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퍼플렉시티, AI 에이전트 '안전 작업실' 오픈소스로 푼다

퍼플렉시티가 인공지능(AI) 에이전트가 작업 도중 중요한 정보나 다른 시스템에 무단으로 접근할 위험을 줄이는 보안 기술을 오픈소스로 공개했다. 15일(현지시간) 퍼플렉시티는 공식 블로그를 통해 AI 에이전트 실행 플랫폼 '스페이스(SPACE)'의 소스코드를 공개했다고 밝혔다. 지난 7월부터 자사 AI 에이전트 서비스 '컴퓨터'에 적용해 온 기술로, 다른 개발자들도 이를 활용하고 수정할 수 있도록 했다. AI 에이전트는 질문에 답하는 데 그치지 않고 파일을 열거나 프로그램을 실행하며 직접 업무를 처리한다. 하지만 작업 중 중요한 정보에 접근하거나 허가받지 않은 명령을 실행할 위험도 있다. AI에 안전 규칙을 설정하더라도 예상하지 못한 행동을 완전히 막기는 어렵다. 스페이스는 이런 위험을 줄이기 위해 AI에 별도의 작업 공간을 제공한다. AI가 코드를 실행할 때 다른 시스템과 분리된 작은 가상 컴퓨터를 사용하는 방식이다. AI가 실수하거나 예상과 다르게 행동하더라도 피해가 다른 시스템으로 번지지 않도록 설계했다. 보안장치는 작업 공간 밖에도 마련했다. 외부 서비스에 접속할 때 필요한 비밀번호와 인증정보를 별도로 관리하고 인터넷 연결도 통제한다. AI가 허용된 작업을 수행하면서도 불필요한 정보에는 접근하지 못하도록 제한하는 구조다. 작업을 중단하거나 이전 상태로 되돌리는 기능도 제공한다. 일례로 AI가 자료를 분석하다 파일을 잘못 수정하면 앞서 저장한 상태로 복원할 수 있다. 이용자의 확인이 필요할 때는 작업을 잠시 멈췄다가 다시 이어갈 수도 있다. 퍼플렉시티는 스페이스의 안전성을 확인하기 위해 AI가 가상 컴퓨터를 벗어나 실제 시스템에 접근하도록 하는 보안 시험도 진행했다. 회사에 따르면 108차례 시험에서 가상 컴퓨터를 벗어나 외부 시스템에 침입한 사례는 없었다. 다만 일부 시험에서는 인터넷 연결 제한을 우회하는 문제가 발견됐으며 이를 수정한 뒤 다시 시험했다고 설명했다. 운영 성능도 개선됐다. 퍼플렉시티는 스페이스를 통해 하루 수백만 개의 AI 작업 공간을 생성하고 있다. 기존에 사용하던 외부 업체의 서비스와 비교하면 작업 공간을 만드는 속도가 3~5배 빨랐다고 밝혔다. AI 작업 공간을 별도로 분리하는 기술 자체는 이전에도 있었다. 퍼플렉시티 역시 외부 업체 서비스를 사용하다 지난 7월 자체 개발한 스페이스로 교체했다. 이번에는 실제 운영에 사용하던 기술을 공개해 다른 기업과 개발자들도 활용할 수 있도록 했다. 외부 기업 도입도 진행되고 있다. 클라우드 기업 아카마이는 자사 플랫폼에 스페이스를 도입했고 크루소는 AI 서비스에 추가하기 위해 협력하고 있다. 코어위브는 개발자들이 스페이스를 시험할 수 있도록 설치 안내서를 공개했다. 퍼플렉시티는 "보안 도구를 오픈소스로 공개하면 개발자들이 방어 체계를 시험하고 약점을 찾아 더 안전한 AI 시스템을 만들 수 있다"며 "AI가 어떤 행동을 선택하든 접근할 수 있는 범위를 제한하는 별도의 통제 장치가 필요하다"고 밝혔다.

2026.10.16 14:13김동원 기자

LG AI연구원, 스스로 판단하는 제조 AI 구현 나선다

LG AI연구원이 공장 설비 이상 원인을 찾아 대응책을 제안하고 제품 검사 과정에서 발생한 AI 판단 오류까지 스스로 분석하는 자율 제조 기술 개발에 나섰다. 강병준 LG AI연구원 연구위원은 14일 서울 코엑스에서 열린 '피지컬 AI 테크 위크'에서 '제조 자율화의 핵심 엔진, 에이전틱 AI'를 주제로 강연하며 제조 현장의 AI 활용 기술과 연구 사례를 소개했다. 기존 제조 AI가 설비나 제품의 이상 여부를 판단하는 데 주로 활용됐다면 LG AI연구원이 개발하는 기술은 문제가 발생한 원인을 분석하고 필요한 조치까지 제안하는 데 초점을 맞췄다. 여러 AI 에이전트가 데이터를 분석하고 관련 문서를 검색해 문제 해결에 필요한 작업을 수행하도록 하는 방식이다. 제품 검사 과정에서 AI가 잘못 판단한 사례를 찾아 수정 방법을 제안하는 기술도 개발 중이다. 검사 환경이 바뀔 때마다 사람이 AI 모델을 조정해야 했던 작업을 줄이고, 데이터 선별부터 재학습까지 자동화하는 연구도 진행하고 있다. 다만 AI가 설비를 직접 제어하려면 안전성과 신뢰성을 확보해야 한다. LG AI연구원은 현재 AI의 분석 결과와 조치 방안을 작업자에게 전달하는 방식을 활용하면서 실제 설비 제어까지 자동화 범위를 넓히는 방안을 연구하고 있다고 밝혔다. 설비 이상 원인 분석하고 조치 제안…검사 AI도 성능 개선 강 연구위원은 제조 설비에서 이상 징후가 발생했을 때 AI가 원인을 분석하고 대응 방법을 제시하는 사례를 소개했다. 기존 이상 감지 AI가 정상과 비정상 여부를 구분했다면, 새로운 기술은 설비 데이터뿐 아니라 작업 매뉴얼과 공정 정보까지 함께 분석한다. 일례로 설비에서 비정상적인 데이터가 발생하면 AI가 관련 문서를 검색해 원인을 파악하고 필요한 조치를 제안한다. 여러 AI 에이전트가 데이터 분석과 문서 검색, 대응 방법 검토를 나눠 수행하며 문제 해결에 필요한 작업 순서도 결정한다. 강 연구위원은 "기존 이상 감지 모델은 이상이 있다, 없다 정도로 판단했다"며 "이제는 어떤 원인 때문에 이상이 발생했고 실제 조치를 취하려면 어떻게 해야 하는지 추천해 줄 수 있다"고 말했다. 지금은 AI가 설비를 직접 제어하지 않고 작업자에게 이메일로 분석 결과를 전달한다. 잘못된 판단이 실제 설비 작동에 영향을 줄 수 있는 만큼 사람이 조치 내용을 확인하도록 한 것이다. 그는 "직접 제어하는 부분에 위험성도 따르기 때문에 작업자에게 이메일을 전달하는 방식으로 하고 있다"면서 "사람의 신뢰가 어느 정도 확보되면 직접 제어하는 부분까지 들어갈 수 있지 않을까 생각한다"고 설명했다. 제품의 불량 여부를 판별하는 검사 AI에도 에이전트 기술을 적용하고 있다. 제조 현장에서는 제품의 형태나 검사 환경이 바뀌면 기존 AI 모델의 정확도가 떨어질 수 있어 새로운 데이터를 수집하거나 검사 기준을 조정해야 한다. LG AI연구원은 검사 과정에서 AI가 잘못 판단한 사례를 분석하고 어떤 검사 지시문이 오류에 영향을 줬는지 찾아 수정 방안을 제안하는 기술을 개발했다. 작업자가 수정안을 승인하면 AI가 지시문을 조정하며, 별도의 모델 재학습 없이 검사 환경 변화에 대응하는 방식도 연구하고 있다. AI 모델 재학습 과정 역시 자동화 대상이다. 강 연구위원은 현재 운영 중인 모델이 판단하기 어려워하는 데이터를 찾아 추가 학습이 필요한 사례를 선별하고 학습과 배포까지 여러 AI 에이전트가 나눠 수행하는 시스템을 개발하고 있다고 밝혔다. 로봇 움직임에 따른 주변 변화도 예측…현장 적용은 신뢰성 과제 로봇이 작업할 때 주변 환경에 미치는 영향까지 예측하는 기술도 소개됐다. 기존 로봇 AI는 물체를 집거나 옮기는 등 주어진 동작을 수행하는 데 집중했지만 실제 제조 현장에서는 로봇의 움직임이 주변 물체와 설비에 어떤 영향을 미치는지도 고려해야 한다. LG AI연구원은 로봇의 동작과 주변 공간의 변화를 함께 학습시키는 방식을 연구하고 있다. 물체를 특정 위치로 옮기는 과정에서 주변 물체가 어떻게 움직일지 예측해 로봇이 작업을 수행하도록 하는 기술이다. 제조 현장의 제한된 컴퓨팅 환경에 맞춰 AI 모델을 경량화하는 연구도 진행하고 있다. 대규모 AI 모델은 많은 연산 능력과 메모리를 필요로 하지만 실제 제조 설비에는 고성능 컴퓨팅 자원이 부족할 수 있어 모델 크기를 줄이는 기술이 필요하다. LG AI연구원은 제조 현장의 전문 용어와 작업 정보가 손실되지 않도록 중요한 정보를 최대한 유지하면서 모델을 압축하는 방법을 개발하고 있다. 모델을 작게 만들면서도 제조 분야의 특수한 표현과 작업 맥락을 이해하는 성능을 유지하는 것이 목표다. 강 연구위원은 이들 기술을 실제 제조 공정에 적용하려면 AI의 판단 속도와 운영 효율성을 높여야 한다고 설명했다. 여러 AI 에이전트가 하나의 작업을 수행하기 위해 여러 단계를 거치면 처리 시간이 길어지고, 로봇 역시 기존 산업용 로봇에 비해 움직임이 느려질 수 있다는 것이다. AI 판단을 사람이 이해하고 검증할 수 있는 체계를 마련하는 것도 과제로 제시했다. 생산 설비를 제어하는 과정에서 잘못된 판단이 내려질 경우 실제 공정에 영향을 줄 수 있어 AI가 어떤 근거로 행동했는지 확인할 수 있어야 한다. 강 연구위원은 "AI가 자율적으로 행동하기 때문에 정말 믿을 수 있는지를 증명해야 한다"며 "사람이 이해할 수 있도록 어떤 행동을 했는지 투명하게 보여주는 것이 실제 제조 공정에 적용하기 위한 과제"라고 말했다.

