2026.09.23 수요일
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AI·게임으로 사회문제 푼다…카카오 임팩트·희망스튜디오의 '기술형 사회공헌' [경제일보] 기업들의 사회공헌 활동이 단순 기부나 봉사에서 벗어나 인공지능(AI)과 게임 등 각사의 기술·콘텐츠를 활용해 사회문제를 해결하는 방식으로 확대되고 있다. 카카오 임팩트재단은 AI를 사회혁신 조직의 업무에 적용해 생산성을 높이고 있고, 스마일게이트 희망스튜디오는 게임과 지식재산권(IP)을 활용해 이용자가 사회문제 해결 과정에 직접 참여하도록 하는 등 기업이 보유한 기술과 콘텐츠를 사회적 가치 창출에 연결하는 사례가 늘고 있는 것으로 분석된다. 23일 카카오 임팩트재단과 스마일게이트 희망스튜디오는 지난 21일부터 22일까지 서울 코엑스에서 열린 '제3회 대한민국 사회적가치 페스타'에 참가해 각각 AI와 게임을 활용한 사회공헌 사례를 소개했다. 대한상공회의소가 주최한 이번 행사는 정부·기업·시민사회가 모여 사회적 가치 창출 사례와 협력 방안을 공유하는 자리다. 카카오 임팩트재단은 이번 행사에서 재단 내부의 AX(인공지능 전환) 경험과 사회혁신 조직의 기술 활용 사례를 공개했다. 재단에 따르면 지난 4월부터 자체 AX를 추진하면서 AI를 활용해 업무 프로세스를 개선한 구성원의 비율이 지난 4월 29%에서 8월 말 65%까지 증가한 것으로 나타났다. 구성원들이 체감한 하루 평균 업무시간 절감 효과는 107분으로 집계됐다. 사회혁신 현장에서도 AI 활용 사례를 만들었다. 카카오 임팩트재단의 '테크 포 임팩트 LAB'에 참여한 사단법인 늘픔가치는 IT 전문가들과 함께 AI 기반 복약상담 기록·분석 서비스 '케어링노트'를 개발했다. 기존에는 약사가 복약상담을 마친 뒤 상담 내용을 직접 기록해야 했지만, 케어링노트를 활용하면 상담 내용을 녹음한 뒤 AI가 복약상담 기록을 자동으로 생성한다. 이에 기록 관리에 소요되는 시간이 기존의 3분의 1 수준으로 줄어든 것으로 나타났다. AI가 단순 반복 업무를 줄이는 데 그치지 않고 현장에서 제공하는 서비스 규모를 확대하는 효과도 나타났다. 케어링노트 도입 이후 1년 6개월 동안 늘픔가치의 '찾아가는 복약상담소' 상담 횟수는 10회에서 53회로 늘었고, 상담 대상자는 120명에서 437명으로 증가했다. 참여 약사도 6명에서 30명으로 확대됐다. 특히 최근에는 사회혁신 조직이 필요한 기능을 직접 개선할 수 있도록 지원 범위도 넓히고 있다. 늘픔가치는 지난 5월부터 AI 코딩 도구를 활용해 현장에서 필요한 기능을 직접 기획하고 개선하는 작업을 진행하고 있다. 카카오 임팩트재단은 이날 조직의 AI 활용 경험을 바탕으로 '사회혁신 생태계를 위한 AX 가이드'도 공개했다. 조직의 AI 활용 기준을 정하는 단계부터 담당자와 데이터 환경 구축, 활용 성과 측정과 점검 등 5단계로 구성해 사회혁신 조직이 자체적으로 AI 전환 수준을 진단할 수 있도록 구성했다. 스마일게이트 희망스튜디오는 게임의 '재미'를 사회공헌 활동에 접목했다. 희망스튜디오는 이번 행사에서 '기부의 게임화'를 주제로 특설 부스를 마련하고 'PLAY for GOOD' 철학을 담은 기부 플랫폼을 소개했다. 대표적으로 '스마일 기부오락실'에서는 스마일게이트의 MMORPG '로스트아크' 캐릭터 IP인 모코코를 활용한 소셜 게임을 선보였다. 기아 문제를 다룬 '모두의 수확'과 환경 보존을 주제로 한 '다시, 바다' 등 2종이다. 참관객은 게임 속 미션을 수행하면서 사회문제 해결 활동을 가상으로 체험했다. 행사 기간 '모두의 수확'에서는 6만5658끼 분량의 과일을 수확했고, '다시, 바다'에서는 9766kg의 해양쓰레기를 수거하는 성과를 기록했다. 희망스튜디오는 게임을 통한 참여를 실제 기부로 연결하는 캠페인도 진행한다. 내달 16일까지 진행하는 '즐거운 참여로, 더 좋은 세상을 만들어요' FUNding 캠페인을 통해 모금된 기부금 전액을 인구감소지역과 도서산간지역 취약계층 아동·청소년의 디지털 기기 지원에 사용할 예정이다. 류석영 카카오 임팩트재단 이사장은 "AI는 비영리 조직의 사회문제 해결 속도를 가속화할 수 있는 기술이며, 작은 조직일수록 그 가능성이 더 크다고 생각한다"며 "재단이 먼저 써보고 사업에 접목하며 얻은 경험과 시행착오를 생태계와 나누어, AI가 사회문제 해결에 실질적으로 기여하는 방법을 함께 만들어가겠다"고 말했다. 권연주 희망스튜디오 이사는 "이번 행사로 사회문제 발굴과 해결을 게임처럼 즐겁게 경험할 수 있도록 돕는 희망스튜디오 기부 플랫폼의 역할을 사회적 가치에 관심 있는 많은 분들에게 알릴 수 있어 뜻깊었다"며 "앞으로도 희망스튜디오는 기업·공익단체 및 기관, 일반 대중을 연결하는 플랫폼으로 사회적 가치를 확산해 나가겠다"고 말했다.2026-09-23 10:20:12
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"AI 도입했다고 생산성 오르지 않는다"…정재헌 SKT CEO가 말한 'AX의 J커브' [경제일보] SK텔레콤이 인공지능(AI) 전환 과정에서 겪은 시행착오와 독자 AI 개발 경험을 바탕으로 'AX 시대의 일하는 방식'과 미래 인재상을 제시했다. 정재헌 SK텔레콤 CEO는 AI를 도입한다고 곧바로 생산성이 높아지는 것이 아니라 초기의 불편함을 견디고 업무 자체를 다시 설계해야 생산성의 급격한 상승으로 이어질 수 있다고 강조했다. 2일 SK텔레콤에 따르면 정재헌 CEO는 전날 서울대학교 제1공학관에서 대학생·대학원생 약 300명을 대상으로 'AI 시대의 선택과 기회'를 주제로 특강을 진행했다. 이번 강연은 SK텔레콤과 서울대가 10년째 운영하는 AI 공동과정의 첫 수업으로, 지난 1987년 서울대 공법학과에 입학한 정 CEO가 약 40년 만에 모교 강단에 선 자리로 알려졌다. 정 CEO가 이날 제시한 핵심 개념은 'AX의 J커브'다. AI 전환(AX) 초기에는 재교육과 업무 재설계, 데이터·조직 정비 등으로 오히려 생산성이 떨어질 수 있지만 이른바 '불편함의 골짜기'를 넘어선 조직은 어느 순간 생산성이 가파르게 상승한다고 설명했다. 그는 AX 전환을 위해 낯설게 보기, 극한 마주하기, 불편해지기 등 세 가지 방법론을 제시했다. 기존 업무 방식을 당연하게 받아들이지 않고 AI를 전제로 업무를 다시 설계하는 동시에 기존 방식으로는 달성하기 어려운 목표에 도전하고 AI 도입 초기의 시행착오를 견뎌야 한다는 의미로 풀이된다. SK텔레콤 내부 사례도 소개했다. 한 개발자가 고객 요청에 따른 시스템 수정 업무를 기존 방식으로 약 50시간에 걸쳐 처리했지만, 이를 AI로 전환하는 과정에서는 오히려 500시간 이상이 소요됐다. AI 에이전트를 새로 만들고 수정하며 수백 차례 검증하는 과정이 필요했지만 전환 작업이 완료된 이후 같은 업무에 걸리는 시간은 약 1시간으로 감소했다. 정 CEO가 강조한 '극한 마주하기'에는 독자 AI 모델 개발 경험도 포함됐다. SK텔레콤은 제한된 GPU 환경에서도 6880억 파라미터 규모의 초거대 AI 모델 'A.X K2'를 개발했다. A.X K2는 지난 7월 오픈웨이트 모델로 공개됐으며, 최근 공개된 기술보고서에서는 6880억 파라미터 규모의 전문가 혼합(MoE) 모델로 소개됐다. 특히 AI가 기업을 넘어 국가 간 경쟁으로 확산하고 있으며, 독자적인 AI 역량을 확보해야 한다는 것이다. 다만 정 CEO는 AI 시대에도 인간의 역할이 사라지는 것은 아니라고 강조했다. AI가 코딩 등 기술적인 업무를 점점 더 잘 수행할수록 사람에게는 자신의 전문 분야를 이해하고 AI를 활용해 생산성을 높이는 능력이 중요해진다는 설명이다. 특히 그는 AI 시대 인재에게 필요한 역량으로 '생각 근육', '적응 근육', '공감 근육', '신체 지능'을 제시했다. 본질을 파악하고 새로운 환경에 적응하며 다른 사람을 이해하고, 경험을 바탕으로 가치를 만들어내는 능력이다. 정재헌 CEO는 "AI가 모든 것을 결정할 것 같은 시대지만 그렇지 않다"며 "주도성을 가지고 스스로 방향을 정하는 통찰력과 공감 능력이 경쟁력"이라고 말했다. 이어 "가치를 판단하고 결정하는 일은 끝까지 사람의 몫일 것"이라며 "10년 뒤 AI 시대의 새로운 질문에 대한 답을 만들어갈 여러분과 혁신 현장에서 동료로 다시 만나기를 기대한다"고 전했다.2026-09-02 10:44:57
