[리뷰] AI 에이전트와 지능형 인터페이스 시대(2편)
컨퍼런스 BY 바이라인네트워크
[컨퍼런스] AI 에이전트와 지능형 인터페이스 시대
주최 : 바이라인네트워크
일시 : 2025년 3월 27일 오후 12:30 ~ 5:20
장소 : 서울 강남구 테헤란로 7길 22 ST Center (과학기술컨벤션센터)
지난 3월 27일에 인터넷 미디어 '바이라인네트워크'에서 개최한 ‘AI 에이전트와 지능형 인터페이스 시대’ 컨퍼런스 리뷰입니다. 1편에 이어 2편에 발표 내용과 참석 후기를 정리하였습니다.
이어서) 발표 내용
#5
시간 주제 강연자
15:10 ~ 15:40 AI 에이전트 에이닷의 현황과 미래 SK텔레콤
☞ SKT에서는 AI 에이전트 기술의 발전과 SK텔레콤의 '에이닷' 서비스 개발 현황 및 계획을 소개했습니다.
주요 내용
① UI/UX 관점에서의 AI 에이전트의 현황과 발전 단계
▶ AI 에이전트가 게임 체인저가 되려면 기존의 모바일 터치 인터페이스가 지닌 UX보다 더 편한 UX를 제공해야 기존의 모바일 앱을 대체할 것으로 봄. 단순히 답변을 제공하는 것을 넘어 사용자와 자연스럽게 소통하고 문제를 해결하는 경험을 제공해야 함.
· UX 구성 요소
- 사용자와의 상호작용(Interaction)
- 사용자 이해(사용자의 요구 사항 이해와 필요 작업 도출 판단)
- 작업 실행/이행
▶ 사용자와의 상호작용 부분은 굉장히 많이 발전했고 이미 사용자 기대치를 맞추고 있는 정도의 수준이라 생각함. 음성, 텍스트, 이미지 등 멀티모달 인터페이스를 통해 자연스러운 대화가 가능해짐
▶ AI 답변이나 검색을 넘어 AI 에이전트로 가려면 사용자가 원하는 걸 정확히 알고 그걸 하기 위해서 뭘 해야 되는지를 판단할 수 있는가 그리고 그것들을 실제로 할 수 있는가를 해결하는 것이 관건
▶ 기술적 도전과 운영 프로세스 변화
· 추론 엔진과 개인화
- 딥시크 아론(DeepSeek-Aaron) 추론 모델 등장으로 기존 AI모델보다 가격적인 면 해결 가능성
- 단기 및 장기 메모리 구조를 통해 사용자 데이터를 효과적으로 저장 및 활용
- 외부 API 및 서비스와 연동하여 실질적인 작업 수행 가능
· 운영 프로세스 변화
- LLM 기반 서비스 도입으로 QA 과정 및 제품 검증 방식이 복잡해짐
- 새로운 평가 기준과 운영 모델 개발 필요
② SK텔레콤의 AI 에이전트 서비스 현황
▶ 기존 서비스
· 음성인식 기반의 ‘NUGU’에서 LLM 기반의 ‘에이닷’으로 진화
· 에이닷은 통화 요약, 일정 등록 등 개인화 서비스를 제공하며, 추론 엔진을 활용한 고도화 준비 중
L 통화 요약에서 사용자 인텐션(의도, 목적)들을 발견 -> 개인화의 소스
