2026.10.16 금요일
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숙련자 노하우까지 AI 자산으로…포스코DX, 인핸스와 산업 AX 추진 [경제일보] 포스코DX가 온톨로지 기반 인공지능(AI) 에이전트 기술을 확보하고 산업 현장으로 적용 범위를 넓힌다. 기업 내부에 흩어진 데이터와 숙련자의 업무 노하우를 AI가 이해할 수 있는 지식으로 구조화해 업무 실행 능력을 높이겠다는 전략이다. 사무 업무에서 기술 적용 가능성을 검토한 뒤 철강·물류·설비 등으로 확대한다는 계획으로 풀이된다. 11일 포스코DX는 포스코기술투자와 공동 출자한 기업형벤처캐피탈(CVC) 신기술투자조합을 통해 온톨로지 기반 엔터프라이즈 AI 운영체제 '에이전트OS'를 개발한 스타트업 인핸스에 20억원을 투자하고 업무 실행 특화형 AI 에이전트 구축을 위한 업무협약을 체결했다고 밝혔다. 이번 협력은 AI가 단순히 정보를 검색하거나 답변을 생성하는 단계를 넘어 실제 업무를 수행할 수 있도록 기업 내부의 지식과 업무 맥락을 연결하는 것을 목표로 진행된다. 기업의 데이터가 여러 시스템과 문서에 분산돼 있으면 AI가 개별 정보를 찾아도 업무 간 관계나 판단 기준을 파악하기 어렵고, 특히 숙련자의 경험이나 예외 상황에 대한 대응 방식처럼 문서화되지 않은 지식은 기존 데이터만으로 활용하기 쉽지 않은 것으로 꼽힌다. 온톨로지는 데이터와 개념 사이의 관계를 정의해 정보의 의미와 맥락을 구조화하는 기술이다. 예를 들어 특정 설비의 이상 징후와 과거 정비 기록, 부품 교체 이력, 생산 일정 등을 서로 연결하면 AI가 각각의 정보를 별개로 처리하는 데 그치지 않고 업무상 연관성을 고려해 분석하도록 지원할 수 있다. 인핸스는 기업 데이터와 업무 맥락을 온톨로지로 연결하고 AI 에이전트가 실제 업무를 수행하도록 지원하는 기업용 AI 기업이다. 포스코그룹은 이번 투자에 앞서 그룹 내 사무 업무에 인핸스의 에이전트OS를 적용해 효과성을 검증해 왔다. 이를 토대로 재무 수익성 분석 AI 에이전트 등을 개발하고 실제 업무에 적용할 수 있을지 검토하고 있다. 포스코DX는 철강·물류 등 산업별 사업 경험과 인핸스의 에이전트OS를 결합해 산업 특화 AI 솔루션을 단계적으로 개발할 계획이다. 생산·설비·물류 분야는 현장 데이터와 업무 규칙이 복잡하게 얽혀 있는 만큼, AI가 관련 정보를 정확하게 해석하고 적절한 실행 방안을 제시할 수 있다면 업무 효율 개선에 활용될 여지가 있는 것으로 분석된다. 다만 기업용 AI 에이전트가 실제 업무를 수행하려면 기술 적용 가능성 외에도 정확성과 안정성, 보안, 책임 소재 등을 함께 검증해야 한다. 특히 생산 현장에서는 잘못된 판단이 품질이나 설비 운영에 영향을 줄 수 있어 AI가 직접 실행할 수 있는 업무와 담당자의 확인·승인이 필요한 업무를 구분하는 체계가 중요하다. 실제 도입 효과를 판단하려면 업무 처리 시간이나 비용 절감, 오류 감소 등 구체적인 성과 지표도 필요하다. 이번 투자는 기술 협력을 통해 포스코DX의 AI 사업 경쟁력을 높이려는 시도로 풀이된다. 포스코DX가 보유한 산업별 업무 지식과 현장 경험에 인핸스의 AI 운영 기술을 결합하면 범용 AI를 개별 산업에 맞게 적용하는 데 필요한 기반을 확보할 수 있다. 향후 포스코그룹 내부 적용을 넘어 외부 고객사에 솔루션을 공급할 수 있을지가 투자 성과를 가늠할 기준이 될 전망이다. 포스코DX는 CVC를 활용해 산업용 휴머노이드 로봇 기업과 국산 AI 반도체 스타트업 등 미래 사업과 연관된 기술 기업에 대한 전략적 투자도 추진하고 있다. 외부 기술 기업과의 협력을 통해 자체 사업 역량을 보완하고 포스코그룹의 인공지능 전환(AX)을 지원한다는 구상이다. 포스코DX 관계자는 "업무 지식과 암묵지까지 이해하는 온톨로지 기반 에이전틱 AI 역량 확보는 기업의 AX 경쟁력을 가속화하는 모멘텀이 될 것"이라며 "인핸스의 기술력과 포스코DX의 산업 도메인 역량을 결합해 새로운 고객 가치를 만들어 나가겠다"고 말했다.2026-10-11 16:38:22
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야놀자넥스트, 기업 AI 비용·보안 통합 관리…'에이먹스' 출시 [경제일보] 야놀자넥스트가 여러 인공지능(AI) 서비스를 사용하는 기업의 비용과 보안을 함께 관리하는 솔루션 ‘에이먹스(Amux)’를 출시했다. 여행 분야의 검색·추천·운영 자동화 기술을 개발해온 회사가 일반 기업의 AI 운영 관리로 제품 범위를 넓힌다. 야놀자그룹의 기업용 솔루션 기술 개발 법인 야놀자넥스트는 사내에서 AI를 많이 사용하는 임직원을 대상으로 실증을 거쳐 에이먹스의 첫 버전을 선보였다고 6일 밝혔다. 제품이 겨냥한 시장은 AI 도입 이후의 관리 수요다. 여러 AI 서비스를 업무에 연결하면 부서별로 발생하는 사용료를 파악하고, 직원들이 입력하는 자료에 대외비나 개인정보가 포함됐는지도 점검해야 한다. 이러한 수요는 해외에서도 나타난다. 기술 비용 관리 분야의 국제 비영리단체 핀옵스재단은 ‘2026 핀옵스 현황’ 보고서에서 AI 비용 관리를 조직들이 가장 필요로 하는 역량으로 꼽았다. AI 지출의 증가와 복잡한 비용 배분이 관리 부담을 키우고 있다는 분석이다. 에이먹스는 여러 AI 서비스의 API 사용량과 과금 현황을 한 화면에서 보여준다. API는 기업의 업무 프로그램에서 외부 AI 기능을 호출하는 연결 방식이다. 관리자는 부서·직원별 사용량을 실시간으로 확인하고 제어할 수 있다. 회사 측은 이를 통해 불필요한 AI 사용 비용을 줄일 수 있다고 설명했다. 보안 기능은 AI에 질문이나 자료를 전달하는 단계에 적용된다. 입력 내용에 회사의 대외비 문서나 민감한 개인정보가 포함되면 자체 보안 규칙에 따라 사전에 자동으로 걸러낸다. 사후 모니터링으로 사내 보안 수칙 준수 여부도 점검하도록 했다. 기업에는 AI 사용 비용을 관리하면서 외부 서비스로 전달할 정보의 범위를 통제하는 도구다. 사용량 확인과 입력정보 필터링을 함께 제공해 AI 활용 과정의 관리 업무를 지원한다. 야놀자넥스트는 기존에 AI 기반 검색과 개인화 추천, 가격 최적화, 업무 자동화, 데이터 분석 등을 주요 솔루션으로 소개해왔다. 에이먹스는 여러 AI를 운영하는 기업에 적용할 수 있어 여행 사업자 중심의 기술 공급 범위를 확장하는 제품이다. 야놀자는 6일부터 8일까지 서울 코엑스에서 열리는 ‘인공지능 페스타 2026’에서도 기업용 AI 통합 관리 솔루션을 소개한다. 여행 일정 구성과 호텔 운영 자동화 등 그룹의 AI 서비스와 함께 일반 기업에 적용할 관리 기술을 선보인다. 도입을 희망하는 기업에는 첫 달 무료 프리뷰를 제공한다. 야놀자넥스트 공식 홈페이지에서 신청할 수 있으며, 참여 기업에 기술 지원과 맞춤형 컨설팅을 함께 제공한다. 강경원 야놀자넥스트 대표는 “앞으로도 기업들이 AI를 안전하고 효율적으로 업무에 이식할 수 있도록 돕는 실용적인 테크 솔루션을 계속해서 선보이겠다”고 말했다.2026-10-06 09:19:15
