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민간 AI 인사 전면 배치한 정부…'AI 3대 강국' 실행력 시험대 [경제일보] 정부가 인공지능(AI) 정책을 이끌 핵심 인선을 잇달아 단행하면서 그동안 흩어져 있던 AI 정책의 방향을 정비하고 산업 현장에서 체감할 수 있는 실행력을 높이는 데 속도를 낼 전망이다. 민간 AI·정보기술(IT) 분야 경험을 갖춘 인사를 전면에 배치한 만큼 정책을 만드는 데 그치지 않고 기업의 AI 투자와 기술 개발, 서비스 확산으로 연결할 수 있을지가 관건으로 떠올랐다. 31일 업계에 따르면 정부는 최근 이해민 AI미래기획수석과 하정우 국가AI전략위원회 부위원장을 잇달아 기용하며 AI 정책 컨트롤타워 재정비에 나섰다. AI 산업을 국가 경쟁력의 핵심 축으로 삼고 대규모 투자를 추진하는 상황에서 정책을 구체화하고 부처 간 조율을 강화하기 위한 움직임으로 풀이된다. 이번 인선은 민간 현장 경험을 갖춘 인사를 AI 정책 전면에 배치한 것이 특징이다. AI 기술과 산업 현장의 변화를 직접 경험한 인사들이 정책 결정 과정에 참여하면서 기술 개발 기업과 실제 AI를 도입하는 기업 사이의 간극을 줄이는 역할을 할 것으로 전망되고 있다. AI 산업은 기술 변화 속도가 빠른 만큼 정책 결정이 늦어질 경우 기업의 투자와 사업 추진에도 불확실성이 커질 수 있을 것으로 평가된다. 기업 입장에서는 어떤 분야에 정부 지원이 집중되는지, 데이터와 컴퓨팅 인프라를 어떻게 활용할 수 있는지, AI 서비스를 둘러싼 규제가 어느 수준에서 적용되는지에 따라 연구개발과 설비투자 규모가 달라질 수 있기 때문이다. 특히 AI는 특정 산업에 국한된 기술이 아니라 제조·금융·통신·의료·유통·콘텐츠 등 산업 전반의 생산성을 좌우하는 범용 기술로 확산하고 있다. 정부가 AI를 국가 성장동력으로 제시하면서도 실제 현장에서 기업이 어떤 기준에 따라 AI를 도입해야 하는지가 명확하지 않다면 정책 목표와 산업 현장 사이에 간극이 발생할 수 있다는 지적이 나오는 이유다. 정부가 추진하는 AI 관련 대규모 투자 역시 실제 산업 성과로 이어지는 구조를 만드는 것이 중요할 것으로 전망된다. 정부가 컴퓨팅 인프라와 연구개발에 투자하더라도 기업이 이를 활용해 제품을 개발하고 매출을 만들어내지 못한다면 국가 차원의 AI 경쟁력 강화라는 목표를 달성하기 어렵기 때문이다. 특히 국내 AI 산업은 글로벌 빅테크와 경쟁해야 하는 동시에 제조·반도체·통신·자동차 등 국내 산업의 AI 전환도 동시에 추진해야 하는 상황에 놓여 있다. 이에 AI 모델을 개발하는 기업뿐 아니라 이를 실제 업무와 생산 현장에 적용하는 수요기업까지 함께 성장할 수 있는 생태계를 만드는 것이 중요하다는 평가다. 이 과정에서 정부 정책의 일관성도 중요한 변수다. AI 기술은 정부 임기보다 긴 시간과 막대한 자본이 필요한 분야인 만큼 기업들이 단기적인 지원사업보다 중장기적인 정책 방향을 보고 투자 결정을 내릴 수 있는 환경을 만들어야 한다. 정책이 부처별로 나뉘거나 규제 기준이 빠르게 바뀔 경우 기업 입장에서는 투자 시점과 사업 방향을 결정하기 어려워질 수 있다. AI 정책 컨트롤타워가 명확해지면 이러한 불확실성을 줄일 수 있다는 기대도 나온다. AI 산업 육성, 규제 개선, 인프라 확충, 인재 양성 등 여러 정책이 개별 부처 단위로 추진되는 대신 하나의 국가 전략 아래 연계될 경우 기업이 정부 정책의 방향을 예측하고 투자와 사업 계획을 세우는 데 도움이 될 수 있다. 다만 이번 인선만으로 산업 현장의 변화가 자동으로 만들어지는 것은 아니다. AI 기업이 기술 개발을 위해 필요한 데이터와 GPU 등 컴퓨팅 자원을 확보할 수 있는지, 기업들이 AI 서비스를 도입할 때 불필요한 규제에 발목 잡히지 않는지, 정부 지원이 실제 매출과 수출 등 산업 성과로 이어지는 정책 결정 속도와 현장 적용력이 중요해질 전망이다. 특히 AI 도입 과정에서 기업들이 가장 우려하는 것은 기술 자체보다 정책과 규제의 불확실성이 될 수 있다. 새로운 AI 기술이 등장할 때마다 어떤 규제가 적용되는지 해석이 달라지거나 부처마다 다른 기준을 제시할 경우 기업은 기술 개발보다 규제 대응에 더 많은 시간과 비용을 투입할 수밖에 없다. 이에 정부가 'AI 3대 강국'이라는 목표를 현실화하기 위해서는 산업 현장에서 혼선을 줄이는 것이 우선 과제로 꼽힌다. AI 개발 기업에는 사업화의 길을 열고, AI를 활용하려는 기업에는 명확한 규칙을 제시하며, 필요한 인프라와 인재를 적시에 공급하는 방식으로 정책의 속도를 높여야 한다는 것이다. 정부가 민간 경험을 갖춘 AI 인사를 전면에 배치한 것도 결국 이러한 실행력을 높이기 위한 포석으로 풀이된다. 앞으로 정부가 내놓을 AI 정책의 성패 역시 새로운 조직이나 인물의 등장 자체보다 이들이 현장의 목소리를 얼마나 빠르게 정책에 반영하고 기업의 투자와 AI 도입을 실제 성과로 연결하느냐에 달릴 전망이다. 하정우 국가인공지능전략위원회 신임 상근부위원장은 이날 취임식에서 "국가AI전략위원회가 국가 AI 비전을 제시하고 민간의 혁신 역량과 정부의 정책 역량을 연결해 실제 성과를 만들어내는 국가 AI 거버넌스의 중심축이 돼야 한다"며 "필요한 정책은 신속하게 결정하고 부처 간 쟁점은 적극적으로 조정하며 현장의 걸림돌은 과감히 해소하겠다"고 말했다.2026-08-31 18:08:08
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델 "韓 기업 72% AI 인프라 부족"…에이전트 시대 'AI 운영력'이 승부처 [경제일보] 인공지능(AI)이 기업의 업무에 본격적으로 들어오면서 국내 기업의 고민도 ‘AI를 도입할 것인가’에서 ‘AI를 얼마나 안정적이고 효율적으로 운영할 것인가’로 이동하고 있다. 특히 AI 에이전트가 단순 질의응답을 넘어 실제 업무를 수행하는 단계로 발전하면서 기존 데이터센터와 업무 시스템만으로는 늘어나는 AI 워크로드를 감당하기 어렵다는 지적이 나온다. 델 테크놀로지스는 25일 서울 코엑스에서 ‘델 테크놀로지스 포럼 2026’을 열고 AI 전환을 위한 인프라 현대화와 데이터·보안·거버넌스 전략을 제시했다. 델의 ‘2026 모던 엔터프라이즈 레디니스 조사’에 따르면 한국 응답 기업의 72%가 현재 데이터센터 환경이 대규모 AI 워크로드를 지원하기에 충분하지 않다고 답했다. 반면 84%는 데이터센터 현대화 계획을 갖고 있는 것으로 나타났다. 현장에서 가장 강조된 변화는 AI 에이전트다. 맷 던피 델 테크놀로지스 본사 수석부사장은 AI가 기존 업무에 단순히 추가되는 도구가 아니라 업무 프로세스 자체를 재설계하는 계기가 될 것으로 전망했다. 그는 “AI가 일자리를 대체하는 것이 아니라 직원들이 본래 채용된 목적에 맞는 업무를 수행하도록 역량을 강화할 것”이라며 반복 업무는 AI에 맡기고 사람은 판단과 창의성이 필요한 업무에 집중하는 구조로 전환해야 한다고 강조했다. 특히 앞으로 한 명의 직원이 수십개에서 수백, 나아가 수천개의 AI 에이전트를 관리하는 환경이 올 수 있다고 봤다. 이를 위해서는 모델 도입뿐 아니라 데이터 정비와 기존 시스템 통합, 온톨로지 구축, 에이전트가 사용할 수 있는 도구와 보안체계까지 함께 설계해야 한다는 설명이다. 문제는 비용이다. AI 모델의 토큰당 가격이 떨어지고 있지만 실제 사용량이 더 빠르게 늘면서 기업 전체의 AI 비용은 오히려 증가할 수 있다. 유상모 한국 델 테크놀로지스 사장은 “AI 모델 비용은 크게 낮아졌지만 사용량은 폭발적으로 증가하면서 ‘토큰 이코노미’라는 단어가 일상화됐다”고 말했다. AI 사용량 증가는 컴퓨팅뿐 아니라 스토리지와 네트워크, 전력·냉각 수요까지 끌어올린다. 김경진 한국 델 테크놀로지스 회장은 “더 큰 고민은 어떻게 하면 AI 투자 비용과 전력을 낮추면서 업무에 더 효과적으로 쓸 수 있느냐는 것”이라며 AI 투자 효율성을 강조했다. 델은 이날 AI 시대 스토리지 신제품 ‘파워스토어 엘리트’도 소개했다. 