AI 칼럼

안녕하세요 상상력집단입니다. 기획안, 보고서, 콘텐츠 초안, 논문까지.. 다양한 문서 작업을 하면서, 막상 글을 쓰려니 막막했던 순간, 한 번쯤은 겪어보셨을 텐데요. 그런데, 이 기능 하나만 제대로 활용하신다면 문서 작업은 물론, 코딩까지 손쉽게 작업할 수 있다는 사실, 알고 계셨나요? 바로, 챗GPT의 캔버스(Canvas) 기능으로 여러분의 막막함을 해결할 수 있습니다. ☎️기업/관공서를 위한 AI교육 문의(클릭) ChatGPT 캔버스(Canvas) 200% 활용법 캔버스란? 캔버스의 활용 사례 GPT 캔버스의 주요 기능 코딩 작업에 캔버스 활용하기 캔버스 활용의 유용한 팁 1. 캔버스란? 챗GPT의 캔버스는 기존의 챗GPT와 주고받은 채팅 작업과 다르게, 문서 편집창과 대화창이 나란히 배치된 작업 공간입니다.

목차 소개: Claude의 렌더링 기능이란? Claude 렌더링의 주요 특징 실무에서 활용 가능한 렌더링 기능 예시 비즈니스 활용 사례 렌더링 기능 최대한 활용하기 위한 팁 자주 묻는 질문 결론 소개: Claude의 렌더링 기능이란? 소개: Claude의 렌더링 기능이란? Claude AI의 렌더링 기능은 단순한 텍스트를 넘어 다양한 형식의 콘텐츠를 시각적으로 표현할 수 있게 해주는 강력한 도구입니다. 2023년 말부터 도입되기 시작한 이 기능은, 2024년 들어 Claude 3 시리즈(Opus, Sonnet, Haiku)와 Claude 3.5 모델에서 크게 강화되었습니다. Anthropic의 Claude 공식 문서에 따르면, 렌더링 기능은 코드, 표, 다이어그램, 그래프 등 다양한 형식의 콘텐츠를 시각적으로 생성하고 구조화할 수 있도록 설계되었습니다. 이러한 기능은 비즈니스 보고서, 학술 논문, 기술 문서 등 다양한 전문 분야에서 실무자들의 작업 효율성을 크게 향상시키고 있습니다. "Claude의 렌더링 기능은 복잡한 아이디어를 시각적으로 전달하는 데 있어 게임 체인저입니다. 이제 데이터 시각화부터 코드 블록, 다이어그램까지 다양한 형식으로 정보를 표현할 수 있습니다." - Anthropic 블로그 Claude 렌더링의 주요 특징 Claude의 렌더링 기능은 다음과 같은 주요 특징을 제공합니다: 1. 다양한 포맷 지원 마크다운(Markdown): 구조화된 텍스트, 헤딩, 목록, 링크 등을 정돈된 형식으로 표현 코드 블록: 다양한 프로그래밍 언어의 구문 하이라이팅 지원 표(Tables): 복잡한 데이터를 정렬된 표 형식으로 쉽게 시각화 다이어그램: Mermaid 구문을 사용한 흐름도, 시퀀스 다이어그램, 간트 차트 등 생성

목차 MCP란 무엇인가? MCP의 핵심 원리 OpenAI 아카데미 접근법과 최신 동향 MCP를 활용한 AI 에이전트 구축 단계 실무 사례 분석 자주 묻는 질문 참고 자료 MCP란 무엇인가? MCP(Minimum Context Protocol)는 AI 모델이 특정 작업을 수행하거나 특정 역할을 맡을 때 필요한 최소한의 지시사항을 체계적으로 구성하는 방법론입니다. 이는 2023년 말부터 AI 프롬프트 엔지니어링 분야에서 주목받기 시작한 개념으로, 대규모 언어 모델(LLM)을 효과적으로 활용하기 위한 표준화된 접근법을 제시합니다. MCP의 목적은 명확합니다. AI에게 최소한의 필요 정보만을 제공함으로써: AI의 작업 수행 효율성 증가 불필요한 정보로 인한 혼란 방지 일관된 결과물 생성 보장 맥락 창(context window) 사용 최적화 "MCP는 단순한 프롬프트 기법이 아닌, AI와의 효과적인 커뮤니케이션을 위한 체계적인 프로토콜입니다." - AI Alignment Forum MCP의 핵심 원리 MCP는 다음과 같은 핵심 요소로 구성됩니다: 1. 역할 정의 (Role Definition) AI에게 특정 역할(예: 마케팅 전문가, 코딩 튜터, 영업 분석가)을 부여하여 해당 역할에 맞는 전문성과 관점에서 응답하도록 합니다.

