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[Trend & Event] 미국은 부품의 출발점까지 본다. AI 국방 공급망 지도가 한국 기업에 묻는 것?

날짜: 7월 21, 2026

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[AI Frontier] Kimi K3란 무엇인가? 성능과 경쟁 모델의 차이, 주목받는 이유

날짜: 7월 21, 2026

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[Weekly Highlight] AI 주권, 세계유산, 지속가능발전이 만난 한 주

날짜: 7월 20, 2026

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[MadTech 101] 웹 푸시 광고란 무엇인가? 2026년 시장 변화와 실무 활용법

날짜: 7월 20, 2026

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[Trend & Event] 애플은 왜 오픈AI를 고소했나

날짜: 7월 20, 2026

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작성노트

자료: 공개된 기사·공식 발표·공개 데이터 등을 참고했습니다.
작성: AI 보조 도구로 자료를 수집 및 가공, 사람이 편집·검수하여 게시했습니다.
한계: 게시 이후 정보가 업데이트될 수 있습니다. 오류·정정 요청은 환영합니다.

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[MadTech 101] 에이전틱 커머스, 검색이 사라지는 시대가 아니라 ‘구매 운영체계’가 바뀌는 시대다

[MadTech 101] 사람이 상품을 고르는 화면은 남을 수 있다. 다만 그 뒤에서 누가 조건을 해석하고, 서비스를 호출하고, 결제를 실행하느냐가 달라진다. Image generated by OpenAI DALL·E 에이전트는 쇼핑을 돕는 것이 아니라 구매를 대신 수행한다 에이전틱 커머스를 추천 엔진의 다음 버전으로만 보면 핵심을 놓치기 쉽다. 이 변화의 중심에는 구매 실행권의 위임이 있다. 사용자가 목표와 예산, 선호와 허용 범위를 정하면 에이전트가 조사와 비교, 선택과 결제에 이르는 여러 단계를 대신 수행하는 구조다. 그래서 앞으로 커머스의 핵심 단위는 페이지뷰가 아니라 목표, 제약, 권한, 실행 기록으로 옮겨갈 가능성이 크다. 전자상거래의 본질을 제1원칙으로 다시 보면, 그것은 상품을 “보여주는 일”보다 조건 안에서 최적의 거래를 성사시키는 일에 가깝다. 사람이 직접 하던 그 과정을 에이전트가 넘겨받기 시작하면, 무엇을 최적화해야 하는지도 함께 바뀐다. SOA로 보면 쇼핑은 방문이 아니라 서비스 호출이다 서비스 지향 아키텍처 관점에서 보면 에이전틱 커머스는 더 선명해진다. 에이전트는 사이트를 둘러보는 것이 아니라 상품 조회, 가격 확인, 재고 검증, 결제 승인, 반품 요청 같은 기능을 호출한다. 중요한 것은 예쁜 첫 화면보다, 외부 호출에 견딜 수 있는 기능 분리와 서비스 계약이다. 비교 항목 기존 전자상거래 에이전틱 커머스 주체 사람이 직접 탐색·비교·결제 에이전트가 목표·제약을 받아 실행 핵심 자산 UX, 상세페이지, 전환 흐름 ...

[MadTech 101] AI 증분 측정 솔루션 도입, 크리에이티브 테스트 자동화의 빈칸을 채울까?

