“실험은 끝났다” Google Cloud Next 26이 선포한 AI 에이전트의 시대 BESPICK by 현주 이 2026년 05월 11일 지난주 미국 라스베이거스에서 Google Cloud Next 2026이 열렸습니다. Google Cloud가 AI와 클라우드의 최신 기술 및 트렌드를 선보이는 자리인데요. 올해도 전 세계 기업 리더와 개발자, 파트너 3만 2천여 명이 모였다고 하죠. 첫날 기조연설에서 Google Cloud CEO 토마스 쿠리안(Thomas Kurian)은 이렇게 말했습니다.“AI의 파일럿 단계는 지났습니다. 실험은 끝났습니다. 이제 진짜 도전이 시작됩니다. 바로 기업 전체에 걸쳐 AI를 어떻게 실제 운영 환경에 적용할 것인가 하는 문제입니다.You have moved beyond a pilot. The experimentation phase is behind us, and now the real challenge begins: how do you move AI into production across your entire enterprise?”그리고 이 중심에는 스스로 판단하고 실행하는 AI 에이전트가 있습니다. 업무 전반에 AI 에이전트가 빠르게 확산되면서, 기업들의 질문은 ‘AI 에이전트를 어떻게 제대로 운영할 것인가’로 바뀌었는데요. Google Cloud는 이번 행사를 통해 그 답을 내놓았습니다. 오늘은 Google Cloud Next 2026의 핵심 내용과 전략, 인사이트를 함께 살펴보겠습니다. AI 에이전트 플랫폼: AI 에이전트 운영을 한 곳에서 AI 에이전트가 확산될수록 새로운 과제가 생겨납니다. 누가 어떤 AI 에이전트를 만들었는지, 무슨 일을 하는지 파악하기 어려워진다는 것인데요. 이러한 문제를 해결할 수 있는 Gemini Enterprise Agent Platform이 공개되었습니다.Vertex AI의 진화형으로, AI 에이전트 기획 단계부터 실제 업무에 배포하고 관리하는 단계까지 하나의 환경 안에서 처리할 수 있는 통합 플랫폼입니다.전문가가 아니어도 손쉽게 AI 에이전트를 만들 수 있으며, 이렇게 만들어진 AI 에이전트들은 서로 역할을 나누어 협업합니다. 한 AI 에이전트가 계획을 세우면 다른 AI 에이전트가 평가하고, 또 다른 AI 에이전트가 실행하는 것이죠. AI 에이전트가 직접 Google Cloud의 서비스를 호출할 수 있으며, 외부 서비스와 연동도 가능합니다. Gemini뿐 아니라 Claude 등 타사의 AI 모델을 함께 사용할 수도 있습니다.AI 에이전트 관리 기능도 주목할 만합니다. 각 AI 에이전트가 어떤 작업을 수행했는지 추적하고, 과거 대화와 맥락을 수개월 단위로 기억하는데요. 따라서 문제의 원인을 자동으로 찾아내고 수정할 수 있습니다. 직원들이 매일 하는 업무도 달라졌습니다. AI 에이전트 활동을 한눈에 파악하고, 반복 업무를 단축키처럼 실행하며, 앱을 벗어나지 않고 문서 작업까지 할 수 있는 기능들이 추가된 것인데요. AI가 일상적인 업무 도구로 자리 잡을 수 있도록 설계되었습니다.Google Cloud는 단순히 더 나은 AI 모델이 아니라, AI 에이전트가 작동하는 시스템을 제공하는 데에 집중하고 있습니다. Gemini Enterprise Agent Platform과 같이 한 곳에서 에이전트를 만들고, 배포하고, 관리하고, 최적화하도록 하는 것이죠. 외부 서비스와의 연동은 물론이고 심지어 경쟁사의 AI 모델도 사용할 수 있도록 열어두었는데요. AI 에이전트 실행 환경의 표준이 되겠다는 전략으로 풀이할 수 있습니다. AI 인프라: 이제는 듀얼 칩이 대세? AI 에이전트 시대가 본격화되면서 AI 인프라에 대한 요구도 달라지고 있죠. 모델 훈련 못지않게, 수많은 AI 에이전트가 작동하는 환경을 얼마나 효율적으로 지원할 수 있느냐가 관건이 되었는데요. AI 에이전트는 하나의 요청을 처리할 때마다 10 ~ 20번의 연산이 필요하기 때문에 AI 에이전트가 늘어날수록 비용은 급증합니다. 그래서 Google Cloud는 8세대 TPU 칩을 두 종류로 나누어 출시했습니다.학습용 TPU 8t와 추론용 TPU 8i는 학습과 추론이라는 각 목적에 맞게 처음부터 별도로 설계되었습니다. 특히 추론용 TPU 8i는 AI 에이전트 운영에 최적화되어 있습니다. 이전 세대와 비교했을 때 달러당 성능이 80% 향상되어, 같은 비용으로 훨씬 더 많은 AI 에이전트를 동시에 운영할 수 있는데요. 새로운 네트워크 구조를 적용해 실시간에 가까운 응답이 가능해진 덕분입니다. 학습용 TPU 8t 역시 이전보다 약 3배 높은 성능으로 대규모 모델 훈련 시간을 대폭 줄였습니다.Google Cloud의 칩 출시를 Nvidia와의 경쟁 구도로 볼 수도 있겠지만 실상은 다른데요. TPU는 Nvidia를 대체하는 것이 아닌 보완하는 역할이라는 분석입니다. Google Cloud는 Nvidia의 최신 GPU를 가장 먼저 제공할 예정이고요. 양사는 GPU가 Google Cloud에서 잘 작동하기 위한 네트워크 기술도 함께 개발하고 있는데요. 고객사 입장에서는 워크로드에 따라 더 많은 선택지를 갖게 되는 셈입니다.Google Cloud의 듀얼 칩 출시는 AI 에이전트 시대에 대비하기 위한 전략적 의도가 담겨 있습니다. AI 에이전트가 대규모로 확산되면서 발생하는 효율성 문제를 인프라 단계에서 미리 해결하는 것인데요. AI 모델과 하드웨어를 함께 설계해 계층 간 연결에서 손실 없이 최고 수준의 성능과 최적의 비용 효율성을 가능하게 합니다. 또한 타사의 기술도 제공해 AI 에이전트를 경제적이고 실용적으로 운영할 수 있도록 합니다. 데이터 클라우드: 저장하는 데이터에서 행동하는 데이터로 AI 에이전트가 제대로 작동하려면 데이터의 양이나 품질만으로는 부족합니다. AI 에이전트가 데이터의 의미와 관계까지 읽을 수 있어야 하기 때문인데요. Google Cloud 데이터 부문 임원 야스민 아마드(Yasmeen Ahmad)는 모델은 세상의 데이터로 학습되지만 개별 비즈니스의 맥락, 지표, 불문율은 알지 못한다고 지적했는데요. AI 에이전트가 제대로 작동하려면 데이터의 양이나 품질을 넘어 비즈니스 고유의 맥락을 이해하는 것이 핵심이라고 강조했습니다.Google Cloud는 이를 위한 솔루션으로 Agentic Data Cloud를 선보였습니다. 기업 내 모든 데이터의 의미와 관계를 AI가 자동으로 추론해 정리하는데요. PDF, 이미지, 로그 파일 등 비정형 데이터도 저장되는 순간 자동으로 의미가 추출됩니다. AI 에이전트가 수천 개의 문서를 모두 찾을 필요 없이 꼭 필요한 맥락만 빠르게 가져다 쓸 수 있어 정확도와 효율이 동시에 높아지는 효과가 기대됩니다.데이터 실무자를 위한 Data Agent Kit도 함께 공개했는데요. 데이터 엔지니어가 원하는 목표를 설명하면 AI 에이전트가 알아서 코드를 짜고 실행합니다. 데이터 파이프라인을 직접 구축하는 대신, 어떤 데이터로 무엇을 달성할지에 집중할 수 있게 된 것이죠. 여러 클라우드에 흩어진 데이터를 분석하는 기능도 눈길을 끌었는데요. 개방형 데이터 표준을 통해 특정 클라우드에 종속되지 않고 AWS나 MS Azure에 저장된 데이터도 직접 분석할 수 있습니다.Google Cloud는 데이터 자체보다 AI 에이전트가 데이터를 얼마나 잘 이해하고 활용할 수 있는 지에 집중합니다. 아무리 많은 데이터가 있어도 AI 에이전트가 그 의미를 파악하지 못하면 소용이 없기 때문이죠. 또한 대부분의 기업이 여러 클라우드를 함께 사용하는 멀티 클라우드 환경에서 일하고 있다는 점에도 주목했는데요. 데이터를 옮기고 한 곳에 모으는 대신 AI 에이전트가 데이터가 있는 곳으로 직접 찾아가는 구조로 전환했습니다. AI 보안: 처음부터 설계하는 3단계 보안 AI 에이전트가 스스로 판단하고 실행하는 구조에서는 AI 에이전트의 행동 추적이 쉽지 않습니다. 또한 AI 에이전트가 업무 전반에 활용되면서 민감한 데이터에 접근하는 일도 많아졌는데요. 이로 인해 AI 보안 위협은 더 많아지고 복잡해졌습니다. Google Cloud는 이번 행사에서 AI 공격을 AI로 방어한다는 원칙 아래 3단계 자동 보안 체계를 선보였습니다.첫 번째는 AI가 코드를 분석해 취약점을 알아내고 수정안을 제시하는 단계입니다. 공격자가 허점을 발견하기 전에 미리 대비하는 것입니다. 두 번째는 다크 웹과 해커 커뮤니티의 동향 기반으로 위험도가 높은 위협을 탐지하는 단계입니다. 실제로 위협 우선순위 정확도가 98%에 달한다고 하죠. 세 번째는 보안 에이전트 기반의 자동 대응 단계인데요. 침투 테스트, 위협 분석, 자동 복구를 담당하는 보안 에이전트들이 빠르게 보안 작업을 실행합니다.이 과정에서 Google이 인수한 클라우드 보안 기업 Wiz의 기술이 활용되었는데요. Wiz는 코드부터 운영 환경까지 AI의 전 과정을 보호하고요. 인프라, 데이터, 모델, 에이전트 등 모든 계층의 보안을 한 곳에서 관리할 수 있는 것이 특징입니다. 또한 Google Cloud뿐 아니라 AWS와 MS Azure의 AI 에이전트 개발 플랫폼에 대한 보안도 지원합니다.Google Cloud가 내세운 AI 보안의 핵심은 보안을 AI 에이전트 시스템의 기본값으로 만드는 것입니다. AI 에이전트가 만들어지는 순간 보안의 대상이 되는 것이죠. AI 에이전트가 많아질수록 보안 면에서의 부담이 함께 늘어나기 때문에 처음부터 구조적으로 해결하는 것입니다. 보안 범위를 Google Cloud 밖으로까지 확장한 것도 같은 맥락인데요. 어떤 클라우드 환경에서 AI 에이전트를 운영하든지 일관된 보안 체계를 제공하겠다는 전략입니다. 우리가 지금 챙겨야 할 3가지는?I 지금까지 이번 행사의 핵심 발표들을 살펴봤는데요. 구독자님들이 참고하면 좋을 3가지 인사이트를 정리해 보았습니다.AI 에이전트, 도구가 아닌 시스템으로: 많은 기업들이 AI 에이전트를 도입하면서 특정 기능이나 업무 하나를 자동화하는 것에 집중합니다. 하지만 AI 에이전트가 조직 전반으로 확산될수록 이러한 접근 방식은 한계를 드러낼 수 밖에 없는데요. AI 에이전트가 실질적인 성과로 이어지기 위해서는 AI 에이전트 개발부터 운영 및 관리, 데이터, 인프라, 보안 등을 하나의 시스템으로 설계하는 것이 중요합니다.AI가 이해하고 행동하는 데이터로: 지금 우리 기업의 데이터 전략이 AI 에이전트 시대에 맞는지 점검해야 합니다. 앞서 설명했듯이 이제 데이터가 얼마나 많고 깨끗이 정리되어 있는지만큼, AI 에이전트가 그 데이터의 맥락을 제대로 이해하는지가 중요해졌기 때문입니다. 또한 데이터 파이프라인 역시 한곳으로 모으는 것이 아닌 AI 에이전트가 찾아가는 구조로 전환할 수 있는지 등을 살펴보는 것이 필요합니다.보안과 거버넌스는 처음부터: AI 에이전트 도입 초기에는 보안과 거버넌스가 후순위로 밀리는 경우가 많은데요. 하지만 AI 에이전트가 많아질수록 보안 위협은 커지기 마련입니다. 나중에서야 보안 체계를 갖추려 하면 이미 운영 중인 AI 에이전트들을 다시 설계하는 등 병목이 발생할 수도 있습니다. 따라서 처음 AI 에이전트를 도입하는 시점부터 신원 관리, 권한 정의, 이상 행동 감지 체계 등의 보안과 거버넌스를 함께 준비하는 것이 좋습니다.지금까지 Google Cloud Next 2026의 주요 내용을 살펴보았습니다. 앞서 강조한 것처럼 AI 에이전트를 도입하는 것과 기업 전체에서 안정적으로 운영하는 일은 전혀 다른 문제인데요. Google Cloud는 AI 에이전트가 제대로 작동하기 위한 환경을 풀스택으로 제공하며, AI 에이전트 실행의 표준이 되고자 하는 의지를 보여주었습니다. 그리고 이미 여러 글로벌 기업들이 AI 에이전트를 하나의 시스템으로 구축하는 방향으로 움직이고 있습니다.여러분의 기업은 지금 어떤 고민을 하고 계신가요? AI 도입을 넘어 안정적인 운영까지 고려하고 계신가요? 오늘 콘텐츠가 귀사의 AI 전략을 세우는 일에 도움이 되길 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. 방금 읽은 이 콘텐츠가 마음에 드셨다면?지금 바로 베스핀글로벌의 뉴스레터 ‘베스픽’을 구독하고, 매주 인사이트를 가장 빠르게 받아보세요. 베스핀글로벌 문의하기 뉴스레터 구독하기 FAQ Q1. Google Cloud Next 2026에서 가장 강조된 핵심 키워드는 무엇인가요?‘AI 에이전트의 실제 운영(Production)’입니다. 단순히 모델의 성능을 자랑하는 단계를 넘어, 기업 환경에서 AI 에이전트를 어떻게 기획, 배포, 관리하고 보안을 유지할 것인지에 대한 통합 시스템 구축을 강조했습니다.Q2. 새로 공개된 ‘Gemini Enterprise Agent Platform’은 무엇이 다른가요?AI 에이전트의 생애 주기 전반을 관리하는 통합 플랫폼입니다. 코딩 지식 없이도 에이전트를 생성할 수 있으며, 서로 다른 역할을 가진 에이전트들이 협업하고 외부 서비스 및 타사 AI 모델(Claude 등)과도 연동되는 개방성이 특징입니다.Q3. 구글이 발표한 8세대 TPU(v8)의 듀얼 칩 전략은 무엇인가요?학습용 ‘TPU 8t’와 추론용 ‘TPU 8i’로 이원화했습니다. 특히 추론용 8i는 에이전트 운영 시 발생하는 막대한 연산 비용을 줄이기 위해 달러당 성능을 80% 향상시켜 경제성을 확보했습니다.Q4. ‘Agentic Data Cloud’가 기업 데이터 관리에 주는 이점은 무엇인가요?데이터의 물리적 저장보다 ‘비즈니스 맥락 이해’에 집중합니다. 비정형 데이터에서도 자동으로 의미를 추출하여 AI 에이전트가 수천 개의 문서를 읽지 않고도 필요한 정보만 즉시 찾아 활용할 수 있게 합니다.Q5. AI 에이전트 도입 시 기업이 가장 먼저 고려해야 할 보안 사항은?보안을 도입 후순위가 아닌 ‘기본 설계(Default)’로 잡아야 합니다. AI가 스스로 코드를 분석해 취약점을 찾는 자동 보안 체계를 갖추고, 멀티 클라우드 환경에서도 일관된 권한 관리와 거버넌스가 작동하도록 구조화하는 것이 필수적입니다. 더 읽어볼 만한 컨텐츠 생산성을 다시 설계하는 업무 성향별 맞춤형 AI 에이전트 추천GPT보다 20배 저렴하다? 1달러 AI로 세계를 공습하는 중국의 실용주의 전략AI 보안, 이제는 실전이다! RSAC 2026으로 본 실전 보안 트렌드1년 만에 매출 20배 성장, 미스트랄 AI가 증명한 ‘소버린 AI’의 파워 2026년 05월 11일
