가트너가 ‘2025 신기술 하이프 사이클(2025 Hype Cycle for Emerging Technologies)’을 통해 주목해야 할 주요 혁신 기술로 ▲기계 고객 ▲AI 에이전트 ▲의사결정 인텔리전스 ▲프로그래머블 머니를 선정했다. 가트너 하이프 사이클은 기술 및 애플리케이션의 성숙도와 도입 현황을 시각적으로 표현하고, 실제 비즈니스 문제 해결 및 새로운 기회 창출과의 잠재적 연관성을 제시한다. 이 방법론은 시간 흐름에 따른 기술 또는 애플리케이션 발전 과정을 조망하고, 특정 비즈니스 목표의 맥락에서의 효과적인 도입 관리를 위한 신뢰 있는 인사이트를 제공한다. 가트너는 매년 프로파일링하는 2000개 이상의 기술 및 응용 프레임워크에서 핵심적인 인사이트를 도출해, 반드시 알아야 할 신기술을 정리해 제시하고 있다. 이들 기술은 향후 2년에서 10년간 혁신적인 이점을 제공할 잠재력을 갖춘 것으로 평가된다.     기계 고객(Machine Customers)이란 사람이나 기업을 대신해 상품, 서비스를 구매하는 비인간 경제 주체다. 가트너는 고객 역할을 수행할 수 있는 B2B 기기를 약 30억 개로 추산하며, 2030년까지 80억 개로 늘어날 것이라 전망했다. 가상 개인 비서, 스마트 가전, 커넥티드 카, 사물인터넷(IoT) 기반 공장 등이 이에 포함된다. 가트너는 기계 고객이 제조, 소매, 소비재 등 다양한 산업에서 새로운 수익과 효율성을 창출하는 핵심 동력이 될 것이라면서, “기업은 경쟁에서 뒤처지지 않기 위해 비즈니스 모델을 재정립하고 기회를 선제적으로 활용해야 한다”고 짚었다. AI 에이전트(AI Agents)는 디지털, 물리적 환경에서 인지, 의사결정, 행동을 수행해 기업의 목표 달성을 지원하는 자율 또는 반자율 AI 소프트웨어다. 기업은 대형 언어 모델(LLM)을 비롯한 AI 기술을 활용해 복잡한 작업을 수행할 수 있는 AI 에이전트를 개발, 배포하고 있으며, 이는 고객 서비스, 산업 운영, 데이터 분석, 콘텐츠 제작, 물류 등 여러 분야를 자동화해 산업 전반에 혁신을 가져올 잠재력을 갖고 있다. 예측과 실행 정확성에 대한 우려로 AI 에이전트에 대한 신뢰는 제한적이다. 이 기술은 인간의 감독 없이 중요한 결정을 신속히 내리며 독립성, 사용 편의성이 향상되고 있다. 가트너는 기업이 AI 에이전트를 효과적으로 활용하려면 기능과 적용 범위를 명확하게 이해하고, 전략적 계획에 반영할 것을 권장했다. 의사결정 인텔리전스(Decision Intelligence)는 의사결정을 고도화하는 실용적인 접근 방식으로, 의사결정 방식과 결과를 평가·관리·개선하는 과정을 이해하고 엔지니어링한다. 의사결정을 디지털 자산으로 전환하고 모델링하면, 통찰과 실행 사이의 간극을 줄이고 의사결정의 품질, 실행력, 결과를 개선할 수 있다. 가트너의 크리스티안 스테판(Christian Stephan) 시니어 디렉터 애널리스트는 “에이전틱 AI와 생성형 AI에 대한 과대광고, 의사결정 자동화 관련 규제 압박, 심화된 글로벌 불확실성은 기존 비즈니스 프로세스와 의사결정의 한계를 드러냈다. 이에 따라 기업은 속도와 품질을 넘어 일관성, 규정 준수, 비용 효율성, 적응력을 갖춘 새로운 의사결정 체계를 요구하고 있다”고 전했다. 프로그래머블 머니(Programmable Money)는 소프트웨어를 통해 프로그래밍할 수 있는 디지털 화폐를 의미한다. 알고리즘에 따라 작동 방식을 설정할 수 있어 블록체인 기반 토큰화와 스마트 계약을 활용하면 경제 주체의 참여를 확대하고 가치 교환을 자동화할 수 있다. 기업은 비즈니스 파트너, 직원, 기계 고객과 상호작용하기 위해 프로그래머블 머니를 전략적으로 활용해야 한다. 스테판 시니어 디렉터 애널리스트는 “프로그래머블 머니는 새로운 유형의 통화와 디지털 자산 시장을 열어 금융 서비스 분야에 변화를 가져올 것”이라며, “가치 창출, 자금 조달, M2M(Machine-To-Machine) 등 자산 교환의 혁신을 주도해 공급망과 금융 가치 사슬을 재편할 것”이라고 전망했다. 가트너의 마티 레스닉(Marty Resnick) VP 애널리스트는 “수년간의 디지털 혁신 이후, 기업은 AI와 자동화가 불러온 경쟁, 고객, 제품, 운영, 리더십 재편을 목도하고 있다”면서, “기업은 자율 비즈니스 시대라는 새로운 혁신 국면에 직면했으며, CIO는 신기술이 경쟁력 확보, 효율성 향상, 성장 기회 창출에 어떻게 기여할 수 있는지 평가해야 한다”고 말했다.

