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[특강]AI Agent 시대 Business Paradigm Shift - 엔비디아의 성공 DNA & 젠슨 황의 'GTC 2026' 제안 의미
JOON AI 컨설팅유응준 대표
AI Agent 시대는 생산성 향상을 넘어, 기업의 비즈니스 모델과 경쟁 방식 자체를 바꾸는 거대한 패러다임 쉬프트의 출발점입니다. 본 발표에서는 NVIDIA가 33년 만에 세계 최고 수준의 기업가치에 오른 배경을 바탕으로, 기술 혁신, 플랫폼 전략, 조직문화가 만들어낸 압축 성장의 원리를 조명합니다. 특히 엔비디아의 성공 DNA를 중심으로, 왜 이 기업이 GPU 회사를 넘어 AI 인프라와 플랫폼의 지배적 사업자로 진화할 수 있었는지를 입체적으로 해석합니다. 아울러 젠슨 황이 GTC 2026에서 제시한 AI Factory, Agentic Systems, Physical AI의 흐름이 산업과 기업 전략에 어떤 변화를 요구하는지 살펴봅니다. 이를 통해 국내 기업들이 AX 시대에 어떤 전략적 전환과 실행 체계를 준비해야 하는지 구체적인 시사점을 제시합니다.
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[Keynote 1]Agentic Automation: 인간의 잠재력을 극대화하는 초생산성 시대의 협업 전략
UiPath김형수 파트너
본 세션에서는 자율적 판단력을 갖춘 Agentic Automation이 단순한 효율화를 넘어 인간의 업무 생산성을 어떻게 비약적으로 끌어올리는지 조망합니다. 디지털 워크포스가 복잡한 프로세스의 흐름을 스스로 판단하고 완결하는 동안, 사람은 창의적인 문제 해결과 전략적 의사결정에만 집중할 수 있는 초생산성 업무 환경의 청사진을 제시합니다. 나아가 사람과 AI 에이전트의 유기적 결합이 실제 비즈니스 프로세스에서 창출하는 압도적인 ROI(투자 대비 효과)를 사례 중심으로 공유하며, 기술적 혁신이 어떻게 조직의 가시적인 성과와 인적 역량의 가치 상승으로 직결되는지 그 실무적인 통찰을 전해드립니다.
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| 10:30~11:00 |
[Keynote 2]GO;DO Agentic Automation Platform
그리드원김계관 대표
- RPA에서 Agent로
- RAG 정적지식화에서 Agentic 동적지식화로
- 휴먼 소프트웨어 개발 운용에서 Agentic 개발 운용으로
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| 11:00~11:15 |
휴식 |
| 11:15~11:45 |
[Keynote 3]RPA를 넘어 자율 실행으로 - Agentic Process Automation이 만드는 자동화의 새 지평
오토메이션 애니웨어이동언 이사
기존 RPA가 '정해진 규칙'을 따라 실행했다면, 이제 AI 에이전트는 업무 맥락을 이해하고 스스로 판단, 실행, 학습하는 단계로 진화하고 있습니다. 본 세션에서는 Automation Anywhere의 Agentic Process Automation(APA) 플랫폼과 업계 최초의 Process Reasoning Engine(PRE)을 중심으로, AI 에이전트가 어떻게 엔터프라이즈 업무를 자율적으로 오케스트레이션하는지 소개합니다.
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| 11:45~12:15 |
[Keynote 4]Smart한 AX 접근 방법
포스코DX장준화 상무보
최근 현업의 AI 도입 요청이 급증하고 과제 유형도 매우 다양해지는 추세입니다. 따라서 획일화된 방식이 아닌, 과제 특성에 맞춰 최적의 기술을 선별하고 개발부터 운영·유지보수까지 아우르는 스마트한 전략이 필요합니다. 이러한 실무적 고민을 해결하고 성공적인 AI 전환(AX)을 이끌어갈 포스코DX만의 차별화된 접근법과 솔루션을 소개합니다.
