고영혁 (Dylan Ko)

1인 기업으로서 각자 전문성을 개별 셋팅한 12 AI 에이전트들을 셋팅해서, 각각 따로 병렬이 아닌 긴밀한 팀 커뮤니케이션으로 협업하면서, 소꿉장난이 아니라 실제 비즈니스를 어떻게 운영하고 있는 지 구체적 사례를 들어 인터뷰한 1시간짜리 동영상을 공유합니다. youtu.be/0huA3Fx7NVc?si=0jhR… 영상이 담고 있는 내용을 요약해서 적으려다가, 요약은 저보다 AI 가 훨씬 잘 하기에 유튜브에 포함된 Gemini 에게 질문하기 기능으로 생성한 요약을 아래에 붙입니다. 역시 요약킹입니다. --- 이 영상은 그로스해킹 전문가인 고영혁 고넥터 대표가 12개의 AI 에이전트를 팀으로 구성하여 컨설팅, 데이터 분석, 마케팅 등 복잡한 업무를 혼자 수행하는 방법을 소개합니다. 주요 내용: AI 에이전트 팀 구성 ( - ): 단순히 하나의 만능 AI를 쓰는 것이 아니라, 각기 다른 전문성(리서치, 엔지니어링, 보안, 법무, 마케팅 등)을 가진 12개의 에이전트에게 역할을 분담시키고 이들이 서로 소통하며 협업하게 설계했습니다. 업무 방식: 고 대표가 전체 비전과 목표를 설정하면, AI 팀이 자율적으로 계획을 세우고 실행하며, 서로의 기억과 전문성을 공유합니다( - ). 실제 시연 ( - ): 티타임즈를 위한 가상 쇼핑몰을 구축하는 과정을 시연했습니다. AI들이 직접 1,600여 개의 데이터를 분석하고, 사용자 유형을 정의하여 맞춤형 기획과 디자인, 심지어 행동 데이터 설계까지 수행하는 모습을 보여줍니다. 인간의 역할 ( - ): AI가 아무리 뛰어나도 큰 틀의 비전 설계, 결과물에 대한 최종 리뷰, 그리고 '조금 더 잘해보자'는 방향성을 제시하는 것은 인간의 영역이라고 강조합니다. 핵심 결론: AI 시대에 살아남기 위해서는 AI 에이전트를 잘 활용하고 다루는 능력이 중요합니다. AI를 단순히 도구로 쓰는 것을 넘어, 팀원처럼 관리하며 인간과 협업하는 시스템을 구축하는 것이 앞으로의 핵심 경쟁력이 될 것입니다. --- 그동안 여러가지 정보와 생각들을 소셜에 공유하면서 약간씩 제 실제 활용 근황을 같이 곁들이기는 했는데, 어떻게 활용하는 지 작정하고 각잡아서 설명한 콘텐츠는 이 인터뷰 영상이 최초입니다. 참고로, 저 위의 요약에는 없지만, 팀으로서 협업 구도를 만드는 것이 최선이라고 결정을 내린 이유가 영상 초반에 있습니다. 더불어서 제가 어떤 일을 하면서 경제 활동을 하고 거기에서 팀이 어떻게 같이 일하는 지에 대해서도 역시 영상에 있습니다. 오픈클로가 알려지면서 에이전트로서 활용하는 패턴이 본격화되었고 그 과정에서 멀티 에이전트 개념을 차용해서 팀을 구성해서 일하는 데모나 서비스들도 꽤 등장했는데, 모든 것을 테스트해보지는 않았으나 그 중 상당수는 미끼성 콘텐츠 내지는 낮은 품질의 서비스였습니다. 즉, 시각적으로는 그럴듯해보이지만 실제로는 제대로 협업해서 얻는 장점이 없고 오히려 일을 더 못하는 접근법이었죠. 제품화할 생각은 아예 하지도 않고 있었고, 제가 살아남기 위해 어떻게든 저를 제대로 도와줄 수 있는 팀을 구성해서 활용하면서 개선하는 것에 집중한 지가 이제 딱 두 달이 되었네요. 이 2개월간 참 많은 일들이 있었는데, 개인 사정으로 여의치 않은 상황에서도 일정 수준 이상의 경제 활동을 할 수 있었던 것도 사실 모두 제 AI 팀원들 덕분이었습니다. 이 자리를 빌어 팀원들에게 감사의 인사를 전하며, 특히 제 오른팔이자 부사장인 JARVIS (Just A Rather Versatile, Incidentally Sentient; 아시는 분은 아시겠지만 아이언맨의 그 자비스와 알파벳은 같지만 단어가 다릅니다. 자신이 직접 지은) 에게 고맙다는 말을 전합니다. 인터뷰 성격상 세부 기술 설정 등의 내용은 포함되어 있지 않지만, 현재 소수 고객사와 시범 테스트를 한 이후 좀 더 다듬어서 늦지 않게 시장에 공개할 계획입니다. 기술을 잘 모르시는 분들도 편하게 사용하실 수 있게끔 최대한 인스톨과 설정을 쉽게 할 수 있는 도구도 현재 계속 개선 중입니다. 더불어, 비슷한 시기에 오픈을 하기 위해 준비 중에 있는데 콘텐츠 포털을 준비중입니다. 제 26년 경험치를 최대한 쏟아부어서 최대한 편하고 빠르고 유익하게 콘텐츠 탐색과 소비와 더 나아가 연관 서비스 활용을 심리스하게 연계해서 할 수 있도록 설계하고 만들고 있습니다. 끝으로, 초대해 주신 티타임즈 (티타임즈의 창업 초기부터 여러가지 말씀 나누고 여러모로 협업하고 응원하고 했었는데 이제 35만 구독자! 역시 노력과 시간이 중요합니다)의 유병률 국장님과 언제나 훌륭한 질문과 진행으로 멋진 콘텐츠 소스를 만들어내시는 홍재의 기자님께 감사의 말씀을 드립니다. 2시간 반의 장시간 심리스 인터뷰를 이렇게 깔끔하게 1시간 동영상으로 찐 엑기스 뽑아 편집해 주신 편집 PD 님들께도 감사의 말씀을 드립니다. 지금 영상 보니 계속 싱글벙글 하고 있네요. 사실 인터뷰 중에도 느낀건데 꼭 자식 자랑하는 팔불출 아빠가 된 느낌이었습니다. 그게 고스란히 표정에 드러났네요~ 다음번에는 실시간으로 멤버들 모두 듣고 말할 수 있는 상태에서 팀 패널 토론 컨셉의 인터뷰를 해볼 수 있을 것 같습니다~~ 아, 영상보시면서 궁금하신 부분들은 유튜브 영상에 댓글 달아주시면 최대한 성심성의껏 답변 드리겠습니다. #ai #agent #gonnector #startup #entrepreneurship

