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AI 에이전트부터 로봇까지…KT, 업무 혁신 넘어 산업 AX 공략 [경제일보] KT가 인공지능(AI)을 활용해 고객 의견 분석과 소프트웨어 개발 등 사내 업무의 생산성을 높이는 동시에, 현장에서 검증한 기술을 고객 서비스와 산업용 AI 사업으로 연결하는 데 속도를 낸다. 개별 부서에서 축적한 AI 활용 경험을 전사와 그룹사로 확산해 업무 혁신을 정착시키고, 이를 새로운 사업 가치로 이어간다는 전략이다. 15일 KT는 지난 14일부터 이틀간 경기 성남시 KT 판교빌딩에서 '2026 AID-X Day'를 개최했다고 밝혔다. 이번 행사에서는 사업·기술·업무 전반에 적용한 AX(AI 전환) 사례와 연구개발(R&D) 성과를 공유했다. 기존 'AID-X 데모 데이'와 'AX 테크 커넥트'를 통합해 고객 서비스부터 산업 현장, 내부 업무에 이르는 AI 활용 사례를 한데 모았다. 이번 행사에서 KT는 마이케이티와 KT멤버십 앱 리뷰, 고객센터 고객의 소리(VOC)를 AI로 분석해 반복적으로 제기되는 개선 요구를 파악하는 기술을 소개했다. 기존에 약 8시간 걸리던 분석 업무를 10분 이내로 단축했다는 설명이다. 여러 채널에 흩어진 고객 의견을 빠르게 분석해 서비스 개선에 반영할 수 있도록 한 것이다. 개발 업무에도 AI를 접목했다. KT 디자인 시스템(KDS)을 AI 개발과 연계해 화면 기획부터 사용자 인터페이스(UI) 디자인, 코드 생성까지 연결하는 기술을 실제 4개 프로젝트에 적용했다. 이 가운데 한 프로젝트에서는 개발 기간을 기존 9개월에서 6개월로 약 30% 줄였다. 다만 해당 성과는 특정 프로젝트에서 확인된 것으로, 전사적인 개발 기간 단축 효과와는 구분할 필요가 있다. 자연어 기반 데이터 분석과 영업 지원도 AX 적용 분야에 포함됐다. KT의 데이터 분석 플랫폼 'MAGMA BI/DW'는 임직원이 자연어로 질문하면 AI가 필요한 데이터를 탐색·분석하고 인사이트와 대시보드를 생성한다. 기존처럼 여러 시스템에서 데이터를 찾아 내려받고 별도로 가공하는 과정을 줄이는 방식이다. AI 에이전트가 고객 정보와 상품·서비스, 상담 이력 등을 분석해 고객별 상품 추천과 영업 활동 기록, 후속 영업 기회 발굴을 지원하는 B2B 영업 사례도 공개했다. 재무 업무에서는 복잡한 재무 자료의 의미와 계층을 유지하면서 AI가 이해할 수 있는 형태로 데이터를 재구성한 'CFO 에이전트'를 소개했다. 이를 활용하면 회사와 사업, 기간별 재무 정보를 비교하고 추세와 원인을 자연어로 분석할 수 있다. 반복적인 데이터 가공과 분석에 드는 시간을 줄이고, 임직원이 결과를 해석하거나 의사 결정에 활용하는 데 집중하도록 지원하는 것이 목표다. KT는 개별 업무에서 확인한 AX 성과를 조직 전체의 역량으로 축적하는 데도 초점을 맞췄다. 전사 AI 에이전트 관리 플랫폼 'AX 웍스'는 구성원이 업무에 필요한 AI 에이전트를 직접 만들고 공유할 수 있도록 지원한다. 인증과 권한 관리, 데이터 보안, 품질 모니터링을 함께 적용해 개인의 AI 활용 경험이 조직 차원의 업무 자산으로 이어지도록 설계했다. KT와 KT DS가 협업해 구현한 AI 네이티브 개발 체계 'kode'도 같은 방향의 사례다. 기획·설계부터 개발, 검증, 배포까지 소프트웨어 개발 전 과정에 AI를 적용하되, AI가 반복적인 코드 구현과 검증을 지원하고 사람은 요구사항과 설계 방향을 결정하며 최종 품질을 확인하는 방식이다. 검증된 개발 역량을 조직의 공통 자산으로 축적하고 재사용하는 체계를 지향한다. 이번 행사에서는 임직원이 실제 업무 문제를 AI로 해결하는 'AID-X 해커톤'도 진행됐다. 참가자들은 3인 1조로 팀을 구성해 업무에 적용할 수 있는 AI 에이전트와 업무 흐름(워크플로우), 서비스를 구현했으며, 예선을 거쳐 총 32개 팀이 본선에 진출했다. KT는 우수 과제의 실제 업무 적용 가능성을 검토하고 다른 조직으로 확산할 계획이다. KT가 사내 업무 혁신을 넘어 고객 서비스와 산업용 AI 사업으로 기술 적용 범위를 넓히려는 점도 이번 행사의 주요 축으로 다뤄졌다. 고객 접점에서는 마이케이티 앱의 '마이 AI' 에이전트와 '지니TV AI 에이전트'의 초개인화 기술을 선보였다. 산업 분야에서는 휴머노이드 로봇의 작업 경험과 데이터를 축적하는 '로봇 스킬 플라이휠' 기술을 소개하고, 이를 로봇 서비스 플랫폼 'KT RaaS(로봇-as-a-서비스) 스위트'와 연계해 제조·물류 현장 적용을 추진한다고 설명했다. 차량 정비 분야에서는 AI 에이전트가 차량 데이터를 분석해 이상 징후와 고장 가능성을 예측하고 입고 안내부터 현장 정비까지 지원하는 '정비·보증 AX 에이전트 팩'을 공개했다. 운항 상황을 분석해 교통 흐름 최적화와 관제사의 의사결정을 돕는 도심항공교통(UAM) 교통관리 AX 플랫폼도 소개했다. 특허 작성 에이전트와 온톨로지 기반 AI 수주전략 에이전트, 공공 AI 키오스크 등 업무·산업별 특화 기술도 전시했다. KT는 이번 AID-X Day에서 공유한 AX 사례와 경험을 지속적으로 축적·재사용해 개별 조직의 혁신을 그룹 전체의 역량으로 발전시킨다는 방침이다. 내부에서 검증한 기술을 고객 서비스와 새로운 사업 가치로 연결해 'AX 플랫폼 컴퍼니'로의 전환도 가속화할 계획이다. 옥경화 KT IT부문장(CIO) 부사장은 "AX의 중요한 경쟁력은 개별적인 AI 활용을 넘어 현장에서 검증된 경험을 조직의 역량으로 축적하고 빠르게 확산하는 데 있다"며 "현장에서 검증된 AX 사례와 노하우를 조직 전체로 확산해 고객과 임직원이 실제 변화를 체감할 수 있는 AX 혁신으로 이어가겠다"고 말했다.2026-10-15 09:05:22
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KT, 사내 업무부터 로봇까지…'일하는 AI'로 기업 AX 공략 [경제일보] KT가 기업의 사내 업무와 로봇·설비 운영, 통신·미디어 서비스를 연결하는 AI 사업 구성을 선보인다. AI 에이전트를 만들고 업무 시스템에 연결하는 플랫폼부터 사내 설치형 AI 장치까지 함께 제시해 기업별 보안·운영 환경에 맞춘 AX(AI 전환) 수요를 공략한다. KT는 6~8일 서울 삼성동 코엑스에서 열리는 ‘AI Festa 2026’에 참가해 ‘AI로 대한민국이 성장하는 이야기’를 주제로 전시한다고 6일 밝혔다. 전시 공간은 AI 인프라와 플랫폼, 서비스 등 세 영역으로 구성했다. 기업용 플랫폼 ‘Agentic On(에이전틱 온)’은 이번 전시의 핵심이다. 에이전트 제작과 AI 모델 활용, 데이터 연계, 운영·관리 기능을 제공한다. 기업이 필요한 기능을 골라 도입한 뒤 활용 범위를 넓힐 수 있도록 모듈형 구조를 적용했다. 에이전틱 AI는 여러 단계의 업무를 계획하고 도구와 시스템을 활용해 처리하는 AI다. KT는 여러 에이전트가 역할을 나눠 협업하는 방식으로 기업 업무에 AI를 적용하는 과정을 소개한다. 모델 성능에 더해 기존 데이터와 시스템을 연결하고, 업무 권한에 맞춰 운영하는 기능을 전면에 배치했다. 이는 KT가 올해 이어온 기업 AI 전략과 맞닿아 있다. 지난 3월 MWC 2026에서는 여러 에이전트의 협업과 보안·정책·비용 관리를 지원하는 ‘에이전틱 패브릭’을 공개했다. 당시 KT는 사내 시스템 연동과 데이터 보안, 예측하기 어려운 AI 판단을 기업 도입의 걸림돌로 꼽았다. 이번 전시는 고객이 필요한 기능부터 선택해 적용할 수 있는 플랫폼과 인프라를 함께 제시했다. 데이터를 사내에서 처리하려는 기업에는 ‘KT NPU LLM Station(스테이션)’을 소개한다. 국산 신경망처리장치(NPU) 서버에 AI 모델과 운영 플랫폼을 결합한 완제품형 장치다. 지난 8월 출시 당시 리벨리온의 추론 특화 NPU ‘아톰 맥스’와 KT의 ‘믿음 K 2.5 프로’를 탑재했다. 이 장치는 사내 문서를 바탕으로 질문에 답하고 답변의 출처를 보여준다. 관리자는 AI 사용량과 모델 상태, 사용자별 문서 접근 권한을 확인할 수 있다. 외부로 데이터를 보내기 어려운 금융·공공·제조 고객이 내부 환경에서 AI를 구축·운영하도록 지원하는 제품이다. 물리적 현장에 AI를 적용하는 피지컬 AI도 전시한다. 작업 데이터로 AI를 학습시키고 시뮬레이션과 디지털트윈에서 운영 방식을 확인한 뒤 로봇·설비에 적용하는 과정을 체험할 수 있다. 