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Bernard Marr, Emerj, Enterprise AI Innovators, AI Realized, MIT Sloan, Technovation, CXOTalk의 기업 AI 전환 전략과 도입 인사이트.
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Bernard Marr
AI in Business
Enterprise AI Innovators
AI Realized
Me, Myself, and AI
Metis Strategy
CXOTalk
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Mozilla CTO: 오픈 소스와 오픈 웨이트 AI, 빌려 쓸 것인가 소유할 것인가?
Mozilla CTO가 오픈 소스와 오픈 웨이트 모델의 차이를 설명하고, 실질적인 조언과 함께 오픈 소스 AI 현황 보고서를 검토합니다.
Lior Susan이 말하는 지금 산업 거인을 세워야 하는 이유 | Technoventure 30
차세대 기술 거인은 소프트웨어가 아닌 공장에서 탄생할지도 모릅니다. Technoventure 이번 편에서는 Peter High가 Eclipse의 설립자이자 매니징 파트너인 Lior Susan과 함께 AI, 로봇 공학, 산업 혁신이 미국 제조업의 경제를 어떻게 바꾸고 있는지 이야기합니다. Lior는 Eclipse가 산업 기업을 구축하는 5가지 힘의 프레임워크를 설명하고, 왜 물리적 산업이 벤처 캐피털에 중요한 기회인지 밝힙니다.
AI in Business Podcast·2일 전엔터프라이즈 규모의 지능형 운영 - JPMorganChase의 Dhrubojyoti Das Deb와 함께
IT 운영의 경고 메시지가 수동 처리 범위를 넘어서면서 실제 장애가 노이즈에 묻히고 있습니다. 이번 에피소드에서는 JPMorgan Chase & Co.의 글로벌 IT 수석 부사장 Dhrubojyoti Das Deb가 AI 기반 상관관계 분석과 지능형 그룹화를 통해 수천 개의 경고를 몇 개의 실행 가능한 사건으로 바꾸는 방법을 설명합니다. AI가 분류를 도울 때 책임 소재는 어디에 있는지, 팀이 자동화에 대한 신뢰를 어떻게 점진적으로 쌓아가는지, 그리고 사후 대응에서 지능형 운영으로 전환하려는 리더가 어디서부터 시작해야 하는지 다룹니다. 이 에피소드는 BigPanda의 후원을 받았습니다. 전환율이 높은 랜딩 페이지를 구축하고 자격 요건 시스템을 활용해 구매 의사가 높은 잠재 고객을 식별하는 방법을 알아보세요. emerj.com/aig1에서 무료 B2B AI 리드 생성 가이드를 다운로드할 수 있습니다.
Mastercard가 실시간 AI로 130억 달러 규모의 사기를 막은 방법 | Technovation 1122
Mastercard는 수십억 건의 거래를 처리하며, 사기범들은 규칙 기반 시스템이 따라오길 기다려주지 않습니다. 이번 Technovation에서는 Peter High가 Mastercard 서비스 부문 CTO인 Nirav Mehta와 함께 카드 결제 승인까지 걸리는 밀리초 단위의 시간 동안 AI로 거래를 평가하는 방법과 이를 위한 대규모 인프라 구축 과정을 이야기합니다. Nirav는 사기 방지, 위협 인텔리전스, 데이터 상용화, 에이전트 커머스를 아우르는 Mastercard의 140억 달러 규모 서비스 사업부의 엔지니어링과 분석, 의사결정을 총괄합니다. 그는 Decision Intelligence Pro가 2026년 연말 쇼핑 시즌 이전에만 약 130억 달러의 사기를 어떻게 막았는지, 왜 데이터 통합을 아키텍처 과제가 아닌 사용 사례 중심의 문제로 보는지, 그리고 현재의 에이전트 커머스가 초기 웹의 경쟁 표준과 정체성 문제와 얼마나 닮았는지 설명합니다. 또한 기술 리더가 단순히 지식을 쌓는 것을 넘어 실무 감각을 유지해야 한다고 강조합니다. 