동향 · Core On 포지셔닝

안내: 이 글은 공개된 보도자료를 바탕으로 한 Core On 자신의 해석과 전략 메모이며, 글에 언급된 회사(Accenture, Within 등)의 확인이나 검토를 받지 않았습니다. 해당 회사의 입장이나 계획을 대변하지 않습니다.

한 줄 요약

Core On은 설비·절차·문서를 Domain KG + Document RAG로 두는 온프레 플랜트 지식 에이전트에 집중한다. 이 글은 2026-09-23 Accenture 보도자료를 계기로 Core On이 무엇을 할지 정리한 메모다.

관련 1차 보도: Accenture newsroom · 2026-09-23. 같은 날 동향 와이어(Agentic·FM 와이어 · 2026-09-24)는 보도 요약이다.

보도자료가 전한 내용 (Accenture 발표 요약)

Accenture 보도자료에 따르면 Accenture는 Accenture Ventures를 통해 Within에 투자했고, 두 회사는 고객이 업무가 실제로 수행되는 방식을 파악하고 AI 에이전트를 도입하도록 돕는 파트너십을 맺었다. 보도자료는 Within의 플랫폼이 업무 방식을 정리한 ’Work Brain’을 만든다고 설명한다. 투자 조건은 공개되지 않았다. 세부 내용은 위 원문을 참고한다.

Core On이 집중하는 문제

산업 현장에서 매뉴얼·티켓·개인 기억에만 의존하면 답이 일관되기 어렵다. Core On v1은 Domain KG(설비·엣지·SOP) + Document RAG를 지식의 원천(SoT)으로 두고, 근거를 **인용하거나 답변을 거절(cite / refuse)**하는 플랜트 지식 에이전트를 온프레로 먼저 제공하는 데 집중한다. Jira 등 기존 시스템은 커넥터로 연결하고 SoT로 삼지 않는다. 장기적으로 CoreEdge(Jetson) 위 CoreVLA/CoreLM·CoreOS로 이어간다. 주요 대상은 플랜트/OT·엔지니어링·보안 요건이 큰 산업 AI 도입 조직이다.

Core On의 방향

  • 컨텍스트 우선: 에이전트에는 근거가 되는 컨텍스트가 필요하다는 점을 출발점으로, 산업 현장의 설비·절차·문서 지식을 정리한다.
  • 현장 요건 중심: 안전·절차 준수·보안 요건에 맞춰 온프레 우선으로 설계하고, 답변에는 출처 인용 또는 거절을 기본으로 한다.
  • 범위 유지: 사무 업무용 컨텍스트 계층을 따라 만들기보다, 플랜트 지식이라는 자신의 범위에 집중한다.

대외 한 문장

Core On industrializes AI for how plants actually run—equipment, procedures, and documents as the source of truth, on-prem first, answers that cite or refuse.