10년의 혁신, AI 시대의 리더로 도약하는 베스핀글로벌 창립 10주년 기념 연말행사 INSIDE by Miyeon. Jo 2026년 02월 12일 지난 2025년 12월, 베스핀글로벌에게는 아주 특별한 순간이 있었습니다. 바로 창립 10주년을 맞이한 것인데요. 클라우드 도입의 불모지였던 10년 전부터 오늘 날 AI MSP 기업으로 우뚝 서기까지, 함께 달려온 임직원들이 한자리에 모여 성과를 축하하고 미래 비전을 공유하는 ‘2025 연말행사’ 현장을 소개합니다. 10 Years of Innovation: 우리가 걸어온 길 이번 행사는 ‘BE SMART, GO BEYOND’’라는 슬로건 아래 진행되었습니다. 지난 10년간 베스핀글로벌은 국내외 클라우드 시장을 선도하며 수많은 고객사의 디지털 전환(DX)을 이끌어왔습니다.특히 2025년은 베스핀글로벌의 기술력이 집약된 헬프나우 에이전틱 AI 플랫폼(HelpNow Agentic AI Platform)을 통해 기업용 AI 시장의 표준을 제시한 의미 있는 한 해였습니다.10주년 기념 영상 상영으로 시작된 행사에서는 작은 스타트업으로 시작해, 전 세계 9개국으로 진출한 글로벌 기업으로 성장하는 여정에 큰 힘이 되어 준 해외 임직원들과 항상 믿음으로 함께해주신 여러 고객사의 축하영상을 통해 모든 베스피니어(Bespineer)들이 자부심을 나누는 시간을 가졌습니다. Growth & People: 성장의 원동력, 베스피니어 베스핀글로벌이 지난 3년간 인당 생산성을 37% 향상시키고, 국내 최다 스노우플레이크 인증을 보유하는 등 압도적인 성과를 낼 수 있었던 것은 모두 ‘배움-실행-공유(Learn-Do-Share)’의 가치를 실천한 임직원들 덕분입니다.이날 행사에서는 베스핀글로벌의 핵심 가치를 몸소 실천한 우수 사원들을 위한 ‘CEO특별상(폭싹 속았수다상)’, 하이퍼포머상 등 시상을 진행하였습니다.수상자뿐만 아니라 묵묵히 자신의 자리에서 최선을 다한 모든 구성원에게 감사의 마음을 전하는 따뜻한 격려의 시간도 이어졌습니다.더불어, 창립 10주년을 맞이하여 ‘10주년 장기근속자 기념패’를 전달하는 특별한 시간도 함께 했습니다.베스핀글로벌 창업의 시작부터 함께해주신 세 분의 장기근속자에게는 시상과 덕담까지 뜻깊은 시간을 함께했습니다. Beyond 10 Years: AI MSP로서의 새로운 도약 베스핀글로벌은 이제 단순한 클라우드 관리 기업을 넘어, 전 세계 기업들이 AI를 가장 잘 활용할 수 있도록 돕는 AI MSP(Managed Service Provider)로서의 행보를 더욱 가속화할 예정입니다.이한주 대표는 스피치를 통해 “우리의 본질적 가치는 10년 전이나 지금이나 변함이 없다”고 말하며, “고객의 신기술 도입 여정을 성공적으로 지원하는 것, 그리고 그 과정에서 진정한 가치를 만들어내는 것이 우리 존재의 이유이고, 이제 그 가치를 베스핀 AI라는 새로운 이름으로 더욱 선명하게 실현해 나가겠다”는 포부를 밝혔습니다.베스핀글로벌은 앞으로도 임직원 개개인의 성장과 인적 역량 개발을 적극 지원하며, 업계 최고의 인재들이 모여 혁신을 꿈꾸는 공간이 될 수 있도록 최선을 다할 것입니다.베스핀글로벌의 10주년을 축하해주신 모든 고객사와 파트너사, 그리고 베스피니어 여러분께 깊은 감사를 드립니다. 이밖에 IT 업계 관련 트렌드와 이슈가 궁금하다면?지금 바로 베스핀글로벌의 뉴스레터 ‘베스픽’을 구독하고, 매주 인사이트를 가장 빠르게 받아보세요. 베스핀글로벌 문의하기 뉴스레터 구독하기 더 읽어볼 만한 컨텐츠 비용 절감을 넘어 ‘예측’으로, 2026 핀옵스(FinOps)가 마주한 AI 변수AI 시대의 IT 운영 전략, 2026년에는 무엇이 달라질까?이제는 기술보다 활용이다” – 2026 빅테크 M&A가 보여주는 AI 실전 전략 2026년 02월 12일
Physical AI, 제조 현장의 혼돈을 행동으로 바꾸기 위한 준비 ARTICLE by Sangmi Park 2026년 02월 05일 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 바탕으로왜 Physical AI에서 인프라가 먼저 준비되어야 하는지,왜 데이터는 단순한 수집이 아니라 AI Ready 상태여야 하는지,왜 Agent 생성과 Orchestration이 Physical AI의 ‘마지막이자 가장 어려운 퍼즐’인지를차례대로 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 집합Camera: 조명과 각도에 따라 변하는 픽셀 스트림IMU·토크 센서: 서로 다른 주기의 비동기 시계열 데이터이 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 구조수천 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 생명이다서로 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 인지Navigation Agent: 경로 판단Manipulation Agent: 힘과 제어 판단각 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 설계기업 시스템(ERP, MES 등)과의 연계RAG 기반 규정·매뉴얼 참조 구조상황에 따른 LLM / sLM 선택과 제어를 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.베스핀글로벌은Data 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. 방금 읽은 인사이트를 실무에 직접 적용하고 싶으시다면?지금 바로 베스핀글로벌에 문의하세요. 베스핀글로벌 문의하기 2026년 02월 05일
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
