생성형 AI 도입이 빠르게 확산되고 있지만, 실제 기업 현장에서 업무 혁신으로 이어진 사례는 극히 제한적이다. 단순 질의응답 수준을 넘어 AI가 스스로 판단하고 업무를 끝까지 수행하는 ‘실행형 AI(Actionable AI)’가 새로운 경쟁력으로 떠오르는 이유다. 제논 이강산 이사는 기존 RPA의 경직된 자동화 한계를 넘어, AI가 화면과 업무 맥락을 이해하고 다양한 엔터프라이즈 시스템을 유기적으로 연결하는 차세대 AI 에이전트 구조를 제시한다. 특히 MCP 기반의 통합형 ‘원 에이전트(One Agent)’ 개념은 데이터 분석부터 문서 작성, 업무 실행까지 인간 개입을 최소화하며 기업 AX의 새로운 방향성을 보여준다. 이번 기사에서는 제논이 제시하는 실행형 AI의 기술적 의미와 미래 비전을 조명한다. 인공지능(AI) 분야 석학 앤드류 응(Andrew Ng) 스탠퍼드대학교 교수는 최근 “개별 거대언어모델(LLM)의 성능 향상보다 AI 에이전트 워크플로우를 구축하는 것이 훨씬 더 큰 진보를 가져올 것”이라고 단언했다. 이는 단순히 똑똑한 대답을 내놓는 AI보다, 스스로 도구를 쓰고 업무를 완결하는 ‘실행 능력’이 기업용 인공지능 전환(AX)의 성패를 가를 것이라
AI를 도입하는 기업이 늘고 있지만 실제 성과는 데이터 준비 상태에 따라 크게 달라진다. AI Agent가 엉뚱한 답을 내놓거나 PoC 이후 현업 확산으로 이어지지 못하는 이유는 대부분 데이터 품질과 메타데이터, 거버넌스, 업무 맥락 연결의 문제에서 비롯된다. AI 성능보다 데이터 준비도가 먼저라는 인식이 확산되면서 구조적인 AI Ready Data 전략에 대한 수요가 높아지고 있다. 이 같은 흐름 속에서 토크아이티가 오는 6월 12일(금) 오후 2시부터 3시까지 'AI Data Readiness 구축을 위한 Check Point와 실전 운영 전략'을 주제로 웨비나를 진행한다. 토크아이티의 데이터 전략 전문 토크 시리즈 '김선영의 AI-Ready Data'의 세 번째 에피소드로 진행되는 이번 웨비나는 엔코아 김선영 그룹장과 함께 앞선 두 에피소드의 내용을 정리하며 기업이 지금 점검해야 할 항목과 실제 구축 프로세스, 지속 가능한 운영 체계를 살펴보는 자리다. 웨비나는 총 3개의 핵심 주제로 구성된다. 첫 번째로 AI Ready Data 구축을 위한 데이터 준비도 체크포인트를 다룬다. 기업의 AI 활용 목적과 과업 정리, AI가 수행할 업무와 판단해야 할 맥락
AI 도입 기업 늘지만 현장 활용은 여전히 제한적 전문가들 “설비 데이터보다 중요한 것은 작업자의 암묵지와 실행 경험” 제조업 전반에서 산업용 인공지능(AI) 도입이 가속화되고 있지만, 실제 성과 창출을 위해서는 현장 작업자의 경험과 노하우를 AI 시스템에 반영해야 한다는 지적이 제기됐다. 산업 현장에서 발생하는 문제를 가장 먼저 인지하는 주체가 작업자라는 점에서, 이들의 통찰을 AI와 연결하는 것이 차세대 제조 혁신의 핵심 과제로 떠오르고 있다. 산업계가 생성형 AI와 산업 AI를 차세대 성장 동력으로 주목하고 있지만, 기대만큼의 성과를 내는 기업은 아직 제한적이다. 