CES 2026 다녀온 마케터가 본 WIS 2026 후기
2026.05.08
안녕하세요, SPH 신입 마케터 SJ 입니다 👋
올해 1월, 글로벌 IT 트렌드가 한자리에 모인 라스베이거스 CES 2026 현장에 다녀왔습니다. 그리고 몇 달 뒤, 코엑스에서 열린 WIS 2026에는 SPH 부스로 참가했습니다. 두 전시는 규모와 성격은 다르지만, 같은 해의 기술 흐름을 서로 다른 관점에서 확인할 수 있었다는 점에서 의미가 있었는데요. 이번 글에서는 CES 2026에서 본 글로벌 IT 트렌드를 기준으로, WIS 2026 현장에서 느낀 변화와 인사이트를 담아봤습니다.🤖
📚 목차
CES 2026의 기억을 안고 WIS 2026 현장에 가다
SPH 부스에서 만난 Sigma & Snowflake
현장에서 가장 많이 받은 질문
1. CES 2026의 기억을 안고 WIS 2026 현장에 가다 🌏
1-1. CES 2026에서 느낀 올해 IT 시장의 큰 흐름
CES 2026 현장을 누비며 제가 느꼈던 키워드는 세 가지였습니다.
피지컬 AI: 화면 속에서만 도움을 주고 있던 AI가 물리적인 로봇으로 현실 세계에 들어와 큰 영향을 주기 시작했습니다.
에이전틱 AI: 단순히 답을 주는 것을 넘어, 스스로 판단하고 실행하는 단계로 진화하고 있었습니다.
AI + 비즈니스: 이제는 '어떤 기술인가'보다 '그 기술로 어떤 비즈니스 문제를 해결할 것인가'가 더 중요한 시대인 것 같습니다.
CES2026 현장 사진
CES가 세계 IT의 큰 흐름을 보여줬다면, WIS는 그 흐름 위에서 한국의 특수한 맥락과 결합된 IT 기술을 보여주는 전시회였습니다. 한국은 제조업 기반으로 성장한 나라인 만큼, AI를 제조·물류 현장에 적용한 사례들을 많이 확인할 수 있었습니다.
1-2. 1층 Hall A, CES관에서 만난 반가운 얼굴들
1층에는 CES, MWC 등 글로벌 무대에서 인정받은 한국 강소기업들이 모인 어워드테크관이 마련되어 있었습니다. CES에서 인상 깊었던 기업을 다시 만나 반가움이 컸습니다.
🔹 앤오프 (ANDOPEN)
앤오프 부스 Privacy First, 안면인식 본인인증 솔루션
CES 2026에서 흥미롭게 봤던 앤오프를 WIS에서 다시 만났습니다. 개인정보 유출 없는 안면인식 본인인증이라는 컨셉이 신선해 기억에 남았는데, WIS에서는 기존 제품들의 한계를 어떻게 창의적인 아이디어로 풀어냈는지, 그 과정을 더 자세한 설명으로 들을 수 있었습니다.
🔹 모빌리오 (Mobilio)
모빌리오 산업용 AI 안전 솔루션과 4족 보행 로봇
모빌리오는 CES에서는 미처 자세히 보지 못하고 지나쳤던 기업이었는데, WIS에서 제대로 만나볼 수 있었습니다. 부스에 들어서자 지능형 4족 보행 로봇이 저를 반겨주었고, 보스턴 다이내믹스 스팟과의 차이점도 친절하게 설명을 들을 수 있었습니다. 한국의 로보틱스 기술력을 가까이서 확인할 수 있는 좋은 경험이었습니다.
CES에 직접 가지 않아도, 글로벌 시장을 향해 나아가는 국내 기업들의 기술과 가능성을 WIS 현장에서 확인할 수 있었습니다.
1-3.한국 IT 대표 주자 🇰🇷
3층 Hall C 에서는, 한국 대표 IT 기업들이 모인 메인 무대였습니다. 부스마다 각 기업의 AI 전략을 훑어볼 수 있었습니다, 그중 인상 깊었던 곳들을 골라 소개드립니다.
