AX 도메인 26주 ④ · 금융 은행·보험
금융 AX 26주 — 망분리 완화보다 준법 게이트 증원이 여섯 배 컸습니다
금융권의 인공지능 전환(AX) 논의는 대개 규제 완화 청원으로 흐릅니다 — “망분리만 풀리면”. 정말 그런지 확인하려고, 사례 기록 85건으로 부하 지도를 그리고 가상 조직 하나를 세워 26주를 돌렸습니다. 망분리 상한을 완전히 풀어도 조직의 산출은 +1.1% 늘었을 뿐이었습니다.
바쁜 분을 위한 3줄 요약
- 망분리 완화의 이득은 +1.1%였습니다. 규제 샌드박스로 인공지능 배수 상한을 풀어도 조직의 산출은 거의 늘지 않았습니다. 병목이 배수에 있지 않았기 때문입니다.
- 준법 게이트 전담을 50% 증원하자 +6.7%가 나왔습니다. 배포 승인·준법 심사·조직 확정이 줄을 서는 사람 확정 대기가 진짜 병목이었습니다. 같은 돈이면 샌드박스 청원보다 게이트 증원이 약 6배 큽니다.
- 전면 재편은 금융에서 명확히 열위였습니다. 시드 범위가 겹치지 않는 유일한 순위입니다. 여신·수신 도메인 지식의 희석과 재편 혼란을 규제 도메인은 용서하지 않았습니다. 답은 직군 유지에 레이어를 얹고, 여력이 되면 오버레이입니다.
왜 읽나망분리 완화 건의서와 게이트 용량 설계안 중 무엇을 먼저 결재선에 올릴지 정하기 위해. 그리고 우리 조직의 승인 대기가 주 단위로 몇 주인지 세어보게 하려고.
이 글의 근거 표기 세 가지
- 코퍼스 관측 필자의 실사례 기록에서 금융권으로 분류된 85건의 분포값. 은행·보험 컨설팅 실수행 산출물 중심의 익명화 집계이며, 개별 기관·사례명은 싣지 않습니다.
- 설계 필자가 설계한 얼개·제안. 특정 기관의 현행 제도가 아닙니다.
- 모의 가상 조직 S-Finance의 26주 모델 안에서 잰 값. 현실 실측이 아닙니다.
Part 1 · 지형사례 기록 85건이 그리는 부하 지도
필자의 코퍼스 총 1,168건 가운데 금융권으로 분류된 기록은 85건입니다. 이 도메인의 특징은 근거 등급입니다 — 85건 중 81건(95%)이 실제 수행 완료된 컨설팅·코칭 산출물에 기반합니다. 시리즈 도메인 중 가장 단단한 슬라이스입니다 코퍼스 관측.
| 업무 유형 | 기록 수 | 비중 | 한 줄 해석 |
|---|---|---|---|
| 디지털 서비스·기업 간 거래 제품 | 32 | 38% | 채널·뱅킹 앱·플랫폼 구축 — 최대 덩어리 |
| 애자일 코칭·역량 | 11 | 13% | 셀·트라이브 코칭이 상시 업무로 존재 |
| 성숙도 진단·변화관리 | 10 | 12% | 분기 진단 — 인사 활용 여부가 늘 쟁점 |
| 개발·운영 통합·도구·실행관행 | 8 | 9% | 지속적 통합·배포와 망분리 예외의 세계 |
| 조직설계·전환 · 목표관리·거버넌스 | 12 | 14% | 스쿼드 경계·성과 판정 |
| 기타(인공지능·프로세스·사용자 경험·교육) | 12 | 14% | 네 개 업무 유형에 흩어져 있음 |
금융 도메인 슬라이스 85건의 업무 유형 분포 코퍼스 관측. 개별 기관·사례명은 표기하지 않은 집계값입니다.
읽히는 것은 하나입니다. 금융 조직의 일은 구축 38%와 운영 체계 48%로 반반입니다. 디지털 서비스를 만드는 일만큼, 만드는 조직을 돌리는 일이 큽니다. 코칭·진단·거버넌스·도구가 그 절반을 차지합니다. AX가 파고들 반복 부하는 후자에 훨씬 많습니다.
