[질문] 공공기관, 공기업 및 대기업이 특정 업무 영역 또는 전사적으로 AI를 도입하여 경쟁력을 창출 시 일반적으로 파일럿 형태의 소규모 구성으로부터 실제 업무 적용 시 스케일링을 통한 도입 형태로 이루어지는데 그 한계점으로 오랜 안정화 기간, AI 프로젝트를 진행하고자 하는 각 부서의 요구사항을 수용하기 어려운 한계점을 가지고 있습니다. 이에 대한 해결 방안이 궁금합니다.
모든 프로젝트가 마찬가지이지만, AI프로젝트 성공여부는 문제정의가 가장 중요한 것 같습니다. AI에 대한 편견(사람같은)이 있어서 AI가 모든 것을 해결해주실 것이라는 기대가 있습니다. 그래서 추천드리는 것은 처음에는 소규모 프로젝트부터 AI를 적용시 효율이 확실히 나올수 있는 작은 단위부터 도입을 검토하시는 것을 권장드립니다
[질문] 리눅스플랫폼이 많으면 기존엔 가각 컨버젼하고 업데이트해야 하는 컨데이터가 너무 많지만 이것을 PaaS 대표적인 맨텍의 아코디언을 사용하면 한번에 전환하고 컨테이너를 관리할 수 있다는 말씀인지 궁금하고 그럼 이제는 paas 하나만 잘 관리하고 업데이트 패치하면 된다는 말씀 같은데 그럼 paas에 종속되는 문제는 없는 것인지요? 언제든 타 paas로 이전이 가능한 구조가 필수 일것 같은데 이런 문제는 어떻게 해결하셨는지요?
(질문) 레거시, 클라우드, SaaS 등으로 가면서 데이타센터 하드웨어 어플라이언스 위주의 보안 정책 관리가 힘들어졌고 재택, 원격 근무가 보편화된 시대에 확장성이나 보안 문제를 드러난 VPN보다 클라우드 엣지 솔루션을 보안 정책으로 검토하고 있습니다. 이때 추천할 만한 솔루션은 어떤 것이 있는지 문의드립니다.
[질문] 공공기관, 공기업 및 대기업이 특정 업무 영역 또는 전사적으로 AI를 도입하여 경쟁력을 창출 시 일반적으로 파일럿 형태의 소규모 구성으로부터 실제 업무 적용 시 스케일링을 통한 도입 형태로 이루어지는데 그 한계점으로 오랜 안정화 기간, AI 프로젝트를 진행하고자 하는 각 부서의 요구사항을 수용하기 어려운 한계점을 가지고 있습니다. 이에 대한 해결 방안이 궁금합니다.