데이터 및 AI 주권 (Korean Edition)

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주권은 주장하기는 쉽지만 입증하기는 점점 더 어려워지고 있습니다. 데이터를 국경 내에 보관하거나, 규제 요건을 충족하거나, 주권형 Cloud에서 워크로드를 실행하는 것은 주권을 강화할 수 있지만, 이러한 조치들 중 어느 것도 가장 중요한 질문, 즉 ‘궁극적으로 누가 통제권을 가지고 있는가?’에 대한 답을 주지 못합니다.

데이터 및 AI 분야의 경영진과 리더를 위해 작성된 이 보고서는 주권을 근본부터 재고해야 할 아키텍처적 과제로 다룹니다. 이 보고서를 통해 ‘통제’, ‘집행’, ‘증명’이라는 세 가지 핵심 역량을 배우고, 이를 활용하여 종속성을 평가하고, 위험을 파악하며, 더 높은 주권이 필요한 영역을 결정할 수 있습니다. 벤더에 구애받지 않는 실용적인 접근 방식을 통해 Cloud 플랫폼, 소프트웨어, 신원, 인프라, 데이터 및 AI 전반에 걸친 종속성이 효과적인 통제에 어떤 영향을 미칠 수 있는지 알아볼 수 있습니다. 또한 AI가 모델, 추론, 컴퓨팅, prompt, 컨텍스트, 제공업체까지 포함하도록 주권 범위를 어떻게 확장하는지, 그리고 Cloud, 온프레미스, 엣지 환경 전반에 걸쳐 주권을 강화하는 데 수반되는 아키텍처적 및 운영상의 상충 관계를 어떻게 평가해야 하는지 탐구하게 됩니다.

• 불충분한 주권에서 비롯되는 위험과 과제를 파악하십시오
• 데이터 상주 및 규정 준수와 효과적인 운영 통제를 구분하십시오
• 주권을 사후 고려 사항이 아닌 아키텍처의 동인으로 취급하기
• 통제, 이행 및 증명을 적용하여 주권 시스템을 구축합니다
• AI 모델, 인프라, 제공업체 및 종속성이 주권 문제를 어떻게 확대하는지 이해하기
• 다양한 수준의 주권과 이에 따른 비용, 복잡성, 역량, 전략적 자유 측면의 상충 관계를 평가한다
• 기술 스택 전반에 걸쳐 핵심 구성 요소와 종속성을 파악하고, 신중한 아키텍처적 결정을 내리기