AI가 코드를 작성하고, 자료를 정리하고, 복잡한 업무까지 처리하는 모습을 보면 예전에는 열 명이 필요했던 일을 이제 서너 명이 할 수 있지 않을까?라는 생각이 든다. Meta의 Project OT는 이런 기대를 실제 조직 운영에 적용하려던 계획이었다...
9/13/2026
8/03/2026
7/23/2026
7/12/2026
토큰 맥싱(tokenmaxxing)의 문제점
토큰 활용 극대화(tokenmaxxing)가 팀 내에서 흔히하는 농담이었는데, 이젠 현실이 되고 있다. 간단히 말해, 토큰맥싱(tokenmaxxing)이란 모델 사용량을 최대한 늘리거나 혹은 생산적인 것처럼 보이도록 사용량을 눈에 띄게 ...
6/14/2026
5/29/2026
5/10/2026
LLM 라우팅, 요청에 적합한 모델 선택하기
요즘 팀에서는 Token 비용에 대한 관심이 많다. '토큰 이코노미'에 대해서 대부분 비슷할꺼라 생각된다. 단일 모델(예산 범위내에서 가장 좋은 모델)로 제품을 만들고, 다른 사용 사례에도 확장하는 형태로 대부분 사용한다. 이유는 간단하...
4/21/2026
AI 시대의 소프트웨어 개발 시간 예측은?
프로젝트를 진행하면서 여러가지 생각이 든다. 이제까지는 소프트웨어 개발에서 공수산정을 할때, 생산성의 단위는 사람이었다. 개발자는 코드를 생산하고, 프로젝트는 그 생산량을 기준으로 계획되었다. 그래서 공수는 "사람 x 시간...
4/11/2026
AI를 쓰고 있는데, 왜 바뀌지 않을까?
Photo by Smart on Unsplash 현재 AI를 쓰지 않는 조직은 거의 없다. 레포트에 따르면 약 88%의 기업이 최소 한 개 이상의 업무에 AI를 활용하고 있다고 한다. 하지만 질문을 하나 던져보면 답이 달라진다. ...
4/10/2026
모델이 읽는 쓰레기 줄이기
요즘 팀내에서 토큰 부족 현상이 자주 발생한다. Budget을 무한정 투입할 수 없는 상황이라 여러 고민을 하던 중, Github에 꽤 괜찮은 Repo 가 있는 것을 발견했다. 팀에 내용을 공유하고 여기에 정리해본다. Photo by...
3/29/2026
Mitchell Hashimoto의 「My AI Adoption Journey」를 읽고
본 글은 Mitchell Hashimoto의 글 을 읽고 정리한 글이다. AI를 둘러싼 이야기는 대체로 두 갈래로 흐른다. 하나는 모든 것이 곧 AI로 대체될 것이라는 과장된 낙관론이고, 다른 하나는 아직은 실무에서 믿고 쓰기 어렵다는 냉소다. 그런...
2/10/2026
11/29/2025
11/28/2025
AI가 읽기 쉬운 Web을 위한 llms.txt
우리는 매일 웹사이트에 접속합니다. 화려한 디자인, 편리한 메뉴 구성, 광고 배너들이 우리를 반깁니다. 하지만 이 모든 시각적 요소들은 AI에게는 그저 소음에 불과하다는 사실을 알고 계셨나요? ChatGPT, Claude, Gemini와 같은 대규모 ...