안녕하세요.
오픈해 주셔서 감사합니다.
2026년에도 산업 현장에서 얻은 AI 인사이트+를 전하는 마키나락스입니다!

주문하신 AI 성공사례 나왔습니다

새해 첫 출근은 다들 잘 하셨나요? 아마 2026년에 해내야 할 일들을 머릿속에 떠올리며 설렘 반 걱정 반으로 시작하셨을 것 같습니다. 올해 계획 중 AI가 차지하는 비중은 얼마나 되나요? 아마 적지 않을 텐데요. 이때 필요한 건 화려한 로드맵보다 변수가 많은 산업 현장에서 치열하게 고민하고 부딪혀서 얻은 실제 경험이 아닐까 싶습니다.

이번 뉴스레터는 현장의 경험들을 준비했습니다. 먼저 마키나락스 고객사 인터뷰를 통해 글로벌 전자 부품 제조 기업이 현장에서 찾은 AI 운영 전략을 소개합니다. 일찍부터 AI 품질 검사 모델을 자체적으로 개발하고 있는 전자 부품 제조 기업이 AX(AI Transformation)를 진행하며 경험한 시행착오와 해결 방안을 확인할 수 있습니다.

오픈AI와 팔란티어가 주목하고 있는 'FDE(전방 배치 엔지니어)’에 대해 들어보셨나요? AI 기술을 고객사의 업무 흐름 속에서 끝까지 작동하도록 책임지는 FDE 조직의 이야기를 통해 현장 적용의 중요성을 살펴보았습니다. 더불어 지난달 진행한 2026년 AI 실행 전략 웨비나 다시보기도 공유드립니다.

2026년, AI라는 거대한 파도를 넘어야 할 때 마키나락스가 현장에서 쌓아온 다양한 경험들이 도움 될 수 있도록 올해도 함께 고민하고 공유하는 마키나락스가 되겠습니다. 새해 복 많이 받으세요!

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산업 AX가 어려운 이유는?
글로벌 부품 제조 기업이 찾은 AI 운영 전략

AI는 전자 부품의 품질을 정밀하게 검증하고 표준화하는 제조 현장의 핵심 기술입니다. 국내 주요 제조 기업들이 일찍부터 자체 AI 개발팀을 꾸리고 현장 엔지니어들을 AI 개발·운영 인력으로 전환하며 AX를 추진하고 있는 이유이기도 합니다.

하지만 복잡한 AI 운영 환경은 AX 실행 과정에서 많은 어려움을 만듭니다. 실제 산업 현장에서 작동하는 AI 시스템은 모델보다 데이터를 준비하고 배포하고 모니터링하는 운영 작업이 훨씬 더 큰 비중을 차지하기 때문인데요. 이때 MLOps(Machine Learning Operations) 기반의 AI 플랫폼은 어떤 역할을 했을까요? 마키나락스 고객사인 세계적인 전자 부품 제조 기업의 인터뷰를 통해 정리했습니다.

🔗 [산업 AX가 어려운 이유는? 글로벌 부품 제조 기업이 찾은 AI 운영 전략] 전문 보기

왜 지금, FDE(전방 배치 엔지니어)인가?
AI 도입의 성패를 가르는 ‘현장의 힘’

FDE는 고객의 현장에 직접 들어가 AI가 실제 업무 흐름 속에서 작동하도록 끝까지 책임지는 역할을 수행합니다. 보통의 엔지니어들이 사무실에서 소프트웨어에서 제품을 개발한다면 FDE는 말 그대로 전방(Forward), 즉 고객사의 현장에 배치(Deploy)됩니다. 단순히 코드를 전달하는 역할이 아니라, 고객의 현장에서 복잡한 비즈니스 맥락을 이해하고 그 자리에서 기술적인 해결책을 설계하고 구현합니다.

FDE는 데이터 구조와 시스템, 조직의 일하는 방식까지 함께 조정하며 AI 도입을 완성합니다. 오픈AI, 팔란티어와 같은 글로벌 AI 기업들이 FDE를 전략적 직무로 바라보고 공격적으로 채용에 나서는 이유도 여기에 있습니다. 실리콘밸리에서 시작한 이들은 왜, ‘현장’으로 엔지니어를 보내기 시작했을까요?

🔗 [왜 지금, FDE(전방 배치 엔지니어)인가? AI 도입의 성패를 가르는 ‘현장의 힘’] 전문 보기

2026년 성과를 결정짓는 AI 실행 전략

눈 감았다가 뜨면 바뀌는 AI 판. 내일도 잘 모르겠는데, 내년 계획을 세우려니 막막하기만 합니다. 마키나락스 웨비나에서는 허영신 CBO가 AI를 둘러싼 국내외 흐름을 짚고, 2026년을 준비하는 기업이 실행해야 할 AI 기술 적용과 조직 실행의 전략을 제안합니다. AI를 기업의 ROI에 실질적으로 기여하는 전략 자산으로 만들고자 하는 분들이라면, 이번 웨비나가 2026년 계획 수립의 기준점이 될 것입니다.