According to Gartner, only 5% of automakers will continue expanding AI investments at current levels by 2029, a steep fall from more than 95% today.
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Common wisdom has long held that a cloud-first approach will gain CIOs benefits such as agility, scalability, and cost-efficiency for their applications and workloads. While cloud remains most IT leaders’ preferred infrastructure platform, many are rethinking their cloud strategies, pivoting from cloud-first to “cloud-smart” by choosing the best approach for specific workloads rather than just moving everything off-premises and prioritizing cloud over other considerations for new initiatives.
Cloud cost optimization is one factor motivating this rethink, with organizations struggling to control escalating cloud expenses amid rapid growth. An estimated 21% of enterprise cloud infrastructure spend, equivalent to $44.5 billion in 2025, is wasted on underutilized resources — with 31% of CIOs wasting half of their cloud spend, according to a recent survey from VMware.
The full rush to the cloud is over, says Ryan McElroy, vice president of technology at tech consultancy Hylaine. Cloud-smart organizations have a well-defined and proven process for determining which workloads are best suited for the cloud.
For example, “something that must be delivered very quickly and support massive scale in the future should be built in the cloud,” McElroy says. “Solutions with legacy technology that must be hosted on virtual machines or have very predictable workloads that will last for years should be deployed to well-managed data centers.”
The cloud-smart trend is being influenced by better on-prem technology, longer hardware cycles, ultra-high margins with hyperscale cloud providers, and the typical hype cycles of the industry, according to McElroy. All favor hybrid infrastructure approaches.
However, “AI has added another major wrinkle with siloed data and compute,” he adds. “Many organizations aren’t interested in or able to build high-performance GPU datacenters, and need to use the cloud. But if they’ve been conservative or cost-averse, their data may be in the on-prem component of their hybrid infrastructure.”
These variables have led to complexity or unanticipated costs, either through migration or data egress charges, McElroy says.
He estimates that “only 10% of the industry has openly admitted they’re moving” toward being cloud-smart. While that number may seem low, McElroy says it is significant.
“There are a lot of prerequisites to moderate on your cloud stance,” he explains. “First, you generally have to be a new CIO or CTO. Anyone who moved to the cloud is going to have a lot of trouble backtracking.”
Further, organizations need to have retained and upskilled the talent who manage the datacenter they own or at the co-location facility. They must also have infrastructure needs that outweigh the benefits the cloud provides in terms of raw agility and fractional compute, McElroy says.
Procter & Gamble embraced a cloud-first strategy when it began migrating workloads about eight years ago, says Paola Lucetti, CTO and senior vice president. At that time, the mandate was that all new applications would be deployed in the public cloud, and existing workloads would migrate from traditional hosting environments to hyperscalers, Lucetti says.
“This approach allowed us to modernize quickly, reduce dependency on legacy infrastructure, and tap into the scalability and resilience that cloud platforms offer,” she says.
Today, nearly all P&G’s workloads run on cloud. “We choose to keep selected workloads outside of the public cloud because of latency or performance needs that we regularly reassess,” Lucetti says. “This foundation gave us speed and flexibility during a critical phase of digital transformation.”
As the company’s cloud ecosystem has matured, so have its business priorities. “Cost optimization, sustainability, and agility became front and center,” she says. “Cloud-smart for P&G means selecting and regularly reassessing the right hyperscaler for the right workload, embedding FinOps practices for transparency and governance, and leveraging hybrid architectures to support specific use cases.”
This approach empowers developers through automation, AI, and agentic to drive value faster, Lucetti says. “This approach isn’t just technical — it’s cultural. It reflects a mindset of strategic flexibility, where technology decisions align with business outcomes.”
AI represents a huge potential spend requirement and raises the stakes for infrastructure strategy, says McElroy.
“Renting servers packed with expensive Nvidia GPUs all day every day for three years will be financially ruinous compared to buying them outright,” he says, “but the flexibility to use next year’s models seamlessly may represent a strategic advantage.”
Cisco, for one, has become far more deliberate about what truly belongs in the public cloud, says Nik Kale, principal engineer and product architect. Cost is one factor, but the main driver is AI data governance.
“Being cloud-smart isn’t about repatriation — it’s about aligning AI’s data gravity with the right control plane,” he says.
IT has parsed out what should be in a private cloud and what goes into a public cloud. “Training and fine-tuning large models requires strong control over customer and telemetry data,” Kale explains. “So we increasingly favor hybrid architectures where inference and data processing happen within secure, private environments, while orchestration and non-sensitive services stay in the public cloud.”
Cisco’s cloud-smart strategy starts with data classification and workload profiling. Anything with customer-identifiable information, diagnostic traces, and model feedback loops are processed within regionally compliant private clouds, he says.
Then there are “stateless services, content delivery, and telemetry aggregation that benefit from public-cloud elasticity for scale and efficiency,” Kale says.
Cisco’s approach also involves “packaging previously cloud-resident capabilities for secure deployment within customer environments — offering the same AI-driven insights and automation locally, without exposing data to shared infrastructure,” he says. “This gives customers the flexibility to adopt AI capabilities without compromising on data residency, privacy, or cost.”
These practices have improved Cisco’s compliance posture, reduced inference latency, and yielded measurable double-digit reductions in cloud spend, Kale says.
One area where AI has fundamentally changed their approach to cloud is in large-scale threat detection. “Early versions of our models ran entirely in the public cloud, but once we began fine-tuning on customer-specific telemetry, the sensitivity and volume of that data made cloud egress both costly and difficult to govern,” he says. “Moving the training and feedback loops into regional private clouds gave us full auditability and significantly reduced transfer costs, while keeping inference hybrid so customers in regulated regions received sub-second response times.”
IT saw a similar issue with its generative AI support assistant. “Initially, case transcripts and diagnostic logs were processed in public cloud LLMs,” Kale says. “As customers in finance and healthcare raised legitimate concerns about data leaving their environments, we re-architected the capability to run directly within their [virtual private clouds] or on-prem clusters.”
The orchestration layer remains in the public cloud, but the sensitive data never leaves their control plane, Kale adds.
AI has also reshaped how telemetry analytics is handled across Cisco’s CX portfolio. IT collects petabyte-scale operational data from more than 140,000 customer environments.
“When we transitioned to real-time predictive AI, the cost and latency of shipping raw time-series data to the cloud became a bottleneck,” Kale says. “By shifting feature extraction and anomaly detection to the customer’s local collector and sending only high-level risk signals to the cloud, we reduced egress dramatically while improving model fidelity.”
In all instances, “AI made the architectural trade-offs clear: Specific workloads benefit from public-cloud elasticity, but the most sensitive, data-intensive, and latency-critical AI functions need to run closer to the data,” Kale says. “For us, cloud-smart has become less about repatriation and more about aligning data gravity, privacy boundaries, and inference economics with the right control plane.”
Like P&G, World Insurance Associates believes cloud-smart translates to implementing a FinOps framework. CIO Michael Corrigan says that means having an optimized, consistent build for virtual machines based on the business use case, and understanding how much storage and compute is required.
Those are the main drivers to determine costs, “so we have a consistent set of standards of what will size our different environments based off of the use case,” Corrigan says. This gives World Insurance what Corrigan says is an automated architecture.
“Then we optimize the build to make sure we have things turned on like elasticity. So when services aren’t used typically overnight, they shut down and they reduce the amount of storage to turn off the amount of compute” so the company isn’t paying for it, he says. “It starts with the foundation of optimization or standards.”
World Insurance works with its cloud providers on different levels of commitment. With Microsoft, for example, the insurance company has the option to use virtual machines, or what Corrigan says is a “reserved instance.” By telling the provider how many machines they plan to consume or how much they intend to spend, he can try to negotiate discounts.
“That’s where the FinOps framework has to really be in place … because obviously, you don’t want to commit to a level of spend that you wouldn’t consume otherwise,” Corrigan says. “It’s a good way for the consumer or us as the organization utilizing those cloud services, to get really significant discounts upfront.”
World Insurance is using AI for automation and alerts. AI tools are typically charged on a compute processing model, “and what you can do is design your query so that if it is something that’s less complicated, it’s going to hit a less expensive execution path” and go to a small language model (SLM), which doesn’t use as much processing power, Corrigan says.
The user gets a satisfactory result, and “there is less of a cost because you’re not consuming as much,” he says.
That’s the tactic the company is taking — routing AI queries to the less expensive model. If there is a more complicated workflow or process, it will be routed to the SLM first “and see if it checks the box,” Corrigan says. If its needs are more complex, it is moved to the next stage, which is more expensive, and generally involves an LLM that requires going through more data to give the end user what they’re looking for.
“So we try to manage the costs that way as well so we’re only consuming what’s really needed to be consumed based on the complexity of the process,” he says.
Hylaine’s McElroy says CIOs and CTOs need to be more open to discussing the benefits of hybrid infrastructure setups, and how the state of the art has changed in the past few years.
“Many organizations are wrestling with cloud costs they know instinctively are too high, but there are few incentives to take on the risky work of repatriation when a CFO doesn’t know what savings they’re missing out on,” he says.
Lucetti characterizes P&G’s cloud strategy as “a living framework,” and says that over the next few years, the company will continue to leverage the right cloud capabilities to enable AI and agentic for business value.
“The goal is simple: Keep technology aligned with business growth, while staying agile in a rapidly changing digital landscape,” she says. “Cloud transformation isn’t a destination — it’s a journey. At P&G, we know that success comes from aligning technology decisions with business outcomes and by embracing flexibility.”
When it comes to AI adoption, the gap between ambition and execution can be impossible to bridge. Companies are trying to weave the tech into products, workflows, and strategies, but good intentions often collapse under the weight of the day-to-day realities from messy data and lack of a clear plan.
“That’s the challenge we see most often across the global manufacturers we work with,” says Rob McAveney, CTO at software developer Aras. “Many organizations assume they needAI, when the real starting point should be defining the decision you want AI to support, and making sure you have the right data behind it.”
Nearly two-thirds of leaders say their organizations have struggled to scale AI across the business, according to a recent McKinsey global survey. Often, they can’t move beyond tests of pilot programs, a challenge that’s even more pronounced among smaller organizations. Often, pilots fail to mature, and investment decisions become harder to justify.
A typical issue is the data simply isn’t ready for AI. Teams try to build sophisticated models on top of fragmented sources or messy data, hoping the technology will smooth over the cracks.
“From our perspective, the biggest barriers to meaningful AI outcomes are data quality, data consistency, and data context,” McAveney says. “When data lives in silos or isn’t governed with shared standards, AI will simply reflect those inconsistencies, leading to unreliable or misleading outcomes.”
It’s an issue that impacts almost every sector. Before organizations double down on new AI tools, they must first build stronger data governance, enforce quality standards, and clarify who actually owns the data meant to fuel these systems.
In the rush to adopt AI, many organizations forget to ask the fundamental questionofwhat problem actually needs to be solved. Without that clarity, it’s difficult to achieve meaningful results.
Anurag Sharma, CTO of VyStar Credit Union believes AI is just another tool that’s available to help solve a given business problem, and says every initiative should begin with a clear, simple statement of the business outcome it’s meant to deliver. He encourages his team to isolate issues AI could fix, and urges executives to understand what will change and who will be affected before anything moves forward.
