[NABS 2025 기획] 실행형 AI 플랫폼, 현업 중심 디지털 혁신과 비용 절감 실현 작성일 09-18 49 목록 <div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> <strong class="summary_view" data-translation="true">'디딤365 노코드 AI 에이전트·스트래티지 생성형 BI·AWS 에이전틱 AI' 디지털 전환 가속과 ROI 극대화</strong> <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> <section dmcf-sid="yv6eHwDxDi"> <p contents-hash="678e4f6d92e7d8095568ec126cf5bc02c91ed00736b7c55817dc36bfaeeeadc9" dmcf-pid="WTPdXrwMDJ" dmcf-ptype="general">기업들은 AI를 활용해 비용 절감과 서비스 혁신을 추진하고 있지만, 데이터 사일로, 보안·규제 문제, 복잡한 개발 환경이 도입의 큰 장벽이 되고 있다. 현업 부서가 직접 활용할 수 있는 신속하고 실질적인 솔루션이 절실하다. 전통적 RPA와 BI만으로는 복잡한 의사결정과 실시간 대응을 충족하기 어려워, 현업 주도의 빠른 구축과 신뢰성 있는 인사이트 제공, 자율적 실행까지 가능한 새로운 접근이 요구된다. 이러한 배경 속에서 노코드 기반 에이전트 빌더, 생성형 BI, 에이전틱 AI 프레임워크가 기업 경쟁력 강화를 위한 대표적 해법으로 부상하고 있다.<br></p> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="ad489a49df7cb6ea15cdeae1326a36d220881cff01ae741a72b3c3c3352749a2" dmcf-pid="YyQJZmrROd" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202509/18/etimesi/20250918134350334gnys.jpg" data-org-width="700" dmcf-mid="6i9a0lhLwg" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img2.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202509/18/etimesi/20250918134350334gnys.jpg" width="658"></p> </figure> <p contents-hash="ff9ceb18f4af1793d46ff6ac1d474191974b338782d961e14a7f9c2588ddc218" dmcf-pid="GWxi5smese" dmcf-ptype="general"><strong>디딤365<br>노코드 AI 에이전트로 현업 중심 디지털 전환<br></strong><br>디딤365의 노코드 기반 디딤에이전트빌더(DidimAgentBuilder)는 기업의 AI 도입 장벽을 낮추고 효율성을 극대화한다. 이 플랫폼은 현업 부서가 목적을 정의하고 데이터나 API를 선택하는 것만으로 손쉽게 AI 에이전트를 구축할 수 있어 전문 개발 인력 의존도를 크게 줄인다. 에이전트는 배포 전 테스트 모드에서 기능과 안정성을 검증할 수 있고, 배포 후에는 부서 간 공유와 협업이 가능하다. 권한 설정 기능은 보안과 맞춤형 운영을 동시에 보장한다.</p> <p contents-hash="8f9db1a7e812d8d92f7d6fb65d175accdba842a08c962e54a606ff5ed6820219" dmcf-pid="HYMn1OsdwR" dmcf-ptype="general">운영 관리에서도 강점이 뚜렷하다. 수행 단계별 상세 로그와 사용량 수집, 피드백 관리 기능을 통해 성능을 정량적으로 평가하고 개선할 수 있어, 에이전트가 지속 발전하는 기업 자산으로 자리 잡는다. 데이터 활용성 역시 차별화된다. 복잡한 RAG(Retrieval-Augmented Generation) 구축 과정을 간소화하기 위해 관리형 RAG 솔루션인 DidimRAG와 통합해, AI 에이전트가 신뢰성 있는 외부 데이터를 즉시 활용할 수 있도록 지원한다.</p> <p contents-hash="12d79b1422e275d41e37c18c6df7709f5e600aded8ffca83a9f1caa86b059b10" dmcf-pid="XGRLtIOJmM" dmcf-ptype="general">또한 MCP(Model Context Protocol) 표준을 채택해 다양한 외부 데이터·파일·API·서비스와의 연계성을 확보했으며, DidimT2SQL과의 연동으로 SQL 기반 데이터 활용 범위도 크게 넓혔다. 이를 통해 기업은 내부 자원과 외부 데이터를 아우르는 유연하고 확장 가능한 AI 환경을 구축할 수 있다. 