코파일럿을 배포하고 생산성 향상을 기대했지만 획기적인 발전 대신 데이터 손실방지 이벤트가 300% 급증했습니다. AI가 우리의 뛰어난 역량을 찾아줄 것이라고 기대했지만 현실은 대부분 권한부채를 찾아내는데 그치고 있습니다.셰어포인트 환경에 모두 그룹은 현재 조직에서 가장 큰 보안 취약점이며 데이터가 지하에 묻혀 아무도 닿지 않은 열린 문과 같습니다.이제 그 데이터는 대화형으로 변환되었습니다. 현재의 민감도 레이블링 전략은 방패가 아닙니다.실제로 정보가 필요한 사람들에게 정보를 숨기고 AI가 잘못된 정보를 잘못된 사람에게 보여주는 것을 막지 못하는 데이터 무덤일 뿐입니다.이것이 바로 협업 AI 사일로 위기입니다.오늘 우리는 격리에서 맥락으로 전환하여 데이터 거버넌스 모델의 핵심에 있는 구조적 결함, 즉 상속 역설을 바로 잡음으로써 AI 투자를 보호할 것입니다.대부분의 AI 도입에서 근본적인 결함은 기계의 사고방식에 대한 오해입니다.코파일럿이 누가 무엇을 볼 수 있는지에 대한 결정을 내린다고 생각할 수도 있지만 실제로는 그렇지 않습니다.코파일럿은 기존 조직의 엔트로피를 그대로 반영하는 거울과 같아서 새로운 접근 권한을 생성하지 않습니다.단지 이미 수년 전에 부여한 접근 권한을 실행 가능하게 만들 뿐입니다.마치 스포트라이트 효과와 같습니다. AI 이전에는 과도한 정보 공유가 마치 아무도 찾아가지 않는 지하실의 어수선한 서류 캐비닛처럼 잠재적이었지만, AI는 이러한 잠재적인 과도한 정보 공유를 기계적인 속도로 가시화합니다.예를 들어 신입 분석가가 최근 전략 변화 요약을 요청했는데 인수합병 폴더가 내부용으로 설정되어 있다면, AI는 아직 발표하지 않은 인수합병에 대한 요약을 제공할 것입니다.이것은 정보 유출이 아니라 조직 아키텍처의 기능일 뿐입니다.현실적으로 일반적인 기업에서 수동 라벨링 적용률은 10%를 넘는 경우가 드뭅니다.

10년 동안 사용자들에게 파일의 태그를 지정하라고 권장해왔지만,실제로 그렇게 하는 사용자는 거의 없었기 때문입니다.민감도 태그에 대해 한 번 설정해놓으면 신경 쓸 필요가 없다는 생각에 의존했고,파일이 공개로 표시되면 영원히 공개 상태로 유지될 것이라고 여겼습니다.하지만 데이터는 유동적입니다.즉, 어제 공개되었던 문서에 오늘 민감한 정보가 담겨 있을 수도 있다는 뜻입니다.고정된 레이블에 의존하면 부서 간 정보 공유에 보이지 않는 장벽이 생깁니다.예를 들어 프로젝트 계획에 급비 레이블이 붙어 있으면 마케팅팀은 업무에 필요한 출시일을 확인할 수 없게 됩니다.이는 데이터 사일로를 만들고, 이러한 사일로 때문에 AI는 단순한 비서가 아니라 제한된 사서처럼 느껴지게 됩니다.우리는 세상을 한 번 분류하면 모든 것이 해결될 것이라는 가정하에 시스템을 구축해왔지만,협업 환경에서는 이러한 모델이 제대로 작동하지 않습니다.레이블이 없으면 AI는 너무 많은 정보를 보게 되고, 레이블이 있더라도 너무 경직되어 부서 간 연결고리를 찾지 못하게 됩니다.현재 최고 경영진이 AI에 기대하는 바와 데이터 아키텍처가 허용하는 범위 사이에는 엄청난 격차가 존재하며,데이터가 1990년대 식폴더 계층 구조에 갇혀 있다면 고성능 AI 에이전트를 구현할 수 없습니다.상속 역설은 AI 위보안이 2014년에 발생한 최악의 셰어포인트 관리자의 실수만큼만 안전하다는 것을 의미합니다.현재의 분류 방식은 정적이고 수동적이며,데이터를 활용해야 할 자산이 아니라 잠가야 할 대상으로 취급하기 때문에 실패하고 있다는 점을 인정해야 합니다.대부분의 조직은 시범 운영 기간 6주 만에 권한 관리가 엉망이라는 사실을 깨닫고 어려움을 겪고 있습니다.레이블을 추가하는 방식으로 문제를 해결하려 하지만,이미 망가진 시스템에 레이블을 추가하는 것은 더 많은 사일로를 만들 뿐 가시성이라는 근본적인 문제를 해결하지 못합니다.

