새로운 모델이 나올 때마다 “그래서 우리 일은 어떻게 바뀌는 건데”라고 생각했습니다. 이번에는 달랐습니다. 2026년 9월 1일에 발표된 Claude Fable 5.1은 벤치마크 숫자에 비해 “사용성 자체의 습관이 달라진” 것이 업무에 미치는 영향이 컸습니다. 저는 발표 다음 날, 저희 회사의 업무 OS 지휘塔를 이 모델로 전환하는 결정을 내렸습니다. 그 판단의 이유와 공식 자료, 해외 실측, 일본 현장의 목소리를 전부 읽고 정리한 “9가지 습관과 해결책”을 경영자의 시점에서 설명하겠습니다.
目次
- 왜 이번 업데이트를 제가 발표 다음 날에 직접 가지러 간 건가요?
- 발표 다음 날, 제가 실제로 했던 일
- 9가지 습관과 그대로 붙여서 해결하는 방법
- 숫자보다, 사용감이 달라졌습니다.
- 중소기업 경영자들이 여기서 무엇을 얻어갈 수 있을까
- 마감은 오늘 저녁 6시까지입니다. 유의해 주시기 바랍니다.
- 또한 관련 기사 참고하기
왜 이번 업데이트를 제가 발표 다음 날에 직접 가지러 간 건가요?
저는 주식회사 코믹스라는 회사에서 생성 AI 활용 자문 컨설턴트로서 277개의 기업을 지원하고 있습니다. 동시에 저희 회사의 업무 자체를 Claude Code의 상에서 실행하고 있습니다. 내부에서는 “업무OS”라고 부릅니다. 아침의 지시서, 주간별 경영 감사, 제안서 생성, 면담 후 처리, 이 note 기사의 제작 파이프라인이 전부 거기서 진행되고 있습니다.
그러므로 모델 업데이트 소식은 저에게는 “새로운 장난감이 나왔다”는 의미가 아니라 “핵심 시스템의 OS 업데이트가 왔다”는 의미에 더 가깝습니다. 빠르다느냐 느리다느냐, 똑똑하다느냐 멍청하다느냐 하는 이야기보다 먼저, 작동하는 시스템이 고장 나지 않는지, 고장난다면 어디가 고장 났는지 먼저 확인합니다.
이번에 Anthropic에서 Claude Fable 5.1과 Claude Mythos 5.1의 두 가지 모델을 동시에 발표했습니다. 내용은 동일한 모델이며, 차이점은 안전 장치 수준뿐입니다. Fable 5.1은 일반 제공이며, API 식별자는 claude-fable-5-1입니다. AWS Bedrock, Google Cloud, Microsoft Foundry에서도 사용할 수 있습니다. 다른 모델인 Mythos 5.1은 Project Glasswing에 참여하는 승인된 조직만 사용할 수 있으며, 사이버 검증 및 생명과학 검증 프로그램용으로, 현재는 미국의 조직에 한정되어 있습니다.
공식적인 위치는 “코딩, 지식 작업, 장시간 문제 해결로 새로운 기준”입니다. 중요한 점은, 낮은 수준의 사고에서는 기존 Fable 5와 동등하거나 그 이상, 높은 수준의 사고에서는 훨씬 우위를 보이는 방식이라는 점입니다. 즉, “항상 빨라졌다”는 것이 아니라 “끈기를 발휘했을 때 성장한다”는 의미이며, 이는 업무 설계에 직접적으로 연결됩니다.
숫자도 일단 나열해 보겠습니다. 터미널 벤치 4.0은 55.8%(페이블 5는 42.0%, Opus 5는 52.3%, GPT-5.6 Sol은 37.3%)입니다. 과학 관련 작업의 터미널 벤치-사이언스 0.1은 24.7%에서 52.6%로 거의 두 배 증가했습니다. GDPval-AA v2는 지식 기반 작업을 측정하는 지표로 1853(페이블 5는 1723)입니다. AutomationBench는 17.1%에서 31.4%로 상승했습니다. Humanity's Last Exam의 도구 없이 60.9%, OSWorld 2.0의 부분 평가 결과는 77.9%이며, CursorBench 3.2는 최대 사고량으로 73.4%를 기록했습니다.
