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Sangmi Park

그때는 맞고 지금은 틀리다? AI 시대, IT 전략을 업데이트하세요!

BESPICK
by Sangmi Park

AI가 업무 현장에 본격적으로 자리를 잡으면서, AI 없이 일하는 것이 오히려 낯선 분들도 많을 겁니다. 그런데 혹시, 막상 돌아보면 예전과 크게 달라진 게 없다는 느낌을 받아보신 적은 없으신가요? 만약 그렇다면 기분 탓이 아닙니다. 전 세계 기업의 88%가 AI를 도입했지만, 실질적인 변화를 이끌어낸 곳은 단 6%에 불과하다고 하죠. AI 도입 후 실질적인 성과를 내지 못하는 곳도 60%에 달합니다.

원인을 살펴보면 전략의 문제인 경우가 많습니다. AI가 일하는 방식 자체를 바꿔놓았는데, 많은 기업들은 그 변화를 따라가지 못한 채 AI를 기존 업무 방식에 얹는 데만 집중하고 있기 때문입니다. 비즈니스 구조를 새로 설계하기보다, 같은 작업을 조금 더 빠르게 처리하는 수준에 머물고 마는 것이죠.

이제 AI 시대를 맞아 IT 전략도 업데이트가 필요한 시점입니다. 오늘 베스픽에서는 보안부터 IT 자산 관리, 데이터 등 5가지 영역에서 ‘그때는 맞았지만, 지금은 틀린’ 것이 무엇인지 살펴보겠습니다.

제로 트러스트: 사람보다 더 많은 AI를 검증하라

제로 트러스트(Zero Trust)는 절대 신뢰하지 말고, 항상 검증하라는 보안 전략입니다. 클라우드와 SaaS가 확산되면서 업무 환경이 어디서든 접속 가능한 구조로 바뀌었고, 특정 경계 안만 지키는 방식은 한계를 드러냈는데요. 이에 따라 접속하는 모든 주체를 매번 검증하는 제로 트러스트가 새로운 보안 표준으로 자리 잡았습니다. 임직원, 외부 파트너 등 사람 접속자의 신원을 확인하고 접근 권한을 통제하는 것이 핵심이었죠.

하지만 지금 조직 안에는 사람이 아닌 존재들이 빠르게 늘고 있습니다. AI 에이전트가 대표적인데요. 많은 기업에서 AI 에이전트 수가 이미 인간 직원 수를 넘어섰지만, 이들 대부분은 관리 체계 밖에서 움직이고 있습니다. 더 심각한 문제는 일부 AI 에이전트가 사람보다 높은 시스템 접근 권한을 가지면서도, 그에 걸맞은 거버넌스나 감시 체계는 전혀 갖추지 못한 경우도 많다는 점입니다. 예를 들어, AI 문서 작성 도구가 회사 전체 파일에 자유롭게 접근할 수 있는 것이죠.

사람 직원이라면 업무에 필요한 파일만 열람할 수 있도록 권한을 제한하겠지만, AI 에이전트에게는 이러한 통제가 제대로 이뤄지지 않는 경우가 많습니다. 따라서 AI 에이전트는 공격자에게도 매력적인 표적이 되고 있습니다. 높은 권한을 지닌 AI에게 특정 명령어를 심어 오작동시키거나, AI 자체를 변조해 악의적인 방식으로 활용할 수 있기 때문입니다.

제로 트러스트의 원칙 자체는 여전히 유효합니다. 다만 이제는 사람뿐 아니라 AI 에이전트 같은 비인간 정체성(NHI, Non-Human Identity)까지 검증 대상에 포함해야 하는데요. 모든 AI 에이전트에 검증된 신원을 부여하고, 행동과 권한을 실시간으로 감시하며, 최소 권한 원칙을 철저히 적용하는 AI 시대의 제로 트러스트가 필요한 것입니다.

FinOps: 비용 절감에서 가치 최적화로

FinOps는 클라우드 비용을 체계적으로 관리하기 위한 전략입니다. 퍼블릭 클라우드 사용이 본격화되면서 기존의 IT 자산 관리 방식으로는 클라우드 지출을 통제하기 어려워졌고, 이를 위해 FinOps가 주목받기 시작했습니다. 클라우드 비용을 한눈에 파악해 낭비를 줄이고, 예약 인스턴스를 효율적으로 활용하는 것이 FinOps 성숙도의 기준이었죠. 얼마나 비용을 아꼈느냐가 곧 성과였습니다.

그런데 AI 도입이 본격화되면서 이 기준이 흔들리고 있습니다. GPU 비용, LLM API 호출료 등 AI 관련 지출은 기존 클라우드와 비용 규모 자체가 다릅니다. 변동성이 크고 고비용인 데다 지출 속도도 빠릅니다. 실제로 AI 지출을 별도로 관리하는 기업 비율은 2년 전 31%에서 현재 98%까지 치솟았고, AI 관련 지출 규모도 전년 대비 30% 이상 늘고 있다고 하죠.

규모만의 문제가 아닙니다. AI 호출 한 번이 업무 자동화, 고객 응대, 의사결정 지원 등 직접적인 비즈니스 결과로 이어지기 때문입니다. 그래서 많은 조직에서 비용 최적화로 절감한 예산을 다시 AI에 투자하는 흐름이 나타나고 있는데요. AI 지출을 줄여야 할 낭비가 아닌, 성과와 연결된 투자 항목으로 보기 시작했다는 신호입니다.

결국 FinOps의 역할 자체가 달라지고 있습니다. 얼마를 썼느냐보다 그 비용이 어떤 비즈니스 가치를 만들어냈는지를 측정하는 것, 즉 단위 경제성(Unit Economics)의 관점이 새로운 기준으로 자리 잡고 있습니다. 무조건 저렴한 모델보다 비용 대비 성능이 가장 좋은 모델을 고르는 AI 가치 최적화가 새로운 판단 기준으로 자리 잡으면서 관리 범위도 클라우드를 넘어 SaaS, 라이선싱, 데이터센터, AI 워크로드까지 확장되고 있습니다.

빅데이터: 많은 데이터? 쓸 수 있는 데이터!

인터넷과 모바일이 확산되면서 기업이 수집할 수 있는 데이터의 종류와 양이 폭발적으로 늘어났습니다. 고객 구매 기록, 클릭 로그, SNS 반응, IoT 센서 데이터 등 더 많은 데이터를 확보할수록 더 정확한 의사결정이 가능하다는 것이 기본 전제가 되었습니다. 빅데이터 전략의 핵심은 단순했습니다. 실제 데이터일수록 믿을 수 있고, 많을수록 좋다는 것이었죠.

그런데 AI 시대에는 이 전제가 뒤집히고 있습니다. 수년간 공들여 쌓아온 데이터가 정작 AI에는 쓸 수 없는 상황이 벌어지고 있기 때문입니다. 포맷 불일치, 데이터 편향, 개인정보 문제, 희귀 시나리오의 부재 등이 그 이유인데요. 한 연구에 따르면 조직의 63%가 AI에 적합한 데이터 관리 방식을 갖추지 못하고 있으며, AI 프로젝트의 60%가 2026년까지 폐기될 것이라고 하죠.

이 공백을 메우는 것이 합성 데이터(Synthetic Data)입니다. 현실 세계에서 수집한 것이 아니라 AI가 생성한 데이터인데요. 실제 데이터의 특성은 살리면서 개인정보 문제나 데이터 부족 같은 문제를 극복할 수 있어 주목받고 있습니다. 올해 기업의 75%가 생성형 AI를 통해 합성 데이터를 생성할 것이라고 하고요. 전 세계 합성 데이터 시장도 2033년까지 72억 달러 규모로 성장할 전망입니다.

물론 아직까지 합성 데이터는 실제 데이터를 완전히 대체하기보다 보완하는 역할에 가깝습니다. 그러나 데이터 전략의 방향은 분명히 바뀌고 있는데요. 단순히 많이 모으는 것에서 벗어나, 실제 데이터의 품질을 높이고 AI 활용에 최적화된 합성 데이터를 함께 설계하는 방향으로 나아가고 있습니다.

RAG: 검색을 넘어 맥락을 설계하는 이유

LLM이 기업 현장에 본격적으로 도입되면서, 모델이 학습하지 않은 내부 문서나 최신 정보를 AI에 어떻게 전달할 것인가가 핵심 과제로 떠올랐죠. 이 문제를 해결한 것이 바로 RAG(Retrieval-Augmented Generation)인데요. 사용자가 질문하면 관련 문서를 검색해 AI에 전달하고, AI는 이를 바탕으로 답변을 생성하는 비교적 단순한 구조였습니다.

하지만 지금은 AI 에이전트가 직접 질문하고 결과를 소비하는 흐름으로 바뀌었습니다. 에이전트는 스스로 목표를 세우고 여러 단계의 추론을 거쳐 작업을 완료하는데요. 이 환경에서는 관련 문서를 검색해 첨부하는 방식만으로는 AI 에이전트의 복잡한 추론을 지원하기 어렵습니다. 대신 어떤 맥락을 언제, 어떤 형태로 제공하느냐가 훨씬 중요한 문제가 되었습니다.

이에 따라 주목받는 개념이 CAG(Context-Augmented Generation)입니다. 단순히 문서를 검색해 넘겨주는 RAG와 달리, 추론 단계마다 필요한 맥락을 설계해 제공하는 방식인데요. 이처럼 AI가 참고할 맥락을 직접 설계하는 컨텍스트 엔지니어링(Context Engineering)이 새로운 핵심 역량으로 떠오르고 있습니다. RAG가 사라지는 것이 아니라, 더 넓은 컨텍스트 설계의 일부로 진화하고 있는 것이죠.

DR: 사람보다 빠르게, AI가 간다

재해 복구(DR, Disaster Recovery)는 장애나 사고가 발생했을 때 시스템을 원상 복구하기 위한 전략입니다. 장애 유형마다 대응 방안이 담긴 플레이북을 사전에 작성해두고, 문제가 발생하면 사람이 개입해 해결하는 구조였죠. IT 인프라가 비즈니스의 보조 수단이었을 때는 이 방식으로도 충분했습니다. 복구에 수 시간이 걸려도, 사람이 판단하고 실행하는 속도가 크게 문제 되지 않았습니다.

그런데 AI가 핵심 역량으로 자리 잡으면서 DR의 전제가 달라졌습니다. 그중에서도 가장 큰 변화는 복구의 목표인데요. 단순히 시스템을 되살리는 것을 넘어, AI 가용성을 유지하는 것이 새로운 기준이 되었습니다. 동시에 AI 기반 공격과 장애는 속도와 복잡도 모두 사람이 대응할 수 있는 수준을 넘어서고 있습니다. 플레이북대로 팀이 움직이는 사이, 피해는 이미 걷잡을 수 없이 확산되는 것이죠.

이에 따라 DR은 자율 복구(Autonomous Recovery) 체계로 진화하고 있습니다. AI가 이상 징후를 실시간으로 감지하고, 비용이나 SLA(서비스 수준 협약), 컴플라이언스 기준에 따라 복구 방법을 스스로 판단해 실행하는 구조입니다. 모든 행동은 로그에 기록되고 감사 가능한 형태로 설계되며, 사람의 역할은 거버넌스와 감독으로 바뀌었습니다. 이처럼 DR 역시 AI 시대의 속도와 복잡도에 맞게 업데이트가 필요한 영역입니다.

지금까지 다섯 가지 영역에서의 IT 전략이 어떻게 변화하고 있는지 살펴보았는데요. 각 영역에는 공통된 패턴이 있습니다. AI가 기존 전략에 기능을 추가하는 것이 아니라, 그 전략이 작동하던 전제 자체를 바꾸고 있다는 것입니다. 그러다 보니 오랫동안 당연하게 여겨져 온 전제들을 바꿔야 한다는 인식조차 갖기 쉽지 않은 것이 현실입니다.

그러나 도구보다 전략이 먼저입니다. 새로운 AI 도구를 도입하기 전에, 우리 조직의 전략이 여전히 AI 이전의 전제 위에서 작동하고 있지는 않은지 먼저 살펴보시길 강력히 추천드립니다. AI 시대의 진짜 경쟁력은 더 많은 도구를 도입한 조직이 아니라, AI에 맞게 전략을 업데이트한 조직에서 나올 것입니다.

FAQ

Q1. AI 에이전트가 늘어나는 것이 왜 보안 위협이 되나요?
기존 보안은 ‘사람’의 접속을 검증하는 데 집중되어 있습니다. 하지만 AI 에이전트는 종종 사람보다 높은 시스템 접근 권한을 가지면서도 관리 체계(거버넌스) 밖에 있는 경우가 많습니다. 만약 AI 에이전트가 변조되거나 잘못된 명령을 수행할 경우, 권한을 남용해 기업의 핵심 데이터에 무단 접근할 수 있는 통로가 될 수 있기 때문입니다.

Q2. FinOps에서 ‘단위 경제성(Unit Economics)’이 중요한 이유는 무엇인가요?
A. AI 모델 호출 비용은 기존 클라우드 인프라 비용보다 훨씬 비싸고 변동성이 큽니다. 이제는 단순히 ‘비용을 얼마나 줄였는가’보다, ‘AI에 투입한 비용이 실제 비즈니스 가치(응대 자동화율, 의사결정 속도 등)를 얼마나 창출했는가’를 측정해야만 투자 대비 성과(ROI)를 정확히 판단할 수 있기 때문입니다.

Q3. RAG와 CAG의 차이점은 무엇인가요?
RAG(검색 증강 생성)가 질문에 맞는 외부 문서를 찾아 AI에게 ‘전달’하는 방식이라면, CAG(맥락 증강 생성)는 AI 에이전트가 복잡한 추론을 수행하는 단계마다 필요한 ‘맥락(Context)’을 전략적으로 설계하여 제공하는 방식입니다. 에이전트 시대로 넘어가면서 단순 검색을 넘어선 ‘컨텍스트 엔지니어링’이 중요해지고 있습니다.

Q4. 기업에서 ‘합성 데이터(Synthetic Data)’를 도입해야 하는 이유는 무엇인가요?
실제 데이터는 개인정보 보호 이슈나 데이터 편향성, 혹은 희귀한 시나리오의 부족으로 AI 학습에 바로 활용하기 어려운 경우가 많습니다. 합성 데이터는 실제 데이터의 특성을 유지하면서도 이러한 제약 사항을 해결할 수 있어, AI의 품질을 높이고 프로젝트 폐기 리스크를 줄이는 핵심 대안으로 주목받고 있습니다.

Q5. AI 시대의 재해 복구(DR)는 과거와 어떻게 달라져야 하나요?
과거의 DR이 사람이 사전에 짜놓은 시나리오(플레이북)에 따라 수동으로 복구하는 방식이었다면, AI 시대의 DR은 ‘자율 복구(Autonomous Recovery)’ 체계로 진화해야 합니다. AI 기반 공격의 속도가 사람이 대응할 수 있는 수준을 넘어섰기 때문에, AI가 이상 징후를 실시간 감지하고 스스로 복구 판단을 내리는 가용성 중심의 전략이 필수적입니다.

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통신사가 ‘뇌’를 갖게 되면 벌어지는 일, MWC26 분석

BESPICK
by Sangmi Park

현지 시각 3월 2일부터 5일까지, 스페인 바르셀로나에서 MWC(Mobile World Congress)가 진행되었습니다. 매년 10만 명 이상이 찾는 대규모 글로벌 전시회인 MWC는 올해로 바르셀로나 개최 20주년을 맞이했는데요. 통신 기술 전시회로 출발한 이 행사는 이제 다양한 글로벌 ICT 기업들이 신제품과 핵심 기술, 미래 성장 전략을 제시하는 무대로 자리 잡았습니다.

MWC26의 슬로건은 ‘The IQ Era’입니다. MWC는 이를 “인간의 통찰과 기술의 예측이 만나 산업·비즈니스·사회를 통틀어 긍정적인 변화를 만들어내는 새로운 지능의 시대”로 정의합니다. 기술의 단순한 고도화를 넘어 사람과 기술이 함께 실질적 가치를 창출하는 단계로 나아가야 한다는 의미를 담고 있죠.

