| 09:00~09:30 |
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| 09:30~10:00 |
[특강]AI Agent에게 어디까지 맡길 것인가: 행동하는 AI의 권한·통제·신뢰
숭실대학교최대선 AI대학장/AI안전성연구센터장
AI Agent가 기업의 데이터와 시스템에 접근해 업무를 직접 수행하면서, 위험은 '잘못된 답변'에서 '잘못된 행동'으로 옮겨 가고 있습니다. 본 강연에서는 이 위험을 악용과 이탈의 두 축으로 살펴보고, Agent를 활용한 취약점 점검·침투 테스트 사례를 통해 위임의 경계를 어디에 두어야 하는 지를 짚어 봅니다. 이를 바탕으로 권한 설계, 실행 감시, 인간 승인 등 Agent 도입 범위를 넓히기 위해 갖추어야 할 Governance 요건을 제시합니다.
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| 10:00~10:30 |
[Keynote 1]Agentic AI 트렌드 및 E2E 프로세스 관리 방안
유아이패스이재원 파트너
AI가 개별 업무를 넘어 기업의 End-to-End 프로세스를 실행하고 관리하는 방향으로 발전하고 있는 가운데, 최근 Agentic AI의 주요 트렌드와 기업 업무 환경의 변화에 대해 살펴봅니다. 또한 여러 시스템과 업무를 연결해 프로세스 전반을 자동화하고, 실행 과정과 성과를 효과적으로 관리하기 위한 방안을 소개합니다.
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| 10:30~11:00 |
[Keynote 2]Agentic AI 플랫폼의 시대, 기업은 왜 AgentGo를 선택해야 하는가
아이티센클로잇강기식 전무
AI를 사용하는 것은 쉽고 빨라졌지만, 기업 업무에 연결해 안정적으로 운영하는 것은 여전히 어렵습니다. 도입 이후 마주하는 통제·거버넌스·인프라 종속성 문제를 짚고, 국내 엔터프라이즈에 최적화된 멀티 에이전트 관리 플랫폼 'AgentGo'의 해법을 소개합니다.
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| 11:00~11:15 |
휴식 |
| 11:15~11:45 |
[Keynote 3]AI 시대, 자동화의 새로운 공식: AI Intelligence × Automation Execution
삼성SDS김효영 그룹장
AI Agent가 직접 업무를 수행하는 시대에도 기업에는 이미 RPA를 비롯한 수많은 자동화 자산이 존재합니다. 본 세션에서는 AI와 기존 자동화를 효과적으로 결합하기 위한 세 가지 핵심 조건인 'Continuity, Economy, Execution' 을 제시합니다. 기존 RPA를 MCP와 연결해 AI의 실행 도구로 활용하고, 반복 업무는 RPA로, 가변적인 업무는 AI 기반 Adaptive Action으로 최적화하며, 기존 자동화 기술과 CUA를 결합해 실행 정확도를 높이는 방법을 소개합니다. 이를 통해 기존 자동화 자산을 활용하면서 AI의 판단력과 Automation의 실행력을 결합하는 Agentic Automation으로 어떻게 진화하고 있는지 살펴봅니다.
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| 11:45~12:15 |
[Keynote 4]AI 도입 PoC의 난제를 넘어: 온톨로지 자동 구축 기반의 AI OS 전략과 RX
하이퍼이지윤상석 대표
AI Agent를 기업에 도입할 때 실제 병목은 모델이 아니라 맥락입니다. 기업의 데이터와 업무 규칙을 Agent가 이해할 수 있는 구조로 만드는 데 통상 수개월이 걸리고, 그 시간을 견디지 못한 과제가 PoC에서 멈춥니다. 본 세션에서는 스키마와 로그를 역공학해 엔티티·관계·업무 규칙을 자동으로 도출하는 온톨로지 자동 구축 파이프라인과, 이를 통해 구축 기간을 단축한 실제 수행 경험을 살펴봅니다. 마지막으로 이렇게 확보한 기업 맥락을 화면 안의 업무를 넘어 설비와 로봇으로 확장하는 단계, 디지털트윈 위에서 행동의 결과를 미리 시뮬레이션하고 실행으로 연결하는 Agentic 전환의 다음 국면을 함께 짚어봅니다.
