아마존웹서비스(AWS)는 최근 진행한 설문조사를 통해 국내 기업들의 AI 활용 현황과 과제를 짚었다. 또한, 신뢰할 수 있는 고성능의 인공지능 에이전트(AI agent)를 구축하고 배포할 수 있는 환경을 제공하면서 한국 시장에 지원을 강화하고 있다고 밝혔다. AWS는 AI의 도입과 활용 과정에서 기업이 겪는 기술적 어려움을 줄이고, 더 많은 기업이 쉽고 안전하게 생성형 AI를 도입하여 비즈니스 가치를 창출할 수 있도록 돕는 데 집중하고 있다. ■ 정수진 편집장    기업의 AI 도입률 높지만…고도화 위한 과제는?  AWS와 스트랜드 파트너스(Strand Partners)는 2025년 4월 한국 기업 1000곳과 일반인 1000명을 대상으로 AI에 대한 행동과 인식에 대한 설문조사를 진행하고, 그 결과를 바탕으로 한국 기업의 AI 활용 현황을 평가했다. 이 조사는 유럽에서는 3년째 진행되어 왔는데, 이번에 글로벌로 확장해 동일한 방법론을 적용했다. 스트랜드 파트너스의 닉 본스토우(Nick Bonstow) 디렉터는 설문조사 보고서의 내용을 소개하면서, 한국 기업의 AI 도입 현황과 주요 과제를 분석했다. 조사에서는 한국 기업의 48%가 AI를 도입 및 활용하고 있는 것으로 나타났는데, 이는 전년 대비 40% 성장한 수치이다. 유럽 기업의 평균 AI 도입률인 42%보다 높았는데, 특히 지난해에만 약 49만 9000 개의 한국 기업이 AI를 처음 도입한 것으로 추정된다. 본스토우 디렉터는 “AI를 도입한 기업들은 실질적인 이점을 경험하고 있다. 56%가 생산성 및 효율성 향상으로 매출 증가를 경험했고, 79%는 업무 생산성 향상 효과를 확인했다. 그리고 AI 도입에 따라 주당 평균 13시간의 업무 시간을 절감했다”고 소개했다. AI 도입률은 높지만, 국내 기업의 70%는 여전히 챗봇이나 간단한 반복 업무 자동화와 같은 기초적인 수준의 AI 활용에 머무르고 있는 상황이다. AI를 다양한 업무 영역에 통합하는 중간 단계는 7%, 여러 AI 도구나 모델을 결합하여 복잡한 업무를 수행하거나 비즈니스 모델을 혁신하는 변혁적 단계는 11%에 불과했다. 본스토우 디렉터는 “기업들이 AI의 잠재력을 완전히 활용하기 위해 더 높은 단계로 나아가야 할 필요가 있다”고 짚었다. 본스토우 디렉터는 국내 기업의 AI 도입이 양극화되고, AI 혁신의 편차를 키울 수 있다고 전했다. 한국 스타트업의 70%가 AI를 확대하고 있는데 이는 유럽의 58%보다 높은 수치로, 국내 스타트업 생태계는 AI 도입에서 뚜렷한 강점을 보였다. 스타트업의 33%는 AI를 비즈니스 전략 및 운영의 핵심 요소로 두고 있으며, 32%는 가장 고도화된 방식으로 AI를 활용하고 있다. 또한, 21%는 AI 기반의 새로운 제품 및 서비스를 개발 중이다. 반면, 국내 대기업의 69%는 여전히 AI를 효율 개선, 업무 간소화 등 기초적인 수준에서만 활용하고 있는 것으로 나타났다. 대기업의 10%만이 AI 기반 신제품 또는 서비스 개발 단계에 진입했는데, 이는 스타트업의 절반 수준이다. 