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프롬프트를 매번 다시 쓰느라 시간을 낭비하고 있나요? 구글이 크롬에 추가한 Gemini Skills 기능은 자주 쓰는 프롬프트를 한 번에 재사용할 수 있게 만들어줘요. 마치 엑셀의 매크로처럼요. 실제로 써보니 반복 작업이 확 줄더라고요. Gemini Skills가 뭐길래 난리일까 구글이 크롬 브라우저에 추가한 이 기능은 간단해요. 여러분이 자주 쓰는 프롬프트를 ‘스킬’로 저장해두면, 클릭 한 번으로 다시 불러올 수 있어요. […]

맥북으로 일하는 사람이라면 한 번쯤 고민해봤을 거예요. ‘마이크로소프트 오피스, 꼭 구독해야 하나?’ 최근 맥용 오피스 앱이 개당 9달러 이하로 풀렸다는 소식이 들려왔어요. 근데 여기서 끝이 아니에요. 요즘 오피스 툴에는 AI 기능이 빠질 수 없죠. 그래서 오늘은 맥 환경에서 쓸 수 있는 오피스 툴과 거기 붙어있는 AI 기능들을 실제로 써본 경험을 나눠볼게요. 맥용 오피스, 정말 9달러면

로블록스가 발표한 새로운 AI 어시스턴트, 이제 게임을 혼자서 계획하고 만들고 테스트까지 한답니다. 진짜로요. 사람이 “레이싱 게임 만들어줘”라고 하면 AI가 알아서 설계하고 코딩하고 버그까지 잡아준다는 거예요. 게임 개발자로 먹고사는 친구한테 이 소식 알려줬더니 진짜 심각하게 받아들이더라고요. 근데 이건 비단 게임 개발자만의 이야기가 아니에요. 지금 AI와 함께 일하는 직업군들이 겪고 있는 변화가 생각보다 훨씬 빠르게 진행되고 있거든요.

AI 에이전트라는 말, 요즘 진짜 많이 들리죠? 근데 막상 ‘어디서부터 시작하지?’라는 생각이 먼저 들어요. 저도 처음엔 그랬거든요. ChatGPT 같은 챗봇이랑 뭐가 다른지도 헷갈리고, 코딩을 해야 하나 싶기도 하고요. 최근 Railway가 1천억 원 넘는 투자를 받으면서 ‘AI-native 클라우드’를 외쳤어요. Listen Labs는 AI로 고객 인터뷰를 자동화하는 서비스로 850억 원을 유치했죠. 이런 뉴스들이 보여주는 건 명확해요. AI 에이전트가

AI 에이전트한테 일을 시키다 보면 제일 답답한 게 뭔지 아세요? 바로 기억력이에요. 똑같은 지시를 매번 반복해야 하고, 중간에 작업이 끊기면 처음부터 다시 시작해야 하죠. 그런데 최근 나온 SnapState라는 기술이 이 문제를 정면으로 해결하고 있어요. 요즘 AI 에이전트 워크플로우 쪽에서 진짜 흥미로운 움직임이 보이거든요. 단순히 명령어 하나 실행하고 끝나는 게 아니라, 여러 단계를 거치는 복잡한 작업을

요즘 기업들이 AI 에이전트에 미친 듯이 돈을 쏟아붓고 있어요. 특히 Agentic coding이 엔터프라이즈 규모로 확장되면서, 이걸 제대로 다룰 줄 아는 사람들한테 돈이 몰리고 있죠. 실제로 저도 작년부터 AI 에이전트 기반 자동화 파이프라인 구축 프로젝트로 부업 수입이 생겼거든요. 흥미로운 건, 코딩을 잘 몰라도 충분히 시작할 수 있다는 점이에요. Claude나 GPT 같은 AI가 대신 코드를 짜주니까요. 물론

쌀농사에 AI를 쓴다는 소식을 처음 들었을 때 솔직히 ‘또 과장 아닐까’ 싶었어요. 그런데 최근 한 AI 스타트업이 아시아 쌀농가들과 협업하면서 실제로 수확량을 15% 늘리고 물 사용량을 30% 줄였다는 데이터를 공개했더라고요. 기후변화로 가장 타격받는 게 농업인데, AI가 여기서 진짜 답을 내놓고 있다는 게 흥미로웠어요. 왜 하필 쌀농사에 AI인가요? 쌀은 전 세계 30억 명이 주식으로 먹는 작물이에요.

구글 검색에 뜨는 AI 오버뷰가 시간당 수백만 건의 잘못된 정보를 제공한다는 테스트 결과가 나왔어요. 이건 단순히 ‘가끔 실수하는 수준’이 아니라, 구조적인 문제를 드러낸 거죠. 저도 매일 구글 검색을 쓰면서 AI 오버뷰를 보는데, 이 뉴스를 보고 직접 테스트해봤어요. 구글 AI 오버뷰가 뭔지부터 정리할게요 검색창에 질문을 입력하면 맨 위에 파란색 박스로 AI가 요약한 답변이 나오죠. 이게 바로

지난주 프로젝트 미팅에서 우리 팀 디자이너가 이런 말을 하더라고요. “이제 AI가 로고 시안을 10개씩 뽑아주니까, 내 일이 없어지는 게 아니라 오히려 더 바빠졌어요.” 이게 지금 현장에서 벌어지는 진짜 상황이에요. AI 직업 변화를 이야기할 때 많은 사람들이 걱정하는 건 ‘내 일자리가 사라질까?’인데, 실제로는 좀 더 복잡한 그림이 그려지고 있어요. 단순 반복 작업자는 정말 위험해요 솔직히 말하면,

AI 공부를 시작하려고 검색하면 나오는 건 Python 문법, 머신러닝 수학, 딥러닝 프레임워크… 솔직히 말하면 이게 다 필요한 건 아니에요. 제가 5년간 AI 프로젝트를 만지면서 느낀 건, 입문자에게 정말 중요한 건 따로 있더라고요. 지금 메타가 350억 달러를 AI 인프라에 쏟아붓고, 구글이 인텔과 손잡는 이유를 이해하면 AI 입문의 방향이 보여요. AI 입문, 코딩부터 배우라는 건 옛날 얘기