칼럼/기고

칼럼 | 발전 속도 빠르지만… AI 과대 광고와 미성숙에는 '주의'

생성형 AI의 마케팅 과대 광고에 지쳤는가? 잠재력은 많은 기술이지만 아직 갈 길은 멀다. ⓒ Getty Images Bank AI를 둘러싼 마케팅, 특히 생성형 AI의 과대 광고가 쏟아지고 있다. 기사를 열거나 뉴스 동영상을 시청할 때 인공지능이 언급되지 않는 경우도 드물다. 이제 AI의 장점을 숨 가쁘게 찬양하기를 멈출 시점이 온 걸지도 모른다. 최근 과열된 AI 과대 광고를 보면 가트너가 하이프 사이클(hype cycle)에서 '환멸 단계'라고 설명하는 하락세가 올해 불가피할 것처럼 보인다. 이는 생성형 AI의 급성장을 보여주는 증거이자 기술의 미성숙을 보여주는 신호다. 예측 모델을 위한 딥러닝, 커뮤니케이션 및 콘텐츠 생성을 위한 생성형 AI 활용은 분명 전망이 밝다. 하지만 최근 몇 달 간의 마케팅 공세 속에서 거의 언급되지 않은 사실은 향후 과제 또한 만만치 않다는 점이다. 머신러닝 도구는 학습된 데이터만큼만 성능이 향상된다. 기업들은 데이터가 모순, 부정확성, 누락으로 가득하기 때문에 생성형 AI에 수백만 달러를 투자하고도 ROI가 저조하다는 사실을 깨닫고 있다. 또한 과대 광고가 주장하는 이점이 현재 또는 미래에 실현될 수 있다는 확신도 없다. 특히 생성형 AI 기반 챗봇의 경우 반복적으로 '환각'을 일으키거나 충돌하는 경향이 있는 등 아직 완성 단계에 이르지 못했다. 많은 생성형 AI 챗봇이 최근에야 발표됐으며, 베타 버전 같은 일반 버전을 내놓고 개발을 서두르는 일도 비일비재하다. 시장에서는 챗봇의 기반이 되는 대규모 언어 모델(LLM)을 잘 활용할 방법을 여전히 찾는 중이다. 구글, 마이크로소프트, 오픈AI가 서둘러 생성형 AI 툴을 개발하고 출시했지만, 출시를 서두른 탓에 많은 툴이 매우 미숙한 수준에 머물러 있다. 지금 당장 생성할 수 있는 콘텐츠에 회사의 평판을 걸다간 성장에 문제가 생길 수도 있다. 생성형 AI 챗봇이 직면한 몇 가지 문제는 다음과 같다. · 잘못된 정보 및 허위 정보 · 딥페이크(사진, 동영상, 음성 복제), 사칭, 합성 음란물, 피싱 사기 · 챗봇 환각 및 기타 오작동 · 편견 및 의도치 않은 부정확성 · 저작권 문제 · 생성형 AI 시장을 잠재적으로 뒤흔들 수 있는 정부 규제 · 기대만큼 큰 성과를 거두지 못하는 투자 · 생산성 향상이 과대 평가돼 결과물에 대한 기업의 요구가 충족되지 못하는 경우 기업과 비즈니스 기술 종사자들은 최소한 머신러닝, 딥러닝, 생성형 AI를 실험하고 있을 테지만, 2024년이 올인할 시기는 아닐 수도 있다. 가짜 뉴스와 선거 관련 허위 정보가 사라질 때까지 기다릴 필요가 있다. 거친 부분이 매끄럽게 다듬어지고 추가 교육이 이뤄질 때까지 기다리고, 정부 규제가 구체화될 때까지 기다릴 필요가 있다. 생산성 향상이 목표라면 생성형 AI 기업이 약속한 대로 실현될 때까지 기다려야 한다. 생성형 AI는 여전히 대세지만, 과대 광고되는 것만큼 발전하지는 않았다. 아직 AI, 생성형 AI, 머신러닝, LLM의 차이점에 대해 혼란스럽다면 아래 정의를 통해 빠르게 이해할 수 있다. AI 지식 쌓기 코세라에서 정의한 인공지능(AI)은 인간의 인지를 모방해 복잡한 작업을 수행하고 학습하는 컴퓨터 소프트웨어를 포괄한다. AI, 머신러닝, 딥러닝, 생성형 AI는 때때로 같은 의미로 사용되기도 하지만, 각각은 별개의 의미를 갖고 있다. 머신러닝(ML)은 데이터에 대해 학습된 알고리즘을 사용해 다양하고 복잡한 작업을 수행할 수 있는 적응형 모델을 생성하는 AI의 하위 영역이다. 딥러닝은 신경망 내의 여러 계층을 사용해 인간의 개입 없이 복잡한 머신러닝 작업을 수행하는 머신러닝의 하위 집합이다. 생성형 AI는 챗봇 및 기타 도구의 기반이 되는 기술이다. 입력된 프롬프트에 응답해 이미지, 텍스트, 동영상 및 기타 미디어를 생성하는 AI의 한 유형이다. LLM은 오픈AI의 챗GPT나 구글의 제미나이 같은 챗봇의 알고리즘 기반이 되는 용어다. 이는 컴퓨터 알고리즘으로, 자연어 입력을 처리하고 이미 본 것을 바탕으로 다음 단어를 예측한다. 그리고 다음 단어와 그다음 단어를 예측해 답변이 완성될 때까지 반복한다. * Scot Finnie는 컴퓨터월드 전 편집장이다. 현재는 프리랜서 작가로 활동 중이다. ciokr@idg.co.kr

