한 줄.이번 주는 Claude Opus 4.8과 Microsoft 365 Copilot 리디자인이 같은 5/28에 풀렸고, SK텔레콤 (SKT) 사내에는 한 번 가르치면 그대로 따라 하는 AI 비서가 들어갔답니다. 책상에서 바로 써볼 한국 회사·디자이너·법무·CS·HR 사례, 동네 가게 사장님이 오늘 바로 시작할 수 있는 활용법까지 한 자리에 모아봤어요.
🌊 이번 주 큰 흐름
🌊 이번 주 큰 흐름
Anthropic, Claude Opus 4.8 공개 — 41일 만의 후속 릴리스
월요일에 PR 리뷰·기획서 초안·회의록 정리가 한꺼번에 밀려 있을 때, 같은 도구를 작업 성격마다 다르게 쓰고 싶지요.
Anthropic이 2026-05-28에 Claude Opus 4.8을 공개했어요. 직전 Opus 4.7 출시로부터 41일 만의 후속 릴리스랍니다. 가장 눈에 띄는 신기능은 세 가지예요. ① Effort Control — 같은 모델을 두고도 "가벼운 요약은 빠르게, 사무직 초안은 보통, 코드·법무 검토는 깊게"처럼 응답 품질과 속도 사이 균형을 사용자가 직접 고를 수 있답니다. ② Dynamic Workflows in Claude Code — 수십~수백 개 sub-agent (보조 에이전트) 를 동시에 굴리는 구조로, 대규모 코드 마이그레이션 같은 작업을 병렬로 처리해요. ③ Fast Mode — 이전 Fast Mode 대비 2.5배 빠르고 가격은 1/3 수준 ($10/$50 per million tokens) 으로 내려갔답니다. 기본 가격 ($5/$25 per million tokens) 은 Opus 4.7과 동일하게 유지됐고, claude.ai · Claude API · AWS · Google Cloud Vertex AI · Microsoft Foundry 에 동시 출시됐어요. 자체 발표 벤치마크는 Terminal-Bench 2.1 92.3% · OSWorld-Verified 84.2% · Online-Mind2Web 84% 랍니다.
Effort Control 작업별 분배 체크리스트
[low — 빠르게]
- 회의 음성 30분 → 한 줄 요약
- 사내 위키 검색·인용
- 단순 번역·문법 점검
[medium — 보통]
- 사무직 초안 (이메일·공지·1-Pager)
- 회의록 → 액션 아이템 정리
- 데이터 표 → 주간 보고
[high — 깊게]
- 코드 리뷰·리팩토링
- 법무·계약서 조항 검토
- PRD 초안 검토·반박 검증
규칙: 같은 작업을 한 단계 올려보고 결과 차이가 미미하면 한 단계 내리기.
주 1회 "어느 단계가 가장 자주 쓰였나" 분기 점검.
🔖 용어
- sub-agent (보조 에이전트) — 한 큰 작업을 여러 조각으로 나눠 동시에 처리하도록 굴리는 작은 AI 에이전트들을 말해요. 마이그레이션처럼 같은 패턴을 100군데 반복할 때 유용하지요.
- token (토큰) — 모델이 텍스트를 처리하는 최소 단위예요. 한국어는 보통 한 글자~한 음절 정도가 1토큰에 해당한답니다.
- PR (Pull Request) — 개발자가 작성한 코드 변경을 동료가 검토·병합해달라고 요청하는 단위예요.
- PRD (Product Requirements Document, 제품 요구사항 문서) — 제품·기능을 만들기 전에 "왜·무엇을·어떻게" 만들지를 한 문서에 정리한 기획 산출물이에요.
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Anthropic, SDK 자동 생성 회사 Stainless 인수
사내 시스템에 외부 API SDK 를 자주 연동하는 회사라면, SDK 공급사가 갑자기 바뀔 때 무엇을 점검해야 할지 한 번쯤 정리해 두는 게 좋겠지요.
Anthropic 이 2026-05-18에 Stainless 인수를 발표했어요. Stainless 는 2022년 Alex Rattray (전 Stripe 엔지니어) 가 창업한 회사로, API 명세 하나만 있으면 TypeScript · Python · Go · Java SDK 를 자동 생성하고 갱신까지 해주는 도구를 만들었답니다. 고객사에는 OpenAI · Google · Cloudflare · Replicate · Runway 같은 수백 개 회사가 있었어요. Anthropic 은 호스팅 SDK 생성 플랫폼은 단계적으로 종료할 예정이고, 기존 Stainless 고객은 이미 생성된 SDK 의 소유권 · 수정 · 확장 권한을 그대로 유지한다고 밝혔답니다. 인수가는 비공개예요.
외부 SDK 공급망 점검 체크리스트 (분기 1회)
① 우리 회사 시스템이 의존하는 외부 SDK 를 표로 정리
- 공급사 / SDK 이름 / 언어 / 사용 위치 / 마지막 갱신일
② 각 SDK 의 공급사·라이선스 변동 확인
- 인수·합병 / 라이선스 변경 / 호스팅 서비스 종료 공지
③ 대체 옵션 1개씩 미리 적어두기
- 직접 REST 호출 / 오픈소스 SDK / 자체 SDK
④ 갱신 주기 점검
- 6개월 이상 갱신 없는 SDK → 보안·호환성 재검토
⑤ 종료 공지 시 대응 표준
- 마이그레이션 기한 / 담당자 / 영향 범위 1장 정리
🔖 용어
- SDK (Software Development Kit) — 개발자가 특정 서비스·기능을 자기 코드에 쉽게 붙일 수 있도록 미리 만들어둔 도구 묶음이에요.
