갶�트너갶� 제시하�� 2026�Ƅ 10대 전략 기술 트렌드: 2026�Ƅ의 기술 리더�� AI를 기본 아키텍처로 설계하고, 인간과 AI를 통합하며, 신뢰·보안·지정학 리스크를 선제적으로 관리하�� 설계자이자 융합자이며 개척자갶� 되어야 ��니다.

발표자: 진 알바레즈(Gene Alvarez), 토리 폴먼(Tori Paulman), 번역: 챗G�ʰ�(ChatGPT)

혼돈의 시대, 2026�Ƅ을 준비하�� 기술 동반자들

아래 글은 Gartner IT Symposium/Xpo에서 진 알바레즈(Gene Alvarez)왶� 토리 폴먼(Tori Paulman)이 발표한 ‘2026�Ƅ 10대 전략 기술 트렌드’ 중 핵심 8갶�지 트렌드를 중심으로, 두 연사의 설명 방식과 비유를 최댶��� 살려 블로그용 요약 글 형태로 정리한 것입니다.

진 알바레즈왶� 토리 폴먼은 2025�Ƅ을 “혼돈으로 갶�득 찬 한 해”라고 표현하며 발표를 시작했습니다. 지정학적 불안정, 경제적 변동성, AI 인재 부족, 급변하�� 사이버 보안 환경까지—IT 리더들은 그야말로 슈퍼히어로갶� 되어야 했다�� 이야기입니다.

그리고 2026�Ƅ, 이 여정은 계속됩니다. 다만 이번 여정에서�� 혼자갶� 아닙니다. 갶�트너(Gartner)�� 설계자(�������󾱳ٱ𳦳�), 융합자(����Գٳ���������), 갵Ӳ�자(�ղ��Բ��ܲ�����) 등��CIO왶� 기술 리더들이 앞으로 만나게 될 세 명의 동반자를 제시��니다. 이들은 각각 AI 기반 혁신, 응용과 확장, 신뢰왶� 보안을 책임지�� 존재입니다.

이제, 이 동반자들이 이끄�� 8갶�지 핵심 기술 트렌드를 살펴보겠습니다.

1. AI 네이티브 개발 플랫폼 (AI-Native Development Platforms)

첫 번째 트렌드�� “사람과 AI갶� 한 팀이 되�� 개발 환경”입니다. 이제 개발자�� 혼자갶� 아닙니다. 각 개발자 옆에�� 마치 아이언맨의 ‘자비스(Jarvis)’처럼 협업하�� AI갶� ��께��니다.

이러한 플랫폼에서�� AI갶� 코드 작성, 테스트, 설계까지 개발 과정 전반에 참여��니다. 그 결과, 소수의 개발자왶� AI갶� 결합된 초소형 팀(tiny teams) 이 여러 프로젝트를 동시에 수행할 수 있게 됩니다.

스타트업 생태계에서 이미 그 효과갶� 입증되고 있으며, 기업 입장에서�� 만성적인 애플리케이션 백로그 문제를 해결할 현실적인 대안이 됩니다. 앞으로�� “외부 솔루션을 도입할 것인갶�?”보다 “AI왶� ��께 우리만의 애플리케이션을 직접 만들 수 있��갶�?”를 먼저 고민하게 될 것입니다.

2. AI 슈퍼컴퓨팅 플랫폼 (AI Supercomputing Platforms)

AI 네이티브 개발이 갶�능해지려면, 그 뒤를 받쳐주�� 인프라갶� 필요��니다. AI 슈퍼컴퓨팅 플랫폼은 갶�속기, 오케스트레이션, 고속 인프라를 결합해 갶�장 적합한 컴퓨팅 환경을 실시간으로 찾아주�� 역할을 ��니다.

발표에서�� 이를 “기억에 의존한 종이 지도”갶� 아닌 GPS에 비유했습니다. 개발자�� 복잡한 인프라를 직접 고민하지 않아도 되고, 시스템이 비용과 성능을 고려해 자동으로 최적의 경로를 선택��니다.

바이오테크 기업의 신약 개발, 금융사의 리스크 모델링, 에너지 기업의 기후 시뮬레이션 등에서 이미 속도왶� ��율의 차이를 만들어내고 있�� 핵심 기반 기술입니다.

3. 멀티에이전트 시스템 (Multiagent Systems)

하나의 거댶��� AI보다, 역할이 분명한 여러 AI갶� 협력하�� 구조갶� 더 강력해지고 있습니다. 멀티에이전트 시스템은 포뮬러원(F1) 레이싱의 피트 크루처럼, 각 에이전트갶� 명확한 역할을 수행하며 복잡한 업무를 ��께 처리��니다.

이 방식은 환각(hallucination)을 줄이고, 복잡한 워크플로우를 유연하게 대응할 수 있다�� 장점이 있습니다. 중요한 점은 작고, 구체적으로 시작하�� 것입니다. 모든 것을 아�� 단일 에이전트갶� 아니라, 서로를 호출하며 보완하�� 구조갶� 핵심입니다.

이제 에이전트�� 인간을 대체하�� 존재갶� 아니라, 인간을 보완하�� 디지털 동료로 자리 잡고 있습니다.

4. 도메인 특화 언어 모델 (Domain-Specific Language Models)

범용 대형 언어 모델이 ‘국회도서관’이라면, 도메인 특화 언어 모델은 특정 분야의 전문 도서관에 갶�깝습니다.

의료, 법률, 금융, 건설 규제왶� 같은 영역에서�� “무엇을 모르��지”갶� 명확한 모델이 오히려 더 큰 갶�치를 제공��니다. 예를 들어, 방댶��� 임상 연구 데이터를 AI갶� 지속적으로 정리·제공한다면, 전문 인력은 탐색이 아닌 판단에 집중할 수 있습니다.

갶�트너�� CIO들이 이러한 모델을 디지털 서비스 형태로 제공할 수 있�� ‘갶�치의 금광’ 위에 서 있다고 표현��니다. 단, 투명성과 최신성 유지를 위한 새로운 역할—예를 들어 컨텍스트 엔지니어의 중요성도 ��께 강조됩니다.

5. 피지컬 AI (Physical AI)

“창문 밖으로 던질 수 있으면, 그것은 피지컬 AI입니다.” 발표에서 갶�장 기억에 남�� 정의 중 하나입니다.

피지컬 AI�� 로봇, 드론, 자율 디바이스처럼 물리적 세계왶� 직접 상호작용하�� AI를 의미��니다. 로봇 청소기, 전력 설비를 점검하�� 드론, 공장에서 작업하�� 로봇 모두 여기에 해당��니다.

물리 세계의 특징은 ‘예측 불갶�능성’입니다. 따라서 피지컬 AI�� 지속적인 학습과 시행착오를 전제로 하며, 이�� 곧 안전과 신뢰에 댶��� 새로운 접근을 요구하게 됩니다.

6. 선제적 사이버 보안 (Preemptive Cybersecurity)

기존 보안이 “침해 이후의 대응”이었다면, 선제적 사이버 보안은 “예측이 곧 보호”라�� 개념입니다. 영화 마이너리티 리포트처럼, 공격이 발생하기 전에 AI갶� 위협을 감지하고 차단��니다.

AI 기반 보안운영(SecOps)은 공격 갶�능성을 예측하고, 허니팟을 자동 생성해 공격자를 유인·격리할 수 있습니다. 이미 공격자들이 AI를 활용하고 있�� 만큼, 방어 역시 같은 수준의 지능을 갖추�� 것이 필수갶� 되고 있습니다.

7. 디지털 출처 (Digital Provenance)

AI갶� 생성한 콘텐츠갶� 넘쳐나�� 시대, “이 정보�� 어디에서 왔��갶�?”를 증명하�� 능력이 중요해지고 있습니다.

디지털 출처 혹은 원산지 관리�� 데이터왶� 콘텐츠의 출처, 변경 이력, 진위 여부를 검증하�� 기술로, 향후 기업의 신뢰왶� 브랜드 보호에 핵심 역할을 하게 될 것입니다.

8. 지리적 이전 (Geopatriation)

마지막 트렌드�� 기술과 지정학의 결합입니다. 데이터, 인프라, AI 모델은 더 이상 ‘글로벌하게 동일’할 수 없으며, 국갶�·지역별 규제왶� 갶�치에 맞게 재구성되어야 ��니다.

갶�트너�� 이를 지오파트리에이션이라 부르며, 기술 전략 역시 정치·경제적 현실을 고려한 현지화 전략이 필요하다고 강조��니다.

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맺으며

진과 토리�� 이번 발표를 통해 단순한 기술 목록이 아니라, 2026�Ƅ을 살아갈 CIO왶� IT 리더를 위한 ‘행동의 방향’을 제시��니다.

이 트렌드들은 아직 초기 단계이지만, 바로 그렇기 때문에 먼저 실험하고, 먼저 학습하�� 조직이 미래의 기준이 될 수 있습니다.

2026�Ƅ을 향한 여정, 이제 어떤 동반자왶� ��께하실지 고민해 보셔도 좋겠습니다.

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2030�Ƅ까짶� 은 지정학적 변화, 인재 부족, 사이버 보안 위협, 기후 위기라�� 4갶�지 핵심 요인에 의해 재편될 전망입니다. 기업들은 AI 활용, 협력 강화, 짶�속갶ĵ�성 통합을 통해 지금부터 준비해야 ��니다.

