ai도입 썸네일형 리스트형 AI 성과의 핵심, ‘모델보다 데이터 인프라’ 기업의 AI 도입은 이제 선택이 아닌 필수다. 많은 기업이 생성형 AI를 업무 혁신의 핵심 과제로 삼고 관련 투자를 확대하고 있다. 그러나 실제 현장에서는 기대만큼 성과를 거두지 못하는 경우가 적지 않다. AI 모델 성능은 빠르게 발전하고 있지만 이를 뒷받침하는 데이터 인프라가 충분치 않은 경우가 많기 때문이다. AI 성과를 좌우하는 요소들 히타치 밴타라가 15개 시장의 IT 리더 1200명 이상을 대상으로 조사한 ‘2025 데이터 인프라 현황 글로벌 보고서’는 이러한 현실을 잘 보여준다. 이 보고서는 기업 데이터 인프라 성숙도를 기준으로 AI 성과와 운영 역량의 차이를 분석했다. 그 결과, 회복탄력적인 인프라, 정제된 데이터, AI 기반 운영, 측정 가능한 성과를 갖춘 ‘최적화’ 단계에 도달한 조직은.. 더보기 AI 시대의 지속가능성, 전력 중심 인프라 전략이 답이다! AI 도입이 본격화되면서 기업들은 그래픽처리장치(GPU) 확보와 컴퓨팅 성능 확장에 집중하고 있다. 그러나 현장에서 드러나는 제약은 다르다. AI 확산의 진짜 병목은 더 이상 컴퓨팅이 아니라 ‘전력’이다. GPU는 투자와 공급만 확보되면 비교적 빠르게 확장할 수 있는 반면, 데이터센터 전력은 그렇지 않다. 전력망 연결, 인허가, 지역 수용성 등 다양한 요소가 얽히면서 전력 확보는 점점 더 복잡해지고 있다. 글로벌 시장에서도 전력 문제로 데이터센터 구축이 지연되거나 무산되는 사례가 늘고 있다. 데이터센터 산업 전문 매체 데이터센터 날리지(Data Center Knowledge)의 데이터센터 워치(Data Center Watch) 보고서에 따르면, 2023년 이후 미국에서 약 640억 달러(약 87조 원) .. 더보기 ‘피지컬AI’가 여는 산업의 미래 인공지능(AI)은 더 이상 낯선 기술이 아니다. AI 기술을 활용해 병원은 의료 영상을 판독하고 금융기관은 사기를 탐지하며, 기업은 문서와 이미지를 자동으로 생성하는 시대가 도래했다. 불과 몇 년 전만 해도 공상과학 영화 속에서나 가능할 장면들이 이제는 일상에서 익숙하게 목격된다. AI는 단순히 정보를 분석하거나 콘텐츠를 만드는 단계를 넘어 현실 세계를 직접 움직이고 제어하는 ‘물리AI(피지컬AI)’라는 새로운 전환점을 맞고 있다. 공상과학 속에서 상상하던 지능형 로봇과 자율 시스템이 산업 현장에서 가시화되는 순간이다. AI 기술의 진화와 피지컬AI AI의 발전 과정은 네 단계로 설명된다. 첫 번째는 ‘인지형AI’로, 카메라나 센서를 통해 사물을 보고 이해하는 능력을 의미한다. 의료 영상 판독이나 .. 더보기 목적에서 시작해 전략적 가치로 완성하는 ‘AI 혁신’ AI는 이제 기업 경쟁력 핵심 자산으로 자리 잡았으며 단순한 기술 투자 이상의 의미를 지닌다. 많은 기업이 AI 도입을 통해 운영 효율성을 개선하고, 새로운 비즈니스 모델을 창출하며, 고객 경험을 혁신하고자 한다. 그러나 여전히 많은 AI 프로젝트가 실패하거나 기대에 미치지 못하고 있다. 이는 기술 문제가 아니라 ‘왜’ 도입하는지에 대한 명확한 목적 부재에 기인한다. AI는 단순히 최신 기술을 따라가는 수단이 아닌 제품과 서비스 전략 차원에서 접근해야 한다. 스티브 잡스가 말한 “고객에서 시작해 거꾸로 개발하라”는 원칙처럼, 명확한 고객 가치와 목표가 바탕이 된 제품 중심 사고는 프로젝트 초기 단계부터 명확성, 방향성, 그리고 책임성을 부여한다. 목적이 분명치 않으면 AI 도입은 실험적 수준에 머물거나 .. 더보기 속도보다 중요한 것, 금융권 AI 도입의 진짜 과제 인공지능(AI) 기술의 빠른 확산은 금융 산업의 혁신을 가속화하는 동시에 새로운 과제도 던져주고 있다. 방대한 데이터를 다루는 금융권에서 AI를 도입하기 위해서는 핵심 인프라 전반에 대한 보안, 데이터 품질, 시스템 안정성 등을 복합적으로 고려해야 한다. 그러나 많은 금융 기관들이 빠른 AI 도입에 비해 체계적인 준비는 아직 미흡한 상황이다. AI가 불러온 금융권 데이터 인프라 위기 전 세계 금융권 IT 및 비즈니스 리더 231명을 대상으로 조사한 히타치 밴타라의 2024 데이터 인프라 현황 보고서에 따르면, 응답자의 84%가 데이터 유실이 발생할 경우 그 피해가 치명적일 것이라 답했다. 그러나 AI 성능을 좌우하는 핵심 요소인 데이터 품질 관리는 상대적으로 소홀한 것으로 나타났다. 특히 보고서는 .. 더보기 이전 1 다음 What Inspires Sustainable Technology?
