AI 전문기업 바이브컴퍼니(대표 김경서)의 소셜 데이터 분석 플랫폼 썸트렌드(Sometrend)가 오픈AI(OpenAI)의 'ChatGPT Apps' 생산성(Productivity) 카테고리 앱으로 정식 승인을 받았다. 국내 소셜 데이터 분석 앱으로는 최초다. 지난 3월 앤트로픽 클로드(Claude) 생태계에 국내 최초 소셜 MCP(Model Context Protocol)를 출시한 지 약 2개월 만으로, 클로드와 챗GPT 양대 AI 생태계에 소셜 트렌드 인텔리전스를 공급하는 체계를 완성했다. 오픈AI가 2025년 12월 앱 디렉토리를 정식 오픈한 이후 국내에서는 롯데홈쇼핑, 요기요 등 라이프스타일 카테고리를 중심으로 ChatGPT Apps 등록이 이어지고 있다. 이 가운데 썸트렌드는 국내 소셜 데이터 분석 앱 최초로 생산성 카테고리에 안착하며 트렌드 인텔리전스 분야에서 선도적 위치를 확보했다. 삼성전자 등 국내 대기업들이 제품·서비스 기획과 마케팅을 목적으로 챗GPT 등 상용 LLM을 업무에 공식 도입하는 흐름 속에서, 챗GPT 안에서 국내 소비 맥락을 즉시 불러올 수 있는 썸트렌드의 전략적 가치가 주목받고 있다. 썸트렌드 앱을 챗GPT에 연결하면 대화창
장기기억 인공지능(AI) 및 반도체 기반 AI 인프라 기술을 개발하는 디노티시아(Dnotitia Inc., 대표이사 정무경)가 AI 에이전트의 지식 관리를 위한 플랫폼 'AKB(Agent Knowledge Base)'를 GitHub에 오픈소스로 공개했다. 기업 내부에 흩어진 문서·파일·데이터베이스는 물론 개별 구성원의 업무 기록까지 AI 에이전트가 직접 활용할 수 있는 지식 기반으로 통합·관리하는 플랫폼으로, 비상업적 목적의 이용자는 무료로 사용할 수 있다. 최근 생성형 AI 활용은 개인의 문서 작성이나 검색 보조를 넘어 개발·영업·인사·마케팅 등 실제 업무 프로세스로 빠르게 확장되고 있다. 그러나 기업 내부 지식은 문서함, 협업 툴, 발표 자료, 데이터베이스 등에 분산되어 있어 AI가 업무에 필요한 맥락을 지속적으로 파악하고 활용하기 어렵다는 구조적 한계가 있다. 이 때문에 구성원들은 이미 만들어진 자료를 다시 전달하거나, 담당자에게 같은 내용을 반복 확인하거나, AI가 읽을 수 있는 형식으로 문서를 별도 변환해야 하는 비효율을 감수해 왔다. AKB는 이러한 업무 비효율을 해소하고, AI 에이전트가 조직 내 지식을 직접 활용할 수 있는 환경을 제공하기 위해
불과 1~2년 전, 대중을 놀라게 했던 생성형 AI(Generative AI)의 등장은 우리 삶을 송두리째 바꿔 놓았다. 궁금한 것을 물어보면 척척 대답하고, 복잡한 문서를 요약해주는 모습에 우리는 열광했다. 하지만 이제 AI는 또 한 번의 거대한 진화를 준비하고 있다. 단순히 ‘말 잘하는’ 수준을 넘어, 인간처럼 스스로 판단하고 업무를 완수하는 ‘에이전틱 AI(Agentic AI)’의 시대가 열리고 있는 것이다. “알려줘”에서 “해줘”로…AI의 역할이 바뀐다 기존의 AI가 ‘백과사전’이나 ‘비서’였다면, 에이전틱 AI는 실질적인 업무를 수행하는 ‘대리인(Agent)’에 가깝다. 예를 들어 기존 AI에게 “서울에서 부산 가는 법을 알려줘”라고 물으면 기차와 버스 시간표를 나열해준다. 하지만 에이전틱 AI에게 “다음 주 수요일 부산 출장 준비해줘”라고 말하면 이야기가 달라진다. AI는 사용자의 캘린더를 확인해 빈 시간을 찾고, 사내 출장 규정에 맞는 기차표와 호텔을 검색한 뒤, 결제 직전의 단계까지 스스로 진행한다. 관련 일정을 동료들에게 공유하는 메일을 보내는 것도 AI의 몫이다. 사용자가 일일이 지시하지 않아도 AI가 목표(출장 준비)를 이해하고, 이를 달
