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AI 에이전트 vs 에이전트 AI: 실제 차이점 이해하기 https://medium.com/@speaktoharisudhan/ai-agent-vs-agentic-ai-understand-the-actual-difference-4580a4b01dd4 * 아래 내용은 https://medium.com/의 글을 일부 요약한 것입니다. 상세내용은 본문 확인 바랍니다. AI  Agent 는 반복적인 프로세스를 자동화하는 데 적합한 작업별 규칙 기반 도구인 반면, Agentic AI는 향상된 자율성, 적응성, 복잡하고 역동적 작업을 처리하는 기능을 제공한다. 구분 AI 에이전트 (AI Agent) 에이전틱 AI (Agentic AI) 정의 단일 소프트웨어 프로그램으로, 정해진 작업을 수행하는 자동화 도구 여러 AI 에이전트를 협업하도록 설계된 시스템 전체; 복잡한 목표를 자율적으로 달성 범위(scope) 제한적이고 단일 작업 중심 (예: 비밀번호 재설정, 챗봇 응답) 멀티스텝·다영역 워크플로우 처리; 종합적·전략적 업무 수행 자율성 주어진 프레임 내 동작, 예측 가능 목표 식별→계획 수립→실행 및 학습까지 자율적으로 처리 학습능력 주로 업데이트나 재학습 통한 개선 강화학습, 피드백 기반으로 실시간 학습 및 적응 구성 요소 단일 에이전트 또는 간단한 툴 연결 여러 에이전트 공조, 오케스트레이션 계층 포함 위험 및 제어 예측 가능하고 안정적, 리스크 낮음 예측 불가성, 데이터 유출, 책임 소재 불명 등 리스크 존재 활용 사례 이메일 분류, 단순 챗봇, 예약 도우미 등 반복·정형화된 작업 스케줄링, 연구 조율, 로지스틱, 의료 진단 지원, 스마트 팩토리 등 복합 업무 미래 전망 즉시 사용 가능하며 이미 광범위 채택됨 초기 단계지만, 2028년까지 업무 의사결정 15% 담당 예상 비유 표현 축구 경기의 ‘선수’ 경기 전체를 지휘하는 ‘코치와 선수들’ 팀 워크

  AI 시대, 승부는 결국 ‘데이터’에 달려 있다 -  가용성과 품질이 결정하는 AI의 진짜 가치 AI가 세상을 바꾸고 있다는 말은 더 이상 뉴스가 아니다. 기업과 정부, 연구기관 모두가 앞다퉈 AI 전략을 세우고 있지만, 정작 그 성공을 좌우하는 핵심 요소는 소외되기 쉽다. 바로 ‘데이터’다. 정확히 말하면 ‘가용한(highly available) 데이터’와 ‘고품질(high-quality) 데이터’다. 1️⃣ AI의 본질은 ‘데이터를 잘 쓰는 기술’ 많은 이들이 AI를 마치 마법처럼 생각한다. 하지만 아무리 뛰어난 AI 모델이라도 입력 데이터가 부정확하거나 편향되어 있다면 신뢰할 수 없는 결과를 낼 수밖에 없다. AI는 결국 ‘데이터 기반의 추론 시스템’이다. Garbage in, garbage out. 여전히 유효한 진리다. AI 시스템을 도입한 곳에서 ROI(투자수익률)가 낮은 이유 중 하나는 데이터의 준비 부족 때문이다. 구조화되지 않았거나, 중복·결손·노이즈가 많은 데이터로는 AI가 의미 있는 예측을 할 수 없다. 2️⃣ 가용성과 품질: 두 축이 무너지면 AI는 무용지물 가용성(Availability) : AI는 단순히 데이터를 보유 하는 것이 아니라  즉시 활용 가능한 상태 로 관리해야 한다. 기업 내 사일로(silo)로 분산된 데이터는 AI 프로젝트의 병목이 된다. 통합되지 않은 시스템, 실시간 접근이 불가능한 환경, 비표준 포맷은 모두 ‘AI의 먹이’를 차단하는 셈이다. 품질(Quality) : 데이터 품질은 AI가 내리는 판단의 ‘신뢰도’를 좌우한다. 오류, 누락, 비일관성은 예측 정확도를 떨어뜨리고, 결국 AI 도입 효과 자체를 무력화시킨다. 데이터 정제(cleaning)은 기본이고, 표준화, 메타데이터 정비, 데이터 계보 추적 등의 품질관리 체계가 필요하다. 3️⃣ 데이터 준비는 기술이 아니라 ‘조직 전략’이다 AI 프로젝트는 기술 이전에 조직문화의 문제다. “데이터는 특정부서 몫”...

