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AI 에이전트부터 로봇까지…KT, 업무 혁신 넘어 산업 AX 공략
[경제일보] KT가 인공지능(AI)을 활용해 고객 의견 분석과 소프트웨어 개발 등 사내 업무의 생산성을 높이는 동시에, 현장에서 검증한 기술을 고객 서비스와 산업용 AI 사업으로 연결하는 데 속도를 낸다. 개별 부서에서 축적한 AI 활용 경험을 전사와 그룹사로 확산해 업무 혁신을 정착시키고, 이를 새로운 사업 가치로 이어간다는 전략이다. 15일 KT는 지난 14일부터 이틀간 경기 성남시 KT 판교빌딩에서 '2026 AID-X Day'를 개최했다고 밝혔다. 이번 행사에서는 사업·기술·업무 전반에 적용한 AX(AI 전환) 사례와 연구개발(R&D) 성과를 공유했다. 기존 'AID-X 데모 데이'와 'AX 테크 커넥트'를 통합해 고객 서비스부터 산업 현장, 내부 업무에 이르는 AI 활용 사례를 한데 모았다. 이번 행사에서 KT는 마이케이티와 KT멤버십 앱 리뷰, 고객센터 고객의 소리(VOC)를 AI로 분석해 반복적으로 제기되는 개선 요구를 파악하는 기술을 소개했다. 기존에 약 8시간 걸리던 분석 업무를 10분 이내로 단축했다는 설명이다. 여러 채널에 흩어진 고객 의견을 빠르게 분석해 서비스 개선에 반영할 수 있도록 한 것이다. 개발 업무에도 AI를 접목했다. KT 디자인 시스템(KDS)을 AI 개발과 연계해 화면 기획부터 사용자 인터페이스(UI) 디자인, 코드 생성까지 연결하는 기술을 실제 4개 프로젝트에 적용했다. 이 가운데 한 프로젝트에서는 개발 기간을 기존 9개월에서 6개월로 약 30% 줄였다. 다만 해당 성과는 특정 프로젝트에서 확인된 것으로, 전사적인 개발 기간 단축 효과와는 구분할 필요가 있다. 자연어 기반 데이터 분석과 영업 지원도 AX 적용 분야에 포함됐다. KT의 데이터 분석 플랫폼 'MAGMA BI/DW'는 임직원이 자연어로 질문하면 AI가 필요한 데이터를 탐색·분석하고 인사이트와 대시보드를 생성한다. 기존처럼 여러 시스템에서 데이터를 찾아 내려받고 별도로 가공하는 과정을 줄이는 방식이다. AI 에이전트가 고객 정보와 상품·서비스, 상담 이력 등을 분석해 고객별 상품 추천과 영업 활동 기록, 후속 영업 기회 발굴을 지원하는 B2B 영업 사례도 공개했다. 재무 업무에서는 복잡한 재무 자료의 의미와 계층을 유지하면서 AI가 이해할 수 있는 형태로 데이터를 재구성한 'CFO 에이전트'를 소개했다. 이를 활용하면 회사와 사업, 기간별 재무 정보를 비교하고 추세와 원인을 자연어로 분석할 수 있다. 반복적인 데이터 가공과 분석에 드는 시간을 줄이고, 임직원이 결과를 해석하거나 의사 결정에 활용하는 데 집중하도록 지원하는 것이 목표다. KT는 개별 업무에서 확인한 AX 성과를 조직 전체의 역량으로 축적하는 데도 초점을 맞췄다. 전사 AI 에이전트 관리 플랫폼 'AX 웍스'는 구성원이 업무에 필요한 AI 에이전트를 직접 만들고 공유할 수 있도록 지원한다. 인증과 권한 관리, 데이터 보안, 품질 모니터링을 함께 적용해 개인의 AI 활용 경험이 조직 차원의 업무 자산으로 이어지도록 설계했다. KT와 KT DS가 협업해 구현한 AI 네이티브 개발 체계 'kode'도 같은 방향의 사례다. 기획·설계부터 개발, 검증, 배포까지 소프트웨어 개발 전 과정에 AI를 적용하되, AI가 반복적인 코드 구현과 검증을 지원하고 사람은 요구사항과 설계 방향을 결정하며 최종 품질을 확인하는 방식이다. 검증된 개발 역량을 조직의 공통 자산으로 축적하고 재사용하는 체계를 지향한다. 이번 행사에서는 임직원이 실제 업무 문제를 AI로 해결하는 'AID-X 해커톤'도 진행됐다. 참가자들은 3인 1조로 팀을 구성해 업무에 적용할 수 있는 AI 에이전트와 업무 흐름(워크플로우), 서비스를 구현했으며, 예선을 거쳐 총 32개 팀이 본선에 진출했다. KT는 우수 과제의 실제 업무 적용 가능성을 검토하고 다른 조직으로 확산할 계획이다. KT가 사내 업무 혁신을 넘어 고객 서비스와 산업용 AI 사업으로 기술 적용 범위를 넓히려는 점도 이번 행사의 주요 축으로 다뤄졌다. 고객 접점에서는 마이케이티 앱의 '마이 AI' 에이전트와 '지니TV AI 에이전트'의 초개인화 기술을 선보였다. 산업 분야에서는 휴머노이드 로봇의 작업 경험과 데이터를 축적하는 '로봇 스킬 플라이휠' 기술을 소개하고, 이를 로봇 서비스 플랫폼 'KT RaaS(로봇-as-a-서비스) 스위트'와 연계해 제조·물류 현장 적용을 추진한다고 설명했다. 차량 정비 분야에서는 AI 에이전트가 차량 데이터를 분석해 이상 징후와 고장 가능성을 예측하고 입고 안내부터 현장 정비까지 지원하는 '정비·보증 AX 에이전트 팩'을 공개했다. 운항 상황을 분석해 교통 흐름 최적화와 관제사의 의사결정을 돕는 도심항공교통(UAM) 교통관리 AX 플랫폼도 소개했다. 특허 작성 에이전트와 온톨로지 기반 AI 수주전략 에이전트, 공공 AI 키오스크 등 업무·산업별 특화 기술도 전시했다. KT는 이번 AID-X Day에서 공유한 AX 사례와 경험을 지속적으로 축적·재사용해 개별 조직의 혁신을 그룹 전체의 역량으로 발전시킨다는 방침이다. 내부에서 검증한 기술을 고객 서비스와 새로운 사업 가치로 연결해 'AX 플랫폼 컴퍼니'로의 전환도 가속화할 계획이다. 옥경화 KT IT부문장(CIO) 부사장은 "AX의 중요한 경쟁력은 개별적인 AI 활용을 넘어 현장에서 검증된 경험을 조직의 역량으로 축적하고 빠르게 확산하는 데 있다"며 "현장에서 검증된 AX 사례와 노하우를 조직 전체로 확산해 고객과 임직원이 실제 변화를 체감할 수 있는 AX 혁신으로 이어가겠다"고 말했다.
