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
100% 방어는 불가능하다? 2026 사이버 보안 키워드 ‘회복력’ ARTICLE by Miyeon. Jo 2026년 02월 26일 그동안 보안의 핵심이 ‘어떻게 하면 외부 침입을 완벽히 막을 것인가’였다면, 이제는 상황이 완전히 달라졌습니다. 공격자 역시 AI를 활용해 초(Second) 단위로 수천 번의 자동화 공격을 퍼붓기 때문입니다. 이제 보안의 가장 큰 과제는 ‘막을 수 있는가’에서 ‘공격을 당하는 중에도 서비스를 정상적으로 유지할 수 있는가?’로 옮겨가고 있습니다.이처럼 완벽한 방어가 불가능해진 시대, 결국 사고를 전제로 한 ‘복구 역량’이 기업의 실질적인 생존 능력이 된 셈인데요. 오늘은 이러한 변화의 핵심이자 2026년 보안의 새로운 이정표가 될 ‘사이버 회복력(Cyber Resilience)’에 대해 살펴보겠습니다. 지금 ‘회복력’에 주목해야 하는 이유 과거의 보안이 튼튼한 성벽을 쌓는 일이었다면 지금의 보안은 신체의 ‘면역 체계’를 만드는 일에 가깝습니다. 아무리 성벽을 높이 쌓아도 AI는 아주 미세한 틈을 찾아내고, 단 몇 초 만에 자동화된 스크립트로 권한을 탈취합니다. 보안 팀이 이상 징후를 감지하기도 전에 이미 ‘운영 중단’ 단계로 넘어가는 것이죠.실제로 2026년 사이버 위협 환경은 공격자가 AI를 통해 침투부터 분석, 확산까지의 전 과정을 자동화하며 공격의 산업화 단계에 진입했습니다. 침해 발생이 실제 피해로 이어지는 골든 타임은 이제 며칠이 아니라 ‘분(Minute) 단위’로 압축되었고, 그 시작점인 공격 시도는 ‘초(Second) 단위’로 정교하게 몰아칩니다. 사람 중심의 수동 대응 모델로는 기계의 속도를 감당할 수 없는 임계점에 도달한 것입니다. 막을 수 없다면, 견디고 복구하는 능력 ‘사이버 회복력’ 여기서 우리는 근본적인 질문을 던져야합니다. ‘과연 모든 공격을 완벽하게 차단하는 것이 가능한가?’ 전문가들은 이제 ‘보안 사고는 반드시 발생한다’는 사실을 상수로 두고 전략을 짜야한다고 조언합니다.이러한 전제 아래 등장한 개념이 바로 ‘사이버 회복력(Cyber Resilience)’ 입니다. 단순히 침입을 막는 차단의 관점을 넘어, 사고 상황에서도 비즈니스 핵심 기능을 유지하고 침해된 인프라를 빛의 속도로 정상화하는 운영 중심의 보안을 의미합니다.그렇다면 초 단위의 공격이 난무하는 가운데 개별적인 보안 틀만으로 이 복잡한 과정을 감당할 수 있을까요? 파편화된 대응은 오히려 복구 시간을 늦출 뿐입니다. 이제 보안의 전 과정을 하나의 유기적인 생태계로 묶는 전략적 설계가 필요한 셈이죠. 사이버 회복력을 완성하는 자율 복원의 3단계 사이클 공격 속도가 이미 사람의 인지 범위를 넘어선 만큼, 2026년형 사이버 회복력은 ‘공격 – 감시 – 복구’가 하나의 자율적인 루프(Loop)로 연결되어야합니다. 이것이 바로 우리 조직을 지키는 3단계 엔진인 것이죠.① 사전 단계: AI 레드팀을 통한 ‘면역력 강화’: 가상의 AI 공격자인 레드팀이 시스템을 초 단위로 타격해 취약점을 먼저 찾아내면, 인프라는 이를 학습해 방어 로직을 선제적으로 업데이트합니다. 외부 충격을 성장 동력으로 삼는 ‘안티프래질(Antifragile)’ 환경을 조성하는 첫 단추입니다.② 운영 단계: 실시간 가드레일을 통한 ‘통제력 확보’: AI가 비즈니스 전반에 확산될 때, 프롬프트 인젝션이나 모델 오용 등 예상치 못한 변수를 즉각 감지하고 차단합니다. 보안 사고가 비즈니스 중단으로 번지지 않도록 운영 중 실시간 가시성을 유지하는 단계입니다.③ 사후 단계: 셀프 힐링을 통한 ‘자율 복원력 실현’: 사고 발생 시 사람이 개입하기 전, AI가 이상 징후를 감지해 스스로 코드를 수정하거나 네트워크 경로를 우회 설정합니다. 관리자가 보고를 받기도 전에 시스템이 스스로 치유되어 정상화되는 무중단 비즈니스의 최종 단계입니다. 보안은 방해물이 아닌 비즈니스 엔진 세계경제포럼(WEF)에 따르면 2026년 기업의 보안 경쟁력은 ‘차단 성공률’보다 ‘사고 중 비즈니스 연속성 유지’로 평가됩니다. 보안 사고가 발생하더라도 고객 경험이 단절되지 않는다면, 그것은 단순한 방어를 넘어 수익 최적화 전략이 되기 때문입니다.이러한 시대적 요구에 발맞춰, 앞서 살펴본 자율 복원 체계를 실무 현장에서 구현할 수 있는 구체적인 방안이 필요합니다. 베스핀글로벌의 ‘HelpNow AI Security(헬프나우 AI 시큐리티)’는 AI 애플리케이션 보안부터 런타임 보호, 실시간 관제까지 통합적인 보안 전략을 통해 사이버 회복력 확보를 지원합니다.AI 보안 형상 관리를 통한 전사적 가시성 확보: AI 에이전트와 애플리케이션 사용에 대한 전사적 가시성을 제공하여 치명적인 데이터 유출과 보안 위협을 통제합니다. 