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실무에서 AI를 어떻게 활용해야 되는지 모르겠다면 - 결국 일의 기본은 상대가 원하는 게 무엇인지 정확하게 파악하는 것

kayros — Tue, 06 Oct 2026 21:01:18 GMT

고객사 담당자가 산출물에 대한 피드백을 메일로 주고 그게 6개월 이상 쌓였다면 제미나이에 그분이 어떤 성향을 갖고 있는지, 더 나은 커뮤니케이션을 위해 어떤 점을 더 노력해야 하는지 물어보세요. 기가 막히게 정리해줍니다. 물론 AI가 메일 내용을 학습할 수 있는 환경이(e.g. G메일) 뒷받침되어야 합니다. 결국 일의 기본은 상대가 원하는 게 무엇인지 정

AI로 만든 아파트 광고가 나오자 업계가 술렁였다 - 결국 사람의 마음을 움직이는 건 스토리텔링과 카피

kayros — Sat, 03 Oct 2026 04:51:00 GMT

아파트 광고에 연예인 없이, 오로지 AI만 사용해서 만든 자이 광고. 영상이 공개되자 아파트 분양 광고 업계가 술렁였다고 한다. AI 영상이 범람하고 누구나 영상을 만들 수 있는 시대지만, 결국 사람의 마음을 움직이는 건 스토리텔링과 카피다. AI를 사용했다고 밝히지 않았다면 사람들은 영상이 AI로 만들었다고 인지할 수 있었을까. https://youtu

야구라는 스포츠에 2030 여성이 열광하는 이유 - 당신의 고객은 왜 야구장에 있을까, 정은우 지음

kayros — Fri, 25 Sep 2026 22:19:08 GMT

영화관은 넷플릭스 때문에 관객이 줄어드는 게 아니다. 콘텐츠는 어차피 한 사람의 시간을 누가 더 많이 점유할 수 있느냐 싸움이다. 20대가 원래는 영화관에서 원했던 경험을 제공하는 다른 모든 콘텐츠가 극장의 경쟁 상대인 것이다. 국제도서전, 불교관람회, 종로 야장에서 시간을 보낸 20대는 영화관에 쓸 시간이 없다. 메이저리그에서 만년 하위권이던 탬파베이가

팀원을 채용하면서 지원자에게 항상 하던 질문 - 시대예보 : 수고인류의 시간, 송길영 지음

kayros — Wed, 23 Sep 2026 03:50:49 GMT

최근 2명의 팀원을 채용하면서 면접에 참석한 지원자에게 항상 묻는 질문이 있었다. 1. 일하면서 코드가 맞았던 팀장은 구체적으로 어떤 점이 좋았는지 2. 함께 일하고 싶은 동료는 어떤 성향을 가진 동료인지, 반대는 어떠한지 면접을 보면 메모를 하게 되는데 수많은 지원자들의 공통적인 답변은 팀장이 구체적인 피드백을 줬을 때 본인이 성장한다고 느꼈고, 반

데이터 분석가 면접에서 대시보드 성과 어필하기 - 면접관들은 결과에 관심이 없다. 과정이 궁금할 뿐.

kayros — Sat, 19 Sep 2026 05:27:17 GMT

Data Analyst 지원자 중 일부는 면접에서 대시보드 성과를 어필하는 경우가 종종 있다. 면접에서 이를 어필하려면 본인이 만들고 관리한 대시보드 개수가 아니라, 설계 및 운영 과정에서 얻은 경험을 어필하는 게 면접관의 다음 질문을 이끌 가능성이 높다. 면접관들은 결과에 관심이 없다. 과정에서 얼마나 기여했는지가 궁금할 뿐. 이를테면, 경영진과 소통하

매뉴얼를 만드는 게 업무의 시작이다 - 무인양품은 90%가 구조다, 마쓰이 타다이쓰 지음

kayros — Mon, 14 Sep 2026 22:13:15 GMT

리더가 솔선해 매뉴얼을 사용하지 않으면, 매뉴얼을 활용하는 문화가 조직에 뿌리를 내리지 못합니다. 리더가 파악하지 못하는 것을 스태프가 파악할 리 없습니다. 리더가 철저하게 활용하지 않으면 살아 있는 매뉴얼이 되지 못합니다. 좋은 메뉴얼은 신입사원도 이해할 수 있는 말로, 구체적으로 설명해야 합니다. 좋은 예와 나쁜 예를 소개하는 것도 효과적인 방법입니다

AI 에이전트 프로젝트를 하면서 가장 중점을 두는 부분 - 조직에 데이터가 흐르도록 설계하는 게 중요

kayros — Sun, 13 Sep 2026 03:29:31 GMT

최근 클로드로 일을 하면서 아쉬운 점이 있다면 구글챗(Google Chat) 메신저 커넥터가 없다는 점. 전 세계적으로 슬랙을 많이 쓰지만 분명 구글챗 유저도 굉장히 많을텐데 클로드 커넥터 목록에 없다. 나만 불편한 건 아닐텐데 구글 워크스페이스 팀의 개발 목록에 없는걸까. 메신저는 내부 사람들끼리 가장 많은 소통을 하는 업무 도구다. 클로드와 연동되면