“CIOs and CTOs can keep initiatives grounded by insisting on this discipline, and by slowing down the conversation just long enough to separate the shiny from the strategic,” Sharma says.
This distinction becomes much easier when an organization has an AI COE or a dedicated working group focused on identifying real opportunities. These teams help sift through ideas, set priorities, and ensure initiatives are grounded in business needs rather than buzz.
The group should also include the people whose work will be affected by AI, along with business leaders, legal and compliance specialists, and security teams. Together, they can define baseline requirements that AI initiatives must meet.
“When those requirements are clear up front, teams can avoid pursuing AI projects that look exciting but lack a real business anchor,” says Kayla Underkoffler, director of AI security and policy advocacy at security and governance platform Zenity.
She adds that someone in the COE should have a solid grasp of the current AI risk landscape. That person should be ready to answer critical questions, knowing what concerns need to be addressed before every initiative goes live.
“A plan could have gaping cracks the team isn’t even aware of,” Underkoffler says. “It’s critical that security be included from the beginning to ensure the guardrails and risk assessment can be added from the beginning and not bolted on after the initiative is up and running.”
In addition, there should be clear, measurable business outcomes to make sure the effort is worthwhile. “Every proposal must define success metrics upfront,” says Akash Agrawal, VP of DevOps and DevSecOps at cloud-based quality engineering platform LambdaTest, Inc. “AI is never explored, it’s applied.”
He recommends companies build in regular 30- or 45-day checkpoints to ensure the work continues to align with business objectives. And if the results don’t meet expectations, organizations shouldn’t hesitate to reassess and make honest decisions, he says. Even if that means walking away from the initiative altogether.
Yet even when the technology looks promising, humans still need to remain in the loop. “In an early pilot of our AI-based lead qualification, removing human review led to ineffective lead categorization,” says Shridhar Karale, CIO at sustainable waste solutions company, Reworld. “We quickly retuned the model to include human feedback, so it continually refines and becomes more accurate over time.”
When decisions are made without human validation, organizations risk acting on faulty assumptions or misinterpreted patterns. The aim isn’t to replace people, but to build a partnership in which humans and machines strengthen one other.
Ensuring data is managed effectively is an often overlooked prerequisite for making AI work as intended. Creating the right conditions means treating data as a strategic asset: organizing it, cleaning it, and having the right policies in place so it stays reliable over time.
“CIOs should focus on data quality, integrity, and relevance,” says Paul Smith, CIO at Amnesty International. His organization works with unstructured data every day, often coming from external sources. Given the nature of the work, the quality of that data can be variable. Analysts sift through documents, videos, images, and reports, each produced in different formats and conditions. Managing such a high volume of messy, inconsistent, and often incomplete information has taught them the importance of rigor.
“There’s no such thing as unstructured data, only data that hasn’t yet had structure applied to it,” Smith says. He also urges organizations to start with the basics of strong, everyday data-governance habits. That means checking whether the data is relevant, and ensuring it’s complete, accurate, and consistent, and outdated information can skew results.
Smith also emphasizes the importance of verifying data lineage. That includes establishing provenance — knowing where the data came from and whether its use meets legal and ethical standards — and reviewing any available documentation that details how it was collected or transformed.
In many organizations, messy data comes from legacy systems or manual entry workflows. “We strengthen reliability by standardizing schemas, enforcing data contracts, automating quality checks at ingestion, and consolidating observability across engineering,” says Agrawal.
When teams trust the data, their AI outcomes improve. “If you can’t clearly answer where the data came from and how trustworthy is it, then you aren’t ready,” Sharma adds. “It’s better to slow down upfront than chase insights that are directionally wrong or operationally harmful, especially in the financial industry where trust is our currency.”
Karale says that at Reworld, they’ve created a single source of truth data fabric, and assigned data stewards to each domain. They also maintain a living data dictionary that makes definitions and access policies easy to find with a simple search. “Each entry includes lineage and ownership details so every team knows who’s responsible, and they can trust the data they use,” Karale adds.
AI has a way of amplifying whatever patterns it finds in the data — the helpful ones, but also the old biases organizations would rather leave behind. Avoiding that trap starts with recognizing that bias is often a structural issue.
CIOs can do a couple of things to prevent problems from taking root. “Vet all data used for training or pilot runs and confirm foundational controls are in place before AI enters the workflow,” says Underkoffler.
Also, try to understand in detail how agentic AI changes the risk model. “These systems introduce new forms of autonomy, dependency, and interaction,” she says. “Controls must evolve accordingly.”
Underkoffler also adds that strong governance frameworks can guide organizations on monitoring, managing risks, and setting guardrails. These frameworks outline who’s responsible for overseeing AI systems, how decisions are documented, and when human judgment must step in, providing structure in an environment where the technology is evolving faster than most policies can keep up.
And Karale says that fairness metrics, such as disparate impact, play an important role in that oversight. These measures help teams understand whether an AI system is treating different groups equitably or unintentionally favoring one over another. These metrics could be incorporated into the model validation pipeline.
Domain experts can also play a key role in spotting and retraining models that produce biased or off-target outputs. They understand the context behind the data, so they’re often the first to notice when something doesn’t look right. “Continuous learning is just as important for machines as it is for people,” says Karale.
Amnesty International’s Smith agrees, saying organizations need to train their people continuously to help them pick out potential biases. “Raise awareness of risks and harms,” he says. “The first line of defense or risk mitigation is human.”
The timing of this upgrade push comes during a wave of reported Windows issues.
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SAS는 2025년을 돌아보면서 AI 기술의 빠른 발전과 다양한 성과를 인정하면서도, 잠재적인 AI 거품, 에너지 사용 증가에 따른 부담, 생성형 AI 파일럿 프로젝트의 기대 이하 성과 등 여러 우려 요소가 존재한다고 밝혔다. SAS 전문가들은 2026년이 AI로부터 실질적인 ROI(투자수익률)를 확보하고, 윤리적·경제적 과제를 본격적으로 해결해야 하는 중요한 시기가 될 것이라고 전망했다.
앞으로의 전망에는 우려와 함께 신중한 기대감도 공존한다. SAS 주요 리더들은 AI 발전의 핵심 요인으로 ‘책임성’을 강조하며, AI 공급자뿐 아니라 이를 활용하는 조직 모두가 책임 있는 방식으로 기술을 적용해야 한다고 말했다. 또한 데이터 관리의 기본을 강화하고 신뢰할 수 있는 AI를 구축하는 것이 기술 성숙 단계로 나아가고 조직의 역량을 강화하며 혁신 속도를 높이는 데 중요한 기반이 된다고 설명했다.
SAS의 데이터 및 AI 리더들이 제시하는 2026년 주요 전망은 아래와 같다.
이중혁 SAS코리아 대표이사는 “전 세계적으로 AI 투자에 대한 ROI와 신뢰성 확보 요구가 높아지는 가운데, 국내 기업들도 AI 도입에 대해 단기적·실험적 접근에서 중장기적·전략적 관점으로 전환하고 있다”라고 말했다. 또한 “단순 업무에 적용되던 대규모 언어 모델(LLM, Large Language Models) 기반 생성형 AI의 비즈니스 수익 개선 효과에 의문을 제기하는 조직이 늘어나면서, 대안으로 에이전틱 AI를 고려하는 움직임이 확산되고 있다”고 설명했다.
그는 2026년 국내 시장 전망에 대해 “금융권에서는 리스크 관리, 내부통제, ALM(자산·부채 종합관리) 등 전문 영역에서 AI 적용을 확대해 실질적 ROI를 확보하려는 시도가 더욱 활발해질 것이며, 공공 분야는 디지털플랫폼정부 2.0을 중심으로 AI·클라우드·보안 투자가 강화되는 동시에, 에이전틱 AI 기반 업무 효율화와 합성 데이터의 활용이 AI 투자의 핵심이 될 것”이라고 전망했다.
이중혁 대표이사는 내년도 사업에 대해 “글로벌 성공 사례를 기반으로 국내 고객들이 AI 거버넌스를 확보하고 비즈니스 가치를 창출할 수 있도록 금융·공공 부문 솔루션과 전문 서비스를 통해 적극 지원하겠다”고 강조했다.
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기술 직원, 특히 전문 역량을 갖춘 인재는 여전히 확보하기 어렵다. Gi그룹의 최근 글로벌 IT HR 트렌드 보고서에 따르면, 기업의 47%가 적합한 인재를 찾고 유지하는 데 어려움을 겪는 것으로 나타났다. 이직률 역시 여전히 높은 수준을 유지하고 있다.
글로벌 조사 업체 세고스(Cegos)가 이탈리아의 정보시스템 책임자 200명을 대상으로 진행한 조사에서, 응답자의 53%는 IT 인재 확보와 유지가 ‘매일 직면하는 문제’라고 답했다. IT 부서의 가장 시급한 과제로는 사이버보안이 꼽혔지만, 이 문제는 다수의 CIO가 일정 수준 해결할 수 있다고 느끼는 영역이었다. 반면 IT 인재 부족 문제를 해결할 수 있다고 자신한 비율은 8%에 불과했다. 이탈리아 CIO는 사이버보안 다음으로 IT 팀의 역량 개발과 인재 유지를 중대한 과제로 꼽았으며, 이를 해결할 수 있다고 본 비율도 각각 24%와 9%에 그쳤다.
이탈리아 통계청 이스타트(Istat)의 CIO인 체칠리아 콜라산티는 “인재가 없어서가 아니다”라고 말했다. 그는 “인재는 분명히 있지만 제대로 평가받지 못한다. 그래서 많은 이들이 해외로 나가는 길을 택한다. 인재란 ‘적재적소에 놓인 사람’을 의미한다. CIO를 포함한 리더라면 인재를 알아보고, 그들이 인정받고 있다는 사실을 느끼게 하며, 적절한 기회를 제공해 성장시킬 역량을 갖춰야 한다”라고 설명했다.
콜라산티는 결속력 있고 동기 부여된 조직을 만들기 위한 인재 관리 방법을 명확히 제시했다. 그는 “CIO로서 스스로 설정한 목표는 내부와 외부의 서비스 이용자에게 더 높은 품질의 결과물을 계속 제공하는 것이었다”라며, “IT 부서는 업무 운영에 핵심적인 동력이기 때문에 시작한 프로젝트를 확실히 마무리하고, 기관이 지속적으로 개선할 수 있도록 구체적인 성과를 내는 것이 중요하다. 나는 IT 기능 자체를 고도화하고, 제공되는 서비스의 품질을 높이며, 조직 운영의 적합성을 확보하고, 구성원의 복지를 향상하는 역할을 맡고 있다”라고 말했다.
이스타트의 IT 부서는 현재 195명 규모로, 기관 전체 인력의 약 10%를 차지한다. 콜라산티가 2023년 10월 CIO로 임명된 직후 가장 먼저 한 일은, 관리 조직에 배치된 모든 인력을 직접 만나 대화를 나누는 일이었다.
콜라산티는 “2001년부터 이스타트에서 일해왔고, 서로 대부분 알고 지내는 사이”라고 말했다. 그는 “IT 부서에서 여러 역할을 맡아왔으며, CIO가 된 뒤에는 모두의 의견을 경청하는 데 집중한다. 서로 잘 아는 만큼 동료들이 협업에 큰 기대를 걸고 있다고 느낀다. 그래서 솔직한 대화를 추구하고 모호함을 피하려고 한다. 다만, 경청한다는 게 책임을 넘긴다는 뜻은 아니다. 어떤 제안은 받아들이고 어떤 제안은 거절하며, 선택에는 나름의 이유를 설명하려고 한다”라고 설명했다.
