안녕하세요! OpenAI Codex Ambassador로 활동하고 있는 한서우입니다. 올해 2월부터 앰배서더로 활동하면서, Codex와 ChatGPT 앱을 처음 접하는 분들이 조금 더 쉽게 시작할 수 있도록 무료 전자책을 만들었습니다. (벌써 5차 개정판입니다!) 초급부터 중급까지 내용을 담았고, 처음 시작하는 분들도 따라가실 수 있도록 정리했습니다. Astra를 보고 관심이 생기셨거나, Codex를 써보고 싶었는데 어디서 시작할지 막막하셨다면 편하게 읽어보세요. 아래 링크에서 보시거나 무료로 내려받으실 수 있습니다. https://swhan0329.github.io/ebooks/codex-work/?edition=5 읽다가 어렵거나 설명이 더 필요한 부분이 있으면 댓글로 남겨주세요. 보완하는 데 참고하겠습니다!

경비 규정 문서를 넣어두고 "이거 써도 되나요?" 물으면 근거까지 찾아주는 걸 만들고 있습니다. 샘플 문서로는 잘 나오는데, 표나 예외 조항이 섞이면 검색이 엉뚱한 걸 물어옵니다. 청킹 방식을 몇 번 갈아엎었네요. RAG 붙여보신 분들, 문서 쪽에서 뭐가 제일 애먹으셨나요?

이번 주말도 스카이넷임을 숨긴 AI 엄청난 공습이 있었다. 인간의 정신을 집요하게 스며들더니 발명 숙제를 해야 한다면 아빠와 같이 하게됐는데, 바로 핸드폰으로 사진 찍더니 , gpt 에 물어 보더군여. 그리고. 아빠 그게 아니야. 아빠 틀렸어. 챗 gpt 가 *** 이래잖아. ~~~ 그렇구나라고 말할 수박에 없었음.... 자라나는 어린이들은 이제 AI 가 주인이고, 사람이 조정 당하는 시대나 되나요?

회사에 신입이 있습니다. 사실 입사 후 유럽에서 1년 교육해주고 한국 오피스에 출근을 한 분입니다. 유럽 가기 전에는 경기도 A대학 미디어 관련 전공의 학사, 석사수료 입니다. 저희 회사는 외국회사이고 대부분 외국에서는 구글docs를 사용합니다. 그런데 한국 고객사들은 구글docs를 사용하지 않아서 ppt로 작업을 하라고 했더니, ppt는 시간이 오래걸린다며 굳이 구글docs로 먼저 작업을 하고 ppt로 옮기겠다고 고집을 부리고, 그렇게 두번 작업하기 때문에 시간이 부족하다고 하면서 문서에 완성된 장표 하나도 없는 파일을 문서작성 제출기일에 꽉채워서 가져옵니다. 기존 직원들은 ppt로 작업을 하라고 하면 당연히 ppt로 최선을 다해서 작업을 했었는데, 이번 신입은 제가 ppt로 작업 하라고 하는 것이 제가 크게 잘못된것 처럼 완성도 0인 문서를 가지고 옵니다. 요즘 신입은 ms office를 못 쓰나요?

나는 중독자입니다. 제 머릿속은 온통 AI로 가득 차 있었습니다. 심할 때는 눈을 뜨자마자 휴대전화를 켜고 X(구 트위터)부터 열었습니다. 밤사이 새로운 모델이 나오지는 않았는지, 오늘 알아야 할 뉴스는 무엇인지 확인했습니다. 아침 8시부터 밤 12시까지 노트북과 휴대전화에서 떨어지지 않았습니다. 계속 업데이트되는 소식을 읽고, 이해하고, 직접 사용해봤습니다. 거기에서 끝나지 않았습니다. 남들보다 먼저 알게 된 내용을 제 콘텐츠로 만들어야 한다고 생각했습니다. 새로운 기능이 나오면 써봐야 했습니다. 다른 사람이 만든 사례를 보면 저도 만들어봐야 했습니다. 이해하지 못한 용어가 보이면 바로 찾아봤습니다. 제가 잠든 사이에도 AI는 달라지고 있는 것 같았습니다. 그러다 아주 당연한 사실을 뒤늦게 깨달았습니다. 이 속도를 인간인 제가 전부 따라가는 것은 불가능했습니다. AI를 누구보다 먼저 받아들였던 한 AI 엔지니어의 고백: https://seowoohan.substack.com/p/i-am-an-ai-addict