정확도 3%에서 98%로 상승? 데이터 정제보다 무서운 ‘데이터 고립’ BESPICK by 현주 이 2026년 05월 04일 많은 기업들이 AI 도입에 막대한 투자를 쏟고 있습니다. 최신 모델을 선택하고, AI 인프라를 구축하고, PoC도 성공적으로 마쳤죠. 그런데 정작 현업에 적용하는 단계에 이르면 기대했던 성과가 나오지 않는 경우가 많은데요. 그 이유는 대부분 데이터에 있습니다. 최근 Cloudera의 연구에 따르면, 자사 데이터가 AI 도입에 완전히 준비됐다고 답한 기업은 전체의 7%에 불과했습니다. AI에 대한 기대와 투자는 빠르게 늘고 있지만, 그 토대가 되는 데이터는 아직 따라가지 못하고 있다는 뜻이죠.그렇다면 데이터가 AI에 준비된 상태(AI-Ready-Data)란 정확히 무엇을 의미할까요?데이터가 많거나 정제되어 있는 것만으로는 충분하지 않습니다. 데이터 간 맥락이 연결되지 않으면 할루시네이션이나 정확도 문제로 이어질 수도 있기 때문인데요. AI가 제대로 이해하고 추론하기 위해서는 데이터들이 서로 어떻게 연결되고 어떤 맥락과 의미를 지니는지 정의되어 있어야 합니다. 오늘 그 핵심 열쇠가 되는 온톨로지에 대해 정리해 보았는데요. 개념은 물론 실제 산업 현장에서 어떤 비즈니스 가치를 만들어내고 있는지, 우리 회사에 도입하려면 어떤 전략이 필요한지 구체적으로 살펴보겠습니다. 데이터를 찾는 AI vs 이해하는 AI AI를 구축할 때 가장 널리 알려진 방식은 벡터 DB 기반의 RAG(검색 증강 생성)입니다. 벡터 DB는 문서를 수치로 변환해 저장해두고, 질문이 들어오면 통계적 유사도를 기반으로 비슷한 문서를 찾아 AI가 답변을 생성하는 구조입니다. 하지만 몇 가지 한계가 존재하는데요. 단순 유사도에만 의존해 데이터들이 서로 어떻게 연결되는지, 또 각 데이터가 조직 안에서 어떤 의미를 갖는지는 파악하지 못합니다.예를 들어 “지난달 가장 많이 팔린 상품의 재고 담당자 연락처를 알려줘”라고 요청했습니다. AI가 이 질문에 답변하기 위해서는 판매 데이터에서 상품을 특정하고 재고 시스템과 인사 데이터를 순서대로 연결해야 하는데요. 벡터 DB만 활용할 경우 판매 실적 문서나 연락처 문서를 찾아낼 수는 있지만, 많이 팔린 상품을 골라내고 담당자까지 연결하지는 못합니다. 또한 정형 데이터와 비정형 데이터를 함께 처리하기 어려워 이 두 가지를 결합해야 하는 질문에도 취약합니다.결국 AI의 정확도는 데이터 간 관계와 그 의미를 얼마나 잘 설계했느냐에 달려 있습니다. 이때 필요한 것이 바로 시맨틱 레이어(Semantic Layer)인데요. 데이터에 의미와 관계를 부여해 AI가 맥락을 이해하고 추론할 수 있도록 만드는 구조입니다. 그리고 시맨틱 레이어를 제대로 구축하려면 먼저 우리 기업의 데이터가 서로 어떤 개념으로 연결되고, 어떤 규칙으로 작동하는지 체계적으로 정의해야 하는데요. 이 작업을 바로 온톨로지라고 합니다. 데이터를 연결하는 언어, 온톨로지 온톨로지(Ontology)는 특정 도메인 내의 개념, 속성, 관계, 규칙을 구조화해 AI가 의미를 기반으로 데이터를 해석할 수 있도록 하는 지식 모델입니다. 일반 데이터베이스가 데이터를 쌓는 도구라면, 온톨로지는 데이터를 연결하고 의미를 정의하는 도구인데요. 이 작업 없이는 AI가 데이터를 아무리 많이 보유하고 있어도 그 의미를 제대로 파악하지 못합니다. 온톨로지를 이루는 핵심 요소는 네 가지입니다. 구성 요소 의미 예시 개체 (Entity) AI가 인식하는 대상 아메리카노, 허브티, 카페인, HOT / ICED 속성 (Attribute) 개체의 특성과 상태 아메리카노: 가격 4,000원 / 카페인 함량 높음허브티: 가격 4,500원 / 카페인 없음 관계 (Relationship) 개체들의 연결 방식 아메리카노는 카페인 음료다허브티는 디카페인 음료다음료는 HOT 또는 ICED로 제공된다 규칙 (Rule) 비즈니스 로직과 조건 카페인이 들어간 차가운 음료 → 아이스 아메리카노 추천카페인 없는 뜨거운 음료 → 따뜻한 허브티 추천 위 네 가지 요소를 모두 갖추면, AI는 그저 비슷한 데이터를 찾는 것을 넘어 스스로 추론할 수 있게 됩니다. 예를 들어 고객이 “카페인 없는 뜨거운 음료 추천해줘”라고 하면, AI는 온톨로지에 정의된 속성과 관계, 규칙을 바탕으로 조건에 맞는 메뉴인 따뜻한 허브티를 논리적으로 도출하는 것이죠. 키워드 유사도 검색으로는 불가능한 추론이 온톨로지가 있을 때 비로소 가능해지는 것입니다.Deloitte는 온톨로지를 AI 시대의 구조적 언어라고 표현했습니다. 온톨로지가 데이터에 문맥을 부여하고 지식의 구조를 정의한다는 뜻인데요. 쉽게 말해 사람의 머릿속에만 존재하던 업무 지식과 규칙을 AI가 이해할 수 있는 형태로 체계화하는 것입니다. 더불어 Deloitte는 AI 활용 수준을 근본적으로 끌어올리려면 단순히 데이터를 더 많이 쌓거나 더 좋은 모델을 도입하는 것이 아니라 온톨로지 기반의 개념 설계가 반드시 필요하다고 강조합니다. 숫자가 증명하는 온톨로지의 가치 이미 비즈니스 현장에서는 온톨로지를 적극 활용 중입니다. 온톨로지를 통해 AI를 정보 검색 도구에서 맥락을 이해하고 판단을 돕는 도구로 바꾸고 있는 것인데요. 그 결과 추천 정확도 향상부터 리스크 사전 감지, 공급망 시뮬레이션까지 구체적인 비즈니스 성과로 이어지고 있습니다.IT 서비스: 방대한 데이터를 다루는 만큼 데이터 간 관계를 얼마나 잘 정의하느냐가 곧 서비스 경쟁력으로 이어지겠죠. 이를 위해 Amazon은 상품 분류 체계에 온톨로지를 적용했는데요. 고객 행동을 기반으로 맞춤 추천을 정교화했고, 추천 정확도는 60% 향상되었습니다. LinkedIn도 온톨로지를 도입해 고객 문의 해결 시간을 기존의 평균 40시간에서 15시간으로 단축했다고 하죠. FalkorDB 역시 온톨로지를 적용한 RAG 구조를 통해 AI 환각 현상을 90% 줄이는 성과를 보였습니다.금융: 금융 거래는 고객부터 계좌, 거래 정보, 금융 상품, 리스크 요인 등 데이터가 복잡하게 얽혀있어 기존 시스템에서는 이상 패턴을 포착하기 어려운데요. 온톨로지를 통해 금융 데이터를 체계적으로 정의하면 AI가 데이터 간의 관계를 따라가며 숨겨진 리스크를 찾아낼 수 있습니다. 특히 제3자나 국가 간 자금 흐름처럼 추적하기 어려운 흐름까지 AI가 구조적으로 들여다볼 수 있는 것인데요. 이를 바탕으로 규정 준수(RegTech) 프로세스를 자동화해 규제 대응 비용을 절감하는 효과도 거두고 있습니다.헬스케어: 의료 데이터는 질병명, 증상, 치료법이 나라마다 다른 언어와 기준으로 기록되어 있어 이를 일관되게 연결하지 못하면 AI의 진단 신뢰도가 급격히 떨어지는데요. 온톨로지를 적용해 이를 표준화된 방식으로 정의할 수 있습니다. 실제로 의료 분야 표준 온톨로지(SNOMED CT)를 활용해 의학 용어를 매핑했을 때 AI 정확도는 기존 3%에서 98%까지 상승했는데요. WHO는 국제 질병 분류 체계(ICD)에 온톨로지를 적용해 국가 간 의료 정보 표준화의 기반을 마련하기도 했습니다.제조: 공급망은 부품, 공정, 공장, 물류가 긴밀하게 맞물려 있어 한 곳의 문제가 전체에 파급 효과를 미칩니다. 하지만 문제는 시스템이 분산되어 있어 어디서 문제가 생겼고 어디까지 영향을 미치는지 파악하기 어렵다는 점인데요. 온톨로지로 제조 데이터 간의 관계를 미리 정의해두면 특정 부품 공급이 지연될 경우 예상되는 영향을 사전에 파악하고 대응할 수 있습니다. 특히 스마트팩토리 환경에서는 온톨로지가 IoT를 통해 수집된 데이터를 하나의 맥락으로 통합하는 허브 역할도 수행한다고 하네요. 성공적인 온톨로지를 위한 핵심 전략 사례를 통해 살펴본 것처럼 온톨로지의 효과는 분명합니다. 하지만 같은 온톨로지를 도입하더라도 어떻게 접근하느냐에 따라 결과는 크게 달라질 수 있는데요. 온톨로지는 단기적인 IT 프로젝트가 아닌 지속 가능한 데이터 경쟁력을 쌓아가는 전사적 전략으로 접근해야 합니다. 성공적인 온톨로지 도입을 위한 3가지 전략을 소개합니다.작게 시작해 점차 확장한다: 처음부터 완성형 온톨로지를 목표로 하면 과도하게 복잡해지고 높은 비용으로 이어지기 쉽습니다. 그렇기 때문에 전체 데이터가 아닌 핵심 도메인이나 KPI 지표부터 우선적으로 적용하고 성과를 확인하면서 점차 범위를 넓혀가는 것이 효과적인데요. 잘 설계된 온톨로지는 시간이 지날수록 가치가 누적되므로 작게 시작한다고 해서 결코 작게 끝나지 않습니다.전사적 참여 구조를 만든다: 온톨로지는 IT 팀만의 과제가 아닙니다. IT 부서는 물론 현업, 전략 부서가 함께 참여하는 것이 중요한데요. 예를 들어 ‘매출’이라는 단어 하나도 부서마다 기준이 다를 수 있겠죠. 따라서 모든 부서가 공유할 수 있는 전사 공통의 비즈니스 용어 사전을 만들고, AI가 이해할 수 있도록 우리 기업만의 비즈니스 맥락을 체계적으로 정리하는 것이 중요합니다.구축보다 운영이 더 중요하다: 온톨로지는 한번 완성하고 끝나는 프로젝트가 아닌 지속적으로 진화하는 살아있는 인프라입니다. 그러므로 처음 구축할 때부터 데이터 표준 정의, 책임 체계, 유지 관리 프로세스 등을 고려해야 하는데요. 특히 현업 담당자가 직접 관리할 수 있는 운영 규칙과 책임 구조를 명확히 해야 온톨로지의 가치를 장기적으로 실현할 수 있습니다.이 전략들을 제대로 실행하려면 온톨로지에 대한 깊은 이해와 경험이 필요합니다. 우리 기업의 비즈니스 용어를 정의하고, 데이터 간의 관계를 설계하고, 이를 지속적으로 운영하는 과정 모두 상당한 시간과 비용, 그리고 전문성이 있어야 하기 때문입니다. 이미 많은 기업들이 데이터 관리로 어려움을 겪고 있는 가운데 온톨로지 도입과 운영도 쉽지 않은 일이죠.최근 출시된 베스핀글로벌의 HelpNow AI Foundry(헬프나우 AI 파운드리)는 이러한 문제를 해결하기 위한 AI 오케스트레이션 플랫폼인데요. 데이터 연계부터 온톨로지 기반 GraphRAG 구현, 그리고 지속적인 운영과 거버넌스까지 한 곳에서 관리할 수 있는 환경을 제공합니다. 우리 기업의 데이터를 진정한 AI Ready 데이터로 만들고 싶다면 헬프나우 AI 파운드와 함께 하시기를 추천합니다.지금까지 온톨로지에 대해 살펴보았습니다. Gartner는 2030년까지 시맨틱 레이어가 기업의 핵심 인프라로 자리 잡을 것이라 예측했는데요. AI 데이터 준비 관련 지출 역시 2025년부터 2029년 사이 7배 증가할 전망이라고 하죠. 온톨로지 역시 AI 데이터를 위한 시맨틱 레이어의 기반이 되는 새로운 표준으로 자리 잡고 있습니다.앞으로 온톨로지를 도입한 기업과 그렇지 않은 기업의 AI 성과는 더욱 벌어질 것입니다. 지금 이 순간에도 우리 기업의 데이터는 계속 쌓이고 있는데요. 그 데이터들을 계속 연결하지 못한 채 의미없이 내버려 둘 것인지, 아니면 AI가 이해하고 추론할 수 있는 지식 체계로 바꿀 것인지는 지금의 선택에 달려 있습니다. 관련해서 궁금한 점이 있다면 언제든 베스핀글로벌로 연락 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. 방금 읽은 이 콘텐츠가 마음에 드셨다면?지금 바로 베스핀글로벌의 뉴스레터 ‘베스픽’을 구독하고, 매주 인사이트를 가장 빠르게 받아보세요. 베스핀글로벌 문의하기 뉴스레터 구독하기 FAQ Q1. 