실제 운영에서 쌓인 데이터를 다시 학습에 활용하는 구조다. 인프라 전시에는 위성·해저케이블과 데이터센터를 연결하는 데이터 처리 흐름을 담았다. 전기가 통하지 않는 냉각유로 서버의 열을 직접 식히는 액침 냉각과, 데이터센터 내부를 이동하며 시설을 점검하는 자율관제 로봇도 선보인다. 고성능 AI 장비 운용에 필요한 냉각과 시설 관리 기술을 함께 소개한다. 생활 서비스는 AI가 정보를 찾은 뒤 다음 행동으로 이어지는 기능에 초점을 맞췄다. ‘모두의 AI’에서는 생활 정보의 검색·비교·추천과 함께 아이디어를 3D 콘텐츠로 만들고 출력하는 체험을 제공한다. ‘마이케이티 마이 AI’는 대화로 요금제·로밍·멤버십 등을 조회·처리하고, 가입 상품과 약정에 맞는 혜택을 안내한다. ‘지니TV AI 에이전트’는 시청 중인 콘텐츠를 바탕으로 배우와 출연작 정보를 찾아준다. 기기에서 일부 연산을 처리하는 온디바이스 AI를 활용한 화질·음성·자막 조절 기능도 소개한다. 소상공인용 ‘SOMA AI’는 매장 데이터를 분석해 마케팅 활동을 제안하고 홍보 이미지와 문구를 제작하며, 점주가 확인·승인한 뒤 활용하도록 구성했다. 보안 분야에서는 ‘안심365’를 통해 문자 스팸과 보이스피싱 탐지를 체험할 수 있다. 보이스피싱 탐지 서비스 3.0은 음성과 텍스트, 어조를 종합해 위험 여부와 판단 근거를 안내한다. 김동훈 KT 홍보실장 전무는 “답변하는 AI를 넘어 실제 업무를 수행하고 생활 속 서비스를 만드는 KT의 AI가 대한민국 성장에 기여할 수 있도록 최선을 다하겠다”고 말했다. 한편 KT는 7일 코엑스 컨퍼런스룸 402호에서 기업 고객 100명을 초청하는 ‘AI Innovation Day 26’ 세미나를 연다. 인프라부터 피지컬 AI까지 적용 전략을 설명하고, 전시 체험과 기업별 AX 상담을 진행할 예정이다.2026-10-06 10:23:08
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한컴위드, 커넥셔너리 손잡고 AI 분류 체계 설계…데이터 보안 전주기 구축 [경제일보] 한컴위드가 인공지능(AI) 기반 문서 자동 분류 기술을 확보하며 데이터 보안 사업을 확대한다. 기존 데이터 자산을 식별하고 암호화하는 기술에 문서의 내용과 맥락을 분석해 보안 등급을 판단하는 AI 기술을 결합해 데이터 보안 전 과정을 아우르는 체계를 구축한다. 국가 망 보안 체계(N2SF) 전환을 앞두고 공공기관의 데이터 분류 수요가 커지는 만큼 관련 시장을 겨냥한 조치로 풀이된다. 23일 한컴위드는 AI 의사결정 인프라 기업 커넥셔너리와 AI 지능형 문서 자동 분류 제품 공동 개발을 위한 양해각서(MOU)를 체결했다고 밝혔다. 이번 협력은 한컴위드가 보유한 데이터 보안 기술에 커넥셔너리의 AI 데이터 분류 기술을 결합하는 것을 목표로 진행된다. 한컴위드는 N2SF의 C/S/O(기밀·민감·공개) 등급 분류를 기반으로 데이터 자산을 식별하고 보안 상태를 관리하는 데이터 보안 태세 관리(DSPM) 기술을 보유하고 있다. 또한 양자 내성 암호(PQC) 기술을 적용한 데이터 암호화 솔루션 '한컴엑스디비(Hancom xDB)'를 연계해 데이터 식별부터 암호화까지 지원해왔다. 이번 협력으로 해당 기술에 '분류' 단계가 추가된다. 커넥셔너리의 '클래시피케이션 스튜디오'는 비정형 데이터를 의미 단위로 분석하고 관련 규정의 적용 조건과 대조해 데이터의 C/S/O 등급과 판단 근거를 제시하는 AI 엔진이다. 데이터나 업무 환경이 바뀌었을 때 등급 변동을 지속적으로 관리하는 기능도 갖췄다. 기존의 키워드나 사전에 정해진 규칙에 따른 데이터 분류는 문서에 포함된 단어를 중심으로 판단하기 때문에 복잡한 비정형 문서의 맥락까지 반영하는 데 한계가 있는 것으로 꼽힌다. 반면 AI 기반 분류는 문서에 포함된 정보의 의미와 맥락을 분석해 보안 등급을 판단하고 그 근거까지 제시하는 방식이다. 예를 들어 특정 문서에 보안 등급과 직접 연결되는 키워드가 포함되지 않더라도 문서 전체의 내용과 관련 규정을 분석해 민감한 정보가 포함됐는지를 판단하는 방식이다. 담당자는 AI가 제시한 분류 결과뿐 아니라 판단 근거를 확인할 수 있어 데이터 관리 과정의 추적성과 가시성을 높일 수 있을 것으로 전망된다. 한컴위드가 AI 기반 문서 분류 기술을 확보하는 배경에는 N2SF 전환에 따른 공공기관의 데이터 관리 수요가 있는 것으로 풀이된다. N2SF는 기존의 네트워크 중심 보안에서 벗어나 데이터의 중요도와 민감도 등을 고려해 보안 수준을 적용하는 체계인 만큼, 기관이 보유한 데이터 자산을 파악하고 적절한 등급으로 분류하는 과정이 중요한 것으로 평가된다. 특히 공공기관이 관리하는 데이터가 문서·보고서 등 비정형 형태로 축적되면서 이를 일일이 사람이 분류하는 방식에는 업무 부담이 발생할 수 있다. 한컴위드는 AI를 활용해 이 과정을 자동화하고 기존 DSPM 및 암호화 기술과 연결함으로써 N2SF 대응에 필요한 데이터 보안 체계를 구축한다는 계획이다. 양사의 기술이 결합되면 데이터 자산을 먼저 식별한 뒤 AI가 문서의 내용과 맥락을 분석해 C/S/O 등급을 판단하고, 이후 보안 등급에 맞춰 암호화하는 방식의 연계가 가능해진다. 데이터의 위치와 상태를 파악하는 DSPM에 AI 기반 분류 기능을 더하고, 한컴엑스디비를 통해 보호 단계까지 연결하는 구조다. 한컴위드는 이를 바탕으로 공공기관을 대상으로 공동 사업을 확대할 계획이다. 양사는 N2SF 보안 가이드라인에 부합하는 지능형 문서 자동 분류 제품의 기술 협력을 진행하고 기능 고도화와 함께 공공기관 등 신규 수요처를 대상으로 공동 제안과 영업, 마케팅, 기술검증(PoC) 등을 추진한다. 이지원 커넥셔너리 대표는 "AI 기반 데이터 분류의 가치는 단순히 문서에 보안 등급을 자동으로 부여하는 데 있는 것이 아니라, 문서에 포함된 정보를 의미 단위로 살펴 실제 정보와 적용 기준을 연결하고 분류 결과와 판단 근거를 함께 제시하는 데 있다"며 "담당자가 판단 근거를 쉽게 확인하고, 데이터와 업무 환경의 변화에 따라 분류 근거와 상태 변화를 지속적으로 관리할 수 있도록 함으로써 조직이 보유한 정보에 대한 가시성을 높이고, N2SF에 대응하는 일관되고 추적 가능한 데이터 분류 체계를 구현해 나가겠다"고 말했다. 송상엽 한컴위드 대표는 "N2SF 전환에 따라 문서의 문맥을 정확히 이해하고 보호하는 지능형 데이터 보안의 중요성이 커지고 있다"며 "양사의 전문성을 결합해 보안 규제를 충족하면서도 데이터를 안전하게 관리할 수 있는 솔루션을 제공하겠다"고 말했다.2026-09-23 09:01:07
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야놀자, 여행 설계부터 호텔·아파트 운영까지 AI 사업 확장 [경제일보] 야놀자가 여행 일정 설계부터 숙박시설과 공동주택 운영까지 인공지능(AI) 적용 범위를 넓힌다. 소비자용 여행 플랫폼과 기업용 운영 솔루션을 함께 선보이며 AI를 그룹 전반의 공통 사업 기반으로 삼겠다는 전략이다. 야놀자는 오는 10월 6일부터 8일까지 서울 코엑스 C홀에서 열리는 ‘인공지능 페스타 2026’에 참가한다고 21일 밝혔다. 야놀자넥스트와 놀유니버스, 산하정보기술 등 그룹사가 통합 부스를 꾸려 여행·숙박·주거 분야의 AI 서비스를 시연한다. 야놀자넥스트는 이용자가 자연어로 원하는 지역과 조건을 입력하면 두 곳 이상의 도시를 연결한 여행 일정과 견적을 만드는 서비스를 공개한다. 여행자가 제공한 사진을 일정표에 반영하는 기능도 포함한다. 여행사 등 사업자는 일정 작성에 드는 시간을 줄일 수 있지만 실제 상품 판매로 이어지려면 가격과 객실·교통편의 최신 정보가 정확하게 연동돼야 한다. 기업용 AI 통합 관리 솔루션도 전시한다. 여러 AI 서비스를 조직 차원에서 관리해 사용량과 비용을 통제하고 내부 정보의 외부 유출 위험을 낮추는 것이 목적이다. 생성형 AI 도입이 늘면서 기업에는 성능뿐 아니라 접근 권한, 이용 기록, 데이터 보안 등을 한곳에서 관리하는 기능이 중요해지고 있다. 주거 분야에서는 트러스테이와 협력한 서비스를 소개한다. 음성 AI ‘텔라’를 적용한 ‘노키AI 24시간 안내 서비스’는 아파트 민원을 상시 접수하고 관리비 조회를 지원한다. AI 주차 관리 솔루션 ‘노크타운 관리자’와 공용 공간의 화재·위험 상황을 감지하는 ‘노키 비전’도 선보인다. 긴급 상황을 다루는 만큼 오인식에 대응할 관리 인력과 개인정보 보호 체계가 실제 운영의 핵심이다. 놀유니버스는 사진을 활용해 여행기와 이동 동선을 만들고 이용자 취향에 맞는 여행·여가 상품을 추천하는 NOL의 AI 기능을 전시한다. 여행 계획과 추천, 예약을 한 플랫폼에서 연결해 탐색 단계를 줄이고 예약 전환율을 높이려는 구상이다. 산하정보기술은 비대면 체크인을 지원하는 ‘윙스 스마트 키오스크’와 객실 비품을 제공하는 ‘어메니티 키오스크’를 공개한다. 호텔이 반복 업무를 자동화하고 이용자는 대기 시간을 줄일 수 있도록 설계했다. 이번 전시는 야놀자가 소비자 접점에서 확보한 여행 데이터와 기업용 운영 기술을 결합하는 시험대다. 향후 경쟁력은 AI가 만든 추천의 정확도와 예약 연결 성과, 도입 사업자의 비용 절감 효과를 얼마나 구체적으로 입증하느냐에 달릴 전망이다.2026-09-22 08:39:49
