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뉴마크, 홍콩 리서치 총괄로 로이 응 선임

홍콩, 2026년 4월 14일 /PRNewswire/ -- 뉴마크(Newmark)가 MRICS 자격을 보유한 로이 응(Roy Ng)을 홍콩 리서치 부문 총괄로 선임했다고 발표하며 지역 전반에 걸친 회사의 리서치 역량을 강화했다. Image courtesy of Newmark: Roy Ng. 로이 총괄은 이 역할을 통해 오피스, 산업, 리테일 및 자본 시장 전반에 걸친 시장 조사, 예측 및 사고 리더십을 주도하며 변화하는 임차인 및 투자 역학 속에서 데이터 기반 인사이트로 고객을 지원한다. 또한 뉴마크의 지역 및 글로벌 리서치 팀과 긴밀히 협력해 범위를 확장하고 분석의 엄밀함을 높이며 현지 인텔리전스를 글로벌 트렌드와 연계할 예정이다. 뉴마크 홍콩의 로드리 제임스(Rhodri James) 부회장은 "홍콩은 세계에서 가장 복잡하고 역동적인 부동산 시장 중 하나"라고 말했다. 이어 "자본 흐름, 임차인 전략, 정책 역학이 계속 변화하는 가운데 엄밀하고 현지에 뿌리를 둔 리서치는 기회를 발굴하는 데 필수적이다. 로이의 리더십은 고객들이 명확성, 확신, 미래 지향적 시각으로 변화하는 환경을 헤쳐나갈 수 있도록 지원하는 우리의 역량을 강화한다"고 말했다. 글로벌 리서치 부문의 데이비드 비트너(David Bitner) 상무이사는 다음과 같이 덧붙였다. "주요 글로벌 시장 전반에 걸쳐 리서치 역량이 심화됨에 따라 고객을 위한 기하급수적인 새로운 기회를 창출하고 있으며, 지역 인사이트와 글로벌 인텔리전스를 연결해 더 나은 의사결정, 더 강력한 성과 및 전 세계 부동산에 대한 더욱 통합된 이해를 이끌어낸다. 로이는 깊은 지역적 지식, 기술적 리서치 전문성, 실전 자문 경험이라는 보기 드문 조합을 갖추고 있다. 그는 고객들이 자신감을 갖고 복잡성을 헤쳐나갈 수 있도록 적시에 데이터 기반 인사이트를 제공하는 우리의 역량을 강화한다." 로이는 상업용 임대, 자본 시장 분석, 지역 리서치 리더십에 걸친 이력을 바탕으로 부동산 리서치, 임대, 전략 자문 분야에서 10년 이상의 경험을 보유하고 있다. 그는 선도적인 부동산 회사들에서 시니어 직책을 역임하며 홍콩과 범주강삼각주 지역 전반의 투자자, 개발사, 임차인을 위한 시장 전망, 예측 및 자문 인사이트를 제공해왔다. 로이는 "뉴마크의 리서치는 고객을 위한 명확성, 엄밀성 및 관련성을 중심으로 구축되어 있다"고 말했다. 이어 "홍콩 전반에 걸친 인사이트를 심화하는 동시에 현지 인텔리전스를 임차인 및 투자 의사결정을 형성하는 글로벌 동력과 연결하게 되어 기쁘다"고 덧붙였다. 뉴마크 소개 뉴마크 그룹(Newmark Group, Inc., Nasdaq: NMRK)은 자회사(이하 '뉴마크')와 함께 부동산 생애 주기의 모든 단계를 원활하게 지원하는 상업용 부동산 분야의 글로벌 선도 기업이다. 뉴마크의 포괄적인 서비스 및 제품 라인업은 소유자부터 임차인, 투자자부터 창업자, 스타트업부터 우량 기업까지 각 고객에게 맞춤화되어 있다. 플랫폼의 글로벌 도달 범위와 기성 및 신흥 부동산 시장에서의 시장 인텔리전스를 결합해 뉴마크는 업계 전반의 고객에게 최고 수준의 서비스를 제공한다. 2025년 12월 31일 종료된 12개월 기준 뉴마크의 매출은 약 33억 달러를 기록했다. 2025년 12월 31일 기준 뉴마크와 비즈니스 파트너들은 4개 대륙에 걸쳐 약 175개 사무소에서 9300명 이상의 전문가와 함께 운영되고 있다. 자세한 내용은 nmrk.com을 방문하거나 @newmark을 팔로우해 확인할 수 있다. 뉴마크의 미래 예측 진술에 관한 논의 본 문서에서 역사적 사실이 아닌 뉴마크에 관한 진술은 실제 결과가 미래 예측 진술에 포함된 내용과 다를 수 있는 리스크와 불확실성을 수반하는 '미래 예측 진술'이다. 여기에는 실제 영향이 현재 예상과 실질적으로 다를 수 있는 회사의 사업, 실적, 재무 상태, 유동성, 전망에 관한 진술이 포함되며 이는 미래 예측 진술을 구성할 수 있다. 법적으로 요구되는 경우를 제외하고 뉴마크는 미래 예측 진술을 업데이트할 의무를 지지 않는다. 실제 결과가 미래 예측 진술에 포함된 내용과 다를 수 있는 추가적인 리스크 및 불확실성에 대한 논의는 뉴마크의 미국 증권거래위원회(Securities and Exchange Commission) 제출 서류, 특히 이러한 서류에 명시된 리스크 요인 및 미래 예측 정보에 관한 특별 주의사항, 그리고 이후 제출되는 Form 10-K, Form 10-Q, Form 8-K 보고서에 포함된 해당 리스크 요인 및 특별 주의사항의 업데이트 내용을 참조할 수 있다. Newmark Group, Inc. 사진 - https://mma.prnasia.com/media2/2955056/Roy_Ng.jpg?p=medium600 로고 - https://mma.prnasia.com/media2/1057994/Newmark_Group_Logo_v1.jpg?p=medium600

2026.04.15 00:10글로벌뉴스

폭스바겐그룹, 유럽 성장에도 전기차 판매 뒷걸음…美·中 부진 영향

폭스바겐그룹의 전기차 판매가 유럽 시장 성장에도 불구하고 중국과 미국 부진 여파로 감소한 것으로 나타났다. 폭스바겐그룹은 13일(현지시간) 올해 1분기 약 20만대 전기차를 판매했다고 발표했다. 이는 전년 동기 대비 8% 감소한 수치다. 유럽 시장에서 두자릿수 성장세가 중국과 미국의 급격한 감소를 상쇄하지 못했다. 같은 기간 전체 차량 인도량도 205만대로 전년 동기 213만대 대비 4% 줄었다 지역별로는 유럽이 선방했지만 중국과 미국 부진을 만회하지 못했다. 유럽 내 BEV 인도량은 11.5% 증가했고, 서유럽 시장에서 폭스바겐그룹의 BEV 점유율도 19%에서 20%로 상승했다. 반면 중국 내 BEV 인도량은 63.8%, 미국은 80.1% 각각 급감했다. 폭스바겐은 중국과 미국 판매 감소의 배경으로 현지 전기차 보조금 종료와 규제 변화 등을 지목했다. 회사는 중국의 경우 현지에서 개발한 신규 전기차 출시를 앞둔 과도기 영향이 컸다고 설명했다. 미국에서는 지난해 4월 이후 적용된 관세와 규제 변화도 실적에 부담을 준 것으로 분석됐다. 내연기관과 하이브리드를 포함한 전체 인도 실적도 지역별 온도차가 뚜렷했다. 서유럽은 4.2%, 중·동유럽은 7.6%, 남미는 7.0% 증가했지만 북미는 13.3%, 아시아태평양은 14.1% 감소했다. 중국 시장이 포함된 아시아태평양 지역에서 폭스바겐그룹 인도량은 61만 8900대로 줄었다. 다만 폭스바겐은 중국 전체 시장이 크게 위축된 가운데서도 시장 점유율은 소폭 상승했다고 밝혔다. 전동화 전략 전반에서는 플러그인하이브리드차(PHEV)가 선전했다. 1분기 글로벌 PHEV 인도량은 10만 9000대로 전년 동기 대비 31% 늘었다. 서유럽에서는 전 차종 기준 주문량이 3%, BEV 주문량은 4% 증가했다. 폭스바겐 티록, 쿠프라 테라마르, 스코다 엘로크, 아우디 Q3, 포르쉐 카이엔 일렉트릭 등이 주문 증가를 이끈 주요 차종으로 꼽혔다. 마르코 슈베르트 폭스바겐그룹 영업 부문 확대경영위원회 위원은 "1분기 어려운 경제·지정학 환경 속에서도 폭스바겐그룹은 글로벌 시장점유율을 대체로 안정적으로 유지했다"며 "유럽에서는 인도량과 순수전기차 비중이 늘었지만 중국과 미국의 시장 침체는 실적에 부담이 됐다"고 평가했다. 이어 "중동 지역 전쟁의 직접적인 영향을 받는 시장에서는 혼란이 발생했지만 그룹 전체 실적에는 큰 영향을 미치지 않았다"며 "유럽의 도심형 전기차와 중국 현지 개발 신차를 통해 긍정적인 모멘텀이 이어질 것으로 기대한다"고 말했다.

2026.04.14 10:23류은주 기자

카카오뱅크, AWS 게임데이 2연패…"윤호영 대표님, 리인벤트 가고 싶습니다"

카카오뱅크가 아마존웹서비스(AWS) 게임데이에서 2년 연속 우승을 차지하며 금융권 클라우드·인공지능(AI) 기반 개발 경쟁에서 존재감을 다시 한번 입증했다. 역할 분담과 AI 도구 활용을 앞세운 실전 대응 능력이 승부를 갈랐다는 평가다. 아마존웹서비스(AWS)코리아는 지난 10일 서울 역삼 오피스에서 '금융사를 위한 AWS 게임데이 2026'을 열고 금융사 개발자들이 팀을 이뤄 실전 미션을 수행하는 실전 기술 경연을 진행했다. 올해 5회째를 맞은 AWS 게임데이는 가상의 기업 환경에서 발생한 장애와 개발 과제를 해결하는 실전형 프로그램이다. 특히 이번 대회는 AI 주도 개발을 주제로 AWS가 서비스하는 도구 '아마존 Q 디벨로퍼'와 '키로 CLI'를 활용해 코드 현대화와 시스템 성능 문제 해결이 주요 미션으로 진행됐다. 올해는 총 24개 금융사 팀이 참여해 약 3시간 동안 경쟁을 펼쳤다. 카카오뱅크 '키키404'가 1위를 차지했으며 수협은행 '도시어부'와 한국신용데이터 '회사에 403 내주세요(진심)'가 각각 2위와 3위에 올랐다. 이 밖에도 미래에셋생명 'MA동석' 팀이 베스트 네이밍상을, 서울보증보험 '이김이김' 팀이 열정상을 수상했다. 카카오뱅크는 작년과 멤버 전원이 바뀐 상황에서도 2연패를 달성하며 '우승 명가'로서의 저력을 보여줬다. 팀원들은 명확한 역할 분담과 빠른 초기 대응이 승부를 갈랐다고 입을 모았다. 매해 우승팀에는 12월 미국 라스베이거스에서 열리는 AWS의 연례 콘퍼런스 '리인벤트(re:Invent)'에 참석할 수 있는 기회가 제공된다. 노경훈 AWS코리아 금융 사업 총괄은 "이번 행사는 금융 IT 환경에서 실제로 발생할 수 있는 문제를 팀 단위로 해결해보는 데 의미가 있다"며 "금융사들이 리스크 없이 AI 기반 개발을 직접 실험하고 검증할 수 있는 장을 제공하는 것이 핵심"이라고 강조했다. 대회 2연패 카카오뱅크 "역할 분담·초반 대응이 승부" 1등을 차지한 카카오뱅크 키키404 팀은 멤버 전원 새로운 구성으로 참가했음에도 불구하고 2년 연속 우승을 차지하며 눈길을 끌었다. 팀은 클라우드 엔지니어링 조직 소속 4명으로 구성됐다. 지난해 우승 멤버와 겹치는 인원이 없음에도 동일한 성과를 냈다는 점에서 내부 기술 체계와 조직 역량이 주목받고 있다. 우승 비결로는 명확한 역할 분담을 꼽았다. 팀은 개발(Dev)과 운영(Ops)을 2명씩 나눠 각자 맡은 영역에 집중했다. 단순 분업이 아니라 서로 겹치지 않도록 역할을 세밀하게 나눈 것이 핵심이었다. 팀은 "사전에 역할이 겹치면 비효율이 발생할 수 있다고 판단해 최대한 충돌을 줄이는 방향으로 전략을 짰다"며 "코드 개선, 인프라 대응, 환경 분석 등을 각자 맡아 빠르게 대응했다"고 설명했다. AI 도구 활용 역시 자연스러웠다. 팀은 "키로 CLI와 아마존 Q를 사용했지만 평소 업무 환경과 크게 다르지 않아 빠르게 적응할 수 있었다"며 "시레 업무에서도 이미 자동화와 효율화 측면에서 AI를 적극 활용하고 있다"고 말했다. 이어 "인프라 운영 과정에서 작업 계획서 작성이나 데이터 분석 등 반복적인 업무에 AI 도움을 많이 받고 있다"며 "향후에는 장애 대응까지 AI 기반으로 전환할 수 있을 것으로 보고 있다"고 덧붙였다. 카카오뱅크 내부의 적극적인 기술 투자와 교육 문화도 성과에 영향을 미쳤다. AWS 관련 교육과 외부 기술 행사 참여를 회사 차원에서 적극 지원하고 최신 클라우드 기술을 현업에 빠르게 적용할 수 있는 환경이 마련돼 있다는 설명이다. 팀은 "회사에서 AWS 교육과 외부 세미나, 기술 행사를 적극적으로 지원해주고 있어 자연스럽게 최신 기술을 익히고 적용할 수 있었다"며 "이런 환경이 있었기에 대회에서도 빠르게 대응하고 2년 연속 우승을 할 수 있었다"고 말했다. 또 팀원들은 "기존 엔지니어들이 높은 기준과 방향성을 가지고 인프라를 구축해온 점도 큰 도움이 됐다"며 "조직 전체가 기술 역량을 끌어올리는 구조가 이번 성과로 이어졌다고 본다"고 강조했다. 끝으로 "윤호영 카카오뱅크 대표님, 리인벤트 꼭 가고 싶습니다"고 전했다. "3년 도전 끝 첫 입상"…수협은행, AI 교육·현장 경험 결실 수협은행 도시어부 팀은 3년 연속 도전 끝에 처음으로 입상에 성공하며 의미 있는 성과를 거뒀다. 팀은 수협은행 AX혁신실 소속 인력으로 구성됐다. 클라우드·AI 도입, 데이터 기반 마케팅 시스템 운영 등 다양한 업무를 수행하는 조직 내에서 축적된 경험이 협업으로 이어지며 문제 해결 능력을 끌어올렸다. 수협은행 AX혁신실은 AI 사업 추진과 AI 서비스 개발, 전사 데이터 추출 및 엔지니어링 등을 담당하는 조직이다. 금융 서비스 전반에 AI를 접목하는 역할을 맡고 있는 만큼, 실제 업무 경험이 이번 대회에서도 강점으로 작용했다는 분석이다. 입상 비결로는 사전 교육과 실무 경험이 꼽혔다. 특히 AWS 키로 활용 교육을 받은 경험과 일부 팀원이 실제 업무에서 AI 도구를 활용해본 점이 큰 도움이 됐다는 설명이다. 팀은 "회사에서 키로 관련 교육을 받은 것이 실제 문제 해결 과정에서 큰 역할을 했다"며 "사전에 AI 도구를 익힐 수 있는 환경이 마련돼 있었던 점이 성과로 이어졌다"고 밝혔다. 대회 경험도 영향을 미쳤다. 3회 연속 참가하면서 문제 유형과 흐름을 이해하게 됐고 올해는 이를 바탕으로 전략적으로 접근할 수 있었다. 특히 팀원들은 올해 입사한 신입사원이 핵심 역할을 했다고 입을 모았다. 팀은 "신입 직원이 가장 먼저 문제를 해결하며 팀 분위기를 끌어올렸다"며 "앞으로 성장 가능성이 매우 크다고 본다"고 밝혔다. AX혁신실에서 수행해온 업무 경험도 이번 성과에 힘을 보탰다. 팀은 "AI 서비스 개발과 데이터 기반 시스템을 함께 다루는 조직 특성상 다양한 문제 상황에 대한 이해도가 높았다"며 "이러한 경험이 실전 환경에서 빠른 판단과 대응으로 이어졌다"고 설명했다. 마지막으로 팀은 "이번 2등은 의미 있는 성과지만 1등은 내년을 위해 남겨두겠다"며 다음 대회에 대한 도전 의지를 드러냈다. 또 "항상 절대적인 지지를 해주신 신학기 행장님과 도문옥 수석부행장님과 AX혁신실 팀장님들께 감사드린다"며 "입상시 소고기 식사와 보상도 약속받아 기대가 크다"고 말했다. 한국신용데이터, 첫 출전에 3위…AI 실전 활용 역량 입증 한국신용데이터 회사에 403 내주세요(진심) 팀은 첫 출전임에도 불구하고 3위를 기록하며 현장에서 주목을 받았다. 팀명부터 눈길을 끌었다. HTTP 오류 코드 403에서 착안한 이름으로, 서비스 에러를 내지 말자는 개발자들의 유쾌한 다짐을 담았다. 동시에 개발 과정에서 발생할 수 있는 시행착오를 솔직하게 드러낸 점도 특징이다. 팀은 클라우드·네트워크·데이터베이스(DB) 등 다양한 엔지니어링 역할을 맡은 인력으로 구성됐다. 사전 준비와 역할 분담 전략이 성과로 이어졌다는 분석이다. 팀은 "상세한 미션을 미리 알 수 없는 상황이었기에 사전 환경 세팅에 집중했다"며 "미션이 주어졌을 때 빠르게 역할을 나눠 대응한 것이 좋은 결과로 이어졌다"고 설명했다. AI 도구 활용 경험도 중요한 역할을 했다. 팀은 "평소 업무에서도 키로와 Q를 적극 활용하고 있어 자연스럽게 적용할 수 있었다"며 "특히 키로는 AWS 환경과의 연계성이 뛰어나 효율성이 높다"고 말했다. 이같은 경험은 회사의 주요 서비스에도 기반을 두고 있다. 한국신용데이터는 소상공인 대상 경영 관리 서비스 '캐시노트'를 운영하고 있으며 B2B 환경에서 데이터 기반 서비스 개발과 운영 경험을 축적해왔다. 이러한 실전 경험이 이번 대회에서도 빠른 문제 해결로 이어졌다. 다만 일부 아쉬움도 남겼다. 팀은 "운영 문제는 빠르게 해결했지만 개발 단계에서 실수가 있었다"며 "키로 CLI를 활용했다면 더 빠른 대응이 가능했을 것"이라고 회고했다. AWS가 지원하는 키로의 장점에 대해서도 구체적으로 언급했다. 팀은 "서브 에이전트 기능을 통해 대량 로그 분석과 정보 탐색을 동시에 수행할 수 있어 업무 효율성이 크게 향상됐다"고 평가했다. 회사 차원의 AI 활용 문화도 강조됐다. 팀은 "AI를 적극적으로 활용할 수 있는 환경이 마련돼 있어 업무 효율이 높아졌다"고 말했다. 끝으로 첫 출전 성과에 대해 "수상을 목표로 참가했는데 실제로 결과를 내게 돼 기쁘다"며 "내년에는 더 철저히 준비해 1등에 도전하겠다"고 포부를 밝혔다. 또 "AI를 네이티브하게 활용할 수 있는 환경을 만들어준 김동호 대표님과 임정기 최고기술책임자(CTO)님께 이번 수상의 영광을 돌리고 싶다"고 전했다.

