인공지능과학자

설계는 사람, 실행은 AI, 검증은 사람

2026-04-27T21:00:19Z

1. 상황 AI를 전면 도입하는 대신, 역할을 나누자는 제안이 나온다. 설계는 사람이 한다.프로토타이핑은 AI가 한다.리뷰는 사람이 한다. 이 구조는 균형 잡혀 보인다.주도권은 여전히 인간에게 남아 있고,AI는 가속기로 제한되어 있는 것처럼 보인다. 조직은 안도한다.통제는 유지되고, 속도는 빨라질 것이라 기대한다. 2. 당시의 결정 설계 문서는 사람이

AI 인재를 뽑기 전에 반드시 물어야 할 질문

2026-04-21T21:00:19Z

AI 도입을 결정한 조직은 곧 채용 공고를 낸다. - AI 엔지니어 - 머신러닝 리서처 - 데이터 사이언티스트 이력서에는 모델 경험과 논문, 대회 수상이 적혀 있다.기술 스택은 충분해 보인다. 그러나 몇몇 조직에서는채용 이후 프로젝트가 기대와 다르게 흘러갔다. 문제는 인재의 역량이 아니라,채용 이전의 질문이었다. 1. 상황 한 기업이 AI 기반 서비스

“일단 해보자”가 조직에 남기는 흔적 - 프로패셔널 인재가 무모한 시도를 막아야 해!

2026-04-15T21:00:15Z

“일단 해보자.” 그 문장은 갈등을 줄인다.토론을 길게 끌지 않아도 되고, 결론을 미루지 않아도 된다. 특히 AI 도입과 같이 불확실성이 큰 영역에서는완벽한 정보가 없다는 사실이 모두에게 공유되어 있다. 그래서 이 문장은 합리적으로 들린다.모든 리스크를 계산할 수 없다면, 시도해보는 것이 낫다고 느껴진다. 그러나 몇몇 조직에서는그 선택이 예상과 다른 흔적을

동의했으나, 책임지지 않았던 선택 - 모호함이 남아있으면 합의된 것이 아니다.

2026-04-06T21:00:12Z

회의록에는 “전원 동의”라고 적혀 있었다.이견은 없었고, 반대도 기록되지 않았다. 결정은 조용히 통과되었다.그 순간에는 갈등이 없어 보였다. 그러나 몇 달 뒤, 같은 안건이 다시 올라왔다.이번에는 질문이 달라졌다. “이 결정을 누가 책임지는가.” 1. 상황 한 조직이 AI 기반 자동화 프로젝트를 검토했다. 사업 부서는 효율 개선을 기대했고,기술팀은 기술적

CTO가 말리지 못한 결정들 - 구조적 위험성을 충분히 설명하지 못할 때 생기는 아쉬움들

2026-03-30T21:00:11Z

기술 조직에는 종종 두 개의 시간이 존재한다.하나는 시장의 시간이고, 다른 하나는 시스템의 시간이다. 시장은 빠르게 움직인다.투자자와 경쟁사의 움직임은 분기 단위로 바뀐다. 그러나 시스템은 다르게 움직인다. 데이터 구조, 운영 프로세스, 인력 역량은 짧은 시간 안에 재편되기 어렵다. 그 사이에 CTO가 있다. 1. 상황 한 회사가 AI 기반 신규 서비스

대표 혼자 AI 도입을 결정할 때 벌어지는 일 - 빈번히 합의를 놓치는 경우

2026-03-23T21:00:10Z

AI 도입은 전략의 문제처럼 보인다. 그래서 종종 최고 의사결정자의 판단으로 빠르게 정리된다. 대표는 시장을 본다. 경쟁사의 움직임, 투자자의 질문, 산업의 흐름을 읽는다. 그리고 어느 시점에 결정을 내린다. “우리는 AI를 도입한다.” 그 문장은 명확하다. 그러나 그 이후의 과정은 명확하지 않은 경우가 있다. 1. 상황 한 중견 기업이 AI 도입

AI 도입 결정이 조직을 분열시키는 과정 - AI Transformation으로 불리는 이유

2026-03-09T21:00:10Z

AI 도입은 기술 선택처럼 보이지만,실제로는 조직 구조에 영향을 주는 판단이다. 처음에는 전략 회의의 안건으로 올라온다.그러나 시간이 지나면, 기술 검토가 아니라 역할과 책임에 대한 문제로 이동한다. 몇몇 조직에서는 이 과정이 조용히 진행되지 않았다. 1. 상황 한 회사가 비용 절감과 업무 효율화를 목표로 AI 도입을 검토했다. 초기 논의는 긍정적이었다.

