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'IBM 서밋 코리아'통합검색 결과 입니다. (4건)

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IBM "부서마다 따로 노는 AI 에이전트…통합해야 효과적"

"기업들이 인공지능(AI) 에이전트를 부서별로 구축해 활용하고 있습니다. 그러나 이렇게 흩어진 에이전트는 생산성 높이는 데 한계가 있습니다. 분산된 에이전트를 하나로 통합해 단일 환경에서 관리해야 합니다." IBM 제니퍼 캐이디 글로벌 데이터 세일즈 제너럴 매니저는 16일 삼성동 그랜드 인터컨티넨탈 서울 파르나스 호텔서 열린 'IBM AI 서밋 코리아'에서 AI 에이전트 효율성 높이기 위한 전략을 이같이 밝혔다. 케이디 매니저는 IBM 내부에 AI 에이전트 시스템 도입한 사례를 공개했다. 특히 인사(HR) 분야에서는 전체 문의 94%를 AI가 처리해 효율성을 높였다고 밝혔다. 영업 분야에서는 개인 업무 시간 25%를 절감한 것으로 알려졌다. 또 조달 분야에서는 계약 사이클 타임을 70% 줄이고 오류를 줄여 약 20억 달러(약 2조7천500억원) 절감한 것으로 확인됐다. 그는 IBM이 여전히 AI 도입에 어려움을 겪고 있다고 지적했다. 여전히 각 부서가 AI 에이전트를 따로 만들어 사용하고 있다는 이유에서다. 그는 "각 부서가 독자적으로 구축한 AI 에이전트는 서로 협력하지 못한다"며 "이같은 AI 에이전트 사일로 현상은 기업 투자수익률(ROI)과 데이터 신뢰성을 올리지 못한다"고 강조했다. 케이디 매니저는 IBM의 'AI 에이전트 오케스트레이션 플랫폼'을 해법으로 제시했다. 이 플랫폼은 기업 내 흩어진 AI 에이전트를 한데 묶어 관리한다. 업무 상황·요구에 맞게 에이전트를 자동 배정하는 시스템이다. 그는 "기존 투자 자산과 오픈소스 에이전트까지 통합해 한 환경에서 신뢰 가능한 서비스를 제공하는 것이 주요 목표다"고 밝혔다. 이어 "에이전트는 반드시 비즈니스를 위한 것이어야 한다"며 "글로벌 시장에서 안전하게 작동해야 할 수 있게 만들 것"이라고 강조했다.

2025.09.16 16:22김미정

IBM "IT 개발·운영에 AI 필수…ROI 24배 효과 달성"