회사에 따르면 이전 세대 대비 성능과 집적도를 최대 3배 높였으며, 하나의 3U 시스템에서 최대 5.8PB의 유효 용량을 제공한다. AI 기반 자동화를 통해 수작업을 최대 95% 줄일 수 있다는 설명이다. ([Dell][1]) 보안 역시 AI 도입 초기부터 설계해야 할 영역으로 제시됐다. 델의 조사에서 전체 응답 기업의 65%는 보안과 컴플라이언스가 AI 도입을 지연시키거나 중단시키는 요인이라고 답했다. AI가 기업 데이터와 업무 시스템에 직접 접근하는 만큼 개인정보와 사이버 위협, 규제 대응을 사후적으로 추가하는 방식으로는 한계가 있다는 것이다. 한편 이날 포럼에서 델이 던진 메시지는 AI 모델 경쟁을 넘어 ‘AI를 실제 기업의 일로 만드는 인프라 경쟁’으로 시장의 중심축이 이동하고 있다는 것이다. 유 사장은 “전력과 냉각은 더 이상 IT 이슈가 아니라 회사 경영과 국가 차원의 전략적 과제가 되고 있다”고 지적했다. AI 에이전트가 기업 곳곳으로 확산될수록 컴퓨팅 자원뿐 아니라 데이터 저장·처리, 네트워크, 보안, 전력까지 함께 최적화해야 한다. 국내 기업의 AI 전환도 모델 도입 규모보다 업무 생산성으로 이어지는지, 그 과정에서 발생하는 비용을 얼마나 통제할 수 있는지가 다음 경쟁의 기준이 될 전망이다.2026-08-25 13:20:29
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![[경제일보] KT, 18조원 투자보다 중요한 것…AI로 얼마나 벌 것인가](https://image.ajunews.com//content/image/2026/08/23/20260823030323895505.jpg)
KT, 18조원 투자보다 중요한 것…'AI로 얼마나 벌 것인가' [경제일보] KT가 향후 5년간 18조원을 투입해 통신 중심 사업구조를 인공지능(AI) 중심으로 바꾼다. 정보보안·IT·네트워크 등에 12조원, AI 데이터센터(AIDC)와 해저케이블 등 AX 인프라에 6조원을 투자한다. AIDC 용량도 2031년까지 1GW를 추가 확보한다. 이제 시장이 주목하는 것은 투자액이 아니다. 이 돈을 투입해 얼마나 많은 고객을 확보하고 얼마의 이익을 만들어낼지가 핵심이다. KT는 최근 2028년 AX 매출을 2025년 대비 2배 이상으로 확대하고 연결 영업이익률 9%, 자기자본이익률(ROE) 9~10%를 달성하겠다는 목표를 제시했다. 비핵심·저효율 자산을 유동화하고 누적 1조원 규모의 자사주 매입·소각도 추진한다. 성장 투자와 수익성 개선, 주주환원을 동시에 달성하겠다는 전략이다. ◆ AX, 일단 ‘말’에서 ‘수주’로 넘어갔다 2분기 실적만 보면 KT의 전환 전략을 평가하기는 쉽지 않다. 연결 매출은 6조6799억원, 영업이익은 6483억원으로 전년 동기 대비 각각 10.1%, 36.1% 감소했다. 지난해 대규모 분양이익에 따른 높은 기저와 고객 보답 프로그램, 개인정보 침해사고 관련 비용 등이 영향을 미쳤다. 다만 1분기와 비교하면 영업이익은 34.3% 증가했다. 눈여겨볼 대목은 AX다. 2분기 AX 매출은 금융권의 AI 도입 확대와 KT클라우드 성장에 힘입어 22.3% 증가했다. 상반기에만 금융권 AX 사업 22건을 수주했고, 국내 5대 시중은행 가운데 4곳의 AI 챗봇·상담봇 구축·운영에도 참여하고 있다. AI 기반 개발·운영체계(AIDLC)까지 사업 영역을 넓히면서 기업 고객의 실제 지출을 끌어내고 있다는 의미다. 다만 매출 증가율만으로는 부족하다. AX 사업이 기존 시스템통합(SI) 사업에 AI를 덧붙이는 수준에 머문다면 높은 성장률이 지속되기 어렵다. 금융권에서 확보한 레퍼런스를 공공·제조 등으로 확대하고 AI 모델, 클라우드, 보안, 데이터센터를 묶어 공급하는 구조를 만들어야 한다. 그래야 일회성 구축 매출을 반복적인 운영·서비스 매출로 전환할 수 있다. ◆ 1GW보다 중요한 건 ‘가동률’이다 AIDC는 KT 전략의 또 다른 승부처다. KT는 2031년까지 AIDC 용량 1GW와 해저케이블 용량 90Tbps를 추가 확보할 계획이다. 데이터센터를 AI 인프라의 핵심 축으로 삼고 클라우드와 네트워크를 결합해 기업 고객을 끌어들이겠다는 구상이다. 문제는 데이터센터가 대표적인 선투자 사업이라는 점이다. 전력과 냉각설비, GPU, 네트워크 등에 막대한 자본이 들어가지만 고객이 실제 용량을 사용하지 않으면 투자 회수는 늦어진다. 따라서 시장이 앞으로 확인해야 할 숫자는 ‘1GW’라는 총량보다 가동률과 장기 계약 고객, 매출 대비 이익률이다. 특히 KT는 통신망이라는 기존 인프라를 보유하고 있다는 점에서 경쟁사와 차별화할 여지가 있다. AIDC와 클라우드, 네트워크, 보안을 하나의 기업용 패키지로 제공하면 데이터센터 단독 사업보다 고객당 매출을 키울 수 있다. 반대로 데이터센터 증설 속도가 고객 확보보다 앞서면 감가상각과 운영비 부담이 커져 18조원 투자가 오히려 수익성을 압박할 가능성도 있다. ◆ 결국 18조원의 성패는 ‘현금’이다 주주환원 역시 AI 사업의 수익성과 떼어놓고 볼 수 없다. KT는 2028년 영업이익률 9%와 ROE 9~10%를 목표로 하면서 누적 1조원 규모의 자사주 매입·소각을 추진한다. 결국 대규모 투자와 주주환원을 동시에 지속하려면 본업과 AX에서 안정적인 현금창출력을 확보해야 한다. 하반기부터 KT를 평가하는 기준도 달라질 가능성이 높다. 지금까지는 통신 가입자와 배당을 중심으로 기업가치를 바라봤다면 앞으로는 AX 수주가 실제 매출로 얼마나 전환되는지, AIDC 고객이 얼마나 확보되는지, 그리고 AI 사업이 영업이익을 얼마나 끌어올리는지를 함께 봐야 한다. 18조원은 KT의 변화를 설명하는 숫자일 뿐이다. 1GW의 데이터센터를 짓는 것보다 중요한 것은 그 시설을 채울 고객이고, AX 매출을 두 배로 만드는 것보다 중요한 것은 그 매출이 실제 이익과 현금으로 남는 구조를 만드는 것이다. KT의 하반기는 AI에 얼마나 투자했는지를 설명하는 시간이 아니라, AI로 얼마나 벌 수 있는지를 증명하는 시간이 될 전망이다. [아주경제 2026년 08월 25일자 13면에 게재된 기사입니다.]2026-08-25 09:55:19
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SK쉴더스, 'AI도 직원처럼 관리한다'…제로트러스트 보안 강화 [경제일보] SK쉴더스가 인공지능(AI)을 새로운 보안 관리 대상으로 규정하고 제로트러스트 기반 AI 보안 사업을 강화한다. AI가 단순히 업무를 보조하는 수준을 넘어 기업 시스템과 데이터에 직접 접근해 업무를 수행하는 ‘비인간 주체(NHI)’로 진화하면서 기존 사람 중심의 보안 체계만으로는 새로운 위협에 대응하기 어렵다는 판단이다. SK쉴더스는 19일 자체 제로트러스트 방법론인 ‘SKZT(SK shieldus Zero Trust)’를 기반으로 AI 거버넌스와 보안 컨설팅을 제공한다고 밝혔다. 최근 기업들은 생성형 AI를 넘어 AI 에이전트를 업무에 도입하고 있다. AI가 사람의 지시에 따라 정보를 검색하는 수준을 넘어 사내 시스템에 접속하고 데이터를 분석하거나 업무를 대신 처리하는 사례가 늘면서 AI에 별도의 계정과 접근권한이 부여되는 구조가 확산되고 있다. 문제는 AI가 접근할 수 있는 권한이 커질수록 보안 사고의 파급력도 커진다는 점이다. AI 에이전트에 과도한 권한이 부여되거나 인증·권한 관리가 제대로 이뤄지지 않을 경우 중요 정보 유출이나 시스템 오남용으로 이어질 수 있다. AI가 악의적인 명령이나 조작된 데이터를 받아 정상적인 권한을 악용할 가능성도 새로운 보안 과제로 떠오르고 있다. 이에 따라 사람뿐 아니라 AI와 애플리케이션, 서비스 계정 등 비인간 주체까지 하나의 보안 관리 영역으로 포함해야 한다는 요구가 커지고 있다. SK쉴더스가 주목하는 방식은 제로트러스트다. 제로트러스트는 사용자나 기기, 시스템을 기본적으로 신뢰하지 않고 모든 접근 요청에 대해 신원과 권한을 지속적으로 확인하는 보안 모델이다. AI 역시 기업의 시스템과 데이터에 접근하는 하나의 주체인 만큼 동일한 원칙을 적용해야 한다는 것이다. SKZT는 사용자와 디바이스, 네트워크, 시스템, 애플리케이션, 데이터 등 주요 보호 대상을 식별하고 보안 수준을 진단한 뒤 중장기적인 보안 로드맵을 수립하는 SK쉴더스의 제로트러스트 컨설팅 체계다. SK쉴더스는 기존 방법론을 AI 환경까지 확대해 기업의 AI 활용 과정에서 발생할 수 있는 보안 위험을 점검한다. 