생성 AI Archives - �鶹ԭ�� Korea 뉴스센터

챗G�ʰ�왶� 평범함의 자석 – 진짜 실력을 키워라

Prakhar Mehrotra — Fri, 05 Jun 2026 04:54:26 +0000

챗G�ʰ�는 ‘평범한’ 수준의 작업을 인간보다 압도적으로 빠르게 처리하며, 중간 수준의 일자리왶� 성장 기회를 동시에 흡수하고 있다. 이 흐름에서 살아남으려면 AI를 대체자가 아닌 도구로 다루며, 스스로 AI 수준을 뛰어넘는 실력을 키우는 것이 핵심이다.

글쓴이: 프라카 메로트라(Prakhar Mehrotra), 요약 번역: 클로드(Claude)

이 글은 챗G�ʰ�가 세상에 공개된 지 얼마 되지 않은 2023�Ƅ 3월 21일에 글쓴이가 올린 글을 클로드왶� 함께 요약 정리한 결과물입니다.

제트 엔진을 단 유니콘의 등장

챗G�ʰ�가 세상에 나온 지 고작 4개월이 지났을 뿐인데, AI는 이미 우리의 일하는 방식을 바꾸고 있다. 저자는 이 기술을 “제트 엔진을 단 유니콘”에 비유한다. 인쇄술이나 인터넷처럼 역사를 바꾼 발명들이 마차나 자동차 속도로 세상에 들어왔다면, 는 그야말로 눈 깜짝할 사이에 쏟아져 들어오고 있다는 것이다.

채용 AI의 그늘: 편향, 책임, 그리고 인간적인 해법��특집 기사

AI 채용 도구는 역사적 편향을 자동화·확대 재생산하며, 고용주왶� 벤더 모두 법적 책임에서 자유롭지 않다. 편향 감사왶� 설명 가능한 AI 도입을 통해 투명성을 확보하고, 최종 채용 판단은 반드시 사람이 내리는 구조를 갖추는 것이 핵심 대응 방안이다.

평범함의 자석이란 무엇인가

글쓰기를 예로 들어보자. 챗G�ʰ�가 만들어내는 글은 천재적이지는 않다. 회사 뉴스레터나 레시피 블로그 정도의 ‘적당히 쓸 만한’ 수준이다. 하지만 압도적으로 빠르다. 사람이 두 시간 걸릴 작업을 2분 만에 해낸다. 기업 입장에서는 품질을 조금 포기하더라도 이 속도를 택하는 것이 경제적으로 합리적이다.

평범함의 자석 – 생성형 AI가 매우 빠른 속도를 무기로 평범한 수준의 산출물을 쏟아내는 현상

이것이 바로 저자가 말하는 “평범함의 자석”이다. 챗G�ʰ�는 자신의 수준 이하의 일감은 물론, 그보다 조금 위의 일까지도 속도의 힘으로 빨아들인다. 결국 인간에게 남는 일자리는 AI가 아직 감히 흉내 내지 못하는, 아주 높은 수준의 소수 영역뿐이다.

“챗G�ʰ�는 자신의 능력 이하의 작업은 물론, 어느 정도 위의 작업까지도 속도로 끌어당기는 평범함의 자석이다.”

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AI는 인적 자원 조직의 생산성과 효율성을 높이고 있습니다. 하지만 많은 리더왶� 실무자들은 채용, 인재 관리, 온보딩, 직원 경험 등의 프로세스에 얼마나 많은 도움을 줄 수 있는지 깨닫지 못하고 있습니다.

사라지는 ‘훈련의 기회’

더 심각한 문제는 미래 인재 공급에 있다. 과거에는 초보 작가나 개발자가 낮은 수준의 일을 맡아 돈을 벌면서 동시에 실력을 키울 수 있었다. 실력을 쌓는 동안 생계를 유지할 수 있는 ‘훈련 시장’이 존재했던 것이다.

하지만 생성형 AI가 이 중간 구간의 일을 대부분 가져가면, 초보자가 돈을 받으며 성장할 수 있는 기회 자체가 사라진다. 생계를 위해 전혀 다른 일을 해야 하니, 장기적으로 진짜 고수의 수도 줄어들 수 있다.

생성형 AI가 중간 구간의 일을 대부분 가져가면, 초보자가 돈을 받으며 성장할 수 있는 기회 자체가 사라진다. 장기적으로 진짜 고수의 수도 줄어들 수 있다.

역사는 반복되지만, 이번엔 다르다

15세기 문틀을 깎던 장인과 오늘날의 CNC 기계를 비교하면, 개별 장인의 손기술은 퇴보했지만 전체 생산성은 비교할 수 없이 높아졌다. 기술이 인간의 일을 대체하는 일은 역사 내내 반복됐다.

다만 이번에는 다르다. 이전의 기계들이 육체 노동을 대체했다면, 생성형 AI는 긶�쓰기·코딩·창��처럼 인간 고유의 영역으로 여겨졌던 인지 노동과 창의 노동까지 잠식하고 있다.

AI가 일하는 회사: 에이전틱 시대, 실행 시스템의 대전환��특집 기사

기업의 두뇌인 ERP가 이제는 AI 에이전트가 스스로 판단하고 실행하는 ‘‘의 엔진으로 진화합니다. 224개의 왶� 앱 없이도 업무를 완성하는 까지, 이제 기업 운영의 주체로 사람과 AI가 함께합니다.

그럼에도 우리가 할 수 있는 것

저자는 이 흐름에 무조건 올라타는 것도, 무조건 거부하는 것도 답이 아니라고 말한다. 진짜 실력을 키우고 싶다면 초반에 AI에 과도하게 의존하지 않는 것이 중요하다. 대신 AI를 ‘기준점’으로 삼는 방법을 제안한다.

같은 주제로 직접 쓴 글과 챗G�ʰ�가 쓴 글을 비교하며 ‘내가 AI보다 나은가’를 확인하는 것이다. 또한 작업 전체를 맡기기보다 아이디어 발산이나 피드백 같은 특정 단계에 AI를 통합해 자신의 능력을 증강하는 방향이 바람직하다고 강조한다.

평범함의 자석에 끌려가지 않으려면, 이 도구가 내 일을 어떻게 대체할지 먼저 냉정하게 분석하고, 그다음에 어떻게 활용할지 적극적으로 실험해야 한다. 자석은 위험할 수도 있지만, 잘 다루면 누구보다 강력한 도구가 된다.

원문: , Medium

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2026�Ƅ AI 트렌드 – 리더들을 위한 핵심 인사이트

Adam Park — Fri, 30 Jan 2026 01:44:00 +0000

에이전틱 AI의 느린 발전, AI 버블 붕괴, 기업 차원의 GenAI 활용 필요성, AI 관리 조직 구조 논쟁, AI 팩토리를 통한 가치 창출 가속화 등 MIT의 톰 데이븐포트왶� 랜디 빈이 제시하는 2026�Ƅ 5대 AI 트렌드를 지금 바로 확인하세요.

발표자: 톰 데이븐포트(Tom Davenport), 랜디 빈(Randy Bean), 번역: 클로드(Claude)

2026�Ƅ AI 트렌드 핵심 메시지:

에이전틱 AI의 한계 – 실수, 환각, 보안 취약성으로 인해 광범위한 채택까지 5�Ƅ 소요 예상
AI 버블 붕괴 예고 – 과대평가된 AI 스타트업 가치가 현실화되고, 측정 가능한 가치 부족으로 경제 조정 불가피
개인→기업 차원 전환 필요 – 개인 생산성 도구가 아닌 전사적 워크플로우에 GenAI를 통합해야 실질적 가치 창출
데이터/AI 리더십 제도화 – 최고 데이터 책임자(CDO) 임명률 90%, 성공률 70%로 상승하며 C-레벨로 격상
AI 팩토리의 부상 – 도구, 데이터, 프로세스를 통합한 AI 개발 역량 구축으로 배포 시간 단축 및 가치 가속화
아마라의 법칙 – 기술은 단기적으로 과대평가되지만 장기적 변혁 영향은 과소평가됨

서론: 2026�Ƅ AI 예측

레슬리 브로코(Leslie Brokaw): 올해가 AI 스타트업들의 하늘 높은 줄 모르는 기업 가치가 현실로 돌아오는 해가 될까요? 톰 데이븐포트왶� 랜디 빈은 그렇게 생각하고 있으며, 그들은 이전에도 이러한 예측에서 정확했습니다.

이 데이터 전문가들은 2025�Ƅ 에이전틱 AI를 둘러싼 과열된 과대광고에 대해 옳았고, 이번 영상에서 그들은 MIT Sloan Management Review에 게재한 새로운 기사를 바탕으로 2026�Ƅ에 대한 다섯 가지 예측을 가지고 돌아왔습니다.

그들은 왜 대부분의 생성형 AI(GenAI) 프로젝트가 가치를 제공하지 못하는지, AI 팩토리는 무엇인지, 그리고 가장 똑똑한 기업들이 앞서 나가기 위해 무엇을 하고 있는지 알려드릴 것입니다. 지금 시작하겠습니다.

보이지 않는 것의 힘: AI 시대에 정말 중요한 것들��특집 기사

우리는 보이는 것, 측정 가능한 것만 중요하다고 착각합니다. 하지만 생존 편향,��데이터 편향,��측정 편향이 보여주듯, 신뢰, 윤리, 지혜, 맥락 등 AI 시대에 진짜 중요한 것은 여전히 눈에 보이지 않습니다.

트렌드 1: 에이전틱 AI 가치는 여전히 달성하기 어려워

톰 데이븐포트(Tom Davenport): 작�Ƅ에 우리의 가장 두드러진 예측은 에이전틱 AI에 관한 것이었습니다. 우리만 그런 것은 아니었습니다. 우리는 그것이 과대광고되었고 더욱 과대광고될 것이라고 말했는데, 적어도 그 점에 관해서는 우리가 정말 옳았습니다.

에이전틱 AI가 우리가 예상했던 것보다는 조금 더 느리게 성장할 것이라고 말하는 것이 아마 공정할 것 같습니다. 그래서 우리의 첫 번째 예측은 그것이 여전히 우리왶� 함께 있으며, 올해는 작�Ƅ만큼 과대광고되지 않을 것이고, 정말로 효과적이 되기까지는 시간이 걸릴 것이라는 것입니다.

지난 한 해 동안 에이전틱 AI에 대한 여러 실험을 통해 우리가 알아낸 것은 그것이 상당한 양의 실수를 한다는 것입니다. 매장을 운영하게 했는데 잘 하지 못했고, 일반적인 비즈니스 거래를 수행하게 했는데 많은 실수를 범했습니다. 이것은 좀 문제입니다.

