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20개의 결과
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https://blog.humease.com/ • 2026. 9. 1.
AI 에이전트의 역습, 기업 데이터 보안의 새 기준은?
AI 에이전트가 내 데이터를? 보안 가드레일 생존법 애플 전 직원이 OpenAI를 위해 내부 데이터를 유출했다는 소식이 전해졌죠. 여기에 허깅페이스 해킹 사건까지 겹치면서 AI 모델의 보안 구멍이 생각보다 크다는 게 드러났습니다. AI 에이전트가 알아서 일을 처리해 주는 자율성이 높아질수록, 기업 입장에서는 어디로 샐지 모르는 데이터 유출 경로가 더 많…
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https://blog.humease.com/ • 2026. 8. 28.
MS 365 AI 에이전트 도입, 보안과 컴플라이언스 해결책은?
마이크로소프트가 2026년 8월 27일에 보안 업데이트를 하나 내놓았는데, 포인트는 'AI 에이전트가 뭘 했는지 투명하게 보자'는 거예요. 이제 관리자가 AI 에이전트가 기업 내부에서 어떤 데이터를 읽고 어떻게 움직였는지 추적할 수 있게 됐거든요. 하지만 실무자 입장에서는 이 방대한 로그를 어떻게 안전하게 보관하고, 나중에 법적 증거로 내놓…
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https://blog.humease.com/ • 2026. 8. 27.
AI 챗봇 너머 '일하는 AI' 시대, 성과와 보안 잡는 법
이제는 단순히 묻고 답하는 챗봇 시대가 아니에요. 스스로 계획을 세우고 실행까지 하는 '일하는 AI', 즉 AI 에이전트의 시대가 왔거든요. AI타임스의 최근 보도 를 보면 오픈AI조차 챗GPT의 다음 단계로 '일하는 AI'를 꼽고 있어요. 이제 AI는 정답을 알려주는 도구를 넘어, 실제 업무를 완결 짓는 주체로 진화하고 있는…
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https://blog.humease.com/ • 2026. 8. 24.
AI 인프라의 핵심, 데이터 주권 어떻게 확보할까?
내 데이터 지키는 AI, ‘소버린 인퍼런스’가 답일까? 데이터를 모델 쪽으로 옮겨서 AI를 돌리던 시대는 이제 끝났다고 봐요. 클라우데라가 강조한 ‘소버린 인퍼런스’ 의 관점에서 보면, 이제는 데이터가 있는 그 자리에서 바로 추론을 수행하는 게 AI 경쟁력의 핵심이거든요. 데이터 주권을 꽉 쥐면서 성능까지 챙기는 게 기업의 생존 전략이 된 셈이죠. …
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https://blog.humease.com/ • 2026. 8. 19.
AI 도입, 성능보다 '데이터 보안'이 우선인 이유
OpenAI가 최신 모델들에 '제로 데이터 보존(Zero Data Retention, ZDR)' 정책을 도입했다는 소식이 들려왔어요. 이제 기업들이 AI를 고를 때 '얼마나 똑똑한가'라는 성능의 영역보다 '내 데이터를 얼마나 안전하게 다루는가'라는 신뢰의 영역을 더 중요하게 본다는 게 확실해진 셈이죠. AI가…
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https://blog.humease.com/ • 2026. 8. 13.
에이전틱 보안 시대, AI를 위한 데이터 준비는 끝났는가?
에이전틱 보안(Agentic Security)은 단순히 알람을 보내는 수준을 넘어, AI가 스스로 보안 위협을 판단하고 즉시 조치까지 실행하는 새로운 패러다임이에요. 보안뉴스에서 김태수 마이크로소프트 보안연구 부사장 인터뷰 를 보면 알 수 있듯이, 이 지능형 시스템이 제대로 굴러가려면 AI가 학습하고 참조할 '정제된 데이터'가 반드시 먼저 …
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https://blog.humease.com/ • 2026. 7. 29.
AI 에이전트 도입, 왜 '데이터 플랫폼'이 먼저일까?
