Outpoll | AI가 분화되면서 기업 통제가 다음 전장이 된다

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기업용 AI의 단일화 시대는 끝났습니다. 외과 의사에게 세금 신고를 부탁하지 않는 것처럼, 조직들은 이제 단일 AI 공급자가 모든 업무를 완벽하게 처리할 수 없다는 현실을 깨닫고 있습니다.우리는 목적과 역할에 기반한 AI 도입 단계로 진입하고 있으며, 법무팀은 Harvey를 표준으로 삼고, 개발자들은 Anthropic의 Claude에 의존하며, 마케팅 부서는 OpenAI나 xAI의 도구를 활용할 수 있습니다. 그러나 이러한 분화는 결함이 아닙니다.이는 시장이 성숙해감에 따라 전문화된 모델이 일반 모델보다 더 뛰어난 성과를 내는 특징입니다. 그러나 이러한 확산은 친숙하지만 더 빠른 속도로 다가온 과제, 즉 거버넌스를 가져옵니다.우리는 클라우드 컴퓨팅과 데이터 플랫폼에서 이와 같은 영화를 이미 보았습니다. 단순화를 위한 초기 통합이 있었고, 특정 워크로드가 서로 다른 강점을 요구함에 따라 전략적 다각화가 뒤따랐습니다.AI는 이 궤적을 따르고 있지만, 훨씬 더 빠른 속도로, 그리고 결정적인 차이점과 함께 진행되고 있습니다. AI 도입은 중앙 IT 부서의 감독 없이도 일상적인 업무 흐름 전반에 걸쳐 유기적으로 이루어지고 있어 '섀도우 AI'의 부상을 초래하고 있습니다.이 도구의 확산은 자율적으로 작동하는 AI 에이전트와 CRM부터 HR 플랫폼에 이르기까지 모든 SaaS 애플리케이션에 내장된 AI로 인해 더욱 가속화되어, 보안 정책과 데이터 위험의 모자이크를 만들어냅니다. 해결책은 선택을 제한하는 것이 아니라, 전용 거버넌스 계층, 즉 모든 모델 위에 위치하여 통합된 가시성, 정책 시행, 데이터 가드레일을 제공하는 컨트롤 플레인을 통해 안전하게 선택을 가능하게 하는 것입니다.진정한 혁신은 이러한 기술적 프레임워크뿐만 아니라, 다양한 도구를 비판적으로 평가하고 책임 있게 배치할 수 있는 AI 이해 역량을 갖춘 인력을 양성하는 것을 요구합니다. 성공할 기업들은 처음부터 다중 모델 유연성을 위한 아키텍처를 설계하여 통제권을 양보하지 않으면서 AI의 전체 잠재력을 포착할 수 있도록 할 기업들입니다.

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