기업의 AI 경쟁이 모델을 도입하는 단계에서 실제 업무 성과를 내는 단계로 옮겨가고 있다. 생성AI를 시범 적용하는 것만으로는 투자 효과를 판단하기 어렵다. AI가 처리할 업무와 성과지표를 정하고, 필요한 데이터를 연결한 뒤 운영 비용과 위험을 지속해서 관리해야 한다.
AI 에이전트가 사람의 지시를 받아 여러 시스템에서 정보를 찾고 작업까지 수행하면서 점검 항목도 늘었다. 데이터 품질과 접근권한, 애플리케이션·API 보안, 에이전트와 사람의 역할, 추론 처리속도와 비용을 따로 관리하면 개별 기술을 실제 사업성과로 연결하기 어렵다.
전자신문인터넷과 GTT KOREA는 오는 9월 18일 서울 양재동 엘타워 6층 그레이스홀에서 'AI ROI 시대, 투자 성과 높이는 기업 AI 실행 전략'을 주제로 'NABS(Next AI & Big Data Summit)'을 개최한다. 이번 행사에서는 글로벌 AI·데이터·인프라 기업이 생성AI 기반 업무 혁신과 AI 에이전트 활용, 데이터 역량 강화, 스토리지 운영, 추론 인프라 최적화, 보안·거버넌스 구축 방안을 공유한다.
신신애 한국지능정보사회진흥원 인공지능데이터본부장은 개막강연에서 생성AI와 에이전틱 AI, 피지컬 AI로 이어지는 기술 변화에 대응한 정책 방향을 설명한다. 독자 AI 파운데이션 모델 확보와 '모두의 AI'를 위한 정책을 포함해 기업과 기관이 AI 사업을 추진할 때 확인할 사항을 다룬다.
이준규 델 테크놀로지스 전무는 'AI 팩토리 시대, 성과를 만드는 데이터 전략'을 발표한다. 데이터와 운영체계를 하나의 플랫폼으로 연결하고, 에이전틱 AI에 필요한 신뢰할 수 있는 데이터 기반과 확장 가능한 아키텍처를 생산성과 수익성 향상에 연결하는 방안을 공유한다.
이창원 한국IBM 과장은 지능형 플래시코어 모듈과 에이전틱 AI 기반 자율운영 서비스 '플래시시스템닷에이아이(FlashSystem.ai)'를 소개한다. AI 기반 스토리지 기술로 IT 인프라 운영 효율과 사이버 복원력을 높이는 방안을 살펴본다.
김형수 유아이패스코리아 상무는 비즈니스 에이전틱 오케스트레이션을 중심으로 AI 에이전트와 자동화, 사람의 업무를 연결하는 방법을 다룬다. 개별 AI 기술을 업무 프로세스와 조율해 투자 가치를 높이기 위한 현실적인 접근법을 설명한다.
김정균 씨게이트 이사는 AI 학습과 추론에서 빠르게 늘어나는 데이터의 저장 문제를 짚는다. 저장용량 부족에 대응하기 위한 새로운 데이터 기록방식과 차세대 대용량 스토리지 플랫폼을 소개한다.
김영택 에버퓨어 전무는 여러 프로토콜과 위치에 흩어진 데이터를 하나의 가상화된 데이터 기반으로 통합하는 엔터프라이즈 데이터 클라우드를 다룬다. 정책 기반 컨트롤 플레인과 데이터 맥락을 활용해 데이터 운영, AI 정확성, 거버넌스를 함께 관리하는 방안을 공유한다.
임무권 아카마이 이사는 AI 에이전트가 API를 빠르게 호출하면서 넓어지는 애플리케이션 공격면을 설명한다. API 보안과 봇 관리, 대규모언어모델 기반 위협 탐지, AI 추론 엔드포인트 보호, 에이전트 트래픽과 데이터·모델 보호 전략을 다룬다.
