AI 에이전트는 단순 자동화를 넘어 업무 수행 방식 자체를 바꾸는 단계로 진입하고 있다. 그러나 많은 기업이 도입을 검토하면서도 실제로 어디까지 가능한지, 어떤 조건이 갖춰져야 하는지에 대해서는 명확한 답을 찾지 못하고 있다. 토크아이티와 솔트룩스가 함께하는 2월 3일 오후 2시 웨비나는 이러한 질문에 현실적인 기준을 제시한다. 이번 웨비나에서는 AI 에이전트가 바꾸는 일의 범위를 구체적으로 살펴본다. 직무나 직업이 아닌 업무 단위에서 대체와 개선 가능성을 분석하고, AI 에이전트가 상대적으로 강한 영역과 아직 한계가 분명한 영역을 구분한다. 특히 신뢰, 보안, 책임이라는 난제가 왜 AI 에이전트 확산의 핵심 제약 조건으로 작용하는지를 구조적으로 설명한다. 마지막으로 AI 에이전트 시대에 인간에게 요구되는 변화도 주요 주제로 다뤄진다. 인간은 대체되는 존재가 아니라 재배치되고 역할이 재정의되는 존재라는 관점에서, AI와 협업하기 위한 실전 스킬과 태도를 살펴본다. 이번 웨비나는 AI 에이전트를 둘러싼 막연한 기대와 불안을 넘어 기업과 개인이 준비해야 할 현실적인 방향을 제시할 것으로 기대된다. 토크형 웨비나 참가는 무료이며, 토크아이티 홈페이지(https:/
세일즈포스가 기업 내 산재된 AI 에이전트와 도구들을 통합 관리할 수 있는 차세대 ‘뮬소프트 에이전트 패브릭’을 공개했다. 이번 업데이트는 멀티 클라우드 환경에 분산된 AI 에이전트를 자동으로 탐색하고 통합 식별하는 기능을 강화해, 복잡해지는 기업 AI 운영 환경에 대한 새로운 관리 표준을 제시한다. 최근 기업 전반에서 AI 에이전트 도입이 빠르게 확산되면서, 부서별·클라우드별로 서로 다른 에이전트가 개별 운영되고 중앙 통제 없이 증가하는 ‘에이전트 스프롤’ 현상이 심화되고 있다. IDC는 전 세계에서 실제 운영 중인 AI 에이전트 수가 2025년 대비 40배 증가해 2029년에는 10억 개를 넘어설 것으로 전망하며, 통합 관리 역량이 AI 시대 기업 경쟁력을 좌우하는 핵심 요소로 부상하고 있다고 분석했다. 세일즈포스는 이러한 환경 변화에 대응해 뮬소프트 에이전트 패브릭의 관리 범위를 확대하고, 멀티 클라우드 환경 전반에 분산된 AI 에이전트를 일관된 기준으로 관리할 수 있도록 기능을 강화했다. AWS와 구글 클라우드 등 글로벌 파트너사와의 협력을 통해 기업이 AI 에이전트 운영 현황에 대한 즉각적인 가시성을 확보할 수 있도록 지원한다. 뮬소프트 에이전트 패
클라우데라는 기업 리스크 감소를 위한 도구로 합성 데이터를 제시하며, 이를 체계적으로 관리·운영할 경우 데이터 노출을 줄이면서도 AI 개발을 지속할 수 있다고 강조했다. AI가 기업 운영 전반에 깊숙이 통합되면서 대규모언어모델(LLM)은 고객 지원, 데이터 분석, 개발자 생산성, 지식 관리 등 다양한 업무 영역에 활용되고 있다. 여기에 AI 에이전트까지 부상하면서, AI는 단순히 정보를 검색하고 추론하는 수준을 넘어 실제 업무를 수행하는 단계로 진화하고 있다. 그러나 AI 활용이 확대될수록 프라이버시 리스크에 대한 우려도 커지고 있다. AI 모델의 성능 향상에 필요한 데이터에는 지원 대화 기록, 거래 내역, 운영 로그 등 개인식별정보(PII)와 규제 대상 정보, 기업 고유의 비즈니스 맥락이 포함되는 경우가 많기 때문이다. 합성 데이터는 실제 데이터셋의 핵심 패턴을 반영하면서도 실제 기록을 그대로 재현하지 않도록 알고리즘으로 생성된 데이터다. 이를 활용하면 기업은 민감한 정보 노출 위험을 줄이면서도 AI 모델의 개발과 테스트를 진행할 수 있다. 합성 데이터는 단순한 테이블 데이터 생성 단계를 넘어 진화하고 있다. 기업은 원본 데이터를 직접 사용하지 않고도 실제
