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.
The post Gartner Warns of Sharp Slowdown in Automotive AI Investment appeared first on TechRepublic.
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 leadersโ preferred infrastructure platform, many are rethinking their cloud strategies, pivoting from cloud-first to โcloud-smartโ 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 โ 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, โsomething that must be delivered very quickly and support massive scale in the future should be built in the cloud,โ McElroy says. โSolutions 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.โ
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, โAI has added another major wrinkle with siloed data and compute,โ he adds. โMany organizations arenโt interested in or able to build high-performance GPU datacenters, and need to use the cloud. But if theyโve been conservative or cost-averse, their data may be in the on-prem component of their hybrid infrastructure.โ
These variables have led to complexity or unanticipated costs, either through migration or data egress charges, McElroy says.
He estimates that โonly 10% of the industry has openly admitted theyโre movingโ toward being cloud-smart. While that number may seem low, McElroy says it is significant.
โThere are a lot of prerequisites to moderate on your cloud stance,โ he explains. โFirst, 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.โ
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 aboutย 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.
โThis approach allowed us to modernize quickly, reduce dependency on legacy infrastructure, and tap into the scalability and resilience that cloud platforms offer,โ she says.
Today, nearly all P&Gโs workloads run on cloud. โWe chooseย to keep selected workloadsย outside of the public cloudย because of latency or performance needs that we regularly reassess,โ Lucetti says. โThis foundation gave us speed and flexibility during a critical phase of digital transformation.โ
As the companyโs cloud ecosystem has matured, so have its business priorities. โCost optimization, sustainability, and agility became front and center,โ she says. โCloud-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.โ
This approach empowers developers through automation, AI, and agentic to drive value faster, Lucetti says. โThis approach isnโt just technical โ itโs cultural. It reflects a mindset of strategic flexibility, where technology decisions align with business outcomes.โ
AI represents a huge potential spend requirement and raises the stakes for infrastructure strategy, says McElroy.
โRenting servers packed with expensive Nvidia GPUs all day every day for three years will be financially ruinous compared to buying them outright,โ he says, โbut the flexibility to use next yearโs models seamlessly may represent a strategic advantage.โ
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.
โBeing cloud-smart isnโt about repatriation โ itโs about aligning AIโs data gravity with the right control plane,โ he says.
IT has parsed out what should be in a private cloud and what goes into a public cloud. โTraining and fine-tuning large models requires strong control over customer and telemetry data,โ Kale explains. โSo 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.โ
Ciscoโs 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 โstateless services, content delivery, and telemetry aggregation that benefit from public-cloud elasticity for scale and efficiency,โ Kale says.
Ciscoโs approach also involves โpackaging previously cloud-resident capabilities for secure deployment within customer environments โ offering the same AI-driven insights and automation locally, without exposing data to shared infrastructure,โ he says. โThis gives customers the flexibility to adopt AI capabilities without compromising on data residency, privacy, or cost.โ
These practices have improved Ciscoโs 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. โEarly 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,โ he says. โMoving 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.โ
IT saw a similar issue with its generative AI support assistant. โInitially, case transcripts and diagnostic logs were processed in public cloud LLMs,โ Kale says. โAs 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.โ
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 Ciscoโs CX portfolio. IT collects petabyte-scale operational data from more than 140,000 customer environments.
โWhen we transitioned to real-time predictive AI, the cost and latency of shipping raw time-series data to the cloud became a bottleneck,โ Kale says. โBy shifting feature extraction and anomaly detection to the customerโs local collector and sending only high-level risk signals to the cloud, we reduced egress dramatically while improving model fidelity.โ
In all instances, โAI 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,โ Kale says. โFor us, cloud-smart has become less about repatriation and more about aligning data gravity, privacy boundaries, and inference economics with the right control plane.โ
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, โso we have a consistent set of standards of what will size our different environments based off of the use case,โ Corrigan says. This gives World Insurance what Corrigan says is an automated architecture.
โThen we optimize the build to make sure we have things turned on like elasticity. So when services arenโt used typically overnight, they shut down and they reduce the amount of storage to turn off the amount of computeโ so the company isnโt paying for it, he says. โIt starts with the foundation of optimization or standards.โ
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 โreserved instance.โ By telling the provider how many machines they plan to consume or how much they intend to spend, he can try to negotiate discounts.
โThatโs where the FinOps framework has to really be in place โฆ because obviously, you donโt want to commit to a level of spend that you wouldnโt consume otherwise,โ Corrigan says. โItโs a good way for the consumer or us as the organization utilizing those cloud services, to get really significant discounts upfront.โ
World Insurance is using AI for automation and alerts. AI tools are typically charged on a compute processing model, โand what you can do is design your query so that if it is something thatโs less complicated, itโs going to hit a less expensive execution pathโ and go to a small language model (SLM), which doesnโt use as much processing power, Corrigan says.
The user gets a satisfactory result, and โthere is less of a cost because youโre not consuming as much,โ he says.
Thatโs the tactic the company is taking โ 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 โand see if it checks the box,โ 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 theyโre looking for.
โSo we try to manage the costs that way as well so weโre only consuming whatโs really needed to be consumed based on the complexity of the process,โ he says.
Hylaineโs 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.
โMany 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 doesnโt know what savings theyโre missing out on,โ he says.
Lucetti characterizes P&Gโs cloud strategy as โa living framework,โ 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.
โThe goal is simple: Keep technology aligned with business growth, while staying agile in a rapidly changing digital landscape,โ she says. โCloud transformation isnโt a destination โ itโs a journey. At P&G, we know that success comes from aligning technology decisions with business outcomes and by embracing flexibility.โ
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.
โThatโs the challenge we see most often across the global manufacturers we work with,โ says Rob McAveney, CTO at software developer Aras. โMany 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.โ
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 canโt move beyond tests of pilot programs, a challenge thatโs 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 isnโt 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.
โFrom our perspective, the biggest barriers to meaningful AI outcomes are data quality, data consistency, and data context,โ McAveney says. โWhen data lives in silos or isnโt governed with shared standards, AI will simply reflect those inconsistencies, leading to unreliable or misleading outcomes.โ
Itโs 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, itโs difficult to achieve meaningful results.
Anurag Sharma, CTO of VyStar Credit Union believes AI is just another tool thatโs available to help solve a given business problem, and says every initiative should begin with a clear, simple statement of the business outcome itโs 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.
โCIOs 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,โ 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.
โWhen those requirements are clear up front, teams can avoid pursuing AI projects that look exciting but lack a real business anchor,โ 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.
โA plan could have gaping cracks the team isnโt even aware of,โ Underkoffler says. โItโs 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.โ
In addition, there should be clear, measurable business outcomes to make sure the effort is worthwhile. โEvery proposal must define success metrics upfront,โ says Akash Agrawal, VP of DevOps and DevSecOps at cloud-based quality engineering platform LambdaTest, Inc. โAI is never explored, itโs applied.โ
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 donโt meet expectations, organizations shouldnโt 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. โIn an early pilot of our AI-based lead qualification, removing human review led to ineffective lead categorization,โ says Shridhar Karale, CIO at sustainable waste solutions company, Reworld. โWe quickly retuned the model to include human feedback, so it continually refines and becomes more accurate over time.โ
When decisions are made without human validation, organizations risk acting on faulty assumptions or misinterpreted patterns. The aim isnโt 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.
โCIOs should focus on data quality, integrity, and relevance,โ 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.
โThereโs no such thing as unstructured data, only data that hasnโt yet had structure applied to it,โ 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 itโs complete, accurate, and consistent, and outdated information can skew results.
Smith also emphasizes the importance of verifying data lineage. That includes establishing provenance โ knowing where the data came from and whether its use meets legal and ethical standards โ 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. โWe strengthen reliability by standardizing schemas, enforcing data contracts, automating quality checks at ingestion, and consolidating observability across engineering,โ says Agrawal.
When teams trust the data, their AI outcomes improve. โIf you canโt clearly answer where the data came from and how trustworthy is it, then you arenโt ready,โ Sharma adds. โItโs 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.โ
Karale says that at Reworld, theyโve 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. โEach entry includes lineage and ownership details so every team knows whoโs responsible, and they can trust the data they use,โ Karale adds.
AI has a way of amplifying whatever patterns it finds in the data โ 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. โVet all data used for training or pilot runs and confirm foundational controls are in place before AI enters the workflow,โ says Underkoffler.
Also, try to understand in detail how agentic AI changes the risk model. โThese systems introduce new forms of autonomy, dependency, and interaction,โ she says. โControls must evolve accordingly.โ
Underkoffler also adds that strong governance frameworks can guide organizations on monitoring, managing risks, and setting guardrails. These frameworks outline whoโs 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 theyโre often the first to notice when something doesnโt look right. โContinuous learning is just as important for machines as it is for people,โ says Karale.
Amnesty Internationalโs Smith agrees, saying organizations need to train their people continuously to help them pick out potential biases. โRaise awareness of risks and harms,โ he says. โThe first line of defense or risk mitigation is human.โ
The timing of this upgrade push comes during a wave of reported Windows issues.
The post Microsoft Gives All Eligible PCs the Green Light for Windows 11 25H2 appeared first on TechRepublic.
SAS๋ 2025๋ ์ ๋์๋ณด๋ฉด์ AI ๊ธฐ์ ์ ๋น ๋ฅธ ๋ฐ์ ๊ณผ ๋ค์ํ ์ฑ๊ณผ๋ฅผ ์ธ์ ํ๋ฉด์๋, ์ ์ฌ์ ์ธ AI ๊ฑฐํ, ์๋์ง ์ฌ์ฉ ์ฆ๊ฐ์ ๋ฐ๋ฅธ ๋ถ๋ด, ์์ฑํ AI ํ์ผ๋ฟ ํ๋ก์ ํธ์ ๊ธฐ๋ ์ดํ ์ฑ๊ณผ ๋ฑ ์ฌ๋ฌ ์ฐ๋ ค ์์๊ฐ ์กด์ฌํ๋ค๊ณ ๋ฐํ๋ค. SAS ์ ๋ฌธ๊ฐ๋ค์ 2026๋ ์ด AI๋ก๋ถํฐ ์ค์ง์ ์ธ ROI(ํฌ์์์ต๋ฅ )๋ฅผ ํ๋ณดํ๊ณ , ์ค๋ฆฌ์ ยท๊ฒฝ์ ์ ๊ณผ์ ๋ฅผ ๋ณธ๊ฒฉ์ ์ผ๋ก ํด๊ฒฐํด์ผ ํ๋ ์ค์ํ ์๊ธฐ๊ฐ ๋ ๊ฒ์ด๋ผ๊ณ ์ ๋งํ๋ค.
์์ผ๋ก์ ์ ๋ง์๋ ์ฐ๋ ค์ ํจ๊ป ์ ์คํ ๊ธฐ๋๊ฐ๋ ๊ณต์กดํ๋ค. SAS ์ฃผ์ ๋ฆฌ๋๋ค์ AI ๋ฐ์ ์ ํต์ฌ ์์ธ์ผ๋ก โ์ฑ ์์ฑโ์ ๊ฐ์กฐํ๋ฉฐ, AI ๊ณต๊ธ์๋ฟ ์๋๋ผ ์ด๋ฅผ ํ์ฉํ๋ ์กฐ์ง ๋ชจ๋๊ฐ ์ฑ ์ ์๋ ๋ฐฉ์์ผ๋ก ๊ธฐ์ ์ ์ ์ฉํด์ผ ํ๋ค๊ณ ๋งํ๋ค. ๋ํ ๋ฐ์ดํฐ ๊ด๋ฆฌ์ ๊ธฐ๋ณธ์ ๊ฐํํ๊ณ ์ ๋ขฐํ ์ ์๋ AI๋ฅผ ๊ตฌ์ถํ๋ ๊ฒ์ด ๊ธฐ์ ์ฑ์ ๋จ๊ณ๋ก ๋์๊ฐ๊ณ ์กฐ์ง์ ์ญ๋์ ๊ฐํํ๋ฉฐ ํ์ ์๋๋ฅผ ๋์ด๋ ๋ฐ ์ค์ํ ๊ธฐ๋ฐ์ด ๋๋ค๊ณ ์ค๋ช ํ๋ค.
SAS์ ๋ฐ์ดํฐ ๋ฐ AI ๋ฆฌ๋๋ค์ด ์ ์ํ๋ 2026๋ ์ฃผ์ ์ ๋ง์ ์๋์ ๊ฐ๋ค.
์ด์คํ SAS์ฝ๋ฆฌ์ ๋ํ์ด์ฌ๋ โ์ ์ธ๊ณ์ ์ผ๋ก AI ํฌ์์ ๋ํ ROI์ ์ ๋ขฐ์ฑ ํ๋ณด ์๊ตฌ๊ฐ ๋์์ง๋ ๊ฐ์ด๋ฐ, ๊ตญ๋ด ๊ธฐ์ ๋ค๋ AI ๋์ ์ ๋ํด ๋จ๊ธฐ์ ยท์คํ์ ์ ๊ทผ์์ ์ค์ฅ๊ธฐ์ ยท์ ๋ต์ ๊ด์ ์ผ๋ก ์ ํํ๊ณ ์๋คโ๋ผ๊ณ ๋งํ๋ค. ๋ํ โ๋จ์ ์ ๋ฌด์ ์ ์ฉ๋๋ ๋๊ท๋ชจ ์ธ์ด ๋ชจ๋ธ(LLM, Large Language Models) ๊ธฐ๋ฐ ์์ฑํ AI์ ๋น์ฆ๋์ค ์์ต ๊ฐ์ ํจ๊ณผ์ ์๋ฌธ์ ์ ๊ธฐํ๋ ์กฐ์ง์ด ๋์ด๋๋ฉด์, ๋์์ผ๋ก ์์ด์ ํฑ AI๋ฅผ ๊ณ ๋ คํ๋ ์์ง์์ด ํ์ฐ๋๊ณ ์๋คโ๊ณ ์ค๋ช ํ๋ค.
๊ทธ๋ 2026๋ ๊ตญ๋ด ์์ฅ ์ ๋ง์ ๋ํด โ๊ธ์ต๊ถ์์๋ ๋ฆฌ์คํฌ ๊ด๋ฆฌ, ๋ด๋ถํต์ , ALM(์์ฐยท๋ถ์ฑ ์ข ํฉ๊ด๋ฆฌ) ๋ฑ ์ ๋ฌธ ์์ญ์์ AI ์ ์ฉ์ ํ๋ํด ์ค์ง์ ROI๋ฅผ ํ๋ณดํ๋ ค๋ ์๋๊ฐ ๋์ฑ ํ๋ฐํด์ง ๊ฒ์ด๋ฉฐ, ๊ณต๊ณต ๋ถ์ผ๋ ๋์งํธํ๋ซํผ์ ๋ถ 2.0์ ์ค์ฌ์ผ๋ก AIยทํด๋ผ์ฐ๋ยท๋ณด์ ํฌ์๊ฐ ๊ฐํ๋๋ ๋์์, ์์ด์ ํฑ AI ๊ธฐ๋ฐ ์ ๋ฌด ํจ์จํ์ ํฉ์ฑ ๋ฐ์ดํฐ์ ํ์ฉ์ด AI ํฌ์์ ํต์ฌ์ด ๋ ๊ฒโ์ด๋ผ๊ณ ์ ๋งํ๋ค.
์ด์คํ ๋ํ์ด์ฌ๋ ๋ด๋
๋ ์ฌ์
์ ๋ํด โ๊ธ๋ก๋ฒ ์ฑ๊ณต ์ฌ๋ก๋ฅผ ๊ธฐ๋ฐ์ผ๋ก ๊ตญ๋ด ๊ณ ๊ฐ๋ค์ด AI ๊ฑฐ๋ฒ๋์ค๋ฅผ ํ๋ณดํ๊ณ ๋น์ฆ๋์ค ๊ฐ์น๋ฅผ ์ฐฝ์ถํ ์ ์๋๋ก ๊ธ์ตยท๊ณต๊ณต ๋ถ๋ฌธ ์๋ฃจ์
๊ณผ ์ ๋ฌธ ์๋น์ค๋ฅผ ํตํด ์ ๊ทน ์ง์ํ๊ฒ ๋คโ๊ณ ๊ฐ์กฐํ๋ค.
dl-ciokorea@foundryco.com
๊ธฐ์ ์ง์, ํนํ ์ ๋ฌธ ์ญ๋์ ๊ฐ์ถ ์ธ์ฌ๋ ์ฌ์ ํ ํ๋ณดํ๊ธฐ ์ด๋ ต๋ค. Gi๊ทธ๋ฃน์ ์ต๊ทผ ๊ธ๋ก๋ฒ IT HR ํธ๋ ๋ ๋ณด๊ณ ์์ ๋ฐ๋ฅด๋ฉด, ๊ธฐ์ ์ 47%๊ฐ ์ ํฉํ ์ธ์ฌ๋ฅผ ์ฐพ๊ณ ์ ์งํ๋ ๋ฐ ์ด๋ ค์์ ๊ฒช๋ ๊ฒ์ผ๋ก ๋ํ๋ฌ๋ค. ์ด์ง๋ฅ ์ญ์ ์ฌ์ ํ ๋์ ์์ค์ ์ ์งํ๊ณ ์๋ค.
๊ธ๋ก๋ฒ ์กฐ์ฌ ์ ์ฒด ์ธ๊ณ ์ค(Cegos)๊ฐ ์ดํ๋ฆฌ์์ ์ ๋ณด์์คํ ์ฑ ์์ 200๋ช ์ ๋์์ผ๋ก ์งํํ ์กฐ์ฌ์์, ์๋ต์์ 53%๋ IT ์ธ์ฌ ํ๋ณด์ ์ ์ง๊ฐ โ๋งค์ผ ์ง๋ฉดํ๋ ๋ฌธ์ โ๋ผ๊ณ ๋ตํ๋ค. IT ๋ถ์์ ๊ฐ์ฅ ์๊ธํ ๊ณผ์ ๋ก๋ ์ฌ์ด๋ฒ๋ณด์์ด ๊ผฝํ์ง๋ง, ์ด ๋ฌธ์ ๋ ๋ค์์ CIO๊ฐ ์ผ์ ์์ค ํด๊ฒฐํ ์ ์๋ค๊ณ ๋๋ผ๋ ์์ญ์ด์๋ค. ๋ฐ๋ฉด IT ์ธ์ฌ ๋ถ์กฑ ๋ฌธ์ ๋ฅผ ํด๊ฒฐํ ์ ์๋ค๊ณ ์์ ํ ๋น์จ์ 8%์ ๋ถ๊ณผํ๋ค. ์ดํ๋ฆฌ์ CIO๋ ์ฌ์ด๋ฒ๋ณด์ ๋ค์์ผ๋ก IT ํ์ ์ญ๋ ๊ฐ๋ฐ๊ณผ ์ธ์ฌ ์ ์ง๋ฅผ ์ค๋ํ ๊ณผ์ ๋ก ๊ผฝ์์ผ๋ฉฐ, ์ด๋ฅผ ํด๊ฒฐํ ์ ์๋ค๊ณ ๋ณธ ๋น์จ๋ ๊ฐ๊ฐ 24%์ 9%์ ๊ทธ์ณค๋ค.