제조기업들은 설비 데이터와 생산 데이터를 대규모로 수집하고 있으나, 실제 현장에서는 AI가 도출한 인사이트가 작업 현장의 실행으로 이어지지 못하는 경우가 많다. 전문가들은 이러한 현상을 '실행 격차(Execution Gap)'로 규정하며 AI 혁신의 다음 단계는 공장 현장에 있다고 분석한다. 최근 Automation.com에 게재된 산업 AI 분석에 따르면, 제조 현장의 유지보수 담당자와 운영 인력은 설비 이상 징후와 운영상의 문제를 가장 먼저 발견하는 존재다. 그러나 현재 대부분의 AI 시스
AI 서비스 및 솔루션 전문 기업 베스핀글로벌이 우리금융지주의 'AI 연구환경 운영' 사업자로 선정됐다고 1일 밝혔다. 이번 사업은 우리금융그룹이 생성형 AI와 대규모언어모델(LLM) 등 최신 AI 기술을 안전하게 검증하고 활용하기 위한 독립 연구 환경을 운영하는 프로젝트로, 베스핀글로벌은 AWS 기반 독립형 연구환경 아키텍처를 설계·구축해 금융권 망분리 규제 환경에서도 AI 기술 실험과 검증이 가능한 기반을 제공한다. 이번 프로젝트의 핵심은 내부 업무망과 분리된 독립 환경에서 AI 연구·개발이 가능하도록 시스템을 설계해 보안성과 활용성을 동시에 확보하는 것이다. 베스핀글로벌은 자사 AI 플랫폼 '헬프나우 AI 파운드리(HelpNow AI Foundry)'를 활용해 다양한 AI 모델과 서비스를 손쉽게 연계·검증할 수 있는 환경을 제공하며, 자연어 기반으로 AI 에이전트를 설계하고 운영할 수 있는 기능도 함께 구현한다. 에이전트 운영에 필요한 관리 체계와 거버넌스 기능도 지원해 새로운 AI 기술의 현장 적용 속도를 높인다는 계획이다. 베스핀글로벌은 이번 사업이 단순 인프라 운영을 넘어 금융권 현업 조직이 실제 업무에 AI를 적용하고 활용 경험을 축적하는 기반으
생성형 AI 열풍이 산업 전반을 뒤흔드는 가운데, 이제 기업 경쟁력은 단순한 AI 도입 여부가 아니라 ‘어떻게 활용하느냐’에서 갈리고 있다. 한국마이크로소프트 백인송 이사는 “AI 시대의 승자는 상위 5% 기업이 될 가능성이 높다”며, 업무 인프라·데이터 전략·보안 체계까지 연결된 ‘AI 활용 구조’의 중요성을 강조했다. 특히 최근 시장은 생성형 AI를 넘어 독립적으로 업무를 수행하는 ‘에이전트 AI’ 중심으로 빠르게 이동하고 있으며, 이에 따라 SaaS 산업 구조와 기업 조직 운영 방식까지 변화하고 있다는 분석도 제기됐다. AI는 단순 생산성 도구를 넘어 기업 가치와 조직 생존 전략 자체를 바꾸는 핵심 인프라로 자리 잡고 있다. ‘에이전트 AI’ 시대, 지금 기업 현장에서 벌어지는 일 불과 2~3년 전까지만 해도 기업들의 관심은 ‘생성형 AI를 도입할 것인가’에 머물러 있었다. ChatGPT가 등장하던 초기만 해도 AI는 문서를 요약하고 보고서를 작성하거나 간단한 질의응답을 수행하는 수준의 도구로 인식됐다. 하지만 지금 시장의 분위기는 완전히 달라졌다. 이제 AI는 단순히 질문에 답하는 수준을 넘어 스스로 행동하고 업무를 수행하는 ‘에이전트 AI(Agent
