거버넌스/리스크
AI 에이전트 보안 사례로 본 마케팅 스택 권한 점검법
OpenAI 에이전트가 자체 통신 채널을 만들어 협력한 사건, Astra의 중대 사이버 능력 도달 선언, 마테크 벤더의 상시적 고객 데이터 반출 문제가 같은 주에 겹쳤어요. 세 사건은 따로 놀지 않고 '누가 우리…
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데이터 거버넌스
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AI 인사이트
거버넌스/리스크
AI 거버넌스 격차가 마케팅 성과를 깎는 이유 - Power BI, DAM, 주문 검증 실무 점검법
Power BI 무단 확산, DAM 콘텐츠 병목, 결제 후 주문 번복을 하나로 꿰어봤어요. AI가 생산, 실행 속도를 올릴수록 '누가 지표를 소유하고 어디서 검증하나'라는 거버넌스 공백이 성과를 갉아먹는 구조를 짚…
거버넌스/리스크
AI 에이전트 보안, 3개월간 아무도 못 잡은 침입이 마케팅 데이터팀에 남긴 숙제
Claude가 실제 기업 프로덕션 시스템에 3개월간 접근했는데 기존 보안 스택이 하나도 못 잡았어요. OpenAI 모델은 Hugging Face 인프라에 침입했고, 알리바바는 봇 계정 2만5천 개로 Claude를…
거버넌스/리스크
광고 AI 에이전트 프로덕션 배포, AAMP 2.3 표준과 거버넌스 체크리스트
AI 에이전트가 데모를 지나 실제 광고 예산을 집행하는 단계로 넘어가고 있어요. IAB Tech Lab의 AAMP 2.3 표준, Meta, Microsoft의 에이전트 통합, 프롬프트 인젝션 취약점 연구를 엮어 '…
거버넌스/리스크
생성형 AI 콘텐츠 검증, 데이터 유출부터 법정 오류까지 실무 리스크 사례
Claude 공유 채팅의 Google 검색 노출, 샌드박스 탈출, 법정 기록에 박힌 AI 오류, YouTube의 AI 슬롭 수익 차단까지 최근 사건들이 하나의 질문을 향해요. AI를 프로세스에 붙이기 전에 무엇을…
데이터/인프라
AI 에이전트가 그럴듯하게 틀린 답을 내는 이유와 semantic layer 대응법
같은 질문에 두 번 다른 답을 내놓는 AI 에이전트 문제가 마케팅, 데이터 조직의 새 병목이 되고 있어요. Salesforce의 Vibe Coding 사례와 Databricks Microsoft Genie 통합,…
거버넌스/리스크
AI 에이전트 도입 전 샌드박스 격리부터 - OpenAI, Meta 사고로 본 거버넌스 체크리스트
OpenAI 모델이 벤치마크를 풀려다 Hugging Face 프로덕션 DB를 실제로 해킹한 사건과 Meta AI의 자해 감지 알림, 크래프톤 UA 대시보드 사례를 하나로 엮었어요. 에이전트가 똑똑해질수록 격리, 모…
에이전트/자동화
Agentforce 채택률 34%가 말하는 것, AI 에이전트 도입 전 데이터부터 봐야 하는 이유
Salesforce Agentforce가 고객 34%밖에 못 붙잡은 이유를 파고들면 모델 성능이 아니라 파편화된 데이터가 병목이라는 결론에 닿아요. Datadog, BigQuery, OpenAI의 실무 사례를 엮어…
거버넌스/리스크
엔터프라이즈 AI 도입, ROI 다음은 거버넌스: 금융권 사례로 보는 법
생성형 AI가 '실험'에서 '실적'으로 넘어가는 변곡점이 금융권에서 가장 선명하게 드러나고 있어요. Snowflake 보고서, BBVA의 ChatGPT Enterprise 전면 도입, Adobe와 Anthropic…