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| 12:15~13:15 |
중식 |
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[특강]에이전틱 AI의 마지막 퍼즐 - 기업 지식체계의 재설계, 온톨로지의 원리와 활용 전략
중앙대학교김학래 교수
온톨로지는 오랫동안 시맨틱 웹과 지식표현의 영역에서 논의돼 왔지만, 최근 기업 AI와 지식그래프, GraphRAG, Agent 기반 시스템이 확산되면서 다시 핵심 기반 기술로 주목 받고 있습니다. 본 세션은 온톨로지의 개념과 원리를 출발점으로, 기업이 데이터를 단순 저장·분석의 대상이 아니라 의미와 맥락이 연결된 지식체계로 전환해야 하는 이유를 설명합니다. 또한 온톨로지가 지식그래프, 데이터 통합, 검색 고도화, AI 기반 의사결정과 어떻게 연결되는지 살펴보고, 기업이 실제 현장에서 어떤 방식으로 온톨로지를 설계하고 활용할 수 있는지 그 전략적 방향을 제시합니다. 이를 통해 AI 시대 기업 경쟁력의 핵심이 단순한 데이터 축적이 아니라, 의미 기반 지식구조의 설계와 활용에 있음을 이해할 수 있으리라 봅니다.
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| 13:45~14:15 |
[Keynote 5]AX 시대의 새로운 인프라 - Enterprise MCP로 구축하는 AI 실행 플랫폼
워카토신광호 Technical Architect
AI 시대의 기업 경쟁력은 단순한 AI 도입이 아니라 AI가 실제 업무를 수행하는 능력에서 결정됩니다. 이를 위해서는 AI 모델보다 더 중요한 것이 AI 실행 인프라입니다. Enterprise MCP는 기업 데이터, 애플리케이션, 프로세스를 AI와 연결하여 AI 에이전트가 실제 업무를 수행하도록 하는 표준 아키텍처를 제공합니다. 본 세션에서는 Workato 기반 Enterprise MCP 아키텍처와 AI 에이전트 운영 사례를 통해 AX 실행 전략을 제시하고자 합니다.
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| 14:15~14:45 |
[Keynote 6][사례] 수작업에서 AI로: 택시 품질 분석 혁신과 티머니 AI 로드맵
티머니이충훈 CIO
본 발표에서는 올해 1월 진행한 택시 품질 분석 사례를 통해, 수작업 중심의 품질 관리 체계를 AI 기반 방식으로 전환한 배경과 실행 과정을 설명합니다. 특히 분석 자동화, 품질 판단의 일관성 확보, 운영 효율 개선 측면에서의 성과를 중심으로 살펴봅니다. 또한 해당 사례를 출발점으로 삼아, 티머니가 향후 추진할 수 있는 AI 적용 방향과 단계별 로드맵을 제안합니다.
기업 AI, 도입을 넘어 실행으로 - AI Agent와 오케스트레이터가 바꾸는 업무 혁신
이비소프트성원상 대표
이비소프트는 결함관리, 모바일 테스트, 프로세스 마이닝, RPA, Task Mining, 문서관리까지 기업 업무 효율화 솔루션을 지속적으로 고도화해 왔습니다. 최근에는 생성형 AI, On-Premise LLM, AI-OCR, 챗봇 기술을 접목하여 단순 지원 도구를 넘어 실제 업무를 연결하고 실행하는 기업형 AI 오케스트레이터로 확장하고 있습니다. 이번 발표에서는 이러한 발전 과정과 함께, 고객 업무에 적용 가능한 실질적인 AI 활용 방향을 소개합니다.
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| 14:45~15:05 |
휴식 및 전시 부스 관람 |
| 시간 |
Track A |
Track B |
| 15:05~15:35 |
Agent & Orchestration!
업스테이지최홍준 부사장
에이전트는 이미 전문가 수준의 복잡한 업무를 자율 수행하는 단계에 진입했으며, 그 성능은 기하급수적으로 개선되고 있습니다. 그러나 엔터프라이즈 환경에서는 모델 자체보다, 조직·팀·업무 맥락을 반영하는 오케스트레이션과 프로세스 엔지니어링이 성패를 좌우합니다. 범용 AI만으로는 기업의 실제 워크플로를 대체할 수 없으며, “어떻게 쓰느냐”가 경쟁력이 되는 구조로 전환되고 있으며, 이러한 구조적 변화를 반영하며, AI로 실질적 성과를 만드는 기업만이 살아남는 국면이 시작되었습니다.