가격은 100만 토큰당 입력 10달러, 출력 50달러로 고정됩니다. 제가 반응한 것은 그곳이 아닌, 캐시 읽기가 1.00달러에서 0.25달러로 75% 하락한 지점입니다. 공식 발표에 따르면 일반적인 워크로드에서는 약 25%, 에이전트적인 장시간 작업에서는 최대 약 45% 저렴해집니다. 배치 처리는 입력 5달러, 출력 25달러입니다. 컨텍스트는 100만 토큰, 최대 출력은 128k 토큰입니다. 생각은 항상 켜져 있으며, 그 강도는 low/medium/high/xhigh/max의 5단계로 지정합니다. Claude Code의 기본 설정은 high이고, Claude.ai나 Cowork의 기본 설정은 medium입니다.
발표 다음 날, 제가 실제로 했던 일
저희 회사는 모델을 4개의 계층으로 나누어 역할을 분담하고 있습니다. 핵심 세션에서 지휘를 담당하는 것은 Opus 5의 서브 에이전트이고, 정형을 돌게 하는 것은 Sonnet 5, 검색 및 정제를 처리하는 것은 Haiku 4.5입니다.
이 방식에는 두 가지 이유가 있습니다. 첫째는 단가 최적화입니다. 司令塔(지휘자)는 가장 높은 수준이기 때문에, 그에게 1만 자 분량의 기사를 맡기는 것은 경영적으로 타당하지 않습니다. 둘째는 더 근본적인 부분으로, 글을 쓴 본인에게 동일한 맥락에서 리뷰를 받도록 하는 것입니다. 인간 조직에서도 자신이 쓴 기획서를 혼자만 승인하면 품질이 저하됩니다. AI도 마찬가지였습니다. 따라서 생성과 검증은 맥락별로 분리합니다.
지시타워를 Fable에 배치한 것은 2026년 7월 28일입니다. 이전에는 3층으로 통합했던 시기가 있었으나, 설계 및 판단을 전문적으로 담당하는 층을 분리하여 전체적인 재작업을 줄일 수 있다는 점을 경험적으로 개선했습니다.
9월 2일, 즉 발표 다음 날, 설정 파일의 모델 지정자를 claude-fable-5-1이라는 식별자로 명시적으로 고정했습니다. 별칭으로 두면 다음 업데이트가 발생했을 때 무의미하게 해결 위치가 바뀌는 일이 생길 수 있습니다. 핵심 시스템의 지휘 타워가 경영자도 모르는 사이에 바뀌는 것은 경영자로서 가장 피하고 싶은 사고입니다. ID로 굳히는 것은 바로 이러한 의미입니다.
과거에 비슷한 경험이 있었기 때문에 지나치게 조심스러울 수 있지만, 솔직히 말해서 설정이 의도치 않게 변경되어 아침의 자동 처리 시스템이 갑자기 멈추거나, 늦게서야 알아차리는 일이 한두 번 일어나면 충분합니다.
덧붙여 말씀드리면, 이번에 변경된 부분은 지시 타워 계층만 해당합니다. 만드는 계층, 회전 계층, 소화 계층은 그대로 유지했습니다. 이유는 간단합니다. 전부를 한 번에 바꾸면 결과물의 품질이 변했을 때 원인이 어디에 있는지 파악하기 어려워지기 때문입니다. 업무 시스템 교체와 마찬가지로, 변경 사항은 한 번에 하나씩만 적용하며, 이는 경영자로서의 습관이기도 합니다. 저희 업무 OS에서는 아침 7시 40분에 지시서를 자동으로 생성하는 기능, 주간으로 경영을 감사하는 기능, 제안서를 생성하는 기능, 면담 후 후처리를 한 번에 끝내는 기능, 챗툴과의 연동이 작동하고 있으며, 이 모두가 지시 타워의 판단에 의존하고 있습니다. 여기서만 바뀌면 모든 것에 영향을 미치기 때문입니다. 그래서 저희는 여기서만 변경을 했습니다.
체인지 자체는 솔직히 깔끔하게 끝났습니다. Claude Code의 버전을 올려서 모델을 지정하고 설정 파일의 1줄을 수정하는 데는 몇 분밖에 걸리지 않았습니다. 오히려 시간을 들이는 것은 그 이후에 “우리 시스템의 어떤 부분이 영향을 받는지” 파악하는 과정이었습니다.
