인공지능 기술의 진화 속도는 과거 산업 혁명 당시의 기계 도입 속도보다 훨씬 더 빠르고 광범위하게 전개되고 있다. 전 세계 수많은 기업과 개인 실무자들은 업무의 효율성과 생산성을 극대화하기 위해 매일 새로운 인공지능 설루션을 탐색하고 실제 업무에 도입하고 있다. 현재 시장을 주도하고 있는 양대 산맥인 OpenAI와 Anthropic은 각기 다른 철학과 비전을 바탕으로 자신들만의 독자적인 생태계를 구축해 나가고 … 더 읽기
1. AI 에이전트 시대, 질문에서 실행으로의 패러다임 전환 비즈니스 환경은 단순히 AI에게 질문하고 답을 듣는 챗봇의 시대를 지나, AI가 직접 업무를 판단하고 실행하는 AI 에이전트(AI Agent) 시대로 진입하고 있다. 과거에는 사람이 직접 정보를 검색하고 AI는 보조적인 수단에 그쳤다면, 이제는 AI가 스스로 재무 보고서에서 리스크를 추출하고 영향도를 모델링하여 팀원에게 분석 결과를 이메일로 발송하는 전 과정을 수행하는 … 더 읽기
“좋은 제품은 사용자가 실수할 수 있게 하고, 위대한 제품은 실수를 되돌릴 수 있게 한다.” 디자인 시스템과 품질 관리를 마친 우리 시스템은 겉보기에 완벽했다. 하지만 실제 운영 환경에서 번역가들이 마주한 공포는 예상치 못한 곳에 있었음. 바로 ‘수정 후 되돌릴 수 없다’는 심리적 압박감과 대량 작업 시의 동선 낭비였다. 6일 차, 사용자의 실수를 포용하는 버전 히스토리 시스템과 … 더 읽기
“단순한 관리를 넘어, 자동화된 워크플로우를 만들 수 있을까?” 지난 1편에서는 Next.js와 Supabase를 활용해 시스템의 뼈대를 잡고 데이터베이스를 설계하는 과정을 다뤘다. 하지만 실제 운영 환경에서는 더 큰 도전이 기다리고 있었다. 왜냐하면, 처음에 간단하게 만들어볼까? 였는데 산출물을 보고나니깐 욕심이 성큼 생겨버렸다. PDF 텍스트 자동 추출, AI 자동 번역 API 연동, 그리고 대량 데이터 처리라는 높은 벽을 Claude … 더 읽기
“코딩을 몰라도 시스템을 기획하고 구축할 수 있을까?” 최근 AI 기술의 발전으로 이제는 상상만 하던 서비스를 실제로 구현하는 시대가 되었다. 오늘은 Next.js, Supabase, 그리고 강력한 AI 코딩 도구인 Claude Code를 활용해 복잡한 ‘다국어 번역 관리 시스템(TMS)’을 단 5일 만에 구축한 여정 중, 그 첫 번째 기록인 기본 설계와 구조 잡기에 대해 상세히 공유하려 한다. 1. 왜 … 더 읽기
