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AI 에이전트에 대한 기대가 지나친 것처럼 보일 수도 있지만, 이러한 도구를 생산적으로 만들려면 현장에서의 작업과 계획이 필요하다는 점을 기억하십시오. 최상위 수준의 조치에는 상담원에게 자유를 주지만 너무 많은 자유를 주지는 않는 동시에 전통적인 투자 수익 측정 방법을 재고하는 것이 포함됩니다.
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MIT Sloan Management Review에서 Kristin Burnham은 효과적인 AI 개발 및 관리를 위해서는 제어, 투자, 거버넌스 및 설계에 대해 정보에 입각한 선택을 해야 한다고 말합니다. Sloan과 Boston Consulting Group이 실시한 최근 연구를 검토하면서 그녀는 AI 에이전트 개발자와 지지자가 알아야 할 "긴장"을 언급했습니다.
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업계 전반에 걸쳐 에이전트는 기존 소프트웨어 개발에서 익숙했던 것 이상의 새로운 고려 사항을 요구한다는 데 동의합니다. 그 과정에서 새로운 교훈을 얻고 있습니다. 업계 리더들은 에이전트 AI의 미래로 나아가면서 ZDNET과 자신의 교훈 중 일부를 공유했습니다.
100,000명 이상의 사용자에게 전문가 수준의 기술 지침을 제공하기 위해 에이전트 제공 팀을 이끌었던 Cisco의 수석 엔지니어인 Nik Kale은 "신뢰는 정확성이 아닙니다."라고 말했습니다. 에이전트의 초기 버전은 "자신있게 응답할 수 있지만 부정확하게 응답할 수 있으므로 검색 및 구조화된 지식을 통해 기반 응답에 많은 투자를 해야 했습니다."
Kale은 "거버넌스는 개선될 수 없다"는 중요한 교훈을 얻었습니다. "감독 및 정책 제어가 늦게 추가되면 시스템에 이를 지원할 수 있는 아키텍처 연결이 부족하여 고통스러운 일시 중지나 재설계를 강요하는 경우가 많습니다."
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장기적으로 신뢰는 가속화된다고 Kale은 말했습니다. "시스템이 제대로 작동하면 인간의 감시가 떨어집니다. 이때 경계가 명확하지 않으면 범위 확장과 의도하지 않은 자율성이 나타날 수 있습니다."
Kale은 AI 에이전트 지지자들에게 "모델 신뢰도가 아닌 가역성에 비례하여 자율성을 부여할 것을 촉구합니다. 여러 영역에 걸친 되돌릴 수 없는 작업은 시스템이 얼마나 자신감 있게 나타나는지에 관계없이 항상 사람의 감독을 받아야 합니다." Kale은 관찰 가능성도 핵심이라고 말했습니다. "결정이 어떻게 이루어졌는지 확인할 수 있다는 것은 결정 자체만큼이나 중요합니다."
Atomic Gravity의 CEO인 Tolga Tarhan은 에이전트의 경우 "의도적으로 좁게 시작합니다"라고 말했습니다. "우리가 배포하는 대부분의 에이전트는 명확한 가드레일과 측정 가능한 결과를 갖춘 단일 도메인으로 범위가 지정됩니다. 이는 엔지니어링 부조종사, 운영 보조자 또는 경영진을 위해 복잡한 데이터 세트를 합성하는 에이전트일 수 있습니다."
"사이트 방문자의 리드 검증을 자동화하는 에이전트를 구축한 마케팅 대행사인 Duanex의 CEO Oleg Danyliuk는 "AI는 양질의 데이터가 있을 때 잘 작동합니다. 우리의 예에서 리드가 우리에게 흥미로운지 이해하려면 가능한 한 많은 데이터를 얻어야 하며, 가장 복잡한 것은 소셜 네트워크의 데이터를 얻는 것입니다. 대부분 긁어낼 수 없기 때문입니다. 그렇기 때문에 우리는 몇 가지 해결 방법을 구현하고 데이터의 공개 부분만 가져와야 했습니다."
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Tarhan은 “데이터 품질이 가장 중요한 문제입니다.”라고 동의했습니다. "모델은 제공된 정보만큼만 성능을 발휘합니다."
Tarhan은 "성공을 미리 정의하십시오"라고 말했습니다. "모든 것을 계측하십시오. 필요하다고 생각하는 것보다 더 오랫동안 인간을 루프에 유지하십시오. 그리고 관찰 가능성과 거버넌스에 초기에 투자하십시오. 제대로 수행되면 AI 에이전트는 혁신적일 수 있습니다. 서두르면 비용이 많이 드는 데모가 됩니다. 차이점은 규율입니다." Tarhan의 팀은 "과학 실험이 아닌" 로드맵, 피드백 루프 및 지속적인 반복을 통해 에이전트를 처리하는 것을 중요하게 생각합니다.