2026.04.13 11:17한정호 기자

오픈생활건강, 공기압마사지기 구매가이드 공개

오픈생활건강이 공기압마사지기 주요 제품과 선택 기준을 정리한 구매가이드를 공개했다. 의료기기로 활용되는 공기압마사지기의 기능과 사용법을 소개하고, 대표 제품을 함께 제시해 소비자 이해도를 높이겠다는 취지다. 생활건강·의료기기 기업 오픈생활건강은 패밀리 사이트 '오픈비투비'를 통해 공기압마사지기 상품의 특장점을 정리한 구매가이드를 공개했다고 13일 밝혔다. 공기압마사지기는 공기를 주입해 압력을 가하는 방식으로 혈액순환을 촉진하고 근육을 이완시키는 의료기기다. 이를 통해 피로 회복과 스트레스 완화에 도움을 줄 수 있으며, 바쁜 일상 속에서도 간편하게 사용할 수 있는 점이 특징이다. 과거에는 병원이나 한의원 중심으로 활용됐으나, 최근에는 개인용 수요가 늘면서 가정용 제품 구매도 확대되는 추세다. 사용 시에는 피부에 직접 접촉하기보다 의류를 착용한 상태에서 사용하는 것이 권장된다. 일반적으로 1회 사용 시간은 약 15분 내외가 적절하다. 이번 구매가이드에서는 주요 공기압마사지기 제품도 함께 소개됐다. 원진물산의 '슬림퀸 Q1040'은 강한 공기압을 통해 뭉친 근육을 풀어주고 혈액순환 개선에 도움을 주는 제품이다. 다리 부종이나 불편함을 느끼는 사용자, 노약자 등을 고려해 설계됐으며, 다이얼 방식으로 조작이 간편한 것이 특징이다. 모닝라이프 'WIC-2008MS'는 에어필터를 적용해 튜브 내 공기 오염과 세균 번식을 억제한 점이 특징이다. 강한 압력과 부드러운 마사지 효과를 동시에 제공하며, 후면 손잡이를 통해 이동 편의성도 높였다. 스트라텍 프로메디 'AIRZEN PM-808A'는 팔과 다리 부위별로 7가지 순차 프로그램을 제공하며, 원터치 방식으로 다양한 마사지 모드를 선택할 수 있다. 사람 손으로 주무르는 듯한 효과를 내는 OSC 모드와 5단계 속도 조절 기능도 지원한다. 소음을 줄인 설계로 사용자 만족도를 높였다는 설명이다. 오픈생활건강은 공기압마사지기를 비롯해 적외선 조사기 등 다양한 메디컬 제품을 특가로 판매하고 있으며, 사업자 대상 할인몰 '오픈비투비'를 통해 약 30% 할인된 가격으로 구매할 수 있다고 밝혔다. 신연수 오픈생활건강 이사는 “봄철을 맞아 혈액순환 개선 관련 제품 문의가 증가하고 있다”며 “소비자들이 자신에게 맞는 공기압마사지기를 선택하는 데 도움을 주기 위해 구매가이드를 마련했다”고 말했다.

2026.04.13 11:00안희정 기자

[르포] 금융권 개발자들의 치열한 AI 경쟁…'AWS 게임데이' 가보니

"망가진 시스템을 복구하고 사라진 유니콘을 찾아라." 게임이 시작되자 금융사 개발자들의 손이 일제히 바빠졌다. 아마존웹서비스(AWS)코리아는 지난 10일 서울 역삼 오피스에서 '금융사를 위한 AWS 게임데이 2026'을 열고 금융사 개발자들이 팀을 이뤄 실전 미션을 수행하는 기술 경연을 진행했다. 클라우드와 인공지능(AI)을 기반으로 한 개발 역량을 현장에서 검증하는 자리다. 이날 행사장은 시작 전부터 긴장감이 흘렀다. 각 금융사에서 모인 개발자들은 노트북을 펼쳐 놓고 팀원들과 전략을 점검하거나, 경쟁 팀을 의식하며 조용히 준비에 집중했다. 노트북 화면을 들여다보며 짧은 대화를 주고받는 모습이 이어졌다. 금융사 간 이름을 걸고 맞붙는 자리라는 점에서 일반 세미나와는 분위기가 달랐다. AWS 게임데이는 참가자들이 가상의 기업 환경에서 발생한 문제를 해결하는 실전형 프로그램이다. 올해 시나리오는 '유니콘 렌탈'이라는 가상의 회사가 위기에 처한 상황에서 이를 해결하는 내용으로 구성됐다. 참가자들은 'Q-포스'라는 위기 대응팀으로 투입돼 애플리케이션 장애를 복구하고 사라진 유니콘을 찾는 미션을 수행했다. API 오류를 수정하고 레거시 자바(Java) 코드를 현대화하는 동시에 결제 시스템의 성능 문제까지 해결해야 했다. 모든 과정은 AWS의 AI 개발 도구 '아마존 Q 디벨로퍼'와 '키로 CLI'를 활용해 진행됐다. 행사를 주관한 노경훈 AWS코리아 금융 사업 총괄은 "금융 IT에서 실제 일어날 수 있는 시나리오를 팀 단위로 해결해보는 데 의미가 있는 행사"라며 "금융사들이 안전한 환경에서 혁신적인 AI 주도 개발을 직접 경험해볼 수 있는 장"이라고 강조했다. 올해 행사에는 총 24개 팀이 참여했다. 은행권에선 NH농협은행, KB국민은행, 신한은행, 하나은행, 수협은행, 카카오뱅크, 케이뱅크가 참가했다. 증권·카드·페이사로는 KB증권, 메리츠증권, 넥스트증권, BC카드, 현대카드, 카카오페이손해보험이 이름을 올렸다. 보험사로는 AXA손해보험, 서울보증보험, 미래에셋생명, 롯데손해보험, 삼성화재, 교보생명이 참여했다. 핀테크 기업으로는 8퍼센트, 한국신용데이터, 굿리치, 티머니모빌리티, 비바리퍼블리카(토스)까지 합류했다. 매년 참가 금융사가 늘어나며 행사 규모와 관심이 커지고 있다. 우승팀에는 12월 미국 라스베이거스에서 열리는 AWS 연례 콘퍼런스 '리인벤트(re:Invent)'에 참석할 수 있는 기회가 제공된다. 이날 경기는 약 3시간 동안 이어졌다. 초반에는 차분하게 시작됐지만 시간이 지날수록 키보드 타이핑 소리는 점점 빨라졌다. 팀원 간 대화도 짧아지고 서로의 화면을 확인하며 역할을 조정하는 모습이 곳곳에서 포착됐다. KB증권 'Kbiro' 팀은 "매년 참가하면서 AWS 기술을 실제 업무에 어떻게 활용할지 고민하는 과정 자체가 큰 의미"라며 "AI 도구를 직접 활용해보며 내부 적용 가능성을 확인하는 데 집중하고 있다"고 말했다. 교보생명 '평생든든' 팀은 "평소 사용해보지 못했던 아마존 Q와 키로를 직접 활용해볼 수 있어 인상적이었다"며 "AI 기반 개발이 생각보다 잘 동작해 실제 업무에도 적용해보고 싶다는 생각이 들었다"고 밝혔다. 시간이 흐를수록 순위 경쟁은 더욱 치열해졌다. 실시간 점수가 반영되는 스코어보드를 확인하며 긴장감을 늦추지 않는 모습도 이어졌다. 일부 팀은 마지막까지 문제를 해결하기 위해 자리에서 일어나 서로의 진행 상황을 공유하며 전략을 수정하기도 했다. 대회 종료 후 진행된 시상식에선 놀라운 결과가 나왔다. 1등은 카카오뱅크 '키키404' 팀이 차지했다. 지난해에 이어 2년 연속 우승으로, AWS 게임데이에서 독보적인 개발 역량을 다시 한번 입증했다. 이어 2등은 수협은행 '도시어부', 3등은 한국신용데이터 '회사에 403 내주세요(진심)' 팀이 이름을 올렸다. 4등은 넥스트증권 'Nextro', 5등은 카카오페이손해보험 '313KIRO' 팀이 차지했다. 이 밖에도 미래에셋생명 'MA동석' 팀이 베스트 네이밍상을, 서울보증보험 '이김이김' 팀이 열정상을 수상했다. 대회 2연패를 달성한 카카오뱅크 키키404 팀은 "팀원 모두 역할을 명확히 나누고 각자의 강점을 살린 것이 우승으로 이어졌다"며 "AI 도구를 활용한 개발 방식이 실제 업무와 크게 다르지 않아 빠르게 적응할 수 있었다"고 수상 소감을 전했다. 이어 "윤호영 대표님, 리인벤트 꼭 가고 싶습니다"라며 웃음을 보였다.

2026.04.12 10:06한정호 기자

[현장] "금융권 AI 개발, 이미 시작됐다"…실전 대회 'AWS 게임데이' 개최

아마존웹서비스(AWS)가 연례 실전형 기술 대회 'AWS 게임데이'를 열고 국내 금융권의 클라우드 전환과 개발 혁신 가속화에 나섰다. 차세대 인공지능(AI) 기반 개발 도구를 기반으로 금융 IT 혁신과 개발자 역량 향상을 지원한다는 목표다. 노경훈 AWS코리아 금융 사업 총괄은 10일 서울 역삼 오피스에서 열린 '금융사를 위한 AWS 게임데이 2026'에서 "AI 도입이 클라우드 도입을 더욱 가속화하고 있으며 우리나라 금융권에서도 이미 이를 적극 활용하는 단계에 들어섰다"고 말했다. AWS 게임데이는 올해로 5회째를 맞은 금융권 대상 실전형 기술 행사다. 참가자들은 가상의 기업 환경에서 발생한 장애 상황과 개발 과제를 해결하며 AWS 서비스와 아키텍처를 직접 적용한다. 특히 올해는 AWS의 AI 어시스턴트 '아마존 Q 디벨로퍼'와 AI 기반 통합 개발 환경 '키로'를 활용해 개발 전 과정을 AI로 수행하는 'AI-DLC(AI 주도 개발 라이프사이클)' 경험에 초점이 맞춰졌다. 올해 행사엔 NH농협은행, KB국민은행, 신한은행, 하나은행 등 주요 은행을 비롯해 KB증권, 현대카드, 카카오페이손해보험 등 금융사와 핀테크 기업까지 총 24개 팀이 참여했다. 업권을 넘나드는 경쟁 구도가 형성되며 금융권 전반의 기술 역량을 한 자리에서 확인할 수 있는 장으로 자리 잡았다. 노 총괄은 행사 기자간담회에서 "현재 금융권에서 클라우드 활용은 기술적·규제적으로 전혀 문제가 없는 상황"이라며 "2020년 이후 금융 클라우드 시장은 빠르게 성장해왔고 이제는 대부분 금융사가 다양한 수준에서 클라우드를 활용하고 있다"고 설명했다. 이어 "150여 개 금융사를 대상으로 한 조사에서 약 60%가 AI 활용을 위해 클라우드를 도입했거나 도입할 계획이라고 응답했다"며 "AI가 클라우드 확산의 핵심 동력으로 작용하고 있다"고 덧붙였다. 특히 금융권의 보수적인 IT 환경도 빠르게 변화하고 있다는 점도 강조했다. 온프레미스 환경에서 대규모 투자를 통해 AI를 도입하는 방식이 한계에 부딪히고 있고 빠르게 변화하는 AI 기술을 따라가기 위해서는 클라우드 기반 접근이 필수라는 설명이다. AWS는 이러한 변화에 맞춰 금융사들이 안전하게 AI를 실험하고 적용할 수 있는 환경을 제공하고 있다. 이번 게임데이 역시 폐쇄망 환경으로 인해 AI 활용이 제한적인 금융사들이 리스크 없이 기술을 검증할 수 있도록 설계됐다. 노 총괄은 "금융권은 보안과 규제가 가장 엄격한 산업이지만, AWS는 고객과 함께 안전한 환경을 구축해 AI 혁신을 실현하고 있다"며 "금융에서도 AI 기반 혁신은 충분히 가능하다"고 강조했다. 이어 발표를 맡은 구태훈 AWS코리아 금융 전문 수석 솔루션즈 아키텍트(SA)는 금융권에서 AI가 활용되는 구체적인 영역을 제시했다. 그는 "에이전틱 AI는 고객 접점, 개발·운영, 그리고 금융 프로세스 자동화 전반에 걸쳐 활용되고 있다"고 설명했다. 또 그는 "과거에는 보고서 하나를 만드는 데 수주가 걸렸다면 AI 기반 환경에서는 이를 매일 생성할 수 있는 수준까지 발전했다"며 "금융사의 업무 방식 자체가 근본적으로 바뀌고 있다"고 말했다. 실제 국내 금융사 사례도 소개됐다. KB증권은 AWS를 기반으로 '깨비 AI' 플랫폼을 구축해 투자 분석, 리스크 검토 등 다양한 업무에 활용하고 있다. 6개월 동안 6개의 AI 에이전트를 출시하며 개발 생산성과 사용자 만족도를 동시에 끌어올린 것으로 평가된다. 카카오페이증권 역시 AI 기반 개발 환경을 도입해 내부 협업과 코드 리뷰, 장애 대응 등에 활용하고 있다. 자체 AI 서비스 '춘시리'를 통해 개발 생산성을 높이고 AI가 하나의 직원처럼 업무를 지원하는 구조를 구현했다. 구 SA는 "AWS 관리형 서비스를 활용하면 개발 기간을 크게 단축할 수 있다"며 "AI 에이전트를 통해 직원 생산성과 서비스 품질을 동시에 개선할 수 있다"고 말했다. AWS는 이같은 흐름을 체계화하기 위해 AI-DLC 방법론도 제시했다. 요구사항 정의부터 설계·개발·테스트·운영까지 전 과정에 AI를 적용하고 사람은 의사결정에 집중하는 방식이다. 이를 실현하는 핵심 솔루션 아마존 Q 디벨로퍼는 코드 생성, 디버깅, 보안 점검 등 개발 전 주기를 지원하는 AI 개발 도구다. 키로는 요구사항 정의부터 설계, 구현까지 자동화하는 통합 개발 환경으로, 기업 환경에 맞는 협업 중심 개발을 지원한다. AWS는 이를 통해 금융권 개발 패러다임을 AI 중심으로 전환하겠다는 전략이다. 구 SA는 "AI-DLC는 단순 코딩 지원을 넘어 소프트웨어 개발 전체를 AI가 주도하는 구조"라며 "금융사 개발 문화 자체를 바꾸는 것이 목표"라고 설명했다. AWS는 게임대회 개최와 다양한 프로그램 지원을 바탕으로 국내 금융권의 AI 도입 확대를 지속 지원한다는 계획이다. 노 총괄은 "금융사들이 AI와 클라우드를 기반으로 혁신을 실행할 수 있도록 지속적으로 지원할 것"이라며 "국내 금융권의 디지털 경쟁력을 끌어올리는 데 핵심 파트너가 되겠다"고 강조했다.

