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AI AI 스타트업의 시대, 창업의 패러다임이 바뀐다
인공지능(AI)은 이제 스타트업의 선택이 아니라 필수 전략이 되었다. 과거에는 자본과 인력이 부족한 창업 기업이 대기업과 경쟁하기 어려웠지만, AI 기술은 그 격차를 빠르게 줄이고 있다. 아이디어를 실현하기 위한 시제품 제작, 마케팅, 고객 분석 등 거의 모든 창업 과정에 AI가 개입하면서 ‘소수 정예 기업’도 고효율로 성장할 수 있는 환경이 만들어졌다. 예를 들어, AI 기반 디자인 도구는 개발자 없이도 제품 프로토타입을 제작할 수 있게 해주고, 생성형 AI는 마케팅 콘텐츠를 자동으로 생성해 홍보비를 줄인다. 고객 데이터 분석 AI는 시장 반응을 예측해 제품 개선 방향을 제시하며, 투자 유치 단계에서는 AI가 사업계획서와 재무 예측 모델을 자동 생성하기도 한다. 즉, 창업 전 과정이 데이터 중심으로 재편되고 있는 것이다. AI는 또한 창업의 장벽을 낮추고 있다. 클라우드 AI 플랫폼을 통해 누구나 고급 알고리즘을 저비용으로 사용할 수 있고, 정부와 민간 투자기관은 AI 스타트업 전용 펀드와 육성 프로그램을 확대하고 있다. 이로써 기술 기반 스타트업의 생태계는 점점 더 다양하고 민첩하게 진화하고 있다. 결국 AI 시대의 창업은 ‘많이 하는 것’이 아니라 ‘스
- 주택규 기자
- 2025-10-31 09:55
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생산관리 중소기업, 스마트 생산관리로 경쟁력을 다시 세우다
스마트 생산관리는 더 이상 대기업만의 이야기가 아니다. 이제 중소기업도 데이터와 자동화를 기반으로 생산 효율을 높이고 품질을 안정화해야 하는 시대다. 그러나 현실적으로 예산과 인력이 부족한 중소기업에게는 ‘스마트팩토리’라는 말이 어렵고 멀게 느껴질 수 있다. 중요한 것은 크게 시작하는 것이 아니라, 작게라도 지속적으로 개선하는 것이다. 스마트 생산관리의 핵심은 데이터의 연결과 활용이다. 설비의 가동상태, 불량률, 작업시간, 재고량 등의 정보를 실시간으로 수집하고 분석하면, 감이 아닌 근거로 판단할 수 있다. 이를 위해 가장 먼저 도입할 수 있는 것이 MES(Manufacturing Execution System, 생산관리시스템) 이다. MES는 생산 계획, 자재 투입, 작업 현황, 품질 검사까지 한눈에 파악할 수 있게 해준다. 중소기업이 스마트 생산관리를 도입할 때는 다음 세 단계를 거치는 것이 효과적이다. 1단계 - 데이터 수집: 센서나 바코드 시스템을 통해 기본적인 생산 데이터를 자동으로 기록한다. 2단계 - 실시간 모니터링: 설비와 공정의 상태를 화면으로 시각화해, 문제가 생기면 즉시 대응한다. 3단계 - 분석과 예측: 축적된 데이터를 기반으로 병목 공
- 주택규 기자
- 2025-10-31 09:19
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AI AI로 스마트하게 관리하는 탄소, 중소기업의 지속가능한 선택
탄소중립은 더 이상 대기업만의 과제가 아니다. 정부와 글로벌 공급망이 ESG 경영을 요구하면서, 중소기업도 탄소 배출을 측정하고 관리해야 하는 시대가 되었다. 그러나 인력과 예산이 부족한 중소기업에게 수작업 기반의 탄소 회계는 큰 부담이다. 이런 현실 속에서 AI 기반 탄소관리 시스템이 새로운 해결책으로 떠오르고 있다. AI 시스템은 생산 공정, 전력 사용, 물류 이동 등에서 자동으로 데이터를 수집해 탄소 배출량을 계산한다. 복잡한 엑셀 정리나 전문가 의존 없이도, 실시간으로 배출 현황을 시각화하고 목표 대비 감축률을 확인할 수 있다. 