随着医院人工智能（AI）的推广，讨论的重心应从“引入什么”转向“如何管理和落地”。 法务法人Barun与加勒布公司于9月8日在首尔瑞草区EL Tower别馆5层的Melon Hall共同举办了“首届AI创新领袖论坛——医院AI大转型与飞跃：从数据·治理到临床解决方案”。 韩国保健医疗信息院和AI Nation·正源恩西斯作为合作伙伴参与，约100名来自综合医院及相关医疗机构的管理、规划、IT实务人员出席了此次论坛。 在以“AI治理的转型”为主题的第一场会议中，成均馆大学医学院教授杨光模（三星首尔医院AI研究中心主任）通过“医院AI大转型的核心——数据流动的医院”发表演讲，诊断了现场的结构性断裂。杨教授指出：“即使医院AI通过性能验证，实际工作中仍存在较大差距。”他将机构间（影像共享的标准·范围限制）、工作间（分散的渠道和手动分类·分配）、评估间（指标定义与实际数据不一致）等断裂视为核心问题。 他还指出，德国医院改革法、英国NHS应用中心十年计划、国内高级综合医院结构转型支持项目等国内外制度变化也共同要求“必要信息的定义与连接”。 作为解决方案，他提出了一个“数据流动的运营体系”，包括标准-数据-AI判断-工作执行-绩效评估的流程。杨教授介绍了三星首尔医院联盟的患者中心医疗影像共享（6个机构，共938件交流）、院内本地LLM自动分类医疗请求（分析电子医疗请求书6624件，负责人员分配一致率从75.4%提升至84.7%）、请求·回送综合系统“S-CARENet”等现场案例。 他强调：“在AI判断之后，谁、在哪里、如何处理都应事先设计，并以人的最终确认（Human-in-the-loop）为前提，将数据·AI·工作·评估连接为一体。”同时，他强调了管理、规划、IT部门的角色分工。 Barun律师安周贤在“国内AI监管与医院的应对——从法规看AI执行的检查点”中诊断了医院面临的监管环境。安律师表示：“医院AI并非单一法律，而是同时受到人工智能基本法、数字医疗产品监管、个人信息保护法等多项法律的监管。”他强调：“监管的对象并非模型本身，而是数据处理与临床使用行为的结合。”他还指出，即使是相同的临床支持功能，根据标示·广告与实际使用的背景，医疗器械的许可等监管路径也可能不同。 作为应对措施，他提出了利用阶段的检查标准。当生成型AI用于病历撰写或患者指导时，必须遵循个人信息检查点，如去除患者识别信息、使用内部网络·安全型AI、告知AI使用事实等，并提前设计处理·输出·结合·管理程序。安律师表示：“医院AI治理应在引入前、运营中及变更时均能运作，必须强调不仅是AI监管，还需综合应对医疗器械·个人信息·医疗法等。” 在以“AI战略与解决方案”为主题的第二场会议中，加勒布与公司创新中心主任裴基元在“医院AX战略与治理——从A到Z”中诊断了引入失败的模式。裴主任指出：“引入虽然在增加，但谁来批准、谁来负责却不明确。”他将验证-现场差距、警报疲劳、后续管理缺失导致的性能下降（漂移）、偏见、供应商依赖、责任·治理空白、可持续性中断等七大失败的共同原因归结为“治理空白”。他还表示，若对所有AI进行同等强度的审查，现场将规避监管，导致“影子AI”的增加。 作为解决方案，他建议：“识别院内分散的AI进行清单工作是第一步”，并提出了根据风险程度进行差异审查和专门组织·多层治理体系。他表示：“良好的治理不会减缓引入速度，反而会加快。”并建议管理层应将监管应对视为引入速度的问题，而非成本问题。 AI Nation团队的李世拉在“临床现场诞生的AI——褥疮解决方案共同开发者”中诊断了现场的困境。李团队指出：“褥疮管理是一个劳动密集型工作，需要对病变进行测量·拍摄·阶段判断·记录的重复。”他分享了现场收集数据的精炼难题，以及“愈合的褥疮”与皮炎等相似病变难以区分的问题。 他介绍了与延世世博医院共同开发的褥疮分级AI检测解决方案的历程，解释了3万余个（共33011件）病变数据的标注与分类体系·评估标准定义、拍摄-推理（病变区域分割·阶段分类）-结果确认的三阶段处理过程。