긍정적 사고, 음식의 절제, 규칙적인 운동

AI 파일럿의 95%가 실패하는 이유 — 그리고 당신이 피하는 법 (every.to)

https://news.hada.io/topic?id=23041

• 기업들이 AI 도입에서 단기 ROI에 집착하여 장기적 가치 축적 환경을 스스로 훼손하며 실패 확률을 높임
• MIT·McKinsey·Upwork·HBR 등에 따르면 성과 부재·인력 번아웃·전략 혼선이 누적되며, 선도 사용자 이탈과 신뢰 붕괴로 이어지는 악순환 발생
• 현장 사례에서 초기 성과 후 가격·성과 목표 상향이 혁신 여유를 말려버리고 의사결정 지연과 제품 확장 정체를 유발하는 stag hunt 현상이 보임
• 해결의 핵심은 Donella Meadows의 레버리지 포인트를 올바른 방향으로 건드리는 것: 통제 강화·추출 중심이 아닌 분산 권한·재투자·적응 공간 확보
• SharkNinja·Johnson Hana·Shopify 사례처럼 신뢰 기반 운영체계로 전환할 때 compounding 혁신이 ROI의 자연스러운 부산물로 발생하게 됨

[AI] 오픈AI '10년 판짜기'의 여정

생성형 AI의 등장 이후 가장 뜨거운 화두는 단연 오픈AI입니다. 하지만 그들은 단순히 강력한 모델을 만드는 데 그치지 않습니다. 오픈AI의 전략은 마치 체스 게임처럼 장기적인 안목으로 설계된 '10년 판짜기'에 가깝죠. 표면적으로는 놀라운 기술적 진보가 전부인 것처럼 보이지만, 그 이면에는 AI 시대의 모든 기술과 시장을 직접 설계하려는 거대한 야망이 숨겨져 있습니다.

오픈AI는 크게 두 가지 핵심 축을 중심으로 기업 개발 전략을 전개하고 있습니다. 첫째는 수직적으로 통합된 기술 스택을 구축하기 위한 전략적 인수이며, 둘째는 지배적인 플랫폼 생태계를 조성하기 위한 오픈AI 스타트업 펀드를 통한 벤처 투자입니다. 이러한 이중적 접근 방식은 오픈AI가 연구 중심의 조직에서 성숙한 제품 주도형 기술 대기업으로 빠르게 전환하고 있음을 보여주죠.

https://www.cbinsights.com/research/openai-investment-strategy/

https://stibee.com/api/v1.0/emails/share/AMi-SHhFWDC8OeLrRnnAwjcvkbriMlY

https://www.edaily.co.kr/News/Read?newsId=03949126642271584

비상교육, 메가스터디 등 올 상반기 직원수 감소
학령인구 감소 속 비효율 사업 축소 영향
하반기 ADIT 지위 격하 여파에 구조조정 우려↑

[이데일리 김응태 기자] 교육업계가 인력 줄이기에 나섰다. 학령인구가 감소하는 가운데 교육 시장 및 정책 환경 변화로 기존 사업을 철수하면서 인력 감축에 나선 것으로 분석된다. 하반기에는 ‘인공지능 디지털교과서’(AIDT) 지위 격하 여파로 관련 사업을 영위했던 업체를 중심으로 인력 축소가 가시화할 것이란 전망이 나온다.

27일 금융감독원에 따르면 올해 상반기 비상교육(100220) 직원 수는 1070명으로 지난해 말(1099명) 대비 29명(2.6%) 감소했다. 비상교육의 직원 수는 올해를 기점으로 감소세로 전환했다. 지난 2022년 957명, 2023년 1074명, 2024년 1099명으로 꾸준히 증가하다가 올 상반기 1070명으로 줄었다.

메가스터디교육(215200)도 올해 상반기 기준 직원 수가 2133명을 기록해 전년 말(2168명) 대비 35명(1.6%) 줄었다. 메가스터디교육은 지난해부터 직원 수가 감소세로 돌아섰다. 지난 2022년 말 1996명에서 이듬해 2233명으로 큰 폭 증가했다가 2024년 말에는 2100명대로 다시 회귀했다.

지난 2022년 연말 대비 올해 상반기 직원 수를 비교하면 비정규직의 감소 흐름이 두드러졌다. 비상교육의 올해 상반기 기준 정규직 직원 수는 1005명으로 지난 2022년 말(880명) 대비 125명(14.2%) 증가한 반면, 같은 기간 비정규직 기간제근로자는 77명에서 65명으로 12명(15.6%) 줄었다.

메가스터디교육도 올해 상반기 정규직 직원 수가 1506명을 기록해 지난 2022년 말(1369명) 대비 137명(10.0%) 증가했다. 같은 기간 비정규직은 627명으로 동일했다.