콜라산티는 또 다른 조치로 오래전 이스타트에서 진행됐던 ‘두 가지 문제, 두 가지 해결책’ 프로그램을 다시 도입했다. 이는 직원들에게 자발적으로 두 가지 문제를 정의하고 두 가지 해결책을 제안해 달라고 요청하는 방식이다. 그는 수집된 내용을 직접 검토해, 대면 미팅에서 의견을 공유하고 제안의 타당성을 논의하며 후속 조치가 필요한 사항을 평가했다. 그는 이 프로그램이 동료들과의 신뢰를 다지는 데 매우 효과적이었다고 분석했다.
일부 의견은 경력 개발 기회나 기술적 문제에 관한 것이었지만, 가장 많이 제기된 불만은 내부 커뮤니케이션 문제와 인력 부족이었다. 콜라산티는 모든 사람과 대화를 나누며, 자신이 개입할 수 있는 부분과 그렇지 못한 부분을 명확히 설명했다. 예를 들어 공공 부문의 경력 체계나 채용은 엄격한 절차에 따라 진행되기 때문에 CIO가 영향을 미칠 수 있는 여지가 거의 없다.
콜라산티는 “모든 이슈를 능동적으로 해결하려고 했다. 구체적인 문제라기보다 변화에 대한 막연한 저항처럼 느껴지는 부분에 대해서는 구성원의 내적 동기와 책임감을 끌어내는 데 집중했다. 기관의 전략이 무엇이며, 목표를 달성하기 위해 각자가 어떤 역할을 수행해야 하는지 설명하는 과정이 매우 중요하다. 결국 사람들은 자신이 어떤 환경에서 일하고 있는지, 그리고 자신의 일이 전체 그림에 어떤 영향을 미치는지 알 권리가 있다”라고 강조했다.
조직의 참여와 몰입은 하루아침에 만들어지지 않기 때문에, 콜라산티는 부서장과 서비스 매니저를 포함한 직원들과 정기적으로 만나며 소통을 이어가고 있다.
이스타트의 경우 IT 부서 규모가 큰 편에 속하지만, 중소기업에서는 CIO를 포함해 몇 명 안 되는 구성원만으로 IT 부서를 운영하는 경우가 많다. 상당 부분은 외부 컨설턴트나 벤더가 맡아 일을 진행한다. 이런 구조에서는 여러 프로젝트에 걸쳐 자원을 조율하는 업무와 실제 IT 운영 업무를 동시에 처리해야 하므로 부담이 크다. 클라우드 아웃소싱은 하나의 방법이 될 수 있지만, 많은 CIO가 벤더 종속을 피하기 위해 내부 역량을 더 확보하길 원한다.
IT 인력이 3명뿐인 한 중소 의료기업 CIO는 “인재를 끌어오는 것도, 붙잡아두는 것도 어려워 결국 아웃소싱을 할 수밖에 없다”라고 말했다. 그는 “업무를 외부로 넘겨 내부 자원을 확보하려면 회사의 노하우가 빠져나갈 위험도 감수해야 한다. 하지만 지금으로선 다른 선택지가 없다. 대기업 수준의 연봉을 제시할 수 없고, 이직이 잦은 IT 인재에게 꾸준히 동기를 부여하기가 매우 어렵다. 사람을 뽑아 교육하고, 조금씩 성장하는 모습을 지켜보다가 결국 떠나는 상황이 반복되고 있다. 게다가 의료 산업은 전문성이 매우 높아 필요한 역량을 갖춘 사람이 드물다”라고 설명했다.
기술 역량을 갖춘 인재에게 시장은 언제나 매력적인 조건을 내세운다. 특히 민간 기업은 채용의 유연성과 다양한 경력 경로를 제공할 수 있어 공공 기관보다 인재 유치가 훨씬 쉽다.
콜라산티는 “공공 부문은 민간 기업이 수익성이 낮다고 판단해 투자하지 않는 주제를 연구하고, 탐구하고, 깊이 파고들 기회를 제공한다. 공공 기관은 공동체의 이익을 목표로 하고, 장기적인 투자를 감당할 수 있는 구조를 갖고 있다”라고 말했다.
세고스의 글로벌 지표에 따르면, CIO는 IT 수요를 충족하기 위해 새로운 인재 채용과 기존 팀의 교육을 우선순위로 두고 있다. 이때 재교육과 역량 강화는 인재 확보와 유지 과정에서 발생하는 여러 문제를 극복하는 데 효과적일 수 있다.
세고스 이탈리아의 비즈니스 트랜스포메이션 및 실행 책임자 에마누엘라 피냐타로는 “시장이 매우 경쟁적이기 때문에, 인재를 유지하려면 이직을 막을 방법이 필요하다”라고 말했다. 그는 “기업이 충분한 보상과 함께 자극적이고 보람 있는 환경을 조성하면, 구성원 역시 다른 기회를 찾는 대신 현재 업무에 집중할 수 있다. 많은 직원이 감당하기 어려운 업무를 과도하게 떠안고 있다고 느끼는데, 이들이 특히 가치가 높은데도 불구하고 지원이 부족한 경우가 많다. 따라서 회사가 이들을 지원할 신규 인력을 채용하거나 교육에 투자하면 심리적 안정감을 조성하고 충성도를 높일 수 있다”라고 분석했다.
실제로 콜라산티는 조직의 균형 있는 운영과 관리 역량을 뒷받침하는 ‘지속적 학습’을 무엇보다 중요하게 여긴다. IT 교육 예산은 충분하지 않지만, 구성원이 제기한 요구를 충족할 현실적 대안은 일부 마련돼 있다.
다만 콜라산티는 “이런 경우에는 확고한 의지가 필요하다. 기관이 투입한 비용이 있는 만큼 교육은 결과를 내야 한다. 사이버보안처럼 변화가 빠른 영역은 더 큰 투자도 요구된다”라고 설명했다.
CIO는 구성원을 제대로 지원하고, 권한을 부여하며, 동기를 높이는 업무를 명확히 부여해야 한다는 점을 중요하게 여기고 있다. 또한 복지 제도를 마련하기 위해 HR 부서와 긴밀히 협력하는 것도 필수 요소로 꼽힌다.
Gi그룹 조사에 따르면, 이탈리아 IT 구직자가 채용 기업을 선택할 때 우선순위로 고려하는 요소는 급여, 하이브리드 근무 형태, 일과 생활의 균형, 과도한 스트레스가 없는 직무, 경력 개발 및 성장 기회 순이었다.
다만 인재 관리라는 과제를 해결하기 위해서는 또 다른 요소가 필요하다. CIO 스스로 자신의 리더십 역할을 더 명확히 자각해야 한다는 점이다. 현재 이탈리아 IT 책임자들은 리더십 관련 요소를 핵심 역량 중 가장 낮은 순위에 두고 있다. 세고스 조사에서는 기술 전문성, 전략적 비전, 혁신 역량이 최우선으로 꼽힌 반면, 리더십은 한참 뒤로 밀렸다. 하지만 CIO의 리더십은 조직 운영의 근간이어야 한다. 이는 특정 결정에 의견 차이가 있을 때에도 변함없이 중요한 역할을 한다.
콜라산티는 “리더로서 업무 공간에서의 존재감을 중요하게 생각한다”라고 말했다. 그는 “이스타트는 오래전부터 재택 근무와 스마트 업무를 제도화해 누구나 필요하면 이용할 수 있다. 개인적으로는 사무실에서 일하는 것을 선호하지만, 사생활과 업무의 밸런스를 존중하며 유연 근무에 반대하지 않는다. 다만 나는 매일 현장에 나온다. 동료들도 내가 이곳에 있다는 사실을 알고 있다”라고 전했다.
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이번 MOU는 같은 날 이재명 대통령이 소프트뱅크 손정의 회장, Arm의 르네 하스 CEO와 면담한 것을 계기로 추진된 것으로, 한국과 소프트뱅크·Arm 간 협력 확대 가능성을 논의한 데 따른 것이다.
협약에는 ▲산업 맞춤형 인재 1,400명 양성 ▲기술 교류 및 생태계 강화 ▲대학 간 연계 확대 ▲R&D 협력 등이 포함됐다. 산업부와 Arm은 후속 논의를 위한 실무협의체를 구성해 세부 추진 방안을 마련할 계획이다.
특히 산업부는 Arm과 함께 ‘Arm 스쿨(Arm School, 가칭)’을 설립해 2026년부터 2030년까지 약 1,400명의 IP 설계 전문 인력을 양성한다는 구상이다. Arm은 애플·구글·MS 등 글로벌 빅테크 및 삼성·엔비디아·퀄컴 등 주요 반도체 기업이 활용하는 핵심 설계 플랫폼으로, 정부는 이번 협력이 국내 시스템 반도체 경쟁력 강화에 기여할 것으로 기대하고 있다.
공식 입장문에 따르면 산업부는 반도체 특성화 대학원 지정을 포함한 관련 절차를 차질 없이 추진할 계획이며, 광주과학기술원을 우선 검토 대상에 두고 있다.
김정관 산업부 장관은 “이번 양해각서를 통해 AI 반도체 산업을 이끌 핵심 인력 양성 기반을 마련했다”며 “AI 시대에 대비해 글로벌 기업들과의 협력을 지속 확대하겠다”라고 말했다.
한편, Arm의 지분 약 90%를 보유한 일본 소프트뱅크의 손정의 회장은 이번 협약을 위한 접견에서 “앞으로 모든 국가와 기업들은 ASI 시대를 준비하여야 하고, 국민들에게 보편적 접근권을 보장할 수 있도록 역량을 집중해야 한다”라며 “ASI를 구현하기 위해서는 에너지, 반도체, 데이터, 교육의 네 가지 자원이 필수적”이라고 강조했다.
손 회장은 또한 한국의 상황을 고려할 때, ASI 구축을 위해서는 데이터센터의 대폭적인 증설이 필요하며, 이를 안정적으로 뒷받침할 수 있는 에너지 확보에 더욱 힘써야 한다고 조언했다.
jihyun.lee@foundryco.com
Q: 엔지니어로서의 경력을 시작한 초기 시절과, 이후 커리어의 방향을 바꾸게 된 계기는 무엇인가?
A: 1989년 나는 미쓰비시가세이(현 미쓰비시케미컬)에 생산기술 엔지니어로 신입 입사했다. 배치된 곳은 오카야마현 구라시키시의 미즈시마 사업소로, 대규모 석유·화학 산업단지에서 필드 엔지니어링 업무를 맡으며 커리어의 첫걸음을 내디뎠다.
전환점은 1996년에 찾아왔다. 미국 동부의 보스턴과 서부 샌프란시스코에 신규 거점을 설립한다는 계획이 추진되면서, 미 서부 거점의 초기 멤버로 선발돼 실리콘밸리에 주재하게 됐다. 당시에는 윈도우 95의 등장, 인터넷의 대중화, e비즈니스가 막 태동하던 시기였다. 미국 전체 투자금의 약 3분의 1이 모인다는, 세계 최전선의 기술과 자본이 집결한 현장에 몸을 두게 된 것이다.