칼럼 | 보안 인력이 부족할 때, CISO가 취할 수 있는 대처법

보안 시장에서 실력있는 인재를 구하는 것은 쉽지 않은 일이다. 그래서 인재를 영입하고 유지하기 위해선 CISO의 적극적인 노력이 필요하다. 특히 경영진을 설득하고 직원 성장을 돕는 프로그램을 지원하면서 인력 부족 상황에 대응할 수 있다. ⓒ Getty Images Bank 컨설팅 기업 ESG(Enterprise Strategy Group)과 보안 협회인 ISSA(Information Systems Security Association)는 매년 ‘사이버 보안 전문가의 삶과 시대’라는 보고서를 공동 발간한다. 해당 보고서는 각종 보안 업계 이슈와 관련된 설문조사 결과를 담고 있다. ESG와 ISSA는 인력 부족 현상을 보안 업계 핵심 문제로 매년 지적했다. 2023년의 경우 ‘보안 인력 부족으로 조직이 영향을 받고 있다’라고 응답한 비율이 71%였다. 2024년 설문결과는 아직 공개되지 않았으나 곧 RSA 컨퍼런스에서 발표되고 이북 형태로도 출간될 예정이다. 이러한 결과는 놀라운 일이 아니다. ESG와 ISSA는 8년 동안 보안 인력 부족과 관련된 설문 및 연구 프로젝트를 수행했다. 8년간 매년 60%~75%의 조직이 인력 부족으로 인해 영향을 받고 있다고 답했다. 보안 교육 기관인 ISC2가 발행한 ‘사이버 보안 인력 연구’ 보고서에서도 비슷한 수치를 볼 수 있다. ESG/ISSA의 데이터에 따르면, CISO 직책을 맡고 있는 응답자 3분의 1(32%)이 사이버 보안 인력 부족이 조직에 상당한 영향을 미쳤다고 답했다. 여기서 CISO는 보안 인력 부족으로 업무량이 증가하고, 직원의 번아웃이 생기고 있으며, 몇 주 또는 몇 달 동안 필요한 인력을 채용하지 못하고 있다고 설명했다. 좀 더 세부적으로 살펴보자면, 설문에 참여한 CISO 중 3분의 1(32%)이 인력 부족으로 인해 사람으로 인한 오류가 증가했다고 밝혔다. CISO가 아닌 일반 실무자 중에서는 16%가 인력 부족으로 인적 오류가 증가했다고 답했다. 관리자나 직원은 개별 업무에 더 집중하는 데 비해 CISO는 조직 전체에 걸쳐 인적 오류 문제를 파악할 수 있기에 답변 비율에서 차이가 나는 것으로 보인다. 또한 CISO 중 38%는 인력 부족으로 사이버 보안팀과 비즈니스팀 사이 협업이 줄어든다고 답했다(실무자 중 같은 답을 한 비율은 26%이었다). 최근 많은 CISO가 보안을 비즈니스 우선순위에 맞추려고 하기 때문에 인력 부족 현상은 보안 임원에게 심각한 문제가 될 수 있다. 마지막으로, CISO 중 43%는 인력을 채우기 위해 경력이 많은 직원보단 낮은 직급의 후보자를 채용하거나 교육하고 있다고 말했다. 