검색결과 총 48건
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서울행 부산 4시간30분…한글날 연휴 귀경길 곳곳 서행
[경제일보] 한글날 사흘 연휴 마지막 날인 11일 오후 서울로 향하는 귀경 차량이 늘면서 전국 주요 고속도로 곳곳에서 정체가 이어지고 있다. 다만 지난 추석 연휴와 비교하면 주요 도시에서 서울까지 걸리는 시간이 큰 폭으로 늘어나지는 않은 모습이다. 11일 한국도로공사에 따르면 이날 오후 5시 기준 지방 주요 도시에서 서울 요금소까지 예상 소요 시간은 부산 4시간30분, 울산 4시간10분, 목포 4시간10분, 광주 3시간40분, 대구 3시간30분, 대전 2시간 20분이다. 서울에서 지방으로 향하는 하행선은 비슷한 교통량을 보였다. 서울 요금소를 출발해 부산까지는 4시간 30분, 울산까지는 4시간 10분이 걸릴 것으로 예상된다. 목포는 4시간, 대구 3시간30분, 광주 3시간20분, 대전은 1시간40분으로 추산됐다. 오전 9시와 비교하면 서울 방향 주요 도시의 예상 소요 시간은 비슷했고, 1시간 전인 오후 4시 기준과 비교하면 약 10분가량 감소했다. 도로공사는 앞서 이날 오후 4시께 귀경길 정체가 절정에 이를 것으로 예상했지만, 주요 도시에서 서울까지 걸리는 시간은 급격히 증가하지 않았다. 연휴 첫날인 지난 9일에는 서울에서 부산까지 예상 소요 시간이 7시간40분에 달하기도 했다. 다만 동해안에서 수도권으로 향하는 구간은 정체가 두드러지고 있다. 오후 4시 기준 강릉에서 서울 요금소까지는 4시간30분이 걸릴 것으로 예상됐다. 반면 서울에서 강릉까지는 2시간40분으로, 서울 방향 소요 시간이 2시간 가량 길다. 양양에서 남양주까지도 3시간20분이 걸릴 것으로 추산돼 남양주에서 양양까지의 예상 시간인 1시간50분보다 1.5배 이상 소요될 전망이다. 주요 고속도로에서도 서울 방향 정체가 나타나고 있다. 경부고속도로는 옥산에서 청주휴게소까지 약 14㎞ 구간에서 차량 흐름이 더디다. 서울양양고속도로는 설악 부근에서 화도 부근까지 15㎞, 서해안고속도로는 당진에서 포승분기점 부근까지 18㎞ 구간에서 정체가 이어지고 있다. 도로공사는 이날 전국에서 차량 481만대가 이동할 것으로 내다봤다. 이 가운데 수도권에서 지방으로 향하는 차량은 36만대, 지방에서 수도권으로 들어오는 차량은 48만대로 예상됐다. 지방 방향은 대체로 원활하지만 서울 방향은 늦은 오후까지 정체가 이어질 것으로 전망됐다. 서울 시내 주요 도로에서도 귀경 차량의 영향으로 일부 구간의 흐름이 느려지고 있다. 서울시 교통정보 시스템에 따르면 강변북로 상행선은 한강대교 북단부터 원효대교·마포대교·서강대교·양화대교·성산대교 북단 일대까지 정체가 이어지고 있다. 하행선도 가양대교 일대와 원효대교에서 한강대교 구간 등에서 차량이 서행하고 있다. 올림픽대로는 상행선에서 영동대교 남단부터 성수대교·동호대교·한남대교 남단까지 정체가 나타나고 있다. 하행선은 상대적으로 원활한 흐름을 보이고 있다.
