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SKT, AI 전환 고속도로 뚫는다… ‘AX 혁신 2.0’ 본격화

Sun, 01 Nov 2026 08:59:53 +0900

요즘 회사에서 AI를 어떻게 써야 할지 고민 많으시죠? 개인적으로 가끔 쓰던 AI를 이제는 회사 전체의 일하는 방식으로 바꾸려는 움직임이 나오고 있어요. SKT에서 발표한 이번 소식을 함께 살펴볼까요?

전체 글 정리

개인을 넘어 조직으로 향하는 AX 혁신 2.0

SKT는 AI 전환을 한 단계 더 높이기 위해 AX 혁신 2.0을 본격화하고 있어요.
이번 변화의 핵심은 개인이 단순히 편의를 위해 AI를 쓰는 것을 넘어, 조직 전체의 업무 방식을 AI 중심으로 재설계하는 것이에요.
AI를 도입한 직후에 겪는 일시적인 효율 저하 시기를 지나 비약적인 생산성 상승을 이루겠다는 목표를 담고 있어요.

실행력을 높이는 세 가지 제도

AX 이네이블러 TF는 AI 활용 과정에서 생기는 공통의 어려움을 해결하고 보안과 교육 등 인프라를 다지는 역할을 해요.
AX 샌드박스는 기존 업무 방식을 AI 중심으로 처음부터 다시 설계하며 사람과 AI의 협업 방식을 실험하는 프로그램이에요.
AX 카탈리스트는 현업에서 자발적으로 AI를 잘 활용하는 구성원들이 새로운 시도를 하고 경험을 전파할 수 있도록 지원하는 제도예요.

보안과 활용을 모두 잡는 기술적 시도

Z.E.Z 기술을 통해 개인정보 등 민감한 원본 데이터를 AI에 직접 노출하지 않고도 안전하게 업무를 처리할 수 있게 되었어요.
데이터 데스크를 마련해 AI가 데이터의 업무적 맥락을 쉽게 파악하고 필요한 정보를 찾아 활용할 수 있도록 돕고 있어요.
워크맵을 추진하여 기존 업무 흐름을 파악하고 사람과 AI가 함께 일하는 표준 절차를 만들어가고 있어요.

이용 방법 / 활용 방안

우리 업무에 AI를 도입할 때 겪는 시행착오를 줄이는 방식으로 참고해 볼 수 있어요.
민감한 보안 문제를 해결하면서 AI를 안전하게 업무에 녹여내는 방안을 고민해 보는 계기가 될 수 있죠.
개인의 호기심에서 출발한 AI 활용을 조직 전체의 협업 방식으로 확장하는 방향성을 엿볼 수 있어요.

여러분이라면 회사 업무를 AI와 함께 나눌 때 어떤 부분부터 먼저 맡겨보고 싶으신가요?

Managing Amazon Bedrock costs end to end: A playbook for FinOps and platform teams

Sat, 31 Oct 2026 07:42:24 +0900

생성형 AI를 쓰다 보면 비용이 얼마나 나올지 걱정되신 적 있으신가요? AI 모델을 호출하는 횟수가 늘어날수록 비용 관리도 점점 중요해지는데요. 오늘은 아마존 베드록(Amazon Bedrock) 환경에서 비용을 꼼꼼하게 추적하고 관리하는 방법을 알기 쉽게 정리해 드릴게요.

전체 글 정리

1단계: 비용의 주인을 명확히 찾기 (비용 귀속)

AI 사용 비용이 정확히 누구에게, 어떤 팀에서 발생했는지 파악하는 것이 첫 번째 단계예요.
아마존 베드록은 호출을 수행한 IAM 주체(사용자나 역할)를 자동으로 기록해서 비용을 나눠주기 때문에 별도의 복잡한 세팅 없이도 확인이 가능하답니다.
여러 사람이 하나의 공용 역할을 쓸 때는 ‘사용자 세션 관리’ 기능을 활용해 개인별로 정확한 책임을 나누는 것이 중요해요.

2단계: 모든 요청을 기록하고 모니터링하기 (관측 가능성)

비용 청구서만으로는 어떤 기능이나 작업 때문에 토큰이 많이 소모됐는지 알기 어려워요.
모델 호출 로그를 클라우드워치(CloudWatch) 등에 남겨 실시간으로 사용량을 모니터링하고, 요청 메타데이터를 함께 기록해 어떤 워크로드에서 비용이 발생하는지 정확히 파악해야 해요.

3단계: 예산 설정과 확실한 차단 (예산 집행)

비용이 예산을 초과하지 않도록 3단계로 나누어 통제할 수 있어요.
간단한 알림 기능부터, 사용량을 초과했을 때 자동으로 접근을 막아주는 시스템, 그리고 게이트웨이를 통해 실시간으로 차단하는 방식까지 상황에 맞게 선택해 보세요.

4단계: 플랫폼 기본값 최적화로 낭비 줄이기

개발자마다 일일이 조심하라고 요청하기보다, 플랫폼 자체의 기본값(모델 라우팅, 캐싱, 토큰 제한 등)을 최적화해 불필요한 낭비를 근본적으로 없애는 것이 효율적이에요.

5단계: 정기적인 검토와 의사결정

수집된 데이터를 바탕으로 팀 간 정기적인 리뷰를 진행해 비용 데이터를 실제 운영 의사결정에 활용하는 운영 루프를 완성해요.

이용 방법 / 활용 방안

소규모 팀이라면: AWS 비용 계산기와 기본 예산 알림 기능을 먼저 적용해서 비용 흐름을 가볍게 모니터링해 보세요.
개발 조직이 크다면: 플랫폼 엔지니어링 팀과 협력하여 공용 게이트웨이나 SDK 래퍼를 통해 메타데이터를 표준화하고, 실시간 예산 초과 차단 시스템을 구축해 예기치 않은 비용 폭탄을 예방하는 것을 추천해요.

비용 관리는 단순히 싼 모델을 찾는 것이 아니라, 우리 팀의 AI 사용 방식을 체계적으로 돌아보는 똑똑한 습관이랍니다. 여러분이라면 이 중에서 어떤 관리 방법을 가장 먼저 시도해 보고 싶으신가요?

Databricks and SAP unleash end-to-end data & AI capabilities to level up enterprise AI transformation

Sat, 31 Oct 2026 06:00:00 +0900

요즘 AI 기술 정말 대단하지만, 막상 우리 회사 업무에 바로 쓰려고 하면 뭔가 아쉬운 적 없으셨나요? AI는 똑똑한데 우리 회사가 어떻게 돌아가는지는 잘 모르기 때문인데요. 포춘 500대 기업의 90% 이상이 사용하는 SAP 시스템 속에 바로 그 알짜배기 비즈니스 데이터가 담겨 있답니다. 데이터브릭스와 SAP가 손을 잡고 이 문제를 시원하게 해결할 소식을 들고 왔어요! 🏢✨

전체 글 정리

1. SAP 데이터와 AI의 만남

SAP와 데이터브릭스는 지난해 SAP 비즈니스 데이터 클라우드에 데이터브릭스 플랫폼을 내장한 SAP 데이터브릭스를 선보였어요.
아디다스, 잘란도 같은 글로벌 기업들이 이미 이 기능을 활용해 AI를 구축하고 있죠.
이번에 발표된 차세대 협력을 통해 기업들은 SAP 데이터에 훨씬 더 쉽고 성능 좋게 접근할 수 있게 되었어요.

2. 복잡한 과정 없이 간편하게

기존에는 SAP 데이터를 가져오려면 복잡한 추출 파이프라인을 따로 만들고 관리해야 했어요. 이 과정에서 데이터가 복사되거나 중요한 비즈니스 맥락이 사라지기도 했죠.
새로 발표된 SAP 애플리케이션 데이터 파운데이션을 이용하면 클라우드 환경에서 SAP 애플리케이션 데이터에 간편하게 접근할 수 있답니다.
복잡한 구축 과정 없이도 주문 이력을 가져와 외부 데이터와 결합하고 수요 예측 모델 등을 만들 수 있어요.

3. 실제 기업들의 활용 사례

트럭 및 버스 부품 제조사인 SAF-Holland는 이 기술을 활용해 1억 개가 넘는 고객 및 배송 데이터를 하나로 모았어요.
머신러닝을 이용해 배송 일정의 신뢰도를 예측하고 있으며, 기존 방식보다 분석 속도를 5배나 빠르게 끌어올렸답니다.
복잡한 SAP 데이터를 바탕으로 공급망 인사이트를 몇 주가 아니라 단 몇 분 만에 얻고 있어요.

이용 방법 / 활용 방안

기존 데이터 파이프라인 정비하기: 기업의 중요한 데이터가 SAP에 담겨 있다면, 커스텀 추출 파이프라인을 유지하는 데 들어가는 수고를 줄이고 클라우드 기반의 통합 방안을 검토해 보세요.
AI에 업무 맥락 더하기: 단순히 AI를 도입하는 것을 넘어, 회사의 실제 업무 흐름과 주문 이력 같은 비즈니스 데이터를 AI와 결합해 수요 예측이나 재무 마감 이상 감지 등에 활용할 수 있습니다.
전문가 팀과 상담하기: SAP나 데이터브릭스 계정 팀을 통해 새로운 SAP 애플리케이션 데이터 파운데이션과 확장된 기능을 확인하고 우리 회사에 맞는 도입 경로를 계획해 보세요.

기업의 핵심 데이터와 뛰어난 AI 플랫폼이 만났을 때 어떤 시너지가 날지 기대되지 않으시나요? 여러분이라면 이 기능을 회사의 어떤 업무에 가장 먼저 써보고 싶으신가요?

Wealth Management Client Onboarding Needs More Than AI

Sat, 31 Oct 2026 04:40:00 +0900

자산관리 계좌를 만들 때 생각보다 시간이 꽤 오래 걸려서 답답하셨던 적 있으신가요? 🏦

우리는 은행이나 증권사에 서류를 내고 나면 모든 과정이 알아서 착착 진행될 거라고 기대하지만, 실제 내부에서는 수많은 부서와 시스템이 따로 노느라 진땀을 뺀다고 해요. AI가 일 처리를 아무리 빠르게 도와줘도 부서 간에 손발이 안 맞으면 결국 계좌 개설은 늦어질 수밖에 없죠. 오늘은 이 복잡한 과정을 매끄럽게 이어주는 똑똑한 해결책에 대해 이야기해 볼게요!

전체 글 정리

1. 계좌 개설이 느려지는 진짜 이유

고객의 여정은 하나이지만, 내부 시스템은 고객관리, 서류, 자격 심사, 규제 확인 등으로 쪼개져 있어요.
여러 팀과 시스템이 제각각 일하다 보니, 다음 단계로 넘어갈 때마다 앞서 한 일을 처음부터 다시 확인하거나 조율하느라 시간이 낭비돼요.
AI가 서류를 빨리 읽거나 요약해 줘도, 부서 간의 빈틈을 메우지 못하면 전체 속도는 빨라지지 않는답니다.

2. 해결의 열쇠, 통합 사례 맥락

데이터브릭스 플랫폼은 서류 증거, 현재 진행 상황, 완료된 보안 검토, AI 에이전트의 활동 기록 등을 한눈에 볼 수 있도록 모아줘요.
버전 관리가 가능해서 무엇이 언제 바뀌었는지, 이전 작업을 다시 확인해야 하는지 명확하게 알 수 있죠.
이를 통해 담당 직원이나 AI는 전체 역사를 일일이 짜맞추지 않고도 현재 상태를 바로 파악할 수 있어요.

3. AI 에이전트와 사람의 협업 구조

관리자 역할을 하는 에이전트가 전체 진행 상황을 읽고 다음에 무엇을 해야 할지 판단해요.
서류가 누락되면 고객 안내 메일을 준비하고, 사람이 직접 확인해야 할 순간에는 담당자를 불러오죠.
최종 결정과 책임은 여전히 사람이 맡고, AI는 잡다한 조율과 기록을 도와서 투명성과 안정성을 높여요.

이용 방법 / 활용 방안

우리 회사에 적용할 첫 번째 길 찾기: 복잡하고 지연이 잦은 업무 구간을 하나 골라 파일럿 프로젝트를 시작해 보세요.
역할과 책임 명확히 하기: 데이터, 컴플라이언스, 기술 부서 리더들이 모여 어떤 서류가 필요하고 누가 최종 결정을 내릴지 미리 기준을 세워야 해요.
전체 여정 기준으로 성과 측정하기: 단순히 일 하나가 빨라졌는지가 아니라, 고객이 계좌를 완전히 개설하기까지 전체 시간이 줄었는지, 직원들이 반복 업무에서 벗어났는지 확인해 보세요.

여러분이라면 이렇게 똑똑하게 연결되는 시스템을 어떤 업무에 가장 먼저 써보고 싶으신가요?

Deliberate decisions and enterprise AI value

Sat, 31 Oct 2026 04:30:00 +0900

요즘 회사에서 인공지능(AI) 도입해야 한다는 이야기 정말 많이 들리죠? 하지만 막상 해보려고 하면 어디에 먼저 투자해야 할지, 기술은 빠르게 변하는데 어떻게 방향을 잡아야 할지 고민이 참 많으실 거예요. 기술이 가능하냐 마느냐의 문제를 넘어, 진짜 중요한 결정을 내려야 할 때 어떤 점을 고려해야 하는지 데이터브릭스와 데이터아이큐의 보고서를 통해 함께 살펴볼까요?

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1. 시범 운영을 넘어선 실제 운영 준비하기

AI 성공적인 시범 운영이 곧바로 실무 도입 준비가 끝났음을 의미하지는 않아요.
실제 업무에 AI를 적용할 때는 보안, 지원, 사용자 채택, 거버넌스, 유지 비용 등 눈에 보이지 않던 비용과 운영 모델을 철저히 따져봐야 한대요.
단기적인 실험 결과를 넘어 지속 가능하게 유지될 수 있는지 꼼꼼히 점검하는 것이 중요해요.

2. 비즈니스 가치 중심의 투자와 포트폴리오 관리

사방에서 쏟아지는 AI 도입 요구에 전부 다 대응할 수는 없어요.
명확한 비즈니스 문제를 정의하고, 기업 규모의 가치가 있는 일을 우선순위에 두어야 하죠.
모든 투자가 똑같은 방식으로 성과를 내는 것은 아니기 때문에, 여러 초기 시도를 포트폴리오처럼 관리하면서 성과에 따라 투자를 조절하거나 방향을 바꿀 수 있어야 해요.

3. 명확한 책임 소재와 비즈니스 오너십

AI 도입은 어느 한 팀만의 몫이 아니에요.
승인된 활용 사례가 있다면, 그 결과와 운영 결과, 지속적인 비용까지 책임질 수 있는 명확한 비즈니스 오너가 있어야 해요.
의사결정 권한이 분명해야 AI 도입이 새로운 문제를 만들지 않고 실질적인 해결책이 될 수 있답니다.

