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엔타이어 도전장에 깃허브 "우린 늘 진화"…인프라·커뮤니티로 승부

[샌프란시스코(미국)=김미정 기자] "세상에 새로운 깃허브가 필요하다고 생각하지 않습니다. 시대 변화에 맞춰 진화하는 인공지능(AI) 플랫폼이 필요합니다. 우리는 그렇게 하고 있습니다." 카일 데이글 깃허브 최고운영책임자(COO)는 미국 샌프란시스코에서 열린 '깃허브 유니버스 26' 기자간담회에서 엔타이어와의 경쟁에 대해 이같이 밝혔다. 토마스 돔케 전 최고경영자(CEO)가 세운 경쟁사 존재감을 인정하면서도 기존 깃허브를 발전시키는 데 집중하겠다는 입장이다. 엔타이어는 깃허브 유니버스 개막 하루 전인 27일 코드 저장과 관리부터 검토와 테스트까지 지원하는 독립형 AI 개발 플랫폼을 공개했다. 깃허브에서 하던 주요 작업을 엔타이어에서도 처리할 수 있도록 한 것이다. 엔타이어가 깃허브와 차별화하려는 핵심 영역은 코드 검토다. AI가 코드를 빠르게 작성해도 사람이 변경 내용을 일일이 확인해야 한다면 전체 개발 속도를 높이는 데 한계가 있다는 판단이다. 이를 해결하기 위해 깃허브 핵심 협업 기능인 '풀 리퀘스트'를 대체하는 '트레일스'를 플랫폼에 도입했다. 풀 리퀘스트는 변경된 코드를 기존 프로젝트에 합치기 전 검토를 요청하는 기능이다. 트레일스는 여러 AI 에이전트가 코드 품질을 평가하고 발견한 문제를 반복적으로 수정하도록 설계됐다. 엔타이어는 모든 평가 기준을 충족하면 개발자가 변경된 코드를 전부 읽지 않고도 기존 프로젝트에 합칠 수 있다고 설명했다. 두 회사 경쟁 구도에는 깃허브 모회사 마이크로소프트 투자 관계도 얽혀 있다. 엔타이어가 지난 2월 10일 발표한 6000만 달러 규모 시드 투자에는 마이크로소프트의 벤처투자 조직 M12가 참여했다. 이는 펠리시스가 주도하고 마드로나 등이 함께한 투자였다. 당시 엔타이어 기업가치는 3억 달러로 평가됐으며 M12의 개별 투자액은 공개되지 않았다. M12는 투자 당시부터 AI 에이전트와 개발자의 협업 방식에 주목한 것으로 전해졌다. 미셸 곤잘레스 M12 총괄은 엔타이어가 사람과 에이전트 협업을 위한 플랫폼을 처음부터 새로 설계하고 있다고 평가하며 투자 배경을 설명한 바 있다. 기존 개발 도구에 AI 기능을 추가하는 것을 넘어 개발 환경 자체를 바꾸려는 시도에 투자한 셈이다. 간담회에서도 데이글 COO는 M12가 깃허브뿐 아니라 마이크로소프트 제품과 경쟁하는 개발사에도 자주 투자한다고 답했다. 개발자가 가장 좋은 도구를 사용할 수 있어야 한다는 점을 재차 강조했다. 이날 깃허브는 플랫폼 규모 성장과 인프라 추가 구축 계획을 의지를 밝혔다. 데이글 COO는 전 세계 2억2500만 명 이상 개발자를 지원하는 환경에서 AI 에이전트를 활용하는 작업 방식에 맞춰 개발의 핵심 기능을 개선하고 있다고 설명했다. 그는 깃허브 개발자 커뮤니티도 경쟁력으로 제시했다. 소프트웨어(SW) 개발 방식이 빠르게 바뀔수록 개발자가 결과물을 공유하고 함께 배우는 커뮤니티가 중요해진다는 판단에서다. 엔타이어가 새로운 코드 검토 방식으로 기존 개발 환경을 바꾸려 한다면 깃허브는 축적한 인프라와 커뮤니티를 바탕으로 변화에 대응하겠다는 구도다. 데이글 COO는 "개발자들이 가장 좋은 도구를 사용할 수 있기를 바란다"며 "필요한 것은 시대 변화에 맞춰 진화하는 플랫폼"이라고 강조했다.

2026.10.29 06:09김미정 기자

깃허브 "AI 작업 배분까지 자동화…개발자, 목표·결과 검토에 집중"

[샌프란시스코(미국)=김미정 기자] "그동안 개발자는 여러 인공지능(AI) 에이전트에 작업을 맡기고 진행 상황까지 챙겨야 했습니다. 이제는 이런 조율까지 AI가 합니다. 개발자는 작업 목표 설정과 결과 검토에만 집중하면 됩니다." 제이 파리크 마이크로소프트 코어AI 부문 수석부사장은 28~29일(현지시간) 미국 샌프란시스코 포트넘매이슨에서 열린 '깃허브 유니버스 26' 기조연설에서 이같이 밝혔다. 이날 깃허브는 개발 목표에 따라 에이전트를 실행하고 작업을 배분하는 '코파일럿 프로젝트'를 공개했다. 코파일럿 프로젝트는 단일 코드 저장소 내 작업부터 여러 저장소를 함께 수정해야 하는 기능 개발까지 지원한다. 현재 모든 사용자는 해당 서비스를 이용할 수 있다. 코파일럿 프로젝트에서는 코파일럿 오케스트레이터가 전체 작업을 조율한다. 오케스트레이터는 프로젝트 맥락을 유지하면서 필요한 하위 에이전트를 실행한다. 각 에이전트가 작업을 마치고 풀 리퀘스트를 생성하면 코파일럿 프로젝트가 이를 프로젝트 개요 화면에 표시한다. 개발자는 개별 에이전트 작업이 끝나기 전에도 요구사항과 참고 자료를 추가할 수 있다. 에이전트가 내놓은 결과를 검토하고 후속 작업 방향을 제시하는 것도 가능하다. 에이전트를 로컬이나 클라우드에서 실행할 수 있으며, 클라우드에서 작동하는 에이전트는 개발자가 노트북을 닫아도 작업을 이어간다. 코파일럿 프로젝트는 커넥터를 통해 외부 서비스 정보를 연결할 수도 있다. 지원 대상은 슬랙과 워크 IQ, 버셀, 넷리파이, 센트리 등이다. 개발자는 여러 앱을 오가며 정보를 찾는 대신 코파일럿 작업 환경에서 요구사항과 참고 자료를 확인할 수 있다. 이날 깃허브는 작업에 사용할 모델과 실행 방식을 선택하는 '코파일럿 퓨전'도 공개했다. 사용자는 작업 조건에 따라 하나의 모델을 사용하는 '싱글', 모델을 단계적으로 활용하는 '캐스케이드', 모델의 결과를 비평·검토하는 '크리틱' 중 적합한 방식을 골라 쓰면 된다. 파리크 수석부사장은 코파일럿 퓨전 맥스가 아티피셜 애널리시스 코딩 에이전트 지수에서 60점을 기록했다고 밝혔다. 그는 코파일럿 퓨전 맥스와 앤트로픽 클로드 모델 점수 차가 2점 내 였다고 강조했다. 특히 코파일럿 퓨전 맥스 작업당 비용은 클로드 모델의 절반이며, 소요 시간은 40% 적었다는 점도 알렸다. 이날 소개된 '코파일럿 드리밍'은 코드 변화에 맞춰 개발 지침과 메모리를 정비한다. 이 기능은 과거에 작성한 지침이 현재 개발 환경과 맞지 않아 에이전트 작업을 방해하는 문제를 줄인다. 코파일럿 드리밍은 개발 환경이 바뀌면 지침 파일을 수정하는 풀 리퀘스트를 생성한다. 개발자는 일반적인 코드 변경과 같은 방식으로 지침 수정 내용을 검토할 수 있다. 개인의 선호와 팀의 작업 관행을 담은 메모리도 확인할 수 있다. 깃허브는 에이전트가 기능을 테스트하는 작업 공간인 '캔버스'도 공개했다. 캔버스는 브라우저와 터미널, 사용자 지정 캔버스를 지원한다. 에이전트는 이 공간에서 개발한 기능을 실행하고 작동 여부를 확인한다. 개발자는 기기와 개발 도구를 옮겨도 같은 작업을 이어갈 수 있다. 스마트폰에서 시작한 세션을 코파일럿 앱과 비주얼 스튜디오(VS) 코드, 명령줄 인터페이스(CLI), 웹에서 계속 진행할 수 있다. 각 환경에서 에이전트가 변경한 코드를 직접 열어 살펴보는 것도 가능하다. 코파일럿은 코드 외 결과물도 제작할 수 있다. 개발자가 별도 제공한 스킬을 활용하면 코파일럿이 앱 화면과 일치하는 마케팅용 데모 영상을 생성할 수 있다. 새 기능이 출시될 때 관련 영상을 자동으로 만들어 라이브러리에 추가하는 작업도 지원한다. 파리크 수석부사장은 "에이전트 시대에 맞춰 모든 기술 스택의 계층을 발전시키고 있다"며 "개발자가 에이전트를 활용해 소프트웨어를 만들고 협업하며 작업을 완수하는 데 더 많은 시간을 쓰도록 지원하겠다"고 밝혔다.

2026.10.29 03:12김미정 기자

깃허브, AI 모델 선택·작업 관리 자동화…"내년 애저 100% 전환"