2026.10.14 16:10김동원 기자

에버스핀, KB국민카드·SBI그룹과 AI 에이전트 보안 협력

인공지능(AI) 보안기업 에버스핀(대표 하영빈)은 KB국민카드·일본 SBI홀딩스·SBI에버스핀과 AI 에이전트 신원·권한 검증 및 한·일 디지털 금융·결제 협력을 위한 4자 업무협약(MOU)을 체결했다고 13일 밝혔다. 에버스핀과 KB국민카드·SBI홀딩스 등은 협약에 따라 'KYA(Know Your Agent) Trust Gateway'를 기반으로 AI 에이전트의 신원과 권한을 안전하게 검증하는 기술을 실증하고, AI 에이전트와 디지털 결제를 활용한 한·일 서비스 연계 방안을 공동 모색한다. SBI홀딩스는 증권·은행·보험 등 금융사업과 디지털자산 사업을 운영하는 일본 종합금융그룹이다. 에버스핀은 일본 금융시장에 사이버 보안 기술을 공급하기 위해 SBI홀딩스와 합작법인 SBI에버스핀을 설립해 공동 운영하고 있다. SBI에버스핀은 AI 에이전트 신원·권한 관리 플랫폼인 KYA Trust Gateway를 기획하고, 에버스핀과 공동 개발을 추진하고 있다. 두 회사는 이번 협력에서 AI 에이전트의 신원 확인과 서비스 접근 권한 검증을 위한 핵심 기술 실증을 담당한다. KYA Trust Gateway는 AI 에이전트가 누구인지 확인하는 것을 넘어, 어떤 이용자로부터 권한을 위임받았고 어떤 서비스와 거래를 수행할 수 있는지 검증하는 AI 에이전트 신뢰·보안 플랫폼이다. 최근 AI 에이전트가 이용자를 대신해 정보를 검색하고 서비스를 예약하거나 결제까지 수행하는 환경으로 발전하면서, AI 에이전트의 신원과 위임 권한을 검증하는 보안 체계의 중요성이 높아지고 있다. 참여사들은 이러한 환경에 대비해 AI 에이전트가 이용자의 허용 범위 내에서 안전하게 업무를 수행할 수 있는 신뢰 체계 마련에 협력하기로 했다. 초기 실증에서는 일본 측 AI 에이전트가 한국 측 서비스에 접근할 때 신원을 확인하는 절차를 검증한다. 이후 이용자가 위임한 업무 범위와 서비스별 접근 권한을 확인·관리하는 기능으로 실증 범위를 확대할 예정이다. 이를 기반으로 KB페이 등 결제 서비스와의 연계 가능성도 검토한다. AI 에이전트가 이용자를 대신해 결제를 수행하는 과정에서 이용자 승인 여부와 사전에 부여된 거래 권한을 검증하는 등 안전한 결제 절차를 공동 논의할 계획이다. 후속 단계에서는 일본인 관광객이 보유한 스테이블코인 등 디지털자산을 국내 결제 환경과 연결하는 방안도 검토한다. 국내 가맹점 이용을 가정해 결제·정산뿐 아니라 취소·환불, 부정거래 대응 등 실제 서비스 운영에 필요한 절차도 점검할 예정이다. 참여사들은 실증 결과를 바탕으로 관련 서비스의 상용화 가능성을 검토하고, 앞으로 다양한 금융·비금융 서비스로 협력 범위를 단계적으로 확대할 계획이다. KB국민카드 관계자는 “이번 협약을 통해 AI 에이전트가 다양한 서비스에 안전하게 이용될 수 있는 기반을 검증할 계획”이라며 “한·일 양국 고객에게 편리하고 안전한 디지털 결제 경험을 제공할 수 있도록 협력하겠다”고 말했다. SBI홀딩스 관계자는 “SBI그룹의 금융 역량과 참여사들의 AI·보안 기술을 결합해 새로운 서비스 모델을 검토하겠다”며 “실증을 바탕으로 스테이블코인 결제 등으로 이어질 수 있는 협력 사례를 만들어 나가겠다”고 밝혔다. 에버스핀 관계자는 “최근 아르텍스(ARTEX)와 같은 AI 기반 사이버 공격이 현실화하며 사회적 우려가 커지는 가운데, 에버스핀은 실제 금융서비스 환경에서 ARTEX 공격 시도를 탐지하며 기술력을 입증했다”며 “국내외 150여 개 금융기관에서 축적한 누적 약 250억 건의 사이버 위협 탐지 실적 역시 에버스핀의 보안 기술력을 보여준다”고 말했다. 이 관계자는 “이러한 기술력과 경험을 바탕으로 SBI홀딩스와 KB국민카드가 추진하는 한·일 크로스보더 디지털 금융·결제 생태계에서 AI 에이전트의 신원과 권한을 안전하게 검증하고, KYA Trust Gateway를 통한 신뢰할 수 있는 AI 금융거래 보안 체계 구축에 기여하겠다”고 밝혔다.

2026.10.13 14:43주문정 기자

AI 에이전트 도입 늘어도 실제 운영은 11%…문제는 '통제'

기업들이 인공지능(AI) 에이전트를 빠르게 도입하고 있지만 실제 운영 단계까지 간 사례는 11%에 그친다는 지적이 나왔다. 정승모 아이티센글로벌 AI이노베이션센터장은 8일 서울 코엑스에서 열린 'AI 페스타 2026'의 AIR(AI Realization) 쇼케이스에서 "AI 에이전트 경쟁력은 얼마나 많이 만드느냐가 아니라 얼마나 믿고 맡길 수 있느냐에서 나온다"고 말했다. AI 에이전트 도입 속도는 빠르다. 정 센터장이 인용한 가트너 전망에 따르면 올해 말에는 기업용 애플리케이션 10개 중 4개에 AI 에이전트가 탑재될 것으로 예상된다. 하지만 실제 업무까지 이어지는 비율은 낮았다. 워크플로 자동화 기업 카문다가 IT 리더 등을 대상으로 조사한 결과 71%가 AI 에이전트를 사용하고 있다고 답했지만 지난 1년간 운영 단계까지 간 사례는 11%에 그쳤다. 정 센터장은 "10개를 시도하면 9개는 파일럿에서 멈춘다는 뜻"이라며 "많은 사람이 에이전트를 만들고 있지만 운영 단계까지 가는 사례는 많지 않다"고 말했다. 그는 에이전트 확산을 가로막는 요인으로 거버넌스와 보안, 관리되지 않는 에이전트 증가를 꼽았다. 기존 챗봇이 주로 질문에 답하는 역할이었다면 AI 에이전트는 기업 시스템에 접속해 데이터를 조회하고 실제 업무까지 수행한다. 권한을 잘못 부여하거나 행동 기록을 남기지 않으면 보안 사고로 이어질 수 있다. 정 센터장은 "핵심은 AI가 누구 권한으로 무엇에 접근해 무엇을 했는지 증명할 수 있느냐"라며 "개인정보를 다루는 에이전트라면 접근 권한을 최소화하고 접속 기록도 남겨야 한다"고 밝혔다. 직원들이 직접 만든 에이전트가 늘면서 관리되지 않는 AI도 생겨나고 있다. 실험용으로 만든 뒤 더 이상 사용하지 않는 에이전트가 회사 곳곳에 남거나 누가 만들었는지조차 파악하기 어려워지는 경우다. 정 센터장은 이를 '에이전트 스프롤(Agent Sprawl)'이라고 표현했다. 더 큰 문제는 사용하지 않는 에이전트가 회사 데이터에 접근할 권한을 그대로 보유할 수 있다는 점이다. 반대로 현업 직원의 에이전트 개발을 막으면 승인받지 않은 외부 AI 도구를 몰래 사용하는 '섀도 AI'가 늘어날 수 있다. 아이티센글로벌은 이런 문제를 해결하기 위해 멀티 AI 에이전트 관리 플랫폼 '에이전트고'에서 에이전트 생성부터 실행, 운영까지 한꺼번에 관리하도록 했다. 운영 단계에서는 사용자와 조직별로 사용할 수 있는 에이전트와 접근 가능한 데이터를 구분한다. 부서와 에이전트, AI 모델별 토큰 사용량도 확인할 수 있어 비용을 관리하거나 실제로 쓰이지 않는 에이전트를 찾아낼 수 있다. 업무 기록도 관리한다. 관리자가 AI와 사용자의 대화 내용을 확인하려면 열람 사유를 입력해야 하고 개인정보는 가려서 보여준다. 문제가 발생했을 때 기록을 남기면서도 직원 감시나 개인정보 노출 우려를 줄이기 위한 장치다. 실행 과정 보안은 '에이전트고 가드'가 맡는다. 사용자가 입력한 질문에서 개인정보와 금칙어를 찾아내고, 기존 지시를 무시하도록 유도하는 프롬프트 인젝션 같은 공격도 탐지한다. 여러 차례 대화를 이어가며 민감정보를 빼내려는 공격도 추적한다. 처음에는 고객 응대 매뉴얼을 묻고 이후 본인 확인 정보와 저장 형식을 차례로 질문한 뒤 마지막에 전체 고객의 연락처와 주민번호를 요구하는 식이다. 질문 하나하나는 정상적으로 보여도 대화 흐름 전체를 분석하면 정보 탈취 의도를 찾아낼 수 있다. 에이전트를 만드는 과정에도 통제 절차를 넣었다. 개발자는 코딩 도구를 사용하고 비개발자는 드래그앤드롭 방식으로 업무 흐름을 구성할 수 있다. 완성된 에이전트는 바로 실제 업무에 투입하지 않고 별도 시험 환경에서 검증한 뒤 사람의 승인을 거쳐 운영한다. 실제 도입 사례도 있다. 한 제조기업은 기존 로봇프로세스자동화(RPA) 경험이 있는 현업 직원 약 200명이 직접 AI 에이전트를 만들 수 있도록 에이전트고 구축을 진행하고 있다. 업무를 잘 아는 직원이 에이전트를 만들고 품질과 보안, 권한 관리는 플랫폼에서 맡는 방식이다. 정 센터장은 "만들 때 표준이 있으면 방치되는 에이전트가 관리되는 자산이 되고 실행할 때 방어가 있으면 보안 사고의 통로가 믿고 맡길 수 있는 통로가 된다"며 "통제력은 혁신을 늦추는 브레이크가 아니라 더 멀리, 더 빠르게 달릴 수 있게 하는 가속 페달"이라고 말했다.

