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개보위, AI 데이터 규제 '활용·책임' 함께 손본다…AX 안심체계 구축
[경제일보] 개인정보보호위원회가 인공지능(AI) 개발 과정의 데이터 활용 문턱을 낮추는 동시에 유출과 오남용에 대한 책임은 강화하는 규제 전환에 나선다. 일률적인 개인정보 규제에서 벗어나 AI 기술과 데이터의 위험 수준에 따라 활용 범위와 안전조치를 달리 적용하는 것이 핵심이다. 개인정보위는 16일 이재명 대통령에게 보고한 하반기 업무계획에서 4대 역점 분야와 개혁·지역성장·국가정상화 과제를 제시했다. AI 개발과 운영 과정에서 발생하는 법적 불확실성을 줄이기 위한 가칭 ‘AX 안심 지원체계’를 구축하고, 공익·사회적 목적의 AI 개발에는 맞춤형 안전조치를 전제로 원본 개인정보 활용을 허용하는 특례 도입을 추진한다. ◆ AI 데이터 활용 문턱 낮추고 사전 검토 강화 AX 안심 지원체계는 적극적 법령 해석과 사전적정성 검토, 비조치 의견서 등 기존 제도를 통합해 AI 기업과 공공기관에 적합한 지원 방식을 연결하는 구조다. 기업이 AI 서비스를 개발한 뒤 제재 여부를 기다리는 방식에서 벗어나 개발 단계부터 데이터 처리의 적법성과 프라이버시 위험을 점검하도록 하겠다는 취지다. 개인정보위는 에이전틱 AI와 공공 AX 등 기술·분야별 안내서도 마련할 계획이다. 자율적으로 업무를 수행하는 에이전틱 AI는 개인정보 접근 범위와 행위 책임이 불명확할 수 있고 로봇·스마트글라스 등 피지컬 AI는 카메라와 마이크로 주변인의 정보를 실시간 수집할 가능성이 크다. 기술별 위험이 다른 만큼 하나의 동의 절차만으로 규율하기 어렵다는 판단이다. AI 원본활용 특례는 범죄 대응과 재난 방지 등 공익적 목적의 AI 개발에서 가명정보만으로 연구 목적을 달성하기 어려운 경우를 겨냥한다. 신청과 현장조사, 위험평가, 전문위원회와 개인정보위 심의, 사후관리 절차를 거쳐 제한적으로 원본 활용을 허용하는 방식이다. 제도의 본질은 무제한 활용 허용이 아니다. 활용 필요성과 공익성을 확인하고 정보의 민감도와 유출 가능성에 맞춘 안전조치를 부과하는 조건부 활용체계에 가깝다. 개인정보위는 AI 시대의 데이터 활용을 넓히되 위험에 비례하는 규율 방식으로 전환하겠다는 방침이다. ◆ 공공기관 387개 시스템 보안 의무 강화 대규모 개인정보를 보유한 공공기관에는 더 무거운 책임이 부과된다. 개인정보위는 주요 개인정보 처리 시스템 387개를 대상으로 연 1회 이상 취약점 점검과 모의해킹을 의무화하고 전문 개인정보보호책임자(CPO) 지정과 신고도 강화할 계획이다. 정부24와 국민신문고 등 주요 공공시스템에는 개인정보보호 관리체계 인증인 ISMS-P를 단계적으로 의무화한다. 주민등록번호 5000만건 이상을 보유한 대민 시스템 11종은 별도 집중관리 대상으로 지정하고 자체 점검 결과가 미흡한 시스템에는 관계부처 합동점검을 실시한다. 공공기관의 개인정보보호 인력과 예산 확대도 병행한다. 취약점 점검, 접속기록 관리, 보호 솔루션 도입에 필요한 예산 확보를 지원하고 담당자에게 수당과 인사상 우대 방안을 제공하는 방안이 추진된다. 반대로 고의나 중과실에 따른 유출과 업무 해태에는 징계 권고와 이행점검을 통해 책임을 묻는다. 공공부문의 개인정보 유출은 민간 사고보다 피해 범위가 넓고 국민이 서비스를 선택해 회피하기도 어렵다. 개인정보위가 공공기관의 자율점검을 의무 점검과 인증체계로 전환하려는 이유도 공공서비스의 신뢰를 기관의 자율에만 맡길 수 없다는 판단에서 출발한다. ◆ 예방투자는 감경하고 중대 위반은 최대 10% 민간기업 제재 체계도 달라진다. 개인정보위는 기업이 법정 의무를 넘어 예방투자를 하고 유출 사고를 신속하게 탐지·차단한 경우 과징금 산정에서 이를 반영할 계획이다. 사고 이후 2차 피해 방지와 피해회복, 보호체계 복원 수준도 평가 대상에 포함한다. 