🎧 인터뷰 오디오 버전은 Metis Strategy의 팟캐스트 Technovation 1122회에서 들을 수 있습니다. 이 에피소드는 Tines의 후원으로 제작되었습니다. 🌍 자세히 보기: https://www.metisstrategy.com/interview/nirav-mehta/ 📱 소셜 미디어 팔로우: 🔹 LinkedIn: https://www.linkedin.com/company/metis-strategy/ 🔹 Twitter/X: https://twitter.com/MetisStrategy 🔹 Facebook: https://www.facebook.com/technovationpodcast/ 🔹 Instagram: https://www.instagram.com/technovationwithpeterhigh/
AI in Business Podcast·3일 전엔터프라이즈 AI의 공유 지능이 해결하는 문제 - Observe.ai의 John McMullan과 함께
많은 기업이 AI에 막대한 예산을 투입하지만 여전히 가시적인 성과를 내지 못합니다. 현장 직원은 여전히 도구를 재확인하고, 새로운 봇은 서로 연결되지 않은 채 고립되어 있습니다. 이번 에피소드에서는 Observe.AI의 제품 마케팅 및 전략 책임자인 John McMullan이 출연해 운영 원칙 없는 AI 도입이 실패하는 이유를 짚어봅니다. 또한 AI 에이전트와 핵심 시스템, 사람 간의 업무 전환 과정에서 맥락을 유지하는 공유 상호작용 지능 계층의 중요성을 논의합니다. McMullan은 현장 전문가와 엔지니어를 개발 팀에 포함하고, 작은 워크플로우부터 시작해 실패를 통해 배우며, 실제 대화 시뮬레이션으로 에이전트를 테스트하고, 확장 전 데이터를 정리하는 실질적인 변화를 강조합니다. 본 에피소드는 Observe.AI의 후원으로 제작되었습니다. 모든 분야에서 AI 트렌드를 파악하는 방법은 emerj.com/ait1에서 무료 보고서를 다운로드해 확인하세요.
AI in Business Podcast·4일 전더 똑똑한 자동화 고객 경험으로의 전환: Simplyhealth의 Paul Cuglietta
새로운 고객 서비스 채널에서의 작은 실수가 그동안 쌓아온 신뢰를 무너뜨릴 수 있습니다. Simplyhealth의 고객 서비스 이사 Paul Cuglietta가 규제가 엄격하고 신뢰가 중요한 환경에서 에이전트 AI를 도입할 때 필요한 테스트, 거버넌스, 이해관계자 승인 과정을 설명합니다. 고객의 언어에 맞춘 자동화, 기업 목적에 부합하는 장기적인 AI 비전 수립, 사례 연구를 통한 내부 설득 방법을 다룹니다. 이 에피소드는 NiCE Cognigy가 후원합니다. 전환율을 높이는 랜딩 페이지 구성법과 고관여 리드를 우선순위에 두는 자격 확인 시스템에 대한 내용은 emerj.com/aig1에서 무료 PDF 보고서를 다운로드하세요.
AI in Business Podcast·5일 전필요 이상의 AI 비용 낭비 줄이기 - Salesforce의 Melissa Ramey와 함께
AI 에이전트는 설계대로 작동하더라도 조직이 검증하거나 안전하게 사용할 수 없는 결과를 낼 수 있습니다. 이번 에피소드에서는 Salesforce의 AI 트랜스포메이션 및 데이터 인사이트 담당 이사인 Melissa Ramey가 Emerj의 Yolandi de Weerdt와 함께 배포 후 에이전트의 행동을 누가 책임져야 하는지, 그리고 개별 결과물을 수정하는 것만으로는 왜 근본적인 워크플로우 문제를 해결할 수 없는지 살펴봅니다. 또한 에이전트의 자율성을 확대하기 전에 출처 근거, 공유된 정의, 명확한 의사결정 범위를 통해 팀이 어떻게 에이전트를 관리할 수 있는지 설명합니다. AI 전략에 대해 더 자세히 알고 싶다면 Emerj의 무료 PDF 보고서인 "3 Keys to Thriving in the Coming Era of Automation"을 emerj.com/cok1에서 다운로드하세요.
