AI 에이전트가 위험한 이유: 공공 서비스가 ‘비에이전트형’을 택하는 전략
자율적 판단을 내리는 AI 에이전트의 위험성을 분석하고, 신뢰성과 책임 소재가 중요한 공공 및 기업 서비스에서 채택해야 할 비에이전트형(Non-Agentic) 설계 가이드라인을 제시합니다.
자율적 판단을 내리는 AI 에이전트의 위험성을 분석하고, 신뢰성과 책임 소재가 중요한 공공 및 기업 서비스에서 채택해야 할 비에이전트형(Non-Agentic) 설계 가이드라인을 제시합니다.
단순한 응답을 넘어 스스로 판단하고 실행하는 에이전틱 AI가 금융 서비스의 패러다임을 바꾸고 있으며, 이는 단순 자동화를 넘어 자율적 의사결정 체계로의 진화를 의미합니다.
단순한 텍스트 오류를 넘어 물리적 세계의 파괴로 이어질 수 있는 AI 설계의 맹점과, 이를 극복하기 위한 워크플로우 중심의 에이전트 설계 전략을 분석합니다.
단순한 자동화를 넘어 AI가 창출하는 생산성 잉여가 어떻게 인간의 소득 대체 모델로 전환될 수 있는지, 기술적 구현 가능성과 경제적 파급력을 분석합니다.
단순한 도구의 교체가 아니라 사고방식의 전환이 필요한 시점입니다. LLM의 성능 지표 너머에 숨겨진 실질적인 제품 구현 전략과 모델 선택의 기준을 분석합니다.
거대 모델의 시대에서 맞춤형 에이전트의 시대로, 이메일 분류부터 우선순위 설정까지 업무 효율을 극대화하는 타이니 AI 에이전트 구축 전략을 분석합니다.
단순한 텍스트 생성을 넘어 스스로 계획하고 실행하는 Claude Code와 API 생태계를 통해 AI 에이전트 시대의 실무 적용 전략을 분석합니다.
단순한 채팅 인터페이스를 넘어 AI 에이전트가 직접 아키텍처를 설계하고 네이티브 안드로이드 앱을 배포하는 실무 구현 전략과 모델 선택 가이드를 제시합니다.
단순한 성능 경쟁을 넘어 에이전틱 코딩과 안전성의 정점을 보여주는 Claude Opus 4.7의 기술적 분석과 실무 적용 전략을 살펴봅니다.
단순한 LLM 도입을 넘어 시장의 변동성에도 흔들리지 않는 지속 가능한 AI 제품 전략과 에이전트 설계의 핵심 원칙을 분석합니다.