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![[프론티어 격돌] MASGA 재본격화… 미국 조선 재건 누가 이끄나](http://image.ajunews.com//content/image/2026/07/09/20260709171634521403.png)
MASGA 재본격화… 미국 조선 재건 누가 이끄나 [사진=ChatGPT] [경제일보] 미국 조선업 재건을 둘러싼 한화오션, HD현대중공업, 삼성중공업의 경쟁이 다시 본격화하고 있다. 중동 정세 불안과 통상 불확실성으로 한동안 수면 아래에 있던 한미 조선협력 프로젝트 ‘마스가(MASGA)’가 미국 정부의 정보요청(RFI)을 계기로 실무 검토 단계로 옮겨가는 분위기다. RFI로 본격화된 한미 조선 협력 11일 방산업계에 따르면, 최근 미국 국방부와 해군은 국내 조선사들에 전투함과 급유함 건조·설계 역량을 묻는 RFI를 보냈다. HD현대중공업과 한화오션은 전투함 관련 역량을 미 국방부에 전달했고, 미 해군의 중형급 급유함 RFI에는 삼성중공업까지 포함해 국내 조선 3사가 회신한 것으로 전해졌다. RFI는 곧바로 발주를 뜻하지 않는다. 다만 미국 정부가 한국 조선사의 건조 실적, 설계 인력, 연간 생산능력, 현지 협력 구도 등을 공식적으로 확인했다는 점에서 의미가 작지 않다. 도널드 트럼프 미국 대통령이 최근 이재명 대통령에게 “미국 군함 10척을 빠르게 건조할 수 있느냐”고 물었다는 발언과 맞물리면서 마스가가 구호를 넘어 실제 사업 검토 단계로 진입했다는 해석도 나온다. 마스가는 미국 조선업 재건을 목표로 한 한미 제조업·안보 협력 프로젝트다. 미국 백악관은 지난해 4월 ‘미국 해양 지배력 회복’ 행정명령을 통해 조선업과 해양 산업, 관련 인력 기반을 되살리는 것이 국가안보와 경제 번영을 위한 정책이라고 설명했다. 미국이 한국 조선업에 손을 내미는 배경에는 중국과의 조선 역량 격차가 있다. 미국은 해군력과 상선 건조 능력을 동시에 끌어올려야 하지만, 자체 조선소만으로는 단기간에 생산능력을 회복하기 어렵다. 한국 조선사들이 보유한 설계·건조·공정관리 역량이 미국 조선 재건의 현실적인 보완재로 떠오른 이유다. 조선 3사 전략 경쟁 본격화 가장 앞서 있는 곳은 한화오션이다. 한화오션은 한화시스템과 함께 미국 필라델피아의 필리조선소를 인수하며 현지 거점을 확보했다. 한화는 2024년 필리조선소 인수에 1억 달러를 투자했고, 이후 시설과 인력, 생산능력 개선을 위한 추가 투자도 진행해왔다. 한화오션의 강점은 ‘미국 안에 있는 조선소’와 ‘한국의 함정 건조 역량’을 함께 활용할 수 있다는 점이다. 한화는 미 해군 함정 발주와 관련한 법·제도 개정 흐름을 주시하면서, VARD, 한화필리조선소, 한화디펜스USA와의 협업을 기반으로 미 해군 차세대 군수지원함(NGLS) 개념설계 사업에 참여하는 등 주요 프로젝트에 공동으로 뛰어들고 있다. 한화오션 관계자는 “한국의 건조 역량과 미국 현지 생산 거점을 유기적으로 결합해 비용·납기·정책 리스크 측면에서 경쟁력 있는 사업 모델을 구축하고 있다”며 “이를 통해 미국 해양방산 시장에 선제적으로 진입할 수 있도록 최선을 다하겠다”고 했다. 다만 현재까지 한화오션의 미 함정 MRO는 군수지원함을 중심으로 진행돼왔다. 한화오션 관계자는 “현재는 관련 규제 내에서 수행이 가능한 MRO 사업을 다각도로 검토 및 추진 중”이라고 설명했다. 미국 현지 생산 기반을 확보한 만큼 향후 법·제도 변화에 따라 MRO와 신조 사업의 확장 가능성을 함께 열어두는 전략으로 풀이된다. HD현대중공업은 미국 방산 조선사와의 협력망을 넓히는 방식으로 승부를 걸고 있다. 2024년 미국 해군보급체계사령부와 함정정비협약(MSRA)을 체결해 향후 5년간 미 해군과 해상수송사령부 소속 함정 MRO 사업 입찰 자격을 확보했고, 이후 미 7함대 소속 4만1000톤급 화물보급함 ‘앨런 셰퍼드’함과 ‘세사르 차베즈’함 정비 사업을 잇달아 수주했다. 지난해 4월에는 미국 최대 방산 조선사인 헌팅턴 잉걸스와 선박 생산성 향상 및 첨단 조선 기술 협력을 위한 MOU를 체결했다. 양사는 함정 건조 비용과 납기 개선, 조선소 디지털화, 공정 자동화, 로봇·AI 도입, 생산인력 교육, 기자재 공급망 참여 등을 함께 추진하기로 했다. GE에어로스페이스, L3해리스, 안두릴, ABS 등과의 협력까지 감안하면 HD현대중공업은 미국 현지 조선소를 직접 보유한 한화오션과 달리 미국 방산·기술·선급·기자재 기업을 촘촘히 묶는 네트워크형 전략에 가깝다. 삼성중공업은 급유함과 군수지원함 분야에서 미국 시장 접점을 넓히고 있다. 삼성중공업은 제너럴다이내믹스 산하 미국 조선사 나스코와 차세대 군수지원함 기본설계 사업에 참여했고, 미국 비거 마린 그룹과는 미 해군 MRO 사업 협력을 위한 전략적 파트너십을 체결했다. LNG선과 해양플랜트, 자동화 조선소 기술에서 강점을 가진 만큼 전투함보다 지원함과 상선 성격의 군수 분야에서 역할을 찾는 구도다. 삼성중공업 관계자는 “삼성중공업은 전투함 사업을 해온 회사는 아니기 때문에 전투함보다는 급유함이나 군수지원함 쪽에서 역할을 찾고 있다”며 “미국에서는 군수지원함이 전투함과 달리 상선 성격에 가까운 영역으로 분류돼 삼성중공업도 접근 가능한 분야로 보고 있다”고 말했다. 이어 “한국 조선사들이 보유한 자동화·로봇 기술도 미국 조선업의 인력 부족 문제를 보완하는 방향으로 활용될 가능성이 있다”고 했다. 이들 세 기업의 전략은 다르다. 한화오션은 필리조선소와 MRO 경험을 앞세운 ‘현지 거점형’이다. HD현대중공업은 미 해군 MRO 실적과 헌팅턴 잉걸스 협력을 기반으로 한 ‘방산 네트워크형’이다. 삼성중공업은 전투함보다 급유함·군수지원함에 초점을 맞춘 ‘비전투 지원함형’ 전략에 가깝다. 결국 관건은 누가 미국의 제도 장벽을 먼저 넘고, 한국식 생산 시스템을 미국 조선 재건 과정에 실제로 이식하느냐다. 마스가가 여는 조선 생태계 확장 수혜는 조선소에만 머물지 않을 가능성이 크다. 마스가가 본격화되면 엔진, 전장, 통신체계, 친환경 기자재, 선박관리, MRO 서비스 등으로 파급 효과가 확산될 수 있다. 한화엔진, 한화시스템, HD현대마린솔루션, HD현대마린엔진 등 한화·HD현대 계열 밸류체인뿐 아니라 국내 기자재업체에도 기회가 열릴 수 있다. 다만 넘어야 할 산도 많다. 미국 함정 건조는 법·제도와 보안, 원산지, 노조, 인력 양성, 현지 조달망 문제가 복잡하게 얽혀 있다. RFI가 실제 발주로 이어지려면 미국 내 건조 규정 완화, 현지 조선소 투자, 한국 인력·기술 투입 방식에 대한 정치적 합의가 필요하다. 단순히 “한국이 빨리 지을 수 있다”는 능력만으로는 부족하다는 뜻이다. 결국 마스가의 본질은 조선소 투자 경쟁이 아니다. 미국 안보 공급망 재편 속에 한국 조선 생태계가 얼마나 깊이 편입될 수 있느냐의 문제다. 한화오션은 미국 안에서 생산 거점을 확보했고, HD현대중공업은 미국 최대 방산 조선사와 협력망을 구축했으며, 삼성중공업은 지원함·MRO 시장에서 접점을 넓히고 있다. 미국 조선 재건의 첫 실전 무대에서 조선 3사의 승부가 시작됐다.2026-07-11 09:00:00
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![[AI시대 대격변] 한국경제 3주체를 다시 짜라 ①기업·재벌편](https://image.ajunews.com//content/image/2026/07/09/20260709165036954321.png)
