알파벳(Alphabet), 아마존(Amazon), 애플(Apple), 메타(Meta), 마이크로소프트(Microsoft), 엔비디아(Nvidia)가 AI 관련 기술을 가진 스타트업에 2023년 집중적인 투자를 한 것으로 나타났다. 이른바 빅테크(Big Tech)로 불리며 IT 산업에서 지배적인 영향을 가진 기업들이 AI 기술 분야에서 큰 손이 된 것이다. CB인사이츠(CB Insights)가 ‘빅테크 기업의 2023년 AI 스타트업 투자(Big tech’s AI startup investments in 2023)’ 인포그래픽을 발표했다. AI 스타트업이 진출한 분야를 크게 인프라(AI Infrastructure), 수평 시장(Horizontal AI), 수직 시장(Vertical AI) 나눈 후, 세부 부문별로 AI 스타트업을 분류했다. CB인사이츠가 2023년 빅테크가 투자한 분야별 AI 스타트업 현황을 공개했다. 빅테크 기업들은 AI 인프라에 지속적으로 투자하면서 AI 스타트업 지분을 집중적으로 확보하고 있는 것으로 나타났다. (자료 : CB Insights) 이들 빅테크가 AI 스타트업을 지원한 투자 건수는 2022년과 비교할 때 57% 증가했다. 메타와 애플은 외부적으로는 투자를 진행하지는 않았다. 하지만 메타는 자체적으로 오픈 소스 AI 개발에 적극적인 행보를 보이고 있고, 애플은 동영상 압축 기술을 가진 스타트업을 인수했다. 빅테크는 AI 스타트업에 지속적이면서 대규모의 투자를 하면서 지분을 늘리고 있다. 이들 기업이 가진 기술력을 사용하고 확보할 수 있는 우위를 점하고, 잠재적인 투자 수익까지 기대할 수 있기 때문이다. 특히 거대 기업이 대규모 인수를 통해 기술을 확보하는 것이 규제때문에 어려워지자, 방향을 선회해 투자를 통한 파트너십에 집중하고 있다고 CB 인사이츠는 분석했다. 2023년 빅테크가 진행한 주요 투자 사례를 보면 오픈AI(OpenAI)가 마이크로소프트 100억 달러, 앤쓰로픽(Anthropic)이 구글과 아마존으로부터 여러 차례에 걸쳐 26억 달러의 자금을 조달했다. 데이터브릭스(Databricks)는 엔비디아의 엔벤처스(NVentures)로 부터 5억 달러 규모의 투자를 유치한 바 있다. 초기부터 막대한 개발 자금이 투입되어야 하는 AI 개발 특성상 기술력과 자금력을 가진 빅테크와의 연결이 자연스럽게 진행되고 있다. 특히 클라우드 기업이 경쟁을 주도하면서, 일부 스타트업은 이들 사이에서의 중립성을 유지하기 위해 여러 빅테크로부터 투자를 유치하고 있다고 CB인사이츠는 전했다. 엔비디아는 2023년에만 의료 및 생명과학 분야에 있는 8개의 스타트업에 투자했고, 이들 기업 중에서 7개는 신약 발견에 중점을 둔 스타트업이었다. 제조, 창고, 자재 개발 등 운영 자동화와 관련 있는 스타트업에 대한 빅테크의 투자도 활발하다. 사람의 대화처럼 컴퓨터가 상호 작용하는 기술, 독립적으로 추론하고 작업을 실행하는 자율 에이전트도 주목받고 있다. ciokr@idg.co.kr