최근 생산성 향상을 목적으로 인공지능(AI)을 도입하는 기업이 빠르게 늘고 있지만, 도입 자체가 곧바로 성과로 이어지지는 않는다는 인식 역시 함께 확산되고 있다. ChatGPT 등 AI 솔루션을 시범 적용하는 단계까지는 수행하더라도, 실제 업무 프로세스가 정리되어 있지 않거나 데이터가 분산되어 있고, 운영 방식이 여전히 수작업 중심에 머물러 있는 경우 AI 도입이 오히려 업무 혼선을 키우는 역효과로 이어질 수 있기 때문이다. 어디서부터 AI를 적용해야 할지, 보유한 데이터가 자동화에 적합한지, 어떤 업무부터 시작해야 효과가 큰지 판단하는 것 자체가 기업 현장에서 여전히 쉽지 않은 과제로 남아 있다. 이러한 문제의식 속에서, AI 업무 자동화를 성공적으로 도입하기 위한 현실적인 접근법을 집중적으로 다루는 온라인 웨비나 'AI 도입, 실패를 막는 업무 자동화 전략'이 오는 6월 9일(화) 오후 2시부터 3시까지 온라인으로 개최된다. 이번 웨비나의 핵심 메시지는 "AI 도입의 성공 여부는 어떤 솔루션을 쓰느냐보다, 우리 회사의 어떤 업무에, 어떤 순서로, 어떻게 적용하느냐에 달려 있다"는 것이다. 단순한 AI 기술 트렌드 소개에 그치지 않고, 업무 진단부터 PoC
인공지능(AI) 전문기업 바이브컴퍼니(대표 김경서)가 문화체육관광부(이하 문체부)가 발주한 '정책여론수렴시스템 고도화 사업'을 최종 수주했다고 밝혔다. 총 계약 규모는 14억 원으로 바이브컴퍼니가 주관사업자로서 75%(약 10.5억 원)를 맡아 계약일로부터 240일간 수행한다. 이번 수주는 최근 한국농수산식품유통공사(aT) 프로젝트 수주에 이은 연속 성과로, 공공 AI 인프라 및 AX(인공지능 전환) 시장 내 독보적인 입지를 다시 한번 확고히 했다. '정책여론수렴시스템'은 뉴스·소셜미디어·커뮤니티 등 온라인 공간의 여론을 실시간으로 수집·분석해 정책 이슈를 신속하게 파악하고 정부의 대국민 소통을 지원하는 공공 AI 데이터 인프라다. 바이브컴퍼니는 2015년 해당 시스템의 최초 구축을 담당한 이래 이번 고도화까지 일관되게 주관해온 유일한 사업자다. 11년간 축적된 도메인 전문성과 자사 핵심 솔루션인 트렌드맵(TrendMap)·통합수집기의 검증된 운영 안정성, 365일 24시간 중단 없는 데이터 수집 체계가 이번 수주의 핵심 경쟁력으로 평가받았다. 이번 고도화의 핵심은 기존 시스템에 생성형 AI 기술을 전면 접목하는 것이다. 데이터 수집 측면에서는 일 10~30
문서중앙화 및 AI 솔루션 전문 기업 엠클라우독(대표 유상열)이 'AI EXPO KOREA 2026' 참가 성료와 함께 기업 방문객 544명을 대상으로 실시한 '우리 회사 AI 준비도 테스트' 설문 결과를 공개했다. 5월 6일부터 8일까지 서울 코엑스에서 열린 이번 전시회에서 진행된 설문은 국내 기업들의 AI 도입 현황과 인프라 수준, 그리고 현장에서 직면한 과제를 파악하기 위해 기획됐다. 설문 결과에 따르면 업무에 AI를 활용하고 있다고 응답한 기업은 84.6%로 대다수를 차지했다. 