- 국내 협업툴 최초 양대 AI 플랫폼 연동… 자연어로 사내 업무 지시·조회- MCP 공개 3개월 만에 2,900개 사 사용… 누적 AI 호출 100만 건 달성 협업툴 ‘플로우(flow)’를 운영하는 마드라스체크(대표 이학준)는 플로우가 오픈AI의 ChatGPT와 앤트로픽의 Claude에 공식 앱으로 동시 등록됐다고 17일 밝혔다. 국내 협업툴 가운데 양대 대화형 AI 플랫폼에 모두 공식 등록된 것은 플로우가 처음이라고 회사 측은 설명했다. 이제 플로우 고객은 협업툴 화면을 직접 열지 않아도 ChatGPT나 Claude 대화창에서 자연어로 업무를 처리할 수 있다. “김 대리, 이번 주 영업 일정 알려줘”, “이번 주 우리 팀에서 지연된 업무가 뭐지?”, “이 과제를 김 대리에게 요청해줘”라고 입력하면 AI가 플로우에 축적된 실제 업무 데이터와 조직 맥락을 바탕으로 답변하고 필요한 업무 실행까지 처리한다. 프로젝트·업무·게시글·일정·위키·조직도 등 플로우의 39개 기능이 AI와 연결됐다. 업무 조회와 검색은 물론 새 업무 생성, 담당자 지정, 상태 변경, 댓글 작성, 일정 등록까지 AI 대화창 안에서 가능하다. AI가 정보를 읽는 단계를 넘어 회사의 실제 업무를 움직이는 구조다. ■ MCP 공개 3개월 만에 누적 100만건… 실사용으로 검증 플로우는 지난 6월 25일 자사 행사 ‘AX 페스타(AX Festa)’에서 MCP(Model Context Protocol) 기반 AI 연동을 처음 공개했다. 이후 이날까지 약 3개월간 누적 AI 업무 호출 100만건을 기록했으며, 현재 2,900개 기업의 실무자 7,500여명이 AI를 통해 플로우 업무를 처리하고 있다. 공식 앱 등록에 앞서 실제 고객사의 업무 환경에서 활용성이 먼저 검증된 셈이다. 회사는 이번 동시 등록으로 AI를 통한 업무 접근 경로가 넓어지는 만큼 기업 내 AI 업무 활용도가 한층 높아질 것으로 보고 있다. 사용 방식도 간단하다. ChatGPT에서는 ‘앱스(Apps)’ 메뉴에서 플로우를 검색해 계정을 연결하며, 최초 호출 이후에는 대화창의 추가 버튼으로 바로 불러올 수 있다. Claude에서는 설정의 커넥터 메뉴에서 플로우를 추가하면 된다. 연결 후에는 평소 말하듯 질문하거나 업무를 지시하면 된다. ■ “AI가 그럴듯한 답변을 만드는 것을 넘어, 우리 회사의 일을 처리한다” 플로우 연동의 차별점은 범용 AI와 달리 회사의 실제 업무 맥락과 연결된다는 데 있다. 프로젝트 진행 이력과 담당자, 마감일, 업무 상태, 댓글과 문서 등 조직에 쌓인 데이터를 AI가 참조해 답변의 근거로 활용한다. 예를 들어 “A 프로젝트 진행 상황을 정리해줘”라고 요청하면 AI는 실제 프로젝트의 업무 현황을 정리한다. “작년 프로젝트의 장단점을 분석해 올해 기획서를 작성해줘”라고 입력하면 과거 업무 데이터와 결과를 바탕으로 초안을 만든다. ■ 스타트업·대기업·공공까지 “개발 없이 연결만 하면 된다” 기업이 AI를 업무에 붙이려면 통상 별도 시스템을 구축하거나 데이터를 따로 정리해야 한다. 이번 연동에는 그 과정이 없다. 이미 쓰던 ChatGPT나 Claude에 플로우를 연결하면 회사에 쌓여 있던 업무 데이터가 그대로 AI의 근거가 된다. 보안 구조도 갖췄다. 연동 환경에서 기업 데이터는 각 고객사에 그대로 남는다. AI는 사용자가 연결을 승인한 뒤 해당 사용자가 플로우에서 볼 수 있는 범위 안에서만 데이터를 조회하며, 권한이 없는 프로젝트와 업무는 AI도 접근할 수 없다. 회사는 고객별 조직 구조와 보안 요구 수준에 맞춰 AI 업무 환경을 고도화하는 컨설팅을 확대할 계획이다. 플로우는 삼성전기, 삼성생명, 삼성화재, 현대모비스, S-OIL, 이랜드리테일, BGF리테일, 한국투자증권, 미래에셋증권, 현대해상 등 다양한 산업의 기업 고객이 사용하고 있다. 공공 부문에서는 한국가스공사, 한국토지주택공사(LH), 한국거래소, 국회예산정책처 등이 도입해 사용 중이다. ■ AI 시대, SaaS의 새 관문은 ‘AI 대화창’ 이번 등록은 협업툴의 기능 확장을 넘어 SaaS(서비스형 소프트웨어)의 인터페이스가 바뀌는 흐름에 대응한 행보다. 웹 시대에는 브라우저와 검색이, 모바일 시대에는 앱스토어가 서비스의 주요 접점이었다면, AI 시대에는 ChatGPT와 Claude 같은 대화형 AI가 새로운 업무 인터페이스이자 서비스 발견 채널로 떠오르고 있다. 글로벌 SaaS 기업들도 이미 움직이고 있다. 부킹닷컴, 캔바, 피그마, 스포티파이 등이 ChatGPT 앱 생태계에 참여했고, 세일즈포스는 Claude 안에서 CRM 데이터를 조회하고 업무를 처리하는 기능을 선보였다. 서비스나우 역시 MCP 기반으로 자사 시스템을 AI 에이전트에 개방했다. 이학준 대표는 “세일즈포스가 Claude 안에 CRM을 넣은 것과 플로우가 ChatGPT 안에 들어간 것은 같은 방향”이라며 “국내 SaaS도 글로벌 표준 위에서 혁신할 수 있다는 걸 보여주고 싶었다”고 말했다. 플로우는 MCP 표준을 기반으로 양대 플랫폼에 연결함으로써, 고객이 어떤 AI를 사용하더라도 그 안에서 실제 업무를 확인하고 실행할 수 있는 기반을 마련했다. 향후 MCP를 지원하는 다양한 AI 도구로 연동 범위를 넓힐 계획이다. ■ “화면이 아니라 데이터로 경쟁하는 시대” 이 대표는 “우리가 만드는 것은 AI 기능을 덧붙인 협업툴이 아니라, AI가 고객사의 실제 업무를 이해하고 실행하도록 만드는 플랫폼”이라며 “앞으로 SaaS의 경쟁력은 더 많은 화면을 만드는 데 있지 않고, AI가 회사의 데이터와 워크플로우를 얼마나 정확하게 이해하고 일을 처리하게 하느냐에 달려 있다”고 말했다. 한편 마드라스체크는 국내 협업툴 ‘플로우’와 글로벌 협업툴 ‘모닝메이트’를 운영하는 B2B SaaS 기업이다. 플로우는 현재 5,500개 이상의 기업 고객이 사용하고 있으며, 금융·공공 등 높은 보안 수준이 요구되는 영역을 중심으로 구축형(온프레미스) 사례를 확보하고 있다. 모닝메이트는 137개국에 유료 고객을 두고 있으며, 회사는 글로벌 서비스에도 같은 MCP 구조를 확장할 계획이다.

