챗GPT 이후 초거대 AI, 기업은 무엇이 달라졌나? | 전략대장 이팀장

챗GPT 이후 ‘초거대 AI’는 단순한 유행이 아니라 기업의 업무 방식과 산업 구조를 바꾸는 게임체인저가 됐습니다. GPT-4의 변화, 생성형 AI 밸류체인, 부서별 활용 포인트, 그리고 AI 거버넌스까지 한 번에 정리해 봅니다.챗GPT가 바꾼 초거대 AI 비즈니스 혁신: GPT-4부터 AI 거버넌스까지 실무자가 정리한 핵심“챗GPT 써봤어?” 한마디가 조직 문화를 바꿨다솔직히 말하면, 저는 처음 챗GPT를 봤을 때 “검색이 좀 더 똑똑해진 건가?” 정도로만 생각했어요. 그런데 며칠만 지나도 분위기가 달라지더라고요. 회의 끝나고 “방금 얘기한 걸 정리해 줘”가 되고, 보고서 초안이 뚝딱 나오고, 이메일 문장이 부드럽게 다듬어지는 걸 보면서요. 여기서 중요한 포인트는 ‘속도’였습니다. 예전엔 사람 손이 많..

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• · 2026. 2. 4.
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생성형 AI 도입이 실패하는 이유와 성공하는 방법 | 전략대장 이팀장

들어가며: 요즘 ‘생성형 AI’ 얘기만 나오면 분위기가 왜 이렇게 뜨거울까?요즘 어디를 가도 생성형 AI 얘기가 빠지지 않죠. “우리도 뭔가 해야 하지 않나?” 하는 압박감은 커지는데, 막상 무엇부터 해야 하는지 물으면 다들 잠깐 멈칫하는 분위기… 저만 느끼는 건 아니실 거예요.재미있는 건, 많은 조직이 생성형 AI를 ‘업무 자동화 툴’ 정도로만 생각하다가 생각보다 크게 흔들린다는 점이에요. 처음에는 이메일 초안, 회의록 요약, 간단한 보고서 정리 같은 “바로 써먹는 일”부터 시작하거든요. 그런데 한두 달 지나면 이런 질문이 따라옵니다.“효율은 올랐는데, 이게 경쟁력이 맞나?”“다른 회사도 다 쓰면 결국 다 똑같아지는 거 아닌가?”“정보가 틀리게 나오면 책임은 누가 져?”“보안/저작권/개인정보 이슈는 어..

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• · 2026. 2. 3.
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AI 에이전트란? RPA와 차이부터 산업별 활용까지 현실 정리 | 전략대장 이팀장

메타 설명(검색 요약): AI가 “대답”을 넘어 “실행”까지 하는 시대가 왔습니다. AI 에이전트의 개념, 작동 방식, 산업별 활용 사례, 그리고 기업이 도입할 때 반드시 챙겨야 할 보안·책임·업무 재설계 포인트를 한 번에 정리합니다.요즘 AI 얘기하면 다들 한 번씩은 이런 경험 있잖아요.“초안은 잘 뽑아주는데… 결국 내가 마무리해야 하네?”메일 요약, 회의록 정리, 문서 초안까지는 이제 흔해졌습니다. 그런데 실무에서 진짜 시간이 잡아먹히는 건 그 다음이에요. 일정 잡고, 관련자에게 공유하고, 티켓 만들고, 데이터 확인하고, 후속 액션을 연결하는 그 과정요.그래서 요즘 더 많이 나오는 키워드가 AI 에이전트입니다. 한마디로 “말만 하는 AI”가 아니라 “목표를 이해하고 일을 끝내는 쪽으로 움직이는 AI”..

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• · 2026. 1. 26.
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