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Milestone, AI 코딩 도구 ROI 측정을 위해 1천만 달러 투자 유치

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작성자 xtalfi
작성일 2025.11.14 18:04
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(퍼플렉시티가 정리한 기사)


Milestone은 기업들이 AI 코딩 도구의 영향을 측정하도록 돕는 이스라엘 스타트업으로, 목요일 Heavybit와 Hanaco Ventures가 주도하고 Atlassian Ventures가 참여한 가운데 1,000만 달러의 시드 펀딩을 확보했다고 발표했습니다. 이번 라운드에는 GitHub 공동 창립자 Tom Preston-Werner, 전 AT&T CEO John Donovan, Datadog 전 사장 Amit Agrawal과 같은 주목할 만한 엔젤 투자자들이 포함되었습니다.

이 플랫폼은 AI 코딩 도구가 기업 전반에 확산됨에 따라 증가하는 문제점을 해결합니다. Stack Overflow의 2025년 개발자 설문조사에 따르면, 현재 84%의 개발자가 개발 프로세스에서 AI 도구를 사용하고 있으며, 51%는 매일 사용하고 있습니다. Google CEO Sundar Pichai는 최근 회사의 새로운 코드 중 30% 이상이 AI에 의해 생성된다고 밝혔으며, GitHub Copilot은 사용자 수가 2,000만 명을 넘어섰습니다. 이러한 채택에도 불구하고, 기업들은 이러한 도구로부터의 투자 수익률을 정량화하는 데 어려움을 겪고 있습니다.


데이터 통합을 통한 영향력 측정

Milestone의 플랫폼은 소스 제어 및 프로젝트 관리 도구에서 HR 시스템 및 AI 코딩 어시스턴트에 이르기까지 조직의 전체 소프트웨어 개발 스택과 연결됩니다. 이 회사는 Cursor, Windsurf, Claude Code를 포함한 주요 플랫폼과 통합하여 엔지니어링 리더에게 개발 워크플로 전반의 AI 도구 사용에 대한 통합 뷰를 제공합니다.

이 플랫폼은 AI 도구 사용을 추적하고 코드 품질, 기능 제공 속도, 장기적인 코드 유지보수성과 같은 주요 엔지니어링 메트릭과 연관시킵니다. 주요 기업의 수천 명의 엔지니어에 대한 Milestone의 분석에 따르면, 자율 에이전트가 더 풍부한 프로젝트 및 아키텍처 정보에 연결되면 개발자 처리량이 최대 270%, 코드 정확도가 최대 60% 향상될 수 있습니다.

현재 고객으로는 Kayak, Monday.com, Sapiens가 있습니다. CEO이자 공동 창립자인 Liad Elidan은 TechCrunch와의 인터뷰에서 회사의 접근 방식은 고객이 코드베이스에 대한 액세스 권한을 부여해야 하며, 이는 처음에 투자자들로부터 회의적인 반응을 얻었다고 말했습니다.


학술적 기원에서 기업 솔루션으로

Elidan과 공동 창립자인 Stephen Barrett 교수는 Trinity College Dublin에서 처음 만났으며, 당시 Barrett은 컴퓨터 과학을 가르치고 소프트웨어 엔지니어링 메트릭을 연구하고 있었습니다. 그들의 협력은 엔지니어링 생산성 측정에 관한 수년간의 공동 연구로 발전했으며, 이는 Milestone의 플랫폼을 위한 기초를 마련했습니다. Barrett은 회사의 CTO로 재직하면서 Trinity College에서 계속 강의하고 있으며, 팀의 대부분은 이스라엘에 기반을 두고 있습니다.

“Milestone은 엔지니어링 조직 내에서 실제로 일어나고 있는 일을 정량화하여 AI 도입을 측정 가능한 성과로 전환할 수 있도록 함으로써 그 격차를 메웁니다”라고 Elidan은 발표에서 말했습니다.

