개발 및 공급 : 멘딕스 주요 특징 : 생성형 AI 인스턴스 생성 및 AI 애플리케이션 개발을 돕는 생성형 AI 리소스 팩 도입, 디지털 혁신을 지원하는 새로운 통합 툴 제공, 스마트 개발을 위한 생성형 AI 기반 서비스 세트 업데이트 등     지멘스의 자회사인 멘딕스는 멘딕스 10.18(Mendix 10.18) 버전을 공식 출시한다고 밝혔다. 최신 릴리스는 보다 쉽게 소프트웨어 개발에 활용할 수 있는 새로운 기능과 성능 업그레이드 및 AI 기반 개선사항 등을 포함하고 있다. 멘딕스 10.18은 로코드(low-code)와 AI 성능을 결합하여 기업에 다음과 같은 기능을 제공한다. 소프트웨어 개발 라이프사이클(SDLC : Software Development Lifecycle) 전반에 걸쳐 AI 기반 지원 기능 제공 온보딩 및 소프트웨어 개발 경험을 간소화하여, 보다 빠르고 뛰어난 생산성 제공 생성형 AI(GenAI) 출력 및 환경에 대한 접근성, 가시성, 거버넌스 개선 플랫폼에 내장된 마이아(Maia : Mendix Artificial Intelligence Assistance)에 대한 추가 업데이트를 통해 보다 스마트한 개발 작업과 보다 용이한 스마트 앱의 빌드 및 배포 지원 이번 업데이트는 세 가지 주요 영역에 대한 새로운 기능과 개선사항이 추가되면서, 지속적으로 혁신 비전을 실현하고자 하는 멘딕스의 의지를 나타낸다.    아이디어를 영향력 있는 설루션으로 전환할 수 있도록 AI 혁신 역량 강화 멘딕스10.18에 새롭게 개선된 생성형 AI 기능이 도입되면서, 기업들은 스마트 앱을 위한 유연성과 속도, 거버넌스를 비롯해 더욱 다채로운 사용자 경험과 스마트 애플리케이션을 보다 용이하게 제공할 수 있게 되었다. 또한, 멘딕스는 10.18 버전에서 제한적으로 제공되는 멘딕스 클라우드 생성형 AI 리소스 팩(Mendix Cloud GenAI Resource Pack)을 도입하여, 생성형 AI 기술을 실험하거나 사용자를 위한 지능형 애플리케이션을 개발하고자 하는 기업들의 진입 장벽을 낮췄다. 이 번들에는 다음과 같은 두 가지 팩이 포함되어 있다. 멘딕스 클라우드 모델 리소스 팩 : 사용자가 플랫폼 내에서 생성형 AI 인스턴스를 신속하게 생성하고, 자체 하이퍼스케일러 환경을 설정하는데 따르는 조직적 차원의 장애물을 제거할 수 있도록 지원 멘딕스 클라우드 지식 기반 리소스 팩 : 사용자가 멘딕스 플랫폼 내에서 회사 자체 데이터에 기반한 생성형 AI 모델을 바탕으로 상황인식 기능을 개선하고, 보다 정확한 응답을 제공할 수 있도록 지원 생성형 AI 리소스 팩은 사용자가 소비한 토큰(token) 모니터링을 통해 개별 앱이나 포트폴리오 전반에 걸쳐 일일, 주간, 월간 또는 지정된 기간별로 사용량을 추적함으로써, 생성형 AI 소비 규모에 대한 가시성을 제공한다. 이외에도, 멘딕스 10.18은 멘딕스 플랫폼 내에서 데이터 과학 및 애플리케이션 개발 협업을 촉진하는 새로운 프롬프트 관리 기능을 플랫폼 내에 도입했다. 새롭게 추가된 프롬프트 관리 기능은 실험 프로세스를 간소화하고 가속화할 수 있도록 설계되었다. 사용자는 프롬프트를 손쉽게 전환하여 유효성을 테스트하고, 가장 정확하고 관련성이 높은 원하는 결과를 도출할 수 있다. 또한, 트랜잭션당 토큰 사용량을 추정할 수 있어 기업이 특정 적용 사례의 비즈니스 가치 창출 여부를 판단하는 데 도움을 준다.   지능형 AI 기반 개발 지원으로 성공 가속화 멘딕스 10.18에는 로코드에 익숙하지 않은 기업이 디지털 혁신을 보다 효과적으로 수행할 수 있도록 콤파스(Compass)라는 새로운 통합 툴을 도입했다. 이 툴은 디지털 프로세스의 다양한 측면을 가이드하고, 멘딕스의 엔터프라이즈급 로코드 개발 플랫폼에 대한 전문가 온보딩을 제공한다. 또한, 스마트 개발을 위해 구축된 생성형 AI 기반 서비스 세트인 마이아에 대한 추가 업데이트도 지원된다. 멘딕스 개발자를 위한 가이드, 지원, 생성 기능을 제공하는 마이아는 다음과 같은 확장 기능이 추가되었다.  자연어 프롬프트를 사용하여 새로운 도메인 모델을 정의하거나, 기존 도메인 모델을 확장할 수 있도록 도메인 모델 생성 지원 멘딕스를 처음 접하는 개발자를 위해 마이아 챗(Maia Chat)에서 탐색 가능한 학습 자료 제공 페이지에 위젯 추가 프로세스를 간소화하고 가속화하는 UI 추천기(UI Recommender) 제공 이외에도, 멘딕스 10.18 버전에 추가된 새로운 개발자 환경 개선사항은 다음과 같다. 언어 감지 및 응답 기능을 통해 사용자가 자신의 모국어로 마이아 챗과 소통할 수 있도록 다국어 지원 강화 기본적으로 영어로 구현된 멘딕스 통합개발환경(Mendix IDE)에 대한 독일어, 일본어, 한국어, 중국어 버전 제공 멘딕스 애플리케이션의 보안 검토 프로세스를 간소화할 수 있도록 설계된 새로운 보안 개요(Security Overview) 지원 재설계된 피드백 모듈(App Insights Feedback Module)을 통해 사용자 통찰력으로 개발 방향을 가이드할 수 있도록 지원. 맞춤형 UX 스타일링으로 피드백 경험을 브랜드와 일치하도록 조정 가능   엔터프라이즈 소프트웨어 개발 라이프사이클 전반에 걸쳐 AI 모범사례에 대한 제어 및 가시성 강화 멘딕스는 소프트웨어 개발 라이프사이클 전반에 걸쳐 거버넌스와 가시성을 개선할 수 있도록 지원하는데 주력하고 있다. 멘딕스 10.18은 생성형 AI를 보다 스마트하고 안전하며 비용 효율적으로 구축하는데 중점을 두었다. 고객들은 새로운 멘딕스 클라우드 생성형 AI 리소스 팩을 이용해 보다 손쉽게 생성형 AI를 구축할 수 있다. 사용자는 플랫폼 내에서 제공되는 지식 기반 및 통합 정보검색 기반 생성(RAG : Retrieval-Augmented Generation) 기능을 통해 자체 데이터 기반의 생성형 AI 모델을 손쉽게 구현할 수 있다. 또한, 10.18은 생성형 AI 애플리케이션을 보호하기 위한 콘텐츠 필터 기능도 도입했다. 맞춤형 필터는 문제가 되는 콘텐츠를 감지하여 일관되고, 안전하게, 책임감 있는 AI 환경을 대규모로 촉진할 수 있는 툴을 기업에게 제공함으로써, 유해한 콘텐츠를 최소화하고 편향, 혐오, 욕설 등과 같은 민감한 주제를 해결할 수 있도록 지원한다. 이러한 기능은 일부 기업이 규제 및 콘텐츠 관리 문제로 인해 생성형 AI 사용을 꺼리고 있다는 업계의 우려가 확산하는 가운데 도입된 것이다. 