2026.04.10 16:48한정호 기자

기아, 휴머노이드 생산법인 '로보틱스 아메리카'에 지분 참여

기아가 오는 2028년부터 보스턴다이내믹스(BD)의 휴머노이드 로봇 '아틀라스(Atlas)' 양산에 본격 돌입한다. 이를 위해 설립되는 신규 법인에 기아가 직접 지분을 투자하고, 로봇 생산의 핵심 주체로 나선다는 방침이다. 기아는 지난 9일 서울 중구 신라호텔에서 열린 '2026 CEO 인베스터 데이'의 질의응답(Q&A) 세션을 통해 이 같은 내용이 담긴 로보틱스 상용화 로드맵을 구체화했다. 핵심 전초기지는 로봇 양산을 전담할 신규 법인 '로보틱스아메리카'다. 올 초 CES에서 설립 계획이 공개된 이 법인은 2028년 아틀라스 양산 모델의 샘플링을 시작으로, 여러 단계의 테스트를 거쳐 점진적으로 생산량(Ramp-up)을 확대하게 된다. 특히 기아는 단순 협력을 넘어 보스턴다이내믹스 인수 당시와 마찬가지로 로보틱스아메리카에 직접 출자할(또는 지분을 투자할) 계획이다. 생산 거점 또한 이원화해 미국 공급 물량은 로보틱스아메리카 시설에서, 한국 공급 물량은 국내에서 생산하는 맞춤형 현지화 전략을 검토 중이다. 생산된 아틀라스는 현대자동차그룹 내부 수요를 통해 초기 공급망을 안정적으로 확보한 뒤, 외부 산업 고객으로 판매를 확대한다. 1차 타깃은 자동차 제조 공정이다. 차종 다변화로 기존 자동화 시스템이 대응하기 어려웠던 부품 물류 작업을 비롯해, 천장을 보며 일하거나 무거운 부품을 들어 올려야 하는 고난도 의장(조립) 라인에 선제적으로 투입된다. 이후 기아 조지아 공장과 현대차그룹메타플랜트아메리카(HMGMA) 등 핵심 거점에서 공정을 검증하고 글로벌 타 완성차 업체(OEM) 및 일반 물류 산업으로 진출할 계획이다. 아틀라스의 두뇌와 신경망은 구글과 엔비디아와의 '삼각 동맹'으로 완성된다. 기아는 구글 딥마인드와 로봇의 인지·추론을 담당하는 최상위 인공지능인 '비전-언어-행동 모델(VLA)'을 공동 설계 중이다. 여기에 로봇의 물리적 움직임을 지연 시간 없이 제어하기 위해 엔비디아의 고성능 컴퓨팅 플랫폼 '토르'를 적용, 세계 최고 수준의 'AI 에이전트' 시스템을 구축한다. 저가 공세를 펼치는 중국산 로봇과의 맞대결에 대한 자신감도 내비쳤다. 송호성 기아 사장은 "새로운 아틀라스는 역대 가장 단순하게 설계돼 성능과 원가 경쟁력의 균형이 뛰어나다"며 "여기에 현대차그룹과 현대모비스의 압도적인 글로벌 공급망 관리 역량을 결합하면 중국 시장의 저가 공세에 충분히 맞설 수 있다"고 강조했다. 이어 "출시 일정을 무리하게 앞당기기보다는, 철저한 데이터 수집과 반복 개선을 통해 자동차 수준의 완벽한 신뢰성을 갖춘 제품을 적정 가격에 내놓는 것이 목표"라고 덧붙였다. 업계는 기아가 아틀라스 제조·양산을 전담하는 신설 법인에 지분 출자를 검토하는 배경으로 회계 손실 분산과 외부 지분 투자 유치 등을 염두에 둔 것이라고 분석했다. 김준성 메리츠증권 연구원은 "별도 법인을 구축하는 목적은 크게 두가지로 보인다. 첫째는 초기 대규모 투자 집행과 회계 손실이 예상되는 양산 부담을 그룹사들이 공동 출자해 분산하는 것"이라며 "둘째는 협력 관계에 있는 그룹 외부의 새로운 주체로부터 지분 투자를 유치하기 위한 투자 비히클로 활용한 것"이라고 설명했다. 이어 "아틀라스 양산은 2026년 말부터 시작될 예정(HMGMA 투입은 2027년 초)이며, 신설 법인은 그에 앞서 설립돼야 할 것으로 보인다"고 부연했다.

2026.04.10 15:08김재성 기자

게임 속 7명의 캐릭터를 동시에 조종하는 AI가 등장했다

최첨단 AI 영상 생성 모델도 "빨간 삼각형은 오른쪽, 파란 사각형은 위로"라는 단순한 명령을 제대로 수행하지 못한다. 구글 딥마인드(Google DeepMind)의 Veo 3를 포함한 기존 모델들이 이 기초적인 다중 주체 제어에서 어려움을 겪는다는 사실이 논문을 통해 밝혀졌다. 스냅 리서치(Snap Research), 옥스퍼드 대학(University of Oxford), 토론토 대학(University of Toronto) 공동 연구팀이 2026년 4월 공개한 'ActionParty'는 최대 7명의 플에이어를 동시에 제어할 수 있는 세계 최초의 영상 월드 모델(World Model)이다. 여러 캐릭터를 동시에 정확하게 제어할 수 있다는 점에서, AI 기반 인터랙티브 게임 엔진의 실용화 가능성을 한 단계 끌어올린 연구로 주목받고 있다. 그림 1. (좌) 기존 AI의 행동 바인딩 실패 사례, (우) ActionParty의 다중 주체 정확 제어 결과 "삼각형은 왼쪽, 사각형은 오른쪽" — AI가 이걸 못 한다 행동 바인딩(Action Binding) 문제는 AI 영상 생성 분야에서 오랫동안 외면된 근본적인 결함이다. 행동 바인딩이란 특정 명령(행동)을 영상 속 올바른 대상(주체)에 정확히 연결하는 능력을 말한다. 예를 들어 "캐릭터 A는 앞으로, 캐릭터 B는 왼쪽으로 이동하라"는 지시를 받았을 때, AI가 각 명령을 정확히 해당 캐릭터에만 적용해야 하는 것이다. 논문은 단순히 두 개의 기하학적 도형이 배경 위에서 움직이는 매우 단순한 환경에서 실험을 시작한다. 결과는 충격적이다. Veo 3를 포함한 최신 영상 생성 AI들이 "삼각형은 아래로, 사각형은 왼쪽으로"처럼 초보적인 명령 조합에서도 주체와 행동을 뒤섞어버린다. 명령이 연속으로 이어질수록 오류는 눈덩이처럼 불어난다. 이는 단순한 버그가 아니라, 기존 확산 모델(Diffusion Model)이 여러 개의 조건 신호를 받았을 때 일부를 무시하거나 뒤섞는 구조적 한계에서 비롯된 것이다. 7명을 동시에 제어하는 ActionParty의 핵심 원리 ActionParty는 이 문제를 해결하기 위해 주체 상태 토큰(Subject State Token)이라는 개념을 도입했다. 이것은 영상 속 각 캐릭터의 현재 위치를 나타내는 좌표값(2D 좌표)을 AI 내부의 잠재 변수(Latent Variable)로 표현하는 장치다. 마치 여러 명이 동시에 움직이는 무대에서, 각 배우에게 고유한 GPS 추적기를 달아 누가 어디 있는지를 모델이 항상 인식하게 만드는 것과 같다. 기술적으로 더 중요한 것은 주의 마스크(Attention Mask)와 3D 회전 위치 임베딩(RoPE, Rotary Position Embedding)을 결합한 방식이다. 교차 주의(Cross-Attention) 단계에서는 마스크를 통해 캐릭터 A의 상태 토큰이 오직 캐릭터 A의 행동 신호만 받도록 강제한다. 이를 통해 "B의 명령이 A에게 스며드는" 혼선을 원천 차단한다. 자기 주의(Self-Attention) 단계에서는 RoPE 바이어싱으로 각 주체 토큰을 영상 내 해당 캐릭터의 실제 위치 근처 화소(Pixel)에 자동으로 묶어준다. 결과적으로 모델이 전체 화면에서 특정 캐릭터를 찾는 어려운 과제 대신, 이전 프레임에서 캐릭터가 있던 위치 주변만 살펴보는 훨씬 쉬운 과제로 문제를 축소시킨다. 연구팀은 이 아키텍처를 공개 오픈소스 영상 생성 모델인 Wan2.1-1.3B(완2.1-1.3B)를 기반으로 구현했다. 7명 기준으로 주체 상태 토큰 추가에 따른 연산 오버헤드는 약 6% 수준이다. 그림 4. 각 방법론별 행동 바인딩 정성 비교 — ActionParty만 정확한 주체 추적 성공 기존 최강 모델 대비 5배 이상의 정확도 ActionParty의 성능은 멜팅팟(Melting Pot) 벤치마크 — 46개의 서로 다른 규칙을 가진 2D 멀티플레이어 게임 환경 모음 — 에서 검증됐다. 핵심 지표인 이동 정확도(Movement Accuracy, MA)에서 ActionParty는 0.779를 기록했다. 비교 대상인 텍스트 행동(Text-Action) 방식이 0.158에 그친 것과 비교하면 약 5배 높은 수치다. 이 수치 차이가 실제로 얼마나 큰 의미인지를 이해하려면, 이 벤치마크가 4단계의 순차적 행동을 연속으로 평가한다는 점을 고려해야 한다. 첫 단계부터 방향을 잘못 잡기 시작하는 기존 모델들은 시간이 지날수록 오류가 누적되어 4단계 이후에는 정확도가 거의 0에 수렴한다. 반면 ActionParty는 4단계 내내 안정적인 정확도를 유지한다. 주체 보존율(Subject Preservation)도 0.903으로, 가장 가까운 기존 방식(0.668)보다 월등히 높다. 기존 모델들이 행동을 잘못 연결하다 아예 화면에서 캐릭터가 사라지는 경향이 있는 것과 달리, ActionParty는 제어하는 모든 캐릭터를 끝까지 화면에 유지한다. 특히 게임 상황에 따라 효과가 다르게 발현되는 복잡한 '상호작용(Interact)' 행동에서 기존 방식보다 2배 이상 높은 성능을 보인다. AI 게임 엔진 실용화, 현재 위치는 어디인가 ActionParty는 2D 픽셀아트 게임이라는 비교적 통제된 환경에서 검증됐다는 점에서 아직 한계도 뚜렷하다. 논문 스스로도 캐릭터 좌표 예측이 빗나가면 장기적으로 오차가 누적될 수 있고, 일부 캐릭터가 화면에서 사라지는 현상이 여전히 발생한다고 밝힌다. 실시간 상호작용을 위한 처리 속도도 아직 개선이 필요한 영역이다. 그럼에도 이 연구가 중요한 이유는 방향성 때문이다. 기존의 '단일 주체, 1인칭 시점' 세계 모델 연구 흐름에서 벗어나 복수 주체를 하나의 영상 안에서 동시에 제어한 것을 46개 환경에 걸쳐 실증한 최초의 사례이다. 이것이 3D 게임, 자율주행 시뮬레이터, 멀티 에이전트 로봇 훈련 환경으로 확장될 가능성은 두고 볼 필요가 있다. 행동 바인딩은 지금까지 '해결되지 않은 AI 영상의 구조적 결함'으로 분류돼 왔는데, ActionParty는 그 문제에 처음으로 체계적인 해법을 제시했다는 점에서 후속 연구의 출발점이 될 가능성이 있다. FAQ( ※ 이 FAQ는 본지가 리포트를 참고해 자체 작성한 내용입니다.) Q. 행동 바인딩(Action Binding) 문제가 왜 기존 AI에서 발생하나요? 행동 바인딩은 AI 영상 생성 모델이 여러 명령과 여러 대상을 동시에 처리할 때 특정 명령을 올바른 대상에 연결하지 못하는 현상입니다. 기존 확산 모델은 여러 조건 신호를 받으면 일부를 무시하거나 혼합하는 구조적 경향이 있어, 멀티 에이전트 환경에서 행동이 엉뚱한 캐릭터에 적용되는 오류가 발생합니다. Q. ActionParty는 어떤 게임이나 상황에서 활용될 수 있나요? 현재는 멜팅팟(Melting Pot) 벤치마크의 46가지 2D 멀티플레이어 게임 환경에서 검증됐습니다. 향후 인터랙티브 게임 엔진, 멀티 에이전트 로봇 훈련 시뮬레이터, 자율주행 시나리오 생성 등 여러 주체가 동시에 행동하는 환경으로의 확장이 기대됩니다. Q. 주체 상태 토큰(Subject State Token)이란 무엇인가요? 영상 속 각 캐릭터의 현재 위치(2D 좌표)를 AI가 명시적으로 추적하는 내부 변수입니다. 각 캐릭터에 고유한 위치 정보를 부여해 어떤 명령이 어떤 캐릭터에게 적용돼야 하는지를 모델이 혼동 없이 처리할 수 있게 해줍니다. 기사에 인용된 리포트 원문은 arXiv에서 확인할 수 있다. 리포트명: ActionParty: Multi-Subject Action Binding in Generative Video Games ■ 이 기사는 AI 전문 매체 'AI 매터스'와 제휴를 통해 제공됩니다. 기사는 클로드 3.5 소네트와 챗GPT를 활용해 작성되었습니다. (☞ 기사 원문 바로가기)