이는 사고 발생 시 인프라 현황을 즉각 파악하고, 비즈니스 연속성을 유지하기 위한 회복력의 기반이 됩니다.AI 모델 보호(AI Runtime Security)를 통한 실시간 위협 대응: 운영 중인 AI 모델에서 발생하는 프롬프트 인젝션이나 비정상 행위를 즉각 탐지하고 차단합니다. 이를 통해 공격 상황에서도 비즈니스 오남용을 방지하고, 사용자 신뢰 및 서비스 안정성을 보장합니다.AI 기반 실시간 보안 관제(AI-SOC)를 통한 복구 가속: AI를 활용해 잠재적 공격과 이상 징후를 실시간 실시간 탐지하고 자동 분석합니다. 단순 모니터링을 넘어, 지능적 관제 체계를 통해 위협 대응과 시스템 복구를 가속화하여 사이버 회복력의 발판을 마련합니다.결국 보안은 업무를 방해하는 ‘불필요한 관문’이 아닌, 기업이 속도감 있게 AI를 비즈니스 전면에 도입할 수 있도록 심리적, 기술적 안전거리를 확보해 주는 ‘가장 강력한 가속 페달’에 가깝습니다. 어떤 공격에도 즉시 일어설 수 있다는 확신이 있을때 기업은 비로소 진정한 디지털 전환을 완성할 수 있기 때문인 것이죠.‘공격보다 빠른 회복’, 올해 보안의 승부처는 속도가 아닌 ‘복원력’의 싸움이 되지 않을까요? 스스로 치유하고 진화하는 자율 복원력이라는 보안의 새로운 기준을 바탕으로 여러분의 비즈니스를 설계할 때입니다. 관련 상품 HelpNow AI Security 방금 읽은 인사이트를 실무에 직접 적용하고 싶으시다면?지금 바로 베스핀글로벌에 문의하세요. 베스핀글로벌 문의하기 FAQ Q1) 기존의 ‘사이버 보안’과 ‘사이버 회복력’은 무엇이 다른가요?기존 보안이 침투 자체를 막는 ‘방어(Defense)’에 집중한다면, 사이버 회복력은 공격을 당했다는 전제하에 ‘비즈니스 연속성(Continuity)’을 유지하고 원래 상태로 빠르게 돌아가는 ‘복구(Recovery)’ 역량까지 포함하는 더 넓은 개념입니다.Q2) 2026년에 ‘회복력’이 유독 중요해진 이유는 무엇인가요?공격자가 AI를 활용해 초(Second) 단위로 자동화된 공격을 퍼붓기 때문입니다. 사람이 인지하고 방어벽을 세우기 전에 이미 침투가 완료되는 경우가 많아, 이제는 실시간으로 견디고 스스로 치유하는 능력이 기업 생존의 핵심이 되었습니다.Q3) ‘자율 복원(Self-healing)’ 보안은 어떻게 작동하나요?AI가 시스템의 이상 징후를 실시간으로 감지하고, 관리자가 개입하기 전 스스로 네트워크 경로를 우회하거나 손상된 코드를 격리 및 복구하는 방식으로 작동합니다. 이를 통해 보안 사고 중에도 서비스는 중단 없이 운영될 수 있습니다.Q4) AI 레드팀(AI Red Team)은 구체적으로 어떤 역할을 하나요?가상의 공격자 입장에서 우리 시스템의 AI 모델이나 인프라의 취약점을 초 단위로 타격해 보는 전문가 그룹 또는 시스템을 말합니다. 이를 통해 실제 공격이 발생하기 전 미리 ‘보안 면역력’을 키우는 선제적 방어 전략을 실행합니다.Q5) HelpNow AI Security(헬프나우 AI 시큐리티)는 회복력 확보에 어떤 도움을 주나요?전사적 AI 가시성 확보, 실시간 런타임 보안(Runtime Security), AI 기반 관제(AI-SOC)를 통합 제공합니다. 이를 통해 공격을 즉각 탐지할 뿐만 아니라, 사고 발생 시 복구 시간을 혁신적으로 단축하여 기업의 사이버 회복력을 지원합니다. 더 읽어볼 만한 컨텐츠 [베스픽 리포트] AI가 바꾼 보안의 미래 ‘2025 AI 보안 인사이트 & 2026 전망’[관련 기사] “AI 보안 전략, ‘비용’ 아닌 ‘기본’에서 시작해야”점점 늘어나는 위협, 지금 필요한 AI 보안 리스크 대응 가이드 2026년 02월 26일
뇌를 가진 로봇의 등장: ‘피지컬 AI’의 본격 상용화 ARTICLE by Sangmi Park 2025년 12월 29일 24시간 운영되는 아마존 물류센터. 예상치 못한 장애물이 나타나도, 상품 위치가 바뀌어도 로봇들은 당황하지 않습니다. 스스로 상황을 파악하고 판단해 움직이거든요. 공장에서는 휴머노이드 로봇이 사람처럼 복잡한 조립 작업을 해내고, 병원에서는 로봇이 알아서 최적의 경로를 찾아 물건을 배송합니다. 명령을 기다리는 게 아니라, 보고 이해하고 스스로 결정하는 로봇. AI가 단순 명령 실행을 넘어 물리적 세계와 직접 상호작용하는 피지컬 AI 시대가 열렸습니다.이러한 변화를 가능하게 한 것은 시각·언어·행동을 통합 제어하는 VLA(Vision-Language-Action) 기술입니다. 로봇이 스스로 판단하고 행동하는 시대가 열리면서 시장도 급성장하고 있는데요. 글로벌 AI 로봇 시장은 2030년까지 4배 이상 성장할 전망이며, 휴머노이드 로봇 시장은 연평균 130% 이상의 폭발적 성장이 예상됩니다. 