최재철

2026년 하반기, AI가 일하는 방식을 바꾸다 - 에이전틱 AI 5대 트렌드

2026-07-05T14:57:18Z

2022년 챗GPT가 등장했을 때 사람들이 놀란 지점은 "AI가 사람처럼 말할 수 있다"는 것이었습니다. 이후 몇 년간 우리는 AI에게 질문을 던지고 답을 받는 방식, 즉 '코파일럿(Copilot)'형 AI에 익숙해졌습니다. 이메일 초안을 써 달라고 하거나, 코드를 대신 짜 달라고 하거나, 여행 일정을 추천받는 식이었죠. 하지만 2026년 하반기 현재, A

AI 버블과 닷컴버블, 과연 같은가?

2026-05-31T14:05:46Z

요즘 주식 시장 뉴스를 보면 AI, 반도체, 데이터센터라는 키워드가 넘쳐납니다. 코스피와 코스닥 모두 AI 관련주를 중심으로 강한 상승세를 보이고 있고, 삼성전자·SK하이닉스 같은 대형 반도체 종목은 연일 신고가를 경신하는 모습입니다. 한편에서는 "AI 혁명이 막 시작됐다"며 지금이 절호의 투자 기회라고 말합니다. 그런데 어딘가 낯설지 않으신가요? 불과

하네스 엔지니어링(Harness Engineering) - "이제는 AI가 제대로 일하도록"

2026-05-16T15:36:13Z

2023년을 기점으로 ChatGPT, Claude, Gemini 같은 대형 언어 모델(LLM)이 폭발적으로 보급되면서, 우리는 "AI가 할 수 없는 게 무엇인가"를 묻던 시대에서 벗어났습니다. 이제 많은 사람들이 AI에게 코드를 짜게 하고, 보고서를 쓰게 하고, 고객 상담을 맡기고 있습니다. AI는 분명히 강력합니다. 그런데 막상 실무에서 AI를 써보면 낯

2026년 5월, AI는 이제 '동료'다 - "AI를 붙이는 시대"에서 "AI가 조직 일부처럼 일하는 시대"로

2026-05-09T12:35:17Z

2023년, 우리는 ChatGPT의 등장에 열광했습니다. 질문을 입력하면 그럴듯한 답변을 내놓는 AI는 그 자체로 충격이었습니다. 2024~2025년에는 기업마다 앞다퉈 "AI 도입"을 선언했습니다. 보고서 요약, 이메일 초안 작성, 코드 자동완성—이런 일들이 일상이 됐습니다. 그런데 2026년인 지금, 분위기가 달라졌습니다. 단순히 "AI를 써본다"는 수

AI 에이전트 기술을 사용하는 해외스타트업

2026-05-06T08:38:38Z

� 2026년 AI 에이전트 시장 현황 2024년 이후 AI 에이전트 시장은 폭발적으로 성장했습니다. 2026년은 업계에서 공식적으로 "AI 에이전트의 해" 로 불리고 있습니다. 시장 규모: 2025년 기준 약 78억 달러 → 2026년 약 109억 달러 예상 (CAGR 약 46%) 기업 도입률: 북미 기업의 70%가 이미 에이전트형 AI를 사용 중이며,

2026년 하반기 주요 AI 트렌드 심층 분석 - LLM · 에이전틱 AI · 규제 · 산업 응용의 현재와 미래

2026-04-26T12:19:14Z

본 보고서는 2026년 상반기까지의 AI 산업 동향을 기반으로 하반기 전망을 분석했습니다. 서론: 2026년, AI 전환점의 해 2026년은 인공지능(AI) 역사에서 단순한 기술 발전의 연속선이 아닌, 질적 전환의 해로 기록될 것입니다. 2022년 말 ChatGPT의 등장으로 촉발된 생성형 AI 붐은 이제 초기 흥분 단계를 지나, '실질적 가치 증명(Va