2026-10-15 09:05:22
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카카오벤처스, AI 전환기 투자 전략 모색…스타트업 생태계와 인사이트 공유
[경제일보] 카카오벤처스가 인공지능(AI)으로 달라지는 인간관계와 건강관리, 기업 운영 방식에서 새로운 투자 기회를 찾는다. AI 캐릭터와 이용자 간 상호작용부터 개인 맞춤형 웰니스, AI가 업무를 직접 수행하는 기업 모델까지 살펴보며 기술 변화가 실제 사업으로 이어질 가능성을 점검한다. 극초기 스타트업 투자사로서 산업 변화를 먼저 읽고 유망 창업팀을 발굴하려는 행보로 풀이된다. 14일 카카오벤처스는 내달 10일 서울 강남구 디캠프 선릉에서 'KV 인사이트풀데이 2026'을 개최한다고 밝혔다. 올해로 3회째를 맞는 이번 행사의 주제는 '더 뉴 네이티브: 새로운 존재 방식의 탄생'이다. AI가 인간의 관계와 삶, 기업의 운영 방식을 바꾸는 흐름을 세 가지 세션으로 나눠 다룬다. 첫 번째 세션인 'AI 컴패니언'에서는 AI와의 대화와 감정 교류가 인간관계와 서비스 시장에 미치는 영향을 살펴본다. 김지웅 카카오벤처스 이사가 관련 발표를 맡고, 버추얼 엔터테인먼트 전문 뉴스레터 '넥덕'의 경지윤 대표와 AI 캐릭터 채팅 플랫폼 '위프' 운영사 벙커키즈의 정승완 대표가 패널로 참여한다. AI 컴패니언은 AI가 단순히 질문에 답하는 도구를 넘어 이용자와 지속적으로 상호작용하는 서비스로 확장되는 영역이다. 서비스 경쟁력을 확보하려면 대화 품질뿐 아니라 캐릭터의 개성, 이용자별 맞춤 경험, 지속적인 이용을 유도하는 설계 등이 중요한 것으로 평가된다. 카카오벤처스는 관련 기업과 전문가의 시각을 통해 AI와 이용자 사이에 형성되는 관계가 새로운 서비스와 사업 모델로 발전할 가능성을 짚을 예정이다. 두 번째 '롱제비티' 세션에서는 생체 데이터 분석과 개인 맞춤형 웰니스 기술이 건강관리 시장에 미치는 변화를 다룬다. 정주연 카카오벤처스 수석 심사역이 건강수명 연장에 따른 시장과 투자 기회를 발표하고, 미국 헬스케어·웰니스 전문 벤처캐피털 넥스트벤처스의 펠릭스 김 프린시펄과 개인 맞춤형 웰니스 서비스를 개발 중인 가지랩의 김영인 대표가 참여한다. 롱제비티는 단순히 수명을 늘리는 데 그치지 않고 건강하게 생활하는 기간을 연장하는 데 초점을 맞춘 분야다. 개인별 건강 데이터를 활용해 관리 방식을 세분화하는 기술이 발전하면서 관련 서비스의 사업 기회도 넓어질 것으로 전망되는 미래 산업이다. 해당 세션에서는 시장의 성장 가능성과 함께 실제 서비스 개발 현장에서 바라보는 사업 기회를 선보일 예정이다. 마지막 'AI 네이티브 기업' 세션은 기업 운영과 비즈니스 모델의 변화를 다룬다. 기존 소프트웨어가 고객의 업무 수행을 돕는 도구였다면, AI를 전제로 설계된 기업은 고객의 업무를 직접 수행하는 방식으로 사업 모델을 확장할 수 있다는 관점이다. 카카오벤처스 공지유 심사역이 투자자 관점에서 관련 변화를 분석하고, B2B 소프트웨어 전문 투자사 스톰벤처스의 김민주 파트너와 AI 기반 해외 구매대행 서비스를 개발하는 모드픽의 고현지 대표가 패널로 참여한다. 세션 구성은 AI 기술 자체보다 기술이 새로운 고객 경험과 기업의 수익 구조를 만들어낼 수 있는지에 초점을 맞춘 것으로 분석된다. AI를 기존 서비스에 적용하는 것과 처음부터 AI를 중심으로 제품과 업무 구조를 설계하는 것은 사업 운영 방식에서 차이가 날 수 있기 때문이다. 카카오벤처스는 이번 행사를 통해 투자 심사역과 창업자, 분야별 전문가가 산업 현장에서 포착한 변화를 공유하고 스타트업 생태계와의 접점을 넓힌다는 계획이다. 예비 창업가와 투자자, 학생, 기관 관계자 등 스타트업 생태계에 관심 있는 누구나 참석할 수 있으며, 발표 내용은 향후 전자책 형태로 공개할 예정이다. 김기준 카카오벤처스 대표는 "기술의 패러다임이 바뀌는 순간마다 가장 앞단에서 변화를 읽고 가장 먼저 베팅해온 극초기 투자사로, 이번 인사이트풀데이 역시 AI 전환기에 새롭게 탄생하는 존재 방식을 가장 먼저 포착하려는 시도로 마련했다"며 "사람이 관계를 맺는 방식, 살아가는 방식, 일하는 방식 등 기존의 당연함을 다시 쓰는 존재들이 등장하고 있는 오늘날, 카카오벤처스는 그 변화의 첫 장을 함께 쓸 팀을 찾고, 먼저 손을 내밀겠다"고 말했다.
2026-10-14 08:40:41
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LG유플러스, 자체 콜센터서 검증한 AI로 B2B 공략…AICC 사업 키운다
[경제일보] LG유플러스가 인공지능(AI)을 활용해 고객센터 상담사 연결 대기시간을 90%가량 줄이고, 자체 고객센터에서 검증한 기술을 기업용 솔루션으로 확대한다. AI 콜봇과 상담 지원 시스템을 실제 고객 응대에 적용해 운영 경험을 쌓고, 이를 바탕으로 기업 고객의 AI 전환(AX) 수요를 공략한다는 전략이다. 30일 LG유플러스는 서울 금천구 LG가산디지털센터에서 기자간담회를 열고 'AI 네이티브 컨택센터' 전략을 공개했다. LG유플러스는 자체 고객센터에서 축적한 운영 경험과 AI 기술을 결합한 '인소싱 AICC'를 바탕으로 오는 2030년까지 AICC 사업 매출을 연평균 50% 이상 성장시키겠다는 목표를 제시했다. LG유플러스에 따르면 인소싱 AICC를 도입한 이후 상담사 연결 대기시간은 지난 2024년 47초에서 올해 5초로 단축됐다. 