나는 AI를 직원으로 뒀다

나는 AI를 직원으로 뒀다 - 중소기업, 소상공인을 위한 일하는 방식의 AI혁명
장동익 지음 / 글로벌콘텐츠 / 2026년 6월

'이 리뷰는 리뷰어스 클럽 을 통해 출판사에서 도서를 제공 받아, 직접 읽고 작성한 리뷰입니다.'

인공지능으로 일 하기

바둑 세계랭킹 1위 신진서 9단과 최고의 바둑 AI 카타고 와의

빅매치가 성사된다.

알파고 AI가 이세돌 9단을 꺾어 세상을 경악케 한지 10년이 흘렀다.

AI가 얼마나 놀라운 성장을 하였을지, 인간은 AI를 능가할 묘수를

대처할 수 있을지 궁금해진다.

인공지능은 놀라운 발전을 거듭하고 있다.

인공지능은 많은 분야에서 인간의 업무를 대체하고 있다.

인공지능을 효과적으로 활용하는 방법을 알아보기 위해

"나는 AI를 직원으로 뒀다"를 선택한다.

1부 패러다임의 전환 에서는

AI는 비서에서 AI 에이전트 로 업그레이드 한다.

AI 에이전트 는 일하는 방식 자체가 달라지는 패러다임 의 전환이다.

AI 에이전트 는 목표를 주면 스스로 행동하는 AI다.

추론 능력, 도구 사용 능력, 피드백 반영 능력이 합쳐졌을 때,

AI는 단순한 도구에서 진정한 협업 주체로 진화한다.

에이전트 가 진짜 힘을 발휘하려면 사업의 구조를 알아야 한다.

모든 지식이 체계적으로 정리되어 있을 때, 에이전트 는 맥락을 이해하고,

올바른 판단을 내릴 수 있다.

온톨로지 는 에이전트 에게 사업의 전체 지도를 쥐여주는 행위다.

에이전트 는 훨씬 강력하지만 그 강력함은 준비된 사람에게만 온전히 작동한다.

H-A-I 모델 은 세 개의 층위로 이루어진 협업 구조다.

H-A-I 모델 은 기술 도입의 문제가 아니라 사업을 운영하는 철학의 문제다.

H는 사업을 통해 무엇을 이루고 싶은지, 고객과 어떤 관계를 맺고 싶은지를

더 명확하게 정의하는 일이다.

A의 영역은 AI 에이전트 의 모든 실행이다.

A가 제대로 작옹하려면 H에서 정의된 의도가 온톨로지 형태로

AI에게 전달되어 있어야 한다는 점이다.

I는 AI 효율 위에 사람의 따뜻함을 얹는다.

마무리는 브랜드 가 되고, 관계가 되고, 차별화가 된다.

H-A-I 는 거창한 시스템 이 아니다.

진짜 원하는 것, 실행 과정에서 AI에게 맡길 수 있는 것,

사람만이 더할 수 있는 온기는 무엇인가라는 세 질문이

습관이 되는 순간, 사업은 효율과 감동을 갖추게 된다.

생산성 혁명은 더 열심히가 아니라 다르게에서 온다.

AI 에이전트 는 같은 시간 동안 3배의 시간을 가동한다.

속도를 더하면 격차는 더 커진다.

소규모 사업에서 반복적으로 처리해야 하는 업무의 70% 이상은

AI 에이전트 가 충분히 담당할 수 있다.

단순히 일을 많이 하는 것이 아니라, 가장 중요한 일에만 집중할 수

있는 구조를 만드는 것이다.

하루 1시간을 절약하면 1년에 365시간이다.

그 시간을 핵심 업무에 쓴다면 1년 후 사업의 깊이가 달라진다.

자율 경영은 반복적인 실행과 모니터링 을 AI 에이전트 가 맡고,

사장이 판단과 방향에만 집중하면, 사장이 자리를 비워도

사업의 기본 체계는 유지된다.

격차는 매일 조금씩, 조용히, 그러나 멈추지 않고 벌어진다.

2부 온톨로지, 기업의 두뇌를 설계하라 에서는

온톨로지 구축이란 회사 곳곳에 흩어져 있는 기억과 지식을,

AI가 읽고 이해하고 활용할 수 있는 살아있는 지능으로

변환하는 기술이다.

온톨로지는 정보공학에서 특정 영역의 개념과 개념 사이의 관계를

체계적으로 정의한 지식 구조를 뜻하게 된다.

