AI 인사이트
2026년 사람들이 AI를 쓰는 법, 1만 2천 개 사례가 보여주는 진짜 패턴
1만 2천 개 사례를 분석한 HBR 종단 연구로 보는 2026년 AI 사용 패턴. 씽크슬롭, 감정 의존, 섀도우 AI 3가지 핵심 트렌드를 소개합니다.
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BrowseComp 1위 모델이 진짜 검색엔 꼴찌, AI 벤치마크의 치명적 맹점
AI 검색 에이전트가 실제로는 검색 없이 학습 기억에 의존해 BrowseComp 점수를 올린다는 연구. 기억을 차단한 LiveBrowseComp에서 순위가 완전히 뒤집히는 실험 결과를 소개합니다.
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AI 에이전트가 검색을 건너뛰는 순간, Google·NYU 연구가 발견한 4가지 패턴
Google·NYU 연구팀이 AI 딥서치 에이전트를 훈련하다 발견한 4가지 패턴. 에이전트가 다단계 탐색을 건너뛰는 조건을 처음 정량화한 SAGE 논문을 소개합니다.
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AI 코딩 도구, 빨라질수록 병목이 늘었다, Dropbox가 배운 것
AI 코딩 도구 전사 도입 후 병목이 다운스트림으로 이동한 Dropbox의 경험. 자체 에이전트 플랫폼 Nova와 생산성 측정 재정의 방법을 소개합니다.
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5개 최상위 AI, 같은 뉴스 팩트체크하면 67%는 의견이 갈린다
최상위 LLM 5개에 동일한 팩트체크 주장 1,000개를 제시한 결과, 67%에서 모델 간 판정이 엇갈렸습니다. AI 팩트체킹 신뢰성의 실제 한계를 데이터로 보여주는 연구입니다.
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AI 빠르게 많이 쓸수록 잘한다? 두 개발자가 찾은 같은 결론
AI를 빠르게 많이 쓰는 것이 능사가 아니라는 두 개발자의 실전 경험. 서로 다른 문제를 겪었지만 같은 결론, 느리고 의식적인 AI 활용에 도달한 이야기입니다.
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AI 에이전트의 보안 사각지대, 코드 생성부터 파일 유출까지
AI가 생성한 코드의 보안 취약점과 배포된 에이전트의 파일 유출 위험. Thoughtworks 실사례와 Microsoft Copilot Cowork 취약점으로 보는 AI 에이전트 보안의 구조적 문제.
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구글 CEO에게 직접 물었다, Google Zero는 현실인가
구글 CEO Sundar Pichai가 AI 검색 시대의 Google Zero 현상에 어떻게 답했는지 분석합니다. 퍼블리셔부터 유튜브 크리에이터까지 영향을 짚어봤습니다.
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CEO들의 AI 사이코시스, 데이터가 말하는 진짜 생산성
CEO들이 AI 능력을 과대평가해 대량 해고를 단행하는 현상을 진단. UC Berkeley, MIT, HBR 연구들이 말하는 AI 생산성의 현실을 소개합니다.
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ClickUp, 직원 22% 줄이고 에이전트 3,000개 투입한 이유
직원 22%를 줄이고 에이전트 3,000개를 투입한 ClickUp 사례와, 인력 감축이 ROI와 무관하다는 Gartner 조사를 함께 살펴봅니다.
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