2026.10.08 15:22김동원 기자

"AI, 엔드포인트 보안 관리 적임자…사후 처리서 사전 대응까지"

기업 엔드포인트 관리 과정에서 발생하는 보안 등 IT 문제 대응을 AI 기반으로 자동화해, 사후 대처뿐 아니라 문제 발생을 막는 사전 방지 조치까지 취할 수 있는 방법론이 제안됐다. 8일 김도연 팀뷰어 상무는 서울 코엑스에서 열린 'AI 페스타 26' 부대 행사인 'AIR 쇼케이스' 발표자로 나서 이같은 AI 활용을 제안했다. 김 상무는 먼저 조직에서 생산성 향상과 내부 자산 보호 등을 목적으로 여러 솔루션을 사용함에도 발생하는 보안 허점들을 짚었다. 사용 중인 솔루션 간 충돌이 나타나는 경우, 업무 과정에서 AI 에이전트 활용이 대중화되면서 조직 구성원이 허가되지 않은 에이전트까지 사용하는 경우, 기기 전원이 꺼져 있거나 네트워크 문제 등의 이유로 최신 보안 패치가 완료되지 않은 기기들이 발생하는 경우 등을 예로 들었다. IT 관리자 입장에선 이런 상황이 업무 효율을 떨어뜨리거나 보안 사고를 초래할 가능성이 있어 기기별 상황을 즉각 파악하고, 사전에 필요한 조치를 취해야 한다. 그러나 현실에선 이같은 엔드포인트 관리 체제를 갖춘 조직이 드물다는 진단이다. 김 상무는 “IT 관리자 중 조직 내 엔드포인트 운영 상태가 어떠한지 질문을 받으면, 즉각 대답이 가능한 분들이 드물 것”이라며 “모니터링과 기술지원을 하지만, 부서 간 사일로(장벽)이 있어 연계가 원활치 않은 부분들이 있다”고 지적했다. '시프트 레프트' 전략이 실현돼야 엔드포인트 관리 체제 완성도가 높아질 수 있다고도 강조했다. 김 상무는 “문제가 발생한 뒤 처리하는 수동적인 IT 지원 조직들이 여전히 많이 존재하지만, 사용자에게 영향을 미치기 전에 문제를 예측하고, 조치할 수 있는 자동화된 방식으로 전환해야 한다는 의미”라고 첨언했다. 팀뷰어는 이같은 관점 하에 자체 AI에이전트 '티아'와 엔드포인트 관리 플랫폼 '팀뷰어원'을 개발했다고 밝혔다. 김 상무는 “팀뷰어를 원격 제어 솔루션 정도로만 인지하는 분들이 많겠지만, 엔드포인트에서 발생하는 문제를 미리 감지하고 처리할 수 있도록 고도화됐다”며 “사용자 경험을 분석해 사전 자동화로 문제를 해결하고, 그 효과를 수치와 비용으로 보여줄 수 있는 디지털직원경험(DEX) 플랫폼으로 만들고자 했다”고 설명했다. 특히 경력이 적은 IT 지원 조직 인력이더라도 AI에이전트의 가이드를 받아 문제를 해결하고, 이 과정에서 활용한 스크립트를 저장해 향후 유사 상황이 발생하지 않도록 대응할 수 있다고 강조했다. 김 상무는 “AI 에이전트를 추가 도입함에 따라 발생하는 하드웨어 부담을 많이들 우려하지만, 팀뷰어 AI에이전트는 초경량 솔루션”이라며 “팀뷰어원을 통해 관리자가 원격 지원으로 엔드포인트들을 관리할 수도 있다”고 말했다.

2026.10.08 15:19김윤희 기자

"2분기 실적 날짜도 틀리던 AI"…웹케시는 어떻게 은행용 에이전트 바꿨나

"처음 인공지능(AI)을 도입하려고 테스트해 보니 2분기 실적을 물으면 잘못된 날짜 범위를 제시하고, 전월 대비 증감률에는 근거 없는 수치를 내놓아 은행 업무에 사용할 수 없는 수준이었습니다. 이를 극복하기 위해 별도의 학습과 통제 작업을 수행해야 했습니다." 조은미 웹케시 성장전략센터장은 7일 서울 코엑스에서 열린 'AI페스타26' 부대행사 퓨처테크컨퍼런스에서 G은행 경영정보 에이전트 구축 사례를 소개하며 이같이 말했다. 경영정보 에이전트는 은행 임직원이 자연어로 질문하면 정보계 데이터베이스(DB)에서 데이터를 찾아 답하는 AI 서비스다. 그동안 요청서 작성, 부서장 결재, IT 접수, 요건 확인, 쿼리 작성·추출, 데이터 검증, 반출 승인·전달, 보고서 작성 등 8단계를 거쳐야 했던 작업을 AI로 자동화해 업무 효율을 높이기 위한 것이다. 조 센터장은 "'예금상품별 신규 유치 실적과 목표 대비 달성률을 보고해줘' 같은 질문은 은행장부터 본부장, 지역본부장, 130여 명의 영업점 지점장까지 요청한다"며 "하지만 이런 요청 하나가 수많은 단계를 거쳐야 해 시간과 인력 낭비가 상당했다"고 설명했다. 웹케시는 자연어를 SQL로 바꾸는 NL2SQL 기술을 적용해 이를 해결하려 했다. 웹케시그룹 AI 전문기업 다큐브의 NL2SQL 엔진 '큐비(QUVI)'로 글로벌 벤치마크 '스파이더 2.0'의 라이트 부문(65.81점)과 스노우 부문(94.15점)에서 1위에 오른 바 있기 때문이다. NL2SQL을 적용하는 것만으로 은행 업무에 필요한 정확성과 신뢰성을 확보하기는 어려웠다. 자연어 질문을 데이터 조회로 연결하는 과정에서 은행 고유의 용어와 업무 기준을 제대로 반영하지 못하면 잘못된 날짜 범위를 적용하거나 근거가 불분명한 수치를 답할 수 있기 때문이다. 조 센터장이 "초기 테스트 과정에서'2분기 실적 날짜 범위를 잘못 잡고 전월 대비 증감률에 근거 없는 수치를 제시하기도 했다"며 "수치에 굉장히 민감한 은행에 이를 적용하기엔 많은 어려움이 있었다"고 회고했다. 웹케시는 이를 극복하기 위해 AI 역할을 나눴다. 날짜 해석은 32개 패턴을 적용한 규칙 기반 엔진이 처리하고 계산식을 만드는 역할과 실제 계산을 수행하는 AI 에이전트로 분리했다. 더불어 평잔, 평균잔액, 월평잔처럼 은행 용어를 이해시키기 위해 용어 317개를 정리하고 879개 데이터 컬럼을 업무 용어에 연결했다. 지표별 계산 방식도 128개 규칙으로 정의했다. 환각 현상을 없애기 위해 질문이 모호할 때는 AI가 추측하지 않고 되묻게 했다. 그는 "'전월 대비 증감 보여줘'라는 말만으로는 예금인지 대출인지, 금액인지 비율인지 알 수 없다"며 "기준점이 제시되지 않으면 AI가 바로 답하지 않고 반드시 되묻게 만든 결과 틀린 답변을 내놓지 않고 정확하게 답변하기 시작했다"고 설명했다. 답변의 정확성뿐 아니라 운영 안정성도 과제였다. 예금 잔액 테이블에 하루 약 2400만 건이 쌓이는 환경에서 데이터 조회에 최대 20분이 걸렸고, 대량 쿼리가 다른 업무에 영향을 줄 위험도 있었다. 웹케시는 대상 테이블에 따라 오라클 옵티마이저 힌트를 자동 적용해 조회 시간을 5초로 줄였다. 위험한 SQL을 실행 전에 걸러내는 장치도 마련했다. 조인 수와 조건절 복잡도, 집계 함수 사용 여부 등 SQL의 구조적 특징을 바탕으로 위험도를 예측하는 모델을 개발했다. 야간에 수집한 SQL 1만7천458건으로 학습한 결과, 4차 학습에서 오탐률 5% 기준 재현율 88%를 기록했다. 답변과 함께 기준일자·상품 조건 등 산출 근거를 보여주는 기능도 제공해 사용자가 SQL을 몰라도 결과를 확인할 수 있도록 했다. 조 센터장은 "은행용 에이전트 구축에는 고품질 데이터와 모델, 금융 도메인 지식, 쿼리 최적화, 현업과 구축 담당자의 지속적인 피드백이 함께 필요하다"며 "이 같은 구축 경험을 토대로 '오페리아(OPERIA)'를 선보이게 됐다"고 밝혔다. 오페리아는 금융 데이터와 생성형 AI를 연결하는 지능형 RDB 커넥트로 은행과 공공기관의 개념검증(PoC) 및 구축 사업에 적용되고 있다. 현재 NH농협은행 'AI 하나로'와 웹케시 자금관리서비스(CMS) 등에 활용되고 있다. 조 센터장은 "금융권은 직원의 말을 잘 이해하고 환각 현상을 없애 운영 리스크를 만들지 않는 것이 중요하다"며 "웹케시는 업무와 데이터를 정확히 이해하고, 답변의 근거와 운영 안정성을 갖춘 AI 에이전트를 만들 수 있도록 최선을 다하겠다"고 말했다. 이어 "이런 데이터 민감성은 금융을 비롯해 다양한 분야에서 요구되는 만큼 꾸준히 현업의 피드백을 반영해 오페리아를 지속적으로 고도화하고, 실제 업무에 도움이 되는 서비스를 제공하겠다"고 덧붙였다.

2026.10.07 17:55남혁우 기자

AI 쓰다가 정보 유출될라…사전 차단 솔루션 뜬다

업무에 생성 인공지능(AI)을 활용하는 것이 일상화되면서 AI가 명령을 수행하는 과정에서 허가받지 않은 정보까지 활용하는 등 새로운 보안 위협이 부상하고 있다. 이 같은 위험을 사전에 차단하는 보안 솔루션이 등장했다. 보안 스타트업 핀타에이아이는 6일부터 서울 삼성동 코엑스에서 3일간 열리는 'AI페스타 2026'에 참가, 자체 개발한 AI에이전트 보안 솔루션 '핀타에이아이'를 선보였다. 핀타에이아이는 AI에이전트가 데이터에 접근하는 맥락 등 정보를 가시화하고, AI가 권한이 없는 정보에 접근하는 것을 사전 차단하는 솔루션이다. 기업이나 기관에서 AI를 활용할 때 의도치 않게 허용 범위를 넘어 내부 정보에 접근하는 문제가 발생할 수 있는데, 이를 통제하고 예방한다. 회사는 데이터베이스를 토대로 접근 제어를 제공하는 기존 솔루션들의 경우 이런 AI 에이전트 활용에 따른 정보 유·노출에 대응하지 못한다는 점에 착안해 솔루션을 개발했다. 김도현 핀타에이아이 대표는 "가령 '테스트 DB에 임시 테이블만 정리해줘'라고 터미널에 프롬프트를 입력하는 경우, 임시 테이블 범위를 잘못 인식해 삭제하지 않아야 할 정보까지 삭제하는 상황도 나타날 수 있다"며 "AI에이전트가 이런 상황을 차단할 수 있다"고 언급했다. 솔루션이 유용하게 쓰일 수 있는 사례들도 소개했다. 김 대표는 "고객 상담처럼 외부에서 입력된 내용을 파악해 내부 데이터를 토대로 적절한 답변을 도출해야 하는 경우에도 적절한 데이터 권한 제어와 통제가 이뤄지지 않으면 허가되지 않은 데이터가 외부로 반출될 수도 있다"고 말했다. 이어 "해킹 의도를 갖고 발송된 메일에서 AI가 숨겨진 텍스트를 읽고 명령을 실행하는 등의 상황도 발생할 수 있는데, 이런 상황에서 발생하는 정보 유출을 차단할 수 있다는 것"이라고 덧붙였다. 김 대표는 "대기업 SI 기업들을 주 공략할 시장으로 보고 있고, 미국 등 해외 고객사 확보도 활발히 진행하고 있다"며 "특히 미국은 AI 에이전트의 권한관리 솔루션 도입에 적극적인 편"이라고 설명했다.

