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현장에서 동작하는 AX
AI 에이전트 구축 사례와 개발·운영 과정에서 얻은 경험을 공유합니다.
AI 도입
4편
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월말 결산 과제 정확도, 회계사 평균 37%, AI 100%: 이 결과를 읽을 때 확인할 것
공인회계사 평균 37%, AI 100%라는 실험 결과가 국내에도 알려졌습니다. 연구진이 스스로 밝힌 한계를 따라 이 실험이 어떤 능력을 평가했고 무엇을 빠뜨렸는지 살펴보고, 하이퍼이지가 고객 실증에서 현업이 만든 정답지로 성과를 확인하는 이유를 정리합니다.
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공공 AI 사업, 요구사항에 AI 기능을 넣기 전에 확인할 것
공공 클라우드 전환 사업에 쓰일 계획 없는 AI 기능이 요구사항에 들어가는 일이 있습니다. 같은 주에 반복 업무부터 에이전트로 바꾼 한국지식재산연구원 사례와 나란히 놓고, 하이퍼이지가 공공 과제에서 기능 목록보다 먼저 확인하는 업무, 데이터, 운영 주체를 정리합니다.
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GPT-6.1 솔 가격 인하가 기업에 묻는 것: 더 저렴한 모델로 바꿀 수 있을까?
OpenAI가 아스트라급 성능을 5분의 1 가격에 제공해 준다는 GPT-6.1 솔을 내놓으면서 모델 가격 경쟁이 빨라졌습니다. 가격이 내려가도 기업이 그 혜택을 받으려면 모델을 바꿀 수 있어야 합니다. 기업이 모델을 바꾸기 어려운 경우와 지금 점검해 볼 것을 정리합니다.
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망분리 AI 도입: GPU와 클라우드 없이 기관 안에서 시작하는 방법
망분리 기관은 외부 AI 서비스도, 클라우드도, GPU 서버 예산도 없는 상태에서 AI 도입을 요구받습니다. 한국신용정보원의 PC용 로컬 AI와 미 국방부 GenAI.mil 사례를 따라가며, 폐쇄망 AI를 업무용 PC, 내부망 서버, 전용 인프라 단계로 나눠 단계마다 준비할 것을 정리합니다.
AI 도입을 검토하고 계신가요?
현재 업무와 데이터 환경을 살펴보고, 적용 가능한 범위와 구축 방향을 제안해 드립니다.