AI 활용사례를 ì°¾ë�˜ 시절ì�€ ë��났다. 기업들ì�€ ì�´ì œ AI를 업무 프로세스 안ì—� 심고, 성과로 ì¦�명하며, Â鶹ԭ´´ê°€ ë§�하는 ‘‘ì�„ 향해 움ì§�ì�´ê³  있다. 기ë¡�하ë�˜ 시스템ì�´ ì�´ì œ 함께 ì�¼í•˜ëŠ” 시스템ì�´ ë�˜ì–´ê°€ëŠ” ì�´ìœ ëŠ” 무엇ì�¼ê¹Œ?

글쓴�: 얀 길그(Jan Gilg), 번역: �로드(Claude)

기업들ì�´ AI를 ë�„입하는 ì�´ìœ ê°€ 달ë�¼ì§€ê³  있다. “ì–´ë””ì—� 쓸 수 있ì�„까”를 묻ë�˜ 시절ì�€ 지나갔고, ì�´ì œëŠ” “AIê°€ 업무ì�˜ 중심ì—� 들어오면 무엇ì�´ 바뀌는가”를 묻는다. Â鶹ԭ´´ ê³ ê°�성공 ë°� 미주지역 사장 ì–€ 길그(Jan Gilg)는 최근 ì „ 세계 ê³ ê°�들과 나눈 대화ì—�ì„œ 공통ì �으로 나타나는 세 가지 í��름ì�„ 짚었다.

AI 활용사례�서 지능형 업무 프로세스로

초기 AI �입� 눈� �는 성과를 �명하는 � 집중�다. 그 작업� �난 건 아니지만, �제는 그 성과를 매� 쓰는 업무 프로세스 안으로 녹여내는 단계로 넘어가고 있다. 브�질� �재 채용·관리 기업 HR Path Brazil� � � 붙여 반복�� �사 문�를 ��으로 처리한다. 그 결과 표준 HR 문�가 7% 줄었고, 매주 � 시간� HR 업무 부담� 사�졌다. AI가 특정 업무� 쓰�는 �구를 넘어, 업무 �체� 스며드는 사례다.

AI를 얼마나 쓰는지가 아니�, 무엇� 만들어내는지로

최근 발표� 옥스�드 �코노믹스 조사� 따르면, 기업들� 올해 AI 투��서 �균 21%� 수�률� 기대하며, 2년 뒤�는 � 수치가 38%까지 오를 것으로 내다본다. 특히 ��전틱 AI� 기대 수�률� 2년 뒤 �균 1,760만 달러로, 지난해 추정치(430만 달러)� 네 배를 넘어선다.

실제로 ê°™ì�€ 조사ì—�ì„œ 기업ì�˜ 69%ê°€ 현재 AI 투ìž�수ì�µë¥ ì—� 만족한다고 답했는ë�°, ì�´ëŠ” 지난해(64%)보다 늘어난 수치다. ì�´ì œ 기업들ì�€ 기술 ë�„ìž… ìž�체보다 “주기가 짧아졌는가”, “ì�˜ì‚¬ê²°ì •ì�´ 나아졌는가”, “ì§�ì›�ì�´ ë�” 가치 있는 ì�¼ì—� 집중하는가”를 묻는다. 기술ì�„ ë�„입했다는 사실보다, 사업ì�´ 실제로 얼마나 나아졌는가로 대화ì�˜ 중심ì�´ 옮겨간 ì…ˆì�´ë‹¤.

기�하는 시스템�서 함께 �하는 시스템으로

지금까지 전사� 소프트웨어는 거래를 기�하고 절차를 표준화하는 � 머물렀다. �제는 변화를 미리 �지하고, 행�� 제안하며, 부서 간 업무를 조율하고, 사람� �� 아래 실제 �사결정 �부를 수행하기 시작했다. 재무, 공급�, 조달, �사, 고� 업무를 ��� 연결해 다� 행�� 정하� 방��서, 지능형 시스템� 맥�� 제공하고 추천하며 실행� �는 방�으로 옮겨가는 것�다.

사람ì�€ 여전히 ì�˜ì‚¬ê²°ì •ì�˜ 중심ì—� 있지만, 소프트웨어는 ì�´ì œ 결과만 기ë¡�하는 존재가 아니ë�¼ 업무ì—� 함께 참여하는 존재가 ë�˜ê³  있다. Â鶹ԭ´´ëŠ” ì�´ 새로운 ìš´ì˜� 모ë�¸ì�„ ““ì�´ë�¼ 부른다.

길그는 오늘ì�˜ AI 프로ì �트들ì�„ í›—ë‚  í�´ë�¼ìš°ë“œ 전환 ì´ˆê¸°ì™¶Ä ê°™ì�€ 시선으로 ë�Œì•„보게 ë�  것ì�´ë�¼ê³  ë§�한다. 목ì �지가 아니ë�¼, ë�Šìž„ì—†ì�´ 새로워지는 ìš´ì˜� ë°©ì‹�ì�˜ 토대ë�¼ëŠ” 뜻ì�´ë‹¤. ê²°êµ­ 가장 ì•žì„œ 나가는 ì¡°ì§�ì�€ AI 활용사례를 가장 많ì�´ 쌓ì�€ ê³³ì�´ 아니ë�¼, ê·¸ 성과를 ë°œíŒ� 삼아 업무 ë°©ì‹� ìž�체를 다시 설계하는 ê³³ì�´ ë�  것ì�´ë‹¤.

• ì›�문: The Pattern Emerging Across AI Transformations, Corporate Blog, Â鶹ԭ´´ News Center

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컨테ì�´ë„ˆê°€ 어디로 사ë�¼ì¡ŒëŠ”지 ì•Œ 길ì�´ ì—†ë�˜ 시절ì�´ 있었다. 하íŒ�ë¡œì�´ë“œê°€ 200만 ê°œ 컨테ì�´ë„ˆì—� 추ì � 장치를 달고, Â鶹ԭ´´ê°€ ê·¸ ë�°ì�´í„°ë¥¼ ë¡œ ë�Œì–´ì˜¤ë©´ì„œ ìƒ�황ì�´ 달ë�¼ì¡Œë‹¤. ì�´ì œ 질문ì�€ “ì–´ë”” 있나”ê°€ 아니ë�¼ “그래서 어떻게 할까”다.

글쓴�: �리스토프 릭센펠트(Christoph Lixenfeld), 번역: �로드(Claude)

컨테ì�´ë„ˆê°€ ë§�ì�„ 걸어올 ë•Œ: 하íŒ�ë¡œì�´ë“œì™¶Ä Â鶹ԭ´´ì�˜ 공급ë§� 새 지ë�„

카스í…� 슈미트는 í•œë�™ì•ˆ ì�µìˆ™í•œ 무력ê°�ì—� 시달렸다. 함부르í�¬ í•­ì�„ ë– ë‚œ 컨테ì�´ë„ˆê°€ 뮌헨ì—� 제때 ë�„착하지 않으면, 그가 ì•Œ 수 있는 ê±´ ë”± 거기까지였다. “ì„ ì �ë��다”는 사실과 “ë�„ì°© 예정”ì�´ë�¼ëŠ” 계íš� 사ì�´, ê·¸ 컨테ì�´ë„ˆê°€ 실제로 어디를 지나고 있는지는 깜깜한 ì–´ë‘  ì†�ì�´ì—ˆë‹¤. 세계 5위 해운사ì�¸ 하íŒ�ë¡œì�´ë“œì—�ì„œ ë�¼ì�´ë¸Œ í�¬ì§€ì…˜ ë°� 트랙 앤 트레ì�´ìŠ¤ ë�„구를 ì´�괄하는 ê·¸ì—�게, ì�´ 공백ì�€ 단순한 불편ì�´ 아니ë�¼ 업계 ì „ì²´ê°€ 안고 있는 구조ì � 결함ì�´ì—ˆë‹¤.

ê·¸ 결함ì�´ 얼마나 치명ì �ì�¸ì§€ë¥¼ 모ë‘�ì—�게 ê°�ì�¸ì‹œí‚¨ ê±´ 코로나19였다. Â鶹ԭ´´ SEì�˜ 디지털 채íƒ� 최고 전문가 스벤 ìš”í�¬ í�´ì�€ ê·¸ 시기를 ì�´ë ‡ê²Œ 회고한다. “심ê°�í•œ 지연ì�´ 반복ë�˜ë©´ì„œ, 물류 프로세스가 훨씬 ë�” 투명해져야 한다는 걸 ì ˆê°�했습니다.” 팬ë�°ë¯¹ì�€ ì „ 세계 공급ë§�ì�„ ë’¤í�”들었고, ê·¸ 여파가 채 가시기ë�„ ì „ì—� ì�´ë²ˆì—” 호르무즈 해협ì�˜ 지정학ì � 긴장ì�´ í•´ìƒ� 운송ì�„ 다시 압박하기 시작했다. 기업들ì�´ íƒ�í•  수 있는 ë°©ì–´ì±…ì�€ 사실ìƒ� 하나ë¿�ì�´ì—ˆë‹¤. 재고를 넉넉히, 아니 넘치ë�„ë¡� 쌓아ë‘�는 것. 그러나 ê·¸ 안전íŒ�ì�€ 곧바로 비용ì�´ë�¼ëŠ” 청구서로 ë�Œì•„왔다.