- API (Application Programming Interface) — 프로그램끼리 데이터를 주고받게 해주는 통신 규약이에요.
- REST — 웹에서 API 를 주고받는 가장 흔한 방식이에요. URL 과 HTTP 메서드 (GET·POST 등) 로 요청·응답을 주고받지요.
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Microsoft 365 Copilot 전면 리디자인 — 로드 시간 50% 단축
Word · Excel · PowerPoint · Outlook 안에서 Copilot 을 자꾸 클릭하는 게 일을 끊는다고 느낀 적 있지요.
Microsoft 가 2026-05-28에 Microsoft 365 Copilot 의 전면 리디자인을 공개했어요. 로드 시간이 50% 이상 단축돼 2배 이상 빠르게 떴고, 복잡한 프롬프트 응답 시간도 10% 개선됐답니다. 핵심 변화는 task-aware workspace 라는 단일 진입점이에요. Word · Excel · PowerPoint · Outlook 사이를 오가도 같은 인터페이스가 따라다니면서 그 앱의 맥락에 맞는 액션을 제안해요. 디자인 원칙은 progressive disclosure — 처음에는 단순하게 보이고 필요할 때만 옵션이 펼쳐지는 방식이지요. 회사 자체 비교 (Word · Excel · PowerPoint 는 5/8-12 vs 5/1-5, Outlook 은 1/27-2/24 vs 12/30-1/27) 에 따르면 사용량은 Word +27% · Excel +33% · PowerPoint +43% · Outlook +30% 늘었답니다. 배포는 2026-05-28부터 단계적으로 적용된답니다.
신규 디자인 도입 1개월 — 직장인 1인 활용 일지
[Week 1] 단순 작업 측정 — 신규 디자인 도착 전후 같은 작업 3개
- Word 보고서 1장 초안
- Excel 표 수식 1개 작성
- PowerPoint 슬라이드 1장 정리
- Outlook 메일 회신 1건
→ 각 작업에 "시작·끝" 시간 1줄 기록
[Week 2-3] 신규 진입점 (task-aware workspace) 사용 빈도 기록
- 매일 신규 진입점에서 무엇을 했는지 한 줄
[Week 4] 회사 차원 정리
- 신규 디자인으로 줄어든 시간이 가장 큰 작업 3개
- 줄어들지 않은 작업 3개
- 차기 분기 도입 의사결정 1장 정리
🔖 용어
- progressive disclosure (점진적 노출) — 처음에는 핵심만 보이고, 필요할 때 추가 옵션이 펼쳐지도록 설계하는 인터페이스 원칙이에요. 초보자도 부담 없고 숙련자도 막히지 않게 하는 방식이지요.
- prompt (프롬프트) — AI 에 시키고 싶은 일을 적은 입력문이에요.
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SK텔레콤, 사내에 "A.Biz Cowork (에이닷 비즈 코워크)" 적용
법무·총무처럼 비슷한 검토를 매일 반복하는 직무라면, 한 번 가르친 검토 기준을 AI 가 일관되게 적용해 주길 바라는 순간이 자주 있지요.
SK텔레콤 (SK Telecom) 이 2026-05-28에 사내에 A.Biz Cowork (에이닷 비즈 코워크) 베타를 적용했어요. 코딩 지식 없이도 구성원이 자신의 업무 방식을 AI 에 직접 학습시켜 반복 업무를 자동화하는 에이전트 서비스랍니다. 회사 사례로는 법무 담당자가 계약서 검토 기준을 한 번 학습시키면 다음 새 계약서에 같은 기준이 자동 적용되는 흐름, 사양서·제안서 수십 건을 AI 가 읽고 비교 표로 정리해 주는 흐름이 소개됐어요. Outlook · Teams 같은 사내 협업 도구와 연동되고, 호환 앱은 점진 확대 예정이지요. 사내 AX 통합 관리 플랫폼 AXMS 도 1.5 버전으로 업그레이드됐는데, 프로젝트 대시보드 · 과제 등록 · AI 도구 추천 · 교육 연계 · 결과 공유가 한 곳에서 돌아가게 됐답니다. 사내 해커톤 발굴 서비스는 정식 과제로 등록되는 AX 챌린지 로 정례화됐고요.
회사 반복 검토 업무에 AI 학습 기준 만들기 5단계
① 검토 요소 추출
- 우리 부서가 매일 반복하는 검토 항목을 한 줄씩 나열 (보통 10-20개)
② 예시 3건
- 같은 검토 항목에 대해 "통과 / 보완 / 반려" 사례 3건을 표로 정리
③ AI 학습
- 검토 기준 + 예시 3건을 묶어 AI 에 1회 학습시킴
- "이 기준으로 새 자료가 들어오면 같은 형식으로 답하라" 지시
④ 검증 (2주)
- 신규 자료 20건을 사람·AI 동시 검토
- 일치 / 불일치 / 사유 3열 표
⑤ 운영 전환
- 일치율 80% 이상이면 1차 검토 자동화
- 불일치 사례는 매주 5건씩 학습 추가
🔖 용어
- AX (AI Transformation, AI 전환) — 회사 업무 전반을 AI 기반으로 재구성하는 흐름이에요. 디지털 전환 (DX) 의 다음 단계로 자주 쓰이지요.
- 에이전트 (agent) — 사람이 지시한 목표를 위해 여러 단계 행동을 스스로 계획·실행하는 AI 를 말해요. 단발 응답형 챗봇과 구분되지요.
🛠️ 회사 일에 바로 — 책상 앞에서 써볼 도구
🛠️ 책상 앞에서
오늘의집 공디 씨, "디자인 컨셉 3-4일 → 반나절"
디자인 컨셉 잡는 데만 3-4일을 쓰는데, 컨셉 단계라 결정이 자주 뒤집혀 시간이 더 늘어나지요.