์ดํ๋ฆฌ์ ํต๊ณ์ฒญ ์ด์คํํธ(Istat)์ CIO์ธ ์ฒด์น ๋ฆฌ์ ์ฝ๋ผ์ฐํฐ๋ โ์ธ์ฌ๊ฐ ์์ด์๊ฐ ์๋๋คโ๋ผ๊ณ ๋งํ๋ค. ๊ทธ๋ โ์ธ์ฌ๋ ๋ถ๋ช ํ ์์ง๋ง ์ ๋๋ก ํ๊ฐ๋ฐ์ง ๋ชปํ๋ค. ๊ทธ๋์ ๋ง์ ์ด๋ค์ด ํด์ธ๋ก ๋๊ฐ๋ ๊ธธ์ ํํ๋ค. ์ธ์ฌ๋ โ์ ์ฌ์ ์์ ๋์ธ ์ฌ๋โ์ ์๋ฏธํ๋ค. CIO๋ฅผ ํฌํจํ ๋ฆฌ๋๋ผ๋ฉด ์ธ์ฌ๋ฅผ ์์๋ณด๊ณ , ๊ทธ๋ค์ด ์ธ์ ๋ฐ๊ณ ์๋ค๋ ์ฌ์ค์ ๋๋ผ๊ฒ ํ๋ฉฐ, ์ ์ ํ ๊ธฐํ๋ฅผ ์ ๊ณตํด ์ฑ์ฅ์ํฌ ์ญ๋์ ๊ฐ์ถฐ์ผ ํ๋คโ๋ผ๊ณ ์ค๋ช ํ๋ค.
์ฝ๋ผ์ฐํฐ๋ ๊ฒฐ์๋ ฅ ์๊ณ ๋๊ธฐ ๋ถ์ฌ๋ ์กฐ์ง์ ๋ง๋ค๊ธฐ ์ํ ์ธ์ฌ ๊ด๋ฆฌ ๋ฐฉ๋ฒ์ ๋ช ํํ ์ ์ํ๋ค. ๊ทธ๋ โCIO๋ก์ ์ค์ค๋ก ์ค์ ํ ๋ชฉํ๋ ๋ด๋ถ์ ์ธ๋ถ์ ์๋น์ค ์ด์ฉ์์๊ฒ ๋ ๋์ ํ์ง์ ๊ฒฐ๊ณผ๋ฌผ์ ๊ณ์ ์ ๊ณตํ๋ ๊ฒ์ด์๋คโ๋ผ๋ฉฐ, โIT ๋ถ์๋ ์ ๋ฌด ์ด์์ ํต์ฌ์ ์ธ ๋๋ ฅ์ด๊ธฐ ๋๋ฌธ์ ์์ํ ํ๋ก์ ํธ๋ฅผ ํ์คํ ๋ง๋ฌด๋ฆฌํ๊ณ , ๊ธฐ๊ด์ด ์ง์์ ์ผ๋ก ๊ฐ์ ํ ์ ์๋๋ก ๊ตฌ์ฒด์ ์ธ ์ฑ๊ณผ๋ฅผ ๋ด๋ ๊ฒ์ด ์ค์ํ๋ค. ๋๋ IT ๊ธฐ๋ฅ ์์ฒด๋ฅผ ๊ณ ๋ํํ๊ณ , ์ ๊ณต๋๋ ์๋น์ค์ ํ์ง์ ๋์ด๋ฉฐ, ์กฐ์ง ์ด์์ ์ ํฉ์ฑ์ ํ๋ณดํ๊ณ , ๊ตฌ์ฑ์์ ๋ณต์ง๋ฅผ ํฅ์ํ๋ ์ญํ ์ ๋งก๊ณ ์๋คโ๋ผ๊ณ ๋งํ๋ค.
์ด์คํํธ์ IT ๋ถ์๋ ํ์ฌ 195๋ช ๊ท๋ชจ๋ก, ๊ธฐ๊ด ์ ์ฒด ์ธ๋ ฅ์ ์ฝ 10%๋ฅผ ์ฐจ์งํ๋ค. ์ฝ๋ผ์ฐํฐ๊ฐ 2023๋ 10์ CIO๋ก ์๋ช ๋ ์งํ ๊ฐ์ฅ ๋จผ์ ํ ์ผ์, ๊ด๋ฆฌ ์กฐ์ง์ ๋ฐฐ์น๋ ๋ชจ๋ ์ธ๋ ฅ์ ์ง์ ๋ง๋ ๋ํ๋ฅผ ๋๋๋ ์ผ์ด์๋ค.
์ฝ๋ผ์ฐํฐ๋ โ2001๋ ๋ถํฐ ์ด์คํํธ์์ ์ผํด์๊ณ , ์๋ก ๋๋ถ๋ถ ์๊ณ ์ง๋ด๋ ์ฌ์ดโ๋ผ๊ณ ๋งํ๋ค. ๊ทธ๋ โIT ๋ถ์์์ ์ฌ๋ฌ ์ญํ ์ ๋งก์์์ผ๋ฉฐ, CIO๊ฐ ๋ ๋ค์๋ ๋ชจ๋์ ์๊ฒฌ์ ๊ฒฝ์ฒญํ๋ ๋ฐ ์ง์คํ๋ค. ์๋ก ์ ์๋ ๋งํผ ๋๋ฃ๋ค์ด ํ์ ์ ํฐ ๊ธฐ๋๋ฅผ ๊ฑธ๊ณ ์๋ค๊ณ ๋๋๋ค. ๊ทธ๋์ ์์งํ ๋ํ๋ฅผ ์ถ๊ตฌํ๊ณ ๋ชจํธํจ์ ํผํ๋ ค๊ณ ํ๋ค. ๋ค๋ง, ๊ฒฝ์ฒญํ๋ค๋ ๊ฒ ์ฑ ์์ ๋๊ธด๋ค๋ ๋ป์ ์๋๋ค. ์ด๋ค ์ ์์ ๋ฐ์๋ค์ด๊ณ ์ด๋ค ์ ์์ ๊ฑฐ์ ํ๋ฉฐ, ์ ํ์๋ ๋๋ฆ์ ์ด์ ๋ฅผ ์ค๋ช ํ๋ ค๊ณ ํ๋คโ๋ผ๊ณ ์ค๋ช ํ๋ค.
์ฝ๋ผ์ฐํฐ๋ ๋ ๋ค๋ฅธ ์กฐ์น๋ก ์ค๋์ ์ด์คํํธ์์ ์งํ๋๋ โ๋ ๊ฐ์ง ๋ฌธ์ , ๋ ๊ฐ์ง ํด๊ฒฐ์ฑ โ ํ๋ก๊ทธ๋จ์ ๋ค์ ๋์ ํ๋ค. ์ด๋ ์ง์๋ค์๊ฒ ์๋ฐ์ ์ผ๋ก ๋ ๊ฐ์ง ๋ฌธ์ ๋ฅผ ์ ์ํ๊ณ ๋ ๊ฐ์ง ํด๊ฒฐ์ฑ ์ ์ ์ํด ๋ฌ๋ผ๊ณ ์์ฒญํ๋ ๋ฐฉ์์ด๋ค. ๊ทธ๋ ์์ง๋ ๋ด์ฉ์ ์ง์ ๊ฒํ ํด, ๋๋ฉด ๋ฏธํ ์์ ์๊ฒฌ์ ๊ณต์ ํ๊ณ ์ ์์ ํ๋น์ฑ์ ๋ ผ์ํ๋ฉฐ ํ์ ์กฐ์น๊ฐ ํ์ํ ์ฌํญ์ ํ๊ฐํ๋ค. ๊ทธ๋ ์ด ํ๋ก๊ทธ๋จ์ด ๋๋ฃ๋ค๊ณผ์ ์ ๋ขฐ๋ฅผ ๋ค์ง๋ ๋ฐ ๋งค์ฐ ํจ๊ณผ์ ์ด์๋ค๊ณ ๋ถ์ํ๋ค.
์ผ๋ถ ์๊ฒฌ์ ๊ฒฝ๋ ฅ ๊ฐ๋ฐ ๊ธฐํ๋ ๊ธฐ์ ์ ๋ฌธ์ ์ ๊ดํ ๊ฒ์ด์์ง๋ง, ๊ฐ์ฅ ๋ง์ด ์ ๊ธฐ๋ ๋ถ๋ง์ ๋ด๋ถ ์ปค๋ฎค๋์ผ์ด์ ๋ฌธ์ ์ ์ธ๋ ฅ ๋ถ์กฑ์ด์๋ค. ์ฝ๋ผ์ฐํฐ๋ ๋ชจ๋ ์ฌ๋๊ณผ ๋ํ๋ฅผ ๋๋๋ฉฐ, ์์ ์ด ๊ฐ์ ํ ์ ์๋ ๋ถ๋ถ๊ณผ ๊ทธ๋ ์ง ๋ชปํ ๋ถ๋ถ์ ๋ช ํํ ์ค๋ช ํ๋ค. ์๋ฅผ ๋ค์ด ๊ณต๊ณต ๋ถ๋ฌธ์ ๊ฒฝ๋ ฅ ์ฒด๊ณ๋ ์ฑ์ฉ์ ์๊ฒฉํ ์ ์ฐจ์ ๋ฐ๋ผ ์งํ๋๊ธฐ ๋๋ฌธ์ CIO๊ฐ ์ํฅ์ ๋ฏธ์น ์ ์๋ ์ฌ์ง๊ฐ ๊ฑฐ์ ์๋ค.
์ฝ๋ผ์ฐํฐ๋ โ๋ชจ๋ ์ด์๋ฅผ ๋ฅ๋์ ์ผ๋ก ํด๊ฒฐํ๋ ค๊ณ ํ๋ค. ๊ตฌ์ฒด์ ์ธ ๋ฌธ์ ๋ผ๊ธฐ๋ณด๋ค ๋ณํ์ ๋ํ ๋ง์ฐํ ์ ํญ์ฒ๋ผ ๋๊ปด์ง๋ ๋ถ๋ถ์ ๋ํด์๋ ๊ตฌ์ฑ์์ ๋ด์ ๋๊ธฐ์ ์ฑ ์๊ฐ์ ๋์ด๋ด๋ ๋ฐ ์ง์คํ๋ค. ๊ธฐ๊ด์ ์ ๋ต์ด ๋ฌด์์ด๋ฉฐ, ๋ชฉํ๋ฅผ ๋ฌ์ฑํ๊ธฐ ์ํด ๊ฐ์๊ฐ ์ด๋ค ์ญํ ์ ์ํํด์ผ ํ๋์ง ์ค๋ช ํ๋ ๊ณผ์ ์ด ๋งค์ฐ ์ค์ํ๋ค. ๊ฒฐ๊ตญ ์ฌ๋๋ค์ ์์ ์ด ์ด๋ค ํ๊ฒฝ์์ ์ผํ๊ณ ์๋์ง, ๊ทธ๋ฆฌ๊ณ ์์ ์ ์ผ์ด ์ ์ฒด ๊ทธ๋ฆผ์ ์ด๋ค ์ํฅ์ ๋ฏธ์น๋์ง ์ ๊ถ๋ฆฌ๊ฐ ์๋คโ๋ผ๊ณ ๊ฐ์กฐํ๋ค.
์กฐ์ง์ ์ฐธ์ฌ์ ๋ชฐ์ ์ ํ๋ฃจ์์นจ์ ๋ง๋ค์ด์ง์ง ์๊ธฐ ๋๋ฌธ์, ์ฝ๋ผ์ฐํฐ๋ ๋ถ์์ฅ๊ณผ ์๋น์ค ๋งค๋์ ๋ฅผ ํฌํจํ ์ง์๋ค๊ณผ ์ ๊ธฐ์ ์ผ๋ก ๋ง๋๋ฉฐ ์ํต์ ์ด์ด๊ฐ๊ณ ์๋ค.
์ด์คํํธ์ ๊ฒฝ์ฐ IT ๋ถ์ ๊ท๋ชจ๊ฐ ํฐ ํธ์ ์ํ์ง๋ง, ์ค์๊ธฐ์ ์์๋ CIO๋ฅผ ํฌํจํด ๋ช ๋ช ์ ๋๋ ๊ตฌ์ฑ์๋ง์ผ๋ก IT ๋ถ์๋ฅผ ์ด์ํ๋ ๊ฒฝ์ฐ๊ฐ ๋ง๋ค. ์๋น ๋ถ๋ถ์ ์ธ๋ถ ์ปจ์คํดํธ๋ ๋ฒค๋๊ฐ ๋งก์ ์ผ์ ์งํํ๋ค. ์ด๋ฐ ๊ตฌ์กฐ์์๋ ์ฌ๋ฌ ํ๋ก์ ํธ์ ๊ฑธ์ณ ์์์ ์กฐ์จํ๋ ์ ๋ฌด์ ์ค์ IT ์ด์ ์ ๋ฌด๋ฅผ ๋์์ ์ฒ๋ฆฌํด์ผ ํ๋ฏ๋ก ๋ถ๋ด์ด ํฌ๋ค. ํด๋ผ์ฐ๋ ์์์์ฑ์ ํ๋์ ๋ฐฉ๋ฒ์ด ๋ ์ ์์ง๋ง, ๋ง์ CIO๊ฐ ๋ฒค๋ ์ข ์์ ํผํ๊ธฐ ์ํด ๋ด๋ถ ์ญ๋์ ๋ ํ๋ณดํ๊ธธ ์ํ๋ค.
IT ์ธ๋ ฅ์ด 3๋ช ๋ฟ์ธ ํ ์ค์ ์๋ฃ๊ธฐ์ CIO๋ โ์ธ์ฌ๋ฅผ ๋์ด์ค๋ ๊ฒ๋, ๋ถ์ก์๋๋ ๊ฒ๋ ์ด๋ ค์ ๊ฒฐ๊ตญ ์์์์ฑ์ ํ ์๋ฐ์ ์๋คโ๋ผ๊ณ ๋งํ๋ค. ๊ทธ๋ โ์ ๋ฌด๋ฅผ ์ธ๋ถ๋ก ๋๊ฒจ ๋ด๋ถ ์์์ ํ๋ณดํ๋ ค๋ฉด ํ์ฌ์ ๋ ธํ์ฐ๊ฐ ๋น ์ ธ๋๊ฐ ์ํ๋ ๊ฐ์ํด์ผ ํ๋ค. ํ์ง๋ง ์ง๊ธ์ผ๋ก์ ๋ค๋ฅธ ์ ํ์ง๊ฐ ์๋ค. ๋๊ธฐ์ ์์ค์ ์ฐ๋ด์ ์ ์ํ ์ ์๊ณ , ์ด์ง์ด ์ฆ์ IT ์ธ์ฌ์๊ฒ ๊พธ์คํ ๋๊ธฐ๋ฅผ ๋ถ์ฌํ๊ธฐ๊ฐ ๋งค์ฐ ์ด๋ ต๋ค. ์ฌ๋์ ๋ฝ์ ๊ต์กํ๊ณ , ์กฐ๊ธ์ฉ ์ฑ์ฅํ๋ ๋ชจ์ต์ ์ง์ผ๋ณด๋ค๊ฐ ๊ฒฐ๊ตญ ๋ ๋๋ ์ํฉ์ด ๋ฐ๋ณต๋๊ณ ์๋ค. ๊ฒ๋ค๊ฐ ์๋ฃ ์ฐ์ ์ ์ ๋ฌธ์ฑ์ด ๋งค์ฐ ๋์ ํ์ํ ์ญ๋์ ๊ฐ์ถ ์ฌ๋์ด ๋๋ฌผ๋คโ๋ผ๊ณ ์ค๋ช ํ๋ค.
๊ธฐ์ ์ญ๋์ ๊ฐ์ถ ์ธ์ฌ์๊ฒ ์์ฅ์ ์ธ์ ๋ ๋งค๋ ฅ์ ์ธ ์กฐ๊ฑด์ ๋ด์ธ์ด๋ค. ํนํ ๋ฏผ๊ฐ ๊ธฐ์ ์ ์ฑ์ฉ์ ์ ์ฐ์ฑ๊ณผ ๋ค์ํ ๊ฒฝ๋ ฅ ๊ฒฝ๋ก๋ฅผ ์ ๊ณตํ ์ ์์ด ๊ณต๊ณต ๊ธฐ๊ด๋ณด๋ค ์ธ์ฌ ์ ์น๊ฐ ํจ์ฌ ์ฝ๋ค.
์ฝ๋ผ์ฐํฐ๋ โ๊ณต๊ณต ๋ถ๋ฌธ์ ๋ฏผ๊ฐ ๊ธฐ์ ์ด ์์ต์ฑ์ด ๋ฎ๋ค๊ณ ํ๋จํด ํฌ์ํ์ง ์๋ ์ฃผ์ ๋ฅผ ์ฐ๊ตฌํ๊ณ , ํ๊ตฌํ๊ณ , ๊น์ด ํ๊ณ ๋ค ๊ธฐํ๋ฅผ ์ ๊ณตํ๋ค. ๊ณต๊ณต ๊ธฐ๊ด์ ๊ณต๋์ฒด์ ์ด์ต์ ๋ชฉํ๋ก ํ๊ณ , ์ฅ๊ธฐ์ ์ธ ํฌ์๋ฅผ ๊ฐ๋นํ ์ ์๋ ๊ตฌ์กฐ๋ฅผ ๊ฐ๊ณ ์๋คโ๋ผ๊ณ ๋งํ๋ค.
์ธ๊ณ ์ค์ ๊ธ๋ก๋ฒ ์งํ์ ๋ฐ๋ฅด๋ฉด, CIO๋ IT ์์๋ฅผ ์ถฉ์กฑํ๊ธฐ ์ํด ์๋ก์ด ์ธ์ฌ ์ฑ์ฉ๊ณผ ๊ธฐ์กด ํ์ ๊ต์ก์ ์ฐ์ ์์๋ก ๋๊ณ ์๋ค. ์ด๋ ์ฌ๊ต์ก๊ณผ ์ญ๋ ๊ฐํ๋ ์ธ์ฌ ํ๋ณด์ ์ ์ง ๊ณผ์ ์์ ๋ฐ์ํ๋ ์ฌ๋ฌ ๋ฌธ์ ๋ฅผ ๊ทน๋ณตํ๋ ๋ฐ ํจ๊ณผ์ ์ผ ์ ์๋ค.