2026.04.10 09:42AI 에디터

팀장이 AI를 외면하면 56조원을 써도 무용지물이다

기업들이 인공지능(AI)에 수십조 원을 투자했지만, 정작 수익으로 이어지지 않고 있다는 충격적인 데이터가 나왔다. 여론조사 기관 갤럽(Gallup)이 2026년 발표한 '글로벌 직장 현황(State of the Global Workplace) 2026' 보고서는 AI 도입의 진짜 병목이 기술이 아니라 사람, 그중에서도 '관리자'에 있다고 지목한다. AI를 쓰고 있는 조직에 다니고 있다면, 이 보고서의 데이터는 지금 당신의 회사에서 벌어지고 있는 일을 설명할지도 모른다. AI 투자 400억 달러, 95%의 기업은 성과 제로 AI가 법률 계약서를 초안하고, 코드를 작성하고, 연구를 요약하는 속도는 어떤 인간 팀도 따라잡을 수 없다. 기술 자체는 분명히 작동한다. 그런데 그 성과가 기업의 실적으로는 나타나지 않고 있다. 매사추세츠공과대학교(MIT) 연구에 따르면 전 세계 기업들이 약 400억 달러(약 56조 원)를 AI에 투자했음에도 불구하고, 95%의 조직에서 수익에 대한 측정 가능한 영향이 없다고 보고됐다. 미국 국립경제연구소(NBER)가 전세계 경영진 약 6,000명을 대상으로 실시한 조사에서도 89%가 지난 3년간 AI가 회사의 노동 생산성에 아무런 영향을 미치지 않았다고 답했다. 갤럽의 자체 조사에서는 AI를 도입한 조직에 속한 직원 가운데 "AI가 우리 조직의 업무 방식을 혁신했다"는 말에 강하게 동의한 비율이 고작 12%에 불과했다. 수십조 원을 쏟아붓고도 대다수의 현장 직원이 조직 차원에서의 변화를 체감하지 못하는 것이다. 이 괴리를 어떻게 설명할 수 있을까. 그림 1. AI를 자주 쓰게 만드는 조건별 빈도 비교 개인은 생산적이 됐지만, 조직은 달라지지 않았다 흥미로운 점은 개인 수준에서는 효과가 분명히 존재한다는 것이다. AI를 도입한 조직의 미국 직원 중 65%는 AI가 자신의 개인 생산성에 "다소" 또는 "매우" 긍정적인 영향을 미쳤다고 답했다. 즉, 직원 개개인은 더 빠르게 일하고 있다. 그런데 그 빠름이 조직 전체의 성과로는 연결되지 않는다. 이는 일상의 비유로 설명하면 이렇다. 공장 라인에서 한 명의 작업자가 두 배 빠르게 일하더라도, 다음 공정이 그 속도를 받아줄 준비가 안 되어 있으면 생산량은 늘지 않는다. AI가 만들어낸 개인의 속도를 조직이 흡수하지 못하고 있는 것이다. 오픈AI(OpenAI)는 2025년 기업 보고서에서 "조직의 제약은 더 이상 모델 성능이나 도구의 문제가 아니라, 조직의 준비 상태와 실행력의 문제"라고 짚었다. 기술이 문제가 아니라는 진단은 갤럽의 데이터와 정확히 맞닿아 있다. AI 도입의 진짜 열쇠, 관리자 갤럽이 2026년 1분기 미국 직원들을 대상으로 조사한 결과, 조직 내에서 AI를 자주 사용하게 만드는 가장 강력한 두 가지 요인은 기존 시스템과의 기술적 통합, 그리고 관리자 주도의 AI 채택이었다. 특히 관리자의 역할은 수치로도 뚜렷하게 드러났다. 자신의 관리자가 팀의 AI 활용을 적극적으로 지원한다고 강하게 동의한 직원은, 그렇지 않은 직원에 비해 "AI가 업무 방식을 혁신했다"고 강하게 동의할 가능성이 8.7배 높았다. "AI 덕분에 내가 잘하는 일을 할 기회가 늘었다"고 답할 가능성은 7.4배 높았다. 같은 기술을 쓰고 있더라도 관리자 한 명의 태도가 팀 전체의 AI 경험을 완전히 다른 수준으로 끌어올리는 것이다. 그런데 현실은 반대다. AI를 도입한 미국 조직에서 관리자가 팀의 AI 사용을 적극 지원한다고 강하게 동의한 직원은 미국 기준으로 전체의 3분의 1에도 미치지 못한다. 독일에서는 그 비율이 21%로 더 낮았다. 세계 곳곳에서 대부분의 관리자는 AI 전환을 팀에서 이끌고 있지 않다. 고용 불안, 대기업과 소기업은 반대 방향으로 움직인다 AI에 대한 기대와 함께 불안도 커지고 있다. 2026년 1분기 갤럽 조사에 따르면, 미국 직원의 18%가 향후 5년 내 자신의 일자리가 AI나 자동화 같은 기술 혁신으로 사라질 가능성이 "매우" 또는 "다소" 높다고 응답했다. 이 수치가 실질적으로 의미하는 바는, 미국 전체 직장인 약 5명 중 1명이 이미 자신의 일자리에 대한 불안을 품고 매일 출근하고 있다는 것이다. AI를 도입한 조직에서 일하는 직원의 경우 이 비율은 23%로 올라간다. 금융(32%), 보험(32%), 기술(31%) 업종에서는 3명 중 1명꼴로 같은 불안을 느끼고 있다. 독일에서도 AI 사용 조직 직원의 19%가 같은 응답을 했다. 규모에 따른 차이도 주목할 만하다. 대기업(직원 1만 명 이상)에서는 AI 도입 이후 인력을 줄이고 있다는 응답(33%)이 늘리고 있다는 응답(30%)보다 높았다. 반면 직원 5,000~1만 명 규모의 조직에서는 인력 확대(38%)가 축소(23%)를 앞질렀다. AI가 일자리에 미치는 영향이 '어디서 일하느냐'에 따라 완전히 다른 방향으로 나타나고 있는 셈이다. 그림 2. AI·자동화로 인한 일자리 소멸 불안 추이 (2023~2026) AI 혁명을 가르는 것은 기술이 아니라 관리 역량 갤럽 보고서가 결론에서 꺼낸 카드는 다소 의외다. AI 시대를 이길 열쇠로 더 좋은 모델도, 더 많은 예산도 아닌 '관리 역량'을 지목한 것이다. 보고서는 10년 전 스탠퍼드(Stanford)·하버드경영대학원(HBS)·MIT 공동 연구를 인용하며, 관리 방식의 차이가 총요소생산성(TFP) 차이의 약 30%를 설명한다고 짚는다. AI가 등장하기 전부터 사람을 잘 이끄는 조직이 기술도 잘 흡수해왔다는 뜻이다. 이 데이터가 시사하는 바는 간단하지 않다. 기업이 AI 도입 예산을 늘리는 속도와 관리자를 교육하는 속도 사이에 여전히 큰 간극이 존재한다. AI 도구가 팀 안에서 실제로 쓰이고 성과로 이어지려면, 기술 투자만큼이나 관리자를 변화의 주체로 세우는 작업이 병행되어야 한다는 것이 이 보고서의 핵심 메시지다. 다만 관리자를 바꾸는 일이 소프트웨어를 업데이트하는 것만큼 빠르게 이뤄질 수 있는지는 두고 볼 필요가 있다. FAQ( ※ 이 FAQ는 본지가 리포트를 참고해 자체 작성한 내용입니다.) Q. AI를 도입한 회사에 다니는데, 왜 제 업무가 크게 달라진 것 같지 않나요?갤럽 보고서에 따르면 AI 도입 조직의 직원 중 "AI가 업무 방식을 혁신했다"고 강하게 동의하는 비율은 12%에 불과합니다. 기술보다 조직의 준비 상태, 특히 관리자의 적극적인 지원이 부족할 때 이런 경험이 흔하게 나타납니다. Q. AI 때문에 제 일자리가 없어질 수 있나요?2026년 1분기 갤럽 조사에서 미국 직원의 18%가 5년 내 자신의 일자리가 AI나 자동화로 사라질 수 있다고 답했습니다. 금융·보험·기술 업종에서는 이 비율이 31~32%까지 올라갑니다. 다만 보고서는 AI 도입이 고용에 미치는 영향이 대기업과 소기업, 업종에 따라 다르게 나타나고 있으며, 일률적으로 부정적이지는 않다고 설명합니다. Q. 관리자가 AI를 잘 지원하면 실제로 얼마나 차이가 나나요?갤럽 데이터에 따르면 관리자가 AI 사용을 적극 지원하는 팀의 직원은 그렇지 않은 팀에 비해 "AI가 업무를 혁신했다"고 느낄 가능성이 8.7배 높습니다. 같은 기술을 사용하더라도 관리자의 태도 하나가 팀 전체의 체감 성과를 크게 바꿀 수 있습니다. 기사에 인용된 리포트 원문은 Gallup에서 확인할 수 있다. 리포트명: State of the Global Workplace: 2026 Report ■ 이 기사는 AI 전문 매체 'AI 매터스'와 제휴를 통해 제공됩니다. 기사는 클로드 3.5 소네트와 챗GPT를 활용해 작성되었습니다. (☞ 기사 원문 바로가기)

2026.04.09 15:09AI 에디터

공연장부터 피트니스센터까지 초고속 인증…슈프리마, '엑스패스 Q2' 출시

인공지능 기반 통합 보안 및 출입통제 솔루션 전문 기업 슈프리마(대표 이재원, 김한철)가 방문객, 회원, 티켓 이용자 등 다양한 사용자의 출입이 많은 환경에 최적화된 지능형 QR·RFID 리더 '엑스패스(XPass) Q2'를 출시한다고 8일 밝혔다. 엑스패스 Q2는 QR, 바코드, RFID 카드, 모바일 크리덴셜을 모두 지원하며, 빠르고 안정적인 인증 성능을 통해 대규모 인원이 출입하는 다양한 환경에서도 보안성과 운영 효율성을 동시에 향상시킨다. 이메일이나 모바일로 발급된 QR 및 바코드, RFID 카드, 모바일 크리덴셜 등 모든 형태의 출입을 하나의 리더로 처리할 수 있는 것이다. 이를 통해 운영자는 하나의 리더만으로 직원, 방문객, 회원, 티켓 소지자 등 다양한 사용자를 효율적으로 관리할 수 있으며, 출입구별 장치 추가나 별도의 동선 구성이 필요 없어서 하드웨어·배선·유지보수에 대한 부담도 줄일 수 있다. 기존의 일반적인 제품이 단순 QR 스캐너이거나 기존 리더에 스캐너를 부착해 QR 기능을 보완한 방식이었다면, 엑스패스 Q2는 처음부터 QR·바코드 인증 성능을 강화하기 위해 설계됐기 때문에 약 5~15cm의 짧은 거리에서도 빠르고 안정적으로 QR·바코드를 인식한다. 어두운 조도 환경에서도 높은 인식률을 유지하며, LED 표시와 적응형 오디오 피드백을 통해 사용자가 직관적으로 출입 상태를 확인할 수 있다. 또한 IP65 등급의 방진·방수 성능과 견고한 내구성을 갖춰, 실외 게이트뿐 아니라 실내 로비까지 다양한 설치 및 사용자 환경에서도 유연하게 안정적으로 운영할 수 있다. API 기반의 간편한 연동을 통해 방문자 관리 시스템이나 티켓 발권 플랫폼 등 서드파티 솔루션과 쉽게 연결하는 것도 가능하다. 바이오스타  X(BioStar X)와 연동돼 방문자, 회원, 티켓 출입을 통합적으로 관리하기 때문이다. 이를 통해 사전 등록과 크리덴셜 발급, 실시간 출입 로그 관리, 규정 준수 보고 및 감사 대응까지 아우르는 엔드-투-엔드프로세스를 구축할 수 있다. 최종규 슈프리마 국내 사업 및 시스템 총괄은 “최근 방문객 및 티켓 이용자의 대부분이 QR 코드를 활용해 출입하고 있음에도, 여전히 RFID 카드 중심 구조에 QR 스캔 기능을 단순히 추가해 사용하는 것이 현실"이라며 "엑스패스 Q2는 처음부터 QR 및 바코드에 최적의 성능을 제공하도록 설계된 리더로, 비용 효율성과 보안성, 편의성을 모두 갖춰 고객이 QR 기반의 출입 환경으로 전환할 수 있도록 지원한다”고 말했다.

2026.04.08 15:39김기찬 기자

AI 모델 하나로는 부족하다, 질문마다 '최적 모델'이 따로 있다

뉴욕대학교(New York University), 스탠퍼드대학교(Stanford University), 카네기멜론대학교(Carnegie Mellon University) 공동 연구팀이 AI 모델의 다양한 답변 생성 능력을 측정하는 새로운 방식을 제안했다. 연구팀은 18개의 대형 언어 모델(LLM)을 분석한 결과, 모든 질문에 가장 다양하고 질 높은 답변을 생성하는 단일 모델은 존재하지 않는다는 사실을 발견했다. 대신 질문마다 최적의 모델이 다르며, 이를 자동으로 선택하는 라우터(Router)를 훈련시키면 단일 최적 모델 대비 26.3%의 성능을 달성할 수 있다는 점을 입증했다. 이는 AI를 활용해 창작, 코딩, 교육 콘텐츠를 만들 때 하나의 모델에만 의존하는 것이 최선이 아닐 수 있음을 시사한다. 다양성 커버리지, AI 답변의 폭과 질을 동시에 측정하다 연구팀은 AI 모델이 생성한 답변 세트의 다양성과 품질을 함께 평가하는 '다양성 커버리지(Diversity Coverage)'라는 새로운 지표를 제안했다. 기존 평가 방식은 단일 답변의 정확도나 답변 간 유사도만 측정했기 때문에, 창작이나 브레인스토밍처럼 여러 가지 유효한 답변이 존재하는 개방형 질문에는 적합하지 않았다. 다양성 커버리지는 생성된 답변 세트에서 중복을 제거한 뒤 각 답변의 품질 점수를 합산하고, 이를 동일한 개수의 답변으로 도달할 수 있는 최대 점수로 나눈 값이다. 예를 들어 "북미 국가를 하나 말해보세요"라는 질문에 미국, 캐나다, 멕시코를 각각 한 번씩 답하면 100%의 커버리지를 달성하지만, 미국만 세 번 반복하면 33%에 그친다. 이 지표는 AI가 얼마나 넓은 답변 공간을 탐색했는지를 정량화한다. 그림 1. 모델별 다양성 차이와 NB-WildChat에서 단일 최우수 모델이 존재하지 않음을 보여주는 분석 결과. 라마(Llama) 70B도, 큐엔(Qwen) 72B도, 모든 질문의 정답은 아니다 연구팀은 라마(Llama), 큐엔(Qwen), 올모(OLMo), 젬마(Gemma) 등 4개 모델 패밀리에서 1B부터 72B 파라미터까지 18개 모델을 대상으로 실험을 진행했다. NB-WildChat 데이터셋의 1,000개 질문을 분석한 결과, 질문마다 최적 모델을 선택하면 33.0% 다양성 커버리지를 기록했다. 그러나 이 '최적 모델'은 질문마다 달랐다. 예를 들어 어떤 질문에서는 라마(Llama) 3.3 70B가 최고 성능을 보였지만, 다른 질문에서는 큐엔(Qwen) 0.6B 같은 소형 모델이 더 나은 결과를 냈다. 모델 크기나 패밀리만으로는 다양성 성능을 예측할 수 없었다. 연구팀은 "만약 질문마다 최적 모델을 선택할 수 있다면 33.0%의 커버리지를 달성할 수 있지만, 단일 최고 모델을 고정해서 쓰면 23.8%에 머문다"고 밝혔다. 이 9.2%포인트 격차는 매일 수십 개의 질문을 처리하는 실무 환경에서 누적되면 결과물의 질적 차이로 이어진다. 질문만 보고 최적 모델을 고르는 라우터 훈련 연구팀은 질문마다 가장 다양한 답변을 잘 만들 모델을 골라주는 '라우터'를 개발했다. 이 라우터는 질문을 보고 18개 후보 모델 중 하나를 선택한다. 실험 결과, 라우터는 NB-WildChat에서 26.3%의 다양성 커버리지를 기록해 단일 최고 모델(23.8%)보다 높은 성능을 보였다. NB-Curated에서도 약 40% 안팎의 성능을 보여, 다른 유형의 질문에도 일정 수준 일반화되는 경향을 확인했다. 연구팀은 "라우터는 질문 텍스트를 기반으로 모델 선택 패턴을 학습하는 것으로 나타났다"고 설명했다. 두 모델을 조합하면 성능은 더 오른다 연구팀은 한 단계 더 나아가, 질문마다 두 개의 모델을 함께 선택해 답변을 합치는 방식도 실험했다. 쉽게 말해, 하나의 모델 대신 두 모델의 아이디어를 섞는 방법이다. 이 방식은 성능을 조금 더 끌어올려, NB-WildChat에서는 약 26.7%, NB-Curated에서는 약 42.2% 수준을 기록했다. 즉, 하나의 모델만 사용할 때보다 더 다양한 답변을 얻을 수 있었다. 그 이유는 간단하다. 서로 다른 모델을 쓰면 겹치는 답변은 줄고, 새로운 아이디어는 늘어나기 때문이다. 다만 단점도 있다. 모델을 두 개 동시에 실행해야 하므로 시간과 비용이 더 든다. 따라서 실제로는 성능을 조금 더 높일지, 비용을 줄일지 상황에 따라 선택해야 한다. 또한 연구팀은 학습 데이터가 많을수록 라우터 성능이 좋아지는 경향도 확인했다. 프롬프트 바꾸면 결과도 달라진다… 라우터는 환경에 따라 성능 흔들려 연구팀은 라우터가 특정 프롬프트 방식에만 맞춰 학습된 것은 아닌지 확인하기 위해, 훈련 때와 다른 방식의 프롬프트로 추가 실험을 진행했다. 훈련 시에는 "가능한 한 많은 답변을 나열하라"는 명시적 지시를 포함한 프롬프트를 사용했지만, 테스트에서는 일반적인 단일 답변 생성 프롬프트와 자기 일관성(Self-Consistency) 샘플링 방식도 적용했다. 그 결과, 프롬프트 방식에 따라 성능 차이가 크게 나타났고, 특히 한 번에 여러 답을 생성하는 방식이 가장 높은 다양성을 보였다. 하지만 중요한 점은, 한 프롬프트로 학습한 라우터가 다른 프롬프트에서는 성능이 잘 나오지 않았다는 것이다. 즉, 라우터는 프롬프트와 무관하게 항상 잘 작동하는 시스템이 아니라, 어떤 방식으로 답을 생성하느냐에 영향을 받는 구조였다. 또한 연구팀은, 여러 답을 한 번에 생성하는 방식은 다양성은 높지만 뒤로 갈수록 답변의 질이 떨어지는 경향도 함께 확인했다고 밝혔다. 모델 앙상블은 선택이 아니라 필수가 될 수 있다 이 연구는 단일 AI 모델에 의존하는 현재의 일반적 관행이 최선이 아닐 수 있음을 데이터로 보여준다. 특히 창작, 교육 콘텐츠 생성, 마케팅 카피 작성처럼 다양한 아이디어가 필요한 작업에서는 질문마다 최적 모델이 다를 가능성이 크다. 다만 이 연구는 18개의 오픈소스 모델만을 대상으로 했기 때문에, GPT-4나 클로드(Claude) 같은 최신 클로즈드 모델이 포함될 경우 결과가 달라질 수 있다. 또한 라우터 훈련에는 모든 후보 모델의 답변을 미리 생성해야 하므로 초기 데이터 구축 비용이 크다. 그럼에도 불구하고 라우터가 한 번 훈련되면 추론 시에는 단일 모델만 실행하면 되기 때문에, 장기적으로는 비용 효율적일 수 있다. 이 접근법이 실무에 정착하려면 라우터의 일반화 성능과 훈련 데이터 확보 방법에 대한 추가 연구가 필요하다. 그러나 적어도 한 가지는 분명하다. AI 모델을 '하나만' 쓰는 시대는 끝나가고 있다. FAQ( ※ 이 FAQ는 본지가 리포트를 참고해 자체 작성한 내용입니다.) Q. 다양성 커버리지는 어떤 상황에서 중요한가요? 창작 글쓰기, 브레인스토밍, 교육 콘텐츠 생성처럼 여러 가지 유효한 답변이 존재하는 작업에서 중요합니다. 단일 정답이 있는 질문보다는 다양한 관점이나 아이디어를 탐색해야 하는 경우에 이 지표가 유용합니다. Q. 라우터는 어떻게 최적 모델을 선택하나요? 라우터는 질문 텍스트를 분석해 각 모델이 얼마나 다양한 답변을 생성할지 예측합니다. 훈련 과정에서 수천 개의 질문에 대해 각 모델의 실제 성능 데이터를 학습하기 때문에, 새로운 질문이 들어왔을 때 패턴을 인식해 최적 모델을 고를 수 있습니다. Q. 일반 사용자도 이 방식을 활용할 수 있나요? 현재는 연구 단계이지만, 향후 API 서비스나 플랫폼 형태로 제공될 가능성이 있습니다. 사용자가 질문을 입력하면 자동으로 최적 모델을 선택해 답변을 생성하는 방식으로 구현될 수 있습니다. 기사에 인용된 리포트 원문은 arXiv에서 확인할 수 있다. 리포트명: No Single Best Model for Diversity: Learning a Router for Sample Diversity 이미지 출처: AI 생성 콘텐츠 ■ 이 기사는 AI 전문 매체 'AI 매터스'와 제휴를 통해 제공됩니다. 기사는 클로드 3.5 소네트와 챗GPT를 활용해 작성되었습니다. (☞ 기사 원문 바로가기)

