베스핀글로벌 개인정보처리방침 by Sangmi Park 2026년 02월 03일 베스핀글로벌 개인정보처리방침 ‘베스핀글로벌 주식회사’(이하 ‘회사’)는 정보주체의 자유와 권리 보호를 위해 「개인정보 보호법」 및 관계 법령이 정한 바를 준수하여, 적법하게 개인정보를 처리하고 안전하게 관리하고 있습니다. 이에 「개인정보 보호법」 제30조에 따라 정보주체에게 개인정보의 처리와 보호에 관한 절차 및 기준을 안내하고 이와 관련한 고충을 신속하고 원활하게 처리할 수 있도록 하기 위하여 다음과 같이 개인정보 처리방침을 수립·공개합니다. ○ 이 개인정보처리방침은 2026년 2월 3일부터 적용됩니다. 제1조(개인정보의 처리 항목, 목적, 보유기간)① 회사는 「개인정보 보호법」에 따라 다음의 목적을 위하여 정보주체의 동의를 받아 개인정보를 처리합니다. 처리된 개인정보는 다음의 목적 이외의 용도로는 이용되지 않으며, 이용 목적이 변경될 경우에는 「개인정보 보호법」 제18조에 따라 정보주체의 별도 동의를 받는 등 필요한 조치를 이행할 예정입니다.② 회사는 법령에 따른 개인정보 보유·이용기간 또는 정보주체로부터 개인정보를 수집 시 동의받은 개인정보 보유·이용기간 내에서 개인정보를 처리·보유합니다.③ 회사는 개인정보 보유기간의 경과, 처리목적 달성 등 개인정보가 불필요하게 되었을 때에는 지체없이 해당 개인정보를 파기합니다.④ 처리하는 개인정보의 항목·목적 및 보유 기간은 다음과 같습니다. 구분처리 항목처리목적보유 기간베스핀글로벌홈페이지고객문의(Contact Us)[필수] 회사명, 산업군, 성명, 이메일, 부서, 직함, 휴대전화번호, 문의 내용[선택] 문의 분야고객 문의 사항 상담 및 답변3년컨텐츠 다운로드[필수] 회사명, 산업군, 성명, 이메일, 부서, 직함, 휴대전화번호컨텐츠 다운로드 및 정보 제공3년뉴스레터 수신[필수] 이메일뉴스레터 제공뉴스레터 수신 거부 시까지홍보 및 마케팅 정보 수신[필수] 회사명, 산업군, 성명, 이메일, 부서, 직함, 휴대전화번호고객 맞춤 세미나/상품/서비스/프로모션(이벤트) 안내수신 동의 철회 시까지교육 신청 및 문의[필수] 회사명, 산업군, 성명, 부서, 이메일, 직함, 휴대전화번호[선택] 방문경로, 문의내용제품 및 서비스 관련 교육 신청 및 문의에 따른 응대1년기술지원고객지원[필수] 이메일, 성명, 회사명, 비밀번호, 휴대전화번호회원관리회원 탈퇴 시[필수] 이메일, 성명, 회사명, 비밀번호, 사용언어, 휴대전화번호, 기술지원 요청 사항서비스의 기술지원, 서비스 관련 불만처리회원 탈퇴 후 3년빌링포탈[필수] 담당자 ID(이메일 ID), 비밀번호, 회사명, 이메일[선택] 카드 번호회원 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, 보훈여부인재 채용 전형의 진행 및 전형 단계별 안내해당 채용건의 종료 후 6개월채용 지원 중 문의[필수] 성명, 전화번호, 이메일, 문의내용문의사항 접수 시 민원처리 및 처리결과 고지3년채용 합격자채용 지원 시 수집 정보 외[필수] 통장사본[필수 – 고유식별정보] 주민등록등본(주민등록번호), 외국인등록번호[선택 – 고유식별정보]피부양자 등록 시 가족관계증명서(주민등록번호), 외국인등록번호급여 및 복리후생 제공, 4대보험, 경력확인, 인사 서비스 제공퇴사 후 5년오프라인 행사홍보 및 마케팅 동의 고객[필수] 이름, 이메일, 전화번호, 관심 분야, 재직중인 회사, 직무, 총 경력제품, 이벤트, 프로모션 안내수신 동의 후 3개월HelpNow 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 3개월고객 문의[필수] 이름, 연락처, 회사명, 이메일, 문의내용[선택] 직책문의내용 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 항목보존기간상법상업장부와 영업에 관한 중요서류10년전표 또는 이와 유사한 서류5년전자상거래 등에서의 소비자 보호에 관한 법률계약 또는 청약철회 등에 관한 기록5년대금결제 및 재화 등의 공급에 관한 기록5년소비자의 불만 또는 분쟁처리에 관한 기록3년표시/광고에 관한 기록6개월국세기본법세법이 규정하는 모든 거래에 관한 장부 및 증빙서류5년통신비밀보호법서비스 방문 기록3개월 ④ 개인정보 파기의 절차 및 방법은 다음과 같습니다.1. 파기절차회사는 개인정보의 보유기간 경과, 처리 목적 달성 등 파기 사유가 발생한 개인정보를 내부 방침에 따라 선정하여 개인정보 보호책임자의 승인을 받은 후 파기합니다.2. 파기방법전자적 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 기간효성에프엠에스자동이체서비스 제공 및 자동이체 동의 사실 통지[필수] 은행명, 예금주명, 계좌번호, 예금주 생년월일, 예금주 휴대폰번호, 담당자명[선택] 이메일주소자동이체 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 여부2. 개인정보를 수집한 정황 또는 처리 관행에 비추어 볼 때 추가적인 이용∙제공에 대한 예측 가능성이 있는지 여부3. 개인정보의 추가적인 이용·제공이 정보주체의 이익을 부당하게 침해하는지 여부4. 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 내용스파크플러스사무실 관리옵스나우 주식회사고객 문의 및 안내 관리 플랫폼 인증, HelpNow 인증토스페이먼츠카드결제서비스Freshworks Inc.고객 문의 및 안내 관리 플랫폼 운영Salesforce.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 국가일본이전일시 및 방법서비스 이용 시점에 네트워크를 통한 전송이전되는 개인정보 항목성명, 회사명, 산업군, 이메일, 부서명, 직함, 휴대 전화 번호, 산업군, 회사 규모, 문의사항이전목적홍보 및 마케팅 관리 도구 사용개인정보이용기간위탁업무 종료 시까지정보관리책임자 및 연락처Data Protection Officer / privacy@salesforce.com개인정보 이전을 거부하는 방법, 절차 및 거부 효과문의 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 국가미국이전일시 및 방법서비스 이용 시점에 네트워크를 통한 전송이전되는 개인정보 항목이메일, 회사명, 휴대 전화 번호, 기술지원 요청 사항이전목적서비스의 기술 지원, 서비스 관련 불만처리 도구 사용개인정보이용기간위탁업무 종료 시까지정보관리책임자 및 연락처Data Protection Officer / dpo@freshworks.com개인정보 이전을 거부하는 방법, 절차 및 거부 효과문의 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 실시개인정보 처리 관련 안정성 확보를 위해 정기적으로 자체 감사를 실시하고 있습니다.2. 개인정보 처리 직원의 최소화 및 교육개인정보를 처리하는 직원을 지정하고 담당자에 한정시켜 최소화 하여 개인정보를 관리하는 대책을 시행하고 있습니다.3. 내부관리계획의 수립 및 시행개인정보의 안전한 처리를 위하여 내부관리계획을 수립하고 시행하고 있습니다.4. 해킹 등에 대비한 기술적 대책회사는 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 암호화정보주체의 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 방지개인정보처리시스템에 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 제한개인정보를 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 사용개인정보가 포함된 서류, 보조저장매체 등을 잠금장치가 있는 안전한 장소에 보관하고 있습니다.9. 비인가자에 대한 출입 통제개인정보를 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 기록② 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 탭사파리(Safari) : 모바일 기기 설정 > 사파리(Safari) > 고급 > 모든 쿠키 차단삼성 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 사용기록수집 방법구글(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 수집웹 사이트에서 행해지는 고객의 주요 행동에 대한 로그 수집정보주체 개인을 식별할 수 없는 비식별정보만 수집수집 목적고객 분석 등 정보주체 분석, 정보주체 행태정보 기반 맞춤형 서비스 제공보유·이용기간수집일로부터 1년② 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 보호책임자성명이학진직책CPO / CISO직급실장연락처1668-1280, 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 부서부서명정보보호팀연락처1668-1280, 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) 2026년 02월 03일
