AI는 분석적 계획보다는 실증적 학습을 요구한다

나는 우리가 곧 어떤 능력이 나타날지도 모르고, 기술적으로 작동할지도 모르며, 그것이 작동한다고 해도 실제로 사용될지도 모르기 때문에, 매우 겸손하고 실증적으로 많이 배우며 빨리 시도하는 것이 훨씬 더 중요하다고 생각합니다.

AI를 다룰 때는 과거와 달리 기술이 어느 순간 전혀 새로운 무언가를 할 수 있게 되기 때문에, 완전히 다른 방식으로 생각해야 합니다.

AI 기능의 급격한 변화를 의미하며, 'capabilities drop'은 Anthropic 등의 회사에서 새로운 AI 기능이 출시될 때를 뜻한다.

역량이 바뀌면 바로 대응할 수 있어야 합니다. 로드맵에 얽매이지 않고 우선순위를 즉시 바꿀 수 있는 민첩성이 중요할 것입니다.

지금까지 구축해온 것들을 내려놓고, 해결하려던 목표로 돌아가 이 기술로 어떻게 그 목표를 더 잘 달성할 수 있을지 다시 생각해봐야 합니다.

AI의 발전 단계를 파악하고 있어야 합니다. 시작은 프로토타이핑이었고, 다음은 모델링과 추론이었고, 지금은 에이전트의 등장 시기입니다. 이런 변화의 속도는 빨라질 수 있습니다.

오늘이 아니라 미래를 내다보며 준비해야 합니다. 지금은 20%만 작동하는 기능들도 시간이 지나면 100%로 발전할 수 있습니다.