잘 안보이시나요? 발신인: 센트릭웨이브 대상: 기업 경영자, 실무 리더, 디지털 전환 담당자 작성일: 2026년 10월 28일 2026 AI 트렌드 리포트: 기업용 에이전트, 실험에서 실사용으로 📖 서론: "써본다"에서 "돌린다"로 기업용 AI 에이전트 시장이 변곡점을 지나고 있습니다. 투자가 몰리고, 대기업 공장에 들어가고, 이제는 작은 제조현장까지 번지고 있습니다. 이번 주 신호 세 가지를 짚어봅니다. 오늘의 뉴스 ① 시장 수치가 보여주는 변곡점 ② 대기업 제조 현장에 들어간 에이전트 ③ 작은 공장에도 번지는 에이전트 📌 사례 1: 숫자로 보는 변곡점 G2의 2026 AI 에이전트 보고서에 따르면, B2B 소프트웨어 구매자의 에이전트 구매가 전년 대비 25% 늘었습니다. 조직의 66%는 이미 제한적이든 전면적이든 실제 운영에 에이전트를 올려 두고 있습니다. 시장 규모 전망도 커졌습니다. 한 리서치 보고서는 엔터프라이즈 에이전틱 AI 시장이 2031년 2,278억 달러에 이를 것으로 내다봤습니다. 이달에는 기업용 에이전트 스타트업 Town이 1억 800만 달러를 투자받아 기업가치 10억 달러를 넘겼고, 에이전트 전용 클라우드 인프라를 만드는 Daytona도 6,000만 달러를 유치했습니다. (출처: G2 2026 AI Agents Insight Report, 2026년 10월 14일; GlobeNewswire·ResearchAndMarkets, 2026년 10월 21일; AI Agents Directory, 2026년 10월 20일) 🎯 기술 트렌드: "시험 삼아 써본다"에서 "업무에 넣고 돌린다"로 넘어가는 변곡점이 수치로 드러났습니다. 이제 중요한 질문은 도입 여부가 아니라, 몇 개를 실제 운영에 올렸느냐입니다. 📌 사례 2: 대기업 제조 현장에 들어간 에이전트 지멘스가 자사 AI 에이전트 플랫폼 '인텔리전스 센터 X'의 국내 확산을 밝혔습니다. 유리 제조기업 비빅스 등 실제 적용 사례도 함께 소개됐습니다. 공정 데이터를 읽고 품질 편차를 미리 짚어내는 방식입니다. (출처: 파이낸셜뉴스, 2026년 10월 14일) 🎯 기술 트렌드: 큰 플랫폼은 공정 데이터를 읽어 품질을 예측하는 식으로 제조 현장에 들어갑니다. 같은 흐름은 대기업에서 멈추지 않습니다. 📌 사례 3: 작은 공장에도 번진다 최근 한 국내 절삭공구 제조업체 사례가 눈에 띕니다. 손으로 그린 발주서 이미지를 사람이 보고 원판에 부품을 배치하던 작업에 에이전트를 투입했습니다. 발주서 인식은 10초 만에 끝났고, 배치 작업 시간은 기존 대비 90% 줄었습니다. 소재 수율은 83.9%에서 85.2%로 올랐고, 부품이 겹치는 오류는 0건으로 떨어졌습니다. 전 사 시스템을 바꾼 것이 아니라, 반복되던 업무 한 가지에 에이전트를 붙인 결과입니다. 관련 사례는 [여기클릭] 하시면 확인하실 수 있습니다.  🎯 기술 트렌드: 에이전트 도입은 더 이상 큰 공장만의 이야기가 아닙니다. 반복되는 수작업 한 가지에 붙이는 것만으로 체감되는 효과가 나옵니다. 중소 제조업체일수록 "전사 전환"보다 "업무 하나부터"가 현실적인 출발점입니다. 🧭 오늘 점검해볼 세 가지 질문 우리 조직은 에이전트를 실험 중인가, 실제 운영에 올려 두었는가? 반복되는 수작업 중 가장 먼저 에이전트를 붙여볼 업무 하나는 무엇인가? 그 업무에서 에이전트가 사람보다 못할 때, 누가 어떻게 되돌리는가? 🎯 결론 및 제언 올해 에이전트 시장을 가르는 기준은 "쓰고 있는가"가 아니라 "운영에 올려 두었는가"입니다. 큰 공장이든 작은 공장이든, 반복 업무 하나를 골라 먼저 올려보는 쪽이 앞서갑니다. 주식회사 센트릭웨이브 info@centricwave.co.kr 서울시 영등포구 국회대로 72길 6 아크로폴리스 811호 02-780-3705 수신거부 Unsubscribe

