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AI 에이전트도 직원처럼 계정과 권한을 관리해야 하는 이유 IT 이슈AI 에이전트가 단순히 질문에 답하는 수준을 넘어 기업의 업무시스템에 접속하고 데이터를 조회하며 실제 업무를 실행하는 단계로 발전하고 있다. 이제 기업은 AI 에이전트를 새로운 소프트웨어로만 바라봐서는 안 된다. 업무를 수행하는 하나의 실행 주체로 보고, 직원에게 적용하는 계정과 권한 관리 원칙을 AI 에이전트에도 적용해야 한다.1. AI 에이전트는 이제 업무를 직접 실행한다기존 생성형 AI는 사용자의 질문에 답하거나 문서를 작성하고 정보를 요약하는 역할이 중심이었다. 사용자가 결과를 확인한 뒤 실제 업무시스템에 접속해 필요한 작업을 수행하는 방식이었다.하지만 AI 에이전트는 다르다. 사용자의 목표를 이해하고 필요한 도구를 선택하며 여러 시스템을 연결해 작업을 실행할 수 있다.예를 들어 구매 업..
중소기업을 위한 실전 SaaS비용절감 운영 노하우 치솟는 구독료 부담을 줄이는 SaaS비용절감 실전 전략을 공개합니다. 숨은 비용을 찾아내고 예산을 효율적으로 관리하세요.미사용 라이선스 정리하기퇴사자 계정이 그대로 남아있는지 매월 확인해야 합니다.3개월 이상 로그인하지 않은 계정은 즉시 회수하세요.퇴사자 계정 월 1회 전수 조사3개월 미사용 계정 자동 비활성화부서별 실제 접속 빈도 파악중복 기능 툴 통폐합하기팀별로 비슷하거나 겹치는 유료 구독 툴을 찾아냅니다.하나의 메인 플랫폼으로 기능을 통합해 지출을 줄입니다.협업툴과 메신저 기능 비교클라우드 스토리지 단일화부서별 구독 현황 통합 시트 작성기능기존 툴통합 툴화이트보드미로 외 2개미로 단독문서작성노션 외 1개노션 단독연간 결제와 플랜 재설정월간 결제보다 연간 결제가 보통 20퍼센트 저렴합니다.현재 사용량..
양자컴퓨터가 등장하기 전에 기업은 암호체계를 바꿔야 하는가? IT 이슈 양자컴퓨터는 아직 일반적인 기업 업무 환경에서 기존 암호체계를 무력화할 수준으로 상용화되지 않았다. 그렇다고 기업이 대응을 미뤄도 된다는 의미는 아니다. 암호화된 데이터를 지금 수집한 뒤 미래에 해독하려는 공격이 이미 보안 위협으로 거론되고 있기 때문이다.1. 양자컴퓨터가 기존 보안체계에 위협이 되는 이유오늘날 기업의 IT 시스템은 다양한 암호기술을 기반으로 운영된다. 인터넷 서비스의 HTTPS 통신, VPN 접속, 전자서명, 사용자 인증, 데이터베이스 암호화, 소프트웨어 배포 과정까지 암호기술은 기업 IT 환경 전반에 적용되어 있다.현재 널리 사용되는 공개키 암호체계에는 RSA와 타원곡선암호(ECC)가 있다. 이 기술들은 일반적인 컴퓨터로는 특정 수학적 문제를 해결하는 데 매우 많은 시간이 ..
AI가 만든 데이터와 콘텐츠, 기업은 어떻게 출처와 무결성을 증명할 것인가 생성형 AI는 이미지와 문서, 음성, 영상뿐 아니라 업무 보고서와 분석 데이터까지 만들어 내고 있다. 업무 생산성이 높아지는 것은 분명한 장점이지만, 결과물이 실제 기록인지 AI가 생성한 내용인지, 누가 수정했는지, 어떤 데이터를 근거로 만들어졌는지 확인하기는 점점 어려워지고 있다. 기업이 AI를 업무에 본격적으로 활용할수록 결과물의 출처와 변경 이력을 확인하고 무결성을 검증하는 체계가 중요해진다.앞으로 기업의 데이터 신뢰성은 데이터를 저장하고 보호하는 수준을 넘어, 데이터가 어디에서 왔고 어떤 과정을 거쳤으며 어떤 근거로 신뢰할 수 있는지를 설명하는 능력에 달려 있다. 이번 글에서는 디지털 출처 증명 기술과 데이터 계보의 개념을 살펴보고, 기업 IT 조직이 실무에서 준비해야 할 관리 체계를 정리한다. ..
