09:00~09:25 [Opening] AI 가속의 시대: 멀티 에이전트 성공을 위한 엔터프라이즈 AI 인프라 전략

멀티 에이전트 AI 시대에는 각 에이전트가 생성하는 방대한 데이터와 복잡한 의사결정 흐름을 안정적으로 처리할 수 있는 인프라가 필수적입니다. 인간과 AI가 조화롭게 협력하기 위해서는 고성능 연산 자원, 신뢰도 높은 데이터 접근성, 에너지 효율, 그리고 전문 파트너 생태계를 통한 혁신 속도가 중요한 기반이 됩니다. HS효성인포메이션시스템은 이러한 요구에 부응해 고성능 GPU 기반 AI 컴퓨팅, AI 전용 스토리지, 전력효율화 솔루션, AI 파트너 생태계 협업이 통합된 AI 인프라 포트폴리오를 제공합니다. 이를 통해 기업은 멀티 에이전트 모델 학습, 실시간 추론, 고속 데이터 처리 등 복잡한 AI 운영을 안정적으로 수행할 수 있는 환경을 구축할 수 있습니다. 또한 다양한 산업의 파트너와 협력함으로써 AI 도입부터 운영 최적화, 산업별 활용 사례 개발까지 폭넓게 지원하며, 기업이 멀티 에이전트 AI의 가치를 극대화하고 인간–AI 협업의 새로운 가능성을 실현하도록 돕습니다.

09:25~09:50 [Special Session] AI 중심 시대, 비즈니스 플랫폼의 진화

AI 가 단순한 기술을 넘어 기업의 핵심 가치를 창출하고 비즈니스 운영 방식을 근본적으로 혁신하는 '지능형 비즈니스 혁명' 시대가 도래했습니다. 이미 업계를 선도하는 많은 기업들은 업무의 근간인 ERP(전사적 자원 관리)와 AI 의 전략적 융합을 통해 업무 자동화, 데이터 기반 의사결정 지원, 프로세스 간소화 등의 실질적인 효과를 창출하며 운영 효율성과 미래 경쟁력을 확보하고 있습니다. 이에 더존비즈온은 AI 기반 비즈니스 플랫폼인 'OmniEsol'을 기반으로 보다 지능적이고 자율적인 업무 환경 구현을 위한 AI 적용사례를 소개해 드립니다.

19:50~11:00 [CIO Discussion] 인간과 AI의 조화, 멀티 에이전트 성공의 열쇠

• ‘남다른 미래의 창@zoom 포럼‘ 설립자, 2020년~현재
• 현재) 대통령 소속 국가도서관위원회 위원
• 현재) 문화체육관광부, 대검찰청, 농촌진흥청, 관세청 자문위원
• 전자신문사 CIO Summit 자문위원장, 2014년~현재
• 고도컨설팅그룹 대표 컨설턴트, IBM LASC AI 연구원

11:00~11:25 [Keynote 1] ‘Agentic AI, 기업 혁신의 새로운 엔진’ 선도 기업들의 실전 유즈 케이스와 핵심 기술 전략

Agentic AI는 단순한 자동화 도구를 넘어서, 기업의 성장을 주도하는 실행형 파트너로 급부상하고 있습니다. 하지만 복잡한 비즈니스 워크플로우에 Agentic AI를 적용하여 실질적인 성과를 도출하는 것은 쉽지 않습니다. 특히, AI Agent 적용이 확대됨에 따라 기업용 Agent의 체계적인 설계, 배포, 거버넌스 및 관리를 포함하여 Agent가 사용하는 AI에 준비된 데이터 및 통합 연계 도구에 대한 요구 사항도 급부상하고 있습니다. 본 세션에서는 Agentic AI의 핵심 기술 전략을 짚어보고, 실제 비즈니스 환경에 즉시 적용 가능한 유즈 케이스 및 국내외 선도 기업들의 최신 사례를 통해 성공적인 Agentic AI 도입을 위한 노하우와 인사이트를 제공합니다.

