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유엔이 인간의 개입 없이 AI가 스스로 표적을 선정하고 공격하는 자율살상무기, 이른바 ‘킬러 로봇(Killer Robots)’의 국제법상 전면 금지를 촉구했다. 안토니우 구테흐스 유엔 사무총장은 6일(현지시간) 스위스 제네바에서 열린 AI 거버넌스 정상회담에서 “인간의 통제나 판단 없이 기계가 스스로 목표를 선택하고 공격해 인간의 생명을 앗아가는 것은 도…
마이크로소프트(MS)가 전 세계 직원의 2.1%에 해당하는 4800명을 감원하는 대규모 구조조정에 나서며, 이번 감원이 AI가 사람의 일자리를 직접 대체한 결과는 아니라고 강조했다. 다만 AI 확산으로 업무 방식이 빠르게 변화하고 있으며, 이에 맞춰 조직과 사업을 재편하는 과정이라는 점을 강조했다.6일(현지시간) 로이터 등에 따르면, 이번 구조조정의 중심…
이커머스 기획자라면 '품절률'이라는 단어를 KPI 리포트에서 본 적이 있을 겁니다. 하지만 대부분의 이커머스 조직에서 품절률은 MD나 물류팀의 숙제로 취급되고, 기획자는 "상품 옵션을 어떻게 노출할까"라는 화면 설계 관점에서만 SKU(재고 관리 단위)를 다룹니다. 문제는 광고가 켜진 상태에서 SKU 하나가 품절되는 순간입니다. 고객은 광고를 클릭해 상세페…
예전에는 로컬에서 LLM을 돌린다는 말만 들어도 피곤했습니다. 모델 파일부터 실행 환경, GPU 설정까지 줄줄이 떠올랐으니까요. 요즘은 그 장벽이 많이 낮아졌습니다. Ollama 같은 도구를 쓰면 명령어 몇 줄로 모델을 내려받고 바로 실행합니다. 이쯤 되면 로컬 LLM을 다시 보게 됩니다. ChatGPT를 대체하는 무언가라기보다는, 개인 개발자가 자기 작…
일주일 동안 다시 열린 앤트로픽의 최신 모델 Claude Fable 5, AI가 만든 디자인 화면이 다 비슷해지는 이유와 그 해법을 실제로 써본 아틀라시안의 DESIGN.md 실험기, 그리고 에이전트는 만들기보다 평가와 배포가 진짜 일이라는 구글의 google/agents-cli까지. 이번 주 프로덕트 메이커가 주목할 세 가지를 정리했습니다.
AI가 짜준 코드는 생각보다 안전하지 않습니다. 실제로 AI 생성 코드의 45%가 보안 테스트를 통과하지 못했죠. 그래서 지금 벌어지는 바이브코딩 사고 대부분은 누가 작정하고 '털어서'가 아니라, 애초에 문도 안 잠그고 나간 쪽에 가깝습니다. 그럴수록 보안 이슈가 발생하는 환경과 기본 원칙을 알아두는 것이 필요합니다. RLS·API 키·인증처럼 바이브코더…
모바일 PM, 그로스 PM이 그랬듯 지금 업계에는 'AI PM'이라는 직무가 만들어지는 중입니다. 다만 완전히 새로운 직업은 아니고, 기존 PM 역량 위에 '확률적으로 동작하는 시스템'을 다루는 세 층을 얹는 일이죠. AI 리터러시, 평균이 아니라 분포를 읽는 데이터 직관, 실패가 어디서 터질지 그리는 시스템 사고. 여기에 포트폴리에 넣을 작은 사이드 프…
클코나잇 2 웨비나의 첫 번째 발표였던 '코딩 말고 일: Repo를 세컨 브레인으로 1년 굴린 이야기'입니다. 라인플러스의 비개발자 PM이 클로드 코드로 1년간 '일'을 해온 경험을 공유합니다. Repo를 세컨 브레인으로 키워 회의록 정리, 글로벌 기술 문의 대응, 시장 리서치 자동화까지 수행한 사례와 사내 AI 토큰 사용량 15위에 오른 과정, 스킬·M…