잘 안보이시나요? 발신인: 센트릭웨이브 대상: 기업 경영자, 실무 리더, 디지털 전환 담당자 작성일: 2026년 10월 21일 2026 AI 트렌드 리포트: 모델 탈종속·신뢰 장치·런타임 통제 📖 서론: 지난 열흘 사이에 쏟아진 신호 2026년 10월 둘째·셋째 주, AI 업계는 세 가지를 동시에 말했습니다. 한 모델에만 걸지 말 것, 속도보다 되돌릴 장치를 둘 것, 에이전트는 평소가 아니라 실행 중에 통제할 것. 모두 이번 달 안에 나온 소식입니다. 오늘의 뉴스 ① 국산 LLM과 손잡는 기업용 AI 에이전트 (10/19) ② "환각세 낼라" — 신뢰를 지키는 장치들 (10/19) ③ 마이크로소프트·ServiceNow가 꺼낸 런타임 통제 (10/15, 10/19) 📌 사례 1: 대안 모델을 미리 검증해 둔다 센드버드와 업스테이지가 10월 19일 업무협약을 맺었습니다. 센드버드의 에이전트 플랫폼 '딜라이트AI'에 업스테이지의 국산 LLM '솔라'를 연계합니다. 두 회사는 이미 8월에 고객 프로젝트로 적용 테스트를 마쳤습니다. 이번 협약으로 적용 업무와 고객군을 넓히고, 국산 LLM 도입을 검토하는 기업과의 공동 사업 기회도 함께 찾기로 했습니다. (출처: AI타임스, 2026년 10월 19일; ZDNet Korea, 2026년 10월 19일) 🎯 기술 트렌드: 해외 모델 하나에 전체 업무를 맡기지 않으려는 움직임이 실제 협업으로 이어지고 있습니다. 대안 모델을 미리 검증해 두면, 공급 조건이 바뀌었을 때 옮겨 탈 곳이 이미 마련돼 있습니다. 관건은 모델을 바꿀 때 업무 자산을 얼마나 그대로 가져갈 수 있느냐입니다. 📌 사례 2: 속도보다 되돌릴 수 있는 장치 10월 19일 보도에 따르면, 기업들이 AI를 빠르게 도입해야 한다는 압박과 정확성·신뢰성을 지켜야 한다는 압박을 동시에 받고 있습니다. 의료 분야 AI 사례에서는 출시 전 정답이 알려진 질문으로 미리 시험하고, 소규모 집단부터 단계적으로 공개합니다. 이상 답변을 감시하는 모니터링과 사람의 검토를 병행하고, 문제가 생기면 즉시 멈추는 킬 스위치를 둡니다. (출처: CIO Korea, 2026년 10월 19일) 🎯 기술 트렌드: 신뢰는 속도가 아니라 되돌릴 수 있는 장치에서 나옵니다. 단계적 공개, 사람의 검토, 즉시 중단 기능이 먼저 갖춰져야 합니다. 답변의 근거를 바로 보여주는 것도 같은 맥락의 장치입니다. 📌 사례 3: 평소가 아니라 실행 중에 통제한다 마이크로소프트는 10월 19일 'Guardian Agents' 기능을 공개했습니다. AI 에이전트를 내부자 위협처럼 보고, 위험도가 높아지면 그 자리에서 권한을 줄입니다. 앞서 10월 15일에는 ServiceNow가 'AI Passport'를 내놨습니다. 사내외 에이전트가 실제로 어떤 범위에서 움직이는지 실시간으로 확인하는 기능입니다. 같은 주 SiliconANGLE 분석도 AI 거버넌스의 무게중심이 사전 규정에서 실행 중 감시로 옮겨가고 있다고 짚었습니다. (출처: TechCrunch, 2026년 10월 19일; ServiceNow 보도자료, 2026년 10월 15일; SiliconANGLE, 2026년 10월 12일) 🎯 기술 트렌드: 에이전트 거버넌스는 "쓰기 전에 정해두는 규칙"에서 "쓰는 동안 지켜보는 장치"로 옮겨가고 있습니다. 누가 무엇을 할 수 있는지를 미리 정하는 것만으로는 부족합니다. 위험 신호가 보이는 순간 권한을 줄일 수 있는지가 실제 운영의 기준이 됩니다. 🧭 오늘 점검해볼 세 가지 질문 한 모델이 멈추면 우리 업무도 함께 멈추는가? 문제가 생겼을 때 즉시 되돌리거나 멈출 장치가 있는가? 에이전트의 권한을 실행 중에 줄이거나 회수할 수 있는가? 🎯 결론 및 제언 이번 달 신호들은 같은 방향을 가리킵니다. 미리 세운 계획보다, 바뀌는 상황에 바로 대응할 수 있는 구조가 실제 경쟁력이 됩니다. 주식회사 센트릭웨이브 info@centricwave.co.kr 서울시 영등포구 국회대로 72길 6 아크로폴리스 811호 02-780-3705 수신거부 Unsubscribe

