Research Data & AI

  🧠 2026년까지 AI가 완전히 장악할 5대 산업

  <전체 개발팀을 대체할 수 있는 10가지 AI 도구> (2025 기준) AI는 이제 더 이상 단순한 '도우미'가 아니라 실제 제품 개발 과정의 각 단계를 책임질 수 있는 실질적인 '팀원'이 되고 있다.  번호 도구명 대체 가능 역할 핵심 기능 실제 활용 예 1 GitHub Copilot 주니어 개발자, 코드 버디 코딩 보조, 함수 제안, 반복 코드 자동 생성 아이디어를 며칠 만에 MVP로 구현 2 ChatGPT Pro (Code Interpreter) 디버거, 아키텍처 설계자, 데이터 분석가 코드 리뷰, 디버깅, SQL 최적화, 로직 설명 MySQL 성능 이슈 디버깅 3 Uizard / Galileo AI UI/UX 디자이너 (초안 수준) 스케치 또는 설명 기반 UI 자동 생성 대시보드·랜딩 페이지 디자인 초안 생성 4 Durable.co 프런트엔드 개발자, 디자이너 프롬프트 기반 전체 웹사이트 생성 (이미지+카피 포함) 코드 한 줄 없이 웹사이트 완성 5 Testim.io / Waldo / Autify QA 테스터 사용자 행동 기반 테스트 자동 생성 React 앱 회귀 테스트 자동화 6 Replit Ghostwriter 경량 풀스택 개발자 AI 코딩 + 배포 환경 통합 IDE 별도 세팅 없이 빠른 프로토타입 개발 7 Codium AI 테스트 코드 작성자 코드 기반 자동 테스트 케이스 생성 VS Code에서 단위 테스트 자동 생성 8 Voiceflow 대화형 AI 개발자 (NLP) 드래그 앤 드롭으로 챗봇/음성 비서 구축 Alexa 스타일 챗봇을 코드 없이 제작 9 Notion AI PM, 기술 문서 담당자 회의록 요약, 개발 문서, 릴리스 노트 자동화 사용자 스토리 문서 자동 작성 10 Builder.io / Webflow AI 프론트엔드 개발자 + CMS 관리자 구성요소 기반 ...

내년까지 쓸모없게 될 6가지 프로그래밍 언어? “ The 6 Programming Languages That Will Be Obsolete by 2026 ” Perl 한때 웹·텍스트 처리의 왕이었지만, 유연성이 오히려 코드 유지보수와 팀 협업의 장애가 되며 점차 외면받고 있다는 내용입니다. CoffeeScript 자바스크립트 개발에 혁신적이었으나 ES6 이후 자바스크립트 자체가 많이 발전하면서 사실상 유지보수 용도가 아니라면 신규 프로젝트에서 거의 사용되지 않는다고 합니다. Objective‑C 한때 iOS/macOS의 핵심 언어였지만 Apple이 Swift를 밀면서 신규 개발에선 점점 배제되고 있다는 언급입니다. Ruby Rails로 한때 뜨거웠던 언어지만 대규모 엔터프라이즈나 최신 백엔드 개발에서 점차 밀리고 있습니다. PHP 전체 글에서는 언급되지 않았지만 다른 2차 소스(블로그)에서는 "새로운 백엔드 언어(tend Node.js, Python, Go) 채택이 많아지고 있다"고 하며, 사실상 쿨하진 않다고 평가합니다. 기타 후보 일부 블로그에서는 Haskell, Erlang, Dart 등을 '주의해야 할 언어'로 언급하며, 엘릭서나 코틀린·스위프트 같은 언어에 점차 자리를 내어주고 있다고 합니다.

