AI 에이전트는 한 번의 업무를 수행하면서 여러 작업을 병렬로 실행하고, 실시간 업무 데이터와 과거 기록을 함께 조회한다. 대화 맥락 저장과 처리 상태 갱신도 반복한다. 사람의 질의 패턴과 예측 가능한 처리량을 기준으로 ...

AI 에이전트를 소프트웨어 개발과 고객 응대에 투입하는 기업은 처리 속도뿐 아니라 판단의 정확성과 실행 결과, 사용 비용을 함께 살펴야 한다. 여러 모델과 에이전트가 업무에 관여하는 환경에서는 어느 단계에서 비용이 발생했고, ...

GPU 자원을 안정적인 서비스로 제공하려면 데이터센터 가동 전후에 무엇을 확인해야 할까. AI 데이터센터(AIDC)를 준비하는 사업자는 설비의 성능뿐 아니라 시운전 절차, 가동 이후의 관리체계, 대규모 GPU 클러스터 운영 ...

AI 활용은 개별 작업을 보조하는 단계를 넘어 여러 업무를 연속 처리하는 에이전트와 산업용 로봇으로 확대되고 있다. 기업이 이러한 기술을 적용하려면 모델뿐 아니라 연산자원, 전력, 전문인력과 운영 기준을 갖춰야 한다. 국가 ...

AI가 여러 데이터를 결합하면 개별 정보만으로는 드러나지 않던 개인의 신원이 식별될 수 있다. 민감정보가 사용자와 애플리케이션, 모델, 에이전트 사이를 이동하는 환경에서는 시스템 경계의 접근 통제와 함께 분석 데이터에 남는 ...

기업이 사내 시스템을 클라우드로 옮길 때는 애플리케이션뿐 아니라 운영체제 설정과 보안 정책, 모니터링 체계도 함께 점검해야 한다. 두 환경의 구성이 달라지면 장애 원인을 파악하거나 설정을 관리하는 작업이 복잡해진다. 기존 ...

기업이 AI를 도입하려면 학습과 추론에 필요한 인프라 성능뿐 아니라 데이터 관리와 보안, 운영 효율까지 검토해야 한다. 자사 업무와 시스템에 적합한 구성을 찾으려면 실제 솔루션을 살펴보고 기술을 검증하는 과정이 ...

AI가 사내 업무를 처리하려면 기업의 용어와 절차를 이해하고, 실제 사용하는 문서와 시스템에 접근해야 한다. 그러나 직원마다 같은 업무 지식을 반복 입력하거나 자료를 직접 옮기면 자동화 범위가 제한된다. 시스템 연결에 쓰는 ...

AI 에이전트가 직원을 대신하거나 자체 식별정보로 기업 시스템에 접속해 업무를 처리하고 있다. 기업은 어떤 AI 도구를 사용하는지뿐 아니라 어떤 시스템에 접근하고 어디까지 작업할 수 있는지 확인해야 한다. 여러 시스템에 걸쳐 ...

AI·사물인터넷(IoT) 기기가 클라우드의 AI 모델을 호출하고 사용자를 대신해 작업을 수행하면서 접속 보안의 중요성이 커졌다. 서비스 접근에 필요한 인증정보를 보호하는 동시에 중요한 작업이 사용자의 승인을 거쳤는지 확인해야 ...

기업들이 AI 투자를 확대하고 있다. 이미 여러 AI 도구를 일상 업무에 함께 사용하는 가운데, 마케팅 분석과 영업 등 다양한 업무에 활용되면서 기업들의 투자도 증가하고있다. AI 예산을 늘릴 때는 어떤 업무의 성과를 높일 ...

기업이 양자내성암호로 전환하려면 소프트웨어에 어떤 암호 기술이 있고, 어느 기능과 연결되는지부터 확인해야 한다. 암호 기능은 자체 개발 코드와 외부 라이브러리, 여러 단계의 의존성 안에 흩어져 있다. 목록이 불완전하면 교체 ...