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| 12:15~13:15 |
중식 |
| 13:15~13:45 |
[Keynote 5]엔터프라이즈 AI Agent의 개발·운영·확산을 위한 통합 플랫폼
포스코DX이제석 리더
생성형 AI는 단순 질의응답을 넘어 목표를 이해하고 계획·실행하는 AI Agent로 진화하고 있으며, 기업의 반복 업무 자동화와 의사결정 지원을 위한 핵심 수단으로 부상하고 있습니다. 개별 Agent 도입만으로는 데이터 연계, 보안, 유지보수 및 전사 확산에 한계가 있으므로, 개발·배포·운영을 표준화하는 통합 플랫폼 구축이 필수적입니다. Agentee를 기반으로 검증된 Agent를 공통 자산화하고 전사 업무에 확산함으로써, 업무 생산성 향상을 넘어 AI 중심의 새로운 업무 운영체계로 전환해야 하는 전략을 제시합니다.
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| 13:45~14:15 |
[Keynote 6]AI는 어디까지 일을 맡을 수 있을까? DefectMATE AI에서 AI Software Delivery OS, Agentic OS까지
이비소프트성원상 대표
생성형 AI가 답변을 만드는 도구에서 실제 업무를 이해하고 판단하며 수행하는 AI로 발전하고 있습니다. DefectMATE AI를 통해 요구사항 분석 → 테스트 → 이슈 조치 → 재검증까지 AI가 실제 소프트웨어 업무에 참여하는 사례를 소개합니다. 이를 개발 전 과정으로 확장한 AI Software Delivery OS의 방향과 구조를 살펴봅니다. 마지막으로 다양한 AI Agent가 기업의 실제 업무를 수행하고 협업하는 Agentic OS로의 확장 가능성과 미래를 이야기합니다.
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| 14:15~14:45 |
[Keynote 7]문서를 읽는 AI에서 일을 끝내는 AI로: Document Intelligence 기반 업무 자동화
디티나우한성근 이사
기업 업무의 상당수는 계약서, 청구서, 신청서, 이메일 첨부문서와 같은 비정형 문서에서 시작됩니다. Upstage Document Parse·Information Extract·Solar를 활용해 문서를 분류하고 핵심 정보를 추출한 뒤, 업무 시스템과 자동화 프로세스로 연결하는 방법을 소개합니다. 보험 심사, 계약 검토, 증빙 처리 등 실제 적용 사례를 통해 Document AI가 어떻게 실행형 AI Agent로 발전하는지 살펴봅니다.
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| 14:45~15:05 |
휴식 및 전시 부스 관람 |
| 시간 |
Track A |
Track B |
| 15:05~15:35 |
엔터프라이즈 AI 혁신을 위한 SUSE AI 구축 및 활용 전략 - SUSE AI Factory
수세코리아최기원 부장, Solution Architect
엔터프라이즈 환경에서 성공적인 AI 혁신을 이루기 위해서는 보안, 규제 준수, 인프라 복잡성 등 기업이 직면하는 핵심 과제들을 효과적으로 해결해야 합니다.본 세션에서는 오픈소스 기술 기반의 안전하고 확장 가능한 'SUSE AI Factory' 플랫폼을 통해 AI 모델의 개발부터 배포, 운영에 이르는 전 과정을 효율화하는 전략을 공유합니다. 아울러 데이터 주권을 보장하는 하이브리드 환경에서의 실제 SUSE AI 구축 사례와 실질적인 비즈니스 가치 창출 방안을 소개합니다.