데모에서 배포까지: U.S. Bank의 AI 산업화 전략 | Technovation 1121
AI의 가능성을 증명하는 것보다 어려운 것은 이를 산업 현장에 적용하는 일입니다. Technovation의 이번 에피소드에서는 U.S. Bank의 최고 정보 및 기술 책임자인 Dilip Venkatachari가 출연합니다. 그는 8년간 대형 은행의 기술을 이끌어온 경험을 바탕으로, 파편화된 AI 실험을 재사용 가능한 구성 요소와 측정 가능한 성과를 갖춘 공통 플랫폼으로 전환하는 과정을 설명합니다. 모델 위험 관리와 규제 요건을 장애물이 아닌 설계의 일부로 다루는 방법, 모델 자체보다 데이터 연결(plumbing)이 더 큰 기술적 과제인 이유, 그리고 강제하지 않고도 사내 AI 마켓플레이스에서 자발적인 재사용을 유도하는 비결을 다룹니다.
AI in Business Podcast·6일 전가상 세포를 활용한 R&D 경쟁력 강화 - Sanofi의 Giorgio Gaglia, Turbine의 Daniel Veres
신약 개발 팀은 테스트할 새로운 아이디어가 부족한 상황입니다. 세포가 약물에 어떻게 반응하는지 시뮬레이션하는 AI 모델은 예측 결과를 실험, 일정, 예산에 신뢰하고 반영할 수 있을 때 비로소 가치를 발휘합니다. 이번 에피소드에서는 Turbine의 공동 창립자이자 최고 과학 책임자인 Daniel Veres와 Sanofi의 시스템 및 질병 생물학 책임자인 Giorgio Gaglia가 출연합니다. 이들은 학습하지 않은 데이터로 모델을 테스트하여 어떤 R&D 결정에 예측 결과를 신뢰할 수 있는지 판단하는 방법을 논의합니다. R&D 리더들이 모델의 예측을 바탕으로 어떤 실험을 수행하고, 파이프라인의 어느 단계에서 시작하며, 어느 정도의 위험을 감수할지 결정하는 실질적인 기준을 제시합니다.
패턴에서 프롬프트까지: 제약 가치 사슬 전반의 AI 활용 (Technovation 1120)
AI는 제약 유통의 모든 단계를 바꾸고 있습니다. 하지만 이를 받아들일 조직의 준비가 선행되어야 합니다. 이번 Technovation에서는 Cencora의 부사장 겸 최고 데이터 및 정보 책임자인 Pawan Verma와 함께합니다. 매출 3,200억 달러 이상, 매일 500만 개의 의약품을 유통하는 세계 최대 헬스케어 기업 중 하나인 Cencora의 기술 및 데이터 전략을 이끄는 그의 이야기를 들어봅니다. Verma는 MetLife의 글로벌 CIO를 거쳐 2024년 Cencora에 합류했습니다. Foot Locker, Target, Verizon 등 다양한 산업을 거친 그의 경험은 환자 접근성, 인력 변화, 그리고 리더십에서 AI가 대체할 수 없는 영역에 대한 통찰을 제공합니다. 🎧 오디오 버전은 Metis Strategy의 팟캐스트 #Technovation with Peter High 1120회에서 들을 수 있습니다. 챕터: 00:00 소개 및 인사 02:59 Cencora의 규모와 목표 05:50 최고 데이터 및 정보 책임자의 역할 08:05 직함에서 데이터가 우선인 이유 10:33 변화 주도와 대규모 인재 육성 14:18 AI 실험에서 기업 가치 창출까지 17:21 헬스케어 혁신의 방향 21:11 환자 접근성과 공급망 회복력 23:51 소매업에서 헬스케어로 가져온 고객 경험 교훈 28:27 환자 여정 전반의 AI 33:24 리더십에서 AI가 대체할 수 없는 것 37:01 AI가 CIO의 일상을 어떻게 바꾸는가 39:57 추천 콘텐츠 및 마무리 이 에피소드는 Tines의 후원으로 제작되었습니다. 