데이터 정제만 잘하면 AI 정확도가 올라가는 것 아닌가요?단순 데이터 정제(Cleaning)는 데이터의 오류를 바로잡는 과정일 뿐입니다. 하지만 AI가 복잡한 비즈니스 질문에 답변하려면 데이터 간의 맥락과 관계를 알아야 합니다. 온톨로지는 정제된 데이터들을 서로 연결하여 AI가 사람처럼 ‘추론’할 수 있는 지식 체계를 만들어주는 역할을 합니다.Q2. 온톨로지와 기존 데이터베이스(DB)의 차이점은 무엇인가요?기존 DB가 데이터를 행과 열에 맞춰 ‘저장’하는 데 집중한다면, 온톨로지는 데이터가 가진 ‘의미’와 ‘관계’에 집중합니다. 예를 들어, DB는 ‘A’와 ‘B’를 별개로 저장하지만, 온톨로지는 “A는 B의 담당자이며, B는 현재 재고 부족 상태”라는 비즈니스 로직을 AI에게 가르쳐 줍니다.Q3. 우리 회사는 데이터가 너무 많은데, 온톨로지를 언제 다 구축하죠?처음부터 모든 데이터를 온톨로지화할 필요는 없습니다. 가장 비즈니스 가치가 높은 핵심 도메인이나 KPI 지표부터 작게 시작(Small Start)하는 것이 중요합니다. 특정 업무 범위에서 먼저 성과를 확인한 뒤, 점진적으로 범위를 확장하는 전략이 가장 효율적입니다.Q4. 온톨로지 구축은 IT 부서만 참여하면 되나요?아닙니다. 온톨로지는 우리 회사의 비즈니스 규칙을 정의하는 작업이므로, 실제 현업 부서의 참여가 필수적입니다. 부서마다 다르게 쓰는 용어를 통일하고, 실제 업무가 어떻게 연결되는지 현업 전문가의 지식이 반영되어야 실효성 있는 AI 지식 모델이 완성됩니다.Q5. 온톨로지를 도입하면 실제 정확도가 얼마나 개선되나요?사례에 따라 다르지만, 의료 분야에서는 표준 온톨로지 적용 후 AI 진단 정확도가 3%에서 98%로 급증한 사례가 있습니다. 또한, 아마존은 추천 정확도를 60% 향상시켰으며, 많은 기업들이 할루시네이션(환각 현상)을 최대 90%까지 줄이는 성과를 거두고 있습니다. 더 읽어볼 만한 컨텐츠 생산성을 다시 설계하는 업무 성향별 맞춤형 AI 에이전트 추천GPT보다 20배 저렴하다? 1달러 AI로 세계를 공습하는 중국의 실용주의 전략AI 보안, 이제는 실전이다! 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생산성을 다시 설계하는 업무 성향별 맞춤형 AI 에이전트 추천 BESPICK by 예나 어 2026년 04월 27일 요즘 여기저기서 AI 에이전트를 활용해 업무 자동화를 한다는 이야기는 들려오지만, 내 업무와는 먼 이야기처럼 느껴지진 않으셨나요? 보고서 초안부터 회의록 정리까지, 이제는 사람이 아닌 AI 에이전트의 몫이 되고 있습니다. AI가 업무 깊숙이 들어오면서 우리가 일하는 방식에도 거대한 변화가 생기고 있는 것이죠. 실제로 2027년까지 비즈니스 작업의 15~50%가 자동화되고, 2028년에는 직장 내 의사결정의 15%를 AI 에이전트가 독립적으로 처리할 것이라는 전망이 이를 뒷받침합니다.다행히 AI 에이전트의 진입 장벽도 빠르게 낮아지고 있습니다. 복잡한 코딩 없이 자연어만으로도 ‘나만의 에이전트’를 만들 수 있는 환경이 빠르게 갖춰지고 있는데요. 그럼에도 여전히 나에게 꼭 필요한 도구가 무엇인지 판단하기란 막막한 것도 사실이죠. 간단한 테스트를 통해, 내 업무 성향을 진단하고 그에 맞는 AI 에이전트를 추천해 드리겠습니다. 나에게 딱 맞는 AI 에이전트는? 업무 성향 진단 테스트! 총 10개 문항으로 구성되어 있습니다. 각 문항마다 A / B / C / D 중 하나를 선택해주세요.Q1. 새로운 프로젝트(업무)를 맡았을때, 나의 첫 번째 행동은?A. 관련 레퍼런스와 시장 데이터 무한 수집 B. 전체적인 스토리라인과 문서 목차 작성C. 효율적인 업무 프로세스 및 툴 세팅D. 협업할 멤버 확인 및 미팅 일정 조율Q2. 방대한 자료 더미를 받았을 때, 내가 가장 먼저 하는 것은? A. 수치와 통계의 오류가 없는지 팩트 체크 B. 어떻게 매력적인 리포트로 가공할지 고민 C. 데이터화를 통한 자동 분류할 방법 서칭D. 누구에게 공유하고, 피드백 받을지 파악Q3. 업무 중 내가 가장 ‘기 빨린다’라고 느낀 순간은? A. 수많은 탭을 띄워놓고 원하는 정보를 못 찾고 헤맬 때 B. 내용은 다 아는데 글로 옮기려니 첫 문장이 안 써질 때 C. 어제 했던 단순 반복 작업을 오늘 또 하고 있을 때 D. 메신저와 메일 알림 때문에 도무지 집중이 안될 때Q4. 갑자기 ‘꿀 같은 자유 시간 2시간’이 생긴다면?A. 나중에 꺼내 보기 좋게 리서치 자료들을 태그별로 정리하기B. 완성도가 아쉬웠던 기획안 문장을 더 유려하게 다듬기C. 매번 손이 가던 루틴 업무를 자동화할 방법 연구하기 D. 밀린 연락에 답장하며 협업 진행 상황 점검하기Q5. 회의 10분 전, 나에게 가장 필요한 ‘초능력’은?A. 수십 장의 회의 자료를 단 3줄로 요약해줄 능력 B. 내 아이디어를 완벽한 슬라이드로 뚝딱 만들어줄 능력 C. 회의 준비물과 환경을 알아서 척척 세팅해 줄 능력 D. 참석자들의 의중을 미리 파악하고 의견을 조율할 능력Q6. 회의가 끝난 후, 내 시간을 가장 많이 뺏기는 곳은?A. 회의 중 언급된 키워드의 사실 여부를 재확인하는 과정 B. 결정된 사항을 바탕으로 보고서 혹은 제안서를 수정하는 일C. 논의된 데이터를 시트나 대시보드에 일일이 업데이트하는 일D. 회의록을 정리해 관계자들에게 메일로 공유하고 설득하는 일Q7. 퇴근 전, 나를 가장 뿌듯하게 만드는 산출물은? A. 완벽하게 분석된 ‘인사이트 리포트’B. 누구라도 설득될만한 ‘고퀄리티 제안서’C. 사람 손 없이도 매끄럽게 돌아가는 ‘자동화 시스템’D. 깔끔하게 합의된 ‘프로젝트 의사 결정’Q8. 내 업무 효율을 떨어뜨리는 ‘최대의 적’은?A. 정보의 홍수 속에서 핵심을 놓치는 것B. 텍스트를 다듬느라 정작 중요한 전략을 놓치는 것C. 기계적인 반복 작업에 창의적인 에너지를 쏟는 것D. 불필요한 미팅과 소통 과정에서 시간이 늘어지는 것Q9. AI가 딱 한 가지만 대신 해준다면?A. “필요한 정보만 쏙쏙 뽑아 리포트로 요약해 줘”B. “내 생각을 읽어서 멋진 초안으로 작성해 줘”C. “내가 손대지 않아도 반복 업무를 알아서 처리해 줘”D. “스케줄 관리부터 메신저 응대까지 비서처럼 해줘”Q10. 내가 꿈꾸는 미래의 업무 방식은?A. 데이터에 기반해 완벽한 전략을 짜는 전략가B. 창의적인 기획과 콘텐츠 제작에만 집중하는 크리에이터C. 최소한의 노력으로 최대의 효율을 내는 시스템 설계자D. 사람과 기술을 연결해 성과를 만드는 오거나이저 업무 성향 진단 테스트 결과 확인A가 가장 많다면? TYPE A. [데이터 셜록] ‘답은 이미 데이터 안에 있다’ 인사이트 탐정당신은 정보의 바다에서 가짜 뉴스를 걸러내고 진짜 보석(인사이트)를 캐내는데 희열을 느끼는 타입입니다.B가 가장 많다면?TYPE B. [기획의 마법사] “무(無)에서 유(有)를 창조하는” 서사 설계자당신은 아이디어를 논리적인 문장과 매력적인 비주얼로 시각화하여 설득하는데 능숙한 타입입니다.C가 가장 많다면?TYPE C. [워크플로우 연금술사] ‘노가다는 AI에게, 설계는 휴먼이’ 효율 최적화 전문가: 당신은 단순 반복은 질색! 어떻게든 지름길을 찾아내어 시스템화하는 진정한 의미의 ‘스마트 워커’ 타입입니다.D가 가장 많다면?TYPE D. [커뮤니케이션 오케스트라] ‘점과 점을 연결하는’ 협업의 지휘자: 당신은 사람과 사람 사이의 맥락을 짚어내어 복잡한 문제를 대화로 풀어내는 프로젝트의 핵심 엔진 같은 타입입니다. TYPE A. [데이터 셜록] ‘답은 이미 데이터 안에 있다’ 인사이트 탐정 “근거 없는 주장은 NO! 정확한 데이터가 곧 실력이다” 라고 믿는 완벽주의자인 당신은 통찰을 중요하게 생각하는 사람입니다. 하지만 자료 수집과 팩트 체크에 너무 많은 시간과 에너지를 쏟고 있지는 않으신가요? 리서치에 공을 들이다 정작 결과물을 만들 시간이 부족해지는 경험도 많으셨을텐데요. 당신의 소중한 에너지는 ‘판단’에 집중하세요. ‘탐색’은 지치지 않는 에이전트들이 대신해 줄 것입니다. 방대한 자료 속에서 핵심만 골라내고, 출처까지 완벽하게 검증해주는 분석 특화 에이전트를 소개합니다.Gemini Deep Research: 복잡한 주제도 스스로 단계별로 조사해 보고서까지 생성하는 AI 에이전트입니다. 웹사이트는 물론 구글 워크스페이스 내 문서를 동시에 탐색하고 분석합니다. 작업이 완료되면 알림을 주기 때문에 그동안 다른 업무를 볼 수 있고, 컴퓨터를 꺼도 계속 진행됩니다.ChatGPT Deep Research: 텍스트, 이미지, PDF 등 다양한 자료를 검색하고 분석해 보고서를 생성하는 AI 에이전트입니다. 새로운 정보가 나오면 스스로 분석 방향을 조정하며, 중간에 질문 추가나 검색 범위 제한도 가능합니다. 추론 과정과 출처가 함께 제공되어 내용을 직접 검증할 수 있습니다.Perplexity + Zapier: AI 검색 Perplexity와 자동화 툴 Zapier를 연동해 에이전트처럼 활용할 수 있습니다. 직접 요청하지 않아도 필요한 리서치를 자동으로 실행하는 것이죠. 예를 들어 신규 리드가 CRM에 등록되면 그 기업의 정보를 조사하거나, 온라인 상의 고객 반응을 수집해 문서로 정리합니다. TYPE B. [기획의 마법사] "무(無)에서 유(有)를 창조하는" 서사 설계자 “아이디어를 논리적인 문장과 매력적인 비주얼로 시각화하는 것이 실력이다”라고 믿는 당신은 표현과 창작을 중요하게 생각하는 사람입니다.하지만 하얀 화면 위에서 첫 문장을 떼느라, 혹은 문서 디자인을 다듬느라 정작 중요한 전략을 놓치고 있지는 않으신가요? 당신의 소중한 에너지는 ‘아이디어’에 집중하세요. ‘구현’은 지치지 않는 에이전트들이 대신해 줄 것입니다. 두서없는 메모를 보고서와 슬라이드로 다듬어 줄 창작 지원 에이전트를 소개합니다.Microsoft 365 Copilot Agent: 채팅 내역, 회의록, 프로젝트 자료 등 MS 365의 데이터를 기반으로 문서 초안을 생성하는 AI 에이전트입니다. 텍스트는 물론 동영상, 팟캐스트, 설문조사 등 다양한 형태의 결과물을 만들어낼 수 있는데요. 회사 템플릿을 적용해 일관된 스타일을 유지하는 것도 가능합니다.Google Workspace Studio: 구글 워크스페이스의 데이터를 활용해 문서 작성을 자동화하는 AI 에이전트입니다. 예를 들어, 온라인 미팅 내용을 분석해 회의록이나 메일 초안을 자동으로 작성하기도 하고요. 메일 첨부 파일을 드라이브에 저장하는 동시에 스프레드시트에 관련 내용을 기록하는 식으로 활용할 수 있습니다.Claude Cowork: 사용자의 컴퓨터 파일에 직접 접근해 메모와 프로젝트 문서를 스스로 분석하고 보고서 초안을 작성하는 AI 에이전트입니다. 영수증이나 스크린샷 등 이미지에서 데이터를 추출해 스프레드시트로 변환하거나, 회사 템플릿과 작성 규칙을 반영해 그에 맞는 결과물을 만들어 냅니다.Gamma Agent: 프레젠테이션 제작을 지원하는 AI 에이전트입니다. 필요한 자료를 웹에서 직접 찾아 삽입하고, 첨부한 자료를 시각화해 슬라이드에 자연스럽게 통합합니다. 디자인이나 구성 변경도 간단한 요청 한 번이면 바로 처리할 수 있고, 완성본에 대한 피드백을 받을 수도 있습니다. TYPE C. [워크플로우 연금술사] "노가다는 AI에게, 설계는 휴먼이" 효율 최적화 전문가 “똑같은 일을 두 번 하는 건 시간 낭비! 효율이 곧 실력이다”라고 믿는 당신은 최적화와 시스템을 중요하게 생각하는 사람입니다.하지만 매번 같은 포맷의 자료를 만들고, 숫자만 바꾸는 단순 반복 업무에 많은 시간을 할애하고 계시지 않으신가요? 언젠가는 자동화를 하고 싶지만 당장 닥친 업무를 쳐내느라 늘 내일로 미루게 되죠. 때로는 자동화 세팅 자체가 어렵고 복잡해 보여 결국 ‘그냥 내가 직접 하고 말지’ 하며 몸을 불사르게도 합니다. 이제 당신은 ‘설계’에만 집중하세요! 손쉬운 설정만으로도 데이터의 흐름을 만들어 줄 자동화 특화 에이전트를 소개합니다.Zapier Agents: 설정해둔 트리거를 기반으로 AI 에이전트가 스스로 판단하고 후속 작업까지 자동으로 처리합니다. 회의록 업데이트, 리드 정보 수집 등 다양한 앱과 연동해 반복 업무를 자동화할 수 있습니다. 자연어로 지시사항을 작성하기 때문에 사용하기 쉽고, 오프라인 상태에서도 작동합니다.Make AI Agents: 복잡하고 판단이 필요한 워크플로우를 자동화하는 AI 에이전트입니다. AI의 의사결정 과정을 단계별로 시각화해 보여주는 것이 특징인데요. AI가 추론하는 정보나 사용하는 도구 등을 실시간으로 확인할 수 있고, 필요 시에는 논리와 행동을 수정할 수 있습니다.Lindy AI: 이메일, 회의, 일정 등의 개인 업무를 자동으로 관리하는 비서형 AI 에이전트입니다. 