Category: Amazon Machine Learning

“자율 AI”의 등장으로 인한 새로운 보안 과제 AI 에이전트는 단순한 대화형 챗봇을 넘어 실제 업무를 수행하는 단계로 진화하고 있습니다. 에이전트들은 API 호출, 코드 실행, 외부 시스템 제어 등 실제 행동(action)을 수행하며, 다수의 전문화된 에이전트가 협업하는 멀티 에이전트 패턴의 경우 에이전트-도구(tool) 연계를 넘어 에이전트 간 협업까지도 가능하게 하고 있습니다. 그러나 에이전트의 자율성이 높아질수록 새로운 보안 위협의 […]

1. 도입 생성형 AI 기술의 발전과 함께 AI 에이전트는 단순한 질의응답을 넘어 실제 업무를 수행하는 핵심 시스템으로 자리잡고 있습니다. 많은 기업들이 AI 에이전트를 활용하여 고객 서비스를 자동화하고, 내부 업무 프로세스를 개선하며, 직원들의 생산성을 높이고 있습니다. 하지만 AI 에이전트가 실제 업무를 수행하려면 외부 시스템과 연결되어야 합니다. 캘린더를 조회하고, 데이터베이스를 검색하며, API를 호출하고, 이메일을 발송하는 등의 작업을 […]

이 블로그는 2025 AI x Industry Week 에서 “Text2SQL로 완성한 IGAWorks 디파이너리의 데이터 분석 에이전트”의 주제로도 발표되었으며, 세션에서 다루지 못했던 세부 내용에 대해서도 추가로 소개합니다. 블로그는 아이지에이웍스가 AI 에이전트 ‘클레어(Claire)’를 개발하여 SQL 지식이 없는 마케터도 복잡한 데이터 분석을 수행할 수 있도록 한 혁신 사례를 총 2부에 걸쳐 소개하고자 합니다. 이를 통해 데이터 분석의 민주화가 어떻게 […]

개요 매경AX는 매일경제신문사의 자회사로, 매경미디어그룹의 디지털 부문을 총괄하는 핵심 조직입니다. 2025년 디지털 전환(DX)을 넘어 ‘AI 전환(AI Transformation, AX)‘을 지향하며 사명을 ‘매경닷컴’에서 ‘매경AX’로 변경했습니다. 매경 AX는 단순한 뉴스 웹사이트를 넘어, AI 기술을 통해 콘텐츠의 가치를 극대화하고 개인 맞춤형 정보를 제공하는 ‘AI 지식 플랫폼’으로 발전 중입니다. 현재 매경AX는 독자가 질문을 입력하면 AI가 매경 콘텐츠를 기반으로 답변, 참고 […]

배경 피처링은 소셜 미디어 크리에이터 및 인플루언서의 콘텐츠 영향력과 오디언스 반응 데이터를 AI로 정밀하게 분석하여, 브랜드의 마케팅 전략에 최적화된 인플루언서와의 협업을 설계할 수 있도록 지원하는 B2B SaaS(Software as a Service) 기반 마케팅 솔루션 기업입니다. 방대한 소셜 미디어 데이터의 분석을 통하여 인플루언서 마케팅을 집행하려는 고객들이 성공적으로 광고를 집행할 수 있도록 인사이트를 제공하는 것을 목표로 합니다. 인플루언서 […]

인공지능이 ‘말하는 존재’에서 ‘행동하는 존재’로 진화하다 인공지능은 오랫동안 언어를 이해하고 생성하는 영역에 머물러 있었습니다. 대규모 언어 모델(LLM, Large Language Model)의 발전은 문맥 이해, 번역, 요약, 대화 등에서 인간 수준의 성과를 보여주었지만, 그 모든 능력은 여전히 “예측(prediction)”의 한계를 벗어나지 못했습니다. 즉, LLM은 데이터를 기반으로 가장 가능성이 높은 단어를 생성할 뿐, 실제 계산이나 검증을 수행하지 못했습니다. 그러나 […]

이 글은 AWS for Industries 블로그에 게시된 글(Maximizing the value of Smart Machines with generative AI and IoT)를 한국어로 번역 및 편집하였습니다. 영어 원문 블로그는 Dimitrios Spiliopoulos(Principal World Wide Specialist Industrial IoT), Gabriel Verreault(World Wide Manufacturing Senior Partner Senior Solutions Architect), Gary Emmerton(Senior Solutions Architect)이 작성하였습니다. 오늘날 경쟁이 치열한 산업 환경에서 건설 기계, 광산 장비, […]

해당 포스트는 SK 바이오팜의 박건태, 고일규님, 이승욱님, 이준님, 전인혁님과 함께 작성했습니다. 신약 개발은 현대 의학에서 가장 복잡하고 위험도가 높은 분야 중 하나입니다. 하나의 신약이 시장에 출시되기까지 평균 10-15년의 시간과 수십억 달러의 비용이 소요되며, 성공률은 10% 내외에 불과합니다. 이러한 높은 실패율의 주요 원인 중 하나는 바로 의사결정 과정에서의 정보 부족과 분석의 한계입니다. 특히 국내 제약·바이오 기업들이 […]

생성형 AI 툴이 다양한 작업의 하나의 필수 도구로 자리잡으면서, 기업들은 AI 어시스턴트 툴 도입을 적극적으로 검토하고 있습니다. Anthropic의 Claude Code는 강력한 AI 어시스턴트이지만, 기본적으로 제공되는 구독 방식의 비용 구조, 보안 및 규제, 사용자 추적 및 관리 등에서 일부 제한이 있거나 지원되지 않는 기능이 필요한 경우 자체 구축하여야 합니다. Amazon Bedrock에서 제공하는 모델 호출 API을 통한 […]

1부에서 살펴본 클레어의 비즈니스 가치와 전체 아키텍처를 바탕으로, 이번 편에서는 각 컴포넌트의 기술적 구현 방식과 최적화 전략을 자세히 공유하고자 합니다. 1부 다시보기 : 아이지에이웍스 AI 에이전트 클레어: Amazon Bedrock 기반 Text-to-SQL/Chart 에이전트로 이룬 데이터 분석 혁신 멀티 에이전트 구현 1부에서 설명한대로, 클레어의 개별 Agent들의 흐름은 다음과 같습니다. Question Agent(질문 분석 및 정제, 분할) → Query […]