설계자는 도면을 보고, 기술지원팀은 과거 문의를 찾는다. 영업팀은 고객과 계약 이력을 관리하는 것이 숙명이다. 이처럼 서로 다른 부서가 각자의 자료를 따로 다루는 상황에서 인공지능(AI)을 업무별로 연결하는 방식이 기업용 소프트웨어의 새로운 과제로 떠오르고 있다. 산업용 AI 소프트웨어 기술 업체 넥스비아는 컴퓨터지원설계(CAD), 기술 정보 검색, 고객 관리, 업무 자동화를 포괄해 산업 현장의 설계·지원 업무를 동시에 겨냥한다. ‘2026 산업AI EXPO’는 실제 산업 현장을 움직이는 AI 기술·솔루션을 한자리에서 선보이는 산업 AI 전문 전시회다. 제조를 비롯한 다양한 산업의 AI 활용 사례를 짚고, 관련 생태계가 AI를 활용해 기술 혁신과 새로운 비즈니스를 추진하는 과정을 참관하도록 기획됐다. 넥스비아가 이번 전시에서 제시하는 솔루션은 크게 네 갈래다. ▲산업용 도면을 분석하고 3차원(3D) 모델을 다루는 ‘넥스비아 CAD 뷰어(Nexvia CAD Viewer)’ ▲모델링·역설계(Reverse Engineering)·제조 전개를 통합한 플랫폼 ‘넥스지옴(NEXGEOM)’ ▲조직 내 기술 정보를 AI로 검색하는 ‘넥스링크(Nexlink)’ ▲고객·영업
기업용 생성형 AI(Generative AI) 기술 업체 사이오닉에이아이가 사내 데이터를 AI 에이전트(AI Agent)의 지식과 업무 흐름으로 연결한다. ‘2026 산업AI EXPO’에는 다양한 조직 문서를 처리해 지식 기반으로 구성하고, 현업 담당자가 자연어(Natural Language)·노코드(No-code) 방식으로 에이전트를 만드는 플랫폼 ‘스톰(STORM)’을 내놓는다. ‘2026 산업AI EXPO’는 실제 산업 현장을 움직이는 AI 기술·솔루션을 한자리에서 선보이는 산업 AI 전문 전시회다. 제조를 비롯한 다양한 산업의 AI 활용 사례를 짚고, 관련 생태계가 AI를 활용해 기술 혁신과 새로운 비즈니스를 추진하는 과정을 참관하도록 기획됐다. 사이오닉에이아이의 스톰은 데이터 준비부터 검색·답변 생성, 에이전트 제작·운영까지 이어지는 기업용 AI 플랫폼이다. 기업용 AI가 업무에 들어가려면 먼저 사내에 흩어진 정보를 활용 가능한 지식으로 바꾸는 과정이 필요하다. 스톰은 다양한 문서 형식을 처리한다. 텍스트만 추출하는 데 머물지 않고, 문서 안의 도면·표·그래프·이미지 같은 복합 정보까지 분석 대상으로 삼는다. 이로써 기업 데이터를 AI가 검색·활용할
같은 견적 업무라도 회사마다 확인하는 정보, 승인 순서, 예외 처리 방식이 다르다. 데이터가 같아도 담당자가 어떤 기준으로 판단하는지 모르면 범용 인공지능(AI)이 실제 업무를 이어받기 어렵다는 뜻이다. 기업 맞춤형 AI 업무 자동화 업체 호미에이아이는 이 차이를 ‘컴퍼니 브레인(Company Brain)’으로 구조화한다. ‘2026 산업AI EXPO’에서는 업무 흐름, 사내 데이터, 판단 기준을 연결해 AI 에이전트(AI Agent)가 실무를 수행하는 기업별 자동화 체계를 소개한다. ‘2026 산업AI EXPO’는 실제 산업 현장을 움직이는 AI 기술·솔루션을 한자리에서 선보이는 산업 AI 전문 전시회다. 제조를 비롯한 다양한 산업의 AI 활용 사례를 짚고, 관련 생태계가 AI를 활용해 기술 혁신과 새로운 비즈니스를 추진하는 과정을 참관하도록 기획됐다. 컴퍼니 브레인은 조직 내부에 흩어진 정보를 한곳에 모으고, 실제 업무가 어떤 순서로 진행되며 어떤 정보가 서로 영향을 주는지 분석한다. 담당자가 어느 조건에서 승인하거나 예외로 분류하는지까지 하나의 지식 구조로 연결하는 역할도 병행한다. 업무·데이터·담당자·판단 등 요소 사이 관계를 AI가 이해하도록 구조화
