AI 코드 리뷰 병목: 코드는 빨리 나오는데, 왜 확인할 일은 늘어날까?
Spec-driven으로 개발해도 AI 코드 리뷰 병목이 남는 이유. 입증 책임의 전가, 기업의 중력, 중재 피로와 Invariant-first Review를 경험으로 설명한다.
Enterprise AI
같은 Decision API인데 왜 다른 답을 냈을까? Microsoft Decision-1과 JEV로 검증한 Question Engineering
Azure의 Microsoft Decision-1을 JEV 이메일 분류에 적용했다. 어댑터 버그부터 질문 경계·회귀까지, 일곱 번의 테스트로 확인한 Question Engineering의 실무 가치.
AI 도입 ROI는 어떻게 계산해야 할까? — 토큰 비용이 아니라 업무 완료 비용을 봐야 하는 이유
AX 컨설팅 현장의 투자 타당성 검증 경험에서 출발해 빠른 PoC와 업무 완료 단위 원가, 실제 회수된 가치를 통해 AI ROI를 판단하는 방법.
Agent Skills를 추가했는데 왜 성능이 떨어질까? — Microsoft 연구와 엔터프라이즈 AX의 교훈
Microsoft 연구가 분석한 Agent Skills의 기능적 실패와 비용 퇴행을 기업 AX의 SME 지식·권한 문제에 연결하고, 재현 가능한 평가 방법을 제안한다.
Agent Skills와 MCP는 무엇이 다를까? — SKILL.md가 바꾸는 AI Agent 개발 방식
Agent Skills와 MCP의 차이, SKILL.md의 구조와 작동 방식, 기업 SME의 업무 노하우를 Agent 작업 지침으로 만드는 방법을 실무 사례로 살펴본다.
B2B Voice Agent는 어떻게 AI Call Center로 확장될까? — 캠페인 Journey와 고객 맥락의 설계
기업 담당자에게 거는 전화는 한 통으로 끝나지 않습니다. 캠페인 배치와 고객별 Journey를 분리하고 이전 대화의 맥락을 이어가는 B2B Voice Agent 설계의 가능성과 한계를 살펴봅니다.
Enterprise AX 컨설턴트의 진짜 일: AI를 고르는 것이 아니라 경계를 설계하는 것
RAG, Voice Agent, 자동화 프로젝트를 직접 설계하며 반복해서 확인한 것은 기술보다 경계였다. 모호한 AI 요구를 Value·Decision·Authority·Execution·Adoption의 운영 계약으로 바꾸는 AX 컨설팅 방법을 실제 사례로 정리한다.
AI Agent가 Workflow를 대체할 수 있을까? — Enterprise 업무의 State·Transition·Constraint가 사라지지 않는 이유
Agent가 n8n·Make·Zapier 같은 Workflow를 대체할 수 있다는 주장에는 무엇이 빠져 있을까. Enterprise 업무를 Entity·State·Transition·Constraint로 보고, Agent와 Software의 책임 경계를 다시 설계해야 하는 이유를 설명합니다.
Voice Agent는 고객에게 전화하기 전에 무엇을 확인해야 할까? — 보안·동의·DNC로 보는 Enterprise Voice AI
실제 outbound Voice Agent를 만들며 마주친 질문은 대화 품질보다 먼저 ‘이 고객에게 지금 전화해도 되는가’였습니다. DNC·동의·현지 시간·인증·Tool 권한을 LLM 밖의 deterministic gate로 설계하는 방법을 정리합니다.
기업에 Voice Agent를 도입하려면 어떻게 설계해야 할까? — 콜봇에서 GPT-Live까지, 직접 만들어보며 바뀐 것
n8n과 Whisper로 Voice Agent를 조립하던 PoC부터 GPT-Live 시대까지 직접 경험하며, Enterprise Voice AI의 핵심이 Speech가 아니라 CRM·Telephony·Business Authority의 경계를 설계하는 문제로 이동한 과정을 정리합니다.