CIO가 집중해야 할 대상은 AI에 국한되지 않는다. 기존의 IT 필수 요소에 지속적으로 투자할 때 두 마리 토끼를 모두 잡을 수 있다. 비즈니스 리더의 3분의 2가 이미 내부에 생성형 AI 도구를 배포했다고 해리스 폴(Harris Poll)에 응답했다. IDC는 2024년에 생성형 AI에 대한 지출이 두 배 이상 증가할 것으로 예측했다. 생성형 AI가 많은 조직의 IT 프로젝트에서 높은 우선순위를 가진 요즘이다. 하지만 IT 부서의 여타 우선순위 목록 상당 부분은 예전과 같. 보안, 비용 관리, ID 관리, 컨테이너 확장, 데이터 관리, 하드웨어 교체와 같은 기본 사항들은 여전히 CIO가 처리해야 할 핵심 전략 영역이다. 그리고 IT 조직이 연결, 권한, 구성 관리와 같은 기본 사항을 잘 뒷받침할 때 AI를 비롯한 여타 혁신 프로젝트가 제대로 성과를 낼 수 있다. "민첩한 멀티 클라우드 기반, 강력한 사이버 보안, 효과적인 데이터 프라이버시 및 IP 제어, 그리고 앱 사일로 전반에 걸쳐 강력한 개방형 데이터 기반을 구축하는 등의 중요한 IT의 기본을 탄탄히 해야 한다. 배를 띄우는 데 필요한 널빤지와 못이라고 할 수 있다"라고 콘스텔레이션 리서치의 부사장 겸 수석 애널리스트인 디온 힌치클리프는 말했다. 그는 이어 "이러한 IT 기본 요소를 '채소 섭취'에 비유할 수 있다. 화려하지는 않지만 장기적인 건강과 IT의 힘을 위해 반드시 필요한 요소다. 균형 잡힌 식단이 신체를 강화하는 것처럼, 견고하고 현대적인 IT 인프라는 AI 및 기타 첨단 기술이 번창할 수 있는 토대를 마련한다"라고 강조했다. 독립 리서치 분석가인 세이지블(Sageable)의 설립자 앤디 만은 이에 동의하며, 많은 내부 운영과 IT 인프라의 기본 기능이 AI 골드러시를 뒷받침하는 '근간'이라고 전했다. "AI 워크로드가 체계적이고 위생적인 방식으로 잘 실행되도록 하기 위해서는 CIO들이 다양한 작업을 해야 한다"라고 말했다. 데이터 실사 만에 따르면 생성형 AI는 특히 데이터 보안과 깊은 관련성을 가진다. "AI에게 이 모든 데이터를 빨아들여 재사용하라고 지시할 때 데이터 손실 방지를 어떻게 달성할 수 있을까?"라고 그는 반문했다. CIO는 생성형 AI가 어떤 데이터에 액세스할 수 있는지 신중하게 관리해야 한다. 보안, 규정 준수, 효율성 등과 같은 다양한 이유 때문이다. 예를 들어, 검색 증강 생성(RAG)은 자체 데이터로 작업하는 데 핵심 기술로 떠오르고 있지만, 모든 데이터를 입력할 수는 없다. 대용량 데이터 세트를 준비하려면 전문 지식이 필요하고 모델에 가르치는 내용도 달라지기 때문이다. 또 전체 슬랙 또는 팀즈 기록을 다짜고짜 입력하면 "내일 작업하겠습니다"와 같은 응답이 나올 수 있다. 인간 직원에게서는 나올 수 있는 대답이지만, 생성형 AI 시스템에서는 아니다. 마이크로소프트 MVP이자 렌코어 파트너 관리 책임자인 크리스찬 버클리는 코파일럿과 같은 AI 도구가 데이터 및 메타데이터 구조화, 정보 아키텍처, 정리 및 이해, 많은 조직이 권한 관리와 데이터 정리 등과 관련해 정보 관리에 대한 조직의 접근 방식에 결함을 드러낼 것이라고 경고했다. 그에 따르면 데이터 스토리지 비용이 낮아지면서 많은 조직에서 불필요한 데이터를 보관하고 있다. 마이그레이션 또는 조직 개편 후 오래되거나 더 이상 유용하지 않은 데이터도 쌓아두고 있는 것이다. "비용이 낮기 때문에 정리하지 않고 있다"라고 버클리는 지적하며, 데이터 위생을 고려하지 않고 생성형 AI 기능을 도입하면, 환멸을 느끼기 십상이라고 그는 덧붙였다. 