사용자가 요청하지 않아도 회의가 끝나면 회의록과 액션 아이템을 정리하고, 일정이 변경되면 겹치는 스케줄을 재조정하는 등 루틴 업무를 예측해 스스로 처리합니다. TYPE D. [커뮤니케이션 오케스트라] ‘점과 점을 연결하는’ 협업의 지휘자 “비즈니스는 결국 사람과 소통의 합이다”라고 믿는 당신은 관계와 조율을 중요하게 생각하는 사람입니다.하지만 회의, 메일 회신, 일정 조율 같은 커뮤니케이션 업무를 하다 보면 어느덧 퇴근 시간이 코앞에 다가와 있곤 하죠. 회의가 끝나자마자 다음 회의가 이어져 내용을 정리할 틈도 없고, 관계자들에게 공유 사항을 전달하고 후속 조치까지 챙기다 보면 정작 본업에 집중할 시간은 늘 부족했을 것입니다. 이제 당신은 ‘커뮤니케이션’에 집중하고, ‘정리와 기록’은 지치지 않는 에이전트에게 맡겨보는 것은 어떨까요? 복잡한 소통 과정을 간결하게 정리해 줄 소통 특화 에이전트를 소개합니다.Fireflies AI: 온라인 미팅에 자동으로 참여해 회의 내용을 실시간으로 기록하고 요약하는 AI 에이전트입니다. 회의 내용을 기반으로 필요한 이메일 초안을 작성하거나 액션 아이템을 생성하기 때문에 회의가 끝난 뒤 정리에 소요되는 시간을 크게 줄여줍니다.Notion AI + Slack: 문서 협업 툴 Notion의 AI 기능과 업무 메신저 Slack을 조합해 AI 에이전트로 활용할 수 있습니다. 예를 들어, 채팅방에 버그 보고가 올라오면 이를 워크 스페이스에 자동으로 업데이트하고 분석한 결과를 메신저에 다시 공유합니다.Reclaim.ai: 사용자의 일정을 자율적으로 관리하는 스케줄링 AI 에이전트입니다. 모든 참석자의 일정을 분석해 최적의 회의 시간을 잡아주는 등 불필요한 커뮤니케이션을 줄여줍니다. 동료들의 캘린더 일정을 참고해 지금 바로 대화 가능한 동료들을 바로 파악할 수도 있습니다.지금까지 업무 유형별 AI 에이전트를 살펴보았는데요. 이제 AI 에이전트의 역할은 단순한 생산성 도구를 넘어, 업무의 판단과 실행 전반으로 확장되고 있습니다. 간단한 판단과 반복적인 실행은 에이전트가 담당하고, 사람은 더 중요한 의사결정이나 품질 검증 등에 집중하는 것입니다. 실제로 한 조사에서도 AI 에이전트 도입 이유를 물었을 때 응답자의 69.4%가 고부가가치 업무에 더 많은 시간을 쓸 수 있다는 점을 꼽았다고 하죠.하지만 주의해야 할 점도 있습니다. AI 에이전트는 스스로 판단하고 행동하기 때문에 어떤 정보에 접근했는지, 어떤 과정을 거쳐 결과를 도출했는지 파악하기 어려운데요. 그래서 AI 에이전트의 결정으로 문제가 발생해도 책임 소재를 명확히 가리는 것이 쉽지 않습니다. 여기에 AI 에이전트가 확산되면서 Shadow AI 리스크도 커지고 있는데요. 관리되지 않은 AI 에이전트로 인해 내부 데이터 유출이나 컴플라이언스 위반으로 이어질 수 있기 때문입니다.따라서 AI 에이전트를 도입할 때는 에이전트의 접근 권한, 의사결정 과정의 투명성, 데이터 보안 기준 등을 미리 규정하는 AI 거버넌스 체계를 갖춰야 하는데요. 특히 기업에서 AI 에이전트를 안전하고 효과적으로 활용하기 위해서 AI 거버넌스는 선택이 아닌 필수입니다.AI 에이전트의 혜택을 온전히 누리면서도 리스크를 최소화하는 것이 AI 에이전트를 진짜 업무 파트너로 만드는 출발점입니다. 보안 정책과 규칙을 준수하며 자신에게 맞는 에이전트를 활용할 때, AI 에이전트는 비로소 당신의 실력을 가장 빛나게 해주는 든든한 조력자가 될 것입니다. 방금 읽은 이 콘텐츠가 마음에 드셨다면?지금 바로 베스핀글로벌의 뉴스레터 ‘베스픽’을 구독하고, 매주 인사이트를 가장 빠르게 받아보세요. 베스핀글로벌 문의하기 뉴스레터 구독하기 FAQ Q1. AI 에이전트와 일반적인 AI 챗봇의 차이점은 무엇인가요?단순한 답변을 제공하는 챗봇과 달리, AI 에이전트는 사용자의 지시를 바탕으로 스스로 판단하고 실행까지 수행한다는 점이 핵심입니다. 본문에서 소개된 툴들처럼 회의록을 기반으로 다음 할 일을 정리하거나, 특정 트리거에 맞춰 업무 프로세스를 자동으로 완결 짓는 능동적인 파트너 역할을 합니다.Q2. 코딩을 모르는 비전공자도 나만의 AI 에이전트를 만들 수 있나요?네, 가능합니다. 최근 AI 에이전트 환경은 복잡한 코딩 없이 자연어(일상어)만으로도 지시사항을 작성하여 에이전트를 구축할 수 있을 만큼 진입 장벽이 낮아졌습니다. 본 테스트 결과에 따라 추천된 툴들을 활용하면 누구나 업무 성향에 맞는 자동화 환경을 설계할 수 있습니다.Q3. AI 에이전트 도입 시 가장 주의해야 할 리스크는 무엇인가요?AI 에이전트는 스스로 판단하고 행동하기 때문에 의사결정 과정이 불투명할 수 있고, 이로 인한 책임 소재 파악이 어려울 수 있습니다. 또한 관리되지 않은 에이전트 사용(Shadow AI)은 기업 내부 데이터 유출이나 컴플라이언스 위반으로 이어질 수 있으므로 주의가 필요합니다.Q4. 기업 차원에서 안전하게 AI 에이전트를 활용하려면 어떻게 해야 하나요?에이전트의 접근 권한, 의사결정 투명성, 데이터 보안 기준 등을 사전에 명확히 규정하는 ‘AI 거버넌스’ 체계를 반드시 갖추어야 합니다. 보안 정책과 규칙을 준수하며 에이전트를 활용할 때, 리스크는 최소화하고 고부가가치 업무에 집중할 수 있는 진정한 업무 파트너가 될 수 있습니다.Q5. AI 에이전트를 도입하면 실제로 어떤 성과를 기대할 수 있나요?조사에 따르면 AI 에이전트 도입 유저의 약 69.4%가 ‘고부가가치 업무에 더 많은 시간을 쓸 수 있다’는 점을 가장 큰 혜택으로 꼽았습니다. 반복적인 실행과 간단한 판단은 AI에게 맡기고, 사람은 더 중요한 의사결정이나 품질 검증에 집중함으로써 업무의 생산성을 혁신할 수 있습니다. 더 읽어볼 만한 컨텐츠 GPT보다 20배 저렴하다? 1달러 AI로 세계를 공습하는 중국의 실용주의 전략AI 보안, 이제는 실전이다! RSAC 2026으로 본 실전 보안 트렌드1년 만에 매출 20배 성장, 미스트랄 AI가 증명한 ‘소버린 AI’의 파워그때는 맞고 지금은 틀리다? AI 시대, IT 전략을 업데이트하세요! 2026년 04월 27일
GPT보다 20배 저렴하다? 1달러 AI로 세계를 공습하는 중국의 실용주의 전략 BESPICK by 현주 이 2026년 04월 20일 최근 오픈AI나 앤트로픽 같은 미국 기업들은 LLM의 추론 능력, 멀티모달 확장, 장문 컨텍스트 처리 성능을 빠르게 끌어올리고 있습니다. AGI(범용인공지능)를 넘어 ASI(초지능)까지 언급되면서 기술의 정점을 선점하기 위한 경쟁이 이어지고 있는 모습인데요. 오픈AI는 곧 새로운 모델 Spud를, 앤트로픽은 Mythos를 선보일 예정이라고 하죠.그러나 중국에서는 다소 결이 다른 흐름이 전개되고 있습니다. 최고 성능을 향한 수직적 경쟁 대신 비교적 낮은 가격과 빠른 확산을 앞세워 산업 현장에 AI를 깊숙이 침투시키는 실용주의 노선을 택한 것이죠. AI 상용화 단계에서 양국이 전략 방향을 아예 다르게 구축한 셈인데요. 오늘은 가격 경쟁력과 오픈소스 생태계로 무장한 중국 AI 시장의 실체와 전략을 살펴보겠습니다. 칩 규제가 낳은 역설, 중국은 지금 ‘가재 양식’ 중? 최근 중국 AI 업계에서는 ‘가재 키우기(养龙虾, 양룽샤)’가 열풍이었는데요. 가재(룽샤)는 오픈소스 AI 에이전트 ‘오픈클로(OpenClaw)’의 아이콘이 가재를 연상시킨다고 해서 붙은 별명입니다. 오픈클로를 자국 환경에 맞게 최적화하고 활용하는 모습이 중국 전역으로 번지면서 ‘가재 키우기’라는 이름이 붙을 정도로 인기를 끈 것이죠. 일부 지차체에서는 정부 차원의 보급 프로그램까지 내놓을 정도였다니 그 열기가 얼마나 뜨거웠는지 짐작할 수 있는데요.이처럼 미국의 엔비디아 칩 수출 규제에도 불구하고 중국 AI 산업의 성장세는 꺾이지 않고 있습니다. 골드만삭스에 따르면 2026년 텐센트, 바이두, 바이트댄스 등 중국 빅테크의 AI 데이터 센터 투자 규모는 약 700억 달러에 달할 것으로 전망됩니다.칩 부족이라는 하드웨어 측면의 제약에도 불구하고 소프트웨어적 확산 속도는 미국 모델을 위협하거나 추월하는 양상을 보이고 있는 점도 흥미로운데요. 허깅페이스에서 알리바바의 큐원(Qwen) 시리즈가 2025년과 2026년 가장 많이 다운로드되었고, 누적 다운로드 수에서도 메타의 라마(Llama) 모델을 넘어선 것으로 나타났습니다. 샤오미가 최근 출시한 1조 개의 매개변수급 모델 ‘Mimo-V2-Pro(Hunter Alpha)’는 오픈라우터 공개 일주일만에 누적 사용량 1조 토큰을 돌파하며 리더보드 1위를 차지하기도 했죠.현재 중국은 자율주행, IoT, 소비자 앱, 로봇 등 전 산업에 걸쳐 AI를 침투시키는 ‘AI 확산(AI Diffusion)’을 국가적 최우선 과제로 추진하며 실질적인 시장 장악력을 높이고 있습니다. 이에 발맞춰, 시진핑 주석은 ‘반도체 부족 타파’를 직접 언급하고 2030년까지 전 산업에 AI 도입률을 90%까지 끌어올리겠다는 목표를 발표했습니다. 중국이 자국 모델인 딥시크, 알리바바 등을 통해 독자적인 AI 생태계를 구축하겠다는 강한 의지가 엿보이는 대목이죠.앤트로픽은 최근 중국 기업들이 가짜 계정을 통해 클로드의 데이터를 추출하고 자국 모델 학습에 활용하고 있다고 비판의 목소리를 냈는데요. 많은 언론에서는 이를 기술 격차를 줄이기 위한 중국의 공격적인 데이터 확보 전략으로 해석하고 있습니다. 1달러 AI의 역습: GPT보다 20배 저렴하다고? 중국 AI 전략에서 가장 주목받는 요소는 단연 가격 경쟁력입니다. 미니맥스 M2.5는 100만 토큰당 가격을 1.35달러 수준으로 책정했고, 문샷의 Kimi 2.5 역시 클로드 오퍼스 대비 약 1/7 가격에 불과하다는데요. 앤트로픽의 클로드(25달러)와 미니맥스(1.35달러)를 단순 비교하면 약 95%의 비용 절감 효과가 발생합니다. 곧 출시 예정인 딥시크 V4는 ChatGPT의 1/50 수준으로 이용료를 부과할 것으로 알려졌습니다.중국은 AI를 미래 기술이 아니라 당장 현장에서 사용 가능한 개발 도구로 정의한 것으로 보입니다. 블룸버그는 ‘중국 전체가 거대한 실험실(Lab)’이 된 것 같다고 표현했죠. 실제로 미니맥스는 사내 신규 코드의 80%를 자사 모델로 생성했다고 밝힌 바 있습니다. 이는 연구를 통한 모델 성능 경쟁에 무게를 두는 미국과는 다른 중국의 노선을 보여주는 지점입니다.중국의 주요 모델들은 각기 다른 강점을 기반으로 생태계를 확장하고 있습니다. 이를 정리해보면 아래와 같은데요.딥시크(DeepSeek)고효율 추론 구조와 초저가 전략으로 글로벌 LLM 가격 경쟁 촉발차세대 모델 ‘딥시크 V4’ 곧 출시 예정알리바바 Qwen 3.52026년 2월 출시AI 에이전트 구동에 최적화된 설계로 네이티브 멀티 모달 역량을 갖춘 것으로 평가중국 모델 중 가장 강력한 오픈소스 생태계 보유문샷 AI Kimi K2.52026년 1월 출시고도의 추론 능력이 핵심으로 장문 컨텍스트 처리에 강점최근 Cursor의 코딩 모델이 K2.5를 기반으로 한 것이 밝혀지기도미니맥스 M2.52026년 2월 출시비디오와 음성 등 멀티모달에 강점전 세계 AI 모델 토큰 사용량 1위 기록 (오픈라우터 통계 기준)샤오미 Mimo-V22026년 3월 공개스마트폰, IoT 디바이스와의 통합을 전제로 한 생태계 확장 전략 모델추론·에이전트 특화 모델(V2 Pro), 시각·영상·음성을 통합한 멀티모달 모델(V2-Omni), 음성 합성 모델(V2-TTS)바이트댄스 SeeDance 2.0최근 자체 플랫폼 Dreamina를 통해 출시숏폼 영상 제작 및 콘텐츠 자동화 워크플로우에 최적화된 모델 가격 경쟁력과 함께, 양대 축을 이루는 중국의 AI 전략은 ‘오픈소스’입니다. 인프라 비용에 민감한 개발도상국이나 실무 개발자들을 대상으로 한 강력한 유인책이기도 한데요. 실제 중동과 동남아시아 지역에서는 미국의 규제 리스크와 지정학적 이슈로 중국 모델을 채택하는 사례가 늘고 있다고 합니다.에너지 자급력도 카드 중 하나인데요. 중국의 최첨단 AI칩 생산량은 미국의 3% 수준, AI 투자 규모 역시 미국의 20% 미만에 불과하지만 안정적인 에너지 공급 체계를 바탕으로 저비용 고효율 전략을 밀어붙이고 있습니다.실제로 전쟁이 벌어지고 있는 불확실성의 시기, AI 시장에서도 양국의 노선이 각을 세우고 있는데요. 현실적으로 특정 국가의 모델을 완벽히 배제하거나 자립하는 것은 불가능에 가깝습니다. AI는 이미 글로벌 공급망으로 촘촘히 엮인 거대한 산업이니까요. 결국 2026년의 AI 경쟁력은 단순히 ‘더 똑똑한 모델’을 찾는 것을 넘어, 이 복잡해진 멀티 LLM 생태계를 얼마나 영리하게 조합하고 운영하느냐에 달려 있지 않을까 싶네요.다음 주에도 여러분의 비즈니스 레이더가 되어줄 흥미로운 AI 소식과 함께 돌아오겠습니다. 방금 읽은 이 콘텐츠가 마음에 드셨다면?지금 바로 베스핀글로벌의 뉴스레터 ‘베스픽’을 구독하고, 매주 인사이트를 가장 빠르게 받아보세요. 베스핀글로벌 문의하기 뉴스레터 구독하기 FAQ Q1. 중국 AI가 미국 AI(GPT, 클로드)보다 훨씬 저렴한 이유는 무엇인가요?