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안전·속도부터 교육·인력 대체까지: 2025년 6월 AI 생태계 종합 리포트

일반 리포트 2025년 06월 22일
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목차

  1. AI 개발 기조와 거버넌스 갈등
  2. AI 인프라 혁신과 보안 자동화
  3. 빅테크 인력 구조 변화와 AI 대체 전망
  4. AI 플랫폼 경쟁과 파트너십 동향
  5. AI 교육 프로그램과 채용 시장 변화
  6. 결론

1. 요약

  • 2025년 6월, AI 생태계는 급격한 변화의 중심에서 세계와 국내의 다양한 동향을 반영하고 있습니다. 이 시점에서 AI 개발에는 '안전성'과 '속도'라는 두 가지 상반된 기조가 뚜렷하게 나타나고 있습니다. 한편, AI가 창출하는 혁신적 가치는 생성형 AI의 적용 여부에 따라 기업의 전략에 대한 차별화된 대응을 강요하고 있습니다. 현재 시점에서 AI 시스템을 운영 중인 조직은 전체의 30%에 불과하며, 기술의 빠른 발전에도 불구하고 실질적 도입과 통합에는 한계가 있음을 드러내고 있습니다. 이와 더불어, AI 인프라의 혁신은 네트워크 보안 자동화와 산업용 AI 클라우드 구축을 통해 전통적인 제조업의 디지털 전환을 가속화하고 있습니다. 이러한 변화들은 기업들의 운영 방식에도 큰 영향을 미치며, 특히 중소기업에 대한 지원 방안이 필수적입니다.

  • 앞으로의 AI 교육 프로그램과 채용 시장의 변화 또한 주목할 만한 요소입니다. 인천대학교의 생성형 AI 도입과 삼성·LG의 AI 클래스 운영은 교육의 질을 높이는 한편, AI 도구의 확산을 불러올 것입니다. 하지만, AI 자소서의 사용 증가로 인한 채용 과정의 변화는 새로운 논란을 일으키고 있으며, 신뢰성과 공정성 확보를 위한 필요한 논의가 절실히 요구됩니다. 다음 단계로 나아가기 위해서는 이러한 다변화된 이슈들을 종합적이고 포괄적으로 반영하는 정책이 필요합니다.

2. AI 개발 기조와 거버넌스 갈등

  • 2-1. 안전성 중시 vs 속도 중시 대립

  • 인공지능(AI) 산업에서는 안전성과 속도에 대한 상반된 접근 방식이 뚜렷하게 나타나고 있습니다. 실리콘밸리의 많은 기업들은 AI 개발 기조에 대한 이념적인 갈등을 드러내고 있으며, 이는 '효과적 이타주의(Effective Altruism, EA)'와 '효과적 가속주의(Effective Accelerationism, e/acc)'라는 두 가지 철학적 관점으로 나뉘어져 있습니다.

  • EA는 AI 기술이 인간의 가치를 존중하도록 동기 부여되어야 하며, 안전성과 윤리를 최우선으로 두고 장기적인 안정을 추구해야 한다고 주장합니다. 이러한 관점은 OpenAI, 앤트로픽, 딥마인드와 같은 대표적인 AI 개발 기업이 따르고 있습니다. 이들은 AI의 잠재적 위협으로부터 인류를 보호하기 위해 기술 개발 속도를 늦추더라도 안전성을 먼저 확보해야 한다고 강조하고 있습니다.

  • 그러나 반대로 e/acc는 기술의 빠른 발전이 새로운 형태의 의식과 생명체를 생성할 것이라는 믿음 아래, 가능한 한 재빠르게 AI를 발전시켜야 한다고 주장합니다. 이관점은 일론 머스크와 같은 일부 실리콘밸리 인사들에 의해 지지받고 있으며, 정책이나 윤리적 고려보다는 경제적 생산성과 경쟁력을 중시합니다. 이러한 이념적인 갈등 속에서 많은 기업들은 두 접근 방식 간의 실용적 균형을 찾으려는 노력을 기울이고 있습니다.

  • 2-2. 2025 AI 거버넌스 조사 결과

  • 2025년 AI 거버넌스 조사 결과에 따르면, 실제로 생성형 AI 시스템을 운영 중인 조직은 전체의 30%에 불과하며, 서로 다른 여러 시스템을 운영하는 조직은 13%에 그쳤습니다. 이는 높은 기술적 관심에도 불구하고 실제로 이를 구현할 수 있는 능력은 초기에 머물러 있음을 보여줍니다.