이번 조사에서는 AI 도입의 주요 장애 요인으로 기술 및 디지털 인재의 부족, 자금 접근성, 규제 환경 등이 꼽혔다. 조사 응답 기업의 43%가 디지털 인재를 확보하지 못해 AI 도입 또는 확산에 어려움을 겪고 있다고 응답했고, 지난 1년간 디지털 역량 교육에 참여한 직원은 약 34%였다. 67%의 기업은 정부의 지원 정책이 AI 도입 결정에 중요하다고 응답했으며, 45%의 스타트업은 벤처 자본 56 · 접근성이 성장을 위한 핵심 요소라고 평가했다. 그리고 국내 기업들은 기술 예산 가운데 평균 23%를 규제 준수 비용에 투입하고 있으며, 34%는 AI 기본법 등 관련 입법으로 인해 이 비용이 증가할 것으로 예상했다. 본스토우 디렉터는 “한국이 AI 부문에서 세계를 선도할 수 있는 인프라와 스타트업 생태계 그리고 강한 열정을 가지고 있음을 확인했다. 하지만 AI 활용의 깊이를 더해주는 변혁적인 활용으로 나아가지 못하고 있는 점과 인재 부족, 규제 불확실성 등의 장애 요인을 해결해야 AI를 미래의 성장 동력과 경쟁력의 원천으로 삼을 수 있을 것”이라고 평가했다. 그리고, 이를 위해 한국 정부가 ▲기술 인재에 대한 투자 ▲혁신 친화적이고 명확한 규제 환경 조성 ▲공공 부문의 기술 현대화 및 디지털 전환 추진 등에 관심을 기울일 것을 제안했다.   ▲ AWS 김선수 AI/ML 사업 개발 수석 스페셜리스트   기업의 생성형 AI 활용 문턱 낮춘다 AWS의 김선수 AI/ML 사업 개발 수석 스페셜리스트는 국내 기업들이 AI를 잘 활용할 수 있도록 돕는 AWS의 생성형 AI 기술 스택과 주요 서비스를 소개했다. 그는 “2023년이 생성형 AI 개념 검증(PoC)의 해였다면 2024년은 생산 적용, 2025년은 비즈니스 가치 실현의 해가 될 것”이라고 짚었다. 또한 복잡한 작업을 자율적으로 수행하는 에이전트 AI에 대한 관심이 커지고 있다면서, 가트너(Gartner)의 전망을 인용해 “2026년까지 기업의 80% 이상이 생성형 AI API(애플리케이션 프로그래밍 인터페이스)를 사용하거나 관련 기능이 탑재된 애플리케이션을 배포할 것”이라고 전망했다. AWS는 생성형 AI를 위한 기술 스택을 세 가지 계층으로 제공한다. 가장 아래쪽에는 GPU, AI 프로세서 등을 포함해 모델 훈련과 추론에 필요한 인프라 레이어가 있고, 중간에는 AI 모델에 연결하여 각 기업에 최적화된 생성형 AI 애플리케이션을 구현하도록 돕는 모델/도구 레이어, 가장 위쪽에는 복잡한 개발 없이 쉽고 빠르게 활용할 수 있는 생성형 AI 애플리케이션 레이어가 있다. 이 기술 스택의 핵심으로 AWS가 내세운 것이 아마존 베드록(Amazon Bedrock)이다. 베드록은 생성형 AI 애플리케이션을 쉽게 구축하고 확장할 수 있도록 지원하는 완전 관리형 서비스이다. 앤트로픽, 메타, 미스트랄 AI 등 12개가 넘는 AI 기업의 파운데이션 모델(FM)을 선택해 활용할 수 있다는 점이 특징이다. 아마존 베드록은 비용, 지연 시간, 정확도를 최적화할 뿐만 아니라 기업의 필요에 맞게 모델을 맞춤 설정하거나 유해 콘텐츠/프롬프트 공격 등을 필터링해 안전한 AI 활용 환경을 갖출 수 있도록 돕는다. 