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사업

이름 없는 문제는 팔리지 않는다

문제에 이름이 붙는 순간, 불편함은 비용이 되고 비용은 시장이 된다. AI 시대의 사업은 솔루션을 더 빨리 만드는 게임이 아니라, 고객이 아직 부르지 못한 문제를 먼저 언어화하는 게임이다.

AI

AI 시대의 MVP는 fake가 아니라 thin real이다

AI가 낮춘 것은 제품 전체의 비용이 아니라 첫 실제 결과까지 가는 비용이다. 그래서 MVP의 기본값은 없는 기능을 보여주는 fake door에서, 작게라도 실제 결과를 전달하는 thin real로 옮겨가야 한다.

AI

에이전트가 잘 돌수록 병목은 더 깊은 곳으로 간다

Bun과 Claude Code의 라이브 코딩 세션이 보여주는 것은 자동 PR 생성의 신기함이 아니다. 코드 작성, 테스트, 리뷰를 자동화할수록 병목은 검증과 의사결정으로 이동한다는 사실이다.

AI

AI 시대의 병목은 코드가 아니라 spec이다

코드가 싸지면 애매함이 비싸진다. Notion의 spec-first workflow가 보여주는 것은 AI 코딩 시대의 진짜 병목이 구현 속도가 아니라 명세와 검증이라는 점이다.

AI

AX 전환은 설득이 아니라 이주다

AX 전환은 기존 조직에 AI 도구를 뿌려 적응시키는 일이 아니다. 새 업무 레일을 병행 구축하고, 검증된 업무부터 legacy route를 닫아 새 레일로 이주시켜야 한다.

AI

회사는 이제 에이전트를 위해 설계되어야 한다

에이전트는 기존 조직의 생산성 플러그인이 아니다. 회사의 정보, 권한, 증거, 작업 흐름이 에이전트가 읽고 실행할 수 있게 다시 짜일 때만 agent-native company가 된다.

AI

A급 천 명을 모아도 S급 문제는 못 푼다

약한 모델을 천 개 돌리면 강한 모델이 될까. 물량이 통하는 문제와 등급이 천장인 문제는 따로 있다. 그 경계를 가르는 건 두 가지 질문이다. 쪼개지는가, 검증이 싼가.

AI

바이브 코딩이 위험한 이유는 코드를 안 봐서가 아니다

바이브 코딩의 핵심 리스크는 AI가 코드를 많이 쓴다는 사실이 아니다. 사람이 구현 내부를 덜 읽게 될 때도 판단 가능한 검증 장치를 갖췄는지가 문제다.

AI

Claude Code는 자동완성이 아니다

Claude Code를 잘 쓰는 사람은 코드를 대신 쓰게 하는 사람이 아니다. 작업장을 읽히고, 도구를 연결하고, 검증을 맡길 수 있게 만드는 사람이다.

AI

프롬프트는 문장이 아니라 맥락 설계다

프롬프트를 잘 쓴다는 건 멋진 문장을 찾는 일이 아니다. 모델이 헷갈리지 않도록 역할, 자료, 판단 기준, 출력 형식을 한 공간에 배치하는 일이다.