[MadTech 101] 애드저스트의 '인사이트' 출시, AI 기반 증분 측정 솔루션이 크리에이티브 테스트 운영에 미칠 영향 분석 Image generated by Google Vertex AI (Imagen 3) AI 증분 측정 도입, 자동화 기대만큼 KPI 혼선 막을 수 있을까 "AI가 알아서…"라는 문구에 현혹되지 마세요. 애드저스트가 AI 기반 모바일 애널리틱스 솔루션 '인사이트'를 출시하며 마케팅 증분 측정 가능성을 제시했지만 [1] , 크리에이티브 테스트 자동화를 꿈꾸기 전에 먼저 KPI 설정부터 점검해야 합니다. 자동화 도입의 첫 번째 실패 조건은 KPI 측정 기준의 혼선입니다. 어떤 액션을 '전환'으로 정의할 것인지, 어떤 유입 경로를 '자연 유입'으로 간주할 것인지 합의되지 않으면 AI는 쓰레기 데이터만 학습합니다. 크리에이티브 테스트, 특히 동적 크리에이티브 최적화(DCO)는 수많은 변수를 실시간으로 조정해야 하므로 자동화에 대한 기대가 큽니다. 하지만 자동화된 시스템이 모든 것을 해결해 줄 것이라는 생각은 오산입니다. 자동화는 데이터에 기반한 의사 결정을 '더 빠르게' 수행할 뿐이며, 의사 결정의 품질은 데이터의 품질과 KPI 설정에 달려있습니다. 새로운 툴 도입보다 먼저, '바꾸지 않아야 할 것'을 정해야 하는 이유 새로운 솔루션 도입을 고려할 때 가장 먼저 해야 할 일은 '무엇을 바꾸지 않아야 하는가'를 정의하는 것입니다. 기존의 크리에이티브 제작 프로세스, 데이터 수집 방식, KPI 정의 등을 면밀히 검토하고 어떤 부분을 유지해야 하는지 결정해야 합니다. 예를 들어, 특정 크리에이티브의 핵심 메시지는 AI가 함부로 변경해서는 안 됩니다. 브랜드의 핵심 가치나 톤앤매너는 유지하면서 AI가 최적화를 수행하도록 가이드라인을 설정해야 합니다. 실패 조건은 명확합니다. AI가 생성...

[AI Frontier] AI 1인 기업, 혼자 시작하는 사람은 늘었지만 성공은 왜 어려운가

[AI Frontier] AI는 혼자서 제품을 만들고 회사를 시작하는 일을 빠르게 해줍니다. 하지만 고객을 찾고, 비용을 관리하고, 사업을 오래 유지하는 일까지 대신해주지는 않습니다. AI 1인 기업의 성공과 숨은 비용 제품 제작은 빨라졌지만 고객, 비용, 책임, 휴식은 여전히 창업자에게 남아 있는 구조 한 사람이 인공지능(Artificial Intelligence, AI)을 이용해 회사를 운영하는 시대가 가까워졌다는 이야기가 자주 나옵니다. AI가 글을 쓰고, 코드를 만들고, 그림을 그리고, 고객 문의에 답할 수 있기 때문입니다. 과거에는 여러 명이 해야 했던 일을 이제 한 사람이 시험해볼 수 있습니다. 실제로 혼자 회사를 시작하는 사람은 빠르게 늘고 있습니다. 스트라이프 아틀라스(Stripe Atlas)가 2026년 5월 공개한 자료를 보면, 2026년 2분기에 이 서비스를 통해 설립된 C형 주식회사(C Corporation, C Corp) 가운데 63%는 공동창업자가 없는 회사였습니다. 하지만 시작하는 사람이 늘었다고 성공하는 사람도 같은 비율로 늘어난 것은 아닙니다. 2025년에 설립된 솔로 창업기업 가운데 상위 10%가 첫 6개월 동안 거둔 매출은 중간 수준 기업의 61배였습니다. 4년 전에는 이 차이가 34배였는데, 격차가 더 커졌습니다. 한국에서도 시작과 안정 사이에는 긴 거리가 있습니다. 중소벤처기업부의 2025년 1인 창조기업 실태조사를 보면 첫 매출까지는 평균 2.6개월이 걸렸습니다. 그러나 사업에 쓴 돈을 매출과 이익으로 회수하는 손익분기점까지는 평균 29.8개월이 필요했습니다. 첫 제품과 첫 결제는 빨라졌습니다. 사업을 오래 유지하는 일은 여전히 어렵습니다. 이 글에서는 성공한 AI 1인 기업이 무엇을 팔았는지, 사람들이 어떤 모델에 몰리고 있는지, 화려한 성공담 뒤에 어떤 부담이 숨어 있는지를 살펴봅니다. 솔로 창업 비중 63% 2026년...

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