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며칠 전 AI agent 들끼리 커뮤니케이션하는 숏츠를 보고, '이거 뭐지'라고 했는데, 실제 AI 음성 통신 GibberLink 의 영상이었나 보다. 'GibberLink 이해를 위한 숏츠'https://www.youtube.com/shorts/zNKAR2au-Mo  GibberLink 는 말 그대로 AI 끼리 음성을 통해 커뮤니케이션 하는 도구다. 컴퓨터간 통신에서 인간의 개입과 이해가 배제 되어 있기에, 훨씬 적은 자원으로 더 많은 데이터 통신이 가능하게 만든 컨셉으로 데이터 통신의 또 하나의 허들을 뛰어넘는 이벤트인 것 같다.(AI가 인간 언어를 분석하지 않고 직접 신호로 소통 > 연산 자원 낭비 최소화)이러면 각 기업 간, 또는 개인 간 AI Agent 들이 보편화되면 참 볼 만 하겠다. AI ..

일전에 AI의 활용이 주요 일자리에 미치는 영향이라는 주제로 프로젝트를 수행했었는데, 느낀 점은 생각보다 빠르게 기업들이 직무를 조정하고 있다는 것이었다. (물론, 글로벌 선도기업 기준) 예산과 기간의 제약으로 더 디테일하게 뜯어보지는 못 했지만 각 직무의 특성을 세분화하고 유형을 구분하여 어느 정도 AI 활용의 Impact가 있는지, 실제 기업들은 어떠한 대응을 하고 있는지에 대한 내용이었다.R&D에서부터 제조/생산공정, 품질, 영업/마케팅/서비스, 경영지원 등 다양한 부문에 골고루 활용 중이었는데 결과가 아래 보고서와 유사하게 가장 Impact가 큰 직무군은 정형적 업무를 하는 직군 외 S/W 엔지니어와 품질/테스트, 그리고 디자인(설계), 시장 전망하는 부서 등이었다.이러한 직무군 들 중에서도 미래..

AI 법률 비서 솔루션이 상용화되어 가고 있다. 이는 곧 전략 컨설팅과 같은 자문 서비스의 비서 솔루션도 곧 출시될 수 있다는 것을 의미한다. 전략 컨설팅의 업무 효율도 증대하겠지만, 기업들의 업무 효율 역시 증대될 것 같다. (역시 개발 부문과 마찬 가지로 신입들의 룸이 점점 더 줄어들게 될 것인지) 그 기능을 살펴보면 다음과 같다.1.전문가 보고서의 심층 조사, 즉 학습된 특정 영역에 대한 심층 조사를 수행하고 핵심 내용을 정리할 수 있다는 의미.Desk research나 방대한 양의 보고서, 상당한 양의 전문가 인터뷰 노트 등에서 필요한 정보를 수집하고 분석할 수 있다.2.구조화 정리, 데이터나 text를 구조화하기 시작했다. 인간보다 더 나은 정확도로 데이터를 구조화한다고. 컨설팅의 꽃은 구조화라..

최근 흥미로운 주제의 프로젝트를 수행했는데, AI 가 직무에 미치는 영향에 대한 것이었다.결론적으로 보면, 업종 무관 공통적으로 발생되는 경향이 AI는 직무가치에 따라 High-end 와 low-end 쪽에 빠르게 침투할 것이고, 직무의 성격은 AI가 가장 잘 하는 분석/기획과 모니터링/관리의 영역이라는 점이다. 즉, AI로 대체될 가능성이 높은 직무군 중에는 똑똑한 사람들이 하는 직무군이 필수적으로 포함될 것이라는 전망이었다.최근 이와 같은 맥락의 연구 결과들이 나오고 있는데, 이 또한 흥미롭다. 똑똑한 사람보다는 사회성이 좋은 사람들이 직업적으로 더 대우를 받는 경향이 짙어지고 있다는 것이다. (by 한국은행 연구진)즉, 앞으로는 소통능력이나 협동성, 공감능력이 더욱디 더 중요해 질 것이라는 의미인데..

AI의 보편화로 대체되는 직업들이 점차 가시화되고 있는데, 내 직업군이 대체되냐 마냐 역시 대중들의 관심사이다. 1. 흔히, AI가 대체하기 쉬운 직업은 '데이터 분석'의 비중이 높은 직업인데, 정보(Data)를 받아 분석하고, 결과를 내는 일이 그러하다. 이 정보들이 축적되면 더 쉽게 결과를 내는 일. 간호사보다 의사가 더 대체되기 싶다. 의사들은 환자의 과거 질병 이력이나 증상 등 정보를 받아 분석하는 일을 주로 하기 때문이다. 이에 반해 간호사는 사회적 관계가 연관된 업종이라 대체되기 상대적으로 어렵다는 것인데, 예를 들어 간호사 같은 경우, 우는 아이를 달래서 주사를 놔야 하고, 죽을 것 같은 이들에게 붕대를 감아주어야 하는데, 이런 일을 AI가 대체하려면 더 오래 걸린 다는 것이다. 다만, 병원..

