현장에서 얻은 것 No. 20   피곤했지만 놓칠 수 없는 기회, AI 스터디그룹(데이터공작소)에서 답을 찾다.”   AI 시대, 배움과 연결에서 찾은 성장 동력 일상에 지쳐 몸은 천근만근이었지만, 빠르게 변화하는 인공지능(AI) 시대에 뒤쳐질 수 없다는 생각에 발걸음을 재촉했다. 특히 AI 기술이 단순한 효율성 도구를 넘어 업무 방식과 산업 지형을 근본적으로 바꾸고 있다는 통찰 앞에 서니, 피로감은 부차적인 문제로 느껴졌다. 이러한 변화의 파고를 헤쳐나갈 답을 찾기 위해, 필자는 주말에 스터디하는 데이터공작소 TFT, 데이터 공작소의 매주 월요일 줌강의, 매달 모임과 자율주행 회사들의 특별한 만남인 미모셀, 지식을 공유하고 서로 도움을 주는 네트워크 모임인 한국미래융합연구원 등 AI 및 관련 기술 스터디 그룹의 문을 두드렸다. 이곳에서 만난 전문가들과의 지식 공유와 토론은 필자가 가진 궁금증을 해소하고 새로운 가능성을 탐색하는 데 귀중한 기회가 되었다. “배우는 법을 배우라.” − 데미스 허사비스(Demis Hassabis) CEO, 구글 딥마인드   ▲ 피곤했지만 놓칠 수 없는 기회, AI 스터디그룹   AI 에이전트와 MCP : AI의 실행력을 극대화하는 연결 고리 탐색 스터디 그룹에서 가장 주목받는 개념은 AI 에이전트였다. AI 에이전트는 환경을 인식하고 스스로 결정하며 목표를 달성하는 소프트웨어 개체로 정의된다. 독립적으로 작동하며 목표를 향해 지속적으로 학습하고 개선하는 특징을 가진다. 데이터를 수집, 분석하고 최적의 행동을 선택하여 실행하는 방식으로 작동하며, 질문에 대한 하위 질문을 생성하고 리서치한 후 포괄적인 답변을 제공하거나 AI 요약 결과를 자동화하고 개선하는 등 다양한 기능을 수행할 수 있다. 일부는 다양한 도구를 사용하여 복잡한 작업을 수행하는 완전 자율 시스템으로 정의되기도 하고, 미리 정의된 워크플로를 따르는 규범적인 구현을 설명하기도 한다. 이러한 AI 에이전트의 역량을 극대화하는 핵심 기술로 MCP(Model Context Protocol)가 소개되었다. MCP는 LLM(Large Language Model) 애플리케이션과 외부 데이터 소스 및 다양한 도구 간의 원활한 통합을 가능하게 하는 개방형 프로토콜이다. 마치 USB-C가 다양한 전자기기를 연결하듯, MCP는 웹 서비스와 AI 에이전트를 연결하여 AI가 서비스에 직접 접근할 수 있도록 돕는 핵심 기술이다. 이를 통해 LLM은 단순히 텍스트를 생성하는 것을 넘어 현실의 도구들과 연결되며 이메일 작성 및 전송, 캘린더 약속 등록, 슬랙 메시지 전송, 파일 저장 및 정리, 소셜 미디어 검색 및 게시, 스프레드시트 데이터 정리, 줌 회의 예약 및 회의록 작성, 노션 자료 활용 등 다양한 작업을 실행할 수 있게 된다. 이는 에이전틱 AI(agentic AI) 발전의 중요한 요소로 강조되었다. 또한, MCP는 프레임워크나 벤더에 관계없이 에이전트 간 상호 운용 가능한 통신을 안전하게 지원하는 것을 목표로 한다. API와 MCP가 반드시 필요한 것은 아니지만, 엄청난 잠재력을 가지고 있다는 점이 강조되었다. API 연결은 개발자에게도 쉬운 일은 아니며 권한 부여 문제 등이 있기 때문에, MCP가 이를 더 쉽게 만들 수 있는지에 대한 고민도 있었다. “미래를 예측하는 최선의 방법은 미래를 창조하는 것.” − 정종기 박사, AI 비즈니스 전문가   바이브 코딩과 커서 : AI를 개발 동료로 활용하는 방법 AI 스터디에서는 개발의 패러다임 변화인 ‘바이브 코딩’에 대한 논의도 활발했다. 전통적인 코딩이 ‘개발자가 자신의 작업을 대신할 프로그램을 만드는 것’이라면, 바이브 코딩은 ‘AI가 자신의 작업을 대신할 프로그램을 만드는 것’이다. 이는 AI에게 개발을 외주로 맡기는 것과 유사한 개념으로 설명된다. 좋은 바이브 코더는 좋은 외주 의뢰자가 갖춰야 할 다섯 가지 역량을 AI에게 적용해야 한다. 내 문제를 풀기 위한 작업 정의(PRD, 유저 플로) AI가 잘 이해할 수 있게 의사소통(프롬프트, 지침) 프로그램을 잘 만들기 위한 리소스 지원(데이터, API, 실행/배포 환경) 프로그램이 의도대로 동작하는지 검수(자동화 테스트) 이 과정에서 모르는 것을 배워 점차 스스로 할 수 있게 되는 것이다. 커서(Cursor)는 이러한 ‘LLM-assisted IDE’ 개념을 제시하는 도구로 소개되었다. 복잡한 프로그래밍 지식, 문서, 오류 메시지 기반의 학습 곡선이나 사전 설계 중심의 신중한 개발 문화, 툴과 언어, 개발 환경의 복잡성 같은 문제 속에서 커서는 아이디어를 즉각 코드로 구현하고 비전문가의 접근성을 폭발적으로 증대시키며 LLM 기반의 빠른 실험과 피드백 루프를 가능하게 한다. 