Research Data & AI

  도구의 시대에서 에이전트의 시대로 – 지식 기반 산업에서 AI를 어떻게 활용할 것인가 ‘코드를 잘 짜는 사람’보다 ‘문제를 잘 푸는 사람’이 중요한 시대 한때, 누가 더 빠르고 정확하게 코드를 짜는가가 개발자의 실력을 가늠하는 기준이었다. 그러나 지금은 다르다. AI는 코딩을 대행하고, 시스템 설계를 제안하며, 수많은 반복 작업을 대신해 준다. 이 변화는 비단 소프트웨어 개발에만 국한되지 않는다. 법률, 교육, 미디어, 헬스케어, 연구개발 등 지식이 주요 자원인 모든 산업에 동일하게 적용된다. 이제 중요한 것은 도구를 직접 다룰 줄 아느냐가 아니라, 어떤 도구를 써서 무엇을 만들 것인가이다. 다시 말해, ' 지식을 어떻게 활용하고, 문제를 어떤 방식으로 정의하고 해결해 나갈 수 있는가 '가 핵심 경쟁력 이 되는 시대다. AI는 도구가 아니다, 동료다 지금까지 우리는 AI를 '스마트한 도구'로 여겨왔다. 검색을 대신하고, 보고서를 요약해 주며, 이메일을 대신 써주는 도구 말이다. 그러나 생성형 AI의 등장은 이 정의를 흔든다. 이제 AI는 문제를 함께 정의하고, 맥락을 파악하며, 인간의 판단을 보완하는 '에이전트'이자 협업 파트너 로 기능한다. 소프트웨어 개발 현장에서는 이미 이런 변화가 현실이 되었다. AI가 코드를 작성하고, 테스트하며, 성능을 개선하는 데까지 관여한다. 중요한 점은 이들이 인간의 명령만을 수동적으로 수행하는 것이 아니라, 스스로 ‘왜 이 코드를 선택했는지’, ‘다른 선택지는 무엇이 있었는지’를 설명할 수 있다는 것이다. 이는 지식 노동에서도 마찬가지다. AI는 단순히 정보를 제공하는 것을 넘어, 질문을 보완하고, 논리적 결론을 제안하고, 새로운 해석의 틀을 제공하는 수준으로 진화하고 있다.

Introducing NLWeb : Bringing conversational interfaces directly to the web Microsoft가 최근 발표한 NLWeb은 웹사이트에 자연어 기반의 AI 대화 인터페이스를 쉽게 통합할 수 있도록 돕는 오픈 프로젝트입니다. 이를 통해 웹사이트 방문자들은 마치 AI 비서와 대화하듯이 자연어로 질문하고, 그에 맞는 맞춤형 응답을 받을 수 있습니다. 🧠 NLWeb이란? NLWeb(Natural Language Web)은 웹사이트에 AI 기반의 자연어 인터페이스를 간단히 구축할 수 있도록 지원하는 오픈 프로토콜입니다. 웹사이트 운영자는 자신이 선택한 AI 모델과 자체 데이터를 활용하여 사용자와의 대화형 상호작용을 구현할 수 있습니다. 이러한 접근 방식은 기존의 중앙 집중형 AI 서비스(예: ChatGPT, Bing)에 대한 의존도를 줄이고, 각 웹사이트가 독립적으로 AI 기능을 운영할 수 있게 합니다. ⚙️ 작동 방식 데이터 활용 : NLWeb은 Schema.org, RSS 등 기존의 반구조화된 데이터를 활용하여 자연어 인터페이스를 생성합니다. 모델 선택 : 운영자는 GPT-4o Mini와 같은 경량 모델부터 다양한 AI 모델 중에서 선택하여 사용할 수 있습니다. MCP 통합 : NLWeb은 Model Context Protocol(MCP)을 기반으로 하여, 웹사이트의 콘텐츠를 AI 에이전트가 탐색하고 활용할 수 있도록 지원합니다. 💡 주요 특징 및 장점 간편한 통합 : 몇 줄의 코드만으로 웹사이트에 자연어 기반의 AI 인터페이스를 추가할 수 있습니다. 비용 효율성 : 전통적인 검색 시스템보다 저렴하게 AI 기능을 구현할 수 있습니다. 맞춤형 경험 : 사용자의 선호도나 맥락을 기억하여 개인화된 응답을 제공합니다. 개방형 생태계 : NLWeb은 오픈 소스로 제공되어, 다양한 웹사이트와 개발자가 자유롭게 활용하고 확장할 수 있습니다. 🚀 도입 사례 NLWeb은 이미 여러 기...

