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ChatGPT가 앱 스토어가 되면, SaaS 도입 검토는 이렇게 바뀝니다
ChatGPT 안에서 앱을 발견하고 연결하는 흐름이 열리면, 기업의 SaaS 검토는 “기능 비교”보다 “어떤 데이터와 실행 권한을 넘길 것인가”를 먼저 묻는 일로 바뀝니다.
사내 문서 검색, 챗봇보다 먼저 "Gemini Enterprise 업무 포털"로 검증해야 합니다
사내 AI 검색 PoC는 답변 품질보다 먼저 "어떤 업무 앱을 연결하고, 권한을 어떻게 지키며, 검색 결과를 어떤 업무 흐름으로 바꿀 것인가"를 확인해야 합니다.
AI 비용 절감 전에 먼저 해야 할 일: 토큰 가격표가 아니라 비용 장부부터 만들어야 합니다
AI 비용 관리는 “어떤 모델이 더 싸냐”가 아니라, 조직·프로젝트·모델·시간 단위로 사용량을 기록하는 비용 장부에서 시작됩니다.
OpenAI Agents SDK로 “출처 있는 리서치 브리프 에이전트”를 만드는 법
리서치 에이전트는 “조사하게 만들기”보다 “입력 제한, 도구 호출, 출력 검증, 사람 승인, 실행 추적”을 어디에 넣을지 먼저 설계해야 합니다.
Notion MCP를 붙이기 전, “읽기 전용 지식창고”부터 만들어야 합니다
Notion MCP의 핵심은 AI에게 Notion을 열어주는 데 있지 않습니다. 먼저 읽을 범위와 바꿀 수 있는 범위를 분리하는 데 있습니다.
n8n·Zapier·Make 자동화, AI가 메일을 보내기 전 어디서 멈춰야 할까?
고객 메일 자동화에서 도구 선택의 기준은 "AI가 얼마나 똑똑한가"보다 "사람 승인 전까지 어디까지 실행하게 둘 것인가"입니다.
AI 검색 유입, 이제 Search Console에서 따로 봐야 합니다
AI Overviews·AI Mode 노출은 감으로 판단할 문제가 아닙니다. Search Console의 생성형 AI 성과 인사이트에서 어떤 페이지가 AI 검색에 보이는지 먼저 확인해야 합니다.
Amazon Bedrock AgentCore를 붙이기 전, 사내 에이전트 권한표부터 만들어야 합니다
사내 AI 에이전트 PoC는 "무슨 모델을 쓸까"보다 "누가 어떤 도구와 데이터에 접근할 수 있나"를 먼저 표로 고정해야 운영 단계로 넘어갈 수 있습니다.
바이브 코딩 PR, 바로 머지하지 말고 “작은 이슈 → 에이전트 환경 → 리뷰 PR”로 넘겨야 합니다
GitHub Copilot cloud agent를 운영 개발 흐름에 넣으려면, 먼저 “AI가 만들 코드”보다 “AI에게 맡길 수 있는 이슈와 검증 환경”을 설계해야 합니다.
사내 AI 챗봇 출시 전, 프롬프트 인젝션은 “금지어”가 아니라 테스트케이스로 검증해야 합니다
사내 RAG 챗봇의 프롬프트 인젝션 대응은 “이런 말은 하지 마세요” 수준의 안내문이 아니라, OWASP 기준에 맞춘 공격 입력 테스트와 출시 전 보안 QA로 관리해야 합니다.
Google Slides 발표자료, 이제 “녹화본”이 아니라 “공유용 업무 영상”으로 바꿔야 합니다
기존 슬라이드를 다시 만들지 않고, Google Slides에서 Google Vids로 녹화·편집·음성화해 비동기 공유용 영상으로 바꾸는 흐름이 중요해지고 있습니다.
ChatGPT·Claude·Gemini Deep Research, 긴 보고서보다 먼저 봐야 할 것은 “출처 통제”입니다
Deep Research 도구를 고를 때 핵심은 누가 더 길게 쓰느냐가 아닙니다. 어떤 출처를 쓰게 할 수 있고, 그 출처를 나중에 검증할 수 있느냐입니다.