2026-10-11 17:00:08
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추석 연휴 마지막 날 귀경길 정체…부산→서울 6시간 10분
[경제일보] 추석 연휴 마지막 날인 27일 귀경 차량이 몰리면서 주요 고속도로 서울 방향의 이동 시간이 길어지고 있다. 오후 2시 요금소 출발 기준 부산에서 서울까지 예상 소요 시간은 6시간 10분이다. 오전 9시보다 1시간 10분 늘었다. 한국도로공사에 따르면 같은 시각 서울까지 울산에서는 5시간 50분, 대구 5시간 10분, 목포 4시간 40분이 걸릴 것으로 예상됐다. 광주는 4시간 20분, 강릉은 3시간 10분, 대전은 2시간 30분이다. 오전 9시와 비교하면 주요 도시의 예상 소요 시간이 20분에서 1시간 10분가량 증가했다. 정체는 서울로 향하는 노선 곳곳에서 나타났다. 오후 2시 기준 경부고속도로 서울 방향 옥산분기점∼청주휴게소 14㎞ 구간과 양재∼반포 5㎞ 구간에서 차량 흐름이 더뎠다. 서울양양고속도로는 서종∼화도 부근 12㎞, 서해안고속도로는 군산∼동서천분기점 부근 5㎞에서 정체가 빚어졌다. 중부내륙고속도로 양평 방향도 점촌함창∼진남터널 부근 8㎞ 등 여러 구간에서 차량이 속도를 내지 못했다. 반대 방향은 비교적 원활하다. 서울에서 부산까지 예상 소요 시간은 4시간 30분으로, 부산에서 서울까지 걸리는 시간보다 1시간 40분 짧다. 서울 출발 기준 울산은 4시간 10분, 광주는 3시간 20분, 대전은 1시간 50분으로 예상됐다. 귀경 차량이 서울에 가까워지면서 시내 진입 도로에도 정체가 이어졌다. 서울시 교통정보 시스템에 따르면 오후 들어 올림픽대로 성수대교 남단∼동호대교 남단, 강변북로 동호대교 북단∼반포대교 북단 등에서 차량 흐름이 답답했다. 도로공사는 이날 전국 고속도로에 차량 524만대가 다닐 것으로 전망했다. 지방에서 수도권으로 향하는 차량은 49만대로, 수도권에서 지방으로 이동하는 37만대보다 12만대 많다. 서울 방향 정체는 오후 4~5시 가장 심해진 뒤 오후 10~11시께 풀릴 것으로 예상된다. 귀경 출발 전에는 달라진 예상 소요 시간과 구간별 교통 상황을 확인할 필요가 있다. 고속도로 통행료 면제는 이날까지 적용된다.
2026-09-27 14:39:26
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추석 저녁 귀성길 풀렸지만 귀경길은 정체…부산→서울 5시간 50분
[경제일보] 추석 당일인 25일 저녁 지방으로 향하는 고속도로 정체는 상당 부분 풀렸지만 서울로 돌아오는 귀경길은 곳곳에서 차량이 서행하고 있다. 성묘와 가족 모임을 마친 차량이 귀경길에 합류하면서 서울 방향의 혼잡이 이어지는 모습이다. 한국도로공사에 따르면 이날 오후 7시 요금소 출발 기준 부산에서 서울까지 예상 소요 시간은 5시간 50분이다. 목포와 울산에서는 각각 5시간 30분, 광주에서는 5시간 10분이 걸릴 것으로 예상됐다. 대구는 4시간 50분, 대전 3시간 20분, 강릉은 3시간이다. 반대 방향인 서울에서 부산까지는 4시간 30분으로, 부산에서 서울로 향할 때보다 1시간 20분 짧다. 서울에서 울산은 4시간 10분, 목포 3시간 40분, 대구 3시간 30분, 광주 3시간 20분, 강릉 2시간 40분, 대전은 1시간 50분으로 예상됐다. 