스튜디오의 노트.
AI 시스템 출시, 프로덕션에서 깨지는 것들, 데모와 사람들이 실제로 의존하는 소프트웨어 사이의 간극에 대한 글.
좋은 AI 잠재고객 리서치가 실제로 어떤 모습인지
대부분의 팀은 복사-붙여넣기를 리서치라고 부릅니다. 연락처 목록이 아닌 검증된 파이프라인을 만드는 워크플로우의 차이를 설명합니다.
Operator review gates: why AI agents need a human checkpoint
Fully autonomous AI agents fail quietly. Mandatory review gates make failures loud, visible, and recoverable before they reach customers or external systems.
DK1.AI가 하는 것과 하지 않는 것
범위 명확성은 제품 결정이다. DK1.AI는 프로덕션에서 실행되는 아웃바운드 매출 AI 시스템을 구축한다 — 그 외에는 의도적으로 아무것도 하지 않는다.
Data classification is not a compliance checkbox — it's a system boundary
Tagging data as confidential, internal, or public is the first architectural decision in any AI system. Get it wrong at design time and you'll debug it in production.
대부분의 AI 파이프라인이 첫 번째 실제 사용자를 만나기 전에 실패하는 이유
AI 시스템의 프로덕션 장애는 거의 모델 문제가 아닙니다. 파이프라인 설계 문제이며, 첫날부터 드러납니다.
모든 B2B 회사가 AI Brand Presence가 필요한 이유
AI 시스템은 인간이 웹사이트를 탐색하는 것과 다르게 잠재고객을 조사합니다. 대부분의 회사는 잠재고객이 매일 사용하는 AI 도구에게 보이지 않습니다.
아무도 보지 못하는 AI 규제의 다음 물결
현재 AI 규제는 모델 개발에 집중되어 있습니다. 실제 컴플라이언스 부담은 AI 시스템 운영자와 데이터 처리 방식에 떨어지고 있습니다.
시스템 사고가 AI 사고를 이긴다
AI로 성공하는 회사들은 AI에 대해 전혀 생각하지 않는다. 그들은 지능형 컴포넌트를 사용하는 인프라를 구축한다.
신뢰할 수 있을 만큼 지루한 시스템 구축하기
최고의 AI 시스템은 실행되고 있다는 것을 잊게 만드는 시스템입니다. 프로덕션 안정성이 데모의 마법보다 항상 우선입니다.
지식 그래프가 AI 환각을 방지하는 방법
구조화된 지식이 AI 시스템을 사실에 기반하여 유지하는 데 있어 프롬프트 엔지니어링보다 우수합니다. AI가 연결된 정보를 통해 추론해야 할 때 RAG만으로는 충분하지 않습니다.
Your website wasn't built for AI
People ask AI systems questions that used to go to search engines. Most websites are not structured for how those systems crawl, interpret, and cite business facts.
Ship AI systems that work
Most AI projects die as demos. DK1.AI builds the ones that don't. Custom workflows, production copilots, and software for operators who need real systems.
The lead intake problem nobody talks about
Your sales team gets 50 inbound leads a day. A junior rep eyeballs each one. Some get responded to in 4 hours. Some never. This is how most revenue teams still work.
Five AI takes most people won't say out loud
90% of AI agents are prompt chains with a loading spinner. A real agent makes decisions, handles failure, and operates without someone watching.
How to build a production AI workflow
A guide to the architecture decisions that separate demo projects from systems that run every day. Start with the workflow, not the model.
What happens after the sales call
Your best sales call just ended. The prospect is interested. There's momentum. You need to follow up fast. Instead, you spend 45 minutes reconstructing what was said.
Building a lead triage system from scratch
A technical walkthrough of the architecture decisions behind an automated lead intake system. Four stages: intake, classification, routing, response.
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월 한 편. 마케팅 없음. "인사이트" 없음.