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KT, AI UX 디자인 시스템 'KDS 2.0' 구축

KT가 AI 사용자 설계(UX) 디자인 시스템 KDS 2.0을 도입해 개발 속도를 단축하고 가입자 서비스 전반 일관성을 강화했다. KT는 AI 활용 기능을 강화한 UX 디자인 시스템 KDS 2.0을 구축했다고 12일 밝혔다. KDS는 KT 디지털 서비스에 적용되는 화면 구성, 디자인 요소, 안내 문구 등의 공통 기준으로, 2.0은 AI가 기준을 직접 활용할 수 있다. KDS 하네스를 통해 AI가 화면 구성과 점검을 지원하면서, AI 모델 플랫폼 토큰팩토리 개발 기간을 기존 약 8개월에서 2.4개월로 단축했다. 마이케이티와 KT닷컴 등 주요 가입자 접점에도 공통 디자인이 적용돼 일관된 이용 경험을 제공하고 있다. 지난 10월 도입된 메시지 생성 에이전트는 핵심 내용 입력만으로 문구 작성, 검수, RCS 이미지 추천, 다국어 자동 번역을 지원한다. 작성 시간을 5분 이내로, 번역을 30초 만에 완료하는 등 업무 효율을 극대화했다. 월 약 1억 7000만 건에 달하는 안내 메시지 체계도 개선했다. 통신 용어인 선납과 종량 과금을 각각 미리 납부, 사용한 만큼 요금 청구 등 직관적 표현으로 바꿨다. KT는 오는 20일 전 채널의 문구를 점검하는 가입자 언어 에이전트도 선보인다. 향후 외부 협력사와 AI 디바이스까지 KDS 적용 범위를 점진적으로 확대할 계획이다. 원만호 KT AX플랫폼본부장은 “앞으로도 AX 적용 범위를 넓혀 쉽고 일관되며 신뢰할 수 있는 하나의 KT 경험을 만들겠다”고 밝혔다.

2026.11.12 12:44홍지후 기자

김윤지 콘진원장 "AI가 바꾸는 콘텐츠…새로운 즐거움 고민할 때"

인공지능(AI) 콘텐츠의 창작·산업 동향을 공유하고 투자와 협업 기회도 확대하는 자리가 마련됐다. 문화체육관광부와 한국콘텐츠진흥원은 12일 서울 코엑스 더플라츠에서 'AI 콘텐츠 페스티벌 2026'을 개최했다. 14일까지 사흘간 코엑스 일대에서 이어지는 이번 행사에는 전시·체험, 강연·토론, 창작 오픈클래스와 사업화 프로그램이 마련됐다. 이날 개막식에 참석한 김윤지 한국콘텐츠진흥원 원장은 “지금 콘텐츠 산업은 인공지능과 함께 새로운 창작의 시대를 맞이하고 있다”고 말했다. 머릿속에 그려온 장면을 영상으로 구현하고 자기만의 목소리로 음악을 만들거나 이야기 속 캐릭터와 직접 소통하는 사례를 들며 “콘텐츠를 만드는 방식과 즐기는 경험이 빠르게 변화하고 있다”고 설명했다. 그러면서 “이러한 변화는 우리 콘텐츠 산업에 새로운 가능성을 열어주는 동시에 중요한 질문을 던진다”며 “창작자는 어떤 새로운 도전을 할 수 있을지, 기업은 어떤 협력으로 새로운 시장을 열어갈지, 그리고 관객에게는 어떤 새로운 즐거움을 전할 수 있을지 함께 고민해야 할 때”라고 강조했다. 이번 행사는 'AI, 콘텐츠를 리드하다. 즐거움을 피드하다'라는 슬로건으로 열렸다. 관람객은 부스에서 가상인간과 대화하거나 AI 게임을 즐길 수도 있다. 창작 오픈클래스에서는 K팝 아이돌 캐릭터를 기획해 영상으로 만들고, AI를 활용한 음악·게임 제작에도 도전할 수 있다. 김경화 문체부 문화산업미디어정책관은 축사를 통해 행사가 3회째를 맞는 동안 창작자와 기업의 관심이 AI 활용법에서 사업화로 넓어졌다고 짚었다. 그는 초고속 인터넷 보급 이후 게임과 웹툰이 성장하고, 넷플릭스와 유튜브를 통해 '오징어 게임'과 BTS가 해외에 알려진 사례를 들며 “플랫폼의 경쟁력을 좌우하는 건 콘텐츠”라고 말했다. 김 정책관은“우리 콘텐츠 산업은 AI 전환을 통해 퀀텀 점프를 더 할 거라고 생각한다”며 “지금 참석해 주신 창작자분들과 기업분들이 이 부분의 주역이 될 것”이라고 내다봤다. 개막식에 이어 '트렌드 코리아' 시리즈 대표 저자인 김난도 서울대 명예교수가 기조강연을 맡았다. 그는 AI가 콘텐츠 소비 방식을 어떻게 바꾸고, 기업과 창작자에게 어떤 기회를 열어주는지를 짚으며 현 AI 콘텐츠 시장 상황을 진단했다. 지난해 이틀간 진행했던 강연과 토론은 올해 사흘로 늘었다. 13일에는 CJ 4DPLEX가 스크린X 제작 공정에 AI를 적용한 사례를 소개하고, 14일에는 과학 크리에이터 궤도와 표창원 표창원범죄과학연구소장이 각각 미래 직업과 AI 활용 윤리를 주제로 강연한다. 콘진원은 기업이 개발한 콘텐츠와 기술을 투자자와 유통·제작 파트너에게 소개할 수 있도록 올해 사업화 프로그램을 신설했다. 김 원장은 “국내외 바이어와 투자자에게 우리 기업의 콘텐츠와 기술을 소개하고 투자와 유통, 공동 제작 등 실질적인 협력 기회를 모색할 예정”이라고 밝혔다. 이날 코엑스 스타트업 브랜치에서는 콘진원 지원기업 10개사가 콘텐츠와 기술을 소개하고 국내외 구매·투자 관계자와 일대일 상담을 진행한다. 13일에는 수요기업과 투자사가 원하는 협업 조건을 먼저 제시하고 참가기업이 이에 맞춰 제안한다. 키다리스튜디오는 AI 숏드라마 제작, MBC C&I는 AI·확장현실(XR) 공동제작, 대교인베스트먼트는 투자 대상 발굴 수요를 발표한다. 김 원장은 “이번 페스티벌에서 새로운 기술과 도구를 경험하며 함께 미래를 만들어 갈 동료들을 만나시기 바란다"며 "이곳에서의 경험과 만남이 여러분의 다음 작품 새로운 협력 그리고 우리 콘텐츠 산업의 더 큰 도약으로 이어지기를 기대한다"고 밝혔다.

2026.11.12 12:34정진성 기자

노타, '데이터센터 AI 반도체'로 최적화 영토 확장

노타가 인공지능(AI) 반도체 스타트업과 협력을 확대하며 데이터센터와 기업용 AI 추론 시장을 겨냥한 반도체 최적화 소프트웨어 사업을 강화한다. 노타는 하이퍼엑셀과 대규모언어모델(LLM) 최적화 기술 공급 후속 계약을 체결했다고 12일 밝혔다. 지난해 9월 첫 계약에 이어 2년 연속 수주에 성공한 것으로 하이퍼엑셀 LLM 추론 전용 반도체 '베르다(Bertha) 언어처리장치(LPU)'에 모델 및 연산 최적화 기술을 공급한다. 베르다 LPU는 LLM 처리에 특화된 AI 반도체다. 양사는 데이터센터와 기업용 AI 서비스 환경에서 다양한 LLM을 효율적으로 실행할 수 있도록 반도체와 소프트웨어 간 최적화 수준을 높일 계획이다. AI 반도체를 도입하는 기업은 연산 성능뿐 아니라 실제 서비스에 필요한 AI 모델을 지원하는지, 얼마나 효율적으로 실행할 수 있는지도 고려한다. 노타와 하이퍼엑셀은 최신 LLM을 베르다에 맞춰 최적화해 고객 모델 선택지를 확대하고 다양한 AI 추론 수요에 대응할 방침이다. 이번 계약에는 하이퍼엑셀 소프트웨어 개발도구 '하이퍼엑셀 SDK'와 자체 임베디드 도메인 특화 언어(eDSL) '레가토(Legato)'가 활용된다. 노타는 AI 최적화 플랫폼 '넷츠프레소'를 활용해 베르다 하드웨어 특성에 맞는 모델 최적화를 수행한다. 특히 LLM의 주요 연산을 처리하는 커널을 LPU 아키텍처에 맞춰 최적화할 계획이다. 모델별 특성을 고려한 양자화 기술도 적용해 메모리 사용 효율을 높이고 AI 모델의 실행 환경을 개선한다. 채명수 노타 대표는 "AI 반도체 기업 경쟁력은 우수한 하드웨어뿐 아니라 고객이 원하는 AI 모델을 빠르고 효율적으로 실행할 수 있도록 지원하는 소프트웨어 생태계에서도 결정된다"며 "글로벌 AI 반도체 기업들과 협력을 확대하고 모델 최적화부터 연산 커널까지 아우르는 소프트웨어 기술 공급 사업을 성장시키겠다"고 말했다.

