에이전트·자동화
Agentic AI 설명과 사용법 — 챗봇·RPA와 차이부터 실무 도입 3단계까지
Agentic AI가 뭔지 찾아보면 온통 추상적인 설명뿐이에요. 이 글은 챗봇·RPA와의 차이를 한 줄로 구분하는 법부터, 마케팅·데이터 실무에서 바로 써볼 수 있는 시나리오 3개와 도입 전 준비물까지 실무자 기준…
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agentic AI
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AI 인사이트
데이터·인프라
Gemini Enterprise 란, 그리고 도입 전 거버넌스부터 짚어야 하는 이유
삼성전자·CJ올리브영 같은 국내 기업이 Gemini Enterprise로 사내 데이터에 에이전트를 붙이기 시작했어요. 도구가 코딩 장벽을 낮추면서 비개발 직군까지 에이전트를 만드는데요, 이럴수록 데이터 권한과 us…
에이전트·자동화
agentic AI 마케팅 사례로 본 CRM 자동화, 어디까지 왔나
HubSpot의 Warmly 인수, 월드컵 소셜 리스닝, 실시간 음성 AI까지 최근 흐름을 하나로 엮어 agentic AI가 마케팅 실무에 실제로 뭘 바꾸는지 짚어요. '신호 감지 자동 실행'이라는 새 구조가 어디…
에이전트·자동화
agentic AI란 무엇이고 AI agent와 뭐가 다른가, 추론 단가가 만든 자율 마케팅 전략
OpenAI와 Broadcom의 추론 칩, GPT 5.6 모델 라인업, Salesforce Agentforce 자율 일정까지 한 흐름으로 묶이는데요. 추론 단가가 구조적으로 떨어지면서 단순 자동화가 자율 에이전트로…
에이전트·자동화
AI 에이전트 신뢰성 검증, 프로덕션 배포 전 무엇을 확인하나
AI 에이전트가 챗봇에서 장시간 위임 작업으로 넘어가면서 '잘 작동하는지'를 검증하는 인프라가 새 병목으로 떠올랐어요. 시뮬레이션 테스트 투자, 추론 메커니즘 연구, 업무 위임 데이터를 한데 엮어 실무에서 에이전트…
거버넌스·리스크
에이전트가 마케팅을 실행하는 시대, 거버넌스 없는 도입이 가장 위험한 이유
Databricks CustomerLake, Salesforce Agentic Advisor처럼 답이 아니라 행동을 실행하는 에이전트형 제품이 쏟아지고 있어요. 그런데 정작 이 흐름을 받쳐야 할 거버넌스를 다 갖춘…
데이터·인프라
클라우드 위로 올라간 마케팅 데이터
고객 데이터 통합부터 광고 최적화까지, 마케팅 인프라의 무게중심이 별도 플랫폼에서 클라우드와 데이터 웨어하우스로 옮겨가고 있어요. Databricks CustomerLake, Warner Bros. Discover…
에이전트·자동화
Agentic AI 마케팅 자동화: 마테크 활성화 격차를 메우는 실무 전략
마케팅 기술 투자는 늘어나는데 실제 성과로 이어지지 못한다는 진단이 잇따르고 있어요. 동시에 광고 캠페인을 스스로 기획·집행하는 Agentic AI 플랫폼이 등장하고, 고객 심리를 AI로 캐내는 방법론까지 나오고…
거버넌스·리스크
Agentic AI 시대의 거버넌스, 자율 에이전트를 도입하기 전에 풀어야 할 보안 숙제
AI 에이전트가 단순 답변을 넘어 백그라운드에서 업무를 직접 처리하는 시대로 접어들고 있습니다. Salesforce, Snowflake, HuggingFace의 최근 발표를 보면, 자율성이 커질수록 데이터 유출과…
데이터·인프라
CDP가 실행 엔진으로 바뀐다: 에이전틱 AI 마케팅 도입 가이드
AI가 데이터를 모으고 대화하는 단계를 지나 스스로 판단하고 실행하는 '에이전틱' 단계로 넘어가고 있습니다. CDP 인수, 거버넌스 데이터 기반, 엔터프라이즈 파트너십 세 흐름을 엮어 실무자가 지금 무엇을 준비해야…
전략·시장
Agentic AI 투자 가이드: 소유권·통제권으로 옥석 가리는 법
Agentic AI가 코딩, 커머스, 데이터 인프라를 동시에 흔들고 있습니다. 자동화가 진행될수록 역설적으로 사람의 전문성과 브랜드의 자산 통제권이 더 중요해지고 있어요. 흩어진 최신 뉴스들을 하나의 질문으로 꿰어…
거버넌스·리스크
에이전틱 AI 마케팅 실패 원인: 모델이 아니라 운영·거버넌스다