온톨로지 구축은 기업에 흩어진 지식을 끄집어내어

하나의 체계로 연결하는 작업이다.

발굴 단계에서는 떠오르는 것을 모두 꺼내 놓는 것이 목적이다.

분류 단계에서는 꺼내놓은 지식을 의미 있는 범주로 나눈다.

형식화는 분류된 지식을 AI가 읽을 수 있는 형태로 정리한다.

추상을 구체로, 감각을 기준으로, 관행을 규칙으로 바꾸는 것이 핵심이다.

연결과 검증은 온톨로지 를 AI 에이전트 와 연결하고,

발견되는 빈틈을 채우고, 변환하는 상황을 반영하면서,

온톨로지 는 점점 더 정교해진다.

모든 것이 AI 에이전트 가 언제든지 접근하고

활용할 수 있는 살아있는 지능으로 변환한다.

구글 확장 프로그램, 노코드 커넥터, Gemini 함수 호출은

코딩 없이, 전문가 없이 장부나 재고 시스템 을 연결할 수 있다.

기술이 준비되기 전에 데이터부터 준비해야 한다.

클라우드 기반 서비스 선택, 데이터 명칭 통일,

H-A-I 모델 등 데이터 부터 준비해야 한다.

스마트폰 STT 기능은 CEO의 목소리를 온톨로지 로 변환한다.

AI 에이전트 가 CEO의 의도를 읽어내는 강력한 소스 데이터 가 된다.

스마트폰 에서 STT를 활용하는 방법,

노트북 에서 STT 활용하기,

스마트폰 에서 사진찰칵문서스킨 앱 을 사용하는 방법을 알아본다.

온톨로지 를 구축하려면 재료인 소스데이터 를 파악해야 한다.

통합은 흩어진 소스데이터 를 한곳으로 모으는 작업이다.

마스터 파일 지정, 명명 규칙 통일, 출처 기록을 실시한다.

AI 에이전트 가 효과적으로 활용하려면 온톨로지 는 목적에 따라

적절히 분할되어야 한다.

온톨로지 가 진짜 살아있는 지능이 되려면 실제 업무 시스템 과

실시간으로 연동되어야 한다.

온톨로지 도 지속적으로 관리되어야 한다.

통합하고, 분할하고 연동하라.

3부 구글 삼각편대를 내 편으로 만들어라 에서는

구글 워크스페이스 는 데이터 들이 서로 맥락을 가지고 연결된

온톨로지 의 저장소이자 연결망이다.

시멘틱 연결은 서로 다른 데이터 를 AI가 연결해 왜 그랬는지를 파악한다.

구글 워크스페이스 가 환경을 이미 갖추고 있다는 뜻이다.

구글 드라이브·NotebookLM·Gemini Gems 등 구글 삼각편대는

지식 창고, 지식 조립기, 지식 실행기의 역할이 명확하게 나뉘어 있다.

구글 워크스페이스 를 완벽한 온톨로지 로 만들려면,

데이터 를 조금은 체계적으로 쌓아야 한다.

파일 이름을 명확하게 짓고, 폴더 구조를 업무별로 나누며,

중요한 정보는 텍스트 형태로 남긴다.

NotebookLM은 소스 중심, Gemini Gems는 지식 중심으로,

지식을 다루는 방식의 차이를 이해해야 제대로 쓸 수 있다.

데이터 주권은 데이터 를 통제할 수 있는 권리다.

무료 AI 서비스 의 상당수는 사용자가 입력한 데이터 를

모델 학습에 활용한다는 조건을 약관에 포함한다.

고객 정보 유출이 만들어내는 신뢰 손상과 법적 리스크 에 비하면,

유료 계정의 비용은 가장 저렴한 보험이다.

유료 계정을 사용하더라도 모든 정보를 AI에게 그대로 입력하는 것은 바람직하지 않다.

비식별화란 특정할 수 있는 정보를 제거하거나 대체해, 원본 정보의

유용성은 유지하면서 민감도를 낮추는 기법이다.

내부 통제는 AI 에이전트 와 온톨로지 에 누가 접근할 수 있는지 설계한다.

최고 권한, 업무 권한, 에이전트 권한으로 나누는 것이 현실적이다.

NotebookLM은 폐쇄형 학습, 출처 제시 기능 측면에서 훌륭한 보안 가드레일 역할을 한다.

