#생산성
3개의 포스트
AI가 다 요약해주는데 왜 아직 책을 읽는가 — 2026년의 독서 기술
한국 성인의 연간 독서량은 2.4권, 독서율은 38.5%로 역대 최저입니다. 같은 해 AI는 어떤 책이든 30초 만에 요약해줍니다. 그런데도 왜 읽어야 하는가 — 1597년 베이컨부터 2026년 MIT의 '인지 부채' 연구까지, 읽기 방법론이 왜 400년마다 다시 발명되는지 추적하고, 주 1권을 실제로 만들어내는 시스템을 처음부터 끝까지 설계합니다.
미션 팟(Mission Pod): 조직도에 AI를 올린 회사들 — 가장 빠른 AI 퍼스트 기업의 구조 해부
NFX의 Gigi Levy-Weiss가 던진 '미션 팟(Mission Pod)'이 화제다. 0→1은 풀렸고 이제 병목은 1→2다. 왜 지금 조직도를 다시 그려야 하는가? 애덤 스미스의 분업과 코즈의 거래비용이론, 콘웨이의 법칙과 브룩스의 n(n−1)/2, 아마존 두 판의 피자 팀과 Team Topologies까지 250년의 계보를 따라가고, ChatDev·MetaGPT·AutoGen 같은 멀티에이전트 논문의 아키텍처를 그림과 함께 뜯어본다. METR의 39%p 인식 격차, 스탠퍼드의 주니어 13% 감소, Klarna의 되돌리기, Shopify 메모, 그리고 Cursor·Midjourney·Base44의 숫자까지 — 인터랙티브 도구 4종과 함께 읽는 특집.
Claude Cowork 완전 정복 — '답하는 AI'에서 '일을 끝내주는 AI'로
Anthropic의 공식 Claude Cowork 제품 가이드(2026년 6월)를 깊이 읽고 풀어냈습니다. 챗봇은 왜 '답변'에서 멈췄는지, ReAct·Toolformer·MCP·Computer Use로 이어진 4년의 연구가 어떻게 '일을 끝내주는 AI'로 수렴했는지 — 그리고 주간 보고 90분 중 80분을 잡아먹던 '찾는 시간'이 사라지는 7가지 실전 사례까지. 인터랙티브 데모와 함께 정리한 특집입니다.