올해 역시 전시 전반을 관통하는 핵심 키워드는 단연, AI입니다. AI가 확산될수록 이를 지탱하는 통신 기업의 역할은 더욱 중요해질 수 밖에 없겠죠. AI 시대 속 통신 기업이 어떤 역할로 변화하고 있는지를 중점에 두고 이번 전시를 4가지 카테고리로 살펴보겠습니다.

#1 네트워크: 자율 운영 생태계 주도권 잡기

첫 번째로 알아볼 카테고리는 네트워크입니다. 대부분의 AI 서비스가 네트워크 위에서 작동하는 만큼, AI가 고도화될수록 네트워크 스스로 상황을 판단하고 운영하는 기술이 경쟁력이 됩니다. 처리해야 할 트래픽의 양과 속도가 사람이 관리할 수 있는 수준을 넘어서기 때문인데요.

이를 가능하게 하는 핵심이 바로 ‘AI-RAN’입니다. 기존 무선 접속망에 AI 연산 기능을 결합해 기지국이 트래픽과 네트워크 상태를 스스로 분석하고 최적화하는 기술이죠. 나아가 장애가 발생하기 전에 이상 징후를 감지하고 사람의 개입 없이 스스로 복구하는 ‘Zero-Touch 프로세스’가 현실화되고 있습니다. 국내 LG유플러스를 비롯해 노키아, 에릭슨 등 글로벌 통신 기업의 부스에서 이러한 네트워크 자율 운영 전략을 직접 확인할 수 있습니다.

더불어 차세대 네트워크 주도권을 둘러싼 글로벌 연합체의 움직임도 이번 전시의 관전 포인트입니다. 현재 SoftBank, NVIDIA, 삼성전자 등이 참여하는 ‘AI-RAN 얼라이언스’가 기술 표준 정립과 생태계 확장을 이끌고 있는데요. 이번 전시에서 그간의 성과와 핵심 기술 시연이 진행됩니다. 또한 과학기술정보통신부, 통신 3사 등 국내 민관이 주도하는 협의체 ‘AINA’도 이번 전시를 통해 공식 출범합니다. 이는 국가 단위 AI 네트워크 협의체로는 전 세계 최초이기도 한 만큼 많은 관심이 쏠리고 있습니다.

#2 인프라: 지능형 네트워크를 가능하게 하는 기반을 구축하다

두 번째 영역은 인프라입니다. 지능형 AI 네트워크를 뒷받침하는 물리적 기반도 함께 진화하고 있는데요. 이 과정에서 새롭게 부상하는 과제들이 있습니다. MWC에서 논의되는 주요 내용을 살펴보겠습니다.

① 데이터센터
데이터센터의 전력 소모 문제가 업계의 핵심 과제로 떠오르면서 이를 해결하기 위한 다양한 기술적 대안이 공개됩니다. 일본 최대 통신 그룹 NTT 전시가 대표적인데요. 전기 신호 대신 빛을 활용해 연산 속도는 높이고 전력 소모는 줄이는 IOWN 광학 기반 기술을 선보입니다.
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전기 요금부터 국가 전략까지, 데이터센터가 불러 온 나비효과

② 엣지 인프라
서비스 초저지연이 필수 과제로 떠오르면서, 모든 연산을 중앙 데이터센터에서 처리하던 방식이 한계에 직면했습니다. 특히 실시간 판단이 관건인 자율주행, 로봇 제어 분야에서 ‘데이터 발생 현장’ 근처에서 즉각 처리하는 엣지 인프라가 해법으로 주목받고 있습니다. 이번 전시에서도 인텔, 구글 등 글로벌 빅테크 기업들이 이를 핵심 의제로 다루며 열띈 토론을 이어갈 예정인데요. 특히 전국 단위의 기지국과 네트워크 거점을 확보한 통신사는 엣지 인프라를 가장 현실적으로 구현할 수 있는 최적의 주체로 평가받고 있습니다.

③ 소버린 AI
특정 국가나 기업의 기술 종속에서 벗어나 자체적인 AI 인프라를 구축하려는 AI 주권 확보 움직임이 활발하게 이어지고 있습니다. 이번 MWC26의 핵심 테마인 ‘AI Nexus’에서도 ‘he rise of sovereign AI stacks(소버린 AI 스택의 부상)’을 주요 아젠다로 다루며 이러한 흐름을 집중 조명했습니다. 이는 국가와 기업이 데이터와 모델, 인프라 전반을 외부 의존 없이 스스로 통제하는 ‘AI 자립 시대’가 본격화되었음을 의미한다고도 할 수 있겠죠. 특히 기조 연설을 비롯해 도이치텔레콤, 텔레포니카 등 글로벌 통신사가 참여해 통신 인프라를 기반으로 한 구체적인 데이터 주권 확보 방안을 논의할 예정이라고 합니다.

#3 비즈니스: 실험을 벗어나 실전으로

세 번째는 비즈니스입니다. 이번 MWC에서는 제조, 금융, 의료 등 실제 산업 현장에 접목된 AI 기반의 비즈니스 모델들이 대거 공개될 예정인데요. 대표적으로 산업용 소프트웨어 기업 다쏘시스템은 이번 전시에서 디지털 트윈을 중심으로 하는 AI 산업 운영 시스템을 선보입니다.

이것이 통신 기업이 주를 이루는 MWC와 무슨 관련이 있을까요? 앞서 살펴본 것처럼 대부분의 AI가 현장에서 안정적으로 작동하려면 통신 인프라가 뒷받침되어야 합니다. 수십 대의 로봇과 센서가 쏟아내는 데이터가 조금이라도 지연되는 순간 현장은 멈출 수 있기 때문입니다. 금융 AI 에이전트, AI 로봇 간호사 모두 마찬가지입니다. AI가 현장에 깊이 들어올수록 통신 인프라의 품질이 비즈니스 성과를 직접 결정하는 변수가 됩니다. 이번 전시를 통해 통신사가 산업 AI의 핵심 파트너로 어떻게 재정의되고 있는지 확인할 수 있습니다.

#4 차세대 기술: 확장성이 무궁무진한 ICT 산업

MWC에서 확인할 수 있는 미래 기술에는 무엇이 있을까요? 우선 우리에게 친숙한 모바일 분야에서는 스마트폰 제조사 HONOR가 예고한 ‘로봇폰’이 가장 새롭습니다. AI가 피사체를 인식해 스스로 카메라 각도를 조절하며 촬영하는 신개념 스마트폰입니다. 스마트폰으로 쌓은 AI와 센서 기술을 발판 삼아 로봇 시장으로 영역을 확장하려는 전략으로 풀이됩니다.

자율주행차, 드론, 휴머노이드 로봇 등 피지컬 AI 분야 뿐 아니라 처음 전시되는 ‘미래 공항(Future Airport)’에도 눈길이 쏠립니다. 탑승 수속부터 보안, 수하물, 게이트 이동까지 공항 운영 전반에 AI와 무선 네트워크를 접목해 실시간으로 통합 운영하는 방법을 확인할 수 있습니다.

양자 기술도 주목할 만합니다. 양자 기술은 크게 두 가지 방향으로 통신에 접목되는데요. 하나는 기존 암호 체계를 대체하는 양자 보안 암호로 해킹이 사실상 불가능한 통신 환경을 구현하고, 다른 하나는 양자 컴퓨팅을 활용해 대규모 네트워크 트래픽을 보다 정교하게 최적화하는 것입니다. 이번 MWC에서는 관련 기업들이 금융, 의료, 국방 등 신뢰가 절대적인 산업에 양자 기술을 어떻게 적용할 것인지를 확인할 수 있습니다.

마지막으로 비지상 네트워크(NTN)도 이번 전시에서 다뤄집니다. NTN은 지상 기지국이 닿지 않는 농촌, 오지, 항공, 해상까지 커버하는 차세대 통신 인프라인데요. 유럽우주국(ESA) 등이 실증 사례를 공유할 예정입니다.

MWC26에는 약 3,000개에 가까운 기업이 참여하는 만큼 이외에도 다양한 볼거리가 펼쳐졌습니다. 특히 통신 기업들은 ‘연결 제공자’라는 기존의 정체성을 넘어 AI 실행을 가능하게 하는 ‘인프라 사업자’로서의 전환을 강조하였는데요. 기업의 핵심 기술을 통해 AI 시대를 주도할 각각의 전략을 확인해보시길 바랍니다.

FAQ

Q1) MWC26의 메인 슬로건인 ‘The IQ Era’는 무엇을 의미하나요?
‘The IQ Era(지능의 시대)’는 인간의 통찰력과 기술의 예측력이 결합하여 산업과 비즈니스, 사회 전반에 긍정적인 변화를 만들어내는 시대를 의미합니다. 이는 단순히 기술을 고도화하는 단계를 넘어, AI를 통해 실질적인 가치를 창출하는 지능형 사회로의 진입을 상징합니다.

Q2) 통신업계의 화두인 ‘AI-RAN’과 ‘Zero-Touch 프로세스’는 무엇인가요?

AI-RAN은 기존 무선 접속망에 AI 연산 기능을 결합하여 기지국 스스로 트래픽과 상태를 분석하고 최적화하는 기술입니다. 이를 통해 장애 발생 전 이상 징후를 감지하고 사람의 개입 없이 스스로 복구하는 ‘Zero-Touch(제로 터치) 프로세스’가 가능해지며, 네트워크 운영의 효율성을 극대화합니다.

Q3) ‘소버린 AI(Sovereign AI)’가 왜 이번 MWC에서 중요하게 다뤄지나요?
특정 국가나 거대 테크 기업의 기술 종속에서 벗어나, 국가와 기업이 자체적인 데이터와 모델, 인프라를 직접 통제하려는 ‘AI 주권’ 확보 움직임이 거세지고 있기 때문입니다. 이번 전시에서는 글로벌 통신사들이 주축이 되어 통신 인프라를 기반으로 한 데이터 자립 및 보안 방안을 집중적으로 논의했습니다.

Q4) 통신 기술 외에 주목해야 할 차세대 기술에는 어떤 것들이 있나요?
AI와 센서 기술이 결합된 ‘로봇폰’, 공항 운영 전반을 자동화하는 ‘미래 공항(Future Airport)’, 보안과 트래픽 최적화를 돕는 ‘양자 기술’, 그리고 지상 기지국이 없는 오지나 항공에서도 통신이 가능한 ‘비지상 네트워크(NTN)’ 등이 주요 미래 기술로 꼽혔습니다.

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피지컬 AI 시대의 경쟁력은? 답은 현장에 있다!

BESPICK
by Sangmi Park

CES 2026 행사장에서는 그 어느 해보다 피지컬 AI(Physical AI)로 가득했습니다. 직접 빨래를 하는 가사도우미 로봇부터 척추 수술을 돕는 의료 지원 로봇까지 다양한 로봇들을 선보였고요. 로봇의 두뇌를 책임지는 로봇용 AI 모델들도 주목을 받았습니다.

피지컬 AI에 대한 열기는 작년부터 시작되었는데요. 다만 작년까지만 해도 기술을 탐색하는 분위기였다면, 이제는 상용화와 투자 경쟁으로 이동하고 있습니다. Figure, FieldAI, Skild AI 등 피지컬 AI 스타트업들이 잇달아 대규모 투자를 유치했고요. NVIDIA, Microsoft, Tesla, Meta 같은 빅테크 기업들도 더욱 본격적으로 시장에 뛰어들고 있습니다.

이렇게만 보면 당장 산업 전반에 피지컬 AI가 앞다투어 도입될 것 같은데 현실은 어떨까요? 오늘 베스픽에서는 피지컬 AI가 무엇인지, 산업 현장에서 도입되고 있는 현황은 어떤지, 그리고 앞으로 어떤 방향으로 나아갈지 함께 살펴보겠습니다.

피지컬 AI = 로봇? 피지컬 AI로 진화하는 로봇

피지컬 AI라고 하면 가장 먼저 로봇을 떠올리기 쉬운데요. 엄밀히 말해 둘은 다른 개념입니다. 먼저 피지컬 AI는 현실 물리 세계를 인식하고 추론하며 기계를 통해 행동하는 AI를 말합니다. 주변 환경을 스스로 인지하고 경험을 통해 학습하며 실시간으로 행동을 조정한다는 특징이 있죠.

반면 로봇은 감지, 판단, 동작 능력을 통해 복잡한 작업을 자동으로 수행하는 기계인데요. 최근 피지컬 AI를 구현하는 대표적인 형태로 각광받고 되었습니다. 기존의 로봇이 사전에 프로그래밍된 명령만 반복했다면, 이제는 피지컬 AI를 통해 자율적인 지능형 로봇으로 확장되고 있는 것입니다.

그렇다면 일반적인 로봇과 피지컬 AI 로봇은 어떻게 다를까요?

  • 사전 프로그래밍 vs 학습: 전통적인 로봇은 엔지니어가 코드를 수정하지 않는 한 행동을 바꾸지 못합니다. 그러나 피지컬 AI 로봇은 딥러닝과 강화 학습을 바탕으로 스스로 성능을 개선하는데요. 물체를 잡는 데 실패했다면 그 데이터를 분석해 다음에는 파지력을 조정하는 것이죠. 즉, 인간이 개입하지 않아도 능력을 고도화할 수 있는 것입니다.
  • 단순 인지 vs 물리 세계 이해: 기존 로봇은 센서를 갖추고 있더라도 복잡한 환경을 해석하는 데 한계가 있습니다. 하지만 피지컬 AI는 컴퓨터 비전과 청각, 촉각 센서로부터 수집한 데이터를 종합해 실제 물리 세계를 직관적으로 이해하는데요. 바닥이 미끄러우면 조심해서 걷는다거나 벽이 있으면 통과할 수 없다는 식의 인과관계를 파악하고 행동의 결과를 예측해 스스로 대응합니다.
  • 프로토타입 vs 시뮬레이션: 과거 로봇을 개발할 때에는 프로토타입을 제작해 값비싼 시행착오를 거쳐야 했습니다. 반면 피지컬 AI는 디지털 트윈을 통해 물리 법칙이 적용된 가상 세계에서 훈련을 진행하는데요. 이처럼 로봇이 현장에 배치되기 전 충분한 시뮬레이션을 통해 기술과 행동 패턴을 익히기 때문에 복잡한 환경에서도 안정적으로 작동할 수 있습니다.
  • 예외 처리 vs 자율적 의사결정: 전통적인 로봇은 특정 위치에서 물건을 집어 옮기는 것과 같이 명확하지만 제한적인 작업을 처리하는 것이 대부분입니다. 예기치 못한 상황이 발생하면 사람이 개입해 예외 처리를 해주어야 하죠. 그러나 피지컬 AI는 목표를 위해 알아서 생각하고 판단함으로써 상황에 맞는 의사결정을 내립니다.

산업 전반으로 확산되는 피지컬 AI… 현장에서는?

피지컬 AI는 로봇뿐 아니라 자동차, 공장 장비, 소비자 가전 등 다양한 기계에 적용되고 있습니다. 가장 대표적인 것이 바로 자율주행차량이죠. 카메라, 레이더 등 여러 센서 신호를 결합해 도로 상황을 입체적으로 이해하고 예측해 사고를 방지합니다. 이 밖에도 스마트 공장의 컴퓨터 비전 시스템, 의료 진단 장비, 에너지 시설 점검 드론 등 각 분야로 피지컬 AI가 확산되고 있습니다.

이러한 흐름에도 불구하고 아직 실제 현장에서 피지컬 AI를 받아들이는 온도는 조금 다른데요. 산업 현장에 있는 장비와 로봇은 대부분 엄격하게 통제된 환경에서 정해진 루틴을 반복하는 기존 방식에 머물러 있습니다. 테크 뉴스나 전시회에서 보이는 화려한 피지컬 AI의 모습과 산업 현장 사이에는 간극이 존재하는 것이죠.

단순히 새로운 기술이 현장에 자리 잡는 데 시간이 걸리는 문제만은 아닙니다. 피지컬 AI를 실제 현장에 적용하기까지 풀어야 할 몇 가지 과제들이 남아 있습니다.