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알리바바 클라우드, 韓 3호 데이터센터 가동…2호 개소 1년 만에 증설 [경제일보] 알리바바 클라우드가 한국에 세 번째 데이터센터를 구축하며 국내 인공지능(AI)·클라우드 시장 공략을 강화한다. 국내 데이터센터를 기존 2곳에서 3곳으로 늘려 서비스 안정성과 데이터 주권 대응력을 높이는 동시에 자체 AI 모델과 개발 플랫폼, 에이전트 도구를 앞세워 한국 기업의 AI 전환(AX) 시장까지 사업 영역을 확대한다는 전략이다. 18일 알리바바 클라우드는 서울 강남구 조선팰리스에서 기자 간담회를 열고 한국 시장에 대한 인프라 투자 확대와 AI 사업 전략을 공개했다. 윤용준 알리바바 클라우드 한국 총괄 지사장은 "지난해 에디 우 알리바바 그룹 CEO는 클라우드와 AI와 관련된 부분으로 향후 3년 동안 530억 달러를 투자하겠다는 공격적인 투자 계획을 발표했고, 오늘 세 번째 데이터센터의 런칭 역시 투자의 연장선상"이라며 "한국은 그 어떤 국가보다도 디지털 인프라 스트럭처나 AI와 관련된 인프라에 대한 수요가 높은 국가이기 때문에 이러한 시장의 수요를 반영하기 위해 지속적으로 AI와 관련된 인프라 투자를 확대할 생각"이라고 말했다. 앞서 알리바바 클라우드는 지난 2016년 한국 시장에 진출한 이후 2022년 첫 번째 데이터센터를 구축한 데 이어 2025년 두 번째 데이터센터를 개소했다. 올해는 서울에 세 번째 데이터센터를 출범시키며 국내 인프라를 확대한다. 이번 데이터센터 확대는 알리바바의 글로벌 AI 인프라 투자 전략의 일환으로 진행된다. 최근 알리바바는 글로벌 AI 인프라에 530억 달러(약 75조원) 규모의 투자를 추진하고 있으며, 알리바바 클라우드는 이를 기반으로 글로벌 클라우드 인프라와 AI 서비스를 확대하고 있다. 알리바바 클라우드에 따르면 이번 신규 데이터센터 구축으로 글로벌 인프라는 30개 리전, 104개 가용영역(AZ)으로 확대됐다. 한국에서는 기존 2개 AZ에서 3개 AZ 체제로 전환하면서 서비스 안정성과 가용성을 높였다는 설명이다. 특히 알리바바 클라우드는 국내에 3개의 AZ를 확보하면서 서비스 수준협약(SLA)도 기존 99.9%에서 99.99%로 높아졌다고 강조했다. 여러 가용영역을 활용해 특정 시설에 장애가 발생하더라도 서비스를 지속할 수 있는 구조를 강화한 것이다. 데이터 주권과 규제에 대한 대응도 보강한다. 알리바바 클라우드는 국내 고객의 데이터를 고객 동의 없이 해외로 반출하지 않는다는 방침을 다시 한 번 밝혔다. 국내에 데이터와 서비스를 둘 수 있는 인프라를 확대해 데이터 주권을 중시하는 기업과 공공기관의 클라우드 수요에 대응한다는 전략이다. 윤 지사장은 "퍼블릭 클라우드 사업자에게 데이터 보호와 개인 정보 보호는 그 어떤 것과도 바꿀 수 없는 가장 높은 우선순위일 것"이라며 "글로벌 컴플라이언스 인증을 몇 년째 갱신하고 있으며 고객들이 저희 알리바바 클라우드 상에 중요한 데이터들을 보관하거나 해당 데이터를 바탕으로 워크로드를 운영할 때 전체적인 컴플라이언스에 위반되는 사항들이 발생하지 않도록 모니터링할 수 있는 관리 체계도 제공하고 있다"고 강조했다. 알리바바 클라우드는 데이터센터 확대를 기반으로 한국 시장에서 AI 사업도 본격적으로 확대한다. 단순히 클라우드 인프라를 제공하는 데 그치지 않고 AI 컴퓨팅 인프라부터 파운데이션 모델, 개발 플랫폼, 애플리케이션까지 연결하는 '엔드투엔드 풀스택' 전략을 내세웠다. AI 컴퓨팅 인프라는 글로벌 30개 이상의 리전을 기반으로 제공하고, 파운데이션 모델 영역에서는 자체 대규모 언어 모델(LLM) '큐원(Qwen)'을 비롯해 이미지·영상 생성 모델 등을 활용한다. 모델 스튜디오와 PAI를 통해 AI 모델의 학습과 배포를 지원하고, 애플리케이션 영역에서는 기업용 AI 도구와 산업별 솔루션을 제공하는 구조다. 특히 오픈소스와 상용 모델을 함께 제공하는 투트랙 전략을 통해 기업이 필요에 따라 AI 모델을 선택할 수 있도록 한다는 구상이다. 자체 AI 모델인 Qwen 외에도 영상 생성 모델 '완(WAN)', 이미지 생성 모델 '해피호스(HappyHorse)' 등을 AI 서비스 포트폴리오에 포함했다. 기업용 AI 개발 도구도 확대한다. AI 코딩 도구 '큐오더(Qoder)'와 업무용 AI 도구 '큐원워크(QwenWork)', 영상 콘텐츠 제작을 지원하는 '원더클립(WonderClip)' 등을 앞세워 개발자와 기업의 AI 활용 범위를 넓힌다는 계획이다. 한국 기업을 대상으로 한 AI 전환 사례도 소개했다. 알리바바 클라우드는 네이버의 메타버스 자회사 제페토가 실시간 3D 아바타 서비스 운영을 위해 알리바바 클라우드의 인프라를 활용하고 있다고 설명했다. 제페토는 아시아 지역에서 대규모 동시 접속자를 수용하면서 실시간 3D 아바타 상호작용을 구현해야 하는 만큼 낮은 지연 시간과 높은 컴퓨팅 성능이 필요하다. 여기에 아바타와 3D 콘텐츠를 안정적으로 전 세계 이용자에게 전달하기 위한 글로벌 콘텐츠 전송 네트워크(CDN) 인프라도 요구된다. 알리바바 클라우드는 이러한 실시간 처리와 글로벌 콘텐츠 전송 수요에 대응할 수 있는 클라우드 인프라를 제공했다고 설명했다. 글로벌 서비스를 운영하는 국내 기업을 대상으로 클라우드 인프라 공급을 확대할 수 있다는 점을 강조한 것이다. AI 스타트업과의 협력 사례도 공개됐다. 광주 기반 AI 스타트업 젠다이브는 알리바바 클라우드의 AI 모델을 자사 AI 에이전트 기반 업무 플랫폼 '데브다이브'에 통합했다. 데브다이브는 특정 AI 모델에 종속되지 않는 '모델 애그노스틱' 방식의 AI 에이전트 기반 업무 운영 체제(WorkOS)다. 사용자가 자연어로 원하는 업무를 입력하면 여러 AI 기능을 조합해 반복적으로 사용할 수 있는 업무 워크플로를 구축하는 방식이다. 젠다이브는 여기에 알리바바 클라우드의 영상 생성 모델 완과 이미지 생성 모델 해피호스를 적용했다. 문서 분석뿐 아니라 이미지와 영상 등 시각 콘텐츠를 자동으로 생성하는 업무까지 AI 에이전트의 활용 범위를 확대했다. 알리바바 클라우드를 선택한 이유로는 생성 비용과 모델 선택의 다양성, 빠른 연동 및 확장성을 꼽았다. 특히 젠다이브는 고객 영상 제작 과정에서 기존 AI 활용 방식과 비교해 비용을 10분의 1 수준으로 낮췄다고 설명했다. 함민혁 젠다이브 대표이사는 "이번에 라이브 커머스 기업에게 알리바바 클라우드의 '해피올스' 모델을 사용해서 기존 AI 대비 10배 이상의 비용 절감 효과를 가졌다"며 "회사 단위로 50명, 100명이 AI를 사용하는데 해당 사람들이 한두 번 안에 만들어야 할 것들을 20번, 30번씩 계속 생성에 대한 비용을 썼을 때 해당 모델에 대해, 그리고 비용에 대해 알리바바 클라우드 모델들이 최적화되어 있고 비용에 대한 경쟁성이 있기 때문에 저희(젠다이브)가 선택했다"고 말했다. 알리바바 클라우드는 한국 시장에서 인프라뿐 아니라 현지 기업과의 협력도 확대할 계획이다. 중소기업과 스타트업의 디지털 전환을 지원하고 파트너 생태계를 확대하는 한편 현지 채용과 인력도 늘려 고객 대응력을 높인다는 방침이다. 한국 기업의 중국 및 아시아 시장 진출을 지원하는 것도 주요 전략으로 제시했다. 알리바바 클라우드가 중국을 비롯해 아시아 지역에 구축한 클라우드 인프라와 AI 역량을 활용해 국내 기업의 해외 서비스 확장을 지원한다는 구상이다. 윤용준 지사장은 "지난 2022년 한국 첫 번째 데이터센터를 오픈하고 (두 번째 데이터센터까지) 3년이 걸렸는데, 1년 만에 세 번째 데이터센터를 오픈했다는 것은 그만큼 한국에서 클라우드 수요도 수요지만 AI와 관련된 수요가 굉장히 늘어나고 있다"며 "AI가 좀 더 저희 생활에 밀접하게 다가오는 이 시점에서 저희 알리바바 클라우드도 한국 고객들의 디지털 트랜스포메이션을 잘 지원할 수 있는 신뢰할 수 있는 파트너로서 지속적으로 노력하겠다"고 말했다.2026-08-18 12:35:33