제미나이3, 글로벌 AI 판도를 흔들다 ARTICLE by Sangmi Park 2025년 12월 09일 “3년 동안 매일 챗GPT를 써왔다. 방금 제미나이3를 2시간 써보니 챗GPT로 돌아갈 수 없겠다. 도약의 폭이 말도 안 된다 – 추론, 속도, 이미지, 비디오… 모든 게 더 정확하고 더 빠르다. 또 한 번 세상이 바뀐 느낌이다.”– 마크 베니오프(Marc Benioff) 위 인용은 지난 달 제미나이3가 공개된 직후, 세일즈포스의 마크 베니오프(Marc Benioff) 대표가 자신의 X(구 Twitter) 계정에 올린 게시글입니다. 이처럼 제미나이3는 발표와 동시에 성능 평가와 기술적 진전 측면에서 큰 관심을 받았습니다. 같은 시기 발표된 xAI의 ‘그록-4.1’, 오픈AI의 ‘GPT-5.1 Codex Max’, 엔트로픽의 ‘Claude Opus 4.5’보다 시장의 화제성은 제미나이3에 더 쏠렸는데요. 구글의 순다르 피차이(Sundar Pichai) 대표도 자신의 X 계정에 ‘iykyk(If you know, you know)’라는 문구와 함께 ‘클래식 치즈버거 제조법’ 이미지를 올렸습니다. 이는 8년 전 안드로이드 치즈버거 이모지에서 치즈가 빵 위에 배치돼 논란이 됐던 사건을 연상시키는 동시에, 새롭게 공개된 나노바나나 프로의 정교한 이미지 생성 능력을 보여주는 사례이기도 합니다. 단순히 그림을 만드는 수준을 넘어 치즈버거의 구조를 이해해 뜨거운 패티 위에 치즈를 정확히 배치하는 방식까지 구현해낸 것이죠. 제미나이3 등장으로 다시 재편되는 AI 경쟁 구도 3년 전 챗GPT의 등장은 산업 전반에 강력한 파급력을 가져왔습니다. 그러나 지난해 말부터는 ‘스케일링 법칙’의 한계와 데이터 부족 논의가 제기되며, AI 발전의 새로운 기준이 ‘추론 능력’에 놓일 것이라는 전망이 확산되기도 했습니다. 하지만 이번에 공개된 제미나이3는 구글의 방대한 웹 검색 정보를 기반으로 한 사전 훈련을 통해 성능을 크게 끌어올린 것으로 알려지며 이러한 분위기를 바꿔놓았습니다. 공개 직후 제미나이3는 전문 지식, 논리 추론, 수학, 이미지 인식 등 주요 12개 벤치마크에서 GPT-5.1을 상회하는 성능을 보였다는 평가를 받았습니다. 일각에서는 이를 계기로 오픈AI가 내부적으로 ‘코드 레드’를 가동했다는 보도도 이어졌습니다. 구글은 제미나이3의 강점을 ▲고도화된 추론 및 멀티모달 역량 ▲에이전트 코딩·프런트엔드 생성 능력 ▲도구 사용 및 계획 기능 등으로 설명하며, 비즈니스 혁신을 위한 ‘가장 지능적인 모델’이라고 강조하고 있습니다. 단순 생성 단계를 넘어 상황 판단과 연속적 추론 능력이 성장했다는 평가도 나오고 있으며, 발표와 동시에 검색 엔진에 바로 적용한 점 역시 많은 관심을 끌었습니다. 특히 제미나이3가 엔비디아 GPU가 아닌 TPU 기반으로 구동된다는 점은 업계의 큰 주목을 받고 있습니다. 이는 그동안 엔비디아에 집중되어 있던 모델 학습·추론 인프라에 현실적인 대안이 등장했다는 의미로도 해석됩니다. 물론 다른 기업들 역시 대응에 나서고 있습니다. 오픈AI는 ‘쇼핑 리서치’ 기능을 추가했고, 엔트로픽은 ‘오퍼스 4.5’를 선보이며 코딩 성능을 강화했습니다. 다만 초기 시장의 관심과 화제성 측면에서는 제미나이3가 상대적으로 더 두드러졌다는 평가가 많습니다. 텍스트를 ‘그림’으로 이해하는 모델, 나노바나나 프로 구글은 제미나이3 공개 이틀 뒤, 이미지 생성 AI ‘나노바나나 프로’도 함께 선보였습니다. 제미나이3가 가진 지식과 문맥 이해 능력을 그대로 물려받아, 텍스트에 담긴 의미를 시각적으로 풀어내는 능력이 한층 정교해진 모델입니다. 인포그래픽이나 다이어그램처럼 구조를 정확히 파악해야 하는 작업에서 특히 강점을 보였고, 여러 언어를 자연스럽게 처리해 국내에서는 한국어 기반 이미지 생성 테스트도 활발히 이뤄졌습니다. 일관성과 블렌딩 성능도 크게 개선돼 다양한 요소를 조합해도 안정적으로 고품질 이미지를 만들어낼 수 있다는 점이 각광받고 있습니다. 현재 이미지 생성 시장은 나노바나나를 비롯해 미드저니, 스테이블 디퓨전, GPT 이미지, 어도비, 캔바 등 다양한 기업의 경쟁이 치열합니다. 지난달 LA에서 열린 ‘어도비 맥스 2025’에서 어도비는 자체 모델 ‘파이어플라이’를 보유하고 있음에도, 타사 AI 모델을 자사 제품군에서 직접 활용할 수 있도록 개방형 전략을 발표하며 ‘워크플로우 선점’에 방점을 찍었습니다. 어떤 전략이 시장의 흐름을 주도하게 될지는 앞으로 더 지켜봐야 할 부분입니다. 제미나이3와 나노바나나 프로의 등장은 시장에서 제기되던 ‘AI 버블론’을 약화시키는 동시에, 엔비디아 중심의 AI 인프라 구도에도 균열을 만든 것으로 평가됩니다. 오픈AI가 내년 자체 AI 칩 생산 계획을 밝힌 만큼 반도체 생태계의 변화도 더욱 가속화될 전망입니다. 연내 공개될 메타의 ‘라마 4.5’와 내년 오픈AI의 차세대 모델이 어떤 변화를 가져올지, 그리고 제미나이3가 연 경쟁 구도를 다시 뒤흔들 수 있을지 업계의 관심이 집중되고 있습니다. 방금 읽은 인사이트를 실무에 직접 적용하고 싶으시다면?지금 바로 베스핀글로벌에 문의하세요. 베스핀글로벌 문의하기 FAQ Q1. 제미나이3가 왜 이렇게 주목받는 건가요?출시 직후 전문 지식, 추론, 수학, 이미지 인식 등 주요 벤치마크에서 GPT-5.1을 앞서는 결과가 나오며 기술적 우위에 대한 평가가 이어졌기 때문입니다. 또한 TPU 기반으로 구동돼 엔비디아 GPU 의존도를 낮출 수 있다는 점도 시장의 높은 관심을 이끌었습니다.Q2. 구글이 올린 ‘치즈버거’ 이미지는 무슨 의미인가요?8년 전 안드로이드 치즈버거 이모지의 배치 오류 사례를 떠올리게 하면서, 새로 공개된 나노바나나 프로가 구조적 맥락을 정확히 이해해 이미지를 생성할 수 있음을 보여준 사례입니다.Q3. 나노바나나 프로는 기존 이미지 생성 모델과 뭐가 다른가요?단순 생성이 아니라 텍스트의 의미와 구조를 깊이 이해해 인포그래픽·다이어그램 등 논리적 시각 구성이 필요한 작업을 정확하게 구현할 수 있다는 점이 차별점입니다. 블렌딩과 일관성 품질도 크게 개선되었습니다.Q4. 경쟁 모델들은 어떤 대응을 하고 있나요?오픈AI는 GPT 쇼핑리서치를 도입했고, 엔트로픽은 코딩 성능을 강화한 ‘오퍼스 4.5’를 공개했습니다. 다만 초기 화제성과 관심도 면에서는 제미나이3가 상대적으로 더 높은 주목을 받았습니다.Q5. AI 시장에서 엔비디아와 TPU 이야기가 왜 중요한가요?지금까지 대부분의 AI 모델이 엔비디아 GPU에 의존해왔기 때문입니다. 구글이 TPU 기반 모델로도 높은 성능을 확인시키면서 GPU 외에도 실질적인 대안이 존재한다는 점을 보여주었고, 이는 업계에서 적지 않은 파장을 일으켰습니다.Q6. 앞으로 AI 경쟁의 핵심 관전 포인트는 무엇인가요?올해 공개될 메타의 라마 4.5와 내년 오픈AI의 차세대 모델이 제미나이3의 성능을 넘어설 수 있을지가 주요 관심사입니다. AI 인프라와 모델 전략이 어떻게 변화할지에 대해 업계는 예의주시하고 있습니다. 더 읽어볼 만한 컨텐츠 구글 새 인공지능 제미니 3, 챗GPT 성능 압도아직도 ChatGPT만 쓰고 있다면? 일잘러로 만들어주는 무료 AI 모음 1탄AI의 다음 단계로: 오픈AI, ‘GPT-5’ 모델 공개와 그 의미 2025년 12월 09일