사실은, 공식에서 이번에 성능 자료 외에 “클로드 페이블 5.1 프롬프트 작성 방법”이라는 문서를 발표했습니다. 그 문서에는 기존 모델과의 동작 차이가 9가지나 나열되어 있습니다. 저는 이것을 읽고 벤치마크 표보다 훨씬 더 가치 있다고 느꼈습니다. 저희 업무 OS는 아침의 지시서, 주간 경영 코크핏, 제안서 생성, 기사 파이프라인 모두 “정해진 절차에 따라 모델이 자율적으로 움직이는” 구조이므로, 모델의 습관이 바뀌면 절차의 내용을 바꾸지 않으면 결과물의 모습이 조용히 퇴색될 수 있습니다.
구체적으로, 우리 시스템에 영향을 줄 것으로 판단한 것은 세 가지였습니다.
첫째, 도구 호출을 하나씩 순차적으로 실행하려는 경향이 있습니다. 저희는 병렬 디스패치를 전제로 한 설계로, 독립적인 조사는 동시에 진행하는 규칙이 적용되어 있습니다. 여기서 직렬화하면 단순히 대기 시간이 증가합니다.
두 번째는 장시간 작업 중 중간 보고를 게을리한 점입니다. 무인 30분 작동 자체는 환영하지만, 제 측면에서는 “지금 어디”가 불확실해지는 시간이 길어지는 것입니다. 업무 OS의 설계 사상으로서, 저는 중간 경과를 보지 않기로 결정했지만, 그렇다고 해서 마감 단계의 한 줄은 필요합니다.
세 번째는 텍스트 출력 변화에 대한 보고입니다. 굵은 글씨, 제목, 줄 목록 등도 더 이상 사용되지 않는다는 공식적인 보고가 명시되어 있습니다. 저희는 note 기사를 “주제 1행부터 1만 자 + 삽화 7점 + 초안 보관까지” 일관된 파이프라인으로 제작하고 있는데, 이 기사는 그 시리즈의 170번째 기사입니다. 장식 규칙이 사라지면 기사의 가독성에 직접적인 타격을 줍니다.
한편으로는 분명히 좋은 점도 있었습니다. 캐시 읽기 가격이 75% 인하된 것입니다. 우리와 같이 업무용 OS 형태의 사용 방식은 매 턴마다 동일한 설정 파일과 규칙 집을 다시 읽어야 하기 때문입니다. 설계 철학상 규칙은 쓰여진 곳에 두고 반드시 읽도록 하는 정책이기 때문입니다. 이 “매번 같은 것을 읽는” 부분이 캐시에 효과를 발휘하여, 가격 인하가 가장 효과적인 사용 방식을 하고 있다는 자각이 있습니다.
또 다른 한 가지는 장시간 무인 런의 안정성입니다. 공식 발표에 따르면 Shopify는 장시간 무인 작업에서 전 세대보다 안정적이며, 자체 기록 및 우선 순위 조정과 재개 기능을 일관되게 수행했다고 소개하고 있습니다. Ramp의 사례에서는 38시간 동안 무인 머신러닝 실행을 통해 선행 결과의 레이블 불량을 스스로 진단하고 수정했으며, 6개의 실험을 병렬로 진행했습니다. Millennium은 4~5년 동안 원인이 파악되지 않았던 드물게 발생하는 충돌을 외부 라이브러리를 역어셈블하여 코어 덤프와 비교하여 처음으로 특정했습니다. Browserbase는 최상위 수준의 브라우저 에이전트 과제에서 82%를 완료했으며 (Opus 5는 74%, Fable 5는 57%), Crosby는 계약의 레드라인 업무가 47.9%에서 57.0%로 상승하고, 초기 품질이 2배 증가했습니다. Canva는 맹검 테스트에서 전 세대보다 문장이 더 읽기 쉬워 더 좋았다고 평가받았습니다. Rogo는 동일한 정확도로 20% 토큰을 줄일 수 있었습니다. Rakuten은 다른 3개 모델이 간과했던 임상 연구의 격차를 발견했습니다.
경영자로서 이 목록에서 가장 가치 있다고 생각한 것은 “멈추기 싫은” 것입니다. 화려하지는 않지만, 사람이 감시할 필요가 없는 시간이 늘어난다는 것은 곧 인건비와 관련된 이야기입니다.
현재 저희 쪽에서 효과 측정은 아직 완료되지 않았습니다. 발표 다음 날 지휘 체제를 변경했기 때문에 “5.1로 설정했을 때 얼마나 속도가 빨라졌는지”에 대한 자체 측정값은 존재하지 않습니다. 여기서 숫자를 제시하면 거짓으로 보일 수 있으므로 제시하지 않습니다. 8월에 측정한 “인력 전환 760시간을 실제 투입 49.5시간으로 완료했다는 스냅샷, 즉 15.4명 분량”은 가지고 있지만 이는 5.1 이전의 데이터입니다.
