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구글, '제미나이 4 아르곤' 공개…사이버 방어자부터 단계적 배포 [경제일보] 구글이 장기간 이어지는 복잡한 업무를 수행할 수 있도록 설계한 차세대 프론티어 인공지능(AI) 모델 '제미나이 4 아르곤'을 공개했다. 기존 질의응답형 AI를 넘어 대규모 코드 수정과 연구, 기업 업무, 사이버 보안까지 여러 단계를 거치는 작업을 한 번에 처리하는 데 초점을 맞췄다. 다만 고도화된 사이버 보안 역량이 악용될 가능성을 고려해 일반 이용자에게 바로 공개하지 않고 신뢰할 수 있는 사이버 방어 조직부터 제공하며 안전성 검증을 병행한다. 1일 구글은 새로운 프론티어 모델인 '제미나이 4 아르곤'을 공개한다고 밝혔다. 구글은 아르곤을 복잡하고 장기적인 워크플로우에서 깊이 있는 추론을 지속하도록 설계했으며, 소프트웨어 엔지니어링과 금융·법률 등 엔터프라이즈 지식 업무, 사이버 보안 방어 분야를 주요 활용처로 제시했다. 아르곤의 가장 큰 변화 중 하나는 한 번의 작업에서 생성할 수 있는 출력 토큰 한도를 기존 6만4000개에서 100만개로 늘린 것이다. 구글은 수십만개의 토큰을 생성할 수 있는 공간을 확보하면서 짧은 질문에 답하는 방식보다 장시간 이어지는 다단계 문제 해결에 적합하도록 설계했다고 설명했다. 구글 내부에서도 아르곤의 장기 작업 수행 능력을 활용하고 있다. 구글에 따르면 수천명의 구글 직원이 전문 코딩과 심층 연구, 글쓰기 등에 아르곤을 사용해 양자 컴퓨팅 연구에서는 병목이 되는 알고리즘의 자원 사용량을 최적화했고 기존에 발표된 기준 성능을 수분 만에 40% 이상 높인 것으로 나타났다. 또한 데이터센터에서는 전체 서버군의 프로파일링 데이터를 분석해 메모리 최적화 방안을 찾아 적용해 300TiB 이상의 메모리를 확보했으며 전체 절감 규모는 500TiB에서 최대 1PiB에 이를 것으로 추정했다. 코드 개발 영역에서는 단순 코드 생성보다 대규모 코드베이스를 장기간 다루는 작업에 초점을 맞췄다. 구글은 아르곤 에이전트가 수만줄 규모의 핵심 라이브러리부터 80만줄 이상인 후시아 OS의 지르콘 커널까지 C·C++ 코드를 러스트로 전환하는 작업을 수행하고 있다고 설명했다. 운영 환경에 들어가는 결과물은 자동·수동 감사와 에뮬레이션 테스트, 코드 리뷰 등을 거치도록 구축했다. 구글에 따르면 오픈소스 비디오 디코더 'libgav1'에서 기존 러스트 구현의 SIMD 코드 3만2000줄을 대체하고 프로파일 기반 최적화를 반복해 기존 러스트 버전보다 2.7배 빠른 결과를 얻은 것으로 나타났다. 기업용 업무에서도 적용 범위를 넓혔다. 구글은 아르곤이 소프트웨어 개발뿐 아니라 금융 리서치, 법률 문서 작성, 기업 업무 자동화 등 여러 단계가 이어지는 지식 기반 업무를 수행하도록 설계됐다고 밝혔다. 자사 평가에서 실제 장기 소프트웨어 엔지니어링 업무를 측정하는 DeepSWE v1.1에서 77.9%, 기업 업무의 엔드투엔드 실행을 평가하는 '제피어 오토메이션벤치'에서 51.3%를 기록했다고 공개했다. 장편 영상 이해도를 측정하는 LV벤치에서는 91.7%를 기록했다고 덧붙였다. 구글은 아르곤을 취약점을 찾는 데 그치지 않고 발견한 취약점을 검증하고 패치까지 수행할 수 있는 방어용 모델로 훈련하고 있다. 앞서 보안업체 위즈의 '스캔 포 굿' 프로그램에서 활용되고 있으며, 구글은 초기 실증에서 기존 프론티어 모델이 발견하지 못했던 의료 소프트웨어의 치명적인 취약점을 찾아 민감한 개인정보 노출 위험을 확인하고 있다. 취약점 대응 성능도 구글이 강조하는 부분이다. 아르곤은 CWE-벤치 v1에서 68%를 기록하며 공동 1위를 차지했다고 구글은 밝혔다. 또한 자체 종합 취약점 평가와 위즈의 블랙박스 모의 침투 테스트에서도 복잡한 코드와 실제 운영 중인 웹 시스템을 대상으로 공격 표면과 취약점을 찾아내고 이를 검증하기 위한 개념증명(PoC)을 만드는 능력이 기존 모델보다 높았다고 설명했다. 다만 공격과 방어에 동시에 활용될 수 있는 프론티어 모델의 특성상 악용의 요소가 있는 것으로 꼽힌다. 이에 구글은 아르곤이 가진 사이버 보안 역량을 일반 시장에 즉시 풀지 않고 우선 신뢰할 수 있는 사이버 방어자들에게 제공하기로 했다. 지난달부터 운영 중인 '페어윈드 프로그램'을 통해 정부기관과 주요 인프라 운영자, 보안업체 등에 고도화된 사이버 방어용 AI를 제공하고 있으며, 아르곤도 이 같은 제한적 접근 단계를 거치게 된다. 구글은 동시에 모델의 안전장치도 강화하고 있다. 악성 사이버 공격이나 화학·생물·방사능·핵(CBRN) 분야의 악용을 막기 위해 유해한 요청을 거부하도록 설계하고, 간접 프롬프트 인젝션 공격에 대응하는 방어 체계를 적용했다. 모델의 추론 과정과 행동을 모니터링해 정렬 불일치가 감지될 경우 실행을 중단하는 장치도 적용했다. 고위험 훈련이나 평가에서는 샌드박스 환경을 분리하고 봉쇄하는 방식으로 시스템 보안도 강화하고 있다. 가격도 기업과 개발자 시장을 겨냥한 요소다. 아르곤은 출시 기념 가격으로 입력 토큰 100만개당 2 달러, 출력 토큰 100만개당 10 달러에 제공되며 캐시된 입력 토큰은 입력 가격에서 95% 할인된다. 구글은 초기 기간 이후에는 입력 100만개당 4 달러, 출력 100만개당 20 달러를 적용할 예정이라고 밝혔다. 구글은 "'제미나이 4 아르곤'은 코딩, 지식 기반 업무, 사이버 보안 방어, 창의적 글쓰기 전반에 걸친 프론티어급 역량을 바탕으로 개발자, 전문가, 그리고 엔터프라이즈들이 가장 까다로운 난제를 해결해 나가는 과정에서 든든한 파트너가 될 수 있도록 설계됐다"며 "실제 소프트웨어 엔지니어링 환경은 물론 법률·금융과 같은 엔터프라이즈 지식 기반 업무, 그리고 사이버 보안 방어에 이르기까지 복잡한 워크플로우 전반에서 프론티어급 성능을 제공한다"고 말했다.2026-10-01 16:48:26
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삼성SDS, 삼성 7만명이 먼저 쓴 '클로드'…국내 기업시장 본격 공략 [경제일보] 삼성SDS가 앤트로픽의 인공지능(AI) 모델 ‘클로드’를 국내 기업에 공급하고 구축·운영까지 맡는 공인 파트너가 됐다. 삼성 관계사 20곳, 임직원 약 7만명의 실제 사용 경험을 바탕으로 기업용 생성형 AI와 에이전트 시장 공략을 강화한다. 삼성SDS는 앤트로픽의 ‘클로드 파트너 네트워크(CPN)’에서 셀렉트 티어 파트너 자격을 국내 기업 최초로 획득했다고 15일 밝혔다. 지난 7월 미국 샌프란시스코에서 앤트로픽과 체결한 전략적 파트너십을 사업화하는 후속 조치다. CPN은 앤트로픽이 기업의 클로드 도입을 확대하기 위해 올해 3월 출범한 글로벌 파트너 제도다. 앤트로픽은 파트너 교육과 기술 지원, 공동 영업·마케팅 등에 1억달러를 투입하기로 했다. 삼성SDS는 셀렉트 티어 획득으로 고객의 업무 진단과 클로드 도입 컨설팅부터 라이선스·모델 공급, 서비스 구축, 운영과 기술 지원까지 단일 창구에서 제공한다. 고객이 AI 모델 공급사와 클라우드 사업자, 시스템통합(SI) 기업을 각각 접촉하지 않아도 되는 원스톱 구조다. 클로드 모델은 아마존웹서비스(AWS)의 생성형 AI 플랫폼 ‘아마존 베드록’을 통해 공급한다. 기업은 베드록에서 클로드를 호출해 자체 데이터와 연결하고 문서 작성, 코드 개발, 지식 검색, 고객 상담 등에 활용할 수 있다. 삼성SDS는 공공·금융·제조·물류 분야에서 축적한 시스템 구축 경험을 결합해 산업별 AI 에이전트 개발로 사업 범위를 넓힐 계획이다. 클로드를 직접 사용하는 구독형 서비스인 ‘클로드 엔터프라이즈’와 AWS 베드록에서 응용프로그램인터페이스(API) 형태로 이용하는 클로드 모델은 구분된다. 전자는 임직원의 협업·문서·코딩 업무에 활용하고 후자는 기업 시스템에 AI 기능을 내장하는 방식이다. 삼성SDS는 고객 목적과 보안·규제 환경에 맞춰 두 방식을 설계할 것으로 보인다. 삼성SDS는 새 기술을 내부에 먼저 적용하고 검증한 뒤 고객에게 확산하는 ‘클라이언트 제로(Client Zero)’ 전략을 가동 중이다. 현재 삼성 관계사 20곳의 임직원 약 7만명에게 클로드 엔터프라이즈를 제공하고 있다. 대규모 사용자 환경에서 축적한 도입률과 업무시간 절감, 보안 통제 경험은 외부 고객을 설득할 핵심 자료가 될 수 있다. 현장 구축을 담당할 응용형 AI 엔지니어도 체계적으로 양성한다. 모델 자체 개발보다 고객의 데이터와 업무 프로세스를 연결하고 정확도·비용·보안을 조율할 수 있는 인력을 확보하려는 움직임이다. 이번 협력은 삼성SDS가 추진하는 멀티모델 전략의 한 축이기도 하다. 삼성SDS는 오픈AI와 국내 첫 ‘데이브레이크’ 보안 프로그램 협력을 추진하는 한편 앤트로픽과는 기업용 클로드 공급·구축 체계를 마련했다. 고객이 업무별로 적합한 글로벌 AI 모델을 선택하도록 지원하고 이를 삼성 클라우드 플랫폼과 브리티웍스, 기업 시스템 구축 사업에 연결한다는 구상이다. 크리스 차우리 앤트로픽 인터내셔널 시장진출전략(GTM) 총괄은 “한국 기업들이 클로드를 통해 생산성을 극대화하고 혁신할 수 있도록 양사의 전략적 협업을 확대하겠다”고 말했다. 이준희 삼성SDS 대표는 “클로드를 비롯한 글로벌 AI 기술을 삼성SDS의 다차원 AI 풀스택과 결합해 고객의 성공적인 AI 전환을 지원하겠다”고 밝혔다.2026-09-15 09:03:02
