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[삼성SDS/공공AX] AI는 어디에 들어가야 할까

셔니 — Thu, 13 Aug 2026 12:49:57 GMT

공공 AX는 AI 기능을 하나 더 추가하는 일이 아니라, 기존 업무 방식을 다시 설계하는 일에 가깝다. 처음부터 모든 업무를 자동화하기보다 문서 요약, 회의 정리, 규정 검색처럼 반복적이고 담당자가 결과를 검토할 수 있는 업무부터 적용하는 것이 현실적이다. 또 AI를 별도 시스템으로 두기보다 문서 작성, 메일, 회의, 결재, 민원 처리처럼 실제 업무가 이

[삼성SDS/AI] AI와 사람, 일을 나누는 법

셔니 — Sat, 01 Aug 2026 05:33:15 GMT

AI를 비용과 인력을 줄이는 수단으로 활용하면 단기적인 효율은 오른다. 다만 사람이 업무를 익히고 조직이 지식을 쌓는 과정은 약해진다. AI는 많은 정보를 빠르게 처리하지만, 맥락을 해석하고 가치를 판단하며 결과에 책임지는 역할은 여전히 사람에게 남는다. 결국 사람을 AI로 대체하기보다, 업무의 어느 단계에서 AI를 활용하고 어디서 사람이 판단할지를 함께

[삼성SDS/AI] AI에게 일을 맡긴다면

셔니 — Tue, 28 Jul 2026 07:18:34 GMT

Agentic AI는 질문에 답하거나 행동을 추천하는 수준을 넘어, 목표를 달성하기 위해 여러 시스템을 오가며 스스로 판단하고 실행하는 AI다. 하지만 기업의 기존 시스템은 기능별로 분리돼 있고, 데이터 품질이나 시스템 간 연결 수준도 제각각이다. Agentic AI가 실제 업무를 수행하려면 세 가지가 필요하다. 신뢰할 수 있는 데이터와 안전장치, 비즈니

그래서 정확히 뭘 기획하나요?

셔니 — Mon, 27 Jul 2026 04:31:30 GMT

“무슨 일 하세요?” 서비스 기획자라고 답하면 IT 업계 사람들은 대충 알아듣는다. 그런데 그 밖에서는 높은 확률로 다음 질문이 돌아온다. “그래서 정확히 뭘 기획하는 거예요?” 이 질문을 받을 때마다 어디서부터 설명해야 할지 잠깐 고민한다. 화면을 그린다고 하면 디자이너 같고, 기능을 만든다고 하면 개발자 같고, 사업 아이디어를 낸다고 하면 마케팅이

[토스/만보기] 광고보다 기다릴 이유

셔니 — Mon, 27 Jul 2026 04:30:08 GMT

토스 만보기는 사용자의 반복 방문을 만들고, 혜택 탭으로 유입시키는 역할을 해왔다. 하지만 사용자가 늘어날수록 리워드 비용도 함께 커졌고, 서비스를 유지하려면 수익화가 필요해졌다. 토스는 포인트 지급 후 광고를 노출하고 리워드를 늘리는 방식을 시도했다. 첫날에는 약 100만 명이 이용했지만 반복 사용으로 이어지지 않았고, 비슷한 실험은 7개월 동안 실패했

[토스/바이럴] 보상보다 기대감

셔니 — Mon, 27 Jul 2026 04:27:30 GMT

토스의 인플로우 사일로는 신규 사용자와 이탈했던 사용자를 다시 유입시키는 일을 한다. 외부 광고보다 기존 사용자의 추천 공유를 통한 바이럴이 더 효과적이라고 판단해, 짧은 주기로 새로운 바이럴 제품을 실험했다. ‘동그라미 그리기 챌린지’는 바이럴 K¹⁾가 0.4에 머물렀다. 보상에 대한 기대감이 부족했고, 반복 참여를 유도하지 못한 것이 원인이었다. 이를

[토스/사일로] 정답보다 문제 해결 과정

셔니 — Mon, 27 Jul 2026 04:26:07 GMT

토스는 컨퍼런스와 테크블로그 등을 통해 제품을 만들며 얻은 경험을 공유해 왔다. 하지만 외부에서는 토스가 성공 사례만 보여준다거나, 토스라는 환경에서만 가능한 방식이라는 반응이 있었다. 이에 토스는 외부 메이커들이 실제 토스의 비즈니스 과제를 푸는 유튜브 콘텐츠 <언더커버 사일로>를 만들었다. 이 시리즈에는 토스 밖의 PO, 개발자, 창업자, 디자이너,