학습 경로: Teams 및 생산성

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1.
Microsoft Copilot ROI
Forrester는 직원 2만 5천 명의 모델 기업에서 3년간 위험 조정 ROI를 116%로 산출했습니다. 이 에피소드는 효과가 어디서 나오는지, 어떤 가정이 깔려 있는지, 우리 조직에서 어떻게 검증하는지 알려 드립니다.
2.
Copilot 답변이 모호한 이유
Copilot의 실망스러운 답변은 AI 모델 탓인 경우가 드물고, 대부분 데이터 때문입니다. 데이터가 불완전하거나 오래됐거나 망가진 권한 뒤에 숨어 있으면 Copilot은 잡음만 내놓습니다. 이번 에피소드에서는 Copilot을 추측 게임에서 정밀한…
3.
Microsoft Designer
슬라이드 하나 정렬에 몇 시간을 썼는데 누군가 브랜드 색상을 바꿔 버립니다. 이번 에피소드에서는 Microsoft Designer가 브랜드 키트를 자동 적용하고, 스타일을 학습하며, Microsoft 365의 협업을 정리하는 방법과 AI가 아직…
4.
Microsoft Teams의 AI 에이전트
AI 에이전트는 생산성을 약속하지만, 규칙이 없으면 목표를 잘못 해석하고 여러분이 책임져야 할 방식으로 권한을 넓힙니다. 이번 에피소드는 에이전트를 유용하고 안전하며 목표에 맞게 운영하기 위한 간단한 프레임워크, 실용적인 통제 방법, 첫 단계를…
5.
땜질식 디버깅은 그만: .NET과 Azure를 위한 GitHub Copilot 에이전트 모드
코딩, 빌드, 오류, 수정, 반복 – 이 루프가 오후 시간을 통째로 잡아먹습니다. 이번 에피소드에서는 GitHub Copilot 에이전트 모드가 여러 파일의 맥락을 파악하고 실제 .NET 및 Azure 프로젝트에서 변경을 조율하는 방법을 보여 줍니다.
6.
Microsoft Copilot, 정말 투자할 가치가 있을까? ROI, 측정, 진짜 정착에 대한 진실
라이선스는 배포됐고 로그인 수도 늘고 있지만, Copilot이 어디서 시간을 절약하는지 아무도 증명하지 못합니다. 이번 에피소드에서는 많은 도입이 조용히 실패하는 이유와 지표를 피드백 루프로 바꿔 과대광고를 측정 가능한 ROI로 전환하는 방법을…
7.
AI 혼란 끝내기: 깨끗한 데이터와 실질적 거버넌스를 위한 Microsoft Copilot…
AI 흐름이 실패하는 이유는 AI가 아니라 불완전한 입력을 사실로 취급하기 때문입니다. 이번 에피소드는 Copilot Studio의 정보 요청(RFI) 작업이 사람이 데이터를 확인할 때까지 흐름을 일시 중지하는 방식을 보여 줍니다.

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