보호 역량이 부족한 중소·영세기업에는 기술지원과 컨설팅을 제공한다. 경미한 사건은 시정을 전제로 처분을 면제하되 같은 위반이 반복되면 제재를 가중하는 ‘처분성 경고제’도 도입할 예정이다. 규제 비용을 감당하기 어려운 기업에는 개선 기회를 주면서 반복적 방치에는 책임을 묻는 구조다. 반면 중대하거나 반복적인 위반에는 매출액의 최대 10%까지 징벌적 과징금을 부과하는 제도를 시행한다. 유출 신고와 통지를 지연하거나 피해 확산 방지 조치를 이행하지 않은 경우에도 과징금이 가중된다. 조사 과정에서 자료를 숨기거나 폐기하는 행위에는 별도 제재와 신고포상금 도입도 추진한다. 100만건 이상이 유출된 중요 사건은 전담 조사단을 구성해 신속하게 조사하고 소규모·정형화된 사건은 소위원회 중심의 신속 처리 절차를 적용한다. 개인정보위는 연내 기술분석센터를 구축하고 포렌식 기능을 강화해 랜섬웨어와 AI 해킹 등 복합적인 침해사고에 대응할 계획이다. ◆ AI 규제의 성패는 ‘허용 이후의 책임’에 달렸다 국민 권리구제 체계도 확대된다. 개인정보 유출 기업의 손해배상 책임을 강화하고 유출 관련 과징금 수입을 피해회복과 권리구제에 활용하는 통합기금 도입을 추진한다. 약 300개 주요 앱을 대상으로 탈퇴 방해, 선택동의 강요, 반복적 동의 요구 등 개인정보 다크패턴 실태도 점검한다. 마이데이터는 의료·통신·에너지 분야를 결합한 서비스로 확장한다. 진료·검사 기록을 활용한 맞춤 서비스, 실제 통신 이용량에 기반한 요금제 추천, 공과금 납부 이력을 활용한 대안 신용평가 등이 검토 대상이다. 개인정보 활용으로 발생한 수익의 일부를 정보주체에게 돌려주는 이익공유 모델도 추진한다. 이번 업무계획은 개인정보 정책의 중심을 ‘동의를 받았는가’에서 ‘어떤 위험을 만들고 어떻게 통제했는가’로 옮기려는 시도다. AI 산업에는 데이터 활용의 예측 가능성을 주고, 국민에게는 피해 예방과 구제 장치를 강화하는 방식이다. 규제 완화만으로 AI 혁신이 만들어지는 것은 아니다. 원본 데이터 활용 범위가 넓어질수록 기업과 공공기관의 설명 책임, 기록 의무, 사후 검증도 더 엄격해져야 한다. 활용의 문을 여는 것은 정부가 할 수 있지만 신뢰를 지키는 것은 데이터를 다루는 기관의 몫이다. AI 시대 개인정보 정책의 성패는 얼마나 많이 허용했느냐가 아니라 허용 이후의 위험을 얼마나 투명하게 통제했느냐에서 갈릴 것이다.
2026-07-17 11:50:23
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코파일럿 넘어 에이전틱 AI로…오라클, 기업용 AI 운영 시장 정조준
[경제일보] 생성형 인공지능(AI)이 단순한 업무 보조를 넘어 실제 기업 업무를 수행하는 '에이전틱 AI' 시대로 진화하고 있다. 기업들이 AI 시범 사업(PoC)은 늘리고 있지만 보안과 거버넌스, 운영 체계 등의 문제로 실제 업무 환경에 적용하는 데 어려움을 겪는 가운데, 오라클이 AI가 기업 시스템 내부에서 직접 업무를 수행하는 '퓨전 에이전틱 애플리케이션'을 앞세워 엔터프라이즈 AI 시장 공략에 나선다. 16일 오라클은 '오라클 퓨전 애플리케이션용 AI 에이전트 스튜디오'에 새로운 AI 네이티브 빌더 환경을 추가했다고 밝혔다. 오라클은 이를 통해 고객과 파트너는 오라클 퓨전 클라우드 애플리케이션 내에서 AI 에이전트 기반의 '퓨전 에이전틱 애플리케이션'을 직접 구축하고 운영할 수 있게 됐다고 설명했다. 퓨전 에이전틱 애플리케이션은 여러 개의 전문화된 AI 에이전트가 협업해 특정 업무 성과를 달성하는 새로운 형태의 엔터프라이즈 애플리케이션이다. 단순히 사용자의 질문에 답하거나 업무를 보조하는 수준을 넘어 추론과 협업, 의사결정을 수행한 뒤 실제 업무까지 실행하도록 설계됐다. 