같은 견적 업무라도 회사마다 확인하는 정보, 승인 순서, 예외 처리 방식이 다르다. 데이터가 같아도 담당자가 어떤 기준으로 판단하는지 모르면 범용 인공지능(AI)이 실제 업무를 이어받기 어렵다는 뜻이다. 기업 맞춤형 AI 업무 자동화 업체 호미에이아이는 이 차이를 ‘컴퍼니 브레인(Company Brain)’으로 구조화한다. ‘2026 산업AI EXPO’에서는 업무 흐름, 사내 데이터, 판단 기준을 연결해 AI 에이전트(AI Agent)가 실무를 수행하는 기업별 자동화 체계를 소개한다. ‘2026 산업AI EXPO’는 실제 산업 현장을 움직이는 AI 기술·솔루션을 한자리에서 선보이는 산업 AI 전문 전시회다. 제조를 비롯한 다양한 산업의 AI 활용 사례를 짚고, 관련 생태계가 AI를 활용해 기술 혁신과 새로운 비즈니스를 추진하는 과정을 참관하도록 기획됐다. 컴퍼니 브레인은 조직 내부에 흩어진 정보를 한곳에 모으고, 실제 업무가 어떤 순서로 진행되며 어떤 정보가 서로 영향을 주는지 분석한다. 담당자가 어느 조건에서 승인하거나 예외로 분류하는지까지 하나의 지식 구조로 연결하는 역할도 병행한다. 업무·데이터·담당자·판단 등 요소 사이 관계를 AI가 이해하도록 구조화
‘2026 밴 플리트상(James A. Van Fleet Award)’ 수상 한국 기술 수용력 및 제조 역량, AI 시대 핵심 경쟁력으로 지목해 엔비디아, 11월 9일부터 이틀간 코엑스서 ‘엔비디아 AI 데이 서울 2026(NVIDIA AI Day Seoul 2026)’ 연다 글로벌 컴퓨팅 기술 업체 엔비디아(NVIDIA)의 수장 젠슨 황(Jensen Huang) 참립자 겸 최고경영책임자(CEO)의 시선이 다시 한국으로 향했다. 이번에는 반도체 공급망만이 아니고, 빠른 기술 수용력과 강한 제조 기반을 인공지능(AI) 시대 한국의 핵심 경쟁력으로 꼽았다. 이러한 메시지는 곧 기술 무대로 이어진다. 엔비디아는 오는 11월 서울에서 자사 기술 행사 ‘엔비디아 AI 데이 서울 2026(NVIDIA AI Day Seoul 2026)’을 연다. 이 자리에는 피지컬 AI(Physical AI), 에이전틱 AI(Agentic AI), AI 인프라 등 최신 기술 방법론이 펼쳐진다. 젠슨 황이 제시한 한국의 제조·AI 경쟁력을 실제 기술과 생태계로 풀어내는 자리다. ‘놀라운 기적’에서 ‘인텔리전스 팩토리’까지...젠슨 황이 한국을 다시 본 배경 젠슨 황 CEO는 지난 9월(현
애피어(Appier)의 AI 에이전트 연구 논문이 세계 AI·머신러닝 학회 NeurIPS에 채택됐다. 이번 연구는 AI가 필요한 도구를 직접 만들고 활용한 뒤 결과를 바탕으로 다시 개선하는 학습 방식을 제시했다. AI 네이티브 AaaS(Agentic AI as a Service) 기업 애피어는 연구 논문 ‘거대언어모델 에이전트를 위한 도구 생성과 활용의 공동 최적화(Joint Optimization of Tool Creation and Use for Large Language Model Agents)’가 NeurIPS에 채택됐다고 1일 밝혔다. 이번 논문에서 애피어는 강화학습 프레임워크 ‘SMITH(Schema-grounded Multi-task Iterative Tool Honing)’를 제안했다. SMITH는 AI가 도구를 생성하는 과정과 실제로 사용하는 과정을 하나의 학습 체계로 묶은 것이 특징이다. 기존에는 AI가 도구를 직접 만들 수 있더라도 도구를 만드는 모델과 이를 사용하는 모델이 나뉘는 경우가 많았다. 이 경우 도구가 실제로 잘 작동하는지, 다른 모델이 설명을 이해하고 정확하게 호출할 수 있는지에 대한 피드백을 도구 생성 과정에 충분히 반영하기