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AI Agent가 ‘실행’하게 만드는 데이터 – 온톨로지 기반 Digital Backbone과 Agentic Automation
이에이트정준희 본부장
생성형 AI와 AI Agent가 빠르게 기업 업무에 도입되고 있지만, 실제 산업 현장에서 AI가 스스로 상황을 이해하고 판단해 후속 업무까지 수행하기는 쉽지 않습니다. 설비, 공정, 품질, 업무, 운영 데이터가 서로 다른 구조와 의미 체계로 존재해 AI가 업무 맥락과 데이터 간 관계를 제대로 이해하기 어렵기 때문입니다. 본 세션에서는 이러한 문제를 해결하기 위한 핵심 인프라로 온톨로지 기반 Digital Backbone을 살펴보고, 분산된 데이터의 의미와 관계, 업무 맥락을 AI가 이해할 수 있는 형태로 구조화하는 방식을 소개합니다. 나아가 이에이트의 NAXiS, Digital Twin 및 NAX Ops 사례를 중심으로 온톨로지 기반 데이터가 AI Agent의 상황 해석과 판단을 거쳐 시뮬레이션·검증, 실제 업무 실행과 운영 자동화로 이어지는 Agentic Automation 구조와 제조·산업 현장의 적용 사례를 소개합니다.
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| 15:35~16:05 |
행동하는 AI Agent, 보안은 어떻게 달라지는가 - AI Agent 시대의 새로운 보안·안전과 신뢰의 조건
연세대학교 정보대학원권태경 교수
AI Agent가 기업의 데이터와 시스템에 접근해 실제 업무를 수행하기 시작하면서, AI의 위험도 단순한 ‘잘못된 답변’을 넘어 잘못된 판단과 행동, 권한 오남용, 예상하지 못한 실행의 문제로 확대되고 있습니다. 본 강연에서는 AI Agent 확산과 함께 새롭게 등장하는 보안·안전 이슈를 살펴보고, 기업이 Agent에게 업무를 위임할 때 어디까지 권한을 부여하고 어떻게 통제해야 하는지, 그리고 안전하고 신뢰할 수 있는 Agent 활용을 위해 필요한 보안·거버넌스의 기본 원칙과 방향을 제시합니다.
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Agent의 다음 흐름: Super Intelligence를 향하여
달파박용찬 사업총괄
누구나 Agent를 자유롭게 만들 수 있는 이 시대에 우리 기업은 어떻게 준비해야 할까요? Super Intelligence로 가기 위해 당장 준비해야할 것은 두 가지입니다. 기업 내부 데이터를 정의하고 외부 데이터를 수집하여 설계한 온톨로지와 자가 개선되는 Agent의 Loop을 생성하기 위해 AI 평가/학습용 데이터를 구축해야합니다. 이 두 가지가 쌓이면서 스스로 더 나은 업무 흐름을 찾아내고 효과를 극대화하는 실제 Agent 구현 사례를 소개합니다.
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| 16:05~16:35 |
Ontology & AgentOS
인핸스안현진 그룹장
AI 에이전트가 정확하게 일하려면 기업의 데이터를 단순히 읽는 것을 넘어, 데이터의 의미와 관계를 이해해야 합니다. 온톨로지는 정형, 비정형 데이터에 의미와 맥락을 부여해 AI가 기업의 업무 구조를 이해할 수 있도록 합니다. 본 발표에서는 이러한 온톨로지를 기반으로 AI 에이전트를 구축하고 실제 업무 자동화까지 연결하는 AgentOS의 구조를 소개합니다.
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기업의 AX 추진 방법론 - 자동화는 시작에 불과하다
KAIST 문술미래전략대학원장동인 교수
기업이 AX 통해서 달성하려고 하는 것은 반복적이며 시간이 많이 걸리는 일을 자동화 하는데 목표를 둡니다. 그러나, 자동화는 AX의 시작일 뿐입니다. AX의 핵심이 무엇일까? 이 강의는 기업이 AI를 활용해서 기업이 근본적으로 변화하는 전략에 대해서 이야기 합니다.
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| 16:40 |
폐회 |
