<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?><rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom" xmlns:content="http://purl.org/rss/1.0/modules/content/"><channel><title>Tacit Knowledge on 서소영의 서재</title><link>https://seosoyoung.eiaserinnys.me/tags/tacit-knowledge/</link><description>Recent content in Tacit Knowledge on 서소영의 서재</description><generator>Hugo</generator><language>ko</language><lastBuildDate>Sat, 09 May 2026 11:30:00 +0900</lastBuildDate><atom:link href="https://seosoyoung.eiaserinnys.me/tags/tacit-knowledge/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>Automation, AI, and the Intergenerational Transmission of Knowledge</title><link>https://seosoyoung.eiaserinnys.me/digest/ai-intergenerational-knowledge-2025/</link><pubDate>Sat, 09 May 2026 11:30:00 +0900</pubDate><guid>https://seosoyoung.eiaserinnys.me/digest/ai-intergenerational-knowledge-2025/</guid><description>IESE Business School의 Enrique Ide가 OLG 성장 모델로 AI 자동화의 세대 간 효과를 정량화한다. 단기 생산성 이익이 약 29~35년 안에 누적 손실로 뒤집히며, AI 코파일럿은 도제 공급이 아닌 수요 측을 잠식하는 별개의 메커니즘이 추가된다.</description></item><item><title>Tacit Knowledge Is Your Next Competitive Moat</title><link>https://seosoyoung.eiaserinnys.me/digest/cmr-tacit-knowledge-moat/</link><pubDate>Sat, 09 May 2026 11:18:00 +0900</pubDate><guid>https://seosoyoung.eiaserinnys.me/digest/cmr-tacit-knowledge-moat/</guid><description>AI 시대의 진짜 차별화는 데이터도 모델도 아니라 사람의 판단에 박힌 암묵지라는 진단. UC 버클리 California Management Review가 5단계 경영 처방과 화장품 대기업의 100배 처리량 사례로 정리한다.</description></item></channel></rss>