구체적으로 AI가 어떤 시스템과 데이터에 접근할 수 있는지, 부여된 권한이 업무에 필요한 최소 수준인지, AI 활용 과정에서 중요 정보가 외부로 유출될 가능성은 없는지 등을 점검한다. 이를 바탕으로 AI 거버넌스와 접근권한 관리, 보안 통제 체계를 구축하고 운영 과정에서 발생할 수 있는 위험에 대한 대응 체계도 마련한다. 글로벌 보안·AI 관련 기준도 컨설팅에 반영한다. 미국 국립표준기술연구소(NIST)의 AI 위험관리 프레임워크(AI RMF), 미국 국방부의 책임 있는 AI 가이드라인(RAI), 국제표준화기구(ISO)의 AI 경영시스템 국제표준인 ISO/IEC 42001 등을 기반으로 기업이 AI 관련 위험을 체계적으로 관리하고 컴플라이언스 요구에 대응할 수 있도록 지원한다. 기술 파트너십도 확대한다. SK쉴더스는 글로벌 기술 기업들과 협력해 AI 환경에서 발생할 수 있는 위협을 탐지하고 AI의 접근권한과 데이터를 안전하게 관리할 수 있는 기술을 확보한다는 계획이다. 사업의 방향은 단순한 AI 보안 솔루션 공급에 그치지 않는다. AI 도입 전 단계에서 거버넌스를 수립하고 보안 위험을 진단한 뒤 실제 운영 과정에서 권한과 데이터를 지속적으로 관리하는 전주기 보안 체계를 제공한다는 전략이다. 이는 AI 에이전트가 기업의 업무 프로세스에 깊숙이 들어갈수록 보안 시장의 초점도 달라질 수 있다는 판단과 맞닿아 있다. 기존에는 ‘누가 시스템에 접속했는가’가 핵심이었다면 앞으로는 ‘어떤 AI가 어떤 권한으로 어떤 데이터에 접근했는가’까지 추적하고 통제해야 하기 때문이다. SK쉴더스 관계자는 “AI가 단순한 업무 지원 도구를 넘어 실제 업무를 수행하는 주체로 자리 잡으면서 보안 관리 대상도 사람 중심에서 AI까지 확대되고 있다”며 “거버넌스 수립부터 보안 체계 구축과 운영까지 전 과정을 지원해 기업이 AI를 안전하게 활용할 수 있도록 하겠다”고 말했다. 한편 SK쉴더스는 향후 금융·제조·공공 등 AI 활용이 확대되는 산업을 중심으로 제로트러스트 기반 AI 보안 사업을 확대할 예정이다.2026-08-19 17:32:49
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KT클라우드, AI 인프라부터 서비스까지…'KT 클라우드 서밋 2026'서 AX 전략 공개 [경제일보] KT 클라우드가 연례 행사를 통해 인공지능(AI) 데이터센터(AIDC)와 클라우드를 중심으로 기업들의 AI 전환(AX) 실행 전략을 제시한다. AI 모델 경쟁에서 인프라 경쟁으로 무게중심이 이동하는 가운데 액체 냉각과 클라우드 네이티브, 재해복구(DR) 등 실제 AI 서비스 운영에 필요한 기술을 전면에 내세운다는 계획이다. 18일 KT 클라우드는 내달 15일 서울 삼성동 그랜드 인터컨티넨탈 서울 파르나스에서 'KT 클라우드 서밋 2026'을 개최한다고 밝혔다. KT 클라우드의 이번 행사는 '당신의 비즈니스를 위한 AX'라는 슬로건으로 진행된다. 'AX 실행을 더 쉽게, 비즈니스 확장을 더 빠르게'를 부제로 내걸고 기업과 공공기관이 AI를 실제 업무와 서비스에 적용하는 과정에서 필요한 인프라와 클라우드 기술, 구축 경험 등을 공유할 예정이다. 최근 기업들의 AI 도입이 생성형 AI 서비스를 단순히 활용하는 단계를 넘어 자체 업무와 서비스에 AI를 결합하는 방향으로 확대되면서 이를 뒷받침할 인프라 확보가 주요 과제로 떠오르고 있다. AI 연산 수요 증가에 따라 GPU를 비롯한 고성능 컴퓨팅 인프라와 전력, 냉각, 네트워크 등을 안정적으로 운영하는 데이터센터 역량의 중요성도 커지고 있는 것이다. 이에 KT 클라우드는 이번 행사에서 해당 시장 변화에 맞춰 AI 인프라부터 클라우드 플랫폼, 실제 서비스 구축 사례까지 AX 전반을 다룰 계획이다. 오전 키노트에서는 공용준 KT 클라우드 클라우드본부장과 최옥진 KT 클라우드 DC본부장 등이 AI 시대의 인프라 전략과 플랫폼 경쟁력, 향후 사업 방향 등을 소개한다. 단순히 AI 기술 자체를 소개하는 것을 넘어서 AI 서비스를 실제 기업 환경에 구축하고 운영하기 위해 필요한 인프라와 플랫폼을 설명하는 것에 초점을 맞출 예정이다. 오후에는 2개 트랙에서 총 20개의 세션이 진행된다. AIDC 구축 전략을 비롯해 클라우드 네이티브 기반 KT 클라우드 플랫폼, 서비스형 데스크톱(DaaS), 재해복구(DR), AI 서비스 구축 사례 등 기업의 AI 전환과 관련된 기술과 적용 사례가 소개된다. 특히 AIDC 분야에서는 액체 냉각 기술인 '다이렉트 투 칩 쿨링' 등을 다룬다. 해당 기술은 AI 서버에 탑재되는 GPU의 성능과 집적도가 높아지면서 기존 공랭 방식만으로는 증가하는 발열을 처리하기 어려워지고 있는 지금, 데이터센터의 핵심 냉각 기술로서 AI 인프라 경쟁력의 핵심 요소로 부상하고 있다. 클라우드 영역에서는 클라우드 네이티브 기반 플랫폼과 함께 기업이 AI 서비스를 안정적으로 운영하기 위한 기술을 소개한다. AI 도입 이후 데이터와 서비스 규모가 확대되면 단순히 AI 모델을 구축하는 것뿐 아니라 기존 IT 시스템과의 연계, 데이터 관리, 서비스 안정성, 장애 대응 등 운영 체계까지 함께 갖춰야 하기 때문이다. 재해복구와 DaaS 등 전통적인 클라우드 기술도 세션에 포함된다. 또한 KT 클라우드는 고객과 파트너사가 AI 인프라와 클라우드 기술을 직접 확인하고 실제 구축 사례와 적용 방안을 공유할 수 있도록 행사장에 파트너사 전시 부스도 구성할 예정이다. 이번 행사를 통해 KT 클라우드는 AI 인프라 사업을 중심으로 KT그룹의 AX 전략에서 역할을 확대하고 있는 것을 알린다는 구상이다. 기업들의 AI 투자 확대와 함께 GPU 인프라, AIDC, 클라우드 등 AI 서비스를 뒷받침하는 기반 시장도 성장하고 있는 만큼 KT 클라우드가 데이터센터와 클라우드를 기반으로 기업 고객의 AX 사업을 지원한다는 전략이다. 김봉균 KT 클라우드 대표는 "'KT 클라우드 서밋 2026'은 AI 시대를 준비하는 고객들이 차세대 인프라와 클라우드 기술, 다양한 구축 경험을 나누며 함께 성장하는 자리"라며 "KT 클라우드는 KT그룹의 AX 비전을 실행하는 메인 인프라 기업으로서 고객들이 AX 전략을 수립하는 데 그치지 않고 실질적인 실행과 사업 확장으로 이어갈 수 있도록 이번 행사를 준비하겠다"고 말했다.2026-08-18 10:28:00
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![[류청빛의 요즘IT] AI가 일할수록 보안팀도 바빠진다…기업들 AI 확산에 보안 투자도 확대](https://image.ajunews.com//content/image/2026/08/14/20260814175944786985.jpg)