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'AI 잘 쓰는 직원' 자격으로 검증…SK AX, 고용부 장관상 [경제일보] SK AX가 구성원의 생성형 인공지능(AI) 활용 능력을 교육하고 자격으로 검증하는 사내 인재 육성 체계를 구축한 성과로 고용노동부 장관상을 받았다. 단순히 AI 도구 사용법을 가르치는 데서 벗어나 실제 업무 수행 능력을 평가하는 기준을 마련했다는 점에서 높은 평가를 받았다. SK AX는 지난 11일 서울 코엑스마곡에서 열린 ‘인적자원개발 콘퍼런스’의 ‘기업자격 정부인정제도 운영 우수사례 발표대회’에서 고용노동부 장관상을 수상했다고 14일 밝혔다. 기업자격 정부인정제도는 기업이 근로자의 직무능력 향상을 위해 자체적으로 운영하는 자격 가운데 검정 기준과 운영 체계가 우수한 제도를 정부가 인정하는 방식이다. 국가기술자격과 달리 기업이 발급·관리하는 자격이지만 정부 심사를 거쳤다는 점에서 사내 교육 수료증과 구별된다. SK AX는 올해 초 ‘AI 리터러시(AI Literacy·AI 기본 활용능력)’와 ‘AI 부트캠프(AI Bootcamp·집중 실무교육)’를 각각 생성형 AI 활용 2급과 1급 기업자격으로 인정받았다. 기업이 자체 운영하는 생성형 AI 활용 자격이 정부 인정을 받은 국내 첫 사례다. 2급에 해당하는 AI 리터러시는 직군과 관계없이 문서 작성, 데이터 구조화, 스프레드시트 활용, 기초 프로그래밍 등 일상 업무에서 필요한 생성형 AI 활용 능력을 평가한다. 1급인 AI 부트캠프는 사내 데이터와 AI 모델을 연결해 특정 업무를 스스로 수행하는 맞춤형 AI 에이전트를 구축할 수 있는 전문인력 양성에 초점을 맞췄다. 교육과 평가 과정에도 AI를 적용했다. 최신 AI 모델이 응시자의 답변과 수행 결과를 진단하고 개인별 피드백을 제공한다. SK AX는 평가 편향을 줄이고 인증 신뢰도를 확보하기 위해 사람이 최종 결과를 검토하는 절차도 마련했다. 전 구성원을 대상으로 AI 생성 결과물 표시와 윤리 지침 준수도 안내하고 있다. 이는 기업의 AI 경쟁이 모델과 시스템 도입을 넘어 구성원의 실제 활용 능력을 어떻게 끌어올릴지로 이동하고 있음을 보여준다. 현장에서 AI가 제대로 쓰이려면 교육 참여 인원보다 업무시간 단축과 오류 감소, 비용 절감, 신규 서비스 창출 등 성과를 측정할 기준이 필요하다. SK AX가 교육과 평가, 인증을 하나의 체계로 묶은 배경이다. SK AX는 구성원의 직무와 숙련도에 따라 교육과정을 제공하는 ‘SK AI 컴피턴시 모델’을 운영하고 있다. 향후 자체 인증 체계를 일반 기업과 교육기관으로 넓혀 기업별 AI 인재 기준을 구축하는 사업으로 발전시킬 계획이다. 김민환 SK AX HRX추진담당은 “이번 수상은 선제적으로 구축한 AI 역량 인증 플랫폼의 공신력과 현장 활용 가치를 인정받은 결과”라며 “구성원의 성장을 지원하는 데 그치지 않고 산업 현장에서 신뢰받고 활용되는 AI 역량 인증 체계로 발전시키겠다”고 말했다. 한편 외부 확산을 위해서는 기업마다 다른 업무 환경과 보안 수준을 반영할 수 있도록 평가 기준을 세분화해야 한다. 자격 취득자가 현장에서 어떤 성과를 냈는지 정기적으로 검증하고 빠르게 바뀌는 AI 기술에 맞춰 시험 내용도 지속적으로 손질할 필요가 있다.2026-09-14 09:05:22
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오픈AI, 월가 '엑셀·피치북'까지 파고든다…금융판 챗GPT 출격 [경제일보] 오픈AI가 투자은행의 리서치부터 엑셀 재무모델과 피치북 작성까지 지원하는 금융권 전용 챗GPT를 내놨다. 범용 챗봇을 넘어 산업별 업무 자체를 AI로 재설계하려는 전략으로, 월가의 반복적인 분석·문서작성 업무를 둘러싼 AI 경쟁도 한층 치열해질 전망이다. 오픈AI는 10일(현지시간) 금융기관용 AI 서비스 '챗GPT 포 파이낸셜 서비스(ChatGPT for Financial Services)'를 공개했다. 최신 모델 GPT-6 아스트라를 기반으로 모건스탠리와 에버코어가 설계 파트너로 참여했다. 우선 투자은행(IB)과 주식 리서치 업무에 초점을 맞췄다. 기존 챗GPT와 가장 큰 차이는 금융 데이터가 업무 과정에 직접 들어온다는 점이다. 달루파와 피치북, LSEG 뉴스, 크런치베이스 등의 데이터를 기본으로 제공해 실적 발표와 재무제표, 기업 펀더멘털, 비상장 기업 정보를 검색하고 분석할 수 있다. 분석에 사용된 수치가 어느 표나 문단에서 나왔는지도 확인할 수 있도록 출처 추적 기능을 넣었다. 금융회사가 이미 돈을 내고 쓰는 데이터도 연결한다. 오픈AI는 S&P 캐피털 IQ와 LSEG, MSCI, 다우존스 팩티바, 무디스 등과 계정·접근권한 연동을 추진하고 있다. 데이터사이트와 박스, 프리퀸, 팩트셋, 인탭트 등 50개 이상의 커넥터도 지원한다. 결국 별도 데이터 단말을 단순 대체하기보다는 여러 금융 데이터와 사내 자료를 챗GPT 안에서 묶어 분석부터 결과물 작성까지 이어가는 구조다. 실제 업무 범위도 투자은행 실무에 맞췄다. 기업가치 평가와 차입매수(LBO) 모델링, 인수 후보 기업 선별, 실적 분석을 수행하고 결과를 엑셀·워드·파워포인트로 만들 수 있다. 각 금융회사가 사용하는 재무모델이나 피치북 양식을 관리자 페이지에 등록하면 같은 형식으로 결과물을 생성할 수도 있다. 오픈AI는 아스트라의 금융문서 처리 성능도 강조했다. 미국 재무부 보고서의 복잡한 표와 차트, 주석에서 필요한 정보를 찾아 분석하는 'OfficeQA Pro'에서 69.9%를 기록했다. 이전 GPT-5.6 솔은 60.2%였다. 다만 이는 오픈AI가 제시한 벤치마크 결과로 실제 투자은행 업무에서 동일한 정확도를 보장하는 것은 아니다. 특히 금융권에서는 작은 숫자 오류도 투자 판단이나 고객 자료의 신뢰도 문제로 이어질 수 있다. 오픈AI 역시 금융서비스 약관에서 데이터와 AI 결과물이 부정확하거나 불완전할 수 있고 최신 정보가 아닐 수 있다고 명시했다. 달루파 데이터는 최대 24시간 지연될 수 있으며 일부 미국 주식 시세도 최소 15분 지연된다. 투자 조언이나 매매 추천 서비스가 아니라는 점도 분명히 했다. 보안 장벽도 높였다. 사내 데이터는 기본적으로 모델 학습에 사용하지 않으며 저장·전송 과정에서 암호화한다. 역할별 접근 통제와 SAML 기반 통합 로그인(SSO), SCIM 계정 관리, 데이터 보존기간 설정을 지원한다. 준법감시 조직은 업무 로그를 추출해 감사나 조사에 사용할 수 있다. 금융 AI 시장 경쟁은 이미 달아오르고 있다. 앤트로픽은 올해 금융분석과 주식 리서치, 사모펀드 등을 겨냥한 금융 AI 도구와 에이전트를 잇달아 내놨다. 금융 특화 AI 업체 로고(Rogo)도 300개 이상의 금융기관에서 4만명 이상의 금융 전문가가 이용한다고 밝히고 있다. 한편 오픈AI는 현재 이 서비스를 자격을 갖춘 금융기관에 판매하고 있으며 가격은 공개하지 않았다. 향후 금융 데이터 범위를 넓히고 투자은행과 주식 리서치를 넘어 다른 금융 분야로 확대할 계획이다. 금융회사 입장에서는 AI가 보고서를 얼마나 잘 쓰느냐보다 숫자의 출처를 검증하면서 실제 업무시간을 얼마나 줄일 수 있느냐가 시장 안착을 가를 관건이 될 전망이다.2026-09-11 15:11:39