한국경제 3주체를 다시 짜라 ①기업·재벌편 [경제일보] 인공지능(AI) 시대는 한국경제에 기술 도입을 넘어선 전방위 개혁을 요구하고 있다. 기업은 AI를 비용 절감 수단이 아니라 조직과 사업모델 혁신의 계기로 삼아야 한다. 소비자는 편리함에 머무르지 않고 데이터 주권과 알고리즘 감시 능력을 갖춰야 한다. 정부는 규제 완화와 산업 지원을 넘어 인프라, 인재, 안전망, 신뢰 체계를 함께 설계해야 한다. 이에 본지는 이번 기획을 통해 AI시대 한국경제 3주체의 역할 변화와 개혁 과제를 짚고, 한국경제가 관성의 경제에서 학습의 경제로 전환하기 위한 해법을 모색한다. <편집자주> 한국 대기업들이 인공지능(AI) 전환의 한복판에 섰다. 반도체 기업은 AI 서버의 핵심 부품인 고대역폭메모리(HBM)와 첨단 패키징 경쟁에 뛰어들고 있고, 플랫폼 기업은 초거대 AI와 클라우드 인프라를 강화하고 있다. 자동차·조선·철강·금융권도 생산공정 자동화, 로봇, AI 상담, 리스크 관리 등으로 적용 범위를 넓히고 있다. 정부와 기업의 투자 시계도 빨라지고 있다. 최근 한국 정부는 삼성전자와 SK하이닉스 등을 축으로 대규모 AI·반도체 투자 전략을 추진하고 있다. 삼성전자와 SK하이닉스는 약 800조원 규모의 신규 반도체 제조시설 투자에 참여하고, 충청권에는 81조원 규모의 반도체 패키징 클러스터가 조성된다. 또 SK·GS·네이버 등이 AI 데이터센터 구축에 참여하고 장기적으로 관련 투자가 1000조원 이상으로 확대될 수 있다는 구상도 내놨다. 실제 정부는 지난달 29일 SK·GS·네이버와 협력해 1단계로 8.4GW 규모의 AI 데이터센터를 구축하겠다고 밝혔다. SK가 5GW, GS가 2.4GW, 네이버가 1GW 규모로 참여하며 관련 투자 규모는 550조원으로 제시됐다. 투자 규모만 놓고 보면 한국 기업들은 다시 한 번 ‘큰 판’을 벌이고 있다. 그러나 현장에선 “AI 투자가 곧 AI 경쟁력은 아니다”라는 지적도 나온다. 한 대기업 AI 전략 담당자는 “지금은 어느 그룹이나 AI 조직과 태스크포스는 갖추고 있지만 실제 업무에 적용하려면 데이터 접근권, 보안, 법무, 감사, 성과평가가 모두 걸린다”며 “AI 도입보다 어려운 것은 부서 간 칸막이를 허무는 일”이라고 말했다. HBM이 바꾼 증시 서열…AI가 기업가치 기준 흔든다 AI 전환은 이미 국내 증시의 기업가치 평가 기준도 바꾸고 있다. 대표 사례가 SK하이닉스다. SK하이닉스는 AI 반도체 수요 확대와 HBM 시장 선점 효과에 힘입어 지난달 22일 코스피 장중 시가총액에서 삼성전자를 앞질렀다. 이는 단순한 주가 순위 변화가 아니다. 한국 반도체 산업의 무게중심이 범용 메모리 중심에서 AI용 고부가 메모리와 패키징, 고객 맞춤형 공급망으로 이동하고 있다는 신호다. 과거에는 생산능력과 원가 경쟁력이 핵심이었다면 이제는 엔비디아 등 글로벌 빅테크·AI 반도체 기업과 얼마나 긴밀하게 연결돼 있는지, 차세대 HBM을 얼마나 빨리 개발·공급할 수 있는지가 기업가치를 좌우한다. 다만 AI 반도체 호황이 항상 주가 상승으로만 이어지는 것은 아니다. 실제 8일 삼성전자와 SK하이닉스 주가는 미국 반도체주 약세와 AI 붐 지속성에 대한 우려 속에 장중 동반 약세를 보였다. 증권업계 한 관계자는 “AI 반도체가 한국 증시의 핵심 테마가 된 것은 분명하지만 시장은 이제 단순한 실적 증가보다 지속 가능한 가격 결정력과 고객 기반을 본다”며 “AI 사이클이 길어질수록 기업 간 격차는 더 커질 수 있다”고 말했다. 계열사 울타리에 갇힌 데이터, AI 경쟁력의 병목 AI 경쟁력은 반도체와 데이터센터 같은 하드웨어 투자만으로 결정되지 않는다. 기업 내부의 데이터 활용 구조가 핵심 변수다. 한국 대기업은 제조, 금융, 유통, 통신, 물류 등 방대한 데이터를 갖고 있다. 그러나 계열사별·부서별로 데이터가 분산돼 있고, 보안과 개인정보, 감사 리스크 때문에 실제 활용은 제한적인 경우가 많다. 한 제조업계 관계자는 “공장에는 설비 데이터가 쌓이고, 영업부서에는 고객 데이터가 쌓이며, 구매부서에는 공급망 데이터가 쌓이지만 이를 하나의 모델로 연결하는 일은 쉽지 않다”며 “AI 프로젝트를 시작하면 기술 문제가 아니라 내부 승인 절차에서 시간이 더 걸리는 경우가 많다”고 했다. 재벌 구조의 강점이던 수직계열화도 AI시대에는 양면성을 갖는다. 위기 때 빠르게 자원을 동원하는 데는 유리하지만 데이터와 인재가 계열사 내부에 갇히면 개방형 혁신에는 불리할 수 있다. 한 스타트업 대표는 “대기업들이 AI 스타트업과 협업을 말하지만 실제 계약 단계에서는 지식재산권, 데이터 소유권, 보안 조항이 지나치게 무겁다”며 “함께 실험하고 성과를 나누는 방식으로 바뀌어야 한다”고 지적했다. AI 도입보다 어려운 건 일하는 방식의 개혁 기업들이 생성형 AI를 사내 업무에 도입하면서 보고서 초안 작성, 회의록 정리, 시장조사, 고객 응대, 코드 작성, 번역, 계약서 검토 등에서 AI 활용이 확대되고 있다. 그러나 전문가들은 AI를 업무 도구로 배포하는 것만으로 생산성 향상이 보장되지는 않는다고 지적한다. 지난 5월 arXiv에 공개된 조원익·김성훈·김근혜의 포지션 페이퍼 ‘Adopting AI in Practice Does Not Guarantee the Productivity Boost’는 AI 도입이 곧바로 생산성 향상으로 이어지는 것은 아니라고 지적했다. 논문은 인력 구성, 구성원의 기초 역량, 학습곡선, 인센티브 구조, 목표 설정의 유연성 등이 AI 생산성 효과를 좌우한다고 분석했다. 한 경영학 교수는 “AI는 단순히 업무 시간을 줄이는 기술이 아니라 의사결정 방식을 바꾸는 기술”이라며 “기업이 AI를 제대로 쓰려면 어떤 업무를 AI에 맡기고 어떤 판단은 사람이 책임질지 조직 원칙을 세워야 한다”고 말했다. 중간관리자의 역할 변화도 불가피하다. 지금까지 중간관리자는 자료를 취합하고 보고서를 다듬고 리스크를 걸러내는 역할을 해왔다. 그러나 생성형 AI가 정보 수집과 문서 작성의 상당 부분을 보조하면서 중간관리자의 경쟁력은 보고서 작성 능력이 아니라 문제 정의, 결과 검증, 부서 간 조정 능력으로 이동하고 있다. AI 전환은 청년 채용과 인재 육성 방식에도 영향을 미친다. 반복적 사무 업무와 초급 분석 업무가 AI로 대체되면 신입사원이 조직에서 배우는 첫 단계가 줄어들 수 있다. 한 대기업 인사 담당자는 “AI 도입 이후 신입사원에게 맡길 수 있는 단순 업무는 줄어드는 반면, 처음부터 문제 해결형 역량을 요구하는 분위기가 강해지고 있다”며 “채용 규모를 줄이는 유혹이 생기지만 장기적으로는 인재 풀이 약해질 수 있어 재교육 체계를 함께 고민하고 있다”고 말했다. AI 거버넌스도 기업 경쟁력 됐다 AI 활용이 확대될수록 기업의 책임도 커진다. 한국은 AI 기본법 시행을 앞두고 있으며, 고영향 AI에 대한 인간 감독과 투명성 확보가 주요 쟁점으로 떠올랐다. 특히 금융, 보험, 의료, 채용, 교육처럼 개인의 권리와 직접 연결되는 분야에서는 AI가 어떤 데이터를 사용했고, 어떤 기준으로 판단했으며, 오류가 발생했을 때 누가 책임질지가 중요해진다. 금융권 한 관계자는 “AI 상담이나 대출심사는 소비자 편의성을 높일 수 있지만 설명 책임이 약하면 민원과 분쟁으로 이어질 수 있다”며 “AI를 많이 쓰는 회사보다 AI 판단을 얼마나 투명하게 관리하는지가 앞으로 더 중요한 평판 요소가 될 것”이라고 말했다. 산업계에서는 AI 활용이 실제 경쟁력으로 이어지려면 조직 운영 방식의 변화가 병행돼야 한다는 지적이 나온다. 과거 대기업의 성장 방식은 계열사 내부에서 원료 조달, 부품 생산, 완제품 제조, 금융 지원을 묶는 수직계열화가 중심이었다. 그러나 AI 분야에서는 데이터, 클라우드, 알고리즘, 소프트웨어 인재가 기업 안팎에 분산돼 있어 외부 스타트업과 대학, 협력사와의 공동 개발과 실험이 중요해지고 있다. 전문가들은 AI 경쟁력이 투자 규모만으로 결정되지는 않는다고 본다. 반도체 설비 확충과 데이터센터 구축은 AI 전환의 기반에 해당하지만 이후에는 내부 인재 재교육, 중간관리자 역할 재정립, AI 활용 책임 체계, 외부 생태계와의 협업 구조가 함께 작동해야 한다는 설명이다. 한 재계 관계자는 “한국 대기업의 AI 경쟁력은 대규모 투자 이후의 실행 구조에서 갈릴 가능성이 크다”며 “총수의 투자 결정을 현장의 실험과 조직 학습으로 연결하고, 계열사 중심의 폐쇄형 운영을 개방형 협력 모델로 전환할 수 있는지가 향후 AI 전환의 핵심 변수로 꼽힌다”고 말했다.2026-07-09 16:51:36
