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AI가 급속도로 발전하면서 이용자의 편의도 증가했지만, 이를 악용하는 사람도 있기 마련입니다.어떤 위협이 있고, 어떻게 대응할 수 있을까요? AI와 등장한 새로운 보안 위협 국가정보원, 과학기술정보통신부, 행정안전부, 개인정보보호위원회 등 정부 부처들이 이달 16일 공동 발간한 '2024 국가정보보호백서'에서는 "AI 기술이 다양한 산업 분야에서 혁신을 가져오고 있지만, 사이버 보안 위협의 복잡성과 위험성도 증가하고 있다"고 설명했습니다. 기업의 AI 서비스와 클라우드 도입이 활발해지면서 AI는 업무 효율성을 증대시키는 효과를 가져오는 동시에 보안 취약점이 되기도 합니다. 글로벌 사이버 보안 기업 '프루프포인트'가 발표한 '연례 CISO의 목소리 보고서'에 따르면, 국내 CISO 중 75%가 새로운 보안 위협으로 생성형 AI를 꼽았습니다. AI가 핵무기 제조법을 알려준다고? 이달 3일에는 한 해커가 챗GPT를 '탈옥' 모드로 해킹해 핵무기나 마약 제조법을 생성하도록 한 일이 있었습니다. '탈옥(Jail Breaking)'은 AI 모델의 제한된 기능을 우회해 금지된 작업을 수행하게 하는 행위입니다. 이 해커는 오픈AI가 최신 모델인 GPT-4o를 공개한 지 4시간 만에 탈옥에 성공했다고 주장했습니다. 이처럼, AI 모델의 취약점을 노려 불법적인 정보를 얻으려는 시도가 있을 수 있습니다. 프롬프트를 주입함으로써 AI가 개인정보나 업무 기밀 등 유출되면 안되는 정보를 대답하게 만들 수 있는 것이죠. 이밖에 AI 모델에 스팸과 조작을 가해 검색 결과를 왜곡하는 사례, 랜섬웨어나 멀웨어 등 악성 프로그램을 제작하는 사례도 대표적인 보안 위협입니다. 기업이 사용하는 생성형 AI가 이러한 보안 위협에 노출된다면, 부정확한 응답을 사용해 비즈니스에 손해가 가거나 기밀 정보 유출 등의 사고가 발생할 수 있습니다. 보안 노력이 필요해요 다만, 이와 같은 상황에서도 기업의 AI 보안에 대한 준비는 아직 미흡합니다. AWS와 IBM의 공동 연구에 따르면, 아시아태평양 지역 기업 중 24%만이 생성형 AI 프로젝트의 보안을 확보했거나 관련 노력을 기울이고 있는 것으로 나타났습니다. IT 업계에서는 기업의 AI 활용 과정에서 보안 문제가 발생하지 않도록 다양한 노력을 기울이고 있습니다. AWS는 연례 행사 '리인포스(Re:Inforce)'에서 보안 데이터를 중앙집중화하여 분석하는 '아마존 시큐리티 레이크' 등 기업의 서비스와 클라우드 환경을 보호하기 위한 다양한 서비스를 소개했습니다. 챗GPT 개발사 오픈AI는 이달 미국 국가안보국(NSA) 국장 출신 폴 나카소네를 안전·보안위원회에 합류시켰습니다. 마이크로소프트는 AI 제품 안정성 보장 팀을 지난해 350명 규모에서 올해 400명으로 늘렸으며, 지난 4월부터 애저 오픈 AI 서비스에 보안 기능 '프롬프트 쉴드'를 적용해 AI의 악의적 사용을 방지하고 있습니다.
2024.06.28
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인공지능이 나 대신 보고서와 PPT, 엑셀 작업을 대신 해준다면 얼마나 편리할까요? 상상 속에서만 꿈꾸던 장밋빛 직장생활이 현실로 다가오고 있습니다. 빅테크를 중심으로 업무용 AI 툴이 진화를 거듭하고 있거든요. 직장인 4명 중 3명은 'AI'와 일하는 중 이미 현명한 직장인들은 AI를 일상에 성큼 들여놓고 있어요. 마이크로소프트가 조사한 바에 따르면, 전세계 근로자 75%가 이미 직장에서 AI를 사용하고 있다고 해요. 그래서 과연 실제로 업무가 빨라졌냐고 물으신다면, 대답은 'YES!'입니다. 마이크로소프트가 지난해 발표한 것에 따르면, 코파일럿 사용자 297명을 대상으로 조사한 결과 70%가 '이전보다 생산성이 높아졌다'고 답했어요. OECD가 지난 3월 발표한 '직장 내에서 AI 사용' 보고서에서도 주요 OECD 회원국 근로자 80%가 'AI로 업무 성과가 높아졌다'고 응답했다고 하네요. 그래서, 내 보고서를 대신 써줄 AI는 뭔데? 빅테크 업체들은 앞다퉈서 업무용 AI 툴을 소개하고 있어요. 구글은 이달 중순 열린 연례 개발자회의 '구글 I/O 2024'에서 AI 모델 '제미나이 1.5' 시리즈를 소개하고, 이것을 구글 워크스페이스 등 자사 서비스에 적용하겠다고 밝혔어요. 구글 워크스페이스는 우리가 잘 아는 지메일, 구글 독스, 구글 시트, 구글 미트 등을 포함하는 업무 툴이에요. 제미나이를 활용하면, 지메일 등 구글 앱에서 개인정보를 확인하고 이용자 스케줄을 짠다거나, 화상회의 녹화본을 알아서 요약하는 등 여러가지 활동이 가능해져요. 아마존은 17일 개최한 'AWS 서밋 서울 2024'에서 '아마존Q 비즈니스'를 소개했어요. ‘아마존Q 비즈니스’는 기업 데이터, 시스템과 결합해 복잡하고 긴 문서를 요약하고 데이터 분석 및 시각화를 제공할 수 있는 AI도구입니다. 회사에서 워드, PPT, 엑셀은 다들 사용하시겠죠? 마이크로소프트의 생성형 AI '코파일럿'은 업무용 앱들과 결합해서 데이터를 요약하거나 콘텐츠를 생성해주고 있어요. 자연어를 사용해서 업무를 자동화할 수 있는 것이죠. 예컨대 아웃룩에서 코파일럿을 이용하면, 메일 답장 초안을 알아서 만들어주거나 지난 내용들의 히스토리를 요약하는 것이 가능해집니다. 워드에서는 업무 문서를 각종 양식에 맞춰 작성하거나 수십 페이지의 보고서를 요약할 수 있어요. 파워포인트에 보고 내용을 담은 워드파일만 넣으면 PPT 초안이 뚝딱 만들어집니다. 반가운 소식은, 지난 4월 30일 드디어 한국어 버전 코파일럿이 출시됐다는 겁니다. 마이크로소프트는 단순히 번역 수준이 아니라, 한국어의 맥락과 한국 문화까지도 이해하고 있다고 소개했습니다. 사용자는 이제 한국어 자연어 명령을 통해 PPT를 만들고, 보고서를 작성하고, 데이터를 분석할 수 있어요. 다만, 아직 엑셀은 영어만 지원한다고 하네요. 나도 코파일럿 써보고 싶어! 아직은 기업용 M365 코파일럿만 한국어 버전 사용이 가능해요. 개인용 유료서비스인 '코파일럿 프로'에서는 사용할 수 없어요. 기업이 M365 코파일럿을 성공적으로 도입하기 위해서는 조직의 요구사항과 성취하고자 하는 목표를 확인하고, 조직 보안 환경에 대한 검토 및 개선이 필요하며, 도입 이후 사용자 및 이해 관계자 교육 등이 필요해요. 메타넷티플랫폼은 마이크로소프트 365 관련 최고 수준의 전문인력과 노하우, 기술력을 바탕으로 기업의 현명한 AI 활용과 업무 자동화를 지원하고 있답니다. 우리 조직에 코파일럿을 도입해 더 효율적으로 일하고 싶다면, 메타넷티플랫폼과 더 자세히 알아보세요!