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"교과서 아닌 현장서 배운다"…제약 QA 취준생 실무교육 성료 [경제일보] 제약·바이오 품질보증(QA) 직무를 희망하는 대학생과 취업준비생 250명이 실제 제약 현장에서 필요한 업무 역량을 겨뤘다. 단순한 이론 교육을 넘어 GMP부터 QA 문서 작성, 분석기기 실습, 실제 일탈 상황 분석까지 60시간에 걸친 실무 교육이 진행됐다. 한국바이오협회가 후원하고 바이오·제약 교육 전문기업 PNB Plus가 주관한 ‘2026 PNB QA GTC(GMP Training Camp)’가 2개월간의 교육과 실무 경쟁을 마무리했다고 10일 밝혔다. 이번 교육에는 바이오·제약 분야 품질보증 직무 취업을 준비하는 대학생과 취업준비생 250명이 참여했다. 교육은 제약·바이오 기업의 실제 업무 환경에서 요구되는 QA 역량을 익히는 데 초점을 맞췄다. 교육생들은 합성의약품과 바이오의약품의 GMP 이론을 비롯해 QA 문서 작성, 전처리 및 HPLC 실습, LC-MS 특강 등을 이수했다. 현직자의 직무 특강과 분석기기 전문기업 견학도 진행됐다. 제약·바이오 기업의 품질관리 체계와 현장에서 QA 담당자가 어떤 방식으로 업무를 수행하는지 직접 경험하는 과정이다. 교육의 마지막에는 실무 역량을 겨루는 ‘GTC 챌린지 리그’가 열렸다. 총 49개 팀이 참가해 현직 전문가가 출제한 미션을 수행했다. 주어진 과제는 실제 제약·바이오 현장에서 발생할 수 있는 일탈 상황의 원인을 분석하고 이에 대한 조치 방안을 QA 문서로 작성하는 것이었다. 단순히 GMP 규정을 암기하는 방식이 아니라 문제의 원인을 파악하고 적절한 조치와 문서화 절차를 제시해야 했다. 49개 참가팀 가운데 10개 팀이 본선에 올랐다. 본선 진출팀들은 최종 발표 평가를 통해 자신들이 분석한 문제와 해결 방안을 발표했고 전문가 심사를 거쳐 수상팀이 결정됐다. 대상은 숭실대학교 ‘숭실덩실’ 팀이 차지했다. 김민지·김소영·김수현·김재영·송승민 학생으로 구성된 숭실덩실 팀은 실제 일탈 상황을 분석하고 이를 QA 문서로 구체화하는 과정에서 높은 평가를 받았다. 최우수상은 숙명여자대학교 ‘품생품사’ 팀이 받았다. 윤인애·임가인·전아현·김하정·박채은 학생으로 구성됐다. 우수상은 동국대·경희대·성균관대·성신여대 학생들이 함께 구성한 4개 대학 연합 ‘다이하드(DI-Hard)’ 팀에 돌아갔다. 상위 3개 팀에는 모두 한국바이오협회장상이 수여됐다. 대상을 받은 김민지 숭실대 학생은 “GTC를 통해 품질관리와 제약산업 전반에 대한 이해를 넓혔고, 팀원들과 함께 일탈 과제를 수행하며 문제를 바라보는 시각도 키울 수 있었다”며 “현직자 교육과 팀 미션을 통해 QA 직무를 보다 구체적으로 이해할 수 있는 경험이었다”고 말했다. 바이오·제약산업이 성장하면서 생산 과정에서 제품의 품질을 관리하고 규제 기준을 준수하도록 하는 전문인력의 중요성도 커지고 있다. 특히 의약품은 제조 과정에서 작은 오류가 품질과 환자 안전에 영향을 미칠 수 있어 GMP 규정에 대한 이해뿐 아니라 실제 문제를 분석하고 기록·조치하는 능력이 중요하다. 이번 교육은 이런 산업 현장의 요구를 취업준비생에게 직접 경험하게 했다는 점에서 의미가 있다. GMP 이론을 배우는 데 그치지 않고 실제 QA 업무에서 사용하는 문서를 작성하고 분석기기를 다루며 가상의 일탈 상황에 대한 원인 분석과 개선 조치를 수행하는 방식으로 교육이 진행됐기 때문이다. 손지호 한국바이오협회 산업지원본부장은 “바이오산업이 성장할수록 생산과 품질을 책임질 전문인력의 중요성도 커진다”며 “취업준비 단계부터 기업의 업무 방식과 직무 요구 수준을 경험할 수 있도록 산업과 교육을 연결하고 실제 품질업무의 흐름을 이해한 인재가 산업에 진입할 수 있도록 지원하겠다”고 말했다. ‘GMP Training Camp’는 매년 하계와 동계 과정으로 나눠 운영된다. 하계 과정은 6~8월 QA(품질보증) 과정으로 동계 과정은 12월부터 이듬해 2월까지 QC(품질관리) 과정으로 진행된다. 한국바이오협회와 PNB Plus는 교육을 통해 바이오·제약산업 현장에서 요구하는 실무형 인재를 양성하고 취업준비생들이 실제 기업 업무와 직무에 대한 이해도를 높일 수 있도록 프로그램을 이어갈 계획이다. 차기 교육 과정 모집 일정은 추후 한국바이오협회 홈페이지 등을 통해 안내될 예정이다.2026-09-10 09:00:42
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![[경제일보] 10조 실탄 든 삼성SDS, AI 넘어 로봇 공장까지 노린다](https://image.ajunews.com//content/image/2026/09/09/20260909080922600565.jpg)
10조 실탄 든 삼성SDS, AI 넘어 '로봇 공장'까지 노린다 [경제일보] 삼성SDS가 2031년까지 10조원을 투입해 인공지능 전환(AX)에서 로봇 전환(RX)과 물류까지 사업 영토를 넓힌다. 삼성 관계사의 제조 현장을 로봇 사업의 시험대로 활용하고 공공·금융에 특화한 AI 에이전트를 앞세워 외부 시장으로 확장한다는 전략이다. 이준희 삼성SDS 대표는 지난 8일 서울 코엑스에서 열린 ‘리얼 서밋 2026’ 기자간담회에서 “AX와 RX, 물류 분야에서 전략적 투자를 검토하고 있다”며 “빠른 시일 안에 결과물을 소개할 수 있을 것”이라고 밝혔다. 삼성SDS의 10조원 투자계획은 AI 인프라 5조원, AX 서비스·플랫폼 1조원, 인수합병(M&A)과 신사업 4조원으로 구성된다. 재원은 보유 현금성 자산 6조6000억원과 글로벌 사모펀드 운용사 KKR로부터 조달한 1조2200억원, 향후 영업현금흐름으로 마련한다. KKR 자금은 단순 출자가 아니라 2032년 만기, 연 2.5% 금리의 전환사채(CB)다. 주식으로 전환되면 기존 주주의 지분이 희석될 수 있는 만큼 투자 규모보다 수익성과 회수 속도가 중요하다. 삼성SDS가 M&A 대상과 투자 시점을 보수적으로 선별해야 하는 이유다. 신규 성장축은 RX다. 삼성SDS는 2027년 생산설비와 서로 다른 로봇을 통합 제어하는 ‘로봇 오케스트레이션 플랫폼’을 출시한다. 로봇 하드웨어를 직접 만드는 대신 공정 데이터와 제조실행시스템(MES), 로봇을 연결해 생산라인 전체를 운영하는 역할을 맡는다. 초기 시장은 삼성 관계사의 1000여개 생산라인이다. 수작업 비중이 높은 공정을 범용 로봇으로 전환해 성능과 경제성을 먼저 검증한다. 이후 삼성SDS가 MES와 자동화 시스템을 구축한 외부 제조 고객사 430여곳과 미국 리쇼어링 시장으로 사업을 확장할 계획이다. 레인보우로보틱스와 월든로보틱스 등 10개 기업으로 구성한 ‘팀 REX’도 가동한다. 로봇 본체와 손 역할을 하는 엔드이펙터, 시뮬레이션 기술을 묶어 제조 현장별로 최적화하겠다는 구상이다. 삼성SDS의 경쟁력은 개별 로봇보다 여러 기종을 기존 생산시스템과 안정적으로 연결하는 통합 역량에서 갈릴 전망이다. 기업용 AI 시장에서는 오는 10월 출시하는 ‘브리티웍스 코워크’를 전면에 세운다. 이용자의 메일과 일정, 문서 등 업무 맥락을 이해해 자료 조사와 문서 작성, 이메일 발송까지 수행하는 AI 에이전트다. 글로벌 범용 서비스와 정면 대결하기보다 외부 클라우드 사용이 제한되는 공공·국방·금융 폐쇄망 시장을 먼저 공략한다. 이는 삼성SDS가 가진 기업 내부 시스템 구축 경험을 AI 에이전트와 결합하는 전략이다. 모델 성능만으로는 오픈AI·마이크로소프트·구글과 차별화하기 어렵지만, 고객사의 데이터와 업무 절차를 연결하고 구축 이후 운영까지 책임지는 능력은 기존 IT서비스 사업자의 강점이다. 오픈AI와의 보안 협력도 확대한다. 삼성SDS는 국내 기업 최초로 오픈AI의 ‘데이브레이크 파트너 프로그램’ 파일럿 파트너로 참여해 취약점 탐지부터 위험도 판단, 보안패치 생성·검증까지 자동화하는 기술을 적용한다. 다만 현재는 초기 검증 단계인 만큼 실제 고객 확보와 매출 규모는 지켜봐야 한다. 이번 삼성SDS의 전략은 데이터센터와 AI 에이전트, 제조 로봇을 하나의 사업 사슬로 묶는 데 초점이 맞춰져 있다. 관건은 삼성 관계사에서 확보한 실적을 외부 고객과 해외시장으로 얼마나 빠르게 확장하느냐다. 10조원이라는 투자 규모가 성장의 보증수표는 아니다. 외부 매출과 반복 가능한 서비스 수익으로 연결될 때 AX·RX 전환의 성과가 비로소 숫자로 입증될 전망이다. [아주경제 2026년 09월 10일자 13면에 게재된 기사입니다.]2026-09-10 07:52:33