사람이 끝까지 쥐어야 하는 지점 — 규제·사람·계약의 삼중 게이트
이 시리즈가 쓰는 판별 기준은 하나입니다 — “자본·안전·계약·사람의 지위를 되돌릴 수 없게 움직이는가.” 금융에서 이 기준에 걸리는 노드는 다섯 개입니다 코퍼스 관측. 오른쪽 숫자는 판단위험 값입니다.
조직 경계·역할 보임 확정
소속과 보고라인이 바뀐다. 사람의 지위를 움직이는 결정이다.
0.85
준법·리스크 심사
감독 규제를 대면한다. 사후 정정은 제재의 세계로 넘어간다.
0.80
지속적 통합·배포 · 망분리 예외 승인
보안 경계에 구멍을 내는 결정이다.
0.75
성숙도 진단 공표·인사 활용 확정
진단이 평가로 전용되는 순간 신뢰 자본이 소진된다.
0.75
서비스수준협약(SLA) 확약 · 프로덕션 배포 승인
고객을 구속하고 대고객 접점에 노출된다.
0.70
금융의 게이트는 세 겹입니다 — 규제(준법·망분리), 사람(보임·진단 공표), 계약(서비스수준협약·배포). 다른 도메인이 한두 겹으로 끝나는 자리에 금융은 셋을 겹쳐 둡니다. 뒤에서 보겠지만 26주 모델의 병목은 이 게이트들의 처리 용량이었습니다.
지금 체계의 강점과 약점
강점
- 준법·리스크 통제의 제도적 완결성 — 감독당국이 이해하는 언어로 되어 있다
- 여신·수신·보험 도메인 지식의 깊이가 축적돼 있다
- 3-라인 방어체계가 이미 제도로 실재한다
약점
- 승인 경로가 길다 — 사람 확정 대기가 시리즈 최장이다(모델에서 7.6주)
- 애자일 전환으로 만든 셀·트라이브와 기존 결재 문화의 이중 구조
- 인공지능 개인 재량 사용의 통제 지점이 없다 — 망분리가 “쓰지 마라”로 작동해 그림자 사용을 낳는다
AX 관점에서 진짜 아픈 곳
규제 제약을 이유로 준비를 미루는 관성입니다. 그런데 뒤에 나올 모델은 규제 상한이 그대로여도 이득의 98%를 회수할 수 있음을 보여줍니다 모의. 기다리는 동안 잃는 것이 풀리기를 기다려 얻는 것보다 큽니다.
Part 2 · 실험가상 조직 S-Finance의 26주
방법은 이 시리즈가 바이오·제약 편에서 쓰기 시작해 정보기술 서비스 편·전자 제조 편·자동차 편이 이어받은 계약 그대로입니다 설계.
먼저 부하를 잰다수요 비중은 위 85건의 업무 유형 분포에서 파생했다 — 디지털 채널·서비스 42%, 조직·코칭·진단 32%, 애자일 딜리버리 거버넌스 16%, 인공지능·데이터·준법 9%.
자동화 점수를 매긴다점수 = 부하비중 × 반복성 × (1 − 판단위험) × 증거가중. 단 판단위험 0.7 이상이거나 사람 확정 노드면 점수와 무관하게 게이트 전용이다. 판단위험 값과 게이트 목록은 코퍼스의 운영 레이어에서 승계했다.
같은 일감을 조건만 바꿔 26주 돌린다조직 체계 네 가지 × 서로 다른 난수 시드 세 개. 시드를 고정했으므로 누구든 같은 숫자를 다시 얻을 수 있다.
무엇을 돌렸나 — 금융 고유 가정
가상 조직 S-Finance는 은행의 디지털·정보기술 그룹입니다. 주간 기본 처리 용량은 100 공수 단위이고, 수요는 공급을 넘는 150 단위입니다.
금융에만 넣은 수정자가 셋 있습니다 설계. 망분리 상한 1.8배 — 게이트 밖 전 업무의 인공지능 배수는 어떤 조건에서도 1.8배를 넘지 못합니다. 외부 모델 접근과 데이터 반출이 막혀 있기 때문입니다. 유출 비용 3.0배 — 게이트를 빠져나간 결함은 감독 제재와 고객 보상의 세계로 갑니다. 준법 게이트 용량 주당 9 단위 — 시리즈 최저이며, 승인 경로가 긴 조직의 현실을 반영했습니다.
C1
지금 직군제 그대로
인공지능은 개인 재량으로 쓴다(배수 1.10~1.25). 검출률 0.65 · 게이트 용량 9.