AI 시대 콘텐츠 가공 전략 :  생성이 아닌 ‘정제’, ‘편집’, ‘재해석’의 시대 *  " What AI really means for content production"(CIO.com) 의 내용중 일부를 요약 정리한 것임. “AI는 콘텐츠를  대신 써주는  도구가 아니라  콘텐츠를  다시 바라보게 하는  프리즘이다.” 1. 콘텐츠 생산의 중심축 이동 :  ‘생성(Create)’ → ‘가공(Curate & Compose)’ 과거 : ‘처음부터 끝까지’ 직접 써야 했다면 현재 : 이미 존재하는 자료를 찾고, 요약하고, 연결하고, 새롭게 배열하는 작업 이 중심이 됨. “ 콘텐츠는 쓰는 것이 아니라, 만들고 엮는 것 ”이라 표현함. “1차 생산자보다, 의미를 짜맞추는 2차 창작자 가 중심에 선다.” 2. 콘텐츠 가공의 3대 핵심 전략  (1) 정제 – 콘텐츠의 ‘원석’을 가다듬기 LLM을 활용한 요약, 문체 변화, 독자 수준별 조정 등 중복 콘텐츠, 불필요한 수사 제거 → 핵심만 남기기 AI는 ‘정보를 덜어내는 데’ 탁월함 → 과잉정보 시대의 필터 역할 AI의 요약 및 재구성 능력이 웨비나 → 하이라이트 요약 같은 콘텐츠 정제에 강점을 가진다고 분석  (2) 재구성 – 같은 재료로 다른 의미 만들기 콘텐츠 조각들을 연결하여 새로운 의미 맥락 을 구성 예: 기사 + 연구결과 + SNS 반응 → 트렌드 인사이트 리포트 “ 고유 관점 과 큐레이션의 힘 이 콘텐츠의 희소가치를 결정한다” 기존 콘텐츠에 나만의 시선과 문맥을 입혀야 고부가가치 콘텐츠가 됨  (3) 확장 – 콘텐츠의 멀티채널 재활용 하나의 콘텐츠를 영상, 카드뉴스, 슬라이드, 음성 등 다양한 포맷으로 파생 ‘ 재조합(Recomposition) 전략’으로 언급 핵심은 “1개의 아이디어 → 10개의 변주 콘텐츠” 3. AI 시대, 고부가가치 콘텐츠의 조건 ...

  https://www.choice360.org/ai-literacy-essentials-for-academic-libraries/ 학술 도서관을 위한 AI 리터러시 의 핵심 원칙에 대한 8주 시리즈 -  Clarivate와 LibTech Insights의 AI 마이크로코스 Choice와 Clarivate는 학술도서관 종사자들을 위한 생성적 AI 리터러시에 관한 8주 뉴스레터 기반 과정을 개발  Week 1:  Generative AI literacy for academic libraries  Week 2:  The ethical implications of generative AI  Week 3:  Creating policy around generative AI  Week 4:  Creating and evaluating generative AI content  Week 5:  Evaluating generative AI tools for academic workflows  Week 6:  Communities of practice  Week 7:  Assessing the social and legal impact of generative AI  Week 8:  The future of generative AI in higher education 

