<지식 사전> 프롬프트 체이닝으로 완성하는 AI 업무 자동화, 실전 워크플로우 가이드

안녕하세요, 카카오클라우드입니다.지난 시간에는 프롬프트 체이닝의 기본 개념과 고급 활용 기법, 그리고 산업별 활용 시나리오까지 다뤄보았습니다.오늘은 한 걸음 더 나아가, 프롬프트 체이닝을 실제 업무 자동화에 적용했을 때 어떤 워크플로우가 구성되는지, 그리고 최근 글로벌 트렌드 속에서 주목해야 할 구현 포인트를 함께 살펴보겠습니다. 1. 프롬프트 체이닝, 이제는 ‘업무 설계’의 도구로프롬프트 체이닝(Prompt Chaining)은 단순히 프롬프트를 여러 개 이어 붙이는 방법이 아닙니다.이제는 업무 전체 흐름을 단계별로 쪼개어 설계하고, 각 단계에서 LLM이 최적으로 작동하도록 구성하는 ‘업무 설계 도구’로 발전하고 있습니다.핵심은 복잡한 과제를 잘게 나누어 처리한다는 것입니다.예를 들어, “법률 계약서 검..

<인사이트> 사람 중심 AI: 디지털 전환의 핵심 열쇠 🔑

안녕하세요. 카카오클라우드입니다. 디지털 전환이라는 말이 처음 등장한 2010년대 초반부터, 많은 기업들이 클라우드, 모바일, 분석 기술을 도입하며 마치 기술 자체가 혁신인 것처럼 접근했습니다. 하지만 이 과정에서 사람과 프로세스가 어떻게 협력하고, 운영되며, 발전할지에 대한 고려가 부족했습니다. 그 결과, IT 솔루션은 기술 중심적이 되었고, 때로는 비즈니스 문제를 기술이 제공하는 것에 맞춰 변형시키는 오류를 범하기도 했었고, 이는 곧 ‘기술 우선주의 함정(technology-first trap)’으로 이어지면서, 기술 채택을 실제 비즈니스 문제보다 우선시하여 프로세스와 사람을 기술에 맞추도록 강요하는 결과를 낳았습니다. 이러한 접근 방식은 화려한 시스템을 도입했음에도 불구하고 기대 이하의 채택률, 비..

<인사이트> 딜로이트 인사이트, "생성형 AI, 6대 산업 혁신을 이끌다!"

안녕하세요. 카카오클라우드입니다. 딜로이트 AI 연구소(Deloitte AI Institute)에서 2025년 7월에 발행한 보고서인 '생성형 AI 활용서: 6대 산업별 생성형 AI 도입 가치 분석'을 발행했습니다. 이 보고서는 소비재(Consumer), 에너지·산업재(ER&I), 금융(FSI), 정부 및 공공 서비스(G&PS), 생명과학 및 헬스케어(LSHC), 첨단기술·미디어·통신(TMT), 6대 주요 산업 분야별로 10가지씩, 총 60가지의 흥미로운 AI 활용 사례를 소개하고 있어요. 어떻게 기업들이 AI를 이용해 문제를 해결하고, 더 효율적으로 일하며, 경쟁에서 앞서나가는지 상세히 설명하는 자료로, AI가 우리 일상과 비즈니스를 어떻게 변화시키고 있는지 한 눈에 볼 수 있는 매우 유용한 자료에요!..

<인사이트> 딜로이트 보고서 'Now decides next: Generating a new future'의 주요 내용📌

안녕하세요. 카카오클라우드입니다. 이번에는 딜로이트컨설팅에서 생성형AI(GenAI)을 주제로 발표한 보고서 "Now decides next: Generating a new future"에 대한 주요 내용을 간략하게 소개해드리겠습니다. "Now decides next: Generating a new future"는 기업 환경에서 생성형 AI의 급속한 발전과 함께 채택 현황을 조명하는 보고서로 2024년 7월부터 9월까지 14개국 2,773명의 이사급 이상 응답자를 대상으로 한 설문조사와 15명의 C-Suite 및 AI/데이터 과학 리더 인터뷰를 바탕으로 하고 있습니다.✅ 주요 내용[1] 기술 발전 속도와 조직 변화 속도의 불일치- GenAI 기술은 놀라운 속도로 발전하는 중- 그러나, 대부분의 조직은 기술..

<인사이트> AGI를 향한 기대와 우려 🧠

안녕하세요. 카카오클라우드 입니다. 요즘 AGI(Artificial General Intelligence)에 대하여 다루는 내용의 자료들을 어렵지 않게 볼 수 있습니다. AGI는 여러가지, 또는 모든 태스크를 사람과 같이 수행 할 수 있는 유형의 AI, 일명 '범용 AI'를 일컫는 용어입니다. 이와 같은 유형의 AI가 정확히 무엇이고, 또 어떻게 실현될 수 있는지에 대한 의견은 분분한 상태이지만, 많은 가능성을 열어두며 이와 같은 수준의 AI 발전 방향성이 여러 갈래로 나뉠 것으로 예상되고 있는데요. 그럼, 왜 AGI가 거론되고 있는지 살펴보고 AI의 빠른 발전에 대한 기대감과 함께 커진 우려에 대하여 다루어보겠습니다. AGI (Artificial General Intelligence)란? 우선 제목의..

<인사이트> 더 ‘정확한 AI’를 만들기 위한 해답

RAG와 자기 검증(Self-verification)이 주목받는 이유생성형 AI가 점점 더 강력해지고 있지만, 여전히 해결되지 않은 문제가 하나 있습니다.바로 ‘할루시네이션(Hallucination)’, 즉 사실이 아닌 정보를 진짜처럼 말하는 오류입니다. 지난 콘텐츠에서는 이 문제의 원인과 언어 모델의 구조적 한계를 살펴본 바 있습니다.그렇다면, 정확하고 신뢰할 수 있는 AI를 구축하기 위해서는 어떤 기술이 필요할까요? 지금부터, AI의 정확도를 한 단계 끌어올리는 두 가지 핵심 전략,RAG(Retrieval-Augmented Generation)와 Self-verification(자기 검증)을 중심으로 살펴봅니다. 1. RAG : 검색을 통해 환각을 줄이다RAG는 ‘검색 증강 생성(Retrieval-A..