SAP ERP 전문기업 ASPN(대표 한창직)이 통합 SaaS 플랫폼 ‘publicX.net’에 AI 기능을 연계하고 온라인 SI 개발 요청·견적 서비스 ‘HOW’를 함께 선보이며 기업의 디지털 전환(DX) 지원에 나선다. ASPN에 따르면 ‘publicX.net’은 SAP S/4HANA Public Cloud 환경에 최적화된 웹·모바일 기반의 모듈형 확장 솔루션이다. 전자전표, 그룹웨어, 설비관리, 영업관리, 구매관리, 인사관리 등 기업 업무에 필요한 다양한 기능을 제공하며, 여기에 인공지능 기술을 결합한 ‘AI Core Capabilities’를 지원한다. publicX의 AI 기능은 수동적인 행정 업무를 덜어내는 데 초점을 맞추고 있다. 문서와 첨부파일의 행간을 파악해 핵심 요약과 초안 작성을 돕고, 영수증이나 계약서 같은 이미지와 PDF 파일에서는 광학 문자 판독(OCR) 기술로 세부 데이터와 텍스트를 정확하게 건져낸다. 추출한 증빙 데이터를 바탕으로 전표 처리 과정도 자동화합니다. LLM이 상황에 알맞은 계정과목과 적요를 제안하며, 사용자는 publicX 솔루션에 쌓인 데이터를 자연어 대화로 간편하게 조회해 필요 업무나 리포트를 확인할 수 있다. ASPN은 AI 기능과 함께 온라인 SI 개발 요청 및 견적 서비스인 ‘HOW’도 제공한다. 기존 SI 개발 과정에서 반복적으로 이뤄지는 대면 미팅과 수동 공수 산정 등의 절차를 온라인 방식으로 전환한 것이 특징이다. ‘HOW’에서는 사용자가 비대면으로 개발 요구 사항을 작성하면 이를 바탕으로 일정과 인력, 기술 구성 등을 포함한 수행 계획을 수립하고, 상세 견적을 도출하는 방식으로 진행된다. 이후 계약과 개발 착수까지 이어질 수 있도록 구성해 SI 개발 과정에서 발생하는 시간과 절차상의 부담을 줄이는 데 초점을 맞췄다. ASPN 솔루션 부문 대표 최재선 전무는 “기존 SI 개발 프로젝트는 잦은 대면 미팅과 불투명한 견적 산정으로 착수 전에 많은 리소스가 낭비됐다”며 “‘HOW 서비스’는 비대면 온라인 요구 사항 정의를 통해 일정, 인력, 기술 구성을 도출하고 투명한 공수 산정 견적을 제공하는 서비스”라고 말했다. ASPN은 SAP 표준 기반의 publicX와 첨단 AI 기술, 온라인 SI 개발 서비스인 HOW를 상호 연계하여, 기업들의 실질적인 업무 효율 극대화와 성공적인 디지털 전환을 다각도로 뒷받침할 방침이다. ASPN 관계자는 “publicX.net은 기업의 핵심 시스템인 SAP 표준을 준수하면서 최신 AI 기술을 유연하게 결합한 SaaS 플랫폼”이라며 “온라인 SI 개발 서비스인 HOW와 publicX 라인업을 통해 비용과 시간 부담을 줄이는 스마트 DX를 실현하겠다”고 밝혔다.

롯데가 다음 달 1일부터 ‘예측 가능한 수시채용’을 시작한다. ‘예측 가능한 수시채용’은 계열사별 채용 시기를 3∙6∙9∙12월로 정해 지원자들이 채용 일정을 미리 예측하고 준비할 수 있도록 한 것이 특징이다. 이번 채용에는 롯데백화점, 롯데웰푸드, 롯데건설, 롯데이노베이트 등 15개 계열사가 참여하며, 영업, 마케팅, 연구개발(R＆D), 인공지능(AI) 등 50여 개 직무에서 세 자릿수 규모의 신규 채용을 진행한다. 전형 일정과 지원 자격 등 세부 사항은 롯데그룹 채용 홈페이지에서 확인할 수 있다. 롯데는 그룹의 인공지능 전환(AX)을 이끌 핵심 인재 확보에 힘을 쏟는다. 이번 채용 전형에 참여하는 롯데이노베이트와 롯데건설은 자연어 및 시각∙음성 처리, 연구개발 등 다양한 분야의 AI 전문 인력을 적극 채용할 계획이다. 롯데는 다음 달 1일부터 8일까지 서울대, 성균관대, 연세대, 서강대, 울산과학기술원(UNIST), 고려대 등 전국 12개 대학에서 채용박람회를 개최한다. 채용박람회에는 롯데웰푸드, 롯데마트·슈퍼, 롯데물산, 롯데호텔, 롯데바이오로직스, 롯데건설 등 20개 계열사가 참가해 회사 소개 및 직무 채용 상담을 진행한다. 직원들도 현장에 참여해 자신의 경험을 바탕으로 채용 과정과 합격 노하우 등을 전할 예정이다. 지역 청년과의 채용 접점도 확대한다. 롯데에너지머티리얼즈와 롯데정밀화학은 울산과학기술원(UNIST)과 광주과학기술원(GIST)에서 채용박람회를 열고 지역의 우수 이공계 인재를 찾는다. 롯데백화점은 충청, 호남, 영남 등 지역 거점에 위치한 대학교를 찾아 채용설명회를 개최한다.

생성형 인공지능(AI)이 다양한 분야에서 사용되다 보니 AI 없는 세상은 상상하기 어려울 정도가 됐다. 생성형 AI가 사용자 수준에 맞춘 답변을 내놓기 위해서는 사용자가 설정한 프로필, 과거 대화 등 고정된 사용자 정보를 활용한다. 그렇지만 이런 방식은 전문 분야가 아닌 다른 분야나 같은 분야에서도 질문 주제에 따라 지식 수준이 다르다는 점은 고려되지 않는 경우가 많다. 이에 울산과학기술원(UNIST) 컴퓨터공학과 연구팀은 질문 의미뿐만 아니라 질문 속 전문 용어를 얼마나 빠르고 일정한 리듬으로 타이핑하는지에 따라 사용자의 전문 지식 수준을 가늠해 맞춤형 답변을 내놓는 개인화 AI 기술인 ‘엑스퍼트’(ExPerT)를 개발했다고 30일 밝혔다. 이 연구 결과는 자연어 처리 분야 국제 학술대회 ‘ACL 2026’에서 발표됐다. 연구팀은 이번 연구의 데이터 세트와 코드를 오픈 소스 공유 사이트인 ‘깃허브’(https://github.com/UbiquitousAILab/ExPerT)에 공개하기도 했다. 연구팀은 똑같은 전문 용어를 쓰더라도 키를 누르고 떼기까지 걸린 시간, 다음 키로 넘어가는 간격, 백스페이스 사용 횟수 등은 전문가와 비전문가 간에 차이가 있다는 사실에 주목했다. 연구팀은 개별 질문에 쓰인 표현과 전문 용어 등의 의미 정보와 타이핑 행동 정보를 챗GPT 같은 생성형 AI 모델에 입력해 사용자 전문성을 5단계로 추정하게 한 뒤 추정 결과와 원래 질문을 생성형 AI 모델에 다시 전달해 답변의 눈높이를 조절하도록 했다. 실제로 화학, 컴퓨터과학, 경영 분야 참가자 40명이 입력한 질문 1270개를 이용해 엑스퍼트의 성능을 검증한 결과 의미 정보만 분석했을 때는 AI가 추정한 전문성 수준이 참가자가 직접 평가한 수준과 평균 0.488단계 차이가 났지만 타이핑 정보까지 함께 분석하자 그 차이가 0.398단계로 줄었다. 타이핑 정보를 더할 경우 전문성 추정 오차가 18.4% 줄어든 것이다. 또 지금까지 나눈 대화에서 사용자의 성향과 배경을 추출하는 기존 방식의 경우 사용자가 직접 평가한 전문성 수준과 평균 1.162단계 차이가 났지만, 질문마다 전문성을 새로 파악하는 엑스퍼트 방식은 차이를 0.488단계로 줄였다. 연구를 이끈 공태식 교수는 “이번 기술은 기존 개인화 AI가 고정된 프로필이나 이전 대화 기록에만 의존해 실시간 맥락을 반영하지 못했던 한계를 극복하기 위한 것”이라며 “의료·법률·금융처럼 전문 지식 격차가 큰 분야의 전문 챗봇은 물론 사용자별 이해도 파악이 중요한 에듀테크나 B2B 고객 지원 시스템 등 다양한 영역에서 사용자의 실시간 눈높이에 최적화된 개인화 AI 인터페이스를 제공할 수 있을 것으로 기대된다”고 말했다.