베스핀글로벌, 미국 법인 중심으로 글로벌 AI 비즈니스 확장 본격화 by Sangmi Park 2026년 02월 03일 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. 문의하기 2026년 02월 03일
AI 시대의 IT 운영 전략, 2026년에는 무엇이 달라질까? BESPICK by Sangmi Park 2026년 02월 02일 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 온다비즈니스 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, 네트워크AI가 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. 관련 상품HelpNow Agentic AI PlatformHelpNow Journey to AIHelpNow AI Security 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. 방금 읽은 이 콘텐츠가 마음에 드셨다면?지금 바로 베스핀글로벌의 뉴스레터 ‘베스픽’을 구독하고, 매주 인사이트를 가장 빠르게 받아보세요. 베스핀글로벌 문의하기 뉴스레터 구독하기 더 읽어볼 만한 컨텐츠 [2026 전망] 무엇을 우선할 것인가? 반도체부터 공공까지 산업별 전략 가이드 “이제는 기술보다 활용이다” – 2026 빅테크 M&A가 보여주는 AI 실전 전략 [BESPICK REPORT] 2025 AI 보안 인사이트 & 2026 전망 AI가 바꾼 보안의 미래 2026년 02월 02일
베스핀글로벌, 심층 기술 세미나 ‘BESPIN Tech Deep Dive Day’ 런칭… 첫 주자로 옥타(Okta)와 보안 전략 공유 by Sangmi Park 2026년 01월 29일 머니투데이 / 2026-01-29 / 김평화 기자 / [ 기사 전문 보기] – 기업의 성공적인 AI 전환을 위해 매월 마지막 주 수요일, AI·데이터·보안 핵심 기술을 다룰 예정 – 첫 번째 세미나로 옥타(Okta)와 함께 ‘제로 트러스트 아이덴티티(Zero Trust Identity) 보안 전략’ 제시 – 향후 클라우드플레어, 데이터독, 데이터브릭스 등 국내외 주요 파트너들과 협력 확대 예정 베스핀글로벌, 심층 기술 세미나 ‘BESPIN Tech Deep Dive Day’ 런칭… 첫 주자로 옥타(Okta)와 보안 전략 공유 <이미지: 베스핀글로벌 X 옥타(Okta)의 심층 기술 세미나 “BESPIN Tech Deep Dive Day” 전경> AI 서비스 및 솔루션 기업 베스핀글로벌(https://www.bespinglobal.com/)은 기업들의 성공적인 AI 전환(AX)을 지원하기 위해 글로벌 기술 파트너들과 함께 매월 심층 기술 세미나인 ‘BESPIN Tech Deep Dive Day(베스핀 테크 딥 다이브 데이)’를 개최한다고 밝혔다. ‘베스핀 테크 딥 다이브 데이’는 엔지니어와 실무자를 대상으로 매월 마지막 주 수요일 정기적으로 진행되는 기술 리더십 프로그램이다. 기업이 AI 환경으로 전환하는 과정에서 직면하는 AI, 데이터, 보안 영역의 복합적인 기술 과제를 글로벌 파트너사의 핵심 기술과 실제 적용 사례를 중심으로 심도 있게 다루기 위해 기획됐다. 그 첫 번째 행사로 베스핀글로벌은 지난 1월 28일 본사 15층 교육장에서 글로벌 아이덴티티 보안 선도 기업 옥타(Okta)와 함께 ‘2026년 베스핀글로벌이 가이드하는 아이덴티티(Identity) 보안 전략 Part.1’ 세미나를 성공적으로 개최했다. 이번 세미나는 계정 보안의 출발점인 ‘제로 트러스트 아이덴티티(Zero Trust Identity)’를 주제로 진행됐으며, 옥타 코리아 황규언 지사장의 환영사로 시작됐다. 주요 세션으로는 ▲보안의 기반으로서 아이덴티티 솔루션 도입 전략(베스핀글로벌 백봉철 과장) ▲베스핀글로벌이 직접 검증한 옥타 기반 신원 생애주기(Identity Lifecycle) 최적화를 통한 IAM 운영 전략(베스핀글로벌 최용선 과장) 등이 마련돼 실무자들에게 실질적인 운영 인사이트를 제공했다. 특히 참석자들이 현업에서 겪고 있는 계정 관리의 주요 과제를 공유하고, 이에 대한 해결 방안을 함께 모색하는 패널 토의를 통해 현장의 고민을 구체적으로 해소하는 시간도 가졌다. 베스핀글로벌은 이번 옥타와의 협업을 시작으로, 향후 클라우드플레어(보안), 데이터독(옵저버빌리티), 데이터브릭스(데이터), AWS(클라우드) 등 각 분야의 핵심 기술 파트너들과 협력해 매월 서로 다른 주제의 테크 딥 다이브 세션을 이어갈 계획이다. 오는 2월에는 SASE 및 웹 보안, 3월에는 데이터 인텔리전스(Data Intelligence)를 주제로 한 세미나가 예정돼 있다. 또한 오프라인 세미나의 핵심 내용을 영상으로 제작한 유튜브 콘텐츠 ‘베스핀 텍톡(Bespin Tek-Tok)’과 블로그 뉴스레터를 통해 시공간의 제약 없이 기술 인사이트를 공유하며 시장 내 기술 리더십을 지속적으로 강화해 나갈 방침이다. 베스핀글로벌 밸류 체인 TC 한대영 부사장은 “AI 전환 시대에는 기술을 얼마나 깊이 이해하고 있느냐가 기업 경쟁력을 좌우한다”며, “베스핀 테크 딥 다이브 데이를 통해 글로벌 파트너들과의 긴밀한 협업을 바탕으로 고객들이 최신 기술 트렌드를 정확히 이해하고, 이를 현업에 즉시 적용할 수 있도록 적극 지원하겠다”고 말했다. 문의하기 2026년 01월 29일
“이제는 기술보다 활용이다” – 2026 빅테크 M&A가 보여주는 AI 실전 전략 BESPICK by Sangmi Park 2026년 01월 26일 대기업의 투자나 인수합병(M&A)은 흔한 일이지만, 작년 말부터 그 속도가 더욱 빨라지고 있습니다. IT 업계에서도 NVIDIA, Meta 등 빅테크 기업들이 AI 스타트업을 중심으로 적극적인 투자와 M&A를 이어가고 있죠. 연이은 거래 뉴스에 관심을 갖고 지켜본 구독자분들도 많이 계실 것 같습니다.기업들은 저마다의 이유로 거액의 돈을 들여 투자를 하고 다른 회사를 인수하는데요. 특히 빅테크의 경우 단순한 사업 확장을 넘어 훨씬 더 구체적인 전략들이 숨어 있습니다. 오늘은 최근 빅테크 기업들의 M&A 소식들을 살펴보고, 그 안에 담긴 AI 전략과 인사이트를 함께 정리했습니다. 다시 활발해진 투자 시장, 중심에는 AI가 있다 먼저 전체 시장의 흐름을 살펴보겠습니다. 런던증권거래소 그룹에 따르면 작년 글로벌 M&A 거래액은 총 4조 5천억 달러로, 2021년 이후 가장 높은 수준을 기록했습니다. 이 가운데 절반 이상이 미국 기업의 거래였다고 하죠. 벤처 투자 시장도 빠르게 회복되고 있는데요. 2025년 전 세계 벤처 투자금은 총 4,250억 달러로 전년 대비 30% 증가했습니다.시장이 활발해진 데에는 몇 가지 요인이 있습니다. 트럼프 행정부는 임기 초부터 친기업 정책을 펼쳐 왔는데요. 이로 인해 규제가 완화되고 금리가 인하되면서 대형 거래에 우호적인 환경이 조성되었습니다. 기업 입장에서는 과감한 베팅에 나서기 수월해진 것이죠. 사모 시장이 커지면서 투자금을 조달할 수 있는 방식이 다양해진 것도 큰 기여를 했습니다.무엇보다 AI 기술의 성숙이 결정적인 역할을 했습니다. 지난해 5억 달러 이상의 M&A 절반이 AI 관련 거래였는데요. AI가 필수 역량이 되면서 많은 기업들이 투자와 인수를 통해 AI 기술과 전문성을 준비하고 있는 것입니다. 벤처 업계에서도 AI 기업들은 대규모 투자 라운드에 강세를 보이며 눈에 띄게 성장하고 있습니다. AI 기술을 잡아라? AI 인재를 잡아라! 이러한 상황에서 빅테크는 어떤 기업을 인수했을까요? 가장 주목받는 분야는 단연 Agentic AI입니다. 이미 새로운 기준으로 자리 잡은 Agentic AI 기업을 인수함으로써 기술은 물론 인재까지 신속하게 확보하는 것이죠. 이 밖에도 생성형 AI 모델 등 다양한 AI 스타트업들이 빅테크의 인수 타깃이 되고 있습니다.Meta, AI Agent 스타트업 Manus 인수 | 2025년 12월 | 20억 달러 추정 Manus는 복잡한 작업을 자율적으로 처리하는 AI Agent를 개발한 기업입니다. 출시 8개월 만에 연간 반복 매출(ARR) 1억 달러를 달성하기도 했죠. Meta는 빠르게 성장하는 스타트업을 인수함으로써 자체 개발 없이 AI Agent 시장에 진입했습니다. 