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한미전선은 왜 ERP에 AI를 얹었을까 - 서버리스로 운영 부담 줄인 제조 ERP 에이전트 사례

2026-10-10T23:00:19Z

제조 기업에서 데이터 하나를 확인하는 일은 생각보다 번거롭습니다. ERP를 켜고 메뉴를 찾아 들어가 조건을 맞추고 결과를 내려받아 정리한 다음에야 판단을 시작하죠. 이 과정을 자연어 질의로 바꾼 사례를 하나 읽었습니다. SK AX가 자사 블로그에 올린 케이스 스터디, '한미전선 ERP Agentic AI 구축 사례'입니다. SK AX가 직접 구축한 프로젝

대신 쇼핑해 주는 AI, 내 쇼핑몰은 뭘 준비할까 - 오픈AI는 결제를 접었고 구글은 표준을 열었다

2026-10-10T09:00:12Z

손님이 사람이 아니라 AI 에이전트라면 내 쇼핑몰은 어떻게 달라질까요? 올해 6월 한 AI·디자인 세미나에서는 "웹사이트의 종말"이라는 말까지 나왔다고 요즘IT가 전했습니다. 에이전트가 사람 대신 검색하고 결제까지 해 주면, 사람이 들여다볼 화면 자체가 필요 없어진다는 논리입니다. 그런데 이 가설을 가장 먼저 상품으로 시험했던 오픈AI는 그보다 석 달 앞선

AI 코딩 창 여러 개, 파일이 섞이지 않게 하는 법 - 무료로 써 볼 수 있는 도구 3개와 명령어 한 줄

2026-10-10T01:15:09Z

클로드 코드로 기능 하나를 만들게 하고, 옆 창에서 코덱스에게 버그 수정을 맡겨 본 적이 있다면 이 장면이 익숙할 겁니다. 한쪽이 고친 파일을 다른 쪽이 모르고 덮어쓰고, 어느 창이 무슨 일을 하던 중이었는지 헷갈리기 시작합니다. 에이전트는 똑똑해졌는데, 여러 개를 동시에 굴리는 방법은 여전히 사람 머릿속에만 있습니다. 이 문제를 겨냥한 도구가 세 가지

AI가 쓴 글, 한국인은 왜 몇 줄 만에 알아챌까 - 번역투만 말끔히 걷어내는 오픈소스 im-not-ai 써보는 법

2026-10-09T09:00:13Z

내용은 멀쩡한데 왜 읽기 싫어질까요 ChatGPT나 Claude에게 초안을 맡겨 본 분이라면 한 번쯤 겪으셨을 겁니다. 논리도 맞고 정보도 알찬데, 읽는 순간 묘하게 숨이 막히는 글. "~에 의해 발생되어진다고 볼 수 있는 상황입니다." "기술이 아니라 방식이다. 속도가 아니라 방향이다." "결론적으로, 이는 현대 비즈니스에 시사하는 바가 매우 크다고 하

X 추천 코드로 본, 글이 퍼지는 조건 - 링크 복사·답글이 좋아요보다 무거운 이유와 오늘 당장 바꿀 것

2026-10-08T23:00:33Z

X(옛 트위터)에 공들여 쓴 글이 좋아요는 꽤 받았는데 팔로워 밖으로는 도통 퍼지지 않는 경험, 한 번쯤 해 보셨을 겁니다. 반대로 대충 올린 체크리스트 하나가 모르는 사람들 피드까지 번지기도 합니다. 운에 가까워 보이던 이 차이를 이제는 어느 정도 코드로 확인할 수 있습니다. X는 추천 피드('For You')를 고르는 핵심 코드를 GitHub 저장소

AI에게 문서를 다 읽히지 않는 법, 알라미 팀 사례 - 42주 쓴 개발팀 CLAUDE.md에서 비개발자가 가져갈 것

2026-10-08T09:00:13Z

AI에게 일을 시키려고 규칙 파일을 만들다 보면 이상한 시점이 옵니다. 규칙이 늘수록 AI가 더 똑똑해질 줄 알았는데, 오히려 엉뚱한 규칙을 따르거나 쓸데없이 느려지고 비용만 불어납니다. 저도 올해 6월에 이 문제를 겪었습니다. 자동으로 읽히는 규칙 파일은 대화가 오갈 때마다 다시 실리는데, 그 파일들이 길어지면서 비용이 눈에 띄게 늘었고, 결국 파일을 쪼

나노바나나 2.1, 이미지 API 갈아타야 하나 - 구 모델 종료 전에 확인할 가격·무료 여부·모델명

2026-10-08T04:00:07Z

구글이 10월 6일 이미지 생성 모델 나노바나나 2.1(모델 이름 gemini-nano-banana-2.1)을 정식 공개했습니다. 같은 날 직전 모델인 gemini-3.1-flash-image는 폐지 예정으로 바뀌었고, 구글 공개 저장소에는 종료일이 10월 29일로 적혔습니다. 제미나이 앱에서 그림을 뽑아 쓰기만 하는 분이라면 신경 쓸 일이 거의 없습니다.