재무 결산 기간 단축과 미수금 회수율 향상, 고객 서비스 이슈 감소, 인력 운영 최적화, 공급망 운영 효율화 등 구체적인 비즈니스 성과를 목표로 구성됐다. AI가 퓨전의 비즈니스 객체와 워크플로우, 승인 체계 및 정책 등을 활용해 실제 업무를 수행하고 전 과정에 대한 기록도 남긴다. AI를 기업 시스템 외부에서 구축할 경우 사용자 권한 관리와 데이터 접근 통제, 승인 체계, 감사 추적, 거버넌스 제어 및 수명 주기 관리 등을 별도로 구현해야 하는 것으로 알려졌다. 이에 AI가 실제 업무를 수행할수록 보안과 운영 체계 구축이 새로운 과제로 떠오르고 있다. 오라클은 해당 문제를 해결하기 위해 AI 에이전트를 별도의 시스템으로 운영하는 것이 아니라 기업 업무가 실제로 수행되는 퓨전 애플리케이션 내부에서 직접 실행하는 방식을 선택했다. 이에 기존 퓨전 애플리케이션이 갖춘 보안과 거버넌스 정책, 승인 체계, 감사 추적 기능 등을 그대로 활용할 수 있다. 오라클은 이번 업데이트를 통해 AI 개발 방식도 확대했다. 새로운 AI 네이티브 빌더 환경은 노코드와 로우코드, 프로코드 개발 방식을 하나의 프레임워크로 통합했다. 기업 사용자는 자연어를 활용해 에이전틱 애플리케이션을 개발할 수 있으며, 개발자와 파트너는 AI 스튜디오 스킬을 활용해 비주얼 스튜디오 코드와 표준 CLI, Git 기반 개발 환경은 물론 오픈AI 코덱스와 클로드 코드 등 AI 코딩 도구를 활용할 수 있도록 설계됐다. 오라클은 이를 통해 AI 개발의 진입 장벽도 크게 낮아질 것으로 전망하고 있다. 전문 개발자는 물론 현업 담당자까지 다양한 수준의 개발 경험을 가진 사용자들이 AI 기반 업무 애플리케이션을 보다 빠르게 구축할 수 있는 것이다. 특히 AI 에이전트를 개별적으로 구축하는 것이 아니라 여러 개의 전문화된 AI 에이전트와 사용자 경험, 워크플로우, 승인 체계, 정책 제어 등을 하나의 애플리케이션으로 통합해 실제 업무를 수행하는 것이 특징이다. 오라클은 별도의 런타임 환경이나 오케스트레이션 계층 없이 퓨전 애플리케이션 환경에서 직접 실행되는 만큼 보안성과 운영 효율성을 동시에 확보할 수 있다고 설명했다. AI 개발 생산성을 높이기 위한 지원도 강화했다. AI 스튜디오 스킬은 Git 기반 수명 주기 관리와 로컬 검증, 디버깅, CI/CD 워크플로우를 지원하며, 새로운 깃허브 저장소를 통해 템플릿과 스타터 프로젝트, 샘플 애플리케이션 및 참조 아키텍처 등을 제공한다. 오라클과 파트너사 및 서드파티 AI 에이전트를 연결하는 개방형 실행 시스템도 지원한다. 오라클 AI 데이터 플랫폼 에이전트와 자체 구축한 AI 에이전트 등을 하나의 환경에서 활용할 수 있으며, 기업은 재사용 가능한 에이전트와 워크플로우, 커넥터 등을 통해 업무 프로세스를 확장할 수 있다. AI 생태계 확대에도 속도를 내고 있다. 오라클은 현재 퓨전 애플리케이션에서 1000개 이상의 AI 에이전트를 제공하고 있으며, 올해 초에는 22개의 신규 퓨전 에이전틱 애플리케이션도 공개했다. AI 에이전트 마켓플레이스 역시 기존 AI 에이전트 포트폴리오에 더해 에이전틱 애플리케이션 카탈로그까지 지원하도록 확대되고 있다. 또한 오라클 AI 에이전트 스튜디오 교육을 이수한 8만명 이상의 공인 전문가가 확보돼 전사 AI 구축과 테스트, 배포 및 관리 등을 지원하고 있다. 오라클은 이번 AI 네이티브 빌더 환경 추가를 통해 AI 개발 민주화와 실제 업무 적용이라는 두 가지 과제를 동시에 해결하겠다는 전략이다. 노코드부터 프로코드까지 아우르는 통합 개발 환경과 엔터프라이즈 수준의 보안 및 거버넌스를 기반으로 AI 에이전트가 실제 기업 업무를 수행하는 에이전틱 AI 시대를 본격화하겠다는 구상이다. 크리스 레오네 오라클 애플리케이션 개발 총괄 부사장은 "기업용 소프트웨어는 단순히 업무를 기록하는 시스템에서 실제 업무를 수행하고 성과를 창출하는 시스템으로 진화하고 있다"며 "새로운 빌더 환경을 통해 고객과 파트너는 비즈니스 객체와 워크플로우, 보안, 승인 체계, 감사 기능이 이미 갖춰진 오라클 퓨전 애플리케이션 내에서 AI 에이전틱 애플리케이션을 구축할 수 있다"고 말했다.