[샌프란시스코(미국)=김미정 기자] 깃허브가 인공지능(AI) 에이전트로 소프트웨어 개발 전 과정을 지원하는 플랫폼 기능을 확대했다. 작업 계획부터 코드 작성과 검증까지 연결해 개발자가 여러 에이전트에 작업을 맡기고 결과를 검토할 수 있게 돕겠단 전략이다. 깃허브는 28~29일(현지시간) 미국 샌프란시스코에서 열린 연례 개발자 컨퍼런스 '깃허브 유니버스 2026'에서 코파일럿 앱과 퓨전, 프로젝트, 오토메이션 등 신규 제품과 기능을 공개했다. 개발 속도와 품질을 높이고, 작업에 필요한 AI 모델과 도구를 한곳서 활용할 수 있는 생태계를 강화할 방침이다. 이번 발표는 코드 생성량을 늘리는 것뿐 아니라 기능 개발과 오류 수정 등 실제 작업을 완수하는 데 초점 맞췄다. 개발자가 방향을 설정하고 중요한 결정을 내리면 에이전트가 변경 사항을 구현하고 검증하는 것이 골자다. 최종 결과물에 대한 책임은 개발자가 유지한다. 이런 전략 중심에는 '깃허브 코파일럿 앱'이 있다. 이 앱은 여러 프로젝트에서 사용하는 에이전트와 도구를 연결해 개발자가 작업을 일일이 인계하는 부담을 줄인다. 코드 작성뿐 아니라 명세서 작성과 설계 논의 공유, 운영 데이터 분석도 같은 환경에서 수행할 수 있다. 깃허브는 '코파일럿 프로젝트'도 출시했다. 이는 여러 코드 저장 공간에서 에이전트가 동시에 수행하는 작업을 통합 관리한다. 개발자는 한곳에서 진행 상황을 살펴보고 필요한 결정을 내리며 다음 작업을 지시할 수 있다. 개별 작업 실행 과정을 관리하는 부담을 줄이고 개발에 집중하도록 지원한다. 여기서 작업에 사용할 AI 모델은 '코파일럿 퓨전'이 선택, 조율한다. 추론과 코드 생성, 오류 수정 등에 필요한 성능과 비용을 평가해 하나 이상의 모델을 활용하는 실행 방식을 결정한다. 개발자가 작업마다 모델을 직접 고르는 부담을 줄이는 기능이다. 깃허브는 아티피셜 애널리시스 코딩 에이전트 인덱스 평가에서 '퓨전 맥스'가 앤트로픽 '오퍼스 5.5 맥스'와 2점 이내의 점수 차이를 기록했다고 밝혔다. 해당 평가에서 비용은 절반이었으며 작업당 소요 시간은 40% 적었다고 설명했다. 깃허브는 기기나 도구를 바꿔도 같은 작업을 이어가는 '세션 연속성'도 지원한다. 휴대전화에서 에이전트 작업을 시작한 뒤 코드 편집기인 비주얼 스튜디오 코드에서 방향을 조정하고 웹에서 진행 상황을 확인하는 식이다. 개발자가 접속 환경을 바꾸는 동안에도 에이전트는 클라우드에서 작업을 계속한다. 반복 업무 자동화…AI가 작성한 코드 심층 검토 깃허브는 개발 과정 업무 자동화를 위한 '코파일럿 오토메이션'을 내놨다. 이는 개발자가 직접 실행하거나 특정 이벤트가 발생했을 때 또는 정해진 일정에 따라 에이전트가 문제 분류와 우선순위 판단, 코드 검토 등을 수행하도록 설정할 수 있다. 여기에 이전 작업 결과를 바탕으로 개선 방안을 제안하는 기능도 추가됐다. 개발자는 제안 내용을 검토하고 승인할 수 있다. 완료된 작업 기록을 다음 작업 개선에 활용하는 식이다. 깃허브는 코드 품질을 점검하는 '코파일럿 코드 리뷰 맥스'도 공개했다. 깃허브에 따르면 이 기능은 코드 검토 평가인 리뷰벤치에서 심각도 높은 문제를 탐지하는 정확성과 누락 없이 찾아내는 능력을 종합한 에프원 점수에서 가장 높은 점수를 기록한 것으로 나타났다. 일상적인 검토를 빠르게 수행하는 라이트·밸런스드와 달리 변경 사항을 깊이 살펴보는 데 초점을 맞췄다. 깃허브는 기업 고객 이용 방식도 바꾼다고 밝혔다. 깃허브 엔터프라이즈 고객은 별도 코파일럿 구독 없이 앱과 코드 검토, 오토메이션 등 모든 코파일럿 기능을 이용하고 사용한 AI 크레딧에 대해서만 비용을 낼 수 있다. 새 이용 방식은 깃허브 영업팀을 통해 제공하며, 향후 고객이 직접 신청하는 방식도 지원할 계획이다. 기존 코파일럿 비즈니스와 코파일럿 엔터프라이즈 고객은 현재 요금제를 유지하거나 원하는 시점에 전환할 수 있다. 늘어나는 에이전트에 인프라 확충…"내년 애저 100% 전환 목표" 깃허브는 늘어나는 에이전트 작업을 처리하기 위해 인프라 시설도 확대했다고 밝혔다. 올해 중앙처리장치(CPU) 코어 400만 개와 고속 저장장치 160페타바이트(PB), 초당 50테라비트(Tb) 네트워크 용량을 추가했다. 깃허브는 서비스 운영 환경을 마이크로소프트 애저의 여러 지역에 분산 배치하는 구조로 전환하고 있다. 전환은 내년 초 완료될 예정이다. 코드 버전 관리 기술인 깃(Git) 구조도 기본 구성 요소를 단순화하고 저장장치와 연산 자원을 분리하는 방향으로 개선한다. 제이 파리크 마이크로소프트 코어AI 수석부사장은 "지금까지 작성한 모든 SW는 앞으로 5년간 작성할 SW 1%에도 못 미칠 것"이라며 "이전에는 해결할 수 없었던 문제를 SW로 해결하는 데 있다"고 강조했다.

2026.10.29 01:10김미정 기자

깃허브, 광업·건설·농업까지 확산…"개발 프로젝트 18배 늘어"

[샌프란시스코(미국)=김미정 기자] 인공지능(AI) 코딩 에이전트가 IT 업계를 넘어 광업과 건설업, 보건의료, 농업 등 산업 전반으로 확산하고 있는 것으로 나타났다. 산업별 현장 문제를 해결하기 위한 AI 개발 프로젝트가 최근 수년간 크게 늘었다는 분석이다. 깃허브가 지난 27일(현지시간) 공개한 '옥토버스 2026' 보고서에 따르면 광업·채석업·석유·가스 채굴업을 지원하는 코드 저장소는 2022년 수치보다 약 65배로 늘어난 것으로 집계됐다. 초기 규모가 작았던 사업지원 서비스업과 건설업은 각각 17~18배 규모로 커졌으며 제조업도 거의 3배 넘게 증가한 것으로 나타났다. 깃허브는 2022년부터 올해까지 생성된 공개 저장소 무작위 표본을 북미산업분류체계에 따라 산업별 AI 에이전트 활용도를 이같이 분석했다. 코드와 관련 자료를 보관하는 저장소 이름과 설명 등을 바탕으로 어떤 산업을 지원하는 프로젝트인지 분류하는 식으로 진행했다. 보고서는 전문·과학·기술 서비스업 관련 저장소는 같은 기간 약 5배 오른 것으로 나타났다. 전체 산업 중 순위도 4위에서 정보산업에 이어 2위로 올라섰다. 농업·임업·어업·수렵업은 두 계단 상승했고 보건의료·사회복지 서비스업도 한 계단 올랐다. 현장 문제를 해결하는 구체적인 개발 사례도 등장했다. 제조업에서는 공구 사진 바탕으로 맞춤형 서랍 정리함을 설계해 3D 프린터로 출력하는 도구가 개발됐다. 보건의료 분야에서는 연구자가 조직 표본 대용량 디지털 이미지를 더 쉽게 분석하도록 돕는 도구도 소개됐다. 대학 연구실은 닭이 뛰놀거나 벌레를 쫓는 행동을 영상으로 분류하는 시스템을 개발한 사례를 발표하기도 했다. 산업 시설에서 재사용할 수 있는 열을 찾아내는 도구도 등장했다. 보고서는 각 분야를 잘 아는 사람들이 AI 코딩 에이전트 도움을 받아 직접 해결책을 구현한 셈이다. 보고서는 산업별 프로젝트 증가가 곧바로 AI 에이전트 활용 확산을 뜻하는 것은 아니라고 선 그었다. 실제 광업과 보건의료·농업 등에서는 저장소 40% 이상이 AI를 언급했지만 에이전트가 제출한 코드 변경 요청이 확인된 저장소는 3%에 그쳤다. 반면 건설업은 AI 언급 비중이 약 25%였으나 에이전트가 코드 변경을 요청한 저장소 비중은 약 9%로 산업 중 가장 높았다. "AI가 코드 고치고 사람이 검토…개발 방식 바뀐다" 깃허브는 개발자 일하는 방식도 바뀌고 있다고 봤다. 개발자가 AI 에이전트에 작업을 맡기고 결과까지 검토하는 방식이 늘어난 것으로 나타났다. 올해 9월 깃허브에서 제출된 코드 변경 요청인 풀 리퀘스트 40% 이상은 에이전트가 작성한 초안에서 시작됐다. 3월 17%에서 반년 만에 비중이 크게 높아졌다. 9월 한 달간 에이전트가 시작한 코드 변경 요청은 1억 1000만 건으로, 이는 지난 3월보다 약 6배 높은 수치다. 개발자가 원하는 작업을 지시하면 에이전트가 초안을 만들고 사람이 이를 검토하는 방식이 확산한 것이다. 보고서는 작업 전체를 맡기는 기능 이용도 늘었다고 분석했다. 깃허브 코파일럿 월간 활성 사용자 중 에이전트형 기능을 사용하는 비중은 1년 전 35%에서 55%로 상승했다. 작업을 맡기면 독립적으로 수행하는 '코파일럿 클라우드 에이전트' 이용은 전년 대비 230% 증가해 에이전트 채팅 증가율 85%를 웃돌았다. 에이전트가 관여한 코드 변경 요청 가운데 2주 안에 실제 코드에 반영된 비중은 2월 83%에서 9월 90%로 높아졌다. 에이전트 관여가 감지되지 않은 요청은 두 시점 모두 약 86%였다. 검토와 보안 도구 이용도 늘어난 것으로 분석됐다. AI 지원 코드 검토와 깃허브 어드밴스트 시큐리티 이용량은 각각 전년 대비 90% 이상 증가했다. 코드에 포함된 API 키와 비밀번호 등 노출을 탐지하는 푸시 보호 기능은 올해 58억 회 검사를 수행했다. 깃허브는 전체 개발 활동도 사상 최대 규모로 늘었다고 봤다. 지난해 10월부터 올해 9월까지 개발자들이 코드 변경 사항을 깃허브에 전송한 횟수는 179억 회였다. 이는 2024년과 2025년을 합친 것보다 큰 규모다. 특히 코드 변경 이력을 저장하는 커밋은 공개·비공개 저장소를 합쳐 343억 회로 집계됐다. 이는 2년 전 3배가 넘는 규모다. 실제 코드에 반영된 변경 요청도 같은 기간 3배 이상 늘어 13억 건에 달한 것으로 나타났다. 올해 생성된 저장소 중 에이전트 설정 파일이 있는 저장소 평균 커밋 수는 해당 파일이 없는 신규 저장소보다 8배 더 높았다. 이 파일은 에이전트 작동 방식과 작업 방향을 설정하는 데 쓰인다. 다만 커밋 수는 코드 변경 활동량을 나타내는 지표로 생산성이나 소프트웨어 품질이 8배 높다는 의미는 아닌 것으로 확인됐다. 현재 깃허브를 이용하는 전 세계 개발자는 2억 2500만 명을 넘어섰다. 미국과 인도가 각각 3830만 명과 3200만 명으로 가장 많은 비중을 차지했다. 두 나라 모두 올해 개발자가 1000만 명 이상 늘었다. 공개 저장소에서 이뤄진 기여 활동도 25억 회로 지난해 11억 2000만 회보다 두 배 많다. AI 모델도 골라 쓴다…복잡한 계획과 간단한 작업 나눠 활용 개발자들은 AI 모델 하나에 의존하기보다 작업에 맞춰 여러 모델을 사용한 것으로 나타났다. 보고서는 9월 모델을 직접 선택한 깃허브 코파일럿 사용자 중 61%는 두 개 이상 모델을 이용했다고 밝혔다. 4개월 전에는 50%였다. 유료 사용자가 이용한 모델 종류는 5월 29종에서 9월 47종으로 늘었다. 9월에는 어떤 단일 모델도 전체 요청의 25%를 넘게 차지하지 않았다. 개발자가 모델을 직접 선택한 요청 100건 중 범용 모델은 38건을 차지했다. 복잡한 추론과 계획에 초점을 맞춘 모델은 37건이었고 빠르고 가벼운 모델은 25건이었다. 개발자들이 필요한 기능과 속도·비용에 따라 모델을 나눠 쓰는 모습이다. 모델 선택 자체를 코파일럿에 맡기는 이용자도 늘었다. 유료 깃허브 코파일럿 사용자 중 63%는 9월에 자동 모델 선택 기능을 한 번 이상 사용했다. 깃허브는 작업 단계별로 모델을 배정하는 기능을 자동 선택과 결합한 '깃허브 코파일럿 퓨전'도 정식 제공한다고 밝혔다. 깃허브는 "문득 떠올린 아이디어를 실제로 작동하는 무언가로 만드는 일이 훨씬 쉬워졌다"며 "무엇을 만들지, 누구를 위해 만들지는 여전히 개발자에 달렸다"고 밝혔다.

