산업 맞춤형 AI 분석기업 뉴엔AI(대표 배성환)가 지난 6일부터 8일까지 서울 코엑스에서 열린 'AI FESTA 26(인공지능 페스타 2026)'에 참가해 대표 솔루션 'Quettai(퀘타아이)'와 차세대 통합 AI 라인업을 선보이며 산업계의 높은 호응을 얻었다고 12일 밝혔다. 전시 기간 동안 공공기관을 비롯해 제조·유통·금융·IT 등 다양한 분야의 기업과 기관이 뉴엔AI 부스를 찾았다. 현장에서는 지식그래프와 인과 추론 기반의 AI 분석 기술이 주목을 받았다. 특히 비정형 구어체 데이터를 실시간 구조화해 브랜드 진단·CX 분석·마켓 분석 등 비즈니스 인사이트를 도출하는 플래그십 플랫폼 'Quettai'에 대한 도입 상담이 이어졌다. 뉴엔AI는 고객 맞춤형 플랫폼(PaaS) 'Quetta Enterprise', 범용 구독 서비스(SaaS) 'Quetta Service', 데이터 공급(DaaS) 'Quetta Data'로 구성된 풀스택 AI 라인업을 전면에 내세웠다. 글로벌 뷰티 분석 플랫폼 '뷰센스(VUSSENS)', 트렌드 선행 포착 '퀘타 K-마켓 렌즈', 헬스케어 리스크 탐지 '퀘타 페어 쉴드' 등 산업별 특화 버티컬 AI도 함께 공개해 기술 전문성
몽고DB(MongoDB)가 뉴욕 나스닥 마켓사이트에서 열린 인베스터 데이에서 프로덕션 AI 에이전트를 위한 통합 실행·메모리·거버넌스 레이어인 '아틀라스 에이전트 엔진(Atlas Agent Engine)'을 출시했다. AI 에이전트는 PoC 단계에서는 빠르게 가치를 입증하지만 프로덕션 환경 적용에는 정확한 검색과 지속적인 메모리 저장·기업급 보안 및 거버넌스가 필수적이다. 단일 플랫폼 없이는 하위 모델이나 프레임워크가 변경될 때마다 파편화된 도구들을 일일이 연결해야 했다. 아틀라스 에이전트 엔진은 이 문제를 해결하기 위해 설계됐다. 핵심은 세 가지 통합 기능이다. 거버넌스는 ID 관리·감사·가드레일·비용 통제를 하나의 컨트롤 플레인으로 통합해 초기부터 기본 내장 방식으로 제공된다. 에이전트가 수행한 작업과 승인 주체를 수주가 아닌 수초 만에 확인할 수 있다. 메모리는 보이지 AI 임베딩과 몽고DB 네이티브 검색 기술을 기반으로 플랫폼에 직접 내장돼 에이전트가 더 적은 토큰으로 더 정확한 결과를 제공한다. 개방형 설계는 MCP·A2A 등 개방형 표준 기반으로 어떤 AI 모델·프레임워크·클라우드에도 종속되지 않는다. 파블로 스턴-플라자 몽고DB AI 및 신규 제
넷스카우트(NETSCOUT)가 AI 기반 운영·보안 인텔리전스 플랫폼 '옴니스 AI 인사이트(Omnis AI Insights)'에 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP) 연결 기능을 지원한다고 발표했다. MCP는 AI 대형언어모델(LLM)과 외부 데이터 소스·도구·애플리케이션을 연결하는 개방형 표준 프로토콜이다. 이번 MCP 연결 기능을 통해 AI 어시스턴트와 에이전트는 넷스카우트의 실시간 운영 증거인 AI-레디 스마트 데이터에 온디맨드 방식으로 직접 액세스할 수 있게 됐다. AI-레디 스마트 데이터는 넷스카우트의 특허 기술인 ASI(Adaptive Service Intelligence)를 기반으로 한다. 옴니스 센서(Omnis Sensor)가 주요 네트워크 관측 지점에서 애플리케이션·서비스·트랜잭션·사용자 행동 컨텍스트를 실시간으로 추출하고 옴니스 스트리머(Omnis Streamer)가 생성된 스마트 데이터를 수집·선별해 운영 환경에 맞게 구성해 전달한다. AI 모델에 전달되기 전 네트워크 데이터를 사전 보강함으로써 원시 텔레메트리 처리에 필요한 데이터 양과 비용·복잡성을 줄이는 것이 핵심이다. 옴니스 AI 인사이트는 Splunk·ELK Stack·Datadog·