  • 조사는 2025년 2월 14일부터 5월 29일까지 진행되었으며, 응답자로는 대부분 미국 내에서 활동하는 조직의 구성원이었습니다. 기업 규모별로는 대기업이 소기업보다 여러 AI 시스템을 동시에 운영할 가능성이 5배 높았으며, 이는 AI 도입의 성숙도를 나타내는 주요 지표로 볼 수 있습니다. 대기업의 19%가 여러 시스템을 운영하는 반면, 소기업은 단 4%에 불과했습니다.

  • 이 연구에서 흥미로운 점은 35%의 기업이 하이브리드 전략을 선택하여 AI 개발과 배포를 동시에 추진하고 있다는 것입니다. 이는 단순한 배포나 개발을 넘어, AI의 가치 사슬 전반에 걸쳐 다양한 역할을 수행하려는 의도를 반영하고 있습니다. 이는 또한 기업들이 자체 AI 역량을 동시에 구축해 나가고 있음을 시사합니다.

  • 기술 리더들이 느끼는 압박감도 설문 결과에 드러났습니다. 많은 기업들이 '빠른 출시'를 가장 큰 장벽이라고 응답하였으며, 특히 과중한 업무와 자원의 부족이 문제로 지적되었습니다. 이러한 결과는 AI 거버넌스 구축에서 기술적 관리와 신뢰를 확보하는 것이 얼마나 중요한지를 재확인하는 계기가 되었습니다.

3. AI 인프라 혁신과 보안 자동화

  • 3-1. AI 기반 네트워크 보안 자동화 전략

  • AI를 기반으로 한 네트워크 보안 자동화는 현재 보안 경관을 혁신하고 있습니다. AWS의 로브 케네디 부사장이 언급했듯이, AI를 통한 보안 자동화는 사고를 미리 감지하고 즉각 대응할 수 있는 능력을 강화합니다. 예를 들어, AWS 쉴드는 기존의 L3와 L4 단계의 네트워크 보호 외에도 L7 애플리케이션 레벨에서의 디도스 공격 방어 기능을 추가하는 등, 보안의 전방위적 강화를 도모하고 있습니다. 이는 AI 모델이 위험을 자동으로 감지하고 차단할 수 있도록 구성됨으로써 보안 사고의 발생을 실질적으로 줄이는 결과를 가져옵니다.

  • 특히, 이 시스템의 장점은 빠른 대응 속도에 있습니다. 사람이 수작업으로 보안 규칙을 설정할 필요 없이, AI가 이를 자동으로 처리하기 때문에, 위협 패턴이 변화하기 전에 선제적으로 대응할 수 있습니다. 이는 공격자의 의도를 꺾는 데 결정적인 요소로 작용하며, 기업들이 운영보다 혁신에 집중할 수 있는 환경을 조성합니다.

  • 3-2. 유럽 최초 산업용 AI 클라우드 구축 사례

  • 2025년 6월 현재, 엔비디아와 도이치텔레콤이 협력하여 유럽 최초의 산업용 AI 클라우드 인프라를 독일에 구축하고 있습니다. 이 프로젝트는 유럽 제조업의 디지털 전환을 가속화하고 있으며, 차세대 AI 기반 생산 시스템 구축의 초석이 될 것입니다. 도이치텔레콤은 이 인프라를 통해 설계, 시뮬레이션, 디지털 트윈 등 제조 전반에서 고도화된 AI 응용을 가능하게 하여, 유럽 내 다양한 산업 생태계에 필수적인 지원을 제공하고 있습니다.

  • 이 AI 클라우드는 특히 중소기업과 대기업, 학계 모두에게 높은 이점을 제공하며, 2027년까지 10만 개의 GPU로 인프라를 확장할 예정입니다. 이는 인공지능이 제조업계의 경쟁력을 높이는 데 중요한 역할을 할 것이며, AI 리소스의 접근성을 높여 기업들의 기술력 향상을 지원할 것입니다.