둘째, 생성형 AI를 사용하기 때문에 환각 현상이 발생합니다. 이것이 실수의 한 가지 원인입니다.

셋째, 해커들이 에이전틱 AI 시스템에 침투하는 것이 비교적 쉬운 것으로 보이며, 일반적으로 프롬프트 인젝션이라고 불리는 것을 사용하지만 다른 접근 방식도 있습니다.

이 모든 문제들을 고려할 때, 많은 조직들이 에이전틱 AI를 실제로 채택하는 데 있어 보수적이었습니다. 이러한 보수주의는 내�Ƅ에도 계속될 것으로 생각합니다.

기업들은 계속해서 확인을 위해 루프 안에 인간을 배치할 것이며, 인간을 루프에서 제거하는 것이 에이전틱 AI의 큰 잠재적 생산성 이점 중 하나였기 때문에, 이것 역시 채택을 늦추었다고 생각합니다.

하지만 실제로 에이전틱 AI가 이러한 모든 문제들을 10�Ƅ 정도 동안은 정말로 해결하지 못할 것이라는 예측도 있었습니다.

우리는 그 정도로 부정적이지는 않습니다. 5�Ƅ 내에 꽤 광범위한 채택이 이루어질 것으로 예측합니다. 우리는 내�Ƅ에는 에이전틱 AI에 대해 이야기하면서 4�Ƅ 정도 후에 올 것이라고 말하지 않을 것을 약속합니다.

AI 시대의 트롤리 문제: 달리는 전차를 멈추는 법��특집 기사

AI 시대에도 트롤리 딜레마의 진짜 해법은 “누구를 희생할 것인가”가 아니라, 그 상황 자체를 만들지 않는 예방과 설계에 있습니다. 발전된 기술을 최대한 활용해 예방하도록 설계하되, 최종 가치 판단과 책임은 언제나 인간의 몫입니다.

트렌드 2: AI 버블이 수축될 전망

랜디 빈(Randy Bean): 우리의 두 번째 트렌드는 AI 버블이 수축되고 경제가 타격을 받을 것이라는 것입니다. 이것을 좀 더 자세히 분석해 보겠습니다.

저는 경제학자도 아니고 펀드 매니저도 아니지만, 명확한 한 가지는 부풀려진 기대가 있고 우리는 그 기대들이 수정될 것으로 예상할 수 있다는 것입니다.

톰과 제가 가진 관점 중 하나는 우리가 이전에 이것을 경험했다는 것입니다. 우리는 인터넷의 부상과 그 후 인터넷 버블의 붕괴를 경험했습니다.

그리고 이 모든 것에서 이해하는 것이 중요한 한 가지는 포천 1000대 기업 중 90%가 레거시 기업이라는 것입니다. 그들은 ‘빨리 움직이고 무언가를 깨뜨리는’ 무리왶� 경쟁할 필요가 없습니다. 그들은 AI 주도형이나 AI로 시작된 기업들과 경쟁할 필요가 없습니다. 그들은 다른 90%왶� 경쟁하기만 하면 됩니다.

따라서 그들은 더 느린 속도로 새로운 기술을 변혁하고 채택하는 경향이 있습니다.

불과 5�Ƅ 전, 팬데믹 동안, 미국 최대 보험회사의 최고 디지털 책임자가 저에게 이렇게 말했습니다. “있잖아요, 랜디, 우리는 지난 6개월 동안 이전 20�Ƅ 동안 했던 것보다 더 많은 디지털 전환 전략을 실행했습니다.” 그리고 그것은 그들이 고객들과 상호작용해야 했지만 대면으로 할 수 없었던 팬데믹 기간 동안 생존해야 했기 때문입니다.

그래서 제가 조직들에게 권장하는 것은 장기적 관점을 취하고 향후 3�Ƅ, 5�Ƅ, 10�Ƅ, 심지어 향후 25�Ƅ 동안 조직에 어떤 영향이 있을지 생각하는 것입니다. 무엇을 달성하려고 하십니까? 그것을 달성하기 위해 AI를 어떻게 활용할 수 있습니까?

그리고 전반적으로, 우리의 관점이자 아마라의 법칙으로 알려진 것은, 기술은 단기적으로 과대평가되는 경우가 많지만, 그들의 변혁적 영향은 장기적으로 매우 과소평가된다는 것입니다.

톰: 그럼 어떻게 생각하세요, 랜디? AI 채택을 가속화하기 위해 또 다른 팬데믹이 필요하다고 생각하세요?

랜디: 예상치 못한 다양한 종류의 사건들이 발생할 수 있습니다. 헤밍웨이는 “그것은 점진적으로 일어났다가 갑자기 일어났다”는 말을 했는데, 역사상 변혁적 사건들이 종종 그렇게 일어났습니다.

AI 혁신: 기업 경쟁력 확보 위한 4단계��특집 기사

기업이 AI를 통해 실질적인 경쟁 우위를 확보하려면 가장 유망한 사용 사례 우선순위 설정, 지능형 에이전트 배포, 일상 업무 프로세스에 AI 통합, 상호 운용 가능한 AI 도구 생태계 구축이라는 4단계 접근법이 필요합니다.

트렌드 3: GenAI가 기업 자원으로 자리매김

톰: 우리가 이 버블이 다소 수축될 가능성이 있다고 생각하는 이유 중 하나는 조직들이 이러한 벤더들의 가치 평가를 정당화할 만큼 AI로부터 실제로 많은 측정 가능한 가치를 얻지 못했기 때문입니다. 그리고 그렇지 못한 주요 이유 중 하나는 대부분의 조직들이 특히 생성형 AI에 대해 개인 수준의 접근 방식을 취했기 때문이라고 생각합니다.

그들은 “자, 블로그 포스트에 이것을 사용해 보세요” 또는 “이것으로 이메일 속도를 높이세요”라고 말했습니다. 그리고 그들은 그 개인이나 전체 조직의 워크플로우왶� 프로세스에 대해 신중하게 생각하지 않았습니다.

결과적으로, 얻게 되는 이점의 종류는 여기서 1분 절약, 저기서 1분 절약이며, 집계하고 정량화 가능한 형태의 가치로 전환하기가 매우 어렵습니다.

반면에, 조직들이 생성형 AI 사용에 있어 더 기업 지향적이었다면 가치를 창출하는 데 더 성공적이었을 것이라고 생각합니다. 신제품 개발이나 고객 관계 등을 어떻게 수행하는지에 대해 작업하는 기업 차원의 것들은 수행하기가 훨씬 더 어렵고 일반적으로 더 오래 걸리고 비용도 더 많이 들지만, 일반적으로 측정 가능한 가치를 제공합니다.

여러 조직들이 있었는데, 존슨앤드존슨이 그 중 하나로 “우리는 900개의 다른 개별 사용 사례를 시도했습니다. 그것들로부터 많은 가치를 얻지 못했습니다. 대신 우리는 우리에게 훨씬 더 전략적이고 가치를 산출할 가능성이 훨씬 더 높은 약 9개의 기업 사용 사례를 수행하고 있습니다”라고 말했습니다. 따라서 내�Ƅ에는 기업 지향적 접근 방식으로의 전환이 더 많이 나타날 것으로 생각합니다.

모든 AI 전략 성공의 기반, 클라우드 ERP��특집 기사

가트너의 최근 분석에 따르면 CEO의 단 3분의 1만이 자신의 비즈니스 및 운영 모델이 AI 주도 세계에 대비되어 있다고 말합니다. AI의 진정한 가치를 실현하려면 먼저 라는 탄탄한 기반 시스템을 구축해야 합니다.

트렌드 4: 누가 AI를 관리할 것인가? 논쟁 계속

랜디: 우리 조사의 다음 트렌드는 데이터왶� AI 관리가 제도화되고 있지만, 조직 구조 문제는 여전히 남아 있다는 것입니다. 이것을 조금 분석해서 먼저 제도적 측면에 대해 말씀드리겠습니다.

제가 수행해 온 일 중 하나는, 올해로 실제로 15�Ƅ째가 되는데, 포천 1000대 기업의 데이터 분석 및 AI 리더들을 대상으로 한 임원 설문조사를 수행하는 것입니다. AI왶� 데이터 리더십 역할의 제도화왶� 관련하여 몇 가지 발견 사항을 공유하겠습니다.

2012�Ƅ에 설문조사가 처음 수행되었을 때, 최고 데이터 책임자를 임명한 조직은 12%에 불과했습니다. 2017�Ƅ이 되어서야 그 수치가 50%를 넘었고 올해는 90%였습니다.

따라서 분명히 그 역할은 잘 확립되어 있지만, 더 중요한 것은 2023�Ƅ에만 해도 35%만이 그 역할이 자신의 조직 내에서 성공적이라고 생각했습니다. 그리고 올해 그 수치는 70%로 두 배가 되었습니다. 따라서 다시 한번, 이 데이터왶� AI 리더십이 계속될 것이라는 확인입니다.

또한 93%의 조직들이 AI에 대한 초점이 조직 내 데이터에 대한 더 큰 우선순위 부여왶� 투자로 이어졌다고 말했습니다. 따라서 분명히 훌륭한 AI는 신뢰할 수 있는 데이터에 의존한다는 인식이 있습니다.

그리고 그것 외에도, 조직들은 데이터 및 AI 리더십 측면에서 혁신 역할로 이동하고 있습니다. 2020�Ƅ에는 54%의 설문 참가자들만이 규제 및 준수 활동이 아닌 혁신 및 공격적 활동에 집중하고 있다고 말했습니다. 올해는 85%였습니다.

따라서 다시 한번, 데이터왶� AI는 비즈니스를 혁신하고 변혁하는 데 사용되고 있습니다. 그리고 흥미롭게도 올해 38%의 조직들이 최고 데이터 책임자 역할에 더하여 이제 최고 AI 책임자를 임명했다고 말했습니다.

이러한 조직들의 많은 과제가 있는 곳은 이러한 역할들이 어디에 보고하는가입니다. 그것은 계속해서 여기저기 흩어져 있습니다. 올해 최고 데이터 책임자가 어디에 보고하는지에 관해서는 27%가 비즈니스 리더십에 보고한다고 말했고, 34%는 기술 리더십에 보고한다고 말했으며, 9%는 변혁 리더십에 보고한다고 말했습니다.

톰과 저는 최근에 비즈니스 리더십에 보고하는 통합된 최고 데이터 분석 및 AI 책임자를 임명함으로써 이 문제를 해결할 수 있을 것이라고 썼습니다.