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NH농협금융, 그룹 AI 거버넌스 연내 구축 나선다 [경제일보] NH농협금융지주가 그룹 차원의 인공지능(AI) 거버넌스 체계를 연내 완성한다. 금융권 AI 규율체계가 본격화되는 가운데 계열사별 AI 활용 원칙과 위험관리 기준을 표준화해 AI 전환(AX) 기반을 강화한다는 계획이다. 9일 업계에 따르면 NH농협금융은 금융당국의 AI 정책 기조에 맞춰 지난해부터 준비해 온 전사적 AI 거버넌스 체계 구축을 연내 마무리할 예정이다. 지난 1월 '인공지능 발전과 신뢰 기반 조성 등에 관한 기본법(AI기본법)'에 이어 지난달 금융위원회의 '금융분야 AI 가이드라인'이 시행되면서 금융권의 AI 규율체계도 구체화되고 있다. 이에 NH농협금융은 최신 규제 사항을 반영하기 위해 지난 4월 그룹 AI 거버넌스 수립에 착수했다. 우선 그룹 표준안을 마련한 뒤 은행·보험·증권·캐피탈·저축은행 등 계열사별 업무 환경에 맞게 내재화할 방침이다. 이를 기반으로 그룹 전반에 일관된 AI 활용 원칙과 위험관리 기준을 적용한다. AI 서비스 도입 과정에서 규제 적합성과 위험 수준을 정해진 체계에 따라 검증할 수 있도록 하는 것이 핵심이다. 프로젝트에는 △조직 △리스크 △내부통제 △IT △정보보호 등 유관 부서가 참여하고 있다. NH농협금융은 기존 내부통제 시스템과 AI 거버넌스를 연계해 실무에서 작동 가능한 체계를 설계할 계획이다. 연내 임직원 교육과 변화관리 방안 수립, 시범운영을 통한 검증도 진행한다. 실무자가 현장에서 바로 활용할 수 있는 실행체계로 안착시키기 위한 절차다. NH농협금융은 AI 거버넌스 구축이 완료되면 AI 도입 과정의 불확실성과 위험을 줄이고 서비스 출시 속도도 높일 수 있을 것으로 보고 있다. 고객 입장에서는 사전 평가와 검증을 거친 AI 서비스를 이용할 수 있게 된다. NH농협금융 관계자는 "정교한 AI거버넌스는 혁신을 가로막는 걸림돌이 아니라 안심하고 속도를 낼 수 있게 하는 가드레일"이라며 "AI를 안전하게 도입하고 고객의 신뢰를 지키는 금융권의 모범사례로 자리매김하겠다"고 말했다.2026-07-09 16:42:40
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파수 AI, DRM을 AI 데이터 플랫폼으로 바꾼다…'랩소디 코어' 출시 [경제일보] 기업들이 생성형 AI를 도입하며 가장 먼저 마주치는 문제는 모델이 아니라 문서다. 사내 문서가 흩어지고 중복되고 오래된 상태라면 AI는 똑똑해지기보다 엉뚱한 답을 낼 가능성이 커진다. 파수 AI가 기존 문서보안 시장을 AI 데이터 플랫폼 영역으로 넓히려는 이유다. 파수 AI는 기존 문서보안 솔루션 고객이 AI 활용에 필요한 문서관리 체계를 구현할 수 있도록 지원하는 ‘랩소디 코어’를 출시했다고 9일 밝혔다. 랩소디 코어는 DRM과 연동해 문서 접근권한과 보안 정책은 유지하면서 조직 문서를 중앙에서 저장·관리하도록 돕는 제품이다. 이 제품은 파수 AI의 문서관리 플랫폼 ‘랩소디’ 핵심 기능을 기반으로 개발됐다. 랩소디는 문서가상화 기술을 활용해 문서별 고유 ID를 부여하고 같은 문서를 중복 없이 중앙 저장한다. 여러 사용자가 같은 문서를 각기 다른 위치에 보관하더라도 하나의 문서로 관리되며 문서가 수정되면 다른 사용자가 열 때 자동으로 최신 버전이 동기화된다. 사내 문서가 부서와 개인 PC, 파일서버, 메일 첨부 등에 흩어져 있으면 AI 검색이나 학습에 활용하기 어렵다. 같은 문서가 여러 버전으로 남거나 오래된 문서가 방치되면 AI 답변의 정확도도 떨어진다. 랩소디 코어는 중복·노후·불필요 문서를 줄이고 기업 문서를 AI가 활용 가능한 데이터 자산으로 정리하는 데 초점을 맞췄다. 기존 DRM 고객을 겨냥한 점도 특징이다. 기업이 AI 활용을 위해 문서관리 체계를 새로 구축하려 해도 기존 보안 체계를 바꾸는 것은 부담이 크다. 랩소디 코어는 DRM의 접근제어와 권한 체계를 유지하면서 문서중앙화 기능을 붙이는 방식이다. 사용자는 문서를 링크, 메일 첨부, 랩소디 드라이브 등으로 한 번 공유하면 이후 각 사용자가 문서를 열 때 최신 버전을 자동으로 확인할 수 있다. 보안 정책 적용 범위도 조정할 수 있다. DRM 등급별 정책 설정을 지원해 특정 보안 등급 문서에만 랩소디 코어를 적용할 수 있다. 현재는 파수 AI의 데이터 보안 솔루션 ‘파수 엔터프라이즈 디알엠’과 연동되며 FED와 원클라이언트 배포도 지원한다. 회사는 향후 다른 업체의 데이터 보안 솔루션까지 연동 범위를 확대할 계획이다. 파수 AI의 전략은 문서보안 고도화에 그치지 않는다. 생성형 AI가 기업 업무에 들어오려면 보안이 적용된 문서도 AI가 읽고 활용할 수 있는 자산으로 정리돼야 한다. 접근권한, 최신 버전 관리, 이력 추적, 중복 제거가 갖춰져야 AI 검색과 업무 자동화도 안정적으로 작동한다. 랩소디 코어는 기존 DRM 시장과 AI 데이터 거버넌스 시장을 잇는 제품으로 볼 수 있다. 김용길 파수 AI 상무는 “DRM을 활용하면서도 AI로 인한 시대 변화에 유연하게 대처할 수 있도록 랩소디 코어를 출시했다”며 “자동 백업과 동기화를 통해 직원들의 업무 효율을 혁신하는 동시에 기업 데이터를 AI 시대의 진정한 자산으로 전환시켜주는 AI-레디 데이터 플랫폼”이라고 말했다. 향후 과제는 적용 범위 확대다. 현재는 자사 DRM 연동이 중심인 만큼 타사 보안 솔루션과 얼마나 매끄럽게 결합할 수 있는지가 확산 속도를 가를 전망이다. 기업 AI 도입 경쟁이 본격화될수록 보안과 데이터 품질을 함께 해결하는 문서관리 수요는 커질 수밖에 없다.2026-07-09 15:22:27
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AI도 해킹당한다…정부, 프롬프트 공격 막는 보안 매뉴얼 냈다 [경제일보] 정부가 인공지능(AI) 서비스 보안 위협에 대응하기 위한 실무 매뉴얼을 내놨다. AI가 금융, 의료, 공공, 제조, 통신 등 주요 산업으로 빠르게 확산되면서 프롬프트 인젝션과 권한 오남용, 데이터 유출 같은 새로운 공격에 대응할 기준이 필요해졌기 때문이다. 과학기술정보통신부는 한국인터넷진흥원(KISA)과 함께 ‘AI 보안 위협 대응 매뉴얼’과 ‘AI 보안 레드티밍 가이드’를 발간했다고 8일 밝혔다. 두 자료는 AI 환경에서 발생할 수 있는 주요 보안 위협을 분류하고 산업 현장에서 활용할 수 있는 점검·대응 절차를 제시하는 데 초점을 맞췄다. AI 보안 위협은 기존 정보보호 체계만으로 충분히 막기 어렵다. 공격자가 AI 모델에 악성 명령을 숨겨 원하는 답변을 유도하는 프롬프트 인젝션, 에이전트 권한을 악용한 데이터 접근, 학습 데이터 유출, 외부 모델과 플러그인 공급망 공격 등이 대표적이다. AI가 스스로 도구를 호출하고 업무를 수행하는 에이전트 형태로 발전할수록 공격 표면도 넓어진다. ‘AI 보안 위협 대응 매뉴얼’은 AI 보안 위험을 데이터, 모델, 에이전트, 공급망, 고성능 모델 등 5개 영역으로 나눴다. 각 영역별 진단 지표를 제시하고 금융, 의료, 공공·행정, 교육, 제조·에너지, 통신, 법률, IT 등 8개 분야별 위협 시나리오와 대응 방안도 담았다. 경영진과 실무자의 활용 방식도 구분했다. 최고경영자 등 C레벨에는 AI 보안 위협의 종류와 실제 사례를 쉽게 설명하고, 보안 담당자와 IT 운영자에게는 위협을 어떻게 진단하고 어떤 기준으로 대응할지 안내한다. AI 도입이 기술 부서만의 일이 아니라 경영 리스크 관리로 옮겨가고 있다는 점을 반영한 구성이다. 함께 발간된 ‘AI 보안 레드티밍 가이드’는 기업 내부에서 AI 보안 점검을 직접 수행해야 하는 실무진을 위한 안내서다. 레드팀은 공격자 관점에서 시스템을 시험해 취약점을 찾아내는 조직이다. 이번 가이드는 AI 레드팀을 기획하고 구성하는 단계부터 준비, 실행, 결과 보고까지 전 과정을 다룬다. 현장 활용성을 높이기 위한 부록도 포함됐다. 레드티밍 체크리스트, 점검 도구, 인력별 직무기술서가 담겼다. 정부 차원에서 여러 산업 분야에 적용 가능한 AI 보안 레드팀 운영 기준을 제시했다는 점에서 의미가 있다. 이번 가이드는 기업의 AI 도입 속도가 빨라지는 상황에서 나왔다. 생성형 AI를 고객 상담, 문서 작성, 코드 개발, 데이터 분석에 활용하는 기업이 늘고 있지만 보안 검증 체계는 아직 초기 단계인 경우가 많다. 특히 외부 AI 모델과 사내 데이터가 연결될 경우 정보 유출과 권한 관리 문제가 함께 발생할 수 있다. 임정규 과기정통부 정보보호네트워크정책관은 “AI 기술의 확산과 함께 보안 위협도 빠르게 진화하고 있다”며 “이번 가이드가 AI 서비스의 보안 수준을 높이고 현장에서 활용할 수 있는 실질적인 기준이 되기를 기대한다”고 말했다.2026-07-08 14:09:43