Info-Tech Research Group의 수석 연구 이사인 Martin Bufi는 "AI 에이전트는 모델 기능만으로는 성공하지 못합니다."라고 말했습니다. 그의 팀은 재무 분석, 규정 준수 검증, 문서 처리 등 엔터프라이즈급 기능을 위한 AI 에이전트 시스템을 설계하고 개발했습니다. 이러한 프로젝트가 성공하는 데 도움이 된 것은 전체 에이전트 수명주기 관리에 초점을 맞춘 "AgentOps"(에이전트 운영)의 채용이었습니다.
Bufi는 모든 것을 수행하는 모놀리식 에이전트를 구축하는 대신 "분석, 검증, 라우팅 또는 통신과 같은 기능을 위해 여러 전문 에이전트를 고용"하라고 조언했습니다. 또한 Bufi의 팀은 "병렬 작업을 위한 명시적인 오케스트레이션 패턴 허브 앤 스포크 또는 더 깊은 조치를 취하기 전에 의도와 확신을 확립해야 하는 순차 파이프라인을 통해" 이러한 에이전트 팀이 인간 팀의 작동 방식을 미러링하도록 노력했습니다.
Confluent의 AI 책임자인 Sean Falconer는 상대적으로 제한된 단일 사용자 에이전트의 경우에도 "컨텍스트 관리는 심각한 장애물이며 올바르게 처리하지 않으면 큰 문제로 이어질 수 있습니다"라고 자신이 구축한 개인 에이전트를 회상하며 말했습니다. "에이전트가 도구와 반복적인 상호 작용을 반복하면서 컨텍스트 창이 빠르게 채워집니다. 오래된 데이터 포인트가 관련성을 잃을 수 있지만 모델이 항상 올바른 정보의 우선 순위를 암시적으로 지정하는 것은 아닙니다."
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Falconer는 고품질의 일관된 출력을 유지하기 위해 "에이전트가 원래 목표의 스레드를 잃지 않도록 컨텍스트를 정리하고, 요약하고, 주입하는 방법을 최적화하는 데 불균형적인 시간을 소비합니다"라고 설명했습니다. "처음부터 적응성을 고려한 엔지니어. "AI 투자가 유연하고 적절하게 추상화되도록 보장하세요. 공급업체나 모델에 대한 종속을 피하면 다음 혁신의 물결이 도래할 때 신속하게 전환할 수 있습니다."
새해가 2주도 남지 않았으며 Ubisoft는 이미 2026년에 두 번째 정리해고를 실시할 계획을 가지고 있습니다. Ubisoft는 Massive Entertainment와 Ubisoft Stockholm의 직원들에게 두 스웨덴 스튜디오의 약 55개 역할에 영향을 미칠 수 있는 "제안된 조직 구조 조정"을 알렸습니다. Massive의 Workers(The Division 시리즈 개발자) 스타워즈 무법자 그리고 아바타: 판도라의 개척자)는 Ubisoft의 지속적인 비용 절감 노력의 일환으로 작년 말에 자발적인 인수를 제안 받았습니다.
Ubisoft는 "이번 구조 조정은 2025년 가을에 시작된 자발적 휴가 프로그램의 완성, 최종 장기 로드맵, 직원 배치 및 임명 프로세스 완료에 따른 것입니다. 이를 통해 두 스튜디오의 작업을 지원하고 시간이 지남에 따라 지속 가능하게 필요한 구조와 역량에 대한 보다 명확한 가시성을 제공했습니다."라고 말했습니다. IGN 성명서에서. "이 제안된 변경 사항은 미래 지향적이고 구조적이며 개인 성과, 최근 납품 또는 팀이 생산한 작업 품질과 관련이 없습니다."
Ubisoft는 "스튜디오의 장기적인 방향은 변함이 없다"고 주장합니다. Massive는 다음을 포함하는 프로젝트를 계속해서 진행할 것입니다. 디비전 3. 한편, Ubisoft Stockholm은 현재 아직 비공개 상태인 새로운 프랜차이즈를 개발하고 있습니다. 해당 프로젝트는 스튜디오의 Ubisoft Scalar 클라우드 컴퓨팅 기술을 활용하고 있다고 합니다. 게임 개발자.
지난 1월 초 회사는 유비소프트 핼리팩스(Ubisoft Halifax)를 폐쇄하고 이로 인해 71개의 일자리가 사라졌다고 밝혔습니다. 그 스튜디오의 노동자들은 불과 16일 전에 노동조합을 결성했습니다. 유비소프트는 이번 결정이 "운영 간소화를 위한 전사적 조치"의 일환이라고 밝혔다.
