인사이트
직접 만들고 알리며 배운 것들. 키워드, 수익화, AI 바이브코딩 이야기.
- AI로 쉽게 지은 업무 시스템, 만든 사람도 모르는 진흙덩이가 된다 비개발자가 AI 에이전트로 지은 업무 시스템을 관찰한 NN/g 연구. 만들기가 쉬워지자 시스템은 더 빨리 엉키고, 다시 짓는 힘은 맥락을 나눠 둔 사람에게 남았다.
- ‘단계별로 생각해’도 ‘팁 줄게’도, 최신 AI에선 효과가 거의 없었다 단계별 생각 지시, 팁 약속, 협박, 전문가 역할. 와튼스쿨 연구팀이 박사급 문제로 시험하자 최신 모델에서는 대부분 효과가 없거나 오히려 해가 됐다.
- AI로 만든 서비스, 경고 메일보다 ‘실제로 멈추는’ 비용 상한이 먼저다 AI 에이전트로 서비스를 쉽게 띄우는 시대, AWS와 구글 클라우드가 내놓은 지출 상한 기능으로 본 비용 사고 막는 법.
- AI 에이전트의 책 교환 실험, 협상보다 취향 파악이 결과를 갈랐다 201명이 참여한 도서 교환 실험에서 에이전트의 거래 결과는 협상보다 사람의 선호를 얼마나 정확히 파악했는지에 더 크게 좌우됐습니다.
- Chrome 학습 기능 5가지, 전부 새 기능은 아닙니다 Google이 소개한 다섯 기능에서 새로 달라진 부분과 이미 쓰던 기능을 구분하고, 퀴즈의 제공 범위와 활용 근거를 살펴봅니다.
- AI 모델 비용이 떨어져도 업무 비용은 따로 계산해야 한다 벤치마크 비용 하락을 내 사업의 절감액으로 옮기기 전에, 쓸 수 있는 결과 한 건의 비용과 검토 시간을 비교합니다.
- AI를 쓴 상담원은 더 많이 해결했고, 개발자는 더 오래 걸렸다 초안 속도보다 사실 확인과 수정까지 포함한 전체 완료 시간을 측정합니다.
- AI 에이전트 도입 전, 업무 하나를 제대로 끝내는지 확인하기 AI 사용 확산과 안정적 에이전트 배치는 다른 단계입니다. 반복 업무 하나의 성공 조건부터 정합니다.
- AI로 썼다고 밝히면 손해일까, 남이 먼저 드러낼 때가 더 손해였다 같은 글도 ‘AI가 썼다’고 알리면 평가가 떨어졌습니다. 하지만 13개 실험에서 더 크게 신뢰를 잃은 건, 숨겼다가 다른 사람이 드러낸 경우였습니다.
- 한 쇼핑몰의 AI 실험, 구매 전 상담에서 매출 효과가 가장 컸다 한 온라인 소매 플랫폼의 무작위 실험에서 구매 전 AI 상담은 매출을 늘렸지만, 광고 제목은 뚜렷한 매출 차이가 없었습니다.