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LG CNS, 100억 투자 8개월 만에 'AI 검진' 실증…의료 AX 승부수 [경제일보] LG CNS가 차움 건강검진센터를 시작으로 의료 인공지능 전환(AX) 사업을 본격화한다. 지난 1월 차바이오텍에 100억원을 전략적으로 투자한 지 약 8개월 만에 건강검진 전 과정에 AI 에이전트를 적용하는 개념검증(PoC)에 착수했다. LG CNS는 차움·차헬스케어와 서울 강남구 차움 건강검진센터에서 ‘지능형 검진센터 도입 착수보고회’를 열었다고 9일 밝혔다. LG CNS가 검진 업무에 특화된 AI 에이전트를 개발하고 차움이 실제 현장에서 업무 효율성과 활용 가능성을 검증한다. 현재 차움 간호사는 고객의 과거 검진 결과와 상담 기록, 주치의 권고사항을 확인하기 위해 고객관계관리(CRM)와 전자의무기록(EMR) 등 여러 시스템을 각각 조회한다. 상담 기록 작성과 검진 전 주의사항 안내, 사후관리 일정도 상당 부분 수작업으로 이뤄진다. AI 에이전트는 분산된 자료를 모아 분석한 뒤 고객에게 필요한 검사 항목과 추천 이유를 제시한다. 검사 결과와 판정 소견을 종합해 결과지 초안을 만들고, 검진 전 안내 체크리스트 작성도 지원한다. 검진 후에는 3·6·9개월 단위의 재검과 추적 관찰 일정을 관리하고 유소견자의 외래 진료 연계와 재진 프로그램 안내를 돕는다. 다만 AI가 검사 항목을 최종 결정하거나 질환을 진단하는 구조는 아니다. 검사 선택과 결과 판독, 의학적 판단은 의료진이 맡고 AI는 자료 분석과 문서 작성 등을 보조한다. 실제 적용에 앞서 추천 정확도와 오류 발생률, 의료진 검토 절차를 구체화해야 하는 이유다. 차움은 전체 고객 가운데 외국인 비중이 약 30%에 달한다고 설명했다. LG CNS는 검진 결과 설명과 상담 과정에 AI 통번역을 적용하는 방안도 검토한다. 의료 통역은 용어 하나의 오류가 진료 판단에 영향을 줄 수 있어 전문인력의 재확인 체계가 함께 마련돼야 한다. 이번 사업은 LG CNS와 차바이오그룹 협력의 첫 가시적 실증 사례다. LG CNS는 지난 1월 차바이오텍의 제3자 배정 유상증자에 참여해 100억원을 투자하고 의료·바이오 AX 사업 협력을 추진하기로 했다. 양측은 당시 병원 클라우드 전환과 의료 빅데이터 플랫폼, 치료제 생산공정 최적화, 의료 특화 AI 모델 등을 협력 분야로 제시했다. 한편 LG CNS는 이번 실증을 토대로 건강검진 상담 특화 AI 모델을 확보하고 차병원 주요 검진센터로 적용 범위를 넓힐 계획이다. 차바이오그룹이 미국·싱가포르·호주·일본 등에서 의료 네트워크를 운영한다는 점에서 향후 해외 사업으로 연결될 가능성도 있다. 성패는 기술 시연보다 현장 지표가 좌우할 전망이다. 간호사의 기록·조회 시간이 얼마나 줄었는지, AI가 작성한 결과지 초안을 의료진이 어느 정도 수정해야 하는지, 상담 품질과 사후관리 이행률이 개선됐는지를 수치로 입증해야 한다. 민감정보인 의료데이터의 접근권한 통제와 암호화, 이용기록 관리, 생성형 AI 오류 차단 체계 역시 확산의 전제 조건이다.2026-09-09 10:34:23
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![[보험업계 스냅샷] 삼성생명, AI CX 글쓰기 시스템 ICT 어워드 과기부장관상 수상 外](https://image.ajunews.com//content/image/2026/08/27/20260827172344197999.jpg)
삼성생명, 'AI CX 글쓰기 시스템' ICT 어워드 과기부장관상 수상 外 [경제일보] 삼성생명이 대고객 콘텐츠 품질 향상을 위해 구축한 '인공지능(AI) CX(고객경험) 글쓰기 시스템'이 'ICT 어워드 코리아 2026'에서 AI 전환(AX)혁신 부문 통합대상인 과학기술정보통신부장관상을 수상했다고 27일 밝혔다. ICT 어워드 코리아는 한국정보과학진흥협회가 지난 2004년부터 매년 개최하는 시상식이다. 올해는 AX혁신과 애플리케이션(앱), 웹사이트, 디지털 솔루션 등 총 6개 부문에 211개 기업이 참가했다. 삼성생명의 AI CX 글쓰기 시스템은 AI 기술을 활용한 업무 프로세스 재설계와 사용자 경험·생산성 혁신 성과를 인정받아 AX혁신 부문 1위를 차지했다. 삼성생명은 고객이 쉽게 읽고 이해해 바로 행동할 수 있는 콘텐츠 제공을 목표로 CX 글쓰기 체계를 운영해왔다. 최근에는 생성형 AI를 접목한 자동화 시스템을 도입해 임직원이 고객 관점의 콘텐츠를 작성하고 검토할 수 있도록 했다. AI CX 글쓰기 시스템은 어려운 금융·전문용어를 쉬운 표현으로 바꾸고 용어와 문장 표현을 통일하는 데 활용된다. 이를 통해 고객과의 소통 과정에서 발생할 수 있는 오해를 줄이고 콘텐츠 제작 과정의 효율성을 높였다는 설명이다. 삼성생명 관계자는 "AI 기술의 도입은 단순히 업무 효율을 높이는 것을 넘어 고객과의 소통을 더욱 원활하게 하는 핵심 요소"라며 "앞으로도 AX 구현과 고객 중심의 서비스를 지속적으로 강화해 더 나은 고객 경험을 제공하겠다"고 말했다. ◆ 라이나생명, M365 코파일럿 도입…전사 AI 전환 본격화 라이나생명이 생성형 인공지능(AI) 솔루션인 'M365 코파일럿(Copilot)'을 업무 전반에 도입하며 전사적인 AI 전환에 나선다고 27일 밝혔다. 라이나생명은 먼저 웹 기반 대화형 AI인 'Copilot Chat'을 도입했다. 별도의 업무 환경을 오가지 않고 문서 작성과 요약, 번역 등 일상적인 업무에 활용할 수 있도록 했다. 오는 10월에는 'Microsoft 365 Copilot'을 전 임직원 대상으로 확대해 생성형 AI를 업무 환경 전반에 적용할 예정이다. 임직원들은 기존 업무 환경에서 필요한 정보를 빠르게 확인하고 문서 작성 등 반복 업무에 소요되는 시간을 줄일 수 있게 된다. 라이나생명은 이를 통해 업무 생산성을 높이고 핵심 업무에 집중할 수 있는 환경을 조성한다는 계획이다. AI 활용 역량을 높이기 위한 교육과 지원도 병행한다. 실제 업무에 적용할 수 있는 AI 활용 방안을 지속적으로 발굴하고 조직 전반에 AI 활용 문화를 정착시킬 방침이다. 박기흥 라이나생명 디지털서비스본부 상무는 "이번 Copilot 도입은 생성형 AI를 일상 업무에 접목해 임직원의 업무 효율과 생산성을 높이기 위한 것"이라며 "앞으로도 AI를 활용할 수 있는 영역을 지속적으로 확대하고 임직원의 역량을 강화해 실질적인 업무 혁신으로 이어지는 AI 활용 고도화를 추진할 예정"이라고 말했다. ◆ 신한라이프, 취업준비 청년 100명 초청 채용설명회 개최 신한라이프가 26일 서울 중구 신한L타워에서 보험업권 취업을 준비하는 청년 100명을 초청해 채용설명회를 개최했다고 27일 밝혔다. 이번 행사는 보험업 취업을 준비하는 청년들에게 채용 정보와 실제 직무 경험을 제공하기 위해 마련됐다. 참가자는 채용플랫폼과 대학 취업지원 부서 등을 통해 접수된 신청자 가운데 추첨을 거쳐 선정됐다. 설명회에서는 기업문화와 주요 직무, 업무환경 등을 소개하고 △인사담당자 채용가이드 △직무별 커리어 토크 △역량 강화 특강 등을 진행했다. 올해 입사한 신입사원들은 취업 준비 과정과 입사 후 직장생활 경험을 공유했다. 상품·계리와 영업, 디지털전환(DX), 자산운용 등 주요 부문 현직자와의 소그룹 상담도 진행해 실제 업무와 필요 역량, 직무별 성장경로 등을 안내했다. 외부 전문가가 진행하는 자기소개서 작성과 면접 특강도 마련했다. 참가자들이 자신의 경험과 강점을 정리하고 면접에 대비할 수 있도록 실전 준비 방법을 중심으로 교육했다. 신한라이프는 지난달 고용노동부 주관 '2026 미래내일 일경험 사업' 참여기업으로 선정돼 미취업 청년들에게 사내 과제 수행과 멘토링 기회를 제공하고 있다. 지난 19일부터 이틀간 서울 동대문디자인플라자에서 열린 '2026 금융권 공동 채용박람회'에도 참여해 모의면접과 채용상담을 진행했다. 신한라이프 관계자는 "청년 고용 활성화를 위한 사회적 노력에 발맞춰 보험업권 취업을 준비하는 청년들에게 보다 실질적인 도움이 되고자 이번 행사를 준비했다"며 "앞으로도 청년들의 진로 탐색을 지원하고 사회에 첫발을 내딛는 과정에 힘이 될 수 있도록 다양한 활동을 지속적으로 마련해 나가겠다"고 말했다.2026-08-27 17:34:11