"AI가 일할수록 보안팀도 바빠진다"…기업들 AI 확산에 보안 투자도 확대 [경제일보] 생성형 인공지능(AI)이 기업 업무 전반으로 빠르게 침투하면서 기업들의 정보보호 투자에도 변화가 나타나고 있다. AI를 활용해 업무 효율을 높이는 동시에 새로운 보안 위협에 대응해야 하는 상황에 놓이면서 AI 투자가 정보보호 투자 확대로 이어지는 모습이다. 과거 해킹이나 악성코드 등 외부 공격을 막는 데 집중했던 보안의 범위가 AI 모델과 데이터, 클라우드 인프라까지 넓어지고 있다. 15일 IT 업계에 따르면 국내 기업들은 AI 도입 확대와 함께 정보보호 체계를 강화하고 있다. 특히 통신과 금융 등 대규모 개인정보와 금융정보를 다루는 산업을 중심으로 보안 인력과 시스템에 대한 투자를 늘리는 움직임이 커지고 있다. AI가 기업의 업무 환경에 들어오면서 보안팀이 관리해야 할 영역도 늘어났다. 임직원이 생성형 AI에 사내 문서나 고객정보 등 민감한 데이터를 입력할 경우 정보가 외부로 유출될 가능성이 있고, 기업이 자체적으로 구축한 AI 시스템과 외부 AI 서비스를 연결하는 과정에서도 새로운 보안 취약점이 발생할 수 있는 것으로 지적되고 있다. 특히 AI가 기존 업무 시스템과 연결되면서 보안 문제는 더욱 복잡해지고 있다. 단순히 AI 모델 자체를 보호하는 것을 넘어 AI가 어떤 데이터에 접근할 수 있는지, 어떤 업무 시스템을 사용할 수 있는지, 생성된 결과물을 어떻게 검증할지까지 관리해야 하기 때문이다. AI를 활용하는 공격도 늘어날 수 있다는 점은 기업들의 부담을 키우는 요인이다. 공격자는 생성형 AI를 이용해 피싱 문구를 제작하거나 악성코드 개발을 지원받고, 취약점 탐색과 공격 과정의 일부를 자동화할 수 있다. 공격 속도와 규모가 커질수록 기존의 인력 중심 보안관제만으로는 대응하기 어려워질 수 있다는 의미다. 이에 기업들의 보안 투자 역시 AI와 결합하는 방향으로 바뀌고 있다. AI를 활용해 이상 징후를 탐지하고 보안 로그를 분석하는 것은 물론, 반복적인 보안 대응 작업을 자동화하는 기술에 대한 관심도 높아지고 있다. AI가 공격에 활용되는 만큼 방어에도 AI를 활용해야 한다는 인식이 확산하는 것이다. IT 기업뿐만 아니라 보안이 중요한 금융권에서도 보안 강화 움직임이 이어지고 있다. 은행과 카드, 증권, 보험 등 금융회사는 개인정보뿐만 아니라 계좌와 결제정보 등 민감한 데이터를 대규모로 보유하고 있어 AI 도입 과정에서 데이터 보호와 접근통제가 중요한 과제로 떠오르고 있다. 이 같은 변화는 AI 산업의 비용 구조에도 영향을 미칠 것으로 분석된다. 지금까지 AI 투자라고 하면 GPU와 데이터센터, AI 모델 개발 등에 집중됐지만 앞으로는 AI 서비스를 안전하게 운영하기 위한 보안 솔루션과 전문 인력, 데이터 관리 체계까지 투자 범위가 확대될 전망이다. 기업의 AI 경쟁력이 단순히 얼마나 많은 AI 서비스를 도입했는지로 결정되는 시대에서 벗어나 AI를 업무에 빠르게 적용하는 동시에 데이터와 시스템을 안전하게 보호할 수 있는 능력까지 갖춰야 실제 경쟁력으로 이어지고 있다. AI 투자가 늘어날수록 정보보호 투자도 함께 증가하는 구조가 본격화되면서 보안이 AI 사업의 부수적인 비용이 아니라 서비스를 운영하기 위한 필수 인프라로 자리 잡을 것으로 분석된다. 한 IT 업계 관계자는 "AI가 빠르게 발전하고 있지만 보안 문제로 발전된 AI를 즉각 실제 업무에 적용하지 못하고 있다"고 말했고, 다른 IT 업계 관계자는 "본사와 자회사 모두 보안 부서를 따로 보유해 보안에 신경 쓰고 있다"고 강조했다.2026-08-15 09:00:00
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BC카드·뤼튼, 공공·민간 AX 사업 맞손…기업 지원 확대해 B2B 시장 정조준 [경제일보] BC카드가 인공지능(AI) 플랫폼 기업 뤼튼테크놀로지스와 손잡고 공공기관과 민간기업 대상 AI 전환(AX) 사업을 공동으로 전개한다. BC카드는 뤼튼테크놀로지스와 해당 내용의 업무협약(MOU)을 맺었다고 13일 밝혔다. 이번 업무협약식은 12일 서울 중구 BC카드 본사에서 열렸다. 행사에는 오성수 BC카드 상무와 김지섭 뤼튼 이사를 비롯한 양사 주요 관계자들이 참석했다. 향후 관련 사업은 BC카드 AI데이터본부와 뤼튼 산하 AX 전문 조직인 AX CIC가 주도적으로 이끌어갈 전망이다. 양사는 기업의 성공적인 AI 도입을 위해 다방면에서 힘을 합친다. 주요 협력 분야는 △AI 교육 △AX 컨설팅 △AI 에이전트(Agent) 개발 등이다. 정부와 공공기관을 비롯해 일반 기업을 겨냥한 생성형 AI 활용 교육과 실무 역량 강화 프로그램을 함께 기획해 운영할 것으로 보인다. 제안부터 사업 수행까지 전 과정에서 긴밀히 협력해 기업의 AI 활용 능력을 높인다는 방침이다. 업무 자동화 시스템 구축을 포함한 맞춤형 AX 프로젝트도 함께 진행한다. BC카드가 축적한 AI 기술력과 데이터 활용 역량에 뤼튼의 시스템 구축 노하우를 더해 산업별 특성에 맞는 AI 서비스를 선보일 것으로 풀이된다. 특히 뤼튼의 자체 솔루션은 보안이 중요한 금융권 환경에 최적화되어 있어 향후 금융사 대상 사업 확장에도 속도가 붙을 전망이다. 양사 협력은 지난해부터 지속해서 이어져 왔다. BC카드는 지난해 자사 맛집 추천 플랫폼인 ‘잇플(eat.pl)’이 보유한 20만건가량의 데이터를 뤼튼 AI 검색 서비스에 연동했다. 이를 통해 검색 결과 출처에 잇플이 노출되며 신규 고객 유입과 서비스 인지도 상승효과를 거둔 것으로 분석된다. 두 회사는 기존 검색 서비스 부문 협력을 넘어 전면적인 기업 간 거래(B2B) AI 사업으로 파트너십을 확장하며 신규 비즈니스 기회를 발굴할 것으로 보인다. 한편 뤼튼은 지난 2021년 출범한 생성형 AI 전문 기업이다. 지난해 AI 전환 전문 조직인 AX CIC를 신설하며 여러 공공기관과 민간기업의 AI 도입 프로젝트를 활발히 수행하고 있다. 오성수 BC카드 상무는 “이번 협약은 BC카드가 자체적으로 축적한 AI 전환 경험을 외부 사업으로 확장하는 계기”라며 “뤼튼과의 협력을 통해 기업 현장에서 성과로 이어지는 레퍼런스를 쌓고 B2B AI사업을 본격화해 나가겠다”고 말했다. 김지섭 뤼튼 이사는 “뤼튼AX는 고객상담 에이전트(AICC) 등 핵심 제품들을 기반으로 빠르게 기업들의 AI 전환을 돕고 있다”며 “금번 BC카드와의 협업을 통해 본격적으로 금융사들과의 협력을 가속화할 것”이라고 말했다.2026-08-13 10:05:41
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KT, 2Q 영업익 6483억원 전년 比 36.1%↓…AX·데이터센터로 성장동력 전환 [경제일보] KT가 올해 2분기 데이터센터와 부동산 등 성장사업 확대와 B2B·AX 사업 성장에도 실적은 감소세로 돌아섰다. 이에 AI·클라우드 등 AX 사업 매출의 두 자릿수 성장과 데이터센터와 콘텐츠 자회사 실적 개선 등 핵심 성장사업을 중심으로 사업 포트폴리오를 강화해 하반기에 AX 인프라와 솔루션 사업을 중심으로 수익성 개선과 기업가치 제고를 강화한다는 계획이다. 12일 KT는 연결 기준 올해 2분기 매출 6조6799억원, 영업이익 6483억원을 기록했다고 밝혔다. 매출은 전년 동기 7조4274억원 대비 10.1% 감소했고, 영업이익은 전년 동기 1조148억원 대비 36.1% 감소했다. KT는 영업이익이 전년 동기 일회성 분양이익에 따른 기저효과로 감소했다고 설명했다. 통신 본업에서는 가입자 회복세가 이어지는 가운데 B2B 사업의 성장 기반이 강화됐다. 무선 사업 서비스 매출은 고객 보답 프로그램 영향으로 전년 동기 대비 1.8% 감소했지만 2분기 말 5G 가입자 비중은 전체 핸드셋 가입자의 83.2%를 기록했다. 유선 사업은 가입자 기반 확대에도 홈유선전화 감소 영향으로 매출이 소폭 줄었다. 다만 인터넷 사업은 기가 인터넷 중심의 가입자 증가와 부가 서비스 이용 확대에 힘입어 전년 동기 대비 1.1% 성장했다. 미디어 사업은 IPTV 가입자 증가에도 광고와 PPV 매출 감소 영향으로 0.5% 감소했다. B2B 사업에서는 AI와 클라우드를 중심으로 한 AX 사업이 실적을 견인했다. 기업 서비스 사업 매출은 전년도 대형 구축 사업 종료에 따른 기저효과로 감소했지만 AX 사업과 기업 메시징, 전용 회선 사업의 성장세가 이어졌다. 특히 AX 사업 매출은 금융권을 중심으로 AI 도입 수요가 확대되고 KT클라우드가 두 자릿수 성장하면서 전년 동기 대비 22.3% 증가했다. KT는 금융·공공·제조 등 산업별 AX 레퍼런스를 확대하며 B2B 사업 경쟁력을 높이고 있다. 금융권에서는 AI 챗봇과 상담봇 등 AICC 사업을 중심으로 수주가 확대되고 있으며, 국내 5대 시중은행 가운데 4곳의 AICC 구축·운영을 맡고 있다. AI 기반 개발·운영 체계인 AIDLC 구축 사업 등을 포함해 상반기에만 금융권 AX 사업 22건을 수주했다. 데이터센터 사업도 성장 사업으로서 실적 개선에 힘을 보탰다. KT클라우드는 신규 데이터센터 가동과 DBO(디자인·빌드·오퍼레이트) 사업 확대에 힘입어 전년 동기 2215억원 대비 2654억원의 매출을 올리며 두 자릿수 성장을 기록했다. 