김선수 수석 스페셜리스트는 “베드록은 프롬프트 엔지니어링, 검색 증강 생성(RAG), 미세조정(파인 튜닝) 등 다양한 방식으로 모델을 활용할 수 있도록 지원한다. 특히 RAG 구현을 위한 지식 베이스 및 벡터 검색 기능을 기본으로 제공해, 기업의 내부 데이터를 안전하게 연결하고 관련성 높은 답변을 생성할 수 있다”고 전했다. 최근 생성형 AI는 어시스턴트(assistant)를 넘어 워크플로를 자동화하는 에이전트(agent)로 진화하고 있으며, 궁극적으로는 사람의 개입 없이 AI끼리 자율적으로 협업하는 에이전틱 AI(agentic AI) 시스템으로 나아갈 것으로 보인다. AWS는 생성형 AI 에이전트 구축을 위해 ▲아마존 Q 디벨로퍼(Amazon Q Developer)와 같이 사전 구축된 에이전트 제품 ▲아마존 베드록 에이전트(Amazon Bedrock Agents)와 같이 내장된 오케스트레이션을 제공하는 완전 관리형 설루션 ▲스트랜드 에이전트(Strands Agents)와 같은 경량 오픈소스 SDK(소프트웨어 개발 키트)를 활용해 직접 에이전트를 구축할 수 있는 제품 등을 선보이고 있다.    ▲ AWS는 AI 에이전트의 구축과 배포를 위해 다양한 기술을 제공한다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

세일즈포스가 디지털 워크포스(Digital Workforce) 플랫폼 ‘에이전트포스(Agentforce)’의 차세대 버전인 ‘에이전트포스 3’를 발표했다. 세일즈포스 ‘이전트포스 3는 기존 AI 에이전트 기능에 확장성과 연결성을 강화했으며, 이를 통해 보다 효과적으로 조직 내 AI 전략 실행과 디지털 전환 가속화를 지원하는 데에 중점을 두고 있다. 에이전트포스 3의 핵심 기능은 ‘커맨드 센터(Command Center)’이다. AI 에이전트 운영의 가시성과 제어력 향상을 지원하는 커맨드 센터는 실시간 모니터링을 기반으로 작동되며, 대화 유형, 오류율, 응답 속도 등 AI 에이전트 활용 시 주요한 지표를 시각화해 기업의 AI 활용 현황을 한눈에 살펴볼 수 있다. 이에 따라 조직 내 실시간 AI 에이전트 관리는 물론, 잠재적인 위험에 선제적으로 대응할 수 있어 AI 에이전트 운영 간의 안정성을 높일 수 있다.     또한, 에이전트포스 3는 오픈 표준인 MCP(Model Context Protocol)를 기반으로 다양한 에이전트 및 엔터프라이즈 시스템 간의 플러그 앤 플레이 방식의 유연한 연결을 지원한다. 이를 통해 복잡한 코딩 작업 없이도 다양한 AI 에이전트를 API, 업무 시스템, 데이터 자산 등과 손쉽게 연결하고, 상호 작용과 협업이 가능한 A2A(Agent-to-Agent) 환경을 구현할 수 있다. 현재 MCP 서버는 AWS, 구글 클라우드, IBM, 페이팔, 박스, 스트라이프 등 30개 이상의 파트너가 세일즈포스의 공식 AI 에이전트 마켓플레이스인 ‘에이전트 익스체인지(AgentExchange)’를 통해 제공하고 있으며, 이를 통해 AI 에이전트는 데이터 처리, 콘텐츠 생성, 상거래 기능 등 각 산업별 특성에 따른 업무 자동화가 가능하다. 