안녕하세요, 상상력집단입니다. 2025년 3월 25일에 OpenAI에서 발표된 이미지 생성 업데이트 소식으로 세상을 떠들썩하게 만들었는데요. 이 업데이트 덕분에, 더욱 정교한 한국어 텍스트 인식 및 생성이 가능해졌고 이미지 또한 세밀한 표현까지 구현할 수 있게 되었습니다. 이제는 텍스트 프롬프트 하나로 웹툰 스타일의 그림, 등장인물의 표정, 배경, 말풍선 대사까지 한 번에 생성할 수 있게 된 것입니다. 오늘은 챗GPT와 DALL·E를 활용해서 아이디어 구상부터, 캐릭터 설정, 스토리 구성, 컷 분할, 이미지 생성까지 웹툰의 모든 과정을 함께 해보려고 합니다. ☎️기업/관공서를 위한 AI교육 문의(클릭) 챗GPT와 DALL·E를 활용해서 웹툰 완성하기 프로세스 아이디어 구상 캐릭터와 세계관 설정 스토리 구성과 장면 계획 대사 작성과 컷 분할 AI 이미지 생성 1. 아이디어 구상 : 신선한 이야기 찾기 기획의 가장 첫번째 단계인 '아이디어 구상'입니다. 여러분이 원하는 주제가 있다면 해당 주제로 챗GPT와 함께 브레인스토밍을 통한 아이디어를 구체화 하실 수 있습니다. 혹은 주제가 고민되시는 분들은 챗GPT에게 '장르'나 '분위기'를 제시하면 AI가 관련된 여러가지 주제와 아이디어를 제안해줄 수 있습니다. 예를 들면, 판타지 코미디 웹툰 느낌으로 주제를 잡고 싶다면, 챗GPT에게 다음과 같이 요청할 수 있습니다.

프롬프트 엔지니어링은 ChatGPT와 같은 인공지능 도구를 효과적으로 활용하는 핵심 기술입니다. 올바른 프롬프트 작성법을 익히면 AI의 응답 품질이 크게 향상되고, 업무 효율성을 최대 200%까지 높일 수 있습니다. 이 가이드에서는 OpenAI 아카데미의 최신 가이드라인과 검증된 비즈니스 사례를 바탕으로 실무에 즉시 적용 가능한 프롬프트 엔지니어링 기법을 소개합니다. 목차: 프롬프트 엔지니어링 기본 원칙 고급 프롬프트 엔지니어링 기법 산업별 실제 성공 사례 SEO 최적화를 위한 프롬프트 엔지니어링 프롬프트 엔지니어링의 미래 실무 템플릿 모음 참고 자료 프롬프트 엔지니어링 기본 원칙 ChatGPT에게 원하는 결과를 얻기 위한 핵심 원칙들을 알아보겠습니다. 1. 명확하고 구체적인 지시사항 제공하기 AI는 여러분의 의도를 정확히 파악해야 최적의 결과를 제공할 수 있습니다. 명확한 지시는 모호한 요청보다 훨씬 나은 결과를 가져옵니다. 실무 사례: 마케팅 에이전시 A사는 고객사 소셜미디어 콘텐츠를 작성할 때 다음과 같은 프롬프트를 사용합니다. 이런 명확한 지시사항은 모호한 "화장품 홍보글 작성해줘"보다 훨씬 효과적인 결과물을 얻을 수 있습니다. 💡 전문가 팁: 지시사항에는 타겟 고객, 글자 수 제한, 톤앤매너, 핵심 메시지 등 가능한 한 모든 관련 정보를 포함하세요.