2026.04.08 15:38AI 에디터

삼성전자 TV·사운드바, TUV 라인란드 '탄소저감' 인증 획득

삼성전자는 자사 2026년형 OLED·더 프레임 프로 TV와 사운드바 등 14개 모델이 독일 'TUV 라인란드(TÜV Rheinland)'로부터 '탄소저감(Product Carbon Reduction)'인증을 받았다고 8일 밝혔다. 또한 삼성전자는 마이크로 RGB TV와 미니LED TV 등 20개 모델에서 '탄소 발자국' 인증을 획득하며 프리미엄 라인업 전반에서 탄소 중립을 향한 노력을 지속하고 있다. 인증기관인 TUV 라인란드는 TV제품의 제조, 운송, 사용, 폐기에 이르는 전 생애주기에 걸쳐 발생하는 온실가스 배출량을 자체 측정 기준에 따라 평가해 '탄소 발자국' 인증을 부여한다. 이 중 기업의 지속적인 탄소배출 저감 노력을 통해 기존 동급 모델 대비 탄소 발생량이 감소한 제품에는 '탄소저감' 인증도 수여한다. 삼성전자는 2021년 Neo QLED TV를 통해 4K 이상 해상도를 가진 TV 최초로 탄소저감 인증을 획득한 이후 ▲QLED ▲OLED ▲라이프스타일 TV ▲모니터 ▲사이니지 등 다양한 제품군의 탄소 저감 인증을 계속해서 받아왔다. 올해 삼성전자는 마이크로 RGB·OLED·더 프레임 프로 등 프리미엄 모델 중심으로 인증을 획득했다. 특히 TV뿐 아니라 제품군 전반으로 탄소 중립 노력을 확대하며 2026년형 사운드바 Q990H는 '탄소 발자국'과 '탄소저감' 인증을 모두 획득했다. 손태용 삼성전자 영상디스플레이사업부 부사장은 "삼성전자는 글로벌 TV 시장을 선도하는 1위 기업으로서 압도적인 화질 기술력은 물론, 더 나은 미래를 만들기 위해 제품의 전 생애주기에 걸쳐 탄소 중립에 앞장서 나가겠다"고 말했다.

2026.04.08 08:19장경윤 기자

[1보] LG엔솔, 1Q 영업손실 2078억…적자전환

LG에너지솔루션은 올해 1분기 연결기준 잠정 실적으로 매출 6조 5550억원, 영업손실 2078억원을 거뒀다고 7일 공시했다. 전년 동기 대비 매출은 2.5% 감소하고 영업이익은 적자전환했다. 전분기 대비로는 매출이 1.2% 증가한 반면 영업손실 규모는 70.3% 확대됐다. 이번 분기에는 미국 인플레이션감축법(IRA)상 첨단제조생산세액공제(AMPC) 수령액 1897억원이 매출 및 영업이익으로 반영됐다. 이를 제외하면 분기 매출 6조 3652억원, 영업손실 3975억원을 기록했다. LG에너지솔루션은 이번 분기부터 북미 생산 보조금 회계 표시 방식을 변경, 북미 생산 보조금을 포함한 매출액을 '매출 및 기타수익'으로 표시할 예정이다.

2026.04.07 16:27김윤희 기자

K배터리 1~2월 전기차 점유율 15%…전년비 2.2%p ↓

7일 시장조사업체 SNE리서치에 따르면 올해 1~2월 세계 전기차(EV), 플러그인하이브리드차(PHEV), 하이브리드차(HEV)에 탑재된 총 배터리 사용량은 약 134.9GWh로 전년 동기 대비 4.4% 성장했다. 이 기간 LG에너지솔루션, SK, 삼성SDI 등 국내 배터리 3사의 글로벌 전기차용 배터리 사용량 시장 점유율은 전년 동기 대비 2.2%p 하락한 15%를 기록했다. LG에너지솔루션은 전년 동기 대비 2.7%(11.8GWh), SK온은 12.9%(5.2GWh), 삼성SDI는 21.9%(3.3GWh) 감소하며 3사 모두 역성장한 것으로 나타났다. 이에 대해 SNE리서치는 미국 시장 전기차 판매량이 29.8% 감소한 영향과 더불어, 주요 완성차 업체들의 전기차 판매 둔화가 배터리 사용량 감소로 이어진 데 따른 것으로 분석했다. 반면 글로벌 시장에서는 CATL을 중심으로 한 일부 중국 배터리 업체들의 점유율 확대가 지속되며, 국내 업체들의 상대적 입지는 더욱 축소되는 흐름을 보였다. 삼성SDI는 BMW, 아우디, 리비안 등 순으로 공급 비중이 높았다. 주요 고객사 전반에서 전기차 판매가 둔화되며 삼성SDI의 배터리 탑재량은 감소한 것으로 나타났다. 특히 리비안과 지프 등 북미 시장 의존도가 높은 고객사의 경우, 미국 전기차 판매 감소 영향이 직접적으로 반영되며 배터리 사용량 감소폭이 확대된 것으로 분석된다. BMW는 i4, i5, i7, iX 등 주요 전동화 모델 전반에서 판매가 감소하며 탑재량이 줄어들었고, 아우디는 Q6 이트론 출시에도 기대 대비 판매가 부진했다. Q6 이트론 출시로 기존 Q8 이트론 판매가 감소하면서 전체 배터리 탑재량 감소로 이어졌다. SK온 배터리는 주로 현대차그룹, 메르세데스-벤츠, 포드, 폭스바겐 등의 주요 완성차에 탑재된 것으로 나타났다. 현대차그룹의 경우 아이오닉 5의 안정적인 판매와 더불어 아이오닉 9의 신규 출시 효과가 반영되며 배터리 탑재량이 증가한 것으로 조사됐다. 다만 기아, 메르세데스-벤츠, 폭스바겐 등 주요 고객사 전반에서 전기차 판매가 둔화되며 전체 탑재량 감소로 이어졌다. 특히 포드의 경우 F-150 라이트닝 생산 중단 영향이 배터리 사용량 감소 주 요인으로 작용했다. 미국 시장 전기차 수요 둔화 영향도 맞물렸다. 폭스바겐 역시 ID.4 판매 감소가 두드러지며 전반적인 탑재량 축소로 이어졌다. LG에너지솔루션 배터리 사용량은 주로 테슬라, 쉐보레, 기아, 폭스바겐 등 주요 완성차에 탑재된 것으로 나타났다. 테슬라의 경우 모델Y 판매 증가에 힘입어 배터리 탑재량이 크게 증가했으며, 기아 또한 EV4 등 신규 모델 출시와 일부 차종의 판매 확대에 따라 배터리 사용량이 증가했다. 르노와 스코다 역시 주요 전기차 모델 판매 증가가 반영되며 성장세를 보였다. 다만 쉐보레, 포드, 폭스바겐 등 주요 고객사에서 전기차 판매가 둔화되며 전체 배터리 사용량 감소에 영향을 미쳤다. 특히 쉐보레와 포드는 주요 전기차 모델 판매 감소가 두드러졌으며, 폭스바겐도 ID.4를 중심으로 한 판매 부진이 이어지며 탑재량이 크게 감소했다. 이에 따라 LG에너지솔루션의 전체 배터리 사용량은 전년 동기 대비 소폭 감소한 것으로 나타났다. 테슬라 공급 비중이 높은 일본 파나소닉은 배터리 사용량 5.3GWh를 기록하며 전년 동기 대비 2.7% 증가한 것으로 나타났다. 주요 고객사인 테슬라는 모델Y 판매 증가가 두드러진 반면 모델3, 모델S, 모델X는 감소하며 차종 간 수요 구조 변화가 나타났다. 특히 모델S와 모델X의 생산 중단이 확정되면서 고가 라인업 축소에 따른 배터리 수요 감소가 불가피할 것으로 보인다. 중국 CATL은 전년 동기 대비 13.7% 증가한 56.9GWh를 기록하며 글로벌 1위를 유지했다. BYD는 전년 동기 대비 12.5% 감소한 18.1GWh를 기록했으나 글로벌 2위를 유지했다. 특히 자사 브랜드의 중국 내수 판매 감소가 반영되며 배터리 사용량이 크게 줄어든 것으로 나타났다. 반면 샤오미와 팡청바오 등 일부 고객 및 신규 브랜드에서는 판매 확대가 이뤄지며 배터리 탑재량이 크게 증가했다.

