인간 Archives - �鶹ԭ�� Korea 뉴스센터

AI는 도구가 아니다. 자율형 기업의 중심축이다.

Adam Park — Fri, 15 May 2026 04:32:59 +0000

�鶹ԭ��는 50년 ERP 데이터 기반의 과 로, 기업 운영 전반을 AI가 판단·실행하는 시대를 선언했다. 데이터 통합과 거버넌스를 전제로 AI가 반복 업무를 처리할수록 사람은 더 본질적인 가치 창출에 집중해야 한다.

기획: 박범순(Adam Park), 글쓴이: 클로드(Claude)

�鶹ԭ��가 올랜도 사파이어(�鶹ԭ�� Sapphire) 행사에서 선언한 ‘자율형 기업(Autonomous Enterprise)’의 시대, 그 핵심을 읽는다

�鶹ԭ�� Sapphire 올랜도 행사장 무대에서 자율형 기업의 비전을 선포하는 크리스천 클라인 회장

2026년 �鶹ԭ�� Sapphire는 단순한 제품 발표의 자리가 아니었다. 두 편의 기조연설은 공통된 하나의 선언으로 수렴했다. AI가 기업의 ‘보조 도구’이던 시대는 끝났으며, 이제 AI는 기업 운영의 중심축이 된다는 것이다. �鶹ԭ��는 이를 ‘자율형 기업’이라 명명했다. 재무·공급망·인사·고객경험에 이르는 핵심 도메인 전반에서, AI가 스스로 판단하고 실행하는 구조로의 전환이 본격화되고 있다. 이번 행사가 던진 세 가지 핵심 메시지를 짚는다.

AI 시대, 모델 경쟁은 끝났다, 이제는 컨텍스트다��특집 기사

더 똑똑한 모델이 아니라, 기업을 더 깊이 아는 AI가 진짜 승부를 가릅니다. �鶹ԭ��가 그리는 ‘‘의 시대에는, AI가 프로세스와 권한, 데이터까지 이해하고 사람과 함께 신뢰할 수 있는 답을 만들어냅니다.

재무, 지출, 공급망, 인사, 고객경험, 산업 등 전반에 걸친 자율형 기업 운영

1. 신뢰할 수 있는 AI만이 기업을 움직인다

�鶹ԭ��가 이번에 공개한 은 50년 ERP 운영에서 축적된 비즈니스 데이터와 노하우를 기반으로 한다. 일반적인 와의 결정적인 차이는 바로 여기에 있다. 기업 현장의 맥락을 이해하지 못하는 AI는 그럴듯한 답을 내놓을 수 있어도, 정확하고 책임 있는 비즈니스 결과를 보장하지 못한다.

�鶹ԭ��는 이 문제를 로 풀어낸다. 조직 내 파편화된 데이터를 하나의 맥락으로 통합하고, AI가 기업의 상황을 온전히 이해한 상태에서 작동하도록 기반을 마련하는 것이다.

여기에 은 기업이 자사 업무에 최적화된 AI 에이전트를 직접 설계하고 빠르게 배포할 수 있는 환경을 제공하며, 는 기업 전반에 흩어진 AI 에이전트를 통합 관리하고 거버넌스하는 컨트롤 타워 역할을 한다. 모든 에이전트의 행위는 기록되고 추적 가능하다. �鶹ԭ��의 메시지는 명확하다. AI의 경쟁력은 창의성보다 정확성에 있고, 그 정확성은 데이터의 질과 통제 체계에서 비롯된다.

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2. 자율 운영은 선택이 아닌 표준이 된다

이번에 공개된 는 재무, 공급망, 인사, 고객경험 등 5대 비즈니스 도메인에 수백 개의 표준 AI 에이전트와 를 탑재한다. 이 에이전트들은 단순히 업무를 자동화하는 차원을 넘어, �鶹ԭ��가 내장한 비즈니스 규칙과 통제 프레임워크 안에서 스스로 판단하고 실행한다.

