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AI

AI 시대의 TTV(Time-to-value)

실리콘밸리에서 Bret Taylor만큼 성공적인 경력을 쌓은 사람은 많지 않습니다. 그는 대화형 AI 회사 Sierra(최근 평가 가치 $45억) 공동 창업자이자 OpenAI 이사회의 의장입니다. Invest Like The Best에서 고객들에게 가치를 제공하는 방법에 대해 이야기하며, Bret은 Sierra의 통합 및 신뢰를 쌓는 고도의 접근 방식을 언급했습니다: 저는 매우 견고한 에이전트를 만드는 데 중요한
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AI가 기술 부채를 더 비싸게 만든다

AI가 기술 부채를 덜 중요하게 만들 것이라는 새로운 믿음이 떠오르고 있습니다. 코드를 작성하거나 정리하는 일이 점점 더 쉬워지고 있기 때문에, 일반적인 회사가 조금 더 많은 기술 부채를 감당할 수 있을 것이라고 생각하는 게 합리적으로 보이지 않나요? 하지만 사실은 그 반대입니다. AI는 기술 부채를 감당하는 데 드는 실제 비용을 크게 증가시켰습니다.
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AI 경쟁의 다음 단계

모델 간 성능 차이가 줄어들면서, AI의 방어력은 컴퓨팅 자원, 인재, 데이터, 그리고 배포에 달려 있습니다. AI 모델은 2022년 이후로 크게 발전해 왔으며, 2019년 Meta와 Google에서 처음 범용 NLP 모델이 훈련된 이후로도 크게 개선되었습니다. 그러나 모델 성능을 평가하는 일반적인 벤치마크가 이제 평준화되는 추세입니다. 과거에는 최첨단 벤치마크를 경신하는 것이 MMLU에서 27%에서
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AI 서비스 시대에 Palantir가 주는 교훈

지난 달, 제가 공동 창립한 첫 번째 회사인 Palantir가 S&P 500에 합류했습니다. 20년 동안 대부분의 사람들은 Palantir를 “과대 평가된 컨설팅 회사”로 간주했습니다. SaaS “제품”이나 “플랫폼”을 개발하는 진정한 기술 혁신 기업이 아니라, 단지 서비스 기업일 뿐이라고 여긴 것이죠. Palantir를 초기부터 경시하는 것은 단견이었습니다. 실리콘 밸리 최고의
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AI 시뮬레이션으로 더 나은 영업 플레이북 만들기

혹시 당신의 영업 프레젠테이션을 잠재 고객에게 보여주기 전에 미리 테스트해보고 싶었던 적이 있나요? 거울 앞에서 스스로 녹음하거나, 배우자나 강아지에게 또 한 번 리허설을 보여주는 걸 말하는 게 아닙니다. (물론 당신을 사랑하지만, 사랑에도 한계가 있음을 기억하세요.) 제가 말하는 것은 이메일, 콜드콜, 그 밖의 모든 메시지를 시뮬레이션을 통해 돌려보면서 실수를 찾아내고, 당신의
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왜 AI 구축은 전통적인 소프트웨어 개발과는 완전히 다른가

처음 Every Studio에서 AI 프로젝트를 시작할 때, 저는 과거에 제품을 개발했던 방식으로 접근했습니다. 명확한 문제를 정의하고, 해결책을 구상하고, MVP(최소 기능 제품)를 개발한 뒤, 그걸 바탕으로 반복해서 개선하는 방식이죠. 빠르게 만들고, 테스트하고, 배우고, 개선하는 비교적 간단한 소프트웨어 주도 접근 방식입니다. 하지만 이 방식은 잘 맞지 않았습니다. 그래서 스스로에게 물어봤습니다.
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