소비자는 이미 AI를 실용 도구로 받아들였는데, 정작 브랜드는 엉성한 자동화로 신뢰를 잃고 있습니다. Invoca 조사, Optimizely의 agentic CMS 실패 분석, Preply의 OpenAI 활용 사례…
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…
검색·GEO
AI 검색 시대 마케팅 재설계: GEO·확률적 타겟팅·예산 전략
AI 검색이 클릭을 60% 깎아내리고, 광고는 정밀타겟팅에서 예측기반으로 옮겨가는 한편, CMO의 예산은 고객 확보로 쏠리고 있어요. 여기에 Agentic AI 도구까지 등장하면서 마케팅 운영방식 자체가 재설계되는…
마테크
데이터 인프라Snowflake
Snowflake로 agentic AI 시대 마케팅 자동화 기반 구축하기
Snowflake는 AI 에이전트가 독립적으로 판단·행동하는 시대에 필요한 통합 데이터 플랫폼으로, 고객·상품·거래 데이터를 실시간으로 정리해서 자율 마케팅 에이전트를 작동시키는 기반이 되어요
데이터 인프라BigQuery
BigQuery로 AI 에이전트가 쓸 수 있는 데이터 만들기
흩어진 데이터를 BigQuery에 통합하면 AI 에이전트가 고객 맥락을 실시간으로 파악해 마케팅 의사결정을 자동화할 수 있어요
데이터 인프라BigQuery
BigQuery Conversational Analytics로 SQL 없이 데이터 분석하기
자연어 질문만으로 AI가 SQL을 만들어 데이터를 분석하고 보고서까지 생성해줍니다
데이터 인프라Snowflake
Snowflake Data-Model-Agent로 에이전트 AI 보안 3단계 설계하기
AI 에이전트가 데이터를 다룰 때 데이터·모델·에이전트 3계층에서 보안을 동시에 관리해야 합니다
데이터 인프라Snowflake
Snowflake 금융 AI 활용: ROI 증명과 Agentic 시스템 구축 가이드
금융사 68%가 생성형 AI에서 수익화에 성공했는데, 이제 자동화 에이전트 단계로 넘어가면서 데이터 거버넌스가 경쟁력을 결정하는 중요 요소가 되고 있어요
AI 트렌드
연구소/벤더
Meta AI의 Muse Spark 1.1, 단순 응답 넘어 실행 단계로 진화
AI가 이제 질문에만 답하는 게 아니라 실제로 업무를 계획하고 처리해주는 거예요
Meta AI
테크 프레스
AMD Helios AI 랙 시스템, Nvidia 대항마 등장
AMD가 초대형 AI 학습용 데이터센터 시스템을 내놓으면서 Nvidia의 독점을 깨려고 나섰어요
TechCrunch AI
논문
SPINE: Agentic AI로 로봇 배포 시간 절감, 전문가 없이도 가능
기초 모델로 똑똑해진 로봇도 실제 움직이게 하려면 복잡한 설정이 필요한데, AI 에이전트가 자동으로 그 과정을 디버깅해주는 거예요
arXiv cs.AI
마케팅·AX
Salesforce Agentforce 도입 부진이 드러내는 마케팅 에이전트AI의 현실
기업들이 AI 에이전트를 쓰려고 해도 데이터가 엉망이라서 실제로 활용하기 어려운 거예요
MarTech
마케팅·AX
Gemini 엔터프라이즈로 한국 기업 AI 혁신 돕는 구글, 마케팅·클라우드 행사 통합
구글이 삼성·CJ올리브영 같은 한국 기업들을 위해 자체 AI 모델 Gemini를 회사 전체가 안전하게 쓸 수 있는 기업용 버전으로 제공하고 있는 거예요
국내 AI마케팅(GNews)
논문
Prompt-to-Paper: 생명정보학 논문 자동생성 AI 에이전트 시스템
AI가 실제 데이터를 실행하고 논문의 주장을 검증된 문헌으로 뒷받침해서 게재 가능한 수준의 학술논문을 자동으로 작성하는 거예요
arXiv cs.AI
마케팅·AX
AWS, 워너브러더스 디스커버리와 Agentic AI 광고 플랫폼 파트너십
Amazon Web Services(AWS)와 워너브러더스 디스커버리가 손잡고 자동으로 광고 캠페인을 최적화하는 AI 시스템을 만들고 있어요
AI 광고·마케팅(GNews)
데이터
비정형 데이터, Agentic AI 성공의 병목—TechTarget
AI가 자동으로 일을 처리하려면 문서·이미지·영상 같은 비정형 데이터를 잘 다뤄야 하는데, 지금 이 부분이 가장 큰 문제라는 거예요
비정형 빅데이터(GNews)
데이터