산업 특화 인공지능(AI) 구축 지원 업체 플래닝고가 주문형 제조 업체의 영업·설계·견적 업무를 돕기 위해 등판한다. ‘2026 산업AI EXPO’에는 산업 특화 AI 에이전트(AI Agent) 솔루션 ‘비바(VIVAR)’를 출품한다. 이는 사용자 요구사항을 분석해 제품 사양을 구성하고 설계 가능 여부를 검토하는 과정을 지원한다. 이후 견적·자재명세서(BOM)을 생성한다. 제품 정보, 설계 규칙, 가격 정책처럼 조직 내부에 축적된 업무 지식을 AI가 실제 업무에 활용하도록 만드는 데 초점을 맞춘 기술 기법이다. 2026 산업AI EXPO는 실제 산업 현장을 움직이는 인공지능(AI) 기술·솔루션을 한자리에서 선보이는 산업 AI 전문 전시회다. 제조를 비롯한 다양한 산업의 AI 활용 사례를 짚고, 관련 생태계가 AI를 활용해 기술 혁신과 새로운 비즈니스를 추진하는 과정을 참관하도록 기획됐다. 맞춤형 제품을 다루는 제조 업체에서는 고객 요구를 접수한 뒤 제품 사양을 정하고 제작 가능 여부와 가격을 각각 확인해야 한다. 이때 옵션·규격이 달라지면 담당자가 다시 설계 부서와 정보를 주고받고, 구성이 확정된 이후에는 생산에 필요한 부품 정보까지 정리하는 과정이 뒤따른다
한국 기업의 인공지능(AI)에 대한 체감 신뢰와 실제 관리 역량 간 격차가 1년 만에 28.9점에서 1.5점으로 줄어든 것으로 나타났다. SAS는 IDC의 리서치 인사이트를 바탕으로 작성한 ‘데이터 및 AI 영향력 보고서: 새로운 신뢰의 경제학(The Data and AI Impact Report: The New Economics of Trust)’을 발표했다고 30일 밝혔다. 이번 조사는 전 세계 28개국 2699명의 비즈니스 및 IT 의사결정권자를 대상으로 진행됐다. 특히 은행·보험·생명과학·공공 부문을 중심으로 기업의 AI 활용 현황과 신뢰 구축 수준을 분석했다. 보고서에 따르면 한국의 AI ‘신뢰 격차’는 지난해 28.9점에서 올해 1.5점으로 27.4점 감소했다. 신뢰 격차는 기업이 AI를 얼마나 신뢰하는지를 나타내는 ‘체감 신뢰’와 실제 AI 시스템이 얼마나 안전하게 작동하는지를 나타내는 ‘실제 관리 역량’ 간 차이다. 한국 기업의 AI 체감 신뢰는 지난해 73.9점에서 올해 58.6점으로 낮아진 반면 실제 관리 역량은 45점에서 57.1점으로 상승했다. 이에 따라 두 지표 간 격차가 1.5점까지 좁혀졌다. 한국의 ‘모델 거버넌스 및 감독’ 점수는
알리바바 그룹이 스마트폰 제조사가 자사 기기에 에이전틱 AI 기능을 구현할 수 있도록 지원하는 풀스택 에이전틱 AI 솔루션 ‘큐웬 인텔리전스’를 공개했다. 글로벌 스마트폰 제조사 아너(HONOR)가 첫 파트너로 도입했으며, 양사는 차세대 AI 스마트폰을 위한 분야별 특화 모델과 솔루션을 공동 개발하고 있다. 큐웬 인텔리전스는 아너의 신규 ‘매직9(Magic9) 시리즈’와 ‘아너 로봇폰(HONOR Robot Phone)’에 처음 탑재될 예정이다. 매직9 시리즈는 9월 28일 출시 예정이다. 알리바바는 지난 22일부터 24일까지 중국 항저우에서 열린 압사라 컨퍼런스(Apsara Conference)에서 큐웬 인텔리전스를 공개했다. 큐웬 인텔리전스는 모바일 환경에 최적화된 파운데이션 모델부터 바로 활용할 수 있는 에이전트까지 기술 스택 전반을 아우르며, 스마트폰 제조사가 자체 지능형 기기를 개발하는 데 필요한 구성 요소를 제공한다. 초기 단계에서는 모바일 플래너 에이전트(Mobile Planner Agent), 모바일 유즈 에이전트(Mobile-Use Agent), 모바일 크리에이티브 에이전트(Mobile Creative Agent) 등 에이전트 3종을 제공한다.