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NC AI, 1.4조 피지컬 AI 국책사업 참여…게임 AI서 산업용 로봇 두뇌로 [경제일보] 엔씨소프트의 인공지능(AI) 전문기업 NC AI가 전북·경남 피지컬 AI 대형 국책사업에 동시에 참여한다. 가상공간에서 공장과 작업환경을 학습시키는 기술부터 설비와 로봇의 실제 행동을 제어하는 모델까지 개발해 제조 현장에 적용하는 것이 목표다. NC AI는 과학기술정보통신부와 정보통신산업진흥원(NIPA)이 추진하는 ‘경남·전북 피지컬 AI 연구개발사업’의 전북·경남 과제에 선정됐다고 17일 밝혔다. 이 사업은 2026년부터 2030년까지 5년간 총 1조4131억원이 투입된다. 지역별로는 경남 6763억원, 전북 7368억원 규모이며 총 35개 과제가 추진된다. 이 금액은 국가사업 전체 예산으로 NC AI가 직접 확보한 사업비와는 구분된다. 정부는 전북을 공장 플랫폼과 자율공장 중심으로, 경남을 정밀 제조와 공정 제어 중심으로 육성한다는 계획이다. 개발 기술은 향후 ‘K-AI 공장’ 패키지로 묶어 국내 제조 현장과 해외 시장에 확산한다는 구상이다. NC AI는 전북에서 두 과제를 맡는다. ‘협업지능 피지컬 AI 디지털트윈 가상환경 기술개발’ 과제에서는 설비와 작업공간을 3차원 가상환경으로 구현하고 작업자 움직임과 공정 상황을 시뮬레이션한다. 실제 현장에서 수집하기 어려운 학습 데이터를 가상공간에서 생성해 비전언어모델(VLM)과 비전·언어·행동 모델(VLA)의 학습·검증에 활용한다. ‘무인공장 운용-피지컬 AI SDF 특화 기반 모델 연구개발’ 과제에서는 공장 내 정적·동적 상황과 공간을 이해하고 설비와 로봇의 대응을 계획하는 기반 모델을 개발한다. 공장 전체의 상황을 인식해 작업 순서를 바꾸거나 이상 상황에 대응하는 무인운영 기술이 핵심이다. 경남에서는 ‘물리지능 행동모델 및 통합 프레임워크 기술개발’에 참여한다. 센서·비전 데이터를 바탕으로 제조환경의 변화를 예측하는 월드모델을 개발하고, 대규모 행동모델(LAM)이 설비와 로봇의 움직임을 계획·제어하도록 연결한다. 조선 용접과 반도체 후공정 등 정밀 작업에 적용할 예정이다. 피지컬 AI는 텍스트를 생성하는 소프트웨어 AI와 달리 센서로 현실을 인식하고 기계·로봇을 움직이는 기술이다. 제조 현장에서는 작업물 위치와 형태, 장비 상태가 계속 달라져 정해진 동작을 반복하는 기존 자동화만으로는 대응하기 어렵다. 월드모델과 디지털트윈은 이 같은 변수를 가상환경에서 학습시키는 기반이 된다. NC AI는 올해 한화오션과 자율 용접 로봇용 AI 모델을 개발하고, 포스코DX와 로봇 파운데이션 모델 공동개발을 추진했다. 현대로템과는 국방 분야 다종 로봇 제어 과제에도 참여하고 있다. 게임 개발 과정에서 축적한 3차원 환경 구축과 강화학습 경험을 산업·국방용 로봇의 학습 데이터와 시뮬레이션에 접목하는 전략이다. 한편 실제 현장에서는 센서 오차와 설비별 인터페이스, 안전 규정, 데이터 보안, 가상환경과 현실의 차이인 ‘심투리얼(Sim2Real) 격차’를 해결해야 한다. 정부와 수요기업이 제공하는 현장 데이터의 범위, 실증 완료 시점, 기술의 유료 전환 여부가 성과를 가를 전망이다. 이연수 NC AI 대표는 “가상환경에서 학습한 AI를 실제 제조 현장에 적용하고 다양한 산업 환경에서 기술을 검증해 국내 제조업의 AI 전환을 이끌겠다”고 말했다.2026-09-17 09:52:08
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안랩, AI 보안 플랫폼 기업으로 변신…2035년 매출 1조원 목표 [경제일보] 안랩이 인공지능(AI)을 중심으로 30여 년간 이어온 보안 사업의 틀을 다시 짠다. 개별 보안 제품에 AI 기능을 추가하는 수준을 넘어 제품·데이터·보안 운영 전반을 AI 중심으로 재설계하고, AI가 실제 보안 업무를 수행하는 'AI-네이티브 보안 플랫폼'으로 전환한다는 전략이다. 16일 안랩은 서울 강남구 웨스틴 서울 파르나스에서 '안랩 AI 비전 선포' 기자간담회를 열고 통합 브랜드 '안랩 AI 플러스'를 공개했다. 향후 3년간 AI 인프라와 연구개발(R&D) 역량 강화에만 1000억원을 투자하고, 오는 2035년 매출 1조원과 글로벌 매출 비중 30% 이상을 달성한다는 중장기 목표도 제시했다. 이날 강석균 안랩 대표는 AI가 사이버 공격의 속도와 규모, 자동화 수준을 바꾸면서 기존의 사람 중심 보안 운영 방식에도 변화가 필요하다고 진단했다. 공격자가 AI를 활용하면서 공격 속도와 규모가 빠르게 커지는 반면 보안 현장에서 발생하는 이벤트와 로그, 경보를 분석하고 판단하는 인력과 시간은 제한적이라는 것이다. 강 대표는 "해커들의 공격 속도는 이미 지난해 대비 65% 증가했고, 규모 면에도 AI 활용 공격 증가가 지난해 대비 89%나 증가했다"며 "안랩의 다음 단계, 넥스트 스텝, 넥스트 챕터는 AI로의 전환"이라고 강조했다. 안랩은 지난 1990년대 PC용 백신으로 출발해 엔드포인트·네트워크·OT·클라우드 등으로 보호 영역을 확대해왔다. 이제는 개별 제품 간 연동을 넘어 제품과 서비스 자체를 AI 중심으로 재설계한다는 구상이다. 강 대표는 "이제는 AI를 중심으로 모든 것을 설계하려고 한다"며 "제품, 서비스, 보안 운영을 모두 AI 중심으로 재설계해서 AI 네이티브 보안 플랫폼 기업으로 거듭나려고 한다"고 말했다. ◆ AI 공격에 맞춰 방어도 AI로 안랩은 AI가 사이버 공격의 본질 자체를 바꾸기보다 공격에 걸리는 시간과 공격 가능한 규모를 줄이고 넓히는 방향으로 변화를 가져올 것으로 보고 있다. 최근 AI는 취약점 탐색과 공격 코드 생성, 검증, 실제 활용 가능성이 높은 취약점 선별 등 기존에 사람이 상당한 시간을 들여 수행하던 작업을 직접 수행하는 단계로 발전하고 있다는 것이다. 공격은 AI를 통해 빠르게 연결되는 반면 방어 측에서는 서로 다른 보안 제품과 개발·운영팀, 보안팀에서 발생한 이벤트를 사람이 각각 확인하고 연결해야 하는 것으로 꼽힌다. 이에 안랩은 이를 위해 엔드포인트·네트워크·클라우드 등 30여종의 제품과 180여개 이상의 운영 라인업에서 확보한 데이터에 위협 분석과 악성코드 분석, 보안사고 대응 등 전문성을 결합해 문제 발생 시 빠르게 대응한다는 구상이다. 김창희 안랩 제품기획본부장 "공격은 AI의 속도로 연결되고 있는데 방어는 제품과 담당자 사이에서 사람의 속도로 연결되고 있는 갭이 분명히 존재한다"며 "AI 시대의 핵심 과제는 대규모 신호들을 얼마나 빠르게 맥락으로 연결하고 실제 판단해서 대응으로 전환하느냐에 있다"고 설명했다. ◆ 데이터부터 대응까지 연결하는 'AI 플러스' 안랩이 준비하고 있는 서비스 '안랩 AI 플러스'는 개별 제품이 아니라 보안 데이터 수집부터 위협 분석, 판단, 대응까지 연결하는 AI 네이티브 보안 아키텍처다. '시큐리티 데이터 패브릭'에서 엔드포인트·네트워크·클라우드·이메일·계정 및 타사 제품의 데이터를 연결하고, '유니파이드 시큐리티'에서 각 보안 영역의 탐지와 대응을 통합하도록 설계됐다. 특히 '익스포저 매니지먼트'와 '액세스 매니지먼트'를 통해 노출 자산과 취약점, 접근 경로를 관리하고 'AI 네이티브 오퍼레이션'에서 AI가 탐지·분석·대응 업무를 수행하는 것으로 알려졌다. 최상위 'AI 디시전 인텔리전스'는 각 영역의 데이터와 보안 지식을 종합해 AI의 판단을 지원한다. 