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인포(Infor)는 제조·항공우주·방위·자동차·식음료 분야에 특화한 AI 에이전트를 개발하고 있다. IT 전문 매체 실리콘앵글은 10월 8일 인포 경영진 인터뷰를 통해 에이전트에 산업별 업무 맥락을 반영해 기업 업무 자동화의 신뢰성 문제에 대응하려는 계획을 보도했다.
산업 업무 맥락 반영한 AI 에이전트
인포 수레시 자야라만 제품관리·개발 수석부사장은 범용 에이전트가 작동할 수는 있지만 매번 결정론적인 답을 내놓지 못하고 환각이 생길 수 있다고 설명했다. 인포는 기존 산업별 애플리케이션을 토대로 에이전트를 구축하고 있으며, 반복 작업과 업무 병목을 먼저 자동화 대상으로 삼았다. 업종별 업무 절차를 바탕으로 에이전트의 답변과 작업 수행에 필요한 조건을 좁히겠다는 구상이다.
릭 라이더 인포 AI 혁신 수석부사장에 따르면 2026.10 릴리스에는 보안과 적용 범위를 설정하는 가드레일이 추가됐다. 인포는 유사한 산업이 공유하는 공통 기반을 두되, 화학이나 냉난방공조(HVAC) 같은 세부 업종에는 가벼운 설정 변경을 적용한다. 고객마다 업무가 다르기 때문에 사전 설정만으로 모든 고객의 요구를 충족하는 AI는 없다는 게 라이더 부사장의 설명이다. 회사는 고객과 함께 필요한 기능과 적용 범위를 정하고 있다.
사람 승인 남기는 자동화 범위
식음료 분야에서는 입고 업무의 조건도 취급 품목에 따라 달라진다. 자야라만 부사장은 유제품을 받을 때는 우유의 지방 함량과 점도를 파악해야 하지만, 단백질 제품이나 붉은 고기를 입고할 때는 동물의 원산지 등 별도 정보가 필요하다고 설명했다. 업종 공통 기능 위에 이런 세부 요건을 설정해 에이전트가 업무 맥락을 고려하도록 한다는 것이다. 이는 하나의 범용 절차를 모든 제품에 동일하게 적용하지 않는 방식이다.
에이전트는 주문을 생성하거나 수요를 확인하는 작업을 스스로 수행할 수 있지만, 한 고객의 주문을 다른 고객에게 옮기는 작업에는 사람의 승인이 필요하다. 인포는 자동화 범위를 넓히면서도 고객 간 주문 변경처럼 영향이 큰 단계에서는 사람을 절차에 남겨두고 있다. 인터뷰에서는 모든 작업을 무인 처리하는 방식이나 에이전트의 오류율 같은 정량 수치는 제시되지 않았다.
라이더 부사장은 인포가 기술 인력뿐 아니라 산업 전문성을 갖춘 인력도 채용하고 있다고 말했다. 자야라만 부사장은 고객사를 만날 때 상대가 IT 담당자가 아니라 사업 부문 담당자라고 말했다. 보도에는 구체적인 고객사 사례나 고객 반응, 제품 가격과 향후 출시 일정은 포함되지 않았다. 인포는 산업별 공통 기반과 고객·세부 업종별 설정, 사람의 승인 절차를 결합해 기업 업무에 에이전트를 적용하려 하고 있다.