Insights on AI & business.

AI를 얼마나 자주 쓰는지만으로는 성과를 알 수 없습니다. 업무가 얼마나 나아졌는지, 아낀 시간을 어디에 썼는지, 다음에도 꺼내 쓸 자산이 무엇인지 살펴봅니다.

업무에 맞는 AI 에이전트를 만들고, 검증한 결과를 다음 프로젝트에 재사용합니다. NX AGENT의 허브 구조와 두 트랙, 네 라인업, 정의부터 운영까지의 4단계를 소개합니다.

기획자의 언어로 코드가 작성되는 시대. 바이브 코딩이 웹 제작 프로세스를 어떻게 바꾸고 있는지, 그리고 전문가의 역할은 어떻게 진화하는지 살펴봅니다.

단일 LLM의 한계를 극복하는 멀티 에이전트 아키텍처. 기획·개발·검증 에이전트가 유기적으로 협력하는 구조와 실제 도입 시나리오를 살펴봅니다.

검색 증강 생성(RAG)과 파인튜닝은 서로 다른 문제를 해결합니다. 비용·속도·정확도를 기준으로 두 방식을 비교하고 최적 선택 기준을 제시합니다.

같은 모델이라도 프롬프트 설계에 따라 결과가 크게 달라집니다. Chain-of-Thought, Few-shot, Role prompting 등 검증된 기법과 실전 예시로 정리합니다.

수천억 파라미터 대신 수십억 파라미터로 특정 도메인에 최적화된 sLLM. 비용·보안·속도 측면에서 왜 기업들이 이 방향으로 이동하는지 분석합니다.

RPA와 AI 에이전트는 모두 업무를 자동화하지만 근본적으로 다른 방식으로 작동합니다. 각 방식의 강점과 한계, 그리고 두 기술을 결합한 하이퍼오토메이션 전략을 살펴봅니다.

AI 프로젝트는 성과가 모호해 예산 승인이 어렵습니다. 비용 절감·매출 기여·리스크 감소를 체계적으로 측정하고 경영진을 설득하는 ROI 프레임워크를 제시합니다.