AI & Data Insight

[AI 자동화] API·MCP·플러그인의 개념 차이와 업무 상황별 활용 가이드

한눈에 보는 이 글 * API, MCP, 플러그인은 외부 서비스와 연결해 기능을 확장하는 기술로, API는 정해진 데이터의 반복적이고 안정적인 송수신에, MCP는 AI의 외부 데이터 조회 및 도구 실행에, 플러그인은 특정 기능의 빠른 설치 및 즉각적인 사용에 특화되어 있습니다. * 따라서 사용자는 해결하려는 업무의 성격과 자동화 목적에 맞춰 정확한 데이터 전송에는 API를, AI의

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[생성형 AI] AI 시안 피드백이 달라지는 웹 화면 기초

AI로 랜딩 페이지나 화면 시안을 만드는 일이 늘어나면서, 결과물에 대한 피드백 역량이 곧 결과물의 품질을 좌우하게 됐습니다. 코드를 직접 작성하지 않더라도 문제를 정확한 용어로 지목하는 수준까지는 10~20분이면 익힐 수 있으며, 이 글에서는 그 기준을 실제 화면과 함께 정리합니다. "뭔가 어색하다"는 피드백으로는 AI도 디자이너도 정확히 고칠 수

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광고 데이터 통합: 데이터 마트 구축 시 필드 정의가 어긋나는 3가지 유형 — 명칭 불일치, 구조적 부재, 의미 불일치

마케팅 데이터 통합, 그중에서도 여러 광고 플랫폼의 데이터를 하나의 데이터 마트로 통합할 때 가장 먼저 무너지는 것은 파이프라인이 아니라 필드의 정의다. 같은 개념이 광고 플랫폼마다 다른 이름을 갖고(명칭 불일치), 한쪽에는 있는 지표가 다른 쪽에는 아예 없으며(구조적 부재), 같은 이름이 반대 방향의 의미를 갖기도 한다(의미 불일치). 세 유형

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운영안 문서로 구글 애즈 캠페인 자동 생성 시, LLM에 맡길 수 없는 값

엑셀이나 PDF 운영안을 LLM(Large Language Model, 대규모 언어 모델)에 넣어 구글 애즈 캠페인을 자동 생성하는 것은 가능합니다. 문제는 만들어진 캠페인이 의도한 캠페인인지를 무엇으로 확인하느냐입니다. 확인을 LLM에 맡길지, 규칙 엔진에 맡길지, 사람에게 남길지를 정하는 것이 자동화 도구 설계의 전부입니다. 광고 운영안 파싱 기반 캠페인 자동 생성은 광고주가 준 엑셀·

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AI 멀티모달 검색(AI Multimodal Search) 시대에 브랜드는 이미지를 어떻게 준비해야 할까?

AI 멀티모달 검색(AI Multimodal Search) 시대에 브랜드는 이미지를 어떻게 준비해야 할까? AI 멀티모달 검색(AI Multimodal Search)은 텍스트, 이미지, 음성, 영상 등 여러 형태의 데이터를 함께 이해하고 결합해 정보를 찾는 검색 기술입니다. ChatGPT와 Gemini처럼 이미지와 텍스트를 함께 이해하는 AI 서비스가 대표적인 예입니다. 멀티모달 AI(Multimodal AI)는 텍스트뿐

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[AI 자동화] 클로드 코드 에이전트 팀즈, 여러 AI의 병렬 협업 정리

한눈에 보는 이 글 * 클로드 코드의 에이전트 팀즈는 하나의 태스크 목록을 여러 AI가 공유하며 병렬로 나눠 처리하는 기능으로, 메인 에이전트가 모든 것을 중앙에서 위임·회수하는 서브 에이전트와 구조적으로 다릅니다. * 서브 에이전트가 "일손을 하나 더 붙이는" 방식이라면, 에이전트 팀즈는 "팀 자체를 꾸리는" 방식이며, 다만 팀원 수만큼 토큰

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바이브코딩과 하네스 엔지니어링

한눈에 보는 이 글 * 하네스 엔지니어링은 AI 코딩 에이전트에게 지시문서·아키텍처 제약·피드백 루프·지식 저장소라는 4가지 장치를 체계적으로 부여해, 세션마다 결과가 들쑥날쑥한 바이브 코딩의 한계를 보완하는 방법론입니다. * 하네스 엔지니어링은 바이브 코딩을 완전히 대체하는 것이 아니라, 클로드 코드의 CLAUDE.md·Hooks·Subagents나 안티그래비티의 AGENTS.md처럼 도구별 장치를 활용해 바이브 코딩의

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AI 동료 시대, '지시'에서 '협업'으로 — 조직과 개인에게 필요한 역량은?

한눈에 보는 이 글 * AI 어시스턴트와 달리 AI 에이전트(AI 동료)는 최초 목표만 전달받아도 스스로 다음 단계를 판단하고 자율적으로 업무를 수행합니다. * AI와 일하는 방식은 맥락 공유 → 실무 배치 → 비판적 검증 → 상호 조정의 4단계로 '지시'에서 '협업'으로 전환되고 있습니다. * 조직은 채용·리스킬링 체계를, 개인은 생성형

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Enterprise AI Seoul 2026 컨퍼런스 참석 후기: 엔터프라이즈 AI 도입과 Agentic AI 활용 방향

2026년 5월 26일 서울 양재 엘타워에서 열린 Enterprise AI Seoul 2026 컨퍼런스에 참석했습니다. 이번 컨퍼런스에서는 엔터프라이즈 환경에서 AI를 어떻게 도입하고, 실제 업무 성과로 연결할 수 있을지에 대한 다양한 사례와 인사이트가 공유되었습니다. 특히 여러 세션을 통해 AI 도입이 단순히 새로운 기술이나 도구를 적용하는 일이 아니라, 실제 업무 방식과 운영 구조를 함께

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[AI 마케팅] claude-ads 광고 진단 및 최적화 플러그인 활용법

한눈에 보는 이 글 * claude-ads는 Claude Code CLI 환경에서 작동하는 오픈소스 플러그인으로, CSV나 스크린샷만 입력하면 250개 이상의 체크리스트로 광고 계정을 자동 진단합니다. * /ads audit, /ads report, /ads math, /ads test 네 가지 명령어로 계정 진단부터 재무 지표 계산, A/B 테스트 검증까지 터미널에서 즉시 처리할 수 있습니다. * API 연동

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[AI 마케팅] E-commerce 플랫폼 (Retail Media) AI Solution 정리

한눈에 보는 이 글 * 아마존 Performance+는 온사이트·오프사이트 구매 신호를 학습해 타겟·지면·입찰을 자동 최적화하며, Blueair 사례에서 ROAS +176%, CPA -50%, 매출 +66% 성과를 냈습니다. * 월마트는 사람이 집행하고 AI가 보조하는 '마티'(Sponsored Search)와 AI가 직접 집행하는 '월마트 DSP'로 온사이트·오프사이트 역할이 나뉘어

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[AI 마케팅] AI 활용 기획 업무 속도 200% 높이는 워크플로우

AI로 기획안 초안부터 검토까지, 압도적 성과를 만드는 기획 프로세스 기획 업무에서 퀄리티를 유지하면서도 압도적인 속도를 확보할 수 있는 AI 기반 워크플로우를 공유합니다. AI는 기획의 병목 현상을 해결하는 데 특화되어 있으며, 기획자는 최종 의사결정에 집중함으로써 업무 효율을 극대화할 수 있습니다. 목차 * 기획 속도가 저하되는 근본적인 이유 * 효율적인 AI 활용을 위한 기획안