산업AI의 성패, 데이터의 ‘양’이 아닌 ‘맥락’으로 승부   지난 3월, 글로벌 산업 소프트웨어 시장에 의미 있는 변화가 일어났다. 헥사곤의 주요 소프트웨어 사업부가 분사해 ‘옥타브(Octave)’라는 독립 브랜드로 새롭게 출범한 것이다. 월드 IT 쇼(WIS) 2026 현장에서 만난 옥타브 산업 컨설팅 부문 김세환 기술 이사는 옥타브가 건설/플랜트/조선 분야를 리드해온 것에서 진일보하겠다는 포부를 밝혔다. 그리고 산업AI와 결합하여 전 산업 분야에서 라이프사이클을 아우르는 기업으로 거듭나겠다는 비전을 제시했다. ■ 최경화 국장     옥타브는 산업 및 인프라 자산의 설계(design)부터 구축(build), 운영(operate), 보호(protect)에 이르는 전 단계에 걸쳐 ‘라이프사이클 인텔리전스’를 제공하는 기업이다. 옥타브의 전신은 인터그래프로, 1969년에 플랜트 산업 분야의 데이터 관리와 3D 설계 설루션을 공급하는 회사로 설립되었다. 2010년 헥사곤AB(Hexagon AB)에서 인수 후 헥사곤 PPM (2017년)으로 명칭이 변경되었고, 설계를 넘어 자산의 전체 수명 주기 관리 업체로 변화한다는 의미에서 헥사곤 ALI(2022년)로 변경되어 온 바 있다. 옥타브의 설립은 헥사곤 내 헥사곤 ALI(애셋 라이프사이클 인텔리전스) 사업부, SIG(세이프티·인프라·지오스페이셜) 사업부, 브릭시스, ETQ, 프로젝트메이츠 사업부를 통합해 구성되었으며, 산업AI 시대에 소프트웨어 분야에 더욱 집중하기 위해 새롭게 설립되었다는 설명이다. 이 회사는 현재 45개국 이상의 고객사를 지원하고 있으며, 포춘 500대 기업의 약 60%가 옥타브 설루션을 활용하고 있다. 김세환 이사는 이번 분사가 단순히 조직의 분절이 아니라, 고객의 수요와 운영 현실을 반영한 전략적 선택이었다고 설명한다. “산업 간 연계가 깊어지면서 자산 생애주기 전반에서 데이터가 소실되는 문제가 빈번해졌고, 이를 해결하기 위해 보다 빠르고 단호한 투자가 가능한 독립 법인이 필요했다”는 것이다. 옥타브는 ‘인텔리전스를 규모 있게 실현한다’는 비전 아래, 복잡한 데이터를 실행 가능한 정보로 전환하는 데 집중하고 있다.   생성형 AI와 산업AI의 결정적 차이, 맥락 최근 생성형 AI 열풍이 거세지만, 김 이사는 산업 현장의 AI는 본질적으로 달라야 한다고 강조한다. 일반적인 AI가 폭넓은 정보를 바탕으로 답을 내놓는다면, 산업 AI는 실제 자산과 안전, 워크플로에 직결되는 ‘구조화된 도메인 특화 데이터’를 기반으로 삼아야 한다. 산업 환경에서의 오류는 안전과 품질, 비용에 치명적인 영향을 미치기 때문이다. 옥타브의 산업AI는 도면, 유지보수 이력, 운영 현황, 센서 데이터 등 맥락(context)화된 데이터를 기반으로 작동하며, 점검 우선순위를 정하거나 부품 발주 지침을 내리는 등 즉각 실행 가능한 인텔리전스를 제공한다.   AI 선도 전략으로 최적의 대안 제시 옥타브의 핵심 전략은 ‘AI 주도(AI-lead)’가 아닌 ‘AI 선도(AI-forward)’다. AI가 전문가를 대체하는 것이 아니라 위험 신호를 감지해 권고안을 제시하고, 최종 결정은 현장 전문가가 내리는 구조다. 데이터 통합이 단순히 정보를 모으는 것이라면, 맥락화는 그 데이터를 자산 및 리스크와의 관계 속에서 의미 있게 만드는 작업이다. 옥타브의 AI 전략은 데이터 맥락화, 임베디드 AI, 에이전틱(agentic) 워크플로, AI 네이티브 애플리케이션이라는 네 가지 축을 중심으로 구성된다. 김 이사는 AI 도입의 성패가 기술적 성숙도가 아닌 ‘데이터 준비도(data readiness)’에 달려 있다고 말한다. 데이터가 충분히 연결되고 맥락이 결합될 때 비로소 ‘AI가 즉시 활용 가능한 데이터’가 된다. 이러한 토대 없이 AI를 도입하면 성과 없이 비용만 발생할 가능성이 높다.   핵심 설루션 활용 : 옥타브 어튠 EAM과 옥타브 아리아 한국 산업 현장에서 가장 빠르게 현실화되고 있는 영역은 운영(operate) 도메인, 특히 데이터 맥락화와 임베디드 AI를 결합한 자산 성능 관리(APM) 및 예측 유지보수이다. 실제 현장에서 옥타브 어튠 EAM(Octave Attune EAM)은 작업 지시, 자산 추적, 재고 및 안전 관리를 통합적으로 지원하며, 생성형 AI 엔진인 옥타브 아리아(Octave Aria)는 설비 제조사 매뉴얼을 자동으로 읽어 예방 정비 항목을 정리하거나 공급업체 정보를 참조해 부품 가격을 자동 업데이트하는 등 현장 실무자의 반복 업무를 줄여준다. 에이전틱 워크플로와 AI 네이티브 애플리케이션은 현재 기술 개발 중에 있으며, 옥타브는 올해 에이전틱 AI 기능을 단계적으로 도입할 계획이다.   한국 산업계의 성공 사례와 기술 검증 옥타브는 에너지, 석유화학, 건설/플랜트(EPC), 제조 분야 등에서 주요 산업 고객들과 협력하고 있다. 대표적 사례로 에쓰오일(S-OIL)은 옥타브 Facets P&ID, 옥타브 Forte 3D 등의 설루션을 도입해 지능형 디지털 트윈 기반 운영 체계를 구축하였다. 현대건설 또한 옥타브와 MOU를 체결하고 스마트 EPC 분야의 디지털 전환을 추진 중이다. 이러한 기술력은 극한의 환경인 F1 레이싱 현장에서도 입증되고 있다. 옥타브는 VCARB(비자 캐시앱 레이싱 불스)와 파트너십을 맺고 옥타브 어튠을 통해 모든 부품과 장비, 공구를 실시간으로 관리한다. 