전 실제로 회사에서 몇 가지 써봤는데 스펙과 현실의 차이가 꽤 크더라고요. GPT-5.5 같은 모델도 결국 사람이 결과물을 검수해야 하고, 특히 도메인 특화 작업은 기대치를 낮춰야 합니다. ROI는 정말 도입 방식에 따라 갈리는데, 운영 효율화 용도로는 괜찮은데 완전 자동화 기대하면 실망하더라고요.
AI기술
2026년 AI 주요 뉴스 정리해봤는데 이거 진짜 가능한 수준인가요?
요즘 AI 뉴스를 보다 보니 정말 빠르게 진행되고 있더라고요. 오픈AI에서 이미지 생성 AI를 실무 제작 도구 수준으로 끌어올린 '챗GPT 이미지 2.0'을 공개했다고 하고, GPT-5.5라는 모델이 코딩, 리서치, 문서 작업까지 지원한다고 하네요.
앤트로픽도 '클로드 오퍼스 4.6'이라는 100만 토큰 AI 에이전트를 공개했다고 하고, 국내에선 KAIST 스타트업 포인투테크놀로지가 엔비디아로부터 1000억 원 규모의 투자를 유치했다고 하던데... 이게 정말 실무에서 잘 쓰일 수 있는 건가 싶어요.
과대광고 아닌가 싶은 부분도 있는데, 특히 AI의 ROI 문제가 있다고 들었어요. 실제로 회사에서 도입해본 분들은 어떤 경험을 하셨나요? 스펙은 좋아 보이는데 현실에서 얼마나 도움이 되는지 궁금합니다.
앤트로픽도 '클로드 오퍼스 4.6'이라는 100만 토큰 AI 에이전트를 공개했다고 하고, 국내에선 KAIST 스타트업 포인투테크놀로지가 엔비디아로부터 1000억 원 규모의 투자를 유치했다고 하던데... 이게 정말 실무에서 잘 쓰일 수 있는 건가 싶어요.
과대광고 아닌가 싶은 부분도 있는데, 특히 AI의 ROI 문제가 있다고 들었어요. 실제로 회사에서 도입해본 분들은 어떤 경험을 하셨나요? 스펙은 좋아 보이는데 현실에서 얼마나 도움이 되는지 궁금합니다.
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완전 공감이에요. 저도 회사에서 이런 신기술들 도입 검토할 때마다 느끼는데, 스펙은 정말 화려한데 실제로 쓰려니까 생각보다 쓸모없는 경우가 많더라고요. 특히 ROI 문제는 진짜 심각하긴 해요. 결국 마케팅과 실제 성능의 갭이 꽤 크다는 거죠.
스펙이랑 현실이 괴리 있는 거 맞는 것 같아요 ㅎㅎ
회사에서 클로드 도입했는데 초반엔 기대 크다가 결국 검수가 필요하더라고요. 스펙은 정말 좋은데 실제 결과물은 항상 손봐야 한다는 게 함정이에요.
스펙과 실무는 정말 다르더라고요. 저도 회사에서 클로드 도입해봤는데 처음엔 좋아 보였지만 결국 검증 과정이 너무 오래 걸려서 비용 대비 효율이 떨어졌어요. ROI 문제는 정말 심각한 것 같습니다.
실제로 도입해본 회사들 보면 ROI 나오는데 6개월~1년 걸리더라고요. 스펙만 좋아서는 안 되고 업무 프로세스를 어떻게 맞추느냐가 관건이라고 합니다.
스펙과 현실이 다른 게 이 업계의 영원한 숙제네요. 근데 요즘 GPT 시리즈들은 실제로 코딩할 때 꽤 먹히더라고요. 다만 도입 비용 대비 효과를 보려면 운영 방식을 기존과 완전히 바꿔야 한다는 게 문제입니다.
스펙이랑 현실이 다른 건 정말 그래요. 저도 회사에서 클로드 도입해봤는데 처음엔 기대했는데 실제론 프롬프트 엔지니어링에 시간이 엄청 걸리더라고요. ROI 따지면 인력 충원하는 게 나을 수도 있겠다는 생각도 들고요.
스펙과 현실이 다른 경우가 많긴 해요. 저도 클로드 써보니 토큰 많아진 건 좋은데 비용이 확 올라서 ROI 계산하려니까 좀 애매더라고요. 결국 어떤 작업에 쓰느냐가 중요한 것 같습니다.
회사에서 GPT-4 쓰는데 실제로는 스펙만큼 신기하진 않더라고요. 결국 프롬프트 잘 짜야 먹히는데 그게 생각보다 힘들어요. ROI 따지면 아직 멀었다는 게 솔직한 느낌입니다.
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