추천 01
AI는 쓰는데 일이 안 줄었다면, 다음 예산은 업무 한 건에 쓰세요
Greg Isenberg의 공유 맥락과 Simon Willison의 비용 상한 관점을 참고해, AI 교육 이후 업무 하나를 운영으로 옮기는 입력·완료·권한·중지·검수 기준을 정리합니다.
Start here
AX를 시작할 때 먼저 읽을 가이드
추천 02
VC가 회계법인 50곳을 사들인 이유: AI 롤업 사례와 중소기업이 팔지 않고도 쓰는 마진 플레이북
Greg Isenberg의 2026년 9월 28일 영상은 Thrive Holdings가 2년간 회계법인 약 50곳을 인수하고 General Catalyst가 15억 달러를 배정해 관리회사·고객센터를 사들인 뒤, 그 안에 AI 에이전트를 심어 마진을 올리는 방식을 정리합니다. 7,000건 세무신고에 시간 31% 절감, 180시간 업무가 15시간으로, 티켓 90% 자동 처리 같은 숫자와 함께 ‘플랫폼 먼저, 신뢰받는 회사 인수, 백그라운드 에이전트, 사람 승인’ 플레이북을 옮기고, 팔 생각이 없는 중소기업 대표가 같은 구조를 자기 회사에 쓰는 2주 카드를 붙였습니다.
추천 03
에이전트를 ‘관리’하는 건 어려운 일이 아니었다: Ethan Mollick이 틀렸다고 인정한 것과 중소기업이 대신 해야 할 결정
Ethan Mollick은 2026년 10월 1일 에세이에서 ‘사람이 에이전트를 관리자처럼 조직해야 할 것’이라던 자신의 예측이 틀렸다고 썼습니다. 수천 개 에이전트가 스스로 역할을 나누고 메시지를 주고받으며 문제를 풀었고, 개인 에이전트는 사람의 실수를 먼저 찾아냅니다. 이 글은 ‘쓴 교훈(Bitter Lesson)’이 중소기업의 AI 도입 방식에 뜻하는 것, 즉 프롬프트 체인과 에이전트 조직도를 설계하는 대신 ‘어디를 가리킬지’, ‘무엇은 스스로 결정하고 무엇은 승인받을지’, ‘허락 없이 움직이지 않는지’를 정하는 일로 옮깁니다.
Latest
최신 AX 인사이트
총 136개 가이드
#Gamma#AI 냄새
Gamma도 'AI 냄새'와 싸운다: 제안서·발표자료를 평가로 거르고 취향으로 마무리하는 법
Gamma CPO Jon Noronha가 말한 'AI 냄새', 평가와 취향, 빠른 모드가 진 실험을 원문으로 확인하고 제안서·발표자료의 AI 티를 줄이는 검수 순서를 제안합니다.
박성훈 · LeanX 대표
#PRD#AI 프로덕트
AI 시대 PRD는 '허락 문서'가 아니라 '결정 기록'입니다: 8개 섹션과 한/영 템플릿
프로토타입을 여러 개 만든 뒤 살아남은 하나에 대해 결정·평가·롤백을 기록하는 AI 시대 PRD 8개 섹션을 원문과 공식 문서로 확인하고, LeanX가 새로 쓴 한국어·영어 .md 템플릿을 드립니다.
박성훈 · LeanX 대표
#Claude Code#AI 에이전트
Karpathy의 '5,000명'과 Claude Code 창시자의 다섯 가지 팁: AI에게 오래 일을 맡기는 조건
Karpathy의 5,000명은 연구소 내부 접근 권한의 숫자입니다. Boris Cherny의 장시간 실행 팁과 공식 문서를 바탕으로, 연구소 밖에서 AI에게 오래 일을 맡기는 조건과 작은 실험을 정리합니다.
박성훈 · LeanX 대표
#Asurion#Copilot Studio
자동화가 멈추는 곳에 AI를 넣는다: Asurion의 송장 예외 처리 사례
Asurion의 송장 예외 처리 사례와 성과 범위를 확인하고, 한국 기업이 시험할 수정 후보·근거·보류·재처리 기준을 제안합니다.
박성훈 · LeanX 대표
#Claude Code#Claude Duet
Claude Duet이 보여준 에이전틱 시대: AI에게 업무를 맡기는 법
Claude Duet의 선제적 업무 방식과 프리뷰 조건을 확인하고, 기업이 정할 업무 시작·근거·권한·사람 승인·완료 기준을 설명합니다.
박성훈 · LeanX 대표
#Deep Review#Google Research
문서는 빨라졌는데 검토는 그대로? Google Deep Review로 제안서 검토 설계
Google Deep Review의 공개 범위와 한계를 확인하고, 제안서의 주장·증거 연결부터 인위 오류 실험, 지적 정밀도와 수정 반영률까지 2주 문서 검토 실험을 설계합니다.
박성훈 · LeanX 대표
#Timestral#수요예측
AI가 다음 주 수요를 예측한다면: Timestral로 시작하는 재고관리 실험
10월 15일 공개된 Mistral Timestral을 재고 업무에 적용하려면 무엇을 검증해야 할까요? CSV 정리부터 예측 범위, 기존 방식 비교, 발주 제안까지 2주 실험을 설계합니다.
박성훈 · LeanX 대표
#Intelligent UI#GPT-6
답변이 곧 화면이 된다: GPT‑6 Intelligent UI가 바꾸는 업무 소프트웨어
GPT‑6 Intelligent UI를 중심으로 headless CRM과 Workspace 에이전트가 보여준 변화를 구분해 읽고, 생성형·분산형 실행면에 필요한 데이터·API·권한·검증 계약을 설명합니다.
박성훈 · LeanX 대표
#제조 AX#M.AX
조선 M.AX 1.4조 발표가 보여준 변화: 제조 AX의 단위는 ‘한 공장’이 아니다
조선 M.AX 1.4조 프로젝트와 휴머노이드 규제특례를 성과가 아닌 확산 구조로 읽고, 앵커기업·협력사·데이터·암묵지·규제 실증을 묶는 약 90일 제조 AX 방법을 제안합니다.
박성훈 · LeanX 대표
#AI기본법#AI 운영대장
AI기본법 첫 시행 약 9개월, 우리 회사가 지금 만들어야 할 AI 운영대장
AI기본법 계도기간을 면제기간으로 오해하지 않고, 회사가 쓰거나 제공하는 AI를 사람 책임자·사업자 역할·고영향 검토·고지·데이터·중지 조건·변경 로그까지 9개 필드로 운영하는 방법을 설명합니다.
박성훈 · LeanX 대표
#AI 에이전트#에이전트 결제
AI에게 법인카드를 주기 전에: 얼마까지·어디서·언제의 증거를 설계하세요
AI 에이전트에 결제를 맡기기 전 목적·판매처·건별 및 누적 한도·유효기간·예외 승인·증거·철회를 한 장에 정해야 합니다. 실제 결제 없는 B2B 구매 샌드박스와 복사 가능한 위임 카드를 제공합니다.
박성훈 · LeanX 대표
#사내 데이터#AI 의사결정
데이터를 모은다고 암묵지가 되지 않습니다: AI가 쓸 ‘판단 자산’ 만드는 법
흩어진 데이터를 한곳에 모으는 것만으로 AI가 우리 방식대로 판단하지는 않습니다. 과거 선택·이유·결과와 원문을 연결해 사람이 승인한 ‘판단 자산’을 만들고, AI에는 근거 회수·추천·반례·보류를 맡겨야 합니다.
박성훈 · LeanX 대표
#Claude Code#Plan mode
Claude Code Plan mode는 언제 써야 할까? AI 코딩 통제점 10가지
Claude Code Plan mode는 사라진 것이 아니라 선택 도구가 됐습니다. /effort·/goal·CLAUDE.md·스킬·훅·Agent Teams를 공식 문서 기준으로 정리했습니다.
박성훈 · LeanX 대표
#AI 판단 리허설#AI 의사결정
AI의 답을 먼저 보여주지 마세요: 팀의 판단 기준을 찾는 리허설
AI 추천을 보기 전에 사람의 독립 판단을 기록하고, 불일치를 사실·기준·권한으로 나눠 AI 처리·사람 확인·AI 중단의 위임 기준표로 바꾸는 방법을 설명합니다.
