IFS, 새로운 산업용 AI 하네스로 관리되는 IFS Intelligence 출시

IFS는 2026년 10월 13일 플로리다주 올랜도에서 열린 IFS Unleashed 행사에서 IFS Intelligence를 출시했다. 회사는 이 제품이 산업 운영의 자산, 시스템, 프로세스에서 데이터를 수집해 몇 분 안에 실행으로 옮긴다고 밝혔다.

출시 발표에 따르면 IFS Intelligence는 실제 운영을 담당하는 시스템 안에서 작업을 수행하며, IFS 및 타사 시스템의 실시간 데이터를 활용하고 기업이 정한 규칙의 범위 안에서만 작동한다. IFS는 현장, 공장 작업장, 시추 장비 또는 사무실에서 일하는 사람들이 하나의 대화형 인터페이스를 통해 일상적인 언어로 질문할 수 있다고 밝혔다. 또한 이 제품은 실시간 운영 데이터를 분석해 현재 상황을 설명하고 다음 단계를 계획하며, 판단 근거가 된 출처를 제시한 뒤 회사의 산업용 AI 하네스가 적용하는 거버넌스 아래 계획에 따라 작업을 수행한다고 설명했다.

IFS는 산업 조직들이 감수하며 운영해 온 생산능력 손실을 중심으로 이 제품을 소개했다. 예기치 않은 가동 중단에는 목표치가 설정돼 있고, 최초 수리 실패는 서비스 계획에 반영돼 있으며, 불량품 발생량에도 허용치가 정해져 있다는 것이다. 회사는 이런 손실의 상당 부분이 서로 연동되지 않는 시스템, 익히는 데 몇 달씩 걸리는 화면, 몇 년씩 걸리는 구축 작업, 그리고 그 틈을 메우기 위해 사람들이 만드는 스프레드시트와 임시방편에서 비롯된다고 설명했다. 이어 IFS Intelligence는 운영 현황에 대한 조직의 인식과 실제로 실행할 수 있는 일 사이의 격차를 줄이도록 설계됐다고 밝혔다.

Cowork, Loops 및 Runway

이 제품은 AI를 활용하는 세 가지 방식을 제공한다. Cowork에서는 사용자가 실시간 운영 데이터를 대상으로 일상적인 언어로 질문하고, 문제를 조사하며, 담당자가 승인한 뒤에만 실행되는 작업을 준비할 수 있다. 답변은 운영 상황의 변화에 따라 계속 업데이트되는 실시간 보기인 Lens로 저장할 수 있으며, 성공적으로 수행한 작업은 누구나 반복할 수 있는 Skill로 저장할 수 있다. 또한 Cowork는 MCP를 통해 Microsoft 365와 같은 연결된 시스템에도 접근한다.

Loops는 정해진 워크플로를 디지털 작업자에게 할당해 백그라운드에서 실행하며, 판단이나 승인이 필요한 경우 사람에게 에스컬레이션한다. 팀은 Studio에서 자체 디지털 작업자를 구축할 수 있다. Runway는 일상적인 언어로 작성된 요구사항을 적용해 IFS 소프트웨어의 마이그레이션, 구성, 확장을 빠르게 진행하도록 지원하며, 회사는 이를 통해 구축에 드는 노력과 위험을 줄일 수 있다고 밝혔다.

IFS Intelligence 제품 페이지에서는 투자, 생산, 유지보수, 운영 기능 전반의 활용 사례를 소개한다. 투자 기능에서는 사용자가 지연되는 프로젝트를 감지하고, 변경 주문서를 작성해 한 번의 대화에서 승인 절차에 올릴 수 있으며, 사용자가 최종 승인하기 전까지는 아무것도 변경되지 않는다. 생산 기능에서는 생산 라인이 멈추면 제품이 그 영향을 제시하고 승인을 받을 수 있도록 해결 방안을 준비하는 한편, 디지털 작업자들이 공급업체에 확인을 요청하고 의사결정이 필요한 경우에만 사람을 참여시킨다. 유지보수 기능에서는 자산 고장 시 서비스 수준에 미치는 영향과 함께 작성이 완료된 작업 지시서 및 재배치 방안이 제시된다. 또한 매일 실행되는 Skill은 위험에 처한 작업을 표시하고, 기한을 넘기기 전에 에스컬레이션 초안을 작성한다. 운영 기능에서는 사용자가 한 번의 대화로 구매 요청서를 작성하거나 근무 시간 기록을 제출하고 연체된 매출채권의 회수를 독촉할 수 있으며, 승인이 완료되기 전까지는 기록이 변경되지 않는다.