李团队强调：“这不是供应商出售的产品，而是与现场共同制作的记录。” 正源恩西斯AI战略室的权灿永在“实时诊断辅助AI”中探讨了实时视频AI的本质。权室长指出：“视频最终是连续的静止图像，如果每秒30帧（30fps），那么检测AI每秒会做30次独立判断。”他诊断了依赖单帧检测时，标记闪烁或模糊帧导致的误检限制。 作为解决方案，他提出追踪时间轴（Temporal）中相同病变的连续检测以确保可信度，并在模糊帧中跳过推理（Skip），实现无闪烁的平滑检测，并介绍了内窥镜实时息肉检测（CADe）·诊断辅助（CADx）案例。 在小组讨论中，李俊熙Barun企业战略研究所所长担任主持，参与的有金京允AWS医疗首席、闵奎洪首尔圣母医院智能医院总信息战略团队长、李义圭Barun律师、韩恩珍世博医院临床支持护理团队专业护士，集中讨论了医院角色的变化及数据·治理的课题。 闵奎洪首尔圣母医院信息战略团队长（大医院信息协会秘书长）表示：“医院应从治疗疾病的场所转变为涵盖预防和主动管理的健康管理场所。”他强调：“应在向个人提供医疗信息的同时，经过合法程序将其用于AI研究，并将其再次转化为临床应用，必须优先具备经过标准化·精炼·质量管理的‘AI-Ready医疗数据’。”他指出，实际AI转型的共同课题是将分散的数据转变为可接触·可控的结构，并加强现有数据的结构·意义。 李义圭Barun律师表示：“AI治理的核心是识别医院使用的AI，根据风险水平确定批准·验证·监测程序及责任人。”他建议：“应区分行政支持AI与影响临床的AI，保障医疗人员的最终判断权，并记录验证·变更·事故应对过程的合规体系。”他补充道：“这样的治理是为了安全AI的快速引入而非监管。” 韩国保健医疗信息院院长廉敏燮强调：“医疗AI的竞争力不仅仅依赖算法，优质数据、标准、安全的连接·利用体系共同构成，才能真正带来医疗现场的创新。”他介绍了政府的AI基本医疗战略、公共医疗AI高速公路、健康信息高速公路（医疗我的数据）、国家综合生物大数据项目等，并表示：“韩国保健医疗信息院也将通过医疗数据与AI共同推动国民能够感受到的医疗创新。” Barun代表律师李东勋表示：“医疗AI的成功引入不仅需要AI监管，还需综合应对数字医疗产品及医疗器械相关监管、个人信息保护与医疗数据利用、医疗法等多项法律·制度。”他指出：“Barun在数字医疗、个人信息·数据、AI监管、医疗机构咨询领域积累了专业性与工作经验，将作为战略合作伙伴，积极应对医院和医疗机构在AI转型各阶段面临的法律问题。”

调查显示，尽管国内10名职场人中有4人表示公司提供工作用AI，但仍有许多人使用个人支付的AI进行工作。实际使用AI代理的比例不足20%，出现了所谓的“企业AI与员工AI分开”的现象，即“AI孤岛”现象日益严重。 根据三星SDS于19日对1750名国内企业职员进行的调查，发现未经公司批准，个人自费使用生成型AI的比例高达38%，远超公司正式合同提供的企业版使用比例（24%）。与此同时，生成型AI的工作使用时间显著增加。截至5月，平均每日使用时间达到3.25小时，半年内超过2小时的使用比例从18%激增至72%。 AI代理是指能够自主规划和执行工作的自律型AI，与简单的对话型AI不同。由于个人构建所需的服务器和数据对接成本较高，通常由公司提供的AI更为普遍。然而，调查显示，实际在工作中使用AI代理的企业员工仅占17%。 无法使用的原因中，‘公司内缺乏AI代理指南和政策’（34%）位居第一，其次是‘公司未提供所需功能’（33%）。 这种差距在业界被称为“代理蔓延”和“AI孤岛”。代理蔓延是指各部门和个人在缺乏统一治理的情况下，AI代理随意涌现；而AI孤岛则是指组织内部不同部门各自使用不同的AI，导致数据和工作流程的断裂。 调查还发现，已经在使用代理的企业员工（39%）选择通过个人电脑或公司封闭服务器自行搭建（41%），或与公司系统和数据库进行个别对接（40%）。 