11:25~11:50 [Keynote 2] Data First, AI Smart! - DB 데이터를 분석하는 AI Agent와 Ontology 의사결정의 미래

AI 활용이 기업 경쟁력의 중요한 요소가 되었습니다. 하지만 실제 기업 환경에 적용 가능한 AI는 여전히 제약이 많고, 성공적인 사례를 찾아보기 어렵습니다. 이번 세션에서는 DB 데이터 분석에서 시작해서, AI Agent를 활용한 AX 성공 구축 방안에 대해서 이야기합니다.

11:50~12:15 [Keynote 3] 디지털 워커(AI Agent)의 도입과 통합 관리(ASOR) 해법

오늘날 기업은 인재 부족, 규제 증가, 기술 복잡성이라는 삼중고 속에 놓여 있습니다. Workday는 이러한 복잡성을 해결하기 위한 열쇠로 ‘사람을 대체하는 AI’가 아닌 ‘사람과 AI의 협업’을 제시합니다. 본 세션에서는 Workday의 새로운 AI 전략인 Workday Illuminate를 통해 어떻게 업무 방식의 근본적인 전환을 이룰 수 있는지 소개합니다. 특히 단순한 자동화를 넘어 스스로 사고하고 행동하는 ‘AI 에이전트(Digital Worker)’의 개념과, 인간 직원과 디지털 워커를 하나의 시스템에서 통합 관리하는 ASOR(Agent System of Record) 전략을 공유합니다. 이를 통해 기업이 AI 도입의 리스크를 줄이고 신뢰성과 거버넌스를 확보하면서도, 생산성 향상과 전략적 의사결정 등 측정 가능한 성과를 창출하는 구체적인 방안을 제시합니다.

13:10~13:35 [Issue 1] AI 시대 데이터 플랫폼의 과거와 미래

지난 10년 동안 기업들은 Data Warehouse → Data Lake → Lakehouse로 발전하는 과정에서, 데이터를 많이 보유하는 것만으로는 가치가 없으며 실제로 활용될 때 의미가 생긴다는 중요한 교훈을 얻었다. AI 시대가 되면서 이 과제는 더욱 뚜렷해졌다. 생성형 AI와 고도화된 분석 기술은 다양한 데이터를 실시간으로 요구하지만, 많은 기업들은 여전히 사일로와 복잡한 파이프라인 때문에 데이터를 제때 전달하지 못하는 문제에 직면해 있다. 결국 핵심 경쟁력은 데이터를 저장하는 방식이 아니라 AI 모델이 즉시 활용할 수 있도록 제공하는 Data Delivery 능력이다. 이 역량을 갖춘 조직은 데이터를 빠르고 일관되게 연결해 분석·서비스·자동화를 가속화하며, 앞으로의 기업 경쟁은 데이터를 얼마나 민첩하게 제공하고 활용 생태계를 만드는가에 의해 좌우될 것이다.

13:35~14:00 [Issue 2] Autonomous AI 시대, 전사 운영 혁신은 어떻게 가능할까?

ServiceNow는 AI 투자 대비 실질적인 수익(ROI) 창출을 가로막는 '업무 단절' 문제를 해소하고자, Agentic AI, Data, Workflow가 통합된 클라우드 기반 AI 플랫폼을 선보이고 있습니다. 본 세션에서는 AI 시대를 맞아 기업이 파일럿 단계를 넘어 전사적 운영 체계를 어떻게 혁신할 수 있을지 살펴봅니다. 아울러 통합 플랫폼이 비즈니스 생산성과 민첩성을 강화하는 핵심 토대로 자리잡는 과정을 심층적으로 조명합니다. 나아가 ServiceNow의 AI 에이전트 워크플로우와 AI 컨트롤 타워 활용 사례를 바탕으로, 자율형 AI(Autonomous AI) 시대에 기업이 실질적인 비즈니스 가치를 창출해 나가는 방향을 함께 모색합니다.

