dohaii040603 님의 블로그

1. AI 스타트업, 기술 중심에서 가치 중심으로 진화하다 AI 기술은 이미 스타트업 생태계에서 ‘기능’이 아닌 ‘전략’으로 작용하고 있다. 초기에는 머신러닝이나 딥러닝 기술을 보유하고 있다는 자체만으로 투자의 매력이 되었지만, 2025년 현재 벤처캐피털(VC)은 **AI 기술이 ‘어디에 어떻게 적용되어 가치를 창출하는가’**에 주목한다. 즉, 단순한 알고리즘이나 모델 성능보다도, AI가 실질적인 문제를 얼마나 혁신적으로 해결하고 있는가가 핵심 투자 포인트가 된 것이다. 특히 시장 포화와 기술의 범용화가 가속되면서 VC들은 기술의 차별화보다는 고객 접점, 수익화 전략, 지속가능성을 중심으로 스타트업의 사업모델을 판단하고 있다. 예를 들어, 같은 AI 챗봇 스타트업이라도 단순 응답형에서 벗어나 산업 특화된..

1. 전통 회계의 한계와 AI 도입의 필연성 전통적인 회계 시스템은 오랜 기간 동안 기업 재무의 핵심을 담당해왔지만, 점점 복잡해지는 경제 환경과 다양한 회계 규정, 그리고 데이터의 급증 속에서 효율성, 정확성, 실시간성의 한계에 부딪혀왔다. 수작업에 기반한 회계처리는 입력 오류, 중복 처리, 기준의 해석 차이 등 다양한 변수에 취약하며, 전문 인력에 의존하기 때문에 업무 집중도와 처리 속도에도 한계가 있었다. 이러한 상황에서 등장한 AI 기반 회계 시스템은 단순한 자동화 수준을 넘어서, 패턴 인식, 이상 탐지, 예측 분석 기능을 갖춘 지능형 회계 플랫폼으로 진화하고 있다. AI는 방대한 거래 데이터를 빠르게 분류하고, 비정형 데이터를 해석하며, 규정 위반 가능성이나 회계 오류를 실시간으로 포착해 기존 ..

1. 전통 제조업의 위기와 AI 도입의 필요성 전통 제조업은 오랫동안 경제 성장의 뿌리이자 실물 산업의 중심축이었다. 하지만 글로벌 공급망의 복잡화, 인건비 상승, 숙련공 부족, 환경 규제 강화 등으로 인해 생산성과 경쟁력 저하라는 위기에 직면해 있다. 특히 코로나19 팬데믹 이후 비대면 전환이 가속화되면서, 기존 수작업 기반의 공정 시스템과 수동적인 품질 관리 방식은 더 이상 지속 가능한 선택지가 아니게 되었다. 이러한 환경 변화 속에서 제조업에 도입되기 시작한 것이 바로 AI 기반 자동화 기술이다. AI는 단순히 로봇을 사용하는 수준을 넘어, 예측, 분석, 판단, 최적화까지 가능한 지능형 시스템으로 제조 현장을 혁신하고 있다. 기계 작동만을 자동화하는 것이 아니라, 데이터 기반의 지능형 의사결정과 실..

1. 오프라인 매장의 위기와 AI 기술의 등장 디지털 전환이 빠르게 진행되면서 오프라인 매장은 한동안 위기를 겪었다. 온라인 쇼핑의 편리함과 빠른 배송, 가격 비교 기능 등에 밀려 고객 유입은 감소하고, 운영비는 증가하며, 리테일 산업은 새로운 해법을 찾아야만 했다. 그러나 최근 몇 년 사이 오프라인 매장이 단순 판매 공간에서 브랜드 경험 중심의 공간으로 재정의되면서, 여기에 인공지능(AI)이 중요한 역할을 하게 되었다. 단순한 무인화 기술이 아니라, 고객의 취향을 읽고 매장 운영 효율을 높이며, 더 나아가 개별 맞춤 경험을 제공하는 AI 기술이 리테일 현장에 본격적으로 접목되고 있다. 과거의 리테일 매장은 재고와 상품, 직원 중심의 정적인 공간이었다면, AI가 도입된 현재의 오프라인 매장은 실시간 분석..

1. 기존 CRM 시스템의 한계와 AI 기술의 등장이 가져온 변화 고객 관계 관리(Customer Relationship Management, CRM)는 기업이 고객과의 관계를 전략적으로 유지하고 발전시키기 위한 핵심 시스템이다. 하지만 전통적인 CRM은 데이터를 수집하고 저장하는 데 초점이 맞춰져 있었으며, 실제 영업 활동에서 ‘데이터 해석’과 ‘행동 유도’까지 연결되지 못하는 한계가 존재했다. 예를 들어 고객의 이름, 직책, 구매 이력은 기록되어 있지만 어떤 고객이 언제 다시 구매할 가능성이 있는지, 또 어떤 콘텐츠에 반응할지에 대한 정밀한 예측은 어렵다는 문제가 있었다. 이러한 한계를 해결하기 위해 등장한 것이 바로 AI 기반 세일즈 자동화 시스템이다. AI는 단순한 자동화 수준을 넘어, CRM 시..