2026-07-16 17:42:48
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KT나스미디어, AI가 광고 타깃·입찰까지 결정…11조원 디지털 광고시장 재편
[경제일보] 인공지능(AI)이 검색과 콘텐츠를 넘어 광고 소재 제작과 타깃 설정, 매체 선택, 입찰까지 담당하면서 국내 디지털 광고시장의 경쟁 구도가 달라지고 있다. 하반기에는 AI 기반 광고 운영과 온라인동영상서비스(OTT), 커넥티드TV(CTV), 숏폼을 아우르는 영상 광고 통합 구매가 본격화할 것이라는 전망이 나왔다. KT나스미디어는 이 같은 내용을 담은 ‘2026 상반기 디지털 미디어&마케팅 결산 보고서’를 발간했다고 16일 밝혔다. 보고서는 상반기 디지털 미디어 시장의 주요 이슈로 △AI 검색 고도화 △AI 에이전트 도입 △라이브 콘텐츠 강화 △장소 탐색의 비즈니스화 △수익모델 확장 등 5가지를 꼽았다. 네이버와 구글의 검색 서비스는 정보를 요약하는 단계를 넘어 예약과 구매 등 이용자의 후속 행동을 지원하는 방향으로 진화했다. 네이버 쇼핑 에이전트와 카카오톡 AI 에이전트 등 일상형 서비스도 확대됐다. 라이브 콘텐츠는 스포츠 중계를 중심으로 서비스 경쟁이 심화했고, 지도 서비스는 장소 탐색을 오프라인 방문과 광고로 연결하는 플랫폼으로 바뀌고 있다. 인스타그램의 유료 구독 도입처럼 플랫폼이 광고 이외의 수익원을 확보하려는 움직임도 이어졌다. ◆ 국내 디지털 광고시장 11조원 돌파 전망 광고시장의 무게중심은 이미 디지털로 이동했다. 한국방송광고진흥공사(KOBACO) 자료를 인용한 KT나스미디어 공시에 따르면 국내 디지털 광고비는 지난해 10조7204억원에서 올해 11조4945억원으로 7.2% 증가할 전망이다. 전체 광고시장 예상 규모인 17조9354억원의 64.1%에 해당한다. 반면 방송광고 시장은 올해도 7.8% 감소할 것으로 예상됐다. 디지털 광고는 이용자의 클릭과 구매 전환을 측정하고 집행 결과에 따라 예산을 빠르게 조정할 수 있다는 점에서 경기 변동에도 상대적으로 방어력이 높다. 광고주가 브랜드 인지도보다 매출과 회원 가입 등 직접적인 성과를 중시할수록 검색과 커머스, 영상 광고로 예산이 이동할 가능성이 크다. KT나스미디어는 하반기 생성형 AI 검색과 대화 화면이 새로운 광고 지면으로 자리 잡을 것으로 내다봤다. 광고 운영도 목표와 예산, 소재를 입력하면 AI가 이용자 타깃과 노출 지면, 입찰 가격을 자동으로 조정하는 방식으로 바뀔 전망이다. 이 과정에서 광고대행사와 미디어렙의 역할도 변할 것으로 보인다. 반복적인 매체 집행 업무는 AI가 대신하고 업계의 경쟁력은 △기업이 보유한 고객 데이터 활용 △플랫폼별 광고 성과 비교 △광고 소재 기획 △브랜드 안전성 관리 등으로 이동할 가능성이 크다. 네이버와 구글, 메타 등 대형 플랫폼이 자체 AI 광고 도구를 강화하는 점은 광고업계에 기회이자 부담이다. 광고주는 적은 인력으로 캠페인을 운영할 수 있지만 플랫폼 알고리즘에 대한 의존도는 높아진다. 미디어렙과 광고기술 기업은 여러 플랫폼의 데이터를 통합하고 광고 효과를 객관적으로 측정하는 역량을 확보해야 한다. ◆ CTV·OTT 묶어 사는 통합 광고 확대 영상 광고시장에서는 수요자 중심 광고 구매 플랫폼인 DSP(Demand Side Platform)의 활용이 늘어날 전망이다. OTT와 CTV, 숏폼 등으로 시청 채널이 분산되면서 광고주가 여러 영상 매체를 하나의 플랫폼에서 구매하고 빈도와 예산을 통합 관리하려는 수요가 커지고 있기 때문이다. IAB 유럽의 2026년 조사에서도 광고·미디어 업계 응답자의 약 70%가 CTV를 가장 유망한 성장 분야로 꼽았다. 다만 여러 채널에서 캠페인 대부분을 통합 집행하고 있다는 응답은 17%에 그쳤다. 광고 사기와 브랜드 안전성, 노출 측정, 거래 투명성 등은 통합 구매 확산을 가로막는 과제로 지목됐다. 국내에서도 통신사와 OTT, IPTV, 광고기술 기업을 중심으로 영상 광고 통합 구매 경쟁이 치열해질 것으로 예상된다. KT그룹의 통신·IPTV 데이터와 광고 플랫폼을 활용할 수 있는 KT나스미디어에는 사업 확대 기회지만, 글로벌 플랫폼 및 다른 미디어렙과의 데이터·측정 기술 경쟁도 피하기 어렵다. 허진영 KT나스미디어 미디어본부장 이사는 “2026년 상반기에는 AI가 검색과 커머스, 콘텐츠 분야의 핵심 축으로 자리 잡았다면 하반기에는 광고 지면과 운영, 구매 방식 전반이 구조적으로 변화할 것”이라며 “광고주와 미디어 업계는 AI 기반의 새로운 광고 환경과 영상 매체 통합 구매 체계에 선제적으로 대응할 필요가 있다”고 말했다.