안랩은 궁극적으로 AI 에이전트가 보안 운영 전반을 수행하는 에이전틱 AI 기반 구조를 구현한다. AI가 이상 신호를 탐지하면 오케스트레이터 에이전트가 업무를 배분하고, 트리아지·인사이트·인베스티게이션 에이전트가 위협 분류와 맥락 분석, 공격 가설 수립 및 조사를 수행한다. 이후 대응 에이전트가 대응 계획을 세우며 실제 조치는 고객이 승인했거나 사전에 설정한 정책 범위 안에서 실행되는 것이다. ◆ AI가 공격하고 AI가 추적한다 안랩은 이날 개발 중인 'AI 펜테스트'를 통해 AI가 실제 보안 업무를 수행하는 과정을 시연했다. AI 펜테스트는 실제 공격이 아니라 특정 환경에서 침투 가능성을 검증하고 위험도를 평가해 예방하기 위한 기술로, AI가 공격 목표와 환경을 분석해 침투 계획을 세우고 필요한 도구를 선택한 뒤 공격을 수행한다. 실패할 경우 다시 시도하고 실행 결과를 분석해 다음 공격 단계를 스스로 결정한다. 방어 AI는 반대로 보안 신호를 따라가며 공격 흐름을 추적한다. 여러 위험 정보를 연계 분석해 권한 상승과 측면 이동, 원격 데스크톱 접근, 자격 증명 수집, 데이터 유출 시도 등 공격 정황을 파악하고 대응 방안까지 제시한다. 다만 AI의 자율적인 판단을 실제 보안 환경에 적용하기 위해서는 통제도 필요하다. 안랩은 감사·권한 통제·정책·승인 체계를 적용해 AI의 행동 범위를 제한하는 '통제된 자율성'을 구현한다는 계획이다. 이승경 안랩 인공지능개발실장은 "AI 시대의 사이버 보안은 보안 분석가의 지식과 단순 반복 업무 자동화 중심으로 경쟁이 이뤄지는 것이 아니라 AI의 추론 능력으로 경쟁이 이뤄질 것"이라며 "안랩은 에이전틱 AI 시큐리티를 보다 더 빠르게 대응하고, 보다 더 지능적으로 대응하고, 또한 자율적으로 대응하는 부분으로 만들어가고 있다"고 말했다. ◆ 12월 플랫폼 출시…3년간 1000억원 투자 안랩은 지난 2023년 '안랩 XDR'을 SaaS 기반으로 출시한 데 이어 지난 2025년 AI 기반 보안 운영 기능을 적용했고, 지난달에는 익스포저 매니지먼트를 추가했다. 에이전틱 AI 기반 보안 운영 플랫폼은 오는 12월 1일 출시할 예정이다. SaaS와 온프레미스 방식으로 제공하며, 안랩은 이를 기반으로 기존 구축·판매 중심 사업에서 구독형 사업으로 전환한다. 엔드포인트는 EPP와 EDR을 SaaS 기반으로 통합하고 PC에서 서버·가상환경·컨테이너·모바일까지 보호 범위를 확대한다. 섹옵스는 XDR·MDR·AI SOC 등을 통해 엔드포인트·네트워크·클라우드 등에서 발생하는 보안 데이터를 연결한다. 안랩은 AI 네이티브 전환을 위해 향후 3년간 1000억원을 투자한다. AI 컴퓨팅과 데이터·플랫폼 인프라, 핵심 인재, AI 기술 및 R&D 역량 확보에 투자를 집중한다. 안랩은 국내에서 축적한 보안 기술과 데이터를 API와 클라우드 기반 서비스, 글로벌 파트너 등을 통해 해외 시장으로 확대하고 M&A와 AI 기술기업·스타트업과의 협력도 추진한다. 이를 통해 오는 2035년 매출 1조원, 글로벌 매출 비중 30% 이상을 달성한다는 목표다. 강석균 대표는 "AI가 사이버보안의 게임 룰과 보안산업의 경쟁 질서를 바꾸는 현 시점에서, '안랩 AI 플러스'가 안랩의 넥스트 챕터"라며 "책임 있는 혁신을 바탕으로 고객의 선제적 대응과 안전한 보안 운영을 지원하며, 고객이 AI 시대의 보안 문제를 마주할 때 가장 먼저 상기되는 'AI 네이티브 보안 플랫폼 기업'으로 성장할 것"이라고 말했다.2026-09-16 15:19:34
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KT, 'AX 디자인 클리닉'으로 현업 AI 발굴…122건 업무혁신 과제 전환 [경제일보] 기업들의 인공지능(AI) 도입이 확산되는 가운데 KT가 AI 에이전트의 숫자를 늘리는 것보다 실제 현업의 업무 방식을 바꾸는 데 초점을 맞추고 있다. 사내 15개 조직에서 발굴한 122건의 업무 혁신 아이디어를 분석해 반복적인 데이터 처리와 승인·검토, 보고 업무 등을 우선 과제로 선정하고 업무 분석부터 AI 에이전트 구현과 효과 검증까지 지원하는 방식으로, 개별 부서에서 검증된 사례를 표준 업무 방식으로 만들어 전사 AX 자산으로 축적한다는 전략이다. 9일 KT는 사내 AX 전문 프로그램 'AX 디자인 클리닉'을 운영하며 현업에서 나온 업무 혁신 아이디어를 실제 AX 성과로 연결하고 있다고 밝혔다. AX 디자인 클리닉은 현업 실무자와 사내 AX 전문가가 함께 업무 과정과 불편사항을 분석하고, 이를 AX 관점에서 다시 설계해 최적의 실행 방안을 찾는 실무형 프로그램이다. KT는 해당 프로그램이 먼저 현업의 업무 흐름과 데이터를 분석해 어떤 업무를 AI 에이전트로 처리할지, 어떤 업무에는 자동화 솔루션을 적용할지 등을 결정한다고 설명했다. 이후 워크플로 설계와 구현 방식 선정, AI 에이전트 및 자동화 솔루션 구축, 검증까지 전 과정을 지원한다. 기업 현장에서 AI 도입이 늘고 있지만 정작 어떤 업무에 AI를 적용해야 하는지 판단하는 과정은 쉽지 않은 것으로 꼽힌다. 업무마다 사용하는 데이터와 시스템, 의사결정 과정이 다른 만큼 단순히 범용 AI를 적용하는 것만으로는 실질적인 생산성 개선으로 이어지기 어렵기 때문이다. KT에 실제 접수된 아이디어에 따르면 현업이 원하는 AI 활용처도 비교적 명확하게 나타나고 있다. 현재까지 15개 조직에서 접수된 122건 가운데 데이터 수집·가공 자동화 관련 수요가 71건으로 가장 많았다. 승인·검토 프로세스 개선이 33건, 보고서·대시보드 생성이 12건으로 뒤를 이었다. 전체 아이디어의 상당수가 반복적인 업무를 줄이는 데 집중된 것으로 집계됐다. 화려한 생성형 AI 서비스를 새로 만드는 것보다 매일 반복되는 데이터 수집과 정리, 자료 검토, 보고서 작성 등의 시간을 줄이는 데 AI를 활용하려는 수요가 현업에서 더 높게 나타난 것이다. 기업의 AX가 거대한 AI 프로젝트보다 우선 실제 업무 현장에서 시간을 얼마나 줄이고 의사결정을 얼마나 빠르게 지원하는지를 높게 보고 있는 것이다. 실제 AX 디자인 클리닉을 통해 추진되는 과제도 이런 현업 수요를 반영한다. SCM실은 구매와 소프트웨어(SW) 용역 계약과 관련된 규정과 절차, 운영 기준 등을 안내하는 '구매·계약 프로세스 통합 안내 에이전트'를 개발하고 있다. 관련 양식과 시스템 이용 방법, 담당 부서와 후속 절차까지 한 번에 안내해 반복적인 문의를 줄이고 업무 지식을 조직의 자산으로 축적하는 것을 목표로 진행된다. 법무실은 '생활법률상담 예약·스케줄링 에이전트'를 통해 상담 신청 접수부터 일정 배정과 조율, 변경·취소, 안내까지 반복적으로 이뤄지는 예약 업무의 자동화를 추진한다. 재무 분야에서도 IR 자료를 기반으로 실적과 투자·예산 현황 등 주요 경영정보를 자연어로 조회하고 비교·분석할 수 있는 에이전트를 활용해 데이터 검색과 보고 업무를 줄이고 의사결정을 지원한다. KT가 AX 디자인 클리닉을 통해 주목하는 또 다른 부분은 개별 AI의 '난립'을 막는 것이다. 조직마다 비슷한 업무를 해결하기 위해 유사한 에이전트를 각각 구축하면 개발 비용은 물론 데이터와 보안, 운영 관리 부담도 커질 수 있는 것으로 분석된다. 이에 KT는 실제 효과가 검증된 'AX 베스트 연습'을 표준 워크플로와 재사용 가능한 모델로 정립해 다른 조직에서도 활용할 수 있도록 한다는 방침이다. KT는 향후 AX 디자인 클리닉을 통해 발굴·검증된 사례를 다른 조직과 그룹사로 확대한다는 계획이다. 개인이나 일부 부서가 AI를 활용하는 수준에서 벗어나 검증된 업무 방식 자체를 조직의 표준으로 정착시키겠다는 의미다. AI를 도입하는 것에서 끝나는 것이 아니라 실제 업무 데이터를 기반으로 성과를 확인하고 이를 다시 다른 조직에서 재사용하는 선순환 구조를 구축하려는 것으로 분석된다. 정찬호 KT IT전략본부장 상무는 "'AX 디자인 클리닉'은 AI 에이전트를 많이 만드는 것이 아니라 현업에 꼭 필요한 에이전트와 업무 방식을 제대로 설계하고 실제 효과까지 검증하는 프로그램"이라며 "현업의 아이디어를 실질적인 업무 혁신으로 연결하고, 검증된 사례를 조직의 AX 자산으로 축적·확산해 AI 기반 일하는 방식의 질적 고도화를 추진하겠다"고 말했다.2026-09-09 09:29:40