또한 Manus 직원들이 Meta 팀에 합류했는데요. Meta는 이전에도 Scale AI의 CEO를 영입하기 위해 거액의 지분을 인수한 바 있죠. 이번에도 역시 AI 인재를 확보하기 위한 전략적 인수라는 분석입니다.NVIDIA, AI 추론 칩 스타트업 Groq과 라이선스 계약 | 2025년 12월 | 200억 달러 추정NVIDIA는 AI 학습 시장에서는 선두주자이지만 추론 분야에서는 경쟁력이 부족했는데요. 추론에 최적화된 칩을 생산하는 Groq과의 기술 계약을 통해 추론 AI 시장까지 지배력을 넓히고 있습니다. 공식 M&A는 아니지만 핵심 인력까지 영입했다는 점에서 사실상 우회적인 인수라는 평가입니다. 게다가 비독점 라이선스 계약으로 반독점 규제를 피해 갔는데요. 타이밍이 중요한 AI 시장에서 속도를 높이기 위해 전략적으로 이러한 형식을 취한 것으로 풀이됩니다.Cisco, 생성형 AI 스타트업 NeuralFabric 인수 | 2025년 11월 | 거래 조건 비공개NeuralFabric은 Microsoft 출신 엔지니어들이 창업한 기업으로, 도메인에 특화된 소규모 언어 모델(SLM) 개발 기술을 가지고 있는데요. Cisco는 인수가 마무리되면 NeuralFabric의 인력을 자사 AI 소프트웨어 및 플랫폼 팀에 합류시킬 것이라고 밝혔습니다. 인수를 통해 기술은 물론 기술을 만든 인재들까지 흡수해, 앞으로 네트워크 기업을 넘어 생성형 AI 플랫폼 영역까지 전문성을 넓히려는 것으로 보입니다. 에너지부터 데이터까지, 이제는 AI 운영 경쟁! 안정적인 AI 운영을 위한 경쟁도 치열해지고 있습니다. AI 도입이 늘어나면서 컴퓨팅 파워와 전력, 데이터센터 등 인프라의 중요성이 더욱 커지고 있기 때문입니다. 자연히 빅테크들은 AI 운영에 필요한 인프라와 데이터, 운영 도구를 직접 보유하기 위해 적극적인 투자와 M&A를 단행하고 있습니다.Alphabet, 데이터센터 ᐧ 에너지 개발사 Intersect 인수 | 2025년 12월 | 47억 5천만 달러Google은 최근 몇 년 간 AI 분야에서 OpenAI와 치열한 경쟁을 이어가고 있습니다. 이러한 가운데 Google의 모회사 Alphabet은 AI 서비스 확장에 필요한 막대한 전력과 데이터센터를 빠르게 확보하기 위해 Intersect를 인수했습니다. 단순히 서버를 늘리는 것이 아니라 전력 공급까지 직접 컨트롤함으로써 AI 인프라의 핵심을 내부로 가져오겠다는 전략을 엿볼 수 있습니다.NVIDIA, 서버 클러스터 관리 기업 SchedMD 인수 | 2025년 12월 | 거래 조건 비공개SchedMD가 개발한 Slurm은 LLM 훈련에 필요한 수만 개의 GPU 작업을 자동으로 관리하는 도구입니다. 이미 전 세계 100대 슈퍼컴퓨터 중 절반 이상이 사용할 만큼 업계 표준으로 자리 잡았죠. NVIDIA는 이번 인수를 통해 대규모 AI 컴퓨팅 환경을 보다 효율적으로 관리할 수 있는 역량을 확보했는데요. AI 훈련의 핵심 인프라인 클러스터 리소스 관리 기술을 내재화해, AI 인프라 선두주자로서 주도권을 강화하려는 전략으로 풀이됩니다.IBM, 데이터 스트리밍 기업 Confluent 인수 | 2025년 12월 | 110억 달러Confluent는 수많은 앱과 서버 간 데이터를 실시간으로 수집하고 전달하는 플랫폼을 제공합니다. 쉽게 말해 데이터가 끊김 없이 흐르도록 하는 ‘고속도로’와 같은 역할인데요. AI의 정확성을 높이기 위해 최신 데이터가 실시간으로 공급되어야 하기 때문에 수요가 증가하고 있습니다. IBM은 Confluent를 인수함으로써 이러한 데이터 스트리밍 역량을 확보했는데요. 이를 통해 앞으로 더욱 효과적인 AI 에이전트와 스마트 데이터 플랫폼을 구축할 것으로 보입니다.Snowflake, 시스템 모니터링 플랫폼 Observe 인수 | 2026년 1월 | 10억 달러 추정정확한 거래 조건은 공개되지 않았지만 이번 인수는 Snowflake의 역대 최대 규모로 알려졌습니다. Snowflake는 Observe를 자사 제품에 통합할 계획이라고 밝혔는데요. 이를 통해 AI 에이전트가 생성하는 방대한 데이터를 더 빠르게 모니터링하고 문제를 발견할 수 있습니다. 본격적으로 시작된 AI 시대에 요구되는 데이터 운영 역량을 강화하고, 매력적인 데이터 솔루션을 제공하기 위한 전략적 포트폴리오 확장이라는 평가입니다. AI의 그림자? 보안 M&A가 급증하는 이유! AI 도입이 확대되면서 보안에 대한 관심도 높아지고 있습니다. 2025년에 발표된 모든 사이버 보안 M&A 거래의 총 공개 가치는 840억 달러를 넘어섰다고 하죠. 다양해지는 공격만큼 사이버 보안 기술도 빠르게 발전하고 있는데요. 많은 빅테크들이 혁신적인 기술을 지닌 보안 스타트업을 인수해 보안 역량 강화에 나서고 있습니다.ServiceNow, 사이버 보안 스타트업 Armis 인수 | 2025년 12월 | 77억 5천만 달러Armis는 IT, IoT, 의료기기 등 다양한 환경에서 보안 위험을 관리하는 플랫폼을 제공하는데요. 연간 반복 매출(ARR)이 3억 4천만 달러에 달하고, 전년 대비 50% 이상 성장하는 등 사이버 보안 분야에서 빠르게 앞서가는 기업입니다. ServiceNow는 이번 인수로 IT 운영과 보안을 함께 관리하는 통합 AI 컨트롤 타워를 구축하겠다는 계획을 밝혔습니다.Veeam, 데이터 보안 관리 기업 Securiti AI 인수 | 2025년 10월 | 17억 2,500만 달러Securiti AI는 기업의 모든 데이터를 한곳에서 파악하고 관리할 수 있는 플랫폼을 제공합니다. Veeam은 Securiti AI를 인수하면서 단순히 데이터를 보호하는 수준을 넘어, 모든 데이터를 식별하고 이를 AI에 안전하게 활용할 수 있도록 관리하는 것이 중요하다고 강조하는데요. AI가 다루는 데이터가 많아지고 민감해질수록 데이터 보안 역량을 확보하는 것이 기업의 필수 과제로 떠오르고 있음을 보여줍니다.CrowdStrike, 신원 보안 스타트업 SGNL 인수 | 2026년 1월 | 7억 4천만 달러SGNL은 사람뿐 아니라 AI가 시스템에 접근할 수 있는 권한을 실시간으로 관리하는 기술을 보유한 기업입니다. AI 에이전트 활용이 증가하면서 AI의 접근 범위를 통제하는 것이 새로운 보안 과제로 떠오르고 있는데요. CrowdStrike는 이번 인수를 통해 신원 보안 기술을 빠르게 흡수하고, AI 시대에 맞는 통합 보안 솔루션을 제공해 경쟁력을 높이려는 전략으로 풀이됩니다. 빅테크 기업은 왜 인도를 주목할까? 한편, 빅테크의 시선은 인도로도 향하고 있습니다. 인도는 넓은 부지와 비교적 저렴한 전력 비용, 빠르게 성장하는 재생 에너지 용량을 지니고 있으며 풍부한 기술 인력을 보유하고 있는 것이 강점이죠. 그러다 보니 소비 시장을 넘어 AI 인프라와 운영을 위한 핵심 지역으로 떠오르고 있는 것입니다.지난 12월, Microsoft와 Amazon은 인도의 클라우드 및 AI 인프라에 대한 투자를 발표했습니다. MS는 175억 달러를, Amazon은 350억 달러를 투입할 계획인데요. Google 역시 앞서 150억 달러 규모의 AI 데이터센터 허브 구축 계획을 밝힌 바 있습니다. 클라우드 빅테크 기업들의 이러한 행보는 인도의 기술 인력과 자원을 바탕으로 AI 시대의 필수적인 클라우드 수요를 선점하겠다는 전략으로 보입니다.Intel도 같은 흐름에 합류했는데요. 인도의 반도체 기업 Tata Electronics와 협력해 현지에서 칩을 생산하고, AI PC 솔루션을 함께 개발할 계획입니다. 인도는 현재 PC 수요는 물론 AI 도입 속도가 가파르게 증가하고 있는 추세인데요. 현지 파트너십을 통해 제조 거점을 확보하고 소비 시장까지 선점하겠다는 전략입니다. 올해 빅테크의 AI 전략은? 만드는 AI에서 운영하는 AI로! 지금까지 살펴본 빅테크 투자와 M&A에서는 몇 가지 공통된 전략을 발견할 수 있었는데요. 3가지 키워드로 정리해 보았습니다.1) 몸집 불리기? 핵심은 AI 역량 ‘내재화’단순히 규모를 키우는 것이 아니라 AI 운영에 필요한 기술과 인프라를 직접 보유하려는 움직임이 늘어나고 있습니다. Bain & Company에 따르면 글로벌 600개 기업 중 57%가 M&A의 핵심 동기로 ‘규모 확대와 전략적 성장’을 꼽았다고 하죠. 투자와 인수를 통해 자사 제품 및 솔루션 개발에 인수한 기업의 AI 인력을 합류시키는 경우도 많아지고 있는데요. 역시나 AI 역량을 내재화하기 위한 것으로 풀이됩니다.2) 달라진 AI 경쟁, AI ‘운영’이 중요하다예전에는 뛰어난 모델을 개발하는 것이 AI 경쟁의 핵심이었는데요. 이제는 AI를 얼마나 효율적으로 운영하느냐가 차별화 요소가 되고 있습니다. AI 모델이 상향 평준화되면서 경쟁력은 안정적인 운영 역량에서 갈리기 때문입니다. 