예) 통화 내용에서 언급된 일정 등록이나 할 일을 리마인드(remind)하는 등의 사용자의 맥락을
반영한 기능
▶ 기술적 변화
· 기존 NLU(자연어이해) 기반 구조에서 LLM을 활용한 구조로 전환
· 에이닷은 다양한 AI 모델(GPT, 클로드, 퍼플렉시티 등)을 선택적으로 활용 가능한 멀티 LLM
· 개인화 데이터(사용자 일정, 이메일 등)를 적극 활용하여 맞춤형 서비스를 제공
▶ 내부 프로세스 변화
· 전형적인 음성 인식 기반의 에이전트가 하던 대화형 챗봇 형태에서 LLM 기반의 서비스를
만들면서 내부 개발 프로세스가 바뀜
· 시나리오 기획-> 적합한 모델 판단 과정 -> 모델에 맞는 프롬프트 엔지니어링 -> 결과 -> 서비스
· QA를 하며 위의 과정을 거치며 업무 프로세스가 바뀜
③ SKT AI사업의 진행 및 계획
▶ 사업적 확장과 제휴
· 외부 제휴 확대: SPC 그룹 등 다양한 섹터와 협력하여 쇼핑, 여행 등의 서비스를 통합
· 모바일뿐만 아니라 TV, 자동차 등 다양한 플랫폼으로 확장 중(BTV 업데이트 예정)
▶ 향후 계획
· 기술 고도화: 하반기에 추론 엔진을 활용한 대규모 업데이트 예정
· 플랫폼 확장: 다양한 기기와 플랫폼에서 AI 에이전트를 경험할 수 있도록 확장 준비
♨ 마녀의 썰
SKT의 윤현상 AI사업운영 본부장의 발표에서는 기존 레거시 시스템과 업무 프로세스를 어떻게 하면 AI 에이전트에 맞게 바꿀 것인지에 대한 내부 고민 이야기를 들을 수 있었는데요, 그에 따른 변화에 대한 이야기가 인상적이었습니다. 많은 기업이 AI 도입에 있어 비슷한 고민을 하지 않을까 싶습니다. 어떻게 비용 효율적으로 도입하고 효과적으로 사용하느냐에 대한 고민이 상당하리라 짐작됩니다.
SKT에서는 NLU기반의 '누구' 서비스를 하고 있었던 만큼, 시대와 기술적 변화에 더 빠르게 반응을 하고, 또 선도적 입지를 차지하는 것이 중요했을 텐데, 기존의 에이전트 구조를 LLM 구조로 변경하면서 내부 업무 프로세스의 변화가 쉽지만은 않았을 것 같습니다. 내부 진통이나 비용 등 적잖이 많은 노력들이 필요했을 것으로 보이는데, 어떤 과정들이 생겼고 어떤 고민과 해결 과정이 있었는지 간략하게나마 소개되어 다른 기업들에게도 공감이 되지 않았을까 하네요.
#6
15:40 ~ 16:10 AI에이전트와 기업 업무 환경의 변화 더존비즈온
☞ 더존비즈온은 AI 시대의 조직 혁신과 리더십, 데이터 중심의 업무 환경에 대한 강연을 진행했습니다. AI를 적용하기 위한 데이터 관리와 재교육의 중요성과 이를 통해 업무 효율성과 생산성을 높이는 방법에 대해 이야기를 했는데요. 특히 더존비즈온이 자체적으로 내부 데이터를 활용해 ERP와 AI 기술을 융합하여 업무 효율성과 생산성을 극대화하고 있는 사례 발표가 눈에 띄었습니다.