어둠 �� 컨테�너� 불� 켜다

슈미트ì�˜ 팀ì�´ íƒ�í•œ 해법ì�€ 단순하면서ë�„ 근본ì �ì�´ì—ˆë‹¤. 모든 ë“œë�¼ì�´ 컨테ì�´ë„ˆì—� 위치 정보를 실시간으로 ì�˜ì•„ 올리는 IoT 장치를 다는 것. “팬ë�°ë¯¹ ì�´í›„ 우리는 ì�´ë ‡ê²Œ 결정했습니다. 2024ë…„ 중반까지 ì „ì²´ 선단ì�˜ 90%ì—� 장치를 장착했죠.” ê·¸ ê²°ê³¼ 하íŒ�ë¡œì�´ë“œëŠ” ì „ 세계 200만 ê°œ ì�´ìƒ�ì�˜ 컨테ì�´ë„ˆë¥¼ 추ì �í•  수 있게 ë��ê³ , 육ìƒ�ì—�서는 15분마다, í•´ìƒ�ì—�서는 6시간마다 위치 ë�°ì�´í„°ë¥¼ 갱신해 ê³ ê°�ì—�게 실시간으로 전달하기 시작했다. ë�” ì�´ìƒ� “ì„ ì �ë��다”는 ë§�ê³¼ “ë�„착했다”는 ë§� 사ì�´ì�˜ 침묵ì�€ 없었다.

하지만 ë�°ì�´í„°ê°€ 아무리 ì •êµ�í•´ë�„, 그것ì�´ 갇혀 있는 창고 안ì—�서는 힘ì�„ 발휘하지 못한다. ì�´ 지ì �ì—�ì„œ í�´ê³¼ 슈미트ì�˜ ì�´ì•¼ê¸°ê°€ 만난다. ë‘� 사람ì�€ 하íŒ�ë¡œì�´ë“œì—�ì„œ 진행ë�œ Â鶹ԭ´´ 전환 프로ì �트를 계기로 ìž�주 마주치게 ë��ê³ , 대화를 거듭할수ë¡� ê°™ì�€ ê²°ë¡ ì—� ë�„달했다. 위치 ë�°ì�´í„°ì�˜ 진짜 잠재력ì�€ 별ë�„ì�˜ 조회 화면ì�´ 아니ë�¼, 기업ì�´ 실제로 ìƒ�ì‚°ê³¼ 업무를 관리하는 시스템 안ì—�ì„œ 발휘ë�œë‹¤ëŠ” 것ì�´ì—ˆë‹¤. “중간재가 정확히 언제 ë�„착할지, ë©°ì¹ ì�´ë‚˜ 늦어질지 안다면 ì�´í›„ ìƒ�ì‚° 단계를 정밀하게 계íš�í•  수 있습니다.” í�´ì�˜ ë§�ì�´ë‹¤. 그렇게 ë‘� 사람ì�€ 하íŒ�ë¡œì�´ë“œì�˜ 위치 ë�°ì�´í„°ë¥¼ 시스템으로 ë�Œì–´ì˜¤ëŠ” ìž‘ì—…ì�„ 함께 구ìƒ�하기 시작했다.

항구�서 �산 ��까지, ��터가 �르는 길

ê·¸ 구ìƒ�ì�€ 지금 í�´ë�¼ìš°ë“œ 솔루션으로 구현ë�˜ì–´ 있다. ì�´ 솔루션ì�€ 공급ë§� ì „ 구간ì—� 걸ì³� 실시간 배송 정보를 투명하게 제공할 ë¿� 아니ë�¼, ê·¸ ë�°ì�´í„°ë¥¼ 기업ì�˜ 백엔드 시스템ì—� 네ì�´í‹°ë¸Œí•˜ê²Œ 심어 넣는다. 예를 들어 안ì—� 컨테ì�´ë„ˆì�˜ 현재 위치를 알려주는 ìž�ë�™ 알림ì�„ ì§�ì ‘ 통합할 수 있게 ë�˜ëŠ” ì‹�ì�´ë‹¤. 여기ì—� í™”ì£¼ì™¶Ä ë¬¼ë¥˜ 서비스 제공업체, 운송사를 매ë�„럽게 연결하는 í�´ë�¼ìš°ë“œ 협업 플랫í�¼ 까지 ë�”해지면서, ë�°ì�´í„°ëŠ” 단순한 가시성 확보를 넘어 공급ë§� 보안ì�„ 높ì�´ê³  ì›�산지부터 완제품까지ì�˜ 추ì �ì�„ 통해 짶Äì†�ê°€µç¥ì„±ê¹Œì§€ 뒷받침하게 ë��다.

ì�´ 변화ì�˜ 수혜ìž�는 한둘ì�´ 아니다. 슈미트는 ê·¸ 목ë¡�ì�„ ì�´ë ‡ê²Œ 짚는다. “물류 관리ìž�들ì�´ 가장 ì§�ì ‘ì �ì�¸ 혜íƒ�ì�„ 봅니다. 컨테ì�´ë„ˆê°€ ì–´ë”” 있고 언제 ë�„착할지 정확히 알아야 하니까요.” ê·¸ 뒤를 창고 계íš� 담당ìž�들ì�´ 잇는다. 재고를 너무 낮추지ë�„, 그렇다고 불필요하게 쌓아ë‘�지ë�„ 않는 ê·¸ 아슬아슬한 균형ì �ì�„ ì�´ì œëŠ” ë�°ì�´í„°ë¡œ ì°¾ì�„ 수 있게 ë��다. 운송사들ì�€ 경로를 ë�” 효율ì �으로 짤 수 있게 ë��ê³ , 나아가 ì�´ ë�°ì�´í„°ëŠ” ê²°ì œ 프로세스를 간소화하는 ë�°ê¹Œì§€ ì†�ì�„ ë»—ê³  있다.

혼란� �명한 것

ì�´ë¡ ì�´ 현실ì�˜ 시험대ì—� 오른 ê±´ 최근 중ë�™ì�˜ 갈등ì�´ 격화ë�˜ë©´ì„œì˜€ë‹¤. “ì—„ì²­ë‚œ 수ì�˜ 컨테ì�´ë„ˆê°€ 페르시아만ì—�ì„œ 사우디아ë�¼ë¹„아를 가로질러 í™�í•´ì�˜ 제다 항까지 운송ë�œ ë’¤, 그곳ì—�ì„œ 다시 ì„ ì �ë�˜ê³  있습니다.” 슈미트가 설명한다. “우리 추ì � 솔루션 ë�•ë¶„ì—� 저는 제가 íƒ�í•œ 육ìƒ� ê²½ë¡œì™¶Ä ì»¨í…Œì�´ë„ˆì�˜ 현재 위치를 ë�Šìž„ì—†ì�´ 확ì�¸í•  수 있습니다.”

그러나 실시간 위치를 아는 것과, 막ìƒ� 컨테ì�´ë„ˆê°€ ë°œì�´ 묶였ì�„ ë•Œ 대ì�‘하는 것ì�€ 다른 ì°¨ì›�ì�˜ 문제였다. 페르시아만ì—� 15,000ê°œì�˜ 컨테ì�´ë„ˆê°€ ë°œì�´ 묶ì�´ìž�, í�‰ì†Œì²˜ëŸ¼ 전화로 들어오는 문ì�˜ë§Œìœ¼ë¡œëŠ” ë�„저히 ê°�당ì�´ ë�˜ì§€ 않았다. 하íŒ�ë¡œì�´ë“œëŠ” 예약 ì—¬ë¶€ì™¶Ä ìƒ�관없ì�´ 모든 ê³ ê°�ì—�게 ë�¼ì�´ë¸Œ í�¬ì§€ì…”ë‹� 서비스를 ì „ë©´ 개방하는 승부수를 ë�˜ì¡Œë‹¤. 예ìƒ�치 못한 위기 대ì�‘ì—�ì„œ 나온 ì�´ ê²°ì •ì�€, 뜻밖ì—�ë�„ 앞으로 나아갈 ë°©í–¥ì�„ 스스로 ì¦�명해 보였다. “ì�´ í•´ê²°ì±…ì�´ 앞으로 ê³ ê°�들ì�˜ 프로세스는 물론 우리 ìž�ì‹ ì�˜ 프로세스까지 얼마나 단순화할 수 있는지, ê·¸ 잠재력ì�„ 보여줬습니다.”

다ì�Œ 질문ì�€ “ì–´ë””ì—� 있나”ê°€ 아니ë�¼ “그래서 어떻게 할까”

ë‘� 사람ì�´ 그리는 다ì�Œ 단계는 위치를 아는 것ì—�ì„œ í•œ 걸ì�Œ ë�” 나아간다. í�´ì�€ ì�´ë ‡ê²Œ 그림ì�„ 그린다. “앞으로 Â鶹ԭ´´ 사용ìž�들ì�€ 배송ì�´ 지연ë�  ë•Œ ì–´ë–¤ ì„ íƒ�지가 있는지, ì–´ë–¤ 대체 운송 수단ì�„ 쓸 수 있는지를 소프트웨어ì—� ì§�ì ‘ 물어볼 수 있게 ë�  ê²�니다.” 슈미트는 구체ì �ì�¸ 시나리오로 ì�´ë¥¼ 뒷받침한다. ì„ ë°•ì�´ 지연ë�¼ 예정ë�œ ì² ë�„ 연결편ì�„ 놓쳤다면, 시스템ì�´ 예측 서비스를 통해 트럭ì�„ 통한 후ì†� 운송ì�´ 가능한지, 그렇다면 여정ì�´ 얼마나 ë�” 걸릴지를 곧바로 알려주는 ì‹�ì�´ë‹¤. 여기ì—� Â鶹ԭ´´ í�´ë�¼ìš°ë“œ í�¬íŠ¸í�´ë¦¬ì˜¤ì�˜ 대표 AI 브랜드ì�¸ ì�´ ê²°í•©ë�˜ë©´ì„œ, 사용ìž�는 AIì—�게 구체ì �ì�¸ í–‰ë�™ 방안ì�„ 제안해달ë�¼ê³  요청할 수 있게 ë�œë‹¤.