🌍 자세히 보기: https://www.metisstrategy.com/interview/pawan-verma-2/ 📱 소셜 미디어 팔로우: 🔹 LinkedIn: https://www.linkedin.com/company/metis-strategy/ 🔹 Twitter/X: https://twitter.com/MetisStrategy 🔹 Facebook: https://www.facebook.com/technovationpodcast/ 🔹 Instagram: https://www.instagram.com/technovationwithpeterhigh/
Enterprise AI Innovators·9월 30일Johnson Controls CDIO Vijay Sankaran과 함께하는 상업 워크플로우의 에이전트 AI
Enterprise AI Innovators 70회에서는 Abnormal AI의 CEO 겸 공동 창립자인 Evan Reiser와 Greylock Partners의 총괄 파트너인 Saam Motamedi가 Johnson Controls의 최고 디지털 및 정보 책임자(CDIO)인 Vijay Sankaran과 함께합니다. Johnson Controls는 140년 역사의 건물 기술 회사로, 전 세계 병원, 제조 공장부터 랜드마크 타워, 데이터 센터에 이르기까지 다양한 시설에 HVAC, 제어, 화재 및 보안 시스템을 제공합니다. Vijay는 그의 팀이 어떻게 에이전트 AI를 사용하여 상업, 서비스 및 고객 지원 워크플로우를 재구축하고 있는지, 왜 디지털 조직을 내부화하여 더 빠르게 움직였는지, 그리고 CIO 역할이 운영자에서 AI 채택을 위한 최고 코치로 어떻게 변화하고 있는지 공유합니다. Vijay의 주요 발언: 현재 CIO의 역할에 대해: "CIO와 CTO가 지금 해야 할 역할은 AI 채택에 대한 최고 코치가 되는 것입니다." 영업 담당자를 위한 에이전트 구축에 대해: "직렬이 아니라 병렬입니다. 한 번에 열 명의 다른 영업 담당자를 운영할 수 있습니다." 현장에서의 에이전트 AI에 대해: "AI를 통해 이미 8~10시간의 개선을 보고 있습니다. 아직 25%도 진행되지 않았다고 할 수 있습니다." 추천 도서 AI Valley by Gary Rivlin. 마음에 드셨다면 리뷰를 남겨주시고 Apple, Spotify, YouTube에서 쇼를 구독해주세요. Enterprise AI Innovators는 최고의 기술 임원들이 기업에서 업무 수행 방식을 AI가 구체적으로 어떻게 변화시키는지 공유하는 쇼입니다. 기술 리더 및 엔터프라이즈 소프트웨어 전문가의 더 많은 통찰력을 https://www.enterprisesoftware.blog/에서 찾아보세요. Enterprise AI Innovators는 Abnormal Studios에서 제작합니다.
AI in Business Podcast·9월 29일바이오 제약 분야에서 AI가 집중해야 할 진짜 가치 - Greenstone Biosciences의 Mukhtar Ahmed
바이오 제약 R&D에서 AI 투자는 주로 후보 물질 발굴에 집중되어 왔습니다. 하지만 업계는 이미 충분한 후보 물질을 보유하고 있습니다. Greenstone Biosciences의 프로젝트 및 포트폴리오 전략 이사인 Mukhtar Ahmed는 자본과 관심을 집중할 후보를 선별하는 것이 더 어렵고 가치 있는 문제라고 말합니다. 파편화된 데이터를 통합하고, 인간의 판단과 책임을 유지하며, 단일 프로그램이 아닌 포트폴리오 전체에서 AI의 성과를 측정하는 방법을 다룹니다.
