업무 자동화
반복 업무를 LLM과 워크플로 도구로 줄이는 방법을 다룬다. Make·n8n 같은 노코드 연결부터 API와 스크립트, AI 에이전트를 엮은 파이프라인까지 범위에 둔다. 데모로 끝나지 않고 실패 처리와 비용까지 버티는 운영 가능한 자동화가 기준이다.
Amazon Nova Act 기반 QA Studio에 애플리케이션 단위 테스트 관리와 팀 기반 사용자 권한 기능 추가
AWS Machine Learning Blog의 Part 3 글은 QA Studio에 applications 기능과 팀 기반 사용자 관리 기능을 더해 여러 팀이 테스트를 함께 운영하는 방법을 설명한다. 테스트가 늘어나면 테스트 작성보다 조직화와 접근 제어가 병목이 된다는 문제를 다룬다. QA Studio의 application은 테스트 대상 시스템(웹사이트, 웹 앱, 서비스 프런트엔드)을 나타내며, 이름·기본 URL·선택적 환경(development, staging, production)으로 생성한다. 사용 사례(use case)와 테스트 스위트는 애플리케이션에 속하고 그 소유권을 상속하므로, 팀은 전체 테스트 목록 대신 자신이 소유한 애플리케이션 안에서 작업한다. 테스트 실행 결과는 Amazon CloudWatch 커스텀 메트릭으로 기록되며 애플리케이션과 환경 차원으로 구분된다. 애플리케이션 페이지에는 선택 기간의 통과율, 총 실행 수, 현재 실패 수와 함께 0~100 사이의 건강 점수가 표시되며, 이 점수는 통과율에서 플래키(flaky) 테스트에 대한 감점을 뺀 값이다. 추이 탭은 7일(시간 단위)과 30일(일 단위) 구간을 제공하고, 플래키 테스트 보기는 최근 7일간 통과와 실패를 오간 횟수로 사용 사례를 순위화한다. 최근 실패 목록의 각 항목은 Part 1에서 설명한 Amazon Nova Act 트래젝터리 로그와 세션 녹화로 바로 연결된다. 기사는 팀 기반 사용자 관리를 통해 누가 무엇을 보고 변경할 수 있는지 제어한다고 밝히고 있으나, 세부 권한 모델은 이 요약의 근거 범위 밖이다.
산업별 AI 채택 현황과 비기술 산업의 기회
AI 채택은 기술 산업에서 시작되었지만, 금융, 의료, 교육 등 다른 산업에서도 점차 확산되고 있다. 최근 조사에 따르면, 금융 분야에서 48%의 근로자가 AI 챗봇 사용을 요청받았고, 의료 분야는 18%, 교육 분야는 25%에 불과하다. 전 산업에서 79%의 근로자가 새로운 기술을 배우도록 요구받고 있으며, AI 도구의 조기 채택은 경력에 긍정적인 영향을 미친다. 특히, 반복적인 행정 작업을 AI로 간소화하는 직원들은 조직 정책에 영향을 미칠 수 있는 기회를 가진다.
Microsoft Foundry의 브라우저 자동화 도구 일반 제공 시작
Microsoft Foundry에서 브라우저 자동화 도구가 일반 제공(GA)으로 출시되었다. 이 도구는 AI 에이전트가 웹사이트를 탐색하고, 콘텐츠를 검사하며, 양식을 작성하고, 자연어 지침을 사용하여 다단계 브라우저 워크플로를 수행할 수 있도록 지원한다. Playwright Workspaces를 기반으로 하며, 공용 및 사설 웹사이트와의 연결을 통해 엔터프라이즈 워크플로를 지원한다. 또한, Microsoft Entra 아이덴티티와 Azure 역할 기반 액세스 제어를 통해 에이전트의 접근 권한을 관리할 수 있다.
AI가 방사선 전문의를 자동화하지 않을 것이라는 예측
AI가 방사선학 분야에서 완전 자동화되기까지는 3-5년이 걸릴 것으로 예상되며, 초기에는 AI가 triage 도구로 사용될 것이다. 방사선학의 수요는 AI 도구로 인해 증가할 것이며, 저렴한 해석 비용으로 인해 의사들은 더 많은 스캔을 요청할 수 있다. 또한, 새로운 스캐너와 치료 프로토콜 개발로 인해 방사선 전문의의 역할이 변화할 가능성이 있다.