글쓴이: 신디 맥켄드리(Cindy McKendry) �鶹ԭ�� 공급망 커뮤니케이션 이사, 번역: 클로드(Claude)

공급망 환경은 전례 없�� 속도로 진화하고 있습니다. 2030�Ƅ을 바라보며, 기업들은 혼란과 혁신, 회복탄력성으로 정의되�� 미래에 직면해 있습니다. 최근 에피소드에서 고든 도노반(Gordon Donovan) �鶹ԭ�� 조달 및 외부 인력 담당 연구 부사장은 의 통찰을 공유했습니다. 이 보고서�� �鶹ԭ��갶� 공동 후원하고 이코노미스트임팩트(Economist Impact)갶� 개발한 미래 지향적 연구로, 앞으로 다갶�올 도전과 기회를 헤쳐나갶�기 위한 로드맵을 제시��니다.

2030�Ƅ까짶� 공급망을 좌우할 4갶�지 시나리오

1. 지정학적 변화왶� 세계화의 둔화

한때 공급망 ��율성의 초석이었던 세계화갶� 둔화되고 있습니다. 무역 긴장과 지역 분쟁, 변화하�� 경제 동맹이 기업들로 하여금 소싱 전략을 재고하도록 만들고 있습니다. 2030�Ƅ까짶� 공급망은 비용 최적화보다 회복탄력성을 우선시하며 더욱 지역화될 갶�능성이 높습니다. 기업들은 공급업체를 다각화하고 현지 파트너십에 투자하여 지정학적 리스크를 완화함으로써 이러한 변화에 대비해야 ��니다. 이러한 변화�� 또한 조직이 비용 ��율성과 보안 및 민첩성 사이에서 균형을 맞추도록 요구할 것입니다. 이�� 미묘하지만 필수적인 절충안입니다.

2. 다갶�오�� 인재 절벽

공급망 산업은 심각한 인재 부족에 직면해 있습니다. 경험 많은 전문갶�들이 은퇴하고 새로운 기술 요구사항이 등장하면서, 조직들은 뒤처질 위험에 처해 있습니다. 도노반(Donovan)은 선제적인 인력 계획의 필요성을 강조��니다. 즉, 디지털 기술과 짶�속갶ĵ�성에 댶��� 전문 지식을 갖춘 인재를 교육하고, 역량을 강화하며, 유치하�� 데 투자해야 ��니다. 미래의 인력은 전통적인 조달 지식과 고급 분석 및 기술 능력을 결합해야 할 것입니다. 이러한 인재 격차를 해결하지 못하�� 기업들은 운영 비��율성과 혁신 기회 상실의 위험에 처하게 됩니다.

3. 증갶�하�� 사이버 보안 위협

은 ��율성을 갶�져오지만, 동시에 취약성도 야기��니다. 클라우드 플랫폼과 IoT 기기를 통해 공급망이 점점 더 연결되면서, 사이버 공격은 중댶��� 위협이 되고 있습니다. 2030�Ƅ까짶� 은 조달 리더들의 최우선 과제갶� 될 것입니다. 기업들은 디지털 인프라의 모든 계층에 보안을 내장하고, AI 기반 위협 탐지왶� 실시간 모니터링을 활용하여 운영을 보호해야 ��니다. 단 한 번의 침해로도 전체 네트워크갶� 중단될 수 있으며, 이�� 사이버 보안을 단순한 IT 문제갶� 아닌 공급망 리더들의 전략적 필수 사항으로 만듭니다.

4. 기후 회복탄력성과 짶�속갶ĵ�성

기후 변화�� 더 이상 먼 미래의 우려갶� 아니라 ˳ѫ��의 현실입니다. 극단적인 기상 현상과 자원 부족, 규제 압력은 긴급한 조치를 요구��니다. 은 핵심 조달 기준이 되어 공급업체 선정과 투자 결정에 영향을 미칠 것입니다. 도노반은 탄소 발자국 감소부터 원칙 채택에 이르기까지 공급망 전략에 기후 회복탄력성을 통합할 것을 옹호��니다. 짶�속갶ĵ�성을 수용하�� 조직은 규제를 준수할 뿐만 아니라 브랜드 평판과 고객 충성도도 향상시킬 것입니다.

향후 10�Ƅ을 위한 전략적 필수 사항

이러한 복잡한 환경에서 번창하기 위해, 조직들은 전체론적 접근 방식을 수용해야 ��니다.

AI왶� 디지털 인프라 활용

인공짶ĵ�은 에서 혁신적인 역할을 할 전망입니다. 예측 분석부터 자동화된 의사결정까지, AI�� 기업이 혼란을 예측하고, 소싱을 최적화하며, 네트워크 전반의 갶�시성을 향상시키�� 데 도움을 줄 수 있습니다. 지금 AI에 투자하�� 기업들은 민첩성과 대응력에서 경쟁 우위를 확보할 것입니다.

협력과 신뢰 조성

공급망은 고립된 사일로갶� 아닌 생태계입니다. 공급업체, 파트너, 심지어 경쟁사왶� 강력한 관계를 구축하�� 것이 회복탄력성에 필수적입니다. 투명성과 신뢰�� 성공적인 협력의 토대갶� 되어 공유된 혁신과 위험 완화를 갶�능하게 ��니다. 도노반은 협력이 미래 공급망 성공의 초석이라고 강조��니다.

조달에 짶�속갶ĵ�성 내장

짶�속갶ĵ�성은 더 이상 선택 사항이 아니라 비즈니스 필수 사항입니다. 환경적, 사회적 책임을 우선시하�� 기업들은 경쟁 우위를 확보하고, 의식 있�� 소비자를 유치하며, 진화하�� 규제를 준수할 것입니다. 조달 리더들은 짶�속갶ĵ�성 지표를 공급업체 평갶�왶� 장기 계약에 통합해야 ��니다.

지금 행동해야 할 때입니다

2030�Ƅ은 먼 미래처럼 보일 수 있지만, 기업들이 오늘 내리�� 결정이 내일의 성공을 결정��니다. 도노반의 메시지�� 명확��니다. 지금 준비를 시작하십시오. 카테고리 전략을 지정학적 현실에 맞추고, 인력 개발에 투자하며, 디지털 인프라를 강화하고, 짶�속갶ĵ�성에 전념하십시오. 그렇게 함으로써 여러분은 앞으로의 도전을 헤쳐나갈 뿐만 아니라 성장과 혁신을 위한 새로운 기회도 발굴할 수 있을 것입니다.

공급망의 미래�� 복잡하지만, 동시에 갶�능성으로 갶�득 차 있습니다. 통찰력과 민첩성, 협력을 통해 기업들은 불확실성을 이점으로 전환하고 단순히 회복탄력적일 뿐만 아니라 진정으로 미래에 대비된 공급망을 구축할 수 있습니다.

• 원문: , , Forbes.com

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컴플라이언스�� 더 이상 단순한 규제 충족 활동이 아니라, ��율성과 신뢰, 성장을 위한 전략적 자산으로 활용될 수 있습니다. 클라우드 시대의 공동 책임 모델과 AI 활용 방안에 댶��� KPMG 전문갶�의 실용적인 조언을 확인하세요.

글쓴이: 리처드 하월스(Richard Howells),��번역: 클로드(Claude)

수십 �Ƅ 동안 컴플라이언스�� 비즈니스를 하�� 데 드�� 비용으로 여겨져 왔습니다. 감사자왶� 규제 기관을 만족시키기 위한 “필요악”이었던 것입니다. 많은 조직에서 컴플라이언스�� 여전히 사일로에 갇혀 있으며, 감사 시즌이나 보안 침해갶� 발생한 후에야 수면 위로 떠오릅니다. 수동 보고, 분산된 시스템, 일관성 없�� 데이터로 인해 규정 준수를 입증하거나 새로운 규제에 신속하게 대응하기갶� 어렵습니다.

한편, 위험 부담은 계속해서 증갶�하고 있습니다. 글로벌 개인정보보호법, ESG 보고 기준, 사이버보안 의무 사항이 동시에 강화되고 있습니다.

그러나 오늘날의 디지털 경제에서 컴플라이언스�� 더 이상 단순히 “체크박스를 표시하��” 업무갶� 아닙니다. 복잡한 규제왶� 증갶�하�� 사이버 위험을 헤쳐나갶ĵ� 글로벌 기업들에게 컴플라이언스�� 자원을 소모하�� 부담이 될 수도 있고, ��율성과 신뢰, 성장을 위한 발판이 될 수도 있습니다.

우수한 컴플라이언스갶� 비즈니스에 어떻게 도움이 되��갶�

최근 에피소드에서 KPMG의 전무이사인 브라이언 젠슨(Brian Jensen)은 조직들이 클라우드 기반 엔터프라이즈 시스템 시대에 컴플라이언스를 어떻게 재고할 수 있��지 공유했습니다. 그의 관점은 컴플라이언스를 부담으로 취급하�� 체크박스 사고방식에 반기를 듭니다. 젠슨은 제대로 수행될 경우 컴플라이언스갶� 혁신을 늦추기보다�� 오히려 갶�능하게 할 수 있다고 믿습니다.

젠슨은 간단한 예시를 들었습니다. “제갶� 갶�장 좋아하�� 컴플라이언스 요구사항 중 하나�� 웹사이트에서 구매를 하려고 할 때 주소를 입력하기 시작하면 양식이 입력하�� 대로 주소를 자동으로 제안하�� 것입니다. 그것은 고객에게�� 편리함처럼 보이지만, 실제로�� 리스크 관리 컴플라이언스 기능입니다.”

사소한 사용자 경험 기능처럼 보이�� 것이 실제로�� 많은 일을 처리��니다. 신용카드 제공업체갶� 거래를 검증하�� 데 도움이 되고, 배송 정확도를 향상시키며, 비용이 많이 드�� 배송 오류를 줄입니다. 고객은 원활한 결제를 경험하고, 비즈니스�� 반품이 줄어들어 더 ��율적으로 운영되며, 결제 네트워크�� 사기를 완화��니다. 젠슨은 기업들이 이러한 비전을 수용하기를 원��니다. 즉, 데이터 무결성을 보호하면서 동시에 회사왶� 고객 모두에게 실질적인 갶�치를 제공하�� 컴플라이언스 조치입니다.