2024.05.30
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지난 포스팅에서는 마이크로소프트 365용 코파일럿의 기능과 차별점에 대해 알아봤습니다. >>마이크로소프트 365 코파일럿 ② 코파일럿이 다른 AI보다 뛰어난 이유! 마이크로소프트 365용 코파일럿은 문서 작성, 업무 자동화, 콘텐츠 품질 개선, 학습 지원 등을 통해 업무 효율성과 품질을 높이며, 마이크로소프트 365와의 통합과 맞춤형 기능 제공, 높은 보안과 규정 준수로 다른 AI 서비스와 차별화됩니다. 이번 포스팅에서는 마이크로소프트 365용 코파일럿을 성공적으로 채택하기 위해 어떤 준비가 필요한지에 대해 살펴보겠습니다. 마이크로소프트 365용 코파일럿 도입 준비 조직에 마이크로소프트 365용 코파일럿을 원활하고 성공적으로 도입하기 위해서는 몇 가지 준비 단계가 필요합니다. ①조직의 요구사항과 목표 확인마이크로소프트 365용 코파일럿을 채택하기 전에, 조직의 요구 사항과 성취하고자 하는 목표를 확인해야 합니다. 또한 마이크로소프트 365용 코파일럿이 그러한 목표를 달성하는 데 어떻게 도움이 되는지를 평가해야 합니다. ▲조직·업무별로 생성하고 공유하는 콘텐츠 유형 ▲조직이 직면한 과제와 문제점 ▲코파일럿을 적용하고자 하는 업무 시나리오에 대한 분석 ▲실제로 코파일럿을 적용할 시의 우선순위 ▲추구하는 기회와 이점 ▲성공을 측정하는데 사용하는 지표가 식별되어야 합니다. ② 보안 검토 및 개선마이크로소프트 365용 코파일럿을 도입하기 위해서는 조직의 보안 환경에 대한 검토 및 개선이 필수적입니다. 예를 들어, 마이크로소프트 365용 코파일럿이 생성하고 제안하는 콘텐츠가 조직의 데이터 분류와 정보 보호 정책에 부합하는지 확인해야 합니다. 또한 마이크로소프트 365용 코파일럿이 콘텐츠를 공유할 수 있는 대상과 범위를 설정하고 통제할 수 있도록 적절한 권한 및 액세스 관리를 구현해야 합니다. 이러한 보안 개선 사항은 마이크로소프트 365용 코파일럿을 안전하고 신뢰할 수 있는 방식으로 사용할 수 있도록 하기 때문에, 도입에 앞서 반드시 현재의 디지털 업무 방식 및 보안 환경에 대한 검토와 개선이 선행되어야 합니다. ③ 사용자 및 이해관계자 교육마이크로소프트 365용 코파일럿을 채택한 후에는 사용자 및 이해 관계자를 교육해야 하며, 조직에서 성취하고자 하는 목표에 맞게 사용자들이 코파일럿을 잘 활용하고 있는지 확인해야 합니다. 이를 위해 설명서, 자습서 및 데모와 같이 필요한 리소스와 지침 뿐만 아니라 마이크로소프트 365용 코파일럿의 이점과 기능, 사용에 대한 모범사례와 팁을 제공해야 합니다. 또한 피드백과 제안을 요청하고, 그들이 가질 수 있는 문제나 우려 사항을 해결해야 합니다. 이외에도 보다 많은 조직 구성원들이 원활하고 성공적인 방식으로 마이크로소프트 365용 코파일럿을 채택하고 조직 및 작업자에 대한 잠재력과 가치를 극대화할 수 있도록 지속적으로 다양한 작업과 이벤트를 수행해야 합니다. 마이크로소프트 365용 코파일럿을 성공적으로 도입하기 위해서는 방향과 단계별 실행 과제를 계획하는 것이 중요합니다. 메타넷티플랫폼은 마이크로소프트 365 관련 최고 수준의 전문인력과 노하우, 기술력을 바탕으로 기업의 현명한 AI 활용과 업무 자동화를 지원하고 있습니다. 코파일럿 도입을 통해 디지털 전환을 가속화하고, 미래 지향적인 업무 환경을 구축하시기 바랍니다. 마이크로소프트 365용 코파일럿에 대해 더 자세히 알아보고 싶으시거나, 조직에 코파일럿 도입을 검토하고 계시다면 메타넷티플랫폼과 상담하세요! <작성: 메타넷티플랫폼 MWSales2T>
2024.05.28
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지난 포스팅에서는 마이크로소프트 365용 코파일럿이 무엇인지, 왜 필요한지에 대해 살펴봤습니다. >> 마이크로소프트 365 코파일럿 ① 코파일럿의 필요성과 가치 마이크로소프트 365용 코파일럿은 자연어를 기반으로 조직과 작업자가 업무 효율과 품질을 향상시키는 데 도움을 주는 AI 서비스로, 업무 효율성 증대/의사결정 지원/콘텐츠 품질 개선 등의 비즈니스 가치를 제공합니다. 오늘 포스팅에서는 마이크로소프트 365용 코파일럿이 어떤 기능을 가지고 있는지, 다른 AI 서비스들과는 어떻게 다른지 알아보겠습니다. 마이크로소프트 365용 코파일럿의 기능 마이크로소프트 365용 코파일럿을 사용하면 마이크로소프트 365 앱 내에서 시간과 노력을 절약하며 더 빠르게 더 나은 품질의 콘텐츠를 생성하고, 필요한 부분을 빠르고 지속적으로 학습하며, 조직 내 구성원들과 효과적으로 의사 소통하고, 효율적이며 창의적으로 공동 작업할 수 있습니다. - 콘텐츠 생성/분석/편집: 마이크로소프트 365용 코파일럿은 자연어를 이해하고 조직 내 누적된 액세스가 허용된 리소스를 사용하여 빠르게 문서, 전자 메일, 프레젠테이션 등을 작성하는 데 도움이 될 수 있습니다. 맥락, 대상 그룹 및 콘텐츠의 목적에 따라 요청된 스타일, 어조 및 형식에 맞춰 콘텐츠를 제안 가능합니다. 