Enterprise AX

AI & AX / AX / research

AX의 방점은 AI가 아니라 Transformation에 있다

한국 대기업의 AX 현장에서 반복되는 실패 양상과, AI 활용을 넘어 실제 전환으로 이어지기 위한 조건을 현업 경험을 바탕으로 정리한 글.

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AX는 좁고 날카로워야 한다

범용 AI가 스위스 아미 나이프라면 기업의 AX는 특정 업무를 위해 칼을 새로 벼리는 일에 가깝다. 시장 정보 분석 사례로 자동화와 업무 재설계의 차이를 살펴본다.

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AX의 미래: 도메인 전문가가 소프트웨어를 소유할 때

From a Dentist’s AI Stack to the Reinvention of Enterprises and Private Equity

AI가 소프트웨어·기술부채의 경제성을 바꿀 때, 도메인 전문가·조직 구조·중견기업·PE의 가치 창출 모델은 어떻게 달라질까.

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AI팀과 현업, 누가 먼저 사라질까?

AI팀과 현업 중 누가 먼저 대체될까? 조직 전체보다 직무 안의 과업이 먼저 재배치된다는 관점에서 기업 AX의 다음 단계를 생각한다.

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에이전트는 꼭 그래프여야 할까 — 내가 LangGraph를 걷어내기 시작한 이유

경로를 미리 그리는 일에서, 에이전트가 일할 환경과 경계를 설계하는 일로

멀티에이전트를 LangGraph로 구축한 경험을 바탕으로, 모델이 실행 경로를 만드는 시대에 그래프와 에이전트 런타임의 역할을 다시 나눈다.

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우리의 에이전트 플랫폼은 왜 처음엔 삐걱댔을까

그럴듯한 데모에서 예측 가능한 시스템까지, 3개월의 실제 운영 학습

범용 에이전트 플랫폼을 실제 기업 환경에서 운영하며 배운 예측 가능성, 신뢰 부채, 운영 우선 추상화의 원칙을 정리한다.

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Retrieval Engineering에서 Task Engineering으로

RAG가 Agent가 될 때, AI 엔지니어링의 중심은 어떻게 이동하는가

필요한 정보를 찾는 검색 시스템에서 검증 가능한 업무 결과를 완성하는 시스템으로, AI 엔지니어링의 확장을 살펴본다.