지금까지 AI 이미지는 놀라운 잠재력을 보여주면서도, 디자이너와 크리에이터에게는 여전히 아쉬움을 남기곤 했습니다. 예를 들어, 원하는 캐릭터의 일관성을 유지하기 위해 수없이 많은 수정을 거쳐야 했고, 간단한 편집조차 복잡한 프롬프트를 요구했습니다.

2020년 Google은 새로운 Google Workspace를 발표하였고, 여기에는 Google Cloud의 노코드 개발 플랫폼인 AppSheet와 Google Workspace의 통합 로우 코드 개발 플랫폼인 Apps Script를 통해 기존 Google Workspace보다 훨씬 효과적으로 생산성을 확장 …

기업이 AI를 비즈니스에 적용할 때 AI 에이전트 애플리케이션은 일반적으로 임베디드, 워크플로우, 리액티브 3가지 유형으로 분류된다.

범용 인공지능(AI)이 대중의 시선을 사로잡은 지 불과 2년여 만에, 기업 현장의 관심은 한층 구체적인 목표를 향하고 있다. ‘무엇이든 할 수 있는 AI’보다 ‘한 분야를 완벽하게 해내는 AI’, 이른바 ‘버티컬(산업특화) AI …

AI를 배우는 가장 좋은 방법은 직접 만들어 보는 것입니다. 개방형 모델을 빠르게 배포하는 방법을 찾는 것부터 복잡하고 다중 에이전트 시스템을 구축하는 것까지, 시중에는 엄청난 양의 리소스가 넘쳐나기 때문에 어려움을 느끼기 …

수천 개의 연결 가능한 데이터 소스와 무수히 많은 맞춤형 도구를 기본으로 제공하는 Looker는 개발자들이 클라우드 우선의 오픈소스 친화적인 모델을 활용하여 새로운 데이터 해석 및 경험을 창출할 수 있도록 돕습니다.

AI의 세계는 단일 목적 모델을 넘어 지능적이고 자율적인 멀티 에이전트 시스템으로 빠르게 이동하고 있습니다. 그러나 이러한 멀티 에이전트 시스템 개발에는 새로운 과제가 수반됩니다. 그래서 오늘 저희는 Google Cloud NEXT 2025에서 …

기업용 클라우드 수요는 초기 도입이라는 동기를 넘어 다음 단계로 진화해 왔다. 지금 이 순간, 그리고 앞으로도 비즈니스는 언제든 성장에 대응할 수 있는 준비가 돼 있어야 한다.

글로벌은 물론 국내에서도 인공지능(AI)에 대한 투자와 관심이 그 어느 때보다 뜨겁다. 정부는 초거대 AI, AI 반도체, 산업별 AI 도입에 매년 수조 원의 예산을 투입하고 있고, 기업들은 경쟁적으로 AI 서비스를 상용화하고 …

AI 에이전트 시대의 핵심 동력인 ‘추론’ 능력을 뒷받침하기 위해 구글이 발 빠르게 움직이고 있습니다. 복잡하고 다양한 업무를 인간 대신 수행하는 AI 에이전트의 중요성이 부각됨에 따라, 이를 효율적으로 지원할 맞춤형 하드웨어와 …