[지디넷코리아]
삼성SDS가 다음 달 기업용 생성형 인공지능(AI) 플랫폼 ‘패브릭스(FabriX) 2.0’을 출시하고 기업 AI 전환(AX) 시장 공략을 강화한다. AI 에이전트를 만드는 단계를 넘어 실제 업무에 적용·운영하는 데 필요한 거버넌스와 에이전틱 앱, AI 게이트웨이·스마트 라우팅 등을 강화해 지속 가능한 AX를 지원한다는 목표다.
이태희 삼성SDS 부사장은 8일 서울 코엑스에서 열린 ‘리얼 서밋 2026’에서 “지속 가능한 AX를 위해선 표준 중심으로 기술을 개발해 변화에 대응하고 성공과 실패의 결과를 자산으로 만들며 지속적으로 개선할 수 있는 운영 체계를 구축해야 한다”고 말했다.
이 부사장에 따르면 삼성SDS는 지난 6월 패브릭스 1.7 버전을 출시한 데 이어 다음 달 2.0 버전을 선보일 예정이다. 1.7 버전에서 에이전트 제작 도구와 인텔리전트 오케스트레이터, 어드밴스드 검색증강생성(RAG), 마켓플레이스 등 에이전트 자산화와 표준 기술을 도입했다면 2.0에선 운영 체계화와 에이전틱 앱 확장에 초점을 맞춘다.
패브릭스 2.0에는 에이전틱 앱과 AI 게이트웨이·스마트 라우팅, AI 코딩 툴, 거버넌스 기능 등이 포함된다. 내년에는 AI 워크스페이스와 에이전트 확장, 에이전트옵스(Ops) 강화, 데스크톱 에이전트 지원 등을 통해 에이전트 생태계의 자율 운영과 자산 공유·재사용을 확대할 계획이다.
이 부사장은 기업 AX를 지속하기 위한 핵심 요소로 ‘표준·자산·운영’ 세 가지를 제시했다. AI 모델과 프레임워크, 사용자환경(UI)·사용자경험(UX), 인프라 등 관련 기술이 빠르게 바뀌는 만큼 공통 인터페이스와 표준을 적용해 새로운 기술을 도입할 때 발생하는 교체 비용을 최소화해야 한다는 설명이다.
AX 과정에서 발생하는 성공과 실패의 결과도 축적해 다음 프로젝트에 활용할 수 있는 기업 자산으로 만들어야 한다고 강조했다.
이를 구현하기 위한 AX 플랫폼은 에이전트 빌더, 지식·데이터, 마켓플레이스·거버넌스, 인텔리전트 오케스트레이션, AI옵스 등 5개 영역으로 구성된다. 에이전트를 표준에 따라 제작·등록·배포하고 기업이 보유한 데이터와 실행 이력을 자산으로 축적한 뒤 이를 마켓플레이스에서 재사용하는 구조다. 운영 단계에선 에이전트의 품질과 비용, 추론 시간 등을 관측해 지속 개선하는 것이 핵심 요건이다.
특히 기업이 여러 AI 모델을 사용하는 환경에선 비용과 성능에 따라 적합한 모델을 선택하는 기능이 중요해질 것으로 내다봤다. 모든 업무에 가장 비싸고 성능이 높은 모델을 사용하는 대신 요청의 난이도와 목적에 맞춰 모델을 선택해야 비용 효율성을 높일 수 있다는 설명이다.
이에 맞춰 패브릭스 2.0에 적용되는 AI 게이트웨이는 기업 내 다양한 AI 요청을 단일 접점에서 받아 인증과 정책을 적용한다. 스마트 라우터는 오픈웨이트 모델과 기업 자체 모델, 글로벌 프론티어 모델 등 여러 선택지 가운데 업무에 적합한 모델을 찾아 연결하는 방식이다.
단순·유사 질문에는 캐시된 답변을 활용하고 복잡한 질문에는 고성능 모델, 코딩 업무에는 특화 모델을 선택하는 구조로, 새로운 AI 모델이 등장해도 기존 시스템의 변경을 최소화하면서 교체할 수 있다는 게 특징이다.
기업 데이터의 AI 활용 체계를 구축하는 것도 주요 과제로 꼽았다.
이 부사장은 “기업이 보유한 데이터의 양보다 AI가 실제 업무에 사용할 수 있을 정도의 품질과 맥락을 갖추는 것이 중요하다”며 “데이터의 정의와 맥락, 품질 기준을 수립하고 접근 권한과 인증 체계를 갖추는 한편 에이전트 실행 이력과 생성 데이터도 다시 기업 자산으로 축적하는 선순환 구조가 필요하다”고 짚었다.
삼성SDS는 소프트웨어(SW) 개발과 사내 업무 자동화 등에서 이러한 AX 체계를 적용 중이다. 레거시 시스템 현대화 과정에선 AI 에이전트가 기존 코드와 문서를 분석하고 코드를 변환·테스트하며 사람이 중간 산출물을 검토하고 수정하는 방식으로 역할을 나눈다.
기존 업무 시스템도 에이전틱 앱으로 전환해 에이전트가 정보를 조회하고 외부 데이터를 수집한 뒤 사람의 승인을 거쳐 실제 업무를 수행하도록 하는 방식이다.
경비 처리 업무에도 기존 로봇프로세스자동화(RPA)와 AI 에이전트를 결합했다. 정해진 절차에 따른 업무는 자동화 기술이 수행하고 기존 RPA로 처리하기 어려웠던 예외 상황은 AI 에이전트가 판단하도록 했다. 사람이 예외 사례만 검토하는 구조를 통해 처리 시간을 줄이면서 판단 근거와 처리 상태를 보다 쉽게 확인할 수 있도록 했다.
이 부사장은 “개발에서 업무까지 AI 적용을 확장하고 지속적으로 개선하는 운영 체계를 구축하는 이 세 가지의 축이 AX 과정에서 확장성과 유연성을 높이고 복잡도와 비용은 낮추는 지속 가능한 AX 전략”이라며 “이 과정을 함께 지원해 나갈 것”이라고 강조했다.