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"AI 직원 뽑아 회사 꾸린다"…한컴, 세계 최초 AI 워크포스 플랫폼 '노마디안' 출시 [경제일보] 한컴이 인공지능(AI) 에이전트를 직원처럼 채용해 팀을 꾸리고 업무를 맡기는 플랫폼 ‘노마디안(Nomadian)’을 미국 시장에 선보인다. 국내 기업·공공기관을 중심으로 전개해 온 AI 전환(AX) 사업을 구독형 글로벌 서비스로 확장하는 첫 시험대다. 한컴은 전담 태스크포스(TFT)를 구성해 노마디안을 개발하고 있다고 14일 밝혔다. 오는 12월 미국에서 베타 버전을 공개한 뒤 이용자 검증을 거쳐 2027년 정식 구독 서비스를 출시할 계획이다. 별도 프로그램 설치 없이 웹에서 사용하는 서비스형 소프트웨어(SaaS)로 제공된다. 노마디안에서는 데이터 분석가, 콘텐츠 마케터, 이메일 마케터 등 필요한 직무의 AI 에이전트를 골라 팀을 구성할 수 있다. 적합한 에이전트가 없으면 이용자가 직접 만들어 배치한다. 한 줄로 업무를 지시하면 상위 에이전트가 과제를 나누고 담당 에이전트와 도구를 지정한 뒤 결과물을 취합한다. 업무 진행 과정은 3D 가상 사무실 ‘룸(Room)’에 표시된다. AI 직원이 캐릭터로 움직이며 어떤 도구를 사용하고 있는지, 작업이 어디까지 진행됐는지, 결과물이 누구에게 전달됐는지를 보여준다. 결과만 제시하는 채팅형 AI와 달리 여러 에이전트가 협업하는 과정과 작업 상태를 눈으로 확인하도록 설계했다. 브랜드 지침과 업무 규칙을 기억해 같은 설명을 반복하는 수고도 줄였다. 이메일 발송과 전자서명처럼 실행 이후 되돌리기 어려운 업무는 사용자 승인을 받은 뒤 처리한다. AI에 업무 수행 권한을 주면서 최종 통제권은 사람에게 남겨두는 ‘휴먼 인 더 루프(Human in the loop·인간 개입형 통제)’ 방식이다. 기반 기술은 한컴이 개발 중인 ‘에이전틱 운영체제(OS)’다. 여러 AI 에이전트를 만들고 실행하는 동시에 역할 분담과 도구 접근 권한, 승인 절차를 통합 관리한다. 한컴은 문서·표·발표자료를 만드는 에이전트를 팀으로 연결하고 업무 과정을 3D 공간에 구현한 플랫폼은 세계 최초라고 설명했다. AI 직원을 표방한 해외 서비스가 이미 다수 출시된 만큼 ‘세계 최초’의 구체적인 비교 기준과 검증 자료는 추가로 제시할 필요가 있다. 첫 공략지는 미국의 1인 사업자 시장이다. 미국 인구조사국에 따르면 고용한 직원 없이 운영되는 무고용 사업체는 3000만곳을 넘어섰다. 카르타 자료에서도 신규 스타트업 중 1인 창업 비중은 2019년 23.7%에서 2025년 36.3%로 높아졌다. AI 사용은 빠르게 늘었지만 업무 시스템과의 연결은 아직 초기 단계다. 골드만삭스의 ‘1만 소기업’ 참여 기업 조사에서는 응답자의 76%가 AI를 사용한다고 답했으나 핵심 업무에 완전히 적용했다는 비율은 14%에 그쳤다. 기술 전문성 부족과 적합한 도구 선택의 어려움도 주요 장벽으로 꼽혔다. 노마디안은 여러 AI 도구를 개별적으로 익힐 여력이 부족한 1인 창업가에게 마케팅과 분석, 문서 업무를 함께 수행하는 가상 조직을 제공하겠다는 구상이다. 한컴은 현지 기업들과 유통·상용화 방안을 논의하고 베타 기간에 가격과 규제 요건을 점검한 뒤 한국과 유럽으로 서비스를 확대할 예정이다. 