4. 인간의 권한과 전문성 유지하기

AI가 많은 일을 처리할수록 사람은 문제를 정의하고 결과를 해석하는 데 더 많은 시간을 쓰게 돼요.
중요한 순간에 사람이 AI의 결과물을 검토하고 반박하거나 멈출 수 있는 명확한 권한과 시간을 가지고 있어야 해요.
자동화가 편하다고 해서 조직이 꼭 가져가야 할 전문성까지 없애버리면 장기적으로 위험할 수 있답니다.

이용 방법 / 활용 방안

새로운 AI 프로젝트를 승인하기 전에 이 프로젝트가 어떤 비즈니스 성과를 바꾸는지 먼저 연결 지어 생각해보세요.
당장의 기술 도입에만 몰두하지 말고, 운영 비용과 보안, 그리고 사후 관리를 책임질 사람이 누구인지 명확히 정해두는 것이 좋아요.
모든 것을 완벽하게 계획하려 하기보다 목적이나 기준 같은 고정할 부분은 지키되, 기술 선택이나 역할은 유연하게 바꾸는 태도를 가져보세요.

여러분이라면 회사의 중요한 결정을 내릴 때 어떤 점을 가장 먼저 기준으로 삼고 싶으신가요?

How Worldwide Express automated freight exceptions with Amazon Bedrock

Sat, 31 Oct 2026 02:32:20 +0900

물류나 배송 관련 업무를 처리하다 보면 복잡한 서류나 청구서 문제로 골치 아픈 적 있으시죠? 오늘은 거대 물류 기업이 AI를 활용해 복잡한 청구 오류 문제를 깔끔하게 해결한 흥미로운 이야기를 들려드릴게요.

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1. 골칫거리였던 청구 예외 처리

월드와이드 익스프레스는 수많은 고객과 운송사를 보유한 거대 물류 기업이에요.
하지만 청구서와 실제 주문 내용이 맞지 않아 묶여버린 미해결 예외 건수가 매달 엄청났죠.
이를 해결하기 위해 사람이 직접 전화하고 일일이 확인해야 해서 시간과 비용 낭비가 컸어요.

2. AI 에이전트의 등장과 해결 과정

회사는 AWS와 협력해 여러 개의 전문화된 AI 에이전트가 협업하는 시스템을 만들었어요.
이 AI는 운송사마다 다른 복잡한 규정과 계약 조건을 스스로 확인하고 판단할 수 있어요.
시스템 도입 초기에는 사람이 직접 AI의 제안을 검토하며 승인했고, 정확도가 높아지면서 효율성이 크게 올랐답니다.

3. 놀라운 개선 효과와 성과

시스템 도입 후 6개월 만에 활성 예외 건수가 75퍼센트나 줄어들었어요.
현금 회전 속도가 4주나 빨라졌고, 연간 비용 절감과 함께 막혀 있던 현금 흐름도 시원하게 뚫렸답니다.
반복적인 업무가 줄어들면서 직원들은 더 복잡하고 중요한 업무에 집중할 수 있게 되었어요.

이용 방법 / 활용 방안

반복적이고 규칙이 까다로운 서류 검토 업무가 있다면, AI 에이전트 방식을 참고해 볼 수 있어요.
처음부터 모든 것을 바꾸기보다는, 가장 단순하고 반복적인 예외 처리 유형부터 하나씩 자동화해 보는 것이 안전해요.
AI가 내린 판단을 사람이 최종 검토하는 안전장치를 두면 현업에서도 안심하고 도입할 수 있답니다.

여러분이라면 복잡한 서류 검토나 오류 확인이 필요한 업무에 이 AI 기능을 어떻게 활용해 보고 싶으신가요?

모두가 함께 성장하는 기술 축제, NAVER Engineering Day 10년의 여정

Fri, 30 Oct 2026 11:40:00 +0900

안녕하세요 여러분! 기술이 어떻게 발전하는지 궁금했던 적 있으신가요? 기술은 혼자서 완성되는 게 아니라 동료들과 경험을 나눌 때 비로소 앞으로 나아간다고 해요. 오늘은 개발자들의 특별한 기술 축제 이야기를 들려드릴게요.

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10년을 맞이한 개발자들의 기술 축제

네이버 엔지니어링 데이는 2016년에 처음 시작되어 올해로 10주년을 맞이했어요.
실무에서 직접 부딪히며 얻은 개발 경험과 새로운 기술, 플랫폼을 도입하면서 배운 점들을 사내 동료들과 나누는 자리랍니다.

함께 성장하는 기술 공유의 힘

한 사람이 발견한 문제와 해결 과정을 동료가 전해 듣는 방식으로 진행돼요.
이런 작은 경험들이 또 다른 새로운 시도와 시스템 개선으로 이어지면서 조직 전체의 기술력이 함께 자라나게 됩니다.

일방향 소통을 넘어선 교류의 장

단순히 발표자가 정리한 지식을 일방적으로 듣기만 하는 자리가 아니에요.
현장의 생생한 고민과 해결 방법을 주고받으며 깊이 있는 소통을 나누는 축제의 장으로 자리 잡았답니다.

이용 방법 / 활용 방안

우리 일상 속에서 마주하는 편리한 서비스들도 결국 이런 치열한 고민과 공유의 과정 속에서 탄생해요.
직장이나 모임에서 혼자만의 노하우를 갖고 있기보다, 겪었던 시행착오나 배운 점을 동료들과 가볍게 나누어 보는 건 어떨까요? 작은 공유가 생각보다 큰 변화를 만들어낼 수 있답니다.

혼자서 모든 걸 해결하려고 하기보다 주변 사람들과 경험을 나누는 것의 중요성을 다시 한번 생각해보게 되네요. 여러분은 최근에 누군가와 어떤 유용한 경험을 나누어 보셨나요?

SKT, AI로 안동 산불 피해지 복원에 새 해법 모색

Fri, 30 Oct 2026 08:38:40 +0900

안녕하세요 독자 여러분! 갑자기 산불 소식을 들으면 마음이 참 아프시죠? 산불이 지나간 자리를 사람이 직접 가서 복원하려면 위험하기도 하고 손이 많이 가는데요. 최근 첨단 기술이 이런 자연 회복을 돕는 든든한 조력자가 되고 있다고 해요. 과연 어떤 기술이 쓰였는지 함께 살펴볼까요? 🌳

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안동 산불 피해지 복원 현황

SK텔레콤, 유한킴벌리, 평화의숲, 인베랩이 협력해 안동 산불 피해지에 안동 평화의 숲 조성사업을 진행했어요.
지난 3월부터 4.4헥타르 규모의 피해지에 산벚나무, 헛개나무, 고로쇠나무 등 총 1만 그루의 나무를 심었습니다.
두 기업은 지난해 MOU를 체결한 이후 숲 조성뿐만 아니라 자원순환, 생물 다양성 보전 등 다양한 환경 활동을 함께 이어오고 있어요.

AI와 드론을 활용한 똑똑한 숲 가꾸기

사람이 직접 접근하기 힘든 가파른 경사지에는 인공지능과 드론 기술을 적극적으로 활용했어요.
AI 공간분석 기술로 지형과 일사량 같은 환경 조건을 꼼꼼하게 분석했답니다.
자생식물 종자와 토양, 영양분을 섞은 시드볼 1만 개를 드론으로 급경사지에 뿌렸어요.

지속적인 모니터링과 관리 체계

드론과 AI를 이용해 산불 피해 지역의 식생 변화와 나무가 잘 자라는지 상태를 꾸준히 확인해요.
추가로 나무를 심어야 하는 곳이나 생태를 해치는 식물이 자라는지도 파악하고 있습니다.
앞으로도 객관적인 데이터에 바탕을 두고 숲을 더 체계적으로 관리할 계획이에요.

이용 방법 / 활용 방안

이번 소식은 첨단 기술이 우리 일상을 넘어 자연환경을 지키는 데 어떻게 쓰일 수 있는지 보여주는 좋은 사례예요. 꼭 개발자가 아니더라도, 우리 주변의 환경 문제를 해결할 때 기술을 이렇게 창의적으로 접목할 수 있다는 점을 눈여겨볼 수 있죠. 드론이나 AI 같은 기술이 위험하고 힘든 일을 대신 맡아주면서 환경 보호의 손길이 닿지 않던 곳까지 넓어지고 있답니다.

Why Waiting for Ready Data Is Riskier Than Starting AI Now

Fri, 30 Oct 2026 05:58:00 +0900

데이터 정리가 싹 끝날 때까지 AI 도입은 금지라는 말을 들으면 왠지 발목이 잡힌 것 같고 어렵게 느껴지시죠? 📊

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데이터 완벽주의의 함정

과거 전통적인 방식은 데이터를 먼저 옮기고, 중앙화하고, 거버넌스를 갖춘 뒤에야 AI를 시작해야 한다고 가르쳤어요.
하지만 기업의 97퍼센트가 AI를 시도하고 있는 반면, 데이터가 완벽하다고 답한 곳은 단 5퍼센트에 불과해요.
완벽한 데이터 상태라는 것은 애초에 오지 않으며, 이를 기다리는 것은 경쟁에서 뒤처지는 가장 큰 리스크가 될 수 있어요.

세 가지 기업 유형과 평행 모델

대다수 기업은 지친 베테랑, 백지 상태, 중간 단계의 세 가지 유형 중 하나에 속하지만 모두 완벽한 데이터 구축을 AI의 선결 조건으로 여기는 실수를 하고 있어요.
이를 해결하기 위한 평행 모델은 AI 도입과 시스템 현대화를 동시에 진행하는 방식이에요.
트랙 1에서는 90일 안에 성과를 증명할 수 있는 AI를 현재 데이터로 바로 시작하고, 트랙 2에서는 기존 시스템의 현대화를 독자적으로 계속 진행해요.

현업 전문가의 역할 변화

데이터 플랫폼이 인프라와 수작업을 대신 처리해 주면서 AI 실행 방식이 변하고 있어요.
농부가 트랙터 덕분에 밭갈이 대신 수확에 집중할 수 있는 것처럼, 현업 전문가들도 복잡한 인프라 대신 비즈니스 가치 창출에 집중할 수 있어요.
유통의 바이어, 제조의 운영 관리자처럼 각 분야의 전문가들이 AI를 어디에 쓸지 결정하는 것이 중요해요.

이용 방법 / 활용 방안

당장 완벽하지 않은 데이터라도 지금 있는 그대로 활용해 90일 안에 성과를 낼 수 있는 작은 프로젝트를 먼저 시작해 보세요.
시스템 현대화와 AI 도입을 동시에 진행하면서, 실제로 작동하는 AI 사례를 바탕으로 어떤 시스템을 먼저 고쳐야 할지 우선순위를 정해보세요.
데이터 엔지니어뿐만 아니라 현업 업무를 잘 아는 실무자들이 직접 AI를 어디에 활용할지 아이디어를 내도록 판을 깔아주세요.

데이터가 완벽해질 때를 기다리는 것은 끝없는 기다림일 뿐이에요. 여러분이라면 지금 가진 데이터로 어떤 작은 시도를 먼저 해보고 싶으신가요?

Smarter cost controls for serverless

Fri, 30 Oct 2026 00:00:00 +0900

안녕하세요 독자 여러분! 클라우드 서비스를 쓰다 보면 “이번 달엔 비용이 얼마나 나왔을까?” 하고 가슴이 철렁 내려앉을 때가 있죠?

데이터브릭스에서 서버레소스 환경을 쓰시는 분들에게 아주 반가운 소식이 있어요. 서버레소스 컴퓨팅을 쓰면서도 비용을 꼼꼼하게 관리하고 예산 안에서 안전하게 쓸 수 있는 기능들이 더 좋아졌답니다. 어떤 내용인지 함께 가볍게 살펴볼까요?

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1. 서버레소스를 위한 비용 관리의 필요성

전통적인 방식에서는 컴퓨터(서버) 대수나 인스턴스 종류를 직접 제한해서 비용을 조절했어요.
하지만 서버레소스 환경에서는 복잡한 서버 관리를 서비스 제공 쪽에서 알아서 해주기 때문에, 기계를 만지는 대신 **사람과 작업(워크로드)**을 기준으로 비용을 통제해야 한답니다.
플랫폼 팀에서는 비용을 정확히 나누는 속성(Attribution), 누가 쓸 수 있는지 정하는 접근 권한(Entitlements), 그리고 지출 한도를 막는 **제한(Limits)**의 세 가지가 필요해요.

2. 태그를 통한 비용 추적 (Attribution)

서버레소스 환경에서도 컴퓨터에 태그를 붙이면 그 태그가 청구서까지 그대로 이어져요.
시스템 테이블과 계정 콘솔 대시보드를 통해 복잡한 SQL을 쓰지 않고도 팀별 비용을 한눈에 확인할 수 있답니다.
현재 서버레소스 컴퓨팅 태그 기능은 베타 버전으로 제공 중이에요.

3. 모니터링과 예산 설정 (Observability)

비용이 얼마나 나가는지 실시간으로 추적하고 모니터링할 수 있어요.
예산이 특정 금액을 넘어가면 이메일 알림을 받을 수 있고, 일별 지출에 대한 SQL 알림도 설정할 수 있답니다.
AWS, Azure, Google Cloud 전반에서 이 모니터링 기능들을 지금 바로 사용할 수 있어요.

4. 접근 제어와 사용량 제한 (Access Control & Rate Limits)

누가 서버레소스를 쓸 수 있는지 권한을 정하는 접근 제어 기능이 정식 출시(GA)되었어요.
기본적으로 안전한 모델로 설정되어 있어서, 관리자가 직접 그룹을 지정해 특정 사용자만 서버레소스를 쓰도록 관리할 수 있답니다.
비용 한도를 정하는 요율 제한(Rate Limits) 기능도 베타 버전으로 함께 제공되고 있어요.

이용 방법 / 활용 방안

팀별 예산 관리하기: 대시보드를 통해 우리 팀이 서버레소스를 얼마나 쓰고 있는지 정기적으로 확인하고, 예산 초과 알림을 설정해 보세요. 깜짝 놀랄 만한 비용 폭탄을 미리 막을 수 있답니다.
접근 권한 정리하기: 관리자 페이지에서 서버레소스 컴퓨팅 사용 권한을 검토하고, 꼭 필요한 사용자나 그룹에게만 권한을 부여해 안전하게 환경을 운영해 보세요.

비용 걱정 없이 서버레소스를 더 스마트하게 쓸 수 있는 방법들이 생겼네요. 여러분이라면 이 비용 관리 기능들을 어디에 가장 먼저 적용해보고 싶으신가요?

