인공지능과학자

스마트 글라스 : 메타 뮤즈를 보며

2026-10-05T22:00:27Z

스마트 글라스는 많지만 아직도 여전히 대중화 되지는 않고 있다. 카메라 때문에 거부감도 크고, 비싼 가격에 비해 용도가 명확하지도 않고, 조작이 편해야 하지만 사람들에겐 조작이 익숙하지 않다. 그래서 아쉬움이 있다. 그래서, 몇년 전부터 상상해오던 글라스를 만들어 보기로 했다. 하지만 하드웨어 개발은 비용과 시간이 많이 드는 작업이고, 여러 사람들의 도움을

쓰디쓴데 달다, 오늘 밤 - 술잔 위에 별이 떠

2026-07-21T15:18:18Z

대학 다닐 때 나는 술을 그다지 좋아하지 않았다. 정확히 말하면, 술자리의 분위기는 좋아했지만 술 자체를 좋아했던 것은 아니었다. 맥주나 소주를 마시는 일은 어딘가 내 취향이 아니었다. 특히 소주는 쓰기만 했다. 그 쓴맛을 왜 사람들이 좋아하는지 이해하지 못했다. 그래도 나름의 낭만은 있었다. 병맥주 한 잔을 손에 들고 있으면, 괜히 어른이 된 것 같았다

오늘도 대충 산다 - Just winging it~

2026-07-07T11:23:19Z

이 노래는 ‘열심히 살지 않는 하루’에 대한 작은 상상에서 시작됐다. 사실 나는 오랫동안 열심히 사는 것이 당연한 일이라고 믿고 살아왔다. 해야 할 일을 미루지 않고, 책임을 다하고, 남들보다 조금 더 버티는 것이 어른의 태도라고 생각했다. 그렇게 사는 것이 사회가 기대하는 모습이었고, 가족에게도 부끄럽지 않은 삶이라고 여겼다. 그런데 가끔은 그런 생각이

직접 구현하던 시대에서, AI와 함께 설계하는 시대로

2026-05-31T21:00:13Z

알고리즘을 직접 구현하던 시대에서, 에이전트와 함께 실험을 설계하는 시대로예전에는 새로운 알고리즘을 공부하고 직접 적용하는 데 많은 시간을 쏟았습니다. 논문을 읽고, 수식을 따라가고, 샘플 코드를 찾아보고, 데이터를 정리한 뒤 직접 구현하고 검증해야 했습니다. 하나의 알고리즘을 실제 문제에 적용하기까지 꽤 긴 시간이 필요했고, 그 과정 자체가 중요한 역량이

너무 바빠서, 한가해질 수 없는 사람들 - 일 잘하고 일이 쌓여서 바쁘면 바쁠수록 역량은 퇴보하는 역설

2026-05-17T22:00:19Z

조직 안에는 늘 그런 사람이 있다. 누가 봐도 유능하다.책임감도 강하다.문제가 생기면 결국 그 사람이 해결한다. 그런데 아이러니하게도,그 사람은 점점 더 바빠진다. 그리고 어느 순간부터는새로운 방법을 받아들이는 것 자체가 어려워진다. 1. 바쁜 사람일수록 변화가 어렵다 팀장은 늘 일이 많다. 일정 관리.장애 대응.고객 이슈.회의.리뷰.사람 관리. 거기에

AI가 만든 코드, 리뷰는 필요 없다. - 코드를 읽으려는 강박을 내려놓아야 할 때

2026-05-02T07:00:28Z

반도체 설계자가 본 AI 코딩 시대의 검증 패러다임 "수십억 개의 트랜지스터를 설계하면서 우리는 이미 알고 있었다. 인간이 모든 것을 검증할 수 있다는 환상을 버리는 순간, 진짜 엔지니어링이 시작된다는 것을." 데자뷔, 그리고 익숙한 풍경 요즘 AI가 생성한 코드를 두고 벌어지는 논쟁을 지켜보면 묘한 기시감이 든다. "AI가 만든 코드를 어떻게 믿느냐

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