Dots·Muse·그록 봇, AI 직원 뭘 고를까 - 한국에서 쓸 수 있는지, 얼마인지, 어디까지 맡겨도 되는지

2026-10-07T23:00:30Z

8월 11일 xAI가 그록 봇을 열었고, 9월 8일 메타가 뮤즈를 냈고, 9월 29일 OpenAI가 닷츠(Dots)를 공개했습니다. 한 달 반 사이에 세 곳이 같은 약속을 한 셈입니다. 내가 자는 동안에도 정해 준 일을 계속하는 AI 직원을 두라는 것입니다. 질문하면 답하던 챗봇에서 일을 맡기면 알아서 돌아가는 에이전트로, 경쟁의 무대가 옮겨 갔습니다.

제미나이 3.8 TTS, 무료 티어로 어디까지 되나 - 감정 지문과 2인 대화까지 무료로 쓰는 법과 한계

2026-10-07T07:31:09Z

AI가 텍스트를 소리 내어 읽어주는 TTS(Text-to-Speech) 기술은 이미 흔합니다. 하지만 유튜브나 인스타그램 숏폼, 오디오북을 듣다 보면 3초 만에 귀가 피로해지는 순간이 있습니다. 아무리 발음이 또박또박해도 특유의 기계적인 억양, 호흡 없는 문장 연결, 그리고 감정이 거세된 톤 때문입니다. 사람의 대화는 말의 내용보다 문장 사이의 '한숨'이나

코딩이 100배 빨라지자, 나머지 전부가 병목이 되었다 - 앤드류 응이 짚은 AI 도입의 역설과 고맥락 소형 팀

2026-09-27T23:00:15Z

"개발팀에 AI 코딩 에이전트를 도입했더니 기능 개발 속도가 10배, 100배 빨라졌습니다. 그런데 제품이 시장에 나오는 전체 리드타임은 하루도 줄지 않았습니다." 2026년 5월 LangChain이 연 콘퍼런스 Interrupt 26에서 앤드류 응이 짚은 현상입니다. 코딩이라는 가장 큰 병목이 사라지자, 그 뒤에 숨어 있던 기획·디자인·법무·마케팅이 새로

잭 도시의 Buzz, 모델 바꿔도 맥락은 남는다 - 노스터 프로토콜 기반 협업 앱의 에이전트 1급 시민 설계

2026-09-26T23:00:09Z

더 좋은 모델이 나와도 선뜻 옮기지 못하는 이유는 성능이 아니라 맥락입니다. 지금 쓰는 도구에 쌓인 대화 기록과 작업 히스토리, 셋업된 스킬을 버리고 새로 시작해야 한다는 부담이 먼저 옵니다. 협업 도구 쪽 사정도 비슷합니다. 슬랙이나 디스코드에서 AI를 쓰려면 웹훅으로 엮은 외부 봇 형태로 끼워 넣어야 했고, 이 봇은 대화의 전체 맥락을 온전히 물려받지

에이전트 쇼핑, 아마존이 문을 걸어 잠갔다 - 메타 뮤즈 흥행과 빅테크 AI 에이전트 커머스 전쟁

2026-09-23T09:00:18Z

2026년 9월 20일, 아마존은 메타의 AI 에이전트 뮤즈(Muse)가 자사 쇼핑몰에 접근하지 못하도록 막았습니다. 뮤즈가 미국 앱스토어 무료 앱 1위에 오르며 흥행하던 바로 그 주였습니다. 같은 시기 메타 주가는 하루 만에 11%대 급등했고, 메타에 반도체를 공급하는 AMD는 시가총액 1조 달러를 처음 넘었습니다. 겉으로는 축제처럼 보이는 한 주였지만

변리사의 10년 암묵지가 코드가 되었을 때 - 23개 스킬과 결함 0 루프로 완성한 특허 공장 아키텍처

2026-09-22T23:00:35Z

"특허 명세서 좀 써줘." ChatGPT나 Claude에 이렇게 던져본 분들은 잘 아실 겁니다. 겉보기엔 그럴듯한 한자투의 법률 문서가 1분 만에 화면 가득 쏟아집니다. 하지만 이 초안을 들고 특허 법률 사무소에 찾아가면 담당 변리사는 깊은 한숨부터 내쉽니다. "배경기술 단락에 '종래 기술에서는~'이라고 직접 적으셨네요. 출원인이 공지기술을 스스로 자인

Qwen3-TTS 로컬 나레이션, M1 맥 실측 기록 - 기동 90초, 문장 길이별 합성 시간, 톤 흔들림 정리

2026-09-22T10:00:10Z

숏폼이나 릴스를 만드는 사람에게 나레이션은 비용과 약관이 함께 걸린 작업입니다. 상용 음성 서비스인 ElevenLabs는 공식 요금 페이지에서 무료 플랜에 상업 라이선스를 넣지 않고, 월 6달러 Starter부터 상업 라이선스를 포함합니다. 그 위로 Creator는 월 22달러, Pro는 월 99달러입니다. 무료로 쓸 수 있는 클라우드 API도 있습니다.

