최근 조직 내 다양한 부서와 서비스에서 AI를 활용한 애플리케이션을 도입하여 업무 간소화 등 기업의 운영 효율성을 높이고 있습니다. AI가 기업 운영과 업무 간소화를 크게 개선하고 있지만, 개인정보 및 민감한 데이터 노출에 대한 보안 리스크도 함께 증가하고 있습니다. 이번 글에서는 Google Cloud의 DLP API를 활용해 AI 애플리케이션에서 데이터를 안전하게 보호하는 방법을 알아보겠습니다. AI와 데이터…
최근 MLLM(MultiModal Large Language Model) 기반 서비스 시장이 빠르게 성장하며 큰 주목을 받고 있습니다. 특히 Google이 발표한 Gemini 2.0은 MLLM 기술의 새로운 가능성을 열며, AI 활용 범위를 한층 확장시킬 것으로 기대되고 있습니다. 전통적인 생성형 AI(Generative AI)는 주로 텍스트, 이미지, 오디오, 비디오 등 단일 데이터 타입에 특화되어 있었습니다. 그러나 오늘날의 복잡한 비즈니스 환경에서는 다양한 데이터 형태를…
거버넌스와 셀프서비스 분석의 균형: 이제 둘 다 가능하다! 최근 데이터 시각화와 비즈니스 인텔리전스(BI) 분야에서 ‘거버넌스(Governance)’와 ‘셀프서비스(Self-Service) 분석’의 균형을 잡는 것이 핵심 과제로 떠오르고 있습니다. 기업은 신뢰할 수 있는 데이터 기반 의사결정을 위해 엄격한 거버넌스를 필요로 하지만, 동시에 현업 사용자가 원하는 방식으로 데이터를 탐색하고 분석할 수 있는 유연성도 요구됩니다. *데이터 거버넌스 : 데이터 사용에 대한…
최근 AI 기술이 폭발적으로 발전하면서, 다양한 형태의 모델들이 등장하고 있습니다. 특히 언어 모델을 중심으로 한 혁신이 두드러지는데, 이 때 자주 등장하는 용어가 바로 MLLM(MultiModal Large Language Model) , LLM(Small Language Model)), 그리고 소형 언어 모델/도메인 특화 모델(Small Language Model)입니다. 이번 포스팅에서는 이 세 가지 모델의 차이점과, 구글 클라우드(Google Cloud) 및 허깅페이스(Hugging Face) 연계를 통해 LLM,…
지원되는 버전 : Google Workspace Enterprise Standard 이상 관리자는 이제 Google 그룹을 “잠김”으로 라벨을 지정할 수 있습니다. 이 설정은 그룹 속성 (예 : 그룹 이름 및 이메일 주소) 및 멤버십 변경을 크게 제한합니다. 이는 외부 소스에서 그룹을 동기화하고 동기화가 끊어지는 것을 방지하거나 민감한 그룹에 대한 변경을 제한하려는 관리자에게 도움이 됩니다. 이 기능은 오픈 베타로 제공되므로…
MLLM(MultiModal Large Language Model), LLM(Large Language Model), SLM(Small Language Model) 전성 시대가 되면서 AI 시장의 주요 화두로 ‘AI 에이전트’가 급부상하고 있습니다. 이런 흐름을 주도하는 곳이 바로 구글 클라우드(Google Cloud)입니다. 구글 클라우드는 고객과 파트너들이 비즈니스 요구에 맞춰 적합한 AI 에이전트를 쉽게 선택하고 활용할 수 있도록 돕기 위해 AI 에이전트 생태계 구축에 두 팔을 걷어 붙이고…