교육업계가 인력 감축에 나선 것은 학령인구 감소에 따른 교육서비스 수요가 둔화하면서 비효율 사업을 중심으로 인력을 줄인 것으로 분석된다. 실제 교육부의 교육기본통계에 따르면 지난 2024년 유·초·중등 학생수는 568만4745명을 기록해 전년(578만3612명) 대비 약 10만명 줄었다.

회사별로 교육 시장 및 정책 환경이 변화하는 시점에 직원 수 감소 흐름이 짙어지는 양상이다. 비상교육은 올해 초중등 스마트 학습 ‘온리원’ 사업부를 축소하는 방향의 구조조정을 단행하면서 직원수가 고꾸라진 것으로 풀이된다. 메가스터디교육은 지난해 공무원 사업을 철수한 게 기점이 됐다. 메가스터디교육은 메가공무원의 임차권, 물적설비, 인허가권, 인적조직 등의 일체를 주식회사 넥스트스터디에 114억원에 양도했다.

올 하반기에는 AIDT 지위가 격하하면서 관련 사업을 영위했던 업체를 중심으로 인력 감소가 가시화할 것이란 전망이 나온다. 교육자료는 학교별로 자율적으로 사용 여부를 결정하는 구조여서 교과서 대비 사용률이 떨어질 수밖에 없기 때문이다.

교육업계 한 관계자는 “조직 개편이나 부서 통폐합이 내부적으로 이뤄지면서 AIDT 업무를 담당하던 직원이 줄어들고 있다”며 “사업 축소를 예상한 직원들이 이직하는 경향도 나타나고 있다”고 말했다.

[AI] Visual Studio Code(VS Code)에서 사용할 수 있는 코드 어시스턴트인 Copilot과 Gemini를 비교

Visual Studio Code(VS Code)에서 사용할 수 있는 코드 어시스턴트인 Copilot과 Gemini를 비교해 드리겠습니다. 두 도구 모두 AI 기반 코드 생성 및 지원 도구이지만, 지향점과 강점에 차이가 있습니다.

VS Code용 코드 어시스턴트 비교: Copilot vs Gemini

어떤 것을 선택해야 할까요?

• 코드 자동 완성 및 작성 생산성이 최우선이라면 GitHub Copilot이 현재까지는 가장 강력하고 직관적인 도구로 평가받습니다. 코드를 쓰는 '속도'를 비약적으로 높여줍니다.
• 코드 작성뿐만 아니라 코드 이해, 디버깅, 질문/답변, 학습 등 좀 더 종합적이고 대화형의 개발 지원을 원한다면 **Gemini (Duet AI)**가 더 적합할 수 있습니다. 특히 Google Cloud 환경에서 작업한다면 시너지가 큽니다.

두 도구 모두 각각의 장점이 명확하므로, 개인의 개발 스타일과 주력하는 작업에 따라 선택하거나, 상황에 따라 필요하다면 함께 활용하는 것도 고려해 볼 수 있습니다.

[AI] 구글, '제미나이 코드 어시스트' 대규모 업데이트… 'AI 에이전트 모드' 무료 공개

"AI가 코드를 짜는 것"에서 나아가, "AI와 함께 코드를 설계하고 협업하는 방식"으로... 대화형 피드백 루프를 통해 보다 지능적인 개발 파트너로 진화

로고 이미지

구글이 인공지능(AI) 코딩 도우미인 '제미나이 코드 어시스트(Gemini Code Assist)'에 새로운 '에이전트 모드(Agent Mode)'를 포함한 대규모 업데이트를 17일(현지시간) 공개했다. 

제미나이 CLI(Command Line Interface) 및 에이전트 모델은 물론, 일상적인 워크플로를 더욱 원활하고 직관적으로 만들어 주는 IDE(Integrated Development Environment-통합개발환경) 기능 개선도 포함되었다. 개인 사용자는 버추얼 스튜디오 코드(Visual Studio Code-보기) 플러그인이나 젯브레인스 IDE(JetBrains IDE-보기) 확장 프로그램을 설치하여 무료로 시작할 수 있다

향후 기능 업데이트는 공식 릴리스 노트(보기)를 통해 확인할 수 있다. 이번 제미나이 코드 어시스트 업데이트를 통해  일상적인 개발 워크플로우를 더욱 원활하고 직관적으로 만들어 개발 생산성을 크게 향상시킬 것으로 기대된다.

에이전트 모드... ‘도우미’ 넘어 ‘공동 개발자’로

신규 기능인 에이전트 모드는 기존의 단일 파일 기반 코드 생성 기능을 넘어, 프로젝트 전체 구조와 코드베이스를 분석해 복잡한 멀티파일 작업까지 수행할 수 있는 AI 기능이다.