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네이버클라우드 컨소시엄, 700B급 보안 특화 AI 개발…33개 기관 뭉쳤다 [경제일보] 국내 인공지능(AI) 경쟁이 범용 모델 개발을 넘어 산업별 특화 모델 확보로 확산하는 가운데 네이버클라우드가 사이버 보안 분야를 겨냥한 초거대 AI 개발에 본격 착수한다. 정부의 특화 AI 파운데이션 모델 사업자로 선정된 네이버클라우드 컨소시엄은 대규모 GPU와 국가 핵심시설의 실데이터를 활용해 국내 보안 환경에 최적화된 AI 모델을 구축한다는 계획이다. 3일 네이버클라우드는 네이버클라우드 컨소시엄이 정부의 '특화 인공지능 파운데이션 모델 개발(사이버 보안 분야)' 사업자로 최종 선정돼 개발에 착수한다고 밝혔다. 이번 사업에는 네이버클라우드를 중심으로 총 33개 산·학·연·공공기관이 참여한다. 컨소시엄은 정식 사업 착수에 앞서 자체 보유 GPU 4000장을 선제적으로 투입해 보안 특화 AI 모델의 사전 학습을 진행해왔다. 정부가 제공하는 GPU 물량 256장과 별도로 네이버클라우드가 B200 4000장, LG가 H200 256장을 추가 투입한다. 민간 인프라를 선제적으로 활용해 개발 기간을 단축하고 모델 성능 고도화와 현장 실증에 시간을 집중한다는 전략이다. 최종적으로는 하이퍼클로바X와 엑사원을 기반으로 700B급 MoE(전문가 혼합) 구조의 초거대 보안 특화 모델을 구축한다. 방어 역량과 공격 역량을 각각 강화한 2개의 독자 모델을 병렬 개발해 사이버 공격의 탐지부터 분석·대응까지 전 주기에 대응한다는 구상이다. 개발 모델은 국제 공인 벤치마크 2종을 활용해 성능을 검증할 예정이다. 학습 데이터도 약 830TB 규모의 실데이터를 활용한다. 네이버클라우드와 LG CNS의 운영 데이터를 비롯해 한전KDN, 한국수력원자력, 금융보안원, KISTI, LG유플러스 등 국가 기반시설과 주요 산업에서 확보한 데이터를 활용한다. 위협정보 수집부터 라벨링·표준화·검증까지 데이터 정제 과정을 거쳐 실제 사이버 위협 환경을 학습시키는 방식이다. 특히 모델 개발 이후 국가 핵심시설과 주요 산업 현장에서 성능을 검증한다. 전력·금융·과학기술·통신·반도체·방위산업·항공우주 등 7대 분야에서 실증을 진행하며, 외부망 접근이 제한되는 폐쇄망 환경에서도 안정적으로 운용할 수 있는 기술을 확보할 계획이다. 이번 사업은 AI를 활용한 사이버 공격이 고도화되는 상황에서 방어 분야에서도 특화 AI 경쟁력을 확보하려는 움직임으로 풀이된다. 보안 분야는 민감한 데이터의 외부 반출이 제한되는 데다 실제 관제 환경에서 높은 정확도가 요구되는 만큼 범용 AI와 달리 국내 산업 환경과 보안 데이터를 반영한 특화 모델의 필요성이 클 전망이다. 네이버클라우드는 개발한 모델을 상업적 활용이 가능한 오픈소스로 공개하고, 중소기업을 대상으로 취약점 및 사이버 공격 탐지 무상 점검 서비스도 제공할 예정이다. 네이버클라우드 마켓플레이스를 통해 국내 보안 기업의 AI 서비스 상용화도 지원해 모델 개발에서 산업 활용으로 이어지는 생태계를 구축한다는 방침이다. 김유원 네이버클라우드 대표는 "이번 사업 수주는 네이버클라우드 컨소시엄이 보유한 대규모 AI 인프라와 데이터, 보안 전문 역량을 종합적으로 인정받은 결과"라며 "국가 핵심 인프라를 지키는 AI를 우리 기술로 만들어낸다는 책임감을 갖고 사업에 임해 대한민국을 대표하는 국가 보안 AI 모델과 생태계를 만들어 가겠다"고 말했다.2026-09-03 15:21:12
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IBM, 기업용 AI 전 과정 공략…개발·데이터·보안·양자컴퓨팅 총망라 [경제일보] 생성형 인공지능(AI)에서 AI 에이전트로 기업의 AI 활용 범위가 확대되면서 AI 모델 자체보다 이를 실제 업무 환경에서 안정적으로 운영하기 위한 기술의 중요성이 커지고 있다. IBM은 개발 생산성 향상부터 실시간 데이터 통합, AI 운영 자동화와 보안, 양자컴퓨팅까지 AI 도입 전 과정에 필요한 기술을 선보이며 기업용 AI 시장 공략에 나선다. 1일 서울 강남구 웨스틴 서울 파르나스에서 열린 'IBM AI 서밋' 전시 부스에서는 개발자를 위한 AI 솔루션 'IBM Bob'부터 데이터 플랫폼 'IBM watsonx.data', 운영 자동화 솔루션 'IBM Concert', 양자컴퓨팅 시스템 'IBM Quantum System' 등이 소개됐다. IBM Bob 부스에서는 개발 업무 전반을 AI가 지원하는 모습을 선보였다. IBM Bob은 단순히 코드를 생성하는 개발 보조 도구를 넘어 개발자의 요구사항 분석과 개발 계획 수립, 코드 생성, 테스트와 검증 등 소프트웨어 개발 생명주기 전반을 지원하도록 설계된 에이전트다. 특히 사용자가 요구사항을 입력하면 곧바로 코드를 생성하는 대신 아키텍처와 개발 과정 등을 포함한 계획을 먼저 제시하고, 사용자의 승인을 거친 뒤 코드를 생성하는 방식이다. 팀과 개인별 AI 사용 비용을 확인할 수 있는 대시보드도 제공한다. 두 번째 부스에서는 실시간 데이터를 AI가 활용할 수 있도록 데이터 통합과 저장을 지원하는 기술이 소개됐다. IBM은 데이터 실시간 통합 솔루션 'IBM Confluent'와 데이터를 저장하고 다양한 엔진에서 활용할 수 있는 레이크하우스 플랫폼 'IBM watsonx.data'를 통해 데이터가 발생하는 즉시 통합·저장하고 이를 AI 에이전트가 활용할 수 있도록 구축했다고 설명했다. 전자상거래 주문에 따라 실시간으로 변하는 재고 데이터를 예로 들어, AI가 과거 데이터가 아닌 최신 재고 정보를 기반으로 답변하는 과정도 시연했다. 이지은 한국IBM CTO 전무는 "AI 사용에 있어 데이터가 제일 중요하다"며 "실시간 데이터가 반영되는 것과 데이터를 한 곳에 모아 필요한 데이터를 언제든 활용하는 것도 중요"라고 말했다. 세 번째 부스에서는 AI 에이전트가 확대될수록 복잡해지는 기업의 IT 환경을 관리하기 위한 운영 자동화 기술이 공개됐다. IBM Concert는 운영 전반에 흩어진 데이터를 한 곳에서 관리하면서 애플리케이션의 복원력과 인프라 가시성, 확장성 및 비용 효율성을 확인할 수 있도록 지원한다. 애플리케이션의 취약 정보를 실시간으로 파악하고 AI를 활용해 필요한 조치를 제안하며, 하드웨어·인프라·보안 등 연관 요소를 토폴로지 형태로 보여줘 문제의 근본 원인과 해결 방법을 파악할 수 있도록 설계됐다. 에이전트의 권한과 민감 정보를 관리하는 보안 기술도 함께 소개됐다. 사용자와 에이전트의 권한을 각각 확인하고 허용된 범위에서만 데이터에 접근하도록 통제하는 방식이다. AI 에이전트가 사람보다 빠른 속도로 더 많은 업무를 수행하는 환경에서 권한 관리가 제대로 이뤄지지 않을 경우 보안 사고가 빠르게 확산될 수 있는 만큼, 에이전트 자체에 대한 통제 필요성을 강조했다. 네 번째 부스에서는 IBM Quantum System을 중심으로 양자컴퓨팅의 미래상이 제시됐다. IBM은 양자컴퓨터가 기존 고성능컴퓨팅(HPC)이나 GPU를 대체하는 방식이 아니라 이들과 QPU를 하나의 워크플로우에서 결합하는 '퀀텀 중심 슈퍼컴퓨팅' 형태로 발전할 것으로 전망했다. 국내에서는 연세대학교 국제캠퍼스에 양자 시스템을 구축했으며, 여러 양자 프로세서를 연결해 시스템 규모를 확대하는 기술도 개발하고 있다고 강조했다. 표창희 한국IBM 퀀텀 엔터프라이즈 세일즈 한국 및 아태지역 총괄 상무는 "양자 컴퓨터는 기존에 있는 시스템들을 대체하는 것이 아닌 HPC와 GPU와 QPU를 하나의 워크플로우 안에서 같이 연산할 수 있는 것"이라며 IBM은 확장성과 오류 수정, 연산 성능을 높인 양자컴퓨팅 시스템 개발을 이어가며 향후 오류가 수정된 양자컴퓨팅 서비스까지 제공할 계획이라고 설명했다. IBM이 이날 선보인 기술은 각각 다른 영역처럼 보이지만 AI를 기업에 도입하고 운영하는 전 과정을 하나의 체계로 연결한다는 공통점을 갖는다. AI 에이전트를 개발하는 것에서 그치지 않고 최신 데이터를 공급하고, 복잡한 인프라를 자동으로 관리하며, 권한과 보안을 통제하는 등 실제 기업 환경에서 AI를 안정적으로 운영하기 위한 기반을 강조한 것이다. 이지은 전무는 "오늘 들은 내용들은 전부 연결되는 구조를 가지고 있다"며 "IBM이 새로운 패러다임의 컴퓨팅을 가지고 미래를 위해 고객들이 경쟁력을 갖고 레이스(경쟁)를 할 수 있도록 돕고 있다"고 말했다.2026-09-01 11:32:37