최근 AI 인프라와 데이터, AI 애플리케이션 기업을 겨냥한 인수가 늘어난 것은 이러한 흐름을 보여줍니다. Agentic AI에 대한 관심 역시 AI가 실제 업무를 수행하고 운영하는 단계로 진화하고 있음을 보여줍니다.3) AI ‘보안’은 선택이 아닌 필수!AI 활용이 확대될수록 외부와의 연결 지점도 함께 늘어나고 있습니다. 그만큼 보안 리스크 역시 커지고 있는데요. 이에 따라 빅테크와 보안 기업들은 AI 도입 이후가 아니라, 초기 설계 단계부터 보안을 함께 고려하는 전략을 강화하고 있습니다. 최근 보안 기업 인수가 증가하는 현상은, AI 보안이 더 이상 선택이 아닌 AI 운영의 기본 조건이 되었음을 보여줍니다.올해 AI는 운영과 인력, 보안 전략을 함께 고민해야 하는 비즈니스의 영역으로 들어왔습니다. 빅테크의 투자와 인수 사례들도 이러한 변화를 분명히 보여주고 있는데요. 이제는 AI를 어떻게 설계하고 운영할 것인지, 그리고 이를 위해서는 어떤 역량을 우선적으로 갖춰야 할지를 고민해야 할 시점입니다. 이 과정에서 궁금한 점이 있거나 전문가의 도움이 필요하다면 언제든 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. 관련 상품HelpNow Agentic AI PlatformHelpNow Journey to AI FAQ Q1. 최근 글로벌 M&A 시장에서 AI 거래가 차지하는 비중은 어느 정도인가요? 2025년 기준, 5억 달러 이상의 대형 M&A 거래 중 절반 이상이 AI 관련 거래였습니다. 이는 AI가 기업의 필수 역량이 되면서 기술과 전문성을 확보하려는 투자가 집중되고 있음을 보여줍니다.Q2. 빅테크 기업들이 AI 스타트업을 인수할 때 기술 외에 중요하게 고려하는 요소는 무엇인가요?바로 ‘인재 확보’입니다. Meta나 Cisco의 사례처럼, 인수한 기업의 핵심 인력을 자사 팀에 합류시켜 AI 전문성을 내재화하는 것이 주요 전략 중 하나입니다.Q3. NVIDIA가 Groq과 라이선스 계약을 맺은 전략적 이유는 무엇인가요? NVIDIA는 학습 시장의 선두 주자이지만 상대적으로 부족했던 ‘추론 AI 시장’에서의 지배력을 넓히기 위함입니다. 또한, 이러한 방식은 반독점 규제를 피하면서도 핵심 인력과 기술을 빠르게 확보할 수 있는 전략적 선택으로 풀이됩니다.Q4. AI 운영 경쟁이 치열해지면서 인프라 측면에서 어떤 변화가 나타나고 있나요?안정적인 운영을 위해 컴퓨팅 파워, 데이터 센터, 전력을 직접 보유하려는 움직임이 강해졌습니다. Alphabet의 에너지 개발사 인수나 IBM의 데이터 스트리밍 기업 인수가 그 대표적인 사례입니다.Q5. AI 보안 M&A가 급증하는 이유는 무엇이며 어떤 기술이 주목받고 있나요? AI 도입 확대로 보안 리스크가 커졌기 때문입니다. 특히 AI 에이전트 활용이 늘어남에 따라, 사람 뿐만 아니라 AI의 시스템 접근 권한을 실시간으로 관리하는 ‘신원 보안’ 기술 등이 새로운 과제로 떠오르며 주목받고 있습니다. 방금 읽은 이 콘텐츠가 마음에 드셨다면?지금 바로 베스핀글로벌의 뉴스레터 ‘베스픽’을 구독하고, 매주 인사이트를 가장 빠르게 받아보세요. 베스핀글로벌 문의하기 뉴스레터 구독하기 더 읽어볼 만한 컨텐츠 [2026 전망] 무엇을 우선할 것인가? 반도체부터 공공까지 산업별 전략 가이드 성공했는데 실패했다? 진짜 성공하는 AI PoC 체크리스트 공개! [BESPICK REPORT] 2025 AI 보안 인사이트 & 2026 전망 AI가 바꾼 보안의 미래 2026년 01월 26일
단순 수행을 넘어 자율 협업으로, ‘Agentic Workflow’의 시대 ARTICLE by Sangmi Park 2026년 01월 22일 Agentic Workflow는 AI 에이전트가 기업의 업무를 단계별로 나눠 자율적으로 협업하며 실행하는 새로운 업무 운영 방식입니다. 2025년을 기점으로 AI 에이전트는 단순히 질문에 답하는 도구를 넘어, 스스로 계획을 세우고 외부 시스템을 활용해 실제 업무를 수행하는 단계로 진화했습니다. 그리고 2026년의 시작과 함께, Agentic Workflow는 가능성을 넘어 기업 운영 현장에서 구현되는 현실적인 전략으로 자리 잡고 있습니다.이러한 변화의 핵심은 파편화된 시스템들을 하나로 묶어 복잡한 과업을 완수하는 ‘연결의 표준화’에 있습니다. 최근 구글이 글로벌 유통사들과 협업하여 공개한 UCP(Universal Commerce Protocol)가 대표적인 예입니다. 사용자가 구글 제미나이 앱에 “늘 먹던 저녁 재료를 주문해 줘”라고 하면 AI가 사용자의 월마트 구매 이력과 실시간 재고를 확인해 주문을 진행합니다. 결제 역시 구글 월렛에 저장된 정보를 활용해 자율적으로 이뤄질 것이라고 해요. 주문, 재고 확인, 결제처럼 역할이 나뉜 시스템들을 AI가 하나의 흐름으로 연결해 실행하는 방식입니다. 단일 에이전트의 한계를 넘는 ‘분업과 협업’ 글로벌 시장조사 기업 프리시던스 리서치(Precedence Research)에 따르면 2026년 전 세계 AI 에이전트 시장은 약 116억 달러 규모로 지난해보다 1.5배 가량 성장할 전망입니다. 연평균 성장률은 약 45%로, 2034년에는 현재 대비 최대 20배 수준까지 확대될 수 있다는 전망도 나옵니다.시장이 커지고 AI 에이전트의 활용 범위가 확대되면서, 단일 에이전트 방식의 한계도 분명해지고 있습니다. 하나의 에이전트가 여러 시스템을 오가며 계획을 세우고 실행 결과를 검증하며 예외 상황에 대응하는 과정을 모두 감당하기에는 너무 복잡한 것이죠.이 과정에서 중요한 역할을 하는 개념이 A2A(Agent-to-Agent)입니다. A2A는 에이전트 간 결과와 맥락을 주고받으며 다음 행동을 결정하는 협업 방식으로, Agentic Workflow의 실행력을 좌우하는 핵심 요소로 작동합니다. Agentic Workflow는 하나의 AI가 모든 일을 처리하는 방식이 아니라 여러 AI 에이전트가 역할을 나눠 협업하고, 사람은 업무 전체의 흐름을 관리하는 구조입니다.실제로 Agentic Workflow 구현의 핵심으로 꼽히는 멀티 에이전트 시스템은 AI 에이전트 시장 내에서 가장 높은 성장률을 보이는 분야입니다. 단순히 전망만 밝은 게 아니라 실제 기업에서의 활용이나 투자 유치 등 시장의 움직임이 가속화하고 있다는 의미이죠. 산업 현장에서 펼쳐지는 에이전트 협업 제조 산업은 멀티 에이전트 기반의 Agentic Workflow가 구현되고 있는 대표적인 영역입니다. 글로벌 엔지니어링 기업 지멘스는 설비 이상 신호를 센서나 진동 데이터로 분석해 고장 가능성을 예측하고, ERP와 연계해 부품 수급과 생산 일정을 조정하는 통합 제조 운영 솔루션을 제공하고 있습니다. 설비 고장이라는 하나의 이벤트를 두고 여러 에이전트가 각자의 역할을 수행하며 생산성을 높이는 것이죠.유통과 물류 산업에서도 비슷한 방식이 활용되고 있습니다. 세계 최대 물류기업 DHL은 폭설이나 항만 파업과 같은 배송 차질 신호를 실시간으로 포착하면 대체 운송 수단 검토부터 비용·일정 비교, 가계약 체결, 고객 안내까지 에이전트 중심으로 자동화하는 시스템을 운영 중입니다. 에이전트가 표준화된 업무를 신속히 처리하고 사람은 예외 상황 판단과 의사결정에 집중함으로써 전체 기업 운영 효율이 크게 개선됩니다.제조와 물류를 시작으로 Agentic Workflow는 다양한 산업으로 확산되고 있습니다. 금융, IT, HR, 헬스케어 등 다양한 영역에서 업무를 단계별로 나누고 각 단계에 특화된 에이전트들이 정보를 주고받으며 처리 효율을 높이기 위해 노력하고 있죠. 공통된 흐름은 명확합니다. 하나의 AI가 모든 일을 처리하는 방식에서 벗어나 역할이 다른 에이전트들이 함께 업무를 완성하는 구조로 전환되고 있다는 것입니다. Agentic Workflow를 통한 새로운 전략 AI는 더 이상 사람의 보조 도구가 아니라, 업무를 직접 처리하는 실행 주체로 자리 잡고 있습니다. 과거에는 AI가 분석 결과나 추천안을 제시하면 사람이 판단과 실행을 맡았다면, 이제는 여러 AI 에이전트가 협업하며 업무를 자율적으로 수행하는 단계로 전환되고 있습니다.이러한 변화 속에서 기업이 고민해야 할 핵심은 AI 에이전트를 ‘얼마나 도입할 것인가’가 아니라, 자사의 업무 구조에 맞는 Agentic Workflow를 어떻게 구축하고 운영할 것인가입니다. 업무를 어떻게 단계로 나눌 것인지, 각 단계에 어떤 AI 에이전트가 역할과 권한을 갖는지, 예외 상황에서는 사람의 개입을 어떻게 설계할 것인지에 대한 명확한 기준이 필요합니다.특히 Agentic Workflow 구축과 운영은 단순한 기술 적용이 아니라, 업무 프로세스에 대한 이해를 바탕으로 클라우드·시스템 연계, 에이전트 간 협업 구조(A2A), 실행을 위한 연결 방식(MCP), 그리고 거버넌스를 함께 설계해야 하는 종합적인 과제입니다. 