์ธ๊ณ ์ค ์ดํ๋ฆฌ์์ ๋น์ฆ๋์ค ํธ๋์คํฌ๋ฉ์ด์ ๋ฐ ์คํ ์ฑ ์์ ์๋ง๋์๋ผ ํผ๋ํ๋ก๋ โ์์ฅ์ด ๋งค์ฐ ๊ฒฝ์์ ์ด๊ธฐ ๋๋ฌธ์, ์ธ์ฌ๋ฅผ ์ ์งํ๋ ค๋ฉด ์ด์ง์ ๋ง์ ๋ฐฉ๋ฒ์ด ํ์ํ๋คโ๋ผ๊ณ ๋งํ๋ค. ๊ทธ๋ โ๊ธฐ์ ์ด ์ถฉ๋ถํ ๋ณด์๊ณผ ํจ๊ป ์๊ทน์ ์ด๊ณ ๋ณด๋ ์๋ ํ๊ฒฝ์ ์กฐ์ฑํ๋ฉด, ๊ตฌ์ฑ์ ์ญ์ ๋ค๋ฅธ ๊ธฐํ๋ฅผ ์ฐพ๋ ๋์ ํ์ฌ ์ ๋ฌด์ ์ง์คํ ์ ์๋ค. ๋ง์ ์ง์์ด ๊ฐ๋นํ๊ธฐ ์ด๋ ค์ด ์ ๋ฌด๋ฅผ ๊ณผ๋ํ๊ฒ ๋ ์๊ณ ์๋ค๊ณ ๋๋ผ๋๋ฐ, ์ด๋ค์ด ํนํ ๊ฐ์น๊ฐ ๋์๋ฐ๋ ๋ถ๊ตฌํ๊ณ ์ง์์ด ๋ถ์กฑํ ๊ฒฝ์ฐ๊ฐ ๋ง๋ค. ๋ฐ๋ผ์ ํ์ฌ๊ฐ ์ด๋ค์ ์ง์ํ ์ ๊ท ์ธ๋ ฅ์ ์ฑ์ฉํ๊ฑฐ๋ ๊ต์ก์ ํฌ์ํ๋ฉด ์ฌ๋ฆฌ์ ์์ ๊ฐ์ ์กฐ์ฑํ๊ณ ์ถฉ์ฑ๋๋ฅผ ๋์ผ ์ ์๋คโ๋ผ๊ณ ๋ถ์ํ๋ค.
์ค์ ๋ก ์ฝ๋ผ์ฐํฐ๋ ์กฐ์ง์ ๊ท ํ ์๋ ์ด์๊ณผ ๊ด๋ฆฌ ์ญ๋์ ๋ท๋ฐ์นจํ๋ โ์ง์์ ํ์ตโ์ ๋ฌด์๋ณด๋ค ์ค์ํ๊ฒ ์ฌ๊ธด๋ค. IT ๊ต์ก ์์ฐ์ ์ถฉ๋ถํ์ง ์์ง๋ง, ๊ตฌ์ฑ์์ด ์ ๊ธฐํ ์๊ตฌ๋ฅผ ์ถฉ์กฑํ ํ์ค์ ๋์์ ์ผ๋ถ ๋ง๋ จ๋ผ ์๋ค.
๋ค๋ง ์ฝ๋ผ์ฐํฐ๋ โ์ด๋ฐ ๊ฒฝ์ฐ์๋ ํ๊ณ ํ ์์ง๊ฐ ํ์ํ๋ค. ๊ธฐ๊ด์ด ํฌ์ ํ ๋น์ฉ์ด ์๋ ๋งํผ ๊ต์ก์ ๊ฒฐ๊ณผ๋ฅผ ๋ด์ผ ํ๋ค. ์ฌ์ด๋ฒ๋ณด์์ฒ๋ผ ๋ณํ๊ฐ ๋น ๋ฅธ ์์ญ์ ๋ ํฐ ํฌ์๋ ์๊ตฌ๋๋คโ๋ผ๊ณ ์ค๋ช ํ๋ค.
CIO๋ ๊ตฌ์ฑ์์ ์ ๋๋ก ์ง์ํ๊ณ , ๊ถํ์ ๋ถ์ฌํ๋ฉฐ, ๋๊ธฐ๋ฅผ ๋์ด๋ ์ ๋ฌด๋ฅผ ๋ช ํํ ๋ถ์ฌํด์ผ ํ๋ค๋ ์ ์ ์ค์ํ๊ฒ ์ฌ๊ธฐ๊ณ ์๋ค. ๋ํ ๋ณต์ง ์ ๋๋ฅผ ๋ง๋ จํ๊ธฐ ์ํด HR ๋ถ์์ ๊ธด๋ฐํ ํ๋ ฅํ๋ ๊ฒ๋ ํ์ ์์๋ก ๊ผฝํ๋ค.
Gi๊ทธ๋ฃน ์กฐ์ฌ์ ๋ฐ๋ฅด๋ฉด, ์ดํ๋ฆฌ์ IT ๊ตฌ์ง์๊ฐ ์ฑ์ฉ ๊ธฐ์ ์ ์ ํํ ๋ ์ฐ์ ์์๋ก ๊ณ ๋ คํ๋ ์์๋ ๊ธ์ฌ, ํ์ด๋ธ๋ฆฌ๋ ๊ทผ๋ฌด ํํ, ์ผ๊ณผ ์ํ์ ๊ท ํ, ๊ณผ๋ํ ์คํธ๋ ์ค๊ฐ ์๋ ์ง๋ฌด, ๊ฒฝ๋ ฅ ๊ฐ๋ฐ ๋ฐ ์ฑ์ฅ ๊ธฐํ ์์ด์๋ค.
๋ค๋ง ์ธ์ฌ ๊ด๋ฆฌ๋ผ๋ ๊ณผ์ ๋ฅผ ํด๊ฒฐํ๊ธฐ ์ํด์๋ ๋ ๋ค๋ฅธ ์์๊ฐ ํ์ํ๋ค. CIO ์ค์ค๋ก ์์ ์ ๋ฆฌ๋์ญ ์ญํ ์ ๋ ๋ช ํํ ์๊ฐํด์ผ ํ๋ค๋ ์ ์ด๋ค. ํ์ฌ ์ดํ๋ฆฌ์ IT ์ฑ ์์๋ค์ ๋ฆฌ๋์ญ ๊ด๋ จ ์์๋ฅผ ํต์ฌ ์ญ๋ ์ค ๊ฐ์ฅ ๋ฎ์ ์์์ ๋๊ณ ์๋ค. ์ธ๊ณ ์ค ์กฐ์ฌ์์๋ ๊ธฐ์ ์ ๋ฌธ์ฑ, ์ ๋ต์ ๋น์ , ํ์ ์ญ๋์ด ์ต์ฐ์ ์ผ๋ก ๊ผฝํ ๋ฐ๋ฉด, ๋ฆฌ๋์ญ์ ํ์ฐธ ๋ค๋ก ๋ฐ๋ ธ๋ค. ํ์ง๋ง CIO์ ๋ฆฌ๋์ญ์ ์กฐ์ง ์ด์์ ๊ทผ๊ฐ์ด์ด์ผ ํ๋ค. ์ด๋ ํน์ ๊ฒฐ์ ์ ์๊ฒฌ ์ฐจ์ด๊ฐ ์์ ๋์๋ ๋ณํจ์์ด ์ค์ํ ์ญํ ์ ํ๋ค.
์ฝ๋ผ์ฐํฐ๋ โ๋ฆฌ๋๋ก์ ์
๋ฌด ๊ณต๊ฐ์์์ ์กด์ฌ๊ฐ์ ์ค์ํ๊ฒ ์๊ฐํ๋คโ๋ผ๊ณ ๋งํ๋ค. ๊ทธ๋ โ์ด์คํํธ๋ ์ค๋์ ๋ถํฐ ์ฌํ ๊ทผ๋ฌด์ ์ค๋งํธ ์
๋ฌด๋ฅผ ์ ๋ํํด ๋๊ตฌ๋ ํ์ํ๋ฉด ์ด์ฉํ ์ ์๋ค. ๊ฐ์ธ์ ์ผ๋ก๋ ์ฌ๋ฌด์ค์์ ์ผํ๋ ๊ฒ์ ์ ํธํ์ง๋ง, ์ฌ์ํ๊ณผ ์
๋ฌด์ ๋ฐธ๋ฐ์ค๋ฅผ ์กด์คํ๋ฉฐ ์ ์ฐ ๊ทผ๋ฌด์ ๋ฐ๋ํ์ง ์๋๋ค. ๋ค๋ง ๋๋ ๋งค์ผ ํ์ฅ์ ๋์จ๋ค. ๋๋ฃ๋ค๋ ๋ด๊ฐ ์ด๊ณณ์ ์๋ค๋ ์ฌ์ค์ ์๊ณ ์๋คโ๋ผ๊ณ ์ ํ๋ค.
dl-ciokorea@foundryco.com
์ด๋ฒ MOU๋ ๊ฐ์ ๋ ์ด์ฌ๋ช ๋ํต๋ น์ด ์ํํธ๋ฑ ํฌ ์์ ์ ํ์ฅ, Arm์ ๋ฅด๋ค ํ์ค CEO์ ๋ฉด๋ดํ ๊ฒ์ ๊ณ๊ธฐ๋ก ์ถ์ง๋ ๊ฒ์ผ๋ก, ํ๊ตญ๊ณผ ์ํํธ๋ฑ ํฌยทArm ๊ฐ ํ๋ ฅ ํ๋ ๊ฐ๋ฅ์ฑ์ ๋ ผ์ํ ๋ฐ ๋ฐ๋ฅธ ๊ฒ์ด๋ค.
ํ์ฝ์๋ โฒ์ฐ์ ๋ง์ถคํ ์ธ์ฌ 1,400๋ช ์์ฑ โฒ๊ธฐ์ ๊ต๋ฅ ๋ฐ ์ํ๊ณ ๊ฐํ โฒ๋ํ ๊ฐ ์ฐ๊ณ ํ๋ โฒR&D ํ๋ ฅ ๋ฑ์ด ํฌํจ๋๋ค. ์ฐ์ ๋ถ์ Arm์ ํ์ ๋ ผ์๋ฅผ ์ํ ์ค๋ฌดํ์์ฒด๋ฅผ ๊ตฌ์ฑํด ์ธ๋ถ ์ถ์ง ๋ฐฉ์์ ๋ง๋ จํ ๊ณํ์ด๋ค.
ํนํ ์ฐ์ ๋ถ๋ Arm๊ณผ ํจ๊ป โArm ์ค์ฟจ(Arm School, ๊ฐ์นญ)โ์ ์ค๋ฆฝํด 2026๋ ๋ถํฐ 2030๋ ๊น์ง ์ฝ 1,400๋ช ์ IP ์ค๊ณ ์ ๋ฌธ ์ธ๋ ฅ์ ์์ฑํ๋ค๋ ๊ตฌ์์ด๋ค. Arm์ ์ ํยท๊ตฌ๊ธยทMS ๋ฑ ๊ธ๋ก๋ฒ ๋น ํ ํฌ ๋ฐ ์ผ์ฑยท์๋น๋์ยทํ์ปด ๋ฑ ์ฃผ์ ๋ฐ๋์ฒด ๊ธฐ์ ์ด ํ์ฉํ๋ ํต์ฌ ์ค๊ณ ํ๋ซํผ์ผ๋ก, ์ ๋ถ๋ ์ด๋ฒ ํ๋ ฅ์ด ๊ตญ๋ด ์์คํ ๋ฐ๋์ฒด ๊ฒฝ์๋ ฅ ๊ฐํ์ ๊ธฐ์ฌํ ๊ฒ์ผ๋ก ๊ธฐ๋ํ๊ณ ์๋ค.
๊ณต์ ์ ์ฅ๋ฌธ์ ๋ฐ๋ฅด๋ฉด ์ฐ์ ๋ถ๋ ๋ฐ๋์ฒด ํน์ฑํ ๋ํ์ ์ง์ ์ ํฌํจํ ๊ด๋ จ ์ ์ฐจ๋ฅผ ์ฐจ์ง ์์ด ์ถ์งํ ๊ณํ์ด๋ฉฐ, ๊ด์ฃผ๊ณผํ๊ธฐ์ ์์ ์ฐ์ ๊ฒํ ๋์์ ๋๊ณ ์๋ค.
๊น์ ๊ด ์ฐ์ ๋ถ ์ฅ๊ด์ โ์ด๋ฒ ์ํด๊ฐ์๋ฅผ ํตํด AI ๋ฐ๋์ฒด ์ฐ์ ์ ์ด๋ ํต์ฌ ์ธ๋ ฅ ์์ฑ ๊ธฐ๋ฐ์ ๋ง๋ จํ๋คโ๋ฉฐ โAI ์๋์ ๋๋นํด ๊ธ๋ก๋ฒ ๊ธฐ์ ๋ค๊ณผ์ ํ๋ ฅ์ ์ง์ ํ๋ํ๊ฒ ๋คโ๋ผ๊ณ ๋งํ๋ค.
ํํธ, Arm์ ์ง๋ถ ์ฝ 90%๋ฅผ ๋ณด์ ํ ์ผ๋ณธ ์ํํธ๋ฑ ํฌ์ ์์ ์ ํ์ฅ์ ์ด๋ฒ ํ์ฝ์ ์ํ ์ ๊ฒฌ์์ โ์์ผ๋ก ๋ชจ๋ ๊ตญ๊ฐ์ ๊ธฐ์ ๋ค์ ASI ์๋๋ฅผ ์ค๋นํ์ฌ์ผ ํ๊ณ , ๊ตญ๋ฏผ๋ค์๊ฒ ๋ณดํธ์ ์ ๊ทผ๊ถ์ ๋ณด์ฅํ ์ ์๋๋ก ์ญ๋์ ์ง์คํด์ผ ํ๋คโ๋ผ๋ฉฐ โASI๋ฅผ ๊ตฌํํ๊ธฐ ์ํด์๋ ์๋์ง, ๋ฐ๋์ฒด, ๋ฐ์ดํฐ, ๊ต์ก์ ๋ค ๊ฐ์ง ์์์ด ํ์์ โ์ด๋ผ๊ณ ๊ฐ์กฐํ๋ค.
์ ํ์ฅ์ ๋ํ ํ๊ตญ์ ์ํฉ์ ๊ณ ๋ คํ ๋, ASI ๊ตฌ์ถ์ ์ํด์๋ ๋ฐ์ดํฐ์ผํฐ์ ๋ํญ์ ์ธ ์ฆ์ค์ด ํ์ํ๋ฉฐ, ์ด๋ฅผ ์์ ์ ์ผ๋ก ๋ท๋ฐ์นจํ ์ ์๋ ์๋์ง ํ๋ณด์ ๋์ฑ ํ์จ์ผ ํ๋ค๊ณ ์กฐ์ธํ๋ค.
jihyun.lee@foundryco.com
Q: ์์ง๋์ด๋ก์์ ๊ฒฝ๋ ฅ์ ์์ํ ์ด๊ธฐ ์์ ๊ณผ, ์ดํ ์ปค๋ฆฌ์ด์ ๋ฐฉํฅ์ ๋ฐ๊พธ๊ฒ ๋ ๊ณ๊ธฐ๋ ๋ฌด์์ธ๊ฐ?
A: 1989๋
๋๋ ๋ฏธ์ฐ๋น์๊ฐ์ธ์ด(ํ ๋ฏธ์ฐ๋น์์ผ๋ฏธ์ปฌ)์ ์์ฐ๊ธฐ์ ์์ง๋์ด๋ก ์ ์
์
์ฌํ๋ค. ๋ฐฐ์น๋ ๊ณณ์ ์ค์นด์ผ๋งํ ๊ตฌ๋ผ์ํค์์ ๋ฏธ์ฆ์๋ง ์ฌ์
์๋ก, ๋๊ท๋ชจ ์์ ยทํํ ์ฐ์
๋จ์ง์์ ํ๋ ์์ง๋์ด๋ง ์
๋ฌด๋ฅผ ๋งก์ผ๋ฉฐ ์ปค๋ฆฌ์ด์ ์ฒซ๊ฑธ์์ ๋ด๋๋ ๋ค.
์ ํ์ ์ 1996๋ ์ ์ฐพ์์๋ค. ๋ฏธ๊ตญ ๋๋ถ์ ๋ณด์คํด๊ณผ ์๋ถ ์ํ๋์์ค์ฝ์ ์ ๊ท ๊ฑฐ์ ์ ์ค๋ฆฝํ๋ค๋ ๊ณํ์ด ์ถ์ง๋๋ฉด์, ๋ฏธ ์๋ถ ๊ฑฐ์ ์ ์ด๊ธฐ ๋ฉค๋ฒ๋ก ์ ๋ฐ๋ผ ์ค๋ฆฌ์ฝ๋ฐธ๋ฆฌ์ ์ฃผ์ฌํ๊ฒ ๋๋ค. ๋น์์๋ ์๋์ฐ 95์ ๋ฑ์ฅ, ์ธํฐ๋ท์ ๋์คํ, e๋น์ฆ๋์ค๊ฐ ๋ง ํ๋ํ๋ ์๊ธฐ์๋ค. ๋ฏธ๊ตญ ์ ์ฒด ํฌ์๊ธ์ ์ฝ 3๋ถ์ 1์ด ๋ชจ์ธ๋ค๋, ์ธ๊ณ ์ต์ ์ ์ ๊ธฐ์ ๊ณผ ์๋ณธ์ด ์ง๊ฒฐํ ํ์ฅ์ ๋ชธ์ ๋๊ฒ ๋ ๊ฒ์ด๋ค.
3๋ ๊ฐ์ ์ฃผ์ฌ๋ฅผ ๋ง์น๊ณ ๋ฏธ์ฆ์๋ง๋ก ๋ณต๊ทํด ๋ค์ ์์ฐ๊ธฐ์ ์ ๋ฌด๋ฅผ ๋งก์์ง๋ง, ๋ง์ ์์๋ โ๋์๊ฐ๊ธฐ ์ด๋ ค์ด ์ธ๊ณ๋ฅผ ๋ณด์๋ฒ๋ ธ๋คโ๋ ๊ฐ๊ฐ์ด ์๋ฆฌ ์ก์๋ค. ์ค๋ฆฌ์ฝ๋ฐธ๋ฆฌ์์ ๊ฒฝํํ ์๋๊ฐ, ํ์ , ๋ฏธ๋๋ฅผ ํฅํ ๋์ ์ ์ ์ ์๊ณ ๋ ๋ค์๋ ์ด์ ์ ์ผ์์ผ๋ก ๋ณต๊ทํ ์ ์์๋ค.
๊ฒฐ๊ตญ ์ ๋ ์ค์ค๋ก ์ง์ํด ์ ๋ณด์์คํ ๋ถ๋ฌธ์ผ๋ก ๋ถ์๋ฅผ ์ฎ๊ธฐ๊ธฐ๋ก ํ๋ค. ์ดํ DX๋ฅผ ํฌํจํ ๋ค์ํ ํ๋ก์ ํธ๋ฅผ ๋ด๋นํ๋ฉฐ ๊ธฐ์ ๊ณผ ๊ฒฝ์์ ์๋ ์ญํ ์ ํ๊ฒ ๋๋ค. ๊ทธ๋ฆฌ๊ณ 2021๋ , ๋ฏธ์ฐ๋น์ ๋จธํฐ๋ฆฌ์ผ์ CIO๋ก ์๋ฆฌ๋ฅผ ์ฎ๊ฒผ๊ณ , ์ง๊ธ์ ๊ธฐ์ ์ ๋์งํธ ์ ๋ต์ ์ด๋๋ ์์น์์ ๋ฏธ๋๋ฅผ ํฅํ ๋์ ์ ์ด์ด๊ฐ๊ณ ์๋ค.
