ai governance

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.

직원을 돕기 위한 챗봇이 몇 분 만에 편향되거나 오해를 부르는 제안을 할 수 있고, 요청 속에 숨겨진 한 문장만으로도 AI 어시스턴트의 방향을 바꿀 수 있습니다. 이번 에피소드에서는 프롬프트 인젝션의 작동 방식과 Power Platform 및 Microsoft…

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 소개합니다.

왜 Power Platform의 많은 AI 데모가 챗봇에서 멈추고 지연, 환각, 데이터 유출, 치솟는 비용 때문에 실제 업무 프로세스에서 실패할까요? 이번 에피소드는 보안, 성능, 거버넌스를 지키면서 Azure OpenAI를 Power Apps, Power…

AI 에이전트는 시간을 절약해 주지만, 많은 기업은 누가 어떤 에이전트를 만들었고 어떤 데이터에 접근하며 누가 게시했는지 파악하지 못할까 봐 걱정합니다. 이번 에피소드는 거버넌스가 더 이상 선택이 아닌 이유와, Microsoft 365 관리 센터가 혁신을 막지…

버튼 하나로 실행되는 스크립트는 에이전트가 아닙니다. 자판기와 눈치 빠른 판매원의 비유로 자동화와 AI 에이전트가 왜 다른지, 둘을 혼동하면 신뢰와 예산을 잃는 이유를 설명합니다.

Microsoft 365 Copilot을 관리 센터로만 관리하면 차트는 보여도 증거는 남지 않습니다. PowerShell이 왜 Copilot 거버넌스의 진짜 제어 도구인지, 확장성과 자동화, 로그와 타임스탬프를 통한 검증 가능성 측면에서 설명합니다.