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팀스파르타, 기업 64% "AI 교육 필요"…체계 갖춘 곳은 3.6% 그쳐 [경제일보] 국내 기업들이 인공지능(AI) 전환(AX)의 필요성에는 공감하면서도 실제 실행 단계에서는 여전히 어려움을 겪고 있는 것으로 나타났다. AI 교육 수요는 빠르게 늘고 있지만 현업 적용과 조직 내 확산을 위한 체계적인 실행 기반은 부족한 것으로 분석된다. 11일 AI 업스킬링 기업 팀스파르타가 공개한 '2026 기업 AX 교육 트렌드 리포트'에 따르면 국내 기업의 64.0%는 AI 교육이 필요하다고 인식하고 있는 것으로 조사됐다. 이번 조사는 비즈니스 네트워크 서비스 리멤버를 통해 국내 기업 HRD(인적자원개발) 담당자 330명을 대상으로 진행됐다. 이번 조사를 진행한 팀스파르타는 AI 역량 진단과 직무별 맞춤형 교육, 현업 적용 지원을 연계한 기업 교육 프로그램을 운영하는 기업이다. 최근에는 검색증강생성(RAG) 기반 문서 활용, 로우코드·노코드 자동화, AI 에이전트 활용 등 실무 중심 교육 과정도 확대하고 있다. 팀스파르타의 조사 결과 기업들은 AI 도입과 활용의 중요성은 인정하면서도 실제 AX 추진 속도에 대해서는 상당한 위기감을 느끼고 있는 것으로 나타났다. 응답 기업의 54.5%는 자사의 AX 추진 속도가 업계 평균보다 느리다고 평가했으며, 61.5%는 오는 2027년까지 전사 AX 완료를 목표로 설정했다고 답했다. AX 추진의 출발점 역시 내부 전략보다는 외부 환경 변화에 영향을 받는 경우가 많았다. AX 관련 정보 습득 경로로는 뉴스 및 콘텐츠가 40.6%로 가장 높은 비중을 차지했고 경쟁사 사례가 17.9%로 뒤를 이었다. 업계에서는 여전히 상당수 기업이 장기적인 AX 전략보다는 시장 변화에 대응하는 차원에서 AI 도입을 검토하고 있는 것으로 보고 있다. 반면 역량 진단부터 교육 설계, 운영까지 체계적으로 연계한 기업은 3.6%에 불과했다. 특히 팀스파르타는 이번 조사에서 AX 추진 과정의 가장 큰 걸림돌이 예산 부족보다 실행 체계 부족인 것으로 나타났다고 설명했다. AI 교육 이후 현업 적용에 한계를 느낀다고 답한 비율은 53.0%에 달했다. 구체적인 원인으로는 임직원 간 AI 활용 수준 편차가 54.8%로 가장 높았으며 직무·산업별 맞춤형 커리큘럼 부재가 50.9%를 기록했다. 반면 예산 및 시간 부족을 지목한 비율은 21.8%에 그쳤다. 단순히 교육 기회를 제공하는 것만으로는 AX 성과를 기대하기 어렵고 조직 특성에 맞는 실행 체계 구축이 중요하다는 의미로 풀이된다. 교육 수요 역시 변화하고 있는 것으로 나타났다. 과거 챗GPT 사용법 등 범용 AI 활용 교육이 주를 이뤘다면 최근에는 실제 업무 성과와 연결되는 직무별 실무 교육에 대한 관심이 높아지고 있다. 가장 희망하는 교육 형태로는 직무별 특화 AI 실무 교육이 60.6%로 가장 높게 나타났으며 AI 역량 진단 기반 수준별 교육 설계가 33.0%로 뒤를 이었다. 기업들이 단순 AI 활용법 교육을 넘어 업무 혁신과 생산성 향상으로 이어질 수 있는 맞춤형 교육을 요구하고 있는 것이다. 업계에서는 생성형 AI 기술이 빠르게 확산되면서 기업들의 AX 전략도 새로운 전환점을 맞고 있는 것으로 전망한다. 단순 도구 도입을 넘어 조직 문화와 업무 프로세스, 인재 역량을 함께 변화시키는 체계적인 접근이 AX 성공의 핵심 요소로 떠오르고 있다. 이범규 팀스파르타 대표는 "이번 리포트는 기업들이 직면한 AX의 본질적인 어려움이 결국 '방법론의 부재'에 있음을 보여준다"며 "정밀한 역량 진단부터 직무별 미시적 맞춤 커리큘럼, 현업 적용의 사후 관리까지 전 과정을 유기적으로 잇는 것이 실질적인 업무 혁신과 AX 격차 해소를 이끄는 길"이라고 강조했다.2026-06-10 09:17:23