가산 데이터센터 가동 효과와 DBO 사업 확대가 매출을 견인했으며, 서울-경북 멀티 리전 기반 공공 클라우드 구축을 완료하면서 공공·기업 고객 기반도 확대했다. 부동산과 콘텐츠 등 그룹사 사업도 실적 개선 흐름을 보였다. KT에스테이트는 대전 둔산 개발 사업 실적 반영과 부동산 매각 효과로 전년 동기 1604억원 대비 80.1% 증가한 2889억원의 매출을 기록했다. 오피스 사업은 신규 임차 수요 유치, 호텔 사업은 객단가와 객실 점유율 상승에 힘입어 안정적인 성과를 냈다. 콘텐츠 자회사도 광고 사업 회복과 콘텐츠 사업 성장에 힘입어 전년 동기 1435억원 대비 13.7% 증가한 1664억원을 기록하며 실적 개선을 이어갔다. KT나스미디어는 디지털 옥외광고와 모바일 플랫폼 광고가 고르게 성장했고, KT스튜디오지니는 프리미엄 오리지널 콘텐츠를 기반으로 국내외 OTT 파트너십과 콘텐츠 유통 다변화를 추진하고 있다. KT밀리의서재는 전자책 구독 사업을 기반으로 시장 입지를 이어갔다. 금융 계열사인 케이뱅크도 대출자산 성장과 순이자마진 개선에 힘입어 견조한 흐름을 이어갔다. 6월 말 기준 수신 잔액은 26조6000억원, 여신 잔액은 19조8000억원이며 2분기 총 고객 수는 1645만명으로 늘었다. 하반기에는 개인사업자 중심의 대출 확대와 마진 개선을 통해 수익성 강화에 나선다. KT는 하반기에도 AX를 중심으로 성장 사업에 대한 투자를 이어갈 계획이다. 오는 2028년까지 AX 매출을 2025년 실적 대비 2배 이상으로 확대하고 아시아 AX 연결 허브로 도약한다는 목표를 세웠다. 이를 위해 오는 2031년까지 AIDC 용량 1GW와 해저케이블 용량 90Tbps를 추가 확보한다는 계획이다. 수익성 개선을 위한 사업 재편도 병행한다. KT는 저수익 사업의 합리화 대상을 확대하고 AX 내재화를 통해 영업·운용 효율성을 높이는 한편 유휴 부동산과 투자자산 등 비핵심 자산의 유동화도 가속화할 예정이다. 주주환원 정책도 이어간다. 지난 2월 발표한 2500억원 규모 자사주 매입은 내달 9일까지 완료할 예정이며, 2분기 주당 배당금은 600원으로 확정해 오는 13일 지급한다. 민혜병 KT 재무실장 전무는 "KT는 AX 플랫폼 컴퍼니로의 전환과 수익성 개선 노력을 통해 전분기 대비 이익 개선의 성과를 거뒀다"며 "하반기에도 핵심 포트폴리오 중심의 성장을 이어가는 한편, 고객 정보 보호와 보안 역량 강화를 지속해 고객 신뢰를 높이고 기업가치 제고 계획도 차질 없이 이행해 나가겠다"고 말했다.2026-08-12 10:22:04
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![[데스크칼럼] AI와 사람이 함께 일하는 법을 고민할 때다](https://image.ajunews.com//content/image/2026/08/07/20260807132952328574.jpeg)
AI와 사람이 함께 일하는 법을 고민할 때다 AI를 둘러싼 뉴스는 하루가 멀다 하고 쏟아진다. "일자리가 사라진다", "사무직이 가장 먼저 대체된다", "인공지능이 인간을 넘어섰다." 제목만 보면 세상이 곧 뒤집힐 것처럼 느껴진다. 기업은 앞다퉈 AI를 도입하고 직장인은 자신의 자리가 언제까지 안전할지 불안해한다. 이런 분위기 속에서 AI는 어느새 '함께 일할 기술'이 아니라 '싸워야 할 경쟁자'가 돼 버렸다. 하지만 정말 그래야 할까. 산업혁명 당시에도 증기기관은 노동자의 적이었다. 정보화 시대에는 컴퓨터가 사무직을 없앨 것이라는 전망이 넘쳐났다. 인터넷이 등장했을 때는 기존 산업이 모두 무너질 것이라는 공포도 있었다. 변화는 늘 불안을 동반했지만 역사는 기술이 일자리를 단순히 없애기보다 산업의 모습을 바꾸고 새로운 기회를 만들어왔음을 보여준다. AI도 크게 다르지 않다. 문제는 기술 자체가 아니다. 기술을 받아들이는 사회의 준비 수준이다. 최근 기업들의 AI 도입 목적을 보면 대부분 비용 절감과 생산성 향상에 맞춰져 있다. 반복 업무를 줄이고 인력을 효율적으로 활용하는 것은 기업 입장에서 당연한 선택이다. 그러나 생산성이 높아진 만큼 사람에게 더 높은 부가가치를 만드는 역할을 맡길 준비도 함께 이뤄지고 있는지는 의문이다. 정부 역시 비슷하다. AI 육성을 말하고, 데이터센터를 짓고, 반도체와 GPU 확보 경쟁에 뛰어든다. 물론 필요한 일이다. 그러나 AI 산업의 성패는 인프라만으로 결정되지 않는다. 새로운 기술을 다룰 사람을 어떻게 키우고 기존 산업 종사자들이 변화에 적응할 수 있도록 어떤 교육과 전환 기회를 제공할 것인지가 함께 논의돼야 한다. 기업도 생각을 바꿔야 한다. AI를 사람을 줄이는 도구가 아니라 사람의 능력을 키우는 도구로 활용해야 한다. 반복적인 보고서 작성은 AI가 맡더라도 고객을 설득하고, 새로운 사업을 기획하고, 시장의 변화를 읽는 일은 결국 사람의 몫이다. AI가 대신할 수 없는 영역에 더 많은 시간과 역량을 투자할 수 있도록 조직을 바꾸는 것이 진짜 디지털 전환이다. 우리 사회도 마찬가지다. AI는 반도체만으로 움직이지 않는다. 데이터센터가 필요하고, 전력이 필요하며, 네트워크와 소프트웨어, 콘텐츠와 서비스가 함께 성장해야 한다. 대기업뿐 아니라 스타트업과 중소기업, 대학과 연구기관, 지역 산업까지 하나의 생태계로 연결될 때 AI 경쟁력은 비로소 완성된다. 어느 한쪽만 성장해서는 오래갈 수 없다. 기술의 속도를 늦추자는 이야기가 아니다. 오히려 더 빠르게 준비하자는 것이다. 기술이 앞서가더라도 사람이 뒤처지지 않도록 AI가 만들어내는 성과가 특정 기업이나 일부 계층에만 머물지 않도록 사회적 설계를 함께 고민해야 한다는 뜻이다. 대한민국은 반도체와 제조업, 통신 인프라에서 세계 최고 수준의 경쟁력을 갖고 있다. 이제 그 기반 위에 AI 생태계를 어떻게 쌓아 올릴 것인가가 국가 경쟁력을 좌우하는 시대가 됐다. 중요한 것은 AI를 얼마나 빨리 도입했느냐가 아니라 AI와 사람이 얼마나 잘 협력하는 구조를 만들었느냐다. AI는 사람의 자리를 빼앗기 위해 등장한 기술이 아니다. 사람의 능력을 확장하기 위해 등장한 도구다. 기술은 이미 출발했다.2026-08-07 13:31:01
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'AI 네이티브' 육성 나선 메가존클라우드…태재대와 교육 혁신 [경제일보] 메가존클라우드가 인공지능(AI) 사업 확대에 맞춰 AI 인재 생태계 구축에 나선다. AI 전환(AX) 시장이 빠르게 성장하면서 기업들의 실무형 AI 인재 확보 경쟁이 치열해지는 가운데 대학과 협력해 교육부터 연구, 산업 현장까지 연결하는 산학협력 모델을 구축하며 AI 사업 경쟁력을 강화하겠다는 전략이다. 6일 메가존클라우드는 태재대학교와 AI 기반 미래 교육 혁신과 글로벌 AI 인재 양성을 위한 산학협력 업무협약(MOU)을 체결했다고 밝혔다. 양측은 AI·클라우드 기반 교육 인프라 구축과 실무 프로젝트 운영, 공동 연구 등을 추진하며 산업 현장에서 즉시 활용 가능한 'AI 네이티브' 인재를 육성할 계획이다. 이번 협력은 메가존클라우드의 AI 생태계 확장 전략의 연장선으로 풀이된다. 기업들의 생성형 AI 도입이 본격화되면서 AI 플랫폼 구축뿐 아니라 이를 운영하고 활용할 수 있는 전문 인력 확보가 새로운 경쟁력으로 떠오르고 있기 때문이다. 메가존클라우드는 AI 서비스와 클라우드 사업을 넘어 교육과 연구 분야까지 협력 범위를 확대하며 AI 산업 전반의 생태계 구축에 속도를 내고 있다. 특히 AI 프로젝트 수요가 빠르게 늘어나는 상황에서 산업 현장에서 요구하는 실무형 인재를 대학 교육 단계부터 육성하겠다는 것에 의미를 두고 있다. 기업들이 AI 기술 자체보다 이를 실제 업무와 서비스에 적용할 수 있는 인재 확보를 중요한 과제로 인식하면서 산학협력의 중요성도 커지고 있는 것으로 분석된다. 양측은 이번 협약을 통해 AI·클라우드 기반 차세대 디지털 교육 인프라를 구축하고, 학습자 중심의 개인화 AI 학습 생태계를 조성한다. 