3년간의 주재를 마치고 미즈시마로 복귀해 다시 생산기술 업무를 맡았지만, 마음 속에는 ‘돌아가기 어려운 세계를 보아버렸다’는 감각이 자리 잡았다. 실리콘밸리에서 경험한 속도감, 혁신, 미래를 향한 도전정신을 알고 난 뒤에는 이전의 일상으로 복귀할 수 없었다.
결국 저는 스스로 지원해 정보시스템 부문으로 부서를 옮기기로 했다. 이후 DX를 포함한 다양한 프로젝트를 담당하며 기술과 경영을 잇는 역할을 하게 됐다. 그리고 2021년, 미쓰비시 머티리얼의 CIO로 자리를 옮겼고, 지금은 기업의 디지털 전략을 이끄는 위치에서 미래를 향한 도전을 이어가고 있다.
Q: ERP 프로젝트를 세 번이나 추진했다고 들었다. 어떤 점이 가장 어려웠나?
A: 나의 경력에서 가장 큰 도전은 단연 ERP 도입 프로젝트였다. 지금까지 총 세 번, 중단 위기에 빠진 ERP 프로젝트를 다시 살려낸 경험이 있다. 각각의 프로젝트는 전임자가 난항에 빠져 사실상 멈춰선 상태에서 제가 투입돼, 전체 구조를 정비하고 다시 궤도에 올려 완성까지 이끌어야 하는 상황이었다. 금액도 규모도 방대해, CIO로서의 사고방식과 행동 원칙을 형성한 매우 중요한 경험이었다.
내 경력에서 독특한 점이 있다면, 생산기술에서 IT로 커리어를 전환한 점, 그리고 실리콘밸리 한가운데서 일한 경험에서 비롯된 것이라 생각한다. 귀국 후에는 기업 내부 업무에 그치지 않고 다양한 업계에서 경험을 쌓았다. 예를 들어 석유화학공업협회에서의 IT 관련 활동, 기업 간 거래의 전자화(EDI) 추진, 국내외 대형 동종 기업 22개사가 참여한 글로벌 화학제품 이커머스 플랫폼 구축 등 업계 전체를 아우르는 프로젝트에도 관여했다.
‘현장과 본사’, ‘국내와 해외’, ‘업무와 IT’ 같이 경계를 넘나들며 일해온 경험은 현재 CIO로서의 시야와 판단력으로 이어지고 있다.
제가 중요하게 여기는 것은 ‘눈앞의 일에 집중해 최선을 다하는 것’이다. 지나치게 구체적인 목표를 세우면 오히려 장기적 가능성을 좁힌다고 생각하기 때문에, 의도적으로 명확한 목표를 정해두지 않고 지금 이 순간에 몰입하는 태도를 유지하고 있다.
ERP처럼 대규모 프로젝트에서는 예상치 못한 문제와 난관이 끊임없이 발생한다. 그 속에서도 ‘도망치지 않는다’, ‘끝까지 책임을 다한다’는 자세를 일관되게 지켜왔다. 경험을 쌓고, 스스로 사고하고, 자신의 기준을 바탕으로 전략을 세우는 것. 이 부분이 나의 리더십의 근간이다.
그리고 무엇보다 중요한 깨달음은 이것이다. ‘해외를 알아야 일본을 이해할 수 있고, 타사를 알아야 자사를 볼 수 있으며, 사람을 이해해야 비로소 자신을 이해할 수 있다.’ 이 통찰이 제게는 가장 큰 자산이며, CIO로서 앞으로 나아가는 원동력이 되고 있다.
Q: 새로운 환경에서 CIO로 일하면서 느낀 깨달음은 무엇이었나?
57세에 선택한 이직은 결코 빠른 결정이라고 할 수 없었다. 그러나 막상 새로운 환경에 들어서고 보니, 그전까지 보이지 않았던 것들이 선명하게 보이기 시작했다. 그중에서도 특히 강하게 남은 것은 IT 전략을 이해하는 데 핵심이 되는 두 가지 키워드, ‘거버넌스’와 ‘시너지’였다.
이전 직장에서는 여러 상장 자회사를 포함한 대규모 그룹 전체의 정보시스템을 통합적으로 관리하는 미션을 맡았다. 독립성이 강한 각 회사를 한 방향 아래 모으기 위해서는 단순히 규정을 강요하거나 지침을 내려보내는 방식만으로는 충분하지 않았다. 각 정책이나 방침이 현장에 어떤 이익을 주는지, 왜 필요한지 설득력 있게 설명하는 과정이 필요했다.
거버넌스의 기반 위에서 시너지가 생기고, 구성원 한 사람 한 사람이 납득해 스스로 움직이기 시작하는 구조를 만드는 것. 저는 그 구조 설계야말로 지속 가능한 IT 전략의 본질이라는 점을 새롭게 깨달았다.
DX를 추진하는 과정에서도 같은 교훈을 얻었다. 톱다운 방식은 전사적 변화를 일으킬 수 있는 강한 추진력이 있지만, 바텀업은 현장의 젊은 인재가 과제를 스스로의 일로 받아들이고 도전하면서 성장의 기회를 만들어낸다. 이 두 축이 서로 맞물릴 때, DX는 비로소 조직 전체로 확산되고 실질적인 변화로 이어진다.
Q: 리더십에서 가장 중요하다고 느끼는 요소는 무엇인가?
37년에 걸친 비즈니스 경력 속에서 제가 가장 깊이 느낀 것은 ‘사람을 어떻게 움직이게 할 것인가’라는 과제의 중요성이다. 프로젝트, 부하 직원, 동료, 이해관계자, 그리고 상사까지 모든 관계 속에서 가장 어렵고 동시에 가장 큰 가치를 가진 도전은 결국 ‘경영을 어떻게 움직일 것인가’라는 점이었다.
이를 위해서는 먼저, 자신이 무엇을 하고 싶은지, 무엇을 전달하고 싶은지에 대한 확고한 축을 가져야 한다. 그 축이 흔들리면 사람들은 따라오지 않는다. 더불어 그 축을 명확한 언어로 표현하는 능력도 필요하다. 말로 형태를 갖추지 않으면 생각과 의지는 결코 전달되지 않는다.
말이 전달되기 위해서는 신뢰가 전제되어야 한다. 신뢰가 형성되면 상대는 공감하고, 공감은 행동의 변화를 이끈다. 이 일련의 과정 즉 축을 세우고, 언어로 정리하고, 신뢰를 쌓고, 공감을 얻어, 행동을 유도하는 과정을 얼마나 아름답게 순환시키느냐가 리더에게 주어진 가장 큰 과제라고 느끼고 있다.
그 기반에는 ‘자기를 아는 것’이 있다. 물론 자신을 안다는 것은 철학적이며 결코 쉬운 일이 아니다. 하지만 ‘해외를 알면 일본이 보이고, 일본을 알면 자사가 보이며, 자사를 알면 자신이 보인다’는 순환적 깨달음이 리더로서의 시야를 한층 넓혀준다.
Q: CIO가 경영자가 될 수 있을까?
지금 CIO로서의 역할을 돌아보면, 두 가지 유형이 있다고 느낀다. 하나는 ‘정보시스템을 총괄하는 CIO’, 그리고 다른 하나는 ‘경영의 한 축을 담당하는 CIO’다.
나는 지금까지 후자를 목표로 해 왔다. IT 전문성에만 머무르지 않고, 바깥세상을 이해하고, 업계를 넘나들며, 현장과 경영을 잇는 시각이 CIO의 가능성을 넓혀 준다고 믿고 있다.
그래서 내가 중요하게 생각하는 것이 바로 인문학 즉 인류가 축적해 온 지혜다.
새로운 것은 무(無)에서 갑자기 생겨나는 게 아니라, 여러 지혜가 결합되며 창발하는 것이다. 생성형 AI가 등장하면서, 우리는 그 어느 때보다 창조적인 가치를 만들어낼 기회를 갖게 됐다.
정보시스템 부서 여러분도 이런 관점을 꼭 가져 보길 바란다. 때로는 전문 영역을 넘어서 다른 분야로 건너가 보고, 현장에 다가가고, 경영과 대화해 보는 경험들이 쌓일 때, CIO로서의 새로운 가능성이 열릴 거라고 확신한다.
또한 일본 IT 산업에는 구조적 특징이 있다. 시스템 엔지니어의 약 70%가 외부 파트너 소속이라는 현실이다. 내재화의 필요성이 강조되지만 한계도 뚜렷하다. 그래서 벤더나 컨설턴트를 단순한 공급자가 아니라 함께 싸우는 ‘전우’로 인식하고 협력 관계를 구축해야 한다고 생각한다.
고객사가 일방적으로 지시하는 관계를 넘어서, 서로 배우고 지혜를 모으는 파트너십을 만드는 것. 이러한 관계가 앞으로의 IT·DX 분야에서 진정한 가치 창출을 이끌 핵심이라고 믿고 있다.
Q: CIO로서 중요하게 여기는 철학이나 가치관은 무엇인가?
개인적으로 중요하게 여기는 두 가지 키워드가 있다. 21세기를 살아가는 인류가 반드시 소중히 해야 한다고 생각하는 가치, 바로 ‘어웨어니스(깨달음·의식)’와 ‘컴패션(이타성·배려)’이다. 이 두 가지는 제가 미쓰비시 머티리얼의 CIO로 부임했을 때부터, 회사가 기대하는 역할과 일본 제조업 전체를 더 강하게 만들고자 하는 제 개인적 소망 모두에서 중심축이 되어왔다.
미쓰비시 머티리얼은 ‘미쓰비시 머티리얼 그룹 IT Way’라는 원칙을 수립하고, 이를 기반으로 다양한 IT 전략을 추진하고 있다. 지금 생성형 AI는 피할 수 없는 핵심 주제로 떠올랐고, 중요한 것은 AI가 무엇을 만드는가가 아니라 ‘사람이 생성형 AI를 활용해 어떤 가치를 만들어내는가’에 있다. 생성형 AI는 어디까지나 IT 도구의 하나이고, 주체는 인간이다. 그래서 저는 언제나 ‘사람 중심’이라는 사고방식을 안팎으로 꾸준히 강조해 왔고, 이 철학을 기반으로 여러 정책을 펼쳐왔다.
일본 제조업이 강해지기 위해서는 기업 간의 경계를 넘어서는 연대와 대화가 필수적이다. 저는 이직 전을 포함한 약 5년 동안 70여 개 기업, 6,000명 이상의 관계자들과 스터디, 강연 등을 통해 지속적으로 의견을 나누어 왔다. 그 과정에서 제 생각에 공감해주는 사람들을 많이 만났고, 그분들과의 교류 속에서 저 자신도 성장하고 있음을 실감하고 있다. 이러한 지적 축적이 새로운 정책과 시도를 만들어내는 중요한 원동력이 된다고 믿는다.
내가 무엇보다도 전달하고 싶은 메시지는 단순하다. 바로 ‘모든 기술은 사람을 행복하게 하는 방향을 지향해야 한다’이다. 100년, 200년 후 우리의 후손이 돌아봤을 때, ‘그 시대를 기점으로 무언가가 바뀌었다’고 말할 수 있다면, 그것은 인터넷과 같은 커다란 혁신일 것이며, 지금 진행 중인 생성형 AI 역시 그 변곡점 중 하나다.
