오피스에이전트4 [AI 전환 인사이트 ⑦] AI 에이전트는 어떻게 만들까? 직접 해봤습니다 “AI 에이전트 좋다는 건 알겠는데…그래서 실제로 어떻게 만드는 건데?” 최근 기업 담당자들과 이야기하다 보면 이 질문이 정말 자주 나옵니다.AI 전환 이야기는 많아졌지만 막상 회사 안에서 직접 만들어보려 하면어디서부터 시작해야 할지 막막한 경우가 많습니다. 그래서 이번에는이론보다 실제 흐름 중심으로 정리해봤습니다. 오피스에이전트를 예시로회사 문서를 기반으로 AI 에이전트를 만드는 과정을 하나씩 따라가보는 실습형 가이드입니다.처음부터 거창하게 시작하지 않아도 됩니다의외로 많은 기업들이처음부터 모든 문서를 넣고,전사 AI를 만들려고 하다가 시작 자체가 늦어집니다.그런데 실제로는 보통 이렇게 시작합니다.자주 반복되는 질문 하나 찾기관련 문서 몇 개 정리하기한 팀에서 먼저 테스트해보기예를 들면 이런 질문들이죠.. 2026. 5. 27. 워크 에이전트 도입, 모델보다 데이터 제어권이 중요하다? 30년 개발자가 말하는 AI 트렌드 안녕하세요, 오피스에이전트 팀입니다. 지금 AI 산업의 시선은 단순히 똑똑한 모델을 만드는 것을 넘어, 실제 비즈니스 현장에서 스스로 업무를 수행하는 '워크 에이전트(Work Agent)'로 향하고 있습니다. 많은 기업이 어떤 LLM을 선택할지 고민하지만, 전문가들은 정작 중요한 승부처는 모델 그 자체가 아니라 기업 내부의 '데이터 제어권'을 얼마나 확보하느냐에 있다고 말합니다. '기업의 민감한 데이터와 복잡한 프로세스를 AI와 어떻게 안전하게 연결하고 자동화할 것인가?' 이것이 곧 기업용 AI 도입의 성패를 가르는 핵심 질문입니다. 30년 개발 경력의 지란지교소프트 박종천 CAIO(최고AI책임자)가 티타임즈TV에 출연해 분석한 성공적인 워크 에이전트 도입 전략을 정리해 드립니다.| AI 전쟁의 본질: .. 2026. 4. 14. 바이브 코딩 시대, '토큰'을 아끼는 기업은 망한다? 30년 개발자가 말하는 AI 트렌드 안녕하세요. 오피스에이전트 팀입니다. 지금 AI 산업의 패러다임은 단순히 AI를 '도입'하는 단계를 넘어, 누가 더 효율적으로 '워크플로우(Workflow)를 혁신'하느냐로 이동하고 있습니다. 과거의 생산성이 노동 시간과 비용 절감에 달려 있었다면, 이제는 얼마나 많은 AI 토큰을 태워 부가가치를 창출하느냐가 기업의 생존을 결정짓습니다. 비행기가 더 멀리 비행하기 위해 충분한 연료가 필요하듯, AI 시대의 기업은 '토큰 사용량'을 비용이 아닌 생산성 향상을 위한 필수 투자로 인식해야 합니다. 과연 10명의 직원이 수백 명의 성과를 내는 '토큰 경제'의 실체는 무엇일까요? 30년 개발 경력의 지란지교소프트 박종천 CAIO(최고AI책임자)가 티타임즈TV에 출연해 이야기한 현장에서 직접 겪은 AI 산업 트렌드.. 2026. 4. 14. 빅테크의 AI 전쟁은 '토큰'에 달렸다? 30년 개발자가 말하는 AI 트렌드 안녕하세요. 오피스에이전트 팀입니다. 지금 AI 산업에서 가장 뜨거운 전쟁은 바로 '토큰 생산' 경쟁입니다.일반 기업이 토큰을 얼마나 많이 쓰느냐를 생산성의 지표로 삼는다면, 아마존, 구글, 마이크로소프트와 같은 빅테크는 누가 더 저렴하고 우수한 토큰을 대량으로 공급하느냐에 사활을 걸고 있습니다. LLM의 성능을 시작으로 클라우드, 반도체, 그리고 전기 생산까지 모든 AI 생태계에 영향을 미칠 이 토큰 이코노미(Token Economy)가 앞으로 기업들의 성적표를 어떻게 가를까요? 30년 개발 경력의 지란지교소프트 박종천 CAIO(최고AI책임자)가 티타임즈TV에 출연해 분석한 핵심 AI 내용을 정리해 드립니다.| 싸고 좋은 '토큰'을 많이 만들어 팔겠다는 빅테크 3사현재 빅테크 기업들의 본질적인 경쟁은 .. 2026. 4. 13. 이전 1 다음