델 테크놀로지스가 AI 모델의 전력 소비를 줄이고 데이터센터 운영을 최적화할 수 있는 ‘컨셉 아스트로(Concept Astro)’ 플랫폼을 선보였다. AI 워크로드가 늘어나며 데이터센터의 에너지 사용량, 비용 및 탄소 배출량이 급격히 증가하고 있다. 일부에서는 2030년까지 데이터센터의 에너지 소비량이 두 배로 증가할 수 있다고 예측하며, 이는 이미 과부하 상태인 전력망에 추가적인 부담을 줄 것이라고 진단했다. 데이터센터를 탄력적이며 안정적으로 운영하는 동시에 비용 효율적인 에너지 사용을 추구하는 것이 최우선 과제로 부상하고 있는 상황이다. 델 테크놀로지스가 새롭게 공개한 ‘컨셉 아스트로’는 에이전틱 AI, 디지털 트윈, 운영 자동화 기술을 결합한 IT 인프라 최적화 설루션이다. 이 설루션은 IT 업무, 특히 AI 워크로드가 소비하는 에너지를 실시간으로 측정하고, 전력 비용과 탄소 배출량을 정보를 바탕으로 데이터센터 운영을 위한 의사결정을 돕는다. 특히 디지털 트윈 기술을 이용해 워크로드가 어느 시점, 어느 장소에서 실행되는 것이 가장 효율적인지 가늠할 수 있는데, 예를 들어 대시보드를 통해 데이터센터 내 사용 가능한 전력을 시각적으로 제공해 더 효율적인 전력을 분배할 수 있다. 또한 에이전틱 AI 기술을 이용해 인간의 개입 없이도 해당 작업이 마무리되는 시간을 예측하고, 전력망에서 제공되는 에너지 단가 및 탄소 배출량을 고려해 실행 시점을 결정할 수 있다.     컨셉 아스트로는 연구원이나 설비 관리자, 데이터센터 운영자는 물론 CFO나 CIO까지 다양한 역할에 맞춰 보고서를 제공한다. 실시간 인사이트를 수집하여 데이터 센터 전반에 대한 포괄적인 관점을 제공하기 때문에, 비즈니스 성과를 저해하지 않으면서도 에너지 비용을 절감하는 최적의 방안을 도출할 수 있다. 델 테크놀로지스는 현재 컨셉 아스트로를 활용해 대규모 구현을 위해 연구를 지속하고 있다. 이번 버전에서는 디지털 트윈을 활용해 워크로드를 시뮬레이션하여 인사이트를 추출하고, 전력망 데이터에 기반해 데이터 센터의 전력을 더 효율적으로 활용하는 방법을 식별한다. 컨셉 아스트로는 모니터링 스위트 제품인 ‘델 AI옵스(Dell AIOps)’를 기반으로 하며, ‘AI옵스 어시스턴트(AIOps Assistant)’를 통해 제공되는 기능을 포함하고 있다. 델 테크놀로지스는 컨셉 아스트로의 구현 범위를 테스트하기 위해 캘리포니아 대학교 샌디에고 캠퍼스(University of California San Diego)의 스크립스 해양학 연구소(Scripps Institution of Oceanography)와 협력해 산호초 연구를 고도화시키고 있다. 연구팀은 ‘엔비디아 기반 델 AI 팩토리(Dell AI Factory with NVIDIA)’를 사용해 수중 이미지 수백만 장을 고해상도 3D 모델로 변환해 전 세계 산호초의 상태를 확인하고 있다. 한 번의 다이빙에서 약 350GB의 이미지를 수집하며, 연간 300~400회의 입수를 실시하고 있으며, 이러한 이미지를 처리하려면 상당한 컴퓨팅 및 저장 용량이 요구된다. 최근 시행된 시범 운영에서 ‘컨셉 아스트로’는 비용, 속도, 배출량 등의 요소들을 조합하여 워크로드를 실행하는 최적의 시간과 위치를 스크립스 연구소에 제안했다. 연구 팀은 제안에 따라 최적의 에너지 사용 시간대에 워크로드를 일정화함으로써 전력망 부담을 최소화하고, 연구 연속성을 유지함으로써 비용을 20% 절감하고 배출량을 32% 감소시켰다.2) 또한, 기존 데이터 센터 장비를 ‘엔비디아 기반 델 AI 팩토리’로 업그레이드하며 델의 최신 세대 서버에서 기존보다 시간당 두 배 더 많은 이미지를 처리할 수 있게 됐다. 한국 델 테크놀로지스의 김경진 총괄사장은 “AI로 촉발된 데이터센터 에너지 비용 급증은 점진적인 개선만으로 충분하지 않다. 보다 혁신적인 접근 방식이 필요하기 때문에 델은 AI 기반 워크로드 스케줄링과 같은 미래지향적인 개념을 도입하고, 데이터센터 전력에 대한 수요와 공급을 최적화하고자 한다. 전력망 탄력성을 강화함으로써 의미 있는 진일보를 이뤄낼 수 있을 것으로 기대한다”고 말했다.