NVIDIA 로봇 플랫폼 마케팅 리더의 로봇 산업 현황
Amulya Vishwanath는 NVIDIA의 로봇 플랫폼에서 7년간 제품 마케팅을 이끌었으며, 현재 로봇 산업은 '레고 시대'에 있다고 언급했다. 이는 액추에이터, 로봇 손, 소프트웨어 및 안전 기준과 같은 기본 구성 요소들이 아직 재구성되고 있다는 의미이다.
토스, 도메인별 DW Airflow와 dbt 기반 파이프라인 구축
토스 Data Warehouse 팀은 중앙 DW Airflow에서 도메인별 DW Airflow와 dbt 기반의 선언적 파이프라인으로 전환하는 과정을 공유했다. 새로운 시스템 '뉴타운'은 기존의 2,794줄의 DAG 코드를 100줄로 줄이고, 파이프라인 실행 시간을 4시간에서 2시간 30분으로 단축시켰다. 도메인별 클러스터를 운영하며, 각 도메인 팀이 자기 파이프라인을 관리할 수 있도록 했다. 기존 파이프라인과의 병행 운영을 통해 안정성을 확보하고, dbt를 통해 SQL 파일의 복잡성을 줄였다.
Evergreen: GitHub에서 외부 협업자 접근 관리 자동화
Evergreen은 GitHub App으로, 외부 협업자 접근 검토와 오래된 저장소 감지를 자동화한다. 매 분기마다 외부 협업자의 접근을 검토하고, 최근 활동이 없는 저장소는 경고 후 아카이브한다. 이 앱은 GitHub의 기본 기능을 활용하여 작동하며, 각 저장소의 상태를 JSON 파일로 기록하여 감사 추적이 가능하다. 접근 검토가 종료되면 체크리스트 이슈를 통해 협업자를 관리하고, 권한이 없는 사용자가 이슈를 닫으면 자동으로 재개된다.
Microsoft Content Understanding의 문서 처리 자동화 개선
Microsoft의 Forward Deployed Engineering 팀과 협력한 대형 보험사가 Content Understanding의 분류, 추출, 그라운딩, 신뢰도를 활용하여 인간 검토 부담을 50% 줄이고 양식 온보딩 속도를 75% 향상시켰다. 페이지 수준 분류 정확도는 97% 이상이며, 최신 업데이트로 평균 추론 토큰 사용량이 최대 28% 감소하고 정확도가 향상되었다. 신뢰도 점수는 0과 1 사이의 값으로, 최근 업데이트로 정확도가 최대 14% 개선되었다.
AI의 자동화 이상 인간-AI 협업을 위한 연구 방향
AI의 현재 주류는 인간 노동의 자동화에 초점을 맞추고 있으며, 이는 경제 성장과 이익을 추구하는 경향이 있다. 그러나 AI는 인간을 보완하고 협력할 수 있는 기술로 발전할 수 있는 가능성이 있다. 이 글에서는 AI의 협업을 위한 연구 방향을 제시하며, 기존의 블랙박스 모델 대신 화이트박스 에이전트를 개발하는 등의 새로운 기술적 문제를 다룬다. 또한, AI 연구가 자동화에 편향되어 있는 현상을 비판하고, 인간-AI 협업을 위한 체계적인 프로그램의 필요성을 강조한다.
GitHub 2026년 9월 가용성 보고서
2026년 9월 GitHub의 가용성 보고서에 따르면, 8월과 9월 동안 공유 데이터베이스 압력을 줄이고, 오버로드 제어를 추가했으며, GitHub Actions를 위한 여유 공간을 확보하고, 풀 리퀘스트에 대한 실패 격리를 확장했습니다. 10월 7일 기준으로 160개 생산 서비스 중 120개가 중앙 미국에 배포되었고, 51개 주요 MySQL 데이터베이스 중 13개가 이전되었습니다. Azure는 GitHub의 핵심 애플리케이션에 대해 65.4%의 읽기 트래픽을 처리했습니다. 9월 11일에는 가용성 영역 간 용량 불균형으로 인해 배포와 트래픽 증가가 일시 중단되었으며, 9월 18일에 영구적인 배포가 재개되었습니다. 데이터베이스 클러스터는 약 980백만 개의 불필요한 편집 기록을 제거하여 약 1.8TB의 복구 가능한 저장 공간을 생성했습니다.