일부 솔루션은 IoT 센서와 연동되어 설비별 에너지 사용을 분석하고, 낭비 요인을 찾아내는 기능도 제공한다. 특히 AI는 단순한 모니터링을 넘어 예측 분석과 감축 전략 제안까지 가능하다. 예를 들어, 전력 피크 시간대를 예측해 에너지 사용을 분산시키거나, 원자재 운송 경로를 최적화하여 탄소 배출을 줄이는 방안을 자동으로 제시한다. 이러한 시스템을 도입한 기업들은 전력비 절감과 ESG 인증 대응 두 가지 효과를 동시에 얻고 있다. 중소기업이 AI 탄소관리 시스템을 구축하려면, 먼저 데이터 수집 환경을 표준화하고, 정부의 녹색전환
- 주택규 기자
- 2025-10-30 15:11
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생산관리 생산현장의 안전관리, 사람과 시스템이 함께 만드는 무재해 문화
생산현장에서의 안전관리는 단순히 사고를 막는 차원을 넘어, 기업의 신뢰와 지속 가능성을 지키는 핵심 경영활동이다. 제품 품질이나 생산성은 개선할 수 있지만, 한 번의 안전사고는 기업의 이미지를 무너뜨리고 인적·물적 피해를 초래한다. 따라서 안전관리는 ‘비용이 아니라 투자’라는 인식 전환이 필요하다. 안전관리의 첫걸음은 위험요소의 사전 인식과 평가이다. 공정마다 존재하는 위험요소를 찾아내고, 그 발생 가능성과 심각도를 분석해 우선순위를 정한다. 이를 위험성 평가(Risk Assessment) 라고 하며, 각 작업 단계별로 사고 가능성을 수치화해 관리한다. 예를 들어, 고온 설비 근처에서의 화상 위험, 중량물 취급 시 근골격계 부상 등 구체적인 리스크를 파악해야 한다. 두 번째는 예방 중심의 관리체계 구축이다. 사고 발생 후 대처보다, 미리 방지하는 것이 훨씬 효율적이다. 설비관리(PM, Preventive Maintenance)를 통해 기계의 이상을 조기에 발견하고, 보호장치와 경고 시스템을 정기적으로 점검해야 한다. 또한, 개인보호구(PPE) 착용 의무화와 작업 절차의 표준화도 필수적이다. 세 번째는 안전문화의 형성이다. 안전은 관리자 혼자 지킬 수 있는 것
- 주택규 기자
- 2025-10-30 15:07
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AI AI가 만든 탄소 회계 혁신, ESG 경영의 새로운 표준이 되다
ESG(환경, 사회, 지배구조) 경영은 이제 글로벌 기업의 필수 과제가 되었다. 그중에서도 탄소 회계(Carbon Accounting)는 기업이 환경적 책임을 수치로 증명하는 핵심 지표로 자리 잡고 있다. 문제는 이 과정이 복잡하고, 수많은 데이터를 수집, 분석해야 한다는 점이다. 이러한 한계를 해결하기 위해 인공지능(AI)이 도입되고 있다. AI는 생산 설비, 물류, 전력 사용, 원자재 조달 등에서 발생하는 데이터를 실시간으로 수집해 탄소 배출량을 자동 계산한다. 기존에는 사람이 수작업으로 관리하던 데이터를 AI가 빠르게 통합, 분석함으로써, 탄소 배출의 ‘가시화’가 가능해졌다. 예를 들어 글로벌 제조기업들은 AI 기반 탄소 관리 플랫폼을 도입해 공정별 배출량을 자동 추적하고, 목표 대비 실적을 실시간으로 모니터링한다. 이러한 AI 기반 탄소 회계는 단순한 효율 개선을 넘어 ESG 경영의 핵심 인프라로 발전하고 있다. AI는 기업의 ESG 보고서 작성, 공시 데이터 검증, 리스크 예측 등에도 활용되어, 투명하고 신뢰할 수 있는 지속가능 경영 체계를 지원한다. 또한, AI 분석 결과를 통해 탄소 감축이 필요한 공정이나 공급망 구간을 정확히 찾아내면서 비용 절
- 주택규 기자
- 2025-10-28 09:07
