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2026 IT 전망보고서 - Deep Dive

2025년 대한민국은 큰 변화를 겪었다. 정치적 혼란과 새로운 정부의 수립으로 국가 정책의 기조가 바뀌었으며, 미국을 중심으로 한 관세 협상과 공급망 재편이 대외 무역 의존도가 높은 우리나라에 적지 않은 영향을 미치고 있다. 하지만 이 모든 정치·경제적인 변화 속에서도 흔들리지 않는 확산세를 보이는 기술이 있으니, 바로 생성형 AI이다. 생성형 AI는 모든 기술 이슈를 압도하며 빠른 속도로 확산되고 있으며, 기업의 경쟁력과 생산성을 평가하는 기준이 되고 있다. 그렇다면 국내 IT 리더들과 기업은 2026년을 어떻게 바라보고 또 대비하고 있을까? 884명의 전문가 독자가 참여한 설문조사의 분석 결과를 소개한다. 글로벌 트렌드와 벤더의 전망도 함께 알아본다.   2026 Perspectives  - 2026년 AI 예산 전략, 기업이 놓치지 말아야 할 기준  - AI 이후를 위한 계획 : 2026년 CIO가 주목해야 할 5가지 원칙  Vendor Viewpoints  - 공격은 상수, 복구는 변수 : 랜섬웨어 시대의 사이버 복원력 가이드 - 키보드를 넘어 목소리로…음성 AI가 재정의하는 미래 업무 - ‘플랫폼 기반 운영이 ROI를 만든다’ 에이전틱 AI 시대의 업무 최적화 전략 - AI가 직접 일하는 시대, 오케스트레이션 플랫폼의 부상 Survey  - “생성형 AI가 IT 전략을 바꾼다” 2026 IT 전망 조사 결과

안전하고 빠른 소프트웨어 개발을 위한 실전 전략 - DeepDive

AI 코딩 도구와 코딩 에이전트는 개발 생산성과 협업 방식을 근본적으로 바꾸며 새로운 가능성을 열고 있다. 이제 기업도 이런 도구가 실제로 어떤 방식으로 작동하고, 어떤 개발 경험을 제공하는지 이해하는 것이 중요해졌다. 동시에 실전 환경에서는 코드 품질과 보안 같은 검증 과정이 여전히 핵심 과제로 남아 있어 올바른 운영 전략이 요구된다. AI 코딩 기술의 장점과 현실적 고려점을 균형 있게 살펴보고, 더 나은 개발 프로세스를 만드는 실질적 활용 방안을 살펴본다. 주요 내용 - “AI가 만든 코드의 현실” 운영 단계에서 마주치는 품질·테스트·디버깅의 벽 - AI 코딩의 숨은 위험 : 구조적 취약점·권한 상승·보안 리스크의 확산 - 더 안전하고 정확한 AI 코딩 실전 전략 7가지 - AI 코딩 어시스턴트 실전 성능 비교 : 6대 도구의 강점과 한계 - AI 코딩 에이전트의 정의와 현재: 12개 최신 제품 비교  

“느낌만으로 코딩이 되는 시대” 바이브 코딩의 이해와 적용 - Tech Report

코드를 직접 짜지 않아도, 프로그래밍 언어를 몰라도, 원하는 기능을 자연어로 말하기만 하면 소프트웨어가 만들어지는 시대다. 생성형 AI의 대중화와 함께 등장한 ‘바이브 코딩(vibe coding)’은 자연어로 앱에 대한 느낌을 전달하면 AI가 구현 가능한 코드로 응답하고, 사용자와 AI가 상호작용을 반복하며 결과물을 완성하는 방식이다. 기존 로우코드/노코드의 한계를 넘어서는 유연성과 표현력을 갖추었고, 비개발자부터 전문 개발자까지 모두에게 실용적인 도구가 되어가고 있다. 여기서는 바이브 코딩의 개념과 등장 배경을 살펴보고, 실제 사례와 주요 툴을 통해 이 기술이 어떤 방식으로 활용되고 있는지 짚어본다. 더불어 코드 품질과 검증, 보안 과제, 개발자의 역할 변화 같은 핵심 이슈도 함께 다루며 생성형 AI가 이끄는 개발 패러다임의 전환을 조망한다. 주요 내용 - 파이썬 몰라도 된다, ‘느낌’만 있다면 - 로우코드/노코드가 못하는 것, 바이브 코딩이 한다 - 비개발자도 1시간 안에 앱 구현 - 개발자의 일상에도 스며든 바이브 코딩 - 바이브 코딩의 한계와 현실 - 변화하는 개발 생태계: 개발자는 작성자에서 설계자로 - 비개발자는 소비자에서 창작자로 - 맹신도 거부도 아닌, 균형 잡힌 자세가 필요