이러한 역량이 갖춰질 때, AI 에이전트는 실험적 도입을 넘어 기업 운영 전반에서 실질적인 성과로 이어질 수 있습니다. AI 도입을 넘어 Agentic Workflow 중심의 업무 체계를 구축하고 안정적으로 운영하는 역량이, 다음 AI 시대 기업 경쟁력을 좌우하는 핵심 요소가 될 것입니다. 관련 상품 HelpNow Agentic AI Platform 방금 읽은 인사이트를 실무에 직접 적용하고 싶으시다면?지금 바로 베스핀글로벌에 문의하세요. 베스핀글로벌 문의하기 FAQ Q1) Agentic Workflow란 무엇인가요?Agentic Workflow는 여러 AI 에이전트와 시스템이 하나의 업무를 끝까지 수행하도록 설계된 업무 실행 구조입니다. 단일 AI의 성능이 아니라 업무를 단계로 나누고 각 단계의 판단과 실행을 분리해 연결하는 방식이 핵심입니다. Q2) 왜 Agentic Workflow가 필요한가요?단일 에이전트가 복잡한 업무를 혼자 처리하려면 계획 수립부터 실행, 검증, 예외 처리까지 모든 것을 감당해야 합니다. Workflow는 업무를 단계별로 나누고 각 단계를 전문화된 에이전트가 담당하게 함으로써 문제가 발생한 부분만 다른 에이전트가 개입해 처리할 수 있습니다. 결과적으로 복잡한 업무를 더 안정적이고 효율적으로 자동화할 수 있게 됩니다. Q3) 기존 AI 자동화와 Agentic Workflow는 무엇이 다른가요?기존 자동화가 사전에 정해진 규칙(If-Then)을 반복하는 방식이라면, Agentic Workflow는 에이전트들이 자율적으로 판단하며 다음 단계를 결정한다는 점이 핵심입니다. 고정된 시나리오가 없어도, 에이전트들이 자율적으로 판단하며 업무를 완수하는 흐름을 설계한다는 점이 핵심적인 차이입니다. Q4) AI 에이전트, MCP, A2A는 Agentic Workflow에서 어떤 역할을 하나요?AI 에이전트는 워크플로 안에서 각 단계를 수행하는 실행 주체입니다. MCP는 에이전트가 ERP, 결제, 검색 같은 외부 시스템에 접근해 실제 작업을 수행할 수 있도록 돕는 연결 방식입니다. A2A는 여러 에이전트가 각자의 판단 결과와 맥락을 공유하며 다음 단계를 조율하는 협업 구조입니다. 즉, MCP는 ‘실행을 위한 연결’, A2A는 ‘분업을 위한 연결’로, 모두 Agentic Workflow를 구성하는 핵심 수단입니다. Q5) 기업이 Agentic Workflow를 설계할 때 가장 중요한 점은 무엇인가요?가장 중요한 것은 에이전트 수가 아니라 업무 설계입니다. 어떤 업무를 단계로 나눌 것인지, 사람의 개입 지점은 어디인지, 실패 시 누가 판단할 것인지에 대한 거버넌스가 먼저 정의돼야 합니다. Agentic Workflow는 AI 도입이 아니라 업무 운영 방식의 전환입니다. 더 읽어볼 만한 컨텐츠 뇌를 가진 로봇의 등장: ‘피지컬 AI’의 본격 상용화 범용 AI를 넘어, 버티컬 AI의 시작: 기업 경쟁력을 바꾸는 게임체인저 2026년 01월 22일
베스핀글로벌, 2026년 AI 중심으로 조직 개편… “AI 트랜스포메이션 파트너로 도약” by Sangmi Park 2026년 01월 21일 매일경제 / 2026-01-21 / 정호준 기자 / [기사 전문 보기] – 고객의 복잡한 문제 해결 위해 산업과 기술 정렬한 4대 ‘비즈니스 센터(BC)’ 신설 – AI 전담 조직, IBM 왓슨 출신 한선호 부사장 임명, AI 밸류 체인 부문 한대영 부사장 임명 – ‘Helping You Adopt AI’ 슬로건 아래 기업 AI 구축 서비스 및 솔루션 사업 강화 베스핀글로벌, 2026년 AI 중심으로 조직 개편… “AI 트랜스포메이션 파트너로 도약” <이미지: 베스핀글로벌 AI&Data BC 센터장 한선호 부사장(왼쪽), AI 밸류체인 BC 및 엔터프라이즈 이머징 부문장 한대영 부사장(오른쪽)> AI 서비스 및 솔루션 기업 베스핀글로벌(https://www.bespinglobal.com/) 2026년을 기점으로 인공지능(AI) 중심의 대대적인 조직 개편을 단행했다고 21일 밝혔다. AI 컨설팅부터 구축, 관리, 운영에 이르기까지 기업 비즈니스 전반에 AI를 내재화하는 AI 전문 파트너로 전면적으로 전환하겠다는 포부다. 베스핀글로벌은 고객의 복합적인 기술 요구에 부응하고 산업별 전문성과 기술 역량을 결합해 시장 경쟁력을 극대화하기 위한 조직 개편안을 확정했다. 이번 개편의 핵심은 ‘산업과 기술의 정렬’로 사업 개발(BD)과 기술 역량을 통합한 4대 ‘비즈니스 센터(BC)’ 체계로의 전환이다. 가장 눈에 띄는 변화는 AI 전담 조직의 강화다. 베스핀글로벌은 ‘AI & DATA BC’를 신설하고 총괄 책임자로 한선호 부사장을 선임했다. IBM에서 왓슨 AI 사업을 이끌었던 한 부사장은 고객의 AI 도입 여정 전반을 설계하고 고도화된 AI 기술력을 산업 현장에 적용하는 역할을 주도한다. 동시에 AI 밸류 체인 BC와 엔터프라이즈 및 이머징 사업 부문은 한대영 부사장이 맡는다. 한 부사장은 고객의 문제가 더욱 복잡해지면서 발생하는 문제 해결을 위해 고객 맞춤형 솔루션 제공하며 수익성을 높이는 데 집중할 계획이다. 이 외에도 새로운 정부의 첫 AI 플랫폼인 “모두의 광장”, 한국수력원자력의 “K-GPT”, 울산교육청의 “우리아이AI” 등의 공공 사례를 성공적으로 이끌어낸 강종호 부사장이 공공 사업 부문 및 ‘AI 플랫폼 BC’를 맡는다. 마지막으로 최근 기업용 AI 시장 수요가 급증한 제미나이 엔터프라이즈의 서비스 기술 전문성을 극대화한 ‘구글 BC’는 박준용 전무가 연임하며 시장 점유율 확대를 꾀한다. 베스핀글로벌은 이번 개편을 통해 수익 구조의 체질 개선도 병행한다. 기존의 비즈니스 모델을 탈피하고 구독형 플랫폼 기반의 반복 수익과 자사의 AI 브랜드인 ‘헬프나우(HelpNow)’ 중심의 매출 비중을 높여 국내 최대 AI 구축 사례 보유 기업으로 자리매김한다는 전략이다. 또한 글로벌 9개국 15개 오피스를 기반으로 글로벌 확장을 가속화하고 제로 트러스트 기반의 AI 전용 보안 아키텍처를 제공해 기술적 우위를 확보할 방침이다. 허양호 베스핀글로벌 대표는 “지난해가 AI 중심 기업으로의 구조적 전환을 준비하는 기간이었다면, 2026년은 그 결실을 바탕으로 시장을 선도하는 원년이 될 것”이라며, “기존의 클라우드 도입을 돕겠다는 의미를 넘어 ‘Helping You Adopt AI(고객의 AI 도입을 돕겠습니다)’를 슬로건으로 고객의 실질적인 비즈니스 성과를 창출하는 진정한 AI 파트너로 진화하겠다”고 밝혔다. 문의하기 2026년 01월 21일
성공했는데 실패했다? 진짜 성공하는 AI PoC 체크리스트 공개! BESPICK by Sangmi Park 2026년 01월 19일 새해를 맞아 많은 기업들이 올해 새로운 AI 프로젝트를 계획하고 있을 텐데요. AI를 비즈니스에 성공적으로 도입하려면 무엇보다 철저한 검증이 필요합니다. 그래서 본격적인 프로젝트에 앞서 PoC를 진행하는데요. PoC(Proof of Concept, 개념 증명)란 새롭게 도입하려는 기술이나 시스템이 실현 가능한지, 원하는 목표를 달성할 수 있는지 확인하는 소규모 실험 과정입니다.PoC를 건너뛴다면 예상치 못한 기술적 한계에 부딪히거나, 막대한 비용을 투입하고도 성과를 얻지 못할 수 있습니다. 따라서 PoC는 이러한 위험을 사전에 걸러내는 일종의 안전장치 역할을 합니다. 하지만 AI PoC의 88%가 실제 운영 단계로 이어지지 못한다는 사실, 알고 계셨나요? 수많은 AI 프로젝트가 PoC를 통해 기술성을 입증했지만 정작 현업에 적용되지 못하고 사라지고 있는 것입니다.이와 관련해 AWS의 Swami Sivasubramanian 에이전틱 AI 담당 부사장은 “대부분의 PoC는 실제 운영 환경에 적용할 수 있도록 설계되지 않았다”라며 PoC를 계획하고 구축하는 방식에 그 원인이 있다고 지적하기도 했는데요. 오늘 베스픽에서는 AI PoC가 실패하는 진짜 이유가 무엇인지, 사례를 통해 살펴보겠습니다. Case 1. 성공한 PoC가 결국 무산된 이유? 스위스의 한 대형 은행은 대출 심사 과정을 자동화하기 위해 AI 프로젝트를 추진했습니다. 고객이 제출한 각종 서류에서 필요한 정보를 AI가 자동으로 추출하고 검증하는 것인데요. 이러한 시스템을 통해 신규 대출 심사와 승인에 걸리는 시간을 대폭 줄이는 것이 주요 목표였습니다.PoC는 성공적으로 마무리되었습니다. 기술적으로 충분히 구현 가능하다는 점이 입증되었고, 실제 업무에 도입하는 단계까지 접어들었는데요. 하지만 결국 이 프로젝트는 도입 직전에 무산되고 말았습니다. 가장 큰 원인은 규제 검토가 너무 늦었기 때문이었습니다. 금융권은 데이터 보안과 개인정보 보호 등에 대해 엄격한 규제가 적용되는 산업인데요. 특히 최근에는 AI 활용에 대한 규제도 강화되고 있죠.그런데 이 프로젝트에서는 규제 및 리스크 관리 부서가 후반부에 참여하게 되었고, 뒤늦게 고객 데이터 보호와 AI 판단 근거의 투명성에 대한 문제를 제기한 것입니다. 