Research Data & AI

"답하는 ChatGPT, 일하는 Claude", 이 한 문장은 현재 AI 산업의 분기점을 정확히 포착하고 있다. 생성형 AI가 정보 제공자에서 업무 수행자로 전환하는 패러다임 시프트가 진행 중이며, 이는 단순한 기능 추가가 아닌 근본적인 가치 제안의 변화를 의미한다. 대화형 AI의 완성 : ChatGPT OpenAI의 ChatGPT는 지식 접근성의 민주화라는 명확한 미션 아래 설계되었다. 방대한 학습 데이터와 정교한 언어 모델을 기반으로 복잡한 개념을 쉽게 풀어내고, 창의적 아이디어를 즉시 생성하며, 사용자의 의도를 빠르게 파악해 맥락에 맞는 답변을 제시한다. 이러한 강점은 특히 다음 영역에서 두드러진다: 초기 리서치 단계에서의 정보 수집 및 요약 브레인스토밍과 콘셉트 개발 교육 및 학습 보조 도구로서의 활용 그러나 ChatGPT의 본질은 여전히 "질의응답 인터페이스"에 가깝다. 사용자가 명확한 질문을 던지면 그에 상응하는 답을 돌려주는 구조로, 실제 업무 환경에서 요구되는 연속적이고 복합적인 작업 처리에는 한계가 있다. 실행형 AI의 등장 : Claude Anthropic의 Claude는 최근 Computer Use와 Claude Code 기능을 통해 전혀 다른 방향성을 제시했다. 단순히 코드 스니펫을 제공하는 수준이 아니라 실제 개발 환경에 접속하여 파일을 생성·수정하고, 버그를 탐지·수정하며, 터미널 명령어를 실행하는 등 엔드투엔드 워크플로우를 수행한다. 주목해야 할 차별점은,  자율 실행 능력 : 사용자의 추가 개입 없이 다단계 작업을 완수 환경 통합 : IDE, 브라우저, 운영체제 수준의 직접 제어 오류 대응 : 실행 중 발생한 문제를 스스로 진단하고 해결 시도 이는 AI를 "정보 제공자"에서 "업무 수행자"로 재정의하는 시도이며, 사용자 역할 역시 "질문자"에서 "감독자(Supervisor)"로 변화시킨다. ...

AI 인프라와 매출 성장세 앤트로픽이 분기별 매출 증가 폭에서 오픈AI를 앞서기 시작했다는 점은 시장 판도의 변화를 시사한다. 이는 후발 주자였던 앤트로픽이 기업용 AI 시장에서 실질적인 점유율을 빠르게 확보하고 있음을 보여준다. 단순히 모델의 성능뿐만 아니라 인프라의 안정성과 기업 친화적인 서비스 구조가 매출성장으로 이어지고 있다. 에이전트 기술의 진화와 클로드 코드 에이전틱 AI의 핵심 승부처는 스스로 코드를 작성하고 실행하며 문제를 해결하는 능력에 있다. 클로드 코드의 등장은 기존의 단순 채팅형 AI를 넘어 개발 워크플로우를 자동화하는 에이전트 시대를 열었다. 특히 깃허브 등 개발 생태계와의 결합은 AI가 인간의 보조 도구를 넘어 독립적인 업무 수행 주체로 진화하고 있음을 증명한다. 기업 시장의 확산과 노동 시장의 변화 엑센추어가 3만 명의 직원을 대상으로 앤트로픽 기술 교육을 실시하는 것은 기업 현장의 AX(AI 전환)가 가속화되고 있음을 의미한다. 이는 단순한 기술 도입을 넘어 노동 시장의 직무 구조 자체를 재편하는 신호탄이다. 기업들은 이제 AI를 단순한 검색 도구가 아닌, 에이전트 중심의 워크플로우를 재설계하는 핵심 엔진으로 간주하고 있다. 시장 가치와 향후 전망 상장을 앞둔 오픈AI와 앤트로픽에 대한 기업 가치 평가 기준이 달라지고 있다. 과거에는 파라미터 수나 모델의 크기가 중요했다면, 이제는 실제 업무 현장에서 얼마나 정교하게 에이전트 역할을 수행하는지가 핵심 지표가 되었다. 워크플로우의 재설계 능력이 곧 기업의 경쟁력이 되는 시대가 도래했다.