단 하나의 실수도 허용되지 않는 F1 서킷에서 검증된 자산 가시성과 예측 유지보수 기술은 에너지, 인프라, 제조 운송 등 산업현장의 성과로 이어지고 있다.   데이터 연결과 준비를 통해 산업AI 경쟁력 강화 옥타브는 오는 2026년 3분기, 생애주기 전반의 데이터를 단일 스레드로 통합하고 에이전틱 서비스를 제공하는 단일 플랫폼을 출시할 예정이다. 김세환 이사는 향후 3~5년 내 산업 AI의 경쟁력이 AI 모델의 정교함이 아니라 ‘얼마나 연결되고 맥락화된 데이터 기반을 갖췄는가’에서 갈릴 것이라고 전망한다. 그는 한국 기업들에게 “AI에 투자하기 전, 데이터가 진정으로 AI 준비 상태(AI-ready)인지 확인하라”고 조언했다. 단편적인 효율 개선을 넘어 라이프사이클 전반의 데이터를 연결하는 변혁에 집중하는 조직만이 산업 AI 시대의 승자가 될 것이라는 분석이다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

매스웍스는 4월 7일 개최한 ‘매트랩 엑스포 2026 코리아’ 행사를 통해 엔지니어링과 과학적 혁신을 가속화하기 위한 비전을 제시하면서, ‘임베디드 인텔리전스’를 통한 설계 방식의 변화를 강조했다. 특히 AI(인공지능)는 코드 작성과 문제 해결 루프를 직접 제어함으로써 개발 복잡성을 해결하고 시장 출시 기간을 줄이는 기술로 자리매김하고 있다. 매스웍스는 모델 기반 설계(MBD)와 AI의 결합을 통해 더욱 신속하고 정교한 설계 환경을 구축한다는 전략을 내세웠다. ■ 정수진 편집장   매스웍스는 지난 1984년 설립 이래 MBD(model-based design) 방법론을 자동차와 항공 등 안전이 필수인 산업 분야를 중심으로 적용해 왔다. MBD는 제품 개발의 복잡도가 높아지는 흐름에 맞춰 다양한 물리 영역과 다중 도메인 시스템을 복합적으로 시뮬레이션하고 상호 영향을 검증하는 환경을 제공한다. 매스웍스는 작은 오류가 치명적인 결과로 이어질 수 있는 엔지니어링 현장에서 MBD 방법론이 강력한 검증 및 확인 워크플로를 거쳐 시스템의 안정성을 보장한다고 설명한다. 매스웍스는 이런 MBD의 기반 위에서 최근 산업계의 화두인 AI 기술을 안전하게 융합한다는 접근법을 내세웠다. 완전히 새로운 AI 플랫폼을 구축하는 것이 아니라, 수십 년간 현장에서 검증된 자사의 MBD 플랫폼 내에 인공지능 기능을 자연스럽게 내재화하겠다는 것이다.   ▲ 매스웍스는 생성형 AI가 제품 개발 루프를 가속화할 수 있다고 설명한다.   생성형 AI가 이끄는 설계 패러다임의 변화 매스웍스의 사미르 M. 프라부(Sameer M. Prabhu) 인더스트리 부문 이사는 AI가 엔지니어링 설계의 전 영역에 걸쳐 이미 실질적인 변화를 만들어내고 있다고 강조했다. 엔지니어링 설계의 핵심은 끊임없이 반복되는 ‘문제 해결 루프’에 있다. 과거에는 엔지니어가 직접 설계 공간을 탐색하며 해답을 찾았다면, 인공지능은 엔지니어가 정의한 목표와 제약 조건 안에서 스스로 방대한 설계 공간을 탐색하며 최적의 설루션을 빠르게 도출해낼 수 있다는 것이다. 이러한 변화를 보여주는 기술이 바로 AI 기반의 차수 축소 모델(reduced order model : ROM)이다. 프라부 이사는 자동차 부품의 설계 파라미터 최적화에 물리 기반 시뮬레이션을 활용한 사례를 소개했다. “기존 방식으로는 수천 번의 시뮬레이션을 반복하는 연산에 16일의 시간이 필요했다. 하지만 실험 데이터를 바탕으로 딥러닝 기반의 인공지능 차수 축소 모델을 학습시켜 최적화 루프에 적용한 결과, 단 5분 만에 작업을 끝낼 수 있었다”는 것이 프라부 이사의 설명이다. 무겁고 복잡한 해석 모델을 가벼운 인공지능 모델로 대체하여 설계 속도를 크게 높일 수 있었다는 것이다. 또한, 빠르게 발전하고 있는 생성형 AI(generative AI)는 반복되는 검증 작업이나 코드 생성을 빠르게 자동화하여, 엔지니어가 더 높은 수준의 추상화 및 목표 지향적 설계에 집중할 수 있도록 돕는다. 프라부 이사는 “미래 엔지니어의 핵심 역량은 목표 지향적 사고와 설계 루프 자체를 설계하는 능력이 될 것”이라고 전망했다.   ▲ 매스웍스 사미르 M. 프라부 이사   MBD 환경에서 AI의 생산성 높인다 MBD를 구현하는 매스웍스의 핵심 플랫폼인 시뮬링크(Simulink)는 전통적으로 AI 알고리즘을 정교한 룩업 테이블의 발전된 형태로 통합해 활용해 왔다. 엔지니어는 매트랩(MATLAB) 등에서 훈련한 AI 모델과 특징 추출 코드를 시뮬링크로 가져와 프로세서 탑재 제어 모듈용 C 코드를 자동 생성해 하드웨어에 곧바로 배포할 수 있다. 매스웍스는 최근 이 환경에 생성형 AI의 생산성을 결합한 시뮬링크 코파일럿(Simulink Copilot)을 도입하여 플랫폼을 한 단계 더 진화시켰다. 시뮬링크 코파일럿은 MBD 환경에 생성형 AI의 생산성을 결합했다. 대화형 챗 인터페이스를 통해 복잡한 시뮬링크 모델의 동작 원리를 자연어로 사용자에게 설명해 준다. 또한 특정 제어 시스템이나 상태 머신 모델을 개선하기 위한 구체적인 아이디어를 제안할 수 있다. 코파일럿은 단순히 조언을 건네는 데 그치지 않고, 해당 작업에 바로 적용할 수 있는 최적의 도구와 관련 기술 문서까지 함께 추천하며 설계 과정의 어려움을 해결하도록 돕는다. 