에버퓨어가 기업의 대규모 인공지능(AI) 운영을 지원하기 위해 데이터 접근과 거버넌스, 추론 성능, 비용 관리 기능을 강화한다. 스토리지 및 데이터 관리 기업 에버퓨어는 기업의 데이터 관리를 간소화하고 데이터 프라이머시(Data Primacy, 데이터 우선주의) 비전을 강화하는 새로운 플랫폼 기능을 발표했다고 1일 밝혔다. 신규 기능은 오는 10월부터 제공될 예정이다. 데이터 프라이머시는 AI 시대의 엔터프라이즈 아키텍처를 애플리케이션이 아닌 데이터를 중심으로 설계해야 한다는 원칙이다. 에버퓨어는 지난 6월 퓨어//액셀러레이트(Pure//Accelerate)에서 이를 처음 소개했다. 이번 업데이트는 파편화된 데이터 맥락과 예측하기 어려운 AI 추론 비용, 복잡한 구축 과정 등 기업의 대규모 AI 도입 과정에서 발생하는 문제를 해결하는 데 초점을 맞췄다. 에버퓨어 데이터 인텔리전스(Everpure Data Intelligence)는 에버퓨어 플랫폼과 퍼블릭 클라우드, 서비스형 소프트웨어(SaaS) 애플리케이션, 서드파티 스토리지에 저장된 기업 데이터를 원천에서 검색하고 분류해 맥락 정보를 제공한다. 새로운 네이티브 MCP 통합 기능은 개방형 모델 컨텍스트 프로
딥엘이 MCP(Model Context Protocol)를 통해 챗GPT와 클로드, 마이크로소프트 코파일럿 등 인공지능(AI) 어시스턴트에서 자사 번역 기능을 직접 이용할 수 있도록 지원한다. 딥엘은 자사 계정을 한 번 연결하면 AI 어시스턴트를 벗어나지 않고 텍스트와 전체 문서를 번역하고, 기업의 용어집과 스타일 규칙을 적용할 수 있는 ‘딥엘 MCP’를 제공한다고 밝혔다. 딥엘 MCP는 딥엘이 호스팅하며 AI 어시스턴트가 외부 도구와 직접 연결될 수 있도록 하는 개방형 표준 MCP를 기반으로 구축됐다. 이를 통해 개별 메시지나 일괄 텍스트를 하나 이상의 언어로 번역할 수 있다. 문서 번역 시에는 표와 머리글, 이미지 등 기존 서식과 레이아웃을 유지할 수 있다. 딥엘 용어집과 스타일 규칙을 활용해 기업 고유의 용어와 어조를 일관되게 적용하는 기능도 제공한다. 별도의 외부 설치나 실행 과정도 필요하지 않다. 딥엘을 AI 어시스턴트에 연결하고 계정에 한 번 로그인하면 번역 요청을 딥엘로 직접 보낼 수 있다. 조직 관리자는 딥엘에 대한 접근 권한을 활성화하거나 비활성화할 수 있다. 기업은 딥엘을 AI 어시스턴트의 기본 번역 서비스로 설정할 수도 있다. 기존에 사용
마드라스체크가 자사 협업툴 플로우(flow)가 오픈AI의 ChatGPT와 앤트로픽의 Claude에 공식 앱으로 동시 등록됐다 밝혔다. 업체 측은 국내 협업툴 가운데 양대 AI 플랫폼에 모두 공식 등록된 사례는 플로우가 처음이라고 밝혔다. 이로써 플로우 고객은 협업툴 화면을 열지 않고 ChatGPT나 Claude 대화창에서 자연어로 업무를 처리할 수 있게 됐다. "김대리, 이번 주 영업 일정 알려줘"나 "이번 주 우리 팀에서 지연된 업무가 뭐지?"와 같이 입력하면 AI가 플로우에 축적된 실제 업무 데이터와 조직 맥락을 바탕으로 답변하고 필요한 업무 실행까지 처리한다. 프로젝트·업무·게시글·일정·위키·조직도 등 39개 기능이 AI와 연결됐으며 업무 조회와 신규 생성·담당자 요청·상태 변경·일정 등록까지 AI 대화창 안에서 가능하다. 플로우는 지난 6월 25일 MCP(Model Context Protocol) 기반 AI 연동을 처음 공개한 이후 약 3개월간 누적 AI 업무 호출 100만 건을 기록했다. 업체 측에 따르면 현재 2900개 기업에서 7500명이 AI를 통해 플로우 업무를 처리하고 있다고 밝혔다. 삼성전기·삼성생명·삼성화재·현대모비스·S-OIL·한국투자