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카카오, 비수도권 청소년 100명에 '피지컬 AI' 교육…AI 인재 저변 넓힌다 [경제일보] 인공지능(AI) 교육이 코딩과 이론 중심에서 실제 문제를 AI로 해결하는 프로젝트형 교육으로 이동하고 있다. 특히 AI 교육 인프라와 경험 기회가 상대적으로 부족한 비수도권 청소년을 대상으로 기업들이 실습형 교육을 확대하는 가운데 카카오가 피지컬 AI와 바이브 코딩 등을 활용한 교육 프로그램을 운영하며 미래 AI 인재 저변 확대에 나서고 있다. 18일 카카오는 지난 14일 경기도 용인시 카카오 AI 캠퍼스에서 '카카오 AI 루키 캠프' 2기 수료식을 진행했다고 밝혔다. 이번 캠프에는 강원·경상·전라·제주·충청 등 비수도권 지역 중학교 2학년부터 고등학교 1학년 학생 100명이 참여했다. 캠프는 지난 4일부터 14일까지 두 차례에 걸쳐 각각 3박 4일 일정으로 진행됐다. 이번 프로그램은 단순한 AI·코딩 교육을 넘어 실제 결과물을 만드는 프로젝트형 교육 과정으로 구성한 것이 특징이다. 카카오는 참여 학생들이 AI 기술을 학습한 뒤 주변에서 해결할 문제를 직접 찾고 아이디어를 설계해 실제 작동하는 시제품으로 구현하는 과정을 경험했다고 설명했다. 카카오는 이번 2기부터 교육 과정을 일부 개편했다. 1기에서는 캠프 현장에서 기술 학습과 프로젝트를 함께 진행했고, 2기부터는 피지컬 AI 기초와 바이브 코딩 등을 온라인으로 미리 학습하도록 안내했다. 오프라인 캠프에서는 사전 학습을 바탕으로 실제 프로젝트를 수행하는 데 집중할 수 있도록 했다. 특히 피지컬 AI 교육을 위해 각종 센서와 디스플레이 모듈, 카메라와 마이크가 탑재된 개발 보드, 레이저 커팅기 등 실습 장비도 확충했다. AI가 소프트웨어 안에서만 작동하는 것이 아니라 센서와 기기를 통해 현실 세계의 데이터를 인식하고 실제 동작으로 연결되는 과정을 학생들이 직접 경험할 수 있도록 구성했다. 바이브 코딩 역시 학생들의 프로젝트 구현을 지원하는 수단으로 활용됐다. 생성형 AI를 활용해 코드를 작성하고 수정하는 방식으로 개발 과정의 진입장벽을 낮추면서 학생들이 복잡한 프로그래밍 자체보다 자신이 해결하려는 문제와 서비스 구현에 집중할 수 있도록 설계했다. 카카오는 참여 학생들이 문제 발견 및 정의, 아이디어 설계, 핵심 기능 구현, 결과물 완성, 사용자 관점의 검증, 발표 등 AI 서비스 개발의 전 과정을 수행했다고 강조했다. 각 팀에는 멘토가 배치돼 프로젝트 진행 과정에서 기술적인 문제나 아이디어의 개선 방향에 대한 피드백도 제공했다. 최근 생성형 AI와 코딩 도구가 확산하면서 코드 작성 자체에 대한 진입장벽이 낮아지고 있다. 이에 미래 AI 인재에게는 단순히 코드를 작성하는 능력뿐 아니라 어떤 문제를 해결할 것인지 정의하고 AI를 적절한 방식으로 활용해 결과물을 만들어내는 역량이 중요해지고 있다. 이번 캠프의 프로젝트 결과에서도 이러한 변화가 나타났다. 대상은 '위시트(WE : SEAT)' 팀의 'AI 스마트 교통약자석'이 차지했다. AI를 활용해 교통약자 좌석을 효율적으로 관리하는 시스템으로, 문제 정의부터 솔루션 설계와 기술 구현·검증까지 종합적인 평가에서 높은 점수를 받았다. 심사에는 카카오 임직원으로 구성된 '크루 심사단'과 현직 중·고등학교 교사로 구성된 '루키 티쳐스'가 참여했다. 특히 올해 처음 도입된 루키 티쳐스는 결과물의 기술적 완성도뿐 아니라 학생들이 문제를 어떻게 정의하고 해결책을 설계했는지, 실제 구현 과정에서 어떤 성장 모습을 보였는지 등을 함께 평가했다. 산업이 빠르게 성장하면서 기업들의 인재 확보 경쟁이 치열해지고 있지만, 학생들이 AI 기술을 직접 접하고 프로젝트를 수행할 수 있는 교육 기회는 지역별로 차이가 나고 있는 것으로 지적된다. 특히 AI 교육이 단순 이론 수업을 넘어 고가의 장비와 전문 인력이 필요한 실습형 교육으로 발전할수록 지역 간 교육 인프라 격차가 커지고 있어, 기업이 자체 교육시설과 인력을 활용해 비수도권 학생들에게 실제 AI 개발 경험을 제공하는 방식이 이러한 격차를 일부 보완하고 있다. 카카오는 올해 하반기 중 AI 루키 캠프 3기 참가자를 모집하고 내년 상반기 캠프를 진행할 예정이다. 루키 티쳐스 역시 이번 캠프를 시작으로 비수도권 청소년의 AI 역량 강화를 위한 활동을 이어간다는 계획이다. 정신아 카카오 대표는 "이번 캠프에서 참가 학생들이 주변 문제를 스스로 발견해 정의하고, 이를 실제 결과물로 만들어 가는 모습을 보며 청소년은 미래를 준비하는 인재를 넘어 현재의 변화를 만들어 가는 문제 해결자가 될 수 있음을 확인했다"며 "기술의 방향을 정하는 것은 결국 사람의 몫으로, 이번 경험이 기술을 잘 사용하는 데서 나아가 자신이 중요하게 생각하는 문제의 해법을 만들어 가는 출발점이 되길 바란다"고 말했다.2026-08-18 09:41:32
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빗썸, AI 공급망 공격 예방 가이드 배포…올 상반기 지갑키 노린 사고 잇따라 [경제일보] 빗썸이 8월 정보보호 캠페인으로 'AI 공급망 공격' 예방 가이드를 공개했다. 공급망 공격은 완성된 프로그램을 직접 뚫는 대신 소프트웨어를 만드는 재료 단계에 악성코드를 미리 심어두는 수법이다. 이 방식이 까다로운 이유는 감염 시점을 이용자가 알아채기 어렵다는 데 있다. 오염된 재료가 들어간 프로그램은 설치 초기에는 정상 작동하다가 이후 업데이트를 통해 악성 기능이 붙는 식으로 움직인다. 감염되면 기기에 저장된 아이디와 비밀번호, 가상자산 지갑 정보가 빠져나가거나 원격 제어로 이어질 수 있다. 같은 계정 정보를 쓰는 다른 서비스까지 피해가 번지는 것도 이 공격의 특징이다. 빗썸이 이 주제를 택한 배경에는 올해 상반기에 실제로 벌어진 사고들이 있다. 지난 3월 파이썬 패키지 저장소 PyPI에 올라온 AI 프록시 라이브러리 라이트LLM의 두 개 버전에 악성코드가 삽입돼 배포됐다. 해킹 그룹 팀PCP의 소행으로, SSH 키와 클라우드 인증 정보에 더해 암호화폐 지갑까지 수집해 외부로 빼내는 유형이었다. 악성 버전이 올라가 있던 시간은 3시간 남짓이었지만, 하루 340만건이 넘는 다운로드 규모를 감안하면 그 사이 상당수 시스템이 감염된 것으로 추정된다. 같은 흐름의 사고는 이어졌다. 주간 다운로드 1억건에 이르는 자바스크립트 라이브러리 액시오스는 북한 연계 조직이 관리자 계정을 탈취해 악성 버전을 공식 저장소에 직접 올렸다. 5월에는 개발도구로 위장한 npm 패키지가 솔라나와 수이, 앱토스 지갑 키스토어를 직접 겨냥한 사례도 나왔다. 