또한 마이크로소프트 365 앱 내에서 관련 정보를 찾아 인용하고, 정보를 요약하며 제안서를 작성하고 데이터를 분석할 수 있습니다. - 업무 자동화: 반복적이고 복잡한 작업을 자동화할 수 있습니다. 마이크로소프트 365용 코파일럿은 맞춤법, 문법 및 구두점을 검사하고 오류, 불일치 및 표절을 감지하고 수정하는 데 도움이 되며 템플릿, 스타일 및 레이아웃을 사용하여 콘텐츠의 서식을 지정하고 구성하는 데도 도움이 될 수 있습니다. - 콘텐츠 품질 개선: 기존에 작성된 컨텐츠에 대하여 피드백을 제공합니다. 어휘, 명확성, 일관성 및 설득력은 물론 어조·음성·감정을 향상시키는 데 도움이 되는 제안을 하고, 소셜·보도자료 등 다양한 채널, 플랫폼 및 디바이스뿐만 아니라 다양한 대상 그룹, 문화 및 언어에 맞게 콘텐츠를 최적화하는 데도 도움이 될 수 있습니다. - 새로운 학습: 마이크로소프트 365용 코파일럿은 새로운 기술을 배우고, 더 나은 결정을 내리는데 도움이 될 수 있습니다. 전문가 및 동료의 예제, 모범 사례 및 지침을 제공하여 빠르게 Best Practice를 배울 수 있도록 도와줍니다. 또한 차트, 그래프 및 대시보드를 사용하여 데이터에 액세스하고 분석하는 데 도움이 될 뿐만 아니라 인사이트, 추세 및 예측을 제공하여 자료를 찾고 수집하고 정리하고 이를 기반으로 새로운 콘텐츠를 생성합니다. 코파일럿, 다른 AI와 무엇이 다를까? 한편, 문서, 이메일, 프레젠테이션 등을 작성하는 데 도움이 되는 다른 AI 서비스들도 분명히 존재합니다. 그 중에서도 마이크로소프트 365용 코파일럿이 최고의 서비스인 이유는 무엇일까요? 마이크로소프트 365용 코파일럿는 마이크로소프트 365와 통합되고, 마이크로소프트 AI로 구동되며, 조직 및 산업에 맞게 사용자 지정되어 다른 AI 서비스와 차별화됩니다. 마이크로소프트 365용 코파일럿을 선택하면 최고의 생산성 및 협업 제품군과 최고의 AI 플랫폼이라는 두 가지 장점을 모두 누릴 수 있습니다. - 마이크로소프트 365와의 통합: 마이크로소프트 365용 코파일럿은 ▲워드 ▲아웃룩 ▲파워포인트 ▲엑셀 ▲팀즈와 같은 앱을 포함하는 최고의 생산성 및 공동 작업 제품군인 마이크로소프트 365와 통합됩니다. 즉, 아무것도 전환하거나 설치하지 않고도 친숙하고 선호하는 앱 내에서 마이크로소프트 365용 코파일럿을 사용할 수 있습니다. 클라우드 스토리지, 보안 및 규정 준수와 같은 마이크로소프트 365의 기능은 물론 마이크로소프트 365에 이미 있는 데이터 및 콘텐츠를 활용할 수 있습니다. - 마이크로소프트 AI: 마이크로소프트 365용 코파일럿은 마이크로소프트 AI를 기반으로 합니다. 마이크로소프트 AI는 애저 코그니티브 서비스(Azure Cognitive Services), 마이크로소프트 Graph, 오픈AI와 같은 기술을 포함하는 선도적 AI 플랫폼입니다. 마이크로소프트 365용 코파일럿 사용자는 지속적으로 업데이트되고 개선되는, 가장 진보하고 신뢰할만한 AI 기술과 함께 코파일럿을 사용할 수 있습니다. 즉, 자연어 이해 및 생성, 음성 인식 및 합성, 컴퓨터 비전 및 이미지 분석 등과 같은 가장 다양하고 포괄적인 AI 기능과 함께 마이크로소프트 365용 코파일럿를 사용할 수 있습니다. - 사용자 지정: 마이크로소프트 365용 코파일럿은 마이크로소프트 AI의 딥러닝 및 개인설정 기능을 사용, 조직 및 산업에 맞게 사용자가 지정됩니다. 이에 따라 맥락/대상 그룹 및 목적에 따라 가장 관련성이 높고 적절한 콘텐츠·스타일·어조·형식으로 마이크로소프트 365용 코파일럿을 사용할 수 있습니다. 즉 도메인, 필드 및 항목에 따라 가장 정확하고 신뢰할 수 있는 정보, 데이터 및 원본과 함께 마이크로소프트 365용 코파일럿을 사용할 수 있습니다. - 정책 및 규정 준수: 마이크로소프트 365용 코파일럿은 마이크로소프트 365의 서비스로서, 마이크로소프트 365의 정책 및 규정 준수를 그대로 적용 받습니다. 즉, 마이크로소프트 365용 코파일럿은 조직이 이미 설정한 보안, 개인 정보 보호, 데이터 관리, 액세스 제어, 감사, 인증 등의 정책을 준수합니다. - 데이터 보호: 마이크로소프트 365용 코파일럿은 조직의 데이터와 사용자의 프롬프트 등에 대하여 LLM의 학습에 사용되지 않습니다. 마이크로소프트 365용 코파일럿은 마이크로소프트 AI의 최첨단 자연어 처리(NLP) 모델들을 활용하여 기존의 콘텐츠와 정보를 인식하고, 사용자의 요구에 맞게 적절한 콘텐츠를 생성합니다. 이 과정에서 조직의 데이터와 사용자의 프롬프트 등은 코파일럿 for 마이크로소프트 365의 메모리에 임시로 저장되며, LLM의 학습에 사용되거나 영구적으로 보관되지 않습니다. 즉, 마이크로소프트 365용 코파일럿은 조직과 사용자의 데이터가 안전하게 보호되는 안전하게 사용할 수 있는 환경을 제공합니다 마이크로소프트 365용 코파일럿은 다양한 기능을 통해 사용자들이 더 효율적으로 업무를 수행하고 더 나은 콘텐츠를 생성할 수 있도록 도와줍니다. 마이크로소프트 365와의 완벽한 통합, 최신 AI 기술의 적용, 사용자 맞춤 설정에 이르기까지 마이크로소프트 365용 코파일럿은 업무 환경에서의 AI 활용도를 한 차원 높이며, 미래의 업무 방식을 혁신적으로 변화시킬 가능성을 지니고 있습니다. 이러한 장점들을 통해 마이크로소프트 365용 코파일럿은 다른 AI 서비스와 차별화되며, 조직의 생산성 및 효율성 향상에 크게 기여할 것입니다. 다음 포스팅에서는 이러한 마이크로소프트 365용 코파일럿의 도입을 위해, 조직이 어떤 점을 준비하고 고려해야 하는지 알아보겠습니다. 마이크로소프트 365용 코파일럿 도입에 관심있으시다면, 메타넷티플랫폼과 상담하세요! <작성: 메타넷티플랫폼 MWSales2T>