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LG유플러스, 옵트에이아이와 GPU 효율화 맞손…토큰 처리량 최대 4배 향상 [경제일보] AI 서비스가 빠르게 확산되면서 인공지능(AI) 경쟁의 축이 모델 성능에서 운영 효율로 넓어지며 같은 수준의 AI 서비스를 제공하더라도 비용과 수익성이 천차만별로 차이가 생기고 있다. LG유플러스가 AI 모델 최적화 전문기업 옵트에이아이와 손잡고 토큰 처리량을 높이는 기술 확보에 나선 것도 이 같은 변화에 대응하기 위한 것으로 풀이된다. 2일 LG유플러스는 옵트에이아이와 AI 운영 효율화 기술 공동 연구를 확대한다고 밝혔다. 양사는 AI 모델의 연산 과정을 효율화해 같은 GPU 자원에서 더 많은 이용자의 요청을 처리할 수 있는 '토큰 최적화' 기술을 개발하고 있다. LG유플러스에 따르면 현재 진행 중인 연구에서 동일 GPU가 처리할 수 있는 토큰량을 기존 대비 최대 4배 높이는 초기 성과도 확보한 것으로 나타났다. 토큰은 AI가 이용자의 질문을 이해하고 답변을 생성하는 과정에서 처리하는 데이터 단위다. 생성형 AI 서비스 이용량이 늘어나면 처리해야 하는 토큰도 증가하기 때문에 GPU와 전력 등 AI 인프라 사용량 역시 함께 커질 수 있다. 토큰 최적화는 모델의 크기나 연산 과정을 줄이거나 효율화해 동일한 하드웨어에서 더 많은 요청을 처리하도록 만드는 기술이다. LG유플러스가 주목하는 부분은 '더 많은 GPU를 확보하는 것'에서 '보유한 GPU를 얼마나 효율적으로 활용하느냐'로 AI 인프라 경쟁의 초점이 이동하고 있다는 점이다. AI 서비스가 대중화될수록 이용자 수와 요청량이 늘어나는 만큼 서버를 계속 증설하는 방식만으로는 비용 부담이 커질 수 있기 때문이다. 같은 GPU에서 더 많은 요청을 처리할 수 있다면 인프라 확충 속도를 늦추거나 서비스 증가에 대응할 수 있는 여지가 생기는 것으로 꼽힌다. 이번 협력은 LG유플러스와 옵트에이아이가 기존 온디바이스 AI에서 진행한 연구의 연장선으로 진행된다. 앞서 양사는 스마트폰 등 기기 내부에서 AI를 구동하는 환경에서 모델 경량화 기술을 적용해 LG유플러스의 AI 모델 '엑사원' 기반 소형 언어 모델(sLM)을 스마트폰의 AI 전용 반도체인 NPU에서 구동할 수 있도록 구축했다. LG유플러스에 따르면 해당 기술 적용 이후 기존 CPU 방식과 유사한 성능을 유지하면서 전력 소모는 78%, 모델 크기는 82% 줄었다. 온디바이스 환경에서 모델의 크기와 전력 소모를 줄이는 데 초점을 맞췄다면 이번에는 대규모 AI 서비스를 처리하는 서버 GPU 환경으로 연구 무대를 확대한다. 개인 기기의 배터리와 메모리가 핵심 변수였던 것에서 나아가 GPU 처리량과 전력, 동시 요청 처리 능력 등을 최적화 대상으로 삼는 것이다. 양사는 지난 1일 AI 운영 효율화 기술과 산업 적용 사례를 공유하는 'Efficient AI 테크 세미나'도 공동 개최했다. 행사에는 AI 반도체 기업 퓨리오사AI와 AI 플랫폼 기업 베슬에이아이(VESSL AI), 한국전자기술연구원(KETI), 한양대학교 등 산·학·연 관계자들이 참여해 AI 모델 최적화와 AI 반도체, 실제 서비스 적용 사례 등을 논의했다. LG유플러스는 확보한 최적화 기술을 자사 AI 서비스와 대규모 AI 인프라 운영 환경에 단계적으로 적용할 계획이다. 온디바이스 AI에서 검증한 모델 경량화 역량을 서버 GPU로 확대하고, AI 서비스 운영 과정에서 발생하는 연산량과 비용을 줄이는 방향으로 기술을 고도화한다는 구상이다. LG유플러스와 옵트에이아이는 그동안 온디바이스 AI에서 협력하며 경량화 기술을 검증한 데 이어 대규모 서버 환경으로 공동 연구를 확대하고 있다. AI 모델의 성능을 높이는 경쟁과 함께 동일한 자원으로 더 많은 AI 요청을 처리하는 효율화 경쟁이 커지는 가운데, LG유플러스도 AI 서비스와 AIDC를 동시에 운영하는 사업자로서 관련 기술 확보에 속도를 내는 모습이다. 이상엽 LG유플러스 CTO는 "AI 경쟁력은 단순히 성능을 높이는 것을 넘어 같은 자원으로 얼마나 많은 토큰을 효율적으로 처리할 수 있느냐에 달려 있다"며 "옵트에이아이를 비롯한 다양한 파트너들과 협력해 토큰 최적화 기술 연구를 확대하고 실제 서비스에 적용할 수 있는 성과를 만들어 나가겠다"고 말했다. 이재호 옵트에이아이 대표는 "생성형 AI 시대에는 높은 성능만큼이나 운영 효율을 확보하는 것이 중요해지고 있다"며 "LG유플러스와 함께 실제 서비스 환경에서 검증 가능한 AI 최적화 기술을 고도화하고 AI 산업의 효율성 향상에 기여하겠다"고 말했다.2026-10-02 09:00:00
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KT '모두의 AI' 6000만 접점 노린다…민관·자체 TF 추진 [경제일보] KT가 정부의 범국민 인공지능(AI) 에이전트 사업인 ‘모두의 AI’ 개발 과정에서 개인정보보호위원회와 정보 안전성 확보를 위한 태스크포스(TF)를 추진한다. 컨소시엄 참여사의 검색·교육·금융·쇼핑·부동산 서비스를 하나의 AI로 연결하는 만큼 서비스 간 개인정보 이동과 활용 범위를 설계 단계부터 점검하겠다는 취지다. 이진형 KT AX사업본부장은 지난 11일 과학기술정보통신부 ‘모두의 AI’ 온라인 설명회에서 “개인정보위와 함께 개발 과정의 정보 안전성을 확보하기 위한 TF를 구성해 운영할 예정”이라며 “AI사업본부에 별도 AI 보안 조직을 만들고 컨소시엄 참여 기업들과 보안 체계를 공유하는 내부 프로세스도 마련했다”고 밝혔다. 모두의 AI는 국민이 검색과 행정·교육·금융 등 일상 업무에 사용할 수 있는 범용 AI 에이전트를 만드는 정부 사업이다. 과기정통부는 SK텔레콤·KT·카카오가 이끄는 3개 컨소시엄을 사업자로 선정했다. 올해 GPU 512장을 현물로 지원하고 2027년 예산안에는 총 2500억원을 편성했다. 이 가운데 1700억원은 AI 서비스 운영을 위한 GPU 임차비로, 약 2000장의 엔비디아 B200을 빌릴 수 있는 규모다. 나머지는 컨소시엄 운영비 300억원과 AI 에이전트 생태계 확산비 500억원이다. GPU 지원 규모는 가입자와 이용량 등 성과에 따라 차등 배분될 예정이다. KT는 이용자가 몰려 응답이 지연될 상황에 대비해 정부 지원분과 별도로 자체 GPU를 확보했다. 서비스 부하가 일정 수준을 넘으면 KT 자원으로 전환하는 ‘폴백 메커니즘(장애·부족 상황의 예비 전환 체계)’도 구축했다. 이 본부장은 추가 확보한 GPU 규모와 전환 기준은 공개하기 어렵다고 말했다. KT 컨소시엄에는 업스테이지·솔트룩스·다음·무신사·직방·EBS·매스프레소·BC카드 등이 참여한다. KT는 별도 모두의 AI 앱뿐 아니라 다음과 지니TV, 참여사 서비스에 ‘이음 인사이드’ 버튼을 넣어 기존 앱을 이용하다가 AI를 곧바로 호출할 수 있도록 설계한다. 비참여 기업에도 소프트웨어개발도구(SDK)를 제공해 적용 대상을 넓힐 계획이다. KT가 제시한 초기 서비스 접점은 6000만개 이상이다. 이는 참여 기업의 서비스 접점을 합산한 회사 추산치로, 중복 이용자를 제거한 실사용자 6000만명을 뜻하지는 않는다. 앞으로 실제 월간활성이용자 수와 재이용률이 서비스 확산을 판단할 지표가 될 것으로 보인다. 부동산 서비스에서는 이용자가 살펴본 매물과 실거래가를 분석해 시세보다 저렴한 매물을 추천하고, 공공 분야에서는 연령·거주지역에 맞는 지원제도와 행정절차를 안내하는 방식이 제시됐다. 이용 기록을 기억해 개인화할수록 편의성은 높아지지만 서비스 간 개인정보 결합과 처리 목적, 보유 기간을 이용자가 명확히 알 수 있어야 한다. 행정서비스는 기술만으로 완결되지 않는다. 공공기관이 응용프로그램 인터페이스(API)를 개방한 업무는 AI가 신청 단계까지 처리할 수 있지만, 개방되지 않은 서비스는 정부 앱이나 홈페이지로 이동해야 한다. 이 본부장은 “최종 신청까지 가능한 서비스를 어떻게 개방할지 정부와 논의하고 있다”고 말했다. 서비스 기반에는 KT의 AI 운영 플랫폼 ‘토큰팩토리’가 적용된다. 업스테이지 솔라, 모티프테크놀로지스 모티프, 솔트룩스 루시아, NC AI 바르코, KT 믿음 등 국산 모델을 작업에 따라 선택한다. 명령어를 해석하는 프리필에는 GPU, 답변을 만드는 디코드에는 리벨리온의 신경망처리장치(NPU)를 활용한다. KT는 이 구조로 분당 토큰 처리량을 약 31% 높이고 입력 토큰을 최대 80% 줄였다고 설명했다. 시험 모델과 이용자 수, 비교 대상 등 측정 조건은 공개하지 않았다. 연말 서비스가 공개되면 실제 응답 속도와 비용 절감 효과, 개인정보 보호 수준이 KT ‘이음’ 전략의 경쟁력을 보여줄 첫 시험대가 될 전망이다.2026-09-13 13:35:52
