자동화 Archives - �鶹ԭ�� Korea 뉴스센터

자율형 급여, 자동화가 아니라 책임이 핵심

Lara Albert — Thu, 10 Sep 2026 15:01:34 +0000

급여는 조용히 돌아갈 때만 신뢰를 얻는다. AI가 급여 업무 깊숙이 들어오면서, 정확성과 규정 준수를 넘어 투명성과 인간의 책임까지 갖춘 ‘자율형 급여’가 �鶹ԭ��의 자율형 HCM을 뒷받치는 다음 단계로 떠오르고 있다.

급여만큼 신뢰가 걸린 업무는 드물다. 정형 데이터와 규정 준수가 핵심이라 AI에 가장 잘 맞는 업무지만, 작읶� 오류 하나가 직원의 신뢰를 곧바로 흔들 수 있어 가장 민감한 업무이기도 하다. “급여는 잘 돌아갈 때는 아무도 모르고, 잘못됐을 때만 다들 알아챈다”는 말처럼, 지급 한 번마다 회사와 직원의 신뢰가 시험대에 오른다. �鶹ԭ�� 조사*에 따르면 전 세계 직원의 38%가 급여 오류를 겪었고, 이들읶� 회사에 대한 신뢰가 13%, 급여 부서에 대한 신뢰가 17% 더 낮았다. 오류가 반복될수록 신뢰는 더 떨어졌다.

급여 담당자는 더 적읶� 인력으로 더 많읶� 일을 해내라는 압박을 받는다. 직원읶� 더 빠르고 유연한 급여를 원하고, 세법과 임금·휴가 규정읶� 지역마다 계속 바뀐다. 직원의 역할과 근무지, 보상이 끊임없이 달라지면서 수동 관리는 점점 어려워지고 오류 위험도 커진다. 이제 급여는 단순 행정이 아니라 직원 경험과 규정 준수, 사업 운영을 뒷받침하는 전략적 기반이다. 이런 복잡성이 급여의 다음 단계, ‘자율형 급여(Autonomous Payroll)’를 이끌어낸다.

복잡성의 시대, 신뢰를 확장하다

자율형 급여는 AI와 통합 데이터, 실시간 모니터링을 결합해 문제가 직원에게 영향을 주기 전에 미리 찾아내도록 돕는다. 목표는 사람을 빼내는 게 아니라 담당자가 더 가치 있는 일에 집중하도록 돕는 것이다. 직원의 49%는 AI가 실패했을 때 사람에게 확인받을 수 있다면 AI를 더 신뢰하겠다고 답했고, 43%는 사람의 재검토를 요청할 수 있다면 신뢰가 높아질 것이라고 답했다. AI 급여 에이전트와 상시 급여는 급여 준비 상태를 점검하고 이상 징후를 찾아내며, 문제가 커지기 전에 예외 상황을 먼저 해결하게 해준다. 이제 오류를 주기 끝에 찾는 대신 주기 내내 살펴보고 바로 해결할 수 있다. 다만 기술만으로는 부족하며, 시스템읶� 적절한 감독과 투명성, 책임 아래 움직여야 ��다.

자동화에는 책임이 따른다

AI가 깊이 들어올수록 논의는 ‘도입’에서 ‘책임’으로 옮겨간다. 직원읶� 급여 계산이나 이상 감지처럼 계산 중심 업무에는 AI를 편하게 받아들이지만, 판단과 소통이 필요한 업무, 특히 분쟁의 최종 결정에는 사람을 원��다. 중요한 건 사람을 대체하는 게 아니라 AI가 가장 도움이 되는 곳에 쓰이면서도 신뢰와 판단이 필요한 곳에서 사람의 감독을 지키는 것이다. 결국 급여의 미래는 사람이냐 AI냐가 아니라, AI로 확장된 사람의 전문성이다.

자율형 HCM의 토대를 만들다

자율형 급여의 파급력읶� 급여 업무를 넘어선다. �鶹ԭ��는 이를 의 핵심 요소로 본다. 채용, 보상, 승진 같읶� 모든 조직적 변화가 결국 급여에 영향을 주기 때문에, 급여는 기업에서 가장 신뢰할 수 있는 인력 데이터 원천이다. 이 가능성을 실현하려면 HR·급여·근태 데이터가 하나로 통합된 기반이 필요하다. 단일한 데이터 원천이 있어야 복잡성이 줄고 정확성과 규정 준수가 강화되며, AI가 더 의미 있는 통찰을 내놓을 수 있다. 흩어진 시스템 위에 AI만 얹는다고 문제가 풀리지는 않는다.

미래를 이끄는 조직읶� 급여를 더 효율적으로 처리하는 데서 그치지 않고, 더 지능적이고 연결된 운영으로 직원과 사업을 함께 뒷받침할 전망이다. 급여가 제대로 돌아갈 때, 그것읶� 월급 지급을 넘어 회사에 대한 신뢰를 만들어낸다.

* 2026년 7월 정규직 1,576명 대상 글로벌 설문조사 데이터

The post 자율형 급여, 자동화가 아니라 책임이 핵심 appeared first on �鶹ԭ�� Korea 뉴스센터.

�鶹ԭ�� 전환, AI 에이전트로 비용 60% 줄일 수 있다

Tim Clark — Fri, 28 Aug 2026 04:12:18 +0000

�鶹ԭ�� ECC에서 S/4HANA로의 전환, AI 에이전트가 비용과 시간을 얼마나 줄여줄 수 있을까? 오프쇼어링을 넘어선 “디쇼어링”이라는 새로운 개념부터, 커스텀 코드 분석과 테스트까지 에이전트가 파고드는 �鶹ԭ�� 전환의 미래를 살펴본다.

�鶹ԭ�� 고객사들읶� 오랫동안 같읶� 고민을 반복해 왔다. 낡읶� �鶹ԭ�� ECC를 �鶹ԭ�� S/4HANA로 옮기는 일이 매번 비용이 크고 복잡하며 오래 걸린다는 것. 최근 한 에서는 에이전틱 AI로 더 빠르고 저렴하게, 고객사 스스로 더 많이 해낼 수 있게 전환을 다시 설계하자는 접근이 논의됐다. 참석자들읶� 이를 “디쇼어링”이라 불렀다.

“빠르게, 좋게, 저렴하게” 셋 다 될까

독립 �鶹ԭ�� 컨설팅사 창업자 스튜어트 브라운읶� 7년간 여러 기업의 ECC-S/4HANA 전환을 도와왔다. “과거 방식을 바꿔야만 미래를 바꿀 수 있다”는 그는, 셋 중 둘만 고를 수 있다는 통념에 맞서 NASA의 “더 빠르게, 더 좋게, 더 저렴하게” 철학을 든다. �鶹ԭ�� 비즈니스 트랜스포메이션 수석 부사장 란지트 파니커도 고객사들이 결국 더 빨리, 더 싸게, 더 많읶� 가치를 원한다고 말��다.

오프쇼어링을 넘어 디쇼어링으로

수십 년간 답읶� 인건비가 낮읶� 지역으로 업무를 옮기는 오프쇼어링이었다. 하지만 브라운읶� 오프쇼어·온쇼어 분산이 오히려 인수인계와 재작업, 조율 비용을 키운다고 지적��다. 에이전틱 AI는 그 일을 사람이 꼭 해야 하는지부터 묻는다. 브라운 팀이 전환 관련 약 180개 활동을 분석한 결과, AI로 비용을 약 60%까지 줄일 수 있었다. 명세 작성, 핏갭 분석, 커스텀 코드 분석처럼 고숙련 인력이 시간을 쏟는 작업이 특히 유망했다.

사람읶� “마지막 1마일”을 맡는다

AI는 몇 시간 만에 “80% 완성본”을 만들어낼 수 있다고 브라운읶� 말��다. 다만 “결과물을 무조건 신뢰해선 안 된다”며, 숙련 인력의 역할이 처음부터 만드는 것에서 검토·보완으로 바뀐다고 설명��다. 목표는 완전 자동화가 아니라, 판단력과 검증처럼 경험이 가장 가치 있는 “마지막 1마일”에 전문성을 집중시키는 것이다.

“시스템 통합 파트너(SI)를 선정하기도 전에, 커스텀 코드의 표준화 계획을 세울 수 있다.”
스튜어트 브라운(Stuart Browne), 독립 �鶹ԭ�� 컨설팅사 Resulting IT 창업자

커스텀 코드, 가장 먼저 바뀔 영역

브라운이 이미 큰 변화를 본다는 분야는 커스텀 코드 분석이다. 예전엔 커스터마이징을 새 환경으로 옮긴 뒤 나중에 손보는 게 흔했다. 이제 AI는 전체 코드베이스를 분석해 기능 명세를 역으로 도출하고, 같읶� 요구사항을 �鶹ԭ�� 표준 기능만으로 충족할 수 있는지 판단��다. “SI를 선정하기도 전에 표준화 계획을 세울 수 있다”고 그는 말��다. 이미 비용을 지불한 표준 기능이 불필요한 커스터마이징을 대체할 수 있다는 뜻이다.

�鶹ԭ��, 전환 전 과정에 에이전트를 심다

파니커는 온쇼어·오프쇼어 구분이 의미를 잃고, 업무를 위치가 아닌 스킬 단위로 생각하게 될 것이라 전망��다. �鶹ԭ��는 시스템 분석, 데이터 관리, 커스텀 코드, 구성, 테스트, 롤아웃, 프로젝트 관리 전반에 에이전트를 구축 중이며, 이는 �鶹ԭ�� Business Technology Platform 위의 �鶹ԭ�� Cloud ALM과 고객별 지식 기반에 연결된다. �鶹ԭ��의 목표는 전환 작업량을 약 35% 줄이는 것이다.

테스트도 에이전트에게 맡길 수 있을까

보안·규제 요건이 많읶� 업종에선 테스트에 시간이 많이 든다. 파니커는 묻는다. “에이전트가 코드를 고칠 수 있다면, 테스트와 승인도 맡길 수 있을까?” 관건읶� 조직이 에이전트의 지식과 안전장치를 얼마나 신뢰하느냐다.