2026-07-16 16:40:59
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"AI가 개발하고 사람이 검증한다"…AWS, AI 주도 개발 방법론 공개
[경제일보] "AI를 도입한 개발 조직의 94%가 기대했던 성과를 내지 못하고 있다" 생성형 인공지능(AI)이 소프트웨어 개발 생산성을 끌어올릴 것이라는 기대와 달리 실제 서비스 출시까지 이어지는 사례는 많지 않다는 분석이 나온다. AI가 코드 작성 속도는 높였지만 보안과 검증, 운영 등 개발 전 과정까지 해결하지는 못하고 있기 때문이다. 아마존웹서비스(AWS)는 AI 코딩을 넘어 AI가 개발 전 과정에 참여하고 사람이 이를 검증하는 'AI 주도 개발(AI-DLC)'이 새로운 개발 방식이 될 것이라고 강조했다. 16일 AWS는 서울 강남구 AWS 코리아 사옥에서 'AI-DLC & Kiro 기자간담회 및 핸즈온 세션'을 열고 AI 기반 개발 방법론인 'AI-DLC(AI-Driven Development Life Cycle)'와 스펙 기반 개발 도구 '키로(Kiro)'를 소개했다. 이날 발표를 맡은 박혜영 AWS 코리아 수석 솔루션즈 아키텍트(SA)는 "AI는 기존의 소프트웨어 개발 역량을 강화하고 있으나 모두에게 균등하게 효과가 있진 않다"며 "강한 기술을 가진 조직이 더 앞서가고 있고 나머지는 제자리에 오히려 머물고 있다"고 말했다. AWS가 제시한 서클CI의 '2026 소프트웨어 딜리버리 보고서'에 따르면 AI를 도입한 개발 조직의 94%는 기대했던 성과를 내지 못하고 있는 것으로 나타났다. 기능을 개발하는 속도는 85% 빨라졌지만 실제 프로덕션 환경에 배포되는 속도는 26% 개선에 그쳤다. 박 SA는 "AI 코딩으로 피처를 개발하는 것은 무려 85%나 빨라졌지만 서비스까지 올리는 것은 어렵다"며 "만드는 건 빨라졌지만 고치는 건 더 오래 걸린다"고 설명했다. 이어 "이것이 지금 AI 코딩의 현실"이라고 강조했다. AI 코딩 도구 사용자들의 가장 큰 불만 사항 역시 '거의 맞지만 완벽하지 않은 코드'였다. 개발자 1만6000명을 대상으로 진행된 설문조사에서는 응답자의 45%가 이를 가장 큰 불만 사항으로 꼽았으며, 상당수는 AI가 작성한 코드를 수정하는 데 더 많은 시간을 쓰고 있다고 답했다. AWS는 해당 한계의 원인으로 AI가 소프트웨어 개발의 일부만 담당하고 있다는 점을 지목했다. 실제 코딩은 전체 개발 과정의 일부에 불과하며 설계와 테스트, 검증, 운영 등 나머지 과정 역시 중요하다는 설명이다. 박 SA는 "우리가 흔히 보는 AI 코딩은 개발의 일부일 뿐"이라며 "실제 이게 프로덕션 레벨로 나가기 위해서는 설계도 해야 되고 테스트도 해야 되고 검증도 해야 되고 소통도 해야 된다"고 말했다. 이어 "나머지 80%는 AI가 제공을 하고 있지 않기 때문에 이 80%를 건드려야 전체적인 생산성이 올라간다"며 "그것이 오늘 말씀드릴 AI-DLC가 하는 역할"이라고 설명했다. AWS는 현재 AI 개발 방식이 크게 사람이 직접 개발하고 AI가 일부를 보조하는 방식, AI에게 개발을 맡기는 이른바 '바이브 코딩', AI가 실행하고 사람이 검증하는 방식으로 나뉜다고 설명했다. AWS는 이 가운데 세 번째 방식인 AI-DLC를 새로운 개발 방법론으로 제시했다. AI-DLC는 프로젝트 '정의'와 '구축', '운영' 등 3단계로 구성되며 요구사항 정의부터 실제 코드 작성, 운영과 배포까지 AI가 작업을 수행하고 사람이 이를 검증하는 구조다. AI-DLC의 특징은 하나의 AI가 모든 작업을 수행하는 것이 아니라 총 11개의 전문 AI 에이전트가 역할을 나눠 협업한다는 점이다. 설계 단계에서는 설계 전문 AI가, 구축 단계에서는 개발 전문 AI가 각각 역할을 수행한다. 