Q: ERP ํ๋ก์ ํธ๋ฅผ ์ธ ๋ฒ์ด๋ ์ถ์งํ๋ค๊ณ ๋ค์๋ค. ์ด๋ค ์ ์ด ๊ฐ์ฅ ์ด๋ ค์ ๋?
A: ๋์ ๊ฒฝ๋ ฅ์์ ๊ฐ์ฅ ํฐ ๋์ ์ ๋จ์ฐ ERP ๋์
ํ๋ก์ ํธ์๋ค. ์ง๊ธ๊น์ง ์ด ์ธ ๋ฒ, ์ค๋จ ์๊ธฐ์ ๋น ์ง ERP ํ๋ก์ ํธ๋ฅผ ๋ค์ ์ด๋ ค๋ธ ๊ฒฝํ์ด ์๋ค. ๊ฐ๊ฐ์ ํ๋ก์ ํธ๋ ์ ์์๊ฐ ๋ํญ์ ๋น ์ ธ ์ฌ์ค์ ๋ฉ์ถฐ์ ์ํ์์ ์ ๊ฐ ํฌ์
๋ผ, ์ ์ฒด ๊ตฌ์กฐ๋ฅผ ์ ๋นํ๊ณ ๋ค์ ๊ถค๋์ ์ฌ๋ ค ์์ฑ๊น์ง ์ด๋์ด์ผ ํ๋ ์ํฉ์ด์๋ค. ๊ธ์ก๋ ๊ท๋ชจ๋ ๋ฐฉ๋ํด, CIO๋ก์์ ์ฌ๊ณ ๋ฐฉ์๊ณผ ํ๋ ์์น์ ํ์ฑํ ๋งค์ฐ ์ค์ํ ๊ฒฝํ์ด์๋ค.
๋ด ๊ฒฝ๋ ฅ์์ ๋ ํนํ ์ ์ด ์๋ค๋ฉด, ์์ฐ๊ธฐ์ ์์ IT๋ก ์ปค๋ฆฌ์ด๋ฅผ ์ ํํ ์ , ๊ทธ๋ฆฌ๊ณ ์ค๋ฆฌ์ฝ๋ฐธ๋ฆฌ ํ๊ฐ์ด๋ฐ์ ์ผํ ๊ฒฝํ์์ ๋น๋กฏ๋ ๊ฒ์ด๋ผ ์๊ฐํ๋ค. ๊ท๊ตญ ํ์๋ ๊ธฐ์ ๋ด๋ถ ์ ๋ฌด์ ๊ทธ์น์ง ์๊ณ ๋ค์ํ ์ ๊ณ์์ ๊ฒฝํ์ ์์๋ค. ์๋ฅผ ๋ค์ด ์์ ํํ๊ณต์ ํํ์์์ IT ๊ด๋ จ ํ๋, ๊ธฐ์ ๊ฐ ๊ฑฐ๋์ ์ ์ํ(EDI) ์ถ์ง, ๊ตญ๋ด์ธ ๋ํ ๋์ข ๊ธฐ์ 22๊ฐ์ฌ๊ฐ ์ฐธ์ฌํ ๊ธ๋ก๋ฒ ํํ์ ํ ์ด์ปค๋จธ์ค ํ๋ซํผ ๊ตฌ์ถ ๋ฑ ์ ๊ณ ์ ์ฒด๋ฅผ ์์ฐ๋ฅด๋ ํ๋ก์ ํธ์๋ ๊ด์ฌํ๋ค.
โํ์ฅ๊ณผ ๋ณธ์ฌโ, โ๊ตญ๋ด์ ํด์ธโ, โ์ ๋ฌด์ ITโ ๊ฐ์ด ๊ฒฝ๊ณ๋ฅผ ๋๋๋ค๋ฉฐ ์ผํด์จ ๊ฒฝํ์ ํ์ฌ CIO๋ก์์ ์์ผ์ ํ๋จ๋ ฅ์ผ๋ก ์ด์ด์ง๊ณ ์๋ค.
์ ๊ฐ ์ค์ํ๊ฒ ์ฌ๊ธฐ๋ ๊ฒ์ โ๋์์ ์ผ์ ์ง์คํด ์ต์ ์ ๋คํ๋ ๊ฒโ์ด๋ค. ์ง๋์น๊ฒ ๊ตฌ์ฒด์ ์ธ ๋ชฉํ๋ฅผ ์ธ์ฐ๋ฉด ์คํ๋ ค ์ฅ๊ธฐ์ ๊ฐ๋ฅ์ฑ์ ์ขํ๋ค๊ณ ์๊ฐํ๊ธฐ ๋๋ฌธ์, ์๋์ ์ผ๋ก ๋ช ํํ ๋ชฉํ๋ฅผ ์ ํด๋์ง ์๊ณ ์ง๊ธ ์ด ์๊ฐ์ ๋ชฐ์ ํ๋ ํ๋๋ฅผ ์ ์งํ๊ณ ์๋ค.
ERP์ฒ๋ผ ๋๊ท๋ชจ ํ๋ก์ ํธ์์๋ ์์์น ๋ชปํ ๋ฌธ์ ์ ๋๊ด์ด ๋์์์ด ๋ฐ์ํ๋ค. ๊ทธ ์์์๋ โ๋๋ง์น์ง ์๋๋คโ, โ๋๊น์ง ์ฑ ์์ ๋คํ๋คโ๋ ์์ธ๋ฅผ ์ผ๊ด๋๊ฒ ์ง์ผ์๋ค. ๊ฒฝํ์ ์๊ณ , ์ค์ค๋ก ์ฌ๊ณ ํ๊ณ , ์์ ์ ๊ธฐ์ค์ ๋ฐํ์ผ๋ก ์ ๋ต์ ์ธ์ฐ๋ ๊ฒ. ์ด ๋ถ๋ถ์ด ๋์ ๋ฆฌ๋์ญ์ ๊ทผ๊ฐ์ด๋ค.
๊ทธ๋ฆฌ๊ณ ๋ฌด์๋ณด๋ค ์ค์ํ ๊นจ๋ฌ์์ ์ด๊ฒ์ด๋ค. โํด์ธ๋ฅผ ์์์ผ ์ผ๋ณธ์ ์ดํดํ ์ ์๊ณ , ํ์ฌ๋ฅผ ์์์ผ ์์ฌ๋ฅผ ๋ณผ ์ ์์ผ๋ฉฐ, ์ฌ๋์ ์ดํดํด์ผ ๋น๋ก์ ์์ ์ ์ดํดํ ์ ์๋ค.โ ์ด ํต์ฐฐ์ด ์ ๊ฒ๋ ๊ฐ์ฅ ํฐ ์์ฐ์ด๋ฉฐ, CIO๋ก์ ์์ผ๋ก ๋์๊ฐ๋ ์๋๋ ฅ์ด ๋๊ณ ์๋ค.
Q: ์๋ก์ด ํ๊ฒฝ์์ CIO๋ก ์ผํ๋ฉด์ ๋๋ ๊นจ๋ฌ์์ ๋ฌด์์ด์๋?
57์ธ์ ์ ํํ ์ด์ง์ ๊ฒฐ์ฝ ๋น ๋ฅธ ๊ฒฐ์ ์ด๋ผ๊ณ ํ ์ ์์๋ค. ๊ทธ๋ฌ๋ ๋ง์ ์๋ก์ด ํ๊ฒฝ์ ๋ค์ด์๊ณ ๋ณด๋, ๊ทธ์ ๊น์ง ๋ณด์ด์ง ์์๋ ๊ฒ๋ค์ด ์ ๋ช
ํ๊ฒ ๋ณด์ด๊ธฐ ์์ํ๋ค. ๊ทธ์ค์์๋ ํนํ ๊ฐํ๊ฒ ๋จ์ ๊ฒ์ IT ์ ๋ต์ ์ดํดํ๋ ๋ฐ ํต์ฌ์ด ๋๋ ๋ ๊ฐ์ง ํค์๋, โ๊ฑฐ๋ฒ๋์คโ์ โ์๋์งโ์๋ค.
์ด์ ์ง์ฅ์์๋ ์ฌ๋ฌ ์์ฅ ์ํ์ฌ๋ฅผ ํฌํจํ ๋๊ท๋ชจ ๊ทธ๋ฃน ์ ์ฒด์ ์ ๋ณด์์คํ ์ ํตํฉ์ ์ผ๋ก ๊ด๋ฆฌํ๋ ๋ฏธ์ ์ ๋งก์๋ค. ๋ ๋ฆฝ์ฑ์ด ๊ฐํ ๊ฐ ํ์ฌ๋ฅผ ํ ๋ฐฉํฅ ์๋ ๋ชจ์ผ๊ธฐ ์ํด์๋ ๋จ์ํ ๊ท์ ์ ๊ฐ์ํ๊ฑฐ๋ ์ง์นจ์ ๋ด๋ ค๋ณด๋ด๋ ๋ฐฉ์๋ง์ผ๋ก๋ ์ถฉ๋ถํ์ง ์์๋ค. ๊ฐ ์ ์ฑ ์ด๋ ๋ฐฉ์นจ์ด ํ์ฅ์ ์ด๋ค ์ด์ต์ ์ฃผ๋์ง, ์ ํ์ํ์ง ์ค๋๋ ฅ ์๊ฒ ์ค๋ช ํ๋ ๊ณผ์ ์ด ํ์ํ๋ค.
๊ฑฐ๋ฒ๋์ค์ ๊ธฐ๋ฐ ์์์ ์๋์ง๊ฐ ์๊ธฐ๊ณ , ๊ตฌ์ฑ์ ํ ์ฌ๋ ํ ์ฌ๋์ด ๋ฉ๋ํด ์ค์ค๋ก ์์ง์ด๊ธฐ ์์ํ๋ ๊ตฌ์กฐ๋ฅผ ๋ง๋๋ ๊ฒ. ์ ๋ ๊ทธ ๊ตฌ์กฐ ์ค๊ณ์ผ๋ง๋ก ์ง์ ๊ฐ๋ฅํ IT ์ ๋ต์ ๋ณธ์ง์ด๋ผ๋ ์ ์ ์๋กญ๊ฒ ๊นจ๋ฌ์๋ค.
DX๋ฅผ ์ถ์งํ๋ ๊ณผ์ ์์๋ ๊ฐ์ ๊ตํ์ ์ป์๋ค. ํฑ๋ค์ด ๋ฐฉ์์ ์ ์ฌ์ ๋ณํ๋ฅผ ์ผ์ผํฌ ์ ์๋ ๊ฐํ ์ถ์ง๋ ฅ์ด ์์ง๋ง, ๋ฐํ ์ ์ ํ์ฅ์ ์ ์ ์ธ์ฌ๊ฐ ๊ณผ์ ๋ฅผ ์ค์ค๋ก์ ์ผ๋ก ๋ฐ์๋ค์ด๊ณ ๋์ ํ๋ฉด์ ์ฑ์ฅ์ ๊ธฐํ๋ฅผ ๋ง๋ค์ด๋ธ๋ค. ์ด ๋ ์ถ์ด ์๋ก ๋ง๋ฌผ๋ฆด ๋, DX๋ ๋น๋ก์ ์กฐ์ง ์ ์ฒด๋ก ํ์ฐ๋๊ณ ์ค์ง์ ์ธ ๋ณํ๋ก ์ด์ด์ง๋ค.
Q: ๋ฆฌ๋์ญ์์ ๊ฐ์ฅ ์ค์ํ๋ค๊ณ ๋๋ผ๋ ์์๋ ๋ฌด์์ธ๊ฐ?
37๋
์ ๊ฑธ์น ๋น์ฆ๋์ค ๊ฒฝ๋ ฅ ์์์ ์ ๊ฐ ๊ฐ์ฅ ๊น์ด ๋๋ ๊ฒ์ โ์ฌ๋์ ์ด๋ป๊ฒ ์์ง์ด๊ฒ ํ ๊ฒ์ธ๊ฐโ๋ผ๋ ๊ณผ์ ์ ์ค์์ฑ์ด๋ค. ํ๋ก์ ํธ, ๋ถํ ์ง์, ๋๋ฃ, ์ดํด๊ด๊ณ์, ๊ทธ๋ฆฌ๊ณ ์์ฌ๊น์ง ๋ชจ๋ ๊ด๊ณ ์์์ ๊ฐ์ฅ ์ด๋ ต๊ณ ๋์์ ๊ฐ์ฅ ํฐ ๊ฐ์น๋ฅผ ๊ฐ์ง ๋์ ์ ๊ฒฐ๊ตญ โ๊ฒฝ์์ ์ด๋ป๊ฒ ์์ง์ผ ๊ฒ์ธ๊ฐโ๋ผ๋ ์ ์ด์๋ค.
์ด๋ฅผ ์ํด์๋ ๋จผ์ , ์์ ์ด ๋ฌด์์ ํ๊ณ ์ถ์์ง, ๋ฌด์์ ์ ๋ฌํ๊ณ ์ถ์์ง์ ๋ํ ํ๊ณ ํ ์ถ์ ๊ฐ์ ธ์ผ ํ๋ค. ๊ทธ ์ถ์ด ํ๋ค๋ฆฌ๋ฉด ์ฌ๋๋ค์ ๋ฐ๋ผ์ค์ง ์๋๋ค. ๋๋ถ์ด ๊ทธ ์ถ์ ๋ช ํํ ์ธ์ด๋ก ํํํ๋ ๋ฅ๋ ฅ๋ ํ์ํ๋ค. ๋ง๋ก ํํ๋ฅผ ๊ฐ์ถ์ง ์์ผ๋ฉด ์๊ฐ๊ณผ ์์ง๋ ๊ฒฐ์ฝ ์ ๋ฌ๋์ง ์๋๋ค.
๋ง์ด ์ ๋ฌ๋๊ธฐ ์ํด์๋ ์ ๋ขฐ๊ฐ ์ ์ ๋์ด์ผ ํ๋ค. ์ ๋ขฐ๊ฐ ํ์ฑ๋๋ฉด ์๋๋ ๊ณต๊ฐํ๊ณ , ๊ณต๊ฐ์ ํ๋์ ๋ณํ๋ฅผ ์ด๋๋ค. ์ด ์ผ๋ จ์ ๊ณผ์ ์ฆ ์ถ์ ์ธ์ฐ๊ณ , ์ธ์ด๋ก ์ ๋ฆฌํ๊ณ , ์ ๋ขฐ๋ฅผ ์๊ณ , ๊ณต๊ฐ์ ์ป์ด, ํ๋์ ์ ๋ํ๋ ๊ณผ์ ์ ์ผ๋ง๋ ์๋ฆ๋ต๊ฒ ์ํ์ํค๋๋๊ฐ ๋ฆฌ๋์๊ฒ ์ฃผ์ด์ง ๊ฐ์ฅ ํฐ ๊ณผ์ ๋ผ๊ณ ๋๋ผ๊ณ ์๋ค.
๊ทธ ๊ธฐ๋ฐ์๋ โ์๊ธฐ๋ฅผ ์๋ ๊ฒโ์ด ์๋ค. ๋ฌผ๋ก ์์ ์ ์๋ค๋ ๊ฒ์ ์ฒ ํ์ ์ด๋ฉฐ ๊ฒฐ์ฝ ์ฌ์ด ์ผ์ด ์๋๋ค. ํ์ง๋ง โํด์ธ๋ฅผ ์๋ฉด ์ผ๋ณธ์ด ๋ณด์ด๊ณ , ์ผ๋ณธ์ ์๋ฉด ์์ฌ๊ฐ ๋ณด์ด๋ฉฐ, ์์ฌ๋ฅผ ์๋ฉด ์์ ์ด ๋ณด์ธ๋คโ๋ ์ํ์ ๊นจ๋ฌ์์ด ๋ฆฌ๋๋ก์์ ์์ผ๋ฅผ ํ์ธต ๋ํ์ค๋ค.
Q: CIO๊ฐ ๊ฒฝ์์๊ฐ ๋ ์ ์์๊น?
์ง๊ธ CIO๋ก์์ ์ญํ ์ ๋์๋ณด๋ฉด, ๋ ๊ฐ์ง ์ ํ์ด ์๋ค๊ณ ๋๋๋ค. ํ๋๋ โ์ ๋ณด์์คํ
์ ์ด๊ดํ๋ CIOโ, ๊ทธ๋ฆฌ๊ณ ๋ค๋ฅธ ํ๋๋ โ๊ฒฝ์์ ํ ์ถ์ ๋ด๋นํ๋ CIOโ๋ค.
๋๋ ์ง๊ธ๊น์ง ํ์๋ฅผ ๋ชฉํ๋ก ํด ์๋ค. IT ์ ๋ฌธ์ฑ์๋ง ๋จธ๋ฌด๋ฅด์ง ์๊ณ , ๋ฐ๊นฅ์ธ์์ ์ดํดํ๊ณ , ์ ๊ณ๋ฅผ ๋๋๋ค๋ฉฐ, ํ์ฅ๊ณผ ๊ฒฝ์์ ์๋ ์๊ฐ์ด CIO์ ๊ฐ๋ฅ์ฑ์ ๋ํ ์ค๋ค๊ณ ๋ฏฟ๊ณ ์๋ค.
๊ทธ๋์ ๋ด๊ฐ ์ค์ํ๊ฒ ์๊ฐํ๋ ๊ฒ์ด ๋ฐ๋ก ์ธ๋ฌธํ ์ฆ ์ธ๋ฅ๊ฐ ์ถ์ ํด ์จ ์งํ๋ค.
์๋ก์ด ๊ฒ์ ๋ฌด(็ก)์์ ๊ฐ์๊ธฐ ์๊ฒจ๋๋ ๊ฒ ์๋๋ผ, ์ฌ๋ฌ ์งํ๊ฐ ๊ฒฐํฉ๋๋ฉฐ ์ฐฝ๋ฐํ๋ ๊ฒ์ด๋ค. ์์ฑํ AI๊ฐ ๋ฑ์ฅํ๋ฉด์, ์ฐ๋ฆฌ๋ ๊ทธ ์ด๋ ๋๋ณด๋ค ์ฐฝ์กฐ์ ์ธ ๊ฐ์น๋ฅผ ๋ง๋ค์ด๋ผ ๊ธฐํ๋ฅผ ๊ฐ๊ฒ ๋๋ค.
์ ๋ณด์์คํ ๋ถ์ ์ฌ๋ฌ๋ถ๋ ์ด๋ฐ ๊ด์ ์ ๊ผญ ๊ฐ์ ธ ๋ณด๊ธธ ๋ฐ๋๋ค. ๋๋ก๋ ์ ๋ฌธ ์์ญ์ ๋์ด์ ๋ค๋ฅธ ๋ถ์ผ๋ก ๊ฑด๋๊ฐ ๋ณด๊ณ , ํ์ฅ์ ๋ค๊ฐ๊ฐ๊ณ , ๊ฒฝ์๊ณผ ๋ํํด ๋ณด๋ ๊ฒฝํ๋ค์ด ์์ผ ๋, CIO๋ก์์ ์๋ก์ด ๊ฐ๋ฅ์ฑ์ด ์ด๋ฆด ๊ฑฐ๋ผ๊ณ ํ์ ํ๋ค.