기업의 AI가 문서를 읽고 데이터를 조회하며 애플리케이션과 API를 직접 호출하는 단계로 진화하는 가운데 공격자들도 AI 에이전트를 활용해 기존 보안 체계를 우회하고 있다. GPU 부족과 응답 지연, 높은 토큰 비용, 낮은 자원 활용률이 AI 인프라 운영의 주요 부담이 되면서 애플리케이션 보안과 인프라 최적화, 운영 전략 전반을 다시 설계해야 한다는 인식이 높아지고 있다. 이 같은 흐름 속에서 토크아이티가 오는 9월 9일(수) 오후 2시부터 3시까지 'AI 에이전트 시대, 애플리케이션·인프라·보안을 다시 설계하라'를 주제로 웨비나를 진행한다. 토크아이티의 컨퍼런스 핵심 리뷰 채널의 일환으로 진행되는 이번 웨비나는 F5 이진원 상무, 김재홍 상무와 함께 F5 AppWorld Seoul의 주요 세션 중 국내 기업 관계자들이 주목해야 할 핵심 내용을 선별해 살펴보는 자리다. 웨비나는 총 5개의 핵심 주제로 구성된다. 첫 번째로 AI가 공격하고 AI가 방어하는 시대를 다룬다. 사람처럼 행동하는 AI 에이전트와 자동화 공격의 등장, 기존 WAF와 정적 보안 정책의 한계, AI 트래픽을 식별하고 허용·차단하는 새로운 접근 제어를 소개한다. 두 번째로 프롬프트부터 추론까
“요컨대 세상을 처리하는 데 그치지 않고 그 안에 참여하며, 말하는 데 그치지 않고 행동까지 하는 기계다 (In short, machines that don’t just process the world, but participate in it, machines that don’t just talk, but also act).” 피터 시몬스(Pieter Simoens) 벨기에 헨트대학교 교수는 나노전자·디지털 기술 연구기관 아이멕(imec)에 게재한 기고문에서 이같이 언급했다. 이는 에이전틱 AI(Agentic AI)와 피지컬 AI(Physical AI)가 불러올 변화를 시사한 메시지다. 인공지능(AI)의 진화 단계가 디지털 환경 내 업무를 직접 수행하고 물리 세계에 개입하는 방향으로 전환되고 있다는 분석이다. AI가 공정의 이상 징후를 감지하고 최적의 운전 조건을 제안하더라도, 설비가 저절로 가동되는 것은 아니다. 결산 오류를 찾아내 보고서를 작성한다고 해서 사내 시스템의 전표가 자동으로 수정되지도 않는다. 업계는 AI의 판단을 현장의 실행으로 이으려면, 설비·로봇·기업 시스템을 연동하는 실행 프레임워크가 필요하다고 제언했다. 즉 실질적인 구동 체계가 뒷받침
워크데이(Workday)가 개발자 플랫폼 '워크데이 빌드(Workday Build)'의 신규 에이전트형 기능 3종을 공개했다. 이번에 발표된 기능은 디벨로퍼 에이전트, 에이전트 지원 툴, 에이전트 패스포트다. 디벨로퍼 에이전트는 개발자들이 이미 사용 중인 클로드 코드(Claude Code), 클라인(Cline), 코덱스(Codex), 커서(Cursor), 구글 앤티그래비티(Google Antigravity) 등 에이전틱 개발 툴과 연동돼 자연어로 워크데이 기반 AI 애플리케이션·에이전트를 구축할 수 있도록 지원한다. 