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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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"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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AWS, AI 기반 개발·마이그레이션 기능 공개…스타트업 생태계 공략
[경제일보] 생성형 인공지능(AI) 확산으로 스타트업의 개발 속도가 빨라지는 가운데 아마존웹서비스(AWS)가 AI 기반 개발 지원과 클라우드 전환 기능을 잇달아 공개하며 스타트업 생태계 공략을 강화한다. 기술 구현부터 인프라 이전까지 AI가 지원하는 환경을 구축해 창업 초기 기업의 개발 생산성을 높이고 AWS 생태계 유입을 확대하려는 전략으로 풀이된다. 6일 AWS는 스타트업을 위한 AI 기반 신규 기능인 'AWS 스타트업 어드바이저'와 AI 기반 마이그레이션 기능을 출시했다고 밝혔다. AWS 스타트업 어드바이저는 수천명의 AWS 솔루션즈 아키텍트(SA)가 축적한 노하우와 AWS에서 운영되는 35만개 이상의 스타트업 지원 경험을 기반으로 개발된 AI 빌더 어시스턴트로 알려졌다. AWS는 해당 기능이 사용자의 기술 스택과 기업 성장 단계에 맞춰 비용 관리와 보안 설정, AWS 서비스 선택, 인프라 구성 등을 추천하며 개발 과정 전반을 지원한다고 설명했다. 특히 AWS 액티베이트 프로그램에 참여한 스타트업은 크레딧 잔액과 사용 현황까지 함께 관리할 수 있어 초기 클라우드 비용 부담을 줄일 수 있도록 설계됐다. AWS는 기술 창업자뿐 아니라 개발 경험이 부족한 비기술 창업자도 보다 쉽게 서비스를 구축할 수 있도록 지원 범위를 확대했다고 강조했다. 함께 공개한 AI 기반 마이그레이션 기능은 기존 클라우드와 온프레미스 환경의 인프라와 애플리케이션, AI 워크로드를 AWS로 이전하는 과정을 자동화한다. 기업의 기술 환경을 분석해 서비스 매핑과 비용 산정, 아키텍처 설계, 크레딧 지원 여부, 이전 일정 등을 포함한 맞춤형 이전 계획을 제시하며 기존 수주에서 수개월이 걸리던 이전 작업을 며칠 수준으로 단축하는 것이 목표다. AI 에이전트가 인프라 프로비저닝과 데이터 이전, 환경 설정, 테스트까지 지원하는 것도 특징이다. 필요에 따라 AWS 전문가나 파트너사와 협업해 이전 프로젝트를 진행할 수 있도록 지원 체계도 마련했다. 특히 AWS는 이번 기능을 통해 경쟁 클라우드에서 AWS로 이전하는 수요도 적극 공략할 계획이다. 구글 클라우드 플랫폼(GCP) 기반 쿠버네티스 워크로드는 '아마존 EKS'와 'ECS', 'AWS 파게이트'로 이전할 수 있으며, 'PostgreSQL'과 'MySQL' 데이터베이스는 '아마존 RDS'와 '아마존 오로라', 구글 클라우드 스토리지는 '아마존 S3'로 이전을 지원한다. AI 서비스 이전도 지원 범위를 넓혔다. 앤트로픽, 제미나이, 오픈AI 기반 대규모 언어 모델(LLM) 추론 환경을 '아마존 베드록'으로 이전할 수 있도록 지원해 기업들이 AI 개발 환경을 보다 쉽게 AWS 생태계로 옮길 수 있도록 돕는다. AWS는 이번 기능 출시를 계기로 스타트업의 아이디어 구상부터 제품 개발, 서비스 운영, 클라우드 확장까지 전 과정을 지원하는 플랫폼 경쟁력을 강화한다는 계획이다. AI를 활용해 개발과 인프라 구축의 진입 장벽을 낮추는 동시에 스타트업이 초기 단계부터 AWS 서비스를 활용하도록 유도해 장기 고객 기반을 확대하겠다는 전략이다. AWS 관계자는 "AWS는 스타트업이 아이디어 구상부터 제품 개발, 시장 출시 및 수익 창출에 이르는 전 과정을 보다 빠르게 수행할 수 있도록 지원하고 있다"며 "AWS는 컴퓨팅, AI, 데이터베이스 및 보안 분야에 걸쳐 240개 이상의 서비스를 제공하며, 'AWS 마켓플레이스'를 통해 스타트업이 보다 빠르게 고객을 확보하고 비즈니스를 확장할 수 있도록 지원하고 있다"고 말했다.