Building an Agentic AI Platform on Amazon Bedrock AgentCore

Thu, 29 Oct 2026 03:28:26 +0900

안녕하세요 여러분! 요즘 업무에 인공지능 에이전트를 도입해보고 싶어 하는 분들 많으시죠? 막상 에이전트를 실무에 쓰려고 하면 모델 성능보다 보안이나 비용 관리, 권한 설정 같은 주변 환경 때문에 머리가 아파오곤 해요. 오늘은 기업에서 AI 에이전트를 안전하고 체계적으로 관리할 수 있게 도와주는 아마존 베드록 기반의 플랫폼 설계 이야기를 아주 쉽게 풀어드릴게요!

전체 글 정리

1. 왜 에이전트 운영 플랫폼이 필요할까요?

여러 팀이 각자 AI 에이전트를 만들다 보면 보안 기준이 흐트러지고 비용 통제가 어려워져요.
중앙에서 공통 기준을 잡아주면서도, 각 부서가 독립적으로 일할 수 있는 체계적인 환경이 필수랍니다.
이를 해결하기 위해 중앙 플랫폼 팀과 개별 제품 팀(워크스팀)이 역할을 나누는 방식을 활용해요.

2. 안전한 모델과 도구 사용법

통제된 모델 접근: 모든 AI 요청은 승인된 게이트웨이를 거치며, 예산이나 사용량 한도를 두어 과다 사용을 막아요.
안전한 도구 호출: 에이전트는 꼭 필요한 권한 안에서만 승인된 도구에 접근할 수 있도록 철저하게 관리된답니다.
철저한 검증: 에이전트가 실제 운영 환경에 배포되기 전, 보안과 성능 검증 단계를 반드시 거치게 돼요.

3. 효율적인 조직 운영 모델

모든 것을 한 팀이 관리하는 중앙 집중식과 각자 알아서 하는 분산식의 단점을 보완한 연합형 모델을 사용해요.
플랫폼 팀은 공통 템플릿과 보안 기준을 제공하고, 개별 팀은 그 안에서 자유롭게 자신만의 에이전트를 개발하고 운영할 수 있죠.

이용 방법 / 활용 방안

기업 환경에서 여러 팀이 동시에 AI 에이전트를 개발해야 할 때 이 설계 패턴을 참고해보세요.
개발자가 직접 인프라를 수정하는 대신, 정해진 파이프라인을 통해 안전하게 에이전트를 배포하고 관리할 수 있어요.
비용이나 로그를 중앙에서 한눈에 모니터링할 수 있어 재무 관리나 보안 감사에도 아주 유용하답니다.

여러분이라면 회사 업무에 AI 에이전트를 도입할 때 어떤 부분을 가장 먼저 챙기고 싶으신가요?

Lettuce cuts creative ad production from over a week to under a minute with ElevenLabs

Wed, 28 Oct 2026 21:00:00 +0900

평소에 광고 보면서 “이거 하나 만드는데 얼마나 걸렸을까?” 궁금증 가져보신 적 있으신가요?

광고를 하나 만들려면 기획부터 디자이너 손을 거쳐 일주일 넘게 걸리는 게 보통이었죠. 그런데 최근 일레븐랩스의 기술을 활용해 단 1분 만에 광고를 척척 만들어내는 곳이 있다고 해요. 마케팅 현장이 어떻게 바뀌고 있는지 함께 살펴볼까요?

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1인 사업자를 위한 핀테크, 레투스의 광고 고민

레투스는 회계, 세금, 은퇴 설계 등을 한 번에 해결해 주는 핀테크 플랫폼이에요.
고객을 모으는 주력 채널로 메타(Meta)를 활용하고 있지만, 다양한 광고 시안을 계속 만들어내는 과정이 큰 숙제였죠.
기존 방식대로라면 기획부터 완성까지 일주일 이상이 걸려 트렌드 변화에 빠르게 대처하기가 어려웠어요.

1분 만에 끝내는 광고 제작과 비용 절감

레투스는 일레븐랩스의 광고 엔진을 도입해 기존 광고를 불러와 새로운 버전으로 빠르게 변환하고 있어요.
간단한 문장 입력만으로 45초 만에 새로운 광고 시안이 뚝딱 만들어진답니다.
그 결과 크리에이티브 제작 비용이 약 75% 줄어들었고, 리드당 비용도 40%에서 60%까지 낮아지는 성과를 거두었어요.

사람의 손길과 인공지능의 협업

인공지능이 모든 것을 무작정 만드는 것은 아니에요.
브랜드의 일관성을 유지하기 위해 크리에이티브 디렉터와 마케터가 최종 검토와 승인을 거친 뒤에야 광고가 집행되죠.
디자이너들은 단순 반복 작업에서 벗어나 브랜드 방향성을 고민하고 어떤 아이디어를 테스트할지 결정하는 데 집중할 수 있게 되었어요.

이용 방법 / 활용 방안

빠른 테스트와 반복(Iteration) 도입하기: 마케팅이나 콘텐츠 제작을 할 때, 완벽한 하나를 오래 준비하기보다는 작은 아이디어를 빠르게 여러 개 테스트해보세요.
업무 도구 간소화하기: 여러 프로그램을 오가지 않고 한곳에서 데이터를 가져오고 수정까지 완료할 수 있는 워크플로우를 구축하면 불필요한 시간 낭비를 크게 줄일 수 있답니다.

광고 제작이 더 이상 아이디어의 발목을 잡지 않게 된 셈이죠. 여러분이라면 이렇게 빨라진 제작 속도를 활용해 어떤 재밌는 시도를 해보고 싶으신가요?

Voice AI for Karnataka

Wed, 28 Oct 2026 20:30:00 +0900

요즘 AI 목소리 기술 정말 신기하고 발전 속도 빠르죠? 혹시 이런 첨단 기술이 우리가 쓰는 서비스뿐만 아니라 정부의 공공 서비스에도 쓰인다면 어떨지 상상해보신 적 있으신가요? 오늘은 AI 음성 전문 기업 일레븐랩스가 인도 정부와 함께 추진하는 흥미로운 소식을 소개해 드릴게요!

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인도 카르나츠카주와의 업무협약

인도에서 처음 열린 일레븐랩스 서밋에서 회사는 카르나츠카주 정부와 업무협약을 맺었어요.
이번 협약을 통해 주정부의 공공 서비스에 목소리 AI 기술을 도입하는 방안을 함께 추진하기로 했답니다.
일레븐랩스는 그동안 영국, 그리스, 브라질 등 세계 여러 정부 기관과 협력해 온 경험을 바탕으로 이번 프로젝트를 진행해요.

공공 서비스와 안전 기술 도입

민원 서비스 혁신: 민원 접수, 공공 헬프라인, 복지 혜택 안내 등에 음성 AI를 시범 도입할 계획이에요.
다양한 언어 지원: 칸나다어를 포함해 인도 내 14개의 공식 언어로 공공 정보를 더욱 쉽게 접할 수 있도록 돕는 것이 목표예요.
안전 장치 마련: 딥페이크 탐지, 워터마킹, 무단 복제 제한, 사기 방지 등 책임감 있는 AI 사용을 위한 안전 프레임워크도 함께 구축할 예정이에요.

목소리를 잃은 이들을 위한 지원

원 밀리언 보이스 프로그램: 질병이나 신경 질환 등으로 목소리를 잃은 카르나츠카주 주민들을 지원해요.
AI 목소리 복원: 구강암, 인후암, 루게릭병 등으로 말하기 어려워진 주민들에게 AI로 자신의 원래 목소리를 되찾아주는 평생 무료 라이선스를 제공합니다.

이용 방법 / 활용 방안

이번 소식은 기술이 사람들의 일상을 얼마나 따뜻하게 바꿀 수 있는지 보여주는 좋은 사례예요. 개발자가 아니더라도 우리 주변의 공공 서비스에 음성 기술이 어떻게 녹아들 수 있을지 지켜보면 좋은데요. 특히 글이나 복잡한 서류 대신 익숙한 내 모국어로 편하게 민원을 해결하고 안내를 받을 수 있는 환경이 어떻게 만들어지는지 주목해보세요. 목소리를 잃어버린 분들에게 AI가 다시 소통할 수 있는 힘을 선물하는 것처럼, 기술이 꼭 필요한 곳에 다정하게 쓰이는 모습을 눈여겨보는 것도 좋겠죠?

AWS named a Leader in the 2026 Gartner Magic Quadrant for Contact Center as a Service

Wed, 28 Oct 2026 03:03:12 +0900

평소에 기업 고객센터에 전화했을 때, 내가 누구인지 설명했는데 또 다른 부서로 연결되어서 똑같은 이야기를 반복했던 경험 다들 한 번쯤 있으시죠?

고객센터와의 통화가 조금 더 매끄럽고 편안해졌으면 좋겠다고 생각하셨다면, 오늘 전해드릴 소식이 반가우실 거예요. 글로벌 시장에서 고객센터 시스템의 우수성을 인정받은 반가운 소식이 도착했답니다. 🏆

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4년 연속 인정받은 고객센터 솔루션

아마존 웹서비스의 아마존 커넥트가 2026 가트너 매직 쿼드런트 고객센터 서비스 부문에서 4년 연속 리더로 선정되었어요.
개인화되면서도 효율성과 유연성을 갖춘 고객 경험을 제공하기 위해 오랜 기간 노력해 온 결과랍니다.

고객을 먼저 알아보고 이해하는 방식

고객이 누구이고 어떤 상황인지, 무엇이 필요한지 보여주는 생생한 정보를 바탕으로 소통해요.
고객이 여러 채널을 거치며 똑같은 말을 반복하지 않고, 첫 마디를 나누기 전부터 이미 나를 잘 알고 있는 듯한 경험을 제공합니다.

복잡한 문제 해결과 인공지능의 활용

단순하게 사람과의 연결을 피하는 것이 아니라, 복잡하고 까다로운 문제 해결까지 끝까지 책임지는 방향으로 만들어졌어요.
인공지능이 고객의 필요를 이해하고 직접 행동을 도와주며, 필요할 때는 사람이 직접 개입해 확실하게 마무리할 수 있답니다.

이용 방법 / 활용 방안

이번 소식은 직접 코드를 다루는 개발자가 아니더라도, 우리 주변에서 쓰이는 고객 응대 서비스가 어떻게 발전하고 있는지 가늠해 볼 수 있는 좋은 지표예요. 기업의 규모와 상관없이 고객 개개인을 기억하고, 복잡한 문제를 끝까지 해결해 주는 서비스가 앞으로의 기준이 될 텐데요. 우리가 이용하는 다양한 서비스의 고객센터 품질이 앞으로 얼마나 더 자연스럽고 친절해질지 기대해 보셔도 좋겠습니다. 💡

Snowflake and Oracle: Bringing the AI Data Cloud to OCI

Tue, 27 Oct 2026 21:58:00 +0900

여러분, 회사를 운영하거나 일할 때 필요한 데이터가 한 곳에 쏙 모여있지 않고 여러 프로그램에 흩어져 있어서 답답했던 적 있으신가요? 재무 팀은 영업 팀의 실적이 궁금하고, 물류 팀은 고객 주문 상황을 알아야 하는데 정보가 따로 놀면 분석하기 참 어렵죠.

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1. 스노우플레이크와 오라클의 파트너십 확대

두 기업이 손을 잡고 스노우플레이크의 AI 데이터 클라우드를 오라클 클라우드 인프라(OCI) 환경에 네이티브 서비스로 제공할 예정이에요.
오라클 환경에서 쓰던 데이터를 더 가깝고 빠르게 연결해서 인공지능(AI)과 데이터 분석에 활용할 수 있게 된답니다.

2. 다양한 오라클 프로그램과의 연결성 강화

오라클의 업무용 프로그램인 ERP, HCM, SCM을 비롯해 넷스위트 같은 주요 비즈니스 도구들과 연결될 계획이에요.
오라클 데이터베이스, 자율주행 데이터베이스, 마이SQL 등 다양한 데이터 저장소와도 부드럽게 이어진답니다.

3. 비용과 관리의 편리함

오라클을 이미 쓰고 계신 분들이라면 익숙한 오라클 계약 방식을 통해 스노우플레이크를 구매하고 통합된 환경에서 관리할 수 있어요.
오라클 유니버설 크레딧을 사용해 결제할 수 있어서 복잡한 계약 과정을 줄여준답니다.

이용 방법 / 활용 방안

이번 협력이 실제로 어떻게 쓰일 수 있을지 궁금하시죠? 개발자가 아니더라도 우리가 일상적인 업무에서 마주치는 고민을 해결하는 데 큰 도움이 될 수 있어요.

BigQuery to Databricks: A Strategic Framework

Tue, 27 Oct 2026 20:07:53 +0900

갑자기 대용량 데이터를 다루는 시스템을 다른 곳으로 옮겨야 한다면, 생각만 해도 머리가 지끈거리지 않으시나요? 🗂️ 데이터 분석 환경을 바꿀 때 무작정 한 번에 옮기려다간 큰 혼란이 생기기 마련인데요. 오늘은 복잡한 데이터 이전 작업을 차근차근 성공으로 이끄는 전략을 함께 살펴볼게요!

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1. 프로세스: 한 번에가 아니라 단계별로 나누어 이동하기

전체 시스템을 한 번에 바꾸는 방식은 위험이 너무 크기 때문에 피해야 해요.
현재 사용 중인 데이터 현황을 먼저 분석하고, 가치가 높으면서 복잡도가 낮은 작업부터 순차적으로 물결처럼(Wave) 나누어 이동하는 것이 핵심이랍니다.
두 시스템을 동시에 운영하는 듀얼 오퍼레이션 기간을 거치며, 명확한 성공 기준을 달성하면 기존 시스템을 바로 종료해서 비용을 아낄 수 있어요.

2. 기술: 오픈 포맷을 활용한 데이터와 로직 전환

데이터는 구글 클라우드 스토리지 등에 오픈 포맷으로 안전하게 옮겨요.
SQL 쿼리나 변환 로직은 수동으로 일일이 바꾸기보다는 도구나 자동화 툴을 활용해 실수를 줄이고, 데이터의 정확성을 꼼꼼하게 검증해야 한답니다.
통합 거버넌스 도구를 사용하면 데이터를 옮기기 전에 권한부터 먼저 설정할 수 있어서 누가 어떤 데이터를 볼 수 있는지 안전하게 유지할 수 있어요.