같은 기간 상담에 소요되는 시간도 16% 줄었다. AI 콜봇·챗봇이 연간 약 800만건의 고객 문의를 처리하고, 상담사가 응대하는 동안에도 AI가 관련 정보와 답변을 추천하면서 상담 과정의 효율을 높인 것으로 나타났다. ◆ 자체 고객센터서 AI 검증…기업용 솔루션으로 확대 LG유플러스가 내세우는 AICC 사업의 차별점은 자체 고객센터를 AI 기술의 검증과 개선에 활용한다는 것이다. AI 기술을 개발해 외부에 공급하는 데 그치지 않고, 자사 고객센터에 먼저 적용해 실제 상담 과정에서 발생하는 문제와 고객 반응을 확인한 뒤 개선 사항을 솔루션에 반영하는 방식이다. LG유플러스는 전국 17개 고객센터에서 연간 수천만 건의 상담이 이뤄지는 만큼 이를 AI 기술의 테스트베드로 활용하고 있다. 실제 상담 데이터와 고객 반응을 토대로 품질을 측정하고, 성능과 안정성을 검증한 기능을 기업 고객에게 제공한다. 자사 고객센터 운영 경험을 보유한 전문인력이 고객사 현장을 방문해 업무 특성에 맞는 컨설팅을 제공하는 방식도 병행한다. 해당 사업 구조는 기업별 업무에 맞춰 AI를 적용해야 하는 AICC 사업의 특성을 고려한 것으로 풀이된다. 고객센터마다 상담 유형과 업무 절차, 사용하는 시스템이 다른 만큼 AI 솔루션을 공급하는 것뿐 아니라 기존 업무에 맞게 구축하고 운영 과정에서 개선하는 역량이 필요한 것으로 꼽힌다. 이에 LG유플러스는 AI를 활용해 상담 시나리오와 업무 절차를 만드는 과정도 자동화하고 있다. LG AI연구원의 AI 모델 '엑사원'과 글로벌 빅테크의 AI 모델을 활용해 고객사가 원하는 목적과 업무 지침을 입력하면 상담 시나리오와 상담 에이전트를 생성하고, 실제 운영 환경과 유사한 시뮬레이션으로 품질을 사전에 검증하는 방식이다. 서비스 적용 이후에는 축적된 상담 데이터를 분석해 문제점을 찾고 개선안을 도출하도록 설계됐다. 자체 고객센터에서 발견한 문제를 솔루션 개선에 반영하고, 다시 개선된 기술을 기업 고객에게 제공하는 구조를 통해 기술 완성도를 높이겠다는 구상이다. ◆ 상담 전 과정에 AI 적용…대기시간·상담시간 단축 LG유플러스는 고객 문의 접수부터 상담사 연결, 상담 후 품질 평가까지 고객센터 운영 전반에 AI를 적용하고 있다. 요금 조회나 서비스 가입 등 상담사 연결 없이 처리할 수 있는 업무는 AI 콜봇과 챗봇이 담당한다. 고객이 상담사를 원하는 경우에는 사람 상담사에게 연결하고, 상담 과정에서는 AI 상담어드바이저가 대화 내용을 분석해 관련 정보와 답변을 추천한다. AI 콜봇은 개별 단어뿐 아니라 대화의 전체 맥락을 고려해 고객의 의도를 파악하도록 설계됐다. 고객이 말을 하다가 잠시 멈추더라도 발화가 끝날 때까지 기다리고, 앞서 전달한 정보를 종합해 답변을 이어가는 방식이다. 예를 들어 해외여행을 앞둔 고객이 여행지와 출국·귀국 날짜를 나눠 말하면 이를 종합해 적합한 로밍 요금제를 안내할 수 있도록 구현했다. 상담사가 고객을 응대할 때는 AI 상담어드바이저가 대화 내용을 실시간으로 문자로 변환하고, 상담 맥락에 맞는 지식과 답변을 추천한다. 상담사가 여러 내부 시스템에서 정보를 검색하는 시간을 줄여 고객의 상황을 파악하고 필요한 안내를 하는 데 집중하도록 돕는다는 취지다. 상담이 끝난 뒤에는 AI 기반 상담 평가 기술인 'AI 오토 QA'가 상담 내용을 분석해 상담사별 강점과 개선점을 제시한다. LG유플러스는 기존에는 상담 코치가 녹취를 직접 확인하는 방식이어서 평가할 수 있는 상담 건수에 한계가 있었지만, AI를 활용하면 더 많은 상담을 일정한 기준으로 분석할 수 있다고 설명했다. LG유플러스는 이 같은 기술을 통해 상담 효율을 높이고, 확보한 시간을 고객 특성에 맞는 응대에 활용한다는 계획이다. 현재 65세 이상 고령 고객을 상담사가 우선 응대하고, 청각장애 고객에게는 수어 상담사를 연결하는 등 고객별 지원 체계도 운영하고 있다. 고객이 원하는 상담 방식을 선택하도록 하고 AI 상담 이용을 강요하지 않는다는 원칙도 유지한다. ◆ 오는 2030년 매출 연평균 50% 성장 목표 LG유플러스는 자체 고객센터 운영 경험을 바탕으로 AICC를 기업 대상 AI 사업의 성장축으로 키울 계획이다. 오는 2030년까지 AICC 사업 매출을 연평균 50% 이상 성장시키겠다는 목표도 제시했다. 기업들이 고객 상담 업무에 AI를 도입하려면 단순한 챗봇 구축을 넘어 상담 시스템 연동과 업무 절차 설계, 품질 검증, 운영 이후 관리까지 고려해야 하는 것으로 꼽힌다. LG유플러스는 자체 고객센터에서 기술을 검증하고 전문인력을 통한 맞춤형 구축을 지원하는 방식으로 기업 고객의 도입 부담을 낮추겠다는 전략이다. 자체 고객센터에서 확보한 운영 데이터를 활용하는 것만으로 차별화가 완성되는 것은 아니다. LG유플러스가 기업 고객의 업무 환경에 맞춰 솔루션을 얼마나 빠르게 구축하고 운영 비용과 상담 품질을 얼마나 개선할 수 있는지가 사업 확대의 핵심 기준이 될 전망이다. 안형균 LG유플러스 엔터프라이즈 AI사업그룹장 상무는 "AI 시대 AICC 경쟁력은 기술 자체보다 고객 반응을 얼마나 빠르게 서비스 개선으로 연결할 수 있는지에 달려 있다"며 "LG유플러스는 자체 고객센터 운영을 통해 축적한 경험과 인소싱 경쟁력을 바탕으로 기업 고객의 AI 전환을 지원하고 오는 2030년까지 AICC 사업을 기업 AX 사업의 핵심 성장축으로 육성하겠다"고 말했다.