생성형 AI 기업 앤스로픽(Anthropic)이 기업 시장을 중심으로 빠르게 성장하며 경쟁사 오픈AI를 위협하고 있다. 앤스로픽의 다니엘라 아모데이(Daniela Amodei)는 미국 경제방송 CNBC에 2020년부터 이미 자사 AI 모델 '클로드(Claude)'가 인간의 고지능 업무를 상당 부분 처리하는 미래를 예견했다고 밝혔다. 그는 "우리는 그것이 상당히 큰 시장이 될 것이라고 생각했다"고 말했다. 앤스로픽은 기업 고객 기반이 2년 만에 1천 개 미만에서 30만 개 이상으로 증가했으며, 현재 클로드 활동의 약 80%가 미국 외 지역에서 발생한다고 전했다. 고객사 명단에는 노보 노디스크, 세계 최대 규모인 노르웨이 국부펀드를 비롯해 브리지워터, 스트라이프, 슬랙 등 세계 유수의 기업들이 포함되어 있으며, 이들 모두 클로드를 대규모로 운영하고 있다. 앤스로픽에 투자한 베세머 벤처스(Bessemer Ventures)의 사미르 돌라키아(Sameer Dholakia) 파트너는 기업 고객이 일반 소비자처럼 쉽게 이탈하지 않는다는 단순한 이유 때문에 이번 투자가 합리적이었다고 설명했다. 돌라키아 파트너는 "우리는 앤스로픽이 가진 집중력, 특히 안전과 신뢰에 대한 초
2025년 AI 시장은 소수의 글로벌 플레이어를 중심으로 빠르게 재편되고 있다. 단순한 모델 성능 경쟁을 넘어 플랫폼과 에이전트, 신뢰성이 기업 AI 전략의 핵심 키워드로 부상했다. 토크아이티는 아이크래프트 권수용 실장과 함께 구글·오픈AI·앤트로픽의 최신 전략을 비교·분석하는 연말 스페셜 웨비나를 12월 18일 오후 2시에 진행한다. 구글은 Gemini 2.0과 Veo를 중심으로 멀티모달 AI를 고도화하는 한편, Gemini Nano와 SLM 전략을 통해 온디바이스 및 엣지 AI 영역까지 확장하고 있다. ‘AI Everywhere’를 표방하는 구글의 전략은 검색과 업무 환경, 디바이스 전반을 AI 중심으로 재편하는 방향으로 전개되고 있다. 오픈AI는 GPT-5를 통해 추론 능력과 정확성을 크게 끌어올리는 동시에, 기업 시장을 겨냥한 GPT-5.2와 Codex Max를 통해 에이전트 기반 자동화 플랫폼 전략을 강화하고 있다. 이는 단순 API 제공을 넘어 기업 업무 전반을 자동화하는 생태계 구축 전략으로 해석된다. 앤트로픽은 Claude 4.1을 통해 정확성과 안정성을 강화하며 금융·공공·의료 등 규제 산업을 겨냥한 고신뢰 AI 전략을 이어가고 있다. Con
한국딥러닝이 비정형 문서를 LLM 학습·검색용 구조 데이터로 변환하는 차세대 문서 구조화 솔루션 ‘DEEP Parser(이하 딥 파서)’를 정식 출시했다고 16일 밝혔다. 딥 파서는 문서의 레이아웃과 위계를 해석해 제목, 본문, 표, 캡션, 도형 등 최대 23종 요소로 자동 분류하고, PDF·HWP·JPEG 등 다양한 원본을 HTML, JSON, Markdown, XML로 변환한다. 복잡한 표 인식, 이미지 분석, 개인정보 보호 등 추가 기능은 선택형 모듈로 제공된다. 방대한 문서를 AI가 효율적으로 처리할 수 있도록 의미 단위로 자동 분할해주는 기능을 제공하며, 이를 통해 기업들은 문서 기반 AI 서비스 구축에 필요한 데이터 전처리 시간을 크게 단축할 수 있다. 또한 패키지를 단순화해 PoC에서 상용 전환까지의 속도를 높였고, ERP·RPA 등 기존 사내 시스템과의 연계를 고려해 API 연동 기능도 제공한다. 웹 기반 온라인 데모로 누구나 사용해볼 수 있도록 공개될 예정이며, 신청 기업은 실제 문서를 업로드해 구조화 결과를 직접 확인할 수 있다. 데모 링크는 사전 신청 기업을 대상으로 순차 발송된다. 한국딥러닝은 와이즈넛, 코난테크놀로지와의 협력을 통해 지
KT는 마이크로소프트(MS)와 전략적 협업을 통해 개발한 GPT-4o 기반 한국적 인공지능(AI) 모델 ‘SOTA K built on GPT-4o’(이하 SOTA K)를 출시했다고 29일 밝혔다. KT는 한국어와 국내 특유의 사회·문화적 맥락을 충분히 반영하지 못한 기존 대형 언어모델(LLM)의 한계를 보완하기 위해 고품질 한국 특화 데이터를 학습에 활용하고, MS와 협업해 GPT-4o를 한국 사회에 최적화된 모델로 발전시켰다고 설명했다. SOTA K는 한국적 AI의 4대 핵심 철학인 ▲데이터 주권 보호 ▲한국 문화 이해 ▲모델 선택권 보장 ▲안전하고 책임감 있는 AI를 모두 구현한 모델이다. 한국어 경어법과 방언은 물론 법률·금융·역사 등 국내 특정 산업 분야에서 쓰이는 전문 용어까지 자연스럽게 이해·생성할 수 있어 비즈니스 현장에서의 활용성을 크게 높였다는 것이 KT의 설명이다. 또한 한국적 AI 지표를 측정하는 자체 정량·정성 평가에서 SOTA K는 한국어 이해, 생성, 추론, 사회·문화, 전문 지식 등 주요 항목에서 GPT-4o보다 우수한 성능을 보였다. 특히 한국사·한국어·법령 등 고난도 한국적 지식을 요구하는 공무원 시험과 귀화 시험에서 GPT-4
