서비스나우(ServiceNow)가 연례 최대 규모의 고객 및 파트너 행사인 ‘K25(Knowledge 2025)’에서 새로운 서비스나우 AI 플랫폼을 공개했다. 이번 플랫폼은 엔비디아(NVIDIA), 마이크로소프트(Microsoft), 구글(Google), 오라클(Oracle) 등 전략적 파트너들과의 통합을 강화하며, 기업들이 AI, 에이전트, 모델을 전사적으로 활용할 수 있도록 지원한다. 이번 플랫폼은 엔비디아(NVIDIA), 마이크로소프트(Microsoft), 구글(Google), 오라클(Oracle) 등 전략적 파트너들과 통합을 한층 강화하고, 플랫폼 전반에 걸친 혁신을 통해 전사적 통합 운영을 가속화한다. 어도비(Adobe), 앱티브(Aptiv), 북미아이스하키리그(NHL), 비자(Visa), 웰스 파고(Wells Fargo) 등 글로벌 선도 기업들은 이미 서비스나우 AI를 활용해 실질적인 비즈니스 성과를 창출하고 있다. AI 혁신으로 기업 운영 최적화 전 산업에 걸쳐 선도기업들은 복잡한 과제를 안고 있다. 그 배경에는 분산된 시스템, 일관성 없는 데이터, AI 전략의 부재, 제한된 자원 속에서 더 많은 성과에 대한 압박이 있다. AI 혁신은 비즈니스 운영 방식을 근본적으로 변화시켜 회복탄력성, 효율성, 비용 절감은 물론, 기술 부채와 예측 불가능성 해소에 기여한다. 하지만 이러한 혁신을 성공적으로 이끌기 위해서는, 미래를 대비한 플랫폼과 함께 AI 에이전트를 적극 수용하려는 명확한 비전과 실행 의지가 필요하다. AI를 선제적으로 도입한 기업들은 이미 조직 전반에서 생산성을 높이며 가시적인 성과를 내고 있다. 재무적 효과도 뚜렷하다. 서비스나우 엔터프라이즈 AI 성숙도 지수(Enterprise AI Maturity Index)[1]에 따르면, AI 에이전트를 도입한 조직의 55%가 수익성이 개선된 것으로 나타났으며, 도입을 고려하지 않는 조직은22%에 그쳤다. 20년 이상의 자동화 경험과 복잡한 엔터프라이즈 워크플로우 문제를 해결해온 검증된 성과를 바탕으로, 서비스나우 AI 플랫폼은 사람을 위한 AI 도입을 검토하는 기업들에게 게임 체인저로 자리매김하고 있다. 빌 맥더멋(Bill McDermott) 서비스나우 회장 겸 CEO는 “서비스나우는 서비스나우 AI 플랫폼을 통해 기업 혁신의 새로운 시대를 열고 있다. 우리는 산업, 에이전트, 워크플로우를 막론하고 AI의 잠재력을 실현하고 있다”고 말했다. 이어 그는 “수십 년 동안 CEO들은 기술이 비즈니스 혁신의 속도를 높이길 기대해 왔다. 이제 이 차세대 아키텍처를 통해 통합된 기업을 실시간으로 운영할 수 있는 기반을 마련했다. 서비스나우는 AI, 데이터, 워크플로우를 단일 플랫폼에서 조율할 수 있는 유일한 기업이다. 지금이야말로 서비스나우를 21세기의 AI 운영 체제로 삼아 미래의 기회를 현실로 만들 때다”라고 강조했다. 전 세계 선도 기업들은 이미 서비스나우의 AI 에이전트를 활용해 운영 방식, 혁신 전략, 서비스 제공 방식을 근본적으로 변화시키고 있다. 글로벌 기업들의 AI 도입 사례 · 어도비는 IT 및 업무 환경 전반에 걸쳐 자동화를 가속화하기 위해 서비스나우의 AI 에이전트를 도입해 혁신과 성장을 추진하고 있다. 비밀번호 재설정, 인증서 관리 등 반복적인 요청에 AI 에이전트를 적용해 티켓(지원 요청) 발생 건수를 줄이고, 처리 시간을 단축하며, 직원 생산성을 향상시키고 있다. 어도비는 AI 에이전트 도입을 확대할 계획이다. · 앱티브와 서비스나우는 핵심 산업 분야에서 지능형 자동화와 운영 회복력을 함께 강화하고 있다. 서비스나우 AI 플랫폼의 기술력과 앱티브의 엣지 인텔리전스(edge intelligence)를 결합해 자동화 수준과 운영 효율을 높이기 위한 파트너십 체결을 최근 발표했다. · 북미아이스하키리그(NHL)는 조직의 운영을 간소화하기 위해 서비스나우 AI를 적극 도입하고 있다. 이를 통해 직원들이 보다 신속하게 문제를 해결할 수 있도록 돕고, 경기장 기술진이 경기 당일 경험을 개선함으로써 수백만 팬들에게 더욱 향상된 서비스를 제공하고 있다. · 웰스 파고는 랩터DB(RaptorDB)와 서비스나우 AI를 함께 도입해 복잡한 워크플로우를 자동화하고, 실시간 데이터 처리 환경을 구축해 AI 기반 의사결정을 전사적으로 강화하고 있다. · 비자는 서비스나우와 공동 개발한 AI 기반 분쟁 해결 시스템인 ‘서비스나우 분쟁 관리(ServiceNow Disputes Management)’를 도입할 예정이다. 이 시스템은 서비스나우 플랫폼 상에서 운영되며, AI 에이전트 기능을 탑재하고 있다. 이번 제품 출시의 성공에 힘입어 비자는 서비스나우의 AI 기술을 활용해 자체 관리형 분쟁 처리 서비스(Managed Dispute Services)를 제공할 계획이다. 서비스나우 AI 플랫폼 주요 기능 새롭게 재구성된 서비스나우 AI 플랫폼은 인텔리전스, 데이터, 오케스트레이션을 통합하고, 스마트한 대화형 AI 참여 계층(AI Engagement Layer)을 통해 파일럿 단계를 넘어 실제 업무에 AI를 본격 적용할 수 있도록 돕는다. 이 AI 참여 계층은 서비스나우의 놀리지 그래프(Knowledge Graph), 워크플로우 데이터 패브릭(Workflow Data Fabric), AI 에이전트 패브릭(AI Agent Fabric)을 기반으로 하며, 여러 시스템에 걸쳐 복잡한 업무를 처리할 수 있도록 지원한다. 각 요소들은 모두 기업 내 데이터 시스템과 에이전트 기반 프레임워크와 연결돼, 조직 전반의 AI 활용을 뒷받침한다. 이번 플랫폼 혁신은 파트너십 확대, 수천 개의 즉시 활용 가능한 AI 에이전트, 그리고 ‘서비스나우 AI 컨트롤 타워(AI Control Tower)’ 출시를 비롯해, AI 기술을 중심으로 한 서비스나우 생태계의 확장을 본격화하고 있다. 서비스나우는 AI 플랫폼과 함께 이 강력한 기능들을 도입해, AI의 가치를 기업 전반으로 확장하고 있다. 주요 신기술 및 파트너십은 다음과 같다. · AI 컨트롤 타워: 서비스나우 및 타사 AI 에이전트, 모델, 워크플로우를 단일 플랫폼에서 관리, 통제, 보호하며 실질적 가치를 실현할 수 있도록 지원하는 중앙 통합 지휘 센터로, 원활한 협업, 강력한 통제, 전사적 자동화를 가능하게 한다. · AI 에이전트 패브릭: 기업 내 AI 에이전트 생태계를 위한 소통의 기반으로, 다양한 도구, 팀, 공급업체 전반에서 AI 에이전트 간 협업을 지원한다. 마이크로소프트, 엔비디아, 구글, 오라클 등과 같은 파트너들과의 매끄러운 연동을 지원하며, 서비스나우, 파트너, 내부 팀이 구축한 에이전트와 오케스트레이터가 컨텍스트를 공유하고 작업을 조율하며 기업 생태계 전반에서 결과를 이끌어낸다. · 차세대 CRM: 판매, 주문 처리, 고객 서비스를 하나의 플랫폼으로 통합한 AI 기반의 고도화된 CRM 솔루션. 수동적인 고객 지원에서 벗어나, 고객 여정 전반에 걸친 능동적이고 전략적인 고객 관리가 가능하다. 구성·가격·견적(CPQ)부터 주문 이행, 고객 지원, 계약 갱신까지 전 과정을 아우르며, 현대 비즈니스 환경에 최적화된 CRM 경험을 제공한다. · 아프리엘 네모트론 15B(Apriel Nemotron 15B): 서비스나우와 엔비디아가 공동 개발한 새로운 추론형 대형 언어 모델(LLM)로, 대규모 AI 에이전트 구현을 위해 설계됐다. 이 언어 모델은 우수한 성능, 비용 효율성, 높은 확장성을 갖추고 있으며, 뛰어난 정확도와 낮은 지연 시간, 저렴한 추론 비용을 통해 더 빠르고 효과적인 AI 에이전트를 구현할 수 있도록 지원한다. AI 교육 및 인재 양성 서비스나우는 서비스나우 유니버시티(ServiceNow University)를 새롭게 출시해 기업의 AI 활용 역량을 강화하고, 인재 양성을 지원한다. 이번 AI 플랫폼 공개로 서비스나우는 AI, 데이터, 워크플로우를 단일 플랫폼에서 조율하는 기업으로 자리매김하고 있다. AI 기반 기업 운영 혁신이 더욱 가속화될 것으로 기대된다.

