AI가 똑똑해질수록 신뢰는 왜 무너지는가: 책임 있는 설계의 기술
모델의 성능 지표보다 중요한 것은 시스템의 책임 소재이며, 기술적 구현과 제도적 장치가 결합될 때 비로소 실질적인 AI 도입이 가능해집니다.
AI Product Management
AI 에이전트가 계속 실패하는 이유: 당신이 놓친 ‘스코프(Scope)’의 설계
단순한 프롬프트 엔지니어링을 넘어 AI 에이전트의 실행 범위와 권한을 정의하는 스코프 계층이 왜 제품의 성패를 결정짓는지 기술적 관점에서 분석합니다.
단순 업데이트가 아니다: ChatGPT 이미지 2.0이 가져올 파괴적 혁신
단순한 화질 개선을 넘어 텍스트 렌더링과 공간 이해도를 완전히 바꾼 새로운 이미지 생성 엔진이 제품 설계와 비즈니스 워크플로우에 미칠 영향을 분석합니다.
AI는 왜 당당하게 거짓말을 할까? 환각 현상의 본질과 해결책
LLM의 고질적인 문제인 할루시네이션이 발생하는 기술적 메커니즘을 분석하고, 제품 설계 단계에서 이를 제어하여 신뢰 가능한 AI 서비스를 구축하는 전략을 제시합니다.
AI의 치명적 약점 ‘메모리 월’: 왜 컨텍스트 윈도우 확장만으론 부족할까?
단순히 입력 창을 늘리는 것이 정답이 아닌 이유와 벡터 DB를 넘어선 에이전트 기반 메모리 아키텍처가 AI 서비스의 실질적 개인화를 어떻게 구현하는지 분석합니다.
AI가 만든 ‘쓰레기’에 지친 사용자들: AI 슬롭(Slop)의 역습과 생존 전략
단순한 생성형 AI의 한계를 넘어 ‘AI 슬롭’이라는 거대한 반감이 형성되고 있는 지금, 제품 설계자와 개발자가 직면한 진짜 위기와 기술적 해결책을 분석합니다.
강의만 듣다 끝낼 것인가? 실전 AI 시스템을 구축하는 진짜 방법
단순한 튜토리얼 시청을 넘어 실제 서비스에 적용 가능한 생성형 AI 시스템을 설계하고 배포하기 위한 기술적 분석과 실무 전략을 다룹니다.
AI 자동 영상 생성기 구축기: 모델의 한계와 제품화의 진짜 난관
단순한 API 연결을 넘어 완전 자동화된 AI 비디오 파이프라인을 구축하며 깨달은 모델 성능의 실체와 실무 적용 시 반드시 고려해야 할 기술적 병목 지점을 분석합니다.
내 AI 에이전트가 실전에서 박살 나는 9가지 이유: 벤치마크의 배신
개발 환경의 완벽한 성능이 실제 사용자 환경에서 무너지는 기술적 간극을 분석하고, LLM 기반 에이전트의 안정적인 배포를 위한 실무 전략을 제시합니다.
AI PM 인터뷰에서 90%가 탈락하는 이유: ‘모델 성능’에 매몰된 기획의 함정
단순히 최신 LLM의 벤치마크 점수를 나열하는 것은 제품 감각이 없다는 증거입니다. 모델의 기술적 한계를 제품의 사용자 경험으로 치환하는 AI 프로덕트 센스의 핵심 전략을 분석합니다.