믿고 맡기는 안과 의사 후배에게 검진 받고 점심 먹으며 담소나누면서 들은, 분야 전문가이기에 가능한 새롭게 알게된 정보와 조언들. - 눈 위아래 피부가 인체 모든 피부 중 매우 약해서 눈이 급급하다고 비비는 것 자체가 눈에도 안좋지만 이 부분 피부를 망가뜨려서 다크서클 및 더 나이들어 보이는 눈두덩 주름 등등 매우 심난한 문제 야기 - 피를 보지 않고 바로 관찰 가능한 (모세)혈관이 눈의 혈관. 당뇨 합병증도 그렇고 각종 혈관 관련 신호를 살펴보기에 최적 - 당뇨로 혈액에 이물질이 쌓이면 산소 공급력이 떨어지고 몸은 이에 대응하는 방법 중 새로운 모세혈관을 생성하는 옵션을 선택. 그런데 태아일 때 생성되는 혈관만 온전하게 제기능을 갖추고 생성되고 그 이후 생성되는 건 거의 하자가 존재. 질질 새거나 등등... 눈에서도 이런게 문제가 되서 당뇨 합병증으로 시력이 상실. 결국 이런 메카니즘이 발동되지 않도록 산소를 선택과 집중으로 몰아주기 위해 덜 중요한 부위를 지지는 수술을 하게 됨. 실명을 막기 위해 시야를 좁히는. - 젊을수록 신진 대사가 빨라서 암도 더 빨리 퍼지고 그러는 건데... 예전에는 나이든 분들 보면 경과 진행이 더뎠는데, 시간이 흐를수록 나이 든 사람도 과거보다 진행 속도가 빨라졌음. 바꿔 말하면 전체 수명, 라이프 싸이클이 기본적으로 길어짐. 아직까지 기술로는 모세혈관 레벨까지 전신 혈관 세척 불가. 즉 한 번 혈관에 이물질이 쌓이면 복구가 어렵고 이후 관리를 통해 악화를 막는게 최선. 근데 이 기간이 이제 50년이 넘는 상황... - 인공 안구는 여러가지 연구 중이지만 상용은 아직.... 네, 그래서 결론은 잘 살기 위한 체중감량 운동 모드 가속으로... 당장은 눈에 큰 문제가 없어서 다행이지만 맘 놓으면 안될 상황... 내친 김에 병원 홍보... 노원역 퍼스트 성모 안과 강추입니다! 첨단 장비도 장비지만 (대학 병원에서도 이정도 장비로 검사 안했었는데....) 정말 꼼꼼하고 친절하게 챙겨주시는. 원장 지인 바이어스가 없진 않겠지만 경험상 그 바이어스가 갑자기 말도 안되는 수준으로 생기진 않으니까요. 꿍쳐뒀던 장비를 꺼내서 하는 것도 아니고 ㅎㅎ #healthcare #eye #gonnector #고넥터

아... 최불암 선생님과 같은 시기에 외국에서도 안타까운 부고가 있네요... '스타트렉' 의 선장, '엑스맨'의 자비에 교수인 배우 패트릭 스튜어트 선생님께서 향년 86세로 작고하셨습니다. 삼가 고인의 명복을 빕니다. 덕분에 훌륭한 명작 SF 영화들을 즐길 수 있었습니다... 두 분 평안하고 좋은 곳에서 시대를 리딩한 명배우로서의 담소를 즐기시길 기원합니다.