또한 학생 대상 AI·클라우드 실무 프로젝트와 교육 프로그램을 공동 운영하고 글로벌 네트워크를 활용한 해외 교육·산업 연계, 최신 AI 기술 기반 공동 연구와 미래 교육 모델 개발도 함께 추진할 예정이다. 메가존클라우드는 실제 기업 프로젝트에서 축적한 AI·클라우드 운영 경험을 교육 과정에 접목할 계획이다. 학생들은 AI와 클라우드 기술을 활용한 프로젝트를 수행하며 산업 현장에서 요구하는 실무 역량을 익히고, 기업은 현장 수요를 반영한 인재를 확보할 수 있는 선순환 구조를 구축한다는 구상이다. IT 업계에서는 생성형 AI 확산으로 AI 인재 확보 경쟁이 치열해지는 가운데 기업들이 대학과의 협력을 통해 교육 단계부터 인재를 확보하려는 움직임이 더욱 확대될 것으로 보고 있다. 메가존클라우드 역시 이번 협력을 계기로 AI 서비스와 클라우드 사업을 넘어 AI 인재 생태계까지 아우르는 경쟁력 확보에 속도를 낼 것으로 전망된다. 염재호 태재대학교 총장은 "AI 시대에는 기술을 배우는 것보다 AI와 함께 새로운 가치를 설계할 수 있는 사람이 경쟁력을 갖게 된다"며 "이번 협약은 세계 최고 수준의 AI·클라우드 기술과 태재대학교의 혁신 교육을 결합해 미래 사회가 요구하는 AI 네이티브 인재를 양성하는 중요한 출발점이 될 것"이라고 말했다. 염동훈 메가존클라우드 대표는 "AI 도입 확산으로 산업 전반의 업무 방식과 서비스 구조가 빠르게 변화하면서 AI를 실제 현장에 적용할 수 있는 실무형 인재의 수요가 커지고 있다"며 "태재대학교 학생들이 산업 현장에서 요구되는 AI 역량을 갖출 수 있도록 적극 지원해 성공적인 산학협력 모델로 자리 잡도록 할 것"이라고 말했다.2026-08-06 16:17:48
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"공항 운영도 AI 시대"…LG CNS, 14개 공항 AX 청사진 만든다 [경제일보] 인공지능(AI)이 제조·금융을 넘어 국가 기반시설 영역으로 확산하면서 공공 인프라의 AI 전환(AX) 경쟁이 본격화되고 있다. 한국공항공사가 전국 공항 운영 전반에 AI를 적용하기 위한 중장기 전략 수립을 진행하는 가운데 LG CNS가 사업자로 참여하며 공항 운영·안전·고객 서비스 전반의 AI 전환 밑그림 마련에 나선다. 5일 LG CNS는 한국공항공사의 'KAC AI 마스터플랜(ISMP) 수립' 사업을 수주했다고 밝혔다. 이번 사업은 김포·김해·제주 등 전국 14개 공항 운영 전반에 AI를 적용하기 위한 전략과 실행 로드맵을 마련하는 프로젝트다. 한국공항공사는 재정경제부가 선정한 'AI 선도기관'으로, 2025년부터 'AI 혁신을 통한 미래공항 구현'을 목표로 총 50개의 AI 혁신 과제를 추진하고 있다. 이번 사업을 통해 공항 업무 전반에서 AI 적용이 가능한 분야를 발굴하고 중장기 실행 계획을 수립한다는 계획이다. LG CNS는 이번 사업에서 AI 전략 컨설팅부터 AI·데이터 아키텍처 설계, AI 거버넌스 구축, 주요 과제 기술검증(PoC), 후속 사업 실행 계획 수립까지 전 과정을 담당한다. 적용 대상은 공항 운영 최적화, 고객 서비스 개선, 안전관리 체계 고도화 등이다. 단순 업무 자동화를 넘어 공항 운영 데이터를 기반으로 의사결정을 지원하고 현장 대응 속도를 높이는 AI 활용 모델을 마련한다는 방침이다. 대표적인 적용 사례로는 에이전틱 AI 기반 안전관리 서비스가 꼽힌다. 현장 직원이 음성으로 이상 상황을 기록하면 AI 에이전트가 내용을 분석해 보고서 초안을 작성하고, 상황별 대응 절차를 안내하는 방식이다. 현재 공항 현장에서는 장애나 안전 문제가 발생하면 담당자가 상황을 확인하고 보고서를 작성한 뒤 관련 매뉴얼을 찾아 대응하는 과정을 거친다. LG CNS는 AI 에이전트를 활용하면 반복적인 기록·정리 업무를 줄이고, 현장 직원이 대응과 판단에 집중할 수 있는 환경을 구축할 수 있다고 설명했다. 항공기 운항, 승객 이동, 시설 관리, 보안 등 다양한 영역에서 발생하는 데이터를 실시간으로 분석하고 활용해야 하는 수요가 커지면서 기존 시스템만으로는 운영 효율화에 한계가 있는 것으로 알려졌다. 공항 서비스가 갈수록 복잡해지고 있기 때문에 AI가 공항 운영 현장에 적용되는 배경으로 작용하고 있다. 특히 최근 기업과 공공기관의 AI 도입 방향은 생성형 AI 활용을 넘어 업무를 직접 수행하는 에이전틱 AI로 이동하고 있다. 단순 질의응답이나 문서 작성 지원을 넘어 데이터를 분석하고 필요한 업무를 자동으로 처리하는 AI 활용 사례가 늘면서 산업별 특화 AI 플랫폼 구축 경쟁도 확대되는 중이다. 공공 인프라 분야 역시 AI 전환의 주요 시장으로 떠오르고 있다. 정부가 공공기관을 중심으로 AI 활용 확대를 추진하면서 금융·제조·유통 등에 집중됐던 AX 사업이 공항, 교통, 에너지 등 국가 기반시설 영역으로 확대되는 모습이다. 이에 대형 IT 서비스 기업들의 공공 AX 경쟁도 치열해질 전망이다. 기업들은 단순 시스템 구축 역량을 넘어 생성형 AI, 클라우드, 데이터 플랫폼, 보안 등 AI 전환에 필요한 전 영역을 제공하는 종합 사업자로 경쟁력을 확보하려는 움직임을 보이고 있다. LG CNS 역시 이번 사업을 계기로 공공 인프라 AX 시장 확대에 속도를 낸다는 전략이다. LG CNS는 금융, 제조, 물류, 유통 등 다양한 산업 분야에서 축적한 AI·클라우드·데이터 역량을 기반으로 산업별 맞춤형 AX 사업을 확대하고 있다. 특히 공항과 같은 국가 기반시설 분야에서는 안정적인 운영과 보안, 데이터 관리 역량이 중요한 만큼 LG CNS가 보유한 시스템 통합(SI) 경험과 AI 기술을 결합해 새로운 사업 기회를 확보할 수 있을 것으로 전망된다. 배민 LG CNS 금융·공공사업부장 전무는 "이번 사업은 단순한 정보화 전략 수립을 넘어 대한민국 공항산업의 AI 전환 방향을 설계하는 의미 있는 프로젝트"라며 "LG CNS가 보유한 AX 역량을 바탕으로 한국공항공사의 AI 기반 미래공항 모델 구현에 기여하겠다"고 말했다.2026-08-05 10:58:48
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산업부, 제조 AI 성적표 공개…생산성 30% 높이고 불량률 15% 낮췄다 [경제일보] 정부가 제조 현장에 인공지능(AI)을 심는 ‘제조업 AI 대전환(M.AX)’을 중소·중견기업과 산업단지 전반으로 확산한다. 반도체·자동차·조선 현장에서 생산성과 품질 개선 효과가 확인된 만큼, 2030년까지 AI 팩토리 500개를 구축해 제조업의 인력 부족과 성장 둔화에 대응하겠다는 구상이다. 4일 산업통상부에 따르면 정부가 AI 팩토리 선도 프로젝트로 지원한 170여개 사업장 가운데 성과가 가시화된 42곳의 생산성은 평균 30.1% 높아지고 불량률은 15.5% 낮아졌다. 제조기업과 AI 기업, 대학·연구기관 등이 참여하는 M.AX 얼라이언스도 출범 8개월 만에 1000여곳에서 1500여곳으로 늘었다. 현장에서는 업종별 성과가 나타났다. 반도체 장비업체 서플러스글로벌은 장비 해체와 부품 선별·회수 공정에 AI를 적용해 생산성을 66.7% 높였다. 아산성우하이텍은 전기차 배터리 무인 자율제조 시스템을 도입해 품질검사 시간을 90% 줄였다. HD현대삼호는 선박 러더트렁크 용접·검사 공정에 AI 기반 자율용접 솔루션을 적용해 생산성을 50% 끌어올렸다. 산업부는 생산성 30.1%가 단일 지표를 일률적으로 적용한 수치는 아니라고 설명했다. 산업부 관계자는 “시간당 생산량 증가와 최종 검사시간 단축 등 사업장별 핵심 지표의 개선 정도를 종합해 평균을 산출했다”고 했다. 불량률 감소 폭도 기업별로 AI 도입 전후 불량품 발생 비율을 비교한 뒤 저감률의 평균을 낸 결과다. 전체 사업장의 약 4분의 1만 분석한 것은 과제 착수 시점이 달라서다. AI 팩토리 과제는 통상 3∼4년간 진행되기 때문에 사업 1∼2년 차에는 측정 가능한 성과가 충분히 나오지 않는 경우가 많다. 산업부 관계자는 “상대적으로 일찍 시작해 가시적인 성과가 확인된 과제만 추리다 보니 분석 대상이 42개가 됐다”고 했다. 