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엔터프라이즈 기술에서 일어나는 조용한 변화

Adam Park — Wed, 20 Aug 2025 06:29:31 +0000

엔터프라이즈 기술이 단순한 자동화를 넘어 애플리케이션, 데이터, AI가 통합된 지능형 오케스트레이션으로 진화하고 있습니다. 자동화에서 의사결정 지원, 나아가 업무 프로세스 조율로 이어지는 엔터프라이즈 기술의 변화를 지금 바로 확인하세요.

글쓴이: 얀 길그(Jan Gilg), 번역: 클로드(Claude)

애플리케이션, 데이터, AI를 하나의 조정된 시스템으로 통합하여 지속적으로 개선되는 새로운 엔터프라이즈 아키텍처가 등장하고 있습니다. (이미지: GETTY)

조용한 변화가 엔터프라이즈 기술을 재편하고 있습니다. 클라우드와 AI 기반 비즈니스 혁신의 시끄러운 단계는 더욱 근본적이고 깊이 있는 단계로 바뀌고 있습니다. 바로 대규모 운영 인텔리전스입니다. 최근 GPT-5와 같은 더욱 발전된 AI 모델의 출시로, 더 똑똑하고 통합된 시스템의 잠재력은 그 어느 때보다 커졌습니다.

이러한 변화의 중심에는 새로운 엔터프라이즈 아키텍처가 있습니다. 애플리케이션, 데이터, AI를 조율된 단일 시스템으로 통합해 지속적으로 개선되는 아키텍처입니다. �鶹ԭ��에서는 이를 혁신의 플라이휠이라고 부릅니다. 또는 더 똑똑한 의사결정의 연쇄반응이라고 생각할 수도 있습니다.

깨끗하고 의미 있는 데이터가 서로 연결되어 있고 여러분의 비즈니스, 업계, 그리고 더 넓은 세상에서 일어나는 일을 아는 AI로 강화된 적절한 애플리케이션을 통해 흘러갈 때, 하나의 똑똑한 결정이 또 다른 결정으로 이어집니다. 이는 비즈니스 프로세스에 지장을 초래하지 않으면서도 재조정합니다. 그리고 이전에는 불가능했던 규모의 생산성 향상과 비즈니스 성과를 이끌어냅니다.

�鶹ԭ��, 기업의 불확실성 극복 돕는 새 역량 공개��특집 기사

�鶹ԭ��는 Sapphire에서 기업용 앱, 데이터, 비즈니스 AI의 ‘플라이휠 효과‘로��불확실성 극복을 돕는 새로운 AI 도구와 비즈니스 애플리케이션을 발표하고, AI 기반 통합 솔루션으로 기업의 복원력 강화왶��생산성 30% 향상을 약속했습니다.

자동화에서 인텔리전스, 그리고 오케스트레이션으로

이런 일이 가능해진 이유 중 하나는 기술이 마침내 준비되었기 때문입니다. 오늘날 클라우드, 데이터, 비즈니스 AI는 함께 통합되어 더욱 의미 있는 성과를 이끌어낼 수 있을 정도로 성숙해졌습니다.

AI의 초기 물결은 명확한 성과를 제공하는 자동화로 이어졌습니다. 예를 들어, 미국의 설탕 재배업체인 웨스턴설탕협동조합(Western Sugar Cooperative)은 �鶹ԭ��의 AI로 송장 처리 속도를 높여 매월 처리 시간을 25%씩 단축하고 있습니다. 하지만 AI를 고립된 상태에서 자동화에만 이용한다면 한계가 있습니다. 이제 조직들은 자동화 뿐 아니라 오케스트레이션이 적용된 시스템의 필요성을 인식하고 있습니다.

이는 재무, 공급망, 조달, HR, 영업 전반의 핵심 프로세스의 정렬을 의미합니다. 정형 데이터와 비정형 데이터가 원활하게 흘러 실행 가능한 통합 데이터 레이어를 만듭니다. 그리고 임베디드 AI를 이용해 효율성뿐 아니라 의사결정을 향상시킵니다.

이는 기술 업그레이드가 아닙니다. 비즈니스 아키텍처 혁신입니다.

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.

�鶹ԭ�� 비즈니스 스위트: 확장 가능한 생산성을 위한 플랫폼

�鶹ԭ�� 비즈니스 스위트(�鶹ԭ�� Business Suite)는 이러한 혁신을 대규모로 제공하도록 구축되었습니다. 클라우드 ERP와 업무영역(라인 오브 비즈니스) 애플리케이션을 완전히 통합되고, 데이터 기반이며, 설계상 AI로 구동되는 통합 플랫폼으로 결합합니다.

이 아키텍처는 클린코어, �鶹ԭ�� 비즈니스 기술 플랫폼(�鶹ԭ�� Business Technology Platform)을 통한 확장성, �鶹ԭ�� 비즈니스 데이터 클라우드(�鶹ԭ�� Business Data Cloud)를 통해 제공되는 조율된 데이터를 중심으로 설계되었습니다.

