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🤯 젠스파크 AI의 놀라운 슈퍼 에이전트 공개! 젠스파크 AI에서 공개한 '슈퍼 에이전트'가 정말 미쳤습니다! 🚀 일상 속 모든 작업을 처리해주는 AI 에이전트라니, 이런것들을 잘 쓴다면 삶이 진짜 편해지겠네요. (우리 할 일이 늘어났어요??) 영상속 내용 기반으로 무슨 내용인지 간단히 설명드리겠습니다. ✈️ 여행 계획 슈퍼 에이전트는 샌디에고 5일 여행 계획을 만들 때 여행 도구, 심층 연구 도구, 지도 도구를 활용해 대중교통, 도보 거리, 식당 선호도까지 고려해서 일정을 단 몇 분 만에 완성하던데요? "확실히 감성은 없긴합니다 😏 (애써 찾은 단점)" 제가 진짜 놀란건 이 아래... 👇 📞 전화 예약 기능 AI가 직접 사람의 목소리로 레스토랑에 전화해서 예약까지?! 조개류 알레르기와 채식주의자 요청까지 전달하고, 창가 자리 예약...... NVIDIA 그래픽카드 사기 위해 반복 전화도 가능... 😲 (헤어진 여친을 잡기 위해서도?) 🎬 비디오 제작 요리 레시피에 맞는 영상을 자동 생성하고, 각 단계별 클립과 음향 효과까지....?

저는 개인적으로 이러한 논쟁은 당분간 계속 될거라 생각됩니다. 업계(IT)내에서는 아마 계속 되겠죠. 마사드의 주장은 조금 과장됐지만 핵심은 이렇게 볼 수 있을 것 같습니다. AI코딩 도구는 많은 반복적인 코딩도구를 자동화하고 있으며 이러한 추세는 계속된다. 라는게 아닐까 생각됩니다. 코딩의 본질에 대해서 논리적 사고, 문제해결 능력이라고 생각하는 저는 "코딩이 시간낭비"라는 건 지나치게 단순화 된 것이 아닐까 하는 생각이 듭니다. 미래의 개발자들은 AI 코딩 도구를 이용해 개발하고, 생성한 코드를 검증하고, 복잡한 시스템 설계를 하며 "AI에게 정확한 지시"를 내리는데 더 많은 시간을 할애하게 될 것입니다. 변화에 대해서 일반화를 통해 "코딩의 종말"이 아닌 "코딩의 패러다임 변화"라고 해석하는것이 지금 이 시대에 사람이 AI와 협업을 통해 더 풍부한 지식과 결과를 내고 있다는 것을 알아야 할것 같네요.

기업의 AI 노력이 실패하는 11가지 흔한 이유 사용자를 AI 계획에 포함시키지 않음: AI를 기술 프로젝트가 아닌 비즈니스 혁신으로 취급하고 처음부터 직원들을 참여시켜야 한다. 교육과 훈련을 소홀히 함: 직원들이 AI를 수용해야만 비즈니스에 영향을 미칠 수 있으므로 포괄적인 AI 교육을 제공해야 한다. 현실적 AI 로드맵의 중요성을 간과: 미션에 부합하는 가치 제안을 문서화한 AI 로드맵을 개발하고 단계별 계획을 수립해야 한다. 데이터 관리의 중요성 감소: 탄탄한 데이터 기반이 없다면 AI 도입은 불가능에 가까우므로 중앙 집중식 데이터 플랫폼 구축이 필요하다. AI가 '설정하고 잊어버리면 되는' 솔루션이라고 가정: AI는 지속적인 모니터링, 적응, 최적화가 필요한 살아있는 시스템이다. 책임 있는 인공지능 프레임워크를 무시: 책임감 있는 AI 사용에 대한 명확한 지침이 없다면 편향된 알고리즘 배포 등의 위험이 있다. 위험을 간과: 사이버 보안, 데이터 무결성, 개인 정보 보호 등 AI 배포에 따르는 위험을 관리해야 한다. AI의 성급한 배포: 충분한 테스트 없이 조직 전체에 AI를 적용하면 실패하기 쉬우므로 단계적 접근이 필요하다. 기존의 프로세스를 고려하지 않음: 문제가 있는 프로세스를 AI가 그저 증폭하도록 만들어선 안 된다. 입증 가능한 ROI를 설정하지 않음: 명확한 비즈니스 목표에 맞춰 전략을 조정하지 않고 AI 구현을 서두르면 성공 측정이 어려워진다. 성과 측정의 중요성을 과소평가: 명확한 성공 지표 없이 AI 이니셔티브를 시작하면 실제 비즈니스 가치를 검증하기 어렵다. 이 글은 AI로 요약된 글입니다.