오늘의집 프로덕트 디자이너 공디 씨가 2026-05-06에 회사 블로그에 올린 글이에요. Figma Make · Claude Code · Athena MCP (사내 데이터 프로토콜) 세 가지를 결합해 디자인 컨셉 도출을 3-4일에서 반나절로, 사용자 테스트 데이터 세팅을 5인 2시간에서 15분으로 줄였답니다. 도구 비교 결론이 또렷해요. Figma Make 는 처음부터 빠르게 시각화하고 싶을 때 강하고, Claude Code 는 이미 만들어진 Figma 디자인을 읽어 HTML 프로토타입을 생성할 때 강하다는 점이지요. 사용자 테스트 데이터는 Claude Code 와 Athena MCP 를 연결해 실 사용자 상품 데이터를 자동으로 채우게 했고, 그 결과 수동 입력 작업이 사라졌답니다. 공디 씨 본인 정리에 따르면, AI 는 "디자인을 완성하는 도구가 아니라 디자인 판단을 빠르게 검증하는 도구" 였어요.
컨셉 → 프로토타입 → 사용자 테스트 4단계 디자인 워크플로
[Step 1 — 컨셉 폭발 (Figma Make, 30분-2시간)]
- 같은 화면을 변형 5-10개로 빠르게 시각화
- 결정 1개만 통과시키기
[Step 2 — 프로토타입 변환 (Claude Code, 1-2시간)]
- 통과된 Figma 화면을 Claude Code 에 입력
- "이 디자인을 모바일 친화 HTML 프로토타입으로" 요청
- 실제 클릭 가능한 페이지가 30분-1시간에 도달
[Step 3 — 사용자 데이터 채우기 (Claude Code + 사내 MCP, 15분)]
- 사내 데이터 프로토콜 (있다면 MCP·API) 연결
- 실 사용자 상품·콘텐츠가 자동 입력됨
[Step 4 — 검증 (반나절)]
- 사용자 5인에게 동일 시나리오 부여
- 결과는 표로: [참가자 / 시작·완료 / 막힌 지점 / 한 줄 코멘트]
🔖 용어
- MCP (Model Context Protocol) — AI 모델이 외부 도구·데이터에 연결하기 위한 표준 규약이에요. Anthropic 이 2024-11에 공개했고 지금은 사실상 업계 표준이지요.
- 프로토타입 (prototype) — 실제 제품을 만들기 전 동작·디자인을 미리 점검할 수 있도록 만든 시제품이에요.
🛠️ 책상 앞에서
우아한형제들 이준수 씨, 사내 AI 사용자 50% 증가시킨 LLMOps 플랫폼
회사에 AI PoC 가 늘면서 프롬프트·키·비용 관리가 흩어지면, 누가 어떤 모델로 무엇을 했는지 분기 끝에야 알게 되는 일이 흔하지요.
우아한형제들 AI플랫폼팀 이준수 씨가 2025-09-29에 기술블로그에 정리한 사내 GenAI 플랫폼 2.0 사례예요. 발행은 약 8개월 전이지만, 한국 회사가 사내 LLM 운영의 구조·도구·도입 효과까지 한 글에 풀어낸 보기 드문 정리라 지금 도입을 검토하는 팀에게 그대로 참고가 된답니다. 네 개 컴포넌트로 구성돼 있답니다. ① GenAI Studio (Langfuse 기반) — 프롬프트 버전 관리 · 관측성 · 크리덴셜 · 평가 데이터셋 통합. ② GenAI SDK (LiteLLM 기반) — 단일 인터페이스로 OpenAI · Google · AWS · Azure 호출, 재시도 · PII 자동 필터 내장. ③ GenAI API Gateway — OpenAI 호환 REST 엔드포인트로 비파이썬 환경·외부 도구 통합. ④ GenAI Labs — 코드 레벨 컨텍스트 엔지니어링·맞춤 평가 함수·데이터셋 기반 검증. 비교 도구로 MLflow · PromptFlow · LangSmith · Agenta · Opik · Pezzo 를 검토한 후 Langfuse 를 선택했다는 점도 참고가 되지요. 도입 후 사용자 50% YoY 증가, 비DS·MLE 참여 38.3%, 신규 프로젝트 69% YoY 증가가 보고됐답니다.
사내 LLMOps 점검 8문항 (소규모 팀도 가능)
① 멀티 프로바이더 — OpenAI · Anthropic · Google 호출을 한 SDK·게이트웨이로 묶었는가
② 프롬프트 관리 — 버전·롤백·승인 절차가 있는가
③ 안정성 — 1순위 모델 실패 시 자동 우회 (Fallback) 가 설정돼 있는가
④ 비용·토큰 — 팀·프로젝트별 자동 리포트와 한도 80%·100% 알림이 있는가
⑤ 실험 — 같은 프롬프트로 모델 A·B 비교 평가 환경이 있는가
⑥ 신규 사용자 — 비DS·비개발자가 자기 작업에 어떻게 들어오는가
⑦ 크리덴셜 — 개인 키 사용은 금지하고 팀·프로젝트별 키가 발급되는가
⑧ PII — 사내 정의된 개인정보 패턴이 호출 전 자동 마스킹되는가
규칙: 분기 1회 8문항 점검. 3개 이상 미충족이면 우선 보완 과제로 등록.
본 우아한형제들 기술블로그 글 자체가 사례예요. 한국 회사가 사내 LLM 운영의 구조·도구·도입 효과까지 한 글에 풀어낸 보기 드문 정리랍니다. 비DS·비개발자 (기획·PM) 가 38.3% 비중으로 들어왔다는 수치는 "AI 도입이 데이터 직군 안에만 머물지 않는다" 는 점에서 특히 의미가 있어요.