NotebookLM은 내가 올린 자료 안에서만 답을 찾는 덕분에

AI 환각 현상이 없고, 답변의 근거가 항상 명확하다.

NotebookLM 시작하기, NotebookLM 활용 비결을 알아본다.

Gemini Gems는 나만을 위한 맞춤형 AI 비서를 직접 만드는 기능이다.

에이전트 AI 사용자가 초기 온톨로지 를 구축하고 나서,

Gems를 활용할 때에는 Gemini 유료 버전 으로 바꾸어야 한다.

스마트폰 에서 Gems 만들기, 노트북·PC에서 Gems 만들기 방법을 알아본다.

Gems는 효과가 즉각적인 것부터 시작하는 것이 좋다.

고객 응대 비서, 재고·발주 관리자, 마케팅 기획자, 매출 전문가,

사명·비전 컨설턴트 등 소상공인·중소기업 추천 Gems 목록을 소개한다.

MS 오피스 파일 을 구글 드라이브 에 올리면 구글 워크스페이스 기능을 제대로 쓸 수 없다.

반드시 구글 형식으로 변환해서 저장해야 한다.

구글 워크스페이스 를 온톨로지 로 활용할 때, 가장 먼저 수행해야 하는 작업은

MS 오피스 문서를 구글 드라이브 로 업로드 할 때 자동 변환하도록 조치한다.

아래한글이나 그 외 형식은 자동 변환이 되지 않는다.

PDF 파일은 변환 없이 구글 드라이브 에 업로드 해도

Gems와 NotebookLM이 직접 읽을 수 있어 온톨로지 로 활용 가능하다.

AI 자동화의 기술적 어려움은 과도기적 현상일 뿐이다.

엑셀 보고서를 자동 연결하기 어렵다면 수작업으로 업로드 할 수 있다.

Make.com은 서로 다른 앱 들을 연결해 주는 온라인 자동화 작업실이다.

잘 연결되지 않으면 수작업으로 처리하면 된다.

구글은 프로젝트 자비스 같은 컴퓨터 사용 에이전트 기술을 대중화하고 있다.

기술이 발전해도 CEO의 최종 확인, Human-in-the-Loop 단계는 사라지지 않는다.

마지막에 OK를 누르거나, 수정하는 행위는 AI가 만든 차가운 데이터 에

따뜻한 진심을 얹어 H-A-I 모델 을 완성하는 과정이다.

4부 경영 플랫폼 구축 에서는

AI 에이전트 도입 기업에도 헌법이 필요하다.

사명, 비전, 핵심가치가 함께 세워질 때, AI는 기업의 영혼을 담은 존재가 된다.

사명은 존재의 이유다. 비전 은 방향이다.

핵심가치는 반드시 지켜야 할 행동의 원칙들이다.

사명과 비전 을 문장으로 만들어 본다.

소스데이터 를 모아두고, 더 구체적인 사업 정보를 추가한 뒤 다시 시도하라.

핵심가치는 목적지를 향해 달려가는 과정에서 반드시 지켜야 할 행동의 원칙들이다.

너무 많으면 기억되지 않고, 너무 적으면 행동 기준이 빈약해진다.

언어로 정의하고, NotebookLM으로 초안을 뽑으며,

주기적으로 점검하고 갱신한다.

기업의 영혼은 문서로 정리되고, 온톨로지 에 담기고,

AI 에이전트 에게 이식되어야 한다.

플레이북 은 모든 상황을 미리 정리한 문서다.

플레이북 을 만드는 가장 강력한 도구가 SWOT 분석과 교차 전략이다.

기회, 위협, 강점, 약점의 네 가지 교차 전략이 정리되었다면,

AI 에이전트 가 실행할 수 있는 조건과 행동의 언어로 번역한다.

변화를 플레이북 에 반영하면 AI 에이전트 의 판단도 함께 진화한다.

AI 에이전트 는 시간이 갈수록 더 강력해진다.

분기, 중요한 변화가 생길 때마다 SWOT를 다시 검토하고,

변화를 플레이북 에 반영하면 AI 에이전트 의 판단도 함께 진화한다.

3C 분석은 고객, 경쟁사, 자사의 관계를 명확히 파악하는 것이 목적이다.

고객이 움직이는 방향, 경쟁사가 노리는 영역, 우리가 집중해야 할 지점을

동시에 보며 판단하는 에이전트 는 전략적 감각을 갖춘 파트너 다.

