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```html 가트너의 하이프 사이클 보고서에 따르면, 생성형 AI는 ‘환멸의 골짜기’에 들어설 예정이며, AI 에이전트는 ‘기대의 정점’에 도달했다고 분석하였습니다. 그러나 기업 IT 담당자들은 생성형 AI에 대한 기대가 크지 않으며, AI 에이전트가 주목받는 이유를 다른 시각에서 바라보고 있습니다. 기업은 AI를 전문가형 AI로 인식하고 있으며, ‘분리된 에이전트 개념’이 AI의 비즈니스 활용에 있어 중요하다고 판단하고 있습니다. 이러한 관점은 리액티브, 임베디드, 워크플로우의 세 가지 키워드로 요약될 수 있습니다. 리액티브 AI 에이전트 🤖 리액티브 AI 에이전트는 기업에서 초기 단계에서 가장 많이 사용되는 애플리케이션 유형 가운데 하나로, 전체 AI 에이전트 애플리케이션의 거의 절반을 차지합니다. 이러한 에이전트는 대체로 고객 지원 목적으로 활용되며, 대부분 챗봇 형태로 구현되어 있습니다. 초기에는 단순한 질문 응답 기능을 가졌지만, 최근에는 데이터 보안과 주권 문제로 인해 온라인에서의 도입을 넘어 기업 전용 애플리케이션으로 발전하고 있습니다. 리액티브 AI는 인터넷 데이터를 학습하는 대신 특정 비즈니스 관련 데이터에 초점을 맞추어 ‘파운데이션 모델’을 기반으로 작동합니다. 이와 함께, RAG(Retrieval-Augmented Generation) 방식으로 비즈니스 고유의 데이터를 결합하여 응답의 질을 높입니다. 주요 대상 사용자로는 의료, 법률, 엔지니어링, 비즈니스 기획 분야의 전문가들이 있습니다. 이들은 리액티브 AI 에이전트를 통해 실제 비즈니스 요구에 맞춘 적절한 지원을받게 됩니다. 임베디드 AI 에이전트 🔌 임베디드 AI 에이전트는 현재 기업에서 사용되는 AI 애플리케이션 중 약 1/3을 차지하며, 이러한 애플리케이션은 주로 서드파티 소프트웨어 형태로 도입되는 경우가 많습니다. 이 유형의 에이전트는 생성형 AI 기술이 아닌 전통적인 머신 러닝(ML) 기술에 더 가까우나, 최근 SLM(small language model...

대다수 기업의 사이버 보안 인재 부족이 심각한 문제로 대두되고 있으며, 이는 기업의 사이버 방어능력을 심각하게 저하시킬 수 있습니다. 액센츄어의 보고서에 따르면, 성숙한 사이버 전략을 가진 기업은 극히 일부에 불과하며, 특히 생성형 AI 기반의 위협을 방어할 수 있는 능력은 더욱 부족합니다. IT 임원 83%는 사이버 인재 부족이 강력한 보안 태세 구축의 주요 장애물이라고 지적하고 있습니다. 이러한 상황 속에서 기업들은 인재 확보 및 관리 방안을 재고할 필요성이 커지고 있습니다. 💼 사이버 보안 인재 부족의 근본 원인 사이버 보안 인재 부족 문제는 단순히 인력의 양적인 부족을 넘어서는 더 깊은 문제를 내포하고 있습니다. 많은 전문가와 업계 관계자들은 이 문제가 체계적으로 누적된 결과라고 강조합니다. 타타 컨설턴시의 칸와르 프리트 싱 샌두는 “사이버 보안 인재 부족은 실제이자 지속적인 문제이며, 단순한 보상 문제를 넘어서 수년간 누적돼 온 체계적 문제”라고 설명했습니다. 실제로 미국 내 사이버 보안 직무의 83%만이 채워질 수 있는 상황입니다. 이는 인재의 양이 부족할 뿐만 아니라, 고급 전문 인력의 질 또한 크게 저하되었음을 의미합니다. 예를 들어, 기업 고용주의 40%는 클라우드 보안이나 위협 탐지 같은 역량에 대해 보상을 늘릴 의향이 있다고 응답했으나, 핵심 문제는 정교한 위협에 대해 효과적으로 대응할 수 있는 전문 역량이 부족하다는 점입니다. 또한, 기업들이 사이버 보안 인재의 번아웃 문제에 대한 이해가 부족하다는 점도 문제로 지적됩니다. IANS의 조사에 따르면, 사이버 보안 기능 리더의 53%가 퇴사를 고려 중이라고 응답했습니다. 이는 고압적이고 스트레스가 많은 사이버 보안 환경이 전문 인력이 이직을 고려하게 만드는 주요 요인으로 작용하고 있음을 나타냅니다. 따라서 기업들은 사이버 보안 인재의 채용 뿐만 아니라 이들을 보호하고 지키기 위한 조치가 필요합니다. 🔍 인재 확보 방안: 새로운 경로 모색 CISO는 사이버 보...