C2
직군 유지 + AX 레이어
직군은 그대로 두고 티어 배정과 게이트만 명시(배수 1.5~2.2, 상한 1.8 적용). 검출률 0.82 · 게이트 용량 13 · 정착 4주 −10%.
C3
다섯 원형 전면 재편
직군을 해체하고 역할 원형으로 재배치(배수 1.7~2.6, 상한 적용). 검출률 0.85 · 정착 9주 −25% · 여신·수신 지식 희석 +10%p.
C4
하이브리드
직군 수직축 위에 원형 수평축을 겹친다(배수 1.6~2.4, 상한 적용). 검출률 0.85 · 게이트 용량 15 · 정착 6주 −15% · 희석 없음.
26주 뒤 네 조직
| 지표 | C1 지금 | C2 레이어 | C3 재편 | C4 하이브리드 |
|---|---|---|---|---|
| 품질조정 산출(공수 단위) | 2,453.6 | 2,970.5 | 2,911.1 | 2,980.1 |
| 낭비(재작업+운영 수습) | 261.6 | 248.6 | 330.9 | 275.7 |
| 평균 리드타임(주) | 3.08 | 2.62 | 2.80 | 2.76 |
| 게이트 1회 통과율 | 84.7% | 83.0% | 77.2% | 81.2% |
| 유출 결함 잔량 | 1.0 | 0.4 | 3.8 | 0.0 |
| 사람 확정 대기(주) | 7.58 | 6.80 | 6.28 | 6.37 |
| 기말 잔여 백로그 | 1,086.6 | 842.4 | 748.5 | 772.8 |
S-Finance 26주 · 시드 3개 평균 모의. 전 파라미터가 설계 가정인 모델 내 측정입니다.
C1의 높은 통과율은 착시입니다
검출률이 낮으면 결함이 게이트를 그냥 지나갑니다. 그래서 통과율이 높아 보입니다. 유출 결함 잔량 1.0이 그 대가입니다. 통과율은 유출 지표와 반드시 함께 봐야 합니다.
품질조정 산출 비교 — 격차의 대부분은 첫 계단에서 벌어집니다 모의.
읽는 법 세 가지입니다.
첫째, 레이어가 전체 이득의 98.2%를 회수합니다. C1에서 C2로 갈 때 +21.1%, C2에서 C4로 갈 때는 +0.3%에 그칩니다. 시리즈 도메인 중 레이어 회수율이 가장 높습니다. 망분리 상한이 배수의 상방을 눌러, 체계 차이보다 게이트 차이가 결과를 지배하기 때문입니다.
둘째, C2와 C4는 시드 범위가 겹치는 동급이고, C3만 범위가 겹치지 않는 열위입니다. 금융은 이 시리즈에서 전면 재편의 열위를 순위로 단정할 수 있는 유일한 도메인입니다. 다른 편에서는 “가정 민감도 안”이라고만 말할 수 있었던 격차가 여기서는 분리됩니다. 여신·수신 지식의 희석과 정착 9주를 규제 도메인이 흡수하지 못한 결과입니다.
셋째, 네 조건 모두에서 사람 확정 대기가 6주를 넘습니다. 시리즈 최장이며, 체계를 아무리 바꿔도 6주 아래로 내려가지 않았습니다. 이 관찰이 다음 절의 민감도 실험으로 이어집니다.
결론이 뒤집히는 조건을 찾아서
| 시나리오 | 1위 | 함의 |
|---|---|---|
| A. 인공지능 배수 이득이 절반인 세계 | C4 2,971.0 | 하방에서도 순위가 안정적이다 |
| B. 인공지능 배수 이득이 1.5배인 세계 | C4 3,006.0 | 상방에서도 재편 역전이 없다 — 망분리 상한이 상방을 자른다 |
| C. 재편 최선 가정(희석 0) | C4 2,980.1 | 희석을 지워도 정착 9주 비용이 남는다 |
| D. 망분리 완화(상한 해제) | C4 3,012.3 | +1.1% — 규제 완화의 모델 내 가치 |
| E. 준법 게이트 전담 +50% | C4 3,179.6 | +6.7% — 같은 모델에서 규제 완화의 약 6배 |
민감도 다섯 시나리오 · 품질조정 산출 기준 모의.
