dohaii040603 님의 블로그

1. AI는 분명히 생산성을 높였다 – 그러나 모두에게 이익일까? AI는 이제 단순한 미래 기술이 아니다. 기업은 AI를 통해 자동화, 데이터 분석, 예측 알고리즘 등을 적극 도입하며 과거보다 훨씬 빠른 속도로 생산성을 끌어올리고 있다. 실제로 미국 노동통계국(BLS)와 맥킨지 보고서에 따르면 AI를 도입한 기업은 평균적으로 20~30% 이상의 업무 효율 개선을 경험하고 있으며, 특정 업종(물류, 고객 대응, 제조, 금융 분석 등)에서는 사람보다 더 빠르고 정확한 처리 결과를 만들어내고 있다. 그러나 이 생산성 향상의 혜택이 ‘모두에게’ 돌아가고 있는가에 대해서는 냉정한 시선이 필요하다. 기술 발전이 고용을 증가시킨다는 고전적 이론(기술 보완적 성장 모델)은 AI라는 변수 앞에서는 점점 불확실해지고 있다..

1. 중소기업에게 AI는 더 이상 먼 이야기만은 아니다 한때 인공지능(AI)은 대기업, 글로벌 IT 기업, 기술 중심의 스타트업만을 위한 기술로 여겨졌다. 그러나 지금은 상황이 다르다. AI는 비용과 시간 효율성을 바탕으로 중소기업에도 빠르게 스며들고 있다. 단순 자동화부터 고객 분석, 제품 개발, 물류 최적화까지 AI가 제공하는 솔루션은 이제 중소기업이 생존하고 성장하는 데 있어 핵심 자산이 되고 있다. 중소기업은 일반적으로 인력, 자본, 기술 투자 여력이 제한적이다. 이러한 제약 속에서도 경쟁력을 확보해야 하기 때문에 작은 인력으로 더 많은 결과를 만들어내는 ‘효율성 중심’의 기술이 절실하다. 이 점에서 AI는 단순 반복 작업을 줄이고, 시간이 오래 걸리는 업무를 자동화하여 생산성을 높이는 역할을 한..

1. 퍼스널 브랜딩, 왜 지금 AI와 함께 시작해야 하는가? ‘퍼스널 브랜딩’이라는 말은 이제 더 이상 유명인에게만 해당되는 개념이 아니다. 프리랜서, 취업 준비생, 크리에이터, 스타트업 대표, 강사, 작가 등 누구나 온라인 공간에서 자신의 존재를 ‘보여주고, 설명하고, 각인시켜야’ 하는 시대에 살고 있다. 그런데 막상 퍼스널 브랜딩을 시작하려면 무엇을 어떻게 해야 할지 막막하다. 내가 가진 전문성이 무엇인지, 어떤 방식으로 콘텐츠를 만들어야 할지, 꾸준히 올릴 수 있는 소재가 있는지조차 확신이 없는 경우가 대부분이다. 이런 불확실함 속에서 등장한 강력한 조력자가 바로 **AI(인공지능)**다. AI는 내가 가진 정보, 경력, 경험, 관심사 등을 바탕으로 ‘어떤 방향으로 브랜딩을 하면 좋을지’ 제안해주고..

1. 이력서와 자기소개서, 더 이상 혼자 고생하지 않아도 되는 시대 이력서와 자기소개서는 구직자에게 있어 ‘나’를 가장 효과적으로 전달하는 문서다. 하지만 많은 사람들이 이력서 작성에서 막히고, 자기소개서를 쓰다 지친다. 어떤 구조로 써야 할지, 표현은 너무 평범하지 않은지, 경험을 어떻게 정리해야 할지 헷갈리는 경우가 많기 때문이다. 게다가 기업마다 요구하는 포맷과 강조 포인트도 달라 지원할 때마다 새롭게 작성해야 하는 부담도 크다. 이런 문제를 해결하기 위해 이제 많은 이들이 주목하는 도구가 바로 AI 기반 자기소개서 및 이력서 자동 생성 툴이다. 이 기술은 단순히 ‘자동완성’ 수준이 아니다. AI는 입력된 이력, 경험, 키워드, 지원 직무에 따라 적절한 문장 흐름, 어휘 선택, 강조 포인트를 판단하..

1. 썸네일이 클릭을 결정한다 – 시각적 첫인상의 중요성 디지털 콘텐츠가 넘쳐나는 시대, 사람들의 시선을 단 몇 초 안에 사로잡을 수 있는 요소는 단 하나, ‘썸네일’이다. 유튜브 영상을 클릭할 때, 블로그 글을 공유할 때, SNS에서 스크롤을 멈추게 만드는 포인트는 결국 눈에 보이는 첫 이미지가 얼마나 직관적이고 강렬하며, 관심을 자극하느냐에 달려 있다. 특히 유튜브, 인스타그램 릴스, 네이버 포스트, 브런치 커버 이미지 등 모든 콘텐츠 플랫폼은 썸네일 하나로 CTR(클릭률)이 2~3배까지 차이 나는 결과를 보여준다. 그런데 문제는, 디자인을 모르는 개인이나 소규모 창작자에게 썸네일은 시간도 오래 걸리고, 퀄리티를 일정하게 유지하기도 어려운 ‘장벽 높은 요소’라는 점이다. 바로 이 지점에서 AI 기반 ..

