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양자컴퓨팅은 기업의 IT 투자 로드맵에 지금부터 포함해야 하는가 IT 이슈 기업 IT 전략을 수립할 때 가장 어려운 판단 중 하나는 아직 충분히 성숙하지 않은 기술에 언제부터 투자해야 하는가입니다. 너무 일찍 투자하면 기술 변화와 시장 불확실성으로 비용이 낭비될 수 있고, 너무 늦게 준비하면 경쟁사가 먼저 확보한 기술과 경험을 따라잡기 어려울 수 있습니다.양자컴퓨팅은 이러한 고민을 대표하는 차세대 기술입니다. 기존 컴퓨터와 다른 방식으로 계산 문제를 처리할 가능성이 있어 금융, 신약 개발, 소재 연구, 물류 최적화 등 다양한 분야에서 관심을 받고 있습니다.Gartner는 2026년 10월 8일 발표에서 전 세계 양자컴퓨팅 시장 매출이 2026년 약 8억 6,990만 달러에서 2027년 약 11억 달러로 증가할 것으로 전망했습니다. 다만 시장의 성장이 모든 기업의 즉각..
데이터 거버넌스는 왜 통제 중심에서 활용 중심으로 바뀌고 있는가 IT 이슈 기업은 오랫동안 데이터를 중요한 자산이라고 강조해 왔습니다. ERP, CRM, MES, SCM, 인사 시스템, 재무 시스템 등 다양한 업무 시스템에서 데이터가 생성되고, 이를 기반으로 경영 현황을 분석하거나 업무 의사결정을 수행합니다.하지만 데이터가 많다고 해서 필요한 정보를 쉽게 찾을 수 있는 것은 아닙니다. 같은 항목을 시스템마다 다른 이름으로 관리하거나, 데이터의 정의와 담당자가 명확하지 않거나, 자료를 확보하고도 어떤 기준으로 활용해야 하는지 알기 어려운 경우가 적지 않습니다.이러한 문제를 해결하기 위해 데이터 거버넌스가 필요합니다. 다만 데이터 거버넌스의 역할을 접근 권한 통제와 규정 준수에만 한정하면 데이터의 활용 가능성을 충분히 높이기 어렵습니다.생성형 AI와 데이터 기반 업무 자..
IT 비용 관리는 왜 예산 통제에서 사용 가치 측정으로 바뀌어야 하는가 IT 이슈 기업의 IT 비용 관리는 오랫동안 예산을 편성하고, 사용 실적을 확인하며, 계획 대비 초과 지출을 통제하는 방식으로 운영되어 왔습니다. 연간 IT 예산을 수립하고 시스템 유지보수료, 라이선스 비용, 인프라 운영비, 외주 용역비 등을 관리하는 것은 여전히 중요한 업무입니다.그러나 클라우드와 SaaS가 확산되고 생성형 AI까지 기업 업무에 도입되면서 IT 비용의 구조가 달라지고 있습니다. 기존처럼 계약 금액과 연간 예산만 관리하는 방식으로는 실제 사용량과 비용 발생 원인을 충분히 파악하기 어려워졌습니다.특히 AI 서비스는 사용자 수뿐 아니라 모델 종류, 요청 횟수, 입력 및 출력 데이터의 양, 작업 복잡도에 따라 비용이 달라질 수 있습니다. 저렴한 모델을 선택하더라도 작업을 반복하거나 결과가 부정..
AI는 왜 클라우드에서 개인 PC로 이동하기 시작하는가 IT 이슈 AI를 활용하는 방식이 달라지고 있습니다. 지금까지 기업은 생성형 AI를 사용하기 위해 주로 클라우드 기반 서비스를 이용했습니다. 사용자가 질문을 입력하면 외부 서버에서 AI가 처리하고 결과를 돌려주는 구조입니다. 하지만 최근에는 AI 모델을 개인용 PC에서 직접 실행하는 로컬 AI가 새로운 선택지로 떠오르고 있습니다.2026년 10월 7일 Microsoft와 NVIDIA가 공개한 새로운 AI PC 전략은 이러한 변화를 보여주는 사례입니다. 양사는 AI 모델과 에이전트를 PC에서 실행하는 환경을 강화하고, 로컬 처리와 클라우드 처리를 함께 활용하는 하이브리드 AI 방향을 제시했습니다.이 변화는 단순히 PC 성능이 좋아지는 문제가 아닙니다. 기업 입장에서는 AI 처리 비용, 정보보호, 사용자 단..