핵심은 이 자율 운영이 가능하려면 전제 조건이 있다는 점이다. 고객 성공 기조연설에서 엑손모빌 사례로 강조된 가 바로 그것이다. 표준화된 프로세스와 통합된 깨끗한 데이터 없이는 아무리 정교한 도 제 기능을 발휘하지 못한다.

AI가 일하는 회사: 에이전틱 시대, 실행 시스템의 대전환��특집 기사

기업의 두뇌인 ERP가 이제는 AI 에이전트가 스스로 판단하고 실행하는 ‘‘의 엔진으로 진화합니다. 224개의 와 앱 없이도 업무를 완성하는 까지, 이제 기업 운영의 주체로 사람과 AI가 함께합니다.

새로운 ‘RISE·GROW with �鶹ԭ��’ 프로그램은 고객이 AI 여정을 즉시 시작할 수 있도록 Joule 어시스턴트 활성화를 계약으로 보장하고, ERP 현대화 과정의 복잡한 데이터 마이그레이션과 프로세스 재설계에 AI를 투입해 작업량을 최대 50%까지 줄이겠다는 목표를 제시했다. 자율화의 첫걸음은 최신 기술의 도입이 아니라 데이터의 정제에서 시작된다.

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3. AI가 빠를수록, 사람은 더 중요해진다

두 기조연설이 공유한 가장 강렬한 메시지는 역설적이게도 ‘인간’이었다. �鶹ԭ��는 AI가 인간을 대체하는 방향이 아니라, 비즈니스 소프트웨어 내부에 통합되어 인간을 지원하는 방향으로 발전해야 한다고 거듭 강조했다.

‘에이전트 기반 마이그레이션’에서 여러 전문 AI 어시스턴트가 협력해 단순 반복 작업을 처리하는 것은, 결국 전문가들이 더 중요한 의사결정과 가치 창출에 집중할 수 있도록 하기 위함이다. 아르테미스 2호의 복잡한 우주 임무를 빗댄 비유가 이를 잘 설명한다. 우주비행사가 임무에 집중할 수 있는 것은 보이지 않는 곳에서 엔지니어링과 시스템이 완벽하게 작동하기 때문이다.

�鶹ԭ��가 지향하는 자율형 기업도 마찬가지다. AI가 운영의 복잡성을 처리할수록, 사람은 더 높은 차원의 목표를 설정하고 조직의 방향을 이끄는 역할에 집중하게 된다. 기술에 의미를 부여하고 방향을 결정하는 것은 결국 사람이라는 사실. 이것이 �鶹ԭ��가 자율형 기업 시대에도 놓지 않는 핵심 가치다.

며칠 걸리던 결정을 순간으로, �鶹ԭ��가 말하는 자율형 기업��특집 기사

기업의 의사결정 중 절반 이상이 여전히 며칠씩 걸린다. �鶹ԭ��가 그리는 은 이 시간을 순간으로 줄인다. 프로세스 지식,��데이터,��거버넌스라는 세 원칙 위에서 재무부터 산업별 AI까지, 결정의 속도가 어떻게 달라지는지 들여다본다.

�鶹ԭ��는 1억 유로 이상의 생태계 투자와 ‘컴퍼니 메모리(Company Memory)’ 기능을 통해 기업 내부 데이터와 연결된 맞춤형 AI 업무 환경을 제공하겠다고 밝혔다. 기술 발표의 규모보다 더 주목해야 할 것은 이번 행사가 던진 질문이다. 기업 소프트웨어의 미래는 ‘AI를 활용하는 기업’과 ‘AI로 운영되는 기업’ 사이의 분기점에 서 있다. 어느 쪽에 설 것인가? 그 선택의 시계는 이미 돌아가고 있다.

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AI 시대의 트롤리 문제: 달리는 전차를 멈추는 법

Adam Park — Fri, 27 Mar 2026 02:17:29 +0000

AI 시대에도 트롤리 딜레마의 진짜 해법은 “누구를 희생할 것인가”가 아니라, 그 상황 자체를 만들지 않는 예방과 설계에 있습니다. 발전된 기술을 최대한 활용해 예방하도록 설계하되, 최종 가치 판단과 책임은 언제나 인간의 몫입니다.