정부는 중소·중견기업의 비용과 전문인력 부족에는 재정 지원과 기업 간 연결로 대응한다. AI 팩토리 선도 프로젝트를 통해 도입 비용 일부를 지원하고, M.AX 얼라이언스에 참여한 제조기업과 AI 솔루션 기업을 연결해 자체 개발 역량이 부족한 기업도 검증된 기술을 활용하도록 돕는 방식이다. 산업부는 지방 중소기업의 구인난이 심화하는 상황에서 적은 인력으로도 기존 생산량을 유지하거나 생산성을 높이는 것이 정책의 핵심 목표라고 설명했다. 명장과 숙련공의 경험도 데이터셋으로 전환해 세대교체 과정에서 사라질 수 있는 제조 암묵지를 AI가 학습하도록 한다. 정부가 구상하는 최종 단계는 ‘풀스택 AI 팩토리’다. 기존 스마트공장이 사람이 입력한 좌표와 작업 순서에 따라 설비가 움직이는 자동화 공장이라면, 풀스택 AI 팩토리는 AI가 시장 수요와 재고 상황을 분석해 생산계획과 공정을 스스로 조정하는 자율제조 공장이다. 국가 제조데이터 라이브러리는 현장에서 확보한 데이터를 안전하게 저장·관리하고 AI 모델 개발에 활용하는 제조 지식 저장소로 구축한다. 산업부는 2030년까지 AX 실증산단을 25곳으로 늘리고 조선·자동차·철강 등 10대 업종 특화 휴머노이드도 개발할 계획이다. 다만 초기 42개 사업장에서 확인된 성과가 다른 업종과 중소기업 현장에서도 반복될 수 있는지, 정부 지원이 끝난 뒤 기업이 시스템을 자체 운영할 수 있는지는 앞으로 입증해야 할 과제다. AI 팩토리 500개라는 구축 숫자를 넘어 기업의 투자 대비 효과와 국산 솔루션의 확장성을 보여주는 것이 제조업 AI 전환의 성패를 가를 전망이다. 김정관 산업통상부 장관은 “생산성은 높이고 불량률은 낮추는 성과가 현장에서 실제 확인된 만큼, 검증된 모델이 중소·중견기업과 지역 산업단지까지 빠르게 확산되도록 하겠다”며 “제조데이터와 숙련자의 노하우를 축적·활용하고 AI와 로봇으로 운영되는 풀스택 AI 팩토리를 구현해 우리나라가 2030년 M.AX 최강국으로 도약할 수 있도록 적극 지원하겠다”고 했다.2026-08-04 15:19:02
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![[데일리 뱅킹 브리프] 케이뱅크, 개발 전 과정 지원하는 에이전틱 AI 도입 外](https://image.ajunews.com//content/image/2026/08/03/20260803103032575454.jpg)
케이뱅크, 개발 전 과정 지원하는 '에이전틱 AI' 도입 外 [경제일보] 케이뱅크가 코드 생성부터 시스템 분석과 사내 지식 검색까지 개발 전 과정을 지원하는 자율형 인공지능(AI) '에이전틱 AI'를 도입했다고 3일 밝혔다. 에이전틱 AI는 사용자가 제시한 목표에 맞춰 필요한 업무 단계를 스스로 설계하고 다양한 도구를 활용해 작업을 수행하는 AI 기술이다. 이번에 도입한 시스템은 개발자가 구현하려는 서비스 기능을 입력하면 필요한 코드를 생성하고 기존 시스템 구조를 분석해 개선 방향을 제안한다. 코드 점검과 서비스 개선안 도출도 지원한다. 시스템은 사내망 환경에 구축돼 상품 담당자와 내부 규정과 개발 표준, 업무 양식 등 사내 시스템 정보도 함께 확인할 수 있다. 개발자는 신규 기능을 개발하는 과정에서 관련 담당자와 적용 규정 등을 AI를 통해 바로 확인 가능하다. 케이뱅크는 지난 두 달간 시범 운영을 통해 실제 개발 환경에서의 활용 가능성을 점검했다. 시범 운영 기간에는 개발자 50명이 총 40억 토큰을 사용했다. 케이뱅크는 향후 사내 시스템 연계 범위를 확대해 에이전틱 AI를 개발과 협업 전반을 지원하는 통합 AI 플랫폼으로 발전시킬 계획이다. 연내 구축을 추진 중인 그래픽처리장치(GPU) 플랫폼을 기반으로 성능 고도화도 추진한다. 케이뱅크 관계자는 "에이전틱 AI는 반복적인 코드 작성과 자료 탐색 부담을 줄이고 개발자가 서비스 설계와 문제 해결에 집중할 수 있도록 지원하는 AI 개발 파트너"라며 "앞으로도 AI 기술을 내재화해 개발 생산성과 기술 경쟁력을 높이겠다"고 말했다. ◆ 하나은행, 미성년자 '원픽 통장' 가입 이벤트 실시 하나은행이 미성년자 전용 용돈 관리 통장인 '원픽(ONE PICK) 통장' 신규 가입 고객을 대상으로 여름방학 맞이 이벤트를 진행한다고 3일 밝혔다. 이달 말까지 하나원큐 애플리케이션(앱) 이벤트 페이지를 통해 원픽 통장을 신규 가입한 미성년자 고객에게 키즈카페 브랜드 챔피언의 통합 1회 이용권을 제공한다. 통합 이용권은 원픽 통장 가입 완료 다음 날 부모 고객의 하나원큐 앱 쿠폰함을 통해 지급된다. 원픽 통장은 미성년자 전용 파킹통장으로 매일 최종 잔액 가운데 500만원 이하 금액에 최고 연 2.0% 금리를 제공한다. 친권자인 부모는 별도 서류 제출이나 영업점 방문 없이 하나원큐 앱을 통해 통장을 개설할 수 있다. 하나은행 관계자는 "여름방학을 맞은 미성년자 고객의 실내 여가활동을 지원하기 위해 이번 이벤트를 마련했다"며 "앞으로도 다양한 제휴를 통해 미성년자 고객 혜택을 확대하겠다"고 말했다. ◆ 토스뱅크, 오픈이노베이션 협업 분야 5개로 확대 토스뱅크가 서울창조경제혁신센터가 주관하는 오픈이노베이션 프로그램 '2026 2nd S.Stage'에 참여한다고 3일 밝혔다. 토스뱅크는 지난해 '2025 3rd S.Stage'에 이어 2년 연속 참여한다. 올해 참여 기업 5곳 가운데 은행권에서는 토스뱅크가 유일하다. 협업 분야는 지난해 사업자 신용평가 1개에서 올해 5개로 확대됐다. 모집 분야는 △개인사업자·법인 계좌 연계 솔루션 △포용금융 △비이자수익 △리테일자산관리 △해외 뱅킹 서비스 등이다. 선정된 스타트업에는 토스뱅크 유관부서와의 협업 미팅과 토스뱅크 애플리케이션(앱)·금융 인프라를 활용한 기술·서비스 실증, 임직원과의 일대일 멘토링 기회가 제공된다. 토스뱅크는 중저신용자 대출 비중을 34%대로 유지하고 있으며 지난 5월 펀드 판매를 위한 금융투자업 본인가를 획득했다. 이번 프로그램을 통해 포용금융과 자산관리 등 주요 사업 분야에서 스타트업과 협업을 확대할 계획이다. 이번 프로그램에는 토스뱅크와 함께 △한국평가데이터 △현대홈쇼핑 △DB손해보험 △LG화학 등이 참여한다. 모집 기간은 오는 30일까지다. 토스뱅크 관계자는 "지난해보다 넓은 분야에서 스타트업과 협업을 추진할 계획"이라며 "유망 스타트업과 상생하며 실질적인 금융 혁신을 이뤄내겠다"고 말했다.2026-08-03 10:31:57
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![[류청빛의 요즘AI] 외국어·코딩 다음은 AI…직장인 필수 역량 된 생성형 AI 활용법](https://image.ajunews.com//content/image/2026/07/30/20260730172905744783.jpg)
외국어·코딩 다음은 AI…직장인 필수 역량 된 생성형 AI 활용법 [경제일보] 생성형 인공지능(AI)이 단순한 업무 보조 도구를 넘어 직장인의 새로운 자기계발 대상으로 자리 잡고 있다. 과거 외국어·자격증·코딩이 직장인의 경쟁력 강화를 위한 대표적인 학습 분야였다면, 최근에는 AI 활용 능력이 커리어 성장을 좌우하는 핵심 역량으로 떠오르는 것으로 분석된다. 1일 글로벌 HR 플랫폼 딜(Deel)이 명함 앱 리멤버와 함께 국내 직장인 1000명을 대상으로 실시한 'AI 사용 및 역량 개발 설문 조사' 결과, 응답자의 82.4%는 AI 역량을 커리어 성장을 위한 핵심 요소라고 평가했다. 또한 89.4%는 AI 역량 향상을 위해 노력하고 있다고 답하며 AI 활용 능력 확보에 적극적인 모습을 보였다. 이번 조사는 지난 4월 사원부터 과장급 직장인을 대상으로 진행됐다. 업무 현장에서 생성형 AI 활용이 확대되면서 직장인들이 AI를 단순히 업무 시간을 줄이는 도구가 아니라 자신의 경쟁력을 높이는 수단으로 인식하고 있다는 분석이다. 실제 직장인들의 AI 활용 범위도 빠르게 넓어지고 있다. 문서 작성과 자료 요약, 번역 등 반복 업무 지원을 넘어 시장 조사, 아이디어 도출, 데이터 분석, 보고서 작성 등 다양한 업무 과정에서 AI 활용이 증가하고 있다. 