Claude Code가 AGENTS.md를 읽는다 - 2.1.277 변경점과 CLAUDE.md를 남겨야 하는 경우

2026-09-22T05:00:02Z

Claude Code는 그동안 프로젝트 지침 파일로 CLAUDE.md만 읽었습니다. 코덱스나 커서 같은 다른 코딩 에이전트와 한 저장소를 함께 쓰는 팀은 같은 규칙을 CLAUDE.md와 AGENTS.md에 이중으로 적거나, CLAUDE.md에 AGENTS.md를 불러오는 한 줄을 넣어 우회해야 했습니다. 이 상황이 2.1.277 버전에서 바뀌었습니다. 변

BTS 광화문 40대 1위, 토스 틴즈 중고생 85% - 연령 타깃팅이 어긋나는 두 데이터와 기획자의 대응

2026-09-21T23:00:36Z

기획서에 아직도 "타깃: 2534 직장인 여성"이라고 적고 계신가요? 연령과 성별로 소비자를 나누는 방식은 여전히 쓰이지만, 그 칸만으로 설명되지 않는 데이터가 눈에 띄게 늘었습니다. 2026년 3월 BTS 광화문 공연 당일 방문자 분석에서는 40대 여성이 가장 큰 비중을 차지했고, 토스는 국내 중·고등학생의 85%가 자사 청소년 금융 서비스를 쓴다고 밝

글 대신 판단만 하는 AI, TypeSafe Jev - System 1 모델 Jev와 Claude Code 컴팩션 플러그인 정리

2026-09-21T08:58:19Z

2026년 9월 15일, 스타트업 TypeSafe AI가 스텔스 상태를 벗고 Jev라는 모델을 공개했습니다. 이 모델은 글을 쓰지 않습니다. 소프트웨어가 던진 질문에 예·아니오의 확률, 목록 중 하나의 선택, 점수 같은 정해진 형식의 값과 그 값에 대한 확신도만 돌려줍니다. 시드 투자 4,000만 달러는 DCVC가 이끌었고, 창업자 디오고 알메이다는 Op

다이소가 쿠팡 대신 지방 시장을 차지한 방법 - 수조 원 물류 인프라 대신 선택한 오프라인 점령 공식

2026-09-21T05:00:04Z

수천억 원짜리 물류 센터를 지어 전국망 배송을 장악하는 빅테크·대기업의 물량 공세를, 자본이 넉넉하지 않은 후발 주자나 중소기업도 매번 똑같은 방식으로 따라가야 하는 걸까요. 유통 업계의 공룡 쿠팡은 최근 인구 소멸 지역까지 배송망을 촘촘히 뻗치기 위해 수조 원 단위의 막대한 물류 인프라 투자를 쏟아붓고 있습니다. 지방의 생활 소비 수요를 먼저 장악해 장기

포트원, 광고 분석 72시간을 30분으로 줄였다 - B2B 마케팅 3단계, 클로드로 다시 짠 실전 사례

2026-09-20T23:00:33Z

결제 인프라 회사 포트원의 B2B 마케팅팀이 최근 자신들의 업무 워크플로 전체를 AI로 새롭게 재구성한 사례를 공개했다. 광고 분석부터 리드 선별, 고객 이탈 감지까지 업무 전 단계에 걸쳐 빠짐없이 클로드를 붙였는데, 구체적인 숫자로 놓고 보면 확실히 눈에 띈다. 1단계 — 72시간이 30분이 됐다 세 단계 중 가장 먼저 눈에 띄는 변화는 광고 성과 분

그린워싱 적발은 줄었는데, 규칙은 세졌다 - SK AX의 AI 문구 점검 서비스가 나온 배경

2026-09-20T10:00:03Z

그린워싱 이야기를 하면 가장 먼저 따라오는 숫자가 있습니다. 2020년 110건이던 적발이 2024년 2,528건이 됐다는 것, 그래서 약 23배 늘었다는 것입니다. 5월에 SK AX가 AI 문구 점검 서비스를 내놓으면서 언급한 배경도 이 숫자였습니다. 틀린 숫자는 아닙니다. 다만 이 숫자만 기억하면 이야기의 절반만 아는 셈입니다. 같은 통계를 연도별로