엔터프라이즈 에이전틱 AI 기업 인핸스(Enhans, 대표 이승현)가 IBK기업은행과 온톨로지 기반 AI 데이터 분석 실증에 착수했다고 1일 밝혔다. 이번 실증은 행내 업무 지식과 암묵지를 AI 에이전트가 활용할 수 있는 지식 자산으로 전환하는 데 초점을 맞췄다. 현업 직원이 전산 부서에 자료를 요청하거나 기존 쿼리(데이터 조회 명령어)를 직접 다뤄야 하는 부담을 줄이고, 일상적인 자연어 질의만으로 필요한 데이터를 조회·분석할 수 있는지 검증하는 것이 핵심 목적이다. 이를 위해 인핸스는 자체 개발한 AI 에이전트 플랫폼 'AgentOS(AOS)'를 IBK기업은행 내부망에 구축한다. 은행의 보고·분석 업무에 활용되는 정보계 데이터에 업무상 의미와 관계를 연결하는 시멘틱 레이어(Semantic Layer·의미 계층)를 마련하는 방식이다. 자연어 질문을 SQL 쿼리로 변환하는 Text-to-SQL, 관련 정보를 검색해 답변 생성에 활용하는 검색증강생성(RAG) 등 데이터 활용 기술에는 기업 고유의 업무 맥락을 반영하는 것이 중요하다. 인핸스는 업무 개념과 관계를 체계화하는 온톨로지(Ontology) 기술을 적용해 현업의 업무 지식과 암묵지를 지식 사전으로 정리하고
사내 데이터 연동 AI 늘었지만 “답변 검증 이중 작업” 여전 코세나 “의미·경험 결합한 구조로 거버넌스 통과 SQL만 실행” 거대언어모델(LLM)과 검색증강생성(RAG)을 도입한 기업이 늘고 있지만, 현업에서는 여전히 AI 답변의 정확도를 신뢰하기 어렵다는 지적이 이어지고 있다. 업계에서는 문서 검색 중심의 기존 방식만으로는 데이터의 의미와 연결 구조를 충분히 반영하기 어렵다며, 온톨로지와 지식 베이스를 결합한 이른바 ‘정확성 계층’ 구축이 기업형 AI의 다음 과제로 떠오르고 있다고 본다. 기업들은 그동안 데이터웨어하우스, BI 도구, 온프레미스 LLM, RAG 기반 AI 플랫폼 등에 투자를 이어왔지만, 실제 업무 현장에서는 AI가 내놓은 답변을 사람이 다시 검증하는 과정이 반복되고 있다는 평가가 나온다. 업계에서는 그 배경으로 AI가 데이터를 “가져오는 능력”과 데이터를 “이해하는 능력” 사이의 간극을 꼽는다. 문서와 테이블을 검색하는 것은 가능하지만, 컬럼과 테이블이 무엇을 뜻하고 서로 어떤 관계를 맺는지까지 안정적으로 해석하지 못해 같은 질문에도 결과가 달라질 수 있다는 것이다. 또 다른 문제는 검증된 분석 로직이 조직 차원에서 축적되지 않는 점이다.
에스투더블유(S2W)가 범죄 수사 특화 자율형 AI 에이전트 'DRI(Deep Research Investigator)'를 출시했다. 자사의 안보 AI 플랫폼 '자비스(XARVIS)'에 탑재될 DRI는 다크웹, 딥웹, 텔레그램, 해킹 포럼 등에서 에스투더블유가 직접 수집한 빅데이터를 실시간 지식 컨텍스트로 연계해 위협을 분석하고 수사에 필요한 인텔리전스를 제공한다. DRI의 핵심은 간단한 자연어 질의만으로 에이전트가 스스로 방대한 데이터에서 필요한 정보를 선별하고 탐지·분석 도구를 유기적으로 조합해 심층 답변을 제공한다는 점이다. 정보 유출 모니터링, 위협 행위자 프로파일링, 가상자산 네트워크 분석, 이종 채널 데이터 교차분석 등을 포함한 자비스의 다양한 수사 지원 기능에 대해 전문 지식이 없어도 익명 계정의 활동 이력과 자금 거래 내역, 공격 기법을 종합한 입체적 분석 결과와 증거 기반의 인텔리전스 보고서를 자동으로 생성할 수 있다. 신뢰성 확보에도 공을 들였다. 검색증강생성(RAG) 기술을 적용해 실존 자료에 입각한 사실 기반 답변만을 제공하고 각 결론마다 원문 출처를 명확히 표기해 설명 가능한 AI(XAI)를 구현했다. 고위험 판단에는 사람의 최종 확인