이외에도, 멘딕스는 배포 자동화 툴인 파이프라인(Pipelines)에 AI와 새로운 JIRA를 통합하여 멘딕스 모범 사례와 애플리케이션 모델을 비교함으로써 애플리케이션의 품질을 보장하고, 개발자의 생산성을 높일 수 있도록 지원한다. 데이터스케일HR(datascalehr)의 엔지니어링 담당 책임자인 루크 자와즈키(Luke Zawadzki)는 “멘딕스는 새로운 기능이나 동작을 신속하게 프로토타이핑할 수 있도록 지원한다. 이러한 기능을 통해 프로세스 초기에 실제로 동작 가능한 기능을 테스트하고 문제를 발견하거나, 이를 조기에 조정할 수 있다”고 말했다. 데이터스케일HR은 멘딕스와 함께 AI 기반 급여 플랫폼을 제공하는 비즈니스 서비스 조직이다. 멘딕스의 한스 드 비저(Hans de Visser) 최고제품책임자(CPO)는 “10.18 버전은 생성형 AI와 비즈니스 모범사례가 끊임없이 진화하는 중요한 시기에 출시되었다. 우리는 플랫폼 전반에 걸쳐 고객에게 유의미한 생성형 AI 서비스를 제공하는데 중점을 두고 있다”면서, “이번에 제공되는 모든 업데이트는 AI 기능에 대한 접근성을 민주화하고, 사용자들이 성공에 필요한 툴을 갖추는데 직접적인 영향을 미치게 될 것이다. 멘딕스는 지속적으로 서비스 포트폴리오를 발전시킴으로써 애플리케이션 레벨에서 플랫폼 레벨로 거버넌스를 강화할 것”이라고 밝혔다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

트렌드에서 얻은 것 No. 20   “AI 시대에도 변하지 않는 것은 인간의 창의성과 호기심이다.” – 사티아 나델라 딥시크(DeepSeek)로 온 세상이 떠들썩하지만, ‘2025 AI 대전환’의 두 저자가 쓴 “주도권을 선점하라”는 메시지는 여전히 유효하다. 이 책은 두 저자의 대담 형식으로 써 내려가는 부분과 두 저자의 전문 경험으로 써 내려가는 부분이 인상적이다. AI(인공지능)의 주도권을 어떻게 잡을지 책 속으로 들어가 보자.   AI 대전환의 시대, 주도권을 잡아야 하는 이유 AI는 이제 선택이 아니라 필수다. 2023년 생성형 AI의 태동 이후, AI 기술은 산업과 사회 전반에 걸쳐 급속도로 확산되었으며 개인, 기업, 국가의 경쟁력을 결정하는 핵심 요소로 자리 잡고 있다. 단순히 AI를 도입하는 것이 아니라 그 흐름을 주도하는 것이 무엇보다 중요해지고 있다. AI는 단순한 기술 혁신을 넘어 경제와 사회 구조 자체를 변화시키는 촉매제가 되고 있으며, 이에 따라 AI의 주도권을 잡는 것은 곧 미래 경쟁력을 확보하는 것과 같다. AI 기술이 발전하면서 기업과 정부는 AI를 자동화 도구로 활용하는 수준을 넘어 새로운 가치 창출의 중심에 두고 있다. 특히 AI의 발전은 제조업, 금융, 헬스케어, 교육 등 다양한 산업에 영향을 미치고 있으며, AI의 활용 여부에 따라 기업의 성패가 결정될 가능성이 커지고 있다. 그렇다면 AI 대전환이 가져올 변화는 무엇이며, 우리는 어떻게 주도권을 잡을 수 있을까? “변화는 불가피하지만, 성장은 선택이다.” – 존 맥스웰   AI의 변화와 주요 트렌드 2025년을 주도할 AI의 주요 트렌드는 다음과 같다. 멀티모달 AI : 텍스트뿐만 아니라 이미지, 음성, 영상, 센서 데이터 등을 종합적으로 활용하는 AI가 확산된다. 이는 검색 엔진, 고객 서비스, 의료 진단 등 다양한 분야에서 혁신을 가져올 것이다. 할루시네이션(Hallucination) 문제 해결 : AI가 실제 존재하지 않는 정보를 생성하는 문제를 해결하기 위한 기술이 발전하고 있다. 이를 통해 AI의 신뢰성과 정확성이 높아질 것이며, 기업은 AI를 보다 적극적으로 도입할 수 있을 것이다. 온디바이스 AI로의 확산 : 클라우드 기반 AI에서 벗어나 개별 기기에서 AI가 실행됨으로써 보안성과 개인화가 강화된다. 이는 스마트폰, IoT 기기, 자동차 등 다양한 영역에서 AI의 활용을 촉진할 것이다. 생성형 AI가 부활시킨 AI 에이전트 : 챗지피티(ChatGPT)와 같은 생성형 AI 기술이 발전하면서, 인간과 자연스럽게 상호작용하는 AI 에이전트가 다시 주목받고 있다. 이는 고객 응대, 비즈니스 자동화, 교육 등 다양한 분야에서 활용될 것이다. 오픈소스 AI 생태계의 확장 : AI 기술이 오픈소스로 개방되면서 혁신 속도가 더욱 빨라지고 있다. 이는 기업과 연구기관이 협력하여 AI 기술을 발전시키는 환경을 조성할 것이다. 비용 감소 노력과 AI 반도체 발전 : AI 연산 비용을 줄이기 위한 반도체 및 소프트웨어 혁신이 가속화되고 있다. AI 전용 반도체 개발과 최적화된 알고리즘이 AI의 대중화를 촉진할 것이다. 안정성과 책임성 강화 : AI의 윤리적 문제와 신뢰성 확보를 위한 규제 및 정책이 강화될 전망이다. 기업과 정부는 AI의 공정성과 투명성을 확보하기 위한 대응 전략을 마련해야 한다. 소비린 AI(Sovereign AI) : 국가별 AI 독립 전략이 중요해지고 있다. 글로벌 기술 패권 경쟁 속에서 각국은 자체 AI 인프라를 구축하고, 자국의 데이터를 보호하는 방향으로 나아가고 있다. 이러한 트렌드를 기반으로 AI 대전환을 주도하기 위해서는 개인, 기업, 국가가 각각의 역할을 이해하고, 효과적으로 대응해야 한다. “AI가 창조하는 것은 데이터이지만, 인간이 창조하는 것은 의미다.” – 레이 커즈와일   ▲ ‘2025 AI 대전환 : 주도권을 선점하라(오순영, 하정우)’ 서평 맵(Map by 류용효) (클릭하면 큰 이미지로 볼 수 있습니다.)   AI 내비게이터 : 개인, 기업, 국가의 역할 개인을 위한 AI 내비게이터 AI의 확산은 개인의 역량 강화와 직업 시장의 변화를 의미한다. AI와 협업하는 형태로 업무 방식이 변화하면서, AI 리터러시(AI 활용 능력)가 필수적으로 요구된다. 따라서 개인은 AI 도구를 익히고 창의적 사고와 문제 해결 능력을 키우는 것이 중요하다. 또한, AI는 새로운 일자리의 창출과 기존 직업의 변화도 가져올 것이다. 예를 들어, 데이터 분석가, AI 윤리 전문가, AI 트레이너 등의 직업이 증가할 것으로 예상된다. 반면 단순 반복 업무를 수행하는 직업은 감소할 가능성이 크다. 따라서 개인은 AI 시대에 맞는 새로운 역량을 갖추는 것이 필요하다.   기업을 위한 AI 내비게이터 기업은 AI를 단순한 도구가 아니라 전략적 자산으로 활용해야 한다. 이를 위해서는 다음과 같은 전략이 필요하다. AI를 활용한 비즈니스 프로세스 혁신 데이터 기반 의사 결정 강화 AI 기술을 내재화하는 조직 문화 구축 AI 윤리 및 규제 대응 전략 마련 AI 도입을 망설이는 기업은 시장에서 도태될 가능성이 높다. 