마이크로소프트가 2015년 데블(Delve)를 출시했을 때, 그리고 그 이전인 2010년에 FAST 통합 이후 셰어포인트에 강력한 검색 기능을 도입했을 때에도 동일한 문제가 드러났던 바 있다는 설명이다. 버클리는 "셰어포인트에서 검색이 작동하기 시작했을 때 사람들은 검색이 제대로 작동하지 않는다고 불평했다. 하지만 실제로 작동한 결과였다. 이 기능을 통해 데이터에 대한 거버넌스 부족이 드러났을 뿐이다”라고 말했다. 그는 이어 “권한이 침범당하고 있다는 불평도 있었다. 그러나 실상은 구멍이 있는 부분이 드러나는 것이었다. 데이터에서 AI를 통해 훨씬 더 강력한 검색 기능을 갖고 싶을 수 있겠지만, 데이터를 어떻게 구성했는지에 대해 확신할 수 있는가?"라고 말했다. 또 다른 문제는 메타데이터 태깅과 민감도 레이블이 데이터에 올바르게 적용되지 않기에 생성형 AI 도구와 사용자가 포함해야 할 정보를 보지 못하는 경우다. 제대로 관리되지 않은 데이터는 내부용 정보를 외부 파트너가 생성형 AI 도구에 액세스할 때 노출하는 등 규정 준수 및 기밀성 문제를 일으킬 수 있다. 결국, 외부 사용자가 참여하는 프로젝트에서는 어떤 정보에 액세스하는지, 그리고 외부 액세스가 여전히 적절한지 면밀히 검토해야 한다. 예를 들어 특정 다국적 기업에서 프랑스에 있는 직원이 호주의 연금 또는 육아휴직 정책에 기반한 정보를 HR 봇으로부터 얻어 사용한다면 혼란을 야기할 수 있다. 버클리는 "어떤 콘텐츠가 있는지, 어디에 있는지, 내부와 외부에서 누가 액세스할 수 있는지, 무엇이 공유되고 있는지, 어떻게 레이블이 지정되어 있는지 모른다면 어떻게 AI 거버넌스가 준비되었다고 말할 수 있을까? 거버넌스 관점에서 사람들이 무엇을 하고 있는지, 어디서 무엇을 하는지, 어떻게 하는지 지속적으로 추적해야 한다"라고 말했다. 컨테이너 및 인증서 권한 관리는 지속적인 주의가 필요한 또 다른 영역인 ID 관리와 맞닿아 있다. 컨테이너 에코시스템이 발전함에 따라 쿠버네티스의 채택이 증가했다. 이로 인해 많은 CIO들은 가상화와는 상당한 차이가 있는 컨테이너화된 애플리케이션의 환경을 관리하는 데 매진하고 있다. 브로드컴의 VM웨어 인수 이후 더욱 복잡해진 방정식이기도 하다. IAM 플랫폼 제공업체 앱뷰X(AppViewX)의 최고 솔루션 책임자 머랄리 팔라니사미는 관리해야 할 머신 ID가 훨씬 더 많아졌다고 지적했다. 그는 "디지털 트랜스포메이션으로 인해 전체적으로 연결된 기기, 클라우드 서비스, 네이티브 클라우드 및 컨테이너화된 애플리케이션의 사용이 크게 증가했다. 이러한 모든 추가 머신, 워크로드 및 서비스에는 신뢰할 수 있는 ID가 필요하며, 이로 인해 머신 ID 관리의 필요성이 증폭되고 있다"라고 말했다. 그에 따르면 IoT, 소프트웨어 공급망 보안(특히 코드 서명을 통해 이를 완화해야 할 필요성), 생성형 AI에 데이터를 사용하면서 보안 액세스가 의존하는 TLS 인증서와 개인 키의 사용이 증가하고 있다. 팔라니사미는 "애플리케이션이나 기계가 서로 통신할 때마다 대다수의 기계는 신뢰를 구축하고, 서로를 시스템에 식별하며, 통신을 안전하게 인증하고 암호화하기 위해 TLS 인증서를 사용한다"라고 설명했다. 이러한 기계 ID를 보호하는 것은 매우 중요하며, 이를 관리하는 것은 더 이상 임시적인 수동 프로세스로 해결될 수 없다는 주장이다. 특히 TLS 인증서 유효 기간을 398일에서 90일로 단축하려는 구글의 제안으로 인해 훨씬 더 빠른 전환이 필요하게 된 실정이다. 