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LGU+, 스마트폰 AI 속도 4.5배 높이고 배터리 소모 77% 줄였다

LG유플러스가 스마트폰에서 구동하는 AI 처리 속도를 약 4.5배 높이고 배터리 소모를 77% 줄이는 기술을 개발했다. LG유플러스는 29일 AI 토큰 최적화 기술을 다룬 연구 논문 2편이 세계 3대 AI 학회 중 하나인 '뉴립스(NeurIPS) 2026'의 온디바이스 인텔리전스 워크숍에 채택됐다고 밝혔다. 뉴립스는 국제머신러닝학회(ICML), 국제표현학습학회(ICLR)와 함께 주요 AI 학술대회로 꼽힌다. 올해 행사는 오는 12월6일부터 일주일간 호주 시드니에서 개최된다. 연구는 스마트폰의 제한된 메모리와 배터리로 AI 모델을 빠르게 실행하고 학습시키는 데 초점을 맞췄다. AI가 데이터를 처리하는 기본 단위인 토큰의 연산 효율을 높여 응답 지연과 전력 사용을 줄이는 방식이다. LG유플러스는 통화 서비스용 소형언어모델(sLM)에 경량화와 추론 가속 기술을 적용했다. 회사 측은 기존 방식과 비교해 처리 속도가 약 4.5배 빨라졌으며 배터리 소모는 약 77% 감소했다고 설명했다. 스마트폰 내부에서 AI를 추가 학습시키는 기술도 개발했다. 연산량과 메모리 사용을 줄여 개인정보를 외부 서버로 전송하지 않고도 기기에서 모델을 학습할 수 있도록 했다. 실제 스마트폰을 이용한 검증에서는 서버에서 학습한 모델과 유사한 수준의 정확도를 확인했다. 개인 데이터를 기기 밖으로 보내지 않으면서 AI를 사용자 환경에 맞게 학습시킬 수 있다는 점이 특징이다. LG유플러스는 이번 연구 결과를 자사 AI 서비스에 적용하는 방안을 검토하고 있다. 스마트폰에서 확보한 최적화 기술을 서버의 그래픽처리장치(GPU) 환경으로 확대하는 연구도 추진할 계획이다. 이상엽 LG유플러스 최고기술책임자(CTO)는 "이번 뉴립스 논문 채택은 제한된 환경에서도 AI를 빠르고 효율적으로 실행하고 학습하기 위한 연구 성과를 인정받은 것"이라며 "고객이 AI 서비스를 보다 빠르고 편리하게 이용할 수 있도록 관련 기술을 실제 서비스에 적용하고, 향후 서버 환경까지 연구 범위를 확대해 나가겠다"고 말했다.

2026.10.29 09:29박수형 기자

퓨리오사AI, 8200억 시리즈D 투자유치…기업가치 3.8조

인공지능(AI) 반도체 스타트업 퓨리오사AI가 8200억원 규모 시리즈 D 투자 유치를 완료했다고 29일 밝혔다. 당초 목표했던 금액을 크게 상회했다. 투자 후 기업가치는 약 3조 8000억원으로 평가받았다. 국가 AI 컴퓨팅 인프라 확충을 위해 조성된 국민성장펀드가 3700억원을 투입하며 최대 투자자로 라운드를 이끌었다. 미국 그록(Groq)의 대규모 투자를 주도했던 인피니텀이 해외 투자자 중 최대 규모로 참여했다. 엔비디아 출신 찰리 푸 대표가 이끄는 싱가포르 QUDA 캐피탈 파트너스와 시스코 인베스트먼트, 아부다비 네오포트 홀딩스 등 글로벌 전문 투자사들이 주주로 합류했다. 기존 주주들과 국내 금융권도 투자에 참여했다. 네이버는 실리콘밸리 기반 네이버벤처스를 통해 후속 투자를 진행했다. 넥스트랜스, 한국산업은행, DSC인베스트먼트, 카카오인베스트먼트 등 기존 투자사가 총 1700억원 추가 투자를 단행했다. 신규 투자자로 유암코와 한화자산운용이 합류했다. 한국수출입은행은 설립 이래 최초의 벤처기업 직접투자 대상으로 퓨리오사AI를 낙점했다. 퓨리오사AI는 확보한 자금을 바탕으로 2세대 AI 반도체 'RNGD(레니게이드)'의 글로벌 상용화 확대에 주력할 계획이다. 올 초 양산을 시작한 RNGD는 이미 LG AI연구원, 삼성SDS, 업스테이지의 다음(Daum) 검색 요약 서비스 등 실제 기업과 클라우드 환경에 안착했다. 이번 투자금은 RNGD의 글로벌 공급망 확충과 소프트웨어 생태계 강화에 집중 투입한다. 브로드컴과 협력 중인 3세대 차세대 AI 가속기 개발에도 박차를 가한다. 3세대 제품은 하이퍼스케일 AI 인프라 시장을 겨냥한 차세대 반도체다. 독자 아키텍처를 기반으로 전력 효율과 시스템 확장성을 극한으로 끌어올릴 예정이다. 백준호 퓨리오사AI 대표는 "시리즈 D 유치는 기술력과 실행력에 대한 국내외 투자자 신뢰를 입증한 이정표"라며 "RNGD의 글로벌 확산과 차세대 제품 개발에 속도를 내 고성능·고효율 AI 반도체 시장에 강력한 선택지를 제시하겠다"고 말했다.