주요 내용
① AI 기술과 경영 관점의 재해석
▶ 조직 혁신
· AI와 경영의 관계
- 과거 IT 부서 및 전문가들에게 의존했던 경영자들이 이제는 직접 AI 기술에 접근할 수 있는 시대
▶ 리더십
· 앤드싱킹(And Thinking) 필요
L 하버드 경영대학원의 스리칸트 다타르 학장은 '앤드싱킹'을 리더십의 중요한 자질로 언급하며,
MS의 나델라 CEO를 경쟁사와 협력하면서도 경쟁을 지속하고, AI의 가능성을 강조하면서도
그 위험성을 경계하는 방식으로 '앤드 싱킹'을 실천한 사례로 평가
※ 앤드 싱킹(And Thinking)은 전통적인 이분법적 사고에서 벗어나 상충되는 요소들을 동시에 수용하고 통합하는 사고방식을 의미. 이는 양자택일(or) 대신 "둘 다(and)"를 추구하며, 문제를 재구성해 상반된 개념 간의 시너지를 찾아내는 접근법
· 조직은 AI 에이전트를 활용하여 반복적이고 비효율적인 업무를 줄이고, 보다 스마트하게 일할 수
있는 환경을 조성해야 함
② AI와 데이터 활용
▶ AI는 조직 혁신의 핵심 도구로 자리 잡고 있으며, 데이터는 AI 기술의 원료 역할
▶ AI를 적용하기 위해서는 데이터가 한 곳에 모여 있고, 통제가 되고 관리가 되는 상태여야 함
▶ 더존비즈온은 ERP(Enterprise Resource Planning) 기반으로 기업 내부 데이터를 생산하고 구조화하고 활용하는 데 강점을 가지고 있음
· ERP 중심으로 그룹웨어, 문서 중앙화 시스템, 오피스를 만들고 있음, 특히 국내 중소·중견기업
(SMB) 시장에서 86% 높은 점유율
L ERP와 문서 중앙화 시스템을 통해 데이터의 구조화와 보안을 강화하고 있으며, 권한 기반 접근
방식을 통해 필요한 데이터만 안전하게 사용할 수 있도록 함
· ERP 시스템은 재무제표, 세금 신고 등 기업 내부 데이터를 생산, 이러한 데이터를 기반으로 AI가
업무 효율성을 높이고 좋은 성능과 의사결정을 할 수 있도록 환경을 제공하고자 함
· 그룹웨어, ERP, 문서 중앙화의 일체화된 융합 솔루션 개발 제공 중(아마란스, 옴니이솔, 위하고)
L 융합적 접근은 한 곳에 모아놓은 통합보다 효과적이며, 업무 단계를 줄임(프로세스 이노베이션)
③ AI 도입과 조직 변화
▶ 조직 내 AI 활용: 2023년 12월 직원들에게 AI를 배포하여 업무 방식 변화를 유도. 직원들이 회사가 내려준 매뉴얼보다 훨씬 더 업무를 잘함. 이때 평가에 대한 관점도 바뀌어야 함
L AI를 통해 업무 시간을 줄이는 성과를 냈다면 조직의 목표는 줄인 시간에 무엇을 할지에 대한
고민으로 넘어가야 함. 안 그러면 줄인 시간은 노는 시간이 되어 버림
L AI 발전과 함께 리더십과 조직문화가 발전하지 않으면 AI는 계산만 빨리하는 도구로 남게 됨
▶ AI 시대에 기업들이 해야 될 굉장히 중요한 것은 직원들 스스로 일하는 방식을 바꾸는 재교육
· AI를 쓰는 직원의 유형 3
- AI를 활용해 업무를 빨리 끝내고 빨리 퇴근하는 직원
- AI를 활용한 결과 확인을 위해 늦게 퇴근하는 직원
- AI 도구를 줘도 기존 방식으로 일하는 직원은 재교육 대상이 됨
♨ 마녀의 썰
더존비즈온은 국내 대표적인 B2B 기업이죠. 성장전략부문 지용구 대표/부사장은 더존비즈온의 사례를 통해 데이터 중심 경영과 AI 기술의 융합이 조직 혁신과 효율성 증대에 어떻게 기여할 수 있는지를 설명해 주었습니다. 기업들이 디지털 전환과 AI 도입을 통해 어떻게 미래 경쟁력을 확보할 수 있는지 그 방향성을 엿볼 수 있는 시간이었는데, 빠르게 변화하는 AI 기술 발전을 보며 내부 강점을 찾고 로드맵을 그려나간 이야기가 많은 B2B 기업들에게 도움이 될 것으로 보였습니다.
특히 AI 시대의 리더십에 대한 이야기는 공감하는 바가 컸고 기술 도입과 운영 전반에 걸쳐 성공을 가르는 핵심 요소라고 생각되었습니다. 무엇보다 의사결정이 이루어지지 않는다면 AI 에이전트의 성과 자체를 논할 수 없을 테니까요. 그런 측면에서 고객이 아닌 더존비즈온 자체적으로 경험한 AI 활용 조직 경험 이야기가 진정성 있게 들렸고, 사례를 깊이 들여다볼 가치가 느껴졌습니다. 마녀 개인적으로 가장 인상적이었던 세션이었어요.
