디자인2026-06-17AI에게 색을 눈으로 짐작해 넘기지 마세요, 코드로 건네야 합니다AI 디자인 협업에서 화면 캡처만 넘기면 색과 간격은 매번 흔들립니다. 작은 팀일수록 이미지보다 토큰과 코드로 의도를 넘겨야 합니다.
바이오2026-06-16AI가 바이오를 실험실에서 검색 공간으로 바꾸고 있다AI의 바이오 혁명은 약을 빨리 만드는 이야기만이 아닙니다. 생명 현상을 읽고, 후보를 만들고, 실패를 더 일찍 버리는 방식이 바뀌는 일입니다.
스타트업2026-06-16마지막 10%를 아끼지 마라, 끝까지 미는 게 더 싸진 시대예전엔 마지막 10%가 비용의 절반이라 다들 아꼈습니다. AI가 그 10%를 대신 밀어주면서 완성도의 한계비용이 0에 가까워졌습니다. 이제 물어야 할 건 어디서 멈추냐가 아니라 어디까지 미느냐입니다.
AI2026-06-15로봇 정책 세 개를 브라우저에 올리며 배운 것Go1, G1, Spot 보행 정책을 브라우저에서 직접 돌렸습니다. 어려웠던 일은 모델을 학습시키는 것보다 학습 환경과 웹 런타임이 보는 숫자를 똑같이 만드는 일이었습니다.
AI2026-06-14전문도메인 AI는 RAG가 아니라 판정 시스템입니다문서를 검색해 답변에 붙이는 것만으로 세무·회계·법률 AI가 되지는 않습니다. 전문도메인 AI의 신뢰는 검색층보다 바깥에 있는 벤치마크, 결정적 근거, 제한된 판정 구조, 반대편 검증에서 나옵니다.
AI2026-06-14하드웨어 없이 로봇을 걷게 하는 법로봇을 살 수 없어 시뮬레이터로 방향을 틀었습니다. 직접 강화학습으로 빚은 보행 정책이 지금 브라우저 안에서 휴머노이드를 걷게 합니다. 가장 어려웠던 건 모델이 아니라, 학습 환경과 브라우저의 숫자를 한 치도 다르지 않게 맞추는 일이었습니다.
AI2026-06-13AI는 자기 글자 수도 못 셉니다, 자기검증을 외부검증으로 바꿔야 하는 이유LLM에게 방금 쓴 글이 몇 자냐고 물으면 거의 늘 부풀려 답합니다. 자기평가는 믿을 수 없고, 외부 도구로 재서 루프를 도는 구조만이 답입니다.
AX2026-06-12세무 AI, 잘 말하는 것과 믿을 수 있는 것은 다릅니다세무사 시험 정답률 90%라는 숫자는 그 AI를 실무에 맡겨도 되는지 말해주지 않습니다. 답은 맞지만 근거가 틀린 경우, 계산은 맞지만 위험한 설명을 다는 경우를 정답률 하나로는 가릴 수 없습니다. 한국 세무·회계 AI의 실무 신뢰도를 다섯 축으로 재는 K-TaxBench를 소개합니다.
AI2026-06-11논문은 안다고 착각하게 만듭니다: VLA를 직접 돌려 검증한 기록VLA 논문 다섯 편을 읽고 안다고 생각했습니다. 두 모델을 내 GPU에 직접 올려 500번씩 돌리니 책에 없던 벽과, 제가 잘못 적은 숫자가 함께 드러났습니다.
AX2026-06-09전화는 AI가 받습니다, 주방에 있어도 예약이 끊기지 않는 법혼자 일하는 식당·미용실에서 가장 자주 놓치는 건 울리는 전화입니다. 한국어 AI 음성 에이전트는 24시간 예약을 받고 단순 문의를 걸러, 사람은 복잡한 응대에 집중하게 해줍니다.
바이오2026-06-09AI가 설계한 첫 신약, 2026년 성적표를 받다타깃과 분자를 모두 생성형 AI로 찾아낸 첫 신약이 올해 임상 데이터를 마주합니다. 제약사들이 AI 플랫폼 계약을 쏟아냈지만, 빨리 만드는 능력과 잘 듣는 약을 고르는 안목은 다른 문제입니다.