오늘은 피지컬 AI를 선도하는 글로벌 기업들의 움직임과 주요 산업별 활용 전망을 살펴보겠습니다. 글로벌 기업들의 피지컬 AI '3파전' 엔비디아는 2025년 8월 로봇용 AI 컴퓨팅 플랫폼인 ‘젯슨 AGX 토르(Jetson AGX Thor)’를 출시시했습니다. 엔비디아의 고성능 GPU인 블랙웰을 탑재해 휴머노이드, AMR(자율 이동 로봇), 산업 로봇 모두를 지원하는데요. 대규모 멀티모달 모델을 로봇 온디바이스에서 직접 실행할 수 있습니다. 이를 통해 엔비디아는 로봇용 AI 컴퓨팅 플랫폼 시장을 주도하고 있으며, 피지컬 AI 상용화를 이끄는 핵심 역할을 하고 있습니다.로봇 플랫폼이 준비됐다면, 이제 필요한 건 진짜 사람처럼 움직이는 로봇입니다. 피겨 AI(Figure AI)는 2025년 10월 차세대 휴머노이드 로봇 ‘피겨 03(Figure 03)’을 공식 발표했습니다. 가정용이나 일상 환경에서의 사용을 염두에 두고 설계됐으며, 새로운 센서 시스템과 손 구조를 갖추고 있는데요. 부드러운 외피, 충전 방식, 안전성 기능 등이 강화된 것이 특징입니다. 피겨 AI는 로봇용 VLA 모델인 ‘헬릭스(Helix)’를 핵심 기술로 내세우고 있습니다. 헬릭스는 시각, 언어, 행동을 통합적으로 제어합니다. 로봇이 단순 명령 실행을 넘어 상황을 이해하고 스스로 판단하는 것이죠.테슬라는 차세대 휴머노이드 로봇 ‘옵티머스’의 고도화 버전을 준비 중이며, 향후 공개를 목표로 하고 있습니다. 경량 탄소복합소재 기반에 자율주행 카메라 기술을 적용한 시각 인지 시스템과 자체 AI 칩을 탑재하는데요. 자사 공장에 파일럿이 투입되면서 대규모 제조 공정에 휴머노이드 로봇이 실제로 사용되는 사례가 될 것으로 기대됩니다.그런가 하면 아마존은 주요 물류센터에서 자동화 라인을 운영하며 글로벌 물류 자동화를 선도하고 있습니다. 완전 자율주행 로봇 ‘프로테우스(Proteus)’가 창고 내 선반을 이동시키고, 피킹 로봇 ‘스패로우(Sparrow)’가 상품을 분류하며, ‘카디날(Cardinal)’이 AI 기반으로 패키지를 정렬하는 등 역할별로 세분화된 로봇 시스템을 운영 중입니다. 아마존은 이들을 통합 관리할 수 있는 운영 지능화 플랫폼을 개발하며 전체 물류 시스템을 최적화하는 방향으로 나아가고 있습니다. 일상 속으로 들어온 피지컬 AI 활용 사례 앞서 살펴본 테슬라와 아마존의 사례처럼, 제조와 물류는 피지컬 AI가 가장 먼저 자리 잡은 분야입니다. 테슬라의 휴머노이드 로봇 공장 투입 계획은 복잡하고 유연한 작업까지 로봇이 수행할 수 있는 가능성을 보여주고 있죠. 물류에서는 AMR(자율 이동 로봇) 기반 창고 자동화가 빠르게 확산되고 있으며, 미국 DHL을 비롯한 글로벌 3PL 업체들이 로커스 로보틱스(Locus Robotics)의 창고 피킹 로봇인 ‘로커스봇(LocusBot)’을 이미 상용 운영하고 있습니다.고령화가 가속화되면서 돌봄과 보조 로봇 수요도 빠르게 늘고 있습니다. 이동 지원, 생활 보조 등 안전 기반 작업을 중심으로 활용될 가능성이 높은데요. 미국 로봇 회사 딜리전트 로보틱스(Diligent Robotics)의 병원용 보조 로봇 ‘목시(Moxi)’는 의료진을 대신해 물품을 배송하고 간단한 업무를 처리하며 의료 현장의 효율성을 높이고 있습니다.인간 접근이 어려운 환경에서 로봇이 투입될 가능성이 증가하고 있습니다. 보안 순찰, 위험 지역 점검 등 비정형 환경 작업으로 확장될 것으로 예상되는데요. 보스턴 다이나믹스(Boston Dynamics)의 점검 로봇 ‘스팟(Spot)’은 건설 현장, 산업 시설, 위험 지역 등을 순찰하며 점검 작업을 수행하고 있습니다. 피지컬 AI는 이제 실험실을 벗어났습니다. 공장 라인과 물류센터 한복판에서 로봇들이 사람과 함께 일하고 있죠. 매장에서 재고 세는 로봇, 병원 복도를 쌩쌩 달리는 배달 로봇, 위험한 곳을 대신 순찰하는 로봇까지. 앞으로 1~2년이면 우리 일상 곳곳에서 로봇과 마주치게 될 것입니다. 앞으로 피지컬 AI가 바꿔 나갈 산업 현장의 미래, 기대되지 않나요? 방금 읽은 인사이트를 실무에 직접 적용하고 싶으시다면?지금 바로 베스핀글로벌에 문의하세요. 베스핀글로벌 문의하기 FAQ Q1) 피지컬 AI와 기존 산업 로봇의 차이는 무엇인가요? 기존 산업 로봇은 사전에 프로그래밍된 작업만 반복 수행합니다. 반면 피지컬 AI는 상황을 이해하고 스스로 판단해 행동합니다. 부품 위치가 바뀌어도 인식하고 적응하는 자율적 의사결정이 가능한 것이죠. Q2) 피지컬 AI의 핵심 기술은 무엇인가요? 시각·언어·행동을 통합 제어하는 VLA(Vision-Language-Action) 기술이 핵심입니다. 로봇이 눈으로 보고, 명령을 이해하고, 행동으로 옮기는 전 과정을 하나로 연결하죠. 