2026-09-30 11:22:17
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알리바바, 칩부터 에이전트까지 'AI 풀스택'…2032년 데이터센터 20GW
[경제일보] 알리바바가 인공지능(AI) 모델을 넘어 반도체와 데이터센터, 클라우드, 에이전트까지 직접 아우르는 'AI 풀스택' 전략을 본격화한다. 자체 AI 칩과 데이터센터 인프라를 확대하는 동시에 차세대 Qwen 모델과 기업용 AI 에이전트 플랫폼을 내놓으며 AI 기술을 실제 서비스로 연결한다는 구상이다. 특히 글로벌 데이터센터 용량을 오는 2032년까지 20기가와트(GW) 이상으로 확대하겠다는 계획을 제시하며 AI 경쟁의 무게중심을 모델 성능에서 컴퓨팅 인프라와 에이전트 운영 환경으로 넓히고 있다. 22일 알리바바 그룹은 최근 진행된 연례 기술 행사 '압사라 컨퍼런스'에서 칩과 클라우드 인프라, 파운데이션 모델, 에이전트를 아우르는 AI 기술 로드맵을 공개했다고 밝혔다. 알리바바는 반도체 설계 부문 T-Head를 통해 AI 프로세서와 중앙처리장치(CPU)를 개발하고, 데이터센터와 네트워크·스토리지 인프라를 고도화한 뒤 자체 클라우드와 Qwen 모델, AI 에이전트 서비스를 연결하는 구조를 구축하고 있다. AI 서비스에 필요한 연산부터 모델, 데이터, 애플리케이션까지 기술 스택 전반을 확보하겠다는 전략이다. 에디 우 알리바바 그룹 최고경영자(CEO)는 글로벌 데이터센터 용량을 2032년까지 20GW를 넘어서는 수준으로 확대하겠다는 목표를 제시했다. AI가 기업 업무와 산업 전반으로 확산하면서 늘어나는 연산 수요에 대응하기 위해 데이터센터 인프라 투자를 지속한다는 계획이다. T-Head는 AI 학습과 추론을 지원하는 차세대 프로세서 'Zhenwu V900'도 공개했다. 전작 Zhenwu M890보다 3배 높은 성능을 제공하며 216GB GPU 메모리와 초당 1200GB의 칩 간 대역폭을 지원한다. FP8과 FP4 등 다양한 수치 정밀도를 지원하며, 양산 및 상용 출시는 내년 1분기로 예정됐다. T-Head는 Zhenwu AI 칩이 자동차, 금융, 대규모 언어 모델, 체화 AI, 에너지, 제조 등 다양한 분야에서 650곳이 넘는 고객사가 활용하고 있다고 밝혔다. 알리바바는 Zhenwu V900과 네트워크·스토리지 칩을 통합한 차세대 슈퍼노드 서버도 공개했으며 최대 50만장의 카드로 구성된 슈퍼노드 클러스터를 지원한다고 설명했다. 자체 CPU 로드맵도 공개했다. 알리바바는 내년 출시를 목표로 에이전틱 AI 작업에 최적화한 Yitian CPU를 개발하고 있으며, 2029년에는 독자 코어 기반의 Yitian 750을 선보이고 Yitian CPU와 Zhenwu AI 칩을 직접 연결할 계획이다. 모델 경쟁도 이어간다. 알리바바는 차세대 Qwen4를 현재 학습 중이며 Qwen4.5와 Qwen5로 이어지는 로드맵을 공개했다. 후속 모델은 5조~10조개 수준의 파라미터 규모로 확대될 것으로 예상했다. 특히 이번 행사에서는 AI 모델 자체보다 AI가 실제 기업 업무를 수행하도록 지원하는 '에이전틱 클라우드' 전략도 공개했다. 에이전틱 클라우드는 대규모 모델의 학습·추론을 담당하는 'AI 네이티브 클라우드', 기업용 에이전트의 배포·운영을 지원하는 '에이전트 네이티브 클라우드', 실시간 데이터와 장기 기억을 제공하는 '컨텍스트 엔진'으로 구성된다. 핵심 제품인 '에이전트 코어'는 AI 에이전트의 구축부터 실행·관리까지 지원하는 기업용 플랫폼이다. '에이전트 시큐리티 센터'를 통해 보안과 규정 준수를 관리하고, '에이전트 컨텍스트'는 기업의 문서와 업무 시스템, 채팅 기록, 멀티모달 데이터를 통합해 에이전트가 과거 작업과 조직 내 지식을 활용할 수 있도록 한다. 알리바바는 이를 통해 지식 기반 업무에서 토큰 사용량을 최대 67% 줄일 수 있다고 설명했다. AI를 활용해 AI를 개발하는 기술도 공개했다. Qwen3.8-Max가 한 달간 데이터 검증과 반복 실험, 오류 진단 등을 자동 수행하며 33차례의 개선 주기를 거쳤으며, 칩 설계 과정에서는 AI가 60시간 이상 자기 개선을 수행하고 전자설계자동화(EDA) 도구를 1만회 이상 호출했다고 밝혔다. 클라우드 인프라도 AI 활용에 맞춰 고도화한다. AI 모델 학습을 지원하는 클라우드 병렬 파일 스토리지(CPFS)는 초당 100TB의 처리량과 1억 IOPS를 제공하며, 자체 AI 네트워킹 아키텍처 HPN 8.0 Pro는 100페타비트(Pb) 대역폭과 800G급 네트워크 포트 13만개 이상을 지원한다. 알리바바는 이번 발표를 통해 AI 모델과 서비스를 개별적으로 개발하는 것을 넘어 컴퓨팅 인프라부터 클라우드, 데이터, 에이전트까지 하나의 생태계로 묶는 전략을 제시했다. 특히 20GW 이상의 데이터센터 확보와 자체 AI 칩·CPU 로드맵을 함께 제시하며 AI 수요 증가에 대응할 인프라 경쟁력 확보에도 무게를 싣고 있다. 조 차이 알리바바 그룹 회장은 "지난 몇 년간 AI는 기술이 무엇을 할 수 있는지에 대한 우리의 상상력을 끊임없이 넓혀 왔으며, AI는 발전 가능성이 무궁무진하고 실제 현장에 도입하고 활용 규모를 확대해 수천 개 산업 분야의 생산성을 높일 수 있다"며 "AI가 기술적 혁신을 넘어 실질적인 가치를 창출하도록 이끄는 것이 바로 '지능, 그 가능성을 넘어서'라는 주제의 진정한 의미"라고 말했다.
2026-09-22 14:58:44
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안랩, AI 보안 플랫폼 기업으로 변신…2035년 매출 1조원 목표
