오늘날 기업 IT 시장에 큰 영향을 미칠 6가지 트렌드

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모두가 AI에 대해 이야기하고 있으며 많은 기업이 AI를 비즈니스에 통합했다는 지적이 있습니다. "이미 최대 제공업체의 기존 SaaS 플랫폼에 내장되어 있거나 내장되고 있습니다."

그러나 AI의 출현으로 인해 어느 정도의 두려움과 우려가 따른다고 Fox는 말했습니다. 많은 문제가 있습니다. "완전히 AI를 지원하는 회사는 어떤 모습일까요? 같은 위치에 같은 인력을 보유하게 될까요?" 이러한 질문은 오늘날 대답해야 할 질문은 아니지만 고려해야 한다고 그녀는 말했습니다.

이것과 기타 몇 가지 새로운 트렌드가 IT 및 비즈니스 세계를 재편할 수도 있습니다. 이것이 바로 Asana CIO Saket Srivastava가 CIO가 되기에 지금보다 더 좋은 시기는 없다고 믿는 이유입니다.

AI와 업무의 미래에 대한 불확실성에도 불구하고 IT 리더가 새로운 기술을 활용하여 전략을 추진하고 의사 결정을 지원하며 계획을 안내할 수 있는 흥미로운 시기입니다.”라고 그는 말했습니다. 변화의 속도, 오늘날 기업 IT 시장에 영향을 미치는 몇 가지 주요 트렌드는 다음과 같습니다.

GenAI는 모든 것에 영향을 미칩니다.

GenAI는 현재 가장 중요한 IT 시장 트렌드 중 하나이지만, 우리는 종종 조직의 특정 부분에 영향을 미치는 트렌드를 봅니다. GenAI는 백오피스부터 소비자 제품, 그리고 그 사이의 모든 것의 변화를 위한 촉매제가 될 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다."라고 금융 서비스 회사인 Synchrony의 혁신 개발 담당 부사장인 Mike Sttoriale은 말했습니다.

GenAI와 같은 촉매 기술은 변화에 대한 수요를 창출한다고 Sttoriale은 말했습니다. "이러한 요구는 흥미롭고 엄청난 잠재력을 불러일으키지만, IT 팀은 조직의 역량을 강화하는 동시에 책임을 다하기 위해 도구의 우선순위를 지정하고 확장하는 방법에 정확하게 집중해야 합니다."

him 이 역설을 수용하는 것이 중요하다고 덧붙였습니다. "빠르게 움직여야 하지만 동시에 조심해야 합니다."

GenAI는 직원 경험 개선부터 운영 성장, 고객 경험에 이르기까지 창의성을 주도하고 있다고 Sttoriale은 말했습니다. 동시에 기업이 GenAI의 요구 사항을 충족할 수 있는 리소스와 도구를 확보하기 위해 우선 순위를 결정해야 하는 사항에 대한 관심이 높아지고 있습니다.

“다른 촉매 트렌드와 마찬가지로 단기적으로 아이디어가 폭발적으로 증가하고 획기적인 변화가 이어지며 효과적인 사용 사례가 안정화될 것입니다.”라고 그는 예측합니다. "시간이 지남에 따라 GenAI는 인터넷, 모빌리티, 클라우드 컴퓨팅과 같은 이전 촉매제처럼 운영의 본질적인 부분이 될 것으로 기대합니다."

GenAI를 통해 기업은 데이터를 효율적이고 생산적으로 활용할 수 있습니다. J.P. Morgan의 글로벌 최고 정보 책임자(CIO) Lori 맥주가 말했다.

“우리는 GenAI 여정의 초기 단계에 있지만 이는 획기적인 변화입니다.”라고 그녀는 말했습니다. 업계 전반의 팀은 조직에서 데이터를 보다 효과적으로 활용할 수 있는 방법을 평가하고 있습니다. "JPMorgan Chase와 같은 회사의 경우 방대한 양의 데이터를 보유하고 있으며 데이터는 AI의 원동력이므로 고객, 소비자, 커뮤니티 및 직원에게 우리의 기능, 서비스 및 제품을 크게 차별화할 수 있습니다."