2026.04.07 10:38김윤희 기자

AI 에이전트가 기억을 지우는 법? 더 똑똑해지려면 잊어야 한다

AI 에이전트가 대화를 길게 이어갈수록 성능이 떨어진다는 사실이 확인됐다. 풀루프(Fulloop) 연구진이 발표한 논문에 따르면, 장기 대화 벤치마크인 LOCCO에서 AI 에이전트의 성능은 대화 단계가 늘어날수록 0.455에서 0.05로 감소했다. 문제는 기억을 무한정 쌓아두는 방식 때문이었다. 연구팀은 '적응형 예산 기반 망각(adaptive budgeted forgetting)'이라는 새로운 메모리 관리 방식을 도입해, 불필요한 기억을 체계적으로 삭제하면서도 추론 성능을 유지할 뿐 아니라 일부 지표에서 개선된 결과를 보였다. 대화가 길어지면 AI는 혼란에 빠진다 AI 에이전트가 사람처럼 긴 대화를 이어가려면 이전 맥락을 기억해야 한다. 하지만 모든 대화 내용을 그대로 저장하면 두 가지 문제가 발생한다. 첫째, 메모리 크기가 무한정 커져 처리 속도가 느려진다. 둘째, 오래된 정보가 새로운 정보와 뒤섞이면서 '거짓 기억(false memory)'이 생긴다. LOCCO 벤치마크에서 Openchat-3.5 모델은 대화 단계가 늘어나면서 메모리 성능이 0.455에서 0.05로 감소해 약 85.27% 하락했다. ChatGLM3-6B는 6단계 이후에도 48.25%를 유지했지만, 사용자 수가 20명에서 100명으로 증가할 경우 성능이 추가로 감소하는 경향을 보였다. 한편, MultiWOZ 데이터셋에서는 기존 연구 기준으로 정확도 78.2%와 6.8%의 거짓 기억 비율(false memory rate)가 보고됐으며, 이는 AI가 실제 대화와 다른 정보를 기억하는 오류를 의미한다. 기존 연구들은 메모리를 계층적으로 정리하거나 압축하는 방식을 제안했지만, 명확한 삭제 정책은 없었다. 어떤 기억을 남기고 어떤 기억을 지울지 판단하는 기준이 없었던 것이다. 이번 연구는 바로 이 지점에서 출발한다. 그림 1. 장기 메모리 3대 문제(성능 저하, 감쇠, 거짓기억)와 개선하 는프레임워 크제안 중요도 점수로 기억을 선별한다 연구팀이 제안한 '적응형 예산 망각 프레임워크(adaptive budgeted forgetting FRAMEwork)'는 각 기억에 중요도 점수를 매긴 뒤, 정해진 메모리 용량 안에서 가장 가치 있는 기억만 남기는 방식이다. 중요도는 세 가지 요소로 결정된다. 첫째, 시간 감쇠(temporal decay)다. 최근 대화일수록 높은 점수를 받는다. 둘째, 사용 빈도(usage frequency)다. 자주 언급된 정보는 중요하다고 판단한다. 셋째, 의미 정렬(semantic alignment)이다. 현재 대화 주제와 관련성이 높은 기억이 우선순위를 얻는다. 이 세 가지 요소를 결합해 각 기억 단위에 점수를 부여하고, 메모리 예산(budget) 안에서 점수가 높은 순서대로 기억을 유지한다. 예산을 초과하는 기억은 삭제된다. 이 과정은 수학적 최적화 문제로 정식화된다. 성능과 메모리 크기를 동시에 제어하는 제약 조건 하에서, 가장 효율적인 기억 조합을 찾는 것이다. Honda 등의 연구에서 제안된 ACT-R 기반 활성화 모델은 시간 감쇠와 빈도 강화를 시뮬레이션했지만, 실제 벤치마크 평가는 없었다. Ming 등은 장기 메모리와 단기 메모리를 통합했지만 명시적 삭제 정책은 없었다. 이번 연구는 삭제 정책을 명확히 정의하고, 여러 벤치마크에서 성능을 비교했다는 점에서 차별화된다. 기억을 지우자 성능이 올라갔다 LOCOMO 벤치마크에서 이 프레임워크를 적용한 결과, 장기 대화 F1 점수가 기존 0.583 베이스라인을 상회하는 수준으로 개선됐다. 메모리 사용량은 늘지 않았다. Shah 등이 제안한 성능 기반 계층적 메모리 재구성 방식(A-MEM)은 전체 F1 점수 0.327에 그쳤지만, 이번 프레임워크는 0.583을 넘어섰다. 특히 다단계 추론(multi-hop reasoning)과 적대적 질문(adversarial question) 상황에서 기존 연구는 이러한 항목에서 성능 차이가 컸으며, 본 연구는 이를 개선하는 방향을 제시한다. 기존 MultiWOZ 결과(78.2%, FMR 6.8%) 대비 거짓 기억 비율이 감소하는 경향을 보였다. Phadke 등의 쓰기 시점 필터링(write-time filtering) 방식도 비슷한 수준의 거짓 기억 비율을 보였지만, 여러 망각 전략을 비교 평가하지는 않았다. 이번 연구는 시간 감쇠, 빈도, 의미 정렬을 조합한 복합 전략이 효과적임을 시사한다. 메모리 크기가 고정된 상황에서도 성능이 유지되거나 개선됐다는 점이 핵심이다. 기억을 무작정 쌓아두는 것보다, 필요 없는 기억을 적극적으로 지우는 것이 AI 에이전트의 추론 능력을 높인다는 의미다. 이는 사람이 중요한 정보에 집중하기 위해 사소한 기억을 잊어버리는 과정과 유사하다. 실용적 AI 에이전트 설계의 새로운 기준 이번 연구는 AI 에이전트가 장기 대화 환경에서 안정적으로 작동하려면 메모리 관리가 필수라는 점을 보여준다. 특히 고객 상담, 개인 비서, 교육용 챗봇처럼 수십 번 이상의 대화를 이어가는 서비스에서는 메모리 증가가 곧 비용 증가로 이어진다. 클라우드 환경에서 메모리 사용량이 두 배로 늘면 운영 비용도 비례해서 증가하기 때문이다. 연구팀은 메모리 예산을 고정하면서도 성능을 유지하는 방법을 제시했다. 이는 제한된 자원 안에서 AI를 효율적으로 운영해야 하는 기업에게 실질적인 가이드가 된다. 예를 들어, 하루 1만 건의 대화를 처리하는 고객 상담 AI가 있다면, 각 대화마다 메모리를 무한정 쌓는 대신 중요도 기반으로 기억을 선별해 저장하면 서버 비용을 절감하면서도 응답 품질을 유지할 수 있다. 다만, 이 연구가 제시한 방식이 모든 상황에 최적이라고 단정하기는 어렵다. 대화 주제가 급격히 바뀌거나, 사용자가 이전 대화 내용을 예상치 못한 시점에 다시 언급하는 경우, 이미 삭제된 기억 때문에 문맥 파악에 실패할 가능성도 있다. 연구팀은 시간 감쇠, 빈도, 의미 정렬의 가중치를 조정해 이런 상황에 대응할 수 있다고 설명하지만, 실제 서비스 환경에서 어떤 조합이 가장 효과적인지는 추가 검증이 필요하다. 또한, 이번 실험은 LOCOMO, LOCCO, MultiWOZ 같은 특정 벤치마크에서 진행됐다. 실제 사용자 대화는 벤치마크보다 훨씬 복잡하고 예측 불가능하다. 따라서 이 프레임워크가 실제 서비스에 적용될 때 어떤 성능을 보일지는 두고 볼 필요가 있다. 그럼에도 불구하고, 메모리 관리를 수학적 최적화 문제로 정식화하고 실험적으로 검증했다는 점에서 이 연구는 AI 에이전트 설계의 새로운 기준을 제시한다. FAQ( ※ 이 FAQ는 본지가 리포트를 참고해 자체 작성한 내용입니다.) Q. AI 에이전트가 기억을 지운다는 것은 무슨 뜻인가요? AI 에이전트는 대화 내용을 메모리에 저장해 맥락을 유지합니다. 하지만 모든 대화를 저장하면 메모리가 너무 커져서 느려지고, 오래된 정보가 새로운 정보와 섞여 오류가 생깁니다. 이 연구는 중요하지 않은 기억을 선별해 삭제하는 방식으로 메모리를 관리합니다. Q. 기억을 지우면 AI가 이전 대화를 까먹지 않나요? 무작정 지우는 것이 아니라, 최근 대화, 자주 언급된 내용, 현재 주제와 관련 있는 정보는 남깁니다. 중요도 점수를 매겨서 가장 가치 있는 기억만 유지하기 때문에, 필요한 맥락은 유지하면서도 불필요한 정보는 제거할 수 있습니다. Q. 이 기술은 어떤 AI 서비스에 유용한가요? 고객 상담 챗봇, 개인 비서 AI, 교육용 대화 에이전트처럼 긴 대화를 이어가는 서비스에 유용합니다. 메모리 사용량을 줄여 운영 비용을 절감하면서도 응답 품질을 유지할 수 있기 때문입니다. 기사에 인용된 리포트 원문은 arXiv에서 확인할 수 있다. 리포트명: Novel Memory Forgetting Techniques for Autonomous AI Agents: Balancing Relevance and Efficiency ■ 이 기사는 AI 전문 매체 'AI 매터스'와 제휴를 통해 제공됩니다. 기사는 클로드 3.5 소네트와 챗GPT를 활용해 작성되었습니다. (☞ 기사 원문 바로가기)

2026.04.06 20:34AI 에디터

AI가 검색창 대체하고 있다…쇼핑 시작점 바뀌었다

쇼핑을 시작할 때 구글(Google) 검색창에 상품명을 치던 시대가 끝나가고 있다. 디지털 데이터 분석 기업 시밀러웹(Similarweb)이 발표한 2026년 연말 쇼핑 시즌 분석 보고서는 AI 검색이 단순한 보조 도구를 넘어 소비자 구매 여정의 새로운 출발점이 되었음을 데이터로 증명한다. AI 쇼핑 레퍼럴(Referral) 트래픽이란 챗GPT(ChatGPT)나 퍼플렉시티(Perplexity) 같은 AI 플랫폼을 통해 소비자가 쇼핑 사이트로 이동하는 것을 의미한다. 이 흐름을 이해하지 못하는 브랜드는 2026년 연말 쇼핑 시즌에서 조용히 밀려날 수 있다. 발견 단계에서 AI가 검색을 2배 이상 앞질렀다 소비자가 새로운 상품을 발견하는 첫 단계에서 AI 도구는 이미 구글 검색을 압도하고 있다. 시밀러웹의 2026년 1월 미국 소비자 패널 조사에 따르면, 상품 발견 단계에서 AI 도구를 사용하는 소비자 비율은 35%인 반면 검색 엔진은 13.6%에 그쳤다. AI는 발견부터 평가단계까지 검색 대비 1.5배 이상의 우위를 점했으며, 최종 구매처를 찾는 마지막 단계에서만 두 채널의 격차가 거의 사라졌다. 이것이 소비자에게 어떤 의미인지 구체적으로 생각해보자. 누군가 "가족 모임에 어울리는 선물"을 찾는다고 가정하자. 이전에는 구글에서 검색어를 어떻게 입력해야 할지조차 막막했다. 지금은 챗GPT에 상황을 설명하면 맞춤형 추천 목록이 나온다. AI는 검색이 제대로 해결하지 못하던 구매 여정 최상단, 즉 소비자가 무엇을 원하는지조차 불분명한 막연한 탐색 단계를 대체하기 시작했다. 소비자 여정은 더 이상 검색창에서 시작하지 않는다. 2026년 1월 기준 이커머스 트래픽 전환 소스_직접 방문보다 챗GPT가 더 높게 나타남 아마존·월마트로 향하는 AI 트래픽, 전환율은 검색의 2배 AI 플랫폼이 실제 쇼핑 사이트로 보내는 방문자 수는 아직 전체의 1% 수준이지만, 성장 속도와 품질은 기존 채널과 차원이 다르다. 시밀러웹의 다른 리포트에 따르면 2025년 8월부터 2026년 1월까지 AI 검색 엔진이 아마존, 월마트, 타겟(Target), 테무(Temu), 이베이(eBay) 등 5대 소매업체 웹사이트로 보낸 방문자 수는 총 4,950만 명에 달했으며, 이 중 아마존이 28%, 월마트가 27%를 차지했다. 시밀러웹 추산에 따르면 챗GPT를 통해 유입된 방문자의 전환율은 약 7%로, 유기적 검색의 4.1%와 비교해 약 1.5배 이상 높다. 100명이 챗GPT를 통해 쇼핑 사이트에 접속하면 7명이 실제로 구매한다는 의미다. 같은 100명이 구글 검색을 통해 접속했을 때는 약 4명만 구매로 이어진다. AI 채널로 들어온 소비자는 이미 AI와의 대화를 통해 충분히 고려를 마친 뒤 사이트를 방문하기 때문에 구매 의도 자체가 높다. 트래픽 규모는 작아도 챗GPT 유입 방문자는 사이트에서 평균 15분을 머물고 12페이지를 탐색했는데, 이는 구글 유입 방문자의 8분, 9페이지보다 눈에 띄게 높은 수치다. AI가 재편하는 발견과 구매 퍼넬 챗GPT 독주 시대 끝, 제미나이가 빠르게 추격한다 AI 쇼핑 트래픽 시장 내부에서도 판도가 달라지고 있다. 시밀러웹 데이터에 따르면 2025년 9월부터 11월까지 구글 제미나이(Gemini)의 외부 사이트 레퍼럴 트래픽은 전년 동기 대비 388% 증가했다. 같은 기간 챗GPT의 레퍼럴 증가율은 52%에 그쳐, 제미나이가 쇼핑 트래픽 유입에서 빠르게 점유율을 넓히고 있음을 보여준다. 시밀러웹 추산 기준으로 2025년 6월 AI 플랫폼 전체의 레퍼럴 방문은 11억 3,000만 건에 달했으며, 이는 전년 동월 대비 357% 증가한 수치다. 그러나 같은 기간 구글 검색의 레퍼럴은 1,910억 건으로 AI의 절대적 규모에는 아직 미치지 못한다. AI 채널은 폭발적으로 성장하고 있지만 외부 사이트로의 트래픽은 아직 정체 상태이다. 브랜드 입장에서는 기존 SEO 전략을 포기할 단계가 아니라, AI 채널을 병행 준비해야 하는 시점이다. 전체 구매 여정 단계에서 AI 툴이 더 유용한 것으로 나타남 브랜드 노출 공식이 바뀌었다, AI가 먼저 이름을 고른다 AI 쇼핑이 기존 검색 광고와 근본적으로 다른 점은 광고비를 써도 AI 답변 안에 브랜드를 넣을 수 없다는 것이다. 시밀러웹의 AI 브랜드 가시성(Brand Visibility) 분석에 따르면 AI는 브랜드 충성도 없이 콘텐츠 기준만으로 노출을 결정한다. 특정 질문에 완결된 형태로 답하는 콘텐츠를 보유한 전문 사이트가 대형 유명 브랜드보다 일관되게 높은 AI 노출 점유율을 기록했다. 나이키(Nike), 에어비앤비(Airbnb) 같이 검색 순위는 높지만 AI가 찾는 대화형 질문에 답하지 못하는 콘텐츠를 가진 브랜드는 AI 노출 모멘텀이 꺾이고 있다. 소비자가 "10만원대 부모님 선물 추천해줘"라고 챗GPT에 묻는 순간, AI가 특정 브랜드를 언급하거나 언급하지 않는 것만으로 구매 후보군이 결정된다. 옴니센드가 진행한 한 조사에 따르면 소비자의 13%가 AI의 도움으로 구매할 가능성이 더 높다고 답한 조사 결과는 AI 플랫폼에서 브랜드가 노출되는 것이 이미 필수 과제임을 보여준다. 광고가 끼어들 여지가 없는 이 순간에 살아남는 브랜드는, 소비자가 실제로 묻는 질문에 명확하게 답하는 콘텐츠를 사전에 구축해 둔 곳이다. FAQ( ※ 이 FAQ는 본지가 리포트를 참고해 자체 작성한 내용입니다.) Q. AI 쇼핑 레퍼럴 트래픽이란 무엇인가요? A. AI 쇼핑 레퍼럴 트래픽이란 챗GPT, 구글 제미나이, 퍼플렉시티 같은 AI 검색 도구를 통해 소비자가 쇼핑 사이트로 이동하는 방문자 수를 말합니다. 사용자가 AI와 대화하다가 특정 상품이나 사이트 링크를 클릭해 이동하는 방식으로 발생합니다. Q. AI를 통해 쇼핑 사이트를 방문한 사람들은 정말 더 많이 구매하나요? A. 시밀러웹 추산에 따르면, 챗GPT를 통해 유입된 방문자의 구매 전환율은 약 11.4%로 일반 구글 검색 유입(5.3%)의 두 배 이상입니다. AI를 통해 이동한 소비자는 이미 AI와의 대화를 통해 충분한 정보를 얻은 뒤 방문하기 때문에 구매 의도가 높은 편입니다. Q. 내 브랜드가 AI 검색 결과에 잘 노출되려면 어떻게 해야 하나요? A. AI는 광고비보다 콘텐츠 품질을 우선시합니다. 소비자가 실제로 묻는 질문에 완결된 형태로 답하는 정보성 콘텐츠를 제품 페이지와 블로그에 갖추는 것이 핵심입니다. 우선 챗GPT나 제미나이에 내 브랜드 관련 질문을 직접 입력해 어떤 결과가 나오는지 확인하는 것부터 시작할 수 있습니다. 기사에 인용된 리포트 원문은 Similarweb에서 확인할 수 있다. 리포트명: Holiday Retail Season Planning 2026 / Generative AI Statistics for 2026 ■ 이 기사는 AI 전문 매체 'AI 매터스'와 제휴를 통해 제공됩니다. 기사는 클로드 3.5 소네트와 챗GPT를 활용해 작성되었습니다. (☞ 기사 원문 바로가기)

2026.04.06 17:01AI 에디터

ICTK, 일본 IT 위크 2026 참가..."일본 양자보안 시장 공략"

보안 팹리스 아이씨티케이(ICTK)가 일본 IT 위크 2026(Spring)에서 양자보안칩 신제품 G5Q 등 하드웨어 기반 보안 제품과 솔루션을 선보인다고 6일 밝혔다. IT 위크는 8일부터 10일까지 일본 도쿄 빅사이트에서 열린다. 보안·클라우드·인공지능(AI)·사물인터넷(IoT) 등 최신 ICT 기술과 솔루션을 소개하고, 기업 간 비즈니스 협력과 파트너십을 확장하는 국제 전시회다. 신제품 G5Q는 PUF(물리적 복제 불가 기술) 기반 하드웨어 신뢰 기술을 토대로 PQC(양자내성암호) 알고리즘을 지원하는 양자보안칩이다. ML-KEM과 ML-DSA 등 NIST PQC 표준 알고리즘을 지원한다. 2025년 2월 양산을 시작한 양자보안칩 G5N 대비 PQC 연산 성능을 40%가량 높였다. DPA(차분 전력 분석) 등 부채널 공격 대응을 강화해 실제 적용 환경에서 요구되는 보안 요구사항을 반영했다. ICTK는 G5Q를 중심으로 PUF 기반 PQC 보안칩(G5N, G5Q)과 함께, PUF 기반 배터리 정품 인증 보안칩(MTB), 차세대 보안 프로토콜 기반 VPN 솔루션을 함께 소개할 예정이다. 양자 전환과 공급망 리스크에 대응하는 하드웨어 기반 신뢰점(HRoT) 중심 보안 방향성을 제시할 계획이다. ICTK 관계자는 "일본 시장에서 양자보안 전환과 디바이스 신뢰 확보 논의를 확대하고, 현지 파트너십 기반 협력 기회를 발굴하겠다"고 말했다.

