ChatGPT 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 2023년 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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가트너, 2026년 10대 전략 기술 트렌드 제시

Adam Park — Fri, 16 Jan 2026 06:25:57 +0000

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

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

혼돈의 시대, 2026년을 준비하는 기술 동반자들

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

Gartner 2026 전략 기술 트렌드 × 3대 페르소나 매핑표 (생성: ChatGPT)

진 알바레즈왶� 토리 폴먼은 2025�Ƅ을 “혼돈으로 가득 찬 한 해”라고 표현하며 발표를 시작했습니다. 지정학적 불안정, 경제적 변동성, AI 인재 부족, 급변하는 사이버 보안 환경까지—IT 리더들은 그야말로 슈퍼히어로가 되어야 했다는 이야기입니다.

가트너가 제시하는 2026년 AI 시대 대응을 돕는 수퍼히어로

그리고 2026년, 이 여정은 계속됩니다. 다만 이번 여정에서는 혼자가 아닙니다. 가트너(Gartner)는 설계자(��󾱳ٱ𳦳�), 융합자(��Գٳ��), 갵Ӳ�자(�ղ��Բ��ܲ��) 등 CIO왶� 기술 리더들이 앞으로 만나게 될 세 명의 동반자를 제시합니다. 이들은 각각 AI 기반 혁신, 응용과 확장, 신뢰왶� 보안을 책임지는 존재입니다.

Gartner 2026년 10대 전략 기술 트렌드

AI 네이티브 개발 ��랫폼 (AI-Native Development Platforms)
AI가 애플리케이션 설계·개발·운영 전반에 기본 내장되어 인간과 AI가 공동으로 소프트웨어를 생성하는 개발 환경
AI 슈퍼컴퓨팅 ��랫폼 (AI Supercomputing Platforms)
AI 워크로드 특성에 따라 컴퓨팅, 가속기, 네트워크 자원을 동적으로 조정하는 차세대 고성능 AI 인프라
멀티에이전트 시스템 (Multiagent Systems)
여러 AI 에이전트가 각자의 역할과 책임을 가지고 상호 협력하며 복합적인 목표를 달성하는 시스템 구조
도메인 특화 언어 모델 (Domain-Specific Language Models)
특정 산업·업무 영역의 데이터왶� 지식을 학습해 범용 모델보다 높은 정확성과 전문성을 제공하는 언어 모델
피지컬 AI (Physical AI)
로봇, 자율 시스템, 지능형 기계가 AI를 통해 물리적 세계를 인지·판단·행동하는 기술 영역
선제적 사이버 보안 (Preemptive Cybersecurity)
AI왶� 분석을 활용해 사이버 공격을 사전에 예측하고 댶�응하�� 예방 중심의 보안 접근 방식
디지털 출처 (Digital Provenance)
데이터왶� 콘텐츠의 생성 주체, 변경 이력, 진위를 검증해 신뢰성과 투명성을 확보하는 기술 체계
지리적 이전(지정학적 이전) / 지오패트리에이션 (Geopatriation)
데이터, AI, 디지털 서비스가 국가 및 지역별 규제왶� 지정학적 요구에 따라 재배치·재구성되는 현상
AI 거버넌스 ��랫폼 (AI Governance Platforms)
AI의 사용, 위험, 규제 준수, 윤리 기준을 일관되게 관리·통제하기 위한 통합 관리 ��랫폼
지속 가능한 컴퓨팅 (Sustainable Computing)
에너지 소비왶� 환경 영향을 최소화하도록 IT 인프라왶� 애플리케이션을 설계·운영하는 컴퓨팅 전략

이제, 이 동반자들이 이끄는 8가지 핵심 기술 트렌드를 살펴보겠습니다.

1. AI 네이티브 개발 ��랫폼 (AI-Native Development Platforms)

첫 번째 트렌드는 “사람과 AI가 한 팀이 되는 개발 환경”입니다. 이제 개발자는 혼자가 아닙니다. 각 개발자 옆에는 마치 아이언맨의 ‘자비스(Jarvis)’처럼 협업하는 AI가 함께합니다.

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

스타트업 생태계에서 이미 그 효과가 입증되고 있으며, 기업 입장에서는 만성적인 애플리케이션 백로그 문제를 해결할 현실적인 대안이 됩니다. 앞으로는 “외부 솔루션을 도입할 것인가?”보다 “AI왶� 함께 우리만의 애플리케이션을 직접 만들 수 있는가?”를 먼저 고민하게 될 것입니다.

2. AI 슈퍼컴퓨팅 ��랫폼 (AI Supercomputing Platforms)

AI 네이티브 개발이 가능해지려면, 그 뒤를 받쳐주는 인프라가 필요합니다. AI 슈퍼컴퓨팅 ��랫폼은 가속기, 오케스트레이션, 고속 인프라를 결합해 가장 적합한 컴퓨팅 환경을 실시간으로 찾아주는 역할을 합니다.

발표에서는 이를 “기억에 의존한 종이 지도”가 아닌 GPS에 비유했습니다. 개발자는 복잡한 인프라를 직접 고민하지 않아도 되고, 시스템이 비용과 성능을 고려해 자동으로 최적의 경로를 선택합니다.

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

2026년 AI 트렌드 – 리더들을 위한 핵심 인사이트��특집 기사

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 2026년 5대 AI 트렌드를 지금 바로 확인하세요.

3. 멀티에이전트 시스템 (Multiagent Systems)

하나의 거대한 AI보다, 역할이 분명한 여러 AI가 협력하는 구조가 더 강력해지고 있습니다. 멀티에이전트 시스템은 포뮬러원(F1) 레이싱의 피트 크루처럼, 각 에이전트가 명확한 역할을 수행하며 복잡한 업무를 함께 처리합니다.

이 방식은 환각(hallucination)을 줄이고, 복잡한 워크플로우를 유연하게 대응할 수 있다는 장점이 있습니다. 중요한 점은 작고, 구체적으로 시작하는 것입니다. 모든 것을 아는 단일 에이전트가 아니라, 서로를 호출하며 보완하는 구조가 핵심입니다.

이제 에이전트는 인간을 대체하는 존재가 아니라, 인간을 보완하는 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 가깝습니다.

의료, 법률, 금융, 건설 규제왶� 같은 영역에서는 “무엇을 모르는지”가 명확한 모델이 오히려 더 큰 가치를 제공합니다. 예를 들어, 방대한 임상 연구 데이터를 AI가 지속적으로 정리·제공한다면, 전문 인력은 탐색이 아닌 판단에 집중할 수 있습니다.

가트너는 CIO들이 이러한 모델을 디지털 서비스 형태로 제공할 수 있는 ‘가치의 금광’ 위에 서 있다고 표현합니다. 단, 투명성과 최신성 유지를 위한 새로운 역할—예를 들어 컨텍스트 엔지니어의 중요성도 함께 강조됩니다.