개방형 에이전트스킬(AgentSkills) 표준을 활용해 워크데이 플랫폼 상에서 맞춤형 에이전트를 구축하고 배포할 수도 있다. 에이전트 지원 툴은 자율형 에이전트를 위해 특별히 설계된 엔터프라이즈 커넥터로 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP) 등 개방형 표준을 통해 연결된다. 에이전트는 워크데이의 보안 및 권한 위임 모델, 비즈니스 프로세스 통제 체계, 감사 추적 기능을 자동으로 이어받아 인사·재무 데이터에 안전하게 접근할 수 있다. 기존 API와 달리 에이전트 구동에 최적화돼 환각 현상과 지연 시간을 줄였다. 에이전트 패스포트는 OWASP LLM 상
AI 전문기업 바이브컴퍼니(대표 김경서)의 소셜 데이터 분석 플랫폼 썸트렌드(Sometrend)가 오픈AI(OpenAI)의 'ChatGPT Apps' 생산성(Productivity) 카테고리 앱으로 정식 승인을 받았다. 국내 소셜 데이터 분석 앱으로는 최초다. 지난 3월 앤트로픽 클로드(Claude) 생태계에 국내 최초 소셜 MCP(Model Context Protocol)를 출시한 지 약 2개월 만으로, 클로드와 챗GPT 양대 AI 생태계에 소셜 트렌드 인텔리전스를 공급하는 체계를 완성했다. 오픈AI가 2025년 12월 앱 디렉토리를 정식 오픈한 이후 국내에서는 롯데홈쇼핑, 요기요 등 라이프스타일 카테고리를 중심으로 ChatGPT Apps 등록이 이어지고 있다. 이 가운데 썸트렌드는 국내 소셜 데이터 분석 앱 최초로 생산성 카테고리에 안착하며 트렌드 인텔리전스 분야에서 선도적 위치를 확보했다. 삼성전자 등 국내 대기업들이 제품·서비스 기획과 마케팅을 목적으로 챗GPT 등 상용 LLM을 업무에 공식 도입하는 흐름 속에서, 챗GPT 안에서 국내 소비 맥락을 즉시 불러올 수 있는 썸트렌드의 전략적 가치가 주목받고 있다. 썸트렌드 앱을 챗GPT에 연결하면 대화창
장기기억 인공지능(AI) 및 반도체 기반 AI 인프라 기술을 개발하는 디노티시아(Dnotitia Inc., 대표이사 정무경)가 AI 에이전트의 지식 관리를 위한 플랫폼 'AKB(Agent Knowledge Base)'를 GitHub에 오픈소스로 공개했다. 기업 내부에 흩어진 문서·파일·데이터베이스는 물론 개별 구성원의 업무 기록까지 AI 에이전트가 직접 활용할 수 있는 지식 기반으로 통합·관리하는 플랫폼으로, 비상업적 목적의 이용자는 무료로 사용할 수 있다. 최근 생성형 AI 활용은 개인의 문서 작성이나 검색 보조를 넘어 개발·영업·인사·마케팅 등 실제 업무 프로세스로 빠르게 확장되고 있다. 그러나 기업 내부 지식은 문서함, 협업 툴, 발표 자료, 데이터베이스 등에 분산되어 있어 AI가 업무에 필요한 맥락을 지속적으로 파악하고 활용하기 어렵다는 구조적 한계가 있다. 이 때문에 구성원들은 이미 만들어진 자료를 다시 전달하거나, 담당자에게 같은 내용을 반복 확인하거나, AI가 읽을 수 있는 형식으로 문서를 별도 변환해야 하는 비효율을 감수해 왔다. AKB는 이러한 업무 비효율을 해소하고, AI 에이전트가 조직 내 지식을 직접 활용할 수 있는 환경을 제공하기 위해
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
