AI가 '검색'을 넘어 '일'을 하기 시작했다
KT는 기업의 데이터와 업무 노하우를 AI가 실제 업무에 쓸 수 있도록 데이터 체계를 새로 구축했다고 밝혔습니다. 단순히 질문에 답하는 AI가 아니라, 스스로 판단하고 업무를 수행하는 '에이전틱 AI'로 넘어가는 흐름을 보여주는 사례입니다.
이런 흐름은 대기업만의 이야기가 아닙니다. 미국에서는 클라우드 기업 베스핀글로벌US가 조지아주 교통 시스템에 클라우드와 AI를 결합해 인프라를 운영하는 계약을 맺었는데, 이는 AI가 실제 현장 운영을 돕는 도구로 자리잡고 있다는 신호입니다.
더 똑똑해지는 AI, 그만큼 커지는 고민
오픈AI는 차세대 모델 '아스트라'에 '순환 추론'이라는 새로운 방식을 적용해, 작은 모델로도 더 깊이 있는 사고가 가능하게 했습니다. 다만 AI의 내부 계산 과정이 복잡해질수록 사람이 그 판단을 감시하기 어려워진다는 우려도 함께 나왔습니다.
AI 기술이 발전할수록 '성능'과 '안전'을 동시에 챙겨야 한다는 숙제가 커지고 있다는 뜻입니다. 이는 앞으로 기업들이 AI 도구를 도입할 때 신뢰성 검증이 더 중요해질 것이라는 시사점을 줍니다.
AI 음성·영상 기술, 사람처럼 자연스러워진다
인월드 AI는 사람의 말투, 속도, 감정 상태까지 실시간으로 파악해 자연스럽게 반응하는 음성 생성 모델 '실시간 TTS-2'를 공개했습니다. 단순 텍스트 읽기를 넘어 실제 대화하듯 반응하는 수준까지 온 것입니다.
텐센트 등 공동 연구진은 키보드 조작에 실시간으로 반응해 영상을 만들어주는 '인터랙티브 월드 모델'을 선보였습니다. 이런 기술들은 향후 고객 응대, 콘텐츠 제작 등 다양한 분야에서 자동화 도구로 활용될 가능성을 보여줍니다.
공장부터 데이터베이스까지, AI 전환은 계속된다
라온피플은 공장을 무인으로 운용하기 위한 '피지컬 AI' 기반 모델 개발 국책사업에 선정됐습니다. 자동차 부품, 로보틱스 기업 공장에 실제 적용을 목표로 하고 있어, 제조업 현장에서도 AI 자동화가 구체화되고 있음을 보여줍니다.
한편 기업용 데이터베이스 시장에서도 변화가 있습니다. 기업은행 등이 오라클 대신 오픈소스 기반 데이터베이스 EDB로 전환하는 등, AI 시대에 맞춰 기업 IT 인프라 자체를 다시 점검하는 움직임이 이어지고 있습니다.