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SK AX, 오픈AI와 손잡고 기업용 챗GPT 도입 사업 키운다

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클라우드 업계 소식 묶음 기사로, 아이티센글로벌의 1분기 최대 실적과 SK AX의 오픈AI 엔터프라이즈 AI 파트너십을 다룬다. 개발자 관점에서는 SK AX가 챗GPT 엔터프라이즈 기반으로 내부 시스템 연동, 멀티 에이전트 운영, 보안·거버넌스, 변화관리까지 묶어 기업 AI 전환 서비스를 제공한다는 대목이 핵심이다.

  • 1

    아이티센글로벌은 2026년 1분기 매출 3조2882억원, 영업이익 992억원으로 사상 최대 실적 기록

  • 2

    SK AX는 오픈AI와 엔터프라이즈 AI 사업 협력 서비스 파트너 계약 체결

  • 3

    챗GPT 엔터프라이즈 기반으로 멀티 에이전트, 보안, 거버넌스, 섀도우 AI 대응까지 제공

  • 이번 클라우드 업계 소식은 크게 두 갈래임

    • 아이티센글로벌은 2026년 1분기 실적이 크게 뛰었고, SK AX는 오픈AI와 기업용 AI 사업 파트너십을 맺음
    • 개발자와 IT 조직 입장에서는 후자인 SK AX와 오픈AI 협력이 더 직접적으로 와닿는 뉴스임
  • 아이티센글로벌은 1분기에 꽤 큰 숫자를 냄

    • 연결 기준 매출 3조2882억원, 영업이익 992억원을 기록함
    • 전년 동기 대비 매출은 약 100%, 영업이익은 193% 증가
    • 당기순이익도 178% 늘어난 727억원
    • 한국금거래소 중심의 금 거래 플랫폼 사업과 IT서비스 부문 성장이 같이 실적을 밀어 올렸다는 설명
  • 아이티센글로벌은 금 거래를 디지털 금융 인프라로 확장하려는 그림도 그리고 있음

    • 실물 금 유통 1위 사업 기반에 IT, 물류, 리스크 관리 역량을 붙이는 전략
    • 일본 엔화 연동 스테이블코인 사업자인 JPYC와 한·일 스테이블코인 공동 연구를 진행 중
    • ‘엔화-금-원화’를 잇는 국경 간 결제표준 구축도 추진한다고 함
  • SK AX는 오픈AI와 ‘엔터프라이즈 AI 사업 협력’을 위한 서비스 파트너 계약을 체결함

    • 기반 제품은 챗GPT 엔터프라이즈
    • 기업별 업무 환경과 보안 요건에 맞는 AI 활용 환경을 제공하겠다는 방향
    • 단순 계정 판매가 아니라 컨설팅, 내부 시스템 연동, 멀티 에이전트 구축·운영까지 묶음으로 가져감

중요

> 기업용 AI 도입의 핵심이 “챗GPT를 쓰게 해준다”에서 “내부 시스템, 권한, 보안, 거버넌스까지 같이 설계한다”로 이동 중임.

  • SK AX가 특히 강조한 건 섀도우 AI 리스크임

    • 섀도우 AI는 직원들이 별도 보안·관리 체계 없이 AI를 업무에 쓰는 상황을 말함
    • 문서, 코드, 고객 정보가 외부 AI 도구로 흘러갈 수 있어서 기업 IT팀 입장에서는 꽤 골치 아픈 문제
    • SK AX는 챗GPT 엔터프라이즈의 보안과 개인정보 보호 기능을 바탕으로 이 문제를 줄이겠다는 입장
  • 제공 범위는 꽤 넓게 잡혀 있음

    • AI 아키텍트, 데이터 전문가, 산업별 도메인 전문가가 함께 참여한다고 함
    • 보안 및 거버넌스 체계 수립, 임직원 변화관리까지 포함
    • 방대한 문서 분석, 고급 데이터 분석, 커스터마이징 기능도 기업 활용 포인트로 언급됨
  • 한국 기업 IT 조직에는 꽤 현실적인 흐름임

    • 현업은 이미 생성형 AI를 쓰고 있고, IT 조직은 보안과 관리 체계를 뒤늦게 따라잡는 중인 경우가 많음
    • 그래서 앞으로 기업용 AI 프로젝트는 모델 성능보다 “우리 시스템에 어떻게 붙이고 누가 통제하느냐”가 더 중요해질 가능성이 큼
    • SI·클라우드 사업자들이 오픈AI 같은 모델 제공사와 붙는 이유도 이 지점에 있음

기술 맥락

  • SK AX가 챗GPT 엔터프라이즈를 앞세우는 이유는 기업 AI 도입에서 보안과 관리가 제일 먼저 막히기 때문이에요. 개인용 AI 도구는 빠르게 써볼 수 있지만, 회사 문서나 내부 시스템을 연결하는 순간 권한, 로그, 개인정보 보호가 바로 문제가 되거든요.

  • 섀도우 AI를 언급한 것도 현실적인 포인트예요. 현업 직원들이 이미 승인받지 않은 AI 도구로 문서 요약이나 데이터 분석을 하고 있다면, 회사는 사용을 막기보다 관리 가능한 환경으로 끌어오는 쪽을 선택하게 돼요.

  • 멀티 에이전트 구축까지 포함한다는 건 단순 챗봇 도입과 달라요. 예를 들어 문서 검색, 데이터 분석, 보고서 생성, 내부 시스템 조회가 역할별 에이전트로 나뉘면 업무 자동화 범위가 넓어져요. 대신 운영 복잡도도 같이 올라가서 거버넌스가 꼭 필요해요.

기업용 생성형 AI 시장이 라이선스 판매를 넘어 내부 시스템 연동과 운영 거버넌스 싸움으로 가고 있음. 특히 ‘섀도우 AI’를 명시적으로 잡겠다는 건 이미 현업에서 승인 없는 AI 사용이 꽤 퍼졌다는 신호로 봐도 됨.

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