2026.10.29 01:10김미정 기자

뱅크오브아메리카, 고객에 "AI 비서에 은행 비밀번호 주지 말라"

미국 대형 은행 뱅크오브아메리카가 고객들에게 AI 비서나 AI 에이전트에 은행 아이디와 비밀번호를 알려 주지 말라고 안내했다. 테크크런치는 현지 시각 10월 27일 뱅크오브아메리카가 'AI 시대의 금융 자산 보호'라는 제목의 이메일을 고객들에게 일괄 발송했다고 보도했다. 뱅크오브아메리카는 이메일에서 아이디와 비밀번호를 다른 사람이나 외부 서비스와 공유하지 말라고 당부했으며, 고객 대신 업무를 처리해 주겠다는 AI 도구와 에이전트도 공유 금지 대상에 포함했다. 뱅크오브아메리카는 로그인 정보를 공유하면 그 접근으로 발생한 거래는 고객 책임이라고 밝혔다. 테크크런치는 은행 계정 정보를 넘겨받은 AI 에이전트가 고객이 모르는 사이 금융 거래를 실행할 수 있다고 설명했다. 은행이 에이전트의 접속을 계좌 탈취 시도로 판단해 계정을 잠글 수도 있고, AI 비서에 보안 결함이 있으면 로그인 정보가 해커에게 유출될 수도 있다. 테크크런치에 따르면 대부분의 미국 은행 약관도 고객이 로그인 정보를 준 상대의 행위에 대해 고객에게 책임을 묻는다. 은행들은 AI가 스스로 물건을 고르고 결제하는 '에이전트 결제'를 어떻게 받아들일지 아직 검토하고 있다. 악시오스도 은행들이 허가받지 않은 AI 에이전트의 고객 계좌 접근 문제로 고심하고 있다고 보도했다. 뱅크오브아메리카는 테크크런치의 논평 요청에 답하지 않았다. 자세한 내용은 테크크런치에서 확인할 수 있다. ▶︎ 관련 기사: 1패스워드, 비밀번호 노출 없이 AI 에이전트 로그인 지원 이미지 출처: Kiran891 / Wikimedia Commons (CC BY-SA 4.0) ■ 이 기사는 AI 전문 매체 'AI 매터스'와 제휴를 통해 제공됩니다. 기사는 클로드 3.5 소네트와 챗GPT를 활용해 작성되었습니다. (☞ 기사 원문 바로가기)

2026.10.28 21:26AI 에디터

"나 결혼해" 했더니 신청서가 '척'…HCG 'AI 에이전트 5총사' 출격

28일 웨스틴 서울 파르나스 하모니볼룸에 구름떼 같은 인파가 몰렸다. 휴먼컨설팅그룹(HCG)이 개최한 '그라운드 원' 인공지능(AI) 컨퍼런스와, 행사장 입구에 마련된 인적자원(HR) 전문 AI 에이전트 부스에 방문하기 위해서다. HCG의 그라운드 원은 HR 리더들을 대상으로 현장에서 마주하는 질문과 AI를 조직에 적용하고 신뢰하는 방법, 사람과 AI의 역할을 어떻게 재설계할지를 다룬 컨퍼런스다. 이날 HCG는 AI를 통해 얻은 정교한 답변을 HR 실무와 연결할 수 있는 '일라이자엑스(elizax)'를 공개했다. 일라이자엑스는 Hunel(대기업용), Jade(중소·중견기업용), Talenx(올인원 HR SaaS)를 통해 만들어온 HR 시스템 모델 기반으로 작동하며, HR의 전 과정을 5개의 전문화된 에이전트로 뒷받침하는 것이 특징이다. 바로 일라이자엑스를 지탱하는 5개의 에이전트를 살펴볼 수 있는 부스가 운영돼 기업·기관 인사 담당자들의 이목을 끌었다. HCG 부스는 AI 에이전트 개수와 마찬가지로, 어시스턴트·탤런트·퍼포먼스·워크플로우·스킬 총 5개로 꾸려졌다. 어시스턴트는 임직원용으로, 반복되는 HR 문의와 업무 요청을 이해하고 필요한 정보와 답변을 제공해준다. 예를 들어 '다음 주 내 결혼식이야'라는 상황만 입력해도 사내 규정에 따라 질문을 작성한 직원이 받을 수 있는 복지와 신청 서류들을 안내한다. 이때 어시스턴트는 직원에게 신청 의사를 묻고, 만약 직원이 수락하면 AI 에이전트가 신청서를 모두 작성한다. 직원은 어시스턴트가 작성한 신청서 내용을 확인하고, 제출만 누르면 된다. 탤런트는 입사부터 퇴사까지 직원들의 데이터를 기반으로 정보를 탐색하고 통계를 보여주는 에이전트다. 기존 프로그램은 여러 번의 탐색을 거쳐 나온 통계로 문서를 만들어야 했지만, 탤런트는 이 과정을 한 번에 수행한다. 해당 에이전트는 추론 영역보다는 대량의 데이터를 탐색할 때 주로 사용하는 에이전트로, 새롭게 TF 팀을 꾸리거나 인사 시기 대상자를 물색할 때 회사 내 데이터를 기반으로 원하는 조건의 사람을 찾아주는 서비스에 가깝다. 민감 정보를 많이 보유하고 있는 인사 시스템 특성상 인사 담당자와 평가 담당자가 나뉘어져 있을 경우 해당 담당자가 가진 권한을 읽어 추가적인 정보를 볼 수 없게 막는 것도 가능하다. 퍼포먼스는 목표 수립과 중간 성과, 평가 단계 등 성과 관리의 모든 과정을 지원하는 에이전트로 회사가 관리하는 모든 데이터를 통합적으로 반영할 수 있다. 이 에이전트는 목표 생성 단계에 들어가면 인사팀이 세팅해 둔 기준을 바탕으로 목표를 설정해준다. 이 과정에서 전년도 결과 조회 등이 같이 이뤄지고, 방향 선택 카드가 제시된다. 여러 카드 중 하나를 고르면 어떤 방향에 무게를 둘지를 묻고, 선행 자료 조회 등을 바탕으로 종합의견 추천 카드가 제안된다. 스킬과 워크플로우는 각각 직원이 가진 역량을 바탕으로 업무와 사람을 분석하고, 인사 담당자들이 반복적으로 진행하는 업무 처리 단계를 안내해주는 에이전트다. 스킬은 역량에 따라 인재 매칭이 가능하며, 워크플로우는 직책과 직급에 따라 수행하지 않아도 되는 업무를 알려준다. HCG가 선보인 5개의 서비스는 박재현 대표(CEO)가 말한 AI 도입에 따른 실질적인 성과 창출 방안과도 맞닿아 있다. 박 대표는 이날 행사 환영사에서 “AI의 단순 활용을 넘어 실질적인 성과로 이어나가기 위해서는 AI가 실제 업무 과정에 빠르게 정착해야 한다”며 “민감한 데이터를 책임 있게 다루고 편리하고, 효과적인 기능을 제공해 구성원들의 적극적인 활용을 이끌어내야 한다”고 말했다. 그는 실질적인 성과 창출을 위해 '맥락을 이해하는 AI'의 중요성을 강조하고, 데이터를 축적·관리할 줄 아는 유능한 시스템과 HR 전문성이 필요하다고 역설했다. 박 대표는 5개의 특화 에이전트를 기반으로 구동되는 '일라이자엑스'를 두고 “자사의 미션을 완성하는 화룡점정이 될 것이라고 확신한다”면서 “AI를 통해 HR이 본질적인 일에 집중하고 보다 큰 가치를 실현할 수 있는 가능성을 고객들과 함께 실제 업무 현장에서 현실로 바꿔나가고 싶다”고 강조했다.

2026.10.28 19:00박서린 기자

SAP, 업무 실행하는 AI 에이전트로 승부…개발·데이터·관리 도구 확장

SAP가 사용자의 요청을 이해하고 여러 시스템에 걸친 업무를 수행하는 AI 에이전트 개발 환경을 확대한다. 에이전트 제작 도구와 기업 데이터 연결 기능을 보강하고, 실행 과정과 비용을 관리하는 통제 수단도 늘린다. SAP는 연례 개발자 행사인 SAP 테크에드 2026에서 쥴 스튜디오, 쥴 워크, SAP 비즈니스 AI 플랫폼의 신규 기능과 협력 계획을 발표했다고 28일 밝혔다. 이번 발표는 기업이 AI 에이전트를 만들고 실제 업무에 적용하는 데 필요한 개발·데이터·운영 체계를 확충하는 데 초점을 맞췄다. SAP와 외부 시스템을 함께 활용하면서도 기업이 정한 접근 권한과 운영 정책을 적용할 수 있도록 지원한다. SAP 비즈니스 AI 플랫폼에서는 업무 담당자와 개발자가 쥴 스튜디오의 노코드·프로코드 도구로 에이전트를 제작할 수 있다. 선택 가능한 AI 모델은 70개 이상이다. 얼리 어답터 프로그램 참여 고객에게는 쥴 스튜디오에서 n8n 워크플로를 설계하고 실행하는 기능도 제공하며, 향후 이용 대상을 확대할 예정이다. 쥴 워크에는 복잡한 업무를 여러 단계로 나눠 계획하고 수행 순서를 조율하는 기능을 강화한다. 에이전트 간 통신 규약인 A2A와 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP) 등 개방형 기술을 활용해 서로 다른 시스템과 업무 영역을 연결한다. 외부 에이전트가 쥴 에이전트를 호출하는 경로에는 접근 통제를 적용한 게이트웨이를 둔다. 기업이 권한과 운영 정책을 유지하면서 여러 공급업체의 에이전트를 함께 사용할 수 있도록 하기 위해서다. 새롭게 선보일 SAP 엔터프라이즈 AI 게이트웨이는 인증, 정책 적용, 요청 라우팅, 모니터링, 사용량 추적, 감사 기능을 통합한다. 기업 내 AI 서비스 이용 현황을 한곳에서 관리하는 역할이다. AI 거버넌스 어시스턴트는 AI 시스템 분류와 규정 준수 관리를 지원해 고객의 유럽연합 AI 법 대응을 돕도록 설계됐다. 쥴 스튜디오에는 에이전트의 동작과 모델 사용 현황, 지출을 확인하는 관리 기능이 추가됐다. 일부 고객을 대상으로 SAP 관리형 런타임에서 맞춤형 에이전트를 배포·실행하는 비용을 올해 12월까지 면제한다. 에이전트와 n8n 워크플로를 제작·시험하는 설계 도구도 공정 사용 한도 내에서 무료로 제공한다. 에이전트가 업무를 판단하는 데 필요한 데이터 기반도 확장한다. SAP 비즈니스 데이터 클라우드(BDC)에 도입할 온톨로지 매니저는 SAP와 외부 데이터 사이의 관계를 정의하는 작업을 지원한다. 여러 부서와 시스템에 흩어진 정보가 어떻게 연결되는지 AI가 이해하도록 돕는 도구다. SAP 지식그래프에는 고객별 SAP 및 외부 데이터 소스를 추가로 연결할 계획이다. 이를 통해 사용자가 자연어로 사내 데이터를 조회하고, 해당 정보에 근거한 답변을 받을 수 있도록 한다. SAP는 고객 데이터의 소유권이 고객에게 있으며, 대규모 언어모델 학습이나 개선을 위해 이를 외부에 공유하지 않는다고 설명했다. 데이터 플랫폼 협력도 확대한다. 드레미오 기술을 활용해 아파치 아이스버그와 아파치 폴라리스 지원을 강화하고, 데이터를 옮기거나 복제하지 않고 여러 저장소를 조회하는 쿼리 엔진을 추가한다. 데이터브릭스와는 SAP BDC에서 제공하는 SAP 데이터브릭스의 기능을 넓힌다. 레이크플로우, 에이전트 브릭스, 유니티 게이트웨이, 레이크베이스 등을 도입하고, SAP 애플리케이션 데이터 파운데이션 및 쥴과 지니 간 연계를 추진한다. 기업 전반의 데이터를 활용하는 레이크하우스 구축을 지원한다는 구상이다. 최근 SAP 커넥트에서 공개한 SAP 렐티오도 BDC에 도입할 예정이다. SAP와 외부 시스템에 분산된 고객·공급업체·제품 정보를 통합하고 정비해 애플리케이션과 AI 에이전트가 재사용할 수 있도록 한다. 정형 데이터를 분석하는 AI 모델도 공개했다. SAP-RPT-2.0은 분류·회귀 분석에 더해 이상치 탐지와 임베딩 기반 분석으로 지원 범위를 넓힐 예정이다. 여러 테이블을 직접 다루는 기능으로 데이터 가공에 드는 수작업을 줄이는 것이 목표다. 시계열 예측용 SAP-RPT-TS는 SAP 통합 비즈니스 계획 솔루션에서 별도의 맞춤형 머신러닝 모델을 만들지 않고도 주요 업무 지표를 예측할 수 있도록 지원한다. SAP는 HPE와 함께 국제우주정거장(ISS)의 HPE 스페이스본 컴퓨터-2에 SAP-RPT를 배포하는 계획도 발표했다. 지상으로 데이터를 전송하지 않고 우주정거장 내부에서 분석을 수행하는 방식이다. SAP-RPT는 센서 데이터의 이상 징후를 분류하고 장애 가능성을 예측하는 데 활용될 예정이다. 과거 기록에서 빠진 센서 값을 복원하거나 우주비행사와 지상 관제팀이 확인할 임무 상태 보고서를 작성하는 용도로도 사용한다. 필립 헤르치히 SAP 최고기술책임자(CTO)는 "올해 SAP는 AI가 고객의 비즈니스를 학습하는 단계를 넘어 직접 실행하는 단계로 어떻게 진화하고 있는지 보여주고 있다"고 말했다.