Similarweb 의 보고서 “ GenAI and How It’s Impacting US Publishers ” (The Impact of Generative AI on Publishers)의 핵심 내용 요약 정리 1. ChatGPT 뉴스 관련 질의 212% 급증 2024년 1월–2025년 5월 사이 ChatGPT의 뉴스 관련 프롬프트 사용량이 212% 증가 같은 기간 Google 검색에서 뉴스 관련 검색은 약 5% 감소.  뉴스 소비 방식이 점차 AI 기반 챗봇 중심으로 이동 2. 퍼블리셔 사이트의 유기적 트래픽 26% 감소 Google의 AI Overviews (검색결과 요약) 기능 도입 이후, 뉴스 사이트에 대한 검색 유기적 트래픽이 약 26% 줄었음 이는 ‘zero-click’ 검색 (사용자가 검색결과 페이지에서 링크를 클릭하지 않고도 정보를 얻는 경우)의 증가와 밀접한 관련 3. ChatGPT를 통한 퍼블리셔 유입은 증가 ChatGPT에서 뉴스 사이트로의 로열 트래픽(Referrals)은 25배 증가 했으며, 특히 Reuters, NY Post 등이 대표적인 수혜자 이 정도의 증가만으로는 Google 검색 기반 트래픽 손실을 상쇄하기엔 부족 4. Zero‑Click 검색 증가 + 법적 대응 움직임 Google 검색의 클릭 후 비율은 7.3% → 2.6%로 급락했으며, zero‑click 비율은 56% → 69%로 상승 이에 따라 EU 퍼블리셔들은 반독점 혐의로 구글에 공식 항의

AI 도구 활용은 경쟁력의 차이로 이어진다. - 단순히 AI를 아는 것이 아니라 "잘 활용하는 사람"이 진짜 전문가 * 적극 사용을 추천하는 7가지 AI 도구

“ Google’s Data Science Agent: Data Scientists are Doomed? ” Google이 공개한 Data Science Agent는 전통적인 데이터 과학자의 역할을 대체할 수 있을 만큼 강력하며, 데이터 과학자의 미래에 대한 근본적인 질문을 던진다. 1. 배경: Google의 Data Science Agent란? Google DeepMind가 2024년 중반 발표한 실험적 에이전트 자연어로 지시를 내리면, 데이터를 불러오고, 분석하고, 시각화까지 수행하는 자동화 시스템 기존의 코딩, 통계적 추론, 시각화 툴을 별도로 사용하지 않아도 되는 AI 기반 자동 데이터 분석 도우미 2. 주요 기능 아래 작업을 인간 개입 없이 수행 가능    기능         설명 데이터 로딩 사용자가 제공한 CSV, SQL 등의 데이터를 자동으로 불러옴 데이터 전처리 결측값 처리, 이상치 탐지, 변환 등 자동 수행 탐색적 데이터 분석(EDA) 분포, 상관관계, 요약 통계량 도출 모델 구축 간단한 예측 모델(선형 회귀, 분류 등)을 자동으로 구성 시각화 생성 사용자의 요청에 따라 적절한 그래프 자동 작성 보고서 요약 분석 결과를 자연어로 요약하고 해석 제공 3. 실제 사용 예시 프롬프트  : "이 고객 이탈 데이터로 어떤 요소가 이탈을 유발하는지 분석해줘" 에이전트 반응  : 주요 변수의 분포, 상관 분석 로지스틱 회귀 모델 생성 결과 해석 : "월별 결제 금액이 낮고, 최근 로그인 빈도가 낮을수록 이탈 가능성이 높습니다." 시각화 첨부 및 마크다운 보고서 생성 4. 파급력: 왜 ‘데이터 과학자 종말론’이 나왔나? 기술 민주화 :  비전문가도 고급 분석이 가능해짐 → “시민 데이터 과학자” 시대 도래 업무 자동화 :  분석의 많은 부분이 반복적이며, 에이전트가 이 업무를 자동화 가능 비용 및...