2026.11.12 11:42이나연 기자

공장 소리도 AI 자산…'듣는' 피지컬 AI 온다

카메라로 사물을 인식하던 로봇에 소리를 듣고 판단하는 기술이 더해지고 있다. 부품 조립 상태와 기계 이상을 소리로 파악하는 음향 인공지능(AI)이 피지컬 AI 인식 능력을 높이는 새로운 수단으로 활용되고 있다. 12일 업계에 따르면 국내외 기업과 연구기관은 자동차 품질검사와 드론 탐지 등에 음향 AI를 활용하고 있다. 로봇 학습과 자율주행 분야에서는 소리로 주변 상황을 파악하고 판단하는 기술을 개발 중이다. 자동차 조립 공정이 대표 사례다. 작업자는 부품을 끼울 때 나는 '딸깍' 소리로 결합 상태를 확인한다. 하지만 카메라만으로는 부품이 정확히 맞물렸는지 판단하기 어려운 경우가 있다. 음향 AI는 체결 과정에서 발생한 소리를 분석해 정상 조립 여부를 확인한다. 이 기술은 이미 자동차 생산 현장에서 불량 검사에 활용되고 있다. 국내 음향 AI 기업 디플리는 자동차 부품을 조립하는 로봇 공정에 '리슨 AI'를 적용하고 있다. 로봇이 부품을 끼우면 음향 센서가 체결음을 수집하고 AI가 정상 결합 여부를 판별한다. 해외에서는 소리를 활용해 로봇이 작업을 학습하는 연구도 진행 중이다. 단순히 불량을 찾는 수준을 넘어 접촉 상태를 파악하고 다음 행동을 결정하는 데 청각을 활용하려는 시도다. 소리 듣고 작업 배우는 로봇…드론 접근도 탐지 미국 스탠퍼드대와 컬럼비아대, 도요타연구소 연구진은 영상과 소리를 함께 학습하는 로봇 기술 '마니웨이브'를 개발했다. 로봇이 물체를 잡거나 움직일 때 발생하는 접촉음을 분석해 작업에 활용한다. 연구진은 칠판을 지우거나 컵에 담긴 주사위를 다른 컵으로 옮기는 작업을 실험했다. 영상만 활용한 로봇은 지우개가 칠판에 제대로 닿지 않거나 컵에 주사위가 남아 있는지 파악하는 데 어려움을 겪었다. 반면 소리를 함께 학습한 로봇은 접촉 상태와 물체 움직임을 파악해 작업 수행 능력을 높였다. 음향 AI는 국방 분야에서도 활용되고 있다. 노르웨이 스퀘어헤드 테크놀로지는 드론 접근을 소리로 감지하는 '디스코베어'를 개발했다. 여러 마이크로 주변 소리를 수집하고 모터와 프로펠러 작동음을 분석해 적 드론 접근 방향을 파악한다. 이 기술은 무선 신호를 내지 않는 드론도 탐지할 수 있어 레이더와 카메라를 보완한다. 다만 주변 소음이나 바람, 탐지 거리 등에 따라 성능이 달라질 수 있어 다른 감지 기술과 결합하는 방식이 중요하다고 평가된다. 자율주행차에도 청각 기술을 적용하려는 연구가 진행되고 있다. 독일 프라운호퍼 디지털미디어기술연구소는 구급차와 소방차 사이렌을 인식해 접근 방향을 파악하는 기술을 개발했다. 차량이 카메라로 확인하기 어려운 방향에서 발생한 상황까지 감지하도록 지원한다. 공장에서 쌓은 소리 데이터…피지컬 AI 학습 자산으로 음향 AI 기술을 발전시키는 핵심은 데이터다. AI가 정상 작동음과 이상음을 구분하려면 실제 작업 환경에서 수집한 소리가 필요하다. 같은 부품이라도 공장 소음과 설비 상태, 작업 방식에 따라 소리가 달라져 현장별 학습과 검증이 중요하다. 디플리는 산업 현장에서 누적 52만 시간, 20테라바이트(TB) 이상 음향 데이터를 확보했다고 밝혔다. 자동차 조립과 부품 검사 과정에서 수집한 자료다. 어떤 작업에서 소리가 발생했고 검사 결과가 정상이었는지 확인할 수 있는 정보는 AI가 불량을 구분하는 데 활용된다. 이러한 데이터는 피지컬 AI 개발에도 활용할 수 있다. 로봇이 소리를 듣고 작업 결과를 판단하려면 특정 동작에서 어떤 소리가 발생했는지 알아야 한다. 음향 데이터에 영상과 로봇 동작 정보를 결합하면 작업 과정과 결과를 함께 학습할 수 있다. 한국은 자동차와 반도체, 조선 등 제조업 기반을 갖추고 있어 다양한 산업 음향 데이터를 확보할 여건이 있다고 평가된다. 이수지 디플리 대표는 기업이 생산 현장에서 발생하는 소리를 체계적으로 수집하고 학습에 활용하면 품질검사를 넘어 산업 특화 로봇 기술로 확장할 수 있다고 설명했다. 이 대표는 "사람이 소리로 부품 조립 상태와 기계 이상을 알아채듯 로봇도 청각을 갖춰야 주변 환경을 더 정확하게 이해할 수 있다"며 "산업 현장에서 축적한 음향 데이터는 피지컬 AI 시대 새로운 경쟁력이 될 것"이라고 말했다.

2026.11.12 11:26김동원 기자

게임 즐기던 대학생의 50일…첫 작품이 앱스토어 1위로

게임을 즐기던 평범한 대학생이 인공지능(AI)을 활용해 직접 만든 게임으로 앱스토어 유료 게임 순위 정상에 올랐다. 전문적인 프로그래밍 지식도, 게임 개발 경험도 없었지만 약 50일간의 도전 끝에 아이디어를 실제 게임으로 구현하는 데 성공했다. 삼육대학교 경영학과 1학년에 재학 중인 최요람 학생(21세) 이야기다. 최 학생이 개발한 '스트라이커 키우기: 세계 정상을 향해'는 축구선수로 경력을 쌓아가는 모바일 시뮬레이션 게임이다. 이용자는 선수를 육성하고 경기 중 중요한 순간에 직접 선택하거나 미니게임을 플레이하며 선수의 삶을 간접적으로 경험할 수 있다. 챗GPT와 코덱스 등 생성형 AI를 활용해 완성한 이 게임은 별도 광고비 없이 한국 앱스토어 유료 게임 부문 1위를 기록했다. 다만 AI로 제작한 게임을 바라보는 부정적인 시선과 완성도에 대한 지적도 이어졌다. 최 학생은 최근 지디넷코리아와 만나 게임 개발에 뛰어든 계기부터 50일간의 도전과 시행착오, 첫 작품이 안겨준 뜻밖의 기쁨과 앞으로의 꿈에 대해 이야기를 나눴다. "게임 개발은 먼 꿈이었는데"…AI가 열어준 새로운 가능성 최 학생은 어릴 때부터 축구와 야구 등 스포츠 게임을 즐겨왔다. 특히 '피파'의 선수 커리어 모드와 '프로야구스피리츠'를 좋아했다. 직접 선수를 육성하고 경기에 참여하며 성장하는 과정이 매력적이었고, 이러한 경험은 훗날 자신이 개발할 게임의 방향에도 영향을 미쳤다. 전환점은 AI로 제작된 야구 시뮬레이션 게임을 접하면서 찾아왔다. 평소 유료 게임을 즐겨 구매하던 그는 우연히 해당 게임을 내려받았고, 개발자가 AI를 활용해 제작했다는 사실을 알게 됐다. "게임을 만들어보고 싶다는 생각은 계속 있었어요. 그런데 개발 기술을 모르니까 먼 꿈처럼 느껴졌거든요. 그러다가 AI로 만든 게임을 보고 '내 아이디어도 구현할 수 있지 않을까?' 싶었죠." 그는 곧바로 챗GPT 유료 서비스를 구독하고 개발에 필요한 맥북도 중고로 구입했다. 처음에는 일주일이면 게임을 완성할 수 있으리라 생각했지만 실제 작업은 예상보다 복잡했다. 방학이 끝나갈 무렵 개발에 뛰어든 그는 하루 14~15시간씩 작업에 몰두했으며, 개강 이후에도 하루 8시간 이상을 개발에 투자하려고 노력했다. "처음에는 저도 일주일이면 만들 수 있겠다 싶었어요. 그런데 막상 해보니까 절대 안 되겠더라고요. 방학 때는 살면서 처음으로 내일이 기대되는 삶을 살았던 것 같아요. 뭔가 가슴이 뛰었거든요. 제가 직접 하고 싶은 걸 하는 거니까요." AI는 개발자, 자신은 기획자…50일간 이어진 시행착오 최 학생은 1인 개발 환경에서 구현 가능한 범위를 고려해 시뮬레이션 장르를 선택했다. 여러 선수를 직접 조작하는 축구 게임은 애니메이션과 그래픽 등에서 원하는 완성도를 확보하기 어렵다고 판단했기 때문이다. 게임 제작에는 챗GPT와 코덱스, 일레븐랩스를 활용했다. 챗GPT는 개발 단계 구분과 기획 보조, 코덱스는 프로그래밍과 기능 구현, 일레븐랩스는 배경음악과 효과음 제작에 사용했다. 다만 축구 경기에서 발생할 수 있는 상황과 선택지는 직접 설계했다. AI가 제시한 결과물이 자신이 원하는 게임 경험과 맞지 않는 경우가 많았기 때문이다. "저는 기획을 하는 입장이고, AI는 개발자 직원을 둔 것 같은 느낌이었어요. 제가 시키면 AI가 구현해 주고, 저는 전체적인 기획이랑 테스트를 맡았어요." 개발 초기에는 AI에 포괄적인 명령을 내렸지만, 작업이 진행될수록 기능을 세분화하고 개발 순서를 정하는 일이 중요하다는 사실을 깨달았다. 이후 개발 과정을 여러 단계로 나눠 기능을 순차 구현했다. 가장 어려웠던 작업은 미니게임 구현과 밸런스 조정이었다. 밸런스를 조정하는 데만 1~2주가 걸렸고, 새로운 기능이 기존 기능에 영향을 미치는 문제도 겪었다. "처음에는 '이렇게 해줘' 하고 기능이 구현되면 그냥 넘어갔어요. 그런데 지금은 기능 하나를 구현하더라도 따로 검사를 진행하고, 다른 부분에 영향을 주지는 않는지 꼼꼼히 확인해요." 앱스토어 1위 기쁨과 엇갈린 반응…"완성도에 대한 책임감 느껴" 50일간의 개발 끝에 완성한 첫 게임은 예상보다 빠르게 관심을 받았다. 출시 직후 한국 앱스토어 유료 게임 순위 상위권에 진입한 데 이어 1위까지 올랐다. 별도 유료 광고 없이 스레드와 인스타그램을 통해 게임을 소개했으며, 유튜브에서도 화제를 모으기도 했다. 다만 모든 반응이 긍정적이었던 것은 아니다. 관련 유튜브 쇼츠에는 AI로 제작한 게임을 유료로 판매하는 데 대한 부정적인 의견과 완성도를 지적하는 댓글이 이어졌다. 반면 애플 앱스토어에서는 143개 평가를 바탕으로 평점 5점 만점에 4.0점을 기록했다. 이용자들 사이에서는 게임 밸런스와 최적화 등 개선이 필요하다는 의견도 나왔다. "AI로 만들었는데 돈을 받고 파느냐거나, 이 정도는 한 시간 만에 만든다는 댓글도 있었어요. 그런 반응은 크게 신경 쓰지 않았는데, 게임이 재미없다는 이야기를 들을 때는 제일 속상하더라고요." 출시 이후에는 이용자 의견을 반영해 게임 밸런스를 조정하고 오류를 수정하는 데 집중했다. 출시 당시 식중독으로 입원했지만 병원에서도 이용자들의 메시지를 확인하며 업데이트 작업을 이어갈 정도로 자신의 게임에 몰입했다. 무엇보다 기억에 남는 순간은 가족에게 성공 소식을 전했을 때였다. "처음에 아버지한테 게임 화면을 보여드렸더니 '이런 게 잘 팔리겠냐'고 하셨어요. 그런데 나중에 성과를 말씀드리니까 처음으로 아버지한테 자랑스럽다는 얘기를 들었거든요. 그때 되게 뭉클하더라고요." 첫 게임 넘어 글로벌 시장으로…"재밌고 좋아하는 길을 찾을거에요" 첫 작품을 선보인 이후에는 새로운 기회도 찾아왔다. 국내 한 퍼블리셔가 협업을 제안하면서 글로벌 출시를 준비하게 됐다. 현재 미니게임 콘텐츠 개선과 해외 이용자를 위한 번역, 서비스 환경 구축 등을 추진하고 있다. 대만과 동남아시아 등으로 서비스 지역을 확대하는 방안도 논의 중이다. 이번 도전은 진로에 대한 생각에도 변화를 가져왔다. 이전에는 졸업 이후 취업을 생각했지만, 이제는 자신이 좋아하고 재미있어하는 일을 계속 찾아가고 싶다는 마음이 커졌다고 한다. "예전에는 취업을 해야겠다고 생각했거든요. 그런데 요즘에는 제가 좋아하고 재미있는 걸 쫓아가 보자는 생각이 더 커진 것 같아요. 게임 개발뿐만 아니라 다른 분야에서도 재미있는 걸 발견하면 AI를 활용해 새로운 도전을 해보고 싶어요" 최 학생은 AI가 게임 개발의 진입장벽을 크게 낮췄지만 결과물을 완성하기까지는 인내와 노력이 필요하다고 강조했다. 새로운 도전을 고민하는 사람들에게는 처음부터 큰 비용을 투자하기보다 작은 시도부터 시작해 볼 것을 권했다. 생성형 AI를 활용한 콘텐츠를 바라보는 시선에는 여전히 우려와 거부감이 존재한다. 그러나 누군가에게 AI는 막연했던 꿈을 현실로 옮길 수 있는 새로운 기회이기도 하다. 최 학생의 도전처럼 AI가 누군가의 아이디어를 현실로 만드는 발판이 되고, 이를 통해 더 많은 이들이 자신만의 가능성을 발견하고 새로운 창작에 나설 수 있기를 기대해 본다.