2026.10.29 09:21전화평 기자

MS, 애저 매출 48% 급증에 '어닝 서프라이즈'…시간외 주가 급등

마이크로소프트(MS)가 클라우드 서비스 애저(Azure)의 고성장에 힘입어 시장 예상을 웃도는 분기 실적을 기록했다. 대규모 인공지능(AI) 인프라 투자와 인력 구조조정이 이어지는 가운데 애저 매출이 전년 동기 대비 48% 증가하며 실적을 이끌었다. 마이크로소프트는 다음 분기에도 애저 매출이 최대 50% 증가할 것으로 전망했다. 마이크로소프트는 28일(현지시간) 2027회계연도 1분기(2026년 7~9월) 매출이 922억8000만 달러로 전년 동기 대비 19% 증가했다고 발표했다. 영업이익은 459억2000만 달러로 21%, 순이익은 366억3000만 달러로 32% 늘었다. 매출은 런던증권거래소그룹(LSEG)이 집계한 시장 예상치 906억9000만 달러를 웃돌았다. 오픈AI 투자손익을 제외한 조정 주당순이익(EPS)도 4.89달러로 예상치 4.73달러를 넘어섰다. 마이크로소프트 주가는 실적 발표 직후 시간외 거래에서 한때 568달러까지 오르며 7% 가까이 급등했다. 이후 상승폭이 줄었지만 오전 9시 기준 정규장 종가 대비 2.54% 오른 544.50달러를 기록 중이다. 애저 매출 48% 증가…다음 분기 최대 50% 성장 전망 이번 실적을 이끈 애저 매출은 331억6500만 달러로 전년 동기 대비 48% 증가했다. MS가 분기 실적에서 애저 매출액을 별도로 공개한 것은 이번이 처음이다. 성장률은 새 집계 기준으로 직전 분기 42%보다 6%포인트 높아졌으며, 시장 예상치 44.8%도 웃돌았다. 애저를 포함한 클라우드 전체 매출은 639억 달러로 30% 증가했다. 향후 매출로 인식될 상업용 잔여이행의무(RPO)도 6770억 달러로 73% 늘었다. 에이미 후드 마이크로소프트 최고재무책임자(CFO)는 실적 발표 콘퍼런스콜에서 다음 분기 애저 매출이 고정환율 기준 49~50% 증가할 것으로 전망했다. 시장 예상치 45.1%보다 높은 수준이다. 다음 분기 전체 매출 전망치도 960억~971억 달러로 시장 예상치 956억 달러를 웃돌았다. 사티아 나델라 마이크로소프트 최고경영자(CEO)는 "고객이 자체적인 인텔리전스를 구축하고 소유하도록 지원하고, AI 에이전트의 안전성과 보안을 통해 신뢰를 확보함으로써 혁신을 산업 전반의 실제 도입과 성과로 연결하고 있다"고 말했다. AI 투자·인력 감축 병행…수익성 부담은 여전 애저 성장세와 다음 분기 전망은 시장 기대를 웃돌았지만, 대규모 AI 인프라 투자에 따른 비용 부담은 여전히 남아 있다. 마이크로소프트는 올해 1월에도 시장 예상을 웃도는 실적을 발표했지만 애저 성장세와 설비투자 확대에 대한 우려로 주가가 큰 폭으로 하락한 바 있다. 마이크로소프트는 AI 인프라 투자를 확대하는 동시에 인력 구조조정도 추진하고 있다. 지난 26일 미국과 영국, 캐나다, 인도 등에서 전체 인력의 약 27%에 해당하는 6만 명을 대상으로 희망퇴직을 제안했다. 다만 실제 퇴직 규모는 확정되지 않았다. 이번 분기 금융리스를 포함한 자본지출은 452억 달러로 전년 동기 대비 30% 증가했지만, 시장 예상치 약 510억 달러를 밑돌았다. 외부 데이터센터 공급 지연 등의 영향으로 2026년 자본지출 전망도 기존 1750억 달러에서 1700억 달러로 낮췄다. 투자 확대에 따른 비용 부담은 수익성 지표에서도 나타났다. 잉여현금흐름은 186억3000만 달러로 전년보다 27% 감소했고, 애저가 속한 에이전트·인프라 부문의 매출총이익률도 71.3%에서 68.9%로 하락했다. 반면 전체 영업이익률은 49.8%로 전년보다 0.9%포인트 개선됐다. MS는 AI 인프라 투자를 지속하기 위해 외부 자금조달 가능성도 열어뒀다. 다만 구체적인 자금조달 규모나 시점은 제시하지 않았다. 에이미 후드 최고재무책임자(CFO)는 "사업에서 창출하는 현금을 보완하고 재무적 유연성을 유지하기 위해 조건이 유리할 때 추가 자금조달 수단을 활용할 것"이라고 말했다.