AI의 등장 후, 많은 분들이 AI 툴을 사용하고 있습니다. 그런데 어느 날 경영진으로부터 “그래, AI 도입했으니 얼마나 생산성이 높아졌는지 보고해.” 또는 “왜 도입한 만큼 성과가 안 나오는 거야?”라는 질문을 받았을 때 어떻게 대답하실 건가요? 실제로 우리의 생산성은 향상된 게 맞을까요? 느낌으론 그런 것 같은데 데이터로 말해보라고 하면 애매할 겁니…
AI 도입과 AX(AI 전환)를 고민하는 기업에 견적이 비싸고 느리게 나오는 이유는 기술이 아니라, 지금 그 회사에 필요한 AX 단계가 무엇인지 진단되지 않았기 때문입니다. 이 글은 매출 1,000억 유통·제조 기업이 받은 9개월, 8억 원 견적서를 단서로, 기업의 AI 준비 상태를 다섯 단계로 나누는 AX 5단계 프레임워크를 제시합니다. 엑셀·카카오톡·…
저는 개인적으로 실생활의 불편을 해결해 보려고 작은 서비스를 하나 만들었습니다. 제가 직접 쓸 때는 기능도 잘 동작했고, 만족스러웠습니다. 문제는 그다음이었습니다. 서버는 성공을 뜻하는 200을 응답했지만, 저 말고 다른 사람들이 이 서비스를 만날 방법은 없었습니다. 그렇다면 "다른 사람도 이걸 쓰게 하려면 어떻게 해야 할까?" 그 질문을 붙들고, 제가 …
코딩 에이전트의 성능이 폭발적으로 좋아지며, 이제는 코드를 몰라도 자연어로 말만 하면 인공지능이 코드를 만들어 주는 시대가 왔다. 이제는 바이브 코딩을 넘어 AI가 능동적인 주체로 팀을 구성하고 스스로 목표를 설정해 계획을 세우며 코딩, 테스트, 디버깅까지 수행하는 에이전틱 코딩이 성행하고 있다. 그런 만큼 우스갯소리로 코딩 에이전트에 장애가 나면 퇴근해…
AI 노트테이커 티로를 만드는 더플레이토는 코드의 95%를 AI가 짜고, 에이전트 한 명이 사람 한 명과 함께 200건이 넘는 B2B 거래를 처리하는 팀입니다. '에이전트가 어떤 맥락과 지식을 갖고 행동하고 판단하느냐가 그 품질을 좌우하고, 그 품질의 합이 회사의 AI 경쟁력이 됩니다.' 그 맥락을 쌓는 출발점이 회의록이라고 합니다. 왜 회의록이 AX의 …
코드 작성을 돕던 에이전트가 이제 kubectl을 직접 실행하고 장애 알람에 1차 대응까지 시작했습니다. 그렇다면 K8s 운영을 맡겨도 괜찮을까요? Claude Code·Gemini CLI·Codex CLI의 9개 모델 조합을 같은 K8s 장애 10개에 똑같이 투입해 봤습니다. 세 도구 모두 실무에 쓸 만했지만, 가장 비싼 모델이 늘 운영을 더 잘하지는 …
AI가 디자인의 속도를 끌어올릴수록, 디자이너는 생각할 틈 없이 결과물만 쏟아내는 '무마찰' 환경에 내몰립니다. 지난 4월 런던 쇼디치에서 열린 AI × Design 세미나에서 글로벌 전문가 세 명이 짚은 변화는 다섯 가지였습니다. 직무는 '프로덕트 빌더'로 합쳐지고, 디자인의 90%는 이케아처럼 대량 생산되며, 화면 없이 작동하는 '다크 디자인' 시대가…
개발 공부를 시작하려는 분들에게 자주 받는 질문이 있습니다.“수학을 잘하지 못하는데 개발자가 될 수 있을까요?”, “문과 출신인데 프로그래밍을 배워도 괜찮을까요?”, “알고리즘 문제를 풀 때마다 막히는데, 계속 공부해도 될까요?” 저 역시 컴퓨터공학과를 다니면서 비슷한 고민을 했습니다. 그런데 한국과 일본에서 실제로 개발자로 일해보니, 학교에서 상상했던 …
