[테크놀로지 레이더] 현재 기술 트렌트 가이드
테크놀로지 레이더는 전 세계 Thoughtworkers의 실질적인 경험에 기반하여 도구, 기술, 플랫폼, 언어, 그리고 프레임워크에 대한 현황을 담고 있습니다. 연간 두 번 발표되며, 현재 세계가 소프트웨어를 어떻게 제작하는지에 대한 인사이트를 제공합니다.
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코딩은 끝나지 않았다 – 시대가 바뀔수록, 오히려 할 일은 더 많아진다
요즘 사람들은 이렇게 말합니다.“이제는 코딩 없이도 프로그램을 만들 수 있다.”“AI가 대신 다 해줄 거다.” 하지만 저는 이렇게 말하고 싶습니다.걱정하지 마세요. 시대가 바뀔수록, 오히려 해야 할 일은 더 많아졌습니다. 도스(DOS) 시절, 메뉴 하나도 직접 만들어야 했던 시절 컴퓨터 초창기, 도스에서 프로그램을 만들 때는 탑다운 메뉴 하나도 일일이 코딩해야 했습니다.커서를 움직이고, 선택 항목을 표시하고, 키 입력을 처리하는…
현실을 움직이는 AI의 시대, Edge AI와 Agent AI의 만남
생성형 AI, 이제는 스스로 판단하고 움직인다 GPT, Claude, Devin 같은 생성형 AI는 더 이상 단순한 생성 도구가 아닙니다.스스로 목표를 세우고, 작업을 계획하고, 필요한 도구를 호출해 문제를 해결하는 ‘Agent AI’로 진화하고 있습니다. 에이전트 AI는 단순한 프롬프트 반응형이 아니라, 능동적으로 일의 흐름을 설계하고 실행하는 인공지능입니다. 이처럼 에이전트 AI는 사람의 개입 없이 온라인 상의 수많은 지식노동을 대체하고 있습니다….
IT의 발전 히스토리와 사회, 경제에 미친 영향
IT(정보기술)는 기술적인 진보뿐만 아니라 사회와 경제에 깊은 영향을 미쳐 왔습니다. 메인프레임 시대에서 시작해 인터넷과 모바일 혁명을 거쳐, 현재의 인공지능 시대까지 이어지는 IT의 발전은 다양한 경제적 변화를 불러일으켰습니다. 이번에는 이러한 기술 변화가 사회와 경제에 미친 영향을 중심으로 살펴보겠습니다. 1. 메인프레임 시대: 대규모 자본의 집중과 산업 효율화 메인프레임 컴퓨터의 도입은 산업 전반의 업무 효율성을 크게 높였습니다. 대기업과…
ETL, ELT, 그리고 ELT+P: 데이터 처리 방식을 이해하고 선택하는 방법
데이터가 폭발적으로 증가하고 있는 현대 비즈니스 환경에서, 데이터를 효율적으로 처리하고 분석하기 위한 방법론은 필수적입니다. 데이터 통합과 분석을 위한 전통적인 방식인 ETL(Extract, Transform, Load)부터, 새로운 데이터 레이크 환경에 맞춘 ELT(Extract, Load, Transform), 그리고 최근에 주목받고 있는 ELT+P(Processing) 방식까지, 각 방식의 개념과 장단점을 살펴보겠습니다. 1. ETL(Extract, Transform, Load) 개념 ETL은 추출(Extract), 변환(Transform), **적재(Load)**의 세 단계로 구성된 데이터…
RealtimeSTT를 활용한 실시간 음성 인식: 빠르고 정확한 텍스트 변환
음성 인식 기술의 빠른 확산과 RealtimeSTT의 역할 음성 인식 기술은 스마트폰, 스마트 스피커, 그리고 다양한 디지털 기기를 통해 우리의 일상생활에 깊이 스며들고 있습니다. 음성을 통한 명령 수행과 정보 검색은 이제 누구나 사용하는 익숙한 기능이 되었으며, 이러한 기술은 점점 더 발전하고 있습니다. 특히, 실시간 음성 인식 기술은 여러 산업 분야와 개인 사용자들에게 중요한 도구로 자리 잡고…
[논문]GPT-4와 CoD 프롬프트: 자동 요약에서의 밀도와 선호도
“Chain of Density (CoD)” 프롬프트는 자동 텍스트 요약을 향상시키기 위한 방법론입니다. 이 프롬프트는 GPT-4와 같은 큰 언어 모델을 사용하여 요약의 ‘밀도’를 조절합니다. 초기에는 간단한 요약을 생성하고, 이후에 중요한 정보를 점차 추가합니다. 연구 결과에 따르면, CoD 프롬프트를 사용한 요약은 인간 평가자에게 더 선호되며, 인간이 작성한 요약에 가까운 밀도를 가집니다. 이 방법은 요약이 적절한 수준의 정보를 제공하도록 도와줍니다.
오늘부터 하나씩 디자인 공부를 시작 : 6편. AI와 협업하는 디자이너/기획자의 역할
6편. AI와 협업하는 디자이너/기획자의 역할 V0와 같은 생성형 AI 도구를 써보면 이런 생각이 들게 됩니다. “이제 디자인도 코딩도 AI가 다 해주는 시대 아닌가?”“그럼 사람은 뭐하지?” 이 질문은 너무나 당연한 것이고, 사실 아주 좋은 질문입니다.왜냐하면 AI가 할 수 있는 일과, 사람이 해야 할 일이 점점 더 명확하게 구분되고 있기 때문이에요. 이번 편에서는 그 구분의 지점에서, 디자이너와…
5편. 자동매매에도 위험이 있나요?
자동매매는 편리하고 똑똑한 도구입니다.하지만 아무리 좋은 도구라도, 제대로 다루지 않으면 사고가 날 수 있어요. 이번 글에서는 “자동매매에도 위험이 있을까?”“그 위험을 줄이려면 어떻게 해야 할까?”이 두 가지 질문에 대해 솔직하게 이야기해드릴게요. ⚠️ 자동매매의 대표적인 위험들 ✅ 1. 전략 오류 – 잘못된 조건은 바로 손실로 연결됩니다 자동매매는 ‘조건’에 따라 움직이는 로봇입니다.조건이 잘못 설정되면, 시장과 반대로 계속 매매할…