LeanX 편집팀
#AI 운영 원가#FinOps
토큰은 싸졌는데 업무는 왜 비쌀까: AI의 건당 원가를 설계하는 법
토큰 사용료를 넘어 같은 품질의 승인 결과당 AI 운영 원가를 측정하는 방법. 모델·도구·검수·유지 비용, 가상 계산과 비교 도식, 원가와 현금 절감의 차이를 설명합니다.
LeanX 편집팀
#사내 AI#RAG
사내 AI의 답변에는 유통기한이 있다: 지식 운영을 설계하는 법
사내 AI와 RAG의 최신성, 문서 승인·효력·권한·책임자를 운영하는 방법. 원문 근거와 독자적인 도식 2종, 정책 변경 및 회수 검증, 업무별 평가 기준을 설명합니다.
LeanX 편집팀
#AI 전환#워크플로
AI 전환의 투자 순서: 자동화할 업무와 에이전트에 맡길 업무
AI 전환의 업무 우선순위와 워크플로·에이전트 선택 기준을 설명합니다. Anthropic·METR 원문, 의사결정 도식 2종, 가상 시간 계산, 파일럿 평가와 운영 인수인계를 확인하세요.
LeanX 편집팀
#AI 업무 검토#Hamel Husain
AI가 일을 끝냈다는데, 왜 내 일이 늘었지?
Hamel Husain의 검토하기 쉬운 AI 제품 관점을 참고해 결과물 옆에 원본·변경 사항·근거·확인 필요 항목을 보여주는 방법을 제안합니다. 가상 견적 업무와 파일럿 측정 기준을 확인하세요.
LeanX 편집팀
#Agent Skills#MCP
Agent Skills + MCP: 매주 복붙하던 보고서 하나부터 바꾸자
Agent Skills에 회사 보고 기준을 담고 MCP로 실제 자료를 연결하는 방법. 가상 주간 보고서 5단계와 영업·마케팅 예시, 검수·권한·효과 측정 기준을 설명합니다.
LeanX 편집팀
#마케팅 엔지니어#Greg Isenberg
우리 회사 AI, 카피라이터로만 쓰기엔 아깝다
Greg Isenberg의 마케팅 엔지니어 관점을 참고해 고객의 말을 페이지 실험과 문의·계약 판단으로 연결하는 방법을 제안합니다. 가상 B2B 사례와 회사 자료·검수·측정 기준을 확인하세요.
LeanX 편집팀
#Dots#AI 에이전트
AI 퇴근 안 함. 근데 업무는 줘야 함.
AI 구독 목록 옆에 업무 목록도 만들어봅시다. Dots 발표를 계기로 매일 다시 시작하는 문의 정리·조회·초안을 지속적으로 맡길 업무로 바꾸는 방법을 제안합니다.
LeanX 편집팀
#ChatGPT Space#공유 맥락
AI한테 회사 소개 그만하세요
새 채팅마다 AI 온보딩 무한리필 중인가요? ChatGPT Space 발표와 Greg Isenberg의 공유 맥락 관점을 업무 하나의 최신 자료·승인본·협업 흐름으로 연결합니다.
LeanX 편집팀
#AI 전환#업무 자동화
AI는 쓰는데 일이 안 줄었다면, 다음 예산은 업무 한 건에 쓰세요
Greg Isenberg의 공유 맥락과 Simon Willison의 비용 상한 관점을 참고해, AI 교육 이후 업무 하나를 운영으로 옮기는 입력·완료·권한·중지·검수 기준을 정리합니다.
LeanX 편집팀
#AI 롤업#AI 에이전트
VC가 회계법인 50곳을 사들인 이유: AI 롤업 사례와 중소기업이 팔지 않고도 쓰는 마진 플레이북
Greg Isenberg의 2026년 9월 28일 영상은 Thrive Holdings가 2년간 회계법인 약 50곳을 인수하고 General Catalyst가 15억 달러를 배정해 관리회사·고객센터를 사들인 뒤, 그 안에 AI 에이전트를 심어 마진을 올리는 방식을 정리합니다. 7,000건 세무신고에 시간 31% 절감, 180시간 업무가 15시간으로, 티켓 90% 자동 처리 같은 숫자와 함께 ‘플랫폼 먼저, 신뢰받는 회사 인수, 백그라운드 에이전트, 사람 승인’ 플레이북을 옮기고, 팔 생각이 없는 중소기업 대표가 같은 구조를 자기 회사에 쓰는 2주 카드를 붙였습니다.
LeanX 편집팀
#AI 에이전트#멀티 에이전트
에이전트를 ‘관리’하는 건 어려운 일이 아니었다: Ethan Mollick이 틀렸다고 인정한 것과 중소기업이 대신 해야 할 결정
Ethan Mollick은 2026년 10월 1일 에세이에서 ‘사람이 에이전트를 관리자처럼 조직해야 할 것’이라던 자신의 예측이 틀렸다고 썼습니다. 수천 개 에이전트가 스스로 역할을 나누고 메시지를 주고받으며 문제를 풀었고, 개인 에이전트는 사람의 실수를 먼저 찾아냅니다. 이 글은 ‘쓴 교훈(Bitter Lesson)’이 중소기업의 AI 도입 방식에 뜻하는 것, 즉 프롬프트 체인과 에이전트 조직도를 설계하는 대신 ‘어디를 가리킬지’, ‘무엇은 스스로 결정하고 무엇은 승인받을지’, ‘허락 없이 움직이지 않는지’를 정하는 일로 옮깁니다.
LeanX 편집팀
#AI 벤치마크#업무 자동화
AI가 주니어 회계사를 이긴 건 ‘직무’가 아니라 ‘업무의 모양’이다: 중소기업이 먼저 재야 할 기준선
Mercor가 2026년 10월 1일 공개한 연구에서 CPA 12명은 월말 결산 과제 4개를 평균 수십 분에 걸쳐 풀었고, 프런티어 모델은 10분 안에 거의 만점을 받았습니다. 18개월 전에는 모델이 사람 평균(약 37%)에도 못 미쳤습니다. 이 글은 ‘중간 길이·정의가 명확한 업무’라는 모양이 왜 핵심인지, 중소기업이 AI 도입 전에 사람 기준선을 어떻게 재야 하는지, 검토 체인과 도구 버전 관리를 어떻게 바꿔야 하는지 정리합니다.
LeanX 편집팀
#FDE#AI 에이전트
AI를 바르지 말고 프로세스를 다시 짜라: 연봉 10억 FDE가 기업에 들어가서 실제로 하는 일
Greg Isenberg가 Veric Agents의 Vass와 나눈 54분 영상은 ‘AI 적용’이 왜 대부분 실패하는지와, FDE(현장 투입 엔지니어)가 4주 진단·4주 구축·3~6개월 측정으로 부서를 바꾸는 순서를 공개합니다. 인터뷰·시스템 기록 분석·문서 수집으로 진짜 프로세스를 찾고, 모든 단계를 삭제·코드·에이전트·사람 네 바구니로 나누는 방법을 중소기업 규모로 옮깁니다.
LeanX 편집팀
#CODER 프레임워크#AI 도입
AI 도입이 멈추는 건 기술 때문이 아니다: Reforge CODER 프레임워크를 50인 이하 회사에 맞게 옮기기
Reforge의 Brian Balfour는 50명 이상의 제품 리더를 인터뷰한 뒤 ‘AI 전환은 기술이 아니라 조직 마찰에 막힌다’며 다섯 가지 장벽과 CODER(제약·오너십·지시·기대·보상) 프레임워크를 제시했습니다. 이 글은 그 틀을 대표 한 명이 결정하는 50인 이하 회사에 맞게 옮기고, 2주 실행 카드로 바꿉니다.