보안 인력이 부족한 원인 보안 인력을 구하는 것은 왜 어려워지고 있는 것일까? ESG/ISSA의 데이터에 따르면, CISO 응답자 중 68%가 조직에서 경쟁력 있는 보상을 제공하지 않아 인재를 채용 및 유지하기 어렵다고 답했다. 또한 CISO의 41%는 조직이 사이버 보안 영역에서 평판이 좋지 않아 채용 및 직원 유지가 어렵다고 밝혔다. 이러한 상황을 고려했을 때, CISO는 멘토링 프로그램, 지속적인 교육 기회, 경력 개발 등 보안 실무자가 바라는 요소를 더욱 강화해야 할 것이다. 기업은 보안 인력 부족 현상을 해결하기 위해 충분히 노력하고 있을까? ESG/ISSA 데이터에 따르면, CISO 응답자 중 3분의 1 미만(32%)만이 그렇다고 답했다. 41%는 조직이 지금보다 더 많은 일을 할 수 있다고 밝혔다. CISO가 할 수 있는 일 이런 상황에서 CISO는 무엇을 해야 할까? 필자가 수십 명의 보안 임원과 대화를 나눠보니, 앞서가는 보안 리더는 다음과 같은 4가지 방법을 시도하고 있었다. 1. 직원 이탈 방지하기 : 뛰어난 직원은 결국 더 높은 보상과 더 나은 근무 환경을 찾기 위해 이직을 시도한다. 앞서가는 CISO라면 직원의 회사 만족도를 살펴보고 직원이 스트레스를 관리할 수 있도록 지원한다. 또한 훌륭한 CISO는 부하 직원이 기술 실력을 늘리고 경력을 제대로 쌓을 수 있는 길을 열어준다. 2. 경영진과 이사회의 치어리더 역할 하기 : 보안 업계 직원도 당연히 높은 임금 좋은 평가를 받고 싶어 한다. 실력 있는 CISO는 경영진에게 경쟁력 있는 급여 수준을 제안하고 인력 부족이나 직원 이탈로 발생되는 문제와 비용을 적극 설명한다. 좋은 인재 찾기가 어려운 사이버 보안 시장에서 비용을 줄이겠다고 직원 연봉을 낮추는 것은 정말 어리석은 일이다. 이를 경영진에게 제대로 설명해야 한다. 3. 프로세스 자동화를 위해 IT 부서와 협력하기 : 인력을 늘리지 않고 업무 효율성을 높이는 방법이 있다. 자동화를 활용하는 것이다. 자동화할 수 있는 모든 프로세스를 최대한 자동화하자. 처음에는 운영 프로세스부터 자동화할 수 있다. 앞서가는 기업이라면 꼭 보안뿐만 아니라 보안에 영향을 받는 IT 운영 및 소프트웨어 개발 전반에 걸친 프로세스 자동화를 고려한다. 예를 들어 소프트웨어 취약점 찾기/패치, 네트워크 세분화 또는 데브섹옵스(DevSecOps) 영역을 자동화할 수 있다. 4. 외부 도움 받기: 전략을 구상할 때 CISO는 인력 부족이 실제 조직 목표에 미치는 영향력을 미리 파악하고 있어야 한다. 이때 개방형 사이버 보안 모델을 만들면 영향력을 다각도로 파악할 수 있다. ciokr@idg.co.kr

