2026.10.16 금요일
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"클라우드 넘어 세상의 모든 것 엮는다"…KT클라우드, AX 인프라 승부 [경제일보] KT 클라우드가 클라우드와 인공지능(AI) 데이터센터(AIDC)를 기반으로 고객의 AI 전환(AX)을 지원하는 인프라 사업자로 역할 확대에 나선다. 자체 클라우드 플랫폼을 중심으로 멀티·하이브리드 클라우드 환경을 통합하고, 데이터와 컴퓨팅 자원, AI 모델과 애플리케이션을 연결하는 '복합 AI'로 플랫폼을 확장한다. 동시에 오는 2031년까지 20여개 사이트에 1GW 이상의 AIDC 인프라를 공급하고 지역별 데이터센터를 네트워크로 연결해 AX 인프라 경쟁력을 높인다는 전략이다. 15일 KT 클라우드는 서울 강남구 그랜드 인터컨티넨탈 서울 파르나스에서 'KT 클라우드 서밋 2026'을 열고 클라우드와 AIDC를 중심으로 한 AX 인프라 사업 전략을 공개했다. 이날 행사에는 공공기관과 기업 관계자, 데이터센터·클라우드·AI 분야 전문가 등 1500여명이 참석했다. 이번 서밋에서 KT 클라우드는 'AX 플랫폼 컴퍼니' 비전 아래 KT 클라우드가 클라우드와 AIDC 등 AX 구현에 필요한 핵심 인프라를 담당하겠다는 방향을 제시했다. 클라우드와 데이터센터를 각각 제공하는 데 그치지 않고 고객의 AX 실행 과정 전반을 지원하는 'AX 인프라 파트너'로 사업 영역을 확대한다는 구상이다. 김봉균 대표는 이날 환영사에서 "KT는 여러분의 일상의 변화에 파트너이자 동반자가 되고자 지난 4월에 AX 플랫폼 컴퍼니라는 회사 비전을 선포했다"며 "KT 클라우드는 AX 인프라 중에서 가장 핵심인 클라우드와 AIDC에서 중요한 역할을 맡고 있다"고 말했다. KT 클라우드는 클라우드 분야에서는 자체 개발한 'KT 클라우드 플랫폼'을 기반으로 고객의 수요와 업무 환경에 맞는 클라우드 전환을 지원하고, 공공 분야에서 축적한 기술력과 운영 경험을 민간으로 확대한다는 계획을 공개했다. AIDC 분야에서는 25년 이상 축적한 데이터센터 구축·운영 경험을 바탕으로 대규모 AI 워크로드를 안정적으로 지원하고 글로벌 빅테크와 네오클라우드 등의 수요도 유치한다는 전략을 제시했다. 이날 클라우드 사업의 구체적인 플랫폼 전략도 공개했다. KT 클라우드는 멀티·하이브리드 클라우드 환경에서 고객의 보안·성능·비용·데이터 요구에 따라 자원을 선택하고 조합하는 '복합 클라우드'에서 나아가 데이터와 GPU·NPU 등 컴퓨팅 자원, AI 모델, 애플리케이션과 에이전트까지 하나의 실행 체계로 연결하는 '복합 AI'로 확장한다는 구상이다. KT 클라우드는 클라우드 인프라 자체를 제공하는 데서 벗어나 기업이 AI를 실제 업무에 적용하는 과정까지 플랫폼의 역할을 확대하는 데 초점을 맞춰 진행한다고 설명했다. 여러 클라우드 환경에 흩어진 데이터와 컴퓨팅 자원을 활용하고 AI 모델과 애플리케이션까지 연결할 수 있는 통합 환경을 구축해 고객의 AX 실행을 지원한다는 것이다. 공용준 KT 클라우드 클라우드본부장은 "KT 클라우드는 기존에 있던 자사의 클라우드 외에 세상의 모든 것들을 한 번 엮어 보려고 한다"며 "KT 클라우드는 AX 플랫폼 컴퍼니로 진화하려는 노력을 계속하겠다"고 말했다. 클라우드와 함께 AIDC 공급 확대도 KT 클라우드의 AX 인프라 전략의 한 축이다. KT 클라우드는 수도권의 고객 맞춤형 AIDC와 비수도권의 글로벌 연계형 AIDC를 중심으로 권역별 클러스터를 확대해 오는 2031년까지 20여개 사이트에 1GW 이상의 인프라를 공급한다는 로드맵을 공개했다. 수도권에서는 고객과의 거리를 줄이고 초저지연·고밀도 AI 연산 수요에 대응하는 방식으로 클러스터를 구축한다. 여의도·목동·부천·청라·안산·용인 등 지역별 특성에 맞춰 금융 특화, B2B 서비스, 빅테크 및 AI GPU 전용 시설 등으로 역할을 나누는 방식이다. 비수도권에서는 전력과 부지 확장성, 글로벌 네트워크 등을 활용해 대규모 AI 수요를 유치하는 거점으로 AIDC를 확대할 계획이다. 기존 데이터센터 인프라의 운영 방식도 바뀐다. KT 클라우드는 액체냉각과 초고밀도 전력, AI 기반 지능형 운용 기술을 적용하고 디지털 트윈과 로봇, OCP(오픈 컴퓨트 프로젝트) 개방형 표준 등을 활용해 AIDC의 구축 및 운영 효율을 높인다는 구상이다. 최옥진 KT 클라우드 DC본부장은 "KT 그룹의 AX 플랫폼 컴퍼니 비전 내에서 AIDC는 KT AX의 핵심 인프라로서 고객과 자사의 학습 추론 토큰 비즈니스를 위한 AI 팩토리 인프라의 역할을 담당하고 있다"며 "KT 클라우드는 기술 이니셔티브를 강점으로 적기에 적확한 AI 기술을 공급하고 파트너와의 생태계를 확장해 대한민국이 AI의 아시아 허브로 도약하는 데 앞장서겠다"고 강조했다. AIDC를 지역별로 분산 구축하는 만큼 이를 하나의 인프라처럼 연결하는 네트워크 전략도 제시됐다. KT 클라우드는 초저지연 백본망을 활용해 지역별로 분산된 AIDC를 연결하고 AI 연산 자원을 하나의 인프라처럼 활용할 수 있도록 하는 초연결 AX 인프라 구축 전략을 소개했다. 해당 전략은 AIDC를 개별 데이터센터 단위로 구축하는 데서 그치지 않고 네트워크를 통해 서로 연결해 고객이 필요한 AI 연산 자원을 유연하게 활용할 수 있도록 하려는 것으로 분석된다. 특히 AI 추론 수요가 늘어나면서 데이터와 연산 자원의 위치, 네트워크 지연시간 등이 서비스 성능에 직접 영향을 미치는 만큼 AIDC와 네트워크를 함께 설계하는 방식으로 경쟁력을 높이겠다는 구상으로 풀이된다. 전명준 KT 엔터프라이즈 서비스본부장은 "KT 그룹은 AX 플랫폼 컴퍼니를 비전으로 선포하고 고객이 AI를 활용해 성장할 수 있도록 돕는 이네이블러(Enabler) 역할을 천명했다"며 "KT 그룹은 AI의 핵심이 되는 연결 인프라를 빠르게 확충하려고 노력하고 있다"고 말했다. KT 클라우드의 향후 과제는 이 같은 인프라 확대를 실제 고객 확보와 사업 성과로 연결하는 것으로 전망된다. 오는 2031년까지 1GW 이상의 AIDC 공급을 현실화하기 위해서는 지역별 부지와 전력 확보뿐 아니라 글로벌 빅테크와 네오클라우드 등 실제 수요처를 확보해야 한다. 동시에 복합 AI 전략이 기업의 AI 도입 과정에서 어떤 구체적인 비용 절감이나 업무 효율 개선으로 이어지는지를 입증하는 것도 중요해질 것으로 분석된다. 김봉균 대표는 "인공지능 기술이 발전할수록 AI가 우리 생활의 모든 것을 바꾸는 놀라운 경험을 하고 있다"며 "그 속도 또한 천지개벽이라는 단어가 어울릴 정도로 급속도로 진행되고 있는 변화의 시대에 살고 있다"고 말했다.2026-09-15 12:39:41
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![[데스크 칼럼] 삼성·오픈AI 협력, 칩 이후 설계해야](https://image.ajunews.com//content/image/2026/09/10/20260910091625843218.png)
삼성·오픈AI 협력, '칩 이후' 설계해야 [경제일보] 삼성전자와 오픈AI의 관계가 흥미로운 단계로 들어섰다. 삼성은 오픈AI가 필요로 하는 첨단 반도체를 만들고, 동시에 오픈AI가 만든 인공지능을 회사 안에서 대규모로 사용한다. 한쪽에서는 공급자이고 다른 한쪽에서는 고객이다. 글로벌 AI 산업의 가치사슬이 얼마나 빠르게 뒤섞이고 있는지를 보여주는 장면이다. 오픈AI는 지난 9일 서울에서 삼성전자와 차세대 AI 반도체 개발 협력이 진전되고 있다고 밝혔다. 구체적인 기술이나 생산 방식은 공개하지 않았다. 삼성전자 역시 고객 관련 사안이라며 세부 내용을 확인하지 않았다. 다만 지난해 ‘스타게이트’ 프로젝트를 계기로 시작된 양사의 관계가 메모리 공급을 넘어 차세대 칩 연구·생산으로 넓어지고 있다는 것이 오픈AI의 설명이다. 반대 방향의 거래도 이미 크게 열렸다. 삼성전자는 지난 6월 국내 전 임직원과 전 세계 DX부문 직원에게 ChatGPT Enterprise와 Codex를 제공하기 시작했다. 오픈AI는 이를 자사의 역대 최대 규모 기업 도입 사례 가운데 하나라고 밝혔다. 연구개발과 제조, 소프트웨어 개발, 제품기획과 마케팅까지 사용 영역도 넓다. 한국 기업들의 AI 도입 속도는 더 가파르다. 오픈AI에 따르면 지난 8월 말 기준 국내 기업·기관의 ChatGPT Enterprise 이용자는 1년 전보다 약 28배 늘었다. 