름없다”며 “어느 경우든 이런 AI 활용을 AX라고 일컫기는 어렵다”고 꼬집었다. 묻기 전에 움직이는 에이전트… 파편화된 실무 데이터를 '기업의 두뇌'로 연결 새로운 플렉스는 사용자가 질문을 던져야만 동작하는 수동적 형태를 넘어, 에이전트가 조직 내 상황을 스스로 이해하고 판단해 선제적으로 움직인다. 김 CAIO는 이를 “조직과 구성원의 문제를 HR이라는 도메인의 경계를 넘어 해결하는 시작점”이라고 표현했다. 김 CAIO는 “과거 플렉스의 인사이트 기능은 특정 메뉴로 진입해 제공되는 커스텀 양식에 따라 데이터를 직접 조회하고 분석해야 했기 때문에 문제 해결책을 만드는 것은 여전히 사용자의 몫이었다”면서 “지금의 플렉스는 에이전트가 조직 내 상황을 스스로 이해하고 판단하기 때문에 사용자가 묻기 전에 먼저 위험 신호를 알려주고, 데이터 기반의 인사이트를 내놓으며 해결 방법도 제안한다”고 차이점을 설명했다. 플렉스의 AI 에이전트는 기능과 역할에 따라 ▲오늘 챙겨야 할 일을 먼저 알려주는 '인텔리전스 에이전트' ▲업무 맥락을 모아 버튼 하나로 실제 실행을 돕는 '태스크 에이전트' ▲플렉스의 노하우를 집약한 퍼포먼스코치·헬프데스크·HR멘토 등 '전문가 에이전트'로 나뉜다. 또 기업이 직접 '커스텀 에이전트'를 만들어 배포할 수도 있다. 업그레이드된 플렉스는 복잡한 경영 판단 영역까지 지원한다. 김 CAIO는 “특정 프로젝트 거래 성사 여부를 고민할 때 플렉스는 해당 프로젝트에 최적화한 사내 인재를 발굴하고, 각 팀의 현재 업무 부하와 목표 달성 현황을 분석해 참여 가능한 최적의 조직 자원을 제안한다”면서 “동시에 과부하 위험이 있는 부서를 사전에 경고해 실행 리스크를 선제적으로 낮춘다”고 밝혔다. 자금 계획 등 실무 영역 역시 사내 연동 데이터와 로컬 파일을 활용하므로 고품질의 해답을 기대할 수 있다. 신규 도입 기업이 우려하는 파편화된 데이터의 정제 부담 또한 플렉스만의 노하우로 해결했다. 김 CAIO는 “기업의 주요 데이터는 조직 구조나 집중하는 사업이 바뀔 때마다 함께 변화하므로, 이를 매번 기업이 직접 정제하고 분류하는 것은 불가능에 가깝다”며 “플렉스는 이미 기업·조직·구성원 정보는 물론 전자결재·미팅 등 기업 경영의 근간인 데이터를 가장 체계적인 형태로 내장한 플랫폼이기 때문에 도입과 동시에 데이터의 기본 기반을 갖추는 셈”이라고 자신감을 드러냈다. 이 위에 기존 업무 도구들을 커넥터로 연결하기만 하면 파편화된 데이터가 조직의 맥락에 맞게 자동으로 해석된다. 이런 시스템은 ▲관계 데이터 파이프라인 ▲단단한 엔지니어링 플랫폼, 그리고 스스로 진화하는 ▲멀티 에이전트 시스템이라는 세 가지 기술적 근간을 통해 작동한다. 특히 최신 거대언어모델(LLM ) 등장 시 즉각 이식할 수 있는 확장성도 갖추고 있다. AX 실패 기업부터 공공기관까지… 실질적 비즈니스 가치를 증명하는 필수재 이달 정식 출시된 플렉스 AI 플랫폼은 AI 전환을 고민하는 다양한 기업들에게 명확한 솔루션을 제시한다. 김태은 CAIO는 특히 세 가지 부류의 기업들이 도입했을 때 효과가 극대화된다고 설명했다. 먼저 글로벌 빅테크의 AI 계정을 전사 구독시켰으나 성과를 내지 못한 AX 실패 기업들이다. 김 CAIO는 “도입한 AI가 비즈니스 목표 달성이나 구성원 성장에 별다른 효용이 없다면 이는 AX 투자가 아니라 개인의 AI 토큰 비용에 대한 복지 지출에 불과하다”며 “플렉스는 멀티 에이전트 시스템 뒤에서 최적의 모델들이 조합돼 돌아가므로 중복 지출할 필요가 없다”고 강조했다. 또 AX 의지는 강하지만 방법을 모르는 기업에 대해서는 “플렉스를 사용하는 것만으로도 AX는 자동으로 시작된다”면서 “강력한 모델이 등장하고 제도가 바뀌어도 플렉스가 자동으로 업데이트하니 걱정할 필요 없다”고 덧붙였다. 마지막으로 데이터를 축적해 온 기존 고객사 역시 즉각적인 변화를 체감할 수 있는 핵심 대상이다. 나아가 김 CAIO는 명확한 위계와 엄격한 원칙을 지닌 정부부처 및 공공기관 역시 플렉스 AI 플랫폼의 최적 파트너로 꼽았다. 김 CAIO는 “관계와 맥락 데이터가 가장 잘 축적된 조직이 바로 정부부처와 공공기관”이라며 “명확한 위계 아래 원칙을 내재화하고 모든 업무를 문서화하는 문화를 갖고 있어 엄격한 접근 권한 통제 등 내부 보안을 고려할 때 오히려 플렉스와 가장 핏이 맞는다”고 자신했다. 특히 재정경재부가 공공기관 평가에 신설한 'AI 활용 혁신 가점'이 실제 평가등급을 가르는 핵심지표로 부상한 만큼 명확한 수요가 있을 것으로 전망했다. 그는 끝으로 “지난 7년간 직장생활을 가장 깊이 이해한 채 관계 데이터의 정교한 축적 구조를 플랫폼화해 온 역량은 누구도 흉내 낼 수 없는 강력한 무기”라며 "기업이 AX를 고민할 때 '어떤 빅테크 도구와 견줘봐도 플렉스만 우리 조직을 제대로 안다'는 평가와 함께 선택받는 유일무이한 제품이 되겠다"고 자신했다. 이어 "플렉스가 유니콘을 넘어 글로벌 데카콘 기업으로 도약하는 여정의 최전선에서 기술적 해자를 뛰어넘는 압도적 비즈니스 가치를 증명하겠다"고 강조했다.

2026.07.08 09:27백봉삼 기자

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