  • 정확성: 일반적인 산업 현장에서 요구되는 정확도는 99.9% 이상입니다. 거의 완벽에 가까운 오차 제어가 필요한데요. 학습 기반의 피지컬 AI가 이 정도의 정확도를 달성하는 일은 아직 어렵습니다. 연구 환경에서 높은 성공률을 보였다고 하더라도 현장의 변수들로 인해 결과가 보장되지 않기도 하고요. 이를 사람이 개입해 해결한다는 것은 대규모 운영 환경에서는 사실상 불가능하기 때문입니다.
  • 속도: 피지컬 AI의 기반이 되는 VLA 모델(비전-언어-행동 모델)은 수십억 개 이상의 파라미터를 처리하는 과정에서 응답이 길어질 수밖에 없는데요. 즉각적인 판단과 대응이 요구되는 현장에서는 치명적인 문제가 될 수 있습니다. 네트워크 연결이 불안정하거나 컴퓨팅 성능이 제한된 환경에서도 안정적으로 작동해야 한다는 점도 고려해야 하죠.
  • 통합성: 아무리 뛰어난 성능을 갖춘 피지컬 AI라도 혼자서는 제 기능을 할 수 없습니다. 예를 들어 창고 로봇이라면 기존의 창고 관리 시스템, 현장 내 다른 로봇들, 모니터링 대시보드 등 여러 시스템과 유기적으로 연결되어야 하겠죠. 이러한 호환성 문제는 특히 중소기업의 피지컬 AI 도입을 가로막는 주요 요인으로 작용하고 있습니다.
  • 안전: 현행 안전 기준은 기존의 산업 현장을 기준으로 만들어졌습니다. 로봇과 관련된 안전 정책이라도 사전에 프로그래밍되어 예측 가능한 동작만을 하는 전통 로봇을 기준으로 하죠. 따라서 스스로 학습하고 행동하는 피지컬 AI 시스템에 그대로 적용하기는 어렵고, 피지컬 AI를 위한 안전 표준이나 인증도 부족한 상황입니다.
  • 유지 보수: 피지컬 AI는 기존의 산업용 로봇이나 장비와는 다른 방식으로 동작하기 때문에 유지 보수 관점에서도 새로운 전문성이 요구됩니다. 피지컬 AI를 도입하고 운영하기 위해서는 기존 유지 보수 인력과는 별도의 전문 인력이 필요한데, 이를 새롭게 확보하는 것이 기업 입장에서는 쉽지 않은 일입니다. 피지컬 AI 도입을 망설이게 만드는 현실적인 장벽 중 하나입니다.

피지컬 AI의 과제, 결국 현장에 답이 있다

이를 해결하기 위해 업계는 크게 세 가지 방향으로 접근하고 있는데요. 첫 번째는 현장 데이터 확보입니다. 현장에서 수집한 데이터를 기반으로 피지컬 AI를 학습시켜 현장의 변수에도 유연하게 반응하고 정확성을 높이기 위한 것이죠. 피지컬 AI가 실제 현장에서 업무를 수행하는 동시에 학습 데이터를 수집하여 스스로 성능을 개선하는 방식도 많은 주목을 받고 있습니다.

두 번째는 피지컬 AI의 특성을 고려해 완벽을 추구하기보다 문제가 생겨도 잘 수습할 수 있도록 설계하는 것입니다. 예를 들어, 피지컬 AI가 스스로 판단하기 어려운 상황에서는 동작을 멈추고 사람에게 도움을 요청하거나 운영자에게 알리는 모니터링 시스템을 갖추는 것이죠. 결국 피지컬 AI는 인간의 판단을 대체하는 것이 아닌 인간과 함께 작동하는 방향으로 나아가고 있습니다.

세 번째는 현장 운영 인프라 구축입니다. 피지컬 AI가 기존의 운영 시스템과 원활하게 연결되도록 표준화된 방식을 도입하는 것입니다. 또한 네트워크가 불안정한 환경에서도 안정적으로 작동할 수 있도록 현장의 컴퓨팅 인프라를 강화하고 피지컬 AI를 위한 안전장치도 함께 마련되고 있는데요. 피지컬 AI의 상용화는 현장 전체의 운영 체계를 함께 갖춰나가는 방향으로 나아가고 있습니다.

피지컬 AI의 다음 단계는 어디일까?

이제 피지컬 AI는 현장 운영의 문제로 다시 정의되고 있는데요. 이것은 피지컬 AI의 외형이나 기술적 완성도보다 실제 현장에서 얼마만큼의 가치를 창출하느냐가 핵심 기준이 되고 있다는 뜻이기도 한데요. 그렇다면 앞으로의 피지컬 AI는 어떤 모습일까요?

  • 반응형에서 예측형으로: 미래의 피지컬 AI는 어떤 일이 벌어지기 전에 먼저 예측하고 행동하는 AI가 될 것으로 보입니다. 또한 10년 안에 에이전트형 AI와 피지컬 AI가 결합된 에이전트형 로봇이 등장할 전망인데요. 스스로 상황을 판단하고 계획을 세우며 행동하는, 한층 더 자율적인 로봇의 시대가 열리는 것으로 기대됩니다.
  • 모방 학습 + 시너지 효과: 앞으로의 피지컬 AI는 인간의 모습을 따라 하고, 서로의 경험을 공유하며 함께 발전하는 방식으로 바뀝니다. 마치 신입사원이 선배를 보고 일을 배우고, 동기들끼리 노하우를 공유하는 것처럼 말이죠. 이러한 피지컬 AI 간의 협업은 결과적으로 더 빠르고 효율적인 작업, 유연한 대응을 가능하게 하는 시너지 효과를 불러올 것입니다.
  • 현장 특화형 AI의 확산: 범용 피지컬 AI가 아닌 용접, 조립, 검사 등 특정 작업에 특화된 피지컬 AI가 현장에서 더 빠르게 자리 잡을 것으로 보입니다. 피지컬 AI를 도입하는 즉시 현장에서 성과를 낼 수 있어야 하기 때문인데요. 이렇게 피지컬 AI가 산업 현장을 중심으로 발전하면서 제조업 강국인 유럽은 피지컬 AI를 자신들의 경쟁력 확보를 위한 핵심 전략으로 삼고 있기도 합니다.
  • 현장 데이터가 핵심 자산: 지금 현장에서 만들어지는 방대한 데이터들은 대부분 해당 현장 안에만 머물러 있는데요. 앞으로는 피지컬 AI가 이 데이터들을 안전하게 공유하고 활용하는 구조가 갖춰지면서 현장의 경험이 곧 피지컬 AI를 더 발전시키는 재료가 될 것으로 기대됩니다.

지금까지 피지컬 AI에 대해 살펴보았는데요. 피지컬 AI는 더 이상 먼 미래의 로봇 트렌드가 아닌 현장에서 어떻게 운영할 것인가의 문제로 가까워지고 있습니다. 아직 쌓여있는 과제들로 인해 완전한 상용화는 앞으로 몇 년이 걸릴지 알 수 없지만 이미 앞서가는 기업들은 피지컬 AI를 통한 혁신을 준비하고 있는 것도 사실이죠.

그렇다면 우리는 무엇을 해야 할까요? 당장 피지컬 AI를 도입할 계획이 없더라도 먼저 장기적인 관점에서 자동화 비전을 세워보시길 추천합니다. 피지컬 AI의 바탕이 되는 데이터 인프라에 투자하거나 피지컬 AI를 제대로 운영하기 위한 역량과 문화를 미리 갖춰나가는 것도 좋습니다. 무엇보다 중요한 것은 변화가 이미 시작되었다는 것입니다.

FAQ

Q1) 피지컬 AI와 전통적인 산업용 로봇의 가장 큰 차이점은 무엇인가요?
가장 큰 차이는 ‘자율적 학습과 판단’입니다. 기존 로봇이 정해진 코드로만 움직였다면, 피지컬 AI 로봇은 딥러닝과 시뮬레이션을 통해 스스로 물리 세계를 이해하고 환경 변화에 맞춰 행동을 수정합니다. 즉, 예외 상황에서도 사람이 개입할 필요 없이 스스로 최적의 의사결정을 내릴 수 있습니다.

Q2) 피지컬 AI를 실제 현장에 도입할 때 가장 큰 장벽은 무엇인가요?
정확성과 통합성입니다. 연구실과 달리 산업 현장은 99.9% 이상의 완벽한 오차 제어를 요구하지만, 학습 기반 AI는 아직 현장의 수많은 변수를 모두 제어하기 어렵습니다. 또한, 기존 창고 관리 시스템(WMS)이나 모니터링 시스템과 유기적으로 연결되어야 하는 호환성 문제도 해결해야 할 주요 과제입니다.

Q3) 피지컬 AI 시대를 준비하기 위해 기업은 지금 무엇을 해야 할까요?
당장 도입하지 않더라도 ‘데이터 인프라’를 먼저 구축해야 합니다. 피지컬 AI의 성능은 결국 현장 데이터에서 나오기 때문입니다. 장기적인 자동화 비전을 수립하고, 데이터를 안전하게 수집·공유할 수 있는 클라우드 인프라와 함께 이를 운영할 수 있는 내부 역량을 미리 갖춰나가는 것이 중요합니다.

Q4) 피지컬 AI 도입 시 ‘디지털 트윈’은 왜 필수적인가요?
현실 세계에서의 시행착오는 시간과 비용이 많이 들 뿐만 아니라 안전사고의 위험도 큽니다. 디지털 트윈은 가상 세계에 물리 법칙이 적용된 환경을 구축하여 피지컬 AI가 수백만 번의 반복 훈련을 안전하게 마칠 수 있도록 돕습니다. 이를 통해 현장에 배치되었을 때의 안정성을 극대화하고, 실제 물리적 환경에서 발생할 수 있는 오류를 사전에 차단하는 핵심적인 역할을 합니다.

Q5) 특정 산업(제조, 물류 등)에 특화된 ‘현장 특화형 AI’가 먼저 확산되는 이유는 무엇인가요?
모든 상황에 대처하는 범용 AI보다, 용접·조립·선별 등 특정 목적에 최적화된 AI가 현장에서 즉각적인 성과(ROI)를 내기 유리하기 때문입니다. 특정 작업에 집중할 경우 요구되는 데이터의 양이 상대적으로 적고, 정확도는 훨씬 높일 수 있습니다. 따라서 기업들은 범용 로봇을 도입하기보다 당장의 병목 구간을 해결할 수 있는 특화형 피지컬 AI를 먼저 채택해 효율을 높이는 추세입니다.

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NHN 통합 클라우드 서비스 계약

by Sangmi Park

NHN 통합 클라우드 서비스 계약

계약 일반 조건

2026년 2월 25일부터 체결하는 계약에 적용됩니다.

제1조 (목적)

본 계약은 고객과 베스핀 사이에 NHN 통합 클라우드 서비스에 대한 계약을 체결함에 있어 필요한 제반 사항을 명시하여 상호신뢰를 바탕으로 성실한 계약 이행과 공동의 이익 발전에 이바지함을 목적으로 합니다.

제2조 (용어의 정의)
  1. “서비스”란 본 계약을 통하여 베스핀이 제공하는 통합 클라우드 서비스 및 그 외의 추가 서비스 등을 의미합니다.
  2. NHN 클라우드란 엔에이치엔클라우드 주식회사(이하 “엔에이치엔”)가 운영하는 클라우드 컴퓨팅 서비스를 의미합니다.
  3. “통합 클라우드 서비스”란 NHN클라우드의 사용 및 기술지원과 관련하여 제공하는 베스핀의 총체적인 서비스를 의미합니다.
제3조 (계약기간)
  1. 본 계약의 기간은 계약표지의 계약기간으로 합니다. 다만, 양 당사자의 서면 합의로 본 계약의 기간을 변경할 수 있습니다.
  2. 본 계약의 기간 만료일이 특정일로 지정되어 있는 경우에는 본 계약의 만료 1개월 전까지 당사자 일방 또는 쌍방이 계약 내용의 변경을 요구하거나 계약의 종료를 통보하지 아니한 경우에는 본 계약은 동일한 조건으로 기간 만료일 다음날부터 1년씩 자동 연장됩니다.
제4조 (계약상세조건)
  1. 고객은 본 계약 체결을 통해 서비스 사용과 관련하여 엔에이치엔의 NHN클라우드 이용약관, 서비스 수준약정(SLA) 등 NHN 클라우드 라이선스 계약조건을 포함한 관련 규정이 적용되며 이를 준수할 것을 확약하며, 필요 시 고객은 인터넷 박스 클릭 등의 형태로 엔에이치엔과 별도 약관, 라이선스 계약 등을 체결할 수 있습니다.
  2. 고객 계정의 관리에 대한 책임은 고객에게 있습니다.
  3. 본 계약에 따라 제공되는 서비스가 본 계약에 명시된 바와 다르다고 고객이 판단할 경우, 고객은 베스핀에게 이러한 사실을 서면으로(지정된 이메일 포함) 통지할 수 있고, 베스핀은 이에 지체없이 대응합니다.
  4. 베스핀은 준거법에서 허용하는 최대 한도 내에서 본 계약에 따른 서비스를 있는 그대로, 유효한 범위에서 제공하며, 서비스가 아무런 장애나 에러가 없이 제공되거나, 본 계약서에 명시되지 않은 고객의 요구사항이나 기대치에 부합할 것을 보증하지 않습니다.
제5조 (서비스 사용료)
  1. 베스핀은 고객의 NHN클라우드 사용량을 기준으로 매월 1일부터 말일까지 월별로 산정하여 고객에게 서비스 사용료를 청구합니다.
  2. 계약표지의 청구 및 결제 조건에 따라 베스핀은 고객에게 서비스 사용료를 청구하며, 고객은 베스핀에게 서비스 사용료를 지급해야 합니다.
  3. 고객이 서비스 사용료를 지급하지 아니하는 경우에도 베스핀은 엔에이치엔에게 고객의 서비스 사용으로 인하여 발생된 금액을 지급하여야 한다는 점을 고객은 인지하여 서비스 사용료를 지급 기일 내에 지급하여야 합니다. 고객이 지급기일 내에 서비스 사용료를 납부하지 않는 경우, 미납 서비스 사용료에 대하여 연 15%의 지연이자가 적용되며, 베스핀은 고객에게 미납 서비스 사용료에 대한 통지를 합니다.
제6조 (권리의무의 양도금지)
  1. 고객은 임의로 본 계약상의 권리와 의무를 타인에게 이전하거나 양도, 담보 설정 등으로 처분할 수 없습니다. 다만, 고객에게 합병, 분할의 사유가 발생하는 경우는 예외로 합니다.
  2. 고객에게 합병, 분할의 사유가 발생하여 고객이 아닌 제3자(이하 “양수인”이라 합니다)가 고객이 베스핀과 체결한 본 계약에 따른 법적 지위를 승계하는 경우에는, 서비스의 사용을 위하여 고객 및 양수인은 즉시 회사에 지위 승계를 입증할 수 있는 서류를 첨부하여 베스핀에게 통지하여야 합니다.
제7조 (비밀유지)
  1. 양 당사자는 본 계약의 체결 및 이행과 관련하여 알게 된 상대방의 업무상 비밀을 상대방의 사전 서면 동의 없이 제3자에게 공개, 유출, 제공하여서는 아니됩니다.
  2. 양 당사자의 상호, 로고는 영업비밀에 해당하지 않으며, 양 당사자는 상대방의 상호, 로고를 홍보 목적 등으로 사용할 수 있으나, 그 사용이 상대방의 명성을 저하시키거나 명예를 훼손하여서는 아니됩니다.
제8조 (계약의 해지)
  1. 양 당사자는 다음 각 호의 사유가 있는 경우 상대방에 대한 최고절차 없이 통지로써 통지일 즉시 본 계약을 해지할 수 있습니다.
    1. 발행한 어음이나 수표가 부도 또는 거래 정지된 경우
    2. 감독관청의 영업정지 또는 영업면허, 영업등록 등의 취소처분을 받은 때
    3. 파산절차 또는 회생절차가 시작되거나 이러한 신청이 있는 경우
    4. 가압류, 가처분 등으로 본 계약의 목적달성이 곤란하다고 판단되는 경우
    5. 기타 본 항 각 호의 사유 및 이에 준하는 사유가 발생할 것이 예상된다고 합리적으로 판단되는 경우
  2. 양 당사자 중 일방이 본 계약을 위반한 경우 상대방은 14일의 기간을 두고 이를 최고한 후, 시정되지 않을 경우 통지로써 통지일 즉시 본 계약을 해지할 수 있습니다.
  3. 양 당사자는 희망 해지일로부터 30일 전에 상대방에 대한 해지 통지를 함으로써 본 계약을 해지할 수 있습니다.
제9조 (계약의 변경 및 해석)
  1. 본 계약의 효력기간 중에 본 계약의 내용을 변경할 필요가 있는 경우, 상호 합의에 의한 변경계약서로 변경이 가능하며, 변경계약서의 내용 중 본 계약과 상충되는 부분은 변경계약서의 내용이 우선하며, 변경계약서에서 정하지 아니한 사항에 대해서는 본 계약에 의합니다.
  2. 양 당사자는 본 계약에서 정하지 아니한 사항이나 추가 서비스에 관하여 부속합의서를 체결할 수 있습니다.
제10조 (손해 배상)

고객 또는 베스핀이 본 계약을 위반하여 상대방에게 손해를 입힌 경우 또는 본 계약이 해지되는 경우에는 그 책임이 있는 당사자가 상대방이 입은 손해를 배상하여야 합니다. 다만, 손해 배상 청구일 또는 본 계약 해지일 직전월에 고객이 베스핀에게 지급한 서비스 사용료 금액을 한도로 배상합니다.