맥킨지 7S는 내부를 보는 눈이다.

3C와 7S 진단을 마쳤다면, 온톨로지 에 어떻게 담을지 설계해야 한다.

3C로 외부 환경을 인식하는 기준점을 구글 드라이브에 저장한다.

7S로 현재 상태와 이상적인 상태의 갭을 명확히 해야 에이전트 의

역할 범위를 현실적으로 설정할 수 있다.

3C와 7S가 겹치는 교차점이 AI 에이전트 가 가장 먼저,

가장 집중적으로 일해야 할 곳이다.

5부 데이터 마케팅 전략 에서는

모든 사람을 고객으로 삼으려는 순간, 실제로는 아무도 고객이 되지 않는다.

STP 전략은 마케팅 의 나침반이다.

시장을 나누고, 집중할 곳을 고르고, 우리만의 자리를 만드는

세 단계가 온톨로지 에 담길 때, AI 에이전트 는 정확하게 움직인다.

S 세분화란 넓은 시장을 의미 있는 기준으로 나누는 작업이다.

왜 이 사람이 우리에게 오는가가 핵심 질문이다.

T 타깃팅 은 집중할 그룹을 선택하는 것이다.

가장 잘 섬길 수 있고, 가장 높은 가치를 제공할 수 있는 그룹 에 집중한다.

P 포지셔닝 은 타깃 고객의 마음속에 우리만의 자리를 만드는 일이다.

고객이 떠올리게 만드는 연결고리를 의도적으로 설계하는 것이다.

포지셔닝 문장이 온톨로지 의 핵심에 박혀 있으면,

AI 에이전트 가 만들어내는 모든 콘텐츠 와 메시지 는

고객의 마음속에 브랜드 로 단단하게 자리 잡는다.

고객 가치가 온톨로지 에 정의되어 있으면, AI 에이전트 는 가치 언어로 고객과 대화한다.

고객 비용은 AI 에이전트 가 고객의 시간과 수고를 줄이는 방향으로 모든 접점을 최적화한다.

편의는 고객이 원할 때, 원하는 방식, 원하는 채널 에서 쉽게 접근할 수 있는가의 문제다.

편의가 온톨로지 에 담기면 AI 에이전트 는 24시간 어느 채널에서든 고객을 맞이한다.

소통은 고객의 말을 듣고, 반응하고, 관계를 쌓는 것이다.

소통의 축적이 브랜드 신뢰를 만들고, 신뢰가 재구매를 만들고,

재구매가 입소문을 만든다.

PROMPT-Q 기법은 AI 에이전트 에게 최고의 답을 이끌어내는 질문의 기술이다.

목적은 질문이 궁극적으로 무엇을 위한 것인지 명확히 하는 것이다.

역할은 같은 질문이라도 어떤 역할로 답하는가에 따라 결과가 달라진다.

아웃풋은 원하는 결과물의 형태를 구체적으로 지정하는 것이다.

매너 는 AI가 어떤 말투와 분위기로 결과물을 만드러야 하는지를 정의한다.

파라미터 는 질문의 경계를 설정하는 것이다.

제약 조건이 없으면, 현실에서 쓸 수 없는 경과를 만들기도 한다.

템플릿 을 제공하면 AI는 훨씬 정확하게 의도를 파악한다.

예시들이 참조 템플릿 이 되어 같은 수준의 결과를 반복적으로 재현한다.

질문의 깊이는 CEO의 가치를 결정하는 요소다.

깊은 질문은 더 많은 맥락을 연결하고, 더 다양한 관점에서 분석하고,

더 실행 가능한 답을 만들도록 유도한다.

PROMPT-Q 기법이 온톨로지 와 결합될 때 기하급수적으로 커진다.

AI 에이전트 는 단골 고객에게 최적화된 재방문 전략 자체를 만들어 낸다.

6부 부문별 에이전트 실전 가동 에서는

기획·비서 에이전트 는 시장을 분석하고, 정보를 정리하고,

논리 검증, 일정 관리, 보고서 작성을 한다.

사장은 최종 판단과 실행에만 집중할 수 있다.

시장 리서치 자동화, 사업 계획 초안 작성, 논리 점검과 악마의 변호인,

의사결정 시뮬레이션, 지식 큐레이션 개인 보좌관 역할을 한다.

기획 에이전트 가 전략과 분석을 담당한다면,

비서 에이전트 는 실행의 행정을 담당한다.

