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[AI Frontier] 스스로 판단하는 AI Jev, 정말 새로운 지능인가? 기능·성능·사용자 평가 분석

날짜: 9월 21, 2026

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[AI Frontier] AI 에이전트도 토큰 비용을 감시하기 시작했다. AI FinOps가 필요한 이유!

날짜: 9월 16, 2026

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[Trend & Event] AI 시대에 아이에게 어떤 직업을 권해야 할까

날짜: 9월 15, 2026

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[MadTech 101] 우리 브랜드의 AI 노출률은 왜 업체마다 다를까?

날짜: 9월 14, 2026

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[AI Frontier] AI를 팔기 위해 다시 사람을 보낸다. 전방배치형 엔지니어(FDE)가 뜨는 이유

날짜: 9월 14, 2026

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작성노트

자료: 공개된 기사·공식 발표·공개 데이터 등을 참고했습니다.
작성: AI 보조 도구로 자료를 수집 및 가공, 사람이 편집·검수하여 게시했습니다.
한계: 게시 이후 정보가 업데이트될 수 있습니다. 오류·정정 요청은 환영합니다.

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AI 에이전트 돋보기-실행하는 AI를 이해하기 위한 12편의 실무 가이드

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[MadTech 101] 에이전틱 커머스, 검색이 사라지는 시대가 아니라 ‘구매 운영체계’가 바뀌는 시대다

[MadTech 101] 에이전틱 커머스의 핵심은 AI가 상품을 추천한다는 데 있지 않습니다. 상품 데이터, 구매 권한, 결제 승인, 책임 기록을 기계가 읽고 실행할 수 있는 구조로 바꾸는 데 있습니다. 검색보다 넓은 구매 운영체계의 변화. Image generated with OpenAI. 에이전틱 커머스(Agentic Commerce)는 인공지능(Artificial Intelligence, AI) 에이전트가 소비자나 기업을 대신해 상품을 조사하고, 조건을 비교하며, 승인된 범위 안에서 구매까지 수행하는 거래 방식입니다. 기존 추천 시스템이 선택지를 보여줬다면, 에이전트는 목표를 해석하고 외부 시스템을 호출해 실제 행동으로 이어갑니다. 2026년에는 이 개념이 발표 자료에만 머물지 않았습니다. Mastercard는 한국에서 인천공항과 서울 도심 사이의 차량 예약을 AI 에이전트가 검색·예약·결제한 인증 거래를 발표했고, 호주와 중남미에서도 영화표, 숙박, 식료품, 서적과 디지털 상품을 포함한 거래 사례를 공개했습니다. 그렇다고 사람이 운영하는 쇼핑몰이 곧 사라진다는 뜻은 아닙니다. 현재 확인된 사례에는 통제된 시험과 초기 상용 거래가 섞여 있습니다. 더 중요한 변화는 소비자가 반드시 특정 사이트를 먼저 방문하지 않아도 상품을 발견하고 구매를 시작할 수 있게 됐다는 점입니다. 확인 범위 현재 공개된 거래 사례는 에이전틱 결제가 기술적으로 작동할 수 있다는 증거입니다. 소비자 거래의 상당 부분이 이미 에이전트로 전환됐다는 증거는 아닙니다. 기업 발표와 시장의 실제 이용 규모는 구분해 봐야 합니다. 에이전틱 커머스란 무엇인가 일반적인 온라인 쇼핑에서는 사람이 검색어를 입력하고, 여러 상세페이...