트렌드에서 얻은 것 No. 23   “AI는 모든 산업에 새로운 가능성을 열어 준다. 중요한 것은 기술이 아니라, 그것을 어떻게 활용하느냐이다.” – 사티아 나델라(Satya Nadella), 마이크로소프트 CEO 마이크로소프트는 생성형 AI를 다양한 산업에 통합하며, 기술의 활용 방식에 중점을 두고 있고,  나델라의 말은 기술 도입보다 전략적 활용이 중요하다는 점을 강조한다.   생성형 AI와 함께 설계하고, 시뮬레이션하고, 개선하라 지금 이 이야기를 한국의 제조기업에 가서 한다면, 이상한 사람 취급을 받을 수 있다. 당장, 어떻게 할 수 있는지 이야기할 수 있느냐? 우리도 그렇게 하고 싶은데, 어떻게 할 수 있는지 제대로 나온 것도 없고, 사례가 있는지 등의 얘기가 자연스럽게 나온다. 맞는 말이다. 하지만, 지금은 레이스의 출발선에서 모두 같은 상황일 것이다. 다만, 전체를 제어하고 미래를 설계하는 혜안이 있는 사람이나 조직 유무에 따라 회사들의 달리기 속도는 분명 차이가 날 것이다.  우리는 그런 시대를 살아가고 또 지나가고 있다. 뉴스에서 다른 회사의 소식을 들으면서 탄식을 하고 있을 것인가, 아니면 고통스럽더라도 뭔가 해 보는 것이 낫지 않느냐의 갈림길에 있다. “그럼에도 불구하고, 우리는 설계할 수 있다.” 그렇다. ‘생성형 AI로 설계하고, 시뮬레이션하고, 개선하라’는 말은 지금의 제조 현장에선 거대한 간극처럼 느껴진다. 공장의 열기와 노하우 속에서 살아온 실무자에게는 뜬구름 잡는 이야기처럼 들릴 수 있다. “AI가 좋다는데, 어디까지 해봤나?”, “누가 이걸 설계에 실제로 썼대?” 이런 질문은 당연한 것이고, 오히려 현실을 잘 아는 사람일 수록 더 조심스러운 반응을 보인다. 그러나 지금, 우리는 모두 레이스의 출발선에 서 있다. 완성된 길도, 검증된 답도 아직 없다. 그러니 이 때 필요한 건 기술보다 먼저 혜안을 가진 사람, 구조를 설계할 수 있는 리더다. 단 한 줄의 프로토타입이라도 그려보려는 엔지니어, 익숙한 보고서보다 새로운 질문을 고민하는 팀장, 시행착오를 감수하고 방향을 잡으려는 임원이 지금 이 시대의 속도를 결정짓는다. 그리고 그 ‘혜안’은 거창한 청사진이 아닐 수도 있다. 단 하나의 설계 데이터를 기반으로 AI에게 첫 도면을 그리게 해보는 실험, 실시간 현장 일지에서 이상 징후를 요약하게 해 보는 시도, 현장의 사진 데이터로 품질 검사 자동화를 위한 검출 모델을 훈련해 보는 도전 등이 현 시점에서 예상해 볼 수 있는 가까운 미래 모습일 것 같다. “우리는 예상치 못한 상황을 목격하고, 예상된 상황을 보고하며, 결국 승리할 것입니다.” – 알렉스 카프, 팔란티어 CEO 카프는 AI를 활용한 제조업의 혁신이 불확실성을 극복하고 성공으로 이끄는 열쇠라고 보고 있으며, 이는 생성형 AI를 통한 제조업의 미래를 긍정적으로 전망한다.    그림 1. 실용형 AI 맵 ‘제조 미래를 바꾸다’(Map by 류용효) (클릭하면 큰 이미지로 볼 수 있습니다.)   제조, AI를 다시 만나다 “설계는 끝났지만, 고객은 원하지 않는다.”  “시뮬레이션은 끝났지만, 현장은 여전히 오류를 반복한다.”  “보고서는 쌓이지만, 문제는 여전히 현재진행형이다.” 이 문장들은 지금도 수많은 제조 현장에서 반복되고 있다. 전통적인 제조 프로세스는 분업과 효율을 중심으로 설계되었지만, 급변하는 고객의 요구와 복잡해진 제품 환경은 기존 체계의 민첩성과 창의성에 한계를 드러낸다. 이제 제조기업은 하나의 질문 앞에 서 있다. “우리는 더 빠르고 똑똑한 공장을 가질 준비가 되었는가?” 생성형 AI는 단순한 자동화 기술이 아니다. 설계자의 의도를 읽고 CAD 모델을 생성하며, 수십 개의 시뮬레이션으로 프로세스 병목을 알려주고, 품질 이상을 예측할 뿐 아니라 원인을 유추해주는 ‘설계적 사고를 하는 AI’가 등장하고 있다. 이는 기술의 도입이 아니라 제조기업의 ‘운영 철학’ 자체가 전환되는 순간이다. 제조기업이 생성형 AI와 함께 앞으로 어떻게 설계하고, 시뮬레이션하고, 개선할 수 있을지를 구체적으로 조망한다. “AI는 인류가 만든 가장 중요한 기술이다. 우리는 그것을 책임감 있게 개발하고 활용해야 한다.” – 순다르 피차이(Sundar Pichai), 구글 CEO 구글은 AI 개발에 있어 윤리적 책임과 사회적 영향을 고려하고 있으며, 피차이의 말은 기술 발전과 함께 그에 따른 책임도 중요하다는 점을 상기시켜 준다.   디자인의 재정의 - AI는 창의적인 엔지니어인가? 전통적인 제조 설계 과정은 복잡한 조건 설정, 반복적인 수정, 협업 간의 커뮤니케이션 비용 등으로 인해 수많은 시간과 리소스를 요구해왔다. 하지만 이제, 생성형 AI는 텍스트 한 줄로 설계를 시작하게 한다. “3개의 모듈로 구성된 소형 드론 프레임을 설계해 줘. 탄소 섬유 기반으로 무게는 150g 이하로.” 이 한 문장으로 AI는 초기 설계안을 생성하고, 다양한 대안 모델을 제공하며, 사용자 요구조건에 따라 자동 최적화를 제안한다. AI는 도면을 '그리는 도구'가 아니라, '제안하고 비교하는 동료 엔지니어'로 진화하고 있다. 예를 들어, 오토데스크의 퓨전 360(Fusion 360), 엔톱(nTop), 다쏘시스템의 3D익스피리언스 웍스(3DEXPERIENCE Works)는 이미 생성형 디자인 기능을 내장하고 있다.  디자이너는 아이디어를 제공하고, AI는 그에 기반한 설계 패턴을 도출한다. 이는 ‘무에서 유를 만드는’ 것이 아니라, 수많은 설계 데이터를 학습한 AI가 새로운 패턴과 조합을 도출해내는 방식이다. 결과적으로 설계자는 더 이상 반복적인 CAD 작업자가 아니다. 이제 디자이너는 ‘기획자’이자 ‘비평가’, 그리고 ‘AI와 협력하는 설계 전략가’가 된다. 또한, 이러한 생성형 설계는 대량 맞춤형 생산(mass customization)과의 결합으로 그 진가를 발휘한다. 기존에는 옵션이 제한된 범용 제품만이 경제성이 있었지만, 생성형 AI는 고객의 요구사항을 빠르게 읽고 즉시 설계에 반영할 수 있다. 이는 ‘고객이 참여하는 설계’, 즉 코디자인(co-design) 시대의 도래를 가능하게 한다. 기업은 더 빠르게 시장에 대응하고, 고객은 더 높은 만족도를 경험한다. 이처럼 생성형 AI는 설계를 단순히 ‘빠르게’ 만드는 기술이 아니라, 설계의 개념 자체를 ‘재정의’하는 도구이자 기업의 창의성과 기민함을 확장하는 전략 자산이 되고 있다. “퍼플렉시티(Perplexity)는 단순한 답변 엔진에서 행동 엔진으로 전환하고 있다. 이제는 단순히 질문에 답하는 것을 넘어, 사용자에게 행동을 제안하고 실행하는 단계로 나아가고 있다.” – 아라빈드 스리니바스(Aravind Srinivas), 퍼플렉시티 AI CEO 아라빈드의 말은 AI 기술이 단순한 정보 제공을 넘어, 사용자와의 상호작용을 통해 실제 행동을 유도하고 실행하는 방향으로 발전하고 있음을 의미한다.   