그러나 이 중 '전사 도입을 완료'했다고 밝힌 기업은 24.8%에 불과했으며, 가장 많은 비중인 33.6%는 '일부 직원의 개인적 활용' 단계에 머물고 있는 것으로 나타났다. AI 도입 의향은 높지만 조직 전체로의 확산은 여전히 초기 단계임을 보여주는 결과다. 특히 AI 고도화의 핵심 인프라인 문서 관리 체계에서 구조적 취약점이 드러났다. 응답 기업의 35.8%가 '팀 공유 드라이브', 28.3%가 '개인 PC 저장' 방식에 의존하고 있었으며, 전사 문서중앙화 시스템을 구축한 기업은 18.6%에 그쳤다. 사내 데이터가 곳곳에 분산되어 AI 학습과 활용에 직접적인 제약이 따르는
피지컬 AI·디지털트윈·스마트 물류 총출동… 제조 AX 트렌드 공유 “왜 AX인가”부터 “현장 적용 방법”까지 제조업 AI 전환 해법 논의 제조업의 AI 전환(AX)이 산업계 핵심 화두로 떠오르는 가운데, 제조 현장에서 실제 적용 가능한 AI 전략과 기술을 공유하는 전문 컨퍼런스가 열린다. 오는 5월 20일부터 21일까지 양일간 창원컨벤션센터(CECO)에서 ‘KIMEX 2026(한국국제기계박람회)’ 부대행사로 ‘The Connected Machine Conference 2026’이 개최된다. 이번 행사는 코아미메쎄㈜가 주최하고 ㈜첨단이 주관한다. 이번 컨퍼런스는 제조업의 AI 전환을 의미하는 ‘제조 AX’를 중심으로, 제조 현장의 디지털 혁신 방향성과 실질적인 적용 사례를 공유하는 데 초점을 맞췄다. 특히 글로벌 머신비전 기업 코그넥스, ICT 연구기관 한국전자통신연구원(ETRI), 산업용 인프라 전문기업 리탈코리아, 한국인더스트리4.0협회, 위즈코어 등 제조 혁신을 주도하는 주요 기업과 기관들이 연사로 참여한다. 행사 첫째 날인 5월 20일에는 ‘왜 AX인가, 그리고 어떻게 준비해야 하는가’를 주제로 다양한 발표가 진행된다. 한국인더스트리4.0협회 이순열
AI 에이전트 도입에 나서는 기업이 늘고 있지만 실제 성과는 기대에 못 미치는 경우가 적지 않다. 모델 성능의 문제가 아니라 에이전트가 기업 업무 안에서 어떤 역할을 맡고 어떤 순서로 판단하며 어떤 데이터와 연결되고 어디에서 사람의 검토를 받아야 하는지에 대한 설계가 빠져 있기 때문이다. 기능 구현에 집중한 나머지 AI가 실제로 일하는 흐름을 설계하지 못하는 것이 실패의 핵심 원인으로 지목된다. 이 같은 흐름 속에서 토크아이티가 오는 5월 14일(목) 오후 2시부터 3시까지 '기업 AI 도입, 왜 실패하는가: 워크플로우 설계에서 답을 찾다'를 주제로 웨비나를 진행한다. 토크아이티의 기업 AI 트렌드 토크 시리즈 '권실장의 AI 톡톡'의 여섯 번째 에피소드로 진행되는 이번 웨비나는 아이크래프트 권수용 실장과 함께 기업 AI 프로젝트 실패의 원인을 짚고 운영 가능한 에이전트 설계 전략을 살펴보는 자리다. 웨비나는 총 4개의 핵심 주제로 구성된다. 첫 번째로 AI 도입 실패의 진짜 원인을 다룬다. 많은 기업이 기능 구현에 집중하고 AI가 실제로 일하는 흐름은 설계하지 못하는 문제를 짚으며 에이전트 성능 문제의 상당수가 모델보다 워크플로우 설계 미흡에서 발생한다는