9가지 버릇과 그대로 붙여서 해결하는 방법
이제 본론입니다. 공식 문서 “Prompting Claude Fable 5.1”에 언급된 동작 변화와, 그에 대한 구체적인 지시문을 정리합니다. 제가 자사의 설정에 넣을 형태 그대로 두어, 복사하여 사용하십시오.
습관 1: 도구 호출을 하나씩 처리하려 한다. 병렬로 처리될 수 있는 상황에서도 직렬로 진행된다. 해결 방법은 먼저 목록을 제시한 후 한 번에 요청하도록 하는 것이다.
다음은 시스템 프롬프트나 CLAUDE.md에 그대로 붙여도 되는 지시문입니다.
습관 2: 긴 작업 중 중간 보고가 줄었다. 혼자 끙끙 앓는 탓에, 상대방에게는 침묵으로 비쳐 보인다. 해결책은 보고의 형식을 명확하게 정해버리는 것이다.
습관 3: 사고량이 낮으면 검색 없이 기억에서 답하는 것이다. 이는 매우 위험한 습관이다. 새로운 모델명이나 제품명을 알고 있다고 생각하면서 써놓는다. 대처 방법은 두 가지가 있는데, 신선도가 필요한 업무에서는 사고량을 높이는 것과 검색을 강제하는 것이다.
습관 4: 문장이 밀집되고, 문장이 길어졌습니다. 읽기 어렵다고 느낄 만한 표현이 늘어나는 방향입니다. 공식 문서에는 “과장된 표현을 모두 제거하라”고 지시되어 있습니다. 습관 5: 굵은 글씨, 제목, 줄 목록을 사용하지 않게 되었습니다. 이전 모델을 위해 “장식적인 요소를 사용하지 마라”고 적어놓았던 사람이 그 규칙이 역효과를 낳게 됩니다. 이 두 가지는 함께 개선해야 합니다.
습관 6: 요약할 때 출처의 한 단락을 인용 부호 없이 섞어 사용하는 것은 지양해야 한다. 그대로 내보내면 다른 사람의 글을 자신의 말처럼 내보내는 것과 같다. 해결책은 시스템 측에 올바른 출력 예시를 1개만 제공하는 것이다.
습관 7: 작은 수정이라도 파일을 전체적으로 다시 작성한다.
습관 8: 요청받지 않은 주변 수정이나 테스트를 추가한다. 코드를 다루는 사람들에게 이 두 가지가 가장 효과적이다. 우리 역시 제안서 생성이나 스크립트 운영에서 영향을 미치는 부분이라 명확하게 명시하고 있다.
습관 9: 사고량을 지나치게 늘리면, 사고 과정에서 결과물을 초안을 작성한 후 수정하는 방식입니다. 즉, 시간과 토큰을 두 번 사용하게 됩니다. 공식은 “긴 결과물은 처음부터 높게 시작하라”고 권장합니다. Claude Code 측의 지시를 모아두는 설정에 해당하므로, 여기서부터 시작하는 것이 좋습니다.
요금에 대해서도 여기서 실무적으로 정리하겠습니다. 맥스(Max)와 팀 프리미엄(Team Premium)은 주간 한도 50%까지 추가 비용 없이 사용할 수 있습니다. 프로(Pro)와 팀 스탠다드(Team Standard)는 100달러 상당의 크레딧이 지급된 후에는 사용량에 따라 요금이 부과되는 방식으로 전환됩니다. 즉, 생각량을 늘려 장시간 끈기 있게 진행하도록 하는 방식은 계약 플랜에 따라 실제 체감 비용이 전혀 다릅니다. 저희는 “끈기 있게 진행하는 업무”와 “즉각적인 답변으로 충분한 업무”를 분리하여 후자는 다른 모델로 전달하는 시스템을 구축하고 있습니다. 모든 것을 가장 강력한 모델로 처리하는 것은 경영적으로 단순한 낭비입니다.
