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마케팅 팀에게 "AI-native"가 실제로 뜻하는 것 (AI-assisted와 비교)
AI-native는 모델이 첫 패스를 만들고 사람이 리뷰·결정하는 것이고, AI-assisted는 사람이 일을 만들고 일부를 빠르게 하려고 모델을 쓰는 것이에요. 같은 도구, 다른 무게중심이죠. 여기서 차이와 비교표, 그리고 팀이 실제로 어느 쪽인지 알려주는 짧은 진단을 정리했어요.
분석 읽기
퍼레이드 문제: 옛 워크플로 위의 AI가 실패하는 이유
퍼레이드 문제는 한 번도 재설계하지 않은 워크플로에 AI를 붙일 때 생기는 일이에요: 더 빠른 첫 단계, 그 뒤의 똑같은 병목, 더 이른 완료는 없음. 왜 이러는지, 대부분의 AI 파일럿에서 살아남는 네 가지 병목, 그리고 차량을 빠르게 하는지 경로를 다시 설계하는지 구별하는 법을 정리했어요.
AI가 미디어 리서치, 페르소나, 데이터 우위를 바꾸는 방식
AI는 미디어 리서치를 주로 빠르게 하는 게 아니라 연속적으로 만들어요. 페르소나는 한 번 쓰는 문서에서 시스템이 갱신하는 살아 있는 모델이 되고, 지속 가능한 우위는 공개 리서치(이제 모두에게 싼)에서 당신의 독점 퍼스트파티 데이터와 메모리로 옮겨가죠. 무엇이 바뀌는지, 그리고 거버넌스가 서류가 아니라 선결 조건인 이유를 정리했어요.
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AI, 일, 미국에서의 expat 생활, 그리고 제품을 만드는 이야기를 씁니다. 관심 있는 주제를 고르면, 정말 읽을 가치가 있을 때만 다음 글을 보내드릴게요.