AI Startup Do's and Don'ts

아래는 두 글의 문제의식에서 영감을 받아 새로 구성한 내용입니다. 원문의 논지를 그대로 옮기기보다, AI Native B2B 소프트웨어 창업자 관점으로 재해석했습니다. "The End of SaaS - Except for a Few Types", "The End of One-Size-Fits-All Enterprise Software"

Teable vs NocoBase — AI 에이전트 백엔드 플랫폼 비교

Teable = "API-first 스프레드시트 DB. 에이전트가 거의 모든 것을 API로 제어 가능." NocoBase = "풀 노코드 앱 빌더. 강력하지만 에이전트가 쓰려면 유료 플러그인 필요."

AI가 문서 작성법을 스스로 익힌다 — SKILL-0이 열어주는 가능성

2026년 현재, AI 에이전트는 단순히 질문에 답하는 수준을 넘어 실제 업무 흐름 속에서 도구를 사용하고, 환경과 상호작용하며, 복잡한 태스크를 자율적으로 수행하는 방향으로 빠르게 진화하고 있다. 그 중심에는 "에이전트가 어떤 능력을 어떻게 갖추게 할 것인가"라는 근본적인 질문이 있다.

Hermes 자동 스킬 생성/개선 메커니즘: 아키텍처 관점의 핵심 교훈

단순한 "템플릿 저장"이 아닌 이유: Hermes의 학습 시스템은 5개의 피드백 루프가 서로 물려있는 복합 학습 아키텍처입니다.

검색과 AI 챗봇, 그 다음은 무엇일까?

최근 1~2년 사이, 대형 언어 모델(LLM)의 폭발적인 성장과 함께 AI와 상호작용하는 방식은 극적인 변화를 맞이했습니다. 하지만 현재 업계가 몰두하고 있는 '검색(Search)'의 고도화나 '질의응답(RAG)' 시스템의 최적화는 본질적인 해결책이 아닙니다. 인간을 위한 검색 엔진의 시대는 이미 한계에 다다랐으며, 대화형 챗봇과 RAG 시스템 간의 경쟁 역시 머지않아 무의미해질 것입니다. 다가오는 미래는 정보를 찾거나 묻는 것을 넘어, 완전한 작업 위임과 실행을 의미하는 '요청(Ask)'의 시대입니다.

The Enterprise Context Graph

A Definitive Guide to Architecting Systems of Decision for Investment, Legal, and Consulting Firms

지식 그래프에서 컨텍스트 그래프, 그리고 운영 온톨로지로: 엔터프라이즈 AI의 인지 인프라 진화

인공지능이 단순한 질의응답 도구를 넘어 실질적인 비즈니스 운영의 주체로 진화하면서, AI가 세계를 "이해"하고 "판단"하고 "행동"하는 방식에 대한 기반 기술의 중요성이 급부상하고 있다. 이 보고서는 세 개념의 기술적 본질과 차이를 분석하고, 엔터프라이즈 AI 인프라의 진화 방향을 전문가 시각에서 조망한다. 결론적으로, AI 에이전트가 조직 내에서 실질적인 가치를 창출하려면 단순한 사실 저장소를 넘어, 맥락을 동적으로 구성하고, 나아가 운영 행동을 내포한 구조로의 전환이 불가피하다.

새로 이 업계에 들어온 분들께 그리고 저와 함께 중동에 가고 싶은 분들께

새로 시작한 분들이 얘기합니다. 이 시장은 이미 성공한 포트폴리오가 있는 엑셀러레이터만 살아남을 수 있는 게임이라고. 새로 시작한 회사는 기회도 오지 않는다고. 같은 논리로 엑셀러레이터도 벤처캐피탈에게 얘기합니다. 돈의 게임이라고. 엑셀러레이터도 돈이 많다면 벤처캐피탈과 다를바 없는 할 수 있다고. 사실 잘 모르는 소리죠. 두 업계는 게임의 룰이 다릅니다.

Clara, AI 에이전트 경쟁사 분석

최근 AI 기술의 발전은 복잡한 비즈니스 목표를 이해하고 다단계의 작업을 자율적으로 수행하는 에이전틱 인공지능(Agentic AI)으로의 전환이다. 이런 Clara는 핵심 기능인 'AI 비즈니스 매뉴얼 및 워크플로우 자동화' 기능을 미국 내 유망 AI 스타트업 3곳을 선정하여 핵심 기능, 대상 시장, 그리고 본원적 경쟁력을 깊이 있게 비교 분석한다.

AI 에이전트 기술로 위험할 수 있는 한국 S/W 기업 50곳 예측과 기회 분석

AI 에이전트의 등장으로 S/W 산업의 '코드 희소성'이 종말을 고하며 한국 기업은 구조적 재편에 직면했다. 기업의 생존은 고객 이탈을 막는 전환 비용과 데이터 학습을 통한 경쟁력 강화인 복리적 가치에 달려있다. 의료 AI, 안랩 등은 독점 데이터와 높은 전환 비용으로 가장 안전하다. 반면, 더존비즈온, 한컴 등은 높은 규제적 전환 비용 덕분에 5년의 유예 시간을 벌었으나, AI 내재화가 필수적이다. 단순 UI 중심의 범용 SaaS 는 낮은 전환 비용으로 인해 3년 내 AI 에이전트에게 가장 먼저 대체될 위험이 크다.