그리고 우리가 지금 반드시 도전해야 할 또 하나의 과제는 미래 세대가 “지구 환경을 지키면서도 비즈니스를 할 수 있게 되었다”고 말할 수 있는 시대를 만드는 것이다. 미쓰비시 머티리얼은 자원순환을 핵심으로 삼는 기업으로, 이러한 미래상을 실현하는 데 중요한 역할을 맡고 있다. 비즈니스 세계에서는 종종 ‘달콤한 이야기만 해서는 안 된다’고 하지만, 지구 환경을 지키는 문제에서는 이타성과 배려가 반드시 필요하다고 생각한다. 이는 인류 전체가 더 깊이 인식해야 할 가치다.
CIO는 대개 특정 전문 분야에 강점을 지닌 경우가 많고, 경영진과 동등한 수준에서 논의할 수 있는 능력이 요구된다. 그러나 IT만 알고 있어서는 충분하지 않다. 해외의 시각, 업계의 흐름, 그리고 인문학 리같은 비(非) IT 영역에 대한 관심이 반드시 필요하다. 기업과 산업마다 과제는 다르지만, IT만 생각해서는 본질적인 문제 해결에 도달할 수 없다. 그렇기 때문에 각자의 전문성을 살리면서도 복합적 시각으로 접근하는 태도가 앞으로의 CIO에게 요구되는 자세라고 믿고 있다.
*이 기사는 CIO 재팬에서 진행된 ‘리더십 라이브 재팬’의 내용을 바탕으로 일부 각색하여 구성한 것입니다.
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M365 고객은 2026년 7월 1일부터 더 높은 구독 요금을 부담하게 될 전망이다. 비즈니스용을 비롯해 E3·E5, 프론트라인, 정부용 구독 등 대부분의 요금제가 영향을 받는다.
MS는 지난 4일 블로그를 통해 여러 요금제에 새 기능이 추가되면서 인상이 이뤄졌다고 밝혔다. 여기에는 확장된 코파일럿 챗 기능과 E3에 포함되는 MS 디펜더 포 오피스(Microsoft Defender for Office), E5에 적용되는 시큐리티 코파일럿, 그리고 E3·E5를 대상으로 한 인튠(Intune)의 원격 지원 및 고급 분석 기능 등이 있다.
새로운 구독 요금은 다음과 같다.
이 가운데 M365 비즈니스 프리미엄은 월 사용자당 22달러, 오피스 365 E1은 10달러로 기존 가격을 유지한다. 정부용 M365 요금제는 플랜에 따라 5%에서 10% 수준의 인상이 적용된다. 모든 요금에는 협업 앱인 팀즈(Teams)가 포함돼 있으며, 팀즈를 제외할 경우 더 낮은 요금이 책정된다.
가트너 애널리스트 잭 네이글과 스티븐 화이트는 이번 조치에 대해 “최근 이어지는 가격 정책 변화는 고객의 우려와 피로감을 더욱 심화시킬 것”이라고 지적했다.
MS는 2022년에도 M365 가격을 9%에서 25% 범위로 인상한 바 있다. 최근에는 M365 등 주요 제품의 엔터프라이즈 계약(EA) 조건을 변경해, 대규모 고객에게 제공되던 사용자 수 기반 할인 정책을 단계적으로 폐지했다.
가트너 애널리스트들은 기업이 이번 인상에 따른 재무적 부담을 줄이려면 “협상 전략을 적극 활용하고, 대안을 검토하며, 라이선스 할당을 최적화해야 한다”라고 조언했다.
또한 가능하다면 7월 1일 가격 변경 이전에 계약을 조기 갱신하는 방안을 고려할 것을 제안했다. 이렇게 하면 요금 인상을 다음 갱신 시점까지 늦출 수 있기 때문이다.
가트너가 최근 IT 리더 215명을 대상으로 진행한 조사에 따르면, M365 고객의 17%는 대안 솔루션을 검토 중이며, 구독 비용에 충분한 가치를 느낀다고 답한 비율은 5%에 불과했다.
MS는 올해 초 실적 발표에서 전 세계 상업용 M365 사용자가 4억 3천만 명을 넘어섰다고 밝혔다.
J. 골드 어소시에이츠의 애널리스트 잭 골드는 MS가 이전부터 주기적으로 가격을 인상해 왔다고 언급하며, “AI 기능을 운영하기 위해 상당한 추가 연산이 필요해진 만큼, 이를 지원하는 대규모 클라우드 인프라 운영 비용을 회수하려는 시도는 이해할 만하다”라고 설명했다.
골드는 이번 가격 인상이 고객 수에 큰 영향을 미치지는 않을 것으로 내다봤다. 그는 “대부분의 고객이 이미 MS 생태계에 깊이 묶여 있어 결국 이번 조정도 받아들이게 될 것”이라며 “요즘 구글과의 가격 경쟁이 치열하긴 하지만, 엔터프라이즈 시장에서 MS에서 구글 오피스로 대거 이동하는 흐름은 보이지 않는다. 다만 중소기업 및 중기업에서는 구글의 성장세가 뚜렷하다”라고 진단했다.
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How much does IT downtime really cost your organization?
Most executives think it's just an annoying blip on the radar. But if you've ever been on the receiving end of a 3 AM call because the production server went down, you know better. Studies put the number at over $5,000 per minute for large organizations. Per minute. That's the cost of your CEO unable to access email, sales teams locked out of CRM systems, and customers abandoning shopping carts.
Fraud is rising quickly in digital channels, making it harder for businesses to stay secure without adding customer friction. Deterministic, mobile-based identity signals provide the real-time, authoritative verification that outdated probabilistic tools can’t, enabling stronger fraud prevention with smoother onboarding.
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롯데이노베이트는 기존 국내 편의점에서 주로 사용하는 윈도우 기반 대신 안드로이드 운영체제를 바탕으로 판매시점 정보관리 기기(POS)를 개발했다. 스마트폰이나 태블릿 PC를 다루는 것처럼 친숙하고 편리한 환경을 제공해 경영주들의 접근성을 강화했다는 설명이다. 또한 안드로이드 운영체제의 개방성을 활용해 POS 기능 외에도 다양한 업무용 앱을 손쉽게 사용할 수 있도록 설계돼 점포 운영의 유연성과 확장성을 높였다.
클라우드 기반으로 운영되는 안드로이드 POS 시스템은 데이터 보안성이 뛰어나고 시스템 업데이트와 유지보수도 용이하다. 롯데이노베이트는 경영주들의 실제 사용 경험을 바탕으로 설계돼 매장 운영에 실질적인 도움을 줄 수 있다고 설명했다. 해당 시스템은 기존 무거운 POS와 비교해 태블릿 PC형태로 더욱 가볍고 이동이 자유로워졌으며, 자주 사용하는 메뉴를 직접 설정할 수 있는 ‘나만의 메뉴’, 야간에 눈의 피로를 줄여주는 ‘다크 모드’등 사용자를 배려한 기능도 적용됐다.
롯데이노베이트는 올해부터 세븐일레븐과 협력하여 신규 점포를 중심으로 안드로이드 기반 클라우드 POS를 도입하고, 향후 전국 모든 세븐일레븐 점포로 확대 적용할 계획이다.
롯데이노베이트 관계자는 “이번 안드로이드 클라우드 POS 개발은 새로운 시스템 도입을 넘어, 편의점 업계에 스마트 운영의 새로운 표준을 제시하는 이정표가 될 것”이라며 “앞으로 AI 기반 고객 맞춤형 광고 등 지속적인 기술 혁신을 통해 경영주와 고객 모두에게 더 나은 편의점 경험을 제공하고, 효율적인 매장 운영을 지원할 것”이라고 말했다.
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CIO 입장에서 AI를 둘러싼 논의는 혁신에서 오케스트레이션 단계로 발전했다. 오랫동안 인간의 조율과 통제 영역이었던 프로젝트 관리는 지능형 시스템이 프로젝트 진행 및 성과를 어떻게 재편하고 변혁을 가속하는지 시험하는 무대로 빠르게 부상하고 있다.
산업군을 막론하고 모든 기업 CIO는 AI의 약속을 운영 측면에서 수치화해야 한다는 과제를 안고 있다. 프로젝트 기간 단축, 간접비 감소, 포트폴리오 투명성 제고 같은 지표로 어떻게 설명할 것인가 하는 문제다. 조지아 공과대학교가 2025년에 프로젝트 관리 전문가와 C 레벨 기술 리더 217명을 대상으로 진행한 연구에 따르면, 조사 대상 기업의 73%가 어떤 형태로든 프로젝트 관리 영역에 AI를 도입했다고 응답했다.
하지만 이런 열기 속에서도 AI가 프로젝트 매니저(PM)의 역할을 어떻게 재정의할 것인지, 향후 비즈니스 혁신 프로그램의 프레임워크를 어떻게 규정할 것인지에 대한 질문은 여전히 남아 있다.
이미 여러 산업에서 프로젝트 전문가는 변화를 체감하고 있다. 이번 조사에서 AI를 일찍 도입한 기업은 프로젝트 효율성이 최대 30%까지 향상됐다고 보고했지만, 성공 여부는 기술 자체보다 리더십이 AI 활용을 어떻게 통제하느냐에 더 크게 좌우됐다. 응답자의 압도적 다수는 AI가 효율성, 예측 기반 계획, 의사결정 개선에 매우 효과적이었다고 평가했다. 그렇다면 프로젝트를 실제로 운영하는 실무자에게 이 변화는 무엇을 의미할까?
응답자의 약 1/3은 AI 덕분에 PM이 일상적인 일정·업무 조정에서 벗어나 장기적인 성과를 이끄는 전략적 총괄 역할에 더 집중할 수 있을 것이라고 예상했다. 또 다른 1/3은 PM이 팀 전반에서 AI 인사이트를 해석해 통합하는 촉진자 역할을 수행하며 협업을 강화하는 방향으로 진화할 것이라고 내다봤다. 나머지 응답자는 PM이 알고리즘의 윤리성, 정확도, 비즈니스 목표 정렬 여부를 관리·감독하는 AI 시스템 감독자로 변모할 것이라고 전망했다.
이런 시각은 하나의 결론으로 모인다. AI가 PM을 대체하지는 않지만, PM의 가치를 재정의할 것이라는 점이다. 앞으로 등장할 PM은 업무 목록만 관리하는 사람이 아니라 지능을 관리하고, AI 기반 인사이트를 비즈니스 성과로 번역하는 역할을 수행하게 된다.
PMO(Project Management Office)에게 과제는 더 이상 AI를 도입할지 여부가 아니라 어떻게 도입할지이다. 대기업이라면 대부분 일정 예측, 자동 리스크 보고, 문서 작성을 위한 생성형 AI 등 다양한 영역에서 이미 실험을 진행하고 있어 AI 채택 속도는 빨라지고 있다. 하지만 실제 통합 수준은 기업마다 들쭉날쭉하다.
