I think the notion that business applications exist, that's probably where they'll all collapse right in the agent era. Microsoft's CEO Satya Nadella said, apps as we know them are going away in favor of agents, and this is a huge statement.

He basically put a flag in the ground showing where the future of software development is going.

No more applications, which means no more SAS, which also means likely far fewer developers. So let's watch the video and I'm going to break it down for you.

So this is on the BG Squared podcast. I'll drop a link to the full interview down below.

SAS applications or Biz Apps. So let me just speak of our own Dynamics thing. The approach at least we're taking is, I think the notion that business applications exist, that's probably where they'll all collapse right in the agent era because if you think about it, right, they are essentially CRUD databases with a bunch of business logic.

Okay, I'm going to pause there because what he just said might sound like no big deal, but it is actually a stunning proclamation of the future.

What he essentially said is that SAS, and that means software as a service, is essentially just a thin UI layer on top of a database.

And when he says CRUD, that means create, read, update, destroy. Those are the base units of interactions between an interface and a database.

So create, create a new record, read, extract information from the database, update, make a change to an existing record, and destroy, delete. So all he's saying is there's going to be the underlying database, the fundamental data of what you need, and then it's going to be agents that are interacting directly with the database.

And if you've been watching this channel at all, you know I've been talking about this for a long time I truly believe the entire application stack is going to disappear.

There just really is no need for it when you have artificial intelligence interacting with the core grounded data that sits within a database.

And again, what does that actually mean for the entire SAS industry? What does that mean for application developers?

I don't know exactly, but I have a feeling it's going to look vastly different than it looks today. And I've been in SAS my entire career.

I have built multiple SAS companies, I've worked for SAS companies, and if I'm being transparent, I probably wouldn't start another SAS company right now, and I probably wouldn't invest in any SAS companies right now either.

It's just too unknown. Now, that isn't to say there won't be software companies in the future, it's just going to look drastically different.

Let's keep watching. Crowd databases with a bunch of business logic, the business logic is all going to these agents and these agents are going to be multi-repo crud, right?

So they're not going to discriminate between uh what the back end is, they're going to update multiple databases and all the logic will be in uh the AI tier so to speak.

I'm so excited to show you this video. This three and a half minute video might be the clearest depiction of what the future of software engineering is going to look like.

Now when he's talking about business logic, he basically means taking that core data found in a database and actually doing things with it, whether it's updating a CRM record or sending out emails based on different criteria found in the database or anything, any single piece of software that sits on top of a database, that is what he's talking about.

All of that business logic is going to be compressed into the agent.

The agent will be able to accomplish anything, and all you need to do is tell it what you want. Give me a graph of my top five customers by revenue.

Okay, now write emails to all five of those customers telling them I want to do business with them in 2025.

All of this will just automatically be done where previously it would take hard-coded business logic on top of the database. Now that's not necessary. You just tell the agent what you want, and it will either know how to accomplish it or write tools to go accomplish it on your behalf.

And when I say tools, I just mean it's going to write its own code to interact with the database, to send an email, and so on.

I want to thank the sponsor of this video, Chatbase. Chatbase is the ultimate platform for creating and managing intelligent AI agents for your business.

They are designed to streamline customer support, generate leads, and enhance business operations with integrations across websites, social platforms, and other digital tools.

Chatbase helps businesses provide fast, consistent, responsive, and personalized interactions at scale, and it is powered by advanced AI models from OpenAI, Anthropic, and others.

You can train these agents on your own unique data so they're customized for your business and know to give the right answers at the right time.

And they just launched a brand new feature, AI actions. And if you watch this channel at all, you know I'm all about agents taking actions as the future of agentic workflows.

So now Chatbase allows these agents to not only respond to your customers on your behalf, but actually take real-time actions based on what they're looking for.

Some of the actions include getting data, real-time data from their account, or even allowing them to update things in their account.

based on the conversation that they're having with that agent. So check out Chatbase today. Thank you again to Chatbase for sponsoring this video and now back to the video.

And once the AI tier becomes the place where all the logic is, then people start replacing the backends, right? We people, you know, that's what, you know, in fact, it's interesting as we speak, I think we are seeing pretty high rates of wins on Dynamics backends, um, and the agent use.

