글로벌 Top 10 리포트(McKinsey·Deloitte·KPMG·Accenture·Microsoft·BCG·PwC·Stanford HAI·EY)를 바탕으로 2027년 AI 에이전트 시대의 비즈니스·기술 변화를 정리하고, 클라우드 MSP에서 AI MSP로 전환하는 관점에서 AgentOps·데이터/온톨로지·거버넌스·AI FinOps 중심의 ‘AI Operating Stack 7 Layer’ 전략을 제시한다.

AI 시대에 기업의 진짜 자산은 ‘모델’이 아니라 현장에서만 쌓이는 도메인 데이터와 도구·스킬·평가·가드레일이 결합된 하네스다. 업의 본질은 그대로이고, 경쟁력은 프로세스를 바꾸는 데이터와 실행 체계에서 나온다.

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 …

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.

AI를 통한 다양한 업무 자동화 사례를 보면서 우리 회사는, 또 내 업무는 어떤 도움을 받을 수 있을지 함께 들여다봅니다.

AI 확산으로 변화하는 데이터 센터의 모습에 대해 자세히 살펴봅니다.

빅테크가 그리는 AI의 현재와 미래를 한눈에 살펴봅니다.

합성 데이터(Synthetic data)의 개념부터 실제 활용 사례까지 구체적으로 살펴보겠습니다.

마케팅 현장에서 AI가 실제로 어떻게 활용되고 있는지, 그리고 글로벌 브랜드들이 이를 어떻게 전략에 통합하고 있는지 살펴보겠습니다.