Google의 Gemini 챗봇이 전체 뉴스 매체를 조작하고 허위 보고서를 게시한 것으로 밝혀진 후 한 달 동안 진행된 실험에서 뉴스 소스로서 생성 AI 도구의 신뢰성에 대한 새로운 우려가 제기되었습니다. 이 결과는 조사를 수행한 The Conversation에 의해 처음 보고되었습니다.
이 실험은 컴퓨터 과학을 전문으로 하는 저널리즘 교수가 주도했으며 4주 동안 7개의 생성 AI 시스템을 테스트했습니다. 매일 도구는 퀘벡에서 가장 중요한 다섯 가지 뉴스 이벤트를 나열 및 요약하고 중요도에 따라 순위를 매기고 소스로 직접 기사 링크를 제공하도록 요청 받았습니다. 테스트된 시스템 중에는 Google의 Gemini, OpenAI의 ChatGPT, Claude, Copilot, Grok, DeepSeek 및 Aria가 있습니다.
가장 눈에 띄는 실패는 Gemini가 가상의 뉴스 매체를 발명한 것과 관련이 있습니다. examplefictif.ca – 그리고 2025년 9월 퀘벡에서 발생한 스쿨버스 운전사들의 파업을 허위로 보고했습니다. 실제로는 기술적 문제로 인해 Lion Electric 버스가 철수하면서 혼란이 발생했습니다. 이것은 고립된 사건이 아니었습니다. 실험 중에 수집된 839개의 응답에서 AI 시스템은 정기적으로 가상의 출처를 인용하고, 깨지거나 불완전한 URL을 제공하거나, 실제 보고를 잘못 표현했습니다.
로이터 연구소 디지털 뉴스 보고서에 따르면 2024년 캐나다인의 6%가 생성 AI를 뉴스 소스로 의존했습니다. 이러한 도구가 사실을 환각시키거나, 보고를 왜곡하거나, 결론을 만들어내는 경우, 특히 응답이 명확한 면책 조항 없이 자신있게 제시되는 경우 잘못된 정보를 퍼뜨릴 위험이 있습니다.
사용자에게 위험은 실용적이고 즉각적입니다. 응답의 37%만이 완전하고 합법적인 소스 URL을 포함했습니다. 절반 미만의 경우에서 요약이 완전히 정확했지만, 많은 경우 부분적으로만 정확하거나 미묘하게 오해의 소지가 있었습니다. 어떤 경우에는 AI 도구가 지원되지 않는 '생성적 결론'을 추가하여 이야기에 인간 소스에서 언급한 적이 없는 '다시 시작된 논쟁' 또는 '강조된 긴장'이 있다고 주장했습니다. 이러한 추가 사항은 통찰력 있게 들릴 수도 있지만 단순히 존재하지 않는 이야기를 만들 수도 있습니다.
일부 도구는 망명 신청자 처우를 잘못 보고하거나 주요 스포츠 행사의 승자를 잘못 식별하는 등 실제 이야기를 왜곡했습니다. 다른 사람들은 여론 조사나 개인적인 상황에서 기본적인 사실적 실수를 저질렀습니다. 종합적으로, 이러한 문제는 생성 AI가 여전히 뉴스 요약과 맥락 창안을 구별하는 데 어려움을 겪고 있음을 시사합니다.
앞으로 The Conversation이 제기한 우려 사항은 업계 전반에 대한 보다 폭넓은 검토와 일치합니다. 22개 공공 서비스 미디어 조직의 최근 보고서에 따르면 AI로 생성된 뉴스 답변의 거의 절반에 소싱 문제부터 주요 부정확성에 이르기까지 중요한 문제가 포함되어 있는 것으로 나타났습니다. AI 도구가 검색 및 일상 정보 습관에 더욱 통합됨에 따라 이번 조사 결과는 분명한 경고를 강조합니다. 즉, 뉴스의 경우 생성 AI는 기껏해야 신뢰할 수 있는 기록 소스가 아니라 출발점으로 취급되어야 한다는 것입니다.
월요일, 피트 헤그세스(Pete Hegseth) 미국 국방장관은 엘론 머스크(Elon Musk)의 AI 도구인 그록(Grok)을 이달 말 국방부 네트워크에 통합할 계획이라고 말했습니다. The Guardian이 보도한 텍사스의 SpaceX 본사에서의 연설에서 Hegseth는 통합을 통해 "우리 부서 전체의 모든 미분류 및 기밀 네트워크에 세계 최고의 AI 모델이 배치될 것"이라고 말했습니다.
이 발표는 Grok이 여성과 어린이의 성적인 이미지를 생성하여 국제적인 반발을 불러일으킨 지 몇 주 후에 나온 것입니다. 그러나 국방부는 Hegseth가 발표한 일정이나 구현 세부 사항을 확인하는 공식 문서를 공개하지 않았습니다.