Me, Myself, and AI·9월 29일AI는 프로세스를, 사람은 마음을: GoFundMe의 Tim Cadogan
위기 상황에서 도움을 요청하는 것은 쉽지 않습니다. GoFundMe의 CEO Tim Cadogan이 수천만 건의 모금 사례를 바탕으로 AI를 활용해 사람들이 자신의 이야기를 전하고 공동체를 움직이게 돕는 방법을 설명합니다. AI 코치가 어떻게 스트레스를 줄이고 자신감을 높이며, 기부의 핵심인 인간적 연결을 유지하면서 모금액을 늘리는지 알아봅니다. AI는 사람을 대체하는 것이 아니라 서로 돕고자 하는 본능을 실현하도록 돕는 도구입니다.
설계 단계부터 보안을: Ally Financial CISO가 클라우드 회복탄력성을 구축하는 법 | Technovation 1119
디지털 전용 은행은 사후 보안 조치에 의존할 수 없습니다. Ally Financial은 처음부터 보안을 내재화합니다. Technovation 이번 편에서는 Peter High가 Ally Financial의 CISO인 Spencer Cremers와 함께 클라우드 인프라에 보안과 회복탄력성을 기본값으로 설계하는 방법과 이를 위해 조직적으로 무엇이 필요한지 이야기합니다. Cremers는 20년 넘게 Ally에서 CIO와 엔지니어링 역할을 거치며 CISO가 되었습니다. 이러한 실무 경험을 바탕으로 그는 보안을 뒤늦게 요구사항을 전달하는 통제자가 아닌, 시작부터 함께하는 설계 파트너로 정의합니다.
AI 성과를 측정하지 않으면 가치는 0입니다
AI의 투자 대비 효과(ROI)를 어떻게 측정하시나요? 측정할 수 없다면 가치는 0입니다. 실시간 대시보드에서 CFO에게 보고할 수 있는 수치로 증명해야 합니다. Occidental Petroleum의 최고 AI 책임자 Patrick Bangert는 물리적 산업에서 AI 투자 대비 연간 수익이 약 20~30배에 달한다고 추정합니다.
AI Realized Podcast·9월 26일#49 AI 시장 진출 에이전트의 핵심은 신호 무결성 (출연: Lara Shackelford)
Lara Shackelford가 고객 신호를 기반으로 AI 시장 진출 시스템을 구축하는 방법을 설명합니다. 의미적 일관성, 시간적 정합성, 계보 투명성으로 구성된 신호 무결성 모델과 신호 오류를 찾아내는 감사 과정을 다룹니다. 또한 워크플로우에서 인간의 판단이 필요한 영역과 에이전트 도입 전 감사가 선행되어야 하는 이유를 짚어줍니다.
가장 비싼 AI 모델이 필요 없는 이유
오픈 웨이트 AI 모델이 최신 모델만큼 좋을까요? 일상적인 사용 환경에서는 과학적 지표상 다소 부족할 수 있어도 실제 체감 성능은 대등합니다. 최신 모델이 주는 추가적인 이점은 생각보다 적습니다. Occidental Petroleum의 최고 AI 책임자 Patrick Bangert가 그 이유를 설명합니다.
성공하는 스타트업의 흐름을 읽는 법 | Technoventure 29
훌륭한 창업자와 훌륭한 회사를 가르는 기준은 무엇일까요? XYZ Venture Capital의 설립자이자 매니징 파트너인 Ross Fubini는 실행력만으로는 부족하다고 말합니다. 회사는 자신만의 '흐름'을 찾아야 합니다. 이번 Technoventure에서는 Ross Fubini가 Peter High와 함께 창업자 네트워크, 국방 기술, AI 분야에 투자하는 XYZ의 철학을 이야기합니다. 엔지니어이자 기업가, 코치, 투자자로서 쌓아온 그의 경험을 들어보세요. 🎧 팟캐스트 Technoventure 29회에서 오디오 버전을 들을 수 있습니다.
