정보기술 업계에서 가장 극적인 사건은 전혀 예상하지 못한 장소에서 일어났다. 수많은 사람들은 인공지능 시대를 맞이하여 엔비디아의 수천만 원짜리 그래픽 처리 장치 서버나 수억 달러 규모의 클라우드 데이터센터에만 모든 시선을 집중하고 있었다. 스마트폰 분야에서는 인공지능 기능을 담은 최신 아이폰이 시장을 흔들 것이라 예상했으며, 모바일 기기 경쟁이 인공지능 패권의 종착역이 될 것이라는 믿음이 지배적이었다. 그러나 정작 가장 … 더 읽기
1. Opus 5: 공지능 에이전트 시장의 판도를 바꾸는 신규 모델의 등장 최근 인공지능 기술의 발전 속도는 인간의 예측 범위를 훨씬 뛰어넘어 가파른 상승 곡선을 그리고 있다. 그 중심에는 Anthropic이 전격 발표한 Opus 5 모델과 이를 기반으로 구동되는 혁신적 개발 도구인 Claude Code가 존재한다. 기존의 인공지능 모델들이 인간의 연속적인 지시나 미세한 프롬프트 조작에 의존하여 작동했던 것과 … 더 읽기
1. 프론트엔드의 역사적 궤적과 아날로그적 비유로 본 기술의 층위 지난 20년 동안의 프론트엔드 생태계는 엄청난 변화를 겪었음. 웹 브라우저가 단순히 정적인 문서를 보여주던 시절부터 시작하여, 오늘날의 복잡한 리액트(React) 및 서버 컴포넌트 환경에 이르기까지 수많은 기술적 층위가 쌓여왔음. 이러한 현상을 쉽게 이해하기 위해서는 아날로그적 비유로 건축물을 떠올려보는 것이 좋음. 초기의 웹이 단층짜리 목조 건물이었다면, 현재의 프론트엔드 … 더 읽기
릴스를 보는데 토스에서 휴리봇을 사용하여 UT를 진행한다고 하길래 한번 찾아봐서 테스트도 해보았다.[LINK]생각보다 의미있는 상황이라서 왜 테크 블로그에까지 기고 했는지 알것 같았다. 1. 왜 토스는 AI 가상 유저 리서치 툴인 휴리봇을 만들었을까? ㄱ. 게릴라 UT의 한계와 디자이너의 심리적 허들 서비스를 만드는 기획자와 디자이너는 항상 사용자의 목소리를 듣고 싶어 한다. 토스(Toss)팀 역시 온라인으로 빠르게 실제 유저를 만나 … 더 읽기
LLM(ChatGPT, Claude 등)에 아래 프롬프트를 입력하고, 하단의 [ ] 부분만 만들고자 하는 서비스에 맞게 수정하여 가상 UT를 진행해 보세요.
1. 구경꾼 캐릭터에 머물렀던 기존 인공지능의 한계와 실태 우리가 지금까지 일상 업무나 개발 프로세스에서 습관적으로 사용하던 구글의 제미나이(Gemini)나 오픈AI의 챗GPT(ChatGPT), 그리고 앤트로픽의 클로드(Claude) 웹 인터페이스는 아무리 뛰어난 지능을 가졌어도 결국 대화형 챗봇이라는 태생적 한계에 머물러 있다. 사용자가 아무리 복잡한 시스템 아키텍처나 소스코드 구현안을 질문하더라도, 인공지능이 수행하는 행동은 모니터 화면 속 좁은 채팅창 안에 화려하고 정교한 … 더 읽기
LLM RAG에 대한 글을 공유 받고, 이 글을 AI와 공부한 내용을 정리해서 업로드 합니다. [LINK] 1. 단순한 위키를 넘어선 ‘지식 운영체제(Knowledge OS)’로의 진화 영구적 위키(Persistent Wiki)는 단순한 정보의 저장소가 아님. 이것은 사용자의 사고 과정을 보조하고, 방대한 데이터를 구조화하여 필요할 때 즉각적인 통찰을 제공하는 ‘개인용 지식 운영체제(Knowledge OS)’임. 기존의 폴더 기반 정리 방식이 정적이고 수동적이었다면, LLM이 … 더 읽기
LLM RAG에 대한 글을 공유 받고, 이 글을 AI와 공부한 내용을 정리해서 업로드 합니다. [LINK] 1. 지식의 복리(Compounding Knowledge): 시간이 흐를수록 정교해지는 위키 영구적 위키(Persistent Wiki)의 가장 큰 매력은 데이터가 쌓일수록 정보의 밀도와 정확도가 기하급수적으로 상승한다는 것이다. 일반적인 RAG 시스템은 데이터가 늘어날수록 검색 노이즈가 증가하여 답변의 질이 정체되거나 오히려 하락하는 현상을 겪음. 하지만 안드레이 카파시가 … 더 읽기
LLM RAG에 대한 글을 공유 받고, 이 글을 AI와 공부한 내용을 정리해서 업로드 합니다. [LINK] 1. 기존 RAG 방식의 구조적 결함과 지식의 휘발성 현재 대부분의 AI 서비스가 채택하고 있는 RAG(Retrieval-Augmented Generation)는 사용자의 질문이 들어오는 순간 관련 문서를 검색하여 답변을 생성하는 방식임. 하지만 이 방식은 근본적인 한계를 지니고 있다는 것이다. 질문이 발생할 때마다 원시 데이터(Raw Data)에서 … 더 읽기
비개발자가 AI를 활용해 실제 비즈니스 가치가 있는 서비스를 구현하기 위해서는 단순한 코딩 프롬프트를 넘어선 전략적 접근이 필수적이다. 비매드(B-MAD) 프레임워크는 바로 이러한 맥락에서 탄생한 현대 기획자의 생존 치트키라고 할 수 있다. 이번 시리즈 3탄에서는 비즈니스와 마케팅 설계를 거쳐 실제 ‘제품’으로 형상화하는 Design(디자인) 단계와 이를 AI 에이전트에게 위임하여 완성하는 최종 통합 과정을 상세히 다룬다. 1. 비매드(B-MAD) 실전 … 더 읽기
