AI Agent 현실적 구축 전략: 흩어진 데이터를 조직의 지식으로 [라온피플, 토크아이티 웨비나]

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프리미엄 웨비나 핵심 POINT

01. 병목은 모델에서 데이터로 옮겨왔습니다
* 임베딩에 매달렸던 이유, 그리고 끝내 풀지 못한 것 - 검색 정확도는 기술 문제가 아니라 원천 데이터 상태의 문제였다
* 무엇이 바뀌었나 - 컨텍스트 확장과 도구 사용 능력이 '미리 색인'을 '필요할 때 접근'으로 바꿨다
* 무엇은 바뀌지 않았나 - 데이터의 상태가 결과의 상한을 정한다는 원칙

02. 그래서 데이터를 어떻게 잇는가
* 옮기지 않고 잇는다 - 로컬 PC·NAS·기존 문서관리 시스템을 그 자리에서 연결하는 방식
* 잇는 것으로는 부족하다 - 문서를 지식으로 만드는 최소 정비(용어·양식·권한 기준)와, 그래서 업무 체계가 바뀌는 이유
* 옮기지 않아도 위험은 커진다 - 접근 경로 통합이 만드는 권한 우회 리스크와 가드레일·보안 라우팅 설계

03. 연결된 다음, 에이전트는 어디까지 가는가
* 도면으로 견적을, 한마디로 보고서를 - 사내 지식 질의응답에서 분석·시각화·문서 생성까지
* 누구나 만들고, 함께 쓰고, 관리된다 - 현업이 직접 만든 에이전트와 산출물의 등록·공유·이력 추적
* 실제로 쓰이는 것과 방치되는 것의 차이 - 현장에서 살아남은 에이전트의 공통점

04. 우리는 무엇부터 시작하는가
* 6개월 로드맵 - 1개 부서 파일럿 → 인접 확산 → 전사 오픈, 단계별 판단 기준
* 초기 투자와 회수 관점, 그리고 실패를 부르는 세 가지 지점

흩어진 데이터를 연결하는 순간, AI가 실제 일을 시작합니다.

우리 회사에도 AI가 활용할 데이터는 이미 많습니다.
문제는 데이터가 없어서가 아니라 개인 PC, NAS, 문서관리 시스템, 부서별 저장소에 흩어져 있고
서로 다른 용어와 양식, 권한으로 관리되고 있다는 점입니다.

제조 현장의 도면과 작업표준, 금융의 심사 자료, 공공기관의 규정과 민원 사례, 대학의 연구 자료 등
업종은 달라도 문제의 모습은 같습니다.

그렇다면 AI를 위해 모든 데이터를 한 곳으로 옮겨야 할까요?

이번 웨비나에서는 데이터를 대규모로 이관하지 않고
기존 위치에서 연결하는 Enterprise AI Agent Platform 구축 방식을 살펴봅니다.

로컬 PC와 NAS, 기존 시스템을 연결하고, 문서를 AI가 이해하고 활용할 수 있는 지식으로 만들기 위해
무엇을 최소한으로 정비해야 하는지 구체적으로 알아봅니다.

또한 데이터를 옮기지 않아도 접근 경로가 하나로 합쳐지면서 커지는 권한 우회와 정보 유출 위험에 대응하기 위한
권한 체계와 가드레일, 보안 라우팅 설계도 함께 다룹니다.

연결된 데이터 위에서는 AI Agent의 역할도 달라집니다.
질문에 답하는 수준을 넘어 도면을 분석해 견적을 만들고, 데이터를 시각화하고,
한마디 지시로 보고서를 작성하는 업무 실행 단계로 확장됩니다.

나아가 현업 담당자가 직접 자신의 업무에 맞는 Agent를 만들어 공유하는 단계까지 이어집니다.

파일럿에서 전사 확산까지, Enterprise AI Agent를 현실적으로 시작하고
실제 업무에 정착시키는 방법을 이번 웨비나에서 확인해 보십시오.
실제로 쓰이는 Agent와 방치되는 Agent의 차이도 함께 짚어드립니다.


세션 안내
2026년 9월 30일(수) 오후 2시~3시 (60분)

▶ 게스트: 서주원 매니저/라온피플), 이지아 매니저/라온피플
▶ 호스트: 고우성PD/토크아이티


IT전문방송 토크아이티에서는 매일 테크분야 전문가의 생방송 웨비나가 진행됩니다. 누구든지 무료로 참여하실 수 있으며, 남겨주신 질의에 대한 전문가의 실시간 응답을 경험하실 수 있습니다.

2006년부터 2,000회이상 진행된 다양한 웨비나를 통해 국내외 최신 IT 기술을 확인하세요.

▶ 토크아이티 웨비나 참여 및 자료 다운로드 : https://talkit.tv
[토크아이티 IT 웨비나 또는 콘텐츠마케팅 문의] : [email protected], 02-565-0012