2026.10.28 18:09남혁우 기자

"다이어트 과자 찾아줘"…배민 AI, 검색어 뜻까지 이해한다

배달의민족이 인공지능(AI)을 활용해 검색어의 의미를 파악하고 이용자가 원하는 상품을 찾아주는 검색 기술을 고도화하고 있다. 상품명에 검색어가 포함되지 않아도 이용자의 의도에 맞는 결과를 제공하는 방식으로, 일부 검색 실험에서 주문 관련 지표가 50% 이상 증가했다. 배달의민족 운영사 우아한형제들은 28일 서울 강남구 그랜드 인터컨티넨탈 서울 파르나스에서 열린 기술 콘퍼런스 '우아한테크콘퍼런스 2026(우아콘)'에서 이 같은 검색 기술 개선 사례를 공개했다. 이날 '배민 검색이 AI 검색이 되기까지'를 주제로 발표한 이승효 서버 개발자와 염하늘 머신러닝 엔지니어는 기존 키워드 중심 검색에 의미 기반 검색과 개인화 기술을 적용하고, 이를 대화형 AI 검색으로 확장하는 과정을 소개했다. 검색어 의미까지 분석…검색 결과 없음 비율 80% 감소 기존 배민 검색은 이용자가 입력한 단어와 가게·상품명을 비교하는 방식이었다. 검색어와 상품명이 정확히 일치하지 않으면 일부 단어만 일치하는 상품이 노출되거나 원하는 상품을 찾지 못하는 경우가 발생했다. 대표적인 사례가 다이어트 과자다. 기존에 검색했을 때는 홈런볼이나 새우칩처럼 검색 의도와 거리가 있는 상품이 노출됐지만, 시맨틱 검색 도입 이후에는 단백질 과자 등 관련 상품을 찾아주도록 개선됐다. 이승효 개발자는 "검색은 텍스트 매칭이 전부였다. 단어가 맞지 않으면 동의어 사전과 부분 매칭으로 결과를 메웠다"며 "검색어가 가게나 상품 이름이 아니라 '다이어트 과자'처럼 의미를 담은 말로 바뀌면서 기존 방식에 한계가 있었다"고 설명했다. 시맨틱 검색 적용 이후 검색 결과가 없는 비율은 약 80% 감소했다. 기존 검색에서 정확한 단어 일치에 실패한 경우 시맨틱 검색을 적용한 실험에서는 주문 관련 지표가 50% 이상 증가했다. 염하늘 엔지니어는 "기존 로직에 노출된 사용자와 시맨틱 검색 결과를 경험한 사용자를 비교했을 때 주문 관련 지표들이 50% 이상 증가한 것을 확인했다"면서 "전체 검색에서 차지하는 비중은 크지 않았지만 전체 검색 지표에도 영향을 줄 만큼 좋은 결과를 얻었다"고 말했다. 주문 이력 반영한 개인화 검색…대화형 AI로 확대 우아한형제들은 이용자의 주문 이력을 검색 결과에 반영하는 개인화 기술도 적용했다. 검색 엔진이 상품을 찾아 기본 순서를 정하면 별도의 '리랭킹' 시스템이 주문 이력 등을 고려해 노출 순서를 다시 조정하는 방식이다. 염 엔지니어는 "검색 결과에 포함된 상품 중 이전에 주문한 이력이 있는지를 주로 확인한다"며 "많이 주문했던 상품이면 상위에 올라가도록 추천하고 있다"고 설명했다. 최근에는 이용자가 자연스러운 문장으로 원하는 음식을 찾는 대화형 AI 검색으로 기술을 확대하고 있다. '다이어트용 간식 찾아줘'라고 입력하면 AI가 요청 내용을 분석하고 배달 가능 여부와 품절 상태 등을 확인해 관련 상품을 제공한다. 다만 복잡한 조건을 이해하는 기술은 개선 중이다. '땅콩 알레르기가 있다'는 요청에 땅콩이 포함된 메뉴가 검색되는 등 부정 표현을 정확히 파악하지 못하는 사례도 나타났다. 염 엔지니어는 "임베딩 모델이 부정의 의미를 완전히 이해하지 못했다"며 "이를 해결하기 위해 자연어 발화를 이해하는 쿼리 언더스탠딩 모델 구축을 시도하고 있다"고 언급했다. 이승효 개발자는 "검색은 백엔드 서버가 쓰는 시스템에서 대화 에이전트가 쓰는 시스템으로 바뀌어가고 있다"고 설명했다.

2026.10.28 18:00류승현 기자

메가존클라우드, 게임업계 AX 공략…AI 거버넌스 전략 앞세운다

메가존클라우드가 인공지능(AI) 거버넌스를 앞세워 게임 산업의 AI 전환(AX) 시장 공략에 나섰다. 게임 개발과 서비스 운영에 AI 에이전트 도입이 확대되는 가운데 비용과 보안, 접근 권한 등을 통합 관리하는 체계를 통해 기업의 안정적인 AI 활용을 지원하겠다는 전략이다. 메가존클라우드는 지난 27일 경기도 성남시 더블트리 바이 힐튼 서울 판교에서 열린 '게임즈 온 AWS(Games on AWS) 2026'에서 게임 산업의 AI 활용 전략과 기술 혁신 방향을 공유했다고 28일 밝혔다. 올해로 13회째를 맞은 이번 행사는 메가존클라우드가 아마존웹서비스(AWS), GS네오텍과 공동 주최했다. 게임업계 관계자 450여 명이 참석해 AI 에이전트와 게임 개발 자동화, 클라우드 인프라 현대화 등 주요 기술 과제와 해결 방안을 논의했다. 특히 올해는 'AI 포 게임즈(AI for Games)'를 주제로 AI 에이전트 기반 운영 효율화, AI를 활용한 게임 개발 가속화, 클라우드 네이티브 아키텍처 기반 현대화 등 3개 트랙에서 15개 이상의 세션이 진행됐다. 넥슨과 크래프톤, 카카오게임즈 등 주요 게임사와 기술 기업들이 참여해 AI를 활용한 게임 개발 및 운영 혁신 사례를 소개했다. 메가존클라우드는 이번 행사에서 게임 산업의 AI 활용이 본격화될수록 조직 차원의 관리·통제 체계가 중요해진다는 점을 강조했다. AI 에이전트가 개발과 운영 업무에 활용되면 모델별 비용과 사용량뿐 아니라 데이터 접근 권한, 보안 정책, 업무 수행 과정 등을 체계적으로 관리해야 한다는 설명이다. 이날 메가존클라우드 에어 이노베이션(AIR Innovation) 유닛 서길주 유닛장은 '게임 산업의 본격적인 AX를 위한 AI 거버넌스 프레임워크 정의'를 주제로 발표했다. 서 유닛장은 "게임사를 비롯한 기업들이 AI 에이전트를 핵심 업무에 안정적으로 도입하기 위해서는 업무 프로세스와 시스템·데이터 환경을 진단하고 조직 차원의 의사결정 기준과 책임 체계, 승인 절차 등을 갖춰야 한다"고 설명했다. 이를 지원하기 위한 자체 솔루션으로는 엔터프라이즈 AI 운영체제(OS)인 '에어 스튜디오(AIR Studio)'를 제시했다. 이 플랫폼은 AI 모델의 사용량과 비용, 접근 권한, 보안 정책 등을 통합 관리할 수 있도록 설계됐다. 메가존클라우드는 AI·클라우드·보안 분야에서 확보한 기술 역량을 바탕으로 기업의 AI 거버넌스 구축을 지원하고 있다. 기업이 여러 AI 모델과 에이전트를 활용하는 환경에서도 일관된 관리 정책을 적용하고 AI 운영 효율성과 보안 수준을 높일 수 있도록 돕는다는 구상이다. 행사에 참석한 카카오게임즈 나정식 본부장은 "AI 기술의 발전 방향뿐 아니라 실제 게임사들이 개발과 운영 과정에서 AI를 어떻게 활용하고 있는지 확인할 수 있어 유익했다"며 "특히 AI 도입 이후의 운영과 관리 방안을 함께 살펴볼 수 있었다"고 말했다. 한빛소프트 김정현 파트장도 "게임 서비스 인프라 운영에 AI를 적용한 다양한 사례를 통해 현업에 활용할 수 있는 아이디어와 방향성을 얻었다"며 "AI 활용이 확대되는 만큼 보안과 거버넌스 체계를 함께 갖추는 것이 중요하다는 점에도 공감했다"고 밝혔다. 서 유닛장은 "메가존클라우드는 AI·클라우드·보안 분야의 기술 역량을 바탕으로 기업의 AI 거버넌스 구축을 지원하고 있다"며 "에어 스튜디오를 통해 기업이 AI를 안전하고 효율적으로 활용할 수 있는 환경을 제공할 것"이라고 강조했다.