2025 AWS re:Invent 미리보기: AI 시대의 새로운 기준 ARTICLE by Sangmi Park 2025년 11월 27일 클라우드와 AI의 미래를 보여주는 글로벌 대표 기술 컨퍼런스 ‘AWS re:Invent 2025’가 오는 12월 1일부터 5일까지, 미국 라스베이거스에서 진행됩니다. 매년 수만 명이 참석하는 본 행사는 AWS의 핵심 전략과 기술 로드맵이 공개되는 자리로, 전세계 기업과 기술 전문가들이 가장 주목하는 행사이기도 합니다.특히 올해는 생성형 AI의 대중화로 많은 기업들이 AI를 ‘도입’하는 단계를 넘어 실제 업무에 ‘운영’하고, ‘확장’하는 단계로 진화하는 중요한 전환점이었습니다. 따라서 올해의 컨퍼런스 키워드로 ▲기술적 역량 강화(technical skill-building) ▲전략과 리더십(insight & leadership) ▲글로벌 커뮤니티를 핵심 요소로 제시하고 있습니다. 이처럼 AWS re:Invent는 기술과 비즈니스 관점에서 폭넓게 다뤄지는 종합적인 기술 컨퍼런스인데요. 그렇다면 AWS re:Invent 2025에서는 어떤 내용들을 중점적으로 다룰지 지금부터 알아봅니다. AI 중심의 기술 혁신이 본격화된 2025 베스핀글로벌은 2025 AWS re:Invent의 핵심 요소를 아래와 같이 크게 다섯 가지로 예측했습니다. ▲생성형 AI와 에이전트 운영 고도화 ▲AI 컴퓨팅 인프라의 확장 ▲산업별 생성형 AI 활성화 ▲ AI 보안·규제·지속가능성 ▲ 멀티클라우드·하이브리드 운영 전략 강화입니다. 이는 전세계적으로 기술 업계가 직면하고 있는 공통 과제이며, AWS는 이를 해결하기 위한 기술 로드맵을 대대적으로 공개할 것으로 기대됩니다. ① 생성형 AI 운영 모델의 고도화 AWS는 지난해 Amazon Bedrock을 중심으로 생성형 AI 도입을 위한 기반을 다져 왔으며, 올해는 이를 보다 실제적인 엔터프라이즈 운영 구조로 확장할 것으로 보입니다.기업 환경에서는 하나의 모델이 모든 기능을 수행하기 어렵기 때문에, 여러 에이전트가 역할을 나누어 협력하고 프로세스를 자동화하며 상황을 스스로 관리할 수 있는 운영 구조가 요구되고 있습니다. 이러한 흐름은 제조·금융·공공 등 복잡한 프로세스와 규제를 갖춘 산업에서 특히 중요하게 다뤄지고 있으며, AI의 신뢰성과 확장성을 확보하기 위한 핵심 조건으로 자리 잡고 있습니다. 따라서 AWS가 올해 어떤 방향으로 멀티 에이전트 기반 구조를 확장하고, 이를 기업 환경에서 활용할 수 있도록 지원할지 주목됩니다. ② 차세대 AI 컴퓨팅 인프라 생성형 AI의 확산은 고성능 컴퓨팅, 대규모 데이터 처리, 비용 최적화 등 다양한 영역에서 인프라 혁신을 요구하고 있습니다. AWS는 이러한 요구에 맞춰 Trainium·Inferentia 계열의 차세대 칩셋, 새로운 고성능 인스턴스, 효율적인 데이터 처리 구조 등을 발표할 가능성이 높습니다.특히 LLM 학습 및 추론 비용 절감, 멀티 모달 모델의 처리 속도 향상, GPU 외 대체 컴퓨팅 옵션의 강화 등이 주요 포인트가 될 것으로 보입니다. 대규모 데이터 환경의 처리 효율을 높이기 위한 네트워크·스토리지 아키텍처 개선 역시 중요한 발표 항목이 될 것으로 예상됩니다. ③ 산업별 생성형 AI 활용 확대 생성형 AI는 교육, 금융, 제조 등 다양한 산업 분야에서 본격적으로 활용되고 있습니다. 2025 AWS re:Invent에서는 이러한 산업별 적용 사례가 더욱 구체적으로 다뤄질 전망입니다.교육 분야에서는 개인화 학습 및 AI 기반 학습 분석, 금융 분야에서는 리스크 평가·규제 자동화·고객 응대 고도화, 제조 분야에서는 예지 정비, 품질 관리 자동화 등이 주요 적용 영역으로 거론되고 있습니다. 여기에 RAG 구성, 멀티에이전트 협업, 맞춤형 모델 구축 등 다양한 기술 요소가 결합되면서, 산업군별 요구에 최적화된 운영 방식이 더욱 중요해지고 있습니다. AWS의 Generative AI Competency Program의 확장은 이러한 산업 특화 AI 생태계를 강화하는 기반이 될 것으로 보입니다. ④ AI 보안·규제 대응 및 지속가능성 AI 활용이 가속화되면서 보안·규제·지속가능성은 기술 도입의 중요한 판단 기준으로 부상하고 있습니다.AWS는 올해 AI 파이프라인 전반의 보안 강화, 데이터·모델 보호 체계, 국가별 규제 준수 지원 등 다양한 분야에서 업데이트를 발표할 가능성이 큽니다. Zero Trust 기반 접근 제어, 모델 안전성 검증, 투명성 확보, 환경 영향을 줄이기 위한 탄소 저감형 데이터센터 운영 등은 기업의 안정적 운영을 위한 핵심 요소로 자리 잡고 있습니다. AWS는 이러한 영역에서 엔터프라이즈 환경에 최적화된 보안 전략을 제시할 것으로 보입니다. ⑤ 하이브리드·멀티클라우드 기반 운영 전략 기업 환경은 점점 더 복잡한 형태의 인프라로 구성되고 있습니다. 규제·보안·성능·비용 등의 이유로 AI 워크로드는 단일 환경에 머물지 않고 멀티클라우드·하이브리드 구조에 분산되는 경향이 강화되고 있습니다. AWS는 다양한 클라우드 환경에서 일관성 있게 AI를 운영하기 위한 데이터 통합, 거버넌스 표준화, AIOps·MLOps 기반 자동화 전략 등을 강조할 것으로 예상됩니다. 이러한 운영 모델은 기업이 복잡한 인프라 환경에서도 안정적으로 AI 서비스를 확장하는 데 필요한 기반이 됩니다. 이와 같은 기술적 변화는 2025년 AWS re:Invent가 단순 기술 발표를 넘어, 기업의 운영 전략 전반에 영향을 미치는 행사임을 알 수 있는데요. 본 행사는 생성형 AI가 엔터프라이즈 환경에서 본격적으로 확산된 이후, 기업의 ‘운영 체계’에 초점을 맞춘 대규모 업데이트가 이루어진다는 점에서 그 의미가 큽니다. 