슈미트는 마지막으로 ì�´ 모든 노력ì�˜ 본질ì�„ 담담하게 정리한다. “장거리로, 특히 í•´ìƒ�으로 ìƒ�í’ˆì�„ 운송할 ë•Œ 지연ì�„ 완전히 배제할 수는 없습니다. 하지만 우리가 í•  수 있는 ê±´, 통제할 수 없는 ì�¼ì�´ 벌어졌ì�„ ë•Œ ëŠ�ë�¼ëŠ” ê·¸ 무력ê°�ê³¼ 아무것ë�„ í•  수 없다는 ëŠ�ë‚Œì�„ 없애주는 것입니다.”

• ì›�문: Connecting Cargo: How Live Positioning Is Streamlining Supply Chains,ÌýFeatures,ÌýÂ鶹ԭ´´ News Center

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ë�…ì�¼ ë°œë�„르프ì—� 모ì�¸ ìž�ë�™ì°¨Â·í•­ê³µ 업계 조달 담당ìž�들ì�´ í�©ì–´ì§„ 시스템과 소수 베테랑ì—� ì�˜ì¡´í•˜ëŠ” 현실ì�„ 솔ì§�하게 털어놨어요. AI 기대는 컸지만, 기본 ë�°ì�´í„°ì™¶Ä 프로세스가 갖춰져야 진짜 힘ì�„ 발휘한다는 게 공통ë�œ ê²°ë¡ ì�´ì—ˆì£ .

글쓴�: �롤리나 봄바르�리(Karolina Bombardelli), 번역: �로드(Claude)

�� 발�르프� 모� 조달 담당�들, �마�� 털어놓다

올해 초, �� 발�르프�서 특별한 회�가 열렸어요. ��차, 산업기계, 항공우주, 방위산업 분야� 조달 담당�들� 한�리� 모� 거예요. 조달 담당�는 제품� 필요한 부품과 �재를 어디서, 얼마� 확보할지 결정하는 사람들로, 회사가 쓰는 � 가운� 가장 � 부분� 다루는 만� �단 하나하나가 회사 전체� �향� 미�요.

�번 회�가 남달�� 건, 참��들� 성공 사례만 늘어놓지 않았다는 ���요. 오히려 �� 겪고 있는 어려움� 솔�하게 비�하며 �야기를 나눴답니다.

왜 �렇게 힘든 시기가 ��까

국제 정세가 불안정하고 기술 변화� 빨�서, 회사들� 제품� 설계하기� 전� 부품� 어디서 조달할지 미리 결정해야 해요. 문제는, 그런 빠른 �단� 뒷받침할 시스템� 아� 갖춰지지 않았다는 거예요.

여기� 오랜 경력� 가진 ��들� 하나둘 떠나면서, 쌓아온 노하우� 함께 사�지고 있어요. 그 �리를 대신할 시스템� 아� 준비 중�고요. 결국 조달 담당�들� 가장 중요한 순간� 제대로 �향력� 발휘하지 못하는 구조가 만들어지고 있는 거예요.

회사들� 실제로 겪고 있는 �

ì°¸ì„�í•œ 회사들ì�€ 모ë‘� 를 비롯해 Â鶹ԭ´´ 시스템ì�„ í�­ë„“게 ì“°ê³  있었어요. 그런ë�°ë�„ 업무는 여전히 여기저기 í�©ì–´ì§„ 채 ìš´ì˜�ë�˜ê³  있었죠. 엔지니어, 구매 담당ìž�, 협력사가 ì•„ì§�ë�„ ì�´ë©”ì�¼ì�´ë‚˜ ì œê°�ê°� 다른 프로그램으로 소통하고, 몇몇 숙련ë�œ ì§�ì›�ì—�게 지나치게 ì�˜ì¡´í•˜ê³  있었어요.

í•œ ì°¸ì„�ìž�는 ì�´ë ‡ê²Œ 짚었어요. “진짜 문제는 조달 절차 ìž�ì²´ê°€ 아니ë�¼, ë¶€ì„œì™¶Ä ì‹œìŠ¤í…œ 사ì�´ì�˜ 틈ì�´ë‹¤.” ê·¸ 틈ì—�ì„œ ê²°ì •ì�´ 늦어지고, ë�°ì�´í„°ë¥¼ 사람ì�´ ì�¼ì�¼ì�´ ì†�으로 맞춰야 하고, 제품 기íš�부터 조달 실행까지 ì�´ì–´ì£¼ëŠ” 디지털 í��름ì�´ 없다는 뜻ì�´ì—�ìš”.

앞으로 무엇� 집중할까

참��들� 공통으로 강조한 방향� �게 세 가지였어요. 첫째, 조달� 제품 개발 초기 단계로 앞당기는 것. 설계가 확정� 뒤�야 대�하는 방��서 벗어나려는 거죠. 둘째, 소수� 베테랑 ���게 �존하는 구조를 줄�는 것. 셋째, ��재 가격 변�� �회성 사건� 아니� 반복�는 과제로 보고 체계�으로 대�하는 것. 여러 해� 걸친 전환 작업 중�� 업무가 멈추지 않게 하는 것 역시 현실�� 고민거리였어요.

�공지능(AI)� � �름�서 어떤 역할� 할까

AIì—� 대한 관심ì�€ 컸지만, 기대치는 신중했어요. “기본ì�´ 갖춰지지 않으면 AIë�„ 소용없다”는 메시지가 분명했죠. 설계, 조달, 계약, 실행ì�„ 잇는 통ì�¼ë�œ 디지털 í��름ì�´ 없으면, AI는 통찰ì�„ 주기는커녕 오히려 혼란만 키운다는 지ì �ì�´ì—ˆì–´ìš”.

ì°¸ì„�ìž�들ì�€ ì�´ìœ ë¥¼ ì•Œ 수 없는 ‘블랙박스’ì‹� ìž�ë�™í™”ì—� 분명한 거부ê°�ì�„ 드러냈어요. 왜 그런 íŒ�단ì�„ 내렸는지 설명할 수 있는 AI, 소싱과 협ìƒ� 과정ì—� ìž�연스럽게 녹아든 AI를 ì›�한다고 ë°�혔죠.

ì�´ëŸ° ìƒ�ê°�ì�´ Â鶹ԭ´´ì�˜ ìž�율형 기업 비전과 맞닿아 있어요. ì�´ 비전ì�€ AI ì—�ì�´ì „트를 거래 업무 í”„ë¡œì„¸ìŠ¤ì™¶Ä ë�°ì�´í„°, 거버넌스ì—� ì§�ì ‘ 연결하는 ë°©ì‹�ì�´ì£ . ê³ ê°�들ì�´ ì§�ì ‘ 조달 환경ì—�ì„œ AI를 신뢰하려면 ê¼­ 필요하다고 얘기한 바로 ê·¸ 부분ì�´ì—�ìš”.

앞으로� 방향

�번 회�로 한 가지는 분명해졌어요. 조달 조�들� 몇몇 뛰어난 ��과 엑셀 파�� �존하� 방��서 벗어나, 체계�� 시스템으로 운��는 방향으로 나아가고 있어요. 제품, 조달, 계약, 실행� 하나� �름으로 연결�어야만 AI� 제 역할� 할 수 있어요. 방향� 정해졌고, 남� 과제는 실행 ���니다.

• ì›�문: Direct Procurement Roundtable: Customer Journeys, Product Direction, and the Reality of AI, Features,ÌýÂ鶹ԭ´´ News Center

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AI 투ìž�는 ì°”ë�” 늘었는ë�° ROI는 급등했다. Â鶹ԭ´´ê°€ ì „ 세계 2,600명ì�˜ 기업 리ë�”를 조사해 ë°�혀낸 ì—´í’�ì�˜ 실체왶Ä, 절반 넘는 기업ì�´ 여전히 준비 안 ë�œ 거버넌스ë�¼ëŠ” 시한í�­íƒ„까지 짚어봤다.

글쓴�: � 톰슨(Paul Thomson), 번역: �로드(Claude)

AI 투�, 드디어 �값 하기 시작했다

ì—�스ì—�ì�´í”¼(Â鶹ԭ´´)ì™¶Ä ì˜¥ìŠ¤í�¬ë“œì—�코노믹스(Oxford Economics)ê°€ ì „ 세계 리ë�” 2,600명ì�„ 조사한 ‘‘ 결과가 나왔다. ê²°ë¡ ì�€ 하나, AIì—� ì“´ ë�ˆì�´ ì�´ì œ 진짜 성과로 ë�Œì•„오고 있다는 것ì�´ë‹¤.

올해 기업 �균 AI 투�액� 2,800만 달러로 작년보다 소� 늘었� ���, ROI는 확 뛰었다. 올해 기대 ROI는 21%(630만 달러)로 작년 16%�서 껑충 뛰었고, 2년 뒤엔 38%(1,590만 달러)까지 오를 전��다.

� 성장� 주�공� ��전틱 AI다. 2년 후 ��전틱 AI� �균 ROI는 1,760만 달러로, 작년 예�치(430만 달러)� 4배가 넘는다.

Â鶹ԭ´´ AI ì „ëžµ ì´�ê´„ 숀 ìº�스í�¬(Sean Kask)는 ë§�한다. “AI는 ì�´ì œ 실험ì�´ 아니ë�¼ 실행 단계입니다. 성과가 ë³´ì�´ê¸° 시작했죠. 하지만 맥ë�½ 없는 AI는 잘해야 헛수고, 최악엔 리스í�¬ê°€ ë�©ë‹ˆë‹¤.”

