AI 모델 성능에 속지 마라: 진짜 승부처는 ‘고객 소통’ 설계에 있다
단순한 모델 벤치마크 점수보다 중요한 것은 AI가 사용자와 상호작용하는 방식이며, 제품의 성패를 결정짓는 마지막 레버는 정교한 게스트 커뮤니케이션 설계에 있습니다.
LLM최적화
AI 거품론 너머의 진실: 2026년, 진짜 돈이 되는 AI 기술은 무엇인가?
단순한 챗봇의 시대를 지나 AI 인프라의 수직 통합과 실질적인 제품 구현 능력이 기업의 생존을 결정짓는 2026년의 핵심 기술 트렌드를 분석합니다.
AI 모델 성능의 함정: 단순한 벤치마크를 넘어 실무 도입으로 가는 길
최신 AI 모델의 수치적 성능이 실제 제품의 사용자 경험으로 이어지지 않는 이유를 분석하고, 기술적 검증부터 실무 적용까지의 현실적인 전략을 제시합니다.
거부당한 과학자의 책이 AI의 ‘잃어버린 규칙’을 찾게 한 이유
단순한 데이터 학습을 넘어 AI가 인간의 논리와 윤리적 체계를 갖추기 위해 필요한 ‘제약 조건’의 가치와 실무적 적용 방안을 분석합니다.
마이크로소프트의 새로운 AI 모델 3종 공개: 속도가 모든 것을 바꾼다
단순한 성능 향상을 넘어 추론 속도와 효율성에 집중한 MS의 신규 MAI 모델들이 개발자와 제품 매니저에게 주는 실질적인 기회와 구현 전략을 분석합니다.
AI가 멍청한 게 아니라 프롬프트가 문제다: 성능의 한계를 깨는 법
모델의 파라미터 수나 벤치마크 점수보다 중요한 것은 AI의 잠재력을 끌어내는 정교한 지시 설계와 컨텍스트 제어 능력입니다.
벤치마크 점수는 다 맞았는데 왜 안 쓸까? : AI 모델의 ‘성능 함정’
모든 지표를 달성한 AI 모델이 실제 제품 환경에서 실패하는 이유는 벤치마크 최적화와 실사용 경험 사이의 거대한 간극에 있습니다.
AI 모델의 거품이 걷히면 무엇이 남는가: 실패에서 선택으로
단순한 성능 경쟁을 넘어 실제 제품 단계에서 AI 모델이 생존하기 위해 거쳐야 할 ‘실패-축소-선택-종착지’의 필연적인 과정을 분석합니다.