dohaii040603 님의 블로그

1. AI가 바꾼 채용 시장: 효율성과 공정성의 새로운 기준 AI는 인사(HR) 분야, 특히 채용 과정에서 가장 두드러진 변화를 일으키고 있다. 과거 기업의 채용은 서류 검토, 전화 인터뷰, 대면 면접 등 사람 손을 거치는 과정이 많아 시간과 비용이 과도하게 소요되었다. 그러나 최근에는 AI 기반 채용 솔루션이 지원자 데이터를 분석하고, 이력서와 경력 사항을 정량적으로 평가하며, 문화 적합성까지 예측하는 기능을 제공함으로써 전통적인 채용 방식을 근본적으로 혁신하고 있다. 대표적인 예로 HireVue, Pymetrics, Eightfold.ai 같은 플랫폼은 AI를 통해 수천 건의 지원서를 단시간 내 평가하고, 후보자의 성향과 업무 적합도를 정밀하게 예측하는 기능을 제공한다. 특히 HireVue는 영상 면..

1. 디지털노마드의 진화: 자동화 기술과 일의 재정의 디지털노마드는 원격 근무와 정보 통신 기술을 기반으로, 특정한 고정된 공간에 얽매이지 않고 자유롭게 이동하며 일하는 새로운 라이프스타일을 지칭한다. 2000년대 중반부터 프리랜서, 스타트업 종사자, IT 개발자 등을 중심으로 확산되기 시작했지만, AI 기술의 급속한 발전은 디지털노마드 개념을 또 한 번 근본적으로 재정의하고 있다. 과거의 디지털노마드는 자신이 직접 콘텐츠를 제작하거나 서비스를 제공해야 했지만, 오늘날에는 AI가 상당 부분의 작업을 대신 수행해줌으로써 인간은 더 전략적이고 창의적인 업무에 집중할 수 있게 되었다. 글쓰기, 영상 편집, 디자인, 고객 응대, 마케팅 기획 등 다양한 업무 영역에서 AI 자동화 도구가 인간의 시간을 대폭 절약시..

1. 프롬프트 엔지니어링이란 무엇인가: 새로운 기술의 탄생 AI 시대의 진입과 함께 인공지능을 활용하는 방식에도 근본적인 변화가 일어나고 있다. 특히 생성형 AI, 예를 들어 ChatGPT, Claude, Gemini, Midjourney, DALL·E 등과 같은 대규모 언어 모델(Large Language Model, LLM)과 멀티모달 모델이 급부상하면서 인간이 AI에게 ‘어떻게 질문하고 지시할 것인가’가 결과 품질에 지대한 영향을 미치기 시작했다. 이러한 배경에서 등장한 것이 바로 ‘프롬프트 엔지니어링(Prompt Engineering)’이다. 프롬프트 엔지니어링은 AI 모델에 입력할 질문, 명령어, 조건 등을 전략적으로 설계하여 원하는 품질과 방향성의 결과를 이끌어내는 기술을 말한다. 기존의 소프..

1. AI 트레이너란 무엇인가: 새로운 직업의 탄생 배경 4차 산업혁명의 중심에 있는 AI 기술은 스스로 학습하고 진화하는 능력을 가지면서 다양한 산업군에 빠르게 확산되고 있다. 하지만 AI가 인간 수준의 판단력과 정교한 언어, 맥락 인식을 갖추기 위해서는 단순한 데이터 입력만으로는 부족하다. 이때 등장하는 새로운 직업이 바로 ‘AI 트레이너’다. AI 트레이너는 기계학습 모델이 보다 정확하고 윤리적이며, 인간 사회에 적합한 방식으로 기능할 수 있도록 지도하는 역할을 맡는다. 이들은 AI 모델의 학습 데이터 품질을 개선하고, 올바른 피드백을 제공하며, 모델이 잘못된 방향으로 학습되지 않도록 적극 개입한다. 예를 들어, 챗봇이 고객 질문에 답할 때 공손하고 정확한 표현을 사용하도록 가르치거나, 이미지 인식..

1. B2B 세일즈 환경의 변화와 AI 도입 필요성 B2B 세일즈 프로세스는 복잡성과 장기성이 특징이다. 고객사 의사결정구조는 다층적이며, 구매까지 평균 6개월 이상 소요되는 경우가 많다. 특히 제품 또는 서비스의 가격이 높고, 고객사의 비즈니스에 미치는 영향이 크기 때문에 단순 감성적 구매가 아니라, 논리적이고 다각적 검토를 거쳐 거래가 성사된다. 이러한 복잡한 의사결정 과정을 지원하기 위해 세일즈 담당자는 고객사의 니즈를 정확히 파악하고, 수차례 미팅과 제안서를 통해 맞춤형 솔루션을 제시해야 했다. 하지만 시장 경쟁 심화, 디지털화 가속, 팬데믹 이후 비대면 세일즈 환경이 일상화되면서 기존의 전통적 B2B 세일즈 방식은 효율성 측면에서 한계를 드러냈다. 이 가운데 AI는 데이터 기반으로 고객사를 분석..

