박충효 새우깡소년

'저자'라는 타이틀을 얻었습니다 - AI AGENT를 지휘하는 마케터 - 책을 냈습니다

2026-10-02T04:58:09Z

개인적으로 꿈, 그리고 비전이 하나 있습니다. 아직은 손에 잡힐 정도로 가까운 것이 아니었지만, 생각보다 빠르게 그 목표로 한 걸음씩 가는 것 같습니다. 오랜만에 개인적으로 새로운 소식으로 글을 시작합니다. 정확히 9월 16일, 추석 연휴가 있기 전에 출간을 했습니다. 명확하게는 출판사로부터 초안 인쇄 버전을 받았고요. 그 시점이 바로 추석 연휴가 시작

비우기와 채우기 - AI 시대에 머리를 식히고, 다시 움직이게 하는 스스로의 루틴 찾기

2026-07-23T06:06:30Z

이동 중에 먼산 바라보기 지하철 안에서도 아이폰, 갤럭시는 만지지 않고 안내전광판을 바라보기 달리기 하러 가는 길에도 먼 하늘, 아름다운 구름 바라보기 길거리를 걸으면서도 아이폰, 갤럭시는 물론 전자 기기는 손에 대지도 않기 (내가 좋아하는) 클래식 - 교향악, 실내악 음악을 들으면서 아무 생각하지 않기 그리고, 하루에 5시간, 특히 잠자기 전에 AI는 건

AX 자가진단만으로 부족한 조직들의 공통점 - 셀프 진단으로 충분한 조직 vs 처음부터 컨설팅이 필요한 조직의 차이

2026-07-22T02:56:54Z

세 번째 글 https://brunch.co.kr/@saewookkangboy/279 에 이어서 마지막 4번째 글로 마무리를 지으려 합니다. 이번 내용을 기반으로 AX 조직도 진단에 대해서 지속적으로 고려하고 활용해 보시면 좋으실 듯합니다. 자가진단만으로 부족한 조직들의 공통점 결론부터 말씀드리면, 진단은 누구나 할 수 있지만 진단 결과를 실행으로 옮기는

AX 진단, 응답자에 달라지는 진단 점수와 이유는? - 그 격차 자체가 왜 중요한 신호인지 정리합니다

2026-07-21T07:19:11Z

AX 진단 서비스에 대한 두번째 글에 이어서 https://brunch.co.kr/@saewookkangboy/278 연결되는 - 비즈니스 구조적인 이야기를 해보려고 합니다. 같은 진단을 경영진과 실무자가 따로 채우면, 다른 결과가 나옵니다 결론부터 말씀드리면, 이 진단(https://ax.allrounder.im/)은 한 사람이 아니라 여러 명이 각자 채

AX 진단 이후, 진짜 시작은 그 다음 90일입니다 - AX 실행 로드맵 - AI 전환 90일 계획의 시작

2026-07-16T05:50:59Z

AX 진단 서비스를 소개하는 첫번째 글에 이어서 https://brunch.co.kr/@saewookkangboy/277 또 다른 이야기를 해보려고 합니다. 이번 글의 요지는 AX 준비도 진단 2편으로 'L1~L5 단계별 실행 방향과, 가장 취약한 영역부터 먼저 손대야 하는 이유'를 정리하는데 있습니다. AX 진단 결과를 받았다면, 진짜 시작은 그다음 9

우리 회사는 AI 전환 몇 단계일까 - 3분 자가진단으로 먼저 확인해 보세요!

2026-07-15T03:49:52Z

https://brunch.co.kr/@saewookkangboy/272 'AI 시대 조직 지식관리의 핵심'을 포함한 6편의 글을 작성하면서, 실제 AX 프로젝트에 대한 'AX 전환' 이야기를 다룬 바 있습니다. 여기서 여러 가지 검증했던 이야기 중에 실제 조직의 AX 전환에 대한 키워드가 지속적으로 나왔었는데요. 이러한 조직의 변화에 맞춰서 개인적으로 하

AI 시대 사람의 역할과 운영 레버리지 - Human-on-the-Loop와 Operating Leverage 시대

2026-07-08T07:40:54Z

이전 콘텐츠에 이어서 마지막 편을 정리합니다. AI Slop이 난무하고, 이를 대처하기 위해서 Human-In-the-Loop(HILT)를 줄곧 이야기하곤 합니다. 물론 필자인 저 또한 전체 프로세스 100% 중에서 AI를 통해서 80~90% 해결한다고 한다면, 나머지 10~20%는 최종적으로 '사람'의 손을 따르게 되는데요. 최근에 들어서, 특히 AX