1. 콘텐츠 제작에서 분석으로 – 이제는 데이터가 흐름을 결정한다 우리는 매일 블로그 글을 쓰고, 인스타그램에 사진을 올리고, 유튜브 영상도 만들어낸다. 하지만 콘텐츠를 단순히 ‘업로드’하는 것만으로는 디지털 공간에서 주목받기 어렵다. 이제 중요한 것은 내가 만든 콘텐츠가 얼마나 도달했는가, 누가 반응했는가, 어떤 구조가 효과적인가다. 여기서부터 콘텐츠 전략의 전환이 시작된다. 그리고 이 전환의 핵심에 AI 콘텐츠 분석 기술이 있다. 기존에는 콘텐츠를 분석하려면 수작업으로 댓글을 읽고, 트래픽을 비교하고, 플랫폼의 통계를 해석하는 등 시간과 노력이 많이 들었다. 그러나 AI는 자연어 처리(NLP), 감성 분석, 키워드 클러스터링, 행동 패턴 인식 같은 기술을 활용하여 콘텐츠 안에 숨어 있는 반응과 흐름,..

1. 프로필은 ‘디지털 명함’이다 – 개인 브랜딩의 시작 이력서나 SNS 프로필, 포트폴리오 사이트, 프리랜서 플랫폼의 자기소개란까지 우리는 디지털 공간에서 무수히 많은 ‘프로필’을 만들며 살아간다. 그 안에는 이름, 사진, 직무, 관심사, 경력, 한 줄 소개 등이 담기고, 이 모든 것이 우리가 처음 누군가를 만날 때 전달하는 비언어적 정보가 된다. 특히 온라인 기반 커뮤니케이션이 일반화된 지금, 프로필은 단순한 소개 수단이 아니라 나를 어떻게 보여줄 것인가를 결정하는 전략적 수단이 되었다. 문제는 많은 사람들이 이를 ‘그냥 작성’한다는 점이다. 적절한 단어 선택, 강점의 부각, 성향 분석, 연관 키워드 활용 등이 모두 빠져 있기 때문에, 아무리 실력이 뛰어나도 기억에 남지 않는 자기소개가 되고 마는 것..

1. AI와 개인정보의 경계 – 편리함과 침해 사이의 모순 AI는 더 많은 데이터를 학습할수록 더 정교하게 진화한다. 이때 가장 많은 데이터를 제공하는 주체는 바로 ‘사람’, 즉 우리 개인이다. 음성 명령, 검색 기록, 구매 내역, 건강 정보, 위치 정보, 감정 반응 등 우리의 일상 자체가 AI에게는 학습의 자원이 되며, 그 과정은 매우 민감한 ‘개인 정보’의 흐름과 맞닿아 있다. 문제는 AI가 활용하는 데이터가 단순히 익명화된 통계 수준이 아니라, 개인을 특정할 수 있는 민감 정보까지 포함할 수 있다는 점이다. 예를 들어 스마트 워치가 수집한 심박수, 수면 시간, GPS 이동 정보, 챗봇에 입력한 민감한 상담 내용, 얼굴 인식 시스템을 통한 출입 기록 등은 AI가 고도화될수록 더욱 ‘사적인 것’에 가까..

1. AI가 만든 창작물, 어디까지 창작이라 할 수 있을까? 생성형 AI 기술의 발전은 우리가 ‘창작’이라고 여겨온 영역을 근본적으로 흔들고 있다. 이전까지 인간의 전유물로 여겨지던 그림, 음악, 글쓰기, 디자인, 영상 제작까지 AI는 이제 몇 초 안에 결과물을 내놓고, 그 결과물은 사람들의 감탄을 자아낸다. 하지만 동시에 우리는 이렇게 묻는다. “이건 누구의 작품인가?”, “이 결과물의 저작권은 누구에게 있는가?” 예를 들어, 텍스트 기반 AI가 쓴 시나 소설, 음악 생성 AI가 작곡한 곡, 그림 생성 AI가 만든 일러스트가 SNS나 유튜브, 전시회에 등장했을 때, 그 결과물은 과연 AI의 창작물인가, 아니면 인간의 도구로서 기능한 것인가? 문제는 AI가 ‘무에서 유’를 창조하는 것이 아니라 기존의 방..

1. 왜 AI 알고리즘의 공정성이 문제가 되는가 – 기술의 중립성 신화 깨기 AI는 수학적 모델과 방대한 데이터를 바탕으로 동작한다. 그 결과, 많은 사람들은 **“AI는 객관적이고 중립적일 것이다”**라고 믿는다. 그러나 실제 현실에서는 오히려 AI가 기존 사회의 차별 구조를 학습하고, 재생산하며, 심화시키는 사례가 늘고 있다. 즉, **인간이 만든 데이터와 설계로부터 자유롭지 않은 ‘비뚤어진 거울’**로 기능할 수 있다는 것이다. 대표적인 예로, 미국의 일부 경찰이 사용한 ‘범죄 예측 AI’는 흑인 거주 지역을 과도하게 고위험 지역으로 분류해 편향된 치안 정책을 낳았고, 대기업의 AI 채용 시스템이 여성 지원자의 이력서를 자동으로 낮은 점수로 분류하거나, 소수 인종에게 불리한 대출 조건을 제안하는 경..