칼럼 | 조직의 사이버 위험을 평가하는 6단계

디지털 시대에 비즈니스를 운영하다 보면 위험 요소는 피할 수 없다. 위험 평가 계획을 수립하는 6단계는 위험을 예측하고 처리하는 데 도움이 될 수 있다. ⓒ Getty Images Bank 디지털 정보가 폭발적으로 늘어나면서 현대 기업의 성공은 데이터의 효과적인 사용 및 관리에 달려있다고 해도 과언이 아니다. 그러나 효율성을 높이는 새로운 기술, 글로벌 상호 연결성, 원격 근무 등으로 인해 다양한 정보 위험 요소가 발생하고 있다. 조직은 잠재적 위험으로 인해 전반적인 관리 수준을 개선할 수밖에 없게 됐다. 다음은 사이버 보안 및 위험 담당자가 정보 위험 요소를 평가하고 관리하기 위해 활용할 만한 단계별 프로세스다. 이는 정보보안포럼(ISF)의 IRAM2 방법론에 기반한다. 1단계: 범위 설정 이 단계의 목표는 식별된 위험에 대한 비즈니스 중심적인 관점을 제공하는 것이다. 여기에는 비즈니스의 범위(지적 재산, 브랜드 또는 평판, 조직 성과)와 평가의 기술적 범위(정보 아키텍처, 사용자 프로파일링, 기술 또는 서비스 평가)에 대한 이해관계자 간의 조율과 합의가 요구된다. 이 과정은 여러 위험 영역을 평가할 책임이 있는 당사자를 지정하고 특정 위험 평가에 대한 권한을 결정하는 데 도움이 될 수 있다. 예를 들어 새로운 비즈니스 서비스 또는 기술의 도입을 담당하거나 특정 비즈니스 영역의 관리 문제를 해결할 사람을 선택하는 것이다. 2단계: 비즈니스 영향 평가(BIA) BIA는 정보 자산이나 시스템의 기밀성, 가용성 또는 무결성이 손상될 경우 비즈니스에 미칠 수 있는 잠재적 영향을 파악하는 데 활용된다. BIA의 첫 단계는 모든 환경과 전체 정보 수명 주기(입력, 처리, 전송, 저장)에 걸쳐 고객 및 재무 데이터, 서비스 및 시스템에 운영에 사용되는 정보 등 모든 관련 정보 자산을 식별하는 작업이다. 자산을 식별하고 나면 가치(순위 또는 우선순위)를 할당할 수 있다. 그런 다음 각 자산에 대해 가장 적합한 영향을 미치는 현실적인 시나리오와 최악의 시나리오를 비교해 잠재적 보안 사고의 범위를 결정할 수 있다. 3단계: 위협 프로파일링 이 단계에서는 위협을 식별하고 우선순위를 정하며 위협이 어떻게 나타날 수 있는지 이해할 수 있다. 위협 프로파일링은 주요 이해관계자와 논의하고 사용 가능한 위협 인텔리전스 소스(내부 위협 인텔리전스 팀 또는 외부 소스)를 분석해 잠재적으로 관련성이 있는 위협을 식별하는 데서 시작한다. 위협 환경이 설정되면 여기에 포함된 각 위협을 프로파일링해야 한다. 위협은 2가지 주요 위험 요소를 기준으로 프로파일링할 수 있다. 첫째는 특정 위협이 하나 이상의 위협 이벤트를 시작할 가능성(시작 가능성)이고, 둘째는 특정 위협이 위협 이벤트를 얼마나 효과적으로 시작하거나 실행할 수 있는지(위협 강도)다. 