3. 사람: 협업 문화를 만들고 새로운 기술 익히기

SQL 분석가와 데이터 과학자가 서로 다른 공간에서 일하던 벽을 허물고, 하나의 작업 공간에서 함께 일할 수 있는 환경을 만들어줘요.
자연어로 코드를 만들어주는 AI 도구 등의 도움을 받으면, 팀원들이 새로운 시스템에 훨씬 자연스럽고 빠르게 적응할 수 있답니다.
체계적인 교육과 자격증 과정을 통해 팀 전체의 역량을 차근차근 끌어올려 보세요.

이용 방법 / 활용 방안

데이터 이전을 고민 중이라면 무작정 코드를 뜯어고치기보다, 오픈소스 툴을 활용해 현재 우리 팀이 실제로 어떤 데이터를 자주 쓰는지 파악하는 진단부터 시작해보세요. 모든 걸 한 번에 바꾸려 하지 말고, 대시보드나 ETL 중 가장 급한 부분부터 차례대로 단계를 밟아가면 훨씬 안정적으로 새로운 환경에 안착할 수 있답니다.

AI 시대의 개발자를 꿈꾸는 학생 개발자에게

Tue, 27 Oct 2026 11:00:00 +0900

여러분, 요즘 AI가 워낙 핫하다 보니 개발자를 꿈꾸는 분들은 걱정이 많으실 것 같아요. 내가 지금 공부하는 방향이 맞는지, 옛날 정보만 보게 되는 건 아닌지 불안하지 않으시나요? 오늘은 8년이라는 시간 동안 얼마나 많은 변화가 있었는지, 학생 개발자들의 진짜 고민을 다룬 이야기를 함께 살펴볼게요.

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8년 만에 돌아온 학생 개발자 이야기

2018년에 작성했던 백엔드 개발자 지망생을 위한 글의 후속편이에요.
당시 학생들과 만난 자리에서 오갔던 질문과 답변을 정리해 공유했었죠.
하지만 그동안 기술 환경이 엄청나게 바뀌었기 때문에, 옛날 정보만으로는 현재를 대비하기 어렵다는 걱정에서 다시 글을 쓰게 되었어요.

현장의 목소리를 담은 후속편

2025년 말에 직접 설문조사를 진행해 학생들의 진짜 질문들을 모았어요.
오랜 시간이 흐른 만큼, 지금 시대에 딱 맞는 현실적인 고민과 조언들을 담아내려 노력했답니다.

이용 방법 / 활용 방안

새로운 기술이나 변화를 마주했을 때, 나 혼자만 고민하는 것 같아 막막할 때가 많죠. 그럴 때는 이미 이 길을 걸어본 선배들의 경험이나 요즘 학생들은 어떤 고민을 하고 있는지 생생한 설문 결과를 살펴보는 것이 큰 도움이 된답니다. 나만 뒤처지는 게 아닐까 불안해하기보다, 다른 사람들은 어떤 준비를 하는지 가볍게 참고해보세요.

Expanding our partnership with GSA to bring Claude to all levels of government

Tue, 27 Oct 2026 09:00:00 +0900

안녕하세요, 여러분! 평소에 AI 기술 소식을 들으면 왠지 복잡하게 느껴지시죠? 🤖 오늘은 미국의 공공기관들이 인공지능을 좀 더 쉽게 쓸 수 있게 되었다는 반가운 소식을 가져왔어요.

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공공기관을 위한 특별한 할인 혜택

앤스로픽은 미국 일반조달청과의 새로운 협약을 통해 정부 기관에 클로드를 할인된 가격에 제공하기로 했어요.
연방 정부뿐만 아니라 주, 지방, 부족 정부까지 40%의 할인 혜택을 받을 수 있답니다.
직접 구매하거나 클라우드 서비스 업체를 통해 구매할 때 모두 적용되며, 초기 비용 부담 없이 필요한 만큼만 이용할 수 있어요.

이미 많은 곳에서 쓰이고 있는 클로드

현재 미국 내 약 500개의 연방, 주, 지방 정부 기관에서 클로드를 사용하고 있어요.
지난 2월 이후 정부용 클로드의 주간 활성 사용자는 약 8배나 늘어났고, 연방 민간 기관에서의 사용량은 1년 동안 무려 20배나 성장했답니다.
예산이 부족하고 복잡한 절차를 거쳐야 하는 공공 부문에서 중요한 시스템을 효율적으로 운영하는 데 큰 도움이 되고 있어요.

공공기관의 다양한 활용 사례

정부 기관들은 적체된 업무를 관리하고, 각종 기록이나 양식을 정리하며, 오래된 코드를 현대화하는 데 클로드를 활용하고 있어요.
보안이 중요한 업무를 위해 높은 수준의 보안 인증을 갖춘 서비스도 함께 제공되고 있답니다.
아마존이나 구글 클라우드를 통해서도 안전하게 클로드 기능을 이용할 수 있어요.

이용 방법 / 활용 방안

이번 소식은 일반 기업뿐만 아니라 공공 부문에서도 AI를 통해 업무 효율을 크게 높일 수 있다는 점을 보여줘요. 복잡한 서류를 정리하거나 오래된 시스템을 점검하는 일처럼, 예산과 인력이 부족한 곳에서 AI가 든든한 조력자 역할을 톡톡히 해내고 있죠. 우리 주변의 공공 서비스나 행정 업무도 이런 기술 덕분에 앞으로 훨씬 빠르고 편리해질 수 있답니다.

The media industry is becoming a prediction economy

Mon, 26 Oct 2026 22:36:46 +0900

미디어와 마케팅 업계에서 이제는 “누가 광고를 봤는지"를 세는 것보다 “그 광고가 무엇을 바꾸었는지” 그 결과를 증명하는 것이 훨씬 중요해지고 있어요. 📊 광고와 마케팅의 중심이 단순한 관심도 측정에서 실질적인 성과 예측으로 이동하는 이 흐름을 업계에서는 예측 경제라고 부른답니다.

갑자기 이런 변화가 찾아오니 조금 어렵게 느껴지시죠? 하지만 걱정하지 마세요. 핵심 내용만 알기 쉽게 정리해 드릴게요.

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1. 관심도 경제에서 예측 경제로의 전환

과거의 광고는 노출 횟수나 클릭 수처럼 단순한 관심을 측정하는 데 집중했어요.
하지만 이제는 마케팅 비용을 쓰기 전에 고객이 무엇을 원할지 미리 예측하고 그 가치를 증명하는 능력이 중요해졌습니다.
많은 기업의 마케팅 책임자(CMO)들은 흩어져 있는 데이터 때문에 마케팅 성과를 제대로 증명하기 어렵다고 말해요.

2. 똑똑한 AI 에이전트와 데이터의 역할

최근 각광받는 AI 에이전트는 믿을 수 있고 잘 정리된 데이터가 뒷받침되지 않으면 제대로 작동하기 어렵습니다.
실제로 한 대형 반려동물용품 소매업체는 고객 데이터를 활용해 개인화된 메시지를 보낸 결과, 예약과 자동 주문 건수가 눈에 띄게 늘어나는 성과를 거두었어요.
이는 단순히 더 똑똑한 AI 모델을 썼기 때문이 아니라, 흩어져 있던 데이터가 하나로 잘 모였기 때문이랍니다.

3. 예측 경제를 위한 네 가지 핵심 요소

맥락(Context): AI와 에이전트가 고객과 비즈니스를 정확하게 이해할 수 있도록 전체 데이터를 하나로 모으는 것
통제(Control): 사람뿐만 아니라 AI 에이전트도 안전하게 데이터를 다룰 수 있도록 철저한 보안과 기준을 세우는 것
비용(Cost): AI를 사용할 때 무조건 토큰을 많이 쓰는 것이 아니라, 비즈니스 가치에 맞춰 합리적으로 예산을 관리하는 것
선택(Choice): 특정 기술에 묶이지 않고 상황에 맞는 다양한 AI 모델과 오픈 포맷을 자유롭게 활용할 수 있는 것

이용 방법 / 활용 방안

작은 성공 사례부터 시작해 보세요: 모든 문제를 한 번에 해결하려고 하기보다, 휴면 고객 깨우기나 타겟 고객 설정처럼 명확한 목표를 하나 정해 AI와 데이터를 적용해 보는 것이 좋아요.
데이터를 한곳으로 모으는 것부터: 마케팅 팀과 데이터 팀이 따로 노는 대신, 고객 정보를 한눈에 볼 수 있는 통일된 기반을 마련해 보세요.
비즈니스와 기술의 조화: 비즈니스를 잘 아는 사람은 기술에 조금 더 관심을 갖고, 기술을 아는 사람은 비즈니스 목표에 집중하면서 차근차근 데이터 활용 범위를 넓혀가면 됩니다.

결국 성공적인 마케팅과 광고의 미래는 잘 정리된 데이터 위에서 올바른 예측을 해내는 것에 달려 있어요. 여러분이라면 이 똑똑한 데이터 예측 기능을 어디에 가장 먼저 써보고 싶으신가요?

Anthropic files S-1 with the SEC for proposed initial public offering

Mon, 26 Oct 2026 09:00:00 +0900

안녕하세요 여러분! 요즘 뉴스에서 인공지능 이야기 정말 많이 들리죠? 🤖 AI를 만드는 대표적인 기업 중 하나인 앤스로픽이 최근 증권시장 상장을 위한 첫걸음을 내디뎠다는 소식이 들려왔어요. 갑자기 증권 신고서라니, 조금 어렵게 느껴지시죠? 오늘 이 소식이 무슨 뜻인지 아주 쉽게 정리해 드릴게요!

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S-1 등록 서류 제출과 상장 계획

앤스로픽이 미국 증권거래위원회(SEC)에 Form S-1 등록 서류를 제출했어요.
이는 일반 주식 공개(IPO)를 추진하기 위한 공식적인 절차랍니다.

나스닥 상장 및 주식 정보

앤스로픽은 자사의 클래스 A 보통주를 나스닥 글로벌 셀렉트 마켓에 상장할 계획이에요.
주식 종목 코드는 ‘ANT’로 예정되어 있어요.

아직 정해지지 않은 상세 내용

이번에 발행할 주식의 총 수량이나 예상 공모 가격은 아직 확정되지 않았어요.
서류를 냈다고 해서 당장 주식을 사고팔 수 있는 것은 아니며, 관련 절차가 아직 마무리 단계는 아니랍니다.

이용 방법 / 활용 방안

이번 소식은 일반 사용자나 개발자가 직접 기술을 다운받아 쓰는 종류의 업데이트는 아니에요. 하지만 우리가 자주 쓰는 AI 서비스를 만든 기업이 경제 시장에서 어떤 움직임을 보이는지 살펴볼 수 있는 중요한 지표랍니다. 평소 AI 산업이나 기업들의 비즈니스 행보에 관심이 많으셨다면, 앞으로 앤스로픽이 증권시장에 정식으로 입성하는 과정이 어떻게 흘러가는지 가볍게 뉴스로 지켜보시면 좋겠어요.

SKT, ‘AI 트러스트 경영’ 강화… 「AI 거버넌스 리포트」 첫 발간

Mon, 26 Oct 2026 08:48:50 +0900

요즘 주변에서 AI 이야기 정말 많이 들리죠? 왠지 너무 똑똑해져서 때로는 조금 걱정스럽거나 어렵게 느껴지셨을 거예요. AI가 알아서 척척 일해주는 시대가 오면서, 과연 이 기술을 믿고 써도 될지 고민해보신 적 있으시죠?

SKT에서 이런 고민을 덜어줄 아주 반가운 소식을 들고 왔답니다. 바로 투명하게 AI를 관리하겠다는 내용을 담은 첫 리포트를 펴냈다고 해요. 어떤 내용이 담겨 있는지 함께 살펴볼까요?

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1. 안전한 AI를 위한 거버넌스 리포트 첫 발간

SKT가 AI 기술의 안전성을 높이고 고객이 안심하고 서비스를 쓸 수 있도록 AI 거버넌스 원칙과 책임체계, 구체적인 실행 방안을 담은 리포트를 처음으로 발간했어요. 단순히 규칙을 세우는 것에 그치지 않고, 실제 업무와 서비스 현장에 어떻게 적용하고 있는지 그동안의 경험과 성과를 가득 담았답니다.

AI 냉전의 시대, 경쟁을 넘어 신뢰로 가는 열쇠 ‘AI 거버넌스’

Mon, 26 Oct 2026 08:39:33 +0900

요즘 뉴스에서 AI 이야기 정말 많이 나오죠? 각 나라는 자국의 기술을 지키려고 하고, 기업들은 살아남기 위해 분주하게 움직이고 있는데요. 갑자기 이런 소식들이 들리면 왠지 복잡하고 어렵게만 느껴지시죠?

오늘은 AI 시대가 맞닥뜨린 고민과 이를 해결하기 위한 열쇠가 무엇인지 아주 쉽게 풀어드릴게요!

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1. AI 주권과 규제의 분화

각국은 경제와 안보를 지키기 위해 자체 기술을 키우는 소버린 AI를 강조하고 있어요.
하지만 나라마다 AI 규제와 규칙이 제각각이라, 기업들은 서비스 하나를 만들 때도 여러 국가의 까다로운 기준을 매번 다르게 맞춰야 하는 어려움을 겪고 있답니다.
이를 해결하지 못하면 결국 이용자가 누릴 수 있는 서비스의 선택권도 좁아지게 돼요.

2. 신뢰를 만드는 열쇠, 검증의 상호운용성

나라마다 규제가 달라도 AI가 얼마나 안전한지 시험하고 평가하는 기준만큼은 서로 알아보 있게 맞추자는 이야기가 나오고 있어요.
이를 ‘검증의 상호운용성’이라고 부르는데요, 쉽게 말해 다른 나라나 기관이 한 안전성 실험 결과를 서로 이해하고 비교할 수 있게 정리해 중복 시험을 줄이는 방법이에요.

3. 기업들의 실제 대응 사례

SKT 같은 기업은 스스로 AI를 만들고 운영할 수 있는 실력을 키우는 동시에, 사내에 이중 점검 체계를 만들어 안전성을 꼼꼼하게 관리하고 있어요.
혼자서만 검증하는 것에 그치지 않고, 전문 보안 기업이나 대학 등 여러 파트너들과 함께 취약점을 찾고 검증 범위를 넓히는 협력도 활발하게 진행 중이랍니다.

이용 방법 / 활용 방안

앞으로 우리가 마주할 AI 서비스들은 단순히 편리하기만 한 것이 아니라, 얼마나 안전하게 검증되었는지가 매우 중요해질 거예요.

How to Measure AI Value Beyond Adoption Metrics | Snowflake

Fri, 23 Oct 2026 19:07:13 +0900

갑자기 “우리 회사 AI 도입률이 35%예요"라는 소식을 들으면, 이게 잘하고 있는 건지 감이 잘 안 오시죠?

