트렌드 경제노트

쇼핑할 때 검색창을 직접 두드리는 게 당연하다고 생각하셨나요? 메타가 내놓은 AI 에이전트 '뮤즈(Muse)'는 그 상식을 통째로 흔들고 있습니다. 이메일을 읽고 필요한 물건을 파악해 결제까지 혼자 끝내는 이 앱이 미국 앱스토어 다운로드 1위를 찍자, 아마존은 곧바로 접근을 차단했습니다. 저도 처음 이 소식을 접했을 때 "편해지면 좋은 거 아닌가?" 싶었는데, 파고들수록 그렇게 단순한 문제가 아니더군요. 1. AI 에이전트가 쇼핑을 대신 한다는 게 실제로 무슨 뜻인가?기존 AI 챗봇과 뮤즈의 차이를 한마디로 정리하면 '검색'이냐? '실행'이냐?입니다. 기존 챗봇은 "이 운동화 어때요?"라고 물으면 정보를 정리해서 보여주는 수준이었습니다. 반면 뮤즈는 태스크 실행(Task Execution) 방식으로 작동..

직원 10명의 회사가 연매출 2,000억 원을 올린다는 얘기, 처음 들었을 때 솔직히 "설마"였습니다. 그런데 실리콘밸리의 AI 네이티브 리더보드를 실제로 찾아보면 1인당 매출 200억 원이 넘는 기업 목록이 줄줄이 나옵니다. 직접 AI 툴을 업무에 붙여보고, 커뮤니티를 운영해 보면서 이 숫자가 단순 과장이 아님을 어렴풋이 실감했습니다. 다만, 그 구조가 국내 현실에 그대로 복사되는지는 전혀 다른 문제였습니다.1. OPC와 오케스트레이터: 팩트로 본 구조OPC(One Person Company)는 단순히 혼자 일하는 프리랜서가 아닙니다. 여기서 OPC란? AI 에이전트 수십~수백 개를 지휘하며 기획·개발·마케팅·재무를 동시에 돌리는 1인 지휘자 구조를 의미합니다. 중국에서는 이미 정부 차원에서 OPC 전..

마케팅 홍보물 하나를 수정하는 데 반나절을 날려본 적이 있다면, GPT-6 에스트라의 3D 작업 데모가 왜 그렇게 눈에 밟히는지 바로 이해될 것입니다. 오픈AI가 공개한 에스트라는 블렌더(Blender)와 언리얼 엔진(Unreal Engine)을 직접 조작해 뉴욕 거리를 통째로 구현해냈습니다. 그런데 "AI가 혼자 뚝딱 만들었다"는 인상 뒤에는 생각보다 훨씬 복잡한 연산 구조와 비용 구조가 숨어 있었습니다.1. AI 에이전트, 실제로 어떻게 프로그램을 다루는가?저도 매장 운영과 콘텐츠 제작을 병행하면서 블렌더 같은 3D 소프트웨어를 건드려본 적이 있습니다. 낯선 버튼 하나를 찾는 데 화면 전체를 헤매다 시간을 흘려보낸 경험이 한두 번이 아닙니다. 그래서 에스트라가 4K 화면에서 폭 20픽셀짜리 버튼을 9..

솔직히 고백하자면, 저는 그 뉴스를 처음 봤을 때 '대기업이 드디어 현실을 인정했구나' 싶어서 반갑기도 했습니다.SK하이닉스가 신입 채용에서 학력 제한을 전면 폐지했다는 발표였습니다.오랫동안 카페 장비 유통과 원두 로스팅 사업을 운영하면서 수십 명을 직접 채용해 온 입장에서,학력과 현장 능력이 얼마나 따로 노는지 뼈저리게 느껴왔기 때문입니다. 그런데 기사를 다 읽고 나니 생각이 조금 달라졌습니다.반가움 뒤에 따라오는 물음이 있었습니다. 과연 현장에서도 통할 이야기인가요?대기업의 학력 철폐 선언, 진짜 이유가 뭘까요?최태원 SK그룹 회장은 한 인터뷰에서 학력 제한 철폐의 배경을 이렇게 설명했습니다.AI가 웬만한 지식을 다 채워주고 보충하는 시대가 됐기 때문에,4년제 대학 졸업장이라는 기준 자체가 의미를 잃..