2026.10.28 17:59장유미 기자

원프레딕트, 대구 제조설비에 AI 적용…고장 예측·공정 개선 추진

원프레딕트가 대구 제조기업 생산설비에서 수집한 데이터를 인공지능(AI)과 연결해 고장 예측과 생산 공정 개선에 나선다. 제조 AI 기업 원프레딕트는 대구 원화정밀의 제조설비 14대에서 운전정보를 수집하는 체계를 구축하고 AI 기반 설비 예지보전과 공정 최적화를 추진한다고 28일 밝혔다. 성형설비 2대에서는 전류와 진동 데이터도 수집한다. 원프레딕트는 지난 21일 대구 성서공단 공정혁신시뮬레이션센터를 방문한 하정우 국가인공지능전략위원회 부위원장에게도 해당 기술을 소개했다. 당시 성민석 원프레딕트 부사장은 제조 데이터와 AI 모델 개발·운영 플랫폼 '싸이클론'을 활용한 원화정밀의 AI 전환 사례와 기술 적용 현황을 설명했다. 원프레딕트는 싸이클론을 기반으로 설비 데이터를 수집하고 가상환경을 활용한 AI 예지보전 기술을 적용하고 있다. 예지보전은 설비가 고장 나기 전에 운전 데이터를 분석해 이상 징후를 파악하고 정비 시점을 판단하는 기술이다. 영상 분석 AI를 활용해 자동교정장치의 생산 공정을 최적화하는 작업도 진행 중이다. 설비 관리뿐 아니라 생산 과정까지 AI 활용 범위를 넓히고 있다. 공장 운영 현황을 한눈에 확인할 수 있는 디지털 트윈도 구축하고 있다. 디지털 트윈은 실제 공장과 설비를 가상공간에 구현하는 기술이다. 원프레딕트는 공장 전체부터 생산라인과 개별 설비까지 정보를 시각화하고 데이터를 연결 중이다. 향후 AI 분석 결과를 설비 운영과 유지보수 판단에 활용할 계획이다. 현재는 데이터 수집과 디지털 트윈 연동 등 AI 활용 기반을 구축하는 단계다. 이번 프로젝트는 중소벤처기업부가 추진하는 '지역 주도형 AI 대전환' 사업과 연계해 진행된다. 지역 산업 특성과 제조기업 수요를 반영해 중소기업의 AI 도입을 지원하는 사업이다. 원프레딕트는 지난 22일 대구 엑스코에서 열린 'FIX 2026 이노베이션 어워즈'에서 'AI 네이티브 팩토리 솔루션'으로 미래모빌리티 분야 최고혁신기술상을 받았다. 회사는 설비 고장 예측을 넘어 생산과 품질, 유지보수, 에너지 관리 등을 AI로 연결하는 'AI 네이티브 팩토리'를 추진하고 있다. 제조 현장에서 확보한 데이터를 AI 모델과 연결해 공장 운영 전반으로 활용 범위를 확대할 계획이다. 성민석 원프레딕트 부사장은 "제조업의 AI 전환은 현장의 데이터를 확보하고 실제 운영 문제를 해결하는 기술로 연결하는 과정이 중요하다"며 "제조 현장에 특화된 데이터·AI 기술을 바탕으로 지역 제조기업의 AX 기반을 단계적으로 확대해 나가겠다"고 말했다.

2026.10.28 17:48김동원 기자

"스마트안경 꼼짝마”…그렙, 4각 촬영 '안경 정밀 검증'으로 시험 보안 강화

AI 기반 평가 솔루션 기업 그렙이 온라인 시험 감독 솔루션 '모니토'에 탑재한 '안경 정밀 검증' 기능이 출시 두 달 만에 주요 대기업과 공공기관 등 21개 고객사에 도입되며 디지털 시험 보안 시장에서 입지를 굳히고 있다. 28일 회사에 따르면, 스마트안경은 일반 안경과 외관상 구분이 어렵고 신제품 출시 주기가 빨라 단순 규격만으로 현장 적발이 쉽지 않은 데다, AI의 단독 판정 시 발생할 수 있는 오판 위험을 최소화하기 위해 '사전 다각도 촬영 및 감독관 직접 판정' 체계를 구축했다. 안경을 착용한 응시자는 시험 시작 전 모니토 앱을 통해 정면·옆면·안쪽 면·양쪽 다리 끝 등 4개 부위를 AI 자동 또는 수동으로 촬영하며, 온라인 감독관은 사전 등록된 사진과 특이사항을 대조해 부정행위 여부를 면밀히 검증한다. 현재 IT·반도체, 금융, 제조, 자동차, 유통, 커머스 분야 주요 대기업부터 공기업, 공공기관, 방송사에 이르는 21개사가 해당 기능을 선별 적용하고 있다. 앞서 그렙은 지난해 11월 비허용 프로그램과 외부 기기 연결을 원천 차단하는 설치형 보안 브라우저 '모니토플러스'를 선보이고, 올해 5월 LLM 기반 AI 에이전트를 도입해 의심 정황 요약 보고서를 제공하는 등 모니토의 온라인 보안 체계를 단계적으로 고도화해 왔다. 이번 안경 검증으로 사전 점검 체계를 완비한 데 이어, 11월에는 시험 도중 스마트안경으로 바꿔 쓰는 등의 이상 징후를 실시간 감지할 수 있도록 행동 맥락을 분석하는 VLM(시각·언어 모델) 기반 기능 업데이트를 단행할 계획이다. 임성수 그렙 대표는 “모니토를 설계할 때부터 기술의 오판으로 응시자가 억울한 판정을 받지 않도록 세심하게 고려했다”며 “이번 안경 정밀 검증에서 AI 촬영으로 감독관의 명확한 판단 근거를 마련한 이유이기도 하다. 앞으로 행동 맥락을 읽는 기능을 더해 감독관의 정확한 판단을 돕고, 기업과 응시자 모두가 신뢰할 수 있는 시험 환경을 만들어 가겠다”고 말했다.

2026.10.28 17:40백봉삼 기자

AWS, AI로 SAP 코드 전환 자동화…작업량 최대 87% 절감

아마존웹서비스(AWS)가 수천 줄에 달하는 기업 업무용 프로그램을 한 번의 지시로 최신 환경에 맞게 바꾸는 인공지능(AI) 에이전트를 선보였다. AWS는 AI 개발 도구 '키로'를 기반으로 만든 SAP 현대화 샘플 에이전트가 자체 시험에서 코드 분석과 변환, 테스트에 필요한 작업량을 최대 87% 줄였다고 28일 밝혔다. 이 에이전트는 한 번의 지시로 수천 줄에 달하는 기존 SAP 코드를 최신 시스템에 맞게 변환할 수 있다. SAP는 기업이 회계와 주문, 재고, 공급망 등을 관리할 때 사용하는 업무 시스템이다. 기업마다 오랜 기간 자체 프로그램을 추가하거나 수정해 사용하기 때문에 새로운 시스템으로 전환하려면 기존 코드를 일일이 분석하고 고쳐야 한다. AWS가 선보인 샘플 에이전트는 이러한 작업을 자동화한다. 사용자가 AI에 작업을 지시하면 기존 프로그램을 분석하고 최신 SAP 시스템에 맞게 코드를 수정한다. 수정한 코드가 제대로 작동하는지 확인하는 테스트도 수행한다. 이 에이전트는 SAP 전용 프로그래밍 언어인 'ABAP'으로 작성한 기존 프로그램을 최신 시스템인 'SAP S/4HANA'에 맞게 변환할 수 있다. 기업 내부 시스템과 외부 서비스를 연결하는 프로그램이나 데이터 분석 시스템을 새로운 환경으로 옮기는 작업도 지원한다. AWS가 공개한 내부 시험에서는 SAP 코드 5854줄로 구성된 프로그램 88개를 약 4시간 30분 만에 변환했다. AI가 생성한 단위 테스트도 모두 통과했다. 다만 작업량 87% 절감은 AWS가 자체 시험 환경에서 확인한 수치로 실제 기업 환경에서 같은 성과를 보장하는 것은 아니다. 글로벌 기업과 협력사도 샘플 에이전트를 시험하고 있다. 도요타 칠레는 기존 SAP 프로그램 수백 개를 분석하고 문서화하는 데 에이전트를 활용했다. 더 이상 사용하지 않는 코드를 찾아내면서 새로운 시스템으로 옮겨야 할 작업 범위를 줄였다. 어도비는 대규모 SAP 시스템 전환을 앞두고 키로를 평가했다. 알렉스 카하노비치 어도비 SAP 엔터프라이즈 아키텍트는 코드 정비 작업을 빠르게 수행하는 데 도움이 될 것으로 기대했다. AWS 협력사들도 기술을 도입하고 있다. NTT 데이터 글로벌 솔루션즈는 신규 마이그레이션 서비스 '네오 아이코우(Neo i-KOU)'에 샘플 에이전트를 적용해 ABAP 코드 변환 작업량을 최대 95% 줄였다고 밝혔다. 캡제미니는 키로 기반 AI 에이전트를 활용하면 시스템 연결 작업의 분석부터 구축까지 걸리는 기간을 40~60% 단축할 수 있다고 제시했다. 기업 핵심 업무를 다루는 만큼 코드 정확성을 확인하는 기능도 넣었다. 샘플 에이전트에는 코딩과 보안, 문서 작성 등에 관한 규칙 80개 이상이 사전 설정돼 있다. 코드 수정 전후에 테스트를 수행해 기존 업무 기능이 유지되는지 확인한다. AI가 코드를 수정할 때 참고한 정보와 판단 기록도 남긴다. 기존 코드와 관련 프로그램을 함께 분석해 필요한 맥락을 파악하고 잘못된 코드를 생성할 위험을 줄이도록 설계했다. AWS는 실제 운영 시스템에 적용하기 전 기업이 전체 시스템 테스트와 업무 검증을 수행해야 한다고 안내했다. 샘플 에이전트는 AWS 등록 페이지에서 이용을 신청한 뒤 깃허브 저장소를 통해 받을 수 있다. AWS는 액센츄어와 딜로이트, 킨드릴 등 협력사와 함께 기업의 SAP 시스템 전환을 지원할 계획이다. 잔루카 시메오네 캡제미니 글로벌 SAP 최고기술혁신책임자(CTIO)는 "AWS와 함께 기업이 SAP 전환 여정을 단순화하고 가속화해 더 빠르고 확신 있게 비즈니스 가치를 실현하도록 지원하고 있다"고 말했다.

2026.10.28 17:38김동원 기자

"나만의 에이전트 데리고 출근하는 시대 온다"

“앞으로는 AI 에이전트 네이티브 시대가 올 겁니다. 직원들은 일을 잘하기 위해 오랜 시간과 노력을 들여 훈련시킨 자신의 에이전트를 데리고 출근하게 됩니다. 이제 질문은 (AI를) 어떻게 막을 것인가가 아니라, 어떻게 받아들일 것인가로 바뀌어야 합니다.” 백승아 휴먼컨설팅그룹(HCG) 최고제품책임자(CPO)는 28일 웨스틴 서울 파르나스에서 열린 '그라운드 원' 컨퍼런스에서 이같이 말하며 AI 에이전트가 보편화된 미래를 짚었다. 그라운드 원은 HR 리더들을 대상으로 현장에서 마주하는 질문과 AI를 조직에 적용하고 신뢰하는 방법, 사람과 AI의 역할을 어떻게 재설계할지를 다루는 HCG의 AI 컨퍼런스다. 백 CPO는 이 같은 시대가 오면 일터는 사람과 AI 에이전트가 함께 일하는 곳이 될 것이라고 예상했다. 기존에는 직원들에게 나갔던 공지가 AI 에이전트에게 먼저 발송되고, HR의 개인화가 시작된다고 봤다. 이후에는 직원들의 AI 에이전트가 업무 AI에게 일을 시키거나 협업하고, 성격이 생길 것이라고 진단했다. 백 CPO는 이를 '페르소나'라고 부르며 “직원이 다루는 일, 반복되는 판단과 근거 등 사람이 떠나도 그 자리의 (일하는) 방식은 거기에 남는다”고 덧붙였다. 디바이스 보급이 보편화되면서 직원들이 각자의 디바이스를 가지고 출근하게 된 것처럼, 앞으로는 직원들이 자신의 AI 에이전트를 데리고 출근하게 될 것이라는 관측도 나왔다. 직원들이 데려온 AI 에이전트를 통제하고 같은 규칙 안에서 일할 수 있는 환경을 '에이전트 OS'라고 부르며, 이러한 환경의 중요성을 역설했다. AI 에이전트의 일터 진출과 동시에, HR의 영역도 보다 확대될 것이라고 전망하기도 했다. 백 CPO는 “사람을 대신하고, 사람을 돕는 AI 에이전트가 과연 어디에 필요하고 어느 수준의 역량과 성능을 갖춰야 할지, 어떤 성과를 내는지 관리하는 일은 HR의 몫”이라고 덧붙였다.

