자율 AI 도입을 준비하는 CEO가 지금 갖춰야 할 세 가지 기반 역량은 무엇인가
기업이 자율 AI를 본격적으로 쓰려면 무엇부터 갖춰야 할까. AI가 읽을 수 있는 데이터, 특정 공급자와 분리된 운영 런타임, 전환을 이미 겪어 본 리더라는 세 축을 짚은 인터뷰 클립의 요지를 정리했다.
핵심 내용 읽기 →
AI TOPIC
AI 전략 최신 뉴스와 핵심 해설
AI 전략 관련 핵심 뉴스와 활용 인사이트 19편을 최신순으로 모았습니다.
자율 AI 시대 기업 준비법: 거버넌스는 문서가 아니라 아키텍처, 쏘트웍스 AI 책임자 인터뷰
에이전트가 운영 데이터베이스를 지운 사고는 AI의 폭주가 아니라 통제 장치의 부재였다. 쏘트웍스 데이터·AI 총괄이 짚은 자율 AI 도입 조건과 거버넌스 설계, 경영진이 나중에 후회할 선택을 정리했다.
핵심 내용 읽기 →
기업 AI 전략 정리: 자체 구축 대신 범용 SaaS부터, AI는 거품인가 — 삼성SDS 컨설팅 강연
삼성SDS 컨설팅팀이 첼로스퀘어 콘퍼런스 2026에서 발표한 AI 총론. 닷컴 버블과 비교해 지금의 AI 투자가 거품이 아닌 이유를 짚고, 일반 기업은 자체 AI 환경을 구축하는 대신 범용 클라우드 서비스부터 빠르게 써보라고 제언한다.
핵심 내용 읽기 →
프론티어 LLM 접근 제한 시대의 대비법: 오픈웨이트 모델과 벤더 종속 탈피
최신 AI 모델이 나와도 누구는 바로 쓰고 누구는 몇 주를 기다린다. 접근권 격차가 생산성 격차로 이어지는 흐름과, 오픈웨이트 모델 활용·벤더 분산 전략을 정리했다.
핵심 내용 읽기 →
기업 AI 도입 전략: 파일럿 남발 대신 고임팩트 활용 사례 하나를 끝까지 실행하는 방법
AI 파일럿은 늘어나는데 성과는 보이지 않는다. 20년 넘게 경영 컨설팅과 디지털 전환을 이끌어온 전문가가 임팩트가 큰 활용 사례를 고르는 기준과 실행 단계에서 조직이 넘어지는 지점을 짚었다.
핵심 내용 읽기 →
젯브레인스 AI 개발 도구 예측법: 위임 5단계(L1~L5) 프레임워크와 에이전트 코딩의 다음 단계
젯브레인스 리서치팀이 만든 AIDE 프레임워크는 AI 개발 도구를 사람이 일을 얼마나 위임하는지로 설명한다. 지금 코딩 에이전트는 다섯 단계 중 3단계에 머물러 있다는 진단과, 그다음으로 시장을 밀어 올릴 힘이 무엇인지 정리했다.
핵심 내용 읽기 →
AI를 언제 쓰지 말아야 하나 — 사람·규칙·머신러닝·생성형 AI 선택 기준
모든 문제에 AI를 붙이는 것은 정답이 아니다. IBM이 사람·규칙 기반 코드·머신러닝·생성형 AI 네 가지 선택지를 정확도·비용·복잡도·위험 관점에서 비교하며, 문제에 맞는 지능을 고르는 실전 기준을 제시한다.
핵심 내용 읽기 →
AI 네이티브 조직·제품의 진짜 의미: 마케팅 용어를 넘어선 기준
유행어가 된 ‘AI 네이티브’를 두 개발자가 토론합니다. AI 없이는 돌아가지 않는 구조, 새로운 틀 짜기, 위임과 옵저버빌리티라는 기준을 정리했습니다.
핵심 내용 읽기 →
AI 팀 구성 가이드: 내재화 vs 아웃소싱 10기준과 핵심 역할
AI 과제를 실행할 팀을 어떻게 마련할까. 내부 팀 구축과 아웃소싱을 가르는 10가지 판단 기준, 데이터과학자·데이터엔지니어·MLOps 등 AI 팀의 핵심·선택·지원 역할을 정리했다.
