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Salesforce는 2026년 1월 공식 블로그에서 "2026년 마케팅은 AI가 자율적으로 업무를 수행하는 에이전틱 마케팅 시대로 진화하며, AI는 실무를 담당하는 디지털 워크포스 역할을 수행합니다" 라고 선언했습니다( Salesforce Korea, 2026-01-20 ). McKinsey의 2025년 AI 현황 보고서에 따르면 62%의 조직이 이미 AI 에이전트를 실험 하고 있고, 23%는 최소 한 비즈니스 기능에서 에이전틱 AI를 확장 운용 중입니다( McKinsey, 2025 ). YouTube에서는 "I Replaced My Marketing Team With 3 AI Agents"라는 영상이 2026년 1월 수십만 뷰를 기록하며, 1인 AI 마케팅 회사에 대한 관심이 폭발적으로 증가하고 있습니다( YouTube, 2026-01-30 ). 이 글은 "마케팅 CAW 팀 조직도" — 오케스트레이터를 중심으로 QA 팀, 디렉터 4명, 실행 에이전트 11명으로 구성된 AI 마케팅 팀 구조를 분석합니다. 이 구조를 1인 마케팅 회사에 실제로 적용할 수 있는지, 어떤 도구와 비용이 필요한지, 한계는 무엇인지를 산업 데이터와 공개된 기술 정보를 기반으로 검증합니다. 마케팅 CAW 팀 조직도 — 구조를 해부하다 CAW 팀 조직도는 AI 에이전트들을 실제 마케팅 에이전시의 인력 조직처럼 배치한 구조입니다. 최상위에 ORCHESTRATOR(총괄 오케스트레이터) 가 있고, 그 아래 두 개의 중간 관리 레이어인 QA TEAM(품질관리) 과 DIRECTORS(디렉터) 가 배치됩니다. 디렉터 아래에는 4개의 전문 팀이 존재하며, 각 팀에 2~3명의 실행 에이전트가 소속되어 있습니다. CAW 팀 조직도 전체 구조 ORCHESTRATOR (...

2026년 2월 19일, Google은 플래그십 AI 모델의 업그레이드 버전 Gemini 3.1 Pro 를 프리뷰로 출시했습니다. 2025년 11월 Gemini 3 Pro 공개 이후 정확히 3개월 만의 업데이트로, 핵심 추론 벤치마크인 ARC-AGI-2에서 77.1% 를 기록해 전작(31.1%) 대비 2배 이상의 추론 성능 도약 을 보여줍니다. 독립 평가 기관 Artificial Analysis의 Intelligence Index에서 1위 를 차지하며 Anthropic Claude Opus 4.6을 제치고 "세계에서 가장 지능적인 AI 모델" 자리를 되찾았습니다( Artificial Analysis, 2026-02-19 ). 가격은 Gemini 3 Pro와 완전히 동일 하게 유지되어, 사실상 추가 비용 없이 대규모 성능 업그레이드를 받는 셈입니다. 이 글은 Gemini 3.1 Pro의 핵심 스펙, 벤치마크 성적표, API 가격, 사용 가능 플랫폼, 그리고 커뮤니티의 솔직한 실사용 반응까지 — 오늘 공개된 정보를 팩트 기반으로 분석합니다. 벤치마크 숫자의 화려함 뒤에 숨은 한계도 함께 짚겠습니다. AI 모델 경쟁의 현재 — 왜 3개월 만에 또 업그레이드인가 2025년 11월 Gemini 3 Pro가 출시됐을 때, Google은 LMArena 리더보드 1위(1501 Elo)를 차지하며 잠시 왕좌에 올랐습니다. 하지만 수 주 안에 OpenAI와 Anthropic이 각각 GPT-5.2와 Claude Opus 4.5/4.6을 출시하며 즉시 추월했습니다. VentureBeat는 이를 "왕좌를 빼앗겼다가 되찾는 패턴" 이라고 표현합니다( VentureBeat, 2026-02-19 ). Reddit r/singularity에서 한 사용자는 "한 주는 Claude가 최고, 다음 주엔 다른 모델이 넘...

바이브 코딩(Vibe Coding)이 소프트웨어 개발의 새로운 패러다임으로 부상하면서, 동시에 그 치명적 약점도 드러나고 있습니다. AI에게 "알아서 코드 짜줘"라고 던지면 멋진 코드가 나오지만, 컴파일 에러, 아키텍처 불일치, 원래 의도와 다른 구현이 빈번합니다. GitHub는 이 문제를 정면으로 해결하기 위해 2025년 9월 Spec Kit 을 오픈소스로 공개했습니다. 2026년 2월 현재 GitHub 스타 70,500+개 , 포크 6,100+개 를 기록하며 SDD(Spec-Driven Development) 도구 중 가장 빠르게 성장하고 있습니다( GitHub 리포지토리 ). 이 글은 Spec Kit이 무엇인지, 어떻게 작동하는지, 바이브 코딩의 한계를 어떻게 보완하는지를 팩트 기반으로 분석합니다. 설치부터 실전 워크플로, 경쟁 도구 비교, 그리고 한계점까지 — 바이브 코딩 시대에 명세(Specification)를 "실행 가능한 청사진"으로 바꾸는 도구의 전모를 살펴보겠습니다. 바이브 코딩의 구조적 한계 — 왜 Spec Kit이 필요한가 바이브 코딩은 자연어 프롬프트만으로 AI 코딩 에이전트에게 코드 생성을 맡기는 개발 방식입니다. 빠른 프로토타이핑에는 탁월하지만, 프로덕션 수준의 소프트웨어를 만들 때 근본적인 문제가 발생합니다. GitHub 공식 블로그의 표현을 빌리면, "문제는 AI의 코딩 능력이 아니라 우리가 원하는 것을 전달하는 방식" 에 있습니다( GitHub Blog, 2025-09 ). "앱에 사진 공유 기능 추가해줘"라는 모호한 프롬프트는 AI에게 수천 가지 명시되지 않은 요구사항을 추측하게 만들며, 그 추측 중 상당수가 틀립니다. Red Hat Developer의 2026년 2월 기사는 이 문제를 더 ...