엔비디아의 Jetson AGX Thor 같은 고성능 플랫폼이 이런 복잡한 AI 를 로봇 안에서 바로 실행할 수 있게 만듭니다. Q3) 글로벌 기업들은 왜 지금 피지컬 AI에 투자하나요? 기술 성숙도가 상용화 단계에 접어들었기 때문입니다. 엔비디아는 로봇 플랫폼 표준을 만들고, 테슬라와 Figure AI는 실제 작동하는 휴머노이드를 선보였으며, 아마존은 이미 대규모로 검증하고 있습니다. Q4) 피지컬 AI 도입이 가장 빠른 산업은 어디인가요? 제조와 물류가 가장 성숙한 분야입니다. 테슬라의 공장 투입 계획과 아마존의 대규모 물류센터 운영처럼, 반복 작업이 많고 자동화 효과가 큰 산업부터 시작되고 있습니다. Q5) 엣지 컴퓨팅은 피지컬 AI에서 왜 중요해졌나요? 피지컬 AI의 핵심은 엣지에서의 실시간 판단입니다. 로봇은 네트워크 지연 없이 스스로 상황을 인식하고 행동해야 하기 때문에, 추론은 로봇 내부에서 수행됩니다. 반면 클라우드는 대규모 데이터 학습, 시뮬레이션, 모델 업데이트를 담당하며 로봇들이 지속적으로 진화하도록 지원합니다. 즉, 판단은 엣지에서, 성장은 클라우드에서 이뤄지는 구조입니다. 더 읽어볼 만한 컨텐츠 범용 AI를 넘어, 버티컬 AI의 시작: 기업 경쟁력을 바꾸는 게임체인저제미나이3, 글로벌 AI 판도를 흔들다AI 기반 음성 주문 자동화 솔루션 2025년 12월 29일
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
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
AI의 다음 단계로: 오픈AI, ‘GPT-5’ 모델 공개와 그 의미 TREND by Sangmi Park 2025년 09월 04일 지난해 5월 GPT-4o가 공개됐을 때 많은 사람들은 영화 ‘Her’를 떠올리며 “AI가 한 걸음 더 가까워졌다”는 평가를 내렸습니다. 텍스트뿐 아니라 이미지나 음성, 심지어 감정 표현까지 처리할 수 있는 멀티모달 AI임을 강조했고, 단순히 질문에 답하는 AI를 넘어 마치 사람과 대화하는 듯한 모습을 구현해내며 전 세계를 놀라게 했죠. 오픈AI는 이번에 출시한 GPT-5를 “우리가 개발한 가장 강력한 모델”이라고 소개하며 전작의 혁신을 뛰어넘을 것이라고 확신했습니다. 오늘은 오픈AI가 말하는 가장 강력한 모델, GPT-5에 대해 자세히 살펴봅니다. 기본 모델과 추론 모델의 통합 GPT-5의 가장 큰 변화는 모델을 통합했다는 점입니다. 이전에는 기본 모델인 GPT-4o와 심층 추론형 모델인 o3를 별도로 제공해 사용자가 어떤 모델이 더 적합한지 판단한 뒤 직접 골라 사용해야 했죠.오픈AI는 GPT-5가 실시간 라우터(Router)를 갖춘 통합 시스템이라고 설명합니다. 라우터는 질문의 주제와 난이도, 도구 사용의 필요성 등을 종합적으로 분석해 처리 방식을 자동으로 선택합니다. 또한 사용자가 어떤 응답을 선호했는지, 실제 결과의 정확도는 어땠는지 등의 데이터 학습을 통해 시간이 지날수록 더 정교한 판단을 내릴 수 있도록 설계됐습니다.더불어 사용자가 고급 추론이 필요하다고 판단할 경우 직접 ‘Thinking’ 모드를 선택할 수 있습니다. 기존 o3처럼 복잡한 문제를 단계적으로 분석하고 해결하는 것도 가능한데요. 통합된 시스템 안에서 필요에 따라 사용자가 수동으로 지정할 수 있는 옵션을 둔 것입니다. 벤치마크로 입증한 성능 향상 오픈AI는 다양한 벤치마크 결과를 제시하며 GPT-5의 성능 향상을 강조했습니다. 수학, 코딩, 멀티모달 이해, 의료 등 주요 분야에서 GPT-4o와 o3를 모두 뛰어넘는 정확도라고 합니다. ‘Thinking’ 모드를 활용했을 때 박사급 과학 지식 문제를 다루는 GPQA 벤치마크에서 역대 최고 수치를 기록했다는 점도 언급했고요.생성형 AI의 대표적 한계로 지적되어 온 할루시네이션(Hallucination) 문제도 개선했다고 합니다. GPT-5는 GPT-4o에 비해 오류 발생률이 최대 20% 줄었고, 추론 모드를 사용할 경우 o3와 비교해 최대 70%까지 오류를 줄였다고 밝혔습니다.글쓰기, 코딩, 의료에서의 성능 향상도 오픈AI가 강조한 특징입니다. 챗GPT가 가장 많이 사용 되는 분야인 글쓰기에서는 글의 짜임새나 문학적 표현력을 개선해 시, 보고서, 이메일 등 다양한 양식에서 더욱 자연스럽고 풍부한 응답이 가능해졌습니다.코딩 분야에서는 단일 프롬프트로 완성도 높은 결과물을 구현할 뿐만 아니라, 대규모 코드베이스에서도 버그를 찾아내고 해결 방안을 제시하는 디버깅(debugging) 능력을 강화했다고 합니다. 의료 분야에서도 사용자의 지식 수준과 맥락을 반영한 응답을 할 수 있도록 개선해 벤치마크 평가에서 기존 모델을 상회하는 점수를 기록했습니다. 낮아진 비용 부담 GPT-5 기본 모델은 입력 토큰 100만 개당 1.25달러입니다. GPT-4o가 입력 토큰 100만 개당 2.5달러였으니, 기존 모델의 절반 수준으로 요금을 낮춘 것이죠. 