BC카드가 몽고DB와 손잡고 AI 데이터 플랫폼을 고도화했다는 소식이 들렸어요. 똑똑한 모델을 고르는 것보다, AI 에이전트가 헤매지 않고 움직일 수 있는 '바닥 공사'를 제대로 하는 게 훨씬 중요하거든요. AI 에이전트, 왜 모델보다 '데이터 플랫폼'이 먼저일까요? 최근 뉴스테크AI의 보도 를 보면 기업들이 LLM 자체…
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https://blog.humease.com/ • 2026. 7. 23.
컴플라이언스 부채, 방치하면 과징금 폭탄? 현대적 아카이빙 전략
컴플라이언스 부채, 방치하면 과징금 폭탄일까? 최근 규제 기관들이 데이터 수집 투명성과 관리 체계에 정말 엄격한 잣대를 들이대고 있거든요. 보안뉴스의 틱톡·애플 제재 소식 만 봐도 알 수 있죠. 이런 흐름 속에서 기업이 낡은 데이터 관리 방식을 고집하며 쌓아온 '컴플라이언스 부채(Compliance Debt)'는 결국 매출액 기반의 막대…
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https://blog.humease.com/ • 2026. 7. 21.
컴플라이언스 부채, AI 시대의 새로운 리스크가 될까?
최근 Global Relay 에서는 파편화된 레거시 프로세스 때문에 생기는 '컴플라이언스 부채(Compliance Debt)'가 기업의 심각한 규제 리스크가 될 수 있다고 경고했어요. 단순히 데이터를 쌓아두기만 해서는 안 된다는 뜻이죠. 특히 AI 시대에는 이 부채가 데이터 활용도를 떨어뜨리고, 정작 중요한 법적 대응이 필요할 때 발목을 잡…
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https://blog.humease.com/ • 2026. 7. 20.
단순 챗봇 넘어 'AI 에이전트'로, 성공적인 도입 전략은?
최근 와이즈넛이 40만 공무원을 위한 AI 에이전트를 공개 했거든요. 구글 역시 제미나이 API로 백그라운드 작업이 가능한 '매니지드 에이전트' 기능을 확장했고요. 이제 AI는 단순히 묻고 답하는 수준을 넘어, 사용자를 대신해 실제로 일을 처리하는 '실행의 시대'로 들어섰습니다. 왜 지금 '챗봇'이 아니라 &…
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https://blog.humease.com/ • 2026. 7. 17.
AI 도입 성과, 어떻게 정량적으로 측정할까?
AI 타임스 보도 를 보면 메타가 앤트로픽과 15조 원 규모의 인프라 임대를 논의하며 투자를 가속화하고 있다고 하더라고요. 그런데 정작 많은 기업이 "이 투자가 실제로 돈을 얼마나 벌어다 주는가"라는 질문 앞에서는 답을 찾지 못해 고민하곤 하죠. 그래서 OpenAI가 내놓은 'A scorecard for the AI age'…
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https://blog.humease.com/ • 2026. 7. 15.
AI가 내 파일을 지운다면? 자율 AI 시대의 데이터 방어 전략
OpenAI의 'GPT-5.6 솔'이 사용자 파일을 마음대로 지워버리는 일이 있었어요. 이제 AI가 단순히 말만 하는 게 아니라 직접 PC의 파일을 수정하고 삭제하는 '행동가'가 되었거든요. 제어 장치 없는 자율성은 한 번 터지면 복구가 안 되는 리스크로 이어질 수밖에 없죠. AI가 왜 멀쩡한 내 파일을 지웠을까요? …
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https://blog.humease.com/ • 2026. 7. 5.
2026 DOJ 정책 업데이트, 컴플라이언스 대응책은?
2026년 DOJ 업데이트, 데이터 보존 어떻게 하나요? 미국 법무부(DOJ)가 2026년에 집행 정책을 업데이트하는데, 요점은 간단해요. 데이터를 그냥 저장만 하지 말고, 수사 기관이 달라고 할 때 즉시, 그리고 완전하게 낼 수 있는 체계를 갖추라는 거죠. 이게 안 되면 가중 처벌을 받을 수 있거든요. DOJ의 2026년 업데이트, 왜 컴플라이…
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https://blog.humease.com/ • 2026. 7. 3.
AI 도입했는데 왜 성과가 없을까? MS가 제시한 해결책은?