2026.10.07 17:42김윤희 기자

옥타코, AI 에이전트 보안 해법 제시..."신뢰체계 구축해야"

기업의 인공지능(AI) 활용이 문서 작성과 정보 검색을 넘어 실제 시스템을 조작하는 AI 에이전트 단계로 진화하면서 보안의 초점도 달라져야 한다는 제언이 나왔다. AI 사용 자체를 막기보다 AI가 누구를 대신해 어떤 권한으로 무엇을 수행하는지를 지속적으로 확인할 수 있는 검증 가능한 신뢰체계를 구축해야 한다는 것이다. 유장현 옥타코 전략사업팀 팀장은 7일 서울 코엑스에서 열린 AI페스타 대한민국 사이버보안 컨퍼런스 2026에서 'AI 에이전트 시대, 우리는 누구를 신뢰할 것인가? - 사람과 AI를 위한 제로트러스트 아이덴티티 전략'을 주제로 발표하고 이같이 밝혔다. 유 팀장은 “현재 기업에서 AI 에이전트 활용도가 굉장히 넓어졌다”며 “보고서를 작성하거나 문서를 검색하는 단계를 넘어 개발자들도 직접 코딩하기보다 검증하는 단계까지 왔고, 더 나아가 시스템과 응용프로그램 인터페이스(API, application Programming Interface)를 호출해 실제 업무를 자동화하는 단계로 나아가고 있다”고 진단했다. AI 에이전트의 등장은 기존 보안 체계에도 새로운 질문을 던지고 있다. 기존 업무 시스템에서는 사람이 직접 접속해 데이터를 조회하고 판단·처리했기 때문에 현재 접속한 사람의 신원을 확인 하는 것이 보안의 핵심이었다. 반면 AI 에이전트 환경에서는 사람이 에이전트에 업무를 위임하고, 에이전트가 사람을 대신해 데이터를 조회·판단할 뿐 아니라 시스템을 변경하거나 데이터를 외부로 전송할 수도 있다. 유 팀장은 “AI 에이전트와 생성형 AI 모델의 차이는 실제 행동 권한이 주어진다는 점”이라며 “에이전트에게 권한을 위임할 수 있지만 실제 책임은 사람과 조직에 남는다고 생각해야 한다”고 강조했다. 위험 역시 AI의 판단 단계에만 국한되지 않는다. 데이터 접근 과정에서 업무 문서나 민감정보를 필요 이상으로 조회할 수 있고, 판단 단계에서는 업무 등급이나 우선순위를 잘못 판단한 결과가 조직 전체로 확산될 가능성이 있다. 행동 단계에서는 계정을 생성하거나 접근 권한을 변경하고 데이터를 외부로 전송하는 등 보다 직접적인 보안 사고로 이어질 수 있다. 이에 따라 기업의 신원 검증 대상도 사람에서 AI로 넓어져야 한다는 게 유 팀장의 설명이다. 기존에는 사용자와 관리자의 신원을 확인했다면 앞으로는 AI 에이전트 자체의 신원은 물론 역할과 자격, 속성, 부여받은 권한까지 확인해야 한다. 그는 “에이전트가 누구인가를 넘어 누구를 대신해 무엇을 할 수 있는가까지 검증해야 하는 방향으로 가고 있다”고 설명했다. 유 팀장은 이를 위한 기반 가운데 하나로 신원·접근관리(IAM, Identity and Access Management)를 제시했다. IAM은 사용자나 시스템의 신원을 확인하고 각 대상이 어떤 정보와 시스템에 접근할 수 있는지를 관리하는 보안 체계다. 초기 IAM이 사람의 신원 관리에 집중했다면 관리 대상은 기기와 워크로드를 거쳐 AI 에이전트까지 확대되고 있다는 설명이다. AI 에이전트에 신원을 부여할 때도 단순한 식별자만으로는 부족하다. 에이전트 고유 아이디(ID)를 비롯해 에이전트에 권한을 위임한 책임 주체, 업무 목적, 접근 가능한 데이터 범위, 권한의 유효기간, 에이전트가 자신의 신원을 증명하기 위한 자격증명 등을 함께 고려해야 한다. 유 팀장은 AI 에이전트의 신원을 검증하기 위해 연구되고 있는 기술로 분산신원증명(DID, Decentralized Identifier)·검증가능자격증명(VC, Verifiable Credential) 기반 방식과 워크로드 아이덴티티(Workload Identity)를 소개했다. DID·VC 방식은 에이전트에 고유한 신원을 부여하고 신뢰할 수 있는 발행처가 제공한 자격증명을 통해 이를 검증하는 방식이다. 워크로드 아이덴티티는 서버나 컨테이너 등 실제 실행 환경에서 동작하는 에이전트나 워크로드에 신원을 부여해 시스템 간 인증이 가능하도록 하는 개념이다. 그는 두 기술이 서로 경쟁하는 개념이라기보다 서로 다른 신뢰 영역을 대상으로 논의되고 있다고 설명하면서 “신원과 위임된 권한을 구분해 관리해야 한다”고 강조했다. 특히 AI 에이전트에 한번 신원을 확인해줬다는 이유만으로 이후 모든 행동을 신뢰해서는 안 된다고 지적했다. 사람과 위임 관계, 에이전트 자체, 실행 환경, 실제 행동 등을 하나의 신뢰사슬(Chain of Trust)로 연결하고 각 단계가 유효한지를 지속해서 검증해야 한다는 것이다. 이는 제로트러스트 보안 원칙과 맞닿아 있다. 제로트러스트는 사용자나 시스템을 한 번 인증했다고 계속 신뢰하는 것이 아니라 접근 주체와 권한, 환경 등을 지속적으로 확인하고 필요한 경우 추가 인증을 요구하는 보안 접근 방식이다. 유 팀장은 “하나의 인증이 끝났다고 계속 신뢰하는 것이 아니라 지속적으로 검증하고 추가적으로 평가해야 한다”며 “이 부분이 제로트러스트 아키텍처와 연결될 수 있다”고 설명했다. AI가 요청해도 마지막 승인은 사람…FIDO 인증 활용 아울러 고위험 작업의 최종 승인자를 확인하는 수단으로는 패스트 아이덴티티 온라인(FIDO, Fast Identity Online) 인증을 활용할 수 있다고 소개했다. FIDO는 공개키 암호화 방식을 활용해 비밀번호 의존도를 낮추는 인증 표준이다. 유 팀장은 생체인증과 FIDO를 같은 개념으로 생각하기 쉽지만 둘은 구분해야 한다고 설명했다. 생체정보는 FIDO 인증에 활용할 수 있는 인증 수단 가운데 하나이며, FIDO 자체는 공개키 기반의 인증 기술이라는 것이다. 옥타코는 이날 현장 부스에서 AI 에이전트가 특정 업무 수행을 요청하면 사람이 보안키를 이용해 최종 승인하는 방식의 시연도 선보였다. 유 팀장은 기업이 AI 에이전트 도입에 대비하기 위해서는 크게 세 단계가 필요하다고 제언했다. 먼저 조직에서 어떤 AI 에이전트와 공유계정을 사용하고 있는지 파악하고 각각의 소유자와 업무 목적을 지정해야 한다. 동시에 고위험 데이터와 행동을 식별·분류해 조직의 현재 상태를 보이는 상태로 만드는 것이 첫 단계다. 두 번째는 통제하는 상태다. AI 에이전트의 아이덴티티와 권한 범위를 정의하고 상황정보를 토대로 접근 여부를 판단하는 정책을 적용해야 한다. 마지막은 검증하는 상태다. 관리자와 승인자에게 강력한 인증 수단을 적용하고 에이전트의 행동 이력과 이상 징후를 연결해 추적해야 한다. 필요할 경우 에이전트를 즉각 차단하거나 권한을 회수할 수 있도록 대응 체계도 갖춰야 한다. 유 팀장은 이날 “AI를 막는 것보다는 실제 검증 가능한 신뢰체계 안에서 안전하게 사용하는 것이 중요하다”며 “신원 확인은 출발점이고, 궁극적으로는 신뢰할 수 있는 실행이 목표”라고 강조했다.