16:40~17:10 [Closing] 멀티 에이전트와 하이브리드 인텔리전스 성공 전략

“AI는 이제 기업의 또 다른 구성원이다. 지시받는 도구가 아니라, 협력하고 학습하는 동료가 되었다.” 2024년은 생성형 AI가 개인의 업무 생산성을 높이며 그 효과를 입증한 ‘생성형 AI 1.0 시대’였다. 직원들은 ChatGPT, Copilot, Notion AI를 활용해 보고서를 쓰고, 코드와 콘텐츠를 생성하며, 업무 효율을 극대화했다. 그러나 이는 아직 AI가 ‘인간의 손’이었던 시기였다. 2025년에 들어서면서 글로벌 선도 기업들은 한 단계 더 나아갔다. AI를 조직의 지식과 프로세스로 미세조정하여, 기업 고유의 전문화된 에이전트로 진화시키기 시작했다. 이 시기를 ‘생성형 AI 2.0 시대’, 즉 “조직형 AI”의 서막이라 부를 수 있다. AI는 이제 기업의 경영 방식을 ‘기능’ 중심에서 ‘에이전트 중심으로 재편하였다. 2026년 이후, AI는 단일 모델에서 벗어나 ‘협업형 다중 지능(Multi-Agent Collaboration)’ 으로 진화할 것이다. 이때 각기 다른 세 유형의 AI가 서로를 증강하며 인간과 협력하는 새로운 지능 구조가 형성된다.

• 디지털 AI(Digital AI) 는 데이터를 분석하고 패턴을 학습하며 ‘판단의 지능’을 제공한다.
• 피지컬 AI(Physical AI) 는 로봇·센서·IoT를 통해 현실 세계에서 직접 행동하며 ‘실행의 지능’을 구현한다.
• 생성형 AI(Generative AI) 는 언어·이미지·코드를 창조하며 ‘창의의 지능’을 발휘한다.

이 세 가지가 인간의 직관·상상·감성과 결합할 때, 비로소 ‘하이브리드 인텔리전스(Hybrid Intelligence)’. 이제 기업은 AI를 ‘활용하는 주체’가 아니라, AI와 함께 공진화(co-evolution) 하는 유기체가 된다. 단일 AI가 부서 단위의 효율을 높였다면, 멀티 에이전트는 기업의 가치사슬 전체를 하나의 지능망(intelligent network)으로 연결한다. AI는 서로 신호를 주고받고, 데이터를 교환하며, 인간의 의사결정을 보완하는 ‘지능의 합주(Intelligent Orchestration)’를 만들어낸다. 본 강연에서는 AI가 인간과 협력하며 가치사슬·조직·산업의 신경망을 다시 짜는 과정, 즉, 하이브리드 인텔리전스에 기반한 ‘지능적 유기체(Intelligent Organism)’로의 진화하는 전략을 제시한다.

AI가 인간과 함께 진화하는 순간, 경영의 구조도, 경쟁의 법칙도 완전히 새로워진다.

14:20 ~ 14:50 ERP의 새로운 변혁 - The Future of ERP in the age of AI

AI가 모든 것을 변화시키는 시대, 우리는 ‘인간과 AI의 조화’라는 새로운 패러다임의 문턱에 서 있습니다. 기업의 심장인 ERP 시스템 역시 예외가 아닙니다. 오랜 시간 기업 운영의 디지털 백본 역할을 해온 ERP는 이제 기술적·기능적 한계에 직면했고, 단순한 업그레이드나 마이그레이션만으로는 더 이상 혁신을 담보할 수 없습니다. 이제, 혁신의 열쇠는 ‘멀티 에이전트’—즉, 인간과 AI가 각자의 강점을 살려 조화롭게 협력하는 새로운 에코시스템에 있습니다. Agentic AI ERP는 바로 이 조화의 중심에 있습니다. 인간처럼 목표를 설정하고, 자율적으로 의사결정을 내리며, 복잡한 비즈니스 프로세스를 오케스트레이션하는 AI 에이전트가 등장함으로써, ERP는 더 이상 단순한 기록 시스템이 아니라, 실시간으로 변화하는 환경에 민첩하게 대응하는 실행 시스템으로 진화하고 있습니다. Agentic AI ERP는 기존 ERP의 안정성과 신뢰성을 유지하면서도, 그 위에 AI 에이전트 계층을 오버레이하여, 자동화·초개인화·하이퍼오토메이션 등 새로운 가치를 창출합니다. 이 과정에서 인간은 전략적 방향성과 창의적 문제 해결에 집중하고, AI는 반복적이고 복잡한 업무를 자율적으로 처리함으로써, 진정한 ‘인간과 AI의 조화’가 실현됩니다.