불과 1년 사이 생성형 AI가 일부 개발자의 실험도구에서 기업 업무의 기반으로 옮겨가고 있다는 뜻이다. 모두 반길 일이다. AI 경쟁력을 키우기 위해 세계 최고 수준의 기술을 적극적으로 사용하는 것은 당연하다. 삼성이라고 예외일 이유가 없다. 기업은 국적이 아니라 성능과 생산성을 보고 도구를 선택해야 한다. 오픈AI가 삼성의 반도체를 필요로 하듯 삼성도 오픈AI의 모델과 개발도구를 활용해 연구개발 속도를 높이고 업무 생산성을 끌어올릴 수 있다. 하지만 바로 이 부분에서 하나의 질문이 생긴다. "삼성은오픈AI에 무엇을 팔고, 오픈AI를 쓰면서 무엇을 자기 것으로 남길 것인가." 이번 협력의 진짜 쟁점은 여기에 있다. 한국은 AI 시대의 핵심 생산국이다. 오픈AI와 삼성이 지난해 맺은 협력에서 삼성전자와 SK하이닉스는 스타게이트에 필요한 첨단 메모리 공급을 확대하기로 했다. 오픈AI가 예상한 메모리 수요는 웨이퍼 투입량 기준 월 최대 90만장에 달한다. 삼성은 메모리뿐 아니라 시스템반도체와 파운드리, 첨단 패키징까지 갖춘 몇 안 되는 종합 반도체 기업이기도 하다. AI 붐이 거세질수록 이런 생산능력의 가치는 커질 가능성이 높다. 따라서 ‘칩 공급자’라는 역할 자체를 낮춰 볼 이유는 없다. 세계가 원하는 반도체를 만들 수 있는 능력은 한국 산업이 수십 년간 쌓아 올린 힘이다. AI 서버 한 대도 메모리와 반도체 없이 돌아가지 않는다. 문제는 거기에서 가치사슬이 끝날 때다. 삼성이 첨단 칩을 공급하고 그 칩 위에서 돌아가는 AI 모델과 기업용 소프트웨어는 다시 해외 플랫폼에서 사오는 구조가 굳어질 경우 한국은 AI 시대에도 익숙한 위치에 머물 수 있다. 제조는 강하지만 플랫폼은 약하고, 부품은 팔지만 서비스를 사는 구조다. 반도체와 AI 소프트웨어의 사업 구조는 다르다. 반도체는 생산해 납품하면 매출이 발생한다. 기업용 AI는 고객의 업무 안으로 들어가 매일 사용된다. 개발자가 코드를 짜고 연구원이 자료를 분석하며 생산현장이 문제를 해결하는 과정에서 플랫폼은 업무 방식 자체의 일부가 된다. 사용이 늘수록 생태계와 개발 경험, 서비스 매출이 함께 쌓인다. 때문에 AI 플랫폼 기업들은 오히려 아래로 내려오고 있다. 오픈AI는 모델 개발에 머물지 않고 브로드컴과 자체 AI 반도체를 설계하고 있다. 9일 로이터 보도에 따르면 오픈AI는 직접 개발한 AI 모델을 자체 칩 설계에도 활용했고 이미 테이프아웃 단계까지 진행했다. 소프트웨어 기업이 칩이라는 하드웨어 영역으로 들어오는 것이다. 이 움직임은 삼성에도 시사하는 바가 크다. 오픈AI가 모델에서 칩으로 내려오고 있다면 삼성은 칩에서 AI로 올라가야 한다. 이 말은 삼성이 오픈AI와 경쟁할 범용 초거대 모델을 당장 만들어야 한다는 뜻이 아니다. 막대한 자본을 들여 이미 앞서 있는 글로벌 플랫폼을 그대로 복제하자는 것도 아니다. 더 현실적인 목표가 있다. 오픈AI의 AI를 삼성 내부에 적용하는 과정에서 삼성만이 가질 수 있는 AI 역량을 축적하는 것이다. 반도체 공정을 예로 들어보자. 수율이 왜 떨어지는지, 어느 장비에서 어떤 이상이 발생하는지, 공정조건을 어떻게 바꾸면 불량률이 낮아지는지에 대한 경험은 삼성의 생산현장에 있다. 수십 년간 축적한 제조 노하우는 범용 AI 기업이 돈을 주고도 단숨에 얻기 어려운 자산이다. ChatGPT와 Codex를 활용해 엔지니어의 일을 빠르게 만드는 것은 첫 단계다. 그 다음은 그 도구를 사용하는 과정에서 삼성의 공정지식과 엔지니어링 경험을 AI 기술로 바꾸는 일이어야 한다. 생산 최적화와 반도체 설계, 품질관리와 장비 유지보수에 특화된 AI 역량이 삼성 내부에 남아야 한다. 그래야 AI 사용료가 비용으로 끝나지 않고 경쟁력으로 전환된다. 이 대목에서 지난해 삼성SDS와 오픈AI가 맺은 협력도 눈여겨볼 만하다. 삼성SDS는 스타게이트 AI 데이터센터의 설계·구축·운영뿐 아니라 오픈AI 모델을 기업 업무에 도입하려는 고객을 대상으로 컨설팅과 구축·운영 사업을 추진하기로 했다. 삼성이 단순히 오픈AI의 서비스를 구매하는 데 그치지 않고 기업용 AI 사업에 참여할 통로도 이미 열려 있다는 뜻이다. 이 방향을 더 키워야 한다. 삼성·오픈AI 협력의 성적표가 ‘삼성이 HBM을 얼마나 팔았는가’와 ‘삼성 직원이 ChatGPT를 얼마나 많이 사용했는가’라는 두 숫자로만 남아서는 부족하다. 차세대 칩을 함께 연구하면서 어떤 설계 역량을 쌓았는지, AI를 제조현장에 적용하면서 어떤 독자적인 시스템을 만들었는지, 삼성SDS가 기업용 AI 시장에서 얼마나 새로운 사업을 만들었는지가 더 중요하다. 그리고 여기에는 한 가지 원칙이 필요하다. 외부 기술의 활용과 내부 역량의 축적이 함께 가야 한다. 프랜시스 베이컨은 ‘노붐 오르가눔’에서 ‘지식과 인간의 힘은 서로 같은 것’이라고 했다. 원인을 알지 못하면 원하는 결과도 얻을 수 없다는 뜻에서 나온 말이다. 네 세기가 지난 AI 시대에도 산업의 본질은 크게 달라지지 않았다. 기술을 사용하는 것과 그 기술을 이해하고 자기 능력으로 만드는 것은 다른 문제다. 오픈AI의 뛰어난 AI를 쓰는 것은 경쟁력이다. 하지만 어떤 기업이 외부 AI 없이는 핵심 업무를 개선하지 못하고, 그 과정에서 자기 기술과 사람이 자라지 않는다면 그것은 다른 종류의 의존이 될 수 있다. 반대로 글로벌 플랫폼을 적극적으로 활용하면서 그 위에 자신의 데이터와 업무지식, 소프트웨어와 서비스를 쌓는다면 협력은 산업 역량을 키우는 지렛대가 된다. 때문에 삼성·오픈AI 관계를 ‘누가 누구에게 종속되느냐’는 식으로 볼 필요는 없다. 오히려 서로가 필요하기 때문에 지금이 기회다. 오픈AI에는 삼성의 메모리와 반도체 제조능력이 필요하다. 삼성에는 최전선 AI 모델과 개발도구가 필요하다. 서로 필요한 것이 분명할 때 협상력도 생긴다. 중요한 것은 이 교환의 끝이다. 칩을 팔아 매출을 얻고 AI를 사서 생산성을 높이는 것까지는 좋은 거래다. 하지만 장기적인 산업 경쟁력은 그 거래가 끝난 뒤 무엇이 남았는지에 달려 있다. "삼성 내부에 AI를 이해하고 설계할 사람이 남았는가.", "제조 노하우가 독자적인 AI 역량으로 바뀌었는가.", "오픈AI와 함께 만든 경험이 삼성의 새로운 제품과 서비스로 이어졌는가." 이 세 질문에 답할 수 있어야 한다. 국내 ChatGPT Enterprise 이용자가 1년 만에 28배 늘었다는 숫자도 같은 의미에서 읽을 필요가 있다. 한국 기업이 AI를 빠르게 받아들이고 있다는 사실은 분명 긍정적이다. 하지만 사용자가 빨리 늘어나는 것과 AI 산업이 빨리 성장하는 것은 같은 말이 아니다. AI를 많이 쓰는 나라와 AI로 새로운 제품과 서비스를 만들어 파는 나라는 다르다. 한국이 후자로 가려면 삼성 같은 기업의 역할이 중요하다. 세계적인 제조기업이 글로벌 AI를 가장 빨리 도입하고, 그 과정에서 축적한 경험을 다시 제조 AI와 기업용 서비스로 만들어낸다면 한국은 반도체 강국이라는 강점을 AI 산업의 경쟁력으로 연결할 수 있다. 삼성과 오픈AI의 협력 확대를 반길 이유도 여기에 있다. 오픈AI가 삼성의 칩을 더 많이 사는 것도 중요하다. 삼성 직원이 오픈AI의 AI를 더 잘 활용하는 것도 중요하다. 하지만 이번 협력의 궁극적인 성적표는 다른 곳에 있어야 한다. 삼성이 칩을 팔고 AI를 사는 동안, 삼성과 한국에 어떤 AI 기술과 사업이 새로 남았는가. 공급자와 고객 사이에는 아직 넓은 공간이 있다. 삼성·오픈AI 협력이 그 공간을 한국의 기술과 사람, 서비스로 채우는 관계로 발전해야 한다. 좋은 기술협력은 많이 사고 많이 파는 데서 끝나지 않는다. 거래가 끝난 뒤 서로에게 없던 능력이 남을 때 비로소 전략적 협력이 된다.2026-09-10 09:21:17
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![[류청빛의 요즘IT] AI가 일할수록 보안팀도 바빠진다…기업들 AI 확산에 보안 투자도 확대](https://image.ajunews.com//content/image/2026/08/14/20260814175944786985.jpg)