기업들이 지식 검색과 데이터 분석, 업무 자동화 등 다양한 AI 에이전트를 도입하고 있지만 각각의 에이전트가 따로 움직인다면 실제 업무 혁신으로 연결하기 어렵다. Microsoft 365와 Azure OpenAI, Fabric을 기반으로 기업의 AI 에이전트와 업무 시스템을 하나로 연결하는 통합 플랫폼 전략에 대한 관심이 높아지고 있다. 이 같은 흐름 속에서 토크아이티가 오는 9월 16일(수) 오후 2시부터 3시까지 'Microsoft 365 기반 Enterprise AI Platform으로 구현하는 기업 업무 자동화 AI Agent 혁신 전략'을 주제로 웨비나를 진행한다. 토크아이티의 AI 전문 토크 시리즈 '구해줘! AI'의 일환으로 진행되는 이번 웨비나는 엠클라우드브리지 최지우 매니저와 함께 Ai 365 Enterprise AI Platform의 구조와 실제 업무 자동화 사례를 살펴보는 자리다. 웨비나는 총 4개의 핵심 주제로 구성된다. 첫 번째로 Ai 365 Enterprise AI Platform의 필요성과 구조를 소개한다. 기업 업무 혁신을 위한 Enterprise AI Platform의 필요성과 Microsoft 365·Azure OpenAI·F
장기기억 인공지능(AI) 및 반도체 통합 솔루션 전문기업 디노티시아(Dnotitia Inc., 대표이사 정무경)가 코오롱베니트(KOLON BENIT, 대표이사 강이구)가 운영하는 'AI 얼라이언스(AI Alliance)'에 AI 특화기술 보유기업으로 공식 합류했다고 18일 밝혔다. 디노티시아는 회계·법률, 항공우주·방산, 자동차 제조 등 산업 현장에서 검증한 AI 구축 경험을 바탕으로, 코오롱베니트의 기업 고객 및 파트너 네트워크를 활용해 산업별 AI 구축 사업을 본격 확대할 계획이다. 코오롱베니트 AI 얼라이언스는 2024년 6월 발족 이후 현재 100여 개의 AI 기술·솔루션 기업이 참여하는 국내 최대 규모의 AI 협력 생태계로 자리매김했다. 참여사의 기술을 실제 고객 프로젝트로 연결하고 PoC부터 상용화까지 전 과정을 지원하는 'AI 사업화 지원 플랫폼' 역할을 수행하며, 2026년에는 산업·업무별 AX 프리패키지 고도화와 도메인 특화 AX 통합 플랫폼 제공을 통해 시장 확산을 본격화할 예정이다. 디노티시아는 벡터 데이터베이스, 데이터 가속기, AI 에이전트, 대규모·소형 언어모델(LLM·SLM) 등 기업용 AI 구축에 필요한 핵심 기술 전반을 자체 보
사이냅소프트가 국민대학교가 주도하는 개방형 산학협력 플랫폼 'KMU AX Innovation Alliance'에 참여해 산업 현장의 AX 혁신 생태계 구축에 동참한다고 밝혔다. KMU AX Innovation Alliance는 대학과 기업이 연계해 AI·SW 기술을 산업 현장의 실질적인 문제 해결로 연결하기 위해 구축된 다자간 업무협약(MOU) 기반 협의체다. 국민대학교의 미래 발전전략인 'AI+X' 특성화 분야를 중심으로 AX 인프라·클라우드 서비스 운영, AX Agent·데이터·문서 지능, 현장형 AX·피지컬 AI, 산업 AX·기업용 SW·보안, AX 실무교육·산업 확산 등 5개 영역에서 협력을 추진한다. 사이냅소프트는 이 중 'AX Agent·데이터·문서 지능' 분야의 확장 기관으로 합류했다. 생성형 AI, AI Agent, 데이터 분석, RAG, KMS, Document AI, OCR 등 자체 기술력을 활용해 기업과 기관이 보유한 데이터 및 문서·지식 자산을 실질적인 AX 서비스로 전환하는 산학협력 모델을 구축할 예정이다. 참여 기업 및 대학과 정기적으로 교류하며 산업 현장의 다양한 문제를 함께 정의하고 해결하기 위한 공동 연구 및 기술 실증(PoC)
“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