[경제일보] 안랩이 인공지능(AI)을 중심으로 30여 년간 이어온 보안 사업의 틀을 다시 짠다. 개별 보안 제품에 AI 기능을 추가하는 수준을 넘어 제품·데이터·보안 운영 전반을 AI 중심으로 재설계하고, AI가 실제 보안 업무를 수행하는 'AI-네이티브 보안 플랫폼'으로 전환한다는 전략이다. 16일 안랩은 서울 강남구 웨스틴 서울 파르나스에서 '안랩 AI 비전 선포' 기자간담회를 열고 통합 브랜드 '안랩 AI 플러스'를 공개했다. 향후 3년간 AI 인프라와 연구개발(R&D) 역량 강화에만 1000억원을 투자하고, 오는 2035년 매출 1조원과 글로벌 매출 비중 30% 이상을 달성한다는 중장기 목표도 제시했다. 이날 강석균 안랩 대표는 AI가 사이버 공격의 속도와 규모, 자동화 수준을 바꾸면서 기존의 사람 중심 보안 운영 방식에도 변화가 필요하다고 진단했다. 공격자가 AI를 활용하면서 공격 속도와 규모가 빠르게 커지는 반면 보안 현장에서 발생하는 이벤트와 로그, 경보를 분석하고 판단하는 인력과 시간은 제한적이라는 것이다. 강 대표는 "해커들의 공격 속도는 이미 지난해 대비 65% 증가했고, 규모 면에도 AI 활용 공격 증가가 지난해 대비 89%나 증가했다"며 "안랩의 다음 단계, 넥스트 스텝, 넥스트 챕터는 AI로의 전환"이라고 강조했다. 안랩은 지난 1990년대 PC용 백신으로 출발해 엔드포인트·네트워크·OT·클라우드 등으로 보호 영역을 확대해왔다. 이제는 개별 제품 간 연동을 넘어 제품과 서비스 자체를 AI 중심으로 재설계한다는 구상이다. 강 대표는 "이제는 AI를 중심으로 모든 것을 설계하려고 한다"며 "제품, 서비스, 보안 운영을 모두 AI 중심으로 재설계해서 AI 네이티브 보안 플랫폼 기업으로 거듭나려고 한다"고 말했다. ◆ AI 공격에 맞춰 방어도 AI로 안랩은 AI가 사이버 공격의 본질 자체를 바꾸기보다 공격에 걸리는 시간과 공격 가능한 규모를 줄이고 넓히는 방향으로 변화를 가져올 것으로 보고 있다. 최근 AI는 취약점 탐색과 공격 코드 생성, 검증, 실제 활용 가능성이 높은 취약점 선별 등 기존에 사람이 상당한 시간을 들여 수행하던 작업을 직접 수행하는 단계로 발전하고 있다는 것이다. 공격은 AI를 통해 빠르게 연결되는 반면 방어 측에서는 서로 다른 보안 제품과 개발·운영팀, 보안팀에서 발생한 이벤트를 사람이 각각 확인하고 연결해야 하는 것으로 꼽힌다. 이에 안랩은 이를 위해 엔드포인트·네트워크·클라우드 등 30여종의 제품과 180여개 이상의 운영 라인업에서 확보한 데이터에 위협 분석과 악성코드 분석, 보안사고 대응 등 전문성을 결합해 문제 발생 시 빠르게 대응한다는 구상이다. 김창희 안랩 제품기획본부장 "공격은 AI의 속도로 연결되고 있는데 방어는 제품과 담당자 사이에서 사람의 속도로 연결되고 있는 갭이 분명히 존재한다"며 "AI 시대의 핵심 과제는 대규모 신호들을 얼마나 빠르게 맥락으로 연결하고 실제 판단해서 대응으로 전환하느냐에 있다"고 설명했다. ◆ 데이터부터 대응까지 연결하는 'AI 플러스' 안랩이 준비하고 있는 서비스 '안랩 AI 플러스'는 개별 제품이 아니라 보안 데이터 수집부터 위협 분석, 판단, 대응까지 연결하는 AI 네이티브 보안 아키텍처다. '시큐리티 데이터 패브릭'에서 엔드포인트·네트워크·클라우드·이메일·계정 및 타사 제품의 데이터를 연결하고, '유니파이드 시큐리티'에서 각 보안 영역의 탐지와 대응을 통합하도록 설계됐다. 특히 '익스포저 매니지먼트'와 '액세스 매니지먼트'를 통해 노출 자산과 취약점, 접근 경로를 관리하고 'AI 네이티브 오퍼레이션'에서 AI가 탐지·분석·대응 업무를 수행하는 것으로 알려졌다. 최상위 'AI 디시전 인텔리전스'는 각 영역의 데이터와 보안 지식을 종합해 AI의 판단을 지원한다. 안랩은 궁극적으로 AI 에이전트가 보안 운영 전반을 수행하는 에이전틱 AI 기반 구조를 구현한다. AI가 이상 신호를 탐지하면 오케스트레이터 에이전트가 업무를 배분하고, 트리아지·인사이트·인베스티게이션 에이전트가 위협 분류와 맥락 분석, 공격 가설 수립 및 조사를 수행한다. 이후 대응 에이전트가 대응 계획을 세우며 실제 조치는 고객이 승인했거나 사전에 설정한 정책 범위 안에서 실행되는 것이다. ◆ AI가 공격하고 AI가 추적한다 안랩은 이날 개발 중인 'AI 펜테스트'를 통해 AI가 실제 보안 업무를 수행하는 과정을 시연했다. AI 펜테스트는 실제 공격이 아니라 특정 환경에서 침투 가능성을 검증하고 위험도를 평가해 예방하기 위한 기술로, AI가 공격 목표와 환경을 분석해 침투 계획을 세우고 필요한 도구를 선택한 뒤 공격을 수행한다. 실패할 경우 다시 시도하고 실행 결과를 분석해 다음 공격 단계를 스스로 결정한다. 방어 AI는 반대로 보안 신호를 따라가며 공격 흐름을 추적한다. 여러 위험 정보를 연계 분석해 권한 상승과 측면 이동, 원격 데스크톱 접근, 자격 증명 수집, 데이터 유출 시도 등 공격 정황을 파악하고 대응 방안까지 제시한다. 다만 AI의 자율적인 판단을 실제 보안 환경에 적용하기 위해서는 통제도 필요하다. 안랩은 감사·권한 통제·정책·승인 체계를 적용해 AI의 행동 범위를 제한하는 '통제된 자율성'을 구현한다는 계획이다. 이승경 안랩 인공지능개발실장은 "AI 시대의 사이버 보안은 보안 분석가의 지식과 단순 반복 업무 자동화 중심으로 경쟁이 이뤄지는 것이 아니라 AI의 추론 능력으로 경쟁이 이뤄질 것"이라며 "안랩은 에이전틱 AI 시큐리티를 보다 더 빠르게 대응하고, 보다 더 지능적으로 대응하고, 또한 자율적으로 대응하는 부분으로 만들어가고 있다"고 말했다. ◆ 12월 플랫폼 출시…3년간 1000억원 투자 안랩은 지난 2023년 '안랩 XDR'을 SaaS 기반으로 출시한 데 이어 지난 2025년 AI 기반 보안 운영 기능을 적용했고, 지난달에는 익스포저 매니지먼트를 추가했다. 에이전틱 AI 기반 보안 운영 플랫폼은 오는 12월 1일 출시할 예정이다. SaaS와 온프레미스 방식으로 제공하며, 안랩은 이를 기반으로 기존 구축·판매 중심 사업에서 구독형 사업으로 전환한다. 엔드포인트는 EPP와 EDR을 SaaS 기반으로 통합하고 PC에서 서버·가상환경·컨테이너·모바일까지 보호 범위를 확대한다. 섹옵스는 XDR·MDR·AI SOC 등을 통해 엔드포인트·네트워크·클라우드 등에서 발생하는 보안 데이터를 연결한다. 안랩은 AI 네이티브 전환을 위해 향후 3년간 1000억원을 투자한다. AI 컴퓨팅과 데이터·플랫폼 인프라, 핵심 인재, AI 기술 및 R&D 역량 확보에 투자를 집중한다. 안랩은 국내에서 축적한 보안 기술과 데이터를 API와 클라우드 기반 서비스, 글로벌 파트너 등을 통해 해외 시장으로 확대하고 M&A와 AI 기술기업·스타트업과의 협력도 추진한다. 이를 통해 오는 2035년 매출 1조원, 글로벌 매출 비중 30% 이상을 달성한다는 목표다. 강석균 대표는 "AI가 사이버보안의 게임 룰과 보안산업의 경쟁 질서를 바꾸는 현 시점에서, '안랩 AI 플러스'가 안랩의 넥스트 챕터"라며 "책임 있는 혁신을 바탕으로 고객의 선제적 대응과 안전한 보안 운영을 지원하며, 고객이 AI 시대의 보안 문제를 마주할 때 가장 먼저 상기되는 'AI 네이티브 보안 플랫폼 기업'으로 성장할 것"이라고 말했다.