우리에게 필요한 변화는 더 나은 태그가 아니라 더 나은 모델입니다.우리는 지금까지 파일 자체인 무엇에만 집중해왔지만,이제는 누가, 어디에, 왜에 집중해야 합니다.문제는 레이블이 부족한 것뿐만 아니라,기존 레이블조차 정적이고 오늘날 업무 방식의 현실을 반영하지 못한다는 것입니다.업무는 역동적이므로 보안 또한 역동적이어야 합니다.이 문제를 해결하지 않으면 AI는 잘못된 데이터를 보고 계속해서 오류를 범하거나,더 심각하게는 숨겨야 할 데이터에 대한 진실을 밝힐 것입니다.재작업 악순환을 해결하려면 접근 권한 부여 방식의 근본적인 모델을 살펴봐야 합니다.재작업에 드는 높은 비용 또한 문제입니다.우리는 AI를 통해 얻는 생산성 향상을 마치 엄청난 수치처럼 이야기하며,매달 9시간 절약된다는 사실만으로 모든 것이 해결되었다고 생각합니다.하지만 현실은 훨씬 복잡합니다.현재 직원들이 AI를 사용하여 절약 1시간의 약 40%는 AI가 잘못 판단한 부분을 수정하는 데 낭비되고 있습니다.이것이 바로 사일로의 숨겨진 마찰입니다.코파일럿 이 정확한 데이터, 최종 계약서, 실제 예산, 검증된 프로젝트 계획에 접근할 수 없을 때, AI는 멈추지 않고 추측합니다.공유 폴더의 오래된 초안이나 추측성 채팅 메시지처럼 볼 수 있는 불확실한 데이터를 바탕으로 응답을 생성합니다.그 결과 조용히 투자 수익률, ROI, 을 깎아 내리는 재작업 악순환이 발생합니다.실제로 이러한 디지털 부채를 수치화할 수 있습니다.최고의 성과를 내는 직원, 즉 이러한 도구를 가장 적극적으로 활용하는 파워 유저의 경우,이러한 재작업으로 인해 연간 약 일주일 반 이 시간을 낭비하고 있습니다.생각해보세요.시간을 절약하기 위해 프리미엄 나이선스 비용을 지불하고 있지만,데이터가 사일로 화되어 있기 때문에 최고의 인재들이 기계가 생성한 오류를 검토하는 데 거의 2주라는 시간을 허비하고 있습니다.

그들은 사실상 자신들의 코파일럿 역할을 해야 할 시스템의 고액 연봉 교정자 역할을 하고 있는 것입니다.이러한 현상은 엄격한 분류체계가 공백을 만들기 때문에 발생합니다. AI가 오래된 민감도 레이블로 인해 기록 시스템에 접근할 수 없게 되면, AI는 그 공백을 자신이 쉽게 찾을 수 있는 바른 시스템으로 채우게 됩니다.재무나 인사부서와 같은 곳에서는 이로 인해 명백히 잘못된 결과가 나옵니다.재무관리자가 분기별 지출 요약을 요청했다고 가정해보겠습니다.실제 ERP 내보내기 파일은 잠겨있지만,분류되지 않은 정리되지 않은 작업 초안이 공개팀제 채널에 있다면, AI는 초안을 요약합니다.그러면 관리자는 20분 동안 불일치를 찾아내는데 시간을 허비하게 됩니다.이것이 바로 총효율과 순가치 사이의 마찰입니다.보고서를 생성하는 데 2분이 걸렸지만, AI가 정보의 출처를 파악하지 못해 수치를 검증하는 데 20분이 걸렸다면,실제로 얻은 것은 아무것도 없습니다.단지 생성에 투입되어야 할 노동력을 수정에 투입한 것뿐입니다.이러한 재작업은 단순한 불편함이 아니라 구조적 실패의 징후입니다.우리는 정보를 보호하기 위해 수년간 데이터 사일로를 구축해왔지만,생성형 AI 시대에 이러한 사일로는 눈가리개와 같은 역할을 합니다. AI가 눈가리개를 하면 환각에 빠지게 됩니다.연결해서는 안 될 점들을 연결하여 사용자를 만족시키려 애습니다.재작업률이 너무 높아 직원들이 AI에 대한 신뢰를 잃어가는 조직들을 목격하고 있습니다.직원들은 AI에게 복잡한 분석을 요청하는 대신,기본적인 이메일 작성에만 AI를 사용하게 됩니다. AI 전략은 실패한 것입니다.엔진에는 돈을 지불하지만 헤드라이트만 켜놓은 것과 같습니다.이러한 재작업 막순환을 해결하려면 AI 자체에 집중할 것이 아니라시스템의 근본적인 구조를 살펴봐야 합니다.유용한 데이터는 존재하고 뛰어난 통찰력도 있지만,인간이 모든 검색을 수행하던 시대에 맞춰 설계된 기존의 권한 설정과고정된 네이블이라는 장벽 뒤에 갇혀 있습니다.