이제 기업들은 AI를 어떤 방식으로, 어떻게 운영하고 확장할 지에 대한 구체적인 전략이 필요한 상황입니다. 그런만큼 앞으로는 △신뢰할 수 있는 운영 체계 구축 △산업별 요구에 맞는 적용 전략 확보 △비용·성능·규제의 균형 있는 운영 △데이터·모델·서비스 전체의 통합 운영 능력과 같은 운영 역량이 기업 경쟁력을 좌우하는 요소로서의 역할을 할 것입니다. 따라서 AWS가 올해 제시할 방향성은 이러한 운영 역량을 갖추는 데에 중요한 기준이 될 것으로 예상됩니다.베스핀글로벌은 멀티 클라우드 운영, AI 인프라 설계, 생성형 AI 프로젝트 수행 등 다양한 경험을 기반으로 ▲멀티 클라우드·하이브리드 아키텍처 운영 ▲산업별 AI 활용 사례 기반의 프로젝트 수행 ▲데이터 파이프라인·모델 운영 체계 구축 ▲보안·규제 대응 중심의 아키텍처 설계와 같이 기업의 AI 도입과 운영 전 과정을 지원합니다. 이러한 역량은 기업이 AI를 안정적으로 운영하고 확장하는 데에 실질적인 기반을 마련해주죠.더불어 2025 AWS re:Invent의 주요 발표 내용을 바탕으로 산업별 인사이트와 기술 동향을 여러분께 전달드릴 예정입니다. 관련 소식과 상세 내용은 추후 홈페이지와 뉴스레터를 통해 안내드릴 예정이니, 관심 있는 분들은 베스핀글로벌 공식 채널을 주목해주세요~! 관련 상품Amazon Web ServiceHelpNow AWS Control Tower 방금 읽은 인사이트를 실무에 직접 적용하고 싶으시다면?지금 바로 베스핀글로벌에 문의하세요. 베스핀글로벌 문의하기 FAQ Q1) AWS re:Invent는 어떤 행사인가요?AWS가 매년 개최하는 글로벌 기술 컨퍼런스로, 클라우드·데이터·AI 분야의 최신 기술과 전략을 공식 발표하는 자리입니다. 전 세계 기업, 개발자, 아키텍트, IT 리더들이 참여해 기술 세션, 키노트, 고객 사례, 교육 프로그램 등을 통해 최신 동향을 확인할 수 있습니다.Q2) 2025 AWS re:Invent의 핵심 주제는 무엇인가요?올해는 생성형 AI의 확산 이후 AI 운영 체계 고도화, 멀티에이전트 기반 아키텍처, 차세대 AI 컴퓨팅 인프라, 산업별 AI 적용 확대, AI 보안 및 규제 대응, 멀티클라우드 기반 운영 전략이 주요 발표 주제가 될 것으로 예상됩니다.Q3) 이번 행사가 기업들에게 전환점이 된다고 하는 이유가 뭔가요?현재 AI는 실험 단계를 지나 실제 업무 자동화, 산업별 적용, 클라우드 운영에 깊게 들어가는 시기입니다. 많은 기업의 고민이 AI를 “어떻게 구축할까?”에서 “어떻게 운영하고 확장할까?”로 변화한 거죠. 올해 리인벤트는 AI 운영, 인프라, 보안, 산업별 활용 등 기업이 다음 전략을 결정하는 지침을 제시할 것으로 전망되기 때문에 여러 기업에게 ‘전환점’이 될 것으로 기대됩니다.Q4) 구체적인 신제품 공개가 있나요?리인벤트에서는 매년 신규 인스턴스·서비스 등이 공개되지만, 2025년 구체적인 발표 목록은 공식 행사 전까지 공개되지 않습니다.Q5) 2025 리인벤트가 기업의 AI·클라우드 전략에 어떤 인사이트를 줄까요?올해 리인벤트는 생성형 AI 확산 이후 기업이 실제로 고민하는 지점 “AI를 어떻게 안정적으로 운영하고, 어떤 인프라를 선택하며, 산업별 적용은 어떻게 확장할 것인가”에 대한 방향성을 제시한다는 점에서 의미가 큽니다. AWS가 공개할 운영 모델과 파트너 생태계 전략은 기업이 AI·클라우드 로드맵을 다시 점검하고, 다음 단계로 옮겨가기 위해 참고할 만한 기준을 제공할 것으로 예상됩니다.Q6) AWS 생태계 확장에는 어떤 의미를 갖나요?AWS는 리인벤트를 통해 산업별 AI 적용 사례와 파트너 전략을 공개하며 생태계를 빠르게 넓혀가고 있습니다. 특히 글로벌 AI 스타트업 육성 프로그램 2기 운영, 산업별 파트너십 강화 등은 생성형 AI 경쟁에서 AWS 중심의 생태계가 더욱 확대되고 있음을 보여줍니다. 이번 행사는 AI 기술뿐 아니라 ‘누가 이 생태계에서 함께 성장할 것인가’를 확인하는 자리이기도 합니다. 더 읽어볼 만한 컨텐츠 [AWS re:Invent 2024] 리인벤트 테크 세션보기 2025년 11월 27일
AI가 바꾸는 공교육의 미래, 교실 속 새로운 동반자 ARTICLE by Sangmi Park 2025년 11월 13일 11월 13일, 오늘은 수많은 수험생들이 그동안의 노력의 결실을 맺는 ‘수학능력시험’ 당일입니다. 이날만큼은 학생과 학부모, 교사 모두가 애써온 지난 시간과 교육의 의미를 다시 돌아보게 되죠. 오늘날의 교실은 여전히 칠판 앞에서 교사가 중심이 되는 전통적 형태를 띄고 있지만 10~20년 뒤의 교실은 지금과는 전혀 다른 풍경일지도 모릅니다. AI가 본격적으로 교육에 도입되면서 교사와 학생의 역할 자체가 재정의되고 있기 때문입니다.하버드대학교의 하워드 가드너(Howard Gardner) 교수는 “AI는 지난 1,000년간 교육에 일어난 변화 중 가장 근본적인 전환점이 될 것”이라며, 읽기·쓰기·산수·코딩 같은 기초 학습 이후에는 교사가 코치로서 학생의 사고를 이끌게 될 것이라고 전망했습니다.같은 포럼에서 하버드 로스쿨 객원교수이자 호주국립대 교수인 앤시아 로버츠(Anthea Roberts)는 “앞으로의 세대는 AI를 지휘하는 감독이자 코치가 되어야 한다”며, 인간의 역할은 대체가 아니라 확장에 있다고 강조했습니다.이처럼 교육 산업에서도 AI는 더 이상 도구가 아닌, 교사와 학생 모두의 성장을 돕는 ‘교육 동반자’로 자리하고 있습니다. 이번 글에서는 이러한 변화를 중심으로 AI가 만들어갈 미래의 교육 패러다임에 대해 살펴봅니다. 인간과 AI, 교실 안에서의 새로운 역할 AI가 인지적 학습 능력을 보조하는 시대에는 인간 고유의 사고력, 창의력, 공감 능력이 더욱 중요한 가치로 부각됩니다. 이에 따라 학생에게는 사고를 확장하고 문제를 새롭게 정의하는 ‘탐구의 도구’로, 교사에게는 학습 데이터를 분석해 맞춤형 피드백을 제공하는 ‘지도 조력자’로의 역할을 수행하게 될 것입니다. 따라서 정책 차원에서도 기술 보다 학생과 교사의 성장에 도움이 되는 방향으로 설계되어야 합니다. 이러한 변화의 흐름 속에서 이미 세계 여러 나라들은 공교육 현장에 AI를 적극적으로 도입하며 새로운 교육 모델들을 실험하고 있습니다. 