리더가 믿어야 할 두 가지 AI 과장
리더가 걸러 들어야 할 AI 과장은 무엇일까요? 며칠이면 끝난다는 AI 프로젝트가 실제로는 몇 달이 걸린다는 점, 그리고 AI가 우리를 대체할 것이라는 공포는 사실 우리를 더 효율적으로 만들 것이라는 점입니다. Occidental Petroleum의 최고 AI 책임자 Patrick Bangert는 이해관계가 얽힌 기술 업계의 주장과 일반적인 현실을 구분하라고 조언합니다.
Snap이 AI 에이전트 가치를 측정하는 법: 토큰이 아닌 결과
AI 가치를 측정할 때 토큰 사용량을 보지 마세요. 조작 가능한 활동 지표나 허울뿐인 KPI 대신 비즈니스에 실질적인 영향을 주는 결과 지표에 집중해야 합니다. Snap의 CIO이자 엔지니어링 총괄 Saral Jain의 설명입니다.
Nationwide CTO Michael Carrel이 AI 준비 인력을 구축하는 방법 | Technovation 1118
Technovation 이번 에피소드에서는 Nationwide의 CTO Michael Carrel이 Peter High와 함께 보험 및 금융 서비스 전반의 기술을 현대화하면서 어떻게 AI 준비 인력을 구축하고 있는지 이야기합니다. Carrel은 Nationwide가 왜 모든 직원에게 AI를 개방했는지, 그리고 이를 학습 스프린트, 관리자 인증, 직무별 기술 개발과 어떻게 연결했는지 설명합니다. 또한 언더라이팅, 보험금 청구, 소프트웨어 엔지니어링 등 다양한 분야에서 엄격한 거버넌스와 신뢰할 수 있는 데이터, 인간의 판단을 유지하며 생성형 및 에이전트 AI를 적용하는 방법을 공유합니다.
AI in Business Podcast·9월 24일금융 데이터 현대화로 빠르고 안정적인 운영 구현하기 - Marsh의 Ciprian Porutiu와 함께
재무팀은 빠른 업무 처리에 대한 압박을 받지만, 파편화된 시스템을 서둘러 자동화하면 오히려 오류가 늘어납니다. Marsh의 전략 이니셔티브 담당 수석 부사장 Ciprian Porutiu가 진행자 Yolandi de Weerdt와 함께 출연하여, 모든 데이터를 중앙 데이터베이스로 통합하기보다 공통 언어와 연합 데이터 도메인을 구축하는 것이 왜 중요한지 설명합니다. 그는 단계적 도입 관리, 시스템 설계 초기부터 부서 간 사용자 참여, 데이터 거버넌스와 비즈니스 성과를 직접 연결하는 실질적인 방법을 공유합니다. 이번 에피소드는 Fynapse의 후원으로 제작되었습니다. 금융 기관이 종이 문서를 디지털화하여 AI 활용 데이터를 확보하는 방법과 웹 및 소셜 데이터를 활용한 리스크 평가 강화 방안을 확인하세요. emerj.com/fcs1에서 무료 PDF 보고서 "AI in Financial Services Executive Cheat Sheet"를 다운로드할 수 있습니다.
AI in Business Podcast·9월 22일현대 금융 운영의 변화 관리 - Wells Fargo의 Nathaniel Bell과 함께
대형 은행에서 AI를 대규모로 도입할 때 가장 큰 걸림돌은 모델 자체가 아닙니다. 수십 년간 합병과 인수, 신제품 출시를 거치며 파편화된 시스템이 문제입니다. 각 팀은 자신들의 데이터만 신뢰하며 전체적인 맥락을 파악할 수 있는 통합된 시야가 없습니다. 에이전트 AI는 이러한 파편화를 해결하기는커녕 모든 사용자와 프롬프트에서 이를 증폭시킵니다. 이번 에피소드에서는 Wells Fargo의 데이터 관리 이사인 Nathaniel Bell이 출연하여 규제 기관이 자동화 과정에서 신뢰를 확장하는 것이 왜 어려운지, 리더들이 기술의 데모가 아닌 실제 비즈니스 성과를 기준으로 판단해야 하는 이유, 그리고 표준화되지 않은 프로세스를 자동화해서는 안 되는 이유를 논의합니다. Bell은 수동 확인이나 스프레드시트에서 워크플로우 기록 자동화로, 문서 검토 중심의 거버넌스에서 코드로 구현된 워크플로우 거버넌스로, 그리고 새로운 도구 도입보다 기존 도구를 활용하는 방식의 변화로 이어지는 실질적인 전환 과정을 설명합니다.