팀뷰어가 인공지능(AI) 기능을 탑재한 통합 디지털 워크플레이스 관리 플랫폼인 ‘팀뷰어 원(TeamViewer ONE)’을 출시했다. 기업은 팀뷰어 원을 이용해 다운타임을 줄이고 IT 지원을 최적화하며, 직원 경험을 향상시킬 수 있다. 많은 기업에서 연결되지 않은 다양한 IT 도구를 개별 관리하면서 복잡성 증가, 비용 상승, 비효율적인 운영과 같은 문제에 직면하고 있다. 이러한 부담을 줄이고 운영을 간소화하기 위해 많은 IT 리더가 공급업체 통합을 최우선 과제로 삼고 있다. 최근 테크 미디어 CIO가 실시한 설문조사에 따르면, IT 임원의 95%가 향후 1년 내 공급업체 통합을 계획 중이며, 80%는 포인트 설루션(단일 목적의 개별 도구)의 수를 줄일 필요가 있다고 응답했다. 이러한 흐름은 IT 운영을 간소화하면서도 성능과 보안, 확장성을 동시에 강화할 수 있는 통합 플랫폼에 대한 수요가 커지고 있음을 보여준다. 팀뷰어 원은 이러한 수요에 대응하기 위해 설계된 통합 디지털 워크플레이스 설루션으로 ▲실시간 디바이스 모니터링 ▲지능형 자동화 ▲보안 원격 액세스 ▲컨텍스트 기반 진단 기능을 하나의 확장 가능한 설루션에 통합했다. 글로벌 대기업부터 중소기업까지 다양한 규모의 조직이 복잡하게 흩어진 IT 도구를 통합하고, 운영을 효율화하며, 전사적인 디지털 경험을 향상시킬 수 있도록 지원한다.  이는 기존의 IT 엔드포인트는 물론, 산업용 장비 및 연결된 운영 기술(OT) 디바이스까지 아우르는 분산된 근무 환경 전반에 향상된 디지털 경험을 제공할 수 있다.     팀뷰어 원은 ▲원격 모니터링 및 관리(RMM) ▲원격 연결 ▲디지털 직원 경험(DEX) ▲AI 기반 기능을 하나의 통합 설루션에 통합해 단일 라이선스로 제공한다. 기업 규모에 관계 없이 이러한 모든 기능을 원활하고 효율적으로 제공할 수 있는 플랫폼이라는 점을 내세운다. 팀뷰어 RMM(TeamViewer RMM)은 엔드포인트 보안, 모바일 디바이스 관리(MDM), 패치 관리 기능이 내장된 사전 예방적 디바이스 모니터링 및 관리 설루션이다. 팀뷰어 인텔리전스(TeamViewer Intelligence)는 AI 기반 지원 도구인 코파일럿(CoPilot)이 실시간 진단과 컨텍스트 기반 문제 해결 가이드를 제공하며, 세션 인사이트(Session Insights) 기능은 자동으로 구조화된 보고서를 생성해 IT 팀이 문제 현황을 분석하고 성과를 개선할 수 있도록 돕는다. 팀뷰어 원격 연결(TeamViewer Remote Connectivity)은 높은 수준의 보안성과 안정성을 갖춘 원격 액세스 및 제어 기능으로, IT 팀은 시간 및 장소에 구애받지 않고 분산된 인력과 다양한 디바이스에 걸쳐 원활한 지원을 제공할 수 있다. 팀뷰어 DEX(TeamViewer DEX)는 디지털 직원 경험(DEX)의 모니터링 및 향상을 위해 설계된 설루션으로 엔드포인트 상태, 성능 트렌드, 사용자에게 영향을 미치는 문제를 실시간으로 파악하여 생산성을 높이고 다운타임을 줄인다.   이러한 기능이 결합된 팀뷰어 원은 기업이 더욱 연결되고 효율적이며 생산적인 근무 환경을 조성할 수 있어 직원들은 최소한의 방해 요소 속에서 지속적으로 몰입과 안정적인 지원을 받을 수 있는 업무 환경을 경험할 수 있다. 팀뷰어 원은 비즈니스(Business) 및 엔터프라이즈(Enterprise) 맞춤형 패키지로 제공되며, 단일 에이전트 라이선스를 통해 모든 기능을 통합 제공함으로써, 하이브리드 근무 환경의 변화하는 요구사항을 유연하게 대응할 수 있다. 팀뷰어의 메이 덴트(Mei Dent) 최고 제품 및 기술 책임자는 “흩어져 있는 기술 스택을 통합하고 보안을 강화하며 변화하는 컴플라이언스 기준을 충족해야 한다는 부담이 커지고 있는 가운데, 팀뷰어 원은 인텔리전스, 자동화, 가시성을 하나의 플랫폼으로 통합해 IT 팀이 여러 개의 단절된 도구들을 사용하는 대신 AI 기반의 통합된 경험으로 전환할 수 있도록 지원한다. 이에 따라 IT 팀은 반복 업무나 수작업 문제 해결에서 벗어나, 비즈니스에 실질적 가치를 더하는 보다 중요한 과제에 집중할 수 있는 여건이 마련되는 것”이라고 말했다. 팀뷰어코리아 이혜영 대표이사는 “오늘날 업무 환경이 디지털화되면서, 사무실, 재택, 생산 현장, 현장 업무, 원격 협업 등 어떤 장소에서 일하든 직원을 효과적으로 지원해야 하는데 사용되는 도구와 기술의 수가 폭발적으로 증가함에 따라 IT팀과 직원들의 복잡성 또한 함께 증가했다”고 말하며, “팀뷰어 원은 IT 팀이 반복적인 업무에서 벗어나 전략적 업무에 집중할 수 있도록 돕는 통합 디지털 워크플레이스 관리 플랫폼으로 AI 기반 자동화, 원격 연결, 디지털 직원 경험, RMM 기능을 함께 제공해 국내 기업이 오늘날의 복잡한 IT 환경을 더욱 스마트하고 효율적으로 관리할 수 있도록 지원할 것”이라고 덧붙였다.