또한 위협을 각각 적대적, 우발적 또는 환경적 그룹으로 구분해 더 자세히 프로파일링할 수도 있다. 4단계: 취약점 평가 위협 프로파일링이 완료되면, 식별된 위협에 정보 자산이 어느 정도 취약한지 파악하는 단계가 필요하다. 취약점 평가는 각 주요 통제권의 관련성 정도와 그 성능 및 품질을 조사하는 데 사용된다. 취약점은 상대적인 통제 강도의 관점에서 평가하고 나타내야 한다. 통제 강도는 통제 특성, 성능, 결함 및 문서와 같은 지원 정보와 함께 해당 통제에 대한 이해관계자의 등급을 기준으로 계산할 수 있다. 평가가 끝나면 담당자는 어떤 정보 자산이 어떤 위협 이벤트에 취약한지 확실히 이해할 수 있다. 5단계: 위험 평가 조직은 위험 요소를 평가해 위협이 성공할 가능성, 최악의 경우에 비즈니스가 받게 될 영향, 그리고 이러한 위협이 위험 관리 계획 전반에 어떻게 반영되는지 파악할 수 있다. 이를 위해서는 먼저 각 위험 요소에 가장 적절한 영향 시나리오를 선택해야 한다. 다시 말해 위협의 강도를 고려해 현실적인 결과와 최악의 시나리오 중 하나를 결정해야 한다. 그 다음 위협의 영향을 줄일 수 있는 기존 또는 계획된 통제권을 식별하는 것이 중요하다. 다른 통제 평가와 마찬가지로 통제가 위협의 영향을 얼마나 줄일 수 있는지 판단하는 기준은 주관적일 수밖에 없다. 여기서 위험 담당자와 주요 이해관계자의 경험이 중요하게 작용한다. 6단계: 위험 요소 처리 이 단계에서는 정보 위험 요소를 관리하기 위한 여러 접근 방식을 살펴본다. 완화: 더 강력한 방어를 구축하려면 기존 통제 기능을 개선하거나 새 기능을 구현해 잠재적인 공격의 영향을 줄여야 한다. 회피: 잠재적 위험을 유발할 수 있는 모든 활동을 피하거나 제거한다. 이전: 사이버 보험에 가입하는 등 다른 당사자가 일정 수준의 책임을 부담할 수 있도록 한다. 수용: 위험 발생 가능성과 잠재적 여파를 인정하되 조직의 허용 범위 안에 있으면 추가 조치를 취하지 않는다. 이는 위험에 대한 조직의 성향에 따라 이뤄져야 한다. 각 위험 요소를 개별적으로 평가해 조직의 허용 범위를 초과하는지 여부를 결정한다. 모든 위험 처리 옵션이 명확해지면 처리 계획을 수립한다. 이후 계획을 실행하고 모니터링하며 위험 관리 작업이 성공적인지 확인한다. 위험 평가의 6단계 활용하기 6번째 단계가 끝나면 위험 평가 프로세스가 효과적으로 완료된다. 담당자는 평가된 환경에 대해 더 잘 이해할 수 있다. 또한 관련 위협, 취약점 및 우선순위가 지정된 위험 요소에 대해 명확한 그림을 그릴 수 있다. 위험을 허용 가능한 수준으로 줄이기 위한 처리 계획이 개발 및 실행된 것이다. 정보 보안의 세계는 역동적이며, 위협 이벤트, 취약점 및 비즈니스에 미치는 영향도 점점 진화하고 있다는 사실을 기억해야 한다. 담당자와 이해관계자는 특히 조직이나 환경에 큰 변화나 완화 계획이 있을 때 꾸준히 위험을 평가해야 한다. * Steve Durbin은 비영리 독립 협회인 정보 보안 포럼(Information Security Forum)의 CEO다. ciokr@idg.co.kr