 

잘 안보이시나요? 발신인: 센트릭웨이브 대상: 기업 경영자, 실무 리더, 디지털 전환 담당자 작성일: 2026년 10월 14일 [2026 AI 산업 리포트]: 2027년, AI보다 '인간의 몫'이 더 중요해진다 📖 서론: 내년 트렌드 키워드에서 'AI'가 사라졌다 서울대 소비트렌드분석센터의 『트렌드 코리아 2027』은 흥미로운 지점에서 출발합니다. 2027년 10대 키워드 어디에도 'AI'라는 단어가 전면에 없습니다. AI가 사라져서가 아니라 이미 공기처럼 당연해졌기 때문입니다. 김난도 교수팀이 제시한 2027년 슬로건은 '알파쉽(ALPHA SHEEP)' — 먼저 뛰어드는 양이 무리를 이끈다는 뜻입니다. 책이 짚은 질문은 한결같습니다. AI를 들여놓은 다음, 실제 성과를 내는 것은 결국 누구의 몫인가. 이번 호에서는 이 질문과 맞닿은 다섯 가지 흐름을 짚습니다. 오늘의 다섯가지 중요포인트 ① '바이브 워킹' — AI를 들였는데 왜 성과는 그대로인가 ② '저장인류' — 쌓아만 두고 한 번도 안 연 데이터 ③ '휴먼엣지' — AI 시대에 더 비싸진 사람의 흔적 ④ '안목자본' — 보여줄 것과 숨길 것을 가르는 눈 ⑤ '리:텐션 전략' — 새 고객보다 오래 본 고객 (출처: 『트렌드 코리아 2027』, 김난도 교수팀, 미래의창, 2026년 9월 발간) 📌 흐름 1: '바이브 워킹' — AI를 들였는데 왜 성과는 그대로인가 『트렌드 코리아 2027』이 꼽은 조직의 과제는 '바이브 워킹'입니다. AI 도입률은 치솟았지만, 맥킨지 조사에 따르면 실제로 영업이익이 올랐다는 기업은 5%가 채 안 됩니다. 오히려 "쓰는 법을 익히는 일" 자체가 새 업무가 되어 체감 업무량이 늘었다는 응답도 많습니다. 문제는 AI의 성능이 아니라, 현장 업무 단위로 쪼개 붙이는 조직의 설계력입니다. 모든 부서에 같은 도구 하나를 그대로 뿌리는 방식보다, 하나의 기반 위에서 부서마다 필요한 범위만 맞춤으로 붙이는 쪽이 성과로 이어진다는 지적이 많습니다. 🎯 시사점: '얼마나 좋은 AI인가'보다 '우리 부서 업무 하나에 얼마나 빨리 붙일 수 있는가'를 먼저 따져야 합니다. 개발자 없이 현업이 업무 단위 AI를 직접 만들어 붙이는 구조가 이 격차를 줄이는 실제 해법으로 거론됩니다. 📌 흐름 2: '저장인류' — 쌓아만 두고 한 번도 안 연 데이터 '저장인류'는 나중에 고르려고 일단 저장부터 해두는 습성을 가리킵니다. 책은 이 현상이 개인의 사진첩에만 머물지 않는다고 짚습니다. 기업도 마찬가지입니다. 생산실적, 품질지표, 매출 데이터가 매달 쌓이지만, 바빠서 미루면 정작 꺼내 보는 일은 드뭅니다. 저장은 늘고 활용은 줄어드는 비대칭이 쌓일수록, 데이터는 자산이 아니라 그냥 용량이 됩니다. 🎯 시사점: '더 많이 모으는 것'에서 '정기적으로 꺼내 보게 만드는 것'으로 관점을 바꿔야 합니다. 매달 정해진 날 데이터를 자동으로 요약·분석해 받은함에 넣어 두는 방식이 저장과 활용의 간극을 좁히는 실무형 대응입니다. 📌 흐름 3: '휴먼엣지' — AI 시대에 더 비싸진 사람의 흔적 '휴먼엣지'는 AI 자동화가 보편화될수록 역설적으로 사람의 손길과 판단이 차별점이 된다는 흐름입니다. 누구나 AI로 평균적인 결과물을 빠르게 뽑아내면서, 남들과 다른 결과를 만드는 '사람의 흔적'에 오히려 값이 매겨집니다. 