LeanX 편집팀
#AI 모델 선택#Claude Code
모델이 또 바뀌었다: 프롬프트를 쌓는 회사와 평가·스킬·역할을 쌓는 회사의 차이
Opus 5.5, GPT-6 Sol, Meta Muse가 한 달 안에 쏟아지자 해외 AI 실무자들은 ‘프롬프트 작성을 아예 그만두고 에이전트·평가·스킬을 새 모델에 맞춰 갱신한다’고 말합니다. 이번 주 LinkedIn 논의를 근거로, 중소기업이 모델 갈아타기 대신 쌓아야 할 AI 자산 5가지와 2주 파일럿 카드를 정리합니다.
LeanX 편집팀
#AI 에이전트#ChatGPT Dots
고객이 사람 대신 에이전트를 보낼 때: 중소기업 고객 응대·영업이 먼저 준비할 5가지
OpenAI Dots 출시 직후 해외 AI 리더들은 ‘고객의 에이전트가 우리 상담 채널로 들어와 협상한다’는 장면을 이야기하기 시작했습니다. 이번 주 LinkedIn 논의를 근거로, 중소기업 고객 응대와 영업이 도구 구매보다 먼저 정리해야 할 규칙 5가지와 2주 파일럿 카드를 정리합니다.
LeanX 편집팀
#AI 에이전트#Meta Muse
마찰이 사라지는 업무: Clawlike 에이전트 시대, 중소기업이 먼저 고칠 것 5가지
Meta Muse, ChatGPT Dots 같은 ‘Clawlike’ 개인 에이전트와 회의를 대신 듣는 고스트 에이전트가 화제입니다. 해외 AI 리더들의 이번 주 논의를 근거로, 중소기업이 도구 구매보다 먼저 손봐야 할 업무 구조 5가지를 정리합니다.
LeanX 편집팀
#Claude Opus 5.5#GPT-6 Sol
Claude Opus 5.5 vs GPT-6 Sol: 벤치마크보다 중요한 업무 선택 기준
Claude Opus 5.5와 GPT-6 Sol을 단일 순위로 비교하지 않고, 품질 상한·처리량·비용·검수 위험에 따라 어떤 업무를 어느 모델에 맡길지 정리합니다.
LeanX 편집팀
#Claude Opus 5.5#GPT-6 Sol
코딩 에이전트는 Opus 5.5와 GPT-6 Sol을 어떻게 나눠 쓸까
대규모 리팩터링부터 이슈 재현, 테스트 초안, 코드 리뷰까지. Claude Opus 5.5와 GPT-6 Sol을 역할이 아닌 작업 위험과 검증 비용으로 나누는 코딩 에이전트 운영법입니다.
LeanX 편집팀
#AI 벤치마크#Claude Opus 5.5
AI 벤치마크를 업무 파일럿으로 바꾸는 법: Opus 5.5와 GPT-6 Sol
벤치마크의 58점과 48점은 구매 결론이 아닙니다. Opus 5.5와 GPT-6 Sol을 실제 업무에 도입할 때 20~50개 사례, 비용, 재작업, 거절, 승인 흐름으로 검증하는 법을 안내합니다.
LeanX 편집팀
#Meta Muse#개인 AI 에이전트
Meta Muse는 왜 뜨나: 개인 AI 에이전트가 챗봇을 넘어 주목받는 5가지 이유
Meta Muse가 주목받는 이유는 모델 이름보다 ‘답변’에서 ‘실행’으로 넘어가는 경험에 있습니다. 실행력·장기 작업·권한 통제·배포·신뢰라는 다섯 축과, 직장인이 먼저 점검할 기준을 정리했습니다.
LeanX 편집팀
#Jev#System One
Jev는 직장인이 어떻게 쓰나: 챗봇 대신 ‘판단’이 들어가는 업무 4가지
Jev는 문장을 길게 쓰는 챗봇이 아니라 분류·점수·승인 여부를 구조화해 주는 초기 접근 모델입니다. 일반 직장인은 Jev를 직접 열기보다, 문의·문서·업무 요청을 처리하는 도구 안에서 어떤 판단을 맡길지 정해야 합니다.
LeanX 편집팀
#Jev#Human in the loop
AI가 분류·점수를 낸 뒤 사람은 무엇을 보나: Jev 도입의 승인 기준
AI가 ‘우선’, ‘보류’, ‘사람 확인’ 중 하나를 고르게 하려면 결과보다 경계가 중요합니다. Jev의 구조화된 판단 모델을 바탕으로, 직원이 검수할 신호와 파일럿 평가표를 정리했습니다.
LeanX 편집팀
#Meta Muse#개인 AI 에이전트
Meta Muse로 업무를 맡기기 전: 이메일·일정·브라우저 권한을 나누는 법
Meta Muse는 질문에 답하는 것을 넘어 앱과 브라우저에서 일을 수행하는 개인 AI 에이전트를 표방합니다. 직장인이 실제로 위임할 수 있는 일과 반드시 사람에게 남길 일을 권한 단계로 나눠 봅니다.
LeanX 편집팀
#Meta Muse#AI 보안
Meta Muse의 Secure VM이 보여 준 것: 개인 AI 에이전트의 권한·감사 로그
개인 AI 에이전트가 메일을 읽고 브라우저를 쓰기 시작하면 편의성만큼 권한과 기록이 중요해집니다. Meta Muse의 Secure VM·승인·감사 흔적 발표를 바탕으로, 회사 업무에 적용할 최소 운영 카드를 정리했습니다.
LeanX 편집팀
#Jev#Meta Muse
개인 AI 에이전트 시대, 직장인의 첫 AX 파일럿: Jev와 Meta Muse에서 배울 5단계
Jev는 반복 판단을, Meta Muse는 여러 앱을 넘나드는 행동을 보여 줍니다. 두 흐름을 섞어 무리하게 자동화하지 않고, 직장인이 한 업무에서 판단·초안·승인·기록을 검증하는 5단계 파일럿을 소개합니다.
LeanX 편집팀
#AX 트렌드#AI 에이전트
에이전트는 프롬프트보다 작업 환경이 먼저다: 실행 하네스 설계법
긴 업무를 맡기는 AI 에이전트의 성패는 프롬프트 길이보다 파일·도구·기억·권한이 만나는 작업 환경에 달려 있습니다. OpenAI의 Agents SDK 영상에서 나온 실행 환경 신호를 바탕으로, 팀이 첫 에이전트 하네스를 설계하는 운영표를 정리했습니다.
LeanX 편집팀
#AX 트렌드#AI 개발
에이전트형 개발의 핵심: 자동 PR보다 인수 기준을 잇는 법
계획·코딩·CI·운영까지 AI가 이어지는 개발 흐름에서는 자동 생성보다 인수 기준과 증거가 더 중요합니다. Microsoft Build 2026 영상의 에이전트 협업 흐름을 바탕으로, 작업이 다음 단계로 넘어가기 위한 증거 카드를 정리했습니다.
LeanX 편집팀
#AX 트렌드#MCP
MCP를 연결하기 전, AI 에이전트의 접근 계약부터 쓰세요
MCP는 AI 애플리케이션과 외부 데이터·도구를 연결하는 표준으로 주목받고 있습니다. 하지만 서버 목록을 늘리기 전에 누가 어떤 자료를 읽고 어떤 행동을 할지 정해야 합니다. Anthropic의 MCP 영상에서 출발해 접근 계약 카드를 정리했습니다.
LeanX 편집팀
#AX 트렌드#AI 에이전트
AI 에이전트 배포의 시작은 추적 가능한 실행 흔적입니다
에이전트를 배포할 때 중요한 것은 데모 성공보다 실제 업무에서 무엇을 보고 어떤 도구를 썼는지 다시 확인하는 일입니다. Google Cloud Tech의 에이전트 구축 영상에서 나온 관측성 신호를 바탕으로, 실행 흔적 중심의 출시 카드를 정리했습니다.
LeanX 편집팀
#AX 트렌드#AI 에이전트
복잡한 업무에만 깊은 에이전트를 쓰세요: 계획·기억·분업의 기준
복잡하고 오래 걸리는 업무에는 계획, 파일 기반 기억, 전문 하위 에이전트가 도움이 될 수 있습니다. LangChain의 Deep Agents 영상에서 소개한 네 가지 구성 요소를 바탕으로, 단일 에이전트에서 깊은 에이전트로 넘어갈 판단표를 정리했습니다.