이 글의 발견 — 샌드박스 청원보다 게이트 증원이 여섯 배 크다
민감도 D와 E의 대비가 이 글의 발견입니다. 망분리 상한을 완전히 풀어도 +1.1%입니다. 인공지능이 더 빨라져도 승인 대기 줄이 그대로면 조직의 산출은 늘지 않습니다. 반면 준법·보안·인사 게이트의 처리 용량을 50% 늘리자 +6.7%가 나왔습니다. 금융 AX의 지렛대는 모델 성능도, 규제 완화도 아니라 게이트 용량 설계입니다.
순서가 뒤집힙니다. 준법 조직을 AX의 걸림돌로 보는 관점 대신, 준법 게이트에 전담 인력과 도구를 먼저 투자하는 것이 이 모델이 제안하는 순서입니다. 규제 완화는 조를 수 있지만 게이트 용량은 우리가 지금 설계할 수 있습니다.
이 실험이 말할 수 없는 것
한계 셋
- 전 파라미터가 설계 가정인 모델 내 측정입니다. 감독 규정의 해석과 적용은 기관마다 다릅니다.
- 망분리 상한 1.8배는 단순화입니다. 실제로는 업무·데이터 등급별로 다층 구조입니다.
- 코퍼스 85건은 은행·보험 중심입니다. 증권·카드·핀테크로 일반화할 때는 주의가 필요합니다 코퍼스 관측.
Part 3 · 제안규제를 탓하기 전에 게이트 용량을 설계하십시오
금융의 운영 모델도 앞 편들과 같은 3층 겹침입니다. 다만 3층의 무게가 다른 도메인보다 훨씬 큽니다 설계.
1층 · 직군 수직축은 유지
여신·수신·보험 도메인 지식과 3-라인 방어는 해체 대상이 아닙니다. 전면 재편의 열위는 이 모델에서 순위로 단정할 수 있는 수준이었습니다.
2층 · 원형 오버레이는 운영 체계 트랙부터
코칭·진단·거버넌스·도구가 부하의 48%입니다. 진단 집계, 보고 초안, 백로그 정리 같은 반복 업무가 자동화 1순위입니다.
3층 · 게이트 용량의 명시적 설계
준법 심사·배포 승인·보임 확정·진단 공표의 주간 처리 용량을 계측하고, 전담 배치와 사전 심사 체크리스트로 용량을 늘립니다. 모델에서 이 한 수가 다른 모든 개입을 합친 것보다 컸습니다.
90일 도입 순서
1~4주 · 게이트 대기 계측승인 유형별 대기 시간을 실측합니다. 모델의 6.8주 등가물이 우리 조직 어디에 쌓여 있는지를 찾습니다. 이 숫자가 투자 순서를 정합니다.
5~8주 · 레이어티어 배정과 게이트 목록을 명문화합니다. T1 자동화 T2 보조 T3 게이트 — 망분리 안에서 가능한 자동화(문서 초안·집계·회귀 점검)부터 시작하고, 규제 완화를 기다리지 않습니다.
9~13주 · 게이트 증설 파일럿준법 게이트 하나에 전담 인력과 사전 체크리스트를 붙이고 처리량 변화를 측정합니다. 모델이 예측한 +6.7%를 실측으로 검증하는 단계입니다.
결정 체크리스트 — 금융 디지털 리더용
다섯 질문 설계
- 승인 유형별 사람 확정 대기를 주 단위 숫자로 말할 수 있는가.
- 망분리 완화 건의서와 게이트 용량 설계안 중 무엇이 먼저 준비되어 있는가.
- 성숙도 진단·성과 데이터의 인사 활용 경계가 사전에 계약되어 있는가.
- 셀·트라이브의 애자일 리듬과 결재 문화의 충돌을 개인이 혼자 흡수하고 있지 않은가.
- 준법 조직을 AX의 심사자가 아니라 AX의 첫 수혜자로 설계했는가.
마치며샌드박스를 조르기 전에, 게이트를 설계하십시오
금융 AX의 26주 모델에서 규제 완화의 가치는 +1.1%, 게이트 용량의 가치는 +6.7%였습니다. 규제를 탓하는 동안 병목은 우리 안의 승인 줄에 있었습니다. 밖에서 풀어주기를 기다린 것과 안에서 설계할 수 있었던 것의 차이가 여섯 배였습니다.