2024.05.24
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인공지능(AI)의 출현은 끊임없이 진화하는 디지털 업무 환경에 큰 영향을 미치면서, 우리가 하는 일뿐만 아니라 일하는 방식에도 변화를 가져오고 있습니다. 오늘날의 근로자는 여러 팀과 다양한 위치에서 협업하고, 대량의 데이터에 접근하고 분석하며, 다량의 콘텐츠를 만들고 공유해야 합니다. 이러한 과제를 해결하기 위해 작업자는 역량을 강화하고, 워크 플로우를 간소화하며, 더 많은 성과를 달성할 수 있도록 지원하는 도구가 절실합니다. 이것이 바로 마이크로소프트 365용 코파일럿(Copilot)이 필요한 이유입니다. 이번 포스팅에서는 마이크로소프트 365용 코파일럿(Copilot)이 무엇인지, 어떤 가치를 가져다줄 수 있는지 자세히 살펴보겠습니다. 마이크로소프트 365용 코파일럿이란? 마이크로소프트 365는 현대의 업무 환경과 방식에 맞춰, 조직 내 구성원들이 보다 효과적으로 소통·협업하고 좀 더 효율적으로 정부를 관리·공유할 수 있도록 다양한 애플리케이션을 클라우드 서비스로 제공하는 통합 솔루션입니다. 즉, 사용자들의 업무를 쉽고 빠르고 효율적으로 수행할 수 있도록 도와주는 강력한 도구입니다. 마이크로소프트 365 사용자들은 ▲워드 ▲엑셀 ▲파워포인트 ▲아웃룩 ▲팀즈 등을 활용해 업무를 수행할 수 있습니다. 이 과정에서 다양한 문서와 보고서를 함께 작성하고 공유하며, 취합된 데이터를 분석하고, 이메일·채팅·회의를 통해 의견을 나누게 됩니다. 하지만, 마이크로소프트 365의 도구만으로는 모든 업무 요구와 문제를 해결할 수는 없습니다. 사용자들은 여전히 많은 시간을 들여 스스로 학습하고 성장해야 합니다. 흩어져 있는 정보를 찾고, 다양한 정보들을 생성·디자인·분석하고, 업무의 스타일과 선호도·의도와 목적·문제와 해결책에 대해 파악해야 합니다. 마이크로소프트 365용 코파일럿은 이러한 업무의 과제와 고민을 해결하고, 업무 혁신과 변화를 이끌어내기 위해 등장했습니다. 마이크로소프트 365용 코파일럿은 자연어를 기반으로 더 나은 문서, 전자 메일, 프레젠테이션 등을 생성하고 필요한 내용을 빠르게 파악하며 아이디어를 창출하는데 도움이 되는 새로운 AI 서비스입니다. 사용자의 업무 환경과 방식을 분석하고, 최적의 솔루션과 제안을 제공하며, 업무 효율과 품질을 향상시키는 데 도움을 줍니다. 코파일럿은 마이크로소프트 365 앱 내에서 관련 정보를 찾아 인용하고, 요약하며 업무를 처리하며 수집된 정보를 기반으로 필요한 문서를 생성하고, 표와 차트를 만들 수 있습니다. 단순한 맞춤법 검사기 또는 문법 교정기가 아니라 컨텍스트, 대상 그룹 및 목적에 따라 콘텐츠, 스타일, 어조 및 형식을 제안할 수 있는 스마트한 도우미로 기능합니다. 마이크로소프트 365용 코파일럿이 제공하는 비즈니스 가치 마이크로소프트 365용 코파일럿은 디지털 업무 환경을 위한 최고의 AI 도구 및 플랫폼 중 하나입니다. 코파일럿은 조직과 작업자가 더 적은 비용으로 더 많은 것을 달성하고, 더 나은 결과와 경험을 제공할 수 있도록 지원합니다. 또한 보안, 규정 준수, 개인정보 보호 및 책임감 있는 AI에 대한 마이크로소프트의 포괄적인 접근 방식을 기반으로 구축되어 엔터프라이즈에 적합한 제품입니다. 사용자는 코파일럿을 통해 아래와 같은 효과를 기대할 수 있습니다. 1) 업무 효율성 증대: 코파일럿을 사용하면 더 빠르게 양질의 콘텐츠를 생성·편집할 수 있습니다. 또한 반복적이고 지루하거나 복잡한 작업을 자동화하여 시간과 노력을 절약하는데 도움을 줍니다. 2) 의사결정 지원: 코파일럿은 새로운 정보에 접근하고, 더 나은 결정을 내리는데 도움을 줍니다. 전문가 및 동료의 베스트 프랙티스(Best Practice)를 통해 모범 사례를 배울 수 있고, 차트와 그래프를 통해 데이터를 분석하여 미래 예측과 인사이트를 얻을 수 있습니다. 3) 콘텐츠 품질 개선: 코파일럿은 피드백과 제안을 통해 콘텐츠의 품질과 영향을 개선하는 데 도움이 될 수 있습니다. 또한 다양한 채널과 디바이스, 대상그룹과 언어에 맞게 콘텐츠를 최적화하는데 도움을 줍니다. 마이크로소프트 365용 코파일럿은 업무를 수행함에 있어 사용자가 일상적으로 사용하는 자연어를 이해하고 요구된 정보를 생성하는 서비스로써 더 나은 문서, 이메일, 프레젠테이션 등을 작성하는 데 도움이 될 수 있으므로 현대 직장을 위한 게임 체인저입니다. AI의 새로운 시대를 맞이하여, 보다 생산적으로 일하고 효율성을 높이며 새로운 성장 기회를 찾을 수 있도록 돕는 도구로 기능하게 될 것입니다. 다음 포스팅에서는 마이크로소프트 365용 코파일럿의 기능과 차별점에 대해 좀 더 자세히 살펴보겠습니다.>> 마이크로소프트 365 코파일럿 ② 코파일럿이 다른 AI보다 뛰어난 이유! 마이크로소프트 365용 코파일럿 도입에 관심있으시다면, 메타넷티플랫폼과 상담하세요! <작성: 메타넷티플랫폼 MWSales2T>