AI 에이전트 시대의 준비와 도전 AI 에이전트는 단순한 질의응답을 넘어 복잡한 의사결정을 자율적으로 수행할 수 있는 기술입니다. 인간이 하루 평균 3만 5,000번의 결정을 내리는 것처럼, AI 에이전트도 상황에 따라 달라지는 복잡한 작업을 처리할 수 있습니다. 주요 내용: AI 에이전트는 LLM 기반 질의응답 시스템을 넘어 복잡한 단계별 작업을 수행 사기 범죄에 악용될 가능성이 있으나, AI 기반 방어 시스템으로 대응 가능 비즈니스 검증과 온보딩 같은 분야에 활용 가능하지만 규정 준수 문제가 과제 초기에는 안전장치와 인간의 감독이 필수적 인터넷처럼 새로운 기술에 대한 우려는 자연스러우나, 시간이 지나면서 해소될 것 결론적으로 AI 에이전트는 자율적 사고 능력으로 인해 신중한 접근이 필요하지만, 올바르게 활용한다면 혁신의 원동력이 될 수 있습니다. 이 글은 AI가 요약한 글입니다.

대세는 바이브코딩이라는데 바이브 코딩이란? 바이브 코딩이 가능하게 해준 툴들이 커서, 볼트, 러버블 등등이 있지만 이들을 사용하려면 활용능력도, 생각하는 능력도, 그리고 비즈니스를 기획하는 능력도 필요하겠죠? 이건 사람이 해야지!!

클로드 3.7 소넷의 미친 코딩능력?

중국 AI 스타트업 모니카가 개발한 '마누스 AI'가 3월 6일 출시되며 주목받고 있다. 이 AI 에이전트는 독립적으로 작업을 수행하며, 벤치마크 'GAIA'에서 오픈AI의 '딥리서치'를 능가했다고 개발사가 주장한다. 단순 반응을 넘어 다중 작업과 맞춤형 결과 제공이 특징으로, 예를 들어 아파트 검색 시 범죄율, 날씨 등을 분석한다. 여러 전문 AI 서브 에이전트를 활용해 복잡한 업무를 처리하며, AI 기술의 변곡점으로 평가받는다. 다만, 자율성 확대에 따른 윤리적 문제와 초기 오류 지적도 있다. 현재 베타 테스트 중이며, 글로벌 AI 시장에 영향을 줄 전망이다.

2025년 신입 IT개발자 채용 트렌드에서는 생성형 인공지능(AI)의 활용 증가가 두드러질 것으로 예상되며, 이는 기본적인 코드 작성 및 오류 수정 등의 업무시간을 단축시킬 수 있습니다. 일부 전문가들은 AI로 인해 신입 개발자 채용 수요가 감소할 수 있다고 전망하지만, 개발 업계에서는 AI를 지원군으로 활용하면서 개발자의 문제 해결, 의사소통, 기획 역량이 더욱 중요해질 것이라는 의견이 지배적입니다. 결국 AI 시대의 개발자에게는 단순 코딩보다 AI를 효과적으로 활용한 복잡한 문제 해결 능력이 핵심 경쟁력이 될 것입니다.

“매우 효율적인 사람들의 일곱 가지 습관“에 대한 이미지입니다.“7 Habits of Highly Effective People” Be Proactive (주도적이 되라) 자신의 행동과 반응에 대해 책임을 지고, 외부 요인에 의존하지 말고 스스로 통제력을 가지는 것을 강조합니다. 핵심: **“Circle of Influence”**에 집중하며, 자신의 경험에 대한 반응을 스스로 결정합니다. Begin with the End in Mind (끝을 생각하며 시작하라) 자신의 목표와 비전을 명확히 정의하고, 이를 바탕으로 현재의 행동을 계획합니다. 질문 예시: “내가 어떤 사람으로 기억되길 원하는가?” 팁: 미션 스테이트먼트 작성을 권장합니다. First Things First (소중한 것을 먼저 하라) 중요성과 긴급성을 기준으로 작업을 우선순위에 따라 관리합니다. 예) 긴급하고 중요한 일: 즉시 실행 긴급하지 않지만 중요한 일: 계획 긴급하지만 중요하지 않은 일: 위임 긴급하지도 중요하지도 않은 일: 제거 Think Win-Win (윈-윈을 생각하라) 관계에서 상호 이익이 되는 해결책을 찾는 것을 목표로 합니다. 협력과 상생을 통해 모두가 만족할 수 있는 결과를 추구합니다. Seek First to Understand, Then to Be Understood (먼저 이해하고, 그 다음에 이해시켜라) 공감적 경청을 통해 상대방을 진정으로 이해하려고 노력합니다. 이는 신뢰를 쌓고 문제 해결을 위한 분위기를 조성합니다. Synergize (시너지를 내라)