워크플로 자동화
여러 AI 모듈이 한 가지 일을 서로 차지하려 한다면, 고칠 것은 누가 쓸 수 있느냐다
이벤트 하나에 여러 AI 모듈이 깨어나 서로의 결과를 덮어쓸 때, 많은 팀은 먼저 중재 규칙을 더하려 한다. 더 효과적인 방법은 설계로 돌아가는 것이다. 한 가지 일에 입구는 하나, 바뀌는 항목마다 쓸 수 있는 모듈은 하나, 나머지는 제안만 하게 한다.
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AI 에이전트
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AI 에이전트
AI 에이전트와 상시 어시스턴트가 업무 주체가 될 때 먼저 정해야 할 경계를 다룹니다.
AI 트렌드와 산업
AI를 업무 흐름에 연결하기 전에, 언제 멈추고 사람에게 물을지 정해 둔다
AI가 언제 멈추고 사람에게 물어야 하는지는 모델이 스스로 "확실하지 않다"고 말하는 데 기댈 수 없다. 멈출 조건을 시스템이 볼 수 있는 사건으로 적어 둔다. 핵심 항목 누락, 출처 간 모순, 다음 단계가 밖으로 무언가를 보내는 일, 중단 뒤 상태를 알 수 없음. 멈출 때는 다른 사람이 이어받을 수 있는 기록도 남긴다.
워크플로 자동화
노코드 도구로 누구나 AI 비서를 만든다면, 권한은 연결이 아니라 동작마다 준다
Asana가 노코드 AI 비서 도구 StackAI를 인수했고, 자사 AI Teammates는 연결된 10여 개 앱에서 읽고 쓸 수 있다. 연결됐다고 그 도구 안의 모든 일을 맡겨도 되는 것은 아니다. 동작마다 자동, 초안만, 이름 있는 사람의 승인으로 나누고, 출시 전에 일부러 한 번 실패하게 해 본다.
AI 트렌드와 산업
사이트에 AI용 입구가 필요한지는 그 일이 읽기, 조회, 실행 중 무엇이냐로 정해진다
사이트에 API나 MCP가 필요한지는 AI가 할 일이 공개 내용을 읽는 것인지, 바뀌는 데이터를 조회하는 것인지, 사람 대신 실행하는 것인지에 달렸다. 세 입구가 지는 책임은 다르고, 대부분의 사이트가 먼저 고칠 것은 AI가 읽을 수 있는 공개 페이지다.