출력 토큰 단가는 100만 개당 10달러로 이전과 동일하지만, 반복 입력은 자동으로 인식하게 하고 한 번에 처리할 수 있는 문서 길이도 늘어나 대규모 데이터를 다루는 경우 비용 부담이 줄어듭니다.경쟁 기업 서비스의 요금제를 확인해보면 오픈AI가 내놓은 가격 정책이 얼마나 공격적인지 알 수 있는데요. 앤스로픽(Anthropic)의 Claude Opus 4.1는 토큰 100만 개당 입력은 15달러, 출력은 75달러이고, xAI의 Grok4는 각 3달러, 15달러입니다. 구글(Google)의 Gemini 2.5 Pro는 GPT-5와 기본 요금이 동일한데요. 그러나 Gemini는 토큰을 월 20만 개 초과 사용할 경우 입력 2.5달러/출력 15달러로 과금되는 구조여서 GPT-5가 비교적 저렴하다고 볼 수 있습니다. 하지만 사용자들의 기대감이 커진 탓일까요? GPT-5의 출시 이후 일부 사용자들은 여전히 응답 속도나 오류 문제를 지적하며, 오히려 이전 모델을 복구해달라는 목소리를 내기도 했습니다. 이러한 반응에도 불구하고 오픈AI의 챗GPT는 60%가 넘는 압도적인 시장 점유율을 유지하며, 최근 챗GPT의 월 매출이 출시 이후 처음으로 10억 달러를 돌파하는 성과를 거두었습니다. 이는 챗GPT가 출시된지 2년 8개월만에 이룬 기록으로 GPT-5가 가져온 변화와 맞물려 오픈 AI가 시장에서 여전히 거대한 영향력을 발휘하고 있음을 보여주는 지표이기도 합니다.하지만 성장률 측면에서는 앤스로픽의 클로드, xAI의 그록 등 경쟁사들이 챗GPT를 앞서고 있는 상황입니다. GPT-5가 현재의 시장 점유율을 수성하는 방패가 될지, 아니면 경쟁사들의 강력한 도전에 직면하게 될지, 앞으로의 AI 시장은 더욱 흥미로운 격전지가 될 것으로 보입니다. 방금 읽은 인사이트를 실무에 직접 적용하고 싶으시다면?지금 바로 베스핀글로벌에 문의하세요. 베스핀글로벌 문의하기 FAQ Q1) GPT-5는 이전 모델인 GPT-4o와 어떤 점이 가장 크게 다른가요?가장 큰 차이점은 모델 통합입니다. GPT-4o와 심층 추론 모델인 o3를 별도로 제공했던 것과 달리, GPT-5는 하나의 시스템에 통합되어 질문의 난이도와 유형에 따라 최적의 처리 방식을 자동으로 선택합니다. 또한 ‘Thinking’ 모드를 통해 사용자가 직접 고급 추론 기능을 활성화할 수도 있습니다.Q2) GPT-5의 ‘Thinking’ 모드는 정확히 어떤 역할을 하나요? ‘Thinking’ 모드는 복잡하고 어려운 문제에 대해 단계적인 심층 추론을 수행하는 기능입니다. 마치 사람이 복잡한 문제를 여러 단계로 나누어 생각하듯이, 이 모드를 활성화하면 GPT-5가 논리적인 과정을 거쳐 더 정확하고 신뢰도 높은 답변을 도출합니다.Q3) GPT-5가 할루시네이션(Hallucination) 문제를 얼마나 개선했나요? 오픈AI의 발표에 따르면, GPT-5는 GPT-4o에 비해 오류 발생률이 최대 20% 감소했습니다. 특히 ‘Thinking’ 모드를 사용할 경우, 기존 추론 모델인 o3보다 오류를 최대 70%까지 줄였다고 합니다.Q4) GPT-5의 가격 정책은 이전보다 저렴해진 건가요? 네, 그렇습니다. GPT-5 기본 모델의 입력 토큰 비용은 GPT-4o의 절반 수준으로 낮아졌습니다. 입력 토큰 100만 개당 2.5달러였던 GPT-4o에 비해, GPT-5는 1.25달러로 요금을 책정했습니다. 이는 경쟁사 대비 매우 공격적인 가격 정책으로 평가받고 있습니다.Q5) GPT-5의 성능이 구체적으로 얼마나 향상되었나요? 오픈AI는 다양한 벤치마크 결과를 공개했습니다. 수학, 코딩, 멀티모달 이해, 의료 등 여러 주요 분야에서 GPT-4o와 o3를 모두 뛰어넘는 정확도를 기록했습니다. 특히 박사급 과학 지식을 다루는 GPQA 벤치마크에서는 역대 최고 점수를 달성했습니다.Q6) GPT-5가 특히 강점을 보이는 분야는 무엇인가요? 알려진 주요 강점 분야는 글쓰기, 코딩, 의료입니다. 글쓰기에서는 문학적 표현력과 짜임새를 개선했고, 코딩 분야에서는 디버깅 능력을 강화했습니다. 의료 분야에서도 사용자의 지식 수준과 맥락을 반영한 정확한 답변이 가능하도록 개선되었습니다.Q7) 현재 생성형 AI 시장에서 챗GPT의 경쟁 구도는 어떤가요? 현재 챗GPT는 60.4%의 압도적인 시장 점유율로 1위를 유지하고 있습니다. 그러나 앤스로픽의 클로드, xAI의 그록, 구글의 제미니 등 경쟁사들은 챗GPT보다 더 높은 분기 성장률을 보이며 빠르게 추격하고 있어, 시장의 경쟁이 더욱 치열해질 전망입니다. 더 읽어볼 만한 컨텐츠 [베스픽] GPT-4o 핵심 기능은 무엇? 비용은 얼마? [베스픽] 챗GPT 엔터프라이즈, 듀엣AI, 코파일럿… B2B AI가 궁금해? 2025년 09월 04일