AI 자동화 리스크를 줄이는 법 - AI 자동화를 운영 시스템으로 만드는 법에 대하여

2026-07-06T09:12:46Z

이전 콘텐츠에 이어서 계속 진행됩니다. AI 자동화는 보이지 않는 순간 위험해질 수 있습니다. 이는 즉, Agent가 무엇을 하고 있는지, 어떤 결과를 생성하고 있는지, 어디서 실패했는지 알 수 없다면 그것은 운영 시스템이 아닌 블랙박스로 판단될 수 있는데요. AI 자동화를 운영 시스템으로 만들려면 Agent 상태를 볼 수 있는 Control Plane

AI Agent를 운영 시스템으로 만드는 방법 (6) - Agent Loop란? 프롬프트 보다 루프가 중요한 이유

2026-06-25T07:23:22Z

이전 콘텐츠에 이어서 계속 진행 됩니다. Agent Loop는 AI Agent가 일정이나 이벤트에 따라 상태를 읽고, 작업을 수행하고, 결과를 남기고, 검증과 피드백을 통해 다음 실행을 개선하는 반복 구조로 정리될 수 있는데요. 이에 대한 본격적인 이야기를 시작해 보겠습니다. AI 활용을 하는 데 있어서 병목, 특히 답답하게 막히는 현상의 가장 흔한 이유

AI 시대 조직 지식관리의 핵심 (5) - Company Brain 이란? 무엇이며 어떻게 구성될까?

2026-06-22T05:58:36Z

이전 시리즈 - AI를 쓰는 회사와 AI로 운영되는 회사의 차이, AI NATIVE Company 입문 - 다음으로 이어지는 내용은 'Company Brain'입니다. Company Brain은 회의, 고객 대화, 문서, 의사결정, 업무 결과를 AI가 읽고 재사용할 수 있게 만드는 조직 기억 계층입니다. 여기서 좀 더 상세하게 이야기한다면 'Company

AI를 쓰는 회사와 AI로 운영되는 회사의 차이 (4) - AI Native Company는 AI 도구를 많이 쓰는 회사가 아니다

2026-06-18T07:51:27Z

많은 회사가 AI를 도입했다고 말합니다. 직원에게 ChatGPT 계정을 제공하고, Copilot을 설치하죠. 그리고, 프롬프트 작성법도 교육하고, 일부 팀은 보고서 초안을 작성하거나 회의록을 요약할 때 실제로 도움을 받기도 합니다. 덧붙여서, 콘텐츠 아이디어를 찾는 시간도 줄어들어요. 하지만 몇 달이 지나면 이상한 현상이 나타나게 됩니다. 직원 개인의 생

지시받는 AI에서 '알아서 일하는' AI로 (3) - 마케팅 AI 에이전트 실전 활용법

2026-06-17T06:22:44Z

마지막 3번째 편으로 이어 갑니다. 마케팅팀이 알아야 할 루프의 개념을 이야기하는 오케스트레이션: 마케팅 전 과정을 잇는 AI 에이전트 설계에 대해서 중요한 내용만 다뤄보고자 합니다. 마케팅 AI 에이전트는 어떻게 다를까요? 전략→실행→최적화→분석→보고를 잇는 M1~M5 오케스트레이션, 루프 엔지니어링, Human-in-the-Loop까지 능동적 마케팅

어떤 업무를 AI에게 맡길까? (2) - H/P 프레임워크 실전 가이드

2026-06-15T07:10:29Z

2번째 편으로 이어 갑니다. 마케팅 업무를 AI 워크플로우로 바꾸는 6단계 설계법 - "H와 P만 표시하면 보입니다" 마케팅 AX 방법론의 핵심은 H(사람 필수)와 P(반복 부담) 구분에서 시작됩니다. 이번 글에서 이야기하는 것은 바로, AI로 바꿀 업무 고르는 3가지 기준, 워크플로우 설계 6단계, AI Native 성숙도 5단계까지 실무 그대로 정리

마케팅 조직에 AX가 필요한 이유(1) - AI 도입과 AX 전환은 다릅니다

2026-06-12T04:33:24Z

마케팅 조직의 AX(AI Transformation) 전환, 왜 필요할까요? AI·DX·AX의 차이부터 현장에서 반복되는 실패 4가지, 마케팅이 AX의 최적 출발점인 이유까지 마케터 입장에서 쉽게 정리하면서 3편의 시리즈로 연재를 시작해봅니다 "마케팅 AX 개론: 도입(Adoption)이 아닌 전환(Transformation)입니다" 제일 먼저, AX란