LeanX 편집팀
#AX 사례#전사 AI
Novo Nordisk 사례: 전사 AI를 늘릴수록 먼저 정해야 할 경계
전사 AI 확산의 병목은 아이디어 부족보다 안전하게 실험할 수 있는 범위입니다. Novo Nordisk의 셀프서비스 플랫폼 사례를 바탕으로, 비규제 업무·공유·비용·책임자를 함께 정하는 운영 카드를 정리했습니다.
LeanX 편집팀
#AX 사례#리테일 AX
Vxceed 사례: AI가 하루 보고서 대신 2분 현장 브리핑을 만드는 법
매장·재고·방문·판촉 신호가 많을수록 대시보드는 늦게 읽히기 쉽습니다. Vxceed의 리테일 현장 인텔리전스 사례를 바탕으로, 신호를 담당자·행동·기한이 있는 짧은 브리핑으로 바꾸는 AX 운영법을 정리했습니다.
LeanX 편집팀
#AX 사례#보안 운영
Human Managed 사례: 보안 경보에 신뢰도와 설명을 붙이는 AX
경보를 많이 분류하는 것보다, 왜 우선순위가 높은지와 누구에게 넘길지를 보여 주는 일이 중요합니다. Human Managed의 보안 운영 사례를 바탕으로 신뢰도·근거·이관 규칙을 갖춘 경보 분류 카드를 정리했습니다.
LeanX 편집팀
#AX 사례#문서 AI
Bluenote 사례: 규제 문서 AI, 초안보다 추적성이 먼저다
규제·품질 문서에서 AI의 가치는 긴 초안을 빨리 쓰는 데만 있지 않습니다. Bluenote의 생명과학 문서 사례를 바탕으로, 인용·빈칸 표시·전문가 검토를 결과물에 포함하는 추적성 중심 운영법을 정리했습니다.
LeanX 편집팀
#AX 사례#AI 검색
OTTO 사례: 모호한 질문을 추천 전에 다시 검증하는 AI 검색
고객의 자연어 질문은 검색어보다 훨씬 많은 맥락을 담지만, 바로 추천으로 연결하면 틀릴 수 있습니다. OTTO의 대화형 쇼핑 사례를 바탕으로, 후보 검색·적합성 재검증·설명 가능한 추천의 세 단계를 정리했습니다.
LeanX 편집팀
#AX 사례#리테일 AI
Wayfair 사례: AI 상품 데이터 수정, 확신도가 자동화를 결정한다
AI가 상품 속성을 고칠 때 중요한 것은 자동화율보다 변경 기준입니다. Wayfair의 카탈로그·공급사 지원 사례를 바탕으로, 확신도와 위험도에 따라 자동 변경·확인 요청·사람 검수로 나누는 AX 운영표를 정리했습니다.
LeanX 편집팀
#AX 사례#계약 검토
OpenAI 계약 데이터 에이전트 사례: PDF를 검토용 표로 바꾸는 법
계약서를 자동으로 ‘판단’하게 하기보다, 사람이 판단할 수 있는 구조와 근거를 먼저 만드는 편이 안전합니다. OpenAI의 내부 계약 데이터 에이전트 사례를 바탕으로 문서 수집·항목 추출·예외 표시·전문가 검토 흐름을 정리했습니다.
LeanX 편집팀
#AX 사례#제조 AX
폭스바겐 사례: 공장 8곳에 유지보수 AI를 3주 만에 확산한 설계
공장 AI를 여러 현장에 넓힐 때는 챗봇 화면보다 공통 데이터와 현장별 맥락을 나누는 일이 먼저입니다. Volkswagen Production의 Genius·유지보수 챗봇 사례를 바탕으로, 여러 거점에서 재사용 가능한 지식 운영 설계를 정리했습니다.
LeanX 편집팀
#AX 사례#제조 AX
Apollo Tyres 사례: 센서 데이터에서 원인 후보를 찾는 제조 AI 에이전트
제조 현장의 AI는 설비를 곧바로 제어하기보다, 실시간 신호에서 원인 후보와 확인 근거를 좁혀 엔지니어의 판단을 빠르게 만들 수 있습니다. Apollo Tyres의 Manufacturing Reasoner 사례를 바탕으로 RCA 보조 흐름을 정리했습니다.
LeanX 편집팀
#AX 사례#고객지원 AI
Zendesk 사례: 고객지원 규정을 AI 절차로 바꾸는 방법
고객지원 AI가 일을 실행하려면 자유로운 답변보다 업무 규칙을 실행 가능한 절차로 바꾸는 일이 먼저입니다. Zendesk의 procedure compilation 사례를 바탕으로, 자연어 정책·행동 조건·승인·기록을 하나의 서비스 절차로 만드는 법을 정리했습니다.
LeanX 편집팀
#AX#AI 도입
AI 도입 성과 측정법: 채팅 횟수 대신 업무 완료를 보는 1주 표
AI 사용량이 늘어도 일이 끝나는 방식이 바뀌지 않으면 전환은 멈춥니다. 해외 기업 AI 투자 가이드의 관점을 바탕으로, 한 업무의 완료·검수·비용을 1주 동안 비교하는 간단한 측정표를 정리했습니다.
LeanX 편집팀
#AX#AI 에이전트
AI 에이전트 업무지시서: 팀의 스킬카드를 한 장으로 만드는 법
에이전트가 팀 일을 반복해서 돕게 하려면 프롬프트보다 업무 맥락이 먼저입니다. 입력·결과·금지 범위·검수자를 한 장에 적는 스킬카드 양식으로, 담당자가 바뀌어도 설명 가능한 작업 기준을 만듭니다.
LeanX 편집팀
#AX#AI 워크플로
AI 워크플로와 에이전트, 무엇부터 쓸까: 업무 선택 기준표
모든 일을 자율 에이전트로 만들 필요는 없습니다. 입력과 결과가 정해진 일은 워크플로로, 상황에 따라 도구와 순서를 고르는 일은 제한된 에이전트로 시작하는 선택 기준을 정리했습니다.
LeanX 편집팀
#AX#AI 에이전트
AI 에이전트 출시 전 평가법: 대표 사례 20개로 검수하는 체크리스트
데모가 잘 되는 것과 업무에서 안정적으로 쓰는 것은 다릅니다. 실제 입력·예외·금지 행동을 담은 대표 사례를 모아, 배포 전 결과와 중단 동작을 함께 확인하는 평가집 양식을 정리했습니다.
LeanX 편집팀
#AX#AI 위임
AI 위임 준비도 4단계: 사람이 검토하는 일에서 실행 가능한 일로
AI가 일을 대신하게 하려면 권한보다 책임 경계가 먼저입니다. 읽기·정리·초안·제한된 실행의 4단계로 업무를 나누고, 각 단계에서 사람이 확인할 조건을 정리했습니다.
LeanX 편집팀
#AX#AI 콘텐츠
AI 콘텐츠 운영법: 고객의 말에서 글감까지 잇는 주간 루프
Greg Isenberg의 Marketing Engineer 관점을 바탕으로, 흩어진 고객 언어를 AI가 요약하고 사람이 콘텐츠 결정을 내리는 주간 루프를 정리했습니다. 말만 모으지 않고 출처·승인·다음 글감까지 남기는 양식입니다.
LeanX 편집팀
#AX#AI 코딩
AI 소프트웨어 팩토리: 코드보다 먼저 확인할 ‘완료 증거’ 카드
Greg Isenberg의 Software Factory 영상에서 나온 isolate·build·prove·ship 흐름을 작은 팀의 완료 기준으로 바꿨습니다. AI에게 기능을 맡기기 전, 무엇이 바뀌고 어떻게 확인할지 한 장에 적는 방법입니다.
LeanX 편집팀
#AX#AI 트렌드
AI 트렌드 콘텐츠, 7일 동안 이렇게 큐레이션하세요
매일 링크를 쌓는 대신 한 분야의 변화를 읽고 설명하는 콘텐츠 루프를 만드세요. Greg Isenberg가 말한 큐레이터의 역할을 바탕으로, 원문·해석·다음 행동을 분리하는 7일 양식을 정리했습니다.