🔹 삼성전자
Galaxy XR로 구글맵을 3D 거리뷰처럼 몰입형으로 탐색하는 시연
삼성전자 부스에서 가장 인상 깊었던 건 Galaxy XR을 착용하고 구글맵을 3D 거리뷰처럼 탐색하는 시연이었습니다. 시드니 오페라 하우스 위를 새가 된 듯 날아다니고, 보고 싶은 장소를 응시하기만 해도 정보 카드가 떠오르는 멀티모달 AI 경험이었습니다.
Google Maps Platform이 최근 공개한 AI Grounding, Image Insight, Weather API, 그리고 새로운 3D 지도 기능이 Galaxy XR 같은 차세대 디바이스와 만났을 때, 결국 기술이 사용자 경험을 중요시 한다는 걸 느꼈습니다. SPH가 Google Maps Platform 국내 유일 프리미어 파트너인 만큼, 이 장면이 더 특별하게 다가왔습니다.
🔹 KT
KT 부스 Factory Operations, Reimagined
KT는 이제 통신사로만 부르기 어려운 회사였습니다. 부스에 크게 붙은 "Factory Operations, Reimagined by KT, The Physical AI Platform" 키워드 아래, 휴머노이드 로봇과 AMR(자율이동로봇)이 박스를 감지, 운반, 검수하는 시뮬레이션이 진행되고 있었습니다.
🔹 카카오 (Kanana)
카카오 부스 5천만의 일상 속 Agentic AI, 카나나(Kanana)
부스 입구의 "5천만의 일상 속 Agentic AI"라는 문구와 함께, 이미 수천만 명이 매일 쓰는 카카오톡 위에 AI가 올라온다면 한국인이 가장 일상적으로 사용하게 될 Agentic AI가 되겠다는 생각이 들었습니다.
Kanana-kollage로 만든 "나만의 쬬르디" 체험존
사람들이 길게 줄을 서있어 저도 참여해봤는데요, 카카오의 이미지 생성 모델 Kanana-kollage'를 활용한 '나만의 쬬르디 만들기' 체험이었습니다.
(제가 입고 있는 옷의 색깔로 쬬르디가 만들어졌어요! 머리스타일도 반영해주었답니다😎)
얼굴을 인식해 캐릭터로 변환해주는 카나나의 이미지 생성 시연
🔹 SKT
SKT 부스 AI Service / AI Model / AI Infra의 Full Stack AI 컨셉
SKT 부스는 AI Service, AI Model, AI Infra, Network AI, Agent AI, Full Stack AI라는 키워드를 거대한 모듈로 구성한 종합 무대였습니다.
미니어처로 시연한 물류 자동화 Full Stack AI가 실제 산업에 적용되는 모습
가장 인상 깊었던 건 미니어처 트럭과 지게차로 시연한 물류 자동화 데모였는데, AI가 차량 운행과 창고 관리를 통합 제어하는 모습을 보니, 물류 현장에 AI가 본격 도입될 날이 멀지 않았다는 걸 실감했습니다.
2. SPH 부스 소개: Sigma와 Snowflake의 데이터 활용 방식
WIS에서 SPH는 엑셀처럼 쉽게 쓰는 BI, Sigma와 데이터 클라우드 플랫폼 Snowflake를 소개했습니다. 3일 동안 1,500명이 넘는 참관객이 부스를 찾아주셨고, BI(business intelligence)와 데이터웨어하우스에 대한 관심이 그 어느 때보다 뜨겁다는 걸 현장에서 직접 체감할 수 있었습니다.
Hall C, CD109 카카오 부스 맞은편에 자리한 SPH 부스
SPH 부스는 Hall C의 CD109 카카오 부스 바로 맞은편에 위치 했습니다. 많은 분들이 SPH 부스까지 발걸음을 옮겨주셔서, 3일 내내 활기찬 분위기였어요.