세계 교실 속 AI 실험들 AI는 이미 세계 여러 교실에서 활발하게 쓰이고 있는데요. 먼저, 미국의 마이애미 사우스웨스트 고등학교(Southwest Miami Senior High School)와 마이애미 데이드 대학(Miami Dade College)에서는 수업과 과제에 제미나이(Gemini), 구글 노트북LM, 유튜브 ASK 등 다양한 AI 도구를 수업에 적극적으로 활용하고 있습니다. 시험 복습, 오답 분석, 퀴즈 제작 등에서 AI가 교사의 손발이 되어주고, 학생들은 심화 학습과 창의적 프로젝트 수행을 통해 AI를 경험하고 있습니다. 그 결과, 교사는 개별 지도 시간을 위한 시간을 확보하고 학생들은 자기주도 학습 역량을 키우는 긍정적 효과를 얻고 있습니다.아이슬란드 교육청은 앤스로픽(Anthropic)과 협력해 세계 최초의 국가 단위 AI 교육 실험을 시작했습니다 전국 교사들에게 클로드(Claude)를 제공해 수업 준비, 학습 자료 개인화, 행정 부담 경감 등을 지원합니다. 공공성과 교육 효율성을 동시에 높이면서 국가 핵심 가치를 유지한다는 계획이죠. 이미 엔스로픽은 유럽 의회, 영국 과학혁신부, 런던정경대 등 유럽 여러 기관과 협력하고 있어 이번 협력 사례가 글로벌 AI 교육 혁신의 롤모델이 될 것으로 기대됩니다.미국 샌프란시스코의 알파 스쿨(Alpha School)은 하루 2시간의 AI 집중 집중 학습만으로 전통 학교 학습 대비 2배 빠른 학습 성과를 낼 수 있다고 강조합니다. 교사는 단순 강의자가 아니라 ‘가이드’로 참여해 학생의 학습 속도와 이해도를 분석하고, 맞춤형 학습을 제공합니다. 다만 전문가들은 학생 성향, 교육 형평성, 기초 학습 능력의 격차 등 여러 변수를 고려해 신중한 접근이 필요하다고 지적합니다. 함께 성장하는 학습 동반자 ‘AI’ 국내에서도 AI 기반 공교육 실험이 활발히 이뤄지고 있습니다. 대표적으로 울산교육청의 ‘우리아이’ 프로젝트의 경우 베스핀글로벌이 함께한 교육 AI 사례인데요. 본 프로젝트는 교사, 학생, 학부모를 대상으로 AI 기반 학습 분석과 맞춤형 자료를 제공하며, 하이퍼클로바, 제미나이(Gemini), 챗GPT를 활용해 현직 교사가 직접 만든 101개의 AI 학습 에이전트가 국어, 영어, 수학, 일본어 등 주요 과목의 학습부터 진로 탐색까지 지원합니다.이처럼 공교육에서도 AI는 더 이상 선택이 아닌 필수 도구가 되었습니다. 다만, 기술 자체가 목적이 아닌 학생의 사고 확장과 교사의 지도 역량 강화를 위한 하나의 수단이 되어야 합니다. 국내외 다양한 시범 사례 처럼 우리 교육 현장에서도 AI를 효과적으로 ‘잘’ 활용한다면 AI는 교실 속 또 하나의 선생님이 되어 모든 학생이 공평하게 교육 기회를 누릴 수 있는 환경을 만들어주지 않을까요?AI는 지식을 전달하는 존재가 아니라, 함께 배우고 성장하는 새로운 형태의 ‘학습 동반자’로 자리하고 있습니다. AI와 함께 성장하는 교실, 그것이 AI 시대에 발맞춰 공교육이 지향해야 할 방향일 것입니다. 관련 상품HelpNow Agentic AI Platform 방금 읽은 인사이트를 실무에 직접 적용하고 싶으시다면?지금 바로 베스핀글로벌에 문의하세요. 베스핀글로벌 문의하기 FAQ Q1) 공교육에서 AI는 어떤 역할을 하나요?AI는 단순히 정보를 전달하는 도구가 아니라, 교사와 학생이 함께 학습을 확장할 수 있는 조력자 역할을 합니다. 학생에게는 개인의 수준과 속도에 맞는 맞춤형 학습 경험을 제공하고, 교사에게는 학습 데이터를 기반으로 효율적인 피드백과 수업 준비를 돕습니다.Q2) 해외에서는 AI를 어떻게 교육에 활용하고 있나요?미국과 아이슬란드 등 여러 나라에서 AI를 공교육 전반에 도입해 다양한 실험을 진행하고 있습니다.– 미국 마이애미: 제미나이(Gemini), 노트LM, 유튜브 ASK를 활용해 복습·오답 분석 등 학습 지원– 아이슬란드: 전국 교사에게 클로드(Claude)를 제공해 수업 자료 제작과 행정 업무를 보조– 미국 샌프란시스코 알파 스쿨: 하루 2시간 AI 집중 학습으로 맞춤형 개인 학습 운영Q3) 국내 공교육에서는 어떤 방식으로 AI가 도입되고 있나요?대표적으로 울산교육청의 ‘우리아이’ 프로젝트가 있습니다. 베스핀글로벌이 함께한 이 사례는 교사·학생·학부모 모두가 AI 기반 학습 분석과 맞춤형 자료를 활용할 수 있도록 설계되었습니다. 국어, 영어, 수학 등 주요 과목뿐 아니라 진로 탐색까지 지원하는 101개의 AI 학습 에이전트를 운영하고 있습니다.Q4) 교육 현장에서 AI를 활용할 때 주의할 점은 무엇인가요?AI를 단순히 정답을 제시하는 도구로 사용할 경우, 학생의 사고력과 창의성이 오히려 제한될 수 있습니다. AI는 교사와 학생의 ‘대체자’가 아닌 ‘보조자’로 활용되어야 하며, 인간의 비판적 사고력·창의력·공감 능력을 함께 성장시키는 방향으로 운영하는 것이 중요합니다.Q5) AI는 앞으로 공교육의 미래를 어떻게 바꿀까요?AI는 교육의 접근성을 높이고, 학생 개개인의 학습 격차를 줄이는 데 중요한 역할을 하게 될 것입니다. 교사는 데이터 기반의 맞춤형 지도를, 학생은 자기주도적 학습 환경을 갖게 되면서 AI는 교실 속 또 하나의 ‘학습 동반자’로 자리 잡게 될 것입니다. 더 읽어볼 만한 컨텐츠 [보도자료] 베스핀글로벌, 헬프나우 AI로 교육계 AI 지원에 앞장선다… 울산교육청 생성형 AI 기반 ‘우리 아이(AI)’ 서비스 개발 착수 [고객사례] 온라인 교육 플랫폼 B사 2025년 11월 13일
