Thought Leadership
AI 도입, 업무 성과로 연결이 안되는 진짜 이유
AI 도입 전, 반드시 확인해야 할 3가지 기준
매직에꼴·2026년 4월 9일·4분 읽기
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Case Study
우리 업무에도 AI를 적용할 수 있을까? 물류팀 사례로 본 출발점
H사 물류팀의 해상 운임 자동화 AX 프로젝트 중 마주한 어려움을 과제 범위를 재정의하며 돌파구를 찾은 실제 사례입니다.
2026년 4월 9일·3분 읽기
Thought Leadership
왜 우리 회사는 AI를 써도 일이 안 빨라질까?
AI 툴 문제가 아닌, ‘업무 연결 방식’의 문제입니다
2026년 4월 1일·7분 읽기
AI Trend
GraphRAG, AI가 회사 문서를 제대로 이해하게 만드는 방법
기본적인 RAG부터 GraphRAG까지, AI 검색 정확도를 바꾸는 구조적 차이를 쉽게 설명합니다.
2026년 3월 30일·5분 읽기
Case Study
HR 부서의 AX는 어디서부터 시작할까 — 급여 자동화와 사내 지식 챗봇, 두 가지 실전 사례
HR 서비스 기업의 급여 프로세스 5단계 자동화와 제조 대기업의 사내 매뉴얼 RAG 챗봇 사례. HR 부서가 AX를 시작할 수 있는 두 가지 현실적인 출발점을 정리합니다.
2026년 3월 26일·4분 읽기
Thought Leadership
AI 거버넌스, 지금 준비해야 하는 이유
기업 AX가 실패하는 이유는 AI 도입 속도보다 AI 거버넌스 공백에 있습니다. AX 실행력을 높이는 운영 원칙 4가지를 짚어봅니다.
2026년 3월 26일·5분 읽기
Thought Leadership
코드를 짜는 엔지니어는 사라진다 — Harness Engineering이 증명한 것
OpenAI가 수동 코드 0줄로 백만 라인을 구축한 Harness Engineering 실험. AI 코딩 에이전트 시대, 엔지니어 역할 전환과 개발 조직 AX 전략을 정리합니다.
2026년 3월 26일·3분 읽기
Thought Leadership
AI Native 조직, C-level은 무엇부터 준비해야 할까
AI 도입 기업이 늘어도 조직이 잘 바뀌지 않는 이유는 툴이 아닌 운영 방식에 있습니다. AI Native 조직의 기준과 기업 규모별 우선순위, C-level이 첫 90일에 설계해야 할 실행 포인트를 짚어봅니다.
2026년 3월 26일·4분 읽기