#엔터프라이즈 AI
3개의 포스트
![[특집] SaaS가 25년 동안 못 지킨 약속, AI가 지킨다 — 「전문성의 힘」과 계속 배우는 루프(CLL) 완전 해부](/_next/image?url=https%3A%2F%2Ffiles.core.today%2Fstorage%2Fcoredot%2Fpublic%2Fblog%2Fep-cover.webp&w=3840&q=75)
[특집] SaaS가 25년 동안 못 지킨 약속, AI가 지킨다 — 「전문성의 힘」과 계속 배우는 루프(CLL) 완전 해부
2026년 2월, 앤트로픽의 클로드 코워크가 나오자 월가는 'AI가 SaaS를 죽인다'며 소프트웨어 주식을 던졌습니다. 그로부터 일곱 달 뒤인 9월 15일, 프라이머리 벤처 파트너스의 에밀리 만이 정반대 글을 올렸습니다. 「Enterprise AI is Finally Delivering on the Promise SaaS Made」, 즉 '기업용 AI가 드디어 SaaS가 했던 약속을 지키고 있다'. 1999년 세일즈포스가 '소프트웨어의 종말'을 선언한 이래 SaaS는 25년 동안 '전문성'을 팔았지만 정작 그 전문성은 제품이 아니라 영업사원과 컨설턴트의 머릿속에 있었다는 진단에서 출발해, 오늘의 AI 에이전트는 왜 '똑똑한 신입'에 불과한지, 신입을 베테랑으로 만드는 '스코어북'이란 무엇인지, 고객이 늘수록 다음 고객이 쉬워지는 '계속 배우는 루프(CLL)'가 왜 진짜 해자인지, 그리고 '연구소가 앱을 다 먹을 것'이라는 공포에 스노우플레이크와 세일즈포스의 역사가 뭐라고 답하는지를 따라갑니다. 카드 분쟁 100달러 사례, 청구서 예외의 롱테일, 카파시의 '시스템 프롬프트 학습'부터 2026년 8월의 '하니스 계속 학습' 논문까지 — 인터랙티브 6개와 삽화 13장, 원문 도표 4장으로 함께 읽어 보세요.
AI 사서 7명이 협업한다 — Google의 Agentic RAG가 '믿을 수 있는 답'을 만드는 법
한 번 검색하고 답하는 RAG는 여러 데이터베이스에 흩어진 질문 앞에서 무너진다. Google이 Gemini Enterprise에 넣은 Agentic RAG는 7명의 전문 에이전트가 '계획 → 검색 → 충분성 검증 → 재검색 → 합성'을 반복해 답을 만든다. 왜 이 구조가 나왔는지 ReAct부터의 역사와 논문, 병원·기업 사례, FRAMES 벤치마크(정확도 34%↑)로 쉽고 자세하게 풀었다.
Cold-Start Interview 완전 해부: AI를 '우리 회사 직원'으로 만드는 15분
Anthropic의 Claude for Legal 저장소에서 발견된 작지만 결정적인 메커니즘 — Cold-Start Interview. 신입 변호사를 면접하듯 AI를 면접해, 회사의 플레이북·승인 매트릭스·예외 규칙·시드 문서를 10~15분 만에 흡수시키고, plugin 업데이트와 무관하게 살아남는 Practice Profile로 박제한다. 법률만의 이야기가 아니다 — 의료·회계·컨설팅·디자인·교육·고객 지원까지, 모든 전문직 AI 도입의 새 표준이 되고 있는 이 패턴을 완전 해부한다.