생성형 AI 시장이 빠르게 성장하는 가운데 모델 경쟁은 갈수록 치열해지고 있다. 텍스트를 넘어 이미지·영상·음악까지 생성 영역이 확장되면서 콘텐츠 제작 방식 자체가 바뀌고 있고 기업과 개인 모두 AI를 업무에 녹여내는 속도가 빨라지고 있다. 그러나 쏟아지는 도구들 사이에서 무엇을 어떻게 써야 하는지 모르는 이용자도 그만큼 늘고 있다. 이 틈을 파고드는 서비스가 있다. 콘텐츠 제작 특화 AI 에이전트 플랫폼 캐럿(Carat)을 운영하는 패러닷(Paradot)이다. 누적 다운로드 300만 MAU 100만을 돌파하며 B2C와 B2B 시장을 동시에 공략 중인 패러닷의 장진욱 대표를 만나 캐럿이 그리는 콘텐츠 AI의 미래를 들었다. 카카오·카카오뱅크를 거쳐 창업까지 온 여정 Q. 패러닷을 창업하기 전 어떤 일을 하셨나요? 그 경험이 캐럿의 방향성에 어떻게 녹아 있는지 궁금합니다. A. 카카오에서 마케팅과 데이터 분석 업무를 시작으로 라이너에서 그로스 매니저를 거쳐 카카오뱅크에서 제품 기획자(PM)를 하다 창업했습니다. 커머스와 금융처럼 처음부터 수익 구조가 명확한 조직에서 일하다 보니 비즈니스 모델에 대한 감각이 자연스럽게 생겼고 초반부터 수익 구조가 명확한 B2C
이커머스 마케팅의 타깃이 사람에서 AI로 바뀌고 있다. 소비자가 마주하는 첫 화면이 이제 수많은 검색 결과 리스트가 아니라, AI가 요약하고 추천하는 답변으로 빠르게 이동하고 있다. 극도로 짧아진 비교 과정에서 브랜드가 살아남는 방식도 완전히 달라져야 한다. 이제 마케팅의 본질은 단순한 노출을 돈으로 사는 것이 아니라 보이지 않는 엔진과 AI가 우리 브랜드를 선택하도록 만드는 ‘설계’에 있다. 이 거대한 전환기를 돌파하기 위한 핵심은 AI가 답변을 생성하는 맥락을 파악하고 우리 브랜드를 신뢰하여 우선적으로 고려되도록 만드는 구조적 설계, 이른바 생성형 엔진 최적화(GEO, Generative Engine Optimization)에 있다. 과거의 최적화가 사람이 보는 화면을 꾸미는 기술이었다면 이제는 생성형 AI라는 강력한 선택 엔진이 특정 브랜드를 비교하고 추천하는 기준 자체를 공략해야 한다. 결국 중요한 것은 AI가 답변을 구성하는 맥락 속에서 우리 브랜드가 신뢰할 수 있는 선택지로 인식되도록 만드는 것이 핵심이다. 물론 AI의 최종 선택을 받기 위해서는 반드시 선행되어야 할 조건이 있다. 바로 AI가 우리 브랜드를 정확히 이해하고 신뢰할 수 있도록 만드는
정부 창업지원사업 최종 평가서 선정…사업화 자금·멘토링 연계 기업 리서치 업무 자동화 수요 맞물려 B2B AI 솔루션 경쟁 본격화 아크포인트가 중소벤처기업부의 ‘2025년 초기창업패키지’ 지원사업 최종 평가에서 최우수 기업으로 선정됐다. 초기창업패키지는 창업 3년 이내 유망 스타트업을 대상으로 중소벤처기업부가 사업화 자금과 멘토링을 지원하는 프로그램이다. 회사 측에 따르면 이번 평가는 자사의 AI 기반 리서치 자동화 기술과 사업 확장 가능성을 인정받은 결과다. 아크포인트는 기업 리서치 업무 전반을 자동화하는 플랫폼을 개발하고 있다고 설명했다. 