AI는 왜 그럴듯한 말을 할수록 위험해지는가

AI는 왜 그럴듯한 말을 할수록 위험해지는가(벡터 기반 인공지능 시대의 사유에 대하여)AI는 점점 더 말을 잘한다.문장은 매끄럽고, 논리는 정연하며, 맥락도 자연스럽다.때로는...

LLM의 Context Blindness

LLM의 Context Blindness: 해결책은 더 많은 AI 호출이 아니라 '구조'다AI를 활용한 제조 혁신 프로젝트를 진행하다 보면, 늘 마주치는 문제가 있습니다. "...

AI 시대, 데이터를 보는 관점이 완전히 바뀐다, 바꿔야 한다.

AI 시대, 데이터를 보는 관점이 완전히 바뀐다, 바꿔야 한다.우리는 지금까지 데이터를 '기록'으로만 봤다제조 현장을 돌아보자. 온도계가 250°C를 가리킨다. 작업자가 종이...

제조 AI - Machinable Language란?

Machinable Language의 정의핵심 정의Machinable Language는 기계(AI/AI Agent)가 직접 읽고, 이해하고, 추론하고, 실행할 수 있도록 구조...

AI 시대: 배우는 속도보다 가르치는 속도가 느려지고 있다

AI 시대: 배우는 속도보다 가르치는 속도가 느려지고 있다인류 역사상 지식의 습득이 이토록 쉬웠던 적은 없었습니다. 과거에는 특정 지식을 얻기 위해 도서관을 뒤지거나 전문가를...

제조 현장의 게임 체인저: AI가 베테랑 기술자처럼 판단하는 비결

제조 현장의 게임 체인저: AI가 베테랑 기술자처럼 판단하는 비결 "AI가 우리 공정을 정말 이해할까?"최근 한 정밀 가공 업체 생산팀장님의 고민입니다."ChatGPT에게 우...

제조 AI 프로젝트, 왜 데모는 성공하는데 현장에선 실패할까?

제조 AI 프로젝트, 왜 데모는 성공하는데 현장에선 실패할까? 지난주 한 제조기업 임원분과 미팅이 있었습니다. "우리도 AI 도입했어요. 작년에 PoC까지 성공했는데... 결...

불량은 기록되는데, 원인은 왜 남지 않을까

테이블:설비 마스터공정 마스터소재 마스터공정 파라미터 측정 데이터품질 불량 데이터베테랑 작업자 이력베테랑 작업자 이력RDB가 가진 “암묵적 정보”는 무엇인가?아래 문장들은 D...

데이터는 충분한데, 왜 공장은 똑똑해지지 않을까

같은 데이터, 다른 결과: RDB와 온톨로지(Knowledge Graph)의 결정적 차이공장은 이미 데이터로 가득 차 있다.설비 이력, 공정 조건, 품질 불량, 작업자 기록까...

팔란티어와 마이크로소프트 온톨로지 차이

2026년, 제조업의 AI 전쟁은 온톨로지라는 공통 무기로 시작됐지만, 팔란티어(Palantir)와 마이크로소프트(Microsoft)는 완전히 다른 전략을 펼치고 있습니다. ...

제조 혁신의 시작, IntelliCAPP AI Agent

제조 혁신의 시작, IntelliCAPP AI Agent당신의 공정 설계 시간을 90% 단축시켜드립니다“도면을 읽고, 공정을 설계하고, 최적 가공 레시피까지 완성하는 AI.”...

AI 평준화 시대, 당신의 경쟁력은 어디서 오는가?

AI 평준화 시대, 당신의 경쟁력은 어디서 오는가?"AI를 썼는데 결과가 뻔하다면, 도구가 아니라 당신의 '설계도'를 점검해야 합니다."AI는 본질적으로 데이터 기반의 확률적...