2026-07-06 14:51:44
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AWS, 'AI 공동 구축' 시대 연다…FDE 조직에 10억 달러 투자
[경제일보] 아마존웹서비스(AWS)가 고객사에 전문 인공지능(AI) 엔지니어를 직접 투입해 에이전트형 AI 시스템을 함께 개발하는 전담 조직을 신설하며 AI 구축 시장 공략을 강화한다. 기업들의 AI 도입이 단순 실험 단계를 넘어 실제 업무 프로세스 전반으로 확대되는 가운데 클라우드 서비스 제공을 넘어 AI 구축 파트너 역할까지 사업 영역을 넓히려는 전략으로 풀이된다. 2일 AWS는 고객사에 전문 AI 엔지니어를 배치해 에이전트형 AI 솔루션을 공동 개발하고 신속하게 상용화하는 전담 조직 'AWS 전방배치 엔지니어링'을 출범한다고 밝혔다. AWS는 해당 조직 운영과 기술 개발을 위해 총 10억 달러(약 1조5000억원)를 투자할 계획이다. AWS FDE는 고객사 내부에 AWS 엔지니어가 직접 투입돼 비즈니스와 엔지니어링, 보안 조직과 함께 AI 시스템을 구축하는 것이 핵심이다. 고객의 데이터와 업무 프로세스, 거버넌스를 기반으로 실제 운영 가능한 에이전트형 AI를 설계하고 구축하는 방식으로 설계됐다. 특히 AWS는 에이전트형 AI를 중심으로 개발 과정을 재구성해 구축 기간을 기존 수 개월에서 수일 수준으로 단축할 수 있다고 설명했다. AI가 소프트웨어 개발 과정 전반을 지원하고 엔지니어가 이를 검증하는 AI 기반 개발 체계를 적용해 개발 속도와 생산성을 높인다는 구상이다. 기존 컨설팅 사업이 프로젝트 종료와 함께 지원이 끝나는 방식이었다면 AWS FDE는 고객이 자체적으로 AI 시스템을 운영할 수 있는 역량을 확보하는 데 초점을 맞췄다. 프로젝트 종료 이후에도 고객이 독립적으로 AI 서비스를 고도화할 수 있도록 운영 체계와 엔지니어링 노하우, 관련 문서를 함께 이전하는 것이 특징이다. 이를 위해 AWS는 기업 내부 데이터를 연결하고 관리하는 시맨틱 레이어와 지식 그래프를 구축해 조직의 업무 지식이 특정 인력에 의존하지 않고 AI 시스템 안에 축적되도록 지원한다. 또한 하드웨어 기반 격리 기술과 종단 간 암호화를 적용해 고객 데이터가 외부로 유출되지 않도록 보안 체계도 강화했다. AWS는 AI 사업 전략을 클라우드 인프라 제공에서 AI 구축과 운영 지원으로 확대하고 있다. 최근 기업들이 개별 AI 활용 사례를 넘어 업무 전반을 AI 중심으로 재설계하는 'AI 네이티브' 전환을 추진하면서 기술 지원뿐 아니라 조직과 운영 방식까지 함께 변화시키는 수요가 증가하고 있다는 판단으로 풀이된다. 앞서 AWS는 미국 프로 풋볼 리그(NFL)를 비롯해 미국 프로 농구(NBA), 사우스웨스트 항공, 콕스 오토모티브, 리코 등과 협력해 AI 서비스를 구축해온 바 있다. NFL과는 팬 대상 생성형 AI 서비스인 'NFL 판타지 AI'와 'NFL IQ'를 수주 내 상용화했으며, BMW와는 커넥티드 차량 서비스 장애를 줄이는 AI 시스템을 구축했다. 