"AI가 일할수록 보안팀도 바빠진다"…기업들 AI 확산에 보안 투자도 확대 [경제일보] 생성형 인공지능(AI)이 기업 업무 전반으로 빠르게 침투하면서 기업들의 정보보호 투자에도 변화가 나타나고 있다. AI를 활용해 업무 효율을 높이는 동시에 새로운 보안 위협에 대응해야 하는 상황에 놓이면서 AI 투자가 정보보호 투자 확대로 이어지는 모습이다. 과거 해킹이나 악성코드 등 외부 공격을 막는 데 집중했던 보안의 범위가 AI 모델과 데이터, 클라우드 인프라까지 넓어지고 있다. 15일 IT 업계에 따르면 국내 기업들은 AI 도입 확대와 함께 정보보호 체계를 강화하고 있다. 특히 통신과 금융 등 대규모 개인정보와 금융정보를 다루는 산업을 중심으로 보안 인력과 시스템에 대한 투자를 늘리는 움직임이 커지고 있다. AI가 기업의 업무 환경에 들어오면서 보안팀이 관리해야 할 영역도 늘어났다. 임직원이 생성형 AI에 사내 문서나 고객정보 등 민감한 데이터를 입력할 경우 정보가 외부로 유출될 가능성이 있고, 기업이 자체적으로 구축한 AI 시스템과 외부 AI 서비스를 연결하는 과정에서도 새로운 보안 취약점이 발생할 수 있는 것으로 지적되고 있다. 특히 AI가 기존 업무 시스템과 연결되면서 보안 문제는 더욱 복잡해지고 있다. 단순히 AI 모델 자체를 보호하는 것을 넘어 AI가 어떤 데이터에 접근할 수 있는지, 어떤 업무 시스템을 사용할 수 있는지, 생성된 결과물을 어떻게 검증할지까지 관리해야 하기 때문이다. AI를 활용하는 공격도 늘어날 수 있다는 점은 기업들의 부담을 키우는 요인이다. 공격자는 생성형 AI를 이용해 피싱 문구를 제작하거나 악성코드 개발을 지원받고, 취약점 탐색과 공격 과정의 일부를 자동화할 수 있다. 공격 속도와 규모가 커질수록 기존의 인력 중심 보안관제만으로는 대응하기 어려워질 수 있다는 의미다. 이에 기업들의 보안 투자 역시 AI와 결합하는 방향으로 바뀌고 있다. AI를 활용해 이상 징후를 탐지하고 보안 로그를 분석하는 것은 물론, 반복적인 보안 대응 작업을 자동화하는 기술에 대한 관심도 높아지고 있다. AI가 공격에 활용되는 만큼 방어에도 AI를 활용해야 한다는 인식이 확산하는 것이다. IT 기업뿐만 아니라 보안이 중요한 금융권에서도 보안 강화 움직임이 이어지고 있다. 은행과 카드, 증권, 보험 등 금융회사는 개인정보뿐만 아니라 계좌와 결제정보 등 민감한 데이터를 대규모로 보유하고 있어 AI 도입 과정에서 데이터 보호와 접근통제가 중요한 과제로 떠오르고 있다. 이 같은 변화는 AI 산업의 비용 구조에도 영향을 미칠 것으로 분석된다. 지금까지 AI 투자라고 하면 GPU와 데이터센터, AI 모델 개발 등에 집중됐지만 앞으로는 AI 서비스를 안전하게 운영하기 위한 보안 솔루션과 전문 인력, 데이터 관리 체계까지 투자 범위가 확대될 전망이다. 기업의 AI 경쟁력이 단순히 얼마나 많은 AI 서비스를 도입했는지로 결정되는 시대에서 벗어나 AI를 업무에 빠르게 적용하는 동시에 데이터와 시스템을 안전하게 보호할 수 있는 능력까지 갖춰야 실제 경쟁력으로 이어지고 있다. AI 투자가 늘어날수록 정보보호 투자도 함께 증가하는 구조가 본격화되면서 보안이 AI 사업의 부수적인 비용이 아니라 서비스를 운영하기 위한 필수 인프라로 자리 잡을 것으로 분석된다. 한 IT 업계 관계자는 "AI가 빠르게 발전하고 있지만 보안 문제로 발전된 AI를 즉각 실제 업무에 적용하지 못하고 있다"고 말했고, 다른 IT 업계 관계자는 "본사와 자회사 모두 보안 부서를 따로 보유해 보안에 신경 쓰고 있다"고 강조했다.2026-08-15 09:00:00
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BC카드·뤼튼, 공공·민간 AX 사업 맞손…기업 지원 확대해 B2B 시장 정조준 [경제일보] BC카드가 인공지능(AI) 플랫폼 기업 뤼튼테크놀로지스와 손잡고 공공기관과 민간기업 대상 AI 전환(AX) 사업을 공동으로 전개한다. BC카드는 뤼튼테크놀로지스와 해당 내용의 업무협약(MOU)을 맺었다고 13일 밝혔다. 이번 업무협약식은 12일 서울 중구 BC카드 본사에서 열렸다. 행사에는 오성수 BC카드 상무와 김지섭 뤼튼 이사를 비롯한 양사 주요 관계자들이 참석했다. 향후 관련 사업은 BC카드 AI데이터본부와 뤼튼 산하 AX 전문 조직인 AX CIC가 주도적으로 이끌어갈 전망이다. 양사는 기업의 성공적인 AI 도입을 위해 다방면에서 힘을 합친다. 주요 협력 분야는 △AI 교육 △AX 컨설팅 △AI 에이전트(Agent) 개발 등이다. 정부와 공공기관을 비롯해 일반 기업을 겨냥한 생성형 AI 활용 교육과 실무 역량 강화 프로그램을 함께 기획해 운영할 것으로 보인다. 제안부터 사업 수행까지 전 과정에서 긴밀히 협력해 기업의 AI 활용 능력을 높인다는 방침이다. 업무 자동화 시스템 구축을 포함한 맞춤형 AX 프로젝트도 함께 진행한다. BC카드가 축적한 AI 기술력과 데이터 활용 역량에 뤼튼의 시스템 구축 노하우를 더해 산업별 특성에 맞는 AI 서비스를 선보일 것으로 풀이된다. 특히 뤼튼의 자체 솔루션은 보안이 중요한 금융권 환경에 최적화되어 있어 향후 금융사 대상 사업 확장에도 속도가 붙을 전망이다. 양사 협력은 지난해부터 지속해서 이어져 왔다. BC카드는 지난해 자사 맛집 추천 플랫폼인 ‘잇플(eat.pl)’이 보유한 20만건가량의 데이터를 뤼튼 AI 검색 서비스에 연동했다. 이를 통해 검색 결과 출처에 잇플이 노출되며 신규 고객 유입과 서비스 인지도 상승효과를 거둔 것으로 분석된다. 두 회사는 기존 검색 서비스 부문 협력을 넘어 전면적인 기업 간 거래(B2B) AI 사업으로 파트너십을 확장하며 신규 비즈니스 기회를 발굴할 것으로 보인다. 한편 뤼튼은 지난 2021년 출범한 생성형 AI 전문 기업이다. 지난해 AI 전환 전문 조직인 AX CIC를 신설하며 여러 공공기관과 민간기업의 AI 도입 프로젝트를 활발히 수행하고 있다. 오성수 BC카드 상무는 “이번 협약은 BC카드가 자체적으로 축적한 AI 전환 경험을 외부 사업으로 확장하는 계기”라며 “뤼튼과의 협력을 통해 기업 현장에서 성과로 이어지는 레퍼런스를 쌓고 B2B AI사업을 본격화해 나가겠다”고 말했다. 김지섭 뤼튼 이사는 “뤼튼AX는 고객상담 에이전트(AICC) 등 핵심 제품들을 기반으로 빠르게 기업들의 AI 전환을 돕고 있다”며 “금번 BC카드와의 협업을 통해 본격적으로 금융사들과의 협력을 가속화할 것”이라고 말했다.2026-08-13 10:05:41
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![[데스크칼럼] AI와 사람이 함께 일하는 법을 고민할 때다](https://image.ajunews.com//content/image/2026/08/07/20260807132952328574.jpeg)
AI와 사람이 함께 일하는 법을 고민할 때다 AI를 둘러싼 뉴스는 하루가 멀다 하고 쏟아진다. "일자리가 사라진다", "사무직이 가장 먼저 대체된다", "인공지능이 인간을 넘어섰다." 제목만 보면 세상이 곧 뒤집힐 것처럼 느껴진다. 기업은 앞다퉈 AI를 도입하고 직장인은 자신의 자리가 언제까지 안전할지 불안해한다. 이런 분위기 속에서 AI는 어느새 '함께 일할 기술'이 아니라 '싸워야 할 경쟁자'가 돼 버렸다. 하지만 정말 그래야 할까. 산업혁명 당시에도 증기기관은 노동자의 적이었다. 정보화 시대에는 컴퓨터가 사무직을 없앨 것이라는 전망이 넘쳐났다. 인터넷이 등장했을 때는 기존 산업이 모두 무너질 것이라는 공포도 있었다. 변화는 늘 불안을 동반했지만 역사는 기술이 일자리를 단순히 없애기보다 산업의 모습을 바꾸고 새로운 기회를 만들어왔음을 보여준다. AI도 크게 다르지 않다. 문제는 기술 자체가 아니다. 기술을 받아들이는 사회의 준비 수준이다. 최근 기업들의 AI 도입 목적을 보면 대부분 비용 절감과 생산성 향상에 맞춰져 있다. 반복 업무를 줄이고 인력을 효율적으로 활용하는 것은 기업 입장에서 당연한 선택이다. 그러나 생산성이 높아진 만큼 사람에게 더 높은 부가가치를 만드는 역할을 맡길 준비도 함께 이뤄지고 있는지는 의문이다. 정부 역시 비슷하다. AI 육성을 말하고, 데이터센터를 짓고, 반도체와 GPU 확보 경쟁에 뛰어든다. 물론 필요한 일이다. 그러나 AI 산업의 성패는 인프라만으로 결정되지 않는다. 새로운 기술을 다룰 사람을 어떻게 키우고 기존 산업 종사자들이 변화에 적응할 수 있도록 어떤 교육과 전환 기회를 제공할 것인지가 함께 논의돼야 한다. 기업도 생각을 바꿔야 한다. AI를 사람을 줄이는 도구가 아니라 사람의 능력을 키우는 도구로 활용해야 한다. 반복적인 보고서 작성은 AI가 맡더라도 고객을 설득하고, 새로운 사업을 기획하고, 시장의 변화를 읽는 일은 결국 사람의 몫이다. AI가 대신할 수 없는 영역에 더 많은 시간과 역량을 투자할 수 있도록 조직을 바꾸는 것이 진짜 디지털 전환이다. 우리 사회도 마찬가지다. AI는 반도체만으로 움직이지 않는다. 데이터센터가 필요하고, 전력이 필요하며, 네트워크와 소프트웨어, 콘텐츠와 서비스가 함께 성장해야 한다. 대기업뿐 아니라 스타트업과 중소기업, 대학과 연구기관, 지역 산업까지 하나의 생태계로 연결될 때 AI 경쟁력은 비로소 완성된다. 어느 한쪽만 성장해서는 오래갈 수 없다. 기술의 속도를 늦추자는 이야기가 아니다. 오히려 더 빠르게 준비하자는 것이다. 기술이 앞서가더라도 사람이 뒤처지지 않도록 AI가 만들어내는 성과가 특정 기업이나 일부 계층에만 머물지 않도록 사회적 설계를 함께 고민해야 한다는 뜻이다. 대한민국은 반도체와 제조업, 통신 인프라에서 세계 최고 수준의 경쟁력을 갖고 있다. 이제 그 기반 위에 AI 생태계를 어떻게 쌓아 올릴 것인가가 국가 경쟁력을 좌우하는 시대가 됐다. 중요한 것은 AI를 얼마나 빨리 도입했느냐가 아니라 AI와 사람이 얼마나 잘 협력하는 구조를 만들었느냐다. AI는 사람의 자리를 빼앗기 위해 등장한 기술이 아니다. 사람의 능력을 확장하기 위해 등장한 도구다. 기술은 이미 출발했다.2026-08-07 13:31:01