사업의 현재 상태, 의사결정 기준, 커뮤니케이션 원칙을

온톨로지 에 담는다.

인사와 재무는 소규모 기업에서 가장 체계적으로 관리되지 않는 영역이다.

인사·재무 에이전트 는 두 시스템 을 실시간으로 모니터링 하고 최적화하는 AI 파트너 다.

소규모 기업에서 직무 설계는 대부분 즉흥적이다.

인사 에이전트 는 사업 구조와 업무 프로세스 를 분석해

각 직무의 역할과 책임을 명확하게 정의한다.

인사 에이전트 는 근무 기록과 급여 데이터 를 분석해

법적 리스크 징후를 미리 감지한다.

재무 에이전트 는 현금이 언제 들어오고 나가는지를 실시간으로 추적하고,

위험 신호를 미리 감지해 생존 확률을 높인다.

수익성이 보이면 선택과 집중이 가능해진다.

잘 팔리는 것이 아니라 많이 남는 것에 집중하는 것이 살아남는 재무 전략이다.

생산·물류 에이전트 는 현장의 불확실성을 근본적으로 줄이는 AI 파트너 다.

월드 모델 은 AI가 현실 세계의 작동 방식을 내부적으로 모델링 한 것이다.

AI가 가상의 현장을 만들어내고, 이 가상 현장에서

다양한 시나리오 를 실험한다.

월드 모델 시뮬레이션 은 과거 데이터 를 기억하는 것이 아니라,

현실에서 어떤 일이 벌어질 것인가를 예측하는 능력이다.

AI가 가상의 현장을 만들어내고, 가상 현장에서 다양한 시나리오 를 실험한다.

월드 모델 시뮬레이션 은 시행착오를 디지털 공간에서 먼저 겪게 한다.

생산·물류 에이전트 의 자율 발주 시스템 은 재고 관리 균형을

AI가 스스로 유지한다.

생산성의 핵심은 병목 제거다.

생산 에이전트 는 온톨로지 에 담긴 공정 데이터 를 분석해 병목 지점을 찾아낸다.

특정 공정에 인력을 추가 배치하면 전체 처리량이 얼마나 늘어나는가.

실제로 비꾸기 전에 가상으로 먼저 실험하고, 가장 효과적인 배치를 찾아낸다.

생산된 제품이 고객에게 닿기까지의 마지막 여정이 물류다.

온톨로지 에 데이터 들이 체계적으로 담겨 있을 때,

생산·물류 에이전트 는 현장의 실상을 이해하고 최적 판단을 내린다.

7부 90일 생존 로드맵 에서는

AI 에이전트 도입의 첫 달을 제대로 보내지 않으면,

모래 위에 쌓은 성이 된다.

1개월 차의 목표는 흩어진 파일 과 기억과 데이터 를 한곳으로 모아

AI 에이전트 가 뿌리 내릴 디지털 토양을 만드는 것이다.

첫 번째 주의 미션 은 수집이다.

문서로 존재하지 않는 지식은 모두 수집 대상이다.

두 번째 주는 수집된 것들을 정리하고 표준화하는 주다.

표준화는 AI 에이전트 가 데이터 를 정확하게 읽기 위한 필수 전처리 작업이다.

세 번째 주는 정리된 정보들 사이의 관계를 만드는 주다.

고객 정보와 구매 이력이 연결되고, 구매 이력과 상품 정보가 연결되며,

상품 정보와 거래처 정보가 연결된다.

네 번째 주는 AI 에이전트 와 실제로 연결하는 주다.

온톨로지 의 어느 부분이 불완전한지를 찾아내는 가장 빠른 방법이다.

2개월 차의 목표는 데이터 에 맥락을, 맥락에 판단 기준을,

판단 기준에 우리 사업의 가치를 불어넣는 것이다.

5주차는 맥락이 들어갈 때 숫자는 이야기가 된다.

이야기를 가진 숫자를 AI가 이해할 때, 에이전트 는

비로소 상황을 판단하고 대응할 수 있다.

6주차는 AI 에이전트가 스스로 판단할 수 있는 기준을 만들 차례다.

판단 기준이 명확할수록 AI 자율성이 높아지고 사람이 개입하는 순간이 줄어든다.

7주차는 AI를 올바르게 만드는 작업이다.

응대 효율을 높이다가 고객과의 관계가 차가워진다.