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현대차·기아, AI 특화 공동훈련센터 개소…중소 부품사 전환 지원 [경제일보] 현대차·기아가 중소 부품 협력사의 인공지능(AI) 활용 역량을 높이기 위한 전용 교육시설을 마련했다. 실제 제조 현장에서 확보한 데이터를 교육에 활용해 품질 개선과 생산성 향상으로 연결하는 현장 중심의 AI 전환 지원에 나선다. 27일 현대차·기아에 따르면 회사는 경북 경주 현대차그룹 글로벌상생협력센터(GPC)에서 한국산업인력공단과 ‘AI 특화 공동훈련센터’ 개소식을 열었다. AI 특화 공동훈련센터는 품질·공정·데이터를 기반으로 협력사 임직원에게 직무별 AI 교육을 제공하는 시설이다. 내연기관 중심의 부품업체가 AI와 데이터를 활용하는 미래차 부품업체로 전환할 수 있도록 교육부터 현장 적용까지 지원한다. 교육은 협력사별 AI 활용 수준을 진단한 뒤 직무에 따라 단계적으로 진행한다. 작업 표준서와 품질 문서 작성 등을 자동화하는 생성형 AI, 제조 현장의 품질 검사와 불량 검출을 지원하는 AI 비전검사, 공정 데이터를 분석해 위험 요인을 관리하는 품질 리스크 관리 등이 주요 과정이다. 실제 공정 데이터를 활용한 프로젝트 기반 학습(PBL)도 진행한다. 협력사가 자사 공장에서 발생한 불량 데이터를 교육에 활용해 AI 모델을 구축하고 품질 개선 방안을 직접 도출하는 방식이다. 교육 결과를 현장의 불량률 감소와 생산성 향상으로 이어지도록 설계했다. 현대차·기아는 올해 1·2차 부품 협력사 임직원 900여명을 대상으로 AI 실무 교육을 진행한다. 올해는 품질 직무를 중심으로 교육을 시작하고 내년부터 교육 인원과 지원 대상을 확대해 생산, 연구개발(R&D), 구매, 경영관리 등 협력사 직무 전반으로 범위를 넓힐 계획이다. 포럼과 세미나 등 협력사 간 AI 활용 사례를 공유하는 프로그램도 운영한다. 현대차·기아의 교육 인프라와 협력사 네트워크, 한국산업인력공단의 정책 지원을 결합해 부품 공급망의 AI 활용 기반을 확대한다는 방침이다. 현대차·기아 관계자는 “미래 모빌리티 시장을 선도하기 위해서는 품질 완결성과 생산성 혁신을 이루는 현장 중심의 기술 내재화가 필수적”이라며 “부품 협력사의 AI 경쟁력이 곧 현대차·기아의 글로벌 경쟁력이라는 신념으로, AI 특화 공동훈련센터를 통해 부품 협력사의 성공적인 AI 전환과 동반성장을 지속적으로 지원할 것”이라고 했다.2026-08-27 15:27:51
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KAIST 찾은 '구글의 전설' 제프 딘…"AI 경쟁, 결국 컴퓨팅 효율 싸움" [경제일보] 인공지능(AI) 산업의 경쟁 구도가 거대언어모델(LLM)의 성능 경쟁에서 컴퓨팅 자원을 얼마나 확보하고 효율적으로 활용하느냐의 경쟁으로 이동하고 있다. 구글에서 27년간 AI와 컴퓨팅 인프라의 발전을 이끌었던 제프 딘이 한국에서 던진 메시지도 여기에 집중됐다. 딘은 지난 13일 서울 AI 허브에서 열린 특별강연에서 “향후 몇 년간 AI 발전의 핵심은 하드웨어와 컴퓨팅 자원을 얼마나 확보하고 효율적으로 사용하는가에 달려 있다”고 강조했다. 단순히 더 큰 모델을 만드는 것만으로 AI 경쟁력을 확보하기 어려워지고 있다는 의미다. 이번 강연은 딘이 구글을 떠난 뒤 사실상 첫 공식 행보라는 점에서도 주목받았다. KAIST와 국가AI연구거점의 공동 초청으로 마련된 행사에는 KAIST를 비롯해 고려대·연세대·포스텍 등 컨소시엄 대학의 연구진과 학생, 기업 관계자 등 150여명이 참석했고 온라인으로도 220여명이 참여했다. 딘은 1999년 구글에 합류한 이후 검색 인프라를 비롯해 구글의 AI 연구 기반을 구축한 핵심 인물이다. 분산 시스템 연구를 기반으로 대규모 연산을 효율적으로 처리하는 기술을 발전시켰고, 텐서플로와 구글의 AI 전용 반도체인 TPU 개발에도 관여했다. 최근까지는 구글 수석과학자로 차세대 AI 모델 제미나이 개발을 이끌었다. 그런 그가 구글을 떠나 과학 연구를 위한 AI 스타트업 ‘디스커버리 루프’를 창업하면서 업계의 관심이 집중됐다. 구글과 같은 빅테크의 최고 수준 연구 환경을 떠나 새로운 회사를 선택한 만큼, 그의 이번 발언은 단순한 기술 전망 이상의 의미를 갖는다. ◆ AI의 다음 병목은 ‘모델’보다 ‘연산’ 딘이 강조한 것은 AI 발전을 바라보는 시각 자체의 변화다. 그는 학부 시절 신경망 학습을 연구했지만 당시 컴퓨팅 성능의 한계 때문에 연구 성과를 내기 어려웠고, 20여년이 지나 충분한 연산 자원이 확보되면서 당시 아이디어가 현실화됐다고 설명했다. 지난 15년간 AI의 발전 역시 특정한 알고리즘 하나가 등장했기 때문이라기보다 연산 능력·데이터·모델 규모가 함께 확대된 결과라는 것이 그의 설명이다. 이 발언은 현재 AI 산업의 경쟁 구도를 정확히 관통한다. 챗GPT를 비롯한 생성형 AI가 대중화된 이후 기업들은 더 많은 데이터를 학습시키고 더 큰 모델을 구축하는 방식으로 경쟁해왔다. 그러나 모델 규모가 커질수록 학습과 추론에 필요한 컴퓨팅 비용도 폭증한다. 결국 AI 모델을 얼마나 잘 만드는가와 동시에 필요한 연산량을 얼마나 적은 비용으로 처리할 수 있는가가 기업 경쟁력의 핵심이 된다. 엔비디아가 AI 가속기 시장을 장악한 것도 같은 맥락이다. 구글이 자체 TPU를 개발한 이유 역시 외부 반도체에만 의존하지 않고 AI 연산 구조에 맞는 하드웨어와 소프트웨어를 함께 최적화하기 위해서였다. 딘의 경력 자체가 이를 보여준다. 대규모 분산 시스템을 연구하던 컴퓨터과학자가 구글에서 TPU와 AI 시스템 개발에 참여한 것은 AI가 발전할수록 모델과 반도체, 데이터센터, 소프트웨어를 하나의 시스템으로 설계해야 한다는 흐름과 맞닿아 있다. ◆ 한국 AI도 ‘모델 개발’ 이후를 준비해야 이번 딘의 KAIST 방문은 국내 AI 산업에도 시사하는 바가 크다. 한국의 AI 전략은 그동안 자체 파운데이션 모델 확보와 GPU 확보에 상당한 무게가 실렸다. 하지만 모델을 하나 확보한다고 AI 경쟁력이 완성되는 것은 아니다. 대규모 모델을 학습시키고 실제 서비스에 적용하기 위해서는 GPU와 AI 반도체, 데이터센터, 네트워크, 저장장치, 소프트웨어 등 전체 시스템을 효율적으로 연결해야 한다. KAIST가 추진하는 ‘AI 시스템 이니셔티브’ 역시 이 지점에 초점을 맞추고 있다. AI 모델 자체뿐 아니라 하드웨어와 시스템 소프트웨어를 함께 최적화해 제한된 컴퓨팅 자원을 최대한 활용하는 것이 목표다. 최근 글로벌 빅테크와 KAIST의 협력이 이어지는 것도 주목할 부분이다. 엔비디아가 KAIST와 AI 공동연구소 및 피지컬AI센터 설립을 추진한 데 이어 구글의 핵심 AI 연구자가 직접 KAIST를 찾아 연구진과 분산 시스템과 AI 인프라를 논의했다. 이는 한국이 AI 모델 경쟁에서 단순히 해외 기술을 활용하는 수준을 넘어 AI 시스템 전체를 연구할 수 있는 기반을 확보해야 한다는 신호로 해석할 수 있다. 딘이 강연에서 “AI가 인간을 대체하느냐”는 질문에 인간과 AI가 각자의 강점을 활용하는 것이 중요하다고 답한 것도 같은 맥락이다. AI를 인간의 대체재로만 볼 것이 아니라 인간이 해결하지 못했던 문제를 풀기 위한 연구 도구로 활용해야 한다는 것이다. 그가 창업한 디스커버리 루프가 과학 연구를 AI의 주요 적용 분야로 삼은 것도 의미가 있다. AI가 검색과 문서 작성, 코딩을 넘어 신약과 소재, 물리학 등 과학적 발견의 속도를 높이는 방향으로 확장될 경우 필요한 컴퓨팅 규모는 지금보다 더욱 커질 수밖에 없다. 한편 딘이 한국에서 던진 메시지는 명확하다. AI 경쟁의 다음 승부처는 더 큰 모델을 만드는 데서 끝나지 않는다. 얼마나 많은 연산 자원을 확보하고, 이를 얼마나 효율적으로 연결하고 활용하느냐가 관건이다. 한국이 AI 강국을 목표로 한다면 GPU 확보량이나 국산 모델 개발 성과만을 경쟁력의 기준으로 삼아서는 안 된다. 반도체부터 데이터센터, 네트워크, 분산 시스템, 모델까지 이어지는 ‘AI 풀스택’ 경쟁력을 확보해야 한다. 27년간 구글의 AI 역사를 만들어온 연구자가 퇴사 직후 한국에서 가장 먼저 강조한 것도 결국 이 지점이었다. AI 시대의 진짜 경쟁은 모델의 크기가 아니라 그것을 움직이는 시스템의 경쟁으로 넘어가고 있다.2026-08-19 07:55:41