2026.11.12 11:24진성우 기자

솔트룩스, 국가기록 검색에 AI 입힌다…맥락까지 파악

솔트룩스가 인공지능(AI)을 활용해 검색어뿐 아니라 기록 맥락까지 파악하는 국가기록원 지능형 검색 기술 개발에 나섰다. 솔트룩스는 국가기록원 'AI 기반 지능형 기록정보 검색 솔루션 개발 및 실증 사업'을 추진하고 있다고 12일 밝혔다. 과학기술정보통신부와 정보통신산업진흥원(NIPA)이 주관하는 부처협업 기반 AI 확산 사업으로 국가기록 접근성과 활용도를 높이는 것이 목표다. 기존 국가기록 검색은 이용자가 직접 검색어를 입력하고 관련 기록물을 일일이 확인해야 하는 방식이었다. 솔트룩스는 자연어 질문만으로 관련 기록을 탐색하고 내용을 종합해 답변과 원문 근거를 함께 제공하는 검색 서비스를 개발하고 있다. 현재까지 약 2380만 건 기록물 목록과 54만여 건 원문 데이터를 색인했다. 원문은 검색에 활용할 수 있도록 작은 단위인 청크(Chunk)로 분할했으며 온톨로지 기반 지식그래프를 활용해 기관과 정책, 업무, 기록물 사이 관계를 연결하고 있다. 핵심 기술은 자체 AI 모델 '루시아(LUXIA)'와 온톨로지, AI 에이전트 결합이다. 이용자 질문 의도를 분석하고 기록이 작성된 배경과 관련 기관·정책 간 관계까지 고려해 검색 결과를 제공하도록 설계했다. 기관명이 변경됐거나 같은 정책이 서로 다른 명칭으로 기록된 경우에도 관련 자료를 탐색할 수 있다. 과거 '정부기록보존소'가 현재 국가기록원으로 이어진 사례처럼 기관 변천 이력과 정책 간 관계를 활용해 검색 정확도를 높이는 방식이다. 생성형 AI 환각(할루시네이션) 문제를 줄이기 위한 기술도 적용했다. AI가 답변을 생성할 때 실제 기록 원문을 근거로 제시하도록 설계해 이용자가 정보 출처를 확인할 수 있도록 했다. 솔트룩스는 현재 데이터 구축과 AI 에이전트 검색 기능에 대한 통합 검증을 진행하고 있다. 이달 중 시험·인증과 국가기록원 내 실증 환경 개방을 추진하고 이후 현장 이용자 의견을 반영해 검색 정확도와 서비스 품질을 개선할 계획이다. 이경일 솔트룩스 대표는 "국가기록은 단순 문서 집합이 아니라 국가 정책과 행정, 역사가 축적된 중요한 지식 자산"이라며 "온톨로지와 AI 에이전트 기술을 기반으로 방대한 기록 속에 담긴 의미와 관계까지 AI가 이해하고, 국민 누구나 필요한 정보를 신뢰할 수 있는 근거와 함께 활용할 환경을 만들겠다"고 말했다.

2026.11.12 11:21이나연 기자

백대진 도로공사서비스 사장 "고객 체감 고품질 교통서비스 실현”

백대진 한국도로공사서비스 사장은 11일 “고객이 체감하는 고품질 교통서비스를 실현하겠다”고 밝혔다. 백 사장은 이날 판교 EX스마트센터에서 열린 취임식에서 “사장실에 머물지 않고 현장에서 직접 답을 찾겠다”며 이같이 말했다. 백 사장은 취임사에서 '고객·혁신·청렴·소통'을 4대 핵심가치로 꼽고, 이를 실현하기 위한 구체적인 경영방향을 제시했다. 백 사장은 국민 안전과 고객 만족을 어떠한 상황에서도 양보할 수 없는 최우선 가치로 삼고, 국민 눈높이에 맞춘 서비스 개선을 지속해서 추진하겠다고 강조했다. 백 사장은 업무 전반에 인공지능(AI)과 디지털 기술을 도입하고 임직원 역량을 강화하기 위해 지속해서 지원하겠다고 말했다. 특히 변화(CHAnge)·도전(CHAllenge)·기회(CHAnce)를 뜻하는 '차!차!차' 정신으로 조직 혁신을 이끌 계획이다. 백 사장은 “공정하고 합리적인 인사시스템을 구축하고 예방중심의 내부통제를 강화해 안정적인 경영기반을 다지기 위해 솔선수범하겠다“고 강조했다. 이어 현장직원의 근무 여건을 개선하고 감정노동자 보호에 앞장서는 한편, 노동조합을 회사 발전의 동반자로 존중해 상생의 노사관계를 정립하는 사람이 존중받는 조직문화를 구축한다는 계획이다. 백 사장은 동국대학교 영어영문학과를 졸업하고 1991년 KB 국민은행에 입사한 이래, 한국노동조합총연맹 조직처장, 서울시청 노동정책자문관, 고용노동부 장관정책보좌관, DH산업안전 사장 등을 지낸 노동·경영 분야 전문가다.