제11조 (준법 경영)
  1. 고객과 베스핀은 본 계약 체결 및 이행 과정에서 상대방의 임직원에게 금품, 향응 등 일체의 경제적 이익 또는 과도한 식사/접대 등을 제공하거나 상대방 임직원과 도박, 금전 대차, 공동투자, 인사청탁, 고용보장 등 부적절한 행위(이하 “비위행위”)를 하여서는 아니됩니다.
  2. 고객 또는 베스핀이 본 조 제1항의 의무를 위반하는 경우, 위반 당사자는 민형사상 일체의 책임을 감수하여야 하며, 상대방은 별도의 최고 절차 없이 통지로써 통지일 즉시 본 계약을 해지할 수 있습니다.
  3. 고객과 베스핀은 본 계약의 공정성 확보를 위해 다음 각 호의 사항을 협조하도록 합니다.
    1. 고객 또는 베스핀의 임직원을 상대로 이루어진 비위행위가 발견되거나 비위행위에 대한 의혹이 있는 경우 상대방에게 그와 관련된 자료의 제출 또는 열람을 요구할 수 있으며, 이 경우 당사자는 적극적으로 협조하여야 합니다.
    2. 고객은 베스핀의 임직원으로부터 본 조 제1항에서 열거한 행위를 제의받거나, 이러한 사실을 인지한 때에는 베스핀 홈페이지의 윤리경영 핫라인에 즉각 신고하도록 합니다.
제12조 (준거법 및 분쟁의 해결)
  1. 본 계약은 대한민국 법률에 의해 해석됩니다.
  2. 본 계약에 명시되지 아니한 사항은 양 당사자가 합의하여 정하고, 본 계약의 해석에 이견이 발생한 경우에는 관련 법령 및 일반 상관례에 의합니다.
  3. 본 조 제2항에 의한 해결이 불가능한 경우 양 당사자는 소송을 제기할 수 있으며, 이 경우 서울중앙지방법원을 제1심 관할법원으로 합니다.
제13조 (기타)
  1. 베스핀이 고객에게 통지해야 하는 경우, 본 계약에서 별도로 명시하지 않는 한 고객이 베스핀에게 제공한 이메일 주소를 이용하여 통지합니다.
  2. 고객은 베스핀의 통지 사항을 수신할 수 있도록 연락처 정보를 항상 최신 상태로 유지할 의무가 있습니다. 연락처 정보가 업데이트 되어 있지 않아 고객에게 발생하는 불이익에 대해 베스핀은 어떠한 책임도 지지 않습니다.
  3. 만약 어떤 조항이 법원에 의해 무효 또는 집행이 불가하다고 판단되더라도, 그 나머지 조항들의 집행가능성은 여전히 유효하며 강제력을 갖습니다.
  4. 고객의 본 계약 위반과 관련하여 베스핀이 권리 실행이나 조치를 취하지 않았다고 하더라도, 이후 결과적으로 또는 유사하게 발생하는 행위에 대해 베스핀은 본 계약상의 권리 실행을 포기하는 것으로 간주되지는 않습니다.

전기 요금부터 국가 전략까지, 데이터센터가 불러 온 나비효과

BESPICK
by Sangmi Park

요즘 PC를 새로 맞추려는 분들은 갑자기 치솟은 가격에 깜짝 놀라셨을 겁니다. 컴퓨터의 필수 부품인 메모리와 SSD 가격이 작년보다 2배 이상 급등했기 때문이라고 하죠. 한편 미국에서는 일반 가정집들의 전기 요금이 올라 문제가 되었는데요. 심한 지역의 경우 전기 요금이 지난 5년간 267%까지 인상되었다고 합니다.

이러한 현상들의 공통적인 배경에는 바로 데이터센터가 있습니다. AI가 확산되면서 데이터센터에 필요한 서버용 메모리가 급증했고, 그 영향이 일반 소비자용 제품까지 미친 것입니다. 미국에서 전기 요금이 상승한 지역도 데이터센터가 밀집한 곳인데요. 막대한 전력을 소비하는 데이터센터로 인해 일반 가정의 부담이 커지고 있습니다. 지금 상태가 지속된다면 2030년에는 정전 위험이 100배 높아질 것이라는 분석도 있죠.

이처럼 데이터센터는 우리 일상 곳곳에 영향을 미치고 있는데요. 관련 산업들은 더 큰 변화를 맞고 있습니다. 오늘은 에너지, 부동산, 네트워크, 심지어 국가 전략에까지 다양한 영역의 판도를 바꾸고 있는 데이터센터 시장을 살펴보겠습니다.

두 배로 커지는 데이터센터, 규모도 투자도 초대형

전 세계 데이터센터 시장은 전례 없는 속도로 성장하고 있습니다. 2030년까지 약 100GW 규모의 신규 데이터센터가 추가되면서 지금의 두 배로 늘어날 전망입니다. 참고로 우리나라 전체 발전 용량이 약 150GW 정도입니다. 이러한 성장을 이끄는 것은 폭발적인 AI 수요인데요. 현재 AI는 데이터센터 워크로드의 약 25%를 차지하고 있지만, 5년 뒤에는 그 비중이 절반에 달할 것이라고 합니다.

막대한 자금도 데이터센터로 몰리고 있는데요. 작년 한 해 미국에서 데이터센터에 투자한 금액이 미국 GDP의 2% 수준이라고 하죠. 전문가들은 2030년까지 데이터센터 분야에 최대 3조 달러 규모의 자금이 투입될 것으로 내다보고 있습니다. 과거 철도나 통신망을 대대적으로 구축하던 시기와 비슷한 정도입니다. 단순한 설비 확장이 아니라 새로운 인프라에 대한 투자라는 점에서도 그렇습니다.

데이터센터를 둘러싼 에너지 산업의 변신

자연스럽게 데이터센터와 맞닿아 있는 산업들도 전략을 바꾸고 있습니다. 가장 직접적인 영향을 받는 곳은 에너지 산업인데요. 데이터센터의 핵심이 결국 전력이기 때문입니다. 특히 AI 데이터센터는 기존보다 10배 이상 높은 전력을 필요로 합니다. 미국 에너지부는 2030년이면 AI 관련 작업이 미국 전체 전력의 9%를 차지할 것으로 전망하기도 했죠.

역설적으로 데이터센터 성장의 가장 큰 걸림돌 역시 전력입니다. 수요는 빠르게 늘어나는데 공급이 따라가지 못하고 있습니다. 전력망 연결을 기다리는 시간이 데이터센터를 짓는 기간보다 더 길어지는 일도 흔한데요. 데이터센터를 개발하고 운영하는 입장에서는 전력 확보가 중요한 전략이 되었습니다. 이에 따라 전력을 비롯한 에너지 산업은 이전과는 다른 구조와 패러다임으로 전환되고 있습니다.

먼저 공급 방식의 변화입니다. 예전에는 대형 발전소에서 전기를 생산한 뒤 데이터센터로 보내는 것이 일반적이었죠. 하지만 이제는 데이터센터 부지 안에서 직접 전력을 생산하는 방식이 대안으로 떠오르고 있습니다. 전력 회사가 전기를 공급하는 구조에서 벗어나 소비자가 전력을 능동적으로 확보하고 관리하는 형태로 바뀌고 있는 것이죠. 데이터센터 운영사가 전력 회사를 인수하는 사례도 생기고 있는데요. 얼마 전 Google의 모회사 Alphabet은 AI에 필요한 전력을 빠르게 얻기 위해 에너지 개발사 Intersect Power를 인수했습니다.

원자력, 재생 에너지 등 차세대 에너지원을 확보하기 위한 움직임도 찾아볼 수 있는데요. 그 중심에 있는 것이 그린(Green) 데이터센터입니다. 전력 사용을 최소화하고 장비에서 발생하는 열을 다시 활용하거나 태양광, 풍력 등 재생 에너지를 통해 탄소 배출을 낮춥니다. 전 세계 그린 데이터센터 시장은 2025년까지 1,200억 달러 이상 성장할 전망인데요. 지속가능성이 데이터센터의 새로운 경쟁력이 되고 있음을 보여줍니다.

데이터센터와 함께 진화하는 네트워크 산업

데이터센터의 폭발적 증가로 네트워크의 역할도 달라지고 있습니다. 과거 네트워크는 콘텐츠를 내려받는 데 최적화되어 있었습니다. 트래픽이 한쪽 방향으로 흐르는 구조였죠. 하지만 AI 기반의 트래픽은 완전히 다릅니다. 생성형 AI는 업로드 트래픽을 26% 더 많이 발생시키고, AI 에이전트는 하루 종일 데이터센터와 데이터를 주고받습니다. 따라서 통신사들은 양방향으로 끊임없이 흐르는 트래픽을 고려해 네트워크를 다시 설계하고 있습니다.

물리적 인프라에 대한 투자도 함께 확대되고 있습니다. AI 서비스는 밀리초 단위의 응답 속도가 경쟁력을 좌우하는데요. 이를 위해 데이터센터와 지역 거점, 엣지(Edge) 데이터센터 등을 초고속으로 연결하는 도심형 광 통신망 수요도 급증하고 있습니다. 쉽게 말해 데이터센터와 도시 안팎을 잇는 고속도로가 필요한 것이죠. 실제로 2029년까지 전 세계 광케이블의 주행 거리는 지금보다 2.3배 늘어날 전망입니다.

이렇게 네트워크는 단순히 데이터를 전달하는 통로가 아닌, AI가 언제든지 작동하고 즉시 응답할 수 있도록 뒷받침하는 핵심 인프라로 다시 정의되고 있습니다.

떠오르는 부동산 자산, 데이터센터의 황금기

데이터센터의 부흥은 부동산 시장도 바꾸고 있습니다. 지난 수십 년 간 부동산 업계는 호텔, 대형 쇼핑몰, 오피스 빌딩 등 눈에 보이는 건물들을 중심으로 돌아갔는데요. 지금 투자자들의 시선은 보이지 않는 자산, 데이터센터로 이동하고 있습니다. 작년 한 조사에 따르면 전 세계 주요 투자자 95%가 데이터센터 투자를 늘릴 계획이라고 답했죠. 빅테크 기업들의 데이터센터 투자도 증가하면서 전체 부동산 시장의 규모가 커지고 있습니다.

데이터센터가 성숙한 투자 자산으로 주목받는 이유는 명확합니다. AI 워크로드가 증가하면서 데이터센터 수요도 증가하고 있고요. 데이터센터의 경우 장기 임대 계약이 일반적이어서 안정적인 현금 흐름을 확보할 수 있다는 점도 매력적입니다. 일부 전문가들은 데이터센터를 부동산보다 인프라에 가깝다고 평가하기도 하는데요. 경기 변동에 비교적 덜 민감한, 필수 시설로서의 특성을 잘 보여줍니다.

입지 조건도 달라지고 있습니다. 데이터센터는 대규모 전력과 넓은 부지가 필요해 주로 교외나 농촌에 들어섭니다. 그 결과 전력 공급이 안정적이고 토지 확보가 쉬운 지역들이 새로운 투자처로 꼽히고 있습니다. 데이터센터 운영사뿐 아니라 반도체, 전기차 등 첨단 제조 기업들도 확보하고 싶어 하는 부동산 시장이 되고 있는 것이죠.

짓는 방식도 달라진다, 데이터센터 건설의 혁신

부동산과 뗄 수 없는 건설 업계 역시 데이터센터 붐의 영향권에 들어섰습니다. 현재 건설 중인 데이터센터 물량의 77%가 이미 임대가 완료된 상태인데요. 이처럼 강력한 수요에 비해 건설 속도는 느린 편입니다. 지난해 건설된 데이터센터의 절반 이상이 3개월 이상 지연된 것으로 나타났는데요. 원자재 가격의 상승과 숙련된 인력 부족도 문제입니다. AI 데이터센터는 냉각 시스템, 전력 인프라 등이 훨씬 복잡해 설계와 시공 난이도가 높기 때문입니다.

건설 속도를 앞당기기 위해 업계는 새로운 방식을 모색하고 있는데요. 가장 대표적인 것이 모듈형 건설입니다. 공장에서 미리 마이크로(Micro) 데이터센터를 만들고 현장에서 조립하는 방식인데요. 기존 건설이 보통 2~3년 정도 걸렸다면, 모듈형 건설은 1년 만에 빠르게 완성이 가능합니다. 기간을 단축시키는 것은 물론 공급 안정성을 확보할 수 있습니다. 모듈식 시스템 및 마이크로 데이터센터의 매출은 2030년까지 480억 달러에 이를 것으로 예상됩니다.

이제는 국가 전략이 되고 있는 데이터센터

이렇게 데이터센터는 여러 산업과 맞닿아 있고 환경, 지역 경제 등에도 많은 영향을 미치는데요. 국가 차원에서도 데이터센터 건립 및 운영에 적극 개입하고 있습니다. 미국은 연방 및 주 차원에서 데이터센터의 공사 일정부터 전력 조달 방식까지 엄격히 관리하고 있고요. 프랑스 역시 도시 계획, 환경 영향 평가 등을 검토하는 프로세스를 갖춰 운영 중입니다. 우리나라 정부도 데이터센터 산업 관련 규정을 도입해 친환경 데이터센터 구축을 장려하고 있죠. 

무엇보다 데이터센터는 AI 주권을 좌우하는 전략 자산이 되었습니다. 많은 국가가 독자적인 AI 역량을 확보하기 위해 자국 내 인프라 투자에 본격적으로 나서고 있는데요. 대표적으로 미국 정부는 OpenAI, Oracle 등 민간 기업과 함께 5,000억 달러를 투입해 AI 인프라를 구축하는 The Stargate Project를 추진 중이죠. 이처럼 데이터센터는 이제 단순한 IT 시설을 넘어 국가 전략의 중심에 서 있습니다.

Elon Musk가 자신의 회사 SpaceX와 xAI의 합병을 발표했는데요. 핵심은 우주 데이터센터를 구축하겠다는 계획에 있었죠. 실제로 최근 빅테크 기업들을 중심으로 우주 데이터센터에 대한 논의가 활발히 진행되고 있는데요. 지구상의 전력과 냉각 자원이 한계에 부딪히면서, 차세대 데이터센터 부지로 우주를 주목하고 있는 것입니다. 아직은 먼 이야기처럼 들리지만, 데이터센터 시장의 빠른 속도를 생각한다면 어느 날 갑자기 현실이 되어 있을지도 모르겠습니다.

