기업 AI가 답변을 생성하는 도구에서 실제 업무를 수행하는 Agent로 진화하면서, AI 플랫폼의 선택 기준도 달라지고 있습니다. 이제 중요한 것은 모델의 성능만이 아닙니다. 기업의 보안 경계 안에서 데이터를 보호하고, 기존 시스템과 안전하게 연결하며, AI의 판단과 실행을 통제·추적할 수 있어야 합니다.
XGEN Agentic AI Platform은 이러한 Enterprise AI 환경을 전제로 설계된 온프레미스 Agent 플랫폼입니다.
AI가 '답변'에서 '실행'으로 이동하고 있습니다
지금까지 기업의 생성형 AI 활용은 문서 작성, 정보 검색, 요약, 번역, 코딩 지원과 같은 개인 생산성 향상에서 시작했습니다.
하지만 AI Agent의 역할은 여기서 한 단계 더 나아가고 있습니다.
ERP·MES·PLM·그룹웨어·데이터베이스 등 기업 내부 시스템과 연결해 필요한 정보를 조회하고, 업무를 판단하며, 정해진 권한에 따라 도구와 프로세스를 실행하는 단계로 확장되고 있습니다.
AI가 단순한 업무 보조 도구를 넘어 기업 시스템과 데이터에 접근하는 실행 주체가 되면서 기업이 검토해야 할 기준 역시 달라집니다.
- 핵심 데이터가 기업의 보안 경계 밖으로 이동하지 않는가
- Agent가 접근할 수 있는 데이터와 시스템을 통제할 수 있는가
- 누가 어떤 Agent를 통해 무엇을 실행했는지 추적할 수 있는가
- 외부 AI 서비스의 장애나 정책 변경에 핵심 업무가 종속되지 않는가
- 기존 시스템과 보안 정책을 유지하면서 AI를 적용할 수 있는가
특히 제조·금융·공공·방산·반도체·에너지·의료처럼 데이터 주권과 보안, 규제 요건이 중요한 산업에서는 이러한 조건이 AI 도입 여부를 결정하는 핵심 기준이 되고 있습니다.
온프레미스 AI의 과제는 '설치'가 아니라 '운영'입니다
온프레미스 환경에 LLM을 설치하는 것만으로 Enterprise AI가 완성되는 것은 아닙니다.
실제 업무에 AI Agent를 적용하려면 모델과 인프라뿐 아니라 여러 기술과 운영 체계가 유기적으로 연결되어야 합니다.
Infrastructure → Model → Data → Agent → Enterprise System → Security → Governance → Operation
기업 환경에 적합한 GPU와 추론 인프라를 구성하고, 모델을 안정적으로 운영해야 합니다. 사내 문서와 데이터를 RAG 및 지식 체계와 연결하고, ERP·MES·그룹웨어 등 기존 시스템과 Agent를 연계해야 합니다.
여기에 사용자와 Agent별 접근 권한, 실행 통제, 로그와 감사 추적, AI 위험 관리와 거버넌스까지 함께 설계되어야 합니다.
어느 하나만 분리해서 구현해서는 PoC를 넘어 실제 업무 시스템으로 확장하기 어렵습니다.
결국 온프레미스 AI의 경쟁력은 LLM을 내부에 설치할 수 있는가가 아니라, 기업 내부에서 AI를 지속적으로 운영할 수 있는 체계를 갖추었는가에서 결정됩니다.
XGEN은 Enterprise AI의 운영 전반을 하나의 플랫폼으로 연결합니다
XGEN은 특정 LLM을 사용하는 인터페이스가 아니라, 기업 내부에서 AI Agent를 구축하고 연결하고 통제하며 운영하기 위한 Agentic AI Platform입니다.
1. 기업의 보안 경계 안에서 실행
XGEN은 온프레미스 환경을 지원하여 기업의 데이터와 AI 실행 환경을 내부 보안 정책에 맞게 구성할 수 있습니다.
중요 문서, 설계 정보, 공정 데이터, 소스코드, 고객정보 등 기업 핵심 데이터를 외부 AI 서비스에 전달하지 않고 내부 환경에서 활용할 수 있도록 설계합니다.
이를 통해 기업은 기존 데이터 보안 정책과 인프라 전략을 유지하면서 생성형 AI와 Agent를 업무에 적용할 수 있습니다.
2. 기존 업무 시스템과 연결되는 Agent
Enterprise AI의 가치는 답변의 정확도만으로 결정되지 않습니다.
실제 업무에서 필요한 데이터를 조회하고 필요한 시스템과 도구를 안전하게 실행할 수 있어야 합니다.
