프로젝트를 관리하는 비개발자 PM이나 기획자에게 가장 공포스러운 순간은 개발 완료 직전에 터지는 논리적 오류와 데이터 유실이다. 이러한 문제를 사전에 방지하기 위해 최근 도입되는 개념이 바로 ‘AI 린트(AI Lint)’ 방식이라는 것이다. 비개발자가 기술적 깊이 없이도 AI를 활용해 데이터베이스(DB) 설계의 허점을 찾고, API 관리의 정합성을 확보하여 프로젝트의 성공률을 극대화하는 전략을 상세히 다룬다. 1. AI 린트의 정의와 비개발자를 … 더 읽기
AI가 내놓은 결과물이 “그럴듯해 보인다”는 것과 “실제로 완벽하게 작동한다”는 것 사이에는 거대한 간극이 존재한다. 보리스 체르니 워크플로우의 세 번째 단계는 AI의 근본적인 한계인 ‘할루시네이션(환각)’과 ‘타협하는 속성’을 제어하여, 결과물의 품질을 시니어 전문가 수준으로 격상시키는 엄격한 검증 시스템에 대해 다룬다. 1. “다 됐습니다”라는 말을 의심해야 하는 이유 많은 사용자가 AI에게 업무를 맡긴 후 가장 당혹스러워하는 지점은 AI가 … 더 읽기
AI와 협업하며 가장 허망한 순간은 한참 동안 결과물을 만들어온 AI가 “사실은 우리 프로젝트 방향과 전혀 맞지 않는 방식”으로 작업했음을 깨달았을 때이다. 보리스 체르니 워크플로우의 두 번째 단계는 AI의 성급한 실행을 억제하고, 유한한 지능 자원을 효율적으로 분배하여 이러한 자원 낭비를 원천 차단하는 데 목적이 있다 1. ‘일단 실행’이 불러오는 비효율과 자원 낭비 인공지능과 협업해 본 경험이 … 더 읽기