이 기반은 기업이 비즈니스의 모든 부분에서 임베디드 인텔리전스를 활성화할 수 있게 합니다. 단순한 도구 모음이 아닙니다. 기업이 더 잘 운영되고 더 빠르게 성장할 수 있도록 설계된 통합된 지능형 플랫폼입니다.

하지만 진정으로 혁신적인 점은 이 플랫폼이 성과 달성을 지원한다는 사실입니다. 재무팀은 몇 주가 아닌 며칠 만에 장부를 마감하기 시작하고 있습니다. 기획자들은 공급망 변화에 실시간으로 대응하고 있습니다. HR, 조달, 고객 서비스의 직원들은 덜 중요한 업무를 자동화하는 AI 에이전트의 도움을 받아 더 중요한 일에 집중할 수 있게 되었습니다. 이는 에이전틱 AI와 함께 일어날 더 큰 혁신적 변화의 초기 미리보기입니다.

비즈니스에 유용한 에이전틱 AI, 그 비용은?��특집 기사

에이전틱 AI는 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.

그리고 기업이 더 잘 운영될 때, 사람들이 그 차이를 경험합니다. 배송이 더 빨리 도착합니다. 서비스가 더 반응적입니다. 그리고 자주 비행기를 타는 우리들에게는 통합된 데이터 공유가 길가에서 여권 심사를 거쳐 탑승구까지 몇 분 만에 빠르게 이동할 수 있게 해줍니다. 데이터 패브릭과 비즈니스 AI가 더욱 성숙해지면서, 이 기반은 더욱 가치를 더하게 될 전망입니다.

지금 이에 투자하는 조직들은 다음 10년을 위한 운영 모델을 구축하고 있으며, 엄청난 경쟁우위를 확보할 수 있는 위치에 자리잡고 있습니다.

이것이 바로 오케스트레이션의 의미입니다.

아메리카 전역에서 새로운 생산성 향상의 물결 열기

아메리카 전역에서 생산성이 다시 비즈니스 의제의 최상위에 올랐습니다. 북미가 AI 도입의 글로벌 리더였던 반면, 라틴 아메리카 전역의 기업들도 지능형 혁신을 추진하기 위해 AI를 사용하고 있습니다. 예를 들어, 브라질의 화장품 회사인 나투라(Natura)는 현재 �鶹ԭ��의 생성형 AI 기능을 사용하여 비즈니스 프로세스를 합리화하고 더 빠른 의사결정을 지원하고 있습니다.

기업들은 더 이상 혁신 자체를 쫓지 않습니다. 기업 전체에서 확장하고, 복제하고, 지속할 수 있는 결과를 우선시하고 있습니다. �鶹ԭ��의 클라우드 기술에 대한 최근 IDC 연구에 따르면, 조직들은 사용자에게 실시간 인사이트에 대한 액세스를 제공함으로써 18%의 생산성 향상을 달성했습니다.

다음은 무엇인가

다음 생산성 향상의 물결은 더 많은 도구를 추가하는 데서 나오지 않습니다. 이미 존재하는 기능을 통합하고 확장하는 데서 나올 전망입니다. 그리고 이를 수행하는 조직들이 다음 단계를 좌우할 의제의 주인공으로 자리할 것입니다.

원문: , , Forbes

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AI 혁신: 기업 경쟁력 확보 위한 4단계

Adam Park — Fri, 25 Jul 2025 04:57:23 +0000

글쓴이: 브렌다 바운 (Brenda Bown), 번역: 클로드(Claude)

AI 선도기업이 되는 방안 중 하나는 상호운영성 있는 개방형 에코시스템을 확충해 파편화 된 도구와 솔루션 문제를 해결하는 일입니다. (이미지: GETTY)

AI는 어디에나 있지만, 기업이 과대광고를 뚫고 최신 혁신 기술을 활용해 실질적이고 측정 가능한 경쟁 우위를 얻는 방법을 이해하기는 어려울 수 있습니다.

젶ĵ� 과 가 주최한 에서 댄 뉴먼(Dan Newman)과의 대화를 통해 이러한 과제를 다뤘습니다. 리더들이 비즈니스를 발전시키기 위해 생성형 AI를 어디에 적용할지 결정할 때 직면하는 장애물과 �鶹ԭ�� Business AI가 이를 돕기 위해 시장에 독특하게 제공하는 것에 대해 이야기했습니다.

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 데이븐포트와 랜디 빈이 제시하는 2026년 5대 AI 트렌드를 지금 바로 확인하세요.

그 대화에서 나온 내용을 바탕으로, 여러분이 AI 선도 기업이 되는 데 도움이 될 4가지 단계를 제시합니다.

1. 가장 유망한 적용 사례에 우선순위

먼저 AI를 사용하여 빠르고 측정 가능한 가치를 제공할 수 있는 비즈니스 영역에 집중하세요. 재무, HR, 공급망, 고객 경험은 AI 선도 기업들이 종종 시작하는 분야들입니다. 옵션을 평가할 때는 “개념 증명”이라는 아이디어는 제쳐두세요. 대신 여러분과 팀의 전문 지식, 데이터, 상상력을 활용하여 자동화나 AI 에이전트를 사용해 더 많은 가치를 창출할 수 있는 영역을 찾아 “가치 증명”을 개발하세요.

