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ChatGPT에 회사 문서나 코드, 개인 메모를 넣는 일이 늘었다면 비밀번호만큼 세션 목록도 볼 필요가 있다. 로그인한 브라우저를 그대로 둔 공용 PC, 예전에 쓰던 휴대폰, 잠깐 빌린 태블릿이 계정에 남아 있을 수 있다. OpenAI는 설정 안에서 최근 활성 세션과 신뢰한 기기를 확인할 수 있게 했다. 낯선 세션을 발견한 뒤 움직이는 것보다, 가끔 목록을 열어 보는 편이 훨씬 싸고 빠르다.활성 세션 점검 상황을 표현한 편집 이미지 · 자체 제작활성 세션은 어디에서 보나ChatGPT에서 프로필 메뉴를 열고 Settings의 Security로 들어가 Active sessions를 찾는다. 목록에는 브라우저나 기기, ChatGPT·Codex·API Platform 같은 OpenAI 자사 앱의 맥락, 대략적인..

OpenAI의 ‘Intelligence at Work’는 새 모델 이름을 발표하는 행사가 아니었다. 회사 안에서 AI가 어디에 붙고 있는지를 보여 주는 자리였다. 행사가 끝난 지금 공식 페이지는 다시보기 중심으로 바뀌었다. 당시의 예고 문구만 남겨 두면 이미 지난 발표를 기다리는 글이 된다. 지금 볼 만한 대목은 챗봇 한 칸을 배포하는 단계에서 실제 업무 흐름을 다시 짜는 단계로 기업용 AI가 이동했다는 점이다.Intelligence at Work 공식 이미지 · OpenAI발표의 초점은 모델보다 연결이었다회사에서 AI 도입이 막히는 이유는 답변 품질 하나가 아니다. 사내 문서에 접근할 권한, 고객 데이터의 위치, 승인 절차, 결과를 남길 시스템이 서로 분리돼 있다. 직원이 ChatGPT에 질문해 답을 ..

AI 에이전트 이야기가 나올 때마다 예전처럼 “얼마나 똑똑해졌나”부터 보지 않게 됐습니다. 시험 점수, 코딩 속도, 이메일 문장력도 물론 봐야 합니다. 그런데 실제로 선이 넘어가는 순간은 따로 있습니다. AI가 답변만 하는 존재에서, 권한을 들고 움직이는 존재가 되는 순간입니다. 챗봇은 틀린 말을 해도 대개 대화창 안에서 끝납니다. 에이전트는 파일을 열고, 메일을 보내고, 결제를 요청하고, 코드를 수정하고, 배포 버튼 근처까지 갑니다. 말실수와 행동실수는 피해의 반경이 다릅니다. 이 차이를 작게 보면 자동화는 편해 보이지만, 실제 현장에서는 바로 사고의 크기로 바뀝니다. 2026년 6월 18일, Axios는 구글 딥마인드가 더 강력한 AI 에이전트를 감독하고 통제하기 위한 'AI control' 로드맵을..

요즘 회사에서 AI를 안 쓰는 사람을 찾기가 더 어려워졌습니다. 회의록을 정리하고, 문서 초안을 만들고, 코드를 고치고, 엑셀 수식을 물어봅니다. 개인 단위로 보면 분명히 빨라진 일이 많습니다. 나도 이 부분은 인정합니다.그런데 이상한 점이 있습니다. 개인은 빨라졌는데 회사 전체가 10배 빨라졌다는 느낌은 잘 안 납니다. 도구는 늘었고, 계정도 늘었고, 교육도 했는데 조직의 병목은 그대로 남아 있습니다.생산성의 착시개인 생산성과 조직 생산성은 다릅니다. 한 사람이 빨라져도, 결정과 검수의 줄이 그대로면 회사는 그대로 느립니다.AI 도구가 많아져도 병목이 그대로면 회사는 바빠 보일 뿐 성과가 움직이지 않는다.빨라진 사람이 더 빨리 기다린다AI로 초안을 10분 만에 만들 수 있어도 결재가 3일 걸리면 회사는..

노코드 AI 자동화 글은 계속 인기입니다. 이유는 너무 분명합니다. 반복 업무가 싫기 때문입니다. 메일 정리, 회의록 요약, 슬랙 메시지 분류, 노션 업데이트, 엑셀 정리. 이런 일은 작아 보여도 사람을 천천히 지치게 합니다.그런데 자동화 도구부터 고르면 자주 꼬입니다. Make냐 Zapier냐 n8n이냐 Notion AI냐보다 먼저 해야 할 일이 있습니다. 내 업무가 자동화 가능한 모양인지 보는 겁니다. 업무가 흐릿한데 도구를 붙이면, 흐릿함이 더 빠르게 퍼집니다.먼저 정리할 네 가지나는 업무를 입력, 판단, 출력, 예외 네 칸으로 나눕니다. 이 네 칸이 흐리면 자동화는 금방 망가집니다.노코드 자동화는 버튼을 누르는 일이 아니라, 엉킨 업무 흐름을 먼저 손으로 풀어내는 일이다.입력이 제각각이면 자동화는..

Claude Code 이야기가 계속 보이는 걸 보면서 처음엔 또 하나의 개발자 장난감이라고 생각했습니다. 개발자 커뮤니티는 원래 새 도구가 나오면 빠르게 달아오르고, 며칠 지나면 다른 주제로 넘어가기도 하니까요. 그런데 이번 흐름은 조금 다릅니다. GeekNews에 올라온 Claude Code 워크플로 글도 그렇고, 요즘IT의 AI 에이전트 정리도 그렇고, 사람들은 단순 자동완성이 아니라 작업 단위로 움직이는 코딩 파트너를 기대하고 있습니다.이 기대는 꽤 현실적입니다. 파일을 읽고, 수정하고, 테스트를 돌리고, 실패하면 다시 고치는 흐름은 이미 개발자의 하루와 닮아 있습니다. 문제는 여기서부터입니다. 도구가 실제 일과 닮아갈수록 사람은 더 쉽게 방심합니다. “이 정도면 알아서 하겠지”라는 생각이 들어오는..