AI 전환 지침

파일럿 프로젝트에서 더 강력한 AI 임팩트로 도약하십시오.

AI가 부상한 지 몇 년이 지난 지금, 많은 기업이 기로에 서 있습니다. 기업 중 71%에서 생성형 AI를 어느 정도 채택했지만, 이들 프로젝트의 대다수에서는 아직 성과가 나오지 않았습니다.

이 경영진 요약은 모든 리더가 직면한 AI 추진 과제 를 가속화하는 데 있어 신뢰가 왜 그 기반이 되는지를 보여줍니다.

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AI는 신뢰를 기반으로 합니다

기업에서 생성형 AI와 에이전트를 고객 데이터에 노출시키려면 해당 서비스에서 데이터가 어떻게 사용되는지 추적할 수 있어야 합니다.

기업에서는 또한 고객 경험을 보호하고 AI로 구동되는 애플리케이션을 보호할 수 있어야 합니다. 하지만 기업은 복잡한 환경, 제한된 데이터 가시성, 데이터 규제 준수 등의 문제에 직면해 있습니다.

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한계 및 이슈

복잡한 환경

데이터는 다수의 애플리케이션과 클라우드에 분산되어 있는 경우가 많으며, 이들은 각각 서로 다른 보안 서비스로 보호해야 할 수 있습니다.

제한적인 데이터 가시성

기업에서는 AI 서비스가 데이터에 액세스하는 방법과 시기를 충분한 확신을 가지고 판단하지 못할 수 있습니다.

데이터 규제 준수

규정에 따라 다르긴 하지만, 추가 보안 및 보고 요건이 부과되거나 기업이 여러 지역에서 다른 보안 서비스를 사용하도록 할 수 있습니다.

확장성을 위한 구축

기업은 자체 AI 서비스를 효율적으로 구축할 수 있기를 원하며, 다양한 사용 사례에서 AI 모델, 데이터 파이프라인, 제공 메커니즘을 표준화하는 모듈식 플랫폼을 통해 이를 달성하려고 시도하는 경우가 많습니다.

하지만 개발자 부족, 엔지니어링 복잡성, 비용이 많이 드는 교육 등이 일반적인 걸림돌입니다.

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한계 및 이슈

개발자 인력난

대부분의 기업에서는 엔지니어를 고용하기가 쉽지 않고 교육시키는 것은 시간이 걸립니다.

엔지니어링 복잡성

AI 모델은 구축하고 구현하기가 어려우며, 기본 기술은 지속해서 변화합니다.

비용이 많이 드는 교육

이 필수 단계를 지원할 예산을 확보하느라 출시 일정이 더욱 지연될 수 있습니다.

파일럿을 실제 성과로 전환하십시오

많은 기업은 전 세계에 분산된 대규모 고객 기반과 인력을 위해 AI 서비스를 확장할 수 있어야 합니다.

AI는 빠르게 진화하는 분야이므로 기업에서는 이러한 서비스를 지속해서 테스트하고 개선할 수 있어야 합니다. 하지만 비용이 많이 드는 AI 추론, 규제 준수, 빠르게 변화하는 AI 동향으로 인해 개발이 지연되는 경우가 많습니다.

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한계 및 이슈

비용이 많이 드는 AI 추론

그에 따라 기업의 사용자 증대 목표 달성에 방해가 되거나 입증되지 않은 AI 애플리케이션 테스트를 하는 걸 망설이게 될 수 있습니다.

규정 준수

따라서 기업에서 특정 지역에서 AI 모델 또는 AI 기반 애플리케이션을 실행하는 능력이 제한될 수 있습니다.

빠르게 변화하는 AI 동향

그에 따라 새로운 모델과 기술을 실험하느라 기업의 집중이 흐트러질 수 있습니다.

Cloudflare AI Security

조직들이 AI의 혁신적인 힘을 활용하기 위해 앞다투어 움직이는 가운데, 그 도입 속도가 보안 대비를 앞질러가는 경우가 많습니다. 공식적으로 승인된 AI 프로젝트 한 건마다 개인이나 팀 단위로 이루어지는 수많은 비공식 섀도우 AI 사례들이 존재합니다. 실제로 IT 의사 결정자의 85%는 직원들이 IT 팀에서 AI 도구를 평가하기도 전에 먼저 도입하고 있다고 이야기합니다. 그리고 직원의 93%가 승인받지 않은 채로 AI 도구에 정보를 입력했다고 인정합니다.

Cloudflare AI Security Suite를 사용하면 조직에서 위험에 대한 불확실성을 제거하여 AI를 통해 더 빠르게 혁신할 수 있다는 자신감을 갖게 됩니다. 자세히 알아보려면, CxO를 위한 AI 보안 가이드를 읽어보세요.

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관점