AI를 도입했는데 왜 회사는 빨라지지 않을까

개인은 훨씬 빨라졌는데 회사는 생각만큼 빨라지지 않습니다.. AI를 도입했는데 왜 회사는 빨라지지 않을까 AI 모델은 좋아졌습니다. 코딩 에이전트도 있고, 리서치 에이전트도 있고, 사내 데이터를 연결할 수 있는 인프라도 있습니다. 개발자는

Claude 비용을 줄이면서 성능까지 높이는 3가지 방법

“성능을 유지하면서 API 비용을 줄일 수 있을까?”. AI 서비스를 운영하다 보면 결국 이 질문을 만나게 됩니다. “성능을 유지하면서 API 비용을 줄일 수 있을까?” 보통 비용과 성능은 반비례한다고 생각합니다. 더 좋은 모델을 쓰거

AI가 장애를 해결할수록 엔지니어는 시스템을 잊어간다

AI가 장애를 너무 잘 해결하기 시작하면, 엔지니어는 시스템을 얼마나 이해하게 될까?. AI가 장애를 해결할수록 엔지니어는 시스템을 잊어간다 새벽 3시. 트래픽이 급증하고 서버의 Capacity가 부족해졌습니다. 예전이라면 PagerDuty가 울리고, 온콜 엔지니어가

AI 시대, 인프라 엔지니어의 일은 어디까지 바뀔까

AI가 인프라 엔지니어를 대체할까요?. AI가 인프라 엔지니어를 대체할까요? 이 질문보다 더 현실적인 질문은 따로 있습니다. 인프라 엔지니어가 직접 해야 하는 일은 어디까지 줄어들게 될까요? 최근 AI and Infra

AI가 코드를 대신 짜도, Platform Engineering은 사라지지 않는다

코드 작성 비용이 낮아질수록, 잘 만들어진 공통 기반의 가치는 오히려 커질 수 있습니다.. 코드 작성 비용이 낮아질수록, 잘 만들어진 공통 기반의 가치는 오히려 커질 수 있습니다. AI 코딩 에이전트가 빠르게 발전하면서 소프트웨어 개발에서는 흥미로운 질문이 나오기 시작했

AI Agent 시대, 회사의 진짜 데이터는 ‘대화’일지도 모릅니다

Slack CPO Jaime DeLanghe와 Anthropic의 대화. Slack CPO Jaime DeLanghe와 Anthropic의 대화를 읽으면서 흥미로웠던 부분은 Agent를 얼마나 똑똑하게 만들 것인가보다, Agent가 일할 수 있는 조직의

만드는 비용은 무너졌는데, 고객을 얻는 비용은 그대로입니다

AI 시대 스타트업의 진짜 병목이 바뀌고 있습니다. 안녕하세요. 최근 Supabase가 공개한 State of Startups 2026을 흥미롭게 봤습니다. 약 2천 명의 스타트업 빌더가 2025년과 2026년 사이 무엇을 사용하기

Kimi K3가 보여준 것은 2.8조 개의 파라미터가 아닙니다

오픈 모델도 이제 ‘답변’이 아니라 ‘일의 완결’을 경쟁하기 시작했습니다. 안녕하세요. Kimi가 새로운 모델 K3를 공개했습니다. 2.8조 개의 파라미터, 100만 토큰의 컨텍스트, 네이티브 비전 기능을 갖춘 최초의 오픈 3T급 모델입니다. 전체 모델

AI는 정말 빨라지고 있을까, 아니면 느려지고 있을까

AI Is Slowing Down. 요즘 AI를 둘러싼 이야기는 대부분 “더 빠르게”, “더 많이”, “더 자동화”라는 방향으로 흘러갑니다. 코딩 에이전트가 더 많은 코드를 작성하고, 기업은 더 많은 업무를 AI로

AI가 쉽게 학습하지 못하는 영역

AI가 쉽게 학습하지 못하는 영역은 정보가 부족한 영역이라기보다 맥락과 책임이 깊게 들어간 영역입니다.. AI가 점점 똑똑해지면서 이런 걱정이 많아졌습니다. “모델이 좋아지면, 지금 우리가 만드는 서비스도 금방 대체되는 것 아닐까?” Sarah Guo의 「The Untrainable」