우리는 보안을 손상시키지 않으면 서AI가 필요한 정보만필요한 시점에 볼 수 있도록 하는 모델로 나아가야 합니다.접근 권한 부여 방식의 근본적인 모델을 재검토해야 합니다. AI가 불완전한 맥락에 의존하는 한,결과 오류를 수정하는 데 막대한 시간과 노력을 쏟아야 할 것입니다.이는 어떤 조직도 감당할 수 없는 비용입니다.보안을 단순히 벽으로만 생각하는 것이 아니라,맥락에 기반한 접근 방식을 취해야 합니다.수십 년 동안 업계는 견고한 경계 모델에 의존해 왔습니다.네트워크 내부에 있거나 외부에 있거나 둘 중 하나였지만,이제 그런 시대는 지났습니다.오늘날의 경계는 허술합니다.사람들은 재택근무를 하고,관리되지 않는 기기를 사용하며,

데이터를 폴더에 가두고 폴더가 비공개이기 때문에안전하다고 가정하는 기존의 격리 모델은 위험한 착각에 불과합니다.기존 방식은 위협이 외부에서만 온다고 가정하기 때문에 위험합니다.하지만 코파일러 시대의 진정한 위협은수년간 누적되어 온 내부 권한 확대입니다.우리는 위협을 차단하는 전략에서 맥락을 고려하는 전략으로 전환해야 합니다.기존 모델은 구조에 기반을 두고 있었습니다.파일의 민감도를 고정된 속성으로 간주했습니다.문서에 기밀, 태그를 붙이면 모든 것이 해결되는 식이었죠.하지만 협업 AI 환경에서는 이러한 태그 방식은 너무 단순합니다.누가 요청하는지, 어떤 기기를 사용하는지, 어디에 있는지 등을 고려하지 않기 때문입니다.바로 이러한 이유로 접근 제어, ADC, 로의 대대적인 전환이 일어나고 있습니다.이는 단순한 기술적 업그레이드가 아니라 철학적 전환입니다.파일이 생성되는 순간부터 데이터가 요청되는 순간까지위사결정 과정을 실시간으로 진행하는 것입니다.마치 고정된 잠금장치와 스마트 센서의 차이와 같습니다. 2026년까지 업계는 속성 기반 접근 제어, ABAC, 로의 전환을 의무화할 것입니다.이것이 바로 현대적인 신원관리 시스템의 기반입니다. ABAC는 단일 고정 레이블에 위존하는 대신실시간으로 다양한 위험신호를 평가합니다.사용자의 역할은 물론 노트북 상태, 물리적 위치,심지어 사용자의 행동까지 고려합니다.평소 마케팅 파일에만 접근하던 사용자가다른 나라의 커피숍에서 갑자기 코파일럿의전체급여 데이터베이스 요약본을 요청한다면시스템은 민감도 레이블만 보는 것이 아니라상황을 분석하여 접근을 거부해야 합니다.이것이 바로 이 파일에 레이블이 지정되어 있는가에서이 사용자가 지금 이 데이터를 볼 수 있어야 하는가로 나아가는 핵심입니다.이는 미묘하지만 엄청난 변화를 가져옵니다.위험도가 낮을 때는 더 반대하게,위험도가 높을 때는 더 염격하게 접근할 수 있게 해줍니다.