IBM이 IT 개발·운영 성과를 높이기 위해 인공지능(AI) 기반 자동화 전략을 제시했다. 이를 통해 IT 개발·운영 효율성과 안정성을 동시에 확보하겠다는 목표다. 한국IBM 이혜영 팀장은 16일 삼성동 그랜드 인터컨티넨탈 서울 파르나스에서 열린 'IBM 서밋 코리아'에서 IT 개발·운영 전략을 이같이 강조했다. 그동안 IBM은 IT 개발자와 운영자가 요구사항 정리를 비롯한 코드 개발, 테스트, 배포, 운영까지 통합적으로 운영해 왔다. 다만 AI 시대부터 짧아진 출시 주기와 기술 부채, 인력 부족, 복잡한 인프라 관리 등으로 기업 고민이 커지고 있는 실정이다. 이 팀장은 "개발자들은 경쟁사보다 하루라도 빨리 앱을 출시해야 하는 상황을 겪고 있다"며 "기업 레거시 시스템과 올드한 환경, 전문가 부족 등은 여전히 걸림돌"이라고 지적했다. 이어 "운영자 역시 늘어나는 IT 환경을 모니터링하고 보안 취약성을 관리해야 하는 부담이 커지고 있다"고 덧붙였다. 그는 이를 해결하기 위해 IT 개발·운영 과정에 AI와 자동화를 적용해야 한다고 주장했다. 현재 IBM은 관련 솔루션으로 'IBM 파워드 오토메이션' 기술을 통한 AI·자동화 전략을 제시했다. IBM 파워드 오토메이션은 차세대 서버 'IBM 파워11' 중심으로 한 AI 기반 자동화 운영 시스템이다. 잠재적 위험을 사전에 탐지·자동 대응할 수 있다. 시스템 유지보수 중에도 애플리케이션이 중단 없이 운영될 수 있도록 도울 수도 있다. 이를 통해 IT 관리자 업무 부담을 줄인다. 그는 "해당 플랫폼으로 소프트웨어(SW) 라이프사이클 각 단계에 AI와 자동화를 적용할 수 있다"며 "기획부터 개발, 테스트, 배포, 운영 과정에서 남는 데이터를 분석해 문제를 조기에 발견하고 수정 부담을 줄이는 것이 핵심"이라고 강조했다. 예를 들어 파이썬으로 작성된 코드를 자바로 바꿔야 할 때, 생성형 AI로부터 코드 변환 방법을 제안받아 빠르게 작업을 끝낼 수 있다. 서버·네트워크 등 인프라 배포 시 앤서블 같은 자동화 도구로 효율적 작업을 할 수 있다. 또 애플리케이션 배포 전 AI로 보안 취약점을 미리 점검해 시스템 안정성과 복원력을 높일 수 있다. 이 팀장은 AI·자동화를 통해 IT 운영 효율성을 높일 수 있다고 설명했다. 그는 "AI 기반 자동화가 시스템 구성 정보를 실시간 분석해 컴플라이언스 이슈나 인증서 만료를 확인할 수 있다"며 "무엇보다 문제가 발생하기 전 취약점을 식별하고 자동으로 해결할 수 있다는 게 강점"이라고 강조했다. 그는 AI 기반 자동화를 적용한 조직이 그렇지 않은 조직보다 24배 높은 투자수익률(ROI)를 기록했다고 자체 보고서를 통해 밝혔다. 특히 운영 효율성 측면에서 서비스 중단을 50% 줄이고 복구 시간을 40% 단축했다는 점도 언급했다. 또 고객과 비즈니스 측면에서는 서비스 만족도가 24% 올랐으며, 애플리케이션 출시 속도는 40% 빨라진 것으로 확인됐다. 데이터 품질 역시 20% 개선됐다. 직원 생산성도 높아져 IT 서비스 대응 능력이 1인당 11% 오른 것으로 나타났다. 이 팀장은 "AI와 자동화를 통해 기업들은 운영 효율성뿐 아니라 고객 성과, 직원 생산성 등 모든 영역에서 효과를 보고 있다"며 "AI로 완전한 통합을 이룬 조직만이 비즈니스 효과까지 올릴 수 있는 시대"라고 강조했다.

2025.09.16 15:14김미정

IBM "AI 비즈니스 성공 조건은 'AI 레디 데이터'"