지금까지 살펴본 것처럼 데이터센터 시장의 확장은 단순히 서버실이 늘어나는 것 이상의 의미를 지닙니다. 메모리 가격부터 전기 요금, 부동산 투자, 건설 방식, 국가 정책에 이르기까지 우리 일상과 산업 전반에 영향을 미치고 있습니다. 그런 점에서 데이터센터는 AI 시대의 산업 지형도를 보여주는 창과 같다는 생각이 드는데요. 앞으로도 데이터센터의 변화를 주시한다면, AI 트렌드를 함께 읽어낼 수 있을 것입니다.

FAQ

Q1) AI 전용 데이터센터는 기존 데이터센터와 무엇이 다른가요?
생성형 AI 모델을 돌리려면 기존 서버보다 훨씬 높은 컴퓨팅 파워가 필요하며, 이에 따라 단위 면적당 전력 소모량이 10배 이상 높습니다. 따라서 고도의 냉각 시스템(액침 냉각 등)과 초고속 네트워크망이 필수적으로 결합되어야 하며, 설계 단계부터 완전히 다른 구조를 가집니다.

Q2) 데이터센터가 부족하다는데, 왜 빨리 지어서 공급하지 못하나요?
데이터센터 건설의 가장 큰 병목 현상은 ‘전력 확보’입니다. 건물은 지을 수 있지만, 그 건물에 들어갈 대규모 전력을 전력망으로부터 끌어오는 데에만 수년이 걸리기도 합니다. 최근에는 전력 공급을 기다리는 시간이 건설 기간보다 길어지면서, 아예 부지 내에 자체 발전기를 두거나 에너지 기업을 직접 인수하는 방식으로 대응하고 있습니다.

Q3) ‘그린 데이터센터’는 기존 데이터센터와 무엇이 다른가요?
단순히 서버를 가동하는 것을 넘어, 전력 사용을 최소화하고 탄소 배출을 낮추는 데 최적화된 시설입니다. 장비에서 발생하는 막대한 열을 지역 난방 등에 재활용하거나, 태양광·풍력 등 재생 에너지를 직접 생산해 운영에 활용하기도 합니다. 지속가능성이 기업의 필수 경쟁력이 되면서 2025년까지 관련 시장이 1,200억 달러 규모로 성장할 전망입니다.

Q4) 왜 빅테크 기업들이 건설 기간이 짧은 ‘모듈형 데이터센터’에 주목하나요?
폭발적인 AI 수요에 비해 데이터센터를 짓는 속도가 따라가지 못하고 있기 때문입니다. 일반적인 데이터센터 건설은 보통 2~3년이 소요되지만, 공장에서 미리 제작해 현장에서 조립하는 ‘모듈형’ 방식을 도입하면 기간을 1년 내외로 대폭 단축할 수 있습니다. 현재 건설 중인 물량의 77%가 이미 임대 완료될 정도로 수요가 급박하기 때문에 빠른 공급이 핵심인 상황입니다.

Q5) 국가들이 데이터센터를 ‘전략 자산’으로 관리하는 이유는 무엇인가요?
이제 데이터센터는 단순한 시설이 아닌 ‘AI 주권’을 결정짓는 핵심 인프라가 되었기 때문입니다. 자국 내에 충분한 데이터센터가 없다면 데이터 보안은 물론 차세대 AI 산업 경쟁력에서 뒤처질 수 있습니다. 이에 미국, 프랑스 등 주요국들은 정부 차원에서 전력 조달과 환경 영향을 직접 관리하며 AI 인프라 구축에 막대한 예산을 투입하고 있습니다.

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비용 절감을 넘어 ‘예측’으로, 2026 핀옵스(FinOps)가 마주한 AI 변수

BESPICK
by Sangmi Park

안녕하세요, 베스픽 구독자 여러분. 지난주 IT 운영에 이어, 이번주는 FinOps(핀옵스, 비용 관리)에 대한 이야기를 준비했습니다. 베스픽 구독자 분들께 핀옵스는 이미 익숙한 개념이실 텐데요. 다만 AI 도입이 본격화되면서 예전과는 상황이 많이 달라졌습니다.

예전에는 핀옵스의 핵심이 ‘클라우드 비용을 얼마나 줄일 수 있는가’의 문제였다면 지금은 이 비용이 어느 지점까지 통제 가능한지, 다시 말해 예측 가능한 운영 비용인지 여부가 더 중요해지고 있는 것이죠. 핀옵스 파운데이션(FinOps Foundation)은 핀옵스의 3단계로, Inform(인지) – Optmize(최적화) – Operate(운영)을 제시하기도 했는데요. 오늘은 2026년 새로운 핀옵스 트렌드에 대해서 알아보겠습니다.

왜 지금, 핀옵스 트렌드에 주목해야 할까

핀옵스는 퍼블릭 클라우드의 비용 관리에서 출발했지만, 이제는 SaaS나 프라이빗 클라우드를 넘어 데이터센터까지 그 관리 범위가 빠르게 확장되고 있습니다. 관리해야 할 비용의 영역이 넓어지면서 단일 팀이 모든 비용을 직접 통제하거나 일관되게 설명하기 점점 어려워지고 있는데요. 이 과정에서 비용의 규모보다 각 비용이 어떤 성격의 사용인지, 어떤 기준으로 분류되고 판단되는지가 더 중요한 운영 이슈로 부각되고 있습니다.

무엇보다 핀옵스에 가장 큰 변수로 등장한 것은 바로 ‘AI’입니다. 지난 해 핀옵스 파운데이션의 조사 결과에서는 AI 워크로드 지출을 관리하고 있다고 응답한 조직의 비율이 2025년 기준 63%로, 전년(31%) 대비 두 배 이상 증가했습니다. AI가 이제 대부분의 기업이 ‘직접 관리해야 할 운영 이슈’로 자리잡았다고 볼 수 있겠죠.

문제는 AI 워크로드의 특성입니다. 변동성이 큰 데다 GPU 기반의 고비용 구조, 짧은 실험 주기의 반복, 그리고 여러 명이 동시에 사용하는 인프라 환경에서는 비용이 빠르게 늘어날 수 밖에 없습니다. AI 활용과 도입도 크게 확대되면서, 실제로 기업들의 AI 지출은 최근 한 해 동안 전년 대비 30% 이상 증가한 것으로 나타났습니다.

따라서 기존처럼 팀 단위로 비용을 귀속하거나 사후 분석만으로는 AI 워크로드의 변동성을 충분히 설명하기 어렵습니다. GPU, 추론 트래픽, 공유 인프라 비용이 동시에 움직이는 환경에서는 “누가 얼마를 썼는가”라는 질문 자체가 명확한 답을 갖기 어렵기 때문이죠.

2026년 핀옵스에서 중요해진 3가지 키워드

AI가 비용 관리의 전면에 등장하면서 비용을 조직 안에서 어디까지 나눌 수 있고, 같은 기준으로 설명할 수 있으며, 운영 중에 바로 인지할 수 있는가가 성숙도를 가르는 척도가 되고 있는데요. 이런 맥락에서 최근 핀옵스 트렌드는 아래의의 공통된 방향으로 수렴하고 있습니다.

① 비용 배분
AI와 공유 인프라 환경에서는 비용이 특정 팀이나 서비스에 명확히 귀속되지 않는 경우가 많습니다. GPU 인프라, 공용 플랫폼, 간접비 비중이 커질수록 “누가, 어떤 목적으로 이 비용을 썼는가”를 두고 해석이 갈리기 쉬운데요. 이런 상태에서는 실제로 비용을 절감했더라도 그 성과가 조직 차원에서 합의되기 어렵습니다.

실제로 핀옵스 관련 조사에서 ‘전체 비용 배분(Full Allocation)’이 최적화에 이어 두 번째로 중요한 운영 우선순위로 자리 잡은 것으로 나타났습니다. 공유 비용이 늘어난 환경에서 배분 기준이 곧 운영 신뢰도를 좌우하게 된 것이죠. 2026년에는 AI와 멀티클라우드 확장으로 이 문제가 더 자주, 더 크게 나타날 가능성이 큽니다.

② 공통 언어
배분 문제가 커질수록 함께 중요해지는 것이 바로 공통 언어입니다. 멀티 클라우드와 SaaS 환경에서는 동일한 비용이라도 플랫폼마다 데이터 구조와 의미가 다르게 들어옵니다. 이 상태에서 비용을 분석하고 설명하려 하면, 예측과 의사결정은 매번 수작업과 내부 논쟁으로 이어질 수밖에 없습니다.

그래서 최근 주목 받는 것이 FOCUS(FinOps Open Cost and Usage Specification) 같은 비용 데이터 표준입니다. 비용 자체를 줄이는 것만큼이나, 비용을 해석하고 설명하는 데 드는 ‘해석 비용’을 줄이는 것이 중요해졌기 때문입니다. 2026년에는 이 공통 언어를 얼마나 잘 정립했는지가 핀옵스 성숙도를 가르는 기준이 될 것으로 보입니다.

③ 가시성
앞서 설명 드린 것처럼, AI 비용은 변동성이 크고 증가 속도도 빠릅니다. 이 때문에 2026년형 핀옵스에서는 실시간에 가까운 추적과 ‘왜 이 비용이 발생했는지’를 설명할 수 있는 가시성이 기본 조건으로 떠오르고 있습니다. 시장 조사 기관 IDC 역시 AI 도입이 가속화될수록, 비용 문제는 단순한 최적화 대상이 아니라 조직 차원의 의사결정과 책임 구조를 재설계해야 하는 과제로 전환되고 있다는 분석 결과를 내놓기도 했습니다.

AI를 위한 핀옵스에서 AI에 의한 핀옵스로

가트너(Gartner)에 따르면 2026년 전 세계 AI 관련 지출은 약 2.5조 달러(약 3,300조 원)에 달할 전망이며, 이는 지난해와 비교할 때 44%나 폭증한 것이라는데요. 이렇게 AI 비용이 빠르게 늘어나는 상황에서 모든 조직이 단번에 성숙한 핀옵스 모델로 이동할 수는 없겠죠.

실제로 재무나 IT 실무자 입장에서는 “어디서 비용이 새고 있는지만이라도 빨리 알 수는 없을까”, “비용이 커진 뒤가 아니라 커지고 있다는 신호를 먼저 볼 수는 없을까”가 더 시급한 고민일 것입니다. 사람이 모든 지표를 직접 확인하며 원인을 찾기보다 AI를 통해 사용 패턴의 변화나 비용 이상 징후를 조기에 감지하고 대응하는 구조가 현실적인 대안으로 자리 잡고 있는데요.

핀옵스 파운데이션은 성숙도가 높은 조직일수록 비용 관리를 사후 보고가 아니라, 프로젝트 기획과 아키텍처 설계 단계부터 통합하고 있다고 말합니다. 비용이 평가 대상이 아니라, 처음부터 고려해야 할 운영 변수인 것이죠.

비용에 대한 인사이트가 실제 의사결정과 운영으로 이어지려면, 이를 일관된 기준으로 해석하고 공유할 수 있는 실행 구조가 필요한데요. 최근 시장에서 핀옵스 도구들이 ‘비용 절감’보다 ‘운영 안정성’과 ‘합의 구조’를 강조하기 시작한 것도 이런 맥락입니다.

옵스나우의 OpsNow FinOps Plus는 이러한 2026년형 핀옵스 흐름이 실제 운영 환경에서 어떻게 구현될 수 있는지를 보여주는 사례 중 하나입니다. AI 최적화는 물론, 거버넌스와 예측에 이어 ▲비용 배분 고도화 ▲FOCUS 표준화 ▲AI 워크로드 가시성(예정) 등의 기능을 지원하며 가장 최신의 핀옵스 운영 요구를 실무에서 구현합니다. 이를 통해 변동성이 큰 AI 지출을 보다 예측 가능한 운영 비용으로 전환할 수 있도록 돕고, 조직 안에서 비용에 대한 해석과 판단이 반복적으로 흔들리지 않도록 기준을 고정할 수 있습니다.

또한 OpsNow FinOps Plus는 ‘AI를 관리하는 AI’로, 핀옵스의 모든 과정을 비약적으로 빠르고 간단하게 만듭니다. 특히 OpsNow Insight를 통해, 사람이 일일이 데이터를 조회하고 원인을 추적하지 않아도 자연어 기반 질의를 통해 비용 변화의 맥락과 주요 원인을 바로 확인할 수 있도록 돕습니다.

지금까지 2026년 핀옵스 트렌드에 대해서 살펴 보았는데요. AI 시대, 조직이 비용을 이해하고 합의하기 위한 운영 언어에 가까워지는 핀옵스의 미래를 다 같이 기대해 보는 건 어떨까요? 비용 관리와 절감에 대해 더 궁금하신 사항이 있으시면 여기로 문의해주세요. 오늘의 베스픽은 여기에서 마치겠습니다.

 

※본 콘텐츠는 베스핀글로벌의 뉴스레터 ‘베스픽’을 통해 매주 화요일 발행되는 콘텐츠입니다. 베스픽을 구독하시면 가장 먼저 IT 업계 최신 이슈 및 인사이트를 전달받으실 수 있습니다.

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FAQ

Q1. 이전의 핀옵스와 2026년형 핀옵스의 가장 큰 차이점은 무엇인가요?
예전에는 클라우드 비용을 ‘얼마나 줄이는가’가 핵심이었다면, 이제는 비용이 통제 가능한지, 즉 ‘예측 가능한 운영 비용인가’ 여부가 더 중요해졌습니다. 단순 절감을 넘어 운영 안정성을 확보하는 단계로 진화한 것이 특징입니다.

Q2. 최근 핀옵스 관리 범위가 어디까지 확장되고 있나요?
퍼블릭 클라우드에서 시작된 핀옵스는 이제 SaaS, 프라이빗 클라우드, 그리고 데이터센터까지 그 관리 범위가 빠르게 넓어지고 있습니다. 관리할 영역이 많아지면서 비용의 규모보다 각 비용의 성격과 분류 기준을 명확히 하는 것이 핵심 이슈가 되었습니다.

Q3. AI 워크로드가 핀옵스 운영에 어떤 영향을 미치나요?
AI는 GPU 기반의 고비용 구조와 큰 변동성을 가지고 있어 비용이 급격히 늘어날 수 있습니다. 실제로 많은 기업의 AI 지출이 전년 대비 30% 이상 증가했으며, 이제 AI 비용 관리는 사후 분석을 넘어 기업이 직접 관리해야 할 필수 운영 과제가 되었습니다.

Q4. 비용 관리에서 ‘공통 언어’와 ‘배분’이 왜 중요한가요?
AI나 공유 인프라 환경에서는 비용 주체가 불분명한 경우가 많기 때문입니다. 동일한 비용 데이터를 조직 내에서 일관되게 해석할 수 있는 공통 언어(FOCUS 등)를 정립하고 정교하게 배분해야만, 비용 결과에 대해 조직 구성원들이 신뢰하고 합의할 수 있습니다.

Q5. AI 지출의 변동성에 효과적으로 대응하는 방법은 무엇인가요?
사람이 모든 데이터를 직접 확인하기보다, AI를 통해 사용 패턴의 변화나 비용 이상 징후를 조기에 감지하는 구조가 필요합니다. 핀옵스 성숙도가 높은 조직은 비용 관리를 사후 보고가 아닌, 프로젝트 기획과 아키텍처 설계 단계부터 통합하여 운영합니다.

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Physical AI, 제조 현장의 혼돈을 행동으로 바꾸기 위한 준비

ARTICLE
by Sangmi Park

Physical AI의 성패는 로봇이나 모델의 성능이 아니라, 안정적인 인프라 위에서 물리 데이터가 흐르고, 그 데이터를 기반으로 생성된 다수의 Agent가 충돌 없이 행동하도록 오케스트레이션되는 구조에 달려 있습니다.

즉, Physical AI는 Infrastructure · Data · Agent 생성과 Orchestration이라는 세 가지 축이 동시에 준비되지 않으면 결코 현실에서 작동하지 않습니다.
이 세 영역은 우연히도 베스핀글로벌이 오랜 시간 전문성을 축적해 온 분야이기도 합니다.

