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[AI Frontier] 12.AI 에이전트 시대의 조직 구조: 사람의 역할은 어디로 이동하나

날짜: 5월 21, 2026

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[AI Frontier]11. AI 에이전트 보안: 기업이 맡겨도 되는 일과 맡기면 안 되는 일-에이전트 돋보기

날짜: 5월 20, 2026

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[AI Frontier] 10.AI 에이전트 실패를 막는 법: 자동화보다 먼저 정해야 할 운영 기준-에이전트 돋보기

날짜: 5월 19, 2026

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[AI Frontier] 9.멀티 에이전트란 무엇인가: 여러 AI가 함께 일한다는 말의 실제 의미-에이전트 돋보기

날짜: 5월 18, 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...

[AI Frontier] AI 코딩 도구를 쓰는데 개발이 느려지는 팀이 먼저 봐야 할 것

[AI Frontier] AI 코딩 도구는 코드를 더 빨리 쓰게 만든다. 하지만 팀의 개발이 항상 더 빨라지는 것은 아니다. 문제는 입력 속도가 아니라, 리뷰 가능한 품질과 운영 기준이다. Image generated by OpenAI 최근 해외 개발자 커뮤니티에서 흥미로운 논쟁이 다시 올라왔다. AI 코딩 도구를 쓰면 더 빨라져야 하는데, 실제로는 더 천천히 일하게 된다는 이야기다. 겉으로는 모순처럼 보인다. 대규모언어모델(Large Language Model, LLM)은 코드 초안을 빠르게 만들고, 반복 작업을 줄이며, 낯선 라이브러리 설명도 즉시 제공한다. 그런데 실무자가 봐야 할 지점은 코드가 만들어지는 시간이 아니라, 그 코드가 팀의 시스템 안으로 들어오는 과정이다. AI 코딩 생산성의 핵심 질문은 “몇 줄을 얼마나 빨리 만들었는가”가 아니다. “그 변경을 누가 이해하고, 어떻게 검증하며, 실패했을 때 어디서 멈출 수 있는가”에 가깝다. RECENT SIGNAL Nolan Lawson의 글은 AI를 빠른 코드 생성기가 아니라 버그 탐색, 실패 경로 점검, 코드 이해 보강 도구로 쓰자는 관점을 제시했다. Hacker News에서도 이 글은 “AI로 더 빨리 쓰기”보다 “AI로 더 잘 검토하기”라는 쪽으로 토론을 만들었다. AI 코딩 생산성은 왜 직관과 다르게 보일까? AI 코딩 도구의 첫 체감은 분명하다. 빈 파일 앞에서 출발할 때, 반복적인 보일러플레이트를 만들 때, 익숙하지 않은 문법을 확인할 때 속도 차이가 크다. 개인 단위에서는 “이전보다 빨라졌다”는 느낌이 자연스럽다. 하지만 개발 생산성은 개인의 타이핑 속도만으로 결정되지 않는다. 실제 병목은 요구사항 해석, 기존 코드베이스 이해, 변경 범위 조절, 테스트, 리뷰, 배포 안정성에서 생긴다. ...

[Trend & Event] 요즘 왜 다들 Graph를 말할까? 지식 그래프·온톨로지·GraphRAG를 한 번에 이해하기

[Trend & Event] Graph는 하나의 유행어가 아니다. 관계를 표현하는 모델, 의미를 정하는 온톨로지, 실제 지식을 엮는 Knowledge Graph, 저장·탐색 엔진, 그리고 AI 활용 방식이 한 단어 아래 겹쳐 있다. 층을 나눠 보면 용어가 정리되고, 어디에 써야 할지도 훨씬 분명해진다. 요즘 왜 다들 Graph를 말할까 요즘 기술 발표를 보다 보면 Graph라는 단어가 자주 눈에 들어온다. 2026년 9월 Google Cloud는 BigQuery Graph를 정식 출시했고, Amazon Web Services(AWS)는 Amazon Bedrock에서 그래프 기반 검색 증강 생성(Graph-based Retrieval-Augmented Generation, GraphRAG)을 관리형 기능으로 제공하고 있다. Palantir는 6월 Ontology MCP를 정식 공개했고, 보안과 커머스 영역에서는 Security Graph, Commerce Graph 같은 표현도 다시 앞에 나온다. 문제는 용어가 너무 많다는 점이다. 어떤 문서는 Ontology를 말하고, 어떤 문서는 Knowledge Graph를 말하며, 또 다른 문서는 Graph Database나 GraphRAG를 말한다. 심지어 Context Graph, Identity Graph, Commerce Graph처럼 앞에 산업 이름이 붙는 경우도 많다. 겉으로는 모두 Graph처럼 보이지만, 실제로는 역할이 다르다. 이 글은 Graph를 하나의 기술 이름으로 설명하지 않는다. 대신 관계 표현 방식인지, 의미 규칙인지, 실제 지식 구조인지, 저장·질의 엔진인지, AI 활용 방식인지 를 나눠 본다. 그리고 각각이 최근 어떤 영역에서 쓰이고 있는지, 실무자가 어떤 문제를 만났을 때 검토할 만한지까지 연결해 본다. EDITORIAL NOTE ...

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