따라서 기업은 AI 트렌드를 면밀히 분석하고, 조직 내 AI 역량을 체계적으로 강화해야 한다. 특히 AI를 활용한 고객 맞춤형 서비스 제공, 자동화 시스템 도입, AI 기반 예측 모델 구축 등이 기업의 경쟁력을 높이는 핵심 요소가 될 것이다.   국가를 위한 AI 내비게이터 AI 대전환은 국가 경쟁력과 직결된다. 글로벌 AI 패권 경쟁에서 앞서 나가기 위해서는 다음과 같은 정책이 필요하다. AI 연구개발(R&D) 투자 확대 AI 전문 인력 양성 AI 친화적 규제 환경 조성 AI 인프라(클라우드, 반도체, 데이터) 구축 국가 차원에서 AI를 적극적으로 육성하지 않으면 기술 종속의 위험이 커진다. 특히 한국과 같은 기술 강국은 AI 산업을 선도하는 전략적 접근이 필수이다. 또한, AI 거버넌스 체계를 확립하고 국제 협력을 강화하는 것도 중요한 요소가 될 것이다.  “우리는 도구를 만들고, 그 도구가 우리를 만든다.” – 마셜 매클루언   AI 주도권을 위한 방향성 2025년 AI 대전환은 개인, 기업, 국가의 모든 영역에서 거대한 변화를 초래할 것이다. 이 변화를 단순히 따라가는 것이 아니라, 주도하는 것이 곧 생존 전략이 된다. 개인은 AI 리터러시를 갖추고, 기업은 AI를 전략적으로 활용하며, 국가는 AI 산업을 체계적으로 육성해야 한다. 결국 AI 대전환의 시대에서 승자는 누구보다 먼저 변화를 준비하고 주도권을 선점한 자들이 될 것이다. 당신은 AI 대전환의 흐름 속에서 어떤 역할을 할 것인가?   ■ 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.

디지털 트윈 코리아 전략 추진 배경 ❍ 디지털플랫폼정부 실현계획 3.3. 디지털 트윈을 통한 AI·데이터 산업 퀀텀 점프 - (3.3.1) 범부처 디지털 트윈 전략 수립 ✔ 급성장하고있는 글로벌 디지털 트윈 시장 및 기술 발전을 고려하고, DPG 철학과 비전을 반영한 범정부 ‘디지털 트윈 전략’ 수립 ❍ ‘디지털 심화시대’ 를 선도하기 위한 디지털 트윈 범국가적 정책 추진 필요 - 디지털 트윈은 다양한 영역에서 확보한 양질의 데이터를 활용하여 문제 해결을 위한 의사결정을 지원하는 디지털 심화시대 최적화 기술 □ 추진방향 ❍ (정부) 디지털 트윈 민관총괄협업체를 위한 거버넌스 구축* 및 디지털 트윈 데이터 간 연계 활용을 위한 표준화 추진 * 디지털플랫폼정부위원회 內 운영중인 디지털트윈 TF의 후속으로 구성(안) ❍ (산업) 데이터를 폭넓게 사용하는 디지털 트윈 기업 육성과 해외 진출 종합 지원 및 다양한 분야에서의 데이터 기반 디지털 전환 추진 ※ 제조업별 장비 데이터 표준화를 토대로 디지털 트윈 기반 자율제조 확산, 디지털 트윈 기반 의료기기 개발, 가상환경 기반 의료서비스 기술 개발·실증 등 ❍ (국민) 국민 안전, 교통,헬스케어 등 다양한 분야에서 국민 편익을 극대화할 수 있도록 디지털 트윈 서비스 영역을 확대 ※ 우수한 디지털 트윈 기술·서비스를 집약하여 국민 수요에 대응하는 시범구역 조성 등 ❍ (기술) 신산업 창출을 위한 체계적인 디지털 트윈 기술 개발 지원 ※ 데이터·시뮬레이션·시각화 등 핵심 요소기술 개발 및 연합기술개발 등 고도화 기술 개발 등 □ 기대효과 ❍ (정부) 국민·기업·민간이 함께 다양한 데이터들을 확보·연계하여 디지털 트윈으로 사회 문제를 해결하는 등 데이터 기반의 과학적 행정 실현 ❍ (산업) 표준화된 데이터와 고도화된 기술 기반으로 국내 기업들이 세계 시장을 선도할 수 있는 토대 마련 ❍ (국민) 국민의 일상생활 전반에 걸친 디지털 트윈 활용을 통해 디지털 트윈 코리아 구현 ❍ (기술) 디지털 트윈 성능 향상 및 기술 전망에 따른 미래 수요에 선제적 대응   목차 1. 디지털 트윈 전략(요약) ··········································· 6 2. 디지털 트윈 전략 전문 Ⅰ. 추진 배경 ································································· 11 Ⅱ. 디지털 트윈의 현 주소 ········································· 14 Ⅲ. 진단 및 시사점 ························································· 21 Ⅳ. 비전 및 목표 ···························································· 23 Ⅴ. 중점 추진 과제 ························································· 24 1. 디지털 트윈 정부 ························································································· 24 2. 산업 생태계 혁신 ······················································································ 27 3. 국민 편익 서비스 발굴 ·············································································· 30 4. 글로벌 선도기술 확보 ················································································ 34 Ⅵ. 기대효과 ·························································· 3   2024.6.16