담당 개발자가 교체되면 후임자는 기존 소스코드(Source-code)의 구조와 수정 배경부터 다시 파악해야 한다. 또 프로젝트 규모가 커질수록 사내 문서와 코드에 흩어진 개발 지식을 연결하는 작업도 늘어난다. 기업용 소프트웨어 개발 솔루션 업체 슬렉슨은 이 같은 문제를 겨냥한 인공지능(AI) 코딩(Coding) 플랫폼 ‘코드센터(CodeCenter)’를 ‘2026 산업AI EXPO’에 출품한다. 사내 코드와 개발 지식을 기반으로, AI 에이전트(AI Agent)가 개발 작업을 수행하는 구조에 폐쇄망 구축 기능을 결합한 방법론을 제시한다. ‘2026 산업AI EXPO’는 실제 산업 현장을 움직이는 AI 기술·솔루션을 한자리에서 선보이는 산업 AI 전문 전시회다. 제조를 비롯한 다양한 산업의 AI 활용 사례를 짚고, 관련 생태계가 AI를 활용해 기술 혁신과 새로운 비즈니스를 추진하는 과정을 참관하도록 기획됐다. 슬렉슨 코드센터는 기업 내부에 축적된 소스코드와 기술 문서를 분석해 개발자의 각종 작업을 지원한다. 예를 들어 코드 생성, 분석, 질의 등이다. 이 과정에서 저장소 전체의 구조부터 파일 간 호출 관계, 의존성 등을 분석하며 프로젝트의 개발 문맥을 파악한다
2016년, 인공지능(AI)은 바둑판 위에서 인간 최고수를 넘어섰다. 이후 10년 동안 AI는 글쓰기, 그림 만들기, 코드 설계하기 등 고도화 단계까지 올라섰다. 그런데 화면 속에서만 살던 AI가 현실로 나오자 새로운 숙제가 생겼다. 인간에게는 단 몇 초면 끝나는 컵 집기가 로봇에 탑재된 AI에게 위치 인식과 정교한 힘 제어를 동시에 요구하는 작업이 된다. 이 차이는 현실이 데이터를 만드는 방식에서 벌어진다. 로봇은 움직이는 과정에서 생기는 힘과 접촉 정보를 직접 만들어야 한다. 게다가 AI의 주무대인 가상 환경처럼 실패를 무한 반복하기도 어렵다. 실제 산업 현장에서는 작은 오차도 곧바로 작업 손실과 안전 문제로 이어질 수 있기 때문에 이러한 한계는 반드시 개선돼야 한다. 그래서 모니터 화면에서 벗어나 실제 하드웨어를 구동하는 일명 '피지컬 AI(Physical AI)' 더 큰 똑똑한 두뇌를 얹는 것만으로 부족하다. 인간과 공존하며 다양한 가치를 만들려면 현실의 변화를 받아들이고 몸, 바꿔 말하면 로봇·설비·장비 등 하드웨어를 다룰 수 있어야 한다. 한 현장에서 익힌 감각을 다른 작업과 환경으로 옮기는 과정도 필요하다. 이미 충분히 똑똑한 AI를 실제 세상에
세일즈포스가 미국 샌프란시스코에서 열린 연례 글로벌 IT 컨퍼런스 '드림포스 2026(Dreamforce 2026)'에서 구글 클라우드와 아마존웹서비스(AWS) 등 글로벌 기술 기업과의 전략적 협력 확대를 발표했다. 구글 클라우드와는 인프라부터 데이터·AI 에이전트까지 협력 범위를 넓혔다. 세일즈포스의 클라우드 인프라 아키텍처 '하이퍼포스(Hyperforce)'를 구글 클라우드에서 구동하는 한편 세일즈포스의 헤드리스 아키텍처와 제미나이 엔터프라이즈를 연결해 양사 플랫폼의 AI 에이전트가 동일한 기업 데이터와 업무 맥락을 기반으로 작동할 수 있게 했다. AWS와의 협력에서는 세일즈포스 고객 데이터를 아마존 퀵에서 바로 활용하고 AWS AI 에이전트를 슬랙과 연동하는 구조를 구축했다. 아마존 베드록의 파운데이션 모델을 에이전트포스에서 선택해 활용할 수 있어 기업의 모델 선택 유연성도 확보했다. AWS 트레이니엄 칩에서 최적화한 세일즈포스 음성 모델 기반의 초저지연 음성 딕테이션 기능도 현재 제공 중이다. 고객사 적용 성과도 공개됐다. 지멘스는 에이전트포스와 팀센터 SLM을 연계해 엔지니어링 정보를 영업·서비스 현장에서 활용하고 있으며 132개국에서 유입되는 인바
