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[IT뉴스]"단순 도입만으론 부족"…티맥스소프트 "통제·감사 가능한 AI 환경 구축해야"
온카뱅크관리자
조회:
1
2026-10-06 15:07:26
<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> <strong class="summary_view" data-translation="true">[AI페스타 26] 박기은 연구소장 "AI 도입 준비단계부터 운영·통제 고려필요"</strong> <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> <section dmcf-sid="u06WWgUZjc"> <p contents-hash="f38b60aece09232f7be4fe5d6045952cbaadc883e2e046e97186df46b2168616" dmcf-pid="7pPYYau5cA" dmcf-ptype="general">(지디넷코리아=남혁우 기자)티맥스소프트가 기업 인공지능(AI) 전환(AX)을 위해서는 AI에이전트 도입뿐 아니라 기존 업무 시스템과의 연계, 신뢰성 확보, 운영 통제 체계가 함께 마련돼야 한다고 강조했다.</p> <p contents-hash="329625ad6a0e0b5d47415960cfdb6cb9ddbdc93c7c0267f5377274adb3d6c2ba" dmcf-pid="zUQGGN71Nj" dmcf-ptype="general">6일 박기은 티맥스소프트 연구소장은 서울 강남구 코엑스에서 열린 AI페스타 2026에서 에이전트 기술의 발전과 기업 적용 과제를 주제로 발표했다.</p> <p contents-hash="30ae33826bd15327ef054715b735d0dcf03d83e1dbb3c34d113faf12e4a11471" dmcf-pid="q7MXXAqFoN" dmcf-ptype="general">그는 AI에이전트의 발전 양상을 태스크형, 워크플로형, 크로스 애플리케이션형의 세 단계로 나눠 설명했다. </p> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="7388c57b3c98bd91f7d2ae9ed752060035fa61e49bab310beea5981197985348" dmcf-pid="BzRZZcB3Na" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="박기은 티맥스소프트 연구소장(사진=지디넷코리아)" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202610/06/ZDNetKorea/20261006150502433cezr.jpg" data-org-width="640" dmcf-mid="UBJttD9UAk" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img3.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202610/06/ZDNetKorea/20261006150502433cezr.jpg" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> 박기은 티맥스소프트 연구소장(사진=지디넷코리아) </figcaption> </figure> <p contents-hash="c7d2ba4e6980e25367575d7b94c0848461ef6c7ec2ec6c1445afdba47df14a76" dmcf-pid="bqe55kb0gg" dmcf-ptype="general">태스크형 에이전트는 사용자의 요청에 따라 개별 작업을 처리하고, 워크플로형 에이전트는 기업이 정한 업무 흐름에 따라 계획을 세우고 실행한다. 여러 애플리케이션과 시스템을 연계해 주어진 목표를 수행하는 크로스 애플리케이션형은 그 다음 단계다. </p> <p contents-hash="4ecd60d9a277a8d195d14be3552cae9e6ff36d131c4c95f601e0e8a4d484c775" dmcf-pid="KBd11EKpNo" dmcf-ptype="general">다양한 표준 프로토콜을 통해 기존 시스템을 AI에이전트가 활용할 수 있는 도구로 연결할 수 있게 되면서, 에이전트가 업무에 필요한 시스템을 찾아 활용하는 방식이 가능해지고 있다는 설명이다.</p> <p contents-hash="9b6a1d2bfd6107b500a4b0ba066a68002f4f1dc3c3aea49468377c37d9ed0eff" dmcf-pid="9bJttD9UAL" dmcf-ptype="general">AI에이전트의 확산은 기업용 소프트웨어의 사용 방식도 바꿀 수 있다. 직원이 메뉴를 하나씩 선택하고 정해진 절차를 직접 수행하는 대신, 자연어로 업무 목표를 제시하면 AI에이전트가 모니터링 정보와 로그, 업무 데이터 등을 살펴 결과를 도출하는 식이다. 