클라우드에서의 공동 책임 탐색��기

ERP 시스템이 점점 더 클라우드 또�� 하이브리드 클라우드 모델로 이동함에 따라, 필요한 컴플라이언스 조치도 변화했습니다. 기술 스택의 모든 계층을 소유하�� 대신, 기업들은 이제 공동 책임 모델 내에서 운영��니다. 이 모델에서�� 제공업체, 하이퍼스케일러, 고객이 각각 데이터 보안과 규제 기준 충족에 있어 명확한 역할을 갶�집니다.

그러나 책임은 워크로드왶� ��께 이전되지 않습니다. 파트너갶� 인프라를 관리하�� 경우에도, 사고갶� 발생하면 기업이 여전히 결과에 댶��� 책임을 집니다. 그렇기 때문에 명확한 문서화, 명시적인 역할 정의, 사전 예방적 모니터링이 중요��니다.

젠슨은 여기서 정확성의 중요성을 강조��니다. “대부분의 회사�� 모든 것이 SOC 보고서로 커버된다고 갶�정합니다”라고 그�� 말했습니다. “그러한 혼란은 갶�동 시간, 운영, 컴플라이언스의 문제로 이어집니다. 현실은, 조직들이 격차왶� 오해를 피하기 위해 시스템의 각 계층에 댶��� 누갶� 책임이 있��지 명확하게 정의해야 한다�� 것입니다.”

AI 시대에 혁신과 컴플라이언스갶� 왜 상충되지 않��갶�

많은 조직들은 컴플라이언스갶� 혁신 능력을 늦춘다고 주장��니다. 젠슨은 그것이 오해라고 말��니다. 진짜 장벽은 기술 부채왶� 현대적 아키텍처에 댶��� 투자 부족이지, 규제 요구사항 자체갶� 아닙니다.

브레이크갶� 자동차갶� 더 빨리 움직이�� 것을 막�� 것이 아니라 오히려 안전하게 그렇게 할 수 있게 하�� 것처럼, 내장된 컴플라이언스 메커니즘은 혁신이 무모하지 않도록 보장��니다. 디지털 전환 여정에 리스크 관리를 내재화하�� 회사들은 AI왶� 자동화 같은 새로운 기술을 자신감 있게 채택할 수 있습니다.

앞으로 AI�� 기업들이 컴플라이언스를 관리하�� 방식을 변화시킬 것입니다. AI 기반 에이전트�� 일상적인 모니터링과 거래 확인을 처리할 수 있어, 직원들이 예외 사항과 고부갶�갶�치 활동에 집중할 수 있게 ��니다. 그러나 젠슨은 AI를 “마법”처럼 취급하�� 것에 댶��� 경고했습니다. 깨끗하고 정확한 데이터왶� 적절한 거버넌스갶� 없으면, 자동화�� 실수를 확대할 수도 있습니다.

젠슨은 ERP의 미래갶� 신뢰할 수 있�� 거래 시스템 위에 지능형 에이전트갶� 계층화되어 인간의 판단을 대체하�� 것이 아니라 증강하�� 모습이 될 것이라고 예측��니다.

컴플라이언스를 경쟁 우위로 만들기

조직들이 컴플라이언스를 장애물로 보�� 것을 멈추고 신뢰, 회복력, 민첩성의 기반으로 보기 시작할 때, 그것은 진정한 경쟁 우위갶� 됩니다. 컴플라이언스�� 고객을 보호하고, 데이터를 강화하며, 글로벌로 확장하고 혁신할 수 있�� 신뢰를 만들어냅니다.

결국, 우수한 컴플라이언스 프로그램은 감사자를 만족시키�� 것에 관한 것이 아닙니다. 비즈니스갶� 안전하고 ��율적으로, 그리고 성실하게 운영되도록 보장하�� 것입니다.

KPMG의 브라이언 젠슨(Brian Jensen)과의 전체 대화를 ERP의 미래(Future of ERP) 팟캐스트에서 들어보세요.

• 원문: , , Forbes.com

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클라우드왶� AI로 복잡해진 현대 ERP 환경에서 사이버 보안은 침입자를 막�� 차원을 넘어, 문화 개선, AI 기반 방어, 생태계 거버넌스를 통한 디지털 신뢰 구축으로 진화해야 ��니다. 공급망 분야에서 25�Ƅ 이상 활동해 온 전문갶�의 제안을 확인하세요.

글쓴이: 리처드 하월스(Richard Howells),��번역: 클로드(Claude)

수십 �Ƅ 동안 시스템의 보안은 간단했습니다. 데이터�� 온프레미스, 말 그대로 “지하실에” 안전하게 보관되었습니다. 방화벽과 로컬 접근 제어만으로도 위험을 차단할 수 있었습니다.

그 시대�� 끝났습니다.

오늘날 ERP 환경은 하이브리드 클라우드, SaaS 확장 기능, API, 그리고 AI 플러그인에 걸쳐 있습니다. 한때 조용히 백그라운드에서 작동하던 시스템들이 이제�� 대륙을 넘나들며 , HR 워크플로우, 재무 운영을 지원하고 있습니다. ERP의 사이버 보안은 더 이상 침입자를 막�� 데 국한되지 않습니다. 상호 연결되고 AI갶� 주도하�� 세상에서 복잡성을 관리해야 ��니다.

오늘날의 핵심 과제�� 도구의 부족이 아닙니다. 대신, 공격자들이 진화하�� 속도왶� 거버넌스 및 회복력 모델이 적응하�� 속도 사이의 격차갶� 점점 벌어지고 있다�� 사실입니다.

위협 환경: 익숙한 공격, 더 똑똑해진 도구

피싱, 랜섬웨어, 내부자 오용이라�� 핵심 전술은 변하지 않았지만, 공격의 속도왶� 정확성은 극적으로 증갶�했습니다. �� 이제 진짜 비즈니스 서신과 구별할 수 없�� 피싱 이메일을 작성��니다. 딥페이크�� 사회공학적 캠페인에 불안할 정도의 신뢰성을 부여��니다. 서비스형 범죄(Crime-as-a-Service) 마켓플레이스�� 누구나 구독을 통해 정교한 공격 인프라를 대여할 수 있음을 의미��니다.

IBM의 최신 에 따르면, 피싱은 여전히 최고의 초기 공격 벡터이며, 랜섬웨어�� 유출당 평균 500만 달러 이상의 비용을 발생시킵니다. 갶�장 비용이 많이 드�� 사고�� 악의적인 내부자로부터 발생하��데, 이�� 핵심 재무 및 공급망 데이터에 댶��� 특권적 접근 권한을 갶�진 사용자들이 많은 ERP에서 증갶�하�� 우려 사항입니다.

복잡성과 공동 책임의 시대

IBM 컨설팅의 사이버 보안 서비스 조직 컨설턴트인 라이언 트룹(Ryan Throop)이 최근 ERP의 미래(Future of ERP) 팟캐스트 에피소드에서 설명했듯이, 깔끔하게 격리된 ERP 시스템의 시대�� 끝났습니다. “ERP�� 역할과 권한 부여갶� 핵심이었다”고 그�� 말했습니다. “이제�� 사이버 회복력이 관건입니다.”

많은 조직이 여전히 책임의 파편화갶� 얼마나 심화되었��지 과소평갶�하고 있습니다. 오늘날의 하이브리드 ERP 환경에서 하이퍼스케일 업체들은 인프라를 보호하고, 벤더들은 패치를 처리하며, 통합업체들은 연결성을 관리하지만, 기업은 자사의 데이터에 댶��� 책임을 여전히 지고 있습니다. “모든 참여자를 매핑하기 시작하면,” 트룹은 덧붙였습니다. “공동 보안 책임의 복잡성을 무시하�� 것이 불갶�능해집니다.”

이러한 복잡성은 종종 사각지대를 남깁니다. 보안 운영 센터�� 네트워크왶� 엔드포인트를 모니터링할 수 있지만, ERP 환경은 일반적으로 이러한 프레임워크 밖에 있으며, 애플리케이션 팀에 의해 별도로 관리됩니다. IBM이 관찰한 바왶� 같이, 이러한 사일로화된 감독은 중요한 ERP 로그왶� 위협 지표갶� 전사적 사고 대응 시스템에 거의 도달하지 못한다�� 뜻입니다.

2025�Ƅ 이후의 사이버 회복력은 ERP를 보안 운영에서 일급 시민으로 취급한다�� 뜻입니다. 즉, 다른 핵심 시스템과 동일한 엄격함으로 모니터링하고 방어해야 ��니다.

회복력 구축을 위한 세 갶�지 기초적 조치

1. 문화왶� 위생

인적 오류�� 여전히 산업 전반에 걸쳐 사이버 사고의 주요 원인 중 하나입니다. 사용자들이 매일 민감한 재무 및 운영 데이터를 처리하�� ERP 환경에서�� 기술만큼이나 문화갶� 중요��니다.

“보안 인식 교육은 많은 발전을 이루었다”고 트룹은 말했습니다. “더 이상 슬라이드를 클릭하�� 것만이 아닙니다. 상호작용적이고 심지어 게임화되어 있습니다. 사람들은 실제로 공감할 수 있�� 실제 공격 시나리오를 경험��니다.”

갶�장 선진적인 조직들은 이제 ERP 사용자를 위해 이러한 프로그램을 맞춤화��니다. 접근 권한을 얻기 전에 직원들은 자신의 역할을 수행하�� 방법과 자격 증명 공유나 세션을 잠그지 않고 방치하�� 것과 같은 부주의한 행동의 결과를 모두 다루�� 교육을 이수��니다.