구글은 최근 개발자를 위한 두 가지 주요 AI 업데이트를 발표했다. 제미나이 CLI(보기)는 AI를 명령줄에 직접 통합하여, 개발자가 터미널에서 바로 질문하고 코드를 생성하며 디버깅할 수 있게 함으로써 컨텍스트 전환을 없앤다.

이를 더욱 발전시킨 제미나이 코드 어시스트의 새로운 에이전트 모드는 AI 페어 프로그래머 역할을 한다. 이는 전체 코드베이스를 분석하여 복잡한 다중 파일 작업을 계획하고 실행한다. 예를 들어, 새로운 기능을 구현하거나 대규모 리팩토링을 단일 프롬프트에서 수행함으로써 개발 프로세스를 크게 가속화한다. 이를 도구라기보다는 작업을 위임하는 방식으로 생각할 수 있다. 에이전트 모드는 지난달 'Insiders' 채널 개발자들에게 먼저 공개되었다.

에이전트 모드의 강점은 포괄적인 프로젝트 이해력에 있다. 에이전트는 열려 있는 파일뿐만 아니라 전체 코드베이스를 분석하여 애플리케이션의 아키텍처, 종속성, 코딩 패턴 및 다양한 구성 요소 간의 관계를 모델링한다.

이를 통해 제안 사항이 컨텍스트를 인식하게 되므로, 에이전트는 필요한 모든 구성 요소에 걸쳐 기능을 구현하는 방법을 알게 된다. 또한 기존 코딩 스타일을 존중하여 더 높은 품질의 일관된 코드를 생성한다. 이러한 프로젝트 전반에 대한 인식은 오류를 줄이고, 일치하지 않는 제안을 수정하거나 컨텍스트를 설명하는 데 드는 시간을 줄여준다.

프로젝트에 대한 완벽한 이해를 바탕으로, 코드 어시스트의 에이전트는 다중 파일 편집을 가능하게 한다. 이전에는 중요한 기능을 구현하는 것이 조각조각 진행되는 과정이었을 수 있다. 한 파일에 대한 코드를 생성하고 다른 파일에 대한 코드를 생성한 후, 모든 것을 수동으로 연결해야 했다. 에이전트 모드를 사용하면 이제 단일 요청을 통해 코드 어시스트가 코드베이스 전체의 모든 변경 사항을 조율한다.

이를 통해 개발자는 하나의 프롬프트만으로  <대규모 리팩토링> "모든 API 엔드포인트가 새 인증을 사용하도록 업데이트해줘." <기능 구현> "새로운 풀스택 사용자 설정 페이지를 추가해줘." <종속성 업그레이드> "코어 라이브러리를 업데이트하고 모든 호환성 문제를 수정해줘." 등으로 단일 프롬프트로 대규모 작업을 지시할 수 있다.

에이전트 모드는 코드 구조, 의존성, 아키텍처 패턴까지 분석해 기존 개발 스타일을 유지하면서 기능을 구현하며, 모든 변경 사항은 사전에 상세한 계획 형태로 사용자에게 제시된다. 사용자는 이를 검토, 수정 또는 거절할 수 있어 개발 주도권은 여전히 사람에게 있다.

이러한 협력적 루프는 AI의 속도와 규모를 사용자의 도메인 전문 지식 및 아키텍처 비전과 결합한다. 이는 최종 결과가 기능적일 뿐만 아니라 사용자가 정확히 의도한 대로임을 보장한다.

또한 안심할 수 있도록 지난 6월 업데이트에서는 체크포인트로 되돌리는 기능이 도입되었다. 일련의 제안을 수락했지만 올바르지 않다고 판단될 경우, 영향을 받는 모든 파일을 변경 사항이 적용되기 전 상태로 쉽게 되돌릴 수 있어 과감한 실험을 장려한다.

IDE 개선 기능으로 더 정밀한 제어와 원활한 경험

구글은 지난달 컨텍스트에 대한 더 세밀한 제어를 제공하는 업데이트를 출시했다. 코드 어시스트는 이제 .gitignore 파일을 자동으로 적용하고, 민감하거나 레거시 코드를 무시하기 위해 .aiexlude 파일을 생성할 수 있도록 한다. 반대로, 특정 코드 스니펫에 채팅 초점을 맞춰 더 정확한 질문을 할 수 있다. 또한 터미널 출력을 채팅에 직접 첨부하여 명령에 대해 묻거나 오류를 디버깅할 수 있어 로그를 복사-붙여넣기할 필요가 없다.