2026.10.07 17:27이선민 기자

"AI가 한 행동, 책임은 누가?"…IBM, "에이전트 행동 기록 체계 구축해야"

"이제 인공지능(AI)은 단순히 정보를 제공하는 단계를 넘어 실제 업무와 의사결정에 관여하고 있습니다. AI가 어떤 행동을 했을 때 책임과 통제권은 누구에게 있는지 물어야 할 시기입니다." 셴커 V 셀바두라이 IBM 아시아태평양(APAC) 부사장 겸 최고기술책임자(CTO)는 7일 코엑스에서 열린 AI페스타26의 부대행사인 퓨처테크컨퍼런스에서 기업은 에이전트의 행동을 추적하고 증명할 수 있는 체계가 마련해야 한다고 강조했다. 셀바두라이 CTO는 AI가 에이전트 중심으로 발전하는 지금 두 가지 질문이 중요해지고 있다고 말했다. 모델과 컴퓨팅 자원, 데이터를 누가 소유하는지, 그리고 AI 에이전트가 실제로 한 행동을 누가 통제하고 책임지는지다. 그는 두 질문 모두에서 한국이 세계에서 상당히 앞서 있다고 평가했다. 첫번쨰 질문의 경우 이미 자체 AI를 만들어 국내에서 활용하는 방식으로 이미 답을 냈다는 것이다. 두 번째 질문은 아직 어느 나라도 명확한 답을 내놓지 못했지만 한국은 AI 기본법을 먼저 시행하고 제조·조선·반도체 등 주요 산업에 에이전트를 도입하면서 이 문제를 가장 먼저 마주하고 있다고 평가했다. 그는 두 번째 질문에 답하는 일이 중요한 이유로 기업의 AI 도입 과정에서 발생하는 현실적인 문제를 들었다. AI 에이전트가 사용하는 모델과 도구가 수시로 바뀌면 행동도 달라질 수 있다. 이때 에이전트의 행동을 누가 통제하고 문제가 생기면 누가 책임질지에 대한 기준이 필요하다는 것이다. 셀바두라이 CTO는 이를 공장 기계의 검사 인증서에 비유했다. 그는 "검사 인증서를 받은 기계가 밤사이 스스로 부품을 바꿨다면 인증서만으로는 더 이상 현재 장비의 상태를 설명하기 어렵다"며 "AI 에이전트도 사용하는 모델과 도구가 수시로 바뀌면 승인받은 시스템과 실제 운영 중인 시스템이 달라질 수 있고 그 결과를 예측하거나 설명하기 어려워질 수 있다"고 말했다. 그는 이런 문제를 해결하려면 단순한 로그를 넘어 에이전트의 행동을 추적할 수 있는 기록이 필요하다고 강조했다. 로그가 시스템에서 어떤 일이 발생했는지를 보여준다면, 행동 기록은 에이전트가 무엇을 했고 누구의 권한으로 행동했는지 확인할 수 있게 한다. 문제가 생겼을 때 에이전트가 무엇을 하도록 승인받았는지가 아니라 실제로 무엇을 했는지 밝혀야 한다는 취지다. 셀바두라이 CTO가 해법으로 제시한 것은 기록이다. 무슨 일이 일어났다는 사실만 남는 로그와 달리, 기록은 에이전트가 무엇을 누구의 권한으로 했는지 보여준다면 누구의 책임이지 명확히 할 수 있다는 것이다. 그는 "예를 들어 은행에서 AI로 대출 심사를 하는 과정에서 장애가 발생했을 때 어떤 AI 모델이 판단했는지 아니면 외무 공급사가 임의로 AI 모델을 교체한 것인지 답하지 못하면 책임소지 뿐만 아니라 해당 심사가 옳았는지 증명하는 것조차 어렵다"고 설명했다. 이어 "그래서 IBM은 실제 업무에 에이전트를 사용 중인 기업들에게 세 가지를 점검할 것을 제안하고 있다"며 "어디서 실행되고 누가 멈출 수 있는지, 읽고 쓰는 데이터는 어디에 있는지, 행동 기록은 어디에 있고 누가 볼 수 있는지"라고 밝혔다. 그는 모든 AI를 직접 통제할 필요 없이 대출 심사처럼 결과를 되돌리기 어려운 업무에 적용하는 것으로 충분하다며 기록 기능은 나중에 덧붙이기 어려운 만큼 에이전트를 만들 때부터 넣으라는 조언도 덧붙였다. 셀바두라이 CTO는 "AI 행동의 주인은 무슨 일이 일어났는지 보여줄 수 있는 조직"이라며 "모델을 소유하는 것은 필요하지만 그것만으로는 충분하지 않다"고 말했다. 이어 "한국이 과거 초고속 인터넷을 빠르게 구축해 세계의 참고 사례가 된 것처럼 AI 에이전트의 책임과 승인 기준을 세우는 일에서도 앞장설 수 있을 것"이라고 말했다.

2026.10.07 16:07남혁우 기자

인핸스, 온톨로지 기반 엔터프라이즈 AI…"데이터전문가 아니어도 OK"

기업 대 기업(B2B) 엔터프라이즈 인공지능(AI)이 핵심 서비스인 '인핸스'가 6~8일 서울 강남구 코엑스 C홀에서 열린 'AI 페스타 26'에서 국내외 참관객의 관심을 받았다. 인핸스는 온톨로지 기반 엔터프라이즈 AI를 공급하는 기업이다. 마이크로소프트의 파트너로 선정된 데 이어 최근에는 삼성과 SK하이닉스도 인핸스와 손을 잡았다. 인핸스는 같은 업종임에도 불구하고 기업마다 다른 데이터, 심지어 기업 내부에서도 업무마다 다른 데이터가 있다는 점을 눈여겨 봤다. 이에 인핸스는 기업과 업무 구조를 그대로 디지털로 재현하는, 기계 간 개념 사이가 오해없도록 하는 온톨로지를 택했다. 이날 부스에 있던 인핸스 관계자는 "팀마다 다른 데이터를 정의하고 하나의 레이어를 올려 흩어진 데이터를 모은다"며 "보안과 민감 정보가 있는 기업의 경우에는 온프레미스 방식으로 작업해 데이터 애널리스트가 아니더라도 기업 직원 누구나 데이터를 분석하고, 해당 데이터를 활용할 수 있도록 하는 것이 인핸스의 차별점"이라고 설명했다. 이어 그는 "무형화한 지식과 데이터를 유형화하는 것으로 비유해도 된다"며 "협력관계를 구축하는 기업은 확대되고 있으며 더 나아가 미국으로도 시장 진출을 염두에 두고 있다"고 부연했다. 한편, AI 페스타 26은 'AI, 현실이 되다. 모두의 AI'를 주제로 과학기술정보통신부, 한국인공지능·소프트웨어산업협회(KOSA), AI페스타 조직위원회가 주최하는 국내 최대 규모 AI 행사다. 서울 강남구 코엑스 C홀에서 8일까지 진행된다.

2026.10.07 10:33손희연 기자

"ERP·그룹웨어 속으로 들어간 AI"…더존비즈온, 전방위 AX 포트폴리오 선보여

더존비즈온이 'AI 페스타 26'에서 기업 업무 시스템에 인공지능(AI)을 접목한 전방위 AI 전환(AX) 포트폴리오를 선보였다. 전사적자원관리(ERP), 그룹웨어 등과 AI를 연계해 기업별로 특화된 정보를 제공하고 보안이 중요한 조직을 위한 구축형 서비스까지 갖춰 기업에 최적화된 AI 환경을 지원한다는 전략이다. 더존비즈온은 6일부터 8일까지 서울 코엑스에서 열리는 AI 페스타 26에 부스를 마련하고 원 AI를 중심으로 아마란스 10, 옴니이솔, 원 AI 프라이빗 에디션, 젠 AI 듀스 등을 전시했다. 현장에서 만난 더존비즈온 관계자는 "AI 페스타인 만큼 AI에 특화해 전시를 구성했다"며 "원 AI는 내부 직원들이 쓰는 업무용 AI라고 보면 된다"고 설명했다. 부스 전면에 내건 메시지는 '더존이 제공하는 모든 솔루션에 원 AI를 탑재했다'는 것이다. 아마란스 10은 ERP, 그룹웨어, 문서관리(EDM)를 하나로 묶은 통합 비즈니스 플랫폼이다. 전자결재 본문과 첨부 문서의 일치 여부를 검증하고, 회계·인사 데이터를 분석하며, 보고서를 자동 작성하고 메일을 요약·번역하는 기능이 각 업무 메뉴 안에 들어가 있다. AI를 별도 챗봇이 아니라 직원이 매일 쓰는 업무 화면에 녹였다는 점이 핵심이다. 범용 AI 서비스는 사내 데이터와 단절돼 있다는 한계를 겨냥해, ERP와 그룹웨어에 쌓인 업무 데이터를 차별점으로 내세운 것이다. 기업용 AI 경쟁의 무게중심이 모델 성능에서 데이터와 업무 맥락으로 옮겨가는 흐름을 보여준다는 분석이다. 배포 방식은 두 갈래다. 원 AI는 마이크로소프트 애저 AI와 연계한 클라우드 방식으로, 검색증강생성(RAG)을 적용해 내부 데이터 유출을 막는다. 원 AI 프라이빗 에디션은 내부 서버와 폐쇄망에 직접 구축하는 방식이다. 여기에 데스크톱 버전도 더했다. 더존비즈온 관계자는 "원 AI 데스크톱이 있어 구축형이든 서비스형 소프트웨어(SaaS)형이든 더존 고객이면 이용할 수 있다"며 "최근 범용 AI 데스크톱 앱 사용이 늘고 있지만 기업으로서는 보안과 내부 통제 문제로 이를 허용하기 어려운 만큼 이런 수요를 통제 가능한 사내 AI로 지원할 것"이라고 설명했다. 프라이빗 에디션에는 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)로 내외부 도구와 데이터를 연동하고 여러 에이전트를 조율하는 AI 오케스트레이션 구조가 적용됐다. 대기업용 플랫폼 옴니이솔 소개에도 'AI 펑션 콜'과 AI 일정 등록·결재 작성 기능이 포함됐다. 질문에 답하는 수준을 넘어 일정 등록, 결재 작성 같은 실행 단계로 AI의 역할을 넓히겠다는 방향이다. 결재, 회계, 인사 등 실제 업무가 처리되는 시스템을 직접 보유한 사업자인 만큼 에이전트 전환에 유리한 위치라는 평가가 나온다. 젠 AI 듀스는 코딩 표준 규약에 맞춰 코드와 쿼리를 생성하는 AI 개발도구다. 쿼리 빌더와 개발자 챗봇, 표준 코드 검증, 설계 산출물 자동 생성 기능을 갖췄다. 인력 의존도가 높은 ERP 구축·유지보수 과정을 표준화하려는 시도로, AI 적용 범위를 사용자 업무에서 개발 영역까지 넓혔다는 의미가 있다. 더존비즈온 관계자는 "더존비즈온은 그룹웨어와 ERP를 직접 개발하고 제공하는 회사인 만큼 메신저 등 업무 도구와 모두 연동돼 있다"며 "내부 업무용 AI로 쓰기에는 가장 적합하다"고 강조했다.

