단순 챗봇을 넘어선 자율형 AI 에이전트: 우리 회사에 어떻게 도입할까?

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

오픈소스 AI 모델을 활용한 사내 폐쇄형(On-premise) 업무 자동화망 구축 전략

서론: 퍼블릭 AI의 보안 한계와 온프레미스(On-premise)의 부상 챗GPT와 같은 퍼블릭 클라우드 기반의 거대 언어 모델(LLM)이 비즈니스 생태계를 혁신하고 있지만, 대기업이나 공공기관, 그리고 핵심 기술을 보유한 기업들은 이를 실무에 전면적으로 도입하는 데 큰 부담을 느끼고 있습니다. 임직원들이 업무 효율을 높이기 위해 무심코 입력한 회사의 재무 데이터나 핵심 소스 코드, 고객의 민감한 개인정보가 외부 서버로 전송되어 AI의 … 더 읽기