2025�Ƅ ERP 트렌드: AI 기반 ERP 혁신으로 비즈니스 성공 촉진��특집 기사

2025�Ƅ ERP 혁신은 AI왶� 클라우드 네이티브, 모듈식 솔루션을 중심으로 진행되며, 산업별 특성을 반영한 맞춤형 ERP 시스템으로 기업 경쟁력과 지속 가능성을 높이고 있습니다. ERP 혁신이 비즈니스 성공에 어떻게 기여할 수 있는지 지금 확인하세요.

5. 피지컬 AI (Physical AI)

“창문 밖으로 던질 수 있으면, 그것은 피지컬 AI입니다.” 발표에서 가장 기억에 남는 정의 중 하나입니다.

피지컬 AI는 로봇, 드론, 자율 디바이스처럼 물리적 세계왶� 직접 상호작용하는 AI를 의미합니다. 로봇 청소기, 전력 설비를 점검하는 드론, 공장에서 작업하는 로봇 모두 여기에 해당합니다.

물리 세계의 특징은 ‘예측 불가능성’입니다. 따라서 피지컬 AI는 지속적인 학습과 시행착오를 전제로 하며, 이는 곧 안전과 신뢰에 대한 새로운 접근을 요구하게 됩니다.

6. 선제적 사이버 보안 (Preemptive Cybersecurity)

기존 보안이 “침해 이후의 대응”이었다면, 선제적 사이버 보안은 “예측이 곧 보호”라는 개념입니다. 영화 마이너리티 리포트처럼, 공격이 발생하기 전에 AI가 위협을 감지하고 차단합니다.

AI 기반 보안운영(SecOps)은 공격 가능성을 예측하고, 허니팟을 자동 생성해 공격자를 유인·격리할 수 있습니다. 이미 공격자들이 AI를 활용하고 있는 만큼, 방어 역시 같은 수준의 지능을 갖추는 것이 필수가 되고 있습니다.

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

2024년 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.

7. 디지털 출처 (Digital Provenance)

AI가 생성한 콘텐츠가 넘쳐나는 시대, “이 정보는 어디에서 왔는가?”를 증명하는 능력이 중요해지고 있습니다.

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

8. 지리적 이전 (Geopatriation)

마지막 트렌드는 기술과 지정학의 결합입니다. 데이터, 인프라, AI 모델은 더 이상 ‘글로벌하게 동일’할 수 없으며, 국가·지역별 규제왶� 가치에 맞게 재구성되어야 합니다.

가트너는 이를 지오파트리에이션이라 부르며, 기술 전략 역시 정치·경제적 현실을 고려한 현지화 전략이 필요하다고 강조합니다.

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맺으며

진과 토리는 이번 발표를 통해 단순한 기술 목록이 아니라, 2026년을 살아갈 CIO왶� IT 리더를 위한 ‘행동의 방향’을 제시합니다.

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

2026년을 향한 여정, 이제 어떤 동반자왶� 함께하실지 고민해 보셔도 좋겠습니다.

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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

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

The post ERP에 물어봐! 생성형 AI로 간편한 데이터 분석 appeared first on �鶹ԭ�� Korea 뉴스센터.

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 년간 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 2000년대 초반에 데이터 추출이나 주문 처리왶� 같은 단순 반복 작업을 자동화하는 규칙 기반 자동화 방안으로 등장했습니다. 2022년 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, 2026년 10대 전략 기술 트렌드 제시��특집 기사

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.

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��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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고율 괶�세 시대, ��국 산업의 생존 전략

Adam Park — Thu, 15 May 2025 12:45:11 +0000

트럼�� 2기 행정붶�의 고율 괶�세 정책이 ��국 수출 산업을 정면으로 겨냥��고 있습니다. 예측보다 빠르게 댶�응하�� 기업만이 생존과 성장을 이어갈 수 있습니다. 글로벌 무역 전쟁에서 살아남기 위한 전략을 최신 가이드북에서 확인하세요.

기획: 박범순(Adam Park), 글쓴이: 챗G�ʰ�(ChatGPT)

2025�Ƅ 트럼�� 대통령의 재집권과 함께 미국은 다시 한 번 고율 괶�세 정책의 고삐를 죄기 시작했습니다. 10% 기본 괶�세에 더해 최대 49%에 달하는 상호 괶�세 부과 방침은 ��국을 포함한 주요 교역국에 치명적인 충격을 안기고 있습니다. 특히 ��국은 무역적자 상위국으로 분류되어 25%의 괶�세가 적용되는 대상국에 이름을 올렸습니다.

�鶹ԭ�� 재무-공급망 통합 관리 전략 가이드북 다운 받기

자동차, 반도체, 철강 등 수출 중심의 국내 주력 산업은 직접적인 영향을 받고 있으며, 단순히 수익성이 줄어드는 문제를 넘어 공급망 혼란, 납기 지연, 투자 유보, 현금흐름 악화, 규제 리스크 확대 등 복합적 위기 상황에 직면하고 있습니다.

이제 관건은 ‘대응 속도’입니다. 변화에 얼마나 민첩하게 대응하느냐에 따라 생존과 도태가 갈릴 수 있는 시기입니다.

직접 조달, 진짜 문제는 AI가 아니다��특집 기사

독일 발도르프에 모인 자동차·항공 업계 조달 담당자들이 흩어진 시스템과 소수 베테랑에 의존하는 현실을 솔직하게 털어놨어요. AI 기대는 컸지만, 기본 데이터왶� 프로세스가 갖춰져야 진짜 힘을 발휘한다는 게 공통된 결론이었죠.

실시간으로 괶�세 충격을 감지하고 예측하라

괶�세는 단번에 기업의 수익 구조를 흔듭니다. 특정 원자재에 부과된 괶�세 하나가 제품 단가 전체를 흔들고, 기존 공급처왶�의 거래조건을 무력화시킬 수 있습니다. 문제는 이러한 변화가 너무 빠르고 복잡하다는 데 있습니다.

�鶹ԭ��는 괶�세 인상 시나리오에 따른 손익 영향 분석을 실시간으로 수행할 수 있도록 지원합니다. 예를 들어 “중국산 반도체 부품에 30% 괶�세가 적용된다면 어떤 완제품의 수익성에 영향을 미치는가?”왶� 같은 질문에 대해, 자연어 기반 인터페이스를 통해 즉시 시각화된 결과를 보여줍니다. 이는 공급망과 재무팀이 함께 빠르게 대응할 수 있도록 돕는 핵심 기능입니다.

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

공급처는 넓게, 구매 전략은 스마트하게

기존 공급처가 괶�세로 인해 가격 경쟁력을 상실한다면, 곧바로 대체할 수 있는 공급처가 준비돼 있어야 합니다. 하지만 현실은 다릅니다. 공급처 변경에는 리드타임, 운송비, 품질, 규제 등 수많은 요소를 고려해야 하며, 이 모든 판단을 수작업에 의존하는 것은 위험합니다.