AI를 너무 일찍 도입해서 생긴 문제들 - 모든 것은 다 때가 있다.

2026-03-03T22:00:24Z

AI 도입이 늦어질까 걱정하는 조직은 많다. 그러나 일부 조직에서는 다른 유형의 문제가 나타났다. 도입이 늦어서가 아니라, 조직의 준비보다 판단이 먼저 움직였을 때 생긴 문제였다. ### 1. 상황 시장에서는 AI 도입 사례가 빠르게 공유되고 있었다. 경쟁사 발표, 투자자 질문, 내부 인력 제안이 이어졌다. 조직 내부에는 데이터도 존재했고, 기술 인

AI PoC가 성공한 순간, 위험한 결정이 시작된다 - 작은 성공이 긍정을 이끌지만, 비즈니스는 전혀 다른 게임이다.

2026-02-23T21:00:15Z

AI 프로젝트의 초기 단계는 대체로 조심스럽다. 제한된 데이터, 제한된 범위, 제한된 인원으로 실험이 진행된다. 그리고 어느 순간, 결과가 나온다. 정확도가 기대 이상으로 높고, 내부 데모는 긍정적인 반응을 얻는다. 그 시점부터 조직의 분위기는 바뀐다. 1. 상황 한 회사가 고객 응대 자동화를 목표로 AI PoC를 진행했다. 범위는 명확했다. -

AI 도입을 미뤘어야 했던 회사들의 공통점 - 도입은 기술 프로젝트가 아닌 구조적 변화

2026-02-18T00:35:37Z

몇몇 회사는 AI 도입을 빠르게 결정했다.의사결정의 배경은 비슷했다. 경쟁사가 도입했다는 소식, 투자자의 질문, 내부 인력의 제안, 혹은 경영진의 불안감이었다. 당시에는 뒤처지지 않기 위한 선택으로 보였다.그러나 몇 년이 지나 돌아보면, 일부 회사는 “도입”이 아니라 “속도”를 선택한 것이었다. 1. 상황 회사들이 진출한 시장에는 AI를 도입하지 않으면

AI, "지금 아니면 늦는다"는 말이 가장 위험한 순간 - 채워야 비울 수 있고, 비워야 채울 수 있는 사람들

2026-02-11T12:48:52Z

1. 상황 전시회장은 붐볐다. 기술 시연에는 사람들이 몰렸다. 그러나 계약 테이블은 비어 있었다. 제품은 존재했지만, 활용 시나리오는 불명확했다. 상품화는 더디게 진행되었고, 경쟁사는 빠르게 움직이고 있었다. 조직 내부에는 피로감이 쌓여 있었다. “AI를 전면 도입해야 한다”는 말이 점점 설득력을 얻고 있었다. 그 순간, 도입은 선택이 아니라 시급한 과제로

인공지능이 가져온 변화 3부 - 새로운 시스템 통합 (SI : System Integration)

2025-05-27T08:13:06Z

얼마 전, 투자심사역 한분을 만나서 요즘의 산업 트랜드에 대해 이야기를 나눌 수 있었습니다. 그분이 이야기 한 다수의 기업들이 공통적으로 겪고 있는 대표적인 문제점 중 하나는 정보보호였습니다. 그런데, 흥미로운 점 중 하나는 해커들의 시스템 침투 같은 직접적인 정보보호가 아니고 직원들이나 외주업체 등을 통해서 유출되는 정보의 보호였습니다. 의도적이고 직

AI 법관을 도입해야 하는 이유 - 인공지능 사용 설명서 - 특별편 -

2025-05-11T08:10:29Z

연일 정치권과 사법권이 뜨겁습니다. 국민 모두의 열망이 그러하듯, 다시 일어서는 대한민국이 되길 바라는 염원 때문에 모두가 작년 겨울부터 지금까지 여전히 밤잠을 편히 이루지 못하고 있습니다. 근본적으로 좌측이냐, 우측이냐, 파란색이냐, 빨간색이냐 하는 것은 중요하지 않습니다. 어떤 생각을 갖고 있건 모두가 같은 대한민국의 국민들이고, 모자라건 훌륭하건 모

참을 수 없는 인공지능 사업의 이해 : 교육 콘텐츠 - 인공지능이 교육 콘텐츠 기업을 조금씩 대체해 나가고 있다.