LeanX 편집팀
#AX#AI 글쓰기
AI 초안의 ‘슬롭’을 줄이는 법: 목소리·근거·다음 행동 검수표
AI가 쓴 글을 사람처럼 보이게 꾸미는 요령이 아닙니다. Greg Isenberg의 AI 콘텐츠 품질 문제 제기를 계기로, 우리만 아는 맥락·확인 가능한 근거·독자가 할 다음 행동을 남기는 검수표를 만들었습니다.
LeanX 편집팀
#AX#AI 자동화
AI 자동화 후보를 찾는 법: 업무를 따라가며 묻는 10가지 질문
도구부터 고르면 실제 예외를 놓치기 쉽습니다. Greg Isenberg의 워크플로 우선 관점을 바탕으로, 담당자가 일을 끝낼 때까지 관찰하며 자동화에 맞는 한 단위를 찾는 인터뷰 질문을 정리했습니다.
LeanX 편집팀
#AX#AI 데이터 에이전트
AI 데이터 에이전트 도입법: 대시보드보다 먼저 만드는 질문·권한 카드
해외 데이터 에이전트 흐름을 업무에 연결하려면, 모델보다 먼저 질문과 데이터 출처·열람 범위·검수자를 정해야 합니다. 팀이 바로 쓰는 질문·권한 카드와 첫 주 운영 순서를 정리했습니다.
LeanX 편집팀
#AX#노코드 AI
노코드 AI 에이전트, 자동 실행 전에 쓰는 한 장 업무 명세서
해외 서비스는 자연어로 에이전트를 만들고 일정 실행까지 연결합니다. 그래서 더 중요한 것은 버튼이 아니라 업무의 시작·완료·예외를 한 장에 적는 일입니다. 바로 복사할 수 있는 명세서를 담았습니다.
LeanX 편집팀
#AX#AI 에이전트
AI 에이전트 카탈로그 운영법: 만들기보다 등록·검증·폐기가 먼저입니다
해외 기업용 플랫폼은 에이전트를 한곳에서 발견·공유·관리하는 방향으로 가고 있습니다. 우리 팀도 에이전트를 늘리기 전에 주인, 쓰임, 데이터, 검수일, 폐기 기준을 카탈로그에 남겨야 합니다.
LeanX 편집팀
#AEO#GEO
AI 에이전트도 길을 잃지 않는 웹 UX: 사람에게도 쉬운 7가지 점검
해외에서는 사이트가 AI 에이전트에게 발견되고 읽히며 작업까지 이어질 수 있는지 점검하는 도구가 나왔습니다. 복잡한 새 규격보다 먼저, 버튼·라벨·상태·문서 구조를 사람과 에이전트 모두 이해하게 만드는 방법을 정리합니다.
LeanX 편집팀
#AX#AI 코딩
AI가 만든 코드를 안전하게 쓰는 법: 스캔·분류·수정·확인의 5단계
AI가 코드를 빠르게 만들수록 검토 대기열도 같이 늘어납니다. 해외 인프라 팀의 최근 보안 자동화 사례를 참고해, 작은 팀이 먼저 적용할 수 있는 스캔·분류·수정·검증·되돌리기 흐름을 정리했습니다.
LeanX 편집팀
#AX#AI 에이전트
지속형 AI 에이전트 운영법: 멈춰도 이어지는 업무 인수인계 체크리스트
Headlong 등 최근 지속형 에이전트 사례에서 배울 운영 기준을 정리했습니다. 현재 상태·완료 근거·중단 조건을 담은 인수인계 양식과 일주일 점검 순서를 가져가세요.
LeanX 편집팀
#AX#Agent Skills
팀의 업무 노하우를 AI 스킬로 만드는 법: 바로 쓰는 SKILL.md 양식
매번 프롬프트를 고치는 대신 잘하는 업무의 기준을 팀 자산으로 남기세요. Diagram Design 사례, 고객 문의 정리용 SKILL.md 양식, 다섯 가지 검수 입력을 정리했습니다.
LeanX 편집팀
#AX#Switchyard
Switchyard로 보는 AI 모델 라우팅: 비용 절감 전에 채울 파일럿 비교표
NVIDIA Switchyard와 해외 개발자 토론에서 나온 모델 라우팅 쟁점을 짚었습니다. API 요금뿐 아니라 재시도·검수 시간을 포함해 합격 결과 1건당 비용을 비교하는 양식입니다.
LeanX 편집팀
#AX#AI 에이전트
AI 에이전트 권한 설계: 읽기·초안·실행을 나누는 실무 가이드
최신 PuzzleMask 연구를 계기로 AI 업무 권한을 다시 점검합니다. 읽기·초안·실행 권한표, 이해하기 쉬운 승인 문구, 고객 데이터 없이 해보는 경계 점검을 담았습니다.
LeanX 편집팀
#AEO#GEO
AEO·GEO 성과 측정: Google AI 노출과 Bing 인용을 구분하는 법
2026년 9월 기준 공식 보고서로 AI 검색 성과를 읽는 법. Google 생성형 AI 노출, Bing 인용, 사이트 방문과 문의를 나누고 주간 측정 양식으로 다음 개선을 정하세요.
LeanX 편집팀
#Claude Code#OpenAI Codex
Claude Code·Codex·Antigravity 비교: 우리 팀에 맞는 AI 코딩 에이전트 선택법
Claude Code, OpenAI Codex, Google Antigravity를 기능표만 보고 고르면 오래 쓰기 어렵습니다. 작업 위치, 위임 방식, 검증 증거, 권한과 팀 운영 기준으로 선택하고 2주 실습으로 비교하는 방법을 정리했습니다.
박성훈 · LeanX 대표
#AI 코딩#코딩 에이전트
AI 코딩 에이전트 운영법: 코드를 쓰게 하는 것보다 PR을 안전하게 만드는 구조
AI 코딩 에이전트를 팀에 도입할 때 필요한 것은 더 긴 프롬프트가 아닙니다. 이슈 범위, 저장소 권한, 테스트 증거, 사람 리뷰, 롤백을 하나의 PR 운영 루프로 묶는 실무 설계법을 정리했습니다.
박성훈 · LeanX 대표
#컨텍스트 엔지니어링#AI 에이전트
컨텍스트 엔지니어링 실무: 프롬프트를 길게 쓰는 대신 AI 업무 그래프를 설계하는 법
AI가 자꾸 틀릴 때 프롬프트만 고치면 같은 문제가 반복됩니다. 목표·지식·상태·도구·권한·출력 계약을 업무 그래프로 묶어 컨텍스트를 운영하는 방법을 정리했습니다.
박성훈 · LeanX 대표
#AI 리서치#리서치 에이전트
장시간 실행 AI 리서치 에이전트: 기억이 아니라 재개 가능한 메모리 하니스를 설계하는 법
몇 시간 또는 며칠 걸리는 AI 리서치 업무는 긴 대화 하나로 관리할 수 없습니다. 조사 상태, 출처 장부, 가설, 미해결 질문, 중단·재개 지점을 구조화하는 메모리 하니스 운영법을 정리했습니다.
박성훈 · LeanX 대표
#AI 제품#프로토타입
AI 제품은 스펙보다 프로토타입부터: 48시간 안에 업무 가치 검증하는 방법
AI 제품 아이디어를 긴 요구사항 문서로 시작하면 실제 사용자의 판단과 멀어질 수 있습니다. 작은 프로토타입, 관찰 가능한 사용자 행동, 평가셋, 중단 조건으로 48시간 검증 루프를 설계하는 방법을 정리했습니다.
박성훈 · LeanX 대표
#LLM#AI 리터러시
LLM을 제대로 쓰는 팀의 공통점: 토큰·컨텍스트·확률을 업무 판단으로 바꾸는 법
LLM의 내부 원리를 모두 배워야 하는 것은 아니지만, 토큰·컨텍스트·확률·평가를 모르면 비용과 품질을 감으로 운영하게 됩니다. 비개발자와 개발자가 함께 사용할 수 있는 실무 언어로 정리했습니다.