CrewAI + RAG를 활용한 자율형 다중 에이전트

2026-04-26T11:20:42Z

1. 서론: 2026년, AI 콘텐츠 생성의 패러다임 전환 2026년 현재, 인공지능(AI) 기술은 단순한 '질의응답(Chat)'의 영역을 넘어, 스스로 목표를 설정하고 협업하며 결과물을 만들어내는 자율형 에이전트(Agentic AI)의 시대로 완전히 진입했습니다. 과거에는 인간이 AI에게 하나부터 열까지 세세한 프롬프트를 입력해야만 원하는 결과물을 얻을

AI가 모든 것을 할 수 있는 시대에, 인간은 무엇을 - AI와 공존하는 미래 커리어 로드맵

2026-04-14T15:46:59Z

1. 서론: 변화의 거대한 물결 앞에서 멈춰 서지 않기 우리는 지금, 인류 역사상 가장 빠르고 근본적인 지식 기반의 변화의 물결 앞에 서 있습니다. 지난 몇 년간 우리는 '디지털 전환(DT: Digital Transformation)'이라는 단어를 익숙하게 사용해 왔습니다. 스마트폰의 등장이 우리의 일상을 바꾸었고, 클라우드 컴퓨팅의 보편화가 기업의 인프라

나만의 로컬 ChatGPT 만들기 - Flet + FastAPI + LangChain + Gemma4

2026-04-11T15:27:32Z

지난 2~3년 동안 ChatGPT, Claude, Gemini 등 클라우드 기반 AI 서비스를 사용해 오면서 한 가지 불편한 점이 늘 마음에 걸렸습니다. 바로 비용과 데이터 프라이버시 문제입니다. 회사 내부 문서를 요약하거나, 개인적인 일기를 정리하거나, 소스 코드를 리뷰받고 싶을 때 — 그 내용이 외부 서버로 전송된다는 사실은 분명 불안 요소입니다. 게다

MLOps → LLMOps → AgentOps

2026-04-01T14:58:33Z

2026년 현재, 인공지능(AI) 기술은 기업의 핵심 경쟁력을 결정하는 가장 중요한 요소 중 하나로 자리 잡았습니다. 불과 3~4년 전만 해도 AI 도입은 '미래를 위한 투자'로 여겨졌지만, 이제는 AI 없이는 일상적인 비즈니스 운영 자체가 어려운 시대가 되었습니다. 글로벌 IT 리서치 기관 가트너(Gartner)의 2025년 보고서에 따르면, 포춘 500

GPT-5.4로 OCR 워크플로 구축하기 - 외국 약품 성분을 한국어로 알려주는 AI 앱 만들기

2026-03-26T07:14:39Z

1. GPT-5.4의 등장, 무엇이 달라졌을까요? 1-1. 드디어 나왔습니다! GPT-5.4가 출시되었습니다 지난 2026년 3월 5일, AI 업계에 정말 흥미로운 소식이 전해졌습니다. OpenAI가 자사의 최신 플래그십 모델인 GPT-5.4를 공식 출시한 것입니다. 모델 업그레이드가 발표될 때마다 개발자 커뮤니티가 들썩이는 것은 이미 익숙한 풍경이 되었지

LLM-Inference 관련해서

2026-03-19T01:17:52Z

"나는 지금 이 순간, 2027년까지 최소 1조 달러 이상의 수요가 있다고 확신합니다." — 젠슨 황, NVIDIA GTC 2026 기조연설 2026년 3월 16일, 미국 캘리포니아 주 산호세의 SAP 센터. 검은 가죽 재킷을 입은 한 남성이 수만 명의 청중 앞에 섰습니다. NVIDIA의 최고경영자 젠슨 황(Jensen Huang). 그는 이날 단 하나의

어떤 AI 에이전트 프레임워크를 사용해야 하나요?

