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AI 혼란 끝내기: 깨끗한 데이터와 실질적 거버넌스를 위한 Microsoft Copilot Studio의 RFI 작업 (AI 더빙)

Oct 29, 2026 · 20m 23s
AI 혼란 끝내기: 깨끗한 데이터와 실질적 거버넌스를 위한 Microsoft Copilot Studio의 RFI 작업 (AI 더빙)
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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.이번 에피소드에서 배울...

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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.이번 에피소드에서 배울 내용:검증 없는 자동화가 오류를 더 빨리 퍼뜨릴 뿐인 이유 – 방문자 출입부터 Dataverse 테이블까지RFI 작동 방식: 필수 필드가 있는 대화형 Outlook 메시지가 누군가 응답할 때까지 에이전트 흐름을 멈춤완전한 감사 기록: 누가 언제 무엇을 입력했는지, 수신자가 여럿이면 첫 응답이 채택됨거버넌스 루프: AI 프롬프트가 JSON 판정으로 논리를 검사하고 RFI가 요청자에게 누락된 정보를 받음RFI가 없을 때의 함정: null 값, 유령 레코드, 부정확한 승인, 끝없는 AI 확인 루프감사에 견디는 자동화를 원하는 Copilot Studio 메이커, Power Platform 관리자, 거버넌스 팀을 위한 에피소드입니다.이 에피소드는 Microsoft MVP 미르코 피터스의 M365 Show 애니메이션 영상을 AI로 더빙한 한국어 버전입니다.▶ 영상 보기: https://youtu.be/xCUlnlV97zE🎧 더 많은 에피소드: https://www.m365.fm🎤 M365Con – 무료 온라인 Microsoft 콘퍼런스: https://m365con.net💼 LinkedIn의 미르코 피터스: https://www.linkedin.com/in/m365showpodcast/

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Author Mirko Peters M365, Azure & AI
Organization m365 FM
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