데브허브 | DEVHUB | Why I Trust AI With My Code But Not My Clients (Not Without This)
상담 예약: https://brainqub3.com/
팩트체크 도구: https://check.brainqub3.com/
수천 줄의 코드를 리팩토링하는 데는 AI 에이전트를 신뢰하면서, 단 하나의 고객 이메일 처리는 왜 신뢰하지 못할까요?
이 영상에서는 AI 자동화에 대한 신뢰 격차를 살펴봅니다. AI 에이전트는 코드가 제대로 작동하거나 작동하지 않는 단순한 소프트웨어 엔지니어링 작업은 거뜬히 해냅니다. 하지만 고객 관계, 영업 대화, 창의적인 작업에는 모델이 아직 부족한 '취향'이 필요합니다.
인공지능의 성공과 실패를 결정짓는 네 가지 요소, 즉 검증 가능성, 맥락 깊이, 관계의 미묘함, 판단 전이를 분석합니다. 그리고 AI 워크플로에 '취향'을 불어넣기 위해 실제로 무엇이 필요한지 보여드립니다.
더 나은 모델을 기다리는 문제가 아닙니다. GPT-5.2, Gemini 3 Pro, Claude Opus 4.5는 이미 방대한 맥락 정보와 진정한 추론 능력을 갖추고 있습니다. 병목 현상은 바로 우리에게 있습니다. 관계 관리에 AI 에이전트를 유용하게 활용하려면 실질적인 행동 변화가 필요합니다. 즉, 일관된 컨텍스트 정보 제공, 인간의 개입을 통한 단계적 접근, 그리고 체계적인 판단 포착이 필수적입니다.
개인 실무자, 시스템 구축 엔지니어, 또는 머신러닝 도구 도입을 결정하는 경영진 모두에게 이 프레임워크는 AI 에이전트가 어떤 가치를 제공하고 어떤 한계를 보이는지 이해하는 데 도움을 줄 것입니다.
EBITDA 증대부터 AI의 한계까지, 과장된 부분을 걸러내고 증거 기반의 통찰력을 제공합니다.
Brainqub3 - 실질적인 성과를 내는 에이전트형 AI.