1. AI 투자분석 시장의 성장과 Kensho, Upstart의 등장 배경 AI 기술이 금융 산업에 깊이 스며들면서 투자분석 시장도 급격한 변화를 겪고 있다. 전통적으로 투자 분석은 애널리스트들의 경험과 직관, 복잡한 재무지표 분석에 의존해왔다. 하지만 방대한 데이터가 실시간으로 생성되고, 시장 반응 속도가 빨라진 현대 금융환경에서는 인간의 분석 역량만으로는 모든 변수를 포착하고 대응하기가 어렵다. 이에 따라 AI 기반 투자분석 플랫폼들이 등장하게 되었다. 이들은 데이터를 자동으로 수집·분석하고, 숨겨진 패턴을 찾아내며, 인간보다 빠르고 객관적으로 인사이트를 제공한다는 점에서 주목받고 있다. 특히 Kensho와 Upstart는 각각 서로 다른 관점과 강점을 가진 AI 투자분석 솔루션으로 시장에서 주목을 ..

1. 기존 CRM 시스템의 한계와 AI 도입의 필연성 CRM(Customer Relationship Management)은 오랫동안 기업이 고객 정보를 관리하고, 고객과의 관계를 유지·확장하는 핵심 도구였다. 초기 CRM 시스템은 주로 고객의 기본 정보, 구매 이력, 상담 기록 등을 정리하는 데이터베이스 역할에 머물렀으며, 그 활용도는 상당히 수동적이었다. 마케팅, 영업, 고객 지원 부서는 이 데이터를 참고하여 각자의 전략을 수립했지만, 부서 간 데이터 공유가 원활하지 않거나, 데이터 업데이트가 느려 고객의 현재 니즈를 제대로 반영하지 못하는 경우가 많았다. 특히 수많은 고객 데이터를 단순 조회하고 기록하는 수준을 넘어, 이를 ‘실시간으로 분석하여 개인화된 경험을 제공’해야 하는 요구가 커지면서 기존 C..

1. 광고 카피라이팅의 전통적 방식과 AI 도입 배경 광고 카피라이팅은 브랜드의 메시지를 짧고 강렬하게 전달하는 핵심 전략이었다. 전통적으로 카피라이터들은 브랜드 아이덴티티, 제품의 차별점, 타깃 고객층의 감성을 깊이 분석한 뒤, 수많은 브레인스토밍과 수정을 거쳐 한 줄의 카피를 완성했다. 이 과정은 창의성과 언어 감각, 시장 트렌드에 대한 통찰을 요구했기 때문에 소수의 재능 있는 전문가들이 독점해왔다. 하지만 디지털 시대가 열리고, 광고 채널이 다변화되면서 카피라이팅에 대한 수요는 폭발적으로 증가했다. 특히 페이스북, 인스타그램, 유튜브, 틱톡 등 플랫폼별로 최적화된 광고 문구를 빠르게 생산해야 하는 시대가 되면서, 전통적 방식으로는 시간과 비용 모두 감당하기 어려워졌다. 이 문제를 해결하기 위해 AI..

1. 기존 재고 및 공급망 관리의 한계와 변화의 필요성 전통적인 재고 및 공급망 관리는 수요 예측, 생산 계획, 물류 조율 등 다양한 요소를 인간의 경험과 과거 데이터를 바탕으로 관리하는 구조였다. 이 방식은 일정 부분에서는 효과적이었지만, 복잡성이 증가한 현대 시장에서는 한계를 드러내고 있다. 글로벌화로 인해 공급망이 길어지고 복잡해졌으며, 소비자 수요는 점점 더 예측하기 어려운 방향으로 변화하고 있다. 특히 코로나19 팬데믹 이후 공급망 붕괴, 원자재 수급 불안정, 물류비 급등 등으로 인해 재고 초과 또는 품절 사태가 빈번해졌고, 이는 기업의 수익성에 직접적인 타격을 주었다. 이런 변화 속에서 단순히 ‘예상’에 의존하는 재고 및 공급망 관리는 더 이상 경쟁력을 가질 수 없게 되었다. 따라서 지금은 실..

1. 스타트업 인큐베이팅의 전통적 방식과 한계 전통적으로 스타트업 인큐베이팅은 투자자, 멘토, 액셀러레이터가 중심이 되어 기업가에게 자금, 네트워크, 멘토링을 제공하는 방식으로 진행되었다. 실리콘밸리 모델을 기반으로, 우수한 스타트업을 선발하고 일정 기간 집중적으로 성장 지원을 한 뒤 투자 회수를 목표로 하는 구조였다. 그러나 이 방식은 몇 가지 한계를 지닌다. 첫째, 심사와 선발 과정이 사람의 직관과 판단에 크게 의존해 오류 가능성이 높았다. 둘째, 지원 방식이 표준화되어 스타트업의 다양성과 맞춤형 성장 경로를 충분히 고려하지 못했다. 셋째, 변화하는 시장 속도에 비해 인큐베이팅 시스템의 대응이 느려 스타트업이 실제 시장과 괴리되는 경우가 많았다. 특히 스타트업 생태계가 글로벌화, 디지털화하면서 전통적..