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…
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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…
수요 급증을 예측하고 공급업체 선택과 발주까지 사람 개입 없이 처리하는 자동화 구조를 Databricks와 Amazon Quick으로 만든 사례예요
Snowflake의 Observe가 AI 에이전트용 MCP 서버와 CLI를 새로 내놔서 사람 없이도 운영 데이터를 직접 조회하고 대응하게 됐어요
광고 예산을 실제로 집행하는 부분은 확률적으로 답이 매번 바뀌는 LLM이 아니라 정해진 규칙대로 움직이는 시스템에 맡겨야 안전하다는 이야기예요
마케팅 팀이 소프트웨어 연결할 때 무심코 허락하는 권한이 고객 정보를 벤더에 넘기는 사이드 도어가 되고 있어서, 구글 인증 승인처럼 신중하게 검토해야 한다는 거예요
Salesforce의 AI 에이전트들이 Slack이나 외부 시스템(Google Drive, Docusign 등)의 데이터에 접근할 때 누가 무엇을 할 수 있는지를 정의하는 세 가지 연결 방식이 있는 거예요