기획: 박범순(Adam Park), 글쓴이: 클로드(Claude)

핵심 메시지

트롤리 딜레마의 해법은 딜레마 안에 없다. 공리주의냐 의무론이냐를 따지기 전에, 그 상황 자체가 발생하지 않도록 한 차원 위에서 시스템을 재설계하는 것이 진짜 해법이다.
윤리에는 보편적 정답이 없다. MIT 모럴머신이 보여주듯 문화권마다 도덕 판단이 다르기 때문에, AI 알고리즘에 특정 가치를 일방적으로 코딩하는 것은 또 다른 편향이 된다.
기술은 추천하고, 책임은 인간이 진다. AI가 아무리 정교해져도 최종 가치 판단과 그에 따른 책임의 주체는 윤리의식을 가진 인간이어야 한다.

한 번쯤 이런 상황을 상상해 본 적이 있는가. 브레이크가 끊긴 트롤리가 선로 위를 질주하고 있다. 앞에는 다섯 명이 묶여 있다. 당신 손에는 레버가 있고, 그것을 당기면 전차는 방향을 틀어 다른 선로로 달리지만, 그 선로에는 한 사람이 있다. 당신은 어떻게 할 것인가?

이 질문은 1967년 영국 철학자 필리파 풋이 처음 제안하고, 이후 주디스 자비스 톰슨이 다듬은 고전적 사고실험이다. 수십 년 동안 강의실 칠판 위에 머물던 이 딜레마가 오늘날 전혀 다른 공간으로 옮겨왔다. 자율주행차의 알고리즘 설계실, 의료 AI의 우선순위 코드, 그리고 국방 시스템의 의사결정 로직 안으로.

보이지 않는 것의 힘: AI 시대에 정말 중요한 것들��특집 기사

우리는 보이는 것, 측정 가능한 것만 중요하다고 착각합니다. 하지만 생존 편향,��데이터 편향,��측정 편향이 보여주듯, 신뢰, 윤리, 지혜, 맥락 등 AI 시대에 진짜 중요한 것은 여전히 눈에 보이지 않습니다.

철학은 뭐라고 답했나?

트롤리 문제 앞에서 두 거대한 철학 전통은 서로 반대 방향을 가리킨다.

공리주의는 제러미 벤담과 존 스튜어트 밀이 체계화한 윤리 이론이다. “최대 다수의 최대 행복”이 도덕의 기준이므로, 레버를 당겨 한 명을 희생하고 다섯 명을 살리는 쪽이 분명히 옳다. 결과의 총합이 더 크기 때문이다. 같은 논리라면 육교에서 한 사람을 밀어 다섯 명을 구하는 것도, 숫자만 놓고 보면 허용 가능한 선택이 된다.

칸트의 의무론은 정반대의 지점에서 출발한다. 칸트는 그의 정언명령에서 “타인을 단지 수단으로 대하지 말고, 항상 동시에 목적으로 대하라”고 선언했다. 트롤리 문제에서 한 사람을 희생하는 것은, 그가 다섯 명을 살리기 위한 ‘도구’로 사용되는 순간이다. 그 사람의 죽음이 수단이 된다는 점에서, 칸트주의자는 어떤 버전의 트롤리 문제도 도덕적으로 허용할 수 없다고 본다.

구분	공리주의	칸트의 의무론
판단 기준	결과의 행복 총량 (숫자·규모)	행위의 원칙과 인간 존엄성
레버 당기기	5명을 살리므로 옳음	한 사람을 수단으로 쓰므로 불가
육교에서 밀기	결과상 5명 구출이면 용인 가능	직접적 도구화이므로 강하게 거부
핵심 물음	“얼마나 많은 생명을 살리냐?”	“어떤 방식으로 사람을 대했냐?”

레버를 당기는 행위와 육교에서 사람을 미는 행위가 결과적으로 같음에도 사람들의 반응이 갈리는 이유도 여기에 있다. 레버를 당기는 것은 ‘간접적 개입’으로 느껴지지만, 사람을 미는 것은 신체적·직접적 살해에 가깝게 인식된다. 도덕 판단은 결과만으로 이루어지지 않으며, 행위의 구조와 의도까지 함께 작동한다는 사실을 이 사고실험은 섬뜩할 만큼 정확하게 드러낸다.

