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IT 기업 기술 블로그 모음

Part 1: 삼성계정 서비스의 AI SecOps, Multi-Agent로 진화하는 보안 위협 탐지 섬네일
Part 1: 삼성계정 서비스의 AI SecOps, Multi-Agent로 진화하는 보안 위협 탐지
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·AI/ML·
Amazon Bedrock, Multi Agent Architecture, Text to SQL, AWS WAF, Amazon Redshift Serverless

AWS가 삼성계정 서비스의 AI SecOps를 위한 Multi-Agent 보안 탐지 아키텍처를 소개하는 글로, 20억 사용자 규모 트래픽에서 WAF 로그를 실시간으로 분석하는 방법을 다룹니다. Foundation Model 검증, Text-to-SQL 파이프라인, Bedrock Agents의 초기 구현에서 Strands Agents로의 전환, 그리고 Orchestrator/Actor/Supervisor/Reporter의 멀티-에이전트 협업 구조를 구체적으로 설명합니다. 실무 사례로 Brute Force/WordPress와 지능적 스캐닝 사례를 통해 차단 정책 제안과 자동화된 리포트 생성을 시연하며, 향후 자율 대응 및 AI Ops 확장을 예고합니다.

2026년 03월 27일·0
Part2: 삼성계정 서비스의 Agentic AIOps, 운영환경에서 Multi-Agent 시스템으로 RCA 자동화 하기 섬네일
Part2: 삼성계정 서비스의 Agentic AIOps, 운영환경에서 Multi-Agent 시스템으로 RCA 자동화 하기
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·Architecture·
Model Context Protocol, FastMCP, Strands Agents SDK, Agentic AIOps, Multi-Agent System

AWS가 운영하는 삼성계정 서비스의 장애 대응을 자동화하기 위해 Agentic AIOps와 Multi-Agent 시스템을 적용한 사례를 다룹니다. 데이터 수집에서 근본 원인 분석, 조치 제안까지를 전문가 에이전트들이 분리된 도구로 수행하도록 Orchestrator-Agents as Tools 구조를 도입했습니다. 실제 사례인 us-east-1 Large Scale Event에서 5분 이내 RCA 후보를 제시하고 Slack 워크플로우로 자동 조치를 안내하는 방식을 시연했습니다.

2026년 03월 27일·0
제조 현장의 안전·품질·공정 혁신: 2026 AWS 컨퍼런스 비전 AI 도입 사례 섬네일
제조 현장의 안전·품질·공정 혁신: 2026 AWS 컨퍼런스 비전 AI 도입 사례
슈퍼브에이아이 favicon슈퍼브에이아이
·AI/ML·
AWS, MLOps, YOLO, Vision AI, Video Analytics

슈퍼브에이아이가 2026 AWS 컨퍼런스에서 Vision AI를 제조 현장의 안전, 품질, 공정 관리에 도입한 사례를 다룹니다. 구체적으로 영상 분석 기반 PPE 탐지(98% 정확도), 위험 상황 경고, Video Analytics(ZERO) 도입으로 공정 모니터링과 안전 관리가 자동화됩니다. End-to-End 운영 체계 구축과 SOP 및 MLOps 정합성 확보, 현장 적용 가이드라인 제시로 확산 전략을 제시합니다.

2026년 03월 27일·0
인사팀의 핵심성과지표(KPI)는 어떻게 설정할까? 섬네일
인사팀의 핵심성과지표(KPI)는 어떻게 설정할까?
가비아 favicon가비아
·Data·
Company Culture, Team Growth, Hiring, Learning, Recruitment

가비아의 HR KPI 프레임워크는 채용, 인재 유지, 교육, 조직문화 등 인사 업무가 조직 성장에 기여하는 정도를 객관적으로 평가하는 핵심 지표를 제시합니다. 채용 소요 시간, 채용 비용과 인재 품질, 이직률 및 근속 연수, 교육 참여율과 효과, 몰입도 등 지표의 정의와 실무에서의 정량화 방법을 구체적으로 다룹니다. 데이터 정확성을 위해 하이웍스 인사근무 및 기업교육 같은 도구 연동과 부서별/직급별 세분화, 정기 추이를 통한 모니터링이 강조됩니다.

2026년 03월 27일·0
제미나이 3.1 플래시 라이브: 더욱 자연스럽고 신뢰할 수 있는 오디오 AI 섬네일
제미나이 3.1 플래시 라이브: 더욱 자연스럽고 신뢰할 수 있는 오디오 AI
구글코리아 favicon구글코리아
·AI/ML·
Gemini, Latency, Speech Model, Voice Interaction, Audio AI

구글코리아의 제미나이 3.1 플래시 라이브는 향상된 정밀도와 낮은 지연으로 보다 자연스럽고 정확한 음성 상호작용을 제공합니다. 정밀도 개선과 지연 시간 감소를 통해 자연스러운 대화 흐름은 물론, 다양한 맥락에서의 정확한 음성 응답 품질을 실현했다. 개발자는 음성 인터랙션 품질을 높이는 모델 선택과 배포 전략에 이 기술을 적용해 실제 서비스에서 사용자 만족도 향상을 기대할 수 있습니다.