또한 필요한 시점에 접근 권한을 부여함으로써부서 간 장벽을 허물 수 있습니다.마케팅 팀이 극비 출시일 정보를 확인해야 할 경우시스템은 현재 프로젝트의 맥락을 고려하여파일의 보안을 연구적으로 훼손하지 않고임시로 읽기 전용 접근 권한을 부여할 수 있습니다.이것이 바로 테넌트 계정을 데이터 무단 접근 상태로 만들지 않고도AI가 약속하는 부서 간 인텔리저스를 구현할 수 있는 유일한 방법입니다.이러한 동적 시스템의 투자 수익률, ROI, 은 이미 명확해지고 있습니다.정적 레이블에서 컨텍스트 인식 모델로 전환하는 조직은사이버 보험료가 15%에서 30%까지 절감되는 것을 경험하고 있습니다.그 이유는 무엇일까요?보험사는 정적 레이블은 쉽게 우회되거나 무시될 수 있다는 것을 알고 있기 때문입니다.반면 동적 시스템은 악용하기가 훨씬 어렵습니다.정적 모델이 따라올 수 없는 수준의 지속적인 검증을 제공합니다.공격자가 수년간 축적된 허술한 권한 정보를 그대로 이용할 수 없기 때문에개정 침해의 파급 효과를 최소화합니다.모든 요청은 새로운 평가이며모든 상호작용은 신뢰를 검증할 새로운 기회입니다.이는 IT 아키텍트에게 단순한 이론적인 변화가 아닙니다.차세대 에이전트형 AI 위 생존을 위한 필수 조건입니다.회의 일정 예약, 송금, 기록 업데이트 등우리를 대신하여 작업을 수행할 수 있는 에이전트가 등장함에 따라한 번 설정하고 잊어버리는 보안 모델에는 더 이상 의존할 수 없습니다.우리는 행동 이면에 숨겨진 위도를 이해하는 시스템이 필요합니다.보호하는 AI만큼 스마트한 보안이 필요합니다.이것이 바로 기술 로드맵으로 이어집니다.철학은 변화하고 있지만이를 구현하는 도구들이 마침내 퍼뷰 생태계에 도입되고 있습니다. 2026년 퍼뷰 로드맵, 즉 상황인식 인텔리션스로의 전환은마침내 마이크로소프트 생태계의 실제 아키텍처에 반영되고 있습니다.

퍼뷰는 단순한 규정 준수 보고 도구에서 벗어나2026년에는 실시간 진단 엔진으로 진화할 것입니다.가장 중요한 변화 중 하나는엔드포인트 DLP에 대한 상시 진단 기능으로의 전환입니다.과거에는 정책 실패 문제를 해결하려면IT 담당자와 사용자가 한 번 발생한 오류를 재현하려고 시도하는 동안일주일 동안 계속해서 연락을 주고받아야 했습니다.이제 이러한 진단 추적 정보는안전하고 압축된 형식으로장치에 90일 동안 로컬로 저장됩니다.이를 통해 시스템은 실제 민감한 콘텐츠를클라우드로 전송하지 않고도특정 파일이 차단된 이유나레이블이 적용되지 않은 이유를정확하게 분석할 수 있습니다.로컬 가시선과 글로벌 집행이 결합된 것입니다.이러한 진단 능력은AI 기반 설명 도구를 통해 더욱 강화되고 있습니다.이제 관리자가 수동으로수십 개의 서로 다른 DLP 정책 간의 차이점을 추적하는 것은불가능할 정도로 복잡한 상황에 이르렀습니다.정책이 변경되면시스템은 이제 자연어 요약을 생성하여수정된 내용과 영향을 받는사용자 그룹을 정확하게 설명합니다.또한 협업 워크플로에 미칠 수 있는잠재적 영향도 보여주어정책 변경으로 인한 위험을 줄여줍니다.보안 규칙이 너무 복잡하게 얽혀정상적인 업무까지 차단하는 경우가발생하기 때문입니다.이러한 도구를 통해보안팀은 게이트키퍼가 아닌조력자 역할을 수행하며비즈니스 담당자가 실제로 이해할 수 있는 언어로명확한 규칙을 제공할 수 있습니다.이 로드맵의 핵심 요소는제한된 셰어포인트 검색 또는rss의 역할입니다.이는 ai 배포의 비상제동장치와 같습니다.이사회 회의로급여 데이터 또는 법률전략과 같은고위험 사이트를 코파일러드 기반으로사용하지 않도록 명시적으로 제외할 수 있습니다.민감도 레이블을 적용하기 전에rss를 사용하여ai 가테넌트의 가장 위험한 영역에접근하지 못하도록 차단할 수 있습니다.모든 데이터가 동등하게중요하지 않다는 점을 인식하는 것이바로 이 기본적인 보호계층입니다.