이 공격은 패키지를 지운 뒤에도 AI 어시스턴트에 백도어가 남는 구조였다. AI 코딩 도구 확산 자체가 공격면을 넓힌다는 지적도 있다. 대형언어모델이 존재하지 않는 패키지 이름을 지어내는 성질을 노려 그 이름을 미리 선점해두는 '슬롭스쿼팅'이 새 공격 경로로 거론된다. 빗썸이 제시한 3대 보안 체크포인트는 △프로그램과 앱은 신뢰할 수 있는 공식 경로로 설치하기 △악성 패키지를 가려내기 위해 제작사 공식 이름 확인하기 △운영체제와 백신을 최신 상태로 유지하고 이상징후 점검하기다. 이미 실행한 뒤의 행동 요령도 담았다. 와이파이와 데이터를 포함한 모든 네트워크 연결을 즉시 끊고, 안전한 다른 기기로 빗썸을 비롯해 같은 계정 정보를 쓰는 서비스의 계정 보호 조치를 해야 한다. 이상 거래나 해킹 피해가 의심되면 빗썸 투자자보호센터, 한국인터넷진흥원(118), 경찰청(112·182)에 신고하도록 안내했다. 빗썸 관계자는 "AI 기술 발전에 발맞추어 새로 등장하는 보안 위협에 선제적으로 대응하고자 이번 캠페인을 준비했다"며 "앞으로도 매월 정기적인 정보보호 활동을 통해 최신 해킹 수법과 대응책을 공유하며 건전하고 안전한 가상자산 투자 환경을 조성하겠다"고 말했다.2026-08-13 20:23:14
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北 김수키, AI로 해킹 미끼 제작 넘어 공격 자동화로…로컬 LLM 직접 구축 [경제일보] 북한 해킹 조직 김수키가 생성형 인공지능(AI)을 공격 준비 단계가 아니라 공격 수행 단계에 넣으려는 시도를 하고 있는 것으로 나타났다. 지니언스는 김수키의 최근 활동을 분석한 결과 AI를 공격 체계 전반에 활용하기 위한 연구와 기술 검증 정황을 확인했다고 10일 밝혔다. 핵심은 위협 행위자가 직접 대형언어모델(LLM) 실행 환경과 검색증강생성(RAG) 환경을 만든 흔적이다. 올라마(Ollama)와 GPT4All, 엠스티(Msty) 같은 로컬 LLM 실행·관리 도구를 비롯해 RAG 구성 환경, AI 에이전트 개발 프레임워크, 음성인식(STT) 도구를 구축하거나 사용한 정황이 확인됐다. AI 코딩 도구 커서(Cursor) 설치·사용 흔적도 다수 나왔고, 커서로 공격에 쓰인 문서를 편집하고 생성 결과물을 검토한 것으로 보이는 기록도 남아 있었다. 로컬 LLM은 데이터를 외부로 보내지 않고 자체 장비에서 돌린다. 상용 AI 서비스를 쓰면 사업자 쪽 탐지와 계정 차단에 걸리지만, 로컬 환경에서는 그 통제를 받지 않는다. 지니언스는 탈취한 문서를 분석하거나 정보 추출과 공격 업무를 자동화하려는 시도로 보인다고 설명했다. 미끼 문서를 만드는 방식도 달라졌다. 기존에는 탈취한 정상 문서를 재활용하는 사례가 많았지만, 최근에는 생성형 AI로 제작한 것으로 판단되는 가상자산·금융 분야 문서가 스피어피싱에 쓰였다. 투자 전략 보고서와 금융 자료를 위장한 악성 문서가 계속 유포됐고, 분석 과정에서는 가상자산 지갑 정보와 지메일 계정 정보, 웹사이트 가입 이력의 노출 여부를 확인하려는 정황도 함께 잡혔다. 김수키는 그동안 외교·안보 전문가를 겨냥해 업무 관련자를 사칭한 스피어피싱 메일을 보내는 방식을 주로 썼다. 첨부된 압축파일 속 문서 모양의 바로가기 파일을 실행하면 백그라운드에서 스크립트가 동작하는 구조다. 표적이 가상자산 쪽으로 옮겨간 것은 외화 확보 목적과 맞닿아 있다. 북한 연계 조직의 AI 활용은 단계적으로 넓어져 왔다. 지니언스는 지난해 9월 김수키가 AI로 위조한 군 공무원증 이미지를 스피어피싱에 사용한 사례를 국내에서 처음 확인했다고 발표했다. 앤스로픽은 지난해 8월 보고서에서 북한 IT 인력이 AI로 가짜 신원을 만들고 해외 기업 채용 과정의 기술 평가까지 AI로 처리한 정황을 공개했다. 구글 위협 인텔리전스 그룹(GTIG)은 올해 보고서에서 AI로 개발된 것으로 추정되는 제로데이 취약점 공격 코드를 사용하는 위협 행위자를 처음 식별했다고 밝혔다. 이번에 확인된 것은 환경 구축과 도구 사용 흔적이다. 자동화된 공격이 실제로 실행돼 피해가 발생했다는 단계까지 확인된 것은 아니다. 문종현 지니언스 시큐리티 센터장(이사)은 "AI 기술의 발전으로 사회공학 공격이 더욱 정교해질 것으로 예상된다"며 "문서 내용보다 실행 행위를 중심으로 탐지하는 엔드포인트 탐지 및 대응(EDR) 기반 위협 헌팅 체계가 중요하다"고 말했다.2026-08-10 10:58:07
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코파일럿 넘어 에이전틱 AI로…오라클, 기업용 AI 운영 시장 정조준 [경제일보] 생성형 인공지능(AI)이 단순한 업무 보조를 넘어 실제 기업 업무를 수행하는 '에이전틱 AI' 시대로 진화하고 있다. 기업들이 AI 시범 사업(PoC)은 늘리고 있지만 보안과 거버넌스, 운영 체계 등의 문제로 실제 업무 환경에 적용하는 데 어려움을 겪는 가운데, 오라클이 AI가 기업 시스템 내부에서 직접 업무를 수행하는 '퓨전 에이전틱 애플리케이션'을 앞세워 엔터프라이즈 AI 시장 공략에 나선다. 16일 오라클은 '오라클 퓨전 애플리케이션용 AI 에이전트 스튜디오'에 새로운 AI 네이티브 빌더 환경을 추가했다고 밝혔다. 오라클은 이를 통해 고객과 파트너는 오라클 퓨전 클라우드 애플리케이션 내에서 AI 에이전트 기반의 '퓨전 에이전틱 애플리케이션'을 직접 구축하고 운영할 수 있게 됐다고 설명했다. 퓨전 에이전틱 애플리케이션은 여러 개의 전문화된 AI 에이전트가 협업해 특정 업무 성과를 달성하는 새로운 형태의 엔터프라이즈 애플리케이션이다. 단순히 사용자의 질문에 답하거나 업무를 보조하는 수준을 넘어 추론과 협업, 의사결정을 수행한 뒤 실제 업무까지 실행하도록 설계됐다. 재무 결산 기간 단축과 미수금 회수율 향상, 고객 서비스 이슈 감소, 인력 운영 최적화, 공급망 운영 효율화 등 구체적인 비즈니스 성과를 목표로 구성됐다. AI가 퓨전의 비즈니스 객체와 워크플로우, 승인 체계 및 정책 등을 활용해 실제 업무를 수행하고 전 과정에 대한 기록도 남긴다. AI를 기업 시스템 외부에서 구축할 경우 사용자 권한 관리와 데이터 접근 통제, 승인 체계, 감사 추적, 거버넌스 제어 및 수명 주기 관리 등을 별도로 구현해야 하는 것으로 알려졌다. 이에 AI가 실제 업무를 수행할수록 보안과 운영 체계 구축이 새로운 과제로 떠오르고 있다. 오라클은 해당 문제를 해결하기 위해 AI 에이전트를 별도의 시스템으로 운영하는 것이 아니라 기업 업무가 실제로 수행되는 퓨전 애플리케이션 내부에서 직접 실행하는 방식을 선택했다. 이에 기존 퓨전 애플리케이션이 갖춘 보안과 거버넌스 정책, 승인 체계, 감사 추적 기능 등을 그대로 활용할 수 있다. 오라클은 이번 업데이트를 통해 AI 개발 방식도 확대했다. 새로운 AI 네이티브 빌더 환경은 노코드와 로우코드, 프로코드 개발 방식을 하나의 프레임워크로 통합했다. 기업 사용자는 자연어를 활용해 에이전틱 애플리케이션을 개발할 수 있으며, 개발자와 파트너는 AI 스튜디오 스킬을 활용해 비주얼 스튜디오 코드와 표준 CLI, Git 기반 개발 환경은 물론 오픈AI 코덱스와 클로드 코드 등 AI 코딩 도구를 활용할 수 있도록 설계됐다. 오라클은 이를 통해 AI 개발의 진입 장벽도 크게 낮아질 것으로 전망하고 있다. 전문 개발자는 물론 현업 담당자까지 다양한 수준의 개발 경험을 가진 사용자들이 AI 기반 업무 애플리케이션을 보다 빠르게 구축할 수 있는 것이다. 