세일즈포스가 AI 확산의 최대 난제로 '라스트 마일(Last Mile)' 문제를 지목했습니다.LLM(대형언어모델)이라는 강력한 엔진이 있어도, 이를 기업 시스템에 연결하는 '배선'이 없으면 무용지물이라는 뜻인데요.
핵심 4대 요소: 컨텍스트(맥락), 통제, 관측성, 오케스트레이션을 통해 AI를 실제 업무에 안전하게 안착시켜야 합니다.
하이브리드 추론: LLM의 확률적 특성을 보완하여 매번 동일한 업무 결과를 내는 '결정론적' 실행이 엔터프라이즈 AI의 핵심입니다.
넥스트 스텝: 향후 1~2년 내에는 수많은 AI 에이전트를 조율하고 관리하는 '멀티 에이전트' 운영 능력이 기업의 경쟁력이 될 전망입니다.
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자세한 내용은 아래 기사를 통해 확인하실 수 있습니다.
업무에 AI 제대로 쓰려면 … 데이터 양만큼 연결고리가 중요
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세일즈포스가 AI 확산의 최대 난제로 '라스트 마일(Last Mile)' 문제를 지목했습니다.
LLM(대형언어모델)이라는 강력한 엔진이 있어도, 이를 기업 시스템에 연결하는 '배선'이 없으면 무용지물이라는 뜻인데요.
핵심 4대 요소: 컨텍스트(맥락), 통제, 관측성, 오케스트레이션을 통해 AI를 실제 업무에 안전하게 안착시켜야 합니다.
하이브리드 추론: LLM의 확률적 특성을 보완하여 매번 동일한 업무 결과를 내는 '결정론적' 실행이 엔터프라이즈 AI의 핵심입니다.
넥스트 스텝: 향후 1~2년 내에는 수많은 AI 에이전트를 조율하고 관리하는 '멀티 에이전트' 운영 능력이 기업의 경쟁력이 될 전망입니다.
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업무에 AI 제대로 쓰려면 … 데이터 양만큼 연결고리가 중요