AI 활용

AI 활용 관련 포스팅

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2026-09-25 고속도로 정체는 왜 생길까: 좋은 AI는 가속기가 아니라 댐퍼다
2026-09-21 챗봇 다음은 판단 API다: Jev가 보여주는 AI 사용법의 변화
2026-09-19 바이브코딩의 다음 단계는 스펙코딩이다
2026-09-18 AI는 일을 줄인 게 아니라 쉬운 일을 먼저 가져갔다
2026-09-14 AI 에이전트 도입 전에 먼저 정해야 할 것: 성공 조건이 아니라 중지 조건
2026-09-13 현대차 자율주행 발표에서 진짜 봐야 할 것은 Atria AI가 아니라 데이터 플라이휠이다
2026-09-12 AI가 페르마를 증명한 날, 수학자는 왜 불안해졌나
2026-09-10 AI를 가장 많이 쓰는 회사보다, 가장 제대로 쓰는 회사
2026-09-10 제조 AI는 챗봇이 아니라, 현장 노하우를 실행하는 에이전트다
2026-09-10 AI를 만든 사람들이 왜 AI를 멈춰달라고 말할까
2026-09-10 AI가 똑똑해질수록, 인간은 왜 더 의심해야 하는가
2026-09-10 AI로 쓴 글이 문제가 아니다, 아무도 책임지지 않는 글이 문제다
2026-09-10 AI 에이전트도 취향이 있다
2026-09-10 AI 에이전트가 로봇 팔을 움직일 때, 책임은 어디에 기록되는가
2026-09-10 ChatGPT Astra는 과연 사무직을 대체할까
2026-08-21 AI 네이티브 조직에서 중간관리자는 무엇을 해야 하는가
2026-08-20 마크다운이 직원이다
2026-08-17 학생은 ChatGPT를 쓰고, 교수는 Codex로 수업을 다시 짠다
2026-08-10 프롬프트 잘 쓰는 사람보다, 연결을 설계하는 사람이 강해진다
2026-08-03 챗봇 다음은 로봇의 뇌다: Google DeepMind Gemini Robotics 2가 말하는 피지컬 AI
2026-08-03 AI 에이전트는 인턴인가, 사고 치는 외주업체인가
2026-07-27 이제 AI는 답변하지 않는다, 출근한다
2026-07-20 AI 에이전트의 다음 전장은 무역 실무다
2026-07-18 AI가 많이 만들수록, 사람의 취향이 더 중요해진다
2026-07-17 AI와 일체화되려면, 먼저 내가 AI를 어떻게 쓰는지 봐야 한다
2026-07-13 AI가 관리하는 위키는 왜 쉽게 썩는가
2026-07-12 앞으로 강한 사람은 코딩을 잘하는 사람이 아니라, 자기 일을 도구로 바꾸는 사람이다
2026-07-11 ChatGPT desktop에 Codex가 들어간 이유: 챗봇이 아니라 작업 운영체제가 되려는 신호
2026-07-10 검증
2026-07-10 AI 에이전트 시대의 진짜 병목은 작성이 아니라 책임이다
2026-07-08 개발자는 사라지는가? 아니면 모든 직무가 조금씩 개발자가 되는가?
2026-07-05 AI 튜터
2026-07-03 애플의 메모리 출구전략: 중국 메모리 협상과 나스닥 메모리반도체 조정이 말하는 것
2026-07-03 AI 워크스테이션
2026-07-03 로컬 파인튜닝
2026-07-03 기기 주권
2026-07-03 전환비용
2026-07-03 온디바이스 AI
2026-07-03 AI 데이터센터
2026-07-03 메모리 공급망
2026-07-03 AI 인플레이션
2026-07-03 파인튜닝
2026-07-03 ROCm
2026-07-03 CUDA
2026-07-03 MLX
2026-07-02 연구용 AI 워크스테이션 구입기준: Mac Studio, DGX Spark, Ryzen AI Max+ 395
2026-07-02 애플 가격 인상과 기기 주권: 애플 기기에 귀속된 자들의 계산서
2026-07-01 섀도우 AI
2026-07-01 런타임 텔레메트리
2026-07-01 RAG
2026-07-01 Obsidian
2026-07-01 LLM Wiki
2026-07-01 지식베이스
2026-07-01 Human-in-the-loop
2026-07-01 Digital Garden
2026-07-01 개념 노트
2026-07-01 백링크
2026-07-01 에이전틱 AI
2026-07-01 LLM Wiki: RAG 이후의 지식관리 방식
2026-07-01 에이전틱 AI 시대의 거버넌스: 윤리 체크리스트에서 런타임 통제로
2026-06-30 프롬프트 인젝션
2026-06-30 AI 위험 자가진단
2026-06-30 Google SAIF로 읽는 AI 보안: 생성형 AI는 기능보다 운영체계가 먼저다
2026-06-30 옵트아웃
2026-06-30 생성형 AI 개인정보 보호
2026-06-30 AI 업무자료 통제
2026-06-30 AI 리터러시
2026-06-30 AI 거버넌스
2026-06-28 생성형 AI 개인정보 보호 가이드: 유료 AI보다 중요한 것은 조직 통제다
2026-06-21 세션7 메모: 지속가능성은 기술보다 전환 역량의 문제다
2026-06-21 세션6 메모: 에너지 전환은 기술보다 설계의 문제다
2026-06-21 세션5 메모: 기술, 리더십, 생산성의 그림자
2026-06-21 AI 시대 생산성은 어디서 오는가: 한국생산성학회 춘계학술대회 총괄 메모
2026-06-19 세션4 메모: AI와 디지털 전환은 왜 항상 생산성을 높이지 않는가
2026-06-19 세션3 메모: AI도 기업도 산업도, 이제 규칙을 내면화한다
2026-06-19 세션2 메모: 생성형 AI, 녹색무역, 저공경제가 보여준 조건부 생산성
2026-06-19 세션1 메모: ESG, 특허품질, 스타트업 프로젝트 관리가 말하는 생산성의 조건
2026-06-19 AI 시대의 생산성: 속도보다 지식 생태계, 효율보다 거버넌스
2026-02-12 해이링 2일차: 대화 이어가기(걷기/날씨/경복궁/일) 자연스러운 문장 7개
2026-02-12 해이링 1일차: 자주 틀리는 영어 문장 6개, 더 자연스럽게 말하기
2026-02-04 AI 활용 개발하기
2026-02-04 AI 투자 분석 활용하기

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