한 줄로
준법 조직은 AX의 심사자가 아니라 첫 수혜자입니다. 샌드박스를 조르기 전에, 게이트를 설계하십시오.
다른 도메인은 어떤 답을 받았나 — 일곱 편 26주 시뮬레이션의 핵심 인사이트
공통으로 나온 것은 하나뿐입니다. 체계 없이 인공지능만 얹은 조직이 일곱 번 모두 꼴찌였습니다. 나머지는 도메인마다 갈렸고, 그 차이를 아래에 한 줄씩 옮겼습니다.
① 방법론 원조검토자를 아예 두지 않은 조건이 12번의 심사에서 모두 꼴찌였습니다. 사람 검토는 속도를 깎는 비용이 아니라 품질이 성립하는 조건이었습니다.검토 조건 4종 × 3반복 · 검토자 0명이 12/12 꼴찌.
② 정보기술 서비스직군을 해체하지 마십시오. 기존 직군 위에 관문 레이어를 얹는 가장 싼 개입 하나가, 전면 재편이 만든 이득의 대부분을 그대로 가져갔습니다.가장 싼 개입이 이득의 92.4% 회수 · 26주 최대 개선 +53.2% · 권장 직군 유지 + 레이어 + 오버레이.
③ 전자·디바이스금형·양산 같은 물리 상한을 풀어도 조직 순위가 바뀌지 않았습니다. 병목은 금형 자체가 아니라 그 주변에 붙은 사무 업무 83%였습니다.가장 싼 개입이 이득의 96.5% 회수 · 26주 최대 개선 +41.7% · 권장 직군 유지 + 레이어 + 오버레이.
④ 자동차리콜·유출 비용이 두 배인 세계에서는 가장 보수적인 개입이 1위로 역전했습니다. 안전이 흐름을 지배하는 조직에서 레이어는 타협이 아니라 최적입니다.가장 싼 개입이 이득의 95.4% 회수 · 26주 최대 개선 +30.0% · 권장 직군 유지 + 레이어 + 오버레이.
지금 보는 편 · ⑤ 금융망분리를 완전히 풀어도 산출은 +1.1% 늘었을 뿐입니다. 준법 승인 게이트에 사람을 절반 더 붙이자 +6.7% — 같은 돈이면 여섯 배였습니다.가장 싼 개입이 이득의 98.2% 회수 · 26주 최대 개선 +21.5% · 권장 직군 유지 + 레이어 + 오버레이.
⑥ 산업·제조레이어만으로는 부족한 유일한 도메인이었습니다. 단 계측 데이터가 이미 쌓인 조직에 한해 전면 재편이 앞섰습니다.가장 싼 개입이 이득의 78.4% 회수 · 26주 최대 개선 +28.4% · 권장 전면 재편.
⑦ 공공·전자정부 · 완결감리·발주 게이트가 조직 밖에 있어, 수주 조직을 바꿔도 이득이 가장 작았습니다. 여기서는 계약 구조가 조직 형태를 이깁니다.가장 싼 개입이 이득의 72.6% 회수 · 26주 최대 개선 +11.2% · 권장 전면 재편.
총괄 게이트 · 어디부터 읽을지일곱 편을 한 화면에 놓고, 어디부터 읽어야 하는지와 이 숫자를 어떻게 만들었는지를 함께 밝힌 편입니다.일곱 도메인 · 조건 4종 × 시드 3개 · 총 84 실행.
숫자는 26주 결정적 시뮬레이션의 모델 내 측정이며 현실 실측이 아닙니다 모의. 조건·시드·파라미터는 각 편 본문에 밝혀 두었습니다.
근거와 한계
부하 분포는 필자의 실사례 기록 코퍼스(총 1,168건)에서 금융권으로 분류된 85건의 집계입니다. 개별 기관·기업·사례명은 싣지 않았고 고객군 명칭도 표기하지 않았습니다. 시뮬레이션은 100% 합성이며 클라이언트 데이터는 들어가지 않았습니다. 조건 파라미터(배수·검출률·정착 기간·희석·망분리 상한·유출 비용·게이트 용량)는 전부 필자의 설계 가정이며, 결과는 모델 내 측정이지 현실 실측이 아닙니다. 시드 세 개의 범위가 겹치는 근소한 격차는 순위로 단정하지 않고 “동급”으로 서술했으며, 범위가 겹치지 않은 전면 재편만 열위로 단정했습니다. 본문 수치는 시뮬레이션 결과 파일과 기계 대조했습니다.