2026-09-16 15:19:34
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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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중기대출 270조 달성… 장민영호, 여신심사·업무 혁신 'AI 승부수'
장민영 IBK기업은행장이 중소기업금융 1위라는 강점을 바탕으로 생산적 금융과 인공지능(AI)을 앞세운 체질 전환에 속도를 내고 있다. 올해 상반기 중소기업대출 잔액은 270조원까지 늘었다. 중소기업대출 시장점유율은 24.6%대로 역대 최고 수준을 유지했다. 중소기업 대출 중심의 정책금융 역량을 첨단산업과 혁신기업 투자로 확장하는 한편 축적한 데이터를 AI와 결합해 여신심사와 영업·업무 방식 전환도 추진한다. 다만 올해 상반기 당기순이익은 전년 동기보다 감소한 가운데 생산적 금융 확대와 함께 수익성과 건전성, 자본여력을 관리하는 것도 과제로 남아 있다. ◆생산적 금융 300조…중소기업 성장 지원 넓힌다 장 행장이 가장 힘을 싣는 분야는 생산적 금융이다. 기업은행은 오는 2030년까지 총 300조원을 공급하는 ‘30-300 프로젝트’를 추진하고 있다. 기존 중소기업·소상공인 지원을 기반으로 AI와 반도체, 에너지 등 미래산업과 혁신기업, 지역 성장기업으로 금융 공급 범위를 넓힌다는 계획이다. 지원 방식도 다양화한다. IBK캐피탈·투자증권·자산운용·벤처투자 등 계열사 역량을 결합해 기업 발굴과 투자부터 상장, 성장, 글로벌 진출까지 지원하는 체계를 구축하고 있다. 향후 3년간 5000억원 규모의 메자닌 펀드를 조성하고 에너지·인프라 분야 투자도 확대할 예정이다. 하반기 조직개편에서는 생산적 금융과 포용금융을 전담하는 생산적포용금융부를 신설하고 투자 부문의 정책사업 기능을 강화했다. ◆중기대출 270조…시장점유율 24.6%대 역대 최고 기업은행의 주력 사업인 중소기업금융도 성장세를 이어갔다. 지난 6월 말 중소기업대출 잔액은 270조원이다. 중기금융시장 점유율은 24.6%대로 역대 최고 수준을 달성했다. 은행계정 원화대출 기준 기업자금대출 가운데 운전자금은 136조1945억원으로 지난해 말보다 3.1% 증가했다. 시설자금은 141조7489억원으로 같은 기간 2.6% 늘었다. 가계자금대출은 42조9717억원으로 지난해 말 43조476억원보다 0.2% 감소했다. ◆AI 네이티브 뱅크…여신심사부터 바꾼다 장 행장의 또 다른 핵심 전략은 AI다. 기업은행은 하반기 조직개편을 통해 기존 디지털그룹을 AX전략그룹으로 재편하고 AI 전략 수립과 실행을 총괄하는 체계를 구축했다. 데이터 활용과 내부통제 관련 조직도 확대했다. 기업은행은 △초개인화 AI뱅킹 △AI 지능형 여신심사 △AI Agent 기반 업무 환경 구축을 추진한다. AI를 개별 서비스에 적용하는 데 그치지 않고 고객 접점부터 심사와 내부 업무까지 적용 범위를 넓힌다는 계획이다. 특히 중소기업 금융 과정에서 축적한 데이터를 활용해 기존 담보와 재무정보 중심의 여신심사 보완에 나선다. 기업의 기술력과 성장성, 미래 현금흐름 등을 평가에 반영해 자금 공급 대상과 리스크를 보다 세밀하게 판단하는 체계를 마련할 방침이다. ◆순익 감소 속 건전성·자본관리 병행 정책금융 공급을 확대하는 가운데 수익성과 자본여력을 관리하는 것은 과제로 남아 있다. 기업은행의 올해 상반기 연결 당기순이익은 1조4429억원으로 전년 동기 대비 4.4% 감소했다. 별도 순이익도 1조2078억원으로 전년 동기보다 9.0% 줄었다. 은행 이자이익은 3조7692억원으로 6.2% 증가했으나 환율 상승에 따른 외환 관련 손익 감소와 대손충당금 증가 등이 순이익 감소에 영향을 미쳤다. 지난 6월 말 고정이하여신비율은 1.27%를 기록했다. 대손비용률은 0.46%로 지난해 말보다 0.01%포인트(p) 낮아졌다. 자본비율은 소폭 개선됐다. 보통주자본(CET1)비율은 11.49%로 지난해 말 11.48%보다 0.01%p 상승했다. 국제결제은행(BIS) 기준 자기자본비율도 14.80%로 지난해 말 14.78%보다 0.02%p 올랐다. 생산적 금융 확대에 따른 위험가중자산 관리도 중요해지고 있다. 지난 6월 말 위험가중자산은 274조6238억원으로 지난해 말보다 약 10조5000억원 늘었다. BIS비율은 소폭 상승했지만 향후 대출과 투자 공급이 확대되는 만큼 자본여력과 리스크 관리의 균형이 중요해질 전망이다. 기업은행은 생산적 금융 확대에 필요한 자본여력을 확보하기 위해 BIS비율 관리시스템을 고도화하고 위험가중자산(RWA) 관리와 여신심사 체계 개선을 추진하고 있다. ◆자금·리스크 두루 거친 내부 출신 CEO 장 행장은 기업은행 내부에서 자금과 연구, 영업현장, 리스크관리 등의 업무를 거친 뒤 자산운용사 경영까지 경험한 인물로 평가된다. 지난 1989년 기업은행에 입행해 자금운용부장과 IBK경제연구소장, 강북지역본부장, 리스크관리그룹장을 지냈으며 2023년 IBK자산운용 부사장에 이어 2024년 대표이사를 맡았다. 올해 기업은행장 취임 이후에는 기존 중소기업금융 경쟁력을 유지하면서 사업 방식과 조직 체계를 바꾸는 데 초점을 두고 있다. 하반기 조직개편에서는 그룹과 지역본부에 인사 권한을 확대하고 현장 의견을 인력 배치에 반영하는 책임인사제를 강화했다. CIB그룹에는 글로벌투자 기능을 모으고 자산관리그룹에는 연금사업본부를 편제해 사업 간 연계도 확대했다. 창립 65주년에는 새로운 미래 비전인 ‘ON-IBK’를 제시했다. 생산적 금융과 AI 전환을 동시에 추진하면서 중소기업금융 중심의 정책은행 역할을 확장하는 것이 장 행장 체제의 핵심 과제로 자리 잡고 있다. [아주경제 2026년 08월 27일자 15면에 게재된 기사입니다.]