2026.10.29 09:15남혁우 기자

[AI는 지금] 구글, 제미나이에 외부 앱 연결 확대…에이전트 생태계 키운다

구글이 검색과 인공지능(AI) 서비스 '제미나이'에 외부 앱을 끌어들이며 AI 에이전트 경쟁에 속도를 낸다. 앱 연동을 쉽게 만들어 장보기부터 업무 처리까지 AI가 수행할 일을 늘리는 전략이다. 구글은 28일(현지시간) 자사 블로그를 통해 '커넥티드 앱 플랫폼'을 시험 공개했다고 밝혔다. 개발사가 앱을 한 번 연동하면 구글 검색과 제미나이 양쪽에 기능을 제공할 수 있도록 지원한다. 커넥티드 앱은 검색이나 제미나이에서 외부 서비스를 이용하도록 연결하는 기능이다. 예를 들어 쇼핑 서비스를 연결하면 이용자가 AI에 장보기를 요청해 주문을 진행할 수 있다. 음악 서비스를 연결하면 듣고 싶은 음악을 말해 재생목록을 만들 수도 있다. 연결 앱이 늘수록 이용자가 AI에 맡길 수 있는 일도 많아진다. 구글은 생산성 도구와 행사 티켓, 건강·운동 등 분야에서 연결 앱 50개 이상을 제공하고 있다. 이번 플랫폼은 개발사가 이런 연결 앱을 만들고 등록·관리하는 절차를 한곳에 모았다. 개발사는 '구글 커넥티드 콘솔'에서 앱을 등록하고 기능을 시험한 뒤 심사를 신청한다. 심사 전 검색과 제미나이 중 어디에 서비스를 제공할지 선택하며, 양쪽 모두에 공개할 수도 있다. 앱 연동에는 AI와 외부 서비스를 연결하는 표준인 '모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)' 등을 활용한다. 출시 후에는 이용량과 응답 속도, 오류 발생률을 확인해 운영 상태를 점검할 수 있다. 인증된 로고와 계정도 관리한다. 제휴 앱도 늘린다. 어도비와 익스페리언, 로컬리자, 펠로톤 연동은 제미나이에서 제공 중이다. 구글은 앞으로 몇 주 안에 이들 서비스를 검색으로 확대하고, 명상 앱 '캄'도 검색과 제미나이에 추가할 예정이다. 플랫폼은 단계적으로 개방한다. 앞으로 몇 달 동안 참여 개발사와 지원 지역을 늘리고, 앱을 연결할 구글 제품도 확대할 계획이다. 구글은 "개발사가 한 번 구축해 검색과 제미나이 앱 모두에서 이용 의도가 높은 사용자에게 다가갈 기회를 제공한다"고 밝혔다.