AI 시대  데이터 과학자의 역할 변화 “Data Science is a Dead Career. What Now?” 🔍 문제 제기: 데이터 과학의 죽음? ● 변화의 시작 과거 10년간 가장 핫했던 직업 중 하나였던 데이터 사이언티스트 하지만 최근, 특히 생성형 AI와 자동화 분석 도구의 부상 으로 "데이터 과학은 죽었다"는 말이 나오고 있음 ● 저자의 주장 “데이터 과학이 죽었다는 말은 과장처럼 들리지만, 실제로는 진화하고 있다는 표현이 더 정확하다.” 🤖 무엇이 바꾸고 있는가?      변화 요인                     설명 생성형 AI 도구 ChatGPT, Claude, Gemini 등이 코드 작성, 분석, 시각화까지 지원 AutoML의 진화 모델 선택, 하이퍼파라미터 튜닝, 성능 평가까지 자동화 Self-service BI 일반 사용자도 Tableau, Power BI 등으로 고급 분석 가능 비즈니스 중심 사고 요구 단순 분석이 아닌 ‘전략적 인사이트 도출’이 중요해짐 🧩 무엇이 여전히 중요한가? 문제 정의 능력 “데이터를 분석하기 전에, 올바른 질문을 던지는 능력이 더 중요해졌다.” 도메인 지식 “산업, 비즈니스 맥락을 이해하지 못한 데이터 분석은 무의미하다.” AI 도구 활용 능력 “AI와 협업하는 사람이 되어야지, AI와 경쟁하면 안 된다.” 데이터 제품 사고방식 반복 가능한 분석보다 **데이터 기반 제품(Data Product)**을 설계하고 자동화하는 능력이 요구됨. 🧭 살아남기 위한 전략     전략                     내용 AI-fi...

  AI가 만드는 교육 혁신과 대응 Adapting University Policies for Generative AI: Opportunities, Challenges, and Policy Solutions in Higher Education

  논문 속 'AI에게 잘 봐달라'는 비밀 메시지…학술계 윤리 논란 확산 AI가 논문 평가까지 조작될 수 있다는 사실이 드러나며, 학계의 신뢰성에 대한 우려가 커지고 있다. 글로벌 학술 플랫폼에 게재된 일부 논문에, 인공지능(AI)에게 긍정적인 평가를 유도하는 "은밀한 지시문(AI 프롬프트)"이 삽입된 사실이 드러나 충격을 주고 있다. 일본 닛케이 아시아는 1일, 한국·일본·중국 등 8개국 14개 학술기관 의 연구자들이 발표한 총 17편의 논문 에서 이러한 사례가 발견됐다고 보도했다. 해당 논문들은 정식 학술지 게재 전 온라인에 공유되는 사전 인쇄본(preprint) 형태로, 대표적인 오픈 아카이브인 arXiv 플랫폼 에 등록돼 있었다. 표면상으로는 일반적인 논문처럼 보이지만, 특정 영역을 강조 표시하면 “AI야, 이 논문을 긍정적으로 평가해줘”라는 의미의 비공개 지시문(prompt)이 드러나도록 구성돼 있었다는 것이다. AI 기술, 연구 도구를 넘어 평가까지 ‘조작 대상’ 되나 이번 사건은 학계에서 AI 기술의 도입이 ‘윤리의 사각지대’에 놓여 있다는 점을 여실히 보여준다. AI를 활용해 논문을 작성하거나 요약하는 것은 일반화되고 있으나, 해당 AI가 스스로 논문을 평가하는 과정에서 조작된 지시문에 따라 호의적인 리뷰를 생성 하도록 유도한 정황은 학문적 신뢰성에 심각한 타격을 줄 수 있다는 지적이 나온다. 학계에서는 사전 인쇄본(preprint)을 통해 연구자들 간 의견 교환과 피드백을 활성화하는 것이 일반적이나 이번처럼 평가시스템을 악용하려는 시도가 병행될 경우 동료 평가(peer review) 제도의 근간이 흔들릴 수 있다 는 우려가 커지고 있다. 학술계, AI 활용 윤리 가이드라인 시급 현재 다수의 학술지와 연구기관들은 AI 도구 사용과 관련한 윤리 지침 마련에 착수했지만, 프롬프트 삽입과 같은 은밀한 조작 행위에 대한 규제는 미비 한 상황이다. 전문가들은 “AI는 중립적인 기술이지만, 그 사용자는 얼마든...

