양자컴퓨터 기술이 발전하면서 현재 널리 쓰이는 공개키 암호체계가 앞으로 받을 수 있는 보안 위협에 대비해야 할 필요성이 커지고 있다. 정부·공공기관과 민간기업은 정보시스템에 적용된 암호기술을 확인하고 양자내성암호(PQC)로 ...

생성AI를 소프트웨어 개발에 적용하는 범위가 코드 작성에서 요구사항 분석과 설계, 테스트, 출시, 프로젝트 관리로 확대되고 있다. AI 활용 단계를 높이려면 개별 개발자가 코딩 도구를 사용하는 데 그치지 않고 프로젝트 전체가 ...

금융권의 AI 도입이 확대되면서 클라우드 인프라뿐 아니라 기존 애플리케이션 현대화와 데이터 전환, 보안, 운영체계를 함께 구축해야 할 필요성이 커지고 있다. 금융 업무 절차와 규제를 이해하면서 AI·클라우드 환경까지 통합할 ...

전문서비스 기업은 영업기회를 프로젝트로 전환하고 적합한 인력을 배치한 뒤 작업시간과 비용, 납품, 청구, 대금 회수를 관리한다. 서비스 사업의 수익성을 파악하려면 예상 수요와 인력 가용성, 프로젝트 진행상태, 원가, 매출, ...

기업이 생성AI와 AI 에이전트를 실제 업무에 연결하려면 모델뿐 아니라 데이터를 저장·검색·분석하는 기반을 함께 점검해야 한다. 상용 데이터베이스의 비용과 특정 공급기업 종속 문제를 줄이면서 AI 활용에 필요한 데이터 환경을 ...

기업의 업무 데이터는 고객과 주문, 제품이라는 업무 개념이 아니라 테이블과 열, 키, 조인으로 구성된 관계형 데이터베이스에 저장된다. AI 에이전트를 기존 데이터베이스에 연결하려면 스키마를 분석하고 업무 개념을 반영한 데이터 ...

기업 AI 경쟁의 기준이 기술 보유에서 실질적인 성과 창출로 바뀌고 있다. AI를 일부 업무에 시험적으로 적용하는 단계에서 벗어나 전사 업무와 연결하고 생산성, 수익성, 비용 효율 등 측정 가능한 결과를 확보해야 하는 ...

AI 에이전트가 코드 저장소와 클라우드, 데이터베이스, 업무 애플리케이션에서 작업하려면 해당 시스템에 접근하고 기능을 실행할 권한이 필요하다. 에이전트가 어떤 기능을 수행할 수 있는지와 특정 시점에 그 기능을 사용하도록 ...

기업이 챗GPT 기반 인터페이스나 예측모델을 개별적으로 도입해도 데이터가 분산돼 있거나 기존 업무시스템과 제대로 연결되지 않으면 활용 범위가 제한된다. 대화형 AI의 답변과 예측 결과는 연결된 데이터의 품질과 처리 과정, ...

기업의 AI 활용이 질문에 답하거나 문서를 작성하는 단계에서 실제 업무를 계획하고 실행하는 방향으로 확대되고 있다. 고객 문의 처리와 코드 작성, 장애 조사, 재무·영업 업무를 여러 시스템에 걸쳐 수행하려면 AI가 상황을 ...

웹사이트는 페이지를 표시하기 위해 분석도구와 광고 플랫폼, 글꼴, 지도, 동영상 등 여러 외부 서비스를 불러온다. 이 과정에서 방문자의 IP 주소가 제3자 서버에 전달될 수 있다. 이용자가 동의 여부를 선택하기 전에 외부 ...

운송·물류 산업은 운영 복잡성과 인력 부족에 대응하면서 더 빠르고 지속가능하며 투명한 서비스를 제공해야 한다. 차량과 운송 경로, 배송, 자산, 재고, 고객 접점에서 대량의 데이터가 생성되지만 이를 운영 개선과 측정 가능한 ...