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네이버클라우드·미스트랄AI, 제조 AI 공동전선…한국·유럽 AI 생태계 구축 [경제일보] 미국 빅테크 중심으로 생성형 인공지능(AI) 시장이 재편되는 가운데 네이버클라우드가 프랑스 AI 기업 미스트랄AI와 손잡고 글로벌 제조 AI 시장 공략에 나선다. 범용 AI 모델 경쟁을 넘어 제조 현장에 특화된 소버린 AI 서비스를 공동 개발하며 한국과 유럽을 연결하는 산업 AI 생태계 구축에 속도를 내는 것으로 풀이된다. 8일 네이버클라우드는 프랑스 AI 기업 미스트랄AI와 제조 AI 사업 협력을 위한 전략적 파트너십을 체결했다고 밝혔다. 양사는 제조 산업을 중심으로 공동 비즈니스를 추진하고, 국내 시장을 시작으로 글로벌 소버린 AI 시장까지 협력 범위를 확대할 계획이다. 이번 협력에 대해 네이버클라우드는 AI 산업의 주도권이 미국 빅테크에 집중되는 상황에서 아시아와 유럽의 대표 AI 기업이 연합해 독자적인 AI 생태계를 구축한다는 점에서 의미가 크다고 강조했다. 양사는 미국 중심의 범용 AI 대신 산업 현장의 데이터 주권과 각국의 규제 환경을 고려한 소버린 AI 전략을 기반으로 제조 기업들의 AI 전환을 지원한다는 방침이다. 특히 제조업은 AI 도입 효과가 가장 빠르게 나타나는 분야로 꼽힌다. 생산 공정 최적화와 품질 검사, 설비 예지보전, 공급망 관리 등 다양한 영역에서 AI 활용이 확대되고 있으며, 제조 데이터를 안전하게 관리하면서 산업 현장에 즉시 적용할 수 있는 AI 서비스에 대한 수요도 커지고 있다. 미스트랄AI는 유럽 제조업에서 축적한 경험을 강점으로 내세우고 있다. 에어버스와 BMW, ASML 등 글로벌 제조기업과 협력하며 실시간 품질 이상 감지와 부품 선택 최적화 등 제조 특화 AI 기술을 확보해 왔다. 네이버클라우드는 국내 클라우드 인프라와 AI 서비스 운영 경험을 바탕으로 한국 제조 환경에 최적화된 서비스를 제공할 계획이다. 양사는 네이버클라우드의 통합 클라우드 환경과 미스트랄AI의 AI 모델을 결합해 제조 현장에서 즉시 활용할 수 있는 AI 서비스를 공동 개발한다. 단순히 AI 모델을 제공하는 수준을 넘어 실제 생산 현장의 문제를 해결할 수 있는 산업 맞춤형 서비스를 구축하는 것이 목표다. 이번 협력에는 엔비디아 중심 AI 생태계와의 연계도 반영됐다. 네이버클라우드와 미스트랄AI는 모두 엔비디아가 글로벌 AI 기업들과 구축한 '네모트론 연합'에 참여하고 있다. 양사는 공통 기술 생태계를 기반으로 연구개발과 서비스 개발을 공동 추진하며 제조 AI 분야에서 시너지를 높인다는 전략이다. 협약 체결 직후 양사는 네이버 제2사옥 1784에서 공동 워크숍을 열고 상용 서비스 출시를 위한 실행 로드맵 수립에 착수했다. 연구진 간 공동 연구개발과 기술 교류를 지속하는 한편 제조 현장의 AI 과제를 공동 발굴하고 실제 산업 환경에서 검증하는 체계를 구축할 계획이다. 국내 제조기업을 위한 지원 체계도 마련한다. 네이버클라우드 플랫폼을 통해 미스트랄AI의 최신 AI 모델과 플랫폼 등 풀스택 서비스를 제공하며, 미스트랄AI의 현장 전담 엔지니어(FDE)를 국내 고객사에 직접 투입해 기술 지원과 문제 해결을 지원할 예정이다. 이를 통해 기업들이 AI 도입 과정에서 겪는 기술적 부담을 줄이고 현장 적용 속도를 높인다는 방침이다. 첫 협력 과제는 유럽 제조 현장에서 검증된 AI 활용 사례를 국내 산업 환경에 적용하는 것이다. 양사는 품질 이상 감지와 부품 선택 최적화 등 제조 AI 기술을 국내 제조기업에 적용해 생산성과 품질 경쟁력을 높이는 동시에, 기업들이 데이터를 외부에 이전하지 않고도 안전한 환경에서 AI를 활용할 수 있도록 지원할 계획이다. 미스트랄AI 제프 순 APAC 대표는 "네이버클라우드는 제조 AI 비즈니스를 함께 실현할 수 있는 최적의 파트너"라며 "미스트랄AI가 유럽 제조 현장에서 쌓아온 노하우와 네이버클라우드의 탄탄한 인프라를 결합해 한국을 포함한 글로벌 제조 기업들의 AI 전환을 실질적으로 지원하겠다"고 말했다. 이번 협력은 네이버클라우드가 AI 인프라 기업을 넘어 산업별 AI 플랫폼 사업자로 영역을 확대하는 행보로도 분석된다. 최근 공공과 금융, 제조 등 데이터 주권이 중요한 산업을 중심으로 소버린 AI 수요가 확대되는 가운데, 글로벌 AI 기업과 협력을 통해 산업별 맞춤형 AI 서비스를 확보하며 시장 경쟁력을 높이려는 전략이다. 양사는 국내에서 성공적인 제조 AI 적용 사례를 확보한 뒤 이를 기반으로 글로벌 제조기업을 대상으로 공동 사업을 확대할 계획이다. 한국과 유럽에서 축적한 제조 AI 경험을 바탕으로 미국 중심 AI 시장과 차별화된 소버린 AI 생태계를 구축하며 글로벌 산업 AI 시장 공략에 속도를 낸다는 방침이다. 김유원 네이버클라우드 대표는 "이번 파트너십은 글로벌 시장에서 검증된 미스트랄AI의 제조 특화 기술력과 네이버클라우드의 안정적인 인프라를 결합하는 실질적인 비즈니스 협력"이라며 "국내에서 성공적인 레퍼런스를 구축하고, 이를 바탕으로 글로벌 소버린 AI 시장에서 공동 비즈니스 기회를 지속적으로 발굴해 나갈 것"이라고 말했다.2026-07-08 11:17:24
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개인정보위, 글로벌 AI 프라이버시 논의 주도…"규제 모호성 줄인다" [경제일보] 개인정보보호위원회가 글로벌 개인정보 감독기구를 상대로 인공지능(AI) 프라이버시 정책 경험을 공유했다. AI 확산으로 개인정보 활용과 보호의 경계가 빠르게 흔들리는 가운데 한국이 국제 규범 논의에서 주도권을 넓히려는 행보다. 개인정보위는 지난달 30일 오후 8시 글로벌 프라이버시 총회(GPA) 산하 인공지능 작업반(AIWG)과 국제집행 작업반(IEWG) 회원국을 대상으로 ‘AI 프라이버시 정책’ 온라인 화상회의를 개최했다고 밝혔다. GPA 공식 홈페이지에 따르면 GPA는 전 세계 130개 이상 개인정보·데이터보호 감독기구가 참여하는 국제 협의체다. 이번 회의는 개인정보위가 AIWG 공동의장으로서 기획 단계부터 주도적으로 참여한 첫 화상회의라는 점에서 의미가 있다. AI 기술이 생성형 AI를 넘어 에이전트, 영상·음성 모델, 산업용 AI로 확산되면서 각국 감독기구는 법 집행과 혁신 지원 사이의 균형을 요구받고 있다. 이번 행사는 각국의 정책 경험을 공유하고 감독 역량을 높이기 위해 마련됐다. 회의에는 한국을 비롯해 영국, 크로아티아, 브라질, 가나 등 5개국 개인정보 감독기구 담당자가 발표자로 참여했다. 참석국들은 AI 프라이버시 법제화 동향과 규제 유예 제도, 공공기관 내부 AI 도입 사례 등을 논의했다. 단순 원칙 선언보다 실제 행정 현장에서 부딪힌 쟁점과 대응 방안을 공유하는 데 초점이 맞춰졌다. 개인정보위는 한국의 AI 정책 사례로 ‘AI 프라이버시 리스크 관리 모델’과 ‘생성형 AI 개발·활용 가이드라인’을 소개했다. 이들 정책은 AI 개발과 활용 과정에서 개인정보 침해 위험을 사전에 점검하고 기업과 기관이 준수해야 할 기준을 구체화하기 위한 장치다. AI 서비스가 대규모 데이터를 기반으로 작동하는 만큼 학습 데이터와 입력 정보, 결과물 처리 단계에서 개인정보 보호 원칙을 어떻게 적용할지가 핵심 과제로 꼽힌다. 규제 유예 제도 사례도 공유됐다. 개인정보위는 보이스피싱 예방 AI 개발을 위한 규제 유예 사례를 소개하며 개인정보 보호와 기술 혁신을 함께 추진할 수 있는 방식으로 설명했다. AI 기술을 사회문제 해결에 활용하려면 일정한 데이터 활용이 필요하지만 그 과정에서 안전장치와 감독 체계가 함께 설계돼야 한다는 취지다. AI 특례 제도 도입 논의도 소개됐다. 