검색 결과

내가 여전히 회의적인 이유

내가 여전히 회의적인 이유

LLM이 비자명한 소프트웨어 개발에 실제로 효과적인지 아직 입증되지 않았다는 회의론. 4년간의 혁명에도 품질·속도·비용·기능·보안 개선이 뚜렷하지 않았다는 지적.

이해가 새로운 병목이다

이해가 새로운 병목이다

AI 에이전트가 코드를 빠르게 생성하면서 인간의 이해 속도가 새로운 병목으로 부상했다. 단순 검증을 넘어 아이디어를 만들고 프로젝트를 발전시키는 개념적 유창성이 더 중요해지고 있다.

인간이 루프의 중심이어야 한다

인간이 루프의 중심이어야 한다

AI 사용이 생산성보다 의존성과 피로를 키울 수 있다는 반성이 제기됨. 여러 에이전트와 대화를 병행하는 방식은 미완성 작업과 인지 부담을 늘린다는 문제의식이 강조됨.

AI가 소프트웨어 엔지니어링의 중산층을 없애고 있음

AI가 소프트웨어 엔지니어링의 중산층을 없애고 있음

AI가 구현 속도의 병목을 크게 줄이면서, 복잡한 프로젝트가 붕괴 가능한 수준의 난이도에 더 빨리 도달함. 사람의 검토·이해 속도는 그대로여서 잘못된 설계와 추상화가 더 쉽게 누적됨.

저항에 관한 이메일을 받다

저항에 관한 이메일을 받다

AI와 자동화가 소프트웨어 노동의 가치를 바꾸는 상황에서 변화에 저항하는 태도를 비판하는 글. 프로그래머를 산업혁명기의 숙련 장인에 비유하며 직업적 정체성의 전환을 짚음.

소프트웨어 엔지니어링과 생성형 AI에 관한 8가지 오해

소프트웨어 엔지니어링과 생성형 AI에 관한 8가지 오해

생성형 AI가 개발 생산성을 크게 높이지 못하는 현실을 지적. MS 조사에서 개발자의 코딩 시간은 14%에 불과하며, 과장된 기대가 투자 결정을 왜곡할 수 있음.

Show GN: UFO - 누워있거나 식사할 때도 개발하려고 만든 Slack 비슷한 무언가

Show GN: UFO - 누워있거나 식사할 때도 개발하려고 만든 슬랙 비슷한 무언가

폰과 PC에 설치해 모바일에서 에이전트를 호출하고 컴퓨터를 원격 조작하는 AI Agent 클라이언트. 누워서 일하거나 식사 중에도 작업을 이어가도록 설계했다.

AI 광풍이 전 세계의 의사결정을 무너뜨리고 있음

AI 광풍이 전 세계의 의사결정을 무너뜨리고 있음

Hermit Tech가 1년 반 동안 관찰한 AI 프로젝트 성공률은 0%로 집계됨. 기업들은 실질적 성과보다 AI 도입 자체를 전략 목표로 두고 있으며, 내부 챗봇과 고객용 챗봇 모두 효용 측정과 운영 품질이 부족한 상태임.

업무별로 고르는 AI 도구 가이드

업무별로 고르는 AI 도구 가이드

AI 활용의 중심이 챗봇에서 장시간 작업을 수행하는 에이전트 시스템으로 이동하고 있음. 일반 사용자에겐 Claude와 ChatGPT가 강력한 선택지이며, 중요한 업무는 더 상위 모델과 도구 조합이 필요함.

AI 시대에 번영할 사람들

AI 시대에 번영할 사람들

AI 시대의 승자는 지능보다 스스로 사고하고 노력하려는 의지에 달려 있다는 관점의 글. AI를 도구로만 쓰는 사람은 생산성은 오르지만 사고력은 약해질 수 있다고 지적함.

AI 광풍이 전 세계의 의사결정을 무너뜨리고 있음

AI 광풍이 전 세계의 의사결정을 무너뜨리고 있음

지난 18개월간 관찰된 AI 프로젝트의 성공률이 사실상 0%였다는 주장과 함께, 기술 불확실성과 부실한 운영이 투자 성과를 갉아먹고 있음. 대기업에서는 AI를 의심하는 것만으로도 승진과 고용에 불이익이 생기는 분위기가 형성됨.

AI 코드 검토가 타당한 반론이 될 수 없는 이유

AI 코드 검토가 타당한 반론이 될 수 없는 이유

LLM 코딩 도구의 오류를 사람이 전부 리뷰하면 된다는 주장은 코드 리뷰의 처리 한계를 무시한다는 비판. 효과적인 리뷰는 시간과 분량에 상한이 있어 품질과 생산성을 동시에 보장하기 어렵다는 점을 지적함.