시뮬레이션의 혁신 - 빠른 판단과 적은 비용 과거의 시뮬레이션은 전문 소프트웨어와 고성능 컴퓨팅 자원, 그리고 숙련된 엔지니어의 직관과 경험에 크게 의존해 왔다. CAE는 분명 설계 검증과 최적화의 핵심이었지만, 조건 설정 → 모델링 → 결과 해석 → 반복이라는 고비용 순환은 여전히 제품 개발의 병목으로 작용해왔다. 그러나 생성형 AI는 이 병목을 타파하는 새로운 접근을 제시한다. 자연어로 “강풍 조건에서 뒤틀림이 가장 적은 하우징 구조를 찾아줘”라고 지시하면, AI는 자동으로 물리 조건을 추론하고, 유사 데이터 기반의 시뮬레이션 템플릿을 구성하며, 수십 개의 대안 시나리오를 병렬 생성해 ‘예측 – 설명 – 추천’이라는 삼중 루프를 빠르게 수행한다. 이러한 기술은 시뮬레이션의 대중화(simulation democratization)를 이끈다. 기술 전공자가 아니어도, 제품 매니저나 품질 담당자가 AI의 도움으로 설계안의 응력 분포나 유동 조건에 대해 인사이트를 얻을 수 있다. 이는 실무자가 더 빠르게 결정을 내릴 수 있도록 돕고, 의사결정의 지연 대신, 다중 시나리오 기반의 ‘실험적 사고’를 가능하게 만든다. 대표적인 사례로는 알테어의 AI 기반 인스파이어 플랫폼(AI-driven Inspire Platform), 앤시스의 AI 기반 시뮬레이션 자동화, 그리고 다쏘시스템의 솔리드웍스 생성형 시뮬레이션(Generative Simulation for SOLIDWORKS)이 있다. 이들은 기존 FEM/CFD 분석의 시간과 비용을 줄이는 동시에, 경험 기반 의사결정에서 데이터 기반 최적화로의 전환을 이끌고 있다. 궁극적으로 생성형 AI는 단순히 ‘더 빠른 계산’을 넘어서, “어떤 시나리오를 먼저 고려해야 하는가?”, “이 조건에서 실패할 가능성은 무엇인가?”라는 전략적 질문에 답하는 보조 엔진이 되어 준다. 이는 시뮬레이션을 단지 제품 검증의 도구가 아니라, 경영 의사결정과 R&D 전략 수립의 인공지능 파트너로 진화시키는 변화의 시작점이다.  “AI는 우리가 상상하는 것보다 훨씬 더 빠르게 발전하고 있다. 자율주행차는 그저 시작일 뿐이다.” – 일론 머스크(Elon Musk), 테슬라 CEO 테슬라는 자율주행 기술 개발에 AGI 수준의 AI를 활용하고 있으며, 이는 단순한 기능 향상을 넘어 차량 설계와 운행 방식 전반을 재정의하는 접근이다.   업무 분석과 프로세스 개선 - 데이터는 말하고 AI는 듣는다 제조 현장의 데이터는 언제나 풍부했다. 작업자 일지, 설비 로그, 유지보수 메모, 품질검사 리포트, 현장 사진과 동영상, 고객 클레임 이메일… 하지만 이들 대부분은 정형화되지 않은 ‘텍스트’와 ‘문서’ 형태로 존재하며, 기존 시스템은 이를 ‘기록’하는 데에만 집중했고, 의미를 해석하고 연결하는 능력은 인간의 몫이었다. 이제 생성형 AI는 이 방대한 비정형 데이터의 숲에서 맥락을 이해하는 나무를 찾는다. 작업자가 남긴 “라인 3에서 어제도 제품 정렬이 안 맞았고, 자동 이젝터가 두 번 멈췄다”는 기록은, AI에겐 단순한 텍스트가 아니라 ‘패턴’과 ‘이상’의 시그널이다. LLM은 이런 문장을 분석해 작업 단계별 이벤트를 분해하고, 관련된 설비 로그와 품질 데이터를 연결하여 문제 지점을 도출한다. 이제 업무는 ‘기록하고 보고하는 일’이 아니라, ‘데이터가 스스로 분석하고 말하는 환경’으로 바뀌고 있다. 대표적인 활용 사례는 다음과 같다. 업무 요약 자동화 : 업무 일지를 요약해 경영진에게 핵심 이슈를 전달 프로세스 병목 식별 : 여러 부서의 텍스트 기반 보고서에서 공통 키워드와 불만 분석 문서 자동 생성 : SOP(표준작업지침서), 회의록, 개선안 보고서 등의 자동 초안 작성 협업 인텔리전스 : 여러 팀 간의 커뮤니케이션 데이터를 분석해 협업 지연 포인트 도출 실제로 지멘스는 AI 기반 자연어 처리 기술(Natural Language Processing : NLP)을 통해 디지털 작업지시서와 실시간 현장 대응 리포트를 자동 생성하는 기능을 도입했고, 보쉬는 AI를 통해 품질 클레임 문서에서 반복 출현하는 원인 유형을 추출하여 품질 개선의 단초로 활용하고 있다. 핵심은 이것이다. 현장의 수많은 대화와 기록이 AI에게 ‘말을 거는 데이터’가 되었고, AI는 그 말을 듣고, 요약하고, 통찰을 제시하며, 업무 개선을 스스로 제안하는 존재가 되었다는 점이다. 이제 우리는 묻지 않을 수 없다. 우리는 AI에게 말 걸 준비가 되어 있는가? 그리고 그 대답을 조직이 들을 준비는 되었는가? “가장 큰 위험은 아무런 위험도 감수하지 않는 것이다. 모든 것이 급변하는 시대에서 위험을 회피하는 전략은 반드시 실패로 이어진다.” — 마크 저커버그, 메타 CEO 저커버그는 변화와 혁신의 시대에 기존의 방식을 고수하며 위험을 회피하려는 태도가 오히려 더 큰 실패를 초래할 수 있음을 경고한다.   품질 관리의 진화 - AI는 예지적 감각을 가질 수 있는가 품질 관리는 제조업의 마지막 방어선이자, 가장 정교한 신경망이다. 그러나 지금까지의 품질 관리는 주로 사후 대응(postdefect 대응)에 집중되어 있었다. 불량이 발생한 후 원인을 찾고, 재발 방지책을 수립하고, 문서를 정리하는 ‘후행적 품질 관리’가 일반적이었다. 이제 생성형 AI는 이 전통적 프레임을 근본부터 흔들고 있다. AI는 ‘불량을 감지’하는 것이 아니라, ‘불량을 설명하고 예측’하려 한다. 예를 들어, 제품 표면의 이미지를 기반으로 한 비전 검사 시스템은 단순히 OK/NG를 판단하는 데서 그치지 않고, “이 영역의 텍스처 패턴은 온도 편차에 의한 수축 변형일 가능성이 높습니다”라고 말할 수 있는 설명형 모델로 진화하고 있다. 나아가, 생성형 AI는 텍스트, 이미지, 센서 데이터를 통합적으로 분석해 복합적인 이상 징후를 감지하고, 불량의 '가능성'과 '잠재 원인'을 추론해낸다. 예를 들어 다음과 같은 조합이 가능해진다. 작업자 일지 : “이틀 전부터 용접기압이 다소 약한 것 같다.” 센서 로그 : 오전 9~11시에 기압 편차 발생 불량 이미지 : 비드 형성 불균형 AI는 이를 연결해 “용접 조건의 경미한 변화가 반복 불량의 근본 원인일 수 있다”고 보고한다. 이는 단순한 예측모델이 아니다. ‘설명 가능한 품질 관리(Explainable Quality)’, 즉 AI가 품질 이슈에 대해 왜 그런 판단을 했는지를 근거와 함께 제시함으로써, 품질팀은 더 이상 직감이나 경험에만 의존하지 않고 데이터 기반의 합리적 개선 프로세스를 수립할 수 있다. 이미 보쉬, 토요타, GE 항공 등은 ▲AI 기반 비전 검사 시스템에서 ‘불량 예측 + 원인 설명’을 제공하는 모델을 구축 중이고 ▲ISO 9001과 연동되는 AI 품질 리포트 자동화 시스템을 테스트하고 있다. 