5 AI signals every CIO should be watching right now

Across analyst research and hands-on enterprise deployments, a consistent pattern is emerging. The most important signals CIOs should watch over the next several months are not new AI features or model benchmarks but behavioral, organizational, and governance signals that quietly indicate when AI has crossed from tool to actor inside the enterprise. Forrester predicts that…

환각 줄이고 비용 낮춘다, 기업 환경에 적합한 LLM 디스틸레이션 전략

대규모 언어 모델(LLM)은 고객 지원 챗봇부터 고급 분석 플랫폼에 이르기까지 다양한 영역에서 활용되며, 현대 기업 운영의 핵심 기술로 빠르게 자리 잡고 있다. 이들 모델은 기존 기술과 비교해 압도적인 역량을 제공하지만, 동시에 크기와 높은 자원 소모, 때로는 예측하기 어려운 동작이라는 부담도 안고 있다. 기업은 높은 운영 비용과 지연 시간 문제, 부정확하거나 무관한 결과를 생성할 위험, 이른바…

“AI 트랜스포메이션에 집중” 베스핀글로벌, AI 중심 조직 개편 발표

베스핀글로벌은 기업의 복합적인 기술 요구에 부응하고 산업별 전문성과 기술 역량을 결합해 시장 경쟁력을 극대화하기 위한 조직 개편안을 확정했다. 이번 개편의 핵심은 ‘산업과 기술의 정렬’로, 사업 개발(BD)과 기술 역량을 통합한 4가지 ‘비즈니스 센터(BC)’ 체계로의 전환이다. 가장 눈에 띄는 변화는 AI 전담 조직의 강화다. 베스핀글로벌은 ‘AI & DATA BC’를 신설하고 총괄 책임자로 한선호 부사장을 선임했다. IBM에서 왓슨 AI 사업을 이끌었던 한 부사장은 고객의 AI 도입 여정 전반을 설계하고 고도화된 AI 기술력을…

AI 생성 코드 여전히 못 믿는다···개발 리더가 밝힌 ‘코딩 어시스턴트의 현실’

AI가 생성한 코드를 신뢰하지 않는 개발자가 많다는 점은 놀랍지 않다. 다만 많은 이들이 코딩 어시스턴트가 만들어낸 코드에서 발생한 오류를 확인하기가 점점 더 어려워지고 있다고 언급했다. 여러 개발 리더에 따르면, AI 코딩 어시스턴트가 점점 더 많은 프로그래밍 작업을 맡게 되면서 사람으로 구성된 개발팀이 오류를 찾아낼 시간을 확보하는 데 어려움을 겪고 있다. 코딩 어시스턴트의 출력 품질은 개선되고…

칼럼 | 천문학적인 빅테크 인프라 투자, ‘AI 불황’의 전조로 볼 수 없는 이유

AI 확산이 곧 꺼질 거품이라는 주장도 적지 않다. 그러나 최근 대규모 인프라 투자, 증가하는 AI 수요, 대규모 연산을 요구하는 AI 사용례의 확산을 함께 살펴보면 2026년의 AI의 흐름은 이런 예측과는 다르게 흘러가고 있다. 지난 6개월 동안만 해도 빅테크 기업과 공공기관을 중심으로 컴퓨팅 인프라 투자를 대폭 확대하겠다는 발표가 쏟아졌다. 일부에서는 이를 향후 12개월 안에 급격히 붕괴할 과열…

에이전틱 AI 대중화 노린다···IBM, 신규 컨설팅 서비스 ‘엔터프라이즈 어드밴티지’ 출시

IBM은 기업 CIO가 에이전틱 AI를 비롯한 다양한 AI 애플리케이션을 실험 단계에서 대규모 운영 단계로 전환할 수 있도록 지원하기 위해 신규 컨설팅 서비스인 ‘엔터프라이즈 어드밴티지(Enterprise Advantage)’를 출시했다. 엔터프라이즈 어드밴티지는 IBM이 내부적으로 사용해 온 AI 기반 서비스 수행 플랫폼인 컨설팅 어드밴티지(Consulting Advantage)를 토대로 한다. 이는 IBM의 컨설팅 전문성과, 자사 내부 운영을 혁신하는 과정에서 실제로 활용해 온 업무…

2026년 디지털 트랜스포메이션, 더하기보다 빼기가 성패 가른다

2026년 디지털 전환의 핵심은 ‘무엇을 더할지’만큼 ‘무엇을 뺄지’를 분명히 하는 데 있다. 전문가들은 CIO가 IT 자체를 다시 바꾸고 AI를 고객 경험 기회로 옮겨 붙이며, 데이터 거버넌스와 보안을 한층 강화해야 한다고 본다. 반대로 단기 비즈니스 가치로 이어질 경로가 없는 AI 실험은 내려놓아야 한다는 메시지도 커지고 있다. 필자는 CIO들에게 “변화는 끝나지 않는다. CIO는 늘 변혁의 한복판에 있다”라고…