결국 PoC를 통해 기술적 타당성을 보여주었음에도 불구하고, 실제 비즈니스에 중대한 영향을 미치는 규제 요건을 충족하지 못해 프로젝트가 중단되었습니다. Case 2. 너무 완벽한 PoC의 함정? 미국의 한 제조 공장은 설비 고장을 미리 예측하는 AI 시스템을 도입하고자 했습니다. 장비가 고장 나기 전에 이상 징후를 감지해 정비하면 갑작스러운 생산 중단을 막을 수 있기 때문이죠. 프로젝트의 PoC 결과는 기대 이상이었습니다. 고장 예측 정확도는 92%에 달했고, 약 45만 달러 규모의 손해 방지 효과도 확인되었습니다.하지만 문제는 여기서부터 시작되었습니다. 이 시스템을 27개 생산 라인 전체로 확대하려던 계획은 8개월 이상 지연되었는데요. 원인은 PoC 환경과 실제 공장 현장의 차이에 있었습니다. PoC는 잘 정리된 데이터와 안정적인 인프라 환경을 기반으로 진행되었는데요. 반면 실제 공장에는 15년에서 30년 된 낡은 설비들이 있었고 각 설비마다 데이터 형식도 네트워크 환경도 제각각이었습니다.또 다른 자동차 부품 공장 역시 비슷한 난항을 겪었는데요. 역시나 PoC에서 주목할 만한 결과를 얻었지만 전체 시설로 확대하지는 못했습니다. PoC를 진행한 시스템이 특정 장비에만 맞춰져 있어 다른 시설에서는 사용할 수 없었기 때문입니다. 이러한 사례들은 실제 운영과는 다른 환경에서 진행된 PoC는 아무리 성공적이더라도 결국 무용지물이 될 수 있음을 보여줍니다. Case 3. PoC에서 꼭 살펴봐야 하는 지표? 한 디지털 마케팅 대행사는 콘텐츠 제작 속도를 높이기 위해 생성형 AI 도입을 검토했습니다. 텍스트부터 이미지, 영상까지 다양한 형식의 콘텐츠를 AI로 신속하게 만들어내면 시간이 단축되고 비용은 줄어들 것이라고 기대한 것이죠. PoC를 진행한 결과 실제로 AI가 빠르게 콘텐츠를 생성했고, 속도와 비용 면에서 그 효과가 확인되었습니다.AI 도입으로 생산성 면에서 큰 이점을 가져올 것이라고 생각했지만 실제로 AI를 도입하고 운영해 보니 예상치 못한 일이 벌어졌습니다. AI가 콘텐츠를 빠르게 만들어냈지만 결과물의 품질이 고객사 기준에 미치지 못하는 경우가 많았던 것입니다. 결국 직원들이 다시 검토하고 수정하는 단계가 추가되면서 처음 AI를 도입하려는 취지와는 정반대의 상황이 되었습니다.창의성 측면에서도 문제가 나타났습니다. AI가 만드는 콘텐츠는 비슷비슷한 패턴이 반복되었고 이를 직원들이 수정하는 데 많은 시간을 쓰게 되었습니다. 자연히 새로운 아이디어를 고민할 여유가 사라졌고 업무 만족도는 떨어졌죠. 고객들 또한 결과물의 창의성이 사라졌다는 반응을 보였습니다. PoC를 진행했음에도 불구하고 정작 비즈니스 측면에서 중요한 품질과 창의성을 고려하지 못해 발생한 일이었습니다. AI PoC의 핵심은 기술이 아닌 이것? 위 사례들의 공통점은 무엇일까요? 바로 AI PoC를 기술적 관점에서만 실행했다는 점입니다. 기술이 작동하는지에만 집중했을 뿐 산업 규제 거버넌스, 운영 현장과 데이터, 사용자와 비즈니스 지표 등을 고려하지 않은 것이죠. 그 결과 AI PoC는 성공했지만, 실제 업무 적용을 위한 AI 프로젝트는 결과적으로 실패하고 말았습니다.한 연구에 따르면 AI 프로젝트의 실패율은 기존 IT 프로젝트의 실패율보다 약 2배 이상 높은데요. 그 이유는 근본적으로 AI 도입을 잘못된 방식으로 접근하기 때문입니다. 따라서 AI 프로젝트는 처음부터 비즈니스 관점에서 출발해야 합니다. AI 프로젝트는 단순히 최신 기술을 도입하여 시스템을 구축하는 것이 아니라, 명확한 비즈니스 가치를 얻기 위해 설계해야 한다는 사실을 기억해야 합니다.그렇다면 성공적인 AI 프로젝트를 위한 AI PoC가 기술 검증에 그치지 않고 실제 비즈니스 성과로 이어지려면 어떻게 해야 할까요? 명확한 로드맵을 기반으로 기술적 측면은 물론 전략적, 운영적 측면까지 고려해야 하는데요. 실제 운영 단계까지 제대로 이어지는 AI PoC를 위한 체크리스트를 소개합니다. 진짜 성공하는 AI PoC 체크리스트 비즈니스 목표와 ROI AI 프로젝트를 위한 PoC의 성공은 기술적 지표 뿐만 아니라 비즈니스 지표를 반드시 포함해야 합니다. 시작 단계부터 비즈니스 관점에서의 목표를 명확히 정의하고, 내외부 이해관계자와 충분히 공유해야 PoC 이후 실제 도입까지 추진력을 유지할 수 있습니다.▢ 해결하려는 비즈니스 과제와 기대 효과를 명확히 정의했는가?▢ 단순 기술 검증 지표를 넘어 비즈니스 성과를 측정할 수 있는 지표를 설정했는가?▢ 경영진과 유관 부서가 PoC의 목표와 향후 로드맵에 대해 충분히 이해하고 있는가?데이터와 기술의 검증AI의 성능은 데이터 품질에 달려 있는데요. 따라서 PoC가 아닌 실제 운영 환경의 데이터 역시 AI 활용에 적합한 형태로 사전에 준비해야 합니다. 실제 운영 단계에서 발생할 수 있는 기술적 리스크와 비용 문제 또한 PoC 단계에서 미리 검토하는 것이 필요합니다.▢ AI 프로젝트에 활용할 데이터가 활용 사례(Use Case)에 적합하게 준비되어 활용 가능한가?▢ 환각, 보안, 개인정보 등의 이슈 및 규제에 대한 구체적인 대응 방안과 구축 및 운영 가이드라인을 수립했는가?▢ 실제 운영 시 발생할 토큰, API 사용료 및 인프라 비용의 적정선에 대해 사전에 검토했는가?사용자 경험과 업무 프로세스 혁신아무리 기술적으로 완성도가 높아도 현장에서 쓰이지 않으면 PoC는 실패라고 할 수 있겠죠. 따라서 PoC 단계부터 실제 사용자의 업무 맥락을 고려하고, AI가 기존의 워크플로우에 자연스럽게 녹아들 수 있도록 설계하는 것이 중요합니다.▢ 현업 담당자와 함께 실제 업무 시나리오를 구체적으로 설계했는가?▢ 기존의 업무 워크플로우 안에서 AI를 자연스럽게 활용할 수 있는 구조인가?▢ 구성원들이 AI 도입으로 인한 업무 변화를 잘 받아들일 수 있도록 준비했는가?실행 전략과 확장 가능성PoC 단계에서 모든 것이 완벽하게 구현된 시스템을 만들 필요는 없습니다. PoC는 실험 단계이기 때문에 핵심 기능을 중심으로 빠르게 검증하고 개선점을 찾는 것이 중요합니다. 또한 결과에 따라 유연하게 이후 추진 방향을 조정할 수 있어야 합니다.▢ 핵심 기능과 가치 검증에 집중한 PoC 계획을 수립하였는가?▢ 사용자의 피드백을 지속적으로 수집하고 반영하는 체계가 마련되어 있는가?▢ 기대에 미치지 못할 경우, 프로젝트 중단 또는 방향 전환을 위한 기준이 있는가?많은 전문가들이 2026년을 기점으로 AI는 실험 단계가 아닌 기업 운영 전반에 깊이 통합될 것이라고 전망하고 있습니다. 글로벌 IT 컨설팅 기업 Capgemini는 올해는 AI가 비즈니스 가치를 입증하는 해가 될 것이라고 내다보기도 했는데요. 이제 AI 프로젝트의 성공 기준은 PoC에 머무르지 않고, 측정 가능한 비즈니스 결과를 만들어내고 있는지로 판단되고 있다는 뜻입니다. 여러분의 회사는 어떤가요? PoC를 넘어 실 업무 적용을 위한 AI 프로젝트 추진으로 나아가고 있으신가요? 기술적인 검증에서 그치지 않고 비즈니스 가치를 검증하고 실체화하고 계신가요? 만약 이 질문에 자신 있게 대답하기 어렵다면 잠시 점검이 필요한 시점입니다.베스핀글로벌의 HelpNow Journey to AI는 바로 이러한 고민에서 출발했는데요. 기술 구현에 그치지 않고 비즈니스 목표 수립부터 PoC 설계 및 수행, 실 업무 적용 후 운영까지 전 과정을 체계적으로 지원해 드립니다. AI 도입을 고민하고 계시거나 진행 중인 PoC의 방향성을 점검하여 구체적인 비즈니스 성과로 이어지게 하고 싶다면 베스핀글로벌의 AI 전문가들과 함께 현실적인 해답을 찾아보시기 바랍니다. 관련 상품HelpNow Journey to AI FAQ Q1. AI PoC란 무엇이며, 왜 필요한가요?AI PoC(Proof of Concept)는 본격적인 AI 도입 전, 특정 기술이나 시스템이 비즈니스 환경에서 실현 가능한지 확인하는 소규모 실험 과정입니다. AI 프로젝트는 기술적 불확실성이 크고 막대한 비용이 투입되므로, PoC를 통해 기술적 한계를 사전에 파악하고 실패 리스크를 최소화하는 안전장치가 반드시 필요합니다.Q2. AI PoC의 성공률이 낮은 가장 큰 이유는 무엇인가요?가장 큰 원인은 ‘기술 중심의 접근’ 때문입니다. 기술이 작동하는 지에만 집중하고 실제 운영 환경의 데이터, 산업별 규제(거버넌스), 실제 사용자의 업무 프로세스를 고려하지 않기 때문입니다. 기술적으로는 성공했더라도 비즈니스 가치를 입증하지 못하거나 운영 확장이 불가능한 구조라면 실제 도입으로 이어지기 어렵습니다.Q3. 성공적인 AI 도입을 위해 PoC 단계에서 반드시 고려해야 할 지표는?단순한 기술 정확도(Accuracy)뿐만 아니라 비즈니스 성과 지표(KPI)를 설정해야 합니다. 예를 들어, 처리 시간 단축, 비용 절감액, 사용자 만족도, 혹은 ROI(투자 대비 효율) 등이 포함되어야 합니다. 