미래 인재상, T자형 하이브리드로 설계하라 – AI 시대, '내 역할'을 새롭게 정의하는 사람만이 살아남는다.  –   1. AI가 바꾸는 일터의 풍경 요즘 일터 곳곳에서 AI 기술이 빠르게 도입되고 있다. 반복적이고 단순한 일은 자동화되고, 정해진 답이 있는 문제는 AI가 더 빠르고 정확하게 처리한다. 이런 변화 속에서 많은 이들이 불안해한다. "그럼 나는 어떻게 살아남아야 할까?" 이 질문에 대한 답은 점점 분명해지고 있다. 이제는 정답을 아는 것만으로는 부족하다. AI 시대에 중요한 것은 정답이 없는 문제에 대응하는 능력, 그리고 여러 분야를 연결하고 해석하는 융합적 사고력이다. 이 새로운 시대가 요구하는 인재상은 바로 'T자형 하이브리드 인재'이다.   2. 왜 융합형 사고가 중요해질까? 많은 기업들이 AI를 통해 일하는 방식을 근본적으로 바꾸고 있다. 스타벅스, JP모건, 존디어 같은 글로벌 기업들은 직원들의 전문 지식을 AI 시스템에 학습시켜 조직 전체에 활용하려는 전략을 펼치고 있다. 이로 인해 단순히 '경험 많은 전문가'라는 타이틀만으로는 경쟁력을 유지하기 어려워졌다. 하지만 여전히 사람만이 잘할 수 있는 영역이 존재한다. 불확실한 상황에서의 판단, 서로 다른 입장의 조율, 고객과의 감정적 연결, 조직 내 신뢰 형성 등은 AI가 대체하기 어려운 일이다. 이러한 복잡하고 정형화되지 않은 문제를 해결하는 능력은 T자형 인재의 핵심적인 역량이다.   3. T자형 인재란 무엇인가? T자형 인재는 한 분야에 깊은 전문성을 갖추는 동시에, 여러 분야를 연결하고 협업할 수 있는 융합적 역량을 지닌 사람을 말한다. T자의 세로 줄은 마케팅, 법률, 공학, 디자인 등 특정 분야에서의 깊이 있는 전문성을 의미한다. 가로 줄은 디지털 이해력, 데이터 분석 능력, 커뮤니케이션, 협업 능력처럼 다양한 분야를 아우르며 융합적으로 사고할 수 있는 능력이다. 특히 중요한 것은 기술과 기술, 사람과 기술 사이를 연결...

