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AI translation solution presented through a real prompter Executive Summary  This Case Study aims to discuss our in-house developed...

실제 프롬프터를 통해 보여지는 AI 번역 솔루션 요약 (Executive Summary) 본 Case study는 다국어 환경의 기업 워크숍에서 발생하는 소통의 어려움을 해결하기 위해 개발된 자체 AI 기반 실시간 번역 솔루션 에 대해 이야기하려고 합니다. OpenAI API를 기반으로 초기 모델을 구축했으나, 사내 고유 용어 및 임직원 이름 오역 문제를 겪었습니다. 이를 해결하기 위해 자체 개발한 컨텍스트 인식 지식 베이스(Context-Aware Knowledge Base)를 연동 하여 번역 정확도를 획기적으로 개선하고, 낮은 지연 시간(Latency)을 구현하여 원활한 양방향 소통을 가능하게 한 성공 사례를 소개합니다. 도전 과제 (The Challenge) 사내에 여러 언어를 사용하는 임직원들이 함께 참여하는 워크숍이 많아졌습니다. 하지만 언어의 장벽은 아이디어 공유를 저해하고, 일부 참여자의 소외감을 유발하는 등 워크숍의 본질적인 목표 달

Project Overview The retail chatbot project for a smartphone manufacturer was launched to provide product information, respond promptly...

프로젝트 개요 스마트폰 제조사의 제품 정보를 제공하는 리테일 챗봇 프로젝트는, 온라인 환경 에서 고객 문의에 신속하게 대응하고, 제품 상담의 품질을 한 단계 끌어올리기 위해 추진되었습니다. 챗봇은 단순 정보 제공을 넘어, 실제 사용자의 상황과 문의 흐름을 파악하여 제품 추천, 실시간 Q&A, 구매·프로모션 안내 등 다양한 역할을 수행하도록 설계되었습니다. 비즈니스 요구사항 본 프로젝트의 비즈니스 목표는 세 가지로 요약할 수 있습니다. 첫째, 24시간 365일 언제나 고객의 질문에 빠르게 응답할 수 있는 자동화된 상담 환경 구현입니다. 둘째, 브랜드의 공식 어조와 전문성을 바탕으로 하면서도, 고객에게 친근하게 다가갈 수 있는 균형 잡힌 대화 경험 제공이었습니다. 마지막으로, 개인정보 보호 및 경쟁사 언급 차단 등 철저한 보안 정책 준수를 통해 브랜드 리스크를 최소화하는 것이었습니다. 1. Synthetic Test Case 생성 시스템 AI 에이전트

— 말만 하지 마, 이제 움직여. 2025년 6월, AI는 이제 ‘말 잘하는 친구’에서 ‘일 시키면 해내는 동료’ 로 진화하고 있습니다. GPT가 “이야기 좀 잘하는 AI”였다면, 요즘 뜨고 있는 건 “일터에 투입되는 버티컬 AI” , 그리고 “실제로 행동하는 피지컬 AI” 입니다. 과거엔 “AI가 얼마나 똑똑한가?”를 이야기했다면, 지금은 이렇게 물어야 할 때예요. “이 AI, 우리 회사에서 실제로 뭘 해줄 수 있는데?” “단순 자동화 말고, 진짜 효율을 올릴 수 있는가? ” “AI랑 같이 일할 준비, 우리는 돼 있는가? ” 1. AI, 이제 ‘말’만으론 부족합니다 GPT, Claude, Gemini… 이름값 하죠. 그런데 막상 실무에 쓰려고 하면 이렇습니다: “응? 말은 맞는 것 같은데, 정확하진 않네…” “우리 업무 방식이랑 안 맞아서 그냥 사람이 다시 해요” “오히려 시간 더 걸려요…” 그래서 대세가 된 게 버티컬 AI 입니다. 이건 그냥

— Enough Talk. Time to Move. As of June 2025, AI isn’t just a smart assistant anymore — it’s becoming a real teammate that gets work done . If GPT was the “AI that talks well,” today’s spotlight belongs to Vertical AI  — the kind that actually shows up to work, and Physical AI  — the kind that can physically get things done. We used to ask: “How smart is this AI?” Now the better question is: “What can this AI actually do for our team?” “Is it just talking, or is it getting th

South Korean telecommunications companies are significantly strengthening their AI-based voice phishing and spam blocking services as...