오후 2시 서울 출발 부산 도착 예상 시간이 7시간 20분이었던 점을 감안하면 지방 방향 정체는 저녁 들어 크게 완화됐다. 서울 방향에서는 긴 서행 구간이 남아 있다. 경부고속도로 옥산분기점 부근 약 7.5㎞와 활천∼경주 부근 약 11㎞에서 차량이 제 속도를 내지 못했다. 서해안고속도로도 동군산∼동서천분기점 부근 약 15㎞, 송악 나들목∼포승분기점 약 17㎞ 등에서 흐름이 답답했다. 지방 방향인 경부고속도로 부산행 일부 구간에도 정체가 남았지만 귀경 방향에 비해 혼잡이 완화됐다. 수도권에 들어선 뒤에도 귀가 차량의 이동은 더딜 전망이다. 비가 내리는 가운데 서울 올림픽대로 동부간선도로 분기점∼영동대교 남단과 한남대교 남단∼반포대교 남단 구간에서 차량이 서행했다. 강변북로 동호대교 북단∼반포대교 북단과 북부간선도로, 내부순환로 일부 구간에서도 정체가 이어졌다. 도로공사는 지방 방향 정체가 오후 7∼8시께 해소되고, 서울 방향은 26일 새벽 2∼3시께까지 혼잡할 것으로 내다봤다. 오후 7시 기준 예상 소요 시간은 그 시각에 출발하는 차량을 기준으로 한 만큼, 실제 이동 시간은 이후 교통량과 경로에 따라 달라질 수 있다. 도로공사가 예상한 추석 당일 전국 고속도로 교통량은 684만대다. 수도권에서 지방으로 이동하는 차량은 47만대, 지방에서 수도권으로 들어오는 차량은 46만대로 전망했다. 정부는 오는 27일까지 고속도로 통행료를 면제한다. 늦은 시간 귀경길에 오르는 운전자는 출발 전 고속도로와 서울 진입 도로의 흐름을 함께 확인할 필요가 있다.
2026-09-25 19:56:31
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8년 만의 4강, 결승 길목서 한일전…'육서영의 창', 일본 수비 뚫을까
[경제일보] 한국 여자배구가 8년 만에 오른 아시안게임 준결승에서 개최국 일본과 맞붙는다. 조별리그부터 8강까지 4연승을 거둔 한국은 일본을 상대로 결승 진출에 도전한다. 카자흐스탄전에서 20점을 올린 육서영과 주장 강소휘를 중심으로 한 공격진이 일본의 조직적인 수비를 어떻게 공략하느냐가 관전 포인트다. 차상현 감독이 이끄는 한국 여자배구 대표팀은 21일 오후 7시 20분 일본 아이치현 파크 아레나 고마키에서 일본과 2026 아이치·나고야 아시안게임 여자배구 준결승을 치른다. 앞서 한국은 전날 카자흐스탄과의 8강에서 세트 점수 3-0으로 승리했다. 일본도 대만을 3-0으로 제압하며 준결승에 합류했다. 한국 여자배구가 아시안게임 4강에 진출한 것은 2018년 자카르타·팔렘방 대회 이후 8년 만이다. 당시 동메달을 획득했던 한국은 2023년 열린 항저우 대회에서는 5위에 머물렀다. 이번 대회에서는 홍콩과 카타르를 모두 3-0으로 꺾은 데 이어 베트남을 3-1로 제압해 D조 1위를 차지했다. 카자흐스탄까지 넘어 4전 전승으로 준결승 무대에 올랐다. 카자흐스탄전 20점 육서영…승부처 공격·서브 주목 한국의 준결승 진출을 이끈 선수는 육서영이다. 육서영은 카자흐스탄과의 8강에서 양 팀 최다인 20점을 기록했다. 서브 에이스 2개와 블로킹 1개를 포함한 기록이다. 공격 득점은 17점으로, 한국이 올린 주요 득점이 육서영에게 집중됐다. 특히 팽팽한 상황에서 활약이 두드러졌다. 