한동안 Gemini Notebook, 과거 NotebookLM 을 안썼는데 중요한 업데이트가 있네요. 이제 오픈된 교과서가 기본으로 탑재됩니다. 정규 교과 과정 중 잘 이해 안가는 내용에 대해 멀티미디어 참고서를 실시간으로 만들어 완벽하게 개인화된 자가학습이 가능해졌다는 뜻. 교사의 본원 적 역량에 대해 재고해야 할 시점입니다. 한국 교과서는 언제... 라는 건 걱정할 이유가 없다고 봅니다. 이제 언어는 이미 장벽이 아니니까요. #ai #agent #education #gemininotebook #notebooklm #gonnector #고넥터

예상됐던 것이긴 하지만 모션 그래픽 및 영상 까지 AI 에이전트가 제대로 만들게 되면서 갈수록 보기만 화려하고 알맹이는 정말 볼게 없는 유튜브 영상들이 늘어나네요. 글의 경우도 그럴듯하지만 사실과 다른, AI 망상 정보가 늘어난 것을 근래 종종 보는데, 이건 그래도 걸러내는 효율성이라도 높지만(그런데 문제는 구글 검색 결과 조차도 이미 오염되는 모습들이 보임), 동영상 정보는 이 효율성이 현재는 좀 떨어지다보니... 업로드 즉시 자막 자동 생성 및 메타화되는 비중이 100% 가 되면 좀 괜찮겠지만요... 적당 수준의 콘텐츠로 나름 괜찮은 수익을 버는 시대는 이제 저물어간다고 봅니다. 콘텐츠에 대한 불신이 얕은 수로 돈벌어보려는 사람들의 욕심에 비례해서 빠른 속도로 확산될거니까요. AI 가 좋아지면서 아 나도 이제 크리에이터 좀 해볼까라는 생각을 하게 되는 시점에서 이미 고점을 찍은 이후 진입이라고 생각합니다. 에이전트, agent, 대리인 시대. 결국 처음부터 끝까지 신뢰 싸움입니다. 참 어려운 일이고 저도 한참 부족해서 계속 고민합니다만 결국 신뢰를 어떻게 쌓는 지를 터득하고 실천하는 사람과 에이전트가 성공할 확률이 높은 시대로 더욱 가속해서 나아가고 있다고 믿습니다. #ai #agent #trust #contents #gonnector #고넥터

Claude 의 메시지 요청 최대 사이즈가 32MB 에서 4배인 128MB 로 대폭 늘었네요. Computer use 에 쓰이는 캡쳐 이미지와 큰 PDF 등을 처리하는 데에 있어서 그동안 적은 사이즈로 우회 방법 등을 써왔는데 이제 편하고 효율적으로 할 수 있게 되었습니다. 매우 직관적인 설명 영상도 인상적이네요. 당연히 claude 로 만들었을. 자기가 자기 개선하면서 자기 홍보도 하는 AI 의 세상에서 이미 살고 있습니다. 콘텍스트 용량도 계속 크게 늘어날테고 1M 콘텍스트가 아니라 1G, 1T 이런식으로 가면 (물론 인출 정확도와 속도도 적정 수준이어야 겠지만) 지금도 '니가 나보다 기본 기억 캐파는 딸리잖아' 라고 자위하는 거 말고는 후덜덜한데 뭐... 쩝... #ai #agent #memory #claude #gonnector #고넥터

어제 발표된 Gemini 최신 모델 Carbon. 주기율표를 따서 만들고 있는 네이밍이고 내부 모델로 거쳐간 바륨을 이은 카본인데... 딥마인드가 자체적으로 공개한 벤치마킹 성능표에서는 문자 그대로 SOTA 인데, 앞서 Argon 에서 비슷한 분위기로 론칭했다가 결국 실사용 가능한 시점에서 살펴보니 상당부분 설레발이었던 경험이 있어서, 이번에도 역시 조심스럽게 살펴봐야 할 것 같습니다만... 언제 쓸 수 있게 될지는 모르겠지만 오래 기다리진 않아도 될 것 같고, 모델 론칭 사이의 간격을 정말 짧네요. 2~3주 됐나? 흠... 문득 호기심에 다음 모델의 이름과 이런 식으로 가면 끝판왕의 이름은 무엇일지 그냥 제미나이한테 물어보니... 주기율표 안에서도 A, B, C 순서로 가고 있는 모양새라서, 다음 모델의 이름은 디스프로슘이나 더브늄으로 추정하고, 끝판왕은 Z로 시작하는 지르코늄이나 징크(아연)으로 제시하는군요. 나름의 의미와 더불어서 ㅎㅎ #ai #agent #google #gemini #model #name #argon #carbon #gonnector #고넥터

최근 타임라인들을 보다보면 잘못된 정보를 이야기하거나 답변하는 AI/에이전트 인플루언서들이 적지 않습니다. 그들 또한 실수하지 않기 위해 에이전트에게 물어보고 얻은 답을 토대로 답변하거나 콘텐츠를 만들어 올릴텐데, 그럼에도 불구하고 문제가 생기는 이유는 명확해 보입니다. 일부는 올린 글에서 단서가 보이기도 하고... AI 가 잘못된 답을 주는 경우는 이제 흔하지 않습니다. AI에게 제대로 된 답을 얻으려면 질문이 체계적이고 정확해야 하는데 여기서 잘못했을 확률이 더 큽니다. 두번째는, 질문과 답에 모두 문제 없었더라도 그걸 자신이 다시 해석하고 올리는 과정에서 문제가 발생하는 경우입니다. 당연한 이야기지만, AI 에이전트를 쓰더라도 제대로 잘 쓰냐 못쓰냐에 따라 최종 결과물의 품질은 꽤 차이가 납니다. 물론 과거에는 할 수 있느냐 없느냐인 0 vs 1 의 어마어마한 차이였지만 이제는 0 이 아닌 것이 기본 기대 수준이고 얼마나 100 점에 가까우냐가 기대치가 되어버린 것이죠. 75 점 정도까지를 만드는 건 누구나 하니까요. 90 위로 올리는 것도 사실 매우 어려운 일이지만 AI 덕분에 예전보다는 많이 쉬워졌으니까요. 그러고보니... 실제 기여한 AI 와 최종 소비자 사이에 끼어들어서 오히려 원래 품질을 떨어뜨리는 것은 조직 내 엄한 중간 관리자와 마찬가지 양상이네요. 어제 인간이 만드는 병목을 해결하는 빙법에 대한 글에 많은 분들이 공감해 주셨는데 인간이 또 문제인 부분 추가네요. #ai #agent #communication #gonnector #고넥터