Beer는 다음과 같이 믿습니다. 그녀의 회사를 위해 GenAI는 더 높은 수준의 개인화, 보다 표적화된 메시지, 맞춤형 주식 추천, 효율적으로 요약된 수익 보고 및 간소화된 내부 프로세스를 제공할 것입니다.

양자 컴퓨팅이 기업에 진출

현재의 양자 컴퓨터는 주로 첨단 연구용 기계이지만 GenAI가 이미 기업을 혼란에 빠뜨린 것처럼 곧 비즈니스 세계의 모든 측면에 영향을 미칠 수 있다고 컨설팅 회사 Deloitte Consulting Buchholz의 전무이사인 Scott은 말했습니다.

“IT 리더들은 이것이 비즈니스에 언제, 어떤 영향을 미칠지 여전히 파악하려고 노력하고 있지만 양자 컴퓨팅은 에너지, 금융, 사이버 보안 등과 같은 산업을 혼란에 빠뜨릴 엄청난 잠재력을 가지고 있습니다.”라고 그는 말했습니다.

양자 컴퓨팅 기술은 처리 최적화, 기계 학습 및 데이터 분석에 이상적입니다. Buchholz는 "공급망 최적화 및 차량 경로 지정부터 예측 모델링, 복잡한 파생 상품 평가에 이르기까지 광범위한 활동 영역의 기업에 유용할 수 있습니다"라고 말했습니다. 양자 컴퓨터는 또한 화학 및 재료 과학에 대한 채택자의 이해와 시뮬레이션 기능을 변화시킬 수 있습니다. "우리는 오늘날의 슈퍼컴퓨터가 해결할 수 없는 문제를 양자 컴퓨터가 해결할 수 있는 지점에 곧 도달할 수 있습니다."

클라우드 컴퓨팅 채택 둔화 및 재고

지난 10여 년 동안 IT 리더들은 해결하기를 희망하는 다양한 "만약의 총알"에 투자했습니다. 기업 컨설팅 회사 Accenture의 전무이사인 Christian Kelly는 "모든 시급한 문제가 있습니다"라고 말했습니다. "대부분의 IT 조직은 업무 방식이나 업스트림 및 다운스트림 비즈니스 파트너와 상호 작용하는 방식 등 기술 아키텍처를 변경하지 않고 미시적 수준에서 새로운 기술과 모델을 채택할 때마다 많은 CIO를 이끌었습니다." 기존 클라우드 투자를 재고하고 클라우드 마이그레이션 속도를 늦추고 싶습니다. Kelly는 "이러한 리더들은 약속된 ROI를 보지 못한 채 클라우드 컴퓨팅으로 인해 예상보다 더 많은 비용이 소요되고 있다고 보고합니다."라고 말했습니다. "이는 CIO가 자신이 추구하는 기술의 잠재력을 최대한 활용하는 데 필요한 구조적 변화를 수행하지 않았기 때문입니다.

제로 트러스트 보안이 표준이 되다

IT 보안은 기업 네트워크 내부 또는 외부의 어떤 것도 암묵적으로 신뢰할 수 없다는 생각을 기반으로 하는 제로 트러스트 보안 모델을 향해 계속 진화하고 있습니다.

"제로 트러스트 자체는 사이버 보안 솔루션은 아니지만 제로 트러스트 아키텍처를 구현하면 조직에 대한 성공적인 사이버 보안 공격을 완화하고 궁극적으로 줄이는 데 도움이 될 것입니다."라고 산업 자동화 회사인 Rockwell Automation의 Operations Technology 보안 전략가인 Robert Pingel은 말했습니다.