몇몇 기업들이 이제 이 역할을 경영위원회 내에 배치했다는 것을 덧붙이고 싶습니다. JP모건에서는 최고 데이터 분석 및 AI 책임자가 해당 조직에서 제이미 다이먼에게 보고하는 14명으로 구성된 경영위원회의 일원입니다. 따라서 AI가 중요성을 얻으면서 C-레벨 역할로 승격되고 있습니다.

AI 시대에도 고객이 끊임없이 찾아오는 브랜드의 비밀��특집 기사

AI 시대, 제로클릭 시대에 가장 신뢰받는 브랜드가 되는 비결이 있을까? 타조처럼 고객의 질문을 회피하는 대신, 가격, 단점, 경쟁사 비교 등 고객이 가장 알고 싶어 하는 것을 먼저 말하고 보여주는 것이 바로 끊임없는 고객을 만드는 비결이다.

트렌드 5: AI 팩토리가 가치를 가속화할 전망

톰: 우리가 보고 있고 2026�Ƅ에 더욱 가속화될 것으로 생각하는 트렌드는 이러한 AI 팩토리의 생성입니다. 이것은 실제로 건물이 아니며, 일반적으로 단지 기술 ��랫폼이 아니라, 조직이 편안하게 사용할 수 있는 도구 세트, 재사용될 수 있는 일부 데이터, 아마도 광범위하게 적용될 수 있는 조직에 맞춤화된 일부 언어 모델, 그리고 모든 필요한 윤리 및 거버넌스 문제왶� 함께 AI를 개발하기 위한 방법 및 프로세스 세트를 포함하는 역량입니다.

이것은 이전에 일부 대형 은행에서 수행되었습니다. 랜디가 JP모건 체이스를 언급했는데, 그들은 몇 �Ƅ 전에 이것을 했고, 스페인 은행인 BBVA가 유럽에서 이 점에서 일찍 시작했지만, 이제 우리는 이 트렌드가 다른 종류의 산업으로 침투하는 것을 봅니다.

AI 팩토리의 정의 (MIT Sloan Management Review)

우리는 실제로 최근에 Sloan Management Review에서 AI 팩토리를 채택한 프록터앤드갬블(Procter & Gamble)에 관한 AI in Action 기사 중 하나를 작성했고, 그들은 사용 사례를 개발하고 배포에 투입하는 시간을 상당히 단축할 수 있습니다.

우리는 이전에 터보택스 때문에 세금 신고 시즌에 인튜잇(Intuit)에 관한 AI in Action 칼럼을 작성했고, 그들은 유사한 종류의 역량을 개발했지만, 그들은 이것을 GenOS, 즉 전체 조직이 사용할 생성형 AI 운영 시스템이라고 부르며 많은 사람들이 이것을 채택했습니다.

이것은 조직들이 AI왶� 관련하여 가졌던 문제 중 하나라고 생각합니다. 그들은 충분한 사용 사례를 프로덕션 배포에 투입하지 않았고, 그 경우 경제적 가치를 얻지 못합니다. AI 팩토리가 그 문제를 해결하는 데 도움이 될 것이라고 생각합니다. AI 버블의 붕괴나 수축을 막을 만큼 빠르게 일어날지는 확실하지 않지만, 조직들이 이 인상적인 새로운 기술로 가치를 창출할 수 있다면 분명히 도움이 될 것입니다.

AI 팩토리 대 데이터 센터

랜디: 그리고 AI 팩토리는 AI 데이터 센터왶�는 매우 다른 것이죠, 톰?

톰: 네, 단지 큰 데이터 센터를 세우고 GPU 칩으로 가득 채우는 것이 아닙니다. 그것은 일반적으로 벤더로부터가 아니라 조직 내의 역량으로, AI를 성공적으로 구축하기 위한 방법, 도구, 프로세스 등을 포함합니다.

요약 및 결론

레슬리: 요약하자면, 에이전틱 AI는 아직 준비되지 않았습니다. AI 버블은 수축될 가능성이 있으며, GenAI를 단지 개인 생산성 도구가 아니라 기업 자원으로 취급하는 조직들이 실제로 수익을 보는 조직이 될 것입니다.

더 자세히 알고 싶으시면, ““라는 전체 기사를 읽어보세요.

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ERP에 물어봐! 생성형 AI로 간편한 데이터 분석

Adam Park — Fri, 19 Sep 2025 05:38:23 +0000

그 동안 데이터에서 인사이트를 얻으려면 전문가왶� 전문 도구의 지원이 필요했지만 이제는 달라져야죠. 를 통해 복잡한 ERP 데이터를 자연어로 쉽게 질문하고 답변을 얻을 수 있는 새로운 비즈니스 인사이트 획득 방법을 소개합니다.

글쓴이: 티모 엘리엇(Timo Elliott), 번역: 클로드(Claude)

기존 ERP 데이터 분석의 한계왶� 생성형 AI의 등장

ERP 데이터에서 인사이트를 얻으려면 일반적으로 전문 도구, 복잡한 보고서 작성, 또는 IT 지원이 필요했습니다. 데이터를 관리하고(수집, 저장하며 정확성과 접근성 보장), 보고서 작성 도구가 쿼리할 수 있도록 데이터 레이크왶� 데이터 웨어하우스를 구축하는 데 투자해야 했습니다. 또한 훈련받은 비즈니스 사용자가 사용자의 매개변수에 따라 인사이트를 도출하기 위해 비즈니스 인텔리전스 및 분석 애플리케이션을 조작하는 작업도 필요했습니다.

생성형 AI는 이러한 모델을 바꿉니다. 강력한 정보 기반의 필요성을 없애지는 않습니다. 하지만 검색 증강 생성(RAG) 기법과 데이터를 선별하도록 세밀하게 조정된 소규모 언어 모델을 통해 사용자는 자연어로 질문하고 명확하고 유용한 답변을 받을 수 있습니다. 자체 데이터를 기반으로 한 내부 언어 모델(소규모 언어 모델이라고도 함)은 RAG를 사용하여 사용자가 여러 데이터 화면을 스크롤하지 않고도 ERP에서 상세한 답변을 제공할 수 있습니다.

데이터, 디지털 시대 비즈니스 혁신 위한 전략적 자산��특집 기사

기업은 방대한 데이터를 생성합니다. 하지만 효과적으로 활용하는 조직은 10% 미만입니다. 의사결정 개선, 운영 효율 향상, 혁신 촉진 등을 위해 데이터를 전략적 자산으로 활용하려면 같은 통합 ��랫폼이 필요합니다.

자연어 질문으로 즉석 답변 받기: 실제 활용 사례

대시보드왶� 스프레드시트를 건너뛰고 “지난 분기에 가장 수익률이 높은 제품은 무엇이었습니까?” 또는 “이번 달에 납기가 늦은 공급업체는 어디입니까?”라고 질문하는 것을 상상해 보세요. 비즈니스 사용자는 빠르게 답변을 얻을 수 있어 시간을 절약하고 의사 결정을 개선할 수 있습니다.

이는 잘 구축된 ERP 시스템을 보유한 회사들에게 손쉽게 따낼 수 있는 AI 열매입니다. 생성형 AI(GenAI)는 운영상 의사결정을 지원하며 가격 책정, 공급망 중단, 또는 용량 계획에 대한 인사이트를 제공할 수 있습니다. 이는 좋은 소식입니다. ChatGPT왶� 같은 도구를 사용하여 자연어 쿼리를 통해 새로운 비즈니스 패턴을 연구하고 다양한 계획 가정을 모델링하는 것은 확실히 매력적인 전망입니다.

2025�Ƅ 클라우드 ERP 7대 트렌드��특집 기사

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

ERP왶� 생성형 AI 결합의 핵심 가치

하지만 ERP 시스템이 어떤 비즈니스 프로세스를 다루는지 이해해야 합니다(생성형 AI를 어떻게 사용할지 알 수 있도록). 유용한 생성형 AI 도구를 확보해야 합니다. 그리고 직원들이 이를 사용하는 경험을 쌓을 수 있도록 도왶�야 합니다.

ERP는 조직 내에서 가장 풍부한 비즈니스 데이터 소스 중 하나이기 때문에 생성형 AI의 애플리케이션으로서 큰 잠재력을 제공합니다. 귀하의 비즈니스를 이해하는(데이터왶� 프로세스에 설명된 대로) 전문 “디지털 부하직원”이 있다고 생각하시면 됩니다. 이 부하직원은 분석, 요약, 또는 의사 결정 지원 보고서를 빠르게 제공할 수 있습니다.

ERP에서 생성형 AI 사용 시작하기

잠재력은 실제로 존재하지만, ERP 데이터에서 새로운 인사이트를 생성하는 생성형 AI의 힘은 저절로 발휘되지 않습니다. 조직은 올바른 도구를 확보하고, 사용자를 훈련시키며, ERP 데이터가 깨끗하고 접근 가능한지 확인함으로써 생성형 AI를 준비해야 합니다.

2025�Ƅ 성공전략: 클라우드 ERP왶� AI, 짶�속가��성의 컨버전스��특집 기사

2024�Ƅ 비즈니스 환경에서는 , AI,��이 기업 성공의 핵심 요소로 부각되었으며, 2025�Ƅ에는 이러한 요소들을 전략적 파트너십을 통해 조화롭게 통합하고 균형 있게 활용하는 기업이 지속가능한 성장과 혁신을 이끌어낼 전망입니다.

ERP 시스템에 포함된 AI 기능을 살펴보세요. ERP 시스템이 어떤 비즈니스 프로세스를 다루는지 이해한 후에는 공급업체가 생성형 AI 역량 측면에서 무엇을 제공하는지 평가해야 합니다. 생성형 AI 모델은 시장에서 다양한 접근 방식으로 빠르게 상품화되고 있습니다. 진정한 차별화는 기존 워크플로우에 깊이 통합되어 AI 사용을 내장되고 손쉽게 만드는 것에서 나옵니다.

올바른 도구를 확보하세요. 다양한 도구가 다른 접근 방식을 제공하지만 기본 테마는 동일합니다. 광범위한 모델 선택에 대한 접근, 생성형 AI가 올바른 데이터셋을 사용하도록 보장하는 데이터 “그라운딩”, 개인정보 보호를 위한 데이터 마스킹, 프롬프트 관리, 수명 주기 관리를 포함하여 AI 프로세스를 조율하는 견고한 도구 세트가 필요합니다.

데이터를 준비하세요. 기존의 데이터 웨어하우스 및 데이터 레이크 접근 방식은 운영의 완전한 시각을 제공하면서 다양한 소스의 ““을 엮어내는 보다 연합된 “” 접근 방식으로 바뀌었습니다.