AI 파일럿 프로젝트가 실패하는 이유와 해결책
Occidental Petroleum의 최고 AI 책임자 Patrick Bangert는 기업 리더들에게 AI 파일럿 프로젝트를 아예 시작하지 말라고 조언합니다. 그는 대부분의 기업 AI 프로젝트가 파일럿 성공 후 실제 배포 단계에서 실패한다고 지적합니다. 대신 처음부터 예산과 경영진의 지원을 확보하고, 도입을 통해 예상 수익을 실제 성과로 바꾸는 데 집중해야 한다고 강조합니다. 그의 팀은 Permian 분지의 CO2 주입부터 현장 카메라 및 엣지 컴퓨터 배치까지 Oxy의 물리적 운영 전반에 걸쳐 수백 개의 AI 시스템을 관리하고 있습니다. 이번 대담에서는 이러한 시스템의 학습, 보안, 자금 조달, 도입 및 평가 과정을 다룹니다. 주요 내용 ✅ POC가 '개념 증명'이 아닌 '역량 증명'이어야 하는 이유와 Patrick이 10분 만에 개념을 검증하는 방법 ✅ 무료나 할인된 파일럿이 결과 보고 회의에서야 경영진에게 알려지는 문제와 이것이 예산 주기에 미치는 영향 ✅ 현장 작업자가 도구를 사용하게 만드는 변화 관리 방식: 프로젝트 시작 전 이해관계자 참여, 2주 단위 스프린트, 공동 제작 및 교육 ✅ 수익 창출이 우선이고 비용 절감이 그다음이며, 도입이 이 둘을 가능하게 하는 지표인 이유 ✅ 머신러닝과 최적화가 24시간 내내 수십 개의 유정에서 CO2 주입을 제어하고 LLM은 통신 계층만 담당하는 방식 ✅ 데이터 정제가 학습의 핵심이며 물리 법칙과 공학적 한계가 안전장치 역할을 하는 이유 ✅ 인프라 소프트웨어를 직접 만들기보다 구매하는 이유와 Oxy가 토큰 비용이 없는 오픈 웨이트 모델을 사용하는 이유 ✅ 측정할 수 없으면 0이라는 Patrick의 원칙과 리더들이 믿지 말아야 할 두 가지 과장된 주장 타임스탬프 0:00 소개 0:10 LLM은 결정이 아닌 소통을 담당한다 2:53 현장 상황이 컴퓨팅을 엣지로 밀어낸다 5:05 데이터 정제가 핵심이다 11:09 직접 만들기보다 구매하라, 오픈 웨이트를 사용하라 17:58 독점 모델이 승리한다, 벤더는 과학적 증거가 필요하다 21:25 AI 결과는 여전히 인간의 검증이 필요하다 26:45 AI 확장은 하드웨어 문제다 30:14 도입이 수익 KPI를 달성하는 방법이다 34:02 파일럿은 건너뛰고 첫날부터 전념하라 39:41 측정할 수 없으면 0이다 42:07 AI 실패는 기술이 아닌 사람의 문제다
Snap의 개발 생산성 75% 향상 비결
에이전트 AI가 Snap의 개발 생산성을 75% 끌어올렸습니다. Snap의 엔지니어링 총괄 Saral Jain이 자율 에이전트를 활용해 코드 배포 속도를 높이고 심각한 장애를 57% 줄인 사례를 공유합니다. 소프트웨어 엔지니어링 운영을 안전하게 확장하려는 리더들을 위한 청사진입니다.
