Dream Factory

ChatGPT와 Claude의 상호검토를 자동화하면 더 좋아질까?Tesla 10-K 기업분석 보고서로 확인한 AI 회계사의 실험요즘은 하나의 생성형 AI가 만든 결과물을 다른 AI로 검토하거나 검증하는 방식이 점점 많이 사용되고 있습니다.예를 들어 ChatGPT가 초안을 작성하고, Claude가 이를 검토한 뒤, 다시 ChatGPT가 수정하는 방식입니다.그렇다면 이런 과정을 사람이 매번 복사·붙여넣기 하지 않고 자동화할 수 있을까요?그리고 자동화하면 실제 보고서 품질도 더 좋아질까요?이번 영상에서는 이 질문을 확인하기 위해 Tesla 연차보고서, 즉 Form 10-K를 바탕으로 기업분석 보고서를 작성하고 세 가지 방식으로 비교해봤습니다.실험의 핵심 질문이번 실험에서 확인하고 싶었던 질문은 세 가지입니다...

AI & Business (인공지능과 경영) 2026. 8. 13. 20:45

최근 미국 화이트칼라 노동시장에서 흥미로운 변화가 나타났습니다.구직자가 리크루터에게 비용을 지불하고 일자리를 소개받는 방식이 확산되고 있다는 보도입니다. 전통적으로 채용 비용은 기업이 부담해 왔습니다.그런데 왜 이제는 구직자가 비용을 내는 구조가 등장했을까요? 이 현상을 단순한 채용 트렌드로 보기에는 부족합니다.저는 이것을 AI 시대가 생산요소의 ‘가격표’를 다시 쓰는 과정에서 나타나는 신호로 해석합니다. 노동의 가격은 임금이고, 자본의 가격은 금리입니다.AI는 단순히 생산성을 높이는 기술이 아니라,이 가격 질서 자체를 재구성하는 힘을 가지고 있습니다. 평균은 오를 수 있습니다.하지만 체감은 갈라질 수 있습니다. AI가 경제 구조와 노동시장에 어떤 영향을 미치고 있는지,그리고 우리는 무엇을 준비해야 하는..

AI & Business (인공지능과 경영) 2026. 3. 1. 12:40

2025년 2월 6일 발생한빗썸 비트코인 오지급 사고를뉴스가 아닌 초단위 거래 데이터로 다시 살펴봤습니다. 이 글에서 소개하는 영상에서는업비트와 빗썸 간 가격 괴리사고 직후 거래량의 비정상적 폭증매도·매수 흐름에서 나타난 시장 왜곡 신호를 중심으로그 시간 동안 시장에서 실제로 어떤 일이 벌어졌는지를 분석합니다.분봉 차트나 사후 해명만으로는 보이지 않는 부분을데이터 기반 시각에서 정리했습니다. 📺 영상에서 전체 분석 보기👉https://youtu.be/d3-Eu9XO8-E?si=9oOyJtL9UyGLILq- ※ 본 영상은 제한적인 공개 데이터에 기반한 분석으로 추가 데이터나 정보를 통하여 영상 내용이 수정될 수도 있습니다. 영상 내 한계점에 대하여 꼭 참고해주세요.

가상자산 회계 & 세무 (Digital Assets)/거래 및 리스크 관리 2026. 2. 8. 13:48

최근 몇 년 사이 “문서 파싱(Document Parsing)”은 업무 자동화에서 거의 필수 도구가 됐습니다.다만 국내에서는 이런 기능을 직접 실습으로 검증해보는 콘텐츠가 상대적으로 많지 않았던 것 같습니다. 이번 글에서는 한국 기업 Upstage가 공개한 Document Digitization 기능을 이용해,영수증 사진은 OCR로 텍스트를 추출하고감사보고서 PDF(재무제표/주석)는 문서 파싱으로 표·레이아웃 구조화하는 흐름을 짧게 정리해봅니다.🎥 유튜브 영상(실습 전체)아래 영상에서 구글 코랩으로 바로 실행하는 과정을 빠르게 보여드립니다.👉 유튜브 링크:https://youtu.be/fbebiOceUAk?si=SrBeA6KjH7OZG5iE 짧은 결론: 문서 AI의 핵심은 ‘요약’보다 ‘구조화’업무..