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'사람 없는 공장' 5년간 실증…KT·KAIST·다임, 피지컬 AI 동맹 [경제일보] KT(대표이사 박윤영)가 한국과학기술원(이하 KAIST), 피지컬 AI 전문기업 다임리서치와 손잡고 인공지능(AI)이 로봇과 설비를 제어하는 ‘다크팩토리(Dark Factory·무인공장)’ 개발에 나선다. 연구실 단계의 피지컬 AI를 실제 제조 현장에서 검증하고 상용 플랫폼으로 연결하는 5년짜리 프로젝트다. KT는 KAIST, 피지컬 AI 전문기업 다임리서치와 기술 개발과 실증, 사업화를 위한 업무협약을 체결했다고 8일 밝혔다. 과학기술정보통신부 ‘피지컬 AI 얼라이언스’ 2기 활동에서 논의한 협력 방안을 구체화한 것이다. 피지컬 AI는 AI가 카메라와 센서로 현실 공간을 인식하고 로봇·자율주행차·산업 장비를 스스로 판단·제어하도록 하는 기술이다. 다크팩토리는 조명이나 상주 인력 없이도 생산·물류 공정이 운영되는 고도화된 무인공장을 뜻한다. 협력의 중심은 과기정통부와 정보통신산업진흥원(NIPA)이 추진하는 ‘협업지능 피지컬 AI 기반 소프트웨어 플랫폼 연구개발 생태계 조성 사업’이다. NIPA의 2026년도 정부지원 예산 자료에 따르면 전체 사업의 올해 예산은 766억6600만원이다. 다만 KT·KAIST·다임리서치 컨소시엄에 배정되는 금액은 공개되지 않았다. 세 기관은 앞으로 5년간 여러 종류의 로봇과 센서, 생산설비를 하나의 플랫폼에서 연결하고 제조 공정이 작업 상황에 맞춰 스스로 대응하는 기술을 개발한다. 실제 공장과 유사한 테스트베드에서 성능을 검증한 뒤 반도체와 이차전지, 자동차 등 제조 현장으로 적용 범위를 넓힐 계획이다. 기술 개발은 완전히 처음부터 시작하는 것은 아니다. KAIST와 다임리서치는 지난 3월 이기종 로봇과 센서, 설비, 디지털 트윈을 통합 관제하는 피지컬 AI 플랫폼 ‘카이로스(KAIROS)’를 공개했다. 다임리서치는 2020년 KAIST 장영재 교수와 연구진이 창업한 기업으로, 강화학습 기반 시뮬레이션 엔진과 로봇 통합 운영 플랫폼 ‘xMS’를 개발해 왔다. 수십대에서 수천대에 이르는 물류·제조 로봇의 작업 경로와 배치를 최적화하는 것이 핵심이다. KT는 여기에 데이터 운영 플랫폼과 엣지 AI(현장 인접형 인공지능), 초고속·초저지연 네트워크를 결합한다. 로봇이 생성한 데이터를 멀리 떨어진 클라우드로 모두 전송하지 않고 공장 가까이에서 처리해 제어 지연을 줄이는 역할이다. AI 에이전트와 시뮬레이션 기술을 활용해 공정 운영과 성능 검증도 자동화할 방침이다. KT로서는 통신망 공급을 넘어 제조 AI 운영 플랫폼 사업으로 기업간거래(B2B) 영역을 넓힐 기회다. KAIST의 연구성과, 다임리서치의 로봇 관제 기술, KT의 데이터·통신 인프라를 묶어 국산 다크팩토리 모델을 만들고 해외 시장까지 공략한다는 구상이다. 박상원 KT AX사업부문장 전무는 “AI 에이전트와 엣지 AI, 네트워크 역량을 결집해 제조 현장의 지능화를 지원하고 국내 피지컬 AI 경쟁력을 강화하겠다”고 말했다.2026-09-08 09:33:16
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메가존클라우드, 한미약품 QA에 AI 에이전트 적용…생성형 AI 넘어 도메인 AI로 [경제일보] 인공지능(AI)이 기업의 단순 문서 검색과 고객 상담을 넘어 의약품 품질보증(QA)처럼 정확성과 규제 준수가 중요한 업무까지 영역을 넓히고 있다. 메가존클라우드는 한미약품의 방대한 품질문서를 AI가 분석하고 최신 규제 기준과 비교하는 시스템 구축에 나서면서 산업별 특화 AI 시장 공략을 본격화하고 있다. 7일 메가존클라우드는 한미약품의 품질보증 업무 자동화를 위한 AI 에이전트 '한미 Q-에이전트' 구축에 착수했다고 밝혔다. 이번 사업은 과학기술정보통신부와 정보통신산업진흥원(NIPA)의 'AX 원스톱 바우처 지원사업'을 통해 추진되며, 메가존클라우드는 자사의 엔터프라이즈 AI 운영 플랫폼 'AIR 스튜디오'를 기반으로 AI 솔루션 구현을 담당한다. 이번 시스템은 한미약품이 보유한 4000여건의 품질문서를 대상으로 진행될 예정이다. 메가존클라우드는 이번 AI 솔루션이 문서를 검색·요약하고 최신 규제와 비교해 새롭게 추가되거나 변경된 기준에 맞지 않는 항목을 찾아내도록 설계되며, 이를 통해 관련 업무 시간을 40% 이상 줄이는 것을 목표로 구축되고 있다고 설명했다. 제약업계의 QA 업무는 AI 적용 난도가 높은 분야로 꼽힌다. 품질문서에는 표와 그림, 수식 등이 포함되고 한글과 영문이 혼재해 있을 뿐 아니라 의약품 제조·품질관리 기준인 GMP와 각종 규제, 사내 지침까지 함께 검토해야 하기 때문이다. 작은 문구 차이도 규제 준수 여부에 영향을 줄 수 있어 단순한 생성형 AI를 적용하는 것만으로는 한계가 있는 것으로 평가된다. Q-에이전트는 해당 문제를 해결하기 위해 검색증강생성(RAG) 기반으로 구축된다. 품질문서에서 필요한 정보를 검색한 뒤 이를 바탕으로 답변을 생성하는 방식으로, 외부 지식을 무작정 생성하는 대신 근거가 되는 문서를 함께 활용해 정확성과 추적성을 높이는 것을 목표로 구성된다. 특히 기존 QA 업무가 규제기관의 실사 이후 문제점을 찾아 수정하는 방식에 가까웠다면, AI를 활용한 시스템이 구축되면 규제 변경사항을 기존 문서와 지속적으로 비교해 문제가 될 수 있는 부분을 사전에 확인할 수 있는 것으로 알려졌다. 사후 대응 중심의 품질관리에서 예방적 품질관리로 전환할 수 있는 기반이 마련되는 것이다. 이번 사업에서는 국산 AI 모델도 산업 현장에 투입된다. 메가존클라우드는 업스테이지의 'Solar'를 한미약품의 GMP 업무에 맞게 파인튜닝해 Q-에이전트의 답변 생성 엔진으로 활용할 계획이다. 범용 AI 모델을 그대로 사용하는 것이 아니라 제약업계의 전문 용어와 업무 특성을 반영해 특정 분야에 최적화하는 방식이다. 한미약품은 이번 시스템을 평택사업장에서 검증한 뒤 다른 사업장과 전사 업무, 그룹사로 확대하는 방안도 추진할 계획이다. QA에서 성과가 확인되면 품질관리(QC), 연구개발(R&D), 인허가(RA) 등 다른 전문 업무로 AI 활용 범위를 넓힐 전망이다. 서민택 메가존클라우드 부사장은 "제약 품질 분야는 단어 하나가 규제 판단을 좌우할 만큼 정확성과 추적성이 엄격하게 요구되기 때문에 AI 적용이 가장 까다로운 영역"이라며 "메가존클라우드는 하나투어 AI 채팅 상담 등 다양한 산업의 생성형 AI 구축으로 'AIR 스튜디오'와 파인튜닝 역량을 검증해온 만큼, 이번 사업을 통해 규제 산업에서의 도메인 AI 확산을 이끌어나갈 것"이라고 말했다.2026-09-07 16:42:08
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"AI가 개발 방식까지 바꾼다"…카카오, '이프카카오'서 기술 청사진 공개 [경제일보] 카카오가 인공지능(AI)을 기술 전략의 중심에 놓고 서비스와 개발 방식 전반을 바꾼다. 자체 AI 모델 '카나나'를 기반으로 이용자의 요청을 실제 행동으로 연결하는 AI 에이전트 고도화에 나서는 동시에 AI 주도 개발 수명 주기(AI-DLC)를 도입해 소프트웨어 개발 과정 자체를 혁신한다. AI 기술을 단순히 기존 서비스에 추가하는 것을 넘어 모델·서비스·개발환경까지 전반적인 전환에 나서는 것으로 분석된다. 7일 카카오는 내달 13일부터 14일까지 경기도 용인시 카카오 AI 캠퍼스에서 '이프카카오(if(kakao)26)' 컨퍼런스를 개최한다고 밝혔다. 올해로 8회째를 맞는 이번 행사는 '모든 연결에 지능을'을 슬로건으로 진행되며, 카카오가 기존에 축적한 연결의 경험에 AI를 접목해 이용자의 가능성을 확장하는 기술 비전과 함께 AI 시대에 필요한 책임과 안전성도 공유할 예정이다. 첫날 기조연설에는 정신아 카카오 대표가 나서 카카오의 AI 방향성과 이를 서비스에 적용하는 방안을 소개한다. 이어 디자인 총괄과 유니파이드 파운데이션 모델 성과 리더 등이 AI 서비스 경험 설계와 카나나 모델의 현재 및 향후 계획을 발표한다. 송재하 최고기술책임자(CTO)는 안전하고 책임 있는 AI를 구현하기 위해 필요한 기술적 요건을 다룰 예정이다. 카나나의 고도화는 카카오 AI 전략의 핵심 축 가운데 하나로 평가된다. 