이는 곧 ‘AI가 품질 시스템의 일원으로 공식 포함되는 시대’가 오고 있음을 뜻한다. 품질의 정의는 바뀌고 있다. 과거의 품질은 발견과 수정의 문제였지만, 앞으로의 품질은 예지와 설득의 문제다. AI는 이제 불량을 찾아내는 것이 아니라, 불량이 만들어지지 않도록 ‘생산 과정 그 자체를 개선하자’고 제안하는 동료가 되어가고 있다. “AI는 전기를 발견한 것과 같은 혁신이다. 모든 산업에 스며들 것이며, 그 영향을 무시할 수 없다.” – 앤드류 응(Andrew Ng), AI 전문가 앤드류 응은 AI의 보편성과 산업 전반에 미치는 영향을 강조하고 있다. 그의 말은 제조업에서도 AI의 통합이 필수임을 시사한다.   경고와 제언 - 생성형 AI는 도입이 아니라 전환이다 많은 제조기업이 생성형 AI에 주목하고 있다. 설계 자동화, 시뮬레이션 최적화, 업무 요약, 품질 예측… 도입 사례는 늘고 있지만, 도입이 곧 성공을 의미하진 않는다. 생성형 AI는 단순한 툴이 아니라, 운영 철학의 변화를 요구한다. 기존의 프로세스는 ‘정해진 절차와 역할’ 속에서 최적화를 추구해왔지만, 생성형 AI는 ‘질문을 던지고 시나리오를 비교하며 판단을 내리는 유연한 사고방식’을 요구한다. 즉, 기술만 바꾸는 것이 아니라 조직의 사고 체계와 역할 구조 자체를 재설계해야 하는 것이다. 예를 들어 <표 1>과 같은 전환이 필요하다.   표 1   하지만 문제는 기술이 아니다. 가장 큰 장벽은 조직이 AI를 받아들일 준비가 되어 있느냐는 것이다. 임원은 AI를 단순히 ‘자동화 툴’로 간주하는 경향이 많고, 현장은 여전히 ‘내 일을 뺏는 존재’로 AI를 경계한다. 이 간극을 메우지 않으면, AI는 시연 단계에서 멈추고, 조직은 변화의 본질을 놓친다. 따라서 다음과 같은 전환 전략이 필요하다. 파일럿이 아닌 전환 설계 특정 부서에서 테스트하는 것이 아니라, 조직 전체의 프로세스 전환 시나리오를 기획해야 한다. ‘도입 교육’이 아닌 ‘공감 설계’ 기술 사용법이 아니라, 왜 이 기술이 필요한지에 대한 비즈니스 관점에서의 스토리텔링이 필요하다. AI Co-Worker 관점 전환 AI는 도구가 아니라, 함께 판단하고 실험하는 동료로 봐야 한다. 이를 위해 직무 정의서(JD)도 다시 써야 한다. 성과 기준의 재정립 AI 도입 이후에는 ‘정확도’보다 ‘학습 속도’와 ‘적응력’이 핵심 성과 지표가 된다. 결국, 생성형 AI는 ‘도입해야 할 기술’이 아니라 ‘다르게 일하고, 다르게 생각하고, 다르게 운영하는 기업’으로 전환하기 위한 촉매제다. 이제 경영진에게 남은 질문은 단 하나다. “우리는 기술을 도입할 준비가 되었는가?”가 아니라, “우리는 조직을 전환할 용기를 가졌는가?”이다. “지금은 스타트업의 시대… 세상은 여전히 변화의 가능성에 잠들어 있다.” – 샘 올트먼, 오픈에이아이 CEO 올트먼은 기술 혁신의 시기에 기존 기업들이 변화에 둔감해질 수 있음을 경고하며, 새로운 도전과 변화를 추구하는 조직만이 미래를 선도할 수 있다는 메시지를 담고 있다.   맺음말 : 생성형 AI 시대의 제조 기업, 당신은 어떤 그림을 그리고 있는가 미래의 공장은 단지 더 정교하고, 더 빠르며, 더 자동화된 곳이 아니다. 그곳은 데이터를 읽고, 상황을 이해하고, 사람과 함께 결정하는 공장이다. 문제를 발견하기 전에 감지하고, 작업자를 지원하며, 스스로 최적의 방식을 제안하는 공장이다. 그리고 그 공장의 핵심 파트너는 인간의 상상력을 확장하는 생성형 AI다. 이제 중요한 질문은 이것이다. “우리는 어떤 그림을 그리고 있는가?” 기술은 빠르게 진화한다. 생성형 AI는 설계와 시뮬레이션, 업무 분석과 품질 관리까지 제조의 전 과정을 유기적으로 연결하며 ‘스마트’를 넘어 ‘지능적’으로 만들고 있다. 하지만 진정한 경쟁력은 기술의 채택이 아닌, 기술과 함께 일하는 방식의 변화에서 비롯된다. 아직 많은 제조기업은 ‘가능성 탐색’ 단계에 머물러 있다. 하지만 머뭇거릴 시간이 없다. AI는 이미 조직 구조, 업무 정의, 리더십의 방식까지 영향을 미치기 시작했다. 이제는 기술을 배우는 것이 아니라, 기술과 함께 일할 조직을 설계해야 할 때다. 생성형 AI 시대의 제조 기업은 세 가지 질문에 답할 수 있어야 한다. 우리는 상상할 수 있는가? 생성형 AI는 ‘주어진 문제를 해결’하는 것이 아니라 ‘가능성을 확장’한다. 제조기업의 조직은 아직도 문제만 찾고 있는가, 아니면 새로운 기회를 그리고 있는가? 우리는 받아들일 수 있는가? AI는 사람의 영역을 침범하지 않는다. 다만 그 옆에 선다. 우리는 전환할 수 있는가? 우리는 그것을 파트너로 받아들일 준비가 되어 있는가? AI 도입은 기술의 문제가 아니라, 사고방식과 리더십의 전환이다. 과연 지금의 조직은 그 전환을 감당할 수 있는가? 미래의 공장은 말하고 있다. “나는 설계하고, 시뮬레이션하고, 개선할 준비가 되어 있다. 너는 나와 함께 걸을 준비가 되어 있는가?”   ■ 류용효 디원의 상무이며 페이스북 그룹 ‘컨셉맵연구소’의 리더로 활동하고 있다. 현업의 관점으로 컨설팅, 디자인 싱킹으로 기업 프로세스를 정리하는데 도움을 주며, 1장의 빅 사이즈로 콘셉트 맵을 만드는데 관심이 많다.(블로그)     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

헥사곤의 에셋 라이프사이클 인텔리전스 부문(헥사곤 ALI)이 서울도시과학기술고등학교와 교육 협력 파트너십을 체결하고, 차세대 기술 인재 양성을 위한 지원에 나선다고 밝혔다. 헥사곤 ALI는 연간 120 억 원 규모의 인터그래프 스마트 3D(Intergraph Smart 3D) 및 인터그래프 스마트 P&ID(Intergraph Smart P&ID) 소프트웨어를 서울도시과학기술고등학교에 무상으로 제공할 예정이다. 이에 따라 학생들은 최신 설계 도구를 실습에 활용함으로써 실무 능력과 전문성을 갖출 수 있는 기반을 마련하게 된다. 헥사곤의 ALI는 국내외 주요 엔지니어링, 조선, 에너지, 인프라 산업을 대상으로 고도화된 설계 및 데이터 기반 자산 관리 설루션을 제공하고 있다. 헥사곤의 기술은 산업 시설의 설계, 시공, 운영 등 전 과정의 디지털화를 통해 프로젝트 효율성과 생산성을 높이며, 보다 안전하고 지속가능한 산업 환경 조성에 기여하고 있다. 헥사곤 ALI는 “이번 협력은 미래 세대의 성장과 교육 기회 확대를 중점으로 한 사례로, 지속 가능한 성장과 사회적 가치 창출에 대한 의지를 반영한다”고 설명했다. 건설 플랜트 분야의 마이스터고인 서울도시과학기술고등학교는 학생들이 미래 산업 환경에 효과적으로 적응할 수 있도록 실무 교육에 중점을 두고 있으며, 특히 기술 교육에 강점을 가지고 있다. 이번 협력을 통해 서울도시과학기술고등학교는 교육 역량을 한층 강화하고, 학생들에게 보다 전문적이고 산업 지향적인 학습 기회를 제공하게 될 것으로 기대하고 있다.     헥사곤 ALI의 안수진 사장은 “학생들이 미래의 일자리에서 경쟁력을 갖출 수 있도록 필요한 자원을 제공하기 위해 파트너십을 맺게 되어 기쁘게 생각한다”면서, “오늘날 학생들이 미래의 일자리에서 경쟁력을 갖추도록 돕는 것은 산업 전반의 지속 가능성과 직결된다. 우리는 다양한 사회적 책임 활동을 통해 교육 및 산업 발전에 기여할 것”이라고 전했다. 헥사곤 ALI EPC 영업부의 이민수 이사는 “이번 파트너십은 학생들이 플랜트 산업의 실제 기술을 습득하고 미래 산업을 이끌 역량을 키우는 중요한 밑거름이 될 것이다. 특히, 스마트 설계와 디지털 트윈 기반의 최신 기술을 경험함으로써, 학생들이 산업의 디지털 전환에 능동적으로 대응할 전문 인재로 성장하길 기대한다”고 밝혔다.

