제품과 데이터 화면, AI 시스템의 판단 구조를 읽는 실무 노트.
대표 글 · AI & Agent Systems
AI Agent란 무엇인가: 챗봇과 무엇이 다른가
실행 결과가 다음 판단을 바꾸는가. 챗봇과 Agent를 구분하는 피드백 구조를 봅니다.
글의 핵심을 그린 설명 도식
도식의 내용과 조건 읽기
실행: 공식 자료 검색 → 관측: 가격 변경 발견 → 다음 판단: 기능 제한 추가 확인. 다음 실행 후 새 관측과 목표·중단 조건을 함께 확인합니다.
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AI Agent 자율성 설계: 어디까지 맡기고 언제 멈추게 할까
AI Agent의 자율성을 어디까지 허용해야 할까. Capability와 Permission을 구분하고, Task Contract의 목표·근거·실행 한도·중단 조건을 설계한다. 합성 계약 판정 예시로 완료·보류·차단·중단의 차이를 살펴본다.
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폼 오류 메시지를 고쳤는데, 사용자는 왜 처음부터 다시 쓸까
오류 문구를 친절하게 바꿔도 입력 내용이 사라지면 복구는 어렵다. 가상 견적 요청 폼의 Before & After로 입력 보존, 수정 위치, 접수 상태를 함께 설계하는 방법을 살펴본다.
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대시보드 기준선 설계: 목표·비교·경고 임계값을 같은 선으로 그리면 왜 틀릴까
대시보드의 Target, Baseline, Threshold는 모두 숫자 옆에 놓이지만 같은 기준선이 아니다. 91% 출고율 합성 사례로 세 선의 의미·표현·Action과 Forecast의 위치를 분리한다.
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AI 평가 설계: 정답 예시를 보고 만든 평가는 왜 믿기 어려운가
평가 문제를 보며 프롬프트를 고친 뒤 같은 문제로 얻은 점수는 무엇을 증명할까. 개발 세트와 최종 held-out 세트, 데이터 누출과 사전학습 오염, 기준선과 채점 기준을 구분한다. 공개 문서 변경 보고를 위한 합성 사례와 재현 가능한 채점 코드로, 높은 통과율 뒤에 숨은 오류를 확인한다.
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RAG와 Fine-tuning의 차이: 최신 지식과 일관된 행동을 어디서 고칠까
RAG는 최신 근거를 Context에 공급하고 Fine-tuning은 반복 행동을 Weight에 학습시킨다. 변경 문서 retrieval 실험으로 지식·검색·행동 오류를 구분하고 선택 기준과 실패 비용을 설명한다.
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AI Hallucination은 왜 생기는가: 그럴듯한 오답을 막는 검증 설계
AI Hallucination은 단순한 기억 오류가 아니다. 근거 부재·오래된 Context·범위 과장·인용 불일치를 구분하고, abstention·grounding·claim-level Verification으로 막는 설계 기준을 합성 검증 예제로 설명한다.
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대시보드 알림 우선순위 설계: 모든 경고가 긴급할 때 무엇부터 처리할까
대시보드 알림의 우선순위는 빨간색이나 Severity 점수 하나로 정하지 않는다. Impact·Time-to-consequence·Confidence·Reversibility를 분리해 Act now·Verify now·Commit next·Queue 중 다음 Action을 결정해야 한다.
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가격표가 이해돼도 가격 전략이 검증된 것은 아니다
가격 구조의 논리가 선명해진 것과 실제 구매·유지·수익성이 좋아진 것은 다른 증거다. 합성 가격 개편 사례를 통해 가설, 측정, 결과를 분리하는 방법을 살펴본다.
도식은 설명용이며 가상·합성 사례를 포함합니다. 재현 조건과 한계는 각 글에서 확인할 수 있습니다.
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처음 읽는다면 이 세 편부터
대시보드는 카드의 집합이 아니다
KPI를 나열하는 대신 상태 → 변화 → 원인 → 상세 → 행동의 의사결정 흐름으로 설계하는 기준.
AI Agent란 무엇인가: 챗봇과 무엇이 다른가
Goal, Tools, Context, State, Loop, Control을 기준으로 Agent의 최소 구조를 분해합니다.
무료 React 대시보드 템플릿 KPI Kit: 데모·소스·사용 방법
매출·고객·운영 화면 3종을 담은 무료 React·TypeScript 키트. 공개 데모, 소스와 실행 방법을 확인합니다.
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어떤 문제를 풀고 있나요?
AI & Agent Systems
Agent · Workflow · Context · Evaluation
제품·UX 설계
제품 전략 · 정보 구조 · 의사결정 흐름
데이터 해석·실무
지표 정의 · 집계 · 데이터 품질
데이터 시각화
차트 선택 · 비교 · 불확실성
전후 비교·개선
문제 진단 · 병목 · 개선의 근거
바이브 코딩 기초
AI로 만든 웹앱 이해 · 수정 · 확인
과학·코드 실험
수치 모형 · 코드 실험 · 가정과 검증
영문으로 읽기 · Vibe Coding Foundations
RUDA PRINCIPLES
글을 만드는 기준
Definition보다 Mechanism.
Decoration보다 Decision.
Claim보다 Evidence.
Best Practice보다 Trade-off.
한 편을 읽고 나면 실제 설계 판단 하나를 더 잘할 수 있어야 합니다. 확인하지 않은 성과는 쓰지 않고, 가상 사례와 실제 사례를 구분하며, 장점뿐 아니라 Failure Mode와 언제 쓰지 말아야 하는지도 함께 봅니다.