변화를 이끄는 보안: 가트너의 2025 보안 지출 전망과 9대 트렌드 Trend by Sangmi Park 2025년 08월 21일 글로벌 IT 리서치·자문 기관 가트너는 최근 2025년 전 세계 정보 보안 최종 사용자(End-User) 지출이 전년 대비 약 10% 증가한 2,130억 달러에 이를 것으로 전망했습니다. AI 및 생성형 AI와 클라우드 확산이 시장 성장을 견인하며, 동시에 보안 환경 전반에 새로운 위협과 대응 과제를 만들어내고 있습니다.이러한 변화 속에서 가트너가 발표한 <2025년 9대 보안 트렌드(Top 9 Trends in Cybersecurity for 2025)>는 이러한 투자 흐름이 향해야 할 전략적 우선순위를 제시합니다. 보고서는 급변하는 기술·위협 환경 속에서 단순한 방어를 넘어, 변화를 가능하게 하고 회복력을 내재화하는 것이 향후 보안 전략의 핵심임을 강조합니다. Enabling transformation - 보안은 변화의 조력자입니다 보안은 더 이상 혁신을 늦추는 장벽이 아니라, 기술 혁신의 안전한 기반을 마련하는 조력자가 되어야 합니다.생성형 AI 보안(GenAI driving data security programs): AI 도입은 데이터 정확성·개인정보 유출·컴플라이언스 리스크를 동반합니다. 보안팀은 생성형 AI의 안전한 도입과 운영을 지원하는 파트너가 되어야 합니다.협업형 리스크 관리(Collaborative cyber-risk management): IT 부서 외에도 각 부서가 자율적으로 툴을 도입하는 시대입니다. 중앙집중형 통제만으로는 한계가 있기 때문에, 부서 간 협업이 가능한 보안 체계가 필요합니다.머신 아이덴티티 관리(Managing machine identities): 클라우드 서비스, 자동화, DevOps, AI 확산으로 머신 계정과 자격 증명의 사용이 급증하고 있습니다. 머신 아이덴티티에 대한 인증·권한·수명주기 관리가 더욱 중요해졌습니다 Embedding resilience - 보안은 ‘멈추지 않게 만드는 힘’입니다 사이버 공격은 이제 ‘당할지 여부’가 아니라 ‘언제가 될지’의 문제입니다. 따라서 보안 전략의 핵심은 완벽한 차단이 아니라 피해를 최소화하고 비즈니스 연속성을 유지하는 데 있습니다.사이버 회복력(Transitioning to cyber resilience): 공격 후에도 비즈니스가 중단되지 않도록 신속히 핵심 서비스를 복구하고 정상 운영을 이어가는 역량이 중요합니다.보안 기술 최적화(Cybersecurity technology optimization): 통합 보안 플랫폼 도입이 늘고 있지만, 그 과정에서 오히려 기존 솔루션과의 기능 중복이나 공백이 생기기도 합니다. 불필요한 복잡성을 줄이고 필요한 기능을 균형 있게 갖춘 설계가 요구됩니다.보안팀의 지속가능성(CISO and security team well-being): 24시간 대응 체제와 인력 부족은 번아웃을 초래합니다. 조직 전체의 장기적인 보안 역량 유지를 위해 근무 환경과 심리적 회복 지원이 필요합니다. Enabling transformation and embedding resilience – 보안은 기술·사람·조직경영을 아우르는 통합 전략입니다. 기술의 진화를 따라가고, 조직의 회복력을 키우기 위해 보안은 이제 기술·사람·문화가 맞물려 작동하는 총체적인 전략이 되어야 합니다.전략적 AI 사용(Tactical AI): AI에 대한 과장된 기대 대신, 가시성 확보·데이터 분석·자동화 대응 등 측정 가능한 영역부터 실용적으로 적용해야 합니다.보안 문화 확산(Extending the value of security behavior and culture programs): 모든 구성원이 보안의 주체가 되도록 보안 행동·문화 프로그램(SBCP, Security behavior and culture programs)을 도입해야 합니다.제3자 리스크 관리(Managing third-party cybersecurity risks): 생성형 AI를 사용하는 파트너의 보안 취약성이 조직에 전이될 수 있기에, 필요 시 협업을 중단할 기준과 대응 방안을 사전에 설정해야 합니다. 보안은 변화의 파트너가 되어야 합니다 이제 보안은 변화에 끌려가는 것이 아니라, 변화의 한복판에서 조직을 지키는 중심축이 되어야 합니다. 가트너가 제시한 보안 트렌드와 지출 전망은 지금이 보안 전략을 재정비할 적기임을 보여줍니다. 보안 관련해 더 궁금한 점이 있거나 보안 환경 강화를 논의하고 싶으신가요? 베스핀글로벌과 함께 최적의 보안 전략을 설계해보세요. 보안 전략 수립부터 운영까지, 함께 안전한 디지털 환경을 만들어가겠습니다. 관련 상품HelpNow Cloud Security 방금 읽은 인사이트를 실무에 직접 적용하고 싶으시다면?