프라부 이사는 “우리의 비전은 생성형 AI와 MBD 모델 기반 설계를 사용해서 이런 챗 인터페이스와 함께 생성형 AI의 생산성 향상을 제공하고, 사용자가 결과를 빠르게 얻을 수 있도록 하는 것”이라면서, 시뮬링크 코파일럿의 새로운 기능이 엔지니어의 작업 속도와 전반적인 효율을 높여 줄 열쇠라고 강조했다.   ▲ 매스웍스코리아 박주일 사장   제조업 경쟁력 강화를 위한 전략과 미래 비전 매스웍스는 크게 두 가지의 AI 전략을 소개했다. 첫째는 물리적 하드웨어를 대체하거나 보완하기 위해 AI 모델을 최종 시스템의 구성 요소로 직접 내장하는 방식이다. 둘째는 AI가 스스로 방대한 설계 공간을 탐색하며 문제 해결 루프 자체를 주도하도록 만드는 방식이다. 또한, 매스웍스는 매트랩 코파일럿과 시뮬링크 코파일럿 등 생성형 AI를 자사의 기존 플랫폼에 내재화하여 일상적인 코딩과 검증 업무의 자동화까지 지원할 계획이라고 밝혔다. 다만 안전이 최우선인 엔지니어링 산업의 특성상, AI의 환각 현상이나 비결정적 특성은 치명적인 위험을 일으킬 수 있다. 이에 대해 박주일 사장은 “기존에 있는 플랫폼에 AI가 들어가기 때문에 워크플로간 충돌이나 정합성 이슈가 상대적으로 적다는 것이 매스웍스의 유니크한 강점”이라고 설명하면서, “수십 년간 업계 표준으로 자리 잡은 MBD 플랫폼과 강력한 검증 및 확인 워크플로를 통해 AI 결과물의 신뢰성을 통제할 수 있을 것”이라고 전했다. 한국 시장에서 매스웍스가 그리는 청사진은 한국 제조업의 근원적인 경쟁력을 한 단계 끌어올리는 데 집중되어 있다. 기하급수적으로 증가하는 제품 개발의 복잡도와 출시 기간 단축이라는 압박 속에서, 매스웍스는 국내의 엔지니어링 커뮤니티를 기술적으로 뒷받침하는 조력자 역할을 하겠다는 계획이다. 나아가 기업에 대한 지원뿐 아니라 학계와의 협력을 통해 미래 공학 인력을 양성하는 일에도 투자할 것이라고 밝혔다. 박주일 사장은 “자동차 산업에서 촉발된 소프트웨어 정의 제품(software-defined product)의 흐름이 우주항공, 조선, 에너지 등 모든 산업으로 확장되는 변화가 일어나고 있다. 매스웍스코리아는 새로운 산업 영역의 기술적 간극을 메우고 디지털 전환을 선도하는 핵심 파트너로 자리매김하고자 한다”고 전했다.   ■ 같이 보기 : [인터뷰] 시뮬링크로 배터리 BMS 신뢰성 확보 및 로직 검증 자동화 구현     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

세일즈포스는 최근 ‘에이전틱 엔터프라이즈’ 비전을 소개하면서, 핵심 플랫폼으로 슬랙(Slack)을 내세웠다. 세일즈포스가 2021년 277억 달러(약 30조 원)에 인수한 슬랙은 메시징 및 채팅 앱을 넘어, AI(인공지능)를 기반으로 업무를 자동화하고 의사결정을 지원하는 ‘에이전틱 업무 운영체제’를 지향한다. 세일즈포스는 인간과 AI가 유기적으로 협업해 생산성 향상과 실질적인 비즈니스 성과를 얻는 미래형 기업 운영 모델의 청사진을 제시했다. ■ 정수진 편집장   ▲ 에이전틱 엔터프라이즈 아키텍처를 소개한 세일즈포스코리아 박세진 대표   데이터와 에이전트가 결합하는 에이전틱 엔터프라이즈 세일즈포스가 제시하는 ‘에이전틱 엔터프라이즈’는 단순히 사람의 업무를 돕는 AI를 넘어, 사람과 AI 에이전트가 공존하며 시너지를 내는 기업을 뜻한다. 지난 4월 8일 진행된 기자간담회에서 세일즈포스코리아의 박세진 대표는 “에이전틱 엔터프라이즈는 사람과 AI 에이전트(agent)가 공존을 이루는 기업이다. 에이전트가 데이터를 기반으로 실행을 하고, 사람은 그 에이전트에게 방향을 제시한다. 두 존재가 서로 부족한 부분을 메꿔 주는 구조”라고 설명했다. 단순한 챗봇과 달리 에이전트가 데이터를 기반으로 실제 비즈니스 업무를 자율적으로 판단하고 실행하며, 직원은 보다 창의적인 고부가가치 역할과 방향 제시에 집중하게 된다는 것이다. 이러한 업무 환경을 실현하기 위해 세일즈포스는 크게 네 가지 핵심 시스템을 단일 플랫폼으로 통합한 에이전틱 엔터프라이즈 아키텍처를 제시했다. 가장 밑바탕에는 기업 내·외부에 흩어진 모든 데이터를 하나로 연결하고 통합하는 컨텍스트 시스템(system of context)이 위치한다. 세일즈포스가 가진 인포매티카, 뮬소프트, 태블로, 데이터 360 등의 설루션을 활용해 에이전트가 참조할 수 있는 신경망이자 신뢰도 높은 데이터 기반을 구축하는 역할이다. 그 위에는 세일즈포스가 오랜 시간 축적해 온 비즈니스 프로세스와 산업별 노하우가 담긴 업무 시스템(system of work)이 자리 잡고 있다. 그리고 실질적인 업무를 직접 수행할 수 있도록 기업 맞춤형 AI 에이전트를 개발하고 테스트 및 배포하는 에이전트 시스템(system of agency)인 에이전트포스(Agentforce)가 유기적으로 작동한다. 가장 위쪽에는 고객 및 직원의 경험을 에이전트와 매끄럽게 연결하는 인게이지먼트 시스템(system of engagement)이 자리한다. 이곳에서 슬랙을 에이전틱 업무 운영체제로 삼아 사람과 앱, 에이전트가 대화형 인터페이스를 통해 끊김 없이 소통하고 협업을 완성하게 된다.   ▲ 슬랙은 기업 내 자산을 연결하고 의사결정을 돕는 방향으로 강화되고 있다.   업무 효율 높이는 ‘에이전틱 업무 운영체제’ 슬랙 에이전틱 업무 운영체제(agentic work OS)를 지향하는 슬랙은 사람, 애플리케이션, 데이터 그리고 AI 에이전트를 하나의 대화형 인터페이스 안에서 매끄럽게 연결하는 구심점 역할을 한다. 