2026.10.29 09:13김동원 기자

AI도 가성비 시대...'토큰 다이어트'에 빠진 빅테크

글로벌 빅테크의 AI 경쟁이 성능과 규모 중심에서 비용 대비 효율을 높이는 방향으로 옮겨가고 있다. 업무에 필요한 만큼만 AI 모델을 활용해 토큰 소비를 줄이는 이른바 '토큰 다이어트'가 새로운 화두로 떠올랐다. 토큰은 AI가 텍스트 등을 처리하는 기본 단위로, 생성형 AI 서비스의 주요 과금 기준이다. 기업들이 AI를 단순 검색과 문서 작성에서 복잡한 업무를 수행하는 에이전트로 확대하면서 토큰 사용량과 운영 비용도 늘어나고 있다. 이에 따라 업무 난도에 맞춰 AI 모델을 선택하고 불필요한 토큰 소비를 줄이는 기술이 주목받고 있다. AI 호출 횟수나 사용량보다 실제 업무 성과를 기준으로 요금을 부과하는 서비스도 등장했다. SK텔레콤은 AI 에이전트 도입을 넘어 조직의 일하는 방식 자체를 바꾸는 AI 전환(AX)을 추진하고 있다. 비싼 AI는 어려운 일에만, '토큰 다이어트' 화두로 AI 비용을 줄이는 대표적인 방법은 업무 특성에 따라 여러 모델을 구분해 사용하는 '모델 라우팅'이다. 간단한 요약이나 번역에는 저비용 모델을 활용하고 복잡한 추론이 필요한 작업에만 고성능 모델을 투입하는 방식이다. 앤트로픽은 AI 모델을 경량 모델인 하이쿠, 중간급 소넷, 고성능 오퍼스 등으로 구분해 제공한다. 아마존웹서비스(AWS)의 베드록도 기업이 여러 AI 모델 가운데 업무에 적합한 모델을 선택해 사용할 수 있도록 지원한다. AI 모델 자체의 가격 경쟁도 치열해지고 있다. 오픈AI와 앤트로픽 등 주요 AI 기업들은 고성능 모델의 처리 비용을 낮추며 기업 고객 확보에 나서고 있다. 스마트폰 등 기기 내부에서 AI를 실행하는 온디바이스 AI도 토큰 절감 수단으로 주목받는다. 번역이나 요약, 기기 제어처럼 비교적 단순한 작업은 소형언어모델(SLM)로 처리하고, 복잡한 분석과 생성 작업만 클라우드의 거대언어모델(LLM)에 맡기는 방식이다. 모든 업무에 고성능 AI를 적용하는 대신 작업에 적합한 모델을 선택하면 외부 모델 호출과 토큰 처리 비용을 줄일 수 있다. 같은 비용으로 더 많은 업무를 처리하는 토큰 대비 가성비를 높이는 전략이다. AI 서비스 요금 체계도 달라지고 있다. AI 호출 횟수나 토큰 사용량이 아닌 실제 업무 해결 여부를 기준으로 비용을 청구하는 방식이다. 미국 고객 서비스 플랫폼 인터컴은 AI 상담 에이전트 '핀'이 고객 문의를 해결하면 건당 0.99달러를 받는다. 젠데스크 역시 AI가 상담원 개입 없이 문의를 해결한 경우에 비용을 부과하는 성과 기반 요금제를 도입했다. 미국 AI 문서 플랫폼 민틀리파이도 AI 호출 횟수보다 실제 성과 발생 여부에 따라 요금을 부과하는 구조를 도입했다. 인도 음성 텍스트 솔루션 기업 스쿼드스택은 음성 AI 영업 에이전트의 성과를 실제 매출과 연동하는 모델을 선보였다. SKT, AI 에이전트에 사번 부여...업무 구조 바꾼다 국내서는 SK텔레콤이 AI 활용을 확대하는 데서 나아가 조직 운영 방식까지 바꾸는 작업을 추진하고 있다. SK텔레콤은 지난 3월 비개발 직군을 포함한 전 구성원이 직접 AI 에이전트를 제작해 업무에 활용하는 '1인 1 AI 에이전트' 프로젝트를 시작했다. 특히 AI 에이전트에 사번과 소속, 직무, 권한을 부여해 실제 구성원과 함께 업무를 수행하도록 하는 방안을 추진하고 있다. 직원이 AI와 함께 기획과 개발, 디자인 등 여러 역할을 수행하는 '멀티 롤' 업무 체계도 구상하고 있다. 정재헌 SK텔레콤 CEO는 최근 서울대학교에서 진행한 'AI 시대의 선택과 기회' 특강에서 AI 도입에 따른 생산성 변화를 설명하는 'AX의 J커브'를 제시했다. AI 도입 초기에는 데이터 정비와 조직과 업무 재설계, 구성원 재교육 등에 시간과 비용이 투입돼 생산성이 일시적으로 낮아질 수 있다는 것이다. 이후 업무 체계가 AI에 맞게 바뀌면 생산성이 크게 높아질 수 있다는 설명이다. 정 CEO는 이러한 초기 구간에서 일하는 방식을 근본적으로 재설계해야 생산성 상승으로 이어질 수 있다고 강조했다. SK텔레콤은 사내 AI 개발 플랫폼을 통합하고 보안 체계를 고도화해 AI 에이전트 활용 기반을 확대할 계획이다. 이를 조직 생산성 향상과 새로운 비즈니스 모델 발굴로 연결한다는 구상이다.