최근 조사에 따르면 생성형 AI를 전사적으로 도입하고 있는 기업들은 ROI(Return on Investment·투자수익률)에 대한 불확실성 우려가 낮은 것으로 나타났습니다. AI·클라우드 선도 기업 메가존클라우드의 연구 결과, 55.7%의 기업이 생성형 AI를 활용 중이며, 2026년에는 이 수치가 85%를 초과할 것으로 전망되었습니다. 그러나 신뢰도와 보안에 대한 우려는 여전히 존재하며, 많은 기업이 인력과 기술 확보에 어려움을 겪고 있습니다. 전문가들은 경영진의 전략적 리더십과 외부 파트너와의 협력이 필요하다고 강조하고 있습니다. 생성형 AI 도입 현황 🌟 최근 조사에 따르면, 많은 기업들이 생성형 AI를 전사적으로 도입하고 있는 현상이 나타났습니다. 메가존클라우드와 파운드리가 실시한 조사에 따르면, 국내 기업의 55.7%가 생성형 AI를 이미 활용하고 있으며, 이 가운데 22.4%는 전사적으로, 33.2%는 일부 부서에서 운영 중입니다. 이런 추세는 2026년까지 더욱 확산될 것으로 예상되며, 기업의 85% 이상이 생성형 AI를 업무에 도입할 것입니다. 특히 대기업의 경우 전사적 활용률이 35.1%에 달하며, 중소·중견기업 대비 두 배 이상 높은 수치입니다. AI 도입의 주 산업군은 IT·통신/방송 분야로, 37.5%의 높은 도입률을 보이고 있습니다. 이러한 결과는 생성형 AI가 기업의 생산성와 효율성을 극대화하는 데 기여하고 있음을 입증합니다. 응답자의 60.3%는 생성형 AI의 우선순위가 높다고 평가했으며, 74%가 관련 투자가 증가했음을 나타냅니다. 이러한 투자 증가는 기업의 전략적 목표와 관련이 깊습니다. 또한, 과거 조사에서는 기업들이 과학 기술 발전과 함께 변화하는 환경에 적응하기 위해 지속적으로 생성형 AI에 대한 투자를 확대하고 있다는 점이 강조되었습니다. 이러한 흐름은 국내 기업들이 AI의 잠재력을 인식하고, 이를 통해 경쟁력을 강화하려는 노력을 반영합니다. 기업의 우려 사항 분석 ⚠️ 반면, 생성...

센서타워 보고서에 따르면, 생성형 AI 앱의 성장세는 가속화되고 있으며, 특히 챗GPT의 영향이 두드러진다고 합니다. 2025년 상반기에는 다운로드 수와 인앱구매 수익 모두 급증하며, 전 세계의 소비 패턴을 변화시킬 것으로 예상됩니다. 아시아 시장이 빠르게 성장하며 다운로드 수에서 선두를 차지하고 있는 반면, 북미 지역은 여전히 중요한 역할을 하고 있습니다. 소비자들의 생성형 AI 앱 사용 시간이 급증하며 삶의 필수 도구로 자리 잡고 있습니다. 📈 생성형 AI 앱의 성장세 생성형 AI 앱은 최근 몇 년간 급격한 성장을 경험하고 있으며, 이는 모바일 분야에서 더 두드러지게 나타나고 있습니다. 2025년 상반기에는 전 세계적으로 생성형 AI 앱의 다운로드 수가 무려 17억 건에 달할 것으로 전망되며, 인앱구매(IAP) 수익은 19억 달러에 이를 것으로 예상되고 있습니다. 이러한 성장은 소비자들의 관심과 수요 증가를 배경으로 하고 있으며, 기술의 발전과 변화하는 소비 패턴이 그 원인으로 작용하고 있습니다. 생성형 AI 앱의 인기는 특히 아시아 시장에서 두드러지며, 인도와 중국 본토의 주요 시장에서 빠르게 성장하고 있습니다. 센서타워에 따르면, 2024년 하반기부터 2025년 상반기까지 아시아의 생성형 AI 다운로드 수는 80% 증가할 것으로 보이며, 이는 유럽과 북미의 성장률을 크게 웃도는 수치입니다. 이러한 현상은 아시아 지역이 글로벌 시장에서 중요한 위치를 점차 확보하고 있음을 의미합니다. 또한, 소비자들이 생성형 AI 앱에서 보내는 시간을 살펴보면, 2025년 상반기에는 총 사용자 시간이 156억 시간에 이를 것으로 보이며, 이는 하루 평균 8600만 시간에 해당합니다. 이렇게 급증하는 사용 시간은 소비자들이 AI 앱을 점점 더 필수적인 도구로 인식하고 있음을 나타내며, 앞으로의 성장 가능성 또한 매우 큽니다. 🤖 챗GPT의 영향력 챗GPT는 생성형 AI 앱 중에서도 특히 두각을 나타내며, 사용자들에게 큰 영향을 미치고 있습니다...