14:50~15:20 비용은 줄이고 지능은 높이다: AI 전환(AX)을 위한 인프라 최적화 전략

불확실성의 시대, 기업의 생존과 성장은 '비용 효율화'와 'AI 혁신'을 동시에 달성하는 데 달려 있습니다. 본 강연에서는 특정 레거시 벤더의 높은 라이선스 비용과 기술 종속(Lock-in)이 야기하는 AI 전환(AX)의 걸림돌을 분석하고, 이를 타개할 실질적인 해법을 제시합니다. 글로벌 표준 오픈소스인 PostgreSQL 기반의 EDB는 오라클 대비 최대 80%의 TCO(총소유비용) 절감 효과를 제공하며, 이미 국내 대기업 사례를 통해 수천억 원 규모의 비용 혁신을 입증했습니다. 이렇게 확보된 재원은 멀티 에이전트 도입을 위한 강력한 동력이 됩니다. EDB는 단순한 DB 교체를 넘어, 미션 크리티컬한 트랜잭션(OLTP)과 페타바이트급 분석(OLAP), 그리고 벡터 엔진(Vector) 기반의 AI 기능을 단일 플랫폼으로 통합 제공합니다. 특히 온프레미스, 클라우드, 하이브리드 등 모든 환경에 동일한 엔진을 배포할 수 있는 'Deploy Anywhere' 전략은 인프라 제약 없는 유연한 멀티 에이전트 환경을 구현합니다. 비용은 줄이고 데이터 지능은 극대화하는 EDB의 인프라 최적화 전략을 통해, 인간과 AI가 조화를 이루는 성공적인 미래를 설계하십시오.

15:50~16:20 분산형 AI 활용법: Edge-to-cloud 인텔리전스로 글로벌 인프라 혁신 실현

분산형 AI 인프라는 기업이 엣지와 클라우드 환경 전반에 걸쳐 인텔리전스를 배포하고 확장하는 방식을 혁신합니다.
서비스 검색과 네트워크 최적화를 자동화하는 Fabric Intelligence와 20개 위치에서 안전한 AI 아키텍처 테스트 환경을 제공하는 AI Solutions Lab 같은 Equinix 솔루션들을 활용하면 기업은 더욱 효율적으로 AI를 가속화할 수 있습니다.
Equinix는 본 세션에서 분산형 AI가 탁월한 속도, 보안 및 유연성을 바탕으로 인프라 혁신을 어떻게 가능하게 하는지 공유 드릴 예정입니다.

14:20~14:50 아카마이 가디코어 세그멘테이션’으로 실현하는 AI 시대의 내부 보안 전략

최근 사이버 위협은 외부 침입뿐 아니라 내부 확산의 위험이 더욱 커지고 있습니다. 제로 트러스트 보안 모델은 “아무도 신뢰하지 않고, 항상 검증한다”는 원칙을 기반으로 외부·내부를 불문하고 모든 접속과 통신을 검증합니다. 그러나 많은 조직에서 제로 트러스트 전략이 네트워크 경계 방어나 인증 강화에 집중되어, 내부망의 세밀한 통제와 위협 확산 차단은 충분히 구현되지 못하는 경우가 많습니다. 아카마이 가디코어 세그멘테이션(Akamai Guardicore Segmentation, AGS)은 이러한 한계를 해결하는 강력한 마이크로 세그멘테이션 기술을 가진 솔루션입니다. 애플리케이션과 워크로드 간의 모든 트래픽을 시각화하고, 비즈니스 흐름을 방해하지 않으면서도 최소 권한 원칙에 기반한 마이크로 세그멘테이션 정책을 적용합니다. 이를 통해 공격자가 내부에 침투하더라도, 횡적 이동(Lateral movement)을 효과적으로 차단할 수 있습니다. AGS는 통제 정책 적용 및 위협 탐지 과정에 AI 보안기술을 적극적으로 활용하여 내부 보안의 효율성과 정확도를 극대화합니다.