2026.10.28 17:33박서린 기자

"AI가 과학계 숙제 해결?"…오픈AI 성과 검증에 노벨상 수상자도 나선다

오픈AI가 인공지능(AI)이 과학계 오랜 난제를 풀었다고 주장하며 학계 검증을 요청했다. 수학·컴퓨터과학·물리학에서 AI가 만든 풀이를 전문가 검토에 맡겨 과학 연구 도구로서 성능을 입증하겠다는 취지다. 오픈AI는 26일(현지시간) 자사 홈페이지를 통해 AI로 수학·컴퓨터과학·물리학 분야 오랜 난제를 풀었다고 밝혔다. 파동이 한곳에 얼마나 강하게 모일 수 있는지, 어려운 계산을 얼마나 빠르게 처리할 수 있는지, 입자와 힘을 설명하는 이론이 수학적으로 성립하는지에 관한 문제다. 회사는 일부 풀이를 증명 검증 도구 '린'으로 점검했다고 설명했다. 린은 컴퓨터가 읽을 수 있게 작성한 증명 논리 단계를 확인한다. 외부 전문가는 이 자료를 바탕으로 AI가 원래 문제를 정확하게 다뤘는지와 풀이가 학문적으로 어떤 의미를 갖는지 살펴볼 예정이다. 학계 검토 결과에 따라 성과 인정 여부가 결정된다. 검토 방식은 분야마다 달리했다. 수학 자료는 누구나 살펴보도록 공개했다. 컴퓨터과학은 자료 공개와 외부 연구단 구성을 병행한다. 물리학은 연구단이 AI 자료를 검토한 뒤 직접 논문으로 정리하기로 했다. 수학 난제 증명 주장…계산 시간 한계 가설에도 반론 수학 분야에서 다룬 문제는 '국소 평활화 추측'이다. 파동이 한순간 특정 지점에 강하게 몰리더라도 그런 상태는 짧게 지속되며 일정 시간 동안 평균을 내면 집중 정도가 줄어든다는 내용이다. 1991년 제안됐으며 2019년 공간 2차원에서 증명됐다. 오픈AI는 AI가 이 추측을 모든 차원에서 증명했다고 주장했다. 이 결과가 맞으면 연결된 난제인 '가케야 추측'과 '스타인의 제한 추측'도 해결된다고 설명했다. 가케야 추측은 길이가 같은 선분을 모든 방향으로 하나씩 포함한 집합이 얼마나 작은 공간을 차지할 수 있는지에 관한 문제다. 여기서 크기는 넓이나 부피보다 '차원'으로 따진다. 3차원 공간에서 모든 방향 선분을 포함했다면 그 집합도 3차원이어야 한다는 주장이다. 스타인의 제한 추측은 파동을 여러 진동 성분으로 나눠 분석할 때 성립하는 수학적 한계를 다룬다. 컴퓨터과학에서는 '지수 시간 가설(ETH)'에 도전했다. 여러 조건을 한꺼번에 만족하는 답을 찾는 계산에서 문제가 커질수록 필요한 시간이 얼마나 빠르게 늘어나는지에 관한 가설이다. 예를 들어 여러 사람의 일정 조건을 모두 맞추는 문제처럼 선택지를 조합해 답을 찾아야 하는 계산과 관련된다. ETH는 특정 논리 문제에서 변수가 늘어날수록 계산 시간이 지수적으로 증가하는 장벽을 근본적으로 낮추기 어렵다고 본다. 많은 연구자가 이를 전제로 다른 문제도 일정 수준보다 빠르게 풀기 어렵다는 결론을 내렸다. 오픈AI는 AI가 이 가설이 틀렸음을 증명했다고 밝혔다. 주장이 확인되면 기존 가설에 의존한 계산 시간 한계를 다시 살펴보고 더 빠른 알고리즘을 찾을 여지가 생긴다. 실제 프로그램 속도를 높이는 방법은 후속 연구 과제다. 러셀 임팔리아초와 라마모한 파투리 UC샌디에이고 교수, 라이언 윌리엄스 MIT 교수가 이끄는 연구단이 검토를 맡는다. 임팔리아초와 파투리는 ETH를 처음 제안한 연구자다. 입자와 힘을 설명하는 이론…수학적 토대 검토 물리학에서는 '양자장론'을 다뤘다. 전자나 쿼크 같은 작은 입자가 어떻게 움직이고 힘을 주고받는지 설명하는 이론 체계다. 오픈AI는 이 가운데 양자색역학(QCD)을 포함한 특정 이론을 엄밀한 수학으로 구성하는 증명을 만들었다고 주장했다. QCD는 쿼크와 글루온 사이에 작용하는 강한 힘을 설명한다. 이번 연구는 물리학자가 사용하는 이론을 수학적으로 빈틈없이 정의하고 그 성질을 연구할 토대를 마련하는 작업에 해당한다. 연구 범위에는 '순수 양–밀스 이론'의 존재 증명도 포함됐다. 이는 쿼크 같은 물질 입자를 제외하고 힘을 전달하는 장의 상호작용을 다룬다. 클레이 수학연구소가 선정한 밀레니엄 난제는 이 이론의 존재와 함께 가장 낮은 들뜬 상태를 만드는 데 일정한 에너지가 필요하다는 '질량 간극'까지 증명하도록 요구한다. 오픈AI가 이번에 제시한 성과는 이 가운데 존재 증명에 해당한다. 물리학 연구단은 2004년 노벨 물리학상 공동 수상자인 데이비드 그로스가 이끈다. 마이클 더글러스와 아서 재피, 이고르 클레바노프, 니키타 네크라소프도 참여해 AI가 만든 자료를 검토하고 연구 내용을 정리한다. 연구단은 오픈AI와 독립적으로 결론을 내리며 중간 결과와 의견을 자유롭게 공개할 수 있다. 오픈AI는 최근 발표한 사이먼스 재단 기부금 500만 달러(약 67억원)를 통해 연구자가 결과를 검토하고 후속 연구를 진행할 워크숍과 학술대회도 지원한다. 오픈AI는 "이 원고들은 연구 원시 데이터로 보는 것이 가장 적절하다"며 "연구자들이 결과를 독립적으로 검토하고 설명하며 후속 연구를 발전시키는 데 필요한 자금 지원을 보장하고자 한다"고 밝혔다.

2026.10.28 17:32김동원 기자

[유미's 픽] 삼성SDS·LG CNS·현대오토에버, 3분기 나란히 웃나…AI·클라우드 성장 주목

삼성SDS와 LG CNS, 현대오토에버가 올해 3분기 동안 나란히 실적 개선에 성공할 것으로 전망된다. 인공지능(AI)·클라우드 수요 확대와 대형 IT 프로젝트의 매출 반영이 성장을 이끄는 가운데 기업별 주력 사업의 수익성과 신사업의 매출 기여 시점에 따라 실적 개선 폭은 차이를 보일 것으로 예상된다. 28일 업계에 따르면 삼성SDS는 오는 29일, LG CNS와 현대오토에버는 30일 각각 올해 3분기 실적을 발표할 예정이다. 삼성SDS는 GPU·클라우드 사업, LG CNS는 금융권 차세대 시스템 구축과 대외 고객 확대, 현대오토에버는 현대차그룹의 디지털 전환(DX) 투자가 실적을 뒷받침하면서 모두 호실적을 기록할 것으로 예상된다. 금융정보업체 에프앤가이드가 집계한 삼성SDS의 3분기 매출 컨센서스는 3조 6591억원으로 전년 동기 대비 7.9% 증가할 것으로 예상된다. 영업이익은 2448억원으로 5.4% 늘어날 전망이다. 지난 1분기 일회성 퇴직급여 비용 반영으로 수익성이 악화됐지만 클라우드 사업 성장과 물류 부문 개선에 힘입어 실적 회복이 기대된다. 특히 그래픽처리장치(GPU) 임대 서비스인 서비스형 GPU(GPUaaS)와 클라우드 서비스 제공(CSP) 사업이 성장세를 이끌 것으로 보인다. 삼성SDS의 지난 2분기 클라우드 매출은 7794억원으로 전년 동기 대비 17% 증가했으며 CSP 매출은 24% 늘어난 3281억원을 기록했다. 3분기에는 엔비디아의 B300 GPU가 본격 가동되면서 관련 매출 기여도 확대됐을 것으로 예상된다. LS증권은 "삼성SDS의 3분기 클라우드 매출이 전년 동기 대비 16.9% 증가한 7886억원을 기록할 것으로 보인다"며 "다만 물류 매출 비중 확대와 초기 생성형 AI 솔루션 재판매 사업의 낮은 수익성 등이 영업이익률 개선을 제한할 가능성도 있다"고 봤다. LG CNS는 3사 중 영업이익 증가율이 가장 높을 것으로 예상된다. 3분기 매출 컨센서스는 1조 6374억원으로 전년 동기 대비 7.6% 증가하고 영업이익은 1367억원으로 13.7% 늘어날 전망이다. 지난 2분기 영업이익이 전년 동기 대비 9.2% 감소했던 것과 달리 금융권 차세대 시스템 구축과 클라우드 관리 서비스(MSP) 사업 확대가 이익 성장 재개를 이끌 것으로 보인다. 증권가에선 LG CNS가 시장 기대치를 웃돌 가능성에도 주목하고 있다. 대신증권은 3분기 매출 1조 6507억원, 영업이익 1419억원을 예상했다. 영업이익 전망치는 최신 에프앤가이드 컨센서스보다 3.8% 높은 수준이다. 교보증권도 영업이익을 1406억원으로 추정하며 시장 예상치를 웃돌 것으로 내다봤다. 실적 개선은 대외 고객 확대가 주도할 전망이다. 지난해부터 올해 상반기까지 수주한 금융권 차세대 시스템 사업이 본격적인 구축 단계에 들어서면서 관련 매출이 늘고 있다는 점은 호재로 작용하고 있다. 또 외부 고객사의 클라우드 사용량 증가와 데이터센터 코로케이션 사업 확대도 계열사 투자 둔화에 따른 영향을 상쇄했을 것으로 예상된다. 교보증권은 "LG CNS의 3분기 클라우드·AI 매출이 전년 동기 대비 7.1% 증가한 9422억원, 디지털 비즈니스 서비스(DBS) 매출은 17.9% 늘어난 3968억원을 기록할 것으로 예상된다"며 "대외 사업 성장에 따른 실적 개선이 기대되는 가운데 신규 AI 팩토리와 해외 데이터센터 사업은 내년 이후 추가 성장 동력으로 꼽힌다"고 분석했다. 현대오토에버 역시 현대차그룹의 IT 투자 확대에 힘입어 두 자릿수 매출 성장을 이어갈 것으로 전망된다. 3분기 매출 컨센서스는 1조 2007억원으로 전년 동기 대비 13.9% 증가하고 영업이익은 765억원으로 8.1% 늘어날 것으로 예상된다. 다만 매출 증가율에 비해 영업이익 증가 폭은 제한적일 것으로 보인다. 실적 성장은 시스템통합(SI)과 IT아웃소싱(ITO) 등 엔터프라이즈 IT 사업이 주도할 전망이다. 현대차그룹 계열사의 차세대 전사적자원관리(ERP) 구축과 클라우드 전환, 스마트팩토리 솔루션 공급 확대가 관련 매출 증가로 이어지고 있어서다. 반면 차량용 소프트웨어(SW) 사업의 부진은 이어질 가능성이 제기된다. 올해 상반기 차량용 SW 매출은 전년 동기 대비 2.9% 감소한 4102억원에 그쳤으며 매출총이익률도 16.9%에서 8.9%로 하락했다. 시장에선 1·2분기에 이어 3분기에도 차량용 SW 사업의 회복 여부는 여전히 불투명하다고 봤다. 업계에선 현대오토에버의 실적 개선 폭이 4분기부터 확대될 가능성에 무게를 두고 있다. 당초 3분기에 반영될 것으로 예상됐던 ITO 운영인력 공급단가 인상 효과가 계약 지연으로 4분기로 미뤄졌기 때문이다. 이에 협상이 마무리되면 누적 소급분이 일시에 반영되면서 수익성 개선에 기여할 것으로 전망된다. GPU 서버 공급 매출도 4분기부터 본격화될 것으로 보인다. 현대오토에버가 현대차·기아와 체결한 총 3649억원 규모의 AI GPU 서버 공급 계약은 올해 4분기와 내년 1분기에 걸쳐 약 절반씩 매출로 인식될 것으로 예상된다. 증권가에선 이러한 효과가 반영되면 4분기 영업이익이 900억~1000억원 수준으로 확대될 것으로 전망했다. 정원석 신영증권 연구원은 "현대오토에버는 전통적인 IT 서비스와 차량용 SW를 넘어 현대차그룹의 SDV 전환과 AI, 로보틱스 도입을 지원하며 지속적으로 그룹 내 역할을 확대하고 있다"며 "그룹사 투자 과정에서 인프라 공급부터 시스템 구축·운영까지 그룹의 AI 전환에 따른 역할 확대가 가능하다"고 전망했다. 업계에선 이번 3분기 실적 발표에서 3사의 AI·클라우드 사업 확대가 실제 이익 증가로 얼마나 이어졌는지를 두고 관심을 보이고 있다. 삼성SDS는 GPU 가동률과 데이터센터 투자 효과, LG CNS는 대외 사업 확대에 따른 수익성 개선, 현대오토에버는 차량용 SW 부진을 상쇄할 엔터프라이즈 IT 성장세와 4분기 매출 반영 효과에 관심이 쏠린다. 업계 관계자는 "IT서비스 기업들이 AI·클라우드를 중심으로 사업을 확장하면서 외형 성장에 대한 기대는 높아지고 있다"며 "앞으로는 신규 사업의 매출 확대뿐 아니라 기존 사업과의 시너지, 비용 관리 등을 통해 이익 성장세를 얼마나 안정적으로 유지할 수 있느냐가 기업별 경쟁력을 가를 것"이라고 말했다.