또한 요구사항 정의서와 사용자 스토리, API 명세서, 보안 설계 문서, 테스트 코드, 배포 가이드 등 개발 전 과정의 산출물을 AI가 자동으로 생성한다. 각 단계에서 이뤄진 의사결정 과정 역시 모두 문서로 남겨 추적이 가능하다. 박 SA는 "하나의 AI 에이전트가 아니라 11개의 전문 AI 에이전트가 이 역할들을 수행하면서 각각 역할을 교대로 수행한다"며 "설계 단계에서는 설계 에이전트가, 구축 단계에서는 구축 에이전트가 서로 협업하게 된다"고 말했다. 이어 "AI가 무엇을 했고 사람이 무엇을 했는지를 다 감사 기능으로 남겨 놓는다"며 "AI가 바뀌거나 사람이 나중에 바뀌거나 신입이 들어오더라도 전체를 누구나 이해할 수 있는 형태로 유지하는 맥락을 축적하는 기능이 있다"고 덧붙였다. AWS는 AI-DLC를 구현하는 대표 도구로 스펙 기반 AI 개발 도구인 키로도 소개했다. 키로는 프롬프트를 입력하면 즉시 코드를 생성하는 기존 AI 코딩 도구와 달리 요구사항과 설계를 먼저 문서화한 뒤 코드를 생성하는 방식이다. 단계별 사람의 승인을 거치는 스펙 기반 개발과 테스트·문서화·보안 점검 등을 자동 수행하는 '에이전트 훅', 조직의 개발 규칙을 AI가 학습하는 '스티어링', 외부 시스템과 연동하는 'MCP' 등을 지원한다. AWS가 공개한 오픈소스 벤치마크 결과에 따르면 동일한 AI 모델로 같은 작업을 수행했을 때 키로의 작업당 비용은 경쟁 도구 대비 6분의 1에서 10분의 1 수준으로 나타났다. 이어진 파이어사이드 챗에서는 AWS 서밋 서울 2026 'AI-DLC 챌린지' 우승팀인 현대해상과 LG유플러스, SK AX가 각각 AI 업무 인텔리전스 플랫폼과 차량 내 다중 화자 AI 에이전트, RFP 분석 자동화 시스템 등을 소개하며 AI 주도 개발 활용 사례를 공유했다. AWS는 앞으로 AI 시대 개발자의 역할 역시 크게 변화할 것으로 전망했다. 단순히 코드를 작성하는 역할에서 벗어나 AI와 함께 설계하고 검증하는 역할이 중요해질 것이라는 설명이다.
2026-07-16 14:00:38
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IPARK현대산업개발, 춘천 리버뷰 아이파크 견본주택 개관
[경제일보] IPARK현대산업개발은 강원도 춘천시 동면 장학리 일원에 들어서는 춘천 리버뷰 아이파크 견본주택을 열며 분양에 나선다고 16일 밝혔다. 춘천 리버뷰 아이파크는 약 500세대 규모의 장학 아이파크 후속 단지다. 기존 단지와 함께 약 800세대 규모의 아이파크 브랜드 주거타운을 형성할 예정이다. 춘천 리버뷰 아이파크는 지하 2층~지상 최고 27층, 2개 동으로 전용면적 별로는 △59㎡A 53세대 △59㎡B 26세대 △84㎡A 104세대 △84㎡B 79세대로 총 262세대로 구성된다. 견본주택은 강원특별자치도 춘천시 근화동 일원에 위치한다. 단지는 춘천로와 춘천순환로를 이용할 수 있는 입지에 들어서 춘천 주요 생활권과 도심 접근성을 두루 갖춘 것이 특징이다. 춘천IC 접근도 수월해 서울 및 수도권을 비롯한 광역 교통망도 쉽게 이용할 수 있다. 또 춘천역까지 반경 4km 거리에 있어 경춘선과 ITX 이용해 서울 청량리역까지 1시간 내외로 이동할 수 있다. 춘천시 동북부 주거벨트 내에 위치해 주변에 조성된 주거단지와 함께 안정적인 생활권 역시 형성하고 있다. 단지 인근에는 대형 마트와 춘천지방청사 등 관공서를 비롯해 대학병원이 있어 의료·행정 인프라 이용도 가능하다. 반경 2km 내에는 총 7개 학교가 위치해 초·중·고·대학교까지 다양한 교육 인프라를 두루 갖췄다. 장학초, 강원중·고, 춘천여고, 한림성심대학교, 후평동 학원가 등도 인접해 자녀 교육을 중요하게 생각하는 가족 단위 수요자들의 관심도 높을 것으로 기대된다. 