SPH 부스 메인 그래픽 "AI. Analytics. Fast. 모든 팀이 엑셀처럼 쉽게 쓰는 차세대 BI"
SPH 부스에서는 Sigma Computing과 Snowflake가 만들어내는 시너지를 세 가지 가치로 풀어냈습니다.
1️⃣ 데이터 추출 Zero, 수억 건의 데이터도 즉시 분석, 데이터 추출 없이 웨어하우스(Snowflake 등) 안에서 바로 실행
2️⃣ AI로 대화하듯 자연어로 질문하고 분석하는 데이터, 복잡한 쿼리는 AI에게, 자연어 한 줄로 끝내는 데이터 분석과 차트 생성
3️⃣ 복잡한 SQL 대신 익숙한 엑셀 UI로 끝내는 분석, 코딩이나 SQL 지식 없이도 쓸 수 있는 친숙한 엑셀 UI 제공
SPH 부스에서는 두 솔루션을 결합한 라이브 데모를 준비했는데요. 방문해 주신 분들이 직접 체험해 보실 수 있도록 했습니다. 엑셀과 같은 화면에서 차트를 만들고, 함수로 데이터를 분석하고, 값을 바꿔 결과 변화를 확인하는 시연이었는데 "BI 툴이 이렇게 쉬워도 되나?"라는 반응이 많았습니다. 😉
2-1. 데이터 분석의 새로운 표준, Sigma Computing 📊
Sigma Computing은 데이터 추출 없이 Snowflake와 같은 클라우드 데이터 웨어하우스에 직접 연결이 가능해서, 수억 건의 데이터를 실시간으로 분석할 수 있는 3세대 BI 솔루션입니다.
가장 큰 특징은 엑셀처럼 익숙한 스프레드시트 UI를 제공한다는 점인데요, 이로 인해 복잡한 SQL이나 코딩 없이도 누구나 바로 데이터를 탐색하고 차트를 만들 수 있습니다. 여기에 AI 자연어 기능까지 더해져서, 이전 보다 쉽고 간편한 분석 환경을 경험하실 수 있어요.
"BI 툴을 도입했지만 결국 소수의 전문가만 쓰고, 현업 담당자들은 다시 엑셀로 돌아간다" 많은 기업이 겪는 이 익숙한 문제를, Sigma는 처음부터 다른 접근으로 풀어냈습니다.
2-2. AI 시대의 데이터 클라우드, Snowflake ❄️
Snowflake는 기업의 모든 데이터를 한곳에 모아 안전하고 빠르게 처리할 수 있는 데이터 클라우드 웨어하우스 플랫폼입니다. 별도의 인프라 관리 없이도 수억 건의 데이터를 유연하게 저장·처리·분석할 수 있고, AI/ML 함수 내장, 실시간 데이터 공유, 자동 스케일링까지 지원해서 데이터 인프라의 복잡함을 크게 줄여줍니다.
SPH 부스에서는 Snowflake 위에 Cortex AI, Streamlit, 그리고 최근 공개된 Snowflake Intelligence까지 단순한 데이터 웨어하우스를 넘어 AI 기반 데이터 플랫폼으로 진화한 모습을 소개했습니다.
2-3. Sigma + Snowflake, 함께 쓰면 더 강력한 이유
Snowflake가 대용량 데이터를 안전하고 빠르게 처리하는 인프라를 담당하고, Sigma Computing이 그 위에서 누구나 쉽게 분석할 수 있는 인터페이스를 제공하는 구조입니다. 두 제품은 제품 간 최적화가 되어 있어 하나의 플랫폼처럼 작동합니다.
3. 현장에서 가장 많이 받은 질문 💬
3일 동안 정말 다양한 분들이 부스를 찾아 주셨습니다. 그 중에서 반복적으로 받았던 질문들을 정리해봤습니다. BI나 데이터 플랫폼 도입을 고민 중이신 분들이라면 한 번쯤 같은 의문을 가져보셨을텐데요 어떤 질문들인 지 아래에서 확인해보세요!
Q1. "Sigma는 Tableau, Power BI랑 뭐가 다른가요?"