And we are going to go pretty aggressively and try and collapse it all, right? Whether it's in customer service, whether it is in, you know, uh, by the way, the other fascinating thing that's increasing is just not CRM, but even our what we call finance and operations, uh, because people want more AI native Biz apps, right?

Another thing that he clearly says is the backend doesn't matter. The agents aren't specialized in one type of database, they really don't care. So really it's about building the database that works most efficiently with the agent, is cheapest, is the right for the right use case.

So as an engineer or a data provider, you really just need to figure out what's the best database to use and then the agents do not care.

And so it's going to be interesting on how companies choose the database that they decide to use.

That means the biz the logic tier can be orchestrated by AI and AI agents. So in other words, Copilot to agent to my business application should be very seamless.

Now, in the same way, you could even say, hey, why do I need Excel? Like, Interestingly enough, one of the most exciting things for me is Excel with Python is like GitHub with co-pilot, right?

That's essentially so what we've done is when you have Excel like this, by the way, will be fun for you guys, right?

bring up co-pilot and start playing with it because it's no longer like, oh, you know, it is like having a data analyst, uh, and so it's no longer just making sense of the numbers that you have, it will do the plan for you, right?

It will literally, like how get up Copilot workspace creates the plan and then it executes the plan. It, this is like a data analyst who is using Excel as a sort of R column visualization to do analysis scratchback.

So he is saying, why do you even need Excel? And he probably has thought a lot about this because really what is Excel?

It is a thin UI layer on top of a database and of course you can add a bunch of business logic and analytics.

But here's the thing, what he's describing is essentially if AI can write Python code to analyze the data, why do you need Excel at all?

And he might be right, he probably is right. Why do you need Excel if I need an analysis of a huge amount of data?

I just say what I need. I just need to describe the end product. I need a graph, I need a chart, I need a 3D visualization, whatever it is.

You just describe the end result, you have the core data, the raw data, and then the agent writes the Python code to actually extract the right data and put it in the right format for what you asked.

Now let's keep watching, so it's got a tools you.

So the co-pilot is using Excel as a tool with all of its action space because it can generate and it has Python interpreter that is in fact, and by the way, when he says Python interpreter, that just means the ability to execute Python code, in fact, a great way to reconceptualize Excel and at some point you could say, hey, I'll generate all of Excel, uh, and that is also true.

After all, there's a code interpreter, right? So therefore, you can generate anything. Um, and so yes, I think there will be disruption, but so the way we are approaching at least our M365 stuff is one is build Copilot as that organizing layer UI for AI, get all agents including our own agents, you can say the Excel is an agent to my Copilot, Word is an agent, it's kind of specialized canvases which is I'm doing a legal document, let me take it into pages and then to Word and then have the Copilot go with it, uh, go into Excel and have the Copilot go with it.

This is a fundamental change in how Microsoft applications work and really any software as a service business. This is a complete restructuring of the entire industry and for somebody who has been in SAS for so long, it is so fascinating to watch and companies are either going to adopt it and kind of evolve with the times or they're going to die.

There is no in between and it's clear that Satya from Microsoft is thinking well ahead.

He is already very invested into OpenAI. He already has the best model. He's already thinking about Copilot, whatever you think about Copilot and its quality today, at least the structure, the architecture of how it's going to work in the future is clear and right in my opinion.

And so that's the whole video and it's again only three and a half minutes, but clearly lays out what the future of software will look like.

All he's talking about is enterprise software, business software, but at the same time that can be applied to consumer as well.

What's the difference where a consumer, it's just a database and you're getting a different type of on top of it. And so if you had an agent, why do you need the interface at all?

The future of software development, the future of application development, the future of interaction with data is going to be drastically different than it is today, and I'm so excited for it.

If you enjoyed this video, please consider giving a like and subscribe, and I'll see you in the next one.

Microsoft CEO’s Shocking Prediction: “Agents Will Replace ALL Software"

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** Exclusive Pinecone Partner **

Matthew Berman

Microsoft CEO Satya Nadella는 에이전트 시대가 도래함에 따라 기존의 비즈니스 애플리케이션 개념이 사라질 것이라고 예측하며, 이는 소프트웨어 개발 및 데이터 상호 작용 방식에 근본적인 변화를 가져올 것임을 시사합니다.