베스핀글로벌은 Physical AI를 단기적인 기술 도입 과제가 아니라, 다가올 Physical AI 시대를 대비하기 위한 구조적 준비 과정으로 바라보고 있습니다. 이 글에서는 제조 현장에서 베스핀글로벌이 경험해 온 내용을 바탕으로

  1. 왜 Physical AI에서 인프라가 먼저 준비되어야 하는지,
  2. 왜 데이터는 단순한 수집이 아니라 AI Ready 상태여야 하는지,
  3. 왜 Agent 생성과 Orchestration이 Physical AI의 ‘마지막이자 가장 어려운 퍼즐’인지를

차례대로 살펴보고자 합니다.

Physical AI의 본질: 로봇이 아니라 데이터와 행동의 연결

Physical AI의 성공 여부는 로봇 하드웨어 성능에 있지 않습니다. 핵심은 물리 세계에서 발생하는 혼돈스러운 데이터를, AI가 이해하고 행동으로 옮길 수 있느냐입니다.

제조 현장의 센서 데이터는 대부분 다음과 같은 특성을 가집니다.

  • LiDAR: 의미 없는 점(Point)들의 집합
  • Camera: 조명과 각도에 따라 변하는 픽셀 스트림
  • IMU·토크 센서: 서로 다른 주기의 비동기 시계열 데이터

이 상태의 데이터는 곧바로 AI 모델이나 로봇 제어에 활용할 수 없습니다.
Physical AI의 첫 단계는 언제나 Raw Data를 AI Ready Data로 바꾸는 것입니다.

Lakehouse 기반 데이터 파이프라인: 혼돈에 질서를 부여하다

베스핀글로벌은 제조 환경의 물리 데이터를 다루기 위해 Databricks Lakehouse 아키텍처와 Medallion 구조를 중심으로 접근합니다.

  • Ingestion – 놓치지 않고 받아내는 구조
    수천 대 로봇에서 생성되는 로그와 센서 데이터는 폭발적입니다.
    Auto Loader를 통해 데이터 유입을 자동 감지하고, 스키마 변경에도 중단 없는 수집 구조를 설계합니다.
  • Processing – 센서 퓨전은 정밀함이 생명이다
    서로 다른 주기를 가진 센서 데이터를 시간 기준으로 정렬하고 결합해야만 저 픽셀은 3m 앞의 고정 장애물이라는 의미 있는 인식이 만들어집니다.
    Spark의 ASOF Join을 활용한 시계열 정합은 Physical AI에서 가장 기초적이지만 가장 중요한 준비 단계입니다.

데이터 이후의 과제: 로봇을 움직이게 하는 구조는 무엇인가

깨끗한 데이터가 준비되었다고 해서 로봇이 스스로 판단하고 행동할 수 있는 것은 아닙니다. Physical AI는 단일 모델이 아니라, 역할이 분리된 Multi-Agent 구조를 전제로 합니다.

  • Perception Agent: 상황 인지
  • Navigation Agent: 경로 판단
  • Manipulation Agent: 힘과 제어 판단

각 에이전트는 전문화되어야 하며, 무엇보다 이들을 조율하는 상위 구조가 필요합니다.

Agent Orchestration: 행동의 일관성을 만드는 두뇌

여러 에이전트가 동시에 판단할 때, 충돌과 혼란을 막기 위해 반드시 필요한 것이 Agent Orchestration입니다. 추상적인 명령을 실행 가능한 작업으로 분해하고, 에이전트 간 판단 충돌 시 우선순위를 결정하며, 안전과 품질을 최우선 기준으로 행동을 통제합니다. Physical AI는 결국 행동의 일관성과 책임성을 확보하는 문제입니다.

HelpNow AI Foundry : Physical AI 시대를 대비한 AI 실행 플랫폼

베스핀글로벌은 이러한 구조를 준비하기 위해 자체 버티컬 AI 에이전트 플랫폼 HelpNow AI Foundry를 발전시키고 있습니다. HelpNow AI Foundry는 현재의 생성형 AI 활용을 넘어,

  • Agent 기반 워크플로우 설계
  • 기업 시스템(ERP, MES 등)과의 연계
  • RAG 기반 규정·매뉴얼 참조 구조
  • 상황에 따른 LLM / sLM 선택과 제어

를 통해, 미래에는 에이전트를 조율하는 AI Brain 역할을 수행하는 것을 목표로 하고 있습니다.

베스핀글로벌은 Physical AI 도입이 아니라, Physical AI 시대를 준비합니다

중요한 점을 분명히 말씀드리고 싶습니다. Physical AI는 지금 당장 누구나 완성형으로 도입할 수 있는 기술이 아닙니다. 그러나 Physical AI는 분명히 다가오고 있으며, 그때 필요한 것은 새로운 로봇이 아니라 준비된 데이터 구조와 AI 설계 경험입니다.

베스핀글로벌은

  • Data Expert Service를 통해 물리 데이터를 AI가 사용할 수 있는 형태로 준비하고,
  • AI Expert Service와 HelpNow AI Foundry를 통해 행동하는 AI와 Agent Orchestration 구조를 실험하며,
  • 클라우드, 데이터, AI를 연결하는 경험을 축적하고 있습니다.

Physical AI 시대는 갑자기 시작되지 않습니다. 준비된 기업에게만 자연스럽게 열립니다.
베스핀글로벌은 Physical AI를 과도하게 약속하는 회사가 아니라, Physical AI가 현실이 되는 순간 가장 먼저 실행할 수 있도록 준비하는 파트너입니다.

FAQ

Q: Physical AI는 기존 스마트 팩토리나 산업용 로봇과 무엇이 다른가요?
A: 기존 스마트 팩토리는 정해진 규칙과 시나리오 중심으로 동작했다면, Physical AI는 물리 환경에서 발생하는 데이터를 실시간으로 해석하고 스스로 판단해 행동합니다. 핵심은 로봇 자체가 아니라 데이터, AI, 에이전트가 연결된 구조에 있습니다.

Q: Physical AI 도입을 위해 가장 먼저 준비해야 할 것은 무엇인가요?
A: 로봇이나 AI 모델보다 먼저 안정적인 인프라와 AI가 이해할 수 있는 데이터 구조(AI Ready Data)가 필요합니다. 데이터가 정합되지 않으면 어떤 고성능 모델도 현장에서 제대로 작동할 수 없습니다.

Q: 제조 현장의 물리 데이터는 왜 바로 AI에 활용하기 어려운가요?
A: 센서 데이터는 비정형·비동기·노이즈가 많은 형태로 발생합니다. 이를 시간 기준으로 정렬하고 의미 있는 정보로 변환하는 데이터 파이프라인과 센서 퓨전 과정이 반드시 선행되어야 합니다.

Q: Agent Orchestration은 왜 Physical AI에서 중요한가요?
A: Physical AI는 여러 에이전트가 동시에 판단하고 행동하는 구조입니다. Orchestration이 없으면 판단 충돌, 안전 이슈, 품질 저하가 발생할 수 있으며, 이를 조율하는 구조가 Physical AI의 완성도를 좌우합니다.

Q: 베스핀글로벌은 Physical AI를 어떻게 지원하나요?
A: 베스핀글로벌은 인프라·데이터·AI·에이전트를 연결하는 경험을 바탕으로, Data Expert Service와 AI Expert Service, 그리고 HelpNow AI Foundry를 통해 Physical AI 시대를 대비하는 실행 구조를 함께 설계합니다.

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컨텐츠 다운로드[필수] 회사명, 산업군, 성명, 이메일, 부서, 직함, 휴대전화번호컨텐츠 다운로드 및 정보 제공3년
뉴스레터 수신[필수] 이메일뉴스레터 제공뉴스레터 수신 거부 시까지
홍보 및 마케팅 정보 수신[필수] 회사명, 산업군, 성명, 이메일, 부서, 직함, 휴대전화번호고객 맞춤 세미나/상품/서비스/프로모션(이벤트) 안내수신 동의 철회 시까지
교육 신청 및 문의[필수] 회사명, 산업군, 성명, 부서, 이메일, 직함, 휴대전화번호
[선택] 방문경로, 문의내용		제품 및 서비스 관련 교육 신청 및 문의에 따른 응대1년
기술지원고객지원[필수] 이메일, 성명, 회사명, 비밀번호, 휴대전화번호회원관리회원 탈퇴 시
[필수] 이메일, 성명, 회사명, 비밀번호, 사용언어, 휴대전화번호, 기술지원 요청 사항서비스의 기술지원, 서비스 관련 불만처리회원 탈퇴 후 3년
빌링포탈[필수] 담당자 ID(이메일 ID), 비밀번호, 회사명, 이메일
[선택] 카드 번호		회원 관리 및 카드 결제 등록회원 탈퇴 후 6개월
(대금이력 : 해지 후 5년)
[필수] 은행명, 예금주명, 계좌번호, 예금주 생년월일, 예금주 휴대전화번호, 담당자명자동이체(CMS) 등록자동이체 해지 시
(대금이력 : 해지 후 5년)
채용채용 지원자[필수] 이메일, 휴대전화번호, 비밀번호, 본인 인증시 본인확인값(CI, DI), 이름, 지원분야, 생년월일, 영문이름, 추천인, 지원경로, 사진, 주소, 연락처, 병역사항, 고등학교, 대학교, 대학원, 직장경력, 경험 및 경력기술서, 포트폴리오 첨부, 경력기술서 첨부, 공인외국어시험, 자격증, 자기소개서
[선택 – 민감정보] 국적, 장애여부, 보훈여부		인재 채용 전형의 진행 및 전형 단계별 안내해당 채용건의 종료 후 6개월
채용 지원 중 문의[필수] 성명, 전화번호, 이메일, 문의내용문의사항 접수 시 민원처리 및 처리결과 고지3년
채용 합격자채용 지원 시 수집 정보 외
[필수] 통장사본
[필수 – 고유식별정보] 주민등록등본(주민등록번호), 외국인등록번호
[선택 – 고유식별정보]
피부양자 등록 시 가족관계증명서(주민등록번호), 외국인등록번호		급여 및 복리후생 제공, 4대보험, 경력확인, 인사 서비스 제공퇴사 후 5년
오프라인 행사홍보 및 마케팅 동의 고객[필수] 이름, 이메일, 전화번호, 관심 분야, 재직중인 회사, 직무, 총 경력제품, 이벤트, 프로모션 안내수신 동의 후 3개월
HelpNow AI회원가입[필수] 이메일, 비밀번호, 회사명, 이름, 휴대전화번호회원가입 및 관리, 서비스 제공에 관한 계약 이행 및 요금 정산회원 탈퇴 시까지.
단, Trial 회원은 체험 종료 후 3년. 가입 미완료 정보는 3개월
고객 문의[필수] 이름, 연락처, 회사명, 이메일, 문의내용
[선택] 직책		문의내용 상담, 서비스 관련 민원처리 및 처리결과 고지1년
제2조(개인정보의 파기 절차 및 방법)

① 회사는 개인정보 보유기간의 경과, 처리목적 달성 등 개인정보가 불필요하게 되었을 때에는 지체 없이 해당 개인정보를 파기합니다.
② 개인정보 보유기간이 경과하거나 처리목적이 달성되었음에도 불구하고 다른 법령에 따라 개인정보를 계속 보존하여야 하는 경우에는, 해당 개인정보를 별도의 데이터베이스(DB)로 옮기거나 보관장소를 달리하여 보존합니다.
③ 법령에 따라 회사가 개인정보를 보관하는 구체적인 항목 및 기간은 다음과 같습니다.

 

근거법령보존 항목보존기간
상법상업장부와 영업에 관한 중요서류10년
전표 또는 이와 유사한 서류5년
전자상거래 등에서의 소비자 보호에 관한 법률계약 또는 청약철회 등에 관한 기록5년
대금결제 및 재화 등의 공급에 관한 기록5년
소비자의 불만 또는 분쟁처리에 관한 기록3년
표시/광고에 관한 기록6개월
국세기본법세법이 규정하는 모든 거래에 관한 장부 및 증빙서류5년
통신비밀보호법서비스 방문 기록3개월

 

④ 개인정보 파기의 절차 및 방법은 다음과 같습니다.
1. 파기절차
회사는 개인정보의 보유기간 경과, 처리 목적 달성 등 파기 사유가 발생한 개인정보를 내부 방침에 따라 선정하여 개인정보 보호책임자의 승인을 받은 후 파기합니다.
2. 파기방법
전자적 파일 형태의 정보는 기록을 재생할 수 없는 기술적 방법을 사용하여 안전하게 삭제합니다.
종이에 출력된 개인정보는 분쇄기로 분쇄하거나 소각하는 방식으로 안전하게 파기합니다.

제3조(개인정보의 제3자 제공)

① 회사는 개인정보를 제1조(개인정보의 처리 항목, 목적, 보유기간)에서 명시한 범위 내에서만 처리하며, 정보주체의 동의, 법률의 특별한 규정 등 「개인정보 보호법」 제17조 및 제18조에 해당하는 경우에만 개인정보를 제3자에게 제공합니다.
② 회사는 다음과 같이 개인정보를 제공하고 있습니다.

 

제공 받는 자제공 목적제공하는 개인정보 항목보유 및 이용 기간
효성에프엠에스자동이체서비스 제공 및 자동이체 동의 사실 통지[필수] 은행명, 예금주명, 계좌번호, 예금주 생년월일, 예금주 휴대폰번호, 담당자명
[선택] 이메일주소		자동이체 해지 시
(대금이력 : 해지 후 5년)
제4조(개인정보의 추가적인 이용·제공 판단 기준)

① 회사는「개인정보 보호법」 제15조 제3항 및 제17조 제4항에 따라 「개인정보 보호법」시행령 제14조의2에 따른 사항을 고려하여 정보주체의 동의 없이 개인정보를 추가적으로 이용·제공할 수 있습니다.
② 회사가 정보주체의 동의 없이 추가적인 이용·제공을 하기 위한 판단기준은 다음과 같습니다.
1. 개인정보를 추가적으로 이용·제공하려는 목적이 당초 수집 목적과 관련성이 있는지 여부
2. 개인정보를 수집한 정황 또는 처리 관행에 비추어 볼 때 추가적인 이용∙제공에 대한 예측 가능성이 있는지 여부
3. 개인정보의 추가적인 이용·제공이 정보주체의 이익을 부당하게 침해하는지 여부
4. 가명처리 또는 암호화 등 안전성 확보에 필요한 조치를 하였는지 여부

제5조(개인정보처리 위탁)

① 회사는 원활한 개인정보 업무처리를 위하여 다음과 같이 개인정보 처리업무를 위탁하고 있습니다.

 

수탁사처리위탁 업무 내용
스파크플러스사무실 관리
옵스나우 주식회사고객 문의 및 안내 관리 플랫폼 인증, HelpNow 인증
토스페이먼츠카드결제서비스
Freshworks Inc.고객 문의 및 안내 관리 플랫폼 운영
Salesforce.com incCRM 플랫폼 운영
(주)마이다스인채용홈페이지 및 채용관리 전산시스템의 운영 및 관련 민원처리

 

② 회사는 위탁계약 체결시 「개인정보 보호법」 제26조에 따라 위탁업무 수행목적 외 개인정보 처리금지, 기술적․관리적 보호조치, 재위탁 제한, 수탁자에 대한 관리․감독, 손해배상 등 책임에 관한 사항을 계약서 등 문서에 명시하고, 수탁자가 개인정보를 안전하게 처리하는지를 감독하고 있습니다.
③ 「개인정보 보호법」제26조 제6항에 따라 수탁자가 회사의 개인정보 처리업무를 재위탁하는 경우, 회사의 동의를 받도록 하고 있으며, 회사는 해당 사실을 본 개인정보 처리방침을 통하여 공개하겠습니다.
④ 위탁업무의 내용이나 수탁자가 변경될 경우에는 지체 없이 본 개인정보 처리방침을 통하여 공개하도록 하겠습니다.

