AI 에이전트가 업무를 처리하려면 모델을 호출하고 데이터와 애플리케이션에 접속해야 한다. 이 과정에서 에이전트는 직원 계정이나 별도의 자격증명을 이용할 수 있다. 조직이 승인해 등록한 에이전트라면 담당자와 권한을 확인할 수 ...

AI 데이터센터(AIDC)는 GPU를 집적할수록 전력 공급과 발열 관리가 중요해진다. 냉각 설비를 갖추는 데서 그치지 않고, 실제 가동 조건에서 전력과 냉각 상태를 확인하며 GPU 클러스터를 지속적으로 운영할 체계가 필요하다 ...

해외 고객에게 보낼 문서나 여러 언어로 작성할 안내문을 준비할 때는 번역 결과뿐 아니라 제품명, 전문용어와 문체의 일관성도 중요하다. AI 어시스턴트에서 작성한 내용을 별도 번역 서비스로 옮기고, 결과를 다시 가져오는 ...

공격자가 인공지능(AI)으로 취약점을 찾고 악용하는 시간이 짧아지고 있다. 기업도 정기 점검 사이에 배포되는 애플리케이션과 변경되는 설정·코드를 확인해야 한다. 발견한 취약점이 실제 침입에 이용될 수 있는지 검증해야 대응 ...

기업 행사는 일정과 연사 구성에서 시작해 참가 신청, 결제, 현장 입장 확인으로 이어진다. 운영 중에는 신청자 명단과 세션별 참석 현황을 반복해서 확인하고, 대기자의 등록을 확정하거나 안내 메일을 다시 보내야 한다. 업무마다 ...

환자 포털과 원격진료 서비스, 의료기관 이메일은 인터넷 주소가 올바른 곳으로 연결된다는 전제에서 운영된다. 도메인 이름 시스템(DNS)은 이용자가 입력한 주소를 실제 서버와 연결한다. 병원이나 보험사에서 서비스를 새로 열고 ...

기업이 AI로 업무를 자동화하려면 일이 어떤 순서로 진행되고 각 단계의 책임자가 누구인지 알아야 한다. 문서에 적힌 절차가 현장에서도 그대로 지켜지는지는 별개의 문제다. 절차도와 실제 실행 기록이 서로 다른 곳에 있으면 어느 ...

가격에 민감한 고객을 확보하려는 기업은 비용을 낮추고 상품과 업무를 표준화해야 한다. 품질과 고유한 경험으로 더 높은 가격을 받으려는 기업에는 연구개발과 서비스 투자가 필요하다. 두 전략은 목표 고객과 필요한 역량이 다르다.

기업의 웹·모바일 애플리케이션과 클라우드 서비스는 애플리케이션 프로그래밍 인터페이스(API)로 데이터와 기능을 주고받는다. 연결된 서비스가 늘면 외부 요청을 받는 API도 많아진다. 이때 사용자가 누구인지 확인하는 인증, ...

스마트폰에서 항공권을 찾고 숙소를 예약한 뒤 캘린더에 일정을 등록하려면 서로 다른 앱과 기능을 오가야 한다. AI가 질문에 답하는 데서 나아가 이런 요청을 처리하려면 작업 순서를 정하고, 실행할 도구를 선택하며, 도중에 ...

생성AI의 확산을 비교하려면 모델 성능이나 서비스 출시 건수와 실제 이용을 구분해야 한다. 같은 도구를 쓸 수 있어도 인터넷 연결과 전력, 이용자의 디지털 역량, 해당 언어의 처리 수준에 따라 사용 여건이 달라진다. 국가별 ...

산업 현장의 운영 지식에는 설비와 프로세스에서 수집한 데이터뿐 아니라 숙련 인력이 경험을 통해 익힌 판단도 포함된다. 데이터는 시스템에 남더라도 문서화되지 않은 전문 지식은 인력이 교체되거나 은퇴할 때 전달되지 않을 수 있다 ...