AI 도입이 실패하는 진짜 이유 - 문제는 모델이 아니라 데이터입니다

2026-05-15T03:55:02Z

기업의 AI 프로젝트가 실패하는 이유는 모델 성능보다 데이터 품질, 데이터 거버넌스, 데이터 파이프라인 문제에 있습니다. (AX를 추진하는 팀, 리더 뿐만 아니라) AI 시대 데이터 엔지니어의 역할과 데이터 준비 전략을 정리합니다. 기업들은 앞다투어 AI를 도입합니다. 생성형 AI, RAG, AI 에이전트, 에이전틱 엔지니어링 같은 말이 회의실을 채웁니다

AI 경쟁력의 진짜 승부처,’도구' 아닌 '운영 설계‘ - (AI뉴스레터들을 읽고, 연재-1)AI를 잘 쓰는 팀과 그렇지 못한 팀

2026-05-01T07:06:40Z

(5월을 시작하는 기분으로 뭔가 색다른 연재를 시작합니다)'AI 경쟁력의 진짜 승부처는 '도구'가 아닌 '운영 설계'에 있다 요즘 어딜 가나 AI 이야기뿐입니다. "어떤 모델이 더 똑똑하냐", "어떤 툴이 새로 나왔냐"는 질문이 쏟아지죠. 하지만 수많은 AI 뉴스레터를 읽고, '응용 AI'교육 현장의 흐름을 살피며 제가 내린 결론은 조금 다릅니다. 이

AI를 더 잘 쓰려면, 질문 보다 환경 - 하네스 엔지니어링이란? 컨텍스트 엔지니어링과의 차이 & 책임있는 AI

2026-04-29T15:04:47Z

AI 업계 속도가 매우 빠르게 변화하고 있다는 것을 모두 느끼고 계시죠? 실제로 하루, 아니 지금 이 순간에도 전 세계의 모드 LLM 모델의 진화 속도가 빛보다 빠르다는 이야기를 하곤 합니다. 그리고 그러한 변화 속에서 'AI'를 잘 다루는 방법에 대한 뉴스도 매우 빠르게 변화하고 있는데요. AI 키워드에 관심 있는 분들은 아마도 '하네스 엔지니어링'이

"AI, 감성을 입다" 마케터가 지휘하는 바이브 코딩 - 코딩을 몰라도 된다: 마케터를 위한 ‘바이브 코딩’ 실무 가이드

2026-02-24T08:31:50Z

안녕하세요, 마케터 및 일반 구독자 여러분! 지난 3편에서 '클릭률 보다 중요한 공감률' - 바이브 마케팅의 우선 지표 - 를 대략적으로 살펴보았는데요. 오늘은 좀 더 현실적이며, 최근에 더욱더 화제가 되고 있는 '바이브 코딩'에 대한 이야기를 해보려 합니다. ‘바이브 마케팅(Vibe Marketing)’을 이해하고 성과 지표를 새로 세웠다면, 이제 남

AI 에이전트는 새로운 프로그램이다 - Vibe Coding 관점에서 비개발자가 이해해야 할 소프트웨어의 변화

2026-02-12T05:15:48Z

우리가 기술과 (대화를 하듯이) 상호작용할 때마다 보이지 않는 곳에서 수많은 프로그램이 실행되고 있습니다. 특히 모바일 앱을 사용하고 결제하고 콘텐츠를 소비하는 모든 순간, 정해진 흐름대로 움직이는 소프트웨어가 작동하게 되는데요. 지금까지의 소프트웨어는 대부분 이런 방식으로 만들어졌습니다. 개발자가 모든 경로를 미리 설계하면, 사용자는 그 안에서 버튼을 누

[쉬어갑니다-50회] 알고 나면 쉬워지는 마케팅 소식 - 50회를 마무리 하며, 잠시 쉬어갑니다. 고맙습니다

2026-02-12T02:03:04Z

50번째 '알고 나면 쉬워지는 마케팅 소식'입니다. 매일매일, 오전에 이미 많은 분들에게 인지도가 있는 소셜 플랫폼들의 뉴스를 상세하게 분석하는 '카테고리'였는데요. n8n을 통해서 자동화, Gemini X ChatGPT를 활용해서 콘텐츠 생성의 자동화 실험을 한지 약 2개월의 과정을 통해서 많은 것을 느끼고 배운 것 같습니다. 잠시 휴식기를 거쳐서, 더