한창 바이브 코딩(Vibe Coding)이 열풍이었는데요. 코드를 잘 몰라도 AI에게 말만 걸면 뚝딱 앱이 만들어진다는 이야기가 여기저기서 들려왔죠. 저는 현업에서 코드를 다루는 개발자이지만, 그 모습을 보다 보니 문득 궁금해졌습니다. 정말 명령만 하면 되는 걸까요? 그리고 비전공자라면 또 어디서 막히게 될까요? 그래서 저도 한번 간단한 페이지를 만들어보…
만약 여러분의 팀이 AI 툴 도입을 결정하고 예산을 집행했는데, 팀의 속도가 달라진 것 같지 않다면 어떨까요? 가장 먼저 의심해야 할 건 도구의 성능이 아니라 ‘작업 기반’입니다. 이번 글에서 중점적으로 다뤄볼 이야기는 두 가지입니다. AI 시대의 협업 효율은 도구의 정교함이 아니라 작업 기반의 선택에 의해 결정된다는 것, 그리고 프로덕트 메이커가 가장 …
우연히 보게 된 AI 도구 광고 한 편에 이끌려 무작정 ‘바이브 코딩’에 뛰어든 중학생이 있습니다. 개발 언어도, 서버도, API도 전혀 몰랐지만, 오직 AI만을 통해 비즈니스 협업 툴 ‘Wayver’를 직접 만든 윤여준 님입니다. 그렇게 만든 앱을 글로벌 커뮤니티 ‘레딧(Reddit)’에 올려 피드백을 받았는데요. SaaS 업계 고수들의 조언을 통해 중…
디자인하던 화면에서 바로 모션까지 만드는 Figma Motion, 슬랙 채널에 팀원처럼 들어와 함께 일하는, 앤트로픽이 사내 코드의 65%를 맡긴다는 Claude Tag, 그리고 AI한테 한 번 시키고 끝내는 대신 일이 계속 이어지게 만드는 법을 담은 OpenAI Codex 백서까지. 이번 주 프로덕트 메이커가 주목할 세 가지를 정리했습니다.
미래를 가장 먼저 사는 사람들은 최고 모델을 직접 만들고 먼저 써보는 이들이고, 그들의 말은 우리의 3~6개월 뒤일 가능성이 높습니다. 세콰이어 캐피탈이 개최한 AI Ascent 2026에서 오픈AI 그렉 브록먼, 딥마인드 데미스 허사비스, 클로드 코드를 만든 보리스 체르니를 연달아 인터뷰한 자리에서, 직급도 회사도 다른 세 사람이 비슷한 말을 합니다. …
하루 3만 건 이상의 상담을 처리하는 은행 챗봇. 비결은 모델이 아니라 상담 이력 300만 건을 지식으로 바꾼 정리 작업이었다.
같은 조사에서 어떤 대형은행은 '세우는 데만 수년'이라 답했다. 그런데 소득 검증을 수초로 줄이고, 9개월 만에 심사 생산성을 2배로 올린 은행들도 있다.
국내 AI 도입률은 6.4%. 낮아 보이지만, 도입한 기업은 부가가치가 평균 7.6% 늘었다. 업종 격차까지 함께 읽어야 하는 통계.
권익위 민원은 18년 사이 30배가 됐다. 사람을 30배 뽑을 수 없는 조직들이 택한 경로 — 국내 공공 AX의 현재.
OLED 공장의 품질 이상 원인 분석이 평균 3주에서 2일로. 범용 챗봇이 아니라 공정 지식을 학습시킨 자체 AI로 연 2,000억 원 이상을 아낀 사례.
해외 인증 상담 처리 7일에서 3일로, 월 70건에서 210건으로. 같은 인력으로 처리량이 3배가 된 공공 사례.
보험사는 5,000시간 견적을 600시간에 끝냈고, 핀테크는 포기했던 이관을 부서 단위 몇 주로 줄였다. 같은 모델을 쓰고도 수년을 말한 곳과의 차이는 조직이었다.
비영리 컨설턴트는 6개월 만에 고객 관리 플랫폼을 만들었고, 1인 개발 서비스는 대형 플랫폼에 인수됐다. 언론 검증을 거친 개인 사례 두 건.
같은 회사에서 임원과 직원의 AI 효과 체감이 극단적으로 갈린다. 네 개의 조사를 겹쳐 읽으면 역설의 구조와 처방이 보인다.
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