[플로우 AX 페스타] 플로우, 까다로운 공공 환경에서 AX 표준으로 작성일 06-25 33 목록 <div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> <section dmcf-sid="BQwcCPoMIv"> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="1e0309ed6923a3cf0d875fc6888fb7b16174f6401aef61e137387750ec30beb1" dmcf-pid="baylZgmjDS" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="플로우 AX페스타 2026이 25일 서울 여의도 페어몬트호텔에서 열렸다. 참석자들이 플로우의 AI서비스를 살펴보고 있다. 이동근기자 foto@etnews.com" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202606/25/etimesi/20260625170303050oudm.jpg" data-org-width="700" dmcf-mid="qQCmydcnET" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img3.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202606/25/etimesi/20260625170303050oudm.jpg" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> 플로우 AX페스타 2026이 25일 서울 여의도 페어몬트호텔에서 열렸다. 참석자들이 플로우의 AI서비스를 살펴보고 있다. 이동근기자 foto@etnews.com </figcaption> </figure> <p contents-hash="db16b9fffe42ecc3e2df9b03702794d9d918b3e85516bf27e555d2cc7da48716" dmcf-pid="KNWS5asADl" dmcf-ptype="general">국내 주요 공공기관과 민간 기업이 '플로우 AX 페스타 2026'에서 협업 툴 '플로우'를 기반으로 구현한 인공지능 전환(AX) 성공 사례를 공유했다. 단순한 디지털 전환(DX)을 넘어, 인공지능(AI)이 업무 과정을 직접 수행하고 최적화하는 지능형 업무 환경으로의 실질적인 로드맵을 제시했다.</p> <p contents-hash="ab26ea30b6ce5f3c9fb807bb949649f96158c07e358649822a0270a0fa377eba" dmcf-pid="9jYv1NOcwh" dmcf-ptype="general">한국가스공사는 보안과 혁신이라는 상충하는 과제를 '하이브리드 AI 모델'로 해결했다.</p> <p contents-hash="dc93b292b6822f378aa9160f3b88c91477aa4fdbb2f5c2ccf6da451feaddf92c" dmcf-pid="2AGTtjIkIC" dmcf-ptype="general">서정진 한국가스공사 과장은 “망 분리 환경에서 외부 AI 접속이 차단된 상황을 극복하고자, 업무망 내에서 외부 AI를 활용하는 '웹 메이트'와 사내 내부 문서를 학습한 온프레미스 기반의 '업무 메이트'를 결합한 하이브리드 모델을 설계했다”고 소개했다. 플로우의 AI 에이전트인 '메이트'는 단순한 챗봇을 넘어 보안이 강화된 업무 환경을 구현했다.</p> <p contents-hash="747d0d9e2bd55ec0ad267069b952e653f539de8e307cc2b4d63339c2904e40f0" dmcf-pid="VcHyFACEDI" dmcf-ptype="general">서 과장은 “외부 AI를 무조건 차단하는 대신, 민감 정보가 포함된 프롬프트를 차단하는 '데이터 유출 방지(AI DLP)' 기능을 구현해 보안과 사용성이라는 두 마리 토끼를 잡았다”며 “현재 1만3000여개의 내부 규정과 사내 문서를 연계해 신입사원도 베테랑처럼 일할 수 있는 환경을 만들었다”고 설명했다.</p> <p contents-hash="862ae9c8d3048cdfdb6a22149e89c6cbd2de95ae1049a74428bd455140594715" dmcf-pid="fkXW3chDEO" dmcf-ptype="general">이어 그는 “웹 메이트 오픈 후 30일 잔존율이 62%를 기록했는데, 이는 직원이 AI가 실제로 자신의 업무를 효율적으로 개선해준다는 것을 실감했다는 명확한 증거”라고 평가했다.</p> <p contents-hash="38a5e54999ccd096532685f47f658e137186b5cd7215fde7671e3ea0ab23529d" dmcf-pid="4EZY0klwss" dmcf-ptype="general">한국원자력연구원 역시 데이터의 자산화에 집중하고 있다.