이를 통해 전체 ai 실험을 중단하지 않고도권한 문제를 해결할 수 있는여유를 확보할 수 있습니다.또한 자동 레이블링 기능이대폭 확장되고 있습니다. 2026년까지의 목표는기본적으로 안전한 환경을 구축하는 것입니다.셰어포인트 라이브러리는더 이상 수동적인 저장소가 아니라보안체계의 능동적인 참여자가 되고 있습니다.특정 라이브러리에 파일을 업로드하면해당 라이브러리의 기본 레이블이자동으로 적용됩니다.파일에 민감한 정보가 포함된 경우시스템에서 우선순위가 낮은수동 레이블을 재정해할 수 있습니다.이는 수년간 수동 시스템을 괴롭혀온정보관리의 공백을 해소합니다.사용자가 문서에 태그를 지정하는 것을잊더라도 플랫폼이 이를 지원합니다.이는 자발적인 시스템에서 필수적인자동화 인프라로의 전환입니다.이러한 시스템을 대규모로 관리하기 위해사용자 지정 사용량 분석에그래프 API를 점점 더 많이 활용하고 있습니다.이제 내부적으로 어떤 부서가정보 유출로 인해 고립되어 있는지정확하게 파악할 수 있습니다. R&D팀이 엔지니어링 사양을 볼 수 없어재작업률이 90%에 달한다면데이터는 이를 여실히 보여줄 것입니다.경직된 분류체계가 생산성을 저해하는병목현상을 파악하고실시간으로 정책을 조정할 수 있습니다.이것이 바로 사후대응적인 보안 전략에서사전 예방적인 거버넌스 전략으로나아가는 방법입니다.사용자의 불만이나 침해 사고가발생하기를 기다리는 대신데이터를 활용하여시스템의 문제점을 파악하는 것입니다.하지만 아무리 훌륭한 도구를 갖추더라도경영진의 지지가 없다면전략은 실패할 수밖에 없습니다.세계 최고 수준의 퍼뷰 시스템을 구축했더라도경영진이 여전히 데이터를단순히 보관해야 할 대상으로만 여긴다면AI 위 진정한 가치를 실현할 수 없습니다.이는 내부에서부터새롭게 나타나는 위험으로 이어집니다.해커나 외부 위협이 아닌생산성을 높이려는직원들의 노력에서 비롯되는 문제입니다.