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산업부, 제조 AI 성적표 공개…생산성 30% 높이고 불량률 15% 낮췄다 [경제일보] 정부가 제조 현장에 인공지능(AI)을 심는 ‘제조업 AI 대전환(M.AX)’을 중소·중견기업과 산업단지 전반으로 확산한다. 반도체·자동차·조선 현장에서 생산성과 품질 개선 효과가 확인된 만큼, 2030년까지 AI 팩토리 500개를 구축해 제조업의 인력 부족과 성장 둔화에 대응하겠다는 구상이다. 4일 산업통상부에 따르면 정부가 AI 팩토리 선도 프로젝트로 지원한 170여개 사업장 가운데 성과가 가시화된 42곳의 생산성은 평균 30.1% 높아지고 불량률은 15.5% 낮아졌다. 제조기업과 AI 기업, 대학·연구기관 등이 참여하는 M.AX 얼라이언스도 출범 8개월 만에 1000여곳에서 1500여곳으로 늘었다. 현장에서는 업종별 성과가 나타났다. 반도체 장비업체 서플러스글로벌은 장비 해체와 부품 선별·회수 공정에 AI를 적용해 생산성을 66.7% 높였다. 아산성우하이텍은 전기차 배터리 무인 자율제조 시스템을 도입해 품질검사 시간을 90% 줄였다. HD현대삼호는 선박 러더트렁크 용접·검사 공정에 AI 기반 자율용접 솔루션을 적용해 생산성을 50% 끌어올렸다. 산업부는 생산성 30.1%가 단일 지표를 일률적으로 적용한 수치는 아니라고 설명했다. 산업부 관계자는 “시간당 생산량 증가와 최종 검사시간 단축 등 사업장별 핵심 지표의 개선 정도를 종합해 평균을 산출했다”고 했다. 불량률 감소 폭도 기업별로 AI 도입 전후 불량품 발생 비율을 비교한 뒤 저감률의 평균을 낸 결과다. 전체 사업장의 약 4분의 1만 분석한 것은 과제 착수 시점이 달라서다. AI 팩토리 과제는 통상 3∼4년간 진행되기 때문에 사업 1∼2년 차에는 측정 가능한 성과가 충분히 나오지 않는 경우가 많다. 산업부 관계자는 “상대적으로 일찍 시작해 가시적인 성과가 확인된 과제만 추리다 보니 분석 대상이 42개가 됐다”고 했다. 정부는 중소·중견기업의 비용과 전문인력 부족에는 재정 지원과 기업 간 연결로 대응한다. AI 팩토리 선도 프로젝트를 통해 도입 비용 일부를 지원하고, M.AX 얼라이언스에 참여한 제조기업과 AI 솔루션 기업을 연결해 자체 개발 역량이 부족한 기업도 검증된 기술을 활용하도록 돕는 방식이다. 산업부는 지방 중소기업의 구인난이 심화하는 상황에서 적은 인력으로도 기존 생산량을 유지하거나 생산성을 높이는 것이 정책의 핵심 목표라고 설명했다. 명장과 숙련공의 경험도 데이터셋으로 전환해 세대교체 과정에서 사라질 수 있는 제조 암묵지를 AI가 학습하도록 한다. 정부가 구상하는 최종 단계는 ‘풀스택 AI 팩토리’다. 기존 스마트공장이 사람이 입력한 좌표와 작업 순서에 따라 설비가 움직이는 자동화 공장이라면, 풀스택 AI 팩토리는 AI가 시장 수요와 재고 상황을 분석해 생산계획과 공정을 스스로 조정하는 자율제조 공장이다. 국가 제조데이터 라이브러리는 현장에서 확보한 데이터를 안전하게 저장·관리하고 AI 모델 개발에 활용하는 제조 지식 저장소로 구축한다. 산업부는 2030년까지 AX 실증산단을 25곳으로 늘리고 조선·자동차·철강 등 10대 업종 특화 휴머노이드도 개발할 계획이다. 다만 초기 42개 사업장에서 확인된 성과가 다른 업종과 중소기업 현장에서도 반복될 수 있는지, 정부 지원이 끝난 뒤 기업이 시스템을 자체 운영할 수 있는지는 앞으로 입증해야 할 과제다. AI 팩토리 500개라는 구축 숫자를 넘어 기업의 투자 대비 효과와 국산 솔루션의 확장성을 보여주는 것이 제조업 AI 전환의 성패를 가를 전망이다. 김정관 산업통상부 장관은 “생산성은 높이고 불량률은 낮추는 성과가 현장에서 실제 확인된 만큼, 검증된 모델이 중소·중견기업과 지역 산업단지까지 빠르게 확산되도록 하겠다”며 “제조데이터와 숙련자의 노하우를 축적·활용하고 AI와 로봇으로 운영되는 풀스택 AI 팩토리를 구현해 우리나라가 2030년 M.AX 최강국으로 도약할 수 있도록 적극 지원하겠다”고 했다.2026-08-04 15:19:02
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AI 팩토리 시대 핵심은 경량화…노타, 솔라 오픈2 메모리 76% 줄였다 [경제일보] 생성형 인공지능(AI)의 경쟁 기준이 빠르게 변화하고 있다. 과거에는 얼마나 큰 AI 모델을 만들 수 있느냐가 경쟁력이었다면 최근에는 이를 얼마나 효율적으로 운영할 수 있는지가 핵심 요소로 떠오르고 있다. AI 에이전트 시대가 본격화되면서 기업들이 마주한 과제 역시 성능 경쟁을 넘어 GPU 비용과 운영 효율성 확보로 확대되는 가운데, 노타가 대규모 AI 모델을 GPU 2장만으로 구동할 수 있는 경량화 기술을 선보이며 기업들의 AI 전환(AX) 비용 절감에 나섰다. 27일 노타는 업스테이지와 함께 참여 중인 정부 독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트의 2차 성과물인 '솔라 오픈2' 전용 경량화 모델을 공개했다고 밝혔다. 최근 글로벌 AI 시장에서는 딥시크와 문샷 AI의 '키미' 시리즈 등 고성능 오픈 웨이트 모델이 주목받고 있다. 다만 AI 경쟁의 기준은 단순히 모델 성능을 넘어 실제 업무 환경에서 얼마나 효율적으로 활용할 수 있는지로 확대되고 있다. 특히 문서 업무와 코딩, 검색, 툴 호출 등을 수행하는 AI 에이전트가 확산되면서 토큰 사용량과 연산 비용이 크게 증가하고 있어 AI 운영 비용을 낮추는 경량화 기술이 새로운 경쟁력으로 부상하고 있다. 기업들의 AI 인프라 경쟁 역시 새로운 국면을 맞고 있다. AI 팩토리와 AI 데이터센터 구축 경쟁이 본격화되면서 GPU 확보가 중요한 과제로 떠올랐지만, 높은 구축 비용과 전력 소비는 여전히 기업들의 부담으로 꼽힌다. 같은 성능을 보다 적은 GPU로 구현할 수 있다면 인프라 구축 비용과 운영 비용을 동시에 절감할 수 있는 만큼 AI 경량화 기술의 중요성도 커지고 있다. 솔라 오픈2는 문서 업무와 코딩, 툴 호출, 다단계 추론 등 실제 기업 업무에 활용할 수 있는 AI 에이전트 구현에 초점을 맞춘 대규모 언어모델(LLM)이다. 총 2500억개의 매개변수를 갖추고 있으며 실제 작업 시에는 필요한 150억개의 매개변수만 활성화하는 '전문가 혼합(MoE)' 구조를 채택했다. 하나의 모델 안에 있는 여러 연산 모듈 가운데 일부만 선택적으로 활용하는 방식으로 연산 효율성을 높인 것이 특징이다. 노타는 해당 솔라 오픈2의 기능을 실제 기업 환경에 보다 효율적으로 배포할 수 있도록 데이터 기반 MoE 양자화와 라우터 인지형 MoE 양자화, 비균일 전역 프루닝 기술 등을 적용했다고 설명했다. 양자화는 모델을 보다 낮은 정밀도의 데이터 형식으로 변환해 메모리 사용량을 줄이는 기술이며, 프루닝은 중요도가 낮은 연산 모듈을 선택적으로 제거해 모델을 경량화하는 기술이다. 특히 데이터 기반 MoE 양자화에는 모델 가중치를 4비트 저정밀 형식으로 변환하면서도 모든 전문가 모듈이 안정적인 통계치를 확보할 수 있도록 캘리브레이션 데이터를 합성하는 'PASCAL-MoE' 기술이 활용됐다. 라우터 인지형 MoE 양자화에는 양자화 이후에도 라우터가 전문가 모듈을 안정적으로 선택할 수 있도록 자체 개발한 양자화 알고리즘이 적용됐다. 