2026.11.12 11:11주문정 기자

K-온디바이스, 2030년까지 자율주행 AI칩 등 10종 개발

산업통상부(이하 산업부)는 서울 포시즌스호텔에서 수요기업, 팹리스, 파운드리, 반도체 IP기업 등 산·학·연 관계자 150여명이 참석한 가운데 '2026년 AI반도체 M.AX 얼라이언스 하반기 총회'를 개최한다고 12일 밝혔다. 이번 총회에서는 지난 6월 착수한 8002억원 규모의 K-온디바이스 AI반도체 기술개발 프로젝트의 로드맵을 발표한다. 이 사업은 자동차·가전·로봇·방산 등 수요기업, 국내 팹리스 및 소프트웨어사가 협력해 실제 제품에 탑재 가능한 국산 AI반도체, 탑재 모듈, 구동 소프트웨어까지 풀스택으로 공동개발·실증하는 사업이다. 이번에 확정된 로드맵에는 2030년까지 자율주행차용 AI칩 1종, 스마트가전용 AI칩 3종, 협동로봇·휴머노이드·농작업로봇·무인드론용 AI칩 각 1종, 선단공정·극한환경용 반도체 설계자산 각 1종 등 총 10종을 개발·검증하기 위한 구체적 일정이 담겼다. 특히, 가전용 AI칩 1종은 제조 시점을 기존 계획 대비 1년 이상 앞당길 예정이며, 나머지 분과에서도 사업 추진에 속도를 낼 계획이다. 확정된 로드맵이 차질 없이 이행될 수 있도록 사업 전반을 총괄하는 민관합동 전략위원회도 출범한다. 산업부 차관과 민간 전문가(김진상 경희대 총장)가 공동위원장을 맡는 전략위원회는 매년 초 연차별 개발계획을 심의·확정하고, 추진상황을 점검한다. 아울러 개발 과정에서 발생하는 기술적 애로와 기업 간 이해관계를 신속히 조율해 사업의 실행력을 높일 계획이다. 특히, 이번 총회에서는 수요 대기업, 파운드리, IP기업의 역할을 분명히 하고, 로드맵 달성을 위한 상생협력 방안을 제시했다. 우선 수요기업은 만들어진 제품을 구매만 하는 수동적 역할에서 벗어나 반도체 개발 전체 프로세스에 참여하는 혁신 구매자 역할을 수행한다. 과제 총괄기관으로서 개발·양산에 필요한 요구 스펙을 공유하고, 보유한 실사용 환경 테스트베드 등을 제공해, 제품 탑재 실증 레퍼런스 확보를 지원한다. 다음으로 파운드리는 2나노미터급 초미세 공정 등 국산 온디바이스 시제품 제작에 우선 배정해 제조 단계 병목으로 인해 국산 반도체 개발이 지연되지 않도록 노력한다. 삼성전자 파운드리 사업부는 2027년 총 21회의 MPW·싱글런 등 시제품 제작 수요를 사전에 파악하고, 기존 생산일정과 조율해 공정 배정에 우선 반영할 계획이다. 마지막으로 팹리스들이 가장 큰 부담을 호소해 온 IP 지원과 관련해, 국내외 IP기업도 IP 대금 지불 유연화, 공통 IP 패키지 제공 등을 통해 팹리스의 개발 부담을 완화한다. 이를 통해 수요기업부터 IP·설계·제조기업까지 반도체 생태계가 함께 참여하는 상생협력 체계를 구축한다. 이민우 산업성장실장은 “반도체 산업에서 진정한 상생은 협력의 약속이 아니라, 함께 개발한 기술이 실제 제품에 채택되는 성과로 증명되어야 한다”며 “이번 프로젝트를 통해 우리 수요기업의 세계적인 제조 경쟁력이 국내 팹리스의 기술력과 사업화 실적으로 이어지는 새로운 성장 경로를 열겠다”고 밝혔다.

2026.11.12 11:00장경윤 기자

네이버 "AI 팩토리 2조원 규모 계약...美 중간선거 결과 불리하지 않아"

네이버가 연내 출시를 목표로 한 개인형 인공지능(AI) 에이전트 앱 서비스 지역의 해외 확장 가능성을 내비쳤다. 미국·유럽·일본 등이 대상이며, 인공지능(AI) 팩토리 초기 고객과는 20MW, 2조원 규모의 계약을 체결했다. 미국 중간선거 결과 영향에 관해서는 불리하지 않은 상황으로 조심스럽게 예측했다. 최수연 대표는 12일 네이버 3분기 실적발표 컨퍼런스 콜에서 “일본과 미국, 유럽에도 다양한 생태계를 갖고 있고 자사 에이전트 환경이 서비스적으로도 강점을 가지고 있다고 판단하고 있어 향후 글로벌 서비스로도 확장할 수 있을 것”이라고 말했다. 이날 네이버는 이용자를 대신해 실제 작업을 수행하는 개인형 AI 에이전트 앱을 준비 중이라고 밝혔다. 네이버는 자체 개인형 AI 에이전트의 핵심 경쟁력으로 응용 프로그램 인터페이스(API)를 기반으로 검색·쇼핑·플레이스 등 자사 플랫폼의 연결을 통해 정확하게 이해한 이용자의 요구사항을 실행으로 효율적으로 연결한다는 점을 제시했다. 최 대표는 “데이터센터에서 데이터를 비공개로(프라이빗하게) 보관하고 관리할 것이기 때문에 자사가 가진 신뢰도가 앞으로 외부 브라우저 환경으로 생태계를 넓히는 데 강점으로 작용할 것”이라고 말했다. 네이버는 사용자가 목표를 설정하면 이메일 발송·예약·쇼핑 등 실제 작업을 수행하는 메타 AI 에이전트 '뮤즈'가 지원하는 기능들을 제공하는 데 더해, 자체 생태계나 외부 제휴를 활용해 빠르고 연결성 있는 경험을 강조하는 개인형 AI 에이전트를 지향한다. 브룩필드, 엔비디아와의 협력을 통해 구축하는 AI 팩토리의 초기 고객과는 대략 2조원 규모의 컴퓨팅 서비스 공급 계약을 체결했다. 이는 전력 물량으로 환산하면 약 20MW 규모다. 고객은 미국 AI 추론 기업이다. 김희철 최고재무책임자(CFO)는 “최소 10개 이상의 업체들과 협업 계약에 대한 논의를 하고 있기 때문에 순차적으로 계약 성사 발표를 할 수 있을 것”이라고 내다봤다. 앞서 언급한 20MW 규모의 계약은 4~5년간 순차적으로 공급될 예정이며 내년부터 영업이익에 마진이 발생할 전망이다. 마진 규모는 점차 증가해 내후년부터는 두 자릿수를 상회할 것이라고 진단하기도 했다. 아울러, 네이버는 현재 AI 데이터센터 시장 환경을 두고 엔비디아의 최신 그래픽처리장치(GPU) 베라 루빈과 이를 수용할 수 있는 수냉식 상면이 부족하다고 분석했다. 반면 네이버는 초기에 확보한 한국의 상면이 원가적으로 유리하다고 보고 있다. 김 CFO는 “미국의 중간선거가 일주일 정도 경과해 상황은 지켜봐야겠지만, 자사에게 결코 불리하지 않은 상황이라고 이해하고 있다”면서 “앞으로의 계약 체결에 있어서도 훨씬 유리한 조건이 될 수 있는 상황이라고 본다”고 부연했다. 네이버의 올해 3분기 연결 기준 매출은 3조4724억원으로 전년 동기 대비 10.7% 증가했다. 반면 영업이익은 AI 인프라와 콘텐츠 등에 대한 투자 확대 영향으로 20.9% 감소한 4513억원을 기록했다. 사업 부문별 매출은 네이버 플랫폼 1조9484억원, 파이낸셜 플랫폼 4877억원, 글로벌 도전 1조364억원으로 각각 전년 동기 대비 7.3%, 14.1%, 15.9% 증가했다.

2026.11.12 10:57박서린 기자

이재용 회장 "충청 온양캠, 최첨단 HBM 거점으로 변모"

이재용 삼성전자 회장이 온양캠퍼스를 고대역폭메모리(HBM) 등 최첨단 패키징 생산거점으로 삼겠다는 의지를 드러냈다. 이 회장은 12일 오전 충남 아산시 삼성전자 온양캠퍼스 내 첨단패키징 공장 건설 현장에서 열린 '충청권 메가프로젝트 착공식'에 참석했다. 이날 이 회장은 환영사에서 "일반 반도체를 단순 조립·검사하는 공정이 중심이었던 이곳이 앞으로는 AI 반도체의 심장인 최첨단 HBM 거점으로 변모할 것"이라고 말했다. 그는 "이재명 대통령께서는 메가프로젝트 점검회의 때마다 지금은 전 세계 경제 지형의 판이 흔들리는 승부의 시간이라고 강조하셨다"며 "그 말씀처럼 메가프로젝트는 단순한 산업 전략이 아닌 대한민국의 미래를 새롭게 그리는 역사적 도전이라고 생각한다"고 강조했다. 이어 "대통령의 리더십 아래 중앙정부와 지방정부, 기업이 함께 힘을 모으면 국가 대도약의 전기를 마련할 수 있을 것이라고 확신한다"고 덧붙였다. 끝으로 이 회장은 "저희가 더 큰 책임감을 갖고 대체 불가능한 대한민국의 성공 신화를 위해 충청은 물론 호남권과 영남권 메가프로젝트도 적극 추진하겠다"고 강조했다.

2026.11.12 10:52장경윤 기자

펀진, 서울대·KAIST와 국방 AI 전선 넓힌다

펀진이 공군과 육군 인공지능 전환(AX) 거점 사업에 참여해 전투계획 작성과 전투훈련 분석에 인공지능(AI) 지휘결심지원 기술을 확대 적용한다. 펀진은 공군 양재 AX 거점과 육군 대전 AX 거점에서 각각 서울대, 한국과학기술원(KAIST)과 국방 AI 모델 개발 과제를 수행한다고 12일 밝혔다. 공군 양재 AX 거점에서는 서울대와 'AI 기반 ADTO 전투계획 작성 모델'을 개발한다. ADTO(All-Domain Tasking Order)는 여러 작전 영역 전력과 임무를 통합 연계하는 전영역 임무명령서다. 이번 과제는 전력 배당과 임무·무장 추천 등 복잡한 전투계획 작성 과정에 AI를 적용하는 게 핵심이다. 계획 수립에 필요한 시간을 단축하고 정확성과 일관성을 높이는 것을 목표로 한다. 펀진은 자체 AI 지휘결심지원체계 '킬 웹 매칭(KWM)' 개발 과정에서 확보한 전장 정보 분석과 최적 자산·방책 추천 기술을 활용한다. 다양한 전장 정보를 통합·분석하고 군 요구사항을 소프트웨어로 구현한 경험을 접목해 지휘관과 참모 전투계획 수립을 지원할 예정이다. 육군 대전 AX 거점에서는 KAIST와 'KCTC 전투훈련 사후검토 분석모델' 개발에 나선다. 훈련 과정에서 생성되는 데이터를 AI로 분석해 주요 상황과 결과를 파악하고 가상 훈련데이터 구축과 분석모델 제품화까지 추진한다는 계획이다. 펀진은 육군과학화전투훈련단(KCTC) 전투실험에서 KWM과 전자광학·적외선(EO/IR) 카메라, AI 전자기스펙트럼 분석 시스템 'KWM-오셀롯'을 활용한 바 있다. 전장 정보를 분석해 지휘관 상황 인식과 판단을 지원한 경험을 토대로 훈련 결과뿐 아니라 상황 전개와 지휘결심 과정까지 분석하는 모델을 개발할 방침이다. 군 현장에서 축적한 실증 경험도 이번 사업에 활용한다. 펀진은 '2026 아미타이거 플러스' 훈련에서 개발자와 실무진을 현장에 배치하고 전방배치 엔지니어(FDE) 전담 조직과 애자일 개발 방식을 활용해 군 요구사항을 반영해 왔다. 펀진은 이러한 현장 개발 역량을 서울대와 KAIST 연구 역량에 결합해 실제 군 업무에 활용할 수 있는 AI 기술을 구현할 계획이다. 전투계획 수립과 훈련 사후분석 효율성을 높이고 군·산·학 협력에 따른 국방 AX 적용 범위도 확대한다는 구상이다. 김득화 펀진 대표는 "국방 AI는 군 업무와 운용 환경을 이해하고 현장에서 활용할 수 있는 기술로 구현하는 것이 중요하다"며 "군과 함께 축적해 온 AI 지휘결심지원 기술과 실증 경험을 바탕으로 공군 ADTO 전투계획 작성과 육군 전투훈련 분석을 지원하고 군·산·학 협력을 통해 우리 군 국방 AX 발전에 기여하겠다"고 말했다.