한국은 1세트에서 23-24까지 몰렸지만 김다인의 블로킹과 강소휘의 공격으로 26-24 역전승을 거뒀다. 2세트에서는 육서영이 세트 막판 공격 득점에 이어 서브 에이스를 터뜨리며 27-25 승리에 힘을 보탰다. 한국은 3세트마저 25-21로 가져오며 경기를 마무리했다. 육서영의 득점과 함께 주목할 부분은 공격의 분산이다. 카자흐스탄전에서는 정호영이 10점, 이다현이 9점을 보탰다. 앞선 베트남전에서는 강소휘가 27점, 이다현이 16점을 기록했고 세터 김다인은 서브 에이스 6개로 상대 리시브를 흔들었다. 한국은 경기별로 서로 다른 선수들이 공격을 주도하며 승리를 쌓았다. 일본전에서는 상대 수비가 육서영과 강소휘의 공격을 효과적으로 받아낼 경우에 대비해야 한다. 김다인이 중앙의 정호영·이다현을 적극적으로 활용해 일본 블로킹을 분산시키는 운영이 중요하다. 카자흐스탄전에서 두 차례 듀스까지 갔다는 사실은 세트 막판 공격과 리시브의 안정성을 다시 점검해야 할 대목이기도 하다. 한 달 전 일본에 0-3 패배…첫 세트는 31-33 접전 최근 맞대결에서는 한국이 일본의 조직력을 넘지 못했다. 지난 8월 23일 중국 톈진에서 열린 아시아여자배구선수권대회 조별리그에서 한국은 일본에 0-3으로 패했다. 세트별 점수는 31-33, 19-25, 20-25였다. 당시 첫 세트에서는 30점을 넘기는 듀스 접전이 펼쳐졌다. 한국은 강소휘와 나현수, 육서영 등을 앞세워 일본과 대등한 승부를 이어갔으나 마지막 고비를 넘지 못했다. 2세트에서는 중반 연속 실점으로 점수 차가 벌어졌고, 3세트 역시 추격 끝에 패했다. 한국은 그 경기에서 나현수가 15점, 육서영이 12점, 이다현이 11점을 기록했다. 일본은 와다 유키코가 19점, 사토 요시노가 18점을 올렸고 미들 블로커 시마무라 하루요도 속공으로 10점을 보탰다. 일본은 한국의 공격을 수비로 걷어낸 뒤 좌우 날개와 중앙을 고르게 활용했다. 주요 국제대회 맞대결에서도 한국은 2022년부터 2025년까지 일본과의 네 차례 네이션스리그 경기에서 모두 0-3으로 패했다. 여기에 지난달 아시아선수권 패배까지 포함하면 해당 자료에 수록된 최근 다섯 경기를 모두 내줬다. 2014년 이후 12년 만의 우승 도전…22일 메달 결정전 일본은 이번 대회 조별리그에서 네팔을 3-0, 인도네시아를 3-1로 꺾었다. 이후 8강에서 대만을 3-0으로 제압했다. 국제배구연맹 세계랭킹은 20일 기준 일본 6위, 한국 28위다. 순위 차와 별개로 이날 준결승에서는 양 팀의 실제 경기력과 경기 중 대응이 승부를 결정한다. 한국은 일본과의 최근 경기에서 첫 세트를 접전 끝에 내준 뒤 남은 세트에서 공격 흐름이 흔들린 경험이 있다. 이번에는 리시브를 안정시키고 상대 공격을 받아낸 이후의 연결 과정에서 득점 기회를 얼마나 만들어내느냐가 중요하다. 육서영과 강소휘가 측면 공격을 책임지는 가운데 중앙 공격과 서브를 활용해 상대 수비에 변화를 주는 것이 필요하다. 한국 여자배구의 마지막 아시안게임 금메달은 2014년 인천 대회에서 나왔다. 이후 2018년 동메달, 항저우 대회 5위를 기록했다. 일본을 꺾으면 12년 만에 결승 무대에 오른다. 결승과 3·4위 결정전은 22일 예정돼 있다. 4연승으로 8년 만의 4강 진출을 이룬 한국이 이제 결승 문턱에 섰다. 한 달 전 패배에서 드러난 일본의 수비와 빠른 공격에 대응하면서 카자흐스탄전에서 보여준 육서영의 득점력을 이어갈 수 있을지가 이번 한일전의 핵심이다.