AI를 얼마나 많이 쓰는지 단순한 숫자만 세는 시대는 이제 지나갔어요. 오늘은 스노우플래크가 AI의 진짜 가치를 측정하고 실제로 업무에 활용했던 흥미로운 이야기를 들려드릴게요.

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숫자가 아닌 진짜 업무를 측정하기

단순히 AI를 켜본 횟수나 질문을 던진 횟수만 세면, 단순한 검색을 하는 것과 복잡한 업무를 자동화하는 것을 구분할 수 없어요.
AI가 진짜로 시간에 여유를 만들어주고 있는지 확인하려면, AI가 단순 답변을 넘어 실제 업무(파이프라인 구축, 오류 진단 등)를 얼마나 처리하고 있는지 살펴봐야 합니다.
업계 동료들과 비교하는 벤치마크를 통해 우리 회사의 AI 활용 수준이 걸음마 단계인지, 선도적인 단계인지 객관적으로 파악할 수 있어요.

사내 개발 팀과 마케팅 팀의 놀라운 변화

데이터 엔지니어링 팀은 매달 수백 시간 걸리던 파이프라인 진단 업무를 AI 에이전트(CoCo)에게 맡겨 큰 효율을 얻었어요. 사람이 직접 하던 검토와 승인 절차는 그대로 유지하면서 손이 많이 가던 진단 과정을 자동화했답니다.
마케팅 팀에서는 SQL 문법을 잘 모르는 직원들도 적극적으로 AI를 활용하기 시작했어요. 캠페인 자동화부터 후보자 발굴까지 다양한 업무에 AI를 적용해 주간 사용률이 70%까지 훌쩍 뛰어올랐죠.

AI 측정의 5단계 시퀀스

사용(Usage), 이해(Understanding), 벤치마킹(Benchmarking), 행동(Action), 영향(Impact)으로 이어지는 5단계를 거쳐야 AI가 진짜 업무 성과로 이어지는지 정확히 알 수 있어요.
결국 핵심은 ‘남들이 얼마나 쓰느냐’가 아니라, 우리 팀만의 반복적이고 잘 정리된 업무 프로세스를 AI와 함께 어떻게 발전시키느냐에 달렸답니다.

이용 방법 / 활용 방안

우리 팀의 반복 업무 찾아보기: 개발자가 아니더라도 괜찮아요. 여러분이 매일 혹은 매주 반복하고 있는 문서 정리나 데이터 확인 업무 중 하나를 골라보세요.
매뉴얼을 AI에게 건넬 준비하기: 신입사원에게 업무를 인수인계할 때 쓸 수 있을 정도로 절차가 명확한 업무라면, AI에게 그 역할을 맡겨볼 수 있는 좋은 후보예요.
최종 검토는 사람이 직접 하기: AI가 일을 다 처리하더라도, 결과물을 최종적으로 확인하고 승인하는 ‘사람의 눈’은 반드시 거치도록 업무를 설계해보세요.

여러분이라면 이 똑똑한 AI 기능을 여러분의 일상 업무 어디에 가장 먼저 써보고 싶으신가요?

Kazakhstan Expands Compute for Its AI Future

Fri, 23 Oct 2026 11:00:13 +0900

안녕하세요 여러분! 요즘 하루가 다르게 새로운 기술 소식이 쏟아지고 있죠? 갑자기 이런 글로벌 IT 소식을 들리면 조금 어렵게 느껴지실 수도 있을 거예요. 오늘은 카자흐스탄이 엔비디아와 함께 그려나가는 인공지능 미래에 대한 이야기를 아주 쉽고 친근하게 풀어드릴게요.

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탄탄한 AI 인프라 구축과 대규모 투자

카자흐스탄은 단순히 계획만 세우는 것을 넘어 실제 인프라 구축에 속도를 내고 있어요. 엔비디아 최고경영자가 아스타나를 방문한 가운데, 파이어버드라는 기업이 카자흐스탄 정부와 투자 협약을 맺고 대규모 GPU를 확보해 AI 공장을 짓기로 했답니다. 카자흐스탄 최대 통신사인 카작텔레콤도 이미 여러 지역에 고성능 GPU를 도입했으며, 앞으로 첨단 칩들을 추가로 도입해 기업과 연구소들이 쓸 수 있는 든든한 기반을 다지고 있어요.

The new economics of AI cost management

Fri, 23 Oct 2026 04:14:24 +0900

안녕하세요 여러분! 최근 회사에서 AI 쓰시는 분들 많으실 텐데요. 혹시 “우리 회사 AI 비용이 왜 이렇게 많이 나오지?” 하고 깜짝 놀라신 적 없으신가요?

초기에는 무조건 AI를 많이 쓰는 게 유행이었지만, 이제는 쓴 만큼 진짜 가치를 내고 있는지 고민해봐야 할 때가 되었답니다. 오늘은 Databricks의 전문가가 알려주는 AI 비용 관리의 핵심 팁을 아주 쉽게 정리해 드릴게요! 💡

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1. ‘많이 쓰기’에서 ‘가치 있게 쓰기’로의 변화

과거에는 AI를 얼마나 많이 쓰는지(토큰 사용량)가 능력처럼 여겨졌어요.
하지만 무작정 쓰기만 하다 보니 의미 없는 작업으로 비용만 낭비하는 부작용이 생겼죠.
이제는 AI 비용 대비 얻어낸 실질적인 가치와 성과(ROI)를 따져보는 것이 훨씬 중요해졌답니다.

2. 똑똑한 모델 선택과 비용 최적화

모든 작업에 가장 비싸고 좋은 모델을 쓸 필요는 없어요.
전체 작업의 5~10% 정도만 최고급 모델이 필요하고, 나머지는 더 저렴한 모델로도 충분히 해결할 수 있어요.
스마트 라우팅 기술을 활용하면 작업의 난이도에 맞춰 실시간으로 적절한 모델을 골라주기 때문에 성능은 유지하면서 비용을 크게 아낄 수 있답니다.

3. 불필요한 정보 줄이기와 안전장치 마련

AI에게 너무 많은 문서를 한 번에 넘겨주면 비용도 낭비되고 AI도 혼란스러워해요.
꼭 필요한 정보만 그때그때 가져다 쓰게 만드는 것이 요령이에요.
무분별한 비용 폭탄을 막기 위해 팀별 예산 한도를 설정하고, 예산의 70%를 쓰면 자동으로 저렴한 모델로 우회시키는 등의 안전장치를 두는 것이 좋답니다.

이용 방법 / 활용 방안

사용 내역 꼼꼼히 태그하기: AI를 사용할 때 어떤 프로젝트나 작업에 쓰였는지 꼬리표(태그)를 달아보세요. 나중에 어떤 일에 비용이 얼마나 쓰였는지 정확히 알 수 있어요.
상황에 맞는 모델 골라 쓰기: 간단한 번역이나 요약은 가벼운 모델을 쓰고, 복잡한 기획이나 코딩은 고성능 모델을 쓰는 식으로 구분해 보세요.
중앙 집중식 관리 시스템 활용하기: 여러 팀이 AI를 쓴다면 모든 요청이 하나의 통로를 거치도록 시스템을 구축해 전체 사용량을 한눈에 모니터링해 보세요.

여러분이라면 앞으로 AI를 쓰실 때 어떤 부분의 비용을 가장 먼저 아껴보고 싶으신가요?

The AI Bill is coming

Fri, 23 Oct 2026 03:12:49 +0900

개발 업무 속도를 높이려고 AI 코딩 도구를 도입했는데, 어느 날 보니 비용이 눈덩이처럼 불어난 적 있으신가요?

데이터브릭스의 공동 창업자 패트릭 웬델이 최근 인터뷰에서 AI 코딩 비용이 폭증했던 경험과 이를 해결한 노하우를 공개했어요. AI 생산성은 놓치지 않으면서도 비용을 똑똑하게 관리하는 방법, 함께 살펴볼까요?

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1. AI 코딩 도구 도입과 비용 폭탄의 위기

데이터브릭스는 개발 속도를 높이기 위해 직원들에게 가장 비싸고 좋은 AI 모델과 무제한 토큰을 제공했어요.
하지만 사용량이 늘어나면서 비용이 상상 이상으로 불어나는 ‘지출 폭탄’ 문제를 마주하게 되었죠.
무조건 쓰게 두기만 하면 수익보다 비용이 더 커질 수 있다는 걸 깨닫고 직접 관리에 나서게 되었어요.

2. 비용을 잡기 위한 현실적인 대책들

무작정 사용을 막아버리면 개발자의 흐름이 끊기고 개인 계정을 쓰는 부작용이 생겨요.
대신 경고를 보내고, 승인을 거치게 하거나, 저렴한 모델로 자연스럽게 전환하는 방식을 택했어요.
팀원들에게 본인의 사용 금액을 투명하게 공유하는 것만으로도 비용의 10%를 아낄 수 있었답니다.

3. 비용을 최대 90까지 낮춘 핵심 비결

가장 큰 효과를 본 것은 성능이 좋으면서도 가격이 저렴한 신규 모델이 나올 때마다 빠르게 작업 환경을 갈아탄 거예요.
복잡한 문제에는 비싸고 똑똑한 모델을 쓰고, 단순한 작업에는 저렴한 모델을 자동으로 연결해 주는 라우팅 시스템을 도입했어요.
이 모든 트래픽을 한곳에서 관리하는 ‘컨트롤 레이어(게이트웨이)‘를 만든 것이 비용 절감의 일등 공신이었죠.

이용 방법 / 활용 방안

우리 회사의 AI 지출 현황 파악하기: 어디에 돈이 쓰이고 있는지 팀별, 모델별로 먼저 투명하게 확인해보세요.
상황에 맞는 모델 선택하기: 모든 일에 가장 비싼 최고급 모델을 쓸 필요는 없어요. 단순 반복 작업은 저렴한 모델로도 충분하답니다.
지출 가시화하기: 개발자들에게 비용이 얼마나 드는지 투명하게 보여주면, 자연스럽게 더 효율적인 방식을 고민하게 돼요.

여러분이라면 회사의 AI 사용 비용이 갑자기 늘어날 때 어떤 방법을 가장 먼저 써보고 싶으신가요?

Public Sector Data Modernization for AI Readiness

Thu, 22 Oct 2026 23:59:59 +0900

평소에 공공기관이나 정부 시스템 이용할 때 “왜 이렇게 부서마다 데이터가 따로 노는 것 같지?” 하고 답답했던 적, 한 번쯤 있으시죠?

데이터를 잘 모아서 AI 기술까지 제대로 쓰려면 기술뿐만 아니라 일하는 방식 자체를 바꿔야 한다는 이야기가 나오고 있어요. 샌프란시스코와 오리건주 멀트넘마 카운티 같은 곳들이 어떻게 이 문제를 풀어나가고 있는지 함께 살펴볼까요? 🏢🤖

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공공기관의 낡은 시스템과 데이터 장벽

낡은 데이터 시스템은 단순한 IT의 문제가 아니라, 시민들에게 제대로 된 서비스를 제공하지 못하게 막는 업무상의 큰 걸림돌이에요.
부서마다 데이터를 따로 관리하면서 생긴 ‘정보의 섬(사일로)’ 현상 때문에, 부서 간 협업이나 AI 기술 도입이 구조적으로 불가능한 상태였답니다.
전문가들은 제대로 된 데이터 전략 없이는 올바른 AI 전략도 나올 수 없다고 강조하고 있어요.

AI 기술을 활용한 성공적인 마이그레이션 사례

미국 오리건주의 멀트넘마 카운티는 10년 넘게 쓰던 오래된 SQL 서버 환경에서 벗어나기 위해 스노우플레이크의 AI 기술을 활용했어요.
코드를 일일이 수동으로 고치는 대신, AI의 도움을 받아 복잡한 코드 수정과 테스트 케이스 생성을 처리했죠.
그 결과 공공 보건, 공공 안전, 도서관 시스템 등 흩어져 있던 업무 라인을 단 5개월 만에 성공적으로 통합하고 라이선스 비용도 줄일 수 있었어요.

기술보다 중요한 문화와 소통의 변화

샌프란시스코의 데이터 책임자는 단순히 기술 스택을 바꾸는 것뿐만 아니라, 부서 간의 신뢰와 공통된 기준을 만드는 것이 먼저라고 말해요.
기술 도입 자체를 일회성 프로젝트로 끝내는 것이 아니라, 데이터를 전략적 자산으로 여기는 근본적인 업무 방식의 변화로 바라봐야 한답니다.
성공적인 데이터 현대화는 결국 데이터 기반을 탄탄히 다진 뒤, 이를 바탕으로 예측 분석이나 AI 서비스까지 나아가는 발판이 됩니다.

이용 방법 / 활용 방안

이번 사례에서 짚어볼 점은 단순히 시스템을 최신 버전으로 업그레이드하는 데 그치지 않는다는 점이에요.
조직의 데이터를 정리할 때는 무조건 전부 옮기려고 하기보다, 무엇을 남기고 보관하며 버릴지 미리 꼼꼼히 평가해 비용과 수고를 줄여야 해요.
또한 코드 변환 작업 자체보다 검증하고 테스트하는 과정에 훨씬 더 많은 시간과 노력이 든다는 점을 기억하고, 여유 있는 일정 계획을 세우는 것이 중요합니다.

데이터를 단순히 뒤로 미뤄두는 업무가 아니라, 우리 조직의 핵심 미션으로 바라보는 태도가 무엇보다 필요한 때예요. 여러분이라면 우리 주변의 흩어진 데이터를 어떻게 한곳으로 모으고 싶으신가요?

How Brilliant Earth Drives Data Democratization | Snowflake

Thu, 22 Oct 2026 18:00:48 +0900

안녕하세요! 데이터 분석이나 업무 도구 바꿀 때마다 복잡해서 머리 아프셨던 적 있으신가요? 💡 오늘은 유명 파인 주얼리 기업인 ‘브릴리언트 어스’가 어떻게 똑똑하게 데이터를 활용하고 있는지 재미있는 이야기를 들려드릴게요.

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1. 데이터 활용을 가로막던 벽을 허물다

브릴리언트는 매일 다이아몬드 가격을 자동으로 책정하는 시스템을 스노우플레이크 환경에서 운영하며 데이터의 중요성을 일찍 깨달았어요.
하지만 회사가 빠르게 성장하면서 기존의 주간 보고서나 정적인 방식으로는 임직원들의 다양한 데이터 갈증을 채워주기 어려워졌죠.
이에 데이터 과학 팀의 전문 지식을 전사적으로 공유하고, 누구나 쉽게 믿을 수 있는 데이터에 접근할 수 있는 환경을 만들기로 했어요.