에이전트는 데이터베이스와 직접 상호 작용하여 기존의 UI 레이어와 비즈니스 로직을 대체하고, 기업은 AI 에이전트를 활용하여 데이터베이스 선택 및 비즈니스 운영 방식을 재고해야 할 것입니다.

결론적으로, 소프트웨어 산업은 AI 에이전트를 중심으로 재편될 것이며, 기업은 이러한 변화에 적응하거나 도태될 수 있습니다.

🤖 Microsoft CEO의 충격적인 예측: 에이전트가 모든 소프트웨어를 대체한다?

Microsoft CEO인 Satya Nadella는 **"비즈니스 애플리케이션의 개념이 에이전트 시대에 무너질 것"**이라고 예측했습니다. 이는 현재 우리가 알고 있는 앱들이 에이전트 중심으로 재편될 것이라는 엄청난 발언입니다.

이러한 변화는 SAS(Software as a Service)의 종말을 의미하며, **개발자의 역할 또한 크게 축소될 가능성**을 시사합니다. 그는 소프트웨어 개발의 미래에 대한 중요한 방향을 제시했습니다.

⚙️ SAS의 종말과 데이터베이스 중심의 AI 에이전트 시대

Nadella는 SAS를 **"기본적으로 데이터베이스 위에 얇은 UI 레이어"**로 정의하며, 미래에는 AI 에이전트가 데이터베이스와 직접 상호 작용할 것이라고 설명합니다. CRUD(Create, Read, Update, Delete)는 데이터베이스 상호 작용의 기본 단위이며, 이러한 로직이 AI 에이전트로 통합될 것입니다.

이는 **"전체 애플리케이션 스택이 사라질 것"**이라는 주장을 뒷받침합니다. AI가 핵심 데이터와 직접 상호 작용할 수 있다면, 기존의 복잡한 애플리케이션 구조는 더 이상 필요하지 않게 됩니다.

결국, 모든 비즈니스 로직은 에이전트에 압축되어, **"원하는 것을 말하기만 하면 에이전트가 알아서 수행"**하는 시대가 올 것입니다. 에이전트는 데이터베이스와 상호 작용하고, 이메일을 보내는 등 필요한 작업을 자동으로 처리합니다.

💼 백엔드의 중요성 감소와 데이터베이스 선택의 변화

Nadella는 **"백엔드는 중요하지 않다"**고 강조합니다. 에이전트는 특정 유형의 데이터베이스에 종속되지 않으므로, 기업은 에이전트와 가장 효율적으로 작동하고 비용 효율적인 데이터베이스를 선택하는 데 집중해야 합니다.

비즈니스 로직 계층은 AI 및 AI 에이전트로 오케스트레이션되어, **Copilot과 같은 도구가 비즈니스 애플리케이션과 원활하게 연결**될 것입니다.

📊 엑셀의 미래: AI 기반 데이터 분석 도구로의 진화?

Nadella는 **"AI가 데이터를 분석하는 파이썬 코드를 작성할 수 있다면 엑셀이 왜 필요할까요?"**라는 질문을 던집니다. 이는 엑셀이 더 이상 방대한 데이터 분석에 필수적인 도구가 아닐 수 있다는 것을 시사합니다.

코파일럿은 엑셀을 모든 액션 공간을 갖춘 도구로 사용하며, 파이썬 코드를 생성하고 실행할 수 있습니다. 이는 **엑셀이 AI 기반의 데이터 분석 및 액션 도구로 재해석**될 수 있음을 의미합니다.

🌐 산업 구조의 재편과 미래를 향한 기업의 적응

이러한 변화는 **"전체 산업의 완전한 구조 조정"**을 의미하며, 기업은 시대에 맞춰 진화하거나 도태될 것입니다. Microsoft는 이미 OpenAI에 많은 투자를 하고, 최고의 모델을 보유하고 있으며, 코파일럿을 통해 미래를 준비하고 있습니다.