2026.10.07 10:27남혁우 기자

"재고 왜 모자라?" 물었더니 원인 분석에 보고서까지…다큐브 '큐비' 눈길

다큐브가 AI페스타26에서 제조·물류 현장의 재고와 출하 문제를 자연어 질문만으로 파악하는 인공지능(AI) 에이전트 '큐비(QUVI)'를 시연했다. SQL을 모르는 현장 실무자도 재고 현황을 직접 묻고 출하가 막힌 원인 분석과 보고서 작성까지 한 화면에서 끝낼 수 있는 등 AI 도입에 어려움을 느끼는 제조, 물류 시장도 손쉽게 도입할 수 있는 환경을 제공한다. 다큐브는 6일 서울 코엑스 C홀에서 개막한 AI페스타26에 부스를 꾸리고 관람객을 대상으로 큐비를 선보였다. 큐비는 사용자가 평소 쓰는 말로 질문하면 이를 데이터베이스(DB) 질의 언어인 SQL로 바꿔 실행하고 결과를 답으로 돌려주는 서비스다. 다큐브 관계자는 "QUVI는 기업 데이터를 자연어로 조회하고 분석하는 AI 에이전트"라며 "회사에서 필요한 질문을 자연어로 하면 DB를 직접 조회해 답을 준다"고 설명했다. 이날 시연은 특수강 회사의 재고 데이터를 바탕으로 진행됐다. 영업 관리자가 주문을 받은 뒤 해당 강종의 재고가 남아 있는지 확인하는 상황을 가정했다. 주문을 받을지 말지 정하려면 재고부터 확인해야 하는 제조업 영업 현장의 일상 업무를 그대로 옮긴 것이다. 시연자가 "지난달 강종별 주문량이 어떻게 되느냐"고 입력하자 화면 우측에 강종별 주문량이 표시됐다. 이어 "316 강종은 주문량에 비해 재고가 넉넉한 편이냐"고 묻자 큐비는 SQL을 직접 짜서 실행한 뒤 316 강종의 세부 종류와 종류별 재고를 제시했다. 조회 결과 주문량은 약 18톤인데 보유 재고는 5톤 수준으로 나타났다. 시연자가 "재고가 있는데 왜 제품이 부족하냐"고 다시 묻자 큐비는 다른 주문에 이미 묶여 있는 물량, 생산이 진행 중이어서 내보낼 수 없는 물량, 공정별 정체 등을 원인으로 짚었다. 수주와 생산, 공정 정보를 함께 봐야 알 수 있는 출하 지연 사유를 질문 하나로 정리한 셈이다. 분석 결과는 보고서로 이어진다. 채팅창에서 요청하면 앞선 질의 결과를 묶어 보고서로 만들고 저장할 수 있다. 상사에게 출하 지연 사유를 보고해야 하는 영업 관리자가 별도 문서 작업 없이 결과물을 얻는 구조다. 다큐브 관계자는 "매일 같은 보고서를 보고 싶다면 처음부터 다시 질문할 필요가 없다"며 "저장해 둔 보고서에서 실시간 데이터로 변경만 누르면 그날 데이터로 바뀐다"고 말했다. 재고와 출하 현황을 날마다 점검해야 하는 현장 관리자의 반복 업무를 겨냥한 기능이다. 다큐브는 웹케시그룹 사내벤처로 출발해 2021년 설립된 AI 기업으로 자연어를 SQL로 바꾸는 NL2SQL 기술에 집중해 왔다. 금융권에서 쌓은 기술을 제조 등 다른 산업으로 넓히는 중이다. 윤예지 대표는 지난 6월 큐비가 금융·제조·공공 등 여러 분야에서 검증된 솔루션이라고 밝힌 바 있다. 현장 적용의 관건인 정확도는 시맨틱 레이어로 확보한다는 설명이다. 회사마다 다른 용어와 업무 기준을 미리 정의해 두고 이를 기반으로 답하게 해 환각을 구조적으로 막는 방식이다. 이 회사는 미국 예일대 연구진 등이 개발한 텍스트-투-SQL 벤치마크 '스파이더 2.0'에서 지난해 7월 DBT, 올해 1월 라이트, 2월 스노우 트랙 1위에 올라 3개 트랙 모두 정상을 차지했다고 밝힌 바 있다. 다큐브 측은 "AI가 기업을 혁신하기 위한 핵심은 결국 현장에 접근하는 것"이라며 "큐비는 이미 금융·제조·공공 등 여러 분야의 현장에서 성과를 내며 검증을 마쳤다"고 강조했다.

2026.10.06 17:18남혁우 기자

유라클, AI 페스타서 풀스택 AI 제품군 선봬…개발부터 운영까지 AX 지원

유라클이 개발부터 운영까지 기업 인공지능(AI) 전환(AX) 전 과정을 지원하는 풀스택 AI 제품군을 선보였다. 유라클은 6일 서울 코엑스에서 열리는 'AI 페스타26'에 참가해 AI 코드 어시스턴트와 기업용 AI 플랫폼, AI 인프라 통합 관제 플랫폼 등을 소개했다. AI 페스타는 과학기술정보통신부가 지정한 '인공지능주간(AI Week)'의 공식 행사다. 올해는 216개 기업이 501개 부스 규모로 참여한다. 글로벌 빅테크와 국내 주요 기업, 공공기관, 스타트업이 참가해 AI 산업 동향을 공유한다. 유라클은 이번 행사에서 아테나 코드어시스턴트와 아테나, 오르다 등 AX 주력 제품 3종을 묶어 AX에 필요한 요소를 선보였다. 아테나 코드어시스턴트는 프롬프트 입력만으로 코드 작성부터 테스트, 디버깅까지 개발 전 과정을 자동화하는 AI 코딩 도구다. 인텔리제이, 이클립스, VS 코드 등 주요 통합개발환경(IDE) 플러그인과 함께 터미널에서 쓰는 명령줄 인터페이스(CLI) 버전을 지원한다. 고객사 데이터센터에 직접 설치하는 온프레미스 방식이 기본이며 외부망이 차단된 폐쇄망에서도 작동한다. 사용자별 권한 관리와 감사 로그 기능을 갖춰 소스코드 반출이 제한되는 금융·공공·국방 분야를 목표로 하고 있다. 아테나는 기업이 생성형 AI 서비스를 직접 만들고 운영할 수 있게 하는 엔터프라이즈 AI 플랫폼이다. 프롬프트 설계와 검색증강생성(RAG), 워크플로 구성, 거대언어모델(LLM) 통합 운영, 모니터링·배포 기능을 하나로 통합했다. 드래그앤드롭 방식 에디터로 챗봇과 문서 검색, 지식 응답 서비스를 설계할 수 있다. 워크플로 기반으로 업무용 AI 에이전트를 구축하고 모델컨텍스트프로토콜(MCP) 서버를 통해 기존 사내 시스템과 연동하는 것도 가능하다. 오르다는 그래픽처리장치(GPU)와 신경망처리장치(NPU) 등 AI 연산 자원을 통합 관리하는 플랫폼이다. 연산 자원 할당과 자동 스케일링, AI 서비스 배포 자동화, 실시간 모니터링과 장애 예측, 통합 보안 체계를 지원한다. GPU와 NPU를 함께 쓰는 환경에서도 워크로드에 따라 자원을 탄력적으로 배분할 수 있으며, 퓨리오사AI의 2세대 NPU '레니게이드'와 연동을 마쳤다. 유라클은 20년 이상 기업의 모바일·AI 시스템을 구축·운영해온 경험을 바탕으로 '글로벌 엔터프라이즈 풀스택 AI 기업'으로의 전환을 추진하고 있다. 이번 전시를 통해 AI 도입을 검토 중인 기업 관계자에게 사업 방향을 알린다. 행사 기간에는 다양한 산업군의 기업 관계자를 만나 현장 수요를 파악하고 고객사·파트너사와의 협력 기회도 모색한다. 권태일 유라클 대표는 "국내 AI 산업의 흐름을 한자리에서 확인할 수 있는 AI 페스타에 참가하게 돼 뜻깊다"며 "이번 행사를 계기로 더 많은 기업과 만나 AI 전환을 함께 고민하고, 현장에서 바로 쓸 수 있는 AI로 기업의 성과를 돕겠다"고 말했다.

2026.10.06 17:04남혁우 기자

솔트룩스, 국방 AI '실행' 단계로…군사 에이전트·피지컬 AI 공개

솔트룩스가 군사 문서와 업무 시스템을 연결한 인공지능(AI) 에이전트와 드론·무인체계 학습용 국방 특화 피지컬 AI 데이터를 공개했다. 솔트룩스는 6일 서울 코엑스에서 열린 'AI 페스타 2026' 국방 AI 특별관에서 군사 AI 에이전트와 국방 특화 피지컬 AI 데이터 구축 기술을 선보였다. 현장에는 군사 문서를 AI 에이전트에 연결하는 시연과 함께 드론·무인차량 등에 활용할 학습 데이터 구축 방식이 소개됐다. 솔트룩스는 그동안 공공과 기업을 중심으로 자체 거대언어모델(LLM)과 검색증강생성(RAG), 온톨로지, AI 에이전트 사업을 확대해왔다. 이번 전시에서는 이 기술을 보안과 데이터 통제가 중요한 국방 환경에 적용하는 방향을 앞세웠다. 군에서는 내부 자료를 외부 상용 AI에 그대로 올리기 어려운 만큼 자체 데이터와 업무 시스템을 연결하면서도 접근 권한을 통제할 수 있는 AI가 중요하다. 솔트룩스는 군사 에이전트와 피지컬 AI 데이터를 각각 업무 자동화와 무인체계 학습을 위한 축으로 제시했다. 군사문서 연결해 업무까지…'군사 에이전트' 공개 현장에서는 군사 업무에 AI 에이전트를 적용하는 과정이 시연됐다. 자체 LLM에 군사 문서를 지식으로 연결하고 필요한 외부 도구를 모델컨텍스트프로토콜(MCP) 방식으로 추가하는 방식이다. 시연 화면에서는 '군사문서'를 AI가 참고할 자료로 등록하고 사용할 MCP 도구를 선택할 수 있었다. 단순히 군 관련 질문에 답하는 챗봇을 넘어 필요한 자료를 찾고 연결된 도구를 활용해 후속 업무까지 지원하는 데 초점을 맞췄다. 솔트룩스는 기업과 기관이 자체 데이터와 업무 시스템, 외부 도구를 AI와 연결할 수 있는 에이전트 플랫폼을 개발하고 있다. 국방 분야에서도 AI가 접근할 자료와 사용할 기능을 정해 업무에 맞는 에이전트를 구성하는 방식으로 활용할 수 있다. 드론·무인체계 학습할 '국방 피지컬 AI 데이터' 구축 또 다른 전시 축은 국방 특화 피지컬 AI 데이터였다. 드론과 무인차량, 감시·정찰 장비 등 실제 공간에서 움직이는 AI가 학습할 데이터를 군 임무 환경에 맞게 구축하는 사업이다. 현장 자료에는 드론과 무인차량, 감시·정찰, 지휘지원, 군수·물류, 정비·훈련 등이 활용 분야로 제시됐다. 영상과 음성, 센서 등 현장에서 나오는 데이터를 수집한 뒤 보안 처리와 전문가 검수를 거쳐 AI 학습과 평가에 활용할 수 있도록 만드는 방식이다. 일반 AI 학습 데이터와 달리 국방 데이터는 실제 임무 환경을 반영하면서 보안 기준도 충족해야 한다. 솔트룩스는 생성형 AI 중심의 국방 적용에서 나아가 로봇과 드론 등 피지컬 AI가 활용할 데이터 영역까지 사업을 넓히고 있다. 솔트룩스 관계자는 "군에서 AI가 실제로 쓰이려면 보안과 업무 연계가 함께 해결돼야 한다"며 "우리는 군사 에이전트와 피지컬 AI 데이터를 중심으로 국방 AI 적용 범위를 확대하고 있다"고 말했다.

