300x250 반응형 전체 글1801 클로드 오퍼스 5.5 비용, 토큰보다 작업 단가를 봐야 하는 이유 AI 비용이 생각보다 빨리 늘어나는 이유가 뭘까요AI를 업무에 붙인 뒤 비용이 생각보다 빠르게 늘었다는 팀이 정말 많더라구요.입력·출력 토큰 단가를 꼼꼼히 비교해서 가장 저렴한 모델을 골랐는데도, 월말 청구서는 예상과 다르게 나오는 경우가 있습니다. 저도 처음엔 단가표만 보고 판단했다가 낭패를 본 적이 있어요.Anthropic이 최근 공개한 클로드 오퍼스 5.5의 비용 설명은 이 질문에 꽤 실무적인 관점을 줍니다. 핵심은 토큰 하나의 가격이 아니라 업무 하나를 끝내는 데 드는 비용을 봐야 한다는 것입니다.한 줄 정리: AI 비용은 모델 가격표가 아니라 일이 끝날 때까지 반복되는 전체 과정에서 결정됩니다.AI 에이전트 비용, 왜 지금 다시 봐야 할까요AI 에이전트는 질문에 한 번 답하고 끝나는 검색창이 아.. 2026. 10. 12. AI 에이전트 하네스, 모델을 바꿔도 남는 진짜 문제 모델을 바꿨는데도 팀이 불안한 이유새 모델이 나올 때마다 한 번씩 비교해 보게 되잖아요. 더 빠른 응답, 더 낮은 비용, 조금 더 자연스러운 판단까지요. 저도 신규 모델이 나오면 일단 돌려 보는 편입니다.그런데 막상 모델을 바꾼 뒤에도 팀이 여전히 불안하다면, 문제는 모델이 아니라 그 모델이 일하는 환경에 있을 가능성이 큽니다. 오늘은 그 환경, 바로 AI 에이전트 하네스 이야기를 해 보려고 해요.최근 몇 년간 AI 에이전트 도입 속도는 정말 빨라졌습니다. 2026년 가트너 전망에 따르면 AI 에이전트 소프트웨어 지출은 약 2,065억 달러로, 2025년보다 139%나 늘어날 것으로 예상됩니다. IDC도 2026년에는 글로벌 2000대 기업 직무의 최대 40%가 AI 에이전트와 함께 일하게 될 것으로 내.. 2026. 10. 12. AI 에이전트 대시보드, 채팅으로 만들수록 왜 엉망이 될까 채팅 한 번에 대시보드가 나오는데, 왜 마음이 불안할까요요즘 회사에서 AI 에이전트에게 "이 매출 데이터로 대시보드 좀 만들어줘"라고 말하는 일, 정말 자연스러워졌죠. 저도 처음 써보고는 몇 분 만에 그럴듯한 화면이 뚝딱 나와서 깜짝 놀랐어요.그런데 그다음이 문제더라구요. 화면 속 숫자가 어디서 어떻게 계산됐는지 다시 확인하려고 하면 갑자기 막막해집니다.AI 에이전트 대시보드는 속도 면에서는 이미 합격점인데, 믿을 수 있느냐는 질문 앞에서는 아직 말문이 막히는 경우가 많아요. 오늘은 이 고민에서 출발한 오픈소스 BI 도구 dbt Charts 이야기를 해볼게요.AI가 만든 대시보드는 왜 파일 더미가 될까요AI 에이전트에게 데이터를 던지고 "그래프로 보여줘"라고 하면 결과물은 정말 빨리 나옵니다. 다만 그 .. 2026. 10. 11. 성장 전략이 막힐 때, 채널보다 먼저 봐야 할 한 장의 지도 매출은 나는데 성장률만 조금씩 내려가는 회사들요즘 B2B SaaS 쪽 분들을 만나보면 비슷한 얘기를 많이 하세요. 매출은 아직 나고 있고, 고객도 쉽게 떠나지 않고, 팀도 나름 잘 굴러가는데, 분기마다 성장률이 조금씩 낮아진다고요.여기에 요즘은 고객이 "이 기능, AI로 직접 만들 수 있는 것 아닌가요?"라고 묻기 시작합니다. 이 질문이 나오면 이야기가 달라지죠. 저도 처음 들었을 땐 뜨끔했어요.AI 시대 SaaS의 위기는 어느 날 갑자기 망하는 형태가 아니더라구요. 살아남을 만큼은 벌지만, 예전 방식으로는 더 빨라지지 않는 상태에 가깝습니다. 그래서 더 알아차리기 어렵고요.한 줄 정리: 진짜 위기는 폭락이 아니라, 아무리 해도 속도가 안 붙는 정체입니다.성장 전략이 막혔다는 건 사실 숫자의 문제가 아닙.. 2026. 10. 11. AI 도입률 85%인데 회사는 왜 안 바뀔까 계정은 다 나눠줬는데, 회사는 왜 그대로일까요요즘 회사 어디를 가도 AI 이야기뿐이죠. 챗GPT나 클로드 계정을 전 직원에게 나눠준 회사도 정말 많아졌어요.그런데 막상 "AI 도입하고 나서 우리 회사 뭐가 달라졌어요?"라고 물어보면 선뜻 대답하는 분이 많지 않더라구요. 저도 주변에 물어보면 "글쎄요, 메일 쓸 때 가끔 쓰는 정도?"라는 답이 제일 많이 돌아와요.실리콘밸리의 유명 애널리스트 벤 에반스가 최근 쓴 글이 바로 이 지점을 정확히 짚었어요. AI가 모든 사람을 도구 제작자로 만들어줄 거라는 기대는 소프트웨어가 어떻게 만들어지고 조직이 어떻게 바뀌는지를 오해한 데서 나왔다는 거예요.오늘은 이 글을 바탕으로 AI 도입이 왜 계정 배포에서 멈추는지, 그래서 무엇부터 해야 하는지 이야기해볼게요.한 줄 정.. 2026. 10. 11. AI 시대 관리자, 생산성보다 정렬을 먼저 관리해야 하는 이유 🧭 AI 시대 관리자 역할, 생산성보다 팀 정렬을 먼저 챙겨야 하는 이유월요일 아침이면 팀의 AI 도구가 지난주 작업을 깔끔하게 요약해줍니다. 새로 열린 PR, 끝난 작업, 지연된 이슈까지 한눈에 보이죠. 그런데 회의는 줄었는데도 팀이 같은 방향으로 가고 있다는 확신은 오히려 약해질 때가 있어요.요즘 AI 시대 관리자라면 한 번쯤 이런 찜찜함을 느껴보셨을 거예요. 저도 그랬거든요. AI는 관리자의 일을 없애기보다, 관리자가 놓치기 쉬운 일을 더 빨리 드러냅니다. 지금 필요한 질문은 "관리자가 필요한가?"가 아니라 "속도가 빨라진 팀을 누가 제대로 정렬할 것인가?"에 가까워요.관리자는 일을 시키는 사람이 아니라 위험을 읽는 사람입니다소프트웨어 조직에서 관리자는 일정표를 채우는 사람만은 아니에요. 결과물이.. 2026. 10. 10. 이전 1 2 3 4 ··· 301 다음 300x250 반응형