검색 엔진, 온라인 리테일러, 마켓플레이스, 소셜미디어로 세분화된 소비자 구매 접점 사이에 인공지능(AI) 비서(Assistant)가 들어서고 있다. 이러한 접근은 소비자가 상품명을 검색창에 입력하는 기존 방식을 확장하도록 돕는다. 이 과정에서 사양·가격을 비교하고, 후기·재고를 확인하며, 예산에 맞는 상품으로 후보를 좁힌다. 이로 인해 구매 여정의 입구는 넓어진 반면, 결제 버튼을 누르기 전 거쳐야 할 비교와 확인 절차는 이전보다 까다로워졌다. 이러한 상거래 시장의 변화는 결제 버튼 앞에서만 일어나지 않는다. 상품 발견부터 후보 비교, 브랜드 전환, 심지어 오프라인 매장에서 후기를 확인하는 순간까지 구매 전 과정이 광고·추천의 접점이 됐다. 과거 온라인 광고의 경쟁력이 노출 빈도와 클릭률에 그쳤다면, 이제는 소비자의 구매 맥락을 정확히 읽어내는 데이터 구조가 경쟁력이 된 양상이다. AI는 이러한 흐름을 한층 고도화한다. 소비자는 AI에게 저렴한 제품만 묻지 않는다. 예산과 용도는 물론 브랜드 선호도, 후기, 배송 조건, 재고 현황까지 종합적인 판단 근거를 요구한다. AI 답변이 최적의 후보를 압축해 제공하는 순간, 브랜드와 판매자의 경쟁 무대는 쇼핑의 전
줌 커뮤니케이션스(Zoom Communications, Inc.)가 앤트로픽(Anthropic)의 클로드(Claude)와의 통합을 통해 사용자가 클로드 환경에서 줌 미팅의 회의 인텔리전스를 활용한 AI 워크플로우를 구축하고 실행할 수 있도록 지원한다. 이번 통합은 모델 컨텍스트 프로토콜(Model Context Protocol, MCP)을 기반으로 구현됐다. 클로드의 커넥터 디렉터리에서 제공되는 '줌 MCP 커넥터'를 통해 사용자와 개발자는 줌 미팅에서 생성되는 회의 요약, 녹취록, 녹화, 일정 정보 등에 안전하게 접근하고, 별도의 도구를 오가지 않고도 회의 데이터를 기반으로 다양한 워크플로우를 구축할 수 있다. 줌 AI 컴패니언(Zoom AI Companion)이 생성한 결과를 결합하면 회의 이후 업무 정리부터 자동화된 워크플로우 구성까지 이어지는 작업도 가능하다. 사용자는 자연어로 여러 회의를 검색해 주요 의사결정이나 논의 내용을 확인하고 회의 요약·녹취록·녹화 등 관련 자료를 조회한 뒤 액션 아이템, 문서, 후속 작업을 생성하는 일련의 과정을 클로드 환경 안에서 한 번에 처리할 수 있다. 회의 내용을 확인하는 데 그치지 않고 후속 업무까지 하나의 흐름
제조 현장에서 설계 자동화에 대한 요구가 높아지는 가운데, AI가 설계자의 의도를 이해하고 협업하는 '지능형 설계 파트너'로 진화하고 있다. 이러한 가운데 'AI에게 명령하고, 설계는 자동화하십시오! Autodesk AI와 데이터 관리로 실현하는 미래 설계' 온라인 웨비나가 오는 22일(수) 오후 2시부터 3시까지 진행된다. 이번 웨비나는 Autodesk AI 기반의 설계 자동화 전략과 데이터 관리 혁신 사례를 공유하는 자리다. 단순 반복적인 필렛 작업이나 속성 입력에 설계 시간을 소비하던 시대는 지나가고 있다. 자연어 명령으로 설계 표준 위반을 실시간 탐지하고 해결책까지 제안하는 AI 어시스턴트가 등장하면서, 설계 업무의 패러다임이 근본적으로 바뀌고 있다. 이번 웨비나는 소프트웨어 업데이트를 넘어, AI가 실제 설계 실행을 주도하는 미래 제조 환경의 현재와 방향을 다룬다. 첫 번째 세션에서는 줌인테크 손광호 상무가 'Autodesk Assistant가 결합된 Inventor 2027'을 발표한다. 모델 데이터의 맥락을 이해하고 자연어 명령을 수행하는 MCP(Model Context Protocol) 기반 Autodesk Assistant의 핵심 기능과 활용
