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ChatGPT 도입 후 50% 이상이 중단되는 이유? 기업용 AI 보안과 AI 에이전트 구축 전략
기업들이 ChatGPT와 생성형 AI(Generative AI)를 도입하고 있지만, 모든 프로젝트가 실제 사업 성과로 이어지는 것은 아니다. AI를 활용해 문서를 작성하고, 코드를 생성하고, 고객 문의에 답변하는 것만으로는 기업 전체의 생산성이나 수익성이 개선됐다고 단정하기 어렵다. Gartner는 2026년 1월 발표한 분석에서 2025년 말까지 생성형 AI 프로젝트의 최소 50%가 개념검증(PoC) 이후 중단됐다고 밝혔다. 주요 원인은 데이터 품질 부족, 불충분한 위험 […]
AI 판독 시스템 도입 전략: 기업이 고려해야 할 기술, 데이터와 구축 방법
AI 기술이 산업 현장에 빠르게 적용되면서 의료 영상 분석, 제조 품질검사, 문서 검토 등 다양한 업무에서 AI 판독 시스템에 대한 관심이 높아지고 있다. 반복적인 검사 업무를 자동화하고, 대량의 데이터를 빠르게 분석하며, 일관된 기준으로 이상 징후를 탐지할 수 있기 때문이다. 그러나 AI 판독 시스템을 도입한다고 해서 모든 업무가 자동으로 개선되는 것은 아니다. 실제 성과는 AI 모델의 […]
AI 에이전트 구축, 왜 전문 AI 파트너가 필요한가? 기업이 놓치기 쉬운 5가지 리스크
생성형 AI와 AI 코딩 도구의 발전으로 AI 에이전트를 구축하는 일은 그 어느 때보다 쉬워졌다. RAG 챗봇이나 업무 자동화 Agent도 짧은 시간 안에 MVP 형태로 구현할 수 있다. 문제는 ‘만드는 것’과 ‘기업에서 운영하는 것’은 전혀 다른 문제라는 점이다. 처음에는 간단한 AI 에이전트 하나로 시작했지만, 실제 업무에 적용하면서 데이터 보안, 기존 시스템 연동, 모델 업데이트, 유지보수, 비용 […]
2026 베트남 AI 기업 TOP 10: 주요 AI 기업과 AI 솔루션 비교
한국 기업이 베트남에서 AI 개발 및 기술 파트너를 찾는다면, 베트남의 AI 생태계를 함께 살펴볼 필요가 있다. 베트남은 소프트웨어 개발과 IT 인프라를 기반으로 Generative AI, LLM, AI Agent, Computer Vision 등 다양한 AI 기술 역량을 확대하고 있으며, 해외 기업의 기술 협력 및 개발 파트너로도 주목받고 있다. 이번 글에서는 2026년 기준 주요 베트남 AI 기업 TOP 10을 […]
베트남 AI 기업과 AI 솔루션 기업을 찾는다면? SotaTek의 AI 개발 역량과 기업용 솔루션
AI가 기업의 업무 방식과 소프트웨어 개발 구조를 빠르게 바꾸면서 베트남 AI 기업과 베트남 AI 솔루션 기업에 대한 관심도 높아지고 있다. 특히 한국 기업 입장에서는 AI 기술을 자체적으로 개발하기 위해 전문 인력을 확보하는 것뿐만 아니라, AI 모델 개발부터 데이터 처리, 시스템 구축, 기존 업무 시스템과의 연동 및 운영까지 담당할 수 있는 기술 파트너를 찾는 것이 중요한 […]
베트남 시장 진출을 준비하는 한국 기업, 현지 시장 진입을 위한 새로운 방법
베트남 시장 진출을 준비하는 한국 기업이라면 가장 먼저 무엇을 확인해야 할까? 좋은 기술과 경쟁력 있는 솔루션을 보유하고 있어도 해외시장 진출이 항상 쉽지는 않다. 특히 베트남처럼 빠르게 성장하고 있는 시장에 진입하려면 단순히 현지 파트너를 찾는 것만으로는 충분하지 않다. 시장에 실제 수요가 있는지 확인하고, 현지 고객의 요구에 맞게 제품과 메시지를 조정하며, 적합한 바이어와 유통 파트너를 찾고, 실제 […]
AI가 코딩하는데, 왜 한국 기업은 여전히 베트남 IT 기업이 필요할까?