여전히 많은 PMO가 AI를 전략 역량이 아닌 도구 모음 수준의 부가 기능 정도로 취급한다. 하지만 AI의 핵심은 판단 증강과 자동화에 있다. 진정한 경쟁우위를 확보하는 기업은 AI를 프로젝트 방법론, 거버넌스 프레임워크, 성과 지표에 깊이 내재화하고, 다음 다섯 가지 접근법을 염두에 두고 움직인다.
작게 시작해 빠르게 확장하라. 가장 성공적인 AI 통합은 프로젝트 상태 보고 자동화, 일정 지연 예측, 자원 병목 식별 같은 명확한 사용례를 겨냥한 소규모 시범 적용에서 출발한다. 이런 파일럿 프로젝트는 눈에 보이는 성과를 만들고 조직 내 기대감을 높이며, 통합 과정에서 발생하는 기술과 프로세스 문제를 초기 단계에 드러내 준다.
AI를 도입하면서도 명확한 성과 지표 없이 추진하는 실수가 자주 발생한다. PMO는 수동 보고 시간 감소, 리스크 예측 정확도 향상, 프로젝트 사이클 단축, 이해관계자 만족도 제고 같은 구체적인 KPI를 설정해야 한다. 이런 결과를 조직 전체에 공유하는 일도 성과 못지않게 중요하다. 성공 사례를 적극적으로 알리면 모멘텀을 키우고 동의를 이끌어 내고, AI에 회의적인 팀의 인식을 바꾸는 데 도움이 된다.
AI의 가치는 결국 그것을 활용하는 사람의 역량에 달려 있다. 설문에 응답한 전문가의 거의 절반은 숙련 인력 부족을 AI 통합의 주요 장벽으로 꼽았다. 프로젝트 매니저가 데이터 과학자가 될 필요는 없지만, AI의 기본 개념, 알고리즘이 작동하는 방식, 편향이 발생하는 지점, 데이터 품질의 의미 정도는 이해해야 한다. 앞으로 가장 영향력이 큰 PM은 데이터 리터러시와 함께 비판적 사고, 감정 지능, 커뮤니케이션 같은 인간 중심 리더십을 겸비한 인재가 될 것이다.
AI 활용이 늘어날수록 알고리즘이 프로젝트 의사결정에 영향을 미칠 때 윤리적 문제가 대두된다. PMO는 투명성, 공정성, 인간의 최종 감독을 강조하는 AI 거버넌스 프레임워크를 수립하는 데 앞장서야 한다. 이런 원칙을 PMO의 헌장과 프로세스에 녹여두면 리스크를 줄이는 데 그치지 않고 프로젝트 이해관계자 사이에 신뢰를 쌓는 기반을 마련할 수 있다.
전통적인 PMO는 범위, 일정, 비용 관점에서 프로젝트 실행에 초점을 맞춘다. 하지만 AI를 적극 활용하는 기업은 프로젝트를 비즈니스 가치 창출과 직접 연결하는 BTO(Business Transformation Office)로 진화하는 추세다. PMO가 프로젝트를 ‘제대로’ 수행하는 데 초점을 둔다면, BTO는 ‘올바른’ 프로젝트를 선택해 성과를 내는 데 초점을 둔다. 이 프레임워크의 핵심 요소는 워터폴 방식에서 애자일 마인드셋으로의 전환이다. 프로젝트 관리는 경직된 계획 중심에서 반복적이고 고객 중심이며 협업적인 방식으로 이동했고, 하이브리드 방법론이 점점 일반적인 선택이 되고 있다. 이런 애자일 접근법은 AI와 디지털 혁신이 촉발하는 급격한 변화를 따라가기 위해 필수적인 조건이다.
2030년 무렵이 되면 상태 업데이트, 일정 수립, 리스크 경고처럼 반복적인 프로젝트 업무 상당 부분을 AI가 처리하고, 인간 책임자는 비전, 협업, 윤리에 집중하는 그림이 현실이 될 수 있다. 이런 변화는 애자일 확산과 디지털 트랜스포메이션처럼 과거 프로젝트 관리 혁신 흐름을 닮았지만, 전개 속도는 훨씬 빠르다.
하지만 기업이 점점 더 많은 AI를 도입하면 할수록 인간적 요소를 잃을 위험도 커진다. 프로젝트 관리는 언제나 사람에 관한 일이고, 이해관계를 맞추고 갈등을 해결하며 팀에 동기를 부여하는 과정이다. AI는 일정 지연을 예측할 수는 있지만, 지연을 만회하도록 팀을 격려할 수는 없다. 뉘앙스를 해석하고 신뢰를 구축하며, 협업을 촉진하는 PM의 인간적 능력은 여전히 대체 불가능하다.
AI는 기업 프로젝트 진행 및 성과의 첨병이 될 것이다. 앞으로 10년은 PMO와 경영진, 정책 입안자가 이런 진화를 얼마나 잘 관리하는지 시험하는 시간이 될 것이다. 성공하기 위해 기업은 플랫폼만큼 사람에 투자하고, 윤리적이고 투명한 거버넌스를 채택하며, 지속적인 학습과 실험 문화를 조성하고, 과대광고가 아닌 실제 성과로 성공 여부를 판단해야 한다.
CIO에게는 이미 분명한 과제가 주어졌다. 비전으로 이끌고 높은 윤리 기준으로 거버넌스를 수행하며, 지능형 도구로 팀에 힘을 실어줘야 한다. AI는 프로젝트 관리 직무를 위협하는 존재가 아니라 그 역할을 재탄생시키는 촉매제다. 책임 있게 실행할 경우 AI 기반 프로젝트 관리는 운영 효율을 높이는 데 그치지 않고, 변화에 민첩하게 대응하면서도 사람 중심 가치를 유지하는 기업을 만드는 기반이 된다. 이런 변화를 신중하게 수용하면 PM은 단순한 관리자를 넘어 변화의 설계자로 도약할 수 있다.
dl-ciokorea@foundryco.com
포티넷이 자사 위협 인텔리전스 조직인 포티가드 랩스(FortiGuard Labs)를 통해 ‘2026 사이버 위협 전망 보고서(Fortinet Cyberthreat Predictions Report for 2026)’를 공개했다. 보고서는 사이버 범죄가 AI와 자동화, 전문화된 공급망을 기반으로 빠르게 산업화하고 있으며, 2026년에는 혁신 자체보다 위협 인텔리전스를 얼마나 빠르게 실행할 수 있는지, 즉 처리 속도가 공격과 방어의 성패를 좌우하는 핵심 기준이 될 것으로 분석했다.
보고서는 침해 과정이 AI와 자동화 도구로 인해 크게 단축되고 있다고 설명했다. 공격자들은 새로운 도구를 만들기보다 이미 효과가 입증된 공격 기법을 자동화·고도화하는 방식으로 효율을 극대화하고 있다. AI 시스템은 정찰, 침투 가속, 데이터 분석, 협상 메시지 생성까지 공격 과정 전반을 자동화하며, 다크웹에는 최소 개입만으로 일련의 공격 절차를 수행하는 자율형 범죄 에이전트까지 등장하고 있다.
이로 인해 공격 처리량은 기하급수적으로 증가하는 양상을 보인다. 과거 몇 건의 랜섬웨어만 운영하던 범죄자가 이제는 수십 건의 병렬 공격을 실행할 수 있게 됐으며, 침해 발생부터 실제 피해까지 걸리는 시간도 며칠에서 몇 분 단위로 축소되고 있다. 보고서는 이 같은 공격 속도 그 자체가 2026년 기업이 직면할 가장 큰 위험 요소가 될 것이라고 분석했다.
보고서에 따르면, 자격 증명 탈취, 횡적 이동, 데이터 수익화 등 공격 체인의 핵심 단계를 자동화하는 전문 AI 에이전트도 두드러지고 있다. 이런 시스템은 탈취한 데이터를 분석하고, 피해자 우선순위를 산정하며, 개인화된 협박 메시지를 생성해 데이터가 디지털 자산처럼 빠르게 금전화되는 환경을 만들어낸다.
지하 범죄 시장 역시 더욱 구조화되는 흐름을 보이고 있다. 산업·지역·시스템 환경에 맞춘 맞춤형 접근 권한 패키지가 유통되고 데이터 보강과 자동화를 통해 거래 정교화가 이뤄지고 있으며, 고객지원·평판 점수·자동 에스크로 등 합법 산업에서 볼 수 있는 요소가 도입되면서 사이버 범죄의 산업화가 한층 가속화되고 있다.
이 같은 공격 고도화 속에서 포티넷은 기업이 ‘머신 속도 방어(machine-speed defense)’ 체계를 갖추는 것이 필수적이라고 강조했다. 머신 속도 방어는 위협 인텔리전스 수집·검증·격리 과정을 연속적으로 자동화해 탐지와 대응 시간을 시간 단위에서 분 단위로 압축하는 운영 모델이다. 이를 위해 CTEM(지속적 위협 노출 관리), MITRE ATT&CK 프레임워크 기반 위협 매핑, 실시간 복구 우선순위화 등 데이터 기반의 연속 운영 체계가 요구된다.
또한 조직 내부에서 AI 시스템·자동화 에이전트·머신 간 통신이 폭발적으로 증가함에 따라 ‘비인간 아이덴티티(Non-Human Identity)’ 관리가 보안 운영의 새로운 핵심 축으로 자리 잡고 있다. 사람뿐 아니라 자동화된 프로세스와 기계 간 상호작용까지 인증·통제해야 대규모 권한 상승 및 데이터 노출을 방지할 수 있다는 의미다.
포티넷은 국제 공조 역시 필수 요소라고 설명했다. 인터폴의 세렝게티 2.0(Operation Serengeti 2.0)과 포티넷–크라임스톱퍼스(Fortinet–Crime Stoppers) 국제 사이버 범죄 현상금 프로그램은 범죄 인프라를 실제로 무력화하고 위협 신고 체계를 강화한 대표적인 사례다. 뿐만 아니라 청소년·취약 계층을 보호하기 위한 교육·예방 활동 확대도 장기적 관점에서 중요하다.
사이버 범죄 규모는 2027년이면 합법 산업에 버금갈 것으로 전망된다. 공격자는 다수의 AI 에이전트가 군집처럼 협력하는 스웜(swarm) 기반 자동화를 활용해 방어자 행동에 적응하며 공격을 전개할 것으로 보이며, AI·임베디드 시스템을 겨냥한 공급망 공격도 더욱 정교해질 전망이다. 이에 대응하기 위해 방어자는 예측 인텔리전스·자동화·노출 관리 역량을 강화해 공격자의 움직임을 보다 빠르게 파악하고 조기 차단할 수 있는 체계로 진화해야 한다.
보고서 집필팀은 “속도와 규모가 앞으로의 10년을 규정할 것”이라고 강조하며, 인텔리전스와 자동화, 보안 인력의 역량을 하나의 반응형 체계로 통합한 기업만이 미래 위협 환경에서 주도권을 확보할 수 있다고 결론지었다.
포티넷은 오는 16일 사이버 범죄 생태계와 앞으로 다가올 트렌드에 대한 인사이트를 공유하는 웨비나를 진행한다. 포티가드 랩의 디렉터인 요나스 워커가 연사로 참여한다.
dl-ciokorea@foundryco.com
Data-centric privacy readiness, ISMS alignment, regulatory coverage, consent, DPIA/PIA, incident response — with real-world governance lessons.