들어가며 앞선 포스팅에서는 PDF 파일도 마크다운 데이터로 치환한 다음 분석의 정확도를 높이는 방식을 시도해봤습니다. 최근에는 연봉을 높여주는 핵심 기능이라고까지 불리는 딥리서치를 이용했을 땐 어느 정도의 결과가 나오는지 챗GPT, 퍼플렉시티, 구글 Gemini 등을 활용해 퀄티리를 비교해보겠습니다. 여기서 나오는 결과물의 만족도에 따라 여러분이 딥리서치의 활용도를 높여나갈지, Langchain/Llamaindex를 이용한 RAG를 더 적극적으로 활용할 것인지가 결정되겠습니다. 딥리서치에 왜 그렇게 열광할까? 딥리서치는 대규모 언어 모델(LLM)이 사용자의 질문에 답하기 위해 실시간으로 인터넷을 검색하고, 관련 정보를 찾아 분석한 뒤 정리된 답변을 제공하는 기능입니다. 기존의 단순 검색과 달리, 딥리서치는 여러 출처의 정보를 종합하고 분석하여 더 깊이 있는 인사이트를 제공합니다. 딥리서치의 주요 특징: 실시간 정보 접근: 최신 시장 동향과 뉴스 반영 다중 소스 분석: 여러 출처의 정보를 종합하여 균형 잡힌 시각 제공 맞춤형 인사이트: 사용자의 질문에 특화된 분석 제공 정보 요약 능력: 방대한 데이터에서 핵심만 추출 국가별 딥리서치 서비스 제공 특징

AI로 만든 시각화 자료로 보고서와 발표 퀄리티 끌어올리기🆙 안녕하세요, 상상력집단입니다. 오늘은 시각화 자료를 쉽고 빠르게 생성하는 방법에 대해서 소개해드리고자 합니다. 보고서나 발표 자료 등 다양한 실무 작업에서 어떻게, 보기좋게 시각화를 하는지가 전달력에 큰 차이를 만듭니다. 아무리 중요한 내용이라도 한눈에 파악하기 어렵다면, 좋은 자료라고 하기 힘듭니다. 그렇기에 데이터를 수집하는 능력만큼이나, 데이터를 효과적으로 시각화하는 능력 역시 '하나의 전략'이 될 수 있습니다. 이번 칼럼에서는 3가지 AI 도구를 활용해서 실무에 바로 적용할 수 있는 시각화 자료를 생성하는 방법에 대해서 알려드리도록 하겠습니다. ☎️기업/관공서를 위한 AI교육 문의(클릭) 시각화 자료를 생성하는 3가지 AI 도구 Gemini Looker Studio napkin Gemini를 활용한 슬라이드 제작하기

들어가며 챗GPT의 이용률이 늘어나면서, 최대한 사용자에게 공감하는 방식의 답변을 취하는 오픈AI의 시스템은 이따금 부정확한 답변을 내놓기도 합니다. 나의 질문과는 관련없는 내용을 답하거나 이미지 인식도 힘들어하는 경우를 보이기도 하는데요, 프롬프트의 입력 퀄리티를 관리하는 것과 더불어 앞으로 어떻게 챗GPT의 오류를 줄여나가는지가 생성형 AI 활용의 큰 화두가 될 것입니다. 메모리와 데이터 사용량을 아끼기 위해 API로 외부 구현을 하더라도, '2023년 이전의 정보는 없습니다' 와 같은 답변이 나타나기도 쉬운데 이때 필요한 것이 RAG(Retrieval-Augmented Generation), 검색 증강 생성 입니다. 이번 글에서는 복잡한 개발지식이 없어도 따라 할 수 있게끔, RAG의 구현 과정을 최대한 쉽게 정리했습니다. 챗GPT와 함께 RAG를 구현하는 쉬운 방법 다음 단계별로 설명하겠습니다. ✅ STEP 1: 내가 원하는 정보를 준비한다 우선, 챗GPT가 읽고 답변할 정보(텍스트 파일, PDF 문서, 워드 문서 등)를 준비합니다. 예를 들어, 회사 내부 문서, 최신 기사, 제품 설명서 같은 자료를 준비하면 됩니다. 준비물 예시: 회사 제품 소개 자료 (PDF 또는 텍스트 파일) 업계 최신 뉴스나 보고서 (PDF 또는 웹페이지 문서)

들어가며 인간의 도메인 지식과 컴퓨터의 반복적인 업무수행능력이 조합한다는 개념, 불과 몇년 전만 하더라도 기계적인 언어를 이해하거나 코딩이 가능한 사람만의 세계로 인식됐습니다. 하지만 어느샌가 chatGPT처럼 인간의 자연어를 처리할 수 있는 (혹은 오히려 인간의 자연어를 더욱 더 원하고 있는) 서비스들이 계속해서 생겨나기 시작했죠. 국내 대기업 중에선 이런 서비스를 구현하고 있는 대표적인 사례가 삼성 SDS의 브리티 오토메이션일 것입니다. 여러 사무작업에 대한 매크로 녹화, 작업 및 프로젝트에 대한 시뮬레이션 및 결정 등 규격화된 문서를 다루는 조직에 특화된 방식으로 배포가 되어 나가고 있습니다. 하지만 그것이 AI가 인간의 모든 업무를 무조건적으로 대체한다는 것을 의미하진 않습니다. 제아무리 훌륭한 자동화, AI 서비스라도 각자의 영역에서 습득하고 구축한 맥락에 따라 제대로 수행할 수 있는 구체적인 기능은 다르기에 각자의 영역에서 수많은 기능들이 파생되고 있습니다. PwC 글로벌이 발표한 직장인 대상 리서치에 의하면, 누군가에게 '낡은' 기술로 여겨지는 것들에 대한 구인구직 수요는 빠르게 감소하고 있지만