소프트웨어 개발, 애플리케이션 개발, 데이터와의 상호 작용 방식은 오늘날과는 완전히 달라질 것이며, 이는 엔터프라이즈 소프트웨어뿐만 아니라 소비자에게도 적용될 수 있습니다. **에이전트가 있다면 인터페이스가 왜 필요할까요?**

비즈니스 애플리케이션이 존재한다는 개념은 에이전트 시대에 무너질 것입니다. Microsoft CEO인 Satya Nadella는 우리가 아는 앱은 에이전트에게 유리하게 사라질 것이라고 말했는데, 이는 엄청난 발언입니다.

그는 기본적으로 소프트웨어 개발의 미래가 어디로 향하고 있는지 보여주는 깃발을 꽂았습니다.

더 이상 애플리케이션이 없다는 것은 SAS가 더 이상 없다는 것을 의미하고, 이는 또한 개발자가 훨씬 적을 가능성이 높다는 것을 의미합니다. 자, 영상을 보고 제가 분석해 드리겠습니다.

이것은 BG Squared 팟캐스트에 있습니다. 전체 인터뷰 링크를 아래에 남겨두겠습니다.

SAS 애플리케이션 또는 Biz Apps. 자, 우리 자신의 Dynamics에 대해 말씀드리겠습니다. 적어도 우리가 취하는 접근 방식은 비즈니스 애플리케이션이 존재한다는 개념인데, 이는 에이전트 시대에 무너질 것입니다. 왜냐하면 생각해 보면 그들은 기본적으로 많은 비즈니스 로직이 있는 CRUD 데이터베이스이기 때문입니다.

좋아요, 여기서 멈추겠습니다. 그가 방금 한 말은 별일 아닌 것처럼 들릴 수 있지만, 실제로는 미래에 대한 놀라운 선언입니다.

그가 본질적으로 말한 것은 SAS, 즉 서비스형 소프트웨어는 기본적으로 데이터베이스 위에 있는 얇은 UI 레이어일 뿐이라는 것입니다.

그리고 그가 CRUD라고 말할 때, 이는 생성, 읽기, 업데이트, 삭제를 의미합니다. 이것들은 인터페이스와 데이터베이스 간의 상호 작용의 기본 단위입니다.

생성, 새 레코드 생성, 읽기, 데이터베이스에서 정보 추출, 업데이트, 기존 레코드 변경, 삭제, 삭제입니다. 그가 말하는 것은 기본 데이터베이스, 즉 필요한 기본 데이터가 있고, 에이전트가 데이터베이스와 직접 상호 작용할 것이라는 것입니다.

그리고 이 채널을 계속 시청해 오셨다면, 제가 오랫동안 이 문제에 대해 이야기해 왔다는 것을 아실 것입니다. 저는 전체 애플리케이션 스택이 사라질 것이라고 진정으로 믿습니다.

인공 지능이 데이터베이스 내에 있는 핵심 기반 데이터와 상호 작용할 때 정말로 필요하지 않습니다.

그리고 다시 말하지만, 그것이 전체 SAS 산업에 실제로 무엇을 의미할까요? 그것은 애플리케이션 개발자에게 무엇을 의미할까요?

정확히는 모르겠지만, 오늘날과는 매우 다를 것이라는 느낌이 듭니다. 그리고 저는 제 경력 전체를 SAS에서 보냈습니다.

저는 여러 SAS 회사를 설립했고, SAS 회사에서 일했으며, 솔직히 말해서 지금 당장은 또 다른 SAS 회사를 시작하지 않을 것이고, SAS 회사에 투자하지도 않을 것입니다.

너무 불확실하기 때문입니다. 그렇다고 해서 미래에 소프트웨어 회사가 없을 것이라는 말은 아니지만, 지금과는 완전히 다른 모습일 것입니다.

계속 지켜봅시다. 비즈니스 로직이 많은 크라우드 데이터베이스에서 비즈니스 로직은 모두 이러한 에이전트로 향하고, 이 에이전트들은 멀티 레포 크러드가 될 것입니다, 그렇죠?

따라서 백엔드가 무엇인지 구별하지 않고, 여러 데이터베이스를 업데이트하며, 모든 로직은 AI 계층에 있을 것입니다.

이 비디오를 여러분께 보여드리게 되어 정말 기쁩니다. 이 3분 30초짜리 비디오는 미래의 소프트웨어 엔지니어링이 어떤 모습일지 가장 명확하게 보여줄 것입니다.

