생태계 없는 프런티어는 안정적이지 않다
AI 경제에서 기업이 살아남으려면 인적 자본과 토큰 자본을 함께 키우고 자신만의 학습 루프를 소유해야 한다는, 사티아 나델라의 프런티어 생태계론.
유창성의 착각: AI 코딩이 만드는 '배우는 느낌'의 함정
익숙함과 수월함은 이해했다는 착각을 낳습니다. 인지과학자 캣 힉스가 설명하는 '유창성의 착각', 그리고 AI 코딩 시대에 그 착각을 깨뜨리는 메타인지 전략.
AI로 글쓰기: 어른답게 사용하는 법
LLM이 글쓰기에 좋은 도구이면서도 미묘하게 위험한 이유 — 교정 요청, 독학, 비정형 데이터 활용까지, 책임감 있는 AI 활용법을 설명합니다.
스프레드시트처럼 보기
상업용 스프레드시트가 어떻게 미국을 바꾸었는가. 엑셀의 부상부터 월스트리트 금융 공학까지, 계산 도구 하나가 경제 권력 구조를 어떻게 재편했는지 추적한다.
LLM에게 전략 조언을 구했더니 '트렌드슬롭'이 돌아왔다
LLM에게 전략 조언을 맡기면 맥락에 맞는 답 대신 유행어만 돌아옵니다. HBR 연구자들이 이를 '트렌드슬롭'이라 부르며 그 함정을 짚어요.
인간-에이전트 상호작용을 어떻게 디자인할 것인가
AI 제품이 불안정한 건 모델이 아니라 디자인 문제예요. Linear CEO가 제시하는 6가지 원칙.
데이터 과학자의 복수
데이터 과학은 쇠퇴하고 있을까요? LLM 시대에도 데이터 과학자의 핵심 역량이 여전히 필수적인 이유를 다섯 가지 eval 함정을 통해 설명합니다.
에이전틱 엔지니어링이란?
코딩 에이전트와 함께 소프트웨어를 개발하는 실천, 에이전틱 엔지니어링을 Simon Willison이 직접 정의하고 설명합니다.
스펙 레이어: AI 에이전트에게 자유를 덜 주는 법
코드는 컴파일되고, 테스트는 통과하지만, 핵심을 놓친다. Spec-Driven Development(SDD)가 AI 에이전트의 실행을 제약하는 이유.