๋ํ ์ผ๋ณธ IT ์ฐ์ ์๋ ๊ตฌ์กฐ์ ํน์ง์ด ์๋ค. ์์คํ ์์ง๋์ด์ ์ฝ 70%๊ฐ ์ธ๋ถ ํํธ๋ ์์์ด๋ผ๋ ํ์ค์ด๋ค. ๋ด์ฌํ์ ํ์์ฑ์ด ๊ฐ์กฐ๋์ง๋ง ํ๊ณ๋ ๋๋ ทํ๋ค. ๊ทธ๋์ ๋ฒค๋๋ ์ปจ์คํดํธ๋ฅผ ๋จ์ํ ๊ณต๊ธ์๊ฐ ์๋๋ผ ํจ๊ป ์ธ์ฐ๋ โ์ ์ฐโ๋ก ์ธ์ํ๊ณ ํ๋ ฅ ๊ด๊ณ๋ฅผ ๊ตฌ์ถํด์ผ ํ๋ค๊ณ ์๊ฐํ๋ค.
๊ณ ๊ฐ์ฌ๊ฐ ์ผ๋ฐฉ์ ์ผ๋ก ์ง์ํ๋ ๊ด๊ณ๋ฅผ ๋์ด์, ์๋ก ๋ฐฐ์ฐ๊ณ ์งํ๋ฅผ ๋ชจ์ผ๋ ํํธ๋์ญ์ ๋ง๋๋ ๊ฒ. ์ด๋ฌํ ๊ด๊ณ๊ฐ ์์ผ๋ก์ ITยทDX ๋ถ์ผ์์ ์ง์ ํ ๊ฐ์น ์ฐฝ์ถ์ ์ด๋ ํต์ฌ์ด๋ผ๊ณ ๋ฏฟ๊ณ ์๋ค.
Q: CIO๋ก์ ์ค์ํ๊ฒ ์ฌ๊ธฐ๋ ์ฒ ํ์ด๋ ๊ฐ์น๊ด์ ๋ฌด์์ธ๊ฐ?
๊ฐ์ธ์ ์ผ๋ก ์ค์ํ๊ฒ ์ฌ๊ธฐ๋ ๋ ๊ฐ์ง ํค์๋๊ฐ ์๋ค. 21์ธ๊ธฐ๋ฅผ ์ด์๊ฐ๋ ์ธ๋ฅ๊ฐ ๋ฐ๋์ ์์คํ ํด์ผ ํ๋ค๊ณ ์๊ฐํ๋ ๊ฐ์น, ๋ฐ๋ก โ์ด์จ์ด๋์ค(๊นจ๋ฌ์ยท์์)โ์ โ์ปดํจ์
(์ดํ์ฑยท๋ฐฐ๋ ค)โ์ด๋ค. ์ด ๋ ๊ฐ์ง๋ ์ ๊ฐ ๋ฏธ์ฐ๋น์ ๋จธํฐ๋ฆฌ์ผ์ CIO๋ก ๋ถ์ํ์ ๋๋ถํฐ, ํ์ฌ๊ฐ ๊ธฐ๋ํ๋ ์ญํ ๊ณผ ์ผ๋ณธ ์ ์กฐ์
์ ์ฒด๋ฅผ ๋ ๊ฐํ๊ฒ ๋ง๋ค๊ณ ์ ํ๋ ์ ๊ฐ์ธ์ ์๋ง ๋ชจ๋์์ ์ค์ฌ์ถ์ด ๋์ด์๋ค.
๋ฏธ์ฐ๋น์ ๋จธํฐ๋ฆฌ์ผ์ โ๋ฏธ์ฐ๋น์ ๋จธํฐ๋ฆฌ์ผ ๊ทธ๋ฃน IT Wayโ๋ผ๋ ์์น์ ์๋ฆฝํ๊ณ , ์ด๋ฅผ ๊ธฐ๋ฐ์ผ๋ก ๋ค์ํ IT ์ ๋ต์ ์ถ์งํ๊ณ ์๋ค. ์ง๊ธ ์์ฑํ AI๋ ํผํ ์ ์๋ ํต์ฌ ์ฃผ์ ๋ก ๋ ์ฌ๋๊ณ , ์ค์ํ ๊ฒ์ AI๊ฐ ๋ฌด์์ ๋ง๋๋๊ฐ๊ฐ ์๋๋ผ โ์ฌ๋์ด ์์ฑํ AI๋ฅผ ํ์ฉํด ์ด๋ค ๊ฐ์น๋ฅผ ๋ง๋ค์ด๋ด๋๊ฐโ์ ์๋ค. ์์ฑํ AI๋ ์ด๋๊น์ง๋ IT ๋๊ตฌ์ ํ๋์ด๊ณ , ์ฃผ์ฒด๋ ์ธ๊ฐ์ด๋ค. ๊ทธ๋์ ์ ๋ ์ธ์ ๋ โ์ฌ๋ ์ค์ฌโ์ด๋ผ๋ ์ฌ๊ณ ๋ฐฉ์์ ์ํ์ผ๋ก ๊พธ์คํ ๊ฐ์กฐํด ์๊ณ , ์ด ์ฒ ํ์ ๊ธฐ๋ฐ์ผ๋ก ์ฌ๋ฌ ์ ์ฑ ์ ํผ์ณ์๋ค.
์ผ๋ณธ ์ ์กฐ์ ์ด ๊ฐํด์ง๊ธฐ ์ํด์๋ ๊ธฐ์ ๊ฐ์ ๊ฒฝ๊ณ๋ฅผ ๋์ด์๋ ์ฐ๋์ ๋ํ๊ฐ ํ์์ ์ด๋ค. ์ ๋ ์ด์ง ์ ์ ํฌํจํ ์ฝ 5๋ ๋์ 70์ฌ ๊ฐ ๊ธฐ์ , 6,000๋ช ์ด์์ ๊ด๊ณ์๋ค๊ณผ ์คํฐ๋, ๊ฐ์ฐ ๋ฑ์ ํตํด ์ง์์ ์ผ๋ก ์๊ฒฌ์ ๋๋์ด ์๋ค. ๊ทธ ๊ณผ์ ์์ ์ ์๊ฐ์ ๊ณต๊ฐํด์ฃผ๋ ์ฌ๋๋ค์ ๋ง์ด ๋ง๋ฌ๊ณ , ๊ทธ๋ถ๋ค๊ณผ์ ๊ต๋ฅ ์์์ ์ ์์ ๋ ์ฑ์ฅํ๊ณ ์์์ ์ค๊ฐํ๊ณ ์๋ค. ์ด๋ฌํ ์ง์ ์ถ์ ์ด ์๋ก์ด ์ ์ฑ ๊ณผ ์๋๋ฅผ ๋ง๋ค์ด๋ด๋ ์ค์ํ ์๋๋ ฅ์ด ๋๋ค๊ณ ๋ฏฟ๋๋ค.
๋ด๊ฐ ๋ฌด์๋ณด๋ค๋ ์ ๋ฌํ๊ณ ์ถ์ ๋ฉ์์ง๋ ๋จ์ํ๋ค. ๋ฐ๋ก โ๋ชจ๋ ๊ธฐ์ ์ ์ฌ๋์ ํ๋ณตํ๊ฒ ํ๋ ๋ฐฉํฅ์ ์งํฅํด์ผ ํ๋คโ์ด๋ค. 100๋ , 200๋ ํ ์ฐ๋ฆฌ์ ํ์์ด ๋์๋ดค์ ๋, โ๊ทธ ์๋๋ฅผ ๊ธฐ์ ์ผ๋ก ๋ฌด์ธ๊ฐ๊ฐ ๋ฐ๋์๋คโ๊ณ ๋งํ ์ ์๋ค๋ฉด, ๊ทธ๊ฒ์ ์ธํฐ๋ท๊ณผ ๊ฐ์ ์ปค๋ค๋ ํ์ ์ผ ๊ฒ์ด๋ฉฐ, ์ง๊ธ ์งํ ์ค์ธ ์์ฑํ AI ์ญ์ ๊ทธ ๋ณ๊ณก์ ์ค ํ๋๋ค.
๊ทธ๋ฆฌ๊ณ ์ฐ๋ฆฌ๊ฐ ์ง๊ธ ๋ฐ๋์ ๋์ ํด์ผ ํ ๋ ํ๋์ ๊ณผ์ ๋ ๋ฏธ๋ ์ธ๋๊ฐ โ์ง๊ตฌ ํ๊ฒฝ์ ์งํค๋ฉด์๋ ๋น์ฆ๋์ค๋ฅผ ํ ์ ์๊ฒ ๋์๋คโ๊ณ ๋งํ ์ ์๋ ์๋๋ฅผ ๋ง๋๋ ๊ฒ์ด๋ค. ๋ฏธ์ฐ๋น์ ๋จธํฐ๋ฆฌ์ผ์ ์์์ํ์ ํต์ฌ์ผ๋ก ์ผ๋ ๊ธฐ์ ์ผ๋ก, ์ด๋ฌํ ๋ฏธ๋์์ ์คํํ๋ ๋ฐ ์ค์ํ ์ญํ ์ ๋งก๊ณ ์๋ค. ๋น์ฆ๋์ค ์ธ๊ณ์์๋ ์ข ์ข โ๋ฌ์ฝคํ ์ด์ผ๊ธฐ๋ง ํด์๋ ์ ๋๋คโ๊ณ ํ์ง๋ง, ์ง๊ตฌ ํ๊ฒฝ์ ์งํค๋ ๋ฌธ์ ์์๋ ์ดํ์ฑ๊ณผ ๋ฐฐ๋ ค๊ฐ ๋ฐ๋์ ํ์ํ๋ค๊ณ ์๊ฐํ๋ค. ์ด๋ ์ธ๋ฅ ์ ์ฒด๊ฐ ๋ ๊น์ด ์ธ์ํด์ผ ํ ๊ฐ์น๋ค.
CIO๋ ๋๊ฐ ํน์ ์ ๋ฌธ ๋ถ์ผ์ ๊ฐ์ ์ ์ง๋ ๊ฒฝ์ฐ๊ฐ ๋ง๊ณ , ๊ฒฝ์์ง๊ณผ ๋๋ฑํ ์์ค์์ ๋ ผ์ํ ์ ์๋ ๋ฅ๋ ฅ์ด ์๊ตฌ๋๋ค. ๊ทธ๋ฌ๋ IT๋ง ์๊ณ ์์ด์๋ ์ถฉ๋ถํ์ง ์๋ค. ํด์ธ์ ์๊ฐ, ์ ๊ณ์ ํ๋ฆ, ๊ทธ๋ฆฌ๊ณ ์ธ๋ฌธํ ๋ฆฌ๊ฐ์ ๋น(้) IT ์์ญ์ ๋ํ ๊ด์ฌ์ด ๋ฐ๋์ ํ์ํ๋ค. ๊ธฐ์ ๊ณผ ์ฐ์ ๋ง๋ค ๊ณผ์ ๋ ๋ค๋ฅด์ง๋ง, IT๋ง ์๊ฐํด์๋ ๋ณธ์ง์ ์ธ ๋ฌธ์ ํด๊ฒฐ์ ๋๋ฌํ ์ ์๋ค. ๊ทธ๋ ๊ธฐ ๋๋ฌธ์ ๊ฐ์์ ์ ๋ฌธ์ฑ์ ์ด๋ฆฌ๋ฉด์๋ ๋ณตํฉ์ ์๊ฐ์ผ๋ก ์ ๊ทผํ๋ ํ๋๊ฐ ์์ผ๋ก์ CIO์๊ฒ ์๊ตฌ๋๋ ์์ธ๋ผ๊ณ ๋ฏฟ๊ณ ์๋ค.
*์ด ๊ธฐ์ฌ๋ CIO ์ฌํฌ์์ ์งํ๋ โ๋ฆฌ๋์ญ ๋ผ์ด๋ธ ์ฌํฌโ์ ๋ด์ฉ์ ๋ฐํ์ผ๋ก ์ผ๋ถ ๊ฐ์ํ์ฌ ๊ตฌ์ฑํ ๊ฒ์
๋๋ค.
dl-ciokorea@foundryco.com
M365 ๊ณ ๊ฐ์ 2026๋ 7์ 1์ผ๋ถํฐ ๋ ๋์ ๊ตฌ๋ ์๊ธ์ ๋ถ๋ดํ๊ฒ ๋ ์ ๋ง์ด๋ค. ๋น์ฆ๋์ค์ฉ์ ๋น๋กฏํด E3ยทE5, ํ๋ก ํธ๋ผ์ธ, ์ ๋ถ์ฉ ๊ตฌ๋ ๋ฑ ๋๋ถ๋ถ์ ์๊ธ์ ๊ฐ ์ํฅ์ ๋ฐ๋๋ค.
MS๋ ์ง๋ 4์ผ ๋ธ๋ก๊ทธ๋ฅผ ํตํด ์ฌ๋ฌ ์๊ธ์ ์ ์ ๊ธฐ๋ฅ์ด ์ถ๊ฐ๋๋ฉด์ ์ธ์์ด ์ด๋ค์ก๋ค๊ณ ๋ฐํ๋ค. ์ฌ๊ธฐ์๋ ํ์ฅ๋ ์ฝํ์ผ๋ฟ ์ฑ ๊ธฐ๋ฅ๊ณผ E3์ ํฌํจ๋๋ MS ๋ํ๋ ํฌ ์คํผ์ค(Microsoft Defender for Office), E5์ ์ ์ฉ๋๋ ์ํ๋ฆฌํฐ ์ฝํ์ผ๋ฟ, ๊ทธ๋ฆฌ๊ณ E3ยทE5๋ฅผ ๋์์ผ๋ก ํ ์ธํ (Intune)์ ์๊ฒฉ ์ง์ ๋ฐ ๊ณ ๊ธ ๋ถ์ ๊ธฐ๋ฅ ๋ฑ์ด ์๋ค.
์๋ก์ด ๊ตฌ๋ ์๊ธ์ ๋ค์๊ณผ ๊ฐ๋ค.
์ด ๊ฐ์ด๋ฐ M365 ๋น์ฆ๋์ค ํ๋ฆฌ๋ฏธ์์ ์ ์ฌ์ฉ์๋น 22๋ฌ๋ฌ, ์คํผ์ค 365 E1์ 10๋ฌ๋ฌ๋ก ๊ธฐ์กด ๊ฐ๊ฒฉ์ ์ ์งํ๋ค. ์ ๋ถ์ฉ M365 ์๊ธ์ ๋ ํ๋์ ๋ฐ๋ผ 5%์์ 10% ์์ค์ ์ธ์์ด ์ ์ฉ๋๋ค. ๋ชจ๋ ์๊ธ์๋ ํ์ ์ฑ์ธ ํ์ฆ(Teams)๊ฐ ํฌํจ๋ผ ์์ผ๋ฉฐ, ํ์ฆ๋ฅผ ์ ์ธํ ๊ฒฝ์ฐ ๋ ๋ฎ์ ์๊ธ์ด ์ฑ ์ ๋๋ค.
๊ฐํธ๋ ์ ๋๋ฆฌ์คํธ ์ญ ๋ค์ด๊ธ๊ณผ ์คํฐ๋ธ ํ์ดํธ๋ ์ด๋ฒ ์กฐ์น์ ๋ํด โ์ต๊ทผ ์ด์ด์ง๋ ๊ฐ๊ฒฉ ์ ์ฑ ๋ณํ๋ ๊ณ ๊ฐ์ ์ฐ๋ ค์ ํผ๋ก๊ฐ์ ๋์ฑ ์ฌํ์ํฌ ๊ฒโ์ด๋ผ๊ณ ์ง์ ํ๋ค.
MS๋ 2022๋ ์๋ M365 ๊ฐ๊ฒฉ์ 9%์์ 25% ๋ฒ์๋ก ์ธ์ํ ๋ฐ ์๋ค. ์ต๊ทผ์๋ M365 ๋ฑ ์ฃผ์ ์ ํ์ ์ํฐํ๋ผ์ด์ฆ ๊ณ์ฝ(EA) ์กฐ๊ฑด์ ๋ณ๊ฒฝํด, ๋๊ท๋ชจ ๊ณ ๊ฐ์๊ฒ ์ ๊ณต๋๋ ์ฌ์ฉ์ ์ ๊ธฐ๋ฐ ํ ์ธ ์ ์ฑ ์ ๋จ๊ณ์ ์ผ๋ก ํ์งํ๋ค.
๊ฐํธ๋ ์ ๋๋ฆฌ์คํธ๋ค์ ๊ธฐ์ ์ด ์ด๋ฒ ์ธ์์ ๋ฐ๋ฅธ ์ฌ๋ฌด์ ๋ถ๋ด์ ์ค์ด๋ ค๋ฉด โํ์ ์ ๋ต์ ์ ๊ทน ํ์ฉํ๊ณ , ๋์์ ๊ฒํ ํ๋ฉฐ, ๋ผ์ด์ ์ค ํ ๋น์ ์ต์ ํํด์ผ ํ๋คโ๋ผ๊ณ ์กฐ์ธํ๋ค.
๋ํ ๊ฐ๋ฅํ๋ค๋ฉด 7์ 1์ผ ๊ฐ๊ฒฉ ๋ณ๊ฒฝ ์ด์ ์ ๊ณ์ฝ์ ์กฐ๊ธฐ ๊ฐฑ์ ํ๋ ๋ฐฉ์์ ๊ณ ๋ คํ ๊ฒ์ ์ ์ํ๋ค. ์ด๋ ๊ฒ ํ๋ฉด ์๊ธ ์ธ์์ ๋ค์ ๊ฐฑ์ ์์ ๊น์ง ๋ฆ์ถ ์ ์๊ธฐ ๋๋ฌธ์ด๋ค.
๊ฐํธ๋๊ฐ ์ต๊ทผ IT ๋ฆฌ๋ 215๋ช ์ ๋์์ผ๋ก ์งํํ ์กฐ์ฌ์ ๋ฐ๋ฅด๋ฉด, M365 ๊ณ ๊ฐ์ 17%๋ ๋์ ์๋ฃจ์ ์ ๊ฒํ ์ค์ด๋ฉฐ, ๊ตฌ๋ ๋น์ฉ์ ์ถฉ๋ถํ ๊ฐ์น๋ฅผ ๋๋๋ค๊ณ ๋ตํ ๋น์จ์ 5%์ ๋ถ๊ณผํ๋ค.
MS๋ ์ฌํด ์ด ์ค์ ๋ฐํ์์ ์ ์ธ๊ณ ์์ ์ฉ M365 ์ฌ์ฉ์๊ฐ 4์ต 3์ฒ๋ง ๋ช ์ ๋์ด์ฐ๋ค๊ณ ๋ฐํ๋ค.