그가 비즈니스 로직에 대해 이야기할 때, 그는 기본적으로 데이터베이스에서 찾은 핵심 데이터를 가져와서 실제로 작업을 수행하는 것을 의미합니다. CRM 레코드를 업데이트하거나, 데이터베이스에서 찾은 다양한 기준에 따라 이메일을 보내거나, 데이터베이스 위에 있는 모든 단일 소프트웨어를 의미합니다.

이 모든 비즈니스 로직은 에이전트에 압축될 것입니다.

에이전트는 무엇이든 수행할 수 있으며, 여러분이 원하는 것을 말하기만 하면 됩니다. 매출액 기준 상위 5개 고객의 그래프를 보여주세요.

좋습니다. 이제 이 5명의 고객 모두에게 2025년에 그들과 사업을 하고 싶다는 이메일을 작성하세요.

이 모든 것이 자동으로 수행될 것입니다. 이전에는 데이터베이스 위에 하드 코딩된 비즈니스 로직이 필요했지만, 이제는 필요하지 않습니다. 에이전트에게 원하는 것을 말하면, 에이전트가 어떻게 수행해야 할지 알거나, 여러분을 대신하여 수행할 도구를 작성할 것입니다.

그리고 도구라고 말할 때, 저는 데이터베이스와 상호 작용하고, 이메일을 보내는 등의 자체 코드를 작성할 것이라는 의미입니다.

이 비디오의 스폰서인 Chatbase에 감사드립니다. Chatbase는 비즈니스를 위한 지능형 AI 에이전트를 만들고 관리하는 궁극적인 플랫폼입니다.

웹사이트, 소셜 플랫폼 및 기타 디지털 도구 전반에 걸쳐 통합을 통해 고객 지원을 간소화하고, 잠재 고객을 생성하고, 비즈니스 운영을 개선하도록 설계되었습니다.

Chatbase는 기업이 빠르고 일관적이며 반응성이 뛰어나고 개인화된 상호 작용을 대규모로 제공할 수 있도록 지원하며, OpenAI, Anthropic 등의 고급 AI 모델을 기반으로 합니다.

이러한 에이전트를 고유한 데이터로 학습시켜 비즈니스에 맞게 맞춤 설정하고 적시에 올바른 답변을 제공하도록 할 수 있습니다.

그리고 그들은 AI 액션이라는 새로운 기능을 출시했습니다. 이 채널을 보신다면 에이전트 워크플로우의 미래로서 에이전트가 액션을 취하는 것에 대해 제가 얼마나 중요하게 생각하는지 아실 겁니다.

이제 Chatbase를 통해 에이전트는 고객을 대신하여 응답할 뿐만 아니라 고객이 찾고 있는 것을 기반으로 실시간 작업을 수행할 수 있습니다.

일부 작업에는 계정에서 실시간 데이터를 가져오거나 계정의 항목을 업데이트하는 기능이 포함됩니다.

에이전트와 나누는 대화를 기반으로 말이죠. 지금 바로 Chatbase를 확인해 보세요. 이 비디오를 후원해 주신 Chatbase에 다시 한번 감사드립니다. 이제 비디오로 돌아가겠습니다.

AI 계층이 모든 로직이 있는 곳이 되면 사람들은 백엔드를 교체하기 시작합니다. 그렇죠? 사람들은, 아시다시피, 사실 흥미로운 점은 지금 이 순간에도 Dynamics 백엔드에서 상당히 높은 승률을 보이고 있다고 생각합니다. 에이전트 사용에서도요.

그리고 우리는 매우 적극적으로 나서서 모든 것을 무너뜨리려고 할 것입니다. 그렇죠? 고객 서비스든, 아니면, 아시다시피, 어, 그런데 또 하나 흥미로운 점은 CRM뿐만 아니라 재무 및 운영이라고 부르는 것까지 증가하고 있다는 것입니다. 사람들은 더 많은 AI 네이티브 비즈니스 앱을 원하기 때문입니다. 그렇죠?

그가 분명히 말하는 또 다른 점은 백엔드는 중요하지 않다는 것입니다. 에이전트는 특정 유형의 데이터베이스에 특화되어 있지 않으며, 신경 쓰지 않습니다. 따라서 실제로 에이전트와 가장 효율적으로 작동하고, 가장 저렴하고, 올바른 사용 사례에 적합한 데이터베이스를 구축하는 것이 중요합니다.