스노우플레이크가 정형 혹은 비정형 데이터에 액세스해 자동으로 업무를 실행하는 AI 에이전트인 ‘코텍스 에이전트(Cortex Agents)’를 출시했다. 이를 통해 기업은 데이터 전문가 없이도 데이터를 검색, 분석해 엔터프라이즈 데이터를 더욱 효과적으로 관리할 수 있게 되었다. 코텍스 에이전트는 퍼블릭 프리뷰로 제공되며, 코텍스 애널리스트(Cortex Analyst)와 코텍스 서치(Cortex Search) 기능을 강화해 자동으로 데이터를 통합, 검색하고, 복잡한 쿼리를 분석해 정확한 답변을 생성한다. 이 과정에서 기업들은 정확성, 효율성 및 거버넌스를 실현할 수 있다, 코텍스 애널리스트는 정형화된 SQL 데이터를 분석하며, 앤스로픽(Anthropic)의 클로드 3.5 소넷(Claude 3.5 Sonnet)을 활용해 텍스트를 SQL로 변환하는 데 정확도를 높였다. 사용자가 자연어로 데이터를 조회하고 인사이트를 도출할 수 있으며 복잡한 추론, 코드 생성, 멀티모달 데이터 분석을 수행할 수 있는 엔터프라이즈급 AI 기능을 제공한다. 코텍스 서치는 텍스트, 오디오, 이미지, 비디오 등 비정형 데이터의 검색 정확도를 높인다. 스노우플레이크는 “오픈AI 임베딩 모델 대비 최소 11% 높은 정확도를 기록하며 다양한 벤치마크 테스트에서 우수한 성능을 입증했다”고 밝혔으며, 이 외에도 대규모 데이터 인덱싱, 맞춤형 벡터 임베딩 모델 선택 기능이 추가됐다.     정확한 데이터 분석, 보안 유지 및 거버넌스 준수는 AI 에이전트가 기업 환경에서 효과적으로 확장되기 위한 필수 요소다. 코텍스 에이전트는 다양한 데이터 소스를 검색하고, 보안 정책을 준수하며 신뢰할 수 있는 결과를 제공하도록 설계됐다. 배포 이후에도 성능과 동작을 지속적으로 모니터링하고 개선할 수 있어, 기업이 AI 에이전트를 안전하게 확장하면서 보안과 컴플라이언스를 유지할 수 있도록 돕는다. 예를 들어, 재무 분석가는 정형 데이터인 수익 데이터와 비정형 데이터인 재무 보고서 및 시장 데이터와 결합해야 하는 경우가 많다. 엔드 투 엔드 거버넌스를 통해 안전하게 AI에 정보를 제공하는 것이 필요한데, 이 때 코텍스 에이전트를 활용하면 된다. 코텍스 에이전트는 두 데이터 소스의 통합, 검색 및 처리를 단순하게 해 기업들은 쉽게 대규모로 고품질 에이전트를 구축할 수 있도록 지원한다.  스노우플레이크의 크리스티안 클레이너만(Christian Kleinerman) 제품 담당 수석 부사장은 “AI 전략은 데이터 전략 없이는 존재할 수 없다”면서, “많은 고객이 AI 가치를 극대화하기 위해 데이터를 체계적으로 관리하고 거버넌스를 구축하는데 어려움을 겪고 있다. 스노우플레이크는 코텍스 에이전트를 통해 고객들이 데이터 전문가가 아니더라도 더욱 쉽게 데이터를 관리하고 실질적인 성과를 얻을 수 있도록 지원하고 있다”고 강조했다.

지멘스의 자회사인 멘딕스는 멘딕스(Mendix) 10.18 버전을 공식 출시한다고 밝혔다. 최신 릴리스는 보다 쉽게 소프트웨어 개발에 활용할 수 있는 새로운 기능과 성능 업그레이드 및 AI 기반 개선사항 등을 포함하고 있다. 멘딕스 10.18은 로코드(low-code)와 AI 성능을 결합하여 기업에 ▲소프트웨어 개발 라이프사이클(SDLC : Software Development Lifecycle) 전반에 걸쳐 AI 기반 지원 기능 제공 ▲온보딩 및 소프트웨어 개발 경험을 간소화하여 보다 빠르고, 뛰어난 생산성 제공 ▲생성형 AI(GenAI) 출력 및 환경에 대한 접근성, 가시성, 거버넌스 개선 ▲플랫폼에 내장된 마이아(Maia : Mendix Artificial Intelligence Assistance)에 대한 추가 업데이트를 통해 보다 스마트한 개발 작업과 보다 용이한 스마트 앱의 빌드 및 배포 지원 등의 기능을 제공한다.     또한, 이번 업데이트는 ▲아이디어를 효과적인 설루션으로 전환할 수 있도록 AI 혁신 역량 강화 ▲지능형 AI 기반 개발 지원으로 성공적인 비즈니스 성과 가속화 ▲엔터프라이즈 소프트웨어 개발 라이프사이클 전반에 걸쳐 AI 모범사례에 대한 제어 및 가시성 향상 등 세 가지 주요 영역에 대한 새로운 기능과 개선사항이 추가됐다. 멘딕스10.18에 개선된 생성형 AI 기능이 도입되면서, 기업은 스마트 앱을 위한 유연성과 속도, 거버넌스를 비롯해 더욱 다채로운 사용자 경험과 스마트 애플리케이션을 보다 용이하게 제공할 수 있게 되었다. 또한, 멘딕스는 10.18 버전에서 제한적으로 제공되는 멘딕스 클라우드 생성형 AI 리소스 팩(Mendix Cloud GenAI Resource Pack)을 도입하여, 생성형 AI 기술을 실험하거나 사용자를 위한 지능형 애플리케이션을 개발하고자 하는 기업의 진입 장벽을 낮췄다고 설명했다. 멘딕스 10.18은 멘딕스 플랫폼 내에서 데이터 과학 및 애플리케이션 개발 협업을 촉진하는 새로운 프롬프트 관리 기능을 플랫폼 내에 도입했다. 멘딕스 10.18에는 로코드에 익숙하지 않은 기업이 디지털 혁신을 보다 효과적으로 수행할 수 있도록 콤파스(Compass)라는 새로운 통합 툴을 도입했다. 이 툴은 디지털 프로세스의 다양한 측면을 가이드하고, 멘딕스의 엔터프라이즈급 로코드 개발 플랫폼에 대한 전문가 온보딩을 제공한다. 또한, 스마트 개발을 위해 구축된 생성형 AI 기반 서비스 세트인 마이아에 대한 추가 업데이트도 지원된다. 마이아는 멘딕스 개발자를 위한 가이드, 지원, 생성 기능을 제공한다. 한편, 멘딕스 10.18 버전에서는 기본적으로 영어로 구현된 멘딕스 통합 개발 환경(Mendix IDE)에 대한 독일어, 일본어, 한국어, 중국어 버전이 제공된다. 멘딕스 10.18은 생성형 AI를 보다 스마트하고 안전하며, 비용 효율적으로 구축하는데 중점을 두었다. 고객은 새로운 멘딕스 클라우드 생성형 AI 리소스 팩을 이용해 보다 손쉽게 생성형 AI를 구축할 수 있다. 사용자는 플랫폼 내에서 제공되는 지식 기반 및 통합 정보검색 기반 생성(RAG) 기능을 통해 자체 데이터 기반의 생성형 AI 모델을 손쉽게 구현할 수 있다. 또한, 10.18은 생성형 AI 애플리케이션을 보호하기 위한 콘텐츠 필터 기능도 도입했다. 이러한 맞춤형 필터는 문제가 되는 콘텐츠를 감지하여 일관되고, 안전하게, 책임감 있는 AI 환경을 대규모로 촉진할 수 있는 툴을 기업들에게 제공함으로써 유해한 콘텐츠를 최소화하고, 편향, 혐오, 욕설 등과 같은 민감한 주제를 해결할 수 있도록 지원한다.    멘딕스의 한스 드 비저(Hans de Visser) 최고제품책임자(CPO)는 “멘딕스 10.18 버전은 생성형 AI와 비즈니스 모범사례가 끊임없이 진화하는 중요한 시기에 출시되었다. 우리는 이러한 혁신의 여정을 선도하는데 주력하고 있으며, 플랫폼 전반에 걸쳐 고객들에게 유의미한 생성형 AI 서비스를 제공하는데 중점을 두고 있다”면서, “이번에 제공되는 모든 업데이트는 AI 기능에 대한 접근성을 민주화하고, 사용자들이 성공에 필요한 툴을 갖추는데 직접적인 영향을 미치게 될 것이다. 멘딕스는 지속적으로 서비스 포트폴리오를 발전시킴으로써 애플리케이션 레벨에서 플랫폼 레벨로 거버넌스를 강화할 것이다. 우리는 10.18을 통해 이러한 방향으로 한 단계 더 나아가고 있으며, 앞으로도 혁신을 위한 여정은 계속될 것”이라고 밝혔다.