카카오는 자체 AI 모델을 기반으로 단순히 질문에 답하는 수준을 넘어 이용자의 맥락을 이해하고 필요한 작업을 수행하는 에이전틱 AI로 서비스를 확대한다는 구상이다. 기존 카카오톡을 비롯한 플랫폼에 AI를 접목하는 데서 나아가 이용자가 원하는 일을 AI가 실제로 처리하도록 만드는 것을 목표로 구현되고 있다. AI 에이전트가 본격화되면 개발 방식 역시 달라지고 있다. AI가 특정 기능의 코드를 작성하는 수준을 넘어 서비스 기획과 개발, 테스트, 배포 등 전 과정에 관여하게 되면서 개발자는 직접 코드를 생산하는 역할에서 AI가 적절한 결과를 내도록 목표와 작업을 설계하고 결과를 검증하는 역할로 이동하고 있는 것이다. 카카오는 이 같은 변화를 'AI-DLC'를 통해 개발 현장에 적용한다고 설명했다. 둘째 날에는 AI 중심으로 개발 전 과정을 혁신하는 AI-DLC를 비롯해 거버넌스, 안정성과 인프라 등을 주제로 기술 세션을 진행할 예정이다. AI 활용을 일부 개발 도구에 한정하지 않고 소프트웨어 개발 수명 주기 전반으로 확대하겠다는 것으로 풀이된다. 카카오와 계열사 개발자들이 참여하는 기술 세션도 양일간 50여개가 마련된다. AI 방향성과 모델·에이전트뿐 아니라 상생과 성장, 안정성과 인프라 등을 주제로 실제 서비스와 개발 현장에서 쌓은 경험을 공유한다. 단순히 AI 모델 성능을 소개하기보다 이를 서비스에 적용하고 운영하는 과정에서 필요한 기술과 노하우를 공유하는 데 초점을 맞춘다. AI 기술 확산과 함께 책임과 안전성도 주요 의제로 제시됐다. 카카오는 AI가 서비스와 이용자의 일상에 미치는 영향이 커질수록 오류와 보안, 개인정보 보호 등을 고려한 기술적 통제가 중요하다고 보고 관련 거버넌스와 운영 체계를 함께 논의할 예정이다. 이는 카카오가 AI를 새로운 기능 하나로 추가하는 것이 아니라 서비스 운영 방식과 기술 조직의 일하는 방식까지 변화시키려는 전략으로 풀이된다. AI 모델을 개발하는 것과 별개로 실제 서비스에 안정적으로 적용하고 지속적으로 개선하기 위한 개발 인프라와 검증 체계가 필요하기 때문이다. 특히 카나나와 AI 에이전트가 서비스 차원의 변화라면 AI-DLC는 내부 개발 조직의 변화에 해당한다. 이용자에게 제공하는 AI 경험과 이를 만드는 개발 과정에 동시에 AI를 적용함으로써 기술 개발과 서비스 출시 속도를 높이고, AI 활용 역량을 조직 전체로 확산시킨다는 구조다. 이번 이프카카오는 카카오가 AI를 어떤 기술로 바라보고 있는지를 보여주는 무대가 될 전망이다. 카나나와 AI 에이전트를 통해 이용자에게 제공하는 서비스 경험을 바꾸고, AI-DLC를 통해 개발자와 조직의 일하는 방식까지 전환하면서 AI를 카카오의 기술 전략 전반에 적용하고 있는 것으로 평가된다. 이프카카오는 누구나 참가할 수 있으며, 오는 28일 낮 12시까지 이프카카오 공식 홈페이지를 통해 무료로 신청 가능하며, 신청자 중 추첨을 통해 최종 참가자를 선정하고, 선정 결과는 내달 1일 이후 이프카카오 공식 카카오톡 채널로 개별 안내한다. 기조연설을 포함한 주요 세션은 공식 홈페이지에서 온라인으로 생중계하며, 행사 종료 후에는 전체 세션 영상을 VOD로 공개할 계획이다. 카카오 관계자는 "이번 '이프카카오'는 카카오가 쌓아온 연결의 경험에 AI 기술을 더해 만들어갈 새로운 가치를 제시하고, 그 기술이 어떤 기준과 책임 위에서 작동해야 하는지 함께 공유하는 자리"라며 "앞으로도 신뢰할 수 있는 기술과 AI 운영 경험을 바탕으로 카카오의 본질인 연결을 더욱 안전하고 가치 있게 확장해 나갈 것"이라고 말했다.2026-09-07 14:23:02
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SKT·카카오·KT '모두의 AI' 10월 베타…2500억원 지원, 이용 실적으로 갈린다 [경제일보] 정부가 추진하는 전 국민 인공지능(AI) 서비스 ‘모두의 AI’가 본격적인 개발 단계에 들어갔다. SK텔레콤·카카오·KT 컨소시엄은 이르면 9월 말부터 10월 사이 베타 서비스를 선보이고 연내 정식 출시에 나선다. 내년에는 이용자 수와 서비스 이용량 등을 기준으로 정부 지원 규모가 달라질 가능성이 있다. 과학기술정보통신부는 4일 서울 중구 한국프레스센터에서 ‘모두의 AI 프로젝트 착수 간담회’를 열고 3개 컨소시엄의 서비스 개발 계획과 민관 협력 방안을 논의했다. 모두의 AI는 국산 AI 모델을 기반으로 범용 챗봇과 공공·생활 분야 AI 에이전트를 국민에게 제공하는 사업이다. 이번 사업에는 총 6개 컨소시엄이 지원했고 SK텔레콤·카카오·KT 컨소시엄이 최종 선정됐다. 정부는 세부 평가 점수와 순위를 공개하지 않았다. 김경만 과기정통부 인공지능정책실장은 선정된 3개 컨소시엄의 점수 차는 크지 않았지만 탈락한 컨소시엄과는 격차가 있었다고 설명했다. ◆ 카카오는 카톡, SKT는 전화·문자, KT는 멀티모델 세 컨소시엄이 내놓은 서비스의 공통점은 AI가 답변에 그치지 않고 정보 탐색부터 신청·예약·결제까지 대신 처리한다는 것이다. 차이는 이용자가 AI를 만나는 접점과 요청을 처리하는 방식에 있다. 카카오 컨소시엄은 별도 애플리케이션을 설치하지 않고 카카오톡과 전화에서 AI를 이용하도록 할 계획이다. 카카오의 ‘카나나’와 LG AI연구원의 ‘엑사원’ 등 국산 모델을 결합하고 카카오톡 내 서비스 진입점을 통해 이용자 접근성을 높인다는 구상이다. 카카오는 올해 12월 서비스 출시와 함께 월간 활성 이용자 수(MAU) 500만명을 우선 확보하고 2027년 1000만명, 2030년 3000만명으로 확대한다는 목표를 제시했다. 개인별 AI 에이전트를 넘어 건강·금융·세무 등 여러 전문 에이전트를 이용할 수 있는 개방형 에이전트 생태계로 서비스를 확장할 방침이다. SK텔레콤 컨소시엄은 자체 모델 ‘A.X K2’를 중심으로 실행형 AI를 개발한다. 스마트폰 앱과 웹뿐 아니라 전화와 문자로도 AI를 이용할 수 있도록 해 고령층과 디지털 취약계층의 접근성을 높이겠다는 구상이다. 이용자가 병원을 찾아달라고 요청하면 검색에 그치지 않고 인증과 예약, 결제까지 이어주는 방식이다. SK텔레콤은 10월 베타 서비스를 거쳐 연내 정식 서비스를 내놓고 이용자 확대에 나선다. 정재헌 SK텔레콤 대표는 외산 AI에 대한 의존이 커질 경우 서비스 접근 차단이나 비용 인상 등의 위험이 발생할 수 있다며 독자적인 AI 서비스의 필요성을 강조했다. KT 컨소시엄은 범용 AI와 공공·교육·금융·쇼핑 등 10여 개 분야의 전문 서비스를 연결한 ‘이음’을 공개했다. 다양한 국산 AI 모델 가운데 이용자 요청에 적합한 모델을 자동으로 연결하는 방식이다. KT는 AI 운영 플랫폼 ‘토큰팩토리’를 기반으로 GPU와 신경망처리장치(NPU) 인프라를 통합 운영하고 모델별 연산량과 비용을 관리한다. 출시 초기 MAU 500만명을 목표로 하고, 내년에는 2000만명 규모의 MAU 트래픽을 감당할 수 있는 시스템을 구현한다는 계획이다. 이는 실제 이용자 목표라기보다 시스템 수용능력에 관한 설명이다. ◆ 내년 2500억원 지원…이용량에 따라 차등 가능성 정부는 올해 세 컨소시엄에 엔비디아 B200 GPU 512장을 현물로 지원한다. 내년도 모두의 AI 사업 예산은 2500억원 규모로 책정됐다. 이 가운데 1700억원은 B200급 GPU 2000장 임차에, 300억원은 3개 컨소시엄 운영비로 각각 100억원씩 배분된다. 나머지 500억원은 외부 전문 에이전트 등 AI 에이전트 생태계 확장에 투입된다. 2500억원은 내년도 예산안 기준으로 국회 심의 과정에서 규모와 세부 배분이 달라질 수 있다. 정부는 특정 컨소시엄을 탈락시키는 경쟁 방식은 적용하지 않되 연차평가 과정에서 가입자 수와 실제 이용량 등을 살펴 지원 규모를 차등화할 가능성을 열어뒀다. 무료 공공서비스를 표방하면서도 실제 이용 성과가 정부 지원과 연결될 수 있는 만큼 세 회사의 기존 플랫폼과 서비스 접점이 성과에 적지 않은 영향을 미칠 전망이다. 배경훈 부총리 겸 과기정통부 장관은 “국민이 이미 외산 AI를 쓰고 있으므로 외산 대비 확실한 차별점을 만들어내지 못하면 모두의 AI는 실패한 것”이라며 국민이 체감할 수 있는 서비스를 주문했다. 한편 세 컨소시엄의 경쟁력은 단순한 이용자 목표보다 AI가 실제 업무를 얼마나 정확하고 안전하게 처리하느냐에서 판가름 날 전망이다. 예약과 결제를 대신하는 실행형 AI가 일상에 들어오는 만큼 개인정보 보호와 오류 발생 시 책임 소재, 보안 등 신뢰 기준을 얼마나 갖추느냐도 핵심 시험대가 될 것으로 보인다. ‘모두의 AI’는 10월 전후 베타 서비스를 시작해 초기에는 기본 챗봇과 검색 연동 기능 등을 중심으로 운영한 뒤 이용자를 단계적으로 확대하고 12월 정식 출시로 이어갈 계획이다.2026-09-04 16:12:40
