AI 기반 엔터프라이즈 전환이 가속화되면서 CIO의 위상은 더 높아질 전망이다. 데이터 파이프라인과 기술 플랫폼부터 솔루션 업체 선정, 임직원 교육, 심지어 핵심 업무 프로세스까지 모든 영역이 바뀌고 있으며, 기업을 미래로 이끌기 위한 조율의 한 가운데에 CIO가 있다. 2024년 기술 리더들의 고민이 ‘AI가 실제로 작동하는가, 어떻게 도입할 것인가’였다면, 2025년에는 ‘새 기술의 최적 사용례는 무엇인가’가 핵심 질문이었다. 2026년은…
생성형 AI에 대응하기 위해 데이터베이스는 어떻게 변화해야 하며, 데이터베이스는 LLM과 어떤 방식으로 통합돼야 할까. 이 질문은 세일레시 크리슈나무르티가 수년간 고민해온 핵심 주제다. 크리슈나무르티는 구글 클라우드의 데이터베이스 엔지니어링 부문 부사장으로, 구글 클라우드는 물론 구글 검색과 유튜브를 포함한 모든 구글 서비스의 데이터베이스 팀을 이끌고 있다. 또한 생성형 AI와 구글의 제미나이 모델을 데이터베이스 관리에 적용하는 프로그램도 총괄하고 있다.…
AI로 인해 일자리를 잃을 수 있다는 우려 속에서도 개발자는 당분간 숨 돌릴 시간이 있을 것으로 보인다. 분석 커뮤니티 레스롱(LessWrong)이 발표한 최신 보고서에 따르면 완전한 코딩 자동화에 도달하기까지는 앞으로 5~6년이 더 걸릴 전망이다. 이는 2027년 1월에서 2028년 9월 사이에 이뤄질 것이라고 예상했던 기존 예측에서 상당히 늦춰진 시점이다. 전망 조정은 레스롱이 초기 분석 결과를 내놓은 지 불과…
MS가 AI 기반 데이터 엔지니어링 기업 오스모스를 인수했다. 인수 금액은 공개되지 않았다. 이번 인수는 통합 데이터·분석 플랫폼인 MS 패브릭에서 발생하는 데이터 엔지니어링의 마찰을 줄이기 위한 전략의 일환으로, 분석과 AI 프로젝트의 실제 적용이 늘어나는 흐름에 대응하기 위한 조치다. 오스모스가 보유한 기술은 에이전틱 AI를 적용해 원시 데이터를 원레이크(OneLake) 내에서 분석하고 AI에 바로 활용할 수 있는 자산으로 전환한다.…
삼성전자는 2026년 메모리 반도체 공급 부족으로 전자 산업 전반에 걸쳐 가격 인상이 발생할 것이라고 경고했다. 최대 규모 생산 역량을 갖춘 삼성전자조차 자사 제품이 가격 급등에서 자유로울 수 없음을 인정한 만큼, 기업 IT 구매자는 어느 벤더를 선택하든 비용 상승을 피하기 어려워지고 있다. 삼성전자 글로벌 마케팅 총괄 이원진 사장은 블룸버그와의 인터뷰에서 메모리 반도체 공급 부족이 산업 전반의…
Sviluppare una roadmap, nel mondo dei CIO (Chief Information Officer), significava pensare a cinque o dieci anni avanti riguardo alle tendenze tecnologiche e poi pianificare e prepararsi per esse. Ma con tecnologie impreviste e immediatamente dirompenti che diventano un fatto dell’IT di oggi, inclusa la necessità di difendersi da esse in un batter d’occhio, sviluppare…
Reflecting the continued push by ERP vendors to the cloud, Epicor has announced its schedule to sunset several of its legacy on-premises tools. The company will roll out final releases for Epicor Kinetic, Epicor Prophet 21, and Epicor BisTrack, and will offer tiered support levels in a phased schedule beginning later this year. Epicor says…