범용 AI를 넘어, 버티컬 AI의 시작: 기업 경쟁력을 바꾸는 게임체인저 ARTICLE by Sangmi Park 2025년 10월 27일 범용 AI는 지난 몇 년간 산업 전반에 큰 반향을 일으켰습니다. 텍스트를 요약하고 보고서를 작성하며 고객 상담을 지원하는 등 다양한 영역에서 혁신적인 가능성을 보여주었죠. 그러나 동시에 분명한 한계도 드러났습니다. 바로 산업별 맥락과 고유한 프로세스에 대해 이해하지 못한다는 점입니다.예를 들어, 규제 준수와 보안성이 핵심인 금융업에서 범용 AI는 이를 제대로 반영하기 어렵습니다. 또한, 제조업에서는 복잡한 공정 데이터와 장비별 특성을 이해해야 하지만, 일반적인 AI 모델로는 정밀한 대응이 힘듭니다. 결국, 범용 AI가 가진 넓지만 얕은 지식만으로는 기업이 직면한 복잡한 문제를 해결할 수 없는 셈이죠. 이 때문에 지금 필요한 것은 ‘넓이’가 아닌 ‘깊이’입니다. 그리고 그 해답이 바로 산업 특화 AI, 즉 ‘버티컬 AI’입니다. 왜 버티컬 AI인가 같은 AI를 도입했는데도 어떤 기업은 눈에 띄는 혁신을 이루고, 어떤 기업은 투자 대비 결과에 실망합니다. 그 차이는 해당 산업의 특수성과 맥락을 얼마나 잘 반영했는가에 달려 있습니다.버티컬 AI는 특정 산업과 업무 영역에 특화된 모델로, 범용 AI가 제공하지 못하는 전문성을 제공합니다. 산업 고유의 용어, 규제, 의사결정 구조, 데이터 형태를 학습하여 해당 분야의 언어로 사고하고 판단하는 것이 가능하기 때문입니다.의료 산업에서는 진단 정확도를 높이고, 법률 분야에서는 방대한 판례를 빠르게 분석하며, 제조업계에서는 불량률 예측과 공정 최적화를 가능하게 합니다. 이는 단순 기술적 발전이 아닌 기업 경쟁력의 결정적 차별화 요소로 작용하여 직접적인 비즈니스 성과로 이어집니다. 버티컬 AI가 기업의 일하는 방식과 비즈니스 구조를 근본적으로 재편하는 ‘게임체인저’로서 기대를 모으는 이유입니다. 글로벌 시장의 흐름과 전망 시장조사업체 글로벌마켓인사이츠(GMI)의 분석에 따르면, 버티컬 AI 시장은 향후 10년간 연평균 21.6% 가량의 엄청난 성장을 기록할 것으로 전망됩니다. 이미 헬스케어 분야에서는 AI 기반 진단 솔루션이 상용화 단계에 진입했으며, 금융권에서는 이상거래 탐지 및 고객 맞춤형 서비스 제공 등에서 적극 활용되고 있습니다.뿐만 아니라 국내외 선도 기업들은 단순히 AI를 ‘도입’하는 데 그치지 않고, 자사 고유 데이터와 산업 노하우를 접목한 버티컬 AI 솔루션을 구축해 실질적 성과를 거두고 있습니다. 이는 단순 비용 절감이 아니라, 새로운 매출 창출과 시장 우위 확보로 이어지고 있습니다.하지만 버티컬 AI의 성패는 단순히 모델을 도입한다고 해결되는 것은 아닙니다. △데이터 품질과 △도메인 특화 학습 △규제 및 보안 대응 △업무 프로세스와의 통합 △조직적 준비 및 전략과 같은 체계가 동반되어야 합니다. 클라우드 운영의 AI 혁신 이러한 시장 변화 속에서, 베스핀글로벌은 AI를 실제 비즈니스 운영에 성공적으로 적용한 대표 사례로 주목받고 있습니다. 베스핀글로벌의 ‘헬프나우 오토MSP(HelpNow AutoMSP)’는 지난 10년간 5,000여 고객사의 클라우드 운영 경험을 토대로 만들어진 클라우드 운영 특화 버티컬 AI 솔루션입니다. △인프라 관리 △문제 분석 △보고서 작성 △운영체제 작업 등 IT 운영의 핵심 업무를 자동화할 뿐 아니라, 에이전틱 AI 구조를 기반으로 스스로 문제를 진단하고 해결하는 수준까지 발전했습니다.베스핀글로벌은 헬프나우 오토MSP를 자사 운영에 적용하여▲단일 업무 처리 효율 최대 90% 향상 ▲자동 리포트 생성으로 3,000시간 이상 절감 ▲2개월간 MSP 업무 생산성 70% 향상이라는 성과를 입증했습니다. 이는 단순 효율 개선이 아닌, 클라우드 운영 방식 자체를 혁신한 사례입니다.이번 스페셜 리포트에서는 필수 요소들을 사례 중심으로 정리하고, 실 적용시 마주치는 리스크와 극복 방안에 대해 제시합니다. [버티컬AI: 산업 혁신과 비즈니스 패러다임 전환의 핵심] 리포트 미리보기범용 AI에서 산업 특화 AI로버티컬 AI 시장 동향 및 전망 분석버티컬 AI 구현을 위한 요소, 전략적 고려 사항클라우드 운영의 AI: 헬프나우 오토MSP결론과 시사점‣ 베스핀글로벌 스페셜 리포트 보러가기 범용 AI의 한계가 분명한 지금, 버티컬 AI는 앞으로의 산업을 이끌어나갈 핵심 전략입니다. 따라서, 기업들은 고유 데이터와 업무 프로세스를 깊이 반영한 버티컬 AI 전략을 수립해야 합니다. 여기서 주목할 점은 버티컬 AI는 대기업 뿐 아니라 중소기업에도 기회가 될 수 있다는 사실입니다. 글로벌 빅테크가 장악한 범용 AI 시장과 달리, 버티컬 AI는 산업 전문성을 가진 기업이라면 누구든 강력한 경쟁 우위를 확보할 수 있는 영역이기 때문이죠.이러한 상황 속에서 앞으로의 시장은 더욱 정교하고, 전문화된 버티컬 AI 솔루션이 경쟁력을 좌우하게 될 것입니다. 기업이 선제적으로 대응하지 않는다면, AI를 적극 활용하는 경쟁사에 뒤쳐질 수 밖에 없겠죠?AI의 상용화로 넘치는 정보와 빠르게 변화하는 시대에 기업 경쟁력 강화를 하기 위한 전략이 고민이라면, 베스핀글로벌의 스페셜 리포트「버티컬 AI: 산업 혁신과 비즈니스 패러다임 전환의 핵심」을 통해 산업별 성공 전략과 실질적 실행 방안을 참고해보시기 바랍니다. 관련 상품HelpNow AutoMSP 방금 읽은 인사이트를 실무에 직접 적용하고 싶으시다면?지금 바로 베스핀글로벌에 문의하세요. 베스핀글로벌 문의하기 FAQ Q1) 버티컬 AI(Vertical AI)란 무엇인가요?특정 산업과 업무 영역에 특화된 AI를 말합니다. 금융, 제조, 의료 등 각 산업의 데이터·규제·프로세스를 반영해, 범용 AI보다 더 깊이 있는 분석과 의사 결정 지원이 가능합니다.Q2) 범용 AI와 버티컬 AI의 차이는 무엇인가요?범용 AI는 다양한 분야를 다룰 수 있지만 산업별 맥락 이해가 부족합니다. 반면 버티컬 AI는 특정 산업의 고유 데이터를 학습하여 해당 분야의 문제를 정밀하게 해결할 수 있습니다.Q3) 왜 버티컬 AI가 기업 경쟁력과 직결되나요?산업별 특수성을 반영한 AI는 단순 효율 개선을 넘어 매출 창출, 비용 절감, 규제 대응, 위험 관리까지 가능하게 합니다. 따라서 기업 경쟁력 강화의 핵심 전략으로 자리 잡고 있습니다.Q4) 이번 스페셜 리포트에는 어떤 내용이 담겨 있나요?글로벌 버티컬 AI 시장 동향과 전망, 구현 전략과 고려사항, 베스핀글로벌의 HelpNow AutoMSP 사례, 그리고 적용 과정에서의 리스크와 극복 방안을 종합적으로 다루고 있습니다.Q5) 이 리포트에서 얻을 수 있는 가장 큰 인사이트는 무엇인가요?단순히 AI 기술 도입을 넘어, 산업별 특화 전략과 실제 비즈니스 성과 창출 방법을 구체적으로 확인할 수 있다는 점입니다. 글로벌 시장 동향과 베스핀글로벌 사례도 함께 담겨 있어 실행 전략 수립에 바로 참고할 수 있습니다. 2025년 10월 27일
