불과 1~2년 전, 대중을 놀라게 했던 생성형 AI(Generative AI)의 등장은 우리 삶을 송두리째 바꿔 놓았다. 궁금한 것을 물어보면 척척 대답하고, 복잡한 문서를 요약해주는 모습에 우리는 열광했다. 하지만 이제 AI는 또 한 번의 거대한 진화를 준비하고 있다. 단순히 ‘말 잘하는’ 수준을 넘어, 인간처럼 스스로 판단하고 업무를 완수하는 ‘에이전틱 AI(Agentic AI)’의 시대가 열리고 있는 것이다. “알려줘”에서 “해줘”로…AI의 역할이 바뀐다 기존의 AI가 ‘백과사전’이나 ‘비서’였다면, 에이전틱 AI는 실질적인 업무를 수행하는 ‘대리인(Agent)’에 가깝다. 예를 들어 기존 AI에게 “서울에서 부산 가는 법을 알려줘”라고 물으면 기차와 버스 시간표를 나열해준다. 하지만 에이전틱 AI에게 “다음 주 수요일 부산 출장 준비해줘”라고 말하면 이야기가 달라진다. AI는 사용자의 캘린더를 확인해 빈 시간을 찾고, 사내 출장 규정에 맞는 기차표와 호텔을 검색한 뒤, 결제 직전의 단계까지 스스로 진행한다. 관련 일정을 동료들에게 공유하는 메일을 보내는 것도 AI의 몫이다. 사용자가 일일이 지시하지 않아도 AI가 목표(출장 준비)를 이해하고, 이를 달
AI 전환이 가속화되는 가운데 기업 현장에서는 AI 프로젝트가 파일럿 단계를 넘지 못하는 사례가 반복되고 있다. ERP, SaaS, 클라우드, 레거시 시스템이 혼재된 하이브리드 환경에서 통합 아키텍처가 뒷받침되지 않으면 AI 에이전트는 실행 단계에서 한계를 드러낼 수밖에 없다는 지적이 이어지면서, AI 성과 창출의 전제 조건으로 기업 애플리케이션 통합 전략에 대한 관심이 높아지고 있다. 이 같은 흐름 속에서 토크아이티는 오는 3월 12일(목) 오후 2시부터 3시까지 '하이브리드 클라우드에서 AI 에이전트까지, 기업 통합 전략의 현재와 미래'를 주제로 생방송 토크 웨비나를 진행한다. IBM webMethods Hybrid Integration을 중심으로 차세대 기업 애플리케이션 통합 전략을 다루는 이번 웨비나는 토크아이티의 AI·머신러닝 전문 채널 '구해줘! AI'를 통해 진행되며 AI 전환을 추진 중인 기업 실무자와 기술 리더를 주요 대상으로 한다. 웨비나는 총 3개의 핵심 포인트로 구성된다. 첫 번째로 AI 대전환 시대를 전후로 한 기업 애플리케이션 통합 분야의 기술 트렌드를 짚는다. Integration 기술의 변화 역사와 최신 기술 동향, 그에 따른 고
생성형 AI(Generative AI) 확산세가 ‘인공지능 (AI) 모델 성능 경쟁’에서 ‘인프라(Infrastructure) 경쟁’으로 이동하고 있다. 문자(Text) 중심 서비스만으로도 AI 연산 수요는 이미 임계점에 도달했다. 여기에 로보틱스와 피지컬 AI(Physical AI)가 본격화되면서 수요의 질적 변화가 일어나는 상황이 핵심 배경으로 꼽힌다. 구체적으로 ▲로봇의 시각·센서·기록 데이터 ▲디지털 트윈(Digital Twin) 기반 시뮬레이션 ▲현장 추론 및 제어 수요가 동시에 급증하고 있다. 이에 따라 데이터 적재량은 늘고 이동 속도는 빨라져야 하며, 처리 지연 시간(Latency)은 극도로 낮아져야 하는 과제에 직면했다. 업계는 이러한 변화를 ‘수요 폭발’과 ‘공급 지연’의 프레임으로 규정하고 있다. AI 지출 확대, 에이전틱 AI(Agentic AI) 및 AI 서비스형 소프트웨어(SaaS) 시장 성장, 연간 데이터 생성량 급증 추세 등이 동시에 맞물리고 있기 때문이다. 이 과정에서 시장에서는 ‘AI 채택이 거시 경제의 펀더멘털(Fundamental)을 강화한다’는 메시지가 반복적으로 강조되는 모습이다. 이는 AI 도입이 산업 전반의 생산성을
인공지능(AI)은 이미 이전부터 공장 안에서 활동하고 있었다. 다만 그동안의 AI는 품질 검사, 수요 예측, 설비 이상 감지 등 개별 공정을 지능화하는 조연에 가까운 기술로 치부됐다. 최근 1~2년 사이 분위기는 다르다. 생성형 AI(Generative AI)와 에이전트형 AI(Agentic AI)가 이 분위기를 주도하고 있다. 이들 최신 기술은 설계 문서, 고객 요구사항, 서비스 매뉴얼 등을 읽고 쓰는 업무까지 AI가 담당하면 어떨까 하는 데서 활용 범위를 확장했다. 하지만 생산성 향상을 기대하는 만큼, 잘못된 답 하나가 안전사고와 제품 회수(Product Recall)로 이어질 수 있다는 불안도 동시에 커지고 있다. 특히 복잡한 기계·로봇을 만드는 제조사는 고민이 더 깊다. 자동차·항공우주·방산·의료기기처럼 요구사항과 규제가 촘촘한 산업에서는 한 줄의 요구사항, 한 번의 설계 변경, 한 건의 서비스 기록까지 모두 추적 가능해야 한다. 이때 AI를 활용하더라도 어디까지 AI에게 맡기고, 어떤 부분은 작업자가 담당해야 하는지에 대한 확실한 의사결정 없이는 시도 자체가 위험해질 수 있다. 또한 AI가 참고하는 데이터를 어떻게 신뢰하도록 할지에 대한 고민도 뒤따
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