#7
16:20 ~ 16:50 게임 AI에서 전문 크리에이터 AI로-NC AI의 새로운 도전 NC AI
☞ NC AI는 게임 기업 NC소프트에서 게임을 위한 사내 AI 기술 리서치 연구소로 출발해 올해 분사한 기업입니다. 분사의 뜻은 더 이상 NC소프트의 게임만을 위한 회사가 아니라는 의미라고 밝혔는데요. 회사의 AI 기술 개발 현황, 활용 사례, 그리고 미래 계획에 대해 상세히 설명했습니다. NC소프트의 게임 및 콘텐츠 제작과 관련된 AI 기술을 필두로 이를 다른 산업에 확장하려는 여러 시도에 대해 소개했습니다.
주요 내용
① AI 기술 발전과 산업 적용
▶ AI 기술 흐름
· AI 기술은 초기의 과잉 기대를 지나 실용성을 검증하는 "환멸의 시기"를 거치고 있으며, 이 시기를
넘어서는 기업만이 지속 가능성을 확보할 것이라는 의견 제시
· 과거 블록체인, NFT, 웹3와 같은 기술 트렌드와 유사하게, AI도 특정 산업에 특화된 "버티컬 AI"가
중요한 역할을 할 것으로 전망
▶ NC AI 현황 및 전략
· 사내 AI 기술 리서치 연구소로 출발. 리니지 류의 게임에 적합한 3D, 그래픽, 사운드, 모션, 번역,
애니메이션, 음성 등의 AI 기술 보유
· 게임 AI에서 콘텐츠 AI로 확장 전략
- 현재 API를 개방하여 인디 게임 개발자, 중소 교육 및 게임 스타트업에서 활용할 수 있도록 지원
- 게임 및 영화, OTT, TV, 웹툰, 광고, 쇼핑 등의 콘텐츠 창작자가 사용할 수 있는 저작 도구 제공
- 패션, 가구 디자인, 마케팅 플랫폼 등 이기종 산업으로 확장 중
- 한국 시장의 한계를 극복하기 위해 글로벌 콘텐츠 제작자들과 협력할 계획
· 고객 세그먼트
- 게임 퍼블리셔 및 커뮤니티: 챗봇, 젠틀워즈, 번역 등 B2B 솔루션 제공
- 전문 창작자: 모션, 텍스쳐, 사운드, 음성 등의 B2B, B2C 업무 도구 제공
- 패션 제조사, 쇼핑몰: 디지털 트랜스포메이션(DX)
L 디자인, 제작, 마케팅, 발주 업무 이 4 가지 업무를 위한 도구 연구 및 PoC 중
② NC AI의 주요 기술 및 활용 사례
▶ 게임 관련 AI 제품 개발
· 게임 채팅 번역: 다국적 플레이어 간 실시간 소통을 위한 자동 번역 기능 제공. 욕설이나 스팸 등
을 필터링하고 단어를 관리(젠틀워즈) 및 문맥 기반 번역이 핵심
· 보이스 액팅: TTS(텍스트 음성 변환) 기술
- 자연스러운 감정 표현과 연기를 포함한 음성 합성 기술로 캐릭터 보이스 생성 가능
- 보이스 컨버전: 특정 배우나 캐릭터의 목소리를 학습해 광고나 이벤트에서 AI 더빙 활용 가능
▶ 콘텐츠 제작 도구 개발
· 사운드 생성 및 편집: 게임 및 영상 제작에 필요한 사운드를 생성하고 편집할 수 있는 도구 제공
· 3D 모델링: 단일 사진으로 3D 모델을 생성하며, 텍스처 및 모션 편집 가능
· 립싱크 애니메이션: 음성과 영상의 싱크를 맞추는 기술로, 애니메이션 제작 효율성을 높임
♨ 마녀의 썰
NC AI의 임수진 최고사업책임자(CBO)는 기존 게임 산업에서 축적한 AI 기술력을 바탕으로 다양한 산업으로 확장하려는 전략을 구체적으로 밝혔습니다. API를 외부에 공개하며 생태계 확장을 도모하고, 특히 버티컬 AI를 중심으로 콘텐츠 제작, 패션, 글로벌 시장 등에서 경쟁력을 강화하며 창작자와 협력하는 방향성을 강조했는데요, 이러한 노력이 성공적으로 이어질 경우 NC AI는 다양한 산업에 걸쳐 리더십을 확보할 수 있을 것으로 보였습니다.