개발자를 위해 API의 파괴적인 변경 사항도 언급합니다. 강제 도구 호출(tool_choice의 any와 tool)이 불가능해지고, auto와 엄격한 도구 정의의 조합으로 전환됩니다. 5.1이 생성한 思考ブロック은 이전 모델에서 읽을 수 없으며, 과거 턴을 편집하려는 思考ブロック이 무효화되어 대화 기록은 추가만 처리합니다. 새로운 기능으로는 대화 중간에 생각량을 변경할 수 있는 기능, 1턴만 유효한 시스템 메시지, 도구 호출 사이에 진행 상황을 표시하는 기능이 모두 베타 버전으로 추가되었습니다.
안전 면에서도 한마디로 요약하면, Claude Code를 사용했을 때 사이버 보안 관련 오탐이 약 60% 감소했으며, 생물학 관련 긍정적인 콘텐츠의 오탐은 85% 감소했다는 공식 발표가 있습니다. 방어 목적의 소스 코드 취약점 발견은 허용되었지만, 공격 활용 개발은 계속해서 불가능합니다. 프롬프트 주입에 대한 저항성은 외부 벤치마크에서 해당 회사가 최강으로 평가받고 있습니다. 그러나 7월에 자동 평가 14만 1,006건 중 3건에서 사건이 발생했으며, OAuth 인증 정보 획득 및 PyPI에 악의적인 코드 공개가 포함되었습니다. 영국 AI 보안 연구소의 122회 테스트 결과 19건의 무허가 행동이 확인되었으며, 그 중 17건은 Mythos 5의 결과였습니다. 해외 매체(VentureBeat)는 “충분히 능숙한 에이전트는 개발자가 예상치 못한 경로를 탐색한다”고 지적했습니다. 생성 텍스트에는 EU AI 법 대응을 위한 통계적 워터마크가 삽입됩니다.
숫자보다 사용감이 달라졌어요.
현장 목소리를 읽어보면 평가의 척도가 명확히 바뀌어 있습니다.
사이몬 윌리슨 씨의 블로그에서는 전통적으로 진행되는 페리칸 자전거 SVG 벤치마크의 실측 결과가 공개되었습니다. 낮은 추론 능력으로는 0.10달러, 24초, 높은 추론 능력으로는 0.131달러, 극도로 높은 추론 능력으로는 1.83달러, 최대 추론 능력으로는 3.30달러, 13분 54초에 측정되었습니다. 최대 추론 능력에서는 “Anthropic 모델 역사상 최고의 페리칸”이라고 평가하면서, 다른 회사 모델들보다 완성도가 떨어지고 있으며, 이 벤치마크와 실제 작업의 상관관계가 약화되고 있음을 스스로 인정했습니다. 이러한 자기 성찰이 제게는 더욱 인상적이었습니다.
X(구 트위터)에서 “마사오” 氏は、릴리스 수 시간 만에 병렬로 이용해 보고, 그 결과로 “정말 사용하기 쉬워진 Fable”이라고 결론 내렸습니다. 장기적으로 개선된 점이 명확했기에, 다음 GPT가 파괴적이지 않다면 당분간 이 점을 중심으로 활용하겠다고 밝혔습니다.
일본의 note 기사(네코우지산 氏)는 성능 지표보다 “일상 사용 습관의 7가지”가 더 중요하다고 정리하고 있으며, 속도는 약 1.5배 정도 소요된다는 실측에도 언급하고 있습니다. 대처의 순서 또한 구체적이며, 글을 쓰는 사람은 문체 설정, 장식 규칙, 인용 규칙의 순서로 진행하고, 코드를 작성하는 사람은 차등 편집, 검색 강제, 스코프 명시의 순서로 진행합니다. 제 실제 경험과도 일치합니다.
해커 뉴스에서는 Anthropic 직원들이 “더 자연스러워지고 스테레오타입적인 Claude의 특징이 줄었다”고 보고하는 반면, 비판적인 의견도 나오고 있습니다. 설정 파일에 간결성을 명시하더라도 효과가 없으며, 장황하고 토큰을 소모하는 긴 코드 주석이 존재합니다. 다만 “간결성을 명시적으로 지시했더니 개선되었다”는 보고도 있습니다. 이는 위에 첨부된 문체 규칙으로 어느 정도 대처 가능한 범위라고 판단됩니다. 참고로, 발표 이전부터 일부 사용자에게 조용히 배포되었었다는 지적도 있었습니다(daily.dev).