또한, 실제 운영 시 발생할 토큰 비용이나 API 사용료 등 인프라 유지 비용도 사전에 검토해야 합니다.Q4. 실제 운영 현장과 PoC 환경의 차이를 극복하는 방법은 무엇인가요?PoC를 설계할 때부터 ‘실제 데이터’와 ‘실제 업무 시나리오’를 기반으로 해야 합니다. 정제된 샘플 데이터가 아닌 현장의 거친 데이터를 사용해 보고, 낡은 설비나 복잡한 네트워크 환경 등 인프라의 제약을 미리 반영해야 합니다. 또한, 현업 담당자가 PoC 과정에 참여하여 워크플로우에 자연스럽게 녹아드는지 검증해야 합니다.Q5. AI PoC 이후 상용화 단계까지 체계적으로 지원받으려면 어떻게 해야 하나요?AI 프로젝트는 단기 실험이 아닌 장기적인 로드맵이 필요합니다. 베스핀글로벌의 ‘HelpNow Journey to AI‘와 같이 비즈니스 목표 수립부터 데이터 정제, PoC 수행, 그리고 실제 업무 적용 후 운영까지 전 과정을 엔드투엔드(End-to-End)로 지원하는 전문가 그룹의 도움을 받는 것이 프로젝트 실패율을 낮추는 가장 확실한 방법입니다. 방금 읽은 이 콘텐츠가 마음에 드셨다면?지금 바로 베스핀글로벌의 뉴스레터 ‘베스픽’을 구독하고, 매주 인사이트를 가장 빠르게 받아보세요. 베스핀글로벌 문의하기 뉴스레터 구독하기 더 읽어볼 만한 컨텐츠 AI는 콘텐츠를 어떻게 바꾸고 있나? 5가지 핵심 인사이트 망하는 공공 AI vs 성공하는 공공 AI, 그 차이는? 2026년 01월 19일
공공 AX를 위한 베스핀글로벌 고객 사례집 by Sangmi Park 2026년 01월 14일 공공 AX를 위한 베스핀글로벌 고객 사례집 본 자료는 공공기관의 디지털 전환 및 AX 추진 과정에서 참고할 수 있는 베스핀글로벌의 주요 공공 프로젝트 사례를 정리한 공공 사례집입니다. AI·데이터 활용부터 인프라 구축, 운영 안정성 및 보안 요건을 고려한 아키텍처 설계까지, 공공 환경에 특화된 실제 적용 사례를 중심으로 구성하였습니다. 공공 부문의 디지털 전환을 준비하거나 고도화를 고민 중이시라면 본 사례집을 통해 실질적인 참고 기준과 방향성을 확인해보시기 바랍니다. 공공 AX를 위한베스핀글로벌 고객 사례집 다운로드 아래 정보를 입력해주시면 교육 브로슈어를 바로 다운로드 하실 수 있습니다. 2026년 01월 14일
[2026 전망] 무엇을 우선할 것인가? 반도체부터 공공까지 산업별 전략 가이드 BESPICK by Sangmi Park 2026년 01월 12일 2026년에도 기업 환경은 여전히 녹록지 않아 보이는데요. 경기 둔화와 고금리·고환율 기조, 그리고 지정학적 리스크 등이 경영 환경의 불확실성을 키울 것으로 예상됩니다. 이러한 상황에서 우리 기업들에게 가장 중요한 질문은 이 불확실성을 전제로, “무엇을 가장 우선할 것인가”가 아닐까 싶습니다.특히 올해는 글로벌과 국내 시장 간의 온도 차가 눈에 띕니다. 골드만삭스(Goldman Sachs)는 2026년 글로벌 성장률을 2.8%로 전망하며 세계 경제가 비교적 ‘견조한(Sturdy)’ 성장 흐름을 이어갈 것으로 낙관했지만, 한국경제연구원(KERI)은 우리 경제 성장률을 1.7%로 예상하며 지속적인 저성장 국면을 경고했는데요. 결국 국내 기업들에게는 산업별 변화에 맞춘 전략 수정과 효율적인 예산 재배치가 중요한 숙제가 될 것으로 보입니다.이번 베스픽에서는 IT 산업을 비롯해 제조, 금융, 보안, 유통, 공공 등 2026년 주요 산업 기상도를 살펴보겠습니다. IT : 성장은 지속, 관건은 ‘AI 도입’ 아니라 ‘AI 운영’ IT 산업은 올해도 AI라는 거대한 파도를 타고 성장을 이어갈 것으로 보입니다. 딜로이트(Deloitte)는 2026년을 두고 AI 중심 기업의 고성장이 기대되는 시점이며, AI와 자동화에 대한 투자가 전반적으로 확대될 것으로 전망했습니다. CEO들 역시 AI를 단순한 비용 요인이 아닌, 비용 절감과 성장 창출을 동시에 가능하게 하는 ‘전략적 기회로 인식’하고 있다는 분석입니다.또한 딜로이트는 AI의 가능성과 현실 사이의 간극이 점차 좁혀질 것으로 내다봤는데요. 특히 AI 경쟁의 초점이 새로운 모델이나 기술 발표보다는 데이터 품질, 시스템 통합, 운영 체계와 같은 기본 요소의 성숙도로 옮겨가고 있다는 점을 강조했습니다. 한마디로, AI를 ‘만드는 단계’를 지나, 이를 현실적인 운영 환경에서 어떻게 활용할 것인가의 단계로 나아간 셈입니다.국내 IT 산업 환경도 긴박하게 돌아가고 있습니다. ‘AI 기본법’ 시행과 더불어 ‘국가 AI 컴퓨팅 센터 구축’ 등 정책적 인프라가 속속 갖춰지고 있는데요. AI를 활용할 기회는 넓어졌지만 동시에 개발 이후의 운영 관리와 책임에 대한 무게감도 커졌습니다. 그 결과, 2026년에는 ▲운영(AIOps) ▲데이터 관리 ▲보안 및 규제 대응과 같이 AI를 안정적으로 유지·통제하기 위한 비용 항목이 확대될 가능성이 높습니다.2025년까지 AI가 생산성 향상과 자동화의 도구로 주목받았다면, 앞으로는 예측 기반 의사결정을 돕고 운영 효율화를 보조하는 영역으로 그 활용 범위가 확장될 가능성이 큰데요. 종합해 보면 이제 IT 산업에서의 경쟁력은 AI를 얼마나 빠르게 도입했는지가 아니라, 발생하는 리스크와 비용을 얼마나 정교하게 관리하며 실제 운영 체계에 녹여냈는가에 달려 있다고 볼 수 있겠습니다. 제조: '확장'보다 '내실', 확실한 성과(ROI) 중심의 선별적 투자 2026년 제조업은 본격적인 ‘조정과 재편’의 시기를 맞이할 것으로 보입니다. 고비용 환경과 글로벌 공급망의 불확실성이 공존하는 가운데, 기업들은 운영 효율을 극대화하며 내실을 다지는 전략적 체질 개선에 집중하고 있습니다.세부 업종별로 들여다보면 기업들의 고민은 더욱 복잡합니다.반도체: 메모리 슈퍼사이클과 HBM 전환 가속화, AI 추론 확산에 따른 NAND 수요 급증으로 사상 최대 수출 기록을 경신할 전망입니다. 다만 비(非) 메모리 분야의 정체와 메모리 편중 심화는 여전히 해결해야 할 과제입니다.자동차: SDV, 자율주행 레벨 4, AI 기술 경쟁이 최고조에 달하고 있습니다. 글로벌 수요 둔화와 중국 OEM의 약진, 친환경차 성장 정체에 따른 내연기관차 공급 부족 등 복합적 시장 변화와 관세 리스크 등에 대한 전략적 대응이 필수적입니다.조선: 노후 선박 교체 사이클이 본격화되면서 고부가·고난도 선종 수주가 집중되고 있습니다. 환경 규제 강화와 연료 전환 가속화에 대비해야 하며, 만성적인 인력 수급 제약을 해결하기 위한 생산 공정 자동화가 시급한 시점입니다.에너지: 2050 탄소중립 로드맵에 따라 태양광 중심 구조 전환과 해상풍력 산업화가 궤도에 올랐습니다. 신재생 설비 용량 확대와 더불어 계통 및 입지 중심의 보급 전략이 중요해졌으며, 순배출제로(Net-Zero) 대응 시장의 성장이 가시화되고 있습니다.방산: 무기 체계 현대화 수요가 폭증하며 유럽과 중동에 수출 기회가 확대되고 있습니다. 현지화 및 조달 체계 내재화를 통한 공급망 안정성 확보와 생애 주기 기반의 장기 매출 구조를 구축하는 것이 핵심 경쟁력이 될 것입니다.2026년 제조업의 성패는 얼마나 큰 생산 능력을 갖췄느냐가 아니라, 예측 불가능한 환경에서도 공정의 모든 요소를 얼마나 정교하게 통제하고 효율화할 수 있는 가에 달려 있습니다. 대규모 CAPEX 투자나 전사적인 자동화 전략을 추진하기보다, 비용 구조 개선에 즉각 기여하는 영역부터 선별적으로 투자하는 흐름이 뚜렷해질 전망입니다.불량률을 낮추는 비전 AI 기반 품질 검사, 다운타임을 최소화하는 예측 유지 보수, 그리고 에너지 및 물류 최적화 솔루션 등 실제 손익에 직결되는 기술이 2026년 제조 현장의 핵심 경쟁력이 될 것입니다. 2026년 제조 기업의 투자 우선순위는 이제 막연한 확장이 아니라, ‘가시적인 성과(ROI)’를 향해 빠르게 이동하고 있습니다. 금융: 디지털 자산의 제도화와 'AI 거버넌스'의 정립 올해 글로벌 금융 시장은 디지털 자산과 AI를 둘러싼 구조적 변화가 본격화되는 시기가 될 것으로 보입니다. 가장 눈에 띄는 변화는 ‘디지털 자산의 제도권 편입’입니다. 미국은 스테이블코인의 법적 기반인 ‘지니어스 법(GENIUS Act)’이 본격 시행됨에 따라 전통적인 예금 흐름과 결제망에 큰 변화를 예고하고 있습니다.국내 역시 카카오페이의 슈퍼 월렛 공개와 BC카드의 스테이블코인 실증 사업 등 금융과 디지털 자산의 경계가 허물어지는 사례가 잇따르고 있습니다. 이러한 변화 속에 업권별 생존 전략도 뚜렷해지고 있습니다.은행: 기업 여신 중심의 성장을 꾀하고 있으나, NIM(순 이자 마진) 하락 압력이 심화되면서 수익성 방어가 과제로 떠올랐습니다. 주주 환원 확대 요구와 함께 ‘생산적 금융’으로의 자금 흐름 유도가 본격화될 전망입니다.생명보험: 고령화와 저출산이라는 구조적 한계 속에서 보장성 보험 중심의 체질 개선이 고착화되고 있습니다. 