제조 기업 제이빌과 차량 공유 플랫폼 리프트 등에서도 AI 기반 업무 혁신 프로젝트를 진행했다. AWS는 앞으로 금융과 공공, 정부, 규제 산업 등 보안과 거버넌스 요구가 높은 분야를 중심으로 FDE 조직을 확대 운영할 계획이다. AWS는 기업들이 AI를 핵심 업무 시스템에 적용하는 사례가 늘어나는 만큼 AI 구축과 운영 전반을 지원하는 서비스 수요도 지속 확대될 것으로 전망하고 있다. 게리 브랜틀리 NFL 최고정보책임자는 "팬을 위한 새로운 디지털 경험을 만들기 위해 AWS FDE와 협력해 엔지니어들이 우리 팀과 함께 작업했고, 불과 몇 주 만에 상용 서비스를 출시할 수 있었다"며 "이러한 협력으로 팬이 그 어느 때보다 NFL 데이터와 상호작용할 수 있는 'NFL 판타지 AI', 'NFL IQ' 등 새로운 팬 대상 서비스를 선보였으며, 팬과 방송사의 반응은 첫날부터 확인할 수 있었다"고 말했다.
2026-07-02 16:59:57
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LG CNS, 에이전틱 AI 개발 플랫폼 출시…바이브 코딩 한계 넘는다
[경제일보] LG CNS가 대규모 IT 시스템 구축·운영 전 과정을 수행하는 에이전틱 AI 기반 개발 플랫폼을 선보인다. 최근 주목받고 있는 AI 코딩 도구를 넘어 요구사항 분석부터 설계, 개발, 테스트까지 전 과정을 자동화하며 기업용 시스템 개발 시장 공략에 나선다는 전략이다. 8일 LG CNS는 에이전틱 AI 기반 개발 플랫폼 '데브온 에이전틱 AIND(AI 네이티브 개발)'를 출시했다고 밝혔다. 최근 생성형 AI를 활용한 '바이브 코딩'이 개발 생산성을 높이는 수단으로 주목받고 있지만, 대부분 코드 생성 기능에 집중돼 있다는 한계가 지적돼 왔다. 특히 금융·공공·제조 등 대규모 엔터프라이즈 환경에서는 보안 규정과 개발 표준, 레거시 시스템 구조 등을 고려해야 해 실제 운영 환경에 적용하기 어려운 것으로 평가된다. 이에 LG CNS는 해당 한계를 극복하기 위해 시스템 구축·운영 과정 전반을 수행하는 전문 AI 에이전트를 구현했다고 설명했다. 사용자가 자연어로 요구사항을 입력하면 고객 요구사항 분석·설계 에이전트와 코딩 에이전트, 테스트·품질 검증 에이전트가 협업해 개발 전 과정을 수행하는 방식이다. 예를 들어 금융회사가 기존 코어뱅킹 시스템에 신규 금융 서비스를 추가하려는 경우 사용자가 자연어로 요구사항을 입력하면 분석·설계 에이전트가 시스템 구조를 설계하고, 이후 코딩 에이전트가 기업의 개발 표준에 맞춰 코드를 생성한다. 사용자는 결과를 검토하고 승인하는 역할에 집중할 수 있어 개발 기간 단축이 가능한 것이다. AIND의 핵심 경쟁력으로는 '지식 파운데이션'이 꼽힌다. 지식 파운데이션은 개발 표준과 보안 규정, 시스템 소스코드, 각종 개발 산출물 등 기업 내부 IT 자산을 AI가 이해할 수 있도록 구조화한 데이터베이스다. 