“우리의 도덕 판단은 결과와 의도, 양쪽 모두를 동시에 계산한다.
트롤리 문제가 불편한 이유는 그 두 계산이 충돌하기 때문이다.”

2026년 AI 트렌드 – 리더들을 위한 핵심 인사이트��특집 기사

에이전틱 AI의 느린 발전, AI 버블 붕괴, 기업 차원의 GenAI 활용 필요성, AI 관리 조직 구조 논쟁, AI 팩토리를 통한 가치 창출 가속화 등 MIT의 톰 데이븐포트와 랜디 빈이 제시하는 2026년 5대 AI 트렌드를 지금 바로 확인하세요.

전 세계는 같은 대답을 했나?

철학적 논쟁이 아직 정리되지 않은 사이, MIT 연구팀은 더 실증적인 질문을 던졌다. “실제로 세계 사람들은 트롤리 문제에 어떻게 반응하는가?” MIT 미디어랩의 모럴머신(Moral Machine) 프로젝트는 200개 이상의 국가에서 4,000만 건이 넘는 응답을 수집해 그 패턴을 분석했다.

결론부터 말하면, 세계는 하나의 답에 동의하지 않았다. 다만 문화권별로 뚜렷한 경향이 나타났고, 연구팀은 이를 세 개의 클러스터로 분류했다.

서구 클러스터: 미국, 독일, 영국, 호주, 북유럽 등
개입(레버 조작)보다 무위(직진)를 선호하는 경향이 강하다. 개인주의와 법치 중심의 기독교 문화권과 연관된다.
동양 클러스터: 한국, 일본, 중국, 이슬람권 등
법을 준수한 사람을 우선 보호하려는 경향이 두드러진다. 유교·이슬람 문화권의 규범과 질서 중시 성향이 반영된다.
남부 클러스터: 브라질, 멕시코, 콜롬비아, 프랑스어권 등
여성 및 젊은이를 보호하려는 선호가 세 클러스터 중 가장 강하다. 경제적 불평등이 큰 중남미 사회 구조와 연관된다.

그럼에도 문화를 초월해 공유되는 경향도 있었다. 인간을 동물보다 우선하고, 더 많은 사람을 살리려 하며, 노인보다 젊은 사람을 보호하려는 경향은 전 지구적으로 비교적 일관되게 나타났다.

연구 확장: MultiTP 벤치마크

최근 연구자들은 모럴머신의 성과를 AI 평가에 적용한 MultiTP 벤치마크를 개발했다. 107개 언어, 약 97,520개의 트롤리 문제 시나리오로 구성된 이 데이터셋은 19개 대형 언어 모델(LLM)의 도덕 판단을 인간 응답과 비교한다. 결과는 명확했다. 대부분의 LLM은 인간 집단의 선택 패턴과 완전히 일치하지 않았다. AI는 아직 “어느 문화의 도덕을 배웠는가”라는 질문에 스스로 답하지 못한다.

이 연구가 남긴 가장 중요한 시사점은 이것이다. 트롤리 문제에는 보편적인 ‘정답’이 존재하지 않는다. 그렇다면 AI 알고리즘에 어떤 윤리를 코딩해야 하는가? 이 질문은 기술의 문제이기에 앞서, 누가 어떤 가치를 우선시하는 사회를 만들 것인가의 문제다.

한 차원 위에서 보라

트롤리 문제를 AI에 그대로 적용하려는 시도가 막히는 이유를 이해하기 위해, 헝가리 출신 과학 철학자 마이클 폴라니(Michael Polanyi)의 통찰을 빌려올 필요가 있다.

폴라니는 지식에는 두 가지 층위가 있다고 보았다. 언어와 숫자로 명시적으로 표현할 수 있는 지식이 있는 반면, 자전거를 타거나 표정을 읽는 것처럼 말로 다 표현할 수 없는 암묵지(tacit knowledge)가 있다. 그는 이렇게 말했다. “우리는 우리가 말할 수 있는 것보다 훨씬 더 많이 알고 있다.”