AI가 소프트웨어 개발 방식을 빠르게 바꾸고 있습니다. API 개발, UI 생성, 테스트 코드 작성부터 반복적인 개발 작업까지 AI를 활용해 자동화할 수 있는 영역이 계속 늘어나고 있습니다. 개발자가 직접 작성해야 하는 코드가 줄어들면서 개발 속도도 이전보다 훨씬 빨라졌습니다. 그렇다면 이런 질문이 나올 수 있습니다. AI가 코딩까지 해주는 시대에도 한국 기업은 여전히 베트남 IT 기업과 협력할 필요가 […]
Claude Code란? 클로드코드의 개념과 AI 코딩 에이전트 이해하기
10년 차 개발자가 자신을 ‘좀비처럼 살아가는 것 같다’고 표현했습니다. 코딩에 대한 열정도, 퇴근 후 개인 프로젝트를 만들 의욕도 점점 사라졌기 때문입니다. 그런데 Claude Code를 사용한 뒤 다시 무언가를 만들고 싶어졌다고 합니다. 그가 경험한 변화는 단순히 “AI가 코드를 대신 작성해준다”는 것과는 달랐습니다. 프로젝트를 이해하고, 코드를 수정하고, 테스트하고, 결과를 확인하는 과정까지 AI와 함께 진행하면서 개발하는 방식 자체가 […]
AI 파인튜닝(Fine-tuning)이란? 언제 필요할까? RAG와의 차이점까지 알아보기
“우리 회사 데이터로 AI를 다시 학습해야 한다”는 생각이 항상 정답은 아닙니다 생성형 AI와 대규모 언어 모델(LLM)을 기업 업무에 도입하는 사례가 빠르게 늘어나고 있습니다. 이에 따라 기업이 보유한 내부 문서, 업무 데이터, 고객 문의 기록 등을 활용해 AI 모델을 파인튜닝(Fine-tuning)해야 하는지 고민하는 기업도 많아지고 있습니다. 하지만 기업이 자체 데이터를 가지고 있다고 해서 반드시 AI 파인튜닝이 필요한 […]
데이터 라벨링이 AI 성능을 좌우하는 이유: AI 학습 데이터와 Ground Truth의 중요성
AI 프로젝트를 시작할 때 많은 기업이 먼저 AI 모델과 기술을 고민한다. 어떤 LLM을 사용할지, 어떤 알고리즘을 적용할지, 얼마나 높은 정확도를 달성할 수 있을지가 주요 관심사가 된다. 하지만 AI 모델의 성능은 모델 자체만으로 결정되지 않는다. AI가 무엇을 학습했는지, 그리고 그 학습 데이터가 얼마나 정확하고 일관되게 구축됐는지 역시 중요한 영향을 미친다. 이 과정에서 핵심적인 역할을 하는 것이 […]
AI 엔지니어링: 뛰어난 AI 모델만으로는 좋은 AI 제품을 만들 수 없는 이유
생성형 AI가 빠르게 확산되면서 많은 기업이 가장 먼저 고민하는 것은 AI 모델 선택입니다. GPT와 같은 상용 LLM을 사용할지, 오픈소스 모델을 도입할지, 대규모 모델이 적합한지 경량 모델이 적합한지, 클라우드와 온프레미스 중 어떤 환경을 선택할지 등이 대표적인 질문입니다. 하지만 실제 AI 프로젝트에서는 좋은 모델을 선택하는 것만으로 성공이 보장되지는 않습니다. 데모 환경에서는 데이터가 정제되어 있고 사용 시나리오도 예측 […]
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