由于在工作中使用未经授权的AI，安全漏洞也随之出现，例如对机密数据进行学习等。47%的受访者表示“公司的AI安全指导不足”，54%则表示“自己小心谨慎”，显示出政策空白由个人自行弥补。 相反，如果提供安全可靠的企业级AI代理平台，95%的受访者表示会积极使用，这表明员工对AI的回避并非意志不足，而是公司层面缺乏替代方案。 在平台选择标准方面，这一诊断更加明确。员工在选择AI工具时，最看重的是‘遵守企业安全政策和数据保护’（54%）以及‘与现有公司系统的兼容性’（51%）。如果公司提供的AI无法满足这两点，即使再怎么推动，员工也会回归到熟悉的外部AI。 这种AI孤岛现象并非仅限于民营企业，公共机构和司法机构等也面临类似困难，显示出这一问题在各类组织中广泛存在。 最高法院引入的AI也遭到部分法官的冷遇。一位在首尔工作的法官表示：“这只是聊天机器人水平，模型与全球前沿水平差距很大，因此不建议同事使用。”而警方去年引入的“警务调查支持AI（KICS-AI）”也因性能和实用性大幅下降而被内部指责几乎被搁置。 IT行业人士强调：“个人工具存在泄露公司机密或客户数据的风险，因此企业应尽快制定经过验证的‘企业级生成AI解决方案’战略。”

艾提森集团于6月5日宣布，将于6月10日至12日在首尔COEX举办的国内最大技术展会‘智能科技韩国2026(STK 2026)’上，介绍打破子公司间技术壁垒的先进AI治理和基础设施生存力架构。 艾提森集团将展示整合各子公司IT架构及软件工程能力的‘企业AI全栈解决方案’，并计划为考虑引入生成型人工智能(AI)的企业提供解决成本激增和基础设施依赖的现实障碍的策略。 在此次活动中，艾提森集团将展示可供现场行业人士直接诊断的实战型综合架构。该公司避免简单的技术乐观主义或基于场景的演示，整合了艾提森CTS、艾提森Cloud、C平台等主要子公司的核心技术能力。 艾提森集团将提出‘控制业务部门无序引入代理及成本激增的方式’。许多企业因业务部门随意调用外部API的‘影子AI’和超出控制范围的多代理运算成本而面临财务风险。 艾提森Cloud将作为实战替代方案推出企业多AI代理管理平台‘AgentGo 2026’。通过强大的治理仪表板，现场演示如何阻止无序资源浪费并从根本上控制数据泄露风险的技术能力。 此外，艾提森集团还将检查‘是否确保了不依赖特定全球供应商的基础设施主权’。全球大型科技公司的独占许可政策变动及图形处理单元(GPU)基础设施的总拥有成本(TCO)上升，威胁企业的可持续性，许多企业在考虑转向开源，但技术债务和运营开销成为障碍。 C平台将推出基于开源的企业数据平台‘EDB Postgres AI’。通过实现无数据移动的实时事务(OLTP)和AI分析(OLAP)的单一引擎处理，企业可以在不依赖特定供应商的情况下确保数据主权，并经济地构建基于本地的安全主权AI环境。 接下来，艾提森集团还将展示‘在复杂的微服务架构(MSA)和虚拟化环境中，如何保证AI服务的连续性’。随着生成型AI服务的普及，后端的MSA和Kubernetes分布式基础设施环境变得复杂，数据瓶颈和故障导致的服务中断风险急剧增加，艾提森CTS作为AI基础设施编排者，旨在解决企业面临的这些问题。 从高性能AI工作负载优化架构设计到大规模数据处理的高速运算环境构建，艾提森集团将有机协调AI基础设施的全过程，整合本地、多云和高性能计算(HPC)资源，最小化基础设施运营开销，支持企业专注于AI业务价值的创造。 在此次展会上，艾提森集团将避免简单的基于场景的演示，通过实战型架构演示如何技术上防御和恢复实际企业业务中可能发生的复杂例外情况(Edge Case)和系统过载。 艾提森集团相关人士表示：“现在的AI市场已进入企业必须确保经过验证的基础设施控制权和财务可持续性的‘工程中心时代’。此次活动将成为展示艾提森集团各子公司技术能力如何解决企业技术债务，并提供最安全、最有效的AI执行路径的机会。” 此外，艾提森集团为推出全栈解决方案，在过去一年内进行了集团层面的业务结构调整，建立了各子公司如同一个有机体般运作的‘团队艾提森’体系。 艾提森集团还引入了‘集团综合销售’体系，以打破子公司间的技术和销售壁垒，从而建立一个能够通过单一窗口提出云(艾提森Cloud)、数据平台(C平台)、基础设施架构(艾提森CTS)等各法人独特专业能力的综合响应基础设施。※ 本报道经人工智能（AI）系统翻译与编辑。