이를 통해 노타는 원본 모델의 가중치 메모리를 기존 500.6GB에서 117.8GB로 약 76.5% 줄이는 데 성공했다고 강조했다. 기존에는 엔비디아 'H100 GPU' 8장이 필요했던 환경을 GPU 2장만으로 구동할 수 있도록 최적화했으며, 양자화 이후에도 AI 에이전트의 핵심 기능인 툴 호출 성능을 안정적으로 유지하는 것으로 알려졌다. 실제로 글로벌 AI 시장 역시 성능 경쟁에서 운영 효율성 경쟁으로 무게 중심이 이동하고 있다. 높은 성능의 AI 모델을 보다 적은 인프라로 구동할 수 있는 기술이 기업들의 AI 도입 장벽을 낮추는 핵심 요소로 떠오르면서 경량화 기술이 AI 팩토리 시대의 필수 기술로 자리 잡고 있는 것이다. 노타는 이번 솔라 오픈2 경량화 모델을 통해 국내 기업들이 보다 적은 비용으로 AI 에이전트를 도입하고 활용 범위를 확대할 수 있을 것으로 기대하고 있다. 특히 별도의 대규모 GPU 인프라를 구축하기 어려운 기업들도 효율적으로 AI 서비스를 운영할 수 있도록 지원해 AI 전환을 가속화한다는 계획이다. 노타가 공개한 솔라 오픈2 전용 경량화 모델은 글로벌 AI 플랫폼 허깅페이스를 통해 확인할 수 있다. 김태호 노타 CTO는 "이번 성과는 대규모 MoE 모델을 기업이 실제 도입할 수 있는 형태로 최적화했다는 데 의미가 있다"며 "기업이 자사의 인프라와 예산에 맞춰 에이전트 AI를 도입하고 활용 범위를 확장할 수 있도록 모델 구조와 하드웨어 환경에 최적화된 양자화 및 경량화 기술을 지속해서 고도화하겠다"고 말했다.2026-07-27 14:27:30
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LG유플러스, "로밍 추천부터 가입까지 AI가 끝낸다"…고객센터 자동화 승부수 [경제일보] 고객센터 AI가 질문에 답하는 단계를 넘어 상품 조회와 추천, 가입까지 직접 처리한다. LG유플러스가 상담 전 과정을 하나의 AI 체계로 연결한 차세대 인공지능 고객센터(AICC)를 앞세워 기업 AI 전환 시장 공략에 나선다. LG유플러스(대표이사 홍범식)는 14일부터 16일까지 서울 코엑스에서 열리는 ‘AXIS 2026’에 참가해 AICC 핵심 기술과 사업 비전을 공개한다고 14일 밝혔다. 한국능률협회컨설팅(KMAC)이 주관하는 AXIS 2026은 기업의 AI 도입 전략과 고객경험 혁신 사례를 공유하는 행사다. 올해 행사에는 241개 기업과 48개 전시 기업이 참여한다. ◆ 질문에 답하던 AI, 상품 가입까지 직접 실행 LG유플러스가 선보이는 AICC의 핵심은 상담 에이전트 생성과 검증, 실시간 상담, 사후 품질관리와 서비스 개선을 하나의 흐름으로 연결한 것이다. 중심에는 ‘AI 오케스트레이션 엔진(AOE)’이 있다. 고객의 발화와 상담 맥락을 분석해 문의 해결에 적합한 AI 에이전트와 사내 지식, 업무 기능을 연결하고 각 기능이 작동하는 순서를 조율한다. 예컨대 고객이 “8월1일부터 10일까지 일본에 간다”고 말하면 AI는 여행 일정과 로밍 이용 의도를 파악한다. 이어 적합한 상품을 찾아 추천하고 고객 동의를 받아 가입 절차를 진행한 뒤 처리 결과까지 안내한다. 정해진 답변을 제공하는 기존 상담봇에서 조회·판단·실행을 맡는 에이전틱 AI로 역할을 확대한 것이다. 새로운 상담 서비스를 만드는 과정도 AI로 줄인다. 운영자가 필요한 상담 업무와 조건을 자연어로 입력하면 ‘텍스트 투 에이전트’가 상담 절차와 시나리오를 설계하고 필요한 API를 연결한다. 완성된 에이전트는 실제 투입에 앞서 ‘에이전트 이밸류에이터’의 모의상담을 거치며 정책 준수 여부와 답변 품질을 점검받는다. ◆ 상담사는 복잡한 판단 집중…종료 후 서비스 개선 AI가 모든 상담사를 대체하는 구조보다는 반복 업무를 맡고 인간 상담사가 복잡한 판단과 고객 응대에 집중하도록 돕는 데 무게를 뒀다. ‘AI 상담 어드바이저’는 고객과 상담사의 대화를 실시간으로 분석해 필요한 업무 지식을 제시한다. 상담이 끝나면 대화 요약과 상담 코드 분류, 후속 업무를 자동으로 처리해 상담사의 업무 부담을 낮춘다. 상담 이후 축적된 데이터도 다시 고객경험 개선에 활용한다. ‘오토 QA’가 상담 품질과 개선 지점을 분석해 상담사 교육과 코칭을 지원하고, ‘VOC 인사이트’는 반복적으로 발생하는 고객 불편과 원인을 찾아 상품·서비스 개선 방향을 제시한다. LG유플러스가 AICC 전 과정을 강조하는 배경에는 기업용 AI 시장 확대가 있다. 고객센터는 상담 기록과 업무 절차가 데이터로 축적돼 있어 생성형 AI를 실제 비용 절감과 서비스 개선으로 연결하기 쉬운 분야다. 통신 고객센터에서 쌓은 운영 경험을 기업용 솔루션으로 확장해 AX 사업의 수익 기반을 넓히려는 전략으로 풀이된다. 서남희 LG유플러스 AICC프로덕트트라이브 상무는 행사 둘째 날인 15일 ‘AICC, Designed for Humans’를 주제로 기조연설에 나선다. 서 상무는 “AI와 인간 상담사가 함께 더 나은 고객 경험을 만들 수 있도록 AICC를 발전시키겠다”고 말했다.2026-07-14 14:32:46
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파수 AI, DRM을 AI 데이터 플랫폼으로 바꾼다…'랩소디 코어' 출시 [경제일보] 기업들이 생성형 AI를 도입하며 가장 먼저 마주치는 문제는 모델이 아니라 문서다. 사내 문서가 흩어지고 중복되고 오래된 상태라면 AI는 똑똑해지기보다 엉뚱한 답을 낼 가능성이 커진다. 파수 AI가 기존 문서보안 시장을 AI 데이터 플랫폼 영역으로 넓히려는 이유다. 파수 AI는 기존 문서보안 솔루션 고객이 AI 활용에 필요한 문서관리 체계를 구현할 수 있도록 지원하는 ‘랩소디 코어’를 출시했다고 9일 밝혔다. 랩소디 코어는 DRM과 연동해 문서 접근권한과 보안 정책은 유지하면서 조직 문서를 중앙에서 저장·관리하도록 돕는 제품이다. 이 제품은 파수 AI의 문서관리 플랫폼 ‘랩소디’ 핵심 기능을 기반으로 개발됐다. 랩소디는 문서가상화 기술을 활용해 문서별 고유 ID를 부여하고 같은 문서를 중복 없이 중앙 저장한다. 여러 사용자가 같은 문서를 각기 다른 위치에 보관하더라도 하나의 문서로 관리되며 문서가 수정되면 다른 사용자가 열 때 자동으로 최신 버전이 동기화된다. 사내 문서가 부서와 개인 PC, 파일서버, 메일 첨부 등에 흩어져 있으면 AI 검색이나 학습에 활용하기 어렵다. 같은 문서가 여러 버전으로 남거나 오래된 문서가 방치되면 AI 답변의 정확도도 떨어진다. 랩소디 코어는 중복·노후·불필요 문서를 줄이고 기업 문서를 AI가 활용 가능한 데이터 자산으로 정리하는 데 초점을 맞췄다. 기존 DRM 고객을 겨냥한 점도 특징이다. 기업이 AI 활용을 위해 문서관리 체계를 새로 구축하려 해도 기존 보안 체계를 바꾸는 것은 부담이 크다. 랩소디 코어는 DRM의 접근제어와 권한 체계를 유지하면서 문서중앙화 기능을 붙이는 방식이다. 사용자는 문서를 링크, 메일 첨부, 랩소디 드라이브 등으로 한 번 공유하면 이후 각 사용자가 문서를 열 때 최신 버전을 자동으로 확인할 수 있다. 보안 정책 적용 범위도 조정할 수 있다. DRM 등급별 정책 설정을 지원해 특정 보안 등급 문서에만 랩소디 코어를 적용할 수 있다. 현재는 파수 AI의 데이터 보안 솔루션 ‘파수 엔터프라이즈 디알엠’과 연동되며 FED와 원클라이언트 배포도 지원한다. 회사는 향후 다른 업체의 데이터 보안 솔루션까지 연동 범위를 확대할 계획이다. 파수 AI의 전략은 문서보안 고도화에 그치지 않는다. 생성형 AI가 기업 업무에 들어오려면 보안이 적용된 문서도 AI가 읽고 활용할 수 있는 자산으로 정리돼야 한다. 접근권한, 최신 버전 관리, 이력 추적, 중복 제거가 갖춰져야 AI 검색과 업무 자동화도 안정적으로 작동한다. 랩소디 코어는 기존 DRM 시장과 AI 데이터 거버넌스 시장을 잇는 제품으로 볼 수 있다. 김용길 파수 AI 상무는 “DRM을 활용하면서도 AI로 인한 시대 변화에 유연하게 대처할 수 있도록 랩소디 코어를 출시했다”며 “자동 백업과 동기화를 통해 직원들의 업무 효율을 혁신하는 동시에 기업 데이터를 AI 시대의 진정한 자산으로 전환시켜주는 AI-레디 데이터 플랫폼”이라고 말했다. 향후 과제는 적용 범위 확대다. 현재는 자사 DRM 연동이 중심인 만큼 타사 보안 솔루션과 얼마나 매끄럽게 결합할 수 있는지가 확산 속도를 가를 전망이다. 기업 AI 도입 경쟁이 본격화될수록 보안과 데이터 품질을 함께 해결하는 문서관리 수요는 커질 수밖에 없다.2026-07-09 15:22:27