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![[현장] IBM, AI 경쟁 무게중심 모델서 운영으로…전사 확산 해법 제시](https://image.ajunews.com//content/image/2026/09/01/20260901154131687965.jpg)
IBM, AI 경쟁 무게중심 '모델'서 '운영'으로…전사 확산 해법 제시 [경제일보] IBM이 기업의 인공지능(AI) 활용이 개별 업무 자동화를 넘어 전사적 운영 체계로 확장돼야 한다고 강조했다. AI 모델 자체의 성능보다 기존 업무·시스템과 AI를 연결하고 데이터와 권한을 통제하면서 실제 비즈니스 성과로 이어지게 하는 'AI 운영' 역량이 기업 경쟁력을 좌우할 것이라는 판단이다. 1일 IBM은 서울 강남구 웨스틴 서울 파르나스에서 'IBM AI 서밋'을 열고 IBM의 전략과 미래 비전을 발표했다. 이날 이수정 한국IBM 대표이사 사장은 기조연설에서 "작년 이 자리에서는 AI가 무엇을 할 수 있는지를 이야기했다"며 "그런데 오늘 우리가 던질 질문은 달라져, AI가 무엇을 할 수 있냐를 넘어 AI를 어떻게 기업의 실제 운영 제도로 하고 전사적으로 확장할 것인가가 오늘의 질문이다"고 말했다. IBM 조사에 따르면 국내 기업의 94%가 오는 2030년까지 AI를 전사적으로 적용할 계획을 갖고 있다. 다만 IBM은 AI를 일부 업무에 적용하는 것과 전사적 규모로 확장하는 것은 다른 문제라고 진단했다. 기존 ERP, CRM, 생산 시스템 등 기업의 업무 시스템과 AI를 어떻게 연결하고, AI 에이전트가 접근할 데이터와 권한을 어떻게 관리할 것인지가 핵심 과제로 떠오르고 있는 것이다. 특히 IBM은 AI의 가치가 단순한 업무 자동화에 그치지 않는다고 강조했다. AI를 기업의 업무 프로세스와 의사결정 구조, 시스템 간 연결 방식에 접목해 기업이 일하는 방식 자체를 재설계해야 한다는 것이다. IBM 역시 AI와 하이브리드 클라우드를 전사적으로 활용해 45억 달러(약 6조2000억원) 규모의 생산성 향상 효과를 창출했다고 소개했다. IBM이 제시한 전사적 AI 운영 전략은 크게 AI 퍼스트 엔터프라이즈, 하이브리드 클라우드 기반 플랫폼, 양자 컴퓨팅 등 세 축으로 구성된다. AI를 기업 운영과 의사결정의 중심에 놓고, 데이터와 시스템을 안전하게 연결할 수 있는 기반을 구축한 뒤 미래 컴퓨팅 환경까지 준비한다는 구상이다. 이 사장은 "AI가 실제 업무와 시스템에 연결되면서 비즈니스 운영 방식 자체를 재정의하는 플랫폼으로 발전하고 있다"며 "AI가 오늘 기업 운영 방식을 재정의하고 있다면 양자 컴퓨팅은 미래의 문제 해결 가능성을 더 열어 줄 것"이라고 설명했다. 이어 발표에 나선 닐 순다레산 IBM 오토메이션&AI 총괄 사장은 AI 확산에 따라 소프트웨어 개발과 운영 방식 자체가 바뀌고 있다고 설명했다. 특히 AI가 코드를 생성하는 것 자체보다 요구사항 분석부터 설계, 개발, 테스트, 배포와 운영까지 전체 생명주기를 연결하고 자동화하는 것이 중요하다고 강조했다. AI 에이전트가 기업 업무에 본격적으로 투입되면 관리해야 할 대상도 급격히 늘어날 전망이다. IBM은 향후 수억 개의 애플리케이션과 AI 에이전트가 등장할 가능성을 언급하며, 개별 AI를 만드는 것뿐 아니라 이들을 반복 가능하고 통제 가능한 방식으로 운영할 수 있는 체계가 필요하다고 강조했다. 순다레산 사장은 "AI는 더 이상 생산성을 높이는 보조 도구가 아니라 기업 운영 방식을 근본적으로 바꾸는 새로운 운영 모델이 되고 있다"며 "앞으로 성공적인 기업은 AI를 얼마나 도입했는지가 아니라 AI를 얼마나 신뢰할 수 있고 확장 가능한 방식으로 운영하느냐에 의해 경쟁력이 결정될 것"이라고 진단했다. 이수정 사장은 "AI 시대를 선도하는 기업은 더 뛰어난 모델을 가진 기업이 아닌, AI를 데이터와 시스템 그리고 실적을 운영에 연결하고 확장할 수 있는 기업이 될 것"이라며 "대한민국의 기업들은 언제나 기술 혁신의 최전선에 서 있었고, 이제 다음 과제는 AI를 실험 단계에서 벗어나 신뢰할 수 있고 전 산업용으로 확장 가능한 운영 역량으로 전환하는 것"이라고 말했다.2026-09-01 15:46:37
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IBM, 기업용 AI 전 과정 공략…개발·데이터·보안·양자컴퓨팅 총망라 [경제일보] 생성형 인공지능(AI)에서 AI 에이전트로 기업의 AI 활용 범위가 확대되면서 AI 모델 자체보다 이를 실제 업무 환경에서 안정적으로 운영하기 위한 기술의 중요성이 커지고 있다. IBM은 개발 생산성 향상부터 실시간 데이터 통합, AI 운영 자동화와 보안, 양자컴퓨팅까지 AI 도입 전 과정에 필요한 기술을 선보이며 기업용 AI 시장 공략에 나선다. 1일 서울 강남구 웨스틴 서울 파르나스에서 열린 'IBM AI 서밋' 전시 부스에서는 개발자를 위한 AI 솔루션 'IBM Bob'부터 데이터 플랫폼 'IBM watsonx.data', 운영 자동화 솔루션 'IBM Concert', 양자컴퓨팅 시스템 'IBM Quantum System' 등이 소개됐다. IBM Bob 부스에서는 개발 업무 전반을 AI가 지원하는 모습을 선보였다. IBM Bob은 단순히 코드를 생성하는 개발 보조 도구를 넘어 개발자의 요구사항 분석과 개발 계획 수립, 코드 생성, 테스트와 검증 등 소프트웨어 개발 생명주기 전반을 지원하도록 설계된 에이전트다. 특히 사용자가 요구사항을 입력하면 곧바로 코드를 생성하는 대신 아키텍처와 개발 과정 등을 포함한 계획을 먼저 제시하고, 사용자의 승인을 거친 뒤 코드를 생성하는 방식이다. 팀과 개인별 AI 사용 비용을 확인할 수 있는 대시보드도 제공한다. 두 번째 부스에서는 실시간 데이터를 AI가 활용할 수 있도록 데이터 통합과 저장을 지원하는 기술이 소개됐다. IBM은 데이터 실시간 통합 솔루션 'IBM Confluent'와 데이터를 저장하고 다양한 엔진에서 활용할 수 있는 레이크하우스 플랫폼 'IBM watsonx.data'를 통해 데이터가 발생하는 즉시 통합·저장하고 이를 AI 에이전트가 활용할 수 있도록 구축했다고 설명했다. 전자상거래 주문에 따라 실시간으로 변하는 재고 데이터를 예로 들어, AI가 과거 데이터가 아닌 최신 재고 정보를 기반으로 답변하는 과정도 시연했다. 이지은 한국IBM CTO 전무는 "AI 사용에 있어 데이터가 제일 중요하다"며 "실시간 데이터가 반영되는 것과 데이터를 한 곳에 모아 필요한 데이터를 언제든 활용하는 것도 중요"라고 말했다. 세 번째 부스에서는 AI 에이전트가 확대될수록 복잡해지는 기업의 IT 환경을 관리하기 위한 운영 자동화 기술이 공개됐다. IBM Concert는 운영 전반에 흩어진 데이터를 한 곳에서 관리하면서 애플리케이션의 복원력과 인프라 가시성, 확장성 및 비용 효율성을 확인할 수 있도록 지원한다. 애플리케이션의 취약 정보를 실시간으로 파악하고 AI를 활용해 필요한 조치를 제안하며, 하드웨어·인프라·보안 등 연관 요소를 토폴로지 형태로 보여줘 문제의 근본 원인과 해결 방법을 파악할 수 있도록 설계됐다. 에이전트의 권한과 민감 정보를 관리하는 보안 기술도 함께 소개됐다. 