이 밖에도 2023년 12월부터 시행되는 미국의 새로운 SEC 사이버 보안 규정, EU의 확대된 네트워크 및 정보 시스템 지침(NIS2), PCI 4.0으로 업데이트되는 PCIDSS(결제 카드 산업 데이터 보안 표준)처럼 보안 표준을 규범이 아닌 위험 기반으로 전환하는 일반적인 변화 등 다른 규제 변화도 주목해야 한다. 팔라니사미는 자동화, 자동 등록, 프로비저닝 해제에 의존하여 개인 및 민감한 데이터에 대한 액세스를 제어하는 머신 ID 관리도 핵심 보안 초점 영역이 되어야 한다고 덧붙였다. 그는 "전송 중인 데이터를 보호해야 할 때 머신 ID는 중요한 역할을 한다. AI 프로젝트가 증가함에 따라 신뢰를 보장하고 안전한 인증 및 암호화를 통해 올바른 데이터에 대한 올바른 액세스만 관리 및 제어하여 민감한 개인 데이터를 안전하게 보호하려면 머신 ID 관리가 필수적이다"라고 말했다. 그는 이와 함께 클라우드 프로젝트를 반짝이는 새로운 AI 이니셔티브보다 우선순위가 낮다고 생각하기 쉽지만, 사실 클라우드 프로젝트가 기본이라고 강조했다. "AI 프로젝트가 성공하려면 속도와 민첩성이 필요하므로 처음부터 AI 프로젝트의 기본 클라우드 인프라에 보안을 구축해야 한다"라고 그는 덧붙였다. 비용 관리 오늘날 생성형 AI의 상당 부분이 클라우드 AI 서비스와 API에 의존하고 있다. 따라서 CIO는 특히 AI 개발 및 실험을 위한 예산에 유의해야 한다. 만은 "100명의 직원이 AI 실험을 하고 있는데 단 한 명이라도 인스턴스 프로비저닝을 해제하는 것을 잊어버리면 청구서가 날아올 것이다. 코파일럿 관리는 단순히 권한 관리만이 아니다. 돈을 지불한 라이선스가 제대로 사용되고 있는지 알아야 한다”라고 말했다. 아울러 다른 클라우드 워크로드가 조직에 제공하는 가치에 따라 라이선스 및 API 호출 비용을 정당화해야 하는 것처럼, 생성형 AI 프로젝트도 실제로 약속한 생산성 향상과 혁신을 제공하는지 여부를 평가해야 한다. 만은 "AI를 너무 빨리, 너무 오래 실행하도록 내버려 두었다가 해고당하는 첫 번째 CIO가 곧 나타날 수도 있다. 내 포트폴리오가 무엇인지, 무엇이 가치 있는지, 지출은 얼마인지, 돌아오는 것은 무엇인지, 그리고 이러한 워크로드의 활용도와 품질을 관리하는 것은 CIO가 기본적으로 차단하고 해결해야 할 분야다. 새로운 워크로드에는 이러한 수준의 규율이 반드시 필요하기 때문에 ITSM, ITIL 스타일의 규율과 포트폴리오 관리가 다시 돌아올 것이다"라고 말했다. 하드웨어 교체 가속화 윈도우 10의 수명이 2025년에 종료됨에 따라 CIO들은 향후 18개월 동안 윈도우 11로 이전하려는 움직임을 보일 전망이다, 약속된 보안 개선 사항을 기본적으로 적용하려면 성능 저하 없이 보안 기능을 지원하는 올바른 지침을 갖춘 최신 세대의 CPU가 탑재된 새 PC에 투자해야 한다. 이러한 디바이스에는 실시간 영상 통화 편집이나 윈도우 11 코파일러 실행 등 온디바이스 AI 워크로드 속도를 높이기 위해 신경 처리 장치(NPU) 또는 이와 유사한 전용 하드웨어가 더욱 많이 담길 것이다. 그러나 하드웨어의 빠른 발전은 CIO가 최신 상태를 유지하기 위해 향후 하드웨어 교체 주기를 훨씬 더 짧게 설정해야 한다는 것을 의미할 수 있다. 