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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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[MadTech 101]인플루언서 광고 운영 체크리스트: 파트너십 광고부터 콘텐츠 2차 활용까지

날짜: 5월 19, 2026

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

날짜: 5월 19, 2026

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[Weekly Highlight] 지난주 실무자가 봐야 할 6가지 변화: 광고·검색·커머스·규제·반도체

날짜: 5월 18, 2026

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[MadTech 101] 크리에이터 광고는 왜 판매 채널이 되었나: 유튜브 쇼핑 제휴 프로그램으로 읽기

날짜: 5월 18, 2026

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자료: 공개된 기사·공식 발표·공개 데이터 등을 참고했습니다.
작성: AI 보조 도구로 자료를 수집 및 가공, 사람이 편집·검수하여 게시했습니다.
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[MadTech 101] 에이전틱 커머스, 검색이 사라지는 시대가 아니라 ‘구매 운영체계’가 바뀌는 시대다

[MadTech 101] 사람이 상품을 고르는 화면은 남을 수 있다. 다만 그 뒤에서 누가 조건을 해석하고, 서비스를 호출하고, 결제를 실행하느냐가 달라진다. Image generated by OpenAI DALL·E 에이전트는 쇼핑을 돕는 것이 아니라 구매를 대신 수행한다 에이전틱 커머스를 추천 엔진의 다음 버전으로만 보면 핵심을 놓치기 쉽다. 이 변화의 중심에는 구매 실행권의 위임이 있다. 사용자가 목표와 예산, 선호와 허용 범위를 정하면 에이전트가 조사와 비교, 선택과 결제에 이르는 여러 단계를 대신 수행하는 구조다. 그래서 앞으로 커머스의 핵심 단위는 페이지뷰가 아니라 목표, 제약, 권한, 실행 기록으로 옮겨갈 가능성이 크다. 전자상거래의 본질을 제1원칙으로 다시 보면, 그것은 상품을 “보여주는 일”보다 조건 안에서 최적의 거래를 성사시키는 일에 가깝다. 사람이 직접 하던 그 과정을 에이전트가 넘겨받기 시작하면, 무엇을 최적화해야 하는지도 함께 바뀐다. SOA로 보면 쇼핑은 방문이 아니라 서비스 호출이다 서비스 지향 아키텍처 관점에서 보면 에이전틱 커머스는 더 선명해진다. 에이전트는 사이트를 둘러보는 것이 아니라 상품 조회, 가격 확인, 재고 검증, 결제 승인, 반품 요청 같은 기능을 호출한다. 중요한 것은 예쁜 첫 화면보다, 외부 호출에 견딜 수 있는 기능 분리와 서비스 계약이다. 비교 항목 기존 전자상거래 에이전틱 커머스 주체 사람이 직접 탐색·비교·결제 에이전트가 목표·제약을 받아 실행 핵심 자산 UX, 상세페이지, 전환 흐름 ...

[Trend & Event] 에너지 쇼크 FAQ, 유가 급등, 전기요금 인상, 탄소 규제 시대 생존법

[Trend & Event] 에너지 쇼크의 핵심은 가격 급등 자체보다 비용 변동성이 산업 운영과 투자 판단을 동시에 흔든다는 점이다. 유가·전기요금·탄소 비용이 함께 오르는 국면에서는 절약보다 구조 재설계가 먼저 과제가 된다. Image generated by Google Vertex AI (Imagen 3) 이번 에너지 쇼크는 가격 뉴스가 아니라 비용 체계의 재편이다 유가 급등, 전기요금 인상, 탄소 규제 강화가 동시에 거론되는 이유는 각각의 이슈가 따로 움직이지 않기 때문입니다. 원유 가격이 오르면 물류와 원재료 비용이 흔들리고, 전기요금이 오르면 제조·유통·서비스 운영비가 눌리며, 탄소 비용이 강화되면 같은 에너지를 쓰더라도 업종별 부담이 다시 갈라집니다. 그래서 지금의 에너지 쇼크는 단순한 생활비 뉴스가 아니라 기업의 비용 구조와 가격 전가 능력을 다시 묻는 사건에 가깝습니다. 특히 정유·화학·철강·물류처럼 에너지 사용 비중이 큰 산업은 물론이고, 데이터센터·리테일·플랫폼처럼 겉으로는 덜 에너지 집약적으로 보이는 영역도 운영비 압박에서 자유롭지 않습니다. 한국 기사들이 보여주듯 정유업계는 유가와 가격 통제 사이에서 시장 왜곡을 우려하고 있고, 유럽 쪽에서는 탄소 가격 상승과 무상할당 축소가 기업의 실제 부담으로 더 직접 연결되기 시작했습니다. [1] [2] 문제는 에너지 가격이 아니라 변동성을 감당하는 능력에서 갈린다 기업 입장에서 더 무서운 것은 비싼 에너지 자체보다, 예측이 어려운 에너지입니다. 유가가 높아도 일정하면 가격 정책과 재고 전략으로 버틸 수 있지만, 변동성이 커지면 조달과 생산, 판매 가격, 투자 회수 계산이 모두 동시에 흔들립니다. 이때 가장 먼저 갈리는 것은 에너지 효율이 아니라 조직의 해석 능력입니다. 어디서 비용이 새는지, 어떤 설비가 가격 충격에 취약한지, 탄소 비용이 손익계산서 어디에 반영되는지를 실시간에 가깝게 볼 수 있는 기...

[AI & Future Bookshelf] Data Science for Business, AI 시대에도 데이터 과학적 사고가 먼저인 이유

[AI & Future Bookshelf] 데이터 과학은 모델을 잘 고르는 기술에서 시작하지 않는다. 좋은 비즈니스 질문을 만들고, 데이터를 의사결정의 언어로 바꾸는 사고방식에서 시작한다. Book cover image from the official book site 『Data Science for Business』는 데이터 과학을 기술 목록으로 설명하지 않는다. 포스터 프로보스트와 톰 포셋은 이 책에서 데이터 마이닝, 예측 모델링, 평가 지표, 비즈니스 의사결정을 하나의 흐름으로 묶는다. 핵심은 “어떤 알고리즘이 더 좋은가”가 아니라 “이 문제를 데이터로 풀 수 있는 형태로 바꿀 수 있는가”다. 이 책이 지금 다시 읽힐 만한 이유는 AI 때문이다. 생성형 AI와 AI 에이전트가 보고서, 분석, 요약, 분류 업무에 들어오면서 많은 조직이 도구 도입에는 익숙해졌다. 하지만 도구가 늘어날수록 더 분명해지는 문제가 있다. 질문이 흐리면 분석도 흐리고, 데이터의 의미가 정리되지 않으면 AI의 답도 그럴듯한 문장에 머문다. READING GUIDE 이 책은 데이터 과학 입문서로 읽어도 좋지만, 실무자에게는 “데이터 프로젝트를 어떻게 설계할 것인가”를 묻는 책으로 읽는 편이 더 유용하다. 우리 조직의 문제는 예측 문제인가, 분류 문제인가, 우선순위 결정 문제인가? 현재 보유한 데이터로 실제 의사결정을 바꿀 수 있는가? 모델의 정확도보다 먼저 합의해야 할 비즈니스 기준은 무엇인가? 『Data Science for Business』는 어떤 책인가 『Data Science for Business』의 부제는 “What You Need t...

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