주요 PLM 소프트웨어 소개 엔터프라이즈 제품 라이프사이클 관리 소프트웨어, Windchill   개발 및 자료 제공 : PTC, 02-3484-8000, www.ptc.com/ko/products/windchill Windchill(윈칠)은 제품 수명주기 동안의 모든 제품 정보를 통합하여 관리할 수 있는 검증된 PLM  솔루션이며, 기업 내/외부 전반에 걸친 디지털 제품 정보의 통합 스레드 환경을 제공한다.  Windchill의 핵심 멀티 CAD 및 PDM(제품데이터 관리) 기능은 설계변경 자동화 및 문서관리, 비즈니스 시스템 통합과 프로젝트 실행 기능을 통해 가장 중요한 제품 개발 플랫폼 구축을 지원하고 있다. 또한, PLM 이니셔티브 및 요구사항이 증가함에 따라 파생 제품 관리, 부품 분류, 공급업체 관리, 제조 및 서비스 BOM관리, 제조 공정계획 및 작업 지침, 증강현실, IoT 등으로 역량을 확장지원하고 있으며, IoT 기술을 기반으로 하는 DX Platform은 기업 내 다양한 시스템 연계를 통해 완벽한 디지털 스레드 환경 제공하고, 전사 PLM 혁신을 가능하게 한다. 1. Windchill+ Windchill의 모범 사례가 탑재된 Windchill+는 완벽한 보안환경의 SaaS(Software as a Service)로 제공되고 있다. 더 이상 제품 업그레이드를 위한 시스템 다운타임이 필요하지 않으며, 지속적인 서비스와 항상 최신의 제품서비스 이용이 가능하다. On-premise Windchill이 제공하는 모든 혁신 기술에 신속하고, 완벽한 글로벌 협업 기능을 모두 통합하여 PLM 환경구축에 유연성을 제공함으로써 기업 혁신을 앞당길 수 있다. 2. Arena Arena(아레나)는 SaaS 기반의 제품으로 BOM, 회로, 소프트웨어 및 관련 데이터통합 보안환경을 제공하며, 기업들이 고품질 제품을 빠른 속도로 설계, 생산, 배송할 수 있도록 지원하고 있다. 복잡한 제품을 설계하고 전 세계에 분산된 조직 및 공급망과 협력해야 하는 기업인 경우, Arena를 사용하면 신제품 개발 속도를 앞당기고, 품질 이슈를 최소화하여 수익성 개선할 수 있다.  엔지니어링, 품질 및 제조부서에서는 Arena를 통해 제품 정보를 공유하고, 아이디어를 교환하여 제품 수명주기 전체에 변경 사항을 적용할 수 있다. 또한 환경, FDA, ISO, ITAR, EAR를 비롯한 각종 규제를 보다 빠르게 준수할 수 있도록 지원하고 있다. 3. Thingworx Navigate 기업의 비즈니스 과제 해결을 목적으로 고안된 IIoT 플랫폼인 ThingWorx를 통해 디지털 트랜스포메이션의 장애물을 극복하고 속도를 높일 수 있다. Thignworx Navigate는 복잡한 기간계 시스템의 데이터들 연결하여 효과적인 시각화와 사용자 경험을 제공하고, 개별 업무 담당자가 데이터를 획득하여 각 역할에 맞는 정보를 활용하여 신속하고 정확하게 담당 업무를 해결할 수 있도록 지원하고 있다. 4. Windchill 도입 효과  PTC의 디지털 스레드(Digital Thread)는 다양한 데이터 세트를 구성하여 제품, 프로세스 및 사람(작업자)과 실시간으로 협업을 수행하고, 기업의 목표에 맞게 조율하며, 일관성을 유지함으로써 회사 전체에SSOT(Single Source of Truth)를 구축, 업무 효율과 생산성을 향상시키고 새로운 비즈니스 가치를 창출한다.  통합된 디지털 스레드를 위한 PLM(제품 라이프사이클 관리) 솔루션인 Windchill은 기업의 제품 수명 주기를 관리하고, 제품개발에 관련된 데이터를 효율적으로 공유하며, 업무 협업을 개선하고 제품 품질 향상을 지원하고 있다. 이는 기업의 경쟁력을 향상시키고 더 효율적인 제품 개발 및 관리를 가능하게 한다.  (1) 제품 수명 주기 관리 Windchill은 제품 수명 주기 관리를 향상시킨다. 제품의 초기 설계부터 제조, 유지 보수 및 폐기까지 모든 단계에서 관련된 데이터와 정보를 중앙에서 통합하여 관리할 수 있다. 이렇게 하면 제품 개발 및 운영 단계에서 더 효율적으로 작업할 수 있다. (2) 실시간 데이터 공유 Windchill을 사용하면 제품과 관련된 데이터를 실시간으로 공유하고 업데이트할 수 있다. 이것은 디지털 스레드를 통해 제품 정보의 실시간 업데이트와 공유를 가능하게 하여 더 빠른 의사 결정과 협업을 가능하게 한다. (3) 더 나은 협업 디지털 스레드는 제품 관련 정보를 다양한 팀과 이해 관계자 사이에서 공유하는 것을 강조한다.  Windchill은 이러한 정보 공유를 용이하게 하며, 다른 팀 및 파트너와의 협업을 간편하게 한다. 이로 인해 제품 개발과 관리 단계에서 더 효율적인 협업이 가능하다. (4) 제품 품질 향상 Windchill을 통해 제품 관련 데이터의 중앙 집중화와 실시간 모니터링이 가능해진다. 이것은 제품 품질 향상을 위해 문제를 조기에 감지하고 수정할 수 있게 도와준다. (5) 유지 보수 및 업데이트 제품이 운영 단계에 도달하면 Windchill을 사용하여 유지 보수 작업을 계획하고 관리할 수 있다. 이로써 기업은 제품의 수명을 연장하고 더 긴 기간동안 제품이 가지고 있는 가치를 고객에게 제공할 수 있다. (6) 더 빠른 시장 진입 제품 관련 데이터를 효과적으로 관리하고 디지털 스레드를 통해 연결된 제품 수명 주기를 관리함으로써, 기업은 제품을 더 빠르게 개발하고 시장에 출시할 수 있다. 이것은 기업 경쟁력을 유지하고 성장을 도모하는 데 도움이 된다. 5. 