AI Notes
AI 노트
새로 나온 AI 도구와 업무에 바로 쓰는 방법, 교육 현장에서 얻은 것들을 기록합니다.
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AI에이전트 · 오픈소스
Muse Gadgets 보드 고르기: 화면·버튼·PSRAM이 정하는 기능
Muse Gadgets 공개 저장소의 보드 표를 바탕으로 부품별 기능, 만들 기기에 맞는 보드, 만든 기기를 나눌 수 있는 범위를 정리합니다.
2026.10.03
구글 · 음악생성
사진으로 Lyria 음악을 만들 때 문장으로 정할 것
Lyria 3.5에 사진을 넣을 때 공식 자료가 밝힌 범위와 밝히지 않은 부분을 나누고, 사진 속 단서로 창작 브리프를 써서 결과를 통제하는 방법과 바로 쓸 요청문을 정리합니다.
2026.10.03
ChatGPT · 이미지생성
착용 이미지를 만들기 전에 용도부터 정하기
ChatGPT 가상 착용 이미지를 구매 참고, 회의 시안, 외부 공개, 발주에 쓸 때 각각 무엇을 확인할지 판단 나무로 정리했습니다.
2026.10.03
AX컨설팅 · 제조AX
ClearPoint의 전략 실행 데이터: 목표·측정·프로젝트·담당자를 연결하기
ClearPoint가 2017~2024년 자사 플랫폼의 전략 계획 2만582건을 분석한 자료를 읽고 목표·측정·프로젝트·마일스톤·담당자의 연결을 설명합니다. 페이지 안의 완료율 수치가 서로 맞지 않는 문제도 밝히고 강한 일반화를 피했습니다.
2026.10.02
FDX · AX컨설팅
Catalant의 FDX: 운영 전문가와 AI 엔지니어가 함께 맡는 AX 과제
Catalant가 2026년 9월 발표한 Forward Deployed Experts 서비스의 조사 범위, 운영자와 AI 엔지니어의 역할, 구현·활용·변화관리 범위를 공식 원문으로 확인했습니다. FDX를 보편적인 직함으로 확대하지 않고 AX 착수서에 필요한 결정과 측정으로 연결합니다.
2026.10.02
FDE · 제조AX
FDE는 무엇을 맡을까요? Insight Partners 패널이 설명한 현장 업무
Insight Partners의 2026년 FDE 패널 원문에 나온 외식업 재무 대사 사례, 과제 진입·종료 조건, 제품 반영과 인계 방식을 살펴봅니다. 제조 AX 교육에서는 문제를 사실·추정·부서별 질문으로 나누는 과정과 연결했습니다.
2026.10.02
FDE · 제조AX
팔란티어 FDE가 현장에서 한 일: 배포 경험을 제품 개선에 반영하기
팔란티어의 2020년 SEC 공시를 직접 읽고, FDE의 현장 배포·사용자 관찰·제품 개선과 설치 효율 개선을 구분해 설명했습니다. 제조 AX 과제에서는 개별 요청과 반복 가능한 기능을 어떻게 나눌지 연결합니다.
2026.10.02
AI에이전트 · 제조AX
24시간 작동하는 AI 에이전트: dots와 Muse의 권한·승인 설계
OpenAI dots와 Meta Muse의 공식 발표에 나온 클라우드 실행 환경, 선제적 조사, 앱 연결, 발송·구매 승인, 활동 기록을 비교합니다. 상시 작동 에이전트를 업무에 연결할 때 관찰·준비·실행을 구분하는 방법도 살펴봅니다.
2026.10.02
중소기업AX · 제조AX
외부 파트너의 AI가 더 잘 적용됐을까요? MIT NANDA 보고서의 ‘67% 대 33%’
MIT Project NANDA의 2025년 보고서에서 자주 인용되는 67% 대 33%는 보편적인 성공 확률이 아닙니다. 보고서의 조사 방법과 한계를 확인하고, 제조기업이 외부 파트너와 과제를 시작할 때 업무 정의·검수 기준·변경 대응·인수 자료를 어떻게 남겨야 하는지 정리했습니다.
2026.10.02
AI에이전트 · 제조AX
멀티 에이전트 연구는 어떻게 일을 나누고 다시 합칠까요?
Anthropic Research 시스템의 내부 평가, 실패 사례, 오케스트레이션과 출처 검증 절차를 따라가며 여러 에이전트가 함께 일할 때 필요한 공통 기준을 살펴봅니다.
2026.10.02
AI에이전트 · 업무설계
에이전트는 어떻게 설계할까요? OpenAI가 설명한 모델·도구·지시
OpenAI의 에이전트 설계 가이드를 바탕으로 모델 선택, 도구 구성, 업무 지시, 단일·다중 에이전트, 가드레일을 어떤 순서로 결정하는지 정리했습니다.
