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CS팀을 위한 AI 에이전트 활용법

우리 회사의 방대한 매뉴얼, AI로 어떻게 대응하지? 고객지원팀은 종종 이렇게 말합니다. “답은 있는데, 찾기가 너무 어렵다.” 특히 보험업계처럼 약관, 상품군, 예외 조건이 복잡한 산업에서는 정보 접근성 문제가 고객 경험 전반을 좌우합니다. 수십 페이지에 달하는 내부 문서와 매뉴얼을 매번 찾고, 확인하고, 설명해야 하죠. 이것도 잘 몰라서 담당자에게 토스하고, 그 과정에서 고객은

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우리 기업의 지식을 이해하고 활용하는 AI

챗GPT을 경험한 사람이라면 어떻게 AI기술을 내 서비스에, 내 업무에, 내 제품에 활용해서 혁신을 이룰까 고민해봤을 겁니다. 이미 많은 기업들이 생성형 AI를 도입을 시도하고 있고요. 그러나 기업이 가장 자주 마주하는 문제는 “범용적인 AI는 내 조직의 문맥을 모른다”는 점입니다. 단순히 똑똑한 AI보다 중요한 건, 우리 조직의 지식을 이해하고 활용하는 AI이니까요. 조직

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내가 나두아이오를 만드는 이유

몇 년 전, 카이스트 학생이 공익요원으로 근무하다가 1년치 DB를 정리하라는 업무 지시를 프로그램으로 자동화 하여 꿀 빠는 스토리 커뮤니티에 공유 하여 화제가 된 적이 있었다.  1년 치 정리 업무의 내용은 모든 등기 우편의 발송 내역을 조회하고 인쇄하는 작업은 작업의 단순성에 비하여 많은 노가다 작업을 요구하는 작업이었다. 누군가는 공익 기간 동안

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AI가 만드는 지식 격차: 디지털 시대의 생존 하기 위한 도구 확보의 필요성

AI가 만드는 지식 격차: 디지털 시대의 생존 하기 위한 도구 확보의 필요성 코로나 이후 디지털 화가 빠르게 진행되어 데이터의 양이 크게 증가 했다면 AI기술의 빠른 성장세로 데이터 양의 증가와 처리 속도 모두가 크게 증가 했습니다. 이러한 변화 속에서 업무 영역에서 디지털 AI 활용 역량은 생존을 위한 필수 역량으로 자리 잡아가고

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코딩보다 중요한 기술은 주도성

이메일과 엑셀에 갇힌 업무, 문제는 없을까? 스타트업에 새로 합류한 개발자 A씨는 요즘 고민이 생겼습니다. 그는 사내 영업팀 동료들이 매주 데이터를 취합하는 방식을 지켜보고 깜짝 놀랐습니다. 고객사들로부터 받은 수십 통의 이메일 첨부파일을 일일이 열어보며 중요한 수치를 복사하고, 이를 다시 엑셀 파일 한 곳에 붙여 넣는 일이 반복되고 있었기 때문입니다. 마치 2000년대처럼

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AI 세상의 USB-C? MCP가 노리는 AI의 다음

MCP의 유행은 기존 API/SDK 통합 방식의 한계였을까? 스타트업을 포함한 모든 기업들이 타 사 서비스를 연결할 때 흔히 사용하는 방식은 각 서비스 제공자가 내놓은 API나 SDK를 활용하는 것입니다. 예를 들어 구글 애플리케이션에서 외부의 파일 저장소와 메신저, 데이터베이스 등을 모두 이용하려면, 각각의 서비스가 제공하는 API를 따로 연동해야 합니다. 이 접근법에는 사실

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비즈니스 인텔리전스, 숫자가 아니라 방향을 말하다

CRM, ERP, CS, 마케팅 자동화 도구 등에서 생성되는 수많은 숫자들은 매일 축적되고 있는데요. 그런데도 많은 기업이 여전히 다음과 같은 고민을 가지고 있습니다. “우리 팀, 데이터는 많은데 도대체 뭘 보고 어떻게 의사결정해야 할지 모르겠어요.” 데이터가 없어서 생기는 문제가 아닌 데이터를 해석하고, 정리해서, 실행 가능한 인사이트로 전환하지 못하는 것입니다. 이 문제를 해결해주는

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노코드/로우코드: 개발은 밀키트로 변해가고 있다.

요즘 식품 산업은 간편함에만 그치지 않고 맛의 퀄리티가 높아지고 있다. 가정 간편식들이 밀키트로 발전하고 심지어 편의점에서 함박스테이크, 파스타도 먹을 수 있다. 요리 지식이 없어도 쉽게 요리할 수 있는 시대다. 근데 IT 개발도 마찬가지다. 배우기 까다로운 개발 분야는 점점 AI의 도움으로 쉽게 배울 수 있고 심지어 코드 없이 개발할 수 있다.

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응용프로그램기반의 서비스로 창업했을 때 마주한 어려움

응용프로그램기반의 서비스로 창업했을 때 마주한 어려움.