2024.05.22
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엔터프라이즈 AI란, 기업 환경에서 사용되며 거대 조직의 비즈니스 프로세스를 개선하는데 특화된 인공지능 기술을 말합니다. AI가 업무를 효율적으로 개선한다는 것이 밝혀진 현재, 기업은 자사 업무 및 프로세스를 개선하고 경쟁력을 향상시키기 위해 AI 기술을 적용하는 노력을 계속하고 있습니다. 엔터프라이즈 AI는 업무 자동화 및 간소화, 데이터 수집 및 분석 등의 작업에 커다란 도움이 됩니다. 기업은 AI가 분석한 데이터를 통해 KPI와 관련된 통찰을 얻을 수 있고 비즈니스 전략을 개선할 수 있습니다. 엔터프라이즈 AI의 가능성 엔터프라이즈 AI를 적용할 수 있는 분야에 대한 예시는 아래와 같습니다. 1. 공급망 관리 및 최적화AI 도구를 통해 수요를 예측하고, 재고 수준을 최적화할 수 있으며 공급망 환경에 지장이 갈 수 있는 요소를 찾아낼 수 있습니다. 이를 통해 운영이 더욱 편해지고, 비용을 줄일 수 있으며, 시장 변화에 대한 대응성을 높일 수 있습니다. 2. 금융 사기 감지거래 패턴을 분석한 뒤 비정상적인 행동을 표시합니다. 이를 통해 금융 사기 위험을 줄일 수 있습니다. 보안과 신뢰가 다른 무엇보다 중요한 뱅킹과 온라인 거래에 특히 잘 활용할 수 있습니다. 3. 개인화된 마케팅AI 도구를 통해 고객 데이터를 분석하여 개인화된 마케팅 캠페인을 생성할 수 있습니다. 고객 선호와 취향을 이해하고 광고와 제품 추천을 맞춤 제작 가능하기 때문에 고객 관심도와 판매량을 높일 수 있습니다. 4. 개선된 고객 서비스AI 기반 챗봇으로 만들어진 가상 조수가 끊임 없는 고객 서비스를 제공합니다. 문의나 문제를 효율적으로 해결하는 가운데 상호작용을 통해 지속적 배움으로써 시간이 지날수록 고객 보조 능력을 향상시킬 수 있습니다. 5. 인적 자원 관리열려 있는 포지션에 가장 적합한 지원자를 찾기 위해 이력서 검사 및 후보자 매칭에 AI의 도움을 받을 수 있습니다. 고용자에 관한 데이터를 분석하여 훈련, 개발 및 유지 전략 결정에 대해 조언할 수 있습니다. 6. 사이버 보안 위협 감지사이버 보안 위협을 확인하고 경감하는 데 AI는 필수적입니다. AI 시스템은 네트워크 트래픽을 분석하고 비정상적인 패턴을 확인하여 커다란 피해를 끼칠 수 있는 보안 취약점을 감지할 수 있습니다. 엔터프라이즈 AI의 조건 AI가 ‘엔터프라이즈급’이라 함은 AI 시스템과 기술이 거대한 기관의 복잡한 환경에서도 효과적으로 작동한다는 것을 의미합니다. 엔터프라이즈급이라고 부르기 위해 고려해야 할 기준은 아래와 같습니다. 1. 확장 가능성AI 시스템은 늘어나는 업무량을 처리할 수 있어야 하며, 늘어나는 비즈니스 수요를 충족하기 위해 확장할 수 있어야 합니다. AI 시스템은 크기가 작거나 큰 데이터를 효율적으로 처리할 수 있어야 하며, 사용자, 데이터 또는 복잡도 면에서 커다란 재개조 없이 확장될 수 있어야 합니다. 2. 안정적엔터프라이즈 AI는 꾸준한 퍼포먼스와 최소한의 다운타임이 보장되어야 합니다. 변화하는 조건 아래에서 예상대로 동작해야 하고, 실패 또는 오류로부터 회복이 가능한 등 가용성과 정확성이 꾸준히 유지되어야 합니다. 3. 보안비즈니스 데이터의 민감성을 고려할 때, 엔터프라이즈 AI 시스템은 강건한 보안 수단을 갖추고 있어야 합니다. 이는 데이터 진실성과 기밀성 보호 및 사용자 접근과 사이버 위협으로부터의 방어를 포함합니다. 4. 통합AI 시스템은 다른 비즈니스 시스템 및 기술과 어색함 없이 연결되어야 합니다. 이는 조직 IT 인프라 내의 부드러운 데이터 흐름과 정보 처리 상호 운용을 가능하게 하며, 전체적인 효율성과 효과성을 개선합니다. 5. 거버넌스엔터프라이즈 AI에 있어 거버넌스란 AI 시스템을 관리하기 위한 정책과 행동을 수립하는 것을 수반합니다. 법적, 윤리적 기준 준수, 데이터 거버넌스, 모델 관리 및 AI 의사 결정에 대한 책임 보장 또한 포함됩니다. 6. 가치 전달엔터프라이즈 AI는 조직의 목적에 긍정적으로 기여해야 합니다. 이는 효율 증대, 비용 절감, 고객 경험 개선 또는 신규 수익 기회 등 유형의 이득을 제공하는 것을 의미합니다. 7. 사용 용이사용자 친화성은 굉장히 중요합니다. AI 도구와 인터페이스는 IT 전문가나 데이터 과학자뿐만 아니라 많은 사용자들이 쉽게 접근하고 이해할 수 있어야 합니다. 이를 통해 도입을 개선할 수 있고 AI 솔루션의 유용성을 최대화할 수 있습니다. 8. 