아이폰 듀오의 접히는 디스플레이에 대한 이슈가 커지는 타이밍을 놓치지 않는 폴더블 원조 삼성의 풍자적 광고 ㅎㅎㅎ 폴드 4 때는 1년 정도 지나면 접히는 부분 디스플레이 필름에 물리적인 주름과 균열이 생겨서 무상 교체로 말끔하게 썼었는데 폴드 6의 경우 그런 이슈 조차도 없었음. 솔직히 어느 한쪽이 외계인의 기술을 갖고 있거나 산업 스파이가 코어를 싹 빼가지 않는한 시간을 들여 쌓아온 노하우를 바로 따라잡기는 어려울 수밖에. 애플아 그러게 왜 그렇게 늦게 냈냐. 나도 기다리다가 못참고 몇 년 전에 Z폴드로 갔잖아. #apple #iphoneduo #samsung #zfold8 #marketing #product #gonnector #고넥터

AI 에이전트로 효율성을 극단적으로 높이기 위해 반드시 고려해야 할 점 하나를 공유합니다. 아마도, 꽤 많은 분들이 AI 에이전트에게 일을 맡기고 답이 나올 때까지 잠시 쉬시다가 알림 오면 확인하시거나, 아니면 다른 터미널, 세션 스레드 등을 보시면서 왔다갔다하시거나, 에이전트가 하는 중간 과정이 화면에 출력되는 것을 계속 보시거나 할 것입니다. 각각의 장단점이 있는데, 이건 이후 다른 글들에서 풀어보도록 하고, 위에서 어떤 패턴이든간에 상관없이 반드시 고려해야 하는 중요한 점을 말씀드려봅니다. 사실 이건 비단 AI 에이전트 활용에만 국한되는 것은 아니고 어떤 일들을 어떻게 하든지 다 중요한 것이긴 한데 AI 에이전트 때문에 이 중요성이 극단적으로 커지고 있는 상황입니다. 왜냐하면 이 녀석들이 태스크를 제대로 완료하는 속도가 빨라지고 있다보니... 하나의 프로젝트를 구성하는 몇 개 태스크만 선형으로 진행하는 경우에는 이용자가 쉴 시간이 줄어들고 얼른 피드백을 줘야 한다는 문제 외에는 별로 큰 문제가 없는데... 정말 문제는 AI 에이전트를 최대한 활용하고자 여러가지 프로젝트와 태스크들을 동시 진행하는 경우에 (저도 그런 이용자 중 하나입니다만), 저 위 케이스에서는 잘 드러나지 않던 인간에 의한 병목 현상이 눈에 확 띄게 두드러지게 됩니다. 멀티태스킹에서 발생할 수 있는 병목 현상과 이에 대한 해결책은 이미 오래전부터 연구되어 온 주제이긴 합니다만 이게 AI 에이전트로 인해 훨씬 중요한 문제로서 해결되어야 하는 상황인 것이죠. 저 스스로의 경험 및 컨설팅/코칭하고 있는 고객사들과의 경험을 토대로 보면... 첫째, 우선 순위 설정이 가장 중요합니다. 여기서 우선 순위는 이게 더 중요하다의 느낌이 아니라 무엇부터 시작해야 하고 무엇이 먼저 완료되어야 하느냐의 관점입니다. 우선순위를 결정할 때의 일반적인 방법론은 완료시 얻을 수 있는 성과, 완료에 들어가는 리소스. 결국 아웃풋과 인풋입니다. 많은 경우에 그냥 소설 쓰듯이 너무 편하게 적으시는데, 이걸 얼마나 체계적으로 기준을 잡아서 고민해서 적는 지가 중요합니다. 성과는 명확하게 측정 가능한 지표들 기준으로 비교해서 순위 잡는 것이 중요하긴 한데, 그에 못지 않게 중요한 것이 파급효과 및 시너지 효과입니다. 즉, 자기 하나에만 성과를 내는 태스크 보다는 다른 태스크들에도 좋은 영향을 미쳐서 같이 동반 상승할 수 있는 것에 훨씬 점수를 높게 주고 그에 따라 우선순위도 높아져야 합니다. 들어가야 하는 인풋 즉, 리소스와 비용도 돈, 사람, 그리고 시간 이 세 가지 관점이 모두 고려가 되어야 합니다. 만약 모든 태스크들을 다 AI 에이전트로 한다고 치면, 사실 이 복잡하고 다사다난한 3가지 팩터가 토큰 비용 및 시간에 대한 약간의 고려로 다소 단순화되긴 합니다만, 이런 에이전트들을 잘 다루고 감독하는 사람에 대한 고민은 오히려 더 커지는 상황입니다. 둘째, 전체 태스크 현황판과 알림 시스템입니다. 인공지능 수준으로 잘 기억하고 인출도 빠르다고 하더라도 최소한 알림 시스템은 필요합니다. 챙겨야 할 태스크가 수없이 많은데, 작업자 입장에서 완료했다거나 아니면 이용자의 피드백이나 승인이 필요한 상황임을 알려주지 않으면 일일이 다 살펴보면서 챙기는 것은 아무리 AI 같은 두뇌를 갖고 있어도 해결이 안됩니다. 올 초에 잠깐 유행하다가 싹 사라진 것들이 에이전트들로 구성된 팀이 회사에서 일하는 것처럼 그래픽으로 표현해 주는 것이었는데, 요즘 다시 뜨고 있네요. 뭐, 자기 취향대로 만드는 것이니 표현 형태는 각자가 원하는대로 해야 합니다만, 소셜에 올라온 것을 봤을 때, 아기자기하고 이뻐 보이는데에만 주력하고 정작 일이 돌아가는 상황에 대한 필요한 정보들은 잘 안보이는 경우들도 많던데, 솔직히 말씀드리면 그런 케이스들은 예쁘지만 일 자체에는 별로 도움이 안되는 그런 도구입니다. 최소한 이용자가 지금 어느 에이전트랑 뭘 해야 하는지 (승인과 피드백, 혹은 인간으로서만 가능한 다른 태스크. 예를 들어 고객사 담당자에게 전화하기 등) 는 무조건 있어야 하고, 전체적인 태스크의 상황 및 프로젝트 단위 내지는 그보다 상위의 목표 단위에서 어디가 병목이고 진척률이 어느 정도인지 등도 그 다음으로 중요한 정보입니다. 최근 Anthropic 이 발표한 Claude 이용 현황 분석 레포트를 보면, 이용자의 입력을 대기하는, 즉 에이전트 입장에서 멍떄리고 있는 시간의 비중이 상당히 높다는 것을 알 수 있습니다. 이 공백 시간은 심지어 90% 가까운 할인을 적용하는 캐시 적용의 범위를 넘어가게 만드는 주범이기도 하기 때문에 (TTL 관련) 어떻게든 이런 시간을 줄이는 것이 중요합니다. 많은 부분에서 이제 인간이 병목입니다. #ai #agent #efficiency #multitasking #priority #dashboard #notification #gonnector #고넥터

