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Google Cloud의 데이터 엔지니어링 입문
Earned 5월 17, 2026 EDT
Customer Experience Agent Studio: 기본사항
Earned 2월 26, 2026 EST
대화형 AI 및 응대 프레임워크
Earned 2월 12, 2026 EST
대화형 인사이트
Earned 2월 12, 2026 EST
생성형 AI: 챗봇 그 이상의 가치
Earned 2월 5, 2026 EST
생성형 플레이북으로 에이전트 만들기
Earned 11월 12, 2025 EST
이 과정에서는 Google Cloud의 데이터 엔지니어링, 데이터 엔지니어의 역할과 책임, 그리고 이러한 요소가 Google Cloud 제공 서비스와 어떻게 연결되는지에 대해 알아봅니다. 또한 데이터 엔지니어링 과제를 해결하는 방법에 대해서도 배우게 됩니다.
이 과정은 대화형 설계자와 빌더가 Customer Experience Agent Studio(CX Agent Studio)를 사용하여 정교한 멀티 에이전트 및 멀티모달 고객 경험 에이전트를 설계, 빌드, 테스트하는 데 필요한 개념과 실무 기술을 갖추도록 돕는 것을 목표로 합니다.
Gemini Enterprise for Customer Experience(GECX)와 강력한 생성형 AI 기능에 관한 이 과정을 통해 고객 서비스에 대해 깊이 있게 이해해 보세요. 먼저 고객센터의 지난 여정을 짚어보며 고객센터가 어떻게 발전해 왔고 생성형 AI가 어떤 변화를 가져오고 있는지 알아봅니다. 그런 다음 GECX 솔루션의 핵심 구성요소를 자세히 살펴보고 각 구성요소가 탁월한 고객 경험을 제공하는 데 어떻게 기여하는지 알아봅니다. 마지막으로 GECX의 강력한 비즈니스 사례와 함께 실용적인 사용 사례, 이 혁신적인 솔루션을 활용하는 다양한 사용자 페르소나에 대해 살펴보며 과정을 마무리합니다.
이 과정에서는 대화 분석 정보를 활용하여 고객센터 데이터에서 숨겨진 정보를 찾아내고 운영 효율성을 높이며 데이터 기반 비즈니스 의사결정을 내리는 방법을 알아봅니다.
생성형 AI: 챗봇 그 이상의 가치는 Gen AI Leader 학습 과정의 첫 번째 과정이며 기본 요건은 따로 없습니다. 이 과정은 챗봇에 대한 기본적인 이해를 넘어 조직을 위한 생성형 AI의 진정한 잠재력을 살펴보는 것을 목표로 합니다. 생성형 AI의 강력한 기능을 활용하는 데 중요한 파운데이션 모델과 프롬프트 엔지니어링과 같은 개념을 살펴봅니다. 또한 조직을 위한 성공적인 생성형 AI 전략을 개발할 때 고려해야 할 중요한 사항을 안내합니다.
이 과정에서는 생성형 플레이북을 사용하여 대화형 에이전트의 대화형 환경을 빌드하는 방법을 알아봅니다. 플레이북에 대한 소개로 시작하여 첫 번째 플레이북을 설정하는 방법을 알아봅니다. 또한 할당량 한도 및 통합과 같은 주요 프로덕션 고려사항과 함께 테스트의 중요성에 대해서도 알아봅니다. 과정의 마지막에는 생성형 조정을 위한 플레이북 사용 방법을 보여주는 우수사례를 살펴봅니다.