Insights
AI 정책, 국방 AI, 데이터·온톨로지, 거버넌스 인사이트
AISMP는 AI 전략 수립에 필요한 관점과 실행 체크포인트를 지속적으로 정리합니다.
AI 정책
AI ISP·ISMP는 모델 선정이 아니라 운영방식 재설계에서 시작됩니다
AI 전략계획은 어떤 모델을 쓸지보다 조직의 목표, 데이터, 권한, 예산, 성과를 어떻게 연결할지 먼저 묻습니다.
2026-07-10
국방 AI
국방 AI의 핵심은 자동화보다 Human-in-the-Loop 통제입니다
민감한 의사결정 환경에서는 AI의 답보다 사람이 최종 통제할 수 있는 구조와 감사 가능한 근거가 더 중요합니다.
2026-07-10
데이터·온톨로지
RAG 품질은 모델이 아니라 데이터 준비도에서 갈립니다
문서가 많다는 것과 AI가 신뢰할 수 있는 근거를 찾을 수 있다는 것은 전혀 다른 문제입니다.
2026-07-10
AI 윤리
공공기관 AI 거버넌스는 원칙보다 운영모델이 먼저입니다
AI 윤리 원칙은 선언으로 끝나기 쉽습니다. 실제 운영에서는 권한, 승인, 로그, 품질평가, 사고대응 절차가 함께 설계되어야 합니다.
2026-07-10
보고서
AI 사업 RFP 전에 반드시 정리해야 할 7가지 질문
좋은 RFP는 기술 목록이 아니라 문제, 데이터, 보안, 산출물, 평가 기준을 명확하게 정의하는 문서입니다.
2026-07-10
생성형 AI
AI 에이전트는 자동화 도구가 아니라 권한을 가진 업무 주체처럼 설계해야 합니다
에이전트가 도구를 호출하고 문서를 생성하며 시스템을 변경한다면, 권한·로그·승인·회수 절차가 필수입니다.
2026-07-10
데이터·온톨로지
온톨로지는 AI 전략의 기술 장식이 아니라 조직 언어를 정리하는 작업입니다
AI가 조직의 문서를 이해하려면 업무 용어, 객체, 관계, 권한, 맥락이 구조화되어야 합니다.
2026-07-10
AI 정책
AI 교육은 임원 세미나와 실무 워크숍이 연결될 때 실행력이 생깁니다
임원은 전략 언어로, 실무자는 업무 과제와 데이터 언어로 AI를 이해해야 조직 전환이 가능합니다.
2026-07-10
AI 윤리
RFP 업로드 상담 화면에 보안 경고가 먼저 보여야 하는 이유
AI 상담 접수 단계에서 군사기밀, 개인정보, 대외비 자료를 차단하는 것은 기능이 아니라 신뢰 설계입니다.
2026-07-10
보고서
Quick Win과 장기 전환 과제를 구분하지 못하면 AI 로드맵은 흔들립니다
AI 과제는 전략 적합성, 업무 효과, 기술 실현 가능성, 데이터 준비도, 보안 위험, 비용, 수용성, 확산 가능성으로 분류해야 합니다.
2026-07-10