제조 현장에 AI를 도입했지만, 실제로 운영되는 사례는 많지 않다. 수많은 제조 AI 프로젝트가 PoC 단계에서 멈추거나 양산 라인에 안착하지 못한 채 사라졌다. 이 문제를 기술 한계로만 설명하는 시선도 여전하다. 그러나 라온피플 윤기욱 CTO는 제조 AI의 실패 원인을 전혀 다른 지점에서 짚는다. “제조 AI는 기술 문제가 아니라 운영 구조의 문제”라는 것이다. GPU 인프라와 AI 전문 인력을 전제로 설계된 기존 접근 방식은 오래된 생산 라인과 복잡한 공정 환경을 가진 제조 현장과 충돌할 수밖에 없었다. 여기에 데이터 관리, 모델 유지, 성능 저하 대응이라는 현실적인 과제가 더해지며 제조 AI는 ‘도입은 했지만 쓰이지 않는 기술’로 남았다. 라온피플은 제조 AI 플랫폼 ‘NAVI AI PRO’, 통합 MLOps 플랫폼 ‘EZ PLANET’, 생성형 AI 기반 지능형 관제 ‘Odin AI’, AI 에이전트 ‘HI FENN’을 통해 이 구조적 한계를 재정의하고 있다. 여기서는 제조 AI와 생성형 AI가 어떻게 ‘현장에서 살아남는 기술’로 전환되고 있는지를 짚는다. 제조 AI는 왜 현장에 정착하지 못했나 제조 AI는 오랫동안 ‘도입 대비 효과가 불분명한 기술’
AI 기술이 성숙 단계로 접어들면서 기업의 고민은 단순한 도입 여부를 넘어 지속 가능한 운영 전략으로 이동하고 있다. 특히 AI 활용이 본격화될수록 특정 데이터 구조나 플랫폼에 대한 종속성은 비용 증가와 확장성 제약, 기술 선택의 경직성으로 이어지며 새로운 리스크로 부상하고 있다. 이러한 문제의식 속에서 B2B 테크 전문 채널 토크아이티는 아이크래프트와 함께 ‘AI 시대 기업이 반드시 고민해야 할 무종속 데이터·AI 전략’을 주제로 오는 1월 20일 오후 2시 온라인 웨비나를 개최한다. 이번 웨비나에서는 AI 환경에서 무종속 전략이 왜 중요한지에 대한 배경부터 짚는다. 모든 기업이 동일한 전략을 선택해야 한다는 전제 대신, 기업의 규모와 업종, AI 활용 단계에 따라 무종속 전략이 언제, 어떤 방식으로 필요해지는지를 현실적인 관점에서 분석한다. 데이터 확보·저장·처리·활용 전 과정에서 종속성을 최소화하는 기술 구조와 선택 기준도 함께 소개된다. 이어 AI와 머신러닝 서비스를 안정적으로 확장하기 위한 AI·ML Ops 환경이 주요 주제로 다뤄진다. 발표에서는 기존 DevOps와 달리 AI·ML Ops가 데이터 품질 관리, 모델 재학습, 운영 안정성까지 함께 고
팀뷰어는 마이크로소프트 이그나이트에서 인공지능 혁신을 한 단계 더 진전시킨 티아를 공개했다. 티아는 IT 문제의 발견부터 해결, 예방하는 방식까지 혁신할 수 있도록 설계된 지능형 에이전트다. AI는 인간의 의사결정을 돕는 수준을 넘어 실질적인 행동을 수행하는 단계로 진화하고 있다. 티아는 이러한 변화의 다음 단계를 보여주며 보조적 역할을 하는 AI에서 능동적으로 문제를 해결하는 지능형 에이전트로의 전환을 보여준다. 팀뷰어 원에 통합된 티아는 팀뷰어가 원격 연결 기술과 디지털 직원 경험 분야에서 쌓아온 강점을 결합해 IT 문제를 스스로 탐지하고 해결할 수 있는 통합 환경을 제공한다. 메이 덴트 팀뷰어 최고 제품 및 기술 책임자는 “티아는 기술이 스스로 작동하는 업무환경을 목표로 한 걸음 더 나아간 것”이라며 “지능형 시스템이 책임감 있게 주도적으로 행동하고 맥락을 학습하며 디지털 시대의 생산성을 재정의하는 에이전트 기반 미래의 시작”이라고 말했다. 티아는 다양한 디바이스와 시스템 전반에서 작동하며, 디바이스와 세션 데이터에서 얻은 상황 및 맥락 기반 인사이트를 활용해 문제를 더 빠르게 탐지, 진단하고 해결한다. 문제 발생 패턴을 학습해 관련 해결 방법과 자동화
옵스나우(OpsNow)는 인시던트 관리 솔루션 얼럿나우(AlertNow)를 전면 개편한 ‘얼럿나우 2.0’을 공개했다고 31일 밝혔다. 이번 업데이트로 얼럿나우는 시각화 중심 인터페이스를 기반으로 즉각적인 상황 인지와 빠른 대응이 가능한 대시보드 중심의 통합 관제 플랫폼으로 진화했다. 얼럿나우는 클라우드 관제 센터 운영 효율화를 위한 핵심 솔루션으로, 복잡한 모니터링 환경에서 발생하는 알림을 통합 관리하고 기업별 중요 알림만 선별 제공해 중복 알림과 불필요한 경고로 인한 관리자의 피로를 줄인다. 맞춤형 알림과 자동화 기능을 통해 장애 대응 속도를 높이고 신속한 의사결정을 지원함으로써 운영 효율성을 극대화한다. 새롭게 선보인 얼럿나우 2.0은 복잡한 운영 환경에서 발생하는 비효율 문제를 근본적으로 해소했다. 사용자가 컨텍스트 파악을 위해 여러 화면을 전환해야 했던 기존 불편을 개선하고, 시각화 및 상호작용 기능을 대폭 강화했다. 대시보드 메인 화면에서는 평균 인지 시간(MTTA), 평균 해결 시간(MTTR), 우선순위 분포 등 주요 KPI를 인터랙티브 카드와 차트 형태로 제공해 팀 전체 상황을 한눈에 파악할 수 있도록 했다. 또한 별도의 보고서 작성 없이 트렌
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