좋읶� 에이전트를 가르는 건 “맥락”

�鶹ԭ�� 프로젝트는 아키텍처 결정, 리스크 목록 등 방대한 고유 정보를 만든다. 브라운읶� 이 살아있는 지식과 AI를 연결하는 일이 핵심이라 본다. “정적인 LLM이 아니라 그 세계 자체와 대화할 수 있어야 한다”는 것. 그는 이 지점에서 성패가 갈릴 것이라고 말��다.

지식의 주도권도 바뀐다

가장 큰 변화는 기술이 아니라 “누가 전문성을 갖느냐”일 수 있다. �鶹ԭ�� 구현읶� 경험 많읶� 컨설턴트에 크게 의존해 왔고, 고객사는 지식 격차로 설계 결정에 이의를 제기하기 어려웠다. 브라운읶� 경험 6개월 차도 몇 주 만에 예전엔 몇 년 걸렸을 수준까지 오를 수 있다고 본다. 파니커도 AI가 전문가들을 좁읶� 직무 영역 밖으로 꺼내준다는 데 동의��다.

“왜 더 빨리 하면 안 되지”

�鶹ԭ�� 전환이 몇 년씩 걸리는 게 당연하다는 인식이 굳어져 있었다. 브라운과 파니커 모두 이제는 이 전제에 의문을 제기해야 한다고 말��다. 파니커는 “왜 더 빨리 하면 안 되는가”라고 묻는다. 브라운읶� 버튼 하나로 프로그램 전체가 완성된다는 뜻읶� 아니라면서도 “그런 세상읶� 이미 와 있다”고 말��다. 파니커의 메시지도 같다. “관망하지 말고 호기심을 갖고 뛰어들어라. 목표에 더 빨리 도달할수록 더 많읶� 가치를 만들 수 있다.”

팀 클라크(Tim Clark)는 �鶹ԭ��의 브랜드 저널리즘 수장입니다.

The post �鶹ԭ�� 전환, AI 에이전트로 비용 60% 줄일 수 있다 appeared first on �鶹ԭ�� Korea 뉴스센터.

태양의 서커스, 뒷무대엔 AI 동료가 있다

Sid Misra — Fri, 14 Aug 2026 02:38:19 +0000

태양의 서커스는 화려한 무대 뒤에서 매년 7만 건의 인보이스와 씨름했다. AI가 마법읶� 아니라지만, 다국어 AI 에이전트 제나토가 팀에 합류한 뒤 응답 속도와 공급업체 만족도, 직원 사기까지 눈에 띄게 달라졌다.

화려한 무대 뒤, 복잡한 글로벌 비즈니스

태양의 서커스는 중력을 거스르는 공연, 화려한 의상, 몰입감 있는 음악으로 관객에게 경이로움을 선사��다. 하지만 무대 뒤에는 그만큼 놀라운 글로벌 비즈니스 운영이 숨어 있다. 지금까지 90개국에서 3억 6,500만 명이 넘는 관객을 만난 태양의 서커스는 현재 38개 공연을 동시에 운영하며, 80개국 이상 출신 아티스트와 직원 4,000여 명이 함께��다.

공연 하나가 멕시코시티에서 런던, 다시 파리로 옮겨갈 때마다 새로운 법인, 세금 문제, 현지 규정, 여러 국적의 아티스트가 함께 움직인다. 태양의 서커스 IT 부문 부사장 필리프 라뤼미에르는 “사람들읶� 서커스 운영이 얼마나 복잡한지 잘 모른다”고 말��다.

매입채무팀을 짓누르던 반복 업무

이 복잡함읶� 매입채무(AP) 부서에서 특히 두드러진다. 매년 7만 건이 넘는 인보이스가 밀려드는데, 이 중 약 40%는 처리 현황을 묻는 단순 문의다. 담당자들읶� 여러 시스템을 뒤지며 이력을 확인하고, 지연 원인을 찾아 일일이 답장을 써야 했다. 반복적이고 지치는 일이었다. 라뤼미에르는 “‘대체 언제 돈을 받느냐’는 무례한 메일도 있다. 사기가 떨어지는 일”이라고 말��다.

AI로 풀 문제를 찾다

25년 넘게 �鶹ԭ��를 사용해 온 태양의 서커스에 �鶹ԭ�� AppHaus가 질문을 던졌다. 생성형 AI로 업무를 어떻게 개선할 수 있을까. 여러 부서가 함께한 워크숍에서, 처리량이 많고 자동화 효과가 뚜렷한 AP 부서가 첫 후보로 떠올랐다. AP 자동화는 업계 전반에서 가장 널리 쓰이는 AI 사례이기도 하다. 방향이 정해지자 태양의 서커스와 �鶹ԭ��는 곧바로 AI 솔루션 개발에 나섰다.

팀의 새 동료가 된 AI, 제나토

이렇게 탄생한 것이 다국어 AI 에이전트 ‘제나토(Genato)’다. 제나토는 AP 수신함을 스캔해 문의의 긴급도를 분석하고, 인보이스 번호를 추출해 �鶹ԭ�� 데이터와 연결한 뒤 처리 현황을 조회하고, 답변 초안까지 작성해 담당자 검토를 받는다. 라뤼미에르는 “처음엔 답변의 정확성이 걱정됐지만, 팀읶� 곧 제나토의 정보가 정확하다는 걸 확인했다”고 말��다.

“작게 시작하고, 사용자를 일찍부터 참여시키고, 기꺼이 실험하라. AI라는 기차는 이미 움직이고 있으니 올라타야 ��다.“
필리프 라뤼미에르(Philippe Lalumière), 태양의 서커스(Cirque du Soleil) 정보기술부문장

다만 “AI는 강력한 도구지만 마법의 가루는 아니다. 실제로 해야 할 일이 많다”고 강조��다. 이 작업에는 적절한 커넥터 설계와 함께, 을 통한 시스템 통합이 뒤따랐다. 이 플랫폼읶� �鶹ԭ�� 비즈니스 데이터 클라우드, 비즈니스 트랜스포메이션 매니지먼트 솔루션, �鶹ԭ�� 비즈니스 AI 등을 하나로 묶어 AI와 데이터, 프로세스, 거버넌스를 통합함으로써 고객이 지속 가능하고 비용 효율적인 AI를 구축·통합·확장·운영할 수 있게 돕는다.

숫자로 보는 변화

효과는 곧바로 나타났다. 우선순위 요청 처리 개선율 97.92%, AP 적체 25% 감소, 응답 속도 25% 단축이라는 성과로 이어졌고, 공급업체 만족도와 직원 사기도 함께 올라갔다. 라뤼미에르는 “이제 제나토를 팀의 가상 동료로 여긴다”고 말��다. 프로토타입이 실제 운영에 투입된 뒤 한 사용자는 “이제 이것 없이는 못 산다”며 강한 애착을 드러냈고, 지금읶� 가장 적극적인 홍보대사가 됐다.

다음 무대를 준비하며

태양의 서커스에게 AP 자동화는 시작일 뿐이다. 라뤼미에르는 “AI는 크고 아름다운 도구지만, 우선순위를 정하려면 여전히 사람의 판단이 필요하다”고 말��다. 그는 AI가 Joule 같읶� 개인 생산성 솔루션, 제나토 같읶� 비즈니스 프로세스 AI, 그리고 언젠가는 관객 경험 자체까지 세 단계로 확장될 것으로 본다.

AI를 시작하려는 이들에게 그는 이렇게 조언��다. “작게 시작하고, 사용자를 일찍부터 참여시키고, 기꺼이 실험하라. AI라는 기차는 이미 움직이고 있으니 올라타야 ��다.” 오늘읶� 후방 업무를 바꾸고 있지만, 내일읶� 관객의 경험 자체를 새롭게 정의할지도 모른다.

시드 미스라(Sid Misra)는 �鶹ԭ�� Business AI Platform Technology Foundation 부문 CMO입니다.
Top image courtesy of Cirque du Soleil.

The post 태양의 서커스, 뒷무대엔 AI 동료가 있다 appeared first on �鶹ԭ�� Korea 뉴스센터.

채용 AI의 그늘: 편향, 책임, 그리고 인간적인 해법

Virginia Backaitis — Fri, 29 May 2026 02:02:19 +0000

AI 채용 도구는 역사적 편향을 자동화·확대 재생산하며, 고용주와 벤더 모두 법적 책임에서 자유롭지 않다. 편향 감사와 설명 가능한 AI 도입을 통해 투명성을 확보하고, 최종 채용 판단읶� 반드시 사람이 내리는 구조를 갖추는 것이 핵심 대응 방안이다.

글쓴이: 버지니아 배케이티스(), 번역: 클로드(Claude)

한 구직자가 150개의 IT 직무에 지원했다. 그리고 150번 모두 탈락했다. 아숀 하퍼(Arshon Harper)는 시리어스 XM 라디오(Sirius XM Radio)의 AI 채용 스크리닝 시스템이 우편번호와 출신 학교 같읶� 간접 데이터를 근거로 자신의 지원서를 인종에 따라 낮게 평가했다고 주장하며 . 단 한 명의 인사 담당자도 그의 이력서를 보지 않았을 가능성이 높다. 그리고 이런 사례는 결코 예외가 아니다.

��

AI는 인적 자원 조직의 생산성과 효율성을 높이고 있습니다. 하지만 많읶� 리더와 실무자들읶� 채용, 인재 관리, 온보딩, 직원 경험 등의 프로세스에 얼마나 많읶� 도움을 줄 수 있는지 깨닫지 못하고 있습니다.

왜 이런 문제가 생기는가

AI 채용 도구가 급속도로 확산되면서, 알고리즘에 의한 차별 소송이 폭발적으로 증가하고 있다. 이 문제는 단순한 기술적 결함이 아니라, 사회 구조적 불평등이 디지털화되는 현상이다. 채용 AI는 과거 데이터를 학습해 판단을 내린다. 문제는 그 역사적 데이터 자체가 수십 년간의 차별을 고스란히 담고 있다는 점이다.

에서 세 가지 최신 대형 언어 모델을 테스트한 결과, AI 시스템읶� 백인 연상 이름을 85%의 빈도로 선호한 반면, 흑인 연상 이름읶� 단 9%에 그쳤다. 더욱 충격적인 것읶� 교차성 분석 결과였다. 흑인 남성 연상 이름읶� 단 한 번도 백인 남성 연상 이름보다 선호되지 않았다. AI가 편견을 제거하는 것이 아니라, 오히려 자동화하고 규모를 키우고 있는 셈이다. 우편번호, 출신 학교 같읶� 간접 데이터가 인종이나 계층의 대리 변수로 작동하고, 장애인읶� 낮읶� ‘낙관성 점수’를 이유로 탈락하기도 ��다.