IBM이 발표한 ‘2025 엑스포스 위협 인텔리전스 인덱스 보고서(2025 X-Force Threat Intelligence Index)’에 따르면, 사이버 공격자들이 더 교묘한 수법을 사용하며 기업에 대한 랜섬웨어 공격은 감소한 반면, 눈에 띄지 않는(lower-profile) 자격 증명 도용은 급증했다. IBM 엑스포스는 사이버 공격자들이 신원 탈취 공격을 확대하는 수단으로 인포스틸러 악성코드를 포함한 이메일을 주로 활용하고 있으며, 2024년 이러한 유형의 이메일이 전년 대비 84% 증가했다고 밝혔다. 2025 보고서는 IBM 엑스포스에서 관찰한 신규 및 기존 트렌드와 공격 패턴을 추적하고 침해 사고 대응, 다크 웹 및 기타 위협 인텔리전스 소스에서 얻은 정보를 바탕으로 작성했다. 2023년은 생성형 인공지능(Gen AI)의 본격적인 확산이 시작된 한 해였다. 예견되었던 대로, 사이버 공격자들은 AI를 활용해 웹사이트를 제작하거나, 딥페이크 기술을 피싱 공격에 접목시키기 시작했다. IBM 엑스포스는 공격자들이 생성형 AI를 활용해 피싱 이메일을 작성하거나 악성 코드를 제작하는 사례를 포착하기도 했다. IBM 엑스포스는 과거 보고서에서 하나의 AI 설루션 시장 점유율 50%에 가까워지거나 시장이 소수의 3개 이하 설루션으로 재편되면, 공격자 입장에서는 특정 AI 모델이나 설루션을 노리기가 더 쉬워지고 그만큼 공격할 유인도 커진다고 밝혔다. 아직 그 시점에 도달하지는 않았지만, 도입 속도는 빠르게 증가하고 있다. 실제로, 2024년 기준 최소 하나 이상의 비즈니스에 AI를 도입한 기업의 비율은 72%로, 전년 대비 55% 이상 증가한 것으로 나타났다. 2024년에는 AI를 겨냥한 대규모 공격이 발생하지는 않았다. 보안 전문가들은 사이버 공격자들이 악용하기 전에 취약점을 선제적으로 식별하고 보완하기 위한 대응에 속도를 내고 있다. IBM 엑스포스가 AI 에이전트 구축 프레임워크에서 원격 코드 실행 취약점을 발견한 사례처럼, 이와 같은 문제는 앞으로 더욱 빈번해질 것으로 보인다. 2025년 AI 도입이 확대될 것으로 예상됨에 따라, 공격자들이 AI를 겨냥한 특화된 공격 도구를 개발할 유인도 커지고 있다. 이에 따라 기업들은 데이터, 모델, 활용 방식, 인프라 등 AI 전반에 걸친 보안을 초기 단계부터 강화하는 것이 필수이다.     지난해 가장 많은 공격은 주요 기반시설 조직을 대상으로 감행됐다. IBM 엑스포스가 대응한 2024년 전체 공격 중 70%가 주요 인프라 조직에서 발생했으며, 이 중 4분의 1 이상이 취약점 악용으로 인한 공격이었다. 주요 인프라 조직들은 기존 기술에 대한 의존과 느린 보안 패치 적용으로 인해 여전히 보안 위협에 직면해 있는 것이다. 다크웹 포럼에서 자주 언급된 공통 취약점 및 노출(CVEs)을 분석한 결과, 상위 10개 중 4개가 국가 차원의 지원을 받는 공격자를 포함한 정교한 위협 그룹과 연관된 것으로 나타났다. 해당 취약점들의 악용 코드는 여러 포럼에서 공개적으로 유통되고 있었으며, 이는 전력망, 의료 시스템, 산업 설비 등을 노린 공격의 확산으로 이어지고 있다. 이처럼 금전적 목적의 공격자와 국가 차원의 위협 세력이 정보를 공유하는 흐름은, 패치 관리 전략 수립과 위협 사전 탐지를 위한 다크웹 감시의 중요성을 더욱 부각시키고 있다. 또 다른 주목할 만한 공격은 인포스틸러(infostealer, 정보 탈취형 악성코드)를 활용한 공격이다. 2024년에 인포스틸러를 활용한 이메일은 전년 대비 84% 증가했으며, 2025년 초기 데이터에 따르면 이는 더욱 급증하는데, 주간 발생 건수가 2023년 대비 180% 이상 증가한 것으로 예상된다. 자격 증명 피싱과 인포스틸러를 통해 신원 공격은 저렴하고, 확장 가능하며, 수익성이 좋아졌다. 인포스틸러는 데이터를 빠르게 유출할 수 있어 타깃 지점에 머무는 시간을 줄이고, 포렌식 흔적을 거의 남기지 않는다. 2024년에 다크웹에서 800만 개 이상의 광고가 상위 5개의 인포스틸러만을 위한 것이었으며, 각 광고에는 수백 개의 자격 증명이 포함될 수 있다. 또, 사이버 공격자들은 다크웹에서 다중인증(MFA)을 우회하기 위해 중간자 공격(AITM) 피싱 키트와 맞춤형 AITM 공격 서비스를 판매하고 있다. 손상된 자격 증명과 다중인증 우회 방법이 만연하다는 것은 수요 또한 높다는 것을 의미하며 이러한 추세는 멈출 기미가 보이지 않는다. 지역으로 살펴보면, 2024년 한 해 동안 IBM 엑스포스가 전 세계적으로 대응한 사이버 공격 중 약 34%가 아시아태평양에서 발생하며 아태 지역이 세계에서 가장 많은 사이버 공격을 경험한 것으로 나타났다. 데이터 도용(12%), 인증정보 탈취(10%), 갈취(extortion, 10%) 등이 순위가 높은 공격 대상이었다. 일본은 전체 조사 대상 인시던트의 66%를 차지했으며, 한국, 필리핀, 인도네시아, 태국이 각각 5%의 비율을 차지했다. 분야별로는 제조업이 공격 대상의 26%를 차지하며 4년 연속 사이버 공격이 가장 많이 발생한 산업으로 집계됐다. 특히 랜섬웨어 피해 사례가 가장 많았으며, 시스템 중단에 대한 허용 범위가 극히 낮은 산업 특성상 암호화 공격에 대한 범죄자의 수익성이 여전히 높은 것으로 분석된다. 한국IBM 컨설팅 사이버보안서비스 사업총괄 이재웅 상무는 “사이버 공격은 이제 더욱 조용하고 치밀해지고 있다. 공격자들은 파괴적인 행위 없이 자격 증명을 탈취해 기업 시스템에 접근하며, 인포스틸러와 같은 악성코드를 통해 빠르게 데이터를 유출하고 흔적을 남기지 않는다”고 말하며, “이러한 저위험·고수익 공격이 확산되는 지금, 기업은 단순 방어를 넘어, 인증 시스템 강화와 위협 사전 탐지 체계를 통해 공격 표적이 되지 않도록 대비해야 한다”고 강조했다.