J. ๊ณจ๋ ์ด์์์์ด์ธ ์ ์ ๋๋ฆฌ์คํธ ์ญ ๊ณจ๋๋ MS๊ฐ ์ด์ ๋ถํฐ ์ฃผ๊ธฐ์ ์ผ๋ก ๊ฐ๊ฒฉ์ ์ธ์ํด ์๋ค๊ณ ์ธ๊ธํ๋ฉฐ, โAI ๊ธฐ๋ฅ์ ์ด์ํ๊ธฐ ์ํด ์๋นํ ์ถ๊ฐ ์ฐ์ฐ์ด ํ์ํด์ง ๋งํผ, ์ด๋ฅผ ์ง์ํ๋ ๋๊ท๋ชจ ํด๋ผ์ฐ๋ ์ธํ๋ผ ์ด์ ๋น์ฉ์ ํ์ํ๋ ค๋ ์๋๋ ์ดํดํ ๋งํ๋คโ๋ผ๊ณ ์ค๋ช ํ๋ค.
๊ณจ๋๋ ์ด๋ฒ ๊ฐ๊ฒฉ ์ธ์์ด ๊ณ ๊ฐ ์์ ํฐ ์ํฅ์ ๋ฏธ์น์ง๋ ์์ ๊ฒ์ผ๋ก ๋ด๋ค๋ดค๋ค. ๊ทธ๋ โ๋๋ถ๋ถ์ ๊ณ ๊ฐ์ด ์ด๋ฏธ MS ์ํ๊ณ์ ๊น์ด ๋ฌถ์ฌ ์์ด ๊ฒฐ๊ตญ ์ด๋ฒ ์กฐ์ ๋ ๋ฐ์๋ค์ด๊ฒ ๋ ๊ฒโ์ด๋ผ๋ฉฐ โ์์ฆ ๊ตฌ๊ธ๊ณผ์ ๊ฐ๊ฒฉ ๊ฒฝ์์ด ์น์ดํ๊ธด ํ์ง๋ง, ์ํฐํ๋ผ์ด์ฆ ์์ฅ์์ MS์์ ๊ตฌ๊ธ ์คํผ์ค๋ก ๋๊ฑฐ ์ด๋ํ๋ ํ๋ฆ์ ๋ณด์ด์ง ์๋๋ค. ๋ค๋ง ์ค์๊ธฐ์
๋ฐ ์ค๊ธฐ์
์์๋ ๊ตฌ๊ธ์ ์ฑ์ฅ์ธ๊ฐ ๋๋ ทํ๋คโ๋ผ๊ณ ์ง๋จํ๋ค.
dl-ciokorea@foundryco.com
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 canโt, enabling stronger fraud prevention with smoother onboarding.
The post Strengthening Fraud Prevention with Real-Time Mobile Identity Signals appeared first on TechRepublic.
A long-term hosting solution featuring unlimited bandwidth, malware protection, and dedicated tools for WordPress.
The post Fast WordPress Hosting for 10 Sites for a One-Time $190 Payment appeared first on TechRepublic.
๋กฏ๋ฐ์ด๋ ธ๋ฒ ์ดํธ๋ ๊ธฐ์กด ๊ตญ๋ด ํธ์์ ์์ ์ฃผ๋ก ์ฌ์ฉํ๋ ์๋์ฐ ๊ธฐ๋ฐ ๋์ ์๋๋ก์ด๋ ์ด์์ฒด์ ๋ฅผ ๋ฐํ์ผ๋ก ํ๋งค์์ ์ ๋ณด๊ด๋ฆฌ ๊ธฐ๊ธฐ(POS)๋ฅผ ๊ฐ๋ฐํ๋ค. ์ค๋งํธํฐ์ด๋ ํ๋ธ๋ฆฟ PC๋ฅผ ๋ค๋ฃจ๋ ๊ฒ์ฒ๋ผ ์น์ํ๊ณ ํธ๋ฆฌํ ํ๊ฒฝ์ ์ ๊ณตํด ๊ฒฝ์์ฃผ๋ค์ ์ ๊ทผ์ฑ์ ๊ฐํํ๋ค๋ ์ค๋ช ์ด๋ค. ๋ํ ์๋๋ก์ด๋ ์ด์์ฒด์ ์ ๊ฐ๋ฐฉ์ฑ์ ํ์ฉํด POS ๊ธฐ๋ฅ ์ธ์๋ ๋ค์ํ ์ ๋ฌด์ฉ ์ฑ์ ์์ฝ๊ฒ ์ฌ์ฉํ ์ ์๋๋ก ์ค๊ณ๋ผ ์ ํฌ ์ด์์ ์ ์ฐ์ฑ๊ณผ ํ์ฅ์ฑ์ ๋์๋ค.
ํด๋ผ์ฐ๋ ๊ธฐ๋ฐ์ผ๋ก ์ด์๋๋ ์๋๋ก์ด๋ POS ์์คํ ์ ๋ฐ์ดํฐ ๋ณด์์ฑ์ด ๋ฐ์ด๋๊ณ ์์คํ ์ ๋ฐ์ดํธ์ ์ ์ง๋ณด์๋ ์ฉ์ดํ๋ค. ๋กฏ๋ฐ์ด๋ ธ๋ฒ ์ดํธ๋ ๊ฒฝ์์ฃผ๋ค์ ์ค์ ์ฌ์ฉ ๊ฒฝํ์ ๋ฐํ์ผ๋ก ์ค๊ณ๋ผ ๋งค์ฅ ์ด์์ ์ค์ง์ ์ธ ๋์์ ์ค ์ ์๋ค๊ณ ์ค๋ช ํ๋ค. ํด๋น ์์คํ ์ ๊ธฐ์กด ๋ฌด๊ฑฐ์ด POS์ ๋น๊ตํด ํ๋ธ๋ฆฟ PCํํ๋ก ๋์ฑ ๊ฐ๋ณ๊ณ ์ด๋์ด ์์ ๋ก์์ก์ผ๋ฉฐ, ์์ฃผ ์ฌ์ฉํ๋ ๋ฉ๋ด๋ฅผ ์ง์ ์ค์ ํ ์ ์๋ โ๋๋ง์ ๋ฉ๋ดโ, ์ผ๊ฐ์ ๋์ ํผ๋ก๋ฅผ ์ค์ฌ์ฃผ๋ โ๋คํฌ ๋ชจ๋โ๋ฑ ์ฌ์ฉ์๋ฅผ ๋ฐฐ๋ คํ ๊ธฐ๋ฅ๋ ์ ์ฉ๋๋ค.
๋กฏ๋ฐ์ด๋ ธ๋ฒ ์ดํธ๋ ์ฌํด๋ถํฐ ์ธ๋ธ์ผ๋ ๋ธ๊ณผ ํ๋ ฅํ์ฌ ์ ๊ท ์ ํฌ๋ฅผ ์ค์ฌ์ผ๋ก ์๋๋ก์ด๋ ๊ธฐ๋ฐ ํด๋ผ์ฐ๋ POS๋ฅผ ๋์ ํ๊ณ , ํฅํ ์ ๊ตญ ๋ชจ๋ ์ธ๋ธ์ผ๋ ๋ธ ์ ํฌ๋ก ํ๋ ์ ์ฉํ ๊ณํ์ด๋ค.
๋กฏ๋ฐ์ด๋
ธ๋ฒ ์ดํธ ๊ด๊ณ์๋ โ์ด๋ฒ ์๋๋ก์ด๋ ํด๋ผ์ฐ๋ POS ๊ฐ๋ฐ์ ์๋ก์ด ์์คํ
๋์
์ ๋์ด, ํธ์์ ์
๊ณ์ ์ค๋งํธ ์ด์์ ์๋ก์ด ํ์ค์ ์ ์ํ๋ ์ด์ ํ๊ฐ ๋ ๊ฒโ์ด๋ผ๋ฉฐ โ์์ผ๋ก AI ๊ธฐ๋ฐ ๊ณ ๊ฐ ๋ง์ถคํ ๊ด๊ณ ๋ฑ ์ง์์ ์ธ ๊ธฐ์ ํ์ ์ ํตํด ๊ฒฝ์์ฃผ์ ๊ณ ๊ฐ ๋ชจ๋์๊ฒ ๋ ๋์ ํธ์์ ๊ฒฝํ์ ์ ๊ณตํ๊ณ , ํจ์จ์ ์ธ ๋งค์ฅ ์ด์์ ์ง์ํ ๊ฒโ์ด๋ผ๊ณ ๋งํ๋ค.
dl-ciokorea@foundryco.com
CIO ์ ์ฅ์์ AI๋ฅผ ๋๋ฌ์ผ ๋ ผ์๋ ํ์ ์์ ์ค์ผ์คํธ๋ ์ด์ ๋จ๊ณ๋ก ๋ฐ์ ํ๋ค. ์ค๋ซ๋์ ์ธ๊ฐ์ ์กฐ์จ๊ณผ ํต์ ์์ญ์ด์๋ ํ๋ก์ ํธ ๊ด๋ฆฌ๋ ์ง๋ฅํ ์์คํ ์ด ํ๋ก์ ํธ ์งํ ๋ฐ ์ฑ๊ณผ๋ฅผ ์ด๋ป๊ฒ ์ฌํธํ๊ณ ๋ณํ์ ๊ฐ์ํ๋์ง ์ํํ๋ ๋ฌด๋๋ก ๋น ๋ฅด๊ฒ ๋ถ์ํ๊ณ ์๋ค.
์ฐ์ ๊ตฐ์ ๋ง๋ก ํ๊ณ ๋ชจ๋ ๊ธฐ์ CIO๋ AI์ ์ฝ์์ ์ด์ ์ธก๋ฉด์์ ์์นํํด์ผ ํ๋ค๋ ๊ณผ์ ๋ฅผ ์๊ณ ์๋ค. ํ๋ก์ ํธ ๊ธฐ๊ฐ ๋จ์ถ, ๊ฐ์ ๋น ๊ฐ์, ํฌํธํด๋ฆฌ์ค ํฌ๋ช ์ฑ ์ ๊ณ ๊ฐ์ ์งํ๋ก ์ด๋ป๊ฒ ์ค๋ช ํ ๊ฒ์ธ๊ฐ ํ๋ ๋ฌธ์ ๋ค. ์กฐ์ง์ ๊ณต๊ณผ๋ํ๊ต๊ฐ 2025๋ ์ ํ๋ก์ ํธ ๊ด๋ฆฌ ์ ๋ฌธ๊ฐ์ C ๋ ๋ฒจ ๊ธฐ์ ๋ฆฌ๋ 217๋ช ์ ๋์์ผ๋ก ์งํํ ์ฐ๊ตฌ์ ๋ฐ๋ฅด๋ฉด, ์กฐ์ฌ ๋์ ๊ธฐ์ ์ 73%๊ฐ ์ด๋ค ํํ๋ก๋ ํ๋ก์ ํธ ๊ด๋ฆฌ ์์ญ์ AI๋ฅผ ๋์ ํ๋ค๊ณ ์๋ตํ๋ค.
ํ์ง๋ง ์ด๋ฐ ์ด๊ธฐ ์์์๋ AI๊ฐ ํ๋ก์ ํธ ๋งค๋์ (PM)์ ์ญํ ์ ์ด๋ป๊ฒ ์ฌ์ ์ํ ๊ฒ์ธ์ง, ํฅํ ๋น์ฆ๋์ค ํ์ ํ๋ก๊ทธ๋จ์ ํ๋ ์์ํฌ๋ฅผ ์ด๋ป๊ฒ ๊ท์ ํ ๊ฒ์ธ์ง์ ๋ํ ์ง๋ฌธ์ ์ฌ์ ํ ๋จ์ ์๋ค.
์ด๋ฏธ ์ฌ๋ฌ ์ฐ์ ์์ ํ๋ก์ ํธ ์ ๋ฌธ๊ฐ๋ ๋ณํ๋ฅผ ์ฒด๊ฐํ๊ณ ์๋ค. ์ด๋ฒ ์กฐ์ฌ์์ AI๋ฅผ ์ผ์ฐ ๋์ ํ ๊ธฐ์ ์ ํ๋ก์ ํธ ํจ์จ์ฑ์ด ์ต๋ 30%๊น์ง ํฅ์๋๋ค๊ณ ๋ณด๊ณ ํ์ง๋ง, ์ฑ๊ณต ์ฌ๋ถ๋ ๊ธฐ์ ์์ฒด๋ณด๋ค ๋ฆฌ๋์ญ์ด AI ํ์ฉ์ ์ด๋ป๊ฒ ํต์ ํ๋๋์ ๋ ํฌ๊ฒ ์ข์ฐ๋๋ค. ์๋ต์์ ์๋์ ๋ค์๋ AI๊ฐ ํจ์จ์ฑ, ์์ธก ๊ธฐ๋ฐ ๊ณํ, ์์ฌ๊ฒฐ์ ๊ฐ์ ์ ๋งค์ฐ ํจ๊ณผ์ ์ด์๋ค๊ณ ํ๊ฐํ๋ค. ๊ทธ๋ ๋ค๋ฉด ํ๋ก์ ํธ๋ฅผ ์ค์ ๋ก ์ด์ํ๋ ์ค๋ฌด์์๊ฒ ์ด ๋ณํ๋ ๋ฌด์์ ์๋ฏธํ ๊น?
์๋ต์์ ์ฝ 1/3์ AI ๋๋ถ์ PM์ด ์ผ์์ ์ธ ์ผ์ ยท์ ๋ฌด ์กฐ์ ์์ ๋ฒ์ด๋ ์ฅ๊ธฐ์ ์ธ ์ฑ๊ณผ๋ฅผ ์ด๋๋ ์ ๋ต์ ์ด๊ด ์ญํ ์ ๋ ์ง์คํ ์ ์์ ๊ฒ์ด๋ผ๊ณ ์์ํ๋ค. ๋ ๋ค๋ฅธ 1/3์ PM์ด ํ ์ ๋ฐ์์ AI ์ธ์ฌ์ดํธ๋ฅผ ํด์ํด ํตํฉํ๋ ์ด์ง์ ์ญํ ์ ์ํํ๋ฉฐ ํ์ ์ ๊ฐํํ๋ ๋ฐฉํฅ์ผ๋ก ์งํํ ๊ฒ์ด๋ผ๊ณ ๋ด๋ค๋ดค๋ค. ๋๋จธ์ง ์๋ต์๋ PM์ด ์๊ณ ๋ฆฌ์ฆ์ ์ค๋ฆฌ์ฑ, ์ ํ๋, ๋น์ฆ๋์ค ๋ชฉํ ์ ๋ ฌ ์ฌ๋ถ๋ฅผ ๊ด๋ฆฌยท๊ฐ๋ ํ๋ AI ์์คํ ๊ฐ๋ ์๋ก ๋ณ๋ชจํ ๊ฒ์ด๋ผ๊ณ ์ ๋งํ๋ค.
์ด๋ฐ ์๊ฐ์ ํ๋์ ๊ฒฐ๋ก ์ผ๋ก ๋ชจ์ธ๋ค. AI๊ฐ PM์ ๋์ฒดํ์ง๋ ์์ง๋ง, PM์ ๊ฐ์น๋ฅผ ์ฌ์ ์ํ ๊ฒ์ด๋ผ๋ ์ ์ด๋ค. ์์ผ๋ก ๋ฑ์ฅํ PM์ ์ ๋ฌด ๋ชฉ๋ก๋ง ๊ด๋ฆฌํ๋ ์ฌ๋์ด ์๋๋ผ ์ง๋ฅ์ ๊ด๋ฆฌํ๊ณ , AI ๊ธฐ๋ฐ ์ธ์ฌ์ดํธ๋ฅผ ๋น์ฆ๋์ค ์ฑ๊ณผ๋ก ๋ฒ์ญํ๋ ์ญํ ์ ์ํํ๊ฒ ๋๋ค.
PMO(Project Management Office)์๊ฒ ๊ณผ์ ๋ ๋ ์ด์ AI๋ฅผ ๋์ ํ ์ง ์ฌ๋ถ๊ฐ ์๋๋ผ ์ด๋ป๊ฒ ๋์ ํ ์ง์ด๋ค. ๋๊ธฐ์ ์ด๋ผ๋ฉด ๋๋ถ๋ถ ์ผ์ ์์ธก, ์๋ ๋ฆฌ์คํฌ ๋ณด๊ณ , ๋ฌธ์ ์์ฑ์ ์ํ ์์ฑํ AI ๋ฑ ๋ค์ํ ์์ญ์์ ์ด๋ฏธ ์คํ์ ์งํํ๊ณ ์์ด AI ์ฑํ ์๋๋ ๋นจ๋ผ์ง๊ณ ์๋ค. ํ์ง๋ง ์ค์ ํตํฉ ์์ค์ ๊ธฐ์ ๋ง๋ค ๋ค์ญ๋ ์ญํ๋ค.
์ฌ์ ํ ๋ง์ PMO๊ฐ AI๋ฅผ ์ ๋ต ์ญ๋์ด ์๋ ๋๊ตฌ ๋ชจ์ ์์ค์ ๋ถ๊ฐ ๊ธฐ๋ฅ ์ ๋๋ก ์ทจ๊ธํ๋ค. ํ์ง๋ง AI์ ํต์ฌ์ ํ๋จ ์ฆ๊ฐ๊ณผ ์๋ํ์ ์๋ค. ์ง์ ํ ๊ฒฝ์์ฐ์๋ฅผ ํ๋ณดํ๋ ๊ธฐ์ ์ AI๋ฅผ ํ๋ก์ ํธ ๋ฐฉ๋ฒ๋ก , ๊ฑฐ๋ฒ๋์ค ํ๋ ์์ํฌ, ์ฑ๊ณผ ์งํ์ ๊น์ด ๋ด์ฌํํ๊ณ , ๋ค์ ๋ค์ฏ ๊ฐ์ง ์ ๊ทผ๋ฒ์ ์ผ๋์ ๋๊ณ ์์ง์ธ๋ค.
์๊ฒ ์์ํด ๋น ๋ฅด๊ฒ ํ์ฅํ๋ผ. ๊ฐ์ฅ ์ฑ๊ณต์ ์ธ AI ํตํฉ์ ํ๋ก์ ํธ ์ํ ๋ณด๊ณ ์๋ํ, ์ผ์ ์ง์ฐ ์์ธก, ์์ ๋ณ๋ชฉ ์๋ณ ๊ฐ์ ๋ช ํํ ์ฌ์ฉ๋ก๋ฅผ ๊ฒจ๋ฅํ ์๊ท๋ชจ ์๋ฒ ์ ์ฉ์์ ์ถ๋ฐํ๋ค. ์ด๋ฐ ํ์ผ๋ฟ ํ๋ก์ ํธ๋ ๋์ ๋ณด์ด๋ ์ฑ๊ณผ๋ฅผ ๋ง๋ค๊ณ ์กฐ์ง ๋ด ๊ธฐ๋๊ฐ์ ๋์ด๋ฉฐ, ํตํฉ ๊ณผ์ ์์ ๋ฐ์ํ๋ ๊ธฐ์ ๊ณผ ํ๋ก์ธ์ค ๋ฌธ์ ๋ฅผ ์ด๊ธฐ ๋จ๊ณ์ ๋๋ฌ๋ด ์ค๋ค.