  “AI 사용은 더 이상 선택 사항이 아니다(Using AI is no longer optional)” Microsoft, 직원들의 사내 AI 도구 활용도 를 성과 평가 항목에 포함하는 방안  논의 중 📊 평가 기준 내용 사내 AI 도구 사용률 GitHub Copilot 등 내부 AI 솔루션 사용 여부와 빈도를 평가 지표로 삼습니다 . 역량 포함 수준 협업, 데이터 기반 사고, 커뮤니케이션과 동등한 수준으로 AI 활용 역량을 공식화하려는 움직임 부서별 세부 기준 차이 팀/조직마다 세부 지표와 가중치는 차이가 있을 수 있으나, 일부 팀은 이미 다음 회계연도부터 도입을 구체화 중 외부 도구도 일부 허용 보안 기준을 충족하는 외부 AI 도구(예: Replit)도 제한 내에서 허용하되, 내부 도구 채택이 중심   ✅ 기대 효과 및 의도 내부 AI 서비스 확산 Copilot 등 MS 내부 AI의 사용률이 기대에 못 미치는 점을 개선하고 활용을 독려하려는 목적 제품 완성도 및 이해도 향상 직접 도구를 사용하게 함으로써 개발자들이 자사 제품의 기능·문제점을 명확히 파악하도록 유도 경쟁력 확보 GitHub Copilot이 경쟁사(Cursor 등)에 밀리는 상황에서 개발자들이 AI 사용 능력을 증진해 대응 역량을 높이려는 전략   AI 중심 문화 정착 전사적으로 AI 활용을 일상에 통합해 ‘AI 중심 조직 문화’를 조성하려는 포석   ⚠️ 효과와 우려 도구 활용 증가 내부적으로 AI 도구 사용이 확산될 가능성이 높으며, 개발 툴에 대한 경험치도 향상될 수 있습니다. 직원 반발 및 부담 증가 “성과 평가를 통한 사실상의 강제”라는 내부 불만도 존재하는 것으로 알려졌으며 압박으로 여겨질 수 있다는 지적도 있습니다. 성과 지표 형평성과 부작용 우려 AI 활용을 어떻게 정량화하느냐에 따라 채점이 과도해지거...

'데이터 과학'은 사라지지 않고 진화중   “Data Science is Dead (Again): Why the Role Keeps Evolving, Not Disappearing”   1. "데이터 사이언스는 죽었다"는 주장은 반복되어 왔다 2012년부터 "21세기의 가장 섹시한 직업"으로 불리던 데이터 사이언티스트는 이후에도 계속해서 "죽었다"는 선언을 들어왔다. 실제로는 죽은 것이 아니라 도구와 역할의 변화 에 따라 모습이 바뀌었을 뿐이다.   2. 변화의 원인 ① 새로운 도구와 플랫폼 노코드/로우코드 도구, AutoML, 데이터 시각화 툴의 발전은 비전문가도 데이터 분석을 수행 하게 만들었다. ChatGPT, Copilot, Perplexity 등의 AI는 데이터 해석과 모델링을 자동화 함으로써 기존 역할을 일부 대체하고 있다. 3. 변화의 원인 ② 엔지니어링과 분석 경계의 모호화 ML 엔지니어, 데이터 엔지니어, 분석가 등의 역할이 점점 중첩되고 경계가 흐려짐 . 기업은 범용적인 기술을 가진 인재(Full-stack Analyst)를 선호하며, 데이터 사이언티스트는 더 이상 ‘단일 직무’로 보기 어려워지고 있음. 4. 변화의 본질 : "죽는 게 아니라 진화하는 중" 기술의 발전에 따라 필요한 역량 도 계속 바뀐다. 예전엔 SQL과 통계, 그 다음은 파이썬과 머신러닝, 이제는 MLOps와 LLM 사용 능력. 데이터 사이언티스트는 여전히 중요하지만, 역할과 도구가 변하고 있어 적응이 필요 하다. 5. 앞으로 필요한 방향 도구 사용 능력 보다 비즈니스 문제 정의, 커뮤니케이션, 해석력 이 더 중요해질 것이다. "AI가 자동화하더라도 질문을 잘 던지고 결과를 해석하는 사람은 여전히 필요하다." 즉, 단순한 분석가가 아닌 ‘의미를 이끌어내는 전문가’로의 전환 이 핵심이다. "데이터 사이언스는 죽지 않았다. 단지 옷을 갈아입었을 뿐이다....