사용자와 에이전트의 권한을 각각 확인하고 허용된 범위에서만 데이터에 접근하도록 통제하는 방식이다. AI 에이전트가 사람보다 빠른 속도로 더 많은 업무를 수행하는 환경에서 권한 관리가 제대로 이뤄지지 않을 경우 보안 사고가 빠르게 확산될 수 있는 만큼, 에이전트 자체에 대한 통제 필요성을 강조했다. 네 번째 부스에서는 IBM Quantum System을 중심으로 양자컴퓨팅의 미래상이 제시됐다. IBM은 양자컴퓨터가 기존 고성능컴퓨팅(HPC)이나 GPU를 대체하는 방식이 아니라 이들과 QPU를 하나의 워크플로우에서 결합하는 '퀀텀 중심 슈퍼컴퓨팅' 형태로 발전할 것으로 전망했다. 국내에서는 연세대학교 국제캠퍼스에 양자 시스템을 구축했으며, 여러 양자 프로세서를 연결해 시스템 규모를 확대하는 기술도 개발하고 있다고 강조했다. 표창희 한국IBM 퀀텀 엔터프라이즈 세일즈 한국 및 아태지역 총괄 상무는 "양자 컴퓨터는 기존에 있는 시스템들을 대체하는 것이 아닌 HPC와 GPU와 QPU를 하나의 워크플로우 안에서 같이 연산할 수 있는 것"이라며 IBM은 확장성과 오류 수정, 연산 성능을 높인 양자컴퓨팅 시스템 개발을 이어가며 향후 오류가 수정된 양자컴퓨팅 서비스까지 제공할 계획이라고 설명했다. IBM이 이날 선보인 기술은 각각 다른 영역처럼 보이지만 AI를 기업에 도입하고 운영하는 전 과정을 하나의 체계로 연결한다는 공통점을 갖는다. AI 에이전트를 개발하는 것에서 그치지 않고 최신 데이터를 공급하고, 복잡한 인프라를 자동으로 관리하며, 권한과 보안을 통제하는 등 실제 기업 환경에서 AI를 안정적으로 운영하기 위한 기반을 강조한 것이다. 이지은 전무는 "오늘 들은 내용들은 전부 연결되는 구조를 가지고 있다"며 "IBM이 새로운 패러다임의 컴퓨팅을 가지고 미래를 위해 고객들이 경쟁력을 갖고 레이스(경쟁)를 할 수 있도록 돕고 있다"고 말했다.2026-09-01 11:32:37
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LG유플러스, AI 운영관리 시장 출사표…어라이즈 AI와 'AI 에이전트 감시' 협력 [경제일보] 인공지능(AI)이 단순히 정보를 제공하는 수준을 넘어 실제 업무를 수행하고 다른 시스템과 연동하는 단계로 발전하면서 잘못된 판단이나 행동을 사전에 탐지하고 통제하는 기술인 'AI 운영관리'의 중요성이 커지고 있다. 이에 LG유플러스는 글로벌 AI 운영관리 기업과 손잡고 관련 기술 확보에 나서면서 국내에서도 AI를 '도입하는 것'에서 '안정적으로 운영하는 것'으로 경쟁 범위를 확대하고 있다. 1일 LG유플러스는 글로벌 AI 운영관리 기업 어라이즈 AI와 전략적 업무협약(MOU)을 체결하고 AI 에이전트의 성능과 품질을 관리하고 안전성을 높이기 위한 기술 협력에 나선다고 밝혔다. 이번 협력은 기업의 AI 활용이 확대되면서 AI 에이전트의 성능을 지속적으로 평가하고 운영 과정에서 발생하는 오류와 위험 요소를 관리할 필요성이 커진 데 따른 것으로 풀이된다. 양사는 한국어·음성 기반 AI 평가 기술 개발, AI가 부정확하거나 부적절한 답변을 생성하지 않도록 하는 안전장치 기술 개발, 국내 B2B 시장 공동 사업 기회 발굴 등을 추진할 계획이다. LG유플러스가 이번 협력을 통해 주목하는 영역은 AI 모델 자체보다 AI가 실제 기업 환경에서 제대로 작동하는지를 관리하는 기술이다. 생성형 AI가 문서 작성이나 검색 등 보조 업무를 넘어 AI 에이전트 형태로 업무를 직접 수행하기 시작하면서 단순한 답변 오류도 기업의 업무 효율성과 비용, 보안 등에 영향을 미칠 수 있기 때문이다. 특히 AI 에이전트는 사용자의 질문에 답하는 데 그치지 않고 여러 정보를 검색하거나 외부 시스템과 연결해 업무를 수행하는 방식으로 활용 범위가 확대되고 있다. 이에 AI가 어떤 답변을 내놓았는지뿐 아니라 어떤 과정을 거쳐 결과를 도출했는지, 잘못된 정보를 기반으로 업무를 수행하지 않았는지 등을 지속적으로 확인할 필요성이 커지고 있다. AI 도입이 확대될수록 기업에게는 관리 부담이 커지고 있는 것으로 나타나고 있다. 하나의 AI 모델을 사용하는 단계에서는 결과물을 사람이 검토하는 방식으로 대응할 수 있지만 여러 AI 에이전트가 업무별로 배치되고 실제 의사결정이나 업무 처리 과정에 참여하게 되면 모든 결과를 사람이 일일이 확인하는 데 한계가 있기 때문이다. 이에 AI의 답변 품질을 자동으로 평가하고 오류를 분석하거나 위험한 응답을 사전에 탐지하는 AI 운영관리 기술이 새로운 시장으로 부상하고 있다. AI를 얼마나 정확하게 만드는지를 넘어 실제 서비스 환경에서 얼마나 안정적으로 유지할 수 있는지가 기업의 AI 경쟁력을 좌우하는 단계로 넘어가고 있는 것이다. 어라이즈 AI는 생성형 AI와 AI 에이전트의 성능을 측정하고 오류를 분석하는 AI 운영관리 기업이다. 통신과 금융, 제조, 유통 등 다양한 산업군을 대상으로 AI 서비스 품질 관리 솔루션을 제공하고 있다. 패트릭 켈리 어라이즈 AI 아시아태평양 지역 총괄 책임자는 "LG유플러스와의 협력을 통해 한국 시장에서 AI 운영 혁신 사례를 함께 만들어 갈 수 있게 돼 뜻깊게 생각한다"며 "양사가 보유한 기술과 경험을 바탕으로 안전하고 신뢰할 수 있는 AI 서비스 환경 구축을 지원하겠다"고 말했다. LG유플러스는 어라이즈 AI와의 협력을 통해 국내 기업 환경에 맞는 AI 평가 및 관리 기술을 확보한다는 계획이다. 특히 한국어와 음성 기반 AI 평가 기술을 공동으로 개발한다는 점에서 국내 기업용 AI 시장을 겨냥한 기술 경쟁력을 강화할 수 있을 것으로 전망된다. AI 에이전트가 기업의 고객센터와 영업, 마케팅, 내부 업무 등 다양한 영역으로 확산될 경우 기업마다 AI의 성능과 안정성을 관리할 필요성도 커질 수 있다. AI 에이전트가 잘못된 정보를 제공하는 것뿐 아니라 권한 밖의 업무를 수행하거나 부적절한 결과를 내놓는 상황까지 고려해야 하기 때문이다. 안전장치 기술 역시 AI 에이전트 확산 과정에서 중요한 요소가 될 전망이다. 기업이 AI를 업무 시스템과 연결할수록 AI가 접근할 수 있는 데이터와 권한의 범위가 넓어질 수 있어 단순한 모델 성능 평가만으로는 충분하지 않은 것으로 나타나고 있으며, AI의 답변이 적절한지 확인하는 동시에 위험한 응답이나 행동을 탐지하고 필요할 경우 이를 제한할 수 있는 관리 체계가 요구된다. 특히 AI 에이전트 시장이 초기 단계인 만큼 기업들이 어떤 수준의 AI 관리 기술을 필요로 하는지 시장의 요구를 빠르게 파악하는 것도 중요하다. AI 모델의 성능이 빠르게 개선되는 상황에서 운영관리 기술 역시 모델 변화에 맞춰 지속적으로 고도화돼야 하기 때문이다. 이에 AI 시대의 경쟁력은 AI를 도입했는지 여부를 넘어 이를 얼마나 안정적으로 운영할 수 있는지에 따라 갈릴 것으로 전망된다. 이상엽 LG유플러스 CTO 전무는 "AI가 기업의 핵심 업무 환경으로 자리 잡으면서 성능뿐 아니라 신뢰성과 운영 안정성이 중요한 경쟁력으로 떠오르고 있다"며 "어라이즈 AI와의 협력을 통해 AI 운영 관리 역량을 강화하고 고객이 신뢰할 수 있는 AI 서비스를 제공하겠다"고 말했다.2026-09-01 09:51:37
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![[경제일보] 한컴 에이전틱 OS 기업 현장 속으로…AI가 업무 직접 수행한다](https://image.ajunews.com//content/image/2026/08/26/20260826084910412330.jpg)