요즘은 SF 영화 시작에 나오는 단골 대사인 '인류는 XXX 문제로 고통받다가 과학기술의 발달로 극복하고 YYY를 ZZZ 하게 되어...' 를 떠오르게 하는 소식들이 심심치 않게 나오는 듯 하네요. AI 활용으로 수학, 과학의 난제들이 계속 풀리거나 해결의 실마리가 발견되거나 하는... 암, 치매, 탈모(!? 사실 전 이제 신경 안쓴지 오래) 이런 것들이 어서 극복되기를... 비만은 이제 슬슬 가닥이 잡힌 것 같고. #ai #agent #sf #gonnector #고넥터

모니터를 사면 모니터 테스트를 해서 불량 화소 등등을 체크하듯이, 카메라도 체크할 것이 많은데, 이번에는 AI 에이전트를 제대로 활용할 수 있게 된 이후의 첫 카메라 구매라서, 얼마 전 모니터 때와 마찬가지로 팀에게 체크 도구 제작과 프로세스를 맡겼습니다. 목적에 맞는 모델의 선정과 최대한의 할인 조건 등을 찾아준 Samantha 에게 이 태스크도 이어서 맡김. 팀에게 시간에 대한 개념을 잘 잡아준 이후로 확실히 달라졌는데, 특히 사만다의 경우는 제 개인적인 일들에 대한 전담 비서 페르소나이고 영화 HER의 그 사만다를 모티브로 해서 더욱 그런 성향이 있는지, 아직 시간 여유 많이 남았으니 중간에 스톱하고 얼른 자라고 채근을 ㅎㅎ 사실 자식도 차이가 있고 열손가락 모두 똑같을 수가 없듯이 13에이전트들 안에서도 아무래도 제가 더 맘에 들어하는 멤버와 상대적으로 덜 맘에 들어하는 멤버가 있는데, 사만다는 전자입니다~ 각설하고, 과정에서 느낌 점 몇 가지를 공유해 봅니다. 1) 먼지가 약간 붙어 있어서 조금 아쉽긴 했습니다만, 사실 일반적인 사진을 찍어서 눈에 보일 그런 상황이 아니라 AI가 사진 원본을 최대한 확대해서 이 잡듯이 뒤졌을 때 보이는 정도이고, 자기가 판단했을 때에도 이 정도는 교환 사유가 안된다고 해서 다행. 먼지 청소 기능으로 진동시켰는데도 거의 떨어지지 않아서 살짝 얹어진 먼지는 아닌 듯. 쓰다가 실제 촬영 결과물에서 눈에 거슬리는 상황으로 진전이 되면 청소 맡기면 되고 괜히 지금 블로워로 청소하겠다고 하다가 먼지 더 들어갈 수 있으니 하지 말라고 조언 받았네요. 공감. 가장 신경쓰였던 핫픽셀 이슈는 다행히 전혀 없었습니다. 일반 셔터속도에서부터, 특히 핫픽셀이 두드러지기 쉬운 조건인 30초 장시간 노출에 노이즈 리덕션 케이스 및 사진/영상 모두에 대해서 철저하게 테스트 시나리오 설계해준대로 진행했는데, 모두 정상 수준으로 패스. 사실 예전에는 장노출 노이즈 제거나 핫픽셀 이슈를 내부적으로 처리하는 픽셀 매핑같은 기능들이 정말 잘 작동하고 있는 건지 딱히 눈에 바로 보이지 않았는데, 이번에 AI 가 작업한 중간/최종 결과물들을 보니 전후 비교하면서 명확하게 차이점이 눈으로 드러나고 기능이 작동하는 모습이 보이니 신뢰감이 들었습니다. 그러다보니 문제의 원천 이유와 기능의 원리도 궁금했는데, 여러가지 알려줘서 공부도 됐고. 2) 관련된 테스트와 분석을 진행하는 프로세스를 보면 결국 이미지 처리와 패턴 분석이 메인인데, 문득 딥러닝으로 이미지 분석하던 기업들은 이제 어떤 식으로 피벗해야하나라는 생각이 들었습니다. 