김연수 한컴 대표는 “노마디안은 단순한 업무 도구가 아니라 함께 일할 AI 직원과 팀을 제공한다”며 “36년간 축적한 문서 원천기술과 자체 에이전틱 OS를 기반으로 개인이 곧 기업이 되는 시장을 열겠다”고 말했다. 한편 한컴의 올해 상반기 AI 매출은 약 135억원으로 지난해 연간 실적 89억원을 넘어섰다. 별도 매출에서 차지하는 비중도 13.7%로 확대됐다. 노마디안이 이 흐름을 해외 개인 고객 대상의 반복적인 구독 매출로 연결하려면 업무 정확도와 외부 서비스 연동 범위, 실행 오류에 대한 책임 체계, 이용자가 체감할 가격 경쟁력을 출시 전까지 구체화해야 한다.2026-09-14 09:35:53
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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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![[AI시대 대격변] 한국경제 3주체를 다시 짜라 ①기업·재벌편](https://image.ajunews.com//content/image/2026/07/09/20260709165036954321.png)
한국경제 3주체를 다시 짜라 ①기업·재벌편 [경제일보] 인공지능(AI) 시대는 한국경제에 기술 도입을 넘어선 전방위 개혁을 요구하고 있다. 기업은 AI를 비용 절감 수단이 아니라 조직과 사업모델 혁신의 계기로 삼아야 한다. 소비자는 편리함에 머무르지 않고 데이터 주권과 알고리즘 감시 능력을 갖춰야 한다. 정부는 규제 완화와 산업 지원을 넘어 인프라, 인재, 안전망, 신뢰 체계를 함께 설계해야 한다. 이에 본지는 이번 기획을 통해 AI시대 한국경제 3주체의 역할 변화와 개혁 과제를 짚고, 한국경제가 관성의 경제에서 학습의 경제로 전환하기 위한 해법을 모색한다. <편집자주> 한국 대기업들이 인공지능(AI) 전환의 한복판에 섰다. 반도체 기업은 AI 서버의 핵심 부품인 고대역폭메모리(HBM)와 첨단 패키징 경쟁에 뛰어들고 있고, 플랫폼 기업은 초거대 AI와 클라우드 인프라를 강화하고 있다. 자동차·조선·철강·금융권도 생산공정 자동화, 로봇, AI 상담, 리스크 관리 등으로 적용 범위를 넓히고 있다. 정부와 기업의 투자 시계도 빨라지고 있다. 최근 한국 정부는 삼성전자와 SK하이닉스 등을 축으로 대규모 AI·반도체 투자 전략을 추진하고 있다. 삼성전자와 SK하이닉스는 약 800조원 규모의 신규 반도체 제조시설 투자에 참여하고, 충청권에는 81조원 규모의 반도체 패키징 클러스터가 조성된다. 또 SK·GS·네이버 등이 AI 데이터센터 구축에 참여하고 장기적으로 관련 투자가 1000조원 이상으로 확대될 수 있다는 구상도 내놨다. 실제 정부는 지난달 29일 SK·GS·네이버와 협력해 1단계로 8.4GW 규모의 AI 데이터센터를 구축하겠다고 밝혔다. SK가 5GW, GS가 2.4GW, 네이버가 1GW 규모로 참여하며 관련 투자 규모는 550조원으로 제시됐다. 투자 규모만 놓고 보면 한국 기업들은 다시 한 번 ‘큰 판’을 벌이고 있다. 그러나 현장에선 “AI 투자가 곧 AI 경쟁력은 아니다”라는 지적도 나온다. 