- 거주자 생활 패턴 학습해 환경·서비스 먼저 제공하는 ‘초개인화 AI 홈’ 구현- 버튼·터치 없이 자연스러운 대화로 공간 제어부터 생활 서비스까지 연결- 베스틴 월패드, AI Wonder Home 굿디자인 선정…하드웨어 넘어 AI 사용자 디자인 경험으로 경쟁력 확대 HDC그룹의 공간 AX(AI 전환) 솔루션 기업 HDC랩스가 거주자의 맥락을 학습해 작동하는 ‘AI 홈 에이전트’를 필두로 스마트홈 고도화에 속도를 내고 있다. HDC랩스는 이준형 대표이사 취임 이후 기존 하드웨어 중심 사업에 인공지능을 접목하는 단계를 넘어, AI를 매개로 공간과 서비스를 통합하는 AX 전문 기업으로 사업 구조를 재편해 왔다. 이번에 선보인 AI 홈 에이전트는 입주자의 일상 패턴과 실내외 환경 데이터를 정밀 분석해 최적화된 주거 환경과 편의 서비스를 능동적으로 제안·실행하는 핵심 플랫폼이다. 기존 스마트홈이 사용자의 명령에 반응하는 단순 제어에 머물렀다면, AI 홈 에이전트는 거주자의 생활 맥락을 파악해 선제적으로 대응하는 것이 특징이다. 자연어 처리 기술과 초개인화 AI 알고리즘을 결합해 별도의 버튼 조작이나 화면 터치 없이도 일상적인 대화만으로 사용자의 의도를 분석한다. 이를 통해 조명, 냉난방, 환기 등 주요 공조 환경을 제어하고 연계 생활 서비스를 유기적으로 실행한다. 특히 사용 기간이 누적될수록 개인화 성능이 강화된다. 시스템이 축적된 행동 데이터와 주거 환경 변화를 학습해 개별 선호도를 정밀하게 반영하며 공간을 최적화한다. 여기에 헬스케어 및 생활 데이터를 연동해 이상 징후를 감지하거나 맞춤 정보를 제공함으로써 스마트홈 제어부터 건강 관리, AI 비서 기능까지 단일 플랫폼에서 일괄 지원한다. HDC랩스는 이를 위해 생활 데이터 수집→AI 패턴 학습→공간 자동 최적화→건강·생활 케어→AI 비서 지원으로 이어지는 서비스 체계를 구축하고 있다. 궁극적으로 사용자가 일일이 기능을 찾아 실행하는 스마트홈에서 벗어나, 공간이 거주자를 이해하고 필요한 기능과 서비스를 먼저 제공하는 ‘초개인화 AI 홈’으로 진화시킨다는 구상이다. 이 같은 방향성은 HDC랩스의 스마트홈 서비스 ‘AI Wonder Home’에도 구체화되고 있다. AI Wonder Home은 외부 날씨와 실내 기기 데이터를 분석해 온·습도와 공기질을 관리하고, “나 지금 나갈게”와 같은 자연스러운 표현을 인식해 외출 모드와 일괄 소등, 엘리베이터 호출 등 상황에 필요한 기능을 실행한다. 단지 내 배달 로봇의 이동 경로와 엘리베이터 혼잡도를 연계해 예상 도착 정보를 안내하는 등 개별 기기를 넘어 다양한 주거 서비스를 연결하는 사용자 경험도 구현했다. 이러한 기술력과 사용자 경험은 디자인 경쟁력으로도 인정받았다. 베스틴(BESTIN) 월패드 ‘Bestin Wallfit Series’는 제품디자인 부문에서, ‘AI Wonder Home’은 서비스·경험디자인 부문에서 각각 ‘2026 굿디자인코리아’ 우수디자인(GD)에 선정됐다. HDC랩스는 2013년부터 14년 연속 GD 선정 기록을 이어가며 하드웨어를 넘어 AI 기반 사용자 경험으로 디자인 경쟁력을 확장했다. HDC랩스는 앞으로 AI 홈 에이전트를 주거 공간뿐 아니라 빌딩과 다양한 생활 공간으로 확대할 계획이다. 공간·생활 데이터와 외부 서비스를 유기적으로 연결해 공간이 스스로 사용자를 이해하고 최적의 환경과 서비스를 제공하는 공간 AX 솔루션 기업으로 도약한다는 목표다.

- AI 에이전트·표준화 데이터·실시간 처리 기술 활용 사례 소개- DeFi 넘어 의약품 물류·파일 인증·호텔 예약 등 다양한 분야 프로젝트 참여- 총 4개 부문에서 10개 프로젝트 선정…총 1만 5000달러 지원 더그래프(The Graph)는 지난 7월 포르투갈 리스본에서 열린 글로벌 Web3 해커톤 ‘ETHGlobal Lisbon 2026’에서 자사의 데이터 인프라를 활용한 10개 프로젝트를 수상작으로 선정했다고 밝혔다. ETHGlobal은 블록체인 개발자들이 다양한 서비스와 프로토타입을 개발하는 해커톤 시리즈다. 더그래프는 이번 리스본 행사에서 총 1만 5000달러의 상금을 지원했으며, AI 개발 도구, AI 활용 사례, 기존 프로젝트 고도화, 표준화 데이터 제품 활용 등 4개 부문에서 수상작을 선정했다. 이번 수상작에서는 더그래프의 온체인 데이터 인프라를 활용해 AI 에이전트, 실시간 데이터 처리, 표준화된 데이터 구조 등을 구현한 사례가 소개됐다. 적용 분야도 탈중앙화금융(DeFi) 관련 프로젝트를 비롯해 의약품 콜드체인 물류, 파일 인증, 호텔 예약 등으로 다양하게 나타났다. AI 개발 도구 부문에서는 Pista가 1위를 차지했다. Pista는 서브스트림스(Substreams)를 활용해 블록체인 데이터를 실시간으로 수집·분석하고, 지갑과 프로토콜의 이상 행동을 탐지하는 시스템을 개발했다. ArcBook과 deeptrace는 각각 온체인 주문 시스템과 여러 디파이 프로토콜의 데이터를 하나의 방식으로 조회하는 AI 도구를 선보였다. AI 활용 사례 부문에서는 의약품 콜드체인 물류 데이터를 활용하는 ColdProof와 AI 에이전트를 활용한 호텔 예약 서비스 BookerBob이 선정됐다. ColdProof는 운송 과정에서 수집되는 센서 데이터를 더그래프를 통해 조회할 수 있도록 구현했으며, BookerBob은 AI 에이전트를 활용한 예약 과정에 이용자 관련 정보를 반영하는 구조를 개발했다. 기존 프로젝트 고도화 부문에서는 EQLTY, Justify, Binary Stamp가 수상했다. EQLTY는 자연어로 입력한 투자 목표를 여러 AI 에이전트가 분석하고 거래 기능으로 연결할 수 있도록 설계했으며, 서브스트림스를 활용해 로빈후드 체인(Robinhood Chain)의 유니스왑 V4 주식 토큰 풀 데이터를 처리했다. Justify는 예측시장 데이터를 서브그래프로 재구성했으며, Binary Stamp는 파일의 생성 및 변경 이력을 온체인에서 확인할 수 있는 인증 시스템을 개발했다. 표준화 데이터 제품 활용 부문에서는 Am I cooked와 atlas가 선정됐다. 두 프로젝트는 여러 프로토콜에 적용할 수 있는 표준화된 데이터 구조를 활용해, 프로토콜별로 별도의 연결 방식을 구축하는 대신 하나의 질의 방식으로 여러 서비스를 조회할 수 있도록 했다. 이번 수상작에서는 온체인 데이터를 실시간으로 처리하거나 표준화된 구조로 활용하는 방식 등 다양한 데이터 활용 사례가 확인됐다. 일부 프로젝트는 새로운 프로토콜을 추가할 때 기존 데이터 구조를 활용하는 방식을 적용해 개발 과정의 효율성을 높이는 방향을 제시했다. 이번 ETHGlobal Lisbon에서는 AI 에이전트와 다양한 서비스에 온체인 데이터를 활용한 프로젝트들이 수상작으로 선정됐다. 더그래프는 서브그래프(Subgraphs)와 서브스트림스(Substreams)를 기반으로 온체인 데이터의 조회와 실시간 처리를 지원하고 있으며, 개발자들이 데이터를 활용할 수 있는 인프라를 제공하고 있다.