2026.11.12 10:51이나연 기자

본에이아이, 'AI 재난예찰 시스템' 공개…"산불 감시·대응 무인화"

본에이아이가 지난 11일 서울시립대학교에서 열린 한국산불학회 학술대회에 참가해 산불 감시부터 탐지·확인·상황전파까지 전 과정을 하나로 연결한 자체 개발 'AI 재난예찰 시스템'을 공개했다. 12일 회사에 따르면, '산불과학, 현장을 바꾸다'를 주제로 개최된 이번 학술대회에는 산림청과 국립산림과학원 등 산불 분야 관계기관 및 전문가들이 참석해 현장 대응력을 높일 혁신 방안을 논의했다. 발표에 나선 박범우 본에이아이 이사는 AI CCTV, 화재·연기 탐지 AI 모델, 재난예찰 전용 드론, 관제시스템(GCS)을 유기적으로 통합한 엔드 투 엔드 무인 감시 체계를 소개했다. 이 시스템은 AI CCTV가 위험지역을 24시간 상시 감시하다 이상징후를 포착하면 전용 드론이 즉각 현장으로 출동해 근접 확인을 수행하고, 수집된 탐지 데이터와 실시간 영상을 관제센터로 전송해 담당자의 신속한 후속 대응을 돕는 것이 특징이다. 본에이아이는 검증된 무인 예찰 솔루션을 산불뿐 아니라 산사태 현장 확인, 하천·홍수 감시, 실종자 수색, 시설물 안전점검 등 다각적인 재난 영역으로 확장하고, 피지컬 AI 도입을 추진하는 지자체와 관계기관에 공급할 계획이다. AI·하드웨어·제조 역량을 결합한 풀스택 피지컬 AI 기술을 바탕으로 재난 대응과 국방 분야 문제 해결에 주력하는 본에이아이는 현재 상주시와 함께 'AI 기반 스마트 산불예방 드론 감시체계 구축사업'을 추진 중이다. 이를 통해 산불 감시 특화 드론과 전용 충전 스테이션 개발을 마쳤으며, 이달부터 전국 최초로 실제 산림 내 드론 설치 및 현장 실증에 본격 돌입한다. 박범우 본에이아이 이사는 “탐지 AI든 드론이든 개별 기술만으로는 실제 현장에 도입되기까지 한계가 있어 감시에서 대응까지 끊김 없이 이어지는 통합 체계가 중요하다”며 “현재 경상북도에 무인으로 정해진 지역을 자동 순찰·감지하고 스테이션에서 충전하는 체계를 실전 배치 중”이라고 말했다. 이도경 본에이아이 대표는 "기술 연구에 그치지 않고, 재난대응 상황 담당자들이 직접 운영할 수 있는 하드웨어와 소프트웨어를 서울, 경상북도 등에서 자체 생산 및 연구 개발하고 있다"면서 "실제 현장에서 검증된 기술을 바탕으로 재난안전 분야에서 경쟁력을 높여나갈 것”이라고 밝혔다.

2026.11.12 10:46백봉삼 기자

마이크로소프트가 제시한 기업 AI 도입 성공 전략은

마이크로소프트가 기업 인공지능(AI) 도입을 실질적인 사업 성과로 연결하는 전략을 공유한다. 코파일럿과 AI 에이전트의 업무 활용부터 데이터 관리와 보안까지 기업 AI 전환에 필요한 방안을 소개할 계획이다. 마이크로소프트는 오는 17~20일 미국 샌프란시스코에서 연례 기술 행사 '마이크로소프트 이그나이트 2026'를 개최한다고 12일 밝혔다. 온라인 참가자는 무료 사전 등록을 거쳐 기조연설과 일부 주요 세션을 시청할 수 있다. 첫날 기조연설에는 사티아 나델라 마이크로소프트 최고경영자(CEO) 겸 이사회 의장과 저드슨 알소프 마이크로소프트 커머셜 비즈니스 CEO가 나선다. 두 연사는 AI 전환 다음 단계를 이끌 최신 기술과 전략을 공개한다. 주요 세션은 코파일럿과 에이전트를 활용한 기업 업무 혁신에 초점을 맞춘다. 마이크로소프트는 데이터와 애플리케이션, 업무 흐름 전반에 기업 사업 맥락을 반영하는 '프런티어 트랜스포메이션' 방향을 제시할 예정이다. 보안 세션에서는 AI 에이전트 신원과 접근 권한을 관리하는 방안을 다룬다. 기업 데이터를 보호하고 AI 활용 범위와 운영 기준을 관리하기 위한 보안 솔루션과 전략도 소개한다. 참가자는 기술 전략을 소개하는 세션뿐 아니라 실시간 코딩과 제품 시연, 실습 프로그램에도 참여할 수 있다. 전문가와 실제 업무 과제를 논의하고 기술적 선택지를 검토하는 토론도 마련된다. 이번 행사에는 전 세계 약 300개 파트너사가 참여한다. 마이크로소프트는 파트너 사업에 초점을 맞춘 80개 이상 세션을 통해 클라우드·AI 플랫폼과 기업용 AI 솔루션, 보안 등을 다룰 방침이다. 마이크로소프트는 "이번 행사는 AI 기술의 도입 가능성을 소개하는 데서 나아가 실제 업무 적용과 성과 측정에 초점 맞췄다"며 "기업 업무 맥락을 반영하는 기술과 이를 안전하게 운영하기 위한 관리 체계를 함께 제시할 것"이라고 홈페이지를 통해 밝혔다.

2026.11.12 10:42김미정 기자

[AI는 지금] 틱톡 만든 中 바이트댄스, '뮤즈' 대항마 예고

틱톡 모회사 바이트댄스가 메타 '뮤즈(Muse)'와 유사한 인공지능(AI) 에이전트를 수주 내 선보인다. 영상 생성 AI 시장에서 확보한 경쟁력을 바탕으로 사업 영역을 확대하고 오픈AI와 앤트로픽 등 미국 선두 AI 기업과 기술 격차를 좁히겠다는 전략이다. 11일(현지시간) 블룸버그통신에 따르면 장이밍 바이트댄스 공동창업자는 최근 AI 조직 전체 회의에서 신규 AI 에이전트 출시 계획과 중장기 기술 개발 목표를 공유했다. 연구원과 엔지니어 등 직원들이 참석한 비공개 회의에서 장 창업자는 미국 AI 기업과 경쟁할 수 있는 기술력을 확보하려면 최소 2029~2030년까지 시간이 필요하다는 견해를 밝혔다. 바이트댄스가 준비 중인 AI 에이전트는 메타가 지난 9월 공개한 뮤즈와 유사한 형태로 알려졌다. 뮤즈는 음성 대화와 애니메이션 아바타를 결합해 이용자의 다양한 작업을 지원하는 서비스다. 메타는 스마트안경을 비롯한 하드웨어 제품에 뮤즈를 적용하고 있으며 전용 기기 출시도 준비하고 있다. 장 창업자는 미국 기업들과 기술 격차를 설명하면서 학습 데이터 규모 차이를 언급했다. 바이트댄스 AI 연구조직 시드(Seed)가 개발하는 대규모언어모델(LLM)이 최첨단 경쟁 모델보다 훨씬 적은 데이터로 사전학습되고 있다는 판단에서다. 다른 기업 대형 모델이 생성한 결과물을 활용해 소형 모델을 학습시키는 '증류(Distillation)' 방식에 의존해서는 안 된다는 입장도 재확인했다. 단기적인 성능 개선보다 독자적인 기술 경쟁력을 확보하는 데 집중해야 한다는 취지다. 바이트댄스는 영상 생성 AI 분야에서 상대적으로 강한 경쟁력을 확보하고 있다. 대규모 영상 데이터를 활용해 개발한 '시댄스(Seedance)' 시리즈를 상용화했으며 최대 700억 달러 규모 AI 투자도 검토하고 있다. 반면 범용 언어모델에서는 미국 기업과 격차가 있다. 바이트댄스는 지난 6월 '시드 2.1'을 공개하면서도 고난도 개방형 과제와 첨단 연구 문제 해결 능력에는 개선 여지가 있다고 인정했다. 지난 8월에는 최대 10조 매개변수를 갖춘 차세대 모델을 학습하고 있다는 보도도 나왔다. 기술력 확보를 위한 인재 영입과 조직 확대도 병행하고 있다. 지난해 구글 딥마인드에서 영입한 우융후이가 이끄는 바이트댄스 시드에는 약 1000명 연구원과 엔지니어가 소속돼 있다. 지난달에는 중국 주요 AI 연구소 중 처음으로 안전성과 정렬을 전담하는 독립 조직을 신설하고 핵심 연구원 약 10명을 채용했다. 장 창업자는 현재 경영 일선보다 AI 전략 수립에 상당한 시간을 할애하고 있는 것으로 전해졌다. 블룸버그는 이번 내부회의 발언이 딥시크 등에 내준 AI 기술 주도권을 되찾으려는 장 창업자의 장기적인 구상을 보여준다고 평가했다.