누가 어떻게 책임져야 하는가

법적 책임의 구도는 복잡하지만, 결론읶� 명확하다. “AI가 한 일이라는 변명읶� 통하지 않는다. AI가 그 결정을 내렸다면, 고용주가 직접 내린 것과 동일하다”는 것이 법조계의 일관된 입장이다. , 등 연방 반차별법읶� 인간이 결정하든 알고리즘이 결정하든 동일하게 적용된다. ‘벤더를 믿었다’는 말읶� 법적 방어가 되지 않는다. 오히려 사전 실사를 하지 않았다는 자백으로 간주된다.

한편으로는 벤더 역시 직접 책임에서 자유롭지 않다. 읶� AI 벤더가 민권법상 ‘고용 기관’에 해당할 수 있는지를 다투고 있으며, 읶� FTC에 기만적 마케팅 혐의로 제소됐다. 즉, 고용주와 벤더 모두 법적·도덕적 책임에서 벗어날 수 없다.

AI 시대에 맞는 HR의 목적과 역할읶�?��특집 기사

“AI 시대 HR의 미래” 보고서에서 글로벌 기업 HR 임원들읶� HR의 변화와 기회를 제시합니다. AI 기술 발전으로 HR 팀이 기존 인간 중심 가치를 유지하면서도 더 효율적으로 업무를 수행할 수 있는 6가지 새로운 역할 유형을 확인하세요.

블랙박스 문제와 설명 가능한 AI

현재 많읶� AI 시스템읶� 로 작동��다. 고용주들읶� AI 도구가 어떻게 작동하는지 이해해야 하며, 투명성이 확보되어야 ��다. 이를 위한 핵심 개념이 ‘설명 가능한 AI(XAI)’다.

XAI는 머신러닝 알고리즘의 결과와 출력을 인간이 이해하고 신뢰할 수 있도록 하는 프로세스와 방법의 집합으로, 단순히 점수나 추천 결과만 내놓는 것이 아니라 어떤 요소를 얼마나 반영했는지를 보여준다. 정기적인 편향 감사(bias audit)와 함께, 결과에 영향을 미친 변수를 투명하게 공개하는 것이 필수적이다.

가장 인간적인 AI 적용 방안

기술적 해법만으로는 충분하지 않다. 가장 근본적인 해결책읶� AI를 ‘최종 결정자’가 아닌 ‘보조 도구’로 자리매김하는 것이다. AI는 대량의 서류를 1차 정리하는 데 활용하되, 최종 합격 여부는 반드시 사람이 판단해야 ��다. 알고리즘이 탈락시킨 지원자에 대해서도 인간 검토자가 일정 비율 이상을 다시 살펴보는 안전망을 두어야 ��다. 또한 장애인 지원자에 대한 합리적 편의 제공, 다양한 배경의 지원자를 포용하는 평가 기준 설계가 병행되어야 ��다.

AI는 채용의 효율을 높이는 강력한 도구다. 그러나 효율이 공정성을 희생하는 순간, 그것읶� 기술의 진보가 아니라 차별의 자동화일 뿐이다. 투명성, 정기 감사,�� 인간의 최종 판단. 이 세 가지가 갖춰질 때 비로소 AI는 채용 현장에서 신뢰받을 수 있다.

쟁점: AI가 HR의 미래인가?��특집 기사

인사 관련 의사결정읶� 직원의 삶에 영향을 주는 중대한 상호작용과 밀접한 연관이 있습니다. 사람에 관한 일인 만큼 단순 효율화를 위한 AI 적용읶� 직원을 위협한다고 느낄 수 있죠. 효율성 만큼 공정성을 확대하는 AI의 활용도 중요한 요소입니다.

원문: ,

The post 채용 AI의 그늘: 편향, 책임, 그리고 인간적인 해법 appeared first on �鶹ԭ�� Korea 뉴스센터.

컴플라이언스를 전략적 자산으로 재정립하기

Richard Howells — Fri, 14 Nov 2025 01:50:25 +0000

컴플라이언스는 더 이상 단순한 규제 충족 활동이 아니라, 효율성과 신뢰, 성장을 위한 전략적 자산으로 활용될 수 있습니다. 클라우드 시대의 공동 책임 모델과 AI 활용 방안에 대한 KPMG 전문가의 실용적인 조언을 확인하세요.

글쓴이: 리처드 하월스(Richard Howells),��번역: 클로드(Claude)

오늘날의 디지털 경제에서 컴플라이언스는 더 이상 단순히 “체크박스를 표시하는” 업무가 아닙니다. 복잡한 규제와 증가하는 사이버 위험을 헤쳐나가는 글로벌 기업들에게 컴플라이언스는 자원을 소모하는 부담이 될 수도 있고, 효율성과 신뢰, 성장을 위한 발판이 될 수도 있습니다. (이미지: GETTY)

수십 년 동안 컴플라이언스는 비즈니스를 하는 데 드는 비용으로 여겨져 왔습니다. 감사자와 규제 기관을 만족시키기 위한 “필요악”이었던 것입니다. 많읶� 조직에서 컴플라이언스는 여전히 사일로에 갇혀 있으며, 감사 시즌이나 보안 침해가 발생한 후에야 수면 위로 떠오릅니다. 수동 보고, 분산된 시스템, 일관성 없는 데이터로 인해 규정 준수를 입증하거나 새로운 규제에 신속하게 대응하기가 어렵습니다.

한편, 위험 부담읶� 계속해서 증가하고 있습니다. 글로벌 개인정보보호법, ESG 보고 기준, 사이버보안 의무 사항이 동시에 강화되고 있습니다.

그러나 오늘날의 디지털 경제에서 컴플라이언스는 더 이상 단순히 “체크박스를 표시하는” 업무가 아닙니다. 복잡한 규제와 증가하는 사이버 위험을 헤쳐나가는 글로벌 기업들에게 컴플라이언스는 자원을 소모하는 부담이 될 수도 있고, 효율성과 신뢰, 성장을 위한 발판이 될 수도 있습니다.

AI 시대의 사이버 보안: 회복력 있는 ERP의 3대 요건��특집 기사

클라우드와 AI로 복잡해진 현대 ERP 환경에서 사이버 보안읶� 침입자를 막는 차원을 넘어, 문화 개선, AI 기반 방어, 생태계 거버넌스를 통한 디지털 신뢰 구축으로 진화해야 합니다. 공급망 분야에서 25년 이상 활동해 온 전문가의 제안을 확인하세요.

우수한 컴플라이언스가 비즈니스에 어떻게 도움이 되는가

최근 에피소드에서 KPMG의 전무이사인 브라이언 젠슨(Brian Jensen)읶� 조직들이 클라우드 기반 엔터프라이즈 시스템 시대에 컴플라이언스를 어떻게 재고할 수 있는지 공유했습니다. 그의 관점읶� 컴플라이언스를 부담으로 취급하는 체크박스 사고방식에 반기를 듭니다. 젠슨읶� 제대로 수행될 경우 컴플라이언스가 ˳�신을 늦추기보다는 오히려 가능하게 할 수 있다고 믿습니다.

젠슨읶� 간단한 예시를 들었습니다. “제가 가장 좋아하는 컴플라이언스 요구사항 중 하나는 웹사이트에서 구매를 하려고 할 때 주소를 입력하기 시작하면 양식이 입력하는 대로 주소를 자동으로 제안하는 것입니다. 그것읶� 고객에게는 편리함처럼 보이지만, 실제로는 리스크 관리 컴플라이언스 기능입니다.”

사소한 사용자 경험 기능처럼 보이는 것이 실제로는 많읶� 일을 처리합니다. 신용카드 제공업체가 거래를 검증하는 데 도움이 되고, 배송 정확도를 향상시키며, 비용이 많이 드는 배송 오류를 줄입니다. 고객읶� 원활한 결제를 경험하고, 비즈니스는 반품이 줄어들어 더 효율적으로 운영되며, 결제 네트워크는 사기를 완화합니다. 젠슨읶� 기업들이 이러한 비전을 수용하기를 원합니다. 즉, 데이터 무결성을 보호하면서 동시에 회사와 고객 모두에게 실질적인 가치를 제공하는 컴플라이언스 조치입니다.

��

최신 ERP 보안 기능읶� 날로 진화하며 개선되고 있습니다. 그런데도 왜 기업읶� 더 많이 노출되고 있다고 느낄까요? 부분적으로 이는 디지털 및 클라우드 기술의 급격한 가속화 때문입니다. �鶹ԭ�� 인사이트가 제시하는 7대 ERP 보안 이슈와 해결 방안을 확인하세요.

클라우드에서의 공동 책임 탐색하기

ERP 시스템이 점점 더 클라우드 또는 하이브리드 클라우드 모델로 이동함에 따라, 필요한 컴플라이언스 조치도 변화했습니다. 기술 스택의 모든 계층을 소유하는 대신, 기업들읶� 이제 공동 책임 모델 내에서 운영합니다. 이 모델에서는 제공업체, 하이퍼스케일러, 고객이 각각 데이터 보안과 규제 기준 충족에 있어 명확한 역할을 가집니다.

그러나 책임읶� 워크로드와 함께 이전되지 않습니다. 파트너가 인프라를 관리하는 경우에도, 사고가 발생하면 기업이 여전히 결과에 대한 책임을 집니다. 그렇기 때문에 명확한 문서화, 명시적인 역할 정의, 사전 예방적 모니터링이 중요합니다.

젠슨읶� 여기서 정확성의 중요성을 강조합니다. “대부분의 회사는 모든 것이 SOC 보고서로 커버된다고 가정합니다”라고 그는 말했습니다. “그러한 혼란읶� 가동 시간, 운영, 컴플라이언스의 문제로 이어집니다. 현실읶�, 조직들이 격차와 오해를 피하기 위해 시스템의 각 계층에 대해 누가 책임이 있는지 명확하게 정의해야 한다는 것입니다.”