방법의 계보
26주 결정적 시뮬레이션 · 자동화 점수 공식 · 사람 확정 노드 판별 기준은 바이오·제약 편(S-Pharma)에서 시작해 정보기술 서비스 편(S-Integrator)이 이어받은 계약을 그대로 승계했습니다. 업무 유형별 판단위험과 게이트 노드는 필자의 업무 유형 표준에서 가져왔습니다.
태그
Agentic PMAX금융은행보험26주 시뮬레이션망분리준법 게이트사람 확정 게이트게이트 용량조직설계
조직을 바꾼다AIDD 도메인주도 컨설팅 · 25편
🎯 조직 문 진입 (종합 게이트)
🏭 도메인 26주 실증
🧩 AGENT 설계
📈 AX 전략·조직 전환
- X-1 AI/AX 2030 전략: McKinsey, BCG, Accenture, Deloitte, Gartner 교차 분석
- X-2 빅테크 리더십 격변과 AX 전략
- X-3 2026년 GitHub에서 주목할 프로젝트와 AI 전환 신호
- X-4 AI 에이전트 2026 상반기 대해부 — 지금 무슨 일이, 리더는 무엇을
- E-1 AI 네이티브 기업 전환 — CHO·PMO 재정의
- E-2 한국 기업 AX 2030 (Capstone)
- E-3 NH농협은행 SAFe 애자일 3년 — 페이스메이킹의 기록
- E-4 하나은행 × BCG 애자일 전환 — 두 개의 리듬으로
- E-5 네이버랩스 AKI — 하이브리드 애자일 PMO로 7개 제품을 한 박자로
- E-6 일곱 도메인 업무 흐름 지도 — 내 도메인의 게이트는 어디에 걸려 있나
🏢 조직 단위 기록
나를 바꾼다AX 역량 · 70편
🔄 역할·역량 전환
🧱 개념·프레임워크
🧠 사고 체계·개인 지식
- K-1 Agentic 시대, PM의 온톨로지맵 — Obsidian을 통해 나만의 RAG를 만드는 법
- K-2 Karpathy의 LLM과 Obsidian 지식 결합
- K-3 Karpathy의 autoresearch: PM에서의 적용 사례
- K-5 Karpathy LLM OS 시각으로 본 AX PM/PL 역량 — Claude Code 소스 교차 분석
- K-6 30시간 RAG 실측 — Karpathy llm-wiki vs obsidian-vault 양강 비교
- K-7 구글 OKF·Obsidian Vault·llm-wiki — 무엇을 어떻게 시작할까
- K-8 Obsidian × LLM 4만 노트 — 개인 RAG 최종 아키텍처 5층
- K-9 PM 온톨로지맵 템플릿 배포판 — 30분에 채우는 5칸
🔧 하네스·에이전트 구축
- G-1 삼성전자 GAUSS PM Agent: 효과적 설계로 주니어 PM 지원하기
- G-2 주니어 PM 위한 AI 하네스 구축 가이드
- G-4 삼성 DX 엔지니어를 위한 Codex 온보딩 — 하네스 & 개인 RAG
- G-5 나의 Agent 비서, 블록 12개로 조립한다 — 재사용 블록과 77%의 법칙
- G-6 내 업무를 맡길 AI 에이전트 — 6블록 설계와 PROFILE BIND
- CC-4 내 노트 4만 개 검색 — LLM 직접 읽기 vs 전용 CLI, 하이브리드 5.5배
- CC-5 Obsidian 노트를 앱 없이 검색 — 오픈소스 byeori(벼리)
- CC-6 사내 지식을 RAG로 — 망분리·토큰0 6단계
- G-8 4.5TB 클라우드 단일화 — Mac × 클라우드 × Agentic 업무환경
⚖️ 모델·도구·환경 실측
- A-5 Fable 5와 보낸 첫 하루 — 모델 × 하네스 × RAG 실측 회고
- A-6 맥은 이미 AI 워크스테이션 — 사진·노트·인박스 0원 정리
- A-7 Mac@Work 2026 — 맥 20년차의 도구 모음과 Agentic 카테고리
- A-8 좋은 엔진은 없다, 맞는 엔진이 있다 — Codex/Sol vs Claude/Fable 5대 실전 비교
- CC-3 Opus xhigh 솔로 vs ultracode 멀티에이전트 — 작업유형별 A/B 실측
