전자신문이 창간 44주년을 맞아 개최한 'CAIO 서밋'에 참여한 국내 대표 인공지능(AI) 전문가들은 'AI 네이티브 기업'으로 전환하기 위해 목표 설정부터 축적된 데이터 연결·활용, 안전한 환경 구축까지 다각도로 살펴봐야 함을 강조했다. 단순 적용을 넘어 기업 업무 전반으로 AI가 본격 확산하는 시점을 맞아 체계적 점검과 계획이 동반돼야 한다는 제언이다.
18일 서울 삼성동 삼성동 웨스틴 파르나스 호텔에서 'AI 네이티브 엔터프라이즈 : 에이전트, AI 오케스트레이션, 그리고 기업 혁신의 재정의'를 주제로 열린 'CAIO 서밋 2026'은 김지현 SK수펙스 AI위원회 부사장의 'AX(AI 전환) 전략에 담겨야 할 3개의 핵심 요소'를 시작으로 포문을 열었다.
김 부사장은 “기업 AX는 생산성 향상, 비용 절감, 매출 증대 등 세 단계로 나눠 단계별 핵심성과지표(KPI)와 목표·시간을 명확히 설정해 추진해야 한다”며 “효율적인 토큰 활용, 컨텍스트 관리·보안·비용을 최적화한 에이전트 플랫폼, 함께 사용하는 에이전트 워크플로우 재설계도 중요하다”고 강조했다.
◇에이전틱 AI, 분명한 목표부터
LG CNS는 에이전틱 AI를 어떤 업무에 적용할지와 오케스트레이션·거버넌스·운영체계를 어떻게 설계할지가 중요하다고 강조했다. 기업 내 생성형 AI 적용 시 데이터가 정리되지 않거나 기존 시스템과 연계가 안되고 보안과 권한 이슈 등 발생할 수 있는 문제를 대비해야 한다는 취지다.
임은영 LG CNS 에이전틱AI사업 담당은 “에이전틱 AI는 스스로 목표를 설정해 결과값을 피드백하고 실제로 실행, 모델이 계속 발전해도 오케스트레이션 영역은 더욱 중요해질 것”이라며 “거버넌스가 확실하지 않으면 기업에서 에이전틱 AI가 사람처럼 일하기 힘들다”고 말했다.
또 AX 과제는 '어디서 투자수익(ROI)을 낼 수 있을지'에서 출발해야 한다고 설명했다. 임 담당은 “효과가 크고 많은 사람이 사용하고 위험이 낮은 업무부터 고려해야 한다”며 “CAIO는 어떤 업무, 어떤 AI, AI에게 맡길 업무 범위를 고민해 조직을 설득하고 제도를 마련해야 한다”고 당부했다.
비아이매트릭스는 기존에 못하던 일보다 지금 하고 있는 일부터 먼저 자동화해야 한다고 제안했다. AI를 개인 비서처럼 활용하기 위해 전사자원관리(ERP)·고객관계관리(CRM) 등 업무 시스템에 수 년간 축적된 데이터를 먼저 연결해야 실제 업무 효율과 ROI를 높일 수 있다는 의미다.
전규화 비아이매트릭스 상무는 “기업이 가진 지식자산 가운데 가장 많은 돈을 들였고 가장 많은 정보가 있는 건 데이터베이스(DB)”라며 “현업이 엑셀로 데이터를 내려받고 피봇을 돌려 분석해 보고서를 만드는 업무부터 자동화해야 한다”고 진단했다.
또 AI가 데이터를 직접 학습해 결과를 생성하는 방식에 대해서는 주의가 필요하다고 촉구했다. AI 결과물이 그럴듯해 오류를 확인하기 어려울 수 있기 때문이다. 전 상무는 “AX 목적이 업무시간을 단축하고 기업 비용을 절감하는 것이라면 AI 운영 비용도 함께 봐야 한다”고 전했다.
마드라스체크는 AI 시대 협업툴은 단순히 데이터를 '쌓는 곳'이 아닌 축적된 데이터를 AI와 연결하는 플랫폼으로 진화해야 한다고 주문했다. AI가 실제 업무에 참여하는 워크 에이전트로 고도화돼야 필요한 자료를 찾고 분석하고 결과물을 만들고 업무 진행 상태까지 관리할 수 있을 것이라고 내다봤다.
이학준 마드라스체크 대표는 “AI를 하나 더 도입하는 AX가 아닌 사람과 AI가 함께 일하도록 기업의 업무 구조를 다시 설계해야 한다”며 “AX 전략은 직원 개인의 업무 자동화뿐 아니라 기업 목표와 실제 실행 데이터를 연결하도록 수립해야 한다”고 역설했다.