2026년 03월 26일·1
“고객의 목소리를 서비스 개선으로 잇다” -2부
미리디 favicon미리디
·Else·
Company Culture, Team Growth, Hiring, Career Growth, Onboarding

미리디의 비즈하우스 고객만족팀이 AI 채팅 도입과 반복 업무 자동화를 통해 고객 문의를 줄이고 응대 효율을 높인 사례를 공유합니다. 2부에서는 현직자들의 만족도와 성장 가능성, CX매니저에게 필요한 역량과 실제 개선 사례를 데이터에 근거해 자세히 설명합니다. AI 도입으로 헬프센터의 정보 접근성과 상황별 제안이 향상되었고, 향후 문의 감소를 목표로 운영 구조의 개선 방향이 제시됩니다.

2026년 03월 26일·0
“고객의 목소리를 서비스 개선으로 잇다” -1부
미리디 favicon미리디
·Else·
Company Culture, Leadership, Career, Interview, Personal Growth

미리디의 비즈하우스 고객만족팀은 고객의 목소리를 통해 서비스 개선 방향을 제시하고, 다양한 채널에서 수집된 데이터를 바탕으로 반복 문제를 줄이는 CX를 담당합니다. 온보딩은 아기새 기간으로 불리며 이론 교육, 실습, 과제, 그리고 사수의 피드백으로 약 두 달간 진행됩니다. 현재 CS가 70%, CX가 30%인 업무 비중을 CX 중심으로 확장하고, 문제의 근본 원인을 파악해 내부 프로세스와 가이드를 개선합니다.

2026년 03월 26일·0
육아휴직 급여 2026 최신 기준|월급 변화부터 신청 조건까지 섬네일
육아휴직 급여 2026 최신 기준|월급 변화부터 신청 조건까지
삼쩜삼 뉴스룸 favicon삼쩜삼 뉴스룸
·Else·
Parental Leave Benefits, Eligibility, Salary Changes, Policy Update

삼쩜삼 뉴스룸은 2026년 육아휴직 급여의 최신 기준과 월급 변화, 신청 조건을 정리해 독자가 핵심 내용을 빠르게 파악할 수 있도록 제공합니다. 본문은 육아휴직 급여의 지급 방식, 자격 요건, 제출 서류, 지급 기간 등 구체적 내용을 체계적으로 설명하고 실무 체크리스트를 함께 제공합니다. 기업 인사담당자나 임직원은 정책 변화에 대비하고 급여 관리와 직원 상담에 활용할 수 있는 실용 가이드를 얻습니다.

2026년 03월 26일·1
삼쩜삼, AI 컨택센터 ‘점삼이’ 공개 섬네일
삼쩜삼, AI 컨택센터 ‘점삼이’ 공개
삼쩜삼 뉴스룸 favicon삼쩜삼 뉴스룸
·AI/ML·
Strategy, Innovation, Announcement, Product Launch

삼쩜삼 뉴스룸은 AI 컨택센터 '점삼이'를 공개하며 기업용 대화형 AI 솔루션의 새로운 사례를 소개하고, 시장 발전 방향에 대한 시사점을 제공합니다. 본문은 점삼이가 24시간 운영되는 상담 엔진으로 다수의 채널에서 자동 응대를 수행하고, 지식 베이스와 연동하여 정보를 빠르게 찾아 응대 품질을 높인다고 설명합니다. 또한 엔지니어링 측면에서 점삼이의 구성 요소, 확장성 고려사항, 도입 전략, 그리고 실무 적용 시나리오를 포함해 기업의 AI 채널 전환에 대한 가이드를 제공한다고 덧붙여 있습니다.

2026년 03월 25일·0
Closing the knowledge gap with agent skills 섬네일
Closing the knowledge gap with agent skills
구글 favicon구글
·AI/ML·
API

구글이 딥마인드가 개발한 Gemini API 개발자 스킬을 통해 정적 모델 지식과 빠르게 진화하는 소프트웨어 관행의 격차를 해소하는 방법을 제시합니다. 라이브 문서와 SDK 가이드를 제공하는 이 스킬은 gemini-3.1-pro-preview 모델의 성공률을 28.2%에서 96.6%로 끌어올린 실험 결과를 보여줍니다. 이 경량 접근 방식은 강력한 추론 능력과 진실 소스에 대한 접근이 잘못된 코딩 패턴의 활용을 효과적으로 제거한다는 점을 시사합니다.

2026년 03월 25일·0
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