어떤 직원이 적합한 PC 하드웨어를 보유하고 있는지 추적하는 자산 관리는 AI가 약속한 생산성 향상을 달성하는 데 핵심이 될 수 있다. 데이터센터 하드웨어 측면에서는 더 많은 비용이 요구될 수 있다. 단순히 GPU의 비용 문제만이 아니다. 대부분의 LLM은 클라우드에서 실행되고 API를 통해 액세스할 수 있지만, 생성형 AI 도구를 비즈니스에 유용하게 사용하려면 자체 데이터 소스에 연결해야 한다. 5G, 와이파이 6 및 7, 새로운 위성 연결 등 지연 시간을 줄이고 더 나은 연결을 안전하게 제공하기 위해 네트워크 아키텍처를 발전시켜야 할 가능성이 높다. 또한 가격 하락으로 인해 데이터베이스 분야가 올플래시 오브젝트 스토리지 시스템으로 전환되고 있다. 이는 빠른 처리량과 확장성을 필요로 하는 AI 워크로드에 필수적인 대규모 데이터 세트를 처리하는 데 도움이 될 뿐만 아니라 AI 기반 운영의 무한한 데이터 욕구와 빠른 액세스 요구도 충족시킬 것이라고 데이터 관리 소프트웨어 회사 데이터도비의 제품 부사장 스티브 리퍼는 말했다. 그에 따르면 CIO들은 일반적으로 AI 처리를 위한 스토리지의 양과 등급, 상호 연결 네트워크, GPU 팜 등 AI 처리 파이프라인을 위한 하드웨어 인프라를 고려해야 한다. 또한 데이터 처리: 적합한 데이터 세트를 식별하고, 처리 파이프라인의 지점 간에 데이터를 빠르고 정확하게 재배치하여 조용한 데이터 손상을 방지하며, AI 처리 결과가 적절한 위치와 등급의 스토리지로 재배치되도록 보장해야 한다. 리퍼는 단 생성형 AI용 데이터 세트가 항상 방대하지는 않을 것이라고 말했다. "크고 작은 데이터 세트가 섞여 있을 터다. 이러한 데이터 세트 중 일부는 조직의 거버넌스 정책에 따라 온프레미스 리소스를 사용하여 처리해야 하는 중요한 데이터를 포함한다"라고 그는 말했다. 이러한 데이터 세트에 대한 AI 액세스 관리는 CIO가 매우 익숙한 전통적인 IT 인프라 관리와 큰 관련성을 가진다. 따라서 올해에는 이러한 데이터 세트에 대한 투자를 우선순위로 삼는 것이 두 가지 모두에 좋은 결과를 가져올 가능성이 높다는 진단이다. 만은 이러한 데이터 관리, 연결 문제가 방치되어 왔던 경향이 있었던 것이 사실이라고 지적하며, 그러나 이제 상황이 개선될 조짐이 나타나고 있다고 말했다. 그에 따르면 2023년 초, 가트너는 데이터를 분류하고 최적화하는 데이터 스토리지 관리 솔루션을 이미 보유한 조직이 15%에 불과하다고 보고했다. 하지만 2027년에는 그 비율이 최소 40%까지 증가할 것으로 예상된다. ciokr@idg.co.kr
깃허브는 지난 2년 동안 개발자를 위한 코드 작성하는 플랫폼과 IT 지원팀 업무을 돕는 플랫폼을 생성형 AI로 구현했다. 깃허브 COO 카일 데이글이 그간의 과정을 공유했다. 깃허브 COO 카일 데이글 ⓒ 깃허브 코드 생성, 저장, 관리, 공유 플랫폼을 제공하던 깃허브는 챗GPT나 코파일럿이 대중에게 널리 공개되기 이전부터 생성형 AI 기
AMD의 CEO가 AI의 명과 암 그리고 회사의 AI 활용법 등에 대해 이야기했다. AMD는 칩 생산량 증대를 위해 AI에 크게 투자하고 있다고 회사의 리사 수 CEO가 11일 SXSW 기조 연설에서 밝혔다. 또 그녀 스스로도 AI 활용을 늘리고 있다는 설명이다. 수 CEO는 캘린더를 관리하고 이메일을 보내는 데 AI를 사용한다고 전했다.
