"AI를 쓰면 생산성이 오를 것이다."라고 흔히 얘기합니다.
그런데 정작 AI를 쓴 개발자의 실력은 17% 떨어졌고,
AI 도구를 3개 넘게 쓰는 순간 집중력이 무너지기 시작했고,
내가 AI로 아낀 30분을, 동료는 2시간 들여 수습하고 있었습니다.
그런데 정작 AI를 쓴 개발자의 실력은 17% 떨어졌고,
AI 도구를 3개 넘게 쓰는 순간 집중력이 무너지기 시작했고,
내가 AI로 아낀 30분을, 동료는 2시간 들여 수습하고 있었습니다.
위 장면은 모두 이 블로그가 원문에서 직접 확인한 사례입니다. 숫자에는 출처를, 주장에는 근거를 답니다. 전략 컨설팅 출신 전략가가 AI 전문가의 눈으로 읽고 판단합니다.
비즈니스 리더, 조직장을 위해 씁니다. AI에 관심은 있지만 개발자는 아닌 분이 첫 독자입니다.
지금까지 225편 넘게, AI를 다룬 원문을 직접 해부했습니다
- 번역이 아니라 해부합니다. HBR, Anthropic, arXiv 등 원문을 직접 뜯어서 핵심만 뽑아냅니다. 370억 달러를 쓰고도 ROI를 모르는 기업 이야기를 숫자로 보여줍니다.
- 누구의 편도 들지 않습니다. 샘 알트만의 베팅, 아모데이의 경고, 피터 틸의 종말론. 어떤 이름 앞에서도 찬양하지 않고 직접 판단합니다.
- 모든 글은 결론으로 끝납니다. "그래서 어쩌라고?"라는 질문에 답하지 않는 글은 싣지 않습니다. 도입할지, 기다릴지, 무시할지. 판단까지 내립니다.
이런 이야기를 만나게 됩니다
- AI가 사람 없이 로봇개를 조종해, 사람 팀보다 19배 빨리 일을 끝냈습니다 (앤트로픽)
- 전문가가 포기한 희귀병 376건에서 AI가 18건의 새 단서를 찾았습니다 (보스턴 아동병원·하버드)
- AI 코딩의 성패를 가른 건 코딩 실력이 아니라 도메인 전문성이었습니다 (클로드 코드 40만 세션)
- ChatGPT 점유율이 처음으로 50% 아래로 내려갔습니다 (센서타워)
- 나델라는 모델이 아니라 학습 루프를 소유한 회사가 이긴다고 말합니다
- 우버는 4월에 그해 AI 예산을 모두 써버렸습니다. 종량제로 바뀌자 숨은 비용이 드러났습니다 (FT)
- 컴퓨터공학 학위는 쏟아지는데, 정작 일자리는 줄고 있습니다
5개 렌즈로 AI를 바라봅니다
리서치
HBR, BCG, Anthropic, arXiv 등 글로벌 논문을 직접 읽고 판단합니다
리더
나델라, 피차이, 알트만, 하사비스. AI를 만들고 운영하는 사람들이 무슨 생각을 하는지 추적합니다
기업
도입 비용, 워크슬롭, AX 전략까지. 현장에서 어디에 돈이 들어가고 무엇이 실패하는지 봅니다
기술
에이전트, 로봇 제어, 스스로 진화하는 AI까지. 무엇이 가능해졌고 무엇이 아직 안 되는지 코드 없이 풀어냅니다
생존
실력 감소, 대량 해고, 직업 대체. AI 시대에 살아남으려면 먼저 숫자를 직시해야 합니다
칼럼
전자신문 등 매체에 실린 기고문 원문을 그대로 모읍니다. 지면에 나간 문장을 손대지 않고 남깁니다
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