#8
16:50 ~ 17:20 AI B2B 시장의 현재와 미래 업스테이지
☞ 업스테이지 이활석 CTO는 글로벌 AI B2B 시장에서의 경험과 전략, 그리고 AI 기술의 발전 단계에 대해 설명했습니다. 업스테이지 소개, 시장 현황, 기술 발전 단계, 그리고 향후 계획 등에 대해 알 수 있는 시간이었습니다.
주요 내용
① AI 기술 및 B2B 시장 발전 단계
▶ AI 기술이 기업 업무에 도입되는 과정 4단계
· 1단계: 기존 IT 솔루션에 AI 기능을 추가하여 업무에 활용하는 단계. 예를 들어, 오피스 프로그램
안에 AI 기능이 들어가 있고, 이를 활용해 업무를 하는 단계
(AI-Augmented Existing Software)
· 2단계: 기존 IT 솔루션이 수행하지 못했던 태스크(Task)를 AI 솔루션이 돕거나 자동화하는 단계.
챗GPT와 같은 AI 도구가 번역이나 문서 요약 등 특정 작업을 수행
(Task-Centric AI Solutions)
· 3단계: AI가 태스크를 넘어 미션 단위의 업무를 처리하며 업무흐름 전체를 자동화하는 단계로 진
화. 예를 들어, 법률 송장 초안 작성과 같은 복잡한 작업이 자동화
(AI-Integrated Workflows)
· 4단계: AI가 미션을 넘어 한 사람, 한 팀의 업무를 처리할 수 있는 수준으로 발전하여 조직 구조와
업무 흐름 자체가 AI 중심으로 재편성되는 단계. 이는 기존의 조직도를 넘어서는 혁신적인
변화로 이어질 가능성이 있음(AI-Native Workflows)
▶ 나라별 상황 상이: 한국은 1~2단계, 미국은 3~4단계, 일본은 1단계 수준이라고 보고 있음
▶ AI 도입에 따라 일의 역할이나 일의 분량이 재정의 되어야 할 것
▶ B2B에서는 정확도 중요. 향후 복잡한 업무를 해결할 수 있는 AI 솔루션 기업들의 가치 증대 예상
② 업스테이지 제품 로드맵
▶ 기술 발전 방향: 현재 딥러닝 기반 기술(3~4세대)에서 LLM 기반 기술(5~6세대)로 넘어가야 함
· 주요 매출은 3~4세대 딥러닝 기술로 사람만큼 정확도를 내기 위해 문서별로 다른 모델을 만듦
· LLM 기반으로 모든 종류의 문서에서 핵심 정보 추출을 사람만큼 정확하게 뽑을 수 있는 단일 모델
개발을 목표로 하고 있음
L 문서별로 모델을 안 만들어 되기 때문에 개발 효율성이 높아지고, 업무 흐름을 자동화하는 데
필수 요소가 됨
· 멀티모달 LLM을 활용하여 복잡한 테이블과 문서를 처리하는 고도화된 시스템 구축
· 추론 모델을 통해 고도의 사고력을 요구하는 질문에도 정확히 답변할 수 있는 차세대 모델 개발
▶ 주요 제품 및 기술: 문서 기반 B2B 솔루션 개발에 집중하고 있으며, 특히 금융 분야에서 활용
· Document AI: 문서 이미지에서 주요 정보를 추출하고 이를 자동화하여 금융 및 보험 분야 활용
· Solar LLM: 문서 요약 및 분석을 위한 대규모 언어 모델(LLM) 기반 솔루션
· Document Parse: 문서 이미지를 HTML 또는 마크다운 파일로 변환하여 구조 정보를 유지하며
텍스트 기반 LLM에 적용하거나 학습 데이터로 연결 가능
· Information Extract: 사전 학습 없이 문서에서 주요 정보 추출하는 솔루션
· Document Generator(예정): 기존 제안서를 기반으로 초안을 자동 생성하는 솔루션
Information Finder(예정): 검색 증강 생성(RAG) 기반으로 문서를 찾아주는 솔루션
♨ 마녀의 썰
업스테이지는 네이버 출신 C레벨 3명이 설립한 회사로, 클로바 AI 조직에서의 경험을 바탕으로 AI B2B 사업에 집중하고 있는 기업이라고 해요. 지난 4년간 한국, 미국, 일본, 태국 등 글로벌 시장에서 활동하며 매출을 창출했으며, 연구 성과로 약 120~130편의 논문을 제출했다고도 밝혔는데요. 발표 내용에서 업계 현황을 파악하고 흐름을 읽어내는 면면을 볼 수 있어 국내 AI를 선도하는 스타트업으로 꼽을만하다 싶었습니다.