Cadent·Google Cloud, 광고 AI 통합 인텔리전스로 '스마트한 사일로' 극복
광고업계가 AI 도구를 너무 많이 쓰다 보니 오히려 시스템이 복잡해졌는데, 이를 하나로 연결해서 일하는 곳에서 바로 쓸 수 있게 만드는 거예요
AdExchanger(미디어·광고데이터)
데이터
AI 오케스트레이션으로 멀티채널 광고 복잡성 해결하기
여러 광고 채널과 시스템을 AI가 자동으로 조율해서 에이전시가 데이터 정리·보고 같은 반복 작업에 쓰는 시간을 줄이고 전략에 집중하게 해주는 거예요
AdExchanger(미디어·광고데이터)
테크 프레스
OpenClaw iOS·Android 앱 출시, 모바일에서 AI 에이전트 실행 가능
휴대폰에서 바로 AI 에이전트를 돌릴 수 있게 되었어요
TechCrunch AI
연구소/벤더
GPT-5.6 Sol, Terra, Luna 프리뷰 시작, 사이버보안·생물학 성능 대폭 강화
OpenAI가 3가지 성능 단계의 새 모델을 내놓는데, 특히 사이버보안과 생물학 분야에서 훨씬 똑똑해지고 가격도 더 저렴해졌어요
OpenAI
연구소/벤더
Codex 에이전트AI, 업무 단위를 장시간 위임 작업으로 변화
AI가 예전처럼 한 번의 질문 답변으로 끝나는 게 아니라 여러 시간 동안 혼자 일을 진행하고 스스로 문제를 풀어가는 방식으로 바뀌고 있어요
OpenAI
논문
Agentic AI 시스템 구축 완벽 가이드: LLM부터 멀티에이전트 배포까지
자율형 AI 에이전트를 만들기 위해 언어 모델부터 여러 AI의 협력, 실제 배포까지 필요한 모든 기술을 다룬 실무자용 종합 참고서예요
arXiv cs.AI
연구소/벤더
Gemini 3.5 Flash 컴퓨터 사용 기능 통합, 에이전트 작업 성능 향상
구글의 AI 모델 Gemini 3.5 Flash가 컴퓨터를 직접 제어하고 화면을 읽는 능력을 기본 탑재해서 자동화 작업을 더 잘할 수 있게 된 거예요
Google DeepMind
논문
RIFT-Bench로 Agentic AI 시스템의 보안 취약점을 동적으로 테스트하는 방법
여러 종류의 AI 에이전트 시스템이 안전한지 자동으로 공격해서 확인하는 도구예요
arXiv cs.AI
테크 프레스
Claude Code 루프 AI, 에이전트가 에이전트에 지시하는 새로운 단계
이제는 AI가 스스로에게 계속 일을 시키는 '루프' 방식으로 작동해서, 손으로 한 번 설정하면 백그라운드에서 끝없이 개선 작업을 반복하는 거예요
TechCrunch AI
마케팅·AX
Warner Bros. Discovery, AWS와 agentic AI 광고 플랫폼 출시
거대 미디어 기업이 AWS와 손잡고 스스로 판단해서 광고를 최적화하는 AI 시스템을 만들기 시작했어요
AI 광고·마케팅(GNews)
논문
Agentic AI 시스템 실행 중 거버넌스를 위한 Deontic Policies
LLM 기반 AI 에이전트가 도구를 실행하거나 데이터를 다룰 때 회사 규칙을 자동으로 지키도록 제어하는 기술이에요
arXiv cs.AI
마케팅·AX
BlueConic Blueshift 인수, CDP가 데이터 수집에서 실행 중심으로 전환
고객 정보를 모으기만 하던 CDP가 이제 AI가 직접 마케팅 결정을 내리고 실행하는 단계로 넘어가고 있어요
MarTech
연구소/벤더
에이전틱 코딩으로 개발자 전문성이 오래 유지되는 이유
AI 에이전트가 코딩을 자동화해도 경험 많은 개발자의 가치가 높아지는 현상이 나타난다는 거예요
Anthropic
마케팅·AX
Databricks CustomerLake 출시, 에이전트 기반 CDP로 마케팅 판도 변화
Databricks가 AI 에이전트로 고객 데이터를 분석하고 마케팅을 자동 실행하는 새로운 고객정보관리 시스템을 출시했어요
MarTech
마케팅·AX
매드업, KAIST AI대학원 콜로키움에서 AI 마케팅 에이전트 연구 공개
마케팅 회사 매드업이 대학에서 광고 캠페인을 자동으로 기획·실행하는 AI 프로그램 연구를 발표했어요
국내 AI마케팅(GNews)
데이터
Agentic AI, 비정형 데이터 활용의 중요성과 과제
Agentic AI는 비정형 데이터가 필수인데, 많은 기업이 이를 제대로 활용하지 못하고 있어요
비정형 빅데이터(GNews)