과거에는 직원이 업무를 처리하기 위해 수십 개의 애플리케이션을 번갈아 사용하며 흐름이 끊기는 불편함을 겪어야 했다. 김고중 슬랙 코리아 사업 총괄은 “이제 슬랙은 복잡한 시스템을 오갈 필요 없이 친숙한 대화창 안에서 즉각적으로 정보를 찾고 정리할 뿐 아니라, 실제 업무 트랜잭션까지 실행할 수 있는 통합 환경을 제공한다”고 설명했다. 특히 슬랙 안에서는 세일즈포스의 맞춤형 에이전트뿐만 아니라 외부의 에이전트와 기업이 자체 개발한 에이전트까지 모두 하나로 연동되어 유기적으로 작동한다. 이 공간에서 사용자는 어떤 에이전트를 사용해야 할지 일일이 신경 쓸 필요가 없다. 지시 사항을 자연어로 대화하듯 입력하면 슬랙봇이 맥락을 파악하고 적절한 에이전트를 지휘해 알아서 업무를 처리해 주기 때문이다. 슬랙 코리아의 주다혜 설루션 엔지니어는 “슬랙은 세일스포스, 서드파티, 고객이 직접 개발한 에이전트까지 컨트롤하며 보안 거버넌스를 지키면서 사용자의 업무를 돕는다”고 설명했다. 슬랙의 지향점은 사람간의 협업을 넘어서 인간과 에이전트가 협업하는 에이전틱 엔터프라이즈의 핵심이 된다는 것이다.   ▲ 슬랙에서 다양한 외부 AI와 앱을 연결해 활용할 수 있다.   슬랙봇, 실질적인 비즈니스 성과와 생산성 혁신 주도 한편, 세일즈포스는 기자간담회에서 슬랙에 포함된 맞춤형 AI 에이전트 ‘슬랙봇(Slackbot)’을 처음으로 국내에 공개했다. 슬랙봇이 알림 도우미를 넘어 사용자의 업무 방식과 비즈니스 맥락을 이해하는 맞춤형 AI 비서로 진화했다는 것이 세일즈포스의 설명이다. 슬랙봇의 주요 기능으로는 ▲회의 내용을 자동으로 기록하고 요약해 실행 과제를 도출하는 미팅 인텔리전스 ▲여러 애플리케이션을 넘나들며 문서 요약과 초안 작성 등을 단일 워크플로에서 지원해 업무 흐름이 끊기지 않게 돕는 데스크톱 어시스턴트 기능 ▲반복 업무를 AI 명령 세트로 표준화하는 AI 스킬 기능 ▲사용자의 대화 패턴을 학습해 맞춤형 답변을 고도화하는 메모리 기능 ▲구글 드라이브, 지라 등 외부 시스템에 흩어진 데이터까지 대화하듯 자연어로 한 번에 찾는 엔터프라이즈 검색 기능 등이 있다. 또한, 조직 내 모든 에이전트와 앱을 통합하는 클라이언트 기능을 활용하면 세일즈포스의 에이전트포스는 물론 서드파티 에이전트까지 하나의 대화창에서 유기적으로 연동하고 지휘할 수 있다. 이러한 슬랙봇의 도입은 큰 폭의 생산성 향상으로 이어진다. 세일즈포스는 “슬랙봇을 통해 직원은 개인당 하루 최대 90분의 업무 시간을 절약하고, 팀 단위로는 주간 최대 20시간의 효율 개선 효과를 얻은 사례를 확인했다”고 전했다. 기자간담회에서는 국내 기업의 업무 혁신 사례도 소개됐다. 당근마켓은 사내 AI 에이전트를 슬랙에 구현해 쿼리 생성과 과거 메시지 데이터 분석 등에 활용하고 있다. 당근마켓의 이예찬 엔지니어는 “슬랙은 단순한 소통 창구를 넘어 조직의 ‘살아있는 기억’이며, 진정한 에이전틱 운영체제로 진화할 수 있음을 체감하고 있다”라고 밝혔다. 배달의민족을 운영하는 우아한형제들은 비개발 부서에서도 슬랙 워크플로를 활용해 반복 문의를 선제적으로 해결하고 있다. 우아한형제들의 이청규 담당은 “슬랙봇을 도입해 신규 입사자의 적응을 돕고 불필요한 커뮤니케이션에 소모되는 ‘컨텍스트 비용’이 줄어들 것으로 기대한다”고 전했다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

스노우플레이크는 스노우플레이크 인텔리전스(Snowflake Intelligence)와 코텍스 코드(Cortex Code)의 주요 기능을 업데이트하며 기업용 AI 비전을 구체화했다. 이번 업데이트는 AI 시스템이 단순히 질문에 답하는 수준을 넘어 실제 업무를 수행하는 에이전틱 엔터프라이즈 환경을 조성하는 데 중점을 뒀다. 기업은 스노우플레이크의 데이터를 바탕으로 다양한 시스템과 AI 모델을 통합해 업무 효율을 높일 수 있다. 스노우플레이크 인텔리전스는 비즈니스 사용자를 위한 개인형 업무 에이전트로 진화했다. 사용자의 선호도와 업무 흐름을 학습해 최적화된 결과를 제공하며, 반복 업무 자동화 기능인 ‘스킬스’를 통해 발표 자료 준비나 다단계 분석 등을 자연어로 명령해 수행할 수 있다. 또한 지메일, 구글 캘린더, 세일즈포스 등 주요 도구와 연동하는 ‘MCP 커넥터’와 복잡한 질문에 대해 추론하고 보고서를 작성하는 ‘딥 리서치’ 기능도 추가될 예정이다. 이동 중에도 데이터를 확인할 수 있는 iOS 모바일 앱과 분석 결과물을 공유 자산으로 만드는 ‘아티팩트’ 기능도 출시를 앞두고 있다.     개발자를 위한 코팅 에이전트인 코텍스 코드는 엔터프라이즈 데이터 생태계 전반으로 지원 범위를 넓혔다. AWS 글루나 데이터브릭스 등 외부 데이터 시스템에서도 개발이 가능하며, 비주얼 스튜디오 코드 확장 기능과 클로드 코드 플러그인을 통해 기존 개발 환경에서 바로 AI 기능을 사용할 수 있다. 특히 전체 고객의 50% 이상이 이미 코텍스 코드를 도입해 생산성을 높이고 있다는 것이 스노우플레이크의 설명이다. 스노우플레이크의 바리스 굴테킨 AI 부사장은 “AI는 기업 운영 방식을 변화시키고 있으며, 시장을 선도하는 플랫폼은 적절한 거버넌스를 바탕으로 AI를 업무에 쉽게 적용해야 한다”면서, “고객이 데이터를 통합하고 핵심 시스템을 연결해 AI를 실질적인 도구로 전환하도록 돕겠다”고 밝혔다.

