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AI 연구 인사이트 및 기술 아티클
메타 Muse가 보여준 변화
메타 Muse는 사용자의 허락하에 앱과 브라우저를 연결하여 정보를 찾고 작업을 수행하는 개인 AI 에이전트입니다. 대답을 넘어 실행하는 AI의 현재와 미래를 심층 분석합니다.
AX를 하고 싶다면, 결국 당신이 하셔야 합니다
많은 경영자가 AI 전문가 영입으로 AX를 시작하려 하지만, AX는 위임할 수 없는 경영 질문입니다. 아이디어를 가진 사람이 직접 AI를 활용해 작동하는 시스템을 만드는 것이 성공적인 AX의 핵심입니다.
AI가 자꾸 같은 실수를 한다면, 프롬프트보다 ‘실패 기록’부터 남겨보세요
AI가 같은 실수를 반복한다면 프롬프트만으로 부족합니다. '무엇이 왜 틀렸는지' 기록하는 실패 로그로 AI의 반복 오류를 근본적으로 개선하고, AI 활용 생산성을 높이는 실용적인 방법을 알아보세요.
GPT-5.6 Sol·Terra와 GPT-6 Astra, 어떤 모델이 가장 효율적일까?
GPT-5.6 Sol·Terra와 GPT-6 Astra 모델의 응답 시간과 답변 품질을 비교 분석합니다. Sol Medium, Astra Extra High, Astra Ultra 중 당신의 작업에 가장 효율적인 AI 모델은 무엇일까요? 성능, 속도, 비용을 고려한 최적의 GPT 모델
월 300만 원의 토큰비가 현실이 된 시대
월 300만원 AI 토큰 비용이 현실이 된 시대! GPT-6 Astra 같은 AI 에이전트가 인간 개입 없이 24시간 작업을 수행하며 발생하는 높은 토큰 소비와 운영 비용의 변화를 탐구합니다.
새벽에 시작해서 아침에 끝낸 LIKE WONI TOP 100 제작기
새벽 3시 반에 시작해 4시간 만에 완성한 'LIKE WONI TOP 100' 사이트 제작기. 코덱스와 클로드 코드를 활용한 AI 개발 과정과 비하인드 스토리를 공개합니다.
![[Anthropic팁] AI 자동화, 처음부터 에이전트로 만들면 더 피곤해집니다](https://gzguucdzsrfypbkqlyku.supabase.co/storage/v1/object/public/uslab-images/uslab/1785724056492-ftb635ufv77.png)
[Anthropic팁] AI 자동화, 처음부터 에이전트로 만들면 더 피곤해집니다
AI 자동화, 처음부터 에이전트로 만들면 실수 발생 시 수습이 어렵고 오히려 피곤해집니다. 이 글에서는 AI 자동화 시 '어디에서 멈출 것인가'를 먼저 정의하고, 단순한 워크플로로 시작하여 사람의 승인 아래 점진적으로 확장하는 현명한 AI 도입 전략을 제시합니다.
웹사이트는 이제 사람보다 AI가 더 많이 읽습니다
AI가 웹사이트를 사람보다 먼저 읽고 평가하는 시대입니다. AI 검색 봇과 에이전트를 위한 웹사이트 최적화 전략으로 새로운 검색 환경에서 경쟁력을 확보하세요.
오픈AI 출신 천재 투자자는 왜 마진콜을 피하지 못했나
오픈AI 출신 레오폴드 아셴브레너 펀드가 마진콜로 주식 대부분을 매각했습니다. AI 미래 예측과 단기 시장 변동성을 버틸 유동성의 중요성을 조명합니다.
AI가 보고서는 써줬는데, 왜 퇴근은 그대로일까요
AI로 보고서 초안 작성 시간은 줄었지만, 왜 퇴근은 그대로일까요? AI가 없앤 일은 '초안 생성'이지만, '검토, 조율, 책임'은 여전히 사람의 몫입니다. AI 시대의 업무 이동과 '수정 피로' 현상을 파악하고, 진정한 생산성 향상 방안을 제시합니다.
AI 슬롭의 시대, 왜 다시 ‘사람이 말하는 콘텐츠’가 뜰까요?
양산형 AI 콘텐츠 'AI 슬롭'이 넘쳐나는 시대, 시청자들은 다시 '사람이 직접 말하는 콘텐츠'에서 신뢰를 찾고 있습니다. 팟캐스트형 유튜브가 급부상하는 이유와 그 가치를 탐구합니다.
엑셀을 잘 쓰는 사람은 AI도 잘 쓸까?
엑셀을 잘 쓰는 사람이 AI도 잘 쓸까요? AI는 초보자의 시작을 돕지만, 복잡한 업무를 성공시키는 핵심은 데이터 구조화와 검증 능력에 있습니다. AI 시대 업무 역량의 본질을 탐구합니다.