AI에이전트3 데이터브릭스(Databricks) Mosaic AI에 관하여, 데이터 레이크하우스로 기업 전용 고품질 AI 에이전트 구축하기 AI의 연료는 데이터다: 데이터 브릭스 Mosaic AI가 그리는 미래2026년의 생성형 AI 시장은 단순히 "어떤 모델이 더 똑똑한가"를 넘어 "누가 더 깨끗하고 정확한 데이터를 AI에게 먹이는가"의 싸움으로 변모했습니다. 데이터 브릭스(Databricks)는 자사의 강력한 레이크하우스 아키텍처 위에 Mosaic AI를 통합하며, 기업이 보유한 방대한 비정형 데이터를 AI가 즉각 이해할 수 있는 지식으로 전환하는 독보적인 환경을 제공합니다. 특히 데이터의 생성부터 AI 답변의 평가까지 전 과정을 하나의 플랫폼에서 관리함으로써, 기업은 AI의 고질적인 문제인 할루시네이션(환각)을 획기적으로 줄이고 답변의 신뢰성을 보장받을 수 있습니다. 개인적인 의견으로는 많은 기업이 AI 모델 자체에만 집착하다가 정작 .. 2026. 3. 25. 세일즈포스 에이전트포스(Agentforce)에 대해 알아보자. AI가 스스로 영업하고 고객을 응대하는 법 영업의 미래를 바꾸다: 세일즈포스 에이전트포스(Agentforce)의 부상지난 수십 년간 세일즈포스가 기업의 데이터를 기록하고 관리하는 데 집중했다면, 2026년 공개된 에이전트포스(Agentforce)는 그 데이터를 바탕으로 스스로 행동하는 '디지털 동료'의 시대를 열었습니다. 에이전트포스는 단순히 미리 설정된 질문에 답하는 수준을 넘어, 고객의 구매 이력과 선호도를 분석하여 최적의 오퍼를 제안하고 복잡한 서비스 요청을 직접 해결하는 자율성을 가집니다. 결과적으로 기업은 24시간 쉬지 않고 고객과 소통하며 수익을 창출하는 자율형 비즈니스 엔진을 보유하게 되는 셈입니다. 현업에서 CRM 시스템을 오래 다뤄본 제 개인적인 의견으로는, 그동안의 자동화는 '똑똑한 척하는 기계'에 가까웠다고 보여집니다. 생각해.. 2026. 3. 24. 국가대표AI가 제안하는 AI 에이전트 도입 전략 소개. 단순 챗봇을 넘어 업무 자동화의 핵심이 되는 법 단순한 대화를 넘어 실행의 시대로: 왜 지금 AI 에이전트인가지난 몇 년간 우리가 경험한 생성형 AI가 단순히 질문에 답하는 '똑똑한 백과사전'이었다면, 2026년 국가대표AI가 주목하는 지점은 스스로 계획을 세우고 도구를 사용해 과업을 완수하는 AI 에이전트(AI Agents)입니다. AI 에이전트는 사용자의 막연한 명령을 구체적인 실행 계획으로 분해하고, 필요한 소프트웨어나 API를 호출하여 최종 결과물을 만들어내는 자율성을 가집니다. 결과적으로 기업은 단순 반복 업무를 넘어 복잡한 의사결정이 포함된 워크플로우 전체를 자동화할 수 있는 변곡점에 서 있습니다. 실무에서 다양한 자동화 툴을 다뤄본 제 개인적인 의견으로는, 이제 'AI에게 무엇을 물어볼까'보다 'AI에게 어떤 권한을 줄 것인가'가 더 중요.. 2026. 3. 17. 이전 1 다음
