🚀 생성형 AI 웹사이트 인사이트AI 기술이 넘쳐나는 지금, 진짜 가치를 만드는 사이트는 무엇이 다를까요? 알아 두면 좋을 핵심적인 이야기를 들려드릴게요.
🔍#1 '토큰' 관리의 역설
- 적게 쓴다고 효율적인 게 아니다
- 초기엔 토큰을 여유 있게 쓰며 최적 프롬프트를 찾아야 합니다.
- 의외의 낭비 요소
- 프롬프트 실험을 줄이는 것보다 사용자 요청 빈도를 줄이는 전략이 훨씬 효과적입니다.
🔍 #2 AI와 웹 개발의 실제 조합법
- AI보다 웹 성능이 우선 AI가 아무리 좋더라도 로딩 속도가 느리면 사용자는 떠납니다.
- 예측 데이터의 함정 지나친 개인화는 예측 실패 시 사용자 불만을 키웁니다. 균형 있는 예측 로직 설계가 핵심입니다.
🔍 #3: MVP, 정말 빠르게 만드는 법
- "최소"가 아니라 "핵심" MVP는 작게가 아니라 "반드시 있어야 할 기능"만 남기는 겁니다.
- 피드백보다 로그: 사용자 피드백은 생각보다 편향적일 수 있습니다. 사용자 행동 로그가 더 솔직한 답을 줍니다.
📌 실제 프로젝트에서 얻은 교훈
- 완벽한 아키텍처는 없다 처음부터 확장 가능한 구조보다는 쉽게 바꿀 수 있는 구조가 현실적입니다.
- 프롬프트는 사람처럼 너무 복잡하게 만들지 말고, 마치 사람과 대화하듯 프롬프트를 구성해야 성능이 올라갑니다.
- 데이터는 선택이 아니라 필수! 실시간 분석으로 기능을 빠르게 개선할 수 있는 시스템을 만들어야 합니다.
🌟 앞으로의 2년, 기술 선택의 CORE
- 6개월 내의 AI 를 사용하는 사용자 경험(UX)에 집중하세요. 좋은 UX는 AI보다 더 강력합니다.
- 1년 내에 다중 모달 통합보다 데이터 활용을 먼저 완벽하게 해두는 것이 좋습니다.. AI 추천 시스템은 데이터가 전부입니다.
- 2년 내에 자동화보다 인간의 실무 능력이 주된 강점 요소가 되는 시간이 올 것입니다.
- 기계 협력을 중점으로. 자동화 시스템은 언제나 사람의 의사 결정을 돕는 방식으로 발전해야 합니다.
⚠️ 현실적 주의점
- 기술은 언제나 예측보다 더 빠르게 변합니다.
- 고정된 전략보다 유연한 사고가 중요합니다.
- 사용자의 말보다 행동이 진실입니다.
- 로그를 믿고 데이터 중심으로 의사 결정하세요.
🎯 혁신은 현실에서 출발한다
AI가 목표가 아니라 사용자의 문제 해결이 목표입니다.
좋은 기술이라고 쉽게 사용해서는 안되며, 사업에 맞는 방식으로의 충분한 고민이 있은 후에 기술적인 이점을 활용한다면 혁신적인 어떤 것을 만들어 낼 수 있습니다.
수 많은 기술들이 하루에도 계속적으로 개발되고 있으며, 이를 통해서 궁극적으로 얻고자 하는 것은 어떻게 나은 방향으로 앞서 나아갈 수 있느냐 이겠지요.
혁신적인 기술 발전을 통해 선한 영향력이나 현실적인 목표인, 자연 보호, 인류의 발전들과 같이 선한것의 결실이 이루어져야 할 것입니다.
이 같이 설레는 마음으로 새로운 기술들을 바라보니 오늘도 참 좋은 날 입니다.
💡 한 걸음 나아가기 위한 질문
- 내 프로젝트가 실제 사용자의 어떤 문제를 해결하나요?
- 사용자의 행동 데이터에서 내가 놓친 건 없나요?
- 기술적 화려함보다 실제 사용자 경험에 더 집중하고 있나요?
금주의 인사이트 뉴스 top 2
Cato Networks의 2025년 위협 보고서
1. AI 기반의 보안 전략 필요성
Cato Networks의 2025년 위협 보고서는 AI의 발전으로 인한 사이버 보안의 새로운 도전을 지적합니다. 누구나 쉽게 멀웨어를 제작할 수 있는 시대가 열린 만큼, 이는 기업들이 능동적으로 AI 기반의 강력한 보안 전략을 구축할 수 있는 좋은 기회이기도 합니다. 향후 사이버 보안은 AI 기술과 융합된 혁신적 보호 체계로 진화할 것입니다.
2. 경각심 제고와 교육 확대
Cato Networks가 발견한 새로운 GenAI 기술 활용법인 "Immersive World"는 AI 기술의 긍정적 가능성과 위험성을 동시에 보여줍니다. 이 사례는 기업과 사용자들이 AI 기술을 책임감 있게 활용하도록 도우며, 동시에 AI 기술의 위험성을 인지하고 대비하는 데 필수적인 교육과 정책 개선의 필요성을 강조합니다.