  • 3-3. 한국 AI 고속도로 구축 계획

  • 한국의 AI 고속도로 구축 계획이 2025년 6월 현재 추진 중입니다. 이재명 대통령은 울산에서 개최된 AI 데이터 센터 출범식에서 AI 고속도로 전략의 기초가 될 데이터 센터에 대한 중요성을 강조했습니다. SK그룹과 AWS가 협력하여 건설할 이 데이터센터는 GPU 6만 장을 수용할 수 있는 초대형 인프라로, 아시아 태평양 제1의 AI 허브로 성장할 전망입니다.

  • 향후 2029년까지 완공될 예정인 이 AI 전용 데이터센터는 국내 AI 생태계의 발전을 위한 주요 인프라로 기능할 것입니다. 이를 통해 기업들은 양질의 데이터를 확보하고 혁신을 수행할 수 있는 기반을 마련할 수 있습니다. 정부의 지원 의지도 강해, 세제 혜택과 규제 완화를 통해 AI 기술의 확산을 더욱 촉진할 것입니다.

4. 빅테크 인력 구조 변화와 AI 대체 전망

  • 4-1. 생성형 AI 도입에 따른 해고·재편 사례

  • 2023년부터 현재까지, 여러 빅테크 기업들이 생성형 AI와 AI 에이전트를 도입함에 따라 대규모 해고와 인력 재편이 진행되고 있습니다. 구체적으로, 구글은 2023년 1만 2000명 규모의 감원을 단행하였으며, 그 후에도 여러 부서에서 추가적인 해고가 이어지고 있습니다. 아마존과 마이크로소프트(MS) 또한 비슷한 경향을 보이며, 각각 2만 7000명과 수천 명의 직원을 감축하는 계획을 세웠습니다. 이러한 해고는 대부분 관리직 직군과 판매 부서에 집중되고 있으며, AI의 도입으로 인한 효율성 증대가 이와 같은 인력 감축의 도화선으로 작용하고 있습니다.

  • 사례로는 아마존의 앤디 제시 CEO가 보낸 사내 메시지에서 언급된 바와 같이, AI 도입으로 인해 전체 사무직 인력이 감소할 것으로 예상되고 있습니다. 그는 직원들에게 AI를 적극 활용하여 더 소규모의 팀으로도 높은 성과를 낼 수 있는 방안을 모색할 것을 권장하였습니다. 이처럼 AI는 단순히 작업의 자동화를 넘어, 기업의 조직 구조와 인력 운영 방식에도 중대한 변화를 가져오고 있습니다.

  • 더욱이, 샘 올트먼 오픈AI CEO는 AGI(범용 인공지능)가 실현될 경우, 고난도 코딩 및 비즈니스 의사결정과 같은 고급 작업까지 AI가 대체할 수 있을 것이라고 경고하였습니다. 이는 장기적으로 자본과 노동 간의 균형이 무너질 가능성을 내포하고 있으며, 이러한 변화는 많은 노동자들이 새로운 기술에 적응해야 함을 의미합니다.

  • 4-2. 장기적 사무직 인력 감소 전망

  • AI 기술의 발전과 함께 사무직 인력이 지속적으로 감소할 것으로 보입니다. 앤디 제시 아마존 CEO를 비롯한 여러 CEO들은 기존의 인력 구조가 AI 도입으로 인해 필연적으로 변화할 것이라고 예상하고 있습니다. 빅테크 기업들이 AI 기술을 적극적으로 도입하면서 생산성과 효율성을 높이는 한편, 이에 따른 인력 재배치와 해고가 불가피하다는 것입니다.

  • 특히, 생성형 AI는 다양한 비즈니스 과정을 자동화할 수 있는 능력을 갖추고 있으며, 이는 사무직의 상당수를 대체할 수 있는 잠재력을 지니고 있습니다. 예를 들어, 기존에는 사람의 손에 의존해야 했던 데이터 분석, 보고서 작성, 고객 응대 등의 업무를 AI가 효과적으로 수행할 수 있게 됨에 따라, 필요한 인력이 줄어드는 구조로 바뀌고 있습니다.

  • 결과적으로, 이러한 추세는 사무직을 포함한 여러 직군에서 인력 감소를 초래하며, 노동 시장의 재편성을 요구하고 있습니다. 기업들은 AI 기술을 통해 운영의 최적화를 꾀하고 있지만, 동시에 이를 관리하기 위한 신뢰할 수 있는 가이드라인과 인력 재교육 방안도 필요하다는 지적이 커지고 있습니다. 노동자들은 이러한 변화에 능동적으로 대응하기 위해 지속적인 학습과 기술 향상을 도모해야 할 것입니다.