특히 생성형 AI 서비스의 성능이 고도화되면서 과거 전문가 영역으로 여겨졌던 업무에도 AI 활용이 확대되는 추세다. 마케팅 분야에서는 광고 문구 작성과 소비자 분석에 AI를 활용하고 있으며, 기획·영업 직군에서도 자료 작성과 시장 분석 과정에서 AI 도구를 활용하는 사례가 늘고 있다. 직장인들의 AI 활용 방식도 변화하고 있다. 단순히 AI에게 질문을 던지는 수준을 넘어 원하는 결과물을 얻기 위한 프롬프트 작성법을 익히거나, 자신의 업무 방식에 맞는 AI 도구를 조합하는 등 활용 역량 자체를 키우려는 움직임이 나타나고 있다. 특히 최근에는 기업들이 직원들의 AI 활용 능력 강화에도 적극적으로 나서고 있다. 생성형 AI 도입 이후 업무 효율 개선 효과를 높이기 위해 사내 AI 교육 프로그램을 운영하거나, 임직원 대상 AI 활용 가이드라인을 마련하는 기업도 늘고 있다. AI 교육 시장도 성장세다. 온라인 교육 플랫폼들뿐만 아니라 네이버, 카카오 등 IT 기업들이 생성형 AI 활용 강의를 잇달아 출시하고 있으며, 기업 대상 AI 리터러시 교육 과정도 확대하고 있다. 단순히 AI 기술 자체를 배우는 것을 넘어 각 직무에서 AI를 어떻게 활용할 수 있는지가 주요 교육 내용으로 자리 잡았다. 기업 입장에서도 AI 활용 능력을 갖춘 인재 확보가 중요한 과제로 떠오르고 있다. 생성형 AI 도입 효과를 높이기 위해서는 기술 도입 자체보다 실제 업무 과정에서 이를 활용할 수 있는 구성원의 역량이 중요하기 때문이다. 이에 따라 일부 기업들은 채용 과정에서 AI 활용 경험을 확인하거나, 내부 직원들의 AI 활용 사례를 공유하는 프로그램을 운영하고 있다. 다만 AI 활용 능력 격차가 새로운 업무 격차로 이어질 수 있다는 우려도 나온다. AI를 적극적으로 활용하는 직원과 그렇지 않은 직원 사이에서 업무 처리 속도와 결과물의 차이가 발생할 수 있기 때문이다. 이에 따라 개인뿐만 아니라 기업 차원에서도 전 직원 대상 AI 교육과 활용 환경 마련이 필요하다는 지적이다. IT 업계에서는 앞으로 AI 활용 능력이 일부 개발자나 데이터 전문가의 전문 영역을 넘어 대부분의 직무에서 요구되는 기본 역량이 될 것으로 보고 있다. 과거 컴퓨터 활용 능력이나 엑셀 활용 능력이 업무 기본기로 평가받았던 것처럼 AI를 얼마나 효과적으로 활용하느냐가 새로운 업무 경쟁력 기준이 될 것으로 전망된다. 박준형 딜 코리아 영업총괄은 "AI 환경이 빠르게 변화하는 가운데, 국내 직장인들도 주도적인 역량 강화를 통해 적극적으로 적응해 나가고 있다"며 "앞으로 기업은 직원들이 AI와 경쟁하기보다 AI와 함께 성장할 수 있도록 지원하는 환경을 만드는 데 집중해야 한다"고 말했다.2026-08-01 08:00:00
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AI 경쟁 무대 바뀐다…데이터이쿠, 모델 넘어 데이터·거버넌스 플랫폼 강화 [경제일보] 기업들의 인공지능(AI) 도입이 실험 단계를 넘어 실제 업무 운영 단계로 확대되면서 AI를 관리하고 성과를 검증하는 플랫폼 경쟁이 본격화되고 있다. 단순히 뛰어난 AI 모델을 확보하는 것을 넘어 데이터를 연결하고, AI 에이전트를 통제하며, 비즈니스 성과로 이어지도록 운영하는 역량이 기업 경쟁력의 핵심으로 떠오르는 가운데 데이터이쿠가 5년 연속 글로벌 AI 플랫폼 리더로 선정되며 능력을 입증하고 있다. 30일 데이터이쿠는 가트너가 발표한 '2026 가트너 매직 쿼드런트 데이터 사이언스 및 머신러닝 AI 플랫폼'에서 리더로 선정됐다고 밝혔다. 이번 선정으로 데이터이쿠는 5년 연속 리더 자리를 유지했다. 데이터이쿠는 '비전의 완성도' 부문에서 높은 평가를 받으며 기업들이 AI 실험을 넘어 대규모 운영 환경으로 확장할 수 있도록 지원하는 플랫폼 역량을 인정받았다고 설명했다. 최근 기업들의 AI 전략은 단순한 생성형 AI 도입에서 벗어나 실제 업무 프로세스에 AI를 적용하고 관리하는 방향으로 변화하고 있다. 챗봇이나 문서 작성 등 개별 업무 지원을 넘어 AI 에이전트가 데이터를 분석하고 의사결정을 지원하는 사례가 늘면서 AI 활용 과정 전반을 관리할 수 있는 플랫폼의 중요성이 커지고 있다. 특히 기업들은 다양한 AI 모델과 데이터 환경을 동시에 활용하는 멀티플랫폼 환경에 대응해야 하는 상황으로 알려졌다. 이에 AI 모델 자체의 성능뿐 아니라 데이터 품질 관리, 모델 운영, 보안, 규제 대응, 성과 측정 등 AI 생애주기를 관리하는 역량이 새로운 경쟁 요소로 부상하고 있다. 데이터이쿠는 해당 시장 변화에 맞춰 데이터 준비부터 AI 모델 개발, 배포, 운영, 관리까지 하나의 환경에서 지원하는 AI 플랫폼을 제공하고 있다. 클라우드 인프라와 기존 업무 시스템 전반에서 AI 개발과 운영을 지원하며, 데이터 분석가와 개발자, 현업 부서가 협업할 수 있는 환경을 제공하는 것이 특징이다. 데이터이쿠는 최근 AI 에이전트 확산에 대응해 관련 기능도 강화하고 있다. 멀티플랫폼 환경에서 AI 에이전트를 관리하고 성과를 검증할 수 있도록 지원하는 '에이전트 매니지먼트', AI 기반 개발 과정을 시각적으로 확인하고 검토할 수 있는 '코빌드', 거버넌스 기반 의사결정을 지원하는 '리즈닝 시스템즈' 등을 제공하고 있다. AI 도입 이후 기업들이 겪는 가장 큰 과제 중 하나는 '실제 성과 창출'이다. 많은 기업이 생성형 AI를 활용한 개념검증(PoC)을 진행하고 있지만, 조직 전체 업무 환경으로 확산하는 과정에서는 데이터 접근성, 보안, 운영 관리, 성과 측정 등의 문제가 발생하고 있다. 이에 따라 AI 시장의 경쟁 구도 역시 모델 개발 경쟁에서 AI를 안정적으로 운영하는 플랫폼 경쟁으로 이동하고 있는 것으로 분석된다. 기업 입장에서는 어떤 AI 모델을 선택하는지뿐 아니라, 해당 AI가 실제 업무에서 지속적으로 성과를 낼 수 있도록 관리하는 체계 구축이 중요해지고 있기 때문이다. 고객 평가에서도 높은 점수를 받고 있다. 데이터이쿠에 따르면 최근 12개월간 가트너 피어 인사이트 기준 평균 5점 만점에 4.7점을 기록했으며, 리뷰 작성자의 98%가 플랫폼을 추천한 것으로 나타났다. 데이터 플랫폼 기업들과의 협력도 확대하고 있다. 앞서 데이터이쿠는 지난달 열린 '스노우플레이크 서밋 2026'에서 스노우플레이크의 '2026 AI 플랫폼 올해의 제품 파트너'로 선정된 바 있다. 데이터이쿠는 스노우플레이크 AI 데이터 클라우드 환경에서 데이터 이동 없이 AI 모델과 에이전트, 워크플로를 구축하고 운영할 수 있도록 지원하며 기업들이 AI 프로젝트를 실제 운영 환경으로 확장할 수 있도록 돕고 있다. 국내에서도 기업들의 AI 투자 확대와 함께 AI 운영 플랫폼에 대한 관심이 커지고 있다. 금융, 제조, 유통 등 산업 전반에서 생성형 AI와 AI 에이전트 도입이 확대되면서 기업 내부 데이터와 AI 시스템을 안전하게 연결하고 관리하는 체계가 중요해지고 있기 때문이다. 특히 국내 기업들은 AI 활용 과정에서 개인정보 보호와 보안, 산업별 규제 대응 등을 동시에 고려해야 하는 만큼 단순 AI 모델 도입보다 운영과 관리 역량 확보가 중요한 과제로 떠오르고 있다. AI 시장이 모델 성능 경쟁을 넘어 실제 비즈니스 성과를 만드는 운영 경쟁으로 이동하면서 AI 플랫폼 기업들의 역할도 더욱 커질 전망이다. 데이터이쿠의 이번 가트너 리더 선정 역시 기업 AI 전환 과정에서 플랫폼과 거버넌스 역량의 중요성이 높아지고 있음을 보여주는 사례로 평가된다. 플로리안 두에토 데이터이쿠 공동창업자 겸 최고경영자(CEO)는 "앞으로 기업 간 AI 경쟁력의 격차는 더욱 뚜렷해질 것"이라며 "이러한 격차는 어떤 AI 모델에 접근할 수 있는지가 아니라 AI가 실제 비즈니스 전반에서 성과를 낼 수 있도록 접근성과 오케스트레이션, 거버넌스를 얼마나 효과적으로 갖추고 있는지가 좌우할 것"이라고 말했다.2026-07-30 17:44:29
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