초창기 CISO는 대부분 기술 중심의 임원이었다. 위험 관리, 위협 완화, 규정 준수, 데이터 프라이버시 등의 전문가로 발전한 것은 그 이후였다. ⓒ Getty Images Bank 1995년 스티브 카츠가 최초의 CISO가 됐을 때 세계에서 가장 인기 있는 브라우저는 넷스케이프 네비게이터였다. 마크 저커버그는 중학생이었으며 스마트폰은 1
HCSC(Health Care Service Corporation) 보안 리더 이안 슈넬러가 CISO의 범위와 위험, 그리고 성공적으로 역할을 수행하는 데 필요한 사항에 대해 이야기했다. ⓒ HCSC 1990년대 초 이안 슈넬러가 입사했을 때만 해도 사이버 보안은 이제 막 기업 내에서 하나의 직무로 자리를 잡아가고 있었다. 특수 직무였고,
스페인 바르셀로나 시의회의 CIO인 나초 산틸라나 몬탈은 AI, 실시간 데이터 분석, 각종 디지털 기술을 활용해 스마트 시티를 성공적으로 구현하고 있다. 스페인 카탈루냐 시의회의 CIO인 나초 산틸라 ⓒ 바르셀로나 시의회 바르셀로나 시의회는 다양한 기술 이니셔티브의 디지털 트랜스포메이션 프로젝트의 성공적인 운영을 인정받아 지난 12월에 열
MBTI는 융의 분석심리학 모델에서 개발된 성격 유형 검사로, 16가지의 유형으로 사람의 성격을 설명하며 적합한 직무를 찾기 위한 목적으로 개발됐다. ISTP는 모든 MBTI 유형 중 오지랖이 가장 적은 유형이며, 맹목적이고 감정적인 것을 싫어하는 특성을 지닌다고 한다. 또한 “가능한 한 에너지 소비를 하지 않으려 하며, 사실적 자료를 정리, 조직하기를 좋
특정 업종에 맞춰 개발된 클라우드 서비스 기업이 고유의 산업별 기능을 클라우드에서 쉽게 누릴 수 있도록 함으로써 시장에 안착해왔다. 이제 이러한 산업 클라우드 또는 수직 클라우드 서비스는 생성형 AI에 대한 문턱도 낮춰가고 있다. Image Credit : Getty Images Bank 그렉 벨처는 지난 6개월 동안 각종 생
최근 IT 리더는 인프라를 결정할 때 플랫폼 우선주의를 버리고 워크로드에 맞춤화된 기술을 고민하는 데 시간을 투자하고 있다. ⓒ Getty Images Bank 수년간 클라우드 마이그레이션 열풍에 휩싸였던 CIO는 최근 클라우드 우선주의 전략을 재검토하고 있다. 퍼블릭 클라우드만 고집하는 것이 아니라 워크로드에 따라 적절한 인프
조직 문화는 디지털 이니셔티브의 실행을 촉진하거나 저해할 수 있다. 하지만 혁신 프로젝트에 AI를 적절히 통합해 유익한 결과와 결속력 있는 인력을 확보한다면 그 성과는 저절로 나타나기 마련이다. ⓒ Getty Images Bank 새로운 프로젝트는 직원들에게 두려움을 불러일으킬 수 있다. 전반적인 문화가 변화하는 과정은 이러한 경계심이 어
SF소설 작가와 감독은 미래의 기술을 즐겨 다룬다. 수십 년에 걸쳐 그들의 집단적 상상력은 멋지고, 놀랍고, 무섭기도 했지만, 때로는 완전히 틀린 미래를 그렸다. 결국, 그것들은 허구일 뿐이며, 어떤 일이 일어날 수 있는지 그려보는 재미일 뿐이다. 엄격한 예측이 아니라 소금 광산에 있는 프로그래머 괴짜들을 위한 것인 경우도 있다. 공상 과학 소설은 상상력
한가한 시간에 공부하고, 컨퍼런스에 시간을 내고, 업계 그룹에 가입하는 것은 평생 교육 목표를 달성하는 데 도움이 되는 몇 가지 방법이다. ⓒ Getty Images Bank 일과 가정, 개인의 성장 간 균형을 맞추기에 하루의 시간이 부족하다고 느낀 적이 있는가? 필자는 세 아이의 아버지이자 남편, 정규직 직원, 사업주다. IT 프로젝트
