"범용 AI 넘어 실행형 AI로"…SAS, 산업별 맞춤형 에이전트로 기업 혁신 돌파

[SAS 이노베이트 2026] 제라드 피터슨 부사장 "범용 AI 아닌 운영 프로세스 직결된 '실행형 AI' 필요"

(지디넷코리아=남혁우 기자)[그레이프바인(미국)=남혁우 기자]  "기업 고객이 실제 현장에서 원하는 것은 범용 인공지능(AI)이 아니라 산업별 과제를 이해하고 운영 프로세스에 바로 연결될 수 있는 실행형 AI입니다."

제라드 피터슨 SAS 글로벌 엔지니어링 부문 수석 부사장(SVP)은 28일(현지시간) 미국 텍사스주 그레이프바인에서 열린 'SAS 이노베이트 2026'에서 유통, 금융, 의료 등 산업별 과제 해결에 초점을 맞춘 산업 액셀러레이터 신규 오퍼링과 주요 업데이트를 공개했다.

피터슨 부사장은 SAS AI 전략 중 하나로 데이터 관리와 분석, 의사결정, 실행을 하나로 연결하는 '산업형 AI 플랫폼'을 제시했다. 시장의 관심이 대규모언어모델(LLM) 기반 범용 AI에 집중되고 있지만 공급망과 금융처럼 복잡한 변수와 규제가 얽힌 실제 기업 현장에서는 정확도와 거버넌스를 갖춘 실행력이 더 중요하기 때문이다.

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그는 "범용 AI가 일반적인 질의응답과 콘텐츠 생성에는 강점을 보일 수 있지만 산업 현장에서는 업무별 데이터 구조와 용어, 내부 정책, 규제 요건이 서로 달라 이를 반영한 판단 체계가 필요하다"며 "특히 기업은 단순한 정보 제공보다 발주, 승인, 이상 징후 탐지, 대응 조치 등 실제 운영 프로세스와 연결되는 기능을 원하기 때문에 산업 특화형 플랫폼이 필수적"이라고 설명했다.

이를 위한 주요 서비스로 글로벌 출시를 앞둔 'SAS 공급망 에이전트'가 소개됐다. 이 솔루션은 기업의 공급 및 운영 계획(S&OP)을 지원하는 도구다.

예를 들어 "수요가 15% 감소하는 시나리오를 시뮬레이션해달라"는 요청에 따라 대안을 제시하는 방식이다. 마이크로소프트 팀즈(Teams) 같은 업무 환경에서 활용할 수 있으며 에이전트가 내린 판단의 근거도 함께 제공하도록 설계됐다.

마리넬라 프로피 에이전틱 AI 글로벌 시장 전략 리드는 식료품점 재고 관리 시나리오를 통해 에이전틱 AI의 실제 구동 방식을 시연했다. 

그는 'SAS 바이야 코파일럿'을 활용해 복잡한 코딩 없이 데이터를 전처리하고 수요 예측 대시보드를 구성하는 과정을 소개했다. 이어 대화형 에이전트가 재고 부족 위험을 파악해 담당자에게 발주를 제안하고 어떤 정책과 규칙에 따라 해당 판단이 이뤄졌는지 근거를 제시하는 흐름도 함께 선보였다.

산업특화 AI 기반 유통 혁신 사례를 소개하는 마리넬라 프로피 SAS 리드(왼쪽)과 제라드 피터슨 SAS 부사장(사진=지디넷코리아)

금융권의 주요 과제인 사기 탐지 분야 적용 사례도 공개됐다. 수잔 할러 고급 분석 R&D 수석 디렉터는 "사기 데이터는 정상 거래보다 극히 드물게 발생해 모델을 편향되게 만든다"고 말했다. 이어 'SAS 데이터 메이커'를 통해 희귀한 사기 거래 패턴을 합성 데이터로 생성하고 이를 바탕으로 탐지 성능을 높이는 방안을 설명했다.

이와 함께 검색 증강 생성(RAG) 기반 대형언어모델과 'SAS 지능형 의사결정' 솔루션을 결합한 활용 사례도 제시됐다. 

SAS는 이를 통해 판단이 모호한 고액 결제 건에 대해 최신 기업 정책 문서를 바탕으로 승인 또는 차단 여부를 실시간으로 결정하는 과정을 시연했다.

에픽게임즈의 언리얼 엔진(UE)과 결합한 디지털 트윈 기반의 'SAS 작업자 안전 모델'도 소개됐다. 

이 모델은 지게차 충돌이나 멸균 시설 규정 위반처럼 실제 환경에서 시험하기 어렵거나 위험한 산업 현장 시나리오를 가상 환경에서 반복 시뮬레이션하고, 이를 바탕으로 컴퓨터 비전 모델을 훈련시키는 방식이다. 실제 사고 데이터를 충분히 확보하기 어려운 산업안전 영역에서 활용 가능성이 제시됐다.

SAS는 데이터부터 의사결정, 실행까지 이어지는 전 과정을 하나의 흐름으로 연결하는 방향을 제시하며 AI를 기존 업무 시스템 안에서 작동하는 운영 도구로 정착시키겠다는 구상을 내놨다.

미국 일부 주에서 도입된 식량 지원금 부정 수급 방지 모델도 소개했다. 기존 데이터 인프라를 전면 개편하지 않고도 수급 자격 기록, 사례 관리 파일, 소득 확인 데이터, 거래 내역 등 기존 데이터와 연동해 지급 무결성을 관리할 수 있는 공공 분야 적용 사례라는 설명이다.

제라드 피터슨 부사장은 "기업은 AI를 처음부터 직접 구축하기보다 산업 특화 기능을 갖춘 형태로 도입해 적용 속도를 높여야 한다"며 "SAS의 산업별 액셀러레이터와 에이전트가 고객의 초기 도입 부담을 낮추는 데 기여할 것"이라고 말했다.

남혁우 기자(firstblood@zdnet.co.kr)