제6조(개인정보의 국외이전)

① 회사는 정보주체와의 계약의 체결 및 이행을 위하여 아래와 같이 개인정보를 국외로 이전하여 위탁 처리하고 있습니다.

 

관련 근거「개인정보 보호법」제28조의8 제1항 제3호(계약이행을 위한 처리위탁·보관)
수탁업체Salesforce.com inc.
이전되는 국가일본
이전일시 및 방법서비스 이용 시점에 네트워크를 통한 전송
이전되는 개인정보 항목성명, 회사명, 산업군, 이메일, 부서명, 직함, 휴대 전화 번호, 산업군, 회사 규모, 문의사항
이전목적홍보 및 마케팅 관리 도구 사용
개인정보이용기간위탁업무 종료 시까지
정보관리책임자 및 연락처Data Protection Officer / privacy@salesforce.com
개인정보 이전을 거부하는 방법,
절차 및 거부 효과		문의 접수 시 개인정보 수집에 동의 거부를 통하여 개인정보의 국외 이전을 거부하실 수 있습니다. 다만, 개인정보 동의는 서비스 제공을 위한 필수적 사항이므로 동의를 거부하시는 경우 문의사항 답변 및 상담을 받으실 수 없습니다.
관련 근거「개인정보 보호법」제28조의8 제1항 제3호(계약이행을 위한 처리위탁·보관)
수탁업체Freshworks Inc.
이전되는 국가미국
이전일시 및 방법서비스 이용 시점에 네트워크를 통한 전송
이전되는 개인정보 항목이메일, 회사명, 휴대 전화 번호, 기술지원 요청 사항
이전목적서비스의 기술 지원, 서비스 관련 불만처리 도구 사용
개인정보이용기간위탁업무 종료 시까지
정보관리책임자 및 연락처Data Protection Officer / dpo@freshworks.com
개인정보 이전을 거부하는 방법,
절차 및 거부 효과		문의 접수 시 개인정보 수집에 동의 거부를 통하여 개인정보의 국외 이전을 거부하실 수 있습니다. 다만, 개인정보 동의는 서비스 제공을 위한 필수적 사항이므로 동의를 거부하시는 경우 문의사항 답변 및 상담을 받으실 수 없습니다.
제7조(정보주체와 법정대리인의 권리•의무 및 그 행사방법)

① 정보주체는 「개인정보 보호법」 시행령 제41조 제1항에 따라 회사에 대해 언제든지 개인정보 열람·정정·삭제·처리정지 요구 등의 권리를 행사할 수 있습니다.
② 제1항에 따른 권리 행사는 회사에 대해 「개인정보 보호법」 시행령 제41조제1항에 따라 서면, 전자우편, 모사전송(FAX) 등을 통하여 하실 수 있으며 회사는 이에 대해 지체 없이 조치하겠습니다.
③ 제1항에 따른 권리 행사는 정보주체의 법정대리인이나 위임을 받은 자 등 대리인을 통하여 하실 수 있습니다. 이 경우 “개인정보 처리 방법에 관한 고시(제2025-5호)” 별지 제11호 서식에 따른 위임장을 제출하셔야 합니다.
④ 개인정보 열람 및 처리정지 요구는 「개인정보 보호법」 제35조 제4항 및 제37조 제2항에 의하여 정보주체의 권리가 제한될 수 있습니다.
⑤ 개인정보의 정정 및 삭제 요구는 다른 법령에서 그 개인정보가 수집 대상으로 명시되어 있는 경우에는 그 삭제를 요구할 수 없습니다.
⑥ 회사는 정보주체 권리에 따른 열람의 요구, 정정·삭제의 요구, 처리정지의 요구 시 열람 등 요구를 한 자가 본인이거나 정당한 대리인인지를 확인합니다.

제8조(개인정보의 안전성 확보 조치)

회사는 개인정보의 안전성 확보를 위해 다음과 같은 조치를 취하고 있습니다.

1. 정기적인 자체 감사 실시
개인정보 처리 관련 안정성 확보를 위해 정기적으로 자체 감사를 실시하고 있습니다.
2. 개인정보 처리 직원의 최소화 및 교육
개인정보를 처리하는 직원을 지정하고 담당자에 한정시켜 최소화 하여 개인정보를 관리하는 대책을 시행하고 있습니다.
3. 내부관리계획의 수립 및 시행
개인정보의 안전한 처리를 위하여 내부관리계획을 수립하고 시행하고 있습니다.
4. 해킹 등에 대비한 기술적 대책
회사는 해킹이나 컴퓨터 바이러스 등에 의한 개인정보 유출 및 훼손을 막기 위하여 보안프로그램을 설치하고 주기적인 갱신·점검을 하며 외부로부터 접근이 통제된 구역에 시스템을 설치하고 기술적/물리적으로 감시 및 차단하고 있습니다.
5. 개인정보의 암호화
정보주체의 개인정보는 비밀번호는 암호화 되어 저장 및 관리되고 있어, 본인만이 알 수 있으며 중요한 데이터는 파일 및 전송 데이터를 암호화 하거나 파일 잠금 기능을 사용하는 등의 별도 보안기능을 사용하고 있습니다.
6. 접속기록의 보관 및 위변조 방지
개인정보처리시스템에 접속한 기록을 최소 1년 이상 보관, 관리하고 있으며,다만, 5만명 이상의 정보주체에 관하여 개인정보를 추가하거나, 고유식별정보 또는 민감정보를 처리하는 경우에는 2년이상 보관, 관리하고 있습니다. 또한, 접속기록이 위변조 및 도난, 분실되지 않도록 보안기능을 사용하고 있습니다.
7. 개인정보에 대한 접근 제한
개인정보를 처리하는 데이터베이스시스템에 대한 접근권한의 부여,변경,말소를 통하여 개인정보에 대한 접근통제를 위하여 필요한 조치를 하고 있으며 침입차단시스템을 이용하여 외부로부터의 무단 접근을 통제하고 있습니다.
8. 문서보안을 위한 잠금장치 사용
개인정보가 포함된 서류, 보조저장매체 등을 잠금장치가 있는 안전한 장소에 보관하고 있습니다.
9. 비인가자에 대한 출입 통제
개인정보를 보관하고 있는 물리적 보관 장소를 별도로 두고 이에 대해 출입통제 절차를 수립, 운영하고 있습니다.

제9조(개인정보 자동 수집 장치의 설치•운영 및 거부에 관한 사항)

① HelpNow AI 서비스는 정보주체에게 서비스 제공 또는 업무 처리 과정에서 다음의 정보를 자동으로 생성하거나 추가 수집할 수 있습니다.
항목 : IP주소, 기기정보, 접속 로그, 방문 일시, 서비스 이용 기록, 결제 기록
② 회사는 정보주체에게 개별적인 맞춤서비스와 편의를 제공하기 위해 이용정보를 저장하고 수시로 불러오는 ‘쿠키(cookie)’를 사용합니다.
③ 쿠키는 웹사이트를 운영에 이용되는 서버(http)가 정보주체의 컴퓨터 브라우저에게 보내는 소량의 정보로서 정보주체들의 컴퓨터 또는 모바일에 저장되며, 웹사이트 접속 시 정보주체의 브라우저에서 서버로 자동 전송됩니다.
가. 쿠키의 사용 목적 : 정보주체가 방문한 각 서비스와 웹 사이트들에 대한 방문 및 이용형태, 인기 검색어, 보안접속 여부, 등을 파악하여 정보주체에게 최적화된 정보 제공을 위해 사용됩니다.
나. 쿠키의 설치•운영 및 거부 : 정보주체는 브라우저 옵션 설정을 통해 쿠키 허용, 차단 등의 설정을 할 수 있습니다.

 

[웹 브라우저에서 쿠키 허용/차단]

  • 크롬(Chrome) : 웹 브라우저 오른쪽 상단 ‘⋮’ 표시 선택 > 새 시크릿 창 (단축키 : Ctrl+Shift+N)
  • 엣지(Edge) : 웹 브라우저 오른쪽 상단 ‘…’ 표시 선택 > 새 InPrivate 창 (단축키 : Ctrl+Shift+N)

[모바일 브라우저에서 쿠키 허용/차단]

  • 크롬(Chrome) : 모바일 브라우저 오른쪽 상단 ‘⋮’ 표시 선택 > 새 시크릿 탭
  • 사파리(Safari) : 모바일 기기 설정 > 사파리(Safari) > 고급 > 모든 쿠키 차단
  • 삼성 인터넷 : 모바일 브라우저 아래쪽 ‘탭’ 아이콘 선택 > 비밀 모드 켜기 > 시작

※ 쿠키 저장을 거부할 경우 맞춤형 서비스 이용에 어려움이 발생할 수 있습니다.

제10조 (행태정보의 수집•이용 및 거부 등에 관한 사항)

① 정보주체에 보다 나은 서비스의 제공을 위하여 온라인 행태정보를 수집·이용하고 있습니다.

 

수집 항목웹 서비스 방문 기록, 검색·클릭 등 사용기록
수집 방법
  • 구글(Google)에서 제공하는 웹로그 분석 도구인 구글 애널리틱스, Salesforce 및 카카오(KaKao)에서 제공하는 웹로그 수집 도구인 픽셀(Pixel)을 이용하고 있으며, 쿠키(Cookie)를 통하여 정보주체의 방문 빈도, 페이지 등 수집
  • 웹 사이트에서 행해지는 고객의 주요 행동에 대한 로그 수집
  • 정보주체 개인을 식별할 수 없는 비식별정보만 수집
수집 목적고객 분석 등 정보주체 분석, 정보주체 행태정보 기반 맞춤형 서비스 제공
보유·이용기간수집일로부터 1년

② 정보주체는 부가기능 설치 또는 웹브라우저의 쿠키 설정 거부를 통해 구글 애널리틱스, Salesforce, 카카오 픽셀의 쿠키 이용을 거부할 수 있습니다.

  • 구글 애널리틱스 차단 브라우저 부가기능의 설치(https://tools.google.com/dlpage/gaoptout)
  • Salesforce 내 광고 설정 변경 또는 옵트아웃 프로그램 활용(https://optout.aboutads.info/?c=2&lang=EN)
  • 카카오 쿠키 이용거부 설정(Internet Explorer: 도구 → 인터넷옵션 → 개인정보/Chrome: 설정 → 개인정보 및 보안)
제11조 (API 이용에 관한 사항)

회사는 HelpNow AI 서비스에서 Google Drive 연동 기능을 제공하기 위해 Google Workspace API를 이용하고 있습니다. 이 경우 일반화된 AI/ML 모델을 개발, 개선 또는 학습시키는데 Google Workspace API를 이용하지 않으며, Google Workspace API 서비스에서 명시한 가이드라인을 준수합니다.

제12조 (개인정보 보호책임자)

① 회사의 개인정보 처리에 관한 업무를 총괄해서 책임지고, 개인정보 처리와 관련한 정보주체의 불만처리 및 피해구제 등을 위하여 아래와 같이 개인정보 보호책임자를 지정하고 있습니다.

 

▶ 개인정보 보호책임자
성명이학진
직책CPO / CISO
직급실장
연락처1668-1280, security@bespinglobal.com
※ 개인정보 보호 담당부서로 연결됩니다.

② 정보주체는 회사의 서비스(또는 사업)을 이용하시면서 발생한 모든 개인정보 보호 관련 문의, 불만처리, 피해구제 등에 관한 사항을 개인정보 보호책임자 및 담당부서로 문의하실 수 있습니다. 회사는 정보주체의 문의에 대해 지체 없이 답변 및 처리해드릴 것입니다.

제13조(개인정보 열람청구)

정보주체는 ｢개인정보 보호법｣ 제35조에 따른 개인정보의 열람 청구를 아래의 부서에 할 수 있습니다. 회사는 정보주체의 개인정보 열람청구가 신속하게 처리되도록 노력하겠습니다.

 

▶ 개인정보 열람청구 접수·처리 부서
부서명정보보호팀
연락처1668-1280, security@bespinglobal.com
제14조(권익침해 구제방법)

정보주체는 개인정보침해로 인한 구제를 받기 위하여 개인정보분쟁조정위원회, 한국인터넷진흥원 개인정보침해신고센터 등에 분쟁해결이나 상담 등을 신청할 수 있습니다. 이 밖에 기타 개인정보침해의 신고, 상담에 대하여는 아래의 기관에 문의하시기 바랍니다.

 

1. 개인정보분쟁조정위원회 : (국번없이) 1833-6972 (www.kopico.go.kr)
2. 개인정보침해신고센터 : (국번없이) 118 (privacy.kisa.or.kr)
3. 대검찰청 : (국번없이) 1301 (www.spo.go.kr)
4. 경찰청 : (국번없이) 182 (ecrm.police.go.kr)
「개인정보보호법」제35조(개인정보의 열람), 제36조(개인정보의 정정·삭제), 제37조(개인정보의 처리정지 등)의 규정에 의한 요구에 대 하여 공공기관의 장이 행한 처분 또는 부작위로 인하여 권리 또는 이익의 침해를 받은 자는 행정심판법이 정하는 바에 따라 행정심판을 청구할 수 있습니다.
※ 행정심판에 대해 자세한 사항은 중앙행정심판위원회(www.simpan.go.kr) 홈페이지를 참고하시기 바랍니다.

제15조(개인정보 처리방침 변경)

① 이 개인정보처리방침은 2026년 2월 3일부터 적용됩니다.
② 이전의 개인정보 처리방침은 아래에서 확인하실 수 있습니다.
– 이전 이력보기(2025.05.16)

베스핀글로벌, 미국 법인 중심으로 글로벌 AI 비즈니스 확장 본격화

by Sangmi Park

매경미디어 / 2026-02-03 / 김태성 기자 / [기사 전문 보기]

  • – 2026년 AI 전략 워크숍 통해 생성형 AI·산업별 특화 솔루션 중심 성장 로드맵 공개
  • – 전략 워크숍 개최… 생성형 AI·OpsNow·AI MSP 중심 사업 확대
  • – 북미 엔터프라이즈 타깃 맞춤형 AI MSP 역량 강화 주력

 

베스핀글로벌, 미국 법인 중심으로 글로벌 AI 비즈니스 확장 본격화

<이미지 : 베스핀글로벌 미국법인 제공>

 

AI 서비스 및 솔루션 기업 베스핀글로벌(https://www.bespinglobal.com/)의 미국 법인(Bespin Global US, 이하 베스핀글로벌 US)이 2026년 북미 시장 내 인공지능(AI) 사업 확대를 위한 본격적인 행보에 나섰다.

베스핀글로벌 US는 최근 주요 경영진과 실무진이 참석한 가운데 2026년 사업 전략을 확정하고 조직 내 결속력을 강화하기 위한 ‘전략 워크숍’을 개최했다고 3일 밝혔다. 이번 워크숍은 급변하는 글로벌 AI 산업 환경에 선제적으로 대응하고, 북미 시장 내 점유율을 획기적으로 확대하는 한편 고객사의 ‘AI 네이티브’ 전환을 실질적으로 지원하기 위해 마련됐다.

워크숍에서 베스핀글로벌 US는 ‘실행과 혁신’을 핵심 키워드로 제시하고, 2026년을 이끌 3대 중점 과제를 공유했다. 주요 과제로는 ▲엔터프라이즈급 생성형 AI(Generative AI) 도입 가속화 ▲AI 기반 클라우드 관리 플랫폼 ‘옵스나우(OpsNow)’의 북미 시장 현지화 전략 강화 ▲북미 고객 환경에 최적화된 AI MSP(Managed Service Provider) 모델 고도화 등이 논의됐다.

특히 이번 워크숍에서는 AI가 베스핀글로벌 US의 내부 운영과 업무 방식에 가져올 변화를 주제로 한 ‘AI 해커톤(AI Hackathon)’이 진행됐다. 각 팀은 AI를 활용한 업무 개선과 운영 효율화, 새로운 업무 접근 방식에 대한 아이디어를 제안하고 토론하며, AI를 실제 업무에 내재화하기 위한 가능성을 모색했다.