2026.10.28 17:21장유미 기자

배민이 비 오는날 라이더 모으는 똑똑한 방법

배달의민족 운영사 우아한형제들이 인공지능(AI)을 활용해 날씨와 주문량에 따른 라이더 수급을 예측하고, 배달 지연을 줄이고 있다. 라이더가 부족해진 뒤 대응하는 대신 지역별로 필요한 운행 시간을 미리 계산해 라이더를 확보하는 방식으로, 배달이 과도하게 지연되는 건수를 50% 줄이는 성과를 거뒀다. 우아한형제들은 28일 서울 강남구 그랜드 인터컨티넨탈 서울 파르나스에서 열린 '우아한테크콘퍼런스 2026(우아콘)'에서 AI 기반 라이더 수급 자동화 플랫폼 '카이로스(KAIROS)'의 운영 성과를 공개했다. 발표를 맡은 신성찬 데이터 과학자와 주가람 데이터 분석가는 카이로스를 통해 라이더 수급 예측부터 대상자 선정, 운영 대응까지 자동화했다고 설명했다. 라이더 수 대신 운행 시간 예측…배달 지연 50% 감소 기존에는 예상 주문량에 필요한 라이더 수와 실제 운행할 것으로 예상되는 라이더 수를 비교해 부족한 인원을 확보했다. 그러나 라이더마다 운행 시간이 달라 단순 인원수만으로는 실제 배달 처리 능력을 정확하게 파악하기 어려웠다. 이에 우아한형제들은 라이더 수 대신 '공급 시간'을 기준으로 수급을 예측하도록 시스템을 바꿨다. 카이로스는 주문 수요와 필요한 운행 시간, 라이더별 예상 운행 시간 등을 분석하는 20여개 머신러닝 모델을 활용한다. 라이더가 운행 요청에 반응할 확률과 예상 운행 지속 시간까지 고려해 필요한 인원을 선정한다. 이를 통해 배차에 소요되는 시간은 25% 감소했고, 배달이 과도하게 지연되는 건수는 50% 줄었다. 10분마다 라이더 수급 예측…운영 대응 시간 90% 단축 우아한형제들은 급변하는 날씨와 주문 상황에 대응하기 위해 예측 주기도 단축했다. 기존에는 하루 단위로 라이더 수급을 예측하고 배달 품질이 악화되면 추가 대응하는 방식이었다. 하지만 비 예보가 갑자기 바뀌거나 주문이 급증하면 라이더를 추가로 확보하는 데 시간이 걸려 대응이 늦어지는 문제가 있었다. 이를 개선하기 위해 카이로스는 10분마다 30분 뒤부터 1시간 동안의 라이더 수급 상황을 예측하도록 설계됐다. 배달 품질이 나빠지기 전에 필요한 라이더를 미리 확보하기 위해서다. 그 결과 배달 품질 기준을 벗어난 지역 수는 20% 감소했고, 품질 악화 지속 시간도 74% 줄었다. 라이더 확보에 필요한 운영 절차를 자동화하면서 운영팀의 대응 시간도 90% 단축했다. 주가람 데이터 분석가는 "모델을 만드는 것만으로는 비즈니스에 영향을 줄 수 없다"며 "예측이 실제 실행까지 이어져야 비즈니스가 바뀔 수 있다"고 강조했다.

2026.10.28 17:04안희정 기자

[AI는 지금] 앤트로픽, AI 공급 넘어 직접 신약 연구…바이오 공략 속도

앤트로픽이 신약 연구로 인공지능(AI) '클로드' 성능을 높이며 제약·바이오 분야 공략에 속도를 낸다. 직접 치료제를 개발하면서 AI가 해결하지 못하는 문제를 찾고 이를 개선해 더 많은 제약사가 클로드를 쓰도록 하겠다는 전략이다. 앤트로픽은 27일(현지시간) 자사 홈페이지를 통해 1인 바이오 기업 '미스릴 메디슨'을 인수해 희귀질환 치료제 연구를 이어가고 있다고 밝혔다. 제약·바이오 분야 6개 조직과 진행한 협력 성과도 공개했다. 미스릴은 창업자 코디 트랜바거가 클로드를 활용해 외부 실험실 11곳과 연구를 진행한 기업이다. 트랜바거 창업자는 계약과 물류, 실험 업무 상당 부분을 AI에 맡겼다. 앤트로픽에 합류한 뒤에는 두 가지 희귀 근이영양증 치료제 연구를 이어가며 새로운 신약 연구도 시작할 계획이다. 앤트로픽에 따르면 미스릴은 한 치료 후보를 구상한 뒤 18개월이 채 안 돼 생쥐 실험에서 가능성을 확인했다. 회사는 후속 검증이 순조롭게 진행되면 이르면 2028년 말 사람 대상 임상시험을 시작할 준비를 마칠 수 있다고 전망했다. 회사는 지난 6월 자체 신약 연구 방침을 발표한 데 이어 이번에 구체적인 진행 상황을 소개했다. 실제 개발 과정에서 클로드가 잘하는 업무와 보완할 부분을 파악하고 모델 개선 우선순위도 정했다. 연구 결과를 다른 바이오 기업과 공유해 신약 개발 현장에서 AI 활용을 늘릴 방침이다. 협력사 엔베다에서는 약물 제조 서류를 검토하는 시간을 줄였다. 문서 1061쪽으로 시험한 결과 클로드는 사람이 발견한 문제 11개를 모두 포착하고 놓친 문제 7개도 추가로 표시했다. 사람 검토 시간은 25시간 이상에서 3시간 미만으로 약 89% 감소했다. 규제기관 제출 문서 초안 작성에도 클로드를 활용했다. 한 문서는 사람이 약 3개월 걸리던 초안 작성을 4시간에 마쳤다. 식품 알레르기 치료제를 개발하는 다이버전스 랩스에서는 클로드가 약 한 달 동안 항체 설계 약 3만 5000개를 생성했다. 연구진은 이를 추려 실험한 뒤 알레르기 반응에 관여하는 물질에 결합하거나 이를 면역세포에서 떼어내는 설계를 찾았다. 두 기능을 결합한 약물을 개발하는 작업이 다음 단계다. 브리스톨마이어스스퀴브(BMS)는 클로드로 내부 자료를 분석하고 임상시험 계획과 성공 가능성을 검토한다. 양사는 2027년 협력 범위를 넓혀 초기 신약 개발에 얼마나 도움이 되는지 살펴볼 예정이다. 이번 성과 공개는 기업공개(IPO) 절차를 시작한 직후 이뤄졌다. 앤트로픽은 하루 전인 26일 미국 증권거래위원회(SEC)에 상장 신고서를 제출했다. 신약 연구 사례는 클로드가 사무와 코딩을 넘어 전문 연구에도 쓰일 수 있다는 근거로 투자자에게 사업 확장 가능성을 설명하는 데 활용할 수 있다. 다만 치료제 판매 수익까지 기대하기에는 아직 이르다. 공개한 연구 대부분은 사람 대상 임상시험 전 단계다. 앤트로픽도 상장 신고서에서 신약 후보가 개발과 규제 심사를 거치려면 많은 시간과 비용이 필요하며 끝내 수익을 내지 못할 수도 있다고 명시했다. 앤트로픽은 "신약 개발을 지연시키는 요인은 개발 과정 전반에 퍼져 있다"며 "이를 찾아 해결하는 가장 좋은 방법은 다양한 질환과 개발 단계에 걸친 실제 신약 개발에 깊이 참여하는 것"이라고 밝혔다.

2026.10.28 16:56김동원 기자

저 안경 수상한데?…'불법 촬영' 스마트 안경 구별 공식

첨단 기능을 갖춘 웨어러블 기기 수요가 꾸준히 늘면서 스마트 안경이 차세대 소비자 기술의 주요 트렌드로 부상하고 있다. 하지만 스마트 안경이 스토킹이나 불법 촬영 등 범죄에 악용될 수 있다는 우려도 커지고 있다. IT매체 엔가젯은 공공장소에서 인공지능(AI) 안경을 이용한 몰래 촬영 등이 우려된다면 몇 가지 외형적 특징과 행동을 살펴볼 필요가 있다고 27일(현지시간) 보도했다. 대부분의 스마트 안경 브랜드는 촬영 중이란 사실을 주변 사람이 알아챌 수 있도록 표시등을 탑재하고 있다. 하지만 이런 표시가 없거나 눈에 잘 띄지 않는 제품도 있어 외형적 특징을 함께 살펴보는 것이 좋다. 스마트 안경은 다양한 전자 부품을 내장해야 하기 때문에 일반 안경보다 안경다리, 특히 관자놀이 부분의 프레임이 두꺼운 경우가 많다. 렌즈 바깥쪽에는 카메라가 탑재되기도 한다. 카메라 포트나 마이크 그릴 등이 안경테에 배치돼 있을 수 있다. 촬영 중에는 작은 LED 표시등이 켜지는 제품도 있어 이를 확인하는 것이 한 가지 방법이 될 수 있다. 다만 틱톡 샵이나 테무 등 온라인 쇼핑몰에서는 촬영 표시등이 없는 저가형 모조 스마트 안경도 판매되고 있어 주의가 필요하다. 이 경우 안경의 외형 뿐 아니라 착용자의 행동도 살펴볼 수 있다. 예를 들어 안경테를 반복해서 누르거나, 안경에 표시된 글을 읽는 듯한 행동을 하거나, 작은 목소리로 혼잣말을 하는 모습은 스마트 안경을 조작하는 신호일 수 있다. 다만 이런 행동만으로 실제 촬영 여부를 단정해서는 안 된다. 스마트 안경 감지 앱도 등장 최근 스마트 안경 기술 경쟁과 함께 주변에 스마트 안경이 있는지 감지하는 앱도 등장하고 있다. '니어바이 글래시스(Nearby Glasses)'와 '주커오프(ZuckOff)' 같은 앱은 주변 블루투스 기기를 검색해 AI 안경에서 흔히 사용되는 기기 식별 정보를 확인하는 방식으로 작동한다. 다만 이런 앱의 탐지 결과를 전적으로 신뢰하기는 어렵다. 스마트 안경 착용자가 블루투스 기능을 꺼놓으면 감지되지 않을 수 있고, 스마트 안경이 아닌 기기를 스마트 안경으로 잘못 인식하는 오탐 가능성도 있기 때문이다. 따라서 앱은 주변의 스마트 안경 존재 여부를 확인하는 보조 수단으로 활용하는 것이 바람직하다. 주변 사람이 AI 안경을 착용했다는 이유만으로 곧바로 의심하거나 대립하는 것은 피해야 한다. 누군가 수상한 행동을 한다면 우선 거리를 두고, 미행 등 실제 위협이 있다고 판단되면 경찰에 신고하는 것이 좋다. 기밀 유지가 중요한 회의나 행사에서는 스마트 안경 착용을 허용하지 않는다는 방침을 사전에 명확히 안내하는 것도 방법이다. 몰래 녹음하거나 촬영하는 행위가 의심되더라도 섣불리 상대방을 추궁하기보다는 침착하게 대응하는 것이 중요하다고 엔가젯은 전했다.