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생산관리 인력관리와 작업 효율 향상, 사람이 만드는 생산성의 본질
생산성의 핵심은 기술도, 설비도 아닌 사람이다. 아무리 자동화가 발전해도 생산현장은 여전히 사람의 판단과 협력이 중심이 된다. 따라서 효율적인 인력관리는 단순한 인원 배치가 아니라, 사람의 능력을 극대화하고 팀 전체의 역량을 하나로 모으는 경영활동이다. 인력관리의 첫 단계는 적재적소 배치이다. 사람마다 능력과 성향이 다르기 때문에, 작업의 특성과 난이도에 맞는 배치가 중요하다. 숙련자가 복잡한 공정을 담당하고, 신입은 단순 반복공정부터 경험을 쌓는 식으로 운영하면 학습 속도와 품질이 동시에 향상된다. 이를 위해 현장의 작업 표준화가 선행되어야 한다. 표준이 명확해야 누구나 일정한 품질로 일할 수 있고, 교육도 효율적으로 진행된다. 두 번째는 교육훈련과 동기부여이다. 교육은 단순히 기술을 가르치는 것이 아니라, 품질과 안전의 중요성을 체득하게 만드는 과정이다. 특히, 작업자가 자신의 역할이 전체 생산 흐름에 어떤 영향을 주는지 이해하면, 스스로 개선 아이디어를 내고 책임감을 갖게 된다. 또한 성과에 따른 보상과 인정은 지속적인 동기부여의 원동력이 된다. 세 번째는 협업과 소통이다. 현장의 효율은 개인의 능력보다 팀워크에서 나온다. 작업자와 관리자가 서로 신뢰하
- 주택규 기자
- 2025-10-28 09:02
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AI 탄소중립 시대의 조력자, 인공지능이 만든 녹색 혁신
탄소중립은 더 이상 선택이 아닌 필수가 되었다. 세계 각국이 온실가스 배출을 줄이기 위해 노력하는 가운데, 인공지능(AI)은 새로운 해결책으로 떠오르고 있다. 과거에는 환경 보호와 기술 발전이 서로 충돌하는 목표로 여겨졌지만, 이제 AI는 효율과 지속가능성을 동시에 추구하는 ‘녹색 혁신의 동반자’가 되고 있다. 대표적인 사례로는 스마트팩토리의 에너지 최적화가 있다. AI는 생산 설비의 센서 데이터를 분석해 불필요한 전력 사용을 줄이고, 공정별 에너지 효율을 실시간으로 조정한다. 또 다른 예로 구글의 데이터센터는 AI 제어 시스템을 통해 냉각 효율을 개선해 전력 사용을 30% 이상 절감했다. 마이크로소프트는 AI 기반 예측 모델로 재생에너지 발전량을 예측해 탄소 배출을 최소화하고 있다. 농업 분야에서도 AI는 기후 데이터 분석을 통해 비료 사용량을 줄이고, 탄소 흡수량이 높은 작물 재배 전략을 제시한다. 또한, 기후테크 스타트업들은 AI를 활용해 탄소배출 추적 플랫폼을 개발하며, 기업의 탄소 회계와 감축 전략 수립을 돕고 있다. 결국 탄소중립을 향한 여정에서 AI는 단순한 기술이 아니라, 데이터 기반의 환경 의사결정 도구로 자리 잡고 있다. 앞으로의 과제는 A
- 주택규 기자
- 2025-10-27 09:06
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생산관리 공급망 효율화, 연결이 만드는 생산 경쟁력
공급망관리(Supply Chain Management, SCM)는 단순히 자재를 사고 제품을 보내는 과정이 아니다. 원자재 조달부터 생산, 물류, 납품까지의 모든 흐름을 효율적으로 연결하고 관리하는 시스템이다. 오늘날처럼 시장 변화가 빠르고 예측이 어려운 시대에는, 공급망 효율화가 기업 경쟁력의 핵심이 된다. 효율적인 공급망은 속도, 비용, 신뢰 세 가지를 중심으로 설계된다. 속도는 시장 변화에 빠르게 대응하기 위한 유연한 생산체계, 비용은 재고와 물류비를 최소화하기 위한 최적화, 신뢰는 협력업체와의 안정적인 관계를 의미한다. 