[Recap] AI on Duty:  현장에서 확인한 AI 근무의 조건

메타넷엑스는 올해 하반기, 고객과 파트너를 만나는 다섯 번의 자리를 가졌습니다. 보안관제부터 개발, 금융, 업무 환경, 솔루션 도입까지 주제는 모두 달랐습니다. 이 글은 그 다섯 현장을 돌아보며 각 행사에서 다룬 내용과 참석자 설문 결과를 한 편으로 정리한 리캡입니다.

다섯 현장을 돌아보며 확인한 것은 AI가 이미 일을 시작했다는 사실입니다. 시연 무대 위의 AI가 아니라, 경보를 분석하고 코드를 쓰고 정산 이상치를 잡아내는 AI입니다.

현장마다 설문으로 고객의 관심과 고민을 물었고, 답은 생각보다 한 방향으로 모였습니다. 고객이 묻는 것은 더 이상 'AI를 쓸 수 있는가'가 아니었습니다. 'AI에게 일을 맡겨도 되는가, 맡긴다면 어떤 조건에서인가'였습니다. 아래에서는 각 현장의 내용과 설문 결과를 그 질문을 기준으로 살펴봅니다.

보안 현장: Agentic SOC로 진화하는 보안 운영

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금융, 리테일, 제조, 헬스케어 4개 산업 트랙으로 열린 Microsoft Industry Summit에서 메타넷엑스는 리테일 트랙 세션 'Retail Security 2026: Agentic SOC로 진화하는 유통 보안 운영'을 맡았습니다. 발표는 우경철 메타넷엑스 Cloud SOC 팀장이 진행했습니다.

고객과 직원, 상품과 서비스, 커머스 플랫폼과 클라우드가 하나로 연결되면서 유통 보안은 개별 이벤트를 탐지하는 문제에서 전체 맥락을 읽는 문제로 바뀌고 있습니다. 그런데 많은 기업의 보안 운영은 여전히 알람 확인, 로그 조회, 수동 판단에 머물러 있습니다. AI를 앞세운 공격의 속도를 사람의 손으로만 따라가기는 어렵습니다.

세션이 제시한 대안은 에이전틱 SOC입니다. AI 에이전트가 정해진 정책과 승인 기준 안에서 보안 신호의 맥락을 먼저 분석하고, 사람은 위험 판단과 대응 범위 결정, 탐지 전략 수립을 맡는 구조입니다. 핵심은 AI를 도입하느냐가 아니라, 보안 운영에서 AI가 맡을 역할과 책임을 어떻게 설계하느냐입니다. 세션에서는 디지털 고객 접점으로 사업을 넓힌 제조 K사의 보안 운영 사례도 함께 공유했습니다.

현장 인사이트

AI가 보안관제에서 할 일은 경보를 대신 닫는 것이 아니라, 사람이 판단해야 할 경보를 골라 맥락과 함께 올려주는 것입니다. 그러려면 AI가 스스로 처리할 범위와 사람이 승인할 범위가 먼저 정해져 있어야 합니다.

개발 현장: 명세 위에서 일하는 AI

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메타넷엑스가 AWS와 함께 주최한 Kiro Live: Build & Chill Workshop은 개발자와 엔지니어 200명 규모로 열렸습니다. 여러 AI 모델을 하나의 코딩 도구로 활용하는 방법, 스펙과 스티어링, 훅 등 Kiro의 주요 기능, 실제 도입 사례를 차례로 살펴본 뒤 2시간 30분 동안 직접 실습했습니다.

실습의 주제는 AI 에이전트 팀을 꾸리는 일이었습니다. 에이전트마다 모델과 권한을 나눠 맡기고, 스티어링과 메모리, 스케줄, 훅, 워크플로로 일하는 방식을 정한 뒤, 마지막에 검증 게이트를 걸어 결과를 확인했습니다. 코드를 대신 써주는 AI를 넘어, 명세와 검증 절차 안에서 일하는 AI를 경험한 자리였습니다.

현장 인사이트

개발자들은 AI를 쓰고 싶어 했고, 동시에 두 가지를 걱정했습니다. 비용이 통제되는가, 그리고 AI에게 준 권한이 관리되는가. 직접 써 본 사람일수록 AI의 성능보다 AI를 운영하는 조건을 먼저 묻습니다.

금융 현장: IDC를 비운 GA, 그 위에 올린 AI

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법인보험대리점(GA) IT 리더들을 위해 AWS와 함께 마련한 세미나입니다. 망분리 규제 완화 이후의 금융 클라우드 컴플라이언스, GA사의 클라우드 전환 사례, 생성형 AI 기반 업무 자동화까지 세 개의 세션으로 구성했습니다.