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CIO는 위험과 기회를 포함하여 AI에 대한 이사회의 기대치를 관리하는 데 앞장서야 한다. 이사회와 지속적인 소통을 통해 향후 프로젝트 승인을 위한 기반을 마련할 수 있다. 올해 인공 지능을 둘러싼 열풍이 불면서 CIO는 다...

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2023.09.11

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2023.09.11

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국내 한 대기업에서의 실제 이야기다. 이 기업의 현업 직원들은 SOC 요원들을 ‘양치기 소년’이라고 부른다. 보안조직에서 이상 현상을 전달하며 확인을 요청하면 ‘알았다, 확인하겠다’라고 말하지만 정작 확인하지 않는다. 물론 초기에는 확인했다. 그러나 ...

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2023.09.07

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블로그 | 클라우드에서 뒷전으로 밀려나는 기본 클라우드 서비스

생성형 AI에 대한 폭발적인 관심은 정작 기업에 필요한 클라우드 서비스 개발과 개선에 악영향을 미칠 수 있다. 클라우드 컴퓨팅 컨퍼런스의 시즌이 다가왔지만, 많은 컨퍼런스가 스토리지, 컴퓨팅, 보안, 데이터베이스와 같은 일반적인 클라우드 컴퓨팅 서비...

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2023.09.07

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2023.09.06

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2023.09.06

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2023.09.06

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정철환 칼럼 | 제조업과 자율 공장 (Autonomous Factory)

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2023.09.01

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칼럼 | AI 여정에서 길을 잃지 않으려면 ‘가치 창출’에 집중하자

AI에 대한 기대치가 급격히 높아짐에 따라 IT 리더들은 수많은 선택지를 바라보고 있다. 가치 창출 집중하는 리더라면 AI 목표를 더 잘 제어할 수 있을 것이다. 현재 모든 조직은 AI 여정에 떠나고 있다. 물론 일부는 자신이 AI 여...

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블로그 | 클라우드 분야 생성형 AI 전쟁··· MS vs. AWS 승부 예측

거대 IT 업체 두 곳이 클라우드 기반 생성형 AI 시장에서 전쟁을 벌이고 있다. 하지만 유리한 고지를 점령한 쪽이 있다. 지난 해 11월 출시 이후, 챗GPT가 생성형 AI 시장을 장악하면서 많은 업계 전문가가 마이크로소프트의 독주가 계속될 것이며...

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칼럼 | '기본값이어선 안 된다' 서버리스 컴퓨팅의 단점 4가지

서버리스 컴퓨팅이 클라우드 기반 애플리케이션에 널리 사용되고 있다. 그러나 모든 경우에 적합한 것은 아니다. 오히려 서버리스가 비즈니스 가치를 제공하지 못하는 경우가 흔하다. 모니터링 및 통합 가시성 클라우드 서비스 제공업체 데이터독(Datadog)...

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기고 | LLM과 함께 뜨는 중··· 개발자를 위한 '랭체인' 안내서

랭체인(LangChain)은 노출하여 대규모 언어 모델과 애플리케이션의 통합을 간소화하는 SDK이다. 대규모 언어 모델의 부상과 함께 중요성이 커지고 있다. -> 인공지능팩토리-마이크로소프트, ‘챗GPT MS애저톤’ 개최 대규모 언어 모델에 ...

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칼럼 | 과장 심한 네트워크 기술 5가지와 대처법

유망한 네트워크 기술의 매력이 검증되지 않은 아이디어를 채택해야 한다는 압박감으로 인해 퇴색될 수 있다. 필자가 만난 기업 IT 책임자 중 3/4은 경영진의 선입견이 네트워크 및 IT 운영을 유지하는 데 있어 '심각한 문제'라고 답했다. ...

과대광고 챗GPT 제로트러스트 화이트박스

2023.08.30

칼럼 | 과장 심한 네트워크 기술 5가지와 대처법

2023.08.30

AB180 기고 | 프라이버시 퍼스트 시대··· ‘마케팅 믹스 모델링’(MMM)의 재부상

시대를 막론해 기업 마케터들의 핵심 미션은 예산 최적화와 성과 극대화다. 마케팅 예산이 늘었다면 어디에 효과적으로 사용할지를 정해야 하고, 반대로 예산이 줄었다면 그럼에도 어떻게 목표를 달성할 것인지, 동일한 예산이라면 어떻게 이전보다 더 큰 성과를 ...