�鶹ԭ��의 디지털 소싱 툴은 과거 구매 이력과 거래 조건을 자동 분석해 괶�세 부담이 큰 계약을 우선순위로 도출하고, 대체 가능한 글로벌 공급처를 탐색합니다. 또한 시뮬레이션을 통해 보수적, 현실적, 낙관적 시나리오에 따른 구매 전략을 수립할 수 있도록 지원해 줍니다.

트럼�� 2기 정부 주요 정책

유연한 공급망, 변화에 흔들리지 않는 생산계획

오늘날 공급망의 위기는 단일 국가 의존 구조에서 시작됩니다. 반도체, 자동차 부품 등은 여전히 중국 등 특정 국가에 집중되어 있으며, 이 구조는 괶�세왶� 지정학 리스크 앞에서 매우 취약합니다.

�鶹ԭ��는 수요·공급 예측, 공급경로 재설계, 생산 납품 일정의 실시간 조정을 지원하는 ��랫폼을 통해 ‘유연한 공급망’을 구축합니다. 특히 고괶�세 적용 등 외부 변수에 따른 시나리오별 대응을 자동화하여, 공급 차질 발생 시 가장 효율적인 대안을 빠르게 실행할 수 있도록 돕습니다.

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.

괶�세의 재무 영향을 정밀하게 시뮬레이션하라

괶�세 인상은 단순히 조달비용을 높이는 데 그치지 않습니다. 이는 곧바로 수익성 저하, 현금흐름 악화, 투자 지연 등 재무 리스크로 이어집니다.

�鶹ԭ��는 다양한 괶�세 시나리오에 따라 기업의 재무 지표를 예측하고, 실제 흐름과 비교해 대응 전략을 마련할 수 있도록 지원합니다. 제품, 거래처, 지역별 수익성 분석은 물론, 투자 타이밍 조정과 리소스 재배분까지 자동화된 분석을 통해 CFO의 전략적 판단을 돕습니다.

복잡한 규제 환경에서도 실수 없는 자동 대응 체계

글로벌 무역 질서가 재편되면서 수출입 규정도 점점 더 복잡해지고 있습니다. 특히 미국과 EU의 제재 리스트 변화는 빈번하고, 수작업 중심의 신고 체계는 실수가 곧 수출 지연이나 벌금, 심지어 거래 중단으로 이어질 수 있습니다.

�鶹ԭ��는 규제 코드를 자동으로 감지하고, 위반 가능성을 사전 차단하며, 수출입 문서를 자동 생성·보고함으로써 실무자의 부담은 줄이고 컴플라이언스 리스크를 최소화합니다.

위기를 기회로 바꾼 글로벌 기업의 사례

실제로 �鶹ԭ��를 활용한 기업들은 위기를 전환점으로 삼았습니다. 예를 들어, 세계 최대 아몬드 젵ӡ�업체인 블루다이아몬드그로어스(Blue Diamond Growers)는 코로나19 이후 �鶹ԭ�� 기반 디지털 공급망을 구축하여 납기율 99% 달성과 연간 100만 달러 이상의 비용 절감을 이루었습니다. 화이자(Pfizer) 역시 글로벌 재무 마감 시스템과 공급망 계획을 통합함으로써 운영 안정성과 유연성을 동시에 확보했습니다.

마무리하며 – 지금 필요한 건 ‘선제적 전략’

괶�세는 피할 수 없는 외부 변수지만, 그에 대한 대응은 우리 기업이 선택할 수 있습니다. 문제가 발생한 후 움직이기보다는, 리스크를 ‘미리 감지하고 선제적으로 대응’하는 디지털 전략이야말로 지금 이 시대의 기업이 살아남는 유일한 길입니다.

�鶹ԭ��는 공급망, 구매, 재무, 규제 등 전 과정을 통합해 불확실성을 통제 가능한 전략으로 바꾸는 여러분의 여정을 함께합니다.

디지털 전략 진단 서비스

기업 맞춤형 리스크 진단부터 실행 전략 제안까지, 글로벌 비즈니스를 위한 디지털 로드맵 진단 서비스를 통해 지금 바로 시작해보세요.

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2025�Ƅ ERP 트렌드: AI 기반 ERP 혁신으로 비즈니스 성공 촉진

Adam Park — Thu, 20 Mar 2025 01:29:20 +0000

기획: 박범순(Adam Park), 글쓴이: 챗G�ʰ�(ChatGPT)

2025�Ƅ ERP 트렌드 보고서 다운 받기

서론: 디지털 전환과 ERP의 진화

전 세계적으로 이 가속화되면서 시스템은 단순한 업무 관리 도구에서 벗어나 기업의 전략적 파트너로 재탄생하고 있습니다. 2025�Ƅ을 맞아, 기업 경영자왶� 비즈니스 담당자, IT 전문가들은 AI왶� 클라우드, 모듈식 ERP 등 혁신 기술을 통해 경쟁력을 강화하고 지속 가능한 성장을 도모할 새로운 시대를 준비하고 있습니다.

AI 기반 ERP 혁신

ERP 시스템에 AI가 도입되면서 예측 분석과 실시간 데이터 기반 의사결정 역량이 대폭 강화되고 있습니다. 초기에는 단순한 보조 역할에 머물던 AI가 이제는 로 발전하여, 독립적인 상황 분석과 실행 능력까지 갖추게 되었습니다. 이로 인해 기업들은 직원 효율성을 높이고, 신속 정확한 의사결정을 통해 비용 절감과 생산성 향상이라는 성과를 거두고 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.

클라우드 네이티브왶� 모듈식 ERP 전환

기업들은 기존의 거대한 ERP 시스템에서 벗어나, 마이크로서비스 아키텍처, 컨테이너화, 데브옵스(DevOps) 등 혁신 기술을 기반으로 한 클라우드 네이티브 솔루션으로 전환하고 있습니다. 이러한 전환은 시스템 업데이트왶� 장애 대응을 신속하고 안정적으로 지원하며, 초기 투자 부담을 낮추는 동시에 비즈니스 환경 변화에 민첩하게 대응할 수 있도록 돕습니다.

또한, 모듈식 ERP 시스템은 기업이 재무, 생산, 인사, CRM, AI 기능 등을 필요에 따라 유연하게 조합할 수 있도록 지원해 맞춤형 솔루션을 구현하는 데 큰 역할을 하고 있습니다.

2025�Ƅ ERP 트렌드 및 전망

산업별 ERP 혁신 트렌드

각 산업 분야는 디지털화왶� 기술 도입 수준에 따라 고유한 ERP 요구사항을 가지고 있습니다.