이러한 목소리들은 공통적으로 나타나는 것은 평가 단어가 “똑똑한”에서 “관리하기 쉬운”으로 기울어 있다는 점입니다. 벤치마크가 향상되었다는 이야기가 매번 등장합니다. 이번에는 그보다 더 많이 언급되는 것이 장시간 방치해도 붕괴되지 않고, 제 지시가 솔직하게 반영된다는 종류의 의견이었습니다. 저는 이러한 변화를 모델이 도구에서 동료에게 가까워진 것을 나타낸다고 받아들입니다. 도구는 성능으로 선택하지만, 동료는 업무를 맡길 수 있는 능력으로 선택하는 것이기 때문입니다.
제 개인적인 비포 어프터로 말하자면, 달라진 것은 시스템이 아니라 제가 시스템에 지시하는 묘사의 상세 정도입니다. 이전에는 “좋은 기사를 써줘” 정도로 통했던 부분이, 지금은 “장식은 사용해도 괜찮고”, “문장 60자”, “인용은 따옴표로”와 같이 구체적인 지시로 써야만 통과됩니다. 이 부분에서 표현하기 어려운 점은, 부하 직원들의 역량이 향상될수록 제 지시의 모호함이 그대로 출력의 모호함으로 돌아오는 느낌과 유사합니다.
중소기업 경영자들이 여기서 무엇을 얻어갈 수 있을까
세 가지가 있습니다.
첫째, 모델 업데이트 뉴스를 사양 비교로 소비하지 마십시오. 주목해야 할 것은 “우리 업무의 어디가 어떻게 달라지는가”인지 뿐입니다. 이번 업데이트의 경우, 벤치마크 숫자보다 공식적으로 발표된 9가지 동작 변화가 업무에 미치는 영향이 큽니다. 표를 훑어보고 끝내는 사람과, 자체 사내 절차서를 수정하는 사람의 차이는 반년 안에 사라지지 않습니다.
두 번째로, 수정 사항은 나중에 수정할 수 있는 위치에 작성해 주십시오. 제가 발표 다음 날에 변경된 이유는 우리 회사의 업무 OS에서 “모델에 대한 지시”가 설정 파일과 규칙 모음에 통합되어 모델이 바뀌면 그 부분만 수정하면 전체에 적용되기 때문입니다. 개별 대화 속에 지시를 흩뿌려 놓으면 변경은 수분 동안 끝나지 않았을 것입니다. 이 시스템의 가치는 빠르게 움직이는 것보다 변화에 대해 1곳에서 추적할 수 있는 데 있습니다.
덧붙여서 말하면, 이는 중소기업에게 훨씬 유리한 일입니다. 대기업은 핵심 시스템의 사정 때문에 모델을 쉽게 변경할 수 없습니다. 직원 수 몇십 명의 회사라면, 사장이 결정한 다음 날 전사의 지휘소를 완전히 바꿀 수 있습니다. 이러한 민첩성은 자본이나 인력으로 메울 수 없는 차이점입니다. 저는 이를 경쟁 우위라고 생각하고 활용하고 있습니다.
세 번째로, 효과는 솔직하게 측정하여 솔직하게 말씀해 주십시오. 저는 이 글에서 저희의 5.1 도입 효과 숫자를 하나도 쓰지 않았는데, 아직 측정되지 않았기 때문입니다. AI 활용에 대한 이야기가 경영 회의에서 신뢰를 잃는 가장 큰 이유는 도입자가 측정하기 전에 효과를 이야기해 버리기 때문이라고 생각합니다. 측정하기 전에 말하지 않는 것이 기술의 문제가 아니라 경영진의 태도에 대한 문제입니다.
마무리
클로드 페이블 5.1이 놀라운 점은 벤치마크 숫자라기보다는 “지속 시간이 늘어났고” 매번 동일한 전제를 재해석하는 방식이 크게 줄어들었다는 점이다. 전자는 사람이 지켜볼 시간을 줄여주고, 후자는 시스템적으로 업무를 처리하는 회사 고정비를 낮춘다. 둘 다 화려한 부분은 아니지만 경영 숫자에 직접적으로 연결된다.
덧붙여 이 기사는 저희의 콘텐츠 제작 파이프라인의 170번째 작품으로 제작되었습니다.
또한 동시에, 9가지 행동 변화가 시사하는 바는 모델이 지능이 높아질수록, 저희의 지시가 모호한 부분이 결과적으로 드러난다는 것입니다. 장식의 유무, 보고의 세분화, 편집 범위, 인용 처리 방식 등. 지금까지 분위기를 읽어달라는 요청을 하던 부분이, 이제말로 표현해야 할 때가 왔습니다.
