AI교수나병인

오늘 오전 9시,한국여성경제인협회 강당에 들어섰다.40여 명의 참가자들이노트북을 열고, 커피를 손에 쥐고뭔가를 기다리는 얼굴이었다.AI로 일하는 방식이 바뀐다는 말을귀가 닳도록 들어봤을 사람들이다.유튜브에서도, 뉴스에서도,상사 입에서도, 회의 자료에서도.그래도 오늘 이 자리에 나왔다.그것만으로 이미 충분했다.오늘 워크숍에서 함께 한 도구들은 네 가지였다.NotebookLM —내 문서를 업로드하면AI가 그 안에서만 답해준다.엉뚱한 말을 지어내지 않는다.보고서, 규정집, 내부 자료를나만의 AI 파트너로 만드는 법을 배웠다.Genspark —아이디어 하나를 던지면보고서가 나온다.발표자료가 나온다.기획서가 나온다."이걸 내가 다 해야 하나" 싶던 일들이순식간에 초안이 됐다.ChatGPT —텍스트로만 일하던 사람..

AI가 무섭다고 했다강의를 마치고 나면꼭 한 분은 조용히 다가오신다."교수님, 저 솔직히 AI가 좀 무섭습니다."처음엔 위로의 말을 찾았다.그런데 몇 번 반복되고 나서 깨달았다.무서운 게 아니다.아직 익숙하지 않은 것이다.불안의 정체를 들여다보면대부분 '몰라서 오는 불안'이다.1879년 에디슨이 전구를 발명했을 때가스등 회사 직원들이 말했다."우리 일자리, 이제 끝났다."결과는 어땠을까.전기 산업이 생기면서일자리가 폭발적으로 늘었다.AI도 다르지 않다.사라지는 일과 남는 일솔직하게 짚어보자.사라지는 일자리는 분명히 있다.콜센터 단순 응대,정형화된 번역,기본 회계 처리.반복적이고, 규칙이 명확하고,데이터가 쌓인 일들.이런 영역은 위험하다.반면 끝까지 살아남는 일이 있다.간호사가 환자의 손을 잡아주는 것.선..

오늘 강의실에서 이상한 장면을 목격했다.검은 제복 차림의 신임경찰교육생 수십 명이 노트북 화면을 뚫어지게 들여다보고 있었다.법령 교재가 아니었다.NotebookLM 화면이었다. 경찰이 AI를 배워야 하는 이유경찰 업무를 생각하면 대부분 현장, 수사, 민원, 보고서를 떠올린다.AI와는 거리가 멀 것 같다.그런데 현실은 다르다.지금 이 순간에도 보이스피싱 조직은 AI 목소리 복제를 쓰고 딥페이크 범죄는 피해자를 늘리고 있다.범죄가 AI를 먼저 배우고 있는 것이다.그렇다면 경찰은 어떠해야 하는가.오늘 경찰인재개발원에서 3시간 동안 그 질문에 함께 답을 찾았다.1부 — AI 리터러시와 경찰의 미래강의는 먼저 질문으로 시작했다."AI는 경찰의 적인가, 파트너인가?"교육생들의 반응은 둘로 나뉘었다.위협이라는 쪽. ..

"우리 회사도 AI 다 깔았는데, 왜 이렇게 답답하죠?"요즘 경영자들을 만나면 열에 아홉은 이 말을 한다.반은 푸념이고, 반은 진심이다.ChatGPT 기업용 계약도 맺었다. 부서마다 AI 도구도 도입했다. 디지털 전환 선언문도 만들었다.그런데 현장은 여전히 제자리다.마케팅팀은 AI로 고객 데이터를 분석하고, 개발팀은 AI로 버그를 잡는다.그런데 마케팅이 발견한 고객 불편이 개발팀에 닿기까지는 여전히 3주가 걸린다.수십억 원짜리 AI 시스템이 만들어낸 인사이트가 아무에게도 닿지 않은 채 폴더 속에서 잠을 잔다. 문제는 AI의 성능이 아니다AI를 담는 그릇, 즉 조직의 연결 구조가 그대로이기 때문이다.AI는 달라졌는데, 정보가 흐르는 길은 10년 전과 같다.사회학자 그라노베터는 1973년 보스턴 직장인 수..

