IBM "AI 에이전트 홍수시대 왔다…오픈소스·비용 효율로 지원할 것"

한국IBM 이지은 최고기술책임자(CTO) 겸 전무, 기업용 AI 지원 전략 소개

컴퓨팅입력 :2025/04/21 11:05    수정: 2025/04/21 11:18

"앞으로 인공지능(AI) 에이전트는 우후죽순으로 늘어날 것입니다. 그럴수록 AI 에이전트를 잘 관리하고 기업 시스템에 잘 스며들게해야할 것입니다. 이를 위해선 오픈소스를 통한 개방성과 비용 효율, 다양성, 전문성이 필수입니다. 에이전트가 기업용 AI에서 잘 작동하기 위한 필수 요소입니다."

한국IBM 이지은 최고기술책임자(CTO) 겸 전무는 21일 여의도 한국IBM 사무실에서 미디어 브리핑을 열고 AI 에이전스 시대 기업용 AI 사업 전략에 대해 이같이 밝혔다. 

현재 IBM은 AI 기반 생산성 향상을 최우선 과제로 삼고 'IBM 왓슨x' 플랫폼을 활용한 AI와 자동화를 지원하고 있다. 이를 통해 2023년 1월 이후 약 3년간 내부 생산성 향상을 35억 달러(약 4조9천700억원)어치 이뤘다는 설명이다. IBM 내 27만명 인력 기준으로 측정한 조사 결과다. 

한국IBM 이지은 최고기술책임자(CTO) 겸 전무.

이지은 CTO는 "인재 확보와 첨단 기술 연구개발, 에코시스템을 포함한 시장 진출 역량 강화, 전략적 인수에 이르기까지 다양한 성장 동력을 뒷받침하고 있다"고 강조했다.

"개방성·낮은비용·하이브리드·전문성으로 기업용 AI 공략"

이 CTO는 에이전틱 AI 시장 공략을 위한 전략 핵심으로 '개방성'과 '낮은 비용' '하이브리드' '전문성'을 제시했다. 이를 통해 각 기업 업무 환경과 요구에 맞춘 AI 에이전트 도입을 유연하게 지원할 방침이다.

이 CTO는 에이전틱 AI 시장 공략을 위한 전략 핵심으로 '개방성'과 '낮은 비용' '하이브리드' '전문성'을 제시했다.

우선 그는 에이전틱 AI 전략 핵심에 오픈소스 커뮤니티와 파트너 기술을 활용한 개방성을 강조했다. 특정 기술에 종속되지 않고 다양한 AI 기술을 조합해 고객이 원하는 결과를 유연하게 달성할 수 있도록 하는 것이 목적이다.

그는 "오픈소스를 AI 발전 동력으로 보고 있다"며 "이를 통해 다양한 기술이 상호작용하며 발전 사이클이 형성될 것"이라고 강조했다. 그러면서 "파트너사 AI 기술까지 자유롭게 융합할 수 있도록 지원할 것"이라며 "고객이 제약 없이 기업용 AI를 운영할 수 있다"고 강조했다.

이 전무는 비용 효율도 중요한 전략 축으로 봤다. 기업들은 AI 도입 과정에서 가장 먼저 비용 부담을 느껴서다. 현재 IBM은 소형 모델 기반으로 특정 업무에 맞춤화된 AI를 제공하고 있다. 이를 통해 고비용 그래픽처리장치(GPU) 자원이 필요하지 않은 효율적인 인프라 운영을 지원할 수 있다.

그는 "에이전틱 AI 시대에도 목적 최적화된 경량형 모델이 더 필요할 것"이라며 "기업은 성능·비용의 균형을 잡는 방향으로 접근해야 한다"고 설명했다. 그러면서 "기업이 초기 투자 부담을 줄이고 실제 업무에 집중할 수 있는 기반을 마련할 수 있다"고 덧붙였다.

IBM은 하이브리드 전략도 중요성도 꼽았다. 퍼블릭·프라이빗 클라우드, 온프레미스 등 환경이 혼재된 기업 현실에서 AI가 어디서든 잘 작동할 수 있어야 한다는 설명이다.

이 전무는 "AI가 특정 플랫폼에 종속되지 않도록 기업의 기존 인프라에서도 작동 가능한 구조로 AI 환경을 설계하고 있다"며 "고객은 별도 환경 구축 없이 기존 시스템에서 바로 AI 기능을 적용할 수 있다"고 강조했다.

IBM은 자체 컨설팅과 엔지니어링 조직을 통해 고객의 AI 도입 여정을 전방위적으로 지원하겠다고 밝혔다. AI 도입은 기술만으로는 완성되지 않으며, 도입 목적 설정부터 시스템 구축, 운영 전략까지 전체 흐름을 이해하는 컨설팅이 필요하다는 이유에서다.

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이 외에도 이 전무는 AI 거버넌스와 보안도 핵심 전략으로 봤다. IBM은 기업이 데이터 리스크와 AI 오남용을 피할 수 있도록 결과 정확도 관리와 보안 체계를 함께 제공할 방침이다.

그는 "우리는 AI 기술을 특정 벤더나 인프라에 종속시키지 않고, 고객이 자유롭게 선택·통제할 수 있도록 돕고 있다"며 "AI의 신뢰성과 확장 가능성을 높이는 데 초점을 맞췄다"고 말했다.