2026.10.06 17:00김동원 기자

"단순 도입만으론 부족"…티맥스소프트 "통제·감사 가능한 AI 환경 구축해야"

티맥스소프트가 기업 인공지능(AI) 전환(AX)을 위해서는 AI에이전트 도입뿐 아니라 기존 업무 시스템과의 연계, 신뢰성 확보, 운영 통제 체계가 함께 마련돼야 한다고 강조했다. 6일 박기은 티맥스소프트 부사장(연구소장)은 서울 강남구 코엑스에서 열린 AI페스타 2026에서 에이전트 기술의 발전과 기업 적용 과제를 주제로 발표했다. 그는 AI에이전트의 발전 양상을 태스크형, 워크플로형, 크로스 애플리케이션형의 세 단계로 나눠 설명했다. 태스크형 에이전트는 사용자의 요청에 따라 개별 작업을 처리하고, 워크플로형 에이전트는 기업이 정한 업무 흐름에 따라 계획을 세우고 실행한다. 여러 애플리케이션과 시스템을 연계해 주어진 목표를 수행하는 크로스 애플리케이션형은 그 다음 단계다. 다양한 표준 프로토콜을 통해 기존 시스템을 AI에이전트가 활용할 수 있는 도구로 연결할 수 있게 되면서, 에이전트가 업무에 필요한 시스템을 찾아 활용하는 방식이 가능해지고 있다는 설명이다. AI에이전트의 확산은 기업용 소프트웨어의 사용 방식도 바꿀 수 있다. 직원이 메뉴를 하나씩 선택하고 정해진 절차를 직접 수행하는 대신, 자연어로 업무 목표를 제시하면 AI에이전트가 모니터링 정보와 로그, 업무 데이터 등을 살펴 결과를 도출하는 식이다. 이에 따라 소프트웨어는 사람이 직접 조작하는 업무 도구에서 AI에이전트가 활용하는 도구로, 업무 수행 방식은 절차 중심에서 목표 중심으로 전환될 수 있다. 다만 기업 업무에 AI에이전트를 적용하려면 생산성 향상뿐 아니라 책임과 검증 체계도 함께 마련해야 한다. 에이전트가 만든 코드에 취약점이나 오류가 발생했을 때 책임 소재와 수정 절차를 정하고, 판단 과정과 결과를 설명·검토할 수 있어야 하기 때문이다. 작업 대부분을 빠르게 처리하더라도 마지막 세부 조정에 반복적인 지시가 필요할 수 있는 만큼 비용과 품질 관리도 중요하다. 업무를 에이전트에 맡기는 과정에서 사람이 결과를 검토하며 얻던 인사이트가 줄어들 가능성도 고려해야 한다. 박 부사장은 "기업용 AI에이전트는 작업 과정을 사람이 확인하고 중요한 단계에서는 승인하거나 예외를 처리할 수 있도록 설계돼야 한다"며 "핵심 업무 시스템과의 연계는 물론, 신뢰성·감사·통제 기능을 갖춘 전사적 운영 체계가 필요하다"고 설명했다. 티맥스소프트가 컨티뉴엄 AI를 선보이는 것도 기업의 이러한 요구에 대응하기 위해서다. 기업이 AI를 실제 업무에 적용하려면 인프라와 모델만으로는 부족하고 개발 프레임워크와 운영 도구, 기존 업무 시스템과의 연결까지 함께 갖춰야 한다는 판단에서다. 회사는 컨티뉴엄 AI를 중심으로 기업 시스템과 AI 기술, 관련 서비스를 연결하고 파트너 생태계를 구축하는 한편, 기존 제품에도 AI 기능을 더해 나갈 계획이다. 컨티뉴엄 AI 제품군에는 IT 운영을 지원하는 엔터프라이즈 매니저, 기업 애플리케이션 코드 분석을 돕는 코드 인텔리전스, 기존 애플리케이션 현대화를 위한 애플리케이션 트랜스폼, 기업용 AI 개발을 지원하는 비즈니스 프레임워크 등이 포함된다. 박기은 부사장은 "기업용 AI의 성패는 AI에이전트를 도입하는 데 그치지 않고 핵심 업무 시스템과 연결해 신뢰성과 통제 체계를 갖추는 데 달렸다"며 "이를 위해 개발·운영 도구와 파트너 생태계까지 함께 마련해야 한다"고 설명했다. 이어 "기업 입장에서는 단순히 AI를 얼마나 많이 사용하는지가 아니라 AI를 통제할 수 있는지, 신뢰할 수 있는지, 감사할 수 있는지 기존 시스템과 통합할 수 있는지가 중요한 관건"이라며 "AI 도입 준비단계부터 이를 철저히 고려하는 과정이 필요하다고 강조했다.

2026.10.06 15:03남혁우 기자

"데이터 파싱부터 AI 직원까지"…한컴, 'AI페스타26'서 AI 실무 혁신 제시

한컴이 문서 데이터 전처리부터 에이전트 운영 플랫폼, 1인 창업자용 인공지능(AI) 워크포스 서비스까지 이어지는 에이전틱 AI 제품군을 한자리에서 선보였다. 한컴은 6일 서울 강남구 코엑스에서 개막한 'AI페스타26'에 참가해 AI 솔루션 4종을 선보였다. 부스는 데이터를 AI에 맞춰 정리하고 이를 활용해 AI 에이전트를 실행하는 순서에 맞춰 꾸려진 것이 특징으로 문서 파싱 솔루션 '한컴 데이터로더'와 에이전트 운영 플랫폼 '에이전틱 OS', AI 워크포스 플랫폼 '노마디안'을 시연했다. 데이터로더는 문서에서 AI가 활용할 수 있는 데이터를 뽑아내는 솔루션이다. 한컴이 내세우는 강점은 HWP 파서다. 사람이 문서를 읽는 순서대로 내용을 추출하고 제목과 소제목 단위로 라벨을 붙인다. 표가 빽빽하게 들어간 공문서 처리에서도 다른 파서보다 강점이 있다는 게 회사 측 설명이다. 추출 결과는 JSON 파일로 제공한다. 화면에서는 HTML로 시각화해 보여주며 파싱 영역을 사용자가 직접 조정할 수 있다. AI가 추출 결과를 얼마나 확신하는지 점수로 표기하는 기능도 갖췄다. 한컴 관계자는 "60점 이하만 보겠다고 설정하면 해당 구간만 따로 모아 사람이 더 면밀히 검토할 수 있다"고 말했다. 에이전틱 OS는 기업과 기관이 AI 에이전트를 만들고 운영하는 기반 플랫폼이다. 대화형 응답에 그치지 않고 자료 작성이나 정보 조회 같은 실제 업무까지 수행하는 에이전트를 조직 구성원이 공통 환경에서 쓸 수 있도록 한 것이 골자다. 함께 전시한 '오케스트레이션 그리드'는 업무 자동화를 돕는 워크플로 제품이다. 국내 제품인 만큼 공공데이터와 네이버 등 국내 서비스 연동에 특화했다. 현장에서는 정부가 제공하는 축제 관련 데이터를 불러와 활용하는 흐름을 시연했다. 노마디안은 AI 에이전트를 캐릭터로 만들어 실제 일하는 모습을 시각화한 서비스다. 사용자는 '룸'을 만들고 그 안에 필요한 에이전트를 배치한다. 리서처 에이전트가 경쟁사를 조사하면 마케터 에이전트가 이 자료를 받아 정리하는 방식이다. 작업 도중 에이전트가 사용자에게 다시 질문하고 입력을 받는 과정도 화면에 나타난다. 웹 검색 등 에이전트가 수행 중인 작업 상태도 캐릭터 동작으로 확인할 수 있다. 한컴 관계자는 "한컴의 가장 핵심 기술은 문서 파싱"이라며 "이를 바탕으로 에이전트를 실행하는 에이전틱 OS와 전체 흐름을 하나로 잇는 오케스트레이션 그리드, 1인 창업자 맞춤형 노마디안까지 구현했다"고 말했다. 한편 과학기술정보통신부가 주최하는 AI페스타26은 8일까지 코엑스 C홀 일대에서 열린다. 올해 행사에는 216개사가 501개 부스 규모로 참여했다.

2026.10.06 13:16남혁우 기자

IBM, 기업 통제 환경서 운영 가능한 'IBM 밥' 자체 호스팅 버전 출시

IBM이 'IBM 밥(IBM Bob)' 자체 호스팅 배포 버전을 공개했다. 이를 통해 기업은 민감한 코드와 데이터를 외부로 이전하지 않고도 AI를 활용한 애플리케이션 개발과 현대화 작업을 수행할 수 있게 됐다. IBM은 고객이 직접 통제하는 인프라에서 IBM 밥을 운영할 수 있는 자체 호스팅 배포 옵션을 출시했다고 2일 밝혔다. IBM 밥은 코드 생성 기능을 넘어 소프트웨어 개발과 유지보수, 애플리케이션 현대화 전반에 AI를 적용할 수 있도록 설계된 에이전틱 AI 기반 소프트웨어 개발 플랫폼이다. 최근 기업들은 AI 기반 개발 도구 도입을 확대하고 있지만 금융·공공·의료 등 규제 산업에서는 민감한 소스코드와 고객 정보, 핵심 시스템 데이터를 외부 AI 서비스에 제공하기 어렵다는 점이 주요 제약으로 꼽혀 왔다. 이에 따라 AI가 구동되는 위치와 접근 가능한 데이터 범위, 운영 방식에 대한 통제권 확보가 AI 도입의 핵심 과제로 부상하고 있다. IBM은 이러한 수요에 대응하기 위해 기업 데이터가 위치한 환경에 AI 기능을 직접 배포하는 방식을 채택했다. 자체 호스팅 버전은 코드와 애플리케이션 데이터가 외부 서비스로 이동하지 않도록 하면서 AI 기반 개발·현대화 기능을 제공하는 것이 특징이다. 시장에서도 AI 주권과 데이터 통제에 대한 요구가 확대되고 있다. 퓨처럼 리서치(Futurum Research)는 기업들이 데이터 주권을 확보하면서도 AI 생태계를 활용하기 위해 하이브리드·엣지 환경을 확대하고 있으며, 이에 따라 2030년 AI 인프라 시장에서 하이브리드·엣지 배포 비중이 44%까지 증가할 것으로 전망했다. IBM 기업가치연구소(IBV)가 올해 6월 발표한 'AI 주권의 셈법(The Calculus of AI Sovereignty)' 보고서에서도 응답 기업 경영진의 68%가 국가·지역별 데이터 상주 및 주권 규정을 충족하는 데 어려움을 겪고 있다고 답했다. IBM 밥은 이러한 환경을 고려해 다양한 배포 방식을 지원한다. 기업은 라이선스를 확보한 AI 모델을 온프레미스나 망분리 환경에서 직접 운영할 수 있으며, 필요에 따라 외부 AI 모델 서비스와 연동하는 하이브리드 구성도 선택할 수 있다. IBM은 클라우드 중심으로 설계된 기존 AI 개발 도구와 달리, IBM 밥이 온프레미스 시스템과 프라이빗 클라우드 등 여러 환경에 분산된 애플리케이션과 데이터를 대상으로 AI 기반 개발·현대화 작업을 지원할 수 있다고 설명했다. 닐 순다레산 IBM AI·자동화 부문 총괄사장은 "기업용 AI 확산의 핵심은 보안과 거버넌스, 데이터 주권"이라며 "IBM 밥 자체 호스팅 버전은 기업이 직접 통제하는 환경에서 에이전틱 AI를 운영할 수 있도록 해 보안과 규제 준수, 운영 통제권을 유지하면서 AI 활용 가치를 높일 수 있도록 지원한다"고 말했다.