인공지능(AI) 모델이 단순히 과거의 데이터를 학습하는 단계를 넘어, 지금 이 순간 수천만 명의 소비자가 나누는 대화와 트렌드를 실시간으로 읽고 분석하는 시대가 열렸다. AI 전문기업 바이브컴퍼니(대표 김경서)는 상용 거대언어모델(LLM)에 자사의 방대한 소셜 데이터를 실시간으로 연결하는 ‘썸트렌드 MCP(Model Context Protocol)’를 정식 출시했다고 밝혔다. 이번 서비스의 핵심인 MCP는 AI 모델과 외부 데이터 소스를 안전하고 표준화된 방식으로 연결하는 최신 기술 프로토콜이다. 이를 통해 챗GPT(ChatGPT)나 클로드(Claude) 같은 글로벌 LLM은 바이브컴퍼니가 보유한 325억 건 이상의 정제된 소셜 데이터를 즉각적으로 호출할 수 있게 된다. 이는 AI의 고질적인 문제인 할루시네이션(환각 현상)을 방지하고, 최신 도메인 지식 부족이라는 한계를 극복하는 결정적인 계기가 될 전망이다. 기존 AI 모델들이 일반적인 정보 요약에 그쳤다면, 썸트렌드 MCP를 장착한 AI는 소비자 언어의 미묘한 ‘맥락’까지 분석한다. 예를 들어 특정 브랜드에 대한 소셜상의 긍·부정 여론 변화, 연관어 트렌드, 급상승하는 소비자 니즈 등을 실시간으로 파악해
디노티시아는 자사의 벡터 데이터베이스 솔루션 ‘씨홀스(Seahorse)’가 한국정보통신기술협회로부터 소프트웨어 품질인증 최고 등급인 GS(Good Software) 인증 1등급을 획득했다고 밝혔다. 이번 인증은 국내 벡터 데이터베이스 및 AI 에이전트 운영 소프트웨어 시장에서 순수 국내 기술 기반 솔루션이 최고 등급의 품질과 안정성을 공식적으로 검증받았다는 점에서 의미가 있다. 특히 씨홀스는 단순한 데이터 저장을 넘어 AI 에이전트의 구축과 운영 전반을 지원하는 AgentOps 환경까지 아우르는 솔루션으로, 국내 최초로 GS인증을 획득했다. GS인증은 ISO/IEC 국제 표준을 기반으로 소프트웨어의 기능 적합성과 성능 효율성, 사용성, 신뢰성, 보안성 등을 실제 운영 환경에서 엄격하게 시험하는 국가 인증 제도다. 이번 1등급 획득을 통해 씨홀스는 공공기관 우선구매 대상 지정 요건을 충족했으며, 조달청 제3자 단가계약 체결 등 공공 시장 진출을 위한 주요 기술적·제도적 요건을 확보했다. 씨홀스는 쿠버네티스 기반 설계를 적용해 인프라 환경의 제약을 최소화하고, 유연한 모델 배포와 확장이 가능하도록 구성됐다. 기업은 서비스 초기 단계에서 클라우드 환경으로 시작한
아마존웹서비스(AWS)가 AI 코딩 에이전트 키로를 정식 출시했다고 발표했다. 지난 7월 프리뷰 버전으로 선보인 키로는 개발자가 기존 개발 워크플로우를 통합개발환경과 명령줄 인터페이스에서 바로 활용할 수 있도록 설계된 도구로 코드 작성, 점검, 수정 등 소프트웨어 개발 전반의 생산성을 보조하도록 구성됐다. 키로는 스펙 기반 개발을 위한 에이전틱 AI IDE이며 개발자가 프롬프트를 입력하면 이를 요구사항, 시스템 설계, 그리고 개별 작업으로 분해해 코드, 문서, 테스트로 구현하는 AI 기반 개발 환경이다. 이는 단순 AI 코딩 추천으로 앱을 자동 생성하는 방식을 넘어 사양을 먼저 정의하고 이를 기반으로 코드 전체를 생성 및 관리하는 엔터프라이즈급 개발 방식으로 기존 AI 코딩 도구와는 차별화된 접근이다. 키로는 이번 정식 출시를 통해 사양 정확성을 위한 속성 기반 테스트 기능, 체크포인트 저장 및 이전 시점 복원 기능, 다중 루트 작업 공간 지원, 그리고 터미널에서 활용 가능한 키로 CLI를 제공한다. 속성 기반 테스트는 코드가 사전에 정의된 요구사항이나 기대 동작과 일치하는지를 측정하는 방식이다. 전통적인 단위 테스트가 특정 예시만 검증하는 것과 달리 속성