검색 엔진, 온라인 리테일러, 마켓플레이스, 소셜미디어로 세분화된 소비자 구매 접점 사이에 인공지능(AI) 비서(Assistant)가 들어서고 있다. 이러한 접근은 소비자가 상품명을 검색창에 입력하는 기존 방식을 확장하도록 돕는다. 이 과정에서 사양·가격을 비교하고, 후기·재고를 확인하며, 예산에 맞는 상품으로 후보를 좁힌다. 이로 인해 구매 여정의 입구는 넓어진 반면, 결제 버튼을 누르기 전 거쳐야 할 비교와 확인 절차는 이전보다 까다로워졌다. 이러한 상거래 시장의 변화는 결제 버튼 앞에서만 일어나지 않는다. 상품 발견부터 후보 비교, 브랜드 전환, 심지어 오프라인 매장에서 후기를 확인하는 순간까지 구매 전 과정이 광고·추천의 접점이 됐다. 과거 온라인 광고의 경쟁력이 노출 빈도와 클릭률에 그쳤다면, 이제는 소비자의 구매 맥락을 정확히 읽어내는 데이터 구조가 경쟁력이 된 양상이다. AI는 이러한 흐름을 한층 고도화한다. 소비자는 AI에게 저렴한 제품만 묻지 않는다. 예산과 용도는 물론 브랜드 선호도, 후기, 배송 조건, 재고 현황까지 종합적인 판단 근거를 요구한다. AI 답변이 최적의 후보를 압축해 제공하는 순간, 브랜드와 판매자의 경쟁 무대는 쇼핑의 전
줌 커뮤니케이션스(Zoom Communications, Inc.)가 앤트로픽(Anthropic)의 클로드(Claude)와의 통합을 통해 사용자가 클로드 환경에서 줌 미팅의 회의 인텔리전스를 활용한 AI 워크플로우를 구축하고 실행할 수 있도록 지원한다. 이번 통합은 모델 컨텍스트 프로토콜(Model Context Protocol, MCP)을 기반으로 구현됐다. 클로드의 커넥터 디렉터리에서 제공되는 '줌 MCP 커넥터'를 통해 사용자와 개발자는 줌 미팅에서 생성되는 회의 요약, 녹취록, 녹화, 일정 정보 등에 안전하게 접근하고, 별도의 도구를 오가지 않고도 회의 데이터를 기반으로 다양한 워크플로우를 구축할 수 있다. 줌 AI 컴패니언(Zoom AI Companion)이 생성한 결과를 결합하면 회의 이후 업무 정리부터 자동화된 워크플로우 구성까지 이어지는 작업도 가능하다. 사용자는 자연어로 여러 회의를 검색해 주요 의사결정이나 논의 내용을 확인하고 회의 요약·녹취록·녹화 등 관련 자료를 조회한 뒤 액션 아이템, 문서, 후속 작업을 생성하는 일련의 과정을 클로드 환경 안에서 한 번에 처리할 수 있다. 회의 내용을 확인하는 데 그치지 않고 후속 업무까지 하나의 흐름
제조 현장에서 설계 자동화에 대한 요구가 높아지는 가운데, AI가 설계자의 의도를 이해하고 협업하는 '지능형 설계 파트너'로 진화하고 있다. 이러한 가운데 'AI에게 명령하고, 설계는 자동화하십시오! Autodesk AI와 데이터 관리로 실현하는 미래 설계' 온라인 웨비나가 오는 22일(수) 오후 2시부터 3시까지 진행된다. 이번 웨비나는 Autodesk AI 기반의 설계 자동화 전략과 데이터 관리 혁신 사례를 공유하는 자리다. 단순 반복적인 필렛 작업이나 속성 입력에 설계 시간을 소비하던 시대는 지나가고 있다. 자연어 명령으로 설계 표준 위반을 실시간 탐지하고 해결책까지 제안하는 AI 어시스턴트가 등장하면서, 설계 업무의 패러다임이 근본적으로 바뀌고 있다. 이번 웨비나는 소프트웨어 업데이트를 넘어, AI가 실제 설계 실행을 주도하는 미래 제조 환경의 현재와 방향을 다룬다. 첫 번째 세션에서는 줌인테크 손광호 상무가 'Autodesk Assistant가 결합된 Inventor 2027'을 발표한다. 모델 데이터의 맥락을 이해하고 자연어 명령을 수행하는 MCP(Model Context Protocol) 기반 Autodesk Assistant의 핵심 기능과 활용
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