5. AI 플랫폼 경쟁과 파트너십 동향

  • 5-1. Databricks-구글 제미나이 모델 통합 협력

  • 2025년 6월 18일, 데이터브릭스(Databricks)는 구글 클라우드(Google Cloud)와의 전략적 파트너십을 발표하며 최신 제미나이(Gemini) 모델을 데이터브릭스 데이터 인텔리전스 플랫폼 내에서 네이티브 제품으로 제공하겠다고 전했습니다. 이 파트너십의 목표는 기업들이 자사의 고유 데이터를 AI로 통한 가치를 쉽게 창출할 수 있도록 하여, 운영 복잡성을 줄이면서도 보안과 규정 준수를 보장하는 것입니다. 데이터브릭스에 따르면, 많은 AI 도입 사례가 시스템 간 데이터 이동 및 단편적인 통제 관리로 인한 비효율성의 문제에 직면해 있습니다. 이를 해결하기 위해 데이터브릭스는 구글 클라우드의 최첨단 모델과의 통합을 통해 보다 안전하고 원활한 대규모 AI 솔루션을 구축하고 운영할 수 있도록 지원할 것입니다. 제미나이 2.5 모델은 특히 복잡한 다단계 의사결정 및 자연어 이해라는 분야에서 뛰어난 성능을 보여주며, 이를 활용한 고급 추론 기능과 강화된 보안의 최신 기능인 '딥 씽크(Deep Think)' 모드 또한 제공되고 있습니다. 기업들은 데이터브릭스 플랫폼 내에서 SQL 쿼리나 다양한 모델 엔드포인트를 통해 제미나이 모델에 직접 접근할 수 있으며, 이 과정에서 데이터 복제나 별도의 통합이 필요하지 않아 운영 효율성이 극대화됩니다.

  • 5-2. 레이크베이스(Lakebase) 공개 및 특징

  • 데이터브릭스는 2025년 6월 20일, 완전 관리형 포스트그레SQL(PostgreSQL) 데이터베이스인 ‘레이크베이스(Lakebase)’를 공개하였습니다. 레이크베이스는 AI 인사이트를 위해 설계되었으며, 운영 데이터를 레이크하우스로 가져오고 에이전트 워크로드를 지원하기 위해 자동으로 컴퓨팅을 확장하는 기능을 갖추고 있습니다. 이를 통해 개발자는 신속하게 애플리케이션을 개발하고 유연하고 효율적으로 확장할 수 있게 됩니다. 레이크베이스는 특히 차세대 애플리케이션 개발을 위한 설계로, AI 친화적이라는 특징이 있습니다. 이 데이터베이스는 컴퓨팅과 스토리지가 독립적으로 확장 가능하며, 이를 통해 10밀리초 미만의 지연 시간과 초당 1만 건 이상의 쿼리 처리, 높은 가용성의 트랜잭션 처리를 지원합니다. 사용자는 '카피 온 라이트' 방식의 DB 복제를 통해 실험이 쉽게 가능하며, 이를 통해 개발자는 안전한 환경에서 다양한 테스트를 진행할 수 있습니다. 현재 레이크베이스는 퍼블릭 프리뷰 형태로 제공되고 있으며, 앞으로 몇 개월 간 주요 기능 개선이 예정되어 있습니다. 데이터브릭스의 CEO 알리 고드시는 레이크베이스가 AI 시대의 요구를 충족할 수 있는 데이터베이스로 자리잡도록 할 것이라고 밝혔습니다.

6. AI 교육 프로그램과 채용 시장 변화

  • 6-1. 대학 생성형 AI 시범 도입 사업

  • 인천대학교는 2025년 7월부터 6개월간 교수자의 연구 및 교육활동을 혁신적으로 지원하기 위해 생성형 AI 활용 시범 사업을 추진하고 있습니다. 이 사업은 교수자들이 ChatGPT와 같은 AI 도구를 활용하여 강의 자료 개발, 논문 작성 등을 보조받을 수 있도록 하며, 참여 교수 500여 명을 대상으로 진행됩니다. 프로그램의 일환으로 보안 가이드라인을 제공하고 AI 윤리를 강조하는 교육도 함께 진행됩니다. 이는 교수들의 디지털 리터러시와 연구 생산성을 향상시키기 위한 노력으로, 향후 생성형 AI 활용 우수 사례 공모전을 통해 혜택을 증대시킬 계획입니다.