Trane Technologies는 어떻게 AI로 건물을 자율화하는가 | Technovation 1117
AI가 콘텐츠 생성을 넘어 물리적 세계를 스스로 최적화하기 시작하면 어떤 일이 벌어질까요? Technovation의 이번 에피소드에서는 Peter High가 Trane Technologies의 수석 부사장 겸 최고 디지털 책임자인 Riaz Raihan과 대화를 나눕니다. 이 회사가 AI, 연결된 장비, 방대한 IoT 데이터를 활용해 건물을 어떻게 더 자율적이고 에너지 효율적으로 만드는지 알아봅니다. Riaz는 BrainBox AI가 복잡한 HVAC 시스템의 '자동 조종 장치' 역할을 하여 쾌적함을 유지하면서도 에너지 사용을 최적화하는 방법을 설명합니다. 또한 Trane Technologies의 3대 AI 전략, 책임 있는 데이터 사용과 사이버 보안, 그리고 스마트하고 회복력 있는 건물이 에너지 소비, 저장, 생산을 스스로 조정하는 미래에 대해 논의합니다. 🎧 인터뷰 오디오 버전은 Metis Strategy의 팟캐스트 #Technovation 1117회에서 들을 수 있습니다. 이 에피소드는 Tines의 후원을 받았습니다. 자세한 내용은 https://tines.io 에서 확인하세요. 🌍 더 알아보기: https://www.metisstrategy.com/technovation-podcast/ 📱 소셜 미디어 팔로우: 🔹 LinkedIn: https://www.linkedin.com/company/metis-strategy/ 🔹 Twitter/X: https://twitter.com/MetisStrategy 🔹 Facebook: https://www.facebook.com/technovationpodcast/ 🔹 Instagram: https://www.instagram.com/technovationwithpeterhigh/ ---------------- #Technovation #AI #팟캐스트 #기술전략
Snapchat 코드의 90%를 작성하는 AI
Snapchat에서는 AI가 새로운 코드의 90%를 5~10분 안에 검토하며 수만 개의 버그를 찾아냅니다. Snap의 CIO이자 엔지니어링 총괄이 그 운영 방식을 설명합니다.
Snap의 AI 에이전트 구축 전략: 50개가 아닌 하나만 해결하기
Snap의 CIO이자 엔지니어링 총괄 Saral Jain은 현대 소프트웨어 개발에서 모델보다 문맥(Context)이 중요하다고 강조합니다. AI 워크플로우를 나중에 덧붙이는 것이 아니라 기존 시스템에 통합하는 전략을 소개합니다. 에이전트 AI 전략을 위해 올바른 사용 사례를 우선순위화하는 방법을 배워보세요.
Occidental Petroleum의 최고 AI 책임자: 물리적 세계에서의 AI 확장
기업들이 AI를 실제 운영 현장에 도입하며 어떤 프로젝트에 투자할지 결정하고 있습니다. Occidental Petroleum의 최고 AI 책임자가 Oxy가 수백 개의 AI 시스템을 운영하는 방식과 실질적인 조언을 전합니다.
AI Realized Podcast·9월 17일#48 비디오에 비즈니스 질문을 던지는 Visual AI (출연: Alex Gammelgard)
수십 년간 텍스트가 그랬듯 이제 비디오도 기계가 읽을 수 있게 되었습니다. 핵심은 단순히 상황을 보는 것을 넘어 인간처럼 판단하는 능력입니다. Alex Gammelgard가 검사, 작업자 안전, 교통 운영, 소매업, 그리고 수십 년 치의 경기 영상 분석에서 어떤 변화가 일어나는지, 또 성공하는 파일럿 프로젝트와 실패하는 프로젝트의 차이는 무엇인지 설명합니다.
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