핵심 내용 읽기 →
AI PoC(개념검증) 방법: 10가지 계획 요소와 양산 전 5대 질문
AI 아이디어의 불확실성을 큰 투자 전에 줄이는 개념검증(PoC). 왜 필요한지, 계획에 담아야 할 10가지 요소, 그리고 PoC 이후 양산을 결정할 5가지 핵심 질문을 정리했다.
핵심 내용 읽기 →
AI 프로젝트 선정 방법: ISP 발상법과 AI 아이디어 평가 4대 기준
성공하는 AI 과제를 어떻게 찾고 고를까. 발상·공유·평가·선택의 ISP 방법론, AI 아이디어 캔버스, 그리고 데이터·사업임팩트·실현가능성·수용성 4대 평가 기준을 정리했다.
핵심 내용 읽기 →
AI 팀 내재화 vs 외주(Outsourcing) — 자체 팀과 아웃소싱을 가르는 판단 기준
AI 역량을 자체 팀으로 키울지 외주로 맡길지는 쉬운 결정이 아니다. 각 방식의 장단점과, 초기 개념검증·핵심 역량 여부를 중심으로 판단 기준을 정리한다.
핵심 내용 읽기 →
값싼 AI 모델이 비싼 모델을 따라잡는 지금, 진짜 가치는 실행이 아니라 상상력으로 이동한다
AI가 실행을 값싸게 만들면서 결과물이 서로 비슷해지고 있다. 나테 B 존스는 해시모토의 40달러 실험을 근거로, 진짜 경쟁력이 실행이 아니라 '무엇을 물을지 상상하는 힘'으로 옮겨갔다고 설명한다.
핵심 내용 읽기 →
생성형 AI 비즈니스 전략, MIT 웨스터먼 교수의 4가지 AI 분류와 도입 원칙
MIT 슬론의 조지 웨스터먼 교수가 경영자 눈높이로 생성형 AI 전략을 정리한다. AI의 4가지 유형과 알맞은 기법 선택, 기술이 아닌 조직 전환이 진짜 문제인 이유, 거버넌스와 인재·문화 준비까지 실무 질문으로 풀어낸다.
핵심 내용 읽기 →
SLM vs LLM vs 프런티어 모델 비교: '클수록 좋다' 통념과 2026 AI 모델 선택 전략
AI 모델은 클수록 좋을까? SLM 5종과 LLM 3종을 같은 과제로 겨룬 연구에서 성능 차이는 단 2%에 그쳤다. SLM·LLM·프런티어 모델의 차이와 비용·지연·복잡도로 올바른 모델을 고르는 방법을 정리했다.
핵심 내용 읽기 →
사티아 나델라 스탠퍼드 강연 — 프런티어 생태계, 힐 클라이밍, 양자·실리콘 전략
마이크로소프트 CEO 사티아 나델라가 스탠퍼드 CS153에서 밝힌 비전. 모든 기업이 자사 IP로 프런티어에 오르는 생태계, 라이선스 모델과 힐 클라이밍, Scout 에이전트, 맞춤 실리콘과 양자까지 정리했다.
핵심 내용 읽기 →
GLM 5.2 오픈소스 AI 모델이 클로드보다 싼데 기업 전환이 어려운 이유
GLM 5.2는 평범한 업무에선 클로드보다 낫고 98% 저렴하지만 기업 전환은 더디다. 모델이 아니라 '하니스'라는 마지막 1마일이 핵심이라는 분석.
핵심 내용 읽기 →
애플 WWDC 2026 분석: 시리·제미나이·프라이빗 클라우드로 본 AI 주도권 전쟁
애플 WWDC 2026의 핵심은 시리가 똑똑해졌느냐가 아니다. 네이트 B 존스는 AI를 클라우드에서 빌리는 것에서 내가 산 컴퓨터 안의 기능으로 바꾸려는 애플의 전략을 분석한다.
핵심 내용 읽기 →
오픈AI·앤트로픽 IPO 분석: 토큰이 아니라 '하네스'가 1조 달러 가치를 가르는 이유
오픈AI와 앤트로픽의 IPO에서 진짜 질문은 기업가치가 아니다. 네이트 B 존스는 지능을 싸게 공급하면서 그 위의 '하네스(작업 계층)'를 누가 소유하느냐가 승부처라고 분석한다.
핵심 내용 읽기 →