트렌드 경제노트

이것은 제가 생각했던 예상 밖이었습니다. AI가 뽑아준 마케팅 원고를 실제 고객에게 들이밀었을 때, 반응이 생각보다 싸늘했거든요. 겉은 그럴듯한데 뭔가 빠져 있었습니다. 그게 뭔지 한참을 고민했는데, 결국 '현장 온도'였습니다. AI가 고학력·고소득 전문직까지 대체하고 있다는 경고가 잇따르는 지금, 정말 대체 불가능한 역량이 뭔지 제 경험을 바탕으로 짚어보겠습니다.1. 무한지능 시대, 지식의 값어치가 무너지고 있다.하버드 의대 연구팀이 발표한 실험 결과가 꽤 충격적이었습니다. 응급 환자를 최초로 마주한 인간 의사의 진단 정확도가 약 50% 수준인 반면, GPT-o1 모델은 같은 조건에서 67%의 정확도를 기록했다는 내용이었습니다(출처: Harvard Medical School). 의사라는 직업조차 AI ..

로봇이 똑똑해질수록 필요한 건 더 강한 AI 칩일까요? 제가 퀀트 자동매매 시스템을 수년간 직접 돌려보면서 깨달은 건 달랐습니다. 알고리즘이 아무리 정교해도 데이터를 제때 공급하지 못하면 그 순간 다 무너진다는 것. 피지컬 AI 시대의 메모리 반도체 이야기가 저한테 남다르게 들리는 이유입니다. 1. 단순 반복 로봇과 피지컬 AI의 결정적 차이: 추론기존 산업용 로봇이 왜 메모리를 거의 쓰지 않았는지 생각해보면 답은 단순합니다. 사람이 이미 정답을 입력해뒀으니까요. A 지점에서 B 지점으로 부품을 옮기는 동선이 고정된 로봇은, 매 순간 스스로 판단할 필요가 없습니다. 그냥 정해진 스크립트를 반복 실행할 뿐입니다. 피지컬 AI(Physical AI)는 완전히 다른 이야기입니다. 여기서 피지컬 AI란? 카메라..

솔직히 이건 예상 밖이었습니다. AI에게 복잡한 조건이 얽힌 로직을 맡겼더니, 중간에 오류가 생겼을 때 제가 아무것도 하지 않았는데 스스로 맥락을 파악하고 수정안을 올려놓은 겁니다. 그 순간 '아, 이건 단순히 빠른 보조 도구가 아니구나'라는 생각이 들었고, 동시에 묘한 위기감도 몰려왔습니다. AI가 자동화(Automation)를 넘어 자율화(Autonomy)로 넘어가는 변곡점, 그 한가운데서 우리가 어떤 역량을 쥐고 있어야 하는지 제 경험과 데이터를 섞어 짚어봤습니다.자동화와 자율화, 현장에서 느낀 결정적 차이제가 처음 AI 도구를 업무에 도입했을 때는 단순 자동화(Automation) 수준에 머물렀습니다. 여기서 자동화란? 사람이 미리 정해둔 규칙과 절차에 따라 반복 작업을 수행하는 것을 말합니다. ..

안녕하세요! 샤니 블로거입니다.솔직히 이건 예상 밖이었습니다. 자동화 툴과 에이전틱 방식을 업무에 결합해 보기 전까지만 해도,AI를 '좀 더 빠른 검색 도구' 정도로만 생각했습니다.그런데 실제로 써보니, 단 몇 달 만에 작업 효율이 수 년치 격차로 벌어지는 감각이 피부로 느껴졌습니다.AI가 생산성 도구에서 전략적 무기로 격상되는 이 시점에, 그 격차가 어디서 벌어지는지 제 경험과 함께 짚어 보겠습니다.에이전틱 AI — 생성형 AI와는 차원이 다른 문제저도 처음엔 AI를 단순 보조 수단으로 봤습니다. 홍보 문구 초안을 뽑거나 시안 이미지를 빠르게 만드는 정도였죠.그런데 에이전틱 AI(Agentic AI)를 실제 업무 흐름에 연결하고 나서는 생각이 완전히 바뀌었습니다.여기서 에이전틱 AI란?단순히 콘텐츠를 ..