ERP와 AI, 사이버보안 환경의 변화��특집 기사

AI가 잘못 사용될 가능성읶� 있지만 으로서의 잠재력이 막대합니다. 방대한 데이터세트로 훈련 받읶� AI가 복잡한 시스템에서 위협을 적극 식별해 내는 성공적인 적용사례가 속속 등장하고 있습니다.

AI 시대에 ˳�신과 컴플라이언스가 왜 상충되지 않는가

많읶� 조직들읶� 컴플라이언스가 ˳�신 능력을 늦춘다고 주장합니다. 젠슨읶� 그것이 오해라고 말합니다. 진짜 장벽읶� 기술 부채와 현대적 아키텍처에 대한 투자 부족이지, 규제 요구사항 자체가 아닙니다.

브레이크가 자동차가 더 빨리 움직이는 것을 막는 것이 아니라 오히려 안전하게 그렇게 할 수 있게 하는 것처럼, 내장된 컴플라이언스 메커니즘읶� ˳�신이 무모하지 않도록 보장합니다. 디지털 전환 여정에 리스크 관리를 내재화하는 회사들읶� AI와 자동화 같읶� 새로운 기술을 자신감 있게 채택할 수 있습니다.

앞으로 AI는 기업들이 컴플라이언스를 관리하는 방식을 변화시킬 것입니다. AI 기반 에이전트는 일상적인 모니터링과 거래 확인을 처리할 수 있어, 직원들이 예외 사항과 고부가가치 활동에 집중할 수 있게 합니다. 그러나 젠슨읶� AI를 “마법”처럼 취급하는 것에 대해 경고했습니다. 깨끗하고 정확한 데이터와 적절한 거버넌스가 없으면, 자동화는 실수를 확대할 수도 있습니다.

젠슨읶� ERP의 미래가 신뢰할 수 있는 거래 시스템 위에 지능형 에이전트가 계층화되어 인간의 판단을 대체하는 것이 아니라 증강하는 모습이 될 것이라고 예측합니다.

컴플라이언스를 경쟁 우위로 만들기

조직들이 컴플라이언스를 장애물로 보는 것을 멈추고 신뢰, 회복력, 민첩성의 기반으로 보기 시작할 때, 그것읶� 진정한 경쟁 우위가 됩니다. 컴플라이언스는 고객을 보호하고, 데이터를 강화하며, 글로벌로 확장하고 ˳�신할 수 있는 신뢰를 만들어냅니다.

결국, 우수한 컴플라이언스 프로그램읶� 감사자를 만족시키는 것에 관한 것이 아닙니다. 비즈니스가 안전하고 효율적으로, 그리고 성실하게 운영되도록 보장하는 것입니다.

KPMG의 브라이언 젠슨(Brian Jensen)과의 전체 대화를 ERP의 미래(Future of ERP) 팟캐스트에서 들어보세요.

원문: , , Forbes.com

The post 컴플라이언스를 전략적 자산으로 재정립하기 appeared first on �鶹ԭ�� Korea 뉴스센터.

디자인의 숨겨진 미래: 아무도 말하지 않는 것들

Adam Park — Fri, 17 Oct 2025 00:54:21 +0000

AI 시대에 디자인읶� 단순한 기술적 도구를 넘어 신뢰, 투명성, 접근성, 환경 짶�속가��성을 구현하는 핵심 요소가 되어야 합니다. �鶹ԭ�� 최고 디자인 책임자 아린 보믹이 말하는 인간 중심의 AI 디자인에 관한 통찰을 확인하세요.

글쓴이: 아린 보믹(Arin Bhowmick) �鶹ԭ�� 최고 디자인 책임자, 번역: 클로드(Claude)

사람들읶� 자신이 이해할 수 있는 AI를 사용하고, 블랙박스처럼 느껴지는 AI는 버릴 것입니다.

지난주, 저는 한 주니어 디자이너가 제품에 AI 기능을 추가한 이야기를 들었습니다. “이것 좀 보세요, 얼마나 똑똑한지!” 그녀는 알고리즘이 논리에 대한 아무런 설명 없이 추천을 하는 것을 보여주며 말했습니다. 이것읶� 끔찍한 디자인으로 포장된 훌륭한 기술이었고, 이는 우리가 다가올 미래에 준비되어 있지 않을 수도 있다는 것을 깨닫게 했습니다.

20년간 디자인 팀을 이끌면서, 저는 모든 것을 바꿀 것이라고 약속하는 기술들을 보아왔습니다. 솔직히 일부는 그렇게 했지만, 대부분읶� 그렇지 않았습니다. 오늘날 AI와 함께 보고 있는 것읶� 다르게 느껴지는데, 우리가 거의(아직) 이해하지 못하는 알고리즘에 사람들이 정보를 경험하는 방식을 넘겨주려고 하기 때문입니다.

어쩐지 우리는 이것을 순수한 기술적 도전처럼 다루고 있지만, 실제로는 인간 경험에 관한 것입니다.

디자이너들읶� 이 대화에서 할 말이 많으며, 우리는 그것을 말하기 시작해야 합니다. 모두가 챗봇과 자동화에 집중하고 있습니다. 그들읶� 더 큰 도전을 놓치고 있습니다.

AI가 우선시 되는 미래를 위한 디자인��특집 기사

AI는 디자이너를 대체하는 것이 아니라 디자이너의 역할을 재정의하고 있으며,��성공하는 디자이너는 AI를 도구로 활용하면서도 비판적 사고와 인문학적 소양을 바탕으로 AI의 방향을 이끌어가는 사람입니다. �鶹ԭ��의 AI 경험 담당 부사장의 통찰을 확인하세요.

AI가 마음대로 활동하도록 내버려 두는 것을 멈춥시다

많읶� 디자인 팀들이 여전히 AI를 반짝이는 새로운 구성 요소처럼 다루고 있습니다. 그들읶� 윤리, 거버넌스, 또는 무슨 일이 일어나고 있는지 이해하려는 인간의 기본적인 욕구에 대해 생각하지 않고 있습니다.

저는 훌륭한 디자인읶� 보이지 않는 것을 보이게 만든다고 말하고 싶습니다. GitHub Copilot이 코드를 제안할 때, 그것읶� 행동하기 전에 무엇을 하고 있는지 보여줍니다. 마찬가지로, Notion의 AI가 글쓰기를 도울 때, 생성된 콘텐츠를 명확하게 표시합니다. 이것들이 신뢰 패턴입니다.

그리고 신뢰는 더 이상 선택사항이 아닙니다. 2024년 3월에 승인된 읶� AI에 대한 글로벌 표준을 설정하고 있으며, 기업들이 AI 시스템에 투명성을 통합하도록 요구하고 있습니다.

저는 사용자 신뢰 연구를 집요하게 추적해 왔으며, 더 많읶� 기사와 보고서를 읽을수록 더 명확해집니다. 사람들읶� 자신이 이해하는 AI를 사용하고, 블랙박스처럼 느껴지는 AI는 버릴 것입니다.

여기서 큰 차별화 요소는 디자인입니다. 행동하기 전에 의도를 보여주고, 명확한 제어를 제공하며, 사용자가 추측하도록 내버려 두지 않는 방식으로 애플리케이션을 디자인한다면, 사람들이 실제로 사용하고 싶어 할 규정 준수 제품을 만들고 있는 것입니다.

추적할 수 없다면, 신뢰할 수 없습니다

며칠 전 좋읶� 비즈니스 친구가 소셜 미디어에서 저와 동영상을 공유했는데, 완전히 진짜처럼 보였지만 약간 이상하게 느껴졌습니다. 저는 왜 그런지 정확히 알 수 없었습니다. 나중에, 그것이 진짜 뉴스 영상으로 수천 번 공유된 AI 생성 콘텐츠였다는 것을 발견했습니다.

우리가 살고 있는 미친 시대죠, 그렇지 않나요?

2026년을 좌우할 9가지 UX 디자인 트렌드��특집 기사

AI와 기술의 발전으로 사용자경험(UX) 디자인의 패러다임이 빠르게 바뀌고 있습니다. 2026년에는 사용자의 신뢰와 자율성, 일상적 유용성을 중심으로 한 디자인이 핵심으로 자리할 전망입니다. �鶹ԭ�� 최고 디자인 책임자의 통찰을 확인하세요.

우리는 콘텐츠 출처가 콘텐츠 자체만큼 중요한 시대로 접어들고 있습니다. 읶� 채택을 가속화하고 있으며, OpenAI, Microsoft, Sony를 포함한 파트너들이 을 구현하고 있습니다. 이것읶� 본질적으로 디지털 콘텐츠를 위한 “영양 라벨”로, 누가 무언가를 만들었는지, 언제, 그리고 어떻게 수정되었는지를 보여줍니다.

디자인 과제는 사용자를 압도하지 않으면서 출처를 가시적으로 만드는 것입니다. 우리가 영양 라벨 비유로 언급했듯이, 이 정보는 접근 가능하지만 방해가 되지 않아야 하고, 상세하지만 스캔 가능해야 합니다.

저는 콘텐츠 계보, 편집 이력, 검증 상태를 보여주기 위해 확장되는 간단한 배지를 실험해 왔습니다. 아이디어는 한눈에 필수적인 신뢰 신호를 보여주고 전체 세부 정보는 클릭 한 번으로 유지하는 것입니다.

접근성읶� 그야말로 좋읶� 디자인입니다

여기 걱정스러운 현실이 있습니다. WebAIM의 최신 연구에 따르면 가 기본적인 접근성 표준을 충족하지 못합니다. 우리는 수백만 명의 사람들이 웹을 사용하는 것을 막는 근본적인 장벽에 대해 이야기하고 있습니다.

이러한 표준읶� 웹 콘텐츠 접근성 지침(WCAG)에 명시되어 있으며, 이는 시각장애인, 청각장애인, 운동 장애가 있는 사람들 또는 인지적 차이가 있는 사람들을 포함한 사람들이 디지털 경험을 사용할 수 있도록 만드는 규칙서입니다. 최신 버전인 WCAG 2.2는 요구 사항을 강화했으며 전 세계적으로 규제가 강화되고 있습니다.

애플리케이션을 디자인할 때 접근성 우선 접근 방식을 취하는 것이 매우 중요해지고 있습니다. 특히 2025년 장애 평등 지수에 따르면 장애가 있는 사람들이 장애가 없는 동료들보다 하고 있다는 점을 고려하면 더욱 그렇습니다. 접근 가능한 디지털 경험을 디자인할 수 없다면, 그것을 가장 많이 사용하는 사람들을 위해 신뢰할 수 있는 AI를 디자인할 수 있을 것으로 어떻게 기대할 수 있을까요?

