AI

A급 천 명을 모아도 S급 문제는 못 푼다

모델 성능보다 문제 정의와 판단 기준이 더 큰 병목이 되는 이유를 AI 조직 설계 관점에서 설명한 글입니다.

AI

바이브 코딩이 위험한 이유는 코드를 안 봐서가 아니다

바이브 코딩의 위험을 코드 확인 부족이 아니라 acceptance test와 검증 기준 부재에서 설명하는 글입니다.

AI

Claude Code는 자동완성이 아니다

Claude Code를 자동완성 도구가 아니라 요구사항, 테스트, 검증 루틴을 함께 다루는 작업 파트너로 보는 글입니다.

AI

프롬프트는 문장이 아니라 맥락 설계다

프롬프트를 문장 기술이 아니라 역할, 자료, 기준, 피드백 루프를 배치하는 맥락 설계로 보는 글입니다.

주중몽크

블루오션 레드오션은 바다 색깔 문제가 아니다

블루오션과 레드오션을 고르는 기준은 경쟁자 수가 아니라 설명 비용이다. 수요를 새로 만들 힘이 있으면 블루오션이고, 이미 있는 수요 안에서 선택 기준을 이길 수 있으면 레드오션이다.

AI

자동화 몇 개로 AX는 오지 않는다

AX는 자동화 도구의 합이 아니라 정보, 책임, 예외 처리를 다시 설계하는 일이다.

학습

지능은 아무것도 아니다

지능을 정체성으로 붙잡는 순간, 사람은 회피와 방어를 논리로 착각하기 쉽다.

AI

AI-native 팀에서 먼저 깨지는 것은 코드가 아니라 운영이다

AI-native engineering org의 핵심은 빠른 코딩이 아니라, 코드 이후의 운영 구조를 다시 짜는 일이다.

사업

비싼 것은 상징 없이는 팔리지 않는다

고가 상품이 팔리려면 합리적 근거와 함께 고객이 선택을 정당화할 상징이 필요하다.

사업

제품은 하나지만 메시지는 여러 개여야 한다

같은 제품도 고객의 상황과 리스크에 따라 다른 메시지로 팔려야 한다.

사업

제품은 카테고리가 아니라 생존 조건으로 죽는다

제품 검증은 카테고리 분류보다 고객이 계속 쓰고 돈을 내는 생존 조건을 찾는 일이다.

사업

내 취향을 알아봐 달라는 마음이 제품을 망친다

취향은 제품의 시작점일 수 있지만 고객 문제와 검증을 대신할 수는 없다.