Topic · 19 notes

AI-native work

일하는 방식, 조직, 전환의 감각

19 notes

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AX를 설명하며 깨달은 것은, 이해의 차이를 줄이는 일도 기술의 일부라는 사실이었다

좋은 기술과 제품이 다양한 사람에게 닿기 위해 필요한 콘텐츠 구조

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AI-native하게 일한다는 것: 업무를 소프트웨어처럼 다루는 능력

AI 도구는 넘치는데 업무에 깊게 녹여 쓰는 사람은 드물다. 문제는 도구가 아니라 일을 다루는 방식이다. 조사 수치를 따라가 보면, AI-native work가 비개발자에게도 개발자의 작업 감각을 요구한다는 사실이 분명해진다.

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OracleWorkflow: 같은 0.7인데, 왜 다음 결과는 달라질까

AI Agent의 현재 점수보다 같은 실수를 줄이는 속도를 봐야 한다. 다만 점수가 올랐다고 모두 개선은 아니다. 채점 기준이 그대로인지도 함께 확인해야 한다.

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AI-Native 디자인 시스템 아이데이션 노트: 디자인 토큰을 '코드'가 아니라 '자산'으로 본다면

우리가 이미 쓰던 CSS 변수·상속 패턴을 RDF/OWL/SHACL 그래프로 옮겨보는 변환 실험. 단, 효율은 디자인 가치를 전달하기 위한 수단이다.

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사용자층·접근성·조직 생산성으로 다시 읽는 AI-Native UI 전환

정답 로드맵을 내놓는 글이 아니다. 전환비용과 자동화 신뢰를 다룬 연구들을 다시 읽으며, 왜 결국 'AI-Native 디자인 시스템'이라는 체계로 모이는지를 따라간다. 그리고 접근성은 도덕이기 이전에 조직 생산성의 문제라는 이야기.

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AI-Native 조직도는 하나가 아니다: 에이전트를 무엇으로 보느냐가 조직을 가른다

같은 에이전트를 도입해도 조직도는 다섯 갈래로 갈린다. 그리고 그 배분을 떠받치는 단위가 ‘권한 = 리스크 버짓’이다

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neo-firm-사례로-보는-axai-transformation-시장-요구와-ai-native-조직을-위한-

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2026-05-13_하네스-엔지니어링-work-memory-context-re-injection-linkedin

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AI-Native 시대의 그로스 마케팅 — 온톨로지 분석이 보여준 것

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명세라는 인터페이스 — Agentic Workflow 시대의 인수인계 불가 문제

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Agentic Workflows and Human Capability: Thinking vs. Understanding

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관행은 사람을 위한 룰이었다 — AI-Native 전환에서 어긋나는 세 가지 지식

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Agentic Workflow 교육론: 조직구조론과 교육학으로 설계하는 AI-Native 학습 아키텍처

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Neo Firm(법률 분야) 사례로 보는 AX(AI Transformation) 시장 요구와 AI-Native 조직을 위한 교육체계의 중요성

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각자 빨라지면, 함께 느려진다 — Agentic Workflow와 운영 지식의 문제

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에이전트는 가설을 생산한다 — Agentic Workflow와 지식 시스템의 검증 문제

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조직 특성에 따라 AX는 전혀 다른 방식으로 전개된다

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NLP 점진적 학습 기법 — Taxonomy가 살아있는 동안 모델은 어떻게 따라잡는가

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AI-Native를 위한 Agent 만들기: 무엇을 위한 에이전트인가