2026.10.28 16:55이정현 미디어연구소

"AI 에이전트 100개 푼다"…두바이, 민간 기업 AX 전환 속도전

아랍에미리트(UAE) 두바이가 민간 기업의 인공지능 전환(AX)에 속도를 내고 있다. 기업들이 별도 개발 없이 활용할 수 있는 인공지능(AI) 에이전트를 직접 공급하고 교육부터 실제 업무 적용까지 지원 범위를 넓히는 모습이다. 2년간 29만 5000개 이상의 민간 기업을 대상으로 AI 도입을 지원해 글로벌 AI 비즈니스 허브로서 경쟁력을 강화하려는 전략이다. 28일 업계에 따르면 두바이 상공회의소(Dubai Chambers)는 최근 기업용 AI 에이전트 마켓플레이스인 '챔버 AI 허브(Chamber AI Hub)'를 출시했다. 상공회의소가 개발한 세계 최초의 에이전트형 AI 마켓플레이스로 알려졌다. 이번 플랫폼은 기업들이 AI 에이전트를 직접 개발하거나 복잡한 시스템을 구축하지 않고도 다양한 업무에 활용할 수 있도록 설계됐다. 단순한 정보 검색이나 질의응답을 넘어 AI가 특정 업무를 자율적으로 수행하도록 지원하는 것이 특징이다. 현재 제공되는 AI 에이전트는 총 22개로, 규정 준수, 조달, 운영, 재무, 영업, 인사, 물류 등 7개 업무 영역을 지원한다. 두바이 상공회의소는 향후 에이전트 수를 100개까지 확대할 계획이다. 주요 기능은 공급업체 평가와 계약서 검토, 송장 대조, 사업 제안서 작성, 채용 심사, 잠재 고객 평가 등이다. 기업들은 반복적인 관리 업무를 자동화해 직원들이 보다 중요한 의사결정과 핵심 업무에 집중할 수 있을 것으로 기대된다. AI 도입에 따른 기업 부담을 낮추기 위한 지원책도 마련했다. 기업은 실제 업무에 적용하기 전 샌드박스 환경에서 AI 에이전트의 기능을 시험할 수 있다. 초기 무료 크레딧을 제공하며 이후 사용량에 따라 구독 상품을 선택하도록 했다. AI 활용 준비 수준을 진단하는 평가 기능과 사용량, 비용, 성능 등을 확인할 수 있는 대시보드도 제공한다. 별도 관리 포털에서는 기업이 직원들의 AI 에이전트 이용 현황을 관리할 수 있도록 지원한다. 이번 플랫폼 출시는 두바이 정부가 추진하는 대규모 민간 AX 전환 정책의 일환이다. 두바이는 지난 5월 함단 빈 무함마드 왕세자 주도로 2년 안에 민간 부문의 에이전트형 AI 도입을 확대하는 프로그램을 출범시켰다. 기업들이 AI를 단순한 업무 보조 도구가 아닌 실제 업무를 수행하는 수단으로 활용하도록 지원한다는 구상이다. 이를 위해 두바이 상공회의소는 기업의 AI 활용 역량을 높이는 교육 프로그램과 기술 도입 지원에 나서고 있다. 지난 9월에는 산하 기업단체와 비즈니스협의회 소속 1만4000개 이상 기업을 대상으로 전문 교육과정을 개설했다. 기업들이 AI 에이전트의 작동 원리를 이해하고 실제 관리·운영 업무에 적용할 수 있도록 지원하는 데 초점을 맞췄다. 두바이 상공회의소는 AI 에이전트 전문기업을 위한 인큐베이터 설립과 관련 기업 육성도 추진하고 있다. AI 기술을 활용하려는 기업뿐 아니라 솔루션을 개발하고 공급하는 기업까지 지원해 관련 산업 생태계를 확대하려는 전략이다. 특히 이번 챔버 AI 허브 출시는 상공회의소의 역할이 기업 교육과 정책 지원을 넘어 실제 AI 솔루션 공급으로 확대됐다는 점에서 주목된다. 기업들이 필요한 AI 에이전트를 선택해 사용하는 유통 체계를 마련함으로써 기술 도입에 필요한 시간과 비용 부담을 줄이려는 시도다. 데이터 보호와 관리 기능도 강화했다. 두바이 상공회의소에 따르면 플랫폼에서 처리되는 데이터는 UAE 내에 저장되며 기업별 정보는 분리해 관리된다. AI 에이전트는 아랍어와 영어를 지원한다. 두바이는 이번 사업을 통해 민간 기업의 생산성과 운영 효율성을 높이는 동시에 글로벌 AI 산업 거점으로서 입지를 강화할 방침이다. 술탄 빈 사이드 알 만수리 두바이 상공회의소 회장은 "에이전트형 AI 전환의 성공 여부는 단순한 기술 도입 수준이 아니라 기업들이 이를 얼마나 효과적으로 활용해 비즈니스 문제를 해결하고 실질적인 성과를 창출하는지에 달려 있다"며 "기업들이 변화에 적응하고 업무 방식을 발전시킬 수 있도록 전문 솔루션과 고품질 도구에 대한 접근성을 확대하겠다"고 말했다.

2026.10.28 16:48장유미 기자

"HBM만으론 부족"…AI 반도체 경쟁 격화 속 韓 기업 생존 전략은

인공지능(AI) 데이터센터 투자 확대에 힘입어 글로벌 반도체 시장이 올해 1조 5000억 달러를 넘어설 것으로 전망되지만, 생산능력 확충에 따른 공급 경쟁과 투자 수익성 확보가 주요 과제로 떠오르고 있다. 고대역폭메모리(HBM)와 첨단 패키징 등 차세대 기술 경쟁이 치열해지는 가운데 미중 기술 패권 경쟁까지 겹치면서 국내 반도체 기업들의 투자 전략에도 변화가 필요하다는 지적이 나온다. 28일 삼정KPMG가 발간한 'AI 시대 반도체 산업이 직면한 6대 이슈' 보고서에 따르면 세계반도체무역통계기구(WSTS)는 올해 글로벌 반도체 시장 규모가 전년 대비 89.9% 증가한 1조 5112억 달러에 이를 것으로 전망했다. 국내 반도체 수출도 AI 서버용 메모리 수요 확대에 힘입어 올해 상반기 1924억 달러를 기록하며 전년 동기 대비 162.6% 늘었다. 다만 AI 인프라 투자 확대에 맞춰 주요 반도체 기업들이 생산설비를 늘리고 있어 향후 수급 변화에 대한 대비가 필요하다는 분석이다. 특히 대규모 설비투자가 실제 수요와 수익으로 연결될 수 있도록 투자 시점과 규모를 조정해야 한다는 설명이다. 삼정KPMG는 반도체 산업의 주요 변화로 ▲AI 반도체 경쟁 심화 ▲전력 반도체 중요성 확대 ▲파운드리 기술 고도화 ▲미국 내 생산거점 확대 ▲중국 반도체 산업 부상 ▲반도체 투자 및 인수·합병(M&A) 활성화 등 6가지를 꼽았다. 우선 AI 반도체 분야에서는 그래픽처리장치(GPU)와 HBM 수요가 늘면서 메모리와 프로세서를 결합하는 기술 경쟁이 심화되고 있다. 특히 3D 적층과 하이브리드 본딩 등 첨단 패키징 기술이 반도체 성능과 전력 효율을 높이는 핵심 요소로 주목받고 있다. 이에 따라 개별 반도체 성능 개선을 넘어 메모리·프로세서·패키징을 통합한 솔루션 개발과 수율 확보가 중요해질 것으로 예상된다. AI 데이터센터의 전력 사용량 증가도 새로운 시장 기회로 제시됐다. 전기차와 에너지저장장치(ESS) 수요까지 확대되면서 고온·고전압 환경에서 전력 손실을 줄일 수 있는 실리콘카바이드(SiC)와 질화갈륨(GaN) 기반 전력 반도체의 중요성이 커지고 있어서다. 삼정KPMG는 수요처별 제품 포트폴리오 확대와 차세대 전력 반도체 기술 투자가 필요하다고 짚었다. 파운드리 시장에서는 TSMC의 주도권이 이어지는 가운데 삼성전자와 인텔 등이 초미세 공정과 첨단 패키징 역량 강화에 나서고 있다. AI 반도체의 고성능·저전력 요구가 높아지면서 공정 미세화뿐 아니라 안정적인 양산과 글로벌 팹리스 고객 확보가 경쟁력을 좌우할 것으로 전망됐다. 글로벌 공급망 재편도 국내 기업들이 대응해야 할 과제로 거론됐다. 미국이 세제 혜택과 관세 정책을 앞세워 자국 내 생산을 유도하면서 반도체 기업들의 현지 투자가 제조시설에서 패키징·테스트·연구개발로 확대되고 있기 때문이다. 또 국내 소재·부품·장비 기업의 미국 시장 진출 기회가 커지는 동시에 현지 생산비용과 인력·전력 확보 부담도 함께 고려해야 한다는 분석도 나왔다. 중국 기업들의 기술 추격 역시 변수로 꼽혔다. 중국은 정부 지원과 자국산 반도체 사용 확대를 바탕으로 기술 자립에 속도를 내고 있다. 화웨이의 AI 반도체 개발과 CXMT의 메모리 공급 확대가 대표적이다. 삼정KPMG는 국내 기업들이 고성능 메모리와 첨단 공정의 기술 우위를 유지하면서 중국의 양산 경쟁력과 미국의 수출통제 영향을 점검하고 공급망을 다변화해야 한다고 강조했다. 투자 전략에서도 외형 확대보다 수익성과 핵심 기술 확보에 무게를 둘 필요가 있다고 진단했다. AI 컴퓨팅 수요에 대응하기 위한 데이터센터와 반도체 투자는 지속되고 있지만, 투자 회수 지연과 자금조달 부담에 대한 우려도 커지고 있어서다. 이에 따라 기업들은 실제 고객 수요와 설비 가동률, 현금흐름을 고려해 투자 계획을 수립하고 공동개발과 지분투자, M&A를 통해 필요한 기술과 공급망을 확보해야 한다고 제언했다. 강인혜 삼정KPMG 테크산업리더 부대표는 "AI 시대에는 고성능·저전력 반도체를 구현하기 위해 메모리·프로세서·첨단 패키징을 연계한 통합 솔루션 개발과 기업 간 공동개발 생태계 구축이 중요하다"며 "국내 기업은 기술 경쟁력을 강화하는 동시에 고객 수요와 투자 회수 가능성을 면밀히 검토해 생산능력을 확충하고, 전략적 투자와 M&A를 통해 차세대 기술과 안정적인 공급망을 확보해야 한다"고 말했다.

2026.10.28 16:38장유미 기자

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