바로 시민개발자 위 딜레마입니다.우리는 현재 기업 컴퓨팅 역사상가장 큰 규모의 무분별한 창작활동이폭발적으로 증가하는 현상을목격하고 있습니다.현재 마이크로소프트 생태계 내에는100만 개 이상의 로우코드 자산이 존재합니다.마이크로소프트는 직원들이 자신만의 앱, 워크플로우,그리고 이제는 AI 에이전트까지구축할 수 있도록 지원해왔습니다.하지만 이러한 자율성 부여에는어두운 면이 있습니다.기술적인 지식이 부족한 사용자들이관리되지 않는 뒤죽박죽 데이터 위에복잡한 에이전트를 구축하는쉐도우 IT에서 쉐도우 AI 로의 전환이일어나고 있는 것입니다.이것이 바로 에이전트 확산의 위험입니다.마케팅 담당자가 공급업체 문의를 지원하기 위해코파일럿 스튜디오에서맞춤형 GPT, 구글 프로툴즈를 구축했는데실수로 2012년 이후 회사가 체결한모든 계약서가 저장된 쉐어포인트 사이트에해당 에이전트를 연결해버리는 경우를 생각해보세요.문제는 이러한 기능을 단순히 차단할 수 없다는 것입니다.사람들이 스스로 문제를 해결할 수 있는 능력을 없애버리면AI가 제공해야 할 민첩성을 잃게 됩니다.따라서 우리는계층화된 거버넌스 모델로 나아가야 합니다.모든 에이전트가 동일하게 만들어지는 것은 아닙니다.표준팀제 커넥터를 사용하여개인이 자신의 이메일을 요약하는 데 도움을 주는로우코드 도구는 위험도가 낮은 자산임으로엄격한 검토 프로세스를 거치지 않아도 됩니다.하지만 에이전트가 데이터버스나민감한 SQL 데이터베이스와 같은기록 시스템에 접근할 때는반드시 게이트키퍼가 필요합니다.시민 개발을 단일 범주로 취급하는 것을 멈추고다양한 위험 스펙트럼으로 접근해야 합니다.업계는 기존의 시민 개발 개념에서AI 기반 개인 구축이라는새로운 개념으로 전환하고 있습니다.이 차이는 미묘하지만 매우 중요합니다.과거에는 사용자가 개발자였지만새로운 시대에는 사용자가 오케스트레이터가 되어AI에게 솔루션을 구축하도록 지시합니다.

따라서 코파일럿 스튜디오 위 안전장치는코드 자체보다 훨씬 중요합니다.에이전트가 오작동을 일으키거나사용자가 알지도 못하는 프롬프트 주입 공격을 통해데이터를 유출하는 것을 방지하기 위해콘텐츠 검열 계층을 구현해야 합니다.여름 인터넷에 방화벽 규칙을 작성하게 하지 않듯이회사 전체 위키에 대한 읽기 권한을 가진에이전트를 만들도록 허용해서는 안 됩니다.해결책은 구조적인 접근에 있습니다.로우코드 환경 내에서데이터 손실방지 정책을 자동화하여 시행해야 합니다.사용자가 AI 에이전트를 관리되지 않는외부 드롭박스 계정에 연결하려고 하면시스템에서 즉시 차단해야 합니다.기밀성이 매우 높은 것으로 표시된라이브러리를 조회하는 봇을 구축하려고 하면IT 운영팀에서 자동으로 수동 검토를 수행해야 합니다.이는 설계 단계부터 보안을 강화한혁신 경로를 구축하는 것입니다.개발자는 조직의 가장 중요한 자산이 앞서 논의한상황인식 보안 체계 내에 안전하게 보호되도록 하면서봇을 개발할 수 있습니다.우리는 모든 직원이 회사의 인텔리저스를설계할 잠재력을 가진 시대로 나아가고 있습니다.이는 제대로 관리하면 엄청난 경쟁 우위가 되지만방치하면 치명적인 위험 요소가 될 수 있습니다.목표는 확산을 막는 것이 아니라흐름을 관리하는 것입니다.시민 개발자에게 사전 승인된 템플릿과핵심 자산을 위험에 빠뜨리지 않고실험할 수 있는 안전지대를 제공해야 합니다.이를 통해 개발자가 만든 에이전트가거버넌스 전략의 예외가 아닌연장선이 되도록 해야 합니다.마지막으로 해결해야 할 과제는최고 경영진이 접근 권한을전략적 자산으로 인식하도록 하는 것입니다.수백만 명이 에이전트를 지하에서 관리할 수는 없습니다.경영진의 동의가 필요합니다.이제 서버실에서 논의하던 것을이사회 회의실로 옮겨야 할 때입니다.경영진의 지지를 얻는 전략이 중요합니다.상황인식 보완을 위한 기술적 싸움은코드에서 승리하고 있지만전략적 싸움은 여전히 이사회에서 패배하고 있습니다.