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600만 명의 사용자를 보유하고 “추천(Featured)” 배지를 단 Google Chrome 확장 프로그램인 Urban VPN Proxy가, 2025년 7월부터 사용자의 ChatGPT, Gemini, Claude 및 기타 7개 AI 플랫폼과의 비공개 대화를 몰래 가로채 데이터 브로커에게 판매해 온 것으로 Koi Security 소속 보안 연구원들의 분석 결과 드러났다.이 확장 프로그램은 AI 플랫폼 페이지에 전용 스크립트를 주입하여 브라우저 기능을 재정의하고, 모든 프롬프트와 응답, 대화 시간 정보, 세션 메타데이터(의료 관련 질문, 금융 정보, 독점 소스 코드 등 포함)를 포착한 뒤 이를 Urban VPN의 서버로 전송해 “마케팅 분석 목적”으로 활용한다.동일한 수집 코드를 포함한 동일 발행인의 추가 확장 프로그램 7개가 Chrome과 Microsoft Edge에서 총 800만 명이 넘는 사용자에게 영향을 주고 있으며, 이 데이터 수집 기능은 하드코딩된 설정으로 기본 활성화되어 있어서 확장 프로그램을 완전히 제거하지 않는 이상 비활성화할 수 없다.
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2025.12.16 등록
OpenAI의 ChatGPT는 2025년 세계에서 가장 인기 있는 생성형 AI 서비스로 1위 자리를 유지했지만, 월요일 발표된 Cloudflare의 연간 리뷰 보고서에 따르면 상위 10위권 밖에서 9월 중순까지 2위로 급상승한 Google의 Gemini, 그리고 Anthropic의 Claude와 Perplexity로부터 치열한 경쟁에 직면했다.중국 챗봇 DeepSeek는 올해 가장 극적인 등장을 했으며, 1월 28일과 2월 3일 사이에 상위 20위권 밖에서 3위로 급등한 후 2025년 나머지 기간 동안 6위에서 10위 사이에서 안정화되었다.ChatGPT는 11월 말까지 Cloudflare의 전체 인터넷 서비스 순위에서 33위로 올라섰으며—Discord, Pinterest, Reddit보다 앞서—12월 기준 Gemini의 13.4%, Perplexity의 6.4%에 비해 AI 검색 시장의 61.3%를 차지하고 있다.
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2025.12.16 등록
최신 AI 언어 모델들은 정치적 설득에 매우 효과적이 되고 있지만, 우려스러운 새로운 연구는 이들이 기시 갤로핑(Gish galloping)이라는 토론 전술—상대방을 빠른 주장의 흐름으로 압도하는 기법—을 통해 사실적 정확성을 희생함으로써 이러한 힘을 얻는다는 것을 밝혀냈습니다.옥스퍼드 대학교, 런던 정치경제대학교, 영국 AI 보안 연구소의 과학자들은 약 77,000명의 참가자를 대상으로 19개의 언어 모델을 테스트했으며, 연구자들은 이를 현재까지 AI 설득에 대한 가장 큰 규모의 체계적 조사라고 설명합니다. 12월 3일 저널 Science에 발표된 연구 결과는 설득력과 진실 사이의 직접적인 트레이드오프를 보여줍니다.​GPT-4o와 같은 언어 모델이 의료 예산이나 이민 정책과 같은 정치적 문제에 대해 "사실과 정보에 집중"하여 사용자를 설득하도록 지시받았을 때, 10분간의 상호작용 동안 약 25개의 주장을 생성했습니다. 2025년 3월 버전의 GPT-4o는 표준 조건에서 78%의 정확한 주장을 만들었지만, 정보로 사용자를 압도하도록 프롬프트되었을 때 정확도는 62%로 급락했습니다. GPT-4.5는 더욱 급격한 하락을 보여 70%에서 56%로 정확도가 떨어졌습니다.기시 갤럽 효과미국의 창조론자 듀안 기시(Duane Gish)의 이름을 딴 이 전술은, 점점 더 검증하거나 반박하기 어려워지는 사실과 통계의 빠른 흐름으로 상대를 압도하는 것을 포함한다. 이 기법은 논증의 질보다 양을 우선시하며, 인류학자 유지니 스콧(Eugenie Scott)이 확립한 정의에 따르면 종종 "반쪽짜리 진실, 왜곡, 그리고 노골적인 거짓말"을 포함한다.​옥스퍼드 연구는 전문화된 훈련 방법과 전략적 프롬프팅이 AI의 설득력을 각각 최대 51%와 27%까지 증가시켰다는 것을 발견했다—이는 종종 모델 규모를 늘리는 것보다 더 큰 향상이었다. 모델 간 설득력의 설명 가능한 변동 중 대략 절반은 정보 밀도, 즉 대화 중 생성된 사실 확인 가능한 주장의 순수한 양으로 추적될 수 있었다.민주주의의 딜레마연구 결과는 초기의 낙관론에서 우려스러운 반전을 보여줍니다. 작년에 과학자들은 AI 챗봇이 합리적인 사실로 음모론을 다룸으로써 잘못된 정보에 맞서 싸울 수 있다는 희망을 제시했습니다. 5월 Nature에 발표된 별도의 연구에서는 개인 정보에 접근할 수 있는 GPT-4가 인간 토론자보다 사용자를 설득할 확률이 81.2% 더 높다는 것을 발견했습니다.​Bloomberg Opinion 칼럼니스트 Parmy Olson에 따르면, 중간 규모의 자원을 가진 캠페인이 약 50,000달러의 컴퓨팅 비용으로 이러한 설득 봇을 배치할 수 있다고 합니다. 연구자들은 이념적 아이디어를 추진하거나, 정치적 불안을 조성하거나, 정치 시스템을 불안정하게 만들려는 누구나 설득 캠페인을 위해 오픈 소스 모델을 사용할 수 있다고 경고합니다. 연구는 설득 효과가 초기 대화 후 최소 한 달 동안 지속되었음을 보여주었습니다.
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2025.12.16 등록
Google은 NotebookLM 리서치 도구와 Gemini 챗봇 간의 통합 기능을 롤아웃하기 시작했으며, 이를 통해 사용자는 전체 노트북을 대화에 직접 첨부하여 출처 기반 분석을 수행할 수 있게 되었다.이 기능은 주말 동안 매우 제한된 방식으로 배포되는 과정에서 포착되었으며, 사용자가 Gemini의 첨부 메뉴에서 노트북을 선택해 챗봇의 추론 모델을 활용하는 동안 인용을 유지하고, Sources 버튼을 통해 전체 NotebookLM 작업 공간으로 다시 이동할 수 있도록 해준다.이번 통합은 연구자 및 지식 노동자들의 핵심 워크플로 병목을 해소하기 위한 것으로, Google이 Microsoft Copilot과 OpenAI의 ChatGPT 다중 파일 기능과 경쟁하는 가운데, 환각 현상을 줄이도록 설계된 NotebookLM의 문서 중심 접근 방식과 Gemini의 대화형 AI를 결합한다.
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2025.12.16 등록
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