롯데이노베이트가 계열사 맞춤형 AI 에이전트를 통해 롯데그룹의 AI 전환(AX)을 가속화하고 있다. 롯데이노베이트는 지난 15일 서울 송파구 롯데월드타워에서 열린 '2026 하반기 롯데 VCM(Value Creation Meeting)'에 앞서 마련된 AI 전시에서 현업 적용을 목적으로 개발한 AI 에이전트 10여 종을 선보였다. 식품·유통·화학·인프라 등 다양한 사업 분야의 실제 과제를 해결하기 위해 개발된 것이 특징이다. 식품·유통 부문에서는 가격 모니터링과 원물가·상품 수요 예측·소비자 리뷰 분석을 통한 점포 경쟁력 진단 기능이 소개됐다. 화학 부문에서는 석유화학과 전기차·배터리 산업의 글로벌 시장 전망을 분석하는 기능을 인프라 부문에서는 신규 사업 후보지 발굴과 콘텐츠 흥행성 예측 기능을 공개했다. 음성·모션 인식 기반 AI 비서도 함께 선보였다. 이번에 공개한 서비스에는 LLM을 활용한 생성형 AI와 검색증강생성(RAG) 기술이 적용됐다. 기업 내부 데이터를 분석해 필요한 정보를 실시간으로 제공하며 음성 인식(STT)과 음성 합성(TTS)을 활용한 대화형 기능도 구현했다. 향후에는 그룹웨어와 ERP 등 기업 시스템을 연계한 에이전틱 AI 형태로 고도
인공지능(AI) 전문기업 바이브컴퍼니(대표 김경서)가 기업 문서에서 온톨로지 지식그래프를 자동으로 설계·구축하고 이를 기반으로 근거가 검증된 답변까지 제공하는 온톨로지 자동화 솔루션을 공개했다. 이번 솔루션은 '바이브 온톨로지 RAG 플랫폼' 내에 탑재되며, 규정 문서가 많은 보험·금융·증권 업권을 1차 공략 대상으로 삼는다. 스키마 설계부터 엔티티 추출·그래프 시각화·검증까지 전 과정을 별도 데이터 모델링 전문 지식 없이도 현업 담당자가 직접 수행할 수 있도록 설계된 것이 특징이다. 온톨로지는 개념과 관계 중심으로 데이터를 구조화해 생성형 AI의 환각(할루시네이션)을 줄이는 핵심 기반 기술이다. 그간 상품약관·매뉴얼·규정집 등 기업 내 비정형 문서를 온톨로지화하는 작업은 소수 전문가의 수작업에 의존해 막대한 시간과 비용이 소요됐고, 내부 설계 과정을 직접 확인하기 어렵다는 한계도 존재했다. 바이브컴퍼니는 이번 솔루션을 통해 그 복잡한 구축 과정을 투명하게 공개하는 '화이트박스' 방식을 채택, 도메인 지식을 갖춘 현업 담당자가 AI와 협업하며 맞춤형 지식 체계를 직접 구성할 수 있는 환경을 제공한다. 사용 방식은 직관적인 4단계로 구성된다. 문서를 업로드하면
Spatial AI(공간지능) 기반 산업 AI 플랫폼 기업 딥파인이 과학기술정보통신부와 정보통신산업진흥원(NIPA)이 추진하는 '2026 AI 바우처 지원사업'에 참여해 비임상시험 연구환경의 디지털 전환을 위한 스마트글래스 기반 AI 연구지원 시스템 개발에 나선다고 1일 밝혔다. AI 바우처 지원사업은 정부가 기업의 AI 기술 개발과 산업 현장 적용을 지원하는 사업으로, 비임상시험은 신약 및 의료기기 개발 과정에서 인체 적용에 앞서 안전성과 유효성을 검증하는 필수 단계인 만큼 연구 절차의 정확성과 데이터 신뢰성이 핵심 과제로 꼽혀왔다. 이번 사업의 주관기관은 가톨릭대학교 은평성모병원이며, 딥파인은 자사 스마트글래스 기반 업무 협업 솔루션 'DAO(DEEP.FINE AR.ON)'를 비임상시험 환경에 맞게 고도화해 시스템 개발과 현장 실증을 수행한다. 딥파인은 이번 사업을 통해 RAG(Retrieval-Augmented Generation·검색증강생성) 기반 AI 에이전트와 Vision AI 모니터링 기능을 결합한 비임상시험 특화 AI 연구지원 시스템을 개발한다. 아날로그 문서와 연구자 숙련도에 의존해온 연구환경을 AI 기반으로 전환해 연구 절차의 표준화, 정보