2026.04.06 10:10전화평 기자

2026 봄·여름 놓치면 안될 'HR 컨퍼런스' 3선

인공지능(AI)이 일의 정의와 방식을 근본적으로 바꾸고 있는 2026년 봄·여름, 기업의 지속 가능한 성장을 꾀하는 경영자와 인사(HR) 담당자들의 고민이 깊어지고 있다. 'AI가 내 일자리를 대체할까?'라는 막연한 질문을 넘어, 이제는 '어떻게 기술을 통해 조직의 몰입을 이끌어내고 인재를 지킬 것인가?'라는 궁금증도 커지고 있다. 이런 갈증을 해소하기 위해 4월과 5월, 대한민국 HR의 미래를 설계하는 세 가지 컨퍼런스가 잇따라 열려 주목된다. ▲개발자의 커리어 고민을 다루는 잡코리아(웍스피어) ▲일의 영역 확장을 논하는 원티드랩 ▲그리고 기술과 인간의 조화를 심도 있게 파고드는 지디넷코리아 행사가 그 주인공이다. 지디넷코리아 'HR테크 리더스 데이 시즌5', 5월7일 슈피겐홀 지디넷코리아는 5월 7일 서울 선정릉역 인근 슈피겐홀에서 'HR테크 리더스 데이 시즌5' 컨퍼런스를 연다. 단순히 최신 IT 솔루션을 소개하는 자리를 넘어, AI 전환(AX)의 파도 속에서 조직이 놓치기 쉬운 '사람'의 문제를 정면으로 다룬다는 점에서 차별화된다. '휴먼테크+휴먼터치'를 대주제로 내건 이번 행사는 채용, 조직문화, 리더십부터 총보상, 웰니스, 감정관리까지 HR의 모든 핵심 의제를 단 하루 만에 점검할 수 있는 실전형 컨퍼런스로 기획됐다. 행사의 포문은 조여준 더벤처스 최고투자책임자가 연다. 그는 '딴짓 우대'라는 파격적인 화두를 던지며, AI가 흉내 낼 수 없는 인간 고유의 동기 부여와 몰입, 그리고 창의성이 어떻게 기업의 핵심 경쟁력이 되는지 역설한다. 이어지는 키노트 세션에서는 플렉스의 채효진 컨설턴트가 데이터가 리더의 의사결정을 어떻게 정교하게 만드는지 짚어주며, 크리니티의 유병선 대표는 기술보다 강력한 '몰입하는 팀'을 설계하는 리더십의 실체를 공개다. 엔피의 박창준 이사는 '감정 관리'를 단순한 복지가 아닌 '생산성 인프라'로 정의하며 HR의 새로운 패러다임을 제시할 예정이다. 오후 세션은 인사 담당자들이 현업에서 마주하는 구체적인 문제들에 대한 해답으로 채워진다. 영림원소프트랩은 침묵하는 조직의 문화를 깨는 구조 설계를, 코드박스(ZUZU)는 급여와 주식 보상, 세금 데이터가 연결된 정교한 리텐션 전략을 소개한다. 웰니스와 교육에 대한 혁신적인 시각도 돋보인다. 헤세드릿지(달램)는 웰니스를 조직 변화의 실행 도구로 활용하는 법을, 팀스파르타와 소프트스퀘어드는 각각 우리 조직 수준에 맞는 현실적인 AX 전환과, 화이트칼라의 생존 조건을 논한다. 또한 링글은 작고 빠른 조직이 갖춰야 할 채용과 성장 로드맵을 공유하며 스타트업과 성장 기업들에게 실무적인 가이드를 제공한다. 현업의 전문가들과 정책 전문가들의 강연도 이번 행사를 더욱 값지게 한다. 네이버의 송석호 리더는 AI 시대에 인재를 판단하는 새로운 기준을 제시하고, 오현호 작가는 개인의 의지가 아닌 '환경'이 행동을 끌어내는 구조 설계법을 전수한다. 끝으로 이해민 의원(조국혁신당)은 글로벌 빅테크 현장과 입법 경험을 바탕으로, 기술의 파도 속에서도 HR 리더가 끝까지 지켜야 할 본질이 무엇인지에 대한 메시지를 던진다. 원티드랩 '하이파이브 2026', 5월12~13일 코엑스 5월 12~13일 코엑스 그랜드볼룸 등에서 열리는 원티드랩의 '하이파이브 2026'은 '확장의 시대'를 키워드로 내걸었다. 이번 행사는 글로벌과 인공지능(AI)이 모든 경계를 허무는 시대에 업계 리더들과 함께 일의 미래에 대한 해답을 제시하고자 기획됐다. 행사는 첫날 HR 담당자를 위한 'HR 데이'를 시작으로, 둘째 날에는 서비스 기획자·개발자·디자이너 등을 위한 '메이커스 데이'가 이어진다. HR 데이에서는 마이크로소프트, CJ올리브영, 틱톡 등 글로벌 기업의 연사들이 참여해 변화하는 고용 시장과 글로벌 인재 영입 전략을 공유한다. 특히 5개 트랙(글로벌·트렌드·그로스·에센셜·테크)으로 나뉘어 진행돼 우리 기업의 현재 규모와 필요에 맞는 세션을 골라 들을 수 있다. 둘째 날 '메이커스 데이'와의 연계를 통해 실무 조직(기획·디자인·개발)이 AI를 어떻게 생산성 혁신에 활용하는지도 입체적으로 살필 수 있다. 컨퍼런스 종료 후에도 학습의 열기를 이어가기 위한 특별 세션이 마련된다. 5월 16일에는 전문가와 함께 세션의 핵심을 짚어보는 '디브리핑' 세션과 연사와의 오프더레코드 Q&A가 가능한 '밋업' 세션이 마루180에서 진행될 예정이다. 웍스피어 '잡코리아 데브콘', 4월23일 온라인 테크 인재 영입과 관리에 난항을 겪는 기업이라면 4월 23일 온라인으로 열리는 웍스피어의 '잡코리아 데브콘'에 주목할 필요가 있다. 이 회사는 실제 현업에서 치열하게 성장해온 다양한 멘토들의 사례를 통해 현실적인 해법을 제시하고자 이번 행사를 마련했다. 네이버, 토스, 카카오 등 주요 빅테크 출신 멘토 7인이 참여하는 이번 컨퍼런스는 'AI 시대 개발자의 생존법'과 실무 활용 노하우를 집중적으로 다룬다. 개발자들이 느끼는 AI에 대한 불안감을 해소하고, 사내 개발 조직이 어떻게 AI와 협업하여 역량을 강화할 수 있는지에 대한 실전 인사이트를 제공한다. 특히 실시간 소통 세션인 '랜선 사수에게 물어봐'를 통해 현직자들의 생생한 고민을 엿볼 수 있다는 점이 특징이다.

2026.04.06 08:36백봉삼 기자

[ZD브리핑] 삼성전자 잠정실적 발표...기아 CEO 인베스터 데이 개최

지디넷코리아는 IT 업계의 이슈를 미리 체크하는 '이번 주 꼭 챙겨봐야 할 뉴스'를 제공합니다. '꼭 챙길 뉴스'는 정보통신, 소프트웨어(SW), 전자기기, 소재부품, 콘텐츠, 플랫폼, e커머스, 금융, 디지털 헬스케어, 게임, 블록체인, 과학 등의 소식을 담았습니다. 바쁜 현대인들의 월요병을 조금이나마 덜어 줄 '꼭 챙길 뉴스'를 통해 한 주 동안 발생할 IT 이슈를 미리 확인해 보시기 바랍니다. [편집자주] 삼성전자·LG전자 잠정실적 발표...TCL·소니, TV 합작사 출범 최종계약 체결 삼성전자와 LG전자가 이번주 올해 1분기 잠정실적을 발표합니다. 7일 잠정실적을 발표하는 삼성전자의 1분기 영업이익은 50조원을 넘어설 것으로 전망됩니다. 지난해 연간 영업이익 43조원보다 큰 규모입니다. LG전자의 잠정실적 발표는 8~9일 나올 것으로 예상됩니다. LG전자의 1분기 영업이익 컨센서스는 지난해 1분기에 비해 9.2% 늘어난 1조3755억원입니다. 삼성전자 실적 전망이 좋지만, 사업부별 온도차는 큽니다. 반도체 사업부는 분위기가 좋지만, 메모리 가격 상승이 완제품 제조원가 부담으로 이어지는 스마트폰 사업부와 TV 사업부는 다를 수밖에 없습니다. 지난주에는 중국 TCL과 일본 소니가 TV 합작사 설립을 위한 최종계약을 체결했습니다. 지난 1월 MOU 체결 당시 3월 말까지 최종계약을 체결하고, 승인 등의 절차를 거친 뒤 2027년 4월부터 합작사 사업을 개시하겠다고 밝힌 바 있습니다. 합작사가 당장은 기존 소니 체제를 유지하고, 직원 요구도 상당 부분 수용한 것으로 알려졌습니다. 합작사는 TCL의 자회사 CSOT에서 LCD를 저가에 조달하고, TCL은 TV를 만들 때 소니 기술을 적용하는 방안 등을 우선 검토할 텐데 실현 가능성과 기대효과는 지켜봐야 할 것 같습니다. 삼성전자와 LG전자 TV 사업부도 TCL과 소니의 합작사 행보에 관심을 가질 것으로 예상됩니다. 기아, CEO 인베스터 데이 개최 기아가 9일 서울 중구에서 '2026 CEO 인베스터 데이'를 개최하고 중장기 사업전략과 재무 로드맵을 전격 공개합니다. 이번 행사는 단순 실적 보고를 넘어 현대차그룹의 미래 모빌리티 핵심 전략이 총망라되는 자리가 될 전망입니다. 박민우 현대차그룹 첨단차플랫폼(AVP) 본부장 겸 포티투닷 대표가 합류 후 처음으로 공식 석상에 등판합니다. 엔비디아와 테슬라를 거친 박 사장은 자율주행 소프트웨어인 '아트리아(Atria) AI' 로드맵과 2026년 양산 예정인 '풀스택 SDV' 기술의 구체적 실행 방안을 제시할 것으로 보입니다. 로보틱스 분야 양산 전략도 베일을 벗습니다. 잭 재코우스키 보스턴다이내믹스 아틀라스 개발 총괄은 CES 2026의 화두였던 전동식 '아틀라스'의 양산 시점과 산업 현장 투입 등 실질적인 사업화 계획을 발표합니다. 이 밖에도 기아는 ▲2030년 전기차(EV) 판매 목표 조정 ▲신규 5세대 배터리 적용 로드맵 ▲목적 기반 모빌리티(PBV) 사업 진척 상황 등을 공유하며 미래 시장 주도권 확보 의지를 드러낼 방침입니다. 유엔 안전보장이사회(안보리)가 호르무즈 해협 봉쇄를 풀기 위해 무력 방어를 허용하는 내용의 결의안을 이번주에 표결할 것으로 예상됩니다. 당초 4일로 예정됐던 15개 이사국 회의는 구체적인 일정 발표 없이 연기됐습니다. 초안에는 해협 통행을 보장하기 위한 무력 사용 등 각국이 '필요한 모든 수단'을 동원하는 것을 허용하는 내용이 담겼지만 채택은 불투명한 상황입니다. 거부권을 가진 중국과 러시아는 무력 사용을 승인하는 데 반대한다는 입장을 전한 것으로 알려졌습니다. 안보리 결의안은 15개 이사국 중 최소 9개국의 찬성이 필요하며, 5개 상임이사국(미국·중국·영국·프랑스·러시아) 중 어느 국가도 거부권을 행사하지 않아야 합니다. 한편 이란은 전쟁이 끝난 이후에도 해협 통제권을 유지하겠다는 입장이며, 최근에는 통과 선박에 통행료를 부과하는 방안까지 마련했습니다. 전쟁 추경 10일 처리 목표...여야 심의 돌입 중동 전쟁에 따른 경제 여파에 대응하기 위해 편성된 26조 2000억원 규모의 추가경정예산안에 대한 국회 심의가 시작됩니다. 소관 상임위원회가 6일부터 살피기 시작하며 주 중반에는 예산결산특별위원회에서 본격적인 논의가 이뤄질 예정입니다. 국회는 10일 본회의에서 추경안을 처리하는 것을 목표로 이주 내내 심사에 돌입합니다. 여당은 유가 급등과 같은 경제 파급 효과 대응을 위해 서둘러야 한다는 입장이며 야권에서는 지방서거에 앞서 재정을 통해 매표에 나섰다고 맞서고 있습니다. 세일즈포스, 차세대 AI 에이전트 '슬랙봇' 공개...AWS, '게임데이' 개최 매스웍스는 오는 7일 서울 코엑스 그랜드볼룸 및 아셈볼룸에서 '매트랩 엑스포 2026 코리아' 기자간담회 및 미디어 데모 투어를 진행합니다. 사미르 M. 프라부 인더스트리 부문 이사, 박주일 매스웍스코리아 사장, 김용우 엔지니어링 총괄 전무가 참석해 생성형 AI와 모델 기반 설계가 엔지니어링 개발 전반을 어떻게 변화시키는지 산업 적용 사례 중심으로 소개할 예정입니다. 오토폼엔지니어링은 같은 날 아비스 스타일 앰배서더 서울 용산에서 'AI가 다시 뛰게 할 제조의 심장, 금형 산업의 골든타임'을 주제로 기자간담회를 진행합니다. 이번 행사에서 오토폼은 금형 기술을 AI 기반 지식 자산으로 보존하는 디지털 제조 혁신 방안을 공유합니다. 올리비에 르퇴르트르 CEO와 조영빈 한국 대표가 참석해 글로벌 전략과 국내 시장 투자 계획을 발표할 예정입니다. 세일즈포스는 8일 여의도 콘래드 호텔에서 '에이전틱 엔터프라이즈: 인간과 에이전트가 공존하는 기업' 주제로 기자간담회를 개최합니다. 이 행사는 세일즈포스와 슬랙이 구현하는 '워크 OS' 비전을 공유하고, AI 에이전트가 실질적으로 수익을 창출하는 미래를 직접 확인하는 자리입니다. 이번 간담회에서는 업무방식의 새로운 패러다임을 제시할 차세대 AI 에이전트 '슬랙봇(Slackbot)'을 선보일 예정입니다. 당근, 배달의민족 등 국내 테크 기업 혁신 사례와 미디어 맞춤형 에이전틱 워크플로 데모 세션도 진행됩니다. 한국IT전문가협회도 같은 날 삼정호텔에서 'AI 시대 개인정보 보호 체계 대전환'을 주제로 4월 조찬세미나를 개최합니다. 송경희 개인정보보호위원회 위원장이 연사로 나설 예정입니다. 협회는 매월 조찬·석찬세미나를 통해 업계 현황 및 IT 분야 정보를 공유하고 회원 간 네트워킹 자리를 마련하고 있습니다. PTC코리아는 8일 서울 코엑스에서 열리는 한국제조산업전에서 '에이전틱 AI가 주도하는 지능형 제품개발-데이터로 연결되는 엔지니어링의 새로운 패러다임' 세션을 진행합니다. 엄형욱 솔루션 컨설팅 팀 총괄책임이 발표를 맡을 계획으로, 행사장 내 PTC 부스에선 별도 미디어 인터뷰 공간도 운영됩니다. 시스코코리아는 8일 서울 코엑스에서 연례 컨퍼런스 '시스코 커넥트 2026 코리아'를 개최하고 미디어 라운드테이블을 진행합니다. 이번 행사에는 최지희 시스코코리아 대표를 비롯해 본사의 비조이 판데이 아웃시프트 총괄 매니저, 빌 가트너 옵티컬 시스템·옵틱스 부문 수석 부사장이 참석합니다. AI를 효과적으로 구현하고 확장하기 위한 차세대 네트워크 및 인프라 전략을 공유할 예정입니다. 과학기술정보통신부와 한국과학기술연구원(KIST) 미래국방 국가기술전략센터는 같은 날 대한상공회의소 의원회의실에서 '피지컬 AI의 국방 활성화 방안'을 주제로 제3회 미래국방 전략포럼을 개최합니다. 정현준 한국로봇융합연구원 본부장의 피지컬AI 현황 및 전망 발표를 시작으로, 남승현 육군 군사혁신사장의 로봇·피지컬AI 정책 추진 방향, 유재관LIG넥스원 연구위원의 무인체계 피지컬AI 적용 사례 발표가 이어집니다. 2부에선 김진완 카이스트 교수를 좌장으로 국방기술진흥연구소·핀진 등이 참여하는 패널토론이 진행됩니다. 에퀴닉스는 9일 서울 여의도 하나증권빌딩에서 '미디어 에듀케이션 세션'을 진행합니다. 글로벌 코로케이션 데이터센터 사업자인 에퀴닉스는 AI 시대를 맞아 전환되는 '상호연결' 기반 아키텍처에 대해 소개하고 클라우드·네트워크·파트너를 연결하는 디지털 인프라 전략을 발표할 예정입니다. 국내 시장에서의 사업 전략과 파트너 지원 방안도 공유합니다. 아마존웹서비스(AWS)는 이달 10일 서울 역삼 AWS코리아 오피스에서 '금융사를 위한 AWS 게임데이 2026'을 개최합니다. 5년 연속 이어온 이 행사엔 국내 주요 금융기관 19개 팀이 참가해 AWS가 지원하는 개발 어시스턴트 '아마존Q'와 '키로'를 활용한 개발 대결을 펼치고 실전 활용 가능성을 검증할 예정입니다. 노경훈 AWS코리아 금융 사업 총괄과 구태훈 금융 전문 수석 솔루션즈 아키텍트도 참석해 금융권 생성형 AI 트렌드와 개발 패러다임 전환에 대해 소개합니다. 법무법인 화우, 제12회 게임 대담회 7일 개최...선택적 셧다운 제도 타당성 의논 법무법인 화우가 제12회 게임 대담회를 7일 오후 2시 서울 강남구 아셈타워 34층에서 개최합니다. '선택적 셧다운 조항과 게임산업의 굴레'를 주제로 진행하는 이번 대담회는 게임산업의 지속 가능한 성장과 합리적인 규제 환경 조성을 위해 선택적 셧다운 제도의 법적 쟁점과 개선 방향을 논의하는 자리입니다. 선택적 셧다운 제도는 2021년 강제적 셧다운 제도가 폐지된 후에도 게임산업법 제12조의3에 따라 여전히 유지되고 있습니다. 이 제도는 본인확인 및 가족관계증명 기반 인증 등 규제 이행의 복잡성으로 인해 국내외 게임사들의 서비스 축소 또는 중단을 초래하는 등 산업 전반에 부담으로 작용해 왔다고 알려졌습니다. 이번 대담회에서는 선택적 셧다운 제도의 법적 타당성을 중심으로, 글로벌 규제 동향 및 연령인증 체계(GDPR 사례)를 함께 살펴보고 게임산업 및 OTT 등 콘텐츠 플랫폼 산업 전반에 미치는 영향과 개선 방향을 논의할 예정입니다. 대담회 세션 발표에는 정호선 변호사(변호사시험 6회)가 '게임 선택적 셧다운 제도의 법적 검토'를 주제로 발표하고, 제2세션에서는 이수경 변호사(연수원 26기)가 '디바이스 및 네트워크 기반 연령인증과 GDPR 사례'를 중심으로 해외 규제 흐름을 소개할 계획입니다. 이어 정한근 화우 고문(전 과학기술정보통신부 실장)을 좌장으로 한국게임정책자율기구(GSOK) 나현수 국장 등이 참여하는 대담도 마련됩니다. KISIA, '보안특화 IR피칭 & 컨설팅데이' 개최 한국정보보호산업협회(KISIA)가 '보안특화 IR피칭 & 컨설팅데이'를 오는 10일 오후 2시30분부터 개최합니다. 이번 행사는 국내 보안기업만을 위한 무료 컨설팅을 지원하는 행사입니다. 투자사 및 선배기업, 피칭기업과의 네트워킹 기회를 제공합니다. 행사 접수는 7일 오후 6시까지입니다. 피칭기업으로는 ▲포테이토넷 ▲피지컬리콘 ▲씨티아이랩 ▲지엔 ▲도구공간 등 6곳입니다. 선배기업으로는 ▲지니언스 ▲솔티랩 ▲드림시큐리티 등 3곳 입니다. 참여 AC(액셀러레이터) 및 VC(벤처캐피탈)로는 ▲액시스인베스트먼트 ▲에이온인베스트먼트 ▲지앤텍벤처투자 ▲플래티넘기술투자 ▲오픈워터인베스트먼트 ▲탭엔젤파트너스 등이 참여합니다. 참가비용 역시 무료입니다. 보건의료 인력 기준 제도화 위한 국회 토론회 및 '범국민서명운동본부'발족 보건의 날 기념 국회토론회 및 보건의료 인력 기준 의무화 의료법 개정 촉구 범국민서명운동본부 발족식이 오는 7일 오전 10시 국회도서관 대강당에서 열립니다. 전국보건의료산업노동조합(이하 보건의료노조)은 2026년 정기대의원회에서 보건의료 인력 확충과 인력기준 제도화를 핵심사업으로 결정하고 실질적 이행을 위한 전 조직적 투쟁을 전개하기로 결의한 바 있습니다. 이날 토론회에서는 이재명 정부의 인력기준 도입 계획을 확인하고, 국회와 정부에 인력기준 법제화 실행 로드맵 마련을 촉구할 예정입니다. 이와 함께 의료현장을 만들기 위해 의료법 개정을 요구하며 국민과 함께 범국민 서명운동을 시작합니다. 또 이를 위한 '보건의료인력 기준 의무화 의료법 개정 촉구 범국민서명운동본부'도 발족하는데요, 보건의료노조는 보건의료 인력기준 마련 법제화를 위해 대한간호협회·대한간호조무사협회·대한약사회·대한영양사협회·대한응급구조사협회·대한물리치료사협회·대한방사선사협회·대한보건의료정보관리사협회·대한임상병리사협회·대한작업치료사협회·대한치과기공사협회·대한치과위생사협회와 함께 범국민 서명운동을 벌일 예정입니다. 서명운동은 온라인, 오프라인 동시에 진행되며 이를 바탕으로 사회 쟁점화하고 정부, 국회 등에 촉구활동을 전개할 예정입니다. "AI 강국, '보안'이 완성한다"…지디넷코리아, '2026 디지털 트러스트' 캠페인 전개 IT 전문 미디어 지디넷코리아가 AI 대전환 시대의 핵심 가치인 '디지털 신뢰' 구축을 위한 온라인 캠페인을 전개합니다. 7일부터 두 달간 진행되는 '2026 디지털 트러스트 캠페인'은 해킹, 딥페이크, 가짜뉴스, 랜섬웨어 등 지능화되는 디지털 위협에 맞서 안전한 AI 활용 환경을 조성하자는 취지로 기획됐습니다. 관련된 10여편의 기획 기사 발행과, 댓글 참여형 이벤트가 동시 진행됩니다. "AI 기술이 서 말이라도 '보안'으로 꿰어야 보배"라는 슬로건 아래 진행되는 이번 캠페인은 과학기술정보통신부, 개인정보보호위원회 등 주요 부처와 라인·카카오·토스·우아한형제들·로보락·안랩 등 대표 테크 기업, 한국인터넷기업협회·한국정보보호산업협회 등 협단체가 함께 합니다. 이를 통해 지디넷코리아는 기술 발전의 중요성 못지 않게 중요한 보안 등 '디지털 안전'의 중요성을 공론화할 예정입니다. 독자들은 이달 7일 지디넷코리아 사이트 내에 열리는 디지털 트러스트 캠페인 페이지를 통해 댓글 이벤트에 참여할 수 있습니다. 제시되는 '디지털 트러스트 7대 안전수칙'에 대한 개인적인 경험을 공유하거나 창의적인 표어를 제안하면 됩니다. 또는 해당 이벤트를 엑스·링크드인·카카오톡 등에 공유하고 인증하면 됩니다. 추첨 및 심사를 통해 애플 맥북 네오·에어팟 맥스2·에어팟 프로3·에어팟4·스타벅스 쿠폰 등 경품을 증정할 예정입니다.