제조업 견적 업무가 대표적입니다. 가격표와 공식만으로는 안 되는, 담당자가 수십 년 쌓아온 "이런 조건이면 이 정도"라는 감각이 진짜 경쟁력입니다. AI가 그 감각을 대체하기보다 빠르게 찾아 보여주는 역할을 맡는 흐름이 뚜렷해지고 있습니다. 🎯 시사점: AI에게 판단을 맡기기보다, 사람의 노하우를 더 빨리 꺼내 쓰게 돕는 역할로 AI를 배치하십시오. 도면과 과거 견적 이력을 연결해 초안을 만들고, 최종 판단은 담당자가 확인하는 등 사람과 AI가 협업하는 구조가 '휴먼엣지'를 살리는 방식입니다. 📌 흐름 4: '안목자본' — 보여줄 것과 숨길 것을 가르는 눈 '안목자본'은 AI 시대 인간의 경쟁력을 상징하는 키워드입니다. 콘텐츠와 정보가 AI로 폭증할수록, 무엇이 가치 있고 무엇을 보여줘도 되는지 가려내는 안목 자체가 자본이 됩니다. 조직 안에서 이 안목은 또 다른 얼굴을 가집니다. 어떤 자료를 누구에게 보여줄지, 어떤 정보는 끝까지 닫아 둬야 할지를 가리는 기준입니다. 보안에 민감한 업종일수록 AI가 아무 자료나 끌어와 답하는 상황 자체가 신뢰를 깨는 사고로 이어집니다. 🎯 시사점: '안목'을 사람의 직관에만 맡기지 말고 시스템 규칙으로 못 박아 두십시오. 열람 권한이 없는 자료는 애초에 AI 검색 후보에도 오르지 않도록, 조직의 '볼 수 있다/없다' 기준을 구조적으로 걸어 두는 설계가 필요합니다. 📌 흐름 5: '리:텐션 전략' — 새 고객보다 오래 본 고객 '리:텐션 전략'은 새 고객을 모으는 비용보다 기존 고객과의 관계를 오래 끌고 가는 쪽에 무게를 두자는 흐름입니다. 신규 고객 확보 비용이 기존 고객 유지 비용보다 훨씬 크다는 전제 아래, 흩어진 접점을 한 사람의 서사로 다시 엮는 작업의 가치를 설명합니다. 문제는 그 고객의 이야기가 상담 기록, 심사 서류, 클레임, 갱신 이력처럼 여러 시스템에 조각조각 흩어져 있다는 점입니다. 담당자가 바뀌면 이야기도 함께 끊깁니다. 🎯 시사점: 고객(또는 제품) 한 단위를 기준으로 흩어진 기록을 자동으로 이어 붙이는 구조가 '리텐션'의 실무 버전입니다. 담당자가 바뀌어도 그 고객의 전체 맥락이 한 화면에 남아야 관계가 끊기지 않습니다. 🧭 오늘 점검해볼 다섯 가지 질문 AI 도구 하나를 전사에 그대로 뿌렸는가, 하나의 기반 위에서 업무 단위로 맞춤 배치했는가? 매달 쌓이기만 하고 한 번도 안 열어 본 데이터가 있는가? AI가 베껴 쓸 수 없는, 우리 담당자만의 '흔적'은 무엇인가? AI가 보지 말아야 할 자료의 경계를 사람의 기억이 아니라 시스템으로 걸어 두었는가? 한 고객(혹은 제품)의 이야기가 담당자 교체와 무관하게 이어지는가? 🎯 결론 및 제언 소개드린『트렌드 코리아 2027』의 메시지를 AI 트렌드에 겹쳐 보면, 결론은 하나로 모입니다. 2027년의 격차는 'AI를 썼는가'가 아니라 '사람의 안목과 흔적을 어떻게 지키고 꺼내 썼는가'에서 갈립니다. 화려한 모델 이름보다, 위 다섯 질문에 대한 솔직한 답이 다음 해 전략의 더 나은 출발점이 될 것입니다. 주식회사 센트릭웨이브 info@centricwave.co.kr 서울시 영등포구 국회대로 72길 6 아크로폴리스 811호 02-780-3705 수신거부 Unsubscribe