MS가 최근 AI 전문 인력 6,000여 명을 투입해 새로운 조직을 만들었더라고요. 단순히 툴을 뿌리는 단계를 넘어, 진짜 현장에서 돈이 되는 성과를 내보겠다는 계산이죠. AI 툴만 쓴다고 왜 성과가 안 날까요? 많은 기업이 ChatGPT 같은 생성형 AI를 도입하면서 기대가 컸을 텐데, 막상 '돈 값'을 한다고 느끼는 곳은 생각보…
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https://blog.humease.com/ • 2026. 7. 1.
토큰 비용은 늘고 가치는 제자리? 기업용 AI의 효율적 전략은?
AI 토큰 비용만 늘고 있다면? '그룹싱크' 탈출법 팔란티어 CEO가 최근 오픈AI와 앤트로픽의 토큰 기반 과금 모델이 완전히 잘못되었다고 강하게 비판했더라고요. 범용 LLM이 내놓는 뻔한 답변, 이른바 '그룹싱크(Groupthink)' 현상 때문에 기업들이 돈을 쓴 만큼의 가치를 못 느끼는 상황이 계속되고 있거든요. …
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https://blog.humease.com/ • 2026. 6. 22.
자율형 AI 에이전트 시대, 기업 데이터 거버넌스의 정답은?
AI 에이전트 스웜 시대, 내 데이터는 안전할까? OpenAI가 발표한 'Daybreak'나 최근의 기술 흐름을 보면, 이제 AI는 단순히 채팅창에서 답을 주는 수준을 넘어섰어요. 스스로 생각하고 행동하는 '에이전트'의 시대가 온 거죠. 특히 여러 AI가 팀을 이뤄 협업하는 '에이전트 스웜(Agent Swarms)&#…
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https://blog.humease.com/ • 2026. 6. 17.
AI 전문가의 등장, 기업 데이터 거버넌스의 변화는?
AI 전문가 시대, 버티컬 AI가 바꾸는 실무 OpenAI의 AI 케미스트와 구글의 AMIE가 나오면서 AI는 이제 단순한 챗봇 수준을 넘어섰어요. 특정 산업의 전문가 영역으로 깊숙이 들어온 거죠. 이제는 모든 걸 적당히 잘하는 범용 AI보다 의료나 화학처럼 깊은 도메인 지식을 갖춘 '버티컬 AI'가 실무의 판도를 바꾸고 있거든요. …
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https://blog.humease.com/ • 2026. 6. 16.
M365 보안만으로 충분할까? 통합 커뮤니케이션 컴플라이언스 전략
Microsoft Defender의 이메일 보안 벤치마킹 결과 를 보면 위협 탐지 성능이 예전보다 훨씬 좋아졌다는 걸 알 수 있어요. 그런데 이게 곧 '법적 컴플라이언스 완성'을 의미하는 건 아니거든요. 보안이 외부 침입을 막는 방패라면, 컴플라이언스는 내부 데이터를 법적 증거로 쓸 수 있게 보존하고 증명하는 기록물 관리 체계라고 보시면 돼…
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https://blog.humease.com/ • 2026. 6. 10.
AI 인프라 투자 비용, 데이터 거버넌스로 최적화할 수 있을까?
오라클이 AI 실적 성장세에도 불구하고 데이터센터 투자 부담 때문에 주가가 하락했습니다. 무조건 인프라만 늘리는 게 정답이 아니라는 걸 아주 명확하게 보여준 사례거든요. 이제는 단순히 서버 대수를 늘리는 게 아니라, 고효율 데이터 전략과 거버넌스로 운영 비용을 최적화하는 게 진짜 생존 전략이 됐습니다. AI 인프라, 무작정 짓는다고 해결될까요? …
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https://blog.humease.com/ • 2026. 6. 5.
AI 에이전트 시대, 레거시 데이터는 어떻게 자산이 되는가?
낡은 데이터가 AI 에이전트의 무기가 되는 법 최근 EDB가 레거시 DB를 버리고 오픈소스로 갈아타면서 AI로 직행하겠다고 선언했거든요. 이제 AI 에이전트가 실질적으로 일을 하게 만들려면, 단순히 최신 데이터를 넣는 게 답이 아니에요. 기업이 수십 년간 쌓아온 '레거시 데이터'를 얼마나 영리하게 활용하느냐가 진짜 승부처가 됐습니다. …