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- 중견 제조사의 AX 6개월 — 문서 RAG에서 공급망 온톨로지·품질 체계·MCP까지, 무엇을 만들고 무엇을 넘겼나
- AI/AX PM 백서 — Agentic PM 시리즈
- 외주가 만든 사내 AI 플랫폼, 계약이 끝나면 누가 고칩니까 — 인수 부트캠프의 졸업 기준은 ‘PR 1건’과 인수 확인표 여섯 칸
- 공공 AX 사업, PMO를 두면 감리를 생략할 수 있을까 — 발주 담당자가 법령·표준 RAG로 확인한 질문과 근거 조항
- 주간보고를 잘 쓰게 하지 말고 매일 증적이 남게 하십시오 — 국방 PM 실습의 일일 보고 에이전트와 제조사 주간보고 자동화
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사내 RAG 근거는 사실을 더할 뿐 권한을 더하지 않습니다 — 외부 연락처를 붙이라는 숨은 지시가 세 조건 30번 중 3번 통한 실험과 경계 설계
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사내 RAG를 늘리기 전에 인용 점검기와 퇴역 기준부터 다십시오 — 인용 실험 40문항과, 개인 RAG 8개 중 3개만 자동으로 쓰인 운영 기록
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사내 RAG는 근거를 먼저 넣고, 모자랄 때만 찾으러 보내십시오 — 질문 50개에서 원천 90%를 맞히며 AI 호출을 43% 줄인 배달 설계
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사내 RAG는 벡터 DB보다 ‘다시 찾는 고리’가 먼저입니다 — 같은 키워드 색인에서 근거 법령 정답률을 12%에서 54%로 올린 실측
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AI가 코드를 쓰는 회사에 필요한 개발 하네스 — AI 주도 개발(AIDD) 가드레일·국내외 동향·기업 도입 5단계
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기업 AI의 기억은 쌓기보다 꺼내는 길이 먼저입니다 — 에이전트 기억 509개 중 39%가 한 달 내내 잠들어 있던 기록과 4층 기억 설계
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AI 운영 대시보드를 늘리기 전에 ‘끄면 무엇이 달라지는가’를 물으십시오 — 관측이 엔진보다 커진 하네스의 1-in-1-out 예산
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AI 가드레일은 지침 문장이 아니라 집행 장치입니다 — 상시 규칙 41개 중 21개가 문장으로만 남아 있던 하네스의 교훈
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AI 에이전트 비용은 토큰 총량이 아니라 성공 작업당 비용으로 봅니다 — 1,481억 토큰 장부에서 찾은 AI 예산의 착시와 절감 후보
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AI 에이전트가 느리다는 불만, 모델보다 왕복 수부터 세십시오 — 794턴 실측으로 본 기업 에이전트의 속도 관리