LLM 비판론자들이 옳다. 그래도 나는 LLM을 쓴다

LLM 비판론자들이 옳다. 그래도 나는 LLM을 쓴다

저작권·환경·윤리 문제와 저품질 산출물, 오픈소스 신뢰 약화, 주니어 육성 저하, 지정학적 종속 문제를 인정하면서도 LLM을 사고를 증폭하는 도구로 계속 활용함. 사람의 판단이 없으면 유창한 쓰레기를 대량 생산하지만, 충분한 사유와 함께 쓰면 작업 품질을 높인다는 주장.

Kaiser 간호사들, “AI 감시가 업무와 환자 돌봄을 악화”

Kaiser 간호사들 “AI 감시가 업무와 환자 돌봄을 악화”

Kaiser Permanente의 상담·트리아지 간호사들이 성과 관리용 AI 감시가 전문적 판단과 환자 돌봄을 위축시킨다고 지적함. 2024년 시험된 시스템은 공감과 목소리 톤까지 평가해 논란이 커짐.

LM Studio Bionic: 오픈 모델을 위한 AI 에이전트

LM Studio Bionic: 오픈 모델을 위한 AI 에이전트

LM Studio Bionic은 로컬 또는 클라우드의 오픈 모델로 코딩·조사·문서 작업을 처리하는 별도 앱이다. 기기 실행, LM Link 연결, Secure Cloud 활용으로 개인정보와 비용 통제를 강화한다.

우리는 너무 많은 생각을 AI에 떠넘기고 있는가?

우리는 너무 많은 생각을 AI에 떠넘기고 있는가?

사소한 선택부터 복잡한 조사와 추론까지 AI가 완성된 답을 내놓으면서 사고의 자율성을 어디까지 지킬지가 쟁점으로 떠오름. Deep Research 계열 도구가 검색·분해·종합 과정을 대체하며 인간의 판단 역할을 재편하고 있음.

LLM은 사랑하지만 과대광고는 싫다

LLM은 사랑하지만 과대광고는 싫다

LLM, 자율주행, 영상 생성, 코딩 에이전트의 실용성은 인정하지만 이를 둘러싼 공포와 종말론적 과대광고에는 선을 긋는 글. 기회를 놓치면 영구적 하층민이 된다는 식의 서사는 불안을 자극하는 마케팅으로 본다는 점을 지적함.

저커버그, "AI 에이전트 기술이 기대보다 느리게 발전하고 있다"

저커버그, "AI 에이전트 기술이 기대보다 느리게 발전하고 있다"

저커버그가 AI 에이전트 개발 속도가 기대에 못 미치고 최근 4개월간의 진전도 예상만큼 가속화되지 않았다고 언급. 올해 초의 대규모 조직 개편과 경영 판단에도 시행착오가 있었다고 인정함.

의미가 보이는 프로젝트를 작성하기

의미가 보이는 프로젝트를 작성하기

AI 시대에는 코드 작성 비용이 낮아졌지만, 데이터 모델과 문제 정의는 여전히 핵심 판단 영역으로 남음. 반복 알람이 필요한 TODO 앱 사례처럼 기능의 의미와 구조를 먼저 설계하는 접근을 강조함.

AI와 함께한 모험

AI와 함께한 모험

개인 프로젝트에서 여러 AI 모델을 써본 경험을 정리한 글. 코드 리뷰, 리팩터링, 단발성 스크립트에는 유용했지만 자율 개발 작업은 판단 품질과 검증 비용이 한계로 남았음.

AI가 일자리보다 먼저 가져가는 것

AI가 일자리보다 먼저 가져가는 것

AI가 일자리를 대체하기 전에 몰입감, 소유감, 성장의 사다리 같은 일의 경험적 가치부터 약화시킨다는 에세이. 개발자가 AI만 사용해온 1년의 체감 변화를 소설적 비유로 풀어냄.

Claude Code 창시자가 말하는 AI 시대의 다섯 가지 일하는 사람 원형

클로드 코드 창시자가 말하는 AI 시대의 다섯 가지 일하는 사람의 원형(archetype)

Claude Code 창시자 Boris Cherny가 AI 시대의 일하는 방식이 다섯 가지 원형으로 나뉜다고 정리함. 프로토타이퍼, 빌더, 스위퍼, 그로워, 옵저버 중심의 역할 분화가 핵심이다.

Tokenmaxxing은 죽었다, Tokenmaxxing 만세

Tokenmaxxing은 죽었다, Tokenmaxxing 만세

토큰 사용량을 성과와 연결한 tokenmaxxing은 비용만 키웠지만, AI 도구를 조직 전반에 강제로 확산시키는 효과도 남김. Meta 사례처럼 토큰 수치를 올리려 에이전트끼리 장시간 대화시키는 식의 왜곡도 발생.