2. 보안과 편의성을 모두 잡은 똑똑한 시스템

여러 부서가 제각각 도구를 쓰면 IT 부서만 골치가 아파지기 마련인데요, 브릴리언트는 포시트 팀(Posit Team)을 스노우플레이크 내부에 네이티브 앱으로 쏙 집어넣었어요.
별도의 서버를 따로 관리할 필요 없이, 기존 스노우플레이크의 보안 권한과 싱글 사인온(SSO) 시스템이 알아서 사용자 권한을 통제해 준답니다.
IT 팀은 관리하기 편하고, 임직원들은 사내 승인 시스템을 통해 클릭 한 번으로 안전하게 권한을 얻을 수 있게 되었어요.

3. 코딩을 몰라도 직접 만져보는 분석 도구

예전에는 복잡한 마케팅 분석 모델 결과를 데이터 팀이 엑셀이나 파워포인트로 전달해야만 했어요.
하지만 이제는 성장팀이 직접 인터페이스 화면을 통해 예산을 시뮬레이션하고 예상 매출을 척척 확인해 볼 수 있게 되었답니다.
쇼룸 매니저들도 복잡한 필터를 누를 필요 없이 자연스러운 일상 언어로 질문하면 필요한 예약 성과를 척척 찾아내요.

4. AI와 검증된 데이터의 완벽한 만주

숫자를 계산하는 정밀한 작업은 파이썬과 R 코드가 맡고, 텍스트로 트렌드를 요약하는 일은 언어 모델(LLM)에 맡기는 역할 분담을 철저히 했어요.
덕분에 정확한 수학적 계산을 유지하면서도 보기 편한 보고서를 빠르게 만들어낼 수 있게 되었죠.
미리 준비된 탄탄한 데이터 기반 위에 AI 도구를 얹었기 때문에 엉뚱한 결과물이 나오는 혼란을 사전에 멋지게 방지할 수 있었답니다.

이용 방법 / 활용 방안

셀프 서비스 분석 환경 구축하기: 복잡한 대시보드를 매번 만들어달라고 요청하기보다, 현업 담당자가 직접 필요한 시나리오를 돌려보고 의사결정에 활용하는 방식을 고민해 보세요.
믿을 수 있는 데이터 기반 다지기: AI나 새로운 분석 도구를 도입하기 전에, 먼저 우리 회사의 데이터가 안전하고 정확하게 정리되어 있는지 점검하는 것이 우선이에요.
단순 복제가 아닌 맞춤형 해결책 만들기: 기존에 쓰던 방식을 무조건 똑같이 따라 하기보다는, 실제 일하는 사람들이 2년 뒤에도 정말 쓰고 싶어 할 편리한 맞춤형 도구를 고민해 보세요.

여러분이라면 회사에서 다루는 데이터를 직접 쉽게 조회할 수 있게 된다면, 어떤 업무에 가장 먼저 써보고 싶으신가요?

카카오 AI 돛 Summit 26 다시보기 공개 — AI 인프라부터 서비스 적용, 개발과 창업까지

Thu, 22 Oct 2026 13:45:00 +0900

안녕하세요! 혹시 지난 9월에 부산에서 열렸던 행사에 가고 싶었지만 아쉽게 놓치셨나요? ⛵

요즘 주변을 보면 온통 인공지능 이야기뿐이라 신기하기도 하고, 한편으로는 이걸 어떻게 내 삶이나 일에 써야 할지 막막하게 느껴지기도 하죠. 다행히도 현장의 뜨거운 열정을 그대로 담은 영상이 드디어 공개되었다고 해요. 어떤 이야기들이 담겨 있는지 가볍게 살펴볼까요?

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연구와 창업 이야기

AI 돛 성과 공유: 카카오인베스트먼트와 에이니브리지, 루키 캠프, 테크포임팩트의 사례로 창업 지원과 지역사회 문제 해결 활동을 소개해요.
에스오에스랩 정지성: 지스트에서 시작해 세계로 뻗어 나가는 멋진 창업 스토리를 전해요.
창업가 패널 토론: 리셀, 플립션, 씨위드, 엔비젠 창업가들이 학업과 연구, 그리고 창업 사이에서 균형을 잡는 고민을 진솔하게 나눠요.

인프라와 개발 환경

리벨리온 박성현: 소버린 AI 시대에 꼭 필요한 한국형 AI 인프라의 방향성을 짚어줘요.
OpenAI 김성민: 코덱스 하네스 엔지니어링을 통해 최신 AI 개발 환경을 보여줘요.
AMD 송성운: 록스 스택을 소개하며 AI 추론을 직접 배포하는 데모를 펼쳐줘요.

개발자의 성장과 변화

카카오 임희섭: 기술 변화로 직군의 경계가 허물어지는 시대에 개발자의 역할이 어떻게 바뀌는지 이야기해요.
카카오 정윤성: 변화의 시기에 기존의 지식과 기술을 어떻게 다루면 좋을지 팁을 줘요.
카카오 마태일: AI 코딩 환경에 공통 표준을 적용하는 재미있는 접근 방식을 소개해요.
카카오 권해용: 두 번째로 마주하는 AI의 거대한 물결에 대한 생각을 나눠요.
AWS 최용호: AI 시대에 발맞춰 개발자로서 올바르게 성장하기 위한 마인드셋을 이야기해요.

서비스 속 AI 적용 사례

카카오모빌리티 박창수: 자율주행 기술을 중심으로 AI가 바꾸는 일상의 이동 모습을 그려줘요.
카카오뱅크 김미래와 김수빈: 금융 데이터셋을 구축하며 정답을 찾아가는 과정과 시스템 관점의 안전성을 고민해요.
카카오페이 박진훈: 단순한 검색 기능을 넘어 코칭으로 확장되는 금융 서비스를 소개해요.
카카오페이손해보험 배성율: AI의 분석과 사람의 판단을 조화롭게 엮어내는 보상 심사 재설계 경험을 공유해요.

이용 방법 / 활용 방안

이번에 공개된 영상들은 개발자뿐만 아니라 AI 기술이 실제 비즈니스나 서비스에 어떻게 쓰이는지 궁금한 분들에게 좋은 참고 자료가 돼요. 모빌리티, 금융, 보험처럼 우리 생활과 가까운 분야에서 AI를 어떤 방식으로 고민하고 적용했는지 엿볼 수 있답니다.

Donating Agent Skills to the Agentic AI Foundation

Thu, 22 Oct 2026 09:00:00 +0900

안녕하세요 블로그 독자 여러분! 요즘 AI가 알아서 척척 일해주는 기능들이 참 많이 나오고 있죠? 혹시 AI가 우리가 시키는 일은 대충 알지만, 우리 회사의 구체적인 업무 방식이나 전문적인 절차를 몰라서 답답하셨던 적 있으신가요? 오늘은 AI가 특정 업무나 전문 지식을 더 똑똑하게 배울 수 있도록 돕는 기술에 대한 반가운 소식을 가져왔어요.

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에이전트 스킬의 재단 기부 소식

앤스로픽이 AI 에이전트에게 전문 지식과 작업 흐름을 알려주는 오픈 표준인 에이전트 스킬을 에이전틱 AI 재단에 기부했어요.
이 표준은 지난 2025년 12월 공개된 이후 챗지피티, 커서, 깃허브 코파일럿 등 70개 이상의 AI 플랫폼에서 적용해 사용하고 있어요.
이번 기부에는 에이전트 스킬이라는 이름과 로고, 깃허브 조직, 관련 웹사이트 도메인까지 모두 포함되었답니다.

에이전트 스킬이란 무엇인가요?

스킬은 에이전트에게 특정 작업이나 도메인을 가르쳐주는 폴더를 뜻해요.
이 폴더 안에는 작업 방법을 설명하는 파일과 필요한 스크립트, 참고 자료가 담겨 있어요.
원래는 클로드 코드를 개발하는 과정에서 일반적인 업무 처리는 잘하지만 실제 비즈니스에 필요한 절차적 지식이 부족하다는 점을 해결하기 위해 만들었어요.

놀라운 성장과 앞으로의 운영 방식

개발자들이 수천 개의 스킬을 깃허브에 올리고 다양한 로더를 작성하면서 엄청난 인기를 끌었죠.
지금까지 무려 100만 개의 스킬이 발행되고 2억 8천만 번 가까이 설치되었어요.
특정 기업에 치우치지 않고 누구나 자유롭게 사용하고 기여할 수 있도록 중립적인 재단에서 관리하게 되었답니다.

이용 방법 / 활용 방안

이번 소식은 AI를 활용해 복잡한 업무를 자동화하고 싶은 분들에게 아주 중요해요.
다양한 AI 도구들이 공통된 표준을 사용하게 되면서, 내가 만든 전문 지식이나 업무 방식을 여러 AI 프로그램에서 문제없이 함께 쓸 수 있게 되죠.
꼭 개발자가 아니더라도, 앞으로 내가 쓰는 AI 도구들이 더 다양한 전문 업무를 매끄럽게 처리하는 모습을 자연스럽게 만나보실 수 있을 거예요.

AI가 점점 더 우리 일상과 업무에 깊숙이 들어오고 있네요. 여러분이라면 이 AI 맞춤형 전문 지식 기능을 가장 먼저 어디에 써보고 싶으신가요?

Mistral Advances AI for Engineering with NVIDIA

Wed, 21 Oct 2026 21:00:20 +0900

갑자기 AI가 엔지니어링 영역까지 들어온다는 소식 들리면 왠지 복잡하고 어렵게 느껴지시죠? 하지만 걱정 마세요. 일상과 아주 밀접한 이야기랍니다. 최근 미스트랄이라는 AI 기업과 엔비디아라는 반도체 기업이 손을 잡고, 우리가 일상에서 쓰는 제품을 만드는 설계 과정을 훨씬 더 빠르고 똑똑하게 바꾸겠다고 발표했어요. 🚀

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1. AI와 고성능 컴퓨팅의 만남

미스트랄의 AI 모델과 엔비디아의 강력한 컴퓨팅 기술이 힘을 합쳤어요.
컴퓨터로 제품을 시뮬레이션하고 설계하는 과정이 훨씬 더 빨라진답니다.
항공기, 자동차, 반도체 같은 복잡한 제품을 만들 때 시행착오를 줄일 수 있어요.

2. 3D 시뮬레이션과 오픈 데이터셋

엔비디아의 3D 그래픽 및 시뮬레이션 기술인 옴니버스를 미스트랄 모델에 결합해요.
물리 법칙을 이해하는 AI 모델을 누구나 공정하게 평가할 수 있도록 공개된 기준(벤치마크)과 데이터셋도 함께 만들기로 했답니다.

3. 탄탄한 협력 관계와 새로운 모델

두 회사는 이미 가성비 좋은 AI 모델인 미스트랄 네모를 함께 만든 적이 있어요.
최근에는 약 1조 개의 파라미터를 가진 거대 AI 모델인 미스트랄 라지 4를 엔비디아의 최신 칩으로 학습시키며 협력을 더욱 깊게 이어가고 있답니다.

이용 방법 / 활용 방안

우리가 직접 엔지니어링 프로그램을 다루지 않더라도, 이 기술이 가져올 변화를 기대해 볼 수 있어요. 자동차나 비행기, 스마트폰 같은 제품들이 훨씬 더 빠르게 개발되고 안전성 검토도 철저해질 테니까요. 앞으로는 AI가 복잡한 설계 도면을 분석하고 수정하는 과정을 도와주기 때문에, 제조 분야에서 일하는 분들이 더 창의적인 아이디어에 집중할 수 있는 환경이 만들어질 거예요.

Southeast Asia’s digital economy to hit $368 billion

Wed, 21 Oct 2026 13:00:00 +0900

요즘 일상에서 인공지능, 즉 AI를 만나는 일이 정말 자연스러워졌죠? 갑자기 AI가 우리의 삶을 얼마나 빠르게 바꾸고 있는지 듣게 되면 신기하기도 하고 낯설게 느껴지기도 하실 거예요.

구글과 테마섹, 베인앤컴퍼니가 함께 발표한 최신 보고서에 따르면, 지금 동남아시아 지역에서는 AI가 그야말로 폭발적으로 일상에 스며들고 있다고 해요. 모바일 인터넷이 보급되던 속도보다 무려 4배나 빠르다고 하니 정말 대단하지 않나요?

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1. 모든 분야에서 이어지는 AI의 활약

쇼핑과 여행: 온라인 쇼핑에서는 AI 비서가 맞춤형 추천을 해주어 구매로 이어지는 비율이 뚝뚝 올라가고 있어요. 여행을 계획할 때도 생성형 AI가 소셜미디어보다 더 많이 쓰이고 있답니다.
미디어와 배달: 콘텐츠나 광고가 개인 취향에 맞게 똑똑해졌고, 이동 및 음식 배달 서비스에서는 똑똑한 경로 안내와 예측 기능 덕분에 시간을 아낄 수 있게 되었어요.
금융 서비스: 실시간으로 사기를 막아주고 대출이나 자산 관리를 더 쉽게 도와주는 든든한 조력자 역할을 하고 있어요.

2. 스스로 일까지 처리하는 AI 시대의 눈앞

소비자 신뢰 상승: 동남아 사용자들의 72%가 이미 가격 추적 같은 일상적인 자동화 기능을 편하게 쓰고 있어요.
자율 거래의 가능성: 소비자의 75%는 AI가 알아서 가격을 비교하고 결제까지 대신해 주는 편리한 방식을 이용할 의향이 있다고 답했어요.
필요한 안전장치: 다만 안심하고 사용하기 위해서는 철저한 개인정보 보호와 AI가 할 수 있는 일에 대한 투명한 설명이 뒷받침되어야 한다고 생각해요.

3. 앞으로 AI 성장을 위해 필요한 4가지 조건

비즈니스와 경제성: 단순한 질문 답변을 넘어 여러 단계의 복잡한 업무를 스스로 처리하는 방향으로 진화해야 하며, 비용도 합리적이어야 해요.
인프라 확충: 치솟는 수요를 감당하기 위해 데이터 센터 같은 물리적 기반 시설이 앞으로 5년 동안 약 3배는 커져야 한답니다.
에너지 효율: 늘어나는 전력 수요를 감당하기 위해 친환경 에너지 사용과 엄격한 효율 기준이 필요해요.
지역 통합 규정: 아세안의 디지털 경제 프레임워크 협정 등을 통해 지역 전체를 아우르는 통일된 규칙이 마련될 예정이에요.

주목해야 할 점

이번 소식은 꼭 개발자가 아니더라도 우리 일상과 밀접하게 연관되어 있어요. 기술이 단순히 화면 속에서 글을 써주는 것을 넘어, 앞으로는 알아서 예약을 하고 쇼핑 결제까지 대신해 주는 편리한 비서 역할로 진화하고 있다는 뜻이거든요. 다만 기술이 커질수록 안전장치나 개인정보 보호가 얼마나 중요한지 함께 고민해 보는 시각이 필요하답니다.