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"증권사 AI 경쟁, 인프라가 좌우"…카카오엔터프라이즈 GPUaaS 제시 [경제일보] 증권사들의 인공지능(AI) 활용 범위가 투자분석과 리스크 관리 등 핵심 업무로 확대되면서 이를 뒷받침할 AI 인프라 확보가 새로운 과제로 떠오르고 있다. 대규모 AI 모델을 운영하기 위한 그래픽처리장치(GPU) 확보부터 데이터센터와 전력, 보안까지 고려해야 할 요소가 늘어나면서 금융권에서도 클라우드와 자체 인프라를 결합한 하이브리드 방식이 주목받고 있다. 금융 데이터의 특성상 망분리와 내부통제 등 높은 보안 요건까지 충족해야 하는 만큼 증권사의 AI 전환 경쟁이 인프라 경쟁으로 이어지는 것으로 분석된다. 27일 카카오엔터프라이즈는 서울 여의도 인근에서 메리츠증권, 미래에셋증권, 신영증권, 한국투자증권, LS증권 등 주요 증권사 IT·인프라 담당자를 대상으로 '증권형 AI 인프라의 미래'를 주제로 세미나를 개최하고 금융권 AI 인프라 구축 전략을 공유했다고 밝혔다. 최근 증권사들은 AI를 고객 상담이나 검색 등 고객 접점 서비스에 적용하는 데서 나아가 데이터 분석, 리스크 관리, 투자전략 수립, 내부 업무 자동화 등으로 활용 범위를 넓히고 있다. AI 모델이 처리해야 할 데이터와 업무가 늘면서 이를 안정적으로 구동할 수 있는 GPU 인프라를 확보하는 것이 AI 전환의 핵심 과제로 부상하고 있다. 특히 AI 인프라는 단순히 GPU를 확보하는 것만으로 구축이 끝나지 않는다. 고성능 GPU를 운영하기 위한 데이터센터와 전력, 네트워크, 저장장치, 관리 시스템 등이 함께 필요해 구축의 난이도가 높다는 평가다. 기업이 GPU를 직접 구매해 자체 인프라를 구축할 경우 초기 투자 부담이 크고 향후 AI 수요 변화에 따라 자원을 유연하게 조정하기 어렵다는 점도 부담이다. 특히 금융권은 일반 기업보다 AI 인프라 구축 과정에서 고려해야 할 보안 요건이 많다. 증권사가 보유한 고객 정보와 금융 데이터가 민감한 만큼 외부 환경에서 AI를 운영할 경우 데이터 보안과 접근 통제, 내부 통제 등이 필수적으로 요구된다. 망 분리 등 금융권 특유의 규제 환경도 AI 인프라 확대를 어렵게 만드는 요소로 꼽힌다. 이 때문에 금융권에서는 자체 인프라와 클라우드의 장점을 결합하는 하이브리드 방식이 하나의 대안으로 거론되고 있다. 민감한 데이터를 내부 환경에서 관리하면서 필요에 따라 클라우드의 GPU 자원을 활용할 수 있어 초기 구축 부담과 확장성 문제를 동시에 해결할 수 있는 것으로 주목되고 있다. 이날 세미나에서 카카오엔터프라이즈는 카카오클라우드의 하이브리드 GPUaaS가 고사양 GPU 구매부터 데이터센터와 전력, 자원 통합 관리, 확장 등에 필요한 AI 인프라를 카카오클라우드 플랫폼을 통해 제공하는 방식이라고 설명했다. 기업이 AI 인프라를 처음부터 직접 구축하는 대신 필요한 GPU 자원을 확보하고 관리할 수 있도록 지원하는 것이 핵심이다. 특히 카카오엔터프라이즈는 AI 인프라 구축 과정에서 발생하는 비용과 구축 기간, 유연성 및 확장성, 보안, 운영·관리 역량 등을 주요 고려사항으로 제시했다. 또한 금융기관이 클라우드 기반 AI 인프라를 활용하기 위해 필요한 망 분리와 데이터 보안, 내부 통제 기능 등을 강조했다. 카카오클라우드는 금융권의 클라우드 이용을 위한 보안 요건을 충족하기 위해 금융보안원이 매년 진행하는 클라우드 서비스 제공업체(CSP) 안전성 평가를 받고 있다. 금융권에서는 AI 모델의 성능뿐 아니라 AI가 처리하는 금융 데이터의 보안과 관리 체계까지 함께 확보해야 하는 만큼 인프라 사업자들의 금융 특화 경쟁도 중요해질 것으로 분석된다. 앞으로 금융권 AI 시장에서는 AI 모델과 서비스뿐 아니라 이를 뒷받침하는 인프라를 둘러싼 경쟁도 본격화할 것으로 전망된다. 특히 금융 데이터의 보안성을 유지하면서 급변하는 AI 수요에 대응할 수 있는 인프라를 어떻게 구축하느냐가 증권사의 AI 전환 속도를 결정하는 주요 변수로 나타나고 있다. 이재한 카카오엔터프라이즈 대표는 "최근 증권업계는 고객 접점에서의 AI 활용을 넘어 전사 차원에서 업무 전반에 AI를 적용하는 AI 전환(AX) 방안을 심도 있게 고민하고 있다"며 "카카오엔터프라이즈는 기업 및 기관이 실제 비즈니스 성과로 이어지는 AX 경쟁력을 확보할 수 있도록 AI 인프라의 근본적인 혁신을 적극 지원할 것"이라고 말했다.2026-08-27 16:20:26
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델 "에이전틱 AI, 책상까지 내려온다"…토큰 비용에 '분산처리' 승부수 [경제일보] 인공지능(AI)이 질문에 답하는 수준을 넘어 실제 업무를 수행하는 ‘에이전틱 AI’로 진화하면서 기업의 AI 인프라 전략도 바뀌고 있다. 모든 AI 연산을 클라우드와 데이터센터에 집중하는 방식에서 벗어나 업무 특성과 데이터 민감도, 비용에 따라 PC·워크스테이션·기업 데이터센터·클라우드로 나눠 처리하는 ‘분산 AI’가 새로운 선택지로 떠오르고 있다. 델 테크놀로지스는 25일 서울 코엑스에서 열린 ‘델 테크놀로지스 포럼 2026’과 연계해 기자 간담회를 열고 에이전틱 AI 시대 기업의 핵심 과제로 AI 토큰 비용 관리와 데이터 보안, 인프라 현대화를 제시했다. 유상모 한국 델 테크놀로지스 사장은 이 자리에서 “AI를 어디에서 얼마나 효율적으로 처리할 것인지가 중요해지고 있다”고 강조했다. 델의 ‘2026 모던 엔터프라이즈 레디니스 조사’에 따르면 국내 응답 기업의 72%가 현재 데이터센터가 대규모 AI·분석 워크로드를 지원하기에 충분하지 않다고 답했다. 84%는 데이터센터 현대화 계획을 갖고 있었다. 이는 AI 도입이 모델 선택을 넘어 기존 인프라의 전면적인 재설계 문제로 번지고 있음을 보여준다. ◆ AI 에이전트 늘수록 ‘토큰 비용’이 변수 유 사장은 기자 간담회에서 AI 에이전트가 확산할수록 기업이 AI 사용량과 비용을 함께 관리해야 한다고 강조했다. 그는 “가치가 낮은 업무에 많은 토큰을 쓰는 반면 가치 있는 업무에는 적은 토큰만 사용하는 상황도 발생한다”며 AI 활용을 무조건 늘리는 방식보다 업무별 효율성을 따져야 한다고 지적했다. 에이전틱 AI는 사용자의 요청을 해석하고 검색·도구 호출·실행을 반복하기 때문에 단순 질의응답보다 토큰 사용량이 커질 수 있다. 이에 따라 델은 대규모 연산은 클라우드나 데이터센터에서 처리하고, 반복적인 추론이나 외부 전송이 부담스러운 민감정보는 사용자 PC와 워크스테이션에서 처리하는 ‘데스크사이드 AI’ 전략을 제시했다. 정재욱 델 테크놀로지스 이사는 “클라우드는 대규모 연산에, 데이터 소유권과 통제가 중요한 연산은 기업 데이터센터에 적합하다”며 “반복적인 추론이나 민감한 데이터는 데스크사이드에서 처리해 효율을 확보할 수 있다”고 설명했다. AI PC는 CPU·GPU·NPU를 활용해 일부 AI 추론을 기기 자체에서 수행할 수 있다. 클라우드 API 호출을 줄여 토큰 비용을 낮추는 동시에 민감한 데이터의 외부 전송을 줄이는 수단으로 활용할 수 있다. 델은 인텔 코어 울트라 시리즈3와 AMD 라이젠 AI 프로 400 시리즈 등을 탑재한 기업용 ‘델 프로’ 제품군을 확대하고 있다. 일부 모델에는 고성능 NPU를 적용해 온디바이스 AI 활용 범위를 넓혔다. 델이 인용한 조사에서도 국내 응답자의 90%가 현대적인 디바이스가 회의·협업의 질을 높인다고 답했고, 87%는 노후 장비가 AI 애플리케이션 도입의 걸림돌이라고 답했다. AI PC가 단순한 업무용 기기를 넘어 기업 AI 인프라의 한 축으로 부상하고 있다는 설명이다. ◆ AI 확산할수록 보안·규제도 앞단으로 AI 인프라의 분산은 보안 문제와도 연결된다. 국내 조사 응답자의 75%는 AI 데이터 관련 정부 규제 대응에 어려움을 느꼈고, 65%는 보안·컴플라이언스 문제가 AI 도입을 지연하거나 중단시킨 요인이라고 답했다. 60%는 제3자가 접근할 가능성이 있는 생성형 AI 도구에 회사의 중요 데이터를 맡기기 어렵다고 했다. 델은 AI 활용이 확대될수록 보안을 사후적으로 추가하기보다 PC·데이터센터·클라우드 등 인프라 설계 단계에서부터 보안과 데이터 거버넌스를 함께 구축해야 한다고 강조했다. 결국 에이전틱 AI 시대의 경쟁력은 가장 강력한 모델을 확보하는 데서 끝나지 않는다. 어떤 업무를 어떤 모델로 처리하고, 어디에서 연산하며, 얼마의 비용으로 운영할 것인지를 결정하는 능력이 기업 AI 경쟁력을 좌우할 전망이다. AI 에이전트가 기업 구성원의 업무 파트너로 자리 잡을수록 ‘AI를 많이 쓰는 기업’보다 ‘AI를 효율적으로 배치하는 기업’이 비용과 생산성 경쟁에서 앞설 가능성이 커지고 있다.2026-08-25 16:58:29
