[질문]RPA의 정형화된 업무 처리 한계를 AI와 융합하여 고도화 하는 방안과 생성형 AI를 도입하여 학습 후, RPA 업무 범위로 확대하는 방안 중 어느 것이 비용과 업무 효율면에서 더 좋은지요? 파워젠을 통해 RPA를 고도화하는 경우, 기존 업무와 시스템 인프라에 대한 DX 강화나 주요 필수 변경,수정 사항은 무엇인지요?
안녕하세요? 작년부터 최근 이어지는 생성형AI의 대표주자인 ChatGPT를 활용한 RPA 업무가 대세가 될 것으로 내다보고 있으며, RPA를 고도화 하는경우 사이트의 환경에 따라 인프라가 천차만별이라 특정하기는 어렵습니다. 다만 RPA를 고도화한다면 그에 따른 서버증설 Bot 추가 메모리 증설 등등 이 발생할수 있습니다.
[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]RPA의 정형화된 업무 처리 한계를 AI와 융합하여 고도화 하는 방안과 생성형 AI를 도입하여 학습 후, RPA 업무 범위로 확대하는 방안 중 어느 것이 비용과 업무 효율면에서 더 좋은지요? 파워젠을 통해 RPA를 고도화하는 경우, 기존 업무와 시스템 인프라에 대한 DX 강화나 주요 필수 변경,수정 사항은 무엇인지요?