주요 디지털 트윈 소프트웨어 디지털 트윈 모델 생성 및 배포 솔루션, Ansys Twin Builder 개발 : Ansys, www.ansys.com 자료 제공 : Ansys Korea, 02-6009-0500, www.ansys.com   Ansys Twin Builder는 디지털 트윈(Digital Twin) 기술을 활용하여 실제 물리 시스템을 가상 환경에서 시뮬레이션하고 최적화할 수 있는 솔루션이다. 멀티피직스 시뮬레이션 기술을 기반으로 물리 모델과 실시간 센서 데이터를 결합하여 예측 유지보수 및 성능 최적화를 지원한다. 제조, 자동차, 항공우주, 전자, 에너지, 의료 등 다양한 산업에서 활용된다.   1. 주요 특징 (1) Physics 기반의 디지털 트윈 구축 IoT 데이터 및 시뮬레이션 모델을 결합하여 정밀한 디지털 트윈 모델 생성 (2) 실시간 시뮬레이션 및 예측 유지보수 지원  센서 데이터를 활용하여 장비의 고장 가능성 예측 및 유지보수 최적화 (3) 멀티피직스 통합 분석  전자기, 유체, 구조, 열 해석을 통합하여 복잡한 시스템 성능 분석 가능 (4) AI 및 머신러닝 연계 가능  OptiSLang을 활용한 AI 기반 최적화 및 데이터 분석 지원 (5) IoT 및 클라우드 플랫폼과 연계  AWS, Microsoft Azure, PTC ThingWorx 등 다양한 IoT 플랫폼과의 호환성 제공 2. 주요 기능 (1) 디지털 트윈 생성 및 실행  시뮬레이션 모델을 물리 데이터와 연결하여 실시간 가상 시뮬레이션 수행 (2) Model-Based Systems Engineering(MBSE) 지원  시스템 레벨 설계를 위한 MBSE 기반 시뮬레이션 제공 (3) 고급 시뮬레이션 및 자동화  MATLAB, Simulink, FMI 모델과 통합 가능하여 복잡한 시스템 해석 (4) PLM 및 데이터 관리 통합  Siemens Teamcenter, PTC Windchill 등 주요 PLM 시스템과 연계하여 제품 수명주기 관리 지원 (5) Predictive Maintenance 기능 내장  실시간 데이터 분석을 통해 유지보수 전략 개선 3. 도입 효과 ■ 설비 가동률 향상: 디지털 트윈을 활용한 사전 예측 유지보수로 시스템 다운타임 감소 ■ 제품 개발 기간 단축: 프로토타입 제작 없이 가상 환경에서 제품 설계 검증 가능 ■ 운영 비용 절감: 최적화된 유지보수 전략을 통해 운영 및 유지보수 비용 절감 ■ 설계 품질 향상: 실제 운영 데이터를 기반으로 제품 설계 개선 및 성능 최적화 4. 주요 고객 사이트 ■ 제조업: 두산 그룹, POSCO  ■ 자동차: 현대자동차그룹, LS Automotive Technologies, HL Mando ■ 항공우주: Korea Aerospace Industries (KAI), Hanwha Aerospace ■ 반도체/전자: Samsung Electronics, SK Hynix, LG Electronics, Samsung Electro-Mechanics, Samsung Display, LG Display, LG Innotek, LX Semicon ■ 에너지: LG Energy Solution, SK On, Samsung SDI, Hyundai Electric & Energy Systems, Doosan Enerbility, Hanwha Solutions   상세 내용은 <디지털 트윈 가이드>에서 확인할 수 있습니다. 상세 내용 보러가기

AI 크리에이터 시대 : 영상 제작의 새로운 패러다임 (2)   영상 제작은 수작업 중심의 접근 방식에서 디지털화와 함께 컴퓨터 기반의 자동화된 워크플로까지 변화했다. 최근에는 AI 기술과 멀티모달 제작 방식이 결합되어 콘텐츠 제작의 효율과 창의성을 극대화하고 있다.   ■ 연재순서 제1회 AI 영상 제작 생태계의 현재와 미래 제2회 AI 기반 크리에이티브 워크플로 혁신 제3회 소셜 미디어 최적화 AI 영상 제작 전략 제4회 AI 특수효과 및 후반작업 마스터하기 제5회 AI 기반 몰입형 사운드 디자인   ■ 최석영 AI프로덕션 감성놀이터의 대표이며, 국제고양이AI필름페스티벌 총감독이다. AI 칼럼니스트로도 활동하고 있다.    이미지와 영상 제작을 위한 기존의 제작 방식   그림 1. ‘달리는 열차(Arrival of a Train at La CIOtat)’, 뤼미에르 형제, 1896   아날로그 제작 방식 : 개념과 흐름 디지털 도구가 도입되기 전에, 이미지와 영상 제작은 사전 기획과 여러 단계에 걸친 수작업 과정을 기반으로 한 접근 방식을 따랐다. 이 과정에서 기획자는 제작자와 협력하여 구체적인 제작을 위한 기획 단계를 만들어 낸다. 모든 작업은 계획적으로 이루어지며, 각 단계에서 창작자의 직접적인 개입과 섬세한 조정이 이루어진다. 디지털 도구가 상용화되기 전에는 스토리보드 작성, 레이아웃 결정, 시나리오 등이 기획 단계에서 만들어졌다. 영화용 카메라로 장면을 촬영하고, 촬영 감독과 조명 팀이 각종 기기를 수동으로 조작하며 원하는 장면을 구현한다. 후반 작업에서는 필름을 절단하고 이어 붙여 편집하며, 음향은 따로 녹음하여 영상을 보완한다. 이러한 방식은 기술적인 장치뿐만 아니라 창작자의 기술과 창의성에 크게 의존하며, 디지털화가 이루어지기 전까지 오랜 시간 이어져 온 기본적인 영상 제작 방식이다.   그림 2. ‘달나라 여행(Le Voyage dans la Lune)’, 1902   ‘달나라 여행’ 작품은 아이디어가 스토리보드화되어 영상화되는 전형적인 제작 과정으로 만들어졌다. 영상 제작 과정을 3단계로 보통 나누어지는데, 좀 더 자세히 5단계로 구조화하여 설명한다.  기획 단계 디자인 및 촬영 준비 제작 단계 후반 작업 단계 배포 및 관리 기존의 제작 방식은 오랜 기간 창작자의 창의적 역량을 극대화하고, 하나의 결과물을 정교하게 다듬는 데 중점을 둔 체계적인 접근법이었다. 하지만 이 과정은 기술적 도구와 인력이 많이 요구되며, 비용과 시간이 많이 들었다. 