글로벌 이커머스를 바꾸는 AI 콘텐츠 자동화 전략 ARTICLE by Sangmi Park 2025년 10월 16일 “이 상품 설명이 좀 더 매력적이어야 하는데…”온라인 쇼핑몰을 운영해 보신 분이라면 한 번쯤 이런 고민을 해보셨을 겁니다. 수천, 수만 개의 상품 페이지를 일일이 작성하고 관리하는 일은 정말 만만치 않은 작업입니다. 최근 글로벌 이커머스 기업들은 AI 콘텐츠 자동화로 이 문제를 해결하고 있습니다. 단순한 시간 절약을 넘어, 검색엔진 최적화(SEO)와 전환·매출 증대에도 직결되는 효과를 내고 있다고 하는데요. 글로벌 리서치 전문기관 Precedence Research에 따르면 전자상거래 AI 시장은 2023년 66억 달러(약 9조 2400억 원)에서 2025년 말 86억 달러(약 12조 400억 원)로 성장할 전망이며, 연평균 성장률은 무려 24%에 달합니다. 그중에서도 상품 설명과 이미지 자동 생성 같은 콘텐츠 자동화 기술은 핵심 경쟁력으로 꼽히고 있습니다. 애드본 커머스, AI로 60일 만에 매출 67% 성장 글로벌 이커머스 선도 기업들은 AI를 단순히 ‘보조 도구’가 아니라 매출 성장 전략의 핵심으로 활용하고 있습니다. 가장 극적인 성과를 낸 회사 중 한 곳이 바로 미국의 애드본 커머스(AdVon Commerce)입니다. 월마트, 빅 롯츠 같은 대형 유통사의 상품 콘텐츠를 관리하는 글로벌 파트너로, 수십만 개 상품에 대한 텍스트·이미지·영상 콘텐츠를 동시에 관리해야 하는 과제를 안고 있었습니다. 이를 해결하기 위해 베스핀글로벌과 협력해 생성형 AI 기반 콘텐츠 자동화를 도입했습니다.덕분에 애드본 커머스는 안정적으로 AI를 운영하면서도 독립적 활용 역량을 확보할 수 있었고, AdVonAI 앱 출시 속도를 크게 앞당겨 시장 경쟁력을 강화했습니다. AI 도입 60일 만에 검색 상위 노출이 30% 증가, 매출이 67% 성장하며 약 1,700만 달러(238억 원)의 추가 매출을 창출했습니다. 또한 라이프스타일 영상을 포함한 멀티모달 콘텐츠를 도입해 구매 전환율을 41% 향상시켰습니다. 이 사례는 단순 효율 개선을 넘어, AI가 직접 매출 성장을 견인할 수 있음을 보여준 대표적 전환점이라 할 수 있습니다. 상품 설명부터 이미지까지, AI가 만드는 새로운 표준 글로벌 이커머스 플랫폼 쇼피파이(Shopify)는 ‘쇼피파이 매직(Shopify Magic)’를 통해 SEO에 최적화된 상품 설명을 자동으로 작성해줍니다. FAQ 와 이미지도 AI로 생성하죠. 2025년 2분기 매출이 전년 대비 31% 상승하며 AI 도구의 효과를 입증했습니다.알리바바(Alibaba)는 AI 카피라이팅과 이미지 자동화 기술을 대대적으로 활용하고 있습니다. 타오바오와 티몰의 셀러들은 알리바바의 AI 카피라이터를 통해 상품 설명을 자동으로 생성할 수 있고, 최근에는 ‘픽 코파일럿(Pic Copilot)’을 활용해 이미지 배경 교체, 광고용 비주얼 생성, 가상 착용(virtual try-on)까지 가능해졌습니다. 특히 광군제 같은 대규모 매출 증대를 기대할 수 있는 행사에서 AI의 역할이 더욱 중요해지고 있다고 합니다.이베이(eBay)의 접근법도 흥미롭습니다. ‘Magical Bulk Listing’이라는 이름부터 재미있는 이 기능은 사진만 올리면 AI가 알아서 카테고리부터 상품 설명까지 다 만들어줍니다. 배경 제거하고 새로운 배경 넣는 것도 클릭 한 번. 전문 스튜디오가 필요 없어진 거죠. 또한 ‘Background Enhancement Tool’은 기존 사진의 배경을 지우고 상품만 강조한 뒤, 다양한 스타일의 배경으로 교체해줍니다. 이를 통해 전문 스튜디오 촬영 없이도 고품질 상품 이미지를 만들 수 있게 됐습니다.AI 콘텐츠 생성은 이제 필수가 됐습니다. 현재는 텍스트와 2D 이미지 생성이 주류지만, 곧 AR·VR 기반 360도 상품 뷰와 실시간 개인화 콘텐츠까지 AI가 자동으로 만들어내는 시대가 올 것입니다. 이처럼 AI 콘텐츠 자동화는 단순히 효율을 높이는 기술이 아니라, 검색 최적화·브랜드 경험·매출 성장을 동시에 실현하는 전략적 도구로 자리 잡고 있습니다. 관련 상품 HelpNow Agentic AI Platform HelpNow AutoMSP 방금 읽은 인사이트를 실무에 직접 적용하고 싶으시다면?지금 바로 베스핀글로벌에 문의하세요. 베스핀글로벌 문의하기 FAQ Q1) AI 콘텐츠 자동화가 검색 순위에 정말 효과가 있나요?애드본 커머스 사례처럼 검색 노출이 30% 이상 증가한 결과가 있습니다. AI는 키워드 배치·메타데이터 생성까지 자동화해 SEO 최적화 효과를 빠르게 볼 수 있습니다.Q2) 전환율이나 매출에도 직접 영향을 주나요?단순히 설명을 자동으로 쓰는 수준이 아니라, 고객 검색 의도와 구매 맥락을 반영하기 때문에 실제 전환율과 매출이 상승합니다. 애드본 커머스는 60일 만에 매출이 67% 증가했습니다.Q3) 소규모 셀러도 AI 콘텐츠 자동화를 쓸 수 있나요?가능합니다. 쇼피파이는 소상공인을 위해 상품 설명, FAQ, 이미지까지 자동 작성 기능을 제공하고 있습니다. 월 구독형 서비스로 진입 장벽도 낮습니다.Q4) 이미지 자동화는 어떤 장점이 있나요?이베이·알리바바처럼 배경 제거, 새로운 배경 합성, 가상 착용(virtual try-on)까지 지원해 별도 스튜디오 촬영 없이도 고품질 이미지를 얻을 수 있습니다. 이는 제품 신뢰도와 전환율 개선으로 이어집니다.Q5) 앞으로 어떤 콘텐츠까지 자동화될까요?현재는 텍스트와 2D 이미지가 주류지만, 곧 AR·VR 기반 360도 상품 뷰, 실시간 개인화 상품 제안까지 AI가 자동으로 생성하는 시대가 올 것으로 기대되고 있습니다. 더 읽어볼 만한 컨텐츠 [보도자료] 베스핀글로벌 미국 법인, 美 애드본 커머스 생성형 AI 구축 프로젝트 완료… 일 평균 매출 67% 증가 [고객사례] 애드본 커머스 [베스픽] 통신사가 AI에 진심인 이유: 글로벌 전략과 활용 사례 분석 [베스픽] [글로벌 사례 분석] 금융 AI, 어디까지 왔나? 2025년 10월 16일
