생성형 AI | 뉴스, 하우투, 기획, 리뷰 및 동영상
데이터와 머신러닝 알고리즘에서 얻는 인사이트는 매우 유용하지만, 한 번 저지른 실수는 되돌릴 수 없다. 최근 발생한 AI 관련 대형 사고는 계획대로 작동하지 않을 경우 얼마나 큰 피해를
보고서에 따르면 모든 조직이 평균 6.6개의 고위험 생성형 AI 애플리케이션을 사용하고 있는 것으로 나타났다.
깃허브는 에이전트 도입이 팀의 데브옵스 역량을 한층 끌어올릴 수 있다고 설명했다. 에이전트는 버그 수정부터 디펜던시 업그레이드까지 다양한 개발 업무를 지원하며 생산성을 높인다.
“인간의 대화는 풍부하고 미묘한 차이가 있으며, 말의 내용뿐만 아니라 말투, 억양, 심지어 웃음과 같은 비언어적 발성까지 그 의미가 전달된다. 우리는 대화가 AI와 상호 작용하는 핵심
AI는 과장된 기대가 아니라 실제 비즈니스 목표에 연계될 때 진정한 ROI를 실현한다. 알고리즘이 아니라 결과에서 출발해야 지속적인 가치, 민첩성, 효율성을 확보할 수 있다.
중요한 과제이지만 대부분 기업은 여전히 AI 모니터링 및 리스크 관리 플랫폼을 도입하지 않고 있다. 걸림돌은 무엇일까?
MCP(Model Context Protocol)가 효과적인 에이전틱 AI 구현을 위한 기본 규칙서 역할을 하면서 MCP 서버를 배포하고 연결하는 과정에서 발생하는 보안 문제를 이해하는 것이 중요해졌다.
AI에는 변화하는 규제와 보안 요구에 맞춰 데이터 관리 방식을 실시간으로 조정하는 ‘적응형 데이터 거버넌스’가 필요하다. 정책, 데이터 계보 추적, AI 기반 모니터링의 실시간 자
프라이스워터하우스쿠퍼스(PwC)가 최신 보고서를 통해 생성형 AI가 사람을 대체하는 것이 아니라 생산성을 높이며 일자리를 재정의하고 있다고 분석했다. 특히 소프트웨어 분야에서는 높은
IT 시장분석 및 컨설팅 기관 인터내셔날 데이터 코퍼레이션 코리아(International Data Corporation Korea, 이하 한국IDC)가 최근 발간한 ‘국내 서버 컴핏 보고서‘에서 2024년 국내 서버 시장이
