AI 에이전트가 바꾸는 ERP: 2026 실제 적용 사례
2026년, AI 에이전트가 ERP 현장에 스며들기 시작했다 ERP 시장에서 AI는 더 이상 실험실 밖의 이야기가 아니다. 최근 Reddit의 r/AI_Agents 커뮤니티에서 한 사용자는 "멀티 에이전트 파이프라인으로 arXiv 논문을 가져와 Slack에 요약을 떨어뜨리고
2026년, AI 에이전트가 ERP 현장에 스며들기 시작했다 ERP 시장에서 AI는 더 이상 실험실 밖의 이야기가 아니다. 최근 Reddit의 r/AI_Agents 커뮤니티에서 한 사용자는 "멀티 에이전트 파이프라인으로 arXiv 논문을 가져와 Slack에 요약을 떨어뜨리고
왜 맞춤형 AI 에이전트인가? 시중에 나와 있는 AI 도구들은 대부분 범용입니다. ChatGPT, Claude, Copilot 모두 대화는 잘 하지만, 당신의 ERP 화면에서 "이 전표 좀 입력해줘"라고 말할 순 없습니다. 맞춤형 AI 에이전트는
ERP에 AI를 붙이겠다는 이야기는 2023년부터 나왔다. 대부분 RAG 기반의 "매뉴얼 챗봇"이었다. "전표 승인은 어떻게 하나요?" → 매뉴얼에서 답변 찾아주기. 유용하지만, 진짜 일은 못 했다. 전표를 직접 조회하거나, 승인을 대신하거나, 결산
MIS 전문가의 AI 에이전트 도입 가이드 안녕하세요, AlignsDot입니다. 중소기업 ERP에 AI를 접목하는 실전 가이드를 제공합니다. 주요 콘텐츠 * ERP + AI 에이전트 도입 5단계 방법론 * 중소기업 맞춤 비용 분석 * 실제 도입 사례 연구 * 기술 트렌드 인사이트
AI 에이전트를 ERP에 붙이고 싶은데, 어디서부터 시작해야 할지 모르겠다면? 이 글은 실제 현장에서 적용 가능한 5단계 방법론을 제시합니다. 1단계: 진단 (Assessment) — 1~2주 1.1 업무 현황 파악 먼저 고객사의 현재 업무를 면밀히 분석합니다.
ERP 하면 흔히 '복잡한 입력 화면', '매뉴얼 외우기', '야근' 같은 단어가 떠오른다. 그런데 최근 1~2년 사이, AI가 ERP 현장을 꽤 구체적으로 바꾸고 있다. 해외 Reddit과 Hacker News에서도,
GitHub Star, 진짜 가치를 반영할까? 별 개수는 북마크에 가깝다. '나중에 볼게요'의 다른 말일 뿐. Star의 3가지 한계 ① 북마크 ≠ 사용 누르기만 하고 다시 안 보는 Star. 실제로 얼마나 많은 사람이 포크하고, 이슈를
중소기업 ERP, AI 에이전트로 업그레이드 가능할까? 최근 Reddit r/ERP 및 r/AI_Agents 커뮤니티에서 자주 등장하는 질문입니다. "우리는 20인 규모 제조업체입니다. SAP나 Oracle은 너무 비싸고, 그렇다고 엑셀만 쓰기에는 한계가 있습니다. AI 에이전트를
재고 정확도 98%인데도 창고에서 물건을 못 찾는다? Reddit r/InventoryManagement에서 화제가 된 글입니다. "with 98% inventory accuracy we still lose items in warehouse" — 재고 정확도 98%인데도 물건을 못 찾겠다는 현장의
지난 글에서 MCP가 뭔지 알아봤다. 이번엔 진짜 만들어본다. Python만 알면 10분이면 충분하다. FastMCP란 Python으로 MCP 서버를 만드는 가장 빠른 방법. Flask처럼 데코레이터로 도구를 정의하고, CLI 하나로 테스트·배포까지 가능하다. 설치는 pip 한 줄: pip