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구형 기기 사용자는 우리 분석에 잡히지 않는다
스마트폰으로 폼을 작성하다 로딩이 5초 이상 걸리면, 여러분은 어떻게 하시나요? 대부분 '나중에 하지' 하고 나가십니다. 이건 너무 당연한 반응이라 우리가 진지하게 다루지 않죠. 하지만 영국의 한 유틸리티 기업은 이 문제를 정면으로 마주했고, 그 결과 우리가 간과하는 중요한 진실을 드러냈습니다. 문제의 발견: 보이지 않는 이탈 이 기업은 React 기...
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ACENT의 시각, 만들고 있는 것의 기록, 현장에서 배운 것을 나눕니다.
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Linear가 빠른 이유를 AI 제품 관점에서 보면
Linear가 빠르게 느껴지는 이유는 서버 속도보다 네트워크 대기 시간을 사용자의 행동 경로에서 빼내는 설계에 가깝습니다.
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AI 에이전트의 진짜 비용은 코드가 아니라 검증에 있다
논문이 측정한 것 arXiv에 올라온 "Tokenomics: Quantifying Where Tokens Are Used in Agentic Software Engineering"(2601.14470)은 에이전트 기반 SW 개발에서 토큰이 어디에 얼마나 쓰이는지를 실제로 쟀다. ChatDev 프레임워크와 GPT-5 추론 모델로 소프트웨어 개발 태스크 30개...
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AI가 코드를 더 빨리 쓰게 해줬는데, 버그는 왜 줄지 않았을까?
rsync 프로젝트 데이터로 본 AI 코딩 도구의 실제 영향2026년 6월 첫째 주, Hacker News를 뜨겁게 달군 글이 하나 있다.“Did Claude Increase Bugs in rsync?”한 개발자가 오픈소스 프로젝트 rsync에 Claude를 도입한 뒤 “버그가 늘어난 것 같다”는 말이 돌자, 통계학 석사인 아내와 함께 10년치 릴리스 데이...
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AI 에이전트보다 먼저 필요한 것: AI 운영 체계
AI 에이전트는 단독 자동화가 아니라 권한, 승인, 예외 처리, 로그가 있는 운영 체계 안에서 안정적으로 작동한다. AI 에이전트에 대한 대화가 바뀌고 있다. 한때는 “무엇까지 할 수 있나”가 중심이었다면, 이제는 “어디까지 맡겨도 되는가”가 더 중요한 질문이 되고 있다. 특히 에이전트가 이메일, CRM, 고객지원 도구, 내부 데이터베이스처럼 실제 업무 시...
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Anthropic의 S-1 제출: AI 경쟁은 모델에서 운영 시스템으로 이동한다
Anthropic S-1 filing and enterprise AI infrastructure Abstract editorial illustration of an S-1 filing, enterprise workflow cards, and AI infrastructure lines. ...
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'Gemini 시대'를 입다! Google Workspace, 완전히 새로워진 아이콘 디자인 공개
스마트폰이나 웹 브라우저에서 Google Workspace 앱을 열었을 때, 아이콘들의 색상과 모양이 너무 비슷해서 원하는 앱을 한 번에 찾기 어려우셨던 적 없으신가요? 기존의 통일된 4색 기반 디자인이 시각적인 혼란을 준다는 의견을 반영하여, Google이 각 앱의 개성을 살리면서도 세련된 ‘새로운 시각적 정체성(Fresh Visual Identity)’...
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AI 에이전트 메모리가 '새 벡터DB' 대신 '이미 쓰는 DB'로 돌아오는 중
LangChain × MongoDB 파트너십이 IT 팀에 남기는 진짜 신호"AI 에이전트를 프로덕션에 올리려면 결국 벡터DB를 하나 더 세팅해야 한다." 최근 1~2년 사이 많은 IT 팀이 말은 안 해도 가지고 있던 암묵적 전제다. 파일럿은 노트북에서 돌지만, 실제 서비스로 넘어가려는 순간 Pinecone이든 Weaviate든 Chroma든 — 어떤 형태로...
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AI를 도입했는데 왜 직원들은 쓰지 않을까? : 성공적인 사내 AX를 위한 변화 관리
대시보드의 숫자가 말해주지 않는 진실비싼 예산을 들여 전사적인 AI 솔루션을 도입했다. 경영진은 흐뭇해하며 도입 완료를 선언했고, 이제 직원들의 퇴근 시간이 빨라지고 생산성이 폭발할 일만 남았다고 생각한다. 하지만 한 달 뒤 관리자 대시보드를 열어본 담당자는 당황한다. AI 접속률은 처참하고, 직원들은 여전히 과거의 엑셀 템플릿과 수동 보고서에 매달려 있다...
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"AI 한번 해봐야 하지 않나"라는 말을 들은 당신에게 — 도입 전에 던져야 할 3가지 질문
분기 보고서 'AI 추진 현황' 칸 앞에서분기 보고서를 연다. 'AI 추진 현황' 칸이 비어 있다. 작년에는 그냥 비워뒀는데 올해는 그러기 어렵다. 임원 회의 때 사장님이 "우리도 AI 좀 해야 하지 않나"라고 한 게 두 번째다.ChatGPT는 이미 팀원들 절반이 쓰고 있다. 누구는 회의록 정리에 쓰고, 누구는 보고서 초안에 쓴다. 그런데 이걸 "AI 도입...
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AI 자동화, 모델보다 관리 체계가 먼저다
역할, 범위, 안전장치 — 기술 선택 전에 정해야 할 것들AI 자동화 도입 전에 먼저 정해야 할 세 가지 — 누가 관리하는가, 어디까지 맡기는가, 잘못되면 어떻게 멈추는가. 모델 선택보다 운영 설계가 먼저다.고객사에서 AI 에이전트 도입을 논의할 때, 열에 아홉은 "어떤 모델을 써야 하나"부터 묻는다. 순서가 틀렸다. 모델은 나중이고, 먼저 정해야 할 건 ...
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AI 도입(PoC)을 넘어, 진짜 ROI(투자 대비 수익)를 내는 기업들의 특징
최근 B2B 현장에서 고객들을 만나보면 가장 자주 듣는 고민 중 하나가 바로 이것입니다."AI 도입을 위해 테스트(PoC)는 성공적으로 마쳤는데, 막상 전사로 확장하려니 생각보다 성과가 안 나오네요."실제로 IT 업계에서는 최근 '생성형 AI 패러독스(GenAI Paradox)'라는 말이 화두입니다. 도입률은 폭발적인데, 장부상 증명되는 재무적 가치(ROI...