AI 보이스피싱 차단 기술의 진화 : 한국 기업의 혁신 보안 솔루션 한국의 보이스피싱 범죄가 급증하면서 국내 통신사들이 AI 기반 보이스피싱 및 스팸 차단 서비스를 대폭 강화하고 있다. 2025년 1분기에만 보이스피싱 피해액이 3,116억 원에 달하며 전년 동기 대비 2.2배 증가한 상황에서, 통신사들은 기존의 수동적 차단 방식을 넘어 실시간 AI 분석을 통한 능동적 보안 솔루션을 도입하고 있다. 보이스피싱 피해 급증과 대응 필요성 한국의 보이스피싱 범죄는 지속적으로 증가하고 있다. 2018년부터 2022년까지 5년간 총 227,126건의 피싱 사기가 신고되었으며, 피해액은 1.66조 원에 달했다. 특히 2023년에는 피해액이 4년 만에 처음으로 증가세로 돌아서며 195억 원을 기록했고, 2025년 1분기에는 5,878건의 사건이 발생해 전년 동기 대비 17% 증가했다. 범죄 수법도 점점 정교해지고 있다. 범죄자들은 정부기관을 사칭하는 경우가 51

Background & Challenges As customer expectations evolve, companies are no longer satisfied with basic chatbot functionalities. There is a...

배경 및 도전 과제 최근 기업들은 단순한 챗봇을 넘어 고객에게 첨단 이미지를 제고하면서도 친밀하게 다가갈 수 있는 새로운 고객 경험을 요구하고 있습니다. 이러한 트렌드에 맞춰 AI 아바타를 활용한 다양한 솔루션이 등장하고 있습니다. IT 컨설팅 관점에서는 아바타의 시각적 품질도 중요하지만, 무엇보다 챗봇이 정확하고 신뢰할 수 있는 답변을 제공하는 것이 핵심 과제입니다. Challenge : RAG(Retrieval-Augmented Generation) 시스템을 위한 고품질 지식베이스 구축 RAG와 LLM을 기술적으로 구현하는 것은 상대적으로 용이합니다. 그러나 실제 프로젝트에서 가장 어려운 부분은: RAG를 위한 양질의 지식 데이터 준비 개발된 챗봇의 철저한 테스트 고객의 세부 요구사항에 맞춘 최적화 작업 이러한 과정은 시간과 인력이 많이 소요되는 작업입니다. Solution: AI 에이전틱 워크플로우를 활용한 Q&A 쌍 생성 이 문제를 해결하기

AI 시스템의 보안, 더 이상 선택이 아닌 필수 2025년 현재, 대부분의 기업들이 자체 AI 시스템을 도입하고 있지만, 실제로 그 안전성을 체계적으로 검증하는 기업은 얼마나 될까요? MIT Technology Review의 최근 보고서에 따르면, 54%의 기업이 여전히 수동 평가 방법에 의존하고 있으며, 단 26%만이 자동화된 평가를 시작했습니다. 이는 증가하는 AI 보안 위협에 비해 명백히 부족한 수준입니다. AI 레드팀이란 무엇인가? AI 레드팀은 전통적인 사이버보안의 레드팀 개념을 AI 시스템에 확장한 것입니다. MITRE ATLAS와 OWASP의 정의에 따르면, "AI 시스템의 취약점을 식별하고 위험을 완화하기 위한 구조화된 접근 방식"으로, 이는 단순한 기술적 테스트를 넘어선 종합적인 보안 전략입니다. AI 레드팀의 진화 전통적인 레드팀이 시스템에 침투하고 해킹하는 데 초점을 맞췄다면, AI 레드팀은 다음과 같은 새로운 차원의 위협을 다

As of 2025, most companies are adopting their own AI systems, but how many are systematically verifying their safety? According to a recent report by MIT Technology Review, 54% of companies still rely on manual evaluation methods, and only 26% have started automated assessments. This is clearly insufficient compared to the growing threats to AI security. What Is an AI Red Team? An AI Red Team extends the traditional cybersecurity red team concept to AI systems. According to d

In 2025, global enterprises are racing to develop Agent AI  systems. No longer satisfied with basic chatbots or rule-based automation, companies are now focusing on autonomous AI agents that can independently identify problems, make decisions, and achieve goals by leveraging various tools—all without human intervention. Agent AI differs fundamentally from traditional AI systems that merely return predefined answers to user queries. Instead, it plans and executes complex workf

2025년, 글로벌 기업들이 경쟁적으로 에이전트 AI(Agent AI)  개발에 나서고 있다. 기존의 챗봇이나 단순 자동화 솔루션을 넘어, 사용자의 개입 없이도 스스로 문제를 인식하고 해결하며, 도구를 활용해 목표를 달성하는 자율형 AI 의 필요성이 커졌기 때문이다. 에이전트 AI는 단순 질의응답을 수행하는 AI와는 본질적으로 다르다. 기존 AI는 사용자의 명령을 받아 정해진 답을 반환하는 수준이었지만, 에이전트 AI는 복잡한 작업을 스스로 계획하고 실행하며, 필요시 다른 시스템과 연동하여 결과를 도출하는 능동적 역할 을 수행한다. 이처럼 고도화된 AI의 등장은 기업 경영 환경을 빠르게 변화시키고 있으며, 많은 기업들이 새로운 기회를 포착하고 있다. 1. 업무 생산성의 새로운 전환점 가장 큰 이유는 업무 생산성의 획기적 향상 이다. 기존에는 사람이 해야 했던 반복적이거나 복잡한 업무 프로세스를 AI가 자동화함으로써, 직원들은 더 창의적이고 전략적인