주요 글로벌 고객 사례 (1) Vestas 1) Challenge Vestas(베스타스)의 29,000명의 직원은 전 세계 풍력 에너지 및 하이브리드 프로젝트를 설계, 제조, 설치, 개발 및 서비스함으로써 더 나은 세상을 만드는 데 일조하고 있다. 87개국에 154GW가 넘는 풍력 터빈을 보유한 베스타스(Vestas)는 누구보다 더 많은 풍력 발전 시설을 설치했다. Vestas는 각 고객의 고유한 요구 사항을 충족하기 위해 증가하는 제품 복잡성 문제를 관리하는 동시에 제품 및 프로세스 품질 개선을 추진하여 비즈니스를 발전시켜야 했다. 2) Solution Vestas는 CAD, PLM, IoT 전반에 걸쳐 PTC의 디지털 스레드 제품을 활용함으로써, 도전과제를 해결할 수 있었다. Vestas의 경우 디지털 스레드는 엔지니어링에서 시작하여 엔터프라이즈 거버넌스 및 추적성을 위한 강력한 PLM 기반을 구축했다. Vestas는 이제 제품 및 프로세스 정보의 통합된 폐쇄 루프 흐름을 향한 여정을 진행 중이다. 3) Impact  Creo, Windchill 및 ThingWorx의 End-to-End 구성 관리를 통해 엔지니어링과 제조의 동기화를 유지하는 동시에 수작업과 중복 작업을 효율적으로 줄일 수 있었다. 이는 제품 및 프로세스 품질의 단계적 개선을 추진하는 데 도움이 되었다. Vestas는 또한 폐쇄 루프 혁신을 주도하고 있다. 동급 최고의 풍력 발전 솔루션을 개발하면서 시뮬레이션 모델을 검증하고 제품 및 프로세스 품질을 개선하기 위한 통찰력을 생성하기 위해 현장에서 연결된 풍력 터빈의 데이터를 사용하고 있다. (2) Whirlpool 1) Challenge Whirlpool(월풀) Corporation은 전 세계적으로 여러 회사 부서와 수천 명의 직원이 다양한 시스템과 프로세스를 활용하고 있는 가운데 혁신적인 제품을 시장에 효율적이고 일관되게 제공하기 위해 고군 분투하고 있었다. 이를 위한 조직의 복잡성을 줄이는 임무를 수행하고 있었다. 2) Solution Whirlpool은 Windchill을 제품 데이터의 단일 소스로 활용하여 CAD 관리, BOM 관리, 요구 사항 관리 및 시스템 모델링에 대한 모범 사례를 구현하여 증강 현실, 가상 현실 및 연결된 제품에 대한 기술 혁신을 더욱 확장할 수 있는 기반을 마련했다. 3) Impact 제품 개발 비용 절감, 엔지니어링 변경 감소, 구성요소 및 설계 재사용 확대, 소비자 결과 개선, 보다 많은 유도형 혁신이 가능하다. (3) VOLVO 1) Challenge 400,000명 이상의 직원, 그리고 그 중 73,000명이 전 세계 129개 지역에 위치한 R&D에 근무하고 있는 Bosch(보쉬)는 모빌리티, 산업 기술, 에너지 및 건물 기술, 소비재 분야 등 다양한 분야에서 사업을 운영하고 있다. 다양한 비즈니스로 인해 기업 내부 및 외부에서 협업 작업이 점점 더 많아지고, 변화의 속도가 증가함에 따라 새로운 역량을 구축해야 하는 필요성이 증가되었다. 2) Solution 성공적으로 새로운 역량을 구축하기 위해 end-to-end 가치 흐름을 만들고 Creo, Windchill 및 ThingWorx를 사용한 디지털 스레드를 구축했다. PTC Windchill의 기본 제공 기능과 ThingWorx를 통한 가치 있는 배포를 사용하여 작업 현장의 직원들과 비전을 연결했다. 3) Impact 단일 공유 시스템과 글로벌 거버넌스를 통한 협업을 강화할 수 있었고, 초기 단계에서의 올바른 솔루션으로 리드 타임 단축 및 재사용이 증가되었다. 제조 요구사항은 제품, 프로세스, 리소스와 연결되어 기업 전반에 걸쳐 가시화되었다.   좀더 자세한 내용은 '스마트 엔지니어링을 위한 PLM과 DX 가이드' 에서 확인할 수 있습니다. 상세 내용 보러 가기 

현장에서 얻은 것 No. 20   “디지털 시대에서는 변화가 유일한 상수입니다.” - Perplexity.ai “변화는 승리의 유일한 상수다.(Change is the only constant in victory.)” 미국 프로 풋볼의 전설적인 감독인 빈스 롬바디가 남긴 말이다. 디지털 시대에도 변화가 유일한 상수일 것이다. 변화는 불가피하며 성공적으로 대응하는 조직만이 승리할 가능성이 높다는 메시지를 담고 있다고 흔히들 말한다. 2025년 제조업의 디지털 대전환은 어느 해보다 더 ‘AI와 PLM(제품 수명주기 관리)의 융합이 가져올 미래’에 직면할 것 같다. AI와 PLM의 시너지, 초지일관의 운영 철학, 트리플 레볼루션의 시대, 하이퍼 오토메이션과 비즈니스 프로세스의 진화를 염두에 두어야 할 것이다. CES 2025의 핵심 키워드인 몰입(drive-in)은 ‘연결하고 문제를 해결하며, 새로운 가능성을 찾아내 변화에 적극적으로 참여하자(connect, solve, discover, dive In)’는 메시지가 담겼다. AI 시대로 드라이브 인에는 초연결, AI 리스크&보안, 비즈니스 모델 혁신, 지속가능성, 라이프스타일, 디지털 헬스, 콘텐츠, 모빌리티, 공간 컴퓨팅, 인간 안보 등의 키워드를 주목해 볼 만하다. 새해의 시작은 희망으로 가득 채워서 새로운 변화에 대응하는 힘을 길러야 하겠다. “성공적인 혁신의 기폭제는 언제나 동기부여다.” - 클레이튼 크리스텐슨   AI와 PLM의 시너지 AI와 PLM의 결합은 더욱 지능적이고 효율적인 제품 개발 프로세스를 가능하게 하며, 특히 생성형 AI의 도입은 데이터 파편화, 시간 소모적 작업, 의사결정 지원 등의 문제를 해결할 것으로 기대된다. 아직은 이르지만, 제조 현장에서 AI와 PLM의 결합은 혁신적인 변화를 주도하게 될 것이다. 특히 에이전틱 AI(agentic AI), AI 거버넌스, 위험정보 보안 등 10가지 핵심 기술 트렌드가 제조업의 미래를 형성하고 있다. 이러한 기술은 제품 개발 프로세스를 더욱 효율적이고 지능적으로 만들어가고 있다. PLM 솔루션에도 AI 기능이 속속 들어오고 있다. 이런 흐름을 잘 이용하려면 무엇보다도 고려해야 할 사항이 OOTB, 그리고 클라우드이다. 시스템간 통합(integration)이 여전히 걸림돌이다. 앞으로는 IT 전략을 다시 되돌아봐야 할 때라고 생각된다. 늘 익숙한 길로 갈 것인지, 당장은 불편하더라도 궁극의 편리함으로 갈 것인지. 세상은 갈수록 변해 가고 있는 중이다. 