이 세 가지가 균형을 이룰 때 공급망은 끊김 없이 작동한다. 공급망 효율화를 위한 첫 단계는 가시성(Visibility) 확보이다. 즉, 자재가 어디에 있고, 어느 공정에 있으며, 언제 도착할지를 실시간으로 파악하는 것이다. IoT와 클라우드 기반 SCM 시스템을 통해 이러한 데이터를 실시간으로 확인할 수 있다. 예를 들어, 자재 납품이 지연될 경우 즉시 알림을 받아 생산 계획을 조정하면 납기 차질을 최소화할 수 있다. 두 번째는 협력관계 강화(Collaboration)이다. 과거에는 발주자와 협력업체가 독립적으로 움직였지만, 이제는
- 주택규 기자
- 2025-10-27 08:58
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AI AI의 판단, 인간의 책임 — 기술이 만든 새로운 딜레마
인공지능(AI)은 점점 더 많은 결정을 대신 내리고 있다. 자율주행차는 운전자의 개입 없이 도로를 달리고, 의료 AI는 질병 진단을 제안하며, 채용 알고리즘은 지원자의 적합성을 평가한다. 하지만 문제가 생겼을 때, 과연 누가 책임을 져야 할까? 개발자, 기업, 사용자 중 누구도 명확히 “내 책임이다”라고 말하기 어려운 것이 현실이다. AI의 결정은 인간이 설계한 알고리즘과 학습 데이터에 기반하지만, 그 과정은 종종 ‘블랙박스’처럼 불투명하다. 예를 들어 자율주행차 사고가 발생했을 때, 차량 제조사와 소프트웨어 개발자, 운전자 간의 책임 경계가 모호해진다. 의료 AI의 오진 역시 비슷한 문제를 안고 있다. AI가 추천한 진단을 의사가 그대로 따랐다면, 책임은 누구에게 있는가? 이런 이유로 전 세계적으로 ‘책임 있는 AI(Responsible AI)’의 필요성이 강조되고 있다. AI의 판단이 인간의 생명이나 권리에 영향을 미칠수록, 그 결정 과정의 투명성과 검증 가능성이 중요해진다. 기술은 인간을 돕기 위한 수단이지, 판단의 주체가 될 수 없다. 결국 AI가 내린 결정의 책임은 최종적으로 인간에게 있다. 기술이 발전할수록, 인간의 윤리적 통제와 책임의식이 더욱
- 주택규 기자
- 2025-10-24 08:58
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생산관리 지속가능한 제조, 친환경 생산관리로 미래를 설계하다
지속가능한 제조는 단순히 환경을 보호하기 위한 선택이 아니라, 기업의 생존 전략이 되고 있다. 자원 고갈, 기후 변화, 환경 규제가 강화되는 시대에 효율적이고 친환경적인 생산관리는 기업 경쟁력을 좌우한다. 이제 생산성만 높이는 시대는 끝났고, 에너지 절감, 탄소 저감, 자원 효율화를 동시에 달성하는 ‘지속가능한 생산관리’가 핵심 과제가 되었다. 친환경 생산관리는 크게 세 가지 방향으로 추진된다. 첫째, 에너지 효율화이다. 설비 운전 조건을 최적화하고, 불필요한 공정 가동을 줄여 전력 소비를 최소화한다. 둘째, 자원 순환(Resource Circluation) 이다. 불량품이나 부산물을 재활용하고, 원자재 사용량을 줄이는 공정 개선을 통해 폐기물을 감소시킨다. 셋째, 오염물질 저감이다. 공정에서 발생하는 배출가스, 폐수, 소음을 줄이고, 환경 친화적인 소재를 사용하는 것이다. 스마트팩토리 기술은 이러한 친환경 생산을 뒷받침한다. IoT 센서와 데이터 분석을 활용해 설비별 에너지 사용량을 실시간으로 모니터링하고, AI가 이상 패턴을 감지해 자동으로 조정한다. 이를 통해 낭비를 줄이고 탄소배출량을 정량적으로 관리할 수 있다. 또한, ESG(환경·사회·지배구조) 경
- 주택규 기자
- 2025-10-24 08:53
