생성형AI 썸네일형 리스트형 ‘AI가 멈추는 이유’, 제대로 알고 시작하자 생성형 AI 도입이 본격화되면서 많은 기업이 다양한 파일럿 프로젝트를 동시에 추진하고 있다. 챗봇, 자동화, 데이터 분석 등 활용 영역도 빠르게 확장되는 모습이다. 그러나 현장에서 마주하는 현실은 사뭇 다르다. 상당수 프로젝트가 파일럿 단계에서 멈추거나 기대만큼의 성과로 이어지지 못하고 있다. 이는 기술 성숙도 문제라기보다 접근 방식 문제에 가깝다. AI를 하나의 기능이나 도구로 바라보는 한, 파일럿은 반복되지만 확장으로 이어지기는 어렵다. 지금 기업은 ‘AI를 도입할 것인가’가 아닌 ‘AI를 전제로 비즈니스와 운영 구조를 어떻게 재설계할 것인가’를 고민해야 한다. 많은 프로젝트가 멈추는 가장 큰 이유는 명확한 기준 없이 시작되기 때문이다. 파일럿은 진행되지만 무엇을 개선하고 어떤 지표로 성과를 판단할지.. 더보기 에이전틱 AI가 바꾸는 기업 IT 운영 생성형 AI는 이미 다양한 산업에서 활용되고 있다. 사용자 질문에 답하거나 데이터를 분석해 추천을 제공하는 AI ‘조언자’는 업무 효율성을 높이는 데 분명한 도움이 된다. 하지만 AI 기술 발전은 여기서 멈추지 않는다. 단순히 정보를 제공하는 수준을 넘어 스스로 판단하고 실행하는 ‘에이전틱 AI(Agentic AI)’가 등장하면서 AI의 역할이 빠르게 확장되고 있다. 특히 기업의 IT 환경에서는 이러한 변화가 더욱 중요하다. 많은 조직이 AI를 실험 단계에서 실제 운영 환경으로 확대하고 있기 때문이다. 이 과정에서 기업이 요구하는 것은 단순한 자동화를 넘어 자율성, 신뢰할 수 있는 데이터, 강력한 거버넌스, 그리고 높은 시스템 회복력이다. 이러한 요구에 대응할 수 있는 기술이 바로 에이전틱 AI다. 에.. 더보기 AI의 성공, 전략은 기술 아닌 ‘인프라’에 있다 디지털 전환이 가속화되면서 인공지능(AI)의 활용 범위가 산업 전반으로 빠르게 확장되고 있다. 특히 생성형 AI, 머신러닝, 고속 추론 모델 등 다양한 형태의 AI 기술이 실무에 적용되기 시작하면서 기업들의 기대감도 함께 커지고 있다. 그러나 현실은 기대와 다르다. 많은 기업들이 AI 도입 이후에도 뚜렷한 성과를 얻지 못하고 있다. 그 이유는 기술력이나 데이터 자체 부족이 아니라 AI 성능을 뒷받침할 인프라의 한계 때문이다. 고성능 GPU 컴퓨팅 자원을 확보하더라도 데이터를 빠르고 안정적으로 공급하지 못하면 AI 성능은 자연히 제약을 받을 수밖에 없다. 이러한 병목 현상을 해소하기 위한 해법으로 주목받는 것이 바로 HS효성인포메이션시스템 AI 플랫폼과 해머스페이스(Hammerspace) 통합 솔루션이다... 더보기 지속 가능한 혁신을 주도할 키워드 ‘AX’ AI 기술이 초고속으로 발전하면서, AI를 단순히 활용하는 단계를 지나 산업의 중심으로 전환하는 AX(인공지능 전환) 시대가 도래했다. 이는 AI 기술이 비용 절감이나 프로세스 효율화 차원을 넘어 기업이 신규 비즈니스 모델을 창출하고, 지속 가능한 혁신을 이끌어내는 핵심 동력으로 작용하고 있기 때문이다.AI가 모든 산업의 중심에 있는 이때, AI를 단순히 신기술에 대한 호기심으로 접근한다면 기술 구현 과정에서 시간과 자원을 낭비할 수밖에 없다. AI의 최신 트렌드부터 AI 도입을 위한 고려사항 및 전략에 대해 지금부터 알아본다. DX부터 AX까지, 한계 없는 기술 발전지금은 오픈AI의 챗GPT를 통해 데이터 과학자나 분석가와 같이 특정인이 아니라 모든 사람이 AI를 쉽게 활용할 수 있는 시대이다.기업들은.. 더보기 AI, 데이터 인프라의 새로운 지평을 열다 AI(인공지능)은 우리 일상에 깊숙이 자리 잡았다. 전 세계 사람들이 AI에 대해 이야기하고, 집에서 사용하는 기기들은 우리의 음성을 인식해 필요한 제품을 추천하기도 한다. AI는 오랫동안 유행어처럼 사용되어 왔지만, 생성형 AI를 통해 본격적으로 상업적 잠재력을 실현하고 있다. 생성형 AI는 인간의 창의성을 모방하는 콘텐츠를 대규모로 생성하는 기술을 연구하는 분야로, 기업 운영 방식을 변화시키고 복잡한 문제를 해결하는 새로운 창의적 솔루션을 제공하며, 전례 없는 수준의 혁신을 촉진하고 있다. 이러한 발전은 AI 모델의 지속적인 진화와 하드웨어의 성능 향상, 특히 그래픽처리장치(GPU)의 발전 덕분에 가능해졌다. 그래픽 처리를 위해 개발된 GPU는 이제 AI 모델을 효율적으로 학습시키고 추론할 수 있는.. 더보기 AI 도입을 추진하는 금융 기업을 위한 안내서 지난 2016년, 이세돌과 알파고의 대결이 전 세계에 AI의 위상을 알렸다면, 2022년 말 ChatGPT의 등장은 AI를 누구나 쉽게 사용할 수 있는 기술로 자리매김하면서 사람들의 인식을 바꿔놓았습니다. 이제 AI는 더 이상 특정 기업이나 전문가만의 전유물이 아니라 우리 모두의 일상 속으로 스며들고 있는 모양새인데요. 그래서일까요? 어떤 업종이든 AI를 접목하지 않으면 도태될 것처럼 모든 언론에서 목소리를 강하게 내고 있습니다. '우리 회사도 AI 시작해야 하는 것 아니야?'라며 직원들을 종용하는 경영진이 있는가 하면, 'AI가 없으면 이제 업무를 할 수 없어요'라며 AI를 아주 잘 활용하고 있는 직장인들도 많죠. 이러한 변화 속에서 금융 산업도 혁신의 전환점을 맞고 있습니다. 과거 금융권은 정형 데.. 더보기 이전 1 다음 What Inspires Sustainable Technology?