성숙해지는 AI, 그런� 아� 불안하다

전 세계 AI 투�는 작년 2,670만 달러�서 소� 늘었지만, 나�별 온�차는 �다. 브�질·�국·호주·��� 투�를 늘렸고, 중국·��는 오히려 줄였다.

기업 업무ì�˜ 30%ê°€ ì�´ë¯¸ AI ë�„움ì�„ 받고 있고, 2ë…„ 후엔 48%까지 늘어날 ì „ë§�ì�´ë‹¤. ì „ëžµì � AI 투ìž�ë�„ ê±°ì�˜ ë‘� ë°°(17%)ë¡œ 늘었지만, ‘ì�¼ë‹¨ í•´ë³´ìž�’ì‹� ì‚°ë°œì � ì ‘ê·¼ì�´ 여전히 41%ë¡œ 가장 많다.

리�십� 문제다. AI 전담 리�를 둔 기업 46%, 명확한 개발 프레임워�를 가진 기업 52%, AI �육� 제공하는 기업� 41%��다.

그럼ì—�ë�„ 69%는 지금 AI ROIì—� 만족한다. 다만 3분ì�˜ 2 ì�´ìƒ�ì�€ AIê°€ ì•„ì§� 잠재력ì�„ 다 발휘 못했다고 본다. 83%ê°€ ì—�ì�´ì „틱 AIì�˜ 변화 잠재력ì�„ 높게 보지만, “완전히 준비ë��다”는 기업ì�€ 3%ë¿�ì�´ë‹¤.

��터, 사람, 거버넌스�는 세 개� 벽

가장 � 걸림�� ��터 품질�다. 73%가 불완전한 ��터로 어려움� 겪고, 79%는 낮� 품질� AI 결과물 때문� 재작업�나 지연� 겪었다.

사람 문제ë�„ í�¬ë‹¤. 78%는 리스킬ë§�ì�´ AI 발전 ì†�ë�„를 못 ë”°ë�¼ê°„다고 ëŠ�ë�¼ê³ , ‘ì„€ë�„ìš° AI’는 69%ê°€ 최소 ê°€ë�” 겪는다고 답했다.

ìº�스í�¬ëŠ” 짚는다. “다ì�Œ 단계는 AI를 실제 ë�°ì�´í„°Â·í”„로세스ì—� 깊ì�´ 연결하는 것입니다. 다만 AI 가치는 ìƒ�ê°�보다 측정하기 어렵고, 리스í�¬ëŠ” 거버넌스보다 빠르게 움ì§�입니다.”

거버넌스가 “완전히 ë��다”는 기업ì�€ 12%ë¿�. 휴먼ì�¸ë�”루프가 없는 기업ì�´ 38%, 권한·접근 통제가 없는 기업ì�´ 37%, ì—�ì�´ì „트 목ë¡�ì¡°ì°¨ 없는 기업ì�´ 56%다. 69%는 ìž�신들ì�´ 거버넌스보다 빠르게 ì—�ì�´ì „트를 ë�„ìž… 중ì�´ë�¼ ëŠ�낀다.

결국 답� �율형 기업

ìº�스í�¬ëŠ” 결론짓는다. “AIì�˜ 진짜 가치를 얻는 ê±´ 쉽지 않습니다. 완전히 새로운 ì ‘ê·¼ì�´ 필요하니까요. AI를 실제 ë�°ì�´í„°Â·í”„로세스ì—� 연결하고, 신뢰할 결과를 낼 맥ë�½ê³¼ 거버넌스를 갖춰야 합니다. 우리는 ì�´ê±¸ ‘ìž�율형 기업(Autonomous Enterprise)‘ì�´ë�¼ 부릅니다. 기술ì�´ 아니ë�¼ 사람ì�˜ 문제예요. ì—�ì�´ì „íŠ¸ì™¶Ä í”„ë¡œì„¸ìŠ¤, 사람ì�´ 하나로 움ì§�여야 진짜 가치가 나옵니다.”

• ì›�문: Business Value of AI Is Spiking, Driven by Increased Adoption and Agentic Expectations, Â鶹ԭ´´ Finds, Features, Â鶹ԭ´´ News Center

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AI를 빨리, 많ì�´ 쓰는 게 정답ì�¼ê¹Œ. 구글 í�´ë�¼ìš°ë“œ 는 AI를 비íŒ�ì � 사고ì�˜ 파트너로 삼고, 가드레ì�¼ê³¼ 지표로 비결정성ì�„ 관리하며, ì�¸ê°„다운 íŒ�단ì�„ 코드화하ë�˜ ê²°êµ­ í•´ê²°ì±…ì�´ ì•„ë‹Œ ë¬¸ì œì™¶Ä ì‚¬ëž‘ì—� 빠지ë�¼ê³  조언한다.

글쓴�: 로� 마우드(Laura Marwood), 번역: �로드(Claude)

AI 열� ��서 놓치기 쉬운 질문

요즘 AI를 둘러싼 ì�´ì•¼ê¸°ëŠ” 넘ì³�난다. 새로운 툴, 새로운 모ë�¸, 새로운 약ì†�들ì�´ 매ì�¼ ì�Ÿì•„진다. 대화ì�˜ 대부분ì�€ ‘ì†�ë�„’ì—� 맞춰져 있다. AIê°€ 글ì�„ ë�” 빨리 쓰게 해주고, 코드를 ë�” 빨리 짜게 해주고, 결과물ì�„ ë�” 빨리 만들어낸다는 ì�´ì•¼ê¸°ë‹¤. 물론 중요한 부분ì�´ë‹¤. 하지만 최근 구글 í�´ë�¼ìš°ë“œì�˜ 리드 개발ìž� 옹호ìž� ì¼€ì�´ì‹œ ì›¨ìŠ¤íŠ¸ì™¶Ä ë‚˜ëˆˆ 대화는 조금 다른 질문ì�„ ë�˜ì§€ê²Œ 했다. AIì�˜ 진짜 가치는 우리를 ë�” 빠르게 만드는 ë�° 있는 게 아니ë�¼, ë�” 잘 ìƒ�ê°�하게 만드는 ë�° 있는 ê±´ ì•„ë‹�까?

ìƒ�산성 ë�„구를 넘어, ‘비íŒ�ì � 사고ì�˜ 파트너’ë¡œ

웨스트는 AI를 단순히 ìƒ�산성ì�´ë‚˜ ì†�ë�„를 위한 ë�„구로만 쓰는 ê±´ ë‚®ì�€ 단계ì�˜ 활용ì�´ë�¼ê³  ë§�한다. 진짜 강력한 활용법ì�€ AI를 ‘비íŒ�ì � 사고ì�˜ 파트너’ë¡œ 대하는 ë�° 있다. 그는 AIì—�게 단순히 답ì�„ 구하는 대신, ìž�ì‹ ì�˜ 논리를 비íŒ�하게 하거나 미처 ìƒ�ê°�하지 못한 질문ì�„ ë�˜ì§€ë�„ë¡� 구체ì �으로 지시해보ë�¼ê³  권한다. ì�´ë ‡ê²Œ 하면 AI는 íŒ�단ì�„ 대신하는 존재가 아니ë�¼, íŒ�단ì�„ ë�” 날카롭게 벼려주는 유용한 마찰ì�´ ë�œë‹¤. 결과물ì�˜ ì–‘ì�´ 아니ë�¼ 질문ì�˜ 질ì�´ 달ë�¼ì§€ëŠ” ì…ˆì�´ë‹¤.

기업 AI �입� 관건: 가드레�과 지표 설계

기업 환경�서 AI를 �입할 때는 �야기가 조금 � 복잡해진다. AI 특유� 창�성과 비결정성(non-determinism)� 강력한 무기�지만, �시� 관리해야 할 대��다. 웨스트는 � 지��서 품질 관리가 필수���고 강조한다. 시스템� 안전성과 품질� 보장할 가드레�과 �가 지표를 �접 설계할 수 있는 능력�야�로 현대 엔지니어� 조�� 성패를 가른다는 것�다.

ê²°ì •ë¡ ì—�ì„œ ‘ì�¸ê°„다운 íŒ�단’ì�˜ 코드화로

ì�´ 변화는 개발ìž�ì�˜ ì—­í•  ìž�체를 바꿔놓는다. 과거ì�˜ 비즈니스 시스템ì�€ 정해진 ë¡œì§�대로 결과가 나오는 ê²°ì •ë¡ ì � 시스템ì�´ì—ˆë‹¤. 반면 지금ì�˜ AI는 ì�¸ê°„ì�´ 정보를 바탕으로 íŒ�단ì�„ 내리는 ë°©ì‹�ê³¼ 비슷하게, 복합ì �ì�¸ ìƒ�황 ì†�ì—�ì„œ 추론하고 결정하ë�„ë¡� 요구받는다. 사람ì�´ 수작업으로 처리하ë�˜ 복잡한 비즈니스 프로세스를 AIë¡œ ìž�ë�™í™”하는 ì�¼ì�€ 단순한 코드 작성ì�„ 넘어, ì�¸ê°„ì�˜ 사고방ì‹�ê³¼ 추론 과정ì�„ 논리ì �으로 ‘코드화’하는 ê³ ë�„ë¡œ ì°½ì�˜ì �ì�¸ ìž‘ì—…ì�´ë‹¤. AIê°€ 내리는 ‘ì�¸ê°„다운 ê²°ì •’ì�´ëž€ AIê°€ 사람처럼 ìƒ�ê°�한다는 뜻ì�´ 아니ë�¼, ì�¸ê°„ì�˜ 복잡한 ì�˜ì‚¬ê²°ì • 과정ì�„ ì�´í•´í•˜ê³  ì�´ë¥¼ ìž�ë�™í™”ë�œ 환경ì—� ì �ìš©í•´ ì�˜ë¯¸ 있는 가치를 만들어내는 ì „ëžµì � ì‹œë�„ì—� ê°€ê¹�다.