도구와 대화하는 것의 피로감

도구와 대화하는 것의 피로감

LLM은 키보드나 자동차처럼 몸에 익는 도구가 아니라 요청과 협상을 요구하는 상대에 가깝다는 문제를 짚음. Claude, Cursor 같은 도구는 아직 일관성과 즉시성 측면에서 진짜 신체 확장 수준에 못 미침.

AI 시대, 나의 전문성을 재설계하는 법 [Google Slides, 165P

AI시대, 나의 전문성을 재설계하는 법 [구글 슬라이드, 165P]

] 기업의 AX 여정은 환호, 정체, 신남, 의구심, 마지막 고비를 거치는 J-curve 패턴으로 전개됨. AI 도입은 속도보다 검증 비용과 책임 분담을 다시 설계하는 일이 핵심이라는 메시지.

ponytail - AI 에이전트를 가장 게으른 시니어 개발자처럼 생각하게 만들기

ponytail - AI 에이전트를 가장 게으른 시니어 개발자처럼 생각하게 만들기

AI 에이전트가 과도하게 코드를 늘리지 않고 최소 변경으로 문제를 풀도록 유도하는 접근을 소개함. 시니어 개발자의 압축적 사고방식을 프롬프트와 작업 방식에 반영하는 것이 핵심임.

AI가 우리의 능력을 망치고 있는가? 초기 연구 결과는 부정적

AI가 우리의 능력을 망치고 있는가? 초기 연구 결과는 부정적

업무 현장에서 AI 도구 의존이 커지며 숙련이 중요한 분야의 인간 역량 저하 가능성이 제기됨. 의료 연구에서는 AI 미사용 시 선종 발견율이 28.4%에서 22.4%로 낮아지는 등 초기 부정적 신호가 관찰됨.

OpenAI Codex Record & Replay: 작업을 한 번 보여주면 재사용 가능한 Skill로 변환

OpenAI Codex Record & Replay: 작업을 한 번 보여주면 재사용 가능한 Skill로 변환

사용자가 직접 수행한 워크플로를 Codex가 관찰해 재사용 가능한 Skill로 바꾸는 Record & Replay 기능을 소개함. 반복 작업, 사용자 선호와 규칙이 중요한 작업, 프롬프트보다 시연이 쉬운 작업에 적합함.

AI가 소프트웨어 엔지니어를 대체하지 않은 이유, 그리고 앞으로도 대체하지 못할 이유

AI가 소프트웨어 엔지니어를 대체하지 않은 이유, 그리고 앞으로도 대체하지 못할 이유

AI 도입이 빠른 직군이지만, 현재까지 대규모 해고를 AI가 직접 유발했다는 증거는 약하다는 주장. 실제 감원 배경은 재무 압박, 비용 절감, 조직 슬림화 같은 경영 요인이었다고 분석함.

AI 시대, 가장 가치 있는 개발자는 장인이면서 builder인 사람일 것

AI 시대, 가장 가치 있는 개발자는 장인이면서 빌더인 사람이 될 것

AI 코딩 도구 확산으로 누구나 builder가 되는 환경이 열림. 손으로 설계를 다듬고 품질을 책임지는 artisan형 개발자의 가치가 다시 부각됨.

코드는 더 싸졌다

코드는 더 싸졌다

AI 코딩 도구 확산으로 코드 작성 비용은 급감했지만, 생성된 코드를 이해하는 비용이 더 커졌다는 분석이 제기됨. LLM 출력은 결정적이지 않고 원본 소스와 동일시할 수 없어, 소프트웨어 생산성과 유지보수 비용 구조가 바뀌고 있음.

AI와 함께 일하는 디자이너의 하루는 어떻게 달라졌을까?

AI와 함께 일하는 디자이너의 하루는 어떻게 달라졌을까?

Gstack, Claude, Figma AI 등으로 디자이너의 작업 방식이 바뀌고 있음. 다만 속도는 빨라졌지만 실제 업무 효율 향상은 기대보다 제한적이며, 문제 정의 단계에서의 활용과 현실적 한계가 함께 제시됨.

AI는 front-end의 잃어버린 10년을 반복하게 하는가?

AI는 프런트엔드의 잃어버린 10년을 반복하게 하는가?

프런트엔드가 도구 중심으로 평준화되며 브라우저, 접근성, 성능 같은 핵심 지식이 가려졌다는 문제의식. AI 확산이 숙련 노동을 다시 저숙련 운용으로 대체할 수 있다는 우려가 제기됨.

제발 AI를 사용하세요

제발 AI를 사용하세요

AI로 식단이나 여행을 짜면 답은 빨라지지만, 사람과의 대화와 일상적 접촉이 줄어들 수 있음. 효율성보다 인간 관계와 우연한 교류의 가치가 함께 사라진다는 문제를 짚음.