“수작업 코딩에서 공장 생산으로” 생성형 AI와 데브옵스가 만드는 신뢰형 소프트웨어 공급망 - DeepDive

생성형 AI의 확산과 클라우드 네이티브 전환은 소프트웨어 개발을 코드 중심의 장인적 작업에서 ‘신뢰형 소프트웨어 공급망’으로 재구성하고 있다. 관측성·CI/CD·AIOps를 축으로 한 데브옵스·데브섹옵스·MLOps의 수렴은 속도·보안·품질을 동시에 요구하며, 팀과 도구, 프로세스의 경계를 재정의한다. 에브리옵스(EveryOps)는 이런 복잡성을 일관된 프레임워크로 통제하고, 정책의 내재화와 프로세스 자동화를 통해 소프트웨어 개발 전반에 공장 수준의 표준화와 거버넌스를 실현한다. 주요 내용 - “더 똑똑한 데브옵스” 소프트웨어 배포의 공포를 피하는 방법 - 생성형 AI가 소프트웨어 개발을 변화시키는 10가지 방식 - 에브리옵스 시대: 데브옵스·데브섹옵스·MLOps의 경계를 넘다  

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보안 현대화의 불확실성을 확신으로 바꾸는 실증 기반 AI 네이티브 SOC 구축 전략 - Tech Summary
 

디지털 회복 탄력성 강화를 위한 AI 철학
 

제약·의료기기·화장품산업 ERP 도입 백서
 

“에이전트로 성과 내는 조직은 구조부터 다르다” 노션 3.0과 AI 워크스페이스 구축 전략 - Tech Insight
 

오라클 데이터베이스 전략 및 지원 설문조사 - 다각화와 분산화의 혁명
 

C-Level 핵심 과제 : 변화하는 환경에서 혁신 가속화
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AI 확산을 위한 클라우드·데이터 인프라 운영 현황 설문조사
2026.01.29 ~ 2026.02.28
본 설문조사는 AI 도입 여부와 관계없이, 기업들이 데이터와 클라우드 인프라를 어떻게 운영하고 있으며, 향후 AI 활용을 어떤 환경과 조건 속에서 검토하고 있는지를 파악하는 데 목적이 있습니다. 현재 AI를 적극적으로 활용하고 있는 기업뿐 아니라, 도입을 검토 중이거나 준비 단계에 있는 기업까지 폭넓게 포함하여 내부 데이터 관리 방식과 연계 수준, 그리고 클라우드·온프레미스·하이브리드 인프라 운영 현황을 중심으로 전반적인 환경을 살펴보고자 합니다. 또한 PoC 이전 단계부터 전사 확장 가능성을 고려하는 과정에서 기업들이 인식하는 데이터 준비도, 인프라 유연성, 운영·보안·거버넌스에 대한 현실적인 판단 기준을 정리함으로써, AI 활용을 위한 데이터·인프라 환경의 현재 수준과 향후 개선 방향을 점검하고자 합니다.  

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AIㆍML / IT 관리 / 보안 / 스토리지 / 클라우드

1분 침해가 기업을 멈춘다 – 랜섬웨어 시대의 데이터 복원력 전략, 지금이 골든타임

최근 발생한 대규모 랜섬웨어 공격 사례들은 “우리 기업은 괜찮다”는 안일한 생각이 얼마나 위험한지 보여주고 있습니다. 단 1분의 침해가 은행의 모든 거래를 중단시키고, 수백만 고객의 서비스 접근을 차단하며, ...

IBM 2025.09.01

 

AIㆍML / IT 관리 / 글로벌 트렌드 / 보안 / 스토리지 / 클라우드

랜섬웨어, 백업만으론 안 된다 – SK실트론·LGU+·IBK가 선택한 초고속 복원 전략!