2. 방어를 위한 AI

인공짶ĵ�은 빠르게 공격자의 이점이자 방어자의 동맹이 되고 있습니다. IBM 데이터에 따르면 AI 기반 보안을 사용하�� 조직은 평균적으로 유출 비용을 190만 달러 절감하고 사고를 80일 더 빨리 해결��니다. ERP 시스템 내에서 AI 기반 분석은 거래 데이터의 이상 징후를 감지하고, 비정상적인 접근 패턴을 표시하며, 피해갶� 확산되기 전에 차단을 자동화할 수 있습니다.

감지를 넘어서 AI�� 전체 보안 운영을 강화��니다. 일상적인 모니터링을 자동화하고, 애플리케이션 전반에 걸쳐 인사이트를 연관시키며, 갶�장 중요한 경고의 우선순위를 지정��니다. 대규모로 반복적인 작업을 처리함으로써 AI�� 보안 팀이 전략적 분석과 더 빠르고 효과적인 대응에 집중할 수 있도록 ��니다.

3. 거버넌스왶� 생태계 신뢰

ERP 환경은 고립되어 작동하지 않습니다. 벤더, 계약업체, 규제 기관의 생태계에 의존��니다. 섀도우 AI 프로젝트, 소규모 파트너들 간의 불균등한 회복력, 파편화된 규제 등은 모두 시스템적 위험을 증갶�시킵니다.

신뢰를 구축하려면 이제 생태계 전반에 걸친 보다 조율된 접근 방식이 필요��니다. 선도적인 조직들은 ��Ӥ�화된 제3자 평갶�를 시행하고, 조달 중에 사이버 보안 인증 증거를 요청하며, 파트너갶� 데이터를 저장하고 관리하�� 방식에 댶��� 투명성을 요구하고 있습니다. 다른 조직들은 위협 인텔리전스왶� 모범 사례를 공유하여 관련된 모든 사람의 보안 기준을 높이�� 공공-민간 동맹을 형성하고 있습니다.

궁극적으로 효과적인 거버넌스�� 갶�시성과 책임성이 관건입니다. 전체 ERP 생태계의 보안 태세를 보고 측정할 수 있�� 회사�� 위협을 예측하고, 규정을 준수하며, 갶�치 사슬의 모든 계층에서 데이터갶� 보호되고 있음을 고객에게 입증할 수 있�� 더 나은 위치에 있습니다.

방어에서 디지털 신뢰로

운영의 핵심에 ERP 시스템을 의존하�� 기업의 경우, 공동 책임을 마스터하고, AI 기반 방어를 채택하며, 강력한 보안 문화를 육성하�� 일은 단순히 유출을 방지하�� 차원 이상의 의미갶� 있습니다. 디지털 신뢰를 구축��니다. 데이터 보호왶� 신뢰성이 기업을 차별화하�� 시장에서, 회복력 있�� 사이버 보안 태세�� 위험을 감소시키고, 혁신을 갶�속화하며, 고객, 규제 기관, 파트너들 사이에서 신뢰를 강화��니다.

IBM의 Ryan Throop과의 전체 대화를 에서 들어보세요.

• 원문: , , Forbes.com

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2025�Ƅ 트렌드�� 에이전틱 AI 통합, 클라우드 네이티브 솔루션 확대, AI 기반 의사결정 지원 등을 중심으로 기업의 과 혁신을 갶�속화할 전망입니다. 업계 거인들의 흥미로운 예측을 지금 바로 확인하세요.

글쓴이: 오이큐 일갶�(Öykü Ilgar), 번역: 클로드(Claude)

2025�Ƅ 환경은 흥미로운 변화를 맞이할 예정입니다. 포레스터(Forrester), 갶�트너(Gartner), IDC, 딜로이트(Deloitte), 프라이스워터하우스쿠퍼스(PwC)왶� 같은 업계 거인들의 흥미로운 예측을 ��께 살펴보겠습니다. 이들 기업은 기술과 전략이 완벽하게 조화를 이루며, 끊임없이 진화하�� 시장에서 기업이 번창할 기회를 만들어내�� 미래의 모습을 그려냅니다.

갶�상의 수정구슬을 들고 2025�Ƅ 클라우드 ERP를 형성할 트렌드를 탐험해 보겠습니다.

트렌드 1: 에이전틱 AI의 부상

두드러진 트렌드 중 하나�� ERP 시스템 내 과 자동화의 통합입니다. 딜로이트�� 조직들이 ERP 시스템 내 운영을 간소화하고 생산성을 향상시키기 위해 한다�� 필요성을 강조��니다. 딜로이트의 예측에 따르면 2025�Ƅ까지 를 사용하�� 기업의 25%갶� AI 에이전트를 배치할 전망이며, 이 수치�� 2027�Ƅ까지 50%로 성장할 것으로 예상됩니다.

올해 우리갶� 자주 듣게 될 새로운 용어갶� 있습니다. 바로 에이전틱 AI입니다. 이러한 AI 에이전트�� 최소한의 인간 개입으로 복잡한 작업을 수행하도록 설계되어 있으며, 이�� 비즈니스 운영에서 더욱 자율적인 시스템으로의 전환을 반영��니다. 기업들이 생산성 향상을 위한 AI의 잠재적 이점을 인식함에 따라, 실험적 단계에서 AI의 실질적 구현으로 더 큰 변화갶� 예상됩니다.

PwC�� 이로 인해 인간 근로자왶� AI 에이전트를 포함하�� 인력이 생겨나 지식 작업 능력을 두 배로 높이고 생산성을 향상시킬 것으로 예상하며, 이를 위해 이라고 전망��니다.

트렌드 2: 클라우드 네이티브 솔루션으로의 전환

하이브리드 도입이 확산됨에 따라 클라우드 네이티브 솔루션으로의 명확한 이동이 관찰됩니다. 이러한 전환은 기업이 변화하�� 시장 수요왶� 운영상 도전에 적응하�� 데 필수적입니다. 갶�트너�� 으로 예측하며, 이�� ERP 시스템의 클라우드 플랫폼 마이그레이션이 상당함을 나타냅니다.

그러나 퍼블릭 클라우드 보안에 댶��� 오해왶� 우려�� 새로운 것이 아닙니다. 이�� 증갶�하�� 규제 요구사항과 데이터 개인정보 보호에 댶��� 공공의 우려를 고려할 때 데이터 관리 접근 방식의 중요한 순간을 강조��니다. 이러한 맥락에서 포레스터�� 데이터 주권과 보안에 댶��� 우려갶� 높아짐에 따라 조직들이 한다고 강조��니다.

갶�트너�� 이며, 이�� 전�Ƅ 대비 9.3% 증갶�할 것으로 예상��니다.

트렌드 3: AI 기반 의사결정 지원 도구 활용

ERP 시스템에 AI를 통합하�� 일은 데이터 기반 의사결정을 강화하�� 데 핵심적입니다. 갶�트너�� 2028�Ƅ까지 일상적인 업무 으로 예상하며, 이�� 2024�Ƅ 0%에서 눈에 띄�� 증갶�입니다.

포레스터�� 의사결정 지원과 ��께 비즈니스 성과의 향상을 위해 고급 분석을 활용하�� 데이터 기반 의사결정을 우선시하�� 문화 조성이 중요하다고 강조��니다. 마찬갶�지로 딜로이트�� 하�� 일의 중요성을 강조하며, 이�� 더 나은 재무 관리왶� 전략적 계획으로 이어질 수 있다고 말��니다.

�� 2025�Ƅ 후반까지 35%의 조직이 AI 기반 디지털 근로자를 활용하고 직원 기술과 협업을 향상시키기 위한 교육 프로그램에 투자할 전망이라고 덧붙입니다.

트렌드 4: 고급 사이버보안 프로토콜 우선순위화

기술이 진화하면 위협도 진화��니다. 에 이를 것으로 예상되며, 이�� 선제적 보안 조치에 댶��� 더 큰 강조를 촉발��니다.

조직들이 점점 더 많은 데이터를 클라우드로 마이그레이션하고 AI 통합이 규범화 됨에 따라, 강력한 사이버보안 조치�� 피해를 최소화하거나 제거하�� 핵심이 됩니다. 갶�트너�� 조직들이 클라우드 환경으로 더 많은 데이터를 전환함에 있어 데이터 보안과 규정 준수를 우선시해야 한다고 강조��니다.

퍼블릭 클라우드 전략에 AI를 통합하�� 일이 점점 더 중요해지면서 프라이빗 클라우드 솔루션에 댶��� 논의갶� 이루어지고 있습니다. 포레스터�� 2025�Ƅ까지 대부분의 주요 퍼블릭 클라우드 사업자갶� 할 것으로 예측��니다.

트렌드 5: ESG 보고 및 탄소 발자국 추적 수용

팟캐스트에서 �鶹ԭ��의 짶�속갶ĵ�성 및 상업 책임자 소피아 멘델스존(Sophia Mendelsohn)은 탄소 배출을 돈처럼 취급해야 한다고 강조하며 “탄소를 돈처럼 취급하고 싶다면, 돈과 같은 방식으로 계산해야 ��니다. 돈을 두�� 동일한 장소에 탄소도 두어야 ��니다. 즉, 비즈니스 의사결정이 이루어지�� 곳”이라고 말했습니다.

규제 기대치갶� 높아지고 이해관계자들이 더 큰 투명성을 요구함에 따라, 기업들은 ‘‘ 이니셔티브에 더 많은 자원을 할당할 것으로 예상됩니다. 이 트렌드�� 규정 준수 요구사항에 댶��� 대응일 뿐만 아니라 기업의 책임에 댶��� 대담한 선언으로, 지속 갶�능한 관행이 비즈니스 전략에 필수적인 부분이 되고 있음을 나타냅니다.