데이터 분석하는 입장에서 AGI 출현은 솔직히 반갑다 - AI 결과물에서 잘못된 부분을 짚고 수정할 수 있어야

kayros — Fri, 11 Sep 2026 22:57:52 GMT

AGI가 스스로 학습하며 인간을 뛰어넘는 ‘특이점’이 올까 봐 두려워해야 하는 시간 가까워져. 포괄적인 첫 지시만으로 최종 결과물 도출. 게임 제작사 미니먼치는 오픈 AI 아스트라를 통해 40분 만에 14년째 인기를 끌고 있는 ‘클래시 오브 클랜’과 비슷한 게임을 만드는 영상 공개. AI는 지금보다 더 진화할 것이고 AI를 개발하는 주체는 인간이 아니라

AI를 조직에 확산하려면 리더부터 사용해야 한다 - 기업의 챗GPT 이용자 지난 1년간 28배 증가, 업무 수행형 AI 확산

kayros — Thu, 10 Sep 2026 00:13:16 GMT

지난 1년간 한국에서 챗GPT 엔터프라이즈를 사용하는 이용자 28배 증가. 기업의 인공지능(AI) 활용이 실제 업무를 맡기는 수준. AI를 챗봇이나 문서 작성 도구로 쓰는 데서 벗어나 조사·분석, 제품 개발, 업무 자동화까지 맡기기 시작.정보를 챗봇 형태로 제공하는 수준이었다면 이제는 AI와 함께 팀을 꾸려 새로운 제품과 서비스를 만들어. AI에 더 어렵고

팀의 모든 업무를 메뉴얼화 하기로 결심한 이유 - 스스로 본인 업무에 관한 메뉴얼을 만들 수 있는가

kayros — Tue, 08 Sep 2026 23:23:23 GMT

미국 청년 고용시장에서 ‘뒤집힌 양극화’. 대학을 졸업하지 못한 청년층 고용시장이 20년 만에 최고 호황을 누리는 가운데 대졸 청년 고용은 글로벌 금융위기 이후 가장 부진. 인공지능(AI)산업을 중심으로 한 강력한 성장세로 전반적인 고용시장은 양호하지만 신입 대졸자가 맡던 사무·전문직 인력 수요는 줄어드는 데 따른 결과. 대학 졸업장이 더 나은 일자리를

AI에 기대지 않은 진짜 글쟁이들이 주목받는 시대 - 최근 경력직 면접을 보면서 느낀 생각

kayros — Sun, 06 Sep 2026 01:01:50 GMT

AI를 자기 직무에서 잘 쓸 줄 아는 사람 선호. AI가 답을 찾아줄수록 뭐가 진짜 문제인지 정하고 그 판단에 책임지는 능력 희소해져. 신입은 인턴•프로젝트에서 AI로 뭘 만들어봤고 어디까지 자동화했는지 설명 가능해야. 결과보다는 과정을 통해 면접관 어필할 것. 이력서가 길다고 자랑하는 것만큼 멍청한 짓도 없다. 핵심만 3가지로 나열하고 질문을 유도할 수

출퇴근 지하철에서 일부러 소설을 읽는 이유 - AI를 활용하며 느끼는 어휘력의 한계를 높이기 위한 노력

kayros — Thu, 20 Aug 2026 23:00:23 GMT

요즘 AI로 가장 많은 묻는 건 단어의 적확한 의미다. 이를테면, 지금 회사에서는 왜그런지 모르겠지만 ‘갈음’이라는 단어를 사람들이 많이 쓰는데 난 갈음하다는 의미를 정확히 알지 못하고 두루뭉실하게 알고 있었다. 헌데 이 단어는 한자가 아닌 순우리말로 ‘다른 것을 대신한다’는 의미였다. 아이와 대화를 하다 보면 아이는 질문을 하고 나는 답변을 하는 순간이

레알 마드리드 감독 복귀한 무리뉴 행보가 기대된다 - 조제 무리뉴 넷플릭스 다큐 후기

kayros — Tue, 18 Aug 2026 22:22:34 GMT

나는 넷플릭스에서 다큐를 제일 좋아하고 즐겨본다. 조제 모리뉴는 축구를 좋아하는 사람들이라면 누구나 아는 감독이다. 해버지 박지성이 맨유에 있었을 때 라이벌 첼시는 천하무적 같았다. 드록바, 램파드, 존테리, 체흐 등의 주전 멤버를 데리고 부임한 첫해 첼시는 프리미어리그를 제패하고, 바로 다음 해에도 리그 우승컵을 들어 올린다. 그의 별명은 스페셜 원,

의도적으로 어휘력 키우는 훈련을 해야 되는 이유 - 많이 읽고 직접 쓰자. 성실히 쌓이면 혁신이 된다.