중국 AI 기업들은 모델의 절대적 지능을 높이는 수직적 경쟁 대신, 저비용 고효율 구조의 실용주의 노선을 택했기 때문입니다. 딥시크(DeepSeek)나 미니맥스(MiniMax) 같은 기업들은 효율적인 추론 아키텍처를 도입해 운영 비용을 획기적으로 낮췄으며, 이를 통해 100만 토큰당 가격을 미국의 1/20 수준인 ‘1달러 AI’ 시대로 끌어내렸습니다.Q2. 미국의 반도체(칩) 수출 규제가 중국 AI 성장에 걸림돌이 되지 않나요?하드웨어 수급에는 제약이 있으나, 중국은 이를 소프트웨어 최적화와 오픈소스 확산으로 돌파하고 있습니다. 이른바 ‘가재 키우기(OpenClaw)’ 열풍처럼 오픈소스 모델을 자국 환경에 맞춰 고도화하고, 2026년까지 데이터 센터에 약 700억 달러를 투자하는 등 하드웨어 부족을 인프라 규모와 소프트웨어 기술력으로 상쇄하는 전략을 펼치고 있습니다.Q3. 현재 가장 주목받는 중국의 대표 AI 모델은 무엇인가요?2026년 현재 시장을 주도하는 모델은 크게 네 가지입니다.알리바바 Qwen 3.5: 가장 강력한 오픈소스 생태계와 멀티모달 역량 보유딥시크(DeepSeek) V4: 초저가 전략으로 글로벌 가격 파괴 주도문샷 AI Kimi K2.5: 장문 컨텍스트 처리와 고도의 추론 능력 특화샤오미 Mimo-V2: 1조 개 매개변수를 바탕으로 IoT 및 스마트 디바이스 통합에 강점Q4. 중국의 ‘AI 확산(AI Diffusion)’ 전략이란 구체적으로 무엇을 의미하나요?단순히 똑똑한 모델을 만드는 데 그치지 않고, 자율주행, 로봇, 소비자 앱 등 전 산업군에 AI를 공기처럼 침투시키는 국가적 프로젝트입니다. 시진핑 주석은 2030년까지 전 산업 AI 도입률 90% 달성을 목표로 내걸었으며, 이는 연구실 안의 AI가 아닌 ‘현장에서 즉시 수익을 내는 도구로서의 AI’를 지향합니다.Q5. 기업 입장에서 미국 모델과 중국 모델 중 무엇을 선택하는 것이 유리할까요?정답은 ‘멀티 LLM 생태계의 영리한 조합’에 있습니다. 최고 수준의 복잡한 추론이나 창의성이 필요할 때는 미국의 모델을, 대규모 데이터 처리나 비용 효율성이 중요한 서비스 운영 및 에이전트 구동에는 중국의 저가형 모델을 혼합 사용하는 전략이 2026년 비즈니스의 핵심 경쟁력이 될 것입니다. 더 읽어볼 만한 컨텐츠 1년 만에 매출 20배 성장, 미스트랄 AI가 증명한 ‘소버린 AI’의 파워 그때는 맞고 지금은 틀리다? AI 시대, IT 전략을 업데이트하세요! 출근하자마자 업무 끝? 자율 AI 시대, 일하는 방식이 달라진다 [베스픽 리포트] 2026 AI 비즈니스 실전전략: 도입을 넘어 운영과 성과의 시대 2026년 04월 20일
AI 보안, 이제는 실전이다! RSAC 2026으로 본 실전 보안 트렌드 BESPICK by Miyeon. Jo 2026년 04월 13일 3월 23일부터 4일간 미국 샌프란시스코에서 열린 세계 최대 규모의 사이버 보안 컨퍼런스 RSAC 2026에는 45,000명 이상의 보안 전문가와 700여 개 기업이 참여했습니다. 매년 RSAC 소식과 함께 보안 트렌드를 정리해 드리고 있는데요. 올해는 예년과 다른 무게감이 느껴졌습니다. AI의 확산, 멀티 클라우드의 확대, 국가 단위 사이버 공격 증가 등 여러 가지 변화가 동시에 일어나면서 보안 위협이 더 복잡하고, 더 빠르고, 더 광범위해졌기 때문이죠.RSAC 2026의 슬로건 ‘The Power of Community(공동체의 힘)’도 이러한 맥락에서 읽을 수 있는데요. 어떤 도구나 기술보다 강력한 것은 결국 사람이며, 함께할 때 비로소 위협을 극복할 수 있다는 메시지입니다. “빨리 가려면 혼자 가고, 멀리 가려면 함께 가라”라는 아프리카 속담처럼, 복합적인 위협 앞에서 보안 역시 협력을 기반으로 달라져야 한다는 인식이 담겨 있습니다.오늘은 RSAC 2026의 주요 의제를 통해 최신 보안 트렌드와 기업이 갖춰야 할 대응 전략을 함께 살펴보겠습니다. 공격과 방어의 경계가 사라진다, AI 보안이 필요한 이유 AI가 확산되면서 사이버 보안 위협도 더 복잡하고 자동화된 형태로 진화하고 있습니다. 특히 AI의 자율성을 활용한 신원 기반 공격, 대규모 서비스 거부 공격(DDoS), 소프트웨어 공급망 오염 등이 곳곳에서 일어나고 있는데요. 사람이 미처 인지하기도 전에 수천 건의 공격이 자동으로 쏟아지는 기계 규모의 위협(Machine Scale Fraud)은 이미 현실이 되었습니다.이러한 상황에서 올해 RSAC에서는 많은 연사들이 AI 기반 대응 체계를 구축해야 한다고 강조했습니다. Armis의 CTO 나디르 이즈라엘(Nadir Izrael)은 여전히 대부분의 기업들이 수동적인 기존 보안에 머물러 있다고 지적하며, 앞으로의 보안은 자동화된 조치로 전환되어야 한다고 말했고요. Google의 위협 인텔리전스 부사장 산드라 조이스(Sandra Joyce) 역시 공격을 예측하고 선제적으로 대응하는 것이 경쟁력이 될 것이라고 내다보았습니다.컨퍼런스에서는 AI 기반 보안 신제품들이 대거 공개되었습니다. AI 에이전트를 활용한 자율 위협 탐지 솔루션부터 조직 내 허가되지 않은 Shadow AI 식별 기술, AI를 통한 데이터 보안 관리 기술, AI 기반 클라우드 공격 대응 지원 솔루션 등 다양한 기술과 제품들을 만날 수 있었는데요. AI의 성장에 발맞춰 보안 업계도 빠르게 달려가고 있음을 엿볼 수 있었습니다.📌 기업 보안 전략 ChecklistAI 기반 위협 탐지 및 선제적 자동 대응 체계 도입 검토보안 분석과 위협 대응 프로세스의 자동화 및 오케스트레이션 수준 점검 AI가 최고의 동료? AI 시대의 보안 전문가의 역할은? 자율적 SOC(보안 운영 센터)에 대한 논의도 본격화되었습니다. 자율적 SOC는 AI 에이전트가 위협을 스스로 탐지하고 분석해 대응까지 수행하는 것이 특징인데요. 사람이 일일이 개입하지 않아도 되기 때문에 사람은 전략적 의사결정에만 집중할 수 있습니다. 앞으로 이러한 흐름은 더욱 가속화될 것으로 보이는데요. CrowdStrike CEO 조지 커츠(George Kurtz)는 기조연설에서 “2027년까지 AI가 조직 내 가장 뛰어난 직원이 될 것”이라고 전망하기도 했죠.자율적인 SOC가 필요한 또 다른 이유는 바로 보안 인력 문제인데요. 위협은 기하급수적으로 늘어나는 반면 이를 분석하고 대응할 사람은 턱없이 부족하기 때문입니다. 실제로 발견된 보안 취약점의 80%가 방치되고 있으며, 보안 담당자들의 번아웃이 이어지고 있다고 하는데요. 이러한 상황에서 자율적인 SOC는 AI 에이전트가 보안 운영의 전반적인 과정을 실행하므로 인력 부족 문제를 보완하는 실질적인 해결책이 됩니다.사람의 역할도 변화하고 있습니다. 자율적 SOC의 핵심은 최종 판단을 사람이 내리는 Human in the Loop 방식에 있는데요. Splunk는 AI 에이전트가 인간을 대체하는 것이 아니라 사람이 오케스트레이터로서 AI 에이전트의 활동을 관리하고 결정하는 것이라고 설명했습니다. 결국 자율적 SOC는 더 빠르고 능동적인 위협 대응을 위해 사람과 AI가 각자의 역할대로 작동하는 협업 모델인 셈입니다.📌 기업 보안 전략 Checklist기존 SOC 운영 모델을 AI 기반으로 전환하는 로드맵 수립SOAR(보안 오케스트레이션, 자동화 및 대응) 기반 자동화 체계 구축 또는 고도화분산된 보안 솔루션을 통합 보안 플랫폼 중심으로 단순화하여 운영 효율 확보 이 안에 스파이가 있다? 내 편인 줄 알았던 AI가 적이 된다면 기존의 AI 보안이 모델 자체의 오남용을 막는 것이었다면, 이제는 스스로 판단하고 행동하는 ‘AI 에이전트’ 그 자체를 보호하는 보안이 독립적인 영역으로 부상했습니다. 실제로 기업 내 AI 에이전트 도입이 빠르게 늘어나면서 새로운 표적이 되고 있습니다. AI를 활용해 정교한 악성 프로그램을 만들거나 신원을 조작하는 것을 넘어, AI 에이전트를 직접 공격해 악용하기 시작한 것인데요. Microsoft 시큐리티 부사장 바수 자칼(Vasu Jakkal)은 기조연설을 통해 기업의 AI 에이전트가 해킹을 당해 내부 정보를 유출하거나 악의적인 명령을 수행하는 이중 스파이가 될 수 있다고 경고하기도 했습니다.Cisco 사장 겸 최고제품책임자 지투 파텔(Jeetu Patel)도 비슷한 문제를 제기했습니다. 스스로 계획하고 행동하는 AI 에이전트가 기업 시스템에 대한 광범위한 접근 권한을 갖게 되면 예상치 못한 위험이 생길 수 있다는 것인데요. 예를 들어, 실수로 대규모 결제를 실행하거나 민감한 데이터를 외부에 노출하는 등 한번 발생하면 되돌리기 어려운 상황이 얼마든지 일어날 수 있겠죠.따라서 AI 에이전트를 믿고 맡길 수 있으려면 그만큼 안전하게 통제하는 보안 체계를 갖춰야 하는데요. 그러기 위해서는 AI 에이전트를 별도로 관리해야 할 보안 주체로 바라보는 관점의 전환이 필요합니다. 외부 공격으로부터 AI 에이전트를 보호하고, 행동 범위를 제한하며, 이상 징후를 실시간으로 탐지하는 체계를 갖추는 것입니다.AI 에이전트 보안을 위한 다양한 기술들도 공개되었는데요. 조직의 에이전트 현황을 파악하는 자산 관리 기술, 에이전트의 권한과 시스템 연결 구조를 분석하는 기술, 실행 시점에 이상 행동을 실시간으로 감지하는 런타임 모니터링 기술 등이 대표적입니다. 또한 혁신적인 보안 기술을 선보이는 Innovation Sandbox에서는 AI 에이전트 보안 플랫폼을 내세운 기업이 최종 우승을 차지하기도 했는데요. AI 에이전트 보안이 업계에서 가장 주목하는 과제로 떠오르고 있음을 알 수 있습니다. 📌 기업 보안 전략 Checklist조직 내 AI 에이전트 현황 파악 및 각 에이전트의 역할과 업무 범위 명확화에이전트별 접근 가능한 시스템과 데이터 범위를 최소화하는 권한 정책 수립프롬프트 인젝션 탐지 및 DLP(데이터 유출 방지) 정책을 통한 에이전트 이상 행동 차단 디지털을 넘어 현실 세상으로? 사이버 보안과 국가 안보 사이버 공격의 무대가 디지털을 넘어 물리적 인프라로 빠르게 확장되고 있습니다. 전력 및 에너지 시설, 제조 및 산업 시스템, 물류 및 공급망, 의료 시스템까지 공격 대상이 넓어지는 추세인데요. 단순히 금전적 목적을 넘어 인프라 마비나 공급망 교란을 노리는 공격이 이어지면서, 사이버 보안은 이제 국가 안보와도 직결되는 문제가 되었습니다.이러한 흐름 속에서 IT 시스템과 OT(운영 기술) 시스템의 연결이 새로운 취약점으로 떠오르고 있습니다. 예전에는 물리적으로 분리되어 있던 설비 제어 시스템이 네트워크에 연결되는 순간 사이버 공격의 표적이 되는 것이에요. 전력망, 공장 설비, 의료 장비처럼 한번 침해되면 물리적 피해로 직결되는 시스템일수록 그 위험은 더욱 커집니다.이러한 위협에 혼자 대응하기란 쉽지 않습니다. 이번 RSAC에서도 정부와 민간 기업 간의 정보 공유와 협력이 핵심 대응 전략으로 강조되었는데요. 공격자들은 이미 조직적으로 움직이고 있는 만큼, 방어하는 쪽도 함께 대응하는 체계를 갖춰야 한다는 것입니다. 📌 기업 보안 전략 ChecklistIT와 OT 환경을 아우르는 통합 보안 전략 수립 및 취약점 점검협력사, 파트너사를 포함한 공급망 전반의 보안 기준 수립 및 정기 점검국가 기반 공격에 대비한 주요 인프라 침해 탐지 및 비상 대응 체계 마련 지금 준비해야 한다! 미래를 바꿀 보안 기술들 앞서 언급한 Innovation Sandbox는 매년 RSAC에서 열리는 사이버 보안 분야의 스타트업 경진대회인데요. 매년 보안 업계의 미래를 가장 먼저 접할 수 있는 자리입니다. 올해는 AI 시대에 새롭게 등장한 공격 표면을 겨냥한 기술들이 주목을 받았는데요. AI 에이전트의 행동을 실시간으로 감시하고 위험을 차단하는 기술, AI와 비인간 계정(NHI)의 신원을 통합 관리하는 기술, 대화형 AI로 소셜 엔지니어링 공격을 실시간 탐지하는 기술 등이 소개되었습니다.RSAC 세션에서는 앞으로 다가올 양자 컴퓨팅 시대를 대비해 양자내성암호(PQC, Post-Quantum Cryptography)에 대한 논의도 활발히 이루어졌습니다. 많은 전문가들은 양자 컴퓨팅 시대가 생각보다 빠르게 올 것이며 현재의 암호 체계는 대부분 무력화될 것이라고 경고했습니다. 데이터를 미리 탈취해두었다가 양자 컴퓨터가 상용화되면 그때 해독하는 공격 시나리오까지 거론되고 있다고 하죠.따라서 지금부터 PQC 전환 준비를 시작해야 한다는 것이 업계의 공통된 목소리입니다. 핵심은 특정 알고리즘으로 단순 교체하는 것이 아니라 Crypto Agility를 갖추는 것인데요. 특정 암호 알고리즘에 종속되지 않고, 위협 환경이 바뀌어도 암호 체계를 빠르게 교체할 수 있는 유연한 구조를 갖추는 것을 말합니다. 이를 위해서는 먼저 조직에서 어떤 암호화 알고리즘이 사용되는지 등의 현황을 파악하고, 위험도에 따라 우선순위를 정해 단계적으로 전환하는 접근이 필요합니다.