갶�트너�� 2025�Ƅ 하이퍼스케일 클라우드 서비스의 탄소 배출량이 갶� 될 것으로 예측��니다.

조직들이 짶�속갶ĵ�성을 점점 더 중요시하면서 하이퍼스케일 클라우드 사업자들은 자사의 짶�속갶ĵ�성 이니셔티브를 강화하고 탄소 배출량을 투명하게 보고해야 하�� 압박을 받고 있습니다. 기업들은 클라우드 워크로드를 최적화하면서 환경 영향을 최소화하�� 비용 인식 및 탄소 인식 설계 패턴을 옹호할 것으로 예상됩니다.

트렌드 6: 거댶��� 시스템에서 모듈형 시스템으로의 전환

거댶��� ERP 시스템에서 모듈형 ERP 시스템으로의 전환이 탄력을 받고 있습니다. �� 2027�Ƅ까지 글로벌 기업의 75%갶� 기존의 전통적인 거대 ERP 시스템을 모듈형 솔루션으로 대체하기 시작할 것으로 예측하며, 이�� 비즈니스 운영의 유연성과 확장성 향상에 댶��� 필요성에 기인��니다.

�� 이러한 전환을 주도하며, 다양한 비즈니스 기능 전반에 걸쳐 작업을 단순화하고 통합을 강화하�� ��Ӥ�화된 시스템을 옹호��니다. 모듈형 시스템은 조직이 특정 요구사항에 맞게 기능을 맞춤화할 수 있게 해주어 더욱 민첩하고 시장 수요에 민감하게 대응할 수 있게 ��니다.

트렌드 7: 복잡한 규제준수 환경 탐색

규제 환경이 더욱 복잡해지면서 ERP 시스템도 이 속도에 맞춰 진화해야 ��니다. 딜로이트�� 할 준비를 하고 있다고 밝혔으며, 이�� 이 분야에서 앞서나갶ĵ� 것의 중요성을 웅변적으로 보여줍니다.

미래의 ERP 시스템은 규제 변경 사항을 자동으로 반영하도록 자동 업데이트되�� 내장된 준수 기능을 갖출 예정입니다. 이�� 기업들이 이러한 업데이트를 수동으로 추적하고 구현해야 하�� 부담을 덜어줍니다. 향상된 준수 기능에�� 투명성과 책임성을 보장하�� 고급 보고 및 감사 도구도 포함됩니다. 규제 변경에 선제적으로 대응함으로써 기업들은 자신들의 평판을 보호하고 각 분야의 선두주자로 부상할 수 있습니다.

추갶� 인사이트를 원하신다면 2월 14일(한국 시각 오전 1시)�� 에 참여해 보세요.

• 원문: , �鶹ԭ�� BrandVoice, Forbes.com

The post 2025�Ƅ 클라우드 ERP 7대 트렌드 appeared first on �鶹ԭ�� Korea 뉴스센터.

AI갶� 잘못 사용될 갶�능성은 있지만 으로서의 잠재력이 막대��니다. 방댶��� 데이터세트로 훈련 받은 AI갶� 복잡한 시스템에서 위협을 적극 식별해 내�� 성공적인 적용사례갶� 속속 등장하고 있습니다.

글쓴이: 랄리트 파틸(Lalit Patil)

왶� , 나아갶� 처럼 새롭게 등장한 여러 기술로 인해 우리의 비즈니스 방식이 바뀌었습니다. 하지만 동시에 새로운 사이버보안 당면과제도 생겨났죠. 지난 2023�Ƅ 한 해에만 데이터 유출 사고로 인해 비즈니스에 평균 445만 달러의 손실이 발생했고 데이터 유출 사실을 탐지하�� 데 평균 207일이 걸렸습니다. 이처럼 변화 발전하�� 위협 환경 때문에 보다 정교한 보안 조치갶� 필요��니다.

생성 AI 시대의 보안 당면과제

전통적으로 두꺼운 성벽이 첫 번째 방어선이었습니다. 유사하게 방화벽이 액세스 컨트롤 리스트나 침입 예방 시스템과 ��께 디지털 자산에 댶��� 최외곽 방어선 역할을 했습니다. 하지만 오늘날의 ‘지능형 지속보안위협(APT)’은 기존의 방어체계를 우회할 새로운 방안을 찾아 내�� 데 훨씬 능숙��니다.

클라우드 ERP왶� 비즈니스 AI�� 복잡한 시스템을 낳았고 기존의 단일 장벽 보안 전략은 불충분��니다. 더욱이 기업 데이터의 60% 이상이 클라우드에 저장되므로 거댶��� 네트워크갶� 탄생했죠. 이처럼 확장된 네트워크왶� 원격근무 인력이 전통적인 보안 경계 너머에서 액세스하�� 상황에서�� 보안 당면과제갶� 한층 더 복잡해집니다.

갶�트너(Gartner)에 따르면 , 생성 AI�� 2024�Ƅ 사이버보안 트렌드를 움직이�� 10대 동인 중 하나입니다. 생성 AI를 개발하고 파인튜닝하려면 많은 데이터에 액세스해야 하죠. 엄격한 데이터 분류갶� 없다면 민감한 데이터갶� 우연히 기계학습 모델에 내장되어 데이터 유출 잠재력이 커집니다.

생성 AI�� 사람이 생각하�� 방식을 학습하고 흉내내�� 스마트한 도구왶� 같습니다. 하지만 사람과 마찬갶�지로 맹점도 있죠. 예컨대 갶�짜 데이터로 인해 생성 AI갶� 잘못 배울 수 있고 갶�짜 기사나 뉴스를 만드�� 데 사용될 수 있습니다. 이러한 취약점은 기계학습 모델 자체의 잠재적 보안 허점과 맞물려 생성 AI를 보안 공격을 부추기�� 대상이 될 수 있죠.

안전한 디지털 영역 만들기

이상의 당면과제에 대응하기 위해서�� 기존의 사이버보안 전략을 다시 생각해야 ��니다. 우리의 시스템을 안전하게 지키려면 몇 갶�지 사전 대응 조치갶� 필요��니다.

보안 프레임워크 수용: NIST CSF 같은 프레임워크�� 체계적인 접근법을 제공��니다. 단순한 체크박스 중심의 규정 준수 마인드를 벗어나 늘 변화 발전하�� 위협에 대비하�� 사전 대응식 마인드를 만듭니다.

저희 �鶹ԭ��에서�� 을 보안 로드맵으로 삼고 있습니다. 이 프레임워크를 적용한 기업은 식별(Identify), 탐지(Detect), 보호(Protect), 대응(Respond), 복구(Recover), 거버넌스(Govern) 등 6대 핵심 원칙을 토대로 보다 조직적이고 포괄적인 접근법을 취할 수 있습니다. 이 기본 원칙은 사이버 위협에 따른 복잡하고 지속적인 도전에 대응할 수 있�� 성숙하고 내구성 있�� 사이버보안 전략의 기반입니다.

제로 트러스트:��기본적으로 제로 트러스트(Zero Trust)�� 보안 시스템을 간소화��니다. 제로 트러스트�� 기본적으로 보안 침해갶� 발생한다�� 전제 하에서 움직입니다. 사용자 신원, 장소, 장비 건강상태 등 다양한 데이터 포인트를 이용해 모든 사용자를 매번 확인��니다. 이 단계를 통해 사람들에게 정말로 필요할 때 필요한 만큼만 액세스를 제공��니다. 유출 사고�� 발생하기 마련이라�� 갶�정 하에서 운영하기 때문에 데이터를 구역별로 분리하고 암호화를 실시해 보안을 개선하�� 데 중점을 둡니다.

제로 트러스트 환경에서 직원은 언제 어디서나 안전하게 일할 수 있습니다. 또한 데이터 이동과 관련된 리스크를 최소화하고 보안 취약성도 해소함으로써 클라우드로의 이전을 보다 안전하고 원활하게 보장��니다.

패치 관리: 기름칠을 잘 한 기계도 정기적인 점검과 수리갶� 필요하듯이 보안 시스템도 정기 점검과 수리갶� 필요��니다. 패치 관리�� 문제로 발전하기 전에 취약한 부분을 미리 파악해 고치�� 예방 조치입니다.

패치 적용 효과�� 명확��니다. 값 비싼 데이터 유출을 예방해 민감한 데이터 노출로 재무적 손실과 명성에 타격을 입�� 일을 피할 수 있죠. 생산성에 영향을 주�� 운영 시스템 다운타임이나 시스템 고장을 방지��니다. 정기적인 패치�� 소프트웨어 결함을 방지하고 보다 원활하고 ��율적인 운영을 보장해 전반적으로 대응력 높은 시스템을 제공��니다.

보안의 미래: AI왶� 협업

AI갶� 잘못 사용될 수�� 있지만 사이버공격에 댶��� 방어수단으로서의 잠재력이 매우 큽니다. 방댶��� 데이터세트로 훈련 받은 AI갶� 복잡한 시스템 내에서 적극적으로 위협을 식별할 수 있�� 성공적인 적용사례갶� 속속 등장하고 있습니다. 잠재적인 보안 침해갶� 탐지되면 머신러닝 알고리즘은 분리된 여러 환경을 만들어 위협의 행동 방식을 시험하�� 작업을 자동화할 수 있습니다.

이를 통해 사고 조사를 더 빨리 진행하고 적시에 대응할 수 있습니다. AI를 활용한 리포트로 보안 취약점을 요약하고 우선순위를 부여해 보안 팀이 전략적인 문제에 집중하도록 하�� 적용사례도 있습니다.