우아한형제들 기술블로그 — "LLMOps로 확장하는 AI플랫폼 2.0"
🔖 용어
- LLMOps (LLM 운영관리) — LLM (거대 언어 모델) 을 회사에서 안정적으로 운영하기 위한 도구·프로세스 묶음이에요. MLOps 의 LLM 버전이라고 보시면 됩니다.
- PoC (Proof of Concept, 개념 증명) — 본격 도입 전에 "이 아이디어가 실제로 돌아가는가" 를 작게 검증하는 단계예요.
- PII (Personally Identifiable Information, 개인식별정보) — 이름·전화번호·주민번호처럼 한 개인을 특정할 수 있는 정보를 말해요.
- SDK (Software Development Kit) — 개발자가 특정 서비스·기능을 자기 코드에 쉽게 붙일 수 있도록 미리 만들어둔 도구 묶음이에요.
- Fallback (폴백) — 1순위 도구가 실패했을 때 자동으로 다른 도구로 우회하는 안전장치를 말해요.
- YoY (Year over Year, 전년 동기 대비) — 같은 시점을 1년 전과 비교한 변화율이에요.
- DS / MLE — Data Scientist (데이터 과학자) / Machine Learning Engineer (머신러닝 엔지니어) 약자예요.
🛠️ 책상 앞에서
콜로소 CS팀, ALF 도입으로 해결률 80.8% · 반복 문의 83% 감소
고객 문의 답변이 늦어 부정 후기가 누적되면, 정작 사람 손이 필요한 문의를 처리할 시간이 더 줄어드는 악순환에 빠지지요.
데이터원컴퍼니의 온라인 교육 플랫폼 콜로소가 채널톡 ALF AI 상담원 을 도입한 사례예요. 채널톡 운영자 계정이 brunch 에 2026-01-05에 정리한 글이고요. 약 5개월 전 글이지만 CS 직무에서 AI 도입 효과를 구체 수치로 풀어낸 한국 사례가 드물어, 같은 고민을 가진 운영자라면 지금 펴 보셔도 그대로 적용해 볼 만하답니다. 핵심 성과는 ALF 해결률 80.8% (2025-11 기준), 기기 초기화 문의 월 1,200건이 약 200건으로 줄어 단순 반복 문의가 83% 감소 한 점이랍니다. 구조는 ALF + 콜로소 어드민 API 연동 으로 회원·결제·강의 정보를 그 자리에서 조회·처리하게 만든 뒤, n8n 자동화 + Google Sheets 로 환불 추적까지 묶었어요. 버튼 없이 대화형 AI 로 배치했고, CS 인원 4명이 다국 사이트에 걸쳐 월 약 1,500건 문의를 처리하는 운영 규모랍니다.
CS 자동화 4단계 — 동네 가게·중소 회사 공통
① 반복 질문 30개 추출
- 최근 3개월 문의 로그에서 빈도 상위 30개 추출
- 카테고리: 가입·결제·환불·배송·기기·계정·기타
② 어드민 API 연동 범위 결정
- 회원 조회 · 결제 내역 · 강의·상품 정보 등 "조회" 권한부터
- "변경" 권한은 1개월 안정 운영 후 단계 부여
③ 대화형 배치
- 버튼 트리 X — 자연어로 "기기 초기화 요청" 같은 의도 인식
- 사람 연결 트리거 명확화 ("상담원 연결" 단축 명령)
④ 주간 해결률 점검
- 해결률 / 사람 연결률 / 부정 평가율 3지표
- 80% 미만 카테고리는 30개 시드 추가
🔖 용어
- CS (Customer Service, 고객 응대) — 고객 문의·불만·요청을 처리하는 직무·부서예요.
- API (Application Programming Interface) — 프로그램끼리 데이터를 주고받게 해주는 통신 규약이에요.
- 어드민 (admin) — 서비스 운영자가 회원·결제·상품 정보를 관리하는 내부용 화면이에요.
- n8n — 마우스 클릭만으로 여러 도구를 연결해 자동 흐름을 만드는 오픈소스 자동화 도구예요.
🛠️ 책상 앞에서
사내 변호사 6인의 AI 활용 리포트 — 계약 검토 자동 분류
사내 법무팀에 계약 검토가 몰리는데 외부 로펌 비용은 줄여야 하는 상황이라면, 어디서부터 AI 를 들이는 게 안전할지 한 번 정리가 필요하지요.
한국 사내 변호사 6인이 본인의 AI 활용을 정리한 Lawwave 리포트가 2026-03-24에 공개됐어요. 세 갈래 흐름으로 정리가 또렷해요. ① 범용 LLM 활용 — 계약서·문서 1차 검토와 조항 분류 등 반복 검토에 활용. ② 한국 법률 전문 AI — 판례·법령 검색을 가속하는 국내 법률 전문 도구 활용. ③ 사내 자체 툴 — 계약서 리스크 수준과 처리 우선순위 산정, 거래 구조를 대화형으로 정리하는 검토 도우미 등 사내에서 직접 만든 도구 흐름이지요. 6인이 공통으로 강조한 주의 사항은 두 가지였답니다. 고객 정보를 그대로 입력하지 않는다, AI 답변은 반드시 재검토한다. 도구·사례 세부는 Lawwave 리포트 본문에 사내 변호사 인터뷰로 정리돼 있어요.