14:50~15:20 AI 파일럿에서 전사 혁신으로: 5%만 성공하는 이유와 기업의 선택

오늘날 기업은 인재 부족, 규제 증가, 기술 복잡성이라는 삼중고 속에 놓여 있습니다. Workday는 이러한 복잡성을 해결하기 위한 열쇠로 ‘사람을 대체하는 AI’가 아닌 ‘사람과 AI의 협업’을 제시합니다. 본 세션에서는 Workday의 새로운 AI 전략인 Workday Illuminate를 통해 어떻게 업무 방식의 근본적인 전환을 이룰 수 있는지 소개합니다. 특히 단순한 자동화를 넘어 스스로 사고하고 행동하는 ‘AI 에이전트(Digital Worker)’의 개념과, 인간 직원과 디지털 워커를 하나의 시스템에서 통합 관리하는 ASOR(Agent System of Record) 전략을 공유합니다. 이를 통해 기업이 AI 도입의 리스크를 줄이고 신뢰성과 거버넌스를 확보하면서도, 생산성 향상과 전략적 의사결정 등 측정 가능한 성과를 창출하는 구체적인 방안을 제시합니다.

15:20~15:50 AI시대, 다양한 워크로드 환경을 위한 eXperDB의 혁신

기업의 데이터 활용 패러다임은 단순한 트랜잭션 처리(OLTP)를 넘어, 대규모 분석(OLAP/DW), 빅데이터(Lakehouse), 그리고 인공지능(AI) 학습/추론으로까지 확장되고 있습니다. 인젠트의 eXperDB는 이러한 변화 속에서 PostgreSQL의 오픈소스 철학을 계승하면서, 기업의 다양한 워크로드 환경에 최적화된 기능과 성능을 갖춘 통합 데이터 플랫폼으로 발전해왔습니다. 인젠트는 트랜잭션 워크로드(OLTP)를 위한 eXperDB, OLAP/DW 워크로드를 위한 eXperDB Warehouse, 빅데이터를 위한 eXperDB Lakehouse, 그리고, AI/ML을 위한 eXperDB AI를 라인업으로 구성하여 제공하고 있습니다.

본 세션에서는

• 오픈소스 PostgreSQL Ecosystem을 기반으로 한 eXperDB 제품 라인업의 구성
• 각 제품의 핵심 기술/구조 및 차별화된 기능
• AI/ML 시대를 대비한 eXperDB Platform이 제시하는 하이브리드 데이터 아키텍처

를 중심으로, eXperDB가 단일 DBMS를 넘어 AI까지 전 영역의 데이터 워크로드를 커버할 수 있는 Data Platform으로 확장되는 과정을 소개합니다.

15:50~16:20 랜섬웨어 등 위기상황에 진정 믿을 수 있는 백업의 현대화 및 AI 적용 방안

최근 국내 많은 고객사에서 랜섬웨어 및 사이버 테러로 인한 피해를 받았고, 확산 추세입니다. 코헤시티는 백업 현대화를 통해 고성능 복구가 가능하여 랜섬웨어의 근본적 대응 및 각종 보안 특수 기능을 통해 보안 백업의 요건을 완벽히 충족하는 방안과 사례를 소개합니다. 또한, 업계 최초 AI를 활용해 백업 데이터를 비즈니스 가치로 전환하는 방법도 소개합니다.

14:20~14:50 SUSE 클라우드 네이티브 AI 인프라 플랫폼을 통한 기업의 AI 혁신 가속화

오늘날 기업은 급증하는 가상화 라이선스 비용과 복잡한 생성형 AI 도입이라는 이중 압박에 직면해 있습니다. SUSE는 기존 VM 인프라와 최신 컨테이너 환경을 단일 제어 평면으로 통합하여 운영 사일로를 제거하고, 확보된 예산과 리소스를 AI 혁신에 재투자하는 구체적인 전략을 제시합니다. SUSE는 IDC가 검증한 3년 ROI 258%의 경제성을 바탕으로 TCO를 획기적으로 절감하는 동시에, 보안과 데이터 주권이 보장된 'Private AI' 플랫폼을 통해 안전한 AI 도입을 가속화합니다. 비용 효율화와 미래 성장 동력 확보, 두 가지 목표를 모두 달성하는 '타협 없는 현대화(Modernization without Compromise)'의 해법을 글로벌 성공 사례와 함께 확인해 보십시오.