한컴 '에이전틱 OS' 기업 현장 속으로…AI가 업무 직접 수행한다 [경제일보] 한컴이 자체 개발 중인 ‘에이전틱 OS’를 기업 현장에 적용하며 인공지능 전환(AX) 사업 확대에 속도를 낸다. 생성형 AI를 문서 작성이나 검색 등에 활용하는 수준을 넘어 기업 데이터와 업무 시스템, 여러 AI 에이전트를 연결해 실제 업무를 수행하는 플랫폼으로 사업 영역을 넓히겠다는 전략이다. 한컴은 지난 25일 남양유업과 ‘에이전틱 OS 사업 협력을 위한 업무협약(MOU)’을 체결하고 기업 현장 개념검증(PoC)에 착수했다고 밝혔다. 양사는 남양유업의 실제 업무 데이터와 워크플로우를 기반으로 AI 에이전트를 설계하고 반복·정형 업무의 처리시간 단축과 생산성 개선 효과를 검증한다. 한컴이 에이전틱 OS를 차세대 성장축으로 삼은 배경에는 기업의 AI 활용 방식이 빠르게 바뀌고 있다는 판단이 있다. 기존에는 사람이 업무를 수행하면서 AI가 일부 작업을 보조했다면, 에이전틱 AI는 사용자의 의도를 파악하고 필요한 정보를 검색한 뒤 여러 시스템을 거쳐 실제 작업까지 수행하는 방식으로 진화하고 있다. 이 과정에서는 AI 모델의 성능만으로는 한계가 있다. 기업 내부 데이터와 기존 업무시스템, 보안정책, 업무 절차를 AI가 이해하고 실행할 수 있도록 연결하는 운영체계가 필요하다. 한컴은 에이전틱 OS를 통해 여러 AI 에이전트와 기업 데이터·업무 시스템을 통합 관리하고 업무 자동화를 지원한다는 구상이다. ◆ 기존 AX 레퍼런스에 에이전틱 OS 결합 한컴은 그동안 ‘한컴어시스턴트’와 ‘한컴피디아’ 등을 통해 공공기관과 기업의 AI 전환 사업을 확대해왔다. 국회와 한국서부발전, 한국수력원자력 등에 AI 솔루션을 공급했으며 BGF그룹을 대상으로도 기업 데이터와 지식자산을 AI와 연결하는 사업을 진행했다. 이번 에이전틱 OS는 기존 사업보다 적용 범위가 넓다. 개별 AI 솔루션이 특정 업무를 지원하는 데 집중했다면 에이전틱 OS는 여러 AI 에이전트가 업무 시스템과 연결돼 업무 과정 자체를 실행하도록 하는 것이 목표다. 남양유업 실증은 이 구조를 실제 기업 환경에서 검증한다는 점에서 향후 산업별 사업 확대를 위한 첫 레퍼런스가 될 전망이다. 해외시장도 준비하고 있다. 한컴은 폴란드 AI 기업 알고마인 등과 현지 공공부문 AI 사업 및 연구개발 협력을 추진하며 에이전틱 OS의 해외 적용 가능성을 타진하고 있다. 한컴은 올해 4분기 에이전틱 OS 베타 및 상용 버전을 선보일 예정이다. 김연수 한컴 대표는 “정식 출시에 앞서 실제 기업의 업무 환경과 데이터를 바탕으로 적용 가능성을 검증하고 산업별 활용 모델을 구체화하는 과정이 매우 중요하다”며 “제조·유통 등 산업별 맞춤형 AI 에이전트 모델을 정교화하고 국내외 대기업 및 중견기업을 대상으로 신규 사업 기회를 적극 확대하겠다”고 말했다. 이번 한컴의 행보는 에이전틱 OS를 얼마나 많은 기업에 공급하느냐보다 실제 업무를 얼마나 자동화하고 생산성을 높였는지를 숫자로 증명하는 것이다. 남양유업을 시작으로 제조·유통 분야에서 실증과 상용화가 이어진다면 한컴이 개별 AI 솔루션 기업에서 기업용 AI 운영 플랫폼 기업으로 진화하는 계기가 될 전망이다. [아주경제 2026년 08월 27일자 13면에 게재된 기사입니다.]2026-08-27 09:23:11
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KT, '넥스트 IT' 시동…전사 시스템 AI 기반으로 바꾼다 [경제일보] KT가 인공지능(AI)과 클라우드 중심으로 사업 구조를 전환하면서 내부 IT 시스템과 업무 방식까지 AI 시대에 맞게 바꾸는 전사 IT 현대화에 속도를 낸다. 보안과 서비스 안정성을 강화하는 동시에 내부에서 축적한 IT·AI 운영 역량을 기업 고객의 AX 전환 사업으로 연결한다는 전략이다. 24일 KT는 기존에 추진해 온 핵심 IT 시스템 현대화 범위를 플랫폼·인프라·업무 환경 전반으로 확대하는 '넥스트 IT' 전략을 추진한다고 밝혔다. 넥스트 IT는 '넥스트 IT 플랫폼', '넥스트 IT 인프라', '넥스트 IT 웍스'를 3대 축으로 삼아 IT 체계를 단계적으로 전환하는 전략이다. KT가 전사 IT 현대화에 나서는 것은 AI와 클라우드 확산으로 통신사의 IT 환경이 복잡해지고 있는 데 따른 대응으로 풀이된다. 과거 통신사의 IT가 통신망과 고객 서비스를 안정적으로 운영하는 역할에 집중했다면 최근에는 AI, 클라우드, 데이터, 디지털 서비스 등을 뒷받침하는 핵심 인프라로 역할이 확대되고 있다. 특히 노후화된 IT 시스템은 보안과 서비스 안정성을 떨어뜨릴 수 있는 요인으로 꼽힌다. KT는 기술 지원이 종료됐거나 종료가 임박한 하드웨어와 소프트웨어를 선제적으로 점검하고 전환해 정보 보호 위험을 줄이고 시스템 안정성을 높일 계획이다. 넥스트 IT 플랫폼에서는 전사 핵심 업무 시스템의 현대화를 추진한다. ERP(전사적 자원 관리), BSS(비즈니스 지원 시스템), OSS(운영 지원 시스템) 등 주요 시스템을 단계적으로 현대화하고 업무 프로세스도 함께 개선한다. 인증·결제 등 고객 서비스와 데이터 활용 체계에도 AI를 적용해 온라인 채널의 고객 맞춤형 서비스를 강화한다. 인프라 역시 차세대 환경으로 전환한다. KT는 차세대 사내 클라우드인 '넥스트 IPC(사내 프라이빗 클라우드)'를 기반으로 IT 인프라의 안정성과 보안성을 높이고 멀티·하이브리드 클라우드 환경을 구축할 예정이다. 서비스 특성에 따라 IT 자원을 유연하게 활용할 수 있도록 인프라 구조를 재편한다는 구상이다. 서비스 장애에 대비한 백업과 재해복구(DR) 체계도 강화한다. 주요 시스템에 대한 백업과 복구 체계를 고도화해 장애나 재해가 발생하더라도 핵심 서비스가 중단되는 상황을 최소화한다는 계획이다. AI와 클라우드 기반 서비스가 늘어날수록 IT 인프라의 안정성이 곧 고객 서비스 품질로 연결되는 만큼 내부 시스템의 신뢰성을 높이는 데 초점을 맞춘 것이다. AI를 활용한 업무 방식 전환도 병행한다. KT는 기존 AI 기반 개발 체계인 AIDD(AI-주도 개발)를 기획·설계부터 개발, 테스트, 운영까지 확대한 'AID-X(AI-주도 모든 것)'를 적용하고 있다. AI를 단순한 개발 보조 도구가 아니라 IT 업무 전 과정에서 활용하는 방식으로 확장하는 것이다. 사내 AI 에이전트 활용도 확대한다. KT는 임직원이 업무에 AI 에이전트를 활용할 수 있도록 AX 통합 플랫폼을 구축하고, 실제 업무에서 검증된 AI 활용 사례를 전사적으로 공유할 계획이다. 성공 사례뿐 아니라 시행착오까지 공유해 효과가 확인된 AI 활용 방식을 조직의 표준 업무 방식으로 정착시킨다는 방침이다. KT는 넥스트 IT를 통해 안정적인 IT 시스템 운영을 넘어 AI와 자동화를 개발·운영 전반에 적용하고, 이를 고객 서비스와 기업 고객의 AX 전환을 지원하는 사업 역량으로 확대한다는 계획이다. 옥경화 KT IT부문장 CIO 부사장은 "'넥스트 IT'는 KT가 지속 추진해 온 IT 현대화를 AI 시대에 맞게 한 단계 더 발전시키는 전략"이라며 "내부 IT 혁신 과정에서 축적한 기술과 운영 역량을 고객 서비스 혁신과 신규 AX 사업으로 확장해 'AX 플랫폼 컴퍼니' 전략의 실행력을 높이겠다"고 말했다.2026-08-24 10:06:13
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KT, '모두의 AI' 출사표…서비스·모델·인프라 국산 AI 연합 구축 [경제일보] KT가 국내 AI 서비스·모델·인프라 기업을 한데 묶어 정부의 '모두의 AI' 사업에 참여한다. 검색·쇼핑·주거·교육·금융 등 국민 생활과 맞닿은 서비스부터 AI 모델과 국산 반도체까지 연결해 국내 AI 기술의 실제 서비스 적용을 확대한다는 전략이다. 19일 KT는 국내 AI 서비스, 모델·플랫폼, 인프라 분야 기업·기관과 컨소시엄을 구성해 과학기술정보통신부가 추진하는 '모두의 AI' 사업 공모에 참여한다고 밝혔다. 이번 컨소시엄은 AI 기술을 개발하는 기업뿐 아니라 이를 실제 국민 서비스에 적용할 수 있는 기업과 인프라 기업까지 참여한 것이 특징이다. KT는 통신·클라우드·AI 플랫폼과 대규모 서비스 운영 경험을 바탕으로 각 참여사의 기술을 연결하고 안정적인 AI 서비스 기반을 구축한다는 계획이다. AI 서비스 분야에는 다음, 솔트룩스, 무신사, 직방, 커넥트웨이브, 매스프레소, EBS, BC카드, 딥서치 등이 참여한다. 검색과 쇼핑, 주거, 교육, 금융 등 국민이 일상에서 사용하는 서비스에 AI를 접목해 활용 범위를 넓힌다는 구상이다. AI 모델·플랫폼 분야에서는 업스테이지, 모티프테크놀로지스, NC AI, 액션파워 등이 참여한다. 