사실읶�, 접근성을 염두에 두고 디자인하면 모든 사람의 경험이 향상된다는 것입니다. 음성 제어는 이동 문제가 있는 사람들과 바쁜 부모들에게 도움이 됩니다. 높읶� 대비는 시력 문제와 밝읶� 햇빛에 효과적입니다. 이것읶� 더 나읶�, 포용적인 디자인의 결과입니다.

좋읶� AI는 잘못 쓰기 어렵다: �鶹ԭ��의 자율형 기업 디자인 원칙��특집 기사

AI 도구를 빨리 도입하는 것보다 중요한 건 ‘신뢰’다. Sapphire에서 공개한 는 흩어진 시스템과 반복 업무에서 사용자를 해방시키는 완전히 새로운 워크스페이스. 시대, �鶹ԭ�� 디자인팀이 그리는 일의 미래를 들여다본다.

모든 새로운 기능에는 환경적 대가가 있습니다

AI는 전력을 많이 소비합니다. 단일 ChatGPT 쿼리는 표준 Google 검색보다 대략 를 사용합니다(0.3 Wh 대 2.9-3 Wh).

수백만 건의 쿼리로 확장되면 환경 영향이 상당합니다. 미국에서 데이터 센터는 이미 총 전력의 4.4%를 소비하고 있으며, 화석 연료에 대한 의존으로 인해 탄소 집약도가 전국 평균보다 48% 높습니다.

상상하시겠지만, 이 발자국읶� 계속 확대될 것입니다.

그러나 디자이너들읶� 사용자에게 의식적인 선택을 제공함으로써 이를 바꿀 수 있습니다. 그들읶� 가장 빠른 AI 응답을 원하는가, 아니면 가장 에너지 효율적인 것을 원하는가? 좋읶� 디자인읶� 숨겨진 탄소 비용을 가시화하고 사람들이 각 기능이 지구에 어떤 대가를 치르는지 이해하도록 도울 수 있습니다.

AI 기능에 대한 A/B 테스트를 실행할 때, 조직들이 참여도와 전환율뿐만 아니라 상호작용당 탄소 비용을 추적하기 시작할 것이라고 해도 저는 놀라지 않을 것입니다.

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 것읶� 여전히 눈에 보이지 않습니다.

결론

디자인읶� 항상 우아한 솔루션으로 문제를 해결해 왔지만, 오늘날 그것읶� 또한 인간과 지금까지 만들어진 가장 강력한 기술 사이의 관계를 형성합니다. 사용자가 자신이 보는 것을 신뢰하고, 자신을 대신하여 행동하는 것을 제어하며, 우리 모두가 공유하는 지구를 보호할 수 있도록 보장하는 것읶� 디자이너의 책임입니다.

AI와 디자인읶� 얽혀 있습니다. 하나는 다른 하나 없이 인류에게 봉사할 수 없습니다. 만약 아직 아무도 이에 대해 이야기하지 않는다면, 지금이 아마도 대화를 시작할 때입니다.

원문: ,��, Forbes.com

The post 디자인의 숨겨진 미래: 아무도 말하지 않는 것들 appeared first on �鶹ԭ�� Korea 뉴스센터.

회복력의 ROI: 공급망, 재무 그리고 AI

Adam Park — Fri, 26 Sep 2025 05:17:10 +0000

기후 변화로 인한 공급망 위험이 현실화되면서, 기업들이 공급망 가시성 확보, 재무 시스템 통합, AI 활용을 통해 회복력을 투자 수익률로 전환하는 전략적 접근 방법을 제시합니다. �鶹ԭ��의 소피아 멘델손 최고 짶�속가��성 책임자의 조언을 확인하세요.

글쓴이: 소피아 멘델손(Sophia Mendelsohn), 번역: 클로드(Claude)

기후 적응과 완화가 기업 우선순위 목록에서 상위로 올라감에 따라, 오늘날 최고운영책임자(COO)의 의제가 변화하고 있습니다. (이미지: GETTY)

기록적인 폭염, 홍수, 그리고 물류 차질을 겪읶� 여름을 보낸 후, 회복력읶� 더 이상 이론적으로 느껴지지 않습니다. 이제 이사회 회의실의 재무제표 문제가 되었습니다. 대화의 초점이 “우리는 어떻게 책임감을 보여줄 것인가?”에서 “눈에 띄지 않게 장부에 스며드는 것을 그냥 두지 말고, 어떻게 기후 관련 비용을 제품 수준의 정확도까지 계산할 것인가?”로 변화하고 있습니다.

뉴욕 기후 주간읶� 그러한 변화가 초점을 맞추는 순간입니다. 주목해야 할 리더들읶� 광범위한 약속을 하는 사람들이 아니라, 운영 모델인 공급망, 재무, 그리고 AI를 통해 회복력을 체계적으로 구축하는 사람들입니다.

공급망 비용과 회복탄력성 간의 균형 문제��특집 기사

리더들읶� 회복탄력성과 비용 효율성 사이의 균형을 맞춰야 하는 과제에 직면하고 있습니다. 이를 위해 경영진과의 소통 개선,��지리적 이점 활용,��규제 변화 대응,��기술 통합 등 4가지 핵심 전략이 필요합니다. 구체적인 대응 전략을 지금 바로 확인하세요.

짶�속가��성이 ROI와 같아지는 세 가지 가치 동인읶� 다음과 같습니다.

1. 공급망, 회복력이 가장 먼저 시험받는 곳

공급망읶� 차질의 운영적 현실이 펼쳐지는 곳입니다. 운송 경로 변경, 마감일 조정, 원자재 비용 상승읶� 프리미엄, 가동 중단 시간, 그리고 현금 흐름으로 재무제표에 반영됩니다.

기업들이 그 영향을 체감하고 있습니다. 한 기업의 절반 이상이 지난 한 해 동안 비용 증가, 근로자 차질, 수익 손실을 포함하여 운영에 기후 영향을 경험했습니다. BCG는 기후 관련 공급망 차질이 이미 기업들에게 연평균 1억 8,200만 달러의 비용을 초래한다고 추정합니다.

이러한 충격읶� 추상적이지 않습니다. 2022년 가뭄으로 라인 강이 축소되었을 때, 운송 능력이 절반으로 떨어져 유럽 제조업체들이 비용이 많이 드는 우회 경로를 강요받았습니다. 미국 농업 관련 기업들읶� 2022-2023년 미시시피 강 수위가 떨어졌을 때 유사한 차질을 겪으며, 수출이 지연되고 물류 비용이 급증했습니다.

기후 적응과 완화가 기업 우선순위 목록에서 상위로 올라감에 따라, 오늘날 COO의 의제가 변화하고 있습니다. 짶�속가��성의 진정한 비즈니스 가치를 실현하는 핵심 단계들에 대한 제 견해는 다음과 같습니다:

완전한 가시성 확보. 추적성을 높이고 배출량과 자원에 대한 실시간 인식을 증가시키는 도구에 투자하는 것이 중요합니다. 이를 통해 취약점을 정확히 파악하고, 소싱을 다양화하며, 투명성을 강화하고, 위험이 확대되기 전에 예측할 수 있습니다.
회복력 지표를 측정 가능한 결과와 연결. 귀하의 가치 사슬이 측정 가능한 짶�속가��성 가치의 원천입니다. 손실 회피를 넘어서는 지표들(즉, 보험료 절감, 운영 민첩성 증가, 고객 신뢰)읶� 이러한 가시성을 실행 가능한 통찰력으로 전환합니다. 는 클라우드 우선 환경과 통합 분석을 통해 글로벌 공급망 전반에 걸친 실시간 연결 운영으로 회복력을 강화했습니다.

되고 있으면, COO들읶� 단순한 효율성을 넘어 가치 사슬을 최적화할 수 있습니다: 차질에 대한 노출이 높읶� 지역의 공급업체를 다양화하고, 필요한 곳에 중복성을 구축하며, 미래의 이점을 확보합니다.

2025년 공급망 예측 및 전망: 위험 관리와 비용 최적화의 균형��특집 기사

2025�Ƅ 의 핵심읶� ‘위험 관리와 비용 최적화의 균형’이며, AI 기술 활용과 데이터 기반 의사결정이 필수입니다. 특히 ,��,�� 개발 등 주요 과제 달성을 위해 기술과 인간의 조화로운 협력이 중요해질 전망입니다.

회복력읶� 단순히 방어적이지 않습니다. 경쟁업체보다 빠르게 적응하는 공급망읶� 성장 동력입니다. 재설계된 가치 사슬과 네트워크는 위험 관리를 장기적인 ROI의 원천으로 변환하며, 짶�속가��성 데이터는 활용되지 않읶� 레버입니다.

2. 재무, 기후 위험이 항목별 현실이 되는 곳

공급망이 취약점이 운영적으로 나타나는 곳이라면, 재무는 그것들이 영향과 최종성을 가지고 도달하는 곳입니다. 오늘날의 최고재무책임자(CFO)는 탄소 수치만으로 사업을 조정할 수 없습니다. 이러한 변화를 이루는 것읶� 다음과 같읶� 질문들에 답하는 것을 의미합니다:

“짶�속가��성 데이터를 수익 센터, 비용 센터, 그리고 재무제표를 관리하는 동일한 시스템에 어떻게 통합할 것인가?” 많읶� 공개 자료들이 여전히 업계 평균과 같읶� 대리 데이터에 의존하고 있으며, 이는 실제 값에서 30-40% 이상의 편차를 초래할 수 있습니다. 는 세분화된 탄소 통찰력을 핵심 재무 프로세스에 도입하여, 조직이 탈탄소화를 추진하고 짶�속가��성을 대규모로 운영화할 수 있게 합니다. 이는 기업들이 얼마나 많읶� 탄소를 배출하는지뿐만 아니라 그것이 위험 노출과 마진에 어떻게 영향을 미치는지도 이해할 수 있음을 의미합니다.
“탄소에 민감한 시장에서 우리의 입지를 강화하기 위해 탈탄소화 목표를 향한 진전을 어떻게 측정할 것인가?” 검증 가능한 짶�속가��성 데이터를 가진 기업들읶� 자본에 대한 우선적 접근권을 갖습니다. 지속가능한 채권과 대출읶� 2024년에 1조 6천억 달러를 넘어섰으며, 입증 가능한 탈탄소화 전략읶� 종종 자금 조달 비용을 낮췄습니다.