AI 네이티브 조직이 전통 기업에 주는 교훈 * 출처: Microsoft WorkLab 시리즈 (Jared Spataro 외) " Every business is going to become an AI-first business—or be beaten by one. "  단순한 도구가 아닌 조직의 ‘운영체계’로서 의 AI AI 네이티브 조직은 단순히 AI 기술을 사용하는 것이 아니라, AI를 조직 설계의 전제로 삼고 인력 구조, 업무 방식, 성과 기준까지 근본적으로 재구성하는 기업을 의미한다. 이는 ‘디지털 전환’과도 다르며, AI 자체가 기업의 DNA 가 된 형태이다. Jared Spataro(마이크로소프트 AI at Work CMO)는 이 새로운 조직 유형을 "인류 역사상 처음으로 출현한 AI 퍼스트 기업 생태계 "라고 진단하며, 이들이 우리에게 어떤 교훈을 주는지를 다음 세 가지 주제로 설명하고 있다. Ⅰ. AI 네이티브 조직의 4대 원칙 1. AI를 공격적(기회창출)·방어적(효율화)으로 동시에 활용 AI 네이티브 기업은 AI를 단순 반복업무 자동화에만 쓰지 않는다. AI는 시장 조사, 고객 인터뷰, 전략 수립, 제품 피드백 까지 전방위에 쓰이며, 인간이 하던 업무 전체를 재정의한다. Recast  : 시장 조사용 설문지를 사람이 아니라 AI 인터뷰어가 생성 하고, 응답자도 AI로 대체함. ➜ 속도와 비용 모두 획기적 향상 Supernatural AI :  광고 제작 전 과정을 자체 AI 플랫폼(슈퍼차저)로 수행. 캠페인 전략에서 콘텐츠 생성까지 약 80%를 AI가 주도 2. 조직 내 전문성을 AI를 통해 ‘민주화 ’ AI를 통해 고숙련자의 전문성을 시스템화하고, 모든 직원이 전략가처럼 일할 수 있는 환경 을 조성한다. Supernatural AI : 20년 분량의 광고 데이터를 AI에 학습시켜  신입 직원도 베테랑 수준의 캠페인 기획 가능 Sloyd  : 게임/영화용...

Introducing OpenAI for Countries OpenAI는 2025년 5월 7일, 각국이 자국 내 인공지능(AI) 인프라를 구축하고 민주적 가치에 기반한 AI를 개발할 수 있도록 지원하는 글로벌 프로그램 ‘ OpenAI for Countries ’를 발표했습니다. 이 프로그램은 미국 정부와의 협력을 통해 진행되며, OpenAI의 대규모 AI 인프라 투자 프로젝트인 Stargate 의 일환입니다. 🧭 프로그램 개요 OpenAI for Countries 는 다음과 같은 주요 목표를 가지고 있습니다: 민주적 AI 확산  : AI를 통해 개인의 자유를 확대하고, 권력 집중을 방지하며, 공정한 경쟁을 촉진하는 등 민주주의 원칙을 반영한 AI 개발을 지원합니다. 권위주의적 AI에 대한 대안 제시  : AI를 권력 강화 수단으로 사용하는 권위주의적 모델에 대응하여, 투명하고 자유로운 AI 생태계를 구축하려는 국가들을 지원합니다. 🛠️ 주요 지원 내용 OpenAI는 참여 국가들과의 협력을 통해 다음과 같은 지원을 제공합니다. 국가별 데이터 센터 구축  : 자국 내에 안전한 데이터 센터를 구축하여 데이터 주권을 확보하고, 지역 산업을 육성하며, AI를 현지화할 수 있도록 지원합니다. ChatGPT 현지화 및 맞춤화  : 각국의 언어와 문화에 맞춘 ChatGPT 버전을 제공하여, 교육, 의료, 공공 서비스 등의 분야에서 활용할 수 있도록 합니다. AI 보안 및 안전성 강화  : AI 모델의 발전에 따라 보안 및 안전성 통제를 지속적으로 강화하며, 민주적 절차와 인권을 존중하는 방향으로 협력합니다. 국가별 스타트업 펀드 조성  : OpenAI와 각국 정부가 공동으로 자금을 조성하여, AI 관련 스타트업을 지원하고, 일자리 창출과 경제 성장을 도모합니다. Stargate 프로젝트 참여  : 참여 국가는 Stargate 프로젝트에 투자하여, 미국 주도의 AI 리더십 ...

