2025년 8월 29일 새벽 1시의 소식

이 문서는 AI 관련 주요 키워드로 검색된 최근 인기 YouTube 영상들을 요약한 것입니다.

나는 챗GPT 스케치를 정교한 보석으로 만들었다

📺 원제: I turned a ChatGPT sketch into fine jewelry

📋 3줄 요약
• 고객이 챗GPT에게 보석 펜던트(목걸이 장식) 디자인을 부탁했고, AI가 기본 스케치를 제안했어요 • 이 디자인을 바탕으로 전문가가 컴퓨터 설계(CAD)와 왁스 모형, 금속 주조 등 실제 보석 제작 과정을 거쳤어요 • AI가 디자인에 도움을 주긴 하지만, 정교한 보석을 만들려면 여전히 인간의 기술이 꼭 필요해요

📖 자세한 내용
어떤 고객이 할머니에게서 물려받은 블루 토파즈와 다이아몬드라는 보석을 가지고 있었어요. 이 고객은 반지는 별로 좋아하지 않았지만, 이 보석들을 활용해서 목걸이 펜던트(목걸이 줄에 다는 장식)를 만들고 싶었죠. 그래서 요즘 화제가 되는 인공지능인 챗GPT에게 "이 보석들로 예쁜 펜던트 디자인을 추천해줘"라고 요청했어요. 챗GPT는 여러 가지 디자인 아이디어와 기본적인 스케치를 제안해줬어요.

하지만 AI가 그린 그림만으로 바로 보석을 만들 수는 없어요. 그래서 보석 전문가가 이 스케치를 바탕으로 실제 보석 크기에 맞춰 컴퓨터 설계(CAD, 즉 컴퓨터로 정밀하게 설계하는 작업)를 했어요. CAD로 완성된 도면을 바탕으로, 왁스로 모형을 만들고, 그 모형을 이용해 화이트 골드(흰색 금속)로 주조(녹인 금속을 틀에 부어 굳히는 것)했어요. 그리고 마지막으로 블루 토파즈와 다이아몬드를 정교하게 세팅해서 멋진 펜던트가 완성됐어요.

이 과정에서 챗GPT 같은 AI는 디자인에 큰 도움을 줄 수 있지만, 실제로 아름답고 튼튼한 보석을 만드는 데는 여전히 사람의 손과 기술이 꼭 필요하다는 점이 강조돼요. AI가 일자리를 위협할 수 있다는 걱정도 있지만, 적어도 지금은 AI와 인간이 각자의 역할을 하며 협력하는 모습이에요. 참고로, 이 보석 제작자는 우편을 통한 수리 서비스는 제공하지 않는다고 해요.

이런 과정을 알면, AI를 활용해 나만의 맞춤 보석을 디자인할 수 있다는 점, 그리고 실제로는 전문가의 손길이 얼마나 중요한지 이해할 수 있어요. AI와 사람의 협업이 어떻게 새로운 가치를 만들어내는지 보여주는 좋은 예시라고 할 수 있죠.

👤 Massoyan Jewelers • 👁️ 859,298회

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구글이 방금 공개한 망글 - 가장 강력한 AI 추론 언어

📺 원제: Google Just Dropped Mangle - The Most Powerful AI Reasoning Language

📋 3줄 요약 • 구글이 개발한 새로운 프로그래밍 언어 Mangle은 복잡하고 엉켜 있는 데이터를 논리적으로 정리해주는 역할을 해요. • “nano banana”라는 이름의 미스터리한 이미지 생성 AI가 온라인에서 화제가 되었고, 구글의 차세대 이미지 AI일 가능성이 커요. • 구글은 개발자들이 직접 하던 복잡한 작업을 AI가 자동으로 처리하는 다섯 가지 자율 에이전트를 공개해, AI의 한계를 뛰어넘고 있어요.

📖 자세한 내용
구글은 인공지능(AI)의 능력을 한 단계 끌어올리기 위해 여러 가지 새로운 기술을 선보이고 있어요. 먼저, ‘Mangle’이라는 새로운 프로그래밍 언어를 만들었는데, 이건 쉽게 말해 ‘복잡하고 뒤죽박죽인 데이터를 똑똑하게 정리해주는 AI의 두뇌’라고 할 수 있어요. 예를 들어, 인터넷에 흩어져 있는 여러 정보들을 한데 모아 정리하거나, 서로 다른 데이터 사이의 관계를 파악할 때 Mangle이 큰 도움이 된답니다. 기존에는 이런 작업을 사람이 하나하나 논리적으로 따져가며 했지만, 이제는 AI가 스스로 논리를 세워서 처리할 수 있게 된 거죠.