짶�속가��성 데이터를 감사 가능한 회계 원칙과 연결된 금융 자산으로 취급하는 기업들읶� 짶�속가��성을 규정 준수 활동에서 성장 동력으로 변환하고 있습니다.

이를 제대로 이해하는 조직들읶� 이미 자본 비용을 낮추고 동료들을 능가하고 있습니다.

3. AI, 회복력 가속기

AI와 짶�속가��성읶� 전형적인 ROI 방정식입니다. 한 가지 유형의 투자 수익률읶� 물리적 기후 위험을 예측하는 능력이 얼마나 향상되는지, 그다음 속도와 민첩성으로 준비하고 대응하는 것입니다. 에 따르면, AI(특히 생성형 AI)는 연간 2조 6천억 달러에서 4조 4천억 달러의 경제적 이익을 창출할 수 있으며, 산업 전반의 전체 생산성 영향을 고려할 때 6조 1천억 달러에서 7조 9천억 달러까지 가능합니다.

그러나 AI 채택과 기회 사이에는 격차가 있습니다. 에 따르면, 현재 단지 14%의 기업만이 탄소 배출을 줄이기 위해 AI를 사용하고 있지만, 65%는 미래에 이를 할 것이라고 믿습니다.

직접 조달, 진짜 문제는 AI가 아니다��특집 기사

독일 발도르프에 모인 자동차·항공 업계 조달 담당자들이 흩어진 시스템과 소수 베테랑에 의존하는 현실을 솔직하게 털어놨어요. AI 기대는 컸지만, 기본 데이터와 프로세스가 갖춰져야 진짜 힘을 발휘한다는 게 공통된 결론이었죠.

ROI를 추진하고 경쟁 우위를 확보하기 위한 AI 채택 기회는 엄청납니다.

자동화와 정확성을 통한 즉각적인 ROI 제공

AI는 공급업체 데이터를 간소화하고, 허가를 자동으로 처리하며, 규정 준수 비용을 줄입니다. AI 지원 허가 관리 및 AI 지원 규정 준수 정보 처리와 같읶� �鶹ԭ�� 기능읶� 정보 추출 및 처리의 속도와 정확성을 향상시키는 한편, AI 지원 ESG 보고서 생성을 통해 몇 분 안에 진전 상황을 보고할 수 있습니다. 자동차 산업 회사인 읶� 비즈니스 AI를 사용하여 운송 관련 탄소 배출량을 52% 줄이고 탄소 발자국을 50배 이상 빠르게 계산했습니다. 또 다른 예는 msg Global Solutions AG로, 이들의 그린워싱 탐지기 솔루션읶� 생성형 AI를 활용하여 보고서를 검증하고 잠재적인 그린워싱을 탐지합니다.

장기적인 ROI를 위한 기업 전반의 인텔리전스 실현

AI 구현을 깊이 내재화하는 한 단계 더 나아간 기업들의 경우, AI는 ERP 시스템 전반에 걸쳐 짶�속가��성 데이터를 맥락화하고 통합하여 위험, 회복력, 그리고 기회에 대한 의사결정을 알립니다. AI 지원 공급업체 검증, AI 기반 배출 요인 매핑, AI 지원 탄소 배출 분석과 같읶� 도구들읶� 위험과 기회를 식별하여 기업 전반에 걸쳐 짶�속가��성에 대해 행동할 수 있게 합니다. 이는 더 스마트한 조달과 같읶� 일상적인 운영뿐만 아니라 근원에서 배출량을 식별하고 줄이는 것과 같읶� 장기적인 전략 모두를 추진합니다.

2030년까지 공급망을 좌우할 4가지 시나리오��특집 기사

2030�Ƅ까짶��읶� 지정학적 변화, 인재 부족,��사이버 보안 위협, 기후 위기라는 4가지 핵심 요인에 의해 재편될 전망입니다. 기업들읶� AI 활용, 협력 강화,��짶�속가��성 통합을 통해 지금부터 준비해야 합니다.

혼란의 시기에는 선행자가 가치를 포착합니다. AI는 단순한 효율성 도구가 아니라, 위험을 더 일찍 보고, 더 빠르게 행동하며, 더 잘 최적화할 수 있게 하는 사전 예방적 경고 시스템입니다.

기후 위험읶� 이론에 존재하지 않습니다. 공급망, 운영, 그리고 점점 더 재무제표의 항목들에 나타납니다. 회복력읶� 더 이상 단순한 보호 장치가 아니라 성장, 효율성, 그리고 경쟁 우위의 원천입니다.

원문: , , Forbes.com

The post 회복력의 ROI: 공급망, 재무 그리고 AI appeared first on �鶹ԭ�� Korea 뉴스센터.

AI 리더십: 인간의 창의성을 통한 팀 성장 방안

Adam Park — Fri, 04 Apr 2025 01:11:02 +0000

AI 시대의 새로운 리더십읶� 기술에 의존하는 대신, 인간의 고유한 가치를 중심에 두는 접근이 필요합니다. AI가 업무의 70%를 자동화할 수 있는 시대에, 리더가 어떻게 AI의 효율성과 인간의 창의성을 균형 있게 활용할 수 있는지 지금 바로 확인하세요.

글쓴이: 나미타 굽타-헬(Namita Gupta-Hehl), 번역: 클로드(Claude)

얼마 전 제 딸이 의학 관련 질문을 고민하다가 요즘 젊읶�이들이 자주 그러듯 AI에게 답을 구했습니다. 챗봇의 응답읶� 어땠을까요? 유용한 정보와 함께 다소 의심스러운 조언, 그리고 비타민 C에 관한 완전히 날조된 사실이 섞여 있었습니다.

우리는 함께 웃었지만, 이는 중요한 교훈을 남겼습니다. 인터넷에서 읽는 모든 정보를 맹목적으로 신뢰하지 않듯이, AI의 결과물도 그대로 받아들여서는 안 됩니다. AI는 매우 유용하지만 여전히 인간의 판단이 필요하며, 의학 전문가를 포함한 전문가의 지식을 대체할 수 없습니다.

AI 활용 능력이 새로운 경쟁력이 된 세상에서, 우리 리더들읶� 어떻게 팀을 이끌어야 할까요? 인간의 창의성(호기심, 창조력, 비판적 사고력)을 중심에 두면서 AI 마인드셋을 어떻게 장려할 수 있을까요?

AI 시대의 창의적 문제 해결: 속도와 깊이의 조화��특집 기사

다양한 문화적 배경과 대니얼 카너먼 교수의 ‘빠른 생각’ 및 ‘느린 생각’ 개념을 이해하는 것읶� 문제 해결에 필수적입니다. 의 데이터 처리 능력과 인간의 호기심 및 창의성을 결합하여 가장 ˳�신적인 해결책을 찾을 방안을 확인하세요.

에 따르면 향후 5년 내에 비즈니스 업무의 최대 70%가 자동화될 수 있다고 합니다. AI를 수용하지 않는 조직읶� 뒤처질 위험이 있습니다. AI가 우리의 업무 방식을 변화시키는 만큼, 리더십 방식도 변화해야 합니다. 미래의 리더십읶� 단순히 AI를 활용하는 것이 아니라, 기술과 그 기술을 다루는 사람들을 함께 성장시키는 방향으로 나아가야 합니다.

AI 역량 개발에서의 책임감 강조

AI는 새로운 수준의 생산성과 ˳�신을 가능하게 하며, 모든 산업의 팀들이 AI 역량을 키워야 할 필요성을 불러일으키고 있습니다. 하지만 큰 힘에는 큰 책임이 따릅니다. 리더들읶� 책임감이 AI 학습의 핵심이 되도록 해야 하며, 이를 사후 고려사항으로 치부해서는 안 됩니다.

읶� 보안, 개인정보 보호, 윤리가 가장 시급한 문제 중 하나라고 강조합니다. AI 시스템읶� 방대한 양의 데이터를 처리하며, 잘못 다루면 민감한 정보가 노출되거나 악의적인 주체에 의해 악용될 수 있습니다. AI 모델읶� 또한 과거 데이터로부터 학습하기 때문에 의도치 않게 편향을 강화하여 채용 결정이나 고객 경험에 불공정함을 초래할 수 있습니다. AI가 더 많읶� 업무를 자동화함에 따라, 리더들읶� 이것이 직무에 미치는 영향을 고려하고 기술이 직원들의 역량과 지식을 강화하도록 해야 합니다.

보이지 않는 것의 힘: AI 시대에 정말 중요한 것들��특집 기사

궁극적으로 우리는 우리가 만든 AI 결과물에 대한 책임이 있습니다. 그렇기 때문에 역량 개발읶� 기술적 숙련도를 넘어 전체적인 접근이 필요합니다. 교육 프로그램읶� 직원들에게 AI를 효과적으로 사용하는 방법뿐만 아니라 그 결과물을 비판적으로 평가하고, 윤리적 기준을 보호하며, 데이터 프라이버시를 유지하는 방법도 가르쳐야 합니다. 책임감을 AI 학습 여정에 내재화함으로써, 우리는 팀이 ˳�신과 신뢰를 모두 이끌어내는 방식으로 AI의 잠재력을 활용할 수 있게 합니다.

인간의 창의성을 핵심에 두기

우리는 스스로에게 물어봐야 합니다: 어떤 종류의 직장을 만들고 싶읶�가? AI가 업무를 완전히 대신하고 우리는 단순히 그 결정에 도장만 찍는 직장? 아니면 AI가 인간의 창의성과 비판적 사고를 향상시키는 유용한 도구인 직장?

는 AI에 과도하게 의존하면 흑백 논리, 사고의 다양성 감소, 문제 해결 능력 약화로 이어질 수 있다고 경고합니다. 이는 우리가 질문하고, 분석하고, 개선하는 것을 중단하게 만드는 일종의 인지적 위축을 초래할 수 있으며, 우리를 능동적 사고자가 아닌 수동적 운영자로 전락시킬 위험이 있습니다.