알테어가 데이터브릭스와 전략적 파트너십을 체결했다고 밝혔다. 이번 협력은 기업이 보유한 데이터를 더 쉽게 통합하고 분석할 수 있도록 돕고, AI를 실제 업무에 효과적으로 적용할 수 있도록 지원하는 데 목적이 있다.   양사는 알테어의 데이터 분석 및 AI 플랫폼인 ‘알테어 래피드마이너’와 데이터브릭스의 ‘데이터 인텔리전스 플랫폼’을 연동해, 고객이 데이터브릭스 내 데이터를 복제 없이 직접 접근하고 분석할 수 있도록 한다. 이를 통해 기업은 빠르게 AI 모델을 개발하고 운영하며, 데이터 기반 의사결정을 더 효율적으로 내릴 수 있게 된다.   알테어 래피드마이너 플랫폼은 SAS 언어 실행을 지원하는 설루션은 물론, 기존 분석 환경을 유지하면서 최신 AI 기술을 적용할 수 있는 설루션까지 폭넓게 제공한다. 데이터브릭스와의 이번 협력을 통해 고객은 기존 분석 자산을 보다 유연하게 현대화하고, 운영 효율성과 분석 역량을 동시에 강화할 수 있다.   또한 알테어는 대규모 데이터 처리를 위한 지식 그래프 기술을 보유하고 있으며, 데이터브릭스와 연동하면 구조화된 데이터는 물론, 비정형 데이터나 실시간 스트리밍 데이터까지 모두 연결해 분석할 수 있다. 이러한 기술 조합은 생성형 AI와 자율형 에이전트 같은 최신 AI 시스템 구현에 핵심 기반이 된다.     데이터브릭스의 아리엘 앰스터 전략 기술 파트너십 디렉터는 “알테어는 데이터 전처리와 머신러닝 분야에 혁신적인 기술을 보유하고 있으며, 이번 협업을 통해 고객들이 대규모 데이터를 더욱 쉽게 탐색하고 실행에 옮길 수 있도록 도울 것”이라고 말했다.   알테어 샘 마할링엄 최고기술책임자(CTO)는 “이번 협력을 통해 기업들이 데이터를 단순히 저장하는 데 그치지 않고, 실제 업무에 활용 가능한 AI 기반 시스템으로 전환할 수 있도록 돕겠다”면서, “분산된 데이터를 연결하고, 스스로 판단하며 실행할 수 있는 지능형 환경을 만들어가겠다”고 밝혔다.

엔비디아가 AI 팩토리에서 인텔리전스를 생산하는 기반을 구축해 미국을 포함한 전 세계의 차세대 성장을 이끌겠다는 포부를 밝혔다. 모든 기업과 국가는 성장과 경제적 기회 창출을 원하지만, 이를 위해서는 사실상 무한한 인텔리전스가 필요하다. 엔비디아는 이러한 상황에서 에코시스템 파트너와 협력해 추론 기술, AI 모델, 컴퓨팅 인프라를 발전시켜 AI 팩토리를 통해 인텔리전스를 생산하겠다고 전했다. 엔비디아는 미국 내에서 AI 슈퍼컴퓨터를 제조할 것이라고 발표했는데, 향후 4년 내에 파트너들과 협력해 미국에서 최대 5000억 달러 규모의 AI 인프라를 생산할 계획이다. 엔비디아는 미국 AI 팩토리를 위한 AI 슈퍼컴퓨터 구축이 수십만 명에게 기회를 제공하고, 향후 수십 년 동안 수조 달러의 성장을 견인할 것으로 기대하고 있다. 이러한 AI 슈퍼컴퓨터의 핵심인 엔비디아 블랙웰(Blackwell) 컴퓨팅 엔진 중 일부는 이미 미국 애리조나에 있는 TSMC 공장에서 생산되고 있다.     또한 엔비디아는 차세대 AI 모델 훈련과 대규모 애플리케이션 실행을 위한 엔비디아 블랙웰 GB200 NVL72 랙 스케일 시스템이 코어위브(CoreWeave)를 통해 제공된다고 발표했다. 코어위브는 현재 수천 개의 엔비디아 그레이스(Grace) 블랙웰 프로세서를 통해 차세대 AI를 훈련하고 배포할 수 있다. 한편, 엔비디아는 보다 효율적이고 지능적인 모델을 만들기 위해 하드웨어 혁신을 넘어 AI 소프트웨어 분야도 강화한다는 전략을 소개했다. 이러한 발전의 최신 사례는 엔비디아 라마 네모트론 울트라(Llama Nemotron Ultra) 모델이다. 이 모델은 최근 아티피셜 애널리시스(Artificial Analysis)에서 과학적이고 복잡한 코딩 작업을 위한 정확한 오픈소스 추론 모델로 인정받았다. 또한 이는 현재 세계 최고 수준의 추론 모델 중 하나로 평가받고 있다.