박성훈 · LeanX 대표
#에이전틱 UI#AI UX
에이전틱 UI 설계법: AI가 행동하기 전에 사람이 승인할 화면을 만드는 기준
AI 에이전트의 UX는 채팅창을 예쁘게 만드는 문제가 아닙니다. 계획·도구 호출·불확실성·승인·취소·복구를 사용자가 이해하고 통제할 수 있게 보여주는 인터페이스 설계법을 정리했습니다.
박성훈 · LeanX 대표
#AI 평가#골든셋
AI 에이전트 평가법: 데모가 아니라 골든셋과 운영 로그로 품질을 증명하는 방법
AI 에이전트의 품질을 '그럴듯하다'로 평가하면 배포 후 오류가 드러납니다. 골든셋, 루브릭, 도구 호출 로그, 사람 검토, shadow mode로 운영 품질을 확인하는 방법을 정리했습니다.
박성훈 · LeanX 대표
#MCP#AI 보안
AI 에이전트 연결 보안: MCP·API·RAG를 붙이기 전에 정해야 할 8가지 경계
MCP 서버와 API, 사내 문서 검색을 붙인다고 에이전트가 곧바로 안전해지지는 않습니다. 데이터 흐름, 인증, 도구 권한, 프롬프트 인젝션, 감사 로그, 중단 기준을 실무 체크리스트로 정리했습니다.
박성훈 · LeanX 대표
#AI 비용#모델 라우팅
AI 에이전트 비용 구조: 모델 단가보다 호출·지연·재작업·컴퓨트 경로를 먼저 보라
AI 에이전트 비용은 모델 가격표 하나로 계산되지 않습니다. 호출 횟수, 긴 컨텍스트, 도구·검색 비용, 재시도, 대기시간, 사람 재작업까지 업무 단위로 묶어 라우팅하는 방법을 정리했습니다.
박성훈 · LeanX 대표
#AI 리서치#의사결정
AI 리서치를 의사결정으로 바꾸는 법: 자료 수집보다 근거·반대 근거·다음 행동
AI가 자료를 많이 모아도 경영진의 결정이 빨라지는 것은 아닙니다. 질문 분해, 주장-근거 연결, 반대 근거, 불확실성, 결정 메모, 후속 실행으로 이어지는 리서치 워크플로를 정리했습니다.
박성훈 · LeanX 대표
#AI 음성#AI 에이전트
AI 음성 에이전트 도입 가이드: 상담 자동화 전에 설계할 7가지 안전장치
AI 음성 에이전트는 전화를 대신 받는 기능이 아니라 듣기·판단·도구 호출·사람 이관이 이어지는 실시간 업무 시스템입니다. 상담·예약·접수 자동화를 시작하기 전에 정해야 할 권한, 이관, 로그, 평가 기준을 실무 체크리스트로 정리했습니다.
박성훈 · LeanX 대표
#AI 회의록#업무 자동화
AI 회의록 자동화의 함정: 요약보다 중요한 결정사항·담당자·마감일 연결법
AI 회의록을 잘 요약해도 다음 업무가 움직이지 않으면 자동화가 아닙니다. 회의 전 준비부터 녹취·요약·결정사항 확인·담당자 배정·티켓 생성까지, 회의 대화를 실행 가능한 업무 상태로 바꾸는 설계법을 정리했습니다.
박성훈 · LeanX 대표
#AI 비용#LLM
AI API 비용 줄이는 법: 모델 교체보다 먼저 할 7가지 최적화
AI 비용이 늘었다고 곧바로 더 싼 모델로 바꾸면 품질과 운영 안정성을 함께 잃을 수 있습니다. 입력 토큰 정리, 프롬프트 캐싱, 배치 처리, 출력 계약, 업무별 라우팅, 재시도 제한, 비용 관측을 순서대로 적용하는 방법을 정리했습니다.
박성훈 · LeanX 대표
#AI 스킬#AI 리터러시
2026년 AI 필수 스킬 7가지: 프롬프트보다 중요한 업무 자동화 로드맵
2026년에 필요한 AI 역량은 프롬프트 문장을 많이 아는 것이 아니라 문제를 분해하고, 근거와 컨텍스트를 준비하고, 도구를 연결하고, 에이전트의 결과를 평가하는 능력입니다. 개인과 팀이 30일 안에 검증할 수 있도록 7가지 스킬을 산출물과 완료 조건으로 정리했습니다.
박성훈 · LeanX 대표
#AI 모델#모델 라우팅
AI 모델 선택표 만드는 법: 최고 성능보다 업무 적합도를 먼저 보세요
모든 업무에 가장 비싼 모델을 쓰거나 가장 싼 모델로 통일하면 품질과 비용이 함께 흔들립니다. 복잡도·속도·비용·도구 사용·멀티모달·데이터 경계를 기준으로 업무별 모델 라우팅 표를 만드는 방법을 정리했습니다.
박성훈 · LeanX 대표
#로컬 AI#클라우드 AI
로컬 AI 에이전트 vs 클라우드 AI: 사내 자동화 선택 기준 7가지
로컬 AI가 무조건 안전하고 클라우드 AI가 무조건 편한 것은 아닙니다. 데이터 민감도·품질·비용·속도·운영 인력·도구 연결·복구 책임을 기준으로 업무별 실행 위치를 결정하는 방법을 정리했습니다.
박성훈 · LeanX 대표
#AI 리터러시#AI 교육
AI 리터러시 교육 로드맵: 프롬프트에서 업무 에이전트까지 4단계
AI 교육을 프롬프트 문법 모음으로 끝내면 현업의 업무 변화로 이어지지 않습니다. 기본 사용·업무 워크플로우·에이전트 운영·통합 구축을 4단계로 나누고, 각 단계의 완료 조건과 2주 파일럿을 설계하는 방법을 정리했습니다.
박성훈 · LeanX 대표
#딥리서치#AX
딥리서치 결과를 업무로 연결하는 법: 검색보다 중요한 근거·보고서·결정 루프
딥리서치의 결과를 긴 보고서로 끝내면 업무는 바뀌지 않습니다. 질문·범위·출처·주장·불확실성·추천·다음 행동을 하나의 evidence packet으로 만들어 의사결정과 실행까지 연결하는 AX 방법을 정리했습니다.
박성훈 · LeanX 대표
#AI 에이전트#Evals
AI 에이전트 평가표 만드는 법: 정확도보다 작업 성공률을 먼저 보세요
AI 에이전트가 잘했다는 판단을 감상으로 끝내면 개선할 수 없습니다. 테스트 데이터·성공 조건·채점 기준·trace·사람 검수를 연결해 작업 성공률과 재작업시간을 측정하는 방법을 정리했습니다.
박성훈 · LeanX 대표
#브라우저 에이전트#AX
브라우저 에이전트 도입 가이드: 클릭 자동화 전에 설계할 7가지 안전장치
브라우저 에이전트는 화면을 보고 클릭할 수 있지만, 곧바로 업무를 맡겨도 된다는 뜻은 아닙니다. 세션·도메인·권한·사람 승인·로그·복구 경로를 먼저 설계하는 2주 AX 파일럿 방법을 정리했습니다.
박성훈 · LeanX 대표
#AI 마케팅#AX
AI 마케팅 자동화의 핵심은 콘텐츠가 아니다: 리드가 고객이 되는 운영 루프
AI로 글을 많이 만드는 것만으로는 매출이 늘지 않습니다. 문의의 의도를 읽고, 적합한 리드를 분류하고, 답변·예약·후속조치를 연결하는 AI 마케팅 운영 루프를 한국 B2B 팀의 2주 파일럿으로 설명합니다.
박성훈 · LeanX 대표
#업무 그래프#AX
업무를 그래프로 설계하면 AI가 덜 틀린다: Claude·Codex를 위한 업무 그래프 가이드
프롬프트를 길게 쓰는데도 AI가 업무 맥락을 놓친다면 문제는 문장이 아니라 흐름일 수 있습니다. 사람·문서·도구·승인·상태를 업무 그래프로 묶어 Claude와 Codex가 재현 가능한 결과를 내게 하는 방법을 설명합니다.