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AI 모델 겨냥 공격 증가…S2W, 새로운 보안 전략 공개 [경제일보] 인공지능(AI) 기술 확산과 함께 기존 보안 체계를 우회하는 새로운 유형의 사이버 공격이 증가하면서 기업들의 보안 전략 전환 필요성이 커지고 있다. 특히 AI 모델 자체를 겨냥한 공격이 늘어나면서 기존 시스템 중심 보안에서 AI 특화 대응 체계 구축이 중요해지고 있는 것으로 분석된다. 16일 빅데이터 분석 인공지능 기업 S2W는 성남 판교 본사에서 'AI 시대의 새로운 보안 전략: 실사례로 알아보는 대응책'을 주제로 고객사 대상 프라이빗 세미나를 개최하고 AI 기반 보안 위협 사례와 대응 방안을 지난 15일 공유했다고 밝혔다. S2W에 따르면 AI 기술 확산과 함께 기존과 다른 방식의 공격이 등장하고 있다. 대표적인 AI 특화 공격 방식으로는 '입력 조작', '무결성 침해', '에이전트 연계', '합성 신원' 등이 제시됐다. '입력 조작'은 프롬프트 인젝션이나 탈옥 기법을 통해 대형언어모델(LLM)의 보호 장치를 우회하고 민감 정보 유출이나 의도하지 않은 명령 수행을 유도하는 방식이다. 공격자는 모델의 응답 논리를 교란해 시스템 내부 정보를 확보하거나 추가 공격을 시도하는 것으로 알려졌다. '무결성 침해'는 학습 데이터나 검색 증강 생성(RAG) 지식베이스를 오염시키는 데이터 포이즈닝 및 백도어 공격이다. 특정 조건에서만 오작동하도록 조작해 장기간 탐지를 회피하는 것이 특징이다. '에이전트 연계' 공격은 이메일이나 웹 페이지 등 외부 데이터를 처리하는 AI 에이전트를 활용해 간접적으로 공격을 수행하는 방식이다. 숨겨진 명령을 전달해 API 호출이나 데이터 삭제 등 2차 공격을 유도하는 사례가 증가하고 있다. '합성 신원' 공격은 딥페이크와 음성 클로닝 기술을 활용해 정교한 가짜 신원을 생성하는 방식이다. 생체 인증을 우회하거나 피싱 공격의 신뢰도를 높이는 데 활용되며 기업 보안 체계를 위협하고 있다. AI 모델을 직접 공격하는 실제 사례도 등장하고 있다. 사용자가 다양한 프롬프트 엔지니어링 기법을 활용해 AI 모델의 보호 장치를 우회하고 내부 정보를 확보하는 행위가 반복되고 있다. 특히 역할 부여나 우회 질문 등 단순 대화만으로도 AI 모델이 취약해질 수 있다는 점이 확인됐다고 S2W는 설명했다. 또한 S2W는 공격자가 내부 식별자 추출, 시스템 프롬프트 탈취, 쿠폰 코드 노출 등을 통해 무료 항공권 예약까지 수행하는 사례도 공개했다. AI 모델뿐 아니라 AI와 연결된 전체 시스템 구조가 공격 대상이 될 수 있는 것으로, 특히 멀티모달 환경에서 이미지 조작만으로 검증 시스템이 무력화될 수 있는 것이다. AI 환경에서는 기존 보안 방식만으로는 대응이 어려운 것으로 확인되고 있다. 기존 보안이 시스템 취약점과 버그를 중심으로 방어하는 구조였다면 AI 보안은 모델의 판단 논리와 인지 구조의 취약점을 방어해야 한다는 것이 특징이다. AI 모델은 학습 데이터와 프롬프트 입력에 따라 결과가 달라지기 때문에 공격자가 논리적 허점을 활용할 가능성이 높다. 이에 차단 중심 보안에서 실시간 탐지와 대응 중심 보안 체계로 전환이 필요한 것으로 분석된다. 또한 완벽한 방어가 어려운 AI 특성상 지속적인 모의 해킹과 취약점 관리가 중요해지고 있다. 기업들은 AI 서비스 운영 과정에서 발생할 수 있는 위험을 사전에 점검하는 방식으로 대응 전략을 강화해야 할 전망이다. 양종헌 S2W 오펜시브부문장은 "AI를 활용한 보안의 목표는 우회 시도를 신속하게 탐지해 정책을 지속적으로 업데이트하는 동적 방어체계를 구축함으로써 공격자의 공격 비용과 포기 가능성을 높이는 데 있다"며 "향후에도 공격자 관점에서의 취약점 발굴과 시나리오 검증을 수행하는 오펜시브 연구를 더욱 고도화하며, AI 시대에 불안감을 해소할 수 있는 액션 아이템을 제공하는 데 주력할 것"이라고 말했다.2026-04-16 16:01:56