디노티시아가 기업용 벡터 데이터베이스 SaaS 플랫폼 ‘씨홀스 클라우드(Seahorse Cloud) 2.0’을 공식 출시했다. 이번 신제품은 AI 도입 과정에서 기업들이 직면하는 복잡한 개발 및 운영 절차를 간소화하고, 맞춤형 AI 에이전트 구축을 가능하게 하는 데 초점을 맞췄다. 지난해 선보인 ‘씨홀스 클라우드 1.0’은 국내 최초로 벡터 데이터베이스를 클라우드 기반 완전 관리형(All-in-One SaaS) 형태로 제공하며 주목을 받았다. 당시 도입된 MCP(Model Context Protocol) 기반 RAGOps(Retrieval-Augmented Generation Operations)는 클릭 몇 번만으로 벡터DB와 RAG 환경을 손쉽게 구축할 수 있도록 해 기업의 AI 전환 문턱을 낮췄다. 이번에 공개된 ‘씨홀스 클라우드 2.0’은 ‘AgentOps(에이전트옵스)’라는 새로운 기능을 중심에 두고 있다. 기업은 이를 활용해 단순한 챗봇 수준을 넘어 맞춤형 AI 에이전트를 직접 설계하고 운영할 수 있다. 사용자는 LLM 설정, 벡터 데이터베이스, 스토리지, 외부 MCP 툴 등을 자유롭게 연동해 원하는 형태의 에이전트를 구성할 수 있으며, 소스코드 분
딥엘(DeepL)이 기업 내 다양한 사무 업무를 자동화·간소화하도록 설계된 자율형 AI 솔루션 ‘딥엘 에이전트(DeepL Agent)’를 공개했다. 현재 베타 버전으로 운영 중이며, 딥엘의 연구·혁신 플랫폼인 ‘딥엘 AI 랩스(DeepL AI Labs)’를 통해 제공된다. 딥엘 에이전트는 자연어 명령을 기반으로 사용자의 디지털 환경에서 직접 워크플로를 수행할 수 있다. 키보드, 브라우저, 마우스 등 일반적인 작업 도구를 가상으로 구현해, 기존 소프트웨어 인터페이스에서 사용자를 대신해 업무를 처리한다. 이를 통해 영업, 재무, 마케팅, 현지화, 인사 등 기업의 다양한 부서에서 반복적이거나 시간이 많이 소요되는 업무를 자율적으로 수행할 수 있다. 야렉 쿠틸로브스키 딥엘 창업자 겸 CEO는 “딥엘은 언어와 관련된 복잡한 과제를 해결하는 데 집중해왔으며, 이를 기반으로 추론과 실행까지 가능한 에이전트형 AI 개발로 영역을 확장하고 있다”며 “딥엘 에이전트는 지식 근로자가 매일 수행하는 반복 업무를 지원하는 안전한 자율형 AI 에이전트”라고 말했다. 스테판 메스켄 딥엘 최고과학자는 “딥엘 에이전트는 보고서 분석부터 송장 처리까지 단순한 지시만으로 동료에게 부탁하듯 실
김동환 대표 "세계 웹사이트 환경의 디지털 소통 방식 바꾸는 데 일조할 것" 포티투마루가 중소벤처기업부와 창업진흥원이 주관하는 ‘2025 초격차 스타트업 1000+ 프로젝트(DIPS 1000+)’에 최종 선정됐다. 선정 과제는 ‘Global SaaS향 추론형 AI Agent 서비스’로, 기업 고객의 다양한 요구를 맞춤형으로 지원하는 'SiteBunny+(사이트버니+)'를 앞세워 글로벌 SaaS 시장 공략에 본격 나선다. DIPS 1000+는 독보적인 기술력과 글로벌 진출 가능성을 갖춘 딥테크 스타트업을 발굴·육성하기 위한 정부 프로젝트로, AI를 포함한 10대 핵심 기술군을 중심으로 창업 10년 이내 기업을 지원 대상으로 삼는다. 선정 기업에는 창업사업화 자금부터 기술 사업화, 오픈이노베이션 등 단계별 프로그램이 제공되며, 상위 성과 기업은 이후 Beyond DIPS 프로그램을 통해 후속 지원까지 받을 수 있다. 포티투마루의 핵심 과제인 SiteBunny+는 고객, 파트너, 투자자, 기관, 구직자 등 다양한 이해관계자의 질의에 대해 종합적이고 맥락 있는 답변을 제공하는 B2B2C 기반 추론형 AI Agent다. 단순 정보 검색을 넘어 기업 웹사이트 내 핵심
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UPDATE: 2026년 02월 12일 21시 39분