문법 대신 의도 전달과 맥락 중심으로 전환되는 패러다임의 변화를 지원한다. 데이터공작소 개발TFT(서울팀) 관련 세션에서는 커서를 활용한 실질적인 개발 프로세스가 시연되었다. 혼자서 다양한 역할을 수행하는 ‘솔로프리너’ 관점에서 기획부터 개발, 테스트, 배포, 모니터링, 마케팅까지 전 과정을 AI와 함께 진행하는 방법이 제시되었다. 커서를 통해 아이디어 구체화, 기획 문서 작성(PRD, 비즈니스 모델 캔버스), 프로젝트 관리(Task Master MCP를 활용한 작업 목록 생성, 복잡도 계산, 하위 태스크 분해), 실제 코드 작성, 그리고 문서화(Obsidian 연동) 등이 가능함을 보여주었다. 특히 개발 경험이 있는 발표자인 어니컴의 최성훈 팀장은 커서를 통해 불편하고 반복적인 작업의 상당 부분을 자동화하고, 단계별로 명확한 지시를 내리며 태스크 관리를 통해 AI가 맥락을 이해하도록 유도하는 장점을 강조했다. 그는 커서를 쓰면서 처음에는 AI가 코딩을 짜는 것을 도와주는 정도라고 생각했고, 코드를 다 안 봐도 알아서 다 짜 주는 줄 알았다고 했다. 하지만 실제로 해 보니 절대 그렇지는 않았고, 다만 불편하거나 반복적인 작업에서는 충분히 활용 가치가 있음을 느꼈다고 했다. AI와 소통하며 생각을 체계화하고 문서화하며 원하는 것을 구체화하고 실행 계획을 짜서 이뤄가는 과정을 보였다고 했다. 그는 커서 하나로 A부터 Z까지 다 해 볼 수 있겠다는 느낌을 받았고, 솔로프리너를 목표로 하는 사람들은 연구해 볼 만하다고 개인적인 의견을 덧붙였다. AI에게 외주를 맡기는 개념이기 때문에 사람이 명확하게 문제 정의를 하고, 의사소통하며, 검수하는 역할이 중요하다고 언급했다. 또한, 커서가 굉장히 많은 도움을 주었다고 말했다. 개발자는 커서를 통해 코드의 문제점이나 개선 포인트를 찾는 데 도움을 받을 수 있고, 혼자 개발하면서 보조적인 도움이 필요할 때 효과적일 수 있다고 했다. 또한 자동 PR 요약이나 커밋 메시지 작성 등 깃(Git)과의 연동도 잘 되는 장점이 있었다. 오랜 개발 경험을 가지고 있는 양선희 대표는 필자의 숙원 고민거리를 반나절만에 해결해 주었다. 디자인씽킹 기법 중 첫 번째인 공감대 형성의 템플릿을 시스템화시켜 주었다. 클로드(Claude)로 대화하듯이 고민거리를 얘기하고 프로그램 기획, 개발, 테스트 등을 통해 언제든지 실행 가능한 설루션으로 만들어 주었고 소스도 공유했다. 보안 분야를 다루면서 다양한 경험을 통해서 항상 정리를 잘 하고 번뜩이는 아이디어를 내는 NSHC 장주현 이사와 AI인터시스 신동욱 대표는 AI 일타 강사이다. 항상 새로운 기술, 주제를 뚝딱 만들어내고 강의도 잘 한다. 최근에는 개발, 교육을 병행하느라 전국을 일일 생활권으로 두고 있다. 신동욱 대표의 회사에서 핵심 인재인 정성석 상무는 차세대 유망주인데, 알고 보니 고등학교 후배였다. 세상은 넓고 할 일은 많지만, 오늘 이 모임이 있기까지 도움을 준 데이터마이닝 이부일 대표는 유튜브 R릴에오를 통해 데이터 통계 분석 기법을 유튜브로 알렸다. 2022년 콘셉트맵 캘린더 9월호의 주인공으로 모신 인연으로 SNS에서 자주 소통하고 온/오프라인으로 인연을 이어가고 있다. “결국 실행되는 지식만이 힘이다.” − 데일 카네기   노트북LM : 개인 맞춤형 학습 및 연구 파트너 활용 또 다른 유용한 AI 도구인 노트북LM(NotebookLM)은 맞춤형 AI 리서치 어시스턴트이자 AI 기반 학습 및 연구 파트너로 소개되었다. 노트북LM의 가장 큰 강점은 사용자가 제공한 소스 내에서만 정보를 검색하고 답변을 생성하여, 환각 현상을 줄이는 데 도움을 준다는 것이다. PDF, 구글 드라이브 문서, 웹사이트 링크, 유튜브 링크, 마크다운 등 다양한 형태의 소스를 학습할 수 있으며, 특히 유튜브 공개 동영상 URL을 소스로 사용할 수 있는 점은 챗GPT에서 제공하는 프로젝트 기능과의 차별점으로 언급되었다. 노트북LM의 주요 기능으로는 학습 자료(소스) 내 정보 검색 및 답변 생성, 소스 요약(핵심 내용 추출), 추가 탐색, 메모 추가 및 소스 전환, AI 오디오 오버뷰(팟캐스트 형태의 요약 청취), 오버뷰, 마인드 맵(소스 기반 개념 및 관계 구조화), 생성 맞춤 설정, 학습 가이드, FAQ 생성, 브리핑 문서, 타임라인(시간적 순서 정리), 소스 검색, 심화 질문 및 분석 등이 있다. AI 오디오 오버뷰 기능은 두 명의 팟캐스트가 대화 형식으로 소스 내용 중 중요한 부분을 6~7분 분량의 팟캐스트로 만들어 주며, 원하는 내용에 초점을 맞추어 생성할 수도 있다. 시각 장애인에게도 좋은 서비스로 생각된다고 언급되었다. FAQ 기능은 우리가 생각하지 못했던 질문을 많이 만들어 준다고 했다. 