들어가며 지난 목요일의 웨비나를 통해 '무료라기엔 믿겨지지 않는 퀄리티' 라는 긍정적인 리뷰를 주신 덕분에, 조금 더 퀄리티를 높여보고자 노력하고 있습니다. 연이은 포스팅에서 강조하듯, '답이 아니라 질문하듯 GPT와 대화하자' 는 요지를 계속 강조드리겠습니다. 코딩을 위한 프롬프트나, 서식 적용/마크다운 변경을 위한 가이드를 보면 어떤 부분까지 세밀화해야할지부터 막막해지는 경우가 더러 있습니다. 제아무리 좋은 GPTs나 크롬 확장, 다른 사람들의 솔루션을 써도 뜻대로 안나오는 이유조차 파악이 안된다면, AI에 대한 관심조차 꺾일 수밖에 없겠죠. 웨비나 진행중에도 데이터 분석 프레임워크를 지칭하는 단 한마디의 유무만으로 퀄리티 차이가 있었음을 모두가 확인하면서, 해당 분야 지식이 없는 상황에서 어떻게 접근할지, 배경이 되는 핵심 지식은 획득했더라도 이것을 나의 필요에 맞게 분석과 적용이 되려면 기본적으로 어떤 것이 필요한지 복습하는 시간 가져보겠습니다. <웨비나를 진행하면서 확인했던 주요 질문사항들> i) 업무에서 공유하는 데이터파일을 올렸는데도 왜 제대로 된 분석결과를 안만들어줄까? ii) 올바른 데이터셋은 어떻게 구할 수 있을까? iii) 데이터셋을 구했다면, 내가 하려는 일의 성공가능성, 결과의 예상값은 어떻게 설정해볼 수 있을까? Q1. 데이터 파일이 연이어 깨져나올 때 내가 일상적으로 구하는 데이터 파일들에 대한 신뢰도가 높을 때, 유독 많이 좌절하는 포인트였습니다.

들어가며 역대급 구직 불경기로 인해, 크리에이터/1인 비즈니스까지 필수 아닌 필수처럼 여겨지는 요즘입니다. 코로나 시즌부터 회사밖 노동자, 플랫폼 근로자같이 다양한 직업 패턴이 나타나기 시작했는데요, 직업유무를 가리지 않고 늘 주시하게 되는 것은 바로 사업계획서 일정이 아닐까 싶습니다. 어떤 날은 상반기에 몰려있다가, 어떤 때에는 하반기에 몰려있다가, 급하게 썼다가 기한이 연장되는 등 일하는 사람으로서 일정에 대한 스트레스를 굉장히 심하게 주는 일로 자리잡고 있죠. 퀄리티와 속도, 두가지를 모두 요구받는 입장이 될수록 과연 사람이 이걸 다 할 수 있을지에 대한 막막함이 꽤나 클 것이라고 생각합니다. AI를 의심해왔고, 지금도 의심하는 저 또한 오롯이 스스로 써보겠다는 일념으로 부딪혀보면 '계속 이런 식으로 일하면 진짜 큰일나겠다' 는 아찔함을 느끼곤 합니다. 지원서 작성하고 업로드하는데 걸리는 시간은 물론, 중간의 복잡한 절차들 때문에 힘들여 쓴 내 파일이 마감기한을 놓쳐버린다면 그만한 스트레스는 또 이루 말할 수 없죠. 한번이라도 더 시도를 해봐도 모자랄 타이밍에, 시도의 기회조차 날려버리는 일이 없게 하기 위해서라도 AI를 활용하는 것의 의미는 충분할 것입니다. 앞선 포스팅에서 살펴봤듯, 챗GPT에게 사업계획서 초안 작성을 위한 논리적인 순서에 대해 물은 뒤, 세부 코드를 작성한 다음 MS 워드의 VBA를 입력한 다음 서식까지 완성하는 흐름을 진행해보겠습니다. ☎️기업/관공서를 위한 AI교육 문의(클릭)