수년 동안 신원 및 접근 관리IM는 마치 배관 문제처럼 취급되었습니다.사업부는 성장에 집중하는 동안지하팀에서 처리하도록 맡겨두는 것이 얻습니다. 2026년에는 이러한 사고 방식이오히려 부담이 됩니다.신원은 더 이상 단순한 로그인이 아니기 때문에전체적인 논의의 틀을 바꿔야 합니다.신원은 디지털 신뢰를 위한 핵심 제어 영역입니다.경영진이 이를 이해하지 못한다면AI 도입은 비용이 많이 드는단편적인 실험으로 남을 것입니다.보완을 비용센터로만 보는 시각을 버려야 합니다.대신 위사결정 속도를 높이는 요소로 인식해야 합니다.대부분의 경영진은 보완을 안됩니다.이 도구는 사용할 수 없습니다.이 파일은 공유할 수 없습니다.와 같은 일련의 거절로 생각합니다.하지만 최신 신원 패브릭은 정반대입니다.비즈니스가 더 빠르게 움직일 수 있도록예 라는 답변을 제공합니다.지속적인 상황 인식 검증이 가능하다면새로운 파트너를 온보딩하는데몇 주가 아닌 몇 시간밖에 걸리지 않습니다.컨설턴트에게 3일 프로젝트에 필요한정보에만 접근 권한을 부여하고프로젝트가 완료되는 즉시 해당 권한이자동으로 사라지도록 할 수 있습니다.이는 제한이 아니라 민첩성을 의미합니다.적절한 사람이 적절한 정보에 따라행동할 수 있는 환경을 조성하고수동 승인과 같은 번거로운 절차를 없애는 것입니다.인수합병, M&A, 시장에서 이러한 점을 간과했을 때

기업과 여전히 정적인 기존 모델에 위존하는 기업 간에는엄청난 성숙도 격차가 나타나고 있습니다.아이디 거버넌스 성숙도가 높은 기업이경쟁사를 인수하면 새로운 인력을AI 생태계에 며칠 만에 통합할 수 있지만아이디 관리가 미흡한 기업은통합에 몇 달씩 걸리고이러한 지연은 기업 가치를 손실시키고합병의 본래 목적이었던 시너지 효과를 저해합니다.부실한 아이디 거버넌스는 합병 후기업 가치에 직접적인 파격을 줍니다.이는 대부분의 CEO가 아직 수치화조차 하지 못한재무제표상이 부담입니다.이것이 바로 아이덴티티 패브릭, 아이덴티티 패브릭 예산을 5에서 20% 증액 해달라는 요청이단순히 보안비용 증액을 요구하는 것이 아닌 이유입니다.이는 성장 인프라에 대한 투자입니다.마치 데이터 사일로를 고속철도망으로 연결하는 것과 같은디지털 혁신입니다.누구나 뚫으려고 S는 견고한 경계에서 벗어나사람들의 업무 방식을 진정으로 지원하는지속적인 검증 모델로 전환하는 것입니다.경영진에게 AI가 약속하는 5배의 생산성 향상을 원한다면그 기반을 안전하게 구축하는 데 투자해야 한다고 말하는 것입니다.데이터 보호에서 인텔리전스 흐름 관리로 목표를 바꿔야 합니다.상황인식 모델로의 전환만이 에이전트형 AI 시대에탄력적 인기업을 구축하는 유일한 방법입니다.이를 통해 조직은 위험을 늘리지 않고도인텔리전스를 확장할 수 있습니다.경영진이 접근 권한을 전략적 자산으로 인식할 때회사 문화 전체가 바뀝니다.보안은 공동의 책임이 되고데이터는 숨겨둔 비밀이 아니라 유동적 인 자원이 됩니다.이제 도구 비용만 볼 것이 아니라마찰로 인한 비용을 살펴봐야 할 때입니다. AI 시대에는 가장 빠른 기업이 승리하며데이터가 거짓에 갇혀 있다면 빠를 수 없습니다. 2026년 여러분의 과제는 명확합니다. AI 라이선스를 확장하기 전에 권한 부채를 감사해야 합니다.기술은 준비되었지만아키텍처는 아직 준비되지 않았을 가능성이 큽니다.

다음 분기의 과제는 필수 자동 라벨링을 구현하고91 사이트 정리 작업을 통해가장 명백한 격차를 해소하는 것입니다.데이터를 쌓아두지 말고 흐름을 시작하세요.사일로를 허무는 진행 상황을 공유하거나팀이 컨텍스트 인식 권한으로 전환하는 방식을 논의하고 싶다면링크딘에서 미르코 피터스와 연결하세요.실제로 작동하는 인텔리전스 모델을 함께 만들어갑시다.미래의 업무 환경에 대한 더 심층적인 분석을 구독하세요.보안을 유지하고 생산성을 높이세요.