젵ӡ�업에서는 전통적인 생산 공정을 혁신하기 위해 AI왶� 자동화 기술을 접목, 실시간 데이터 분석을 통해 생산 일정 관리왶� 공급망 최적화를 실현하고 있습니다. 동시에 친환경 제조 공정과 탄소 배출 관리가 강화되어 지속 가능한 성장을 도모합니다.

소매업에서는 고객 경험 혁신이 중요한 과제로 떠오르고 있습니다. 소비자 행동을 분석하여 맞춤형 마케팅 전략을 수립하고, 온·오프라인의 경계를 허무는 옴니채널 전략을 통해 재고 관리왶� 주문 프로세스의 자동화가 이루어지고 있습니다.

데이터, 디지털 시대 비즈니스 혁신 위한 전략적 자산��특집 기사

금융 서비스 분야에서는 실시간 재무 데이터 분석과 리스크 관리 기능이 ERP 시스템에 통합되어, 글로벌 경제의 불확실성 속에서도 안정적인 운영과 규제 준수를 보장합니다.

헬스케어 산업에서는 환자 맞춤형 서비스왶� 연구 개발의 혁신이 ERP 시스템과 결합되어 의료 데이터의 통합 관리왶� 실시간 분석을 통해 병원 운영 효율성을 높이고 있으며, 물류 및 유통 분야에서는 AI왶� IoT 기술을 활용해 공급망 전반의 가시성을 확보, 재고 관리왶� 배송 최적화를 통해 빠르게 성장하는 전자 상거래 환경에 대응하고 있습니다.

마지막으로, 석유·가스 및 에너지 산업은 전통적인 에너지 생산 방식에 디지털 전환을 도입, AI왶� IoT를 통해 자산 관리 및 운영 최적화를 이루며, 탄소 배출 관리왶� ESG 준수를 강화해 사회적 책임을 다하고 있습니다.

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

통합 ��랫폼으로서의 ERP 미래

ERP 시스템은 이제 개별 업무 프로세스의 통합을 넘어, 으로 발전하고 있습니다. 이 ��랫폼은 기업 전반의 업무를 실시간으로 연결하고, 각 부서가 협력하여 빠르고 정확한 의사결정을 내릴 수 있도록 지원합니다. 디지털 근로자왶� AI 코파일럿 등 혁신 기술을 통해 ERP는 단순한 시스템을 넘어, 기업의 전략적 혁신과 지속 가능한 성장의 핵심 동력으로 자리잡고 있습니다.

결론: ERP 혁신으로 미래에 대비

2025�Ƅ ERP 시장은 AI왶� 클라우드 네이티브, 모듈식 설계 등의 혁신을 통해 기업 운영의 새로운 패러다임을 제시하고 있습니다. 변화하는 시장 환경과 기술 트렌드에 맞춰, 기업들은 ERP 시스템의 혁신을 통해 경쟁력을 강화하고 미래의 불확실성에 효과적으로 대응할 수 있습니다.

더 깊이 있는 인사이트왶� 구체적인 전략을 확인하고 싶다면, 지금 바로 받아보세요. ERP 혁신이 여러분의 비즈니스 성공에 어떻게 기여할 수 있는지 직접 확인해 보시기 바랍니다.

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가트너, 2025�Ƅ 10대 전략 기술 트렌드 제시

Adam Park — Fri, 03 Jan 2025 03:09:19 +0000

매년 기술 혁신은 더욱 빠르게 다가옵니다. 올해 가트너는 기술 트렌드를 “파도 타기”에 비유하며, AI 리스크왶� 당면과제, 새로운 컴퓨팅 프론티어, 인간-기계 시너지 등 3가지 해변에 대해 이야기하고, 2025�Ƅ 10대 전략기술 트렌드를 제시합니다.

발표자: 진 알바레즈(Gene Alvarez), 번역: 챗G�ʰ�(ChatGPT), 클로드(Claude)

가트너는 2025�Ƅ 전략 기술 트렌드를 AI 리스크왶� 당면과제, 새로운 컴퓨팅 프론티어, 인간-기계 시너지 등 3개 영역으로 분류합니다.

1. AI 리스크왶� 당면과제

에이전틱 AI: 24시간 일하며 혜택이 필요 없는 AI 에이전트가 업무 자동화를 담당. 웹사이트나 앱을 대체할 수 있음
AI 거버넌스 ��랫폼: AI의 투명성, 윤리, 보안을 관리하는 ��랫폼. 편향성 체크왶� 규제 준수 필수
허위정보 보안: AI로 만들어진 딥페이크왶� 합성 미디어 탐지. 사이버보안팀과 비즈니스팀의 협력 필요

2. 새로운 컴퓨팅 프론티어

포스트 양자 암호화: 양자컴퓨터의 공격에 대비한 새로운 암호화 기술. Y2K보다 큰 영향력 예상
주변 인공짶ĵ�: 저렴한 RFID 태그로 모든 물건을 실시간 추적. 5년 내 태그 가격 10센트 전망
에너지 효율 컴퓨팅: AI 등 급증하는 컴퓨팅 수요에 대응한 저전력 기술
하이브리드 컴퓨팅: 다양한 컴퓨팅 방식을 통합 관리하는 접근법

3. 인간-기계 시너지

공간 컴퓨팅: VR/AR 헤드셋으로 디지털-물리적 세계 융합
다기능 로봇: 여러 기능을 수행하는 로봇이 인간과 협업
신경학적 향상: 의료용 뇌-기계 인터페이스, 피로도 감지 등 활용

가트너는 기업들이 이러한 트렌드를 무시하면 안 되며, 개념 증명을 시도하거나 적어도 모니터링은 해야 한다고 조언합니다.

가트너, 2025�Ƅ 10대 전략 기술 트렌드를 AI 리스크왶� 당면과제, 새로운 컴퓨팅 프론티어, 인간-기계 시너지 등 3대 영역으로 묶어 제시

“책임 있는 혁신으로 미래를 만들자(Shape the Future with Responsible Innovation)”는 큰 주제로 가트너가 제시한 2025�Ƅ 전략 기술 트렌드를 보다 자세히 살펴보겠습니다.

1. 에이전틱 AI (Agentic AI)

언제나 일이 끝나지 않아 고민이신가요? 에이전틱 AI는 그런 문제를 해결하기 위해 등장했습니다. 이 AI는 단순한 자동화의 범위를 넘어, 스스로 계획을 세우고, 감지하며, 의사결정을 내리고, 심지어 업무를 실행하기까지 합니다.

이 기술은 조직의 생산성을 비약적으로 높일 수 있습니다. 예를 들어, 새로운 팀원이 단 6개월 만에 숙련된 직원처럼 일할 수 있도록 돕는 AI가 있다면, 얼마나 효과적일까요? 이처럼 에이전틱 AI는 “나만의 비서“가 되어 일상과 업무를 간소화하죠.