최근 온라인에서는 “nano banana”라는 이름의 이미지 생성 AI가 주목받고 있는데, 이름만 봐도 뭔가 신비롭죠? 이 모델은 아직 공식적으로 공개되지 않았지만, 구글이 만든 차세대 이미지 생성 AI일 가능성이 높다고 해요. 기존 이미지 AI보다 훨씬 더 자연스럽고 창의적인 그림을 만들어낼 수 있다고 알려져 있어요.

또한, 구글은 개발자들이 직접 손으로 해야 했던 복잡한 작업을 AI가 몇 초 만에 자동으로 해주는 다섯 가지 ‘자율 에이전트(스스로 일하는 AI 도우미)’를 공개했어요. 예를 들어,

• 구조적 추론: 여러 정보를 체계적으로 분석해서 결론을 내리는 일
• 공급망 보안: 제품이 어디서 어떻게 이동하는지 추적하고 위험을 감지하는 일
• 이미지 생성: 그림이나 사진을 자동으로 만들어내는 일
• 자동 코딩 워크플로우: 사람이 일일이 코딩하지 않아도 AI가 코딩 과정을 자동으로 처리하는 일
  이런 것들을 AI가 빠르고 정확하게 해내는 거예요.

이런 변화 덕분에 AI는 단순히 정보를 찾아주거나 이미지를 만들어주는 수준을 넘어서, 스스로 논리적으로 생각하고, 복잡한 문제를 해결하며, 사람의 손을 거의 빌리지 않고도 다양한 분야에서 혁신을 이끌 수 있게 되었어요. 앞으로 AI 경쟁에서 구글이 한발 앞서 나갈 수 있는 중요한 전환점이 될 거예요. 이 기술들이 널리 쓰이면, 우리 일상에서도 더 똑똑하고 편리한 서비스들을 경험할 수 있게 될 거예요.

👤 AI Revolution • 👁️ 67,853회

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2025년에 꼭 배워야 할 AI 핵심 기술 | Microsoft CPO와의 인터뷰

📺 원제: Top AI Skills You Must Learn in 2025 | Interview with Microsoft CPO

📋 3줄 요약
• 앞으로는 데이터를 읽고 해석하는 능력, AI와 관련된 기본적인 개념(예: 머신러닝, 자연어처리)을 익히는 것이 필수예요. • AI를 활용하면 업무 효율이 크게 높아지고, 앞으로의 일자리와 업무 방식도 AI 중심으로 빠르게 바뀔 거예요. • 처음 시작하는 사람도 다양한 온라인 자료와 실제 프로젝트 경험을 통해 AI 역량을 차근차근 쌓을 수 있어요.

📖 자세한 내용
마이크로소프트의 제품 책임자인 아파르나 체나프라는 앞으로 AI(인공지능)가 우리 일상과 업무에 얼마나 큰 영향을 줄지, 그리고 어떤 준비가 필요한지 구체적으로 설명해요.
AI 분야에서 커리어를 쌓으려면 가장 먼저 데이터를 읽고 해석하는 능력이 중요해요. 여기서 데이터 분석이란, 다양한 숫자나 정보를 보고 그 안에서 의미 있는 패턴이나 결과를 찾아내는 일을 말해요. 예를 들어, 가게 매출표를 보고 어떤 상품이 잘 팔리는지 알아내는 것도 데이터 분석의 한 예죠.

또한 머신러닝(기계학습)은 컴퓨터가 스스로 경험을 통해 더 똑똑해지도록 만드는 기술이에요. 예를 들어, 이메일 스팸 필터가 점점 더 똑똑하게 스팸을 골라내는 것도 머신러닝 덕분이에요. 자연어처리(Natural Language Processing)는 컴퓨터가 사람의 말을 이해하고 처리하는 기술로, 스마트폰 음성비서나 번역 앱에 쓰여요.