따라서 엔지니어 또는 데이터 제공업체로서 어떤 데이터베이스를 사용하는 것이 가장 좋은지 파악하기만 하면 되고, 에이전트는 신경 쓰지 않습니다.

따라서 기업이 어떤 데이터베이스를 사용할지 선택하는 방식이 흥미로울 것입니다.

즉, 비즈니스 로직 계층은 AI 및 AI 에이전트로 오케스트레이션할 수 있습니다. 즉, Copilot에서 에이전트로, 내 비즈니스 애플리케이션으로 매우 원활하게 연결되어야 합니다.

마찬가지로, '엑셀이 왜 필요해?'라고 말할 수도 있습니다. 흥미롭게도, 저에게 가장 흥미로운 것 중 하나는 엑셀과 파이썬의 조합이 GitHub와 코파일럿의 조합과 같다는 것입니다.

본질적으로 우리가 한 일은 엑셀을 이렇게 활용하는 것입니다. 여러분도 재미있을 겁니다.

엑셀을 실행하고 코파일럿을 실행해서 사용해 보세요. 왜냐하면 더 이상 '아, 있잖아'가 아니라 데이터 분석가를 둔 것과 같기 때문입니다. 따라서 더 이상 가지고 있는 숫자를 이해하는 데 그치지 않고 계획까지 세워 줄 것입니다.

GitHub 코파일럿 작업 공간이 계획을 세우고 실행하는 것처럼, 이것은 엑셀을 일종의 R 열 시각화 도구로 사용하여 분석하는 데이터 분석가와 같습니다.

그는 엑셀이 왜 필요한지 묻고 있습니다. 그리고 그는 이것에 대해 많은 생각을 했을 것입니다. 왜냐하면 엑셀은 무엇일까요?

데이터베이스 위에 얇은 UI 레이어가 있고, 물론 비즈니스 로직과 분석을 추가할 수 있습니다.

핵심은 AI가 데이터를 분석하는 파이썬 코드를 작성할 수 있다면 엑셀이 왜 필요할까요?

그가 옳을 수도 있고, 아마도 옳을 것입니다. 방대한 데이터 분석이 필요하다면 엑셀이 왜 필요할까요?

저는 그냥 필요한 것을 말합니다. 최종 결과물만 설명하면 됩니다. 그래프, 차트, 3D 시각화 등 무엇이든 필요합니다.

최종 결과를 설명하고, 핵심 데이터, 원시 데이터가 있으면 에이전트가 실제로 올바른 데이터를 추출하여 요청한 형식으로 만드는 파이썬 코드를 작성합니다.

자, 계속 봅시다. 도구가 있습니다.

코파일럿은 엑셀을 모든 액션 공간을 갖춘 도구로 사용하고 있습니다. 왜냐하면 코드를 생성할 수 있고 파이썬 인터프리터가 있기 때문입니다. 그가 파이썬 인터프리터라고 말하는 것은 파이썬 코드를 실행할 수 있다는 의미입니다. 사실, 엑셀을 재해석하는 좋은 방법이며, 어느 시점에는 '엑셀을 모두 생성할 거야'라고 말할 수도 있습니다. 그것도 사실입니다.

결국 코드 해석기가 있잖아요? 따라서 무엇이든 생성할 수 있습니다. 음, 그래서 네, 저는 혼란이 있을 거라고 생각하지만, 적어도 저희 M365 관련 제품에 접근하는 방식은 첫째, 코파일럿을 AI를 위한 구성 레이어 UI로 구축하고, 저희 자체 에이전트를 포함한 모든 에이전트를 확보하는 것입니다. 엑셀이 제 코파일럿의 에이전트라고 할 수 있고, 워드가 에이전트라고 할 수 있습니다. 일종의 특화된 캔버스로, 법률 문서를 작성할 때 페이지로 가져간 다음 워드로 가져가서 코파일럿이 함께 가도록 하고, 엑셀로 들어가서 코파일럿이 함께 가도록 합니다.