AI 시대를 견인할 디지털 인재, 베스핀글로벌은 직접 육성한다! INSIDE by Sangmi Park 2025년 09월 18일 베스핀글로벌이 수행기관으로 참여하고 있는 정보통신산업진흥원(NIPA)의 ‘케이 랩(K-Lab) 코스타리카’ 협력 지원 사업 개소식이 최근 코스타리카 국립기술대학교(TEC) 카르타고(Cartago) 캠퍼스에서 열렸습니다.K-Lab 코스타리카 사업은 코스타리카에 디지털 제조와 디지털 서비스 인프라를 구축해 현지 학생들이 미래 글로벌 인재로 성장할 수 있도록 지원하며, 2028년까지 진행될 예정입니다. 베스핀글로벌은 이번 사업의 수행기관으로서 디지털 제조와 소프트웨어 개발 교육을 통해 차세대 혁신 인재 양성에 앞장서고 있습니다. 이외에도 베스핀글로벌은 다양한 프로젝트를 통해 국내외 AI·클라우드 전문 인력 발굴과 훈련을 위해 힘쓰고 있는데요. K-디지털 트레이닝(KDT) 사업 고용노동부가 주관하는 K-디지털 트레이닝(KDT) 사업은 디지털 신기술 분야의 실무 인재 양성 프로그램입니다. AI, 클라우드, 반도체, 로봇 등 첨단 산업 및 디지털 분야의 취업 및 창업을 하고자 하는 대학생, 재직자, 일반인 등을 대상으로 현장 중심의 교육을 제공하는 것이 특징입니다.베스핀글로벌은 지난 2024년 K-디지털 트레이닝 첨단산업∙디지털 선도 기업으로 선정되어 ‘AI MSP 베스핀글로벌의 멀티클라우드(AWS·Azure·GCP·NCP) 엔지니어 부트캠프’를 운영하고 있습니다. 올해 7월 첫 수료생을 배출했으며, 현재 2차 교육생들은 클라우드 전문 인력으로 성장하기 위해 베스핀글로벌이 직접 설계한 약 1,000시간의 커리큘럼을 이수하고 있습니다.해당 과정은 클라우드 자원 및 비용 통합 관리, 자동화된 인프라 관리, 쿠버네티스 기반 컨테이너 서비스 운영, 데브옵스 엔지니어링, 클라우드 아키텍처 설계 및 구축, 클라우드 보안/운영 등 최신 클라우드 기술 전반에 대한 이해를 포함하고 있습니다. 청년취업사관학교(SeSAC, 새싹) 서울시와 서울경제진흥원(SBA)가 주관하는 청년취업사관학교(SeSAC, 새싹)는 디지털 인재 교육 프로그램으로 기업 현장에서 실제 필요로 하는 기술을 교육하고 일자리 연계까지 지원합니다.AI & 클라우드 전문 기업 베스핀글로벌은 2024년 교육기관으로 선정되어 ‘AI 서비스 운영을 위한 클라우드 데이터 엔지니어 양성 과정’을 운영하고 있습니다. AI 서비스 운영 관리를 위한 실무형 인재 육성을 목표로 15년 이상의 실무 경험을 보유한 베스핀글로벌 소속 AI·데이터 전문가들이 직접 참여, 클라우드 인프라 및 데이터 엔지니어링 중심의 교육 프로그램을 제공합니다.AWS 실습비를 포함한 1,000만 원 상당의 교육비가 전액 무료로 지원되며, 우수 수료생에게는 베스핀글로벌 인턴십 기회가 주어집니다. 현재 2기 교육생들이 강동 캠퍼스에서 과정을 이수 중입니다. 스마트인재개발원과의 업무 협약 체결 지난 8월 초, 베스핀글로벌과 스마트인재개발원이 AI 디지털 인재 양성 및 AI 에이전트 서비스 확산을 위한 업무 협약을 체결했습니다.AI 및 클라우드 기술 역량과 사업 경험을 보유한 베스핀글로벌은 지역 인력양성기관 스마트인재개발원과 협력해 교육 과정을 공동으로 개발하고 운영할 예정입니다. 또한 지역의 공공기관, 교육기관, 기업을 대상으로 베스핀글로벌의 헬프나우 에이전틱 AI 플랫폼(HelpNow Agentic AI Platform)을 활용한 서비스 실증 사업도 추진할 계획입니다. 베스핀글로벌은 사내 직원 교육과 성장에도 최선을 다하고 있습니다. ‘배움-실행-공유(Learn-Do-Share)’를 핵심 가치로 두고, L&D(Learning & Development) 전략을 적극적으로 추진하고 있습니다. 전 직원이 개별 성장 목표를 설정하고 성과와 역량을 체계적으로 관리할 수 있도록 PDP(Personal Development Plan) 제도를 운영하고 있기도 합니다. 직무 전문성은 물론 ▲커리어 성장 ▲리더십 ▲문제 해결 등 전인적 역량 개발을 지원합니다.개인의 성장과 학습을 통해 조직의 혁신과 장기적인 비즈니스 목표를 달성할 수 있다는 확신으로 지난 3년간 내부 교육 및 성공 사례 공유를 강화한 결과, 클라우드는 물론 데이터, AI, 보안, 쿠버네티스 등 다양한 전문 역량이 강화되었습니다. 지난 3년간 베스핀글로벌의 직원이 취득한 자격증 수는 약 1,000여 건에 달하며, 스노우플레이크 인증을 국내 최다 보유하고 있습니다. 2024년 인당 생산성 역시 전년 대비 37% 향상되었습니다.베스핀글로벌은 앞으로도 AI & 클라우드 전문 기업으로서 업계의 지식과 인사이트를 공유하며 인력 부족 문제를 해결하고자 합니다. 이번 K-Lab 코스타리카 협력 지원 사업 역시 성과가 기대됩니다. 관련 상품HelpNow Agentic AI Platform 방금 읽은 인사이트를 실무에 직접 적용하고 싶으시다면?지금 바로 베스핀글로벌에 문의하세요. 베스핀글로벌 문의하기 FAQ Q1) K-Lab 코스타리카는 어떤 사업인가요?정보통신산업진흥원(NIPA)이 추진하는 디지털 공적개발원조(ODA) 사업으로, 코스타리카 국립기술대학교(TEC)에 디지털 제조·서비스 인프라를 구축해 현지 학생들의 글로벌 역량을 키우는 프로젝트입니다. 2028년까지 운영되며, 베스핀글로벌이 수행기관으로 참여하고 있습니다.Q2) 베스핀글로벌은 어떤 역할을 하나요?현지 학생들을 대상으로 디지털 제조와 소프트웨어 개발 교육을 제공하며, 글로벌 무대에서 경쟁할 수 있는 인재 양성을 지원합니다.Q3) 베스핀글로벌은 국내에서 어떤 인재 양성 프로그램을 운영하나요?대표적으로 다음과 같은 프로그램을 운영하고 있습니다.K-디지털 트레이닝(KDT): 멀티클라우드 엔지니어 부트캠프로 클라우드 실무 중심의 취업 과정 운영청년취업사관학교(SeSAC): AI 서비스 운영을 위한 클라우드 데이터 엔지니어 양성 과정 운영스마트인재개발원 협력: 지역 기반 AI·클라우드 교육 및 실증 사업 추진Q4) 사내 직원 교육도 하나요?네. ‘배움-실행-공유(Learn-Do-Share)’라는 핵심 가치 아래 직원 교육에 적극 투자합니다. 지난 3년간 약 1,000여 건의 전문 자격증을 취득했고, 인당 생산성이 전년 대비 37% 향상되는 성과를 거뒀습니다.Q5) 글로벌 인재 양성 사업을 통해 어떤 변화를 기대하나요?빠르게 성장하는 AI·클라우드 산업에서 인재 부족은 전 세계적 과제입니다. 베스핀글로벌은 K-Lab 코스타리카와 같은 프로젝트를 통해 국내외 디지털 인력 양성에 기여하고 있습니다. 2025년 09월 18일
