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[Why Now] 교권 추락, 넷플릭스 '참교육'이 지금 관심받는 이유

날짜: 5월 10, 2026

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[MadTech 101] 미국 식품 수출 체크리스트: 아마존 등록보다 먼저 봐야 할 FDA·라벨·FBA

날짜: 5월 10, 2026

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

날짜: 5월 09, 2026

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[Trend & Event] 한국도로공사 도성회 논란, 언론은 무엇을 문제로 봤나

날짜: 5월 08, 2026

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[AI Frontier] 6. AI 에이전트 아키텍처: 모델, 도구, 메모리, 워크플로의 관계- AI 에이전트 돋보기

날짜: 5월 07, 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 ...

[AI Frontier] 3. AI 에이전트 활용 사례: 리서치, 보고서, 고객 응대는 어디까지 맡길 수 있나

[AI Frontier] AI 에이전트 활용 사례의 핵심은 “무엇을 자동화할 수 있나”가 아니라 “어디까지 맡기고 어디서 사람이 잡아야 하나”다. 리서치, 보고서, 고객 응대, 영업 지원은 좋은 출발점이지만 업무마다 권한과 승인 기준은 다르게 설계해야 한다. Image generated by OpenAI AI 에이전트는 모든 업무를 대신하는 만능 자동화 도구가 아니다. 반복 단계가 분명하고, 필요한 데이터와 도구가 정해져 있으며, 사람이 결과를 검토할 수 있는 업무에서 먼저 효과를 낸다. 그래서 첫 도입 질문은 “어떤 에이전트를 살 것인가”가 아니다. 우리 조직에서 리서치, 보고서, 고객 응대, 영업 지원, 내부 지식 검색 중 어디가 가장 반복적이고 검토 가능한가를 먼저 봐야 한다. USE CASE RADAR 1 리서치 자료 수집과 요약 2 보고서 초안과 근거 정리 3 고객 응대 분류와 답변 후보 4 영업 지원 리드 정리와 제안 5 지식 검색 사내 문서 탐색 SYSTEM SUMMARY AI 에이전트는 반복 업무, 다단계 프로세스, 외부 도구 호출, 상태 유지가 필요한 곳에 적합하다. 하지만 결제, 계약 변경, 대량 발송, 권한 수정처럼 되돌리기 어려운 행동은 사람 승인과 실행 로그를 붙여야 한다. ...

[AI Frontier] 2. AI 에이전트와 생성형 AI 차이: 답변하는 AI와 실행하는 AI- AI 에이전트 돋보기

[AI Frontier] 생성형 AI는 답을 만들고, AI 에이전트는 그 답을 업무 흐름 안에서 실행한다. 차이는 모델의 똑똑함보다 목표, 도구, 메모리, 승인 규칙이 붙는 순간 생긴다. Image generated by OpenAI 생성형 AI와 AI 에이전트는 같은 말이 아니다. 생성형 AI가 문장, 이미지, 코드, 요약처럼 결과물을 만들어내는 기술이라면, AI 에이전트는 그 생성 능력을 업무 단계 안에 넣어 목표를 처리하는 구조에 가깝다. 실무자가 봐야 할 질문은 단순하다. 이 업무가 “좋은 답변”으로 끝나는 일인가, 아니면 여러 시스템을 오가며 “끝까지 처리”해야 하는 일인가. 이 구분이 흐려지면 도구 선택도, 예산 판단도, 보안 설계도 흔들린다. DIFFERENCE SNAPSHOT 생성형 AI 콘텐츠를 만든다 텍스트, 이미지, 코드, 요약, 번역처럼 사람이 바로 검토할 수 있는 결과물을 생성한다. AI 에이전트 업무를 진행한다 목표를 이해하고, 단계를 나누고, 도구를 호출하고, 결과를 확인하며 다음 행동을 정한다. 둘의 관계 모델과 시스템의 차이 많은 에이전트는 생성형 AI 모델을 엔진으로 쓰지만, 모델 하나만으로 에이전트가 되지는 않는다. SYSTEM SUMMARY 생성형 AI는 생성 능력이다. AI 에이전트는 그 능력에 목표, 도구, 상태, 워크플로, 통제 장치를 붙인 실행 구조다. 그래서 에이전트 도입은 모델 선택보다 업무 경계 설계에서 시작된다. ...

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