개인정보위는 AI 기술 개발 과정에서 고품질 원본 데이터를 안전하게 활용할 수 있도록 지원하는 AI 특례 도입과 개인정보보호법 개정안의 국회 입법 절차가 진행 중이라고 설명했다. 이는 AI 산업계가 요구해 온 데이터 활용 문제와 개인정보 보호 원칙을 제도적으로 조정하려는 시도로 볼 수 있다. 이번 회의는 두 차례로 나눠 진행된다. 1차 회의가 AI 정책 대응에 초점을 맞췄다면 하반기에 열릴 2차 회의에서는 AI 조사·처분이 주요 의제로 다뤄진다. AI 서비스가 실제 피해나 위법 논란으로 이어졌을 때 감독기구가 어떤 기준으로 조사하고 제재할지에 대한 논의가 본격화될 전망이다. 개인정보위 관계자는 “이번 화상회의를 통해 글로벌 감독기구들이 당면한 AI 규제의 모호성을 해소하고 실질적인 대응 역량을 키우는 계기가 되었기를 바란다”며 “안전과 혁신이 조화를 이루는 국제 AI 프라이버시 규범 형성을 위해 협력을 선도해 나가겠다”고 말했다. 한편 AI 프라이버시 규제의 핵심은 기업을 멈춰 세우는 데 있지 않다. 어떤 데이터는 쓸 수 있고 어떤 방식은 금지되는지, 위험은 누가 평가하고 피해는 어떻게 구제할지를 명확히 만드는 일이다. 한국이 국제 논의에 적극 참여하는 것은 국내 기업의 AI 개발 환경에도 영향을 준다. 규범을 따라가는 국가가 아니라 만드는 국가가 될 때 데이터 활용과 개인정보 보호의 균형도 더 현실적인 해법을 찾을 수 있다.2026-07-01 07:49:00
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대통령 자문기구 "AI 전환, 성장만으론 부족…혁신·포용 국가전략 필요" [경제일보] 대통령 자문기구인 국가과학기술자문회의와 국민경제자문회의가 인공지능(AI) 전환 시대의 국가 전략 마련을 주문했다. AI가 산업 경쟁력뿐 아니라 고용과 교육, 지역 격차를 동시에 흔드는 만큼 혁신과 포용을 함께 설계해야 한다는 문제의식이다. 국가과학기술자문회의와 국민경제자문회의는 25일 서울 중구 대한상공회의소 국제회의장에서 ‘AX 도전과 대응: 혁신·성장·포용을 위한 국가전략’을 주제로 공동 심포지엄을 열었다. 양 자문회의는 AI 전환 경쟁력 확보와 포용적 전환을 위한 정책 방향을 논의했다. 이경수 국가과학기술자문회의 부의장은 개회사에서 “AI가 기업과 산업, 교육과 고용을 비롯한 사회 전반과 일상에 깊이 결합하고 있다”며 “기회와 격차 문제를 함께 살피고 대응할 수 있는 실질적 전략을 도출해야 한다”고 말했다. 김성식 국민경제자문회의 부의장은 에이전틱 AI와 피지컬 AI 확산을 새로운 기회로 봤다. 그는 제조 경쟁력과 데이터, 디바이스 역량을 바탕으로 AI 풀스택 전략을 구축하고 국가 차원의 협력 체계를 마련해야 한다고 강조했다. AI 모델만이 아니라 반도체와 클라우드, 네트워크, 제조 현장 적용까지 연결하는 전략이 필요하다는 취지다. 정부와 산업계도 같은 문제의식을 공유했다. 배경훈 부총리 겸 과학기술정보통신부 장관과 최태원 대한상공회의소 회장은 축사를 통해 AI 전환기 미래 전략 확보를 위해 정부와 산업계의 협력이 필요하다고 밝혔다. 첫 세션에서는 제조 피지컬 AI 도입 전략과 AX 산업 생태계 강화가 논의됐다. 장영재 KAIST 교수는 AI가 정보기술 시스템 중심을 넘어 센서와 통신장비, 데이터 인프라가 함께 발전하는 생태계형 기술로 진화하고 있다고 진단했다. 제조 분야를 기반으로 한 AX 혁신과 ‘다크 팩토리’ 턴키 수출 전략도 제안했다. 피지컬 AI는 AI가 현실 세계의 설비와 로봇, 제조 공정을 인식하고 판단하며 움직이는 기술 흐름이다. 한국이 강점을 가진 제조업과 결합할 경우 생산성 향상과 공정 자동화, 스마트팩토리 수출로 이어질 수 있다. 반대로 핵심 소프트웨어와 운영체계를 해외 기술에 의존하면 제조 경쟁력의 부가가치가 외부로 빠져나갈 수 있다는 우려도 나온다. 권용현 LG유플러스 부사장은 소버린 AI 생태계의 필요성을 제기했다. 국내 자체 스택이 갖춰지지 않으면 매출의 상당 부분이 해외로 유출될 수 있다는 지적이다. 통신망과 클라우드, 데이터센터, 디바이스, AI 모델을 국내 산업 생태계 안에서 연결해야 실질적 경쟁력을 확보할 수 있다는 의미다. 교육과 노동시장 재설계도 주요 의제로 다뤄졌다. 류근관 서울대 명예교수는 AI 확산이 노동수요를 숙련 수준에 따라 비대칭적으로 재편하는 ‘스킬 축 J커브’ 구조를 보인다고 분석했다. 그는 선택과 집중형 교육체계 구축을 핵심 전략으로 제시했다. 배상훈 성균관대 교수는 AI 교육 확대와 격차 해소를 함께 추진해야 한다고 강조했다. 생애주기형 맞춤형 AI 교육체계를 구축해 학생과 재직자, 고령층이 각자의 수준에 맞게 AI 역량을 갖추도록 해야 한다는 제안이다. AI 전환이 특정 계층의 기회로만 작동하지 않도록 교육 접근성을 넓혀야 한다는 취지다. 이번 심포지엄은 AI 정책의 초점이 기술 개발에서 산업 구조와 노동, 교육, 포용 전략으로 넓어지고 있음을 보여준다. 에이전틱 AI와 피지컬 AI가 확산되면 기업의 업무 방식과 제조 현장, 고용 구조는 빠르게 바뀔 수밖에 없다. 국가 전략도 모델 개발이나 규제 완화에 머물 수 없다. 양 자문회의는 이번 심포지엄에서 제기된 정책 제안과 현장 의견을 향후 대통령 자문과 정책 제언 과정에 반영하고 후속 논의를 이어갈 방침이다. AI 전환은 더 이상 먼 미래의 산업 의제가 아니다. 한국이 제조와 데이터, 인재 기반을 실제 경쟁력으로 연결하려면 기술 투자와 교육 개편, 산업 생태계 전략을 같은 속도로 추진해야 한다.2026-06-25 15:09:13
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SK텔레콤, AI 에이전트로 일하는 방식 바꾼다…업무 AX 혁신 본격화 [경제일보] SK텔레콤이 AI 에이전트를 중심으로 전사 업무 방식을 다시 설계한다. AI를 단순한 업무 보조 도구가 아니라 구성원과 함께 일하는 동료로 보고 실제 업무 현장에서 어떤 역할을 맡길 수 있는지 검증하는 단계에 들어간 것이다. 21일 SK텔레콤은 AI 에이전트 ‘에이닷 비즈 코워크’ 베타 버전을 사내 적용했다고 밝혔다. 에이닷 비즈 코워크는 구성원이 자신의 업무 방식을 AI에 학습시키면 실행 계획 수립부터 코드 작성, 결과 검증까지 AI가 수행하는 업무형 에이전트다. SKT가 이러한 사내 스터디와 시범 운영에 나선 것은 AI 도입 효과가 단순 사용량만으로는 확인되기 어렵기 때문이다. 기업 업무는 부서와 직무마다 처리 방식이 다르고 같은 AI 도구라도 기획·마케팅·개발·디자인·고객 대응 등 업무 맥락에 따라 활용 방식이 달라진다. SKT는 구성원들이 실제 업무에서 AI를 어떻게 쓰고 어떤 반복 업무를 넘길 수 있으며 어디까지 자동화할 수 있는지를 먼저 확인할 필요가 있다고 판단했다. 이번 적용의 핵심은 AI 활용 문턱을 낮춘 데 있다. 기존에는 자동화 도구나 업무용 프로그램을 만들기 위해 개발 지식이 필요했지만 에이닷 비즈 코워크를 활용하면 비개발 직군도 아이디어를 실행 가능한 결과물로 구현할 수 있다. 기획자나 마케터가 필요한 기능을 설명하면 AI가 실행 계획을 세우고 코드를 만들며 결과를 검증하는 방식이다. SKT는 이를 개인 단위의 생산성 향상에 그치지 않고 조직 전체의 일하는 방식 변화로 확장하겠다는 계획이다. 구성원이 AI를 사용하는 데서 나아가 직접 AI를 만들고 업무에 맞게 조정하며 우수 사례를 발굴해 전사로 확산하는 구조를 마련하고 있다. 전사 AX 관리 플랫폼 ‘AXMS’는 이 과정의 중심 역할을 맡는다. AXMS는 구성원이 제안한 AX 과제를 등록하고 관리하며 우수 사례를 현장 적용과 상용화 단계로 연결하는 플랫폼이다. 아이디어가 단순 제안에 머물지 않고 실제 업무 혁신 과제로 발전할 수 있도록 제도화한 것이다. 변화 관리는 ‘AI 보드’가 뒷받침한다. AI 보드는 AX 과제 관리와 조직문화 확산을 함께 맡는다. SKT는 사내 해커톤과 AX 챌린지 등을 통해 발굴한 아이디어를 AXMS에 등록하고 검증과 보완을 거쳐 업무 현장에 적용하는 방식을 추진하고 있다. 