AI & Business (인공지능과 경영) 2026. 2. 5. 13:53

우리는 흔히 이렇게 생각합니다.“AI는 숫자로 판단하니까 인간처럼 착각하지는 않겠지.”그런데 정말 그럴까요?이번 영상에서는유명한 시각 착시 실험 이미지를 활용해AI와 인간이 같은 장면을 어떻게 다르게 인식하는지를 직접 실험해봤습니다.흥미로운 점은,AI가 처음에는 인간과 같은 결론을 내렸다는 사실입니다.하지만 조건을 조금만 바꾸자,AI의 판단은 완전히 달라졌습니다.이 실험을 통해 확인한 핵심은 단순합니다.AI는 인간처럼 ‘느끼는 착시’를 겪지는 않는다하지만 무엇을 보게 했는지가 명확하지 않으면,착시와 구분되지 않는 오류를 만들 수 있다즉,문제는 AI가 똑똑한가 아닌가가 아니라우리가 AI에게 무엇을 보게 했는가였습니다.영상에서는✔️ 착시 실험의 실제 흐름✔️ AI 판단이 바뀐 이유✔️ 인간 인식과 AI 인식..

AI & Business (인공지능과 경영)/AI Agent 2026. 1. 25. 22:04

결과가 아니라 ‘과정’을 보는 구조 실험 (Open Responses)AI 에이전트 이야기를 들으면 보통 이런 질문이 먼저 떠오릅니다.“에이전트면 더 똑똑한 AI 아닌가요?”“결국 모델이 좋아서 잘하는 거 아닌가요?”사실 이 질문 자체가 에이전트 구조를 오해한 전형적인 출발점입니다.이번 글과 영상에서는 AI가 얼마나 똑똑한지가 아니라,👉 **AI가 ‘어떻게 일하고 있는지’**를 직접 눈으로 확인하는 실험을 진행합니다.우리가 흔히 놓치는 한 가지대부분의 AI 사용 경험은 이렇습니다.질문을 던진다잠시 기다린다결과 텍스트를 받는다이 과정에서 우리는 AI가 중간에 무엇을 했는지를 거의 보지 못합니다.언제 검색했는지어떤 판단에서 멈췄는지왜 그 답으로 수렴했는지결과만 보면 모두 하나의 텍스트로 뭉개져 버립니다.그..

AI & Business (인공지능과 경영)/AI Agent 2026. 1. 22. 15:57

📌 Google Keep 메모, 이제 AI가 대신 답합니다메모는 계속 쌓이는데정작 필요할 때 다시 쓰지 못하는 경우가 많습니다. 이번 글에서는Google Keep 메모를 그대로 두고,질문하면 내 메모만 근거로 답하는 개인 AI 지식비서를 만드는 방법을 소개합니다. 핵심은AI에게 새로 학습시키는 것이 아니라,RAG(Retrieval-Augmented Generation) 구조를 이용해기존 메모를 검색 + 생성 방식으로 활용하는 것입니다.🎯 이 영상에서 다루는 내용Google Keep 메모를 수정 없이 활용하는 방법Google Takeout을 이용한 안전한 메모 추출개인 메모에 RAG 구조를 적용하는 전체 흐름Google Colab에서 바로 실행되는 실습 예제👉 실습 전체는 아래 유튜브 영상에서 확인할..

AI & Business (인공지능과 경영)/AI Agent 2026. 1. 7. 20:00

📌 AI Agent vs Agentic AI, 실습으로 직접 경험해봤습니다요즘 AI Agent, Agentic AI라는 용어를 자주 접하게 됩니다.하지만 개념 설명만으로는 두 접근 방식의 차이가 쉽게 와닿지 않습니다.그래서 이번 영상을 통해서이론보다 실제 동작 방식에 초점을 맞춰,👉 같은 문제를 놓고 AI가 어떻게 다르게 판단하는지를Google Colab 실습으로 직접 경험해보았습니다.🎯 이 영상에서 다루는 내용AI Agent는 어떤 방식으로 결과를 만들어내는지Agentic AI는 판단 과정을 어떻게 구조화하는지역할 분리(Planner / Executor / Critic / Writer)가 결과에 어떤 영향을 주는지단일 응답 구조와 단계적 판단 구조의 차이이번 실습은웹 검색이나 외부 정보 없이,아주..

AI & Business (인공지능과 경영)/AI Agent 2026. 1. 3. 17:36