일본 법인은 어떻게 수백억원의 AI 컨설팅 매출을 올릴 수 있었을까? 오늘 일본의 내놓으라 하는 유수의 기업들을 대상으로 진행했던, 또는 진행 중인 AI 관련 프로젝트의 케이스들을 면밀히 들여다 볼 수 있는 시간을 가졌다. 우선 내적 요인으로는 탄탄한 AI & Data 조직 프레임워크를 조직 관점에서 탄탄하게 갖추고 있었고, 이런 저런 테크 경험이 있는 인재들을 잘 모았다. 글로벌 차원에서 엔비디아와 파트너십을 맺고 AI 관련 솔루션을 직접 개발해서 보유하고 있는 것은 큰 장점으로 작용하고 있다. 그리고 글로벌 펀드를 활용해 POC도 추진하는 등 드라이브의 동력이 있었다. 사실 외적 요인이 더 크다고 보여지는데, 일본 시장과 한국 시장의 구조적 특징에 있어 차이가 있어 보인다. (중략..) 어쨌거나 디지..

Generative AI 에 대한 프로젝트를 하다보면, 꼭 등장하는 말들이 있다. 바로 변화관리의 필요성, 즉, 실제 필드에서의 거부감이 상당하다는 것이다. '문제 생기면 니네가 책임질꺼냐'가 가장 일반적인 드립일 것이다. 골드만삭스가 최근 발표한 보고서에 따르면, AI의 발전으로 인해 전 세계 노동력의 약 18%에 해당하는 3억 개의 일자리가 어떤 식으로든 자동화될 수 있다고 한다. 또한, OpenAI와 펜실베니아 대학이 공동 연구한 결과, ChatGPT가 미국 내 80%의 일자리에 영향을 미칠 수 있다고 한다. 옛부터 디지털 기술의 도입으로 인해 현업의 일자리 위협이나 거부감은 항상 있어왔다. 내가 대학교 시절 때 MIS 교과서 내에서도 등장했었을 지경이었으니. MIT의 이 보고서는 변호사의 법률 업..

1. 그 동안의 질문 및 답변, 즉 검색 시장에서 큰 변화는 답을 찾아 주는 것이다. 몇 개의 리스트를 표출시켜주고 알아서 뒤져서 찾아야 하는 시대에서, 이제는 답변을 찾아서 보여주는 서비스 시대다. 이는 이미 다양한 분야에서 사용되고 있는 컨셉이기도 하다. 기업 KMS에서 MRC 와 QA 엔진을 활용하여 지식을 어느 파일의 몇 페이지, 몇 문단의 문장까지 찾아주는 것. 그리고 요즘 앱에서 챗봇이나 음성 서비스를 통해 원하는 내용을 찾거나 페이지로 바로 이동하게 하는 것. 그걸 넘어 올 한 해는 생성형 AI의 상용화 원년의 해가 될 것이다. 2. 온라인 서비스도 변하고 있다. 더 이상 고객이 어딘 가를 뒤져서 찾아내야 하는 미로 게임은 끝났다. 앱이나 웹이 그렇게 생겨 먹지를 않았다는 건 이미 토스나 카..

1. 내가 컨설팅 섹터로 복귀한 후로 신기(?)하다고 느꼈던 부문은 여전히 젊은 컨설턴트들은 기술을 경시하는 경향이 강하다는 것이었다. 물론, 여기에 커리어 케어 차원에서 가이드라인을 주는 것을 생각해 보기도 했지만 당장은 크게 필요하지 않다는 결론을 내렸다. 내가 팀장 포지션이 꺾일 때 즈음 테크의 중요성에 대해 심각하게 받아들이기 시작했고, Director 가 되어서는 내 커리어 상 리스크로 생각하기도 했었다. 물론, 나 역시도 주니어 때는 테크 부문이 크게 돈이 되지 않는다는 풍조가 있었다. 그런데 나는 IT 비즈니스를 전공한 만큼 테크 부문에 대해 상대적으로 이해도를 갖춘 상태였음에도 그랬으니, 당시 풍조가 어땠는지 아는 사람들은 알 것이다. 2. ChatGPT의 보편화로 대변되는 AI의 Comm..

실시간 다국어 번역 기능을 제공하는 AI 안경, 이제 이 안경만 있으면 러시아에서도 편하게 돌아다닐 수 있겠다. (원래 편하게 잘 돌아다니긴 했지만 말이...) 얼마 전, 미팅 시 실시간으로 번역해 주는 AI 번역 앱을 실제 미팅에 사용하는 케이스를 전해 들었는데, 역시 금방 이런 물건이 나온다. 실제로 실시간 STT-Translation 기술은 이미 상용화 수준이다. 요즘 줌/팀즈 같은 화상 미팅 등에서도 실시간 통역 서비스를 제공한다. 가장 어려운 영역이 음성인식에서의 Language identifying 이었는데, (구글 번역 앱에서 이미 확인할 수 있듯) 상용화의 벽은 넘은 것 같다. 여기에 추가로, 안경에서 네비게이션 기능까지 제공하며, 카메라 기능에 AR 디스플레이 역할까지 한다. WOW, 이..