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AI

Gong의 Product-Market Fit 여정 — 왜 이 70억 달러 기업이 여전히 디자인 파트너들과 협력하는가

지금은 성공한 스타트업들이 어떻게 우여곡절을 겪으며 결국 시장에 적합한 제품을 찾았는지에 대한 이야기들이 많이 있습니다. Twitter는 원래 팟캐스팅 플랫폼으로 시작했고, Slack은 처음에 비디오 게임을 위한 실시간 채팅이었습니다. 저희 시리즈에서는 창업자들이 Product-Market Fit을 찾기 위해 겪었던 다양한 반전과 변화에 대해 다뤘습니다. 그리고 처음부터 무엇을 만들지 정확히 알고 그 비전을 고집스럽게 실행하는

AI에 매력적인 시장의 세 가지 특성

Service-as-a-Software라 부르든, AI 에이전트 혹은 에이전틱 시스템이라 부르든, AI가 특히 화이트칼라 작업에서 인간의 노동을 대체할 것이라는 아이디어가 점점 확산되고 있습니다. 그렇다면 어떤 시장 특성이 AI를 추구하기에 매력적일까요? 세 가지 특성을 가진 시장입니다: 반복 작업, 노동 시장의 인력 부족, 그리고 마진 압박. 반복 작업은 경고 검토, 리드 분류, 데이터 입력과 같은

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

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

AI는 서비스 혁명입니다

대규모 언어 모델(LLM)에 대한 재미있는 사실 하나: 이들은 언어에 정말 능숙합니다. LLM은 방대한 양의 텍스트를 소화하고, 그 텍스트를 합성한 다음 입력에서 출력을 생성합니다. 당연히, LLM을 작동시키기 위해 언어가 필요하며, 언어는 서비스 산업의 생명선입니다. 시간이 흐르면서, 미국 경제는 농업 경제에서 제조업 경제로, 그리고 서비스 경제로 전환되었습니다. 지난 50년 동안

사기꾼의 황금기: AI 기반 피싱

이제 사기꾼은 생성형 AI를 통해 피싱 이메일을 보내 언어 장벽을 제거하고 실시간으로 답장하며, 도메인을 스푸핑하고 민감한 데이터에 쉽게 액세스할 수 있는 개인화된 대량 캠페인을 거의 즉시 자동화할 수 있습니다. AI가 사기꾼에게 우위를 점할 때 이메일 프로그램을 방어하는 가장 좋은 방법은 무엇일까요? 이 글에서는 발전하는 AI 피싱의 세계를 자세히 살펴봅니다. 나이지리아의