2025년, 영상 시장이 거대한 변곡점을 지나고 있다. 기획부터 촬영, 편집까지 수많은 단계를 거쳐야 했던 영상 제작이 AI 기술을 통해 ‘자동화’라는 새로운 길을 열었다. 이제 카메라 없이도, 배우 없이도, 텍스트 몇 줄로 고품질 영상이 제작된다. 영상 제작의 진입 장벽이 무너지면서, 개인부터 기업까지 누구나 쉽게 영상 콘텐츠 시장에 뛰어들 수 있는 시대가 열린 것이다. 이 변화의 중심에는 바로 AI 영상 생성 기술 이 있다. 2025년 현재, AI 영상 기술은 더 이상 실험적인 기술이 아니다. 이미 글로벌 기업, 크리에이터, 교육 현장에서 실무적으로 활용되며 새로운 콘텐츠 패러다임을 만들어가고 있다. 이 글에서는 지금의 AI 영상 기술 현황과 앞으로의 변화를 정리하고, 어떻게 이 흐름을 실무에 활용할 수 있을지 함께 살펴보려고 한다. 📌 참고: PwC, “Seeing is Believing” 보고서에 따르면, 2030년까지 AI 영상 기술을

In 2025, the video market is going through a huge turning point. Video production, which used to require numerous steps from planning to shooting and editing, has opened a new path called ‘automation’ through AI technology. Now, high-quality videos can be produced with just a few lines of text, without cameras or actors. As the entry barriers to video production are broken down, an era has opened where anyone, from individuals to companies, can easily enter the video content

최근 AI 업계에서 가장 뜨거운 감자로 떠오른 것이 중국발 대형 언어 모델(LLM) ‘딥시크(DeepSeek)’다. 오픈소스 모델로 공개된 딥시크는 GPT-4 수준의 성능을 목표로 개발되었으며, 글로벌 AI 시장에서 새로운 도전자로 주목받고 있다. 하지만 그 등장을 둘러싸고 논란도 만만치 않다. 특히, 한국에서는 딥시크의 사용을 금지하는 조치가 이루어지며 관심이 집중되고 있다. 그렇다면 딥시크는 왜 이슈가 되고 있으며, 앞으로 어떤 방향으로 흘러갈까? 1. 딥시크(DeepSeek)의 등장과 특징 딥시크는 중국 AI 연구진이 개발한 오픈소스 대형 언어 모델(LLM)이다. 핵심적인 특징을 정리하면 다음과 같다. GPT-4급 성능 목표 : 딥시크는 자연어 처리(NLP) 분야에서 GPT-4에 근접한 성능을 내는 것을 목표로 하고 있으며, 코딩, 번역, 창작 등 다양한 작업에서 높은 성능을 보인다. 오픈소스 전략 : 기존의 대형 AI 모델(GPT, Clau

Recently, one of the hottest topics in the AI industry has been the emergence of the large language model (LLM) 'DeepSeek' from China. Released as an open-source model, DeepSeek aims to achieve performance on par with GPT-4 and has quickly gained attention as a new challenger in the global AI market. However, its debut has not been without controversy. Notably, South Korea has moved to prohibit the use of DeepSeek, drawing further attention to the issue. Why is DeepSeek such

최근 IBM이 발표한 "ROI of AI Report"에 따르면, 기업의 AI 도입이 본격화되고 있으며, 많은 기업이 이를 통해 긍정적인 성과를 달성하고 있는 것으로 나타났다. 이번 보고서는 전 세계 IT 의사 결정권자 2,400여 명을 대상으로 조사한 결과를 바탕으로, AI가 비즈니스에 미치는 영향을 다루고 있다. AI 기술의 도입 목적과 2025년 이후 기업이 나아가야 할 방향에 대해 살펴본다. AI 도입 현황: 무엇을 위해 AI를 도입하는가? IBM의 보고서에 따르면, 2024년 기준으로 85%의 기업이 AI 전략을 실행하고 있으며, 이 중 47%가 AI 투자에서 긍정적인 ROI(Return on Investment)를 달성했다고 답했다. 이는 AI 기술이 단순히 트렌드에 그치지 않고, 실제로 기업의 비즈니스 성과에 기여하고 있음을 보여준다. 특히 기업들은 다음과 같은 목표를 위해 AI를 적극 도입하고 있다: 소프트웨어 개발 속도 향상 : 전

According to IBM's recent "ROI of AI Report," businesses are accelerating their adoption of AI, with many achieving positive results. This report, based on a survey of over 2,400 IT decision-makers worldwide, explores the impact of AI on business. It examines the purposes behind AI adoption and outlines the directions companies should take beyond 2025. Current Trends in AI Adoption: Why Are Businesses Embracing AI? The report reveals that as of 2024, 85% of businesses are imp