사내 법무 AI 워크플로 3단
[1차 — AI 자동 분류]
- 새 계약서 / 회신 문서 / 사내 정책 변경 자료가 들어오면
- 우리 회사 기준으로 "리스크 상·중·하" 자동 분류
- 핵심 조항 5개 (해지·책임·분쟁·지급·갱신) 만 1차 추출
[2차 — 사내 변호사 검토]
- 리스크 "상"·"중" 항목 우선
- AI 1차 의견과 본인 검토 결과 차이 1줄 기록
[3차 — 외부 검증]
- 신규 도메인 / 큰 금액 / 분쟁 가능성 있는 건만
- 외부 로펌 의뢰 시 1·2차 결과를 묶어 첨부
규칙: 절대 고객 정보·계약 상대방 식별 정보 그대로 입력 금지.
필요 시 가명·익명화 후 입력.
🔖 용어
- LLM (Large Language Model, 거대 언어 모델) — 방대한 텍스트로 학습된 언어 모델을 말해요. ChatGPT · Claude · Gemini 모두 LLM 에 속하지요.
- 익명화 — 개인·회사 식별 정보를 가명·코드로 바꿔 누구의 자료인지 알 수 없게 처리하는 과정이에요.
🛠️ 책상 앞에서
채용 담당자 52.4%, AI 에이전트 채용 업무 활용·시범 도입 중
자기소개서가 점점 비슷해진다고 느끼면서, 정작 어떤 지원자가 AI 의 도움을 받았고 어떤 지원자는 본인 경험인지 가려내기 어려운 상황이지요.
전자신문이 2026-01-09에 정리한 2026 AI 채용 트렌드 보도예요. 본 보도에서 직접 확인되는 핵심 수치는 채용 담당자의 52.4% 가 채용 업무에 AI 에이전트를 활용 중이거나 시범 도입 중 이라는 점이랍니다. 흐름은 양쪽이 모두 AI 쪽으로 움직이는 구조예요. 지원자 는 AI 글쓰기 보조 도구로 자기소개서를 다듬고, 채용 담당자 는 AI 에이전트로 1차 분류·검토를 자동화하지요. HR 담당자 입장에서 가장 큰 과제는 "AI 작성 자기소개서를 가려내는 면접 방법" 이랍니다.
AI 활용 자기소개서를 가려내는 3단 면접 질문
[질문 1 — 본인 경험 5W1H 압박]
"자기소개서에 적은 [구체 프로젝트] 의 시점·장소·관여 인원·본인 역할·결과 수치를 한 번 말씀해 주세요. 이어 같은 사건을 한 달 전 시점으로 되짚으면 어떤 결정이 가장 어려웠을까요?"
[질문 2 — 본인 한계 인정]
"이 프로젝트에서 본인이 잘하지 못한 점은 무엇이었나요? 그 결과 누가 추가 일을 했나요?"
[질문 3 — 실수 복기]
"같은 상황이 다시 온다면 어떤 결정을 바꾸겠습니까? 그 결정이 회사·고객·동료 중 누구에게 가장 큰 영향이 갈까요?"
채점 룰: 구체성 1-5, 본인 책임 인정 1-5, 회복 시도 1-5.
3문항 평균 3점 미만이면 자기소개서 위주가 아닌 작업물 기반 재면접 권유.
🔖 용어
- HR (Human Resources, 인사) — 채용·평가·교육·노무를 담당하는 직무·부서예요.
- 에이전트 (agent) — 사람이 지시한 목표를 위해 여러 단계 행동을 스스로 계획·실행하는 AI 를 말해요.
🇰🇷 작은 가게·1인 사업에서 바로 — 이번 주 한 건
🇰🇷 작은 가게
셀리스트 맵켓 — 동네 식당 신메뉴·발주처 AI 솔루션
동네 식당 사장님이 신메뉴 아이디어가 막힐 때, 식자재 도매처를 새로 찾기까지는 시간이 더 부담스럽지요.
한국 스타트업 셀리스트 가 만든 맵켓 (Mapket) 은 동네 식당 대상 AI 솔루션이에요. 핵심은 두 가지를 한 곳에 묶었다는 점이지요. ① 신메뉴 개발 — 가게 주변 상권 데이터를 분석해 그 동네에 어울리는 신메뉴 레시피를 추천. ② 식자재 발주처 연결 — 추천된 신메뉴에 필요한 원재료의 도매처를 자동으로 연결. 2025-09 베타 출시 후 약 300개 매장이 도입했다고 유니콘팩토리가 2025-11-19에 정리했답니다.
동네 식당 신메뉴 도입 4단
[Step 1 — 상권 데이터 확인]
- 가게 반경 500m / 1km 안 경쟁 메뉴
- 최근 3개월 손님 인기 메뉴 상위 5개
- 비어 있는 메뉴 카테고리 (예: 분식 많음 + 한식 적음)
[Step 2 — 후보 메뉴 3개]
- AI 추천 3개 + 사장님 직감 1개 = 총 4개 후보
- 각 메뉴: 예상 원가 / 예상 판매가 / 예상 인기도
[Step 3 — 시범 운영 (2주)]
- 후보 4개 중 2개만 점심·저녁 한정 시범
- 매일 판매 수량 + 손님 한 줄 후기 기록
[Step 4 — 재료 발주처 정착]
- 시범 통과 메뉴의 원재료를 정식 발주처로 전환
- 백업 발주처 1곳 별도 확보 (재고·가격 변동 대비)
🔖 용어
- 상권 (商圈) — 가게가 손님을 끌어들이는 지리적 범위와 그 안의 경쟁·인구 구조예요.
- 베타 (beta) — 정식 출시 전 일부 사용자에게 열어둔 시범 단계예요.
이번 주 다른 뉴스 22건
같은 주에 함께 본 다른 흐름은 짧은 한국어 요약으로 정리해 두었답니다. 다음 주 책상에서 한 번 더 살펴보실 분께 참고가 되도록요.