전 시스템을 클라우드로 옮긴 GA사 사례

강영용 메타넷엑스 상무는 영업지원, 설계사 포털, 계약과 수수료 정산, 그룹웨어까지 전 시스템을 AWS로 옮기고 IDC를 완전히 철수한 GA사 사례를 공개했습니다. 인프라 운영비는 25~30% 줄었고, 영업 캠페인이나 월말 정산처럼 트래픽이 몰릴 때 수주에서 수개월씩 걸리던 자원 증설은 몇 분으로 짧아졌습니다.

전환 방식도 함께 소개했습니다. 약 4주간 사전 진단과 의존성 분석을 거친 뒤 개발·테스트 환경, 그룹웨어, 영업 시스템 순서로 옮겼고, 영업 현장에 영향을 주지 않도록 업무 시간 외에 리허설과 전환을 진행하며 롤백 계획까지 준비했습니다.

클라우드 위에서 일하는 생성형 AI

AWS 세션에서는 GA 업무에 바로 적용할 수 있는 시나리오가 이어졌습니다. 보험사별 약관을 검색해 근거 문서와 함께 답하는 RAG, 상담 내용을 요약해 불완전판매 여부를 점검하는 기능, 평소와 다른 수수료 정산 이상치를 감지해 알리는 기능, 청구 서류를 자동으로 인식해 분류하는 OCR까지 다뤘습니다. 메타넷엑스는 AI 에이전트 기반 모의해킹과 업무 연속성을 위한 재해복구(DR) 구성 방안을 함께 제안했습니다.

현장 인사이트

GA의 관심은 AI 자동화와 규제 대응에 함께 몰렸습니다. 금융에서 AI에게 일을 맡기려면, AI가 무엇을 근거로 답했는지 남기고 규제가 요구하는 통제 안에서 움직이게 하는 일이 함께 가야 합니다.

업무 현장: AI보다 먼저, 데이터와 계정

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AI 에이전트가 사내 문서와 데이터를 넘나들며 일하려면, AI가 읽는 데이터와 AI가 접근하는 계정이 먼저 정돈돼 있어야 합니다. AvePoint, Quest와 함께한 Modern Work Day 2026은 바로 그 기반 과제를 다뤘습니다.

세션은 M365 데이터 백업과 아카이빙 사례, 하이브리드 AD와 Entra ID 보안을 위한 ITDR 전략, SQL Server 성능 진단과 튜닝, 그리고 여러 벤더의 IT 인프라를 한 번에 맡아 운영하는 메타넷엑스 통합 운영 방안으로 구성했습니다.

현장 인사이트

AI 도입을 먼저 꼽은 응답보다 데이터 보존과 계정 보안을 꼽은 응답이 더 많았습니다. 현업은 이미 순서를 알고 있습니다. 어떤 데이터를 AI에게 보여줄지, 어떤 계정으로 접근하게 할지가 정리되지 않으면 AI는 생산성이 아니라 리스크가 됩니다.

도입 경로: 솔루션을 들이는 속도

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좋은 솔루션이 있어도 구매와 계약 절차에서 몇 달이 흘러갑니다. 메타넷엑스는 IBM, AWS와 함께 파트너 전용 오퍼(CPPO)로 AWS Marketplace에서 솔루션을 도입하는 방법을 소개했습니다. 메타넷엑스가 제안한 조건으로, 결제는 기존 AWS 청구서 하나로 묶입니다.

세션에서는 애플리케이션 성능 관리와 장애 대응(Instana), 실시간 데이터 스트리밍(Confluent), 클라우드 비용 관리(Cloudability)를 차례로 다뤘고, AWS가 클라우드 운영 트렌드와 Marketplace 구매 구조를 설명했습니다.

현장 인사이트

가장 많은 관심이 비용 가시성에 몰렸습니다. 클라우드와 AI 사용량이 늘수록 '얼마를 어디에 쓰고 있는지 보이는가'가 도입 속도만큼 중요해집니다.

AI 근무의 네 가지 조건

다섯 현장은 주제가 달랐지만, 고객의 질문은 같은 자리로 모였습니다. AI에게 일을 맡기려면 사람에게 일을 맡길 때와 마찬가지로 조건이 필요합니다.

메타넷엑스가 인프라를 설계하는 데서 멈추지 않고 직접 운영해 온 이유도 여기에 있습니다. AI가 일할 자리를 만드는 것과, 그 근무를 매일 관리하는 것은 다른 일이기 때문입니다.

다음 현장: The Full Picture

네 가지 조건 중 가시성을 가장 직접 다루는 자리를 이어갑니다. 장애가 나면 지금도 사람이 대시보드를 하나씩 열어 원인을 찾습니다. 클라우드와 온프레미스를 한 화면으로 묶는 엔드투엔드 옵저버빌리티, 그리고 그 위에서 AI가 장애 원인 조사를 먼저 맡는 운영 방식을 Datadog과 함께 직접 실습합니다.

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