CIO는 과장(hyperbole), 과대 광고(hype), 과잉 흥분(hysteria)를 극복하고 가치 창출과 AI 숙달로 나아가야 한다. ⓒ Getty Images Bank 구석기 시대에는 생존하려면 사냥과 채집을 할 수 있어야 했다. 농경 시대에서 번성은 곧 농사를 지을 수 있다는 의미였다. 오늘날 포스트 산업 시대에는 인공지능을 마스
클라우드 접근 방식에서 벤더의 위험 준비 태세 변화, 새로운 규제와 같은 문제를 인식하지 못하거나 준비되지 않은 IT 리더는 예상치 못한 과제를 겪어야 할 수 있다. ⓒ Getty Images Bank IT 워크로드를 위해 클라우드와 온프레미스 사이에서 균형을 찾을 때 CIO는 클라우드 및 클라우드 벤더의 가능성이 엔터프라이즈 IT의 현실
바이든 행정부가 버퍼 오버플로 및 기타 메모리 액세스 취약성을 유발하는 프로그래밍 언어에서 벗어날 것을 촉구했다. Image Credit : Getty Images Bank 소프트웨어 개발자들이 C와 C++와 같은 취약한 프로그래밍 언어의 사용을 중단하라고 조 바이든 미국 대통령의 행정부가 촉구했다. 대신 메모리 안전 프로그래밍 언어(me
기업이 직원에게 요구하는 역량 목록에서 생성형 AI 기술이 1위를 차지했다. 그리 놀라운 결과는 아니지만 시사하는 바가 적지 않다. Image Credit : Getty Images Bank 고용 정보 사이트 인디드의 새로운 보고서에 따르면 기술 분야에서 상위 10가지 기술은 보유자에게 최대 47% 더 높은 연봉을 받게 한다. 특히 생성
오늘날 뛰어난 IT 리더들은 IT가 비즈니스 성공을 지원하도록 하기 위해 다양한 기술과 속성을 활용하고 있다. ⓒ Getty Images Bank IT 리더들은 업무를 성공적으로 수행하기 위해 기술 능력 이상의 것이 필요하다는 사실을 안다. 여기에는 일반적인 비즈니스 통찰력, 업계 지식, 회계 능력뿐만 아니라 마케팅, 운영, 사
이 거대 급여 관리 서비스 회사가 생성형 AI를 발빠르게 활용할 수 있는 HCM 업체로 변모할 수 있었던 데에는 클라우드 네이티브 개발에 대한 초기 투자가 주효했다. 클라우드로의 전환은 확장성, 혁신적인 도구에 대한 접근, 비용 절감과 같은 혜택을 기대하게 한다. 그러나 급여 서비스 회사인 ADP(Automatic Data Processing)
독일의 소비재 기업 헨켈(Henkel)이 설정한 5개년 디지털 혁신 과제의 핵심에는 생성형 AI가 있다. 4년 전, 독일의 다국적 기업 헨켈은 선택의 기로에 서 있었다. 소비재(CPG) 업계의 많은 기존 기업들과 마찬가지로 헨켈도 디지털 기술 수용 속도가 빠르지 못했다. 결과적으로 이 147년 역사의 회사와 고객의 니즈 사이에 괴리가 점점 커지고 있었다.
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...
“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...
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...
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...
이른바 스마트 제조, 인더스트리 4.0, 4차 산업혁명에 대한 논의가 이르게는 2010년대 초부터 시작됐다. 이를 감안하면 제조 분야의 디지털 진전은 숨막히게 더디기만 하다. 실제로 제조업은 디지털 트랜스포메이션 측면에서 유독 뒤쳐져 있는 산업으로 손꼽힌다. 그럼에도 불구하고 제조 환경의 미래는 디지털일 수밖에 없다. 각 자산의 디지털 이미지가 있고, 각각은 논리적으로 연결돼 데이터와 명령을 주고받는다. 네트워크로 연결되고 통합된 가상-물리 ...
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