지금 바로 베스핀글로벌에 문의하세요. 베스핀글로벌 문의하기 FAQ Q1) 생성형 AI 도입 시 주의해야 할 보안 리스크는 무엇인가요?생성형 AI는 문서 작성, 코드 생성 등에서 효율성을 높이지만, 동시에 데이터 정확성, 개인정보 유출, 규제 준수 문제가 뒤따릅니다. 예를 들어, 사내 기밀 문서를 AI 학습에 사용하면 데이터가 외부 서비스에 저장·전송돼 예기치 않게 유출될 수 있습니다. 또 AI가 생성한 결과물이 부정확하면 의사결정 오류로 이어질 위험도 있습니다.Q2) 머신 아이덴티티 관리는 왜 최근에 더 주목받나요?클라우드, 자동화, DevOps, AI 확산으로 인해 물리적 장치와 소프트웨어 워크로드를 위한 머신 계정과 인증서 사용이 폭발적으로 늘었습니다. 이를 체계적으로 관리하지 않으면, 유효기간이 지난 인증서로 서비스 장애가 발생하거나, 공격자가 인증서를 탈취해 내부 시스템에 침투할 수 있습니다.Q3) 제3자 리스크 관리가 중요한 이유는 무엇인가요?생성형 AI 기반 SaaS나 외부 파트너의 보안 수준이 곧 우리 조직의 리스크가 됩니다. 예를 들어, 협업 중인 파트너의 AI 도구에서 데이터 유출이 발생하면 우리 기업도 직접적인 피해를 입을 수 있습니다. 가트너는 필요 시 협업을 중단하거나 종료할 수 있는 기준을 사전에 마련할 것을 권고합니다.Q4) 보안 기술 최적화가 필요한 이유는 무엇인가요?통합 보안 플랫폼 도입이 늘고 있지만, 그 과정에서 기존 포인트 솔루션과의 기능 중복이나 기능 공백 문제가 자주 발생합니다. 이는 관리 복잡성을 높이고 운영 비용을 증가시킵니다. 효과적인 최적화는 중복 제거·기능 보강·운영 효율성을 함께 달성하는 아키텍처 설계에서 시작됩니다.Q5) 사이버 회복력(Cyber Resilience) 전략은 왜 중요한가요?사이버 공격은 ‘언제가 발생할지’가 핵심 문제입니다. 따라서 완벽한 차단보다 공격 후에도 핵심 서비스가 신속히 복구되고 비즈니스 연속성이 유지될 수 있도록 대비하는 것이 중요합니다. 회복력 전략은 피해 최소화와 조직 안정성 확보에 필수적입니다.Q6) 보안 문화 확산(Security Behavior & Culture Programs, SBCP)이 필요한 이유는 무엇인가요?보안은 단지 기술 문제만이 아니라 조직 구성원의 행동과 문화에 달려 있습니다. 모든 구성원이 보안 책임을 공유하도록 SBCP를 도입하면, 실수나 내부 위협으로 인한 사고를 줄이고, 조직 전체의 보안 역량을 장기적으로 강화할 수 있습니다. 2025년 08월 21일
베스핀글로벌이 제안하는 ‘성과 중심’ Gen AI 활용법 TREND by Sangmi Park 2025년 08월 07일 AI, 도입만으로 충분할까요? 이제는 실질적 성과로 이어질 전략이 필요합니다. Google Gen AI와 실제 기업 적용 사례, 베스핀글로벌의 실행 경험을 꽉 차게 담은 ‘성과 중심’ 생성형 AI 활용 전략 리포트를 소개합니다. 기업의 AI 활용은 더 이상 실험이 아닌 생존 전략입니다. 생성형 AI는 데이터 분석, 자동화, 개인화된 서비스 제공 등 다양한 영역에서 업무 효율과 고객 경험을 동시에 혁신하고 있는데요. 시간 단축과 비용 절감의 실질적인 이점을 증명하면서, Gen AI 솔루션에 대한 수요 역시 더욱 가속화되고 있습니다. AI 모델은 업무 생산성 향상을 넘어, 기업의 운영 방식과 고객 경험, 의사결정 구조를 근본적으로 변화시키고 있습니다. Google의 Gemini 2.5는 멀티모달 기능, 대용량 컨텍스트 처리, 추론·코딩·수학 능력의 비약적 발전을 이루며,‘스스로 생각하는 AI’에 가까워지고 있다는 평가를 받고 있습니다. 이제 기업의 경쟁력을 좌우하는 것은 ‘AI를 도입했는가’가 아니라, ‘어떻게 잘 활용하고 성과를 냈는가’입니다.Google Cloud의 프리미어 파트너이자 AI에 특화된 매니지드 서비스 기업인 베스핀글로벌은 생성형 AI를 실무에 효과적으로 안착시키기 위한 접근법을 리포트에 담았습니다. 「비즈니스 성과를 극대화하는 Gen AI 활용 전략」은 단순한 기술 소개가 아닌, 실행 가능한 전략과 실제 기업 사례를 통해 AI 도입의 실질적 해답을 제시합니다. 리포트는 다음의 5가지 핵심 주제로 구성되어 있습니다. 1.Gemini, 새로운 에이전트 시대를 열다 Gemini 2.0 Flash-Lite, Gemini 2.0 Flash, Gemini 2.0 Flash Thinking Experimental, Gemini 2.0 Pro, Gemini 2.5 Pro Experimental 등 Gemini 모델의 기술적 진화를 조명하며, 기존 생성형 AI와의 차별성을 설명합니다. 이와 더불어 실제 업무 효율과 정확성을 개선할 수 있는 업무 영역을 소개합니다. 2. 