AB180 에이비일팡공 정헌재 MMM 마케팅 믹스 모델링 MMP

2023.08.29

AB180 기고 | 프라이버시 퍼스트 시대··· ‘마케팅 믹스 모델링’(MMM)의 재부상

2023.08.29

EVP

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인터뷰 | “‘친환경+AI’ 앞세워 데이터센터 새바람 이끌 것”··· 엠피리온 디지털 최고전략책임자 최용석

B2B 영역이 으레 그러하겠지만 데이터센터 시장은 특히 신규 기업이 진출하기 쉽지 않은 분야다. 막대한 자본, 탄탄한 기술력이 필요한 것은 물론이고 센터 건물 자체가 완공되기까지 통상 2년 이상 걸리기 때문이다. 2021년 만들어진 신생 데이터센터 기업 엠피리온 디지털(구 엠피리온 DC)에 눈길이 가는 이유다. 이 싱가포르 기업은 한국을 아시아 시장의 주요 거점지로 삼고 있기도 하다. 엠피리온 디지털의 기술 전략은 최용석 최고 전략...

EVP

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일문일답 | “AI 기반 옵저버빌리티, IT 넘어 기업 전반에서 중요해질 것” 다이나트레이스 이효은 지사장

많은 기업이 클라우드 컴퓨팅 아키텍처로 이동하면서 성장, 민첩성, 혁신을 확실하게 경험했다. 하지만 클라우드 복잡성과 폭발적인 데이터 증가로 인해 클라우드 환경을 효과적으로 관리하지 못하는 문제도 함께 나타난 것이 사실이다. 클라우드 옵저버빌리티에 대해 관심이 증가한 배경이다. IT 환경 내에서 클라우드 복잡성을 억제하고 애플리케이션, 인프라 및 데이터에 대한 관리 효율성을 높이려면 시스템에서 생성되는 데이터를 기반으로 시스템의 현...

EVP

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인터뷰 | “위기에서 기회를 보다’ 아이브릭스 채종현 대표가 전하는 ‘비즈니스 AI’ 이야기

“이제 우리는 어떡하나 싶은 당혹감이 들었습니다. 1년 내에 저 정도 수준의 서비스를 만들어낼 방법이 솔직히 보이지 않았습니다. 지난 1년 여의 기간은 그에 대한 해법을 찾는 시기였습니다. 마침내 나름의 활로를 찾았다고 봅니다.“ 2022년 11월 등장한 챗GPT는 업계와 사용자로부터 순식간에 갈채를 이끌어냈다. 나선형 발전 중에서도 ‘비약’, ‘도약’에 해당하는 진전이라고 평하기에 부족함이 없었다. 그러나 인공지능 전문 기업 아이브릭스의 채...

EVP

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인터뷰 | 빠른 대용량 편집기 ‘엠에디터’를 아시나요? ··· 40년 경력의 개발자 에무라 유타카 대표

개인용 컴퓨터를 다루는 사람이라면 이른바 ‘취향’이 있기 마련이다. 수십 년 동안 컴퓨터로 만져온 이라면 더욱 그렇다. 간단하게는 워드 프로세서나 스프레드 시트와 같은 오피스 소프트웨어부터 이미지 편집, 메신저, 인터넷 브라우저, 일정 관리나 협업 도구에 이르기까지 개인적으로 선호하는 소프트웨어가 있고, 저마다의 설정 값이 존재한다. 사람에 따라서는 소프트웨어를 넘어 키보드나 마우스, 모니터의 배치와 설정 등에 정성을 쏟는 이들도 흔하다. 이...

EVP

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일문일답 | 브로드컴 앤디 날라판 CIO·CTO·CSO가 말하는 클라우드 성공 노하우

클라우드로 이동하는 기업들이 이전 여정 가운데에서 흔히 깨닫는 현실이 있다. 예상다 더 많은 금액을 지출하고 기대보다 성과가 적다는 현실이다. 속한 IT 조직이 클라우드 활용에 필요한 문화, 사고방식, 스킬이 부족하기 때문인 경우가 많다. 브로드컴의 앤디 날라판은 다양한 역할을 맡고 있다. CIO 역할을 포함하여 여러 소프트웨어 사업부에 걸쳐 회사의 외부 클라우드 플랫폼, 데브옵스, SaaS 운영까지도 관리한다. 그 과정에서 그는 클라우드 성...

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