XGEN은 사내 문서와 지식 데이터뿐 아니라 API, 데이터베이스 및 기존 업무 시스템을 Agent의 Tool로 연결하여 AI가 실제 업무 프로세스 안에서 작동할 수 있도록 지원합니다.
기업은 기존 시스템을 전면 교체하지 않고도 AI Agent를 현재 업무 환경에 단계적으로 적용할 수 있습니다.
3. Agent의 권한과 실행을 통제
AI Agent가 기업 시스템을 실행하기 시작하면 편의성보다 중요한 것이 통제 가능성입니다.
XGEN은 Agent와 사용자별 권한 관리, 실행 이력 및 감사 로그 등 Enterprise AI 운영에 필요한 통제 기능을 플랫폼 차원에서 제공합니다.
이를 통해 기업은 단순히 "AI가 무엇을 답했는가"를 넘어,
누가 → 어떤 Agent를 사용해 → 어떤 데이터에 접근하고 → 어떤 도구를 실행했는가
를 관리하고 추적할 수 있는 환경을 구축할 수 있습니다.
4. 서버에서 사용자의 업무 환경까지 연결
기업의 실제 업무는 서버에서만 이루어지지 않습니다.
문서 작성, 파일 관리, 사내 애플리케이션 사용 등 많은 업무가 사용자의 PC에서 시작됩니다.
XGEN DeX(Desktop Experience)는 중앙에서 관리되는 XGEN Agent와 사용자의 데스크톱 업무 환경을 연결하는 실행 계층입니다.
이를 통해 기업은 AI와 Agent를 중앙에서 관리하면서도 사용자는 기존 업무 환경을 크게 변경하지 않고 AI를 활용할 수 있는 구조를 지향합니다.
5. 기업 환경에 필요한 AI 거버넌스
AI가 실제 업무 프로세스에 참여할수록 모델 성능뿐 아니라 운영 기준과 책임 체계가 중요해집니다.
XGEN은 권한 관리, 실행 이력, AI 통제 정책 등 기업이 AI를 지속적으로 운영하기 위해 필요한 거버넌스 체계를 플랫폼에 반영하고 있습니다.
Plateer AI Labs는 이러한 기준을 제품 기능에만 적용하는 것이 아니라 AI 품질 방침과 운영 절차로 구체화하여 지속적으로 관리하고 있습니다.
6. 검증된 품질과 현장 중심의 구축
Enterprise AI는 기능 구현만으로 도입이 완료되지 않습니다.
실제 기업 환경에서 안정적으로 운영될 수 있는지 검증하고, 현업 업무에 적용하여 지속적으로 사용할 수 있는 수준까지 정착시키는 과정이 필요합니다.
XGEN Agentic AI Platform v1.0은 GS 인증 1등급을 획득했으며, 플랫폼의 품질과 신뢰성을 객관적인 기준으로 지속적으로 검증하고 있습니다.
또한 현장 중심의 기술 지원 체계를 통해 요구사항 분석부터 Agent 설계, 시스템 연계, 검증 및 운영 내재화까지 기업의 실제 적용 과정을 지원합니다.
기업이 선택해야 하는 것은 '모델'이 아니라 '운영 가능한 AI 환경'입니다
앞으로 Enterprise AI의 경쟁력은 어떤 LLM을 선택했는지만으로 결정되지 않습니다.
모델은 계속 발전하고 교체될 수 있습니다.
반면 기업의 데이터와 시스템, 보안 정책, 권한 체계, 업무 프로세스는 지속적으로 유지되어야 합니다.
따라서 기업 AI 플랫폼의 핵심은 특정 모델에 종속되는 것이 아니라,
Infrastructure · Model · Data · Agent · Security · Governance를 하나의 운영 체계로 연결하고 지속적으로 관리할 수 있는가
에 있습니다.
XGEN이 지향하는 것도 바로 이 지점입니다.
기업의 핵심 데이터는 기업의 통제 아래 두고, 기존 시스템과 업무 환경을 유지하면서 AI Agent를 연결하고, Agent의 접근과 실행을 통제하며, 새로운 모델과 기술을 지속적으로 수용할 수 있는 환경.
XGEN은 AI를 도입하기 위한 플랫폼을 넘어, 기업이 AI Agent를 실제 업무에서 지속적으로 운영하기 위한 Enterprise AI 기반을 제공합니다.
보안·규제·데이터 주권 등의 이유로 퍼블릭 AI 서비스만으로 핵심 업무를 확장하기 어렵다면, XGEN을 통해 기업 환경에 적합한 Private Agent 아키텍처와 적용 방안을 검토할 수 있습니다.