산업용 AI 하네스

같은 날 행사에서 함께 발표한 자료에서 IFS는 산업용 AI 하네스를 IFS Intelligence의 운영 기반으로 소개했다. 이 하네스는 기업을 운영하는 권한, 정책, 현실적 제약의 범위 안에서 AI가 작업을 수행하도록 설계됐다. 하네스는 여섯 가지 구성 요소로 이뤄져 있으며, 각 요소는 특정한 실패를 방지하도록 설계됐다. 계획 및 오케스트레이션은 목표를 단계별로 나누고 에이전트와 도구를 조율하며, 스킬 및 커넥터는 에이전트가 사용할 수 있는 시스템을 정의하고 검증한다. 메모리 및 컨텍스트는 진행 상황을 이어 가고 작업과 관련된 정보만 모으며, 가드레일 및 권한은 사용자 신원, 승인 절차, 위험한 작업에 대한 제한을 적용한다. 검증 및 에스컬레이션은 작업의 정확성과 정책 준수 여부를 확인하고, 관찰 가능성 및 감사 가능성은 모든 의사결정과 작업을 기록해 추적하고 검토할 수 있도록 한다.

하네스는 고객의 기존 사용자 신원 체계, 권한, 비즈니스 규칙, 승인 절차, 감사 제어를 통해 작동한다. IFS Cloud를 기반이 되는 원천으로 삼아 연결된 시스템의 권한과 접근 제어를 이어받는다. IFS는 원시 데이터가 외부 AI 제공업체로 전송되지 않으며, AI의 접근 및 작업은 로그인한 사용자가 보고 수행할 권한이 있는 범위 안에 머문다고 밝혔다. 하네스는 고객이 단일 제공업체에 종속되지 않도록 여러 AI 모델과 서비스를 활용할 수 있게 설계됐다. IFS는 주권, 단계적 자율성, 산업 맥락, 다층 거버넌스를 통합 플랫폼의 차별점으로 꼽으며, 이러한 특성을 제공하는 유일한 산업 기업용 AI 플랫폼이라고 설명했다. 회사의 설명에 따르면 단계적 자율성은 작업자 지원을 위한 코파일럿 기능에서 권고 기능으로, 이어 불확실한 상황에서는 에스컬레이션을 수행하는 자율 작업으로 발전한다. 산업 맥락은 도메인 전문성과 엄선된 도구를 결합하며, IFS는 이를 통해 에이전트가 사용 가능한 7만 개의 API 앞에서 아무것도 하지 못하는 상황을 방지한다고 밝혔다.

이번 발표에서는 IFS의 새로운 조사 결과도 인용했다. 조사에 따르면 지난 12개월 동안 현장 팀의 43%가 에이전틱 디지털 워커를 교육하고 일상 업무에 도입했으며, 11%는 안전, 품질 또는 미션 크리티컬 프로세스에 사용할 AI 결과를 검증했고, 11%는 민감 정보나 수출 통제 대상 데이터에 AI를 사용할 때 적용할 통제 메커니즘을 마련했다. 또한 Futurum의 조사 결과를 인용해 향후 12개월 안에 디지털 워커에 투자할 계획인 기업은 66%인 반면, AI가 완전히 자율적으로 행동할 수 있다고 신뢰하는 기업은 5.7%에 그친다고 밝혔다.

Eight Group의 최고정보책임자 모 다우드는 거버넌스와 기술 전문성, 필요한 지식, 빠르게 발전하는 기술을 고려해 사내에서 AI 에이전트를 개발하지 않기로 했다고 말했다. 그는 Harness가 기반이 되는 거버넌스를 지원하고 오케스트레이션을 모니터링해 디지털 워커가 안전하게 행동하도록 한다고 설명했다.