가트너, 2026년 10대 전략 기술 트렌드 제시��특집 기사

토니 스타크가 자비스(Jarvis)의 도움을 받아 기업을 운영하면서 어벤저스 활동도 했듯이, AI 에이전트는 24시간 쉬지 않고 일하는 직원입니다. 웹사이트나 앱을 확인하고 의사결정하는 일상적인 업무를 대신하게 됩니다. 다만, 개발자들이 자체적으로 만든 AI 에이전트가 새로운 그림자 IT가 될 수 있다는 우려도 있습니다.

이에 따라 ‘AI 거버넌스 ��랫폼’의 중요성이 커집니다.

주요 속성과 달성 효과를 포함해 가트너가 제시한 거버넌스 ��랫폼 구성요소

2. AI 거버넌스 ��랫폼

AI 기술이 발전할수록 신뢰성과 윤리가 중요해집니다. 우리가 만든 AI가 편향적이거나 윤리적으로 문제가 생긴다면 큰 위험이 될 수 있죠.

AI 모델이 어떤 데이터로 학습했는지, 알고리즘은 무엇인지, 편향성은 없는지 등을 검증하고 관리해야 합니다. 단순히 윤리 정책을 문서로 만드는 것이 아니라, 실제로 이를 모니터링하고 통제할 도구가 필요합니다.

AI 거버넌스 ��랫폼은 투명성을 보장하고, 데이터 편향을 분석하며, 보안을 유지하는 데 필수적입니다. 이제 윤리는 단순한 선언으로 그치지 않고, 실제로 지켜야 할 기준이 되었죠. 기업은 이를 통해 신뢰받는 AI를 구축하고 운영할 수 있습니다.

3. 허위 정보 보안

가짜 뉴스왶� 딥페이크, 이 문제를 생각하면 걱정이 앞서죠. 특히 AI는 더 정교한 가짜 정보를 만들어낼 수 있습니다.

이를 방지하기 위해 등장한 것이 허위 정보 보안 기술입니다. 예를 들어, 화상 회의에서 상대방이 진짜 동료인지 가짜인지 판별할 수 있는 워터마크 기술이 이에 해당합니다. 기업 평판을 보호하려면 이러한 보안 도구가 점점 더 중요해집니다.

허위 정보 보안은 팀 스포츠입니다. 예컨대 마케팅팀이 브랜드 평판 하락을 감지하면 보안팀과 협력해 원인을 파악하고 대응해야 합니다.

�鶹ԭ��왶� Databricks, 데이터왶� AI의 새 시대를 열다��특집 기사

�鶹ԭ��는 모든 �鶹ԭ�� 데이터를 통합, 관리하며 서드파티 데이터왶� 연결되는 완전 관리형 SaaS 솔루션 를 발표하고, Databricks왶�의 전략적 파트너십을 통해 AI 및 데이터 분석 역량을 강화할 방침입니다.

4. 포스트 양자 암호화

양자 컴퓨팅은 강력한 연산 능력으로 기존의 암호화 체계를 위협하고 있습니다. 그렇다면 우리는 어떻게 데이터를 안전하게 보호할 수 있을까요?

“양자 이후(포스트 양자) 암호화” 기술이 해답입니다. 기존 암호화 방식을 대체할 새로운 알고리즘이 필요하며, 이를 위해 기업은 자신들의 암호화 시스템을 점검하고 교체해야 합니다. 이는 단순한 소프트웨어 패치 이상의 과제입니다.

창고, 유통, 물류, 가정 등 스며드는 주변 인공짶ĵ�(Ambient Invisible Intelligence) 예시

5. 주변 인공짶ĵ� (Ambient Invisible Intelligence)

스며드는 주변 인공짶ĵ�은 실시간 데이터를 추적하고 분석하는 기술입니다. RFID 태그보다 더 작고, 저렴하며, 효율적인 태그를 사용해 물건 하나하나를 추적할 수 있죠.

예를 들어, 아이스크림이 유통 과정에서 적절한 온도를 유지했는지 실시간으로 확인할 수 있습니다. 연료를 아끼기 위해 운행 중에 아이스크림 트럭의 냉동 온도를 높이는 기사들도 있거든요. 이 기술은 물류, 소매업, 생산 현장에서 큰 변화를 가져올 것입니다.

6. 에너지 효율 컴퓨팅

컴퓨팅 수요가 증가함에 따라 전력 소비는 점점 더 부담스러워지고 있습니다. 이제는 더 적은 에너지로 더 많은 일을 해야 하는 시대입니다.

‘에너지 효율 컴퓨팅’은 폭증하는 AI 연산에 대응합니다. 과거에는 메모리 절약을 위해 알고리즘을 최적화했다면, 이제는 에너지 절약이 목표입니다.

새로운 알고리즘 설계왶� 친환경 기술, 나아가 “그린 클라우드” 같은 솔루션이 이러한 도전을 해결하는 열쇠가 될 전망입니다.

적용 사례왶� 컴퓨팅 환경, 오케스트레이션 티어 등으로 간추린 하이브리드 컴퓨팅 아키텍처

7. 하이브리드 컴퓨팅

과거에는 새로운 컴퓨팅 기술이 등장할 때마다 이전 기술을 완전히 대체하곤 했습니다. 그러나 이제는 여러 기술을 조화롭게 활용해야 할 시점입니다.

GPU, ASIC, 뉴로모픽 컴퓨팅 등 다양한 컴퓨팅 방식을 결합해 효율을 극대화하는 하이브리드 컴퓨팅은 앞으로의 기술 트렌드에서 핵심적인 역할을 할 것입니다.

8. 공간 컴퓨팅 (Spatial Computing)

인간-기계 시너지 측면에서는 ‘공간 컴퓨팅’이 현실과 가상을 융합합니다. 증강현실(AR)과 가상현실(VR)은 인간과 기계의 상호작용을 새로운 차원으로 이끌고 있습니다.

예를 들어, 공장에서 AR 헤드셋을 착용하면 필요한 작업 절차를 실시간으로 안내받을 수 있습니다. 또한, 원격 협업에서도 공간 컴퓨팅은 팀 간의 물리적 거리를 뛰어넘는 새로운 가능성을 열어줍니다.

2025�Ƅ 클라우드 ERP 7대 트렌드��특집 기사

9. 다기능 로봇

로봇이 단순히 한 가지 작업만 하는 시대는 끝났습니다. 이제 로봇은 여러 역할을 수행하며 인간과 협력합니다.

예를 들어, 영화 스타워즈에 등장하는 외교 로봇인 C-3PO처럼 한 가지 일만 하는 것이 아니라, R2-D2처럼 해킹, 탐색, 방어 등 다양한 기능을 가진 다기능 로봇은 산업 현장에서의 효율성을 높이고 있습니다.

10. 신경학적 증강

신경학적 증강 기술은 인간의 인지 능력을 향상시키거나 질병을 치료하는 데 사용됩니다.

