AI 에이전트를 조직에 깔기 전에 — 개인 AI와 우리의 AI를 가르는 3가지
AI 에이전트를 조직에 들이기 전에 반드시 짚어야 할 기준이 있다. 개인 AI와 조직의 AI가 어떻게 다른지, 일을 먼저 정의해야 하는 이유, 사람당 에이전트 1개 해법이 뜻하는 바까지 현장 엔지니어 관점에서 정리했다. 조직 개편부터 시작하면 반드시 실패한다.
지능 외주화가 생산성 함수를 다시 쓴다
지능 외주화는 판단하는 노동이 인간 밖으로 나가는 현상이다. 가격·시간·규모의 상식이 무너지는 장면, AI가 자본도 노동도 아닌 제3의 생산요소인 이유, 생산성 함수의 곱셈 구조까지 현장 언어로 정리했다.
피지컬 AI란 무엇인가: 화면 밖으로 나온 AI
피지컬 AI란 무엇인가? 화면 밖으로 나온 AI가 지각·판단·행동으로 현장을 바꾸는 원리와 기존 자동화와의 차이를 짚는다. 지능 회사로의 전환, 노동력 구독, 데이터를 쥔 현장의 우위까지 산업을 바꾸는 3가지 방식과 엔지니어 역할 이동을 정리했다.
AI 네이티브 기업의 하루는 무엇이 다른가
AI 네이티브 기업은 AI를 비서가 아니라 함께 일하는 노동력으로 전제해 업무를 재설계한다. 비서·노동력 모델의 하루 차이, 전환을 막는 3가지 걸림돌, 덧대기가 아닌 재설계의 첫걸음까지 현장 언어로 정리했다.
VLA 모델이란 무엇인가 — 로봇이 보고 이해하고 움직이는 3단계 사이클
VLA 모델은 시각·언어·행동을 하나로 묶은 파운데이션 모델이다. 로봇이 지각·판단·행동 사이클을 돌리는 구조, LLM 브레인이 플래닝 난제를 푼 과정, 물리 세계 학습 데이터가 부족한 이유까지 정리했다.