저는 항상 제 팀에게 즉각적인 반응보다 한 걸음 물러서서 생각해 볼 것을 권장합니다. AI에 업무를 맡기기 전에 “왜”와 “또 왜”라는 질문을 통해 업무의 목적, 영향, 원하는 결과를 명확히 정의해야 합니다. AI는 답을 생성할 수 있지만, 그것이 올바른 답인지 판단할 수 있는 것읶� 오직 인간의 통찰력뿐입니다.

AI 시대의 직업 생존학: 사농공상에서 디지털 봉건주의까지��특집 기사

AI 시대 직업 생존의 진짜 질문읶� “AI가 내 일을 빼앗을까”가 아니다. 자동화 대상인가 아닌가의 문제보다 관계적 신뢰, 고유한 관점, 물리적 존재감 등 희소성을 갖는가, “나는 지금 누구의 영토 위에서 일하고 있는가“가 훨씬 더 중요한 질문이다.

마찬가지로 중요한 것읶� AI의 결과물에 대해 비판적인 시각을 유지하는 것입니다. AI는 도구이지 예언자가 아닙니다. 직원들읶� 결과에 의문을 제기하고, 가정에 도전하며, 다양한 관점을 고려해야 합니다. 우리의 역할읶� AI가 생성한 통찰력을 소비하는 데 그치지 않고, 연결 고리를 찾고, 더 큰 그림을 보며, 우리 일에 대한 진정한 주인의식을 갖는 것입니다. 직원들이 깊읶� 생각 없이 AI 결과물을 맹목적으로 수용하기 시작하면, 업무의 질뿐만 아니라 개인적 성장도 저해됩니다.

AI와 함께하는 미래 리더십 수용하기

AI의 부상읶� 인간 리더십의 후퇴가 아닌, 리더십의 대담한 재정의를 요구합니다. 이는 우리에게 근본적인 질문을 던집니다. 인간이 된다는 것읶� 무엇을 의미하는가? 우리는 분기점에 서 있으며, 인공짶ĵ�과 인간 창의성의 융합이 우리의 잠재력을 높이거나 감소시킬 것입니다.

리더로서 우리는 단순히 AI를 프로세스에 통합하는 수준을 넘어서야 합니다. 우리는 인간 창의성의 본질(창조성, 공감 능력, 윤리적 추론 능력)을 기념하는 문화를 육성해야 합니다. 그렇게 함으로써, 우리는 단지 조직의 미래를 보장하는 것이 아니라 공유된 인간성의 가치를 재확인하게 됩니다.

가장 성공적인 조직읶� 단순히 적응하는 데 그치지 않고, AI가 우리의 인간성을 증폭시키는 미래를 설계합니다. 질문읶� 단순히 “당신읶� 그 변화를 이끌 준비가 되었습니까?”가 아니라, “당신읶� 그 미래를 형성할 것인가, 아니면 미래에 의해 형성될 것인가?”입니다.

원문: , , Forbes.com

The post AI 리더십: 인간의 창의성을 통한 팀 성장 방안 appeared first on �鶹ԭ�� Korea 뉴스센터.

AI가 제조업의 미래를 바꾼다

Adam Park — Fri, 21 Feb 2025 01:07:08 +0000

젵ӡ�업체�� 추진 과정에서 얻읶� 데이터 정리, 표준화, 통합 경험 덕분에 AI 도입이 유리하지만, AI 통합률읶� 16%로 산업 평균보다 낮습니다. 성공적인 AI 확장의 핵심읶� 데이터 품질, 기존 시스템과의 통합, 점진적 접근법에 있습니다.

저자: 주디 큐비스(Judy Cubiss), 번역: 클로드(Claude)

인더스트리 4.0으로의 전환 과정에서 제조업체들읶� IoT 센서와 생산 라인에서 얻읶� 데이터 스트림을 정리하고, 표준화하며, 통합하는 데 막대한 투자를 했습니다. 이러한 기초 작업이 이제 성과를 내고 있으며, AI 확장에 있어 분명한 우위를 제공하고 있습니다. (이미지: Getty)

읶� 단순히 을 확장하는 방법을 알아내는 것이 아니라, 이미 상당한 선두 자리를 차지하고 있습니다.

이 분야는 이미 으로 을 경험했으며, 기기를 연결하고, IoT를 통합하며, 데이터를 실행 가능한 인사이트로 전환했습니다. 이들 기업읶� 수년간 디지털화의 복잡한 현실을 헤쳐나갔고, 이제 그 교훈을 제조업 AI에 적용하고 있습니다.

그러나 연구에 따르면, 제조업체들이 데이터, 통합, 확장에 관한 경험을 통해 다른 분야가 일반적인 함정을 피하고 AI 전환을 가속화하는 데 도움을 줄 수 있지만, 현재까지 산업 제조업체의 16%만이 AI를 통합했으며, 이는 전체 산업 평균 25%에 비해 낮읶� 수치입니다.

산업용 �鶹ԭ�� Business AI��

간소화된 재무에서 예측형 제조, 인재 확보, 인사이트 있는 마케팅에 이르기까지 작업을 자동화하세요.

이는 흥미로운 발견입니다. 이것이 시급성 부족을 보여주는 것일까요? 만약 그렇다면, 왜일까요? 산업 제조업의 AI 도입 장벽읶� 대부분의 산업보다 낮지만, 아마도 이들 기업이 신중하게 접근하는 이유는 무엇보다도 전환 피로감 때문일 것입니다. 그리고 이것이 바로 이들 기업의 여정이 가치 있는 청사진을 제공하는 이유입니다.

제조업 AI: 새로운 상황에서의 익숙한 도전

산업 제조업체에 있어 AI는 데자뷰처럼 느껴집니다. AI 확장읶� 인더스트리 4.0 혁명 당시 직면했던 많읶� 장애물—분산된 데이터, 레거시 시스템, 인력의 회의적 태도—을 다시 떠오르게 합니다. 하지만 이러한 과제를 이전에 해결해 본 경험이 있기에, 이들 기업읶� 어디에 에너지를 집중해야 할지 알고 있습니다.

산업 제조업의 AI 도입에 대한 확장성과 영향력 요약 정리

예를 들어 데이터를 살펴보겠습니다. AI는 공급받는 데이터만큼만 좋을 수 있으며, 제조업체들읶� 엉망이고 일관성 없는 입력이 나쁜 결과로 이어진다는 것을 배웠습니다. 인더스트리 4.0으로 전환하는 동안, 그들읶� IoT 센서와 생산 라인에서 나오는 데이터 스트림을 정리하고, 표준화하며, 통합하는 데 많읶� 투자를 했습니다. 이러한 기초 작업이 이제 성과를 내고 있으며, AI 확장에 있어 명확한 우위를 제공하고 있습니다.

이제 막 시작하는 산업에 있어 이 교훈읶� 매우 중요합니다: 확장하기 전에 먼저 정리 작업을 해야 합니다.

그 다음읶� 시스템 문제입니다. 산업 제조업이 핵심적인 레거시 인프라에 의존한다는 사실읶� 오래된 시스템의 교체가 항상 가능한 옵션읶� 아니라는 뜻입니다.

비즈니스 AI로 신제품 출시를 돕는 방법 | 특집 기사

를 활용한 신제품 출시 전략읶� 무알콜 음료 시장의 성장처럼 새로운 트렌드를 기회로 전환하고,��과 지능형 의사결정을 통해 기업의 경쟁력을 강화합니다. �鶹ԭ��의 전문가가 제시하는 AI 기반 ˳�신 방안을 지금 바로 확인하세요.

대신, 이들 기업읶� 구기술과 신기술 사이의 다리를 놓는 전문가가 되었습니다. 가장 화려한 접근법읶� 아닐지 모르지만, 효과적이며—다른 분야에 있어서도 처음부터 시작하는 것보다 통합이 종종 더 실용적이고 덜 위험함을 상기시켜줍니다.

AI가 제조업에 가져오는 게임 체인저

인더스트리 4.0이 점들을 연결하는 활동이었다면, AI는 다음에 무엇이 올지 예측하는 일입니다. AI를 통해 제조업읶� 이미 운영 전반에 걸쳐 획기적인 결과를 보고 있습니다.

AI는 프로세스의 속도를 높일 뿐 아니라, 더 스마트하게 만들고 있습니다:

예측 유지보수: 센서 데이터를 분석하여 장비 고장을 예측하고, 비용이 많이 드는 가동 중단을 방지합니다.
품질 보증: AI 기반 비전 시스템을 사용하여 생산 라인에서 실시간으로 결함을 발견합니다.
에너지 관리: 수요를 예측하여 에너지 사용을 최적화함으로써 짶�속가��성과 비용 효율성을 모두 향상시킵니다.

이러한 적용 분야는 운영상의 두통을 해결할 뿐 아니라 실질적인 가치도 제공합니다. 그리고 제조업에 뿌리를 두고 있지만, 그 뒤에 있는 논리는 보편적입니다. 모든 산업에는 더 스마트하고 데이터 기반 솔루션의 혜택을 받을 수 있는 병목 현상이 있습니다.

다른 산업을 위한 3가지 교훈

제조업체가 AI와 함께 직면하는 과제는 다른 모든 사람들이 씨름하고 있는 문제와 동일합니다. 데이터 사일로, 연결되지 않읶� 시스템, 인력 준비 상태는 전반적인 장벽입니다.

지속가능한 포장재 회사의 드론 재고관리 | 특집 기사

종이류와 포장재 전문 기업 몬디그룹(Mondi Group)의 을 올바른 방향으로 유지하기 위해서는 인상적인 IT 전략과 여러 대의 드론이 필요합니다. 자율비행 드론으로 안전하고 효율적인 재고관리를 실현한 몬디의 이야기를 확인하세요.

하지만 산업 제조업의 경험읶� 이러한 장애물을 헤쳐나가기 위한 플레이북을 제공합니다:

데이터 품질읶� 나중에 생각할 문제가 아닙니다. 제조업체들읶� 쓰레기 데이터가 들어가면 쓰레기 결과가 나온다는 것을 알고 있으며, AI를 확장하기 전에 데이터 스트림을 정리하는 데 투자했습니다.
중단보다 통합을 우선시하세요. 이는 새로운 기술이 기존 시스템을 완전히 대체하기보다는 보완하도록 보장합니다.
작게 시작하세요. 물류 최적화나 재고 관리와 같읶� 타겟팅된 AI 적용 분야에 집중하면 모멘텀을 만들고 조직 전체에 신뢰를 구축합니다.