온톨로지 의 모든 판단 기준 위에 사명, 비전, 핵심가치를

덧씌우는 작업이 필요하다.

8주차는 지난 작업을 하나로 통합하고, 기업 브레인 으로서

온톨로지 가 완전하게 작동하는지 최종 점검하는 시각이다.

9주차의 원칙은 작고 명확하고 성공 가능성이 높은 업무로

쉽게 이기고 자신감을 쌓는다.

10주차에는 자율 가동 범위를 본격적으로 확장한다.

우리 사업에 가장 필요한 영역을 선택해 순차적으로 가동한다.

11주차는 구체적인 성과 수치로 변화를 증명한다.

12주차는 수확을 축하하는 동시에, 다음 성장을 준비하는 주다.

무엇이 잘 작동했는가, 기대에 못 미쳤는가, 빠진 중요한 정보는 무엇인가.

질문들의 답이 다음 성장의 재료다.

기업 브레인 이 살아있고, 반자율 에이전트 가 쉬지 않고 일하고,

사장이 가장 중요한 일에 집중하는 방향이 맞고, 구조가 갖춰졌고,

엔진이 돌아가는 것으로 충분하다.

온톨로지 도, 반 자율 에이전트 도, 매 분기 더 정교해지고 더 강력해진다.

AI가 인간의 지적 능력을 상당 부분을 대체할 수 있게 되면서,

AI가 없던 세상으로 돌아갈 수 없게 된 것은 명확해지고 있다.

AI를 이용하면 업무 생산성을 대폭 향상시킬 수 있는 데,

AI를 사용하지 않으면 경쟁에서 이겨 낼 수 없다.

AI를 제대로 업무에 활용하는 것이 경쟁력의 관건이 되고 있다.

남보다 빠르고 신속하게 AI를 활용하는 것이 성공에 유리해진다.

온톨로지 로 데이터 의 규칙과 관계의 맥락을 설정하고,

지식을 하나의 체계로 연결하면서 지능으로 만들어 낸다.

코딩 없이 이용할 수 있는 구글 소프트웨어 를 활용하여

에이전트 AI를 구축할 수 있다.

"나는 AI를 직원으로 뒀다"는 소스데이터 의 통합, 분할, 연동을 통해

온톨로지 를 구축할 수 있도록 한다.

구글 워크스페이스 로 온톨로지 를 저장하고 연결하는 구조를 만들고,

NotebookLM으로 보안 가드레일 역할을 수행하도록 한다.

Gemini Gems을 통해 맞춤형 AI 비서 를 만들어

업무에 직접 사용할 수 있다.

"나는 AI를 직원으로 뒀다"는 구글 워크스페이스, NotebookLM,

Gemini Gems의 구체적 사용법을 실습 화면을 통해 설명하므로,

AI 초보자도 손쉽게 AI 사용법을 익힐 수 있도록 한다.

AI 헌법, 플레이북, 환경 및 조직 진단 및 설계를 통해

AI 에이전트 로 경영 플랫폼 을 구축한다.

STP 전략, 4C, PROMPT-Q 등을 온톨로지 와 결합하면서,

AI의 능력을 크게 향상시킬 수 있다.

기획 에이전트, 비서 에이전트, 인사 재무 에이전트,

생산 물류 에이전트 의 기능과 활용 방안을 알아본다.

AI 에이전트 를 구축하는 90일 로드맵 을 통해,

시행착오를 줄이고 성공적인 AI를 구축할 수 있도록 한다.

치열한 시장에서 살아남기 위해서는 차별화된 경쟁력을 확보해야 한다.

AI는 사업의 경쟁력을 높이는 필수적 요소로 주목받고 있다.

사업에 적합한 AI 에이전트 를 경쟁자보다 빠르게 구축한다면

차별화된 경쟁력을 확보할 수 있을 것이다.

"나는 AI를 직원으로 뒀다"는 AI 에이전트 를 구축하는 방법을

상세히 설명하므로, 사업에 적합한 AI 에이전트 를 만들어,

AI 시대에 앞서나갈 수 있도록 돕는다.

글로벌콘텐츠 와 리뷰어스 클럽 서평단에서 "나는 AI를 직원으로 뒀다"를 증정해주셨다.

감사드린다.

#AI혁명 #AI오케스트라 #온톨로지 #AI패러다임 #나는AI를직원으로뒀다

#글로벌콘텐츠 #장동익 #리뷰어스클럽 #리뷰어스클럽서평단