2026-09-21 17:25:48
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"AI 도입만으론 성과 없다"…삼성SDS, 오픈AI·엔트로픽과 AX 해법 제시
[경제일보] 삼성SDS가 인공지능(AI)을 단순히 업무 효율화에 활용하는 것을 넘어 업무 프로세스 자체를 바꾸는 'AX' 전환에 속도를 낸다. AI 데이터센터와 플랫폼을 기반으로 기업의 AI 도입부터 운영까지 지원하고, 제조 현장에서는 로봇과 설비를 통합하는 피지컬 AI로 사업 영역을 확대한다. 8일 삼성SDS는 서울 코엑스 컨벤션센터에서 엔터프라이즈 AX 콘퍼런스 '리얼 서밋 2026'을 열고 삼성SDS의 '다차원 AI 풀스택' 전략을 기반으로 AI 도입과 실제 비즈니스 성과 창출 사이의 간극을 줄일 수 있는 구체적인 실행 전략과 로드맵을 공개했다. 이날 삼성SDS는 기업들의 AI 활용이 늘고 있지만 실제 성과로 이어지는 비율은 낮다고 진단했다. 삼성SDS가 인용한 맥킨지 조사에 따르면 기업의 88%가 최소 한 개 이상의 업무에 AI를 활용하고 있지만, AI가 영업이익에 영향을 줬다고 답한 기업은 39%, 영업이익의 5% 이상에 기여했다고 답한 기업은 6%에 불과했다. 이에 삼성SDS는 AI 성과를 높이기 위해서는 기존 업무에 AI를 덧붙이는 방식이 아니라 업무 프로세스 자체를 재설계해야 한다고 강조했다. 삼성SDS는 이를 위해 자체적으로 7개 메가 프로세스에 AX를 적용하는 '클라이언트 제로' 전략을 추진하고 있으며, 올해 말까지 약 200명의 AX 전문 인력을 양성할 계획이라고 설명했다. AI 인프라 확대도 추진한다. 삼성SDS는 국내 최초 AI 전용 데이터센터인 동탄센터를 기반으로 기업들의 AX를 지원하고 있으며, 오는 2028년 국가 AI 컴퓨팅센터와 오는 2029년 구미센터 구축을 통해 AI 인프라 역량을 확대할 방침이다. 글로벌 AI 기업과의 협력도 강화한다. 오픈AI, 앤트로픽, 구글 등과 협력을 확대하고 AI 인프라부터 플랫폼, 컨설팅·개발·구축·운영까지 제공하는 '다차원 AI 풀스택'을 통해 기업별 AX 수요에 대응한다는 전략이다. 삼성SDS는 AX를 디지털 영역에서 제조 현장으로 확대한다. 지난 25년간 반도체·2차전지·바이오·자동차·소재·부품·식음료 등 430여개 기업의 제조 자동화를 지원하며 축적한 데이터와 경험을 피지컬 AI 사업에 활용한다. 삼성SDS는 실제 제조 환경에서 로봇 기반 자동화 기술을 검증하고 있으며, 오는 2027년 생산설비와 로봇을 하나로 묶어 운영하는 '로봇 오케스트레이션 플랫폼'을 선보일 예정이다. 이준희 삼성SDS 대표이사는 "AX는 단순히 AI를 도입해서 시간과 비용을 절감하는 것과는 차원이 다른 훨씬 더 근본적인 변화로, AI를 중심으로 업무 방식을 처음부터 다시 설계하는 일"이라고 말했다. 이날 연사로 참가한 김경훈 오픈AI 한국 총괄대표는 기업의 AI 전환이 단순한 도입을 넘어 실제 업무 방식과 사업 성과의 변화로 이어져야 한다고 진단했다. 