들어가며 알파벳처럼 AI 활용을 누구나 쉽게 다룰 수 있게 돕는 상상력집단입니다. ※ 지난번 글을 읽고 오시면 이해가 더 쉽습니다 지난번 포스팅에서는, 내가 원하는 지식을 어떻게 다운로드받고 발표자료에 공유하는지를 말씀드렸습니다. 직접 교육/지식관리 업무에 적용하다보니, 엑셀 데이터는 그럼 또 따로 모아야 하는거네? 생각보다 그건 좀 귀찮은데? 매번 새로운 자료를 매번 일일이 챗GPT에 들어가서 똑같이 입력해야 한다면? 어떻게 해야 할지에 대한 의문이 들기 시작했습니다. 완전히 고정적인 일을 완전히 고정적인 방식으로 하기엔 생각보다 제법 무리가 있는 방식이기도 하죠. 2025년 3월 20일 기준으로, Chat GPT 4.5 모델 & 자동작업의 베타 기능이 오픈됐습니다. 나의 루틴한 업무를 GPT 채팅창 안에서 해결해도 이상 없으실 분들께는 유용하게 쓰일 것입니다. PPT에 이어 엑셀에도 직접 챗GPT를 이식하는 작업을 시도해보겠습니다.

안녕하세요! 상상력집단입니다. 오늘은 AI를 활용해서 '실물같은' 모델을 만드는 비밀을 알려드리고자 합니다. AI 모델은 소상공인, 자영업자, 크리에이터, 디자이너 등 많은 분들에게 필요한 마케팅 도구가 되었습니다. 더 나아가서 AI를 활용해서 이미지를 만들어보신 경험이 있다면, '왜 원하는 얼굴이 안 나올까?', '나는 왜 AI로 만든게 티가나는 모델이 나오는걸까?'라는 고민을 해보셨을 겁니다. 그렇다면, 더욱 이번 칼럼에 공감이 되실텐데요. 아무리 실제 인물처럼 만들고싶어도 마음처럼 AI 이미지 생성되지 않으신가요? 오늘은 '실물같은' AI 모델 만드는 방법에 대해서 알려드리고자 합니다. ☎️기업/관공서를 위한 AI교육 문의(클릭) 1⃣ 실물모델처럼 보이게 만드는 핵심 요소 1. 피부 질감 너무 매끈하거나 과하게 보정된 피부는 비현실적입니다. 아래와 같은 키워드를 활용해보세요. 비교하기 DeepL에 '21살 대학생 아시안 여성 얼굴'을 번역해서 바로 이미지를 생성해보겠습니다. DeepL은 전세계에서 사용 중인 자연스럽게 번역해주는 최고의 번역기!

안녕하세요! 상상력집단입니다. 상세페이지를 제작하는 데 있어서 가장 고려하는 TOP3가 비용, 소요 시간, 효율성이라고 합니다. 오늘은 이 3가지를 단번에 해결할 수 있는 AI를 활용한 상세페이지를 만드는 방법을 알려드리고자 합니다! 아래 상세페이지가 바로 제작한 예시인데요. 처음 제작해 본 작성자도 이 페이지를 단돈 0원으로 30분 만에 만들었으니, 여러분은 더 빠르게 시간과 노력을 단축해서 좋은 상세페이지를 만드실 수 있을 겁니다. ☎️기업/관공서를 위한 AI교육 문의(클릭) 0원으로 30분만에 상세페이지 만드는 과정 ChatGPT를 활용한 상세페이지 내용 구성 Dreamina ai를 활용한 이미지 생성 Canva를 활용한 상세페이지 제작 1. ChatGPT를 활용한 상세페이지 내용 구성 상세페이지를 처음 제작하는 입장이기에, ChatGPT에게 상세페이지 요소와 가상의 상세페이지 내용을 구상해달라고 요청해보았습니다. 예시 프롬프트 :