생성형 AI(Generative AI), 피지컬 AI(Physical AI) 그리고 휴머노이드 로봇(Humanoid Robot). 이들 차세대 기술이 제조업의 미래로 주목받고 있다. 그러나 자율제조(Autonomous Manufacturing)의 본질은 기술 경쟁이 아니다. 현장 내 인공지능(AI)이 제대로 작동하기 위해서는 공정·물류·품질·설비·소재를 하나의 데이터 흐름으로 연결하는 것. 그리고 이를 기반으로 스스로 판단·최적화하는 운영 체계가 먼저 갖춰져야 한다. 이번 특집은 이러한 관점 에서 자율제조를 바라본다. 자동 보관과 물류 자동 화부터 AI 기반 3차원 비전(3D Vision), 온톨로지 AI(Ontology AI), 자동화 3D 품질 측정, 지능형 소재관리까지 자율제조 인프라 속 핵심 기술을 다룬다. 이러한 기술의 실제 적용 사례를 통해 제조 혁신의 현실적인 해법을 살펴봤다. [SPECIAL REPORT] AI 자율제조, 기술 넘어 ‘운영’을 혁신하다 - 물류 자동화 진화 - “작게 시작하고 크게 확장하라”…AX 시대 제조·물류 혁신의 공식 - AI 기반 3D 비전 - 작업자 대신 제조 현장 지키는 ‘3D 눈’, 소프트웨어 기반 공간 지능의 가
생산 라인을 달리는 셔틀(Shuttle)의 위치·속도·부하 데이터가 제어기(Controller)에서 분석된다. 이상 징후를 포착한 에지(Edge) 시스템은 판단 결과를 트랙(Track)에 전달하고 셔틀의 움직임을 조정한다. 감지·판단·실행을 하나의 순환 구조로 통합하는 한배시스템의 자동화 모델이다. ‘2026 산업AI EXPO’는 실제 산업 현장을 움직이는 인공지능(AI) 기술·솔루션을 한자리에서 선보이는 산업 AI 전문 전시회다. 제조를 비롯한 다양한 산업의 AI 활용 사례를 짚고, 관련 생태계가 AI를 활용해 기술 혁신과 새로운 비즈니스를 추진하는 과정을 참관하도록 기획됐다. 한배시스템은 ABB·B&R·이노모틱스 등 글로벌 산업·공장 자동화(FA) 기술 업체의 국내 공식 파트너로 활동하고 있다. 구동·전동 기술과 제어 시스템을 공급한다. 반도체·이차전지·의료 분야의 생산 설비 구축 경험을 기반으로 스마트 팩토리(Smart Factory) 전환 사업을 본격화했다. 이번 전시의 중심은 모듈형 트랙 시스템 ‘아코포스트랙(ACOPOStrak)’과 에지 컨트롤러 ‘엑스20 엣지(X20 Edge)’의 결합이다. 이들 기술은 생산 라인의 물리적 움직임과 현장
유아이패스(UiPath)가 에이전틱 AI 배포 현황을 담은 글로벌 리포트 '도입을 넘어서: 에이전틱 엔터프라이즈의 오케스트레이션(Beyond Adoption: Orchestrating the Agentic Enterprise)'을 14일 발표했다. 매출 10억 달러 이상 대기업의 C레벨 임원 및 IT 실무자 약 600명을 대상으로 실시한 이번 설문에서 AI가 비즈니스 전반에 완전히 내재화됐다고 답한 응답자는 31%에 그쳤다. 35%는 일부 팀에서만 제한적으로 도입했고 11%는 소규모 파일럿 단계에 머물러 있었다. 배포 확장의 장벽으로는 데이터 품질과 준비도(38%), 기존 워크플로우 및 시스템과의 통합 어려움(37%), 거버넌스와 컴플라이언스(33%) 순으로 나타났다. 그러나 오케스트레이션 역량이 전사적으로 완전히 내재화됐다고 답한 기업의 89%는 에이전틱 구현 성과가 ROI 기대치에 부합하거나 이를 웃돌았다고 응답해 오케스트레이션의 중요성을 입증했다. 구체적인 효과로는 가치 있는 업무 투입 시간 증가(51%), 애플리케이션 간 통합 증가(47%), 비즈니스 워크플로우 관리·감독 개선(44%) 순으로 꼽혔다. 향후 전망도 주목된다. 응답자의 36% 이상은 향