기업에게 가장 치명적인 피해는 ‘시간’입니다. 정교한 랜섬웨어 공격으로 인한 다운타임을 최소화하려면, 단순 백업을 넘어 탐지–대응–복구(Detect–Respond–Recover) 전 과정을 아우르는 복원력 ...

IBM 2025.09.01

 

AIㆍML / 데이터ㆍ분석

데이터 관리의 새로운 규범 : AI 시대의 가치 창출 방안 리서치 보고서

오랜 시간 동안 많은 조직들은 데이터를 한곳에 중앙집중화하여 통합 가시성을 제공하고, 데이터를 보다 효과적으로 이해하기 위한 전략을 따라왔습니다. 이러한 방식은 어느 정도의 통제력과 가시성을 제공하긴 했지만, 데이터 구조는 점점 더 복잡해졌습니다. 그...

Splunk 2025.08.22

 

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2025년 구매자 가이드 : IBM 관측 가능성 제품

관측 가능성 제품은 최신 분산형 애플리케이션에 대한 심층적인 가시성을 제공하여 더 빠르고 자동화된 문제 식별 및 해결을 달성하고 더욱 가치에 부합하는 리소스 할당 결정을 내리는 데 필요한 정보를 제공합니다. 특히, 사후 대응에서 벗어나 선제적, 나아가...

IBM 2025.08.07

 

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Enterprise Observability Platform IBM Instana 솔루션

디지털 인프라가 복잡해지고 클라우드, 컨테이너, 마이크로서비스 환경이 확산됨에 따라 기업은 더 이상 사후 대응식 관리로는 시스템 안정성과 성능을 확보할 수 없습니다. 선제적이고 예측 가능한 운영을 가능케 하는 관측 가능성 솔루션이 필요한 이유입니다.&...

IBM 2025.08.07

 

AIㆍML / 클라우드

AI 및 클라우드 네이티브 배포 환경 탐색하기 : 필수 가이드

전 세계의 기업들이 코드 및 콘텐츠를 더 빠르게 생성하고, 고객 경험을 향상시키며, 보안을 강화하고, 클라우드 네이티브 애플리케이션의 배포를 가속화하는 다양한 활용 사례를 중심으로 AI 이니셔티브를 추진하고 있습니다. 하지만 많은 조직들은 여전히 어디...

Nutanix 2025.08.06

 

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Splunk 2025.06.20

 

스토리지

[성공사례] AI 성능을 좌우하는 핵심, IBM Storage Scale System

AI 모델 학습과 추론에서는 페타바이트급데이터가 실시간으로처리되며, 스토리지의지연시간과 처리속도가 GPU 활용도와 전체 프로젝트 효율성을직접 결정합니다. IBM Storage Scale System은 고성능 병렬 파일시스템 기반으로 AI 워크로드에 최...

IBM / 메타넷티플랫폼 2025.06.18

 

AIㆍML / 오피스ㆍ협업 / 클라우드

AI 기반 클라우드 호스팅 음성 솔루션을 통한 직원 경험 혁신 : IDC

유연한 근무 방식을 도입하려면 물리적 환경과 디지털 환경 모두에서 실시간 협업, 가상 회의, 문서 공유, 프로젝트 관리를 원활하게 지원하는 통합 기술 솔루션이 필요합니다. 음성은 기본적인 도구로서 인간이 의사소통하는 데 자연스러운 요소입니다. 기존의 ...

Zoom 2025.06.10

 

AIㆍML

Red Hat과 함께하는 AI 여정 : AI 여정의 모든 단계를 위한 전문성, 교육 및 지원

많은 조직이 애플리케이션에 AI를 임베드하는 등 내부 운영과 최종 사용자 경험 모두에 AI를 통합하기 시작했으며, 내부 프로세스의 간소화부터 고객 및 직원 경험 개선 등을 목표로 삼고 있습니다. 그러나 이러한 결과를 달성하는 것은 쉽지 않으며, 조직은...

Red Hat 2025.05.02

 

애플리케이션

세일즈포스 매뉴팩처링 클라우드 고객 성공 사례

세일즈포스 매뉴팩처링 클라우드(Manufacturing Cloud)는 제조업을 위해 설계된 최고의 AI CRM으로, 업무 효율성을 높이고 운영을 간소화하며 비즈니스 수익을 증대할 수 있습니다. 가치 사슬 전반에 걸쳐 고객, 제품, 자산 데이터를 통합하...