각 기업이 보유한 AI 모델과 플랫폼 기술을 활용해 생활 서비스에 적용할 수 있는 AI 기능을 개발하고 확산하는 역할을 맡는다. AI 인프라 분야에는 래블업, 리벨리온, 베슬AI코리아 등이 합류한다. AI 서비스가 실제 대규모 이용 환경에서 안정적으로 작동하려면 모델뿐 아니라 연산 인프라와 운영 기술이 필요하다는 판단에 따른 것으로 풀이된다. 이번 컨소시엄은 국내 AI 기업의 기술을 실제 이용자가 사용하는 서비스로 연결하는 것에 중점을 두고 진행된다. 기존 국내 AI 산업이 모델 개발과 기술 경쟁에 집중했다면, 이번 사업을 통해 검색·교육·금융·쇼핑 등 구체적인 서비스에 AI를 적용해 활용성을 검증하겠다는 것이다. 특히 생성형 AI 확산으로 AI 모델의 성능뿐 아니라 이를 안정적으로 운영할 수 있는 인프라와 서비스 접점의 중요성도 커지고 있다. 아무리 성능이 높은 AI 모델을 확보하더라도 이용자가 접근할 수 있는 서비스와 충분한 연산 인프라가 뒷받침되지 않으면 실제 시장 확산으로 이어지기 어렵기 때문이다. KT는 통신과 클라우드 사업을 통해 확보한 인프라와 AI 플랫폼 역량을 컨소시엄의 연결고리로 활용한다. 다양한 기업이 개발한 AI 기술을 하나의 서비스 환경에서 구현하고 대규모 이용자를 대상으로 안정성과 활용성을 검증하는 역할을 맡는 것으로 분석된다. 이번 컨소시엄을 통해 KT는 기존 AI·클라우드 사업과 연결할 수 있을 것으로 전망된다. AI 서비스가 확대될수록 추론 연산과 데이터 처리 수요도 증가하는 만큼 통신망과 클라우드, AI 인프라를 함께 확보한 KT가 서비스 운영 기반을 제공할 수 있다. KT는 이번 사업을 통해 국민의 AI 접근성을 높이는 동시에 국내 AI 기업의 기술 활용 기회를 확대하고 AI 생태계 활성화에 나선다는 방침이다. 이진형 KT AX사업본부장 상무는 "KT는 국내 대표 AI 기업들과 함께 '모두의 AI' 사업을 제안하며, 국민 누구나 쉽고 신뢰할 수 있는 AI의 혜택을 누릴 수 있도록 기여할 계획"이라며 "국내 대표 AI 기업들의 역량과 KT의 통신·AI 운영 역량을 결합해 안정적이고 신뢰할 수 있는 대한민국 AI 서비스를 준비해 나가겠다"고 말했다.2026-08-19 17:13:15
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바운드포, AI API 비용 폭증 막는다…'파레토'로 토큰 지출 사전 통제 [경제일보] 생성형 인공지능(AI)과 AI 에이전트 도입이 확산하면서 기업들의 관심이 'AI를 얼마나 많이 활용하느냐'에서 'AI를 얼마나 효율적으로 활용하느냐'로 옮겨가고 있다. 이에 데이터 파운드리 기업 바운드포가 AI 토큰 비용을 사전에 통제하는 서비스를 선보이며 기업용 AI 비용 관리 시장 공략에 나섰다. 단순히 사용량과 비용을 보여주는 기존 모니터링 방식에서 나아가 예산을 초과할 것으로 예상되는 AI API 호출을 실행 단계에서 차단하는 방식이다. 12일 바운드포는 자사 AI 데이터 운영 플랫폼 '드로파이'에 AI 토큰 지출 관리 서비스 '파레토'를 새롭게 추가했다고 밝혔다. 최근 기업들은 하나의 AI 모델만 사용하는 것이 아니라 업무 성격에 따라 여러 생성형 AI 모델과 API를 동시에 활용하고 있다. 고성능 모델을 적극적으로 활용해 AI 사용량 자체를 늘리는 이른바 '토큰맥싱'이 확산하는 등 AI 활용 확대가 기업 경쟁력으로 여겨지고 있지만, 사용량이 늘어날수록 비용 부담 역시 커지는 구조다. 특히 AI 에이전트가 확산하면서 토큰 비용의 성격도 달라지고 있다. 사람이 직접 AI를 사용하는 경우에는 사용 시간이나 빈도에 일정한 한계가 있지만, AI 에이전트는 업무가 완료될 때까지 API를 자동으로 호출할 수 있다. 로봇이나 각종 디바이스에 AI가 탑재되면 24시간 작동하면서 지속적으로 모델을 호출하는 환경도 가능하다. 이 과정에서 오류가 발생해 같은 요청을 반복하거나, 단순한 작업에 고성능 모델을 계속 사용하는 경우 예상하지 못한 비용이 누적될 수 있다. AI 사용량을 늘리는 것 자체가 목표였던 단계에서 벗어나 기업이 AI 비용의 발생 구조까지 관리해야 하는 단계로 넘어가고 있는 것이다. 기존 기업용 비용 관리 방식만으로는 해당 변화에 대응하기 어렵다는 지적도 나온다. 일반적으로 기업은 월말 청구서나 사용량 데이터를 통해 어느 서비스에서 비용이 발생했는지를 확인한다. 다만 AI API는 호출량과 토큰 사용량에 따라 비용이 실시간으로 증가하기 때문에 사후에 비용을 확인하는 것만으로는 이미 발생한 지출을 되돌리기 어려운 것으로 평가된다. 바운드포는 파레토를 내놓은 것도 해당 문제를 겨냥했다. 바운드포는 파레토가 관리자가 설정한 예산 한도와 정책을 AI API 호출 과정에 적용해 일정 수준을 넘어서는 요청을 실행 전에 차단할 수 있도록 설계됐다고 설명했다. 사용 이후 비용을 분석하는 '사후 관측'보다 비용이 발생하기 전에 통제하는 '사전 통제'에 초점을 맞춘 것이 특징이다. 기업은 팀이나 프로젝트별로 AI 사용 예산을 설정할 수 있으며 현재 사용량과 예상 지출을 확인할 수 있도록 구성됐다. AI 에이전트가 자동으로 API를 호출하는 환경에서도 정해진 예산 범위 안에서 서비스를 운영할 수 있도록 하는 방식이다. 비용이 발생하는 패턴을 분석해 불필요한 지출을 찾아내는 기능도 제공한다. 실패한 API 요청이 반복되면서 비용이 누적되는 재시도, 사실상 동일한 요청을 반복 처리하는 중복 호출, 상대적으로 단순한 작업에 고성능 모델을 사용하는 과사양 모델 사용 등을 분석해 절감 가능성이 있는 영역을 리포트로 제공한다. 기업 입장에서는 어떤 모델을 얼마나 사용했는지를 확인하는 것뿐 아니라 어떤 업무에 어떤 모델을 사용했는지, 불필요한 호출이 발생하고 있는지, 설정한 예산을 넘어설 가능성이 있는지까지 관리해야 하기 때문에 AI 에이전트가 업무 자동화의 중심으로 자리 잡을수록 비용 통제의 중요성은 더욱 커질 전망이다. AI 에이전트가 여러 단계의 업무를 수행하는 과정에서 하나의 요청에 그치지 않고 여러 모델과 API를 연속적으로 호출할 수 있기 때문이다. 피지컬 AI 확산도 변수다. 로봇이나 자율 시스템 등이 AI 모델을 활용해 주변 상황을 판단하고 행동하는 환경에서는 서비스가 작동하는 동안 지속적인 AI 추론과 API 호출이 발생할 수 있다. AI가 소프트웨어 안에서만 사용되는 것이 아니라 현실 세계의 기기와 연결될수록 토큰 비용이 기업의 운영비와 직접 연결될 가능성도 커지고 있다. AI 시장의 경쟁 기준이 변하고 있다. 기존에는 더 뛰어난 성능의 모델을 확보하거나 이를 다양한 업무에 빠르게 적용하는 것이 기업의 AI 경쟁력으로 평가됐다면, 앞으로는 동일한 업무를 얼마나 적은 비용으로 처리할 수 있는지까지 중요한 요소가 될 전망이다. 바운드포는 파레토를 자사 AI 데이터 운영 플랫폼인 드로파이에 결합하면서 데이터 관리와 AI 비용 통제를 하나의 플랫폼에서 제공하는 방향으로 사업을 확대한다는 구상이다. AI 활용 과정에서 발생하는 데이터를 관리하는 동시에 해당 데이터를 바탕으로 AI 사용 패턴과 비용 구조를 분석해 운영 효율까지 높이겠다는 것이다. 황인호 바운드포 대표는 "로봇과 디바이스가 24시간 AI를 호출하는 환경에서는 비용을 사후에 분석하는 방식만으로는 한계가 있었고, 파레토는 피지컬 AI 현장에서 바운드포가 직접 겪은 문제를 해결하는 과정에서 탄생한 서비스"라며 "앞으로도 현장에서 검증한 운영 경험을 서비스로 고도화해 AI 데이터 관리부터 비용 통제까지 기업의 AI 운영 전반을 지원해 나가겠다"고 말했다.2026-08-12 11:05:01
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![[데스크칼럼] AI가 내 돈을 쓰는 시대, 책임은 누가 지나](https://image.ajunews.com/content/image/2026/10/16/20261016135030302549_518_323.jpeg)