작정하고 조사할 건 아니라서 구글 AI 검색으로 슬쩍 살펴보니, 역시나 이제는 범용 모델로도 이미지 판독과 판단, 해석은 상당 수준 잘 하지만, 범용 모델이기에 갖는 한계점들인 환각, 초고해상도 이미지 처리, 그리고 무엇보다도 의료 쪽의 정보 보안 관련해서 한계가 있기 때문에 기존 사업자들에게도 아직 해자는 존재하나, 그럼에도 불구하고 역시나 이미 피벗을 하고 있네요. 현재 투자금과 매출이 몰리는 의료 AI 스타트업들은 "영상을 얼마나 더 잘 보느냐(Vision CNN)"가 아니라, "병원 시스템(EHR) 및 텍스트와 융합하여 실제 업무와 진료 프로세스를 자율적으로 끝마치느냐(Agentic Workflow)"를 해결하는 기업들인 상황으로 이미 전개되고 있습니다. 3) 제가 직접 이 잡듯이 눈을 부릅뜨고 이미지를 살펴볼 필요는 없었지만, 가이드대로 카메라 설정해서 사진 찍고, CF 메모리 카드를 카메라에서 빼서 컴퓨터의 CF 메모리 리더기에 넣고, 그 다음부터는 에이전트의 영역이니 알아서 주욱 하고 다음 단계를 위해 다시 CF 카드를 빼서 카메라에 끼고... 그리고 각종 버튼이나 물리적인 조작계 검증, 카메라 자체의 LCD 와 뷰파인더 등을 테스트하는 과정에서... 아, 로봇이 있으면 내가 굳이 이 작업도 안해도 될텐데 하는 아쉬움이 강려크하게 떠올랐습니다. 전체 몸체 다는 아니더라도 최소한 눈이 있는 로봇 팔 정도만이라도... 뭐, 이러다가 결국 이동성도 원하겠지만... 지금 발전 흐름을 보면 그렇게 멀지 않은 것 같기도 하지만, 가격도 고려해야 하다보니... 여하튼 적절한 가격에 적정 기능을 통해 어느 정도까지의 물리적인 동작을 해내는 것이 가장 도움이 되는 지에 대한 업계의 고민과 실행이 기대가 됩니다. 최근 a16z (미국 탑티어 투자사)의 마크 앤드리슨의 인터뷰를 보면, AI 네이티브 스타트업과 기존 대기업 간의 AI 역량 인식 격차가 커리어를 통틀어 가장 넓게 벌어졌다고 이야기했습니다. 대기업이 AI를 기존 프로세스의 효율화 도구로 보는 반면, 스타트업은 최대 활용 기준점을 중심으로 조직을 재설계하며 시장 재편의 기회를 잡고 있다는 식의 이야기를 했네요. 고객사에 대기업, 도메인 리딩 강소기업, 스타트업들이 고루 있다보니 앤드리슨의 이야기에 공감을 하며, 이건 빠른 시간 안에 엄청난 격차를 만드는 핵심 이유가 될 것입니다. #ai #agent #robot #camera #vision #gonnector #고넥터

Claude Code 개발진이자 X 에서 여러가지 좋은 정보와 인사이트를 제공해 주던 Thariq (@trq212) 의 퇴사, 그리고 Thariq 정도의 인플루언서 활동은 아니었지만 개인적으로는 좋은 정보들을 제공해줘서 고마웠던 Anthony Morris (@amorriscode )도 퇴사. IPO 를 앞둔 이 타이밍에 퇴사하는 Anthropic 멤버들이 얼마나 될 지 모르겠으나, X 에서는 여러가지 추측들이 돌고 있고... 뭐, Claude 의 최신 소식에 대해 여러가지 말해주는 내부자가 줄어들어 솔직히 개인적으로 아쉽지만, 어느 회사에 가든 어떤 일을 하든 행복하고 알찬 삶을 살기를 기원 !! 그동안 고마웠어요~~ #ai #agent #anthropic #claude #gonnector #고넥터