Salesforce 2025.03.05

 

글로벌 트렌드 / 데이터센터 / 미래기술

엠피리온 디지털이 제시하는 AI-Ready 데이터센터 선택 로드맵 - Tech Dossier

AI 산업의 폭발적 성장이 IT 인프라 시장에 큰 변화를 가져오고 있다. AI 학습 및 추론 작업에서 이전보다 더 많은 데이터와 연산처리가 필요해지면서 스토리지, 서버, 네트워크 기술도 진화하고 관련된 수요가 늘고 있는 것이다. AI 프로젝트의 핵심 ...

Empyrion Digital 2025.01.02

 

AIㆍML

‘컨택센터 AI 도입, 어디서부터 시작해야 할까’ AICC 비즈니스 케이스 구축 전략 - Summary

현재 글로벌 및 국내 AI 컨택센터 시장은 다양한 기술의 발전과 함께 빠르게 성장하고 있다. 클라우드, AI 챗봇, 보이스봇 등을 활용해 고객 서비스 분야의 AI 도입이 점점 확대되고 있는 가운데, 많은 기업이 운영 효율성, 24시간 고객 지원, 맞춤...

Genesys 2024.05.08

 

VRㆍAR

“AI 세계로 가는 거의 완벽한 출발점” 마이크로소프트 애저 AI 스튜디오 - Tech Review

현재 생성형 AI 기술 생태계에 가장 큰 영향력을 가진 기업은 단연 마이크로소프트다. 그리고 마이크로소프트의 AI 역량을 집대성한 것이 바로 생성형 AI 애플리케이션 개발 플랫폼 '애저 AI 스튜디오(Azure AI Studio)'다. 애저 AI 스튜...

ITWorld 2024.04.18

 

글로벌 트렌드 / 기업 문화

“글로벌 시대의 적재적소 인재 활용” 진짜 실력을 파악하는 AI 영어 능력 평가가 필요한 이유 - Summary

영어가 지배적으로 쓰이는 대부분의 비즈니스 관계에서 기업이 영어를 잘 구사하는 직원을 보유할 때의 장점은 경쟁력, 고객 관계, 고객 요구 파악 등에서 너무나 명확하다. 그러나 국내 기업의 HR과 교육 전략에서 기존 영어 스피킹 시험 점수를 직원 영어 ...

웅진컴퍼스 2024.04.15

 

AIㆍML / 개발자

“기계는 어떻게 학습하는가” 자바 개발자를 위한 머신러닝 알고리즘 구현과 학습 - HowTo

챗GPT, 바드 같은 대규모 언어 모델 기반의 AI 챗봇 서비스가 인기를 끌면서 AI 시스템의 핵심 요소인 머신러닝도 집중 조명을 받고 있다. 대규모 언어 모델(Large Language Model)은 개발자 사이에서도 빠르게 필수적 코딩 보조 도구로...

ITWorld 2024.03.29

 

오피스ㆍ협업

“AI가 기업 협업 방식에 어떤 영향을 미칠까?” 아틀라시안 인텔리전스로 경험하는 팀워크 혁신

AI는 우리가 일하는 방식을 완전히 바꾸는 지각변동을 일으키고 있습니다. 맥킨지(McKinsey)에 따르면, 전 세계 56% 기업이 AI를 사용하고 있으며, 이 수치는 계속해서 늘어나고 있습니다. 그렇다면, AI가 협업 솔루션과 만나면 어떤 ...

Atlassian / 오픈소스컨설팅 2024.03.08

 

AIㆍML / 데이터ㆍ분석

“BI와 AI의 신뢰할 수 있는 결합” 차세대 엔터프라이즈 애널리틱스 구현 전략 - Tech Summary

오늘날 AI는 모든 기업의 공통된 고민이다. 특히 기존 BI에 AI를 결합해 어떤 새로운 가치를 만들 수 있을지 관심이 많다. 일부는 오픈AI 챗GPT나 구글 바드 같은 생성형 AI를 그대로 가져와 IT 인프라에 통합했는데, 구축과 운영 과정에서 조악...

MicroStrategy 2024.01.19

 
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