- G-3 대기업 직장인을 위한 AI Agent & Skill 추천 가이드 2026
- G-7 녹취 엔진 두 레인 — SpeechAnalyzer와 Alt, 코칭·컨설팅 6장면 판단표
- CC-7 Claude Code × GPT-5.6 Sol — CCR vs 순정 Codex 7시나리오 실측
🧪 AI 개발·SDLC 실험
🤝 사람·소통·평가 대화
👤 AI 인물·리더
- P-0 7인의 사고 체계 종합 프레임워크
- P-1 PM 코치가 바라보는 AI 전문가 탐구 1편: Andrej Karpathy
- P-2 Sutskever: 압축이 곧 지능이다
- P-3 Hassabis: 제1원리 분해
- P-4 LeCun: 세계 모델 + 예측
- P-5 Hinton: 거버넌스 + 자기부정
- P-6 Ng: AI 전환 플레이북
- P-7 Fei-Fei Li: 인간중심 설계
- P-8 Builders 종합: Boris·Cat·Truell·Masad·Murati·Brockman
- P-9 Operators 종합: Altman·Amodei·Nadella·Pichai·Zuckerberg·Suleyman
- P-10 Hardware 양강: Jensen Huang · Lisa Su
- P-11 DeepSeek 량원펑 — 연속 학습의 공백과 하네스
🏫 워크숍 현장 기록
- S-1 Agentic PM의 시대가 열리다 — LG전자 SW PM 워크숍을 마치며
- S-2 삼성전자 PMC: AI와 함께하는 PM 교육 혁신
- S-3 SKT Agent 도출을 위한 AI 퍼실리테이션 기법
- S-4 리스크는 그릇이었다 — LG전자 SW공학연구소 GenAI RISK 워크숍
- S-5 코드 한 줄 없이 손익관리팀이 만든 에이전트 — 신한EZ손해보험
- S-6 “어디까지 입력해도 되나요?” — 삼성 구매 현장의 Agentic 각성
- S-8 ‘바이브 프로젝트 매니징’을 스스로 이름 붙였습니다 — 현대모비스 편
- S-9 “대충 시키면 다 해줄 줄 알았는데” — SK쉴더스 보안 PM들의 이틀
- S-16 “완료했습니다”가 서로 다른 뜻이었다 — 다섯 차수 종료 회고 NEW
- PS-2 공공 PM이 ‘AI 이용자’에서 ‘AI 활용자’로 — 아이티센 편
두 문이 함께 딛는 근거하네스 · 수렴 · 월간 · 11편
🧭 길잡이·수렴 (두 문 공용)
- M-1 Agentic PM 시리즈 진입 가이드 — 전체를 한 장으로
- Z-1 실록(Sillok) — 5세기 Audit-Grade 거버넌스를 LLM 운영에 빌려온 한국형 LLMOS 하네스
- Z-2 실록(Sillok) 2026 상반기 결산 — RAG·고객사·지능화 루프·오픈소스
- Z-3 하네스×RAG 기업 컨설팅 — 네 현장·환각 방지·TOP10 자가진단·진화 루프
- Z-4 하네스 엔지니어링 백서 — Weng 하네스론×실록 구조 매핑·자기개선 루프·정직한 결산
- Z-5 에이전트 스킬 수명주기 백서 — Dynamic Agent Skills 8단×실록 매핑(7 온전+1 갭)·분기 12문항 레퍼런스·PO/PM/PL 컨설팅 직역
- Z-6 AX 시리즈 100편 기념 특집 — 실록·3층 RAG 운영 실측: 대시보드 5장 해설·구조 도식 2장·지식 구조 7층·강의/프로젝트/발행 3사례·응용분야·정지 사고 공개
- W-1 Agentic 월간 관전포인트 2026-05 — 가우스+빅테크 듀얼 모델 시대
- W-2 Agentic 2026 상반기 총결산 — 다섯 축 6개월
- Z-7 100편 기념 특집 2편 — 배치 사다리 6단·수명주기 22일/90일·계측 3지표 (팩 119 중 16개가 라우팅 80% 실측)
- Z-8 100편 기념 특집 3편 — 위임 경계=비가역성·88스텝 중 45개(51%) 사람 확정·비가역 6갈래·4칸 표 템플릿