AI 에이전트 매출 539% 급증…영업손실 50.3% 축소 도메인 특화 인공지능(AI) 에이전트 전문기업 와이즈넛(096250, 대표이사 강용성)이 2026년 상반기 연결 기준 매출액 146억 5000만 원을 기록하며 전년 동기 대비 8.2% 증가했다고 18일 밝혔다. 이번 상반기 실적은 AI 에이전트 부문이 전년 대비 539% 급성장하며 전체 외형 확대를 이끌었으며, 영업손실과 당기순손실 폭을 대폭 줄여 수익성 개선 흐름을 굳혔다. 와이즈넛의 상반기 연결 기준 영업손실은 15억 9000만 원으로 전년 동기(32억 원) 대비 적자 폭이 50.3% 줄었다. 같은 기간 당기순손실 역시 5억 1000만 원을 기록해 전년 동기(20억 원) 대비 74.3% 대폭 감소했다. 사업 부문별로는 AI 에이전트 사업의 성장세가 두드러졌다. 상반기 AI 에이전트 부문 매출은 61억 5000만 원으로 집계돼 전년 동기(9억 6000만 원) 대비 539.0% 증가했다. 이에 따라 전체 매출에서 AI 에이전트가 차지하는 비중은 지난해 상반기 7.1%에서 올해 상반기 42.0%로 34.9%포인트(p) 확대됐다. 와이즈넛은 신규 AI 에이전트 사업 수주가 확대되고 기존 레거시 사업의 생성형 AI 전환이 본격화되면서 AI 에이전트 부문의 매출 비중이 빠르게 증가한 것으로 분석했다. 기존 검색·챗봇 사업을 통해 축적한 자연어 처리 기술과 고객 기반, 산업별 구축 경험 등이 도메인 특화 AI 에이전트 사업으로 이어지면서 사업 포트폴리오 전환에도 속도가 붙고 있다는 설명이다. 2분기 기준 실적은 매출액 74억 3000만 원, 영업손실 1억 6500만 원, 당기순이익 5억 원을 달성했다. 상반기 누적 기준으로는 AI 에이전트 사업의 양적 성장과 판관비 효율화, 전년 동기 코스닥 상장 관련 일회성 비용 반영에 따른 기저효과가 복합적으로 작용해 손실 규모를 크게 낮췄다. 현재 와이즈넛은 공공과 기업 현장의 실제 업무에 적용되는 도메인 특화 AI 에이전트를 중심으로 AX 시장 공략을 강화하고 있다. 단순한 생성형 AI 도입을 넘어 고객이 보유한 내부 데이터와 업무 프로세스를 AI 에이전트와 연결해 실질적인 업무 생산성을 높이는 데 주력하고 있다. 와이즈넛은 에이전트 특화 LLM ‘WISE LLOA’와 RAG 기반 에이전트 솔루션 ‘WISE iRAG’, 에이전트 제작·운영 도구 ‘WISE Agent Labs’ 등 자체 기술을 비롯해 공공·기업 분야에서 축적한 구축 경험을 기반으로 산업별 AI 에이전트 적용 범위를 확대하고 있다. 와이즈넛은 하반기에도 공공기관과 기업의 AX 수요에 맞춰 도메인별 AI 에이전트 사업을 확대하는 한편, AI 에이전트 매출 성장과 수익성 개선을 동시에 추진한다는 방침이다. 강용성 와이즈넛 대표는 “올해 상반기에는 AI 에이전트가 검토와 검증 단계를 지나 공공과 기업 현장에서 실제 매출로 전환되는 변곡점을 만들어 냈다”라며, “이 성장세를 하반기에는 한 단계 더 끌어올려 도메인 특화 AI 에이전트 사업을 기반으로 외형 확대뿐만 아니라 수익성까지 갖춘 성과로 증명해 나갈 계획”이라고 말했다.

자료 탐색·생산 중단 시간 90%↓정비·리뷰 대응 기간도 대폭 감소 정의선, 바이브 코딩도 직접 배워中 신차 대응하고 피지컬 AI 강화 현대자동차그룹이 인공지능(AI)을 업무 현장에 적용하면서 충돌 안전 관련 자료 탐색·검토 시간을 90%, 생산라인의 불필요한 중단 시간을 86% 줄이는 성과를 거뒀다고 밝혔다. 향후 전사 AX(AI 전환)를 바탕으로 중국 업체들의 신차 개발 ‘속도전’에 대응하고 피지컬 AI 혁신의 범위도 넓힐 계획이다. 현대차그룹은 12일 서울 서초구 양재 본사에서 ‘현대차그룹 AX 성과 발표회’를 열고 2019년부터 단계적으로 추진해 온 디지털 전환(DX)과 AX 과정 및 성과를 공개했다. 남양기술연구소의 ‘충돌안전 AI 어시스턴트’는 여러 시스템에 흩어진 과거 충돌 시험 결과와 이미지, 해석 자료를 한곳에서 검색하고 유사 사례를 비교하도록 지원한다. 관련 사례 탐색과 분석 자료 검토 시간은 약 90% 감소해 연구원 한 명당 월평균 약 20시간을 절감하는 효과를 봤다. 생산 현장에서는 카메라와 비전 AI가 차량식별번호(VIN)를 읽고 실제 차량과 시스템 등록 차량 정보를 대조하는 ‘AI 자동화 인식 서비스’를 세계 70여개 생산거점에서 운영하고 있다. 작업 오류를 조기에 찾아내 연간 52억 4000만원의 비용을 절감했다. 생산 라인에 부품을 공급하는 대차 공정에서 발생하는 복잡한 이동 경로를 AI가 최적화하는 ‘대차 정렬 최적화 기술’을 통해 최대 50분가량이 걸리던 대차 정렬 시간은 7분 이하로 줄었다. 불필요한 생산 중단 시간을 약 86% 단축한 셈이다. 정비·고객서비스에서도 효과를 보였다. 해외 정비 현장에서는 차량 오류코드나 증상을 자연어로 입력하면 AI가 매뉴얼과 과거 정비 기록을 분석해 진단 결과와 대응 방안을 제시해 정비 대응 시간이 약 42% 단축됐다. 현대차·기아·제네시스의 모바일 앱에 올라온 고객 리뷰도 AI가 내용을 분류하고 답변 초안을 작성한다. 과거 담당자가 리뷰 한 건을 처리하는 데 평균 35분이 걸렸지만 AI 도입 이후 약 5분으로 줄었다. 이 밖에 현대차그룹의 사내 생성형 AI 플랫폼 ‘H 챗 프로’ 사용자는 지난달 기준 3만명을 넘어섰다. 현대차·기아 전체 일반·연구직 직원의 약 80%다. AX 전환은 2018년 정의선 회장이 “IT기업보다 더 IT기업 같은 회사가 되겠다”고 강조한 데서 비롯됐다. 정 회장은 올해 초 경영진을 대상으로 ‘바이브 코딩’ 교육을 실시하자고 제안했고, 정 회장 본인도 코딩을 배웠다.