오후 'AI Business ROI & Agent Innovation' 트랙에서는 AI 에이전트를 업무에 적용하고 성과를 평가하는 방법을 살펴본다. 시트릭스와 나무에이엑스는 기업의 AI 투자 과제와 지표 기반 도입전략을 사례를 통해 설명한다.
세일즈포스는 세일즈포스와 슬랙, 마이크로소프트 셰어포인트, 구글 워크스페이스 등 330개 이상의 커넥터로 분산된 데이터를 연결하는 '에이전트포스 코워커'를 소개한다. 이용자가 익숙한 업무 채널에서 정보 검색과 분석, 실행까지 이어가는 과정을 다룬다.
김영석 데이터이쿠 상무는 보안과 거버넌스를 유지하면서 비즈니스 도메인 전문가가 AI 구축과 확장을 주도하는 엔터프라이즈 AI 플랫폼 전략을 발표한다.
이건복 한국마이크로소프트 상무는 기업이 AI 에이전트를 도입할 때 고려해야 할 항목과 주요 사례를 살펴보고 단순한 솔루션 도입을 넘어 업무 수행방식과 생산성 평가 기준을 바꿔야 하는 이유를 설명한다.
'AI Operational ROI & Trusted Infrastructure' 트랙에서는 AI를 실제 운영환경에 배치할 때 필요한 데이터와 인프라 기준을 다룬다. 이정원 페블러스 부대표는 데이터 진단·정제·생성·검증을 AI 에이전트가 수행하는 '데이터 그린하우스'의 기술체계와 구성요소를 소개한다.
최영준 AWS코리아 AI 기술 총괄은 에이전틱 AI를 도입해 운영성과를 만드는 단계별 전략과 고객 사례를 공유한다. 아마존 퀵과 에이전트코어를 활용해 에이전트를 프로덕션 환경에서 운영하는 방법도 다룬다.
허진성 브로드컴 상무는 개념검증 이후 AI 활용이 확대되면서 증가하는 비용과 데이터 주권 문제를 짚는다. VMware 클라우드 파운데이션(VCF)을 활용해 프라이빗 클라우드에서 데이터 주권과 비용 효율을 함께 관리하는 인프라 전략을 설명한다.
임진식 스노우플레이크 SE 총괄은 스노우플레이크 AI+데이터 클라우드와 코텍스 에이전트를 중심으로 기업 고유 데이터를 AI에 연결하는 방법을 소개한다. 거버넌스와 보안, 비용 통제를 운영체계에 포함해 AI 투자 성과를 높이는 방안을 다룬다.
폐막강연은 김선욱 엔비디아 상무가 맡는다. AI 에이전트 확산에 따라 AI 인프라의 중심이 대규모 모델 학습에서 다수의 사용자와 에이전트 요청을 실시간 처리하는 추론으로 이동하는 변화를 설명한다.
강연에서는 복잡한 추론과 검색, 도구 활용을 반복하는 에이전트 워크로드가 데이터센터 구축과 운영에 미치는 요구를 살펴본다. 지연시간과 처리량, 비용 효율, 확장성, 보안성을 함께 관리하기 위한 AI 팩토리와 추론 인프라의 주요 고려사항도 공유한다.
NABS 2026은 기업 경영진과 AI·데이터·IT·보안 책임자, 디지털 혁신 담당자를 대상으로 한다. 참가자는 AI 전략 수립부터 업무 적용, 데이터·인프라 운영, 보안과 거버넌스, 성과 확산까지 이어지는 실행방법을 세션별로 확인할 수 있다.
행사는 유료로 진행되며 업계 종사자를 중심으로 참관을 제한한다. 프로그램은 사정에 따라 변경될 수 있으며, 세부 일정과 참가 신청은 NABS 2026 공식 홈페이지(https://nabs.etnews.com/)에서 확인할 수 있다.
임민지 기자 minzi56@etnews.com