마인드 맵 기능은 주어진 소스를 기반으로 개념과 관계를 시각화하는 데 상당히 잘 작동한다고 했다. 타임라인 기능은 소스에 있는 여러 이벤트를 시간 순서대로 정리해 주는데 정말 훌륭하다고 했다. 활용 사례로는 새로운 개념 이해, 핵심 자료 수집, 스터디 메이트 역할(학습 계획 관리, 질문/답변 학습, 복습, 약점 보완, 동기 부여), 모의 시험 및 문제 풀이, 창의력 및 사고력 훈련, 논문 관련 작업(주제 선정, 배경 탐색, 선행 연구 정리, 개념 정립, 논리 구성, 글쓰기 초안, 피드백) 등이 제시되었다. 특히 장비 매뉴얼 이해나 유튜브 영상 내용 파악에 유용하며, 논문 작성을 위한 참고 문헌 제안 및 형식 정리에도 활용될 수 있다고 했다 새로운 개념을 이해하고 싶을 때나 중요한 질문에 대한 핵심 자료를 만들고 싶을 때 소스 검색 기능이 유용하다고 했다. 다만 노트북LM은 과제나 태스크를 대신해주는 도구가 아니라 도와주는 어시스턴트라는 점과 좋은 소스를 제공하는 것이 중요하다는 점이 강조되었다. 쓰레기를 집어넣으면 쓰레기가 나온다는 ‘Garbage In, Garbage Out’이라는 말이 있듯이. 노트북LM만 단독으로 사용하기보다 챗GPT, 제미나이(Gemini) 등 다른 툴과 함께 사용하는 것이 더 중요하다고 생각한다고 했다. 다른 툴로 좋은 소스를 만들어서 노트북LM에 넣어 활용하는 선순환 구조를 잘 활용하면 좋다고 했다. “성공하고자 하는 의지가 강하다면, 실패 따위가 나를 압도할 수 없다.” − 정광천, 이노비즈협회 회장   다양한 스터디 그룹의 시너지 : 연결과 성장의 기회 한국미래융합연구원은 정기적인 지식 공유 모임을 통해 AI를 비롯한 다양한 분야의 최신 트렌드와 비즈니스 인사이트를 공유하는 플랫폼 역할을 하고 있다. 정종기 박사는 AI 비즈니스 전문가로서 AI 대중화 시대에 지속 가능한 미래 준비, AI 활용 능력의 중요성, 그리고 AI 트랜스포메이션에 대한 강의를 진행하며 멤버들에게 영감을 주고 있다. 그는 AI가 기업 경영의 효율화와 비용 절감에 핵심적인 역할을 하며 제조 등 다양한 산업에 영향을 미치고 있음을 강조한다. AI에게 일을 잘 시키는 사람이 능력 있는 사람이라고 했다. 미모셀은 미래 모빌리티 분야의 전문가들이 모여 업계 동향 공유와 네트워킹을 하는 그룹이다. 자율주행 기술, 센서(라이다, 레이다), SDV(Software Defined Vehicle) 등 모빌리티와 AI가 접목되는 분야의 최신 정보를 공유하고 토론한다. 어려운 시기에도 서로 힘이 되고 지지하는 관계를 형성하며 연결의 중요성을 보여준다. 미모셀의 목표는 대표님들의 어깨를 가볍게 해 드리는 것이라고 했다. 이처럼 다양한 스터디 그룹은 AI 기술 자체뿐만 아니라 기술이 비즈니스, 커리어, 그리고 사회 전반에 미치는 영향에 대해 깊이 있게 논의하고 있다. 유발 하라리 교수는 초지능 AI가 인류를 파멸로 이끌 위험이 있지만 경쟁 때문에 개발 속도를 늦추지 못하며, AI는 단순 도구가 아닌 스스로 생각하고 결정하는 주체(agent)라고 했다. AI는 인간과 달리 휴식이 필요 없어 지속적으로 활동 가능하며, 알고리즘 속도를 인간의 속도에 맞게 조절해야 한다고 했다. 또한, AI는 인간을 대체해 불평등한 사회를 초래할 가능성이 있다고 했다. 이러한 예측 속에서 AI 활용 능력은 개인과 기업의 생존에 필수라는 메시지가 반복적으로 강조된다. “AI 활용 능력이 당신의 생존입니다.” − 정종기 박사, AI 비즈니스 전문가   맺음말 : 배움과 연결을 통한 미래 준비 AI 시대는 불확실성이 높지만 지속적인 학습과 유연성 개발, 광범위한 역량 개발을 통해 기회를 잡을 수 있다고 한다. 특히 기술 변화에 대한 적응력과 개인적인 열정을 바탕으로 오픈소스 도구 등을 활용해 실습하고 실험해보는 것이 중요하다. 데이터공작소와 같은 AI 스터디 그룹, 데이터공작소 개발TFT(서울팀)에서의 실질적인 기술 학습, 미모셀에서의 산업 지식 공유, 그리고 한국미래융합연구원에서의 비즈니스 및 트렌드 통찰은 이러한 미래를 준비하는 강력한 기반이 된다. 피곤함에도 불구하고 참여했던 이 스터디 그룹들에서 필자는 AI 기술의 최신 동향과 더불어 그것이 어떻게 실제 업무와 비즈니스에 적용될 수 있는지, 그리고 개인의 역량을 어떻게 발전시켜야 하는지에 대한 실질적인 답과 영감을 얻을 수 있었다. 기술 도입을 넘어 조직 문화와 일하는 방식을 근본적으로 전환할 용기를 가지고 AI를 경쟁 상대가 아닌 협업 파트너로 받아들일 준비를 하는 것, 그리고 배움과 연결을 멈추지 않는 것이 이 급변하는 시대에 생존하고 번영하는 길임을 다시 한 번 확인했다.   ■ 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. 

