AI는 우리가 체감하는 것보다 더 빠르게 발전하고, 그 충격은 고용 구조와 SaaS 시장까지 흔듭니다. 하지만 기술이 좋아도 도입이 성공하진 않습니다. 지금 필요한 것은 낙관의 반대편에서 경계선을 확인하고, ‘업의 맥락’에 맞게 …
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산업혁명에서 승자는 ‘엔진’이 아니라 ‘일하는 방식’을 바꾼 기업이었다. AI 시대에도 이미 해외·국내에서 버티컬 워크플로우를 깊게 파고든 팀들이 성과를 내고 있으며, 성과는 대체가 아닌 재배치와 단위경제에 달려 있다.
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기업 AI 도입은 늘었지만 ROI로 이어지지 않는 이유는 모델이 아니라 ‘의미 계층’의 부재다. 온톨로지는 기업의 개념·관계·규칙을 기계가 읽을 수 있게 고정하는 의미 지도이며, 에이전트 시대에는 운영 신호와 결합된 ‘살아 있는’ …
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AI 코딩의 성공을 SDLC 전 과정 자동화로 과대포장하는 ‘모두 다 된다’식 약속은 위험하다. 단계별 성숙도를 구분하고, PoC로 검증한 뒤 범위를 확정하며, KPI를 정량화하고 Human-in-the-loop로 운영해야 엔터프라이즈 환경에서 AI SDLC를 현실적인 …