가장 많이 받은 질문이었어요. 한 줄로 답하자면 Tableau나 Power BI가 '데이터 전문가만을 위한 도구'라면, Sigma는 '모든 현업자들이 쉽게 직접 데이터를 다루는 도구'에 가깝습니다.
기존 BI 툴들은 데이터를 추출해서 화려하게 시각화하는 데 강점이 있지만, 사용 진입 장벽이 높아 결국 데이터 팀에 의존하게 되는 경우가 많아요. Sigma는 처음부터 스프레드시트 UI를 메인으로 설계했고, 데이터를 추출하지 않고 클라우드 웨어하우스 위에서 바로 작동하기 때문에, 수억 건의 데이터도 빠르게 실시간으로 분석할 수 있습니다.
Q2. "이미 Snowflake를 쓰고 있는데, Sigma를 도입하는 데 문제가 없을까요?"
Sigma는 Snowflake의 공식 파트너사로, Snowflake와의 호환성이 가장 잘 설계된 BI 도구 중 하나이고, 데이터를 Snowflake에서 빼내지 않고 그 안에서 바로 분석한다는 점이 핵심이에요.
데이터 거버넌스, 보안, 비용 관리 측면에서도 데이터 웨어하우스의 장점을 그대로 유지하면서 현업이 직접 데이터에 접근해 분석할 수 있는 환경을 만들어줍니다.
*Sigma는 Snowflake 외에도 BigQuery, Databricks, Redshift, PostgreSQL 등 다양한 데이터 웨어하우스 및 데이터베이스와 호환됩니다.
Q3. "AI 기능은 어디까지 활용할 수 있나요?"
Sigma와 Snowflake도 AI가 빠르게 진화하고 있습니다. Sigma는 자연어로 "지난 분기 대비 매출 변화 보여줘"라고 물으면 AI가 적절한 차트를 자동으로 생성해 답해줍니다. 이때 어떤 데이터 소스를 골랐고 어떤 단계로 분석했는지도 함께 보여주기 때문에, 결과를 신뢰하면서 추가 질문으로 분석을 이어갈 수 있습니다. 'SQL 쿼리 작성'에서 '자연어 입력'으로 AI를 통해 데이터 분석의 방식이 바뀌고 있다는 걸 잘 보여주는 사례입니다.
Q4. "비개발자도 정말 쉽게 쓸 수 있나요?"
낮은 학습 난이도가 Sigma의 가장 큰 장점 중 하나라고 할 수 있습니다. 엑셀을 다룰 줄 아시는 분이라면 별도의 학습 없이 바로 사용 가능합니다. 엑셀 함수가 능숙하지 않더라도, AI 자연어 입력을 통해 적절한 함수를 만들어줘 쉽게 사용할 수 있습니다. 부스에 오신 다양한 부서의 실무자 분들도 라이브 데모를 직접 만져보시고는 "이 정도면 우리 팀에서 바로 쓸 수 있겠다"는 반응을 많이 보여주셨어요.
Q5. "도입하려면 어떤 절차가 필요한가요?"
SPH는 Sigma Computing과 Snowflake의 공식 파트너사로, 도입 검토부터 실제 구축까지 전 과정을 함께합니다. Sigma가 우리 조직에 맞는 툴인지, 고객사의 데이터 환경과 비즈니스 니즈에 따라 맞춤형으로 진행되니, 부담 없이 문의 주세요.
📚 더 깊이 알고 싶으시다면
이번 글에서는 부스에서 자주 받았던 질문 중심으로 풀어드렸지만, Sigma Computing과 Snowflake에 대한 더 자세한 내용은 SPH 블로그와 웨비나 자료에서 확인하실 수 있습니다. 추가적인 궁금증이 있으시다면 편하게 문의 남겨주세요.
👉 Sigma Computing 웨비나 자료 다운로드 받기
부스에 찾아주신 모든 분께 감사드립니다. 다음 행사에서 또 새로운 이야기로 찾아뵙겠습니다. 🚀
