AI 도입이 확산하고 있지만 실제 수익 창출로 이어지는 기업은 제한적이다. 씽킹AI는 데이터 접근 장벽과 성과 측정 체계 부재 등을 주요 원인으로 꼽으며, AI 에이전트의 실질적인 성과를 내려면 데이터 분석부터 실행·검증까지 연결하는 시스템과 기업 고유의 비즈니스 맥락을 반영한 운영 체계가 필요하다고 강조했다. 현장 사례를 통해 데이터 분석과 마케팅 실행을 통합하고 외부 소셜 데이터까지 활용하는 전략의 중요성도 제시했다.
기업용 IT 인프라를 제공하는 글로벌 엔터프라이즈 기술 기업 휴렛팩커드 엔터프라이즈(HPE)는 6세대 AMD 에픽 서버 중앙처리장치(CPU)를 탑재한 HPE 프로라이언트 젠13 서버 4종을 8일 발표했다. 새롭게 발표된 시스템은 컴퓨팅, 메모리 및 입출력(I/O) 역량을 확장해 기업이 에이전틱 AI와 AI 추론, 분석, 가상화, 시뮬레이션, 모델링 작업을 가속화하는 동시에, 분산된 IT 환경 전반의 보안과 운영 효율성, 신뢰성을 높일 수 있도록 지원한다.
인공지능(AI) 음성 기술이 단순 문장을 읽어주는 기능에서 다국어 더빙과 고객 상담 등 기업 업무를 수행하는 대화형 에이전트 단계로 확장되고 있다. 일레븐랩스(ElevenLabs)는 화자의 감정과 숨소리까지 살린 말투를 반영한 음성 제작부터 고객 전화 응대, 대출 심사 등 업무 자동화까지 아우르는 AI 음성 기술의 활용 방안을 제시했다.
라온시큐어가 AI 자체를 통제하는 기술을 갖춘 ‘AI 네이티브 보안 기업’으로 전환하겠다고 선언했다. 새로 출시한 에이전틱 AI 보안 플랫폼 ‘원AI(ONE AI)’를 중심으로 사업을 재편하고, AI의 신원·행동·데이터를 관리하는 보안 체계에 웹3 기반 신뢰 기술을 결합하겠다는 구상이다.
“한국 기업 10곳 중 8곳이 AI로 생산성 향상을 경험하고 있고, 생산성 향상에 따라 주간 평균적으로 14시간을 절감했다고 한다. 다음의 과제는 어떻게 경제를 위한 진정한 전환으로 확산할 것인가다.” 닉 본스토우 스트랜드 파트너스 파트너는 11일 AWS코리아 사옥에서 진행된 ‘2026년 한국의 AI 잠재력 발현’ 기자간담회에서 이같이 밝혔다.
LG AI연구원이 스스로 판단하고 실행하는 에이전틱 AI를 제조·과학·의료·금융 등 산업 현장에 적용하고 있으며, 엑사원 계열 AI를 통해 불량 예측, 신물질 탐색, 맞춤형 치료, 금융 예측 등을 지원하고 있다. 향후에는 로봇 파운데이션 모델을 고도화해 여러 설비와 로봇이 연계되는 자율형 공장 구축을 추진할 계획이다.
한국IBM이 AI를 단순 업무 자동화 도구를 넘어 기업 핵심 운영체제로 통합해야 한다고 강조했다. KB증권·SK텔레콤·삼성생명 등은 AI 전환 과정에서 데이터 품질, 레거시 시스템 연동, 보안·거버넌스 등 현실적인 과제를 공유했으며, IBM은 에이전틱 AI 확산과 함께 하이브리드 클라우드와 양자컴퓨팅 등 차세대 기술 활용도 기업 경쟁력의 핵심으로 제시했다.
글로벌 AI 데이터 클라우드 기업 스노우플레이크가 지난 27일 서울 코엑스에서 금융, 리테일 등 국내 주요 기업을 초청해 엔터프라이즈 인공지능(AI) 기술 방향과 AI 운영 전략을 다루는 ‘이그제큐티브 라운드테이블 서울(Executive Roundtable Seoul)’을 개최했다고 28일 밝혔다.
과학기술정보통신부(과기정통부)는 25일 한국전자통신연구원(ETRI)이 리눅스 재단 산하 에이전트형 인공지능 재단(AAIF)에 가입했다고 밝혔다. ETRI는 AAIF 활동을 통해 에이전틱 AI 관련 국제표준 개발과 협력에 참여한다.
라온시큐어는 오는 9월30일 서울 페어몬트 앰배서더에서 ‘2026 시큐업&해커톤’을 개최한다고 25일 밝혔다. 행사에서는 에이전틱 인공지능(AI)을 활용한 보안 자동화와 신원 인증, 모의침투 등 관련 기술과 적용 전략을 소개한다.
에스넷시스템은 올해 들어 그래픽처리장치(GPU)와 인공지능(AI) 인프라 관련 사업에서 누적 1400억원의 수주액을 기록했다고 18일 밝혔다. 회사 측은 공공기관과 기업을 대상으로 한 GPU 인프라 구축 사업이 수주액 증가를 이끌었다고 설명했다.
인공지능(AI)이 챗봇에서 외부 도구를 사용하는 에이전트와 현실의 장비를 움직이는 피지컬 AI로 진화하고 있다. 이제 단순히 유해한 답변을 차단하는 것만으로는 안전을 확보하기 어려워졌다. 이에 AI가 어떤 정보에 접근하고 누구에게 정보를 보내는지, 현실에서는 어떤 행동을 하는지까지 검증해야 한다는 지적이 나온다.
최근 개발자 커뮤니티에서 화제가 된 ‘포켓OS(PocketOS) 데이터베이스 증발 사건’은 회사 운영 인프라에 에이전트를 성급하게 연결했을 때 어떤 일이 벌어질 수 있는지 보여준다. 창업자 ‘제르 크레인(Jer Crane)’이 X(옛 트위터)에 직접 밝힌 이 사건의 전말과 원인을 짚어봤다.
![[에이전트와 보안③] AI 에이전트, 어떻게 통제해야 하나?](https://cdn.byline.network/wp-content/uploads/2026/04/AI-AGENT333-325x216.jpg)
메일을 읽고, 문서를 찾고, 외부 도구를 호출해 일을 처리하는 AI 에이전트는 이미 업무 환경에 들어왔다. AI 에이전트는 단순히 답을 내놓는 도구가 아니라 권한을 가진 실행 주체다. 그만큼 보안도 모델의 답변을 점검하는 수준에서 멈춰서는 안된다. AI 에이전트를 통제하려면 어떤 권한을 줄 것인지, 어떤 도구와 연결할 것인지, 어떤 환경에서 실행할 것인지부터 정해야 한다. 위험한 입력과 출력은 중간에서 걸러야 하고, 실행 환경은 격리해야 한다. 어떤 행동을 했는지 추적할 수 있는 로그와 배포 전 시험 평가도 필요하다.
파이오링크는 인공지능(AI) 기술을 보안 서비스에 도입하고 글로벌 시장을 확대하기 위해 빅스테크놀로지와 차세대 보안 솔루션 개발 협력을 강화한다고 20일 밝혔다.
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