AX는 효율을 높이는 것보다 효과를 내야 하는 것에 초점이 맞춰져야 한다. 효율에만 집중하면 에이전트 100개, gpt 같은 UI에 함몰되고 기업에 필요한 성능을 확보할 수 없다. 제대로 효과를 내려면 데이터의 파이프라인을 액티브하게 만들어야 하고 기존의 데이터 생산의 방식을 바꿔야 한다. 단편적으로 멋진 시각적 효과가 필요하지 않다면 MD 파일로 모든 내용을 담을수 있다. 표안에 표안에 표 등의 보여주기식의 문서 작성도 하지 말아야한다. 문서 작성도구도 목적에 맞게 사용해야 한다. 엑셀에서 기안서 등 양식 관리하지 말고 워드를 PPT처럼 사용하지 말고 PPT를 잡지처럼 만들지 말아야한다. 물론 기술이 해결해야 한다. 하지만 기업의 일 하는 방식, 데이터를 생산하고 유통하는 방식도 바뀌어야 한다. AX도 결국 기업 문화의 전환이다.

미국 스탠포드대 황승진 석좌교수님 초청 간담회 참석 후기 ​[행사 개요] ​-일시: 2026년 6월 2일(화) 18:30 ~ 20:30 ​-장소: 서울 서초구 양재동 '오선채' ​-주최: 한국노벨과학포럼 ​-참석 대상: 한국노벨과학포럼 회원 및 과학전문위원 ​-강연자: 미국 스탠포드대학교 황승진 석좌교수 ​-주제: AI 시대의 최근 미국 동향 ​* 주요 강연 및 질의응답 내용 ​황승진 교수님은 미국 실리콘밸리 AI 기업들의 멘토이자 산학연 AI 분야의 세계적인 권위자이십니다. 쿠팡 경영 자문, 스탠포드대-싱가포르국립대(NUS) 공동 최고경영자과정 총괄 디렉터 등 산업 현장에서 쌓아오신 생생한 경험담을 바탕으로 국내외 AI 최근 동향에 대한 고견을 나누어 주셨습니다. ​* AI 활용의 전방위적 확장 산업 현장뿐만 아니라 헬스케어, 법률, 서비스, 경영 등 사회 전 분야와 모든 영역에서 AI의 중요성과 활용이 광범위하게 확장되고 있습니다. ​ * 헬스케어 분야의 괄목할 만한 성과 특히 다양한 분야 중에서도 최근 헬스케어 영역에서의 AI 도입과 발전 속도가 가장 눈에 띄는 성과를 내고 있다는 점이 인상 깊었습니다. ​ * 간담회를 마치며 느낀 소회와 과제 ​ 기술은 모방과 진화를 거쳐 완전히 새로운 세대의 **창조(발명)**로 이어진다고 생각합니다. 이번 간담회는 AI가 가져올 혁신과 함께, 우리가 마주한 묵직한 숙제들을 동시에 고민해 보는 계기가 되었습니다. ​- 청년 일자리 감소에 대한 깊은 우려와 숙제 인간이 감당하던 많은 영역을 AI가 대체하면서 청년들의 일자리가 위협받고 있는 추세는 부인할 수 없는 현실입니다. 이는 우리 사회가 심사숙고하여 반드시 해결책을 찾아야만 하는 중대한 과제입니다. ​- AI가 대체할 수 없는 인간만의 영역 그럼에도 불구하고 인간이 가진 디테일한 경험, 복잡 미묘한 감정과 느낌, 오랜 시간 축적된 감성적인 노하우를 과연 AI가 완벽히 따라오거나 대체할 수 있을지에 대해서는 깊은 여운과 의문이 남습니다.