‘PLM/DX 베스트 프랙티스 컨퍼런스 2025’가 지난 6월 20일 서울 코엑스에서 열렸다. ‘제조의 미래를 위한 PLM 혁신과 AX 전략’을 주제로 한 이번 행사에서는 제조산업에서 불확실한 외부 환경에 대응하고 기술 및 비용 경쟁력을 확보하기 위한 통합 PLM(제품 수명주기 관리) 설루션과 인공지능 전환(AX)의 중요성을 강조했다. ■ 정수진 편집장     한국산업지능화협회 PLM 기술위원회 위원장인 KAIST 서효원 명예교수는 개회사에서 AI와 결합하여 다시 중요해진 PLM의 미래를 강조했다. 그는 “AI 혁신이 전 세계를 휩쓰는 가운데 특히 제조 산업에서 GPT와 같은 LLM(대규모 언어 모델)을 어떻게 적용할지가 핵심 과제”라면서, “제조 특유의 반구조화된 데이터, 환각(hallucination) 문제, 막대한 학습 데이터 구축 비용 등의 난관을 극복하고 1~2년 내에 현업에서 성과를 내야 한다”고 강조했다. 또한, “이번 콘퍼런스가 PLM을 넘어 생성형 AI, 디지털 트윈 등 폭넓은 미래 지향적 주제를 다루며, 산업 전문가들이 디지털 혁신의 본질적 가치와 방향성을 논의하고 상호 인사이트를 얻는 교류의 장이 되기를 바란다”고 전했다.   ▲ 서효원 한국산업지능화협회 PLM 기술위원회 위원장   한국CDE학회의 회장인 충남대학교 정현 교수는 격려사를 통해 “이번 행사에서 PLM의 AI 전환을 위해 생성형 AI, 디지털 트윈 등 폭넓은 미래 지향적 논의가 이뤄지기를 바란다”면서, 다양한 산업 전문가들의 교류를 통해 디지털 혁신의 본질적 가치와 방향성을 점검하고 상호 인사이트를 얻는 것이 중요하다고 짚었다. 그는 또한 기술 확산을 넘어 회사의 전략, 내부 문화, 조직 혁신이 동반되어야 진정한 디지털 AI 전환이 완성될 것이라고 강조하면서, “이번 PLX/DX 베스트 프랙티스 콘퍼런스가 새로운 협업과 혁신의 출발점이 되기를 바라며, 한국CDE학회 또한 산학연 협력의 구심점 역할을 이어나갈 것”이라고 전했다.   ▲ 한국CDE학회 정현 회장   이번 행사의 오전 시간에는 세 편의 기조연설이 진행됐다. 기조연설에서는 제조 산업의 미래를 위한 PLM 기반의 통합적 디지털/ AI 전환 전략을 통해 경쟁력을 강화하고 새로운 가치를 창출해야 한다는 메시지와 함께, 단순한 기술 도입을 넘어 데이터 통합과 표준화 그리고 궁극적으로 일하는 방식과 조직 문화의 근본적인 변화가 필요하다는 지적이 있었다.   PLM과 산업 AI, 미래 제조 산업의 핵심 동력이 되다 가천대학교의 조영임 교수는 ‘제조 산업의 미래, 산업 AI 트렌드와 과제’를 주제로 한 기조연설에서 전 세계적으로 AI 기술 개발이 빠르게 추진되고 있으며, 제조 기업이 AI에 몰입하지 않으면 경쟁력을 유지하기 어렵다고 짚었다. 그리고 AI를 통한 제조 산업의 미래 활성화 방안을 제시하면서, AI 기술 발전과 함께 제조업이 갖춰야 할 기술/전략/인프라/인재 양성의 중요성을 언급했다. PLM은 제품의 전체 생애 주기에 걸친 프로세스와 데이터를 통합 관리하는 개념으로 설명된다. 최근에는 단순한 제품 관리를 넘어 순환 경제(circular economy)의 핵심 개념으로 정의되고 있으며, 데이터 중심의 관리 및 전략적 최적화를 추구하고 있다. 조영임 교수는 “최근 PLM이 다시 중요하게 부각되는 이유는 디지털 전환에 있어 PLM이 디지털 스레드(digital Thread)와 디지털 트윈(digital Twin)을 포괄하는 상위 관리 체계로서 중요한 역할을 하며, 디지털 전환에 AI가 결합되는 구조가 글로벌 제조 산업 AI의 기본 모델이기 때문”이라고 짚었다.   ▲ 가천대학교 조영임 교수   한편, AI 기술은 현재 클라우드 중심의 LLM(대규모 언어 모델)에서 미래에는 온디바이스 기반의 SLM(소규모 언어 모델)로 변화하며 효율성과 협업, 그리고 지속가능성을 강조할 것으로 보인다. 특히 에이전틱 AI(agentic AI)는 LLM을 넘어 사용자의 복잡한 작업을 스스로 처리하는 비서 역할을 수행할 것으로 기대를 모으고 있다. 