In 2025, privacy is no longer just a compliance obligation—it has become a strategic differentiator, a board-level priority, and a resilience factor that impacts trust, brand value, and long-term sustainability. With expanding digital ecosystems, multi-jurisdictional regulations, AI-powered decision systems, and unprecedented levels of data movement across borders, enterprises today face a privacy landscape that is more complex and fast-shifting than ever before.
Start a privacy inventory project this quarter — list your top 3 data sources and assign owners for each.
A Privacy Framework offers structured guidance, governance, methodologies, and operational mechanisms to ensure that personal information is collected, used, stored, processed, and shared in ways that are lawful, ethical, secure, and aligned with customer expectations. In recent years, global events—including the major flight disruption at IndiGo in December 2025—have demonstrated how operational failures, weak governance, unclear communication, and gaps in risk planning can severely impact trust. Even though the IndiGo incident was not a data breach, it highlighted how misalignment between regulation, internal capability, and operational readiness can trigger nationwide chaos. A strong privacy and governance framework would mitigate similar chaos in environments where personal data is involved.
Map one major operational process to privacy impact — e.g., customer refunds, cancellations — and identify data points used.
Digital transformation, cloud technologies, AI-driven analytics, mobile adoption, and outsourcing have created a massive influx of structured and unstructured personal data. Business expansion across countries brings multi-jurisdictional privacy obligations. Meanwhile, customers are increasingly conscious about how their data is used, monitored, shared, monetized, or profiled. Market perception is now directly tied to privacy posture.
Run a rapid stakeholder survey (customers, partners) to capture top 3 privacy concerns within 30 days.
A Privacy Framework helps organizations operationalize data protection principles, embed privacy in business processes, implement technical and organizational safeguards, and ensure accountability through structured roles, auditability, and governance. It ensures that privacy is not a one-time project but a living, evolving capability.
Document a privacy governance RACI: who is Responsible, Accountable, Consulted, and Informed for your top 5 data flows.
Below table converts the main service activities into a quick-reference tabular layout.
Choose one service area to pilot with a small cross-functional team for 60 days.
| Service Area | Key Activities | Regulations Coverage | Product Partners |
|---|---|---|---|
| Privacy Readiness |
|
GDPR, CCPA, LGPD, PDPA, PIPEDA, APP | OneTrust BigID |
| PI Modelling & Mapping |
|
GDPR, Sectoral Laws | BigID |
| Data Subject Rights |
|
GDPR, CCPA, PDPA, PIPEDA | OneTrust |
| Consent & Cookie |
|
GDPR, CCPA, ePrivacy (where applicable) | CookieScan |
| Platform Solutions |
|
Depends on deployment region | OneTrust Custom |
Modern privacy management begins by understanding the data journey—collection, transformation, usage, storage, and archiving. This requires knowing data sources, processing activities, recipients, retention, and deletion flows.
Create a simple data-flow diagram for a single customer-facing process and keep it under 3 layers.
Typical data sources include CRM, customer services, retail systems, partner ecosystems, employee systems, and outsourcing providers. Each source adds complexity, and each requires controls mapped to legal and business obligations.
List top 5 external data partners and capture the legal basis or contract clause for data sharing with each.
| Key Threats | Impact |
|---|---|
| External & Internal Attacks | Data breach, reputational loss |
| Identity theft | Legal, financial liabilities |
| Ransomware | Operational paralysis |
| Driver | Key Factor |
|---|---|
| Regulatory Complexity | Multi-jurisdictional obligations |
| Market Demand | Privacy as competitive advantage |
| Technology | AI, Cloud, IoT |
Export this infographic as a PNG for stakeholder review and include it in your privacy charter deck.
A Privacy Framework must ensure governance, roles, monitoring, and auditability. It should include documented policies, periodic reviews, vendor oversight, and operational playbooks. Regulatory compliance alone is insufficient without implementation and continuous improvement.
Create a policy review calendar for the next 12 months and assign owners.
Real-world disruptions, like the IndiGo outage in December 2025, teach that failure modes are broader than cyberattacks. Operational or regulatory changes, poor communication, and lack of contingency planning can rapidly erode trust. The privacy parallel: a poorly handled data incident—slow notifications, confusing remediation, or no clear ownership—can cause similar reputational damage and regulatory exposure.
Draft a short incident communication template: what to say, whom to notify, and timelines for initial acknowledgement.
Enterprises face practical hurdles that slow down privacy adoption. The table below summarises the most common challenges and suggested mitigation approaches.
Pick one challenge from the table and identify a low-cost pilot to address it within 45 days.
| Issue | Why it matters | Mitigation |
|---|---|---|
| Low awareness | Employees and customers unaware of rights/risks | Targeted training; short micro-modules |
| Growth vs Privacy | Revenue goals may override privacy controls | Privacy risk scoring in product roadmap |
| Forced consent | Legal & reputational risk | Design clear, granular consent flows |
| Data complexity | High volumes, multiple formats | Automated discovery & classification |
| Budget constraints | Limits tool adoption & people | Phased tooling; focus on high-risk areas |
Adopt a data-centric and risk-based privacy strategy that combines strong governance, automated privacy operations, AI-enhanced compliance management, integrated incident response, transparent customer communication, comprehensive vendor oversight, scalable platform adoption, and continuous education.
Build a 90-day roadmap with milestones for governance, inventory, DSAR readiness, and one pilot automation.
The Privacy Framework must evolve with technology, regulation, and threats. It should be continuously measured, reviewed, and improved, and must be considered a strategic asset that enables business trust and sustainable growth.
Set up a monthly privacy KPI dashboard — include metrics like DSAR turnaround, PIA completion rate, and third-party control score.
Quick answers and guidance for executive and operational teams. The grid uses a 10x2 layout for clarity.
Select 5 FAQs relevant to your org and prepare short internal answers for stakeholder review.
A structured set of policies, processes, and controls to protect personal information across its lifecycle.
Privacy focuses on lawful & ethical use of personal data; security provides the technical and operational safeguards.
Privacy Impact Assessment (PIA) or Data Protection Impact Assessment (DPIA) identifies privacy risks for projects/processes.
GDPR, CCPA, LGPD, PDPA, PIPEDA, APP and sectoral laws like HIPAA or GLBA.
Embedding privacy into systems and processes from inception rather than as an afterthought.
Use portals, automation, identity validation, and standardized fulfilment workflows.
Consent is required when processing lacks another valid legal basis or where explicit opt-in is mandated by law.
At least annually, and whenever there is a significant product, legal, or operational change.
AI amplifies data processing risks and requires additional governance, explainability, and model monitoring.
Use impact-likelihood scoring and focus on high-impact, high-likelihood scenarios first.
No — compliance is a baseline. Operational readiness and culture are required for real protection.
Contractual clauses, regular audits, data flow mapping, and continuous monitoring are essential.
DSAR turnaround, PIA completion rate, incidents resolved, third-party control score, and training completion.
Follow your incident response plan: contain, assess, notify regulators & data subjects as required, remediate, and learn.
Collect only what is necessary and retain it no longer than required for the purpose.
Use approved transfer mechanisms, SCCs, or ensure adequacy decisions where applicable.
OneTrust, BigID, Consent Management Platforms, DLP, and specialized DSAR tools.
Use privacy checklists, threat modelling, and mandatory PIAs for high-risk features.
Micro-learning, role-based training, simulated DSAR exercises, and phishing/incident drills.
Reduced incident cost, improved customer trust, brand differentiation, and regulatory fines avoidance.
In today’s dynamic threat landscape — where cloud adoption, remote work, AI-driven attacks and stringent regulations are the norm — organisations must embed Security and GRC (Governance-Risk-Compliance) into every layer of business operations. This guide offers a comprehensive yet practical roadmap to help you design, deploy and sustain a resilient security posture combining rigorous governance, risk-based controls, and audit readiness.
Governance defines the strategic framework for security and compliance — ensuring that every initiative aligns with business objectives, regulatory commitments, and corporate policy. It sets the tone from leadership downward, determining how risk is accepted, mitigated, or transferred, what standards apply, and who owns what. Without robust governance, even the best security tools and audit processes remain fragmented and ineffective.
A well-structured governance model codifies responsibilities for risk owners, compliance owners, control owners, and audit managers. This clarity ensures accountability, standardizes decision-making, and enables measurable control performance across the organization.
Risk management helps organisations anticipate and prioritize threats rather than react to incidents after they happen. Modern risk management frameworks consider evolving factors — cloud adoption, supply-chain dependencies, third-party vendors, and the rapid rise of AI-powered threats — to evaluate what could go wrong, how likely it is, and how severe the impact would be.
| Stage | Description |
|---|---|
| Risk Identification | Spot possible threats: cyber attacks, data leaks, vendor failures, regulatory fines. |
| Risk Analysis | Assess likelihood + impact (qualitative or quantitative). |
| Risk Evaluation | Compare risks against organisational tolerance or risk appetite. |
| Risk Treatment | Mitigate, transfer, accept, or avoid the risk via controls or process changes. |
| Continuous Monitoring | Track Key Risk Indicators (KRIs), re-evaluate after major changes (cloud, AI, vendor changes). |
Embedding risk management into everyday operations — from project planning to technology adoption — helps organisations stay resilient. As new threats emerge (like AI-driven ransomware or supply-chain risks), a living risk register becomes the strategic asset.
Compliance used to be viewed as a checkbox for audits, but in modern businesses it’s a competitive differentiator. Achieving and maintaining standards such as ISO 27001, GDPR/DPDP, PCI-DSS or SOC 2 enhances customer trust and unlocks new markets — especially when dealing with global clients.
A compliance program acts as a documented guarantee: employees follow defined processes, controls are regularly tested, and evidence is available for internal and external audits. This ensures organisations stay audit-ready, avoid penalties, and maintain credibility with partners and regulators.
| Benefit | Why It Matters |
|---|---|
| Customer & Partner Trust | Clients share sensitive data only if compliance standards are demonstrable. |
| Operational Discipline | Standardized controls reduce human error and enforce consistent practices. |
| Regulatory Readiness | Helps adapt quickly to changing laws and cross-border regulations. |
| Market Advantage | Certifications strengthen proposals during tenders and vendor evaluations. |
Security controls are the real-world mechanisms that protect data, infrastructure, and users — from on-prem servers to cloud workloads and remote endpoints. They form the active defense layer that complements risk assessments and compliance policies.
| Type | Description | Examples |
|---|---|---|
| Preventive | Stop threats before they happen. | Firewalls, MFA, patch management, least privilege access |
| Detective | Detect suspicious or malicious events in real-time. | SIEM, IDS/IPS, log monitoring, anomaly detection |
| Corrective / Recover | Respond and recover from incidents or control failures. | Backups, disaster recovery, incident response plans |
In 2025 and beyond, many organizations are integrating **AI-driven security tools**, behavioral analytics, and automated detection — combining human oversight with machine speed to defend against advanced threats. :contentReference[oaicite:0]{index=0}
Threats evolve rapidly. Cloud misconfigurations, AI-powered malware, supply-chain compromises – these don’t wait for quarterly audits. Continuous monitoring ensures that you have real-time visibility into system health, deviations, or suspicious activities, enabling quick response and mitigation.
