AI 활용
Anthropic의 3만 개 AI 에이전트 감독법
행위의 100%를 검사했지만 실제 차단은 약 4만7천 건당 1건이었습니다. 사전 차단·사후 탐지·사람 검토를 어떻게 나눴는지 살펴봅니다.
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AI 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.
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섀도우 오퍼레이션, AI 에이전트 권한이 만드는 운영 리스크
직원이 어떤 정보를 AI에 넣는지만 살펴서는 부족합니다. 에이전트가 어떤 자격증명으로 무엇을 바꿀 수 있는지까지 관리해야 합니다.
AI 활용 포스트
업무의 변화, 함께 살펴보세요.
AI 활용BNY의 '디지털 직원', 2만 명이 에이전트를 만드는 조직의 구조
BNY가 만든 것은 성능 좋은 모델이 아니라, 에이전트에 신원과 권한과 담당자를 붙이는 운영 규칙입니다. 모델은 누구나 살 수 있지만 그 규칙은 회사가 직접 쌓아야 합니다.
AI 활용AI 에이전트 97% 도입, 유의미한 ROI는 29%였다
에이전트를 배치한 기업은 많지만 성과를 확인한 기업은 훨씬 적었습니다. 목표·데이터·평가·통제가 빠지면 도입률은 높아져도 ROI는 남지 않습니다.
AI 활용AI로 아낀 시간이 회사 성과가 되지 않는 이유
AI가 시간을 줄여도 그 시간이 자동으로 매출과 품질로 바뀌지는 않습니다. 업무 재설계와 전략적 재배치, 결과 측정이 연결되어야 조직 가치가 남습니다.
AI 활용컨설턴트의 AI 적응기 - 자료조사부터 나노기업까지
단순 시장 자료조사에 기업단위 업무까지 확장하기 시작했습니다.