📌 기업 보안 전략 ChecklistAI 시대의 차세대 보안 기술 동향 파악 및 도입 검토PQC 전환을 위한 장기 로드맵 수립 및 암호 체계의 Crypto Agility 확보차세대 기술 환경을 고려한 중장기 보안 아키텍처 설계 착수 RSAC 2026에서 발견한 3가지 인사이트 지금까지 RSAC 2026을 통해 올해 글로벌 보안 트렌드와 보안 전략을 살펴보았습니다. 작년 RSAC까지만 해도 AI 보안은 그 가능성을 탐색하고 내재화하는 단계에 머물러 있었는데요. 올해는 이미 AI 보안 시대가 와 있다는 전제하에 구체적인 운영 방법을 논의하는 자리였습니다.보안 주체의 확장: 보안의 대상이 AI 에이전트, 비인간 계정 등으로 확장되었습니다. 이제 보안은 ‘누가 접근하는가’를 넘어 ‘무엇이, 어떻게 행동하는가’를 관리해야 하는 영역이 되었습니다.기술에서 경영 전략으로: 보안이 더 이상 IT 부서만의 문제가 아니라 기업 차원에서 다뤄야 할 경영 전략이 되었습니다. AI 보안을 위한 통합 거버넌스 수립이 기업의 중요 과제로 자리 잡았습니다.속도가 곧 경쟁력: 보안의 핵심은 ‘얼마나 빠르게 대응하는가’로 수렴됩니다. 더 이상 사후 대응이 아닌 선제적이고 능동적인 방어로의 전환이 필요합니다.Cisco의 지투 파텔은 “AI를 믿고 업무를 맡길 수 있는지 없는지의 차이는 시장의 선두주자가 되는 것과 파산하는 것의 차이”라고 말했는데요. AI 보안이 곧 기업의 생존과 직결된다는 뜻이죠. 기술의 변화를 기회로 만드는 것은 결국 각 기업의 선택에 달려 있습니다. 보안 전략을 점검하고, 실전 AI 보안으로 나아가는 계기가 되기를 바랍니다. 관련 상품HelpNow AI Security 방금 읽은 이 콘텐츠가 마음에 드셨다면?지금 바로 베스핀글로벌의 뉴스레터 ‘베스픽’을 구독하고, 매주 인사이트를 가장 빠르게 받아보세요. 베스핀글로벌 문의하기 뉴스레터 구독하기 FAQ Q1) RSAC 2026에서 가장 강조된 AI 보안의 핵심 변화는 무엇인가요?단순한 모델 보호를 넘어, 스스로 판단하고 행동하는 ‘AI 에이전트’ 그 자체를 하나의 보안 주체로 관리해야 한다는 점입니다. AI 에이전트가 해킹되어 내부 정보를 유출하는 ‘이중 스파이’가 되지 않도록 권한을 제한하고 실시간으로 행동을 모니터링하는 체계가 필수적입니다.Q2) ‘자율적 SOC(보안 운영 센터)’란 무엇이며 왜 필요한가요?자율적 SOC는 AI 에이전트가 위협 탐지부터 분석, 대응까지 스스로 수행하는 모델입니다. 기하급수적으로 늘어나는 보안 위협에 비해 전문 인력은 턱없이 부족한 현재, 기계 규모의 공격(Machine Scale Fraud)에 대응하기 위해 사람이 아닌 AI가 일차적 방어선을 구축하는 실질적인 해결책입니다.Q3) 신원 보안에서 언급된 ‘Identity Fabric’과 ‘NHI’는 어떤 개념인가요?Identity Fabric은 조직 내 모든 신원을 통합 관리하는 플랫폼을 뜻합니다. 특히 사람이 아닌 AI 에이전트나 봇 같은 비인간 계정(NHI, Non-Human Identity)이 늘어남에 따라, 이들의 신원을 식별하고 관리하는 것이 제로 트러스트 보안의 새로운 핵심 과제로 부상했습니다.Q4) 양자 컴퓨팅 시대를 대비한 ‘Crypto Agility’는 무엇을 의미하나요?특정 암호 알고리즘에 종속되지 않고, 새로운 위협이 나타났을 때 암호 체계를 신속하고 유연하게 교체할 수 있는 구조적 능력을 말합니다. 양자 컴퓨터가 현재의 암호 체계를 무력화하기 전에, 단계적으로 양자 내성 암호(PQC)로 전환할 수 있는 로드맵이 필요합니다.Q5) 기업이 당장 실천해야 할 가장 중요한 보안 전략은 무엇인가요?보안을 IT 부서의 문제를 넘어 ‘경영 전략’으로 격상시켜야 합니다. AI 에이전트의 현황을 파악하고 최소 권한 정책을 수립하는 것부터 시작하여, 사후 대응이 아닌 선제적 자동 대응 체계로 보안 아키텍처를 재설계하는 것이 속도 경쟁에서 이기는 길입니다. 더 읽어볼 만한 컨텐츠 100% 방어는 불가능하다? 2026 사이버 보안 키워드 ‘회복력’ [베스픽 리포트] AI가 바꾼 보안의 미래 2026년 04월 13일
1년 만에 매출 20배 성장, 미스트랄 AI가 증명한 ‘소버린 AI’의 파워 BESPICK by 현주 이 2026년 04월 06일 “우리는 서너 개의 거대 기업이 AI 개발과 배포를 소유하고, 정보 접근권을 소유하며,결정적으로 인프라 자체를 소유하는 세상을 원하지 않습니다.” 지난달 인도 AI 임팩트 서밋에서 Mistral AI의 CEO 아서 멘쉬(Arthur Mensch)는 이렇게 말했습니다. AI 주도권이 소수의 빅테크에 쏠리는 현실을 경고하며, AI 인프라를 빌려 쓰기보다 직접 소유해야 한다고 강조한 것인데요. AI가 경제 운영 방식을 바꾸고 있는 만큼, AI 통제권 문제가 점점 더 중요해지고 있음을 보여줍니다. 미스트랄은 이 주장을 실적으로 증명하기도 했는데요. 지난 1년 사이 미스트랄의 매출은 20배 급증했다고 하죠. 오늘 베스픽에서는 미스트랄의 성장 비결을 통해 소버린 AI에 대해 살펴볼 텐데요. 그동안 국가 주도의 정책 담론으로 여겨졌던 소버린 AI가 어떻게 경쟁을 주도하고 시장을 바꾸고 있는지 정리했습니다. Mistral AI가 1년 만에 매출 20배를 달성한 비결 Mistral AI는 2023년 구글 딥마인드 출신 연구원들이 모여 설립한 프랑스 AI 스타트업입니다. 창업 초기부터 오픈소스 전략으로 개발자 커뮤니티와 기업 고객의 신뢰를 쌓아왔는데요. 현재 100개 이상의 고객사를 확보하며 시장을 넓혀가고 있습니다. 그 결과 작년 2,000만 달러였던 연간 반복 매출(ARR)이 올해 4억 달러를 넘어섰고요. 연말까지는 10억 달러에 달할 것으로 전망되는데요. 특히 전체 매출의 약 60%가 유럽에서 발생하고 있다는 점이 주목할 만합니다.유럽 기업들이 Mistral AI를 선택한 이유는 무엇일까요? 그동안 유럽 IT 인프라의 80% 이상은 미국 빅테크에 의존해 왔는데요. 본격적인 AI 시대에 접어들면서 이 높은 의존도가 오히려 리스크가 되었습니다. 데이터를 어디에 저장하고, 누가 접근하며, 어느 나라 법의 적용을 받는지에 대한 문제가 민감해진 것이죠. 이러한 와중에 Mistral AI는 자체 AI 데이터센터를 구축하고 직접 운영함으로써, 데이터 주권을 원하는 유럽 기업들의 수요에 빠르게 대응한 것입니다.이 전략은 계속해서 확장되고 있습니다. Mistral AI는 최근 스웨덴에 12억 유로를 투자해 프랑스 밖 첫 AI 데이터센터를 짓겠다는 계획을 발표했는데요. 프랑스 정부 역시 데이터 및 컴퓨팅 인프라를 전폭 지원하며 뒷받침하고 있습니다. 미국 의존도를 낮추고 유럽 자체 AI 생태계를 구축하려는 수요가 Mistral AI의 성장을 이끌고 있는 것입니다. 그리고 이 흐름의 중심에 있는 개념이 바로 소버린 AI(Sovereign AI)입니다. 소버린 AI, 6천억 달러 시장이 열린다? 소버린 AI란 국가나 조직이 외부에 의존하지 않고 스스로 개발하고 통제할 수 있는 AI입니다. 우리가 일상적으로 사용하는 범용 AI와 비교하면 그 차이가 더 명확한데요. 범용 AI는 특정 기업이 전 세계를 대상으로 동일한 모델과 인프라를 제공하는 방식입니다. 누구나 쉽게 쓸 수 있다는 장점이 있지만, 데이터가 어디에 저장되는지 누가 접근할 수 있는지를 통제하기는 어렵죠. 반면 소버린 AI는 바로 이 통제권을 사용자 스스로 쥘 수 있도록 설계된 구조입니다.소버린 AI는 아래와 같은 네 가지 요소로 구성됩니다. 다만 소버린 AI는 하나의 고정된 개념이 아니기 때문에 국가나 조직마다 다른 형태로 구현될 수 있습니다.영역적: 데이터와 컴퓨팅 자원이 물리적으로 어디에 존재하는가운영적: 데이터와 컴퓨팅을 누가 관리하고 보호하는가기술적: 기반 기술과 지적재산권은 누가 소유하는가법률적: 어떤 관할권과 규정 준수 체계가 적용되는가그렇다고 모든 것을 직접 만들어야 한다는 뜻이 아닙니다. 에너지부터 컴퓨팅, 데이터, 모델, 클라우드, 애플리케이션에 이르기까지 여러 계층을 하나로 연결하는 생태계적 접근이 필요한데요. 이와 관련해 전문가들은 최소한의 충분한 주권이라는 개념을 제시합니다. 데이터 저장 위치, 암호화 키, 접근 권한 등 핵심 통제 지점만 확보하고 나머지는 파트너십에 열어두는 방식인데요. 기업 입장에서는 현실적이면서도 실효성 있는 전략으로 주목받고 있습니다. 이렇게 소버린 AI는 정책을 넘어 시장을 움직이는 힘이 되고 있습니다. McKinsey는 AI 지출의 30~40%가 소버린 요건의 영향을 받을 것으로 내다보는데요. 이를 금액으로 환산하면 2030년까지 전 세계적으로 5천억~6천억 달러 규모에 달할 것으로 예상됩니다. AI의 무게중심이 이동하는 배경은? 그렇다면 소버린 AI가 왜 이렇게 빠르게 확산되고 있을까요? 크게 두 가지 요인이 작용하고 있습니다.규제 환경의 변화: GDPR(일반 데이터 보호 규정), EU AI Act 등 데이터 주권 관련 규제가 강화되었습니다. Kyndryl 보고서에 따르면 기업의 65%가 이러한 규제에 대응하기 위해 클라우드 전략을 새롭게 재편했다고 하죠. 특히 민감한 데이터를 다루는 은행, 에너지 및 공공 인프라, 공공 서비스 분야에서 소버린 AI를 빠르게 도입하고 있는데요. 규제가 엄격하고 데이터가 민감할수록 소버린 AI 수요도 높게 나타남을 알 수 있습니다.지정학적 불확실성의 심화: 최근 몇 년 사이 미중 기술 패권 경쟁, 급변하는 국제 정세, 공급망 리스크 등이 이어지면서 전 세계 IT 리더들이 AI 인프라에 대해 다시 생각하기 시작했습니다. 특정 국가나 기업에 AI 인프라를 맡겼다가 갑자기 접근이 차단되거나 서비스가 중단되는 상황을 우려한 것인데요. Accenture는 지정학적 불확실성을 이유로 자체 AI 솔루션을 모색하는 유럽 기업이 62%에 달하며, 향후 2년 내 관련 투자를 늘리겠다는 기업도 60%에 이른다고 밝혔습니다.소버린 AI의 핵심 인프라인 소버린 클라우드 시장도 빠르게 증가하고 있는데요. 2026년 전 세계 소버린 클라우드 지출은 작년보다 35.6% 증가할 것으로 전망됩니다. 기존 글로벌 클라우드에서 로컬 공급자로 워크로드의 20%가 이동할 것이라는 예측도 눈에 띄는데요. 단순 규제 대응을 넘어, 자국 경제 안에서 디지털 가치를 창출하려는 움직임이 본격화되고 있는 것입니다. 베스핀글로벌이 오프라인 소통을 멈추지 않는 이유 지난 달 열린 MWC 2026에서도 이러한 흐름을 찾아볼 수 있었습니다. 소버린 AI가 핵심 화두로 떠오르면서 여러 글로벌 통신사들은 통신 인프라를 기반으로 한 데이터 주권 확보 방안을 논의했는데요. 국가와 기업을 막론하고 데이터부터 인프라까지 스스로 통제하려는 움직임이 확산되고 있음을 보여주는 자리였습니다.실제 인프라 투자와 파트너십도 이어졌습니다. SK텔레콤은 AI 데이터센터 인프라, 자체 AI 기반 모델, 산업별 AI 서비스를 묶은 소버린 AI 패키지를 공개했는데요. 각국의 통제 하에 AI 인프라를 구축하고, 현지 언어와 문화에 맞는 AI 개발을 지원하겠다는 전략입니다. 네덜란드 통신사 VEON과 소버린 AI 기업 MeetKai는 소버린 AI 인프라 파트너십을 확대해 현지 AI 역량을 도입하는 방안을 모색하고 있고요. MeetKai는 스마트 아프리카 얼라이언스와 손잡고 아프리카 5개국 소버린 AI 시범 사업도 시작했습니다.글로벌 빅테크 기업들 사이에서는 소버린 AI가 새로운 비즈니스 모델로 자리 잡고 있습니다. 지난 2월 Microsoft는 온디바이스 AI 제품인 Foundry Local을 출시했는데요. 인터넷 연결 없이 완전히 독립된 환경에서 대규모 AI를 실행할 수 있는 것이 특징입니다. 또한 SAP와 Cohere는 캐나다를 시작으로 전 세계 소버린 AI 솔루션 출시를 위한 파트너십을 확대하고 있고요. IBM, AWS, Google 등도 소버린 AI 및 클라우드 제품을 출시하며 공략에 나서고 있습니다. AI 경쟁의 핵심! 소버린 AI 트렌드 4가지 이제 AI 경쟁은 가장 뛰어난 모델이 아닌 인프라와 데이터 통제권 확보의 싸움으로 전환되고 있는데요. 따라서 각 산업과 국가 환경에 맞는 소버린 AI 전략을 얼마나 빠르게 갖추느냐가 기업의 경쟁력이 될 것으로 보입니다. 그렇다면 우리는 무엇을 어떻게 준비해야 할까요?선제적 전략 내재화: 소버린 AI로의 전환은 평균 3~4년이 걸리는 장기 프로젝트입니다. 그렇기 때문에 규제가 생기고 난 후 대응하는 방식은 충분하지 않은데요. 대부분의 기업이 로드맵은 갖고 있지만 구체적인 전략과 실행 계획, 예산을 갖춘 곳은 소수에 불과하다고 하죠. 지금 바로 움직이는 기업과 그렇지 않은 기업 사이의 격차는 빠르게 벌어지고 있습니다.파트너십 활용하기: 소버린 AI를 ‘전부 직접 구축하느냐, 외부에 맡기느냐’의 이분법으로 볼 필요는 없습니다. 