이러한 점에서 기존 제작 방식은 디지털화를 통해 새로운 워크플로로 발전하게 되었다.   디지털 도구의 도입과 디지털화된 제작 방식   그림 3. The iconic ship · ‘스타워즈’의 특수 효과,1977   디지털 도구의 도입 이후, 이미지와 영상 제작은 큰 변화를 겪으며 효율성과 창의성을 동시에 향상시킬 수 있는 새로운 접근 방식을 채택하게 되었다. 디지털화된 제작 방식은 전통적인 수작업 기반 방식에서 벗어나, 컴퓨터와 소프트웨어를 활용한 자동화 및 고도화된 기술을 중심으로 이루어진다.  이 과정은 기획, 디자인 및 촬영 준비, 제작 단계, 후반 제작 단계, 배포 및 관리 등 여러 단계로 나뉘며, 각 단계마다 디지털 기술이 어떻게 적용되는지 구체적으로 살펴볼 수 있다.    그림 4. ‘아바타’의 제임스 카메론 감독   필자가 영화를 공부하던 1997년에는 전통적인 아날로그 제작 방식을 공부하면서 비디오 캠코더가 나왔으며, 촬영과 후반 제작 과정에서 디지털화가 가속화되었다. 컴퓨터의 발전과 응용 프로그램의 향상에 힘입어, ‘스타워즈’가 아날로그 촬영을 디지털화하고 CG를 추가하여 다시 상영하였다. 아날로그 제작 방식과 디지털 제작 방식 믹스되는 부분이 있었으며, 2000년대 이후 점차 디지털화되어 갔다. 현재의 방식은  촬영, 편집, 후반 제작 과정 모두 디지털화(데이터로 저장)하여 제작되고 있다. 디지털화된 제작 방식에 모션 캡처나 리얼타임 엔진을 활용한 가상 프로덕션 등 새로운 기술이 적용되고 있다. 대표적인 예로 영화 ‘아바타’의 혁신을 말할 수 있다. ‘아바타’는 디지털 기술과 혁신된 모션 캡처 방식을 활용하여 영화 제작 방식을 혁신적으로 변화시켰다. 특히, 3D 촬영 기술과 모션 캡처 기술을 통해 캐릭터와 환경을 사실감 있게 재현하며 영화의 몰입감을 극대화했다. 이러한 시각적 혁신은 3D 영화의 새로운 가능성을 열었고, 3D 영화의 인기를 끌어올리는 데 큰 역할을 했다. 또한, 디지털 환경 디자인과 가상 세트를 활용하여 판도라라는 상상의 세계를 창조했으며, 이는 다른 영화가 디지털 가상 세트를 활용하는 데 영향을 미쳤다.     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

파수는 자사의 플래그십 콘퍼런스인 ‘FDI 2025 심포지움(Fasoo Digital Intelligence 2025 Symposium, 이하 FDI)’을 4월 22일 진행했다고 밝혔다. 파수는 이번 행사를 통해 생성형 AI 시대를 위한 AI 및 보안, 데이터 전략, 투자 효율성을 높이는 보안 접근법 등을 제시, 글로벌 AI·보안 기업으로의 면모를 드러냈다고 평가했다. 이번 FDI는 국내 기업 및 기관의 CIO, CISO 등 350여 명이 참가했다. 파수는 올해 ‘생성형 AI 혁명 : AI가 기업에 가져올 변화’를 주제로 삼고, 기업형 sLLM(경량 대규모 언어 모델), 데이터 관리/보호 방안, 공급망 관리, CPS(사이버 물리 시스템) 보안 등 다양한 세션을 통해 현재의 문제와 대응안 등의 인사이트를 나눴다. 파수의 조규곤 대표는 ‘GenAI 혁명을 위한 AI 전략’ 키노트에서 급속도로 발전되는 AI가 변화시키고 있는 비즈니스 및 업무 환경을 설명하고, 조직 내부에 구축하는 sLLM을 성공적으로 구축하기 위한 방안을 제시했다. 조 대표는 “성공적인 sLLM 구축을 위해서는 AI 시스템 인프라에 대한 지나친 투자 대신 AI를 위한 데이터 인프라 강화와 AI 거버넌스 구축에 신경써야 한다”고 조언했다. 또한 “더 발전된 모델이 매일 새롭게 출시됨에 따라 향후 유연하게 더 나은 신규 모델을 활용할 수 있도록 구축 단계부터 고려해야 한다”고 말했다.     이어 ‘기업형 GenAI, LLM Agent’ 발표를 진행한 윤경구 전무는 현재 LLM의 발전 현황과 방향성을 짚으면서 논리적 사고의 리즈닝(reasoning) 모델과 언어 모델의 한계를 벗어나는 에이전틱 LLM이 AI 혁명을 이끌 것으로 전망했다. 더불어 파수가 선보인 기업용 LLM ‘Ellm(엘름)’의 발전 현황과 다양한 세부 모델, 실제 고객 활용 사례를 소개하고 AI 활용을 위한 신규 설루션도 선공개했다.  이후에는 ▲악성메일 훈련/교육, 취약점 진단과 태세(Posture) 관리 ▲AI와 클라우드 시대의 데이터 보안 ▲소프트웨어 공급망 보안과 SBOM 생성 유통 검증 ▲CPS 보안 ▲GenAI 데이터 보안 전략 등의 세션이 진행됐다. 특히 ‘악성메일 훈련/교육, 취약점 진단과 태세 관리’ 발표에서는 효과적인 보안 투자를 위한 ‘보안 101’이 제시됐다. 이 발표에서는 보안 투자 확대에도 불구하고 보안 사고가 발생하는 원인으로 임직원들의 보안 훈련 부족과 취약점, 태세 관리 미비를 꼽고, 특히 데이터가 암호화되지 않은 경우 피해가 급증한다고 지적했다. 이에 따라 ‘기초/필수 과정’을 뜻하는 101을 차용한 ‘보안 101’으로 훈련, 암호화/백업, 취약점 분석, 태세 관리에 집중해 투자 효율성을 높일 수 있다고 설명했다.  파수가 제시하는 ‘보안 101’의 첫 단계는 먼저, 임직원들의 악성 메일 반복 훈련과 최신 자료 중심의 백업, 확대 적용된 암호화를 통한 사이버 위협 대응 능력 향상이다. 또한 컴플라이언스 대응에만 초점을 맞춘 취약점 진단이 아닌 IT 인프라, 공급망 애플리케이션, OT(운영기술)/CPS로 대상을 확대해 보안 사각지대를 최소화한다. 나아가 데이터(DSPM)를 비롯, 애플리케이션(ASPM)과 OT시스템(OSPM) 등의 태세 관리를 통해 자산 식별 및 분류, 실시간 탐지 및 대응, 지속적인 모니터링으로 보안을 강화할 수 있다. 한편 파수는 이번 FDI를 통해 소개된 다양한 설루션 및 서비스를 기반으로 글로벌 AI·보안 기업으로 거듭나겠다는 전략을 소개했다. 특히 본격적인 확산에 돌입한 구축형 sLLM Ellm의 신규 업데이트는 물론, GenAI 활용을 위한 설루션, 분야별 태세 관리 설루션 및 서비스 등을 연내 순차적으로 선보일 예정이다. 