— 글로벌 회사·자본·정책
Anthropic, 9,650억 달러 기업가치로 Series H 마감
Anthropic 이 2026-05-29에 Series H 650억 달러 조달을 마치며 9,650억 달러 기업가치를 기록했다고 Fortune 이 보도했어요. 연간 환산 매출 (ARR) 은 2025년 말 100억 달러에서 470억 달러로 약 4.7배 늘었답니다. 코딩·사이버 보안에 특화된 신규 모델 Mythos 는 수 주 안에 일반 출시될 예정이라고 밝혔어요. 삼성·SK하이닉스가 전략적 인프라 파트너로 라운드에 참여한 점은 한국 보도에서 언급됐답니다.
Fortune — "Anthropic leapfrogs OpenAI with a record $965 billion valuation and says its 'Mythos' AI model is coming soon"
Anthropic Project Glasswing — 1개월간 취약점 1만 건 이상 발굴
Anthropic 이 2026-05-22에 Project Glasswing 1개월 운영 결과를 공개했어요. 약 50개 파트너가 Claude Mythos Preview 로 오픈소스 코드를 점검한 결과 high/critical 등급 취약점이 1만 건 이상 나왔답니다. Cloudflare 에서 2,000건 (critical 400건), Mozilla 에서 271건 Firefox 패치 사례가 있었지요. Anthropic 은 약 1억 달러 규모 Mythos Preview 크레딧과 오픈소스 보안 단체에 400만 달러 직접 기부도 함께 약속했어요.
Anthropic — "Project Glasswing: An initial update"
KPMG, 글로벌 27만 6천 명에 Claude 도입
KPMG 가 2026-05-19에 138개 국가·지역 약 27만 6천여 명 임직원에 Claude 를 배포한다고 발표했어요. 자사 클라이언트 플랫폼 'Digital Gateway' 에 Claude Cowork·Managed Agents 를 임베드해 고객사가 직접 에이전트 워크플로를 만들 수 있게 했답니다. 초기 적용은 세무·법무 자문 영역이고, 사이버 보안 등 자문 전 영역으로 확장 예정이지요. Microsoft Azure 기반으로 3사 협력 형태예요.
Anthropic — "KPMG integrates Claude across its core business and workforce of more than 276,000"
EU AI Act, AI Omnibus 정치 합의로 일부 컴플라이언스 기한 연장
EU 가 2026-05-07에 'AI Omnibus' 정치적 합의에 도달해 고위험 AI 시스템 일부 컴플라이언스 기한을 2028-08-02까지 연장하기로 했어요. GPAI (범용 AI) 모델 의무는 2025-08-02 이미 발효된 상태이고, EU 집행위 집행권은 2026-08-02부터 적용된답니다. 2025-08-02 이전 시장에 진입한 모델은 2027-08-02까지 컴플라이언스 의무가 있지요. EU 시장에 서비스를 내는 회사라면 점검해 두는 게 안전해요.
Latham & Watkins — "Political agreement reached on AI Omnibus simplifying EU AI Act compliance"
한국 정부, 그록 등 AI 생성 콘텐츠 오남용 대응 프라이버시 공동선언 채택
대한민국 정책브리핑이 2026-05-29에 그록 (Grok) 등 AI 생성 콘텐츠 오남용 대응을 위한 프라이버시 공동선언 채택을 발표했어요. 글로벌 AI 콘텐츠 오남용 대응 흐름에 한국 정부가 참여한 흐름이지요. 회사가 AI 로 만든 영상·이미지를 외부에 공개할 때 어떤 표시 의무가 생길지 점검할 단서로 참고하시면 좋답니다.
정책브리핑 — "그록(Grok) 등 AI 생성 콘텐츠 오남용 대응 프라이버시 공동선언 채택"
NVIDIA, "verified agent skills" 카탈로그 발표
NVIDIA 가 2026-05-19에 'NVIDIA-verified agent skills' 를 발표했다고 매체 보도가 정리했어요. 검증된 에이전트 기능을 표준 패키지 형태로 카탈로그·서명해 배포한다는 흐름이지요. Blue Yonder 와는 공급망 특화 에이전트 fine-tuning 을 위한 'Model Training Factory' 협업도 함께 공개됐답니다. 구체 구조는 매체 보도 기반이라 공식 페이지 직접 확인이 필요해요.
NVIDIA Newsroom 매체 보도
— 글로벌 모델·도구
Mistral, Le Chat 을 'Vibe' 로 리브랜딩 — Work·Code 모드 분리
Mistral AI 가 2026-05-28에 Le Chat 을 'Vibe' 로 리브랜딩하면서 자율 업무 에이전트로 포지셔닝했어요. Work Mode 는 Google Workspace·Outlook·Slack 과 연결해 실행 전 계획 승인을 받고 다단계 작업을 처리하고, Code Mode 는 CLI·VS Code 확장에서 GitHub 에 직접 연결해 Pull Request 까지 자동 생성한답니다. 가격은 Pro 14.99 EUR/월, Team 1인 24.99 EUR/월부터로 매체 보도에 정리됐어요.
Mistral AI — "Le Chat is now Vibe"
Google, Gemini 3.5 Flash 즉시 출시 — Pro 는 6월 예정
Google 이 I/O 2026 첫날인 2026-05-19에 Gemini 3.5 Flash 를 즉시 출시했어요. Gemini 앱·Google Search·Antigravity 2.0·Gemini API·Android Studio·Gemini Enterprise 에 동시 적용됐답니다. 자체 비교에서는 다른 프론티어 모델 대비 출력 토큰 속도가 약 4배 빠르다고 밝혔지요. Gemini 3.5 Pro 는 2026-06 일반 출시 예정이고, 개인 에이전트 Spark·영상 멀티모달 Omni 도 함께 공개됐어요.