AI๋ฅผ ๋์ ํ๋ฉด์๋ ๋ช ํํ ์ฑ๊ณผ ์งํ ์์ด ์ถ์งํ๋ ์ค์๊ฐ ์์ฃผ ๋ฐ์ํ๋ค. PMO๋ ์๋ ๋ณด๊ณ ์๊ฐ ๊ฐ์, ๋ฆฌ์คํฌ ์์ธก ์ ํ๋ ํฅ์, ํ๋ก์ ํธ ์ฌ์ดํด ๋จ์ถ, ์ดํด๊ด๊ณ์ ๋ง์กฑ๋ ์ ๊ณ ๊ฐ์ ๊ตฌ์ฒด์ ์ธ KPI๋ฅผ ์ค์ ํด์ผ ํ๋ค. ์ด๋ฐ ๊ฒฐ๊ณผ๋ฅผ ์กฐ์ง ์ ์ฒด์ ๊ณต์ ํ๋ ์ผ๋ ์ฑ๊ณผ ๋ชป์ง์๊ฒ ์ค์ํ๋ค. ์ฑ๊ณต ์ฌ๋ก๋ฅผ ์ ๊ทน์ ์ผ๋ก ์๋ฆฌ๋ฉด ๋ชจ๋ฉํ ์ ํค์ฐ๊ณ ๋์๋ฅผ ์ด๋์ด ๋ด๊ณ , AI์ ํ์์ ์ธ ํ์ ์ธ์์ ๋ฐ๊พธ๋ ๋ฐ ๋์์ด ๋๋ค.
AI์ ๊ฐ์น๋ ๊ฒฐ๊ตญ ๊ทธ๊ฒ์ ํ์ฉํ๋ ์ฌ๋์ ์ญ๋์ ๋ฌ๋ ค ์๋ค. ์ค๋ฌธ์ ์๋ตํ ์ ๋ฌธ๊ฐ์ ๊ฑฐ์ ์ ๋ฐ์ ์๋ จ ์ธ๋ ฅ ๋ถ์กฑ์ AI ํตํฉ์ ์ฃผ์ ์ฅ๋ฒฝ์ผ๋ก ๊ผฝ์๋ค. ํ๋ก์ ํธ ๋งค๋์ ๊ฐ ๋ฐ์ดํฐ ๊ณผํ์๊ฐ ๋ ํ์๋ ์์ง๋ง, AI์ ๊ธฐ๋ณธ ๊ฐ๋ , ์๊ณ ๋ฆฌ์ฆ์ด ์๋ํ๋ ๋ฐฉ์, ํธํฅ์ด ๋ฐ์ํ๋ ์ง์ , ๋ฐ์ดํฐ ํ์ง์ ์๋ฏธ ์ ๋๋ ์ดํดํด์ผ ํ๋ค. ์์ผ๋ก ๊ฐ์ฅ ์ํฅ๋ ฅ์ด ํฐ PM์ ๋ฐ์ดํฐ ๋ฆฌํฐ๋ฌ์์ ํจ๊ป ๋นํ์ ์ฌ๊ณ , ๊ฐ์ ์ง๋ฅ, ์ปค๋ฎค๋์ผ์ด์ ๊ฐ์ ์ธ๊ฐ ์ค์ฌ ๋ฆฌ๋์ญ์ ๊ฒธ๋นํ ์ธ์ฌ๊ฐ ๋ ๊ฒ์ด๋ค.
AI ํ์ฉ์ด ๋์ด๋ ์๋ก ์๊ณ ๋ฆฌ์ฆ์ด ํ๋ก์ ํธ ์์ฌ๊ฒฐ์ ์ ์ํฅ์ ๋ฏธ์น ๋ ์ค๋ฆฌ์ ๋ฌธ์ ๊ฐ ๋๋๋๋ค. PMO๋ ํฌ๋ช ์ฑ, ๊ณต์ ์ฑ, ์ธ๊ฐ์ ์ต์ข ๊ฐ๋ ์ ๊ฐ์กฐํ๋ AI ๊ฑฐ๋ฒ๋์ค ํ๋ ์์ํฌ๋ฅผ ์๋ฆฝํ๋ ๋ฐ ์์ฅ์์ผ ํ๋ค. ์ด๋ฐ ์์น์ PMO์ ํ์ฅ๊ณผ ํ๋ก์ธ์ค์ ๋ น์ฌ๋๋ฉด ๋ฆฌ์คํฌ๋ฅผ ์ค์ด๋ ๋ฐ ๊ทธ์น์ง ์๊ณ ํ๋ก์ ํธ ์ดํด๊ด๊ณ์ ์ฌ์ด์ ์ ๋ขฐ๋ฅผ ์๋ ๊ธฐ๋ฐ์ ๋ง๋ จํ ์ ์๋ค.
์ ํต์ ์ธ PMO๋ ๋ฒ์, ์ผ์ , ๋น์ฉ ๊ด์ ์์ ํ๋ก์ ํธ ์คํ์ ์ด์ ์ ๋ง์ถ๋ค. ํ์ง๋ง AI๋ฅผ ์ ๊ทน ํ์ฉํ๋ ๊ธฐ์ ์ ํ๋ก์ ํธ๋ฅผ ๋น์ฆ๋์ค ๊ฐ์น ์ฐฝ์ถ๊ณผ ์ง์ ์ฐ๊ฒฐํ๋ BTO(Business Transformation Office)๋ก ์งํํ๋ ์ถ์ธ๋ค. PMO๊ฐ ํ๋ก์ ํธ๋ฅผ โ์ ๋๋กโ ์ํํ๋ ๋ฐ ์ด์ ์ ๋๋ค๋ฉด, BTO๋ โ์ฌ๋ฐ๋ฅธโ ํ๋ก์ ํธ๋ฅผ ์ ํํด ์ฑ๊ณผ๋ฅผ ๋ด๋ ๋ฐ ์ด์ ์ ๋๋ค. ์ด ํ๋ ์์ํฌ์ ํต์ฌ ์์๋ ์ํฐํด ๋ฐฉ์์์ ์ ์์ผ ๋ง์ธ๋์ ์ผ๋ก์ ์ ํ์ด๋ค. ํ๋ก์ ํธ ๊ด๋ฆฌ๋ ๊ฒฝ์ง๋ ๊ณํ ์ค์ฌ์์ ๋ฐ๋ณต์ ์ด๊ณ ๊ณ ๊ฐ ์ค์ฌ์ด๋ฉฐ ํ์ ์ ์ธ ๋ฐฉ์์ผ๋ก ์ด๋ํ๊ณ , ํ์ด๋ธ๋ฆฌ๋ ๋ฐฉ๋ฒ๋ก ์ด ์ ์ ์ผ๋ฐ์ ์ธ ์ ํ์ด ๋๊ณ ์๋ค. ์ด๋ฐ ์ ์์ผ ์ ๊ทผ๋ฒ์ AI์ ๋์งํธ ํ์ ์ด ์ด๋ฐํ๋ ๊ธ๊ฒฉํ ๋ณํ๋ฅผ ๋ฐ๋ผ๊ฐ๊ธฐ ์ํด ํ์์ ์ธ ์กฐ๊ฑด์ด๋ค.
2030๋ ๋ฌด๋ ต์ด ๋๋ฉด ์ํ ์ ๋ฐ์ดํธ, ์ผ์ ์๋ฆฝ, ๋ฆฌ์คํฌ ๊ฒฝ๊ณ ์ฒ๋ผ ๋ฐ๋ณต์ ์ธ ํ๋ก์ ํธ ์ ๋ฌด ์๋น ๋ถ๋ถ์ AI๊ฐ ์ฒ๋ฆฌํ๊ณ , ์ธ๊ฐ ์ฑ ์์๋ ๋น์ , ํ์ , ์ค๋ฆฌ์ ์ง์คํ๋ ๊ทธ๋ฆผ์ด ํ์ค์ด ๋ ์ ์๋ค. ์ด๋ฐ ๋ณํ๋ ์ ์์ผ ํ์ฐ๊ณผ ๋์งํธ ํธ๋์คํฌ๋ฉ์ด์ ์ฒ๋ผ ๊ณผ๊ฑฐ ํ๋ก์ ํธ ๊ด๋ฆฌ ํ์ ํ๋ฆ์ ๋ฎ์์ง๋ง, ์ ๊ฐ ์๋๋ ํจ์ฌ ๋น ๋ฅด๋ค.
ํ์ง๋ง ๊ธฐ์ ์ด ์ ์ ๋ ๋ง์ AI๋ฅผ ๋์ ํ๋ฉด ํ ์๋ก ์ธ๊ฐ์ ์์๋ฅผ ์์ ์ํ๋ ์ปค์ง๋ค. ํ๋ก์ ํธ ๊ด๋ฆฌ๋ ์ธ์ ๋ ์ฌ๋์ ๊ดํ ์ผ์ด๊ณ , ์ดํด๊ด๊ณ๋ฅผ ๋ง์ถ๊ณ ๊ฐ๋ฑ์ ํด๊ฒฐํ๋ฉฐ ํ์ ๋๊ธฐ๋ฅผ ๋ถ์ฌํ๋ ๊ณผ์ ์ด๋ค. AI๋ ์ผ์ ์ง์ฐ์ ์์ธกํ ์๋ ์์ง๋ง, ์ง์ฐ์ ๋งํํ๋๋ก ํ์ ๊ฒฉ๋ คํ ์๋ ์๋ค. ๋์์ค๋ฅผ ํด์ํ๊ณ ์ ๋ขฐ๋ฅผ ๊ตฌ์ถํ๋ฉฐ, ํ์ ์ ์ด์งํ๋ PM์ ์ธ๊ฐ์ ๋ฅ๋ ฅ์ ์ฌ์ ํ ๋์ฒด ๋ถ๊ฐ๋ฅํ๋ค.
AI๋ ๊ธฐ์ ํ๋ก์ ํธ ์งํ ๋ฐ ์ฑ๊ณผ์ ์ฒจ๋ณ์ด ๋ ๊ฒ์ด๋ค. ์์ผ๋ก 10๋ ์ PMO์ ๊ฒฝ์์ง, ์ ์ฑ ์ ์์๊ฐ ์ด๋ฐ ์งํ๋ฅผ ์ผ๋ง๋ ์ ๊ด๋ฆฌํ๋์ง ์ํํ๋ ์๊ฐ์ด ๋ ๊ฒ์ด๋ค. ์ฑ๊ณตํ๊ธฐ ์ํด ๊ธฐ์ ์ ํ๋ซํผ๋งํผ ์ฌ๋์ ํฌ์ํ๊ณ , ์ค๋ฆฌ์ ์ด๊ณ ํฌ๋ช ํ ๊ฑฐ๋ฒ๋์ค๋ฅผ ์ฑํํ๋ฉฐ, ์ง์์ ์ธ ํ์ต๊ณผ ์คํ ๋ฌธํ๋ฅผ ์กฐ์ฑํ๊ณ , ๊ณผ๋๊ด๊ณ ๊ฐ ์๋ ์ค์ ์ฑ๊ณผ๋ก ์ฑ๊ณต ์ฌ๋ถ๋ฅผ ํ๋จํด์ผ ํ๋ค.
CIO์๊ฒ๋ ์ด๋ฏธ ๋ถ๋ช
ํ ๊ณผ์ ๊ฐ ์ฃผ์ด์ก๋ค. ๋น์ ์ผ๋ก ์ด๋๊ณ ๋์ ์ค๋ฆฌ ๊ธฐ์ค์ผ๋ก ๊ฑฐ๋ฒ๋์ค๋ฅผ ์ํํ๋ฉฐ, ์ง๋ฅํ ๋๊ตฌ๋ก ํ์ ํ์ ์ค์ด์ค์ผ ํ๋ค. AI๋ ํ๋ก์ ํธ ๊ด๋ฆฌ ์ง๋ฌด๋ฅผ ์ํํ๋ ์กด์ฌ๊ฐ ์๋๋ผ ๊ทธ ์ญํ ์ ์ฌํ์์ํค๋ ์ด๋งค์ ๋ค. ์ฑ
์ ์๊ฒ ์คํํ ๊ฒฝ์ฐ AI ๊ธฐ๋ฐ ํ๋ก์ ํธ ๊ด๋ฆฌ๋ ์ด์ ํจ์จ์ ๋์ด๋ ๋ฐ ๊ทธ์น์ง ์๊ณ , ๋ณํ์ ๋ฏผ์ฒฉํ๊ฒ ๋์ํ๋ฉด์๋ ์ฌ๋ ์ค์ฌ ๊ฐ์น๋ฅผ ์ ์งํ๋ ๊ธฐ์
์ ๋ง๋๋ ๊ธฐ๋ฐ์ด ๋๋ค. ์ด๋ฐ ๋ณํ๋ฅผ ์ ์คํ๊ฒ ์์ฉํ๋ฉด PM์ ๋จ์ํ ๊ด๋ฆฌ์๋ฅผ ๋์ด ๋ณํ์ ์ค๊ณ์๋ก ๋์ฝํ ์ ์๋ค.
dl-ciokorea@foundryco.com
ํฌํฐ๋ท์ด ์์ฌ ์ํ ์ธํ ๋ฆฌ์ ์ค ์กฐ์ง์ธ ํฌํฐ๊ฐ๋ ๋ฉ์ค(FortiGuard Labs)๋ฅผ ํตํด โ2026 ์ฌ์ด๋ฒ ์ํ ์ ๋ง ๋ณด๊ณ ์(Fortinet Cyberthreat Predictions Report for 2026)โ๋ฅผ ๊ณต๊ฐํ๋ค. ๋ณด๊ณ ์๋ ์ฌ์ด๋ฒ ๋ฒ์ฃ๊ฐ AI์ ์๋ํ, ์ ๋ฌธํ๋ ๊ณต๊ธ๋ง์ ๊ธฐ๋ฐ์ผ๋ก ๋น ๋ฅด๊ฒ ์ฐ์ ํํ๊ณ ์์ผ๋ฉฐ, 2026๋ ์๋ ํ์ ์์ฒด๋ณด๋ค ์ํ ์ธํ ๋ฆฌ์ ์ค๋ฅผ ์ผ๋ง๋ ๋น ๋ฅด๊ฒ ์คํํ ์ ์๋์ง, ์ฆ ์ฒ๋ฆฌ ์๋๊ฐ ๊ณต๊ฒฉ๊ณผ ๋ฐฉ์ด์ ์ฑํจ๋ฅผ ์ข์ฐํ๋ ํต์ฌ ๊ธฐ์ค์ด ๋ ๊ฒ์ผ๋ก ๋ถ์ํ๋ค.
๋ณด๊ณ ์๋ ์นจํด ๊ณผ์ ์ด AI์ ์๋ํ ๋๊ตฌ๋ก ์ธํด ํฌ๊ฒ ๋จ์ถ๋๊ณ ์๋ค๊ณ ์ค๋ช ํ๋ค. ๊ณต๊ฒฉ์๋ค์ ์๋ก์ด ๋๊ตฌ๋ฅผ ๋ง๋ค๊ธฐ๋ณด๋ค ์ด๋ฏธ ํจ๊ณผ๊ฐ ์ ์ฆ๋ ๊ณต๊ฒฉ ๊ธฐ๋ฒ์ ์๋ํยท๊ณ ๋ํํ๋ ๋ฐฉ์์ผ๋ก ํจ์จ์ ๊ทน๋ํํ๊ณ ์๋ค. AI ์์คํ ์ ์ ์ฐฐ, ์นจํฌ ๊ฐ์, ๋ฐ์ดํฐ ๋ถ์, ํ์ ๋ฉ์์ง ์์ฑ๊น์ง ๊ณต๊ฒฉ ๊ณผ์ ์ ๋ฐ์ ์๋ํํ๋ฉฐ, ๋คํฌ์น์๋ ์ต์ ๊ฐ์ ๋ง์ผ๋ก ์ผ๋ จ์ ๊ณต๊ฒฉ ์ ์ฐจ๋ฅผ ์ํํ๋ ์์จํ ๋ฒ์ฃ ์์ด์ ํธ๊น์ง ๋ฑ์ฅํ๊ณ ์๋ค.
์ด๋ก ์ธํด ๊ณต๊ฒฉ ์ฒ๋ฆฌ๋์ ๊ธฐํ๊ธ์์ ์ผ๋ก ์ฆ๊ฐํ๋ ์์์ ๋ณด์ธ๋ค. ๊ณผ๊ฑฐ ๋ช ๊ฑด์ ๋์ฌ์จ์ด๋ง ์ด์ํ๋ ๋ฒ์ฃ์๊ฐ ์ด์ ๋ ์์ญ ๊ฑด์ ๋ณ๋ ฌ ๊ณต๊ฒฉ์ ์คํํ ์ ์๊ฒ ๋์ผ๋ฉฐ, ์นจํด ๋ฐ์๋ถํฐ ์ค์ ํผํด๊น์ง ๊ฑธ๋ฆฌ๋ ์๊ฐ๋ ๋ฉฐ์น ์์ ๋ช ๋ถ ๋จ์๋ก ์ถ์๋๊ณ ์๋ค. ๋ณด๊ณ ์๋ ์ด ๊ฐ์ ๊ณต๊ฒฉ ์๋ ๊ทธ ์์ฒด๊ฐ 2026๋ ๊ธฐ์ ์ด ์ง๋ฉดํ ๊ฐ์ฅ ํฐ ์ํ ์์๊ฐ ๋ ๊ฒ์ด๋ผ๊ณ ๋ถ์ํ๋ค.
๋ณด๊ณ ์์ ๋ฐ๋ฅด๋ฉด, ์๊ฒฉ ์ฆ๋ช ํ์ทจ, ํก์ ์ด๋, ๋ฐ์ดํฐ ์์ตํ ๋ฑ ๊ณต๊ฒฉ ์ฒด์ธ์ ํต์ฌ ๋จ๊ณ๋ฅผ ์๋ํํ๋ ์ ๋ฌธ AI ์์ด์ ํธ๋ ๋๋๋ฌ์ง๊ณ ์๋ค. ์ด๋ฐ ์์คํ ์ ํ์ทจํ ๋ฐ์ดํฐ๋ฅผ ๋ถ์ํ๊ณ , ํผํด์ ์ฐ์ ์์๋ฅผ ์ฐ์ ํ๋ฉฐ, ๊ฐ์ธํ๋ ํ๋ฐ ๋ฉ์์ง๋ฅผ ์์ฑํด ๋ฐ์ดํฐ๊ฐ ๋์งํธ ์์ฐ์ฒ๋ผ ๋น ๋ฅด๊ฒ ๊ธ์ ํ๋๋ ํ๊ฒฝ์ ๋ง๋ค์ด๋ธ๋ค.