팀뷰어가 3월 31일~4월 4일 열리는 ‘하노버 산업박람회 2025(하노버 메세 2025)’에서 효율적인 산업 교육 및 온보딩 프로세스를 위한 첨단 공간 컴퓨팅(spatial computing) 설루션 ‘팀뷰어 프론트라인 스페이셜(TeamViewer Frontline Spatial)’을 발표했다. 산업용 증강현실(AR)을 포함한 디지털 워크플레이스 설루션을 제공하는 팀뷰어는 올해 하노버 산업박람회에서 항공우주, 자동차, 기계공학 등 다양한 산업 고객이 공간 컴퓨팅을 어떻게 교육 프로그램을 혁신하고 있는지 시연을 통해 소개했다. 대표적인 사례로, 항공기 엔진 기업인 GE 에어로스페이스는 팀뷰어와 기술 파트너인 지멘스의 공동 고객사로, 팀뷰어 프론트라인 스페이셜을 도입해 자사 상업용 엔진의 인터랙티브 디지털 트윈을 AR 기술로 구현해 항공기 기술자들에게 제공함으로써, 전 세계 수백 개 지역에서 비용 효율적으로 고품질의 원격 교육을 운영하고 있다. 이번 박람회에서는 팀뷰어의 올리버 스테일(Oliver Steil) CEO가 GE 에어로스페이스의 자스윈더 왈리아(Jaswinder Walia) CIO 및 지멘스 디지털 인더스트리의 토니 헤멀건(Tony Hemmelgarn) CEO와 함께 패널 토론에 참여해 공간 컴퓨팅의 이점과 GE의 실제 활용 사례를 소개했다. 또한, 올리버 스테일 CEO는 제조 분야 애프터서비스를 주제로 한 기조연설에서도 공간 컴퓨팅을 비중 있게 소개했다.     이밖에도 팀뷰어는 포뮬러 원 레이스카 엔진과 산업 현장에서 이용되는 3D 모델을 활용한 공간 컴퓨팅을 직접 시연하고 주요 포트폴리오의 향상된 기술도 선보였다. 팀뷰어는 실제 생산 환경에서 제로 트러스트(zero-trust) 기반의 원격 액세스 및 원격 지원 설루션이 어떻게 운영되는지 시연했다. 그리고 팀뷰어는 AR 기반 워크플로와 원격 지원 설루션을 통해 기술 현장 서비스와 창고 피킹(picking) 작업을 보다 스마트하고 효율적으로 구현하는 방법을 소개했다. 또한, AI 및 DEX(디지털 직원 경험) 관리 도구의 최신 기술에 팀뷰어의 원격 연결 기능을 연계해 미래의 디지털 워크플레이스 지원 방식이 어떻게 구현될지도 선보였다.  한편, 팀뷰어는 글로벌 기술 파트너인 SAP, 마이크로소프트, 지멘스 부스에서 협업 및 공동 설루션을 선보였다. 특히, 마이크로소프트 부스에서는 팀뷰어의 아터스 루팔라(Artus Rupalla) 제품관리 이사와 사스차 발웨그(Sascha Ballweg) 시니어 제품 관리자가 ‘AI 기반의 스마트 서비스와 원활한 IT/OT 연결을 통한 현장 근로자 및 비즈니스 인력의 역량 강화’라는 주제로 발표를 진행했다. 올리버 스테일 CEO는 “공간 컴퓨팅은 엔지니어링 분야에 전례 없는 기회를 제공한다. 디지털화된 원격 및 현장 학습을 통해 기업은 자원을 보다 효율적으로 배치하고 숙련된 인력의 부족 문제를 완화하며 출장과 비용을 절감할 수 있다”면서, “팀뷰어는 파트너사들과 함께 3D 기반의 몰입형 사용자 경험을 제공해 전 세계 기술자와 현장 근로자들이 엔지니어링 데이터를 보다 직관적이고 생생하게 구현할 수 있도록 지원할 것”이라고 말했다.

