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엉뚱한 바이어에게 간 메일 1통, 저희가 AI에 브레이크를 단 이유
AI 바이어 발굴 솔루션을 도입했다가 해외 바이어 스팸 블랙리스트에 오르는 참사를 막으려면? 자율성만 믿고 달리는 AI에 브레이크를 거는 '에이전틱 하네스(Agentic Harness)' 4단계 구축법과, 인간 협업 모델이 오히려 회신율을 높이는 이유를 상세히 공유합니다.
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개발 과정과 기술적 도전 이야기
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바이어 발굴 AI, 우리가 챗봇 창을 과감히 없애버린 이유
프롬프트 입력창을 마주하고 무엇을 질문할지 막막했던 적 있으신가요? 챗봇 기반의 해외영업 AI는 실무 현장에서 높은 진입장벽을 만듭니다. 그린다에이아이 팀이 명령어 암기 대신 마우스 클릭만으로 바이어 발굴 파이프라인을 통제하는 직관적인 GUI 인터페이스를 선택한 이유와 비하인드…
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AI는 Python만의 것이 아니다: 기존 스택에 LLM 붙이기
AI 도입 논의는 항상 Python을 전제하지만, 실제 기업 현장은 Ruby·Java·PHP로 돌아가는 서비스가 훨씬 많습니다. RubyLLM 사례를 통해 기존 스택을 바꾸지 않고 LLM을 붙이는 현실적인 경로와 판단 기준을 실무 관점에서 정리했습니다.
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AI가 코드 짜는 동안, 누가 뒤치다꺼리를 하나
AI 코딩 도구로 개인 속도는 올랐는데 팀은 왜 더 바빠졌을까. 코드 리뷰 병목, 기술 부채, 시니어 과부하 — AI 도입의 진짜 비용은 라이선스가 아니라 '청소 비용'이다. 팀 차원의 AI 코드 거버넌스를 실무 체크리스트로 짚어본다.
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GPU 없이 AI 모델 돌리기: 소프트웨어 최적화의 숨겨진 힘
'AI 도입하려면 GPU부터 사야 한다'는 공식, 꼭 그렇지 않을 수 있습니다. 행렬 연산 구현 방식 하나로 Gflop/s에서 Tflop/s로 뛰는 사례와 함께, 캐시 지역성·SIMD·블로킹이라는 보편 최적화 원리와 PyTorch 실무 체크리스트를 그린다에이아이 팀이 솔직하게…
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LLM을 수출 영업에 붙였더니 처음엔 실패했습니다 — 그린다에이아이 개발팀 회고록
그린다에이아이 개발팀이 LLM을 수출 바이어 아웃리치에 처음 적용했을 때 응답률은 0%였습니다. 실패에서 재설계까지, 기술 선택보다 '현장 맥락'이 먼저였던 이유를 회고록 형식으로 공개합니다.
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