토마토시스템은 미국 메디컬 그룹 ‘메드케어 파트너스(MedCare Partners, MCP)’의 지분 5%를 인수하고 미국 헬스케어 및 인슈어테크 시장 진출을 본격화했다고 29일 밝혔다. 이번 투자는 토마토시스템의 미국 현지법인 사이버엠디케어(CyberMDCare)와 공동으로 진행됐으며, 원격환자모니터링(RPM) 사업에 이어 보험 IT 분야로 사업 확장을 추진하는 전략적 행보다. 미국 보험 시장은 약 3조2270억 달러(한화 약 4630조 원) 규모로, 자기자본이익률(ROE) 6~20%에 달하는 높은 수익성과 성장성을 가진 산업으로 평가된다. MCP는 미국 전역에서 메디케어 어드밴티지(Medicare Advantage) 보험을 운영 중인 헬스케어 지주회사로, 보험 플랫폼과 의료 네트워크를 기반으로 다수의 지역 보험사 및 의료 서비스 기업을 계열사로 두고 있다. 이번 투자는 사이버엠디케어가 MCP 산하 보험사인 ‘메드케어 파트너스 헬스플랜 텍사스(MedCare Partners Health Plan of Texas)’와 체결한 보험 시스템 개발 계약을 계기로 이루어졌다. 양사는 해당 계약을 기반으로 연간 건강검진(AWV, Annual Wellness Visit)
플래티어는 기업 맞춤형 AI 개발·운영 플랫폼 ‘XGEN’을 출시했다고 22일 밝혔다. XGEN은 검색증강생성(RAG), AI 워크플로우 설계, 대규모 언어모델(LLM) 통합 운영, 성능 모니터링과 배포까지 아우르는 올인원 AI 플랫폼이다. 이번 출시로 플래티어는 AI 도입을 추진하는 기업이 겪는 복잡한 기술적·운영적 장벽을 해소하고 빠른 성과 창출을 지원하는 데 초점을 맞췄다. XGEN은 ▲기업 맞춤형 AI 서비스 개발 ▲확장성과 유연성을 갖춘 LLMOps 제공 ▲다양한 데이터 소스 연계 및 RAG 구성 ▲안정적이고 효율적인 운영 체계 구현 등을 통해 AI 도입 장벽을 낮춘다. 또한 유연한 통합 환경을 바탕으로 개발사, 시스템 통합사(SI) 등 파트너사에게도 높은 활용 가치를 제공한다. 클라우드와 온프레미스 환경을 모두 지원하며, 데이터 암호화와 접근 권한 제어 등 엔터프라이즈급 보안·거버넌스를 갖춰 공공·금융 등 규제가 엄격한 산업에서도 도입이 가능하다. RAG 기술을 통해 기업 내부 데이터를 벡터 DB에 저장·학습시켜 실제 비즈니스 맥락에 최적화된 AI 서비스를 구현할 수 있다. 웹 기반 비주얼 캔버스 에디터도 제공돼 개발 편의성이 강화됐다. 사용자는
인핸스 이승현 대표 인터뷰 온라인 쇼핑 시장은 하루가 다르게 변한다. 상품 가격은 실시간으로 바뀌고, 프로모션은 몇 시간 만에 시작·종료되며, 경쟁사의 움직임에 따라 판매 전략이 시시각각 조정된다. 이런 환경에서 기업은 더 이상 데이터를 보고 의사결정을 내리는 속도로는 버틸 수 없다. 결정이 곧 실행으로 이어져야 시장에서 살아남는다. 인핸스는 바로 이 지점에서 등장했다. LAM(Large Action Model) 기술을 앞세워 결정과 실행 사이의 시간을 소거한 것이다. 이에 인핸스 이승현 대표를 만나 LAM 기반으로 AI 에이전트 시대를 열어갈 전략에 대해 이야기 나눠봤다. 수행에 최적화한 AI, 커머스를 주도하다 인핸스는 커머스 분야에 특화한 버티컬 AI 에이전트를 앞세워 성장세를 타고 있다. 데이터를 분석하는 AI를 넘어, 분석 결과를 즉시 실행으로 옮기는 액션 중심의 기술을 핵심 경쟁력으로 삼았다. 이를 가능하게 하는 핵심 엔진이 인핸스의 자체 기술 ‘ACT-1’이다. ACT-1은 거대언어모델(LLM)과 결합해 자연어 명령을 실제 소프트웨어 작업으로 변환·수행하는 LAM 기반 기술로, 가격 조정부터 재고 관리까지 전 과정을 자동화한다. 이에 인핸스는 삼
