AI는 멍청한 게 아니라 ‘통제’가 안 되는 것이다: 지능의 함정과 제어의 기술
최신 LLM의 성능 향상에도 불구하고 실무 도입이 어려운 이유는 지능의 부족이 아니라 예측 가능성과 제어 가능성의 결여에 있으며, 이를 해결하기 위한 거버넌스 전략을 분석합니다.
AI제품전략
AI 거품론과 실체 사이: 개발자가 마주한 ‘지능의 철학’과 생존 전략
단순한 기술적 성능 경쟁을 넘어 AI 모델의 본질적 한계와 철학적 쟁점을 분석하고, 거품론 속에서도 지속 가능한 제품을 만들기 위한 실무적 접근법을 제시합니다.
단순한 입력이 정교한 결과로: AI 모델의 성능 한계를 돌파하는 전략
단순한 프롬프트를 넘어 고정밀 AI 출력을 구현하기 위해 모델의 내재적 능력과 제품 설계의 접점을 분석하고 실무적인 도입 전략을 제시합니다.
AI 모델의 성능 수치에 속지 마라: 진짜 ‘제품’을 만드는 모델 분석법
벤치마크 점수가 높은 모델이 반드시 최고의 사용자 경험을 보장하지 않는 이유와 실무 관점에서의 AI 모델 선택 및 최적화 전략을 분석합니다.
AI 거품론과 실무의 괴리: 우리는 무엇을 준비해야 하는가?
단순한 모델 성능 경쟁을 넘어 보안, 비용, 그리고 실제 제품 구현이라는 냉혹한 현실 속에서 AI 엔지니어와 PM이 생존하기 위한 전략적 로드맵을 분석합니다.
AI가 설계하는 미래, 구경만 하실 건가요? 실무자를 위한 생존 전략
거대 기업과 정부가 주도하는 AI 생태계에서 단순한 사용자를 넘어 설계자로 거듭나기 위한 모델 분석법과 실무 적용 가이드를 제시합니다.
AI가 두 번 태어난 해: 모델 성능의 함정과 ‘망각’의 비용
단순한 파라미터 경쟁을 넘어 추론 능력의 진화와 데이터 오염이라는 딜레마 속에서, 기업이 실무에 AI를 도입할 때 반드시 고려해야 할 기술적 실체와 전략적 방향을 분석합니다.
AI로 돈 버는 시대의 종말? 2026년 살아남을 ‘진짜’ AI 수익 모델
단순한 툴 사용을 넘어 AI 모델의 역량 분석과 제품화 전략을 통해 지속 가능한 수익 구조를 구축하는 기술적 방법론을 제시합니다.
AI 모델 성능의 환상과 실체: 우리는 지금 ‘추측의 시대’에 살고 있는가?
단순한 벤치마크 점수를 넘어 실제 제품 수준의 AI 구현을 위해 필요한 모델 분석 관점과 실무적인 도입 전략을 심층 분석합니다.
AI 모델 성능의 함정: 단순한 벤치마크가 제품의 성공을 보장할까?
최신 AI 모델의 기술적 지표와 실제 제품 적용 사이의 거대한 간극을 분석하고, 실무자가 고려해야 할 실질적인 도입 전략과 최적화 방안을 제시합니다.