https://ahrefs.com/blog/ai-overviews-reduce-clicks/ “Google’s AI Overviews Reduce Clicks” (구글의 AI 오버뷰가 클릭을 감소시킨다) 🧾 요약 1. 배경 2024년 5월, 구글은 검색 결과 상단에 AI가 자동으로 요약해주는 ' AI Overview' 기능을 정식 도입 이 기능은 사용자가 웹사이트를 방문하지 않아도 질문에 대한 요약된 답을 바로 제공 구글 측은 AI Overview가 사용자 참여를 늘린다고 주장(클릭률 증가 등) 2. Ahrefs의 실증적 분석 Ahrefs는 실제 데이터를 기반으로 AI Overview가 있는 검색어와 없는 검색어의 클릭률(CTR)을 비교함. 샘플 : 2,600개 이상의 키워드, 미국 데스크톱 기준 도구 : Ahrefs의 Site Explorer & Google SERP data 결과 AI Overview가 있는 키워드 의 평균 클릭률: 15.3% AI Overview가 없는 키워드 의 평균 클릭률: 23.6% 차이 : 약 34.5% 감소 3. 사이트 유형별 영향 의료, 금융, 여행, DIY 정보 등 정보 제공 사이트(informational sites)가 특히 큰 영향을 받음. 사용자가 정보를 얻기 위해 클릭하던 행동이 줄어듦. 4. 기타 발견 AI Overview는 일반적으로 상단(Top) 위치 에 등장함. 사용자들은 요약을 보고 나서 굳이 클릭하지 않음. 일부 키워드에서는 AI Overview와 기존 검색 결과의 차별성 이 크지 않음. 🧠 분석 ✅ 긍정적 시각 사용자 편의성 증가  : 검색 결과에서 바로 필요한 정보를 제공받을 수 있음. 정보 접근성 향상  : 특히 짧은 답변이나 정의가 필요한 경우 유용함. 전통적 클릭 유도형 SEO에 의존하지 않는 콘텐츠 전략 필요성 을 자극함. ❗ 우려점 트래픽 감소  : 사이트 방문 없이 정보를 얻는 사용자가 늘어 콘텐츠 제공자 수익에 직접적 영향. 콘...

  Anthropic의 AI 학습 데이터 수집 방식과 관련한 저작권 판결 사건 에 대한 분석입니다. * 이 내용은 아래 블로그의 글을 정리하고 분석 것입니다.     https://simonwillison.net/2025/Jun/24/anthropic-training/ 🧾 사건 개요 주체  : Anthropic (Claude AI 개발사) 행위  : 수백만 권에 이르는 중고 책을 구매한 후 디지털화하여 AI 학습에 활용 특이점 :  책은 중고로 합법적으로 구매,  스캔 후 원본 인쇄본을 물리적으로 파기 논란  : 해당 저작물들이 저작권자의 허락 없이 AI 학습 데이터로 사용되었다는 점에서 저작권 침해 여부가 쟁점 법원 판결  : Anthropic에 유리한 판결 “사용 시마다 저작권료를 내야 한다는 주장 자체가 비현실적” 중고 구매는 적법한 거래이며, 1회 구매 후 개인적 사용에 해당 🔍 법적·기술적·윤리적 쟁점   1. 데이터 수집 방식의 법적 정당성 합법적 중고 구매 "제1판매 원칙(First Sale Doctrine)"에 따라 중고책의 소유권은 양도 가능 스캔이 "개인적 이용" 범위인지, "복제 및 2차 저작 활용"인지가 쟁점이었음 판결 핵심 AI 학습은 '복제물의 경제적 대체'가 아닌, 비경쟁적·비소비적 사용 으로 간주 “책 한 권마다 사용료를 내야 한다”는 논리는 도서관, 연구 등 다양한 영역에 적용 불가능하다는 현실적 판단   2. 판례가 미치는 파장 항목 영향 AI 학습 데이터 수집 관행 데이터 수집의 법적 회색지대를 일정 부분 해소함. 중고 인쇄본 스캔 후 파기 방식이 합법적 행위로 인정받음. 출판업계와 저작권자들 저작권자의 통제 범위가 약화될 수 있다는 우려. 특히 AI 학습에 이용될 경우 수익 손실 발생 가능성 제기 기존의 디지털 저작권 질서 ‘접근이 아닌 소유’에 기반...