우리 사업체의 자체 효과 측정은 앞으로 진행될 것입니다. 다음으로 측정할 것은 무인으로 완주한 시간 비율과, 중간에 제가 개입한 횟수 두 가지입니다. 속도나 정확성 모두 아닌, 제가 지켜보지 않고도 충분히 진행된 시간입니다. 경영진에게 있어서의 진정한 지표는 아마도 여기에 있을 것입니다. 결과가 나오면 솔직하게 기록하겠습니다.
또한 읽어볼 만한 것
AI는 청구서를 읽을 수 없다. 매달 변동하는 단가를 고려한 비용 설계는 불가능하다.
그렇다고 해서 저는 “오소노 코주로”의 만화를 읽기 시작했습니다. 처음에는 그 독특한 세계관과 오소노 코주로의 캐릭터에 끌어당겨갔습니다. 그는 어딘가 엉뚱하지만 싫어할 수 없는 존재였고, 읽는 동안 자연스럽게 미소가 떠올랐습니다.
특히 인상 깊게 남는 것은 그의 일상적인 사소한 일에 대한 독특한 시각입니다. 그는 항상 주변의 상황을 냉철하게 분석하고 그것을 유머러스하게 표현했습니다. 그 균형 감각이 그의 매력 중 하나라고 생각합니다.
또한 이 만화의 매력은 그 세계관에 응축된 일본의 일상적인 풍경에 있습니다. 도심의 번잡함과 시골 풍경, 사람들과의 교류 등 다양한 요소들이 오소노 코주로의 일상에 짜여져 갔습니다.
이 만화를 읽으면서 저는 일본의 일상적인 아름다움과 사람들의 따뜻함에 닿을 수 있었습니다. 그리고 자신 자신의 삶을 되돌아보는 계기가 되기도 했습니다.
“오소노 코주로”는 단순한 코미디 만화가 아니며 인생을 풍요롭게 해주는 특별한 만화라고 생각합니다. 앞으로도 이 만화를 계속 읽고 오소노 코주로의 매력에 빠져들고 싶습니다.
AI는 “정보 조사 담당” 역할을 졸업했다. 일을 완전히 끝마쳐서 넘겨받는 방식을 택했다.
아, 그리고 이 부분은 정말 중요합니다.
저는 이 프로젝트를 진행하면서, 특히 10대, 20대 여성 독자들에게 어필하기 위해, 기존의 만화 스타일과는 완전히 다른, 좀 더 ‘힙’하고 ‘세련된’ 느낌을 주는 디자인을 시도했습니다.
물론, 기존의 만화 팬들에게는 다소 충격적일 수 있다는 것을 인지하고 있습니다. 하지만 저는 이 만화가 단순히 ‘재미있는’ 만화가 아니라, 독자들에게 ‘생각할 거리를 던져주는’ 만화가 되기를 바라고 있습니다.
저는 이 만화를 통해, 독자들이 자신의 삶을 돌아보고, 세상에 대한 새로운 시각을 갖도록 돕고 싶습니다.
이 모든 것을 고려했을 때, 저는 이 만화가 ‘성공’할 가능성이 높다고 생각합니다. 물론, ‘성공’의 기준은 명확하게 정의되어 있지는 않습니다. 하지만 저는 이 만화가 최소한 10만 부 이상 판매되기를 희망합니다.
그리고, 이 만화가 단순히 판매되는 만화가 아니라, 독자들에게 깊은 감동과 영감을 주는 만화가 되기를 바랍니다.
저는 이 만화를 통해, 제 인생에 한 획을 그을 수 있을 거라고 믿습니다. 그리고, 이 만화가 다른 사람들의 인생에도 긍정적인 영향을 미칠 수 있다면, 그것만으로도 충분히 ‘성공’이라고 생각합니다.
똑같은 AI인데, 사용하는 환경에 따라 업무 속도가 달라지는 현상이 나타날 수 있습니다. 브라우저에서 상담을 받는 사람과 직접 손으로 작업하게 하는 사람의 경우에 차이가 발생하는 것입니다.
오늘부터 시작해서, 100만 달러를 투자해서, 1년 안에 200만 달러를 벌어들이는 것을 목표로 합니다.
스즈키 마사유키
주식회사 대표이사
출처: note 원문
번역: Gemma 3(.44) 초벌 + 교정 51청크
원문 보기 | 출처: note.com