아파르나는 AI가 앞으로 모든 분야에서 필수 도구가 될 것이기 때문에, 2025년까지는 이런 기본적인 AI 기술을 익혀야 한다고 강조해요. 특히, 코딩(컴퓨터에게 명령을 내리는 언어) 경험이 없어도, 온라인 강의나 실습 프로젝트를 통해 차근차근 배울 수 있다고 조언해요.

인도와 같은 신흥국에서도 AI 관련 일자리가 크게 늘어나고 있고, 앞으로는 AI를 잘 다루는 사람이 더 많은 기회를 갖게 될 거라고 전망해요. 실제로 마이크로소프트에서는 AI를 활용해 제품 개발 속도를 높이고, 업무 효율을 극대화하고 있어요. 예를 들어, 반복적인 업무를 AI가 대신 처리해주면 직원들은 더 창의적인 일에 집중할 수 있죠.

결론적으로, AI는 단순히 기술자만의 영역이 아니라, 누구나 기본기를 익혀야 하는 ‘새로운 필수 역량’이 되고 있어요. 지금부터 데이터 다루는 법, AI의 원리, 실제로 써보는 경험을 쌓는다면 미래의 변화에 유리하게 대비할 수 있어요.
이런 준비를 통해 앞으로 더 스마트하고 빠르게 일할 수 있게 되고, 새로운 기회도 잡을 수 있게 된답니다.

👤 Ishan Sharma • 👁️ 39,054회

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제미니 CLI 2.0: 무료가 $200 클로드 코드를 이길 수 있을까?

📺 원제: Gemini CLI 2.0: Can Free Beat $200 Claude Code?

📋 3줄 요약
• 구글이 새롭게 내놓은 제미니 CLI 2.0은 명령어로 컴퓨터에게 코딩을 시키고 결과를 바로 받아볼 수 있는 무료 도구예요. • 이 도구는 설치가 쉽고, 코드 생성·수정·설명 등 다양한 코딩 작업을 빠르고 똑똑하게 도와줘서, 비슷한 역할을 하는 클로드 Code와 직접 비교해볼 만한 수준이에요. • 제미니 CLI 2.0을 활용하면 코딩 경험이 많지 않아도 복잡한 프로그래밍 작업을 쉽게 처리할 수 있고, 앞으로 개발자뿐 아니라 일반 사용자에게도 큰 도움이 될 전망이에요.

📖 자세한 내용
구글이 조용히 공개한 제미니 CLI 2.0은 ‘코딩 에이전트’라는 별명을 가진 오픈소스 프로그램이에요. 여기서 ‘CLI’란 ‘명령줄 인터페이스(Command Line Interface)’의 줄임말로, 마치 컴퓨터에게 채팅하듯 명령어를 입력해서 원하는 작업을 시키는 방식이에요. 예를 들어, "이런 기능을 하는 코드를 만들어줘"라고 명령어로 입력하면, 제미니가 알아서 코드를 만들어주고, 궁금한 코드 설명도 해줘요.

이 제미니 CLI 2.0의 가장 큰 장점은 설치가 매우 간단하다는 점이에요. 단 한 줄의 명령어만 입력하면 누구나 바로 사용할 수 있죠. 설치 후에는 코드 생성, 코드 수정, 코드 설명, 오류 찾기 등 다양한 코딩 관련 작업을 쉽게 처리할 수 있어요. 예를 들어, "Python으로 계산기 프로그램 만들어줘"라고 입력하면 바로 코드를 만들어주고, "이 코드가 어떻게 동작하는지 설명해줘"라고 하면 친절하게 설명까지 해줘요.

영상에서는 비슷한 기능을 가진 클로드 Code와 제미니 CLI 2.0을 각각 12분, 14분 20초 동안 직접 비교했어요. 두 도구 모두 인공지능을 이용해 코딩을 도와주는 역할을 하지만, 제미니 CLI 2.0은 속도와 사용 편의성에서 강점을 보이고, 클로드 Code는 조금 더 다양한 언어 지원과 세밀한 코드 생성에 강점이 있다고 해요.

이런 도구들은 코딩을 잘 모르는 사람도 쉽게 프로그래밍을 시작할 수 있게 도와주기 때문에, 앞으로 개발자뿐 아니라 일반 사용자, 학생, 직장인 등 다양한 사람들이 실생활 문제를 해결하거나 업무를 자동화하는 데 큰 도움이 될 거예요.