특히 AI 에이전트를 개별적으로 구축하는 것이 아니라 여러 개의 전문화된 AI 에이전트와 사용자 경험, 워크플로우, 승인 체계, 정책 제어 등을 하나의 애플리케이션으로 통합해 실제 업무를 수행하는 것이 특징이다. 오라클은 별도의 런타임 환경이나 오케스트레이션 계층 없이 퓨전 애플리케이션 환경에서 직접 실행되는 만큼 보안성과 운영 효율성을 동시에 확보할 수 있다고 설명했다. AI 개발 생산성을 높이기 위한 지원도 강화했다. AI 스튜디오 스킬은 Git 기반 수명 주기 관리와 로컬 검증, 디버깅, CI/CD 워크플로우를 지원하며, 새로운 깃허브 저장소를 통해 템플릿과 스타터 프로젝트, 샘플 애플리케이션 및 참조 아키텍처 등을 제공한다. 오라클과 파트너사 및 서드파티 AI 에이전트를 연결하는 개방형 실행 시스템도 지원한다. 오라클 AI 데이터 플랫폼 에이전트와 자체 구축한 AI 에이전트 등을 하나의 환경에서 활용할 수 있으며, 기업은 재사용 가능한 에이전트와 워크플로우, 커넥터 등을 통해 업무 프로세스를 확장할 수 있다. AI 생태계 확대에도 속도를 내고 있다. 오라클은 현재 퓨전 애플리케이션에서 1000개 이상의 AI 에이전트를 제공하고 있으며, 올해 초에는 22개의 신규 퓨전 에이전틱 애플리케이션도 공개했다. AI 에이전트 마켓플레이스 역시 기존 AI 에이전트 포트폴리오에 더해 에이전틱 애플리케이션 카탈로그까지 지원하도록 확대되고 있다. 또한 오라클 AI 에이전트 스튜디오 교육을 이수한 8만명 이상의 공인 전문가가 확보돼 전사 AI 구축과 테스트, 배포 및 관리 등을 지원하고 있다. 오라클은 이번 AI 네이티브 빌더 환경 추가를 통해 AI 개발 민주화와 실제 업무 적용이라는 두 가지 과제를 동시에 해결하겠다는 전략이다. 노코드부터 프로코드까지 아우르는 통합 개발 환경과 엔터프라이즈 수준의 보안 및 거버넌스를 기반으로 AI 에이전트가 실제 기업 업무를 수행하는 에이전틱 AI 시대를 본격화하겠다는 구상이다. 크리스 레오네 오라클 애플리케이션 개발 총괄 부사장은 "기업용 소프트웨어는 단순히 업무를 기록하는 시스템에서 실제 업무를 수행하고 성과를 창출하는 시스템으로 진화하고 있다"며 "새로운 빌더 환경을 통해 고객과 파트너는 비즈니스 객체와 워크플로우, 보안, 승인 체계, 감사 기능이 이미 갖춰진 오라클 퓨전 애플리케이션 내에서 AI 에이전틱 애플리케이션을 구축할 수 있다"고 말했다.2026-07-16 17:42:48
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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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투자도 AI 시대…두나무, 자연어 기반 '업비트 스트래티지 툴킷' 출시 [경제일보] 생성형 인공지능(AI)이 투자와 자산관리 영역으로 빠르게 확산되면서 투자 전략 수립에도 AI를 활용하는 사례가 늘고 있다. 다만 AI가 존재하지 않는 데이터를 생성하거나 계산 결과를 왜곡하는 '환각' 문제가 금융 분야의 새로운 위험 요소로 지적되는 가운데 두나무가 AI와 백테스트 엔진을 분리한 투자 전략 검증 서비스를 선보인다. 14일 두나무는 이용자가 자연어로 입력한 매매 전략을 실제 과거 시세 데이터로 검증할 수 있는 AI 기반 백테스트 도구 '업비트 스트래티지 툴킷' 베타 버전을 출시했다고 밝혔다. 업비트 스트래티지 툴킷은 이용자가 일상적인 대화 형태로 투자 아이디어를 입력하면 이를 실제 실행 가능한 매매 전략으로 변환하고, 과거 시세 데이터를 기반으로 전략의 성과를 검증할 수 있는 서비스다. 별도의 프로그래밍 지식 없이도 AI를 활용해 투자 전략을 설계하고 성과를 시뮬레이션할 수 있도록 지원하는 것이 특징이다. 특히 AI가 전략을 생성하고 검증까지 모두 수행하는 기존 방식과 달리 AI와 백테스트 엔진의 역할을 분리한 구조를 적용했다. AI는 이용자가 입력한 자연어를 계산 가능한 전략 규칙으로 변환하는 역할만 담당하고, 실제 수익률과 성과 계산은 툴킷에 내장된 백테스트 엔진이 과거 시세 데이터를 기반으로 수행한다. 업비트는 해당 구조가 생성형 AI의 대표적인 한계로 꼽히는 환각 문제를 줄이기 위한 설계라고 설명했다. 일반적인 생성형 AI에 투자 전략 검증을 요청하면 실제 존재하지 않는 가격 데이터를 생성하거나 잘못된 계산 방식을 적용해 신뢰하기 어려운 결과를 제시하는 사례가 발생할 수 있다. 이에 두나무는 AI의 언어 처리 능력과 검증 엔진의 계산 기능을 분리해 동일한 조건에서 반복 가능한 결과를 제공하도록 제작했다. 최근 생성형 AI를 활용한 투자 서비스는 빠르게 늘고 있다. AI가 종목을 추천하거나 시장 흐름을 분석하고 투자 전략을 제안하는 서비스가 잇따라 등장하고 있지만, 금융권에서는 AI가 제시하는 결과를 그대로 신뢰하기보다 객관적인 데이터 검증 체계를 함께 갖춰야 한다는 요구도 커지고 있다. 이에 AI를 보조 도구로 활용하되 실제 계산과 검증은 별도 시스템이 수행하는 구조가 새로운 서비스 방향으로 주목받고 있다. 지원 기능도 다양하다. 상대강도지수(RSI), 이동평균수렴·확산지수(MACD), 볼린저 밴드 등 주요 기술적 지표 15종을 활용할 수 있으며, 1초봉부터 1개월봉까지 다양한 기간의 시세 데이터를 기반으로 분석을 수행할 수 있다. 거래 수수료와 체결 조건까지 반영해 수익률과 최대 낙폭(MDD), 승률 등 주요 성과 지표를 리포트 형태로 제공한다. 이용자는 AI와 대화하며 조건을 바꿔 여러 전략을 비교할 수도 있다. 예를 들어 "RSI가 30 이하일 때 매수하고 70 이상일 때 매도하는 전략"처럼 자연어로 입력한 뒤 기간이나 조건을 변경하면서 전략별 성과 차이를 확인할 수 있다. 이를 통해 실제 자금을 투자하기 전에 다양한 가상 시나리오를 검증할 수 있도록 설계했다. 업비트 스트래티지 툴킷은 '클로드 코드', '커서', '코덱스' 등 이용자가 사용하는 AI 코딩 에이전트와의 연동도 지원한다. 외부 AI 환경과 업비트의 데이터 인프라를 결합해 보다 정교한 투자 전략 분석 환경을 구축할 수 있도록 돕는다. 두나무는 이번 서비스를 통해 AI 기반 투자 도구의 활용성을 높이는 동시에 투자 전략 검증 과정의 신뢰성을 강화한다는 계획이다. 앞으로도 AI 기술과 데이터 분석 역량을 결합한 다양한 투자 지원 서비스를 확대해 이용자의 분석 환경을 지속적으로 고도화해 나갈 방침이다. 업비트 관계자는 "매매 전략을 백테스트해보고 싶다는 이용자들의 목소리를 반영해 업비트 스트래티지 툴킷을 선보인다"며 "AI로 백테스트 실행을 위한 진입 장벽은 대폭 낮추고 검증 결과의 재현성은 한층 높인 것이 특징"이라고 말했다.2026-07-14 08:17:29