청약 일정은 오는 20일 특별공급을 시작으로 1순위 21일, 2순위 22일 순으로 이뤄진다. 당첨자 발표는 29일 예정이며 정당계약은 다음 달 10일부터 12일까지 3일간 진행된다. SK에코플랜트, ‘의왕역 SK뷰’ 견본주택 오픈 SK에코플랜트는 의왕 부곡가구역 주택재개발정비사업인 ‘의왕역 SK뷰(VIEW)’ 견본주택 개관과 함께 분양에 나선다고 16일 밝혔다. 경기도 의왕시 삼동 일원에 들어서는 ‘의왕역 SK뷰’는 지하 3층~지상 최고 34층, 13개동 총 1857세대 규모로 조성된다. 이 중 820세대가 일반분양이며 전용면적 별로는 △36㎡ 3세대 △45㎡ 34세대 △59㎡ 481세대 △84㎡ 302세대다. 견본주택은 경기도 의왕시 삼동 일원에 위치한다. 오는 20일 특별공급을 시작으로 21일 1순위 해당 지역, 22일 1순위 기타 지역, 23일 2순위로 청약 접수가 진행될 예정이다. 당첨자 발표는 29일이며 계약은 내달 10일부터 13일까지 실시한다. ‘의왕역 SK뷰’는 1호선 의왕역 도보 약 3분 거리에 위치해 서울역, 시청, 용산 등 서울 핵심 지역으로 환승 없이 이동 가능하다. 향후 GTX-C 노선 개통 시 강남권까지 약 20분대로 이동할 수 있다. 인덕원~동탄 복선전철 및 신분당선 연장 등 추가 교통망 구축도 예정돼 있다. 영동고속도로, 과천-봉담 고속화도로 및 수도권 제1순환고속도로 접근도 용이하다. 인근 왕송호수공원은 약 29만 평 규모의 생태공원으로 호수와 습지대를 중심으로 산책로와 휴게공간, 캠핑장 등이 조성돼 있다. 이외에도 도보권 내 의왕덕성초, 의왕부곡초, 부곡중, 의왕고 등 교육시설이 자리한다. 근교에 스타필드 수원, AK플라자 수원, 타임빌라스 수원, 롯데프리미엄 아울렛 의왕점 등 대형 쇼핑·문화시설도 위치해 있다. SK에코플랜트 분양 관계자는 “의왕역 SK뷰는 역세권 입지와 대단지 규모, 다양한 커뮤니티 시설을 갖춘 단지”라며 “그간 축적한 경험과 시공능력을 바탕으로 이번 사업지가 지역 랜드마크가 될 수 있도록 노력할 것이다”라고 말했다. 동부건설, AI 활용 현장 안전·품질관리로 확대 동부건설은 현장 내 외국인 근로자와의 원활한 의사소통을 위해 AI 동시 통번역 프로그램을 전 현장에 도입했다고 16일 밝혔다. AI 동시 통번역 프로그램은 한국어를 비롯한 다양한 언어를 실시간으로 번역해 작업 전 안전회의(TBM), 위험성평가 결과 공유, 신규 채용자 안전교육 등에 활용된다. 이를 통해 외국인 근로자가 작업별 위험요인과 안전수칙을 정확히 이해할 수 있어 현장 안전관리 수준을 높이는 데 기여할 것으로 기대된다. 특히 혹서기 작업이 이어지는 여름철에는 온열질환 예방수칙과 작업 중 위험요인을 신속하게 전달할 수 있어 안전사고 예방에도 도움이 될 것으로 보인다. 동부건설은 안전·보건관리자와 관리감독자를 중심으로 프로그램 사용법을 숙지하도록 안내하고 협력업체 TBM 등 작업 전 소통 과정에서도 적극 활용할 계획이다. 품질관리 분야에서는 품질·하자 공유 시스템을 새롭게 도입했다. 해당 시스템은 건축, 토목, 플랜트 사업부별 품질·하자 관련 자료를 열람하고 다운로드할 수 있도록 구성됐다. AI 챗봇 어시스턴트 기능을 적용해 임직원이 품질·하자 관련 질문을 입력하면 사업부별 등록 자료를 기반으로 AI가 관련 내용을 검색해 답변을 제공한다. 이를 통해 현장에서 필요한 품질 기준과 하자 사례, 조치 방안 등을 보다 신속하게 확인할 수 있다. 동부건설 관계자는 “AI는 이제 단순한 업무 보조 수단을 넘어 건설현장의 안전과 품질을 높이는 실질적인 관리 도구로 활용되고 있다”며 “외국인 근로자와의 안전 소통을 강화하고 축적된 품질·하자 데이터를 현장에서 바로 활용할 수 있도록 AI 기반 업무 혁신을 지속 확대해 나가겠다”고 말했다.