실제 활용 예시

• 복잡한 코드를 직접 작성하지 않고, 명령어 한 줄로 자동 생성
• 코드가 이해되지 않을 때, 쉽게 설명 요청
• 오류가 발생하면, 원인 분석과 해결 방법까지 안내
• 반복적인 업무를 자동화하는 간단한 프로그램 제작

설치 방법

• 명령 프롬프트(윈도우의 ‘명령창’이나 Mac의 ‘터미널’)에 설치 명령어 한 줄만 입력하면 바로 사용 가능해요.
• 설치 명령어와 자세한 사용법은 공식 링크에서 확인할 수 있어요.

왜 중요한가요?

• 코딩이 어려워서 시작을 망설였던 분들도 쉽게 도전할 수 있어요.
• 개발자들은 반복 작업을 빠르게 처리하고, 코드 품질을 높일 수 있어요.
• 앞으로 인공지능이 실생활과 업무에 더 깊이 들어올 수 있다는 신호탄이에요.

이처럼 제미니 CLI 2.0은 코딩의 문턱을 낮추고, 누구나 인공지능의 도움을 받아 다양한 아이디어를 실현할 수 있게 해주는 실용적인 도구랍니다!

👤 Sean Matthew • 👁️ 36,494회

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2025년 당신의 비즈니스를 변화시킬 5대 생성 AI 도구

📺 원제: Top 5 Generative AI Tools That Will Transform Your Business in 2025

📋 3줄 요약
• 생성 AI 도구마다 잘하는 일이 다르기 때문에, 내 업무와 목적에 맞는 도구를 골라 쓰는 것이 중요해요. • 챗GPT는 글쓰기와 아이디어 내기에 좋고, Cloud는 긴 문서나 민감한 자료 분석에 강해요. • 퍼플렉시티는 빠른 정보 검색과 출처 확인에, DeepSeek는 복잡한 코딩 문제 해결에, 구글 제미니는 이메일·문서 작업 자동화에 각각 특화되어 있어요.

📖 자세한 내용
요즘은 여러 가지 인공지능(AI) 도구들이 나와 있는데, 각각 장점과 쓰임새가 다르답니다. 이 도구들은 우리가 일상에서 시간을 아끼고, 더 똑똑하게 일할 수 있도록 도와줘요. 아래에서 각 도구의 특징과 어떤 상황에 쓰면 좋은지 쉽게 풀어서 설명드릴게요.

1. 챗GPT

   • 글쓰기, 아이디어 떠올리기, 웹사이트 디자인 초안 만들기 등 다양한 작업에 사용할 수 있어요.
   • 무료 버전은 기본적인 대화와 글쓰기에 적합하고, 유료 버전(플러스)은 사진이나 표 같은 문서도 이해하고, 코딩이나 인터넷 검색까지 가능해요.
   • 초보자도 쉽게 쓸 수 있어서, 처음 AI를 써보고 싶다면 가장 추천할 만해요.

2. Cloud (Anthropic)

   • 아주 긴 문서(예: 법률 계약서, 정책 보고서, 연구 논문 등)를 분석하고 요약하는 데 탁월해요.
   • 대답할 때 사람처럼 공손하고 윤리적인 톤을 유지해서, 예민한 자료나 공식적인 문서를 다룰 때 안심하고 쓸 수 있어요.
   • 회사 기밀이나 중요한 문서를 다루는 분들께 특히 추천해요.

3. 퍼플렉시티

   • 구글 문서와 연결해서 쓸 수 있고, 궁금한 내용을 빠르게 찾아주면서 어디서 정보를 가져왔는지 출처도 정확히 알려줘요.
   • 시장 조사, 최신 뉴스, 데이터 검색 등 사실 확인이 중요한 일에 적합해요.
   • 창의적인 글쓰기보다는, 정확한 정보와 근거가 필요할 때 더 유용해요.

