if(kakao)26, 대화형 AI에서 에이전틱 AI로 무게중심 이동

if(kakao)26 컨퍼런스에서 대화형 AI에서 목표 완결형 에이전틱 AI, 네이티브 멀티모달, 목적별 인프라 오케스트레이션, 시스템 차원 신뢰성 확보라는 4가지 기술 변화가 핵심 주제로 다뤄졌다.
카나나 스페이스, Workmate 등 에이전트 간 협업(A2A) 사례와 Kanana-o, Kanana Live 등 멀티모달 모델 라인업이 공개되며, SLM 및 온프레미스 GPU 기반 LLMOps를 통한 효율적 자원 관리가 강조되었다.
카카오페이는 배치 통제, AI 산출물 검증, LLMOps 세션을 통해 실행 권한 관리와 품질 게이트 구축의 중요성을 제시했으며, 발표 사례에서 검증 과정의 결함 발견이 기존 5개에서 8개로 늘어난 것으로 나타났다.
조직 차원에서는 개인 AI 활용을 조직 공통 자산으로 전환하고, 사내 AI 플랫폼 및 시스템 연결을 통해 반복 업무 자동화와 정량적 성과 평가 체계를 구축해야 한다고 제안했다.
기술 세션에서는 150회 이상 실험 자동화와 초경량 모델 적용으로 비용 96% 절감 사례, 200여 개 레거시 JSP 전환에 에이전트 하네스 적용 사례가 소개되었다.

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