그는 전기가 공장에 처음 도입됐을 당시 동력원만 바꾸는 데 그친 공장보다 기계 배치와 작업 순서를 새롭게 설계한 공장에서 생산성 향상이 본격화됐다는 사례를 예시로 들며 지금 AI의 발전 상황과 비교했다. 김 대표는 오픈AI의 '엔터프라이즈 시그널스' 보고서를 인용해 AI를 깊게 활용하는 상위 10% 기업과 중간 수준 기업 간 격차가 올해 1월 2.6배에서 6월 8.6배로 확대됐으며, 제조업에서도 이 격차가 5.3배에 달했다고 공개했다. 그는 기업 내부 데이터와 업무 시스템을 AI와 연결해 업무 맥락을 제공하고, 가장 중요한 업무를 선정해 처음부터 끝까지 AI를 중심으로 재설계하는 것이 핵심이라고 강조했다. 특히 AI가 단순히 질문에 답하는 수준을 넘어 자료 검색과 시스템 확인, 결과물 작성 등 여러 단계를 직접 수행하는 '에이전트'로 발전하고 있다고 설명했다. 오픈AI에 따르면 올해 6월 기업 고객이 생성한 전체 출력 토큰 가운데 코딩 에이전트 '코덱스'가 차지하는 비중은 64%까지 증가하며 법무·영업·채용·마케팅 등 다양한 업무에서도 AI에게 실제 일을 맡기는 사례가 빠르게 늘고 있다고 전했다. 김 대표는 AI 활용의 최종 목표는 토큰 사용량이나 도입률이 아니라 실제 사업 성과가 돼야 한다고 강조했다. 그는 제조기업이 AI를 활용해 견적 작성 시간을 최대 6시간에서 20분으로 줄이고 연간 3000만 달러(약 400억원)의 매출 총이익 증가를 기대하는 사례 등을 소개했다. 김경훈 대표는 "AI가 과학 분야뿐만 아니라 연구, 개발, 제조, 관리, 영업, 마케팅 등 여러 분야에서 여러분의 발전을 크게 앞당길 수 있다고 생각한다"며 "100년 전 공장을 어떻게 바꾸느냐가 그 회사의 미래를 결정한 것처럼 지금 우리도 이 AI를 어떻게 쓸 것인가가 우리의 미래를 결정할 것"이라고 말했다. 최기영 엔트로픽 코리아 대표는 AI를 활용한 기업의 변화가 직원 생산성 향상을 넘어 업무 프로세스와 비즈니스 모델 자체를 바꾸는 방향으로 확대될 것이라고 전망했다. 최 대표는 기업의 AI 전환을 직원 생산성 향상, 기존 업무 프로세스·워크플로우 개선, AI 네이티브 제품 및 비즈니스 모델 구축 등 3단계로 구분하며, 궁극적으로는 AI를 중심으로 새로운 사업을 만들어내는 단계까지 나아갈 것으로 전망했다. 실제 사례로는 글로벌 자동차 기업의 도장 공정 문제 해결 사례를 소개했다. 수년간 해결하지 못했던 문제에 관련 데이터를 연결하고 AI의 추론 기능을 활용한 결과 10분 만에 해결책을 도출했다고 설명하며, 향후에는 AI 모델의 발전과 함께 기업의 문제 해결 방식 자체가 달라질 것으로 분석했다. 엔트로픽 내부의 개발 방식도 AI를 통한 업무 전환 사례로 제시했다. 한 명의 엔지니어가 주말 동안 AI를 활용해 초기 프로토타입을 만든 뒤 3명이 8주 동안 베타 제품을 개발했으며, 이후 사용자 피드백을 실시간으로 반영해 48시간 만에 62개 기능을 개선했다고 설명했다. 현재도 피드백을 받은 기능을 24시간 안에 반영하는 것을 원칙으로 하고 있다. 최 대표는 이 같은 변화가 기업의 조직 규모와 제품 개발 방식까지 바꿀 수 있다고 강조했다. 