팀을 훈련시키세요. 직원들이 이메일을 작성하기 위해 ChatGPT를 사용한다고 해서 기업 데이터를 쿼리할 준비가 된 것은 아닙니다. ERP 시스템과 함께 작업하는 새로운 방식을 도입하는 것은 이러한 변화를 관리하는 것을 의미합니다. 위험도가 낮은 상황에서 연습하고 실험할 기회를 제공하세요.

(더 많은 제안을 원하시면 �鶹ԭ��의 ““을 읽어보세요.)

AI 기반 도구가 최종 사용자에게 핵심 비즈니스 데이터에 대한 더 쉬운 접근을 제공하는 환경에서는 모든 사람이 일종의 관리자가 됩니다. 최고 기술은 유연성, 적응력, 사고방식, 그리고 상상력이 됩니다.

이러한 태도는 생성형 AI 채택에 중요합니다. 중견기업을 대상으로 한 최근 에서도 이를 확인할 수 있었습니다. 설문조사에서 낙관주의자 집단(생성형 AI 채택을 높은 우선순위로 만든 사람들)은 변화에 더 준비되어 있습니다. 그들은 회의주의자들(생성형 AI를 낮은 우선순위로 본 설문 응답자들)보다 변화 관리 프로세스의 부족을 성장의 도전 과제로 보고할 가능성이 현저히 낮습니다.

ERP 데이터는 생성형 AI가 진정으로 유용하게 되는 데 필요한 올바른 데이터 자료를 제공합니다. 비즈니스 사용자가 검색 엔진에 용어를 입력하는 것만큼 쉽게 ERP 데이터를 쿼리할 수 있을 때 가치 제안이 높아집니다. 더 나은 의사 결정, 더 빠른 대응, 그리고 자원의 보다 전략적 사용이 가능해집니다.

원문: , , Forbes

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비즈니스에 유용한 에이전틱 AI, 그 비용은?

Adam Park — Fri, 18 Jul 2025 01:06:13 +0000

는 자연어를 이해하고 시스템 간 통합을 통해 자율적으로 작업을 수행하며, 기업의 AI 투자효과를 높이는 핵심 기술로 주목받고 있습니다. 하지만 높은 도입 비용과 인프라 비용 등의 장벽을 해소하려면 명확한 ROI 측정 방안이 필요합니다.

글쓴이: �鶹ԭ�� Insights Team, 번역: 클로드(Claude)

CIO가 전략을 수립하는 데 있어 에이전틱 AI가 조직의 IT 환경 관리 방식을 바꾸고 현업 부서에 서비스를 제공하는 방식을 바꿀 것이 분명해졌습니다.

에이전틱 AI는 증가하는 AI 투자에서 수익률을 높이려는 CIO에게 잠재적인 “킬러 앱”으로 떠오르고 있습니다. 많은 조직이 이 기술을 시범 운영하고 있는데, 이는 자연어를 이해하고 정보 격차를 해소하며 시스템 간 통합을 수행하고 심지어 행동까지 취할 수 있는 지능적이고 종종 자율적인 에이전트들로 구성됩니다.

�鶹ԭ��의 마케팅 VP이자 글로벌 혁신 전도사인 티모 엘리엇(Timo Elliott)은 “에이전트들이 AI를 훨씬 더 유용하게 만들 것”이라고 말합니다.

CIO들이 전략을 수립하면서 에이전틱 AI가 조직의 IT 환경 관리 방식과 현업 부서에 서비스를 제공하는 방식을 변화시킬 것이라는 점이 명확해지고 있습니다. 하지만 언제나 그렇듯, IT 리더들은 에이전틱 AI의 고유한 역량을 다루는 비용 관리 노력과 배포 계획 간의 균형을 맞춰야 합니다.

SaaS 종말론: 소프트웨어 구독 모델 위협하는 AI 에이전트��특집 기사

의 확산은 SaaS의 과금 모델을 근본적으로 위협하지만, 이는 SaaS 전체의 종말이 아니라 깊이 없는 SaaS의 종말이다. 수십 �Ƅ간 쌓인 비즈니스 로직과 실물 인프라를 가진 ��랫폼은 오히려 AI가 배포되는 관문으로서 더 강해질 수 있다.

로봇 프로세스 자동화에서 시작된 발전

소프트웨어 기반 자동화는 CIO에게 새로운 개념이 아닙니다. ‘로봇 프로세스 자동화(RPA)’는 2000�Ƅ대 초반에 데이터 추출이나 주문 처리왶� 같은 단순 반복 작업을 자동화하는 규칙 기반 자동화 방안으로 등장했습니다. 2022�Ƅ 11월 생성형 AI 애플리케이션인 챗G�ʰ�(ChatGPT)의 출시로 인해 프로세스 자동화에 인지 능력이라는 계층이 추가되었고, 개발자가 고객과 상호작용하고 소프트웨어 개발부터 콘텐츠 제작까지 다양한 활동에서 직원들을 도울 수 있는 새로운 세대의 자동화된 “어시스턴트”를 만들 수 있게 되었습니다.

에이전틱 AI는 지능의 기준을 더욱 높여 AI 에이전트들이 함께 작업하고, 맥락을 기반으로 결정을 내리며, 다양한 비즈니스 기능에 걸쳐 행동을 유발할 수 있는 새로운 수준의 자율성과 추론을 추가합니다.

엘리엇은 “모든 조직에는 핵심적인 엔드투엔드 비즈니스 프로세스가 있으며, 대부분은 이미 자동화되어 있습니다. AI 에이전트는 일처리 단계를 자동화하거나 예외상황을 더 유연하게 처리함으로써 문제를 해결하는 새로운 방법을 제공한다”고 말합니다. 이런 방식으로 에이전트들은 진행하면서 프로세스 개선을 만들거나 제안할 수 있습니다.

가트너, 2026�Ƅ 10대 전략 기술 트렌드 제시��특집 기사

가트너가 제시하는 2026�Ƅ 10대 전략 기술 트렌드: 2026�Ƅ의 기술 리더는 AI를 기본 아키텍처로 설계하고, 인간과 AI를 통합하며, 신뢰·보안·지정학 리스크를 선제적으로 관리하는 설계자이자 융합자이며 개척자가 되어야 합니다.

디지털 전환 컨설팅 회사인 스타CIO(StarCIO)의 대표이자 창립자인 아이작 사콜릭(Isaac Sacolick)은 에서 “결정을 내리고 행동을 수행하는 방식에 따라 분류되는 여러 유형의 AI 에이전트가 존재합니다. 모델 기반 에이전트는 규칙을 AI 모델과 지원 데이터로 대체하며, 목표 및 유틸리티 기반 에이전트는 행동 방향을 선택하기 전에 다양한 시나리오를 비교합니다. 더 정교한 AI 학습 에이전트는 피드백 루프를 사용하여 결과를 개선하고, 계층적 에이전트는 그룹으로 작업하여 복잡한 작업을 분해한다”고 설명합니다.

계층적 에이전트의 실제 적용 사례

AI 애플리케이션용 오픈소스 벡터 데이터베이스를 만드는 밀버스(Milvus)의 개발자들은 창고 로봇 시스템의 맥락에서 를 제공합니다:

최상위 “조율 운영(오케스트레이터)” 에이전트는 재고 관리를 감독하며 어떤 제품이 재입고가 필요한지 결정할 수 있습니다. 이는 창고의 한 구역을 각각 담당하는 중간 수준의 “구역 관리자” 에이전트들에게 하위 작업을 위임할 수 있습니다. 이러한 중간 수준 에이전트들은 그 다음 개별 기계를 작동하는 하위 수준의 “로봇 컨트롤러” 에이전트들에게 특정 픽업 및 배치 작업을 할당할 수 있습니다.

��

��과 �鶹ԭ�� Business AI, �鶹ԭ�� Business Data Cloud가 한 데 모여 탁월한 비즈니스 가치를 제공합니다. 이 모두가 의 위력을 활용합니다.

이러한 기술적 구분은 CIO들이 배포 전략을 수립할 때 중요하지만, 사콜릭은 IT 리더들이 기업 임원진 동료들에게 아이디어를 판매할 때 다른 전술에 집중할 것을 권장합니다.

그는 “CIO의 역할은 전문 용어를 풀어서 기업 임원진에 가치, 해결하는 문제, 또는 장기적 영향이 있을 영역의 관점에서 [비즈니스 리더들이] 익숙한 언어를 사용하여 설명하는 것”이라고 설명합니다.

대규모 에이전틱 AI의 비용 관리 과제

가치 논의는 필연적으로 예산 논의로 이어집니다. AI왶� 배포가 증가하면서 비용에 대한 우려도 커지고 있습니다. 에서 IT 임원들이 더 광범위한 생성AI 도입에 대해 언급한 상위 8개 장벽 중 3개–높은 도입 비용(1위 우려사항), 비효과적인 비용 관리(4위), 과도한 인프라 비용(6위)–가 비용과 관련되어 있습니다. 에이전틱 AI는 이러한 혼란에 더 많은 불확실성을 추가합니다.

IBM 컨설팅의 AI 통합 서비스 VP이자 시니어 파트너인 프란체스코 브렌나(Francesco Brenna)는 “비용 측면이 매우 중요합니다. 리소스 소비왶� 독점적인 LLM(거대 언어 모델) 배포 및 유지 관리 비용에 대한 투명성을 확보해야 한다”고 말합니다.

데이터, 디지털 시대 비즈니스 혁신 위한 전략적 자산��특집 기사

AI 에이전트 사용에 대한 흥미로운 가격 모델들이 개발되고 있습니다. 박스(Box) CEO 아론 레비(Aaron Levie)는 에이전트가 작업을 완료하는 데 걸리는 시간을 기반으로 전통적인 노동력처럼 합니다. 또 다른 옵션은 결과별 가격 책정으로, 레비는 이것이 “고객이 필요로 하는 것과 그것을 달성하기 위해 지불하는 것 사이의 단순한 관계를 가능하게 한다”고 말합니다. 세 번째 모델은 종량제 “대화 기반” 가격 책정을 포함합니다. 어떤 모델을 선택하든, CIO들은 에이전틱 AI 투자가 비즈니스에 어떻게 가치를 창출할 것인지에 대한 명확한 경로를 제시해야 할 것입니다.

사콜릭은 “실험도 좋지만 궁극적으로는 ‘투자한 내역, 실전 배치한 내역, 얻은 가치가 이것입니다’라고 말할 수 있어야 한다”고 전합니다.

