기업이 알아야 할 에이전트 AI전환(AX) 3단계 로드맵 작성일 03-30 37 목록 <div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> <strong class="summary_view" data-translation="true">이승현 포티투마루 부사장 “파인튜닝보다 데이터 자산화가 먼저”</strong> <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> <section dmcf-sid="6PEX8e0HYp"> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="23e65691d0c1aa4f0786c13e5129817cb934b76f94081ecdefffd6774d31a2e3" dmcf-pid="PCpMOTLx50" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="이승현 포티투마루 부사장" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202603/30/etimesi/20260330191205349conu.jpg" data-org-width="700" dmcf-mid="8CaTK6ZvXU" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img3.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202603/30/etimesi/20260330191205349conu.jpg" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> 이승현 포티투마루 부사장 </figcaption> </figure> <p contents-hash="ee97ef83547bb7525bab6e1d872434cae4f48beffc7b2779fa53015918769537" dmcf-pid="QhURIyoMY3" dmcf-ptype="general">에이전트 AI 시대가 예상보다 빠르게 도래하고 있는 가운데, 기업이 진정한 AI전환(AX)을 완성하려면 고성능 모델 도입보다 '에이전트 중심 데이터' 구축이 선행돼야 한다는 주장이 나왔다.</p> <p contents-hash="d3bf40d206f4702a8961f3335e9757b2b4af686be8b9d1ff21c5cb1e4fddd719" dmcf-pid="xlueCWgR1F" dmcf-ptype="general">이승현 포티투마루 부사장은 4월 9일 전자신문인터넷과 공동 주최하는 '에이전틱 AI 원년: 기업 AX 전면 재설계 및 실행 로드맵' 세미나에 앞서 가진 인터뷰에서 “파인튜닝에 막대한 매몰비용을 쏟는 기업이 많지만, 진정한 가치는 모델 그 자체가 아니라 개별 에이전트에 특화된 데이터의 자산화에서 나온다”고 밝혔다.</p> <p contents-hash="a9a826a9c6c1be7ca7f15cd788464d2d12aa497df7629c3d1b2a5a243031a21c" dmcf-pid="y8cGfMFYGt" dmcf-ptype="general">그는 또한 “대다수 기업의 AI 프로젝트는 낡은 업무 프로세스는 그대로 둔 채 외부 API에 포장지를 씌우는 수준에 머물러 있다”며 AI 도입과 AX를 혼동하는 현실을 경고했다.</p> <p contents-hash="16e7f51bc515ad28e1fac3eecffa6231ecd6a4d7e51638586982dd689f8dd6b8" dmcf-pid="W6kH4R3G11" dmcf-ptype="general"><strong>에이전트 중심 데이터란 무엇인가… 왜 먼저 구축해야 하나<br></strong><br>이 부사장은 기존 생성형 AI와 에이전트 AI의 결정적 차이를 '상태(State)' 개념으로 설명했다. 1세대 생성형 AI는 대화 세션이 종료되면 모든 맥락이 초기화되는 무상태(Stateless)의 휘발성 지능이었다. 반면 에이전트는 사용자와의 상호작용 기록을 영구적으로 기억하고 그 경험을 바탕으로 스스로 진화하는 상태 유지(Stateful) 지능을 갖춘다.</p> <p contents-hash="2aeeccfe7f981cd634f76d823cab0c5dc664fd8b89ffef7c5330c38b80567e35" dmcf-pid="YPEX8e0Ht5" dmcf-ptype="general">바로 이 차이 때문에 에이전트 중심 데이터가 필요하다. 이 부사장은 에이전트 중심 데이터를 “정적인 문서 조각이 아니라, 에이전트가 업무를 수행하며 쌓아가는 시간적 경험, 즉 시계열 데이터이자 특정 기업과 조직원에 맞춰진 초개인화된 기억”으로 정의했다.</p> <p contents-hash="d5b5124cbaeb92a557272263933806f37444d77d6f527ffbaa8124088512b9b8" dmcf-pid="GQDZ6dpXtZ" dmcf-ptype="general">사내 서버에 고립된 HWP·PDF 파일을 단순히 쌓아두는 것으로는 부족하고, 기계가 즉시 읽고 논리적으로 실행할 수 있도록 지식 그래프 기반의 의미 단위로 분해하고 구조화해야 한다는 것이다. 에이전트가 업무를 수행하며 쌓아가는 성공과 실패의 궤적이 데이터로 축적될수록, 이는 강력한 '메모리 해자'가 된다.