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개요 PaperBanana는 학술 논문의 텍스트(방법론 설명)와 캡션을 입력받아, 출판 가능한 수준의 방법론 다이어그램과 통계 그래프를 자동으로 생성하는 에이전트 기반 AI 프레임워크다. Google Cloud AI Research와 중국 베이징대학교 연구진이 공동으로 개발했으며, 기존 AI Scientist 모델들이 텍스트나 코드 생성에는 강하지만 시각 자료 생성에는 취약하다는 문제를 정면으로 해결하고자 설계됐다. 연구 워크플로에서 그림 작업이 병목 현상으로 작용하는 현실을 타개하는 데 핵심 가치를 둔다. 문제 의식 논문용 이미지는 높은 정확성과 미적 완성도를 동시에 갖춰야 하기 때문에, 자동화가 가장 어려운 영역 중 하나였다. 기존 도구들은 각각 뚜렷한 한계를 안고 있었다. TikZ나 Python 기반의 코드형 시각화 도구는 복잡한 시각적 표현을 구현하는 데 한계가 있었고, 반대로 DALL-E나 Stable Diffusion 같은 일반 이미지 생성 모델은 환각(Hallucination) 현상으로 인해 세부 내용이 부정확하거나 텍스트 렌더링에 실패하는 경우가 잦았다. 학술 자료에 요구되는 엄밀한 수준을 맞추기엔 두 접근법 모두 역부족이었던 셈이다. 핵심 기술 - 5단계 에이전트 워크플로 PaperBanana가 기존 방식과 가장 크게 다른 점은, 단일 프롬프트 하나로 이미지를 뽑아내는 방식이 아니라 5개의 전문화된 AI 에이전트가 순차적으로 협업하는 구조를 채택했다는 데 있다. 첫 번째는 검색 에이전트이다. 데이터베이스에서 입력된 논문과 유사한 도메인 및 시각적 구조를 가진 고품질 참고 자료를 찾아오는 역할을 맡는다. 두 번째 기획 에이전트는 텍스트로 작성된 방법론 설명을 바탕으로, 검색된 참고 자료를 활용해 구체적인 이미지 설계 문서를 작성한다. 세 번째 스타일리스트 에이전트는 NeurIPS 스타일 등 학술적 표준에 맞춰 색상 팔레트, 레이아웃 같은 미적 요소를 다듬는다. 네 번째 시각화 에이전트가 설계된 내용을 바탕으로 실제 이미지를 생성...

  AI 시장의 화두는 생성(Generative)에서 행동(Agentic)으로 옮겨갔다. 이전 세대의 AI가 사용자의 명령에 따라 텍스트나 이미지를 생성하는 데 그쳤다면, 2026년의 AI 에이전트는 목적을 이해하고 이를 달성하기 위한 하위 과업을 스스로 설계한다. 실행 권한의 획득 : 사용자가 허용한 로컬 폴더나 클라우드 환경 내에서 파일을 읽고 쓰며, 코드를 실행하고 데이터를 수정하는 직접적인 행동력을 갖췄다. 워크플로우 자동화  : 여러 단계로 구성된 복잡한 업무를 사용자의 개입 없이 병렬로 처리한다. 예를 들어 "최근 3개월간의 매출 데이터를 분석해 보고서를 만들고 슬랙으로 공유해"라는 한 문장으로 모든 과정이 완료된다. UI 학습의 불필요  : 사용자가 개별 소프트웨어의 복잡한 메뉴와 사용법을 익힐 필요가 없다. AI가 백엔드에서 API나 도구를 직접 제어하기 때문에 자연어 인터페이스가 소프트웨어 UI를 대체하게 된다.

NotebookLM 활용 능력을 단순한 도구 사용 차원에서 지적 설계의 영역으로 끌어올리는 세 가지 핵심 프로토콜을 소개한다. 1. 반복적 소스 레이어링 (Iterative Source Layering)   정보 과부하를 방지하고 통찰이 자연스럽게 드러나도록 전략적으로 소스를 쌓아가는 방식이다. 한꺼번에 수십 개의 문서를 올리는 대신 시간을 두고 단계별로 지식의 층을 구축한다 1단계 : 핵심 소스 3~5개를 통해 기본 프레임워크 파악 2단계 : 지원 소스 10~15개를 추가하여 기존 체계 도전 및 보완 3단계 : 상반된 관점의 자료를 추가해 비판적 시각 확보 4단계 : 자신의 개인 메모를 업로드하여 전문가 견해와 비교 및 대조 * 키포인트 -  정보의 양보다 명확성에 집중하며, 복잡한 데이터를 체계적으로 소화할 수 있게 한다. 2. 네거티브 스페이스 분석 (Negative Space Analysis)   문서에 적힌 내용이 아니라 의도적으로 누락되거나 언급되지 않은 '공백'을 분석하는 기법이다.  대량의 문서를 업로드한 후 주요 주제 테이블을 생성한다. 극히 일부 소스에서만 다루는 주제나, 논리적으로 당연히 나와야 하는 데 없는 질문을 찾아낸다. "왜 이 주제가 과소평가되었는가?", "누가 이 정보의 누락으로 이득을 보는가?"와 같은 질문을 통해 가설을 세운다. * 키포인트 -  보이지 않는 진실을 추적하여 표면적인 요약을 넘어선 심층적 조사를 가능하게 한다.   3. 재귀적 심화 프로토콜 (Recursive Deepening Protocol)   단답형 답변에 만족하지 않고 질문의 깊이를 5단계까지 파고들어 가치를 극대화하는 드릴링 시스템이다. 1단계 (기초) : 광범위한 질문 후 흥미로운 포인트 3개 선정 2단계 (확장) : 선정된 포인트별로 구체적 사례와 세부 항목 도출 3단계 (연결) : 도출된 세부 항목들 간의 상관관계 분석 및 마인드맵 생성 4단계 (적용) : 실질적인 적용 ...