이미 글로벌 AI 인프라의 규모와 현지 공급자의 신뢰성을 상황에 맞게 조합하는 하이브리드 전략이 대안으로 주목받고 있는데요. 핵심 통제 지점을 중심으로 유연하게 파트너십을 적극 활용한다면 부담 없이 소버린 AI 가치를 확보할 수 있을 것입니다.산업 특화를 통한 차별화: 소버린 AI의 경쟁 우위는 헬스케어, 에너지, 제조 등 규제가 강하고 전문성이 요구되는 분야에서 더욱 두드러질 것으로 전망되는데요. 특정 산업의 규제와 데이터 특성을 깊이 이해하고 있는 기업이라면, 소버린 AI 시장에서 차별화된 포지션을 선점할 수 있는 기회가 될 수 있습니다.리스크 관리에서 성장 동력으로: 소버린 AI를 단순히 규제 대응으로만 접근하면 오히려 성장과 협업을 가로막는 방어적 자세에 갇힐 수 있습니다. 자국 시장의 언어와 문화, 규제 환경에 맞는 AI를 구축하는 것이 고객 신뢰를 높이고 새로운 수익원을 여는 기회가 된다는 점에서, 소버린 AI를 비즈니스 성장 동력으로 바라볼 필요가 있습니다.지금까지 소버린 AI 트렌드를 살펴봤는데요. 소버린 AI는 명실상부 비즈니스 게임 체인저로 자리매김하고 있습니다. 기업의 클라우드 전략, 파트너 선택, AI 인프라 설계 등 영향을 미치는 실질적인 IT 전략의 기준이 되고 있기 때문인데요. 만약 구독자 여러분들의 AI 전략이 아직까지 어떤 AI를 쓸 것인가에 머물러 있다면, 이제는 한 걸음 더 나아가 누가 통제하는 AI를 쓸 것인가에 대해서도 함께 고민해 보시기를 바랍니다. 방금 읽은 이 콘텐츠가 마음에 드셨다면?지금 바로 베스핀글로벌의 뉴스레터 ‘베스픽’을 구독하고, 매주 인사이트를 가장 빠르게 받아보세요. 베스핀글로벌 문의하기 뉴스레터 구독하기 FAQ Q1. 소버린 AI(Sovereign AI)란 정확히 무엇인가요?소버린 AI는 국가나 기업이 외부 세력(해외 빅테크 등)에 의존하지 않고, 자체적인 데이터센터 인프라와 모델을 통해 데이터의 생성, 저장, 운영에 대한 완전한 통제권을 갖는 AI 체제를 의미합니다. 이는 단순한 기술 도입을 넘어 데이터 주권과 보안을 최우선으로 하는 전략적 접근입니다.Q2. Mistral AI가 단기간에 매출 20배 성장을 기록한 핵심 비결은 무엇인가요?핵심은 ‘오픈소스 전략’과 ‘지역 밀착형 데이터 주권’입니다. 미스트랄은 유럽 기업들이 가진 미국 빅테크에 대한 데이터 의존 리스크를 정확히 파고들었습니다. 유럽 현지에 최적화된 모델을 제공하고 자체 데이터센터를 통해 보안 우려를 해소함으로써, 신뢰를 중시하는 유럽 기업 고객들을 대거 확보할 수 있었습니다.Q3. 범용 AI(General AI)와 소버린 AI는 구체적으로 어떻게 다른가요?범용 AI는 전 세계 사용자에게 동일한 모델과 인프라를 제공하며 편의성이 높지만, 데이터의 저장 위치나 관리 주체를 통제하기 어렵습니다. 반면 소버린 AI는 데이터가 물리적으로 어디에 있는지, 누가 접근하는지, 어느 나라 법률의 적용을 받는지를 사용자가 직접 결정하고 관리할 수 있다는 점이 가장 큰 차이입니다.Q4. 소버린 AI 시장의 미래 전망은 어떤가요?글로벌 컨설팅 그룹 McKinsey에 따르면, 2030년까지 전 세계 AI 지출의 약 30~40%가 소버린 요건의 영향을 받을 것으로 보입니다. 이는 약 5천억 달러에서 6천억 달러(한화 약 700조~800조 원) 규모에 달하는 거대 시장으로, 규제가 엄격한 금융, 의료, 공공 부문을 중심으로 폭발적인 성장이 예상됩니다.Q5. 기업이 소버린 AI 전략을 세울 때 가장 먼저 고려해야 할 점은 무엇인가요?모든 인프라를 직접 구축하기보다는 ‘하이브리드 파트너십’을 고려해야 합니다. 데이터 저장 위치나 암호화 키 관리 같은 핵심 통제권은 직접 확보하되, 기술적인 효율성을 위해 글로벌 기업의 솔루션을 결합하는 유연함이 필요합니다. 또한, 소버린 AI 구축에는 평균 3~4년이 소요되므로 규제 대응을 넘어선 선제적 로드맵 수립이 필수적입니다. 더 읽어볼 만한 컨텐츠 그때는 맞고 지금은 틀리다? AI 시대, IT 전략을 업데이트하세요!출근하자마자 업무 끝? 자율 AI 시대, 일하는 방식이 달라진다통신사가 ‘뇌’를 갖게 되면 벌어지는 일, MWC26 분석 2026년 04월 06일
그때는 맞고 지금은 틀리다? AI 시대, IT 전략을 업데이트하세요! BESPICK by Sangmi Park 2026년 03월 26일 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. 방금 읽은 이 콘텐츠가 마음에 드셨다면?지금 바로 베스핀글로벌의 뉴스레터 ‘베스픽’을 구독하고, 매주 인사이트를 가장 빠르게 받아보세요. 베스핀글로벌 문의하기 뉴스레터 구독하기 2026년 03월 26일
출근하자마자 업무 끝? 자율 AI 시대, 일하는 방식이 달라진다 INSIDE by Miyeon. Jo 2026년 03월 23일 여러분은 요즘 어떤 AI 모델을 주로 사용하고 계신가요? 불과 1년 전만 해도 이 질문이 꽤 중요했습니다. 어떤 모델을 쓰느냐에 따라 결과물의 품질이 눈에 띄게 달랐기 때문이죠. 그런데 요즘은 조금 다릅니다. 모델들 간의 성능 차이가 전처럼 크게 느껴지지 않는다는 분들이 많아졌습니다. 대신 새로운 기준이 생겨나고 있는데요. 바로 AI가 얼마나 스스로 판단하고, 알아서 처리해 내느냐입니다.지난 2월, OpenAI와 Anthropic이 같은 날 공개한 GPT-5.3-Codex와 Claude Opus 4.6는 이러한 흐름을 잘 보여줍니다. 양사 모두 정확한 답변보다 자율성(Autonomy)을 내세우며 사실상 AI 에이전트 경쟁이 전면화되었다는 평가인데요. 실제로 한 조사에 따르면 응답자의 85%가 에이전트형 AI가 3년 내 필수 요소가 될 것이라 답했고, 64.4%는 이미 제품 로드맵에 포함시켰다고 하죠.오늘 베스픽에서는 비즈니스의 핵심 전략이 된 AI 에이전트 경쟁의 구체적인 내용을 살펴보려고 합니다. AI 기업들이 어떤 방향으로 자율성을 구현하고 있는지, 실제 비즈니스 현장에서는 어떻게 활용하고 있는지, 그리고 아직 해결해야 할 과제는 무엇인지 함께 짚어보겠습니다. OpenAI vs Anthropic, 기술 경쟁을 넘어 자율성으로 이번에 발표된 OpenAI의 GPT-5.3-Codex는 코딩에 특화된 에이전트입니다. 개발자가 원하는 결과를 설명하면 AI가 코드 작성부터 테스트, 디버깅 등의 과정을 스스로 반복하는데요. 결과물이 만족스럽지 않으면 처음부터 다시 시도하기도 합니다.Anthropic의 Claude Opus 4.6 역시 복잡한 프로젝트를 동시에 처리할 수 있는 자율 AI 에이전트 기능을 선보였습니다. 또한 비개발자를 위한 업무 에이전트 Claude Cowork도 출시했는데요. 문서 정리는 물론 스프레드시트 작성, 데이터 분석, 워크플로우 자동화 등이 가능합니다. MCP를 통해 Slack, Google Drive, CRM과 같은 기존 업무 시스템과 연결해 활용할 수 있는 것도 특징입니다.Microsoft도 AI 에이전트 경쟁에 뛰어들었습니다. 최근 GitHub를 코드 저장소에서 AI 에이전트 관리 허브로 재편하겠다고 밝혔는데요. 이를 위해 코드 빌드-테스트-배포 자동화, 성능 분석 강화, 보안 확대 등에 대대적으로 투자할 계획이라고 하죠. 개발자들이 어디서든 AI 에이전트를 구축하고 운영할 수 있도록 대시보드 역할을 하겠다는 취지입니다.여기서 주목할 점은 이제 AI 에이전트 경쟁의 무대가 개인을 넘어 기업으로 가고 있다는 점입니다. 코드 배포 자동화, 기업 시스템 연동, AI 에이전트 관리 등의 기능들은 모두 기업 환경을 염두에 둔 것으로 볼 수 있는데요. AI가 개인의 생산성뿐 아니라 기업의 업무 방식을 바꾸는 인프라로 자리 잡고 있는 셈입니다. OpenClaw 인수로 보는 AI 에이전트 트렌드 이러한 흐름을 잘 보여주는 사례가 있는데요. 얼마 전 OpenAI는 오픈소스 AI 에이전트 OpenClaw를 인수했습니다. OpenClaw는 컴퓨터에 설치하는 AI 에이전트인데요. 웹 브라우저 제어, 스크립트 실행, 예약 업무 처리 등의 다양한 작업을 대신 실행합니다. 특히 Telegram, Slack 등 여러 메신저를 통해 명령을 내릴 수 있어 출시 한 달 만에 개발자와 바이브 코더들 사이에서 빠르게 확산되었죠.한편 일부 기업들은 직원들의 OpenClaw 사용을 제한했습니다. 높은 수준의 권한과 자율성에 비해 보안 장치가 충분하지 않다는 이유 때문인데요. 하지만 아이러니하게도 OpenClaw가 빠르게 확산될 수 있었던 이유는 기업에서 용납하기 어려운 최소한의 보안장치였습니다.그러던 중 OpenAI가 OpenClaw를 인수하며 업계에서는 기업용 OpenClaw가 나올 것이라는 기대를 갖게 되었는데요. 동시에 다른 AI 기업들에게는 기업 환경에서 배포할 수 있을 만큼 안전하면서도 OpenClaw 정도의 활용성을 지닌 AI 에이전트를 구축하는 것이 핵심 과제가 되었습니다. 이를 해결하기 위해 AI 에이전트 시장의 경쟁 구도는 빠르게 집약되고 있습니다. OpenAI가 OpenClaw를 인수하고 얼마 지나지 않아, Anthropic은 최근 AI 에이전트 스타트업 Vercet를 인수했는데요. Vercet는 AI 에이전트가 사람처럼 컴퓨터를 사용할 수 있는 기술을 개발해 왔다고 하죠. Meta 역시 Manus AI와 Limitless AI를 잇따라 인수하는 등 빅테크 기업들이 검증된 외부 기술을 흡수해 역량을 강화하고 있습니다. 미래의 AI 인터페이스가 어떻게 될지 그 가능성도 더욱 무궁무진해지고 있습니다. 채팅 기반의 AI 인터페이스를 정착시킨 OpenAI도 처음에는 작은 AI 연구소였던 것처럼, 앞으로의 AI 경험도 빅테크가 아닌 곳에서 탄생할 수 있는 것입니다. 실제로 OpenClaw를 통해 메신저 기반 에이전트 실행이 대중화되면서 Claude Code와 GitHub Copilot 등도 모바일 에이전트 기능을 출시하고 있는데요. 앞으로 또 어떤 새로운 인터페이스가 등장하게 될지는 아직 열려있습니다. 출근 전에 이미 끝? AI 에이전트가 바꾸는 일터 그렇다면 실제 기업들은 AI 에이전트를 어떻게 활용하고 있을까요?Spotify는 작년 한 해 동안 50개 이상의 새로운 기능을 출시했습니다. 하지만 개발자들은 그 과정에서 단 한 줄의 코드도 작성하지 않았다고 하는데요. 비결은 AI 코딩 에이전트에 있었습니다. Claude Code와 Slack을 연결해 워크플로우를 구축한 것인데요. 개발자가 출근길에 Slack 앱을 통해 AI에게 지시를 내리면 AI가 자율적으로 업무를 수행하고요. 사무실에 도착하기도 전에 완료된 결과물이 실제 서비스에 반영된다고 합니다.뉴욕증권거래소 역시 Claude Code와 Claude Agent SDK를 활용해 엔지니어링 업무 방식을 다시 설계하고 있다고 하는데요. Jira 티켓을 통해 업무 요청이 들어오면 AI가 요청 사항 분석부터 최종 코드 제출까지 자율적으로 처리하는 방식입니다. 단, AI가 항상 동일한 결과를 보장하지 않기 때문에 매일 결과를 모니터링하고 있다고 하죠.이처럼 업무 방식은 AI 에이전트를 통해 근본적인 변화를 겪고 있습니다. 개발자의 역할은 코드를 직접 작성하는 사람에서, AI의 결과물을 감독하고 검증하는 사람으로 이동하고 있고요. 비개발 분야에서도 AI 에이전트를 일상적인 업무 도구로 활용하기 위한 다양한 시도들을 진행하고 있습니다. 앞으로의 기업 경쟁력은 업무 방식에 맞게 AI 에이전트를 어떻게 설계하느냐에 달려 있습니다. 에이전트 시대의 진짜 과제는? 속도보다 신뢰 + 거버넌스 AI 에이전트 활용이 증가하고 AI의 자율성이 높아질수록 반드시 해결해야 할 질문이 따라오는데요. 바로 AI를 얼마나 믿고 맡길 수 있느냐입니다. 실제로 에이전트형 AI를 도입한 조직의 60% 이상이 신뢰, 제어, 오류 처리를 가장 큰 제약 조건으로 꼽았다고 하죠. AI 에이전트의 실행 범위와 사람의 개입 지점, 안전장치를 설계하는 일이 더욱 중요해졌습니다.동시에 AI 인프라의 중요성도 강조되고 있습니다. 앞서 이야기한 것처럼 AI 모델의 성능 격차가 좁아질수록 AI를 선택하는 기준도 달라지는데요. 이제는 순수한 모델 지능보다 업무 환경에서 AI가 안정적으로 동작할 수 있는 신뢰할 수 있고 확장 가능한 AI 인프라가 핵심 기준이 되고 있습니다.마지막으로 거버넌스가 새로운 과제로 부상하고 있습니다. AI가 생성한 코드는 겉으로는 그럴듯해 보여도 논리 오류나 보안 결함이 숨어있을 수 있죠. AI 덕분에 코드 생산 비용은 거의 사라졌지만 코드를 검토하고 관리하는 비용은 여전히 남아 있습니다. 만약 이를 간과한 채 개발 속도만 높인다면 알게 모르게 위험이 쌓여갈 것입니다. 따라서 AI가 만든 결과물에 대해 제대로 검증하고 책임지는 구조를 갖추는 것이 필요합니다.지금까지 AI 에이전트 경쟁 속에서 일어나고 있는 변화들을 살펴보았는데요. AI 에이전트 경쟁은 이제 속도나 성능이 아닌, 누가 더 믿을 수 있는 자율성을 구현하느냐의 문제로 넘어가고 있습니다. 