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삼성SDS '브리티웍스', 중앙부처 9곳 도입…정부 업무도 AI로 바뀐다 [경제일보] 정부가 생성형 인공지능(AI)을 행정 업무에 본격적으로 접목하면서 공무원들의 업무 환경도 AI 기반으로 바뀌고 있다. 행정 자료 검색부터 문서 작성, 회의록 정리, 모바일 보고·결재까지 AI가 일상적인 업무 과정에 들어오는 가운데 삼성SDS의 AI 협업 솔루션 '브리티웍스'도 중앙 부처 9곳에 도입된다. 정부의 공공 인공지능 전환(AX)이 별도의 AI 서비스를 넘어 공무원 업무 인프라 자체를 바꾸는 단계로 확대되는 모습이다. 13일 삼성SDS는 지난 4월 재정경제부와 기획예산처를 시작으로 국가보훈부, 산업통상부, 고용노동부, 금융위원회, 재외동포청 등 총 9개 중앙 부처가 브리티웍스 도입을 확정했다고 밝혔다. 해당 부처들은 이번달까지 순차적으로 서비스를 시작할 예정이다. 이번 도입은 행정안전부가 추진하는 생성형 AI 기반 지능형 업무관리 플랫폼 '온AI' 확대 정책과 맞물려 진행됐다. 행안부는 올해 하반기까지 온AI를 40개 이상 중앙 행정 기관으로 확대한다는 계획을 세우고 있으며, 삼성SDS는 브리티웍스를 온AI의 공식 협업 도구로 제공한다. 정부의 AI 행정 혁신이 단순히 민원 서비스에 AI를 적용하는 것을 넘어 공무원이 내부적으로 사용하는 업무 환경까지 확대되고 있다. 공무원들이 매일 사용하는 검색, 문서 작성, 회의, 보고와 결재 등의 과정에 AI를 접목해 반복 업무를 줄이고 행정 처리 속도를 높이는 방식이다. 브리티웍스는 AI 검색과 지식 관리, 문서 작성 지원 기능에 메신저, 화상 회의, 자료 공유 등 기존 협업 기능을 결합한 솔루션이다. 공무원은 방대한 행정자료에서 필요한 정보를 AI 검색으로 찾고, 문서 작성 과정에서 AI의 지원을 받을 수 있다. 회의 업무에도 AI를 활용할 수 있도록 설계됐다. 화상회의를 진행한 뒤 AI가 회의 내용을 요약해 회의록 작성과 후속 업무에 활용할 수 있도록 지원해 행정 업무 과정에서 반복적으로 발생하는 자료 검색과 회의 내용 정리 등의 시간을 줄이는 것이 특징이다. 모바일 기반 협업 기능도 제공한다. 공무원은 출장이나 외근 중에도 모바일을 통해 보고와 결재를 진행하고 화상회의에 참여할 수 있다. 사무실에 복귀하지 않아도 업무를 이어갈 수 있어 업무 연속성을 높일 수 있도록 구성됐다. 특히 중앙 부처 업무는 부처 내부뿐 아니라 다른 부처와의 자료 공유와 협업이 빈번하다는 점에서 AI 기반 협업 환경의 활용도가 커질 전망이다. 각 부처가 보유한 행정자료를 효율적으로 검색하고 회의와 보고 과정을 디지털화하면 부처 간 협업 과정에서 발생하는 업무 부담도 줄일 수 있기 때문이다. 다만 공공 부문의 AI 활용은 민간 기업보다 보안 문제가 중요 요소로 꼽힌다. 중앙 부처가 국민 개인정보와 국가 주요 행정정보 등을 다루는 만큼 생성형 AI에 데이터를 입력하고 활용하는 과정에서 정보 유출이나 외부 접근을 막을 수 있는 보안 환경이 필수적이다. 이에 삼성SDS는 브리티웍스를 국가정보원의 최고 보안 수준인 '상' 등급을 획득한 민관협력형(PPP) 클라우드 환경을 기반으로 제공한다. 여기에 삼성SDS가 보유한 보안 기술을 결합해 공공기관이 생성형 AI를 활용할 수 있는 업무 환경을 구축한다는 전략이다. 정부의 AI 행정혁신이 본격화하면서 공공 AI 시장도 개별 AI 서비스 도입을 넘어 업무 시스템과 협업 환경을 AI 중심으로 재편하는 방향으로 이동할 전망이다. 특히 행정자료의 검색과 관리부터 보고·결재, 회의와 부처 간 협업까지 업무 전반을 하나의 환경에서 연결하는 방식이 확산될 경우 공공 AX 시장을 둘러싼 IT 기업들의 경쟁도 한층 치열해질 것으로 보인다. 삼성SDS는 향후 정부의 AI 업무 환경 확대에 맞춰 브리티웍스를 지속적으로 고도화하고 온AI 모바일 서비스와의 연계를 강화한다는 계획이다. 송해구 삼성SDS 솔루션사업부장 부사장은 "지금까지 총 9곳의 중앙부처가 브리티웍스를 공식 협업 도구로 선정하면서 공공 분야에서 활용이 본격화되고 있다"며 "앞으로 온AI 모바일 서비스와의 연계를 강화해 공무원들이 언제 어디서나 편리하고 안전하게 일할 수 있는 업무 환경을 구현하고, 공공 분야 AX를 적극 지원해 나갈 것"이라고 말했다.2026-08-13 09:09:09
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현대차그룹, 전방위 AX 시동…정의선도 '바이브코딩' 익혔다 [경제일보] 현대자동차그룹이 전사적인 인공지능(AI) 전환에 속도를 내고 있다. 디지털 전환(DX)을 통해 구축한 협업 환경과 데이터 인프라를 기반으로 생성형 AI 활용을 임직원 전반으로 확대하고 연구개발과 생산, 정비, 고객 서비스 등 현장 업무에도 AI를 적용하고 있다. 정의선 현대차그룹 회장 역시 AI 활용 역량을 직접 익히는 등 조직 전반의 AX 확산에 힘을 싣고 있다. 12일 현대차그룹에 따르면 그룹은 이날 서울 서초구 양재 본사에서 ‘현대차그룹 AX 성과 발표회’를 열고 2019년부터 추진해 온 DX와 AI 전환(AX) 성과 및 향후 계획을 공개했다. 현대차그룹은 AI가 본격적으로 확산하기 전부터 디지털 기반의 업무 환경을 구축해왔다. 2018년 정의선 회장이 “IT 기업보다 더 IT 기업 같은 회사가 되겠다”고 밝힌 이후 글로벌 협업 방식과 데이터 중심 경영 체계를 마련하는 데 주력했다. 이를 위해 현대차그룹은 2022년부터 업무 진행 상황과 의사결정을 관리하는 지라, 두레이, 문서 공동 작성과 지식 공유를 지원하는 컨플루언스를 순차적으로 도입했다. 같은 해 마이크로소프트의 클라우드 기반 협업 플랫폼 ‘Microsoft 365(M365)’도 업무 환경에 적용했다. M365를 통해 메일과 일정, 문서 작성, 화상회의 등을 하나의 협업 체계로 연결하고 글로벌 사업장과 조직이 동일한 환경에서 협업할 수 있도록 했다. 국가 핵심기술 관련 보안 규제로 외부 협업 도구 활용에 제약이 있었던 자율주행·수소 등 연구개발 조직도 정부 관계 부처의 가이드라인 제정을 거쳐 같은 플랫폼을 사용할 수 있게 됐다. 데이터 분야에서는 ‘글로벌 원 데이터 파이프라인’을 운영해 연구개발·생산·품질·판매 등 각 영역에 분산된 데이터를 표준화하고 연결했다. 개발 과정에서 생성된 정보가 생산과 품질 관리에 활용되고 판매 현장의 데이터가 제품 개발과 공정 개선으로 이어지는 데이터 활용 체계를 마련했다. 이렇게 구축한 DX 인프라는 생성형 AI를 업무 전반에 적용하는 AX의 기반이 됐다. 대표적인 사례가 사내 생성형 AI 플랫폼 ‘H 챗 프로’다. H 챗 프로는 보안이 확보된 환경에서 임직원이 챗GPT, 제미나이, 클로드 등 다양한 외부 생성형 AI 모델을 선택해 활용할 수 있도록 만든 현대차그룹 전용 AI 플랫폼이다. 현대차그룹은 지난해부터 H 챗 프로를 특정 조직이나 일부 인력에 한정하지 않고 일반 임직원까지 확대했다. 문서 작성과 정보 탐색, 데이터 분석, 코드 개발 등 다양한 업무에서 생성형 AI 활용이 이뤄지고 있으며 최근에는 개발자가 아닌 임직원이 직접 AI 에이전트를 만들어 업무에 적용하는 사례도 늘고 있다. 