조영임 교수는 “국내 제조업의 AI 도입률은 아직 낮고, 대기업이 중소기업보다 도입률이 높다. 또한, 한국 기업은 핵심 기술 영역보다는 재무 관리 등 주변 인프라에 AI를 집중하는 경향이 있다”고 지적했다. 향후 산업 AI의 과제로는 핵심 기술에 대한 고도화된 도입과 전략 및 데이터 연결의 표준화가 꼽힌다. 조영임 교수는 “산업 AI는 제조 디지털 전환의 핵심 기술로서, PLM과 AI의 공동 연계, 통합 패키지 개발, 산업 AI 표준 반영, 제조 DX 가이드라인 개발 및 공공 조달 지침 마련 등이 정부가 기업과 함께 추진해야 할 과제”라고 전했다.   AI 시대 제조 경쟁력 향상을 위한 통합형 PLM 전략 SAP 코리아의 고건 파트너는 ‘AI 혁신을 기회로! 제조 경쟁력을 높이는 통합형 PLM 전략’이라는 주제로 기조연설을 진행하면서, SAP의 PLM과 ERP(전사 자원 관리) 통합 전략을 소개했다. SAP는 예측 불가능한 외부 환경에 대응하고 내부 역량을 강화하기 위해 애플리케이션 레벨의 수평적 통합과 데이터 및 AI 레이어를 통한 수직적 통합을 동시에 추구하고 있다. SAP가 추진하는 수평적 PLM 통합은 디지털 스레드를 통해 데이터 사일로를 해소하고, 사내뿐 아니라 협력사 및 고객사를 포함한 전체 가치사슬(value chain)의 데이터를 실시간으로 통합하는 것을 목표로 한다. 고건 파트너는 “SAP는 이를 위해 별도의 비즈니스 네트워크를 운영하며, 설계 단계의 산출물이 제조 및 설비 관리까지 원활하게 연동되어 정보 재활용이 극대화되는 환경을 제공한다”고 소개했다.   ▲ SAP 코리아 고건 파트너   수직적 PLM 통합은 애플리케이션 위에 AI 레이어를 두어 정형 및 비정형 데이터를 활용하고 AI가 비즈니스를 이해하도록 하는 전략이다. 고건 파트너는 국내 기업의 AI 도입 시 가장 큰 문제점으로 데이터 부재와 품질 문제를 꼽으면서, AI와 함께 지식 그래프(knowledge graph)를 PLM에 적용하여 예지 정비 및 설계 변경 영향도 분석 등이 가능한 데이터 플랫폼을 제안했다. 고건 파트너는 “SAP는 PLM에 AI 코파일럿인 쥴(Joule)을 적용해 협업 및 문서 요약 기능을 제공하고 있으며, 오픈 AI, 엔비디아, 메타 등 30개 이상의 파운데이션 모델과 협력하여 제조 현장의 로봇 제어까지 확장하고 있다”고 전했다. 또한 “현재 기업들이 직면한 불확실성에 대응하기 위해서는 제품 정보 관리의 고도화가 필수이며, 통합형 PLM 전략이 그 해답이 될 것”이라고 강조했다.   조선산업의 미래를 위한 차세대 설계/생산 통합 플랫폼 HD현대의 이태진 전무는 ‘조선업의 미래를 위한 차세대 설계/생산 통합 플랫폼’을 주제로 한 기조연설에서 조선산업의 현황과 디지털 전환 전략의 필요성을 짚었다. 국내 조선산업은 탈탄소 정책, 에너지 무기화, 군사력 강화 등으로 호황을 맞고 있지만, 한편으로 중국 조선소의 추격, 높은 원가와 인건비, 친환경 선박 생산의 어려움, 숙련 인력의 이탈, 그리고 신사업 발굴 필요성 등으로 인해 위기감을 갖고 있기도 하다. 이태진 전무는 이러한 상황에서 디지털 전환은 조선산업의 미래를 위한 필수 요소라고 진단하면서, 2020년부터 2030년까지 10년간 디지털로 최적 운영되는 초일류 조선소 구현을 목표로 하는 HD현대의 디지털 전환 전략을 소개했다. HD현대의 ‘FOS(Future of Shipyard)’ 프로젝트는 조선소 데이터의 디지털화, 데이터 연결 및 최적화, 지능형 조선소 구축 등 세 3단계로 진행되며, 그 핵심은 차세대 CAD와 PLM을 근간으로 하는 차세대 설계/생산 통합 플랫폼 구축에 있다.   ▲ HD현대 이태진 전무   HD현대의 차세대 설계/생산 통합 플랫폼은 연결성, 일하는 방식의 변화, 전체 업무 효율 극대화, 디지털 제조 기반 구축 등 네 가지 핵심 목표를 지향한다. 이를 실현할 수 있는 차세대 CAD/PLM 구축을 위해 HD현대는 올해 말 최종 설루션을 선정하고 2026년부터 구축에 들어갈 예정이며, 설루션 선정뿐만 아니라 업무 프로세스 변화를 함께 추진할 계획이다. 