AI생산성
AI가 ‘무난함’을 대량생산하는 시대, 진짜 경쟁력은 거부 능력이다
AI가 ‘무난한 결과물’을 대량 생산하는 시대, 진짜 경쟁력은 생성 능력이 아니라 무엇이 잘못됐는지 정확히 거부하는 능력이라는 인사이트를 소개합니다.
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주니어 개발자 채용 14% 감소, AI가 사다리의 계단을 지운다
AI 코딩 도구가 주니어 개발자의 학습 경로를 무너뜨리고 있다는 실증 데이터 분석. Anthropic·METR 연구와 Amazon 사례로 보는 엔지니어링 커리어 사다리의 구조적 위기.
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같은 모델인데 왜 결과가 다를까, 인터페이스가 AI 성능을 결정한다
AI 모델이 충분히 좋아졌는데도 활용이 어려운 이유는 인터페이스 문제입니다. Ethan Mollick의 분석과 Claude Code 설계 분석으로 살펴봅니다.
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AI 생산성 혁명이라는데, 데이터는 왜 조용한가
AI가 생산성을 폭발시킨다는 주장과 달리, PyPI 패키지 데이터엔 전반적 증가가 없었습니다. Answer.AI 연구가 데이터로 파헤친 AI 효과의 실체를 소개합니다.
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AI 쓸수록 일이 늘어난다, 16만 명 분석이 밝힌 직장의 변화
AI 도입 후 오히려 업무 강도가 높아지는 ‘워크로드 크리프’ 현상과 Anthropic의 노동시장 연구로 본 AI의 직종별 실질 영향을 분석합니다.
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바이브 코딩 시대, 개발자 CEO가 말하는 35만 달러짜리 작업의 현실
소프트웨어 회사 CEO 출신 개발자 폴 포드가 NYT에 기고한 바이브 코딩 체험기. 35만 달러짜리 프로젝트를 200달러로 혼자 해낸 현실, 그 기쁨과 씁쓸함을 함께 담았습니다.
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AI가 코드를 10배 빠르게 짜도, 리뷰는 여전히 사람 몫인 이유
AI 코딩 도구가 빨라질수록 리뷰 병목과 방향 설계 문제가 생깁니다. 두 개발자의 실전 경험으로 보는 AI 시대 개발자의 역할.
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Claude Code로 10배 일했더니 번아웃이 찾아왔다, AI 뱀파이어 현상
AI 코딩 도구가 10배 생산성을 만들어도 그 이득은 회사가 가져간다. 전 Google 엔지니어 Steve Yegge가 말하는 AI 뱀파이어 현상과 번아웃의 구조적 원인.
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AI 생산성 역설, CEO 6,000명 조사로 드러난 불편한 현실
CEO·CFO 6,000명 대상 NBER 연구로 드러난 AI 생산성 역설. 40년 전 IT 시대 솔로우 역설이 AI에서 그대로 반복되는 이유와 향후 전망을 소개합니다.
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AI가 일을 줄여준다는 약속, 실제로는 번아웃만 키웠다
AI가 일을 줄여줄 거란 기대와 달리 업무를 강화하고 번아웃을 유발한다는 UC Berkeley 8개월 연구. 자발적 AI 사용이 만든 역설을 소개합니다.
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