AI-ready 데이터를 준비하기 위한 고려사항

Foundry의 「AI 우선순위 연구 2025」 보고서의 핵심 내용 https://www.techlibrary.co.kr/techlibrary/355113 AI Priorities Study 2025 1. 전반적 평가 조사 대상: 전 세계 902명 IT 의사결정자 핵심 주제: 기업의 AI 도입 현황, 전략, 예산, 우선순위, 과제 등 핵심 메시지: AI는 ‘열풍’에서 ‘현실적인 도입’ 단계로 전환 중이며, 전사적 확산과 전략화가 이루어지고 있음. 2. AI 도입 현황과 단계 AI 탐색/조사 단계 기업 비율: 41% (2023년 50% → 감소) 시범 운영 중인 기업: 21% (2023년 24% → 감소) 사업 부서 도입: 16% (2023년 13% → 증가) 전사적 도입: 15% (2023년 8% → 증가) 고성장 부문: 하이테크, 금융서비스, 중남미 지역 3. 도입 목적 및 사용 사례 상위 비즈니스 목표: 직원 생산성 향상 (68%) 고객 서비스 개선 (55%) 혁신/신제품 개발 (54%) 핵심 사용 사례: 데이터 분석 (59~65%) 직원 생산성 (52~58%) 고객 서비스, 프로세스 자동화 등 4. 생성형 AI의 영향 61%: 생성형 AI가 제품 개발·설계에 긍정적 영향 60%: 고부가가치 업무 집중 기대 53%: 인력 감축 등 부작용 가능성도 인지 5. 예산 및 투자 추이 AI 전용 예산 보유 기업: 49% (2023년 36% → 증가) 예산 평균 비중: 전체 IT 예산의 23% 예산 증액 예상: 53% 투자 계획 확정 기업: 40% 북미, 중남미, 하이테크 부문에서 예산 증가 전망 높음 6. 기술적 과제 및 역량 부족 주요 과제: AI 통합의 복잡성 (거버넌스·보안 포함): 47% ROI 확보 어려움: 38% 사내 AI 전문 인력 부족: 37% 필요한 역량: 설명가능한 AI, 사이버보안 AI, 자동화 조직의 만족 영역: 생성형 AI 기술(33%), 윤리적 AI(31%) 7. IT 부서의 역할 제품 기술 요건 정의: 28% 제품 ...

오픈AI, 아시아 4개국에 데이터 레지던시 도입 –  한국 등, 기업 및 교육 고객의 데이터 지역 저장 가능 –   각국의 데이터 주권(Data Sovereignty) 확보에 기여 1. 데이터 레지던시 정책 도입 개요 오픈AI는 아시아 4개국(한국, 일본, 인도, 싱가포르)에 대해 데이터 레지던시(Data Residency) 기능을 도입하였다. 이를 통해 각국 고객은 자국 내 리전(region)에 데이터를 저장할 수 있는 옵션을 선택할 수 있게 되었다. 이 정책은 다음의 주요 서비스에 적용된다. ChatGPT Enterprise ChatGPT Edu API Platform 2. 지역 저장 대상 데이터 데이터 레지던시가 적용된 작업 공간에 저장되는 정보는 다음과 같다. 대화 데이터(텍스트, 이미지, 음성) 코드 인터프리터와 데이터 분석 파일 DALL·E 생성 이미지 및 프롬프트 ChatGPT 메모리(사용자 컨텍스트) 사용자 정의 GPT 관련 데이터 캔버스 협업 콘텐츠 이로써 민감 데이터가 물리적으로 한국 내 서버에 저장될 수 있게 되어, 기업 및 교육기관의 보안 및 규정 준수 요구에 부합할 수 있다. 3. 저장 제외 항목 및 제한 모든 데이터가 지역에 저장되는 것은 아니다. 다음 항목은 리전 외부에 저장되거나 처리될 수 있다. 작업 공간 메타 데이터(이름, 결제 정보, 로그인 등) 일부 일시적 정보(웹 검색 결과 등) 일부 타사 서비스 연동 데이터 또한, 다음 사항은 데이터 레지던시 대상에서 제외된다. 애플 인텔리전스 타사 GPT 공개 GPT 공유(‘모든 사용자’ 대상) 4. 서비스별 이용 방법 및 조건 ChatGPT Enterprise / Edu : 별도 비용 없이 제공, 작업 공간 생성 시 지역 선택 가능 API Platform : 대시보드에서 새 프로젝트 생성 시 리전 지정, 요금제와 모델은 지역별로 차이 5. 데이터 주권 강화 의미 이번 조치는 각국의 데이터 주권(Data Sovereignty) 확보에 기여한다. 즉, ...