자동화 도구 16개 중 12개가 현재도 운영 중인 결과
작성자는 16개의 자동화 도구를 점검한 결과, 12개가 현재도 운영되고 있다고 밝혔다. 이 도구들 중 10개는 정기적인 일정에 따라 사용되고 있으며, 나머지 2개는 조건이 생길 때만 작동한다. 멈춘 도구들은 유지 비용, 임무 완료, 더 나은 체계로의 이전 등 다양한 이유로 중단되었다.
AWS DevOps Agent를 활용한 자동화된 문제 해결 워크플로우
AWS DevOps Agent는 사건 조사 후 근본 원인 분석(RCA)과 해결을 위한 권장 조치를 제공하며, AWS Lambda Durable Functions, Amazon EventBridge, Amazon Bedrock을 활용하여 자동화된 문제 해결 워크플로우를 구축할 수 있다. 이 워크플로우는 사건 조사 요약을 사전 검증된 수정 사항으로 변환하여 단일 승인 작업을 통해 문제 해결 시간을 단축시킨다.
Standard Bots, 200백만 달러 투자 유치한 AI 기반 산업 로봇 제조업체
Standard Bots는 200백만 달러를 투자받아 10억 달러의 기업 가치를 평가받았다. 이 회사는 NASA, Amazon, Lockheed Martin과 같은 고객을 보유하고 있으며, 산업 로봇 팔을 기계 작업, 용접 및 조립 등의 작업에 사용한다. Standard Bots는 고객이 시연과 미세 조정을 통해 적응할 수 있는 공유 기본 모델을 보유하고 있으며, 로컬에서 추론을 수행하고 클라우드에서 모델 훈련을 진행한다. 이 회사는 10억 개 이상의 이미지로 훈련된 모델을 사용하여 조명 조건, 재료 유형 및 배경을 구별하는 기능을 제공한다.
로봇 공학을 위한 SimReady 자산 생성 5단계
로봇 시뮬레이션을 위한 CAD 자산 준비는 단순히 기하학을 OpenUSD로 변환하는 것 이상이 필요하다. 개발자는 로봇 행동을 테스트하기 전에 재료, 충돌 기하학, 관절 및 기타 물리적 속성을 구성하고 검증해야 한다. NVIDIA Omniverse 라이브러리는 SimReady Foundation 사양과 NVIDIA 기술에 의해 안내되는 구조화된 워크플로우를 제공하여 변환 및 검증을 지원한다.
로봇이 GB300 테스트 트레이를 조립하는 방법과 그 과정에서 배운 것들
NVIDIA의 Grace Blackwell GB300 슈퍼칩은 현대 기초 모델의 AI 훈련 및 추론을 위한 엔진이다. 그러나 GB300 트레이 조립 과정은 전 세계 공장에서 숙련된 육체 노동을 필요로 한다.
Nvidia, 로봇 및 자율주행차를 위한 Halos 시스템 발표
Nvidia는 로봇 및 자율주행차와 같은 물리적 AI 기술에 수십억 달러를 투자하고 있으며, 2025년에는 자율주행차의 안전성을 높이기 위한 Halos 시스템을 출시했다. 2026년 6월에는 로봇을 위한 Halos 시스템을 발표하여 창고, 공장 내 휴머노이드 로봇, 수술 로봇의 안전한 배치를 목표로 하고 있다.
자율주행 트럭 혁명이 도래했는가?
자율주행 트럭에 대한 논의가 진행되고 있으며, 관련 기술과 시장 동향에 대한 분석이 포함되어 있다. 그러나 구체적인 기술적 세부사항이나 수치에 대한 언급은 없다.
산업 AI의 안전한 자율화 경로 구축
산업 AI는 새로운 단계에 접어들고 있으며, 기초 모델, 물리적 AI, 에이전틱 AI의 발전으로 복잡한 작업의 자동화가 가능해지고 있다. 그러나 산업 AI는 물리적 시스템과 직접 상호작용할 수 있어 안전과 신뢰성에 대한 책임 있는 배치가 중요하다. AVEVA의 Arti Garg는 AI가 사람의 판단을 보완해야 하며, 자율 시스템의 작동 범위를 정하는 가이드라인이 필요하다고 강조한다. AI는 복잡한 전력 시스템 관리에 도움을 줄 수 있으며, 지속 가능성 또한 중요한 요소로 언급된다.