이것은 마이크로소프트 애플리케이션의 작동 방식과 모든 서비스형 소프트웨어 비즈니스에 있어 근본적인 변화입니다. 이는 전체 산업의 완전한 구조 조정이며, SAS에 오랫동안 종사해 온 사람으로서 지켜보는 것이 매우 흥미롭고, 기업은 이를 채택하고 시대에 맞춰 진화하거나 사라질 것입니다.

중간은 없습니다. 그리고 마이크로소프트의 사티아는 훨씬 앞서 생각하고 있다는 것이 분명합니다.

그는 이미 OpenAI에 많은 투자를 했습니다. 그는 이미 최고의 모델을 가지고 있습니다. 그는 이미 코파일럿에 대해 생각하고 있습니다. 오늘날 코파일럿과 그 품질에 대해 어떻게 생각하든, 적어도 미래에 작동할 방식의 구조, 아키텍처는 제 생각에 명확하고 옳습니다.

이것이 전체 영상이며, 다시 한번 3분 30초에 불과하지만, 소프트웨어의 미래가 어떻게 될 것인지를 명확하게 보여줍니다.

그가 이야기하는 것은 엔터프라이즈 소프트웨어, 비즈니스 소프트웨어뿐이지만, 동시에 소비자에게도 적용될 수 있습니다.

소비자의 경우 데이터베이스일 뿐이고 그 위에 다른 유형의 무언가를 얻는다는 점에서 무슨 차이가 있을까요? 에이전트가 있다면 인터페이스가 왜 필요할까요?

소프트웨어 개발의 미래, 애플리케이션 개발의 미래, 데이터와의 상호 작용의 미래는 오늘날과는 완전히 다를 것이며, 저는 그것이 너무나 기대됩니다.

이 비디오가 마음에 드셨다면 좋아요와 구독을 고려해 주시고, 다음 비디오에서 뵙겠습니다.

AI 에이전트로 인해 기존 비즈니스 애플리케이션의 노후화가 임박했습니다.

사티아 나델라는 우리가 알고 있는 앱이 에이전트로 대체될 것이라고 예측했습니다.

SaaS로부터의 전환과 잠재적인 개발자 수요 감소.

비즈니스 로직이 있는 CRUD 데이터베이스로 설명되는 비즈니스 애플리케이션.

SaaS는 데이터베이스 위에 얇은 UI 계층으로 간주됩니다.

AI의 직접적인 데이터베이스 상호 작용으로 애플리케이션 스택이 사라질 것이라는 믿음은 사라질 것입니다.

비즈니스 로직을 처리하고 데이터베이스와 상호 작용하는 AI 에이전트의 역할.

여러 데이터베이스에서 멀티 리포지토리 CRUD 작업을 관리하는 AI 에이전트.

애플리케이션에서 AI 에이전트로 전환하는 비즈니스 로직.

상담원이 사용자 요청에 따라 직접 작업을 수행합니다.

에이전트는 데이터베이스 및 기타 시스템과 상호 작용하는 코드를 동적으로 생성합니다.

소프트웨어 산업과 Microsoft의 전략에 미치는 영향.

에이전트 사용 시 Dynamics 백엔드에서 높은 승률이 관찰되었습니다.

AI 네이티브 비즈니스 애플리케이션에 대한 수요 증가.

상담원 상호작용에 최적화된 데이터베이스 선택으로 초점을 전환합니다.

AI 기반 데이터 분석 시대에 Excel의 필요성에 의문을 제기합니다.

AI 에이전트를 애플리케이션에 통합하는 Microsoft의 접근 방식입니다.

코파일럿을 AI 에이전트를 위한 구성 UI 레이어로 사용합니다.

Excel 및 Word와 같은 애플리케이션은 Copilot을 위한 특수 캔버스 역할을 합니다.

이는 서비스형 소프트웨어 산업의 근본적인 구조조정을 의미합니다.

소프트웨어 개발과 데이터 상호 작용의 미래.

상담원과 데이터베이스가 직접 상호 작용하는 사용자 인터페이스의 잠재적 노후화.

소프트웨어 개발, 애플리케이션 개발 및 데이터 상호 작용의 중요한 변화를 예측합니다.

Microsoft CEO’s Shocking Prediction: “Agents Will Replace ALL Software"

Microsoft CEO’s Shocking Prediction: “Agents Will Replace ALL Software"

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