ERP 모듈별 AI 적용 ROI 분석 — 어디부터 붙이는 게 가장 이득일까
ERP 모듈, 어디에 AI를 붙여야 돈이 될까? "AI 도입하라고 경영진은 말하는데, 우리 ERP 모듈이 7개예요. 예산은 한정돼 있고, 어디부터 시작해야 할지 모르겠습니다." 지난달, 한 중견 제조업체의 IT팀장에게 들은 고민이다. ERP에 AI를 붙이는
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"데모는 화려했다, 프로덕션은 달랐다" — 현장의 반발과 극복 전략 ⑤
"데모는 화려했다, 프로덕션은 달랐다" — 현장의 반발과 극복 전략 ⑤ Reddit r/aissist_io의 글은 AI 도입 현장의 냉혹한 현실을 이렇게 요약한다: "Impressive demo, disappointing production. The model works. The pilot looks great.
AI가 바꾼 고객 경험 — AWS부터 Shopify까지 ④
AI가 바꾼 고객 경험 — AWS부터 Shopify까지 ④ 2026년 6월, Reddit r/shopify의 한 댓글은 AI가 비즈니스 현장에 얼마나 깊숙이 침투했는지 보여준다: "The AWS Agentic Shopping Assistant story is the most under-discussed one here. You
AI 시대, 왜 80%는 '사람'이고 20%만 '기술'일까?
AI 도입 프로젝트가 실패하는 이유를 분석한 McKinsey의 2025년 보고서는 놀라운 숫자를 제시한다: 실패 원인의 80%는 조직 문화, 변화 관리, 인력 역량 등 '사람'에게서 비롯되고, 기술 자체의 문제는 20%에 불과하다.
"AI 에이전트가 일하게 하라" — 업무 자동화의 진화 ③
AI 도입의 진짜 목적은 사람을 대체하는 게 아니다. 사람이 하기 싫은 일을 AI가 대신하게 하는 것. 그리고 사람은 더 가치 있는 일에 집중하게 하는 것. 이 간단한 원칙을 이해하는 기업과 그렇지 않은 기업의 격차는
AI 도입, 예산 폭탄을 피하는 법 — 비용 관리 실전 가이드 ②
기업에서 AI 도입을 검토할 때 가장 먼저 부딪히는 벽은 기술이 아니라 예산이다. "얼마나 들까요?"라는 질문에 제대로 답할 수 있는 사람은 드물다. PyTorchKR에서 148 views를 기록한 'LLM 데이터 엔지니어링 6탄'
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"개발자 아니어도 됩니다" — 현장 AI 도입 첫걸음 ①
"개발자 아니어도 됩니다" — 현장 AI 도입 첫걸음 ① "I'm not a developer. I've never coded anything in my life." dev.to에 올라온 이 글은 비개발자가 AI를 활용해
20-30대, AI를 생활 속에서 어떻게 쓰나? — AI 일상 침투 보고서 ②
20-30대, AI를 생활 속에서 어떻게 쓰나? — AI 일상 침투 보고서 ② 전편에서는 20-30대가 AI를 어디에 쓰는지 큰 그림을 살펴봤다. 이번 편은 더 구체적으로 들어간다. 그들이 실제로 AI를 생활 속에서 어떻게 사용하는지 last30days가 수집한 실제 사례를
20-30대는 AI를 어디에 쓰고 있을까? — AI 일상 침투 보고서 ①
20-30대는 AI를 어디에 쓰고 있을까? — AI 일상 침투 보고서 ① 며칠 전 Reddit의 AskWomenOver30 커뮤니티에 올라온 질문 하나. "How do you avoid AI slop in your daily life?" — 258 upvotes, 144 comments 흥미롭게도
GitHub Star는 북마크일 뿐이다 — 진짜 살아있는 레포 고르는 법
Star가 높다고 좋은 레포? 솔직히 아니지 GitHub에서 뭐 찾을 때 Star 순으로 정렬하지? 나도 그랬어. 근데 생각해보면 Star는 그냥 북마크야. "나중에 볼게요" 누른 거랑 똑같단 말이지. 진짜 중요한 건 지금도 활발하게 돌아가고