섀도우 AI(Shadow AI) 리스크, 금지를 넘어 통제된 AI 사용 환경이 필요한 이유
임직원이 회사 통제 밖에서 개별적으로 AI를 쓰는 섀도우 AI(Shadow AI)의 정의와 실제 리스크를 공식 문서·침해 통계로 짚어 봅니다. 금지가 왜 사용을 줄이지 못하는지, 통제된 AI 사용 환경이 왜 함께 필요한지 확인하세요.
멀티에이전트 오케스트레이션: 여러 AI 에이전트가 함께 일하는 방법
멀티에이전트 오케스트레이션이 무엇인지, 리드 에이전트와 서브에이전트가 실제로 어떤 순서로 일하는지 정리했습니다. 다섯 가지 조율 패턴과 토큰 비용·실패 모드 같은 도입 조건까지 확인하세요.
MCP(Model Context Protocol), API를 넘어 AI 에이전트 시대의 새로운 표준
AI 에이전트 시대의 핵심 기술로 주목받는 개방형 표준, MCP(Model Context Protocol)의 개념과 등장 배경을 알아봅니다. 기존 API 방식의 파편화 한계를 극복하고 생성형 AI가 데이터와 도구를 자율적으로 연결하는 고속도로가 된 이유를 확인하세요.
AI 거버넌스: 안전한 AX 전환을 위해 AI 리스크를 통제하는 전사적 관리 체계
생성형 AI 도입(AX) 시대의 필수 생존 전략인 'AI 거버넌스'의 정의와 관련 용어를 정리합니다. 안전한 데이터 통제 환경을 구현하는 비아이매트릭스의 엔터프라이즈 AI 보안 아키처도 함께 확인해 보세요.