장기 금리 하락에 따른 자본 여력 축소에 대응해 헬스케어와 요양 등 서비스 영역으로의 확장이 가속화될 것으로 보입니다.손해보험: 자동차 및 장기 보장성 보험의 효율적 운영으로 비교적 안정적인 흐름이 예상됩니다. 다만 위험 자산 확대의 한계가 있는 만큼, AI를 활용한 손해율 관리와 신규 담보 발굴이 수익성의 관건이 될 것입니다.금융 업계의 AI 활용 역시 변곡점을 맞았는데요. 특히 거버넌스, ROI, 데이터 품질을 전제로 한 ‘전사적 확산’이 성과를 좌우하는 국면에 접어들고 있습니다. 고도화된 금융 범죄 대응을 위한 기술 투자가 확대되는 가운데, 신뢰와 안정성을 유지하면서 AI를 어떻게 운영 체계 안에 통합할 것인가가 핵심 경쟁 요소로 작용할 것입니다. 사이버 보안: 선택이 아닌 ‘기업 가치 방어’ 인프라 2026년 사이버 보안은 기업의 재무적 손실과 브랜드 신뢰를 보호하는 경영 리스크 관리의 최우선 순위로 자리 잡았습니다. 국내 시장도 빠르게 성장하고 있는데요. 보안뉴스와 시큐리티월드가 실시한 ‘2024~2026 보안시장 조사’에 따르면, 2026년 국내 사이버 보안 시장 규모는 약 4조 원을 돌파할 전망입니다. 정부의 정보 보호 대책과 기업의 적극적인 투자 확대가 맞물리며 보안 산업은 질적 성장기에 진입했다고 볼 수 있겠죠.그렇다면 2026년 사이버 보안 업계가 주목해야 할 트렌드는 무엇이 있을까요? IBM은 2026년 사이버 보안의 핵심 화두로 ‘자율 AI(Autonomous AI)’의 통합을 꼽았습니다. 이제는 AI의 행동을 기계적인 속도로 모니터링하고 제어할 수 있는 통합 거버넌스가 필수입니다. 개발 단계부터 보안을 내재화(Security-by-Design)하지 않으면, AI 에이전트가 통제 범위를 벗어나 기업 전체의 취약점이 될 수 있기 때문입니다.섀도우 AI로 인한 보안 사고도 2026년 주목해야 할 문제입니다. 관리되지 않은 단 하나의 AI 모델이 기업의 민감한 IP를 유출하는 통로가 될 수 있기 때문이죠. 또한 딥페이크나 생체 음성 위조 등 기존 보안 체계를 무력화하는 공격이 급증하면서, 신원 정보 관리는 단순한 접근 제어를 넘어 네트워크나 클라우드 보안과 동등한 수준의 전략적 우선순위가 되었습니다.이제 보안 사고는 단순한 IT 장애가 아니라 기업 가치 훼손으로 직결됩니다. 올해 기업들은 파편화된 솔루션 도입보다는 통합 보안 아키텍처를 구축하고, AI 모델의 안전성을 검증하는 ‘AI 거버넌스 보안’ 체계를 확립하는 데 예산을 우선 배정할 것으로 보입니다. 모델 검증부터 컴플라이언스 체계까지 아우르는 ‘AI 보안’ 영역이 새로운 성장 축이 됨에 따라, 통합 보안 아키텍처를 제공할 수 있는 전문 사업자들과의 협업이 그 어느 때보다 중요해진 해라고 볼 수 있겠습니다. 유통: 저성장 기조 속 ‘신뢰’와 ‘효율’의 균형점 찾기 소비 심리 위축과 고물가, 시장 경쟁 심화, 가계 부채 부담 등의 다양한 요소가 겹치면서 올해 소매 유통 시장 성장률은 0.6%라는 최근 5년 내 가장 낮은 수준에 머물 것으로 전망됩니다. 전통적인 오프라인 유통 채널인 대형마트(-0.9%)와 슈퍼마켓(-0.9%)이 역성장의 늪에 빠진 반면, 온라인 쇼핑은 3.2% 성장하며 고군분투할 것으로 보이는데요.Forbes는 올해 유통업계가 가장 주목해야 할 3가지 트렌드로 ▲에이전틱 AI ▲쇼퍼테인먼트(Shoppertainment) ▲소비자와의 신뢰를 꼽았습니다. 실제로 Capgemini의 조사에 따르면 과반이 넘는(53%) 소비자가 AI 추천을 기반으로 구매를 결정했고, 절반에 가까운(46%) 이들이 AI 도구로 제품을 주문할 의향이 있다고 답했는데요. 자동화 플랫폼 Klaviyo의 CEO Andrew Bialecki가 예측한 것처럼 2026년 말까지 대부분의 소매업체가 자율 에이전트를 도입하게 된다면, 기업은 이를 통해 더욱 정교한 수요 예측과 실시간 가격 최적화를 달성하며 수익 구조를 근본적으로 개선할 수 있게 됩니다.하지만 고객을 묶어두는(Lock-in) 힘은 결국 ‘신뢰’에서 나옵니다. 저성장기일 수록, 소비자들은 자신의 취향을 정확히 이해하고 진정성 있게 소통하는 브랜드를 선택하기 때문입니다. 브랜드들이 크리에이터와 협력하여 즐거운 구매 경험을 제공하는 쇼퍼테인먼트에 공을 들이는 이유 역시, 고객과의 믿음이 전제되지 않은 성장은 지속되기 어렵다는 판단이 깔려 있습니다. 기술을 통한 ‘효율’을 추구하면서도, 그 지향점을 ‘고객의 신뢰’에 두는 기업만이 이 저성장의 터널을 무사히 통과하게 될 것으로 보입니다. 공공: 전환의 축, 민간 성장의 촉매 2026년 공공 산업은 역대 최대 규모인 728조 원의 대규모 국가 예산을 기반으로, 디지털 전환과 산업 육성을 동시에 추진하고 있습니다. 특히 AI와 클라우드 확산에 힘입어 올해 공공 ICT 장비 및 소프트웨어(SW) 시장 규모는 6조 원에 육박할 전망인데요. 상용 SW 구매 예산이 사상 처음으로 4,000억 원을 넘어서는 등 공공이 민간 SW 산업의 든든한 수요처이자 기술 검증의 장(Test-bed)이 되고 있다는 점이 고무적입니다.올해 공공 부문의 가장 큰 화두는 단순히 시스템을 ‘디지털화’하는 수준을 넘어, 행정의 근본 체질을 바꾸는 ‘클라우드 네이티브(Cloud-Native) 전환’과 ‘국가 AI 컴퓨팅 인프라’의 확립입니다. 기존 시스템을 클라우드로 옮기는 단계를 지나, 이제 MSA를 본격 도입하며 유연하고 기민한 정부를 구현하고 있습니다. 여기에 국가 차원의 AI 컴퓨팅 센터 구축이 속도를 내면서, 공공 데이터가 AI 학습의 핵심 자산으로 개방되어 민간의 AI 모델 고도화를 돕는 촉매제가 되고 있습니다.공공 영역에서 쌓은 견고한 기술 레퍼런스는 국내 기술 기업들이 민간 시장으로 확산하고, 나아가 해외 공공 시장으로 진출하는 강력한 발판이 될 것입니다. 2026년 공공 산업은 정책 집행의 주체를 넘어, 국가 전반의 기술 경쟁력을 견인하고 민간 성장의 기회를 창출하는 전략적 파트너로서 그 존재감을 더욱 뚜렷이 할 것으로 보입니다. 2026년은 단순한 양적 성장보다, 리스크 관리와 혁신 역량이 경제 성과를 좌우하는 해가 될 가능성이 높습니다. 시장 흐름을 얼마나 정확히 읽고, 이를 현실적으로 판단하고, 예산 운용으로 연결하느냐에 따라 결과가 달라질 텐데요. 막연한 확장보다는 우리 기업의 체질을 바꾸는 정교한 우선순위 설정에 집중해 보시길 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. 관련 상품HelpNow Agentic AI PlatformHelpNow Journey to AIHelpNow DataOpsHelpNow AI Security FAQ Q1. 2026년 IT 산업의 핵심 경쟁력은 무엇인가요? 단순한 AI 도입 단계를 넘어, 데이터 품질 관리와 시스템 통합, 그리고 이를 안정적으로 관리하는 ‘AI 운영(AIOps)’ 역량이 핵심입니다. 2026년에는 AI를 실제 운영 환경에 얼마나 정교하게 녹여내고 리스크를 관리하느냐가 기업의 성패를 결정할 것입니다.Q2. 2026년 제조 기업들의 투자 우선순위는 어떻게 변화하나요?막연한 설비 확장보다는 가시적인 성과(ROI) 중심의 선별적 투자로 흐름이 바뀝니다. 비전 AI 기반의 품질 검사나 예측 유지 보수와 같이 비용 구조를 즉각적으로 개선할 수 있는 기술이 제조 현장의 핵심 경쟁력이 될 전망입니다.Q3. 2026년 사이버 보안 시장의 가장 큰 위협과 대응책은 무엇인가요?관리되지 않은 AI 모델을 통한 IP 유출인 ‘섀도우 AI’와 딥페이크 공격이 주요 위협입니다. 이에 대응하기 위해 개발 단계부터 보안을 내재화하는 ‘Security-by-Design’과 통합적인 ‘AI 거버넌스 보안’ 체계 구축이 필수적입니다.Q4. 저성장 기조 속에서 유통업계가 살아남기 위한 전략은 무엇인가요? ‘에이전틱 AI’를 통한 정교한 수요 예측으로 효율을 극대화하는 동시에, 소비자 개개인의 취향을 반영한 ‘쇼퍼테인먼트’를 통해 고객과의 신뢰를 구축하는 ‘효율과 신뢰의 균형’ 전략이 필요합니다.Q5. 2026년 공공 부문의 디지털 전환(DX) 방향성은 무엇인가요?단순 디지털화를 넘어 행정 체질을 바꾸는 ‘클라우드 네이티브’로의 본격적인 전환이 이루어집니다. 국가 AI 컴퓨팅 인프라를 확립하여 공공 데이터를 민간에 개방하고, 민간 산업 성장의 촉매제 역할을 수행하게 됩니다. 방금 읽은 이 콘텐츠가 마음에 드셨다면?지금 바로 베스핀글로벌의 뉴스레터 ‘베스픽’을 구독하고, 매주 인사이트를 가장 빠르게 받아보세요. 베스핀글로벌 문의하기 뉴스레터 구독하기 더 읽어볼 만한 컨텐츠 2026 IT 트렌드 리포트: 맥킨지·IDC가 주목한 AI 변화의 방향[베스픽 리포트] AI가 바꾼 보안의 미래: 2025 AI 보안 인사이트 & 2026 전망 2026년 01월 12일