더 중요한 것은 그가 지식의 계층 구조에 대해 말한 부분이다. 낮은 계층에서 반복되는 문제는 그 계층 안에서만 고치려 해서는 해결되지 않는다. 실험에서 계속 실패가 반복된다면, 기술적 세부를 수정하는 것만으로는 부족하다. 그 실험의 설계·가정·관점, 즉 한 차원 위의 암묵적 구조를 재조정해야 비로소 문제가 해결된다.

“낮은 계층의 문제는 그 바로 위 계층의 암묵적 구조를 통해서만 충분히 해결될 수 있다.
문제 안에서 맴도는 것은 해결이 아니다.”

마이클 폴라니의 지식론에서

트롤리 문제에 대입해 보자. “레버를 당기는가, 말 것인가”는 딜레마의 안쪽에 머문 질문이다. 폴라니라면 이렇게 물었을 것이다. “애초에 그 전차가 왜 브레이크 없이 달리고 있는가? 왜 선로에 사람이 묶여 있어야만 하는 상황이 설정되는가?” 문제를 해결하는 진짜 방법은 한 차원 위로 올라가, 그 딜레마 자체가 발생하지 않도록 만드는 것이다.

모든 AI 전략 성공의 기반, 클라우드 ERP��특집 기사

가트너의 최근 분석에 따르면 CEO의 단 3분의 1만이 자신의 비즈니스 및 운영 모델이 AI 주도 세계에 대비되어 있다고 말합니다. AI의 진정한 가치를 실현하려면 먼저 라는 탄탄한 기반 시스템을 구축해야 합니다.

AI는 어떻게 대답하는가?

자율주행차가 보급되면서 트롤리 문제는 갑자기 현실적인 질문이 되었다. 브레이크가 고장 난 자율주행차가 5명의 보행자와 1명 사이에서 선택해야 한다면, 알고리즘은 어떻게 반응해야 하는가?

그런데 자율주행 업계의 실제 대답은 대부분 사람들의 기대와 다르다. 기업들은 “트롤리 문제를 어떻게 푸는가”가 아니라 “트롤리 문제 자체가 발생하지 않도록 설계하는 것”을 윤리적 목표로 삼는다. 폴라니가 말한 것처럼, 한 차원 위의 해결책이다.

사례: 웨이모(Waymo)의 접근 방식

사고 예방 중심 설계: 웨이모는 충돌 상황이 예측되는 순간, “누구를 칠 것인가”를 계산하기 이전에 조기 감속·경로 변경·완전 정지로 사고 자체를 피하는 방향을 최우선 원칙으로 삼는다. 트롤리 상황을 선택 알고리즘의 입력값으로 보지 않고, 설계상 제거해야 할 ‘비정상 상태’로 정의한다.

인간 존엄성·무차별 원칙: “5명을 살리기 위해 1명을 희생하는 공리주의 코드”는 법적·도덕적·사회적 이유로 공식 설계 원칙에 포함하지 않는다. 인간을 연령·성별·사회적 지위에 따라 수치화해 우선순위를 두는 방식 자체를 거부하며, 모든 생명을 원칙적으로 동등하게 다룬다.

투명성과 책임 추적: AI가 어떤 상황에서 어떤 결정을 내렸는지 기록하고 추적할 수 있는 시스템을 구축한다. 이는 사고 후 법적·사회적 판단의 근거가 되며, “알고리즘이 결정했으니 책임 없음”이 아니라 “결정 과정을 투명하게 드러내 사회가 판단하게” 하는 구조다.

독일 정부는 2017년 자율주행차 윤리위원회 보고서에서 한 발 더 나아가, “사람을 숫자로 비교해 더 가치 있는 사람을 정하는 공리주의적 설계는 금지”한다는 원칙을 명시했다. 미국의 소비자 설문에서도 “공리주의적으로 설계된 자동차를 구매하겠다”는 응답이 낮게 나왔다. 숫자로 희생자를 계산하는 알고리즘에 사람들은 본능적 거부감을 느낀다.

