Ai
2026년 애플 인텔리전스(Apple Intelligence) 정리: 진짜 유용한 기능과 아쉬운 점
2026년의 애플 인텔리전스는 분명 쓸모가 있지만, 처음 발표 때 기대했던 화려한 방식은 아닙니다. 진짜 가치는 시스템 전반의 교정·요약 기능, 마침내 대화를 이어가는 시리, 그리고 앱을 넘나드는 개인 문맥 검색에 있고, 젠모지와 이미지 플레이그라운드는 일상 도구라기보다 재미 요소에 가깝습니다. 기억하시나요? 2024년, 애플이 마침내 무대에서 'AI'
- Tech Review, AI
- 05 Jun, 2026
2026년, 단순 반복 업무를 '에이전틱 AI'에 넘겨야 하는 이유
에이전틱 AI를 쓰면 반복적인 디지털 업무를 자율형 에이전트에게 넘길 수 있습니다. 에이전트가 스스로 단계를 나누고, 앱을 조작하고, 오류를 고치기 때문에 사람이 AI의 '매니저' 노릇을 할 필요가 줄어듭니다. 2026년 현재 이 변화는 현실이 되었고 점점 쉬워지고 있지만, 여전히 꼼꼼한 세팅과 사람의 검증이 필요합니다. 불과 몇 년 전만 해도 AI가
- Technology, AI, Productivity
- 26 May, 2026
사내 RAG 시스템 구축에서 자주 부딪히는 5가지 실패 사례 (그리고 해결책)
**RAG(Retrieval-Augmented Generation, 검색 증강 생성)**를 실제 프로덕션에서 굴리는 일은 "문서를 벡터 DB에 넣고 LLM을 연결하면 끝"이 아닙니다. 사내 RAG는 문서 파싱, 청킹, 데이터 최신성, 환각, 컨텍스트 비용이라는 다섯 지점에서 무너지기 쉽고, 해법은 화려한 AI 프레임워크가 아니라 데이터 엔지니어링에 있습니
- AI
- 25 May, 2026
2026년, 맥북에서 로컬 LLM을 돌리는 게 최고의 선택인 이유
애플 실리콘 맥북에서 **로컬 LLM(대규모 언어 모델)**을 돌리는 것은 이제 충분히 실용적이고, 2026년 AI 작업 환경에서 가장 현명한 선택 중 하나라고 생각합니다. Ollama나 LM Studio 같은 무료 앱으로 금방 세팅할 수 있고, 개인정보 보호·오프라인 사용·구독료 0원이라는 이점이 있습니다. 다만 고난도 추론은 여전히 거대 클라우드 모델
- Technology, AI, Productivity
- 21 May, 2026
AI 시대의 새로운 화두: 인공지능 윤리와 데이터 프라이버시 보호 전략
2026년, AI 윤리와 데이터 프라이버시가 왜 화두인가? AI가 똑똑해질수록 우리의 프라이버시는 더 위협받고 있습니다. 모델은 무단 수집한 콘텐츠와 개인정보로 학습되고, 직원들은 프롬프트를 통해 기밀을 유출합니다. 2026년 현재 기업들은 더 똑똑한 AI를 만드는 경쟁을 넘어 얼마나 합법적이고 윤리적으로 데이터를 다루느냐는 시험대에 올라 있으며,
2026년 AI 트렌드: 생성형 AI를 넘어 AGI(범용 인공지능)를 향한 여정
2026년 현재 진정한 의미의 AGI(범용 인공지능)는 아직 등장하지 않았지만, 멀티모달 모델·뉴로 심볼릭 AI·자율 에이전트를 통해 연구는 그 방향으로 빠르게 나아가고 있습니다. 생성형 AI가 추론 능력, 신뢰성, 효율성에서 한계에 부딪혔고, 그 빈틈을 메우는 것이 다음 세대 AI의 과제이기 때문입니다. AGI란 무엇이고, 왜 주목받고 있나?
- IT Trends, AI
- 13 May, 2026
2024년 최신 AI 트렌드 및 업무 생산성 향상 AI 도구 추천
2024년 AI를 규정하는 네 가지 트렌드는 멀티모달 AI, 온디바이스 AI, 자율형 AI 에이전트, 생성형 비디오·오디오입니다. 이를 업무 생산성으로 연결하는 도구는 크게 네 갈래로, AI 챗봇(ChatGPT, Claude 3, Gemini), 코딩 도구(GitHub Copilot, Cursor), 디자인 도구(Midjourney, Canva Magic
- AI
- 31 May, 2024