업무자동화
AI가 코드를 빨리 써도 배포가 빨라지지 않는 이유
AI는 코드를 만드는 시간을 줄였지만 이해와 검증, 장애 원인 찾기까지 대신하지는 못합니다. 병목이 작성에서 디버깅으로 이동하고 있습니다.
이슈 톺아보기
Raindrop 투자로 본 AI 에이전트 감시 시장
Raindrop은 3,500만 달러를 조달하며 실행 궤적 감시와 배포 전 시뮬레이션을 내세웠습니다. 에이전트 시대의 빈틈은 결과보다 과정의 가시성입니다.
업무자동화
2~5인 팀이 기계 속도의 업무를 감당하는 법
소수 인원 조직은 모든 건을 사람이 판단할 수 없습니다. 되돌릴 수 있는 일은 규칙으로 미리 승인하고, 위험한 예외만 사람이 맡아야 합니다.
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업무의 변화, 함께 살펴보세요.
업무자동화OpenAI Agents API, 쉬워진 배포 뒤에 남는 일
OpenAI가 세션·컨텍스트·복구·서브에이전트 운영을 관리합니다. 기업에는 업무 분해, 합격 기준, 권한과 데이터 경계를 정하는 일이 남습니다.
이슈 톺아보기AI 에이전트 투자액이 집계마다 다른 이유
2026년 3분기 투자액은 집계에 따라 13억2천만 달러부터 63억2천만 달러까지 벌어집니다. 숫자보다 분류 기준과 운영 통제권을 먼저 봐야 합니다.
이슈 톺아보기AI 에이전트의 인간 통제권과 비상 브레이크
Microsoft의 행동강령 초안과 사티아 나델라의 격리 제안은 같은 결론을 가리킵니다. 실제 통제에는 외부 권한·기록·중단 절차가 필요합니다.
업무자동화MCP 표준화 이후 달라진 AI 도구 연결과 보안
AI마다 업무 도구를 따로 연결하던 비용은 줄었습니다. MCP가 공통 연결 규칙을 제공해도 접근 권한, 사람 승인, 감사 기록은 조직이 직접 정해야 합니다.
AI 활용Anthropic의 3만 개 AI 에이전트 감독법
행위의 100%를 검사했지만 실제 차단은 약 4만7천 건당 1건이었습니다. 사전 차단·사후 탐지·사람 검토를 어떻게 나눴는지 살펴봅니다.
업무자동화Dots·Gemini·Claude Cowork·Muse, 업무 AI 에이전트 비교
빅테크마다 ‘일하는 AI’에 고유한 이름을 붙였지만 제품의 역할과 준비 수준은 다릅니다. 연결 가능한 업무, 승인 절차, 보안 통제, 제공 상태를 기준으로 비교했습니다.
업무자동화AI 데이터 거버넌스 실패, 문화보다 실행 루틴을 보라
정책 문서에 책임과 기준을 적어두는 것만으로 데이터가 바뀌지는 않습니다. 데이터가 만들어지고 공유되고 AI에 연결되는 순간 규칙이 작동해야 합니다.
이슈 톺아보기AI 에이전트가 결정해도 책임은 기업에 남는다
시스템이 정상 작동했다는 기록은 그 행동이 회사 규칙상 허용됐다는 증거가 아닙니다. 에이전트 도입 전에 접근권한과 업무 결정권을 분리해야 합니다.
AI 활용AI 신소재 R&D, 인력보다 검증 병목이 먼저 남는다
공개 데이터와 AI는 후보를 찾는 비용을 낮추지만, 실제로 만들고 성능을 확인하는 일까지 없애지는 않습니다. 작은 연구조직의 경쟁력은 모델보다 검증 루프에서 갈립니다.