기업 임원의 82%는 AI 에이전트 관리 역량을 자신했지만, 에이전트 간 충돌 대응 준비가 충분하다는 응답은 26%다.기존 시스템 통합과 데이터 일관성 확보, 에이전트 상호작용 검증이 전사 운영의 주요 과제다.성과 평가는 ...

공공부문에서 생성AI와 민간 클라우드를 활용하려면 업무에 필요한 정보의 이용 범위와 보호 수준을 함께 정해야 한다. 정보의 중요도와 업무 특성에 따라 보안을 차등 적용하는 국가 망 보안체계(N2SF)는 기존의 획일적인 ...

한국 조사 대상 기업의 70%는 공식 데이터 주권 전략을 갖추지 못했다.한국 응답자의 60%는 데이터 접근·통제·관리 주체를 완전히 파악하지 못했고, 53%는 지정학적 데이터 반출이나 서비스 중단에 대비한 계획이 ...

AI 에이전트를 소프트웨어 개발과 고객 응대에 투입하는 기업은 처리 속도뿐 아니라 판단의 정확성과 실행 결과, 사용 비용을 함께 살펴야 한다. 여러 모델과 에이전트가 업무에 관여하는 환경에서는 어느 단계에서 비용이 발생했고, ...

AI가 여러 데이터를 결합하면 개별 정보만으로는 드러나지 않던 개인의 신원이 식별될 수 있다. 민감정보가 사용자와 애플리케이션, 모델, 에이전트 사이를 이동하는 환경에서는 시스템 경계의 접근 통제와 함께 분석 데이터에 남는 ...

AI 활용은 개별 작업을 보조하는 단계를 넘어 여러 업무를 연속 처리하는 에이전트와 산업용 로봇으로 확대되고 있다. 기업이 이러한 기술을 적용하려면 모델뿐 아니라 연산자원, 전력, 전문인력과 운영 기준을 갖춰야 한다. 국가 ...

GPU 자원을 안정적인 서비스로 제공하려면 데이터센터 가동 전후에 무엇을 확인해야 할까. AI 데이터센터(AIDC)를 준비하는 사업자는 설비의 성능뿐 아니라 시운전 절차, 가동 이후의 관리체계, 대규모 GPU 클러스터 운영 ...

AI 에이전트는 한 번의 업무를 수행하면서 여러 작업을 병렬로 실행하고, 실시간 업무 데이터와 과거 기록을 함께 조회한다. 대화 맥락 저장과 처리 상태 갱신도 반복한다. 사람의 질의 패턴과 예측 가능한 처리량을 기준으로 ...

기업의 접근 권한 관리는 직원의 입사·이동·퇴사에 맞춰 계정을 만들고 삭제하는 업무에 머물지 않는다. 애플리케이션을 실행하는 서비스 계정과 시스템 간 연동에 쓰이는 인증정보, 업무를 처리하는 AI 에이전트도 관리 대상이다.

AI 에이전트가 직원을 대신하거나 자체 식별정보로 기업 시스템에 접속해 업무를 처리하고 있다. 기업은 어떤 AI 도구를 사용하는지뿐 아니라 어떤 시스템에 접근하고 어디까지 작업할 수 있는지 확인해야 한다. 여러 시스템에 걸쳐 ...

기업이 사내 시스템을 클라우드로 옮길 때는 애플리케이션뿐 아니라 운영체제 설정과 보안 정책, 모니터링 체계도 함께 점검해야 한다. 두 환경의 구성이 달라지면 장애 원인을 파악하거나 설정을 관리하는 작업이 복잡해진다. 기존 ...

AI가 사내 업무를 처리하려면 기업의 용어와 절차를 이해하고, 실제 사용하는 문서와 시스템에 접근해야 한다. 그러나 직원마다 같은 업무 지식을 반복 입력하거나 자료를 직접 옮기면 자동화 범위가 제한된다. 시스템 연결에 쓰는 ...