그 속에서 과거를 움켜지고 있을 것인지, 새로운 도전을 즐길 것인지 매번 선택의 중심에 있다. 디지털 트윈 기술은 물리적 제품과 가상 모델을 실시간으로 연결하여 제품 개발과 생산 과정의 효율성을 획기적으로 향상시키고 있다. 디지털 트윈 기술은 제품 개발 시간을 20~50% 단축시키고, 품질 문제를 25% 감소시키는 등 큰 영향을 미치고 있다.  AI 기술이 PLM 시스템에 통합되면서 다음과 같은 특징을 보이고 있다. 지능형 데이터 분석은 대량의 제품 데이터를 신속하게 분석하여 의미 있는 인사이트를 도출한다. 예측 분석은 과거 데이터를 기반으로 미래 트렌드와 잠재적 문제를 예측한다. 자동화된 의사결정은 반복적인 작업을 자동화하고 데이터 기반의 의사결정을 지원한다. 개인화된 사용자 경험은 AI를 활용한 직관적인 인터페이스로 사용자 경험을 향상시킬 것이다. 생성형 AI 기술은 PLM 프로세스에 혁신적인 변화를 가져오고 있다. 요구사항 관리는 자연어 처리 기술을 활용하여 문서, 비디오 등 다양한 소스에서 요구사항을 자동으로 추출하고 분석한다. 데이터 재사용은 기존 데이터를 분석하여 새로운 제품 개발에 활용할 수 있는 패턴과 관계를 식별한다. 가상 지원 및 고객 지원으로 대화형 인터페이스를 통해 사용자 지원과 작업 자동화를 제공한다. 특히, 설계 최적화는 AI가 제안하는 최적의 설계 옵션을 통해 제품 성능을 향상시키며, 엔지니어링 AI(engineering AI)를 실현시켜 나갈 것이다. 데이터 기반 의사결정과 예측 분석은 AI와 PLM의 결합에서 데이터 기반 의사결정을 강화시키는 방향으로 진화할 것이다. 실시간 모니터링은 IoT 센서와 AI 분석을 통해 제품 성능을 실시간으로 모니터링한다. 예측 유지보수는 장비 고장을 사전에 예측하여 유지보수 비용을 절감하고 가동 시간을 최적화하며, 공급망 최적화는 AI 알고리즘을 사용하여 공급망 프로세스를 효율화하고 리드 타임을 단축한다. 품질 관리는 AI 기반 이미지 인식 기술을 활용하여 제품 검사를 자동화하고 결함을 감지할 것이다. AI는 PLM의 전체 프로세스를 최적화하여 다음과 같은 이점을 제공할 전망이다. 제품 개발 주기 단축은 반복적인 작업을 자동화하고 지능적인 개선 사항을 제안하여 시장 출시 시간을 단축한다. 비용 절감은 전체 제품 수명 주기에 걸쳐 비효율성을 식별하고 제거하여 상당한 비용 절감을 실현한다. 혁신 촉진은 AI 기반 분석을 통해 새로운 제품 아이디어와 개선 사항을 도출한다. 지속가능성 향상은 제품의 전체 수명 주기에 걸친 환경 영향을 분석하고 최적화하여 지속가능한 제품 개발을 지원한다.  “작은 변화가 큰 차이를 만든다.(Small change can make big difference.)” - 파울 폴먼   ▲ 2025 제조업의 디지털 혁명 로드맵(map by 류용효) (클릭하면 큰 이미지로 볼 수 있습니다.)   초지일관의 운영 철학 ‘처음 세운 뜻을 끝까지 이루고 나간다’는 의미의 초지일관 정신은 PLM의 철학과 유사하며, 제조업의 디지털 혁신을 이끄는 핵심 가치로 자리잡고 있다. AI의 자동화와 도입 가속화, 지속가능성 통합, 디지털 고객 경험 강화 등이 주요 추진 방향으로 설정되어 있다. 기업의 코어 비즈니스를 기반으로 확장할 수 있는 방향으로 초지일관의 운영 철학을 구사하는 것이 중요할 것 같다. “기술은 단순한 도구가 아니라 인간과 사회의 미래를 함께 나아가는 파트너이다.” - 수잔 웨인쉔크   트리플 레볼루션의 시대 2025년을 향해 나아가는 제조업계는 ‘트리플 레볼루션’이라는 새로운 패러다임을 맞이하고 있다. 바이오 헬스케어, 에너지, AI 등 세 가지 핵심 영역에서 혁신이 동시에 진행되며, 이는 세계 경제와 여러 산업 분야에 지대한 영향을 미칠 전망이다. “생존하는 것은 가장 강한 종도 아니고, 가장 지적인 종도 아니다. 변화에 가장 잘 대응하는 종이다.” - 찰스 다윈   하이퍼 오토메이션과 비즈니스 프로세스의 진화 하이퍼 오토메이션은 인공지능(AI), 머신러닝(ML), 로보틱 프로세스 자동화(RPA) 등 다양한 기술을 통합 활용하는 전략이다. 이는 PLM 수명주기 관리의 중요성을 더욱 부각시키며, 모든 산업에 걸쳐서 비즈니스의 생산성과 경쟁력을 극대화하는 핵심 동력이 되고 있다. 이러한 변화는 글로벌 제조업 생태계에서 PLM의 역할을 더욱 중요하게 만들고 있으며, 규정 준수와 감사에 대비한 포괄적인 PLM 수명주기 관리 전략의 중요성을 강조하고 있다.   2025년을 향한 제조기업의 새로운 여정을 시작하며 우리는 지금 역사적인 변곡점에 서 있다. 미래를 선도하기 위한 세 가지 핵심 전략은 다음과 같다. 첫째, 하이퍼오토메이션을 통한 비즈니스 프로세스의 완전한 디지털화를 이루도록 지속적으로 진화하여야 한다. AI, ML, RPA를 통합적으로 활용하여 모든 업무 프로세스를 자동화하고 최적화해야 한다. 둘째, 트리플 레볼루션(바이오 헬스케어, 에너지, AI)의 시대에 맞춰 기업의 혁신 역량을 강화해야 한다. 이는 단순한 기술 도입이 아닌, 기업 문화와 조직 전체의 변혁을 의미한다. 셋째, 엔지니어링 AI의 도입과 PLM의 진화를 통해 글로벌 경쟁력을 확보해야 한다. 단순한 디지털 전환이 아닌, 기업의 생존과 직결된 과제이다. ‘처음 세운 뜻을 끝까지 이루고 나간다’는 초지일관의 정신으로 변화와 도전의 시대를 헤쳐나가야 한다. 위험 정보 보안부터 AI 거버넌스까지, 새로운 도전 과제가 우리를 기다리고 있다. 하지만 이러한 도전은 곧 기회가 될 것이다. 지금 우리에게 필요한 것은 단순한 기술 도입이 아닌, 근본적인 혁신에 대한 결단이다. 2025년, 어떤 모습으로 이 거대한 변화의 물결 속에서 승자가 되어 있을까? 변화하지 않는 것은 오직 변화 뿐이다. 이제 행동할 때이다.   ■ 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.