AI 에이전트가 늘어날수록 기업 보안은 왜 더 어려워지는가 IT 이슈 기업에서 AI를 활용하는 방식이 빠르게 달라지고 있습니다.과거에는 사람이 질문하고 AI가 답변하는 방식이 중심이었다면 이제는 AI가 직접 업무를 수행하는 단계로 넘어가고 있습니다.문서를 검색하고, 데이터를 분석하고, 이메일을 작성하고, 시스템에서 정보를 조회하는 수준을 넘어 앞으로는 AI가 여러 시스템을 직접 연결하고 업무 프로세스의 일부를 실행하는 상황까지 확대될 가능성이 높습니다.이른바 AI 에이전트의 등장입니다.문제는 AI가 업무를 대신할수록 보안의 기준도 달라져야 한다는 것입니다.사람이 사용하는 계정과 권한을 기준으로 만들어진 기존 보안 체계만으로는 AI가 자율적으로 행동하는 환경을 충분히 통제하기 어려울 수 있습니다. AI 에이전트는 기존 프로그램과 무엇이 다른가?기업에는 이미 자동으..
AI 시대에 다시 주목받는 레거시 시스템, 이제는 버릴 것인가 바꿀 것인가 IT 이슈 기업의 IT 환경에서 레거시 시스템은 오랫동안 해결하기 어려운 문제였습니다.오래된 기술을 사용하고 있고 유지보수 비용도 높지만, 그렇다고 쉽게 없앨 수도 없습니다.왜냐하면 그 안에 기업의 핵심 업무 프로세스와 데이터가 오랫동안 축적되어 있기 때문입니다.그래서 많은 기업은 레거시 시스템을 그대로 유지하면서 필요한 부분만 개선하는 방식을 선택해 왔습니다.그런데 최근 상황이 달라지고 있습니다.AI가 기업 IT의 핵심 기술로 부상하면서 레거시 시스템이 단순한 유지보수 문제가 아니라 AI 도입 자체를 막는 구조적인 장애물이 되고 있기 때문입니다. 84%의 CIO·CTO가 레거시 때문에 AI 프로젝트를 중단했다최근 GFT Technologies가 공개한 조사 결과는 이러한 변화를 잘 보여줍니다.GFT가 ..
클라우드는 왜 하나를 선택하는 시대에서 ‘멀티클라우드’ 시대로 가고 있는가 IT 이슈 기업의 클라우드 도입이 본격화되면서 한동안 IT 업계에서는 하나의 질문이 중요했습니다.“AWS를 선택할 것인가, Azure를 선택할 것인가, 아니면 다른 클라우드를 선택할 것인가?”하지만 최근 기업의 클라우드 환경을 보면 이러한 질문 자체가 조금씩 달라지고 있습니다.이제 기업들은 반드시 하나의 클라우드만 선택하지 않습니다.업무 특성에 따라 서로 다른 클라우드를 사용하고, 자체 데이터센터와 클라우드를 연결하며, 특정 서비스는 여러 클라우드에 분산시키는 방식이 늘어나고 있습니다.이른바 멀티클라우드(Multi-Cloud) 환경입니다.그렇다면 기업들은 왜 하나의 클라우드만 사용하는 대신 여러 클라우드를 선택하고 있을까요?그리고 멀티클라우드가 정말 기업 IT에 더 좋은 전략일까요? 클라우드 하나를 선택..
기업 데이터센터는 왜 이제 ‘IT 인프라’가 아니라 경영 전략이 되었는가 IT 이슈 과거 기업에서 데이터센터는 IT 부서가 관리하는 기술 인프라로 인식되는 경우가 많았습니다.서버를 설치하고, 스토리지를 구성하고, 네트워크를 연결하고, 장애가 발생하지 않도록 운영하는 것이 데이터센터의 핵심 역할이었습니다.하지만 최근 데이터센터를 둘러싼 환경은 빠르게 달라지고 있습니다.클라우드와 AI의 확산으로 필요한 컴퓨팅 자원이 급격하게 증가하고 있고, 고성능 GPU를 운영하기 위한 전력과 냉각 인프라의 중요성도 커지고 있습니다.이제 데이터센터는 단순히 서버를 보관하는 장소가 아닙니다.전력, 냉각, 부지, 네트워크, 자본, 공급망, 환경규제, 지역사회까지 연결된 하나의 전략적 인프라가 되고 있습니다.그렇다면 왜 데이터센터가 IT 부서의 기술 문제가 아니라 경영 전략의 문제가 되고 있는 것일까..

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