이를 기반으로 AI가 기업 시스템과 업무 환경을 이해하고 고객 맞춤형 개발을 수행할 수 있도록 설계됐다. LG CNS는 플랫폼에 '스펙 주도 개발' 방식도 적용했다. AI가 사전에 정의된 기준에 따라 설계와 코딩, 검증을 수행하도록 해 개발 품질의 일관성을 확보하고 환각 현상(할루시네이션)과 오류를 최소화하는 데 초점을 맞췄다. 레거시 시스템 현대화 기능도 지원한다. '코볼' 등 기존 프로그래밍 언어로 개발된 시스템을 '자바' 기반 환경으로 자동 전환할 수 있으며, 자바 기반 구형 시스템 역시 최신 개발 환경에 맞춰 고도화할 수 있도록 구성됐다. 이에 기존 수주 이상 걸리던 코드 분석과 변환, 검증 작업을 크게 단축할 수 있는 것으로 알려졌다. LG CNS는 현재 국내 대형 금융사의 차세대 시스템 구축 프로젝트에 AIND 기반 코볼-자바 전환 기능을 적용하고 있다. 금융권을 중심으로 검증을 거친 뒤 공공과 제조, 방산 등 다양한 산업 분야로 적용 범위를 확대할 계획이다. LG CNS는 글로벌 시장 공략도 추진한다. LG CNS는 글로벌 오픈소스 개발 플랫폼 '깃허브'에서 높은 성장세를 기록하며 주목받고 있는 AI 코딩 에이전트 기업 클라인과 AIND를 공동 개발했으며, 향후 미국과 일본, 동남아시아 지역을 중심으로 금융·공공·제조·방산 분야 사업 확대에 나설 계획이다. 안현정 LG CNS 애플리케이션 아키텍처 담당 상무는 "기업 시스템을 이해하는 전문가 수준의 AI 에이전트를 기반으로 대규모 IT 시스템 구축·운영을 자동화해 기업 고객의 생산성 혁신에 기여할 것"이라고 말했다.
2026-06-08 10:54:02
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넥슨, 18억원 규모 메이플 개발 콘테스트 개최…AI 기반 창작 생태계 확대
[경제일보] 넥슨이 '메이플스토리' IP를 활용한 글로벌 창작 생태계 확대에 나선다. 총 18억원 규모 개발 콘테스트와 AI 기반 개발 도구 지원을 앞세워 이용자 참여형 플랫폼 경쟁력을 강화하고 글로벌 크리에이터를 확보하고 있다. 28일 넥슨은 총 지원금 약 18억원 규모의 '메이플스토리 글로벌 개발 콘테스트'를 개최한다고 밝혔다. 이번 콘테스트는 자사 대표 지식재산(IP)인 '메이플스토리'의 핵심 재미 요소를 확장하고 글로벌 개발자를 발굴하기 위해 마련됐다. 콘테스트는 샌드박스형 제작 플랫폼 '메이플스토리 월드'를 통해 진행된다. 만 14세 이상이라면 누구나 참가할 수 있으며 내달 4일부터 10월 7일까지 작품 접수를 받는다. 참가자는 메이플스토리의 핵심 재미 요소인 성장·탐험·사냥·전투·수집·협동·도전·경쟁 등을 자신만의 방식으로 재해석해 신규 월드를 개발한 뒤 실제 출시 형태로 공개하고 출품해야 한다. 넥슨은 이번 콘테스트를 단순 공모전이 아니라 장기적인 창작 생태계 확대 전략의 일환으로 추진하고 있다. 특히 메이플스토리 월드를 기반으로 이용자 제작 콘텐츠(UGC)와 AI 기반 개발 환경을 결합해 글로벌 창작 플랫폼 경쟁력을 강화한다는 구상이다. 