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AI

🦊 프로덕트 개발, 더 이상 '다름'만으로는 안 된다

우리는 지금 소프트웨어 개발 역사상 가장 거대한 레드오션의 한가운데에 있습니다. AI 코딩 덕분에 소프트웨어를 디자인하고, 개발하고, 배포하는 일이 그 어느 때보다 쉬워졌습니다. 과거에는 Figma로 디자인하고, 개발자가 코드를 작성 및 테스트하고, AWS에 배포하기까지 수개월이 걸렸던 프로세스가 이제는 Claude 같은 도구, 다른 vibe 기반 코딩 어시스턴트, 그리고 빠르고 쉬운 배포 사이트 덕분에

🎨 크리에이티브 AI 툴의 창의성은 어디에 있는가?

아티스트들과 이야기하다 보면 '과정(process)'과 '컨트롤(control)'이라는 두 단어가 반복해서 나옵니다. 그들은 예술을 반복적인 과정의 결과물로 보며, 그 과정 속에서 자신의 매체를 제어하여 보고 느끼는 것을 표현합니다. 걸작을 만드는 것만큼이나 매체에 숙달하는 것이 중요합니다. 하지만 AI 엔지니어들은 다른 어휘를 사용합니다. 그들이 선호하는 용어는 '

↕️ Vertical AI에서의 2가지 성공 경로

최근 Insurance x AI 및 Logistics x AI 관련 분석에서처럼, 여러 산업 분야에 걸쳐 성공적인 Vertical AI 기업의 첫 물결이 나타나고 있습니다. 이러한 기업들을 면밀히 추적하며 몇몇 곳에 투자를 진행한 결과, AI가 산업 전반에 걸쳐 구체화되는 방식과 특정 접근 방식이 시장 상황에 따라 더 성공하는 뚜렷한 패턴들을 발견했습니다. 창업가들이 AI로

🚧 "차별화"는 더 이상 제품 개발에 통하지 않는다

우리는 지금 소프트웨어 개발 역사상 가장 거대한 레드 오션의 한가운데에 있습니다. AI 코딩 덕분에 소프트웨어의 설계, 개발, 배포가 그 어느 때보다 쉬워졌습니다. 과거에는 Figma로 디자인하고, 개발자가 코드를 작성 및 테스트하며, AWS에 배포하는 데 수개월이 걸렸던 과정이 이제는 Claude와 같은 도구, 분위기 기반(vibe-based) 코딩 어시스턴트, 그리고 간편한 배포 사이트 덕분에

💾 당신의 데이터 모델은 당신의 운명입니다

Product-market fit은 스타트업의 성배와도 같습니다. "제품(Product)"과 "시장(Market)"은 필수적이지만, 스타트업의 데이터 모델은 이 둘을 묶어주는 암흑 물질과 같습니다. "데이터 모델"이란 스타트업이 제품에서 무엇을 강조하는지, 즉 제품이 세상을 표현하는 방식에서 현실의 어떤 부분이 가장 중요한지를 의미합니다. 이는 스타트업이 우선순위를 두고 구축하는

🎨 에이전트 디자인 프레임워크: 6-10

몇 주 전, 저는 AI 에이전트 구축에 대해 생각할 때 사용하는 5가지 기본적인 프로덕트 프레임워크에 대한 글을 썼습니다. 에이전트/환경/생태계라는 핵심 3요소, 사용자 인터랙션 스펙트럼 등에 대해 다루었죠. 그 이후로도 에이전트에 대해 훨씬 더 많이 생각하게 되었고… 이 급격한 제품 혁신 단계에서 제가 유용하다고 생각한 5가지 추가 프레임워크를 공유하고

🖼️ 에이전트 디자인 프레임워크: 1-5

AI 에이전트의 세계는 엄청난 속도로 발전하고 있습니다. 제품을 만드는 우리는 더 이상 단순히 기능을 출시하는 것이 아니라, 새로운 종류의 상호작용, 새로운 AI 기반 기능, 그리고 종종 완전히 새로운 제품 패러다임을 설계하고 있습니다. 이 흥미진진하고 때로는 어리둥절한 환경을 헤쳐나가기 위해, 저는 복잡함 속에서 명확성을 찾도록 도와주는 몇 가지 핵심적인 프로덕트 프레임워크를