유연성유연성은 AI 시스템이 변화하는 비즈니스 수요 또는 목적에 얼마나 잘 적응하느냐를 뜻합니다. 여러 가지 비즈니스적 기능을 지원하거나, 새로운 시장 트렌드와 구조적 변화에 맞춰 진화하는 것을 포함합니다. 9. 지속 가능성엔터프라이즈 AI의 지속 가능성이란 유지 가능하고 효율적인 시스템을 장기적인 관점에서 설계하는 것을 뜻합니다. AI 운영이 환경에 미치는 영향과 기술 발전 및 비즈니스 전략 이동에 따른 시스템의 진화 능력 또한 고려해야 합니다. 규모와 복잡도가 전부가 아닙니다. 얼마나 이 시스템들이 잘 정리되어 있고, 이 시스템들이 얼마나 넓은 목적과 운영을 지원하는지 생각해야 합니다. 엔터프라이즈 AI의 예시 마이크로소프트마이크로소프트는 Teams, Word, Excel, PowerPoint 등 이미 시장에서 입지가 확고한 소프트웨어 제품을 보유하고 있습니다. ‘마이크로소프트 코파일럿(Microsoft Copilot)’을 통해 해당 소프트웨어의 가치를 더욱 높일 수 있고, 마이크로소프트 코파일럿 스튜디오를 통해 코파일럿을 커스터마이즈하거나 마이크로소프트 애저 AI 스튜디오를 통해 개발자들이 AI 솔루션을 제작할 수 있도록 종합적인 AI 서비스를 제공합니다. 구글구글 또한 마이크로소프트와 비슷하게 AI를 활용하여 시장에서 어느 정도 입지를 차지한 자사 제품의 가치를 올리는 중입니다. 구글과 같은 경우는 자사의 모델 ‘제미나이(Gemini)’를 사용하고 있으며, Vertex AI Platform을 통해 ML 모델 및 생성형 AI를 위한 통합 플랫 서비스를 제공하고 있습니다. AWSAWS 또한 ‘아마존 베드록(Amazon Bedrock)’과 ‘아마존 세이지메이커(Amazon SageMaker)’를 통해 AI 서비스를 제공하고 있습니다. 아마존 베드록은 완전 관리형 서비스로, API를 통해 사전 학습된 모델에 접근 가능합니다. 서버리스인만큼 인프라 관리가 필요 없으며, 모델 맞춤 설정과 AWS 서비스와의 통합이 쉽게 이루어집니다. 따라서 고급 AI 기능을 적은 노력으로 빠르게 통합해야 할 경우 적합합니다. 아마존 세이지메이커는 개발자와 데이터 과학자가 머신 러닝 모델을 구축, 훈련 및 배포하기 위해 필요한 기능을 제공하는 플랫폼입니다. 데이터 라벨링, 모델 훈련 등 머신 러닝의 모든 단계를 지원받을 수 있으며, 사용자가 데이터와 기반 인프라에 대한 완전한 제어를 갖습니다. 다만 더 많은 기능을 제공하니만큼 맞춤 세부 설정을 위해 노력이 필요하며, 따라서 세부적인 모델 생성, 훈련, 배포까지 신경써야 할 경우에 적합합니다. IBMIBM은 2007년부터 왓슨(Watson) 프로젝트를 통해 꾸준히 AI 연구를 해왔습니다. 이를 바탕으로 2023년 ‘왓슨X’라는 엔터프라이즈용 AI 및 데이터 플랫폼을 발표하여, AI 관련 도구와 서비스를 포괄적으로 제공하고 있습니다. 엔터프라이즈 AI의 리스크 엔터프라이즈 AI를 활용하였을 경우 위와 같은 무궁무진한 이점을 얻을 수 있지만, 서비스와 상호 작용을 개별적 요구사항과 선호에 맞추는 데에는 도전과 리스크 또한 존재합니다. 따라서 신중한 고려와 관리가 필요합니다. 설계와 모니터링이 잘못될 경우 AI가 편향적이거나 비윤리적이게 될 수 있으니, 윤리와 책임은 필수적인 고민입니다. 데이터 프라이버시와 보안 또한 중요한 이슈입니다. AI 시스템은 방대한 양의 민감 데이터를 다루는 경우가 종종 있습니다. 신뢰와 준법을 유지하기 위해 이 데이터들을 침해로부터 보호하는 것이 필수적입니다. 엔터프라이즈 AI의 중요성 엔터프라이즈 AI는 이전에 푸는 게 불가능할 정도로 복잡한 문제에 도전하고, 그 문제를 해결할 수 있도록 해줍니다. 전통적인 방식으로는 종종 글로벌 공급망의 복잡도를 관리하고 예측하기 역부족인 경우가 종종 있었습니다. 그러나 엔터프라이즈 AI는 저해 요소를 예측할 수 있고, 경로와 재고 단계를 최적화할 수 있으며, 심지어 미래 수요를 높은 정확도로 예측할 수 있습니다. 이는 의료, 에너지, 금융 등의 분야 또한 마찬가지입니다. 끊임없는 학습과 개선 능력을 지닌 AI를 활용하여 조직은 민첩성과 통찰력을 장착한 채 진화하는 시장과 기술에 적응하여 미래를 맞이할 수 있습니다. 엔터프라이즈 AI 통합을 위한 길은 굉장히 복잡하고, 무수히 많은 난관으로 가득 차 있습니다. 올바른 도구 뿐만 아니라 AI 방법론, 딥 러닝, 데이터 과학, 클라우드 컴퓨팅 프레임워크와 조직의 비즈니스 영역과 관련된 특정 뉘앙스에 대한 깊은 이해가 필요합니다. 때문에 이러한 시스템을 유지하고 진화시킬 수 있는 전문가가 필요합니다. 엔터프라이즈 AI는 태생적으로 복잡하고, 부서지기 쉬운 시스템입니다. 그 효율성과 효과성은 첫 도입과 지속적인 모니터링 및 적응에 달려 있습니다. AI 모델은 시간에 따라 질적으로 저하되며, 덜 효과적이게 됩니다. 철저한 관리와 주기적인 업데이트 없이 엔터프라이즈 AI는 쓸모가 없거나 비즈니스 목표에 부합할 수 없습니다. 따라서 새로운 시스템이 기존 시스템과 조화롭게 작동하고 AI 투자로부터 최대 가치를 창출해낼 것을 보장할 수 있는, AI 통합 경험이 있는 파트너가 필요합니다.