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AI도 해킹당한다…정부, 프롬프트 공격 막는 보안 매뉴얼 냈다 [경제일보] 정부가 인공지능(AI) 서비스 보안 위협에 대응하기 위한 실무 매뉴얼을 내놨다. AI가 금융, 의료, 공공, 제조, 통신 등 주요 산업으로 빠르게 확산되면서 프롬프트 인젝션과 권한 오남용, 데이터 유출 같은 새로운 공격에 대응할 기준이 필요해졌기 때문이다. 과학기술정보통신부는 한국인터넷진흥원(KISA)과 함께 ‘AI 보안 위협 대응 매뉴얼’과 ‘AI 보안 레드티밍 가이드’를 발간했다고 8일 밝혔다. 두 자료는 AI 환경에서 발생할 수 있는 주요 보안 위협을 분류하고 산업 현장에서 활용할 수 있는 점검·대응 절차를 제시하는 데 초점을 맞췄다. AI 보안 위협은 기존 정보보호 체계만으로 충분히 막기 어렵다. 공격자가 AI 모델에 악성 명령을 숨겨 원하는 답변을 유도하는 프롬프트 인젝션, 에이전트 권한을 악용한 데이터 접근, 학습 데이터 유출, 외부 모델과 플러그인 공급망 공격 등이 대표적이다. AI가 스스로 도구를 호출하고 업무를 수행하는 에이전트 형태로 발전할수록 공격 표면도 넓어진다. ‘AI 보안 위협 대응 매뉴얼’은 AI 보안 위험을 데이터, 모델, 에이전트, 공급망, 고성능 모델 등 5개 영역으로 나눴다. 각 영역별 진단 지표를 제시하고 금융, 의료, 공공·행정, 교육, 제조·에너지, 통신, 법률, IT 등 8개 분야별 위협 시나리오와 대응 방안도 담았다. 경영진과 실무자의 활용 방식도 구분했다. 최고경영자 등 C레벨에는 AI 보안 위협의 종류와 실제 사례를 쉽게 설명하고, 보안 담당자와 IT 운영자에게는 위협을 어떻게 진단하고 어떤 기준으로 대응할지 안내한다. AI 도입이 기술 부서만의 일이 아니라 경영 리스크 관리로 옮겨가고 있다는 점을 반영한 구성이다. 함께 발간된 ‘AI 보안 레드티밍 가이드’는 기업 내부에서 AI 보안 점검을 직접 수행해야 하는 실무진을 위한 안내서다. 레드팀은 공격자 관점에서 시스템을 시험해 취약점을 찾아내는 조직이다. 이번 가이드는 AI 레드팀을 기획하고 구성하는 단계부터 준비, 실행, 결과 보고까지 전 과정을 다룬다. 현장 활용성을 높이기 위한 부록도 포함됐다. 레드티밍 체크리스트, 점검 도구, 인력별 직무기술서가 담겼다. 정부 차원에서 여러 산업 분야에 적용 가능한 AI 보안 레드팀 운영 기준을 제시했다는 점에서 의미가 있다. 이번 가이드는 기업의 AI 도입 속도가 빨라지는 상황에서 나왔다. 생성형 AI를 고객 상담, 문서 작성, 코드 개발, 데이터 분석에 활용하는 기업이 늘고 있지만 보안 검증 체계는 아직 초기 단계인 경우가 많다. 특히 외부 AI 모델과 사내 데이터가 연결될 경우 정보 유출과 권한 관리 문제가 함께 발생할 수 있다. 임정규 과기정통부 정보보호네트워크정책관은 “AI 기술의 확산과 함께 보안 위협도 빠르게 진화하고 있다”며 “이번 가이드가 AI 서비스의 보안 수준을 높이고 현장에서 활용할 수 있는 실질적인 기준이 되기를 기대한다”고 말했다.2026-07-08 14:09:43
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네이버클라우드·미스트랄AI, 제조 AI 공동전선…한국·유럽 AI 생태계 구축 [경제일보] 미국 빅테크 중심으로 생성형 인공지능(AI) 시장이 재편되는 가운데 네이버클라우드가 프랑스 AI 기업 미스트랄AI와 손잡고 글로벌 제조 AI 시장 공략에 나선다. 범용 AI 모델 경쟁을 넘어 제조 현장에 특화된 소버린 AI 서비스를 공동 개발하며 한국과 유럽을 연결하는 산업 AI 생태계 구축에 속도를 내는 것으로 풀이된다. 8일 네이버클라우드는 프랑스 AI 기업 미스트랄AI와 제조 AI 사업 협력을 위한 전략적 파트너십을 체결했다고 밝혔다. 양사는 제조 산업을 중심으로 공동 비즈니스를 추진하고, 국내 시장을 시작으로 글로벌 소버린 AI 시장까지 협력 범위를 확대할 계획이다. 이번 협력에 대해 네이버클라우드는 AI 산업의 주도권이 미국 빅테크에 집중되는 상황에서 아시아와 유럽의 대표 AI 기업이 연합해 독자적인 AI 생태계를 구축한다는 점에서 의미가 크다고 강조했다. 양사는 미국 중심의 범용 AI 대신 산업 현장의 데이터 주권과 각국의 규제 환경을 고려한 소버린 AI 전략을 기반으로 제조 기업들의 AI 전환을 지원한다는 방침이다. 특히 제조업은 AI 도입 효과가 가장 빠르게 나타나는 분야로 꼽힌다. 생산 공정 최적화와 품질 검사, 설비 예지보전, 공급망 관리 등 다양한 영역에서 AI 활용이 확대되고 있으며, 제조 데이터를 안전하게 관리하면서 산업 현장에 즉시 적용할 수 있는 AI 서비스에 대한 수요도 커지고 있다. 미스트랄AI는 유럽 제조업에서 축적한 경험을 강점으로 내세우고 있다. 에어버스와 BMW, ASML 등 글로벌 제조기업과 협력하며 실시간 품질 이상 감지와 부품 선택 최적화 등 제조 특화 AI 기술을 확보해 왔다. 네이버클라우드는 국내 클라우드 인프라와 AI 서비스 운영 경험을 바탕으로 한국 제조 환경에 최적화된 서비스를 제공할 계획이다. 양사는 네이버클라우드의 통합 클라우드 환경과 미스트랄AI의 AI 모델을 결합해 제조 현장에서 즉시 활용할 수 있는 AI 서비스를 공동 개발한다. 단순히 AI 모델을 제공하는 수준을 넘어 실제 생산 현장의 문제를 해결할 수 있는 산업 맞춤형 서비스를 구축하는 것이 목표다. 이번 협력에는 엔비디아 중심 AI 생태계와의 연계도 반영됐다. 네이버클라우드와 미스트랄AI는 모두 엔비디아가 글로벌 AI 기업들과 구축한 '네모트론 연합'에 참여하고 있다. 양사는 공통 기술 생태계를 기반으로 연구개발과 서비스 개발을 공동 추진하며 제조 AI 분야에서 시너지를 높인다는 전략이다. 협약 체결 직후 양사는 네이버 제2사옥 1784에서 공동 워크숍을 열고 상용 서비스 출시를 위한 실행 로드맵 수립에 착수했다. 연구진 간 공동 연구개발과 기술 교류를 지속하는 한편 제조 현장의 AI 과제를 공동 발굴하고 실제 산업 환경에서 검증하는 체계를 구축할 계획이다. 국내 제조기업을 위한 지원 체계도 마련한다. 네이버클라우드 플랫폼을 통해 미스트랄AI의 최신 AI 모델과 플랫폼 등 풀스택 서비스를 제공하며, 미스트랄AI의 현장 전담 엔지니어(FDE)를 국내 고객사에 직접 투입해 기술 지원과 문제 해결을 지원할 예정이다. 이를 통해 기업들이 AI 도입 과정에서 겪는 기술적 부담을 줄이고 현장 적용 속도를 높인다는 방침이다. 첫 협력 과제는 유럽 제조 현장에서 검증된 AI 활용 사례를 국내 산업 환경에 적용하는 것이다. 양사는 품질 이상 감지와 부품 선택 최적화 등 제조 AI 기술을 국내 제조기업에 적용해 생산성과 품질 경쟁력을 높이는 동시에, 기업들이 데이터를 외부에 이전하지 않고도 안전한 환경에서 AI를 활용할 수 있도록 지원할 계획이다. 미스트랄AI 제프 순 APAC 대표는 "네이버클라우드는 제조 AI 비즈니스를 함께 실현할 수 있는 최적의 파트너"라며 "미스트랄AI가 유럽 제조 현장에서 쌓아온 노하우와 네이버클라우드의 탄탄한 인프라를 결합해 한국을 포함한 글로벌 제조 기업들의 AI 전환을 실질적으로 지원하겠다"고 말했다. 이번 협력은 네이버클라우드가 AI 인프라 기업을 넘어 산업별 AI 플랫폼 사업자로 영역을 확대하는 행보로도 분석된다. 최근 공공과 금융, 제조 등 데이터 주권이 중요한 산업을 중심으로 소버린 AI 수요가 확대되는 가운데, 글로벌 AI 기업과 협력을 통해 산업별 맞춤형 AI 서비스를 확보하며 시장 경쟁력을 높이려는 전략이다. 양사는 국내에서 성공적인 제조 AI 적용 사례를 확보한 뒤 이를 기반으로 글로벌 제조기업을 대상으로 공동 사업을 확대할 계획이다. 한국과 유럽에서 축적한 제조 AI 경험을 바탕으로 미국 중심 AI 시장과 차별화된 소버린 AI 생태계를 구축하며 글로벌 산업 AI 시장 공략에 속도를 낸다는 방침이다. 김유원 네이버클라우드 대표는 "이번 파트너십은 글로벌 시장에서 검증된 미스트랄AI의 제조 특화 기술력과 네이버클라우드의 안정적인 인프라를 결합하는 실질적인 비즈니스 협력"이라며 "국내에서 성공적인 레퍼런스를 구축하고, 이를 바탕으로 글로벌 소버린 AI 시장에서 공동 비즈니스 기회를 지속적으로 발굴해 나갈 것"이라고 말했다.2026-07-08 11:17:24
