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[AI Frontier] Gemini Intelligence란 무엇인가: Android가 AI 에이전트 플랫폼으로 바뀌는 이유

날짜: 5월 14, 2026

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[Why Now] 교권 추락, 넷플릭스 '참교육'이 지금 관심받는 이유

날짜: 5월 10, 2026

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[MadTech 101] 미국 식품 수출 체크리스트: 아마존 등록보다 먼저 봐야 할 FDA·라벨·FBA

날짜: 5월 10, 2026

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[AI & Future Bookshelf] Data Science for Business, AI 시대에도 데이터 과학적 사고가 먼저인 이유

날짜: 5월 09, 2026

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[Trend & Event] 한국도로공사 도성회 논란, 언론은 무엇을 문제로 봤나

날짜: 5월 08, 2026

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자료: 공개된 기사·공식 발표·공개 데이터 등을 참고했습니다.
작성: AI 보조 도구로 자료를 수집 및 가공, 사람이 편집·검수하여 게시했습니다.
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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 ...

[Why Now] 교권 추락, 넷플릭스 '참교육'이 지금 관심받는 이유

[Why Now] 넷플릭스 ‘참교육’, 교권 논쟁보다 먼저 보이는 것은 김무열과 이성민의 얼굴이다 Netflix Korea 공식 티저 예고편 넷플릭스 ‘참교육’ 의 첫 관심 포인트는 교권 논쟁만이 아니다. 티저에서 먼저 눈에 들어오는 것은 김무열의 몸을 쓰는 등장 방식, 이성민의 한마디가 만드는 무게, 그리고 진기주·표지훈이 합류한 팀플레이의 리듬이다. 무거운 소재를 다루지만, 이 작품은 우선 장르물로 관객을 끌어당긴다. 공개 예정일은 2026년 6월 5일. 작품은 무너진 교육 현장을 지키기 위해 만들어진 가상의 조직 ‘교권보호국’을 중심에 둔다. 그런데 이 설정이 흥미로운 이유는 현실의 교권 논쟁을 그대로 설명해서가 아니다. 학교라는 익숙한 공간에 액션 활극의 문법을 밀어 넣으면서, 우리가 은근히 기대해온 판타지를 건드리기 때문이다. WATCHING POINT ‘참교육’은 교권 이슈를 다루는 사회극이면서 동시에 액션·코미디·팀플레이가 섞인 OTT 장르물이다. 따라서 이 작품을 볼 때는 메시지만이 아니라 배우들이 그 메시지를 얼마나 살아 있는 장면으로 바꾸는지를 함께 봐야 한다. Image generated by OpenAI 김무열의 나화진, ‘말’보다 먼저 몸으로 들어오는 캐릭터 김무열이 맡은 나화진은 교권보호국의 감독관이다. 티저 속 나화진은 설득하는 인물이라기보다, 현장에 들어가 상황을 장악하는 인물에 가깝다. 이 캐릭터가 흥미로운 지점은 정의로운 사람이라서가 아니라, 선을 넘을 수 있는 사람처럼 보인다는 데 있다. OTT 시청자는 이런 캐릭터를 잘 안다. 말로는 해결되지 않는 공간에 들어가 몸으로 질서를 세우는 인물. 나화진이 매력적으로 보일수록 작품은 빨리 달릴 수 있다. 반대로 그...

[AI & Future Bookshelf] Data Science for Business, AI 시대에도 데이터 과학적 사고가 먼저인 이유

[AI & Future Bookshelf] 데이터 과학은 모델을 잘 고르는 기술에서 시작하지 않는다. 좋은 비즈니스 질문을 만들고, 데이터를 의사결정의 언어로 바꾸는 사고방식에서 시작한다. Book cover image from the official book site 『Data Science for Business』는 데이터 과학을 기술 목록으로 설명하지 않는다. 포스터 프로보스트와 톰 포셋은 이 책에서 데이터 마이닝, 예측 모델링, 평가 지표, 비즈니스 의사결정을 하나의 흐름으로 묶는다. 핵심은 “어떤 알고리즘이 더 좋은가”가 아니라 “이 문제를 데이터로 풀 수 있는 형태로 바꿀 수 있는가”다. 이 책이 지금 다시 읽힐 만한 이유는 AI 때문이다. 생성형 AI와 AI 에이전트가 보고서, 분석, 요약, 분류 업무에 들어오면서 많은 조직이 도구 도입에는 익숙해졌다. 하지만 도구가 늘어날수록 더 분명해지는 문제가 있다. 질문이 흐리면 분석도 흐리고, 데이터의 의미가 정리되지 않으면 AI의 답도 그럴듯한 문장에 머문다. READING GUIDE 이 책은 데이터 과학 입문서로 읽어도 좋지만, 실무자에게는 “데이터 프로젝트를 어떻게 설계할 것인가”를 묻는 책으로 읽는 편이 더 유용하다. 우리 조직의 문제는 예측 문제인가, 분류 문제인가, 우선순위 결정 문제인가? 현재 보유한 데이터로 실제 의사결정을 바꿀 수 있는가? 모델의 정확도보다 먼저 합의해야 할 비즈니스 기준은 무엇인가? 『Data Science for Business』는 어떤 책인가 『Data Science for Business』의 부제는 “What You Need t...

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