이태진 전무는 “PLM/DX는 제조업 경쟁력 강화의 핵심 구현 수단이며, 디지털 스레드는 생산, SCM(공급망 관리), MRO(유지보수, 수리, 운영) 사업까지 연결하여 새로운 부가가치를 창출할 기회가 될 것”이라고 전망하면서, “이러한 설계/생산 디지털 전환이 장기적으로 제조산업의 경쟁력 강화에 크게 기여할 것이며, ERP, SCM, 데이터 플랫폼, AI 등 모든 연관 시스템과의 연결이 중요하다”고 덧붙였다.   기술 트렌드부터 사례까지, PLM·DX의 현재와 미래 짚다 ‘PLM/DX 베스트 프랙티스 컨퍼런스 2025’의 기조연설에 이어 오후 시간에는 ▲베스트 프랙티스 ▲트렌드/신기술/설루션 ▲ SDM(MES/MOM) 등 세 개의 트랙에서 18편의 발표가 진행됐다.   ■ 같이 보기 : [포커스] 기술 트렌드부터 사례까지, PLM·DX의 현재와 미래 짚다   또한, 부스 전시에서는 제조 혁신을 실현하기 위한 디지털 전환 및 인공지능 전환 설루션 기술이 다양하게 소개되어 참가자들의 눈길을 끌었다.   ▲ 다쏘시스템 부스   ▲ 마이링크 부스   ▲ 세원에스텍 부스   ▲ 쓰리피체인 부스   ▲ 씨이랩 부스   ▲ 아이지피넷 부스   ▲ 인코스 부스   ▲ 한화시스템 부스     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

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

오라클이 인공지능 기업 xAI와의 협업을 발표했다. xAI는 오라클 클라우드 인프라스트럭처(OCI)의 생성형 AI(generative AI) 서비스를 통해 콘텐츠 제작, 연구, 비즈니스 프로세스 자동화를 비롯한 광범위한 사용 사례를 지원하는 그록(Grok) 모델을 제공한다. xAI는 또한 차세대 그록 모델의 추론 훈련 및 수행을 위해 확장성과 성능 및 비용 효율을 갖춘 OCI의 AI 인프라를 활용할 예정이다. 2023년 3월 설립된 xAI는 AI 혁신의 최전선에서 인간의 사고와 이해의 한계를 확장하는 기술을 개발하고 있다. xAI의 최신 모델인 그록 3은 대규모 강화 학습을 통해 정교한 추론 기능을 갖추었으며 수학, 코딩, 범용 이해 부문에서 높은 성능을 기록했다. xAI의 모델은 OCI의 엔터프라이즈급 기능으로 보강되어 기업 고객에게 강력한 데이터 거버넌스와 관리 및 보안을 제공한다. 또한 오라클이 그록 모델로 전송한 모든 데이터는 데이터가 저장되지 않는(zero data retention) 엔드포인트에서 처리되어 추가적인 보호 계층을 제공한다.  오라클은 기업의 데이터 저장소와 근접한 지점에서 첨단 AI 기술을 직접 제공하며, 보안, 적응력, 확장성을 우선시한다. 다양한 산업 분야의 기업은 이를 활용해 생성형 및 에이전틱 AI를 비롯한 AI 기술을 적절한 비즈니스 시나리오에 적용해 즉각적인 성과를 거둘 수 있다. 또한 수천 개에 달하는 AI 혁신 기업이 비용 효율적이고 맞춤형으로 구축된 OCI의 다양한 AI 기능을 활용해 가장 까다로운 AI 워크로드의 실행을 가속화하고 있다. OCI 베어메탈 GPU 인스턴스는 생성형 AI, 자연어 처리, 컴퓨터 비전, 제안 시스템을 위한 애플리케이션을 구동할 수 있다.     xAI의 지미 바(Jimmy Ba) 공동 설립자는 “그록 3은 AI 기능의 큰 도약을 이루어 냈으며 오라클의 선진화된 데이터 플랫폼은 그록 3의 기업 대상 영향력을 가속화할 것이다. xAI와 오라클의 협업은 엔터프라이즈급 AI의 개념을 재정의할 것”이라고 말했다. 오라클의 그렉 파블릭(Greg Pavlik) OCI AI 및 데이터 관리 서비스 담당 총괄 부사장은 “오라클은 기업 고객에게 xAI의 최첨단 그록 모델을 제공하여 AI 활용 가능성을 확장하고 있다. 이번 협력은 양사의 가장 선진화된 AI 설루션을 제공하기 위한 노력의 일환으로, 최신 AI 기술을 배포하고자 하는 기업에게 더 많은 선택권과 유연성을 제공한다”고 말했다.