全球AI数据云企业雪花公司于29日宣布收购企业模型上下文协议（MCP）平台公司纳托玛，此举旨在整合管理AI代理对企业系统的访问治理层。 通过此次收购，雪花公司将把AI代理在企业内部应用、数据库、API和工具访问时所需的原生身份治理和权限管理体系内置于其平台中。 MCP是AI代理与外部系统连接和交互的标准协议，近年来在企业AI环境中迅速普及。然而，随着代理连接到企业系统的范围扩大，治理碎片化、影子AI和数据泄露风险也随之增加。 雪花公司的调查显示，96%的企业在将AI扩展到整个企业时面临困难。 纳托玛的平台通过MCP服务器库，能够在SaaS、云、VPC和本地等各种企业环境中提供代理访问的可靠性、可见性和审计追踪。同时，平台还支持与Slack、电子邮件、CRM和Jira等多种工作系统的连接。 纳托玛团队在MCP、网关基础设施和特权访问管理（PAM）领域拥有专业知识，已为全球大型企业的实际运营环境提供了代理系统。 雪花公司计划将纳托玛的功能整合到其AI数据云中，建立覆盖AI平台的企业级控制体系，包括Cortex代理、雪花智能和Cortex代码等。收购完成后，客户提供的时间将另行公布。 纳托玛的联合创始人兼首席执行官普拉提乌斯·帕特奈克表示：“要使AI代理真正实现企业级应用，组织必须在系统、应用和工具的各个方面确保代理的运营治理。纳托玛与雪花公司将共同构建企业安全且大规模使用AI的治理和连接层。”※ 本报道经人工智能（AI）系统翻译与编辑。

OpenAI正在与韩国大型系统集成（SI）企业扩大合作范围，加快进入韩国企业生成型人工智能（AI）市场的步伐。在与LG CNS和三星SDS建立合作关系后，SK AX也加入了这一行列，国内企业AI市场的竞争氛围愈发浓厚。 SK AX于14日宣布与OpenAI签署了“企业AI业务合作服务伙伴协议”。通过此次合作，SK AX计划基于OpenAI的“ChatGPT企业版”构建符合各企业工作环境和安全要求的AI应用环境。 SK AX将通过此次合作提供涵盖咨询、系统联动、多代理构建、安全与治理体系建立、员工变更管理等AX（AI转型）全领域的综合服务。AI架构师、数据专家和行业领域专家将共同参与，支持为企业工作环境量身定制生成型AI的构建。 特别是，SK AX并不只是简单引入聊天机器人，而是着重于将企业内部的工作流程和运营体系全面重构为以AI为中心。其战略是将生成型AI与现有工作环境有机结合，提高生产力和运营效率，同时解决数据安全的担忧。 OpenAI亚太地区合作伙伴部总监安东尼·拉塞尔表示：“要发挥‘ChatGPT企业版’的价值，必须在安全和数据控制的前提下，按照各企业的工作系统和流程进行运营。”他强调：“SK AX是一个能够将AI实际应用于工作中的合作伙伴，基于其对行业系统和数据结构的深刻理解和经验。” 尽管生成型AI在企业工作环境中迅速普及，但在实际企业现场，工作系统联动、数据安全和治理体系建设等方面的困难案例日益增多。尤其是员工在没有额外控制的情况下使用外部生成型AI服务的“影子AI”问题，已成为新的安全风险，企业层面的综合管理需求也在快速增加。 因此，企业们正专注于构建安全的工作型AI环境，超越简单的生成型AI引入，连接内部系统和数据。生成型AI的应用范围也从文档撰写和摘要扩展到数据分析、决策支持和工作自动化等，企业定制化构建和运营能力的重要性也随之提升。 OpenAI最近也被分析为正在从以个人消费者为中心的服务模式转向企业B2B平台战略。在生成型AI模型运营所需的数据中心和计算基础设施成本急剧上升的情况下，通过扩大基于重复收入的企业业务来确保收益稳定性。 