메타 뮤즈 원더 공개, AI가 대화를 기억하고 막히면 다른 길을 찾는다는 의미

AI와 일해 본 사람이라면 한 번쯤 이런 경험이 있을 것이다. 어제 분명히 조건을 다 설명해 줬는데 오늘 새 대화창을 열면 처음부터 다시 설명해야 한다. 작업 중간에 오류가 나면 AI가 같은 방법을 세 번 연속으로 시도하다가 멈춰 버린다. 똑똑하긴 한데 일을 맡기기엔 어딘가 불안한 이유가 바로 이 두 가지, 기억이 이어지지 않는다는 것과 막혔을 때 돌파구를 … Read more

제미나이 에이전트 공개, 구글이 기업 업무 전 과정을 자동화하겠다는 이유

이번 발표에서 제일 눈에 띈 건 성능 수치도, 새 모델 이름도 아니었다. 에이전트에게 이메일 주소가 생기고, 캘린더와 드라이브가 생기고, 조직도에 이름이 올라간다는 대목이었다. 팀원이 한 명 늘어나는 것처럼 AI가 들어온다는 이야기다. 이쯤 되면 “AI 도구를 쓴다”는 표현으로는 설명이 안 된다. 구글 클라우드가 최근 행사에서 공개한 제미나이 에이전트는 바로 이 지점을 겨냥하고 있다. 발표 내용이 워낙 … Read more

SAP BTP에서 Joule 에이전트 직접 만들 수 있을까? Joule Studio, MCP, A2A 정리

AI 에이전트 이야기를 하면 개발자들은 보통 LangGraph나 MCP, 오픈소스 프레임워크 이야기부터 꺼낸다. 그런데 정작 기업 현장에서 구매, 재무, 재고, 인사 같은 핵심 데이터가 들어 있는 시스템을 떠올려 보면 상당수가 SAP다. 에이전트가 진짜 일을 하려면 결국 그 데이터와 프로세스 안으로 들어가야 한다는 얘기다. 그래서 요즘 SAP가 Joule이라는 이름으로 내놓는 에이전트 전략을 유심히 볼 필요가 있다. 이 … Read more

Chatgpt 다음은 AI 에이전트? SKT·KT·카카오가 동시에 뛰어든 이유

얼마 전 뉴스를 훑어보다가 이상한 걸 발견했다. SK텔레콤, KT, 카카오가 거의 같은 시기에, 거의 같은 방향의 이야기를 하고 있었다. 세 회사 모두 “질문하면 답해주는 AI”가 아니라 “일을 대신 처리해주는 AI”를 준비하고 있다는 내용이었다. 통신사와 플랫폼 기업이 이렇게 비슷한 타이밍에 같은 카드를 꺼내는 건 흔한 일이 아니다. 우연이라기엔 너무 겹쳤고, 그래서 조금 더 파고들어 봤다. 결론부터 … Read more

AI 엑셀 자동화 직접 해봤다, 업무에 바로 쓰는 방법

AI 엑셀 자동화 직접 해봤다, 업무에 바로 쓰는 방법 매달 말일이 되면 늘 반복되는 일이 있다. 여러 팀에서 넘어온 실적 엑셀 파일을 하나로 합치고, 형식을 맞추고, 피벗 테이블을 새로 만드는 작업이다. 매번 두세 시간은 그냥 여기에 갈아 넣었는데, 이번 달에는 이 반복 작업을 AI에게 얼마나 맡길 수 있는지 제대로 확인해보기로 했다. 결과부터 말하면, 생각보다 많은 … Read more