3. 기술 혁신과 보안의 균형 유지
보고서는 AI가 제공하는 많은 혜택과 더불어 위험 요소 또한 크다고 밝히며, AI 기술 개발 과정에서 기술과 보안 간 균형의 중요성을 강조합니다. 이는 기술 혁신을 추구하되, 보다 안전하고 책임 있는 사용 환경 구축을 위한 강력한 가드레일(안전장치)을 마련하는 미래지향적 방향을 제시합니다.
팩트체크
- 통제된 환경에서의 실험: 보고서가 다룬 "Immersive World" 기술은 실제 공격이 아닌, 엄격히 통제된 실험 조건 하에서만 수행되었습니다. 이는 악의적인 실제 활용 가능성을 경고하며, 기업들이 현실적인 예방 전략을 수립하는 데 중요한 참고 자료가 됩니다.
- 'Zero-Knowledge Threat Actor'의 정의: 전문 지식이 없는 사람도 쉽게 멀웨어 제작이 가능해졌다는 의미로, 앞으로 보안 업계가 더욱 직관적이고 포괄적인 솔루션을 개발해야 할 필요성을 강조합니다.
- 보고서의 신뢰성 확보: 보고서는 2024년 동안 전 세계 3,000개 이상의 기업에서 수집된 1.46조 개의 네트워크 데이터 흐름을 바탕으로 작성되어 있으며, 이는 그 내용의 신뢰성과 정확성을 보장하는 핵심 자료입니다.
AI 능숙하게 사용하는 사람이 미래의 인재
샘 알트먼 오픈AI CEO는 앞으로 취업에서 가장 중요한 역량이 'AI 도구 활용 능력'이라고 밝혔다. 그는 과거 필수였던 코딩 능력이 AI로 인해 대체되고 있으며, AI 활용이 필수 역량으로 자리잡을 것이라고 말했다. 알트먼은 학생들에게 기술 습득뿐만 아니라 회복력, 적응력, 메타 학습 능력 등을 기르도록 조언하며, AI가 점진적으로 경제 전반을 변화시킬 것으로 예측했다.
샘 알트먼 오픈AI CEO는 앞으로 취업에서 가장 중요한 역량이 'AI 도구 활용 능력'이라고 밝혔다. 그는 과거 필수였던 코딩 능력이 AI로 인해 대체되고 있으며, AI 활용이 필수 역량으로 자리잡을 것이라고 말했다. 알트먼은 학생들에게 기술 습득뿐만 아니라 회복력, 적응력, 메타 학습 능력 등을 기르도록 조언하며, AI가 점진적으로 경제 전반을 변화시킬 것으로 예측했다.
팩트체크
- AI의 코딩 업무 점유율: 이미 기업 업무 중 AI가 수행하는 코딩 비율이 50%를 넘어선 것이 확인되었으며, 향후 더 높아질 가능성이 큽니다. 이에 따라 인간 개발자의 역할은 더욱 전략적이고 창의적인 영역으로 변화할 것으로 보입니다.
- 에이전트 코딩 활성화 지연 이유: AI 에이전트를 위한 본격적인 코딩이 아직 시작되지 않은 이유는 AI 모델의 기술적 성능 한계 때문으로, 모델 성능 개선이 이루어지면 급속도로 확대될 가능성이 높습니다.
- 미래 역량의 변화: 미래 인재는 단순 기술 습득보다 기술 환경의 빠른 변화에 대응하는 회복력과 적응력이 더 중요한 역량이 될 것으로 예상됩니다.
- 소프트웨어 엔지니어의 미래: 소프트웨어 엔지니어의 수요 감소는 점진적이지만 필연적인 변화이며, 이는 경제 전반에 AI 기술의 확산과 함께 진행될 것으로 전망됩니다.
출처 AI TIMES
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🌿 하나의 마음케어 앱, 두 가지 샘플링
🌿두 가지 샘플링으로 하나의 마음케어 앱을 만들어봤어요!같은 목표를 가지고 있지만, 각 샘플링은 다른 방식으로 접근해봤어요!
프로토 타입으로 AB 테스트를 진행해봅니다.
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어떤 샘플이 더 마음에 드시나요?여러분의 피드백은 큰 힘이됩니다 😍💬
1つのマインドケアアプリ、2つのサンプリング🌿。
二つのサンプリングで一つのマインドケアアプリを作ってみました！
同じ目標を持っていますが、それぞれのサンプリングは異なる方法でアプローチしています。サンプリング1: 直感的なデザインで素早く心を整える サンプリング
2: リアルタイムのフィードバックとパーソナライズされたアドバイスで自己啓発を促します。
どちらのサンプルが好きですか？
皆様のフィードバックをお待ちしています！ 💬💬💬💬。
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![[dailyNews] 한국 AI 산업의 미래를 엿보다의 썸네일 이미지](https://cdn.maily.so/202501/1736821961556383.jpeg)
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