OpenAI去年底与三星SDS签署了转售商合作协议，随后在今年初与LG CNS达成了转售商及企业AI服务实施合作协议，进一步扩大了对国内企业市场的攻势。此次与SK AX的合作，标志着OpenAI在国内主要SI企业中心的生态系统建设正式启动。 OpenAI与当地SI企业合作的原因在于国内企业环境的特殊性和应对安全监管的必要性。由于国内大型企业和金融及公共机构对安全和数据控制体系的要求较高，因此对当地企业环境和工作流程理解深刻的SI企业的重要性日益凸显。 此外，OpenAI也可以利用已有客户网络和建设经验的SI企业来加快市场扩展速度，而不是大规模建立直接销售团队。实际上，国内企业生成型AI市场正在迅速重组，重点转向工作系统整合和运营体系建设，而不仅仅是简单的AI模型引入。 SK AX相关人士表示：“此次合作将成为生成型AI实际应用于商业的重要转折点，加速组织整体的AX转型。”他表示：“SK AX将基于积累的AI技术能力和业务经验，提升企业客户的AX执行能力。” ChatGPT企业版的特点在于为企业环境提供专门的安全和隐私保护功能。它支持大规模文档分析、高级数据分析和多种定制功能，并设计为与企业内部系统联动，扩大应用范围。 在最近的企业生成型AI市场中，实际工作应用、运营稳定性和安全控制能力已成为核心竞争要素，预计全球AI企业与国内SI企业之间的合作将进一步扩大。 SK AX总裁金完钟表示：“我们将帮助企业实现真正的AI转型，不仅仅是简单的AI引入，而是通过AI的融合重塑企业内部结构、工作流程和治理等。”他表示：“通过与OpenAI的合作，我们将实现让人和企业的工作更具价值的‘AI增强’。”※ 本报道经人工智能（AI）系统翻译与编辑。

SK AX与OpenAI合作，计划在企业工作环境中安全地应用和运营生成型人工智能（AI），以扩展其企业AI业务。 SK AX于14日宣布已与OpenAI签署了“企业AI业务合作服务伙伴协议”。通过此次合作，SK AX计划基于OpenAI的“ChatGPT企业版”提供符合各企业工作环境和安全要求的AI应用环境。 签约仪式上，SK AX总裁金完钟与OpenAI亚太地区合作伙伴部总负责人安东尼·拉塞尔等双方高层进行了合作方案的讨论。 ChatGPT企业版是一项为企业环境优化的服务，提供安全和个人信息保护功能。它能够分析大量高级数据文档，并通过定制化提升工作应用范围。SK AX计划将其与企业系统和工作流程相结合，以提高AI应用效果。 金完钟表示：“我们将通过AI的融合，而不仅仅是简单的引入，重新设计企业内部结构、工作流程和治理等，推动AI转型。”他还表示：“通过与OpenAI的合作，我们将实现让人和企业的工作变得更有价值的‘AI增强’。” 安东尼·拉塞尔指出：“为了发挥ChatGPT企业版的价值，必须在安全和数据控制的前提下，按照各企业的工作系统和流程进行运营。”他还表示：“SK AX是一个能够将AI实际应用于工作中的合作伙伴，基于其对行业系统和数据结构的深刻理解和经验。” 随着企业在各个领域逐步引入AI，企业AI市场正在快速增长。信息通信（IT）行业的数据显示，谷歌、微软、亚马逊等大型科技公司在企业AI市场的竞争异常激烈。 OpenAI近期也成立了新的企业AI支持组织，并投资40亿美元（约合5.9万亿韩元），设立AI部署合资公司，以增强其在企业AI市场的竞争力。 因此，除了通过AI提升工作效率外，安全问题也日益受到关注。内部成员在没有单独安全和管理体系的情况下使用AI的“影子AI”也成为新的风险。 SK AX计划结合基于ChatGPT企业版的AI应用环境与其在行业系统设计、构建和运营方面的能力，提高企业整体运营的生产力，并解决数据安全的担忧。 SK AX相关人士表示：“此次合作将成为生成型AI实际应用于商业并加速组织整体AX转型的重要转折点。”他还表示：“SK AX将基于其积累的AI技术能力和业务经验，提升企业客户的AX（AI转型）执行能力。”※ 本报道经人工智能（AI）系统翻译与编辑。