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[Trend & Event] AI 검색 대체재 논쟁: 사용자는 왜 ‘AI 없는 검색’을 찾기 시작했나

날짜: 6월 01, 2026

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[MadTech 101] ACOS가 낮아졌는데 매출은 왜 안 늘었을까

날짜: 6월 01, 2026

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[AI Frontier] 로컬 AI가 다시 주목받는 이유: 비용, 보안, 통제권의 문제

날짜: 6월 01, 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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AI 에이전트 돋보기-실행하는 AI를 이해하기 위한 12편의 실무 가이드

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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 ...

[Trend & Event] 틱톡과 라인 사태가 보여준 플랫폼 주권의 실제 쟁점

[Trend & Event] 앱 화면엔 국경이 없지만, 책임엔 국경이 있다. 플랫폼 주권은 국산 앱을 더 쓰자는 구호가 아니라, 한국 사회를 움직이는 디지털 관문에 책임의 기준을 묻는 일이다. Image generated by OpenAI 우리는 하루에도 몇 번씩 작은 화면을 연다. 검색창에 단어를 넣고, 앱마켓에서 결제하고, 클라우드에 파일을 올리고, AI에게 문장을 묻는다. 손끝의 움직임은 가볍지만, 그 뒤에는 보이지 않는 문들이 있다. 누가 앱의 입구를 쥐고 있는지, 데이터가 어느 나라 법 아래 놓이는지, 약관 한 줄이 바뀔 때 한국 기업의 비용이 얼마나 흔들리는지 우리는 자주 잊는다. 플랫폼은 이제 편의 서비스가 아니다. 검색, 앱마켓, 클라우드, AI, 메신저, 결제는 시민의 생활과 기업의 생산수단, 공공서비스의 접속 경로를 함께 붙잡는 준인프라가 되었다. 한국은 플랫폼 주권을 모두 잃은 나라는 아니다. 그러나 모바일 운영체제와 앱마켓, 퍼블릭 클라우드, 생성형 AI처럼 규칙을 정하는 깊은 층위에서는 외부 플랫폼의 영향력이 커졌다. 한국은 강한 사용자이지만, 약한 규칙 설계자에 가까워지고 있다. 플랫폼 주권이란 무엇인가 플랫폼 주권의 문제는 외국 플랫폼을 쓰느냐 마느냐가 아니다. 문제는 우리가 그 플랫폼에 어떤 책임을 요구할 수 있느냐다. 글로벌 플랫폼은 표준화된 개발 환경, 보안 투자, 해외 확장성이라는 장점을 준다. 다만 사용이 종속이 될 때, 편의는 협상력을 갉아먹는다. 그래서 플랫폼 주권은 국산화와 같은 말이 아니다. 핵심은 선택권, 전환권, 통제권, 대응권이다. 특정 플랫폼이 한국 사회의 앱 입구, 결제 규칙, 광고 가격, 클라우드 생산수단, AI 응답 경로를 좌우한다면 그 플랫폼은 한국 사회에 설명 가능한 책임선을 가져야 한다. 틱톡 미국 사업 재편은 무엇...

[AI Frontier] AI 코딩 도구를 쓰는데 개발이 느려지는 팀이 먼저 봐야 할 것

[AI Frontier] AI 코딩 도구는 코드를 더 빨리 쓰게 만든다. 하지만 팀의 개발이 항상 더 빨라지는 것은 아니다. 문제는 입력 속도가 아니라, 리뷰 가능한 품질과 운영 기준이다. Image generated by OpenAI 최근 해외 개발자 커뮤니티에서 흥미로운 논쟁이 다시 올라왔다. AI 코딩 도구를 쓰면 더 빨라져야 하는데, 실제로는 더 천천히 일하게 된다는 이야기다. 겉으로는 모순처럼 보인다. 대규모언어모델(Large Language Model, LLM)은 코드 초안을 빠르게 만들고, 반복 작업을 줄이며, 낯선 라이브러리 설명도 즉시 제공한다. 그런데 실무자가 봐야 할 지점은 코드가 만들어지는 시간이 아니라, 그 코드가 팀의 시스템 안으로 들어오는 과정이다. AI 코딩 생산성의 핵심 질문은 “몇 줄을 얼마나 빨리 만들었는가”가 아니다. “그 변경을 누가 이해하고, 어떻게 검증하며, 실패했을 때 어디서 멈출 수 있는가”에 가깝다. RECENT SIGNAL Nolan Lawson의 글은 AI를 빠른 코드 생성기가 아니라 버그 탐색, 실패 경로 점검, 코드 이해 보강 도구로 쓰자는 관점을 제시했다. Hacker News에서도 이 글은 “AI로 더 빨리 쓰기”보다 “AI로 더 잘 검토하기”라는 쪽으로 토론을 만들었다. AI 코딩 생산성은 왜 직관과 다르게 보일까? AI 코딩 도구의 첫 체감은 분명하다. 빈 파일 앞에서 출발할 때, 반복적인 보일러플레이트를 만들 때, 익숙하지 않은 문법을 확인할 때 속도 차이가 크다. 개인 단위에서는 “이전보다 빨라졌다”는 느낌이 자연스럽다. 하지만 개발 생산성은 개인의 타이핑 속도만으로 결정되지 않는다. 실제 병목은 요구사항 해석, 기존 코드베이스 이해, 변경 범위 조절, 테스트, 리뷰, 배포 안정성에서 생긴다. ...

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