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KT, 지역 기업 AX 수요 공략…"현장 찾아 실행 과제 발굴" [경제일보] KT가 수도권 중심의 인공지능 전환(AX) 사업에서 벗어나 지역 기업을 직접 찾아가는 현장형 영업을 강화하고 있다. 단순히 AI 기술과 서비스를 소개하는 데 그치지 않고 기업별 데이터와 업무 환경을 살펴 맞춤형 컨설팅을 제공하면서 실제 AX 구축 사업으로 연결하는 전략으로 풀이된다. 2일 KT는 지난달 30일 대전 충남대학교에서 충남대학교, 스마트제조혁신협회와 함께 ‘KT AX 투어 2026 in 충청’을 개최했다고 밝혔다. 이번 행사에는 충남대학교를 비롯해 한국교통연구원, 쎄트렉아이 등 대전·세종·충남·충북 지역 기업과 기관 관계자 약 150명이 참석했다. 이번 행사는 제조·방산 등 충청권 산업 현장을 겨냥해 기업들의 AX 실행을 지원하는 것을 목표로 진행된다. KT를 비롯해 한국마이크로소프트, AWS코리아, 데이터브릭스코리아, KT 클라우드 등이 참여해 AI와 AI 에이전트, 클라우드, 데이터, 산업별 AX 사례 등을 주제로 총 7개 세션을 진행했다. KT는 제조업에서 AX가 필요한 배경과 함께 자체 AX 솔루션, 클라우드플렉스 적용 사례 등을 소개했다. 한국마이크로소프트는 제조 현장의 생산성 향상을 위한 AI 활용 방안을, 데이터브릭스는 데이터와 지식의 연결을 통한 AX 구현 방안을 각각 제시했다. AWS는 방산 분야의 클라우드 혁신 사례를 공유했다. KT가 이번 행사에서 특히 강조한 부분은 기업별 환경을 고려한 1대 1 컨설팅이다. 기업마다 보유한 데이터와 기존 시스템, 업무 프로세스가 다른 만큼 범용적인 AI 기술을 소개하는 것만으로는 실제 도입까지 이어지기 어렵다는 판단으로 풀이된다. KT는 향후 기업들이 단순히 ‘AI를 도입할지’를 검토하는 단계를 넘어 ‘어떤 업무에 어떤 방식으로 적용할지’를 구체화할 수 있도록 지원한다는 계획이다. 특히 현장에서 기업의 데이터와 시스템 환경을 파악하고 필요한 기술을 제안하는 방식으로 AX 프로젝트 발굴 가능성도 높인다는 전략이다. KT의 해당 구상은 기업용 AI 시장의 경쟁 방식이 기술 소개 중심에서 실제 업무 적용과 운영으로 이동하고 있다는 점과도 연결된다. 생성형 AI와 AI 에이전트 기술이 빠르게 확산하고 있지만 기업 입장에서는 어떤 업무부터 적용할지, 기존 시스템과 어떻게 연결할지, 데이터를 어떻게 활용할지 등을 구체적으로 결정해야 하기 때문이다. 이에 KT는 글로벌 기술 기업과의 협업도 확대하고 있다. 이번 행사에는 마이크로소프트와 AWS, 데이터브릭스 등 글로벌 기업이 함께 참여해 AI·데이터·클라우드 기술을 아우르는 AX 사례를 제시했다. KT는 그동안 경기와 부산 등에서 AX 투어를 진행한 데 이어 이번에는 충청권으로 프로그램을 확대했다. 앞으로도 지역별 산업 특성에 맞춰 AX 프로그램을 이어가며 현지 기업과 기관의 AI 전환 수요를 발굴할 예정이다. 박상원 KT AX사업본부장은 "기업마다 보유한 데이터와 시스템, 해결해야 할 현장 과제가 다른 만큼 각 기업의 환경에 맞는 AX 실행 방안이 중요하다"며 "KT는 다양한 파트너와 함께 고객 현장을 직접 찾아 실질적인 AX 과제를 발굴하고, 실행까지 이어질 수 있도록 적극 지원하겠다"고 말했다.2026-10-02 10:40:54