이에 따라 소프트웨어는 사람이 직접 조작하는 업무 도구에서 AI에이전트가 활용하는 도구로, 업무 수행 방식은 절차 중심에서 목표 중심으로 전환될 수 있다.</p> <p contents-hash="c60a6aabf4ad8f043e18accd95ef1c2d58b72ac447afead08c4ba29c4f771841" dmcf-pid="2KiFFw2uon" dmcf-ptype="general">다만 기업 업무에 AI에이전트를 적용하려면 생산성 향상뿐 아니라 책임과 검증 체계도 함께 마련해야 한다. 에이전트가 만든 코드에 취약점이나 오류가 발생했을 때 책임 소재와 수정 절차를 정하고, 판단 과정과 결과를 설명·검토할 수 있어야 하기 때문이다.</p> <p contents-hash="e7fb52cbaff14275e6630cbab4d8f95eeb7805c27fee1393e11dbcdf8386ce18" dmcf-pid="V9n33rV7ji" dmcf-ptype="general">작업 대부분을 빠르게 처리하더라도 마지막 세부 조정에 반복적인 지시가 필요할 수 있는 만큼 비용과 품질 관리도 중요하다. 업무를 에이전트에 맡기는 과정에서 사람이 결과를 검토하며 얻던 인사이트가 줄어들 가능성도 고려해야 한다.</p> <p contents-hash="c2bfbc52a08f7ee047d3711e45d9fd6e014f7f517729a2b8caa9cf0d9122f8c0" dmcf-pid="f2L00mfzjJ" dmcf-ptype="general">박 소장은 "기업용 AI에이전트는 작업 과정을 사람이 확인하고 중요한 단계에서는 승인하거나 예외를 처리할 수 있도록 설계돼야 한다"며 "핵심 업무 시스템과의 연계는 물론, 신뢰성·감사·통제 기능을 갖춘 전사적 운영 체계가 필요하다"고 설명했다.</p> <p contents-hash="722c573e8079465991fcec28d5c7fc759300e2dc22aa56b5c0e24b78fea00ed7" dmcf-pid="4Vopps4qjd" dmcf-ptype="general">티맥스소프트가 컨티뉴엄 AI를 선보이는 것도 기업의 이러한 요구에 대응하기 위해서다. 기업이 AI를 실제 업무에 적용하려면 인프라와 모델만으로는 부족하고 개발 프레임워크와 운영 도구, 기존 업무 시스템과의 연결까지 함께 갖춰야 한다는 판단에서다. </p> <p contents-hash="72ec4626f597ee3715ec1ea2166c095eb04153a217b222e99c4422798a9ac9f0" dmcf-pid="8fgUUO8BNe" dmcf-ptype="general">회사는 컨티뉴엄 AI를 중심으로 기업 시스템과 AI 기술, 관련 서비스를 연결하고 파트너 생태계를 구축하는 한편, 기존 제품에도 AI 기능을 더해 나갈 계획이다.</p> <p contents-hash="f463f52f6e694670d65f19d4c6c7325cbed8381d7dfcb048fb06638506229f9d" dmcf-pid="64auuI6bkR" dmcf-ptype="general">컨티뉴엄 AI 제품군에는 IT 운영을 지원하는 엔터프라이즈 매니저, 기업 애플리케이션 코드 분석을 돕는 코드 인텔리전스, 기존 애플리케이션 현대화를 위한 애플리케이션 트랜스폼, 기업용 AI 개발을 지원하는 비즈니스 프레임워크 등이 포함된다.</p> <p contents-hash="b4357a78dca4518b0b87c55bc315285b1bbddc2444c2317bbbea4f149777ecf8" dmcf-pid="P8N77CPKcM" dmcf-ptype="general">박기은 연구소장은 "기업용 AI의 성패는 AI에이전트를 도입하는 데 그치지 않고 핵심 업무 시스템과 연결해 신뢰성과 통제 체계를 갖추는 데 달렸다"며 "이를 위해 개발·운영 도구와 파트너 생태계까지 함께 마련해야 한다"고 설명했다.</p> <p contents-hash="74e95f778c0a1ff07af0034db82c1414ed2a35b08b597c79e4b6831b57cab138" dmcf-pid="Q6jzzhQ9ox" dmcf-ptype="general">이어 "기업 입장에서는 단순히 AI를 얼마나 많이 사용하는지가 아니라 AI를 통제할 수 있는지, 신뢰할 수 있는지, 감사할 수 있는지 기존 시스템과 통합할 수 있는지가 중요한 관건"이라며 "AI 도입 준비단계부터 이를 철저히 고려하는 과정이 필요하다고 강조했다.</p> <p contents-hash="1f8799720c43c1e767ca2917791f01af9f5cbce6cbec01d9ab68b6baaaceccb3" dmcf-pid="xPAqqlx2kQ" dmcf-ptype="general">남혁우 기자(firstblood@zdnet.co.kr)</p> </section> </div> <p class="" data-translation="true">Copyright © 지디넷코리아. 무단전재 및 재배포 금지.</p>
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