이미 현장에서 AI 에이전트는 실험이 아닌 새로운 일하는 방식이 되고 있기도 하죠. 결국 기업의 선택을 받는 AI는 단순히 빠르게 많이 해내는 AI가 아닌, 믿고 맡길 수 있는 AI입니다.출근하기도 전에 업무가 완료되어 있고, 지시 한 번으로 여러 작업이 동시에 처리되는 것이 일상이 될 날이 머지않아 보이는데요. AI 에이전트가 우리의 일하는 방식을 어떻게 바꿔놓을지, 그 안에서 우리의 역할이 어떻게 달라질지, 그리고 이것이 어떠한 비즈니스 혁신으로 이어질지 기대가 됩니다. 하지만 AI 에이전트를 온전히 기회로 만들기 위해서는 속도만큼이나 설계가 중요하다는 점, 꼭 기억하시기를 바랍니다.그럼 오늘 베스픽은 이것으로 마치겠습니다. 마치며: 함께할 때 더 큰 가치를 만드는 베스피니어 온라인과 오프라인을 넘나드는 이러한 입체적인 소통 노력은 베스핀글로벌이 거친 시장 환경 속에서도 하나의 목표를 향해 단단하게 결속할 수 있는 원동력이 됩니다.베스핀글로벌은 앞으로도 임직원 여러분의 목소리에 귀 기울이며, 누구나 즐겁게 소통하고 함께 성장할 수 있는 문화를 만들어가겠습니다 FAQ Q1. 기존 챗봇 AI와 ‘자율 AI 에이전트’의 가장 큰 차이점은 무엇인가요?기존 AI가 사용자의 질문에 답변을 제공하는 ‘대화형’에 머물렀다면, 자율 AI 에이전트는 목표를 설정해주면 스스로 계획을 세우고 실행하며, 필요시 도구(Slack, GitHub 등)를 직접 조작해 결과물을 만들어내는 ‘실행형’이라는 점이 가장 큰 차이입니다.Q2. AI 에이전트가 코드를 작성하고 배포까지 하면 보안상 위험하지 않나요?A. 맞습니다. 자율성이 높을수록 보안 리스크도 커집니다. 따라서 최근 기업들은 AI의 실행 범위에 사람이 개입하는 지점(HITL, Human-in-the-Loop)을 설계하고, AI 전용 보안 가드레일과 거버넌스 체계를 구축하여 안정성을 확보하는 데 집중하고 있습니다.Q3. 비개발자도 이러한 AI 에이전트를 업무에 활용할 수 있나요?네, 가능합니다. 앤스로픽의 ‘Claude Cowork’나 OpenAI가 인수한 ‘OpenClaw’처럼 비개발자를 위한 업무 에이전트가 빠르게 확산되고 있습니다. 자연어로 명령만 내리면 문서 정리, 데이터 분석, 워크플로우 자동화 등을 AI가 대신 수행합니다.Q4. 기업에서 AI 에이전트를 도입할 때 가장 먼저 고려해야 할 사항은 무엇인가요?단순한 모델의 성능보다는 ‘신뢰할 수 있는 인프라’와 ‘업무 시스템과의 연동성’입니다. 우리 회사의 데이터와 기존 툴(ERP, CRM 등)에 안전하게 접근할 수 있는지, 그리고 AI가 내놓은 결과물을 검증할 수 있는 관리 체계가 있는지가 핵심입니다.Q5. AI 에이전트 도입으로 인해 개발자의 역할은 어떻게 달라지나요?개발자는 직접 코드를 작성하는 ‘생산자’에서, AI 에이전트가 만든 코드를 감독하고 아키텍처를 설계하며 보안 결함을 검토하는 ‘검증자’이자 ‘감독관’으로 역할이 확장됩니다. 이는 단순 반복 업무에서 벗어나 고차원적인 문제 해결에 집중할 수 있음을 의미합니다. 방금 읽은 이 콘텐츠가 마음에 드셨다면?지금 바로 베스핀글로벌의 뉴스레터 ‘베스픽’을 구독하고, 매주 인사이트를 가장 빠르게 받아보세요. 베스핀글로벌 문의하기 뉴스레터 구독하기 2026년 03월 23일
통신사가 ‘뇌’를 갖게 되면 벌어지는 일, MWC26 분석 BESPICK by Sangmi Park 2026년 03월 16일 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 데이터센터데이터센터의 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.데이터센터 관련해 더 알고 싶으시다면 지난 베스픽 콘텐츠를 확인해주세요! 전기 요금부터 국가 전략까지, 데이터센터가 불러 온 나비효과② 엣지 인프라서비스 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 AI특정 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. 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 피지컬 AI 시대의 경쟁력은? 답은 현장에 있다!전기 요금부터 국가 전략까지, 데이터센터가 불러 온 나비효과비용 절감을 넘어 ‘예측’으로, 2026 핀옵스(FinOps)가 마주한 AI 변수 2026년 03월 16일
멀티모달 AI가 바꾸는 산업 현장, 모델 성능을 넘어 ‘운영 인프라’로 Trend by Miyeon. Jo 2026년 03월 12일 AI 모델의 설계 기준이 근본적으로 변화하고 있습니다. 과거의 AI가 텍스트나 이미지 중 하나의 데이터 유형을 처리하는 데 집중했다면, 최신 생성형 AI는 이미지, 음성, 영상, 나아가 물리적 감각까지 동시에 이해하는 ‘멀티모달 AI(Multimodal AI)’를 출발점으로 삼고 있습니다. 그리고 이 변화는 모델 경쟁을 넘어 실제 산업 현장으로까지 이어지고 있습니다.글로벌 시장 분석 기관에 따르면, 멀티모달 AI 시장은 2030년까지 연평균 36%이상의 고성장을 기록할 것으로 전망됩니다. 이는 멀티모달이 단순한 기술적 유행이 아니라, AI가 복잡한 현실 세계의 맥락을 이해하고 판단하기 위한 필수적인 인지 체계로 자리 잡았음을 의미합니다. 멀티모달 AI, 모델 설계의 기본값이 되다 GPT, 구글 제미나이(Gemini), 클로드(Claude) 등 주요 AI 모델들은 최신 버전으로 올수록 멀티모달 처리를 기본 구조로 설계하고 있습니다. 과거에는 텍스트 모델에 이미지 기능을 별도로 이어 붙이는 방식이었다면, 이제는 처음부터 모든 데이터 유형을 통합 학습(Native Multimodal)하는 구조가 모델의 출발점이 되고 있습니다.특히 기업 업무 환경에서는 이러한 변화가 더욱 빠르게 체감되고 있습니다. 마이크로소프트의 코파일럿은 워드, 엑셀, 파워포인트 문서와 팀즈 회의 음성, 이메일, 조직 데이터를 함께 분석해 업무를 지원합니다. 구글 워크스페이스에서도 제미나이가 드라이브에 저장된 회의 영상이나 발표 영상을 분석해 핵심 내용을 정리하는 기능이 도입되고 있습니다. 단일 입력이 아니라 여러 데이터를 동시에 이해하고 작업을 연결하는 업무 파트너 형태로 발전하고 있는 것입니다. 이처럼 멀티모달 AI는 단순히 입력 방식이 늘어난 기술이 아니라, AI가 복합적인 상황을 이해하고 판단하는 능력 자체를 확장하는 방향으로 발전하고 있죠. 연구실을 넘어 현장으로, '멀티모달 AI'가 만드는 지능형 자동화 혁신 멀티모달 AI의 변화는 연구실이나 사무실에만 머물지 않습니다. 실제 산업 현장에서도 그 흔적이 나타나고 있는데요. 대표적인 사례가 아마존의 물류 로봇 ‘벌컨(Vulcan)’입니다. 2025년 공개된 이 로봇은 카메라 기반 시각 인식뿐 아니라 촉각 센서를 활용해 물체를 감지하고 조작할 수 있도록 설계됐습니다. 물체의 위치를 보는 것뿐 아니라 손으로 느끼는 것까지 결합한 멀티모달 인지 구조가 적용된 사례입니다.물류 산업에서도 비슷한 흐름이 나타나고 있습니다. 글로벌 물류 기업 GXO로지스틱스는 창고 환경에서 휴머노이드 로봇 파일럿을 운영하며 실제 작업 환경에서 테스트를 진행하고 있습니다. 어질리티 로보틱스(Agility Robotics)의 휴머노이드 로봇 ‘디짓(Digit)’ 역시 물류와 제조 환경에서 현장 적용 테스트가 확대되고 있고요. 연구 데모가 아니라 실제 운영 환경에서 기술 검증이 진행되고 있는 단계입니다.최근에는 로봇을 위한 범용 AI 모델 경쟁도 시작되고 있습니다. 스타트업 스킬드 AI(Skild AI)는 다양한 로봇에 적용할 수 있는 범용 인공지능 모델 ‘스킬드 브레인(Skild Brain)’을 공개했습니다. 특정 기계에 맞춘 알고리즘이 아니라 여러 로봇에 적용할 수 있는 ‘AI 로보틱스 파운데이션 모델’ 경쟁이 시작되고 있다는 점에서 주목할 만합니다.리서치 기관 Precedence Research에 따르면 글로벌 AI 로보틱스 시장은 2024년 약 153억 달러(한화 약 22조 1,238억 원)에서 2034년 약 950억 달러(137조 3,700억 원) 규모까지 성장할 것으로 전망됩니다. 이는 AI가 소프트웨어 영역을 넘어 실제 환경에서 판단하고 행동하는 기술로 확장되고 있음을 보여주는 지표입니다.이 성장의 배경에는 멀티모달 AI가 있습니다. 다양한 센서 데이터와 환경 정보를 동시에 이해할 수 있어야 로봇이나 자율 시스템이 현실 세계에서 안정적으로 작동할 수 있기 때문입니다. 결국 피지컬 AI의 경쟁력은 하드웨어보다 얼마나 정교한 멀티모달 인지 체계를 갖추고 있는가에 달려 있습니다. 성공적인 멀티모달 AI 도입을 위한 필수 조건 멀티모달 AI가 에이전트 기반 시스템이나 물리 환경으로 확장되면서, 기업의 AI 인프라 전략과 운영 가시성 확보가 그 어느 때보다 중요해지고 있습니다. 멀티모달 데이터(영상, 센서 값 등)는 일반 텍스트 대비 데이터 크기가 수백 배에 달하기 때문에 스토리지 I/O 병목 현상을 일으킬 수 있습니다. 성공적인 멀티모달 AI 도입을 위해 기업이 점검해야 할 핵심 요소는 다음과 같습니다.비정형 데이터 파이프라인: 텍스트 외 음성·영상·센서 데이터를 실시간으로 수집하고 처리할 수 있는 확장성 확보분산 추론(Distributed Inference) 환경: 대규모 멀티모달 워크로드를 감당하기 위한 GPU 자원 최적화 및 인프라 설계운영 가시성(Observability) 체계: AI 에이전트 기반 워크로드의 변동성을 실시간 모니터링하고 비용 효율성을 관리할 수 있는 거버넌스멀티모달 AI는 더 이상 미래의 기술이 아닙니다. 이미 우리 업무 환경과 산업 현장 깊숙이 들어와 비즈니스의 복잡한 문제를 해결하는 강력한 동력이 되고 있기 때문이죠. 하지만 모델이 보고, 듣고, 행동하는 능력이 커질수록 기업이 감당해야 할 데이터의 무게와 인프라의 변동성 또한 커지기 마련입니다.결국 AI 전환(AX)의 진정한 차별화는 단순히 앞선 모델을 도입하는 것이 아니라, 그 모델이 비즈니스 현장에서 중단 없이 안정적으로 작동할 수 있도록 뒷받침하는 ‘운영 인프라의 완결성’에서 나옵니다. 텍스트를 넘어 물리적 세계와 소통하는 멀티모달 시대, 베스핀글로벌은 기업이 AI의 무한한 가능성을 가장 안정적인 인프라 위에서 실현할 수 있도록 최적의 운영 전략을 함께 설계하겠습니다.※매주 화요일, 베스핀글로벌 뉴스레터 베스픽을 통해 최신 IT 업계 이슈•트렌드를 누구보다 빠르게 확인해보세요! 관련 상품HelpNow Agentic AI Platform 방금 읽은 인사이트를 실무에 직접 적용하고 싶으시다면?지금 바로 베스핀글로벌에 문의하세요. 베스핀글로벌 문의하기 FAQ Q1) 멀티모달 AI(Multimodal AI)란 정확히 무엇인가요?멀티모달 AI는 텍스트를 넘어 이미지, 음성, 영상, 센서 데이터 등 서로 다른 유형의 데이터를 동시에 결합해 이해하고 처리하는 차세대 인공지능 기술을 의미합니다.Q2) 기존 AI와 최신 멀티모달 AI의 설계상 가장 큰 차이점은?과거에는 텍스트 모델에 시각 기능을 ‘추가’하는 방식이었다면, 최신 모델은 설계 단계부터 모든 데이터를 통합 학습하는 ‘네이티브 멀티모달(Native Multimodal)’ 구조를 갖습니다. 덕분에 단순 입력을 넘어 복합적인 상황을 맥락적으로 이해하는 ‘지능형 업무 파트너’ 역할을 수행할 수 있습니다.Q3) 아마존 물류 로봇 ‘벌컨(Vulcan)’ 사례가 시사하는 바는 무엇인가요?벌컨은 시각과 촉각 센서를 결합해 물리적 환경을 정교하게 조작합니다. 이는 멀티모달 AI가 단순한 소프트웨어를 넘어, 실제 물류·제조 현장에서 스스로 판단하고 행동하는 ‘피지컬 AI(Physical AI)’의 시대를 열었음을 보여줍니다.Q4) 왜 멀티모달 인지 체계가 ‘피지컬 AI’의 성패를 결정짓나요?실 세계의 물리적 변수는 매우 복잡합니다. 다양한 센서 데이터를 실시간으로 통합 인지하는 멀티모달 체계가 없다면, 로봇이나 자율 시스템은 예외 상황에서 멈추거나 오류를 범하게 됩니다. 즉, 인지의 정교함이 곧 운영의 안정성이기 때문입니다.Q5) 멀티모달 AI 도입을 검토 중인 기업이 우선 점검할 인프라 요소는?성공적인 도입을 위해 다음 3가지를 반드시 확인해야 합니다.비정형 데이터 파이프라인: 음성·영상 등 대용량 데이터를 실시간 처리할 확장성분산 추론 환경: 멀티모달 워크로드를 감당할 GPU 자원 최적화 설계운영 가시성(Observability): AI 에이전트의 변동성과 비용을 관리할 거버넌스 체계 더 읽어볼 만한 컨텐츠 피지컬 AI 시대의 경쟁력은? 답은 현장에 있다! Physical AI, 제조 현장의 혼돈을 행동으로 바꾸기 위한 준비 뇌를 가진 로봇의 등장: ‘피지컬 AI’의 본격 상용화 2026년 03월 12일