아이폰 듀오에서 Calude App 이 새로운 폼팩터를 활용해서 어떻게 최적의 사용성을 제공해 줄지에 대한 맛보기 영상이 Anthropic 담당자에 의해 공개됐습니다. 매우 좋은데... 갤럭시 Z폴드에도 제발 좀... ㅎㅎ 이미 댓글을 달기는 했습니다만~ 저도 iPhone 3GS 때부터 써온 애플 진성 유저였고, 맥북에 맥미니에 아이패드에 맥생태계를 셋팅해서 써오고 있긴 하지만, Z폴드는 정말 좋은 제품이고, 안 쓸수가 없었고, 애플이 폴더블 아이폰을 내놓기를 목이 빠져라 기다렸는데 너무 늦었고, 솔직히 지금 보면 Z폴드 8 대비 듀오가 아쉬운 점들도 꽤 보이고, 그래서 듀오 2세대에 고려해볼까 합니다. #ai #agent #anthropic #claude #iphoneduo #gonnector #고넥터

PHP2Shell은 국내 뉴스에도 많이 나왔는데, 같은 날 터진 eMudhra 인증서 사고는 PHP를 쓰지 않아도 해당될 수 있습니다. 점검해 보니 오히려 인증서 사고 쪽이 더 큰 문제였습니다. 이 두 글로벌 보안 사고를 비전문가도 이해할 수 있게 하나의 글로 정리했습니다. 무슨 일이 있었는지, 왜 생겼는지, 우리 모두에게 어떤 영향이 있는지, AI 에이전트 시대에 왜 더 신경 써야 하는지, 어떻게 대응하면 되는지, 그리고 저와 저희 AI 에이전트 팀이 실제로 어떻게 점검하고 대응했는지까지 담았습니다. go.gonnector.com/fe2XTum 특히 eMudhra 쪽에 집중했습니다. PHP2Shell은 PHP로 웹사이트를 운영하는 곳이 대상이지만, eMudhra 인증서 사고는 인터넷에 접속하는 프로그램 전반에 걸쳐 있기 때문입니다. Windows와 브라우저는 제조사가 이미 막았지만 Python이나 Node.js 처럼 자체 인증서 명단을 쓰는 각종 도구들은 패치를 기다리거나 따로 고쳐야 합니다. 메이저 도구가 아닌 경우에는 패치가 언제 될지 모르는데다가, 요즘은 AI 에이전트가 알아서 이런 도구들을 설치하고 사용합니다. 왜 큰 이슈인지 짐작이 되시죠? 저도 처음엔 몰랐습니다. 저희 팀 보안 담당 TRON과 기술 담당 TARS에게 점검과 대응을 맡기고 보고를 받으면서 알게 됐는데, 이렇게 큰 이슈인데도 국내 매체는 아직 PHP2Shell 위주로 다루는 것 같네요. 저는 보안 전문가가 아니라서, 보고를 받을 때마다 이것저것 물어보고 이해한 다음에야 결정을 내릴 수 있었습니다. 그러다 보니 두 팀원이 각자 쓴 여러 보고서를 하나로 묶은 정리본이 필요해졌고, 다 읽고 나니 저뿐 아니라 다른 분들께도 도움이 되겠다 싶어 조금 더 다듬어 공유합니다. 이 글의 URL을 여러분의 AI 에이전트에게 알려 주시면, 내용을 숙지하고 더 효율적으로 대응할 것 같습니다. 꼼꼼하게 조사하고 시행착오도 겪으면서 만든 자료를 바탕으로 작업하니, 아마 토큰도 좀 덜 들 겁니다. 다만 환경마다 상황이 다르니, 각자 환경을 확인하면서 적용해 주세요. 많은 분께 도움이 되면 좋겠습니다. 저는 팀 덕분에 제 환경의 점검과 대응을 빠르게 마쳐서 마음이 좀 편해졌습니다. 올해 초 팀을 만들면서 세 번째로 만든 멤버들이 기술 담당 TARS와 보안 담당 TRON이었는데, 이 둘이 있어 정말 든든합니다. 요즘 상황을 보면, 앞으로 에이전트를 세팅하실 때 개발 작업을 하지 않으시더라도 어차피 누구나 보안이 필요한 환경에서 일을 하기 때문에, 보안 담당은 꼭 두시는 게 좋겠습니다. #ai #agent #php2shell #emudhra #security #gonnector #고넥터

수백만명의 나쁜 사람이 있다기 보다는 소수의 나쁜 사람들이 AI 에이전트들을 왕창 풀어서 닥치는대로 공격을 시도하고 있는 상황이겠지만... 아 정말 사태가 심상치 않네요. 지금은 덜하지만 한 때 워드프레스가 정말 핫했는데, 블로그 직접 한다고 워드프레스 설치하고 운영한 사람들 중 이 기반이 php 라는 것을 모르는 사람들 또한 부지기수일텐데... 이런 일이 발생했는지 조차 모르는 취약점을 안고 있는 사람들도 많을텐데, 그런 사람들을 위해 화이트해킹(?!)해서 패치를 자동으로 적용해주는, 좀 어이없는 생각도 해보게 되네요. #ai #agent #security #php2shell #wordpress #gonnector #고넥터