진은숙 현대차·기아 ICT담당 사장은 “AI는 분명 중요한 기술이지만 결국 기업이 활용해야 하는 도구”라며 “중요한 것은 기술 그 자체가 아니라 AI를 비롯한 새로운 기술을 얼마나 빠르게 이해하고 업무와 사업에 적용해 조직 경쟁력으로 내재화할 수 있는지에 달렸다”고 말했다. AI 활용은 연구개발 현장에서도 구체적인 성과로 이어지고 있다. ‘충돌안전 AI 어시스턴트’는 과거 충돌 시험 결과와 시험 이미지, 해석 자료 등 여러 시스템에 분산돼 있던 연구 정보를 통합 검색하고 유사 사례를 빠르게 찾아 비교·분석할 수 있도록 지원하는 AI 기반 연구개발 시스템이다. 현대차그룹은 이를 통해 관련 사례 탐색과 분석 자료 검토에 걸리는 시간을 약 90% 줄였다고 설명했다. 엔지니어들은 확보한 시간을 분석 결과 해석과 설계 개선, 시험 전략 수립 등에 활용하고 있다. 제조 현장에서는 AI를 활용해 생산 과정의 품질 관리와 운영 효율을 높이고 있다. ‘AI 자동화 인식 서비스’는 차량 식별번호(VIN)를 기반으로 생산 공정에 투입되는 차량과 시스템상 등록된 차량 정보를 실시간으로 대조·검증하는 비전 AI 솔루션이다. 현재 국내 현대차·기아 전 공장을 비롯해 미국·유럽·인도·아시아태평양 등 글로벌 생산 거점 약 70개소에 적용됐다. 현대차그룹은 이를 통해 국내외 현대차·기아 공장에서 연간 52.4억원의 비용 절감 효과를 거두고 있다고 밝혔다. ‘대차 정렬 최적화 기술’에는 강화학습 기반 AI가 적용됐다. 생산 라인에서 부품을 공급하는 대차의 순서가 설비 오류 등으로 꼬일 경우 AI가 다양한 경우의 수를 분석해 최적의 이동 경로를 자동으로 도출한다. 이를 통해 불필요한 생산 중단 시간을 약 86% 줄였다. 서비스 분야에서도 AI 적용이 확대됐다. 해외 정비 현장에서는 LLM 기반 ‘정비 지원 AI 서비스’를 통해 정비사가 차량 오류 코드나 증상을 입력하면 관련 정비 매뉴얼과 과거 정비 기록 등을 AI가 분석해 진단 결과를 제시하도록 했다. 이를 통해 정비 대응 시간이 약 42% 단축됐다. 현대차그룹은 AX를 기술 도입에 그치지 않고 조직의 업무 방식과 문화까지 바꾸는 과정으로 보고 있다. DX를 통해 마련한 데이터와 협업 기반 위에 AI를 접목해 임직원이 직접 AI를 활용하고 업무를 개선하는 구조를 확산시키는 것이 핵심이다. 정의선 회장을 비롯한 경영진도 AI 활용 역량을 높이는 데 참여하고 있다. 특히 정 회장은 임직원 대상 AX 교육 과정에서 ‘바이브코딩’을 직접 익히는 등 AI를 업무에 활용하는 방식에 관심을 보인 것으로 전해졌다. 진은숙 사장은 “AX를 통해 축적한 데이터와 운영 경험, 실행 역량은 다가올 피지컬 AI 시대를 준비하는 가장 강력한 기반이 될 것”이라며 “차량과 로보틱스, 제조·서비스 현장 등 물리적 영역으로 AI 적용 범위를 넓힐 계획”이라고 했다.2026-08-12 16:23:24
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"AI도 통신요금제로"…KT, 구글 AI 결합 초이스 4종 출시 [경제일보] KT가 통신요금제에 생성형 인공지능(AI) 서비스를 결합하면서 AI가 이동통신 요금제의 새로운 기본 혜택으로 자리 잡고 있다. 데이터와 통화, 콘텐츠 중심이었던 요금제에 AI와 클라우드 저장공간까지 포함되면서 통신상품의 구성 자체가 달라지고 있다. 11일 KT는 구글과 협력해 생성형 AI 혜택을 결합한 초이스 요금제 신규 라인업 4종을 출시한다고 밝혔다. 새 요금제는 '초이스90 구글 AI Plus', '초이스110 구글 AI Plus', '초이스130 구글 AI Plus', '초이스 더블 유튜브 프리미엄+구글 AI Plus' 등 4종이며 데이터를 완전 무제한으로 제공하는 월 9만원부터 13만원까지의 라인업으로 구성됐다. 또한 월 7500원 상당의 '구글 AI Plus(400GB)'를 기본 혜택으로 포함했다. 이번 상품의 특징은 AI가 통신요금제의 부가 혜택 가운데 하나로 편입됐다는 것이다. 기존에는 통신요금제 가입 이후 OTT나 클라우드, 음악 서비스 등을 별도로 구독하는 경우가 많았지만 AI 역시 통신상품 안에서 선택하거나 제공받는 서비스로 범위가 확대되고 있다. AI 서비스가 검색과 번역, 문서 작성, 학습 등 일상적인 작업에 활용되기 시작하면서 통신사 입장에서도 AI를 단순한 신사업이 아니라 소비자에게 직접 제공하는 서비스로 바라볼 필요성이 커지고 있다. 스마트폰이 AI를 이용하는 주요 단말이라는 점에서 통신서비스와 AI의 결합도 자연스럽게 이뤄지는 모습이다. 특히 구글 AI Plus는 생성형 AI 기능뿐 아니라 클라우드 저장공간을 함께 제공한다. AI 서비스를 이용하면서 생성되는 문서나 이미지 등 각종 데이터를 저장할 수 있는 공간까지 하나의 상품으로 묶으면서 AI와 클라우드 서비스의 결합 효과도 노렸다. AI를 처음 접하는 이용자에게는 기본 혜택을 제공하고, AI 활용도가 높은 이용자에게는 더 많은 저장 공간과 고도화된 기능을 제공하는 단계별 상품 구조다. 생성형 AI가 일부 얼리어답터 중심의 서비스에서 일반 소비자용 서비스로 확대되는 과정에서 통신 요금제가 새로운 유통 경로로 재설계된 것이다. 영상 콘텐츠와 AI를 결합한 상품도 나왔다. '초이스 더블 유튜브 프리미엄+구글 AI Plus'는 월 12만원에 데이터 완전 무제한과 공유 데이터 90GB를 제공하고 유튜브 프리미엄 라이트와 구글 AI Plus(400GB)를 함께 제공한다. 통신사가 자체적으로 모든 디지털 서비스를 개발하기보다 각 분야의 전문 사업자와 손잡는 방식도 확대될 것으로 전망된다. KT 역시 이번 상품에서 AI 기술은 구글과 협력하고 영상 콘텐츠는 유튜브와 결합하는 방식으로 하나의 요금제 안에 여러 서비스를 구성했다. 특히 국내에서는 스마트폰을 통한 AI 이용이 빠르게 확대되고 있는 만큼 통신사와 AI 사업자의 결합이 AI 대중화의 한 경로가 될 것으로 분석된다. 통신사는 가입자에게 AI 이용 경험을 제공하고 AI 사업자는 새로운 소비자 접점을 확보하는 구조다. 향후 통신사들의 요금제 경쟁에서도 AI 혜택이 새로운 비교 기준으로 등장할 것으로 전망된다. 어떤 AI 서비스를 제공하는지, 저장공간을 얼마나 제공하는지, AI 이용량에 따라 어떤 상위 혜택을 선택할 수 있는지 등이 요금제 경쟁의 새로운 요소로 자리 잡고 있다. 김영걸 KT 고객부문 고객사업본부장 상무는 "생성형 AI가 고객의 일상과 업무 전반에 빠르게 자리 잡고 있는 만큼 누구나 쉽고 편리하게 AI를 경험할 수 있도록 이번 상품을 선보였다"며 "앞으로도 통신 서비스와 AI 서비스를 결합한 새로운 고객 경험을 지속 확대해 나가겠다"고 말했다.2026-08-11 10:45:14
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"공항 운영도 AI 시대"…LG CNS, 14개 공항 AX 청사진 만든다 [경제일보] 인공지능(AI)이 제조·금융을 넘어 국가 기반시설 영역으로 확산하면서 공공 인프라의 AI 전환(AX) 경쟁이 본격화되고 있다. 한국공항공사가 전국 공항 운영 전반에 AI를 적용하기 위한 중장기 전략 수립을 진행하는 가운데 LG CNS가 사업자로 참여하며 공항 운영·안전·고객 서비스 전반의 AI 전환 밑그림 마련에 나선다. 5일 LG CNS는 한국공항공사의 'KAC AI 마스터플랜(ISMP) 수립' 사업을 수주했다고 밝혔다. 이번 사업은 김포·김해·제주 등 전국 14개 공항 운영 전반에 AI를 적용하기 위한 전략과 실행 로드맵을 마련하는 프로젝트다. 한국공항공사는 재정경제부가 선정한 'AI 선도기관'으로, 2025년부터 'AI 혁신을 통한 미래공항 구현'을 목표로 총 50개의 AI 혁신 과제를 추진하고 있다. 이번 사업을 통해 공항 업무 전반에서 AI 적용이 가능한 분야를 발굴하고 중장기 실행 계획을 수립한다는 계획이다. LG CNS는 이번 사업에서 AI 전략 컨설팅부터 AI·데이터 아키텍처 설계, AI 거버넌스 구축, 주요 과제 기술검증(PoC), 후속 사업 실행 계획 수립까지 전 과정을 담당한다. 