어느 날 아침, 스마트홈이 갑자기 반기를 드는 상황을 상상해 보라. 온도 조절 장치가 제멋대로 설정되고, 보안 카메라가 꺼지며, 스마트 냉장고가 승인하지 않은 식료품을 주문하기 시작한다. 집 밖에서는 전기차가 전조등을 깜빡이고, 라디오를 최고 음량으로 틀며, 무작위로 문을 잠그고 풀기를 반복한다. 사람이 탑승하지 않았음에도 차량은 서서히 진입로를 굴러 내려간다. 명령에 의한 움직임이 아니라 누군가의 원격 제어 때문이다. 이는 과학 소설에 나올 법한 이야기가 아니다. 기기와 사용자가 ‘초연결’된 오늘날, 사물인터넷(IoT) 장치의 보안이 뒷전으로 밀릴 때 충분히 일어날 수…

미국 자동차 기업들은 직원과의 관계에 집중하던 전통적인 방식을 벗어나, 더 효율성 높은 ‘관리 중심’ 관점으로 전환하기 시작했다. 직원은 단지 주어진 과제를 수행하는 존재가 됐으며, 관리자와 직원은 ‘거래 관계’에 불과한 것으로 간주됐다. 그런데 지금, 사무실 복귀를 주장하는 일부 경영진은 대면 근무를 통해서만 형성할 수 있는 관계의 미덕을 강조하고 있다. 반면 직원들은 집에서도 충분히 업무를 잘 수행할 수 있다고 반박하고 있다. 관계? 경영진은 지금이 1950년대라고 생각하는 건 아닐까? 진짜 필요한 것 이 논의에서 빠진 핵심 요소가 있다….

Retos en la integración de la IA  Lograr este aprovechamiento no está exento de desafíos. La integración óptima de la tecnología requiere en gran medida de conseguir adaptarla. En una reciente encuesta para Harvard Business Review, se mostraba cómo no llega con tener herramientas de IA genéricas para completar determinadas tareas; incluso cuando son tecnologías propias de áreas concretas, como finanzas o recursos humanos, las personas participantes consideraban que necesitaban de mayor especialización. Esta situación…

스트랜드 에이전트 SDK는 의미 기반 문서 검색을 수행하는 리트리브 툴(Retrieve Tool), 다단계 사고 처리를 위한 씽킹 툴(Thinking Tool), 멀티 에이전트 협업을 위한 워크플로우·그래프·스웜 툴(Workflow, Graph, Swarm) 등 고급 기능도 제공한다. AWS는 스트랜드 에이전트 SDK의 배포 아키텍처가 보다 유연하게 설계됐다고 밝혔다. 로컬 환경에서 CLI 기반으로 구동하거나, AWS 람다(AWS Lambda), AWS 파게이트(AWS Fargate), 아마존 EC2(Amazon EC2) 기반 API 백엔드로 배포할 수 있으며, 에이전트와 도구 실행 환경을 분리하거나, 클라이언트 측에서 도구를 실행하도록 구성할 수 있다. 또한 오픈텔레메트리(OpenTelemetry)를 활용한 분산 추적 기능을 통해 에이전트의 실행 흐름을 시각화하고 분석할 수 있다. 스트랜드 에이전트 SDK는 아파치 라이선스 2.0(Apache License 2.0) 하에…

AI 전문 기업 솔트웨어가 글로벌 백업 및 데이터 복구 솔루션 업체 빔(Veeam)과 전략적 파트너십을 체결하고 AWS 기반 ISV(Independent Software Vendor) 비즈니스를 강화한다고 밝혔다. 이번 협력은 솔트웨어가 AWS 채널 파트너 프라이빗 오퍼(Channel Partner Private Offers, CPPO) 등록을 추진하는 가운데 엔터프라이즈 고객의 데이터 보호 수요에 대응하기 위한 전략의 일환이다. 빔은 전 세계적으로 검증된 백업, 복제 및 재해복구 솔루션을 제공하는 기업으로 가상 환경, 클라우드, 온프레미스 등 다양한 인프라에서 유연하게 활용할 수 있는 기술력을 보유하고 있다. 솔트웨어는 이번 협력을…

IBM이 AI의 다음 단계는 ‘생성형 컴퓨팅(Generative Computing)’이 될 것이라고 전망했다. 지금처럼 프롬프트 엔지니어링을 기반으로 하는 대규모 언어 모델 사용 방식으로는 생성형 AI와 소통하는 것이 한계가 있기 때문이다. 프롬프트는 잘 설계된 것이라도 특정 모델용으로 만들어졌기 때문에 이식성이 떨어지고, 모델과 상호작용을 하는데 취약하다는 것이 IBM의 설명이다. IBM AI 연구 부사장인 스리람 라가반은 ‘싱크 2025(Think 2025)’ 컨퍼런스에서 “우리 업계에 새로운 컴퓨팅 요소가 등장하는 것이 흔한 일은 아니다. 생성형 컴퓨팅은 프롬프트에서 실제 프로그래밍으로 나아가는 방법이다. 대규모 언어 모델(LLM)이 근본적으로…