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메가존소프트, 농심 전 계열사 GWS 통합…국내외 21개 법인 'AI 업무환경' 구축 [경제일보] 메가존소프트가 농심그룹의 국내외 21개 법인을 대상으로 구글워크스페이스(GWS) 기반 인공지능 전환(AX) 구축을 완료했다. 2600만개에 달하는 기존 문서를 클라우드로 이전하고 생성형 AI를 전사 업무에 활용할 수 있는 환경을 구축하면서 대기업 그룹을 대상으로 한 AX 사업 확대에 나선다. 21일 메가존클라우드 관계사 메가존소프트는 농심그룹의 국내 14개 계열사와 7개 해외 법인을 대상으로 GWS 시스템 구축을 완료해 전날 농심 본사에서 GWS 운영 시작을 기념하는 'GWS 선포식'도 개최했다고 밝혔다. 이번 사업은 단순한 협업 솔루션 구축을 넘어 기존 업무 데이터와 시스템을 클라우드 기반으로 전환하고 AI를 실제 업무에 적용할 수 있도록 업무 환경을 재설계하는 데 초점을 맞춰 진행됐다. 메가존소프트는 기존 중앙화 서버에 저장된 약 2600만개 문서를 구글 드라이브로 이전하고 레거시 시스템과 외부 솔루션을 GWS와 연동했다고 설명했다. 특히 구글의 생성형 AI 서비스 제미나이를 마케팅, 영업, 공급망, 운영, 인사, 연구개발(R&D) 등 전사 업무에 활용할 수 있도록 기반을 마련했다. 기업 내부에 축적된 문서와 데이터를 클라우드 환경으로 옮긴 뒤 AI가 업무 과정에서 활용할 수 있도록 연결한 것이다. 최근 기업의 AI 전환이 개별 AI 서비스를 도입하는 수준을 넘어 기존 데이터와 업무 시스템을 AI 활용에 맞게 재편하는 단계로 확대되고 있다. AI를 실제 업무에 적용하기 위해서는 생성형 AI 모델뿐 아니라 기업 내부 데이터의 관리와 접근 권한, 보안, 업무 시스템 연동 등이 함께 구축돼야 하기 때문이다. 이에 메가존소프트는 여러 계열사가 하나의 업무 환경에서 협업하면서도 법인별 데이터와 보안 정책은 독립적으로 운영할 수 있도록 '단일 테넌트·멀티 도메인' 구조를 구현했다. 하나의 GWS 테넌트 안에서 그룹사들이 동일한 업무 환경을 사용하면서도 각 법인은 별도 도메인을 통해 데이터 접근과 보안 등을 관리할 수 있도록 설계한 것이 특징이다. 특히 신규 법인 설립이나 인수합병(M&A) 과정에서 업무 환경을 빠르게 확장할 수 있도록 구현됐다. 별도의 업무 인프라를 새로 구축하지 않고 기존 그룹과 동일한 환경을 적용할 수 있어 글로벌 기업의 조직 확대에 대응할 수 있도록 구성한 것이다. 메가존소프트는 시스템 구축과 함께 임직원의 실제 AI 활용을 높이기 위한 변화 관리도 돕는다. 직급과 직무, 언어 등을 고려한 맞춤형 교육 프로그램을 마련하고 전 임직원을 대상으로 실습 중심 교육을 진행했다. 진건 메가존소프트 대표이사는 "메가존클라우드와 메가존소프트는 농심그룹이 국내 및 해외를 아울러 GWS를 도입하는 과정에 있어서, 기술적 기반 구축부터 AI 중심의 업무를 돕는 변화 관리에 이르기까지 전 과정을 책임진 파트너라는 사실에 큰 자부심을 느낀다"며 "농심그룹이 AI 네이티브 기업으로서 성공적으로 도약하는것 뿐만 아니라, 끊임없이 새로운 AI기술을 경험하면서 효율성 및 생산성을 극대화해나갈수 있도록 지속적으로 지원하겠다"고 말했다.2026-08-21 13:27:28
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파수 AI, 클라우드 데이터 보안 확대…원드라이브·슬랙까지 통합 관리 [경제일보] 파수 AI가 멀티클라우드 데이터 보안 태세 관리 솔루션 ‘Fasoo DSPM’의 지원 범위를 마이크로소프트(MS) 업무 환경과 슬랙까지 확대한다. 여러 클라우드와 서비스형 소프트웨어(SaaS)에 흩어진 기업 데이터를 한곳에서 파악하고 민감정보를 통합 관리할 수 있도록 지원한다. 파수 AI는 Fasoo DSPM이 기존 구글 워크스페이스에 이어 원드라이브와 쉐어포인트, 아웃룩, 슬랙을 새롭게 지원한다고 밝혔다. Fasoo DSPM은 멀티·하이브리드 클라우드 환경에 분산된 민감 데이터를 자동으로 검출하고 분류하는 데이터 보안 솔루션이다. 데이터의 저장 위치와 보안 등급, 접근 권한 등 세부 속성을 파악해 기업이 보유한 데이터와 위험 요소를 시각적으로 보여준다. 관리자가 존재 여부나 저장 위치를 파악하지 못하는 ‘다크 데이터’와 승인되지 않은 서비스에 저장된 ‘섀도 데이터’도 찾아낼 수 있다. 개인정보보호 등 국내외 규제 준수 상태를 점검하고 파수 AI의 다른 데이터 보안 솔루션과 연계해 생성부터 저장·공유·폐기까지 데이터 생애주기 전반을 관리하는 기능도 제공한다. ◆ 익명 링크 공유 파일·민감 메일까지 탐지 이번 업데이트로 관리자는 원드라이브와 쉐어포인트에 저장된 개인정보 및 민감정보를 식별하고 파일별 위험등급을 확인할 수 있다. 분석 결과를 바탕으로 중요도와 공유 범위가 적절한지 점검하고 보안 조치를 적용할 수 있다. MS의 정보보호 체계인 MIP(Microsoft Information Protection) 자동 변환도 지원한다. 기존 MS 업무 환경의 문서 분류·보호 체계와 연동해 민감 데이터에 일관된 보안 정책을 적용할 수 있도록 했다. 대외비 자료가 외부로 유출되는 상황을 막기 위한 공유 현황 점검 기능도 강화했다. 관리자는 익명 링크를 통해 외부에 공유된 원드라이브 파일을 확인하고 접근 권한이 지나치게 넓게 설정된 데이터를 구분할 수 있다. 쉐어포인트에 동일하거나 유사한 파일이 여러 위치에 저장된 경우에는 데이터 유통 경로를 제공한다. 파일이 복제·이동·공유된 이력을 추적해 원본과 사본의 위치를 파악하고, 전체 공개 상태로 부적절하게 관리되는 자료가 있는지도 확인할 수 있다. 기업 이메일 서비스인 아웃룩과 외부 협업 플랫폼 슬랙에서는 메시지와 첨부파일에 포함된 민감정보를 탐지한다. 이메일이나 협업 채널을 통해 개인정보와 기업 기밀이 외부로 전달될 가능성을 파악하고 위험 요소를 점검할 수 있다. 기업의 클라우드 활용이 늘면서 데이터가 저장소와 이메일, 메신저 등 여러 서비스에 분산되는 문제도 커지고 있다. 생성형 AI가 기업 내부 데이터를 활용하는 사례까지 증가하면서 AI 학습이나 업무 자동화에 사용되는 데이터의 위치와 접근 권한을 사전에 파악해야 할 필요성도 높아졌다. 강봉호 파수 서비스사업본부장은 “여러 클라우드 저장소와 SaaS 애플리케이션을 사용하는 업무 환경이 보편화하면서 데이터 가시성과 통합 관리 역량이 중요해졌다”며 “Fasoo DSPM의 지원 범위를 확대해 개인정보보호 규제와 사이버 위협에 대응할 수 있도록 지원하겠다”고 말했다.2026-07-28 16:26:55
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삼성SDS, 오픈AI·구글 이어 앤트로픽과 동맹…기업 AI 판 키운다 [경제일보] 삼성SDS가 글로벌 인공지능(AI) 기업과의 협력망을 앤트로픽까지 확대하며 국내 엔터프라이즈 AI 시장 공략에 속도를 낸다. 오픈AI의 챗GPT, 구글의 제미나이에 이어 앤트로픽의 클로드까지 확보해 고객사의 업무와 데이터, 보안 환경에 맞는 생성형 AI를 공급하겠다는 전략이다. 삼성SDS는 글로벌 AI 안전 및 연구 기업 앤트로픽과 엔터프라이즈 AI 시장 확대를 위한 전략적 파트너십을 체결했다고 25일 밝혔다. 양사는 이번 협약에 따라 △한국 시장 내 신규 사업 기회 공동 발굴 △공동 마케팅 및 기술검증(PoC) 지원 △합작 사업 추진 △클로드 구축·운영 전문인력 양성 △삼성 관계사의 AI 네이티브 전환 지원 등에서 협력한다. 이번 파트너십은 특정 생성형 AI 제품의 판매 계약을 넘어 공동 시장 개발과 전문인력 확보까지 협력 범위를 넓혔다는 데 의미가 있다. 삼성SDS는 제조·금융·공공·유통 등에서 쌓은 정보기술(IT) 시스템 구축 경험을 활용하고 앤트로픽은 클로드의 모델과 기술 역량을 제공한다. ◆ 20개 관계사·7만명이 먼저 쓴 ‘클로드’ 사업 확대의 기반은 삼성 내부의 대규모 적용 경험이다. 삼성SDS는 새로운 기술을 사내에 먼저 적용해 검증한 뒤 외부 고객에게 확산하는 ‘클라이언트 제로(Client Zero)’ 전략에 따라 클로드 엔터프라이즈를 도입했다. 