클라우드 서비스 회사왶� 보안 벤더, 비즈니스 등 관계자 사이의 협업이 관건입니다. 위협 정보왶� 선진사례를 공유함으로써 보안 취약점을 보다 빨리 ��율적으로 식별하고 대응할 수 있습니다.

여러 겹의 방어 체계

결론적으로 성이 두꺼운 성벽에 의존하던 방식에서 벗어나 여러 겹의 방어 체계로 발전한 것처럼 사어버보안에 댶��� 접근법도 변화 발전해야 ��니다. 클라우드왶� AI로 인해 디지털 환경이 확장되면서 위협도 확대되었죠. NIST CSF 같은 막강한 보안 프레임워크를 채택하고 제로 트러스트 원칙을 구현하며 AI를 활용해 위협을 탐지한다면 우리�� 여러 겹의 방어 체계를 구축할 수 있습니다.

• 원문: , , Forbes.com

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갶� 의 핵심 솔루션으로 자리하면서 AI를 활용한 분석과 자동화 등 최신 역량으로 운영 수익성과 ��율성을 높일 수 있지만, 여전히 몇몇 기업은 이 기술의 갶�치를 온전히 실현하지 못하고 있다고 최신 연구 결과 밝혀졌습니다.

글쓴이: 티모 엘리엇(Timo Elliott)

독창성과 야망을 추진력 삼아 중견기업은 꾸준한 사업 성장으로 갶ĵ� 새로운 경로를 개척 중입니다. �鶹ԭ��갶� 후원한��의 최신 연구 결과 중견 조직들은 특히 (1) 신규 고객 유치, (2) 신제품 및 서비스로 시장 점유율 확대, (3) 매출 신장 등 세 갶�지 목표에 집중하�� 것으로 밝혀졌습니다.

하지만 너무도 자주 이러한 야심찬 목표를 갶�로막�� IT 인프라 문제갶� 있습니다. 프로세스왶� 시스템의 확장성이 낮아 성장 속도를 따라갶�지 못하고 계획의 유연성이 부족해 상황 변화에 유연하게 대응하지 못할 수 있습니다. 신사업 착수, 새로운 지역 시장 진입, 신규 비즈니스 모델 배치 등에 있어서도 올바른 역량과 기술에 댶��� 즉각적인 접근이 없다면 너무도 힘겨운 일로 다갶�올 수 있습니다.

이상의 모든 이유로 클라우드�� 중견기업을 위한 핵심 솔루션으로 자리잡아 갶�고 있습니다. 하지만 연속적인 확장성과 유연성, 혁신 등의 약속에도 불구하고 몇몇 조직은 내부 우선순위왶� 외부 리스크 및 기회 사이의 불일치로 인해 이 기술의 온전한 갶�치를 실현하지 못��니다.

운영 중 우선순위 조정으로 꾸준한 성장 촉진

클라우드를 비롯한 기술은 보다 덩치 큰 경쟁사왶� 경합을 벌일 때�� 이퀄라이저로서 놀라운 효과를 낼 수 있습니다. 지금까지 무려 73.4%의 중견기업이 이미 클라우드 솔루션을 적용한 것으로 옥스포드 에코노믹스 연구에서 확인됐습니다. 조사에 참여한 조직들은 클라우드로의 이관으로 민첩성 개선(41%), 업무 프로세스 최적화(39%), 비용 절감(35%) 등의 효과를 얻었다고 보고했습니다.

클라우드�� 이처럼 분명한 비즈니스 효과갶� 있습니다. 하지만 옥스포드 에코노믹스 연구 결과 많은 기업이 과 데이터 유출 등의 리스크 요인에 댶��� 인식 때문에 클라우드 솔루션을 아직 활용하지 못하고 있�� 것으로 나타났습니다. 이들 기업은 클라우드 환경이 최신 업데이트왶� 패치를 빈번하게 적용한 덕분에 데이터 유출과 기타 사이버보안 리스크에 신속 대응할 수 있다�� 사실을 모르고 있습니다. 같은 업계 분석기관은 제대로 활용하고 업데이트할 때 클라우드갶� 보다 안전하다고 주장��니다.

클라우드갶� 비즈니스 운영을 유지할 올바른 인재의 유치 및 유지 등 중견기업의 갶�장 시급한 과제 중 하나를 해결하�� 데 도움을 줄 수 있�� 중요한 효과를 제공할 수 있다�� 점도 주목할 만��니다. 이러한 단절 문제를 해소하기 위해서 중견 조직은 경제나 산업 여건에 관계 없이 최신 디지털 기술에 댶��� 자사의 전략과 투자를 영향력 있�� 직원 경험과 균형 있게 추진할 방안을 터득해야 ��니다.

클라우드 소프트웨어�� 주요 전략 영역 전반에서 비즈니스에 상당한 영향을 줄 수 있으며 다음에 소개하�� 전체적인 운영과 성과를 개선��니다.

성장 경로에서 만나�� 우여곡절 헤쳐나갶�기

클라우드 솔루션은 특히 불확실한 경제 및 산업 환경에서 비즈니스 확장성을 대폭 개선하고 직원 생산성을 제고��니다. 중견기업은 AI를 적용한 분석 및 자동화 같은 최신 역량을 탐구하고 적용해 운영의 수익성과 ��율성을 개선할 수 있습니다. 추갶�로 개인화된 고객 솔루션을 개발하고 새로운 서비스왶� 오퍼링, 비즈니스 모델 등을 보다 빨리 경쟁력 있게 도입해 제품 노후화왶� 일반화처럼 상존하�� 위협에 앞서 나갈 수 있습니다.

모든 일에서 비즈니스 전반의 리더십 개발

클라우드 솔루션은 역할, 근속�Ƅ수, 부서 등에 상관 없이 모든 직원이 적극 참여하고 아이디어를 공유하도록 독려할 수 있습니다. 최신 분석에 댶��� 접근으로 ˳ѫ��왶� 미래의 리더들은 떠오르�� 사업 기회왶� 리스크에 댶��� 통찰을 얻고 즉각적인 피드백을 바탕으로 아이디어를 실험할 수 있습니다. 보다 중요한 점은 분석이 일상 업무 흐름에 내장될 때 모든 직원이 ��께 정보력을 높일 수 있다�� 사실입니다.

연결성 문화 창조

원격 근무로 옮겨갶ĵ� 과정에서 직원들은 조직의 목표왶�의 연결과 몰입을 유지하�� 데 어려움을 겪었습니다. 그럼에도 클라우드 도구들은 정형화 된 교육과 실시간 분석, 상시 피드백과 협업 등으로 몰입도를 개선함으로써 해결책을 제시��니다. 이들 기술 역량은 늘어난 업무량 관리, 급변하�� 시장 환경에 대응, 정보에 입각한 의사결정과 통일성과 적응력을 겸비한 인력 유지 등을 지원��니다.

사람 우선 마인드로 갶�치 창출

클라우드�� 중견기업의 성장 촉진, 민첩성 강화, 운영 최적화 등 막댶��� 잠재력을 제시��니다. 하지만 클라우드 기술의 도입효과를 온전히 실현하려면 조직들은 에 우선순위를 두고 회사의 전략을 인력의 갶�장 시급한 니즈왶� 일치하도록 정렬해야 ��니다.

클라우드의 수용은 혁신 기술 채택만의 문제갶� 아닙니다. 직원의 역량 강화왶� 직원의 성장과 성공을 지원하�� 근무 환경을 만드�� 일이 관건입니다. 이를 통해 중견기업은 클라우드의 완전한 잠재력을 실현하고 오늘날 급변하�� 글로벌 시장에서 자사의 비즈니스 목표를 달성할 수 있습니다.

글쓴이 소개

은 �鶹ԭ��의 글로벌 혁신 전도사입니다. 지난 30�Ƅ 동안 전 세계 �鶹ԭ�� 고객들과 긴밀하게 협력하며 새로운 기술의 방향성과 현실 세계 조직에 미칠 영향을 제시해왔습니다. 영국, 홍콩, 뉴질랜드, 캘리포니아 등지에서 일한 바 있으며 ˳ѫ���� 프랑스 파리에 살고 있습니다. 계량 경제학 학위갶� 있고 모바일 분석 분야에서 특허를 보유하고 있습니다.

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갶� 을 혁신하며 정형, 비정형 데이터를 처리��니다. 보안 전문인력은 전통적인 방식으로 클라우드 환경의 보안을 유지하�� 동시에 특정 인간 행동과 AI 결과의 “환각“을 이해하�� 소프트 스킬 개발에 관해 더 많은 전문지식을 확보해야 ��니다.

글쓴이: 존 리카타(John Licata)

빠르게 진보하�� 인공지능

바이러스 보호 소프트웨어처럼 온라인 위협을 예방하기 위한 전통적인 사이버보안 전술이 더할 나위 없이 중요하기�� 하지만 그 효과에 있어서�� 한계갶� 있습니다. 를 따라잡느라 여념이 없�� 세상에서�� 내일의 소프트웨어 플랫폼을 보호하�� 데 있어 과거의 보안 기법은 더 이상 충분치 않습니다. 그렇다면 비즈니스�� AI 채택 급증에 대비하고 사이버 위협으로부터 어떻게하면 시스템을 보다 안전하게 지켜낼 수 있을까요?

사이버보안 선진사례왶� 교육훈련은 다양한 위협에 댶��� 전문지식을 입증하고 인지도를 높이�� 효과를 낼 수 있습니다. 하지만 기존 직무기술 격차�� AI의 인기 상승과 AI에 댶��� 의존도 증갶�로 인해 더욱 심화될 전망입니다.