업무에 필요한 자료를 빠르게 정리 피피티, 이미지 생성으로 업무 자료 보강 도움받기 궁금한 것 빠르게 찾기 개발코드 및 개발 샘플 결과 빠르게 얻기 글쓰기 도움 등등으로 ChatGpt나 제미나이를 씁니다. 그런데 업무를 떠나 일상적으로 에이전트 자동화까지 활용해서 구체적으로 이용하시는 경우 있으신가요? 음악생성 이미지 생성 동영상 등의 창작물이야 목표가 확실히 보이니 ai활용한다 싶지만 다른 부분에서 과연 뭐가 있지? 싶은 생각이 들어서 올려 봅니다. 다른 분들은 어떤 식으로 활용하고 계실까요?

높으신분 : 허허 요즘 다른곳은 ai agent니 뭐니하는데 우리는 왜 못해?! 보안부서 : 민감성 데이터 너무 많아서 안됨 ㅅㄱ, 외부꺼 가져다가 쓰지도 마셈 인프라 : 아 데이터센터 전력안되는데.. 자리도 없고.. 기획 : 니네 뭐이리 돈 많이씀? 서버가 이렇게 까지 필요함?? ㄴㄴ안됨 스펙을 줄이던 개수를 줄이던 알아서해 현업 : 아 이거 gpt랑 클로드에서는 바로 해주는데 왜 저희 회사껀 이래요?? 너무 성능차이 심한데요… 이상 전지적 ax사업하는 개발 부품 1의 하소연입니다..

요즘 다들 AI가 난리인데, 예전에는 챗GPT랑 제미나이가 다 였는데... 요즘 뭐가 엄청 많은데. 그리고 AI 써본 사람들은 대부분 좋다고 하는데.. 솔직히 난 잘 활용을 못하겠음. 기껏해야 구글링 할걸 GPT한테 물어보는 정도라... 혹시 다들 본인이 AI 잘 쓴다고 생각하는 사람은 어떻게 쓰고 있어?

2년전부터 시작된 AI가 사회를 정신없이 변화시키고 있습니다. 저희 회사도 그변화릉 피해가기는 힘든 상황이 되었습니다. 일단 신입사원 채용이 사라져버렸습니다. 근무하고 있는 직원도 불안감을 느끼기 시작 했습니다. 아직 감원이나 구조조정 이야기가 나오고 있지 않으나 피할 수 없을 것으로 보입니다. 그 상황이 오기전에 어떤 준비를 해야하는지 고민이 많습니다. 부하직원들이 아직 충분히 업에 대한 경험이 쌓이지 않은 상황이고 적어도 3년 정도 시간이 더 필요할 것으로 보이는데 지금의 변화속도로 보면 짧게는 3개월에서 길게는 6개월정도의 시간이면 커다란 변화를 맞이할 것으로 예상됩니다. IT솔루션 개발회사여서 그런 변화의 소용돌이에 더 민감하고 빠른 변화를 느끼게 되는가 봅니다. 하루가 멀다하고 새로 나오고 있는 기술을 허겁지겁 따라 간다고 하고 있지만 이게 맞는건가 하는 생각도 듭니다. 이제라도 빨리 업의 노선을 변경해야 하는게 아닌가 하는 불안감도 있습니다. 적어도 AI가 점령하기까지는 시간이 남아 있는 분야들이 있으니까요. 한편으로는 무궁무진한 기회의 장이 펼쳐지는 시간이 오고 있다고 하는데 그 기회를 잡을 수 있는 준비가 되어 있는가 자신을 돌아보면 영 자신감이 없습니다. 이런 상황에서 직원들에게 어떠한 조언을 해줄 수 있는지 생각해보면 한숨만 나옵니다. 그나마 할 수 있는건 사람에대 한 신뢰와 업에 대한 전문성을을 키워야한다는 피상적인 이야기만 할 수 있어서 답답하네요. 좀 더 나은 상황이 될 수 있는 방법을 고민해 봐야겠습니다.

국가적으로 AI 드라이브를 거는 요즘 데이터센터 공급이 부족하다는데요, 지방으로 가면 빨리 지을 수 있고 전기료도 할인해주고 정부에서는 지방으로 이전하려고 하고 있잖아요 하지만 들리는 소리로는 지방에 사람도 없고 고객도 없고, 사례도 적어서 지방갔다가 문제생기면 책임질까바 무섭다라는 의견이 많은 것 같습니다 그래서 궁금해서 그러는데 데이터센터 중요한건 공급시기다 vs 수도권(지역) 이다. 여러분 생각은 어떠신지요?