ê²°êµ­ 남는 ê±´ ë¬¸ì œì™¶Ä ì‚¬ëž‘ì—� 빠지는 태ë�„

웨스트가 개발ìž�들ì—�게 건넨 ì¡°ì–¸ì�€ 단순했다. 그리고 ì–´ë–¤ 특정 툴ì�´ë‚˜ 프레임워í�¬ë³´ë‹¤ 오래갈 ì¡°ì–¸ì�´ì—ˆë‹¤. “í•´ê²°ì±…ì�´ 아니ë�¼ ë¬¸ì œì™¶Ä ì‚¬ëž‘ì—� ë¹ ì ¸ë�¼.” 지금 ì�˜ì¡´í•˜ëŠ” 프레임워í�¬, 기술, 프로그래ë°� 언어는 놀ë�¼ìš¸ 만í�¼ 빠르게 변할 것ì�´ë‹¤. 특정 기술 스íƒ�ì—� 매몰ë�˜ë©´ 변화하는 환경ì—�ì„œ 쉽게 ë�„태ë�œë‹¤. 반면 문제를 깊ì�´ ì�´í•´í•˜ê³ , 호기심ì�„ 잃지 ì•Šê³ , íŒ�단력ì�„ ê°–ê³  AI를 활용하는 ì „ëžµì � 사고방ì‹�ì�€ 오래ë�„ë¡� 가치를 지닌다.

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AI를 둘러싼 �야기가 �토� 숨 가�게 �껴지는 지금, �런 태�가 오히려 �움� �다. 맹목�� 열광�, 막연한 �려움� 아닌 호기심과 절제로 � 순간� 대하는 태� ��다. 관건� AI로 얼마나 � 많� 만들어내��가 아니�, AI를 잘 활용했� 때 우리� ��과 �단� 얼마나 � 나아지��다. 결국 좋� 질문� �질 줄 아는 사람만�, 좋� 답� 얻는 시대가 오고 있다.

• ì›�문: Fall in Love with the Problem, Not the Solution: Rethinking AI for Real Impact, Features, Â鶹ԭ´´ News Center

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AI ë�„구를 빨리 ë�„입하는 것보다 중요한 ê±´ ‘신뢰’다. Sapphireì—�ì„œ 공개한 는 í�©ì–´ì§„ 시스템과 반복 업무ì—�ì„œ 사용ìž�를 해방시키는 완전히 새로운 워í�¬ìŠ¤íŽ˜ì�´ìŠ¤. 시대, Â鶹ԭ´´ ë””ìž�ì�¸íŒ€ì�´ 그리는 ì�¼ì�˜ 미래를 들여다본다.

글쓴ì�´: 애린 보믹(Arin Bhowmick) Â鶹ԭ´´ 최고 ë””ìž�ì�¸ ì±…ìž„ìž�, 번역: í�´ë¡œë“œ(Claude)

AI 경�� 아니�, 신뢰� 문제

기업용 소프트웨어 시장ì�€ 지금 ì„ íƒ�ì�˜ 기로ì—� ì„œ 있다. AI를 빠르게 ë�„입하지 않으면 뒤처진다는 위기ê°�ì�´ 팽배하지만, ì •ìž‘ 기업 규모ì—�ì„œ 진짜 ROI를 만드는 것ì�€ ‘얼마나 빨리’ê°€ 아니ë�¼ ‘얼마나 신뢰할 수 있는가’다. Â鶹ԭ´´ëŠ” 최근 Sapphire 행사ì—�ì„œ ì�´ 질문ì—� 대한 답으로 Joule Work를 공개했다. AIì™¶Ä í˜‘ì—…í•´ 업무 전체를 처리하는, 완전히 새로운 ë°©ì‹�ì�˜ 워í�¬ìŠ¤íŽ˜ì�´ìŠ¤ë‹¤.

�율형 기업, �하는 방�� 중심� 바�다

Joule Work는 사용ìž�ì�˜ ì�˜ë�„를 먼저 ì�½ëŠ”다. 필요한 ì�¸ì‚¬ì�´íŠ¸ë¥¼ 스스로 찾아 보여주고, 반복 업무는 ìž�ë�™ìœ¼ë¡œ 처리하며, 여러 시스템ì—� í�©ì–´ì§„ AI ì—�ì�´ì „트들ì�„ 하나로 조율한다. 여기서 Â鶹ԭ´´ê°€ 강조하는 ì›�ì¹™ì�€ 명확하다. 좋ì�€ ë””ìž�ì�¸ì�€ AI를 쓰기 쉽게 만드는 ë�°ì„œ 그치지 ì•Šê³ , 잘못 쓰기 어렵게 만들어야 한다는 것. ì�´ë¯¸ ê²€ì¦�ë�œ 보안·거버넌스 체계 위ì—� 세워진 만í�¼, 사용성과 ì±…ìž„ê°�ì�´ ë�™ì‹œì—� ìž‘ë�™í•˜ëŠ” 구조다.

ì�¼ê´€ì„±ì�„ 넘어 ‘맥ë�½’ì�„ 설계하다

기존ì�˜ ë””ìž�ì�¸ 시스템ì�€ ì •ì �ì�¸ 화면ì—� 통ì�¼ë�œ 규칙ì�„ ì �용하는 ë°©ì‹�ì�´ì—ˆë‹¤. 하지만 AI 시대ì�˜ UI는 매번 다른 요청ì—� 맞춰 즉ì„�ì—�ì„œ 만들어져야 한다. Â鶹ԭ´´ëŠ” ì�´ë¥¼ 위해 ì�„ 새롭게 선보였다. AI를 위한 ì�¼ì¢…ì�˜ 내비게ì�´ì…˜ 시스템처럼, ì–´ë–¤ 질문ì�´ 들어왶Äë�„ ê·¸ 맥ë�½ì—� 맞는 화면ì�„ 그때그때 구성해낸다. AI ì—�ì�´ì „트가 여러 업무 ì˜�ì—­ì�„ 오가며 ì�¼í•´ë�„, 비즈니스 규정과 접근성 기준ì�„ 벗어나지 ì•Šë�„ë¡� 지켜주는 것ì�´ ì�´ 시스템ì�˜ ì—­í• ì�´ë‹¤.

사람들� 정� 쓰고 싶어지는 AI

아무리 강력한 기술ë�„ 사람ì�´ 믿고 쓰지 않으면 무용지물ì�´ë‹¤. Â鶹ԭ´´ ë””ìž�ì�¸íŒ€ì�´ 주목한 지ì �ë�„ 여기다. ìž�ì—°ì–´ë¡œ AI ì—�ì�´ì „트를 부르는 것ì—�ì„œ 나아가, Joule Studio를 통해 사용ìž�ê°€ ì§�ì ‘ ìž�신만ì�˜ AI를 만들 수 있ë�„ë¡� 문턱ì�„ 낮췄다. 복잡한 코딩 ì—†ì�´ë�„ í•„ìš”ì—� 맞게 기능ì�„ 확장할 수 있어, AIê°€ ‘전문가ì�˜ ë�„구’ì—�ì„œ ‘모ë‘�ì�˜ ë�„구’ë¡œ 바뀌고 있다.

Joule Work가 여는 새로운 �간� 강�

Â鶹ԭ´´ëŠ” ì�´ë²ˆ 변화를 ‘앱 중심’ì—�ì„œ ‘하나ì�˜ 통합 공간’으로ì�˜ 전환ì�´ë�¼ 설명한다. Â鶹ԭ´´ 시스템ì�€ 물론 외부 시스템까지 아우르는 단ì�¼ 워í�¬ìŠ¤íŽ˜ì�´ìŠ¤ 안ì—�ì„œ, 여러 시스템ì�„ 오가며 반복하ë�˜ 수작업과 ë�°ì�´í„° 대조 ìž‘ì—…ì�´ 사ë�¼ì§„다. 대화형 ì�¸í„°íŽ˜ì�´ìŠ¤, ìƒ�황ì—� 맞춰 스스로 구성ë�˜ëŠ” 업무 공간, 그리고 개발ìž�ê°€ ì—�ì�´ì „트를 ì§�ì ‘ 만들고 ë°°í�¬í•˜ëŠ” 기능까지, Joule Work는 ì�´ 모든 것ì�„ 하나로 묶는다. ê²°êµ­ 기술ì�´ 사람ì�˜ ìž�리를 대신하는 것ì�´ 아니ë�¼, 사람ì�´ ë�” 사람다운 ì�¼ì—� 집중할 수 있게 ë�•ëŠ” 것. ì�´ê²ƒì�´ Â鶹ԭ´´ê°€ 그리는 ìž�율형 기업ì�˜ 진짜 모습ì�´ë‹¤.

• ì›�문: , , Â鶹ԭ´´

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기업ì�˜ ì�˜ì‚¬ê²°ì • 중 절반 ì�´ìƒ�ì�´ 여전히 며칠씩 걸린다. Â鶹ԭ´´ê°€ 그리는 ì�€ ì�´ 시간ì�„ 순간으로 줄ì�¸ë‹¤. 프로세스 지ì‹�, ë�°ì�´í„°, 거버넌스ë�¼ëŠ” 세 ì›�ì¹™ 위ì—�ì„œ 재무부터 산업별 AI까지, ê²°ì •ì�˜ ì†�ë�„ê°€ 어떻게 달ë�¼ì§€ëŠ”지 들여다본다.