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데이터브릭스, '로우 제로' 인수…스프레드시트까지 업무 플랫폼으로 [경제일보] 데이터브릭스가 인공지능(AI) 코워커 '지니'에 스프레드시트를 결합하며 기업용 AI의 활용 범위를 넓힌다. 단순히 데이터를 질문하고 답을 받는 데서 나아가 재무·영업·운영팀이 익숙한 스프레드시트 환경에서 데이터를 직접 분석하고 모델링하도록 지원한다는 구상이다. 30일 데이터브릭스는 스프레드시트 플랫폼 '로우 제로'를 인수했다고 밝혔다. 이번 인수를 통해 데이터브릭스의 AI 코워커 지니에 스프레드시트 기능을 통합하고, '지니 온톨로지', '유니티 카탈로그', '유니티 게이트웨이'를 기반으로 데이터에 대한 보안과 거버넌스를 함께 관리할 계획이다. 지니는 기업의 데이터에 자연어로 질문하고 분석 결과를 얻는 AI 경험을 제공하는 제품이다. 데이터브릭스는 지니를 통해 마진 변화 원인을 분석하거나 영업 파이프라인의 잠재 기회를 정리하는 등 비즈니스 업무를 지원해왔다. 데이터브릭스는 로우 제로를 결합해 이용자에게 대화형 환경에서 데이터 탐색을 시작한 뒤 스프레드시트로 이동해 피벗, 모델링, 시각화 등 더 구체적인 작업을 이어갈 수 있도록 구현할 계획이다. 이번 인수에서 데이터브릭스가 주목한 것은 스프레드시트의 높은 활용도와 동시에 존재하는 관리 문제다. 스프레드시트는 오랜 기간 기업의 대표적인 분석 도구로 활용돼 왔지만, 데이터가 파일 형태로 복사·이동되면서 어느 데이터가 최신인지, 누가 접근할 수 있는지, 어떤 경로로 만들어졌는지 등을 중앙에서 관리하기 어려운 경우가 생기는 것으로 꼽힌다. 데이터브릭스는 관리되지 않은 스프레드시트 파일을 '스프레드마트'라고 표현하며, 기업에서 데이터가 플랫폼 밖으로 빠져나갈 때 새로운 비관리 데이터 파이프라인이 만들어질 수 있다고 지적했다. AI 에이전트 활용이 늘어나면서 이 문제는 더욱 중요해질 것으로 평가된다. 에이전트가 기업 데이터를 직접 분석하고 모델링하거나 업무를 수행하려면 데이터의 출처와 품질뿐 아니라 어떤 사용자가 어떤 데이터에 접근할 수 있는지, 에이전트가 어떤 작업을 수행했는지를 확인할 수 있어야 하기 때문이다. 데이터브릭스는 로우 제로를 통해 사용자 권한에 따라 쿼리를 실행하고, 신뢰할 수 있는 실시간 데이터 소스를 자동으로 갱신하는 한편 데이터 내보내기를 제한하고 상호작용을 추적·감사할 수 있도록 한다는 방침이다. 에이전트가 수행한 작업을 사람이 다시 확인할 수 있도록 한 점도 특징이다. 로우 제로의 에이전트 도구를 이용하면 스프레드시트에서 AI가 수행한 작업을 직접 확인할 수 있으며, 작업 과정과 결과를 스프레드시트의 수식과 처리 방식에 기반해 해석하고 감사할 수 있다. AI가 내놓은 결과를 단순히 받아들이는 것이 아니라 기존 업무 방식 안에서 검증할 수 있도록 한 것이다. 앞서 데이터브릭스는 기존 스프레드시트와의 연결을 강화해온 바 있다. 데이터브릭스는 지난 10일 마이크로소프트 엑셀 애드인을 정식 출시해 엑셀에서 자사 데이터에 접근하고 SQL 쿼리와 피벗테이블을 수행하거나 데이터를 다시 유니티 카탈로그에 기록할 수 있도록 구축했다. 지난달부터는 엑셀과 구글 스프레드시트에서 '지니 원'을 활용해 자연어로 데이터를 조회하는 기능도 제공하고 있다. 이런 기존 기능과 별도로 로우 제로를 인수한 것은 데이터브릭스가 단순히 기존 스프레드시트에 데이터를 연결하는 수준을 넘어 스프레드시트 자체를 데이터·AI 플랫폼 안의 업무 환경으로 가져가려는 구상으로 풀이된다. 로우 제로는 엑셀과 구글 스프레드시트에서 익숙하게 사용하던 수식과 피벗, 키보드 단축키 등을 지원하면서도 주요 데이터 소스에 직접 연결할 수 있도록 설계됐다. 데이터브릭스는 이를 통해 기존 업무 방식의 편의성과 자사 데이터 플랫폼의 거버넌스를 함께 제공한다는 구상이다. 