AI와 제품, 그리고 그 주변의 변화를 기록합니다

발표가 끝난 뒤에도 남는 AI 이야기

발표 이후에 남는 변화와 실제 사용 조건을 함께 짚는 AI 분석, 비교, 실무 가이드를 모았습니다.

출처, 수정 이력, 정정 경로를 함께 남깁니다.

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Kimi K3, DeepSeek V4-Pro, Qwen3.8-Max-Preview를 가격, 오픈웨이트, 공급 능력과 검증 수준으로 살펴본 중국 AI 산업 칼럼입니다.

ChatGPT, Copilot, Gemini를 엑셀 업무에 넣을 때 CSV 정리, 수식, 보고서 초안, 검수 기준을 어떻게 나눌지 적었습니다. 숫자 책임은 사람이 가져가야 합니다.

AI 이미지가 싼티 나는 이유는 모델보다 기획이 흐린 경우가 많습니다. GPT, Gemini, Claude, Midjourney, Firefly, Ideogram, FLUX를 실제 사용처별로 나눴습니다.

AI 검색 답변은 편하지만 확신 있는 오류가 결정을 흔들 수 있습니다. 출처, 날짜, 위험도, 원문을 확인해 어디까지 믿을지 정하는 현실적인 확인법입니다.

AI 보고서는 완성본처럼 보여도 사실 확인, 문장 수정, 책임 판단을 동료에게 떠넘길 수 있습니다. 공유 전 출처, 지표, 담당자 기준부터 세워야 합니다.

반복 업무를 AI에게 맡길 때는 긴 프롬프트보다 Markdown 작업지시서가 더 안정적입니다. 범위, 입력, 출력 형식, 검증, 중단 조건을 한 파일에 남깁니다.

문서, PDF, 스프레드시트, 브라우저, Chrome, Computer Use, Figma, Drive, Slack 업무에 Codex 플러그인을 어디까지 맡길지 기준을 적었습니다.

PocketOS 9초 DB 삭제 사고에서 먼저 봐야 할 것은 모델 성능이 아니라 권한 경계입니다. 삭제 권한, 백업 분리, 승인 게이트, 복구 절차를 운영 기준으로 다시 살폈습니다.

AI 자동화는 테스트에서 잘 돌아가도 실무에 붙는 순간 달라집니다. 이메일, 고객문의, 보고서, CRM 사례를 통해 예외, 승인, 로그, 담당자 기준을 확인합니다.