기업의 문서 지식 자산을 AI가 제대로 활용하려면 먼저 한 곳에 모이고 안전하게 통제되며 최신 상태로 유지되어야 한다는 인식이 확산되고 있다. AI 도입 성과가 기대에 못 미치는 경우 상당수가 데이터 준비 문제에서 비롯되는 가운데 EDM 문서중앙화와 RAG를 연계해 신뢰할 수 있는 AI 검색 환경을 구축하려는 기업들의 관심이 높아지고 있다. 이 같은 흐름 속에서 토크아이티가 오는 6월 30일(화) 오후 2시부터 3시까지 '문서중앙화+RAG가 만드는 안전한 AI 검색'을 주제로 웨비나를 진행한다. 토크아이티의 데이터 전문 토크 시리즈 '구해줘! Data'의 일환으로 진행되는 이번 웨비나는 인젠트의 세 번째 에피소드로 EDM 문서중앙화를 통해 깨끗하고 안전한 데이터 기반을 만들고 이를 RAG와 연결해 신뢰할 수 있는 AI 검색으로 확장하는 방법을 실무 관점에서 살펴보는 자리다. 웨비나는 두 개의 세션과 Q&A로 구성된다. 첫 번째 세션에서는 성공적인 AI 도입의 첫걸음으로서 EDM 문서중앙화를 다룬다. AI 도입 준비 과정에서 문서중앙화가 필수적인 이유와 AI 연동을 위한 권한 기반 데이터 관리의 필요성, 지식 자산의 보호와 협업 방안을 짚는다. 두 번째
AI 전문기업 바이브컴퍼니(대표 김경서)가 24일 제주 롯데호텔에서 '생성AI 선도인재양성 사업 연구자 교류회(Cross-AI Lab Exchange)'를 개최하고, 멀티 에이전트 시스템·온디바이스 AI·비전 언어 모델(VLM) 등 산업 현장 적용이 가능한 최신 AI 연구 성과를 공유했다. 이번 행사는 과학기술정보통신부와 정보통신기획평가원(IITP)이 지원하는 '생성AI 선도인재양성 사업'의 일환으로 진행됐으며, 2026 대한전자공학회 하계종합학술대회 내 특별세션으로 운영됐다. 바이브컴퍼니를 비롯해 고려대학교·서울대학교·국민대학교·연세대학교 등 산학연 5개 과제 참여 기관의 연구진과 학생들이 한자리에 모여 연구 성과를 나누고 네트워킹을 펼쳤다. 행사에는 총 34편의 논문이 제출됐다. 올해는 생성형 AI를 넘어 AI 에이전트, 비전 언어 모델(VLM), 로봇·자율주행, 재난 대응, 국방 분야 응용 등 실제 환경에서 활용 가능한 인공지능 기술이 주요 연구 주제로 다뤄졌다. 특히 대규모 언어모델(LLM)의 신뢰성 및 안전성, 멀티 에이전트 시스템, RAG 기반 질의응답, 온디바이스 AI, 연합학습, 로봇 제어 기술 등 AI의 실질적 활용과 성능 고도화에 관한 연구
[산업AI EXPO 프리뷰] AI 업무 지능화 ⑱ | 2D 도면이 3D 모델로, 기술문서는 AI 답변으로...산업 데이터의 변신
[산업AI EXPO 프리뷰] AI, 미래로 ① | 가상에서 로봇 익히고 실물로 검증하기 “산업 AI 실습 방식 바꾸는 교육장 고도화할 것”
[산업AI EXPO 프리뷰] AI 업무 지능화 ⑰ | 요구사항은 문서에, 회로는 설계툴에...세카 “흩어진 하드웨어 개발 정보 하나로”
[산업AI EXPO 프리뷰] 제조 AI ㉓ | 검사 조건 바뀌면 개발자부터 찾는다? “노드 연결해 현장에서 직접 수정하도록”
[산업AI EXPO 프리뷰] AI 구동 인프라 ⑩ | 서버만 아껴선 부족하다…소프트웨어 실행 에너지까지 줄이는 위플즈 ‘위프로’
[산업AI EXPO 프리뷰] 제조 AI ㉒ | “후보 수천 개 다 실험 못해” 신소재 검증 순서까지 정하는 AI
상호명(명칭) : (주)첨단 | 등록번호 : 서울,자00420 | 등록일자 : 2013년05월15일 | 제호 :헬로티(helloT) | 발행인 : 이종춘, 이준원 | 편집인 : 김진희 |
본점 : 서울시 마포구 양화로 127, 3층, 지점 : 경기도 파주시 심학산로 10, 3층 | 발행일자 : 2012년 4월1일 | 청소년보호책임자 : 김진희 | 대표이사 : 이준원 | 사업자등록번호 : 118-81-03520 | 전화 : 02-3142-4151 | 팩스 : 02-338-3453 | 이메일 : help@hellot.net | 통신판매번호 : 제 2013-서울마포-1032호
copyright(c) HelloT all right reserved
UPDATE: 2026년 10월 13일 18시 43분