2026.11.12 10:34이나연 기자

네이버 "55MW 규모 AI 팩토리, 내년 상반기 상용화…물류 자회사 설립도"

네이버가 엔비디아, 브룩필드와의 협력을 바탕으로 인공지능(AI) 팩토리 사업에서 의미있는 매출과 이익 성과를 만들어나가겠다는 자신감을 드러냈다. 연내 AI 추천을 실제 거래로 연결하는 개인형 AI 에이전트 출시도 앞두고 있다. 최수연 네이버 대표는 12일 네이버 3분기 실적발표 컨퍼런스 콜에서 “AI 팩토리 사업을 본격적으로 실행하기 위한 기반을 탄탄히 쌓고 있다”며 “브룩필드의 컴퓨팅 인프라 투자 계약과 엔비디아의 유상증자 참여가 모두 완료됐다”고 말했다. 네이버의 AI 인프라 운영과 서비스 역량에 엔비디아의 기술과 글로벌 생태계, 브룩필드의 자본 역량이 결합되면서 초기 자본 부담을 최소화하고 자본 효율성과 사업 실행력을 함께 갖춘 구조를 완성했다는 것이다. AI 팩토리에 대한 매출은 내년 상반기 상용 서비스 개시 시점과 함께 순차적으로 발생한다. 특히, 네이버는 한 고객에게 의존하는 구조를 방지하기 위해 초기 고객 구성을 전략적으로 접근하고 있다. 최 대표는 “대형 고객과의 중장기 계약을 추진하는 동시에 성장 잠재력이 높은 글로벌 AI 기업으로 고객 기반을 확대해 특정 고객에 대한 의존도를 낮춰 안정성뿐만 아니라 높은 수익성도 함께 확보해나갈 계획”이라고 설명했다. 또 네이버는 현재까지 계약이 완료된 데이터센터 용량이 2028년까지의 목표 물량을 상회한다고 밝혔다. 회사는 내년 상반기부터 55MW 규모의 AI 팩토리를 가동하고 2028년에는 200MW까지 규모를 늘릴 예정이라고 공시해왔다. 여기에 네이버는 연내 출시를 목표로 이용자를 대신해 실제 작업을 수행하는 새로운 개인형 AI 에이전트 앱을 준비 중이다. 네이버는 새로운 개인형 AI 에이전트의 차별점으로 AI의 추천을 실제 행동과 거래로 연결하는 '실행력'을 꼽았다. 최 대표는 “개인형 AI 에이전트는 이용자가 필요한 정보를 직접 찾는 것을 넘어 필요한 일을 미리 챙기거나 번거로운 작업을 대신 수행하는 새로운 사용성을 제공하고자 한다”며 “기존 검색의 진화를 이어나가는 동시에 새로운 이용자층을 확보하고 수익화 기회도 만들어나가겠다”고 덧붙였다. 네이버는 향후 외부 파트너와의 공식 연동 및 제휴도 단계적으로 확대해 개인형 AI 에이전트가 실행할 수 있는 서비스 범위를 자사 플랫폼 밖으로 넓힐 계획이다. 아울러, 네이버는 커머스와 물류가 긴밀하게 맞물리는 구조를 만들어나가기 위해 물류 자회사를 설립한다. 쇼핑의 검색 주문 데이터를 바탕으로 수요를 미리 예측하고 재고를 이용자 가까이 배치해 같은 인프라로도 보다 빠르고 효율적인 배송을 구현한다는 복안이다. 네이버는 최근 사우디아라비아에서 선보인 현지 지도 서비스 발라디 플러스에 이어 내년 상반기 출시를 목표로 실외 배송 서비스를 준비 중이다. 네이버랩스가 개발한 실외 배송 로봇 '누리'이며, 사우디아라비아에서 구축해온 디지털트윈 데이터와 로봇 기술을 결합해 현지 주거 단지 환경에 맞는 배송 서비스를 구현한다. 향후에는 누리를 발라디 플러스와 연계해 지도에서의 검색과 예약 주문이 실제 배송으로 이어지도록 서비스를 확장한다. 이밖에도 파이낸셜 플랫폼 영역에서는 내년 상반기 오프라인 통합 단말기 시장에서 활성 단말기 기준 국내 1위 사업자로 도약한다. 최 대표는 “앞으로 네이버는 AI 팩토리를 통한 신규 사업은 물론 온오프라인 생태계를 아우르는 핵심 산업 전반의 경쟁력을 높여 이용자와 파트너, 주주 모두에게 의미있는 성장의 기회를 만들어나갈 것”이라고 밝혔다. 네이버의 올해 3분기 연결 기준 매출은 3조4724억원으로 전년 동기 대비 10.7% 증가했다. 반면 영업이익은 AI 인프라와 콘텐츠 등에 대한 투자 확대 영향으로 20.9% 감소한 4513억원을 기록했다. 사업 부문별 매출은 네이버 플랫폼 1조9484억원, 파이낸셜 플랫폼 4877억원, 글로벌 도전 1조364억원으로 각각 전년 동기 대비 7.3%, 14.1%, 15.9% 증가했다.

2026.11.12 10:16박서린 기자

"대기업이 깔고 스타트업이 키운다?… 국가 AI 생태계의 성공 조건"

안녕하세요 AMEET 기자입니다. 여러분, 혹시 최근 정부에서 추진하고 있는 '모두의 AI' 사업 소식을 들어보셨나요? SK텔레콤, 카카오, KT 같은 이름만 들어도 알 만한 기업들이 컨소시엄을 구성해 국가 AI 인프라를 구축한다는 소식인데요. 우리 세금으로 만드는 이 거대한 AI 운동장이 과연 모두에게 공평하게 열릴 수 있을지, 아니면 대기업들만의 잔치로 끝날지 걱정 섞인 목소리가 나오고 있습니다. 그래서 오늘은 GPT, 제미나이, 클로드 등 서로 다른 관점을 가진 AI 패널들이 이 뜨거운 감자를 두고 심도 있는 토론을 벌여봤습니다. 본격적인 이야기에 앞서 이번 토론에 참여한 AI 패널들을 소개해 드릴게요. 먼저 효율성과 산업 성장을 중시하는 '산업경제형 AI' 패널은 대기업의 인프라와 자본력을 활용한 빠른 성장을 주장했고요. '중소벤처형 AI' 패널은 스타트업의 혁신 다양성과 공정한 기회를 강조하며 맞섰습니다. 여기에 정책의 실효성과 규제를 꼼꼼히 따지는 '정책규제형 AI' 패널까지 합세해 아주 날 선 공방이 오갔는데요. 이들이 과연 어떤 지점에서 충돌하고 또 합의점을 찾아냈는지, 현장의 목소리를 담아 전해드리겠습니다. 대기업의 압도적 효율성인가, 아니면 생태계의 고사인가 먼저 불을 지핀 건 대기업의 역할을 강조한 산업경제형 AI 패널이었습니다. 이 패널은 지금처럼 글로벌 AI 전쟁이 치열한 상황에서 SK텔레콤이나 KT처럼 이미 대규모 GPU 자원과 이용자 접점을 가진 대기업이 앞장서는 게 가장 현실적인 전략이라고 설명했죠. 실제로 SK텔레콤 컨소시엄은 무려 1,000만 명의 이용자 확보를 목표로 하고 있는데, 이런 규모의 경제 없이는 글로벌 기업들과 경쟁조차 어렵다는 게 이들의 논리입니다. 국가 예산만으로는 한계가 있는 인프라 구축 비용을 대기업의 자발적인 자산 투입으로 메울 수 있다는 점도 아주 매력적인 효율성 지표로 제시됐습니다. 하지만 중소벤처형 AI 패널은 즉각 반발하고 나섰는데요. 효율성이라는 이름 아래 공공 예산이 특정 대기업의 지배력을 강화하는 수단으로 전용될 수 있다는 우려를 제기했습니다. 특히 AI 스타트업들은 매출이 늘어도 고용이 그만큼 선형적으로 늘어나지 않는 독특한 성장 장벽을 겪고 있는데, 대기업 중심의 폐쇄적인 생태계가 굳어지면 이런 혁신 기업들이 시장에 발을 붙일 틈조차 사라진다는 거죠. 국민 세금으로 만든 플랫폼이라면 당연히 스타트업들이 자유롭게 기술을 얹고 서비스를 연동할 수 있도록 문을 활짝 열어야 한다는 주장이 팽팽하게 맞섰습니다. 개방은 의무인가 선택인가, 실질적 연동을 둘러싼 기술적 충돌 토론의 논점은 단순히 '누가 하느냐'에서 '어떻게 개방하느냐'라는 아주 구체적인 지점으로 옮겨갔습니다. 여기서 정책규제형 AI 패널이 아주 흥미로운 인사이트를 던졌는데요. 개방을 하겠다고 말만 할 게 아니라, 실제로 스타트업들이 대기업의 AI 모델이나 데이터를 가져다 쓸 때 속도가 느려지지는 않는지, 비용은 적절한지 등을 국가가 직접 인증해야 한다는 '프로덕션 적합성 인증' 개념을 들고나온 겁니다. 형식적인 API 공개에 그치지 말고, 실제 서비스가 가능한 수준인지를 꼼꼼히 따져보자는 제안이었죠. 이 대목에서 가장 큰 쟁점이 터져 나왔습니다. 중소벤처형 AI 패널이 스타트업의 자원 한계를 고려해 인증 절차를 대폭 줄여주는 '스타트업 특화 간소화 인증'을 주장한 반면, 정책규제형 AI 패널은 품질 검증 없는 개방은 오히려 생태계 전체의 품질을 떨어뜨리는 독이 될 수 있다고 반박한 거죠. 산업경제형 AI 패널 역시 정부의 행정 역량으로 이 복잡한 인증을 다 관리할 수 있겠느냐며 회의적인 반응을 보였습니다. 효율적인 운영을 위해선 대기업에 자율권을 주되 사후적인 책임을 묻자는 쪽과, 처음부터 강제적인 연동 규칙을 계약서에 못 박아야 한다는 쪽의 논리가 거세게 부딪혔습니다. "스타트업 특화 간소화 인증은 진입 장벽을 낮추는 묘수"라고 주장하는 쪽과 "검증되지 않은 연동은 기술적 과대포장에 불과하다"는 쪽의 대립은 토론 내내 이어졌습니다. 특히 2027년까지 명확한 행정 집행 계획이 마련되지 않는다면, 아무리 좋은 정책을 내놔도 실질적인 스타트업 참여 효과는 절반에도 못 미칠 것이라는 비관적인 전망도 나왔는데요. 결국 개방의 '속도'보다는 개방의 '질'을 어떻게 관리할 것인가가 이번 논쟁의 핵심 열쇠로 떠올랐습니다. 단기적 성과와 장기적 생존 사이에서 찾은 아슬아슬한 합의 치열했던 논쟁 끝에 AI 패널들은 몇 가지 중요한 합의점에 도달했습니다. 우선 초기 인프라 구축의 효율성을 위해 대기업 컨소시엄이 주도적인 역할을 하는 것은 인정하되, 그 대가로 스타트업과의 '비차별적 연동권'을 의무화해야 한다는 데 입을 모았습니다. 대기업이 인프라를 독점하는 것이 아니라, 이를 발판 삼아 스타트업들이 새로운 서비스를 꽃피울 수 있는 '개방형 구조'를 계약 조건으로 명시해야 한다는 것입니다. 국민의 세금이 들어가는 만큼, 대기업이 얻는 이익만큼의 공적 책임을 기술적으로 담보해야 한다는 결론입니다. 다만, 여전히 숙제는 남았습니다. 스타트업을 위한 인증 절차를 얼마나 간소화할 것인지, 그리고 정부가 이를 관리할 수 있는 전문 인력과 예산을 충분히 확보할 수 있을지에 대해서는 여전히 이견이 팽팽합니다. 대기업의 규모의 경제가 상용화를 앞당길 것이라는 기대와, 그것이 독과점으로 변질될 것이라는 공포 사이의 균형을 잡는 일은 결국 정책을 집행하는 사람들의 몫으로 남겨졌습니다. 오늘 이 패널들이 보여준 논점의 이동은 우리 AI 산업이 단순히 '기술 개발'을 넘어 '공존의 기술'을 고민해야 할 시점에 왔음을 시사하고 있습니다. 국가 AI 사업은 대기업의 인프라 효율성을 빌리되, 스타트업이 그 위에서 자유롭게 뛰어놀 수 있는 '강제된 개방성'을 확보하는 방향으로 가닥을 잡아야 한다는 것이 AI 패널들의 공통된 인사이트였습니다. 토론을 지켜보며 기자의 마음 한구석에도 묘한 여운이 남았습니다. 효율성이라는 매혹적인 목표와 다양성이라는 근본적인 가치 사이의 줄타기는 앞으로도 계속될 것입니다. 과연 우리는 3년 뒤, 대기업의 탄탄한 인프라 위에서 세계를 놀라게 할 스타트업의 탄생을 지켜볼 수 있을까요? 아니면 거인들이 만든 높은 담벼락 아래에서 시들어가는 혁신을 목격하게 될까요? 그 답은 오늘 나눈 이 치열한 고민들이 정책 현장에서 얼마나 진정성 있게 구현되느냐에 달려 있을 것입니다. ▶ 해당 보고서 보기 https://ameet.zdnet.co.kr/uploads/22adc361.html ▶ 지디넷코리아가 리바랩스 'AMEET'과 공동 제공하는 AI 활용 기사입니다. 더 많은 보고서를 보시려면 'AI의 눈' 서비스로 이동해주세요. (☞ 보고서 서비스 바로가기)

