AX 추진 전략과 로드맵 — 진단부터 전사 확산까지 단계별 가이드
AX 전략의 출발점은 기술 선택이 아니라 비즈니스 목표와 AI 유스케이스의 매핑입니다.
생성형 AI와 판별형 AI — 원리 차이와 선택 기준
두 계열의 차이는 한 문장으로 요약됩니다.
AI 에이전트와 챗봇의 차이 — 5가지 기준 비교
챗봇(Chatbot)은 입력된 질문에 대해 미리 준비된 방식으로 답변을 돌려주는 대화형 소프트웨어입니다.
LLM이란 무엇인가 — 원리부터 기업 도입 판단까지
LLM(Large Language Model, 대규모 언어 모델)은 방대한 텍스트 데이터로 사전 학습되어 언어를 이해하고 생성하는 딥러닝 모델입니다.
AX(AI 전환)란 무엇인가 — 정의부터 DX와의 차이, 추진 4단계까지
AX는 AI를 조직의 업무 프로세스·의사결정·사업 모델에 구조적으로 통합해 기업의 일하는 방식 자체를 바꾸는 전환을 뜻합니다.
AI LLM 가속 엔진 vLLM — GPU 병목과 도입 비용 줄이기
순정 추론 코드를 그대로 프로덕션에 올리면 GPU 메모리가 빨리 차 OOM이 나고 사용률 그래프에 골짜기가 생깁니다(백서 §1장). 같은 카드로 받는 동시 요청 수가 줄고 대기 시간이 늘어납니다.
Flowise 기초 — 핵심 14개 노드로 AI 에이전트 구축하기
LLM 애플리케이션을 만들 때 우리는 흔히 LangChain·LangGraph·CrewAI 같은 코드 프레임워크부터 떠올립니다.
한글·워드 문서를 마크다운으로 — AI 에이전트 활용 기반 구축하는 법
백서는 적용 강도를 4계층으로 정리합니다(백서 §1.2.1).
Flowise로 시작하는 엔터프라이즈 AI 에이전트 자동화
대규모 조직이 AI 기반 자동화 시스템을 도입할 때 가장 먼저 마주하는 현실은 PoC(개념 검증) 이후 실제 서비스로의 확산이 쉽지 않다는 점입니다.
AI Observability 도입 실무 전략 — 자동화 효율과 데이터 주권
최근 IT 인프라 환경은 복잡성과 규모가 급격히 증가함에 따라 기존의 단순 모니터링 방식만으로는 장애 탐지와 문제 해결, 서비스 연속성 확보에 한계가 명확하게 드러나고 있습니다.