AX2026-06-09신입의 일을 AI가 가져갈 때, 세무·회계 사무소에 남는 사람전표 분개·기초 검토·자료 정리가 AI로 넘어가는 세무·회계 사무소. 일자리가 줄어드는 게 아니라 사람의 자리가 최종 판단자로 옮겨갑니다. 사라지는 건 신입이 아니라 입력 업무입니다.
AX2026-06-09파일럿에서 멈추는 AI, 작은 가게는 왜 그 함정을 건너뛰나전 세계 AI 파일럿의 다수가 운영 단계에 닿지 못합니다. 실패의 대부분은 기술이 아니라 성공 기준·데이터·업무 연결의 문제입니다. 작은 가게는 처음부터 한 가지에만 붙여 파일럿이라는 단계를 건너뜁니다.
디자인2026-06-09AI가 다 비슷해 보이는 시대, 사람 손맛이 다시 무기가 됩니다생성형 도구가 만든 똑같은 그라디언트와 글래스. 그 단일문화에 대한 반작용으로 손글씨·콜라주가 다시 떠오릅니다. AI가 평균을 공짜로 만드는 순간, 차별화는 덜 다듬은 사람의 흔적에서 나옵니다.
AX2026-06-09주 1.5시간 아꼈는데 생산성은 그대로, AI 도입의 측정 착시AI 도입 3년 차, 직원은 시간을 아꼈지만 전체 생산성은 그대로라는 조사가 있습니다. 아낀 시간이 성과로 이어지지 않은 겁니다. 측정할 것은 절약한 시간이 아니라 그 시간의 행선지입니다.
스타트업2026-06-09사장님 옆에 앉는 회사, 팰런티어 FDE를 동네 가게로팰런티어는 소프트웨어를 판 게 아니라 엔지니어를 현장에 보냈습니다. 2026년 앤트로픽·오픈AI도 같은 방식을 택했죠. 요구사항을 받아 만드는 시대는 저뭅니다. 같은 자리에서 같은 불편을 겪는 팀만 진짜 문제를 풉니다.
AX2026-06-09한 달 50만 원으로 굴리는 1인 회사, 에이전트 스택의 진짜 비용코딩·콘텐츠·고객응대·디자인 AI 구독을 다 합쳐도 1인 운영자는 월 30~50만 원 선입니다. 같은 일을 사람으로 채우면 자릿수가 다릅니다. 핵심은 무엇을 위임하고 무엇은 끝까지 사람이 쥐느냐입니다.
스타트업2026-06-09좌석당 과금이 무너진다, 작은 AI 도구는 성과로 값을 매겨야좌석당 과금이 빠르게 줄고 성과 기반 과금이 늘고 있습니다. 직원 수가 아니라 풀어준 문제에 값을 매기는 흐름입니다. 작은 AI 도구일수록 결과로 값을 매겨야 큰 가치를 정당하게 청구합니다.
AX2026-06-09직원 78%가 몰래 쓰는 AI, 막을 수 없다면 안전하게직원 대부분이 회사가 승인하지 않은 AI를 업무에 씁니다. 거버넌스를 갖춘 회사는 소수입니다. 작은 회사에 필요한 건 거창한 보안 시스템이 아니라 되는 것·조건·안 되는 것 세 줄의 합의입니다.
스타트업2026-06-01앤트로픽은 종목을 바꿨다늦게 출발한 후발주자가 기업용 AI 시장에서 1등을 앞질렀다. 더 좋은 모델이 아니라, 싸우는 종목을 바꾼 결과다. 후발주자가 선두를 이기는 법.
스타트업2026-05-31한 명이 회사가 되는 시대직원을 뽑는 대신 AI 에이전트를 고용한다. 기획·개발·마케팅·운영을 혼자 굴리는 1인 스타트업이 가능해진 이유, 그리고 끝까지 사람 몫으로 남는 것.
스타트업2026-05-26AI 시대, 회사가 찾는 사람이 달라진다코드를 잘 짜는 사람이 아니라, AI에게 코드를 잘 짜게 시키는 사람. 실행력의 정의가 바뀌고 있다. 어스큐리가 매일 쓰고 있는 6가지 새로운 역량.