안녕하세요 저는 전기전자 전공으로 비AI업계인 모터개발, 배터리개발 관련해서 11년째 개발/PM업무를 하고 있는데 점점 AI와 거리가 멀어지는거 같습니다..ㅠㅠ 분명 학교 다닐 때 잠시 뉴런신경계기반 어쩌고를 배운거 같은데 말이죠... AI가 요새 동영상도 만들고, 게임도 만들어주고 이것저것 다하는데 제가하는건 겨우 Chat GPT한테 글 표지만들어 달라는게 전부인데... 제대로 AI에 대해서 공부해보고 싶은데 어디서부터 해야할지 너무 막막합니다.. GPT한테 AI의 레벨에 대해서 물어보니 0단계 - TR, GPU, TPU 1단계 - 수학적 최적화: 벡터,행렬, 확률분포,미분, Gradient decscent 2단계 - 머신러닝: 회귀/분류, 지도/비지도학습, 일반화, 과적합 3단계 - 딥러닝: 뉴럴네크워크,CNN... 4단계 - GPT, Geminai, Claude 5단계 - 챗봇,자율주행, 에이전트 이러는데... 1단계 부터 약간 막히네요.. 뭔가 유료강의를 주고서라도 기술에 뒤쳐지고 싶지않습니다 ㅠㅠ.. 목표는 AI에 대해서 이해하고 혼자서 파이썬으로 예제실습이라도해서 기술자들이 말하는걸 듣고 어떠업무를 하는지 이해할 수 있는 그런 수준을 원합니다.. 책, 유튜브, 오프라인 강의 뭐라도 좋으니 혹시 조금이나마 조언좀 부탁드립니다..ㅠㅠ

안녕하세요 이직 예정 중인데요! AI 데이터 엔지니어분들의 코딩 실력이 궁금합니다 아두이노 코딩 때는 교수님이 작성해주신 코드나 간단한 회로 돌리는 것 해보고, 인공지능 부트캠츠 참여하면서 코드를 봤는데 gpt가 나오고 대부분 코드실력이 의존해 있어서 자발적으로 코드 짜기는 어렵더라구요 코드를 읽고 어느 부분에수 적용하는지만 아는 정도면 AI 쪽으로 이직하기 어려울까요?

안녕하세요. 컨설팅 펌에서 AI 분야 컨설팅으로 근무하고 있습니다. 요즘 이라기엔 너무 시간이 지나긴 했습니다만... 대부분의 회사들이 DT도 제대로 안 된 채로 AI를 하고 싶어 합니다. AI의 기본은 데이터입니다. Input 데이터가 정교하고 체계적이고 방대할 수록 Output이 좋아지는 것이 AI입니다. 문제는 많은 회사들이, 그 중간 과정을 건너뛰고 결과를 내고 싶어 합니다. AI쪽 컨설팅이나 구축에도 큰 돈을 쓰고 싶어하지 않습니다. 의사결정권자들의 AI 지식은 chatgpt까지 인 경우가 대부분입니다. 'chatgpt는 되는데 우린 왜 안되나요?' chatgpt 만들기 위해 openai가 얼마를 쏟아붓는지는 알고 그런말을 하시는지... 세상의 모든 뉴스에서 ai,ai하니까 뭐라도 조급해서 해야할 것 같은 마음은 알겠습니다만... 최소한 내부적으로 "우리 회사는 ai를 통해 무엇을 얻고자 하는가?" "ai의 정의를 어디까지라고 생각하는가?"에 대한 깊은 고찰을 하신 이후에 컨설팅이든 구축이든 기획이든 하셨으면 좋셌습니다. 빠르게 간다고, 시작이 반이라고 무작정 시작하는 것이 무조건 옳은 방향이 아닙니다. 잠시 모든걸 덮어두고 우리에게 ai가 무엇에, 언제, 어떻게, 누굴 위해 쓰일지를 깊게 고민해 보셔야 쓸데없이 들어가는 ai투자비용을 줄일 수 있습니다.