AI는 빨라졌는데 왜 조직은 그대로일까
업무 현장에 AI가 빠르게 들어오고 있습니다. 생성형 AI를 개인 업무에 활용하는 단계를 넘어 업무별 AI 에이전트를 구축하고, 기업 데이터를 연결하고, 실제 업무의 일부를 AI에 맡기려는 시도도 늘고 있습니다. 그런데 많은 기업이 비슷한 문제에 부딪힙니다. AI가 조직의 역량으로 자리 잡지 못하고 개별 직원의 업무 보조 도구에 머무르는 것입니다. 이제 ‘우리 회사의 어디에 AI를 더 도입할 것인가’를 […]
AI 투자 ROI 측정 및 거버넌스: AX의 가치를 증명하는 방법 | 매경AX클럽
Summary – 회원사 설문에서 69.6%가 AI 성과 판단이 어렵거나 확산이 제한적이라고 답한 반면, AX 과제 선정 1순위 기준은 ROI·재무효과(30.4%)로 나타나 ‘측정’과 ‘의사결정’ 사이의 간극이 확인됐다. – 이창열 메타넷디지털·스켈터랩스 대표는 토큰 소비량을 겨루는 ‘토큰맥싱’ 대신, 사업 가치를 기준으로 삼는 ‘밸류맥싱’을 새로운 경쟁 기준으로 제안했다. – 패널 전문가들은 재사용 가능한 ‘지식 기반’ 투자와 ‘견제와 균형’ 거버넌스를 AI 투자 ROI를 높이는 해법으로 제시했다. 기업의 AI 투자가 확대되면서 경영진의 질문도 […]
딥시크의 새로운 혁신, ‘딥시크 하네스’
2025년 1월 DeepSeek-R1이 공개됐을 때 시장의 반응은 ‘딥시크 쇼크’라는 말로 요약됐습니다. 앞서 V3가 중국 AI 연구소도 높은 수준의 모델을 효율적으로 구축할 수 있음을 보여줬다면, R1은 고도화된 추론 능력 역시 소수 프론티어 기업만의 영역이 아니라는 점을 확인시켰습니다. 이번에는 경쟁의 무대가 모델 바깥으로 이동하고 있습니다. 딥시크가 공개한 딥시크 하네스(DeepSeek Harness)는 모델을 실제로 일하는 에이전트로 전환하는 데 필요한 실행 계층을 […]
그래프 엔지니어링의 등장
그래프 엔지니어링의 등장 루프 엔지니어링(Loop Engineering)이라는 말이 등장한 지 얼마 지나지 않았지만, AI 업계에서는 벌써 ‘그래프 엔지니어링(Graph Engineering)’이라는 새로운 용어가 등장했습니다. AI 개발자들이 각각의 루프를 서로 연결해 더 큰 시스템을 만들기 시작하며, 이 구조를 그래프 엔지니어링이고 부르고 있습니다. 먼저 루프 엔지니어링부터 살펴볼 필요가 있습니다. 루프 엔지니어링은 에이전트에게 매 순간 무엇을 해야 할지 일일이 지시하는 대신, 하나의 목표와 결과를 스스로 점검할 […]
기업 AI를 효율적으로 확장하는 하이브리드 AI
1. 모든 AI를 클라우드에서 실행할 수 없는 이유 기업의 AI 활용이 실제 업무와 현장으로 확산되면서 새로운 문제가 드러나고 있습니다. 모델의 성능은 빠르게 향상됐지만, 그 모델을 어디에서 실행할 것인가는 오히려 복잡해졌습니다. 문서 요약, 공장의 설비 이상 감지, 매장의 영상 분석, 차량의 위험 인식은 모두 AI를 활용하지만 요구 조건이 서로 다릅니다. 수 초의 지연을 허용하는 업무가 있는가 […]
AI 워크플로우 패턴: 기업 AI 도입의 실질적 실행 단위
기업의 AI 도입 논의는 오랫동안 모델, 도구, 플랫폼, 에이전트의 성능을 중심으로 전개되어 왔습니다. 그러나 실제 운영 환경에서 AI가 가치를 만들기 위해서는 기술 자체보다 더 구체적인 단위가 필요합니다. 그 단위가 바로 ‘AI 워크플로우’입니다. AI 워크플로우는 특정 입력값이 들어왔을 때, 이를 원하는 결과물로 전환하기 위해 반복적으로 수행되는 의사결정, 행동, 검토의 흐름을 의미합니다. 단순한 자동화 파이프라인과 다른 점은 […]
AI 비용과 운영 효율을 바꾸는 ‘토큰’의 경제학
왜 지금 ‘토큰’을 경제적 관점에서 바라봐야 하는가 생성형 AI를 운용하는 기업에게 토큰(Token)은 단순한 기술적 단위가 아닙니다. 토큰은 AI 모델이 언어를 처리하기 위해 텍스트를 분절하고 벡터화하는 최소 단위이며, 동시에 시스템의 처리 용량·응답 속도·메모리·비용을 통합적으로 결정하는 기준이 됩니다. 토큰은 비용과 직결됩니다. AI 서비스의 가격이 토큰을 기준으로 책정되기 때문입니다. API 과금, 컨텍스트 제한, 출력 제한, 호출 속도 제한(rate […]
Payroll Governance 시대, 급여관리의 새로운 기준 | Session 2 | 메타넷 테크 웨비나
지난 6월 10일 메타넷 그룹은 메타넷 테크 웨비나 시리즈의 메타페이 편 <Payroll Governance 시대, 급여관리의 새로운 기준>을 공개하고, 최신 페이롤 트렌드와 AI 기반 페이롤 운영 전략에 대한 인사이트를 공유했습니다. Session 2에서는 메타페이가 AI 자동화를 실제 업무에 어떻게 적용하고 있는지, 연말정산 시스템과 통합 인사·급여 인사이트 대시보드 데모를 통해 직접 소개했습니다. LLM·RPA·머신러닝 기반 AI가 각자의 역할에 맞게 작동하는 구조와 함께, 페이롤 데이터가 단순 보관용 […]
Payroll Governance 시대, 급여관리의 새로운 기준 | Session 1 | 메타넷 테크 웨비나
지난 6월 10일 메타넷 그룹은 메타넷 테크 웨비나 시리즈의 메타페이 편 <Payroll Governance 시대, 급여관리의 새로운 기준>을 공개하고, 최신 페이롤 트렌드와 AI 기반 페이롤 운영 전략에 대한 인사이트를 공유했습니다. Session 1에서는 급변하는 노동·노무 환경과 규제 변화 속에서 기업이 직면하고 있는 페이롤 운영의 과제를 짚어보고, AI 시대에 요구되는 차세대 페이롤 아키텍처와 운영 전략을 소개했습니다. Webinar Agenda | Session 1 ▶ 페이롤 […]
AI 에이전트 시대, ‘스킬’이 새로운 조직 경쟁력이 되는 이유
지난 한 해 동안 AI 산업을 이끈 핵심 키워드 중 하나는 단연 ‘에이전트(Agent)’였습니다. 업계의 관심은 주로 에이전트가 웹을 탐색하고, 다양한 도구를 활용하며, 코드를 작성하고, 장시간에 걸친 복합 업무를 자율적으로 수행할 수 있는지에 집중되어 왔습니다. 그러나 최근에는 에이전트보다 더 작은 단위인 ‘스킬(Skill)’이 새로운 관심사로 부상하고 있습니다. 스킬은 에이전트보다 더욱 구체적인 업무 단위이면서도, 일회성으로 사용되는 프롬프트와 달리 […]