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각 기업은 AI 도입에 박차를 가하고 있지만 이 과정에서 새로운 고민도 토로한다. AI 모델의 성능이나 활용 가능성보다 보안과 운영 구조의 복잡성이라는 문제를 먼저 마주하는 경우가 빈번하기 때AI와 클라우드 단절이 유발하는 문제, 운영 구조 개선으로 푼다
각 기업은 AI 도입에 박차를 가하고 있지만 이 과정에서 새로운 고민도 토로한다. AI 모델의 성능이나 활용 가능성보다 보안과 운영 구조의 복잡성이라는 문제를 먼저 마주하는 경우가 빈번하기 때문이다.실제 현장에서는 클라우드 인프라의 경우 A사에게, AI 솔루션은 B사에게 맡기는 경우가 많다. 이 경우 데이터가 여러 사업자 환경을 오가며 관리되기 때문에 보안 취약점이 발생할 확률이 높고, 책임의 경계도 모호해진다. 특히 내부 데이터의 민감도가 높은 제조, 금융, 유통, 공공 영역에서는 이런 구조 자체가 AI 도입의 걸림돌로 작용한다.AI 도입 장애물, 기술 아닌 복잡한 구조클라우드와 AI 솔루션 주체가 각기 다르면, 데이터 접근 권한 제한이나 보안 검토 과정에서 불필요한 지연이 빈번하게 발생한다. 장애나 이슈가 발생했을 때 빠른 원인 파악과 대응도 어렵다. AI가 실시간 의사결정이나 자동화 업무에 충분히 활용되지 못하는 사례도 적지 않다.이같은 문제를 개선하기 위해 최근 인프라 Read more