박성훈 · LeanX 대표
#AI 에이전트#AX
AI 에이전트 도입 실패를 막는 운영법: 2주 AX 파일럿 체크리스트
AI 에이전트를 붙였는데 결과가 들쭉날쭉한 이유는 모델보다 운영 설계에 있습니다. 업무 계약·권한·사람 검수·로그·성과 지표를 2주 AX 파일럿으로 검증하는 방법을 쉽게 정리했습니다.
박성훈 · LeanX 대표
#Claude Code#Codex
해외 개발팀의 AI 코딩 에이전트 운영법: Claude Code·Codex·GitHub 사례 6가지
Anthropic, OpenAI, GitHub의 공식 문서와 해외 개발 커뮤니티에서 반복되는 운영 패턴을 비교합니다. Claude Code·Codex·GitHub coding agent를 사람의 대체재가 아니라 작은 PR을 만드는 검증 루프로 도입하는 방법을 정리했습니다.
박성훈 · LeanX 대표
#n8n#AI 자동화
해외 기업의 n8n AI 자동화 사례 6가지: 고객지원·보안·영업·제안서
Vodafone, Trendyol, Huel, Delivery Hero, Koralplay, Field Aerospace의 공개 사례에서 n8n AI 자동화가 실제로 맡은 일을 비교합니다. 도구 자랑이 아니라 문제 선택, 사람 승인, 로그, ROI를 한국 팀의 14일 파일럿으로 바꿔 정리했습니다.
박성훈 · LeanX 대표
#Claude Code#Codex
Claude Code·Codex·n8n을 연결하는 2026 AI 자동화 운영 가이드
Claude Code와 Codex는 코드를 바꾸는 에이전트이고 n8n은 업무 시스템을 연결하는 오케스트레이터입니다. 세 도구를 무작정 붙이지 않고 역할·권한·승인·로그를 분리해 운영하는 실전 아키텍처와 14일 파일럿을 정리했습니다.
박성훈 · LeanX 대표
#MCP#Model Context Protocol
2026 MCP 도입 가이드: API·RAG·AI 에이전트 연결 차이와 보안 체크리스트
MCP는 AI가 도구와 데이터에 연결되는 방식을 표준화하지만 API나 RAG를 대체하지는 않습니다. 도입 기준, 서버 설계, 권한 분리, 프롬프트 인젝션 대응과 2주 파일럿을 정리했습니다.
박성훈 · LeanX 대표
#AI 에이전트 ROI#AI 도입 성과
AI 에이전트 ROI 계산법: 자동화율보다 중요한 비용·승인률·리드타임
AI 에이전트의 ROI는 자동화율 하나로 계산할 수 없습니다. 기준 업무시간, 승인률, 수정시간, 치명적 오류, 모델·운영비를 함께 넣는 손익표와 2주 측정법을 정리했습니다.
박성훈 · LeanX 대표
#AI 거버넌스#Shadow AI
사내 AI 거버넌스 체크리스트: Shadow AI·권한·개인정보·감사 로그
사내 생성형 AI를 전면 금지하면 Shadow AI가 늘고, 무제한 허용하면 데이터와 권한 위험이 커집니다. 데이터 등급, 도구 권한, 사람 승인, 로그, 사고 대응을 한 장으로 정리했습니다.
박성훈 · LeanX 대표
#AI 검색 최적화#AEO
2026 AI 검색 최적화: SEO·AEO·GEO를 한 번에 잡는 실무 체크리스트
SEO는 발견, AEO는 짧고 정확한 답변, GEO는 생성형 AI의 인용을 목표로 합니다. 세 가지를 따로 운영하지 않고 한 페이지에서 함께 설계하는 방법을 30일 실행안으로 정리했습니다.
박성훈 · LeanX 대표
#AI 에이전트 도입#AI 업무 자동화
AI 에이전트 도입 가이드: 챗봇·RPA·워크플로우 자동화 차이부터 파일럿까지
AI 에이전트는 목표에 따라 판단하고 도구를 호출하지만, 모든 업무에 필요한 것은 아닙니다. 챗봇·RPA·워크플로우 자동화와의 차이, 도입 기준, 2주 파일럿 설계를 정리했습니다.
박성훈 · LeanX 대표
#컨텍스트 엔지니어링#AI 에이전트
프롬프트보다 컨텍스트 엔지니어링: AI 에이전트가 자꾸 틀리는 7가지 이유
AI 에이전트의 오류는 프롬프트 한 줄보다 잘못된 문서, 과도한 맥락, 상태 누락, 도구 형식, 권한 설계에서 더 자주 생깁니다. 컨텍스트 엔지니어링 7단계를 실무 기준으로 정리했습니다.
박성훈 · LeanX 대표
#PR 자동화#리드 상태 기계
PR 자동화가 44시간을 태운 이유: AI 메일보다 먼저 필요한 리드 State Machine
한 n8n 사용자의 PR outreach 자동화 실패 self-report를 바탕으로, AI가 이메일을 쓰기 전에 리드 상태값, 증거 필드, pending queue, human review gate를 먼저 설계해야 하는 이유를 정리했습니다.
박성훈 · LeanX 대표
#AI agent 이메일#inbox boundary 설계
AI agent에게 이메일 주소를 주기 전 확인해야 할 inbox boundary
AI agent에게 support@나 billing@를 맡기기 전, 이메일을 untrusted input으로 보고 인증, 큐, 실행 제한, transcript, 사람 승인 루프를 먼저 설계해야 합니다.
박성훈 · LeanX 대표
#고객 이메일 triage#AX 파일럿
전문서비스 AX는 챗봇보다 고객 이메일 triage에서 시작된다
법무·회계·컨설팅처럼 민감한 고객 메일을 다루는 조직은 AI 챗봇보다 inbox triage부터 점검해야 합니다. n8n/Ollama 사례로 안전한 첫 AX 파일럿 구조를 정리했습니다.
박성훈 · LeanX 대표
#AX 입력 방식#모바일 음성 자동화
AX의 다음 입력창은 챗봇이 아니라 휴대폰 녹음 버튼입니다
해외 n8n 커뮤니티의 모바일 음성→webhook 사례로 보는 현장 AX. 긴 녹음을 끝까지 기다리지 않고 workflow를 시작하는 mobile-to-workflow intake 설계법.
박성훈 · LeanX 대표
#GitHub 자동화#AI 생산성
AI 시대에 생산성을 올려주는 GitHub 자동화 레포 10선
좋은 프롬프트보다 중요한 것은 반복 업무를 도구·워크플로우·자동화 시스템으로 바꾸는 능력입니다. Kestra부터 OpenHands까지 생산성을 올리는 GitHub 자동화 레포 10개를 정리했습니다.
박성훈 · LeanX 대표
#MVP 만들기#고객 인터뷰 방법
MVP를 만들기 전에 해야 할 것
MVP를 성공적으로 만들기 위한 필수 단계! 발견의 중요성과 고객 이해를 통해 올바른 제품을 만드는 방법을 알아보세요. 지금 확인해보세요!
LeanX 편집팀
#투자자 피칭 방법#펀드레이징 전략
투자자가 YES라고 말하기 쉽게 만드는 법
투자자가 '네'라고 쉽게 말하도록 만드는 5가지 방법을 알아보세요. 펀드레이징의 핵심 비법과 실전 팁을 공유합니다. 지금 확인하세요!
박성훈 · LeanX 대표
#PMF란 무엇인가요?#스타트업 성공 비결
PMF를 찾기 위한 5가지 교훈
PMF를 찾기 위한 5가지 교훈을 통해 성공적인 스타트업의 기초를 다져보세요. 첫 10명의 직원, 시장 적합성의 중요성을 지금 확인하세요!
LeanX 편집팀
#부트스트래핑#벤처캐피탈
투자는 없다고 생각하고 사업 시작하세요.
부트스트래핑과 벤처캐피탈, 어떤 선택이 정답일까요? 두 가지 전략의 오해를 풀고, 성공적인 사업 시작 방법을 알아보세요. 지금 확인하세요!