글쓴�: �릭 반 로섬(Eric van Rossum), 번역: �로드(Claude)

오늘날 기업 리�들� �� 예측하기 어려운 환경�서 � 빠르고 정확한 결정� 내려야 합니다. 수요는 순�간� 바뀌고, 공급�� 언제든 �들리며, 비용과 마진 압박� 계��니다. 그런� �런 결정들� 한 부서만� �� 아니� 여러 기능� 가로지르며 �루어집니다.

문제는 분명합니다. 기회를 놓치지 않으면서� 공급, 마진, 고� 신뢰를 지키려면 어떻게 빠르게 움�여야 할까요? �어진 시스템�서 ��터를 모으고 �견� 맞춰 결정� 내리기까지는 너무 많� 시간과 수작업� 듭니다. 그렇게 결정� 내리고 나면 �황� �미 � 바뀌어 있죠.

그래서 Â鶹ԭ´´ëŠ” Sapphire 행사ì—�ì„œ ‘ìž�율형 기업(Autonomous Enterprise)’ ê°œë…�ì�„ 제시했습니다. 변화를 ë�” 빨리 ê°�지하고, ê·¸ ì˜�í–¥ì�„ 비즈니스 ì „ì²´ ê´€ì �ì—�ì„œ ì�´í•´í•˜ê³ , 대ì�‘ì�„ 조율하면서ë�„ 중요한 ê²°ì •ì�˜ 주ë�„권ì�€ 사람ì—�게 남겨ë‘�는 것ì�´ 핵심입니다.

�율성, 새로운 차�으로

ë�Šìž„없는 ì�¸í…”리전스, 실시간 맥ë�½ 기반ì�˜ ê²°ì •, ë”°ë¡œ 움ì§�ì�´ë�˜ ì¡°ì§�ì�´ 하나ì�˜ ì—°ê²°ë�œ 시스템으로 ìž‘ë�™í•˜ëŠ” 것. ì�´ê²ƒì�´ ìž�율형 기업ì�´ 그리는 변화입니다. ì�´ë¥¼ 떠받치는 세 가지 ì›�ì¹™ë�„ 제시ë��습니다. 첫째는 ‘프로세스 지ì‹�‘, 비즈니스가 실제로 어떻게 ë�Œì•„가는지ì—� 대한 깊ì�€ ì�´í•´ìž…니다. 둘째는 ‘비즈니스 ë�°ì�´í„°‘, AIê°€ 제대로 ì�¼í•  수 있게 í’�부하고 맥ë�½ì�´ 살아있는 ë�°ì�´í„°ë¥¼ 갖추는 것입니다. 셋째는 ‘거버넌스‘, 모든 과정ì�´ 투명하고 추ì � 가능하며 ì •ì±… 안ì—�ì„œ ì�´ë£¨ì–´ì§€ë�„ë¡� 지탱하는 기반입니다. AIì�˜ 모든 í–‰ë�™ì�€ 기ë¡�으로 남고, ì±…ìž„ì�´ 필요한 예외ì—�는 언제나 사람ì�˜ íŒ�단ì�´ 개입합니다.

비즈니스 전반� 잇는 �텔리전스

중심ì—�는 ê°€ 있습니다. Jouleì�´ 비즈니스로 들어가는 단ì�¼ 창구가 ë�˜ê³ , 재무, 공급ë§�, 구매, ì�¸ì‚¬, ê³ ê°�경험 ê°™ì�€ 핵심 ì˜�ì—­ì�´ ê·¸ 안ì—�ì„œ 서로 ì—°ê²°ë�©ë‹ˆë‹¤. 사람ì�€ ìš°ì„ ìˆœìœ„ì™¶Ä ì •ì±…, 가드레ì�¼ì�„ 정하고, 어시스턴트는 맥ë�½ì�„ ì�´í•´í•´ 업무를 조율하며, ì—�ì�´ì „트는 신호를 ê°�지해 ìž‘ì—…ì�„ 실행합니다. IDC 조사ì—� 따르면 기업 ì�˜ì‚¬ê²°ì •ì�˜ 절반 ì�´ìƒ�ì�´ 결정까지 1~7ì�¼ 걸립니다. Â鶹ԭ´´ê°€ ì¢�히려는 ê°„ê·¹ì�´ 바로 ì�´ 부분, ‘ë©°ì¹ ’ì�„ ‘순간’으로 바꾸는 ì�¼ìž…니다.

�율형 재무가 보여주는 변화

는 � 변화를 가장 잘 보여주는 예입니다. 여전히 많� 재무 조�� 수작업과 파편화� ��터, �린 처리 ��� 발목 잡혀 있습니다. �율형 재무�서는 계�, 매출 관리, �금, 결산, 컴플��언스, 세무까지 전 과정�서 전문화� ��전트들� 백그�운드�서 �임없� �합니다. 청구가 빨�지면 �금 �름� �렷해지고, �는 � 정확한 계�과 � 과�한 경� �단으로 �어집니다. 재무팀� 숫�를 좇는 대신 미래를 그리는 � 시간� �니다.

산업 AI, 깊�를 �하다

ê°™ì�€ 공급ë§� 문제ë�¼ë�„ 제약, 제조, ë†�ì—…, 유통, ì—�너지마다 규칙과 ë�°ì�´í„°, 가치사슬ì�´ 전혀 다르기 때문입니다. Â鶹ԭ´´ëŠ” ì�¼ë°˜ AIì—� 비즈니스를 가르치는 ë°©ì‹�ì�´ 아니ë�¼, 수십 ë…„ê°„ 쌓ì�€ 산업별 노하우를 AIì—� 그대로 심어 넣는 ë°©ì‹�ì�„ íƒ�했습니다.

나아갈 길

결국 핵심� AI가 업무 하나� 머무르지 않고, 기업 전체�서 �임없� �지하고 추론하고 행�하고 배우�� �는 것입니다. 그 과정�서 사람� 여전히 운전대를 잡고 있습니다. 완벽한 시스템� 기다릴 필요는 없습니다. 지금 가진 환경 위�서 한 걸�씩 시작하면 �니다. �것� �율형 기업으로 가는 여정� 시작입니다.

• ì›�문: The Autonomous Enterprise: Better Decisions in Motion, Corporate Blog, Â鶹ԭ´´ News Center

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ë�” 똑똑한 모ë�¸ì�´ 아니ë�¼, 기업ì�„ ë�” 깊ì�´ 아는 AIê°€ 진짜 승부를 가릅니다. Â鶹ԭ´´ê°€ 그리는 ‘‘ì�˜ 시대ì—�는, AIê°€ í”„ë¡œì„¸ìŠ¤ì™¶Ä ê¶Œí•œ, ë�°ì�´í„°ê¹Œì§€ ì�´í•´í•˜ê³  사람과 함께 신뢰할 수 있는 답ì�„ 만들어냅니다.

글쓴�: �리스천 ���(Christian Klein), 번역: �로드(Claude)

모ë�¸ ê²½ìŸ�ì�„ 넘어서 — 진짜 격차는 ‘컨í…�스트’다

지금 많ì�€ 기업ì�´ AI를 실험하고 있습니다. ì�¸ìƒ�ì �ì�¸ ë�°ëª¨ì™¶Ä 성공ì �ì�¸ 파ì�¼ëŸ¿ë�„ 있지만, AIê°€ 회사 전체를 바꿨다고 ë§�í•  수 있는 ê³³ì�€ 드뭅니다. ê·¸ ì°¨ì�´ë¥¼ 만드는 ê±´ 모ë�¸ 성능ì�´ 아니ë�¼ ‘컨í…�스트’ — AIê°€ 기업ì�´ 실제로 어떻게 ë�Œì•„가는지 ì�´í•´í•˜ëŠ” 능력입니다.

요즘 AI 논�는 어떤 모�� 가장 뛰어난지� �려 있지만, 진짜 문제는 다른 곳� 있습니다. 기업� 여러 팀과 정책, 승�, 권한� 얽힌 워�플로우로 움�입니다. 모�� 답� 만들고 ��전트는 작업� �내지만, 누가 권한� 있는지, 어떤 규칙� �용�는지� 대한 �해 없�는 AI가 약�� 지킬 수 없습니다.

�율형 기업(Autonomous Enterprise), 새로운 시대� 청사진

깊ì�€ 비즈니스 컨í…�스트를 갖춘 소프트웨어ì�˜ 가치가 ì �ì � 높아지고 있습니다. AI ì—�ì�´ì „트가 엔드투엔드 프로세스를 ì�´í•´í•˜ë©´, 개별 ìž‘ì—…ì�„ ìž�ë�™í™”하는 ë�° 머물지 ì•Šê³  프로세스 전체를 ìš´ì˜�í•  수 있습니다. ì�´ê²ƒì�´ 바로 ‘ìž�율형 기업’ — 실행 시스템ì—�ì„œ 추론하고 결정하고 í–‰ë�™í•˜ëŠ” 시스템으로ì�˜ 전환입니다. ì§�ì›�들ì�€ 반복ì �ì�¸ 조율 업무ì—�ì„œ 벗어나 ë�” 높ì�€ 가치ì�˜ íŒ�단과 ì „ëžµì—� 집중할 수 있습니다.