같은 등장에서 Hegseth는 국방부를 위해 "AI 가속 전략"이라고 부르는 것을 출시했습니다. 그는 이 전략이 "실험을 촉진하고, 관료적 장벽을 제거하고, 투자에 집중하고, 군사 AI를 선도하고 미래에 더욱 지배적으로 성장하는 데 필요한 실행 접근 방식을 보여줄 것"이라고 말했습니다.
계획의 일환으로 Hegseth는 국방부의 최고 디지털 및 인공 지능 부서에 부서 데이터 정책을 시행하기 위한 모든 권한을 사용하여 AI 애플리케이션을 위한 모든 IT 시스템에서 정보를 사용할 수 있도록 지시했습니다.
Hegseth는 “AI는 수신하는 데이터만큼만 우수하며 우리는 AI가 거기에 있는지 확인할 것입니다.”라고 말했습니다.
구현되면 Grok은 최근 몇 달 동안 국방부가 채택한 다른 AI 모델에 합류하게 됩니다. 2025년 7월 국방부는 다양한 군사 작전 전반에 걸쳐 AI 에이전트 시스템을 개발하기 위해 Anthropic, Google, OpenAI, xAI 등 4개 회사와 각각 최대 2억 달러 규모의 계약을 체결했습니다. 2025년 12월 국방부는 군용 내부 AI 플랫폼인 GenAI.mil의 기반으로 구글의 제미니(Gemini)를 선정했다.
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自尊心のある DIY 愛好家は皆、最終的には工具箱を購入します。これは、貴重な工具を保管、整理、保護するための頑丈な場所です。高品質の金属製工具箱があれば、家のメンテナンスや修理の負担が一気に高まります。すべてが所定の位置に収まっているため、ペンチやランダムなネジが入った箱を探し回るのに 20 分も費やす必要が突然なくなります。そして、その場所はしばしば転がり、あなたが仕事をする必要があるところならどこへでもついてきます。
ツールボックスは素晴らしいものですが、それは改良や強化ができないという意味ではありません。あなたのツールボックスが小さくて効率的なユニットであっても、深い引き出しや引き出しトレイを備えた巨大なツールボックスであっても、いくつかの簡単な追加でより多くの効果を得ることができる可能性があります。ツールボックスのセットアップをもう少し有効活用したい場合は、検討すべきツールボックスのアクセサリを以下に示します。
私は潤滑剤、接着剤、塗料など、日常生活に使用するすべてのスプレー缶を仕事部屋の小さな棚に保管していましたが、床に叩き落とされ続けていました。そして必然的に、これらのツールが必要だと気づいたときには、すでにプロジェクトに膝まで浸かっていて、ツールクローゼットに戻ってそれらを取り出さなければなりませんでした。そんなことをする代わりに、このようなスプレー缶キャディに投資してください。金属製の工具箱の側面に貼り付けて、塗料や WD-40 の缶をすべて保持できるので、常に手元に置いて紛失することはありません。
作業には複数のドリル、ドライバー、ブロワーが必要になることがよくありますが、それらが作業現場全体に分散しているのは決して理想的ではありません。この磁気電動工具ホルダーは工具箱の側面にぴったりと取り付けられ、最大 3 つの工具を簡単に挿入して簡単にアクセスできます。これにより、かさばる工具が工具箱自体に入らないようになり、より多くの工具を収納できるスペースが確保され、必要なときに電動工具が常に同じ場所にあることが保証されます。
標準的な工具箱のレンチやペンチがどうなるかは誰もが知っています。引き出しの中に押し込まれてごちゃごちゃになり、実際に使用する時間よりも、必要なサイズを見つけるためにそれらを選ぶ時間の方が長くなります。このような磁気オーガナイザーは、少なくともレンチに関してはその問題を解決し、簡単にアクセスして整理できるようにします。このようなインテリア オーガナイザーも理にかなっていて、レンチだけでなくペンチも収納できるので、工具箱の引き出しの中を整理整頓でき、何かを手に取るたびに少しだけ時間の節約になります。これは、プロジェクトの過程で加算される時間です。
工具箱にあると、物を一時的に保管できるアクセサリーほど便利なものはありません。ミルウォーキーの人気パックアウト ツール ボックス用に設計されたこのような折りたたみ式シェルフは、手の届くところに手工具や留め具が必要なときに非常に便利です。特定の工具箱用に設計された棚が見つからない場合は、金属製の工具箱に使用できるこのような磁気キットがあり、必要なときにすぐに保管できます。このキットに含まれている優れた機能の 1 つはタオル ホルダーです。必要に応じてペーパー タオルを取り出せるというシンプルな利便性は、一銭の価値もありません。ツールボックスにそれしか欠けていない場合は、磁気タオルホルダーを単独で見つけることもできます。
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