이번 실행 방안은 앞서 SKT가 공개한 ‘AX 혁신 2.0’을 현장에 구체화하는 후속 조치다. SKT는 AI 에이전트에 사번을 부여하고 소속, 직무, 권한을 설정해 사람처럼 관리하는 거버넌스 체계도 제시한 바 있다. AI가 업무 시스템 안에서 역할을 수행하려면 어떤 데이터에 접근할 수 있는지 어떤 권한을 가질지 결과 검증은 누가 맡을지에 대한 기준도 함께 마련돼야 한다. 관성적 업무를 백지에서 다시 설계하는 ‘AX 샌드박스’도 추진된다. 기존 절차를 그대로 자동화하는 수준을 넘어 AI를 전제로 업무 흐름을 새로 짜겠다는 취지다. AI CIC 일부 조직의 시범 운영에서는 한 사람이 여러 AI 에이전트와 함께 기획, 개발, 디자인을 넘나드는 ‘멀티 롤’ 업무 가능성도 확인했다. 한편 AI 전환의 성패는 도구를 얼마나 많이 들여왔느냐가 아니라 실제 업무가 얼마나 달라졌느냐에서 갈린다. 보고서를 빨리 쓰고 회의를 줄이는 수준에 머문다면 변화는 오래가지 않는다. 사람이 판단할 일과 AI가 실행할 일을 나누고 그 결과를 조직의 생산성으로 연결할 때 비로소 AX는 문화가 된다. SKT의 이번 실험은 AI 시대 기업 조직이 어떻게 다시 설계될 수 있는지를 보여주는 시험대다.2026-06-21 12:38:33
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![[정보운의 강철부대] AI 하나로는 부족하다…직원 1명이 디지털 동료 거느리는 시대](https://image.ajunews.com//content/image/2026/06/19/20260619162108960862.jpg)
AI 하나로는 부족하다…직원 1명이 '디지털 동료' 거느리는 시대 '강철부대'는 반도체·배터리·디스플레이 등 첨단 산업 경쟁과 기술 전쟁을 유쾌하게 풀어내는 코너입니다. 보이지 않는 칩부터 글로벌 공급망까지, 산업의 최전선을 '강철부대원'처럼 직접 뛰어다니며 생생하게 전해드립니다. 새로운 에너지를 충전하는 주말, 강철부대와 함께 대한민국 산업의 힘을 느껴보세요! <편집자주> [경제일보] "보고서 작성은 A AI가, 자료조사는 B AI가, 회의록 정리는 C AI가 맡는다." 공상과학 영화 속 이야기 같지만 국내 기업 현장에서는 이미 현실이 되고 있다. 직원 한 명이 하나의 생성형 인공지능(AI)을 사용하는 단계를 넘어 여러 AI 에이전트를 동시에 활용하는 '1인 N AI' 시대가 본격화하고 있다. AI가 단순한 업무 보조 수단을 넘어 사실상 '디지털 동료'로 자리 잡으면서 기업들의 업무 방식도 빠르게 변화하는 모습이다. 21일 업계에 따르면, 최근 포스코DX는 'AX(AI Transformation) 해커톤 2026'을 개최하고 '1인 N에이전트 시대'를 공식화했다. 회사는 직원들이 업무에 다양한 AI 에이전트를 활용하는 것은 물론 직접 필요한 AI를 개발할 수 있는 역량을 갖추는 데 초점을 맞추고 있다. 이번 해커톤에서는 △AI 기반 화면 설계 자동화 플랫폼 △채용 에이전트 협업 시스템 △배터리·소재 AX 인사이트 포털 △사내 업무용 AI 워크스페이스 등 실제 업무 현장에서 활용 가능한 다양한 AI 에이전트가 등장했다. 과거 기업들이 AI 챗봇 도입 여부를 고민했다면 이제는 업무별로 특화된 여러 AI를 동시에 활용하는 단계로 진화하고 있는 셈이다. 포스코DX 관계자는 "AI 활용 문화가 조직 전반에 자연스럽게 자리 잡을 수 있도록 다양한 교육과 실습 프로그램을 운영하고 있다"며 "개발 직군뿐 아니라 비개발 직군도 직무 특성에 맞는 수준별 교육 과정에 참여하고 있으며 직원들이 스스로 AI 에이전트를 기획하고 업무에 적용하는 환경을 만드는 데 집중하고 있다"고 했다. 이어 "이번 해커톤에서도 실제 현업 적용 가능성과 업무 효율 개선 효과가 높은 평가를 받았다"며 "우수 아이디어는 고도화를 거쳐 실제 서비스로 확대 적용할 계획"이라고 덧붙였다. 이와 같은 변화는 포스코DX만의 이야기가 아니다. 삼성전자는 최근 DX부문 임직원을 대상으로 외부 생성형 AI 서비스를 공식 도입했다. 기존 사내 AI 도구에 더해 챗GPT, 제미나이, 클로드 등 글로벌 AI 서비스를 업무에 활용할 수 있도록 했다. SK하이닉스 역시 외부 생성형 AI 도입을 검토하며 업무 생산성 향상 방안을 모색하고 있다. 기업들의 관심도 더 이상 "AI를 도입할 것인가"에 머물지 않는다. 이제는 "AI를 얼마나 많이, 그리고 얼마나 효율적으로 활용할 수 있는가"가 경쟁력으로 떠오르고 있다. 실제 글로벌 빅테크 업계에서는 AI 에이전트가 차세대 AI 시장의 핵심으로 꼽힌다. 단순히 질문에 답하는 챗봇을 넘어 스스로 업무를 수행하는 AI가 등장하면서 업무 방식 자체가 변화하고 있기 때문이다. 예를 들어 한 직원이 시장조사 AI를 통해 데이터를 수집하고 문서작성 AI로 보고서를 작성한 뒤 발표자료 제작 AI로 프레젠테이션을 만들고 회의록 정리 AI로 후속 업무까지 관리하는 구조가 가능해지고 있다. 사람 한 명이 여러 명의 디지털 직원을 거느리는 형태다. 이러한 흐름에 발맞춰 기업이 요구하는 인재상도 달라지고 있다. 과거 디지털 전환(DX) 시대에는 엑셀과 데이터 활용 능력이 중요했다면, 생성형 AI 시대에는 AI를 잘 활용하는 능력이 경쟁력으로 평가받았다. 앞으로는 여러 AI 에이전트를 조합하고 설계해 업무에 적용하는 역량이 새로운 기준이 될 것이라는 전망이 나온다. 실제로 포스코DX는 올해부터 'AX 아카데미'를 운영하며 직원들에게 AI 에이전트 기획과 설계, 개발 교육을 진행하고 있다. 직원 모두를 AI 사용자에서 AI 개발자로 성장시키겠다는 전략이다. 다만 해결해야 할 과제도 적지 않다. AI 활용이 늘어날수록 기업 기밀 유출과 데이터 보안 문제는 더욱 중요해지고 있다. AI가 생성한 결과물의 신뢰성을 검증하고 오류 발생 시 책임 범위를 명확히 설정하는 문제도 해결 과제로 꼽힌다. 직원 간 AI 활용 역량 격차가 새로운 조직 내 불평등으로 이어질 수 있다는 우려도 나온다. 강철부대의 시선이 머무는 곳, AI 경쟁의 무대 역시 기술 자체에서 활용 방식으로 이동하고 있다. 불과 몇 년 전만 해도 생성형 AI 도입 여부가 경쟁력의 척도였다면 이제는 복수의 AI 에이전트를 업무 전반에 효율적으로 연계·운용하는 역량이 생산성을 결정하는 요소로 부상하고 있다. 기업들이 앞다퉈 AI 교육과 에이전트 개발에 나서는 배경도 여기에 있다. AI 시대의 승자는 가장 뛰어난 모델을 보유한 기업이 아니라 AI를 가장 자연스럽게 업무에 녹여낸 조직이 될 가능성이 커지고 있다.2026-06-21 08:00:00
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KT, 부울경 AX 전진기지 구축…부산 클라우드 데이서 전략 공개 [경제일보] KT가 부산·울산·경남 지역 기업들을 대상으로 인공지능 전환(AX) 전략과 적용 사례를 공유하며 지역 산업의 디지털 혁신 지원에 나선다. 조선·자동차·중공업과 해양·물류 산업이 밀집한 부울경이 AI와 클라우드 기반 산업 혁신의 핵심 거점으로 부상하면서 관련 시장 공략에도 속도를 내고 있다. 18일 KT는 부산 벡스코에서 열리는 '부산 클라우드 데이 2026'에 참가해 부울경 지역 기업 고객을 대상으로 AX 도입 전략과 실제 적용 사례를 소개한다고 밝혔다. 이번 행사는 KT와 부산정보산업진흥원(BIPA)이 공동 주최한다. 부산정보산업진흥원은 지역 ICT·클라우드 산업 육성과 기업 지원 정책을 담당하는 기관으로 지역 기업들의 AX 전환과 클라우드 활용 확대를 지원하고 있다. 부울경 지역은 해양·항만·물류 산업과 조선·자동차·중공업 생산기지가 집중된 국내 대표 산업 벨트다. 최근 제조업 전반에서 AI와 데이터 기반 운영 체계 도입이 확대되면서 생산성 향상과 안전관리 강화를 위한 AX 수요도 빠르게 증가하고 있는 것으로 알려졌다. 특히 해양·항만 분야에서는 물류 운영 효율화와 데이터 기반 관리 체계 구축이 주요 과제로 떠오르고 있으며, 울산·거제·포항 등 조선·중공업 지역에서는 생산 공정 고도화와 현장 안전 강화를 위한 AI 활용이 확대되는 추세다. 