세일즈포스가 맞춤형 AI 에이전트인 슬랙봇(Slackbot)을 국내에서 처음으로 선보였다. 또한, 세일즈포스는 슬랙을 중심으로 인간과 AI 에이전트가 유기적으로 협업하는 ‘에이전틱 엔터프라이즈(Agentic Enterprise)’ 비전과 혁신 전략을 발표했다. 4월 8일 진행된 기자간담회에서 세일즈포스 코리아 박세진 대표는 슬랙을 사람과 AI 에이전트, 데이터가 연결되는 ‘에이전틱 업무 운영체제(Agentic Work OS)’로 정의했다. 세일즈포스는 이번 슬랙봇 출시를 기점으로 비즈니스 맥락을 이해하는 AI 에이전트 역량을 강화해 기업의 에이전틱 엔터프라이즈 전환을 지원할 계획이다. 세일즈포스의 설명에 따르면, 슬랙봇은 데이터 파운데이션을 기반으로 슬랙에 축적된 모든 비즈니스 데이터를 활용한다. 이를 통해 사용자의 조직 내 역할과 특성에 맞춘 비서이자 동료 역할을 수행한다. 슬랙봇은 회의 내용을 자동으로 기록하고 요약하는 미팅 인텔리전스 기능을 제공한다. 이 기능은 세일즈포스 CRM과 연계해 고객 맞춤형 후속 과제를 연결한다. 또한 AI 스킬 기능을 통해 반복 업무를 표준화하고 직무별 워크플로를 효율적으로 운영하도록 돕는다. 데스크톱 어시스턴트는 여러 업무용 애플리케이션에서 필요한 작업을 단일 워크플로 내에서 처리할 수 있게 지원한다. 슬랙봇은 모든 업무를 하나의 대화형 인터페이스로 통합한다. 사용자는 슬랙 내에서 데이터 마이그레이션 없이 영업 기회 업데이트, 연락처 관리, 고객 서비스 담당자 배정 등의 업무를 즉시 처리할 수 있다. 사용자의 업무 방식을 학습하는 메모리 기능과 음성 입력 기능도 더해졌다. 조직 내 모든 에이전트와 앱을 통합하는 MCP 클라이언트 기능도 함께 공개됐다. 사용자는 권한에 따라 세일즈포스의 에이전트포스와 서드파티 에이전트를 포함한 기업 내 모든 앱에 접근할 수 있다. 슬랙 마켓플레이스에 있는 2600개 이상의 앱과 세일즈포스 앱익스체인지의 6000개 이상 앱을 연동해 활용하는 것도 가능하다.     기자간담회에서는 당근마켓과 우아한형제들의 슬랙 활용 사례도 소개됐다. 당근마켓은 배포 알림과 장애 감지 등 모든 비즈니스 맥락을 슬랙에서 관리하고 있다. 특히 사내 AI 에이전트 카비를 슬랙에 도입해 리포트 작성과 메시지 데이터 분석에 활용 중이다. 당근마켓 이예찬 엔지니어는 “슬랙은 단순한 소통 창구를 넘어 조직의 살아있는 기억”이라고 말했다. 우아한형제들은 슬랙 엔터프라이즈 그리드를 통해 글로벌 조직과 협업하며 슬랙 커넥트로 외부 파트너와 사람, 데이터를 연결하고 있다. 우아한형제들 이청규 담당은 “슬랙봇 도입으로 신규 입사자의 적응을 돕고 불필요한 커뮤니케이션에 소모되는 비용이 줄어들 것으로 기대한다”고 밝혔다. 박세진 대표는 기업이 이제 AI 도입을 넘어 실질적인 비즈니스 가치를 창출하는 에이전틱 엔터프라이즈로 전환해야 한다고 강조했다. 그는 “강력한 에이전트의 지능은 신뢰할 수 있는 데이터 위에서 완성된다”고 설명하며, “보안 가드레일인 트러스트 레이어와 강화된 데이터 파운데이션을 기반으로 한국 기업의 혁신을 지원하겠다”고 덧붙였다.

아비바는 엔비디아와 협력해 자사의 엔지니어링 및 운영 소프트웨어를 엔비디아 옴니버스 DSX 블루프린트(NVIDIA Omniverse DSX Blueprint)에 통합했다고 밝혔다. 이를 통해 기가와트급 AI 팩토리를 위한 새로운 라이프사이클 디지털 트윈 아키텍처를 선보였다. 양사는 대규모 데이터센터에 적용할 수 있는 물리적·디지털 모듈을 공동 개발하고 이를 AI 팩토리 형태로 구현한다. 이 방식은 기존 AEC(엔지니어링·조달·시공) 프로젝트에서 검증된 방법론을 기반으로 삼았다. 이번 협력은 아비바의 산업 인텔리전스 플랫폼 커넥트와 산업용 디지털 트윈 기술 포트폴리오를 중심으로 진행한다. 기업은 도메인 특화 시뮬레이션과 디지털 시각화, 협업 설계 도구를 통해 GPU 활용 효율을 높일 수 있다. 아비바에 따르면 AI의 토큰 생성에 걸리는 시간을 줄여 AI 팩토리 구축 속도와 확장성을  높일 수 있다. 아비바는 슈나이더 일렉트릭, 이탭(ETAP)과 맺은 전략적 파트너십을 이번 협력과 연계한다. 세 기업은 엔비디아 옴니버스 DSX 블루프린트 기반 AI 팩토리의 설계부터 시뮬레이션, 구축, 운영, 최적화 전 과정을 공동으로 고도화하고 있다. 이를 통해 아비바가 보유한 산업 전문성을 AI 인프라 영역으로 확장한다는 전략이다.     아비바는 설루션 통합을 통해 AI 팩토리의 전체 생애주기에 걸쳐 디지털 트윈의 가치를 제공한다는 비전을 내세웠다. 우선 오픈USD 기반 심레디(SimReady) 자산을 아비바 유니파이드 엔지니어링(AVEVA Unified Engineering)으로 가져올 수 있는 신규 컨버터를 제공한다. 이를 통해 기존 자산 재사용과 고정밀 시뮬레이션 환경 활용이 가능해진다. 아비바 자산 정보 관리(AVEVA Asset Information Management)를 활용하면 단일 데이터 소스를 바탕으로 설계부터 운영까지 장비와 시스템을 일관되게 관리할 수 있다. 아비바 프로세스 시뮬레이션(AVEVA Process Simulation)은 AI 팩토리의 고급 액체 냉각 네트워크를 모델링하고 시뮬레이션하여 설계를 최적화하고 냉각 효율을 높이는 데 쓰인다. 아비바 PI 시스템(AVEVA PI System)은 엔비디아 옴니버스 DSX 익스체인지 전반에서 IT와 OT 데이터를 통합 수집하고 분석한다. 향후 엔비디아 NV-태서랙트(NVIDIA NV-Tesseract) 모델을 적용해 이상 탐지와 예측 기능까지 확대할 계획이다. 이를 통해 냉각 시스템과 서버 랙 등에서 발생하는 데이터를 실시간으로 분석할 수 있다. 아비바 오퍼레이션 컨트롤(AVEVA Operations Control)과 유니파이드 오퍼레이션 센터(Unified Operations Center)는 전력과 기계, 안전 시스템을 하나의 통합 플랫폼으로 관리한다. 상황 인식 기반 템플릿을 통해 장애 원인 분석과 대응 권고, 성능 저하 추세 파악 등이 가능하다. 고객은 고밀도 AI 팩토리 환경에서도 안정적인 운영을 구현하고 차세대 AI 인프라 구축을 앞당길 수 있다. 아비바의 롭 맥그리비 최고제품책임자는 “AI 팩토리는 글로벌 디지털 경제를 견인하는 핵심 인프라로 자리 잡고 있다”면서, “아비바와 엔비디아는 전문성과 소프트웨어, 운영 역량을 결합해 새로운 디지털 트윈 구축 방식을 제시하고 있다”고 전했다. 엔비디아의 블라디미르 트로이 AI 인프라 부문 부사장은 “기가와트급 AI 팩토리의 확산은 설계부터 운영까지 전체 생애주기를 최적화할 수 있는 산업 지능을 요구한다”면서, “아비바의 소프트웨어를 엔비디아 옴니버스 DSX 블루프린트에 통합함으로써 개발자들이 AI 인프라를 더 빠르고 효율적으로 구축할 수 있게 됐다”고 밝혔다.