현대자동차그룹이 인공지능(AI)을 업무 현장에 적용하면서 충돌 안전 관련 자료 탐색·검토 시간을 90%, 생산라인의 불필요한 중단 시간을 86% 줄이는 성과를 거뒀다고 밝혔다. 향후 전사 AX(AI 전환)를 바탕으로 중국 업체들의 신차 개발 ‘속도전’에 대응하고 피지컬 AI 혁신의 범위도 넓힐 계획이다. 현대차그룹은 12일 서울 서초구 양재 본사에서 ‘현대차그룹 AX 성과 발표회’를 열고 2019년부터 단계적으로 추진해 온 디지털 전환(DX)과 AX 과정 및 성과를 공개했다. 남양기술연구소의 ‘충돌안전 AI 어시스턴트’는 여러 시스템에 흩어진 과거 충돌 시험 결과와 이미지, 해석 자료를 한곳에서 검색하고 유사 사례를 비교하도록 지원한다. 관련 사례 탐색과 분석 자료 검토 시간은 약 90% 감소해 연구원 한 명당 월평균 약 20시간을 절감하는 효과를 봤다. 생산 현장에서는 카메라와 비전 AI가 차량식별번호(VIN)를 읽고 실제 차량과 시스템 등록 차량 정보를 대조하는 ‘AI 자동화 인식 서비스’를 세계 70여개 생산거점에서 운영하고 있다. 작업 오류를 조기에 찾아내 연간 52억 4000만원의 비용을 절감했다. 생산 라인에 부품을 공급하는 대차 공정에서 발생하는 복잡한 이동 경로를 AI가 최적화하는 ‘대차 정렬 최적화 기술’을 통해 최대 50분가량이 걸리던 대차 정렬 시간은 7분 이하로 줄었다. 불필요한 생산 중단 시간을 약 86% 단축한 셈이다. 정비·고객서비스에서도 효과를 보였다. 해외 정비 현장에서는 차량 오류코드나 증상을 자연어로 입력하면 AI가 매뉴얼과 과거 정비 기록을 분석해 진단 결과와 대응 방안을 제시해 정비 대응 시간이 약 42% 단축됐다. 현대차·기아·제네시스의 모바일 앱에 올라온 고객 리뷰도 AI가 내용을 분류하고 답변 초안을 작성한다. 과거 담당자가 리뷰 한 건을 처리하는 데 평균 35분이 걸렸지만 AI 도입 이후 약 5분으로 줄었다. 이 밖에 현대차그룹의 사내 생성형 AI 플랫폼 ‘H 챗 프로’ 사용자는 지난달 기준 3만명을 넘어섰다. 현대차·기아 전체 일반·연구직 직원의 약 80%다. AX 전환은 2018년 정의선 회장이 “IT기업보다 더 IT기업 같은 회사가 되겠다”고 강조한 데서 비롯됐다. 정 회장은 올해 초 경영진을 대상으로 ‘바이브 코딩’ 교육을 실시하자고 제안했고, 정 회장 본인도 코딩을 배웠다.

제주대학교가 생성형 인공지능(AI)을 활용해 학내에서 사용하지 않는 사무용 가구와 전산기기 등을 부서 간 공유하는 플랫폼을 선보인다. 외부 용역 대신 대학 내부 인력이 AI를 활용해 직접 개발하면서 3000만원 이상의 예산을 절감하는 효과도 거뒀다. 제주대 디지털정보처는 학내 미사용 물품 정보공유 플랫폼 ‘이음(ieum)’을 10일부터 시범 운영한다고 밝혔다. ‘이음’은 학내 부서나 학과에 사용하지 않고 방치된 물품을 등록하면 이를 필요로 하는 다른 부서가 확인해 재사용할 수 있도록 연결하는 플랫폼이다. 물품의 폐기와 중복 구매를 줄이고 대학 자산의 활용도를 높이기 위해 마련됐다. 플랫폼 구축의 출발점은 지난 6월 열린 ‘단과대학별 총장과의 대화’였다. 당시 공과대학 등을 중심으로 “재사용할 수 있는 물품이 있어도 다른 부서에서 이를 알 방법이 없다”는 현장 의견이 나왔다. 제주대 재정과와 AI디지털정보과는 협업을 통해 해결책 마련에 나섰다. 특히 최근 주목받는 ‘바이브 코딩’ 방식을 적용했다. 바이브 코딩은 개발자가 복잡한 코드를 직접 작성하기보다 생성형 AI에 자연어로 원하는 기능을 설명하고 AI의 도움을 받아 프로그램을 구축하는 방식이다. 제주대는 외부 업체에 개발을 맡기는 대신 내부 인력이 AI를 활용해 플랫폼을 직접 구축했다. 이에 따라 시스템 개발 비용을 크게 줄여 최소 3000만원 이상의 예산을 절감할 수 있었다. ‘이음’은 PC뿐 아니라 모바일에서도 이용할 수 있도록 설계됐다. 물품 담당자가 현장에서 스마트폰으로 물품 사진을 찍어 곧바로 등록할 수 있다. 특히 멀티모달 생성형 AI 기술(텍스트·이미지·음성·영상 등 서로 다른 형태의 데이터 동시 처리)을 적용해 물품관리표 사진 한 장만 올리면 자산번호와 품명, 규격명, 취득일자, 취득가액 등을 자동으로 입력할 수 있다. 물품의 대·세분류 역시 AI가 자동으로 지정한다. 제주대는 멀티모달 AI 분석 기술을 행정업무 시스템에 직접 적용한 첫 사례로 보고 있다. 기존에 물품 정보를 일일이 확인하고 입력해야 했던 절차를 줄여 행정 효율성을 높일 수 있다는 설명이다. 이용 방법도 간단하다. 물품 담당자가 불용 또는 재사용이 가능한 물품을 사진과 함께 등록하면 다른 부서가 카테고리와 썸네일을 통해 필요한 물품을 검색할 수 있다. 인수를 원하는 부서는 댓글 등을 통해 의사를 밝히고, 부서 간 협의가 끝나면 국립대학 자원관리시스템(KORUS)을 통해 정식 관리전환 절차를 밟는다. 플랫폼에는 가구와 사무기기, 전산기기, 가전제품 등 다양한 물품이 등록된다. 물품 상태도 상·중·하 등급으로 구분하고 취득일과 보관 위치 등을 함께 확인할 수 있도록 했다. 제주대는 ‘이음’이 학내 자원의 선순환을 촉진할 것으로 기대하고 있다. 필요한 부서와 유휴 자산을 신속하게 연결해 중복 구매를 줄이는 동시에 대학 예산을 절감하고, 물품 폐기를 줄여 환경·사회·지배구조(ESG) 경영에도 도움이 될 것으로 보고 있다. 투명한 자산 관리 체계를 구축한다는 점에서 청렴 문화 확산에도 기여할 것으로 전망된다. 조정원 제주대 디지털정보처장은 “이음은 단순한 물품 거래 장터가 아니라 대학 내 자원을 효율적으로 공유하는 ‘따뜻한 연결’의 장이 될 것”이라며 “8월 시범 운영을 통해 기능을 보완한 뒤 9월부터 본격적인 서비스에 들어갈 계획”이라고 말했다.

제9회 국방과학기술 대제전이 열린 30일 서울 서초구 aT센터에서 연구원이 자연어 처리 지식베이스 기반 인간형 로봇 조종사의 비행기 조종 시범을 보이고 있다. 연합뉴스

