서론: ‘프롬프트’의 시대를 넘어 ‘시스템’의 시대로 불과 몇 년 전만 해도 하나의 뛰어난 거대 언어 모델(LLM)에 얼마나 정교한 질문(프롬프트)을 던지느냐가 개인과 기업의 생산성을 좌우했습니다. 하지만 2026년 현재, 비즈니스 자동화의 패러다임은 완전히 새로운 국면을 맞이했습니다. 단일 인공지능에게 모든 것을 묻고 답을 얻는 1차원적인 방식을 넘어, 각기 다른 전문성을 가진 여러 인공지능이 스스로 팀을 이루어 소통하고 업무를 … 더 읽기
서론: 반쪽짜리 텍스트 AI를 넘어선 ‘멀티모달’의 도래 지금까지의 인공지능 업무 자동화는 주로 ‘텍스트’라는 정형화된 데이터에 머물러 있었습니다. 엑셀의 숫자를 분석하고, 이메일을 요약하며, 보고서의 초안을 작성하는 일은 혁신적이었지만, 비즈니스 현장의 실제 데이터는 텍스트로만 존재하지 않습니다. 고객의 불만 섞인 통화 음성, 제조 현장의 불량품 사진, 오프라인 매장의 CCTV 비디오 영상 등 기존 시스템이 읽어내지 못했던 방대한 비정형 … 더 읽기
서론: 묻는 말에만 답하는 챗봇의 한계와 에이전트의 등장 생성형 인공지능이 비즈니스 생태계를 휩쓸면서 수많은 기업이 업무에 챗GPT와 같은 대화형 인공지능을 도입했습니다. 하지만 실무 현장에서는 곧 명확한 한계에 부딪혔습니다. 기존의 챗봇은 사용자가 완벽하고 구체적인 프롬프트를 하나하나 단계별로 입력해야만 그에 맞는 텍스트나 코드를 출력해 주는 수동적인 도구에 불과했기 때문입니다. 인간이 논리적인 사고의 흐름을 직접 설계하고 떠먹여 주지 … 더 읽기