새로운 가치 측정 지표왶� ROI 평가

사콜릭에 따르면 새로운 가치 지표에는 의사결정 시간 개선과 결정 정확도가 포함될 가능성이 높습니다. 그는 다음과 같은 예를 제시합니다. “마케터는 에이전트를 사용하여 수백 개의 실험과 변형이 포함된 캠페인을 분석하고 성과를 기반으로 일일 최적화를 수행할 수 있습니다.”

에이전트가 필수적인 비즈니스 프로세스왶� 워크플로우에 구축되기 때문에, 전문가들은 CIO들이 다른 AI 투자로 경험했던 것보다 ROI를 평가하기가 더 쉬울 것이라고 믿습니다. 사콜릭은 “CIO들이 ROI가 존재한다는 것을 알고 있기 때문에 지금은 훨씬 더 실용적인 정서가 있습니다. 그들은 단지 그것을 포착해야 할 뿐입니다”라고 말합니다.

원문: , , Forbes.com

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AI가 조직의 사고방식을 재구성하는 방법

Adam Park — Fri, 09 May 2025 02:43:02 +0000

가 업무 효율성을 높이는 동시에, 조직의 사고 구조 자체를 변화시키고 있습니다. AI로 인한 빠른 실행과 자동화 뒤에 숨겨진 성찰의 가치왶�, 균형 잡힌 접근법이 왜 필요한지 살펴보세요.

글쓴이: 말리니 르베크(Malini Leveque), 애니어스 스탠코스키(Aeneas Stankowski)
번역: 클로드(Claude)

AI는 이제 단순한 도구가 아닙니다. 조직이 사고하는 방식의 근간이 되어가고 있습니다.

생성형 AI가 기업 전반에 자리 잡으면서, 요약, 보고서, 목표 제안 등을 몇 초 만에 완료하는 대규모 효율성을 약속합니다. 하지만 이러한 가속화의 표면 아래에는 더 깊은 변화가 있습니다. AI는 단순히 워크플로우뿐만 아니라 업무 자체의 인지 구조를 재구성하고 있습니다.

“우리는 도구를 만들고, 그 후에 도구가 우리를 만든다.” — 마셜 맥루한

우리는 혁신의 비옥한 토양 역할을 했던 과정들을 간소화하기 시작했습니다. 전략이 등장하고, 불일치가 의사 결정을 예리하게 만들며, 성찰이 조율을 촉진하는 마찰이 가득한 공간들이 사라지고 있습니다.

AI 리더십: 인간의 창의성을 통한 팀 성장 방안��특집 기사

AI 시대의 새로운 리더십은 기술에 의존하는 대신,��인간의 고유한 가치를 중심에 두는 접근이 필요합니다. AI가 업무의 70%를 자동화할 수 있는 시대에, 리더가 어떻게 AI의 효율성과 인간의 창의성을 균형 있게 활용할 수 있는지 지금 바로 확인하세요.

생각할 여유 없이 너무 빠르게 움직일 때

조직적 사고를 탄력적으로 만드는 것은 속도가 아니라 깊이입니다. 그리고 깊이에는 시간이 필요합니다.

전통적인 지식 업무에는 수정 주기, 피드백 루프, 부서 간 토론 등 자연스러운 중단이 포함됩니다. 이러한 저항의 순간들은 비효율이 아니라, 통찰력이 시험되고 공통된 이해가 형성되는 도가니입니다.

“저항처럼 보이는 것은 종종 명확성의 부족일 뿐이다.” — 칩과 댄 히스, 「Switch」

오늘날 LLM 기반 시스템은 이러한 리듬을 평탄화합니다. 최소한의 노력으로 여러 번의 반복을 생성할 수 있는 능력은 우리를 숙고가 아닌 완료로 밀어냅니다. 우리는 신중한 탐구보다 반응적 실행에 의존하게 될 위험이 있습니다.

AI로 변화 관리를 혁신하자��특집 기사

은 직원 요구를 이해하고 개인화된 경험을 제공함으로써 조직 변화 관리의 성공률을 높입니다. AI를 변화 관리에 활용해 효과적인 소통, 맞춤형 교육,�� 등으로 전환 과정을 원활하게 이끌고, 지속적인 개선 문화를 조성하세요.

마찰 없는 디자인의 숨겨진 비용

자동 제안 콘텐츠, 원클릭 요약, 마찰 없는 흐름 등 현재 AI왶�의 인터페이스는 대부분 편의성을 우선시합니다. 하지만 이런 편의성이 우리가 인지를 구성하는 방식을 변화시킵니다. 비판적 사고를 지원했던 숙고적 긴장감이 사라지고 있습니다.

이렇게 압축된 타임라인은 독창적인 아이디어가 발생하는 조건을 침식시킵니다. 한때 불일치를 드러냈던 의미 있는 체크인이 이제는 글머리 기호가 됩니다. 통찰력의 시작이었던 어수선한 초안이 정서적 투자가 거의 없는 세련된 즉각적 버전으로 대체됩니다.

따라서 혁신이 여전히 전략적 우선순위로 남아있는 동안, 이를 가능하게 하는 인지적 조건은 조용히 해체되고 있습니다.

성찰 단계 복원하기

성찰은 우회로가 아닙니다. 성찰은 바로 주요 도로입니다. 그것은 모호함이 직면되고, 다양한 입력이 공유된 목적으로 응집되며, 결정이 성숙할 수 있는 공간입니다.

“진정으로 적응력을 갖추려면 조직은 지속적인 성찰과 대화에 참여해야 한다.” — 피터 센게

성찰적 지능을 위한 설계는 처리량뿐만 아니라 긴장을 가치 있게 여기는 워크플로우를 구성하는 것을 의미합니다. 이는 다음을 의미합니다:

멈추게 하는 프롬프트: 우리가 건너뛰는 가정은 무엇인가?
질문하는 인터페이스: 어떤 관점이 고려되지 않았는가?
시간을 인식하는 시스템: 결정하기 전에 우리가 주저해야 할 곳은 어디인가?

“전략의 본질은 무엇을 하지 않을지 선택하는 것이다.” — 마이클 포터

우리는 판단의 공간을 축소하는 것이 아니라 확장하는 시스템이 필요합니다. 생성하되 도전하는 도구가 필요합니다. 단순히 지표를 표시하는 것이 아니라 해석을 유도하는 대시보드, 단순한 합의가 아닌 토론을 장려하는 검토가 필요합니다.

AI가 우선시 되는 미래를 위한 디자인��특집 기사

AI는 디자이너를 대체하는 것이 아니라 디자이너의 역할을 재정의하고 있으며,��성공하는 디자이너는 AI를 도구로 활용하면서도 비판적 사고왶� 인문학적 소양을 바탕으로 AI의 방향을 이끌어가는 사람입니다. �鶹ԭ��의 AI 경험 담당 부사장의 통찰을 확인하세요.

자동화에서 판단으로

제임스 클리어는 다음과 같이 상기시킵니다. “당신은 목표의 수준에 이르지 못합니다. 당신은 시스템의 수준으로 하락합니다.”

미래의 최고 시스템은 가장 많이 자동화된 시스템이 아닐 것입니다. 그것은 AI의 생성 능력과 인간의 식별력 사이의 상호작용을 신중하게 조율하는 시스템일 것입니다.

이는 자동화를 중단한다는 의미가 아닙니다. 이는 자동화왶� 성찰 능력을 결합하는 것을 의미합니다. 이것이 문맥에서 무엇을 의미하는지, 어디서 너무 빠르게 움직여 명확하게 보지 못하는지 물을 수 있는 용기왶� 함께 말입니다.

“정적은 비활동에 관한 것이 아니라 명확성에 관한 것이다.” — 라이언 홀리데이

전략적으로 배치되고 의도적으로 설계된 정적을 지원하는 시스템은 조직이 단순한 일정이 아닌 시간적 지평 전반에 걸쳐 생각할 수 있게 하는 시스템이 될 것입니다.

앞으로의 길: 식별력으로서의 설계

우리는 이미 이러한 인지 능력을 잃었다고 말하는 것이 아닙니다. 하지만 우리는 말합니다. 지금이 바로 그것을 보호할 때입니다.

성찰은 비효율이 아닌 창조적 자본으로 재구성되어야 합니다. 이를 육성하는 조직은 다음을 개발할 것입니다:

인지적 회복력: 과도한 단순화 없이 복잡성을 감내하는 능력
전략적 적응성: 전환하기 전에 멈출 수 있는 능력
설계 성숙도: 단순한 출력이 아닌 질문을 높이는 시스템

“성찰 없이는 우리는 맹목적으로 계속 나아가 더 많은 의도하지 않은 결과를 만들어 내고, 유용한 것을 달성하지 못한다.” — 마가렛 휘틀리

AI의 더 깊은 기회는 단순히 작업을 자동화하는 것이 아니라, 더 신중하고 생산적인 사고를 위한 조건을 만드는 것입니다. 일을 가속화할 뿐만 아니라 격상시키는 것입니다.

지능의 아웃소싱: 유기적 AI의 숨은 비용��특집 기사

AI가 점점 더 매끄럽고 편리해질수록, 우리의 창의성과 혁신을 이끄는 핵심적인 사고 과정을 대체할 위험이 커지고 있습니다. 진정한 경쟁 우위는 AI를 가장 많이 도입하는 기업이 아니라,��AI왶� 함께 사고하도록 설계하는 기업에 있습니다.

지능형 시스템을 도입하는 경쟁에서 우리 자신의 지능을 뒤에 남겨두지 맙시다. 미래의 가장 성공적인 조직은 가장 빠르거나 가장 자동화된 조직이 아닐 것입니다. 그것은 함께, 깊이 있게, 그리고 잘 생각하는 조직일 것입니다. 생산성을 재구성하기 위해 서두르는 세상에서, 진정한 리더십은 우리가 어떻게 생각하는지 재설계하는 것이기 때문입니다.

이것이 사고의 새로운 구조입니다. 우리는 그것을 기본값으로 설계할 것인가, 아니면 의도를 가지고 설계할 것인가?

디자인이 중요한 문제를 해결하는 데 어떻게 도움이 되는지 자세히 알아보려면 을 방문하세요.