특히 데이터브릭스는 지니를 데이터에 대해 답하는 AI에서 재무·운영·영업·마케팅 담당자가 실제 업무를 수행하는 AI 코워커로 확장하고 있다. 웹뿐 아니라 데스크톱과 모바일 환경에서도 로우 제로를 활용하도록 해 데이터 탐색부터 분석, 모델링, 협업까지 하나의 흐름으로 연결한다는 계획이다. AI 에이전트가 기업 업무에 깊숙이 들어갈수록 데이터 접근 권한과 작업 이력을 관리하는 문제도 기업용 AI 경쟁의 핵심 요소로 떠오를 전망이다. 데이터브릭스는 지니 온톨로지를 통해 기업 내부의 데이터와 업무 맥락을 연결하고, 유니티 카탈로그와 유니티 게이트웨이를 통해 데이터 접근과 AI 사용 환경에 거버넌스를 적용하는 구조를 구축해왔다. 이번 인수는 여기에 사람이 실제 업무에서 사용하는 스프레드시트 환경을 추가하는 것으로, AI와 데이터 플랫폼 사이의 접점을 넓히는 움직임으로 분석된다. 패트릭 웬델 데이터브릭스 공동 창업자 겸 엔지니어링 부문 부사장은 "지니는 모든 지식 근로자가 더 생산적으로 일하고 더 큰 성과를 낼 수 있도록 지원하고 있다"며 "재무, 운영, 시장 진출 분야의 더 많은 팀이 지니를 도입하고 있는 만큼, 스프레드시트까지 원활하게 활용할 수 있는 환경을 제공하는 것이 중요하다"고 말했다. 브렉 프레센 로우 제로 창업자 겸 CEO는 "우리는 스프레드시트를 좋아하지만, 기업 규모의 데이터와 원활하게 연결되고 보안과 거버넌스를 갖춘 스프레드시트가 필요하다고 생각해 로우 제로를 설립했다"며 "데이터브릭스에 합류하면서 비즈니스 사용자에게 안전하고 연결성이 뛰어나며 확장 가능하고 AI 에이전트와 긴밀하게 통합된 스프레드시트를 제공한다는 우리의 비전을 더욱 빠르게 실현할 수 있게 됐다"고 말했다.2026-09-30 17:45:09
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기업마다 늘어나는 AI 에이전트…데이터이쿠, 통합 관리 솔루션 출시 [경제일보] 기업들이 업무 자동화를 위해 인공지능(AI) 에이전트를 빠르게 도입하면서 사내에서 어떤 에이전트가 운영되고 있는지 파악하고 관리하는 일이 새로운 과제로 떠오르고 있다. 특히 부서별로 서로 다른 AI·클라우드 플랫폼에서 에이전트를 구축하면서 기존 플랫폼별 관리도구만으로는 기업 전체의 AI 에이전트를 한눈에 파악하기 어려워지고 있다. 28일 AI 플랫폼 기업 데이터이쿠는 기업에서 운영 중인 AI 에이전트를 추적하고 관리할 수 있는 '에이전트 매니지먼트'를 내달 출시한다고 밝혔다. AI 시스템 전반의 관리 체계가 아직 충분히 갖춰지지 않았다는 조사 결과도 있다. IBM의 'AI 인 모션' 연구에 따르면 현재 운영 중인 AI 시스템을 빠짐없이 파악하고 최신 상태로 관리하는 조직은 전체의 20% 미만으로 나타났다. AI 활용이 확대되는 상황에서 기업이 보유한 AI 시스템의 전체 현황부터 제대로 파악하기 어려운 셈이다. AI 에이전트는 기존 소프트웨어보다 관리가 복잡해질 가능성이 있다. 일반적인 소프트웨어는 도입 단계부터 담당자와 비용, 계약 갱신 시점, 사용 현황 등을 관리하는 체계가 마련되는 경우가 많다. 반면 AI 에이전트는 각 부서가 업무 목적에 맞춰 직접 구축할 수 있어 중앙 조직이 전체 현황을 파악하기 어려울 수 있다. 문제는 에이전트의 숫자만이 아니다. 어떤 업무에 활용되는지, 누가 관리하는지, 어떤 모델과 데이터를 사용하는지, 외부 시스템에 어떤 권한으로 접근하는지까지 함께 살펴야 한다. 특히 기업이 여러 AI·클라우드 플랫폼을 동시에 사용하면 플랫폼별 관리도구만으로는 전체 에이전트를 관리하기 어렵다. 