“AI왶� 사이버보안의 교차점은 복잡��니다. 끊임없이 발전하고 잘못 이해하기 쉬운 새로운 프런티어죠. 하지만 한 갶�지�� 확실��니다. AI�� 우리 곁에 ��께할 전망입니다. 그만큼 사이버보안에서 AI의 역할도 계속 늘어나기만 할 뿐입니다.”

롤랜드 코스티어(Roland Costea), �鶹ԭ�� 최고 정보보안 책임자(CISO)

내달리�� 인간의 감정

직무 스킬 강화갶� 도움이 되기�� 하지만 사실 갶�려져 있�� 진짜 문제갶� 있습니다. 바로 불안감이죠.

직원의 90%갶� 자신이 속한 조직이 어떤 형태로든 AI를 활용 중이라고 하면서도 EY 조사에 참여한 응답자의 71%�� AI에 관한 불안감으로 고군분투하고 있다고 밝혔습니다. 이 조사에 따르면 AI에 댶��� 노출이 늘어날수록 불안감도 줄어드�� 게 아니라 오히려 더 커져서 절반 갶�량(48%)은 1�Ƅ 전보다 AI에 댶��� 우려갶� 커졌다고 전했습니다.

이러한 감정적인 AI 불균형은 우려할 만��니다. 직원들이 직장의 안전을 지키고 AI 주도형 공격에 방어해야 하�� 중요한 역할을 맡고 있기 때문이죠. 개발자에게 사람의 마음까지 읽�� 심리학자 역할도 맡아야 한다고 하면 교육훈련에 새로운 접근법이 요구됩니다.

노동경제연구소(The Institute of Labor Economics)에 따르면 대다수 기술 도입 기업이 인력 트렌드에 대응하기 위해 보다 전문화 된 근로자를 채용한다고 ��니다. 하지만 AI갶� 사이버보안을 혁신하고 정형, 비정형 데이터를 사람이 혼자서�� 할 수 없었을 방식으로 처리하�� 상황을 고려할 때 이번에�� 이야기갶� 다를 수 있습니다.

따라서 보안 전문인력은 전통적인 의미의 클라우드 환경 보호에 필요한 전문지식을 더욱 확충하�� 한편 특정 인간 행동과 AI 결과에 숨어있�� “환각”을 이해할 수 있도록 소프트 스킬 개발에도 힘써야 ��니다.

“AI왶� 사이버보안의 맥락에서 보자면 환각은 인공지능 시스템이 예상치 못한 혹은 부정확한 결과를 내놓�� 경우를 갶�리킵니다. 이�� 훈련 데이터의 편견이나 알고리즘 내부의 복잡한 상호작용에 기인하�� 일일 수 있습니다. 이러한 AI 환각 현상을 인지하고 처리하�� 일이 중요하며 사이버보안 전문인력이 갖춰야 할 새로운 스킬세트입니다.”

롤랜드 코스티어(Roland Costea), �鶹ԭ�� 최고 정보보안 책임자(CISO)

AI로 인해 치솟�� 사이버 위협

문제를 더 복잡하게 만드�� 요인은 바로 사이버 위협이 AI로 인해 더욱 정교해지고 빈번해진다�� 사실입니다. EY에 따르면 파악된 사이버 공격건수갶� 지난 5�Ƅ간 75% 증갶�했고 랜섬웨어 비용도 (2021�Ƅ 200억 달러에서) 2031�Ƅ까지 2,650억 달러에 이를 전망입니다.

사이버 공격자�� AI 모델에 댶��� 입력값을 조작하고 악성 코드로 전염 시켜 불필요한 연산을 처리하게 함으로써 결국에�� 운영비를 올리고 명성에 피해를 줍니다. 시스템 중단과 다운타임, 데이터 유출, 고객의 신뢰 손상, 고객 이탈 증갶�, 신규 고객의 관심 소멸 등을 초래할 수 있기 때문이죠.

많은 이갶� 탐내�� 지적재산을 노릴 수도 있습니다. 사이버 공격 대상이 공급망의 구성원인 한 조직이라면 물류 흐름을 지연시키고 지장을 초래할 수 있습니다. 추갶�로 보안 사고�� 법적 손해나 규정 위반으로 인한 손실로 이어질 수 있습니다. 추갶� 보안 조치 구현에 필요한 신규 교육훈련에 즉시 초점을 맞출 필요갶� 생겨 직원 생산성 저하를 유발할 수 있기 때문입니다.

강력한 보안 문화 확립이 관건

종합해 보자면 사이버 위협이 놀라운 속도로 진화하기 때문에 고려할 항목도 참 많습니다. 총체적인 사이버보안 전략과 AI 시대에 걸맞�� 인간의 역할의 출발점은 선진사례왶� 투명성, 규제준수를 고려한 설계, 제로 트러스트 보안 모델 생성 등을 정조준한 보다 강력한 보안 문화 확립입니다.

사이버보안의 인간적 측면에 댶��� 적절한 투자갶� 없다면 여러분 조직의 명성과 신뢰 점수에 실질적인 리스크갶� 존재하며 재무 손실 문제도 악화될 뿐입니다.

비즈니스갶� 사이버 위협과 기술보다 앞서 나갶�기 위한 구체적인 방안에 초점을 둔 2부 글도 기대하세요.

• 원문: , , Forbes.com

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2023�Ƅ 9월 11일, 섵Ӛ� – �鶹ԭ�� 코리아(대표이사 신은영)�� 보안 분야 협력사인 인스피언, 빅스피어왶� ��께 �鶹ԭ�� 코드 취약점 분석(�鶹ԭ�� Code Vulnerability Analysis, 이하 �鶹ԭ�� CVA) 솔루션에 댶��� 보안기능 확인서 인증을 ��득했다고 11일 밝혔다. �鶹ԭ�� 코드 취약점 분석 솔루션은 이번 보안기능 확인서 인증 ��득으로 ‘국갶�용 보안요구사항’을 만족하�� 등 안전성을 검증받았다.

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전사적 자원 관리(ERP)�� 재무, 인사 관리, 제조, 공급망, 서비스, 조달 등 비즈니스의 여러 부문에서 자동화왶� 프로세스를 지원해 운영 ��율성을 높이도록 돕�� 소프트웨어 시스템입니다.

�鶹ԭ�� CVA�� �鶹ԭ�� (�鶹ԭ�� ERP) 솔루션 프로그래밍 언어인 ABAP 전용 소스코드 보안취약점 분석 도구이다. �鶹ԭ�� 코리아�� 보안기능 확인서 인증 ��득을 통해 보다 많은 공공기관이 ABAP 전용 소스코드 보안약점 분석도구를 도입하고 각 공공기관에 최적화된 프로그램에 댶��� 보안 취약성을 개선할 수 있도록 지원한다�� 방침이다. �鶹ԭ�� 코리아왶� 인스피언, 빅스피어�� 보안기능 확인서 인증 ��득을 위해 지난 6월부터 공동으로 ��국기계전기�ѫ��시험연구원에서 실제 환경을 구현해 제품 평갶�왶� 시험을 수행했다.

보안적합성 검증은 공공기관에서 보안관련 장비나 소프트웨어를 도입하기 위해 반드시 필요한 절차다. 국갶�정보통신망의 보안 수준 제고를 위해 국갶�∙공공기관이 도입하�� 정보보호시스템, 네트워크 장비 등 보안기능이 탑재된 IT 제품 및 저장자료완전삭제 제품의 안전성을 검증하�� 제도다. 기존 C언어왶� JAVA 언어만이 성능평갶� 대상으로 한정되었던 조건이 2020�Ƅ부터 완화되어 보안적합성 검증의 대상이 되�� 개발 언어갶� 확대되었다.

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사이버 보안이란 사이버 위협으로부터 네트워크, 장치, 애플리케이션, 시스템 및 데이터를 보호하�� 실무입니다.

정보통신망의 보안대책 수립/시행을 의무화하고 있�� 전자정부법 제56조를 준수하기 위해서�� 공공기관이 운영하고 있�� 프로그램 언어별로 취약성을 진단/분석할 수 있�� 소스코드 보안약점 분석도구를 구비해야 한다�� 국갶�정보원의 의견에 따라, 공공기관에서�� 향후 프로그램 언어별로 보안적합성 검증을 ��득한 소스코드 보안약점 분석도구의 도입이 반드시 필요한 상황이다.

국내 주요 공기업은 2000�Ƅ대 초반부터 �鶹ԭ�� ERP 솔루션을 도입하여 운영하고 있다. �鶹ԭ�� ERP 솔루션에 댶���서�� �鶹ԭ��갶� 본사 차원에서 보안 취약성 관련 모든 테스트왶� 검증을 완료한 후 출시하고 있다. 다만, �鶹ԭ�� ERP 솔루션에서 제공하지 않�� 고객사별 특화된 기능을 구현하기 위해서 ABAP이라�� 프로그래밍 언어로 추갶� 기능을 개발하여 사용하고 있지만, 인증된 분석도구갶� 없어 추갶� 개발된 프로그램에 댶��� 소스코드 보안약점 분석이 완벽하게 이루어지고 있지 않은 제약이 있었다.

지속갶�능한 미래를 지원하�� 유틸리티 관리 시스템으로 성공적인 에너지 전환 시기를 맞이하세요.

˳ѫ�� �鶹ԭ�� CVA�� 한국수력원자력, 한국지역난방공사, 한국서부발전 등에서 도입 및 운영 중이며, 도입 이후 보안취약성 개선에 현저한 성과를 거두고 있다.

“�鶹ԭ�� 솔루션에 댶��� 보안기능 확인서 인증을 바탕으로 공공 및 국갶�기관이 더욱 안전하게 �鶹ԭ�� ERP 제품을 운영할 수 있도록 지원하게 되어 매우 기쁩니다. �鶹ԭ�� 코리아�� 인스피언, 빅스피어왶� ��께 더욱 많은 기관이 안전하게 �鶹ԭ�� 솔루션을 활용할 수 있도록 최선의 노력을 다할 것입니다.”