이러한 기능들은 신호 대 잡음비(signal-to-noise ratio)에 대한 정밀한 제어를 제공한다. 관련 없는 파일을 제외하고 특정 스니펫 또는 터미널 로그에 집중함으로써 더 빠르고 정확하며 관련성 높은 답변을 얻을 수 있어 디버깅 및 분석 속도를 크게 향상시킨다.

또한 채팅 경험이 더 반응적이고 직관적으로 개선되었다. 가독성을 높이기 위해 코드 제안이 깔끔한 미리 보기 블록으로 나타나며, 이를 접거나 확장하도록 구성할 수 있다. 프로젝트 탐색도 더 쉬워졌는데, 채팅에서 코드 어시스트가 언급하는 파일 이름은 이제 편집기에서 즉시 열리는 클릭 가능한 링크가 되었다.

긴 응답의 경우, 제미나이 코드 어시스트가 입력하는 동안 채팅이 자동으로 스크롤되지만, 원하면 이 기능을 비활성화할 수 있다. 또한 질문을 했는데 잘못된 질문이었거나 응답이 너무 오래 걸린다고 판단되면, 진행 중인 채팅 응답을 즉시 중지할 수 있어 시간과 좌절감을 줄여준다.

이러한 개선 사항들은 제미나이 코드 어시스트를 더 원활하고 효율적으로 사용할 수 있게 한다. 스크롤하거나, 텍스트를 파싱하거나, 파일을 수동으로 탐색하는 데 시간을 덜 소비하게 하여 개발자가 '몰입 상태(state of flow)'를 유지하고 가장 중요한 문제 해결에 집중할 수 있도록 한다.

한편, 제미나이 코드 어시스트는 단순한 코드 생성기를 넘어, 코드 품질 유지, 개발자 스타일 학습, 대화형 피드백 루프를 통해 보다 지능적인 개발 파트너로 진화하고 있다. 특히 이번 업데이트는 "AI가 코드를 짜는 것"에서 나아가, "AI와 함께 코드를 설계하고 협업하는 방식"으로 전환되고 있음을 시사한다.

https://www.aitimes.kr/news/articleView.html?idxno=35736

[AI] 커서(Cursor)와 바이브코딩(Vibe Coding)

**커서(Cursor)**는 AI 기반의 코드 에디터입니다. 챗GPT(ChatGPT) 개발사인 OpenAI의 모델을 기반으로 만들어졌으며, 개발자가 코드를 더 빠르고 효율적으로 작성, 수정, 디버깅할 수 있도록 돕습니다.

주요 기능:

• AI 채팅: 에디터 내에서 AI와 대화하며 코드 생성, 수정, 질문에 대한 답변을 얻을 수 있습니다.
• 코드 자동 생성 및 수정: 간단한 명령(프롬프트)으로 원하는 기능의 코드를 만들거나 기존 코드를 개선할 수 있습니다.
• AI 기반 디버깅: 코드의 버그나 오류를 AI가 분석하고 해결책을 제시합니다.
• 문서 참조: 외부 라이브러리나 프레임워크의 문서를 AI가 참조하여 정확한 코드를 작성해 줍니다.

**바이브코딩(Vibe Coding)**은 정해진 문법이나 규칙에 얽매이기보다, 개발자의 '느낌'이나 '감'에 의존하여 직관적으로 코드를 작성하는 스타일을 의미하는 신조어입니다.

이는 종종 다음과 같은 상황에서 사용됩니다.

• 빠른 프로토타이핑: 완벽한 코드보다는 빠른 결과물 확인이 중요할 때, 세부적인 사항을 생략하고 핵심 로직만 빠르게 구현하는 방식입니다.
• 경험 기반 코딩: 숙련된 개발자가 자신의 풍부한 경험을 바탕으로 "이렇게 하면 될 것 같다"는 직관을 따라 코드를 작성하는 경우입니다.

커서(Cursor)와 같은 AI 코드 에디터의 등장은 이러한 '바이브코딩'을 더욱 현실적이고 효율적으로 만들어줍니다. 개발자가 가진 추상적인 아이디어나 '감'을 AI에게 설명하면, AI가 그것을 실제 작동하는 코드로 구체화해 주기 때문입니다. 즉, 개발자의 직관과 AI의 기술력이 결합하여 생산성을 극대화하는 시너지를 낼 수 있습니다.

AI 코드 에디터 **커서(Cursor)**는 공식 웹사이트에서 다운로드할 수 있습니다.

아래 경로를 통해 접속하여 사용하시는 운영체제(OS)에 맞는 버전을 다운로드하세요.

🔗 커서 공식 다운로드 페이지: https://www.cursor.com/download

페이지에 접속하면 Windows, macOS, Linux 등 사용 환경에 맞는 설치 파일을 바로 다운로드 받을 수 있습니다.

https://cursor.com/downloads