2026.10.02
AI자동화 · 업무활용
AI가 아낀 시간은 어디로 갔을까요? Workday의 ‘37%’를 읽는 법
Workday가 2026년 1월 14일 발표한 연구(2025년 11월 설문)는 AI로 절약한 시간의 37%가 낮은 품질의 결과를 고치는 데 상쇄됐다고 보고합니다. 이 수치의 계산 방식과 한계를 확인하고, 제조 업무에서는 초안 생성부터 원문 대조·수정·승인까지 한 건의 완료 시간으로 재는 방법을 설명합니다.
2026.10.02
AI에이전트 · 제조AX
챗봇에서 업무 실행으로: 워크플로우와 에이전트를 구분하기
Anthropic이 공개한 워크플로우 패턴을 따라, 한 번의 답변에서 고정 절차와 자율 실행으로 넘어가는 경로를 실제 사례와 함께 살펴봅니다.
2026.10.02
ChatGPT · 업무활용
Slack·Teams 대화에 들어온 @ChatGPT, 기존 앱과 무엇이 다른가요?
새 @ChatGPT가 채널·스레드·DM에서 팀 대화를 결과물로 바꾸는 방식과 기존 앱의 차이, 대화 맥락·메모리·도구 권한·파일 공유·배포 및 사용량 조건을 공식 문서로 확인했습니다.
2026.10.02
제조AX · 시범운영
AI 시범 운영을 계속할지 결정하는 법: 시간은 줄었는데 누락이 생겼다면
교육용 회의 실행표 실습에서 평균 27.5분, 결정 누락 1건을 어떻게 판단하는지 살펴보고, 제품군별 확대 심사를 통해 재시험과 중단의 범위를 설명합니다.
2026.10.02
제조AX · 제조교육
제조 현장 AI 활용이 막힐 때, 먼저 확인할 5가지
교육용 생산일보 140행을 집계하고 클레임·비가동 이력을 함께 읽는 실습에서, 계산은 맞는데 결론이 틀어지는 이유와 작은 개선 실험을 설명합니다.
2026.10.02
스티브블랭크 · POF
9주 차의 증거는 무엇인가: 제품-성과 적합성과 디자인 파트너
스티브 블랭크의 새 창업 수업은 제품-시장 적합성 대신 분야별 제품-성과 적합성을 묻고, 후반부에 디자인 파트너 또는 검증된 시장 진입 방식의 증거를 요구합니다. 멘토링에서 무엇을 바꿔야 할지 정리합니다.
2026.09.30
스티브블랭크 · 린런치패드
완성품을 접고 문제부터 확인하는 4주: 스티브 블랭크가 바꾼 창업 수업
AI로 만든 제품을 첫날부터 보여줄 수 있는데도, 새 린 런치패드 수업은 첫 4주 동안 이해관계자와 문제를 먼저 확인합니다. 스니펫, 최소 검증 캔버스, 실제 인터뷰의 역할을 스타트업 멘토의 시선으로 풀어 봅니다.
2026.09.30
PMF · 제품시장적합성
제품-시장 적합성은 이제 분야별로 증명한다, 그리고 '디자인 파트너'
스티브 블랭크는 15년간 한 가지로 쓰던 제품-시장 적합성(PMF)을 분야별 증거로 바꾸고, 수업 후반부에 디자인 파트너 확보를 요구하겠다고 밝혔습니다. 무엇이 달라지는지 쉽게 풀어 봅니다.
2026.09.30
AI창업 · 스티브블랭크
2011년과 2026년, 창업의 세계는 이렇게 달라졌다: 병목은 사라지지 않고 자리를 옮겼다
스티브 블랭크가 2011년과 2026년의 창업 환경을 분야별로 비교했습니다. 만들기는 싸졌지만 병목은 유통, 증거, 지불, 생산으로 옮겨 갔습니다. 스타트업 멘토의 시선으로 정리합니다.
2026.09.30
구글 · 회의록
Google Meet 자동 회의록 설정, 공유 대상까지 확인하기
Google Meet의 자동 회의록 사전 설정이 9월 29일부터 적용되기 시작했습니다. 회의 주최자가 자동 메모 시작 여부와 회의록 공유 대상을 확인하는 방법을 정리했습니다.
2026.09.30
업무활용 · 엑셀
AI가 만든 엑셀 보고서, 숫자와 문장 확인하는 법
AI가 만든 엑셀 요약을 공유하기 전에 원본 범위, 계산식, 단위, 문장의 근거를 확인하는 순서를 정리했습니다.
2026.09.27
Microsoft · Copilot
Microsoft Copilot 개편: Home·Code·Autopilot 제공 일정과 비용
새 Copilot 앱에서 문서 작업·업무용 앱 제작·지속 실행 에이전트가 어떻게 제공되는지, 일정과 과금 방식까지 정리했습니다.