4. DeepSeek

   • 여러 프로그래밍 언어(파이썬, 자바 등)를 이해하고, 복잡한 코딩 문제나 데이터 분석에 도움을 주는 오픈소스(누구나 무료로 쓸 수 있는) AI예요.
   • 아직 화면 구성이나 사용법이 좀 불편할 수 있지만, 개발자나 데이터 전문가에게는 큰 도움이 돼요.
   • 예를 들어, 코드 오류를 찾거나, 새로운 프로그램을 짤 때 유용하게 쓸 수 있어요.

5. 구글 제미니

   • Gmail(이메일), 구글 문서, 구글 시트와 자연스럽게 연결되어 있어서, 이메일 요약, 문서 초안 만들기, 자동 답장 등 반복적인 사무 작업을 쉽게 해줘요.
   • 평소에 구글 서비스를 많이 쓰는 분들에게 특히 잘 맞아요.
   • 다만, 구글 환경이 아닌 곳에서는 쓸 수 있는 기능이 제한적이에요.

왜 중요한가요?
이 AI 도구들은 단순히 '속임수'처럼 답을 대신 내주는 게 아니라, 우리가 더 효율적으로 일하고, 반복적이거나 어려운 작업을 쉽게 할 수 있도록 돕는 '스마트한 도우미'예요. 각 도구의 강점을 잘 파악해서, 내 상황에 맞게 똑똑하게 활용하면 시간도 아끼고, 더 좋은 결과를 얻을 수 있답니다.
예를 들어, 학생은 챗GPT로 과제 초안을 만들고, 직장인은 구글 제미니로 이메일을 정리하고, 연구원은 Cloud로 논문을 분석하는 식으로 쓸 수 있어요.
이렇게 다양한 AI 도구를 잘 활용하면, 누구나 일상과 업무에서 한층 더 편리함을 느낄 수 있어요!

👤 Matrix Bricks Infotech • 👁️ 10,788회

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클로드 코드가 N8N 워크플로우를 만들어 드립니다!

📺 원제: Claude Code Can Build N8N Workflows For You!

📋 3줄 요약
• 클로드 Code라는 AI 코딩 도우미를 활용해 복잡한 N8N 자동화 작업을 손쉽게 음성 명령이나 간단한 지시만으로 만들 수 있어요. • MCP 서버와 Playwright라는 도구를 이용해, 일일이 마우스로 드래그하지 않고도 자동으로 워크플로우(작업 흐름)를 생성하고, 테스트와 수정까지 자동화할 수 있어요. • 이 방법을 쓰면 초보자나 바쁜 비즈니스 오너도 복잡한 자동화 시스템을 쉽게 만들고 관리할 수 있어, 시간과 노력을 크게 줄일 수 있어요.

📖 자세한 내용
클로드 Code는 AI가 코딩을 도와주는 도구로, 복잡한 작업을 쉽게 자동화할 수 있게 해줘요. 여기서 말하는 N8N은 여러 프로그램이나 서비스(이메일, 메신저, 데이터베이스 등)를 연결해서, 반복되는 일을 자동으로 처리해주는 프로그램이에요. 원래는 마우스로 하나하나 연결(노드 드래그)해야 했지만, 이 영상에서 소개하는 방법을 쓰면 그런 수고를 크게 줄일 수 있어요.

이 자동화의 핵심은 MCP 서버와 Playwright라는 두 가지 도구를 활용하는 거예요.

• MCP 서버는 쉽게 말해, AI가 N8N에 명령을 내릴 수 있도록 중간에서 다리 역할을 해주는 컴퓨터 프로그램이에요.
• Playwright는 웹 브라우저를 자동으로 움직여주는 도구로, 사람이 직접 클릭하는 것처럼 AI가 대신 작업을 해줘요.

이 시스템을 쓰면, 예를 들어 "이메일이 오면 자동으로 내용을 정리해서 메신저로 보내줘" 같은 복잡한 자동화도, AI에게 말로 지시하거나 간단한 문장으로 입력만 하면 바로 만들어줘요.

• 실제로 영상에서는 음성 명령으로 AI 챗봇을 만들고, N8N의 API(프로그램끼리 소통하는 방법)를 이용해 워크플로우를 자동으로 생성하는 과정을 보여줘요.
• 기존에 만든 워크플로우도 AI가 자동으로 테스트하고, 필요한 부분은 알아서 수정해줘요.