과거에는 많은 인력과 긴 개발 기간이 필요했던 작업도 AI 에이전트를 활용하면 소수 인원으로 빠르게 실행할 수 있다는 것이다. 성공적인 AX를 위해서는 명확한 비즈니스 목표와 성과 지표를 먼저 정하고, 도메인 전문가가 참여한 가운데 AI를 반복적으로 활용해 결과를 만들어내는 방식으로 전환해야 한다는 것으로 풀이된다. 최기영 대표는 "과거에는 팀 사이즈에서 인원수가 소프트웨어 개발 경쟁력이 됐지만 이제는 소수의 인원이 AI를 통해 개발을 빠르게 해 나갈 수 있다"며 "적은 인원을 갖고도 규모를 만들 수 있기 때문에 AI 내부의 비즈니스 모델로 전환할 수 있는 성공적인 AX가 만들어질 수 있다"고 말했다. 이날 발표에서 삼성SDS와 오픈AI, 엔트로픽은 기업의 AI 전환이 단순한 기술 도입이나 개별 업무의 효율화에 그쳐서는 안 된다는 데 공통된 메시지를 내놨다. AI를 기존 업무에 추가하는 것을 넘어 데이터와 시스템을 연결하고 업무 프로세스를 재설계하는 동시에 AI 에이전트에게 실제 업무를 맡기고 이를 매출과 생산성 등 구체적인 사업 성과로 연결해야 한다는 것이다. 결국 기업의 AI 경쟁력도 어떤 모델을 도입했느냐를 넘어 AI를 실제 업무와 조직에 얼마나 깊게 내재화하느냐에 따라 갈릴 전망이다. 이준희 삼성SDS 대표이사는 "진정한 AI 풀스택이라면 AX 실행을 돕기 위한 컨설팅은 물론 개발과 구축 그리고 운영에 대한 전문적 역량을 반드시 제공해야 하고, 이런 역량은 고객의 업종에 대한 정확한 이해가 뒷받침돼야 한다"며 "삼성SDS는 AI 인프라 플랫폼 솔루션에 걸친 모든 영역에서 글로벌 최고 수준의 솔루션을 제공하고 있다"고 말했다.
2026-09-08 11:28:33
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플레이디, 현업이 만든 AI 에이전트 42개 구축
[경제일보] 디지털 광고기업 플레이디가 현업 직원들이 직접 설계한 인공지능(AI) 에이전트와 업무 자동화 도구 42개를 구축했다. 단순히 생성형 AI를 이용하는 단계를 넘어 반복 업무의 데이터 수집부터 분석과 광고 문구 작성까지 하나의 업무 흐름으로 자동화하는 전사적 AI 전환에 나섰다. SOOP 계열사 플레이디는 지난 2월부터 8월까지 약 6개월간 ‘AI TF 2기’를 운영해 AI 에이전트와 자동화 도구 42개를 개발했다고 2일 밝혔다. 이번 프로젝트의 특징은 개발조직이 일괄적으로 도구를 만들어 배포한 것이 아니라 각 조직의 실무자가 업무 과정에서 발생하는 비효율을 직접 발굴했다는 점이다. 조직별 ‘AI 파트너’가 반복 작업을 선정하고 이를 에이전트나 자동화 도구로 구현했다. 플레이디는 실무 교육과 AI 도구를 지원하고 조직별 활용 사례와 성과를 공유했다. 대표 사례는 광고기획자(AE)가 개발한 ‘AI 키워드 인사이트 솔루션’이다. 시드 키워드 하나를 입력하면 관련 데이터를 수집·분석하고 소비자 관심과 경쟁 상황을 정리해 전략과 광고 문구까지 제안한다. 