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Agent 워싱을 넘어 진정한 AX로, 시스템과 조직을 재설계하라
롯데이노베이트오현식 AI혁신센터 상무
‘Agent’라는 말이 넘쳐나는 지금, 마케팅용 Agent와 진정한 Agent를 구별하는 기준부터 짚어 봅니다. 자신의 Agent를 만드는 자동화와 자율화는 업무 성격에 따라 골라 써야 하는 도구이며, 롯데그룹의 실제 구현 사례를 통해 시스템 설계의 현실을 공유하고자 합니다. 마지막으로 AX전환에서 가장 중요한 것은 조직입니다. AI를 받아들이는 조직이 되려면 실제로 어떻게 움직여야 하는지 이야기 합니다.
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| 15:35~16:05 |
AX의 함정 : 왜 도구 도입 만으로 조직은 변화하지 않는가?
리멤버정현호 AX CIC 대표
'도구는 준비되었는데, 왜 조직은 움직이지 않는가?' 많은 기업들이 최신 AI도구를 도입하며 AX에 가까워 질 것이라고 낙관합니다. 하지만 현장의 실상은 다릅니다. 기술이 주는 편리함 너머에는, 조직의 '업무 관성'이라는 견고한 장벽이 존재하기 때문입니다. 대한민국 비즈니스를 가장 깊이 이해하는 플랫폼 '리멤버'의 소수 정예 AX 전담 조직이 밀도 있게 파헤친 업무 현장의 장벽과, 이를 돌파하기 위해 실행한 실전 전략을 함께 공유합니다.
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피지컬AI 데이터팩토리
마음AI손병희 연구소장
Physical AI는 기존의 ‘말하는 AI’를 넘어 실제로 환경을 인지하고 판단하며 행동하는 실행형 AI로의 패러다임 전환을 의미합니다. 이때 핵심은 데이터를 수집하는 것이 아니라, 로봇의 폼팩터와 행동을 통해 데이터를 만들어내는 구조를 설계하는 데 있으며, 이는 곧 데이터팩토리와 행동 데이터 표준으로 이어집니다. 결국 Physical AI는 폼팩터, 데이터, 소프트웨어가 결합된 운영 구조의 경쟁이며, 이를 먼저 구축하는 국가가 미래 산업의 주도권을 갖게 됩니다.
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| 16:05~16:35 |
AI는 준비됐다, 데이터는 준비됐는가? AI-Ready 시대의 데이터 전략
큐빅배호 대표
AI 실패의 원인은 기술이 아니라 데이터입니다. 지금 기업 데이터의 88%가 규제와 보안이라는 이름으로 잠들어 있습니다. 글로벌 선도 기업들은 이미 Synthetic-First 전략으로 원본 노출 없이 AI가 즉시 활용 가능한 구조를 구축하고 있습니다. 보안이나 규제 때문에 데이터를 '덜' 쓰는 시대는 끝났습니다. 이제는 보안을 전제로 '더' 쓰는 조직만이 AI 경쟁에서 앞서갑니다.
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기업은 AI 에이전트에게 어디까지 맡길 것인가: 온톨로지 기반 설계와 적용 전략
아이세븐정인호 DX/AX 대표 컨설턴트
최근 업무 자동화의 흐름은 Agentic AI/AI Agent로 무게 중심이 옮겨지고 있으며, 많은 기업들이 Agent를 개발하고 있지만 POC 이후 Agent에게 어디까지 일을 맡길 것인 지에 대한 문제(거버넌스, AI와 사람 간의 프롬프트 주도권 이슈)에 봉착하고 있습니다. 따라서 기존의 객체 지향형 메타데이터 체계가 지켜온 데이터 의미의 사각을 AI와 온톨로지가 제공하는 차세대 의미의 관점으로 전환하여, AI의 지식 저장고에 쌓인 다차원 정보를 마치 탄소봉으로 원자력을 제어하듯 기업의 현실적인 필요와 사람의 눈높이로 가공 재생산하고 나아가 안정적이고 일관된 정보 구조와 흐름을 관리할 필요가 있습니다 그 대안으로 온톨로지가 부상하고 있습니다. AI가 무슨 생각을 어떻게 하는지 그 정보 가공 체계의 단면을 들여다보면서, 제어봉이 될 온톨로지의 구성 및 활용 방안을 본 발표를 통해서 공유하도록 하겠습니다.
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| 16:40 |
폐회 |
