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」

AI가 물건을 사고파는 시대, 생각보다 가까이 왔습니다

Anthropic의 Project Deal이 보여준 ‘에이전트 커머스’의 현실. Anthropic이 흥미로운 실험을 공개했습니다. 이름은 Project Deal. 쉽게 말하면, 직원들이 직접 중고거래를 한 것이 아니라 Claude 에이전트가 직원들을 대신해 물

YC가 말하는 다음 창업 기회: AI 앱이 아니라, AI가 일할 ‘기반’을 만들어라

Y Combinator의 최신 RFS를 보면, 다음 스타트업 기회는 “AI 기능 추가”가 아니라 회사, 산업, 물리 세계를 AI 기준으로 다시 짜는 일에 가깝습니다.. Y Combinator가 최신 Requests for Startups를 공개했습니다. RFS는 YC가 “이런 문제...

AI는 일자리를 없애기 전에, 먼저 ‘일의 가격’을 바꿉니다

문제는 실업률이 아니라 커리어 사다리입니다. AI 시대의 일자리 논쟁은 늘 두 갈래로 갈립니다. 하나는 “AI가 화이트칼라 일자리를 대량으로 없앨 것”이라는 주장입니다. 실제로 앤트로픽 CEO 다리오 아모데이는 AI가 향후

Claude Code가 일을 잘하게 만드는 법

에이전트의 성능보다 더 중요한 것은, 그들이 계속 달릴 수 있게 만드는 환경과 운영 방식입니다. 최근 읽은 글 중에서 꽤 인상적인 글이 하나 있었습니다.Neil Kakkar의 Productive with Claude Code입니다. 이 글이 좋았던 이유는 단순합니다.대부분의

변호사가 앤트로픽 해커톤에서 우승했습니다. 모두가 놓친 부분

AI 시대, 진짜 경쟁력은 ‘만드는 능력’이 아니라 ‘남기는 구조’에 있습니다. 변호사가 우승한 이유보다 더 중요한 것 AI 시대, 진짜 경쟁력은 ‘만드는 능력’이 아니라 ‘남기는 구조’에 있습니다

사람은 점점 실행자가 아니라 설계자가 된다

에이전트를 직접 쓰는 시대를 넘어, 에이전트가 일하는 구조를 만드는 시대로. 안드레 카파시가 말한 진짜 변화는 모델이 아니라 사람의 역할이다 요즘 AI 이야기를 들으면 늘 같은 문장이 반복됩니다.코드를 더 빨리 쓴다, 생산성이 올라간다, 개발이 쉬워진다.

[GEUM's THINKING] AI가 돌리는 조직, 사람이 멈춘 조직

AI가 컨베이어 벨트이고, 사람은 그 위의 롤러가 되어가고 있습니다. 빠른 조직은 왜 더 위험해지는가 AI 시대, ‘잘 돌아가는 조직’이 실패하는 구조

AX는 생산성 향상이 아니라, 일의 본질을 다시 보게 만드는 일이다

AX는 AI를 통해 우리가 해오던 일을 다시 보게 되는 일이다. AX 일의 정체성이 바뀌는 문제다 AX를 생산성 향상으로 설명하면 편하다.보고서를 더 빨리 쓰고, 회의록을 자동화하고, 반복 업무를 줄여주는 것. 대체로 이런 식이다. 틀린 말은