데이터이쿠는 이 같은 멀티플랫폼 환경을 겨냥해 에이전트 매니지먼트를 내놨다. 데이터이쿠 자체 플랫폼뿐 아니라 아마존웹서비스(AWS) 베드록, 데이터브릭스 에이전트, 구글 버텍스, 마이크로소프트 코파일럿 스튜디오 및 애저 파운드리, 세일즈포스 에이전트포스, 스노우플레이크 코텍스 등을 연결한다. 커스텀 환경에서는 오픈텔레메트리(오픈소스 옵저버빌리티 프레임워크)도 지원한다. 각 플랫폼에 흩어진 에이전트를 하나의 목록으로 모은 뒤 개별 에이전트의 구조와 작동 방식까지 들여다보는 방식이다. 에이전트가 어떤 모델을 사용하고 어떤 도구를 호출하는지도 확인할 수 있다. 특정 플랫폼의 관리 범위를 넘어 기업 전체의 AI 에이전트를 살펴보는 상위 관리 계층을 지향하는 이유로 풀이된다. 관리 대상은 성능에만 머물지 않는다. AI 에이전트가 실제 업무를 수행하면서 고객 정보나 민감한 데이터를 다루고 외부 시스템과 연결되는 사례가 늘어날수록 보안과 규제 대응도 함께 고려해야 하는 것으로 꼽힌다. 이에 데이터이쿠는 고객 서비스를 제공하거나 민감한 데이터를 처리하고 실시간 거래를 수행하는 등 위험도가 높은 에이전트에 대해서는 인증 상태와 식별된 위험 요소, 정기 테스트 결과를 지속적으로 기록할 수 있도록 구현했다. 특정 에이전트가 어떤 위험을 안고 있는지와 그동안 어떤 검증을 거쳤는지를 추적하는 데 초점을 맞췄다. 감사나 규제 대응 과정에서 필요한 자료를 확보하는 것도 가능하다. 관리자와 감사 담당자, 규제기관이 특정 에이전트의 운영 현황이나 위험 관리 내역을 요구할 경우 관련 기록을 확인할 수 있다. AI 에이전트가 늘어날수록 '누가 만들었는가'만큼 '현재 어떻게 관리되고 있는가'가 중요해지는 배경이다. 비용과 성과를 따져보는 기능도 포함됐다. 기업은 개별 에이전트에 투입된 비용과 실제 비즈니스 성과를 함께 살펴볼 수 있다. 활용되지 않는 에이전트가 무엇인지, 모니터링에서 빠진 에이전트는 없는지, 위험이 특정 영역에 집중돼 있는지도 파악할 수 있다. 관리 방식도 기존 대시보드 중심에서 벗어났다. 관리자가 일상적인 언어로 질문하면 기업 전체에 구축된 에이전트 현황을 바탕으로 필요한 정보를 조회할 수 있다. 여러 플랫폼에 접속해 각각의 정보를 대조해야 했던 과정을 줄이는 방식이다. 플로리앙 두에토 데이터이쿠 공동 창업자 겸 CEO는 "은행에 현재 운영 중인 서버가 몇 대인지 물으면 소수점 단위까지 정확히 답할 수 있지만, 운영 중인 AI 에이전트가 몇 개인지 물으면 추측으로 답하거나 정확히 파악하지 못하는 경우가 많다"며 "기업들이 처음부터 이렇게 복잡한 상황을 의도한 것은 아니지만 각 팀이 빠르게 에이전트를 구축하면서 전체 현황을 파악하기 어려워지고 있어, 에이전트 매니지먼트는 기업 내에서 실제로 운영되고 있는 에이전트의 현황을 파악하고 각 에이전트가 창출하는 비즈니스 가치를 확인할 수 있도록 한다"고 말했다.2026-09-28 17:00:23
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![[경제일보] AI 전쟁, 반도체 다음은 데이터…비큐AI 뉴스 파이프라인 주목](https://image.ajunews.com//content/image/2026/05/31/20260531111639712356.jpg)