IFS의 글로벌 AI 신뢰 책임자인 토비 리스는 조직이 핵심 자산, 공급망, 서비스 운영 및 기업 워크플로 전반으로 AI를 확대함에 따라, 성공 여부는 지능을 맥락, 통제, 책임성 및 운영 규율과 결합하는 데 달려 있다고 말했다. 그는 “감사 가능한 프로세스와 투명한 거버넌스부터 AI의 윤리적 사용에 이르기까지, IFS는 신뢰를 달성 목표가 아니라 기본 요건으로 여깁니다”라고 말했다.

초기 고객 활용 사례와 경영진 발언

IFS는 고객들이 이미 비즈니스 핵심 시나리오에서 IFS Intelligence를 사용하고 있다고 밝혔다. IFS가 소개한 한 사례에서는 생산 관리자가 다음 분기에 납품할 대규모 주문이 차질을 빚을 위험이 있다는 사실을 알게 됐다. 원인을 파악하려면 재고, 생산 능력, 공급업체의 약속 이행 상황, 물류 제약 및 지연에 따른 재무 영향을 연결해 살펴봐야 했다. IFS에 따르면 질문 하나로 위험을 파악하고, 가능한 원인을 찾아내며, 관리자가 승인해 실행에 옮길 수 있는 다음 조치를 제안했다. 이로써 여러 보고서와 시스템, 전문가가 필요했던 작업이 질문에서 조치까지 이어지는 하나의 거버넌스 기반 흐름으로 대체됐다.

Sims Crane & Equipment의 최고사업운영책임자 커티스 테일러는 제품을 처음 봤을 때 직원들이 회사의 운영 데이터에 접근할 수 있도록 역량을 하나씩 구축하고 있었다고 말했다. 그는 별도 설정 없이도 이 제품이 회사 시스템에 저장된 모든 데이터를 제공할 수 있어, 직원들이 보유 장비에 관해 질문할 수 있다고 설명했다. 예를 들어 특정 고객의 요구 사항에 가장 적합한 크레인이 무엇인지 물을 수 있으며, 이를 통해 보유 장비 운용의 효율성도 높일 수 있다고 덧붙였다.

IFS의 최고경영자 마크 모팻은 산업 기업들이 잠재력의 약 60%만 발휘하며 운영되는 경우가 많다고 말했다. 모팻은 “나머지 40%는 이미 기업 내부에 있습니다. 제어실의 전문성, 야간 근무자의 지식, 그리고 모든 시스템에 흩어져 있는 데이터에 담겨 있습니다”라고 말했다. 그는 IFS Intelligence를 통해 직원들이 질문하고, 조치를 취하거나, 디지털 워커에게 작업을 맡길 수 있으며, 이 모든 과정이 해당 기업의 운영을 규율하는 규칙, 권한 및 승인 범위 안에서 이뤄진다고 설명했다.

The Futurum Group의 AI 그룹 부사장 겸 실무 책임자인 닉 페이션스는 산업 기업의 현장 팀이 기업 시스템이 조치를 취할 수 있는 속도보다 더 빠르게 인사이트를 만들어 낸다고 말했다. 또한 고객에게는 업종별 운영 제약을 반영한 AI 시스템이 필요하며, 그래야 시스템이 제시하는 권고와 조치가 정확하고 실행 가능하며 신뢰할 수 있다고 덧붙였다.

이용 가능 여부 및 라이선스

IFS Intelligence는 현재 IFS가 ‘전사 공통 범용 라이선스’라고 설명한 라이선스 방식으로 이용할 수 있다. 이 라이선스는 고객이 라이선스를 보유한 적용 대상 IFS 소프트웨어 전반에서 기능을 사용할 수 있게 하며, 기능 제한이나 등급별 차등을 두지 않는다. 고객에게는 AI Executions 사용 권한도 제공되며, IFS는 이를 크레딧 모델이 아니라 공정 사용량 한도라고 설명했다.