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AI 감정을 이해하는 인공지능, 인간의 마음에 얼마나 다가섰을까
인공지능(AI)은 이제 단순한 계산기나 도구를 넘어, 인간의 감정을 읽고 반응하려는 단계에 이르렀다. ‘감정 컴퓨팅(affective computing)’이라 불리는 이 기술은 얼굴 표정, 음성 톤, 심박수 등의 데이터를 분석해 사람의 감정 상태를 추정한다. 일부 챗봇은 사용자의 말투와 문맥을 파악해 위로의 말을 건네기도 한다. AI가 인간의 마음을 이해하려는 시도가 본격화된 것이다. 하지만 진정한 의미의 ‘이해’는 단순한 감정 인식과 다르다. AI는 데이터 패턴을 통해 감정을 ‘예측’할 뿐, 그 감정을 ‘느끼는’ 존재는 아니다. 즉, AI가 “당신이 슬프군요”라고 말할 수는 있지만, 그 슬픔의 무게를 체험하지는 못한다. 따라서 인간과의 감정적 소통은 여전히 한계가 있다. 그럼에도 불구하고 감정 인식 AI는 의료 상담, 교육, 고객 서비스 등 다양한 분야에서 긍정적으로 활용되고 있다. 문제는 감정 데이터의 민감성이다. 사람의 마음을 다루는 기술일수록 윤리적 책임이 더 무겁다. AI가 감정을 ‘이용’하는 도구가 아니라, 인간의 정서를 ‘이해하고 배려하는’ 기술로 발전하려면 투명성과 공감의 가치가 필수적이다. 결국 AI의 진화는 인간의 감정을 닮는 과정이 아니라
- 주택규 기자
- 2025-10-23 09:03
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생산관리 데이터 기반 관리, 생산성과 품질을 동시에 잡는 스마트 경영의 핵심
오늘날의 생산현장은 더 이상 경험이나 감에 의존하지 않는다. 공장의 효율성과 품질을 결정하는 것은 데이터이다. 데이터 기반 관리는 생산과 품질 전 과정에서 수집된 정보를 분석해 문제를 찾아내고, 개선 방향을 결정하는 경영 방식이다. 즉, ‘느낌’이 아니라 ‘근거’로 판단하는 관리체계이다. 생산 현장에는 수많은 데이터가 존재한다. 설비 가동률, 불량률, 작업 시간, 재고량, 온도나 습도 같은 환경 데이터까지 모두가 관리의 대상이다. 과거에는 이런 정보가 수기로 관리되었지만, 지금은 IoT 센서, MES(생산관리시스템), ERP(전사적자원관리) 등을 통해 실시간으로 수집되고 있다. 이렇게 모인 데이터는 단순한 숫자가 아니라, 공장의 문제를 알려주는 신호(Sign) 이다. 데이터 기반 관리의 첫 단계는 시각화(Visualization)이다. 예를 들어, 설비 가동시간을 그래프로 표현하면 어느 라인에서 병목현상이 발생하는지 쉽게 파악할 수 있다. 다음 단계는 분석(Analysis)이다. 단순한 현상 파악을 넘어, 왜 이런 결과가 나왔는지를 탐구하는 것이다. 이를 위해 통계기법이나 AI 알고리즘을 활용해 불량의 원인, 납기 지연의 패턴 등을 찾아낼 수 있다. 마지막
- 주택규 기자
- 2025-10-23 08:58
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AI 기술이 아닌 가치, 인간 중심 인공지능의 시대
인공지능(AI)의 발전은 눈부시다. 사람보다 빠르게 계산하고, 더 정확하게 예측하며, 인간이 미처 보지 못한 패턴을 찾아낸다. 하지만 기술의 속도가 빠를수록, 우리는 한 가지 중요한 질문을 놓치기 쉽다. “이 기술은 인간을 위한 것인가?”라는 물음이다. 기술이 아무리 뛰어나더라도 그것이 인간의 존엄과 행복을 해친다면, 진정한 발전이라 할 수 없다. 최근 여러 분야에서 AI 윤리의 중요성이 강조되는 이유도 여기에 있다. 인공지능은 데이터를 기반으로 학습하기 때문에, 데이터에 담긴 편견이나 차별이 그대로 결과에 반영될 수 있다. 