설정 방법은 다음과 같아요:

1. MCP 서버를 설치하고, N8N과 Playwright를 연결해요.
2. N8N에서 API 키(비밀번호 같은 역할)를 만들어 MCP 서버와 연결해줘요.
3. 클로드 Code에게 원하는 자동화 작업을 자연어(일상적인 문장)로 지시해요.
4. AI가 알아서 워크플로우를 만들고, 브라우저 자동화로 실제로 작동하는지 테스트까지 해줘요.

이 방식의 장점은,

• 초보자도 복잡한 자동화 시스템을 쉽게 만들 수 있다는 점이에요.
• 개발자나 비즈니스 오너도 반복 작업을 자동화해 시간을 절약할 수 있고, 실수도 줄일 수 있어요.
• 기존에는 마우스로 하나하나 연결해야 했던 작업을 AI가 대신 해주니, 훨씬 빠르고 효율적이에요.

실제로 영상에서는 AI가 메모리(이전 대화 내용 기억)와 웹 검색 기능까지 활용해, 더 똑똑하게 자동화를 설계하는 모습도 보여줘요.
이런 기술을 활용하면, 반복되는 업무에서 해방되고, 더 중요한 일에 집중할 수 있게 도와줘요.
관련 도구와 설치 방법, 예시 코드는 영상 설명란에 있으니, 관심 있는 분들은 참고하면 바로 활용할 수 있어요.

👤 Leon van Zyl • 👁️ 10,701회

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GPT-5 Pro vs 클로드 4.1 vs 그록 4 vs 제미니 2.5 Pro — 연구 및 추론 대결!

📺 원제: GPT-5 Pro vs Claude 4.1 vs Grok 4 vs Gemini 2.5 Pro — Research & Reasoning Face-Off!

📋 3줄 요약
• 최신 인공지능 네 가지(GPT-5 Pro, 클로드 4.1 Opus, Grok 4 DeepSearch, 제미니 2.5 Pro)가 실제 차량 경매 데이터로 자동차의 최종 판매 가격을 얼마나 정확하게 예측하는지 비교했어요. • 각 모델은 차량 설명과 사진 정보를 바탕으로, 실제 경매 결과와 최대한 비슷하게 가격을 맞추는 능력을 평가받았고, 예측 과정에서 어떤 방식과 한계를 보였는지도 분석했어요. • 이번 실험은 인공지능이 창의성이나 코딩 실력보다 '실제 상황에서 정보 이해·추론·판단'을 얼마나 잘하는지 확인하는 데 초점을 뒀고, 앞으로 실무에 어떻게 활용될 수 있는지 보여줬어요.

📖 자세한 내용
이번 실험은 우리가 흔히 듣는 '챗봇' 인공지능들이 실제 업무에서 얼마나 똑똑하게 쓸 수 있는지 알아보는 테스트예요. 여기서 비교한 네 가지 인공지능(GPT-5 Pro, 클로드 4.1 Opus, Grok 4 DeepSearch, 제미니 2.5 Pro)은 모두 최신 대형 언어모델(LLM)로, 평소에는 글을 읽고 이해하거나, 질문에 답하는 데 쓰이지만, 이번에는 실제 자동차 경매 현장에서 '차량 설명과 사진'만 보고 최종 낙찰 가격을 예측하는 어려운 과제를 받았어요.

이 실험은 총 3라운드로 진행됐고, 매 라운드마다 각 인공지능이 차량 정보를 받아서 "이 차는 얼마에 팔릴까요?"라는 질문에 답했어요. 그 결과를 실제 경매에서 팔린 가격과 비교해 누가 더 정확하게 맞췄는지 평가했죠.

실험의 핵심은 단순한 지식 암기나 코딩 실력이 아니라, 실제로 정보를 읽고, 이해하고, 논리적으로 판단해서 '현실적인 답'을 내놓는 능력을 보는 거였어요. 예를 들어, 차량의 연식, 주행거리, 사고 이력, 사진 속 상태 등을 종합적으로 고려해 '적정 가격'을 추론해야 했죠.

각 인공지능은 접근 방식에 차이가 있었어요. 어떤 모델은 단순히 과거 데이터를 참고해 평균값을 내놓기도 했고, 어떤 모델은 설명을 더 꼼꼼히 분석해 세부적인 요소(예: 타이어 상태, 옵션 유무 등)를 반영하려고 했어요. 특히 DeepThink라는 방식은 복잡한 논리적 추론을 시도했지만, 때로는 실제 경매 시장의 미묘한 분위기나 예외 상황을 제대로 반영하지 못해 한계가 드러났어요.

