Agentic PO/PM/PL
AI 에이전트 기반 PO/PM/PL, AI-SDLC
-
어세서는 1년에 한 번, 자녀는 매일입니다 — 배운 화법이 사흘 만에 사라지지 않으려면
3년 만에 부활한 KT DS 평가자 양성 과정의 마지막 장면은 이 한마디였습니다 — 어세서는 1년에 한 번인데 자녀는 매일 하지…
-
AI로 잘 다듬은 이력서, 무엇으로 읽어낼 것인가 — 막지 않기로 한 평가 설계
지원 서류를 AI로 다듬는 일은 이미 기본값입니다. KT DS 평가자 양성 과정이 첫 시간에 정한 문제는 어떻게 막을까가 아니라 무엇으로…
-
2시간 24분 녹취를 54초에 푸는 엔진, 15분 걸려도 화자를 나누는 엔진
코칭 세션과 현장 실사를 기록으로 남기는 일은 녹음 버튼 하나로 끝납니다. 문제는 그다음입니다. 조건이 가장 나쁜 녹취 하나(2시간 24분 ·…
-
가장 무거운 일은 전문 업무가 아니었다 — 만들어야 할 에이전트 10종
어디서 멈출지를 정했으면 남는 질문은 하나입니다 — 그래서 무엇을 만드느냐. 26주를 돌려 시간이 어디에 쌓이는지 쟀더니 1·2위가 상태 종합 보고(28.5%)와…
-
같은 기준, 다른 답 — 22개 업무 유형의 사람 확정 지점
판별 기준 한 문장을 22개 업무 유형에 그대로 걸었습니다. 기준은 하나인데 답은 전부 달랐습니다 — 4단계 중 3개가 사람 확정…
-
에이전트를 어디까지 붙일 것인가 — 되돌릴 수 없는 일을 먼저 찾아라
‘AI로 자동화하자’는 합의는 쉽고 ‘어디서 멈추느냐’는 어렵습니다. 대부분의 조직은 이 질문을 업무 난이도 순으로 푸는데, 사고는 정확히 거기서 납니다 —…
-
AI 바이오·제약 회사는 무엇부터 자동화해야 하는가 — 가상 회사 26주를 돌려서 실측한 것
‘AI를 도입하자’는 합의는 쉽고 ‘무엇부터’는 어렵습니다. 그래서 가상 바이오 회사를 만들어 26주를 돌렸습니다 — 업무 421건·공수 957단위가 어디에 쌓이는지 재고,…
-
량원펑이 지목한 공백은 ‘연속 학습’이다 — 그 자리를 오늘 메우는 것은 하네스다
딥시크 창업자 량원펑의 투자자 미팅 녹취록(3시간 44분)이 유출됐습니다. 그가 가장 길게 붙든 문제는 규모도 자금도 아닌 ‘인공지능은 계속 배우지 못한다’였습니다.…
-
내 업무를 대신할 AI 에이전트, 이렇게 만든다 — 바이오 PM 19명의 6블록 설계
‘프롬프트를 잘 쓰면 된다’는 절반만 맞습니다. 현장에서 실제로 쓰이는 에이전트는 빈 템플릿이 아니라 내 역할·업무·제약을 [맥락] 한 블록에 결속한 6블록…
-
AI로 신약 프로젝트를 관리하는 법 — 3일 워크숍이 남긴 다섯 장의 기록
신약개발은 10년·수천억이 걸리고, 한 번의 규제 판단 오류가 프로젝트를 되돌립니다. KDRA Bio-Pharma Global PM 과정 3일 워크숍에서 참여자들은 이 고위험…
불러오는 중…
모든 글을 불러왔습니다.