참가자 지원 프로그램도 대폭 확대한다. 게임 개발 경험이 부족한 참가자를 위해 장르별 핵심 시스템 교육 자료를 제공하고 개발 과정에서 발생하는 기술적 문제를 전문가에게 직접 문의할 수 있는 전용 Q&A 창구도 운영한다. 또한 전용 커뮤니티를 통해 팀원 모집과 정보 교류가 가능하도록 지원해 개발 협업 환경도 강화할 예정이다. 넥슨은 이를 통해 일반 이용자부터 인디 개발자까지 폭넓은 창작 참여를 전망하고 있다. 특히 이번 콘테스트에는 AI 기반 개발 기능인 'MSW AI 툴킷'도 도입된다. 참가자는 메이플스토리 월드 개발 지식을 학습한 AI 모델을 활용해 이른바 '바이브 코딩' 방식으로 신규 콘텐츠를 제작할 수 있다. 넥슨은 '클로드 코드', '코덱스', '커서' 등 생성형 AI 도구를 연계해 개발 생산성을 높이고 반복 작업 부담을 줄일 수 있도록 지원한다고 설명했다. 해당 기능은 콘테스트 참가자뿐 아니라 기존 메이플스토리 월드 크리에이터도 사용할 수 있다. 기존 인기 월드 자산도 개방한다. 넥슨은 '메소전사', '메이플 듀얼', '츄츄버거 1호점', '메토체스', '광부 시뮬레이터', '몬스터 농장' 등 오리지널 리메이크 월드 6종의 리소스와 코드를 제공할 예정이다. 참가자는 이를 신규 월드 개발에 자유롭게 활용할 수 있다. 출품작 심사는 IP 해석 및 확장성, 완성도, 지속 가능성 등을 기준으로 진행된다. 내부 심사를 거쳐 총 30개 팀이 본선에 진출하며 본선 진출 팀에는 각 최대 약 5000만원 규모 개발 지원금이 제공된다. 최종 선정된 7개 팀에는 최대 약 4000만원의 추가 지원도 이뤄진다. 넥슨은 이번 콘테스트와 함께 신규 개발자 육성 프로그램도 병행한다. 오는 5월부터 7월까지 매월 마지막 주 금요일마다 온라인 원데이 부트캠프를 열고 메이플스토리 월드 플랫폼 교육과 미니게임 제작 실습 등을 진행할 예정이다. 넥슨 관계자는 "넥슨의 대표 IP '메이플스토리' 확장 및 글로벌 개발자 발굴을 위해 '메이플스토리 글로벌 개발 콘테스트'를 개최한다"며 "내달 4일부터 만 14세 이상이라면 누구나 '메이플스토리 월드'를 통해 출품 가능하다"고 말했다.
2026-05-28 16:33:53
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AWS "생성형 AI 넘어 에이전틱 AI 시대"…AWS 서밋 서울 개막
[경제일보] AWS가 생성형 AI를 넘어 에이전틱 AI와 피지컬 AI를 핵심 성장 축으로 제시하며 기업 인공지능 전환(AX) 시장 공략에 속도를 내고 있다. AI가 단순 업무 보조 수준을 넘어 스스로 판단하고 실행하는 단계로 진화하면서 산업 전반의 업무 방식과 운영 구조 자체를 재편하고 있는 것으로 분석된다. 20일 함기호 AWS코리아 대표는 서울 코엑스에서 열린 'AWS 서밋 서울 2026' 기조연설에서 "AI는 하루가 짧게 발전하고 있고 새로운 미래의 변화를 이끌고 있다"며 "생성형 AI를 넘어 에이전트 AI와 피지컬 AI 시대로 빠르게 이동하고 있다"고 말했다. 