2026年、企業のIT戦略はかつてないスピードで進化しています。生成AIの普及、サイバーセキュリティの高度化、データ活用の深化など、変革の波は経営の根幹にまで及んでいます。こうした環境下で、CIOをはじめとするITリーダーには、テクノロジーとビジネスを融合させ、持続的な競争力を生み出す戦略が求められています。 CIO.com Japanでは、国内を代表するCIO、CTO、CAIOをはじめとするITリーダーに「2026年に注目すべきITトレンド」とその背景についてコメントをいただきました。 本記事では、国内トップITリーダーが語る「次の一手」を通じて、2026年のIT戦略の方向性を探ります。 ゼネラルモーターズ・ジャパン株式会社 General Motors ゼネラルモーターズ・ジャパン株式会社ストラテジックマーケット アライアンス＆ディストリビューター リージョンCIO豊丹生 信隆 氏 AI前提時代のIT戦略：ガバナンスと柔軟性が鍵 AIの活用を前提としたビジネスモデルが一般化する中、目的に応じたAIの使い分けが進みそうです。その上でビジネスへのAI適用には透明性や倫理性を守るためのガバナンスの強化が一つのテーマです。個人の生産性や創造性向上に寄与するためのAI適用はなるべく自由にその利用ができる環境を整備していく一方、公私のバランスをとるために具体的な制度化と教育が重要な課題と考えます。 一方、ITにおいてはAI活用を前提としたプラットフォームからアプリケーションまで各層の定義、見直しが急務と考えています。今後各サービスの仕様や構成要素が変わっていくという認識のもと、柔軟性を残した形でそれぞれのサービス刷新を計画的に行っていく予定です。 Kanadevia カナデビア株式会社取締役兼常務執行役員、ICT推進本部長橋爪 宗信 氏 製造業もホワイトカラーも変える、AIエージェント革命 2026年の最も重要なテクノロジーはAIエージェントの「使いこなし技術」と考えています。生成AIの超進化は言うまでも無く、弊社のような製造業でも極めて重要になってきています。個々の場面で生成AIを用いたデジタル応用の品質、安全、生産性向上の個別システムが産まれてきますが、総務、人事、経理などのホワイトカラーの職員も含めた働き方、仕事の生産性を抜本的に変革するAIエージェントを全社で使いこなせる社内活用プラットフォームの構築が最重要課題で、各社がそれらのプラットフォームに適したITソリューションを探そうと動くと予想しています。当然弊社もその方向です。 Kansai Electric Power 関西電力株式会社理事、IT戦略室長上田 晃穂 氏 2026年は「AIエージェント」から「AIパートナー」へ進化の年 2025年は「AIエージェント」元年でしたが、2026年は「ヒトとAIとの協働とは何か？」、つまりAIに何を任せ、ヒトは何に特化するのかを徹底的に考え、「AIパートナー」化を進める年になります。業界・業務、各社のDXの進展度によって「ヒトとAIとの協働」の仕方は様々です。自社に最適な「ヒトとAIとの協働」を見つけ実行するヒト・会社が競争優位を確立し生き残るものと考えています。 J. Front Retailing J. フロント リテイリング株式会社執行役 DX推進部長野村 泰一 氏 AIエージェント時代の勝敗は「データ整備力」で決まる ビジネスシーンにおけるAIの活用が一層加速することになりそうです。個人利用だけでなく、業務課題や戦略実現といった組織テーマに対しても事例が多く登場することになります。中でもAIエージェントは注目されるテクノロジーと思いますが、その利用にあたっては社内データの環境をいかに整えてきたのかという企業としての準備の差が表出することになるのではと思います。 IRIS アイリスオーヤマ株式会社執行役員 ロボティクス事業部 事業部長株式会社アイリスロボティクス 取締役社長吉田 豊 氏 フィジカルAI時代の幕開け：ロボットが現場を変える 2026年はAIとロボティクスが企業競争力を決定づける年です。人口減少と労働力不足を背景に、政府は現場DXとロボット導入を後押しし、国家戦略技術としてAI・先端ロボットを重点支援します。製造・物流・医療など多様な現場でロボットは省人化から生産性向上のパートナーへ進化、当社もAI搭載ロボットでフィジカルAIの社会実装を加速します。 Read More from This Article: 2026年のITトレンドを読む：国内トップITリーダーの提言 …
AI is everywhere, and CIOs can’t lead AI strategy alone. With 62% of organizations experimenting with AI, its reach is too broad for oversight to live solely with IT. Nearly half (48%) of CIOs still shoulder responsibility for leading AI strategy, even though 88% of generative AI usage happens outside their teams. The result: AI…
In my work helping large enterprises deploy AI, I keep seeing the same story play out. A brilliant data science team builds a breakthrough model. The business gets excited but then the project hits a wall; a wall built of fear and confusion that lives at the intersection of cost and risk. Leadership asks two…