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KT, 부울경 AX 전진기지 구축…부산 클라우드 데이서 전략 공개 [경제일보] KT가 부산·울산·경남 지역 기업들을 대상으로 인공지능 전환(AX) 전략과 적용 사례를 공유하며 지역 산업의 디지털 혁신 지원에 나선다. 조선·자동차·중공업과 해양·물류 산업이 밀집한 부울경이 AI와 클라우드 기반 산업 혁신의 핵심 거점으로 부상하면서 관련 시장 공략에도 속도를 내고 있다. 18일 KT는 부산 벡스코에서 열리는 '부산 클라우드 데이 2026'에 참가해 부울경 지역 기업 고객을 대상으로 AX 도입 전략과 실제 적용 사례를 소개한다고 밝혔다. 이번 행사는 KT와 부산정보산업진흥원(BIPA)이 공동 주최한다. 부산정보산업진흥원은 지역 ICT·클라우드 산업 육성과 기업 지원 정책을 담당하는 기관으로 지역 기업들의 AX 전환과 클라우드 활용 확대를 지원하고 있다. 부울경 지역은 해양·항만·물류 산업과 조선·자동차·중공업 생산기지가 집중된 국내 대표 산업 벨트다. 최근 제조업 전반에서 AI와 데이터 기반 운영 체계 도입이 확대되면서 생산성 향상과 안전관리 강화를 위한 AX 수요도 빠르게 증가하고 있는 것으로 알려졌다. 특히 해양·항만 분야에서는 물류 운영 효율화와 데이터 기반 관리 체계 구축이 주요 과제로 떠오르고 있으며, 울산·거제·포항 등 조선·중공업 지역에서는 생산 공정 고도화와 현장 안전 강화를 위한 AI 활용이 확대되는 추세다. 이에 KT는 부울경 지역에 구축한 데이터센터와 글로벌 네트워크 인프라를 기반으로 AX 시장 공략에 나서고 있다. 부산 송정 글로벌 허브센터와 김해 글로벌 데이터센터, 대구 PPP센터를 운영하고 있으며 부산국제통신센터를 중심으로 다수의 국제 해저케이블 인프라도 확보하고 있다. 김태열 부산정보산업진흥원 원장은 "해양·항만과 제조업은 부울경 산업의 핵심 축으로, 글로벌 경쟁력을 유지하기 위해서는 현장 맞춤형 AX 기술 도입이 필수적"이라며 "앞으로도 민간기업 및 유관기관과 협력을 강화해 부울경 기업의 AX 전환과 성과 창출을 적극 지원하겠다"고 말했다. 최근 생성형 AI 서비스와 글로벌 클라우드 수요가 증가하면서 데이터센터와 해저케이블은 AI 시대 핵심 인프라로 주목받고 있다. KT는 아시아와 북미를 연결하는 국제망을 통해 안정적인 글로벌 연결성을 제공하고, 부산과 수도권 데이터센터를 연계한 이원화 운영 체계로 서비스 안정성도 강화하고 있다고 설명했다. KT는 행사에서 AI와 클라우드를 활용한 업무 효율화, 고객 경험 혁신, 산업 안전관리 분야의 AX 사례를 공개할 예정이다. 클라우드 서비스 '클라우드플렉스'를 통해 컨설팅부터 운영, 보안까지 통합 서비스를 제공하는 전략도 소개한다. 또한 AI 에이전트 기반 업무 혁신 모델과 기업용 AI 서비스 체계도 선보인다. 인프라와 AI 모델, 플랫폼, 서비스까지 전 과정을 지원하는 통합 AX 전략을 통해 기업들의 AI 도입 부담을 낮춘다는 계획이다. 특히 AI 컨택센터(AICC) 고도화 전략과 산업 현장의 중대재해 예방을 위한 산업안전 AX 서비스도 주요 사례로 소개될 예정이다. 고객 응대 자동화와 현장 안전관리 체계 구축을 통해 기업 운영 효율성과 안전성을 동시에 높인다는 구상이다. KT는 지역 산업계와의 협력뿐 아니라 대학과의 AX 교육 협력도 확대하고 있다. 현재 부산교대, 동아대, 부경대, 한국해양대 등에 교육전산망 서비스를 제공하고 있으며, 동아대학교와는 실무형 AI 인재 양성 프로그램을 운영하는 등 지역 디지털 인재 육성에도 참여하고 있다. 성원제 KT 동부법인고객본부장은 "부산은 글로벌 AI 서비스 확장을 위한 핵심 관문을 넘어 데이터가 시작되는 인프라 거점이라는 점에서 중요한 의미를 가진다"며 "부울경 기업들이 AX 경쟁력을 확보할 수 있도록 KT의 인프라와 솔루션 노하우를 기반으로 적극 지원해 나가겠다"고 말했다.2026-06-18 15:22:55
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질문은 한 줄인데 청구서는 백 줄…기업 AI 비용, 토큰 관리가 새 과제 [경제일보] 생성형 인공지능(AI) 도입이 확산되면서 기업들의 새로운 고민으로 '토큰 비용 관리'가 떠오르고 있다. AI 활용이 늘어날수록 생산성은 높아지지만 예상보다 빠르게 증가하는 운영 비용이 부담으로 작용하고 있기 때문이다. . 17일 업계에 따르면 국내 일부 IT 기업과 AI 도입 기업들은 최근 생성형 AI 운영 과정에서 토큰 비용 최적화 방안을 검토하고 있는 것으로 알려졌다. AI 서비스 사용자가 늘어난 영향도 있지만, 단순 이용량 증가보다 AI 서비스 구조 자체가 비용 상승을 유발하고 있는 것으로 분석된다. 토큰은 대규모 언어 모델(LLM)이 텍스트를 처리하는 기본 단위다. 기업들은 일반적으로 AI 사용량에 따라 토큰 비용을 지불한다. 문제는 직원이 입력하는 질문은 짧지만 AI가 답변을 생성하기 위해 처리하는 정보량은 훨씬 많다는 것이다. 특히 RAG 기반 AI 서비스가 토큰 사용량을 급증시키는 것으로 알려졌다. RAG는 사용자의 질문에 답하기 위해 사내 문서와 데이터베이스를 검색한 뒤 관련 정보를 함께 분석하는 기술이다. 최근 기업들은 사내 위키와 규정집, 회의록, 기술 문서, 고객 응대 매뉴얼 등을 AI와 연동해 업무 지원 서비스를 구축하고 있다. 예를 들어 직원이 "출장비 정산 기준을 알려달라"고 한 줄짜리 질문을 입력하더라도 AI는 관련 인사 규정과 회계 규정, 출장 규정, 과거 질의응답 자료 등을 함께 검색해 읽은 뒤 답변을 생성한다. 이 과정에서 실제 입력 토큰 규모는 사용자 질문보다 수십 배에서 많게는 수백 배까지 증가할 수 있다. 장문 컨텍스트 활용 역시 비용 증가의 원인으로 꼽힌다. 최근 AI 서비스는 긴 대화 흐름을 유지하기 위해 과거 대화 기록을 함께 읽는 방식을 활용한다. 사용자가 대화를 이어갈수록 AI는 이전 질문과 답변을 지속적으로 참조하게 되고, 입력 토큰도 누적된다. 업계에서는 기업들이 체감하는 AI 비용 증가의 상당 부분이 이 같은 구조에서 발생하고 있다고 분석한다. RAG 검색 과정에서 불러오는 문서와 누적된 컨텍스트가 비용의 대부분을 차지하는 경우가 적지 않은 것이다. 이에 기업들도 비용 최적화에 나서고 있다. 고성능 모델을 모든 업무에 적용하기보다 경량 모델과 병행 운영하거나, 검색 범위를 축소하는 방식으로 토큰 사용량을 줄이고 있다. 또한 불필요한 대화 기록을 압축하거나 프롬프트를 최적화하는 등 다양한 비용 절감 기법도 도입하고 있다. 일부 기업은 단순 문의나 반복 업무에는 소형 모델을 활용하고 복잡한 분석 업무에만 고성능 모델을 사용하는 방식으로 운영 체계를 개편하고 있다. AI 성능 경쟁 못지않게 운영 효율성이 중요해지면서 비용 최적화 기술이 새로운 경쟁력으로 부상하고 있는 것이다. IT 업계 관계자는 "AI 사용에 따른 토큰 소비 방식이 변해 최근 기업들이 기존보다 AI 사용에 제한을 두고 있다"며 "국내 기업들이 비용 부담을 줄이기 위해 사용 정책을 재정비하는 움직임이 나타나고 있다"고 말했다.2026-06-17 18:00:05
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![[현장] 세일즈포스 AI 경쟁 다음 단계는 에이전틱 엔터프라이즈](https://image.ajunews.com//content/image/2026/06/10/20260610120026136425.jpg)