2026.11.12 10:03AMEET

LG CNS, 제조·물류 로봇 도입 과제 논의…학계와 피지컬 AI 교류 확대

LG CNS가 국내외 로봇 연구진과 제조·물류 현장에 피지컬 인공지능(AI)을 적용하기 위한 과제를 논의했다. 로봇 학습과 제어 기술의 연구 성과를 공유하고, 실제 운영 과정에서 해결해야 할 데이터 확보와 동작 지연 문제 등을 살폈다. LG CNS는 최근 서울 마곡 본사 '퓨처로보틱스 랩'에서 '2026 로보틱스 & 피지컬 AI 포럼'을 열었다고 밝혔다. 토론토대·서강대·중앙대·고려대 교수와 석·박사 과정 학생, LG CNS 임직원 등 100여명이 참여했다. 포럼은 로봇 파운데이션 모델(RFM)과 학습 데이터, 하드웨어, 시뮬레이션 기술을 산업 현장에 어떻게 연결할지에 초점을 맞췄다. 강화학습과 로봇 보행, 최적화 등을 연구하는 학계 전문가들이 LG CNS의 로봇 사업 담당자들과 연구·실증 현황을 공유했다. LG CNS는 20년 넘게 수행한 1000건 이상의 로봇공학 기반 스마트팩토리·스마트물류 프로젝트를 토대로 산업별 적용 방향을 설명했다. 올해 출시한 로봇 학습 플랫폼 '피지컬웍스 포지'와 에이전틱 AI 기반 로봇 운영·관제 플랫폼 '피지컬웍스 바통'도 소개했다. 학계에서는 로봇의 판단과 움직임을 고도화하는 기술을 다뤘다. 이치근 토론토대 교수는 로봇 파운데이션 모델의 발전 흐름을 설명하고, 모델을 실제 로봇에 탑재할 때 필요한 기술과 제약을 짚었다. 이 교수는 기종이 다른 로봇에서 수집한 데이터를 함께 학습에 활용하는 방안을 소개했다. 로봇이 매끄럽게 동작하도록 하는 플로우 매칭과 일련의 동작을 묶어 처리하는 액션 청킹 기술도 설명했다. 로봇별 움직임 특성과 제어 지연시간의 차이, 학습 데이터 부족 등은 해결 과제로 제시했다. 참석자들은 제조·물류 분야 적용 사례를 바탕으로 로봇을 안정적으로 도입하고 운영하는 데 필요한 조건을 논의했다. 기업과 대학이 갖춰야 할 기술 역량, 로봇 활용 확대에 따른 사람의 역할 변화도 토론 주제로 다뤘다. 이준호 LG CNS 스마트물류&시티사업부장 전무는 "앞으로도 학계와의 지속적인 교류를 통해 기술 경쟁력을 강화하고, 연구 성과가 실제 산업 현장의 혁신으로 이어질 수 있도록 사업 역량을 강화해 나가겠다"고 말했다.

2026.11.12 10:01남혁우 기자

LGD "기술 중심 회사 도약...AX 가속화"

LG디스플레이가 임직원이 참여하는 디스플레이 기술 워크숍을 열고 기술 중심 회사로의 도약과 인공지능 전환(AX) 가속화를 선언했다. LG디스플레이는 파주 사업장을 중심으로 11일부터 13일까지 사흘간 임직원 대상 디스플레이 기술 워크숍 '테크X(TechX)'를 개최한다고 12일 밝혔다. 테크X는 올해 처음 열린 행사로 기술 중심 회사의 가치를 공유하고, AX를 통해 구현된 업무 혁신 성과를 전사적으로 확산하기 위해 마련됐다. 이번 행사에서는 R&D포럼, AX 스쿼드 챔피온십, 인사이트 세미나, 테크 트립 등 다양한 프로그램이 운영된다. R&D포럼에서는 LG디스플레이의 독자 기술이 적용된 57가지 제품과 기술, 글로벌 학회 우수 논문 포스터 30여 건이 전시된다. 특히 LG디스플레이는 이번 테크X에서 차세대 OLED 패터닝 기술인 'FLiPP(FMM-Less innovative Pixel Patterning)'을 전사 임직원에게 처음으로 공개했다. 파인메탈마스크(FMM) 없이 고해상도 패터닝을 구현하는 FLiPP 기술의 혁신적 가치와 기술 로드맵을 공유하며 차세대 기술 경쟁력에 대한 전사적 공감대를 형성했다. AX 성과 공유도 이뤄졌다. 임직원이 AI로 업무를 개선한 'AX 스쿼드' 우수 사례 시상식과 함께, AI 에이전트 및 AI 시뮬레이션 기반 기술 혁신 사례를 소개하는 'AX 스테이지'가 마련됐다. 인사이트 세미나에서는 김현재 국제정보디스플레이학회(SID) 사무총장과 이순영 LG AI연구원 랩장이 강연자로 나서 미래 디스플레이 방향성과 AX의 미래를 제시했다. 정철동 LG디스플레이 사장은 "기술 중심 회사라면 남들이 하지 않는 것, 더 어려운 것에 끊임없이 도전해야 한다"며 "최고의 경쟁력은 우리만이 할 수 있는 기술로 새로운 가치를 만들어낼 때 생긴다"고 강조했다. LG디스플레이는 이번 테크X를 계기로 기술 도전과 혁신 경험이 조직 전반에 확산될 수 있도록 해당 행사를 정례화할 방침이다.

