2026 AI 경영의 명암: '자율적 실행'과 '인지적 분석'이 파놓은 10가지 함정

2026 AI 경영의 명암: '자율적 실행'과 '인지적 분석'이 파놓은 10가지 함정 인공지능, 도구를 넘어 시스템이 되다2026년 현재, 대한민국 기업의 60% 이상이 AI 투자를 확대하고 있으며, AI는 최고경영자(CEO)의 핵심 과제로 완전히 정착했다. 지난 수년간의 기술 탐색기를 거쳐, 이제 AI 적용은 비즈니스 프로세스 최전선에서 실시간으로 판단하고 행동하는 '운영 AI(Operational AI)'와, 전략적 가설을 설계하고 시나리오를 시뮬레이션하는 '분석 AI(Analytical AI)'로 명확히 분화되었다.그러나 글로벌 조사에 따르면 AI 도입 기업 중 절반 이상이 여전히 명확한 ROI(투자 대비 효율) 입증에 어려움을 겪고 있다. 이는 단순한 기술적 결함이 아니라, AI가 '자율성'을 갖..

Why AI Still Can’t Scale Judgment and What Unlocks the Next Growth Frontier 1️⃣ AI는 이미 판단을 돕고 있지만, 아직 ‘판단을 확장’하지는 못하고 있다→ AI는 개인 생산성은 높였지만, 조직 차원의 판단을 반복·복제·확대할 구조는 아직 만들지 못했다.2️⃣ 가장 비싼 의사결정은 여전히 AI가 접근하지 못하는 영역이다→ 전략·정책·리스크 판단처럼 부가가치가 가장 큰 영역이 여전히 인간 병목으로 남아 있다.3️⃣ 그 이유는 정확도가 아니라 ‘조직이 판단을 소유하지 못하기 때문’이다→ AI가 낸 결론을 조직이 공식적으로 채택·설명·재사용할 수 없는 상태가 확장을 가로막는다.4️⃣ AI가 개입한 판단을 자산으로 만들지 못하면, 조직은 AI로 학습..

[RAG_Class] RAG_Vector_Graph [PDF] [Sample Documents] [환경설정/설치 메모] [Python Notebook] [RAG 2026 동향 칼럼] https://revisioncrm.tistory.com/860 2026년 RAG의 재정의: 벡터와 그래프를 넘어 ‘운영 가능한 지식 인프라’로2026년 RAG의 재정의: 벡터와 그래프를 넘어 ‘운영 가능한 지식 인프라’로 2026년의 RAG는 “벡터DB를 쓰느냐, 그래프DB를 쓰느냐”의 문제가 아니다. 더 정확히 말하면, 그 질문만으로는 핵심을 놓revisioncrm.tistory.com

2026년 RAG의 재정의: 벡터와 그래프를 넘어 ‘운영 가능한 지식 인프라’로 2026년의 RAG는 “벡터DB를 쓰느냐, 그래프DB를 쓰느냐”의 문제가 아니다. 더 정확히 말하면, 그 질문만으로는 핵심을 놓친다. 지금 RAG의 경쟁축은 데이터베이스의 종류가 아니라 지식 접근을 ‘운영 가능한 시스템’으로 만드는 패턴으로 이동했다. 기업에서 RAG가 실패하는 이유도 비슷하다. 검색이 느려서가 아니다. “권한을 어겼다”, “최신이 아니다”, “공격에 취약하다”, “고쳐도 개선이 안 된다” 같은 이유로 멈춘다. 그래서 2026년의 RAG는 성능만이 아니라 거버넌스·보안·최신성·평가·라우팅을 중심으로 재설계되고 있다.1) “정확도”보다 먼저 “배포 가능성”이 RAG를 결정한다: 권한과 보안의 인프라화기업에..

2026 엔터프라이즈 AI의 조용한 진실: 통합만으로는 부족하다 2026년의 엔터프라이즈 AI는 더 큰 파일럿이나 더 많은 데모로 정의되지 않는다. 기준은 단 하나다. AI가 반복 가능하고 지속적인 운영상의 경쟁력이 되었는가다.“엔터프라이즈 AI가 실험에서 실가치로 이동한다”는 트렌드 자체는 대체로 옳다. 그러나 흔히 뒤따르는 결론, 즉 “승자는 최고의 모델을 가진 기업이 아니라 최고의 통합을 이룬 기업”이라는 문장은 방향은 맞지만 충분하지 않다. 실제로 2026년에 나타날 가치는 자동적이지 않으며, 조건부로만 실현된다. 도메인 수준에서 신뢰할 수 있는 품질, 실제 업무를 바꾸는 깊은 워크플로우 통합, 그리고 보안과 거버넌스를 포함한 운영 통제가 동시에 갖춰질 때만 실질적인 가치가 나타난다. 지금이 단순..

AI기반 의사결정 시스템의 현주소 - 불편한 진실과 현실적 대책 왜 최신 대형 언어모델에 검색과 데이터 분석 도구를 붙이고, 내부 데이터를 RAG로 연계했는데도 우리는 여전히 그 결과를 두고 “이걸 믿고 중요한 결정을 내려도 될까?”라고 묻게 될까. 기술 스택만 보면 충분히 강력해 보이는데, 실제 경영 전략, 조직 진단, 신제품 기획 같은 high-stakes 문제 앞에서는 망설임이 사라지지 않는다. 이 질문을 더 이상 피상적으로 다뤄서는 안 된다. 문제는 단순히 “아직 덜 다듬어졌기 때문”이 아니다. 훨씬 더 근본적인 구조에 닿아 있다.많은 설명은 이 문제를 시스템 설계나 검증 부족으로 돌린다. 물론 그것도 맞는 이야기다. 하지만 그 설명만으로는 핵심을 놓친다. 왜 검증이 기본값이 되지 않았는지..