비즈니스 혁신을 가속화하다: Gemini와 Vertex AI 구글 클라우드의 머신러닝 플랫폼인 ‘Vertex AI’를 통해 AI 애플리케이션을 개발·운영한 S사, V사, B사 등의 실제 성과를 살펴봅니다. AI 챗봇, 스마트 비서, AI 고객 지원 시스템, AI 자막 생성 등 실제 혁신 과정을 확인할 수 있습니다. 3. 업무 효율성을 재정의하다: Gemini와 Google Workspace Gemini와 Google Workspace의 접목을 소개하며, Google Workspace에서 지원하는 다양한 AI 기능을 설명합니다. Gemini AI 어시스턴트, 복잡한 프로젝트를 처리하는 고도화된 모델 Gemini Advanced, 사용자를 위한 맞춤형 AI 리서치 어시스턴트인 NotebookLM Plus 등을 활용해 기업들이 영업·마케팅·고객 응대 등 생산성과 협업을 개선한 사례를 공유합니다. 4. 데이터 분석을 혁신하다: SQL GENie 베스핀글로벌은 Gemini를 활용하여 복잡한 데이터 분석을 누구나 쉽게 할 수 있는 SQL GENie를 개발했습니다. 사용자가 입력한 요청사항을 바탕으로 데이터를 추출할 수 있는 SQL문을 자동으로 생성하기 때문에 데이터 분석에 대한 지식 없이도 누구나 데이터를 추출, 시각화하여 새로운 인사이트를 얻을 수 있습니다. 마케팅, 데이터 분석, 상품 기획 등 다양한 예시를 함께 담아 직접적인 성과를 창출하는 데 유용합니다. 5. 성공적인 Google Gen AI 도입 전략 Gen AI를 조직 내에 성공적으로 도입하기 위해서는 꼭 필요한 조건을 갖추어야 합니다.명확한 비즈니스 목표 수립, 적합한 모델 선택, 이를 활용하기 위한 내부 역량 확보, 그리고 전문 MSP 파트너와의 협업 전략이 바로 그것입니다.베스핀글로벌은 설립 이래 10년간 5,000개 이상의 기업에 클라우드와 AI를 성공적으로 도입해왔습니다. 전략 수립부터 기술 구현, 운영까지 전 과정에 걸쳐 AI 도입을 함께합니다. 국내 최초 구글 클라우드 프리미어 파트너 자격을 획득하였으며 100명 이상의 Google Cloud Specialist, 500개 이상의 AI·데이터 관련 인증, 그리고 가트너 매직 쿼드런트 8년 연속 등재라는 기록이 이를 증명합니다.생성형 AI, 이제 도입만으로는 충분하지 않습니다.성과로 이어지는 전략이 필요한 지금, 베스핀글로벌이 그 실행의 출발점이 되어드리겠습니다.▶[리포트 다운로드] 비즈니스 성과를 극대화하는 Gen AI 전략▶[Gen AI 도입 상담] 베스핀글로벌 전문가에게 문의하기 방금 읽은 인사이트를 실무에 직접 적용하고 싶으시다면?지금 바로 베스핀글로벌에 문의하세요. 베스핀글로벌 문의하기 FAQ Q1) Google Gen AI는 다른 생성형 AI와 무엇이 다른가요?Google Gen AI는 Gemini 모델을 중심으로 멀티모달 기능, 고도화된 추론 능력, 비용 효율성 등에서 뛰어난 성능을 갖추고 있습니다. 특히 Google Workspace, Vertex AI 등 다양한 서비스와의 연동성과 확장성이 탁월해, 기업 업무에 빠르게 적용할 수 있다는 점이 차별화 포인트입니다.Q2) 리포트에서 다루는 사례는 실무에 바로 적용 가능한가요?네. 리포트에 담긴 내용은 단순히 기술 소개를 넘어서, AI 챗봇, 데이터 분석 자동화, 영업/마케팅 문서 자동화, 고객응대 시간 단축 등 현장에서 실제로 적용되고 성과를 입증한 사례들을 기반으로 합니다. 읽고 나면 바로 우리 조직에 적용 가능한 시나리오를 떠올릴 수 있을 것입니다.Q3) 비즈니스 성과를 극대화하는 Gen AI 전략 리포트가 ‘성과 중심 전략’을 강조하는 이유는 무엇인가요?많은 조직이 생성형 AI를 도입하고 있지만, 성과로 연결하지 못하는 경우가 많습니다. 베스핀글로벌은 기술은 물론, 비즈니스 목표에 맞춘 적용 전략, 조직 설계, 성과 지표 중심의 운영 방식에 집중하고 있습니다. 이번 리포트는 이러한 실질적인 성과 창출에 집중한 전략적 접근법을 중심으로 구성되었습니다.Q4) 이 리포트에서 다루는 기술은 어떤 산업군에 특히 적합한가요?마케팅, 영업, 고객 서비스, 기획, 데이터 분석 등 다양한 부서에서 효과적으로 활용될 수 있습니다.특히 반복 업무가 많은 산업군, 고객 접점이 많은 조직, 데이터를 많이 다루는 부서에서 빠르게 성과를 만들 수 있는 사례가 포함되어 있습니다.Q5) 베스핀글로벌은 어떤 방식으로 AI 도입을 지원하나요?베스핀글로벌은 단순한 AI 도입이 아닌, ‘도입→적용→성과 창출’까지의 전 과정을 지원합니다. 전략 수립, 모델 설계, Google Cloud 기반 기술 적용, 운영 자동화까지 포괄적으로 제공하며 전문성을 갖추고 있습니다. 관련하여 궁금한 점이 있다면 지금 바로 문의하세요. 더 읽어볼 만한 컨텐츠 비즈니스 성과를 극대화하는 Gen AI 활용 전략 2025년 08월 07일
