ai전환 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 도전의 2026년, AX 선택의 기로 (2) AX의 기로에 선 기업을 위해 HS효성인포메이션시스템이 제시하는 전략과 방안 그 두 번째 시간! 이번 주제는 AI 서비스를 안정적으로 운영할 수 있는 프라이빗 클라우드 솔루션이다. Solution 2. AI가 이끄는 비즈니스 혁신, AX 다수의 기업이 AI 도입 초기 단계에 있거나 도입을 준비하고 있으며, 이를 통해 생산성 향상과 비용 절감 등 실질적인 비즈니스 성과를 점진적으로 확보하고 있다. 기업 경쟁력을 좌우하는 핵심 전략으로 자리 잡은 AX(AI 전환)가 특히 주목받는 이유는 크게 세 가지다. 첫째, AI 도입의 확산이다. 글로벌 기업의 약 78%가 이미 AI를 도입했으며, 국내에서도 40%에 가까운 기업이 AI를 활용하고 있다. 둘째, 검증된 성과다. AI를 도입한 기업들은 평균적으로 30% .. 더보기 도전의 2026년, AX 선택의 기로 (1) 바야흐로 급변하는 AI 시대다. AI 도입은 더 이상 ‘실험’에 머무르지 않고, 실제 비즈니스 성과를 만들어내는 ‘실전’ 단계로 접어들었다. 특히 올해는 투입한 자원 대비 생산성을 얼마나 높였는지, 그리고 AI를 통해 업무 프로세스를 어떻게 혁신했는지가 기업 경쟁력을 가르는 핵심 기준이 될 전망이다. 하지만 AI 전환은 단순히 기술을 도입한다고 해서 완성되는 일이 아니다. 데이터 환경, 인프라 구조, 운영 방식까지 전반적인 변화가 필요하며, 이 과정에서 많은 기업이 예상보다 큰 기술적 장벽을 경험하고 있다. 그렇다면 이러한 현실적인 한계를 넘어 기업들은 어떻게 AX(AI 전환)를 실제 성과로 연결할 수 있을까? 도전의 2026년, AX의 기로에 선 기업을 위해 HS효성인포메이션시스템이 제시하는 전략과 .. 더보기 멀티 에이전트 시대의 AI 인프라 전략 2월 26일, HS효성인포메이션시스템은 ‘인간과 AI의 조화, 멀티 에이전트 성공의 열쇠’를 주제로 열린 ‘CIO Summit 2026’ 컨퍼런스에 참가했다. Arm의 핵심은 병렬 처리 VIP 조찬 세미나에서는 ‘Arm으로 설계하는 지속 가능한 AI ROI’에 대한 주제로 발표했다. “성공적인 인공지능(AI) 도입은 가장 빠른 컴퓨팅이 아니라 비즈니스에 적합한 효율적인 컴퓨팅 환경을 구축하는 것입니다. 앞으로 워크로드의 변화, 인프라 기준의 전환, 피지컬 AI의 부상 등 환경 변화 속에서 Arm 서버는 더욱 중요해질 것입니다.” 이진석 HS효성인포메이션시스템 DX아키텍트팀장은 조찬 세미나에서 GPU 중심 인공지능 전환(AX) 시대에 전력·공간·예측 가능성(안정적 처리량)이 병목으로 부상하고 있는 .. 더보기 실험을 넘어 성과로, 지속 가능한 AI 전환 전략 2월 6일, HS효성인포메이션시스템은 ‘2026년 미디어 간담회’를 열고 AI 플랫폼 고도화 방향을 공개했다. 이번 간담회에서는 2025년 사업 성과를 돌아보고, AX 시대를 이끄는 인프라 전략과 향후 비전 및 중장기 방향성을 함께 소개했다. 간담회에서는 ‘HS효성 AI 플랫폼 방향’과 ‘AX 선도기업으로 도약 위한 클라우드 전략’, ‘AX를 위한 VSP One 진화와 데이터 보호’의 세 가지 세션이 이어졌다. 생성형 AI와 대규모 언어 모델(LLM) 기반 AI 활용이 본격화되면서 피지컬 AI, 소버린 AI, 전력 확보, 보안 등은 기업이 동시에 고려해야 할 핵심 과제로 떠올랐다. 이에 기업들은 GPU 서버 중심의 AI 인프라 투자를 확대하고 있다. 또한 AI를 실제 비즈니스에 안정적으로 적용하고 지속가.. 더보기 하이브리드 클라우드로 실현하는 AI인프라 혁신 약 100년 전 오스트리아의 경제학자 요제프 슘페터는 ‘창조적 파괴’라는 개념을 통해 새로운 기술이 기존 산업 구조를 대체하며 경제의 재편과 성장을 이끈다고 설명했다. 증기기관과 전기, 인터넷, 스마트폰의 등장이 대표적인 사례다.인공지능(AI) 기술의 발전 역시 창조적 파괴의 흐름 위에 있다. 챗GPT(Chat GPT)의 등장은 AI 대중화를 가속했고, ‘딥시크(DeepSeek)’와 같은 신기술이 AI 시장 지형을 다시 쓰고 있다. 불과 몇 년 전만 해도 대규모 AI 모델은 일부 빅테크 기업의 전유물로 여겨졌으나, 이제는 다양한 기업들이 경쟁력 강화를 위한 AI 도입에 나서고 있다.그러나 AI의 잠재력을 현실화하기 위해서는 고도화된 모델은 물론 이를 뒷받침할 수 있는 민첩하고 유연한 인프라가 필수적이다... 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 AI 도입을 가속화하는 효율적인 인프라 구축 방법 최근 인공지능(AI)의 근간이 되는 데이터 및 애플리케이션 관리의 중요성이 커지면서 서비스형플랫폼(PaaS)이 주목받고 있다. PaaS는 애플리케이션 개발 및 실행을 위한 플랫폼을 제공하는 클라우드 서비스 모델로, 개발자들이 인프라 관리의 부담 없이 애플리케이션을 빠르게 구축하고 운영하도록 돕는다. PaaS는 보다 유연하고 확장 가능한 환경을 제공하고 IT 부서와 개발자들이 핵심 기술에 집중할 수 있도록 지원한다. 몇 년 전만 해도 대부분의 기업 애플리케이션은 물리적 서버에서 운영됐다. 이제는 가상 서버를 넘어 컨테이너화된 환경으로 빠르게 전환되고, 개발 방법론 역시 데브옵스(DevOps)로 변화하고 있다. 특히 AI 환경에서는 방대한 데이터 처리와 모델 학습, 그리고 지속적인 모델 업데이트 및 배포가.. 더보기 이전 1 2 다음 What Inspires Sustainable Technology?