B2B 분야의 젊은 기업이니만큼 눈길이 더 가기도 했고요.
기존 제품 외에도 새로운 제품의 출시 계획을 밝힌 업스테이지에게서 시장에서의 자신감도 엿볼 수 있었습니다. 당시 해외 출장에서 돌아와 공항에서 바로 컨퍼런스장으로 달려왔다고 했는데요. 멈추지 않는 도전으로 글로벌 시장을 선도하는 국내 대표 B2B 기업으로 성장하기를 응원했답니다.
마치며
아직까지 우리 일상생활 전반에 걸쳐 AI 기술이나 에이전트가 친숙하게 들어와 있다고 볼 수는 없다는 견해가 많았어요. 마녀 역시 특정 영역의 기술들만을 체험했을 뿐이라 그 견해에 동감이 되었고요. 하지만 알게 모르게 기술이 급속도로 발전하고 있다는 사실은 부인할 수가 없었답니다. 마녀의 상상보다 더 많은 영역에서 새로운 기술들이 나오고 있고, 세분화된 영역에 많은 기업들이 도전하고 있다는 것을 알 수 있었어요. 이번 컨퍼런스를 통해 놀란 부분이기도 했죠.
전반적으로 지루할 틈 없이 각 영역의 솔루션 기업들이 나와 저마다의 판도 예측과 관점을 제시한 부분이 흥미로웠고 지식 함양에도 도움이 되었습니다. 전체 강연에서 마녀가 느낀 3가지 공통점이 있었는데, 정리하면 다음과 같습니다.
① 2025년이 AI 에이전트 시대의 시작점
② 특정 기능, 업무에 특화된 '버티컬 AI'가 먼저 발전할 것
③ AI 환각 (Hallucination)을 해결하고 정확성을 높이는 솔루션 기업들에게 기회가 찾아올 것
아쉬운 점은 실제 AI 에이전트를 도입하고 활용하고 있는 수요 기업의 이야기가 없었다는 거예요. 성공 사례와 실패 사례, 장점과 단점, 활용 가이드 등 실제 도입 기업을 통해 배울 때 교훈과 개선을 이룰 수 있는데 공급 기업의 이야기가 주를 이뤄 한쪽 이야기만 들은 느낌이었습니다. 다음 컨퍼런스에서는 수요 기업의 이야기도 들을 수 있기를 바라봅니다.
* 지난 글 보기> [리뷰] AI 에이전트와 지능형 인터페이스 시대(1편)
※ 컨퍼런스 참석 후 리뷰한 글입니다. 1편과 2편 사이에 시간 간격이 있습니다. 기록과 기억의 오류
로 정리한 내용에 오류가 있을 수 있습니다. 해당 행사에 참여한 분이 본 글을 보시고 오류를 발견
하신다면 언제든지 댓글 부탁드립니다. 읽어주셔서 감사합니다.