클라우드의 도입은 이제 필수적이지만, 많은 IT 책임자들이 클라우드 비용 최적화에 어려움을 겪고 있습니다. 크레용의 2025 IT 비용 최적화 보고서에 따르면, 퍼블릭 클라우드의 효율성을 최대한 활용하려는 기업들이 증가하고 있습니다. 그러나 하이브리드 IT 인프라에 대한 관심도 높아지며, 많은 기업들이 온프레미스 인프라에 투자하려고 하고 있습니다. 이러한 변화를 통해 IT 비용 최적화와 전략적인 클라우드 도입이 더욱 중요해지고 있습니다. 클라우드 비용 최적화 전략 📊 퍼블릭 클라우드의 비용 최적화는 오늘날 기업들이 직면한 중요한 과제입니다. 크레용의 보고서에 따르면, 전 세계 IT 책임자의 94%가 클라우드 비용 최적화에 어려움을 겪고 있으며, 이는 기업들이 클라우드를 단순히 도입하는 것에서 벗어나 실제 비용 효율성을 달성하는 데 어려움을 느끼고 있음을 보여줍니다. 데이터 관리와 자원 계획의 고도화를 위해 AI와 자동화 도구의 활용이 증가하고 있지만, 이러한 기술의 도입은 추가적인 비용을 수반합니다. 이러한 상황에서 IT 책임자들은 강력한 비용 최적화 전략을 채택해야 합니다. 특히, 핀옵스(FinOps)라는 개념이 부상하고 있으며, 이는 클라우드 자원의 재무적 책임을 명확히 할 수 있는 방법입니다. 기업은 비용을 정밀하게 파악하고 절감 기회를 포착할 수 있는 도구를 도입하여 클라우드 자원의 효율성을 높여야 합니다. 핀옵스의 성공적인 시행은 비용 관리뿐만 아니라 효율적 자원 운용에도 기여할 것입니다. 또한, 클라우드 사용에 대한 전반적인 가시성을 개선하기 위해서는 다양한 도구와 법칙을 확립해야 합니다. 클라우드 비용 최적화는 단순히 자원을 줄이는 것이 아니라, 지출을 최적화하고 필요한 자원만을 효율적으로 사용하는 방향으로 나아가야 합니다. 이를 통해 기업은 예산 한도를 초과하지 않으면서도 필요한 클라우드 자원을 확보할 수 있습니다. 따라서 클라우드 비용 최적화는 기업의 재무 건전성을 유지하는 데 필수적인 요소임을 잊지 말아야 합니다. ...

파이썬 프로그램을 독립형 패키지로 재배포하는 것은 복잡한 과제가 될 수 있습니다. 다양한 써드파티 솔루션이 있지만, 각기 다른 단점들이 존재합니다. 최근 등장한 파이앱은 새로운 접근 방식을 통해 이러한 문제를 해결하고자 합니다. 본 글에서는 파이앱의 설정 과정과 바이너리 빌드, 실행 방법 등을 쉽고 빠르게 안내합니다. 파이앱 설정 🛠️ 파이앱은 독립적인 프로그램으로, 파이썬 라이브러리나 기존 툴과는 다른 방식으로 작동합니다. 배포하고자 하는 파이썬 프로그램을 기반으로 맞춤형 빌드를 생성하여 사용합니다. 사용자가 파이앱을 통해 파이썬 프로그램을 배포하려면 몇 가지 기본 전제를 지켜야 합니다. 첫째, 파이앱의 소스를 포함한 별도의 디렉터리를 만들고 클론해야 합니다. 이는 파이앱의 기능을 온전히 활용하기 위한 필수적인 첫 단계입니다.둘째, 러스트 컴파일러와 필요한 인프라도 설치해야 합니다. 전문가가 아니어도 러스트 프로그램을 소스에서 컴파일할 수 있는 기본적인 지식이 필요할 수 있습니다. 셋째, 배포하고자 하는 파이썬 프로그램은 휠로 패키징되어 있어야 합니다. 휠 파일이 없다면 생성하는 과정이 필요합니다. 휠 파일은 사전 컴파일된 라이브러리 등을 패키징해주는 역할을 합니다. 이러한 과정들을 마친 후, 파이앱의 다양한 환경 변수를 활용하여 프로젝트에 맞는 빌드를 위한 변수를 설정하면 됩니다. 파이앱 바이너리 빌드하기 ⚙️ 파이앱의 환경 변수를 모두 설정하고 나면, 파이앱 소스의 루트 디렉터리로 이동하여 빌드를 진행해야 합니다. 여기서 사용되는 명령어는 cargo build --release 입니다. 이는 파이앱의 모든 종속 요소를 확보하여 컴파일하는 과정으로, 전반적으로 몇 분 정도 소요될 수 있습니다. 이 과정에서 러스트가 필수 요소를 잡아두면 차후의 컴파일은 훨씬 더 빨라질 수 있습니다. 컴파일이 완료되면 결과물인 바이너리는 target/release 디렉터리에 저장되며, 원하는대로 파일 이름을 조정할 수 있습니다. 주의할 ...