"결국 제일 중요한 것은 데이터다"라는 말은 기술적 진화의 중심축이 ‘데이터 관리 기술의 발전’에 있음을 보여준다. 아래는 데이터 관리 기술의 흐름과 최근 AI와의 접점을 기술적으로 정리한 내용이다. 1.  정형 데이터의 시대: 데이터베이스 → 데이터웨어하우스 전통적인 데이터베이스(DBMS)는 실시간 트랜잭션 처리(OLTP)에 최적화된 구조로, 주로 숫자·텍스트 중심의 정형 데이터(Structured Data)를 저장 데이터웨어하우스(Data Warehouse)는 분석 목적(OLAP)을 위해 데이터베이스에서 나온 데이터를 모아 저장·정제·변환하여 의사결정에 활용하는 구조 초기의 DW는 주로 금융·제조·유통 등에서 고객, 판매, 재고 등의 데이터를 관리하기 위해 사용 스노우플레이크(Snowflake)는 이를 클라우드 기반으로 전환하여 고성능 분석과 비용 효율성을 동시에 제공하는 플랫폼으로 부상 2.  비정형 데이터의 부상: 데이터레이크 스마트폰, IoT, 소셜미디어의 폭발적 확산으로 인해 이미지, 로그, 영상, 센서 데이터 등 **비정형 데이터(Unstructured Data)**가 급증함. 이에 대응해 등장한 개념이 데이터레이크(Data Lake) 원시 데이터를 구조화 없이 통합 저장하는 대용량 저장소. 대표 기술 : Hadoop Distributed File System (HDFS), Amazon S3 장점 : 유연한 저장, 확장성 단점 : 정제·관리되지 않은 데이터는 활용이 어려워 ‘데이터 늪(data swamp)’으로 전락 가능 3.  데이터레이크의 진화 : 데이터레이크하우스 데이터레이크와 데이터웨어하우스의 장점을 결합한 하이브리드 구조 :  데이터레이크하우스(Data Lakehouse) 정형·비정형 데이터를 함께 저장·분석 쿼리 최적화, 메타데이터 관리 등 DW 수준의 효율성 제공 데이터브릭스(Databricks)가 주도적으로 개념을 정립 Apache Spark 기반의 통합 분석 플랫폼 AI/ML 활용에 최적화된 아키텍...

https://youtu.be/0hT-FJ7Ay4Y “항상 대통령이 되고 싶다 말해왔다.”고 한 JP모건체이스 CEO 제이미 다이먼는 ‘데이터 + AI 서밋 2025’ 기조연설에서 AI와 데이터에 대해 분명한 철학과 전략을 드러냈다. 그는 단순한 기술 도입이 아닌, AI를 경영의 핵심에 두는 방향으로 전환하고 있음을 강조했다. AI와 데이터를 단순한 기술의 문제가 아닌 조직의 철학과 전략, 리더십의 문제로 인식하고 있으며, 이를 기반으로 JP모건을 AI 기반 금융의 선두로 이끌고자 하는 분명한 비전을 제시하고 있다. 🧠 AI와 데이터 전략의 중심화 우선, 다이먼은 AI와 데이터 조직을 기술 부서의 부속적인 기능으로 보는 기존의 관점을 넘어, 경영진 테이블로 끌어올렸다고 밝혔다. 그는 "We took AI and data out of technology … But we put AI at that management table."이라고 말하며, AI가 더 이상 IT의 하위 기술이 아니라, 전략과 의사결정의 중심에 있다고 분명히 했다. 📊 데이터 정제: AI보다 더 중요하고 어려운 과제 그는 또 데이터의 중요성과 복잡성을 지적했다. AI 자체보다 더 어려운 것은 데이터를 정제하고 통합하는 과정이라는 것이다. “Data is the hardest part. It isn’t the AI or machine learning.”라는 말처럼, 그는 usable한 형태로 데이터를 만들고 관리하는 것이야말로 기업의 AI 전략의 성패를 좌우한다고 보았다. 💸 AI 투자 규모와 기대 효과 JP모건의 AI 투자는 이 같은 철학을 실제로 뒷받침하고 있다. 매년 20억 달러 수준의 예산이 AI에 투입되고 있으며, 이미 600건이 넘는 AI 활용 사례를 운영하고 있다고 그는 밝혔다. 이는 단순한 실험 수준을 넘어, 실제 경영성과와 연결된 구체적인 적용이라는 점에서 주목된다. 그는 성과에 대해 “We are seeing returns beyond what we ...