</p> <p contents-hash="5cd0f5ccd8e6ef2edbedeeb9358c93423d457fc36675156f5b95793e5d3b9fd7" dmcf-pid="Hxw5PJUZZX" dmcf-ptype="general">이 부사장은 “아무리 뛰어난 범용 AI가 나와도 기업 고유의 시간적 맥락을 학습한 에이전트 중심 데이터가 없다면 결코 제대로 된 실무적 판단을 내릴 수 없다”고 덧붙였다.</p> <p contents-hash="9fdbee4815f520e0efe358cc2c533c7917fd830a3bd0f6d413fdbb7a602d7b77" dmcf-pid="XesFMLzt5H" dmcf-ptype="general"><strong>‘시간의 복리’ 효과를 선점하라… 3단계 순환 로드맵<br></strong><br>이승현 부사장이 제시한 에이전트 중심 프로세스 혁신 로드맵은 3단계다. 먼저 1단계 '맥락 인지 및 분석(Read & Analyze)'에서는 단순히 방대한 데이터를 기계적으로 읽어내는 것이 아니라, 기업이 과거에 유사한 문제를 어떤 흐름으로 처리했는지에 대한 시계열적 기억을 바탕으로 현재의 비정형 데이터를 분석한다. 예컨대 수십만 건의 고객서비스 데이터를 분석할 때도 기업의 과거 리스크 대응 이력이라는 초개인화된 맥락을 더해 훨씬 실무적인 리스크 히트맵을 도출해낼 수 있다.</p> <p contents-hash="e6b0175180e2be579c663e30b94b847092f19bcb85b1038ec7fdd52c834ebc78" dmcf-pid="ZdO3RoqF1G" dmcf-ptype="general">2단계 '생성 및 보조(Generate & Assist)'에서는 오케스트라 RAG(Orchestra RAG)가 핵심 역할을 한다. 에이전트들은 외부의 일반적인 지식 검색에 그치지 않고, 로컬에 저장된 기업의 과거 의사결정 궤적을 불러와 교차 검증한다. 이를 통해 사실관계 오류를 차단하고 해당 기업의 스타일과 역사적 맥락에 최적화된 결과물을 생성한다.</p> <p contents-hash="84753224d1a5d762e9bc6a3476c80dc41c5f583162ecfa94c782e2fd355091ef" dmcf-pid="5JI0egB3tY" dmcf-ptype="general">3단계 '실행 및 기억의 복리화(Act & Execute)'가 진정한 실무형 에이전트의 완성이다. 인간의 최종 승인이 떨어지면 에이전트가 백엔드 API를 직접 호출해 행정적·재무적 처분을 스스로 완결 짓는다. 이 실행의 결과, 즉 성공과 실패의 궤적이 타임스탬프와 함께 에이전트의 장기 메모리로 영구 저장된다는 점이 핵심이다.</p> <p contents-hash="d91135f6e4e00224c8485b0215bf8be1ffbc18b00a4a79ce2557c86e457d3e95" dmcf-pid="1iCpdab0ZW" dmcf-ptype="general">이 부사장은 “이 시계열 데이터가 눈덩이처럼 쌓일수록 에이전트는 더 정교해지고 기업에 완벽히 동화되는 '시간의 복리 효과'를 누리게 된다”며 “아무리 뛰어난 범용 AI가 나와도 기업 고유의 시간적 맥락을 학습한 에이전트 중심 데이터 없이는 결코 제대로 된 실무적 판단을 내릴 수 없다”고 강조했다.</p> <p contents-hash="2608e07964d0c900db51639a2061ac6cf6c8475cb7ff91beca7ae457a3b71bb0" dmcf-pid="tnhUJNKpty" dmcf-ptype="general">한편 이승현 포티투마루 부사장은 4월 9일 서울 잠실 한국광고문화회관에서 열리는 '에이전틱 AI 원년: 기업 AX 전면 재설계 및 실행 로드맵' 세미나에서 '에이전틱 AI(Agentic AI) 시대, 기업은 무엇을 준비해야 하는가?'라는 주제로 강연할 예정이다.</p> <p contents-hash="0e14d5fd4f36c7891c1d249817f6be09cc072ab82ede8c53aff27ae4f959813d" dmcf-pid="FLluij9U5T" dmcf-ptype="general">이 행사는 유호현 토블에이아이 대표, 황현태 스페이스와이 대표, 김건우 AX전략 컨설턴트가 기업의 AX 현황을 중간 점검하고 향후 방향에 대한 인사이트를 제공할 예정이다. 행사에 관한 자세한 정보는 행사 홈페이지(<a href="https://conference.etnews.com/conf_info.html?uid=478" target="_blank">https://conference.etnews.com/conf_info.html?uid=478</a>)에서 확인할 수 있다.</p> <p contents-hash="ccf730390e7e774cfb069407f398c0ae24e54dbb7fac35f0959370f50c71d0c1" dmcf-pid="3oS7nA2uGv" dmcf-ptype="general">임민지 기자 minzi56@etnews.com</p> </section> </div> <p class="" data-translation="true">Copyright © 전자신문. 무단전재 및 재배포 금지.</p> 관련자료 이전 국산 AI안경 2종 무신사서 판매..."하루 종일 착용 가능" 03-30 다음 번역가 황석희, 3차례 성범죄 이력에도…아내 '선처 호소' 03-30 댓글 0 등록된 댓글이 없습니다. 로그인한 회원만 댓글 등록이 가능합니다.
