AX 추진 전략과 로드맵 — 진단부터 전사 확산까지 단계별 가이드
AX 전략의 출발점은 기술 선택이 아니라 비즈니스 목표와 AI 유스케이스의 매핑입니다.
RAG란 무엇인가 — 파이프라인 해부와 도입 체크리스트
RAG는 외부 지식 저장소에서 질문과 관련된 문서를 검색해, 그 내용을 근거로 LLM이 답변을 생성(generation)하게 하는 기법입니다.
생성형 AI와 판별형 AI — 원리 차이와 선택 기준
두 계열의 차이는 한 문장으로 요약됩니다.
AX vs DX — 디지털 전환과 AI 전환, 무엇이 다른가
DX는 종이·수작업·단절된 시스템으로 돌아가던 업무를 디지털 프로세스와 데이터 기반으로 바꾸는 전환입니다.
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 에이전트란 무엇인가 — 정의, 구조, 기업 도입 기준
AI 에이전트(AI Agent)는 대규모 언어 모델(LLM, Large Language Model)을 두뇌로 삼아, 주어진 목표를 달성하기 위해 스스로 계획을 세우고(Planning) 외부 도구를 호출해(Tool Use) 여러 단계를 실행하는 소프트웨어 시스템입니다.
한글·워드 문서를 마크다운으로 — AI 에이전트 활용 기반 구축하는 법
백서는 적용 강도를 4계층으로 정리합니다(백서 §1.2.1).