2026.10.29 09:11박수형 기자

가온전선, 美 빅테크 수주 행진…1200억원 규모 배전케이블 공급

가온전선이 미국 클라우드 기업에 대규모 배전케이블 공급 물량을 확보하고 현지 생산능력 확대에 나선다. 가온전선은 미국 생산법인 LSCUS를 통해 글로벌 클라우드 기업 한 곳에 1200억원 규모 배전케이블을 공급한다고 29일 밝혔다. 올해 10월부터 내년 상반기까지 미국 내 여러 인공지능(AI) 데이터센터 프로젝트에 순차적으로 납품하며, 추가 공급 물량도 협의하고 있다. 회사 측은 국내 기업이 단일 글로벌 빅테크 기업에 공급하는 배전케이블 가운데 최대 규모라고 설명했다. 이번 계약으로 가온전선 북미 고객 기반도 넓어졌다. 기존에는 LS전선과 협력해 주요 빅테크와 클라우드 인프라 전문기업에 전력 제품을 공급해 왔으며, 이번에 새로운 글로벌 클라우드 기업을 고객사로 확보했다. 배전케이블 수요 확대의 배경에는 데이터센터의 대형화가 있다. 미국에서 여러 건물을 한 단지에 모은 캠퍼스형 데이터센터가 늘면서 건물과 변전설비 사이에 전력을 전달하는 케이블의 필요성도 커지고 있다는 설명이다. LSCUS는 늘어나는 공급 물량에 맞춰 생산설비를 확충한다. 올해 4분기 신규 배전케이블 생산라인을 가동하고, 2027년 추가 증설을 거쳐 생산능력을 기존 두 배로 높일 계획이다. 가온전선은 LSCUS 매출이 지난해 약 4400억원에서 올해 약 8700억원, 내년에는 1조 5000억원으로 증가할 것으로 예상했다. 내년 전망치는 2025년 매출의 세 배를 웃돈다.