도면 그림 한 장에서 원판 배치 캐드 파일까지 - 절삭공구 제조사 사례

 

centricwavekorea ・ 3시간 전

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과제: 그림으로 오는 발주, 손으로 짜는 배치

이 회사는 다이아몬드 절삭공구를 만든다. 둥근 소재판(원판)을 와이어로 잘라 작은 팁 부품을 얻고, 이 팁을 용접해 공구를 완성한다. 한 원판에서 부품을 몇 개 얻느냐가 곧 재료비다.

발주는 캐드 도면이 아니라 문서 속 그림으로 온다. 담당자는 그림에서 부품 모양과 치수를 읽어 설계자에게 넘기고, 설계자는 캐드로 부품을 그린 뒤 원판 위에 하나씩 배치한다. 지시된 수량을 먼저 채우고, 남는 틈에는 작은 부품을 끼워 넣는다. 회사는 이 일을 특정한 사람에게 기대지 않고도 할 수 있는 방식을 찾고 있었다.

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우리가 만든 것: 읽고, 배치하고, 캐드 파일로

도면 읽기. AI 가 작업지시서 그림에서 부품 모양과 치수를 읽는다. 같은 그림을 여러 번 따로 읽어 도면과 가장 닮은 답을 고르고, 읽은 숫자끼리 서로 맞는지 검산한다. 맞지 않거나 애매한 부품은 「확인이 필요하다」 고 표시한다.

사람이 확인하고 고치는 화면. 부품마다 원본 그림과, 다시 세운 모양을 그 그림 위에 겹친 것이 나란히 나오고 검산 결과가 한 줄로 붙는다. 틀린 곳이 있으면 「형상 고치기」 창에서 AI 가 내놓은 다른 답을 고르거나, 도면 위의 꼭짓점을 끌어 옮겨 모양을 다시 세운다. 담당자가 부품마다 확인을 눌러야 배치로 넘어간다. 잘못 읽은 값이 그대로 가공에 들어가지 않게 일부러 둔 단계다.

자동 배치. 지시 수량을 먼저 채우고, 남는 자리는 「나머지」 · 「자투리」 부품으로 채운다. 부품은 가공할 수 있는 원 안에만 두고, 겹치지 않게 한다. 맞닿는 변을 늘려 와이어가 한 번에 자르는 길도 함께 챙긴다.

캐드 파일 내보내기. 결과는 캐드 · 가공 프로그램이 읽는 DXF 파일로 나온다.