올해로 12회째를 맞은 AWS 서밋 서울은 국내 최대 규모 AI·클라우드 행사로 약 5만명이 사전 등록했으며 행사 첫날에만 6000명 이상이 현장을 찾았다. AWS는 양일간 150개 이상의 강연과 세션, 엑스포를 통해 생성형 AI와 에이전틱 AI, AI 인프라, 데이터 전략 등을 공유할 계획이다. AWS는 AI가 산업 현장의 생산성과 업무 구조를 빠르게 바꾸고 있다고 설명했다. 함 대표는 "불과 4~5년 전에 등장한 생성형 AI는 이제 업무를 스스로 판단하고 수행하는 에이전트 AI로 진화하고 있다"며 "AI가 디지털 세계에서 물리적 세계로 확장되고 있다"고 말했다. 특히 AWS는 최근 AI 발전 흐름의 핵심으로 '에이전틱 AI'를 제시했다. 에이전틱 AI는 단순 질의응답형 AI를 넘어 목표를 스스로 이해하고 판단해 업무를 수행하는 형태의 AI를 의미한다. 업계에서는 향후 기업 업무 자동화와 운영 효율화 경쟁의 핵심 기술로 에이전틱 AI가 부상할 것으로 전망하고 있다. AWS는 삼성전자와 넥슨, 현대로보틱스 등 국내 주요 기업들의 AI 혁신 사례도 소개했다. 삼성전자는 AWS의 '아마존 베드록 에이전트'를 활용해 장애를 사전에 감지·대응하는 운영 에이전트를 구축했으며, 이를 통해 장애 복구 시간을 30% 이상 단축하는 것을 목표로 하고 있는 것으로 알려졌다. 또한 AWS는 LG전자 MX사업부가 AI 기반 개발 방법론을 적용해 생산성을 두 배 이상 끌어올렸고, CJ올리브영은 단기간에 다수의 프로젝트를 동시에 수행하는 등 AI 기반 업무 혁신 사례를 확대하고 있다고 설명했다. AWS는 AI가 소프트웨어 개발 방식 자체도 바꾸고 있다고 강조했다. 기존에는 개발자가 직접 코드를 작성하고 테스트하는 구조였다면, 최근에는 AI가 설계와 코드 생성, 테스트를 지원하고 사람은 검증과 의사결정을 담당하는 방식으로 변화하고 있는 것이다. 함 대표는 "AI는 단순히 개발을 돕는 수준을 넘어 조직과 사람이 함께 일하는 방식을 재설계하는 새로운 표준이 되고 있다"고 말했다. 이날 AWS는 피지컬 AI 전략도 공개했다. 피지컬 AI는 로봇과 자율주행, 산업 자동화 등 물리적 환경에서 AI가 직접 판단하고 움직이는 기술을 의미한다. AWS는 한국이 AI 칩 설계와 로봇 제조, 파운데이션 모델 등 피지컬 AI 생태계를 갖춘 국가라고 평가했다. AWS는 현대로보틱스와 두산로보틱스, 리얼월드 등과 함께 피지컬 AI 분야 협력을 확대하고 있으며, 데이터 수집과 모델 학습, 시뮬레이션, 엣지 추론까지 전 과정을 지원하는 전담 프로그램도 운영할 계획이다. 제이슨 베넷 AWS 글로벌 스타트업 부문 부사장은 "우리는 지난 1년 동안 AI 도입이 얼마나 빠르게 확산됐는지를 직접 목격하고 있다"며 "AWS는 AI 에이전트와 자동화 기술이 앞으로 더 많은 산업에서 실제 비즈니스 혁신을 만들어낼 것으로 보고 있다"고 말했다.