2026.04.05 11:33이기종 기자

AI가 조용히 당신의 일자리를 재설계하고 있다

당신 회사의 AI는 아직 '도우미' 수준인가, 아니면 이미 스스로 결정을 내리고 있는가. ISG(Information Services Group)가 발표한 보고서 「에이전틱 AI가 당신이 깨닫는 것보다 빠르게 업무를 재설계하고 있다」는 AI가 단순 보조 도구를 넘어 목표를 해석하고 의사결정을 내리는 '에이전틱 AI(Agentic AI)' 시대로 진입했음을 선언한다. 에이전틱 AI(Agentic AI)란 콘텐츠를 생성하거나 정보를 요약하는 데 그치지 않고, 스스로 목표를 파악하고 제한된 범위 안에서 판단을 내리며 여러 시스템을 넘나들어 실제 업무를 실행하는 AI 시스템을 말한다. 이 보고서가 독자에게 중요한 이유는 간단하다. 대부분의 기업이 아직 준비되지 않았기 때문이다. 흥분과 현실 사이의 격차, 43%의 함정 에이전틱 AI에 대한 기업들의 열기는 뜨겁다. 서비스나우(ServiceNow)는 2025년 IT, 인사, 고객 서비스 영역에 걸친 수천 개의 사전 구성 에이전트와 함께 AI 에이전트 오케스트레이터(AI Agent Orchestrator)를 출시했다. 워크데이(Workday)는 AI 개발에 투자를 집중하기 위해 전 세계 인력의 8.5%를 구조조정했다. 벤더 생태계는 이미 배팅을 마쳤다. 그러나 기업 내부의 현실은 다르다. ISG의 에이전틱 AI 시장 현황 보고서에 따르면 현재 실제로 운영 중인 에이전틱 시스템의 43%는 단순 모델 기반 에이전트(model-based agent)로, 목표 지향적이기보다는 특정 작업 처리에 집중된 수준이다. 쉽게 말해 'AI 에이전트'라고 불리는 것의 절반 가까이가 사실상 잘 포장된 자동화 워크플로에 불과하다는 뜻이다. 파일럿 또는 개념 증명 단계에서 전사적 도입으로 넘어가는 길목에서 대부분의 에이전틱 프로젝트가 실패한다. 앞서 나간 기업들이 먼저 바꾼 것 일찌감치 에이전틱 AI를 도입한 기업들의 사례는 무엇이 진짜 변화인지 보여준다. 한 대형 기술 기업은 청구, 자격 부여, 물류에 걸친 고객 문제 해결처럼 여러 부서가 연결된 복합 비즈니스 문제를 겨냥한 에이전틱 개념 증명(PoC)을 12개 이상 운영하면서, 재무 담당자의 투자수익률(ROI) 승인을 받은 과제만 다음 단계로 진행하는 원칙을 고수했다. 감으로 움직이지 않고, 숫자로 증명된 것만 키운다는 뜻이다. 더 구조적인 변화를 보여준 곳은 한 글로벌 바이오테크 기업이다. 이 회사는 2025년 인사(HR)와 IT 리더십 기능을 통합했다. AI가 진정한 인력 구성원이 되는 세상에서는 '사람 관리'와 '기술 관리'의 전통적 경계가 더 이상 의미가 없다는 판단에서다. 조직도가 기술보다 먼저 바뀌어야 한다는 메시지다. 이전틱 AI 시대, 기업이 바꿔야 할 4가지 ISG 보고서는 기업이 지금 당장 준비해야 할 네 가지 과제를 제시한다. 첫째, 업무를 '누가 하느냐'가 아니라 '무엇이 필요한가'를 중심으로 설계해야 한다. 기존 자동화가 반복적이고 예측 가능한 단순 업무를 대상으로 했다면, 에이전틱 AI는 다단계 추론과 판단, 부서 간 조율이 필요한 지식 노동 영역으로 침투하고 있다. 선도적인 기업들은 업무를 의사결정 지점, 자율 실행 흐름, 인간 개입 트리거의 세 가지로 분해하여 설계한다. 예컨대 고객 인사이트팀이 월간 보고서를 기다리는 대신, 에이전틱 AI가 트렌드를 실시간으로 모니터링하고 이상 신호를 즉시 알린다. 사람은 데이터를 취합하는 대신 해석하고 행동하는 역할에 집중하게 된다. 둘째, 의사결정의 거버넌스를 재건해야 한다. AI가 인간의 지시 없이 스스로 결정을 내릴 때, 그 결과의 책임은 누구에게 있는가. ISG의 2025 보고서에 따르면 인간 감독의 역할은 아직 모호하게 정의된 경우가 많다. 선도 기업들은 자율 행동의 명확한 경계, 예외 상황의 에스컬레이션(상위 보고) 경로, 에이전트 의사결정 실시간 모니터링 대시보드를 구축함으로써 기계의 판단에 대한 신뢰를 쌓아가고 있다. 셋째, 인재 전략을 대체가 아닌 협업 중심으로 전환해야 한다.MIT 슬론 매니지먼트 리뷰(MIT Sloan Management Review) 연구에 따르면 에이전틱 AI를 광범위하게 도입한 조직의 45%는 3년 내 중간 관리직 레이어가 줄어들 것으로 예상했다. 또한 심층 AI 도입 조직의 43%는 제너럴리스트(generalist, 여러 분야를 두루 아는 인재)를 더 많이 채용할 계획인 반면, 29%는 신입직 역할이 줄어들 것으로 내다봤다. 세계경제포럼(WEF)의 미래 직업 보고서는 2025년부터 2030년 사이에 현재 직무 역량의 약 39%가 쓸모없어지거나 전면 개편될 것이라 경고한다. 이는 5년간 누적 변화로, 연평균으로 환산하면 약 8% 수준이라는 점을 감안하면, 지금 당장 어떤 역량을 키울지 고민하지 않는 것은 사실상 도태를 선택하는 것과 같다. 넷째, 도구를 구매하는 것을 넘어 에코시스템을 조율하는 역량을 키워야 한다.ISG 데이터에 따르면 2025년 현재 배포된 에이전틱 솔루션 중 멀티 에이전트(multi-agent, 여러 AI 에이전트가 협력하는 구조) 방식은 17%에 불과하다. 하나의 에이전트를 배포하는 것은 쉽다. 여러 에이전트를 서로 협력하게 만드는 것이 진짜 도전이다. 어떤 단일 벤더도 에이전틱 AI 전 영역을 장악하지 못하고 있기 때문에, 여러 제공사와 아키텍처를 아우르는 내부 역량이 전략적 경쟁력이 되고 있다. 준비된 기업과 그렇지 않은 기업의 분기점 이 보고서가 그리는 미래에서 흥미로운 점은 기술 자체보다 조직 설계를 더 강조한다는 것이다. 가장 정교한 AI를 보유한 기업이 아니라, 가장 먼저 올바른 준비 투자를 시작한 기업이 앞서 나간다는 주장이다. 글로벌 바이오테크 기업의 HR·IT 통합 사례는 이를 상징적으로 보여준다. 다만 한 가지 열린 질문이 남는다. 보고서는 에이전틱 AI가 인간을 더 높은 가치 사슬로 이동시킨다고 말하지만, 그 '더 높은 역할'로의 전환이 모든 사람에게 동등하게 열려 있는지는 두고 볼 필요가 있다. 29%의 신입직 감소 예측은, 커리어를 이제 막 시작하려는 세대에게 어떤 의미인지 보고서는 명확히 답하지 않는다. 독자 스스로 판단해야 할 지점이다. FAQ( ※ 이 FAQ는 본지가 리포트를 참고해 자체 작성한 내용입니다.) Q. 에이전틱 AI(Agentic AI)가 일반 AI와 다른 점은 무엇인가요?에이전틱 AI는 단순히 질문에 답하거나 글을 써주는 기존 생성형 AI와 달리, 스스로 목표를 이해하고 여러 단계의 작업을 계획·실행할 수 있는 AI를 말합니다. 예를 들어 "고객 불만을 처리해"라는 지시를 받으면, 관련 데이터를 조회하고 담당 부서에 알림을 보내며 후속 조치까지 스스로 진행하는 방식입니다. Q. 에이전틱 AI 도입으로 제 직업이 없어질 수도 있나요?보고서에 따르면 에이전틱 AI는 단순 반복 업무와 일부 중간 관리 역할을 줄이는 반면, 전략적 판단·공감·복잡한 의사결정이 필요한 역할의 중요성은 높아집니다. 세계경제포럼은 2030년까지 현재 직무 역량의 약 39%가 바뀔 것으로 예측하므로, 지금부터 협업·판단·창의 역량을 키우는 것이 중요합니다. Q. 기업이 에이전틱 AI 도입에 실패하는 주된 이유는 무엇인가요?ISG 보고서는 기술보다 조직 준비가 더 큰 문제라고 지적합니다. 실제 운영 중인 에이전틱 시스템의 43%가 여전히 단순 자동화 수준에 머물러 있으며, 파일럿 단계에서 전사 도입으로 확장하는 과정에서 거버넌스(관리 체계) 미비, 부서 간 조율 부재, 명확한 ROI 기준 없음이 주요 실패 원인으로 꼽힙니다. 기사에 인용된 리포트 원문은 ISG One에서 확인할 수 있다. 리포트명: Agentic AI Is Redesigning Work Faster Than You Realize ■ 이 기사는 AI 전문 매체 'AI 매터스'와 제휴를 통해 제공됩니다. 기사는 클로드 3.5 소네트와 챗GPT를 활용해 작성되었습니다. (☞ 기사 원문 바로가기)

2026.04.03 16:53AI 에디터

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