AI 코드 리뷰 병목: 코드는 빨리 나오는데, 왜 확인할 일은 늘어날까?
Spec-driven으로 개발해도 AI 코드 리뷰 병목이 남는 이유. 입증 책임의 전가, 기업의 중력, 중재 피로와 Invariant-first Review를 경험으로 설명한다.
같은 Decision API인데 왜 다른 답을 냈을까? Microsoft Decision-1과 JEV로 검증한 Question Engineering
Azure의 Microsoft Decision-1을 JEV 이메일 분류에 적용했다. 어댑터 버그부터 질문 경계·회귀까지, 일곱 번의 테스트로 확인한 Question Engineering의 실무 가치.
AI 도입 ROI는 어떻게 계산해야 할까? — 토큰 비용이 아니라 업무 완료 비용을 봐야 하는 이유
AX 컨설팅 현장의 투자 타당성 검증 경험에서 출발해 빠른 PoC와 업무 완료 단위 원가, 실제 회수된 가치를 통해 AI ROI를 판단하는 방법.
Agent Skills를 추가했는데 왜 성능이 떨어질까? — Microsoft 연구와 엔터프라이즈 AX의 교훈
Microsoft 연구가 분석한 Agent Skills의 기능적 실패와 비용 퇴행을 기업 AX의 SME 지식·권한 문제에 연결하고, 재현 가능한 평가 방법을 제안한다.
Agent Skills와 MCP는 무엇이 다를까? — SKILL.md가 바꾸는 AI Agent 개발 방식
Agent Skills와 MCP의 차이, SKILL.md의 구조와 작동 방식, 기업 SME의 업무 노하우를 Agent 작업 지침으로 만드는 방법을 실무 사례로 살펴본다.