실제로 채용, 대출 심사, 범죄 예측 등에서 AI의 판단이 불공정하다는 사례가 보고되고 있다. 이는 기술의 문제가 아니라, 인간의 가치 판단이 빠진 결과이다. 앞으로의 AI는 기술 중심이 아닌, 인간 중심으로 설계되어야 한다. 공정성, 투명성, 책임성 같은 가치가 기술의 근간에 자리 잡아야 한다. AI가 인간을 대체하는 것이 아니라, 인간의 삶을 풍요롭게 돕는 도구로 작동하기 위해서다. 결국 인공지능의 진정한 발전은 알고리즘의 정확도가 아니라, 인간에 대한 이해와 존중에서 출발해야 한다. 기술보다 가치가 중요하다는 사실이, AI 시대의
- 주택규 기자
- 2025-10-22 09:19
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생산관리 현장 문제해결력, 품질혁신의 출발점 — QC 스토리의 힘
현장에서 발생하는 문제는 대부분 ‘우연’이 아니라 ‘원인’이 있다. 그러나 그 원인을 제대로 찾지 못하면 같은 문제가 반복되고, 품질은 떨어지며 생산 효율도 낮아진다. 이를 방지하기 위해 만들어진 체계적 관리기법이 바로 QC 스토리(Quality Control Story)이다. QC 스토리는 현장의 문제를 논리적으로 해결하기 위한 절차를 표준화한 접근법이다. QC 스토리는 일반적으로 문제 인식 → 현상 파악 → 원인 분석 → 대책 수립 → 실행 → 효과 확인 → 표준화 및 재발방지의 7단계로 진행된다. 이 과정은 단순한 감각이나 경험이 아닌, 데이터를 기반으로 문제를 정의하고 원인을 찾아가는 과학적 방법이다. 예를 들어, 불량률이 높아졌다면 “감으로” 판단하는 것이 아니라, 공정 데이터와 검사 결과를 분석해 불량이 발생하는 지점을 찾아낸다. 이때 자주 활용되는 도구가 파레토 차트, 특성요인도(어골도), 히스토그램, 관리도, 체크시트 등이다. 이러한 QC 7가지 도구는 문제의 원인을 시각적으로 분석해 개선 방향을 명확히 제시한다. 즉, QC 스토리는 단순히 문제를 해결하는 기술이 아니라, 논리적으로 사고하고 데이터를 통해 설득하는 과정이다. QC 스토리의 또
- 주택규 기자
- 2025-10-22 09:00
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AI AI가 바꾸는 일자리, 사라짐이 아닌 진화의 시작
인공지능(AI)의 발전은 일자리를 없애는 것이 아니라, 일의 형태를 근본적으로 바꾸고 있다. 단순 반복 업무는 자동화되고, 인간은 보다 창의적이고 전략적인 역할로 이동하고 있다. 예를 들어 공장에서는 로봇이 생산을 담당하지만, 사람은 공정 최적화나 데이터 분석을 맡는다. 사무직에서도 보고서 작성이나 고객 응대의 일부는 AI가 수행하지만, 의사결정과 문제 해결은 여전히 인간의 몫이다. AI가 만들어내는 새로운 일자리도 늘어나고 있다. 데이터 사이언티스트, AI 트레이너, 알고리즘 윤리 관리자, AI 서비스 기획자 등은 불과 몇 년 전만 해도 존재하지 않았던 직업들이다. 기술이 발전할수록 인간은 기술을 이해하고 활용하는 능력, 즉 ‘디지털 리터러시’가 필수 역량이 된다. 앞으로의 사회는 AI와 경쟁하는 것이 아니라, AI와 협력하는 인간이 살아남는 시대이다. 따라서 교육은 단순한 지식 습득보다 창의적 사고와 협업 능력을 강화하는 방향으로 전환되어야 한다. 인공지능이 일의 효율성을 높이는 도구라면, 인간은 그 도구를 통해 더 큰 가치를 만들어내는 창조자가 되어야 한다. 결국 AI가 만드는 미래의 일자리는 ‘없어지는 일’이 아니라 ‘새로 정의되는 일’의 세계이다.
- 주택규 기자
- 2025-10-21 09:19
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