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많은 제조기업이 산업용 메타버스의 구성 요소가 될 다양한 기술에 투자하고 있지만, 완전히 상호 연결된 몰입형 환경이라는 최종 목표를 실현하는 데는 시간이 더 걸릴 것으로 보인다.
생성형 AI는 지난 10년을 통틀어 가장 중요한 기술로 떠오르고 있다. 그 가능성도 무궁무진하다고 평가된다. 하지만 이로 인해 엔터프라이즈 데이터 플랫폼은 새로운 과제에 직면했다. 원문
대규모 언어 모델(LLM)을 기반으로 하는 챗GPT, 클로드(Claude), 바드(Bard)를 비롯한 공용 생성형 AI 챗봇도 충분히 좋지만,
일부 업계 전문가에 따르면, 높은 비용이 드는 정리해고를 피하기 위한 전략으로 역할 재배치를 활용하는 기업들이 늘고 있다. 이른바 ‘조용한 감축’(quiet cutting)라고 불리는 동향이
‘라마 2(Llama 2)’는 페이스북 모회사 메타의 AI 그룹이 개발한 대규모 언어 모델(LLM)이다. 매개변수 규모에 따라 70억 개, 130억 개, 700억 개의 매개변수로 사전 학습 및 미세 조정된 3가
버라이즌은 ‘네트워크 알파 팩토리(Network Alpha Factory)’라는 플랫폼으로 레거시 네트워크에서 차세대 네트워크로로 쉽게 마이그레
IT 인력 부족 현상 속에서 재훈련 움직임이 거세지고 있다. 그리고 이는 IT 종사자와 조직 모두에게 도움이 되는 양상이다. ⓒ싱
2022년 75억 달러로 평가된 데이터센터 자동화 시장 규모가 2032년에는 267억 달러로 확장하며 연간 13% 성장률을 기록할 전망이다. 데이터센터 자동화는 프로비저닝, 서버 유지 관리 및 리소스
혁신에 대한 기대치가 그 어느 때보다 높은 시대다. 이럴 때일수록 IT 리더는 혁신적인 IT 이니셔티브를 추진할 때 올바른 문화, 기술, 비즈니스 가치를 연계해서 생각해야 한다.
AI와 LLM을 배우거나 테스트하고 있는가? 특히 코드 작성에 사용할 때는 회의적인 태도를 취할 필요가 있다.