AI 전쟁, 반도체 다음은 데이터…비큐AI '뉴스 파이프라인' 주목 [경제일보] 정부가 ‘AI 3대 강국’ 도약을 목표로 민간·공공 데이터를 연결하는 ‘AI 데이터 고속도로’ 구축에 나서면서 AI 산업의 시선이 반도체와 데이터센터에서 데이터 인프라로 이동하고 있다. 엔비디아 GPU와 HBM, 클라우드 인프라가 AI 산업의 1차 경쟁축이었다면 다음 승부처는 AI 모델에 공급할 고품질 데이터를 누가 확보하느냐로 좁혀지고 있다. 지난 28일 정부가 발표한 ‘AI 대전환 시대 데이터 정책 추진 방향’도 이 같은 흐름과 맞닿아 있다. AI 학습용 데이터 구매 비용 세액공제, 규제 완화, 민간 데이터 활용 촉진 등이 핵심이다. 아무리 대규모 데이터센터와 고성능 서버를 갖추더라도 학습과 추론에 활용할 양질의 데이터가 없다면 AI 경쟁력은 한계에 부딪힐 수밖에 없다. 이 때문에 시장에서는 데이터를 수집·정제·구조화해 AI가 즉시 활용할 수 있도록 공급하는 ‘데이터 파이프라인’ 기업의 가치가 새롭게 부각되고 있다. 특히 생성형 AI와 거대언어모델(LLM), 에이전트 AI가 고도화될수록 실시간성과 신뢰성을 갖춘 뉴스 데이터의 중요성은 더욱 커질 수밖에 없다. 뉴스는 사회·경제·산업·정책 변화가 정제된 언어로 축적된 고품질 데이터다. 가짜뉴스와 저품질 콘텐츠가 뒤섞인 인터넷 환경에서 저작권이 정리된 뉴스 데이터는 AI 신뢰도를 높이는 핵심 연료가 된다. 최근 업스테이지가 카카오의 포털 다음 운영사 AXZ 지분을 인수하며 포털 사업에 접근한 것도 이러한 맥락으로 해석된다. 표면적으로는 포털 운영과 AI 검색, 광고·콘텐츠 서비스 확장의 문제지만 본질적으로는 실시간 뉴스와 검색 데이터, 이용자 반응 데이터, 콘텐츠 유통망을 확보하려는 AI 기업의 전략적 행보다. AI 모델 경쟁이 단순 파라미터 경쟁에서 벗어나 최신 데이터와 유통 채널 확보 경쟁으로 이동하고 있음을 보여주는 사례다. 국내에서는 비큐AI가 뉴스 데이터 파이프라인 영역에서 주목받고 있다. 비큐AI는 뉴스 콘텐츠를 AI 학습과 서비스 고도화에 활용할 수 있도록 수집·정제·구조화하는 사업을 추진해왔다. 핵심은 단순 뉴스 공급이 아니라 저작권 리스크를 줄인 합법적 데이터 유통 구조를 만드는 데 있다. AI 기업 입장에서는 무단 웹 크롤링보다 권리 관계가 명확한 데이터를 안정적으로 공급받는 편이 장기적으로 더 안전하다. 비큐AI의 성장 가능성도 여기에 있다. 국내 언론 데이터를 기반으로 실시간 뉴스 공급망을 구축하고 이를 멀티모달 데이터와 글로벌 데이터 얼라이언스로 확장할 수 있다면 단순 콘텐츠 업체가 아니라 AI 데이터 인프라 기업으로 재평가받을 여지가 있다. 미국의 스케일AI(Scale AI), 스노우플레이크(Snowflake), 데이터브릭스(Databricks)가 AI 생태계의 핵심 인프라 기업으로 부상한 것처럼 한국에서도 합법적 데이터 파이프라인을 장악한 기업이 새로운 가치를 인정받을 수 있다. 다만 과제도 분명하다. 뉴스 데이터의 권리 관계와 데이터 출처·이용 이력을 관리하는 데이터 리니지(Data Lineage), AI 기업이 요구하는 실시간 공급 속도와 구조화 품질을 모두 충족해야 한다. 글로벌 빅테크와 실제 계약을 만들어낼 수 있는 영업력도 필요하다. AI 산업의 첫 번째 랠리가 반도체와 데이터센터였다면 다음 국면은 데이터 공급망 경쟁이다. 업스테이지의 다음 포털 접근은 AI 기업이 왜 뉴스와 검색 데이터를 필요로 하는지를 보여주는 신호다. 비큐AI가 이 흐름 속에서 저작권이 해결된 실시간 뉴스 데이터 파이프라인의 표준 사업자로 자리 잡을 수 있을지 주목된다. [아주경제 2026년 06월 02일자 13면에 게재된 기사입니다.]2026-06-02 08:01:28
