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AI 수용을 「찬성/반대」로 물으면 답이 잘 안 나옵니다. STEM·의학 분야 박사과정생 3,785명을 과업별로 물었더니, 가장 큰 집단은 «문헌 관련 일에는 열려 있고 지적 기여로 여겨지는 일에는 닫혀 있는» 분업형이었습니다. 조직의 AI 규정을 만들 때 무엇을 물어야 하는지가 여기서 갈립니다.

대규모 언어모델이 투자 판단에 쓰이면서, 모델마다 체계적인 «성향»이 있다는 것이 앞선 연구들에서 지적돼 왔습니다. 이 프리프린트는 추론 시점에 «뉴런 하나»를 건드려 그 성향을 원하는 방향과 세기로 조절할 수 있음을 보고합니다. 무엇이 함께 바뀌었는지가 핵심입니다.

한 대기업의 백오피스 직원 약 4,000명이 8개월 동안 남긴 프롬프트 713,564건을 분석한 프리프린트입니다. 시니어일수록 정교하게 썼고, 정교함은 부서마다 크게 달랐으며, ★공식 AI 교육 뒤에도 지속적인 개선이 관찰되지 않았습니다. 이 사이트의 앞선 글과 결과가 반대로 보이는데, 무엇을 쟀는지 보면 모순이 아닙니다.

차등의결권은 창업자에게 통제권을 주는 대신 소유와 통제를 분리시킵니다. 미국 52년치 데이터를 이중차분으로 본 프리프린트는, 기업가치는 «올랐다가 시간이 지나며 내려가는데» 혁신 산출은 «지속적으로» 늘었다고 보고합니다. 무엇이 갈리는지 초록에 있는 것만 정리했습니다.

여덟 명이 줄을 당기면 한 명이 당길 때의 여덟 배가 나와야 한다. 실제로는 그렇지 않았다. 100년 전 농업공학자가 남긴 측정이 지금도 인용되는 이유는, 그 손실이 기술이 아니라 사람 수에서 나왔기 때문이다. 무엇이 빠지는지, 그리고 무엇으로 막는지 정리한다.

대기줄이 길어지면 사람을 더 붙이는 것이 첫 대응이다. 그런데 어떤 줄은 사람을 붙여도 안 줄고, 어떤 줄은 아무것도 안 해도 줄어든다. 둘을 가르는 것은 아주 단순한 관계식 하나다. 공식 자체보다 그것이 어디에 쓰이는지를 정리한다.

한 사람이 관계를 유지할 수 있는 사람 수에 상한이 있다는 주장이 있다. 흔히 150이라는 숫자로 인용되고, 그 숫자에 맞춰 공장을 쪼갠 회사도 있다. 그런데 이 숫자는 학계에서 재검토됐다. 무엇이 남고 무엇이 흔들렸는지 갈라서 본다.

쓸모를 모르겠는 규칙이 있다. 없애자는 제안이 나오고, 대개 반대할 근거를 아무도 못 댄다. 그런데 없애고 나서 문제가 터진다. 100년 전에 나온 짧은 우화가 이 상황을 정확히 짚는다. 핵심은 「없애지 마라」가 아니라 「먼저 알아보라」다.

일정이 밀리면 사람을 더 넣는다. 그런데 그렇게 해서 일정을 되돌린 사례는 드물다. 1960년대 대형 소프트웨어 프로젝트를 관리하던 사람이 남긴 관찰은 「인력 투입이 오히려 지연을 키우는 구간이 있다」는 것이었다. 왜 그런지, 그리고 어디까지가 이 법칙의 적용 범위인지 정리한다.

«무능해질 때까지 승진한다»는 1969년의 농담이 데이터로 검증됐다. 214개 기업의 승진 기록에서, 영업 실적이 두 배인 사람은 승진 확률이 14.3% 높았고 그가 맡은 부하들의 실적은 7.5% 낮았다.