세일즈포스 "AI 경쟁 다음 단계는 에이전틱 엔터프라이즈" [경제일보] "지금 우리는 또 하나의 중요한 전환점을 맞이하고 있다" 10일 서울 삼성동 코엑스에서 열린 세일즈포스의 '에이전트포스 월드투어 코리아 2026'에서 박세진 세일즈포스코리아 대표는 생성형 AI 도입 경쟁이 새로운 전환점을 맞고 있다며 이렇게 말했다. 이날 세일즈포스는 'AI의 영감이 현실이 되는 곳'을 주제로 AI 에이전트가 기업 현장에 본격 투입되는 '에이전틱 엔터프라이즈' 비전을 제시했다. 단순 업무 지원 도구를 넘어 사람과 AI 에이전트가 하나의 팀처럼 협업하는 새로운 업무 환경이 기업 경쟁력을 좌우할 것이라는 전망이다. 행사에는 약 6000명의 기업 관계자와 IT 담당자가 참석해 AI 에이전트 기반 업무 혁신 전략과 실제 도입 사례를 공유했다. 박 대표는 AI 에이전트가 단순한 업무 효율화 수단을 넘어 새로운 성장 동력으로 자리 잡고 있다고 강조했다. 그는 글로벌 컨설팅 기업들의 전망을 인용하며 금융, 제약, 유통 등 다양한 산업에서 AI 에이전트가 수익성 향상과 생산성 혁신을 이끌 것으로 예상된다고 설명했다. 특히 세일즈포스 역시 이미 AI 에이전트를 적극 활용하고 있다고 소개했다. 현재 300개 이상의 AI 에이전트를 운영 중이며 연간 220만건 이상의 고객 서비스를 AI 에이전트가 처리하고 있다고 설명했다. 영업 분야에서도 AI 에이전트가 연간 1억3000만달러 규모의 파이프라인 창출을 지원하고 있으며 임직원들은 슬랙을 통해 AI 에이전트를 업무에 활용하고 있다고 밝혔다. 박 대표는 "많은 기업들이 다양한 AI 툴을 도입하고 있지만, 데이터와 시스템, 업무 흐름이 분절된 환경에서는 아무리 뛰어난 AI 기술일지라도 실질적인 비즈니스 성과 도출로 연결 짓기는 어렵다"며 "기업용 AI 에이전트가 진정한 경쟁력이 되기 위해서는 고객 데이터와 업무 맥락, 실행 환경이 하나의 신뢰할 수 있는 플랫폼 위에서 유기적으로 연결되어야 한다"고 강조했다. 이어 발표에 나선 김근명 세일즈포스 수석 전략 솔루션 엔지니어는 AI 에이전트가 단순 자동화 도구를 넘어 기업 조직의 새로운 구성원으로 자리 잡고 있다고 설명했다. 기업들이 AI 모델이나 에이전트 구축 자체에 집중하기보다 사람과 AI가 함께 협업하는 업무 체계를 만드는 것이 중요하다고 강조했다. 그는 세일즈포스가 CRM과 데이터 플랫폼, 협업 솔루션을 기반으로 사람과 AI 에이전트가 함께 일하는 환경을 구축하고 있다고 소개했다. 특히 기업 내에 분산된 데이터와 업무 프로세스를 연결해 AI 에이전트가 실제 업무 맥락을 이해하고 실행할 수 있도록 지원하는 것이 에이전틱 엔터프라이즈의 핵심이라고 설명했다. 김 엔지니어는 "에이전트 기업은 여러분과 함께 에이전트가 여러분의 진정한 디지털 동료가 돼서 조직적 측정 연산 비즈니스 가치를 만들어가는 것"이라며 "엔트로픽 같은 기업도 에이전트포스를 통해 10배 이상의 영업 운영 생산성과 60% 더 빠른 영업 사이클을 기록하며 전 세계적으로 저변을 확대하고 있다"고 말했다. 이날 세일즈포스는 기업 AI 도입 과정에서 데이터 단절 문제가 가장 큰 장애물이라고 지적했다. CRM과 ERP, 협업 플랫폼, 각종 레거시 시스템에 흩어진 데이터를 연결하지 못하면 AI 역시 충분한 성과를 낼 수 없다는 것이다. 세일즈포스는 이를 해결하기 위한 방안으로 '데이터 파운데이션' 전략을 제시했다. 기업 내 다양한 데이터와 시스템을 연결해 AI 에이전트가 업무 맥락을 이해할 수 있도록 하고, 이를 기반으로 실제 업무 자동화와 의사결정 지원을 구현하겠다는 구상이다. 또한 세일즈포스는 자사 플랫폼을 특정 서비스에 국한하지 않고 개방형 구조로 확장하고 있다고 설명했다. 슬랙과 태블로를 비롯해 외부 AI 서비스 및 에이전트와도 연동할 수 있도록 지원해 기업들이 기존 업무 환경 안에서 AI를 활용할 수 있도록 돕는다는 전략이다. 이날 행사에서는 포스코와 무신사 등 국내 대표 기업들의 AI 전환 사례도 공개됐다. 포스코는 고객 접점부터 생산 현황까지 연결하는 프론트오피스 혁신 전략을 소개했다. 노성래 포스코 마케팅전략 실장은 "AI 에이전트가 단순 반복 업무를 대신하는 수준을 넘어 영업 현장의 의사결정과 고객 대응을 지원하는 단계로 발전하고 있다"며 "철강 산업 전반의 가치사슬을 연결하는 AI 기반 업무 혁신을 추진하고 있다"고 말했다. 무신사는 글로벌 패션 플랫폼 도약을 위한 AI 활용 전략을 공유했다. 길기용 무신사 코어 AI & CS 엔지니어링 디렉터는 "AI는 단순한 비용 절감 수단이 아니라 고객 경험과 조직 생산성을 높이는 핵심 도구"라며 "데이터와 AI를 기반으로 글로벌 서비스 경쟁력을 강화해 나가고 있다"고 설명했다. 이번 행사에는 메리앤 파텔 세일즈포스 에이전트포스 세일즈 최고제품책임자(CPO)가 무대에 올라 AI 에이전트 시대의 핵심을 공유하는 시간도 있었다. 그는 "AI의 진정한 가치는 인간을 대체하는 것이 아니라 사람과 AI 에이전트가 함께 일하면서 기업의 성장 가능성을 확장하는 데 있다"고 설명하며, 기업이 생성형 AI를 실질적인 비즈니스 성과로 연결해야 한다고 강조했다. 또한 슬랙을 중심으로 한 업무 환경의 중요성을 언급하며 "오픈AI, 앤트로픽, 퍼플렉시티 등 AI 기업들 역시 슬랙을 업무 시스템으로 활용하고 있다"며 AI 시대 협업 플랫폼의 중요성을 설명했다. 이어 세일즈포스가 제공하는 개방형 AI 플랫폼 전략을 소개하며, 다양한 AI 모델과 서비스를 기업 환경에 연결할 수 있는 기반을 제공하고 있다고 밝혔다. 메리앤 파텔 CPO는 "우리는 지난 27년 동안 구축해온 세일즈, 서비스, 마케팅 플랫폼에 AI 에이전트와 데이터, 워크플로를 결합하고 있다"며 "기업들은 세일즈포스 안팎의 다양한 AI 모델과 서비스를 자유롭게 연결해 활용할 수 있으며 이것이 에이전틱 엔터프라이즈의 기반이 될 것"이라고 말했다.2026-06-10 12:17:01
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SK AX, 글로벌 기업 Mercer와 기업 운영방식 AI로 재설계한다 [경제일보] SK AX가 글로벌 HR 컨설팅 기업 머서(Mercer)와 기업의 인공지능(AI) 전환을 지원한다. AI 솔루션 도입을 넘어 조직 구조와 인사 제도, 일하는 방식까지 AI 중심으로 다시 설계하는 것이 핵심이다. SK AX는 머서와 ‘AI+Human 조직 운영 모델 개발 및 에이전틱 AI 플랫폼 구축 공동 사업 수행 협약’을 체결했다고 8일 밝혔다. 협약식은 경기 성남시 SK AX 본사에서 열렸으며 김완종 SK AX 사장과 장지원 머서코리아 공동대표 등이 참석했다. 머서는 전 세계 130개국에서 조직·인사·투자 분야 자문을 제공하는 글로벌 HR 전문 기업이다. 양사는 SK AX의 AI 기술력과 머서의 조직·인사 컨설팅 역량을 결합해 기업 고객의 AI 중심 운영 체계 구축을 지원할 계획이다. 이번 협력의 초점은 사람과 AI가 함께 일하는 조직 모델이다. 기업들이 생성형 AI와 AI 에이전트를 도입하고 있지만, 기존 업무 방식에 AI를 덧붙이는 것만으로는 생산성 향상에 한계가 있다는 판단에서다. AI가 업무를 실행하고 의사결정을 지원하려면 조직 구조와 역할, 평가 방식도 함께 바뀌어야 한다. 양사는 사람-AI 협업 조직운영 모델 수립, AI 에이전트 솔루션 개발, 인재 채용·육성·평가 전략, AI 기반 문제 해결 역량 진단 등을 공동 제공한다. 머서는 조직 진단과 HR 제도 설계를 맡고, SK AX는 실제 업무 환경에서 AI가 사람과 함께 작동할 수 있는 지능형 HR 플랫폼을 구축한다. SK AX의 지능형 HR 플랫폼은 채용, 육성, 성과 관리, 평가를 AI 기반으로 지원한다. 구성원의 역량과 업무 데이터를 분석해 일하는 방식을 개선하고, 사내 시스템과 데이터, 의사결정을 연결해 전사 생산성을 높이는 구조다. AI 인재 육성 프로그램도 제공된다. SK AX의 AI 역량 진단 프로그램 ‘AI 리터러시’와 실무형 교육 프로그램 ‘AI 부트캠프’를 통해 구성원들이 현장 문제를 AI로 해결할 수 있도록 돕는다. 기업들의 다음 과제는 AI 도입 이후의 확산이다. 많은 기업이 AI 도구를 도입하고도 실제 업무 적용과 조직 내 정착 단계에서 어려움을 겪고 있다. 이번 협력은 기술과 HR 컨설팅을 결합해 AI 전환 실행력을 높이려는 시도로 풀이된다. 김완종 SK AX 사장은 “AI 시대의 경쟁력은 단순히 AI를 도입했느냐가 아니라 조직 전체가 AI와 함께 움직일 수 있도록 일하는 방식과 운영 체계를 얼마나 빠르게 전환하느냐에 달려 있다”며 “머서의 글로벌 HR 인사이트와 SK AX의 AX 경험을 결합해 기업 고객의 조직 운영, 인재 육성, 업무 방식 혁신을 지원하겠다”고 말했다. 장지원 머서코리아 공동대표는 “많은 글로벌 기업이 AI 도입 이후 조직과 인사 혁신이라는 두 번째 관문에 직면해 있다”며 “머서의 조직 진단 및 업무 설계 방법론에 SK AX의 AI 솔루션 인프라가 더해지면 현장에서 변화를 체감할 수 있는 HR 전환을 이끌어낼 수 있을 것”이라고 말했다.2026-06-08 11:07:06
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![[데스크칼럼] AI가 내 돈을 쓰는 시대, 책임은 누가 지나](https://image.ajunews.com/content/image/2026/10/16/20261016135030302549_518_323.jpeg)