반려견이나 반려묘를 키우는 사람이 많다. 특히 반려동물을 처음 키우는 이들은 동물이 무슨 말을 하고 싶어 하는지 궁금할 때가 많다. 국내 연구진이 동물의 몸짓을 단어처럼 읽고 이해하는 인공지능(AI)을 개발해 눈길을 끈다. 카이스트 뇌인지과학과 연구팀은 동물의 행동 데이터를 언어처럼 학습해 자폐를 일으킨 생쥐의 사회적 행동 결함을 스스로 찾아낼 수 있는 AI 모델 ‘비헤이버트’(BehaVERT)를 개발했다고 1일 밝혔다. 이번 연구 결과는 컴퓨터 비전 분야 국제 학술지 ‘인터내셔널 저널 오브 컴퓨터 비전’(IJCV)에 실렸다. 연구팀은 생쥐의 코, 귀, 척추, 사지, 꼬리 등 신체 부위의 골격 좌표를 자연어 단어에 해당하는 ‘토큰’으로 변환한 다음 자연어 처리에 널리 사용되는 BERT 기반 트랜스포머 모델에 입력해 학습시켜 행동의 의미를 이해하는 ‘비헤이버트’를 구현했다. 연구팀은 모두 생명과학 전공자로 인공지능을 직접 익혀 행동 분석에 특화된 모델과 학습 전략을 설계했다는 점도 눈길을 끈다. 그 결과, 비헤이버트는 단순히 동물의 행동을 분류하는 것을 넘어 시간의 흐름 속에서 행동의 의미를 스스로 학습하는 것으로 나타났다. 특히 사회적 상호작용, 다개체 행동, 3차원 움직임 분석, 자폐 행동 분석 등 다양한 분야의 국제 표준 벤치마크 5종에서 기존 최고 수준의 성능을 넘어선 것으로 확인됐다. 또 비헤이버트는 다른 인공지능과 달리 자신이 어떤 행동에 주목해 판단을 내렸는지 연구자에게 알려주는 ‘해석 가능성’까지 갖췄다. 실제로 Shank3B 유전자를 제거해 자폐를 유발한 생쥐와 정상 생쥐를 구분하는 과정에서 비헤이버트는 입과 입을 맞대는 접촉에 집중한 것으로 나타났다. 이는 자폐 생쥐가 접근 행동은 정상적으로 수행하지만 실제 사회적 상호작용에는 결함을 보인다는 기존 연구 결과와 정확히 일치하는 부분이다. AI가 사전에 생물학적 지식을 학습하지 않았더라도 행동 관찰만으로 자폐 행동의 핵심 특징을 스스로 발견한 것이라고 연구팀은 설명했다. 이번 연구는 동물 행동을 언어처럼 분석하는 새로운 AI 접근법을 제시한 것으로 평가된다. 특히 AI가 단순한 행동 분류를 넘어 행동의 의미를 이해하고 생물학적으로 중요한 단서를 찾아낼 수 있음을 보여줌으로써 신약 개발, 정신질환 연구, 행동유전학 분야를 위한 차세대 ’행동 파운데이션 모델‘의 가능성을 열었다. 연구를 이끈 김대수 교수는 “동물의 움직임에도 언어와 같은 구조가 존재할 수 있다는 질문에서 연구가 시작됐다”며 “비헤이버트는 단순히 행동을 분류하는 것을 넘어 행동의 의미까지 이해할 수 있는 새로운 AI 모델로 다양한 생명과학 분야에서 새로운 발견을 이끄는 핵심 연구 도구가 될 것으로 기대한다”고 밝혔다.

신동빈 롯데그룹 회장이 직접 ‘바이브 코딩’으로 AI 에이전트를 개발하며 전사적 AI 전환(AX)을 독려했다. 16일 롯데그룹에 따르면 신 회장은 지난 5~6일 계열사 최고경영자(CEO) 50여명과 ‘CEO AI 아카데미’에 참여했다. 그는 AI 서비스를 활용해 그룹 홈페이지를 제작하고, 자연어로 요구사항을 입력하면 AI가 코드를 구현하는 바이브 코딩을 기반으로 AI 에이전트도 직접 개발했다. 이어 그룹 AX 추진 전략을 점검한 신 회장은 “AX는 선택이 아닌 그룹의 생존이 걸린 최우선 과제”라며 “일하는 방식의 혁신적 변화를 위해 전 임직원이 AI 에이전트 개발 역량을 갖추도록 지원하겠다”고 강조했다. 롯데는 연내 전 임직원 교육을 실시해 누구나 업무에 필요한 AI 에이전트 개발 역량을 갖추게 할 방침이다. 기존 업무 시간의 상당 부분을 할애하던 데이터 분석, 보고서 작성 등의 실무는 AI에 맡겨 빠르게 처리하고, 직원은 본질적 업무에 집중하는 생산성 혁신을 꾀한다는 구상이다. 다음달에는 외부 생성형 AI를 도입해 임직원 AI 활용을 독려하는 한편 ‘롯데 AI 해커톤’, ‘AI 챌린지’ 등 임직원 및 계열사 대상 대회도 개최할 계획이다. 이번 변화로 중간 관리자의 역할도 바뀔 것으로 보인다. 단순 인력 관리를 넘어 다수의 AI 에이전트를 조율해 시너지를 내는 능력이 핵심 평가 지표로 떠오를 전망이다. 롯데는 오는 18~19일 AI 및 정보기술(IT) 담당 임원 회의를 열고 ‘AX가 만드는 진짜 가치’를 주제로 실적 기반 AX 전략, AI 에이전트 시대의 업무 플랫폼, 우수 AI 도입 사례 공유 등을 진행하며 AX 전략을 구체화한다.

네이버클라우드가 전장에서 활용할 수 있는 인공지능(AI) 청사진을 공개하며 전장 데이터를 통합 분석하는 ‘전장 AI 플랫폼’ 구축에 나섰다. SK텔레콤은 군 전용 거대언어모델(LLM), 현대로템은 AI가 탑재된 무인로봇 개발에 속도를 내고 있다. AI가 전쟁 수행 방식의 핵심 변수로 떠오르면서 ‘국방 AI 전환(AX)’과 관련해 국내 기업들이 시장 선점 경쟁에 본격적으로 뛰어들고 있다. 네이버클라우드는 전날 대전컨벤션센터(DCC)에서 열린 ‘소버린 AI 기반 국방 AX 발전 전략 세미나’에서 국방 AI 비전을 공개했다고 11일 밝혔다. 핵심은 텍스트·음성·영상·지도 등 서로 다른 형태의 데이터를 통합 분석하는 ‘옴니모달 AI’다. 옴니모달 AI는 정찰 드론 영상, 무전 내용, 전술 지도 등 서로 다른 형태의 데이터를 한꺼번에 분석해 전장 상황을 통합적으로 이해하는 기술이다. 전장에 흩어진 정보를 모아 ‘무슨 일이 벌어지고 있는지’를 실시간으로 이해하고 향후 상황까지 예측하는 것이 목표다. 네이버클라우드는 이를 위해 국방 AX 전담 태스크포스(TF)인 ‘디펜스 프론티어’를 신설했다. 현장 엔지니어를 전진 배치하는 FDE(Forward Deployed Engineer) 체계를 통해 실제 작전 환경에 AI를 신속하게 적용하겠다는 구상도 내놨다. 국방 전용 AI 데이터센터 구축 방안도 공개했다. 육해공군과 합동참모본부 데이터를 통합 학습하는 중앙 데이터센터를 구축하고 전방 부대와 함정, 이동형 지휘소 등에는 엣지(소형) 데이터센터를 배치해 통신이 끊긴 상황에서도 AI가 작동하는 체계를 구축하겠다는 계획이다. SK텔레콤은 군 전용 AI 모델 개발에 나서고 있다. SK텔레콤은 최근 국방부, 과학기술정보통신부와 손잡고 자체 초거대 AI 모델인 ‘A.X K1’을 기반으로 국방 특화 AI를 개발하기로 했다. A.X K1은 5190억개의 매개변수를 갖춘 국내 최대 규모 AI 모델이다. SK텔레콤은 이를 군 내부 폐쇄망 환경에서도 구동할 수 있도록 경량화해 국방 특화 sLLM(소형 언어모델) 형태로 공급할 예정이다. 정부는 국가 AI 프로젝트 차원에서 그래픽처리장치(GPU) 자원을 지원하며 국방 AI 개발을 뒷받침하고 있다. 현대로템은 AI를 실제 무기체계에 적용하는 ‘피지컬 AI’ 분야를 맡고 있다. 현대로템은 최근 산업통상자원부와 국방과학연구소가 발주한 피지컬 AI 관련 국책 과제를 잇달아 수주했다. 사람의 음성이나 문자 명령만으로 여러 대의 무인로봇을 동시에 통제하는 통합 관제 시스템과 디지털 트윈 기반 시뮬레이터 개발이 핵심이다. 향후에는 병사 한 명이 자연어 명령만으로 다수의 무인차량 ‘HR-셰르파’와 다족보행로봇을 동시에 지휘하는 유·무인 복합전투체계(MUM-T) 구현도 가능할 것으로 기대된다.