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솔트웨어, "AI 쓰다 기밀 샐라"…생성형 AI 보안 전략 공개 [경제일보] 솔트웨어(대표 이정근)가 생성형 AI 보안 솔루션 ‘사피가디언’을 앞세워 공공·기업 시장 공략에 나선다. 기업의 생성형 AI 도입이 늘어나는 가운데 프롬프트와 입출력 데이터 통제를 통해 민감 정보 유출을 줄이는 보안 전략을 제시한다. 솔트웨어는 5월6일부터 8일까지 서울 코엑스에서 열리는 ‘AI EXPO KOREA 2026’에 참가한다고 7일 밝혔다. 이번 전시에서 AI DLP 기반 보안 솔루션 ‘사피가디언(Sapie-Guardian)’을 중심으로 생성형 AI 보안 전략과 데이터 플랫폼 연계 사업 방향을 선보인다. 사피가디언은 생성형 AI 활용 과정에서 발생할 수 있는 데이터 유출 위험을 줄이기 위한 솔루션이다. LLM의 입력과 출력 단계는 물론 데이터 처리 과정 전반에 정책 기반 필터링과 검증을 적용한다. 프롬프트 제어 응답 제어 입출력 데이터 필터링 AI 사용 정책 관리 기능을 통합 제공하는 것이 특징이다. 최근 기업과 공공기관은 생성형 AI 도입을 확대하면서 새로운 보안 과제에 직면하고 있다. 임직원이 업무 문서나 고객 정보 소스코드 같은 민감 데이터를 외부 AI 서비스에 입력할 경우 정보 유출 위험이 생길 수 있다. 반대로 AI가 생성한 답변에 부적절한 정보나 규정 위반 소지가 포함될 가능성도 있다. 사피가디언은 이런 위험을 사전에 탐지하고 차단하는 역할을 겨냥했다. 솔트웨어는 이번 전시에서 생성형 AI 환경에서 발생할 수 있는 데이터 유출 시나리오와 대응 방안을 소개한다. 실제 데이터 통제 과정을 시연해 기업 담당자가 AI 보안 체계를 업무 환경에 어떻게 적용할 수 있는지 확인할 수 있도록 할 계획이다. 솔트웨어는 AI 보안을 단일 솔루션 판매에 그치지 않고 자체 AI 브랜드 ‘핏사피(FitSapie)’를 중심으로 사업을 확장하고 있다. 데이터브릭스와의 협업을 통해 데이터 수집 통합 분석 기반도 강화하고 있다. 이를 통해 데이터 플랫폼과 AI 서비스를 연결하고 보안 통제까지 포함한 통합 사업 구조를 구축한다는 전략이다. 클라우드 매니지드 서비스(MSP) 경험도 강점으로 내세웠다. 솔트웨어는 클라우드 운영 노하우를 기반으로 데이터 플랫폼 구축 AI 모델 적용 운영 관리까지 이어지는 엔드-투-엔드 사업 구조를 강화하고 있다. 기업이 생성형 AI를 도입하는 초기 단계부터 보안 운영까지 함께 지원하는 방식이다. 이번 전시는 생성형 AI 보안 수요를 확인하는 무대가 될 전망이다. 지난해까지 기업의 관심이 AI 도입 가능성에 집중됐다면 올해는 실제 업무 적용과 보안 통제로 무게중심이 옮겨가고 있다. 특히 공공기관과 금융 제조 분야는 데이터 규제와 내부통제 요구가 높아 AI DLP와 정책 기반 통제 솔루션 수요가 커질 가능성이 있다. 관건은 실제 업무 환경에서의 적용성이다. 생성형 AI 보안 솔루션은 과도하게 막으면 업무 효율을 떨어뜨리고 통제가 느슨하면 정보 유출을 막기 어렵다. 솔트웨어가 산업별 규정과 업무 흐름에 맞춘 정책 설정을 얼마나 정교하게 제공할 수 있을지가 시장 확산의 핵심 변수가 될 것으로 보인다. 솔트웨어 관계자는 “사피가디언은 생성형 AI 활용과 보안 통제를 동시에 충족할 수 있는 환경을 제공하는 솔루션”이라며 “기업과 공공기관이 안전하게 생성형 AI를 도입할 수 있도록 데이터 플랫폼과 AI 서비스를 결합한 사업 모델을 확대해 나가겠다”고 밝혔다.2026-05-07 10:06:52
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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)