2016년 메르세데스-벤츠의 한 임원이 “자율주행차는 사고 시 승객을 최우선으로 보호하는 방향으로 설계된다”고 발언해 논란이 일었던 사례도 같은 맥락에서 이해할 수 있다. 이 발언은 공리주의가 아닌 계약주의적 설계, 즉 “차를 산 사람을 지킨다”는 방향으로 해석됐고, 이것 역시 사회적 동의를 얻지 못했다.

핵심 원칙 비교: 실제 자율주행 윤리 설계

✗ “5명을 살리기 위해 1명을 희생한다” – 공식 채택 사례 없음

✗ “승객을 보행자보다 우선한다” – 사회적 거부, 법적 문제

✓ “충돌 자체를 최대한 예방한다” – 공통 원칙

✓ “인간을 나이·성별·지위로 구분하지 않는다” – 공통 원칙

✓ “결정 과정을 투명하게 기록한다” – 공통 원칙

결국 자율주행차 업계가 내린 답은 폴라니의 논리와 일치한다. 트롤리 딜레마 안에서 최선의 선택을 계산하는 것이 아니라, 딜레마 자체가 발생하지 않도록 시스템 전체를 한 차원 높은 곳에서 재설계하는 것. 예방, 안전, 생명 존중이 공리주의적 계산보다 먼저다.

그래서 레버는 누가 당기는가?

AI 시대에 들어서며, 중요한 결정까지 알고리즘으로 자동화하려는 움직임이 빨라지고 있다. 의료 AI는 치료 우선순위를 제안하고, 사법 AI는 재범 가능성을 점수로 매기며, 국방 AI는 표적 식별을 도운다. 그러나 이 모든 영역에서 공통적으로 제기되는 원칙이 있다.

기술은 가능한 최선의 대안을 추천할 뿐이며, 최종 선택과 책임은 윤리의식이 있는 인간의 몫이다.

의료 AI가 “이 환자보다 저 환자를 먼저 치료하라”고 권고할 수 있지만, 그 결정의 무게를 짊어지는 것은 의사와 가족이다. 자율주행차가 사고를 최대한 예방하도록 설계되지만, 그 설계의 윤리 기준을 결정하는 것은 사회와 입법자다. AI는 트롤리 딜레마를 해결하는 것이 아니라, 그 딜레마가 가능한 한 발생하지 않도록 돕는 도구다.

AI를 빠르게 쓸수록, 창의력은 왜 느려질까?��특집 기사

AI는 빠른 완성품을 내어주는 도구가 아니라,��내가 스스로 만들어가도록 이끄는 멘토로 써야 합니다. 망설이고 고치고 직접 손대는 그 느린 과정이 바로 창의력이 자라는 자리입니다. 마야 애커만 박사가 제시하는 “겸손한 창작 동반자“로서의 AI를 만나보세요.

이것이 트롤리 문제가 AI 시대에 우리에게 남기는 진짜 질문이다. 달리는 전차를 멈추는 기술을 우리가 가지게 됐을 때,��멈출 것인지 말 것인지를 결정하는 판단력과 책임감은 여전히 사람에게 있어야 한다.

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인공지능과 인간의 협력: 새로운 기회를 창출하는 힘

Adam Park — Fri, 20 Sep 2024 04:07:14 +0000

은 인간의 능력을 보완하며 해 더 중요한 일에 집중할 수 있게 합니다. 이를 통해 ˳�신과 생산성이 향상되며, AI를 효과적으로 활용하기 위한 인재 양성과 윤리적 도입이 필요한 시점입니다.

글쓴이: 피터 플루임(Peter Pluim), 번역: 챗G�ʰ�(ChatGPT)

AI의 진정한 강점은 인간을 대체하는 것이 아니라 인간의 능력을 향상하는 데 있습니다. (전사적 자원 관리) 환경에서 는 데이터 입력, 청구서 처리, 재고 관리 등의 다양한 업무를 자동화할 수 있습니다. 이는 직원들이 더 전략적이고 고차원적인 업무에 집중할 기회를 열어줍니다.