2026.09.26
린스타트업 · LeanLaunchPad
15년을 버틴 창업 수업의 10가지 기둥, AI는 무엇을 무너뜨렸나
스티브 블랭크는 AI 충격 이후 자기 수업을 기본부터 다시 뜯어봤습니다. Lean LaunchPad를 떠받치던 10가지 설계 원칙과 그중 무너진 두 가지, 그리고 교실 밖에서 바뀐 네 가지를 정리합니다.
2026.09.26
AI창업 · 창업전략
이제 병목은 '만들기'가 아니라 '판단'이다: 스티브 블랭크가 AI 시대 창업에 내린 6가지 결론
누구나 주말이면 제품을 만드는 시대, 스타트업의 승부는 무엇을 누구를 위해 만드느냐로 옮겨 갔습니다. 경쟁 분석, 똑똑해진 고객, 따라잡히지 않는 방어력까지 6가지 결론을 쉽게 정리합니다.
2026.09.26
MVP · IUP
MVP는 죽었다, 이제는 IUP: AI가 만든 첫 제품은 무엇도 증명하지 못한다
스티브 블랭크는 AI 시대에 MVP가 더 이상 아무것도 증명하지 못한다고 진단했습니다. 보여주기식 증거, 학습 부채, IUP(검증되지 않은 초기 제품) 같은 새 개념을 쉽게 풀어 봅니다.
2026.09.26
고객인터뷰 · 고객개발
AI에게는 묻고, 고객에게는 묻지 않았다: 창업 수업에서 고객 인터뷰가 무너진 과정
AI로 첫날 완성품을 만든 팀들은 학기가 갈수록 덜 배웠습니다. 고객 대신 AI에게 묻고, 칭찬만 모으고, 방향 전환을 못 하게 된 과정을 스티브 블랭크의 수업 사례로 정리합니다.
2026.09.26
창업교육 · 린스타트업
첫날에 완성품을 들고 온 학생들: 린 스타트업 창시자가 "AI가 내 수업을 무너뜨렸다"고 말한 이유
스탠퍼드 창업 수업에서 8팀 모두가 첫날 AI로 만든 완성품을 들고 왔습니다. 좋은 출발처럼 보였던 이 장면이 왜 실패의 시작이었는지, 스타트업 멘토의 시선으로 함께 생각해 봅니다.
2026.09.26
생성형AI · 업무활용
클로드 오퍼스 5.5 출시, 실무자가 챙겨볼 것
앤트로픽이 2026년 9월 22일 클로드 오퍼스 5.5를 출시했습니다. 달라진 점과 최상위 모델을 언제 써야 하는지 정리합니다.
2026.09.22
OpenAI · 생성형AI
GPT-6 아스트라 출시, 새 모델마다 갈아타야 할까
오픈AI가 9월 3일 내놓은 GPT-6 아스트라가 기업 AI 지출 점유율에서 앤트로픽을 앞섰습니다. 실무자가 지금 확인해야 할 것을 정리했습니다.
2026.09.22
구글 · 업무활용
9월 구글 AI 업데이트 정리, 실무자가 바로 써먹을 것들
제미나이 3.8과 구글 워크스페이스 음성·시트 기능이 9월에 줄줄이 나왔습니다. 실제로 업무에 쓸 수 있는 것과 요금제·지역 제한을 정리했습니다.
2026.09.22
AI에이전트 · 보안
AI 에이전트 도입 전 꼭 알아야 할 보안 위험 3가지
파일·웹·메일을 다루는 AI 에이전트를 회사에 도입할 때 생기는 보안 위험과, 비개발자도 오늘부터 적용할 수 있는 예방 규칙을 정리합니다.
2026.09.22
오픈소스 · 생성형AI
오픈웨이트 AI 모델 확산, 우리 회사는 뭘 준비해야 할까
큐원3.8-Max, 딥시크, GLM-5.3 등 직접 설치 가능한 AI 모델이 늘고 있습니다. 클라우드 API와 비교해 뭐가 다른지 정리했습니다.
2026.09.22
생성형AI · 업무활용
큰 모델이 늘 답은 아니다, 특화 AI 모델이 뜨는 이유
LG AI연구원과 인실리코 메디슨 사례로 보는 산업 특화 AI 모델 흐름과, 우리 회사가 지금 준비해야 할 것.
2026.09.22
AX · AI도입
AI 도입, 도구보다 먼저 정할 것: 첫 시범 과제 하나 고르기
어떤 AI를 살지보다 어떤 업무 하나를 먼저 바꿀지가 먼저입니다. 후보 업무 셋을 비교해 첫 과제를 고르는 순서를 정리했습니다.
2026.09.22