원문: , , Forbes

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�鶹ԭ��, 제조 업계의 최선 이끌어 낼 AI 혁신 공개

�鶹ԭ�� News — Mon, 31 Mar 2025 01:39:33 +0000

�鶹ԭ��, 독일 하노버 메세에서 제조 업계의 최선 이끌어 낼 AI 혁신 공개

하노버 산업박람회서 ‘Ignite Innovation. Create Growth. Together’를 주제로 다양한 AI 솔루션 제시
국내 고객사를 위한 박람회 가이드 투어 진행… �鶹ԭ�� 생태계왶� 핵심 솔루션 선보여
국내 제조 업계를 대상으로 하노버 메세 2025의 시사점을 전달할 포럼 개최

2025�Ƅ 3월 31일, 섵Ӛ� – �鶹ԭ��가 4월 4일(현지 시각)까지 독일 하노버에서 열리는 ‘하노버 산업박람회'(Hannover Messe, 하노버 메세)에서 AI 기반 솔루션을 공개했다.

매�Ƅ 봄 독일 니더작센주 하노버에서 열리는 하노버 메세는 13만 명이 참석하는 세계 최대 규모의 산업 박람회로, 최신 산업 동향과 인사이트를 살필 수 있어 국제적으로 중요한 행사다. 올해는 전체 산업 생태계를 위한 산업 간 솔루션 및 인터페이스 기술들을 선보인다.

�鶹ԭ��는 ‘Ignite Innovation. Create Growth. Together’를 주제로 AI가 내제된 최신 제조, 공급망 및 클라우드 ERP 솔루션이 어떻게 모든 규모의 기업을 지원하는지 집중적으로 소개했다. 특히, �鶹ԭ��의 이번 전시에는 40곳 이상의 산업 및 전략 파트너가 참여하며 �鶹ԭ��가 구축한 생태계의 강점을 제시했다. �鶹ԭ��의 전략 파트너들이 운영하는 전시 공간은 이번 하노버 메세의 절반 이상을 차지한다.

2025�Ƅ 공급망 예측 및 전망: 위험 관리왶� 비용 최적화��특집 기사

2025�Ƅ 의 핵심은 ‘위험 관리왶� 비용 최적화의 균형’이며, AI 기술 활용과 데이터 기반 의사결정이 필수입니다. 특히 ,��,�� 개발 등 주요 과제 달성을 위해 기술과 인간의 조화로운 협력이 중요해질 전망입니다.

�鶹ԭ��의 공급망 관리 사장 겸 최고 제품 책임자를 맡고 있는 도미닉 메츠거(Dominik Metzger)는 “전 세계 기업들은 시장 변화에 적응하는 동시에, 지속 가능성에 대한 높아지는 요구를 충족해야 하는 이중 과제에 직면해 있다”며 “�鶹ԭ��는 생성형 AI왶� 같은 첨단 기술을 활용해 제조업체가 최고의 성과를 달성할 수 있도록 지원하고 있다”고 밝혔다.

�鶹ԭ�� 코리아는 이번 하노버 메세에 참가하는 국내 고객사왶� 함께 제조업계의 혁신을 살펴보는 자리를 마련했다. �鶹ԭ�� 코리아는 가이드 투어를 통해 AI 기반 솔루션이 가져올 산업 혁신을 국내 기업에 소개하고, 확장 중인 �鶹ԭ�� 생태계왶� 핵심 솔루션 및 기술을 직접 체험할 수 있도록 기획했다.

하노버 메세에 직접 참여하지 못한 고객들을 위한 행사도 이어진다. 먼저, 4월 16일 열리는 CIO 포럼에서는 �鶹ԭ�� 코리아 제조산업 부문장 정대영 박사가 ‘하노버 메세 2025’가 제시하는 최신 트렌드왶� 시사점을 발표할 예정이다. 이번 발표는 급변하는 글로벌 경영 환경에서 지속 가능한 비즈니스 전략을 수립하고, 이를 위해 AI 기반 솔루션 도입을 검토하고 있는 경영인들에게 유익한 인사이트를 제공할 예정이다.

AI가 제조업의 미래를 바꾼다��특집 기사

젵ӡ�업체�� 추진 과정에서 얻은 데이터 정리, 표준화, 통합 경험 덕분에 AI 도입이 유리하지만, AI 통합률은 16%로 산업 평균보다 낮습니다. 성공적인 AI 확장의 핵심은 데이터 품질, 기존 시스템과의 통합, 점진적 접근법에 있습니다.

이어 4월 22일에는 ‘하노버 메세 2025 인사이트 및 AI 기반 공급망 혁신’ 세미나를 개최한다. 세미나에서는 하노버 메세 2025의 주요 시사점과 �鶹ԭ�� 공급망 솔루션의 최신 업데이트 및 고객 사례가 소개된다. 또한 실무진의 생생한 경험을 공유하는 파트너 세션도 함께 진행된다.

한편, �鶹ԭ��는 국내에서도 비즈니스 AI 분야를 선도하고 있다. 최근에는 �鶹ԭ��의 생성형 AI 코파일럿 쥴(Joule)의 한국어 지원 계획을 발표했다. 쥴은 다양한 AI 에이전트를 통합하여 업무 흐름을 자동화하는 업무 조율자(super orchestrator)다. �鶹ԭ��는 2025�Ƅ 말까지 주요 쥴 사용자들의 생산성을 30% 향상시키는 것을 목표로 혁신을 이어가고 있다. 쥴의 한국어 서비스는 올해 2분기에 이뤄질 예정이다.

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�鶹ԭ��에 대해

�鶹ԭ��(NYSE:�鶹ԭ��)는 기업용 애플리케이션과 비즈니스 AI 분야의 선도기업으로 비즈니스왶� 기술을 연결하고 있다. 지난 50�Ƅ 동안 기업들은 기업 성과를 극대화하기 위해 재무, 구매, 인사, 공급망, 고객 경험 등 핵심 비즈니스 영역을 통합함으로써 �鶹ԭ��에 대한 신뢰를 지속해 오고 있다. 보다 자세한 정보는 에서 확인할 수 있다.

2025�Ƅ 성공전략: 클라우드 ERP왶� AI, 짶�속가��성의 컨버전스��특집 기사

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금융 서비스 AI 도입에 관한 5가지 오해

Adam Park — Fri, 07 Feb 2025 00:53:54 +0000

분야에서 AI는 사람을 대체하거나 급진적 변화를 가져오는 위협이 아니라, 생산성 향상, 새로운 직무 기술과 역할에 대한 수요 창출의 잠재력이 있습니다. AI는 이미 충분히 성숙한 기술이며 점진적으로 도입해 진화할 기회입니다.

글쓴이: 아누즈 쿠마(Anuj Kumar), 번역: 클로드(Claude)

AI의 역할은 사람을 대체하는 것이 아니라, 사람의 역할과 생산성을 향상시키고 새로운 기술과 역할의 필요성을 만들어내는 것입니다.

, 작�Ƅ에는 3분의 1 수준이었던 데 비해 현재는 65%의 기업이 최소 한 가지 이상의 비즈니스 기능에서 를 정기적으로 사용하고 있다고 합니다. AI의 잠재력에도 불구하고, 전통적인 금융 서비스 분야에서는 여전히 많은 오해가 존재합니다. AI 준비왶� 전략을 위한 중요한 단계들이 필요하지만, 사실과 거짓을 구분하는 일도 똑같이 중요합니다. 금융 서비스 부문의 AI에 대한 5가지 일반적인 인식과 현실을 비교해 봅니다.

인식 1: AI는 빠른 해결책이다

현실: AI는 모든 문제를 해결하는 마법 지팡이가 아니지만, 훌륭한 일들을 할 수 있습니다. 이는 혁명이나 파괴적 변화가 아닌, 진화적 과정으로 봐야 합니다. 핵심은 실제 시나리오에서 AI의 잠재력을 보여주는 작은 규모의 시범 프로그램부터 시작하는 것입니다. 현대의 많은 기업용 ��랫폼들은 이미 핵심 시스템에 AI 지능이 통합되어 있어, 기존 운영을 방해하지 않으면서도 점진적인 AI 도입이 가능합니다.

뱀의 해: AI 활용을 위해 기업의 허물을 벗자��특집 기사

2025�Ƅ 뱀의 해를 맞아, 기업은 뱀이 허물을 벗듯이 기존의 관행과 습관을 과감히 벗어던지고 AI 혁신을 수용해야 합니다. BMW나 델타항공의 사례처럼, AI는 이제 단순한 기술 도입을 넘어 기업의 실질적 성과왶� 경쟁력 향상을 위한 필수 요소입니다.

인식 2: 사람이 쓸모없어질 것이다

현실: AI의 역할은 사람을 대체하는 것이 아니라, 사람의 역할과 생산성을 향상시키고 새로운 기술과 역할의 필요성을 만들어내는 것입니다. AI는 단순 반복적인 작업을 처리하여, 인재들이 전략 수립과 관계 구축 같은 고부가가치 활동에 집중할 수 있게 합니다. 직원들은 새로운 역할과 책임을 맡거나, AI가 제공하는 인사이트 덕분에 더 효율적으로 일할 수 있게 됩니다. 직원들이 더 넓은 역할과 책임을 수용할 수 있도록 재교육이 핵심입니다.

인식 3: AI는 규정 준수의 위험이다

현실: 규제 및 컴플라이언스 우려는 타당하지만, AI는 오히려 거버넌스를 개선할 수 있습니다. AI 적용 시에는 세 가지 ‘R’을 고려해야 합니다. 조직 전반에 걸쳐 AI를 통한 즉각적인 비즈니스 영향력을 창출하는 관련성(Relevance), 비즈니스 데이터에 기반한 AI로 자신 있는 의사결정을 할 수 있는 신뢰성(Reliability), 그리고 최고 수준의 윤리, 보안, 개인정보 보호 기준으로 AI를 실행하는 책임(Responsibility)입니다. AI 기반 분석은 향상된 감독 능력을 제공하여 유럽연합 인공지능법(EU AI Act), 영국 금융감독청(FCA) 지침과 같은 규제 프레임워크에 맞춰 엄격한 규제 준수왶� 투명성 개선을 돕습니다.

2025�Ƅ 성공전략: 클라우드 ERP왶� AI, 짶�속가��성의 컨버전스��특집 기사

인식 4: AI 구현에는 대규모 인프라 개편이 필요하다

현실: 많은 금융 서비스 기업들이 AI 도입에 비용이 많이 드는 대규모 인프라 개편이 필요하다고 가정하지만, 실제로는 그렇지 않습니다. AI는 이미 ERP, HCM 솔루션과 같은 클라우드 기반 기업 ��랫폼에 원활하게 통합되고 있습니다. 기업들은 자신들의 속도에 맞춰 점진적으로 AI를 구현할 수 있으며, 시범 프로그램을 통해 필요왶� 자신감이 늘어남에 따라 발전시켜 나갈 수 있습니다.