Google — "Gemini 3.5: frontier intelligence with action"
Alibaba, Qwen 3.7-Max 공개 보도
Alibaba Qwen 팀이 2026-05-20에 Qwen 3.7-Max 를 공개했다고 매체 보도가 전했어요. 평가 벤치마크 Qwen-Image-Bench (56개 평가 기준) 와 자동 평가 모델 Q-Judger 도 함께 공개됐답니다. 구체 파라미터·성능 수치는 매체 보도 기반이라 공식 페이지 직접 확인이 필요해요. 오픈 모델로 사내 서비스 구축을 검토 중이라면 자체 작업 셋 30분 평가로 손에 잡아 보시면 좋겠지요.
Alibaba Qwen 매체 보도
DeepSeek V4 Pro API 가격 인하 보도
DeepSeek 가 2026-05-23에 V4 Pro API 가격을 영구 인하했다고 매체 보도가 정리했어요. 구체 가격은 매체 보도 기반이라 공식 페이지 직접 확인이 필요하답니다. 비용 부담 때문에 사내 AI 도입을 미루던 중소기업·스타트업이라면 가성비 모델 후보로 짚어 둘 만한 흐름이지요.
DeepSeek 매체 보도
Camunda, ProcessOS 클로즈드 베타 발표
Camunda 가 2026-05-20에 AI 기반 비즈니스 프로세스 인텔리전스 레이어 'ProcessOS' 의 클로즈드 베타를 발표했다고 매체 보도가 전했어요. 프로세스 발견·재설계·지속 최적화를 에이전트 워크플로 형태로 묶었답니다. 사내 업무 프로세스가 흩어져 신규 인력에 같은 설명을 반복하는 회사라면 흐름을 따라가 보실 만하지요. 공식 페이지 직접 확인이 필요해요.
Camunda 매체 보도
OpenClaw, 신규 릴리스 — 콜드 스타트 사이클 2.9배 단축 보도
오픈소스 코딩 에이전트 OpenClaw 가 2026-05-27에 신규 릴리스를 발표했다고 매체 보도가 전했어요. 안정 콜드 스타트 에이전트 사이클이 2.9배 빨라졌다는 보고이지요. 구체 성능 수치와 상용 도구 비교는 매체 보도 기반이라 공식 페이지 직접 확인이 필요해요. 사내 보안 정책상 외부 API 를 못 쓰는 개발팀이라면 오픈소스 대안으로 살펴보실 만하답니다.
OpenClaw 매체 보도
Sakana AI, DiffusionBlocks 학습 프레임워크 ICLR 2026 발표
Sakana AI 와 도쿄대가 ICLR 2026 에서 DiffusionBlocks 를 공개했다고 MarkTechPost 가 2026-05-27에 정리했어요. 트랜스포머를 독립 학습이 가능한 블록으로 쪼개 학습 메모리를 블록 수만큼 줄이면서도 전체 성능을 유지하는 흐름이랍니다. ViT·DiT·autoregressive 등 5개 아키텍처에서 검증됐고, 코드는 GitHub SakanaAI/DiffusionBlocks 로 공개됐어요. 사내 학습 GPU 메모리 부족이 고민인 ML 엔지니어에게 흥미로운 단서이지요.
MarkTechPost — "Sakana AI Proposes DiffusionBlocks: a Block-wise Training Framework"
— 한국 회사·정부
네이버, AI 콘텐츠 생태계에 5년간 1조원 투자 — '네이버 메이트' 6월 시작
네이버 김광현 CDO 가 2026-05-28에 서울 더플라자호텔 라운드테이블에서 5년간 1조원 콘텐츠 생태계 투자를 발표했어요. 6월부터 시작하는 창작자 지원 프로그램 '네이버 메이트' 는 블로그·카페·지식iN·프리미엄콘텐츠 창작자가 대상이고, AI 브리핑 인용 횟수와 생태계 기여도가 기준이랍니다. 약 3,000명에 월 30만원, 카테고리 톱100명에 월 300만원, 전 카테고리 톱10명에 월 1,000만원으로 연 예산 약 200억원 규모로 보도됐어요. AI 탭 대화형 검색은 6월부터 전 사용자 확대 예정이지요.
서울신문 — "'AI 경쟁력은 콘텐츠' 네이버, AI 콘텐츠 생태계에 1조 투자"
업스테이지, 누적 5,600억원 시리즈 C 보도 — 300B 독자 모델 도전
한국금융신문이 2026-05-15에 한국 AI 유니콘 업스테이지의 시리즈 C 확장 라운드를 보도했어요. 2026-04 1차 1,800억원에 이어 누적 5,600억원 베팅 규모로 보도됐답니다. 자체 모델 Solar Pro 2 (31B 파라미터) 의 글로벌 12위 (Artificial Analysis 지능 지표, 2025-07) 와 300B 급 독자 AI 모델·VLM 확장 발표가 함께 정리됐어요. 2026-05-07에는 카카오 다음 운영사 AXZ 인수도 마쳤다고 보도됐지요. 일부 사실은 매체 보도 기반이라 공식 확인이 권장돼요.
한국금융신문 — "업스테이지, 5,600억 베팅 받고 시리즈 C 진행"
과기정통부·NIPA, 2026년 AI 통합 바우처 지원사업 공고
과학기술정보통신부 공고 제2026-0242호로 2026년 AI 통합 바우처 지원사업이 공고됐어요. 트랙은 일반·AI 반도체·소상공인·글로벌 4분야로 신설됐고, 수요기업에 최대 2억원 바우처가 지급된답니다. 2026년 4~5월에 신청 과제 선정평가가 진행됐고, 결과 공시는 6월 이후 예정이지요. 공급기업 풀 모집도 별도로 운영돼요. 운영기관은 NIPA (정보통신산업진흥원) 랍니다.