안녕하세요! AI를 활용한 최적의 솔루션을 고민하는 상상력집단입니다. 직장인이라면 빠질 수 없는 것이 바로 보고서와 발표 자료 작성이죠. 하지만 자료 정리부터 문서 구성, 디자인까지 챙기려면 시간이 부족할 때가 많습니다. 시간은 없고 해야 할 일은 산더미인 직장인 분들을 위해 ChatGPT를 활용한 보고서와 발표 자료 작성법을 알려드리도록 하겠습니다! ☎️기업/관공서를 위한 AI교육 문의(클릭) ChatGPT를 활용하면? 보고서 초안을 빠르게 생성해 시간 절약! 핵심 내용을 요약해서 발표자료 작성에 최적화! 슬라이드 구성 및 디자인 추천으로 가독성 향상! 오늘 ChatGPT를 활용해서 문서를 작업해보는 프로세스를 함께 해보도록 하겠습니다. ChatGPT를 활용한 보고서 및 발표 자료 작성 프로세스 자료 요약 보고서 초안 작성 보고서 최종 교정 발표 자료 구성

데이터 취합의 골칫거리, AI로 해결하기 여러분도 이런 상황을 경험해 보셨나요? 부서별로 제각각 다른 형식의 엑셀 파일을 받아 하나로 통합해야 하는 상황, 협력 기관이나 거래처에서 보내온 다양한 형식의 데이터를 일관된 형태로 정리해야 하는 일, 또는 오래된 데이터와 새로운 데이터의 형식이 달라 비교 분석이 어려운 경우... 상상력집단은 기업과 공공기관 담당자들이 이러한 '데이터 취합의 악몽'에서 벗어날 수 있도록 ChatGPT와 GPTs를 활용한 혁신적인 방법론을 연구했습니다. 전통적인 방식에 AI의 강력함을 더하여, 데이터 취합 업무를 획기적으로 개선할 수 있는 방법을 소개합니다. "AI 시대에는 복잡한 엑셀 함수나 코딩 지식 없이도 데이터 통합이 가능합니다. ChatGPT가 여러분의 데이터 전문가가 되어 드립니다." ☎️기업/관공서를 위한 AI교육 문의(클릭) 데이터 통합의 주요 과제와 AI 솔루션 🔄 데이터 취합 과정의 일반적인 문제점과 AI 해결책 주요 난관과 ChatGPT 활용 방안 데이터 통합 도전과제와 ChatGPT 해결책 1. 데이터 구조와 형식의 불일치 도전과제 기관이나 부서마다 같은 정보를 다른 방식으로 구성: A부서: 날짜를 'yyyy-mm-dd' 형식으로 사용 B부서: 날짜를 'dd/mm/yyyy' 형식으로 사용 C부서: 년도와 월만 별도 열로 표시 ChatGPT 솔루션 ChatGPT에 데이터 구조 분석과 변환 방법 요청:

들어가며 전국 각지의 공공기관, 기업 대상 강의를 진행하면서 '어디까지 AI를 활용해야 적절한 것일까?' 에 대해 항상 고민하고, 나누고 실천하고 있습니다. 시중에 공개된 AI 유료 서비스를 사용하는 것 자체만으로 모든 일을 바로 해낼 수 있을 것 같지만, 현실적인 한계도 고려해야 합니다. 오늘의 주제가 될 PPT 만들기가 대표적인 예시일 것입니다. 많은 시각화 툴들이 소개되고 있지만, 사내 공식행사에 직접 활용해보신 분들의 소감은 어떠신가요? 기대만큼 만족스러우셨나요? 형식과 분량에 제한을 두지 않았을 경우에, 작업시간을 줄여주는 것 자체로는 의미가 있었을 것입니다. 하지만, 내가 원하는 양식에 딱 맞게 작성해주는 PPT를 제작해주는 AI? 지금 단계에선 AI에게 모든걸 부탁하기가 어려운 것이 사실입니다. AI에게 전달해줄 아이디어가 있더라도, 인간의 배경지식과 노하우가 적절히 섞이지 않으면 만족스럽지 못한 결과물의 연속일 뿐입니다.

AI 기술은 이제 단순한 트렌드를 넘어, 기업의 생산성과 효율화를 위한 필수 요소로 자리 잡았다. AI 기술은 기업의 업무 방식을 최적화하여 업무 효율을 극대화할 수 있는 강력한 도구이다. AI 자동화 트렌드를 이해하고 이를 신속하게 적용하는 것이 앞으로 기업의 성공을 좌우할 것이다. 그래서, 기업의 CEO들은 AI 통합을 위한 전략을 깊이 고민하고 리더십을 발휘해야 한다. 많은 CEO들이 AI의 중요성을 인식하고 있지만, 실제 이를 어떻게 도입해야 할지에 대해서는 많은 고민이 따른다고 한다. AI 도입은 단순히 기술을 구매해 사용하는 것이 아니라, 기업의 전반적인 전략과 문화를 통합하는 복잡한 과정이기 때문이다.