2026-03-10T01:42:50Z

불과 몇 년 전만 해도 대규모 언어 모델(LLM)은 뛰어난 '검색 엔진의 챗봇 버전' 혹은 '텍스트 생성기' 정도로 여겨졌습니다. 초기에는 간단한 논리적 함정이나 수학 문제만으로도 모델을 속일 수 있었고, 사람들은 "AI가 인간의 복잡한 업무를 완전히 대체하기는 어려울 것"이라고 안심하기도 했습니다. 하지만 2026년 현재, 상황은 완전히 달라졌습니다. O

실전 튜토리얼 Elasticsearch × RAG(5)

2026-03-06T02:26:36Z

제1편 Elasticsearch 기본 개념 및 RDB 비교 제2편 nori 분석기로 한국어 인덱스 구축하기 제3편 RAG를 위한 다양한 검색 쿼리 실습 제4편 임베딩 모델을 활용한 Hybrid Search 제5편 LangChain으로 RAG 구현하기 제5편 LangChain으로 RAG 구현하기 제5편 들어가며 이전 4편에서는

실전 튜토리얼 Elasticsearch × RAG(4) - 임베딩 모델을 활용한 Hybrid Search

2026-03-06T02:26:25Z

제1편 Elasticsearch 기본 개념 및 RDB 비교 제2편 nori 분석기로 한국어 인덱스 구축하기 제3편 RAG를 위한 다양한 검색 쿼리 실습 제4편 임베딩 모델을 활용한 Hybrid Search 제5편 LangChain으로 RAG 구현하기 제 4편 제3편에서는 Elasticsearch의 전통적인 강점인 BM25 기반

실전 튜토리얼 Elasticsearch × RAG(3) - RAG를 위한 다양한 검색 쿼리 실습

2026-03-06T02:26:10Z

제1편 Elasticsearch 기본 개념 및 RDB 비교 제2편 nori 분석기로 한국어 인덱스 구축하기 제3편 RAG를 위한 다양한 검색 쿼리 실습 제4편 임베딩 모델을 활용한 Hybrid Search 제5편 LangChain으로 RAG 구현하기 제3편 이전 2편에서는 한국어 형태소 분석기인 nori를 활용하여 Elasti

실전 튜토리얼 Elasticsearch × RAG(2)

2026-03-06T02:25:57Z

제1편 Elasticsearch 기본 개념 및 RDB 비교 제2편 nori 분석기로 한국어 인덱스 구축하기 제3편 RAG를 위한 다양한 검색 쿼리 실습 제4편 임베딩 모델을 활용한 Hybrid Search 제5편 LangChain으로 RAG 구현하기 검색 시스템을 구축할 때 가장 중요한 요소 중 하나는 언어의 특성을 이해한 인덱

실전 튜토리얼 Elasticsearch × RAG(1) - 완벽 한국어 완벽 입문 가이드

2026-03-06T02:25:30Z

제1편 Elasticsearch 기본 개념 및 RDB 비교 제2편 nori 분석기로 한국어 인덱스 구축하기 제3편 RAG를 위한 다양한 검색 쿼리 실습 제4편 임베딩 모델을 활용한 Hybrid Search 제5편 LangChain으로 RAG 구현하기 최근 인공지능 기술의 발전은 단순한 자동화 수준을 넘어, 인간의 지식을 이해하고

Ollama로 클라우드 · API 키 없이 완전 로컬화

2026-02-27T04:39:23Z

며칠 전까지만 해도 이미지 생성은 클라우드 API, 사용량 제한, 청구 대시보드, 그리고 예상치 못한 과금에 대한 불안을 의미했습니다. 그런데 단 하나의 명령어를 실행한 순간, 모든 것이 바뀌었습니다. $ ollama run x/z-image-turbo "A cat holding a sign that says Hello" 그러자 이미지가 내 컴퓨터에 로컬

ChatGPT vs Gemini vs Qwen뭘 써야 - 2026년 AI 대전 ?

2026-02-25T07:37:10Z

2023년만 해도 "ChatGPT 쓰면 된다"가 정답이었다. 그런데 2026년 현재는 상황이 완전히 달라졌다. ChatGPT는 GPT-5.2로 대폭 업그레이드됐고, Google의 Gemini는 영화 한 편을 통째로 이해할 수 있는 수준이 됐으며, 중국 알리바바의 Qwen은 무료 오픈소스로 글로벌 시장을 흔들고 있다. 매달 새 버전이 나오고, 예전 모델은 서