AI가 데이터베이스에 직접 접근하는 시대, 보안은 어디에서 통제해야 하는가? IT 이슈AI가 업무 데이터를 이해하고 분석하는 수준을 넘어, 데이터베이스에 직접 질의하고 업무를 실행하는 시대가 열리고 있다. 자연어로 질문하면 AI가 SQL을 생성하고, MCP(Model Context Protocol) 서버나 API를 통해 기업 내부 데이터에 접근하는 방식이 빠르게 확산되고 있다.이러한 변화는 업무 생산성을 크게 높일 수 있다. 과거에는 담당자가 ERP 화면에 접속해 여러 메뉴를 이동하고 데이터를 추출해야 했다면, 이제는 "이번 달 부서별 비용 집행 현황을 알려줘"라고 질문하는 것만으로 결과를 얻을 수 있다.그러나 편리함 뒤에는 새로운 보안 문제가 존재한다. AI가 데이터베이스에 직접 접근하면 기존 애플리케이션에서 적용하던 권한 검증이나 업무 규칙을 우회할 가능성이 있기 때문이다. ..
AI 네이티브 개발 플랫폼은 소프트웨어 개발 방식을 어떻게 바꾸는가 IT 이슈 AI는 이제 개발자가 코드를 작성할 때 참고하는 보조 도구를 넘어 소프트웨어를 계획하고 구현하며 검증하는 과정에 참여하고 있다. 자연어로 요구사항을 설명하면 코드와 테스트를 생성하고, 기존 시스템의 구조를 분석하거나 반복적인 개발 작업을 수행하는 기술이 빠르게 발전하고 있다. 이러한 변화의 중심에 AI 네이티브 개발 플랫폼이 있다. 기업은 개발 속도를 높이는 동시에 코드 품질과 보안, 운영 안정성, 책임 체계를 어떻게 확보할 것인지 고민해야 하는 시점이다. 1. AI 코딩을 넘어 AI 네이티브 개발로기업의 소프트웨어 개발 방식은 오랫동안 개발자가 요구사항을 분석하고 설계한 뒤 직접 코드를 작성하고, 테스트와 검수를 거쳐 배포하는 흐름을 중심으로 발전해 왔다. 통합개발환경(IDE), 버전 관리,..
생성형 AI 다음은 피지컬 AI, 제조 현장은 어떻게 달라지는가 IT 이슈생성형 AI가 문서 작성과 정보 검색, 소프트웨어 개발 방식을 바꾸고 있다면 다음 변화는 AI가 현실 세계를 직접 인식하고 행동하는 영역에서 나타나고 있다. 로봇이 주변 환경을 이해하고, 설비 상태에 따라 작업을 조정하며, 디지털 트윈에서 학습한 결과를 실제 제조 현장에 적용하는 기술이 주목받고 있다. 이러한 변화를 대표하는 개념이 피지컬 AI(Physical AI)다. 제조업의 디지털 전환은 이제 데이터를 분석하는 단계를 넘어 실제 생산 활동을 지능적으로 지원하는 방향으로 발전하고 있다. 1. 피지컬 AI란 무엇인가지금까지 많은 기업이 경험한 AI는 주로 디지털 공간에서 작동했다. 생성형 AI는 질문에 답하고 문서를 요약하며, 머신러닝 모델은 생산 데이터를 분석해 불량 가능성이나 설비 고장 징..
클라우드 보안은 왜 데이터가 사용되는 순간까지 보호해야 하는가 IT 이슈기업의 데이터는 저장될 때와 네트워크를 통해 이동할 때뿐 아니라 실제로 연산되고 분석되는 순간에도 보호되어야 한다. 클라우드와 AI 활용이 확대되면서 데이터가 처리되는 환경 자체를 신뢰할 수 있는지에 대한 관심이 높아지고 있다. 이제 데이터 암호화는 저장과 전송을 넘어 사용 중인 데이터까지 고려하는 방향으로 발전하고 있으며, 그 중심에 기밀 컴퓨팅(Confidential Computing)이 있다. 1. 데이터는 암호화만으로 완벽하게 보호될 수 있을까기업의 정보보호 체계에서 암호화는 가장 기본적인 데이터 보호 수단 중 하나다. 데이터베이스에 저장된 개인정보와 재무 자료를 암호화하고, 외부 네트워크를 통해 데이터를 주고받을 때도 암호화 통신을 적용한다. 이러한 조치는 데이터가 유출되더라도 공격자가..

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