Tag: AI
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AX팀을 만드는 순간, 당신의 조직은 AX에 실패한다
AX 추진팀 신설의 역설. MIT NANDA는 성공한 5%가 중앙 AI 랩이 아니라 현장 관리자가 주도한 조직이라고 밝혔다. 컨설팅으로 CTO가 된 경험에서 배운 것. 조직 AX의 제1원칙은 도구가 아니라 조직과 사람이다.
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AI Native Engineer — 원리 위의 감각
AI 도구를 잘 쓰는 사람이 AI Native Engineer가 아니다. 원리 없는 감각은 추측에 머물고, 감각 없는 원리는 학문에 머문다. 삽질, Maker의 역풍, 마법사의 오류를 겪으며 깨달은 것 — AI 시대 엔지니어의 정체성은 도구가 아니라 원리 위의 감각에 있다.
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조직에 Claude Code를 설치한다고 AX가 되지 않는다
AI 도구 전사 도입과 AX(AI Transformation) 전환은 전혀 다른 일이다. 기능 조직 위에 AI를 얹는 것이 아니라, 역할·KPI·파이프라인·거버넌스를 다시 설계해야 진짜 AX가 시작된다.
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작동하는 기능과 믿을 수 있는 제품 사이 — ToC 인식 개발기
Qwen 3.5 Flash로 책 목차(ToC) 인식 기능을 만들면서 겪은 Do Work → Good → Great 엔지니어링 여정. 2000달러를 태운 사전 수집 실패부터, 동기 API → 비동기 작업 시스템 → SSE 실시간 스트리밍까지. 모델이 80점을 내면 나머지 20점은 엔지니어링으로 채우면 된다.
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AI 시대에 신입,주니어 개발자는 무엇을 학습해야하는가?
AI 시대, 신입 개발자는 무엇을 학습해야 할까? 채용 시장이 얼어붙고 기업들이 바로 투입 가능한 미들급만 찾는 현실. AI는 신입에게 양날의 검이다. Claude Code 같은 에이전트에 모든 걸 맡기면 학습 기회를 잃는다. 문해력(독서와 글쓰기), 10명이라도 쓰는 실전 프로젝트, 암기가 아닌 문제 해결 훈련으로서의 코딩 테스트. 멘토링 경험을 바탕으로 정리한 신입 개발자 생존 전략.
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인공지능 투자가 퀀트- 알고리즘, 세계 금융시장을 침공하다
『AI 퀀트 침공』이 들려주는 확률 실험에서 월가 알고리즘 트레이딩까지의 역사와 리스크 관리, 개인 투자자가 준비해야 할 윤리·감시 포인트를 정리한 리뷰.