"기업이 인공지능(AI) 효과를 보려면 데이터를 AI가 잘 이해할 수 있게 만들어야 합니다. 이를 위해 사내 흩어진 데이터를 한곳으로 모아 품질을 높여야 합니다. '왓슨x' 플랫폼은 이런 AI 레디 데이터 전략으로 AI 애플리케이션이 높은 정확도와 품질을 유지하게 돕습니다." 한국IBM 이지은 최고기술책임자(CTO) 겸 테크 세일즈 리더는 16일 그랜드 인터컨티넨탈 서울 파르나스 호텔에서 열린 'IBM AI 서밋 코리아'에서 AI 비즈니스 활성화를 위한 데이터 전략을 이같이 밝혔다. 데이터가 AI에 바로 활용될 수 있게 구축돼야 비즈니스 성과를 창출할 수 있다는 설명이다. AI 레디 데이터는 생성형 AI 학습·운영에 최적화된 데이터다. 정확하고 효율적인 AI 모델을 구축·운영하기 위해 데이터 품질과 정합성, 규모 등을 미리 확보한 상태를 의미한다. 기업이 이를 실현하려면 단순히 많은 양의 데이터를 모으는 것뿐 아니라 AI 모델이 잘 학습하고 정확한 결과물을 생성할 수 있도록 데이터를 정체, 가공, 라벨링 하는 과정까지 거쳐야 한다. 이 리더는 기업이 AI 레디 데이터 구축에 어려움을 겪고 있다고 지적했다. 그는 "다수 기업 데이터는 비정형"이라며 "이는 기업 데이터 전체 90% 이상을 차지한다"고 설명했다. 이어 "이중 AI 모델에 들어가는 데이터는 1% 미만"이라며 "데이터 품질 문제와 복잡한 저장소 구조가 걸림돌"이라고 지적했다. 이후 한국IBM 이호승 데이터 플랫폼 테크 세일즈 총괄 전무는 AI 레디 데이터 환경 구축을 위한 전략으로 '왓슨x' 플랫폼 기반 '데이터 통합'과 '데이터 인텔리전스'를 제시했다. 기업 내 흩어진 데이터를 한곳으로 통합하고 품질을 높여야 AI 비즈니스 효과를 극대화할 수 있다는 이유에서다. 우선 데이터 통합에서는 여러 출처 데이터를 수집해 AI가 이해할 수 있는 형태로 저장하는 과정을 거친다. 이 상무는 "기업 데이터는 온프레미스 서버에 있는 비정형 데이터나 클라우드 환경에 저장된 정형 데이터, 실시간으로 생성되는 스트리밍 데이터 등으로 분산됐다"며 "왓슨x는 이 모든 데이터를 연결해 한 곳에 모아 관리할 수 있도록 지원한다"고 설명했다. 우선 왓슨x 플랫폼은 수집된 데이터를 AI가 바로 읽고 학습할 수 있는 구조로 변환한다. 단순히 저장하는 수준이 아니라, AI 모델 학습과 추론에 최적화된 형태로 정리할 수 있다는 설명이다. 이후 플랫폼은 데이터 인텔리전스 과정을 거친다. 여기서 데이터 오류를 자동 수정하고, 의미 단위로 변환한다. 이때 이름, 성함 등 동일한 의미의 서로 다른 표현도 한 항목으로 묶어 일관성을 확보한다. 또 개인정보나 보안 관련 데이터를 자동 탐지해 마스킹 처리하고, 욕설이나 불필요한 노이즈 데이터를 제거한다. 또 기업마다 사용하는 고유 용어나 내부 코드도 맞춤형으로 묶는다. 이 상무는 "데이터 인텔리전스 과정에서 이런 용어를 수동 큐레이션 해 표준화한다"며 "AI가 해당 기업 맥락을 더 정확히 이해하도록 만든다"고 강조했다. 이어 "이렇게 정제된 데이터셋은 벡터화·임베딩 과정을 거쳐 AI 애플리케이션에 들어간다"며 "결과적으로 AI 애플리케이션이 더 신뢰성 높은 답변을 내고, 기업 맞춤형 인사이트를 도출할 수 있다"고 설명했다.

2025.09.16 14:16김미정

IBM "AI혁신 성공한 10% 기업, 비결은 데이터"