이에 KT는 부울경 지역에 구축한 데이터센터와 글로벌 네트워크 인프라를 기반으로 AX 시장 공략에 나서고 있다. 부산 송정 글로벌 허브센터와 김해 글로벌 데이터센터, 대구 PPP센터를 운영하고 있으며 부산국제통신센터를 중심으로 다수의 국제 해저케이블 인프라도 확보하고 있다. 김태열 부산정보산업진흥원 원장은 "해양·항만과 제조업은 부울경 산업의 핵심 축으로, 글로벌 경쟁력을 유지하기 위해서는 현장 맞춤형 AX 기술 도입이 필수적"이라며 "앞으로도 민간기업 및 유관기관과 협력을 강화해 부울경 기업의 AX 전환과 성과 창출을 적극 지원하겠다"고 말했다. 최근 생성형 AI 서비스와 글로벌 클라우드 수요가 증가하면서 데이터센터와 해저케이블은 AI 시대 핵심 인프라로 주목받고 있다. KT는 아시아와 북미를 연결하는 국제망을 통해 안정적인 글로벌 연결성을 제공하고, 부산과 수도권 데이터센터를 연계한 이원화 운영 체계로 서비스 안정성도 강화하고 있다고 설명했다. KT는 행사에서 AI와 클라우드를 활용한 업무 효율화, 고객 경험 혁신, 산업 안전관리 분야의 AX 사례를 공개할 예정이다. 클라우드 서비스 '클라우드플렉스'를 통해 컨설팅부터 운영, 보안까지 통합 서비스를 제공하는 전략도 소개한다. 또한 AI 에이전트 기반 업무 혁신 모델과 기업용 AI 서비스 체계도 선보인다. 인프라와 AI 모델, 플랫폼, 서비스까지 전 과정을 지원하는 통합 AX 전략을 통해 기업들의 AI 도입 부담을 낮춘다는 계획이다. 특히 AI 컨택센터(AICC) 고도화 전략과 산업 현장의 중대재해 예방을 위한 산업안전 AX 서비스도 주요 사례로 소개될 예정이다. 고객 응대 자동화와 현장 안전관리 체계 구축을 통해 기업 운영 효율성과 안전성을 동시에 높인다는 구상이다. KT는 지역 산업계와의 협력뿐 아니라 대학과의 AX 교육 협력도 확대하고 있다. 현재 부산교대, 동아대, 부경대, 한국해양대 등에 교육전산망 서비스를 제공하고 있으며, 동아대학교와는 실무형 AI 인재 양성 프로그램을 운영하는 등 지역 디지털 인재 육성에도 참여하고 있다. 성원제 KT 동부법인고객본부장은 "부산은 글로벌 AI 서비스 확장을 위한 핵심 관문을 넘어 데이터가 시작되는 인프라 거점이라는 점에서 중요한 의미를 가진다"며 "부울경 기업들이 AX 경쟁력을 확보할 수 있도록 KT의 인프라와 솔루션 노하우를 기반으로 적극 지원해 나가겠다"고 말했다.2026-06-18 15:22:55
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질문은 한 줄인데 청구서는 백 줄…기업 AI 비용, 토큰 관리가 새 과제 [경제일보] 생성형 인공지능(AI) 도입이 확산되면서 기업들의 새로운 고민으로 '토큰 비용 관리'가 떠오르고 있다. AI 활용이 늘어날수록 생산성은 높아지지만 예상보다 빠르게 증가하는 운영 비용이 부담으로 작용하고 있기 때문이다. . 17일 업계에 따르면 국내 일부 IT 기업과 AI 도입 기업들은 최근 생성형 AI 운영 과정에서 토큰 비용 최적화 방안을 검토하고 있는 것으로 알려졌다. AI 서비스 사용자가 늘어난 영향도 있지만, 단순 이용량 증가보다 AI 서비스 구조 자체가 비용 상승을 유발하고 있는 것으로 분석된다. 토큰은 대규모 언어 모델(LLM)이 텍스트를 처리하는 기본 단위다. 기업들은 일반적으로 AI 사용량에 따라 토큰 비용을 지불한다. 문제는 직원이 입력하는 질문은 짧지만 AI가 답변을 생성하기 위해 처리하는 정보량은 훨씬 많다는 것이다. 특히 RAG 기반 AI 서비스가 토큰 사용량을 급증시키는 것으로 알려졌다. RAG는 사용자의 질문에 답하기 위해 사내 문서와 데이터베이스를 검색한 뒤 관련 정보를 함께 분석하는 기술이다. 최근 기업들은 사내 위키와 규정집, 회의록, 기술 문서, 고객 응대 매뉴얼 등을 AI와 연동해 업무 지원 서비스를 구축하고 있다. 예를 들어 직원이 "출장비 정산 기준을 알려달라"고 한 줄짜리 질문을 입력하더라도 AI는 관련 인사 규정과 회계 규정, 출장 규정, 과거 질의응답 자료 등을 함께 검색해 읽은 뒤 답변을 생성한다. 이 과정에서 실제 입력 토큰 규모는 사용자 질문보다 수십 배에서 많게는 수백 배까지 증가할 수 있다. 장문 컨텍스트 활용 역시 비용 증가의 원인으로 꼽힌다. 최근 AI 서비스는 긴 대화 흐름을 유지하기 위해 과거 대화 기록을 함께 읽는 방식을 활용한다. 사용자가 대화를 이어갈수록 AI는 이전 질문과 답변을 지속적으로 참조하게 되고, 입력 토큰도 누적된다. 업계에서는 기업들이 체감하는 AI 비용 증가의 상당 부분이 이 같은 구조에서 발생하고 있다고 분석한다. RAG 검색 과정에서 불러오는 문서와 누적된 컨텍스트가 비용의 대부분을 차지하는 경우가 적지 않은 것이다. 이에 기업들도 비용 최적화에 나서고 있다. 고성능 모델을 모든 업무에 적용하기보다 경량 모델과 병행 운영하거나, 검색 범위를 축소하는 방식으로 토큰 사용량을 줄이고 있다. 또한 불필요한 대화 기록을 압축하거나 프롬프트를 최적화하는 등 다양한 비용 절감 기법도 도입하고 있다. 일부 기업은 단순 문의나 반복 업무에는 소형 모델을 활용하고 복잡한 분석 업무에만 고성능 모델을 사용하는 방식으로 운영 체계를 개편하고 있다. AI 성능 경쟁 못지않게 운영 효율성이 중요해지면서 비용 최적화 기술이 새로운 경쟁력으로 부상하고 있는 것이다. IT 업계 관계자는 "AI 사용에 따른 토큰 소비 방식이 변해 최근 기업들이 기존보다 AI 사용에 제한을 두고 있다"며 "국내 기업들이 비용 부담을 줄이기 위해 사용 정책을 재정비하는 움직임이 나타나고 있다"고 말했다.2026-06-17 18:00:05
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쇼핑 넘어 경영까지…CJ온스타일, 생성형 AI로 체질 바꾼다 [경제일보] CJ온스타일이 생성형 인공지능(AI)을 기업 운영 전반으로 확장하며 ‘AI 네이티브’ 전환에 속도를 내고 있다. 단순한 고객 서비스 혁신을 넘어 조직 구조와 업무 방식까지 AI 중심으로 재편하려는 시도다. 17일 업계에 따르면 CJ온스타일은 글로벌 AI 기업 Anthropic의 기업용 생성형 AI 솔루션 ‘클로드 엔터프라이즈(Claude Enterprise)’를 전사 공식 플랫폼으로 도입한다고 밝혔다. 이는 지난해 사내 AI 콘퍼런스 ‘AI CON’에서 밝힌 AI 네이티브 전략의 연장선이다. 기존 유통업계의 AI 활용이 고객 응대나 추천 서비스에 국한됐다면 CJ온스타일은 AI를 기업 운영의 핵심 인프라로 격상시켰다는 점에서 차별화된다. 실제로 이 회사는 앞서 ChatGPT 기반 쇼핑 서비스를 도입해 앱·웹 유입 고객 수를 4배 가까이 끌어올린 바 있다. 이번에 도입된 클로드 엔터프라이즈는 AI 에이전트 구축과 개발 자동화에 강점을 지닌 솔루션이다. 사내 협업툴인 컨플루언스, 지라(Jira), MS오피스 등과 연동해 업무 생산성을 높일 수 있다. 테크 조직뿐 아니라 상품기획자(MD), 방송 제작자(PD), 심의 조직 등 비개발 부서까지 활용 범위를 확대하고 있는 점이 특징이다. 특히 모바일 라이브 커머스 중심 사업 구조에 맞춰 숏폼 콘텐츠 제작, 트렌드 분석, 방송 자막 자동화 등 반복 업무에 AI를 적극 접목하고 있다. 사전 개념 검증(PoC)에서는 방송 자막 유형화 자동화와 실시간 챗봇 운영을 통해 업무 효율 개선 효과를 확인했다. CJ온스타일은 AI 도입을 일회성 프로젝트가 아닌 조직 문화로 확산하기 위해 ‘AI 효율화 랩(LAB)’도 신설했다. 이 조직은 현업 부서가 직접 문제를 정의하고 AI로 해결하는 방식에 초점을 맞춘다. 기존처럼 IT 부서가 일방적으로 시스템을 구축하는 구조에서 벗어나 현장 중심 혁신을 추진하겠다는 의미다. 이 같은 움직임은 유통업계 전반으로 확산되는 추세다. 국내에서는 네이버가 초거대 AI ‘하이퍼클로바X’를 기반으로 쇼핑 추천과 광고 자동화를 강화하고 쿠팡은 AI 수요 예측 시스템을 통해 물류 속도와 재고 정확도를 끌어올리고 있다. 해외에서는 아마존이 생성형 AI를 활용해 상품 상세 페이지 자동 생성과 물류 운영 최적화를 진행하고 있다. 업계에서는 이러한 흐름을 ‘AI 도입 경쟁’이 아닌 ‘AI 체질 전환 경쟁’으로 보고 있다. 단순히 기술을 붙이는 수준을 넘어 기업 운영 방식 자체를 바꾸는 기업만이 경쟁력을 확보할 수 있다는 판단에서다. CJ온스타일 관계자는 “AI는 고객 경험 혁신을 넘어 기업 경쟁력을 좌우하는 핵심 인프라”라며 “고객의 상품 탐색부터 임직원의 업무 환경까지 AI 중심으로 재설계하는 ‘AI 네이티브 기업’으로 진화할 것”이라고 강조했다. 유통업계 한 관계자는 “앞으로는 AI를 얼마나 잘 쓰느냐보다 AI를 중심으로 얼마나 빠르게 조직을 재편하느냐가 기업 경쟁력을 가를 것”이라고 말했다.2026-06-17 15:46:23