- 패션 브랜드 ‘메트로시티’ 고객센터에 AICC 기반 통합 응대 솔루션 구축- AS·매장 등 정형화된 문의는 ARS로, 복잡한 문의는 AI 자연어 응대 통신 소프트웨어 및 AI 솔루션 기업 네이블(공동대표 양건열·조종화)이 패션 브랜드 메트로시티(METROCITY)에 인공지능 컨택센터(AICC) 솔루션을 공급하고 본격 운영에 들어갔다고 밝혔다. 이번 공급은 네이블이 2025년 12월 이커머스 기업 트렌드메카에 AICC 시스템을 구축한 데 이어, 오프라인 리테일 분야로 사업 영역을 확장한 사례다. 메트로시티는 핸드백·의류·주얼리 등 다양한 제품군을 보유하고 있어, 시즌 프로모션이나 신제품 출시 시기마다 고객 문의가 집중되는 구조적 특성이 있다. 네이블이 공급한 AICC 솔루션은 이러한 패션·리테일 CS 환경에 맞춰 설계된 통합 응대 시스템이다. 이 솔루션은 문의 비중이 높은 AS 접수 방법이나 전국 매장 위치 안내 등 정형화된 문의를 음성 ARS로 즉시 처리한다. 정해진 메뉴 외의 비정형 문의는 자연어 기반 AI 질의응답(Q＆A) 기능을 통해 자동으로 응대한다. 심층 상담이 필요한 경우 업무 시간 내에는 상담원에게 즉시 연결된다. 심야나 휴일 등 업무 시간 외에 접수되는 콜에는 ‘상담사 안내 알림톡’을 자동 발송해 24시간 응대 체계를 갖췄다. 이를 통해 상담원은 교환·환불 처리, 복잡한 컴플레인 해결, VIP 고객 케어 등 고부가가치 업무에 집중할 수 있게 된다. 네이블은 이번 공급을 통해 B2B 제조, 온라인 이커머스, 오프라인 리테일에 이르기까지 AICC 구축 레퍼런스를 폭넓게 확보하게 됐다. 조종화 네이블 대표는 “커머스 시장에서 축적한 AICC 구축 노하우를 바탕으로, 고객과의 최접점 소통이 무엇보다 중요한 패션 브랜드 메트로시티에 당사 솔루션을 선보이게 되어 뜻깊다”며 “앞으로도 각 산업군의 특성과 고객 여정에 최적화된 맞춤형 AICC 솔루션으로 온·오프라인 커머스 시장의 AI 전환(AX)을 적극 선도해 나갈 것”이라고 밝혔다.

• STEG의 플랫폼과 솔루션에 LG AI연구원의 엑사원 결합해 AI 전환 선도• 공공·금융·엔터프라이즈 환경에서 즉시 활용 가능한 AI SM(자율형 운영) 제공 계획 IT서비스관리(ITSM) 전문기업 에스티이지(대표 임현길, 이하 STEG)는 LG AI연구원과 B2B 인공지능(AI) 사업 협력을 위한 전략적 파트너십을 체결했다고 27일 밝혔다. 이번 협력은 기업 및 기관의 AI 활용도를 제고하고 국내 AI 생태계를 확대하기 위해 추진됐다. 양사는 STEG의 플랫폼과 솔루션에 LG AI연구원의 초거대 모델 ‘엑사원 4.0’을 결합해 AI 전환을 진행할 방침이다. 엑사원 4.0은 빠른 답변에 강점이 있는 언어 모델(LLM)과 문제 해결 능력을 갖춘 추론 AI 모델을 융합한 하이브리드 AI 모델이다. 해당 모델은 글로벌 AI 지수 평가에서 전 세계 11위, 국내 1위의 순위를 기록한 바 있다. STEG는 먼저 ITSM 솔루션 ‘E-GENE™ ITSM’에 엑사원을 적용해 서비스 요청(SR) 처리, 장애 대응 등 워크플로우 전반에 걸쳐 AI SM(Service Management)을 강화한다. 특히 자연어 이해, 지식 기반 응답, 문제 해결 등 엑사원의 강점을 살려 공공·금융·엔터프라이즈 환경에서 즉시 활용 가능한 자율형 운영을 제공한다는 계획이다. 나아가 노코드 워크플로우 플랫폼 ‘E-GENE™’은 물론, 인사·총무·재무·영업 등 비 IT 업무를 포괄하는 ESM(엔터프라이즈 서비스 관리)까지 AI SM 운영을 단계적으로 확장한다. 임현길 STEG 대표는 “STEG의 AI SM은 AI 도입률과 생산성을 측정할 수 있으며, 데이터와 인사이트를 바탕으로 실질적 AI 전환을 가능하게 한다”며 “LG AI연구원의 독보적인 AI 기술과 결합해 기업의 IT 운영 지능을 고도화할 것”이라고 밝혔다.

NHN클라우드가 인공지능(AI) 인프라부터 플랫폼·서비스까지 통합 제공하는 AI 풀스택 브랜드 ‘팩토리X’를 공개하고 AI 사업 확대에 속도를 낸다. NHN클라우드는 AI 사업 매출 비중을 지난해 13% 수준에서 올해 38%로, 내년에는 절반까지 끌어올리겠다는 목표를 제시했다. 김동훈 NHN클라우드 대표는 26일 서울 중구 더플라자호텔에서 열린 기자간담회에서 “AI 패권 경쟁의 중심은 거대 모델 자체가 아니라 실제 비즈니스 환경에서 안정적으로 구동하고 비용을 최적화하는 실행 환경으로 이동했다”며 “팩토리X를 통해 공공과 민간의 AI 전환(AX)을 완벽히 뒷받침하겠다”고 밝혔다. 팩토리X는 그래픽처리장치(GPU) 확보부터 운영 최적화, AI 에이전트 실행까지 아우르는 통합 AI 실행 환경 브랜드다. 또 김 대표는 “GPU를 확보한 기업 중 피크타임 가동률이 85% 이상인 곳은 7%도 되지 않는다”고 말했다. GPU 보유보다 얼마나 효율적으로 운영하느냐가 AI 경쟁력의 핵심이라며 NHN클라우드의 GPU 운영 능력을 강조한 것으로 읽힌다. 실제 NHN클라우드는 광주 국가 AI 데이터센터에서 엔비디아 H100 GPU와 국산 신경망처리장치(NPU)를 통합 운영하고 있다. 업계에서는 NHN클라우드가 GPU 확보를 넘어 초대형 AI 데이터센터를 직접 구축·운영할 수 있는 역량까지 확보한 것으로 보고 있다. NHN클라우드는 올해 하반기에 기업용 AI 에이전트 서비스 ‘프로젝트X’도 출시할 예정이다. 비개발자도 자연어 기반으로 기업 업무 환경에 맞는 AI 에이전트를 쉽게 구축할 수 있도록 지원하는 것이 핵심이다.