가령 AWS MCP 서버를 활용해 비정형 데이터 분석, 문서 요약, 이미지 인식이 가능하며, 구글 MCP 서버를 통해 지도 기반 서비스 및 생성형 AI 모델 연동이 가능하다. 기술 아키텍처도 강화됐다. 업그레이드된 ‘아틀라스 아키텍처(Atlas Architecture)’는 응답 속도를 기존 대비 50% 이상 개선했으며, 실시간 스트리밍, 웹 검색 기반 데이터 수집 및 출처 인용 기능을 통해 응답의 정확성과 신뢰도를 높였다. 다국어 지원 기능을 통해 프랑스어, 독일어, 스페인어, 일본어, 포르투갈어 등 6개 언어가 새롭게 지원되며, 향후 지원 언어는 30개 이상으로 확대될 예정이다. AI 모델의 성능 저하나 장애 발생 시 자동으로 대체 모델로 전환되는 ‘모델 자동 전환(failover)’ 기능도 새롭게 추가됐다. 에이전트포스 3는 보안과 규제가 중요한 산업에서의 활용 또한 용이해질 전망이다. 세일즈포스는 공공 부문에서 신뢰할 수 있는 AI 서비스를 제공하기 위해, 미국 연방 정부의 최고 보안 인증 등급인 ‘FedRAMP High’ 인증을 획득해, 공공 부문에서도 안정적으로 AI 서비스를 제공할 수 있게 됐다. 현재 AWS를 기반으로 앤트로픽(Anthropic)의 클로드(Claude) 모델을 호스팅하고 있으며, 향후 구글 제미나이(Google Gemini) 모델을 포함한 다양한 모델 지원을 확대해 고신뢰 산업군에서의 AI 에이전트 도입 및 활용을 지원해 나갈 계획이다. 이외에도 보다 많은 기업의 AI 에이전트 도입을 돕기 위해 ‘환자 일정 예약’, ‘광고 제안서 생성’, ‘차량 정비’ 등 반복적인 업무에 즉시 적용 가능한 200여 개의 ‘사전 구축형 액션’을 제공한다. 세일즈, 서비스, 인더스트리 클라우드 등 주요 제품군에서는 사용자 기반 요금제를 적용하여 상황에 따른 맞춤형 활용이 가능하며, 직원용 AI 에이전트는 무제한 사용을 지원해 유연한 AI 에이전트 도입 및 활용이 가능해질 것으로 예측된다. 세일즈포스의 애덤 에반스(Adam Evans) AI 부문 부사장 겸 총괄 매니저는 “에이전트포스는 AI 에이전트, 데이터, 애플리케이션, 메타데이터의 통합을 기반으로 디지털 워크포스 플랫폼을 개발해 왔으며, 이미 수천 개 기업이 에이전트포스를 통해 에이전틱 AI의 가치를 실현하고 있다”면서, “지난 수개월 동안 고객의 목소리를 바탕으로 개발한 에이전트포스 3는 AI와 인간의 협업을 촉진하고, 기존에는 상상할 수 없던 수준의 생산성 향상과 비즈니스 가치 창출을 가능하게 할 것”이라고 언급했다. 세일즈포스 코리아의 손부한 대표는 “AI 에이전트가 실제 업무 전반에 적용되며, 기술 구현 못지않게 운영의 투명성과 제어력 확보가 중요한 과제로 떠오르고 있다”면서, “에이전트포스 3는 이러한 과제를 해결하고, 국내 기업들의 AI 전략 실행과 디지털 전환 가속화를 지원하는 핵심적인 역할을 수행하게 될 것”이라고 강조했다.