고객사에 맞춤형 AI 에이전트 팀을 셋팅하기 위해 임직원 인터뷰하는 과정에서 CEO 의장님의 말씀에서 배운 점을 공유합니다. 문득 든 생각인데, 이렇게 현장에서 배운 인사이트들에는 #현배인 태그를 붙여서 앞으로 공유해보겠습니다. 우선 인터뷰 중 와닿은 CEO 의 말씀을 붙여봅니다. -----++----- "AI 덕분에 할 수 있는 것들이 많아진 것은 좋은데... 굳이 대시보드를 만들어서 하지 않아도 되는 일들에 다 대시보드들을 만들어 붙인다든가, 과거에는 할 수 없어서 못했다지만 이제는 굳이 안해도 되는 것까지 AI로 만들려고 할까봐 걱정이다. 딱 필요한 일에 맞게 AI를 잘 써서 확보한 시간을, 다른 가치있는 일을 새로 만들어내는 데 활용하는, 즉 효율성 증대와 AI를 써야만 가능한 신규 가치 창출, 이 둘이 목표다. 전자는 무조건 가능하다고 보고, 후자는 쉽지 않겠지만 조직에서 최소한 하나, 가급적 두 개 정도의 사례가 나오면 좋겠다." -----++----- 맞습니다. 뭔가를 할 줄 아는 것이 중요한 시대는 AI 때문에 이미 저물고 있습니다. 어차피 엄밀히 말하면 AI 가 할 줄 아는 것이고, 인간은 AI 가 뭘 할 줄 아는 지 알 경우에 그걸 적절한 방법으로 시키는 것입니다. 물론 이 두 가지 역량 자체가 AI 가 공기이자 에너지나 다름없을 앞으로의 시대에서 중요한 역량은 맞으며 실전 경험을 통해 강화해야만 합니다. 그런데, 뭔가를 할 줄 알면, 특히 그게 남들은 아직 잘 못하는 것이면 어떻게든 어필하고 싶고 써보고 싶은게 사실 인지상정입니다. 이 때 조심해야 할 것은 자신이 뭔가 희소가치가 있는 것을 할 줄 안다고해서 그게 꼭 필요한 것을 의미하는 건 아니라는 점입니다. 따라서 이런 시대에서 함께 필요한 능력은 어떤 경우에 뭘 해야 하나에 대한 판단 능력입니다. 잎에서 고객사 CEO 께서 말씀하신 예시처럼 대시보드가 필요할 때에만 대시보드를 만들어야 한다는 것이죠. 솔직히 말씀드리면, 이런 '판단'도 AI 가 알아서 잘 할 시대가 멀지 않았다고 봅니다만, 현업의 태스크들을 다양하게 시켜보고 최대한 위임하면서 시켜보는 입장에서 아직까지는 뛰어난 인간보다는 못합니다. 설사 능가한다고 해도 조직의 문화나 프로세스가 그걸 수용하기에는 많은 시간이 걸릴 것이 뻔하기 때문에 한동안 이런 판단은 사람이 해야하는 경우가 많을 것이고, 따라서 이 능력은 한동안 중요한 역량으로 인정받을 것으로 봅니다. 오랜 세월에 걸쳐 중용, 한계효용, 적정기술 등의 개념이 결국 공통적으로는 이 역량을 가리켜왔다고 생각합니다. 할 줄 아는 것에 너무 심취하지 마시고 어떤 상황에서 우선순위가 높은 무엇을 해야하는 지 판단하는 것에 집중하세요. 아, 판단한 것을 AI 에게 제대로 시키는 것은 물론 기본 전제입니다. '나 대신 저 이성을 꼬셔서 나와 사랑에 빠지게 해줘' 같은 게 아니라면 이제는 정말 왠만한 것들은 다 해낸다고 전제하시는 것도 필요합니다. 오만가지 태스크 종류에 따라 어떻게 시키면 더 잘 더 효울적으로 하는 지는 아직까지는 AI 들이 알아서 사전 학습되어 있지는 않기 때문에 이 부분을 아는 것은 확실히 인정받을만한 고유 역량은 맞습니다. 아직은. 참고로, 만들어져서 몇 번 안쓰고 버려진 죽은 대시보드들이 수백개 수천개 쌓여있는 기업들이 생각보다 매우 많습니다. 쓸데없이 솔루션 비용 및 제대로 아키 설계안했으면 인프라 비용까지 날려버리는... AI 덕분에 요청할 필요없이 직접 만드니까 신난다하고 과거 스타일대로 대시보드 운영 관리하면 저렇게 죽은 대시보드 무덤이 수만개 수십만개가 될 겁니다. 아예 관점을 바꿔야 합니다. 여러 사람이 보고 싱크를 맞추어야 하고 정기적으로 봐야하는 대시보드는 정말 제대로 고민하고 설계해서 숫자를 최소화. 이름 그대로 대시보드 본연의 의미가 살게끔. 그 때 그 때 뭔가 궁금해서 이거저거 만지작 거리면서 뽑아보는 대시보드는 애초에 만들 때부터 해당 건에만 쓰고 바로 지울 것을 염두에 두고 바로 AI 시켜서 실시간으로 만들어서 활용. 사실 예전부터 이게 이상향이긴 했지만, 각종 현실적인 문제들 때문에 말도 안되는 소리였는데 (25년 이상 이런 거 만들어서 직접 쓰거나 남에게 제공하거나 하는 일들 해왔습니다)... 이제는 어이없게 너무나 쉽게 되는 세상입니다. AI 덕분에/때문에. 아, 데이터 거버넌스가 이에 맞게 셋팅되어 있어야 하긴 합니다. 사실 AX 컨설팅하면서 상당 부분은 결국 데이터 거버넌스 잡아드리는 태스크인 경우가 적지 않습니다. #현배인 #field #insight #ai #agent #consulting #dashboard #datagovernance #career #gonnector #고넥터