"ChatGPT 커넥터"에 대해 ChatGPT 커넥터는 ChatGPT를 특정 플랫폼 또는 앱과 연결시켜주는 API 또는 인터페이스 로, 사용자가 자신의 워크플로우에 AI 기능을 손쉽게 통합 할 수 있도록 지원한다. 예: Gmail 커넥터를 활용해 이메일 자동 작성, Notion 커넥터를 통해 문서 요약 또는 작성 등 ✅  "ChatGPT 커넥터"의 주요 특징 및 기능    1. 마이크로소프트 Copilot 통합 Outlook, Word, Excel 등과의 연동 을 통해 ChatGPT의 자연어 처리 기능이 직접 적용됨 이메일 작성, 일정 요약, 데이터 분석 등 다양한 작업을 명령어 한 줄로 실행 가능    2. Notion, 슬랙 등의 통합 Notion 커넥터 : 노트 정리, 프로젝트 계획 자동화, 회의록 요약 Slack 커넥터 : 슬랙 대화 내용을 요약하거나 AI에게 실시간 문의 가능    3. Zapier, Make.com 등을 통한 자동화 Zapier 커넥터 : ChatGPT를 워크플로우 자동화에 활용 가능     예: "새로운 이메일 → ChatGPT로 요약 → Slack에 전송" 다양한 SaaS 도구와 ChatGPT를 연결하여 사용자 정의된 자동화 시나리오 구성 가능    4. Gmail 커넥터 수신된 이메일을 요약하거나 답장을 생성 이메일 콘텐츠 분석 및 자동 태그 지정 가능    5. 파일 및 문서 연동 Google Drive, Dropbox 와 연계하여 문서 내용을 요약, 번역, 문서 내 정보 추출 등 수행 PDF, DOCX 등 다양한 포맷을 인식하고 활용 ✅  "ChatGPT 커넥터"의  사용 예시 도구 커넥터 활용 예시 Gmail 이메일 요약 및 응답 작성 Notion 회의록 요약, 문서 작성 보조 Slack 대화 내용 정리,...

생성형AI가 지금, 5년내 그리고 10년내 할 수 있는 10가지 오늘날 AI가 할 수 있는 10가지 모든 것을 작성하거나 편집 : 이메일, 에세이, 계약서, 시, 코드 등을 즉각적이고 유창하게 작성·편집 복잡한 자료 요약 및 설명 : PDF, 법률 문서, 연구, 코드를 쉽게 풀이해 일반 영어로 변환 거의 모든 주제의 튜터 역할 : 수학, 역사, 언어, 시험 준비 등 단계별로 학습 지원 생각 파트너가 되어주기 : 아이디어 브레인스토밍, 논리 디버깅, 가설 점검 등 사고 보조 반복 작업 자동화 : 보고서 생성, 데이터 정리, 슬라이드 요약, 텍스트 재작성 등 필요한 역할 연기 : 면접 준비, 고객 시뮬레이션, 대화 리허설 등 다양한 역할 수행 도구 연결 : API, 스프레드시트, 캘린더, 웹 코드 등 다양한 툴과 연동 코드 작성 심리적 지원 및 동반자 역할 : 하루를 함께 이야기하거나, 생각을 재구성, 혹은 단순히 들어주기 삶의 목적 찾기 지원 : 가치 명확화, 목표 설정, 실행 계획 수립 등 삶의 조직화 : 여행 계획, 루틴 설계, 한 주 또는 작업 흐름 구조화 등 앞으로 5년 내 AI가 할 수 있을 것으로 예상되는 10가지 인간 수준의 텍스트, 코드, 논리 생성 : 챗봇, 소프트웨어 엔지니어링, 사업 계획, 법률 분석 등에서 인간과 같은 결과물 생성 풀타임 영화·게임 창작 : 대본, 캐릭터, 장면, 게임플레이 메커닉, 보이스 액팅 등 전체 콘텐츠 자동 제작 인간처럼 이해하고 말하기 : 감정 인지형 비서, 실시간 다국어 음성 에이전트 등 고도화된 개인 비서 역할 : 인생 계획, 기억 회상, 모든 앱·디바이스간 일정·정보 연동 등 인간형 로봇 운영 : 가사 도우미, 노인 돌봄, 리테일·호스피탈리티 자동화 등 자율 고객 서비스·영업 운영 : End-to-end 문제 해결, 업셀링, CRM 통합, 24/7 지원 등 개인의 전체 디지털 라이프 맞춤화 : 적응형 학습, 동적 콘텐츠 추천, 개인 맞춤형 건강관리 등 자율 비즈니스 구축 및 운영 : AI 기반 스타트업, 재...