AI의 진정한 강점은 인간을 대체하는 것이 아니라 인간의 능력을 향상하는 데 있습니다. 자동화를 통해 직원들이 더 전략적이고 고차원적인 업무에 집중할 기회를 열어줍니다. (이미지: GETTY)

기술의 발전과 고용

역사적으로 기술 발전은 고용에 미치는 영향을 두고 늘 우려를 낳아왔습니다. 산업혁명 초기부터 컴퓨터의 등장에 이르기까지 일자리 상실과 사회적 혼란에 대한 우려는 계속되었습니다. 하지만 더 면밀히 살펴보면, 일부 일자리가 사라지는 동안 새로운 기회가 생겨나며 전체적인 고용 증대가 이루어졌음을 알 수 있습니다.

맥킨지의 영감을 불러 일으키는 팟캐스트는 컴퓨터가 일부 일자리를 없앴지만 수백만 개의 새로운 일자리를 창출했다는 사실을 강조합니다. 이는 컴퓨터 하드웨어 제조업이나 반도체 같은 관련 산업뿐 아니라, 컴퓨터를 기반으로 한 다양한 산업에서도 고용 성장이 이루어졌다는 사실을 보여줍니다.

오늘날 우리는 비즈니스 AI의 발전으로 전 세계 일자리의 40%가 영향을 받을 전망이라는 를 접하고 있습니다. 일부 일자리는 사라지겠지만, 역사적으로 기술 발전은 항상 새로운 기회와 역할을 창출해왔습니다.

2025년 클라우드 ERP 7대 트렌드��특집 기사

2025�Ƅ 트렌드는 에이전트형 AI 통합, 클라우드 네이티브 솔루션 확대, AI 기반 의사결정 지원 등을 중심으로 기업의 과 ˳�신을 가속화할 전망입니다. 업계 거인들의 흥미로운 예측을 지금 바로 확인하세요.

AI는 인간의 능력을 증대시키는 도구

AI를 일자리 대체 수단으로 보는 것보다는 인간의 능력을 증대시키고 효율성을 높이는 도구로 봐야 합니다. 비즈니스 AI를 활용하면 직원들은 더 전략적이고 창의적인 업무에 집중할 수 있으며, 기술은 반복적이고 시간이 많이 소요되는 일을 처리합니다. 비즈니스 AI의 도입은 인간-AI 협업의 힘을 활용하여 생산성과 ˳�신, 업무 만족도를 높일 기회를 제공한다고 확신합니다.

클라우드 ERP와 비즈니스 AI의 협력

클라우드 ERP 환경에서 비즈니스 AI는 데이터 입력, 청구서 처리, 재고 관리 등의 업무를 자동화할 수 있습니다. 이는 직원들이 더 중요한 고차원적인 업무에 집중할 수 있도록 해줍니다.

예를 들어, 액센추어는 비즈니스 AI를 활용하여 청구서와 결제 매칭을 더욱 빠르고 효율적으로 처리하며 오류를 줄였습니다. 과거에는 결제 금액과 청구서의 불일치 문제로 인해 최대 25만 건의 수작업 입력이 필요했으나, �鶹ԭ�� 비즈니스 기술 플랫폼(�鶹ԭ�� BTP)에서 머신러닝 모델을 도입한 결과 자동 현금 처리 비율이 80% 증가하면서 이러한 문제를 해결했습니다.

AI는 인간의 복지 향상에도 기여하고 있습니다. 인도의 사회적 벤처 클리어비전(CleaVision)은 �鶹ԭ��의 원빌리언라이브즈(One Billion Lives) 프로그램의 일환으로 어린이들의 실명 위험을 조기에 진단하는 데 AI를 활용하고 있습니다.

2025년 성공전략: 클라우드 ERP와 AI, 짶�속가��성의 컨버전스��특집 기사

2024년 비즈니스 환경에서는 , AI,��이 기업 성공의 핵심 요소로 부각되었으며, 2025년에는 이러한 요소들을 전략적 파트너십을 통해 조화롭게 통합하고 균형 있게 활용하는 기업이 지속가능한 성장과 ˳�신을 이끌어낼 전망입니다.