NIPA — "2026년 AI 통합 바우처 지원사업 공고"
— 한국 활용 사례
당근 — AI 네이티브 전환 후 조직 구조 재편 사례
당근 블로그가 2025-05-15에 AI 네이티브 프로덕트로 전환하면서 조직 구조를 재편한 사례를 공유했어요. 아이덴티티 서비스팀은 4일 해커톤으로 일일 지표 확인을 30분에서 3분으로 줄이는 Slack 요약봇을 만들었답니다. 부동산팀은 직군 경계를 없애고 전 직원이 Cursor·Claude 를 쓰는 방식으로 바꿨고, 서비스 운영실은 반년 프로젝트를 1주일 만에 'VoC Playground' 로 피봇했어요. 매주 'AI Show & Tell' 로 팀별 실험과 교훈을 공유한답니다.
당근 블로그 — "AI가 만든 파도 위에서 당근이 서핑하는 법"
youngju 님, AI 코딩 에이전트 6종 일주일 실사용 비교
한국 개발자 youngju 님이 2026-05-14에 본인 블로그에 6개 AI 코딩 에이전트를 일주일 이상 실사용한 비교 글을 올렸어요. Claude Code · Cursor · GitHub Copilot · OpenAI Codex · Aider · OpenClaw 가 대상이지요. Cursor 는 매일 사용 시 월 60-100달러, 파워 유저는 200달러 이상으로 정리됐고, 사람이 에디터 앞에 앉아 작업할 때 강점이 나온다고 봤답니다. Claude Code 는 터미널 에이전트로 큰 구조 변경·백그라운드 작업에 강해, 작업 초반은 Claude Code·다듬기는 Cursor 인 하이브리드 흐름을 권했어요.
Chaos and Order (youngju.dev) — "2026 AI 코딩 에이전트 정면 비교"
SK DEVOCEAN — IntelliJ 사용자의 Cursor AI 도입 후기
SK ICT 패밀리 데보션 기술블로그가 2025-10-15에 IntelliJ 사용자 관점의 Cursor AI 사용 후기를 정리했어요. 기존 IDE 에 익숙한 개발자가 Cursor 로 옮길 때 마주치는 학습 곡선과 Cursor·Claude Code 가격 비교가 정리돼 있답니다. 혼자 개발하면서 IDE 라이선스 비용·AI 도구 구독료를 같이 챙겨야 하는 1인 개발자·프리랜서에게 참고가 될 흐름이지요.
SK DEVOCEAN — "흔한 IntelliJ 사용자의 Cursor AI 사용 욕망 충족기 (Feat. Claude)"
AI매터스 — 미용실 AI 헤어 시뮬레이션 도입 흐름
AI매터스가 2026-03-01에 미용실에서 AI 헤어 시뮬레이션을 활용하는 흐름을 정리했어요. 다양한 헤어스타일·컬러를 고객 얼굴에 미리 적용해 보는 시뮬레이션과 얼굴형·두상·모발 상태 분석 기반 컨설테이션 솔루션이 소개됐답니다. AI 헤어 모델은 신규 디자이너·신규 오픈 매장에서 포트폴리오 사진을 만들 때 고객 초상권 부담을 줄여주는 단서로 언급됐어요. 일부 도입 주장은 매체 정리 기반이라 본문 직접 인용 위치 확인이 권장된답니다.
AI매터스 — "[AI 트렌드] 미용실 가기 전 필수! AI로 내 얼굴에 어울리는 헤어스타일 미리보기"
정유정 씨, ChatGPT 활용 수업 자료 작성 시리즈
한국 교사 정유정 씨가 2026-02-15에 brunch 에 ChatGPT 활용 수업 자료 작성 시리즈를 연재했어요. 학년·과목·단원 정보만 입력하면 토론·역할극·모둠 발표 같은 학습 활동 아이디어와 평가 루브릭이 한 번에 나온다는 흐름이지요. 동네 영어·수학 학원 1인 강사가 매주 수업 자료 만드는 시간이 길게 느껴진다면 그대로 가져다 쓸 만한 패턴이랍니다.
brunch (정유정) — "ChatGPT 활용 자기소개서 & 면접 마스터 가이드"
lingel92 님, 1인 사업자의 ChatGPT 시간 절약 패턴
한국 1인 사업자 lingel92 님이 2026-01-20에 brunch 에 ChatGPT 로 시간을 절약하는 본인 패턴을 정리했어요. 사업 운영 전반에서 반복 업무를 AI 에 위임하고, 워크플로 관리와 결제·배송 시스템 자동화를 묶는 흐름이지요. 혼자 모든 걸 처리하느라 매일 12시간씩 일하는 온라인 셀러·1인 사업자가 작업 시간을 어떻게 분리하는지 참고하실 수 있답니다. 원문 사례는 트레이너·센터 회원 관리 중심으로 보도돼 있어요.
brunch (@lingel92) — "1인사업자가 chatGPT 로 시간절약하는 법"
마치며
다음 주 월요일 (2026-06-08) 아침에는 6월 첫 주에 풀린 신규 모델 · 한국 회사 발표 · 작은 가게 사례를 같은 흐름으로 정리해 보낼게요. 오늘 다룬 도구를 한 가지라도 직접 써보신 분이 계시면, 짧은 후기를 보내주셔도 좋답니다 — 다음 주 아침에 잘 녹여 보겠습니다.
월요AI 받아보기
매주 월요일에 한국 직장인 책상에 맞는 AI 활용법을 한 번에 정리해 보내드려요.