Created by AI 로우코드는 오랫동안 “버튼과 데이터를 연결하는 도구”로 인식돼 왔습니다. 폼을 만들고, 승인 흐름을 구성하고, CRM·메일·스프레드시트를 연결하는 방식입니다. 하지만 2026년의 변화는 여기서 한 단계 더 나아갑니다. 이제 Low-code는 AI가 업무 맥락을 이해하고, 판단하고, 필요한 도구를 호출하도록 만드는 실행 엔진으로 진화하고 있습니다. 핵심은 단순 자동화와 에이전트 기반 자동화의 차이입니다. 기존 자동화는 정해진 규칙을 따릅니다. 예를 […]
2026년 AI 혁명, Agentic AI와 LAM이 업무 자동화를 바꾸는 7가지 이유
Created by AI AI에게 “보고서를 작성해줘”라고 요청했을 때, 과거에는 그럴듯한 초안을 받는 데서 끝났습니다. 사용자는 다시 자료를 찾고, 수치를 검증하고, 형식을 다듬고, 관계자에게 메일을 보내야 했습니다. 하지만 2026년의 기대치는 달라졌습니다. 이제 우리는 AI가 관련 문서와 시장 데이터를 검색하고, 필요한 정보를 정리하며, 보고서 초안을 작성한 뒤, 검토 요청 메일까지 전송하는 장면을 기대합니다. 핵심은 더 이상 무엇을 […]
AWS Lambda MicroVMs란? 상태 유지와 VM 격리로 바뀌는 서버리스의 미래
Created by AI 사용자가 AI에게 “이 코드를 작성해 줘”라고 요청합니다. 몇 초 뒤, 생성된 코드를 실행하고 결과를 확인합니다. 그렇다면 그 코드는 실제로 어디에서 실행되고 있을까요? 기존의 Serverless 모델이라면 답은 비교적 단순했습니다. 이벤트가 발생하면 함수가 실행되고, 작업이 끝나면 실행 환경은 더 이상 유지될 필요가 없습니다. 이미지 리사이징, 웹훅 처리, 파일 변환처럼 한 번의 요청으로 끝나는 작업에는 […]
뮌헨 연구팀, Dynamic Lattice Surgery로 작은 양자 칩 성능 86% 높인 비결은?
Created by AI 큐비트를 한 개도 더 추가하지 않았는데, 수행 가능한 양자 벤치마크가 86% 증가했다면 어떨까요? 이는 단순한 성능 개선이 아닙니다. Quantum Computing의 경쟁력이 더 이상 “누가 더 큰 칩을 만드느냐”만으로 결정되지 않는다는 신호입니다. 독일 뮌헨 연구팀은 Dynamic Lattice Surgery를 활용해, 물리적 자원이 제한된 작은 양자 칩에서 더 많은 고급 양자 벤치마크를 수행하는 방법을 제시했습니다. […]
2026년 MLOps 핵심 트렌드, AI Agents로 실시간 이탈 예측부터 리텐션까지 자동화하는 법
Created by AI 고객이 이탈할 가능성이 87%라는 예측이 나왔습니다. 대시보드에는 빨간 경고가 뜨고, 모델 성능 지표도 훌륭합니다. 그런데 정작 중요한 질문은 그다음입니다. 이 숫자를 본 뒤 누가, 언제, 어떤 채널로, 어떤 제안을 해야 할까? 많은 기업의 AI 프로젝트는 바로 이 지점에서 멈춥니다. 데이터팀은 이탈 예측 모델을 만들고, 모델은 위험 고객을 정확히 찾아냅니다. 하지만 영업팀과 마케팅팀, […]
Agentic AI와 LAM이 바꾸는 AI 에이전트의 시대, 무엇이 달라질까?
Created by AI 지금까지 AI의 역할은 주로 답변을 만드는 일에 머물렀습니다. 회의록을 요약하고, 보고서 초안을 작성하고, 이미지를 생성하며, 코드를 제안하는 방식입니다. 사람이 그 결과를 확인한 뒤 복사하고, 시스템에 입력하고, 승인 요청을 올리는 마지막 단계는 직접 처리해야 했습니다. 하지만 이제 AI는 답변을 넘어 업무를 실행하는 주체로 진화하고 있습니다. 예를 들어 사용자가 “이번 달 매출 변동 원인을 […]
AI 에이전트 시대, 출시 전 검증하는 Agent Assurance가 주목받는 이유 5가지
Created by AI 이제 AI는 질문에 답하는 데서 멈추지 않습니다. 스스로 도구를 선택해 API를 호출하고, 파일을 생성하며, 코드를 수정합니다. 개발 환경에서는 테스트를 실행한 뒤 Pull Request를 열 수도 있습니다. 이른바 AI Agent는 ‘대화형 인터페이스’가 아니라 실제 업무를 수행하는 자율 소프트웨어로 진화하고 있습니다. 문제는 행동의 범위가 넓어진 만큼, 실수의 영향도 커졌다는 점입니다. 예를 들어 고객지원 Agent가 […]
2026년 MLOps 표준은 왜 MLflow 중심 스택으로 굳어지고 있을까?
Created by AI 2026년, 새로 머신러닝 팀을 꾸린 조직이 AI 챗봇에 가장 먼저 던지는 질문은 대개 비슷합니다. “MLOps는 어떻게 시작해야 하나요?” “실험 관리와 모델 배포에 어떤 도구를 써야 하나요?” 흥미로운 점은 질문을 받는 AI가 달라도 답변의 범위가 크게 다르지 않다는 것입니다. 수많은 도구가 존재하지만, 추천은 사실상 MLflow, Kubeflow, Weights & Biases(W&B)라는 세 가지 이름으로 수렴하고 […]
Cloudflare Kitesurf란? AI 에이전트 브라우저 런타임의 3가지 혁신세션
Created by AI AI 에이전트가 웹사이트를 검색하는 수준을 넘어 로그인하고, 폼을 작성하고, 파일을 업로드하며, 결제 직전까지 업무를 수행한다면 가장 먼저 필요한 것은 무엇일까요? 더 큰 모델, 더 긴 컨텍스트, 더 정교한 프롬프트일 수도 있습니다. 하지만 실제 운영 환경에서는 다른 문제가 먼저 등장합니다. Agent가 웹을 안정적으로 열고, 페이지를 이해하고, 필요한 행동을 끝까지 실행할 수 있는가라는 문제입니다. […]
Tempo Blockchain이 바꾸는 스테이블코인 결제 L1의 미래와 핵심 기술 7가지
Created by AI 해외 쇼핑몰에서 상품을 결제했다고 가정해 보겠습니다. 소비자의 카드 승인은 몇 초 만에 끝나지만, 판매자가 실제 대금을 받기까지는 며칠이 걸릴 수 있습니다. 그 사이에는 카드사, 결제대행사, 은행, 환전·정산 기관 등 여러 중개자가 개입하고, 각 단계마다 수수료와 정산 지연이 발생합니다. Tempo는 바로 이 오래된 결제 구조를 다시 설계하려는 프로젝트입니다. 핵심은 단순합니다. 스테이블코인으로 결제하고, 전용 […]