2026-04-30

Microsoft Copilot를 위한 민감도 레이블 및 데이터 사일로 해결하기

이 에피소드는 민감도 레이블이 널리 오해되고 있으며, 종종 조직에 잘못된 안도감을 준다고 주장합니다. 겉보기에는 거버넌스를 강제하는 것처럼 보이지만, 실제로는 정적이고 불완전하며 관리가 제대로 되지 않아 역동적인 AI 중심 환경에서는 효과가 없습니다. 핵심 문제는 레이블링 기술 자체가 아니라 조직이 데이터를 구성하고 관리하는 방식에 있습니다. 대부분의 환경에서는 Teams, SharePoint 및 기타 시스템 전반에 정보가 분산되어 있어 협업과 효과적인 AI 활용을 모두 가로막는 사일로가 생깁니다. 그 결과 Copilot과 같은 AI 도구가 올바른 데이터에 접근하지 못하고, 불완전하거나 오래된 정보를 바탕으로 결과물을 생성하게 됩니다. 이는 에피소드에서 'AI 재작업 루프'라고 설명하는 상황으로 이어집니다. 즉, AI는 확신에 찬 듯하지만 부정확한 결과를 생성하고, 직원들은 이를 검증하고 수정하는 데 상당한 시간을 써야 합니다. …

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Fix Sensitivity Labels and Data Silos for Microsoft Copilot (English)