핵심 포인트:

• 비용 최적화: VM(Virtual Machine)등 고비용 가상화 환경을 SUSE 기반 클라우드 네이티브·AI 인프라 플랫폼으로 전환하여 인프라 운영비를 절감
• 통합 운영: VM과 컨테이너를 아우르는 단일 플랫폼으로 운영 복잡성 50% 감소
• Secure AI: 제로 트러스트(Zero Trust) 기반의 안전하고 투명한 Private AI 구축

14:50~15:20 글로벌 경쟁력을 높이는 AI 기반 공급망·개발 프로세스 혁신

오늘날 글로벌 시장의 변화 속도는 그 어느 때보다 빠르고, 그 불확실성도 더욱 깊어지고 있습니다. 수요 변동성, 지정학적 리스크, 공급망 단절, 신제품 개발 주기의 단축, 규제 변화가 동시에 발생하며 기업의 운영 환경은 지속적으로 복잡해지고 있습니다. 이러한 환경에서 경쟁력을 유지하기 위해서는 단순한 데이터 수집·분석을 넘어, SCM과 PLM 전 과정을 하나의 흐름으로 통합한 운영 체계를 갖추는 것이 필수적입니다. 판매·생산·조달·물류·개발의 모든 단계에서 생성되는 정보를 실시간으로 연결해 해석하고, 신속하고 일관된 의사결정을 내릴 수 있는 구조가 기업 성과를 좌우하고 있습니다. AI와 LLM 기술은 이러한 통합 운영 체계를 실현하는 핵심 동력입니다. 수요 변동, 공급 지연, 품질 이슈 등 다양한 신호를 자동 분석해 위험 요인을 조기에 감지하고, 수십 가지 시나리오를 생성하여 대응 전략을 제안하는 등 의사결정 속도와 정확성을 높이는 역할을 하고 있습니다. 동시에 제품 개발–생산–공급망 간의 연계를 강화함으로써 리드타임 안정화와 변동성 대응력 향상에 기여하고 있습니다. 자이오넥스는 PlanNEL, T3SmartSCM, T3Insight, T3PLM을 기반으로 국내외 주요 기업들과 함께 AI 기반 통합 SCM·PLM 운영체계를 구축해 왔습니다. 고객 사례를 통해 실제로 어떤 성과가 나타나고 있는지, 그리고 글로벌 경쟁 환경에서 기업이 지속 가능한 운영 체계를 어떻게 마련할 수 있는지 구체적인 인사이트를 공유드리고자 합니다.

15:20~15:50 업무의 흐름 속, 사람과 AI 에이전트가 자연스럽게 협업하는 우리

Slack은 무드를 위한 Agentic OS입니다. 사람과 AI 에이전트가 업무의 흐름 속에서 자연스럽게 협업하는 환경입니다, 검색하고, 필요한 정보를 찾고, 바로 실행까지 모든 것이 한 곳에서 이뤄집니다. 모든 임직원, 네이티브 AI, 애플리케이션, 에이전트, 워크플로까지 — 이 모든 것이 새로운 업무 환경을 위해 설계된 대화형 인터페이스를 통해 하나로 연결됩니다. Search Everything, Ask Anything을 업무에 잘 적용하는 분들은 Slack을 매우 잘 활용하고 있는 것입니다. 우리는 이제 '탭'과 '입력 폼' 중심의 UI를 넘어, 무엇이든 질문하고 원하는 정보를 바로 찾을 수 있는 대화형 인터페이스로 변화되고 있습니다. 모든 데이터, 도구, 인사이트가 하나로 연결된 통합된 워크스페이스 안에서, 사람과 AI 에이전트가 진정한 동료가 되어 협업하는 모습을 공유 드리겠습니다.

15:50~16:20 엔터프라이즈 Low-Code platform의 생성형 AI, 에이전틱 AI를 통한 생산성 극대화

엔터프라이즈 Low-Code platform의 리더 OutSystems이 Low-Code platform에 생성형AI, 에이전틱 AI를 결합하여 다양한 Web/App 개발, 테스트, 운영 전 과정에서 막강한 생산성 증대를 제공해 드립니다. Low-Code는 더이상 선택의 영역이 아니라, 빠르게 접목하여 각 기업만의 최적의 활용 방향성을 찾는 것이 미래 경쟁력의 필수 요소입니다.