2025-05-12T14:05:23Z

몇 해 전, 기업 교육 전문 회사에서 인공지능 관련 업무를 담당한 적이 있습니다. 경영진은 인공지능을 도입하는 전략을 세웠고, 기업들의 역량 교육 수요층에 대한 리텐션(고객 이탈 방지)을 위해 질의응답형 챗봇 서비스 구축을 희망했습니다. 시의적절한 전략이라고 판단했습니다. 성공적인 도입을 위해서는 다양한 기술이 필요합니다. 자연어 처리 엔진(NLP: Na

인공지능이 가져온 변화 2부 - Talent Intelligence와 개인의 역량

2025-06-07T08:49:22Z

“일 잘한다고 해서 뽑았던 사람이 조직을 망치고 있어요.” “한 명의 미꾸라지가 회사를 망치고 있어요.” “S급 인재를 영입해서 같이 일해 보면 왜 실망스러운 걸까?” 천재급 또는 S급 인재로 불리던 사람들과 협업하면서 실망했던 경험이 한 번쯤은 있으실 겁니다. 항상 그런 것은 아니지만, 꽤 높은 확률로 ‘일 잘한다’는 사람이 동료들에게 실망을 안기는 경

참을 수 없는 인공지능 프롬프트의 이해 - 인공지능 사용 설명서 2부

2025-04-26T01:54:27Z

한국, 서울에 사는 그는 IT 업계 전문가 입니다. 현재 작은 기술 기업에서 일하고 있죠. 그의 출근은 남들과 다르지 않습니다. 유튜브 뉴스를 틀어놓고 자주 이용하는 커뮤니티의 글을 읽습니다. 커뮤니티에는 주요 뉴스를 날라주는 메신저들이 많아서 나름 선별된 글을 읽습니다. 40분 남짓 되는 출근 길에 관심 가는 기사 3-4개 정도를 메모 앱에 스크랩 하거나

인공지능이 가져온 변화 - 인공지능을 활용하지 못하는 회사가 많을수록 누군가에게는 또다른 기회

2025-04-22T01:11:15Z

제가 잘 아는 회사 이야기를 해볼까 합니다. 그 회사는 12년전 모바일 인터넷의 기회를 잡지 못해서 못내 아쉬워 했습니다. 회사의 대표는 뼈아픈 실수를 반복하고 싶지 않았습니다. 그래서 누구보다 인공지능 도입에 적극적이었습니다. 그래서, 부설 연구소를 인공지능 조직으로 전환하고 리더를 영입 했습니다. 리더에게 거는 기대감이 매우 높았습니다. 상대적으로

참을 수 없는 인공지능 미디어의 이해 - 인공지능 사용 설명서 1

2025-05-01T15:20:21Z

[잡담] 마셜 맥루한의 “미디어의 이해” 책을 좋아합니다. 이 책을 좋아하는 분들은 많이 봤지만, 끝까지 다 읽었다는 분들은 찾기 어렵습니다. 그만큼, 읽어 나가기가 쉽지 않습니다. 밀란 쿤데라의 <참을 수 없는 존재의 가벼움> 만큼 난해하고 다양한 해석의 가능성이 있기 때문에, 철학적 이해가 필요합니다. 저는 인공지능을 하나의 미디어로 바라봅니다. 미디

인공지능 광풍이 한국을 휘몰아 친다 - 또 다른 신화

2025-04-16T23:00:18Z

1997년 11월, 한겨울의 초입. 거리의 활발한 움직임과는 다른 무겁고 알 수 없는 깊이의 불안이 한국을 뒤덮기 직전이었습니다. “외환 보유고 고갈”, “국가부도 위기”. 대부분의 시민들은 그 의미를 예상하지 못한 채로 일상을 열심히 살아가고 있었습니다. 수많은 기업들과 공장들이 무너지고, 수많은 가장들이 실직을 당했습니다. 평생 직장으로 알고 영혼까

인공지능 사업이 어려운 이유 - 인공지능, “기술은 대박인데… 수익은 쪽박?”

2025-04-15T00:54:11Z

[목차] 1. 가능성은 많은데, 제품이 되긴 어렵다 2. 너무 빠르고 치열한 경쟁 3. 수익모델이 불안정하다 4. 문제 해결 수단이지, 목적이 아니다 5. 기술보다 시장과 타이밍이 중요 6. 대표의 마인드가 사업의 성패를 좌우한다 [본문] 정말 오랜만에 이런 주제로 이야기를 해 봅니다. 전에는 사람들과 간간히 진지한 토픽을 가지고 열띤 토론도 하고 그랬는