성공적인 AX 해법으로 자사 협업 플랫폼 '플로우'를 제시했다. AI가 단순히 정보를 찾아주는 수준을 넘어 직접 업무를 수행하는 AI 워크 에이전트로 기능하며 업무를 맡길 수 있는 수준으로 진화할 것이라고 자신했다.
◇AI, 개발·산업·보안에 내재화
IBM은 생성형 AI를 활용한 소프트웨어(SW) 개발이 '코딩 보조'에서 '에이전틱 SW 엔지니어링'으로 이동하고 있다고 진단했다. 함수단위 코드 생성과 코딩 어시스턴트를 넘어 AI가 개발 과정의 컨텍스트를 이해하고 계획·개발·테스트·보안·운영까지 수행하는 단계로 발전하고 있다는 의미다.
우수연 IBM 전문위원은 “기업 AX에서 개발자 개인의 생산성보다 조직 전체의 SW개발생애주기(SDLC)를 얼마나 최적화하느냐가 중요하다”면서 “기업은 더 많은 코드를 생산하는 것보다 개발 속도·품질·보안·비용을 함께 관리하며 비즈니스 성과로 연결하는 것을 중시하기 때문”이라고 설명했다.
우 전문위원은 에이전틱 SW 엔지니어링 핵심 도구로 AI 개발 파트너 'IBM 밥(Bob)'을 제시했다. 밥은 레거시 코드 분석·현대화, 신규 개발자 온보딩, 시프트-레프트 보안, 모델·비용 최적화 등을 하나의 개발 흐름에서 지원하며 30일 이상 걸리던 자바(Java) 최신화를 사흘로 단축했다.
지멘스는 산업 AX로 실질적 비즈니스 성과를 창출하기 위해 기업 곳곳에 분산된 데이터를 연결하고 업무 맥락을 이해할 수 있는 '데이터 인텔리전스' 역량을 확보해야 한다고 강조했다. 어떤 생성형 AI 모델을 도입할지보다 산업 현장에서 활용할 수 있는 신뢰성 높은 데이터 기반을 구축해야 한다는 취지다.
박준상 지멘스 본부장은 “산업 현장에서는 단순 비즈니스 인텔리전스(BI) 데이터가 아닌 실제 장비에서 발생하는 센싱 데이터와 제품 설계·엔지니어링 데이터가 중요하다”며 “도메인별 제품과 설비에서 생성되는 데이터를 어떻게 활용할지가 산업용 AI 경쟁력을 좌우할 것”이라고 강조했다.
또 안전·신뢰 중요성을 역설했다. 부정확한 답변을 수정하면 되는 언어모델 환각 현상과 달리 제조 현장에서는 AI 판단에 따라 실제 생산 속도와 설비 운영이 달라질 수 있다는 의미다. 데이터 분산과 맥락 단절이 에이전틱 AI 도입에 병목이 되는 만큼 맥락을 이해하는 'AI 레디 데이터' 확보도 주문했다.
안랩은 AI 중심 보안으로 정책 변경을 촉구했다. AI를 악용한 공격이 확산되며 방어체계 역시 사람 중심에서 AI 중심으로 전환해야 한다는 것이다. AI가 데이터 수집 이후 탐지·분석·판단·조치까지 엔드투엔드 워크플로우를 수행하는 방향이 필요할 것으로 내다봤다.
이건용 안랩 팀장은 “공격자 속도는 AI로 점점 빨라지고 있는데 계속 사람 중심으로 보안을 맡으면 격차는 점점 벌어질 수밖에 없다”며 “기업 내 발생하는 보안 이벤트를 들여다보고 이를 맥락화해 이해하고 판단한 뒤 필요하면 승인된 범위 안에서 실제 대응까지 할 수 있어야 한다”고 말했다.
특히 AI 시대 사이버 보안은 엔드포인트·네트워크·클라우드 등 여러 영역에서 발생하는 데이터를 통합, AI가 이를 맥락에 따라 분석해 우선순위를 판단하고 대응까지 지원하는 'AI 네이티브 보안 운영' 형태로 발전해야 한다고 제안했다.
이날 행사는 올해 처음 진행됐음에도 600여명이 참석해 오전부터 오후세션까지 자리를 끝까지 지키는 등 AI 높은 관심을 확인하는 자리였다. 전자신문은 해마다 이 시기에 AI 최신 트렌드과 기업 전략을 공유하는 'CAIO 서밋'을 개최할 예정이다.
강병준 전자신문 대표는 개회사를 통해 “AI 판단이 생산설비·작업환경에 영향을 미치는 시대에 신뢰와 안전이 사업 지속가능성을 좌우할 것”이라며 “혁신 속도를 높이고 책임 있는 활용체계를 갖추는 노력이 함께 필요하다”고 말했다.
박종진 기자 truth@etnews.com, 강성전 기자 castlekang@etnews.com