Â鶹ԭ´´ì�˜ 50ë…„ ìž�ì‚°ê³¼ Joule — 컨í…�스트가 신뢰할 수 있는 답ì�´ ë�˜ëŠ” 과정

Â鶹ԭ´´ëŠ” 50ë…„ 넘게 기업ì�˜ 핵심 프로세스를 지ì›�해왔습니다. Â鶹ԭ´´ 시스템ì�€ ë�°ì�´í„°ë¥¼ 저장하는 것ì�„ 넘어 기업ì�´ 실제로 ìš´ì˜�ë�˜ëŠ” ë°©ì‹� — 프로세스, 규칙, ê²°ì • — ì�„ ë‹´ê³  있습니다. ERP는 기업ì�˜ 기억ì�´ìž� ë‘�뇌입니다. 새로운 ì�€ ë�°ì�´í„°Â·í”„로세스·거버넌스를 AI를 위한 통합 컨í…�스트로 묶습니다. Jouleì�´ ê·¸ 위ì—�ì„œ 사람과 AI를 잇는 ì�¸í„°ëž™ì…˜ ë ˆì�´ì–´ ì—­í• ì�„ 합니다. Joule Assistant는 사용ìž�ì™¶Ä í˜‘ì—…í•˜ê³ , 는 워í�¬í”Œë¡œìš°ë¥¼ ë��까지 실행합니다.

예를 들어 “최신 파ì�´í”„ë�¼ì�¸ê³¼ 공급ë§� ë�°ì�´í„°ë¡œ ì—°ê°„ 재무 ì „ë§�ì�´ 어떻게 바뀔지 보여줘”ë�¼ëŠ” 질문ì�„ 받으면, 시스템ì�€ 먼저 올바른 프로세스를 찾고, ì¡°ì§�별 설정ì�„ ì�´í•´í•œ ë’¤, 수백만 ë�°ì�´í„° í•„ë“œ 중 정확한 ë�°ì�´í„°ë¥¼ ì„ íƒ�합니다. 마지막으로 ì‹ ì›�ê³¼ 권한, ì ‘ê·¼ 통제를 ê²€ì¦�í•´ ê²°ê³¼ì�˜ 신뢰성ì�„ 보장합니다.

기술보다 먼저, 변화관리가 답�다

ì�´ëŸ° 수준ì—� ë�„달하려면 ì±—ë´‡ì�„ 추가하거나 기존 시스템ì—� AI를 얹는 것만으론 부족합니다. 많ì�€ 기업ì�€ 여전히 파편화ë�œ 시스템과 분산ë�œ ë�°ì�´í„°ë¥¼ 안고 있어, AI를 그냥 ë�§ë¶™ì�´ë©´ 비효율과 위험ì�´ 오히려 커집니다. í”„ë¡œì„¸ìŠ¤ì™¶Ä ë�°ì�´í„°, ì�¸í”„ë�¼ê°€ 함께 ìž‘ë�™í•˜ëŠ” ë°©ì‹�, ì�¸ê°„ê³¼ AIì�˜ ì—­í•  분담ì�„ 다시 설계해야 합니다. ì§�ì›� 재êµ�육, 프로세스 재설계, 시스템 현대화가 함께 가야 하며, ì�´ë¥¼ 위해 Â鶹ԭ´´ëŠ” 새로운 AI 기반 RISE·GROW 오í�¼ë§�ê³¼ 서비스 모ë�¸ 재정비를 추진하고 있습니다.

새 시대ì�˜ 시작, 그리고 Â鶹ԭ´´ì�˜ ìž�리

새로운 시대는 지능ì�´ ìš´ì˜�ê³¼ 분리ë�˜ì§€ ì•Šê³  ê·¸ 안ì—� 내재ë�˜ëŠ” 시대입니다. 앞서가는 기업ì�€ 가장 ë›°ì–´ë‚œ 모ë�¸ì�„ 가진 기업ì�´ 아니ë�¼, 컨í…�ìŠ¤íŠ¸ì™¶Ä ê±°ë²„ë„ŒìŠ¤, 신뢰를 갖춰 AI를 실제 비즈니스 ìš´ì˜�ì—� ì—°ê²°í•œ 기업입니다. ìž�율형 기업ì�˜ 시대가 시작ë�˜ê³  있고, Â鶹ԭ´´ëŠ” ì�´ë¥¼ 실현할 가장 좋ì�€ 위치ì—� 있습니다.

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발표만 하면 머리가 하얘지는 �유, 슬��드 탓� 아니다. 떨리는 건 준비가 부족해서가 아니�, 잘못� 것� 준비했기 때문�다. 전기가 나가� 발표를 �낼 수 있다면? 슬��드 �고 �야기를 준비하는 법, 지금 시작해보�.

기�: 박범순(Adam Park), 글쓴�: �로드(Claude)

발표 전날 밤, 슬��드보다 �야기를 먼저 완성하�

발표를 ë§�치는 가장 í�”í•œ 실수는 슬ë�¼ì�´ë“œë¥¼ 완성하는 ë�° 모든 ì—�너지를 ì�ŸëŠ” 것ì�´ë‹¤. 발표 5분 전까지 글ìž� í�¬ê¸°ë¥¼ 조정하고, ì�´ë¯¸ì§€ë¥¼ êµ�체하고, 단어 하나를 고치다가 무대ì—� 오르는 사람들ì�„ ìƒ�ê°�보다 많ì�´ 본다. 그런ë�° 막ìƒ� ë¹” 프로ì �í„°ê°€ 먹통ì�´ ë�˜ê±°ë‚˜ 노트ë¶�ì�´ ê°‘ìž�기 꺼지면? ê·¸ 순간 머릿ì†�ë�„ 함께 꺼진다. ìž�료를 ‘컨ë‹� 페ì�´í�¼’ë¡œ 준비한 탓ì�´ë‹¤.

진짜 준비는 다르다. 전기가 나가고 화면� 꺼져� 뒤� 있는 화�트보드 하나만 있으면 발표를 �낼 수 있어야 한다. 그러려면 슬��드가 아니� �야기를 먼저 머릿�� 완성해야 한다. 핵심 메시지 하나를 정하고, 그 메시지를 뒷받침하는 문장들� 고르고, 나머지는 과�하게 버린다. 한마디만 남긴다면 무엇� 남길 것�가 — � 질문� 답할 수 있으면 발표 준비� 절반� �난 셈�다.

한 장표, 한 �� — �어낼수� 기억� 남는다

슬��드 한 장� 아�디어가 � 개 들어가는 순간, 장표를 � 개로 나눠야 한다. 단순한 �칙�지만 지키기 어렵다. 공들여 만든 내용� 버리기가 아�기 때문�다. 하지만 청중� 뇌는 한 번� 하나만 받아들�다. 한 장� 너무 많� �야기를 욱여넣으면 청중� 갈피를 못 잡고, 발표�는 그 한 장�서 10분� 허비하게 �다.

스탠í�¼ë“œ ê²½ì˜�대학ì›�ì�˜ 슈람 êµ�수는 ì�´ë¥¼ ‘골디ë�½ìŠ¤ ì›�ì¹™’ì�´ë�¼ê³  부른다. 세부 정보는 너무 많아ë�„, 너무 ì �ì–´ë�„ 안 ë�œë‹¤. ë”± ì �당한 만í�¼ë§Œ. 발표 ì „ì—� ìž�ì‹ ê³¼ 비슷한 ë°°ê²½ì�„ 가진 지ì�¸ì—�게 미리 들려보는 것ë�„ 좋ì�€ 방법ì�´ë‹¤. ë‚´ê°€ 너무 당연하게 여기는 맥ë�½ì�´ 청중ì—�게는 빠진 고리ì�¼ 수 있다.

그리고 ë§�ë�„ 마찬가지다. “ë­�ë­� í•œ 경우ì—�는, ë­�ë­�는 ì�´ê±°ë“ ìš”, ì €ì™¶Ä ê°™ì�€ 경우ì—�는…” ê°™ì�€ 긴 ì ‘ì†�사 행진ì�€ 리듬ì�„ ë�ŠëŠ”다. ì£¼ì–´ì™¶Ä ë�™ì‚¬, ì£¼ì–´ì™¶Ä ë�™ì‚¬. 짧게 ë�Šì–´ë�„ 사람들ì�€ 충분히 빠르게 알아듣는다.

첫 문장� 전부다

2000년대 ì´ˆ ë‹·ì»´ ì—´í’�ì�´ 막 불ë�˜ 시절, ì¡´ ë�„노반 êµ�수가 대기업 ìž„ì›�들 ì•žì—�ì„œ ê°•ì—°ì�„ 시작했다. 슬ë�¼ì�´ë“œë�„ ì—†ì�´ ê°�ì„�ì�„ ë�Œì•„다니며 í•œ 명 í•œ 명ì—�게 물었다. “ì–´ë–¤ 고민ì�´ 있으세요?” 그렇게 모ì�€ ì�´ì•¼ê¸°ë“¤ì�„ 강단으로 ë�Œì•„ì™¶Ä ì�´ë ‡ê²Œ 정리했다. “제가 오늘 들어보니 아시아 진출ì�€ 하고 싶ì�€ë�° 어디서 시작해야 할지 모르겠고, ì�¸í„°ë„·ì�´ 우리 íšŒì‚¬ì™¶Ä ë¬´ìŠ¨ 관계ì�¸ì§€ë�„ 모르겠다고 하십니다. ì�´ê±° 한국만ì�˜ 문제가 아닙니다.” 청중ì�€ ì�´ë¯¸ ê·¸ì�˜ ì�´ì•¼ê¸° ì†�ì—� ë“¤ì–´ì™¶Ä ìžˆì—ˆë‹¤.