  검색시장의 변화와 대응 전략 2025년 AI 시대, 검색의 본질은 무엇이며 누가 살아남을 것인가 1. 검색의 패러다임 전환 :  ‘검색창’에서 ‘대화형 인터페이스’로 검색은 키워드 기반으로 “어디에 있는가(Know-Where)”를 묻는 방식이다. 그러나 AI가 발전하면서 자연어 기반 질문-응답 시스템 , 요약형 응답 , 검색+추천+행동 유도 기능이 강화되며 “어떻게 묻고, 어떻게 행동할 것인가(Ask-How)”의 시대로 진입 하고 있다. (사례) 애플의 사파리(Safari) 검색량 감소 2025년 초, 애플의 에디 큐 부사장은 “사람들이 AI를 더 많이 사용해 사파리 검색량이 줄었다”고 발언. 이는 사람들이 브라우저보다 챗봇에서 검색을 시작하고 있음을 보여주는 신호 (사례) 사용자의 검색 행태 변화 트렌드는 인스타그램에서, 여행 정보는 유튜브에서, 깊이 있는 질의는 챗GPT나 퍼플렉시티에서 해결. 사용자는 더 이상 단일 검색창에 의존하지 않음. 2. 주요 기업의 대응 전략 ① 구글 : 'AI 개요'(SGE)로 검색의 미래 설계 검색 결과 최상단에 AI가 요약 제공 복잡한 질의도 한눈에 보기 쉽게 요약해 주며, 연관 질문도 AI가 제안함 사용자가 여러 링크를 클릭해가며 정보를 수집하던 방식에서 ‘검색 결과를 읽지 않아도 되는’ 검색 환경 으로 이동 (사례) 사용자가 “독일로의 5일 여행 코스 추천”을 입력하면, 기존엔 여행 블로그 링크가 나왔지만 지금은 구글 AI가 도시, 루트, 예상 소요 시간까지 요약 제공함. ② 네이버 : AI 브리핑 + 쇼핑 강화 전략 2024년 말부터 ‘AI 브리핑’ 기능 도입 검색어 입력 시 뉴스, 백과, 블로그, 쇼핑 결과를 통합 요약 제공 네이버는 특히 쇼핑 분야에서 AI를 통해 초개인화 추천 시스템 을 구현 (사례) 사용자가 “갤럭시 워치 추천”을 검색하면, ‘AI 브리핑’이 브랜드별 장단점, 가격대, 리뷰 핵심을 요약 제공 → 곧바로 구매 페이지 연결 가능 : 2...