2024.04.30
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금융당국이 도입 10년이 넘은 ‘망분리 규제’를 완화하려는 움직임을 보이고 있습니다. 금융권에 클라우드, SaaS, 인공지능 등 신기술들이 제대로 적용될 수 있을지 그 변화에 눈길이 쏠립니다. 망분리 규제가 뭐길래? 금융사는 여러 엄격한 규제를 받고 있죠. ‘망분리 규제’도 그 중 하나입니다. 망분리 규제란 외부의 사이버 침입으로부터 내부 전산자원을 보호하기 위해 내부망과 외부망을 분리하는 네트워크 보안 기법을 말합니다. 정부는 2013년 3월 발생한 대규모 금융전산망 마비 사태를 계기로 망분리를 의무화했습니다. 망분리는 ‘물리적 망분리’와 ‘논리적 망분리’ 두 가지로 구분됩니다. 현재 전자금융감독규정은 망분리 구현방식을 ‘물리적 망분리’로 의무화하고 있습니다. 내부용과 외부용, 2대의 PC를 사용해야 하는 겁니다. 망분리 규제는 해킹 위험으로부터 금융시스템을 보호하는 측면에서는 분명한 장점이 있지만, 운영 비용 증가 및 업무 효율성 저하 등의 부작용이 발생했습니다. 그리고 제도 도입 10년이 지나는 과정에서 급변한 IT 환경을 반영하지 못한다는 지적이 잇따랐습니다. 그래서 망분리 규제 완화는 금융사들이 모두 주목하고 있는 숙원사업입니다. 최근 클라우드, AI 도입의 필요성이 커졌지만 망분리가 발목을 잡으면서 오히려 경쟁력이 저하되고 있었기 때문입니다. 지난해 클라우드 이용절차 및 망분리 관련 규제가 완화된 전자금융감독규정 개정안이 시행되면서 금융사들이 클라우드를 적용한 서비스를 확대한 바 있지만, 아직 부족함이 있는 것이지요. 금융위, 망분리 규제 합리화 시동 금융위원회는 이러한 불편을 해결하기 위해 이달 12일 ‘금융부문 망분리 T/F’ 회의를 개최했습니다. 이 자리에서 논의된 과제들을 모아 상반기 중 ‘금융부문 망분리 규제 합리화 방안’을 마련하고, 이후 필요한 후속조치들을 진행해 나갈 예정입니다. 주요 내용은 다음과 같습니다. 우선 SaaS와 인공지능을 다양한 업무에서 활용할 수 있도록 하는 방안을 고민할 예정입니다. 마이크로소프트365, 챗GPT 등을 업무에 활용하고 새로운 금융서비스를 개발하고자 하는 수요가 있는데요, 현행 망분리로는 사용이 어려운 측면이 있죠. 이를 개선하여 업무 효율성 제고 및 비용절감을 돕고, AI를 활용한 새로운 금융서비스 개발을 촉진하겠다는 겁니다. 망분리 규제로 인해 경직됐던 개발 환경을 유연하게 구현하는 방안도 모색할 예정입니다. 최근에는 오픈소스를 활용한 금융서비스 개발이 대세지만, 망분리 규제로 인해 어려움이 있었습니다. 또한 원격근무가 불가한 환경 때문에 우수인력이 유출되고 효율적인 개발이 진행되지 못하기도 했었습니다. 또한 현행 규제에서는 사실상 모든 시스템에 망분리가 규제되고 있는데, 비전자금융거래 업무를 처리하는 정보시스템에 대해서는 망분리를 일부 완화하는 방안이 검토될 예정입니다. 규제 합리화 과정을 거쳐 금융권에도 속도감 있는 디지털 전환이 진행될 수 있기를 기대합니다. <작성: 홍보그룹>
2024.04.24
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최근 AWS와 마이크로소프트 애저 간 경쟁이 치열해지고 있습니다. 이들 경쟁의 핵심은 인공지능(AI)입니다. 현재 클라우드 시장 선두는 단연 AWS입니다. 시장조사업체 시너지리서치에 따르면 지난해 4분기 기준 AWS의 글로벌 클라우드 시장 점유율은 31%입니다. 다만, 주목할 점은 2016년 4분기 기준 41%를 차지할 만큼 독보적이었던 AWS의 점유율이 점차 하락하고 있다는 겁니다. 애저의 경우 지난해 4분기 24%의 시장 점유율을 기록하면서 AWS를 바짝 따라잡고 있습니다. 2016년 4분기 기준 10% 남짓이었던 점유율을 폭발적으로 끌어올린 것은 바로 인공지능 덕분입니다. 애저는 최근 인공지능 산업을 이끌고 있는 오픈AI에 지난 5년 간 총 1300억 달러를 투자하면서 챗GPT에 대한 독점 라이센스를 확보했습니다. 또 오픈AI의 기술을 자사 클라우드 및 소프트웨어에 도입하면서 '코파일럿' 같은 신기능을 선보이고 있죠. 이러한 노력은 실제 수익을 창출하는 단계에 이르고 있습니다. 사티아 나델라 CEO에 따르면 애저 AI를 사용하는 기업 고객은 5만 3000개사에 달합니다. 애저 매출 성장의 6%p는 AI의 성장에 기인했다는 분석도 있었습니다. 포브스는 현재의 성장세가 지속된다면, 2026년 애저가 AWS를 뛰어넘어 클라우드 시장 선두에 설 수 있다는 분석을 내놨습니다. 2023년 애저 매출이 681억 달러로 추정되는 가운데, 현재의 성장률을 유지한다면 2016년 매출은 1496억 달러가 되어 AWS의 예상 수익을 186억 달러 초과할 수 있다는 예상입니다. AWS는 선두를 수성하기 위해 AI에 투자하고 있습니다. 오픈AI의 경쟁사인 앤스로픽에 40억 달러를 투자했고, 생성AI '아마존 배드락'을 소개 중입니다. '어떻게 AI로 수익을 올릴지'가 클라우드 빅테크들의 운명을 좌지우지 할 기준으로 떠오르는 가운데, 두 기업의 경쟁 상황에 많은 이목이 쏠리고 있습니다. 작성: 메타넷 홍보그룹
2024.02.28