가트너(Gartner)가 2025년 전 세계 생성형 AI(GenAI) 지출이 전년 대비 76.4% 증가한 총 6440억 달러에 이를 것이라는 전망을 발표했다. 가트너의 존 데이비드 러브록(John-David Lovelock) 수석 VP 애널리스트는 “초기 개념 증명(PoC) 단계의 높은 실패율과 현재 생성형 AI 결과물에 대한 불만족으로 생성형 AI 기능에 대한 기대감이 낮아지고 있다. 이러한 상황에도 불구하고 기반 모델 공급업체는 생성형 AI 모델의 규모, 성능, 신뢰도를 향상시키기 위해 매년 수십억 달러의 투자를 지속하고 있으며, 이러한 역설적인 현상은 2025년에 넘어 2026년까지 이어질 것”이라고 전망했다. 또한 러브록 수석 VP 애널리스트는 “CIO들이 보다 예측 가능한 구현과 비즈니스 가치를 위해 맞춤형이 아닌 상용 설루션을 선택할 가능성이 크며, 지난해부터 추진된 대규모 프로젝트가 주요 검토 대상에 오를 것”이라며, “모델 개선과는 별개로, CIO는 PoC와 자체 개발을 자제하고 기존 소프트웨어 공급업체의 생성형 AI 기능 활용에 집중할 것”이라고 내다봤다. 2025년에는 모든 주요 시장 및 하위 시장에서 생성형 AI 지출이 대폭 증가할 것으로 나타났다. 가트너는 생성형 AI가 IT 지출 시장 전반에 걸쳐 큰 영향을 미치며, AI 기술이 점점 더 비즈니스 운영과 소비자 제품에 필수 요소로 자리 잡을 것으로 예측했다. 올해 생성형 AI 지출은 서버, 스마트폰, PC 등 하드웨어에 AI 기능이 통합되면서 크게 증가할 것으로 예상되며, 전체 생성형 AI 지출의 80%가 하드웨어 부문에서 발생할 것으로 예측된다. 세부 분야별로 보면 디바이스는 2024년 845.5% 성장했으며, 올해는 99.5% 성장하면서 가장 많은 지출이 이뤄질 분야로 꼽혔다. 서버는 지난해 154.7% 성장했고 올해 33.1% 성장할 전망이다. 서비스 영역은 올해 162.6%로 가장 높은 성장률이 예상되며, 소프트웨어는 올해 93.9% 성장할 것으로 가트너는 예상했다.     러브록 수석 VP 애널리스트는 “AI 지원 디바이스의 보급 확대에 따라 시장 성장이 좌우될 것이며, 2028년까지 AI 지원 디바이스가 소비자 디바이스 시장의 대부분을 차지할 것으로 예상된다. 그러나 이는 소비자가 AI 기능을 적극적으로 요구하기보다는 제조업체가 AI를 소비자 디바이스의 기본 기능으로 탑재하면서 소비자들이 이를 자연스럽게 구매하게 되는 것”이라고 분석했다.

어도비가 에이전틱 AI에 대한 전략과 제품을 공개했다. 어도비는 마케팅 및 고객 경험 플랫폼인 어도비 익스피리언스 플랫폼(Adobe Experience Platform, AEP)에 대한 혁신으로, 마케터가 특화된 AI 에이전트를 사용해 웹사이트 최적화, 크기 조정과 같은 반복적인 콘텐츠 제작, 타깃 고객 세분화, 채널 실험 생성 및 최적화, 콘텐츠 및 디지털 미디어 제작 확장 등의 작업을 손쉽게 할 수 있도록 지원하는 에이전틱 역량을 내장했다. 기업들이 조직 전반에 걸쳐 실시간 데이터를 연결하여 향상된 고객 경험을 제공하도록 돕는 어도비 익스피리언스 플랫폼을 통해 매년 1조 건 이상의 경험이 활성화된다. 어도비 익스피리언스 플랫폼은 차세대 AI 에이전트를 주도하기 위한 경험 플랫폼이다. 기업이 고객과 소통하는 방식과 영향력 있는 고객 경험을 제공하고 조정하는 마케터의 일상 업무를 재편할 어도비의 최신 AI 혁신은 어도비 제품 전반에 걸친 AI 에이전트 및 모델을 통합한 어도비 AI 플랫폼(AI Platform)으로 구동된다.  서드파티 생태계의 AI 에이전트를 비롯해 상업적으로 안전한 어도비 파이어플라이(Adobe Firefly), 안전한 서드파티 모델, 자사 데이터 인사이트 등을 포함한다. 이는 고객 경험(CX) 데이터, CX 언어 모델 및 AI 에이전트 오케스트레이션을 통합한 어도비 익스피리언스 플랫폼(Adobe Experience Platform)에서 실행된다. 이처럼 어도비는 AI 플랫폼을 통해 마케팅 및 크리에이티브 요소를 통합하며 대규모로 개인화된 경험을 제공하고 있다. 어도비 익스피리언스 플랫폼 에이전트 오케스트레이터(AEP Agent Orchestrator)는 선도적인 브랜드들이 디지털 비즈니스를 강화하고 탁월한 고객 경험을 제공하기 위해 사용 중인 어도비 익스피리언스 클라우드(Adobe Experience Cloud)를 통한 기업 데이터, 콘텐츠 및 고객 여정의 맥락에 대한 심도 있는 이해를 근간으로 한다. 이를 통해 기업은 데이터 거버넌스 및 규정 준수를 갖춘 특화된 에이전틱 AI 설루션을 통해 특정 세그먼트를 겨냥한 몰입형 경험을 제공할 수 있다.     어도비 익스피리언스 플랫폼 에이전트 오케스트레이터를 통해 기업은 어도비 및 서드파티 생태계에서 AI 에이전트를 구축, 관리 및 조율할 수 있다. 어도비 익스피리언스 플랫폼 기반의 에이전트는 고객 데이터와 콘텐츠에 대한 심층적인 이해를 바탕으로 의사 결정을 강화하고, 멀티 에이전트 협업 및 역동적인 적응형 추론을 가능하게 하는 의사 결정 과학 및 언어 모델을 지원한다.  