기존에는 해당 작업에 담당자 한 명당 약 1~2일이 필요했지만 에이전트를 활용하면 약 20분 만에 분석 결과를 얻을 수 있다. 플레이디는 해당 에이전트가 도출한 인사이트와 전략을 광고주 제안에 적용해 글로벌 뷰티 광고주를 수주하는 성과도 냈다고 설명했다. 현업에서 만든 자동화 도구는 광고 업무 전반으로 확산됐다. 경쟁사의 광고 소재를 자동으로 수집·분석하는 에이전트와 비슷한 구도의 연출 이미지를 반복 제작하는 자동화 도구, 광고 문구와 소재가 심의 기준에 맞는지를 점검하는 AI 에이전트 등이 개발됐다. 광고업은 매체와 경쟁사 분석, 키워드 분류, 소재 변형, 심의 확인처럼 반복 작업이 많다. 동시에 결과물을 빠르게 만들어 여러 매체에서 시험하고 성과에 따라 수정해야 한다. 플레이디는 반복 작업을 AI에 맡기고 직원들이 전략 수립과 성과 분석, 광고주 커뮤니케이션 등 판단이 필요한 업무에 집중하도록 한다는 구상이다. AI TF는 지난해 7월 처음 출범했다. 1기가 조직별 AI 활용 사례를 발굴하고 공유하는 단계였다면 2기는 개별 도구를 실제 업무 흐름에 연결하고 사업 성과를 만드는 데 초점을 맞췄다. 플레이디는 올해 3월 AI 전담조직 ‘AX 유닛(Unit)’을 신설하고 내부 업무 자동화뿐 아니라 광고 제작과 운영, 생성형 AI 검색 최적화(GEO)까지 사업 범위를 넓히고 있다. 지난 4월 출시한 GEO 서비스는 6월 기준 36개 광고주의 46개 사이트를 진단했다. 연간 약 5000억원 규모의 광고를 운영하며 축적한 데이터와 현장 경험을 AI 서비스에 결합한다는 전략이다. 이번 프로젝트는 내부 생산성 개선과 외부 AI 마케팅 사업을 연결하는 실험이라는 점에서도 의미가 있다. 현업에서 효과가 확인된 에이전트를 표준화하면 광고주 대상 솔루션이나 컨설팅 서비스로 발전시킬 수 있기 때문이다. 지난해 플레이디를 인수한 SOOP의 광고·콘텐츠 사업과 연계할 여지도 있다. 관건은 42개 도구 가운데 실제 사용이 정착되는 비율이다. 현업 직원이 만든 에이전트는 업무 적합성이 높지만 모델과 광고 플랫폼이 바뀔 때마다 유지보수가 필요하다. 광고주 정보 유출과 생성 결과의 오류, 저작권 침해, 광고 심의 오판을 막기 위한 데이터 접근권한과 사람의 최종 승인 절차도 갖춰야 한다. 안다희 플레이디 AI TF 리더는 “구성원들이 업무의 개선 지점을 직접 발굴하고 이를 AI 에이전트와 자동화로 구현해 실제 현업에 적용했다는 점이 가장 큰 의미”라며 “우수 사례를 전사로 확산해 생산성을 높이고 구성원들이 고부가가치 업무에 집중할 수 있도록 하겠다”고 말했다. 한편 플레이디의 다음 과제는 구축한 에이전트의 수보다 실제 절감 시간과 이용률, 광고 성과를 체계적으로 측정하는 일이다. 현업 주도형 AI 전환이 일회성 TF를 넘어 지속적인 업무 체계로 자리 잡는다면 내부 비용 절감뿐 아니라 신규 광고주 확보와 AI 마케팅 사업 확대에도 힘을 보탤 것으로 전망된다.
2026-09-02 12:49:54
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