워크플로 자동화
AI에게 공유 드라이브 정리를 맡기는 합격선은 파일을 되찾을 수 있느냐다
AI에게 공유 클라우드 드라이브 정리를 맡길 때, 같은 "삭제"라도 플랫폼에 따라 휴지통으로 옮기기도 하고 영구히 지우기도 한다. 정리의 합격 여부는 지우는 속도가 아니라 잘못했을 때 되찾을 수 있느냐로 정해진다. AI는 후보와 증거만 찾고, 사람이 승인하면 먼저 격리 공간으로 옮겨 표본 복원으로 되찾을 수 있음을 확인한다. 영구 삭제는 별개의 결정이다.
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보안
회의에 AI 기록원이 들어온다면, 시작하기 전에 네 가지를 정해 둔다
AI 회의록을 켤 때 뜨는 알림은 도구의 상태를 보여 줄 뿐, 기록이 어디로 가는지에 모두가 동의했다는 뜻이 아니다. 시작하기 전에 어디서부터 기록할지, 누가 멈출 수 있는지, 회의 뒤 누가 받는지, 어디에 저장할지를 정한다. 안건이 민감한 이야기로 넘어가면 먼저 멈춘다.
워크플로 자동화
AI에게 회사 숫자를 묻게 할 때, 정확도는 정의를 관리하는 사람이 있느냐에 달렸다
Anthropic이 공개한 내부 사례에서 같은 Claude라도 데이터 출처와 지표 정의가 정리되지 않았을 때는 정답률 21% 이하, 정리한 뒤에는 95% 이상, 한 달 관리하지 않자 약 65%로 떨어졌다. AI에게 숫자를 묻기 전에 출처를 정하고, 정의를 쓰고, 관리할 사람을 정해야 한다.
개발과 기술
서드파티 도구가 침해됐을 때, CRM 손실의 크기는 처음에 준 권한이 정한다
경쟁 분석 도구 Klue가 침해되면서 공격자는 고객이 Salesforce에 연결할 때 쓰는 인증 토큰을 빼앗아 CRM 데이터를 직접 조회하고 가져갔다. 공급자의 취약점은 우리가 고칠 수 없다. 통제할 수 있는 것은 세 가지다. 얼마나 많은 읽기 권한을 줬는지, 이상한 조회를 볼 수 있는지, 사고 때 얼마나 빨리 회수하는지.
AI 트렌드와 산업
AI의 도움으로 쓴 보고서는 문장을 다듬기 전에 인용부터 확인한다
KPMG가 철회한 AI 도입 보고서는 인용 45개 중 실제 출처를 정확히 가리킨 것이 5개뿐이었다. AI의 도움으로 쓴 보고서에서 가장 위험한 것은 근거가 있어 보이는 오류다. 먼저 인용, 실명 사례, 숫자를 원자료와 대조하고, 대조되지 않는 문장은 최종본에 넣지 않는다.
AI 트렌드와 산업
무료 청소 대신 집을 찍겠다면, 영상을 누구에게 라이선스하는지와 지울 수 있는지부터 묻는다
뉴욕의 한 스타트업은 청소 인력이 카메라를 쓰고 작업을 녹화하는 조건으로 무료 방문 청소를 한다. 영상은 익명 처리한 뒤 AI와 로봇 회사에 학습용으로 라이선스된다. 흐림 처리는 얼굴과 서류는 가려도 집 구조와 생활 습관은 가리지 못하고, 라이선스된 뒤에는 지울 수 있다는 보장도 없다. 받아들이기 전에 라이선스 대상과 삭제 방법을 분명히 묻는다.