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이달 초 미국 라스베이거스에서 개최된 'CES2024'에도 다수 금융사들이 참가해 글로벌 신기술 동향과 신사업 접목 가능성을 살폈습니다. 하나금융지주, 신한은행, 광주은행은 수장이 직접 임직원들과 행사를 참관했고 KB금융그룹, 삼성화재, 현대해상 등은 관계자들이 방문했죠. 금융권은 신기술을 통해 고객에게 새로운 서비스를 선보이는 한편, 내부 임직원들의 업무를 효율화하고 리스크를 감소시키는 노력을 하고 있습니다. 그리고 이러한 노력들이 성과를 거뒀다는 소식도 속속 전해지고 있습니다. IBK기업은행의 경우 영업점과 본부의 202개 업무를 디지털 기술로 자동화해 매년 200만 시간을 절감하고 있습니다. 단순 반복 업무에는 RPA를 적용하고, 서류 검토에 OCR를 활용하는 방식입니다. 향후 기업은행은 개인가트 신규정보 입력 등 12개 서류처리 업무도 자동화할 계획입니다. 또한 조직개편을 통해 데이터 본부를 신설, AI 등 신기술을 통해 데이터를 분석/활용해 나갈 예정입니다. DB손해보험도 RPA를 도입해 2019년부터 130개의 업무를 자동화했습니다. 업계 장기보험 가입정보를 기반으로 한 마케팅리포트를 RPA로 자동 제작해 영업조직에 정기적으로 제공, 고객 맞춤형 컨설팅을 선보이는 등 고부가 가치 업무도 창출해낼 수 있었죠. 향후에도 생성형 AI 등 다양한 신기술을 통해 업무 자동화를 이어갈 계획입니다. NH농협은행은 올해 전행 차원으로 RPA를 확산할 계획입니다. '영업점 모듈형 RPA'를 통해 영업점의 업무를 자동화하고, 생성형 AI를 활용한 업무 매뉴얼 챗봇 등을 마련할 것이라고 밝혔습니다. DGB대구은행도 AI 기술을 통해 자점감사 자동화를 시행하고, 고객의 금융사고 피해 사전 예방에 나섭니다. 대구은행은 현재 자체 AI 융합팀을 운영하고 있으며, 메타의 오픈소스 LLM '라마2'를 활용한 생성형 AI 도구 개발을 진행 중입니다. 이 밖에 다양한 금융사들이 조직개편 등을 통해 신기술의 본격적 도입과 활용에 착수 중입니다. 키움증권은 AI를 통한 전사적 디지털 전환을 추진하는 'AIX팀'을 신설했고, 신한은행은 디지털솔루션 그룹 내 'AI연구소'를 설립했습니다. KB국민은행은 '데이터AI'본부를 'AI데이터혁신본부'로 재편하고 'AI비즈혁신부'를 신설했습니다. 금융 분야 AI의 활용은 이처럼 업무의 효율화와 생산성 향상에 긍정적 영향을 미치고 있으며, 향후 고객 서비스 도입까지 확대될 것으로 전망됩니다. 정부와 금융당국은 망분리 규제 및 데이터 관련 규제들을 완화하여 금융권 AI 활용을 활성화하고자 하고 있습니다. 국내 금융 분야 AI 시장은 2019년 3000억원에서 지난해 6000억원으로 45.8% 증가했으며, 2026년까지 연평균 38.2% 성장해 3조 2000억원 규모를 형성할 것으로 전망됩니다. 작성: 메타넷 홍보그룹
2024.01.31
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주요 시장조사 업체와 기업이 2024년 IT 전망을 내놓고 있습니다. 이들은 공통적으로 내년에 주목해야 할 트렌드로 ‘AI’를 꼽으면서, AI 도입의 증가로 인해 클라우드 시장의 성장이 이어질 것으로 예측했습니다. 성능이 뛰어난 AI를 위해서는 대량의 데이터를 처리해야 하는데, 클라우드는 이에 가장 적합한 인프라로 평가받고 있습니다. 이 가운데 국외 빅테크와 국내 클라우드 기업들은 모두 클라우드 플랫폼에 AI 기술을 접목함으로써 사업을 확장하려는 시도를 이어가고 있고, 보안기업들은 클라우드를 겨냥한 사이버 위협에 대비해야 한다는 메시지를 내고 있습니다. 우선 가트너는 2024년 전 세계 퍼블릭 클라우드 서비스에 대한 최종 사용자 지출액이 6788억 달러에 이를 것으로 예측했습니다. IaaS는 전년 대비 26.6%, PaaS는 21.5%, SaaS는 18.9% 증가하는 등 클라우드 시장의 모든 부문이 성장할 것으로 전망됩니다. 가트너는 특히 빅테크들이 자사 클라우드에 AI 등 첨단 기술을 접목하는 흐름을 보이는 점을 주목했습니다. 이들은 생성형 AI 도입이 산업 클라우드 플랫폼의 성장에 기여할 것이라고 예측했습니다. 더불어 현재 대부분의 기업이 클라우드를 ‘기술 플랫폼’으로 간주하며, 2028년까지 대부분의 조직이 클라우드를 비즈니스 필수 요소로 활용하게 될 것이라고 내다봤습니다. 한국정보산업연합회와 한국경영정보학회의 '2024 디지털 비즈니스 트렌드 전망' 보고서에서는 학계와 업계 전문가 모두가 '비즈니스 생산성 향상을 위한 생성형 AI의 응용 확대'를 내년 가장 주목해야 할 트렌드로 꼽았습니다. 이어 '클라우드 AI 플랫폼 시장의 성장 및 확대', '생성형 기술 기반 스타 스타트업들의 출현', 'AI가 촉발하는 정보보호보안 위험 확대' '클라우드 네이티브의 확산 지속'이 뒤를 이었습니다. 델 테크놀로지스는 생성형 AI, 엣지 플랫폼, 제로트러스트 등 지난해 많은 논의를 거쳐온 기술들이 2024년에는 실제 산업에서 실질적인 기회를 실현시킬 전망이라고 밝혔습니다. 특히 내년에는 생성형 AI를 활용한 시스템이 이론을 넘어 실제 운영으로 전환될 전망이며, 경제적인 측면도 훈련비용 대신 운영 비용으로 초점이 이동할 것으로 보입니다. 또한 클라우드 서비스가 확장하기 때문에 앞으로는 멀티 클라우드 엣지 플랫폼이 보편화 될 것으로 전망됩니다. 클라우데라는 2024년 기업들이 더 나은 LLM 모델을 위해 지속적으로 ML옵스와 데이터 페더레이션 기능 개발에 주력할 것이라고 전망했습니다. 또한 기업이 클라우드에 대해 더 신중하고 균형잡힌 입장으로 전환, 퍼블릭-프라이빗 클라우드에서 클라우드 네이티브 아키텍처를 통해 유연성· 확장성·비용절감을 추구할 것이라고 내다봤습니다. 또 기하급수적으로 늘어나는 데이터 관리를 위해 더 높은 수준의 자동화와 지능화를 플랫폼에 도입해야 하고, 인프라·플랫폼·워크로드에 걸친 옵저버빌리티가 더 중요해질 것이라고 전망했습니다. 작성: 메타넷 홍보그룹
2023.12.27