Tesla의 Optimus 로봇, 2027년 판매 예상
Tesla의 Optimus는 AI 기반의 휴머노이드 로봇으로, Elon Musk는 이 로봇이 공장과 가정에서 사용될 것이라고 밝혔다. Optimus는 약 20,000달러에 판매될 수 있으며, 2027년 말까지 일반 소비자에게 판매될 것으로 예상된다. 현재는 주로 Tesla 이벤트에서 음식과 음료를 나르는 용도로 사용되고 있다. Google DeepMind의 ALOHA 2는 Gemini Robotics와 함께 다양한 작업을 수행할 수 있는 일반화된 로봇으로 활용되고 있다.
Agentic automation의 비즈니스 사례 구축을 위한 프레임워크
Agentic automation은 작업을 완료하기 위해 추론하고 적응하는 소프트웨어로, AI 센터 오브 엑셀런스(AI CoE) 로드맵에 포함되고 있다. 기존의 ROI 모델은 규칙 기반 도구인 RPA에 맞춰져 있어 agentic automation의 가치를 제대로 반영하지 못한다. 새로운 비즈니스 사례는 시간 절약, 예외 처리, 의사 결정 품질, 변화에 대한 회복력 및 유지 관리 경제성을 포함한 네 가지 가치 차원을 측정해야 한다.
Amazon Quick과 Adjudicated Query 패턴을 활용한 임대 계약 준수 검사
Amazon Quick을 사용하여 수만 개의 아파트 임대 계약을 주(state)별로 변화하는 법률에 맞춰 검사하는 방법을 소개한다. Adjudicated Query 패턴을 통해 비즈니스 사용자는 채팅 인터페이스에서 준수 질문을 할 수 있으며, 실제 판별은 결정론적 규칙 엔진에서 이루어진다. 이 패턴은 50,000개의 임대 계약을 가진 포트폴리오 운영자가 법률 변경에 따라 어떤 계약이 규정을 위반하는지 파악하는 데 도움을 준다.
Cloudflare가 비영리 조직을 위한 AI 자동화 지원
Cloudflare는 비영리 조직이 AI를 활용하여 작업을 자동화하는 사례를 공유하고 있다. Cloudflare Impact 프로그램을 통해 750만 달러 이상의 크레딧을 지원받은 여러 조직은 AI를 통해 정신 건강 지원, 온라인 표현 자유 보호 등 다양한 분야에서 혁신적인 도구를 개발하고 있다. 예를 들어, LebTown은 맞춤형 편집 관리 시스템을 구축하여 뉴스 운영을 자동화하고, Kaya Guides는 WhatsApp 기반의 정신 건강 애플리케이션을 통해 10,439명의 사람들에게 지원을 제공하고 있다. Cloudflare의 보안 서비스는 이러한 조직들이 안전하게 AI 애플리케이션을 운영할 수 있도록 돕고 있다.
Garrison Lovely, AGI 개발 경쟁의 위험성 경고
저자이자 기자인 Garrison Lovely는 그의 저서 'Obsolete'를 통해 AGI 개발을 추진하는 리더들의 동기와 신념을 논의한다. 그는 AlphaFold와 같은 유용한 도메인 특화 AI와 모든 인간 노동을 대체하려는 프로젝트 간의 뚜렷한 경계를 설정하며, 노동 자동화를 불가피한 것으로 간주하는 것이 사회와 민주주의에 심각한 위험을 초래한다고 경고한다. 또한, AI 연구자와 노동자들이 자율적 자기 개선과 통제되지 않은 다중 에이전트 시스템을 향해 나아가면서 협상력이 저하되고 있다고 지적한다.
클로드 코드에서 세션 종료 시 재귀 루프 발생으로 60M 토큰 소모
클로드 코드에서 세션 종료 시 자동화로 인해 재귀 루프가 발생하여 60M 이상의 토큰이 소모되었다. 사용자는 세션 종료 후 새로운 세션을 띄우는 훅을 설정했으나, 이로 인해 종료가 반복적으로 발생하여 비정상적인 사용량이 기록되었다. 7월 1일 하루 사용량은 약 5.3M 토큰이었으나, 7월 2일에는 약 60.4M으로 급증했다.