어도비가 AI를 활용해 영상 및 오디오 클립을 즉시 생성하고 길이를 확장할 수 있는 프리미어 프로(Premiere Pro)의 생성형 확장(Generative Extend)과 테라바이트급 푸티지에서 특정 클립을 몇 초 만에 빠르게 찾아내는 AI 구동 미디어 인텔리전스(Media Intelligence)를 출시했다. 상업적으로 안전하게 사용할 수 있는 파이어플라이 비디오 모델로 구동되는 생성형 확장을 통해 편집자는 4K 및 가로, 세로형 영상, 오디오 클립과 함께 길이를 조절할 수 있어, 푸티지 내 부족한 부분을 채우는 방식을 혁신적으로 개선할 수 있다. 또한 애프터 이펙트(After Effects)는 향상된 성능과 3D 도구를 제공하며, 프레임닷아이오(Frame.io)는 저장, 대본, 다양한 문서 형식을 지원하도록 업그레이드됐다. 이번에 공개된 생성형 확장과 미디어 인텔리전스는 어도비 크리에이티브 커뮤니티에서 높은 기대를 모은 영상 역량으로, 수년간의 연구와 베타 고객의 피드백을 거쳐 정식 출시됐다. 또한 프리미어 프로에 다국어 캡션 생성을 자동화하는 AI 구동 캡션 번역(Caption Translation) 기능도 새롭게 추가되어, 영상 전문가들이 전 세계 시청자들과 더 손쉽게 소통할 수 있도록 지원한다. 뿐만 아니라, 카메라로 촬영한 RAW 영상 및 로그(LOG) 푸티지를 프리미어로 가져오는 즉시 해당 클립을 HDR 또는 SDR로 자동 변환해, 색 보정 작업의 정확도를 높이는 프리미어 색상 관리(Premiere Color Management)도 정식 출시됐다. 프리미어 프로의 전반적인 성능 향상과 더불어, 이러한 신규 기능들은 편집 작업을 더욱 빠르고 효율적으로 만들어준다.     4K 및 세로형 영상을 지원하는 생성형 확장 정식 출시로, 영상 편집 시 종종 발생하는 짧은 클립으로 인한 편집 문제를 쉽게 해결할 수 있다. 전문 편집 툴인 생성형 확장 기능은 클립의 길이를 늘려 푸티지의 영상 또는 오디오 공백을 채우고 장면 전환을 매끄럽게 하며 샷을 길게 유지해 완벽한 타이밍의 편집을 가능케한다. 클릭 및 드래그만으로 사실적인 영상과 오디오를 확장할 수 있어, 품질 저하 없이 타임라인을 유연하게 조정할 수 있다. 또한 세로형 영상도 지원해, 편집자는 별도의 프레임 재조정 없이 소셜미디어에 최적화된 콘텐츠를 쉽게 제작하고 내보낼 수 있다. 생성형 확장은 상업적으로 안전한 파이어플라이 비디오 모델로 구동된다. AI 생성 콘텐츠에 대한 투명성을 높이고자, 생성형 확장으로 제작된 콘텐츠 결과물에는 디지털 미디어의 '영양 성분 표시'와 같은 역할을 하는 콘텐츠 자격증명(Content Credentials)이 첨부된다. 프리미어 프로 및 애프터 이펙트 업그레이드를 통해 영화 제작자는 몇 초 내로 테라바이트 크기의 푸티지를 검색하고 시각 효과 및 모션 그래픽 워크플로를 간소화할 수 있게 됐다. 프리미어 프로의 AI 구동 미디어 인텔리전스 기능은 편집자가 프로젝트 푸티지를 다루는 방식을 근본적으로 바꾸고 시간을 절약한다. 번거로운 수동 검색을 대신해 미디어 인텔리전스는 개체, 위치, 카메라 각도, 촬영 날짜, 카메라 유형 등 메타데이터를 포함한 클립 콘텐츠를 자동 인식해 편집자가 필요할 때 원하는 장면을 찾을 수 있도록 돕는다.  프리미어 프로의 AI 구동 캡션 번역(Caption Translation)은 몇 초 만에 캡션을 27개 언어로 번역할 수 있는 기능으로, 수동 번역으로 인해 속도가 느려지고 워크플로가 중단되거나 비용이 추가되는 상황을 개선한다. 또한 프리미어 프로는 새로운 컬러 시스템을 제공해, 기존 대비 더 높은 정확도와 일관된 색상을 구현하고 거의 모든 카메라의 로그 영상을 HDR및 SDR 콘텐츠로 자동 변환한다. 이를 통해 편집자는 푸티지 편집 작업을 빠르게 시작하고 완벽한 피부 톤, 보다 생생한 색상, 향상된 다이내믹 레인지(Dynamic Range)로 어느 때보다 쉽게 멋진 영상을 제작할 수 있다. 애프터 이펙트는 고성능 미리보기 재생(High-Performance Preview Playback)을 통해 모든 컴퓨터에서 전체 컴포지션을 어느 때보다 빠르게 재생할 수 있게 됐고, 애니메이션 환경 조명(Animated Environment Light) 등 확장된 3D 툴로 보다 빠르고 사실적인 3D 합성을 지원한다. 애프터 이펙트의 HDR 모니터링(HDR Monitoring) 기능은 HDR 콘텐츠를 정확하게 재생하고 작업함으로써 더욱 밝고 생동감 있는 모션 디자인 작업을 할 수 있다. 크리에이티브 팀에 따라 조정할 수 있는 프레임닷아이오 V4의 확장된 스토리지는 다양한 클라우드 플랫폼에 파일을 저장해, 워크플로 분절 없이 방대한 양의 미디어를 한곳에서 협업할 수 있도록 지원한다. 많은 크리에이티브 팀이 대규모 콘텐츠 제작과 빠르게 증가하는 수요에 대응하는 데 어려움을 겪고 있는 가운데, 프레임닷아이오 V4는 스크립트, 촬영지 사진, 원본 미디어 등 모든 것을 단일 플랫폼에서 저장, 관리, 협업 및 배포할 수 있도록 돕는다. 프레임닷아이오에는 스크립트, 브리핑 문서, 예산, 제안서, 장면 세부 묘사, 스토리보드 및 기타 제작 자료에 대한 협업을 지원하는 확장된 텍스트 문서 검토 툴(Expanded text document review tools), 영상 및 오디오 파일을 빠르게 텍스트로 변환할 수 있는 대본 생성(Transcription generation, 베타), 편집 중인 콘텐츠를 보호할 수 있도록 영상, 이미지 및 문서에 적용 가능한 맞춤형 텍스트 워터마크, 대규모 팀의 사용자 그룹 관리자가 워크스페이스 및 프로젝트 전반에서 대량 사용자 접근 권한을 자동화할 수 있는 접근 허용 그룹(Access Groups, 베타) 등의 기능이 제공된다. 이 밖에도 어도비는 고성능 미리보기 재생 엔진, 강력한 신규 3D 모션 디자인 툴, HDR 모니터링 등 애프터 이펙트의 신규 기능도 공개했다. 또한 프레임닷아이오 V4 업그레이드에는 팀 단위로 사용 가능한 확장 스토리지가 포함돼, 워크플로 단절 없이 편집 중인 작업물과 완성된 애셋을 자유롭게 공유하고, 관리, 정리할 수 있도록 지원한다. 어도비의 애슐리 스틸(Ashley Still) 디지털 미디어 부문 총괄 겸 수석 부사장은 “4K에서 가능한 생성형 확장 기능과 AI 구동 미디어 인텔리전스를 활용해, 프리미어 프로 이용자들이 어떤 상상력을 자극하는 다채로운 영상을 만들어낼지 기대된다”면서, “파이어플라이의 강력한 성능과 어도비의 첨단 AI 역량을 통해 영상 편집의 새 지평을 열고 있으며, 이용자들이 가장 중요한 일, 즉 생동감 있고 매력적인 스토리텔링에 온전히 집중할 수 있도록 돕고 있다”고 말했다.