현재 20개 삼성 관계사, 임직원 약 7만명에게 클로드 엔터프라이즈를 제공하고 있다. 회사 측에 따르면 도입 초기 몇 주 동안 삼성SDS 임직원이 클로드와 주고받은 메시지는 100만건을 넘어섰다. 사용자 가운데 절반가량은 소프트웨어 개발을 지원하는 ‘클로드 코드(Claude Code)’를 활용한 것으로 나타났다. 삼성SDS는 이 과정에서 확보한 계정·권한 관리와 보안정책 수립, 기업 데이터 연결, 업무별 활용사례 발굴, 사용자 교육, 운영체계 구축 경험을 외부 고객 사업에 적용할 계획이다. 단순히 클로드 이용권을 공급하는 데 그치지 않고 도입 기획부터 구축, 운영, 기술 지원까지 전 과정을 맡는 구조다. 클로드 구축과 운영을 담당할 ‘응용형 AI 엔지니어(Applied AI Engineer)’ 양성 프로그램도 운영한다. 응용형 AI 엔지니어는 AI 모델을 기업 현장에 맞춰 설계하고 기존 업무 시스템과 연결해 실제 서비스로 운영하는 실전형 전문가다. 삼성SDS는 프로그램을 통해 클로드 도입 컨설팅과 시스템 구축, 모델·데이터 연계, 운영 고도화를 담당할 인력을 체계적으로 확보할 방침이다. 생성형 AI 경쟁의 무게중심이 모델 확보에서 기업 현장에 안정적으로 적용하는 구축·운영 역량으로 이동하고 있다는 판단이 반영됐다. ◆ 오픈AI는 공급, 구글은 클라우드…앤트로픽은 현장 적용 삼성SDS의 글로벌 AI 협력 구도는 각 기업의 기술과 사업 영역을 결합하는 방식으로 확장되고 있다. 삼성SDS는 지난해 12월 국내 기업 최초로 오픈AI의 챗GPT 엔터프라이즈 공식 리셀러 파트너 계약을 체결했다. 챗GPT 엔터프라이즈 공급뿐 아니라 오픈AI 응용프로그램 인터페이스(API)를 활용한 컨설팅과 구축, 운영, 보안 서비스를 제공하는 구조다. 이후 공공·금융·제조·유통·서비스 등에서 10개 이상의 고객사를 확보하며 외부 사업을 확대했다. 올해 4월에는 구글 클라우드와 AI·클라우드·보안 분야 전략적 파트너십을 발표했다. 구글 분산형 클라우드(GDC)를 활용해 공공·금융 등 규제가 강한 시장을 공략하고 구글 클라우드 플랫폼(GCP), 제미나이 엔터프라이즈, 클라우드 보안 솔루션을 삼성SDS의 구축·운영 역량과 결합하는 내용이다. 앤트로픽과의 협력은 클로드 엔터프라이즈와 클로드 코드를 실제 기업 업무에 확산하고 이를 담당할 전문인력을 공동으로 키우는 데 초점이 맞춰졌다. 삼성SDS는 오픈AI와 구글, 앤트로픽의 모델을 자사 생성형 AI 플랫폼 ‘패브릭스(FabriX)’와 삼성 클라우드 플랫폼(SCP), 기업 업무 시스템에 연결해 고객별로 최적화된 AI 환경을 제공한다는 구상이다. 특정 모델 하나를 주력으로 판매하기보다 고객의 업무 목적과 비용, 보안 수준, 데이터 위치, 기존 클라우드 환경에 따라 모델을 선택하고 조합하는 ‘멀티모델’ 전략이 한층 선명해진 셈이다. 기업 입장에서도 생성형 AI의 성능만큼 내부 데이터와의 연동, 정보 유출 방지, 사용 권한 통제, 비용 관리와 안정적인 운영이 중요한 선택 기준으로 떠오르고 있다. 크리스 시아우리 앤트로픽 인터내셔널 총괄은 “삼성SDS는 엔터프라이즈 AI 구현에 있어 깊은 전문성을 갖춘 매우 역량 있는 파트너”라며 “한국 기업들의 클로드 도입을 가속하는 데 핵심적인 역할을 수행할 수 있는 역량을 갖추고 있어 전략적 파트너십을 체결했다”고 말했다. 이준희 삼성SDS 대표이사 사장은 “이번 전략적 협력은 앤트로픽의 AI 기술력과 삼성SDS의 산업별 디지털 혁신 경험을 결합해 국내 AI 시장의 성장을 함께 주도하기 위한 출발점”이라며 “양사의 강점을 바탕으로 고객의 AI 혁신을 지원하고 신뢰할 수 있는 AI 솔루션을 통해 새로운 비즈니스 가치를 창출해 나가겠다”고 밝혔다.2026-07-25 15:44:36
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KT, 사내 개발에 AI 전면 도입…검증된 기술로 기업 AX 시장 노린다 [경제일보] KT가 소프트웨어 개발과 사내 업무 전반에 인공지능(AI)을 적용하고, 내부에서 검증한 기술을 기업용 AX 사업으로 확장한다. 통신 서비스 운영 효율을 높이는 동시에 피지컬 AI와 로봇 플랫폼, AI 기반 품질관리 등 새로운 수익원을 발굴하려는 전략이다. KT는 경기도 성남시 판교사옥에서 IT부문과 KT DS가 참여한 ‘AID-X 데모데이’를 열고 AI 기반 개발·업무 혁신 사례를 공유했다고 24일 밝혔다. AID-X는 ‘AI-Driven Everything’의 약자로 기존 AI 기반 개발 체계인 AIDD를 IT 업무 전체로 확장한 개념이다. AIDD가 요구사항 분석과 설계, 코딩, 테스트 등 소프트웨어 개발에 AI를 활용했다면 AID-X는 기획과 사용자환경·사용자경험(UI·UX) 설계, 품질관리, 서비스 운영까지 적용 범위를 넓힌다. KT는 사람과 AI의 역할도 다시 나눴다. 담당자가 해결할 문제와 서비스 방향을 정하면 AI가 자료 분석과 설계, 코드 생성, 데이터 연계, 반복 검증을 지원한다. 개발자 개인이 AI 도구를 선택적으로 사용하는 수준에서 벗어나 모든 IT 프로젝트에 공통으로 적용할 업무 체계를 만드는 것이 목표다. 이번 행사에서는 성공 사례뿐 아니라 AI가 잘못된 결과를 내거나 기존 시스템과 원활하게 연결되지 않았던 경험도 공개했다. AI 적용 과정에서 발생한 오류와 대응 방법을 조직의 공통 지식으로 축적해 다른 프로젝트가 같은 시행착오를 반복하지 않도록 하려는 취지다. AI 기반 애플리케이션 테스트 플랫폼도 소개됐다. AI가 모바일 화면과 앱 기능을 실제 사용자처럼 인식해 테스트 시나리오를 만들고 다양한 단말기와 운영체제에서 직접 수행한다. 회사 측은 이를 통해 테스트 시간을 약 50% 줄이고 품질을 20% 높였으며, 테스트 범위는 80% 확대했다고 설명했다. 통신사는 제조사와 화면 크기, 운영체제 버전이 서로 다른 수많은 단말기에서 서비스를 제공해야 한다. 테스트 자동화가 안정적으로 정착하면 출시 전 검증 기간과 반복 작업을 줄이는 동시에 장애 가능성도 낮출 수 있다. 향후 KT DS의 시스템통합·운영 사업과 결합하면 금융·공공·유통 기업을 위한 AI 품질관리 서비스로 발전할 여지도 있다. 피지컬 AI 분야에서는 로봇 운영 플랫폼 ‘K RaaS’를 기반으로 개발한 휴머노이드 기술을 시연했다. 휴머노이드가 자연어 명령을 이해하고 주변 환경과 물체를 인식한 뒤 물건을 집어 지정된 장소로 옮겼다. 로봇 동작을 반복 검증하고 안전 기능을 적용하는 과정에도 AID-X가 활용됐다. K RaaS는 개별 로봇을 판매하는 사업보다 여러 제조사의 로봇과 설비, 기업 업무 시스템을 연결·관리하는 플랫폼에 가깝다. KT는 로봇 하드웨어 부담을 줄이면서 제조·물류·빌딩 등 산업 현장에 필요한 관제와 통신, 클라우드, AI 추론을 묶어 제공하는 방향으로 사업을 확대하고 있다. AID-X는 KT가 추진하는 AI 인프라 전략과도 연결된다. KT는 앞으로 5년 동안 AI 데이터센터에 약 5조원을 투자해 1GW 규모의 용량을 확보하고, 전국 3500여개 통신 국사를 AI 엣지 거점으로 활용할 계획이다. AIDC가 대규모 학습과 추론을 맡고 지역별 AI 엣지가 로봇과 자율주행 등 실시간 처리를 담당하는 구조다. 내부 업무 혁신에서 확보한 사례는 기업 AX 사업의 신뢰도를 높이는 데 활용할 수 있다. 고객사에 AI 도입을 제안하기 전에 KT와 KT DS가 직접 개발·운영 환경에서 효과와 위험을 검증하고, 이를 플랫폼과 컨설팅 상품으로 전환하는 방식이다. 통신망과 데이터센터 임대에 머무르지 않고 데이터 정비부터 AI 개발, 운영, 품질관리까지 제공하는 사업자로 이동하려는 시도다. 다만 사내 생산성 향상 수치가 외부 고객 환경에서도 동일하게 나타나는지는 추가 검증이 필요하다. AI가 작성한 코드와 테스트 결과에 대한 책임 체계, 기업 데이터 보안, 기존 시스템과의 연동 비용도 상용화 과정에서 구체화해야 한다. 옥경화 KT IT부문장(CIO) 부사장은 “AI는 사람을 대신하는 기술이 아니라 사람의 역량을 확장하는 협업 파트너”라며 “모든 IT 프로젝트에 ‘AID-X Must’를 선언하고 업무 전 단계의 AX를 기반으로 일하는 방식을 혁신하겠다”고 말했다.2026-07-24 10:23:56
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