AI 에이전트
거래명세서 AI 자동화, OCR만으로 충분한가요?
거래명세서를 읽는 일과 거래를 확인하는 일은 다릅니다. 발주 가격·입고 수량 대조와 예외 처리 기준을 정리합니다.
AI 에이전트
AI 에이전트는 한 번의 지시로 여러 단계를 스스로 계획하고 도구를 사용해 업무를 끝까지 수행하는 AI 시스템입니다. 에이전트 기술의 실체와 한계, 그리고 에이전트 도입이 요구하는 업무·조직 재설계를 다룹니다.
AI 에이전트
AI 에이전트 권한 관리란? 고객 대신 온 AI의 동의를 검증하는 법
고객 대신 온 AI의 신원과 동의는 따로 확인해야 합니다. PACT와 Sierra 발표로 권한 검증 기준을 정리합니다.
AI 에이전트
RAG는 어떻게 활용할 수 있나요? 제조 현장 지식관리의 검색·검증 기준
제조 현장 RAG는 검색과 답변을 따로 검증해야 합니다. 실제 질문으로 근거 충실성·접근 권한·답변 보류 기준을 정하는 방법을 안내합니다.
AI 에이전트
AI 에이전트 이상 행동은 어떻게 추적하고 중단하나
AI 에이전트의 경보와 실제 사고는 구분해야 합니다. 승인 이력, 실행 로그, 중단과 복구 절차를 업무 운영 기준으로 정리합니다.
AI 에이전트
AI 도입 후 조직도는 어떻게 바뀌나
AI 도입 후 조직도는 부서보다 업무 흐름과 책임 중심으로 바뀝니다. 직무와 승인 구조를 다시 설계하는 순서를 정리했습니다.
AI 에이전트
에이전틱 워크플로우란 무엇인가: 챗봇과 무엇이 다른가
에이전틱 워크플로우와 챗봇의 차이, 기업 도입 체크리스트를 공식 자료로 정리했습니다.
AI 에이전트
AI 자동화의 역설: 이메일 95%를 AI가 쓰는데 왜 일이 줄지 않나
AI가 일을 빠르게 처리할수록 검토와 조정은 늘 수 있습니다. 자동화의 순효과를 높이는 방법을 정리했습니다.
AI 에이전트
AI-Native와 Agent-Native 기업은 무엇이 다른가
AI-Native와 Agent-Native 기업의 차이부터 업무·권한·측정 중심의 전환 로드맵까지 정리합니다.
AI 에이전트
AI 에이전트를 100개 깔았는데 왜 더 느려지나
AI 에이전트가 늘수록 느려지는 원인과, 확장 전에 점검할 업무 구조와 운영 지표를 정리했습니다.
AI 에이전트
OpenAI Dots와 Meta Muse 이후, 24시간 일하는 AI 에이전트에게 기업은 무엇을 맡겨야 하나
24시간 일하는 AI 에이전트가 나왔습니다. 도구보다 먼저 정해야 할 업무 단위, 권한, 승인과 책임, 성과 기준을 정리했습니다.