2026.11.12 10:00전화평 기자

[기고] AI 에이전트에게 20년 된 시스템을 맡길 수 있을까

최근 여러 기업 인공지능 전환(AX) 프로젝트를 접하면서 한 가지 아쉬움을 느낀다. 어떤 AI를 도입할지, AI 에이전트를 어디에 적용할지에 대한 관심은 높아졌지만 정작 AI가 연결돼 일해야 할 기존 시스템을 얼마나 제대로 이해하고 있는지에 대한 고민은 상대적으로 부족하다. 예를 들어 고객이 AI 에이전트에게 "어제 주문한 상품을 취소해 주세요"라고 요청한다고 생각해 보자. 겉으로 보기에는 AI가 기존 시스템의 주문 취소 기능을 호출하면 끝날 것처럼 보인다. 하지만 실제 시스템에서는 이야기가 달라진다. 하나의 주문 취소 업무 안에는 결제 환불, 재고 복구, 포인트 회수, 배송 중지 등 여러 기능이 복잡하게 연결돼 있을 수 있다. 어떤 데이터가 변경되는지, 처리 중 오류가 발생하면 어디까지 되돌려야 하는지, 다른 업무에는 어떤 영향을 미치는지 명확하지 않은 경우도 적지 않다. 그렇다면 이런 시스템에 주문 취소 권한을 AI에게 맡겨도 괜찮을까? 결국 중요한 것은 AI가 주문을 취소할 능력이 있느냐가 아니다. 우리가 AI에게 맡기려는 업무를 얼마나 정확하게 이해하고 있고 그 실행 결과를 얼마나 신뢰할 수 있느냐의 문제다. AI보다 먼저 마주하는 오래된 시스템의 벽 기업 업무 시스템은 하루아침에 만들어지지 않는다. 10년, 20년 동안 새로운 요구사항을 반영하고 기능을 추가하면서 지금의 모습으로 발전해 왔다. 그 과정에서 처음에는 독립적이었던 기능들이 서로의 데이터를 참조하고 하나의 기능이 여러 업무를 동시에 처리하면서 구조는 점점 복잡해진다. 더 큰 문제는 이러한 구조를 정확하게 설명할 수 있는 자료가 충분하지 않다는 것이다. 설계 문서는 오래전에 작성됐지만 실제 시스템은 수차례 변경돼 문서와 다른 모습으로 운영되기도 한다. 결국 소스코드를 다시 분석하거나 오랫동안 유지보수를 담당한 개발자의 경험과 기억에 의존하는 경우가 많다. 이전에 진행했던 프로젝트에서 우리가 검증 목적으로 분석했던 한 ERP 시스템에는 74개 화면과 275개 기능(API)이 있었다. 분석 결과 서로 다른 업무 영역의 경계를 넘나드는 기능은 7개였는데 흥미롭게도 모두 데이터를 변경하는 기능이었다. 전체 기능에서 차지하는 비중은 크지 않았다. 하지만 이런 소수 기능이 시스템의 복잡성과 변경 위험을 높이는 요인이 될 수 있었다. 사람이 직접 업무를 처리할 때는 경험과 업무 지식을 바탕으로 예외 상황에 대응할 수 있다. 하지만 AI 에이전트가 업무를 수행하려면 조건이 달라진다. "이 기능은 무엇을 하는가?", "어떤 데이터를 책임지는가?", "다른 업무와 어떻게 연결되는가?", "실패했을 때 어떻게 복구해야 하는가?" 이 질문에 답할 수 있어야 AI에게 실제 업무를 맡길 수 있다. AI가 일하려면 시스템도 달라져야 한다 AI 기술은 빠르게 발전하고 있다. 새로운 모델과 에이전트가 등장하면서 AI가 수행할 수 있는 기업 업무 범위도 넓어지고 있다. 하지만 기업의 기존 시스템은 이러한 변화에 빠르게 대응하기 어려운 경우가 많다. 하나의 기능을 변경하려 해도 다른 업무에 어떤 영향을 미치는지 확인해야 하고 작은 수정에도 시스템 전체를 다시 검증해야 하는 경우가 있다. 이런 문제를 경험하면서 효과적인 AX를 위해서는 단순히 AI를 기존 시스템에 연결하는 것을 넘어 AI가 필요한 업무 기능을 명확하게 이해하고 호출할 수 있는 구조가 필요하다고 생각하게 됐다. 그 과정에서 주목한 것이 마이크로서비스 아키텍처(MSA)였다. MSA는 하나의 거대한 시스템을 업무 특성에 따라 독립적인 서비스로 구성하고 각 서비스가 자신의 업무와 데이터를 책임지도록 하는 방식이다. 하지만 시스템을 잘게 나눈다고 문제가 해결되는 것은 아니다. 실제 MSA 전환 프로젝트에서는 기존 시스템을 어떤 기준으로 나눌 것인지, 각 서비스가 어떤 데이터를 책임져야 하는지 결정하는 과정 자체가 어렵다. 같은 시스템이라도 설계자의 경험과 판단에 따라 서비스의 경계가 달라질 수 있고 설계 단계에서는 독립적으로 나눴지만 실제 개발 과정에서는 여러 서비스가 다시 강하게 연결되는 일도 발생한다. 쿠버네티스나 CI/CD, 데브옵스 환경을 구축하는 것도 중요하다. 그러나 새로운 인프라 위로 시스템을 옮긴다고 기존 업무 구조까지 자동으로 개선되는 것은 아니다. 결국 중요한 것은 기존 시스템을 정확하게 분석하고 업무의 경계를 일관된 기준으로 찾아내며 그 설계가 실제 구현까지 제대로 이어졌는지 검증할 수 있느냐였다. 이러한 고민에서 'MuSAnga'가 시작됐다 처음부터 새로운 플랫폼을 만들려고 했던 것은 아니다. 여러 프로젝트를 수행하면서 비슷한 질문을 반복해서 마주했다. "왜 기존 시스템을 분석하는 데 매번 많은 시간이 필요한가?", "왜 비슷한 설계 과정을 반복하면서도 프로젝트마다 결과가 달라지는가?", "설계자가 바뀌어도 일관된 기준으로 시스템을 분석할 수는 없는가?", "우리가 만든 설계가 실제로 올바른지 확인할 방법은 없는가?" 이런 질문이 쌓이면서 하나의 생각에 이르렀다. "설계 방법론을 문서로만 남겨두지 말고 실제로 수행하고 검증할 수 있는 시스템으로 만들어보자" 이것이 'MuSAnga(뮤산가)'를 개발하게 된 출발점이다. MuSAnga는 기존 시스템의 소스코드와 데이터베이스 구조를 분석해 업무와 데이터 간 관계를 파악하고 이를 바탕으로 서비스 경계를 식별하는 과정을 체계화하려는 고민에서 시작됐다. 이 과정에서 AI는 방대한 소스코드를 분석하고 업무와 데이터 사이의 관계를 찾아내는 역할을 할 수 있다. 하지만 우리가 중요하게 생각한 것은 AI가 빠르게 답을 만들어내는 것만이 아니었다. 왜 그런 결과가 나왔는지 설명할 수 있어야 하고 그 설계가 실제로 타당한지 검증할 수 있어야 한다. AI가 제안한 결과를 사람이 이해하고 검증할 수 없다면 실제 기업의 핵심 시스템에 적용하기 어렵기 때문이다. MuSAnga가 기존의 단순 분석이나 설계 자동화 방식과 다른 지점도 여기에 있다. 레거시 시스템을 이해하는 것에서 시작해 업무 단위를 식별하고 AI 에이전트가 활용할 수 있는 시스템 구조로 이어지도록 하는 것이 우리가 해결하고자 하는 문제다. 결국 AX 출발점은 시스템을 이해하는 일이다 앞으로 AI 에이전트가 기업의 실제 업무를 수행하는 영역은 더욱 확대될 것이다. 그럴수록 기업은 "어떤 AI를 도입할 것인가"와 함께 "우리 시스템은 AI에게 일을 맡길 준비가 돼 있는가"를 질문해야 한다. AX는 기존 시스템에 AI를 붙이는 것으로 끝나서는 안 된다. AI가 기업의 실제 업무를 안정적으로 수행하려면 업무 경계와 데이터의 책임이 명확해야 하고 필요한 기능을 AI가 안전하게 활용할 수 있는 구조가 준비돼 있어야 한다. MuSAnga를 개발하게 된 이유도 결국 여기에 있다. 이번 글에서는 왜 이런 고민을 시작하게 됐는지 이야기했다. 다음 글에서는 한 단계 더 들어가 MuSAnga가 기존 레거시 분석과 MSA 전환 방식과 무엇이 다른지, 복잡하게 얽혀 있는 시스템에서 어떻게 업무의 경계를 찾아내고 AI 에이전트가 활용할 수 있는 구조로 만들어가는지 이야기해 보려 한다. 이후에는 실제 기업의 시스템에서 이를 어떻게 활용할 수 있는지, 그리고 PoC와 적용 과정에서 어떤 경험과 인사이트를 얻었는지도 차례로 다뤄볼 예정이다.

2026.11.12 09:55우한규 컬럼니스트

데이터브릭스, 에이전트 '지니' 업그레이드…"복잡한 업무 스스로"

데이터브릭스가 기업 경영진 업무 수행과 의사결정을 지원하기 위해 인공지능(AI) 에이전트 기능을 강화했다. 11일(현지시간) 테크크런치 등 외신에 따르면 데이터브릭스는 AI 에이전트 '지니'를 업데이트했다. 이번 업데이트 핵심은 기업이 저장한 정보에서 업무에 필요한 맥락을 파악하는 기술이다. 데이터브릭스는 이를 위해 데이터 간 관계와 의미를 정리하는 온톨로지를 구축했다. 지니는 이를 바탕으로 고객이 데이터브릭스 플랫폼에 저장한 정보를 업무에 활용한다. 알리 고드시 데이터브릭스 최고경영자(CEO)는 사내에서 지니를 활용한 사례를 공유했다. 그는 직원 업무 만족도를 조사하는데 지니를 활용했다. 지니는 직원 만족도 조사에서 점수가 낮은 항목을 분석하고, 일부 임원이 제안한 해결책을 평가했다. 고드시 CEO는 이 결과를 참고해 효과가 낮을 것으로 보이는 방안을 걸러냈다. 지니는 잠재 고객을 설득하는 데 어려움을 겪었던 영업 내용도 요약했다. 특히 고객이 제품을 구매하려면 어떤 기능이 필요한지 정리해 경영진이 확인할 수 있도록 했다. 고드시 CEO는 "지니는 영업 실패나 실효성 낮은 인사 정책처럼 직원들이 경영진에게 직접 보고하기 어려운 사안을 파악할 수 있다"고 강조했다. 데이터브릭스는 앞으로 지니를 기업 경영진이 상시 활용할 수 있는 에이전트로 내세울 것이라고 밝혔다. 고드시 CEO는 "AI 에이전트가 프로그래머 작업 방식을 바꾸는 것처럼 지니 역시 비즈니스 업무에 변화를 가져올 수 있을 것"이라고 말했다. 데이터브릭스는 AI 사용 확대에 따른 비용은 '유니티 게이트웨이'로 관리할 수 있다고 설명했다. 기업은 이 제품으로 사용 한도를 설정하고 비용이 더 저렴한 오픈웨이트 모델로 교체할 수 있다. 고드시 CEO는 "직원이 150명 넘는 조직을 이끄는 기업은 지니를 통해 가치를 얻을 수 있을 것"이라고 강조했다.

2026.11.12 09:31김미정 기자

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