HP가 AI 기반의 비즈니스 노트북과 모바일 워크스테이션 등 차세대 기업용 PC 신제품을 국내 출시했다. HP는 변화하는 업무 환경 속에서 AI를 활용해 다양한 비즈니스 및 크리에이터들이 필요로 하는 생산성을 향상시키고 업무 혁신을 이끌겠다는 계획이다.   이번에 공개된 PC는 비즈니스용 엘리트북과 전문가를 위한 워크스테이션 제품으로 구성되며, AI 기반 업무 생산성과 고성능 전문 작업을 위한 차별화된 기능을 갖췄다. 엘리트북은 개인화된 AI 경험과 협업 최적화 기능을 중심으로, 이동이 잦은 비즈니스 리더가 언제 어디서든 몰입감 있는 업무 환경을 구현할 수 있도록 설계됐다. 워크스테이션 라인업은 고성능 연산과 대규모 언어 모델(LLM) 처리, 3D 설계 등 복잡한 작업에 최적화된 성능을 제공하며, 컴팩트한 폼팩터에서도 데스크톱 수준의 성능을 구현한다. HP는 이번에 최신 AI 기능을 탑재한 엘리트북(EliteBook) 라인업 2종을 선보였다. ‘HP 엘리트북 울트라 G1i 14인치(HP EliteBook Ultra G1i)’는 슬림한 디자인과 강력한 성능을 갖춰, 다양한 환경에서의 신속한 의사결정과 효율적인 협업을 지원한다. 이 제품은 AI 화상회의 설루션, 스튜디오급 녹음 기능, 9MP 카메라를 탑재하며 각각의 사용자 환경에 최적화된 기능을 제공해 업무 생산성을 더욱 높일 수 있도록 했다. 또한, 120Hz 3K OLED 디스플레이와 대형 햅틱 트랙패드로 몰입감 있는 사용자 경험을 구현한다. ‘HP 엘리트북 X 플립 G1i 14인치(HP EliteBook X Flip G1i)’는 이동이 잦은 직장인을 위한 모델로, 다양한 업무 환경에 대응할 수 있는 유연성과 성능을 갖췄다. 특히 발열과 소음 제어 기능을 갖춰 언제 어디서나 안정적인 생산성을 유지할 수 있도록 설계됐다. X 플립 모델은 노트북, 태블릿, 텐트 모드로 손쉽게 전환돼 사용자의 작업 목적에 맞춰 자유롭게 활용할 수 있다. ‘HP 충전식 액티브 펜(HP Rechargeable Active Pen)’을 함께 사용하면 정교한 필기도 가능해 다양한 업무 방식을 지원한다.   ▲ HP 엘리트북 X 플립 G1i 14인치   또한, HP는 전문가용 고성능 컴퓨팅 수요에 대응하기 위해 AMD 라이젠 AI 맥스 프로(Ryzen AI Max PRO) 프로세서를 탑재한 모바일 워크스테이션 2종도 공개했다. 라이젠 AI 맥스 프로세서를 탑재한 HP 워크스테이션 신제품은 3D 설계, 고사양 그래픽 작업이 필요한 프로젝트 렌더링, 로컬 대규모 언어 모델(LLM) 작업을 동시에 수행 가능할 정도로 높은 성능을 제공한다. ‘HP Z북 울트라 G1a(HP ZBook Ultra G1a)’는 14인치 모바일 워크스테이션으로, 이동 중에도 성능 제약 없이 다양한 업무를 수행하도록 고안됐다. 초박형·초경량 디자인에 더해 긴 배터리 수명, 차세대 AI PC 기능, 프라이버시 보호 기능까지 갖춰 다양한 환경에서 사용자가 동일한 작업 효율을 낼 수 있도록 돕는다. 16코어 CPU, 독립형 그래픽 수준의 통합 GPU, 최대 128GB의 통합 메모리 아키텍처를 제공하며, 최대 96GB를 GPU 전용으로 할당 가능하다. ‘HP Z2 미니 G1a(HP Z2 Mini G1a)’는 미니 워크스테이션으로, 전문가용 작업 환경에 요구되는 고사양 컴퓨팅 성능과 공간 효율성을 갖췄다. 최대 128GB까지 확장 가능한 통합 메모리 아키텍처를 탑재해 GPU 전용으로 최대 96GB까지 할당 가능하다. 내부 전원 공급 장치에 더해 콤팩트한 디자인과 유연한 설치 옵션을 갖춰 책상 위·아래, 모니터 뒤 등 어디에나 깔끔하게 배치 가능하며 성능, 관리 용이성, 보안을 모두 갖춘 고밀도 랙 마운트 설루션에도 적합하다.   ▲ HP Z북 울트라 G1a   한편, 이번에 공개된 모든 신제품은 CES 2025 혁신상을 수상한 AI 설루션 ‘HP AI 컴패니언(HP AI Companion)’을 기본 탑재해, 사용자가 개인화된 환경에서 문서를 요약하고 빠른 의사 결정에 도움을 받을 수 있다. 뿐만 아니라 통합 보안 설루션 ‘HP 울프 시큐리티(Wolf Security)’의 인텔리전스 기능도 갖춰, 사이버 위협으로부터 엔드포인트 전반의 보안을 유지해준다. 이 밖에도 HP는 AI 기술 발전에 따라 정교해지는 사이버 보안 위협에 대응하기 위해 최신 위협 인사이트 보고서를 바탕으로 선제적 대응 체계를 강화하는 등, 기업들이 안정적인 작업 환경을 조성할 수 있도록 지속적으로 노력하고 있다. HP 코리아의 김대환 대표는 “AI와 자동화 기술, 업무 환경의 급격한 변화 속에서 HP가 주목하는 것은 단연 ‘미래의 업무(Future of Work)’ 방식이다. 단순한 기술 판매를 넘어, 고객들이 실제 업무 현장에서 AI 기반 설루션의 도움을 체감할 수 있도록 하는 것이 HP의 궁극적인 목표”라고 밝혔다. 또한 “HP는 그간 PC 산업을 선도해 온 기술 리더십을 바탕으로 변모하는 시대에 또 한 번의 지평을 열어 갈 것”이라며 AI PC 시대를 향한 의지를 전했다.

헥사곤 매뉴팩처링 인텔리전스는 3월 31일~4월 4일 독일 하노버에서 개최되는 세계 최대 산업 박람회 ‘하노버 메세(Hannover Messe)’에 참가해 포뮬러원(F1) 공장을 재현하고, 넥서스(Nexus)의 글로벌 성과를 공개한다고 발표했다.  ‘품질 속도전(Quality at Speed)’을 콘셉트로 한 포뮬러원 공장에서 관람객은 헥사곤의 공식 혁신 파트너인 오라클 레드불 레이싱(Oracle Red Bull Racing)의 실제 F1 차량과 차량 제작에 활용된 디자인&엔지니어링 소프트웨어, 측정 소프트웨어 및 하드웨어, 프로덕션 소프트웨어, 넥서스 플랫폼 등을 확인할 수 있다. 넥서스는 F1 차량 제작과 같이 고도의 정밀성과 신속한 협업이 요구되는 분야에서 엔지니어링 팀이 더 빠르고 효율적으로 문제를 해결하고 성능을 최적화할 수 있도록 지원한다. 넥서스는 헥사곤의 기술과 마이크로소프트의 최신 클라우드 및 AI 기술을 통합한 플랫폼으로, 헥사곤 및 제3자 플랫폼 데이터와의 연동을 통해 누구나 쉽게 데이터를 주고받을 수 있도록 설계됐다. 또한 간단한 파일 공유부터 마이크로소프트의 플루이드 프레임워크(Fluid Framework)를 활용한 실시간 데이터 교환까지 다양한 방식으로 외부 프로그램과 연결된다.     하노버 메세에서 헥사곤이 소개한 성과 발표에 따르면, 넥서스는 지난 2023년 2월 출시 이후 3만 명 이상의 등록 사용자를 확보했다. 또한 전 세계 다양한 산업 분야에서 50만 명의 사용자가 기술 스택의 일부로 헥사곤의 기술을 매일 활용하고 있다. 넥서스는 전통적으로 생산 시스템, 공장 IoT 및 품질 데이터 소스와 분리되어 운영되던 CAE 도구, 시뮬레이션 및 프로세스 데이터 관리(SPDM), PDM/PLM 시스템을 연결해 제조 가치 사슬 전반에 걸쳐 확장되고 있다. 헥사곤은 넥서스의 제품 포트폴리오를 지속적으로 확장해 왔으며, 이번 하노버 메세 전시장에서는 워크플로 전 단계를 지원하는 다양한 설루션을 선보인다. 전시된 주요 포트폴리오로는 기업 규모에 관계 없이 다양한 고성능 시뮬레이션을 손쉽게 제공하는 ‘넥서스 컴퓨트(Nexus Compute)’, ADAS 및 자율주행 차량 시스템 검증을 위한 클라우드 기반 설루션 ‘버츄얼 테스트 드라이브 X(Virtual Test Drive X, VTDx)’, 품질 보고 프로세스를 간소화하는 ‘메트롤로지 리포팅(Metrology Reporting)’, AI로 자동화된 CAM 프로그래밍 툴 ‘프로플랜AI(ProPlanAI)’와 측정을 지원하는 ‘메트롤로지 멘토(Metrology Mentor)’ 등이 포함된다. 헥사곤 매뉴팩처링 인텔리전스의 스티븐 그레이엄(Stephen Graham) 부사장 겸 넥서스 총괄은 “기업의 성공적인 디지털 전환은 구성원과 그들의 목표에서 시작된다는 인식이 확산되고 있는 만큼, 제조 프로세스 전반에서 모든 구성원이 효율적인 협업과 생산성 향상을 지원하는 넥서스의 가치가 더욱 부각되고 있다”면서, “헥사곤이 워크플로 자동화와 AI 개발에 더욱 박차를 가하면서, 기업의 생산성을 한층 더 끌어올릴 수 있을 것으로 기대된다”고 말했다. 현대자동차의 이진화 차량SW개발지원팀 파트장은 “현대자동차는 헥사곤의 검증된 CAE 제품군과 넥서스를 활용하여 개발 사이클을 가속화하고, 엔지니어링 성능을 최적화하며, 보다 민첩하고 데이터 기반의 차량 개발 접근 방식을 추진하고 있다”면서, “클라우드 기반 차량 개발 플랫폼 구축이 핵심 전략 목표이며, 이를 실현하기 위해 넥서스가 제공하는 혁신적인 접근 방식과 개방형 통합 기능의 도입을 적극 검토하고 있다”고 전했다.