AI 기술은 매일 진화하고 있습니다. 하지만 기업의 리더들이 진짜 기다려온 것은 단순히 말을 잘하는 챗봇이 아니라, 복잡한 비즈니스 문제를 해결하고 실제 업무를 수행하는 행동하는 AI(Action Agent)입니다. Google Cloud는 최근 Gemini 3와 Gemini 3 Pro Image를 공개하며 ‘AI 에이전트’의 시대를 선언했습니다. 오늘은 이 강력한 신기술이 기업 환경에서 어떤 변화를 가져올지, 그리고 메가존소프트의 Ground AI를 통해 이를…
Overview2025년 한 해, 여러분의 업무 환경은 얼마나 달라졌나요? 숨 가쁘게 달려온 2025년을 정리하고, 다가올 2026년의 업무 방식을 미리 경험해 보실 수 있는 특별한 웨비나에 초대합니다. 이번 웨비나에서는 우리 팀의 칼퇴를 도왔던 Google Workspace의 2025년 핵심 기능을 되짚어보고, 최근 공개된 Gemini 3와 NotebookLM이 실제 업무 현장을 어떻게 ‘동료’로서 혁신하고 있는지 생생하게 보여드립니다. 📌AI와 함께하는…
2025년 AI 시장을 한 마디로 요약하면 Agentic AI의 시대로 정리할 수 있습니다. 구글 클라우드가 지난 해 AI 에이전트를 Google Cloud Next 행사에서 강조한 지 1년이 지났을 뿐인데 시장은 여러 AI 에이전트가 상호 협력해 작업을 자율적으로 처리하는 Agentic AI를 프로덕션 환경에서 구현할 수 있는 단계에 이르렀습니다. 이번 포스팅에서는 2026년부터 엔터프라이즈의 AI 투자를 주도할 Agentic AI 관련해…
모두가 디지털 전환(DX)을 외치던 시절이 있었습니다. 불과 몇 년 전의 일입니다. 그러던 것이 2026년을 코 앞에 둔 2025년 12월 현재 당연하다는 듯이 모두가 AI 전환(AX)을 말하고 있습니다. 사실 DX, AX를 서로 다른 목표를 가진 구호가 아닙니다. 클라우드 네이티브 기술을 기반으로 민첩성과 효율성을 높이고 이 토대 위에서 진행한 디지털 전환의 노력이 AI를 맞나 꽃을 피우는 시기를…
프로덕션 환경에서 AI 서비스를 제공할 때 가장 많이 고민하는 것은 바로 효율입니다. 여기서 말하는 효율은 GPU나 TPU 자원 활용을 극대화하여 운영 비용(Opex) 절감하는 것을 뜻합니다. Opex를 강조하는 이유는 일회성 투자(CapEx)에 가까운 훈련과 달리 추론은 꾸준히 비용이 발생하기 때문입니다. 따라서 기업의 AI 전환이 성공하려면 조직 및 도메인에 특화해 훈련한 모델을 보유하는 것만으로는 부족합니다. 이 모델을 프로덕션환경에…
데이터 레이크의 가치가 나날이 높아지고 있습니다. AI가 모든 IT 프로젝트에 포함되는 주제가 되다 보니 데이터 레이크 역시 따라서 몸값이 뛰는 것이 아닐까요. 이처럼 중요한 데이터 레이크가 제 기능을 못한다면? 고민이 클 것입니다. 실제로 데이터가 어디에 있는지, 무엇을 의미하는지 파악할 수 없는 이른바 데이터 늪(Data Swamp) 문제로 데이터 레이크가 제 역할을 못하는 경우도 적지 않습니다. 데이터…
지난 10년간 기업은 아날로그 프로세스를 디지털화하고 인프라를 클라우드 네이티브 환경으로 로 옮기는 디지털 전환(DX)의 길을 걸어 왔습니다. 이 길의 끝은 어디일까요? DX의 완성은 AI 전환(AX)이라는 것에 공감하는 분들이 많을 것입니다. DX라는 준비 기간을 거쳐온 많은 조직은 AI로 이제 결실을 거둘 수 있는 새로운 기회를 맞이하고 있습니다. 이 기회의 씨앗은 바로 조직의 지식, 경험 등을 디지털화한…
요즘 AI 인프라 관련 소식에서 자주 보이는 단어가 있습니다. 바로 추론(Inference)입니다. 몇 년 전만 해도 AI 인프라와 늘 짝지어 다니던 단어는 훈련(Tanning)이었습니다. 요즘은 훈련보다 추론이 더 많이 보이고 있는데요. 그 이유는 다름 아니라 AI가 이제 본격적으로 사내, 대외 서비스에 적용되기 시작했다는 것입니다. 훈련, 최적화를 마친 모델을 프로덕션 환경에 배포해 서빙하는 곳이 많다 보니 자연스럽게 관심사가…