LeanX 편집팀
#FOMO란 무엇인가#FOCO의 의미
FOMO로 만들어진 유니콘을 FOCO가 죽이고있다.
FOMO의 시대가 끝나고 FOCO가 유니콘을 위협하는 진짜 이유는 무엇일까요? AI 경제에서 신뢰를 구축하는 방법 5가지를 지금 확인하세요!
LeanX 편집팀
#AI 창업 방법#90일 검증 시스템
사업을 준비하는 당신에게.. AI시대에 90일이면 내 아이템을 검증할 수 있습니다.(feat. 예창패)
AI 시대에 90일 만에 아이템을 검증하는 방법을 알아보세요! 창업 실패 원인과 함께 고객 요구 명확성을 높이는 실전 가이드를 제공합니다. 지금 확인하세요!
LeanX 편집팀
#스타트업 조언#샘 알트먼
Open AI의 창업자, 샘 알트먼의 창업자들에 대한 조언
샘 알트먼의 95가지 스타트업 조언을 카테고리별로 정리했습니다. 성공적인 제품과 시장을 찾는 방법을 알아보세요! 지금 확인하세요.
LeanX 편집팀
#창업가 분석#고객 페인 포인트
하버드 경영대학원 교수가 수 많은 창업가들을 분석한 결과
하버드 경영대학원 교수가 분석한 창업자들의 흔한 실수와 성공 이론을 소개합니다. 고객의 페인 포인트를 이해하는 5가지 방법을 지금 확인하세요!
LeanX 편집팀
#PMF란 무엇인가요?#PMF 달성 방법
맨날 PMF, PMF하는데 달성 가능은 한거야?
"PMF(제품-시장 적합성)를 통해 비즈니스 성공의 기초를 다지세요. Daniel의 7개 사례로 배우는 실전 가이드, 지금 확인하세요!"
LeanX 편집팀
#사업계획서 작성#Problem 슬라이드
나의 사업계획서가 쓰레기통에 들어가는 이유: Problem 슬라이드 완전정복
투자자들이 피치덱을 45초 만에 폐기하는 이유는? Problem 슬라이드를 완벽하게 파악하는 방법 5가지를 알아보세요. 지금 확인하세요!
LeanX 편집팀
#바이브 스타트업#AI 코딩
바이브 코딩의 시대를 넘어 바이브 스타트업의 시대로
2025년, 바이브 코딩을 넘어 본격적인 스타트업 시대가 열립니다. 혁신적인 개발 방법 5가지를 소개합니다. 지금 확인하세요!
LeanX 편집팀
#고객 인터뷰 방법#스타트업 인사이트
창업자들이 집중해야할건 제품이 아니다(엄근진)
고객의 삶에 집중해야 하는 이유와 그 방법을 알아보세요. 창업자들이 놓치기 쉬운 핵심 인사이트를 공유하며, 실질적인 팁을 제공하는 이 글을 지금 확인하세요!
LeanX 편집팀
#스타트업 런칭#최소 성공 기준
2026년에 스타트업 런칭하고 싶다고요? 이 로드맵 없이는 시작도 하지 마세요.
스타트업 검증의 함정에서 벗어나세요. 완벽한 검증 대신 '충분한 증거'로 판단하는 Minimum Success Criteria 프레임워크를 소개합니다. 3년 목표를 90일 단위로 쪼개고, 2주 실험으로 트랙션을 측정하는 실전 방법론.
LeanX 편집팀
#스타트업 성공 비결#단순함의 중요성
15년간 7개 스타트업 말아먹은 창업자가 월 3억 매출 서비스 만든 비밀
15년 실패 후 월 3억 매출을 만든 비결은 기능 추가가 아닌 '단순함'이었습니다. 무료 대안이 넘치는 시장에서 버튼 하나로 끝나는 경험이 어떻게 경쟁우위가 되는지, Letterly 사례로 알아봅니다.
LeanX 편집팀
#시장 지배 방법#불공정한 우위란 무엇인가요?
시장 지배를 원한다면 꼭 보세요(7 Powers)
시장의 승자들은 ‘더 나은 제품’이 아니라 ‘경쟁이 무의미한 구조’를 설계합니다. 7가지 불공정한 우위(Seven Powers)로 지속 가능한 사업을 만드는 법에 대해 다뤄봤습니다.
LeanX 편집팀
#공동창업자 갈등 해결#스타트업 팀워크
맨날 치고박고 싸우는 우리, 괜찮을까요?
스타트업을 무너뜨리는 건 기술이 아니라 ‘사람’입니다. YC 창업자들이 전하는 공동창업자 간 대화, 감정 교류, 성장 루틴의 기술을 LeanX가 정리했습니다.
LeanX 편집팀
#미니멀리스트 창업가#창업 철학
미니멀리스트 창업가가 전하는 이야기
“Gumroad 창업자 사힐 라빈기야가 전하는 ‘미니멀리스트 창업가’의 철학. 허락받지 않는 자유, 작게 시작하는 용기, 그리고 책임을 감당하는 태도. 미니멀리스트 창업가에서 배운 자유의 대가와 창업의 본질 — 투자보다 고객, 성장보다 지속
LeanX 편집팀
#스타트업 아이디어#창업 방법
12가지 프레임워크로 배우는 진짜 스타트업 시작법
“좋은 아이디어는 떠오르는 게 아니라, 찾아내는 것이다.”— 익명의 창업가의 말창업가의 성공 스토리를 떠올려봅시다.카페 구석 노트에 적힌 한 줄의 메모, 우연한 대화 속 번뜩임, 그리고 인생을 바꾼 ‘유레카’의 순간.우리는 그런 ‘아이디어의 낭만’을 너무 쉽게 믿습니다...
LeanX 편집팀
#최소 기능 제품#최소 수익 모델
2번 엑싯한 창업가의 조언 : MVP에 대한 개념을 바꾸자
“최소 기능 제품(MVP)”의 시대는 끝났다.2026년, 진짜 게임은 “최소 수익 모델(FMBM)”에서 시작된다.두 번의 엑싯을 경험한 투자자이자 연쇄창업가인 Edd Hallen은 이렇게 말합니다.“이제 MVP는 기본값입니다.진짜 창업자는 제품을 ‘만드는 사람’이 아니...
LeanX 편집팀
#고객 인터뷰 방법#스타트업 조언
내 사업 잘될지 궁금하면, 엄마를 찾아라
예비·초기 창업가를 위한 고객 인터뷰 가이드. YC 파트너 에릭 미지코브스키와 『맘 테스트(The Mom Test)』의 원칙을 바탕으로, 나쁜 고객 인터뷰와 좋은 인터뷰의 차이, 꼭 물어야 할 다섯 가지 질문, 아이디어·프로토타입·출시 이후 단계별 접근법을 정리했습니다. 스타트업의 핵심은 결국 제품을 만들고 고객과 대화하는 것이라는 단순한 진리를 실행하는 데 있습니다.
LeanX 편집팀
#스타트업 아이디어 검증#시장 검증 방법
스타트업, 🐕개고생 하고싶지 않다면, 반드시 해야할 한가지
스타트업이 성공하기 위해 반드시 체크해야 할 질문! 시장 검증의 중요성과 전략을 알아보세요. 아이디어를 현실로 만드는 첫걸음입니다!
LeanX 편집팀
#트랙션이란 무엇인가요?#트랙션 측정 방법
내 서비스를 살릴 단 하나의 지표는?
스타트업의 성공을 좌우하는 핵심 지표 '트랙션'에 대해 알아보세요. 투자자와 창업자에게 중요한 인사이트를 제공합니다.
LeanX 편집팀
#창업 성공 사례#노아 케이건
2만원으로 시작해 연매출 800억이 된 사업가의 이야기
우리는 마음속에 유니콘을 품고 있지만 대부분 실행으로 옮기지 못합니다. 노아 케이건은 ‘지금 가진 것으로 시작하라’며 48시간이면 아이디어를 검증할 수 있다고 말합니다. 완벽한 준비보다 작은 실행, $12의 첫 매출에서 시작해 수천억 기업으로 성장한 그의 사례는 창업가에게 가장 필요한 것은 실행력임을 보여줍니다.
LeanX 편집팀