세일즈포스가 6월 18일 연례 IT 콘퍼런스인 ‘에이전트포스 월드투어 코리아 2025’를 개최했다. ‘상상을 현실로, 에이전트 기반의 비즈니스 혁신’을 주제로 진행되는 이번 콘퍼런스에는 약 5000여 명의 비즈니스 리더 및 현업 담당자가 참석했다. ‘에이전트포스 월드투어’는 세일즈포스가 전 세계 주요 도시에서 개최하는 콘퍼런스로, AI 에이전트 시대에 맞춰 고객경험 향상과 업무 방식 전환을 지원하는 최신 기술과 실제 도입 사례를 살펴볼 수 있다. 또한 총 40개 이상의 세션과 20개 이상의 체험 부스를 통해 다양한 산업군에서의 AI 에이전트 활용 사례와 더불어 성공적인 AI 혁신을 지원하기 위한 노하우가 공개됐다. 이번 행사의 기조연설에서는 세일즈포스의 케이티 맥나마라(Katie McNamara) AI 부문 글로벌 부사장, 세일즈포스 코리아 손부한 대표, 비바리퍼블리카 김규하 부대표가 연사로 나서 AI 에이전트 기술이 가져올 비즈니스 패러다임의 변화와 실질적인 활용 전략을 소개했다. 세일즈포스 코리아 손부한 대표는 “AI 에이전트는 높아지는 고객 기대에 비해 한정된 자원으로 인한 비즈니스 페인포인트를 해소하고, 전사적인 실행력과 고객경험 개선을 동시에 이끄는 ‘게임 체인저’가 될 것”이라며, 신뢰할 수 있는 조직 내 중장기적 자산으로서의 역할이 앞으로 더욱 중요해질 것이라고 강조했다.     이어 케이티 맥나마라 에이전트포스 부문 부사장은 AI 에이전트의 성공은 신뢰할 수 있는 데이터에 달려 있다고 강조하며, “세일즈포스의 데이터 클라우드는 기업 전반에 흩어진 정형·비정형 데이터를 통합하고, AI가 실시간으로 정확하고 책임 있는 결정을 내릴 수 있도록 지원하는 에이전트포스의 기반 역할을 수행하고 있다”고 설명했다. 맥나마라 부사장은 조직 내 신뢰할 수 있는 ‘에이전틱 레이어(Agentic Layer)’로서 ▲커스터머 360, 슬랙 및 태블로와의 통합성 ▲자율적 추론 및 행동 실행 ▲실질적인 비즈니스 활용 ▲높은 신뢰성과 보안 ▲로코드 기반의 손쉬운 개발 환경 ▲다양한 업무 영역에서의 확장성 등을 에이전트포스만의 차별화된 경쟁력으로 꼽았다. 토스 역시 에이전트포스를 광고 운영, 고객 대응, 입사자 온보딩 등을 포함하여 기업 부문의 업무에 적용하고 있으며, 슬랙 기반의 협업 환경 위에 AI 에이전트포스를 접목해 조직 전반의 생산성을 높이고 있다고 발표했다. 기조연설 이후 진행된 세션에서는 HD현대인프라코어, 카페24, 라인페이플러스, 티맵모빌리티, 티오더 등의 기업 관계자가 연사로 참여해 각 산업군에서의 세일즈포스 도입 사례를 소개했다. HD현대인프라코어는 에이전트포스 기반으로 현장 서비스 전문가의 업무 효율성과 대응 품질을 동시에 높이고 있으며, 카페24는 에이전트 도입을 통해 이커머스 운영 전반에서 고객 맞춤형 서비스 제공 역량을 강화하고 있다고 전했다. 슬랙과 태블로를 중심으로 한 세션도 진행됐다. CJ올리브영은 슬랙을 조직 전반에 도입해 커뮤니케이션 속도와 의사결정 효율성을 높인 사례를 발표했으며, LG화학은 태블로 기반 데이터 포털 ‘Chemverse’를 소개하며 구성원의 데이터 자율 접근 및 분석 역량 강화를 위한 구체적인 실행 전략을 공유했다. 이 외에도 현장에는 총 15개 이상의 세일즈포스 데모 부스와 20개 이상의 컨설팅 부스가 운영되었으며, 산업군 및 직무별로 맞춤형 상담과 실습 기회를 제공했다. 또한 올해 처음 운영된 ‘에이전트포스 파빌리온’에서는 에이전트포스 해커톤 진행 간의 우수작들이 발표되었다. 참가자들은 실제 업무 환경을 기반으로 설계한 AI 에이전트를 발표하며, 조직 내 적용 가능성과 구현 과정을 공유했다. 이 외에도 세일즈포스 및 태블로 공인 강사들이 주도하는 자격증 강연이 함께 진행되며 현업 담당자들의 역량 강화를 지원했다. 손부한 대표는 “AI 에이전트는 단순한 자동화 도구를 넘어, 사람과 함께 협업하며 조직의 생산성과 고객경험을 동시에 끌어올리는 전략적 자산으로 자리매김하고 있다”면서, “앞으로 기업의 경쟁력은 AI 에이전트를 얼마나 빠르게 조직 내 장기 자산으로 안착시키느냐에 달려 있으며, 이는 기업 문화와 데이터 기반 자산을 중심으로 차별화된 경쟁력을 결정짓는 핵심 요소가 될 것”이라고 전했다. 그는 이어서 “이번 에이전트포스 월드투어 코리아는 다양한 산업에서 실제로 적용된 AI 에이전트 사례를 공유하고, 그 가능성과 실행력을 확인할 수 있었던 뜻깊은 자리였다”면서, “세일즈포스는 신뢰할 수 있는 AI 기술과 데이터 처리 역량, 그리고 생애주기 전반을 아우르는 통합 플랫폼을 기반으로, 국내 기업들이 AI 기반의 새로운 업무 역량을 확보하고 방대한 데이터를 실질적인 비즈니스 자산으로 전환함으로써 지속 가능한 경쟁력을 갖출 수 있도록 전방위적으로 지원하고 있다”고 덧붙였다.

