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“보안 넘어 리더십까지 책임을 확장하라” 2025년 CISO에게 주어진 ‘가능한 미션’ - DeepDive

따라잡는 것이 아니라 앞서나가야 하는 CISO의 불안을 어떻게 잠재울까? 보안 기술과 대응책을 넘어 전사적인 보안 의식과 필요성을 납득시키는 것도 이제 CISO의 미션이 되었다. 또한 사이버 위협이 계속 진화하면서 CISO는 점점 더 복잡해지는 위협 환경에 대비해야 한다. AI 기반 공격부터 변화하는 규제 요구사항에 이르기까지, 2025년은 CISO에게 또 다른 도전의 해가 될 전망이다. 2025년 새해, CISO가 기업 내 영향력과 관계 구축에 힘써야 할 필요성을 살펴 보자. 주요 내용 - “확장되는 위협과 규제” CISO의 10대 생존 원칙 - 2025년 12가지 사이버보안 과제 - “CISO 없으면 보안 불가능” 기업에 CISO가 필요한 9가지 신호 - 사이버보안 투자 잘하는 CISO는 “사내 관계 구축에 집중”

“거버넌스부터 LLM까지” 엔터프라이즈 AI 활용 가이드 - Deep Dive

AI는 단순 도구를 넘어, 기업이 해결할 수 없었던 문제를 극복하고 새로운 가치를 창출하는 핵심 동력으로 자리 잡고 있다. 예측 유지보수에서 사기 탐지, 품질 관리, 직원 참여와 개인화까지 AI는 기업의 각 분야에서 새로운 가능성을 열고 있다. 그러나 비즈니스 운영 방식을 근본적으로 변화시키려면, 데이터 관리나 AI 거버넌스 등 기업이 고민해야 할 선결 과제가 분명 존재한다. AI 도입에 앞서 어떤 질문을 던져야 할지, LLM 배포를 위한 준비에는 무엇이 필요할지 생각해 보자. 주요 내용 - 오늘날 AI가 비즈니스를 혁신하는 방법 - AI 거버넌스 정의에 필요한 7가지 질문 - 데이터 관리 개선을 위해 AI의 역할을 고민하다 - LLM 프로젝트를 프로덕션에 도입할 때 마주하는 과제와 그 해결책

2025 IT 전망보고서 - Deep Dive

십수 년에 걸친 IT 현대화조차도 채 마무리하지 못했는데, AI로 인한 변화에 대처하고 앞서 나갈 방안을 마련해야 한다는 압박이 거세다. 그러나 경제 상황, 특히 IT 분야는 2024년에 이어 2025년에도 그리 낙관적이지 않은 상황이다. 그렇다면 한국 IT 리더들과 소속 조직은 2025년 IT 분야를 어떻게 바라보고 또 대비하고 있을까? 시장조사기관들의 트렌드 보고서와 함께 주요 업계에 속한 IT 리더들의 시각과 벤더의 전망을 살펴봤다. 896명의 전문가 독자들이 참여한 설문조사를 분석한 결과도 확인할 수 있다. 2025 Perspectives : AI 투자 급증한다··· “2028년까지 두 배로 증가” 外 Industry Viewpoints : 김상우 쏘카 데이터비즈니스 본부장 / 박성철 컬리 풀필먼트프로덕트본부 본부장 겸 데이터그룹 그룹장 / 이호준 KB국민카드 플랫폼사업그룹장 / 조성철 CJ ENM 엔터부문 CIO / 조혜정 삼성물산 건설부문 DxP본부 부사장 / 효성인포메이션시스템 데이터사업팀 Survey : AI, 마침내 중심에 서다··· 테크서베이 2025 IT 전망

Foundry 2024년 파트너 마케팅 현황 조사

파트너 생태계의 가치를 인식한 기업이 늘어나고 있다. 파트너 마케팅 전략을 도입한 기업이 대다수지만, 공식 전략과 비공식 전략은 그 이점에서 차이가 있다. 지난 2년 동안 변화한 파트너 마케팅 프로그램 성공 지표를 확인해 보자. 주요 내용 - 역할과 감독 - 파트너 관계 - 예산 - 프로그램과 성공 지표 - 파트너 인게이지먼트 - 마케팅 파트너 - 응답자 관련 통계

2024 국내 데이터 및 AI 활용 현황 및 전망 조사 - Market Pulse

데이터가 기업의 경쟁력 중 하나로 부상한 지 10년이 지났지만, 여전히 데이터는 기업의 핵심 자산이자 가능성이자 해결 과제이다. 기업이 보유하고 수집, 분석해야 하는 데이터는 점점 늘어나고 있고, 이를 어떻게 하면 더 효율적으로 활용할 것인가를 놓고 업계와 기업 모두 고민을 거듭하고 있다. 특히 경제의 불확실성이 커지면서 합리적인 의사결정을 위한 인사이트를 데이터에서 찾는 움직임이 활발하다. 여기에 생성형 AI 열풍이 불면서 기존과 비교할 수 없을 만큼 방대하고 정교한 데이터 처리 작업이 필요해졌다. ITWorld/CIO는 “2024 국내 데이터 및 AI 활용 현황 및 전망”이라는 주제로 설문 조사를 실시했다. 이를 통해 국내 기업의 데이터 관리 및 활용 현황과 과제, AI로 인한 데이터 환경의 변화를 확인했다. 주요 내용 - 전성기 들어서는 데이터 프로젝트, 내부 프로세스부터 고객 서비스까지 광범위하게 적용 - “고객 분석을 넘어 고객 서비스 개선으로” 진화하는 기업 데이터 환경과 기술 - 예산부터 전략, 기술 인력까지 모든 것이 장애물 - 데이터 관련 솔루션의 조건은 통합과 합리적인 가격 모델 - 생성형 AI가 가져온 변화 “대규모 고품질 데이터를 확보하라”