Physicist Christopher Stubbs joins Anthropic's Long-Term Benefit Trust

Wed, 21 Oct 2026 09:00:00 +0900

안녕하세요 여러분! 기술이 빠르게 발전하면서 마음 한편으로는 ‘이 기술이 우리 사회에 정말 좋은 영향을 줄까?’ 하고 걱정해보신 적 있으시죠? 오늘은 인공지능 기업 앤트로픽에 아주 특별한 인물이 합류했다는 소식을 가지고 왔어요. 어떤 소식인지 차근차근 알아볼까요?

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하버드대 물리학자의 앤트로픽 합류

하버드대학교의 물리학자이자 전 과학 학장인 크리스토퍼 스텁스 박사가 앤트로픽의 장기 이익 신탁에 새롭게 합류했어요.
스텁스 박사는 우주 관측과 정밀 측정 분야에서 수십 년간 과학적 전문성을 쌓아온 인물이에요.
미국 정부의 국가 안보 및 군축 자문 역할을 해왔으며, 손주를 둔 할아버으로서 인류의 장기적인 이익을 위해 AI가 개발되길 바라는 마음으로 신탁에 참여하게 되었답니다.

과학계에서의 굵직한 업적

그는 1998년 우주의 가속 팽창을 발견하는 데 기여해 브레이크스루 기초물리학상을 수상한 연구팀의 일원이었어요.
베라 C. 루빈 천문대의 초대 프로젝트 과학자로 활동했으며, 최근에는 AI가 매번 다른 답변을 줄 때 AI 보조 연구의 재현성을 유지하는 방법에 대한 글을 쓰기도 했어요.
또한 1960년부터 미국 정부에 국방과 기술을 자문해 온 독립 과학자 그룹인 제이슨의 멤버로도 활동 중이에요.

앤트로픽의 장기 이익 신탁 역할

앤트로픽은 상업적 성장과 공익적 목적의 균형을 맞추기 위해 공익 법인으로 운영되고 있어요.
장기 이익 신탁은 이 균형을 유지하도록 돕는 조직으로, 이사회의 과반수를 임명할 권한이 있고 AI의 위험과 사회적 영향에 대해 조언을 건네는 역할을 해요.
이번에 스텁스 박사가 합류하면서 닐 버디 샤, 리처드 퐁텐, 벤 버냉키와 함께 독립적인 신탁 위원으로서 회사를 지원하게 되었어요.

이용 방법 / 활용 방안

인공지능 기술이 점차 우리 생활 깊숙이 들어오는 만큼, 기업이 이윤 추구뿐만 아니라 사회적 책임을 다하고 있는지 살펴보는 것이 중요해요.
이번 소식은 기술 기업이 과학적 엄밀함과 윤리적 기준을 갖춘 전문가들을 의사결정에 참여시켜 안전한 기술 개발을 고민하고 있음을 보여준답니다.
우리도 새로운 기술을 접할 때 단순히 편리함만 보기보다, 그 기술이 사회에 미칠 영향에 대해 한 번쯤 깊이 생각해 보는 시각을 가져보면 좋겠어요.

인공지능이 우리 삶에 스며드는 요즘, 기술 기업의 방향성을 잡아주는 이러한 외부 감시와 조언 역할이 참 든든하게 느껴지네요. 여러분이라면 앤트로픽의 신탁 위원들에게 가장 먼저 어떤 조언을 부탁하고 싶으신가요?

Together Post-Training: frontier-grade model shaping, the way that fits you

Mon, 19 Oct 2026 09:00:00 +0900

안녕하세요 여러분! AI 기술이 날마다 눈부시게 발전하고 있지만, 우리 회사나 나만의 입맛에 딱 맞는 똑똑한 AI를 직접 만드는 건 여전히 복잡하고 손이 많이 가는 일이죠?

갑자기 이런 전문적인 AI 학습 이야기를 들리면 너무 어렵게 느껴지시죠? 하지만 걱정 마세요. 오늘은 복잡한 인프라 고민 없이 나만의 맞춤형 AI를 척척 만들어낼 수 있는 반가운 소식을 아주 쉽게 풀어드릴게요. 💡

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1. 인프라 부담은 줄이고 맞춤형 AI는 쉽게

기업들이 비용을 아끼고 특정 업무 능력을 높이기 위해 나만의 맞춤형 AI 모델을 찾는 추세예요.
하지만 AI를 학습시키는 과정은 데이터 정리부터 평가까지 손이 많이 가고 인프라 관리도 까다로워 시작조차 못 하는 경우가 많죠.
투게더 포스트 트레이닝은 복잡한 시스템 최적화와 인프라 관리를 알아서 척척 맡아주어, 연구원들이 본래 연구에만 집중할 수 있게 도와줘요.

2. 내 마음대로 설계하는 학습 과정

개발자가 원하는 데이터와 학습 환경을 직접 정의하고, 로그 기록이나 외부 평가 같은 단계도 자유롭게 추가할 수 있어요.
다른 사람의 요청과 섞이지 않는 전용 GPU(모델 리소스)를 할당받기 때문에 성능 저하 없이 쾌적하게 실험할 수 있답니다.
여러 개의 학습 방식(LoRA)을 하나의 GPU에서 함께 돌리거나, 필요에 따라 전체 가중치를 조정하는 심화 학습까지 모두 지원해요.

3. 높은 품질과 비용 효율성

학습(Training)과 답변 생성(Inference) 과정에서 발생할 수 있는 미세한 오류를 줄여 AI 모델의 완성도를 높였어요.
불필요한 연산을 줄이고 효율적인 캐싱을 사용하여, 실험을 많이 할수록 전체 비용을 아낄 수 있도록 설계되었답니다.
뮤즈 스파크, 글림, 키미, 큐원 등 성능 좋은 주요 공개 모델(오픈 웨이트 모델)들을 곧바로 활용할 수 있어요.

이용 방법 / 활용 방안

실용적인 관점에서 바라보기: 개발자가 아니더라도, 우리 업무나 프로젝트에 꼭 맞는 특화된 AI 에이전트를 만들고 싶다면 이 서비스를 활용해 볼 수 있어요.
단계별 접근하기: 제공되는 최신 SDK와 샘플 가이드(쿠크북)를 참고하면 초보자도 차근차근 따라가며 맞춤형 모델 학습을 시작할 수 있죠.
전문가와 함께하기: 혼자서 시작하기 막막하다면 전담 엔지니어의 도움을 받아 알맞은 공개 모델을 고르고 데이터 환경을 구축해 나갈 수도 있답니다.

여러분이라면 이 맞춤형 AI 기능을 활용해서 어떤 나만의 비서나 도구를 만들어보고 싶으신가요?

Investing in the public benefit

Sun, 18 Oct 2026 09:00:00 +0900

안녕하세요 여러분! 기술이 빠르게 발전하는 요즘, 기업의 사회적 책임에 대해 한 번쯤 생각해보신 적 있으신가요?

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공익을 위한 주식 출연 계획

앤스로픽은 회사의 성장에 맞춰 지분의 일부를 공익 목적의 기금인 앤스로픽 퍼블릭 베네핏 펀드에 출연하기로 했어요. 주주 승인을 거쳐 오늘 5%의 주식이 먼저 출연되며, 회사의 가치가 일정 기준 이상으로 오를 때마다 이사회의 재량으로 2%의 지분이 추가될 예정이에요.

기금의 활용 방향과 유연성

새로 설립된 펀드는 전통적인 비영리 단체에 대한 대규모 기부나 특정 집단에 대한 직접 지원 등 더 유연하고 다양한 방식으로 공익 활동을 추진할 수 있어요. 특히 인공지능 발전으로 인해 노동 시장에 생길 수 있는 불안정성 같은 문제에 대응하는 데 활용될 수 있죠. 이 기금은 LLC 형태로 운영되어 다양한 기부 방식을 조율할 수 있지만, 미국 및 해외에서의 로비나 정치적 기부에는 절대 사용되지 않아요.

SKT, ‘할인·구독·이색 경품’ 혜택 꽉 채운 아이폰 듀오 사전예약 실시

Fri, 16 Oct 2026 08:37:21 +0900

새로운 스마트폰 출시 소식 들리면 왠지 설레고 관심이 가시죠? 이번에 애플에서 첫 폴더블 스마트폰을 선보인다고 하는데요. SKT에서 이를 기념해 엄청난 혜택을 꽉 채운 사전예약 소식을 들고 왔답니다. 과연 어떤 내용들이 있는지 함께 가볍게 살펴볼까요? 📱✨

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아이폰 듀오 제품 특징과 사전예약 일정

펼치면 7.6인치의 대화면으로 영상 감상이나 멀티태스킹에 딱 좋고, 접으면 5.4인치로 주머니에 쏙 들어가는 크기예요.
색상은 스타 화이트와 나이트 스카이 2가지이며, 용량은 256GB부터 최대 2TB까지 4종으로 출시됩니다.
사전예약은 16일 오후 9시부터 10월 23일 오전 7시 50분까지 T다이렉트샵 또는 T월드 오프라인 매장에서 진행되고, 정식 출시는 10월 23일 오전 8시예요.
10월 20일 낮 12시까지 1차 예약을 마치면 출시 첫날 빠르게 받아볼 수 있는 특별 배송이 진행됩니다.

T다이렉트샵의 든든한 구매 부담 낮추기 혜택

럭키 룰렛 이벤트를 통해 최대 30만 원의 T다이렉트샵 이용권을 랜덤으로 받을 수 있어요.
쓰던 휴대폰을 반납하는 T안심보상과 제휴카드 할부를 함께 쓰면 최대 221만 원까지 혜택을 챙길 수 있습니다. (선착순 추가 보상 및 카카오 채널 3만 원 할인 쿠폰도 있어요!)
힌지 보호 패키지, 인기 브랜드 상품권, 커피 쿠폰 등 다양한 T 기프트와 멤버십 혜택도 준비되어 있답니다.

개통 고객을 위한 구독 및 한정판 경품 이벤트

개통 고객 전원에게는 구글 AI Plus(400GB) 2개월과 티빙 광고형 스탠다드 6개월 무료 구독권이 주어져요.
외식 쿠폰, 이모티콘 및 배달 앱 구독권 등 다양한 혜택이 제공되며, 추첨을 통해 야구선수 친필 사인볼, 레트로 감성 케이스, T1 스페셜 에디션 케이스 등의 한정판 경품도 받을 수 있어요.

이용 방법 / 활용 방안

새로운 스마트폰으로 기기 변경을 고민 중이시라면 이번 사전예약 기간을 똑똑하게 활용해 보세요. 특히 기존에 쓰던 스마트폰을 반납하고 제휴카드를 활용하면 가격 부담을 크게 낮출 수 있답니다. 여기에 평소에 쓰던 OTT나 AI 구독 서비스까지 무료로 챙길 수 있으니, 구매를 계획하셨던 분들이라면 첫날 배송 혜택까지 놓치지 말고 꼼꼼히 살펴보시길 추천해 드려요!

Preparing for the 2026 US midterms

Thu, 15 Oct 2026 03:33:00 +0900

선거철만 되면 다들 정치 이야기와 가짜 뉴스 때문에 피로감을 느끼시죠? 🗳️ AI 기술이 발전하면서 선거에 어떤 영향을 미칠지 걱정하시는 분들도 많을 텐데요. 오늘은 인공지능이 선거를 앞두고 어떻게 안전하게 관리되고 있는지 가볍게 살펴보려고 해요!

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1. 사람들이 AI를 정치에 어떻게 활용할까?

미국 사용자들의 대화 중 정치나 사회 이슈 관련 내용은 약 5.75%를 차지하고 있어요.
그중 투표나 선거와 직접 관련된 대화는 약 0.51%로 아주 적은 편이랍니다.
누굴 찍어야 할지 묻는 경우는 거의 없고(0.01%), 후보자의 입장을 알아보는 등 스스로 결정을 내리려는 질문이 대부분이었어요.

2. 믿을 수 있는 투표 정보를 바로 연결해 주기

투표소 위치나 등록 방법을 물어보면 신뢰할 수 있는 기관의 정보를 채팅창 안에서 바로 확인할 수 있도록 기능을 더했어요.
선거일 밤부터는 최신 개표 결과도 대화창에서 바로 안내받을 수 있게 준비하고 있답니다.

3. 정치적 편향 줄이기와 외부 검증

AI가 특정 입장에 치우치지 않도록 출시 전에 꼼꼼한 테스트를 거치고 있어요.
독립된 외부 기관들과 함께 AI가 민감한 주제를 어떻게 다루는지 시험해 보았고, 칭찬받은 부분뿐만 아니라 아쉬운 점(불필요한 반론을 덧붙이는 현상 등)까지 솔직하게 파악해 계속 고쳐나가는 중이에요.

4. 악용을 막기 위한 철저한 대비

선거를 방해하거나 유권자를 속이는 행위는 이용 정책으로 엄격하게 금지하고 있어요.
여러 단계로 쪼개서 수상한 작업을 시도하는 수법을 막기 위해 감시 시스템을 강화했고, 가짜 뉴스를 만들거나 외국에서 개입하려는 시도도 꾸준히 차단하고 있답니다.

이용 방법 / 활용 방안

선거철이나 정책 뉴스를 접할 때, 인공지능을 정보 검색 도구로 유용하게 활용해 보세요. 후보자의 공어나 과거 입장을 객관적으로 비교해보고 싶을 때 질문을 던지면, 치우치지 않은 정보를 빠르게 파악하는 데 큰 도움이 된답니다. 다만 AI의 답변은 참고용으로 활용하고, 공식적인 투표 정보는 신뢰할 수 있는 공공 기관의 안내를 꼭 함께 확인하는 지혜가 필요해요!

Singapore office and government MOU | Anthropic

Wed, 14 Oct 2026 17:30:00 +0900

AI 기술 소식이 들려올 때마다 “우리나라와는 어떤 관련이 있을까?” 궁금해하신 적 있으시죠? 오늘은 인공지능 기업 앤스로픽(Anthropic)이 싱가포르와 손을 잡은 반가운 소식을 준비했어요.

인공지능 서비스가 우리 일상에 깊숙이 들어오는 요즘, 싱가포르는 이를 어떻게 똑똑하고 안전하게 활용하고 있는지 함께 살펴볼까요? 💡

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싱가포르 지사 설립과 정부와의 협력

앤스로픽이 아시아태평양 지역의 다섯 번째 거점으로 싱가포르에 새 오피스를 열었어요.
싱가포르 디지털발전정보부(MDDI)와 업무협약(MOU)을 체결하며 현지 활동을 본격적으로 시작했답니다.
싱가포르는 인구 대비 AI 사용량이 세계에서 두 번째로 높을 정도로 AI에 대한 관심과 활용도가 높은 지역이에요.