인식 5: AI는 복잡한 금융 서비스 요구를 처리할 만큼 성숙하지 않았다

현실: AI가 위험 관리, 규정 준수, 의사결정과 같은 현대 금융 서비스의 복잡성을 관리하기에 충분히 성숙하지 않았다는 일반적인 믿음이 있습니다. 하지만 특정 금융 서비스 문제를 해결하는 VC 투자 AI 스타트업들의 수만 봐도 이는 사실이 아님을 알 수 있습니다. 재무, CRM, HCM을 위한 AI 기반 ERP 애플리케이션들은 복잡한 작업의 자동화 정확성과 효율성을 크게 개선하고, 오류를 줄이며, 사용자왶� 고객 중심성을 향상시키고 있습니다.

2025�Ƅ 클라우드 ERP 7대 트렌드��특집 기사

2025�Ƅ 트렌드는 에이전트형 AI 통합, 클라우드 네이티브 솔루션 확대, AI 기반 의사결정 지원 등을 중심으로 기업의 과 혁신을 가속화할 전망입니다. 업계 거인들의 흥미로운 예측을 지금 바로 확인하세요.

지금이 바로 작게 시작하고, 배우고, 성장할 때입니다. AI는 위협이나 비용이 많이 드는 간접비용, 혹은 혁명이 아닙니다. 이는 진화하고, 혁신하고, 선도할 수 있는 기회입니다.

원문: , , Forbes.com

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뱀의 해: AI 활용을 위해 기업의 허물을 벗자

Namita Gupta-Hehl — Fri, 31 Jan 2025 02:24:06 +0000

글쓴이: 나미타 굽타-헬(Namita Gupta-Hehl), 번역: 클로드(Claude)

2025�Ƅ은 푸른 뱀의 해 (이미지: GETTY)

2025�Ƅ이 시작되면서, 우리는 적응력과 회복력의 상징인 를 맞이했습니다. 뱀이 허물을 벗고 새로워지는 능력으로 상징되는 이러한 특성은 앞으로 닥칠 도전과제를 헤쳐나가고 기회를 포착하는 데 있어 핵심요소입니다. 뱀띠로 태어난 저는 두려움과 존경의 대상이라는 뱀의 이중적 성격에 늘 매료되어 왔습니다. 미래의 복잡성을 헤쳐나가기 위해서는 이러한 변화의 정신을 받아들이는 일이 매우 중요합니다.

2024�Ƅ은 측면에서 의미 있는 한 해였습니다. 혁신적인 생성형 모델들이 등장하면서 전 세계적으로 AI의 변혁적 잠재력에 대한 논의가 촉발되었습니다. 이러한 발전은 기술 세계를 재편했고, 기업과 개인 모두에게 이 역동적인 새로운 세계에서 번영할 수 있는 흥미진진한 기회를 창출했습니다.

통계전문기관 에 따르면, AI 시장은 폭발적으로 성장하여 2024�Ƅ에 1,840억 달러를 돌파했습니다. 이는 전�Ƅ 대비 약 500억 달러가 증가한 수치입니다. 더욱이 시장은 계속 성장하여 2030�Ƅ까지 8,260억 달러를 넘어설 전망입니다.

따라서 2025�Ƅ 내내, 우리는 AI를 단순히 탐구하는 차원을 넘어 실제로 활용하는 단계로 나아가야 합니다. 작�Ƅ의 열풍은 기반을 다졌고, 이제는 AI의 잠재력을 실질적인 결과로 전환할 때입니다. 뱀이 새로운 시작을 위해 허물을 벗듯이, 우리 기업들도 번영하기 위해서는 낡은 습관을 버리고 AI 기반 솔루션을 받아들여야 합니다.

클라우드 ERP로 AI 잠재력을 실현할 4가지 방안��특집 기사

대다수의 기업은 AI의 힘을 활용할 준비가 되어 있지 않습니다. 포브스 리서치에 따르면, C-레벨 리더 중 단 24%만이 현재의 도구왶� 기술이 조직 내 AI 도입을 지원할 수 있다고 완전히 자신한다고 응답했습니다. AI 잠재력 실현 방안을 확인하세요.

뱀의 지혜: 적응의 마스터클래스

건조한 사막부터 울창한 열대우림까지 다양한 환경에서 번성하는 뱀은 적응력을 상징합니다. 이러한 유사성은 오늘날의 역동적인 시장에서 깊은 공감을 얻습니다. 기업은 진화하는 고객 니즈를 충족하고 경쟁사를 앞서기 위해 AI 기반 솔루션과 같은 새로운 기술과 전략을 받아들여야 합니다. 이는 단순한 생존을 넘어 다양한 시나리오에서의 번영을 의미합니다.

의 사례를 살펴보겠습니다. 초기에 BMW는 전통적인 고정 유지보수 일정에 의존했습니다. 이러한 접근방식은 종종 예상치 못한 가동 중단과 자원 낭비로 이어졌습니다. AI의 도입은 센서왶� 데이터 분석을 통한 예측 유지보수를 가능하게 함으로써 판도를 바꾸었습니다. 이러한 변화로 BMW의 생산라인이 더욱 원활하게 운영되고, 예상치 못한 중단이 줄어들었으며, 짶�속가��성 목표 달성도 지원되었습니다. 이러한 노력들이 결합되어, 이 회사의 AI 시스템은 연간 차량 조립에서 약 500분의 가동 중단을 예방하는 데 도움을 주고 있습니다.

적응은 여기서 그치지 않고 기업의 변화 관리 방식에까지 확장됩니다. 제 동료 조릿(Jorrit)은 AI가 이제 직원들의 강점을 이해하고 맞춤형 학습 경험을 만드는 데 필수적이며, 기존의 획일적인 방식에서 벗어나고 있다고 설명합니다. 결국 사람이 변화의 진정한 원동력이기 때문입니다. 변화 관리 전략에 AI를 구현하면 직원들이 변혁의 여정에서 역량을 강화하는 데 도움이 됩니다.

AI로 변화 관리를 혁신하자��특집 기사

집중적 성장: AI로 진보 방향 설정하기

뱀의 집중된 움직임은 명확한 목표왶� 방향성 있는 진보의 중요성을 상기시킵니다. AI의 맥락에서 이는 목표를 재평가하고 기술을 활용하여 여정을 가속화 함을 의미합니다.

델타항공(Delta Airlines) 같은 선견지명 있는 기업이 이러한 이해를 받아들이고 있습니다. 고객 만족도 향상의 필요성을 인식한 델타항공은 고객 접점 관점을 경영 구조에 통합하고자 했습니다.

AI를 활용하여, 델타항공은 기업 및 관리직 포지션의 25%를 고객 접점 역할을 수행했던 인물들로 채웠습니다. 이러한 접근방식은 기업의 직원 경험을 개선할 뿐만 아니라 고객을 만족시키고 조직의 경쟁 우위를 강화합니다.

이러한 전략을 통해 델타항공은 경영진이 직접적인 고객 통찰력을 갖추도록 보장하며, 궁극적으로 더욱 고객 중심적인 기업 환경을 조성합니다.

2025�Ƅ 성공전략: 클라우드 ERP왶� AI, 짶�속가��성의 컨버전스��특집 기사

뱀의 해: 성공을 향해 나아가다

뱀의 해는 기업들에 설득력 있는 비유를 제공합니다. AI 시대에서 번영하기 위해서는 급격한 변화에 대한 뱀의 민첩성과 정확한 전략을 실행하는 레이저왶� 같은 집중력을 모두 배양해야 합니다. BMW의 유지보수 관행 혁신에서부터 델타항공의 인재 확보 재편에 이르기까지, AI는 단순한 기술적 진보가 아닌 전략적 목표 달성과 경쟁 우위 확보를 위한 촉매제입니다.

AI 탐구의 시대는 이제 실행의 시대로 전환되고 있습니다. 뱀처럼 변화를 원활하게 헤쳐나가고, 민첩하게 적응하며, 정확하게 타격을 가하는 이들만이 생존할 뿐만 아니라 이 새로운 기술의 최전선에서 번영하며, 점점 더 AI 주도적이 되어가는 세상에서 혁신을 이끌고 놀라운 성과를 달성할 것입니다.

원문: , , Forbes.com

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프로세스 마이닝 2.0: 생성형 AI로 새로운 가능성을 열다

Adam Park — Thu, 19 Dec 2024 08:18:57 +0000

프로세스 마이닝은 의 도입으로 비정형 데이터 활용, 문제 해결 속도 향상, 데이터 준비 자동화 등에서 혁신적인 변화를 맞이하고 있습니다. 이를 통해 기업은 더 쉽게 통찰을 얻고 실행 가능한 추천을 바탕으로 실질적인 가치를 창출할 수 있습니다.

글쓴이: 에이다 센텔레스(Aida Centelles), 파트리치아 칼비아(Patrizia Calvia), 번역: 챗G�ʰ�(ChatGPT)

지난 몇십 �Ƅ 동안 프로세스 마이닝은 데이터 기반 관점을 비즈니스 프로세스 관리에 접목해 기업의 운영 최적화를 돕는 강력한 도구로 자리 잡았습니다.

이 기술은 이벤트 로그(event logs)를 유의미한 통찰로 변환함으로써 조직이 효율성을 발견하고, 워크플로를 합리화하며, 더 빠르고 정확한 의사 결정을 내릴 수 있도록 지원합니다. 이는 곧 비즈니스 성과를 향상시키는 결과로 이어집니다.

오늘날 , 특히 생성형 AI(GenAI)가 기업 애플리케이션 전반에서 빠르게 확산되면서 프로세스 마이닝의 잠재력은 새로운 차원으로 도약할 준비를 마쳤습니다. 생성형 AI는 생산성, 적용 범위, 이해관계자의 접근성 측면에서 프로세스 마이닝에 획기적인 변화를 가져다줄 것입니다.

비즈니스 프로세스 지능화를 위한 �鶹ԭ��의 AI 적용 방안 | 특집 기사

많은 기업이 인공지능을 활용 중이며 적용 범위는 확대될 전망입니다. 비즈니스 프로세스 자동화, 데이터 분석 및 예측, 고객 서비스 개선 등 다양한 분야에서 AI로 업무 효율을 높이고, 기업의 경쟁력 강화에도 큰 도움을 줄 방안을 월간 인사이트에서 확인하세요.