적용 대상은 공항 운영 최적화, 고객 서비스 개선, 안전관리 체계 고도화 등이다. 단순 업무 자동화를 넘어 공항 운영 데이터를 기반으로 의사결정을 지원하고 현장 대응 속도를 높이는 AI 활용 모델을 마련한다는 방침이다. 대표적인 적용 사례로는 에이전틱 AI 기반 안전관리 서비스가 꼽힌다. 현장 직원이 음성으로 이상 상황을 기록하면 AI 에이전트가 내용을 분석해 보고서 초안을 작성하고, 상황별 대응 절차를 안내하는 방식이다. 현재 공항 현장에서는 장애나 안전 문제가 발생하면 담당자가 상황을 확인하고 보고서를 작성한 뒤 관련 매뉴얼을 찾아 대응하는 과정을 거친다. LG CNS는 AI 에이전트를 활용하면 반복적인 기록·정리 업무를 줄이고, 현장 직원이 대응과 판단에 집중할 수 있는 환경을 구축할 수 있다고 설명했다. 항공기 운항, 승객 이동, 시설 관리, 보안 등 다양한 영역에서 발생하는 데이터를 실시간으로 분석하고 활용해야 하는 수요가 커지면서 기존 시스템만으로는 운영 효율화에 한계가 있는 것으로 알려졌다. 공항 서비스가 갈수록 복잡해지고 있기 때문에 AI가 공항 운영 현장에 적용되는 배경으로 작용하고 있다. 특히 최근 기업과 공공기관의 AI 도입 방향은 생성형 AI 활용을 넘어 업무를 직접 수행하는 에이전틱 AI로 이동하고 있다. 단순 질의응답이나 문서 작성 지원을 넘어 데이터를 분석하고 필요한 업무를 자동으로 처리하는 AI 활용 사례가 늘면서 산업별 특화 AI 플랫폼 구축 경쟁도 확대되는 중이다. 공공 인프라 분야 역시 AI 전환의 주요 시장으로 떠오르고 있다. 정부가 공공기관을 중심으로 AI 활용 확대를 추진하면서 금융·제조·유통 등에 집중됐던 AX 사업이 공항, 교통, 에너지 등 국가 기반시설 영역으로 확대되는 모습이다. 이에 대형 IT 서비스 기업들의 공공 AX 경쟁도 치열해질 전망이다. 기업들은 단순 시스템 구축 역량을 넘어 생성형 AI, 클라우드, 데이터 플랫폼, 보안 등 AI 전환에 필요한 전 영역을 제공하는 종합 사업자로 경쟁력을 확보하려는 움직임을 보이고 있다. LG CNS 역시 이번 사업을 계기로 공공 인프라 AX 시장 확대에 속도를 낸다는 전략이다. LG CNS는 금융, 제조, 물류, 유통 등 다양한 산업 분야에서 축적한 AI·클라우드·데이터 역량을 기반으로 산업별 맞춤형 AX 사업을 확대하고 있다. 특히 공항과 같은 국가 기반시설 분야에서는 안정적인 운영과 보안, 데이터 관리 역량이 중요한 만큼 LG CNS가 보유한 시스템 통합(SI) 경험과 AI 기술을 결합해 새로운 사업 기회를 확보할 수 있을 것으로 전망된다. 배민 LG CNS 금융·공공사업부장 전무는 "이번 사업은 단순한 정보화 전략 수립을 넘어 대한민국 공항산업의 AI 전환 방향을 설계하는 의미 있는 프로젝트"라며 "LG CNS가 보유한 AX 역량을 바탕으로 한국공항공사의 AI 기반 미래공항 모델 구현에 기여하겠다"고 말했다.2026-08-05 10:58:48
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AI 경쟁 무대 바뀐다…데이터이쿠, 모델 넘어 데이터·거버넌스 플랫폼 강화 [경제일보] 기업들의 인공지능(AI) 도입이 실험 단계를 넘어 실제 업무 운영 단계로 확대되면서 AI를 관리하고 성과를 검증하는 플랫폼 경쟁이 본격화되고 있다. 단순히 뛰어난 AI 모델을 확보하는 것을 넘어 데이터를 연결하고, AI 에이전트를 통제하며, 비즈니스 성과로 이어지도록 운영하는 역량이 기업 경쟁력의 핵심으로 떠오르는 가운데 데이터이쿠가 5년 연속 글로벌 AI 플랫폼 리더로 선정되며 능력을 입증하고 있다. 30일 데이터이쿠는 가트너가 발표한 '2026 가트너 매직 쿼드런트 데이터 사이언스 및 머신러닝 AI 플랫폼'에서 리더로 선정됐다고 밝혔다. 이번 선정으로 데이터이쿠는 5년 연속 리더 자리를 유지했다. 데이터이쿠는 '비전의 완성도' 부문에서 높은 평가를 받으며 기업들이 AI 실험을 넘어 대규모 운영 환경으로 확장할 수 있도록 지원하는 플랫폼 역량을 인정받았다고 설명했다. 최근 기업들의 AI 전략은 단순한 생성형 AI 도입에서 벗어나 실제 업무 프로세스에 AI를 적용하고 관리하는 방향으로 변화하고 있다. 챗봇이나 문서 작성 등 개별 업무 지원을 넘어 AI 에이전트가 데이터를 분석하고 의사결정을 지원하는 사례가 늘면서 AI 활용 과정 전반을 관리할 수 있는 플랫폼의 중요성이 커지고 있다. 특히 기업들은 다양한 AI 모델과 데이터 환경을 동시에 활용하는 멀티플랫폼 환경에 대응해야 하는 상황으로 알려졌다. 이에 AI 모델 자체의 성능뿐 아니라 데이터 품질 관리, 모델 운영, 보안, 규제 대응, 성과 측정 등 AI 생애주기를 관리하는 역량이 새로운 경쟁 요소로 부상하고 있다. 데이터이쿠는 해당 시장 변화에 맞춰 데이터 준비부터 AI 모델 개발, 배포, 운영, 관리까지 하나의 환경에서 지원하는 AI 플랫폼을 제공하고 있다. 클라우드 인프라와 기존 업무 시스템 전반에서 AI 개발과 운영을 지원하며, 데이터 분석가와 개발자, 현업 부서가 협업할 수 있는 환경을 제공하는 것이 특징이다. 데이터이쿠는 최근 AI 에이전트 확산에 대응해 관련 기능도 강화하고 있다. 멀티플랫폼 환경에서 AI 에이전트를 관리하고 성과를 검증할 수 있도록 지원하는 '에이전트 매니지먼트', AI 기반 개발 과정을 시각적으로 확인하고 검토할 수 있는 '코빌드', 거버넌스 기반 의사결정을 지원하는 '리즈닝 시스템즈' 등을 제공하고 있다. AI 도입 이후 기업들이 겪는 가장 큰 과제 중 하나는 '실제 성과 창출'이다. 많은 기업이 생성형 AI를 활용한 개념검증(PoC)을 진행하고 있지만, 조직 전체 업무 환경으로 확산하는 과정에서는 데이터 접근성, 보안, 운영 관리, 성과 측정 등의 문제가 발생하고 있다. 이에 따라 AI 시장의 경쟁 구도 역시 모델 개발 경쟁에서 AI를 안정적으로 운영하는 플랫폼 경쟁으로 이동하고 있는 것으로 분석된다. 기업 입장에서는 어떤 AI 모델을 선택하는지뿐 아니라, 해당 AI가 실제 업무에서 지속적으로 성과를 낼 수 있도록 관리하는 체계 구축이 중요해지고 있기 때문이다. 고객 평가에서도 높은 점수를 받고 있다. 데이터이쿠에 따르면 최근 12개월간 가트너 피어 인사이트 기준 평균 5점 만점에 4.7점을 기록했으며, 리뷰 작성자의 98%가 플랫폼을 추천한 것으로 나타났다. 데이터 플랫폼 기업들과의 협력도 확대하고 있다. 앞서 데이터이쿠는 지난달 열린 '스노우플레이크 서밋 2026'에서 스노우플레이크의 '2026 AI 플랫폼 올해의 제품 파트너'로 선정된 바 있다. 데이터이쿠는 스노우플레이크 AI 데이터 클라우드 환경에서 데이터 이동 없이 AI 모델과 에이전트, 워크플로를 구축하고 운영할 수 있도록 지원하며 기업들이 AI 프로젝트를 실제 운영 환경으로 확장할 수 있도록 돕고 있다. 국내에서도 기업들의 AI 투자 확대와 함께 AI 운영 플랫폼에 대한 관심이 커지고 있다. 금융, 제조, 유통 등 산업 전반에서 생성형 AI와 AI 에이전트 도입이 확대되면서 기업 내부 데이터와 AI 시스템을 안전하게 연결하고 관리하는 체계가 중요해지고 있기 때문이다. 특히 국내 기업들은 AI 활용 과정에서 개인정보 보호와 보안, 산업별 규제 대응 등을 동시에 고려해야 하는 만큼 단순 AI 모델 도입보다 운영과 관리 역량 확보가 중요한 과제로 떠오르고 있다. AI 시장이 모델 성능 경쟁을 넘어 실제 비즈니스 성과를 만드는 운영 경쟁으로 이동하면서 AI 플랫폼 기업들의 역할도 더욱 커질 전망이다. 데이터이쿠의 이번 가트너 리더 선정 역시 기업 AI 전환 과정에서 플랫폼과 거버넌스 역량의 중요성이 높아지고 있음을 보여주는 사례로 평가된다. 플로리안 두에토 데이터이쿠 공동창업자 겸 최고경영자(CEO)는 "앞으로 기업 간 AI 경쟁력의 격차는 더욱 뚜렷해질 것"이라며 "이러한 격차는 어떤 AI 모델에 접근할 수 있는지가 아니라 AI가 실제 비즈니스 전반에서 성과를 낼 수 있도록 접근성과 오케스트레이션, 거버넌스를 얼마나 효과적으로 갖추고 있는지가 좌우할 것"이라고 말했다.2026-07-30 17:44:29
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