  • 6-2. 삼성·LG의 AI 클래스 및 전자칠판 신제품 출시

  • 삼성전자는 '갤럭시와 함께하는 AI 클래스' 프로그램을 통해 유치원생부터 초·중·고교생까지 대상으로 AI 교육을 실시하고 있으며, 올해 약 10만 명의 학생이 참여할 것으로 예상됩니다. 이 프로그램은 최신 갤럭시 스마트폰과 태블릿을 활용하여 손쉽고 재미있게 AI를 배울 수 있도록 구성되어 있으며, 다양한 주제를 다루고 있습니다. 학생들은 AI를 활용한 소셜 영상 제작, 포토 앨범 꾸미기 등 실생활과 밀접한 프로젝트를 통해 AI에 대한 이해를 높이고 있습니다. 또한, LG전자는 AI 기능이 탑재된 전자칠판 신제품을 2025년 7월에 출시할 예정입니다. 이 제품은 수업 영상의 요약 제공, 실시간 번역, 질문 답변 기능 등을 통해 교육의 효율성을 높이고 있으며, 생생한 학습 경험을 제공할 것으로 기대됩니다. 이러한 발전은 교육 환경에서 AI 기술을 실제로 접목하려는 시도가 담겨 있습니다.

  • 6-3. CreateBoard 스마트 디스플레이 도입 현황

  • CreateBoard는 교육현장에서 공감대를 형성하고 참여를 유도하는 스마트 디스플레이 솔루션으로, AI 기술을 활용하여 학생 간의 협업과 피드백을 증진시키고 있습니다. 이 디스플레이는 학생들에게 교실에서 AI 기술을 직접 체험할 수 있는 기회를 제공하며, 교사와 연계하여 수업 진행을 효율적으로 도와줍니다. 특히, 손글씨의 수식을 빠르게 계산하거나, 실시간으로 자료를 제공하는 기능이 더해져 교육 현장에서의 활용도가 높아지고 있습니다.

  • 6-4. AI 자소서 활용 논쟁

  • AI 도구를 활용한 자기소개서(자소서) 작성이 급격히 증가하고 있으며, 이는 취업 시장의 변화와 맞물려 있습니다. 최근 조사에 따르면, 2025년 1분기 제출된 자소서의 70%가 AI의 도움을 받았으며, 이는 2023년 하반기 비율에 비해 9배 이상 증가한 수치입니다. AI를 활용한 자소서 작성은 구직자들에게 시간과 노력을 절약할 수 있는 장점을 제공하지만, 일부 기업들은 독창성 부족으로 감점을 하거나 불합격 처리하는 사례도 발생하고 있습니다. AI를 활용한 자소서는 이제 단순한 편법이 아니라 여러 기업에서 요구하는 기술로 인식되기도 하며, 새로운 평가 기준에 대한 논의가 필요합니다.

결론

  • 2025년 6월, AI 생태계는 안전성과 속도, 거버넌스 구축의 균형 문제에서 시작해 클라우드·보안·인프라 혁신, 플랫폼 경쟁, 인력 구조 재편, 교육·채용 시장의 변화까지 다층적 과제를 드러냈습니다. 정책과 기업은 AI 거버넌스를 강화하고 실질적 안전장치 마련을 병행해야 하며, 특히 기술적 사고의 예방 차원에서 AI 도입을 신중히 이행할 필요가 있습니다. 인프라 측면에서는 클라우드 서비스와 자동화의 확장으로 디지털 전환을 가속화할 것으로 기대되지만, 역량 부족 기업을 위한 체계적 지원과 가이드라인이 동반되어야 합니다.

  • 노동 시장에서는 AI의 대체 위험을 줄이기 위한 재교육과 업스킬링 프로그램을 확대하는 것이 시급합니다. AI는 고급 코딩과 비즈니스 의사결정까지 대체 가능성을 내포하고 있으므로, 이에 대한 장기적 대비가 요구됩니다. 마지막으로 교육 현장과 채용 과정에서 AI 도구의 도입이 확산됨에 따라, 윤리와 보안에 대한 명확한 가이드라인 정비 및 공정성을 확보하는 것이 필요합니다. 앞으로도 기술 발전 속도를 고려한 균형 잡힌 전략이 AI 생태계를 성공적으로 만들어가는 핵심 요인이 될 것입니다.