알테어가 데이터 분석 및 인공지능(AI) 플랫폼인 알테어 래피드마이너(Altair RapidMiner)의 AI 에이전트 프레임워크를 발표했다. 이번 프레임워크는 기업이 생성형 AI를 통해 업무 자동화를 혁신할 수 있는 기반 환경을 제공한다.   알테어 래피드마이너의 AI 에이전트는 다양한 고급 기능을 통해 조직의 혁신적인 자동화 시스템 구축을 지원하는 것이 핵심이다. 주요한 특징은 AI 패브릭 기반의 지능형 에코시스템을 구현한다는 것이다. 이 시스템은 데이터, 행동, 주체를 유기적으로 연결해 사용자와 다양한 시스템이 실시간으로 상호작용하며 상황에 맞게 유연하게 대응할 수 있는 운영 환경을 제공한다.   또한 다양한 데이터 간의 관계와 패턴을 시각화하고 분석하는 지식 그래프 기반 인텔리전스 기능과 여러 AI 에이전트가 실시간으로 소통하며 협업할 수 있는 동적 협업 기능을 제공한다. 특히 내장된 거버넌스 시스템은 에이전트의 모든 행동을 추적하고 관리하여 완전한 투명성과 책임성을 보장한다.     AI 에이전트는 자연어 이해, 멀티 에이전트 관리, 상황 인식 메모리 등 고급 기능을 통해 사용자의 지속적인 개입 없이도 자율적으로 협업 자동화 시스템을 구축하도록 돕는다. 알테어는 이를 통해 기업들이 AI 기술을 실질적으로 활용하면서, 더 지능적이고 효율적인 자동화 프로세스를 구현할 수 있도록 지원한다는 계획이다.   알테어의 샘 마할링감 최고기술책임자(CTO)는 “래피드마이너는 AI 에이전트를 통해 한 차원 높은 진화를 이뤘다”면서, “고객에게 자율적 AI 에이전트를 제공함으로써, AI 기술은 단순한 도구를 넘어 사용자 역량을 강화하고 기업 운영을 더욱 스마트하게 지원할 수 있는 새로운 가능성이 될 것”이라고 전했다.

아마존웹서비스(AWS)는 11월 7일 열린 ‘AWS 인더스트리 위크 2024’에서 클라우드 기술과 디지털 전환이 산업 혁신에 어떻게 기여할 수 있는지 조명했다. 이번 인더스트리 위크에서는 6개 산업별 트랙 세션에서 40여 개의 강연을 통해 주요 기업의 혁신 사례와 클라우드/AI 전략이 발표됐으며, 30개 이상의 고객 사례 및 파트너사 데모를 포함해 다양한 디지털 혁신 사례를 공유했다. ■ 정수진 편집장     ‘AWS 인더스트리 위크 2024’는 리테일/소비재, 통신/미디어, 금융/핀테크, 제조/하이테크, 헬스케어/생명과학, 디지털 인더스트리 등 6개의 산업별로 트랙이 나뉘어 진행됐다. 이 가운데 제조/하이테크 트랙에서는 ▲LG에너지솔루션의 Amazon Datazone을 활용한 데이터와 ML 거버넌스 혁신 전략 ▲Amazon Bedrock 생성형 AI가 바꿔 나가는 HL만도의 제조 업무 혁신 ▲LG전자의 생성형 AI로 진화한 고객 데이터 플랫폼 구축 경험기 ▲AWS IoT Greengrass를 활용한 HD현대마린솔루션의 통합항해시스템 고도화 ▲삼성전자 반도체 제조 공장 설계를 위한 클라우드 건설 디자인 플랫폼 구축 ▲안랩 XDR이 그리는 AI를 적용한 보안의 미래 등의 발표가 진행됐다. 또한 전시 부스에서는 홀로그램 아바타를 활용한 대화형 컨시어지, AI 고객센터와 기업 메시지 서비스, CCTV와 생성형 AI를 적용한 위험 감시 시스템, 화가의 화풍을 재현하는 인공지능 로봇, 자율주행이 가능한 딜리버리 로봇 등 다양한 산업 분야에서 AWS의 클라우드 및 인공지능(AI) 기술을 활용한 사례가 소개됐다.    ▲ 홀로그램 아바타를 활용한 대화형 컨시어지   ▲ 인공지능으로 화가의 화풍을 학습해 재현하는 로봇   ▲ 자율주행이 가능한 딜리버리 로봇   ▲ 생성형 AI로 CCTV의 영상을 판별하는 위험 감시 시스템   클라우드/AI를 활용한 제조산업 디지털 전환 전략 AWS의 정승희 엔터프라이즈 제조 영업 팀장은 제조/하이테크 트랙의 기조 연설에서 클라우드 도입의 비즈니스 성과, 데이터 전략의 중요성, 생성형 AI 활용 사례 등을 발표하며 디지털 전환의 방향성을 제시했다. 매킨지의 연구에 따르면, 제조산업의 성공적인 디지털 전환은 생산 최적화, 에너지 절감, 납기 준수, 신제품 출시 기간 단축 등의 성과를 가져온다. 그러나 데이터의 통합, 실시간 의사결정, 데이터 보안 등은 해결해야 할 과제이기도 하다. AWS는 디지털 전환을 위해 산업 데이터 패브릭(Industry Data Fabric) 프레임워크를 제안하면서, 디지털 전환의 성공을 위한 현대적인 산업 데이터 전략을 마련할 수 있도록 지원한다. 정승희 팀장은 “산업 데이터 패브릭은 디지털 전환을 위한 종합 프레임워크로, AWS와 파트너의 기술을 통합해 디지털 전환 과정에서 복잡성을 해소하고 단계적으로 디지털 전환을 추진할 수 있도록 돕는다”고 설명했다. AWS는 제조산업에서 클라우드를 활용해 얻을 수 있는 이점으로 설계/검증 시간의 단축, 협업 강화, 글로벌 공급망 데이터에 대한 실시간 접근 및 추적, 더 빠른 진단과 문제 해결, 정밀한 분석과 예지보전, 지속 가능성 확보, 스마트 제품과 서비스 개발 등을 꼽았다. 한편으로 AWS는 제조업 혁신의 핵심 도구로 떠오르는 생성형 AI에서 가장 큰 차별화 요소인 데이터의 중요성에 주목한다. 정승희 팀장은 “생성형 AI의 가치를 실현하기 위해서는 현대적인 데이터 아키텍처가 필요하다. AWS는 3단계의 생성형 AI 서비스 스택을 제공한다”고 설명했다. 이 3단계 스택은 ▲AI 기반 모델(foundation model)의 학습 및 추론을 위한 컴퓨팅 인프라     ▲아마존 베드락(Amazon Bedrock) 서비스를 통해 맞춤화된 AI 모델 ▲LLM과 기반 모델을 활용해 개발된 아마존 Q(Amazon Q)와 같은 애플리케이션 등으로 이뤄진다. 정승희 팀장은 “AWS는 클라우드와 생성형 AI 기술을 통해 제조업체가 효율성과 품질을 높이고 경쟁력을 강화하도록 돕는다”면서, “AWS 클라우드 기반의 데이터 기술을 활용하면 제조업체가 디지털 혁신을 통해 더 높은 비즈니스 성과를 창출할 수 있을 것으로 믿으며, 이를 위한 고객의 디지털 전환 여정을 적극 지원하고자 한다”고 전했다.    ▲ 산업 디지털 전환을 위한 AWS의 산업 데이터 패브릭     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.