주의 깊은 제로 트러스트 아키텍처를 유지하려면 지속적인 적응이 필요합니다. Pingel은 "첫 번째 방어선은 약점을 식별하고 지속적인 개선을 촉진하기 위한 정기적인 취약성 평가 및 테스트입니다."라고 말했습니다. 진화하는 사이버 위협에 맞서기 위해 업데이트된 위협 인텔리전스를 통합하고 정책과 통제 수단을 조정하는 것도 중요합니다.

다양한 공급업체가 빠르게 성장하는 제로 트러스트 추세에 대응하고 있습니다. 모니터링 및 로깅 기술은 사용자 활동과 의심스러운 행동에 대한 실시간 가시성을 제공하는 중요한 역할을 합니다. Pingel은 “이를 통해 신속한 조사와 해결이 가능해 보안 취약점이 확대되는 것을 방지할 수 있습니다.”라고 말했습니다. "자동화는 액세스 제어 업데이트 및 이상 탐지와 같은 반복 작업을 간소화하여 보안 팀이 전략적 작업을 수행할 수 있도록 해줍니다." 또한 정기적인 직원 교육을 통해 보안 인식 문화를 조성하여 모든 사람이 잠재적인 위협을 식별하고 보고할 수 있도록 지원합니다.

사이버 탄력성은 추진력을 얻습니다.

컴퓨터 기술 산업 협회(CompTIA)의 네트워크 개발 프로그램 부사장인 Ron Culler는 점점 더 많은 CIO가 사이버 탄력성을 두 배로 늘리고 있다고 말했습니다. 그는 사이버 탄력성은 공격이 발생한 경우에도 회사의 기능을 유지하는 데 중점을 두고 있다고 지적했습니다. “간단히 말하면 회사를 살리는 것입니다.”

사이버 공격은 피할 수 없지만 재난이나 사고로 인해 디지털 자산과 데이터가 손상되거나 파괴될 수도 있습니다. Culler는 "사이버 탄력성 전략은 이러한 문제가 발생할 때 이를 처리하는 방법에 대한 계획을 수립합니다."라고 말했습니다. 제로 트러스트 보안과 마찬가지로 수많은 공급업체가 고객에게 사이버 탄력성을 위한 도구와 서비스를 제공하기 위해 노력하고 있습니다.

사이버 복원력 달성은 위험 식별에서 시작됩니다. 컬러는 “보호해야 할 것이 무엇인지, 왜 보호해야 하는지 알아야 한다”고 말했다. "IT 시스템뿐만 아니라 그들이 지원하는 사업부, 그리고 궁극적으로 회사 전체에 관한 것입니다."

Culler는 사이버 탄력성은 IT 및 보안 리더만의 책임이 아니라고 덧붙였습니다. “이사회부터 직원까지 모든 사람의 동의와 적극적인 참여가 필요합니다.”라고 그는 설명합니다. "위험을 식별한 후에는 정책과 계획을 만들고 테스트하고 실수로부터 배우고 다시 시작하세요."

AI 데이터 관리의 과제

NCC 그룹의 Fox는 AI가 엄청난 데이터 액세스 문제가 되고 있다고 경고합니다. . “기업 수준에서 AI를 사용할 때 데이터가 저장되는 방법, 저장 위치, 해당 데이터에 액세스할 수 있는 사람이 중요합니다.”라고 그녀는 말했습니다.

Fox는 일부 기술 제공업체가 데이터를 호스트 조직에만 제한하는 AI 환경을 만들었다고 지적했습니다. 그러나 그녀는 데이터 세트가 증가함에 따라 조직이 데이터에 대한 액세스를 관리할 수 있을지 궁금합니다. AI의 특성은 구조가 약하기 때문에 데이터 제어가 어렵습니다.

"AI 모델에서 데이터를 삭제하는 것은 데이터베이스에서 이메일이나 기록을 삭제하는 것만큼 간단하지 않습니다."라고 Fox는 말했습니다. "AI 데이터 모델을 관리하려면 새로운 전문 기술이 필요합니다.