약 3,000명 BPO를 인수한 Crescendo
시간 대신 해결 건당 요금을 받는 Crescendo
AI 네이티브
처음부터 AI 에이전트를 기반으로 세운 회사들이 기존 산업에 어떤 파괴력을 보여 주는지 다룹니다.
결과 읽기부터 자동화한 Periodic Labs
실험실 결과를 모델 학습 데이터로 바꾸는 분업
직무마다 전용 에이전트 1개씩 만드는 Jooba
직무별 AI 에이전트와 사람의 분업 방식
데이터 안 만지는 CSO, Stanford의 실험
AI 에이전트 11개로 신약 R&D 조직을 본뜬 연구
후보의 약점까지 명단에 적는 Prism
과거 채용과 피드백으로 기준 찾는 Prism
과학자 검토를 안전 점검으로 줄인 Lila
Lila가 모델과 장비, 사람에게 실험을 나누는 법
Norm Law, 변호사가 떠나도 남는 고객 레이어
Norm Ai가 제작하고 Norm Law가 감독하는 분업 구조
카드는 에이전트가 만들고 사람만 옮기는 Knowlee
Knowlee가 에이전트와 검토 대기열로 일하는 방식
Edison의 Kosmos, 해석 지지율은 57.9%
Kosmos가 연구를 나누는 방식과 사람이 검증에 집중하는 이유
에이전트가 서류 읽고 사람이 체결하는 Harper
Harper가 보험 중개 업무를 분업하는 방식
CREAO, 에이전트가 조율하는 약 25명 회사
중간 관리자 없이 에이전트가 조율하고 사람이 결정하는 법
평가기 놓친 에이전트 편법, Sakana의 수동 감사
과학자와 에이전트의 분업을 다시 설계한 Sakana
변호사 수정본으로 에이전트를 가르치는 Crosby
Crosby가 계약 검토를 에이전트와 나누고 건당 요금을 매기는 법
풀 리퀘스트에서 일을 시작하는 Cognition
코딩 에이전트 Devin으로 자체 소프트웨어를 만드는 일의 흐름
넉 달이 채 안 되어 모델을 만든 Recursive
AI 연구 루프로 모델을 만든 방식과 R&D 조직이 얻을 교훈