"90%에 달하는 기업이 인공지능(AI) 도입 중 개념 증명(POC) 단계에서 멈추고 있다. 남은 10% 기업 만이 이를 넘어설 수 있었던 비결은 바로 고품질 데이터다." IBM AI 서밋 코리아 2024 컨퍼런스를 맞아 한국을 방문한 IBM의 미드하트 샤히드 부사장은 24일 인터뷰를 진행하며 AI 도입 과정에서 데이터의 중요성을 강조했다. 미드하트 샤히드 부사장은 14년 이상 IBM에서 활동하고 있으며, 월드와이드 데이터 패브릭과 클라우드 팩 포 데이터 등 데이터 제품군을 총괄하고 있다. 폭발적인 AI기술의 성장과 비용 투자 속에서도 수많은 기업들이 AI도입에 실패하는 요인으로 데이터를 지목했다. 데이터가 불완전하거나 신뢰할 수 없으면 AI가 제출하는 결과 역시 신뢰하기 어려워지며 이는 AI 도입의 성공을 방해하는 주요 요인이 될 수 있다는 지적이다. 미드하트 샤히드 부사장은 “고품질 데이터가 없는 AI 도입은 뿌리 없는 나무와 같다”며 “많은 기업이 데이터 품질 관리와 거버넌스 체계가 부족해 지속적으로 높은 품질을 유지하지 못하며 개념 증명 단계를 넘어서지 못하는 사례를 보이고 있다”고 설명했다. 그는 성공적인 AI 도입을 위해 필요한 고품질 데이터에 대해 출처와 기원이 투명하고 신뢰할 수 있어야 하며, 이를 통해 신뢰성과 사용 적합성을 보장할 수 있어야 한다고 정의했다. 데이터의 정확성과 최신성을 유지하기 위해 정기적으로 업데이트되고 수정 및 보완 등의 관리 작업이 요구된다. 또한 고품질 데이터는 각 기업이나 특정 비즈니스 목적에 적합하게 활용될 수 있도록 적합한 내용과 형태를 갖춰야 한다. 이를 위해 기업의 업무 환경이나 목표에 맞춰 특화된 도구가 적용될 필요가 있다. 미드하트 샤히드 부사장은 “기업에 최적화된 고품질 데이터는 관리 및 사용에 있어 엄격한 데이터 거버넌스 정책이 적용되야 한다”며 “이를 통해 데이터의 품질과 사용성을 높이고, 규제 요구 사항을 준수할 수 있다”고 설명했다. 다만 IT역량이나 전문 인력이 부족한 제조, 유통 등의 기업은 이러한 전문적인 데이터 관리에 진입장벽을 느낄 수밖에 없는 실정이다. 미드하트 샤히드 부사장은 이러한 기업들도 데이터를 효과적으로 관리할 수 있도록 다양한 데이터 관리 서비스를 지원하고 있다고 소개했다. 데이터 패브릭은 다양한 데이터 소스를 하나의 통합된 데이터 구조로 연결해, 데이터의 접근성과 활용성을 높인다. IT 역량이 낮은 기업도 복잡한 데이터 관리 문제를 해결하고, 필요한 데이터를 효과적으로 사용할 수 있도록 지원한다. IBM 왓슨 날리지 카탈로그(BM Watson Knowledge Catalog)는 기업이 데이터를 수집하고, 저장하며, 메타데이터를 관리하는 과정을 단순화하여 데이터의 품질과 일관성을 유지하도록 돕는다. 이를 통해 데이터의 출처와 사용 이력을 명확하게 파악하고, 데이터의 투명성을 확보할 수 있다. 또한 기업들이 데이터 관리 솔루션을 단계적으로 도입할 수 있도록 모듈화된 접근 방식을 제공한다. 이는 기업이 필요에 따라 데이터 관리의 특정 부분만을 선택하여 도입할 수 있게 함으로써, 리소스를 효율적으로 사용할 수 있도록 돕는다. 이를 통해 IT 역량이 낮은 기업들도 부담 없이 데이터 관리의 각 요소를 점진적으로 도입할 수 있는 기반을 확보할 수 있다. 이 밖에도 데이터의 시간 경과에 따른 데이터 흐름을 추적하는 데이터 리니지와 지난 7월 인수한 스트림셋의 기술을 활용해 멀티 클라우드 환경에서 실시간 데이터 통합 및 관리할 수 있는 기능을 지원한다. 이와 함께 미드하트 샤히드 부사장은 기업들의 AI도입을 가로막는 문제점으로 아직 충분한 성공과 실패 모델이 제시되지 않았기 때문이라고 설명했다. 각 산업이나 사업 방향성에 맞춰 보고 따라할 사례가 마련돼 있지 않기 때문에 기업들의 대규모 투자가 이뤄지지 않고 있다는 것이다. 다만 많은 기업들이 이미 수년전부터 AI 관련 투자와 연구를 진행하고 있고 관련 성과를 발표하기 위해 준비하고 있는 만큼 AI 저변확대가 조만간 폭발적으로 일어날 것으로 전망했다. 미드하트 샤히드 부사장은 “올해 하반기에서 내년 상반기가 AI 시장 확대에 상당히 중요한 시기가 될 것으로 보고 있다”며 “그때가 되면 일부 기업이 아닌 거의 대부분의 기업에서 일반적으로 AI를 자연스럽게 활용하게 될 것”이라고 말했다. 이어서 “특히 한국 기업은 최신 기술을 상당히 빠르게 받아들이고 각 산업에 맞춰 최적화하는 역할에 특화된 만큼 앞으로 주목할 만한 성과를 내는 사례가 있을 것으로 기대한다”고 덧붙였다.

2024.09.04 15:59남혁우

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