SK하이닉스부터 고려해운까지…오브젠 서밋 2026, 기업용 AX 전략 제시

잘레시아 합병으로 CRM부터 AI·BI까지 역량 결집…현장 중심 비즈니스 성과 공유

오브젠이 인공지능(AI)과 데이터를 실제 업무에 연결해 비즈니스 성과로 전환하는 전략과 사례를 선보이며 기업 AI 전환(AX)을 가속화하기 위한 방안을 제시한다.

오브젠은 10일 서울 여의도 FKI타워 컨퍼런스센터에서 'AI 레디 데이터에서 엔터프라이즈 AI로(From AI-Ready Data to Enterprise AI)'를 주제로 오브젠 서밋 2026을 개최했다.

이번 행사는 데이터를 AI가 이해하고 활용할 수 있는 형태로 준비하는 데서 나아가, 데이터 에이전트와 AI 에이전트를 실제 업무에 적용하고 이를 비용 절감, 분석 고도화, 고객 경험 개선 등 구체적인 비즈니스 성과로 연결하는 전략과 사례를 공유하기 위해 마련됐다.

오브젠 서밋 2026(사진=지디넷코리아)

환영사에 나선 김명석 오브젠 부사장은 오브젠의 사업 변화와 파트너십 현황을 소개했다. 오브젠은 CRM 전문기업으로 성장해온 지난 2월 데이터 분석·전처리·비즈니스 인텔리전스(BI) 전문기업인 잘레시아와 합병했다.

김 부사장은 "오브젠은 기존에 CRM을 중심으로 사업해 왔지만 잘레시아와의 합병을 통해 데이터 분석, 데이터 전처리, AI, BI까지 아우르는 회사로 확장됐다"며 "오브젠을 CRM과 데이터 역량을 함께 갖춘 기업으로 인식해 달라"고 말했다.

변화하는 기업 특성에 따라 행사에서는 데이터 준비부터 AI 플랫폼 구축, 업무 적용, 제조 현장 활용까지 AI 전환 과정을 단계별로 소개했다.

이진형 스트래티지 코리아 수석은 신뢰할 수 있는 데이터 기반을 구축하고 AI 에이전트를 활용해 AI 운영 비용을 줄이는 방안을 발표했다. AI 에이전트는 사용자의 요청에 따라 데이터를 분석하고, 필요한 업무를 스스로 수행하는 AI 기반 SW다.

이 수석은 기업이 AI를 효과적으로 활용하려면 정확하고 일관된 데이터가 먼저 마련돼야 하며 이를 기반으로 분석 속도와 업무 효율을 높일 수 있다고 설명했다.

김명석 오브젠 부사장(사진=지디넷코리아)

박춘삼 싱스디비 지사장은 서비스형 데이터웨어하우스와 AI를 결합한 데이터 운영 전략을 소개했다. 

서비스형 데이터웨어하우스는 데이터웨어하우스 구축과 운영에 필요한 인프라를 클라우드 서비스로 제공하는 방식이다. 기업은 필요한 만큼 데이터 처리 자원을 사용할 수 있어 초기 구축 비용과 운영 부담을 줄이고, 데이터 규모와 업무 수요에 따라 분석 환경을 유연하게 확대할 수 있다.

홍영실 마이크로소프트 솔루션 스페셜리스트는 데이터 에이전트 전략과 데이터·분석 플랫폼 패브릭을 소개했다. 

데이터 에이전트는 기업 데이터를 기반으로 정보를 분석하고 결과를 제공하는 AI 도구다. 패브릭은 데이터 수집·저장·분석부터 시각화와 AI 활용까지 지원해 분산된 데이터를 통합 관리할 수 있도록 한다.

오브젠 이재경 이사는 CRM의 발전 방향을 제시했다. 기존 CRM이 고객 정보를 관리하고 분석하는 데 초점을 맞췄다면, 에이전트 기반 AX CRM은 AI 에이전트가 고객 상황을 분석하고 다음 업무나 대응 방안을 제안하는 방식이다. 필요할 경우 후속 업무를 자동으로 실행해 고객 대응 속도와 업무 효율을 높일 수 있다.

최규호 이사는 엔터프라이즈 AI 구현을 위한 보안 솔루션 '제트(ZAET)'를 소개했다. 제트는 보호가 필요한 데이터를 안전하게 마스킹해 외부 AI와 연결하는 'AI 에이전트 레이어'다. 

최규호 오브젠 이사(사진=지디넷코리아)

이 서비스는원본 데이터를 사내망에 유지한 채 마스킹한 토큰만 외부 AI에 전달하고 돌아온 응답은 내부에서 다시 원래 값으로 복원해 사용자에게 전달하는 방식으로 데이터를 안전하게 활용할 수 있도록 구성됐다.

특히 마스킹에 실패하면 요청 자체를 진행하지 않는 '페일 클로즈드' 방식을 적용해, 모든 처리가 폐쇄망 안에서 완결되도록 설계한 것이 특징이다.

후반부에는 고객사의 실제 도입 사례가 이어졌다. 고려해운 이상익 이사는 바이브 코딩과 아웃시스템즈를 활용해 에이전틱 플랫폼을 구축한 경험을 공유했다. 바이브 코딩은 사용자가 자연어로 원하는 기능을 설명하면 AI가 관련 코드를 생성하는 개발 방식이다. 

아웃시스템즈는 업무 애플리케이션을 빠르게 개발할 수 있도록 지원하는 로우코드 플랫폼이다. 고려해운은 두 기술을 활용해 업무 시스템 개발 기간을 단축하고, AI를 업무 프로세스에 적용한 사례를 소개했다.

SK하이닉스 이권재 TL은 나임을 활용한 제조 현장 데이터 분석 사례를 발표했다. 나임은 여러 시스템에 흩어진 데이터를 연결하고, 분석 과정을 구성할 수 있도록 지원하는 데이터·분석 통합 플랫폼이다. 

SK하이닉스는 나임을 기반으로 생산·품질 데이터를 분석하고 이상 징후를 파악하는 등 제조 현장의 데이터 활용을 자율형 AI로 확장한 경험을 공유했다.

유 대표는 "기업의 AI 경쟁력은 AI를 도입했는지 여부보다 보유 데이터를 얼마나 체계적으로 준비하고 실제 업무와 연결하느냐에 따라 결정된다"며 "이번 오브젠 서밋 2026에서 데이터 기반의 기업용 AI 구현부터 자율형 AI 에이전트 활용까지 기업이 참고할 수 있는 방향과 현장 사례를 폭넓게 제시하겠다"고 말했다.