AI 마케팅 컴퍼니 매드업(대표 이주민, 이동호)이 KAIST AI대학원 신기정 교수팀과 공동 연구해 발표한 논문이 자연어처리·AI 분야 세계 최고 권위 학회인 ‘ACL 2026(제64회 전산언어학회 연례 학회)’ 구두발표(Oral Presentation) 부문에 채택됐다고 20일 밝혔다. ACL은 구글, 메타, 오픈AI 등 글로벌 빅테크의 핵심 연구가 발표되는 자연어처리 AI 분야 최고 권위의 학회로, 올해 학회는 오는 7월 2일부터 7일까지 미국 샌디에이고에서 열린다. 이번에 매드업과 KAIST의 공동 연구가 발표되는 Industry Track은 메인 컨퍼런스와 동일한 심사 절차를 거치되 실제 산업 현장에 적용 가능한 연구를 별도로 선별·심사하는 트랙이다. 그중에서도 구두발표는 채택 논문 가운데 일부에게만 부여되는 상위 발표 형식으로, 직전 회차인 ACL 2025 Industry Track의 경우 높은 경쟁률을 뚫고 전 세계에서 108편이 선정됐으며 그중에서 35편(전체 투고의 약 8%)만이 Oral Presentation으로 선정됐다. 이번에 채택된 논문 ‘Pre-Deployment Advertisement Ranking under Data Scarcity via Context-Aware Criteria Generation with VLMs’에서 매드업과 KAIST 공동 연구진은 시각언어모델(VLM)을 활용한 새로운 광고 평가·추천 AI 모델 ‘ADVISOR’를 제안했다. ADVISOR는 브랜드 정보와 소수의 샘플 광고만으로 해당 브랜드에 맞춤화된 평가 기준을 스스로 생성하고, 자기 비평 및 정제 과정을 거쳐 광고 소재의 성과를 사전 예측한다. 이를 통해 데이터가 부족한 신규 브랜드 광고에도 안정적으로 적용할 수 있다. 연구진이 뷰티·패션·플랫폼 분야 10개 브랜드의 실제 상용 광고 데이터로 검증한 결과, ADVISOR는 기존 베이스라인 모델 대비 랭킹 예측 성능(NDCG 평균)을 최대 7.20% 향상시켰다. 특히 매드업이 이를 인스타그램의 실제 광고 캠페인에 적용한 온라인 A/B 테스트에서는 인간 마케팅 전문가가 직접 선별한 광고 소재 대비 클릭률(CTR)이 8.37%에서 10.14%로 약 21% 상승했고, 클릭당 비용(CPC)은 428원에서 231원으로 약 46% 절감됐다. 광고비 대비 매출(ROAS)도 1070%에서 1219%로 약 14% 개선되며, CTR, CPC, ROAS 종합 평균 27.04%의 광고 성과 향상을 기록했다. 매드업이 개발한 ‘ADVISOR’ 모델은 본 학회에 앞서 지난 3월 개최된 글로벌 AI 학회 ‘ICLR 2026’의 DATA-FM 워크숍에서 선행 연구로 먼저 소개되며 우수성을 입증한 바 있다. 현재 매드업은 KAIST AI대학원과의 긴밀한 산학협력을 통해 ‘ADVISOR’를 비롯한 광고 AI 기술 연구를 고도화하고 있으며, 이를 기반으로 자체 개발 솔루션인 ‘레버 엑스퍼트’의 성능 개선에 박차를 가하고 있다. 이주민 매드업 대표는 “자연어처리·AI 분야 세계 최고 권위 학회인 ACL 2026에 KAIST와의 공동 연구가 채택된 것은 매드업의 AI 기술력이 학술적 새로움과 산업적 임팩트를 동시에 인정받았다는 점에서 뜻깊은 결과”라며 “앞으로도 AI R＆D 투자를 지속해 국내외 광고주에게 선도적인 AI 마케팅 성과를 제공해 나가겠다”고 밝혔다.

“난 꿈을 꾸지 않아”라고 말하는 사람도 사실 꿈을 꾸기는 하지만 깨었을 때 기억을 하지 못할 뿐이다. 꿈을 자주 꾸는 사람도 꿈이 어떤 때는 현실처럼 생생하고 몰입감이 넘치지만 어떤 때는 파편화돼 무슨 내용인지 파악하기 어려울 때도 있다. 그러다 보니 프로이트 같은 정신분석학자는 꿈을 개인의 무의식 분석에 활용하고 ‘꿈의 해석’이라는 유명한 책을 남기기도 했다. 이탈리아 루카 고등과학원, 로마 사피엔자대 공동 연구팀은 개인의 고유한 특성이라고 할 수 있는 성격과 삶의 경험이 꿈의 내용과 형태를 만드는 데 핵심적 역할을 한다고 1일 밝혔다. 이 연구 결과는 심리학 분야 국제 학술지 ‘심리학 회보’(Communications Psychology) 4월 28일 자에 실렸다. 연구팀은 18~70세 건강한 남녀 287명을 대상으로 수집한 꿈과 각성 경험 보고서 3700건 이상을 분석했다. 실험 참가자들은 2주 동안 매일 꿈의 내용을 자세히 기록해 제출했고 연구팀은 이들의 수면 패턴, 인지 능력, 성격 특성, 심리적 특성에 대한 정보를 수집했다. 이어 이들 정보를 최신 자연어 처리(NLP) 기술로 꿈의 의미 구조를 정량적으로 분석했다. 특히 실험 참가자들이 일상생활과 꿈을 묘사할 때 사용한 단어들을 분석해 일상이 수면 중에 어떻게 변형되는지 주목했다. 연구 결과, 꿈의 내용은 무작위적이거나 혼란스러운 것이 아니라 잡념에 빠지는 경향, 꿈에 대한 관심도, 수면의 질 같은 개인적 특성과 코로나19 팬데믹 같은 대규모 사회적 사건을 포함한 외부 요인 사이의 복잡한 상호 작용을 반영하는 것으로 나타났다. 꿈은 단순히 깨어 있을 때 경험을 재생하는 것이 아니라 이를 재해석한다고 연구팀은 밝혔다. 예를 들어 업무 환경, 의료 시설, 교육 현장, 쇼핑몰 등 일상 요소들이 그대로 재현되는 것이 아니라 생생하고 몰입감 있는 시나리오로 재구성되며 서로 다른 맥락이 뒤섞이거나 익숙하지 않은 풍경으로 시점이 전환되기도 한다는 것이다. 꿈은 과거의 파편과 상상, 예견된 사건 등 과거, 현재, 미래를 통합해 새롭고 때로는 초현실적 시나리오를 만들어 현실을 능동적으로 재형성한다는 점을 의미한다. 꿈의 변형 과정은 개인차가 나타났는데 잡념에 잘 빠지는 사람일수록 꿈의 내용이 맥락 없이 파편화되고 장면 전환이 빠른 것으로 확인됐다. 반면 꿈의 가치와 의미, 중요성을 강하게 믿는 사람들은 지각적으로 더 풍부하고 일관성 있으며 몰입감 있는 꿈을 꾸는 것으로 조사됐다. 로마 사피엔자대 연구팀이 코로나19 셧다운 기간 중에 수집한 데이터와 루카 고등과학원 연구팀이 코로나19 팬데믹이 종료된 이후 수집한 데이터를 비교 분석한 결과, 봉쇄 기간의 꿈은 감정적 강도가 더 높았고 제약이나 한계에 대한 언급이 더 자주 나타났다. 이런 꿈 시나리오는 시간이 지남에 따라 점차 감소했는데 주요 생애 사건에 대한 심리적 적응과 나란히 꿈의 내용도 진화하는 것을 보여주는 사례라고 연구팀은 설명했다. 연구를 이끈 발렌티나 엘체 루카 고등과학원 박사는 “이번 연구로 꿈이 단순히 과거 경험의 반영이 아니라 우리가 누구인지, 무엇을 겪고 있는지에 의해 형성되는 역동적 과정이라는 점을 알 수 있다”며 “꿈 해석의 방법론 측면에서도 이번 연구는 대규모 데이터와 계산 과학적 방법론을 인공지능과 결합함으로써 이전에 인간 분석가가 포착하기 어려웠던 꿈 내용의 의미와 구조, 패턴을 발견할 수 있게 했다는 점에서 의미가 크다”고 밝혔다.

구청 공무원이 개발한 인공지능(AI) 기반 행정업무 지원 도구가 공공 분야에서 주목받고 있다. 5일 광진구에 따르면 이해민 조국혁신당 의원은 최근 페이스북에 구청 소속 7년 차 류승인 주무관이 개발한 AI 기반 문서·법령 처리 도구 2종을 소개했다. ‘코닥(Kordoc)’은 공공기관에서 사용하는 한글파일 등을 분석해 텍스트를 추출하고 비교·정리·생성까지 지원하는 프로그램으로, 반복적인 업무를 자동화해 효율을 높였다. ‘국가법령정보 모델 콘텍스트 프로토콜(MCP)’은 법률·판례·행정규칙·자치법규 등 방대한 법령 체계를 AI가 활용할 수 있도록 구조화했다. 류 주무관은 “공공기관에서는 대량의 한글파일 문서가 생산되지만 활용은 대부분 수작업에 의존했다”며 “프로그램 용어를 몰라도 자연어로 코딩하는 ‘바이브코딩’을 통해 활용할 다양한 가능성이 열린 것”이라고 설명했다. 특히 전공자가 아닌 일반행정직 공무원이 실무 경험을 바탕으로 개발했다는 점에서 눈길을 끈다. 김경호 구청장은 “앞으로도 직원들의 창의적인 시도를 적극 지원해 구민이 체감할 수 있는 스마트 행정을 구현해 나가겠다”고 밝혔다.