인공지능 시대에 기업의 미래를 재구상하다
새해가 시작되면서, 저는 오늘날 거의 모든 CEO, CIO, CTO가 고심하고 있는 질문에 대해 생각해 보았습니다. 지난 2년 동안 기업들은 챗봇, 코파일럿, 대시보드, 개념 증명 등 AI 파일럿 프로젝트에 막대한 투자를 해왔습니다. 그러나 많은 리더들은 기존 아키텍처에 AI를 덧붙이는 것만으로는 진정한 혁신을 이룰 수 없다는 사실을 깨닫고 있습니다. […]
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현대 기업들이 기존 데이터 아카이브를 넘어서는 이유는 무엇일까요?
문제 개요 기업 데이터 아카이빙은 역사적으로 비용 절감, 규정 준수를 위한 데이터 보존, 애플리케이션 성능 최적화에 중점을 두어 왔습니다. Informatica Data Archive와 같은 플랫폼은 온프레미스 시스템, 배치 처리, 정형화된 데이터 워크로드가 주를 이루던 시대에 등장했습니다. 많은 조직에게 이러한 솔루션은 대규모 환경에서 안정성과 규정 준수를 제공했습니다. 그러나 오늘날 기업 데이터 환경은 크게 변화했습니다. […]
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신뢰를 설계하는 방식: AI 거버넌스, EU AI법 준비 태세 및 증거 기반 분석
AI에 대한 신뢰는 단순한 느낌이 아닙니다. 통제, 증거, 그리고 감사 가능성을 의미합니다. 답변의 출처를 설명할 수 없다면 비즈니스 규모로 확장할 수 없습니다. AI가 행동할 수 있게 된 순간부터 거버넌스가 시급해지는 이유는 무엇일까요? 기존 BI는 느린 주기를 용인했습니다. 대시보드에 오류가 있더라도 다음 주에 발견할 수 있었습니다. 하지만 이제는 다릅니다.
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AI를 위한 데이터 탐색: 에이전트 확장에 앞서 탐색 가능성 격차를 해소하세요
AI가 정확한 데이터를 안정적으로 찾지 못하면, 이후의 모든 과정이 모델 문제처럼 보일 수 있습니다. 하지만 이는 모델 문제가 아니라, 데이터 검색 가능성 문제입니다. 데이터 검색 가능성은 단순한 검색이 아니라 신뢰의 문제입니다. 기업용 AI에서 데이터 검색 가능성이란, 어시스턴트나 에이전트가 답변의 근거가 되는 데이터, 논리, 그리고 결정 과정을 찾아내고, 이해하고, 추적할 수 있는 능력을 의미합니다. 데이터 검색 가능성이 확보되면 […]
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MCP, 구조화된 컨텍스트 인터페이스, 그리고 AI 거버넌스가 마침내 현실이 되는 이유
MCP는 전략이 아닙니다. MCP는 연결망입니다. 전략은 AI의 일관성을 확보하는 관리되고, 검색 가능하며, 제공되는 데이터 기반입니다. 핵심 문제는 기업들이 AI 코파일럿과 AI 에이전트를 배포하는 데 경쟁하고 있지만, 신뢰 격차가 심각하다는 것입니다. AI가 단순히 답변하는 것을 넘어 행동할 수 있게 되면, 모든 취약한 통합은 위험 요소가 됩니다. 일관성이 부족한 것은 […]
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AI를 위한 구조화된 컨텍스트: 기업 인텔리전스를 위한 필수 운영 체제
AI 스택이 신뢰할 수 있는 답변 대신 "그럴듯한" 답변을 생성한다면 모델 자체의 문제가 아닙니다. 구조화된 컨텍스트, 즉 AI가 책임감 있는 팀원처럼 작동하기 위해 필요한 데이터, 메타데이터, 정의, 계보 및 정책에 문제가 있는 것입니다. 구조화된 컨텍스트란 무엇일까요? 저는 기업 운영 환경을 구조화된 컨텍스트라고 생각합니다.
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