ai에이전트2 [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. [AI 전환 인사이트 ④] AI 도입을 미루면 생기는 문제 5가지 (기업 관점 정리) AI 도입을 미루면 생기는 문제 5가지(기업 관점 정리)“아직 AI 도입은 좀 이르지 않을까?”많은 기업이 이렇게 고민하지만, 실제 현장에서는 이미 AI 전환이 시작되고 있습니다.같은 산업 안에서도 먼저 AI를 적용한 기업과 그렇지 않은 기업의 차이가 점점 벌어지고 있고, 이 격차는 시간이 지날수록 더 커질 가능성이 높습니다. 왜 지금 시작해야 할까요?이번 글에서는 AI 전환을 더 이상 미루기 어려운 이유를 5가지로 정리했습니다.경쟁사는 이미 AI 전환을 시작하고 있다는 점인재 확보의 기준이 달라지고 있다는 점정부 지원을 활용할 수 있는 시기라는 점늦을수록 데이터 격차가 벌어진다는 점AI 기본법 시행으로 체계적인 도입이 중요해졌다는 점특히 AI는 도입하는 순간 끝나는 것이 아니라, 문서와 질문, 피드백.. 2026. 3. 17. 이전 1 다음