설치 파일 하나로. 고객사 PC 에 설치 파일 하나로 깔고 사용 설명서를 함께 넘겼다. 새 판은 설치 파일을 덮어 깔면 된다.

결과 화면: 원판 배치와 결과 표 (예제 작업)

현장에 설치하고 함께 돌려 본 뒤

고객사 PC 에 설치해 담당자와 발주 자료를 넣는 데서 캐드 파일을 여는 데까지 함께 돌려 봤다. 그 자리에서 나온 요청 가운데 셋을 다음 판에 담았다.

용접면까지 생각한 배치. 이등변삼각형 팁은 짧은 밑변이 용접면이다. 와이어가 부품을 끊고 나가는 자리의 작은 돌기가 용접면에 남지 않도록, 고객사가 쓰는 절삭 방식에 맞춰 놓는다.

자투리 원판은 자로 잰 계단으로. 공장에는 다음에 쓰려고 곧게 잘라 둔 자투리 원판이 쌓인다. 이것을 넣는 화면을 실물을 손에 들고 자로 재는 순서대로 바꿨다. 가장 긴 곧은 변을 수평으로 두고, 맨 아래 점에서 잰 높이와 왼쪽 끝에서 쌓은 가로 자리를 계단마다 넣는다. 사진을 넣으면 계단을 먼저 채워 주고, 사람이 자로 재서 고친다.

자투리 원판을 자로 재서 계단으로 넣는 창

급한 몇 개는 판 위쪽부터. 판을 다 쓰지 않고 몇 개만 급히 자를 때가 있다. 모든 부품이 개수 지정이면 판의 위 · 왼쪽에 모아 남은 아래쪽을 다음에 쓸 수 있게 한다. 판을 다 쓸 때는 지금처럼 수율이 나은 쪽으로 놓는다.

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결과: 같은 원판을 더 알차게 쓴다

이 회사 설계자가 손으로 짠 배치 도면 29건(원판 31장)을 같은 지시 수량으로 프로그램에 다시 맡겨 견줬다. 위의 용접면을 생각한 배치를 넣은 판이다.

결과 요약: 평균 수율, 사람이 짠 배치와 프로그램 배치

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	사람이 짠 배치	프로그램 배치
평균 수율 (원판에서 부품이 차지한 몫)	83.9%	85.2%
31장에 놓인 부품	4,117개	4,210개 (+2.3%)
지시 수량을 못 채운 부품	9개	7개

대부분의 배치에서 수율이 더 높았다 (열에 일곱 건 꼴). 수율이 조금 낮은 배치와 부품 개수가 사람보다 적은 배치도 몇 건 있었다. 개수가 적은 배치 가운데 둘은 작은 「자투리」 부품(한 개 6-7mm²) 대신 큰 「나머지」 부품(26-45mm²)을 더 넣어 수율은 오히려 높았다. 프로그램 배치는 31장 모두 부품끼리 겹치거나 가공 범위를 벗어난 곳이 없다. 배치 시간은 저희 PC 한 대에서 배치 도면 한 건에 짧으면 30초 남짓, 길면 11분 가까이이고 가운데 값은 2분 반쯤이다.

사람이 짠 배치와 프로그램 배치 (같은 원판, 같은 지시 수량)

도면 읽기는 작업지시서 그림 82개 가운데 63개(77%)를 사람 손 없이 정답 도면과 0.01mm 안으로 같게 세웠다. 나머지 19개 가운데 18개는 확인 화면에 「확인 필요」 로 표시되어 담당자가 고친다. 부품 하나를 읽는 데는 1분 남짓 걸린다.

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맺음

이 사례에서 확인한 것은 세 가지다. 그림으로 오는 도면도 AI 가 읽고 사람이 확인하는 흐름이면 실제 가공 파일까지 이어진다. 배치는 숙련자의 손 배치와 견줘도 같은 원판을 더 알차게 쓴다. 그리고 현장에 설치한 뒤 나온 요청을 다음 판에 바로 담았다. 도면 판독부터 배치, 캐드 파일까지 이어지는 반복 업무가 있다면 센트릭웨이브와 이야기해 보자.

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