</p> <p contents-hash="ecfdce71abbaae56fe53a5a45dfce76f1cd0bc774b85b15808f5c9aa237fe7dd" dmcf-pid="8D5GpESrrm" dmcf-ptype="general">김동현 한국원자력연구원 연구원은 “국가보안시설 가급인 기관 특성상 물리적 망 분리와 타이트한 보안 정책으로 인해 업무 환경의 병목 현상이 심했다”며 AX 도입 배경을 전했다.</p> <p contents-hash="952c883bae269a86665ac685254f71347f60750237ef75755dff7de3837c0221" dmcf-pid="6w1HUDvmEr" dmcf-ptype="general">김 연구원에 따르면 원자력연은 지난 1년 6개월간 플로우를 도입해 약 3.2테라바이트(TB) 규모의 프로젝트 데이터를 확보하고, 문서 중앙화 시스템과 연계해 약 60테라바이트의 연구 자산을 축적했다.</p> <p contents-hash="5ac860275e9511200710f089fa09153ae0c050fe1ab746f679ddf6baa89ecb9b" dmcf-pid="PrtXuwTsOw" dmcf-ptype="general">김 연구원은 “퇴직을 앞둔 40년 경력의 박사님들이 가장 아쉬워하는 것이 본인의 경험을 신진 연구자에게 전하기 어렵다는 점이었다”며 “플로우 프로젝트에 회의록부터 사소한 의사결정 과정까지 모두 기록함으로써 업무 공백을 최소화하고 있다. 이렇게 쌓인 데이터들은 향후 AX를 위한 유용한 학습 데이터로 활용될 계획”이라고 덧붙였다.</p> <p contents-hash="f1fe3e4ce28fba685e783e55f5b2c6696dfba1e79da6e54f2914a20f26686971" dmcf-pid="QmFZ7ryOmD" dmcf-ptype="general">디지털 전환이 험난하다고 평가받는 건설업계에서도 변화는 시작됐다.</p> <p contents-hash="aa6929aa5871c14d665715d8ba311f7c72bb8a799a8f2be9c4d4134b7e80aeb1" dmcf-pid="xs35zmWImE" dmcf-ptype="general">허경무 HS화성 책임은 “건설업은 30년째 생산성이 제자리였고, 5~10년 내 현장 핵심 노하우가 사라질 위기에 처해 있었다”며, 협업 툴 플로우와 차세대 전사자원관리(ERP)를 결합해 정형·비정형 데이터를 한데 모으는 '데이터 그릇'을 만드는 데 집중했다고 밝혔다.</p> <p contents-hash="4c022b5702efaf68197e5632a6c260ea3fa0d4694bb95f7e0fd1177be039e70a" dmcf-pid="ySzp2l5Twk" dmcf-ptype="general">허 책임은 “현장의 기사들이 과거에는 카톡과 무전기로 소통하며 밤마다 서류 정리하느라 바빴지만, 이제는 플로우에 모든 타임라인이 데이터로 남는다”며 현장의 혁신 사례를 들었다. 그에 따르면 사진 한 장을 올리면 '하자 판독 에이전트'가 즉시 하자를 분석하고 관련 법령까지 도출한다. 신입과 경력직의 하자 판정 편차가 획기적으로 줄어들고 표준화가 이루어진 셈이다. 또한 자연어 기반의 ERP 챗봇은 IT팀이나 회계팀에 묻던 반복 질문을 대신 처리한다. 허 책임은 “직원이 단순 반복 업무에서 벗어나 분석과 검토라는 고급 업무에 집중하게 됐다”고 강조했다.</p> <p contents-hash="e037c111980c352bcda05e207fe9770a33506c1dadcadada5399707075f09830" dmcf-pid="WvqUVS1ymc" dmcf-ptype="general">이날 연사들은 AX를 고민하는 실무자에게 실질적인 조언도 전했다. 허 책임은 데이터 정제의 중요성과 함께 현장 정착을 위한 현실적인 혁신 방안을 피력했다. 허 책임은 “데이터를 정제하고 통합하는 DX 작업이 전체 프로젝트의 60%를 차지해야 한다”며 “이 과정을 건너뛰고 화려한 AI 모델부터 도입하면 '왜 AI가 멍청한가'라고 탓할 수밖에 없는 함정에 빠진다”고 지적했다. 또한 “현장은 IT를 싫어하는 것이 아니라 이중 업무를 싫어한다”면서 “기존 종이 보고를 과감히 없애고 플로우와 같은 시스템에만 데이터를 입력하도록 설계해야 현장 데이터가 자동으로 쌓인다”고 정착 비결을 전했다.</p> <p contents-hash="6bff1352ab5ce6a1d39e5d94187888e1937a202295db5fb02706b84d05fe6d4e" dmcf-pid="YTBufvtWsA" dmcf-ptype="general">최호 기자 snoop@etnews.com</p> </section> </div> <p class="" data-translation="true">Copyright © 전자신문. 무단전재 및 재배포 금지.</p> 관련자료 이전 "대한민국의 새로운 기회 'AI 풀스택'…인프라·제도 병목 해소부터" 06-25 다음 특허정보 조사·분석 전문인력 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