한 대기업 AI 전략 담당자는 “지금은 어느 그룹이나 AI 조직과 태스크포스는 갖추고 있지만 실제 업무에 적용하려면 데이터 접근권, 보안, 법무, 감사, 성과평가가 모두 걸린다”며 “AI 도입보다 어려운 것은 부서 간 칸막이를 허무는 일”이라고 말했다. HBM이 바꾼 증시 서열…AI가 기업가치 기준 흔든다 AI 전환은 이미 국내 증시의 기업가치 평가 기준도 바꾸고 있다. 대표 사례가 SK하이닉스다. SK하이닉스는 AI 반도체 수요 확대와 HBM 시장 선점 효과에 힘입어 지난달 22일 코스피 장중 시가총액에서 삼성전자를 앞질렀다. 이는 단순한 주가 순위 변화가 아니다. 한국 반도체 산업의 무게중심이 범용 메모리 중심에서 AI용 고부가 메모리와 패키징, 고객 맞춤형 공급망으로 이동하고 있다는 신호다. 과거에는 생산능력과 원가 경쟁력이 핵심이었다면 이제는 엔비디아 등 글로벌 빅테크·AI 반도체 기업과 얼마나 긴밀하게 연결돼 있는지, 차세대 HBM을 얼마나 빨리 개발·공급할 수 있는지가 기업가치를 좌우한다. 다만 AI 반도체 호황이 항상 주가 상승으로만 이어지는 것은 아니다. 실제 8일 삼성전자와 SK하이닉스 주가는 미국 반도체주 약세와 AI 붐 지속성에 대한 우려 속에 장중 동반 약세를 보였다. 증권업계 한 관계자는 “AI 반도체가 한국 증시의 핵심 테마가 된 것은 분명하지만 시장은 이제 단순한 실적 증가보다 지속 가능한 가격 결정력과 고객 기반을 본다”며 “AI 사이클이 길어질수록 기업 간 격차는 더 커질 수 있다”고 말했다. 계열사 울타리에 갇힌 데이터, AI 경쟁력의 병목 AI 경쟁력은 반도체와 데이터센터 같은 하드웨어 투자만으로 결정되지 않는다. 기업 내부의 데이터 활용 구조가 핵심 변수다. 한국 대기업은 제조, 금융, 유통, 통신, 물류 등 방대한 데이터를 갖고 있다. 그러나 계열사별·부서별로 데이터가 분산돼 있고, 보안과 개인정보, 감사 리스크 때문에 실제 활용은 제한적인 경우가 많다. 한 제조업계 관계자는 “공장에는 설비 데이터가 쌓이고, 영업부서에는 고객 데이터가 쌓이며, 구매부서에는 공급망 데이터가 쌓이지만 이를 하나의 모델로 연결하는 일은 쉽지 않다”며 “AI 프로젝트를 시작하면 기술 문제가 아니라 내부 승인 절차에서 시간이 더 걸리는 경우가 많다”고 했다. 재벌 구조의 강점이던 수직계열화도 AI시대에는 양면성을 갖는다. 위기 때 빠르게 자원을 동원하는 데는 유리하지만 데이터와 인재가 계열사 내부에 갇히면 개방형 혁신에는 불리할 수 있다. 한 스타트업 대표는 “대기업들이 AI 스타트업과 협업을 말하지만 실제 계약 단계에서는 지식재산권, 데이터 소유권, 보안 조항이 지나치게 무겁다”며 “함께 실험하고 성과를 나누는 방식으로 바뀌어야 한다”고 지적했다. AI 도입보다 어려운 건 일하는 방식의 개혁 기업들이 생성형 AI를 사내 업무에 도입하면서 보고서 초안 작성, 회의록 정리, 시장조사, 고객 응대, 코드 작성, 번역, 계약서 검토 등에서 AI 활용이 확대되고 있다. 그러나 전문가들은 AI를 업무 도구로 배포하는 것만으로 생산성 향상이 보장되지는 않는다고 지적한다. 지난 5월 arXiv에 공개된 조원익·김성훈·김근혜의 포지션 페이퍼 ‘Adopting AI in Practice Does Not Guarantee the Productivity Boost’는 AI 도입이 곧바로 생산성 향상으로 이어지는 것은 아니라고 지적했다. 논문은 인력 구성, 구성원의 기초 역량, 학습곡선, 인센티브 구조, 목표 설정의 유연성 등이 AI 생산성 효과를 좌우한다고 분석했다. 