kayros — Tue, 11 Aug 2026 00:15:34 GMT

팀원이 AI를 활용해서 작성한 분석 보고서를 매일 검수하고 바쁠 땐 직접 완성해서 딜리버리 하며 확신을 갖게 된 몇 가지 사실이 있는데, 그 중 하나는 생각을 밖으로 끄집어내는 게 굉장히 중요하다는 것이다. 생각을 밖으로 꺼내 프롬프트로 만들어서 AI에게 지시를 하려면 결국 어휘력이 핵심인데, 어휘력을 키우려면 의도적으로 훈련(?)을 해야 한다. 평소에

좋은 사람을 선별할 수 있는 역량은 팀장 그릇에 달렸다 - 최근 경력직 팀원 충원을 하면서 드는 생각 :)

kayros — Sat, 08 Aug 2026 01:07:45 GMT

최근 팀원 충원을 위해 경력직을 채용하면서 서류제출 기한에 관계없이 회사와 팀의 핏이 맞는 분은 면접을 순차적으로 보고 있다. 신입 채용이 아니다보니 가장 중요하게 보는 건 데이터 분석을 위한 기본적인 역량과(쿼리+AI활용) 개인보다 팀플레이가 가능한 분인지, 동기부여를 스스로 할 수 있는지를 본다. 일부러 면접 시간을 넉넉하게 두고 회사의 목표와 팀의

AI 시대가 와도 성실함은 중요하다 - 똑같은 프롬프트를 줘도 같은 결과물이 나오지 않는 이유

kayros — Sun, 02 Aug 2026 00:44:51 GMT

AI는 본인이 가진 눈높이까지만 결과물을 가져온다는 말씀에 깊이 공감한다. 보고서 프롬프트를 복사해서 인턴한테 줘도 똑같은 결과물이 나오지 않는 건 경험이 많은 직원이 알고 있는 암묵지와 도메인 지식, 보고서 작성해 본 짬에서 나오는 디테일이 다르기 때문이다. https://youtu.be/jHbNYb6Eg_s 딸깍해서 나온 결과물을 바로 쓸 수 있는

AI 에이전트 협업 시 가장 필요한 것은 무엇일까 - 화려한 프롬프팅 기술이나 코딩 역량이 아닌 도메인 지식

kayros — Sun, 21 Jun 2026 00:53:38 GMT

앤트로픽(Anthropic)에서 약 40만 건의 실제 클로드 코드(Claude Code) 세션에서 개인정보를 제외하고 분석한 흥미로운 연구 보고서를 발표했습니다. 결론부터 말하자면, 에이전트 협업의 성패를 가르는 건 화려한 프롬프팅 기술이나 코딩 역량이 아니라, 바로 현업의 '도메인 지식(Domain Expertise)'과 ‘AI가 잘못 출력한 결과물을 바

AI 에이전트 TF에 참여하며 그리는 청사진 - 에이전트를 통해 일하는 방식이 달라질 수 있을까

kayros — Wed, 17 Jun 2026 13:59:32 GMT

회사에 AI 에이전트 TF가 만들어지고 전직원을 대상으로 설문을 통해 의견을 취합해서 어떤 에이전트를 PoC로 만들지 논의를 시작했다. 설문 결과 직원들이 AI 에이전트에게 기대하는 건 작은 일이라도 확실하게 업무를 처리해서 내 시간을 아껴주는 것이었다. 이는 바꿔 말하면 에이전트가 그럴 싸하게 결과물을 내놓더라도 신뢰할 수 없다면 결국 아무런 소용이 없다

주식 시장에서 주도주를 사야 하는 이유 - 여전히 주도주를 사라, 빈센트 지음

kayros — Sun, 14 Jun 2026 01:02:16 GMT

어떤 국가가 어떤 산업을 지키려 하는지, 누구를 키우고 누구를 막으려 하는지가 시장의 방향을 바꾸는 시대. 한국은 미국이 짜고 있는 공급망에서 큰 역할을 맡고 있습니다. 결국 패권국의 판을 파악하는 게 핵심이고 실적보다 먼저 움직이는 게 정부 예산과 정책입니다. 투자자가 정부기관 공식 발표를 꾸준히 추적해야 하는 이유입니다. 공급망의 핵심은 반도체이지만

퇴사를 하고도 연락하게 되는 사람들 - 그렇게 일을 배웠고 그렇게 일을 마쳤다, 박만수 지음

kayros — Fri, 05 Jun 2026 01:01:50 GMT

만남은 우연히 이루어진다. 그 우연이 어떤 계기를 통해 계속 연결되기도 하고, 시간의 흐름 속에 묻혀 사라지기도 한다. 자연의 섭리를 거스를 수는 없지만 좋은 이들과의 인연의 끈은 놓지 않으려 한다. 마음속에 살아 있다면 언젠간 다시 만난다. 오랜만에 마주해도 환하게 웃을 수 있다. 그런 게 좋은 인연이다. 퇴사를 하고도 연락을 자주하고 챙기는 동료가