용어집

  • 효과적 이타주의 (Effective Altruism, EA): 효과적 이타주의(EA)는 인공지능 기술이 인류의 가치와 윤리를 존중하며 안전성을 우선시해야 한다는 철학적 관점입니다. 이 관점을 따르는 기업은 안전 확보를 위해 기술 개발 속도를 늦추는 것을 중요시합니다. 대표적으로 OpenAI와 딥마인드 같은 조직이 이 접근 방식을 지지합니다.
  • 효과적 가속주의 (Effective Accelerationism, e/acc): 효과적 가속주의(e/acc)는 기술의 신속한 발전이 새로운 형태의 의식과 생명체를 창출할 것이라는 믿음에 기반한 철학적 관점입니다. 이 관점은 기술 발전 속도를 최대한 빠르게 유지하는 것을 지지하며, 정책이나 윤리적 고려보다 경제적 생산성을 더 중시하는 경향이 있습니다.
  • AI 고속도로: 한국의 AI 고속도로는 AI 데이터 센터를 중심으로 구축되는 인프라 계획으로, 2029년까지 완공될 예정입니다. 이 프로젝트는 AI 생태계의 성장을 촉진하고 기업들이 효과적으로 데이터를 활용할 수 있는 환경을 제공하기 위한 것입니다.
  • Databricks: Databricks는 데이터 분석 및 AI 솔루션을 제공하는 클라우드 기반 플랫폼 기업으로, 구글 클라우드와의 협력을 통해 최신 AI 모델을 데이터 인텔리전스 플랫폼에 통합하고 있습니다. 이는 데이터의 효율적 질적 활용을 목표로 합니다.
  • Gemini: Gemini는 Databricks와 구글 클라우드의 파트너십을 통해 개발된 AI 모델로, 복잡한 다단계 의사결정 및 자연어 이해에서 뛰어난 성능을 발휘합니다. 특히, '딥 씽크(Deep Think)' 모드와 같은 최신 기능을 제공하여 보안과 운영 효율성을 극대화합니다.
  • 레이크베이스 (Lakebase): 레이크베이스(Lakebase)는 데이터브릭스가 발표한 완전 관리형 PostgreSQL 데이터베이스로, AI 인사이트 생성을 위해 설계되었습니다. 데이터 관리의 용이성을 높여주고, AI 친화적인 환경에서 최대 10밀리초 미만의 지연 시간으로 효율적인 쿼리 처리를 지원합니다.
  • AI 자소서: AI 자소서는 AI 도구를 사용하여 작성된 자기소개서를 의미합니다. 2025년 1분기 기준으로 제출된 자소서의 70%가 AI의 도움을 받았으며, 이는 구직 시장에서의 새로운 트렌드로 자리 잡고 있습니다. 그러나 일부 기업에서는 독창성이 부족한 경우 감점하는 등의 논란도 발생하고 있습니다.
  • 클라우드: 클라우드는 데이터를 저장하고 관리하며, 컴퓨팅 리소스를 온라인으로 제공하는 기술을 의미합니다. AI 생태계에서 클라우드는 통합된 데이터 인프라와 효율적인 AI 솔루션을 제공해 디지털 전환을 가속화하는 중요한 요소로 작용하고 있습니다.
  • 안전성: AI의 안전성은 기술이 인류에 미치는 잠재적 위험을 최소화하고 보장하는 것과 관련이 있습니다. AI 개발에서는 안전성을 최우선으로 고려해야 하며, 이는 기술적 사고를 예방하기 위한 필수적 요소로 인식됩니다.
  • 산업용 AI: 산업용 AI는 제조업 및 다양한 산업 분야에서 사용되는 인공지능 기술을 의미합니다. 이는 생산성을 높이고, 효율성을 극대화하기 위한 솔루션을 제공하며, 최근에는 클라우드와의 통합으로 디지털 전환을 촉진하는 데 기여하고 있습니다.
  • 보안 자동화: 보안 자동화는 AI를 이용하여 사이버 공격을 사전에 탐지하고 대응하는 시스템입니다. AI 기반 보안 솔루션은 기업이 보안 위협에 신속하게 대처할 수 있도록 개선된 기술적 기능을 제공합니다.

출처 문서