Microsoft Copilot Studio 사례, 직원이 직접 AI 에이전트를 만드는 시대
Microsoft Copilot Studio와 AGCO 사례를 통해 직원이 직접 AI 에이전트를 만들고 업무 자동화를 확장하는 기업 AI 도입 흐름을 정리합니다.
Details역할, 목표, 맥락, 출력 형식은 어떻게 써야 하나요? AI 초보자 프롬프트 조립법
AI 초보자 QnA 질문 역할, 목표, 맥락, 출력 형식은 어떻게 써야 하나요? 가장 쉬운 순서는 역할 → 목표 → 맥락 → 출력 형식입니다. AI에게 먼저 어떤 입장에서 답할지 정해주고, 무엇을 만들지 말한 다음, 필요한 배경과 답변 모양을 붙이면 됩니다. 예를 들면 “너는 친절한 엑셀 강사야. 초보 직장인에게 매출표 정리 방법을 설명해줘. 나는 피벗테이블을 처음 써.…
DetailsAI 답변이 마음에 들지 않을 때 어떻게 다시 질문해야 하나요? 초보자 수정 요청법
AI 초보자 QnA 질문 답변이 마음에 들지 않을 때 어떻게 다시 질문해야 하나요? AI 답변이 마음에 들지 않으면 처음부터 새로 묻기보다, 무엇이 부족한지 한 가지씩 짚어서 다시 요청하면 됩니다. “별로야”보다 “더 짧게”, “표로”, “초보자 말투로”, “예시를 3개 더”처럼 고치는 방향을 말하는 방식입니다. 처음 답변은 초안이라고 생각하세요. AI는 내 취향과 사용 목적을 바로 알 수 없기…
Details분류 임계값(Classification Threshold)이란? AI 판정을 어디서 자를지 정하는 기준
분류 임계값은 AI 모델이 낸 점수나 확률을 실제 판정으로 바꿀 때 쓰는 기준선입니다. 스팸, 위험 콘텐츠, 고객 문의 분류, 사기 탐지처럼 실수 비용이 다른 업무에서 왜 중요한지 쉽게 정리했습니다.
Details좋은 답을 얻으려면 질문에 무엇을 넣어야 하나요? AI 초보자 체크리스트
AI 초보자 QnA 질문 좋은 답을 얻으려면 질문에 무엇을 넣어야 하나요? 좋은 답을 얻고 싶다면 질문에 목표, 배경, 원하는 형식, 제약 조건을 넣으면 됩니다. AI에게 “무엇을”, “누구 기준으로”, “어떤 모양으로” 답하면 되는지 알려주는 방식입니다. 질문을 길게 쓰는 것이 정답은 아닙니다. 짧아도 핵심 정보가 들어 있으면 충분하고, 답이 애매하면 예시나 제외할 것을 한 줄 더 붙이면…
DetailsAnthropic 글로벌 워크스페이스 연구, Claude 내부 사고를 추적한다는 의미
Anthropic이 Claude 내부 J-space와 J-lens 연구를 공개했습니다. 출력되지 않은 중간 개념을 읽는 AI 해석가능성 연구가 기업 AI 안전성, 신뢰도, 모델 검증에 주는 의미를 정리합니다.
Details차등 개인정보보호(Differential Privacy)란? AI 데이터 분석에서 개인을 숨기는 방법
차등 개인정보보호는 AI 데이터 분석이나 모델 학습 결과에서 특정 개인의 데이터 포함 여부가 드러나기 어렵게 만드는 수학적 개인정보 보호 방법입니다.
Details클로드 데이터 분석 사용법: CSV와 표를 인사이트로 바꾸는 팁
클로드에 CSV와 표 데이터를 올려 분석 기준을 잡고, 차트와 보고서 초안을 만들며, 보안 설정까지 점검하는 실전 흐름을 정리했습니다.
Details제미나이 Google Photos 검색 사용법: 사진 속 자료를 자연어로 찾는 팁
제미나이에서 Google Photos를 연결해 사진 속 자료를 자연어로 찾고, 얼굴·위치·개인정보를 안전하게 검수하는 실전 흐름을 정리했습니다.
DetailsAI 업무 자료 정리 비교: 챗GPT·제미나이·클로드 중 어디가 좋을까
Gmail, Drive, Docs, Calendar 같은 업무 자료를 챗GPT, 제미나이, 클로드 중 어디서 정리하면 좋은지 공식 문서 기준으로 비교했습니다.
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