2026-08-27 13:01:45
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배충식 KAIST 총장 "승부수는 피지컬 AI"…전 교과목 AI 체계로 바꾼다
[경제일보] 배충식 KAIST 총장이 인공지능(AI) 시대의 승부처로 ‘피지컬 AI’를 지목하고 교육·연구·산학협력 전반의 체질을 바꾸겠다는 구상을 내놨다. 범용 AI 모델 자체에서 미국·중국과 규모 경쟁을 벌이기보다 한국이 강점을 가진 제조·로봇·자동차 산업에 AI를 결합해 현실 세계에서 작동하는 기술로 경쟁력을 만들겠다는 전략이다. 배 총장은 지난 24일 서울에서 출입기자 간담회를 열고 “승부수는 피지컬 AI”라며 “제조업의 역량을 고도화하면서 AI를 적용해 피지컬 AI로 국부를 창출하고 우리나라를 강국으로 만드는 게 KAIST의 역할”이라고 밝혔다. KAIST는 자율주행, 스마트팩토리, 로보틱스, 디지털트윈 등 현실 세계와 연결되는 AI 연구를 집중 확대할 계획이다. ◆ 중국과 ‘규모’ 대신 연구 밀도로 승부 배 총장이 피지컬 AI를 선택한 배경에는 한국 산업의 구조적 강점이 있다. 한국은 반도체·자동차·조선·전자·제조업 등 AI가 실제 적용될 산업 기반을 갖추고 있어 소프트웨어와 물리적 시스템을 결합하면 차별화된 경쟁력을 만들 수 있다는 판단이다. 배 총장은 “규모 면에서는 중국이 더 크기 때문에 우리는 밀도 있고 고급화된 연구를 해야 한다”며 대덕연구단지의 정부출연연구기관과 KAIST의 연구역량을 전략기술별로 연결하겠다는 구상도 제시했다. 대학 단독 연구에 머물지 않고 출연연과 공동연구를 확대해 제한된 자원을 집중시키겠다는 것이다. 산업계와의 접점도 강화한다. 기업 수요를 연구 초기부터 반영하는 ‘AI 자율랩’을 구축해 AI가 실험 설계와 수행, 데이터 분석 등을 지원하고 연구 결과를 산업 현장에 보다 빠르게 적용하는 체계를 만든다. KAIST는 산업체 위성연구실과 공동연구센터 유치도 확대할 계획이다. ◆ AI를 잘 쓰는 학생 아닌 ‘AI를 통제하는 인재’ 교육 개편은 더 파격적이다. KAIST는 내년 3월부터 학부 전 학년과 대학원 전 과정의 모든 교과목에 AI 활용 수준을 적용한다. 수업은 AI에 의존하지 않고 인간의 기초 역량을 키우는 단계, AI를 활용해 학습 범위를 확장하는 단계, AI를 직접 설계하고 주도하는 단계로 구분한다. 인문·사회와 기초과학에서는 ‘AI 프리’ 교육을 강화한다. 읽기와 쓰기, 발표, 문제를 스스로 정의하는 능력을 먼저 키우고 이후 AI를 활용해 결과물을 만드는 방식이다. 반면 전공·융합 영역에서는 AI를 적극 활용하고, AI 관련 핵심 과목에서는 학생이 직접 AI를 설계하고 검증하도록 한다. 배 총장은 “교수들이 아는 것만 교육하면 학생들이 교육을 버리게 된다”며 “AI를 활용해 실습하고 터득하게 하는 등 AI 시대에 맞게 교육을 재설계해야 한다”고 말했다. 이는 AI를 특정 전공의 도구가 아니라 모든 학문의 공통 역량으로 끌어올리겠다는 의미다. 다만 모든 수업에서 AI 사용을 허용하는 것이 아니라 AI를 사용하지 않아야 하는 영역과 적극 활용해야 하는 영역을 구분한다는 점이 이번 개편의 핵심이다. ◆ 교육 넘어 연구·창업·행정까지 ‘AI 네이티브’ 이번 구상은 배 총장이 취임 당시 제시한 ‘Beyond Series’의 구체화다. KAIST는 ‘Beyond AI’를 비롯해 혁신적 연구·창업, 효율적이고 열린 대학, 탄소중립, 글로벌화를 5대 발전 전략으로 제시했다. AI를 교육뿐 아니라 연구·창업·행정까지 대학 운영 전반에 적용한다는 계획이다. 특히 창업교육도 신입생부터 강화한다. 연구성과가 기술사업화와 창업으로 이어질 수 있도록 학부·대학원 과정에서 창업을 하나의 진로로 인식하도록 하고, 창업 동문과 현장 전문가를 활용한 교육도 추진한다. 행정 분야에서는 AI 기반 디지털 원스톱 시스템 구축과 인사 절차 간소화도 추진한다. 한편 배충식호 KAIST의 핵심은 AI 전공자를 더 많이 만드는 데 있지 않다. 모든 전공자가 AI를 이해하고 활용하되, AI에 의존하지 않고 문제를 정의할 수 있는 인재를 만드는 것에 가깝다. 동시에 연구에서는 피지컬 AI에 자원을 집중하고 출연연·기업과 공동 연구를 확대해 기술사업화까지 연결한다는 그림이다. 배 총장은 “KAIST가 세계 최고 대학을 따라가는 것이 아니라 새로운 대학의 기준을 만드는 것이 목표”라며 “KAIST를 대한민국 과학기술의 미래를 만드는 국가혁신 플랫폼으로 발전시키겠다”고 강조했다.
2026-08-25 15:29:55
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메가존소프트, 농심 전 계열사 GWS 통합…국내외 21개 법인 'AI 업무환경' 구축
[경제일보] 메가존소프트가 농심그룹의 국내외 21개 법인을 대상으로 구글워크스페이스(GWS) 기반 인공지능 전환(AX) 구축을 완료했다. 2600만개에 달하는 기존 문서를 클라우드로 이전하고 생성형 AI를 전사 업무에 활용할 수 있는 환경을 구축하면서 대기업 그룹을 대상으로 한 AX 사업 확대에 나선다. 21일 메가존클라우드 관계사 메가존소프트는 농심그룹의 국내 14개 계열사와 7개 해외 법인을 대상으로 GWS 시스템 구축을 완료해 전날 농심 본사에서 GWS 운영 시작을 기념하는 'GWS 선포식'도 개최했다고 밝혔다. 이번 사업은 단순한 협업 솔루션 구축을 넘어 기존 업무 데이터와 시스템을 클라우드 기반으로 전환하고 AI를 실제 업무에 적용할 수 있도록 업무 환경을 재설계하는 데 초점을 맞춰 진행됐다. 메가존소프트는 기존 중앙화 서버에 저장된 약 2600만개 문서를 구글 드라이브로 이전하고 레거시 시스템과 외부 솔루션을 GWS와 연동했다고 설명했다. 특히 구글의 생성형 AI 서비스 제미나이를 마케팅, 영업, 공급망, 운영, 인사, 연구개발(R&D) 등 전사 업무에 활용할 수 있도록 기반을 마련했다. 기업 내부에 축적된 문서와 데이터를 클라우드 환경으로 옮긴 뒤 AI가 업무 과정에서 활용할 수 있도록 연결한 것이다. 최근 기업의 AI 전환이 개별 AI 서비스를 도입하는 수준을 넘어 기존 데이터와 업무 시스템을 AI 활용에 맞게 재편하는 단계로 확대되고 있다. AI를 실제 업무에 적용하기 위해서는 생성형 AI 모델뿐 아니라 기업 내부 데이터의 관리와 접근 권한, 보안, 업무 시스템 연동 등이 함께 구축돼야 하기 때문이다. 이에 메가존소프트는 여러 계열사가 하나의 업무 환경에서 협업하면서도 법인별 데이터와 보안 정책은 독립적으로 운영할 수 있도록 '단일 테넌트·멀티 도메인' 구조를 구현했다. 하나의 GWS 테넌트 안에서 그룹사들이 동일한 업무 환경을 사용하면서도 각 법인은 별도 도메인을 통해 데이터 접근과 보안 등을 관리할 수 있도록 설계한 것이 특징이다. 특히 신규 법인 설립이나 인수합병(M&A) 과정에서 업무 환경을 빠르게 확장할 수 있도록 구현됐다. 별도의 업무 인프라를 새로 구축하지 않고 기존 그룹과 동일한 환경을 적용할 수 있어 글로벌 기업의 조직 확대에 대응할 수 있도록 구성한 것이다. 메가존소프트는 시스템 구축과 함께 임직원의 실제 AI 활용을 높이기 위한 변화 관리도 돕는다. 직급과 직무, 언어 등을 고려한 맞춤형 교육 프로그램을 마련하고 전 임직원을 대상으로 실습 중심 교육을 진행했다. 진건 메가존소프트 대표이사는 "메가존클라우드와 메가존소프트는 농심그룹이 국내 및 해외를 아울러 GWS를 도입하는 과정에 있어서, 기술적 기반 구축부터 AI 중심의 업무를 돕는 변화 관리에 이르기까지 전 과정을 책임진 파트너라는 사실에 큰 자부심을 느낀다"며 "농심그룹이 AI 네이티브 기업으로서 성공적으로 도약하는것 뿐만 아니라, 끊임없이 새로운 AI기술을 경험하면서 효율성 및 생산성을 극대화해나갈수 있도록 지속적으로 지원하겠다"고 말했다.
