지난 글에서 OpenClaw 설치와 모델 연결, Telegram 연동까지 마쳤습니다. 이후, 메일 자동 정리, 뉴스 크롤링, 노션에 글 저장하기 같은 몇가지 자동화를 구현해 보았습니다. 처음에는 단순히 봇 하나에 모든 일을 다 시키려고 했지만, 막상 작업을 늘려가다 보니 구조화가 필요하다는 판단이 들었습니다. 소프트웨어 설계 원칙 중 하나인 단일 책임 원칙(Single Responsibility Principle, SRP)을 적용했다고 볼 수 있습니다. … 더 읽기
최근 몇 편의 글에서 AI 시대가 일하는 방식을 어떻게 바꾸고 있는지 다뤘습니다. 이제 다음으로 정리해 봐야할 질문은 바로, “이 변화를 실질적으로 누가 이끄는가?” 입니다.제 결론은 바로 중간 관리자입니다. 고위 임원이나 경영층도 아니고, 실무자도 아닌, 가운데 자리이죠. AI 시대에 가장 큰 영향을 받는 역할이고, 동시에 이 변화의 성패를 결정하는 자리입니다. ※ 회사나 조직의 크기에 따라 중간 … 더 읽기
다양한 AI 서비스들이 등장하면서, AI를 활용할 수 있는 일의 종류도 늘어나고 있습니다. 생성형 AI의 경우, 기본적으로 입력 프롬프트를 통해 주어진 정보를 바탕으로 출력을 만들어 냅니다. 즉, 입력된 정보를 출력된 정보로 변환하는 과정입니다. 정보이론의 정보의 양 관점에서 이를 구분해 보면, 정보의 양이 줄어드는 일, 비슷한 일, 늘어나는 일의 3가지 구분이 가능하고, 각각의 기술적 난이도와 출력에 대한 … 더 읽기
Claude를 본격적으로 사용하면서, 다음으로 계획한 일이 Skill을 직접 만드는 것이었습니다. 워드프레스 블로그를 개설하고, 매일 글을 한편씩 작성하다보니, 매번 반복되는 작업들이 눈에 들어오기 시작했습니다. 한 편의 글을 작성하는 과정을 정리해 보면, “줄거리 작성 – 초안 작성 – 다듬기 – 리뷰 – SEO 값 추출 – 태그 추출”의 순서로 작업이 진행됩니다. 이후 글을 발행하고 나면, SNS에 공유하기 … 더 읽기
얼마 전, 국내 대기업에서 AI Transformation을 진행중인 한 담당자로부터 흥미로운 고민을 들었습니다. 개발팀의 요청을 받아 고성능 AI Coding 도구 사용권을 계약하고 지급했는데, 정작 사용률이 늘지 않는다는 것입니다. 개발자들이 원해서 도입한 도구인데, 왜 쓰지 않는 걸까요. MIT NANDA 이니셔티브가 발표한 보고서에 따르면, 기업들이 생성형 AI에 300~400억 달러를 투자했는데, 파일럿의 95%가 측정 가능한 수익 영향을 만들지 못했다는 … 더 읽기
SDLC(Software Development Life Cycle)는 소프트웨어를 체계적으로 개발하기 위한 구조화된 프레임워크입니다. 1956년 Herbert Benington이 대규모 군사 소프트웨어 개발 과정을 단계적으로 기술하면서 그 개념이 처음 등장했고, 1970년 Winston Royce가 Waterfall 모델을 통해 요구사항 → 설계 → 구현 → 검증 → 유지보수의 프로세스로 정형화했습니다. 이후 소프트웨어의 복잡도와 형태가 다양해 지면서 소프트웨어 개발 방법론은 지속적으로 진화해 왔습니다. 그렇지만, SDLC의 … 더 읽기
최근 생성형 AI의 발전으로, 많은 기업과 조직에서 AI 도구를 도입하거나, AI Transformation(AX)을 추진하고 있습니다. AI를 도입할 때 기대하는 바는 비교적 명확합니다. 반복 작업은 AI가 처리하고, 사람은 더 창의적인 일에 집중하는 것. 결과적으로 업무 효율이 높아지는 것을 기대하죠. 하지만, 현실은 기대만큼 단순하지 않습니다. 세심한 설계 없이, 단순히 AI도구만 도입한다면, 오히려 조직의 창의성을 하향 평준화하고, 구성원의 사고 … 더 읽기