  스마트 건설 DX에 대한 이해 및 동향, 관련 제품 및 업체 소개 등을 집대성한 <스마트 건설 DX 가이드>가 발간되었습니다.  <스마트 건설 DX 가이드>는 빌딩스마트협회와 캐드앤그래픽스의 주도 하에 업계의 다양한 흐름들을 제시하고, 스마트 건설 DX에 대한 이해와 트렌드, 시스템 구축시 알아두어야 할 전략과 구축 가이드, 관련 소프트웨어 및  공급 업체 소개, 제품리스트 등을 집대성하였습니다.    출판 / 캐드앤그래픽스 페이지 / 256쪽, 올 컬러 발간일 / 2026년 4월 20일 정가  / 30,000원    공저 | 빌딩스마트협회 이강 / 조성민 / 진상윤 / 문진영 / 박승 / 나재훈 / 김한도 / 윤종덕 / 이두희 / 김창근 / 류제형 / 강태욱 / 최경화 / 양승규 / 이용하 / 권방호 / 김선중 / 김성진 / 김영휘 / 김용수 / 김진만 / 김태현 / 손석희 / 손원영 / 엄신조 / 이기상 / 이승평 / 진득호 / 최융기 / 한종한 외   PART 01. 스마트 건설 개요와 DX 인사이트 PART 02. BIM & DX 도입 전략과 가이드 PART 03. 스마트 건설 기술 동향 및 발전 방향  PART 04. 스마트 건설 DX 적용 사례 PART 05. 주요 스마트 건설 DX 솔루션 소개 PART 06. 스마트 건설 DX 관련 업체 디렉토리 PART 07. 업체별 스마트 건설 DX 솔루션 리스트 ------------------------- 목차 PART 01. 스마트 건설 개요와 DX 인사이트 10        스마트건설, DX, AI, BIM의 상관관계와 도입 전략        이강 14        AI 시대, 스마트 건설 DX의 본질과 대전환의 길    -    조성민 18        스마트 건설 DX의 핵심, BIM 개요와 효과        빌딩스마트협회 PART 02. BIM & DX 도입 전략과 가이드 34        스마트건설 게임체인처 공공 발주자의 BIM 거버넌스        진상윤 39        건축설계 분야 DX·AI·AX 전환의 실제        문진영 48        스마트 건설 DX, 기술 도입을 넘어 산업 구조를 바꾸다        나재훈 50        데이터 사일로를 해결하기 위한 BIM 코디네이터의 역할        박승 53        EPC 산업의 디지털 트윈 적용 전략        김창근 58        AX 시대 건설 BIM과 DX 도입의 필요조건        김한도 62        실무자가 직접 만드는 BIM-AI Solution        윤종덕 66        BIM과 DX - ‘모델 중심’ 접근의 한계와 DB 중심 전환 전략        이두희 70        BIMIL이 제시하는 4단계 디지털 전환 로드맵        김용하 74        스마트 건설 DX/AX, 시스템 도입이 아닌 ‘데이터 구조’가 본질이다        류제형 Part 3. 스마트 건설 기술 동향 및 발전 방향 78        BIM 기술 트렌드- 스마트 건설과 BIM 기술 동향        강태욱 87        국내 BIM 시장동향과 정부 정책 및 전망        최경화 90        스마트 건설을 위한 안전 기술 동향        양승규 100        CAD·BIM 데이터 활용 공간 DX 프로세스    - 설계에서 공간 운영까지, KOVI 플랫폼이 제시하는 통합 프로세스    이승평 102        스마트 건설 DX 기술 - BIM 5D 구현을 통한 디지털 변환의 선두에 서다        이용하 Part 4. 스마트 건설 DX 적용 사례 106        비정형 건축 3대 난제와 DfMA 솔루션    한울본부 복합문화센터 파사드 구현 사례    김성진 112        비정형 공공건축에서 BIM 기반 정확성을 확보하는 스마트 건설 DX        손원영 115        해외 설계사와의 BIM 기술 협업    노들글로벌예술섬과 포스코글로벌센터 사례를 중심으로    김용수 118        AI 기반 건설산업 패러다임 전환 방향        김영휘 122        지능형 준공 도면이 이끄는 건설 워크플로우 혁신        한종한 125        레이저스캔 도입사례를 통한 인테리어 DX 첫걸음        손석희 128        화공플랜트 BIM의 실무적 접근    사우디 아람코 ○○ 프로젝트를 통해 본 현실과 과제    권방호 132        BIM 기반 설계 안전성 적용 방안과 기술 혁신        최융기 136        스마트 건설 AX 성공 공식과 적용 사례     ‘문제’를 먼저 정의한 기업이 성과를 만든다    김진만 139        부이그 건설 사례로 보는 건설사의 디지털 전환        김선중 142        스마트 건설 DX를 가속하는 실시간 3D 엔진의 디지털 트윈 전략과 사례        진득호 147        영국 동서철도 프로젝트의 스마트 건설 혁신        김태현 150        광주대표도서관 붕괴사고로 본 검측과정의 이중과제 - 디지털화와 AI 전환        이기상 154        인공지능 설계 자동화 플랫폼과 로드맵        엄신조 156        디지털 트윈 구현을 위한 AI 기반 2D–3D 설계 자동화        엄신조 158        디지털 트윈을 위한 스마트 건설 통합관리 플랫폼        엄신조 PART 05. 