인공지능(AI)·로보틱스 등 9개 직무 대상 세 자릿수 하반기 신입사원 채용 생성형 AI(Generative AI) 활용 역량 및 글로벌 트렌드 이해도 평가 목적 CNS 특화 검사 신설도 LG CNS가 인공지능(AI)·로보틱스를 포함한 9개 주요 직무에서 세 자릿수 규모의 하반기 신입사원 채용을 진행한다. 오는 14일까지 서류 접수를 받는 이번 채용은 인공지능 전환(AX)과 로보틱스 전환(RX) 현장을 이끌 우수 인재를 확보하기 위해 마련됐다. 모집 분야는 AI·로보틱스·컨설팅을 비롯해, 디지털 전환(DX) 엔지니어, 클라우드 애플리케이션 현대화(AM), 아키텍트, 전사적자원관리(ERP), 스마트 팩토리(Smart Factory), 컨버전스 엔지니어 등 주요 사업 영역 전반이다. 이 가운데 AI 직무 합격자는 다양한 산업군에서 특화된 에이전틱 AI(Agentic AI) 서비스를 기획하는 역할을 맡는다. 로보틱스 직무는 제조·물류 현장에 로봇을 적용하고 차세대 기술을 검증하는 업무를 담당하게 된다. LG CNS는 지난 5월 국내 최초로 로봇 학습·운영 플랫폼 '피지컬웍스(PhysicalWorks)'를 출시하며 RX 시장에 출사표를 던진 바 있다. 그렇기에 이번
LG CNS, 차움, 차헬스케어 3사 협력 차움 건강검진센터에 인공지능(AI) 에이전트 도입 예고 검진 이력 분석, 맞춤 항목 추천, 결과지 작성, 사후관리 등 전 과정 자동화 노린다 LG CNS가 차움·차헬스케어 등 의료·헬스케어 전문 기관과 손잡는다. 이를 통해 차움 건강검진센터에 특화 인공지능(AI) 에이전트를 도입하겠다는 계획을 밝혔다. LG CNS는 최근 서울시 강남구 삼성동 소재 차움 건강검진센터에서 '지능형 검진센터 도입을 위한 착수보고회'를 열고 본격적인 개념증명(PoC)에 착수했다. 삼사의 이번 협력은 지난 1월 LG CNS가 차바이오그룹에 단행한 전략적 투자의 결실이다. 차움 검진센터를 시작으로, 향후 차병원 주요 검진센터까지 적용 범위를 단계적으로 확대할 계획이다. 차움 건강검진센터는 환자 이력 파악을 위해 간호사가 고객관계관리(CRM)·전자의무기록(EMR) 등 다수 시스템을 수작업으로 조회해야 했던 기존 방식을 개편한다. 김재화 차움 원장은 "이번 협업은 맞춤형 의료 서비스에 최첨단 AI 기술을 결합해 환자 케어의 질적 수준을 끌어올리는 계기가 될 것"이라며 "지능형 검진 시스템을 성공적으로 적용해, 프리미엄 건강검진의 새로운 기준을 제
AI 대전환(AX)이 제조·물류·조선 등 산업 현장으로 확산되면서 5G 특화망(이음5G)이 피지컬 AI 시대를 구현할 핵심 네트워크 인프라로 부상하고 있다. 생성형 AI를 넘어 로봇과 AI 비전, AMR·AGV, 디지털트윈이 생산 현장에서 실시간으로 연결되는 만큼 초고속·초저지연·초연결과 안정성, 보안성을 갖춘 산업 전용망의 중요성도 커지고 있다. 김경빈 한국방송통신전파진흥원(KCA) 과장은 “AI가 사무실 화면 안에 머물 때는 통신망이 크게 문제되지 않지만, 로봇이 생산라인을 돌아다니고 카메라와 설비 데이터가 쉼 없이 오가기 시작하면 이야기가 달라진다”며 “AI를 현장으로 끌어내리는 순간 망은 곧 성능의 한계선이 된다”고 강조했다. 국내 5G 특화망은 현재 39개 기업·기관, 111개소로 확산됐으며, 향후 AI 공장과 자율제조·자율물류를 연결하는 ‘산업의 신경망’으로 역할이 더욱 커질 전망이다. AI가 화면 밖으로 나왔다…‘통신망’이 산업 경쟁력이 된 시대 산업계의 디지털 전환을 설명하던 중심 키워드가 DX(Digital Transformation)에서 AX(AI Transformation)로 빠르게 이동하고 있다. 변화의 핵심은 AI가 더 이상 컴퓨
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UPDATE: 2026년 10월 10일 01시 23분