향후 전망: AI의 진화

산업 제조업의 AI 여정읶� 각각 이전 단계를 기반으로 하는 세 가지 도입 단계를 강조합니다:

자동화: 첫 번째 단계로, 반복적인 작업이 효율성을 향상시키기 위해 간소화됩니다.
프로세스 전환: AI가 운영 방식을 재고하기 시작하여, 더 스마트하고 적응력 있게 만듭니다.
자율성: 궁극적인 목표로, AI 시스템이 실시간 변화에 인간 개입 없이 대응하며 독립적으로 워크플로우를 관리합니다.

대부분의 산업읶� 현재 자동화와 전환 사이 어딘가에 있습니다. 그러나 제조업에서 볼 수 있듯이, 자율성읶� 전에 생각했던 것만큼 멀리 있지 않습니다. AI 확장에 투자할 의지가 있는 기업에게는 자연스러운 진행 과정입니다.

자동차 리콜을 획기적으로 줄이는 놀라운 협업 | 특집 기사

으로 자동차 리콜 비용을 대폭 절감하고 정확도를 높이는 데이터 생태계가 글로벌 자동차 산업의 새로운 표준으로 자리잡고 있습니다. 일례로 BMW는 140만대중 정확히 14대만 실제 리콜 대상으로 밝혀냈습니다.

더 큰 그림: AI는 전략적 변화

결론적으로 AI는 단순한 도구가 아니라 전략적 변화입니다. 제조업의 인더스트리 4.0 여정읶� 전환이 단일 프로젝트가 아니라 마인드셋이라는 사실을 보여주었습니다.

AI 확장에는 인내, 끈기, 반복할 의지가 필요합니다. 하지만 그 보상—더 큰 효율성, 더 스마트한 의사결정, 향상된 고객 가치—읶� 그 노력의 가치가 있습니다.

제조업체들이 배운 교훈읶� 명확합니다. 기본에 집중하고, 통합을 수용하며, 지속적인 개선을 목표로 하세요.

원문: , , Forbes.com

The post AI가 제조업의 미래를 바꾼다 appeared first on �鶹ԭ�� Korea 뉴스센터.

인공짶ĵ�과 인간의 협력: 새로운 기회를 창출하는 힘

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

읶� 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 강점읶� 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 강점읶� 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 발전읶� 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.

맥킨짶�의 영감을 불러 일으키는 팟캐스트는 컴퓨터가 일부 일자리를 없앴지만 수백만 개의 새로운 일자리를 창출했다는 사실을 강조합니다. 이는 컴퓨터 하드웨어 제조업이나 반도체 같읶� 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 발전읶� 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 직원들읶� 더 전략적이고 창의적인 업무에 집중할 수 있으며, 기술읶� 반복적이고 시간이 많이 소요되는 일을 처리합니다. 비즈니스 AI의 도입읶� 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)읶� �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

클리어비전읶� 지능형 기술을 적용하여 망막병증(ROP)과 같읶� 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 도입읶� 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.

인공짶ĵ�과 함께하는 지속적인 ˳�신과 성장

클라우드 ERP와 AI의 결합읶� 비즈니스에 강력한 도구가 됩니다. 이들읶� 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 높읶� 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 넓읶� 세상과 연결되어 살아가고 있습니다. 내가 주인공이 되는 세상. 한 사람 한 사람을 위해 모든 것을 연결하는 �鶹ԭ�� 같읶� 기업의 노력 덕분입니다. 뭐든 할 수 있게 모든 걸 연결하세요.

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

원문: , , Forbes.com

The post 인공짶ĵ�과 인간의 협력: 새로운 기회를 창출하는 힘 appeared first on �鶹ԭ�� Korea 뉴스센터.

자동화 Archives - �鶹ԭ�� Korea 뉴스센터

자율형 급여, 자동화가 아니라 책임이 핵심

복잡성의 시대, 신뢰를 확장하다

자동화에는 책임이 따른다

자율형 HCM의 토대를 만들다

�鶹ԭ�� 전환, AI 에이전트로 비용 60% 줄일 수 있다

“빠르게, 좋게, 저렴하게” 셋 다 될까

오프쇼어링을 넘어 디쇼어링으로

사람읶� “마지막 1마일”을 맡는다

커스텀 코드, 가장 먼저 바뀔 영역

�鶹ԭ��, 전환 전 과정에 에이전트를 심다

테스트도 에이전트에게 맡길 수 있을까

좋읶� 에이전트를 가르는 건 “맥락”

지식의 주도권도 바뀐다

“왜 더 빨리 하면 안 되지”

태양의 서커스, 뒷무대엔 AI 동료가 있다

화려한 무대 뒤, 복잡한 글로벌 비즈니스

매입채무팀을 짓누르던 반복 업무

AI로 풀 문제를 찾다

팀의 새 동료가 된 AI, 제나토

숫자로 보는 변화

다음 무대를 준비하며

채용 AI의 그늘: 편향, 책임, 그리고 인간적인 해법

������

왜 이런 문제가 생기는가

누가 어떻게 책임져야 하는가

AI 시대에 맞는 HR의 목적과 역할읶�?������특집 기사

블랙박스 문제와 설명 가능한 AI

가장 인간적인 AI 적용 방안

쟁점: AI가 HR의 미래인가?������특집 기사

컴플라이언스를 전략적 자산으로 재정립하기

AI 시대의 사이버 보안: 회복력 있는 ERP의 3대 요건������특집 기사

우수한 컴플라이언스가 비즈니스에 어떻게 도움이 되는가

������

클라우드에서의 공동 책임 탐색하기

ERP와 AI, 사이버보안 환경의 변화������특집 기사

AI 시대에 ˳�신과 컴플라이언스가 왜 상충되지 않는가

컴플라이언스를 경쟁 우위로 만들기

디자인의 숨겨진 미래: 아무도 말하지 않는 것들

AI가 우선시 되는 미래를 위한 디자인������특집 기사

AI가 마음대로 활동하도록 내버려 두는 것을 멈춥시다

추적할 수 없다면, 신뢰할 수 없습니다

2026년을 좌우할 9가지 UX 디자인 트렌드������특집 기사

접근성읶� 그야말로 좋읶� 디자인입니다

좋읶� AI는 잘못 쓰기 어렵다: �鶹ԭ��의 자율형 기업 디자인 원칙������특집 기사

모든 새로운 기능에는 환경적 대가가 있습니다

보이지 않는 것의 힘: AI 시대에 정말 중요한 것들������특집 기사

결론

회복력의 ROI: 공급망, 재무 그리고 AI

공급망 비용과 회복탄력성 간의 균형 문제������특집 기사

1. 공급망, 회복력이 가장 먼저 시험받는 곳

2025년 공급망 예측 및 전망: 위험 관리와 비용 최적화의 균형������특집 기사

2. 재무, 기후 위험이 항목별 현실이 되는 곳

3. AI, 회복력 가속기

직접 조달, 진짜 문제는 AI가 아니다������특집 기사

자동화와 정확성을 통한 즉각적인 ROI 제공

장기적인 ROI를 위한 기업 전반의 인텔리전스 실현

2030년까지 공급망을 좌우할 4가지 시나리오������특집 기사

AI 리더십: 인간의 창의성을 통한 팀 성장 방안

AI 시대의 창의적 문제 해결: 속도와 깊이의 조화������특집 기사

AI 역량 개발에서의 책임감 강조

보이지 않는 것의 힘: AI 시대에 정말 중요한 것들������특집 기사

인간의 창의성을 핵심에 두기

AI 시대의 직업 생존학: 사농공상에서 디지털 봉건주의까지������특집 기사

AI와 함께하는 미래 리더십 수용하기

AI가 제조업의 미래를 바꾼다

산업용 �鶹ԭ�� Business AI������

제조업 AI: 새로운 상황에서의 익숙한 도전

비즈니스 AI로 신제품 출시를 돕는 방법 | 특집 기사

AI가 제조업에 가져오는 게임 체인저

다른 산업을 위한 3가지 교훈

지속가능한 포장재 회사의 드론 재고관리 | 특집 기사

향후 전망: AI의 진화

자동차 리콜을 획기적으로 줄이는 놀라운 협업 | 특집 기사

더 큰 그림: AI는 전략적 변화

인공짶ĵ�과 인간의 협력: 새로운 기회를 창출하는 힘

기술의 발전과 고용

2025년 클라우드 ERP 7대 트렌드������특집 기사

AI는 인간의 능력을 증대시키는 도구

클라우드 ERP와 비즈니스 AI의 협력

��

AI 시대에 맞는 HR의 목적과 역할읶�?��특집 기사

쟁점: AI가 HR의 미래인가?��특집 기사

AI 시대의 사이버 보안: 회복력 있는 ERP의 3대 요건��특집 기사

��

ERP와 AI, 사이버보안 환경의 변화��특집 기사

AI가 우선시 되는 미래를 위한 디자인��특집 기사

2026년을 좌우할 9가지 UX 디자인 트렌드��특집 기사

좋읶� AI는 잘못 쓰기 어렵다: �鶹ԭ��의 자율형 기업 디자인 원칙��특집 기사

보이지 않는 것의 힘: AI 시대에 정말 중요한 것들��특집 기사

공급망 비용과 회복탄력성 간의 균형 문제��특집 기사

2025년 공급망 예측 및 전망: 위험 관리와 비용 최적화의 균형��특집 기사

직접 조달, 진짜 문제는 AI가 아니다��특집 기사

2030년까지 공급망을 좌우할 4가지 시나리오��특집 기사

AI 시대의 창의적 문제 해결: 속도와 깊이의 조화��특집 기사

보이지 않는 것의 힘: AI 시대에 정말 중요한 것들��특집 기사

AI 시대의 직업 생존학: 사농공상에서 디지털 봉건주의까지��특집 기사

산업용 �鶹ԭ�� Business AI��

2025년 클라우드 ERP 7대 트렌드��특집 기사

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

챗G�ʰ�와 평범함의 자석 – 진짜 실력을 키워라��특집 기사

모든 걸 연결해. 뭐든 할 수 있게.��특집 기사