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.
이슈 톺아보기
AI 에이전트 투자액이 집계마다 다른 이유
2026년 3분기 투자액은 집계에 따라 13억2천만 달러부터 63억2천만 달러까지 벌어집니다. 숫자보다 분류 기준과 운영 통제권을 먼저 봐야 합니다.
이슈 톺아보기
AI 에이전트의 인간 통제권과 비상 브레이크
Microsoft의 행동강령 초안과 사티아 나델라의 격리 제안은 같은 결론을 가리킵니다. 실제 통제에는 외부 권한·기록·중단 절차가 필요합니다.
이슈 톺아보기 포스트
업무의 변화, 함께 살펴보세요.
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.
이슈 톺아보기AI 자동화의 법적 공백, 인간 이의제기 절차가 필요한 이유
자동 판정이 틀렸을 때 사람이 설명하고 되돌릴 경로가 없다면 속도는 위험을 키웁니다. 이의제기는 민원 창구가 아니라 판단 기준을 고치는 운영 장치입니다.
이슈 톺아보기비인간 트래픽 50%, 웹사이트의 목적을 다시 정할 때
AI 크롤러는 더 많이 가져가지만 방문을 같은 만큼 돌려주지 않습니다. 중소기업 웹사이트는 공개·등록·비공개 자료를 나누고 근거지 역할을 강화해야 합니다.
이슈 톺아보기AI로 해고한 직원의 30%를 다시 뽑게 되는 이유
AI 비용 절감 과정에서 판단력과 조직 지식을 잃으면 재고용 비용이 돌아옵니다. 직무가 아닌 공정 단위의 역할 재설계가 필요합니다.
이슈 톺아보기AI 클린업 일감 87% 증가, 숨은 검증 비용의 정체
AI가 줄인 제작비는 검토·재작업·긴급 외주 비용으로 돌아올 수 있습니다. 구독료가 아니라 상업적으로 쓸 수 있는 결과물까지의 총비용을 측정해야 합니다.
이슈 톺아보기Bain의 경고, AI가 기업 IT 비용을 75% 높일 수 있다
AI의 실제 청구서는 구독료만으로 설명되지 않습니다. 연동·보안·데이터 관리와 향후 전환 비용까지 함께 계산해야 도입 효과와 예산을 현실적으로 판단할 수 있습니다.
이슈 톺아보기직원 29%가 AI 도입에 저항한다, 역풍을 협력으로 바꾸는 법
저항은 태도의 문제가 아니라 설계가 비어 있다는 신호입니다. 업무 경계와 평가 기준을 먼저 합의하지 않으면 도입 속도를 올릴수록 조용한 반발이 늘어납니다.
이슈 톺아보기Klarna는 왜 다시 사람을 채용했나, AI 되돌리기 비용의 계산
Klarna는 AI 고객상담의 효율을 유지하면서 사람 상담을 다시 강화했습니다. 전면 대체가 아니라 업무 경계와 롤백 비용을 함께 설계해야 한다는 사례입니다.