어도비 익스피리언스 플랫폼 데이터는 무관한 데이터에서 의미를 도출하고 영향력 있는 고객 경험을 구현하는 경험 데이터 모델(Experience Data Model) 스키마에 따라 통합되어, 기업이 가치 실현에 걸리는 시간을 단축할 수 있도록 돕는다. 현재 수십억 개의 고객 프로필이 어도비 익스피리언스 플랫폼을 통해 관리 및 활성화되고 있다. 또한 어도비는 최초의 브랜드 중심 에이전틱 앱인 ‘브랜드 컨시어지(Brand Concierge)’도 공개했다. 이 앱은 특정 임무 수행형 챗봇 및 웹 기반 에이전트에서 진화한 형태로, 기업의 고유한 브랜드 속성과 고객 데이터를 활용해 모든 고객에게 맞춤형 브랜드 컨시어지 경험을 제공하는 브랜드 중심 에이전트 경험을 준다. 어도비 브랜드 컨시어지는 B2C및 B2B 팀이 사용할 수 있도록 구축됐다. 브랜드 컨시어지는 영업 및 마케팅 팀의 공동 운영이 필요한 계정 자격 에이전트 등 어도비 익스피리언스 플랫폼 에이전트를 사용해 B2B 팀만이 가진 고유한 문제를 해결할 수 있다. 일례로 브랜드 컨시어지는 브랜드 웹사이트에서 일반적인 제품 정보를 제공하는 것을 넘어 해당 계정과의 기존 관계를 기반으로 맞춤형 콘텐츠를 제공하고 후속 미팅을 예약할 수도 있다. 이러한 기능은 보다 정확한 개인화를 지원해 더 많은 리드(lead)를 생성하고 전환을 촉진함으로써 세일즈 주기를 최적화한다. 어도비 익스피리언스 플랫폼 에이전트 오케스트레이터에 구축된 새로운 AI 구동 설루션인 어도비 브랜드 컨시어지를 통해 기업은 몰입감 있는 대화형 경험을 제공하며, 소비자가 탐색부터 구매 결정을 내리는 전 과정을 안내하는 AI 에이전트를 구성 및 관리할 수 있다. 멀티모달 방식의 브랜드 컨시어지는 텍스트, 음성 및 이미지를 통한 상호작용을 지원하는 동시에 AI 기반의 풍부한 상품 추천 및 비교를 제공한다. 어도비 익스피리언스 플랫폼의 포괄적인 인사이트, 어도비 익스피리언스 매니저 브랜드 경험 및 서드 파티 소스를 활용하는 제품 어드바이저 에이전트 등을 활용해, 브랜드 컨시어지는 사용자 맥락 및 브랜드 선호도에 맞춘 개인화된 경험을 제공할 수 있으며, 이는 신뢰성 확보와 규정 준수를 위한 자사 데이터 및 브랜드 콘텐츠에 기반한다. 또한 고객이 기업의 디지털 자산 전반에 걸쳐 상호작용하는 과정에서 어도비 익스피리언스 플랫폼을 통해 파악된 감정, 행동 및 문제에 대한 인사이트를 기반으로 전반적인 고객 경험을 알리고 형성할 수 있다. 한편, 어도비는 어도비 엔터프라이즈 애플리케이션에서 직접 활용할 수 있는 어도비 익스피리언스 플랫폼 에이전트 제품군을 발표했다. 어도비 익스피리언스 플랫폼 에이전트 오케스트레이터에 구축된, 바로 사용 가능한 AI 에이전트는 어도비 실시간 고객 데이터 플랫폼(Adobe Real-Time Customer Data Platform, CDP), 어도비 익스피리언스 매니저(Adobe Experience Manager), 어도비 저니 옵티마이저(Adobe Journey Optimizer), 어도비 커스터머 저니 애널리틱스(Adobe Customer Journey Analytics) 등의 애플리케이션을 강화해 팀의 역량을 높인다. 어도비의 익스피리언스 플랫폼 에이전트는 마케팅 및 크리에이티브 팀의 역량을 강화해 대규모 개인화 추진을 돕는다. 어도비 익스피리언스 플랫폼 에이전트 오케스트레이터는 기업에 멀티 에이전트 협업을 위한 툴을 제공하며, 특정 요구 사항을 해결하는 맞춤화 역량을 통해 더 많은 워크플로에서 에이전틱 AI의 가치를 확장한다. 여기에는 에이전트 전반에서 고객 서비스, 엔터프라이즈 리소스 계획, 인력, 협업 및 생산성, 데이터 관리를 위한 사용 사례를 원활하게 실행하도록 액시엄(Acxiom), 아마존 웹 서비스(Amazon Web Services), 제네시스(Genesys), IBM, 마이크로소프트(Microsoft), 레인포커스(RainFocus), SAP, 서비스나우(ServiceNow), 워크데이(Workday)와의 신규 및 지속적인 전략적 파트너십이 포함된다. 또한 어도비는 다양한 업계 및 사용 사례에 대한 맞춤화를 추진하기 위해 액센추어(Accenture), 딜로이트 디지털(Deloitte Digital), EY, IBM과 확장된 에이전시 및 시스템 통합업체 파트너십을 확대한다고 발표했다. 어도비의 안줄 밤브리(Anjul Bhambhri) 익스피리언스 클라우드 엔지니어링 부문 수석 부사장은 “어도비는 신뢰할 수 있는 실시간 경험 인사이트를 핵심으로 영향력 있는 고객 경험을 제공하기 위해 CMO(최고 마케팅 책임자), CIO(최고 정보 책임자) 및 해당 조직과 긴밀히 협력해오고 있다”면서, “에이전틱 AI는 업무 환경의 혁신을 가속화할 획기적인 도약이다. 어도비의 최신 혁신은 실무자의 생산성을 높여 창의적인 아이디어에 더 많은 시간을 할애할 수 있도록 돕는 한편, 특화된 AI 에이전트를 통해 개인화를 확장할 수 있는 역량을 확보하도록 지원할 것”이라고 말했다.