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.

세일즈포스는 지능형 생산성 플랫폼 ‘슬랙(Slack)’의 대표적인 기능인 ‘슬랙 AI’가 공식적으로 한국어를 지원한다고 밝혔다. 이제 국내 슬랙 유저도 연동된 애플리케이션 내 데이터를 슬랙에서 검색 및 활용할 수 있도록 지원하는 ‘엔터프라이즈 검색’ 기능을 사용할 수 있다. 슬랙 AI는 슬랙에 축적된 집단 지식을 기반으로 AI 기반 검색, 채널 요약, 스레드 요약 기능을 통해 사용자들이 필요한 정보를 보다 손쉽게 활용할 수 있도록 지원한다. 이를 통해 사용자는 원하는 답변을 빠르게 찾고, 대화의 흐름을 정리하며, 아이디어를 도출하는 전 과정을 보다 효율적으로 수행할 수 있다. 슬랙에 따르면 이번 공식 업데이트를 바탕으로 국내 사용자도 한국어로 ‘슬랙 AI’를 활용하여 대화, 회의 및 업무 관련 데이터 요약을 제공받을 수 있게 된 것은 물론, 생산성 향상을 위한 인사이트를 단일 워크플로 내에서 손쉽게 확보 및 공유할 수 있다. 또한 슬랙 AI는 협업 툴, 클라우드 기반 파일 저장소, 이메일 서버, 고객 관계 관리(CRM) 시스템, 코드 저장소, 특수 비즈니스 애플리케이션 등 다양한 조직 내 시스템과 연동되어 기업 내 모든 콘텐츠에 대한 검색과 활용을 지원한다. 슬랙 AI는 단순한 키워드 매칭을 넘어 검색어의 의미를 분석해 사용자가 실제로 찾고자 하는 정보를 정확하게 파악하고, 자연어 처리(NLP) 기술을 통해 대화형 질문도 원활하게 해석한다. 아울러 사용자의 역할, 검색 이력, 접근 권한 등의 개인화 요소와 정보의 관련성, 최신성을 반영해 가장 적절한 정보를 우선적으로 제공함으로써 업무 생산성과 정확성 향상에 기여할 수 있다.     ‘엔터프라이즈 검색’은 사용자의 업무, 목표, 배경 정보를 파악해 실시간으로 소스를 분석하거나 통합 시스템에서 다양한 소스의 데이터를 연결 및 통합하여 슬랙 내에서 데이터를 즉시 검색할 수 있도록 돕는 기능이다. 엔터프라이즈 검색은 슬랙의 ‘대화형 AI 검색’을 기반으로 하며, 아사나(Asana), 박스(Box), 깃허브(GitHub), 구글 드라이브(Google Drive), 지라(Jira) 등의 애플리케이션 및 드라이브와 연동이 가능하다. 슬랙에 따르면 실제로 평균적인 사무직 근로자는 정보 검색, 단순 반복적인 메시지 발송 등의 업무에 하루 평균 3분의 1의 시간을 할애한다. 반면 스탠포드 대학교의 연구에 따르면, 생성형 AI 기반의 지식 검색이나 자동화 기능을 사용할 경우 단순하고 반복적인 업무 시간을 60%까지 단축할 수 있다. 실제로 슬랙의 유저는 ‘엔터프라이즈 검색’ 기능과 ‘AI 에이전트’ 간의 시너지를 바탕으로 단순 반복 업무 시간은 줄이고, 필요한 데이터에 대한 접근성과 투명성을 높일 수 있다. 이 외에도 슬랙은 현재 자체 앱 마켓인 ‘슬랙 마켓플레이스(Slack Marketplace)’를 통해 ‘AI 기반 앱 생태계’를 강화해 나가고 있다고 밝혔다. 슬랙 마켓플레이스에서는 직원들이 슬랙 내 단일 워크플로 상에서 콘텐츠 디자인 및 협업을 지원하는 어도비 익스프레스(Adobe Express), 조직 내 데이터와 정보를 기반으로 질문에 답하고, 콘텐츠를 생성할 수 있는 아마존 큐 비즈니스(Amazon Q Business)를 포함하여 콘텐츠 초안 작성, 시장 조사, 영업 관리, 인적자원관리, 전산 등 다양한 업무 영역에서 활용 가능한 25개의 새로운 AI 앱을 사용할 수 있다. 세일즈포스 코리아의 손부한 대표는 “본격적으로 AI와 함께 일하는 시대가 도래하면서 슬랙은 실질적인 AI 혁신을 가속화하는 차세대 ‘업무 운영체제(Work OS)’이자 ‘에이전틱 인터페이스(Agentic Interface)’로서의 역할을 수행하고 있다”면서, “국내 유저들 또한 슬랙 AI와 엔터프라이즈 서치 기능을 본격적으로 활용할 수 있게 된 만큼, 앞으로도 실행 중심의 스마트 워크플레이스 구현을 지원하기 위한 노력을 아끼지 않을 것”이라고 전했다.