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- 인공지능 기술 고도화에 따른 보안의 중요성(Feat. OpenAI) 인공지능 기술이 고도화되면서 보안과 통제에 대한 중요성이 그 어느 때보다 강조되고 있습니다. 이번 글에서는 최근 OpenAI 모델과 관련된 내부 보안 사고 및 그 대응 방향을 살펴보며, 인공지능 시스템의 안전성과 정렬 문제가 실제 환경에서 왜 중요한지 살펴봅니다. 비개발 직장인이 업무 도중 인공지능을 다룰 때 보안 관점에서 무엇을 주의 깊게 보아야 하는지 판단하는 기준을 제공합니다. 인공지능 도구를 일상적인 업무에 활용하는 비개발 직장인이라면, 최근 기술 기업들이 겪는 보안 사고와 통제 강화 조치가 우리 업무 환경에 어떤 시사점을 주는지 궁금하실 것입니다. 인공지능 모델이 스스로 망에 접속하거나 통제 범위를 벗어나는 상황은 단순한 기술 뉴스를 넘어, 우리가 사용하는 도구의 안전성을 점검하는 중요한 기준이.. 2026.08.27
- Claude AI 모델 비교 및 업무별 선택 가이드 새로운 인공지능(AI) 모델과 기능들이 연이어 출시되면서, 실제 업무에서 어떤 도구를 선택해 어떻게 활용해야 할지 고민이 깊어지는 시점입니다. 이 가이드에서는 최근 공개된 다양한 AI 모델의 특징과 선택 기준을 살펴보고, 실무에서 효율적으로 활용할 수 있는 방법을 안내합니다. 업무 중에 방대한 문서를 요약하거나 복잡한 자료를 조사해야 할 때, 어떤 AI 모델을 골라야 할지 막막한 경우가 많습니다. 단순히 최신 모델이라는 이유만으로 도구를 선택하면 예산이 낭비되거나 원하는 성능을 얻지 못할 수 있습니다. 각 모델이 가진 특성과 가격, 성능의 차이를 정확히 이해해야 내 업무에 딱 맞는 도구를 고를 수 있습니다.이 글에서 배우는 것▸최신 AI 모델들의 가격과 성능, 컨텍스트 윈도우(한 번에 처리할 수 있는 정.. 2026.08.27
- LLM 파인튜닝 방법과 데이터셋 준비하는 법 대형 언어 모델(LLM)을 개발 워크플로에 도입할 때, 범용 모델만으로는 특정 도메인이나 기업 내부 코딩 스타일에 맞추기 어려운 경우가 많습니다. 프롬프트 엔지니어링이나 RAG(검색 증강 생성)만으로는 해결되지 않는 반복적인 패턴 학습이나 특정 포맷 출력이 필요할 때 파인튜닝을 검토하게 됩니다. 이 가이드에서는 개발자가 실제 프로젝트에서 LLM 파인튜닝을 수행하기 위해 데이터셋을 구조화하고 학습을 준비하는 실전 절차를 다룹니다. 소프트웨어 개발 과정에서 팀마다 고유한 아키텍처 규칙, 레거시 API 규격, 특정 언어의 코딩 컨벤션을 가지고 있습니다. 범용 LLM은 이러한 사내 표준을 완벽히 이해하지 못해 엉뚱한 코드를 제안하거나 수정 작업을 수동으로 거쳐야 하는 번거로움을 낳습니다. 파인튜닝은 모델의 가중.. 2026.08.27
- AI로 데이터 정리하고 차트까지 만드는 법 엑셀이나 구글 시트에 쌓여 있는 복잡한 데이터를 보기 좋은 차트로 바꾸는 작업은 매번 손이 많이 가는 업무입니다. 이번 가이드에서는 AI 도구를 활용해 엉클어진 데이터를 순식간에 깔끔하게 정리하고, 목적에 딱 맞는 시각화 차트까지 만들어내는 실전 방법을 알아봅니다. 사무실 자리에 앉아 메신저와 메일함을 열어보면, 형태도 규칙도 없는 수많은 데이터가 우리를 기다리고 있습니다. 설문조사 결과, 지난달 부서별 지출 내역, 고객 피드백 텍스트 등 제각각 흩어져 있는 자료를 모아 보고서용 차트로 만드는 일은 생각보다 많은 시간을 빼앗아 갑니다. 이때 AI를 비서처럼 활용하면 데이터 전처리부터 차트 생성 방향 설정까지의 과정을 훨씬 단축할 수 있습니다.이 글에서 배우는 것▸정돈되지 않은 텍스트나 숫자 데이터를 AI.. 2026.08.27