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AI 코딩 측정의 12가지 함정 — 우리는 무엇을 잘못 재고 있는가
Greg Wilson의 'Twelve Ways to Be Wrong'을 깊이 읽는다. 왜 같은 도구가 +55%와 -19%라는 정반대 결과를 동시에 만들어내는가. 줄 수·커밋 수·수락률·도입률 — 우리가 매일 들이대는 잣대가 어떻게 우리를 속이고 있는지, 16편의 논문과 1984년 Goodhart 법칙까지 거슬러 올라가 풀어낸다.
회계 AI 대전 2026: 회계사의 일을 자동화하는 110억 달러 시장의 모든 것
회계 AI 시장이 \$10.87B(2026)에서 \$68.75B(2031)로 *CAGR 44.6%* 폭주 중. KPMG는 \$2B를 AI에 투자해 *전사 감사 인력 제거*를 선언했고, EY는 *150개 AI 에이전트*가 80,000명 세무 전문가를 보조하고 있다. PwC Aura·EY Canvas·Deloitte Omnia·KPMG Clara — 글로벌 Big4 AI 플랫폼 4종. Intuit QuickBooks(33.76% 시장 점유)·Xero·Sage. 한국 삼일·삼정·한영·안진 + 더존비즈온의 도입 현황. 신입 회계사 채용 감소·과로 사망 사건·세무사법 충돌까지 — 한국 어디에도 통합 정리된 적 없는 회계 AI 시장 완전 해부. 새 산업 시리즈 D — 1편.
Claude for Healthcare 실전 튜토리얼 — 한국 병원 CMIO의 60분 핸즈온
Anthropic의 Claude for Healthcare를 실제로 깔고, FHIR MCP로 EMR을 연결하고, 첫 Prior Authorization 자동화를 돌리기까지 — 가상의 한국 중견 종합병원 CMIO 김선임이 60분 안에 끝낸 실전 튜토리얼. 'JPM 발표 60초'의 거짓말, FHIR MCP 4개 커넥터 설정, AI 스크라이브 활성화, 환자 동의서 워크플로우(A4 후속), Cowork·Code·Managed Agents 세 런타임 비교, 그리고 한국 의사가 반드시 켜야/꺼야 하는 6가지 설정. Banner Health 모델의 한국 적용. 30일 측정 결과 포함. 의료편 5편.
Claude for Healthcare 완전 해부: AI가 병원의 운영체제가 되는 날
2026년 1월 JPM Healthcare 컨퍼런스. Anthropic이 Claude for Legal보다 4개월 먼저 — *법률이 아닌 의료를* 첫 본격 산업 OS로 선택했다. Banner Health 33개 병원·55,000명·80% 시간 절감. FHIR·Prior Auth·Clinical Trial 3대 Agent Skills. CMS·ICD-10·NPI·PubMed 4개 커넥터. Sanofi·Novo Nordisk·Elation Health까지 — 의료 AI 시장이 *한 번에* 재편됐다. 의료법 제18조와 HIPAA의 교차점, 한국 루닛·뷰노·제이엘케이의 위치, 빅5 병원 실증의 현재까지 — 완전 해부한다.
의료 AI 대전 2026: 의사의 일을 자동화하는 100조 원 시장의 모든 것
Anthropic이 1월 Claude for Healthcare를, OpenAI가 같은 주 ChatGPT for Health를 출시했다. Hippocratic AI는 \$3.5B, Abridge는 \$5.3B 평가까지 치솟았다. Epic은 미국 병원의 50%를, Oracle Cerner는 25%를 장악하고 있다. 한국에서는 루닛(연 매출 542억·해외 97%)·뷰노·제이엘케이가 영상 의학에서 글로벌 진출 중이고, 빅5 병원은 *KMed.AI*·*SNUH.AI* 같은 *소버린 의료 AI*를 선언했다. 100조 원 시장의 모든 플레이어와 모든 카테고리를 한 편에 정리한다. 시리즈 의료편 2편.
한국 빅로 AI 백서 2026: 율촌·김앤장·광장이 진짜로 쓰는 AI
2025년 12월 31일, 율촌이 BHSN과 함께 *AI:Yul (아이율)*을 가동했다. 같은 시기 김앤장은 자체 AI 번역 시스템을, 광장은 인터넷과 *물리적으로 분리된* eLK를, 세종은 글로벌 Harvey를 도입했다. 한국 7대 로펌의 AI 도입은 — 표면적으로는 비슷하지만 *전략은 모두 다르다.* 폐쇄형 RAG, 자체 LLM, 물리적 분리, Harvey 파트너십, 선거법 챗봇 — 5가지 패턴 + 5개 로펌의 *모든 정보를 통합해* 한국 어디에서도 본 적 없는 *2026 빅로 AI 백서*를 작성한다. 시리즈 6편.
의료 Cold-Start Interview 완전 해부: AI를 '우리 병원 의사'로 만드는 15분
Cold-Start Interview 메타 패턴이 의료 산업에 적용되면 — 단순한 5단계가 아니라 *IRB 검증을 포함한 6단계*가 된다. 신입 의사가 첫날 받는 진료 매뉴얼·진료과별 프로토콜·환자 응대 어조·escalation 체인을 — AI에게 *15분의 면접*만으로 가르치는 방법. 내과·외과·소아과·정신과·응급·영상의학 6개 진료과의 결정적 차이까지. Anthropic의 *claude-for-healthcare* 저장소에서 발견한 *진짜 표준* + 한국 병원 적용 7단계 레시피. 의료편 시리즈 완결편.
의사가 AI 쓰면 환자 비밀은 깨지는가 — 의료법 19조와 의사-AI 시대의 진짜 위험
USC Price School은 \"의사들이 ChatGPT를 쓰며 *모르고* HIPAA를 위반하고 있다\"고 발표했다. 한국에서는 의료법 제19조(정보 누설 금지)·제21조(진료기록 관리)와 형법 제317조(업무상 비밀 누설, *3년 이하 징역*)이 동시에 적용된다. 그런데 *어느 한국 의사도 진료실에서 ChatGPT나 Claude를 쓰면 이 법을 어디서부터 위반하는지 모른다.* HIPAA·MMG Fusion 사례·한국 의료법·식약처 2026 가이드라인·환자 동의서 양식·Malpractice 14% 증가까지 — 의료편 4편. *변호사 4편*에 정확히 대응하는, 의료 AI 시대의 *조용한 위험* 완전 해부.
스탠퍼드가 51개 AI 도입을 해부했다 — 95%가 실패할 때 5%는 무엇을 다르게 했나
스탠퍼드 디지털 경제 연구소(Erik Brynjolfsson)가 *5개월 동안 51개 기업의 AI 도입 사례*를 인터뷰로 해부했다. 결론: **기술이 어려운 게 아니라 조직이 어렵다**. 가장 힘든 과제의 *77%는 비가시 비용*(변화 관리·데이터 품질·프로세스 재설계). *61%는 한 번 실패한 뒤 성공*했다. 인력 35%를 가장 강력하게 막은 건 *현장이 아니라 법무·HR·리스크 부서*. 에이전틱 AI는 20%에 불과하지만 *생산성 중앙값 71%*로 다른 모델(40%)을 압도. *MIT NANDA의 95% 실패율* 충격 발표 후 스탠퍼드가 내놓은 5%의 해부도 — 한국 기업이 *지금 당장* 읽어야 할 *2026 엔터프라이즈 AI 플레이북* 완전 해설.