BIM 칼럼니스트 강태욱의 이슈 & 토크   MCP(Model Context Protocol)는 클로드(Claude)의 개발사인 앤트로픽(Anthropic)의 인공지능 AI 에이전트 표준 프로토콜이다. 이번 호에서는 최근 많은 이슈가 되고 있는 MCP의 사용 방법을 간략히 설명한다.   ■ 강태욱 건설환경 공학을 전공하였고 소프트웨어 공학을 융합하여 세상이 돌아가는 원리를 분석하거나 성찰하기를 좋아한다. 건설과 소프트웨어 공학의 조화로운 융합을 추구하고 있다. 팟캐스트 방송을 통해 이와 관련된 작은 메시지를 만들어 나가고 있다. 현재 한국건설기술연구원에서 BIM/ GIS/FM/BEMS/역설계 등과 관련해 연구를 하고 있으며, 연구위원으로 근무하고 있다. 페이스북 | www.facebook.com/laputa999 블로그 | http://daddynkidsmakers.blogspot.com 홈페이지 | https://dxbim.blogspot.com 팟캐스트 | www.facebook.com/groups/digestpodcast   그림 1. MCP의 개념   MCP는 애플리케이션이 LLM(대규모 언어 모델)에 컨텍스트를 제공하는 방식을 표준화한 개방형 프로토콜이다. USB-C 포트처럼, 다양한 도구와 데이터를 LLM에 연결하는 통합된 인터페이스 역할을 한다. LLM 기반 에이전트와 워크플로 구축을 지원하며 유연한 통합, 데이터 보호, 공급업체 간 전환성을 제공한다. MCP를 이용하면 AI 에이전트가 다양한 도구를 이용해 기존 LLM보다 훨씬 많은 일을 할 수 있다. 예를 들어, LLM에서 실시간 웹 자료를 이용해 여행 일정을 짜고, 마케팅 보고서를 만들며, 레빗(Revit)과 같은 3D 모델 콘텐츠를 프롬프트 엔지니어링으로 개발할 수 있다.   그림 2. AI 에이전트 기반 3D 모델링(United Top Tech 유튜브)   그림 3. MCP 도구 서버(https://mcp.so)   MCP의 개념 아키텍처 구조 MCP는 호스트-클라이언트-서버 구조로 구성되며, 로컬 및 원격 데이터를 안전하게 연결할 수 있는 아키텍처를 따른다. 호스트는 서버에서 제공해 주는 파일 관리, 웹 서칭, 계산 등의 도구를 연결해 LLM을 통해 추론, CoT, 도구 호출, 생성 등의 역할을 담당한다.   그림 4. MCP의 구조   각 구성요소의 역할은 다음과 같다. MCP 호스트는 MCP 프로토콜을 통해 서비스에 액세스할 수 있는 애플리케이션이다. 클로드 데스크톱 앱, AI 에이전트/CLI, 커서 IDE 등이 이에 해당하며, LLM(로컬 또는 원격)을 활용하여 다양한 작업을 수행한다. MCP 클라이언트는 MCP 서버와 연결하기 위해 호스트 애플리케이션과 통합된 클라이언트이다. MCP 서버는 MCP 프로토콜을 통해 특정 기능을 노출하는 응용 프로그램 또는 프로그램이다. 서버는 도커(Docker) 컨테이너, JVM, Node.js(UV/UVX) 프로세스에서 실행될 수 있으며, MCP 커뮤니티에서 제공하는 사전 구축된 서버를 활용할 수도 있다. 로컬 데이터 소스는 로컬 시스템에 존재하는 데이터베이스 또는 파일 시스템이다. 원격 서비스는 웹 API를 통해 액세스할 수 있는 깃허브(GitHub), 브레이브 서치(Brave Search)와 같은 외부 리소스이다. MCP를 이용하면 서버, 클라이언트, 로컬에 있는 파일, 폴더, 앱에 접근해 이를 LLM으로 컨트롤할 수 있다. MCP 구조를 구성하는 호스트와 서버는 다음과 같은 도구를 통해 구성해 활용한다. 호스트 : 클로드, 커서(Cursor), 챗GPT(ChatGPT), 깃허브 코파일럿(Github Copilot) 등 서버 : Model Context Protocol Servers(https://github. com/modelcontextprotocol/servers) MCP는 전형적인 호스트-서버 프로토콜(TCP/IP와 유사)을 따른다. 서버의 실행 모드는 SSE(server sent event)와 stdio(표준입출력) 모드가 있다. SSE는 네트워크로 연결해 도구를 호출할 수 있도록 한다. stdio는 로컬 자체에서 도구를 호출할 수 있도록 한다.     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.