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AI가 코딩 문턱 낮췄다…잡코리아, '바이브톤'으로 개발 문화 실험 [경제일보] 생성형 인공지능(AI)이 코딩의 진입장벽을 낮추면서 개발 경험이 없는 일반인도 아이디어만으로 서비스를 구현하는 '바이브 코딩'이 새로운 개발 문화로 떠오르고 있다. AI·데이터 기반 HR테크 플랫폼 잡코리아도 AI 해커톤을 열고 누구나 AI를 활용해 서비스를 만드는 실험에 나섰다. 9일 잡코리아 운영사 웍스피어는 오프라인 AI 해커톤 '잡코리아 바이브톤'을 성공적으로 마무리했다고 밝혔다. 바이브톤은 AI를 활용한 '바이브 코딩'과 해커톤을 결합한 행사로, 개발 경험이 많지 않은 참가자도 자연어 기반 AI 도구를 활용해 아이디어를 직접 구현할 수 있도록 기획됐다. 이번 대회는 실무 효율성이나 사업성보다 창의성과 상상력에 초점을 맞춰 '팀장님이 보면 한숨 나올 서비스 만들기'를 주제로 진행됐다. 지난 4일 서울 웍스피어 본사에서 열린 행사에는 총 114대 1이 넘는 경쟁률을 기록하며 높은 관심을 받았다. 현직 직장인과 기업 임원, 유튜버, 이모티콘 작가 등 다양한 직업군의 참가자가 지원했으며, 이 가운데 18개 팀 42명이 최종 선발됐다. 행사는 조선시대 과거시험을 콘셉트로 꾸며졌다. 참가자들은 봇짐 형태의 굿즈를 받은 뒤 약 5시간 동안 AI를 활용한 서비스 개발에 몰입했으며, 행사 중간에는 예고 없이 돌발 미션이 주어지는 등 해커톤의 재미를 더했다. 수상자에게는 상금과 함께 마패 형태의 상패, 붓글씨로 작성한 두루마리 상장이 전달됐다. 우승은 '굿바이브' 팀이 개발한 '사내연애 품의서'가 차지했다. 해당 서비스는 AI가 가치관과 이상형을 분석해 사내 소개팅 상대를 추천하고, 팀장 결재를 받아야 이용할 수 있다는 설정으로 참가자들의 호응을 얻었다. 웍스피어는 심사위원들이 주제에 맞는 참신한 아이디어와 AI 활용도를 높게 평가했다고 설명했다. 이 밖에도 업무 중 한숨이나 불평을 감지해 이직 플랫폼으로 연결하는 '이직각 측정기', 칼퇴와 연차 신청을 거절하기 어렵게 만드는 전자결재 서비스 '빼박결재' 등이 수상작에 이름을 올렸다. IT 업계에서는 생성형 AI의 발전으로 AI와 대화하며 서비스를 만드는 바이브 코딩이 빠르게 확산하고 있다고 분석하고 있다. 기존에는 개발 지식이 있어야 서비스를 만들 수 있었지만, AI 코딩 도구가 보편화되면서 비개발자도 아이디어만으로 프로토타입을 구현하는 사례가 늘어날 전망이다. 웍스피어는 잡코리아와 알바몬을 중심으로 AI 기반 채용 서비스를 지속 고도화하는 한편, 누구나 AI를 쉽고 재미있게 경험할 수 있는 프로그램도 확대할 계획이다. AI를 전문가만의 기술이 아니라 아이디어를 현실로 구현하고 커리어 경쟁력을 높이는 도구로 활용할 수 있도록 접점을 넓혀 나간다는 전략이다. 정은혜 웍스피어 인사이트전략팀장은 "AI는 이제 전문가만의 기술이 아니라 누구나 아이디어를 현실로 옮길 수 있게 돕는 도구가 되고 있다"며 "잡코리아는 바이브톤과 같은 새로운 시도를 통해 더 많은 사람이 AI를 쉽고 재미있게 경험하고, 나아가 커리어 경쟁력까지 키울 수 있도록 다양한 기회를 만들어가겠다"고 말했다.2026-07-09 10:41:35
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![[데일리 증권업계 브리프] 키움증권 대학생 대상 투자 챌린지 개최…총상금 6000만원 규모 外](https://image.ajunews.com//content/image/2026/06/22/20260622101034615100.png)
키움증권 대학생 대상 투자 챌린지 개최…총상금 6000만원 규모 外 [경제일보] 키움증권 대학생 대상 투자 챌린지 개최…총상금 6000만원 규모 키움증권이 총상금 6000만원이 걸린 대학생 대상 투자 대회를 개최한다고 22일 밝혔다. 이번 대회는 동아리 대표가 모임을 만든 후 최소 4명에서 최대 10명의 회원을 모아 참여하는 단체전 형태로 치러진다. 참가 부문은 △국내 수익률 △해외 수익률 △국내 수익금 △해외 수익금 등 총 4가지로 나뉜다. 참가자 모집은 오는 7월 3일에 마감된다. 투자 대회는 오는 7월 7일부터 31일까지 약 4주 동안 펼쳐진다. 상금은 수익률 부문의 경우 1위 1000만원 2위 500만원 3위 300만원이 각각 지급된다. 수익금 부문은 1위 팀에게 500만원이 주어진다. 본 대회와 더불어 20대 청년들을 위한 서포터즈 행사도 함께 열린다. 참가자가 응원하고 싶은 동아리를 골라 서포터즈 신청을 마치면 최대 2만원 가치의 국내 주식 매수 쿠폰을 얻을 수 있다. 행사 기간에 키움증권 계좌를 최초로 개설한 신규 가입자에게도 2만원 상당의 주식 매수 쿠폰을 나눠준다. 응원하는 동아리가 수익률 상위 5위권에 들거나 수익금 1위를 달성하면 해당 서포터즈 전원은 치킨 교환권을 받게 된다. 행사와 관련한 구체적인 안내 사항은 키움증권 공식 누리집과 모바일트레이딩시스템(MTS) 홈트레이딩시스템(HTS)을 통해 확인 가능하다. 이번 행사는 20대 청년들 사이에서 지인들과 투자 경험을 공유하는 문화를 넓히기 위한 목적으로 마련됐다. 미래 주요 고객이 될 대학생들에게 자사 브랜드를 각인시키려는 의도도 엿보인다. 한편 키움증권은 코스콤 집계 기준으로 지난 2005년부터 지난해까지 21년 연속으로 국내 주식 시장점유율 선두를 지키고 있다. 키움증권 관계자는 "대학동아리 투자챌린지는 20대 투자자들이 부담 없이 투자에 입문하고 친구들과 함께 즐길 수 있도록 기획한 대회"라며 "응원하면 혜택을 받을 수 있는 서포터즈 이벤트를 통해 더 많은 청년들이 건전한 투자 경험을 쌓을 수 있도록 하겠다"고 말했다. 유안타증권, AI 맞춤형 투자 서비스 'AI PB' 오픈…시장 흐름 한눈에 유안타증권은 자사 모바일 트레이딩 시스템(MTS) '티레이더M'에서 맞춤형 투자 정보를 제공하는 AI PB 서비스를 새롭게 선보였다고 22일 밝혔다. 새롭게 도입된 AI PB는 기존 챗봇이나 단순 뉴스 요약 기능에서 한발 더 나아간 서비스다. 생성형 AI 기술을 접목해 투자 자료와 시장 뉴스를 심층적으로 분석한다. 이를 통해 사용자는 본인의 관심 종목과 전반적인 시장 흐름을 한 화면에서 직관적으로 파악할 수 있다. 주요 신규 콘텐츠는 △AI 시황 △AI 이슈 Pick △AI 종목 Why? △AI 뉴스 Pick △Trading Care 등이다. 우선 AI 시황은 실시간 뉴스와 자체 연구 자료를 토대로 국내 지수 변동 원인과 수급 동향을 짚어내 하루 7차례 시황 보고서를 발간한다. AI 이슈 Pick은 당일 등락률이 높은 상하위 섹터 정보를 직관적으로 보여주며 각 부문별 변동 배경과 투자 요점을 AI 코멘트와 함께 전달한다. AI 종목 Why?와 AI 뉴스 Pick은 사용자의 관심 종목과 보유 주식을 중심으로 작동한다. 공시나 수급 데이터 등을 기반으로 AI가 주가 변동 이유를 파악하며 실시간 뉴스 요약과 호재 악재 진단 같은 개인화된 탐색 환경을 구현한다. 금융 비서 역할을 맡은 Trading Care는 주식 매매 과정에서 필요한 중요 알림과 주요 일정을 챙겨 효율적인 의사 결정을 돕는다. 해당 기능들은 티레이더M 홈 화면이나 리서치·AI 메뉴에 접속해 곧바로 이용할 수 있다. 이번 고도화된 AI 기반 서비스 도입으로 향후 투자자들의 정보 탐색 편의성이 한층 향상될 것으로 풀이된다. 장성철 유안타증권 Digital Transformation본부장은 "'AI PB'는 필요한 정보를 고객이 직접 찾아 확인하는 방식에서 벗어나 AI가 먼저 투자자에게 투자 정보를 제공하는 직관적이면서 개인화된 투자 서비스"라며 "앞으로도 AI 기반 투자 편의 서비스를 지속적으로 고도화해 정보 탐색의 편의성을 향상시키고 고객별 관심사와 투자 상황에 맞는 콘텐츠를 제공할 수 있도록 노력하겠다"고 말했다. KB증권, 금융권 최초 'MCP 허브' 기반 AI 개발환경 구축…보안평가 '적합' KB증권은 금융권에서 처음으로 '모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)' 허브를 기반으로 한 생성형 인공지능(AI) 개발 환경 구축에 나선다고 22일 밝혔다. 해당 플랫폼은 IT 부서 직원이 업무용 단말기에서 '클로드 코드' 같은 AI 코딩 도구를 안전하게 쓰도록 준비 중인 플랫폼이다. 최근 금융보안원이 주관한 '생성형 AI 연계 이용 보안대책 평가'에서 적합 판정을 받았다. 또한 금융위원회의 금융권 망분리 규제 완화 기조에 맞췄다. 