AI가 일을 못하는 게 아니라, '일할 환경'이 없는 거다회의록 작성을 시켰더니 어떤 날은 대하소설을 써오고, 어떤 날은 세 줄 요약만 해온다. 결국 내가 다시 키보드를 잡는다. 이쯤 되면 "에이, AI도 별거 없네"라는 소리가 절로 나온다.하지만 냉정하게 생각해보자. 문제는 AI의 능력이 아니라 AI가 일하는 환경에 있다.1. 프롬프트는 명령이고, 하네스(Harness)는 시스템이다아무리 일 잘하는 신입 사원이라도 업무 매뉴얼도 없고, 보고 체계도 없는 곳에 던져두면 헤매기 마련이다. 지금까지 우리가 AI를 대했던 방식이 딱 이렇다.프롬프트: "이거 해줘"라는 단발성 명령.하네스(Harness): AI가 일관성 있게 성과를 낼 수 있도록 잡아주는 업무 환경(구조).프롬프트만 잘 깎는다고 해결될 일이 아..

# 젠스파크(Genspark) 완벽 정리 | 장단점 · 사용 이유 · AI 에이전트 미래> 검색 엔진에서 올인원 AI 에이전트로 — 젠스파크를 왜 써야 하는가?> 📅 2025년 최신 기준 | ⏱ 읽는 시간 약 5분---## 목차1. 젠스파크(Genspark)란 무엇인가?2. 젠스파크 장점 6가지3. 젠스파크 단점 5가지4. 왜 젠스파크를 써야 하는가?5. 젠스파크 이후 AI 에이전트의 미래---## 1. 젠스파크(Genspark)란 무엇인가?젠스파크(Genspark)는 원래 AI 검색 엔진으로 출발했지만, 2025년 4월 Super Agent를 출시하며 완전한 에이전틱 AI 플랫폼으로 진화한 서비스입니다.단순히 질문에 답하는 ChatGPT 스타일이 아니라, 전화 통화 대행 · 슬라이드 제작 · 심층 리..

엔비디아의 미래 생태계 전략: 칩 제조사를 넘어 ‘AI 팩토리’의 설계자로산호세 SAP 센터에서 열린 엔비디아(NVIDIA) GTC 2026이 어제(3월 19일) 막을 내렸다. 3만 명이 넘는 인파가 몰린 이 행사에서 젠슨 황 CEO는 2시간 넘는 기조연설을 통해 수십 가지 제품과 전략을 쏟아냈다. 그러나 이번 GTC의 진짜 메시지는 개별 제품이 아닌 다른 곳에 있었다. 젠슨 황은 “AI는 이제 산업 생산 시스템이고, 토큰(Token)이 그 공장의 생산물이며, 엔비디아는 그 공장의 설계자”라고 선언했다. 이번 GTC 2026에서 우리가 반드시 짚어봐야 할 세 가지 핵심 포인트를 정리한다.젠슨 황 CEO가 정의한 'AI 팩토리'. 이제 컴퓨팅은 단순한 연산 도구가 아니라 가치를 생산하는 제조 설비로 진화했..

당신의 직업은 안전한가? 아니면 5년 뒤 사라질 운명인가? 세계경제포럼(WEF)의 충격적인 보고서에 따르면, 전 세계적으로 무려 9,200만 개의 일자리가 증발할 것이라고 한다. [00:02] 지금 이 글을 읽는 동안에도 당신의 업무 책상은 조금씩 인공지능(AI)에게 침범당하고 있을지도 모른다.하지만 공포에 질릴 필요는 없다. 사라지는 문 뒤에는 새로운 기회의 문이 열리기 마련이니까. 지는 해와 뜨는 해, 지금 당장 내 직업의 미래를 확인해 보자.1. 냉정하게 굿바이를 고해야 할 직업들이미 우리 주변에서 서서히 자취를 감추고 있는 직업들의 공통점은 '규칙이 명확하다'는 것이다. [01:23]은행원 및 우편 사무원: 단순 반복 업무는 이미 키오스크와 앱이 대체했다.데이터 입력원: 잠도 자지 않고 오타도 내..

모니터를 뚫고 나온 녀석들, 이제는 '몸'으로 승부한다!"헤이 지피티, 나 대신 빨래 좀 개어줘."이 말에 챗GPT가 "네, 알겠습니다"라며 로봇 팔을 뻗어 수건을 착착 접는 상상, 해본 적 있나? 지금까지 우리가 만난 AI는 모니터 속에서 화려한 말솜씨를 뽐내는 '글쟁이'나 '그림쟁이'였다. 하지만 이제 시대가 변했다. 똑똑한 머리에 튼튼한 팔다리까지 장착한 AI, 이른바 '피지컬 AI(Physical AI)'의 시대가 온 것이다.🧐 '피지컬 AI'? 이름부터 너무 어렵잖아!요즘 테크 뉴스 좀 본다는 사람들 사이에서 가장 핫한 키워드는 단연 '피지컬 AI'다. 엔비디아의 젠슨 황도, 오픈AI의 샘 알트만도 입을 모아 미래는 여기에 있다고 외친다. 그런데 문제가 하나 있다. 일반인들에게 '피지컬 AI'..

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