디딤에이전트빌더는 ▲에이전트 생성 및 테스트 ▲배포 관리 ▲검색 및 활용 ▲운영 관리 ▲MCP 연계 ▲RAG 및 SQL 통합 등 여섯 가지 핵심 기능을 통합 제공하며, 생성부터 배포, 운영, 데이터 확장까지 전 과정을 지원해 현업 중심의 빠른 디지털 전환을 가능하게 한다.<br></p> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="302be844d373219336705e4182a3f45538958c6d1e15e1769d5f7fc93dfb2202" dmcf-pid="Z5iNpSloDx" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202509/18/etimesi/20250918134351570osyl.jpg" data-org-width="500" dmcf-mid="Pacm9ZXDOo" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img2.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202509/18/etimesi/20250918134351570osyl.jpg" width="658"></p> </figure> <p contents-hash="41d9891bc46531c223688748cd1b0b356c123d4f63580701c45eecc2770fd538" dmcf-pid="51njUvSgsQ" dmcf-ptype="general"><strong>스트래티지<br>생성형 BI로 데이터 분석 혁신<br></strong><br>스트래티지(Strategy)의 스트래티지 원(Strategy One)은 생성AI와 전통 BI를 결합한 플랫폼으로, 복잡한 쿼리나 IT 부서 지원 없이도 자연어로 질문해 즉각적인 인사이트를 제공한다.</p> <p contents-hash="e8e9fc0258266e371c1b9fc00041bdfb4183cba4541e0ae7c62fad52a604d1c1" dmcf-pid="1tLAuTvaEP" dmcf-ptype="general">기업은 방대한 데이터를 보유하고도 복잡한 구조, 느린 처리 속도, 낮은 신뢰성으로 인해 활용에 어려움을 겪고 있었으며, 분석 지연과 불완전한 보고서로 경쟁 기회를 놓치곤 했다. 이러한 한계를 해결한 스트래티지 원은 데이터 거버넌스 기반의 신뢰성과 민첩성을 동시에 확보하며, 기반 플랫폼인 모자익(Mosaic)을 통해 자동 SQL 생성 기능을 제공해 데이터 준비와 쿼리 작성 부담을 제거하고 분석 속도를 최대 70% 단축한다. 실제로 170명이 수행하던 분석 업무를 5명 이하로 줄일 수 있어 조직 생산성을 획기적으로 높인다. 또한 200여 개 이상의 데이터 소스를 지원하고 태블로(Tableau), 파워 BI(Power BI), 엑셀(Excel)과 연동돼 기존 툴 환경을 유지하면서도 데이터 신뢰성과 협업 체계를 강화한다.</p> <p contents-hash="1ace908f14c54b8f2ca23d7d783794f6d0172f2eb242b02b005435f4b3960cb2" dmcf-pid="tFoc7yTND6" dmcf-ptype="general">오토 2.0(Auto 2.0)은 단순 대화형을 넘어 복수의 AI 에이전트가 맥락을 이해하고 능동적으로 데이터를 탐색해 실시간 분석 결과를 제공한다. 민감한 데이터는 외부 LLM에 노출되지 않고 내부에서 처리돼 금융·의료·공공 등 규제가 엄격한 산업에도 최적화된다. 향후 출시될 딥 리서치(Deep Research) 기능은 AI가 자율적으로 데이터를 탐색해 분석 보고서를 제공하며, 환각(Hallucination)을 최소화해 신뢰성 있는 인사이트를 확보한다. 클라우드 일체형 아키텍처는 빠른 도입과 IT 비용 절감을 가능하게 해 대기업뿐 아니라 중소기업과 스타트업도 높은 ROI를 달성할 수 있다.<br></p> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="786095b68e80ad1dea9aa539b82243783452edf6ae8d65983a440427f38c1708" dmcf-pid="F3gkzWyjO8" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202509/18/etimesi/20250918134352783dzrf.jpg" data-org-width="500" dmcf-mid="QaCyM7uSOL" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img1.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202509/18/etimesi/20250918134352783dzrf.jpg" width="658"></p> </figure> <p contents-hash="57ff4f362e7e72ee4d5b5468876f47dd8671a5c71fb9ed252fb745b8e49eecb7" dmcf-pid="30aEqYWAO4" dmcf-ptype="general"><strong>AWS<br>에이전틱 AI로 자율적 의사결정 혁신<br></strong><br>아마존웹서비스(AWS)는 에이전틱 AI(Agentic AI) 기반 차세대 혁신 전략을 제시했다. 