2026-07-16 09:50:26
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롯데이노베이트, 10종 AI 에이전트 공개…"그룹 전반 AX 확산"
[경제일보] 롯데이노베이트가 계열사 맞춤형 AI 에이전트를 앞세워 롯데그룹의 인공지능 전환(AX)에 속도를 내고 있다. 생성형 AI를 넘어 업무를 직접 수행하는 '에이전틱 AI' 시대에 맞춰 식품과 유통, 화학, 인프라 등 그룹 전반의 업무 혁신을 추진하는 모습이다. 16일 롯데이노베이트는 자사의 계열사 맞춤형 AI 에이전트를 통해 롯데그룹의 AI 전환을 가속화하고 있다고 밝혔다. 롯데그룹은 AI를 미래 경쟁력 확보의 핵심 축으로 삼고 일하는 방식과 의사결정 체계, 고객 경험, 사업 운영 전반을 AI 중심으로 혁신하고 있다. 롯데이노베이트는 그룹의 AI 플랫폼 구축부터 현업 맞춤형 AI 에이전트 개발까지 담당하며 그룹 AX를 주도하고 있다. 특히 최근 글로벌 AI 시장이 생성형 AI를 넘어 스스로 업무를 수행하는 AI 에이전트 중심으로 재편되면서 기업들의 도입 경쟁도 본격화되고 있다. 단순한 정보 검색이나 답변 제공을 넘어 데이터 분석과 의사결정 지원, 업무 자동화까지 수행하는 AI 에이전트가 새로운 생산성 도구로 주목받고 있는 것이다. 롯데이노베이트는 이 같은 흐름에 맞춰 계열사별 업무 특성을 반영한 AI 에이전트를 개발하며 그룹 전반의 AI 활용 범위를 확대하고 있다. 실제 현장 적용 사례도 나오고 있다. 롯데이노베이트의 통합 AI 플랫폼 '아이멤버'를 기반으로 개발한 AI 음성번역 서비스는 소음이 많은 건설 현장에서도 작업자의 음성을 정확하게 인식하고 실시간 다국어 번역을 제공한다. 건설 전문 용어까지 반영할 수 있도록 개발돼 지난해 롯데건설에 도입된 데 이어 지난 5월에는 대우건설에도 적용됐다. 롯데이노베이트는 지난 15일 서울 송파구 롯데월드타워에서 열린 '2026 하반기 롯데 VCM'에 앞서 마련된 AI 전시에서 현업 적용을 목적으로 개발한 AI 에이전트 10여 종을 공개했다. 주요 경영진에게 AI 에이전트 활용 사례와 그룹 AX 추진 현황을 소개하며 AI 중심의 업무 혁신 방향을 제시했다. 이번에 선보인 AI 에이전트는 식품과 유통, 화학, 인프라 등 다양한 사업 분야의 실제 과제를 해결하기 위해 개발됐다. 식품·유통 부문에서는 가격 모니터링과 원물가 및 상품 수요 예측, 소비자 리뷰 분석을 통한 점포 경쟁력 진단 기능을 제공한다. 이를 통해 시장 변화에 대한 대응력을 높이고 데이터 기반 의사결정을 지원할 수 있다. 화학 부문에서는 석유화학과 전기차·배터리 산업의 글로벌 시장 전망을 분석하고, 인프라 부문에서는 신규 사업 후보지를 발굴하거나 콘텐츠 흥행성을 예측하는 기능을 선보였다. 음성과 모션 인식 기술을 적용한 AI 비서도 함께 공개하며 AI 활용 범위를 한층 넓힌 것으로 평가된다. 이번 서비스에는 대규모 언어 모델(LLM)을 활용한 생성형 AI와 검색 증강 생성(RAG) 기술이 적용됐다. 기업 내부 데이터를 분석해 필요한 정보를 실시간으로 제공하는 것은 물론 음성 인식(STT)과 음성 합성(TTS)을 활용한 대화형 기능도 구현했다. 롯데이노베이트는 향후 AI 에이전트를 그룹웨어와 전사적 자원관리(ERP) 시스템과 연계한 에이전틱 AI 형태로 고도화할 계획이다. 단순히 정보를 제공하는 수준을 넘어 업무를 수행하고 의사결정을 지원하는 형태로 발전시키겠다는 전략이다. 이를 통해 계열사별 업무 특성에 맞는 AI 활용 모델을 지속 확대하고 그룹 전반에 AI 중심의 일하는 방식을 정착시킨다는 방침이다. 롯데이노베이트는 AI와 클라우드, 데이터센터 운영 역량을 결합해 AI 서비스의 개발부터 인프라 구축, 운영까지 아우르는 엔드 투 엔드(End-to-End) AI 서비스를 제공하고 있다. 그룹 내부 AX를 넘어 다양한 산업 분야의 기업 고객을 대상으로 한 엔터프라이즈 AI 사업도 확대해 나갈 계획이다. 롯데이노베이트 관계자는 "이번에 선보인 AI 에이전트는 다양한 현업에서 즉시 활용할 수 있도록 설계한 기업형 AI 서비스"라며 "축적된 현장 적용 경험을 바탕으로 그룹의 AX를 고도화하고, 다양한 산업 분야의 AI 전환을 이끄는 엔터프라이즈 AI 사업을 확대해 나가겠다"고 말했다.
2026-07-16 08:34:35