한 경영학 교수는 “AI는 단순히 업무 시간을 줄이는 기술이 아니라 의사결정 방식을 바꾸는 기술”이라며 “기업이 AI를 제대로 쓰려면 어떤 업무를 AI에 맡기고 어떤 판단은 사람이 책임질지 조직 원칙을 세워야 한다”고 말했다. 중간관리자의 역할 변화도 불가피하다. 지금까지 중간관리자는 자료를 취합하고 보고서를 다듬고 리스크를 걸러내는 역할을 해왔다. 그러나 생성형 AI가 정보 수집과 문서 작성의 상당 부분을 보조하면서 중간관리자의 경쟁력은 보고서 작성 능력이 아니라 문제 정의, 결과 검증, 부서 간 조정 능력으로 이동하고 있다. AI 전환은 청년 채용과 인재 육성 방식에도 영향을 미친다. 반복적 사무 업무와 초급 분석 업무가 AI로 대체되면 신입사원이 조직에서 배우는 첫 단계가 줄어들 수 있다. 한 대기업 인사 담당자는 “AI 도입 이후 신입사원에게 맡길 수 있는 단순 업무는 줄어드는 반면, 처음부터 문제 해결형 역량을 요구하는 분위기가 강해지고 있다”며 “채용 규모를 줄이는 유혹이 생기지만 장기적으로는 인재 풀이 약해질 수 있어 재교육 체계를 함께 고민하고 있다”고 말했다. AI 거버넌스도 기업 경쟁력 됐다 AI 활용이 확대될수록 기업의 책임도 커진다. 한국은 AI 기본법 시행을 앞두고 있으며, 고영향 AI에 대한 인간 감독과 투명성 확보가 주요 쟁점으로 떠올랐다. 특히 금융, 보험, 의료, 채용, 교육처럼 개인의 권리와 직접 연결되는 분야에서는 AI가 어떤 데이터를 사용했고, 어떤 기준으로 판단했으며, 오류가 발생했을 때 누가 책임질지가 중요해진다. 금융권 한 관계자는 “AI 상담이나 대출심사는 소비자 편의성을 높일 수 있지만 설명 책임이 약하면 민원과 분쟁으로 이어질 수 있다”며 “AI를 많이 쓰는 회사보다 AI 판단을 얼마나 투명하게 관리하는지가 앞으로 더 중요한 평판 요소가 될 것”이라고 말했다. 산업계에서는 AI 활용이 실제 경쟁력으로 이어지려면 조직 운영 방식의 변화가 병행돼야 한다는 지적이 나온다. 과거 대기업의 성장 방식은 계열사 내부에서 원료 조달, 부품 생산, 완제품 제조, 금융 지원을 묶는 수직계열화가 중심이었다. 그러나 AI 분야에서는 데이터, 클라우드, 알고리즘, 소프트웨어 인재가 기업 안팎에 분산돼 있어 외부 스타트업과 대학, 협력사와의 공동 개발과 실험이 중요해지고 있다. 전문가들은 AI 경쟁력이 투자 규모만으로 결정되지는 않는다고 본다. 반도체 설비 확충과 데이터센터 구축은 AI 전환의 기반에 해당하지만 이후에는 내부 인재 재교육, 중간관리자 역할 재정립, AI 활용 책임 체계, 외부 생태계와의 협업 구조가 함께 작동해야 한다는 설명이다. 한 재계 관계자는 “한국 대기업의 AI 경쟁력은 대규모 투자 이후의 실행 구조에서 갈릴 가능성이 크다”며 “총수의 투자 결정을 현장의 실험과 조직 학습으로 연결하고, 계열사 중심의 폐쇄형 운영을 개방형 협력 모델로 전환할 수 있는지가 향후 AI 전환의 핵심 변수로 꼽힌다”고 말했다.2026-07-09 16:51:36
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![[편집인 칼럼] 차례상 대신 여행가방…전통도 시대를 따라야 한다](https://image.ajunews.com/content/image/2026/09/27/20260927152114728326_518_323.png)