회사 측에 따르면 이 플랫폼은 자료 수집, 핵심 정보 추출, 구조화, 문서 작성으로 이어지는 과정을 하나의 시스템 안에서 처리하도록 설계됐다. 여러 출처의 데이터를 정리해 의사결정에 활용할 수 있는 형태로 제공하는 것이 특징이라고 회사는 덧붙였다. 이 같은 서비스는 생성형 AI 도입이 확산되면서 기업 현장에서 빠르게 커지는 수요와 맞닿아 있다. 보고서 작성과 시장조사, 경쟁사 분석 등은 많은 기업에서 여전히 인력 의존도가 높은 영역으로 꼽힌다. 특히 산업 분석, 컨설팅, 투자 검토, 사업개발 부문에서는 정보 탐색과 문서
AI 에이전트와 생성형 AI가 기업 혁신의 핵심 동력으로 자리잡으면서 기술 선택이 AI 경쟁력을 좌우하는 시대가 됐다. 오픈소스 기반의 로컬 AI 확산, 모델 경량화를 통한 비용 절감, AI 기반 애플리케이션 개발 자동화 등 AI 기술의 진화 방향이 빠르게 다양화되는 가운데 기업 관점에서 최신 AI 기술 트렌드를 정확히 해석하고 전략적으로 선택해야 할 필요성이 높아지고 있다. 이 같은 흐름 속에서 토크아이티가 오는 4월 16일(목) 오후 2시부터 3시까지 '최신 AI 기술 리뷰: 엔비디아 NeMoClaw, 구글 Gemma 4, TurboQuant, Stitch, Lyria 3'를 주제로 생방송 토크 웨비나를 진행한다. 매달 빠르게 변하는 AI 트렌드를 기업 관점에서 해석하는 '권실장의 AI 톡톡' 시리즈의 일환으로 진행되는 이번 웨비나는 차세대 AI 기술의 방향을 폭넓게 조망하는 자리다. 웨비나는 총 5개의 핵심 포인트로 구성된다. 첫 번째로 구글의 오픈소스 모델 Gemma 4를 살펴본다. Apache 2.0 라이선스 기반의 생태계 전략과 멀티모달·긴 컨텍스트·에이전트 역량, PC·모바일·엣지·클라우드를 아우르는 실행 환경을 소개한다. 두 번째로는 NVIDI
휴머노이드·우주로버·AI 에이전트까지 핵심 기술 총집결 대전·경기 순회 전시로 AI·로봇 기술 대중 접점 확대 KAIST가 국내 최대 규모 과학 행사에서 인공지능(AI)과 로봇 기술을 앞세운 체험형 전시로 대중과의 접점을 넓힌다. 연구 중심 기관을 넘어 ‘경험형 기술 플랫폼’으로의 확장 전략이 본격화되는 모습이다. KAIST는 4월 과학의 달을 맞아 ‘2026 대한민국 과학기술축제’에 참여해 참여형 전시관 ‘KAIST Play World’를 운영한다고 밝혔다. 이번 축제는 대전(4월 17~19일)과 경기(4월 24~26일)에서 순차적으로 진행되며, KAIST는 지역별 특성을 반영한 차별화된 체험 콘텐츠를 선보일 계획이다. 특히 ‘Play World’ 콘셉트를 적용해 관람객이 기술을 직접 체험하고 상호작용할 수 있도록 구성한 점이 특징이다. ◊ 대전 전시: 휴머노이드·우주 기술·AI 반도체 집약 대전 DCC에서 열리는 전시는 KAIST의 핵심 연구 성과를 체험 중심으로 풀어낸 ‘미래 기술 쇼케이스’ 성격을 띤다. 가장 주목되는 전시는 휴머노이드 로봇이다. 산업 현장과 도심 환경에서 활용 가능한 보행 기술을 갖춘 로봇이 공개되며, 고난도 동작 구현 시연을 통해
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