이 블로그에서는 생성형 AI가 프로세스 마이닝 분야를 어떻게 재구성하고 있으며, 이를 통해 경쟁 우위를 확보하려는 기업에 어떤 의미가 있는지 알아보겠습니다. 생성형 AI는 방대한 데이터를 분석하고, 이를 통해 패턴을 학습하며, 비즈니스가 프로세스 마이닝에 접근하는 방식을 근본적으로 바꾸고 있습니다.

이제 생성형 AI가 프로세스 마이닝 세계를 어떻게 재편하고 있는지 더 자세히 살펴보겠습니다.

1. 진입 장벽 낮추기

프로세스 마이닝은 비전문가들에게 통찰력을 제공하기 어렵다는 도전 과제가 있었습니다. 그러나 생성형 AI는 기술 전문가가 아닌 비즈니스 사용자들을 포함한 다양한 이해관계자들이 대화형 접근 방식을 통해 의사 결정을 지원할 수 있는 유용한 정보를 쉽게 얻도록 돕습니다. 공동 작업 도구(코파일럿(co-pilot) 기능)의 도입으로 프로세스 쿼리 생성이나 대시보드 작성과 같은 작업이 더욱 빠르고 간편해질 전망입니다.

2. 비정형 데이터에서 통찰력 얻기

전통적으로 프로세스 마이닝은 트랜잭션 로그왶� 같은 정형 데이터에 초점을 맞췄습니다. 그러나 기업의 중요한 정보 중 상당수는 비정형 데이터에 담겨 있습니다. 여기서 AI는 큰 변화를 만들어낼 수 있습니다. AI왶� 머신러닝(ML)을 활용하면 이미지나 텍스트왶� 같은 비정형 데이터를 구조화된 정보로 전환해 새로운 통찰력을 도출할 수 있습니다.

예를 들어, 고객 피드백 ��랫폼에서 수집된 댓글을 분석해 고객 만족도 추이를 파악하거나, PDF 문서나 엑셀 파일, 기업 보고서, 리스크 프레임워크에 포함된 정보를 구조화하여 프로세스 마이닝의 새로운 맥락적 지식을 제공할 수 있습니다.

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조직 전반에서 종합적인 데이터 기반의 비즈니스 혁신을 실현해 보다 빨리 통찰을 확보하고 더 신속하게 변화에 대응하세요.

3. 문제 해결 속도 향상

생성형 AI는 데이터 분석 속도를 높이고, 프로세스 지연이나 문제를 초래할 수 있는 표준 및 선진 사례의 편차를 인식할 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다. 저조한 성과의 근본 원인을 분석하고 개선 방안을 결정하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 이를 통해 조직은 중단 상황에 더 신속히 대응할 뿐 아니라, 이를 사전에 예방하는 능력을 갖추게 됩니다.

4. 추천 제공 및 실질적 가치 창출

프로세스 마이닝의 결과물로 비준수 사례가 확인되더라도, 적절한 수정 조치가 이루어지지 않는 경우가 종종 있습니다. 생성형 AI는 프로세스 마이닝을 통해 드러난 문제에 대해 선진 사례를 바탕으로 권장 사항을 제시함으로써, 통찰력을 실행으로 전환하고 조직에 실질적인 가치를 창출하는 데 중요한 역할을 할 수 있습니다.

5. 데이터 정제 및 준비 과정 간소화

분석을 위한 데이터 준비는 전통적으로 시간 소모적인 작업이었습니다. 프로세스 마이닝에 앞서 조직은 데이터를 정제하고 형식을 맞추는 데 많은 시간을 투자해야 했습니다. 그러나 생성형 AI는 이러한 작업을 자동화하여 오류왶� 불일치를 신속히 식별하고 데이터를 분석에 적합한 형식으로 변환할 수 있습니다. 이는 인사이트 도출까지 걸리는 시간을 단축하고, 프로세스 마이닝의 혜택을 더욱 빠르게 실현할 수 있도록 돕습니다.

모든 걸 연결해. 뭐든 할 수 있게. | 특집 기사

우리는 스마트폰을 통해 디지털 세상 뿐 아니라 나를 중심으로 더 넓은 세상과 연결되어 살아가고 있습니다. 내가 주인공이 되는 세상. 한 사람 한 사람을 위해 모든 것을 연결하는 �鶹ԭ�� 같은 기업의 노력 덕분입니다. 뭐든 할 수 있게 모든 걸 연결하세요.

결론: AI왶� 인간의 조화로운 협업

생성형 AI의 잠재력은 막대하지만, 이 기술은 여전히 발전 중입니다. 모든 조직에 필수적인 인간의 창의성과 전략적 사고는 그 중요성을 잃지 않을 뿐 아니라 오히려 더 중요한 요소로 부각됩니다. 생성형 AI는 인간의 잠재력을 촉진하는 촉매제 역할을 하며, 사람들이 이 기술을 활용해 더욱 큰 가치를 창출할 수 있도록 돕습니다.

�鶹ԭ�� Signavio가 생성형 AI왶� 통합된 프로세스 마이닝 기능을 어떻게 발전시키고 있는지에 대해 더 알아보려면 를 방문하세요. 또한 �鶹ԭ��의 공동 작업 도구 에 대해 읽어보시고, 11월 초에 시작되는 �鶹ԭ�� Signavio Early Adopter Care 프로그램에 참여하여 Joule의 초기 사용자 중 하나가 되어 보세요.

원문: ,

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‘�鶹ԭ�� 디벨로퍼 데이(�鶹ԭ�� Developer Day)’ 세미나 연다

�鶹ԭ�� News — Thu, 21 Nov 2024 10:07:28 +0000

�鶹ԭ�� 코리아, ‘�鶹ԭ�� 디벨로퍼 데이(�鶹ԭ�� Developer Day)’ 세미나 연다

오는 11월 28일 �鶹ԭ�� BTP의 혁신 서비스 주제로 개발자 위한 세미나 개최
�鶹ԭ�� 전문가의 상세한 서비스 설명과 함께 BTP 서비스 직접 경험하는 실습 세션도 마련

2024�Ƅ 11월 20일, 섵Ӛ� – �鶹ԭ�� 코리아(대표 신은영)가 오는 11월 28일 섵Ӛ� 강남 조선팰리스 호텔에서 ‘�鶹ԭ�� 디벨로퍼 데이(�鶹ԭ�� Developer Day)’ 세미나를 개최한다고 20일 밝혔다.

�鶹ԭ�� 코리아, �鶹ԭ�� Developer Day 개최

이번 행사에서는 �鶹ԭ��의 최신 기술 동향과 함께 을 활용한 주요 혁신 서비스들이 소개된다. 오전 세션에서는 를 비롯한 �鶹ԭ��의 솔루션 전략을 비롯해 BTP 기반 기술의 최신 동향과 애플리케이션 개발 방법에 관한 내용이 다뤄질 예정이다.

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단일 통합 환경에서 데이터 및 분석, 인공 지능, 애플리케이션 개발, 자동화 및 통합을 모두 제공하는 기술 ��랫폼입니다.

이어지는 오후 세션에는 다양한 �鶹ԭ�� BTP 서비스들을 직접 실습해 볼 수 있는 시간을 마련했다. ‘AD&I (�鶹ԭ�� Application Development & Integration)’ 트랙과 ‘UD&A (�鶹ԭ�� Unified Data & Analytics)’ 트랙, 두 개의 세부 세션으로 나뉘어 진행된다. ‘AD&I’ 트랙에서는 �鶹ԭ�� 애플리케이션의 확장 개발과 통합을 실습할 수 있는 기회를 제공하며, ‘UD&A’ 트랙에서는 �鶹ԭ��의 데이터 관리 및 분석 ��랫폼을 다룬다.

사전 등록자에 한해 세미나에 참가할 수 있고, 실습 세션이 포함돼 있어 참가자는 개인 노트북을 지참해야 한다.

“이번 세미나는 참가자들이 �鶹ԭ�� 기술의 최신 트렌드를 이해하고, �鶹ԭ�� BTP 서비스를 직접 경험하는 기회를 제공하고자 마련됐다. 세미나에 참석해 디지털 혁신에 필요한 인사이트를 얻고, 경쟁력 강화왶� 미래 성장을 위한 기회를 만나보시길 바란다.”

김준영 �鶹ԭ�� 코리아 CBO(Chief Business Operator)

�鶹ԭ�� TechEd 기조연설 하이라이트: �鶹ԭ��의 혁신적 변화��특집 기사

에서 �鶹ԭ��는 AI, 클라우드, 고객 중심 솔루션을 통해 비즈니스 소프트웨어의 미래를 선도하는 다양한 혁신을 발표했습니다. 확장성 강화, AI 활용 확대, �鶹ԭ�� Knowledge Graph왶� 데이터 분석 강화 등 지금 바로 확인하세요.

한편, �鶹ԭ��는 클라우드 기술 개발을 지원하는 학습 프로그램을 통해 전 세계적으로 혁신적인 비즈니스 성과 및 커리어 성장을 돕고 있다. 특히 �鶹ԭ��는 2025�Ƅ까지 연간 200만 명의 기술 전문가를 업스킬(upskill)하겠다는 목표를 위해 나아가고 있다. 2022�Ƅ에는 100만 명 이상의 학습자가 �鶹ԭ��의 학습 솔루션을 활용했으며, 2023�Ƅ에는 그 수가 180만 명으로 증가한 바 있다. �鶹ԭ�� 코리아 역시 이에 발맞춰 섵Ӛ�시 및 섵Ӛ�경제진흥원과 협력해 소프트웨어 혁신 인재를 양성하는 ‘새싹(SeSAC, Seoul Software Academy)’ 프로그램 ‘기업용 클라우드 기반 재무 애플리케이션 개발자 양성 과정’ 등을 운영하며 인재 양성에 지속적으로 힘쓰고 있다.

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�鶹ԭ��에 대해

�鶹ԭ��(NYSE:�鶹ԭ��)는 기업용 애플리케이션과 분야의 선도기업으로 비즈니스왶� 기술을 연결하고 있다. 지난 50�Ƅ 동안 기업들은 기업 성과를 극대화하기 위해 재무, 구매, 인사, 공급망, 고객 경험 등 핵심 비즈니스 영역을 통합함으로써 �鶹ԭ��에 대한 신뢰를 지속해 오고 있다. 보다 자세한 정보는 에서 확인할 수 있다.

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생성 AI Archives - �鶹ԭ�� Korea 뉴스센터

챗G�ʰ�왶� 평범함의 자석 – 진짜 실력을 키워라

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1. 진입 장벽 낮추기

2. 비정형 데이터에서 통찰력 얻기

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3. 문제 해결 속도 향상

4. 추천 제공 및 실질적 가치 창출

5. 데이터 정제 및 준비 과정 간소화

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