이로써 사내 업무 환경에 생성형 AI를 들여와 개발과 운영 효율을 끌어올릴 것으로 보인다. 기반 기술인 MCP는 생성형 인공지능(AI) 모델 '클로드'를 개발한 미국의 AI 연구 기업 앤스로픽이 지난 2024년 11월 내놓은 개방형 프로토콜이다. AI 비서와 업무 시스템 등 다양한 데이터 저장소를 이어주는 표준 기술이다. KB증권은 MCP 허브로 실무에 필요한 각종 정보를 AI와 안전하게 연결할 방침이다. 연계 대상은 △소스코드 저장소 △형상관리 시스템 △IT 운영 플랫폼 △개발 표준 가이드 △내부 기술문서 등이다. 이를 통해 실무자는 자연어 명령만으로 △소스코드 작성 △코드 리뷰 △테스트 코드 작성 △장애 원인 분석 △시스템 설계 문서 작성 △운영 자동화 스크립트 작성 업무를 돕게 될 것으로 보인다. 이 과정에서 MCP 허브는 AI와 사내 시스템 사이를 통제하는 중앙 관문으로 작동해 사용자 권한과 목적에 맞춰 꼭 필요한 정보만 쓰도록 제한한다. 이를 통해 △정보유출 △권한 오남용 △부적절한 데이터 입력 같은 생성형 AI 위험 요인을 줄인다는 설명이다. 보안 체계로는 △개인정보와 중요정보 입력 차단 △사용자 권한 기반 접근통제 △AI 질의응답 이력 관리 △실시간 모니터링 △이상행위 대응 절차 등을 적용했다. KB증권은 이번 금융보안원 적합 판정을 시작으로 생성형 AI 활용 영역을 점진적으로 넓혀갈 계획이다. 단순 코딩과 문서 작성 부담을 덜어내 개발자가 설계나 품질 개선 같은 핵심 고부가가치 업무에 몰두하도록 돕는 환경이 만들어질 것으로 보인다. KB증권 이동윤 IT본부장은 "이번 평가 결과는 생성형 AI를 금융회사 내부 업무에 안전하게 적용하기 위한 보안·통제 기반을 확인받았다는 점에서 의미가 있다"며 "앞으로도 MCP Hub 기반 AI 개발환경을 통해 보안성과 생산성을 함께 높이는 금융 IT 혁신 모델을 지속적으로 고도화해 나가겠다"고 말했다.2026-06-22 15:53:44
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프롬프트 잘 쓰는 시대 지나가나…이제 '루프'를 설계한다 [경제일보] 인공지능(AI)에 좋은 답을 얻기 위해 명령어를 정교하게 다듬던 ‘프롬프트 엔지니어링’의 중심이 흔들리고 있다. 실리콘밸리 AI 개발 현장에서는 사람이 매번 프롬프트를 입력하는 방식보다 AI 에이전트가 목표를 달성할 때까지 실행과 검증, 수정을 반복하도록 설계하는 ‘루프 엔지니어링’이 새 흐름으로 떠오르고 있다. 루프는 사용자가 매 단계마다 “다시 고쳐라”, “오류를 수정하라”고 지시하지 않아도 AI가 스스로 결과를 점검하고 다음 작업을 이어가는 반복 구조를 말한다. 사람이 목표와 기준을 정하면 AI가 작업을 수행하고 결과를 검토하고 실패한 부분을 다시 고치는 방식이다. 프롬프트가 한 번의 명령이라면 루프는 AI가 일하는 절차에 가깝다. 미 경제매체 비즈니스인사이더에 따르면 앤트로픽의 AI 코딩 도구 ‘클로드 코드’를 이끄는 개발자 보리스 처니는 최근 자신이 더 이상 클로드에 직접 프롬프트를 쓰지 않는다고 말했다. 이제 업무는 프롬프트 작성이 아니라 루프를 만드는 일로 바뀌었다는 설명이다. 오픈AI 엔지니어 페터 슈타인베르거도 코딩 에이전트에 프롬프트를 입력하는 방식에서 벗어나 에이전트가 스스로 프롬프트를 만들고 실행하도록 루프를 설계해야 한다고 강조했다. 이 변화는 AI 코딩 도구의 성격 변화와 맞물려 있다. 클로드 코드, 코덱스, 커서 같은 에이전트형 도구는 단순 답변 생성에 그치지 않는다. 코드베이스를 읽고 파일을 고치며 테스트를 실행하고 오류를 다시 수정한다. 사용자는 작업 목표와 제약 조건, 검증 기준을 설계하고 AI는 그 안에서 반복 수행한다. 루프 엔지니어링은 개발자에게만 해당하는 변화가 아니다. 제품기획, 마케팅, 재무, 인사 등 일반 업무에도 적용될 수 있다. 시장조사 보고서를 예로 들면 AI가 자료를 수집하고 초안을 작성한 뒤 빠진 항목을 점검하고 다시 보완하는 식이다. 사람은 문장을 매번 지시하는 대신 업무 역할과 절차, 산출물 기준을 설계하는 관리자가 된다. 일부 현장에서는 이를 직무 설계에 비유한다. 신입사원을 뽑을 때 업무 목표와 권한, 보고 체계, 평가 기준을 정하듯 AI 에이전트에도 역할과 작업 범위, 검증 기준을 정해야 한다는 것이다. 프롬프트 엔지니어링이 ‘AI에게 어떻게 말할 것인가’의 문제였다면 루프 엔지니어링은 ‘AI가 어떤 절차로 일하게 할 것인가’의 문제다. 과제도 분명하다. AI가 목표를 달성하지 못하면 같은 작업을 계속 반복하는 ‘무한 루프’에 빠질 수 있다. 이 경우 API 호출과 토큰 사용량이 급증해 비용 부담이 커진다. 여러 에이전트가 동시에 작업하고 서로 결과를 검토하는 구조에서는 효율이 높아지는 만큼 관리 복잡성도 함께 커진다. 검증 책임도 사라지지 않는다. AI가 코드를 고치고 문서를 보완하더라도 최종 판단은 인간이 해야 한다. 루프가 빠르게 돌아갈수록 사람이 이해하지 못한 결과물이 더 많이 쌓일 수 있다. 잘못된 전제를 기준으로 삼으면 오류가 반복적으로 증폭될 가능성도 있다. 기업 입장에서는 루프 엔지니어링이 AI 도입의 다음 단계가 될 수 있다. 지금까지는 직원들이 챗봇을 잘 쓰도록 교육하는 수준이었다면 앞으로는 부서별 업무를 AI 에이전트가 수행할 수 있는 절차로 다시 설계해야 한다. 이 과정에서 데이터 접근 권한, 보안, 비용 통제, 결과 검증, 책임 소재가 핵심 관리 항목으로 떠오른다. 프롬프트 엔지니어링이 완전히 사라진다고 보기는 어렵다. 좋은 목표를 정의하고 정확한 지시를 내리는 능력은 여전히 필요하다. 달라진 것은 경쟁력의 위치다. 이제 중요한 것은 한 문장을 더 세련되게 쓰는 기술이 아니라 AI가 목표를 향해 반복적으로 움직일 수 있는 업무 시스템을 설계하는 능력이다. AI를 잘 쓰는 조직은 프롬프트를 잘 쓰는 조직을 넘어 AI가 일할 수 있는 구조를 잘 짜는 조직이 될 것이다.2026-06-22 07:45:09
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![[데스크칼럼] 챗봇만 보던 나라는 AI 전쟁에서 진다](https://image.ajunews.com//content/image/2026/06/19/20260619174034895392.jpeg)
챗봇만 보던 나라는 AI 전쟁에서 진다 우리는 인공지능을 너무 오래 화면 속에서만 봤다. 질문을 던지면 답을 쓰고 문서를 요약하고 그림을 만들고 코드를 고치는 기술로 받아들였다. 챗GPT가 얼마나 똑똑한지, 국산 AI가 얼마나 따라왔는지 어느 모델이 더 빠르고 저렴한지를 따졌다. 한국 사회는 그것을 AI 경쟁이라 불렀고 정부는 그것을 미래 산업이라고 설명해 왔다. 그러나 질서는 바뀌고 있다. AI는 더 이상 화면 안에 머물지 않는다. 공장과 병원, 조선소와 물류창고, 자율주행차와 로봇, 국방 시스템과 전력망으로 들어가고 있다. 문장을 생성하는 AI의 시대에서 물리 세계를 움직이는 AI의 시대로 넘어가는 중이다. 정부가 19일 피지컬 AI 얼라이언스 2기를 출범시킨 것도 이런 변화와 무관하지 않다. 이름은 낯설지만 방향은 분명하다. 논의 중심 협의체를 실행형으로 전환해 산업 현장에 실제 적용되는 AI를 만들고, 국산 AI 반도체와 모델, 소프트웨어, 로봇과 센서, 컴퓨팅 인프라를 하나로 묶겠다는 구상이다. 한국형 피지컬 AI 풀스택 구축의 출발점인 셈이다. 선언이 늦은 것은 아니다. 다만 시간이 많지도 않다. 미국은 엔비디아와 빅테크를 중심으로 AI 인프라를 산업 시스템으로 전환하고 있다. 중국은 국가 주도로 로봇과 제조 AI를 밀어붙이고 있고 일본은 로봇과 고령화 대응 산업을 결합하고 있다. 