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IT 관리 / 글로벌 트렌드 / 데이터센터

AI를 위한 데이터 애널리틱스 전략 수립 - 엔터프라이즈 스포트라이트

에이전틱 AI(Agentic AI)는 인간의 개입 없이도 복잡한 문제를 해결하고, 시스템 간 상호작용을 통해 협력적으로 작동하는 차세대 AI 기술이다. 기존 AI의 한계를 뛰어넘어, 자율적 의사결정과 협업 능력을 갖춘 에이전틱 AI는 현대 사회의 복잡한 문제를 효율적으로 해결하며 다양한 산업에서 새로운 가능성을 열고 있다. 여기서는 에이전틱 AI의 개념, 주요 특징, 핵심 기술, 그리고 실제 사용례를 통해 이 혁신적 기술이 가져올 변화를 조망한다. 더불어 윤리적 과제와 지속 가능한 AI 생태계를 구축하기 위한 방향성을 논의하며, 에이전틱 AI가 우리의 일상과 미래를 어떻게 변화시킬지 살펴본다. 주요 내용 - 에이전틱 AI vs. AI 에이전트 - 자동화를 넘어서 자율화를 꿈꾸는 AI - 사용례로 본 에이전틱 AI의 현주소 - 혁신 속의 함정 - 혁신과 책임 사이 안전한 길 찾기

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IT 관리 / 글로벌 트렌드 / 데이터센터

“VM웨어의 대안부터 AI 워크로드 최적화 인프라까지” AI 시대를 위한 AIOps 기반 하이브리드 클라우드 플랫폼 전략 - Tech Summary

2025년 현재, 전 세계 기업 IT 인프라는 AI라는 진통을 겪고 있다. 예산과 관심이 AI로 쏠리면서 기업은 더욱 비용에 민감해졌다. 비용 절감과 유연성을 위해 멀티클라우드는 기본값이 됐고, 클라우드에 올렸던 워크로드도 온프레미스로 되돌리고 있다....

HPE / 씨플랫폼 2025.05.07

IT 관리 / 클라우드

“기술 투자를 가치로 연결하는 방법” 핀옵스 기반의 클라우드 및 VM웨어 자원 최적화 가이드 - Tech Summary

급변하는 IT 환경에서 기업은 클라우드 비용 최적화와 AI 기술의 효과적 활용을 통해 비즈니스 혁신을 가속화해야 하는 과제를 안고 있다. 생성형 AI, 컨테이너 기술, 쿠버네티스를 활용한 동적 자원 관리의 도입은 기업의 경쟁력을 한층 강화하지만, 이에...

IBM / 씨플랫폼 2024.12.12

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AI를 위한 스토리지 : 데이터 수집부터 인사이트까지 이르는 빠른 길

오늘날 기업은 인공지능(Artificial Intelligence, 이하 AI)이 혁신과 생산성에 이르는 빠른 길임을 잘 알고 있습니다. 대부분의 기업은 이미 테스트, 도입, 구현, 실현을 통해 AI의 완전한 잠재력을 깨닫고 있으며, 그 결과 AI 솔...

IBM / 씨플랫폼 / 유니원아이앤씨 2021.03.18

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하이브리드 멀티클라우드 채택 : 스토리지 버전

오늘날 기업 비즈니스에서 하이브리드 멀티클라우드는 피할 수 없는 현실입니다. 멀티클라우드 IT 인프라 전략 구현은 불가피한 선택입니다. 이 안내서는 하이브리드 멀티클라우드 환경에서 데이터 스토리지의 중요성을 다룹니다. 조직이 멀티클라우드 아...

IBM / 씨플랫폼 2020.07.02

CIO를 위한 위기 관리 가이드 : 근본적 대응 능력 및 복원력을 위한 4단계

모든 재해에는 알 수 없는 위험 요소가 있습니다. 따라서 모든 비상 상황에 대비한 계획을 마련하기 쉽지 않습니다. 하지만 우리는 몇 가지를 시도해 볼 수 있습니다. 이에 IBM에서의 경험을 바탕으로 한, CIO를 위한 4단계 실행 가이드를 마련했습니다...

IBM / 씨플랫폼 2020.07.02

IBM Power System IC922 : 데이터시트

조직의 AI 여정이 진행됨에 따라 AI 이니셔티브는 훈련 단계에서 추론 단계로 전환됩니다. AI를 구현하려면 단계마다 다양한 인프라 요구사항이 충족되어야 하므로 다목적 AI 서버가 훈련과 추론 둘 다에 가장 적합한 것은 아닐 수 있습니다. 조직은 IT...

IBM / 씨플랫폼 2020.07.02

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