INSIGHTS & IDEAS.

채용 공고 수만 건, 이제는 AI가 1차 필터링한다
하루 수천 건의 채용 공고 중 정작 봐야 할 것은 1~2%입니다. 사람이 계속 검토하면 후반부에 판단이 흔들립니다. AI 점수화로 1차 필터링을 맡긴 방법을 정리했습니다.

Claude Opus 4.7이 왔습니다. 숫자는 올랐는데 토큰값이 늘었습니다
Anthropic이 2026-04-16 공개한 Opus 4.7 업데이트 소식을 정리하고, Opus를 주력으로 쓰는 시온랩에서 체감한 부분과 재점검한 워크플로우를 함께 적었습니다.

AI 도입이 끝이 아니라, 통합이 시작입니다
도구를 샀다고 조직이 바뀌지 않습니다. 검증·보안·병목 세 가지를 점검해야 실제로 속도가 붙습니다.

Claude Code vs Codex, 실무에서 둘 다 써보니 이랬습니다
AI 코딩 도구 두 개를 실무 프로젝트에서 병행한 경험. 클로드가 모자랄 때 코덱스를 꺼내는 이유를 정리합니다.

SION.LAB 리브랜딩, 산업을 아는 자동화 파트너로
데이터 자동화 전문 기업에서 산업별 맞춤 자동화 파트너로. SION.LAB의 새로운 방향을 소개합니다

카카오톡 방이 3개만 넘어도, 정보 관리가 불가능해진다
주식·환율·부동산 단체방에서 소중한 정보가 묻히고, 수동 정리에 하루 2시간을 쓰던 문제를 챗봇 자동화로 해결한 경험

뉴스 모니터링, 사람이 하면 안 되는 업무
수동 뉴스 모니터링의 구조적 한계와 자동 수집·분류·요약 파이프라인 설계 접근법

매일 아침 3시간, 금융 데이터를 수작업으로 모으고 있다면
금융·회계 데이터 취합의 구조적 비효율과 자동화 파이프라인 설계 접근법

변호사가 판례 찾는 데 하루 3시간을 쓰는 구조적 문제
법률 업무의 시간 구조 분석: 검색에 소비되는 시간을 분석으로 전환하는 RAG 접근법

유통기한 관리부터 정산까지, 유통업의 진짜 병목
주문-출고-정산이 하나로 연결되지 않는 유통 현장의 구조적 문제와 해결 접근법

부동산 중개, 매물 관리를 엑셀로 하고 있다면
매물 소싱부터 계약 관리까지. 부동산 중개 업무의 구조적 병목과 시스템화 판단 기준

기술이 아닌 비즈니스를 먼저 봐야하는 이유
자동화 도입 전 반드시 확인해야 할 3가지. 기술보다 비즈니스 구조 분석이 먼저인 이유

매장이 2개가 되는 순간, 운영이 4배가 되는 이유
다점포 운영 시 기하급수적으로 늘어나는 관리 포인트와 통합 시스템 접근법