A well-defined Incident Response Plan (IRP) ensures clear roles, escalation paths, communication protocols and recovery procedures. Post-incident reviews feed back into risk management, compliance updates, and controls refinement — creating a feedback loop that improves cyber resilience over time.
Even the most advanced tools and controls fail if users are unaware, untrained, or complacent. A strong security culture transforms security from a top-down mandate into a shared team responsibility.
Awareness programs, phishing simulations, regular training, and embedding security in everyday workflows makes compliance and risk-based controls part of the organizational DNA. This reduces human error, insider risks, and strengthens overall resilience.
Building a comprehensive GRC and security program isn’t just about ticking boxes — it’s about embedding resilience into your organization’s DNA. By combining strong governance, dynamic risk management, compliance, security controls, continuous monitoring, and a security-first culture, you build robust cyber resilience. In a world where cloud, remote operations, AI-driven threats, and evolving regulations define the landscape, this integrated approach becomes the backbone of sustainable business growth.
Start today: map your critical assets, classify risk levels, assign control owners, and define basic security & compliance processes. Even small steps taken consistently are better than large efforts done occasionally.
| Frequently Asked Questions – Security & GRC | |
|---|---|
| 1. What does “Keeping Security & GRC at the forefront” actually mean? | It means designing every business process with security and governance controls embedded from Day 1 to reduce risks, improve compliance, and strengthen decision-making. |
| 2. Why is GRC important for modern organizations? | GRC ensures consistent governance, reduces compliance violations, aligns risk with business goals, and protects the brand reputation. |
| 3. What is the role of continuous monitoring in GRC? | It provides real-time visibility into threats, control failures, policy deviations, and compliance gaps for faster decisions. |
| 4. How does automation help in GRC? | Automation reduces manual audits, eliminates data entry errors, accelerates risk assessments, and improves control reporting accuracy. |
| 5. What frameworks support strong GRC programs? | ISO/IEC 27001, ISO/IEC 42001, NIST CSF, SOC 2, COBIT, and GDPR form the backbone of most corporate governance structures. |
| 6. How does GRC support cyber-resilience? | GRC integrates risk management, incident response, disaster recovery and ensures organizations remain operational during cyber events. |
| 7. What is the difference between Governance and Compliance? | Governance defines ‘how decisions are made’; compliance ensures those decisions follow internal policies and external laws. |
| 8. Why is risk assessment so important? | Risk assessment identifies vulnerabilities, attack surfaces, and business impacts, enabling prioritization of controls and budget. |
| 9. How does AI enhance GRC? | AI improves anomaly detection, accelerates audits, automates documentation, and predicts risks using behavioural analytics. |
| 10. What is the significance of internal audits? | Internal audits validate control effectiveness, ensure policy adherence, and prepare organizations for external certification audits. |
| 11. Why should security posture be continuously updated? | Threats evolve daily, so updating controls, patching systems, and reviewing risks ensures organizations stay protected. |
| 12. What final steps ensure long-term GRC maturity? | Regular audits, policy refresh cycles, leadership reporting, business continuity planning, and culture training maintain maturity. |
まず大前提として、LLMエージェントは人間の代わりではなく、あくまで協働パートナーとして設計されるべきです。人間の強みは、価値判断や責任の負担、組織や個人の文脈を踏まえた意思決定にあります。逆にエージェントの強みは、情報の探索と整理、繰り返し作業の高速処理、多数の選択肢の検討といった部分です。どちらか一方に全面的に寄せるのではなく、長所の組み合わせを意識することが重要です。
そのためには、まず対象となる業務を分解し、「判断が重いステップ」と「事務的なステップ」を見極める必要があります。たとえば、顧客クレームへの対応であれば、事実関係の整理や過去ケースの検索、文面のドラフト作成などはエージェントに任せやすい領域です。一方で、無償対応の範囲をどこまで認めるか、今後の関係性への影響をどう考えるかといった判断は、人間に残すべき領域になります。
エージェント設計では、こうした業務分解の結果を踏まえ、「エージェントが自律的に完結してよい範囲」「必ず人間の承認を要する範囲」「人間の判断のために情報整理だけ行う範囲」という三つのゾーンを明確に定義します。そのうえで、各ゾーンごとにエージェントの権限とインターフェースを調整することで、協調の前提が整っていきます。
人間とエージェントの協調をうまく機能させるには、人間側から見て「いつでも介入できる」という感覚が重要です。一度エージェントに仕事を渡したら最後、内部で何が起きているか分からず、誤った結果だけが突然返ってくるという状態では、ユーザーは安心して任せることができません。
そこで鍵になるのが、介入ポイントとハンドルのデザインです。介入ポイントとは、ワークフローの中で人間が必ず確認や承認を行うステップのことであり、ハンドルとは人間がエージェントの振る舞いを調整するための操作手段です。具体的には、エージェントが提案したプランを一覧で表示し、ユーザーに「採用」「修正」「却下」を選ばせる画面や、エージェントが作成したドラフトを編集するエディタ、処理を途中で止める停止ボタンなどが該当します。
さらに、エージェントがどのように考えて行動したのかを、ユーザーに分かりやすく提示することも重要です。エージェントの内部で起きている推論プロセスを完全に可視化することは難しいにしても、「まず過去三ヶ月のデータを集計し、その結果をもとに二つの案を比較した」といった簡潔な説明を添えるだけで、ユーザーの安心感は大きく変わります。このような「思考過程の外在化」は、人間の同僚が報告するときの作法に近く、エージェントをチームの一員として扱う感覚を育てます。
協調設計のゴールは、ユーザーがエージェントを徐々に信頼し、適切な範囲で「手放し運転」を許容できる状態を作ることです。ここで重要なのは、最初から高い自律性を与えるのではなく、段階的に信頼を積み重ねることです。
初期段階では、エージェントに「提案」や「ドラフト」だけを任せ、最終決定は必ず人間が行う形が望ましいでしょう。このフェーズでは、エージェントの提案がどれだけ有用か、どの程度の頻度で修正が必要かを観察し、ユーザー自身もエージェントとの付き合い方を学んでいきます。この過程で、「この種類の仕事ならば、エージェントに任せても大丈夫そうだ」という感覚が少しずつ育っていきます。
次の段階では、リスクの低い領域から自動実行の範囲を広げていきます。たとえば、内部向けの週次レポートの更新や、定型的なリマインドメールの送信などは、自動化しやすい領域です。一方で、対外的なコミュニケーションや契約関連の処理などは、長く人間のレビューが必要な領域として残るかもしれません。組織として「どのレベルのリスクならエージェントに任せてよいか」という方針を共有し、それに沿って権限設定を行うことが、健全な信頼関係の前提になります。
最終的には、ユーザー体験そのものが、エージェントへの信頼に大きな影響を与えます。誤りが起きたときに、どれだけ素早く原因を特定し、修正できるか。ユーザーが「この結果はおかしい」と感じたとき、ワンクリックで人間の担当者に切り替えられるか。そうした「失敗への備え」が整っているほど、ユーザーは安心してエージェントに仕事を任せることができます。人間とエージェントの協調設計とは、単に役割分担を決めるだけではなく、信頼が徐々に醸成されるユーザー体験の流れ全体をデザインする営みでもあります。
Achieving Global Compliance Through Automation and AI
The modern digital ecosystem demands more than mere compliance; it requires operationalized data privacy. The shift from ad-hoc responses to a systematic **Privacy Operations (Privacy Ops)** framework is essential for organizations dealing with vast amounts of personal information (PI). Privacy Ops integrates people, processes, and technology to manage privacy risks continuously and automatically, transforming the burden of compliance into a strategic asset. With the proliferation of regulations like GDPR, CCPA, and LGPD, manual systems are obsolete, making AI-driven, platform-enabled services the only sustainable path forward.
This article explores a comprehensive Privacy Ops solution, detailing its features, service offerings, and its ability to seamlessly manage global regulatory coverage through automation and integrated data management.
A successful Privacy Ops framework is defined by its ability to reduce human error and scale quickly. The core features leverage technology to automate complex, high-volume tasks, significantly lowering **low people dependency**.
An **AI powered bot for regulatory obligations analysis** instantly scans changes in global laws. By partnering with **UCF (Unified Compliance Framework) for authority sources**, the platform ensures that compliance requirements are current and accurate, eliminating the manual effort required to track evolving privacy standards.
Handling diverse data environments is crucial. The platform supports **50+ data stores integrated through API**, ensuring a holistic view of all personal information assets. This unified approach facilitates accurate Data Inventory and **Data flow mapping** for comprehensive PI Modelling.
The system provides **Automated track and monitor status**, displayed via **Interactive and dynamic dashboards**. These dashboards offer real-time insights into compliance metrics, risk levels, and the status of **Data Subject Rights Management (DSRM)** requests, allowing for proactive intervention.
Beyond these, the offering includes **Customised templates**, website **scan**, full **consent management & reporting**, making the entire compliance lifecycle platform enabled and highly streamlined.
The service architecture addresses the entire privacy spectrum, from proactive readiness to reactive breach management, covering major global laws.
This is the proactive phase. Services include establishing a culture of **Privacy by Design**, performing **Privacy Maturity Assessment & Procedure blueprinting**. Crucially, it manages **Data Protection Impact Assessment (DPIA)** and **Privacy Impact Assessment (PIA)** processes, which are mandatory under regulations like GDPR. Finally, a robust **Breach Response & Management** protocol is established for rapid and compliant incident handling.
Managing the rights of data subjects (like access, erasure, and portability) is a major operational challenge under regulations like CCPA and GDPR. The solution provides a dedicated **Data Subject Access rights portal for intake**, implements **Data subject identity validation**, ensures **Individual Request Fulfillment**, and maintains necessary **Records & Reporting** for audit purposes.
Modern compliance requires granular control over user consent. This service handles **Consent categorization and status**, along with **Consent tracking and fulfilment**. It includes **Cookies Assessment & Implementation** and continuous **Consent & Website Scanning** to ensure ongoing legal adherence to cookie policies globally.
The complexity of compliance is minimized by covering a wide range of mandates, including:
This wide coverage, supported by product partners like **OneTrust** and **BigID**, ensures a single, harmonized approach to multiple regulatory challenges.
The successful implementation of Privacy Ops follows a continuous loop, driven by data ingestion and AI analysis, leading to automated controls and feedback.
For certification exams in privacy and data protection, focus on the operational aspects and key regulatory instruments:
Practice questions involving data flow mapping and determining compliance requirements when data crosses international boundaries (e.g., EU data processed in Singapore).
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**Q1: What is the primary role of the AI-powered bot?**
A1: The AI bot analyzes regulatory updates and obligations from sources like UCF to ensure real-time compliance tracking.
**Q2: How does the platform handle global regulations?**
A2: It provides harmonized controls covering major laws including GDPR, CCPA, LGPD, PIPEDA, and PDPA, allowing for central management.
**Q3: What are the key steps in Data Subject Rights Management?**
A3: Intake via a dedicated portal, identity validation, fulfillment of the request (e.g., erasure), and maintaining audit records and reporting.
**Q4: What is the purpose of Data Flow Mapping?**
A4: To identify where personal data is collected, stored, processed, and shared (data inventory and relationship) across the 50+ integrated data stores.
**Q5: What is 'Privacy by Design'?**
A5: A proactive approach ensuring privacy and security are built into the system architecture and business processes from the start, not added later.
