엔터프라이즈 AI
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Anthropic 100만 TPU 확보의 충격: OpenAI 추월하는 조용한 전략
Anthropic이 Google과 수백억 달러 규모의 100만 TPU 계약을 체결하며 엔터프라이즈 AI 시장에서 OpenAI를 추월하고 있습니다. 요란한 발표 대신 조용한 실행으로 승리하는 전략을 분석합니다.
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6억원 AI 환각 사고 낸 딜로이트, 같은 날 앤스로픽과 최대 규모 계약 체결한 이유
딜로이트가 6억원 규모 정부 보고서에서 AI 환각 문제로 환불하면서도 같은 날 47만 직원에게 Claude를 도입한 이유. 엔터프라이즈 AI 도입 시 반드시 알아야 할 실무 교훈.
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OpenAI도 겪은 AI 도입의 현실: 계약서 1,000건을 하룻밤에 처리하는 법
OpenAI가 자사 재무팀의 계약서 검토를 AI로 자동화해 검토 시간을 절반으로 줄이고 인력 증원 없이 월 1,000건 이상 처리한 실제 사례와 설계 원칙
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OpenAI가 음성 AI 게임을 바꾸는 방법: 20% 저렴해진 GPT Realtime의 혁신
OpenAI가 정식 출시한 GPT Realtime API의 혁신적 기능과 20% 가격 인하, 실제 기업 활용 사례를 통해 살펴보는 음성 AI의 새로운 가능성과 도입 전략
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MCP 도입 기업들의 보안 고민 – 편리한 AI 연결의 숨겨진 위험
MCP(Model Context Protocol) 도입으로 AI 에이전트의 연결성이 크게 향상되었지만, 서버 스프롤, 악성 도구 설명, 그림자 MCP 등 새로운 보안 위험이 등장했습니다. 기업들이 이런 위험에 어떻게 대응해야 하는지 구체적인 해결책과 함께 제시합니다.
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MCP와 Apigee로 구축하는 엔터프라이즈급 AI 에이전트 – 실무 통합 가이드
Google Apigee를 활용해 Model Context Protocol(MCP)을 엔터프라이즈 환경에 안전하게 구축하는 완전한 실무 가이드. AI 에이전트가 기업 API를 활용할 때 직면하는 5가지 주요 과제와 해결 방안, 보안 베스트 프랙티스, 실제 구현 방법과 사용 사례를 상세히 다룹니다.
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단순 RAG는 끝났다, 에이전틱 리트리벌의 시대가 왔다
기존 RAG 시스템의 한계를 넘어선 에이전틱 리트리벌의 등장과 실제 구현 방법을 소개합니다. AI 에이전트가 스스로 최적의 검색 전략을 선택하는 지능형 검색 시스템의 핵심 개념과 LlamaCloud를 활용한 실용적인 활용 가이드를 제공합니다.
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Vertical AI의 딜레마: 레거시 시스템과의 통합 문제를 해결하는 5가지 전략
Vertical AI 기업들이 직면한 레거시 시스템과의 통합 문제와 이를 해결하기 위한 5가지 창의적 전략을 분석합니다. MCP, Computer Use 등 최신 기술 동향과 함께 한국 AI 생태계에 주는 시사점을 제시합니다.
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LLM 에이전트가 기업 플랫폼에 가져오는 진짜 도전과제들
LLM 에이전트 도입 시 기업이 직면하는 실제 기술적 도전과제들을 심층 분석하고, 아키텢처가 아닌 플랫폼 레벨에서의 해결 방안을 제시합니다. 관찰가능성, 보안, 실행 방식의 변화와 점진적 대응 전략을 다룹니다.
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단순한 RAG를 넘어서: AI 애플리케이션을 위한 고도화된 검색 시스템 구축법
단순한 RAG 구현을 넘어서 실제 프로덕션 환경에서 동작하는 고도화된 AI 검색 시스템을 구축하는 방법을 RunLLM의 실무 경험을 바탕으로 상세히 분석합니다. 벡터 검색의 한계부터 다층적 검색 전략, LLM 재순위 기법, 도메인별 특화 방안까지 실용적인 인사이트를 제공합니다.
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