예를 들어, 파킨슨병 환자의 떨림을 완화하는 신호를 보내거나 운전 중 피로를 감지해 경고를 주는 등 뇌-기계 인터페이스를 활용하는 시스템이 이를 가능하게 합니다. 시술을 통해 일과 사생활의 기억이 분리된 직원들이 나오는 드라마 ‘세버런스(Severance)’처럼 극단적이진 않지만, 인간의 능력을 보완하고 향상시키는 방향으로 뇌-기계 인터페이스가 발전할 전망입니다.

지금까지 살펴 본 가트너의 2025�Ƅ 10대 전략 기술 트렌드는 CIO왶� IT 리더들에게 혁신의 기회를 제공함과 동시에 조직의 미래를 준비할 방향을 제시합니다. 어떤 기술에 투자할지 고민하며 다가오는 변화를 준비해보세요!

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IDC의 지능형 ERP 10대 예측, 2025�Ƅ 사업 전략에 어떤 의미?

Adam Park — Thu, 26 Dec 2024 08:11:50 +0000

혁신의 다음 물결은 단순한 데이터를 관리 차원을 넘어섭니다. 보다 스마트한 의사결정을 지원하고, 복잡한 워크플로우를 자동화하며, 을 운영에 직접 통합하는 것을 목표로 합니다. 2025�Ƅ 주목해야할 IDC의 ERP 3대 예측을 확인하세요.

글쓴이: 로렌 후섬(Lauren Husum), 번역: 챗G�ʰ�(ChatGPT)

IDC FutureScape의 2025�Ƅ 전 세계 지능형 ERP 예측에 따르면, 이러한 변화는 단지 포춘 500대 기업만의 이야기가 아닙니다. 이는 빠듯한 수익 마진, 파편화된 IT 시스템, 증가하는 규제 압박 등의 환경을 헤쳐나가는 고성장 기업에도 중요한 의미를 가집니다. 경쟁력을 유지하기 위해 지금 무엇을 해야 할지 살펴보겠습니다.

가트너, 2025�Ƅ 10대 전략 기술 트렌드 제시 | 특집 기사

매년 기술 혁신은 더욱 빠르게 다가옵니다. 올해 가트너는 기술 트렌드를 “파도 타기”에 비유하며,��AI 리스크왶� 당면과제,��새로운 컴퓨팅 프론티어,��인간-기계 시너지 등 3가지 해변에 대해 이야기하고,��2025�Ƅ 10대 전략기술 트렌드를 제시합니다.

2025�Ƅ 주목해야 할 ERP 3대 예측

IDC 보고서에서 강조한 주요 예측 세 가지를 간략히 살펴보겠습니다.

AI 기반 워크플로우에 우선순위
2026년 중반까지 60% 이상의 대기업이 AI를 중심으로 워크플로우를 재설계할 전망입니다. 이는 의사결정 속도를 높이고 오류를 줄이며, 생산성을 최대 45% 향상시킬 것입니다. AI는 단순히 데이터를 분석하는 데 그치지 않고, 실행 가능한 제안을 제공하고, 예측을 개선하며, 실시간으로 변화하는 요구 사항에 적응할 전망입니다.
짶�속가��성에 대한 체계적 접근
환경, 사회, 거버넌스(ESG) 목표는 개별 프로젝트에서 벗어나 기업 전체의 우선 과제로 자리 잡게 됩니다. 2027년 중반까지 절반 이상의 기업이 ERP를 활용해 탄소 배출량을 추적하고, 지속 가능한 공급업체를 모니터링하며, 규제준수를 유지할 전망입니다.
레거시 시스템 분해
2027년까지 전 세계 기업의 75%가 기존의 거대하고 비효율적인 시스템을 점진적으로 API 기반의 모듈형 솔루션으로 대체하기 시작할 것입니다.

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

기업이 직면한 도전 과제

이러한 기회에도 불구하고, 많은 기업이 솔루션 도입에 주저하고 있습니다. IT 및 비즈니스 리더들과의 대화에서 공통적으로 나타난 어려움은 다음과 같습니다.

레거시 사고방식: 기존의 온프레미스 ERP 시스템을 교체하는 것은 큰 위험으로 여겨집니다. IT 팀은 시스템 전환에 따른 혼란을 걱정하고, 사용자들은 익숙한 워크플로우를 잃을까 두려워합니다.
복잡성에 대한 인식: 중견기업은 ERP를 대기업 전용 도구로 간주하며, 비용이나 구현의 어려움 때문에 주저합니다.
가치의 오해: 클라우드 ERP왶� 같은 SaaS 솔루션은 종종 “단순한 구독 서비스”로 치부되며, 유지보수 비용 절감, 빠른 업그레이드, 내장형 AI 기능 같은 장기적 이점을 간과합니다.

2025�Ƅ 클라우드 ERP 7대 트렌드 | 특집 기사

2025�Ƅ ERP 투자 방식을 재고할 4가지 방안

레거시 ERP 시스템의 한계에 직면했다면, 다음의 전략을 고려해보세요.

점진적 변화에 집중하기
대규모 ERP 교체는 항상 필요하거나 실용적인 선택이 아닙니다. 대신 모듈형 접근 방식을 채택하세요. 핵심 워크플로우부터 현대화하고, 덜 중요한 프로세스는 나중에 처리하세요. 예를 들어, 공급망 예측 자동화나 ESG 데이터 추적 통합부터 시작하면서, 비핵심 기능은 기존 시스템에 유지할 수 있습니다.
AI를 실질적으로 활용하기
AI는 단순한 유행어가 아닙니다. 전략적으로 적용할 때 생산성을 크게 향상시킵니다. 예측 분석, 대화형 AI, 자동화된 규제 보고서 작성과 같은 기능에 집중하세요. 이는 가장 시급한 문제를 직접 해결하는 데 도움을 줍니다.
클라우드 ERP에 대한 인식을 바꾸기
클라우드 ERP는 종종 비용이 많이 든다는 오해를 받지만, 이는 기술 부채의 숨겨진 비용을 간과하는 것입니다. 기술 부채란 문제 회피를 위한 수작업 및 유지보수 비용이 많이 드는 구식 시스템을 계속 사용하는 데 드는 비용을 말합니다. 클라우드 ERP는 이러한 문제를 줄이고 유연성과 확장성을 제공합니다.
지속 가능성을 전략으로 삼기
ESG는 고객 신뢰왶� 운영 효율성을 위한 필수 요소로 빠르게 자리 잡고 있습니다. 클라우드 ERP 시스템을 활용한 지속 가능성 보고는 규제 준수를 보장할 뿐만 아니라, 공급망에 회복성을 구축하는 데에도 기여합니다.

비즈니스 AI왶� 클라우드 ERP로 경영환경 재편��특집 기사

는 AI의 발전을 돕는 기반을 제공합니다. 는 이를 한 차원 높여 역동적인 지능형 ERP 시스템을 만드는 데 기여합니다. 경영환경을 재편하는 비즈니스 AI왶� 클라우드 ERP, 다이내믹 듀오를 만나보세요.