1. 리텐션 마케팅의 중요성과 AI의 등장 배경 현대 마케팅에서 가장 큰 화두 중 하나는 ‘고객 유지(Customer Retention)’다. 새로운 고객을 유치하는 데 드는 비용은 기존 고객을 유지하는 비용의 5배에 달한다고 알려져 있으며, 충성도 높은 고객은 신규 고객보다 평균 67% 더 많은 지출을 한다는 통계도 있다. 그만큼 기업 입장에서 리텐션은 수익성과 직결되는 전략의 핵심이다. 하지만 문제는 어떻게 이탈 위험 고객을 미리 파악하고, 어떻게 맞춤형 전략을 제시할 수 있을 것인가이다. 기존에는 리텐션 전략이 ‘대상 그룹별 프로모션’이나 ‘리뷰 남긴 고객에게 쿠폰 제공’ 같은 단편적 전술에 머무르는 경우가 많았다. 그러나 고객 행동은 점점 더 정교하고 다층화되고 있으며, 단순한 CRM 데이터만으로..

1. 해킹의 진화, 그리고 기존 보안 시스템의 한계 디지털화가 가속화되며 사이버 보안의 중요성은 그 어느 때보다 커졌다. 특히 2025년 현재, 해킹은 단순한 웹사이트 침입이나 바이러스 유포 수준을 넘어, 딥페이크, AI 기반 악성코드 생성, 공급망 공격, 소셜 엔지니어링을 결합한 복합적 공격으로 진화하고 있다. 공격자는 더 빠르게, 더 정교하게 움직이고 있으며, 이러한 공격 방식에 기존의 **규칙 기반 보안 시스템(rule-based security)**은 제한된 탐지력과 대응 속도로 인해 점점 무력해지고 있다. 과거 보안 시스템은 ‘이미 알려진’ 위협을 차단하는 데 초점을 맞췄다. 예를 들어, 알려진 악성 IP나 파일 해시값을 차단하는 방식이 대표적이다. 하지만 오늘날 사이버 공격은 수시로 새로운 패..

1. 인사관리(HR)의 디지털 전환, 왜 AI가 핵심인가? 기업의 인사관리 시스템(HR)은 전통적으로 사람 중심, 경험 중심의 영역이었다. 채용, 평가, 승진, 퇴사, 교육 등 모든 과정이 담당자의 직관과 수작업에 의존하는 구조였기 때문에 의사결정 속도가 느리고, 편향적이며, 비효율적인 경우가 많았다. 그러나 최근 몇 년간 HR은 급속히 디지털화되고 있으며, 그 중심에는 단연 AI 기반 HR Tech가 있다. AI는 단순히 ‘업무 자동화’ 이상의 가치를 제공한다. 예컨대, 단순 반복 업무인 이력서 스크리닝이나 채용 일정 조율 등을 자동화하는 데 그치지 않고, 데이터 기반 의사결정 지원, 직원 행동 예측, 이직 가능성 탐지, 성과 분석과 역량 매칭, 맞춤형 교육 설계 등 고차원의 인사 전략에까지 적용된다...

1. 채무 리스크 분석의 한계와 AI의 필요성 금융기관이 고객에게 대출을 실행하거나 신용한도를 설정할 때 가장 중요한 판단 기준은 **채무 리스크(Debt Risk)**다. 이는 단순히 신용등급이나 연소득 같은 수치를 바탕으로 이루어져 왔지만, 기존의 전통적인 리스크 분석 방식은 비정형 데이터의 활용이 제한적이며, 복합적인 경제 변화에 대한 반응이 느리다는 한계가 있다. 예를 들어, 갑작스러운 이직, 부동산 시장의 급락, 코로나19와 같은 예외적 사건에 대해 기존 시스템은 통계 기반의 평균값 중심 접근을 하기 때문에 개별 차주의 미래 리스크를 세밀하게 예측하지 못한다. 또한 대출자에 대한 ‘개인 맞춤형 리스크 평가’보다는 카테고리 기반 평균 리스크 적용이 일반적이어서 실제 위험 수준보다 과대 또는 과소 ..

1. 인간의 사고는 무엇으로 구성되는가? AI가 인간처럼 사고하기 위해선, 먼저 인간의 사고란 무엇인가에 대한 정의부터 분명히 해야 한다. 인간의 사고는 단순히 정보를 입력받고 처리하는 계산 능력이 아니다. 그것은 지각, 기억, 감정, 경험, 직관, 논리적 판단, 상황 맥락에 대한 이해, 윤리적 성찰 등 수많은 심리·신경·사회적 요소들이 복합적으로 작용하는 과정이다. 인간은 단지 정답을 찾는 존재가 아니라, 의미를 해석하고 감정을 동반한 판단을 내리는 존재다. 예를 들어, 같은 상황이라도 누군가는 직관적으로 위험을 감지하고 회피하는 반면, 다른 이는 경험에 의존해 판단하거나 감정에 따라 전혀 다른 행동을 할 수 있다. 인간의 사고는 이처럼 모호하고, 비논리적이며, 종종 예측 불가능하다. 그러나 그 안에서..