AI를 통한 인간 복지 향상

클리어비전은 지능형 기술을 적용하여 망막병증(ROP)과 같은 안질환을 적시에 진단하며, 의료 접근성이 부족한 개발도상국에서도 이 기술이 활용되고 있습니다. 비전문가들에게 망막 이미지를 촬영하는 법을 교육하고, 클리어비전 기술로 이미지 파일을 분석함으로써 스크리닝 프로그램을 확장해 기술자와 ROP 전문가의 시간을 절약할 수 있습니다.

이러한 예시는 AI가 인간의 능력을 증대시키고 비즈니스 운영부터 의료와 사회 복지에 이르기까지 다양한 산업에서 프로세스를 개선하는 데 어떤 ˳�신적인 힘을 발휘할 수 있는지를 보여줍니다.

AI와 함께하는 인재 양성

AI 기술로의 전환을 성공적으로 이끌기 위해서는 인재 양성이 중요합니다. 이제는 변화하는 고용 시장에 적응할 수 있도록 교육과 훈련 프로그램에 투자할 시점입니다. 사람들이 AI 시스템과 함께 효과적으로 일할 수 있는 기술을 습득하도록 돕는 것이 필수적입니다. AI 리터러시(활용 능력)를 갖춘 인재를 양성함으로써 인간과 AI가 생산적이고 ˳�신적인 방식으로 협력할 수 있으며, 이는 모든 산업에서 효율성과 ˳�신을 가져올 것입니다.

챗G�ʰ�와 평범함의 자석 – 진짜 실력을 키워라��특집 기사

챗G�ʰ�는 ‘평범한’ 수준의 작업을 인간보다 압도적으로 빠르게 처리하며,��중간 수준의 일자리왶��성장 기회를 동시에 흡수하고 있다. 이 흐름에서 살아남으려면 AI를 대체자가 아닌 도구로 다루며, 스스로 AI 수준을 뛰어넘는 실력을 키우는 것이 핵심이다.

AI 윤리와 공정성

비즈니스 AI 도입에서 윤리적인 고려도 매우 중요합니다. 특히 인간-AI 협업과 인재 양성에 있어 윤리적 AI 도입은 데이터 프라이버시와 보안을 우선시하며, 사용자 자율성과 투명성을 존중해야 합니다. 윤리적으로 적용된 AI는 편견을 방지하고 포용적인 업무 환경을 조성하는 데 도움이 되며, 협력 잠재력을 더욱 향상시킬 수 있습니다.

또한, 비즈니스 AI 도구가 점점 더 표준화됨에 따라, 모두가 이러한 새로운 기술을 활용할 수 있는 지식과 도구에 접근할 수 있도록 해야 합니다. 이를 통해 변화하는 고용 환경에서 사람들이 뒤처지지 않도록 할 수 있습니다.

인공지능과 함께하는 지속적인 ˳�신과 성장

클라우드 ERP와 AI의 결합은 비즈니스에 강력한 도구가 됩니다. 이들은 운영을 간소화하고, 의사 결정을 개선하며, 효율성을 높일 수 있습니다.

하지만 단순히 AI를 사용하는 것만으로는 충분하지 않습니다. AI를 활용하여 인간의 능력을 증강하는 것이 핵심입니다. AI는 복잡한 작업을 처리하고 숨겨진 인사이트를 찾아내며, 이를 통해 인간의 전문역량을 발휘해 더 높은 수준의 의사 결정과 전략에 집중할 수 있게 해줍니다.

모든 걸 연결해. 뭐든 할 수 있게.��특집 기사

우리는 스마트폰을 통해 디지털 세상 뿐 아니라 나를 중심으로 더 넓은 세상과 연결되어 살아가고 있습니다. 내가 주인공이 되는 세상. 한 사람 한 사람을 위해 모든 것을 연결하는 �鶹ԭ�� 같은 기업의 노력 덕분입니다. 뭐든 할 수 있게 모든 걸 연결하세요.

인간과 AI의 협업은 앞으로도 계속해서 비즈니스 성장과 ˳�신을 주도할 전망입니다.

원문: , , Forbes.com

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