아울러 베스핀글로벌 US는 제품 중심의 성장 전략도 공유했다. 제로 코스트 MSP, 시큐어Aid (SecureAid), 엑셀비오(AccelVeo)를 핵심 축으로 한 사업 전략을 제시하며, 보안과 제조 AI를 북미 시장 내 주요 성장 영역으로 설정했다. 특히 확장성과 재현성을 갖춘 제품 기반 모델을 통해 지속 가능한 성장을 이어간다는 방침이다.

베스핀글로벌 US는 AI를 단순한 기술이나 개별 프로젝트가 아닌, 회사의 장기 성장과 차별화를 이끄는 핵심 사업 축으로 재정의했다. 제조 현장의 안전, 품질, 운영 효율을 직접적으로 개선하는 AI 활용 사례를 주요 기회로 설정하고, 북미 제조 기업을 중심으로 실질적인 성과를 만들어내는 AI 적용에 집중할 계획이다.

미국 법인을 직접 총괄하는 김써니(Sunny Kim) 베스핀글로벌 대표는 “이번 전략 워크숍은 2026년을 향한 명확한 방향성을 공유하고, AI라는 거대한 변화의 흐름 속에서 고객과 함께 성장하기 위한 조직의 의지를 다지는 자리였다”며 “베스핀글로벌만의 차별화된 클라우드 전문성과 AI 기술 역량을 결합해 북미 시장에서 가장 신뢰받는 AI 전략 파트너로 도약하겠다”고 강조했다.

 

 

AI 시대의 IT 운영 전략, 2026년에는 무엇이 달라질까?

BESPICK
by Sangmi Park

IT 운영팀이 관리해야 할 계정은 몇 개일까요? 그중에서 ‘사람’의 계정은 얼마나 될까요? 한 조사에 따르면 기업 내 비인간 신원(Non-Human Identity)의 개수는 사람 계정의 144배에 달하며, 지난 1년 사이 44%나 증가했다고 하는데요. AI 에이전트, API 키, 서비스 계정 등 사람이 아닌 주체가 IT 운영에서 차지하는 비중이 빠르게 커지고 있습니다.

이 밖에도 IT 운영 환경은 급격한 변화를 맞이하고 있는데요. 오늘 베스픽에서는 2026년 IT 운영이 어떻게 달라지고 있는지, 주목해야 할 트렌드는 무엇인지 함께 살펴보겠습니다.

IT 운영, 어떻게 달라지고 있을까?

◉ 증가하는 AI 워크로드, AIaaS 시대가 온다
비즈니스 전반에 AI 도입이 늘어나면서 AI 워크로드가 빠르게 증가하고 있습니다. 과거에는 서버와 네트워크, 애플리케이션 등이 IT 운영의 주요 관리 대상이었는데요. 이제는 LLM부터 AI 학습 및 추론, AI 에이전트, 관련 데이터 파이프라인까지 IT 운영팀이 관리해야 할 영역이 크게 확대되고 있습니다.

특히 AI 에이전트가 업무의 핵심 인터페이스로 떠오르면서 기업의 IT 환경도 달라졌는데요. 기존에는 개별 소프트웨어에서 업무를 처리했다면 지금은 AI 에이전트가 사용자와 소프트웨어, 애플리케이션 등을 오가며 작업을 수행합니다. Cloudflare는 “2026년을 기점으로 기업 IT 환경이 AIaaS(AI as a Service) 중심으로 빠르게 전환될 것”이라고 전망하기도 했죠.

따라서 AI 워크로드는 물론 AIaaS까지 IT 운영 범위에 포함되고 있는데요. 인프라나 워크로드를 별도로 관리하는 것이 아닌 모든 IT 운영 환경을 통합 관리하는 방향으로 확장되고 있습니다.

◉ 경계가 사라진 신원, 데이터, 네트워크
AI가 IT 운영의 중심으로 들어오면서 그동안 당연하게 여겨졌던 경계들이 흐려지고 있습니다. 가장 먼저 변화가 드러나는 영역은 신원(Identity)입니다. AI 에이전트처럼 사람이 아닌 주체가 시스템과 데이터에 직접 접근하는 경우가 늘고 있기 때문이죠. 이제 사람과 기계를 구분하던 기존의 방식만으로는 신원을 관리하기 어려워졌습니다.

데이터의 경계도 모호해지고 있습니다. AI가 확산되면서 데이터가 여러 환경을 넘나들며 실시간으로 생성되고 활용되기 때문입니다. 따라서 데이터가 어디에 있는지, 누가 어떤 목적으로 접근하는지, 출처는 믿을 만한지 등을 파악하는 것이 주요 과제가 되고 있습니다. 네트워크 역시 클라우드와 인터넷, 엣지 환경까지 확장되면서 안과 밖이라는 구분이 사실상 무의미해지고 있습니다.

이러한 변화 속에서 2026년에 주목해야 할 IT 운영 트렌드는 무엇일까요? 크게 네 가지 영역으로 나누어 살펴보겠습니다.

① IT 운영 = AIOps, IT 관리자의 역할은?

AI로 인해 IT 운영 환경이 매우 복잡해진 가운데, 운영 방식 역시 AI 중심으로 변화하고 있습니다. AI를 활용해 IT 운영을 자동화하고 최적화하는 AIOps가 혁신 전략으로 확산되고 있는데요. 실제로 AIOps 시장은 2025년 약 111억 달러 규모에서 2029년 326억 달러까지 성장할 전망이라고 하죠.

AIOps의 기반에는 AI 에이전트가 있습니다. AI 에이전트가 다양한 환경에서 발생하는 데이터를 분석하고 문제 상황을 스스로 판단해 조치를 취하는 것이죠. 여러 AI 에이전트가 서로 소통하며 협업하거나 다른 AI 에이전트에게 지원을 요청하기도 합니다. 이와 같이 AI 에이전트가 IT 운영의 새로운 주체로 자리 잡으면서 많은 운영 업무들이 자동화를 넘어 자율화되고 있습니다.

그렇다면 IT 운영자는 무엇을 해야 할까요? 사람 운영자의 역할은 직접 문제를 해결하는 것에서 AI를 감독하고 자율화의 범위와 방향을 결정하는 역할로 이동하고 있습니다. 자동화가 확대될수록 무엇을 자동화할지 결정하고 관리하는 사람의 중요성은 오히려 커지고 있기 때문이죠. 또한 필요시 자율형 IT를 통제할 수 있는 권한, 즉 안전장치를 갖추는 것도 필수입니다.

② Observability, 모니터링을 넘어 인텔리전스로

IT 운영의 대표 도구인 Observability(관측 가능성)도 함께 진화하고 있습니다. 그동안 Observability 도구들은 복잡한 운영 데이터를 사람이 이해하기 쉬운 형태로 보여주는 것이 가장 중요했는데요. 따라서 직관적인 대시보드, 정교한 알람 설정 기능 등이 경쟁력이었죠.

하지만 AI가 데이터 분석부터 문제 해결까지 자율적으로 수행하면서, Observability 역시 스스로 판단하고 대응하는 인텔리전스로 나아가고 있는데요. Datadog은 “앞으로 Observability는 AI를 활용한 자동화된 인텔리전스(AIOps)로 진화하고, 복잡한 클라우드 환경과 AI 워크로드를 위한 통합 모니터링을 제공하는 방향으로 나아갈 것”이라고 설명했습니다.

관측 대상도 넓어지고 있습니다. 전통적인 IT 인프라와 애플리케이션뿐 아니라 LLM, AI 에이전트 등 AI 워크로드가 새로운 관측 영역으로 떠오르고 있고요. AI 워크로드를 처리하기 위한 네트워크 가시성 역시 Observability의 핵심 지표가 되었습니다.

Observability와 보안을 하나로 통합하는 DevSecOps 흐름도 주목할 만합니다. 성능과 보안 데이터를 함께 살펴보면서 보안 위협을 선제적으로 파악하고 대응하는 방식인데요. 이로써 IT 운영 이슈와 보안 문제를 더 빠르게 해결해 서비스 중단을 최소화하고 비즈니스 연속성을 확보할 수 있습니다.

③ AI를 위한 데이터 운영은 어떻게?

AI 에이전트가 IT 운영의 기본으로 자리 잡은 가운데 데이터 전략이 새롭게 요구되고 있습니다. AI 에이전트가 제대로 동작하려면 데이터를 쉽게 가져오고 처리할 수 있어야 하기 때문이죠. 따로 관리되거나 기존 시스템에 갇혀 있는 데이터는 AI 에이전트의 병목이 될 수 있습니다. AI 에이전트가 바로 처리할 수 있는 형태로 데이터를 구조화하는 AI-Ready 데이터가 트렌드로 떠오르고 있습니다.

이 외에도 다음과 같은 데이터 트렌드들이 주목을 받고 있습니다. 앞서 언급한 것처럼 데이터의 경계가 모호해지고 데이터가 폭발적으로 증가하고 있는 상황에서 등장한 AI 중심의 데이터 전략들입니다.

  • 데이터 출처: 넘쳐흐르는 데이터 속에서 데이터의 출처와 사용 방식, 정확도를 파악하는 것이 중요해지고 있습니다. 데이터의 신뢰성을 입증하기 위해 데이터 출처, 사용 이력 등을 확보하는 것이 IT 운영의 중요한 요소가 될 전망입니다.
  • 데이터 작업 자동화: 데이터 정리부터 형식 지정, 데이터 ETL 관리 등 대부분의 작업이 AI로 자동화되고 있습니다. 생성형 AI를 활용해 자연어만으로 데이터 파이프라인을 구현함으로써 데이터 관리 효율이 크게 향상될 것입니다.
  • 데이터 민주화: 생성형 AI를 통해 자연어만으로 데이터에서 필요한 인사이트를 얻을 수 있습니다. 이로써 데이터 전문가가 아니더라도 누구나 데이터에 자유롭게 접근하고 활용할 수 있으며, 궁극적으로는 데이터 역량을 확보하게 됩니다.
  • 합성 데이터: 현실과 매우 흡사하지만 실제가 아닌 데이터로 AI를 통해 생성되는데요. 의료, 금융 등 실제 데이터를 수집하기 어려운 영역에서도 문제없이 활용할 수 있습니다. 앞으로 기업의 75%가 합성 데이터를 활용할 것으로 전망됩니다.
  • 데이터 주권: 데이터를 저장하고 사용하는 방식은 국가나 지역마다 상이합니다. 최근에는 이러한 규제가 국경을 넘어 적용되기도 하는데요. 따라서 이러한 규제에 맞춰 데이터를 관리하는 데이터 주권이 데이터 관리의 핵심으로 떠오르고 있습니다.

④ NHI부터 PQC까지, 보안의 새로운 과제

IT 운영에서 빠질 수 없는 보안의 패러다임도 바뀌고 있습니다. 특히 신원의 경계가 허물어지고 AI 워크플로우 내 다양한 주체가 등장하면서 비인간 신원(NHI) 관리가 필수 과제가 되었는데요. Okta는 올해 전략에서 모든 신원 관리 대상에 AI 에이전트를 포함시키며 신원 관리 플랫폼의 적용 범위를 비인간 신원까지 확대하기도 했습니다.

AI 워크로드를 보호하기 위한 새로운 보안 영역도 등장하고 있습니다. Cloudflare는 2026년에는 AI 방화벽, AI 게이트웨이 등 AI 보안에 집중할 계획이라고 밝혔는데요. 서로 긴밀하게 연결되어 있는 AI 시스템의 모든 계층을 보호하는 것이 중요하다고 강조했습니다.

인증 방식도 빠르게 전환되고 있습니다. 비밀번호 기반의 인증은 줄어들고 지문, Face ID 등 생체 인식을 통한 로그인 방식이 대중화되고 있죠. 양자 컴퓨터 시대를 대비한 PQC(Post-Quantum Cryptography, 포스트 양자 암호화) 준비도 시작되었는데요. 지금의 컴퓨터와는 비교할 수 없을 정도로 빠른 양자 컴퓨터가 실용화되면 기존 암호화 체계는 쉽게 뚫릴 수 있기 때문에 대응책을 마련하는 것입니다.

지금까지 올해 IT 운영 트렌드를 전망해 보았는데요. 정리하자면 IT 운영의 핵심은 AI와 공존하는 환경을 얼마나 안정적으로 운영할 수 있는가에 달려 있습니다. 또한 AI 워크로드, 데이터, 보안, Observability 등 IT 운영 영역들은 서로 연결된 하나의 영역이라고 볼 수 있는데요. 따라서 전체를 아우르는 통합적인 접근이 중요해지고 있습니다.

이러한 흐름 속에서 IT 운영 파트너의 역할도 단순히 제품이나 기술을 도입하는 것을 넘어, 복잡해진 운영 환경을 함께 설계하고 정비하는 방향으로 진화하고 있는데요. 다양한 경험과 역량을 바탕으로 IT 운영 전반의 구조를 이해하고 함께 설계할 수 있는 파트너가 필요한 시점입니다.

베스핀글로벌은 Datadog, Okta, Cloudflare 등 각 영역을 선도하는 글로벌 파트너들과 함께 2026년 IT 운영 전략을 함께 설계하고 있습니다. AI 시대의 IT 운영 전략이 궁금하시다면, 베스핀글로벌에 문의해 주시기 바랍니다.

 

※본 콘텐츠는 베스핀글로벌의 뉴스레터 ‘베스픽’을 통해 매주 화요일 발행되는 콘텐츠입니다. 베스픽을 구독하시면 가장 먼저 IT 업계 최신 이슈 및 인사이트를 전달받으실 수 있습니다.

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FAQ

Q1. 비인간 신원(NHI, Non-Human Identity)이 무엇이며 왜 중요한가요?
AI 에이전트, API 키, 서비스 계정 등 사람이 아닌 주체가 시스템에 접근하기 위해 사용하는 식별 정보를 말합니다. 2026년 기준 기업 내 NHI는 사람 계정보다 144배나 많아졌으며, 관리가 소홀할 경우 보안의 가장 취약한 고리가 되기 때문에 반드시 별도의 관리 전략이 필요합니다.

Q2. 2026년 IT 운영에서 AIOps는 어떤 역할을 하나요?
AIOps는 단순한 자동화를 넘어 ‘자율 운영’의 핵심이 됩니다. AI 에이전트가 복잡한 인프라 데이터를 실시간 분석하고 문제 상황을 스스로 판단하여 조치합니다. 이를 통해 IT 운영자는 반복적인 장애 대응에서 벗어나 자율형 IT 시스템의 방향성을 결정하고 안전장치를 관리하는 고도화된 역할에 집중하게 됩니다.

Q3. AI 에이전트 도입이 IT 관측 가능성(Observability) 방식에 어떤 영향을 주나요?
사람이 대시보드를 보고 판단하던 기존 방식과 달리, 관측 가능성 도구가 직접 AI 워크로드와 네트워크 가시성을 분석해 이슈를 선제적으로 해결합니다. 또한 성능과 보안 데이터를 통합 분석하는 DevSecOps 흐름이 강화되어 비즈니스 연속성을 더욱 효과적으로 확보할 수 있습니다.

Q4. AI 시대에 맞는 데이터 운영(DataOps)의 핵심 트렌드는 무엇인가요?
핵심은 ‘AI-Ready 데이터’입니다. AI 에이전트가 즉각 활용할 수 있도록 데이터를 구조화하고, 데이터의 출처와 신뢰성을 보장하는 데이터 주권 관리가 필수적입니다. 또한 자연어를 활용한 데이터 파이프라인 자동화와 합성 데이터 활용이 기업의 핵심 경쟁력이 될 전망입니다.

Q5. 양자 컴퓨터 시대를 대비한 보안 전략(PQC)은 지금 준비해야 하나요?
네, 그렇습니다. 양자 컴퓨터가 실용화되면 기존 암호화 체계가 무력화될 수 있기 때문에, 2026년부터는 포스트 양자 암호화(PQC, Post-Quantum Cryptography) 체계로의 전환 준비가 시작되어야 합니다. 이는 비인간 신원(NHI) 보호 및 생체 인식 기반의 인증 체계 전환과 함께 차세대 보안의 필수 요소로 꼽힙니다.

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