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AI 도입 막막한 중소공장에 LG CNS가 간다…42억원 AX 지원 [경제일보] LG CNS가 중소기업중앙회와 손잡고 중소 제조기업의 인공지능 전환(AX)을 지원한다. 대기업이 보유한 AI 기술과 현장 적용 경험을 중소 제조기업에 확산해 산업 전반의 디지털 경쟁력을 끌어올리겠다는 구상이다. LG CNS는 17일 서울 여의도 중소기업중앙회에서 현신균 LG CNS 대표와 김기문 중소기업중앙회 회장 등이 참석한 가운데 ‘중소기업 AI 확산을 위한 대·중소 상생협력 모델 발굴 업무협약’을 체결했다고 밝혔다. 이번 협약은 정부의 중소기업 AX 확산 기조에 맞춰 대기업과 중소기업 간 AI 활용 격차를 줄이기 위해 마련됐다. LG CNS는 앞으로 2년간 총 42억원 규모로 AX 교육, 기술 지원, 유통·마케팅 지원 등 3개 분야를 지원한다. 특히 데이터와 전문 인력 부족으로 AI 전환에 어려움을 겪는 중소 제조기업에 역량을 집중한다. 기술 지원은 정부의 ‘대·중소 상생형 AX 선도모델 사업’과 연계해 추진된다. 중기중앙회가 선정하는 중소 제조기업을 대상으로 제조 현장의 데이터 수집 체계 구축부터 AI 모델 개발·적용, 시스템 통합까지 전 과정에 LG CNS의 기술력과 전문 인력을 투입한다. 핵심은 제조 현장의 흩어진 데이터를 쓸 수 있는 자산으로 바꾸는 것이다. LG CNS는 제조실행시스템(MES), 통계적 공정관리(SPC), 제조 특화 거대언어모델(LLM)을 결합한 ‘매뉴팩처링 AX 스타터 패키지’를 구축한다. 이를 통해 작업 표준서와 설비 매뉴얼을 디지털 자산화하고 자연어 기반 의사결정 체계를 구현해 중소 제조기업의 기술 공백을 줄인다는 계획이다. 교육 지원도 병행한다. LG CNS는 중소기업 CEO와 경영진을 대상으로 AX 교육을 운영한다. 단순히 AI 개념을 설명하는 데 그치지 않고, 각 기업이 어떤 업무에 어떤 AI 기술을 적용해야 하는지 핵심 문제를 정의하고 실제 실행계획까지 도출하는 컨설팅형 교육을 제공한다. 마케팅 지원도 포함됐다. LG CNS는 AI와 수학적 최적화 기반 디지털 마케팅 플랫폼을 활용해 중소기업의 판로 확대를 돕는다. 해외 시장 진출을 희망하는 중소기업 100곳에는 아마존에 특화된 ‘LG 옵타펙스’를 제공해 글로벌 e커머스 입점과 광고 운영을 지원한다. 국내 시장에서는 ‘MOP’를 활용해 네이버 쇼핑 등 온라인 광고 효율을 높일 수 있도록 돕는다. 이번 협력은 중소 제조기업 AX의 병목을 정면으로 겨냥했다는 점에서 의미가 있다. 제조 현장은 설비와 공정 데이터가 많지만 상당수 중소기업은 이를 체계적으로 수집·분석할 인력과 시스템이 부족하다. AI를 도입하더라도 데이터가 정리돼 있지 않으면 현장 생산성 개선으로 이어지기 어렵다. LG CNS의 역할은 AI 솔루션을 공급하는 수준을 넘어 데이터 기반 제조 운영 체계를 함께 만드는 데 있다. 김기문 중소기업중앙회 회장은 “중기중앙회가 축적해온 제조데이터와 다양한 산업군의 중소기업 현장데이터를 LG CNS의 AI 기술과 결합해 실질적인 AI 전환이 되기를 기대한다”며 “중소기업 현장에 대·중소기업 상생형 모델이 뿌리내릴 수 있도록 최선을 다하겠다”고 말했다. 현신균 LG CNS 대표는 “중소기업의 AX 전환은 우리 산업 전반의 경쟁력과 직결되는 과제”라며 “LG CNS가 축적한 AX 기술과 전문성을 중소기업 현장에 아낌없이 전하고, 교육부터 제조혁신, 마케팅 확대까지 전 과정을 함께하며 중소기업의 실질적인 성장을 이끄는 동반자가 되겠다”고 밝혔다. 한편 LG CNS와 중기중앙회는 앞으로 지원 대상 중소기업 발굴에 착수하고 세부 사업 운영안을 구체화할 계획이다. 성패는 보여주기식 AI 도입이 아니라 현장 공정 개선과 비용 절감, 판로 확대라는 실질적 성과를 얼마나 만들 수 있느냐에 달려 있다. 이번 협약이 제조 현장에 뿌리내린다면 대기업 AI 기술이 중소기업 경쟁력으로 확산되는 상생형 AX 모델의 출발점이 될 수 있다.2026-06-17 15:43:37
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최태원표 '1인 1 AI' 구상…생성형 AI 다음 경쟁은 '실행력' [경제일보] 대기업들의 인공지능(AI) 경쟁이 생성형 AI 도입을 넘어 업무 전반을 AI 중심으로 재설계하는 단계로 진화하고 있다. 최태원 SK그룹 회장이 최근 '1인 1 AI 에이전트' 구상을 제시하면서 기업 경쟁력도 AI 모델 확보보다 조직 내 활용과 실행 역량에서 갈릴 것이라는 전망이 나온다. 15일 업계에 따르면 최태원 SK그룹 회장이 최근 제시한 '1인 1 AI 에이전트' 구상은 대기업 AI 활용 방식이 새로운 단계에 접어들고 있음을 보여주는 사례로 평가된다. 생성형 AI 도입 초기에는 직원들이 챗GPT 등을 활용해 보고서 작성이나 정보 검색 등 개별 업무 생산성을 높이는 데 집중했다면 최근에는 기업 내부 데이터와 업무 프로세스를 결합한 AI를 통해 조직 전체의 생산성을 높이려는 움직임이 확산되고 있기 때문이다. 실제 글로벌 빅테크 기업들은 단순 챗봇을 넘어 사용자를 대신해 업무를 수행하는 AI 에이전트 개발에 속도를 내고 있다. AI 에이전트는 일정 관리나 문서 작성 수준을 넘어 데이터를 분석하고 업무를 처리하며 여러 시스템을 연동해 의사결정을 지원하는 것이 특징이다. 업계에서는 향후 기업용 AI 시장의 경쟁력이 개별 모델 성능보다 업무 특화형 에이전트 구축 역량에서 결정될 가능성이 크다고 보고 있다. 이 같은 흐름 속에서 최 회장은 지난 11~13일 경기 이천 SKMS연구소에서 열린 '2026 뉴 이천포럼'에서 "나의 AI에서 우리의 AI로 진화해야 한다"며 '1인 1 AI 에이전트' 도입 필요성을 강조했다. 현재 구성원 90% 이상이 AI를 활용하고 있지만 개인 단위 활용을 넘어 조직의 성과를 높일 수 있는 AI 체계가 필요하다는 설명이다. 최 회장이 언급한 '우리의 AI'는 개인이 사용하는 범용 AI가 아니라 기업 내부 데이터와 업무 프로세스를 학습한 업무 특화형 AI에 가깝다는 분석이 나온다. AI를 단순 생산성 도구가 아닌 조직 운영 체계의 일부로 활용하겠다는 의미다. 특히 최 회장은 "에이전트를 하나가 아니라 수도 없이 만들겠다"며 이른바 '회장 아바타' 구상도 제시했다. 최고경영자(CEO)의 경험과 의사결정 방식을 AI 형태로 구현해 구성원과 소통하거나 업무를 지원하는 개념으로 해석된다. SK수펙스 관계자는 "최 회장이 언급한 '회장 아바타'와 '1인 1 AI 에이전트'는 현재 구체적인 개발 프로젝트라기보다 AI 활용의 미래 방향성을 설명한 것"이라며 "현재도 계열사별로 업무 특성에 맞는 자체 AI를 활용하고 있고, 적용 방식과 프로그램은 각 사마다 다르다"고 말했다. 그러면서 "이번 포럼에서는 AI 도입에 따른 애로사항보다는 각 계열사가 AI를 업무에 활용한 사례와 실행 경험을 공유하는 논의가 주를 이뤘다"고 덧붙였다.2026-06-15 16:36:09
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![[사설] 환율 안정에 안주할 때 아니다…외환 방어력 키울 골든 타임이다](https://image.ajunews.com/content/image/2026/07/13/20260713092838404021_518_323.jpg)