참고로 “가치 증명”이라는 용어는 AI 선도 기업인 의 IT 부사장 가 �鶹ԭ��와 파트너십으로 그의 팀이 설계한 미지급금 처리 AI 에이전트를 언급하며 처음 만든 용어입니다. 핵심은 비즈니스에 가장 중요한 결과가 무엇인지 정확히 파악하고 신속하게 가치를 증명하는 사용 사례를 선택하는 것입니다.

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.

2. 복잡한 작업을 단순화하는 지능형 에이전트 배포

AI 선도 기업의 또 다른 관행은 부서와 시스템을 아우르며 종단 간 문제를 해결하는 AI 에이전트를 사용하는 것입니다. 전체 프로세스를 처리하는 자율적 능력이 AI 스킬과 AI 에이전트의 차이점 중 하나입니다. 스킬은 메시지 작성이나 스프레드시트 분석 및 그 분석에서 액션을 트리거하는 능력과 같은 단일 능력입니다. 에이전트는 측정 가능한 결과를 만들어내기 위해 복잡한 다단계 프로세스를 독립적으로 처리합니다. 저희는 최근 시스템과 사업 부문 간의 자율적 협업을 촉진하기 위해 확장된 네트워크를 . 여기에는 기업이 중요한 워크플로우 자동화를 돕기 위해 신속하게 배포할 수 있는 HR, 재무, 공급망 및 기타 기능을 위한 즉시 사용 가능한 에이전트들이 포함됩니다.

와 같은 AI 선도 기업들은 프로세스 개선을 위한 특정 기회를 다룰 수 있는 맞춤형 에이전트도 만듭니다. 이제 여러분도 쥴 스튜디오(Joule Studio)로 이러한 에이전트를 구축할 수 있습니다. 는 사전 정의된 스킬, 모델, 데이터 연결을 사용하여 맞춤형 에이전트를 설계, 조율, 관리할 수 있는 로우코드 작업 공간을 제공합니다. 이를 통해 에이전트 네트워크를 여러분의 정확한 요구 사항과 비즈니스 맥락에 맞게 확장하고 맞춤화할 수 있는 힘을 얻을 수 있습니다.

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.

3. 일상 워크플로우에 AI 통합

진정한 AI 선도 기업이 되려면 팀이 매일 일하는 방식에 AI가 원활하게 녹아들어야 합니다. 또한 더 넓은 기술 생태계에서도 작동하도록 해야 합니다. 이러한 중요한 비즈니스 요구 사항 때문에 저희는 �鶹ԭ�� 시스템에 바로 구축된 자연어 AI 인터페이스인 을 만들었습니다. 그리고 ServiceNow와 Microsoft Copilot과 같은 타사 도구와 더욱 맥락을 인식하고 더 잘 통합되도록 새로운 Joule 액션 바를 추가하고 있습니다. 여러분이 무엇이 필요한지 말해주기를 기다리지 않습니다. 대신 여러분의 행동을 능동적으로 따라가며 여러 �鶹ԭ�� 및 비�鶹ԭ�� 애플리케이션에서 맥락에 맞는 유용한 다음 액션을 제안할 수 있습니다. 이는 마찰을 제거하여 팀 구성원들이 도구 간을 전환하거나 인터페이스를 다시 배울 필요가 없도록 도와줍니다.

4. 상호운용 가능한 선도적 AI 도구 생태계 구축

AI 선도 기업이 되는 또 다른 방법은 개방적이고 상호 운용 가능한 생태계를 구축하여 단편적인 도구와 솔루션 문제를 해결하는 것입니다. 결국 혁신적인 AI 도구가 다른 자사 및 타사 솔루션과 만날 때 장애물에 부딪힌다면 무슨 소용이 있겠습니까? 이것이 저희가 최근 생산성을 위한 Microsoft Copilot과의 더 긴밀한 통합과 선도적인 AI 모델에 대한 유연한 액세스를 위한 및 와의 파트너십을 발표한 이유입니다. 이러한 파트너십과 다른 많은 파트너십들은 팀이 여러 AI 기능을 결합하고, 시스템 간에 신뢰할 수 있는 데이터를 공유하며, 수동 연결의 번거로움 없이 비즈니스 결과를 더 빠르게 달성할 수 있도록 도와줍니다.

리더가 될 준비가 되셨나요? 시작하는 방법을 알려드립니다

젶ĵ� 여러분이 AI 시대에 따라가는 것이 아니라 선도하기를 권합니다. 그럴 준비가 되셨다면 시작할 수 있는 몇 가지 방법이 있습니다. 먼저 에서 이러한 주제들을 더 깊이 살펴보세요. 그다음 보고 알아보세요.

원문: , , Forbes.com

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