주요 스마트 건설 DX 솔루션 소개 162        AutoCAD    설계 생산성과 품질을 혁신하는 지능형 설계 플랫폼 164        Archicad    글로벌 BIM 설계 소프트웨어 166        Autodesk Build    클라우드 기반 시공 관리·현장 관리 플랫폼 167        Autodesk Forma    AI 네이티브 클라우드 플랫폼 168        Bentley Infrastructure Cloud    인프라 데이터 통합 협업 클라우드 플랫폼 170        BIMIL    BIM 생산성 솔루션 마켓플레이스 171        BIMlize Cloud    Autodesk 협업 솔루션 활용도 향상을 위한 클라우드 플랫폼 172        BIMlize Tools    Autodesk 설계 솔루션 활용도 향상 위한 애드인 프로그램 173        CADian AI-CE    AI 기반 설계 적산 자동화 솔루션 174        CADian BIM Viewer    BIM 뷰어 솔루션 176        CADian ViewQ    스마트 건설 DX를 위한 웹 캐드 뷰어 178        CATIA    3D CAD 설계 솔루션  179        Civil WorkSuite    통합 토목 설계 소프트웨어 번들 180        Cradle CFD    스마트건설 설계 최적화와 에너지 효율을 높이는 열·유동 시뮬레이션 솔루션 181        DIVE     GIS 기반 스마트 건설 관리 플랫폼 182        ENOVIA    협업 및 인텔리전스 & 데이터 기반 프로젝트 관리 183        Ez-ISO V2    플랜트 BIM 배관 ISO 도면 자동화의 새로운 기준 185        FUZOR VDC Software     건설 4D, 5D 시뮬레이션, 안전 시뮬레이션 186        GstarBIM    실무 중심의 통합형 BIM 솔루션  189        Gyro Spacer    공간 및 시설물의 통합 운영관리 솔루션 190        Gyro3D Build    건축물 및 플랜트 계획설계 솔루션 192        IDEA StatiCa    강재 접합부, 콘크리트, 앵커링 설계 소프트웨어 195        InnoM3D     BIM 및 이기종 3D 데이터 이용 실시간 협업 솔루션 196        INNOVA ISO    Data Convergence 기반 Revit ISO 생성 솔루션 198        IPS-AI     AI 기반의 엔지니어링 데이터 디지털 전환  200        iTwin Capture     201        iTwin Capture Modeler    현실 캡처 사진측량 솔루션 202        iTwin Engage    디지털 트윈 기반 몰입형 시각화 클라우드 플랫폼  203        MicroStation    인프라 설계용 CAD 플랫폼  204        NaviQ Ver 2.0    BIM 기반 공사비(5D) 공정관리4D) 자동화 솔루션 206        NAX Ops     AI 기술을 접목한 CAD 솔루션 208        NAXiS     온톨로지 기반 데이터 지능 플랫폼 210        NEXPOM, Safely, Widdy    실시간 현장 연결 플랫폼 기반 AX 211        Nextspace    클라우드 기반 디지털 트윈 플랫폼 212        NeXura M    WBS 기반 BIM 데이터 관리 및 내역서 산출 소프트웨어 214        NeXura S    스마트 안전 시공을 위한 시공 시뮬레이터 216        OpenBridge    교량 설계·해석·제작 통합 솔루션    217        OpenRoad Designer    도로·고속도로 설계 통합 솔루션 218        OpenSite+    토목 사이트 설계용 AI 통합 클라우드 설계 플랫폼  219        OpenUtilities Substation+    변전소 설계용 AI 클라우드 협업 모델링 플랫폼 220        PEDAS-Cloud    3D 기반 클라우드 통합 관리 시스템 222        SketchUp    워크플로우 기반의 3D 모델링 소프트웨어 224        Strand7    범용 유한요소 해석 프로그램 227        STAAD    구조 해석 및 설계 소프트웨어 228        SYNCHRO+    4D 건설 계획용 AI 기반 클라우드 플랫폼 229        Tekla Structures    건설 산업의 모델을 생성, 취합, 관리하는 BIM 솔루션  231        Trimble Connect    클라우드 기반 개방형 협업도구  233        UniK BIM    BIM 표준체계에 입각한 건설 전생애주기 데이터 관리시스템  234        Unreal Engine    개방적이고 진보된 리얼타임 제작 툴 235        Visual Components    단일 플랫폼의 공정설비/물류라인/로봇OLP 시뮬레이션 솔루션 236        ZW 365    현장 & 오피스를 연결하는 실시간 설계 협업솔루션 239        ZYX SPACE    AI 기반 설계 자동화 솔루션 240        ZYXCAD AX    AI 기술을 접목한 CAD 솔루션  PART 06. 스마트 건설 DX 관련 업체 디렉토리 고려소프트웨어 / 글로텍 / 다쏘시스템코리아 / 라인테크시스템 / 마션케이 / 모두솔루션 / 베이시스소프트 / 벤틀리시스템즈코리아 / 브이디씨테크 / 상상진화 / 씨앤지소프텍 / 아키소프트 / 알씨케이 / 에픽게임즈 / 엠티엠디지털컨스트럭션 / 위즈코어 / 이노액티브 / 이에이트(E8) / 자이로소프트 / 지더블유캐드코리아 / 직스테크놀로지 / 캐디안 / 케이씨아이엠(KCIM) / 케이씨엠씨 / 트림블코리아 / 한국가상현실 / 케이던스 디자인 시스템즈 / 휴엔시스템 PART 07. 업체별 스마트 건설 DX 솔루션 리스트 후원 기관 및 업체 빌딩스마트협회 / 트림블코리아 / 모두솔루션 / 지더블유캐드코리아 / 고려소프트웨어 / 씨앤지소프텍 / 자이로소프트 / 직스테크놀로지 / 벤틀리시스템즈코리아 / 한국디지털교육원 -------------------------------------- 이 책자는 스마트 건설 DX 관련 저변 확대와 활성화를 위해 온라인과 오프라인에서 판매하고자 합니다. 