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"데이터 외부 반출 '0'"... LG 엑사원+퓨리오사 NPU, '구축형 AI' 시장 정조준 [경제일보] LG유플러스가 토종 AI 반도체 팹리스 퓨리오사AI와 손잡고 공공·금융 등 보안이 생명인 B2B(기업간거래) 시장을 겨냥한 '설치형 AI(On-premise AI)' 솔루션을 내놓는다. 클라우드 연결 없이 기업 내부 서버에서 독립적으로 구동되는 '소버린 AI' 어플라이언스를 통해 데이터 주권 확보와 비용 효율화라는 두 마리 토끼를 잡겠다는 전략이다. LG유플러스(대표 홍범식)는 지난 4일(현지시간) 스페인 바르셀로나에서 열린 'MWC 2026' 현장에서 퓨리오사AI(대표 백준호)와 AI 인프라 협력을 위한 업무협약(MOU)을 체결했다고 8일 밝혔다. 이번 협력은 단순한 기술 제휴를 넘어 하드웨어와 소프트웨어를 결합한 '올인원 패키지'로 엔터프라이즈 AI 시장의 난제를 해결하겠다는 승부수로 풀이된다. 양사가 개발하는 '소버린 AI 어플라이언스'는 전원과 네트워크만 연결하면 즉시 사용할 수 있는 일체형 거대언어모델(LLM) 솔루션이다. 핵심은 LG유플러스의 기업용 AI 플랫폼 노하우와 LG AI연구원의 초거대 모델 '엑사원(EXAONE) 4.0', 그리고 퓨리오사AI의 2세대 NPU(신경망처리장치) '레니게이드(Renegade)'의 기술적 융합이다. LG유플러스는 엑사원 4.0을 기반으로 사내 지식관리시스템(KMS)과 검색증강생성(RAG) 기술을 최적화해 기업 내부의 방대한 문서를 보안 우려 없이 학습하고 검색할 수 있는 환경을 구축한다. 여기에 퓨리오사AI의 레니게이드 칩을 탑재해 기존 GPU(그래픽처리장치) 대비 압도적인 전력 효율과 추론 성능을 제공한다. 이는 24시간 상시 가동해야 하는 기업용 AI 시스템의 운영비용(TCO)을 획기적으로 낮출 수 있는 핵심 경쟁력이다. ◆ 빅테크 종속 탈피... '소버린 AI'가 뜬다 이번 협력은 전 세계적으로 확산하는 '소버린 AI(Sovereign AI)' 트렌드와 맥을 같이한다. 생성형 AI 도입이 가속화되면서 오픈AI나 구글 등 글로벌 빅테크의 퍼블릭 클라우드에 의존할 경우 발생할 수 있는 데이터 유출 및 기술 종속 우려가 커졌기 때문이다. 특히 국가 안보와 직결되는 국방, 공공 분야나 민감 정보를 다루는 금융, 의료 분야에서는 데이터가 외부로 나가지 않는 '온프레미스(사내 구축형)' 수요가 폭발하고 있다. LG유플러스는 이러한 시장의 페인 포인트(Pain Point)를 정확히 타격했다. 복잡한 서버 구축 과정 없이 즉시 도입 가능한 어플라이언스 형태는 AI 전문 인력이 부족한 기업들에게 매력적인 대안이 될 것으로 보인다. 양사는 이번 어플라이언스 개발을 시작으로 협력 범위를 AI 데이터센터(AIDC)와 피지컬 AI(Physical AI) 분야로 확장한다. AIDC에서는 NPU 기반의 서비스형 AI(NPUaaS) 모델을 발굴하고, 로봇이나 설비 제어 현장에서는 초저지연 추론 기술을 공동 연구해 'AI 인프라 생태계'를 선점하겠다는 구상이다. 업계 전문가는 "AI 시장의 무게중심이 '학습'에서 '추론(서비스)'으로 이동하면서 전력 효율과 비용 절감이 핵심 화두로 떠올랐다"며 "LG유플러스의 서비스 역량과 퓨리오사AI의 하드웨어 기술력이 결합된 이번 모델은 외산 장비 일색인 국내 AI 인프라 시장에서 강력한 대항마가 될 것"이라고 전망했다. 이상엽 LG유플러스 CTO는 "AI가 실제 업무 환경에 적용되려면 성능뿐만 아니라 보안과 운영 안정성이 필수"라며 "소버린 AI 어플라이언스를 시작으로 기업이 신뢰할 수 있는 하이브리드 AI 인프라를 구축해 나가겠다"고 강조했다.2026-03-08 09:13:54
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