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사업

이름 없는 문제는 팔리지 않는다

문제명은 카피가 아니라 조직 안에서 예산과 책임자를 만드는 언어다. 기술 부채, 알림 피로, 다크 패턴, 제로 트러스트, 섀도 AI 사례로 보는 문제명 설계법.

AI

AI 시대의 MVP는 fake가 아니라 thin real이다

AI 시대 MVP를 가짜 데모가 아니라 작고 실제로 작동하는 thin real 검증 단위로 설계해야 한다는 글입니다.

AI

에이전트가 잘 돌수록 병목은 더 깊은 곳으로 간다

AI 에이전트 workflow가 좋아질수록 병목이 실행에서 문제정의, 검증, 조직 의사결정으로 이동한다는 글입니다.

AI

AI 시대의 병목은 코드가 아니라 spec이다

AI 시대 개발 병목이 코드 작성보다 좋은 spec, 판단 기준, acceptance test 설계로 이동한다는 글입니다.

AI

AX 전환은 설득이 아니라 이주다

AX 전환을 설득 캠페인이 아니라 기존 업무에서 새 작업 방식으로 옮겨가는 이주 문제로 해석한 글입니다.

AI

회사는 이제 에이전트를 위해 설계되어야 한다

AI 에이전트를 도입하려는 조직이 업무 구조, 권한, 기록, 검증 루프를 어떻게 다시 설계해야 하는지 정리한 글입니다.

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.

AI

자동화 몇 개로 AX는 오지 않는다

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

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AI-native 팀에서 먼저 깨지는 것은 코드가 아니라 운영이다

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