실험 결과, 네 모델 모두 일정 수준 이상의 예측력을 보였지만, 실제 경매 가격과 완전히 일치시키는 건 쉽지 않았어요. 하지만 이런 테스트를 통해 인공지능이 단순히 '지식 백과사전'이 아니라, 실제 업무 현장에서 사람처럼 정보를 종합해 판단할 수 있는지, 그리고 앞으로 어떤 분야에 더 잘 쓸 수 있을지 확인할 수 있었어요.

이런 연구가 중요한 이유는, 앞으로 인공지능이 자동차 경매뿐 아니라 부동산, 보험, 중고거래 등 다양한 분야에서 '실제 상황 판단'에 도움을 줄 수 있기 때문이에요. 즉, AI가 단순히 질문에 답하는 걸 넘어서, 현실 문제 해결에 직접 활용될 수 있다는 가능성을 보여준 거죠.

👤 Bijan Bowen • 👁️ 10,536회

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비즈니스를 위한 AI 도구: Accio Agent가 상품 소싱을 혁신하는 방법

📺 원제: AI Tools for Business: How Accio Agent Transforms Product Sourcing

📋 3줄 요약
• Accio Agent는 사업자가 새로운 상품을 만들거나 공급업체를 찾을 때 필요한 복잡한 과정을 AI가 대신해 주는 자동화 도구예요. • 아이디어만 설명하면, AI가 제품 디자인부터 트렌드 분석, 알맞은 공급업체 연결, 가격 협상까지 빠르고 쉽게 처리해 줘요. • 덕분에 창업자나 기업이 예전에는 몇 달씩 걸리던 일을 몇 분 만에 끝낼 수 있고, 경험이 없어도 바로 시작할 수 있어요.

📖 자세한 내용
Accio Agent는 기업이 새로운 제품을 만들거나, 제품을 생산할 업체(공급업체)를 찾는 과정을 훨씬 쉽게 만들어 주는 AI 기반 도구예요. 원래 이런 일은 수많은 이메일, 견적 요청, 업체 비교, 트렌드 조사, 가격 협상 등 복잡한 단계를 거쳐야 해서 몇 주, 심하면 몇 달씩 걸릴 수 있었어요. 특히 소싱(원하는 제품을 만들 업체를 찾고 계약하는 일)은 경험이 없으면 어디서부터 시작해야 할지 막막하죠.

Accio Agent는 이런 과정을 거의 모두 자동으로 처리해 줘요. 예를 들어, 사용자가 "이런 기능이 있는 스마트 가방을 만들고 싶어요"라고 설명만 해도,

• AI가 그 아이디어에 맞는 제품 디자인(목업)을 뚝딱 만들어 보여주고,
• 요즘 시장에서 인기 있는 비슷한 제품이나 트렌드를 분석해서 알려주고,
• 믿을 만한 공급업체를 찾아서 연결해 주며,
• 가격 협상까지 AI가 알아서 진행해 줘요.

즉, 사용자는 복잡한 절차를 몰라도, 아이디어만 있으면 AI가 알아서 제품 개발과 업체 관리를 도와주는 거예요.
이렇게 하면 예전에는 몇 달 걸리던 일도 몇 분 만에 끝낼 수 있고, 가구, 웨어러블 기기(입는 전자제품) 등 다양한 분야에 다 쓸 수 있어요.

특히 Accio Agent는 창업자, 브랜드를 만들고 싶은 사람, 온라인 쇼핑몰 운영자, 그리고 여러 공급업체를 동시에 관리해야 하는 기업들에게 큰 도움이 돼요.
이 도구를 쓰면 사용자는 복잡한 관리나 협상 대신, 진짜 중요한 아이디어와 혁신에 집중할 수 있게 되는 거죠.
결국, 경험이 없거나 시간이 부족한 사람도 쉽게 제품을 만들고 사업을 키울 수 있게 해주는 똑똑한 AI 비서라고 생각하시면 돼요.

👤 AI Brain 🧠🌐 • 👁️ 10,136회

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