2026-05-20 10:38:11
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LG유플러스, AWS 기반 AI 운영 플랫폼 구축…GPU 효율화·운영 자동화
[경제일보] 국내 이동통신사들이 인공지능(AI) 서비스 경쟁력 확보를 위해 인프라 고도화에 속도를 내고 있다. 생성형 AI 서비스 확대와 함께 모델 운영 비용과 인프라 부담이 커지면서 AI 개발부터 서비스 운영까지 전 과정을 통합하려는 움직임이 본격화되는 모습이다. 10일 LG유플러스는 최근 AWS가 주최한 '2026 모던 에이전틱 애플리케이션 데이' 행사에서 AI 모델을 실제 서비스로 안정적으로 운영하기 위한 플랫폼 구축 사례를 공개했다고 밝혔다. 이번 행사는 생성형 AI와 에이전트 기술을 활용한 인프라 운영 자동화를 주제로 진행됐다. LG유플러스는 기존 온프레미스 중심의 AI 개발 환경을 클라우드와 연계한 하이브리드 구조로 전환하고 AI 개발부터 서비스 운영까지 전 과정을 효율적으로 연결한 플랫폼 구축을 진행했다고 설명했다. 이를 통해 AI 서비스 품질과 운영 안정성을 동시에 높일 수 있는 기반을 마련한 것으로 나타났다. 이번 플랫폼은 AI 모델 개발과 서비스 운영 단계 간 단절을 줄이는 데 초점을 맞췄다. 기존에는 AI 모델 학습, 평가, 배포, 운영이 각각 분리돼 진행되면서 서비스 전환 과정에서 반복적인 작업과 시간이 소요된 것으로 알려졌다. 이에 LG유플러스는 하나의 흐름으로 통합해 AI 모델을 보다 빠르게 서비스에 적용할 수 있도록 구조를 설계했다. LG유플러스는 AI를 한 번 개발하고 끝나는 방식이 아닌, 언제든 서비스에 적용할 수 있는 '모델 준비 상태'를 유지하는 구조를 목표로 플랫폼을 구축했다고 설명했다. 데이터 수집부터 학습, 평가, 배포, 운영까지 전 과정을 하나의 파이프라인으로 연결해 개발자와 운영자가 일관된 환경에서 AI를 활용할 수 있도록 구성했다. 이를 위해 AWS의 관리형 쿠버네티스(컨테이너화된 애플리케이션의 배포, 확장, 관리를 자동으로 처리해주는 플랫폼) 서비스인 '아마존 EKS' 기반의 하이브리드 인프라 아키텍처를 도입했다. 자체 온프레미스 GPU 인프라를 아마존 EKS 클러스터의 하이브리드 노드로 통합하고 클러스터 전체 제어 기능인 쿠버네티스 컨트롤 플레인은 AWS 완전관리형 서비스로 운영하는 구조다. 인프라 운영 부담을 줄이고 서비스 안정성과 품질 개선에 집중할 수 있는 환경을 구축한 것이다. GPU 자원 활용 방식도 개선했다. 기존에는 GPU를 장비 단위로 고정 할당하는 방식이 일반적이었지만 LG유플러스는 필요에 따라 자원을 유연하게 배분하는 구조를 적용했다. GPU 미사용 시간을 줄여 AI 모델 학습과 서비스 운영에 필요한 자원을 보다 효율적으로 활용할 수 있도록 설계했다. 최근 생성형 AI 서비스가 확대되면서 AI 모델 운영과 인프라 관리 중요성도 커지고 있다. 특히 AI 모델이 실제 서비스에 적용되는 과정에서 운영 안정성과 비용 효율성이 주요 경쟁 요소로 떠오르면서 AI 운영 플랫폼 구축이 통신사 경쟁력 확보의 핵심 요소로 부상하고 있다. 통신사들은 기존 통신 서비스 중심 사업 구조에서 벗어나 AI 기반 서비스 확대를 추진하고 있다. 이에 AI 모델 개발뿐 아니라 서비스 운영과 인프라 관리까지 포함한 통합 플랫폼 구축이 중요한 과제로 떠오르고 있다. LG유플러스는 이번 플랫폼 구축을 통해 AI 서비스를 보다 빠르게 제공하고, 운영 안정성과 품질 개선을 동시에 추진한다는 계획이다. 특히 데이터 수집부터 모델 개발, 배포, 운영, GPU 자원 관리까지 아우르는 AI 기반 개발 환경을 통해 AI 서비스 경쟁력을 강화한다는 전략이다. 권기덕 LG유플러스 AX엔지니어링Lab장은 "LG유플러스는 AX 서비스 가속화를 위해 데이터 수집부터 모델 개발·배포·운영, GPU 운영까지 아우르는 AI-DLC(AI 주도 개발 라이프사이클) 기반의 엔지니어링 플랫폼 역량을 강화하고 있다"며 "앞으로도 AWS와의 기술 협력을 통해 AI 서비스 품질과 운영 안정성을 지속적으로 높여 나가겠다"고 말했다.
2026-04-10 09:34:12