2026.10.02 11:19남혁우 기자

링크드인 6년 이끈 라이언 로슬랜스키, 연말 마이크로소프트 떠난다

링크드인을 6년간 이끈 라이언 로슬랜스키 마이크로소프트 수석부사장이 올해 말 회사를 떠난다. 2일 CNBC 등 외신에 따르면 사티아 나델라 마이크로소프트 최고경영자(CEO)는 직원에게 보낸 메모를 통해 라이언 로슬랜스키의 퇴사 계획을 알렸다. 라이언 로슬랜스키 부사장은 12월까지 사티아 나델라 CEO의 자문을 담당하며 그가 맡았던 오피스와 팀즈 조직은 찰스 라마나가 이끄는 코파일럿·에이전트·플랫폼 조직으로 옮겨지며 샤페로 링크드인 CEO는 사티아 나델라 CEO에게 직접 보고한다. 라이언 로슬랜스키 부사장은 야후와 글램 미디어에서 관리직을 거친 뒤 링크드인이 비상장 기업이던 2009년 제품 책임자로 합류했다. 마이크로소프트가 링크드인을 270억 달러에 인수한 2016년 이후에도 제품 조직을 이끌었고 2020년에는 제프 와이너의 뒤를 이어 링크드인 CEO에 올랐다. 그의 재임 기간 동안 링크드인 회원 수는 7억 명에서 13억 명으로 늘었다. 2025년에는 마이크로소프트 오피스 생산성 소프트웨어(SW) 그룹까지 맡으며 역할을 넓혔다. 라이언 로슬랜스키 부사장은 직원들에게 보낸 메모에서 오피스 부문이 AI 분야에서 이룬 진전에 큰 영감을 받았다고 밝히는 한편 회사를 결심한 배경도 설명했다. 마이크로소프트는 다른 주요 기술기업과 마찬가지로 생성형 AI 부상에 대응해 사업 전환을 추진하고 있다. 이 과정에서 회사는 그가 워싱턴주 레드먼드 본사에 상주하며 업무에 집중하기를 바랐지만 그는 가족과의 삶을 우선하기로 했다는 설명이다. 그는 "이 업무의 다음 단계를 제대로 이끌려면 레드먼드에 상주하며 매일 일해야 한다는 것을 알고 있다"며 "하지만 내 삶과 가족의 삶은 베이 지역에 있다"고 말했다. 사티아 나델라 CEO는 "라이언은 조직을 탄탄한 상태로 남겨두고 떠난다"며 최근 발표된 통합 코파일럿 앱 개발에 라이언 로슬랜스키가 기여했다고 강조했다. 이어 "코파일럿을 통해 모든 모델과 기기 형태, 업무를 아우르는 새로운 업무 운영체제를 구축한다는 비전을 빠르게 실행하고 있다"며 "지난 1년간 라이언의 팀은 제품·엔지니어링·디자인 기반을 통합하는 핵심 작업을 수행해 다음 단계를 가능하게 했다"고 덧붙였다.

2026.10.02 10:44남혁우 기자

도어대시, 애플 메시지서 음식 주문하는 AI 공개…드론 배송도 확대

미국 음식배달업체 도어대시가 애플 메시지 앱에서 바로 음식을 주문할 수 있는 인공지능(AI) 에이전트를 공개했다. 별도로 도어대시 앱을 열지 않아도 문자 명령만으로 주문과 결제를 진행할 수 있는 서비스다. 30일(현지시간) 블룸버그통신 보도에 따르면 회사는 미국 고객을 대상으로 해당 서비스의 대기 명단 접수를 시작했다. 이용자가 “평소 먹던 단백질볼을 회사로 주문해줘”와 같은 문자를 보내면 AI가 휴대전화 번호를 도어대시 계정과 연결해 기존 주문 이력과 선호도를 반영하고, 저장된 결제 수단으로 결제까지 진행하는 방식이다. 이 서비스는 도어대시가 지난 6월 앱 안에 도입한 AI 챗봇 기술을 기반으로 만들어졌다. 이용자는 음식 사진을 확인하거나 냉장고 속 식재료 사진을 보내 레시피를 추천받을 수도 있고, 부족한 식료품의 구매도 제안받을 수 있다. 기업용 AI 주문 기능도 공개했다. 예를 들어 회사 슬랙 챗봇이 직원별 주문을 취합한 뒤 사람의 별도 개입 없이 도어대시 단체 주문까지 처리할 수 있다. 스페이스XAI와 코그니션AI, 머코 등이 이미 이 기능을 내부적으로 사용하고 있다고 회사는 밝혔다. 다만 외신은 초기 버전 테스트에서 앱에 표시된 가격과 AI가 제시한 가격이 다르거나 추천 내용과 사진이 맞지 않는 오류도 확인됐다고 보도했다. 이에 대해 도어대시는 실제 대기 명단 고객에게는 개선된 버전을 제공할 예정이라고 설명했다. AI와 함께 배송 자동화도 확대한다. 회사는 치폴레와 파파이스 등 프랜차이즈 업체들과 함께 북캘리포니아에서 자체 드론 배송 테스트를 시작할 계획이다. 지난 7월에는 미국 연방항공청(FAA)으로부터 상업용 드론 운항 승인을 받았다. 회사에 따르면 초기 테스트에서 드론 배송은 평균 5분 이내에 주문을 전달할 수 있었다. 일반 음식 주문의 약 80%는 자체 드론으로 운반할 수 있을 만큼 가볍고 작은 것으로 분석됐으며, 날씨와 비행거리, 지상 교통 상황 등을 고려해 드론 배송 여부를 결정할 방침이다.

2026.10.01 08:49류승현 기자

오픈AI, IPO 미루고 300억 달러 조달…몸값 1.4조 달러 목표

오픈AI가 기업공개(IPO)를 미루고 최소 300억 달러(약 40조원) 규모 신규 투자 유치를 추진한다. 당장 공개시장에 나가는 대신 비상장 시장에서 자금을 확보해 인공지능(AI) 개발과 제품 경쟁을 이어간다는 방침이다. 29일(현지시간) 블룸버그에 따르면 오픈AI는 투자금을 제외한 기업가치 약 1조 4000억 달러(약 1896조원)를 기준으로 투자자들과 신규 자금 조달을 논의하고 있다. 협상은 초기 단계로 규모와 조건은 바뀔 수 있다. 이번 투자는 IPO 대신 자금을 확보하는 '브리지 라운드'다. 오픈AI는 지난 3월 1220억 달러(약 165조원)를 조달하면서 투자금을 포함해 기업가치 8520억 달러(약 1154조원)를 인정받았다. 이번에 제시한 투자 전 기업가치는 당시보다 60% 이상 높다. 이번 투자 논의는 투자자들이 주도하고 있다. 블룸버그는 오픈AI의 매출이 빠르게 늘면서 투자 수요가 이어지고 있다고 전했다. 오픈AI는 앞서 1조 2000억달러 수준의 기업가치를 검토했지만 이번에는 목표치를 1조 4000억 달러로 높였다. 오픈AI의 연환산 매출은 지난 8월 400억 달러(약 54조원)를 넘어섰다. 한 관계자는 7월 이후 연환산 매출이 70% 증가했다고 전했다. 오픈AI는 이 같은 투자 유치와 별개로 올해 IPO에는 나서지 않기로 했다. 샘 알트먼 오픈AI 최고경영자(CEO)는 같은 날 블룸버그TV와 인터뷰에서 "회사가 AI 능력의 새로운 수준과 이에 따라 늘어난 안전 요구에 적응하고 있다"며 "투자자들도 IPO 일정을 인내심을 갖고 기다릴 것"이라고 말했다. 최근에는 안전 문제와 관련한 조치도 잇달아 내놨다. 오픈AI 기술이 호주 정부 웹사이트를 겨냥한 사례 등 여러 보안 사고에 연루됐고 이번 주에는 최신 모델 'GPT-6.1 아스트라'가 내부 안전 기준을 충족하지 못했다며 출시하지 않기로 했다. 알트먼 CEO는 최첨단 AI 모델 개발 속도를 조절하고 독립적인 평가자를 참여시키자는 다리오 아모데이 앤트로픽 CEO의 제안에도 지지 의사를 밝혔다. 참고로 앤트로픽은 2조 달러가 넘는 기업가치를 목표로 IPO를 추진하고 있다. 오픈AI가 상장을 미루고 사모시장에서 추가 자금 조달에 나선 것과 달리 공개시장에서 자금을 확보할 방침이다. 오픈AI는 상장을 늦추면서도 AI 에이전트 시장에서는 경쟁을 이어가고 있다. 같은 날 열린 개발자 행사 데브데이 2026에서 메타 AI 에이전트 뮤즈와 경쟁할 상시형 AI 에이전트 '닷츠'를 공개했다. 닷츠는 사용자 지시를 받아 여러 애플리케이션에서 조사와 데이터 분석, 문서 작성, 소프트웨어 개발 등을 수행하는 AI 에이전트다. 메타가 지난 8일 출시한 뮤즈는 시장조사업체 센서타워 추산으로 24일까지 340만 회 이상 다운로드됐다. 미국 애플 앱스토어에서는 18일부터 1위에 올랐고 구글플레이에서도 19일 1위를 차지했다. 알트먼 CEO는 "우리는 우선 기반을 다지고 이런 새로운 방식으로 어떻게 운영해야 하는지 확실히 이해하고 싶다"며 "새로 상장한 기업이라는 압박 없이 우리 앞에 놓인 몇몇 결정을 내릴 수 있기를 원한다"고 말했다.

2026.09.30 15:29김동원 기자

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