최고ì�˜ 발표는 서론 ì—†ì�´ 시작한다. “오늘ì�€ ì�´ëŸ° ì�´ì•¼ê¸°ë¥¼ 해드리려고 합니다”ë�¼ëŠ” 예고편ì�€ í•„ìš” 없다. 바로 장면 ì†�으로 뛰어들어ë�¼. 슈람 êµ�수ì�˜ ë§�처럼, ì²«ë§ˆë””ì™¶Ä ë��마디만í�¼ì�€ ë§�설임 ì—†ì�´ ë§�í•  수 있ì�„ ì •ë�„ë¡œ 정확히 알고 있어야 한다. 좋ì�€ 첫ì�¸ìƒ�ì�„ 남길 기회는 ë‘� 번 오지 않는다.

몸으로 하는 발표 — 시선, 거리, 침묵� 기술

1992ë…„ 미국 대선 TV 토론. í•œ 시청ìž�ê°€ êµ�육 문제를 질문했다. í�´ë¦°í„´ 후보는 ê°�ì„� 앞까지 걸어 ë‚˜ì™¶Ä ê·¸ 사람ì�„ ë°”ë�¼ë³´ë©° ë§�했다. “ê¼­ 해결하겠습니다.” 부시 후보는 뒷걸ì�Œì§ˆì¹˜ë©° 대답했다. ê°™ì�€ ë‚´ìš©ì�´ì—ˆì§€ë§Œ 사람들ì�˜ 마ì�Œì�€ 한쪽으로 기울었다. 중요한 ë§�ì�€ 청중ì—�게 가까ì�´ 다가가면서 해야 한다. ë��ë‚´ê³  나서야 ìž�리로 ë�Œì•„가는 것ì�´ë‹¤.

시선� 마찬가지다. 발표 초반엔 유� 눈� 잘 마주치는 사람 한� 명� 찾아�. 그 사람� 중심으로 �야기를 �어가다가, 고개를 ���면 옆 사람으로 시선� 옮긴다. 등대처럼 쓱 훑고 지나가는 게 아니�, 한 사람씩 실제로 연결하는 것�다.

그리고 침묵� �려워하지 마�. 작곡가가 쉼표로 �악� 긴장� 만들듯, 발표�서� 침묵� 강력한 �구다. 중요한 �� 하기 �전, 혹� �후� 잠� 멈추는 것만으로 그 �� 무게가 달�진다.

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ì±—G±Ê°Õ는 ‘í�‰ë²”í•œ’ 수준ì�˜ ìž‘ì—…ì�„ ì�¸ê°„보다 ì••ë�„ì �으로 빠르게 처리하며, 중간 수준ì�˜ ì�¼ìž�ë¦¬ì™¶Ä ì„±ìž¥ 기회를 ë�™ì‹œì—� í�¡ìˆ˜í•˜ê³  있다. ì�´ í��름ì—�ì„œ 살아남으려면 AI를 대체ìž�ê°€ ì•„ë‹Œ ë�„구로 다루며, 스스로 AI 수준ì�„ 뛰어넘는 실력ì�„ 키우는 것ì�´ 핵심ì�´ë‹¤.

글쓴�: 프�카 메로트�(Prakhar Mehrotra), 요약 번역: �로드(Claude)

• ì�´ 글ì�€ ì±—G±Ê°Õê°€ 세ìƒ�ì—� 공개ë�œ 지 얼마 ë�˜ì§€ ì•Šì�€ 2023ë…„ 3ì›” 21ì�¼ì—� 글쓴ì�´ê°€ 올린 글ì�„ í�´ë¡œë“œì™¶Ä 함께 요약 정리한 결과물입니다.

제트 엔진� 단 유니콘� 등장

ì±—G±Ê°Õê°€ 세ìƒ�ì—� 나온 지 ê³ ìž‘ 4개월ì�´ 지났ì�„ ë¿�ì�¸ë�°, AI는 ì�´ë¯¸ 우리ì�˜ ì�¼í•˜ëŠ” ë°©ì‹�ì�„ 바꾸고 있다. ì €ìž�는 ì�´ 기술ì�„ “제트 엔진ì�„ 단 유니콘”ì—� 비유한다. ì�¸ì‡„술ì�´ë‚˜ ì�¸í„°ë„·ì²˜ëŸ¼ 역사를 바꾼 발명들ì�´ 마차나 ìž�ë�™ì°¨ ì†�ë�„ë¡œ 세ìƒ�ì—� 들어왔다면, 는 그야ë§�ë¡œ 눈 깜ì§�í•  사ì�´ì—� ì�Ÿì•„ì ¸ 들어오고 있다는 것ì�´ë‹¤.

�범함� ���란 무엇�가

글쓰기를 예로 들어보ìž�. ì±—G±Ê°Õê°€ 만들어내는 글ì�€ 천재ì �ì�´ì§€ëŠ” 않다. 회사 뉴스레터나 레시피 블로그 ì •ë�„ì�˜ ‘ì �당히 쓸 만한’ 수준ì�´ë‹¤. 하지만 ì••ë�„ì �으로 빠르다. 사람ì�´ ë‘� 시간 걸릴 ìž‘ì—…ì�„ 2분 만ì—� 해낸다. 기업 입장ì—�서는 품질ì�„ 조금 í�¬ê¸°í•˜ë�”ë�¼ë�„ ì�´ ì†�ë�„를 íƒ�하는 것ì�´ 경제ì �으로 합리ì �ì�´ë‹¤.

ì�´ê²ƒì�´ 바로 ì €ìž�ê°€ ë§�하는 “í�‰ë²”함ì�˜ ìž�ì„�”ì�´ë‹¤. ì±—G±Ê°Õ는 ìž�ì‹ ì�˜ 수준 ì�´í•˜ì�˜ ì�¼ê°�ì�€ 물론, 그보다 조금 위ì�˜ ì�¼ê¹Œì§€ë�„ ì†�ë�„ì�˜ 힘으로 빨아들ì�¸ë‹¤. ê²°êµ­ ì�¸ê°„ì—�게 남는 ì�¼ìž�리는 AIê°€ ì•„ì§� ê°�히 í�‰ë‚´ 내지 못하는, 아주 높ì�€ 수준ì�˜ 소수 ì˜�ì—­ë¿�ì�´ë‹¤.

사ë�¼ì§€ëŠ” ‘훈련ì�˜ 기회’

ë�” 심ê°�í•œ 문제는 미래 ì�¸ìž¬ 공급ì—� 있다. 과거ì—�는 초보 작가나 개발ìž�ê°€ ë‚®ì�€ 수준ì�˜ ì�¼ì�„ 맡아 ë�ˆì�„ 벌면서 ë�™ì‹œì—� 실력ì�„ 키울 수 있었다. 실력ì�„ 쌓는 ë�™ì•ˆ ìƒ�계를 유지할 수 있는 ‘훈련 시장’ì�´ 존재했ë�˜ 것ì�´ë‹¤.

하지만 �성형 AI가 � 중간 구간� �� 대부분 가져가면, 초보�가 �� 받으며 성장할 수 있는 기회 �체가 사�진다. �계를 위해 전혀 다른 �� 해야 하니, 장기�으로 진짜 고수� 수� 줄어들 수 있다.

역사는 반복�지만, �번엔 다르다

15세기 문틀� 깎� 장�과 오늘날� CNC 기계를 비�하면, 개별 장�� �기술� 퇴보했지만 전체 �산성� 비�할 수 없� 높아졌다. 기술� �간� �� 대체하는 �� 역사 내내 반복�다.

다만 ì�´ë²ˆì—�는 다르다. ì�´ì „ì�˜ 기계들ì�´ 육체 ë…¸ë�™ì�„ 대체했다면, ìƒ�성형 AI는 긶Ä쓰기·코딩·창ìÀ½ì²˜ëŸ¼ ì�¸ê°„ 고유ì�˜ ì˜�역으로 여겨졌ë�˜ ì�¸ì§€ ë…¸ë�™ê³¼ ì°½ì�˜ ë…¸ë�™ê¹Œì§€ ìž ì‹�하고 있다.

그럼�� 우리가 할 수 있는 것

ì €ìž�는 ì�´ í��름ì—� 무조건 올ë�¼íƒ€ëŠ” 것ë�„, 무조건 거부하는 것ë�„ 답ì�´ 아니ë�¼ê³  ë§�한다. 진짜 실력ì�„ 키우고 싶다면 초반ì—� AIì—� ê³¼ë�„하게 ì�˜ì¡´í•˜ì§€ 않는 것ì�´ 중요하다. 대신 AI를 ‘기준ì �’으로 삼는 방법ì�„ 제안한다.

ê°™ì�€ 주제로 ì§�ì ‘ ì“´ 글과 ì±—G±Ê°Õê°€ ì“´ 글ì�„ 비êµ�하며 ‘ë‚´ê°€ AI보다 나ì�€ê°€’를 확ì�¸í•˜ëŠ” 것ì�´ë‹¤. ë˜�í•œ ìž‘ì—… 전체를 맡기기보다 ì•„ì�´ë””ì–´ 발산ì�´ë‚˜ 피드백 ê°™ì�€ 특정 단계ì—� AI를 통합해 ìž�ì‹ ì�˜ 능력ì�„ ì¦�강하는 ë°©í–¥ì�´ 바람ì§�하다고 강조한다.

�범함� ��� �려가지 않으려면, � �구가 내 �� 어떻게 대체할지 먼저 냉정하게 분�하고, 그다�� 어떻게 활용할지 �극�으로 실험해야 한다. ��� 위험할 수� 있지만, 잘 다루면 누구보다 강력한 �구가 �다.

• ì›�문: , Medium

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