도서구입으로 캐드앤그래픽스를 응원해 주세요! 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어도비가 엔비디아와 전략적 파트너십을 맺고 AI 기반 콘텐츠 제작과 개인화를 가속화한다고 발표했다. 이번 협력을 통해 양사는 차세대 어도비 파이어플라이 모델과 에이전틱 워크플로를 선보일 계획이다. 이번 파트너십은 급증하는 콘텐츠 수요에 대응하여 어도비의 크리에이티브 역량과 엔비디아의 가속 컴퓨팅 기술을 결합하는 데 목적을 둔다. 양사는 차세대 파이어플라이 모델을 공동 개발하여 크리에이티브 및 마케팅 파이프라인 전반에 높은 수준의 정밀도와 제어 기능을 제공할 예정이다. 이 모델은 엔비디아 쿠다-X(NVIDIA CUDA-X), 엔비디아 네모(NVIDIA NeMo) 라이브러리, 엔비디아 코스모스(NVIDIA Cosmos) 오픈 모델, 엔비디아 에이전트 툴킷(NVIDIA Agent Toolkit) 소프트웨어를 활용하여 고품질 콘텐츠 생성을 지원한다. 어도비의 샨타누 나라옌 회장은 이번 파트너십이 AI를 통해 크리에이티브와 마케팅 워크플로를 재정의하겠다는 공동의 비전에 기반한다고 밝혔다. 엔비디아 젠슨 황 CEO 역시 리서치 및 엔지니어링 팀 간 협력을 통해 창의성과 고객 경험을 혁신할 차세대 모델을 구축할 것이라고 전했다.     콘텐츠와 캠페인 제작 속도를 높이는 에이전틱 크리에이티브 및 마케팅 워크플로 혁신을 위한 협력도 추진한다. 어도비는 이러한 에이전틱 워크플로를 구동하기 위해 엔비디아 에이전트 툴킷과 네모트론 오픈 모델을 활용할 계획이다. 또한 단일 명령으로 상시 실행 어시스턴트를 안전하게 실행할 수 있는 오픈 소스 스택인 엔비디아 네모클로(NVIDIA NemoClaw) 개발에도 협력한다. 엔비디아 에이전트 툴킷의 일부인 네모클로는 자율 에이전트와 오픈 소스 모델을 실행하기 위한 보안 환경인 오픈셸 런타임을 설치한다. 어도비는 엔비디아와 협력을 통해 브랜드 아이덴티티를 유지하는 클라우드 네이티브 3D 디지털 트윈 설루션을 출시한다. 이 설루션은 실제 제품의 가상 복제본을 생성해 마케팅과 커머스 경험 전반에서 활용되는 디지털 아이덴티티 역할을 수행한다. 엔비디아 옴니버스 라이브러리를 어도비 기술에 통합함으로써 오픈USD 기반의 3D 디지털 트윈 워크플로를 활용한 마케팅 콘텐츠 자동화를 지원한다. 브랜드는 이를 통해 일관된 제품 이미지부터 몰입형 가상 체험까지 다양한 콘텐츠를 생성할 수 있다. 어도비는 엔비디아의 AI 인프라와 라이브러리를 활용해 포토샵, 프리미어 프로, 애크로뱃 등 주요 툴의 성능을 최적화할 계획이다. 특히 어도비 파이어플라이 파운드리를 통해 기업 고유의 브랜드에 맞춘 엔터프라이즈급 맞춤형 AI를 구현한다. 이를 통해 미디어 및 엔터테인먼트 스튜디오는 상업적으로 안전한 콘텐츠를 대규모로 제공받을 수 있게 된다. 전략적 파트너십의 주요 협력 내용에는 ▲엔비디아의 첨단 컴퓨팅 기술을 활용한 차세대 어도비 파이어플라이 모델 제공 ▲개인화되고 안전한 환경에서 하이브리드 방식의 에이전트 루프를 구현하는 에이전틱 AI 혁신 ▲엔비디아 옴니버스 라이브러리와 RTX 렌더링 기술을 통합한 고정밀 클라우드 네이티브 3D 디지털 트윈 구축 ▲이미지, 영상, 오디오 전반에 걸쳐 지식재산권이 보호되는 엔터프라이즈용 크리에이티브 대규모 구현 ▲엔비디아 네모트론 기능을 애크로뱃에 통합해 비즈니스 생산성을 높이는 AI 도큐먼트 인텔리전스 강화 ▲엔비디아 쿠다를 활용한 프레임닷아이오의 클라우드 콘텐츠 관리 및 워크플로 가속화 등이 포함된다.

산업 및 인프라 자산 전 주기를 지원하는 소프트웨어 기업 옥타브(Octave, 구 헥사곤 ALI)가 비자 캐시 앱 레이싱 불스(이하 VCARB) 포뮬러 원(F1) 팀과 다년간의 기술 파트너십을 체결했다. 옥타브는 VCARB 팀의 ‘애셋 라이프사이클 관리 파트너’로서 제조 공장부터 실제 레이스 단계까지 운영 효율을 강화하는 역할을 수행한다. 이번 파트너십을 통해 옥타브는 정밀한 운영 역량이 필수인 F1 레이싱 환경에 최적화된 ‘라이프사이클 인텔리전스’ 기술을 제공한다. 옥타브의 기술은 수천 개의 정밀 부품이 유기적으로 작동해야 하는 F1의 특성을 고려해, 차량 부품의 제조와 정비, 물류, 서킷 현장 투입 등 전 과정을 안정적으로 관리할 수 있도록 지원한다. 특히 경기 데이터와 운영 데이터를 단일 지능형 계층으로 통합해 팀의 대응 속도를 높이는 데 주력한다. 옥타브는 자사 설루션인 ‘옥타브 어튠(구 HxGN EAM)’을 통해 공장 내 핵심 설비 자산과 운영 프로세스를 통합 관리한다. 이를 통해 설비 상태에 대한 실시간 가시성을 확보하고 운영 차질을 사전에 방지하는 조기 대응 기반을 마련한다. 옥타브 측은 이러한 체계가 시즌 전반의 개발 사이클을 단축하고 운영 회복력을 높여 레이스 성과로 이어질 것이라고 설명했다. F1 팀은 고도로 연결된 시스템으로 운영되며 시간 압박과 높은 신뢰성이 요구된다. 옥타브는 이 환경에서 검증된 기술을 에너지, 인프라, 제조 등 다양한 산업 분야로 확장 적용할 계획이다. 이번 협력은 단순한 후원을 넘어 옥타브의 소프트웨어를 실제 레이스 운영 환경에 통합해 의사결정의 질과 운영 안정성을 높이는 데 초점을 맞춘다.     마티아스 스텐버그 옥타브 최고경영자(CEO)는 “F1은 팀의 운영 역량이 실제 환경에서 검증되는 무대”라면서, “옥타브는 운영 데이터를 단일 인텔리전스 계층으로 연결해 VCARB 팀이 한계 상황에서도 일관된 성과를 내도록 지원할 것”이라고 말했다. 알란 퍼메인 VCARB 팀 대표는 “모든 운영 프로세스가 부서 전반에 걸쳐 원활하게 작동해야 하는 오늘날 F1 환경에서 옥타브와의 파트너십은 운영 환경을 강화하는 중요한 단계”라며, “자산 관리와 의사결정 전반이 성능 중심으로 더욱 최적화될 것으로 기대한다”고 밝혔다.