사진=오브젠
기업의 AI 경쟁력이 모델 도입 여부보다 데이터를 실제 업무에 연결하고 운영하는 역량에서 갈리고 있다. AI 활용이 개념 검증을 넘어 현업으로 확산되면서 데이터 통합, 분석 자동화, 거버넌스 구축이 핵심 과제로 떠오르는 분위기다.
AI 풀스택 데이터 플랫폼 기업 오브젠은 지난 21일 ‘AI 시대의 경쟁력, 나임(KNIME)으로 연결하는 데이터와 AI’ 세미나를 열고 기업의 데이터 활용 전략과 AI 기반 업무 혁신 사례를 공유했다고 22일 밝혔다.
이번 세미나는 AI가 실제 업무 환경에 빠르게 적용되는 상황에서 기업들이 겪는 데이터 분산, 분석 환경 단절, 운영 체계 부재 문제를 다루기 위해 마련됐다. 현대자동차와 SK하이닉스 등 주요 기업의 KNIME 활용 사례가 소개되면서 현업 중심 AI 적용 전략에 관심이 모였다.
KNIME은 데이터 수집, 분석, AI 연계, 업무 자동화를 하나의 워크플로우 안에서 구현할 수 있는 데이터 사이언스 플랫폼이다. 최근에는 AI Agent 기능과 결합되며 기업 내 반복 업무 자동화와 데이터 기반 의사결정 지원 도구로 활용 범위를 넓히고 있다.
첫 세션에서는 AI Agent의 개념과 역할, KNIME을 활용한 구현 사례가 소개됐다. AI가 업무 흐름을 이해하고 데이터를 바탕으로 실제 작업을 수행하는 자동화 프로세스가 시연되며 참석자들의 주목을 받았다.
현대자동차는 시뮬레이션 데이터를 활용한 KNIME 워크플로우 운영 사례를 발표했다. 데이터 처리와 분석, 반복 업무 자동화를 하나의 흐름으로 연결해 현업의 업무 효율성과 데이터 활용도를 높인 사례로 제시됐다.
KNIME 독일 본사의 글로벌 파트너 디렉터 빈첸초 투르시(Vincenzo Tursi)는 글로벌 금융기업 시티은행 사례를 공유했다. 부서별로 흩어져 운영되던 섀도 IT(Shadow IT) 환경을 엔터프라이즈 분석 체계로 전환하고, 데이터 거버넌스를 구축하는 방향이 주요 내용으로 다뤄졌다.
SK하이닉스는 기존 JMP·Spotfire 중심의 분석 환경을 클라우드 기반 KNIME 환경으로 전환한 경험을 소개했다. 데이터 탐색(EDA), 전처리, 분석, 시각화, 대시보드까지 통합한 차세대 AI 분석 환경 구축 과정과 향후 AI 활용 확대 방향도 함께 제시했다.
오브젠은 금융, 제조, 유통 등 다양한 산업군을 대상으로 AI 데이터 플랫폼 사업을 확대하고 있다. 기업 내부에 분산된 데이터를 연결하고 분석과 AI 활용 환경을 통합 지원하는 ‘엔터프라이즈 AI 데이터 플랫폼’ 역량 강화에 무게를 두고 있다.
김명석 오브젠 부사장은 AI 시대에는 단순한 모델 도입을 넘어 데이터를 업무와 연결해 운영하는 체계가 중요하다고 설명했다. 이어 KNIME 기반 데이터·AI 활용 생태계를 넓히고 기업의 업무 혁신과 생산성 향상을 지원하겠다는 뜻을 전했다.
오브젠 주가 정보
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