공공 및 주요 기업들의 활발한 AI 도입

정부 기관인 싱가포르 정부기술청(GovTech)의 엔지니어와 기술진들이 시스템 현대화와 소프트웨어 개발에 AI를 적극적으로 쓰고 있어요.
동남아시아 최대 은행인 DBS와 국부펀드 GIC를 비롯해, 그랩(Grab), 쇼피를 운영하는 씨(Sea) 등 주요 기업들이 업무 효율성과 고객 서비스 향상에 AI를 활용하고 있습니다.
금융 등 규제가 엄격한 분야에서도 보안 기준에 맞춰 안전하게 AI를 이용할 수 있는 환경이 마련되어 있어요.

안전하고 책임 있는 AI 생태계 구축

이번 협약을 통해 양측은 AI 안전성, 보안, 모델 평가 분야에서 긴밀히 협력하기로 했어요.
싱가포르의 AI 안전 및 보안 관련 기관들과 기술 교류를 진행하며, 소상공인의 책임 있는 AI 도입과 공공 부문의 역량 강화를 돕기로 했습니다.
앤스로픽은 싱가포르 현지에 전담 팀을 두고 안전하고 신뢰할 수 있는 AI 기술을 제공할 계획이에요.

이용 방법 / 활용 방안

이번 소식은 기술 개발자가 아니더라도 우리에게 중요한 힌트를 준답니다. 싱가포르의 사례를 보면 정부와 대기업뿐만 아니라 다양한 규모의 기업들이 보안과 신뢰를 최우선으로 두고 AI를 업무에 똑똑하게 녹여내고 있어요.

Pay-per-inference for AI agents: How BlockRun and Incarna use Amazon Bedrock AgentCore payments

Fri, 09 Oct 2026 03:33:29 +0900

AI 에이전트가 스스로 일하다가 필요한 서비스를 직접 결제할 수 있다면 믿으시겠어요? 🤖 오늘은 AI가 스스로 소액 결제를 안전하게 처리할 수 있게 해주는 최신 기술 소식을 전해드릴게요!

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1. AI 에이전트의 소액 결제 고민 해결

AI 에이전트가 작업을 수행하려면 모델 추론이나 웹 콘텐츠 접근 등 다양한 서비스를 이용해야 해요. 이때 발생하는 비용은 건당 1센트도 안 되는 아주 적은 금액인 경우가 많죠. 하지만 기존 신용카드 시스템은 이런 초소액 결제에 맞지 않고, 에이전트가 스스로 돈을 쓰게 하려면 결제 프로토콜 구축부터 지출 제한까지 복잡한 문제를 해결해야 했어요. ‘아마존 베드락 에이전트코어 페이먼츠(Amazon Bedrock AgentCore payments)‘는 바로 이 번거로움을 덜어주는 관리형 서비스랍니다.

2026 Usage Policy update

Fri, 09 Oct 2026 02:00:00 +0900

안녕하세요 여러분! AI 기술이 날이 갈수록 똑똑해지면서, 한 번쯤 “이러다 영화처럼 위험한 일에 쓰이면 어쩌지?” 하고 걱정해 보신 적 있으신가요? 🤖

인공지능(AI) 기업 앤트로픽(Anthropic)이 AI를 더 안전하고 바르게 쓰기 위한 ‘2026 이용 정책(Usage Policy)’ 개정안을 발표했어요. 이번에 어떤 내용들이 바뀌었는지, 일상 속에서 우리가 주목해야 할 점은 무엇인지 알기 쉽게 정리해 드릴게요!

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1. 가짜 뉴스 및 기만 활동 금지 조항 신설

그동안 선거, 사생활, 사기 등 여러 곳에 흩어져 있던 규칙들을 하나로 묶었어요.
정치적이든 상업적이든 가짜 계정을 만들거나 여론을 조작하는 행위, 그리고 가짜 뉴스를 퍼뜨리는 도구를 만드는 것을 엄격하게 금지해요.

2. 선거 방해 금지와 무기 개발 제한 구체화

선거 과정에서 유권자를 속이거나 투표를 방해하는 행위를 막기 위해 관련 조항을 더 날카롭게 다듬었어요. 단, 비영리단체의 언어 번역이나 공익 목적의 캠페인 등은 정상적으로 이용할 수 있답니다.
무기 개발 금지 원칙도 더 명확해져서, 무기를 직접 만드는 것뿐만 아니라 무기가 작동하는 데 필요한 소프트웨어나 자율주행 드론 등의 제어 부품 개발에도 AI를 쓸 수 없어요.

3. 감시 활동 제한 및 고위험 분야 가이드라인

동의 없는 사람을 추적하거나 법 집행 과정에서 누구를 수사하고 체포할지 AI가 결정하도록 하는 행위가 금지되었어요.
건강, 금융, 법적 권리 등 사람의 삶에 큰 영향을 미치는 중요한 분야에서는 반드시 전문가인 ‘사람(Human in the loop)‘이 최종 검토를 해야 한다는 규칙을 더 알기 쉽게 풀어썼습니다.

4. AI를 향한 지나친 학대 행위 방지 및 지원 지역 규정 명확화

목적 없이 AI 모델에게 지속적이고 잔인한 학대나 괴롭힘을 가하는 행동이 금지돼요. 실제로 클로드(Claude)가 너무 심한 괴롭힘을 당하면 대화를 스스로 끝낼 수 있는 기능과도 맞닿아 있답니다.
서비스 지원 지역 규정도 더 정확해져서, 서비스가 지원되지 않는 지역에 본사가 있거나 대주주가 있는 기업 등은 클로드를 이용할 수 없어요.

이용 방법 / 활용 방안

이번 정책 업데이트는 개발자뿐만 아니라 AI를 사용하는 우리 모두에게 중요한 이정표가 돼요.

러시아, 이틀 연속 키이우 교량 공격…인프라 타격 확대

Sun, 04 Oct 2026 18:58:03 +0900

안녕하세요 여러분! 요즘 뉴스 보면서 마음이 무거워지는 소식들이 참 많죠? 😔 특히 멀리 우크라이나에서 들려오는 안타까운 소식에 걱정하시는 분들 많으실 거예요. 오늘 전해드릴 내용은 최근 현지에서 계속되고 있는 교량과 주요 시설 공격에 대한 소식이랍니다. 함께 자세히 살펴볼까요?

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키이우 교량과 주요 인프라 연이은 공격

러시아군이 이틀 연속으로 우크라이나 수도 키이우의 피브니치니 교량(북부 교량)을 드론으로 공격했어요.
이번 공격으로 수미의 제약 창고와 드니프로의 통신 시설 등 우크라이나 여러 도시의 인프라 타격이 확대되었고, 안타깝게도 1명이 사망하고 6명이 부상을 입었답니다.
키이우 시장과 구조대가 긴급히 출동해 대응에 나섰으며, 하루 전에도 같은 교량과 인근 물류 센터가 공격을 받은 바 있어요.

사방으로 이어지는 교전과 피해 상황

러시아 국방부는 초르노모르스크의 물류 센터, 오데사의 데이터 센터, 흑해의 건화물 운반선 등을 공격했다고 밝혔어요.
이번 공격은 프리드리히 메르츠 독일 총리의 키이우 방문 시점에 맞물려 이루어졌으며, 젤렌스키 대통령은 국제 사회의 적극적인 대응과 러시아의 책임을 촉구했습니다.
양측의 공방도 치열해서, 러시아는 자국 지역과 크림반도 등에서 우크라이나 드론 559대를 요격했다고 발표했고, 우크라이나는 러시아가 발사한 드론과 미사일 135기 중 다수를 격추했다고 전했어요.

이용 방법 / 활용 방안

국제 정세 변화 주시하기: 이번 소식은 한 국가의 인프라와 물류 시설이 공격받을 때 글로벌 공급망이나 국제 관계에 어떤 파장이 미치는지 보여주는 사례예요. 세계 경제와 안보 뉴스를 접할 때 참고할 수 있는 배경지식으로 눈여겨보면 좋답니다.
신뢰할 수 있는 뉴스 확인 습관: 국제 뉴스는 다양한 매체에서 보도가 나오기 때문에, 감정적인 반응보다는 객관적인 사실 위주로 뉴스를 찾아보는 균형 잡힌 시각을 길러보세요.

결론적으로 오늘은 우크라이나 전역에서 이어지고 있는 인프라 타격 소식을 전해드렸어요. 하루빨리 평화로운 소식이 들려오기를 바라봅니다. 🌍

El Salvador receives $138 million from IMF after Bitcoin waivers granted

Sun, 04 Oct 2026 18:39:51 +0900

안녕하세요! 요즘 암호화폐나 경제 뉴스 보면 신기한 소식들이 참 많죠? 혹시 엘살바도르가 국제통화기금(IMF)으로부터 1억 3,800만 달러 규모의 자금을 지원받았다는 소식 들으셨나요?

비트코인을 적극적으로 도입했던 엘살바도르와 대표적인 전통 금융 기관인 IMF의 만남이라니, 왠지 조금 의외라는 생각이 드실 수도 있을 것 같아요. 이번에 어떤 일이 있었는지 알기 쉽게 정리해 드릴게요!

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1. IMF의 자금 지원 승인

국제통화기금(IMF)이 엘살바도르에 약 1억 3,800만 달러 규모의 자금을 즉시 지원하기로 승인했어요.
이번 지원은 엘살바도르가 맺은 총 14억 달러 규모의 금융 프로그램 중 일부를 진행하는 과정에서 이루어졌답니다.

2. 비트코인 관련 목표 미달과 예외 승인

엘살바도르는 당초 약속했던 비트코인 모으기 등의 일부 성과 기준을 달성하지 못했어요.
하지만 IMF는 엘살바도르가 강력한 시정 조치와 새로운 약속을 보여준 것을 바탕으로 예외(웨이버)를 적용해 주기로 결정했어요.

3. 정부의 비트코인 참여 축소와 투명성 강화

앞으로 엘살바도르는 비트코인 관련 활동에 정부가 개입하는 비중을 줄여나갈 계획이에요.
가상자산 규제와 거버넌스를 강화하고, 공공 부문의 가상자산 보유 현황에 대한 투명성도 더 높이기로 했답니다.
문서화된 기부금 외에는 앞으로 추가로 비트코인을 더 사들일 계획은 없다고 해요.

4. 정부 자금 사용 논란 해명과 ‘치보(Chivo)’ 지갑 민영화

IMF는 엘살바도르가 추가로 비트코인을 모을 때 정부 예산을 쓰지 않았다는 점을 확인했어요. 늘어난 보유량은 전부 민간 기부 덕분이었다고 하네요.
또한, 정부가 운영하던 ‘치보’ 비트코인 지갑의 지분 대부분과 운영권은 민간 운영자에게 넘겨졌어요. 정부는 소수 지분과 보관 책임만 남겨둔 상태랍니다.

이용 방법 / 활용 방안

이번 소식을 통해 우리가 주목해 볼 만한 점은 국가와 국제 금융 기관이 어떻게 타협점을 찾아가는가 하는 점이에요. 새로운 기술을 도입한 국가가 기존의 전통적인 경제 시스템 속에서 규칙을 조율하고, 투명성을 높여가는 과정을 보여주는 좋은 사례죠. 앞으로 정책이나 경제 뉴스를 보실 때, 정부와 국제 기구가 서로 어떻게 입장을 맞추는지 살펴보면 경제 흐름을 읽는 시야가 훨씬 넓어질 거예요.

AI 에이전트가 온라인 여행 시장을 재편한다…승자와 패자는?

Sun, 04 Oct 2026 18:21:24 +0900

요즘 AI가 못 하는 게 없다는 이야기, 정말 자주 들으시죠? ✈️ 그런데 우리가 자주 쓰는 호텔 예약 사이트나 여행 앱들도 AI 때문에 큰 변화를 앞두고 있다고 해요.

갑자기 이런 소식 들리면 복잡하게 느껴지시죠? 걱정 마세요! 오늘 그 내용을 아주 쉽고 재미있게 정리해 드릴게요.

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1. AI 에이전트의 등장, 기존 여행사의 위기 🤖

여행 검색부터 가격 비교, 예약까지 알아서 해주는 AI 에이전트가 나타났어요.
부킹홀딩스나 익스피디아 같은 대형 온라인 여행사(OTA)들이 에어비앤비보다 더 큰 장기적 위험에 노출되어 있다고 분석돼요.
당장은 AI를 통해 예약이 들어오면 고객 유치 비용을 아끼는 효과가 있지만, 장기적으로는 기존 여행사들에게 세 가지 큰 위험(중개 기능 약화, 수수료율 압박, 가격 경쟁 심화)을 가져올 수 있어요.

2. 왜 대형 여행사들이 위협받을까요?

AI 에이전트는 호텔과 공급업체를 직접 검색할 수 있어서, 여러 숙박 상품을 모아두던 기존 여행사의 경쟁 우위가 줄어들 수 있어요.
높은 수수료를 주는 상품으로 고객을 유도해 매출을 올리던 방식이, 고객 선호도를 우선시하는 AI 때문에 타격을 입을 수 있죠.
실제 2026년 미국 검색 결과, 대형 여행사들이 최저가를 제시한 경우는 15%에 불과한 반면, 소규모 여행사는 77%에 달해 AI 환경에서 더 유리할 수 있어요.

3. 에어비앤비는 왜 비교적 안전할까요?

에어비앤비는 전체 숙소 900만 개 중 약 70%가 독점 매물이라, AI가 다른 곳에서 똑같은 숙소를 찾기 어려워요.
전체 웹 트래픽의 45%가 직접 유입되기 때문에 광고비 의존도가 낮고, 게스트의 90%가 호스트와 메시지를 주고받으며 플랫폼 내에 머물러요.
결국 AI 에이전트가 어떤 수익 모델(이용자 유료 방식 vs 광고 기반 모델)을 택하느냐에 따라 기존 여행 유통 구조에 미치는 영향이 달라질 거예요.

이용 방법 / 활용 방안

스마트한 여행 준비하기: 앞으로 AI가 추천해 주는 여행 서비스를 이용할 때, 단순히 유명 사이트만 믿기보다는 AI를 통해 더 숨겨진 최저가를 찾아보는 똑똑한 소비자가 되어 보세요.
플랫폼의 독점력 주목하기: 여행 서비스를 고를 때, 그곳에서만 예약할 수 있는 독점 상품이나 차별화된 매물이 있는지 살펴보는 것도 좋은 팁이랍니다.

여러분은 AI가 예약을 대신 해주는 세상이 오면 어떻게 이용하고 싶으신가요?