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에이전틱 AI(Agentic AI)에 대한 기대가 과장되는 가운데, CIO들은 어느 정도 기대치 조정이 필요하다는 데 공감했다. CIO들이 목적에 맞게 속도를 조절하면서 준비하고 있는 방법을 소개한다.
생성형 및 에이전틱 AI는 디지털 조직을 전반적으로 변혁시킬 잠재력을 지니고 있다. 기업의 디지털 트랜스포메이션 관점에서 이 AI의 역할을 활용할 만한 3가지 분야를 소개한다.
소규모 언어 모델(Small Language Model, SLM)은 기업 환경에서 맞춤형 AI 애플리케이션을 제공하는 데 더 적합할 수 있다. 머지않아 SLM이 대규모 언어 모델(LLM)보다 기업 내에서 더 많이 활용될 가
혁신 전담 조직(transformation office)을 통합관리 조직(IMO)과 같은 방식으로 구축하면 실질적인 변화를 이끌어낼 수 있는 명확한 권한, 구조, 리더십을 갖출 수 있다.
‘에이전틱 AI(Agentic AI)’의 표준 정의가 없는 상황에서 IT 리더는 잘못된 AI 도구를 구매하거나, 광고한 대로 작동하지 않는 제품에 더 많은 비용을 지불하게 될 수 있다.
기업 데이터는 숨은 보물창고가 될 수 있다. 여러 리스크를 피하면서 안전하게 데이터를 수익화하는 방법을 소개한다.
자체 AI 파일럿 프로젝트가 높은 실패율과 낮은 수익성을 보이면서, 기업들은 상용 AI 솔루션으로의 전환을 가속화하고 있다. 소프트웨어 벤더들이 자사 제품에 다양한 AI 기능을 탑재함에
데이터센터 사용 기업과 벤더는 환경에 미치는 영향을 우려하고 있지만, 계약 단계에서 이 문제를 반영하는 곳은 드물다. CIO가 이 문제에 영향력을 더 발휘해야 할 필요성이 제기되고 있다.
IT 임원을 포함한 최고 경영진은 조직의 데이터가 AI에 최적화돼 있다고 믿지만, 실제 현업 IT에 종사하는 부서장들은 중요한 비즈니스 결정에 부실한 데이터가 사용된다고 보고 있다. 이는 I
사이버보안 리더들은 보안 직무를 정의하고 인재를 채용할 때 학위와 경력 대신 역량 기반 접근 방식을 선호하는 추세다. 다만 이런 방식이 성공하려면 명확한 의도와 새로운 인재 평가 방