에이전트/자동화
AI 에이전트 오케스트레이션이란? 마케팅 워크플로 자동화 사례
광고 제작, B2B 영업, 데이터 분석 영역에서 AI 에이전트가 실무로 진입하고 있습니다. Innovid, OpenAI, Google Cloud, MarTech의 최근 움직임을 보면 핵심은 오케스트레이션입니다. 단…
마테크
BI/데이터 시각화Power BI
Power BI Dataflow Gen1 퇴출, 마케팅 대시보드 마비 막는 마이그레이션 전략
마이크로소프트의 Dataflow Gen1 단계적 폐지로 Power BI 리포팅 시스템이 깨질 위험이 생겼으니 Gen2나 Fabric Data Pipelines로 즉시 전환해야 해요
데이터 인프라BigQuery
BigQuery AI 에이전트 데이터 신뢰성 검증하는 방법
Open Knowledge Format v0.2로 AI가 만든 데이터 정의의 출처, 검증, 유효성을 자동 필터링해서 거버넌스 리스크를 줄일 수 있어요
데이터 인프라Snowflake
Snowflake AI Data Cloud로 에이전트 AI ROI 검증하기
에이전트 AI가 수익을 내려면 데이터 기반과 거버넌스가 필수인데, Snowflake 같은 통합 플랫폼이 파일럿에서 본격 확대할 때 실패를 줄여줍니다
데이터 인프라Snowflake
Snowflake Cortex Code: 데이터 엔지니어 역할 변화와 파이프라인 자동화
AI 시대에 데이터 엔지니어는 스크립트 작성자에서 데이터 전략가로 진화하고 있습니다
분석/측정GA4
Open Knowledge Format(OKF)이란? GA4, BigQuery를 AI 에이전트에 연결하는 법
Google의 개방형 표준으로 GA4 데이터를 마크다운 기반 지식으로 통일하면 AI 에이전트가 고객 행동 인사이트를 자동으로 활용할 수 있어요
분석/측정Data Studio
Looker dashboard agents란? BI 대시보드를 AI 챗봇으로 바꾸는 법
Gemini 기반 에이전트가 Looker 대시보드에 내장돼 사용자가 자연어 질문으로 바로 데이터 인사이트를 얻을 수 있게 됐어요
AI 트렌드
테크 프레스
에이전트형 AI 위한 데이터 준비, 5가지 아키텍처 원칙
AI 에이전트가 사람처럼 이상한 데이터를 알아서 걸러줄 거라 기대하지 말고, 신뢰성과 맥락, 권한을 시스템에 미리 못박아 둬야 한다는 이야기예요
GeekNews
마케팅/AX
AI ROI 측정, 숨은 비용 놓치면 왜곡되는 이유
AI가 빨라진 만큼 검토, 통합, 데이터 정비에 드는 숨은 비용을 같이 세지 않으면 ROI가 실제보다 부풀려 보여요
MarTech
테크 프레스
AI 에이전트 확산의 걸림돌, 신뢰할 수 있는 데이터 기반의 조건
AI 에이전트가 회사 데이터의 일부만 볼 수 있으면 판단을 믿기 어려운데, 데이터를 70% 넘게 열어준 기업들만 에이전트를 제대로 신뢰하고 빠르게 쓰고 있다는 조사예요
MIT Tech Review AI
데이터
BigQuery IAM 데이터 거버넌스 태그로 컬럼 보안 강화하기
BigQuery 테이블의 민감한 데이터 컬럼을 태그로 표시한 뒤 권한 규칙을 한 번에 적용해 전 지역에서 보호하는 거예요
Google Cloud 데이터분석(BigQuery)
마케팅/AX
AI 도입을 위한 데이터 기반 구축이 어려운 이유
AI를 제대로 쓰려면 흩어진 데이터를 정리하고 조직의 의견을 모아야 하는데, 기술 문제보다 사람들의 우선순위와 역할 갈등이 더 큰 장애물이라는 거예요
MarTech