์งํ ๋ฒ์ฃ ์์ฅ ์ญ์ ๋์ฑ ๊ตฌ์กฐํ๋๋ ํ๋ฆ์ ๋ณด์ด๊ณ ์๋ค. ์ฐ์ ยท์ง์ญยท์์คํ ํ๊ฒฝ์ ๋ง์ถ ๋ง์ถคํ ์ ๊ทผ ๊ถํ ํจํค์ง๊ฐ ์ ํต๋๊ณ ๋ฐ์ดํฐ ๋ณด๊ฐ๊ณผ ์๋ํ๋ฅผ ํตํด ๊ฑฐ๋ ์ ๊ตํ๊ฐ ์ด๋ค์ง๊ณ ์์ผ๋ฉฐ, ๊ณ ๊ฐ์ง์ยทํํ ์ ์ยท์๋ ์์คํฌ๋ก ๋ฑ ํฉ๋ฒ ์ฐ์ ์์ ๋ณผ ์ ์๋ ์์๊ฐ ๋์ ๋๋ฉด์ ์ฌ์ด๋ฒ ๋ฒ์ฃ์ ์ฐ์ ํ๊ฐ ํ์ธต ๊ฐ์ํ๋๊ณ ์๋ค.
์ด ๊ฐ์ ๊ณต๊ฒฉ ๊ณ ๋ํ ์์์ ํฌํฐ๋ท์ ๊ธฐ์ ์ด โ๋จธ์ ์๋ ๋ฐฉ์ด(machine-speed defense)โ ์ฒด๊ณ๋ฅผ ๊ฐ์ถ๋ ๊ฒ์ด ํ์์ ์ด๋ผ๊ณ ๊ฐ์กฐํ๋ค. ๋จธ์ ์๋ ๋ฐฉ์ด๋ ์ํ ์ธํ ๋ฆฌ์ ์ค ์์งยท๊ฒ์ฆยท๊ฒฉ๋ฆฌ ๊ณผ์ ์ ์ฐ์์ ์ผ๋ก ์๋ํํด ํ์ง์ ๋์ ์๊ฐ์ ์๊ฐ ๋จ์์์ ๋ถ ๋จ์๋ก ์์ถํ๋ ์ด์ ๋ชจ๋ธ์ด๋ค. ์ด๋ฅผ ์ํด CTEM(์ง์์ ์ํ ๋ ธ์ถ ๊ด๋ฆฌ), MITRE ATT&CK ํ๋ ์์ํฌ ๊ธฐ๋ฐ ์ํ ๋งคํ, ์ค์๊ฐ ๋ณต๊ตฌ ์ฐ์ ์์ํ ๋ฑ ๋ฐ์ดํฐ ๊ธฐ๋ฐ์ ์ฐ์ ์ด์ ์ฒด๊ณ๊ฐ ์๊ตฌ๋๋ค.
๋ํ ์กฐ์ง ๋ด๋ถ์์ AI ์์คํ ยท์๋ํ ์์ด์ ํธยท๋จธ์ ๊ฐ ํต์ ์ด ํญ๋ฐ์ ์ผ๋ก ์ฆ๊ฐํจ์ ๋ฐ๋ผ โ๋น์ธ๊ฐ ์์ด๋ดํฐํฐ(Non-Human Identity)โ ๊ด๋ฆฌ๊ฐ ๋ณด์ ์ด์์ ์๋ก์ด ํต์ฌ ์ถ์ผ๋ก ์๋ฆฌ ์ก๊ณ ์๋ค. ์ฌ๋๋ฟ ์๋๋ผ ์๋ํ๋ ํ๋ก์ธ์ค์ ๊ธฐ๊ณ ๊ฐ ์ํธ์์ฉ๊น์ง ์ธ์ฆยทํต์ ํด์ผ ๋๊ท๋ชจ ๊ถํ ์์น ๋ฐ ๋ฐ์ดํฐ ๋ ธ์ถ์ ๋ฐฉ์งํ ์ ์๋ค๋ ์๋ฏธ๋ค.
ํฌํฐ๋ท์ ๊ตญ์ ๊ณต์กฐ ์ญ์ ํ์ ์์๋ผ๊ณ ์ค๋ช ํ๋ค. ์ธํฐํด์ ์ธ๋ ๊ฒํฐ 2.0(Operation Serengeti 2.0)๊ณผ ํฌํฐ๋ทโํฌ๋ผ์์คํฑํผ์ค(FortinetโCrime Stoppers) ๊ตญ์ ์ฌ์ด๋ฒ ๋ฒ์ฃ ํ์๊ธ ํ๋ก๊ทธ๋จ์ ๋ฒ์ฃ ์ธํ๋ผ๋ฅผ ์ค์ ๋ก ๋ฌด๋ ฅํํ๊ณ ์ํ ์ ๊ณ ์ฒด๊ณ๋ฅผ ๊ฐํํ ๋ํ์ ์ธ ์ฌ๋ก๋ค. ๋ฟ๋ง ์๋๋ผ ์ฒญ์๋ ยท์ทจ์ฝ ๊ณ์ธต์ ๋ณดํธํ๊ธฐ ์ํ ๊ต์กยท์๋ฐฉ ํ๋ ํ๋๋ ์ฅ๊ธฐ์ ๊ด์ ์์ ์ค์ํ๋ค.
์ฌ์ด๋ฒ ๋ฒ์ฃ ๊ท๋ชจ๋ 2027๋ ์ด๋ฉด ํฉ๋ฒ ์ฐ์ ์ ๋ฒ๊ธ๊ฐ ๊ฒ์ผ๋ก ์ ๋ง๋๋ค. ๊ณต๊ฒฉ์๋ ๋ค์์ AI ์์ด์ ํธ๊ฐ ๊ตฐ์ง์ฒ๋ผ ํ๋ ฅํ๋ ์ค์(swarm) ๊ธฐ๋ฐ ์๋ํ๋ฅผ ํ์ฉํด ๋ฐฉ์ด์ ํ๋์ ์ ์ํ๋ฉฐ ๊ณต๊ฒฉ์ ์ ๊ฐํ ๊ฒ์ผ๋ก ๋ณด์ด๋ฉฐ, AIยท์๋ฒ ๋๋ ์์คํ ์ ๊ฒจ๋ฅํ ๊ณต๊ธ๋ง ๊ณต๊ฒฉ๋ ๋์ฑ ์ ๊ตํด์ง ์ ๋ง์ด๋ค. ์ด์ ๋์ํ๊ธฐ ์ํด ๋ฐฉ์ด์๋ ์์ธก ์ธํ ๋ฆฌ์ ์คยท์๋ํยท๋ ธ์ถ ๊ด๋ฆฌ ์ญ๋์ ๊ฐํํด ๊ณต๊ฒฉ์์ ์์ง์์ ๋ณด๋ค ๋น ๋ฅด๊ฒ ํ์ ํ๊ณ ์กฐ๊ธฐ ์ฐจ๋จํ ์ ์๋ ์ฒด๊ณ๋ก ์งํํด์ผ ํ๋ค.
๋ณด๊ณ ์ ์งํํ์ โ์๋์ ๊ท๋ชจ๊ฐ ์์ผ๋ก์ 10๋ ์ ๊ท์ ํ ๊ฒโ์ด๋ผ๊ณ ๊ฐ์กฐํ๋ฉฐ, ์ธํ ๋ฆฌ์ ์ค์ ์๋ํ, ๋ณด์ ์ธ๋ ฅ์ ์ญ๋์ ํ๋์ ๋ฐ์ํ ์ฒด๊ณ๋ก ํตํฉํ ๊ธฐ์ ๋ง์ด ๋ฏธ๋ ์ํ ํ๊ฒฝ์์ ์ฃผ๋๊ถ์ ํ๋ณดํ ์ ์๋ค๊ณ ๊ฒฐ๋ก ์ง์๋ค.
ํฌํฐ๋ท์ ์ค๋ 16์ผ ์ฌ์ด๋ฒ ๋ฒ์ฃ ์ํ๊ณ์ ์์ผ๋ก ๋ค๊ฐ์ฌ ํธ๋ ๋์ ๋ํ ์ธ์ฌ์ดํธ๋ฅผ ๊ณต์ ํ๋ ์จ๋น๋๋ฅผ ์งํํ๋ค. ํฌํฐ๊ฐ๋ ๋ฉ์ ๋๋ ํฐ์ธ ์๋์ค ์์ปค๊ฐ ์ฐ์ฌ๋ก ์ฐธ์ฌํ๋ค.
dl-ciokorea@foundryco.com
Data-centric privacy readiness, ISMS alignment, regulatory coverage, consent, DPIA/PIA, incident response โ with real-world governance lessons.
In 2025, privacy is no longer just a compliance obligationโit 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 โ 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 eventsโincluding the major flight disruption at IndiGo in December 2025โhave 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 โ e.g., customer refunds, cancellations โ 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 journeyโcollection, 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 incidentโslow notifications, confusing remediation, or no clear ownershipโcan 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 โ 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 โ 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 todayโs dynamic threat landscape โ where cloud adoption, remote work, AI-driven attacks and stringent regulations are the norm โ 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 โ 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 โ cloud adoption, supply-chain dependencies, third-party vendors, and the rapid rise of AI-powered threats โ 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 โ from project planning to technology adoption โ 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 itโs 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 โ 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 โ 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 โ 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 โ these donโt 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 โ 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 isnโt just about ticking boxes โ itโs about embedding resilience into your organizationโs 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 โ Security & GRC | |
|---|---|
| 1. What does โKeeping Security & GRC at the forefrontโ 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 โhow decisions are madeโ; 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. |
ใพใๅคงๅๆใจใใฆใLLMใจใผใธใงใณใใฏไบบ้ใฎไปฃใใใงใฏใชใใใใใพใงๅๅใใผใใใผใจใใฆ่จญ่จใใใในใใงใใไบบ้ใฎๅผทใฟใฏใไพกๅคๅคๆญใ่ฒฌไปปใฎ่ฒ ๆ ใ็ต็นใๅไบบใฎๆ่ใ่ธใพใใๆๆๆฑบๅฎใซใใใพใใ้ใซใจใผใธใงใณใใฎๅผทใฟใฏใๆ ๅ ฑใฎๆข็ดขใจๆด็ใ็นฐใ่ฟใไฝๆฅญใฎ้ซ้ๅฆ็ใๅคๆฐใฎ้ธๆ่ขใฎๆค่จใจใใฃใ้จๅใงใใใฉใกใใไธๆนใซๅ จ้ข็ใซๅฏใใใฎใงใฏใชใใ้ทๆใฎ็ตใฟๅใใใๆ่ญใใใใจใ้่ฆใงใใ
ใใฎใใใซใฏใใพใๅฏพ่ฑกใจใชใๆฅญๅใๅ่งฃใใใๅคๆญใ้ใในใใใใใจใไบๅ็ใชในใใใใใ่ฆๆฅตใใๅฟ ่ฆใใใใพใใใใจใใฐใ้กงๅฎขใฏใฌใผใ ใธใฎๅฏพๅฟใงใใใฐใไบๅฎ้ขไฟใฎๆด็ใ้ๅปใฑใผในใฎๆค็ดขใๆ้ขใฎใใฉใใไฝๆใชใฉใฏใจใผใธใงใณใใซไปปใใใใ้ ๅใงใใไธๆนใงใ็กๅๅฏพๅฟใฎ็ฏๅฒใใฉใใพใง่ชใใใใไปๅพใฎ้ขไฟๆงใธใฎๅฝฑ้ฟใใฉใ่ใใใใจใใฃใๅคๆญใฏใไบบ้ใซๆฎใในใ้ ๅใซใชใใพใใ
ใจใผใธใงใณใ่จญ่จใงใฏใใใใใๆฅญๅๅ่งฃใฎ็ตๆใ่ธใพใใใใจใผใธใงใณใใ่ชๅพ็ใซๅฎ็ตใใฆใใ็ฏๅฒใใๅฟ ใไบบ้ใฎๆฟ่ชใ่ฆใใ็ฏๅฒใใไบบ้ใฎๅคๆญใฎใใใซๆ ๅ ฑๆด็ใ ใ่กใ็ฏๅฒใใจใใไธใคใฎใพใผใณใๆ็ขบใซๅฎ็พฉใใพใใใใฎใใใงใๅใพใผใณใใจใซใจใผใธใงใณใใฎๆจฉ้ใจใคใณใฟใผใใงใผในใ่ชฟๆดใใใใจใงใๅ่ชฟใฎๅๆใๆดใฃใฆใใใพใใ
ไบบ้ใจใจใผใธใงใณใใฎๅ่ชฟใใใพใๆฉ่ฝใใใใซใฏใไบบ้ๅดใใ่ฆใฆใใใคใงใไปๅ ฅใงใใใใจใใๆ่ฆใ้่ฆใงใใไธๅบฆใจใผใธใงใณใใซไปไบใๆธกใใใๆๅพใๅ ้จใงไฝใ่ตทใใฆใใใๅใใใใ่ชคใฃใ็ตๆใ ใใ็ช็ถ่ฟใฃใฆใใใจใใ็ถๆ ใงใฏใใฆใผใถใผใฏๅฎๅฟใใฆไปปใใใใจใใงใใพใใใ
ใใใง้ตใซใชใใฎใใไปๅ ฅใใคใณใใจใใณใใซใฎใใถใคใณใงใใไปๅ ฅใใคใณใใจใฏใใฏใผใฏใใญใผใฎไธญใงไบบ้ใๅฟ ใ็ขบ่ชใๆฟ่ชใ่กใในใใใใฎใใจใงใใใใใณใใซใจใฏไบบ้ใใจใผใธใงใณใใฎๆฏใ่ใใ่ชฟๆดใใใใใฎๆไฝๆๆฎตใงใใๅ ทไฝ็ใซใฏใใจใผใธใงใณใใๆๆกใใใใฉใณใไธ่ฆงใง่กจ็คบใใใฆใผใถใผใซใๆก็จใใไฟฎๆญฃใใๅดไธใใ้ธใฐใใ็ป้ขใใใจใผใธใงใณใใไฝๆใใใใฉใใใ็ทจ้ใใใจใใฃใฟใๅฆ็ใ้ไธญใงๆญขใใๅๆญขใใฟใณใชใฉใ่ฉฒๅฝใใพใใ
ใใใซใใจใผใธใงใณใใใฉใฎใใใซ่ใใฆ่กๅใใใฎใใใใฆใผใถใผใซๅใใใใใๆ็คบใใใใจใ้่ฆใงใใใจใผใธใงใณใใฎๅ ้จใง่ตทใใฆใใๆจ่ซใใญใปในใๅฎๅ จใซๅฏ่ฆๅใใใใจใฏ้ฃใใใซใใฆใใใใพใ้ๅปไธใถๆใฎใใผใฟใ้่จใใใใฎ็ตๆใใใจใซไบใคใฎๆกใๆฏ่ผใใใใจใใฃใ็ฐกๆฝใช่ชฌๆใๆทปใใใ ใใงใใฆใผใถใผใฎๅฎๅฟๆใฏๅคงใใๅคใใใพใใใใฎใใใชใๆ่้็จใฎๅคๅจๅใใฏใไบบ้ใฎๅๅใๅ ฑๅใใใจใใฎไฝๆณใซ่ฟใใใจใผใธใงใณใใใใผใ ใฎไธๅกใจใใฆๆฑใๆ่ฆใ่ฒใฆใพใใ
ๅ่ชฟ่จญ่จใฎใดใผใซใฏใใฆใผใถใผใใจใผใธใงใณใใๅพใ ใซไฟก้ ผใใ้ฉๅใช็ฏๅฒใงใๆๆพใ้่ปขใใ่จฑๅฎนใงใใ็ถๆ ใไฝใใใจใงใใใใใง้่ฆใชใฎใฏใๆๅใใ้ซใ่ชๅพๆงใไธใใใฎใงใฏใชใใๆฎต้็ใซไฟก้ ผใ็ฉใฟ้ใญใใใจใงใใ
ๅๆๆฎต้ใงใฏใใจใผใธใงใณใใซใๆๆกใใใใใฉใใใใ ใใไปปใใๆ็ตๆฑบๅฎใฏๅฟ ใไบบ้ใ่กใๅฝขใๆใพใใใงใใใใใใฎใใงใผใบใงใฏใใจใผใธใงใณใใฎๆๆกใใฉใใ ใๆ็จใใใฉใฎ็จๅบฆใฎ้ ปๅบฆใงไฟฎๆญฃใๅฟ ่ฆใใ่ฆณๅฏใใใฆใผใถใผ่ช่บซใใจใผใธใงใณใใจใฎไปใๅใๆนใๅญฆใใงใใใพใใใใฎ้็จใงใใใใฎ็จฎ้กใฎไปไบใชใใฐใใจใผใธใงใณใใซไปปใใฆใๅคงไธๅคซใใใ ใใจใใๆ่ฆใๅฐใใใค่ฒใฃใฆใใใพใใ
ๆฌกใฎๆฎต้ใงใฏใใชในใฏใฎไฝใ้ ๅใใ่ชๅๅฎ่กใฎ็ฏๅฒใๅบใใฆใใใพใใใใจใใฐใๅ ้จๅใใฎ้ฑๆฌกใฌใใผใใฎๆดๆฐใใๅฎๅ็ใชใชใใคใณใใกใผใซใฎ้ไฟกใชใฉใฏใ่ชๅๅใใใใ้ ๅใงใใไธๆนใงใๅฏพๅค็ใชใณใใฅใใฑใผใทใงใณใๅฅ็ด้ข้ฃใฎๅฆ็ใชใฉใฏใ้ทใไบบ้ใฎใฌใใฅใผใๅฟ ่ฆใช้ ๅใจใใฆๆฎใใใใใใพใใใ็ต็นใจใใฆใใฉใฎใฌใใซใฎใชในใฏใชใใจใผใธใงใณใใซไปปใใฆใใใใใจใใๆน้ใๅ ฑๆใใใใใซๆฒฟใฃใฆๆจฉ้่จญๅฎใ่กใใใจใใๅฅๅ จใชไฟก้ ผ้ขไฟใฎๅๆใซใชใใพใใ
ๆ็ต็ใซใฏใใฆใผใถใผไฝ้จใใฎใใฎใใใจใผใธใงใณใใธใฎไฟก้ ผใซๅคงใใชๅฝฑ้ฟใไธใใพใใ่ชคใใ่ตทใใใจใใซใใฉใใ ใ็ด ๆฉใๅๅ ใ็นๅฎใใไฟฎๆญฃใงใใใใใฆใผใถใผใใใใฎ็ตๆใฏใใใใใใจๆใใใจใใใฏใณใฏใชใใฏใงไบบ้ใฎๆ ๅฝ่ ใซๅใๆฟใใใใใใใใใใใๅคฑๆใธใฎๅใใใๆดใฃใฆใใใปใฉใใฆใผใถใผใฏๅฎๅฟใใฆใจใผใธใงใณใใซไปไบใไปปใใใใจใใงใใพใใไบบ้ใจใจใผใธใงใณใใฎๅ่ชฟ่จญ่จใจใฏใๅใซๅฝนๅฒๅๆ ใๆฑบใใใ ใใงใฏใชใใไฟก้ ผใๅพใ ใซ้ธๆใใใใฆใผใถใผไฝ้จใฎๆตใๅ จไฝใใใถใคใณใใๅถใฟใงใใใใพใใ
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).
Login
**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.