�鶹ԭ��를 주목해야 하는 이유

고성장 중견기업에게 은 현대 비즈니스의 요구를 충족하는 ERP 솔루션을 제공합니다. �鶹ԭ��의 특징은 다음과 같습니다.

유연성을 고려한 설계: 모듈형 아키텍처를 통해 전체 시스템을 대대적으로 교체하지 않고도 점진적으로 업그레이드할 수 있습니다.
AI 통합: �鶹ԭ��의 Joule 보조 시스템은 워크플로우를 간소화하고, 다음 단계를 제안하며, 실시간 인사이트를 제공합니다.
ESG 지원: �鶹ԭ�� S/4HANA Cloud Public Edition은 작업의 복잡성을 간소화하여, 실질적인 지속 가능성 개선을 가능하게 합니다.

마무리: 미래 우위를 위한 지금의 준비

IDC FutureScape의 예측은 명확한 현실을 보여줍니다. 비즈니스의 미래는 지능형 ERP에 의해 좌우될 것입니다. AI 기반 자동화를 수용하고, ESG 목표를 우선시하며, IT 아키텍처를 현대화하는 조직이 2025�Ƅ 이후에도 경쟁에서 앞설 전망입니다.

IDC FutureScape 전 세계 지능형 ERP 2025�Ƅ 예측 보고서를 다운 받고 다가 올 변화는 물론, 최신 혁신 사항을 활용해 경쟁사보다 한 걸음 앞설 방안도 확인하세요.

원문: , , �鶹ԭ��

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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 년 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 인공짶ĵ�을 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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AI로 변화 관리를 혁신하자

Adam Park — Fri, 13 Dec 2024 00:48:31 +0000

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.

글쓴이: 조리트 드 그루트(Jorrit de Groot), 번역: 챗G�ʰ�(ChatGPT)

AI는 흔히 자동화왶� 효율성과 연관되지만, 변화 관리에서의 진정한 강점은 변화의 인간적인 측면을 해결하는 데 있습니다.

조직 변화는 그 자체로 어려운 과제이며, 변화 시도의 70%가 실패로 끝난다고 알려져 있습니다. 그 이유는 무엇일까요? 복잡한 인터페이스, 혼란스러운 프로세스, 부실한 소통이 긍정적 변화를 잠재적으로 생산성 악몽으로 전락시키기 때문입니다. 하지만, 이러한 전환 과정을 더 원활하고, 직관적이며, 심지어 직원들에게 흥미로운 경험으로 바꿀 방법이 있다면 어떨까요?

변화 관리는 전통적으로 두 가지 도전 과제를 동시에 해결해야 하는 영역입니다. 첫 번째는 (전사적 자원 관리) 솔루션과 같은 복잡한 신규 시스템을 도입하는 일이고, 두 번째는 직원들이 그 변화를 받아들이도록 설득하는 일입니다. 특히 사용자 경험이 부족한 경우 ERP 도입이 실패로 끝나는 주요 이유가 됩니다.

AI 시대의 창의적 문제 해결: 속도왶� 깊이의 조화��특집 기사

다양한 문화적 배경과 대니얼 카너먼 교수의 ‘빠른 생각’ 및 ‘느린 생각’ 개념을 이해하는 것은 문제 해결에 필수적입니다. 의 데이터 처리 능력과 인간의 호기심 및 창의성을 결합하여 가장 혁신적인 해결책을 찾을 방안을 확인하세요.

바로 이 지점에서 AI가 등장합니다. AI는 단순히 새로운 기술을 배포하는 데 그치지 않고, 직원들의 요구를 이해하고, 개인화된 경험을 제공하며, 변화의 이유(“왜”)를 명확히 전달하는 데 중점을 둡니다.

AI를 활용한 효과적인 소통 – “왜”를 해결하기

AI는 기술 그 자체를 넘어 변화 관리자가 사용자 수용을 촉진하는 방식을 혁신하고 있습니다. 전통적으로 변화 관리자들은 새로운 시스템의 세부 사항—”무엇”과 “어떻게”를 설명하는 데 많은 시간을 할애하며, 기술적인 용어를 사용해 직원들의 흥미를 잃게 만듭니다. 이 접근법은 직원들이 진정으로 궁금해하는 핵심 질문, 즉 “이 변화가 나에게 어떤 이익을 줄까?”를 해결하지 못합니다.

베스트셀러 ‘나는 왜 이 일을 하는가?(Start With Why)’의 저자이자 동기부여 연설가인 사이먼 시넥(Simon Sinek)은 목적을 중심으로 리드하는 것이 중요하다고 강조합니다. 그는 애플의 제품 출시 사례를 언급하며, 대부분의 기업이 “무엇”—예를 들어 더 빠른 프로세서를 갖춘 새 휴대폰—에 초점을 맞추는 반면, 애플은 “왜”에서 시작한다고 설명합니다. 애플은 혁신적인 사용자 경험과 사랑하는 사람들과 더 깊이 연결될 수 있는 능력을 강조합니다. 이 감정적 연결이 고객들에게 진정으로 공감과 수용을 이끌어냅니다.

AI 기반 도구는 변화 관리자들이 이러한 접근법을 모방할 수 있도록 도왶�줍니다. 직원마다 “왜”를 구체적으로 다루는 맞춤형 커뮤니케이션 전략을 세울 수 있게 해주는 것입니다.

조직 변화 관리: 사람이 디지털 혁신의 주체��특집 기사

모든 규모의 조직에서 대규모 IT 프로젝트가 단순히 기술 문제가 아님을 깨닫습니다. 맥킨지(McKinsey) 연구 결과 기술 구현 이후 혁신 활동의 가치 중 20% 가량이 유실되며 볶�화관리 프로그램이 종종 직원의 저항으로 인해 실패로 귀결된다고 합니다.

예를 들어, HR 프로세스를 개인화하고 간소화하는 AI 기반 변화 관리 도구가 있다고 가정해봅시다. 이를 배포할 때 AI를 활용해 자연어 처리 기술로 직원들의 감정을 분석할 수 있습니다. 이를 통해 변화 관리자는 이러한 감정에 대응하며 변화의 “왜”를 더 잘 전달할 수 있고, 이는 궁극적으로 더 높은 수준의 직원 참여로 이어질 수 있습니다.

