#업무자동화

AI가 많이 만들수록, 사람의 취향이 더 중요해진다

Claude Code, Cursor, Codex 같은 AI 코딩 도구가 누구나 화면과 코드를 만들 수 있게 만들수록, 차이는 생성 능력이 아니라 취향·편집·검증 능력에서 난다. GitHub Trending에 오른 Hallmark는 Anti-AI-slop이라는 이름...

AI와 일체화되려면, 먼저 내가 AI를 어떻게 쓰는지 봐야 한다

Anthropic의 Reflect with Claude는 단순한 사용량 통계가 아니라, 사용자가 AI와 어떤 관계를 맺고 있는지 돌아보게 만드는 기능이다. AI를 많이 쓰는 것보다 중요한 것은 AI 사용 습관을 성찰하고 조율하는 능력이다.

앞으로 강한 사람은 코딩을 잘하는 사람이 아니라, 자기 일을 도구로 바꾸는 사람이다

AI 코딩 에이전트가 보편화될수록 중요한 역량은 코드를 많이 치는 능력이 아니라 자기 업무의 규칙, 예외, 반복 구조를 작은 도구로 바꾸는 능력이다.

ChatGPT desktop에 Codex가 들어간 이유: 챗봇이 아니라 작업 운영체제가 되려는 신호

ChatGPT desktop 앱에 Codex가 들어간 변화는 단순한 앱 통합이 아니라, ChatGPT가 채팅 도구에서 로컬 프로젝트·파일·Git·스케줄 작업을 다루는 작업 운영체제로 이동하고 있다는 신호다.

검증

검증은 AI가 만든 산출물을 사람이 책임질 수 있는 상태로 바꾸기 위해 출처, 논리, 실행 결과, 위험을 확인하는 과정이다.

AI 에이전트 시대의 진짜 병목은 작성이 아니라 책임이다

AI 에이전트가 실행을 늘릴수록 사람에게 남는 병목은 작성이 아니라 검수, 판단, 책임이 된다. Microsoft WorkLab의 agent boss 프레임과 AI accountability 논의를 바탕으로 정리한다.

개발자는 사라지는가? 아니면 모든 직무가 조금씩 개발자가 되는가?

Anthropic의 Claude Code 사용 연구를 바탕으로, AI 코딩 에이전트 시대에 개발자의 역할과 비개발 직무의 기술 생산성이 어떻게 바뀌는지 정리한다.

섀도우 AI

Google SAIF로 읽는 AI 보안: 생성형 AI는 기능보다 운영체계가 먼저다

Google의 Secure AI Framework(SAIF)를 바탕으로 생성형 AI 시대의 보안을 기능 도입이 아니라 조직 운영체계, 데이터 흐름, 업무 맥락, 책임 구조의 문제로 정리했다.

AI 거버넌스