다글로 블로그.
제품 소식, 사용 방법, 그리고 대화를 업무로 바꾼 팀들의 이야기.
개인의 AI 활용을 조직의 역량으로 바꾸려면
좋은 프롬프트를 공유하는 것만으로 팀 전체의 업무가 달라지지는 않습니다. 반복 업무를 함께 수행하고, 결과를 검토하며, 개선을 쌓는 방법을 살펴봅니다.
2026-10-07음성 AI의 다음 단계는? 말을 알아듣고 일을 연결하는 것
음성을 텍스트로 바꾸는 것과 실제 업무를 수행하는 것은 서로 다른 단계입니다. 음성 인식, 의도 판단, 정보 조회와 실행을 나누면 더 유용한 서비스를 설계할 수 있습니다.
2026-10-07[AI를 고르는 법] 2. 좋은 AI 서비스는 왜 하나의 모델만 쓰지 않을까?
좋은 AI 서비스는 가장 좋은 모델 하나를 붙인 제품이 아닐 수 있습니다. 실제 AI 서비스가 업무의 난이도와 성격에 따라 여러 모델과 기술을 나눠 사용하는 이유를 살펴봅니다.
2026-10-07[AI를 고르는 법] 1. 어떤 AI가 제일 좋을까?
새로운 AI 모델이 나올 때마다 “그래서 뭐가 제일 좋아요?”라는 질문이 따라옵니다. 하지만 이제는 하나의 최고 모델을 찾기보다, 어떤 일에 어떤 AI가 잘 맞는지를 보는 것이 더 중요해지고 있습니다.
2026-10-07AI가 회의를 기억하기 시작하면 무엇을 함께 설계해야 할까?
AI가 회의를 기억하면 업무는 편리해지지만 새로운 질문도 생깁니다. 누가 기록을 볼 수 있는지, 얼마나 보관할지, 언제 삭제할지 등 AI 회의 기록과 함께 설계해야 할 신뢰의 조건을 살펴봅니다.
2026-10-07사람에게 쉬운 대화가 AI에게는 어려운 이유
사람은 카페나 회의실에서도 자연스럽게 대화를 이해하지만 AI에게 실제 대화는 꽤 어려운 문제입니다. 소음, 겹쳐 말하기, 고유명사와 맥락까지 음성 AI가 해결해야 하는 문제를 살펴봅니다.
2026-10-07하네스 엔지니어링(Harness Engineering)이란? 뜻과 예시 총정리
에이전트 = 모델 + 하네스. 하네스 엔지니어링의 뜻, 프롬프트·컨텍스트 엔지니어링과의 차이, 하네스를 이루는 4가지 요소와 비개발자도 바로 만드는 작은 하네스 예시를 정리했습니다.
2026-10-07AI를 많이 쓰는 회사가 AI를 잘 쓰는 회사일까?
AI 사용률과 생성량이 높다고 반드시 AI를 잘 활용하는 것은 아닙니다. 기업의 AI 도입에서 중요한 것은 사용량보다 실제 업무 결과가 어떻게 달라졌는지입니다.
2026-10-06음성 인식 정확도 95%면 정말 정확한 걸까?
음성 인식 정확도 95%라는 숫자는 무엇을 의미할까요? 단어 오류율부터 숫자·고유명사·화자 구분까지, 실제 사용자가 체감하는 음성 인식 품질이 어떻게 결정되는지 살펴봅니다.
2026-10-06[AI는 어떻게 조직을 배우는가] 4.회의록 다음, Voice에서 Learning Loop까지
음성 인식의 미래는 회의록에서 끝나지 않습니다. Voice가 Context가 되고, AI Agent의 Action과 사람의 Correction이 다시 학습으로 이어지는 흐름에서 STT의 역할이 어떻게 달라지는지 살펴봅니다.
2026-10-06조별과제 회의록, 조 모임 녹음과 AI 요약으로 쉽게 쓰는 법
중간고사 이후 조별과제가 몰리는 대학생을 위해, 조 모임을 녹음해 다글로로 받아쓰기·요약하고 보드챗으로 정해진 내용과 역할을 정리해 단톡방에 공유하는 조별과제 회의록 작성법을 소개합니다.
2026-10-06원온원 미팅 기록, 녹음과 AI 요약으로 지난 대화까지 이어가는 법
팀장과 격주로 원온원 미팅을 하는 직장인을 위해, 동의를 받아 미팅을 녹음하고 다글로로 받아쓰기·요약한 뒤 보드챗으로 지난 미팅과 이어지는 고민·피드백·다음 목표를 정리하는 방법을 소개합니다.
2026-10-06대화가 일이 되는 곳, daglo.
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