디노티시아가 미국 산타클라라에서 열린 세계 최대 메모리·스토리지 컨퍼런스 ‘FMS 2025(The Future of Memory and Storage)’에서 MCP 기반 벡터 데이터베이스 통합형 AI 워크스테이션 ‘니모스 워크스테이션(Mnemos Workstation)’을 세계 최초로 공개했다. 이번 신제품은 스토리지, GPU, 벡터 데이터베이스, AI 에이전트 기능을 하나의 장비에 통합해, 복잡하고 고비용이 수반되는 기존 AI 인프라를 단일 장비로 대체할 수 있다는 점에서 업계의 관심을 끌었다. 니모스 워크스테이션은 디노티시아의 씨홀스 클라우드(Seahorse Cloud)의 전체 기능을 탑재한 것이 특징이다. S3 호환 오브젝트 스토리지를 기반으로 관리형 벡터 데이터베이스와 시맨틱 검색 기능을 지원하며, 이를 도구로 활용하는 MCP(Model Context Protocol) 표준 구현 에이전트 ‘니모스 에이전트’를 단일 장비에서 구동할 수 있도록 설계됐다. 사용자는 별도의 서버나 복잡한 설치 과정 없이 웹 접속만으로 AI 에이전트 기능을 활용할 수 있다. 이 워크스테이션에는 디노티시아의 ‘DNA’ 파운데이션 모델, 고성능 벡터 데이터베이스 ‘씨홀스’, 그리
바이브컴퍼니가 선보인 ‘바이브 에이전트(VAIV Agent)’가 ‘일하는 AI’로 주목받고 있다. 단순한 대화형 응답에 그치지 않고, 사용자의 질문 의도에 맞춰 필요한 데이터를 스스로 판단·연결해 실무에 적합한 형태로 가공하는 것이 핵심이다. 이를 통해 기업은 신뢰할 수 있는 데이터 기반 의사결정을 더욱 신속하게 내릴 수 있다. VAIV Agent는 기업 내부 구조화 데이터와 바이브컴퍼니가 보유한 외부 시장·소비자 데이터를 모두 연동할 수 있다. 고객사는 업무 목적에 맞는 MCP(Model Context Protocol)를 선택해 구매할 수 있으며, AI는 질문마다 최적의 데이터 소스를 자동으로 판단해 활용한다. 범용 생성형 AI와 달리 VAIV Agent는 출처가 명확한 내부·외부 데이터를 기반으로 답변을 도출한다. 무작위 생성 가능성이 있는 일반 AI 대비 정확성과 신뢰성이 높으며, 실무 현장에서 바로 적용 가능한 결과를 제공한다는 점에서 경쟁력을 확보했다. 현재 금융, 공공, 유통 등 다양한 산업에서 PoC(개념검증)를 마쳤으며, 오는 8월부터 적용 산업을 대폭 확대할 계획이다. 이는 데이터 중심 의사결정이 중요한 산업일수록 AI 솔루션의 안정성과 확장
명확한 사양 기반의 구조화한 개발 방식으로 생산성 및 신뢰성 동시 확보 아마존웹서비스(AWS)가 7월 18일, AI 에이전트를 기반으로 전체 소프트웨어 개발 과정을 자동화하는 통합 개발 환경(IDE) ‘키로(Kiro)’의 프리뷰 버전을 공식 출시했다. 키로는 초기 아이디어부터 운영 환경 배포까지 개발 전 단계를 자동화하며, 기존 AI 코딩 툴의 한계를 넘는 에이전트형 개발 도구로 주목받고 있다. 키로의 가장 큰 차별점은 단순한 자연어 기반 코드 생성 기능을 넘어, 명확한 사양 기반의 구조화한 개발 방식을 통해 생산성과 신뢰성을 동시에 확보한다는 점이다. 사용자가 ‘리뷰 기능을 추가하세요’와 같은 자연어 프롬프트를 입력하면, 시스템은 사용자 스토리와 수용 기준을 자동 도출하고, EARS 형식 기반의 요구사항을 명세해 기능 구현의 경계를 명확히 설정한다. 이후 키로는 자동화한 기술 설계를 통해 데이터 흐름도, 타입스크립트 인터페이스, DB 스키마, API 엔드포인트를 생성한다. 코드 설계와 문서화가 통합되며, 팀 내 협업 효율성과 유지보수 편의성도 향상된다. 작업 단위로는 단위 테스트, 모바일 호환성, 접근성 등 다양한 구현 요소를 포함하며, 각각의 작업은 실시
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