윤상일 �鶹ԭ�� 코리아 공공/금융/서비스 본부장

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�鶹ԭ��에��댶���

�鶹ԭ��의 전략은 모든 기업이��으로 운영될 수 있도록 지원하�� 것이다. �鶹ԭ���� 기업용 애플리케이션 소프트웨어 시장의 선두주자로서 규모왶� 업종에 관계 없이 모든 기업이 최고로 운영될 수 있도록 지원하고 있다. 전 세계 거래의 87%갶� �鶹ԭ��^®��시스템을 통해 처리된다. �鶹ԭ��의��,��, 고급����기술은 고객의 비즈니스를 지능형 기업으로 전환하도록 지원한다.

�鶹ԭ���� 사람과 조직에 깊은 비즈니스 인사이트를 제공하고 경쟁 우위를 유지하도록 지원하�� 협업을 촉진한다. �鶹ԭ���� 기업이 소프트웨어를 중단 없이 원하�� 방식으로 사용할 수 있도록 기술을 단순화한다. �鶹ԭ��의 엔드투엔드 애플리케이션 및 서비스 제품군을 통해 전 세계 25개 업종의 기업 및 공공 고객이 수익성 있게 운영하고, 지속적으로 바뀌�� 상황에 적응하며, 변화를 이끌어내고 있다.

�鶹ԭ���� 고객, 파트너, 직원 및 업계 선구자로 구성된 글로벌 네트워크를 통해 세계갶� 더 잘 운영되고 사람들의 삶을 개선할 수 있도록 지원한다. 보다 자세한 정보����에서 확인할 수 있다.

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챗G�ʰ�(��󲹳ٳұʰ�) 열풍으로 세간의 큰 관심을 끌고 있�� 생성 AI. 기업이 AI 모델을 보다 ��율적이고 책임 있게 관리하려면 대규모 글로벌 데이터를 실시간으로 수집하고 연결하�� 6세대(6G) 브로드밴드 인터넷 및 모바일 기술이 필수입니다. 미래에 대비할 방안을 확인하세요.

글쓴이: 수전 게일러(Susan Galer), 번역: 챗G�ʰ�(ChatGPT)

최근에 에 댶��� 열기갶� 시작된 지 불과 몇 나노초도 지나지 않아, 이러한 고급 도구들은 사실과 허구로 대답하며, 표절한 콘텐츠, 불쾌한 대립 등으로 현실과 충돌했습니다. 좋은 소식은 6G 연결이 다음 차례를 기다리고 있어 기계왶� 연결된 기기에서 데이터갶� 계속 증갶�하�� 동안 기업들이 AI 모델을 더욱 ��율적이고 책임감 있게 만드�� 데 도움을 줄 전망입니다. AI갶� 발전함에 따라 조직은 5G갶� 어디서 끝나고 6G갶� 시작해야 하��지 탐색해야��니다.

5G에 내재 된 네트워크 도전과 달리, 브로드밴드 인터넷 및 모바일 기술의 6 세대�� 대규모 글로벌 데이터를 실시간으로 수집해 데이터 지연 문제를 줄이고 보안 및 전반적인 신뢰성을 향상시킵니다. 이 점은 아주 중요��니다. 다갶�올 혁신의 물결은 물리적 및 갶�상 을 결합하고 공장, 공급망, 도시�� 물론 로봇, 드론, 전기차(����) 등에 전력을 공급하�� 에너지 그리드를 비롯해 모든 종류의 기기에서 나오�� 훨씬 많은 정보를 연결하기 때문입니다. 간단히 말해 6G 없이�� 차세대 디지털 인텔리전스의 약속을 지킬 수 없습니다.

“무제한 몰입 경험의 갶�능성을 상상해보세요. 의 초기 데이터 입력을 너머 AI에 의해 생성된 새로운 초개인화, 초맥락화된 3D 경험을 이용해 비즈니스를 윤리적이고 책임감 있게 운영할 수 있습니다.”

존 리카타(John Licata), �鶹ԭ��의 혁신 전망 전략갶�

6G 네트워크 비전은 법무, 사회, 환경, 윤리 등의 기준을 고려한 더 많은 데이터를 활용해 책임 있�� AI를 지원하�� 데 있습니다. 여기에�� 사람들이 물리적 및 갶�상 세계를 이동하면서 개인 정보를 안전하게 제어할 수 있게 하�� 자기 주권 식별(self-sovereign identity)이 포함됩니다.

독일, 산업 간 6G 협업 지원

�鶹ԭ���� 독일 연방교육연구부(BMBF)에서 자금 지원을 받은 6G-ANNA(6G-Access, Network of Networks, Automation & Simplification)의 30여 개 회원사 중 하나로, 지속갶�능하고 안전한 6G 네트워크 공동 혁신을 촉진하기 위한 프로젝트의 일원입니다. 글로벌 통신 분야의 선두주자인 �� 이 프로그램을 주도하며, 회원사들은 ��Ӥ�화 및 적용 사례 개발에 몰두하고 있습니다.

“우리�� 확장현실(XR) 기기를 이용해 갶�상 세계에서 인간 상호작용을 증강하�� 방안을 연구하고 있습니다. 이러한 시나리오�� 처음에 산업 분야에서 시작되어 기업 및 소비자로 확대될 전망입니다.

다른 주요 적용 사례�� 실제 도시나 국갶� 전체의 실시간 물리적 데이터를 캡처하�� 대규모 디지털 트윈을 통해 물리적 세계왶� 디지털 세계를 융합시키�� 것입니다. 예를 들어, 네트워크 운영자�� 즉각적으로 사용자 위치를 파악하고 이에 따라 네트워크를 조정해 과부하를 완화하고 장애를 예방할 수 있습니다.”

라스틴 프라이스(Rastin Pries), 노키아 연구 프로젝트 매니저

6G-ANNA 회원사�� 통신 분야를 비롯해 제조업, 자동차, 항공우주 분야 등 모든 규모의 조직을 포함하고 있습니다. 프라이스 매니저�� 회원사들이 올해 나중에 발표 예정인 BMBF의 6G 이벤트에서 연구 결과왶� 개념증명(PoC)을 공유할 예정이라고 말했습니다.

스마트 그리드, 지속갶�능한 네트워크 유지

6G�� 회사왶� 공장, 정부갶� ��율성은 높이고 리스크왶� 비용은 낮춰 에너지를 관리할 수 있도록 하�� 스마트 그리드를 지원��니다. 이러한 그리드를 관리하기 위해서�� 이전보다 훨씬 많은 양의 데이터를 분석해야��니다. 장치의 증갶� 및 데이터�� 사이버 보안 위협도 증갶�시킵니다.

“분산된 참갶�자들로 구성된 네트워크의 네트워크 전반에서 중단 없이 운영하려면 5G의 범위를 넘어섭니다. 글로벌 해킹으로 공격당하�� 상황에서 더욱 유연하고 확장 갶�능한 그리드로 유지될 필요갶� 있습니다.

6G�� 또한 스마트 시티갶� 실시간으로 에너지 소비 및 분배를 조정할 수 있도록 도왶�줄 전망입니다. 정전이 발생할 때 이웃집의 태양광 패널이나 전기차로 우리 집에 전력을 공급할 수 있도록 ��니다. 반응형 적응형 자율 에너지 관리 시스템은 미래입니다.”

존 리카타(John Licata), �鶹ԭ��의 혁신 전망 전략갶�

고급 AI 기술을 활용한 지능형 제조

제조업체들은 여러 해 동안 운영에 지능을 불어넣고 있습니다. 이번 차세대 기술 혁신은 회사 전반은 물론 그 너머의 방댶��� 정보를 연결��니다. 이를 통해 비즈니스 리더들은 운영, 재무, 전략, 인사��부문 간에 뿐 아니라, 비즈니스에 의미 있�� 맥락 정보를 얻게 됩니다.

“�鶹ԭ��의 제조 고객들은 향상된 의사결정을 위한 팀간 협업에 매우 관심이 있습니다. 5G 네트워크�� 기본적으로 정형 데이터에 초점을 맞추고 있습니다. 이제 산업 리더들은 비정형 데이터를 비롯해 갶�용한 모든 데이터로 빠르게 공급망 병목 현상, 인력 전략 조정 또�� 자원 최적화에 대응할 방안을 찾고 있습니다.

예를 들어, 확장현실 장치에서 AI 기반 데이터�� 설계 및 생산의 어느 단계에서든 일부 재료갶� 과도하게 사용될 때 관리자에게 경고를 보내고, 단기적으로 부족을 피하고 생산 비용을 관리하기 위한 대안을 제안할 수 있습니다.”

존 리카타(John Licata), �鶹ԭ��의 혁신 전망 전략갶�

6G 혁신 방안 탐색��기

6세대 브로드밴드 인터넷 및 모바일 기술은 몇 �Ƅ 후에야 널리 확산될 전망이지만, 계획을 시작하기에�� 시기상조갶� 아닙니다.

“조직이 혁신을 정의하�� 방식을 살펴보고, 경쟁력 있�� 차별화를 위해 실제 비즈니스 갶�치를 창출하기 위해 운영 방식에 통합하�� 상상을 해보세요.

모든 조직은 평소 같은 비즈니스의 매개변수에 도전하고, 창의적으로 몰입적인 방식으로 파트너 및 고객과 ��께 공동 혁신을 탐색함으로써 미래 준비갶� 갶�능��니다.”

존 리카타(John Licata), �鶹ԭ��의 혁신 전망 전략갶�

• 원문:��, , Forbes.com

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