유럽은 규제와 표준을 무기로 영향력을 확대하고 있다. 우리는 지금 어디에 서 있는가. 아직도 챗봇 성능 비교에 머물러 있는 것은 아닌지 돌아볼 필요가 있다. 냉정하게 말하면 한국이 챗봇 경쟁에서 미국 빅테크를 단기간에 따라잡기는 쉽지 않다. 모델 규모와 자본, 데이터, 클라우드 인프라의 격차가 존재한다. 그러나 피지컬 AI는 다르다. 공장과 조선소, 반도체 생산라인, 병원과 물류망, 통신 인프라와 제조 데이터를 가진 나라는 많지 않다. 한국은 바로 그 현장을 보유하고 있다. 다만 현장이 있다고 자동으로 플랫폼이 되는 것은 아니다. 반도체와 로봇, 통신망과 데이터센터, 소프트웨어 기업이 제각각 움직인다면 그것은 생태계가 아니다. 피지컬 AI의 경쟁력은 개별 기술보다 연결 능력에서 나온다. 센서가 데이터를 수집하고 네트워크가 이를 전달하며 AI 모델이 판단하고 로봇과 설비가 움직인다. 그 결과가 다시 데이터로 축적되는 순환 구조를 만들어야 한다. 이 과정에서 데이터센터는 중요한 기반이다. AI 산업은 결국 전력 위에 세워진다. 정부가 비수도권 AI 데이터센터 구축과 규제 완화를 추진하는 이유도 여기에 있다. 그러나 속도만 강조해서는 안 된다. 전력 공급과 송전망 확충, 지역 수용성, 주민 편익과 일자리 창출까지 함께 고민해야 한다. 미래 산업 인프라가 또 다른 사회적 갈등의 원인이 되어서는 안 된다. 한국 산업은 자신의 강점과 약점을 동시에 직시해야 한다. 우리는 제조업 강국이다. 반도체와 배터리, 자동차와 조선, 통신 인프라를 갖추고 있다. 하지만 이를 하나의 산업 전략으로 묶는 데는 늘 서툴렀다. 부처는 따로 움직이고 기업은 각자의 이해관계를 우선하며 대학과 현장의 연결도 느슨하다. 이런 방식으로는 피지컬 AI 시대의 주도권을 확보하기 어렵다. AI 주권 역시 같은 맥락이다. 국산 모델 하나를 만들었다고 주권이 완성되지 않는다. GPU를 확보했다고 끝나는 것도 아니다. 반도체와 모델, 데이터와 소프트웨어, 전력과 보안, 산업 현장과 표준을 스스로 설계하고 운영할 수 있을 때 비로소 주권이라 부를 수 있다. 기업의 역할도 중요하다. 대기업 생산라인만 고도화되고 협력사는 인력난과 비용 부담에 머문다면 산업 전체의 경쟁력은 높아질 수 없다. 피지컬 AI는 일부 기업의 효율화 수단이 아니라 제조 생태계 전반의 생산성을 끌어올리는 도구가 되어야 한다. 인재 문제도 마찬가지다. 피지컬 AI에는 코딩 인력만 필요한 것이 아니다. 기계를 이해하는 사람, 데이터를 읽는 사람, 현장을 아는 사람, 전력과 통신, 보안을 함께 이해하는 사람이 필요하다. 제조를 모르는 AI 인재도 부족하고 AI를 모르는 제조 인력도 부족하다. 이들을 연결하는 인재를 길러내지 못하면 피지컬 AI는 구호에 그칠 수밖에 없다. 정부의 역할은 선언이 아니라 조율이다. 어떤 산업부터 실증할 것인지 데이터를 어떻게 활용할 것인지 보안과 안전의 책임은 누가 질 것인지 구체적인 기준을 마련해야 한다. 표준을 만들고 공공 조달을 열고 실패를 허용하는 실증 공간도 제공해야 한다. AI는 보고서가 아니라 현장에서 성장한다. 한국은 위기 때마다 새로운 길을 만들어 왔다. 반도체와 조선, 자동차 산업이 그랬다. 그러나 이번 경쟁은 다르다. 물건 하나를 잘 만드는 경쟁이 아니라 산업 전체를 지능화하는 경쟁이다. 공장을 움직이고 물류를 최적화하며 전력을 배분하고 로봇을 제어하는 경쟁이다. 챗봇은 AI의 한 모습일 뿐 전부가 아니다. AI의 무대는 이미 화면 밖으로 넓어지고 있다. 공장과 도시, 병원과 물류망, 전력 시스템까지 현실 세계 곳곳으로 스며들고 있다. AI 시대에 가장 위험한 나라는 AI를 모르는 나라가 아니라 AI의 가능성을 스스로 제한하는 나라다. 한국이 잡아야 할 기회는 화면 속에만 있지 않다. 우리가 가진 제조 현장과 통신망, 병원과 조선소, 전력망과 산업 데이터 속에 있다. 선언의 AI를 넘어 실행의 AI로 나아갈 때 한국 제조업은 다시 한 번 세계 산업 지도의 중심에 설 수 있을 것이다.2026-06-19 18:58:00
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AI가 모두에게 주어질수록 격차는 커진다…김태훈 러브엔퓨리 CTO "인재 밀도가 경쟁력" [경제일보] 생성형 인공지능(AI)이 개발 생산성을 획기적으로 끌어올리고 있지만, AI가 보편화될수록 오히려 상위 인재의 영향력은 더욱 커질 것으로 나타났다. 동일한 도구를 누구나 사용할 수 있는 환경에서는 기술 자체보다 문제 해결 능력과 통찰력이 경쟁력을 좌우하게 된다는 분석이다. 16일 경기 성남시 경기창조경제혁신센터에서 열린 '넥슨 개발자 콘퍼런스(NDC) 2026'에서 김태훈 러브앤퓨리 CTO는 'AI가 10배 빠른 시대, 성장을 멈출 이유는 없다 - 성장을 문제로 보는 사람만이 AI 시대를 주도한다'를 주제로 발표를 진행했다. 김 대표는 최근 AI 코딩 에이전트의 발전으로 개발 생산성이 비약적으로 향상되고 있다고 진단했다. 실제로 그는 지난해 말부터 AI 에이전트를 활용한 개발 환경을 구축해 운영하고 있으며, 여러 서버에서 동시에 AI에게 다양한 작업을 수행하도록 하는 방식으로 업무를 진행하고 있다고 설명했다. 이어 김 대표는 AI 시대의 핵심 경쟁력으로 '인재 밀도'를 꼽았다. 뛰어난 인재가 AI를 활용할 경우 생산성이 기하급수적으로 확대되는 반면 그렇지 않은 인재와의 격차는 더욱 벌어질 수 있다는 것이다. 그는 "다양한 것을 많이 하면 할수록 개인이 할 수 있는 범위가 커진다"며 "할 수 있는 영역이 넓어질수록 잘하는 사람과 그렇지 못한 사람의 편차가 지수적으로 늘어나는 것 같다"고 말했다. 특히 AI 시대일수록 기본기의 중요성도 더욱 커진다고 강조했다. 새로운 도구와 서비스가 쏟아지는 환경에서 단순히 최신 기술을 따라가는 것보다 검색 능력과 독해력, 문제 해결 능력을 갖추는 것이 장기적으로 더 중요하다는 설명이다. 그는 "본인의 원래 문제 해결 능력을 키우는 게 훨씬 더 중요하다"며 "지금 쓰고 있는 인기 있는 도구들이나 트렌드들은 곧 사라질 것"이라고 말했다. 특히 검색 능력을 핵심 역량으로 꼽았다. 누구나 AI를 활용할 수 있는 시대에는 어떤 정보를 찾고 활용할 수 있는지가 경쟁력을 좌우한다는 것이다. 김 대표는 "누구나 모든 정보에 접근할 수 있는 시대에서 모두가 알고 있는 지식은 가치가 0"이라며 "검색을 더 잘하고 더 많은 정보를 이해할 수 있는 능력이 중요하다"고 강조했다. AI 도입으로 개발 환경이 빠르게 변화하고 있지만 결국 핵심은 기술이 아니라 사람이라는 점을 강조했다. 김 대표는 "똑같은 도구들이 모두에게 주어져 있음에도 불구하고 그 도구를 썼을 때 개개인이 만들어낼 수 있는 결론과 인사이트는 엄청나게 차이가 크다"며 "결국 중요한 것은 문제 해결 능력"이라고 말했다. 이어 "AI는 모두에게 주어지지만 뛰어난 인재가 만들어내는 결과의 가치는 더 커질 것"이라며 "앞으로는 인재 밀도가 높은 조직이 훨씬 유리해질 것"이라고 전망했다.2026-06-16 17:51:44
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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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![[데스크칼럼] 수출은 늘고 고용효과는 줄었다…성장의 성적표를 바꿀 때](https://image.ajunews.com/content/image/2026/09/22/20260922105321537993_518_323.png)