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대부분의 AI 스타트업은 제품 회사인 척하는 서비스 사업입니다

한 달 전, NYTimes와 FT는 Accenture와 BCG가 OpenAI, Anthropic 등보다 생성형 AI로 더 많은 수익을 올리고 있다고 보도했습니다. 이는 많은 사람들에게 의아하게 느껴졌지만, 기업에 AI 자동화를 판매하는 것이 소프트웨어를 구축하는 것보다 컨설팅에 더 가깝다는 점을 고려하면 완전히 이해가 됩니다. 사실, 대규모 언어 모델(LLM)이 점점 더 강력해지고 AI가 점점

AI에 기업 문화가 있다면 어떨까요?

“세상에는 사람보다 AI 에이전트가 더 많아질 것입니다.” — Mark Zuckerberg 멀티 에이전트들이 점점 더 주도권을 잡고 있습니다. 연구에 따르면 30개 이상의 에이전트를 사용하는 AI 시스템이 단순한 LLM 호출보다 거의 모든 작업에서 더 뛰어난 성능을 발휘하며, 환각을 줄이고 정확성을 향상시킵니다. 그렇다면 에이전트들은 서로 어떻게 협력해야 할까요? 소프트웨어 엔지니어링 작업에서 AI 성능을 향상시키기

전략에 대한 가장 치명적인 5가지 오해

독자 Deependra가 “전략의 신화와 오해”에 대해 글을 써줄 수 있냐고 물어보았습니다. 처음에는 이 주제에 대해 이미 여러 번 글을 썼다고 생각했지만, 직접적이고 포괄적으로 다룬 적은 없다는 것을 깨달았습니다. 그래서 이번에 The Five Deadliest Strategy Myths: Forewarned is Forearmed라는 제목으로 Playing to Win/Practitioner Insights (PTW/PI) 글을 작성하기로 했습니다.

고성장, 높은 이탈률의 제품이 효과가 없는 이유

먼저, 밈입니다. 모두 밈을 좋아하죠. 우리는 밈의 세계에 살고 있습니다. 보통 이 밈들은 사진과 동영상으로 표현되곤 합니다 (아래에 있는 것처럼요): 점점 더 많은 밈 앱들이 등장하고 있습니다 — 이러한 앱들은 간단하고, 단일 동작, 단일 사용 경험을 제공하며, 소셜 미디어에서 널리 공유되고 바이럴하게 폭발적으로 퍼지며 많은 사람들이 이를 시도합니다. 멋진 시각화 데모

회사의 성장을 위한 12가지 강력한 쐐기

벤처 스케일 스타트업은 거대한 시장을 해결하거나 창출할 수 있어야 합니다. 하지만 희망적인 TAM 슬라이드는 먼 미래를 보여줄 뿐, 지금 할 수 있는 것을 보여주지 않습니다. 첫날부터 그 거대한 시장을 다루려고 하면 좌절감을 느낄 수 있고, 최악의 경우 실수가 될 수 있습니다. 큰 시장은 하나의 거대한 덩어리가 아닙니다. 오히려 여러 틈새

스노우볼: 첫 기업 고객 확보하기

젊은 기업가들은 종종 첫 대기업 고객을 어떻게 유치할 수 있는지 묻곤 합니다. 이들은 보통 중소기업에서 어느 정도 성과를 얻었고, 이를 기반으로 더 큰 규모와 더 나은 단위 경제학을 가진 대기업 계정으로 확장하고자 합니다. 각 상황은 고유하지만, Instacart에서의 경험을 바탕으로 통찰력과 일반적인 함정을 공유하고자 합니다. 고래, 물고기, 그리고 작은 물고기: 모두