오픈AI는 영리법인?  비영리 법인? (이 내용은 매일경제신문사에서 제공하는 '미러클레터'에 수록된 내용 (원문은 링크 참조) 전재한 것입니다.)   한국의 연휴 동안 오픈AI의 중요한 발표가 있었어요. 비영리 구조를 유지하면서 영리 부문을 ‘공익법인’으로 전환한다는 내용이었는데요, 이게 대체 뭔 소린지 차분히 정리해 보겠습니다. 일론 머스크, 샘 올트먼, 그레그 브록만 등 실리콘밸리의 기술 리더들이 모여 2015년 오픈AI를 설립합니다. 그들의 문제의식은 이랬습니다. “AI가 너무 강력해지면 일부 기업이 독점할 수 있다. 그건 위험하다.” 그래서 오픈AI는 이런 선언을 합니다. “우리는 돈을 벌기 위한 조직이 아니다.  모든 인류에게 도움이 되는 AI를 개발하겠다.” 정말 감격스러운 철학입니다. 하지만, 문제가 생겼습니다. 바로 ‘돈’이에요. 당시 AI 학계를 중심으로 이미 “GPU를 활용하면 AI가 엄청난 성능을 보인다”라는 게 확인이 됐던 시기였던 만큼 오픈AI는 한 대에 수천만 원에 달하는 GPU를 대량 구매, AI 시대를 연 챗GPT를 개발하게 됩니다. 곧바로 경쟁은 폭발적으로 치열해졌어요. 구글, 마이크로소프트, 아마존, 메타 등 빅테크 기업들이 앞다퉈 AI 경쟁에 뛰어들었고 더 나은 기술을 개발하기 위한 쩐의 전쟁이 시작됩니다. 오픈AI는 결국 2019년 자본을 끌어 오기 위해 영리 부문을 따로 설립(오픈AI LP)하고 마이크로소프트로부터 130억 달러, 약 17조원을 투자받으면서 기술 개발, 인프라 확대, 인재 유치를 이어갈 수 있게 됩니다. 다만 비영리 모회사가 전체 조직의 방향과 안전 기준을 감독하고 앞서 말씀드린 오픈AI LP, 즉 영리 자회사는 투자 유치와 수익 창출을 담당합니다. 투자자들의 수익은 사전에 정해진 상한선으로 제한하고요. 이는 오픈AI라는 비영리 기업이 가진 사회적 책임을 유지하면서도 필요한 자금을 확보하는 방안이 됐습니다. 문제는 이 구조가 너무 복잡하다는 데 있어요. 또한 겉만 비영리...

프리랜서 마켓플레이스 파이버(Fiverr)의 CEO 미샤 카우프만( Micha Kaufman) 이 직원들에게 AI가 일자리에 대해 경고한 내용으로 X (구 트위터)에 올려진 것입니다.

Gemini 2.5 Pro Preview: even better coding performance (이 내용은 '개발자용 구글' 사이트에 " Gemini 2.5 Pro Preview: even better coding performance"로 발표한 내용을 요약 정리한 것입니다.) 1. 성능 향상 프로그래밍·코딩 성능 이 대폭 개선 HumanEval , MBPP 등 벤치마크에서 GPT-4 Turbo 수준과 유사하거나 일부는 더 나은 성능 코드 생성, 수정, 설명 등에서 정확성과 일관성이 높아졌다고 평가 2. 시스템 명령어(System Instructions) 기능 사용자나 개발자가 모델의 응답 방식을 보다 정교하게 제어할 수 있는 기능 제공 예: 응답 길이, 문체, 말투 등을 시스템 명령으로 지정 가능 RAG(Retrieval-Augmented Generation), 도메인 특화 앱 등에 매우 유용 3. 성능 최적화 및 효율성 개선 같은 수준의 응답 품질을 유지하면서 속도와 효율성은 더욱 향상 Google Cloud의 Vertex AI 와 AI Studio 에서 이용 가능 4. 프라이버시 및 보안 기능 강화 기업 고객이 민감한 데이터를 더 안전하게 다룰 수 있도록 설계 데이터 보호와 컴플라이언스 요건을 만족시키기 위해 철저히 테스트됨 5. 기타 기술적 진전 더 나은 tool usage , memory handling , RAG 통합  가능 멀티모달 기능(이미지, 코드 등 포함)은 향후 확장 예정 💡 의미와 활용 개발자  : Gemini 2.5 Pro는 고품질 코드 생성과 문서화에 유리 기업  : AI 기반 서비스나 봇, 고객지원 시스템 구축에 더욱 강력한 성능 제공 연구·교육  : 고급 지식 질의응답, 데이터 기반 분석 등에서 효과적으로 활용 가능