단순한 기술 도입을 넘어, AI가 비즈니스 전략의 핵심이 되는 AX의 시대에 오신 것을 환영합니다.
과거의 DX(디지털 전환)가 아날로그 프로세스를 디지털로 바꾸는 과정이었다면, AX는 데이터와 인공지능을 기반으로 고객 경험, 운영 효율성, 그리고 비즈니스 모델 자체를 완전히 재설계하는 혁신 여정입니다.
성공적인 AX 마스터플랜 수립부터 조직 문화의 변화, 그리고 엔터프라이즈 환경에서의 실제 도입 사례까지, 우리 기업을 진정한 AI 중심 조직으로 탈바꿈하기 위한 핵심 인사이트를 이 페이지에서 확인해 보세요.
LLM 작동 원리를 3Blue1Brown 한국어 채널의 8분 영상으로 정리했습니다. 다음 단어 예측과 확률 분포, 사전 훈련과 RLHF, 트랜스포머와 어텐션을 캡처 9장으로 설명하고 AX 도입 판단에 반영할 기준을 덧붙였습니다.
AX 전략의 출발점은 기술 선택이 아니라 비즈니스 목표와 AI 유스케이스의 매핑입니다.
DX는 종이·수작업·단절된 시스템으로 돌아가던 업무를 디지털 프로세스와 데이터 기반으로 바꾸는 전환입니다.
AX는 AI를 조직의 업무 프로세스·의사결정·사업 모델에 구조적으로 통합해 기업의 일하는 방식 자체를 바꾸는 전환을 뜻합니다.
SaaS를 쓸 수 없는 이유: SaaS와 온프레미스의 데이터 경로를 7단계와 3단계로 비교하고, 개보법·국정원·N²SF·EU AI Act의 4중 통제선이 어떻게 SaaS를 동시에 차단하는지 짚습니다.
지난 3 년 동안 국내 대기업과 금융권, 공공기관의 CIO 사무국을 관찰해 보면 지식 협업 도구 스택에 세 가지 균열이 동시에 발생하고 있습니다.
해고와 채용난이 같은 분기에 동시 진행되는 비대칭 구조는 2024년부터 누적된 신호입니다(백서 §1.1.1).
백서는 적용 강도를 4계층으로 정리합니다(백서 §1.2.1).
AI 기술의 발전은 조직의 지식 관리 방식에 근본적인 변화를 요구하고 있습니다.
공공기관, 금융권, 대규모 엔터프라이즈 조직이 Web Application Server(WAS)와 Application Performance Monitoring(APM) 도입을 고민할 때, 단순히 기술 라이선스를 구매하는 수준을 넘어서 운영 복잡성, 비용 구조, 장애 대응력 등 실질적 문제가 점점 더 중요해지고 있습니다.
IT 조직 내에서 다이어그램 도구는 단순한 그리기 툴을 넘어서, 아키텍처 설계, 시스템 문서화, 개발·운영 협업 등 다양한 비즈니스 프로세스의 핵심 역할을 담당합니다.
지식 관리 시스템을 도입하거나 기존 환경을 전환할 때, 조직 내 실무 현장에 미치는 영향은 매우 큽니다.
오늘은 AI 분야의 세계적인 석학 앤드류 응(Andrew Ng) 교수가 스탠포드 대학교 강단 (Stanford CS230(Autumn 2025) “Lecture 9: Career Advice in AI”) 에서 전한 충격적이면서도 통찰력 있는 메시지를 깊이 있게 분석해 보고자 합니다.
AI 운영(운영 자동화·AI 분석·AI 기반 APM)을 시작하고 싶은데, 가장 먼저 막히는 것이 ‘GPU 인프라 비용’이라면 이 프로모션은 꽤 현실적인 기회가 될 수 있습니다.
본 백서는 AI 도입을 둘러싼 현재의 산업 분위기를 정교하게 분석하는 것으로 시작합니다.
기업의 AI 도입과 활용에 대한 새로운 관점을 제시하는 백서「GPU에서 MCP로: 기업의 AI 성숙도에 대한 새로운 지표」를 소개합니다.
무료 AI Discovery Workshop은 AI 도입을 고민하는 기관과 기업을 위해 MSAP.ai에서 제공하는 맞춤형 프로그램입니다.
지금 바로 AI Discovery Workshop에 참여해야 하는 이유 바야흐로 AI의 시대입니다.
대전 MSAP.ai LAB 개소를 기념하여 열린 이번 세미나는 공공 부문에서의 MSA Cloud Native 디지털 전환과 AI 기술 활용 전략을 심도있게 다뤘습니다.
2025년, 디지털플랫폼정부는 공공부문 AI 도입의 대전환기를 맞고 있습니다.
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Created by Danny
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