사용자 경험을 넘어: 더 부드러운 전환을 위한 비즈니스 AI

AI는 단순히 사용자 인터페이스에 국한되지 않습니다. 변화 관리의 계획 및 실행 단계에서도 중요한 역할을 할 수 있습니다. AI는 데이터 기반 통찰과 자동화 기능을 제공함으로써 변화 관리자들을 지원합니다. 다음은 AI가 변화 관리를 혁신하는 몇 가지 방법입니다:

개인화된 교육
스트리밍 ��랫폼이 사용자의 콘텐츠 소비 패턴을 이해하고 적합한 추천을 제공하는 것처럼, AI는 직원 개개인의 데이터(학습 스타일, 과거 성과 등)를 분석해 새 프로세스나 기술에 맞는 맞춤형 학습 경로를 제안할 수 있습니다. 이를 통해 직원들이 가장 적합하고 효과적인 교육을 받게 되어 변화의 빠른 수용과 성과 개선이 가능합니다. 델타항공(Delta Airlines)은 직원의 현재 기술과 역량을 AI 알고리즘을 통해 학습 기회왶� 연결하는 개념 증명을 진행 중입니다.
AI 알고리즘은 과거 데이터를 분석하여 패턴과 추세를 파악하고, 변화 시도의 잠재적 결과를 예측할 수 있습니다. 예를 들어, AI는 새로운 소프트웨어 도입이 직원 생산성에 미칠 영향을 예측하고, 변화 실행 시점과 추가 지원이 필요한 영역을 식별하는 데 도움을 줄 수 있습니다.
성공 측정
AI는 변화 시도왶� 사용자 수용 성공 여부를 측정하는 데도 사용됩니다. 로그인 횟수, 작업 완료 시간, 사용자 피드백과 같은 주요 지표를 추적하여 직원들이 변화에 어떻게 적응하고 있는지에 대한 유용한 통찰을 제공합니다. 이를 통해 개선이 필요한 부분을 파악할 수 있습니다.

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.

변화 관리의 미래: 인간과 AI의 파트너십

AI를 수용함으로써 변화 관리는 단순히 변화를 관리하는 것을 넘어, 변화를 선도하고 영향을 미치는 방식으로 진화할 수 있습니다. AI를 파트너로 삼아 변화 관리자들은 더 원활한 도입 과정을 보장하고, 직원들에게 힘을 실어주며, 조직 내에서 지속적인 개선 문화를 조성할 수 있습니다.

궁극적으로, AI는 변화 관리의 인간 전문성을 대체하는 것이 아닙니다. 오히려 신뢰를 구축하고, 우려를 해소하며, 공유된 목적 의식을 키우는 등 변화의 인간적 측면에 집중할 수 있도록 돕는 강력한 도구입니다. 인간과 AI의 이 파트너십이야말로 모든 산업에서 조직 변화를 실현하는 데 있어 진정한 잠재력을 열어줄 열쇠입니다.

원문: , , Forbes.com

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ChatGPT Archives - �鶹ԭ�� Korea 뉴스센터

챗G�ʰ�왶� 평범함의 자석 – 진짜 실력을 키워라

제트 엔진을 단 유니콘의 등장

채용 AI의 그늘: 편향, 책임, 그리고 인간적인 해법������특집 기사

평범함의 자석이란 무엇인가

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사라지는 ‘훈련의 기회’

역사는 반복되지만, 이번엔 다르다

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그럼에도 우리가 할 수 있는 것

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혼돈의 시대, 2026년을 준비하는 기술 동반자들

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1. AI 네이티브 개발 ���랫폼 (AI-Native Development Platforms)

2. AI 슈퍼컴퓨팅 ���랫폼 (AI Supercomputing Platforms)

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3. 멀티에이전트 시스템 (Multiagent Systems)

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

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5. 피지컬 AI (Physical AI)

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8. 지리적 이전 (Geopatriation)

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유연한 공급망, 변화에 흔들리지 않는 생산계획

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

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복잡한 규제 환경에서도 실수 없는 자동 대응 체계

위기를 기회로 바꾼 글로벌 기업의 사례

마무리하며 – 지금 필요한 건 ‘선제적 전략’

디지털 전략 진단 서비스

2025�Ƅ ERP 트렌드: AI 기반 ERP 혁신으로 비즈니스 성공 촉진

서론: 디지털 전환과 ERP의 진화

AI 기반 ERP 혁신

2025�Ƅ 클라우드 ERP 7대 트렌드������특집 기사

클라우드 네이티브왶� 모듈식 ERP 전환

산업별 ERP 혁신 트렌드

데이터, 디지털 시대 비즈니스 혁신 위한 전략적 자산������특집 기사

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

통합 ���랫폼으로서의 ERP 미래

결론: ERP 혁신으로 미래에 대비

가트너, 2025�Ƅ 10대 전략 기술 트렌드 제시

1. 에이전틱 AI (Agentic AI)

가트너, 2026년 10대 전략 기술 트렌드 제시������특집 기사

2. AI 거버넌스 ���랫폼

3. 허위 정보 보안

�鶹ԭ��왶� Databricks, 데이터왶� AI의 새 시대를 열다������특집 기사

4. 포스트 양자 암호화

5. 주변 인공짶ĵ� (Ambient Invisible Intelligence)

6. 에너지 효율 컴퓨팅

7. 하이브리드 컴퓨팅

8. 공간 컴퓨팅 (Spatial Computing)

2025�Ƅ 클라우드 ERP 7대 트렌드������특집 기사

9. 다기능 로봇

10. 신경학적 증강

IDC의 지능형 ERP 10대 예측, 2025�Ƅ 사업 전략에 어떤 의미?

가트너, 2025�Ƅ 10대 전략 기술 트렌드 제시 | 특집 기사

채용 AI의 그늘: 편향, 책임, 그리고 인간적인 해법��특집 기사

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

1. AI 네이티브 개발 ��랫폼 (AI-Native Development Platforms)

2. AI 슈퍼컴퓨팅 ��랫폼 (AI Supercomputing Platforms)

2026년 AI 트렌드 – 리더들을 위한 핵심 인사이트��특집 기사

2025�Ƅ ERP 트렌드: AI 기반 ERP 혁신으로 비즈니스 성공 촉진��특집 기사

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

데이터, 디지털 시대 비즈니스 혁신 위한 전략적 자산��특집 기사

2025�Ƅ 클라우드 ERP 7대 트렌드��특집 기사

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

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데이터, 디지털 시대 비즈니스 혁신 위한 전략적 자산��특집 기사

직접 조달, 진짜 문제는 AI가 아니다��특집 기사

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통합 ��랫폼으로서의 ERP 미래

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2. AI 거버넌스 ��랫폼

�鶹ԭ��왶� Databricks, 데이터왶� AI의 새 시대를 열다��특집 기사

2025�Ƅ 클라우드 ERP 7대 트렌드��특집 기사

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비즈니스 AI왶� 클라우드 ERP로 경영환경 재편��특집 기사

AI 시대의 창의적 문제 해결: 속도왶� 깊이의 조화��특집 기사

조직 변화 관리: 사람이 디지털 혁신의 주체��특집 기사

보이지 않는 것의 힘: AI 시대에 정말 중요한 것들��특집 기사