기업은 단순 자동화 수준을 넘어 자율적 목표 설정과 실행이 가능한 지능형 시스템을 요구하고 있으며, 기존 RPA는 복잡한 의사결정과 실시간 대응에 한계가 있었다. 조사에 따르면 2028년까지 기업용 소프트웨어의 3분의 1 이상이 AI 에이전트를 포함할 전망이다.</p> <p contents-hash="2e5826d18d2ce7c9596089be5c44363e35463587f7f2e42ec7d37cfce69740b3" dmcf-pid="0pNDBGYcwf" dmcf-ptype="general">AWS는 규칙 기반 RPA, 생성AI 어시스턴트, 목표 지향형 에이전트, 완전 자율형 시스템으로 이어지는 성숙도 단계를 제시하며 기업이 점진적으로 도입할 수 있는 로드맵을 제공한다. 이를 위해 아마존 베드록(Amazon Bedrock), 에이전트코어(AgentCore), 스트랜즈 에이전트(Strands Agents), 아마존 Q 디벨로퍼(Amazon Q Developer) 등 자사 AI 스택을 제공한다. 베드록은 다양한 파운데이션 모델을 단일 API로 연결해 선택 폭을 넓히고,</p> <p contents-hash="c2f8025d43d5f79122652558fd5c92c76268cd22aec38b0b971195105fc0567e" dmcf-pid="pUjwbHGkwV" dmcf-ptype="general">에이전트코어는 런타임·메모리·옵저버빌리티를 지원한다. Q Developer는 단위 테스트 자동 생성, 코드 리뷰, 문서화, 애플리케이션 변환 기능을 제공해 개발 효율성을 극대화한다. 이를 통해 기업은 맞춤형 에이전트를 쉽게 구축할 수 있으며, 사고 대응 시간을 수 주에서 수 분으로 단축(86% 개선)하고, 분석 시간을 60~80% 절감해 정적 보고서를 실시간 인사이트 기반 의사결정으로 전환한다. 고객 경험 개선, 수요 예측, 복잡한 데이터 분석 자동화 등 다양한 산업별 활용 효과도 제공해 운영 전반에 혁신을 가속화한다.<br></p> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="dccdd1e1cf298699b2d1677399062f9cbc86ee6c33f8aae09311f54d5352bdfd" dmcf-pid="UuArKXHEI2" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202509/18/etimesi/20250918134353990yaln.jpg" data-org-width="386" dmcf-mid="xX2PTAj4Dn" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img1.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202509/18/etimesi/20250918134353990yaln.jpg" width="658"></p> </figure> <p contents-hash="3fcf012be26afdc5f3052e4c758ea9149b73abfa2ef1253b39e7f692902389cc" dmcf-pid="u7cm9ZXDw9" dmcf-ptype="general"><span>[알림]GTT KOREA와 전자신문인터넷은 오는 9월 19일(금) 서울 삼성동 웨스틴 파르나스 하모니볼룸에서 'NABS(Next AI & Big Data Summit) 2025' 행사를 'AI 시대, 기업 맞춤형 AI·데이터·보안 통합 전략'을 주제로 개최한다. 이번 행사에는 비즈니스 이노베이션, 인프라&데이터 인텔리전스, AI 보안 & 거버넌스 등 3개 트랙 총 19개 세션으로 AI 시대 기업의 생존과 성장을 위한 실질적 전략을 공유한다.</span></p> <p contents-hash="0a73aaba8f8ef4b523de605e5e2c806d34bad1d63af396bdb4bf1474b491a523" dmcf-pid="7zks25ZwEK" dmcf-ptype="general">유은정 기자 judy6956@etnews.com</p> </section> </div> <p class="" data-translation="true">Copyright © 전자신문. 무단전재 및 재배포 금지.</p> 관련자료 이전 이란 검열에도…자파르 파나히 감독 “누구도 영화 제작 막을 수 없다” [30th BIFF] 09-18 다음 구글 제미나이, 세계 최고 권위 프로그래밍 대회서 금메달급 성과 09-18 댓글 0 등록된 댓글이 없습니다. 로그인한 회원만 댓글 등록이 가능합니다.