2026-08-21 13:27:28
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알리바바 'Wan3.0' 베타 공개…AI 영상 생성, 짧은 클립 넘어 제작 도구로
[경제일보] 알리바바가 생성형 인공지능(AI) 영상 생성 모델의 한계를 길이와 입력 방식 측면에서 동시에 넓히고 있다. 최대 30초 영상 생성에 텍스트뿐 아니라 이미지·영상·오디오, 웹페이지와 문서까지 참조할 수 있도록 기능을 확장하면서 단순한 영상 제작 도구를 넘어 콘텐츠 제작 전반을 자동화하는 방향으로 기술 고도화에 나섰다. 11일 알리바바는 영상 생성 모델 'Wan3.0' 베타 버전을 공개하고 공개 베타 테스트를 시작했다고 밝혔다. 사용자는 알리바바 클라우드의 AI 개발 플랫폼 '모델스튜디오'와 AI 네이티브 클라우드 플랫폼 'Qwen 클라우드'를 통해 테스트를 신청할 수 있다. Wan3.0의 가장 큰 변화는 생성할 수 있는 영상의 길이다. 기존 AI 영상 생성 모델이 수초에서 최대 15초 안팎의 짧은 영상을 만드는 데 초점을 맞췄다면 Wan3.0은 클립 하나를 최대 30초까지 생성할 수 있도록 했다. 알리바바의 이전 모델인 Wan2.7-Video가 지원했던 최대 15초와 비교하면 생성 가능한 영상 길이가 두 배로 늘었다. 영상 길이가 길어지면서 AI 영상 제작의 활용 범위도 넓어질 것으로 전망된다. 짧은 장면 하나를 만드는 데 그치지 않고 인물의 움직임이나 카메라 이동이 이어지는 장면을 하나의 클립으로 구성할 수 있기 때문이다. 알리바바는 사용자가 입력한 프롬프트를 분석해 적절한 영상 길이를 추천하는 기능과 기존 영상의 시간적 흐름을 이어 영상을 확장하는 기능도 Wan3.0에 적용했다. 단순히 영상 생성 시간을 늘리는 것만으로는 실제 콘텐츠 제작에 활용하기 어렵다는 점에서 입력 방식도 확대했다. Wan3.0은 텍스트와 이미지뿐 아니라 영상과 오디오를 함께 참조할 수 있으며 웹페이지, PDF, 파워포인트 프레젠테이션 등 문서 자료도 영상 제작을 위한 입력 자료로 활용할 수 있다. 예를 들어 기업이 제품 소개 자료나 프레젠테이션을 보유하고 있다면 이를 기반으로 마케팅 영상을 만들 수 있고, 교육 기관은 문서 형태의 교육 자료를 영상 콘텐츠로 전환할 수 있다. 영상 제작자가 기존 촬영본이나 이미지, 음성 자료를 제공해 새로운 장면을 구성하는 방식도 가능하다. AI 영상 생성 시장의 경쟁이 단순히 '얼마나 그럴듯한 영상을 만드는가'에서 '사용자가 가진 자료를 얼마나 정확하게 영상으로 전환할 수 있는가'로 이동하고 있다는 점도 주목된다. 영상 제작 과정에서는 새로운 이미지를 만들어내는 것보다 기존 캐릭터나 제품, 브랜드의 특징을 유지하면서 여러 장면을 연결하는 것이 중요한 경우가 많기 때문이다. Wan3.0은 이 같은 문제를 해결하기 위해 시각적 일관성 확보에도 초점을 맞췄다. AI 영상에서 반복적으로 지적돼온 인물의 얼굴이나 의상, 소품 등이 장면마다 달라지는 현상을 줄이고 참조 자료에 포함된 캐릭터와 제품의 세부적인 특징을 유지하도록 설계했다. 화면 구성과 음성의 일관성도 주요 기능으로 제시됐다. 알리바바는 인물의 표정과 움직임을 자연스럽게 표현하고 다국어 음성을 생성하는 동시에 소프트웨어 사용자 인터페이스(UI)와 모션 그래픽 등 상대적으로 구현하기 까다로운 요소도 안정적으로 생성할 수 있다고 설명했다. 알리바바가 영상 생성 모델을 지속적으로 고도화하는 것은 생성형 AI 경쟁의 무게중심이 텍스트와 이미지에서 영상으로 이동하고 있기 때문이다. 영상은 텍스트나 이미지보다 생성에 필요한 연산량이 많고 시간적 일관성까지 유지해야 하는 만큼 AI 모델의 기술 수준을 가늠하는 분야로 꼽힌다. 특히 글로벌 빅테크와 AI 기업들이 영상 생성 모델의 품질과 길이, 입력 방식 등을 경쟁적으로 개선하면서 영상 생성 AI의 활용 범위도 점차 전문 콘텐츠 제작 영역으로 확대되고 있다. 짧은 영상을 단순히 만들어주는 수준을 넘어 기존 콘텐츠를 분석하고 새로운 영상으로 재구성하는 제작 도구로 발전하고 있는 것이다. 알리바바 역시 Wan 시리즈를 통해 이 시장을 공략하고 있다. Wan 시리즈는 2023년 7월 처음 공개된 이후 이미지와 영상 생성 기능을 지속적으로 고도화해왔다. Wan3.0에서는 영상 길이를 늘리는 동시에 멀티모달 참조 입력과 시각적 일관성 강화에 집중하면서 실제 제작 환경에서의 활용성을 높이는 데 초점을 맞췄다. AI 영상 생성 시장에서도 앞으로는 생성 품질뿐 아니라 기존 제작 과정에 얼마나 자연스럽게 편입될 수 있는지가 경쟁력을 좌우할 전망이다. 알리바바가 Wan3.0을 통해 영상 생성 시간을 늘리고 참조 입력 범위를 확대한 것도 이 같은 제작 환경의 변화를 겨냥한 것으로 풀이된다. 알리바바 관계자는 "'Wan3.0'은 영화 제작자의 제작 과정 효율화, 숏폼 드라마와 소셜 미디어 콘텐츠 제작, 기업의 텍스트·이미지 기반 마케팅 및 교육 영상 제작을 지원하는 등 다양한 산업 영역에서 활용될 수 있도록 설계됐다"며 "또한 자율주행차와 로보틱스 시스템 학습에 필요한 사실적인 시뮬레이션 영상을 생성할 수 있어 기술 개발자에게도 유용한 도구로 활용될 수 있다"고 말했다.
2026-08-11 11:25:24
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