2026.10.29 08:59류은주 기자

KAI, 협력사 구인난·생산성 해법으로 AI 교육 확대

한국항공우주산업(KAI)이 협력사의 구인난과 생산성 개선을 지원하기 위해 제조 현장에 맞춘 인공지능(AI) 교육을 확대한다. KAI는 지난 28일 연암공과대학교, 한국산업기술시험원과 함께 연암공과대 미래관에서 항공우주 중소기업 경영진을 대상으로 AI·디지털 전환 특별강연회를 열었다고 밝혔다. 협력사 42개사 관계자를 비롯해 60여 명이 참석했다. 이번 행사는 AI 도입 필요성을 느끼면서도 현장 적용에 어려움을 겪는 협력사에 활용 방법을 제시하는 데 초점을 맞췄다. 인력 확보가 어려운 중소 제조기업이 업무 효율을 높이고 수주 경쟁력을 갖추도록 돕겠다는 취지다. KAI는 경영진 대상 강연을 실무자 교육으로 이어갈 계획이다. 11월부터 협력사 실무자를 대상으로 AI 활용 교육을 시작하고, 2027년에는 기업별 현장 여건에 맞춘 정규 교육과정을 운영한다. 교육 내용은 항공부품 제조 업무에 직접 활용할 수 있는 사례를 중심으로 구성한다. 협력사가 AI를 실제 업무에 접목해 생산성을 높이고 수익성도 개선하도록 지원하는 것이 목표다. 이날 강연에서는 경영 전략과 현장 적용 방안을 함께 다뤘다. 안승권 연암공과대 총장은 AI 발전에 따른 기업 운영 방식과 경쟁력의 변화를 설명했다. 김범준 AI·DX센터장은 기업 현장의 도입 사례를 바탕으로 구체적인 활용 전략을 소개했다. KAI는 교육 외에도 협력사의 경영 안정과 고용 확대를 지원하고 있다. 2020년 상생협력 정책을 발표한 이후 총 1280억원 규모 지원을 추진해 왔다. 지난 4월에는 국회 국방위원회와 방위사업청이 주관한 방산 체계기업·협력업체 간 상생협력 협약에도 참여했다.

2026.10.29 08:48류은주 기자

휴먼컨설팅그룹, HR 컨퍼런스 '그라운드 원' 성료…'일라이자엑스' 첫선

휴먼컨설팅그룹(HCG)이 지난 28일 서울 삼성동 웨스틴 서울 파르나스에서 HR AI 컨퍼런스 '그라운드 원'을 열고 자체 개발한 인사 특화 AI 에이전트 '일라이자엑스'와 기술 비전을 공개했다. 29일 회사에 따르면, 국내 주요 기업 최고인사책임자(CHRO)를 비롯한 HR 리더와 실무자 520여명이 참석한 이번 행사에서 HCG는 AI 시대를 맞아 급변하는 인사 업무 환경을 조망하고 새로운 운영 기준을 제시했다. 기조연설에 나선 백승아 HCG 최고제품책임자(CPO)는 'AI×HR의 기준을 다시 쓰다'를 주제로 ▲판단·실행의 신뢰성 ▲업무 처리의 완결성 ▲실질적인 효용이 맞물리는 '가치 트라이앵글'을 HR AI의 핵심 지향점으로 제시했다. 백 CPO는 조직 내 축적된 HR 데이터와 업무 맥락을 정밀하게 이해하는 노하우가 결합해야 신뢰성을 확보할 수 있다고 역설하며 일라이자엑스 개발 배경을 설명했다. 이어 열린 'ChatHRT' 세션 및 쇼케이스에서는 사전 설문을 토대로 어시스턴트·탤런트·퍼포먼스·워크플로우·스킬 등 5개 특화 에이전트의 구동 방식을 시연했다. 사규 기반 문의 응대와 복리후생 신청을 처리하는 어시스턴트 에이전트부터 자동 업무 배분과 예외 확인을 맡는 워크플로우, 목표 설정과 평가를 지원하는 퍼포먼스, 스킬 매칭 기반 인재 추천과 역량 진단을 담당하는 탤런트 및 스킬 에이전트 간의 유기적 협업 체계가 소개됐다. 나아가 '넥스트 에이전트' 세션에서는 전 구성원이 각자의 '퍼스널 에이전트'를 활용해 업무를 조율하는 미래상과 이를 뒷받침할 '에이전트 OS'의 청사진을 공유했다. 행사는 과학 커뮤니케이터 궤도의 'AI 시대, 사람은 어떻게 변화해야 하는가?' 특별 강연과 네트워킹으로 마무리됐다. 휴먼컨설팅그룹 관계자는 “그라운드 원은 HR 현장의 고민을 듣고 일라이자엑스가 이를 어떻게 해결할 수 있는지 구체적으로 제시하는 자리였다”며 “앞으로도 인사 업무의 변화와 실무자의 목소리를 면밀히 살펴 AI가 HR 현장에 안착하도록 연구개발과 지원을 이어가겠다”고 말했다.

2026.10.29 08:44백봉삼 기자

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

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