o3, DeepSeek, Claude 3.7 중 뭘 써야 할까? 추론 모델 실무 선택 가이드
o3, DeepSeek-R1, Claude 3.7 Sonnet... 2026년 쏟아진 추론 모델을 어디에 써야 할까? 실무자 입장에서 선택하는 법을 정리했습니다.
AI가 주니어 개발자를 대체한다는 말, IT 20년이 보는 냉정한 현실
2025년 상반기 약 2만 명의 국내 개발자가 일자리를 잃었다. AI가 주니어 개발자를 정말 대체할까? IT 20년 경력자가 본 냉정한 현실과 생존 전략.
2026년 AI가 앗아간 개발자들, 살아남은 사람들의 정체
2026년 AI가 소프트웨어 개발 현장을 재편했다. 여전히 살아남은 개발자들의 공통점은? 에이전틱 엔지니어, AI의 한계를 아는 사람, 조직 내 영향력 있는 사람들이 강하게 살아남고 있다.
노코드로 앱 만들겠다던 개발자들, 6개월 후 현실을 마주쳤다
2025년 올해의 단어 '바이브코딩'으로 개발자 없이 앱을 만들 수 있다고 했는데, 실제로 해본 사람들은 뭘 느꼈을까? 현실의 벽을 직면해보자.
사무실 PC에서 바로 도는 로컬 LLM, 2026년 지금 현실이 됐다
2026년 사무용 PC에서 로컬 LLM을 직접 돌리는 게 현실이 됐습니다. Qwen 3.5, DeepSeek 등 추천 모델과 실무 활용 사례를 정리했어요.
스마트폰서도 AI 추론 가능? 구글 Gemma 4가 바꿔놓은 것들
구글 Gemma 4는 스마트폰에서 직접 돌아가는 오픈소스 AI 모델이에요. 클라우드 없이도 복잡한 추론이 가능해졌다는 게 핵심인데, 우리 생활과 비즈니스를 어떻게 바꿀지 정리했어요.
출근하자마자 업무 끝내는 AI 에이전트, 정말 가능할까?
AI 에이전트가 출근 직후 업무를 끝내는 게 가능할까? 호텔 백오피스 자동화 사례와 함정, 2026년 현실을 정리했습니다.
AI 법률 상담이 변호사를 못 쓰는 이유, 신뢰도의 벽
AI 법률 상담 서비스는 판례를 잘 찾지만, 당신의 구체적인 상황을 100% 파악하지 못한다. LawBot 종료 사례와 신뢰도 한계를 분석했다.
AI가 개발자 채용을 바꿨다, 기술 스택 매칭 플랫폼의 현재
개발자 채용이 AI 기술 스택 매칭 플랫폼으로 바뀌고 있습니다. 점핏, 미니인턴 같은 플랫폼과 OpenAI의 협력으로 스펙 중심에서 실제 역량 중심으로 변화하는 현실을 파헤쳐봅니다.
미드저니 vs 스태빌리티 AI, 2026년 지금 뭘 써야 할까?
2026년 미드저니와 스태빌리티 AI, 뭐가 다를까? 품질, 가격, 자유도를 비교 분석하고, 각각 어떤 상황에서 써야 하는지 실무 관점에서 정리했습니다.