[Trend & Event] AI 시대에 아이에게 어떤 직업을 권해야 할까

[Trend & Event] AI가 어떤 직업을 없앨지 맞히는 것보다 어려운 문제가 생겼다. 지금 아이들이 취업할 무렵에는 같은 직업의 일 자체가 달라질 수 있다. 부모가 다시 봐야 할 것은 직업명이 아니라 아이가 어떻게 배우고, 판단하고, 숙련을 쌓을 수 있느냐다. 안전한 직업보다 변화를 견디는 능력 자녀의 진로를 이야기할 때 부모가 가장 듣고 싶은 답은 의외로 단순하다. 앞으로도 사라지지 않을 직업 몇 개를 알려달라는 것이다. 의사인지, 개발자인지, 연구자인지, 아니면 아직 이름조차 없는 인공지능(Artificial Intelligence, AI) 관련 직업인지 알고 싶다. 문제는 그 질문에 자신 있게 답하기가 갈수록 어려워지고 있다는 데 있다. AI가 영향을 주는 단위가 직업 전체가 아니라 그 직업을 구성하는 개별 업무로 내려가고 있기 때문이다. 직업 이름은 그대로 남아도 신입사원이 처음 맡던 조사, 문서 작성, 코딩, 분석, 자료 정리 같은 업무는 먼저 바뀔 수 있다. 그래서 2026년 9월 출간된 경제학자 대니얼 서스킨드(Daniel Susskind)의 What Should My Children Do? How to Flourish in the Age of AI 가 던지는 질문은 책 제목보다 조금 더 무겁다. 아이에게 어떤 직업을 권해야 하느냐는 질문 뒤에는 사실 “우리가 알고 있는 진로 지도가 얼마나 오래 유효할까”라는 불안이 숨어 있다. WHAT CHANGED AI가 반복 업무뿐 아니라 분석·코딩·문서 작성처럼 젊은 지식근로자가 경험을 쌓던 업무에도 들어오기 시작했다. 한국 청년고용에서도 AI 노출도가 높은 산업의 취업 감소가 두드러지는 신호가 확인됐다. 따라서 진로 판단의 기준도 ‘어떤 직업이 살아남는가...

[AI Frontier] AI 에이전트도 토큰 비용을 감시하기 시작했다. AI FinOps가 필요한 이유!

[AI Frontier] 9월 15일, Cisco/Splunk와 WitnessAI는 서로 다른 출발점에서 AI 비용관리 기능을 동시에 공개했다. 기업이 묻는 질문도 “토큰이 얼마인가”에서 “어떤 에이전트가 왜 비용을 썼고, 그 결과가 사업가치로 이어졌는가”로 옮겨가고 있다. 토큰 가격보다 중요한 숫자: AI 에이전트의 업무당 비용 AI 모델 가격표만 보면 인공지능 비용은 계속 낮아지는 듯하다. 하지만 기업이 에이전트를 실제 업무에 붙이기 시작하면 계산 방식은 달라진다. 하나의 요청이 여러 차례의 추론, 도구 호출, 검색, 재시도, 하위 에이전트 실행으로 이어질 수 있기 때문이다. 이 때문에 금융운영(Financial Operations, FinOps)의 관리 범위도 클라우드 청구서에서 AI 사용량과 가치로 넓어지고 있다. FinOps Foundation의 2026년 조사에서는 응답 실무자의 98%가 이미 AI 지출을 관리한다고 답했다. 2024년 31%, 2025년 63%에서 빠르게 늘어난 수치다. 최근에는 이 변화가 제품 기능으로 드러났다. 2026년 9월 15일 Cisco/Splunk는 Splunk Agent Observability에 Tokenomics 기능을 추가했고, 같은 날 WitnessAI는 새로운 AI FinOps 기능과 Unified AI ROI Dashboard를 발표했다. 같은 비용 문제를 다루지만 제품이 겨냥하는 지점은 다르다. AGENCYTIMES VIEW 이번 신호를 토큰 대시보드 하나가 더 생긴 일로만 보면 변화의 폭을 놓치기 쉽다. 기업 AI의 비용관리 단위가 모델 → 사용자 → 에이전트 → 워크플로 → 사업 결과 로 확장되고 있다는 점을 봐야 한다. 같은 날, 두 회사가 AI 비용 문제를 제품 기능으로 옮겼다 Cisco가 공개한 Splu...

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