기술의 민주화

기술의 민주화 코드 없는 AI 혁신 - 권력과 혁신이 재분배되는 새로운 패러다임
김준태 지음 / 슬로디미디어 / 2026년 2월

* 출판사로 부터 도서를 전달받아 직접 읽고, 주관적으로 작성한 리뷰입니다.

AI 기술은 고도화, 전문화되고 있어 AI를 쓰는 일이 점점 쉬워지는 것 같은데.... 정작 일반인분들이 '어디까지 AI를 알아야 하는가'라는 질문에 답하는 것은 더 어려워지고 있는 듯 합니다.

예전엔 엑셀 매크로나 간단한 코딩만 할 줄 알아도 '디지털 잘하는 사람'으로 취급받았지만, 이제는 노코드(No Code) 툴에 생성형 AI까지 얹혀 나오면서, 비개발자도 꽤 복잡한 서비스를 뚝딱 만들어 내는 시대가 되었습니다.

문제는 이러한 변화가 단순히 업무 편의성의 문제가 아니라, 조직 안에서 권한과 영향력이 어떻게 바뀌고 재편되는지와 직결된다는 점일겁니다.

오늘 소개해 드리는 <기술의 민주화>는 이러한 다소 불편한 질문과 매우 관련있는 주제를 다루고 있다 생각합니다.

고성능 AI가 더 이상 연구소와 빅테크와 같은 대기업의 전유물이 아니라, 노트북과 아이디어만 있으면 개인이나 스타트업도 활용할 수 있는 인프라가 되었다는 점에 착안해 이러한 흐름을 '기술의 민주화 The Democratization of Technology'라는 키워드로 풀어냅니다.

저자는 코드 한 줄 치지 못해도, 심지어 복잡한 프롬프트 없이도 AI를 쓸 수 있게 되는 세상이 어떤 기회와 리스크를 동시에 가져올지를 비즈니스, 학슴 그리고 일이라는 관점에서 설명하고 있답니다.

책을 읽어나가면서 가장 인상깊은 대목은 '기술이 쉬워진 만큼, 기술과 관련된 권력 구조 또한 서서히 재배치되고 있다'는 점이었습니다. 기존에는 개발자나 데이터 팀이 '기술의 관문'을 쥐고 있었기에 조직내 혁신 프로젝트가 그들을 중심으로 돌아갈 수 밖에 없었죠.

그러나 지금은 현업 마케터, HR, 영업 담당자가 노코드 AI 도구를 이용해 스스로 실험하고, 서비스를 만들어 보는 일이 가능해졌답니다. 이러한 현상은 단순한 생산성 향상을 넘어 '혁신의 주도권이 기술 부서에서 현장 사용자에게로 옮겨가는 과정'이라 생각됩니다.

이러한 관점이라면 그동안 'IT 부서의 눈치'를 보며 기다렸던 수 많은 아이디어들이, 앞으로는 각 부서안에서 직접 프로토타입을 만드는 방식으로 전환될 수도 있겠다는 상상이 현실적으로 느껴졌습니다.

책 전반에서 반복되는 메시지는 '프롬프트 잘 쓰는 소수의 전문가 시대는 과도기일뿐' 이라는 점입니다.

지금은 여전히 프롬프트 텍스트를 정교하게 다듬어야 원하는 결과를 얻을 수 있지만, 검색 엔진이 불리언 연산자에서 자연어 검색으로 진화했듯이, AI 인터페이스 역시 사용자의 문맥, 이력, 환경을 읽어 스스로 의도를 파악하는 쪽으로 빠르게 발전하고 있다는 것이죠.

저자는 이러한 흐름을 최근 부각되고 있는 '탈 프롬프트 AI'라는 트렌드로 짚어내고 있으며, 이러한 트렌드를 기반으로 가까운 미래는 '무엇을 만들어 달라'고 길게 설명하기 보다, 도구가 먼저 우리 업무 패턴을 읽어 제안해오는 상황이 보편화될 것이라 예측해 볼 수 있습니다.

사실 개인적으로 이 부분이 가장 설레면서도 섬뜩했습니다. 지금은 내가 AI에게 질문을 던지고 있지만, 머지않아 AI가 먼저 '이 작업도 자동화해 볼까요?'라고 묻는 장면이 그려졌기 때문입니다.

그러나 이러한 기술의 민주화가 곧 '모두가 자동으로 혜택을 누린다'는 뜻이 아님을 이해가 필요가 있습니다. 예컨데, AI 협업 능력을 가진 사람은 같은 직무에서도 몇 배의 생산성을 내지만, 적응하지 못한 사람은 단순 반복 업무가 빠르게 사라지는 구조 속에서 더 큰 압박을 느낄 수 밖에 없을 겁니다.

따라서 진짜 격차는 코드를 짤 줄 아느냐가 아니라, AI를 어떻게 파트너로 삼아 일을 설계하느냐에서 벌어진다는 지적이 현실감을 가지게 되는 이유입니다. 이 대목에서 'AI가 사람을 대체한다기 보다, AI를 다루는 사람이 그렇지 못한 사람을 대체한다'는 진부한 말을 다시 떠올리게 되었습니다.

더불어 개인과 조직이 각각 어떤 전략을 취해야 하는지에 대해서도 깊이있게 생각하게 됩니다.

개인에게는 '프롬프트 기술을 익히기 보다 자기 업무를 구조화해서 설명하는 힘을 기르는 것'이 그리고 조직에게는 'AI를 몇개 도입했는지가 아니라, 현업이 스스로 실험하고 실패해 볼 수 있는 안전한 샌드박스를 갖추었는지'가 더욱 중요해지고 있음을 느끼게 됩니다.

특히 AI 노코드 해커톤, 사내 시민 개발자 프로그램, 평생학습 프로그램 등 최근 공공, 민간에서 시도하는 '현장 주도 실험' 사례 등은 본서에서 말하는 기술의 민주화를 실증해내는 실험장으로 손색이 없다 생각합니다.

무엇보다 중요한 사실은...

독자로 하여금 새로운 판에서 주도권을 잡을 잠재적 플레이어로 본다는 저자의 태도가 책 전반에 걸쳐 느껴졌습니다.

코드와 프롬프트에 자신이 없던 사람에게도 '이제 새로운 시대의 새로운 기회가 열렸다'는 메시지를, 이미 기술에 익숙한 사람에게는 '당신의 역할도 바뀌어야 한다'는 경고를 동시에 전달하기에 특정 직무나 세대에 한정된 책이 아니라 앞으로 5년 안에 AI와 함께 일하게 될 거의 모든 분들께 유용한 책이라 생각합니다.

결국 본서 <기술의 민주화>는 'AI를 얼마나 잘 쓰느냐'보다 '기술이 점점 사용하기 쉬워졌을 때, 우리는 어떤 역할을 새로 선택 할 것인가'를 스스로에게 물어보는 책이라 평가하고 싶습니다.

코드 없는 AI 혁신, 탈 프롬프트 인터페이스, 시민 개발자와 같은 개념을 한 호흡으로 정리해 보고 싶다면, 그리고 그 속에서 나와 조직이 어디에 서야할지 고민 중인분들의 일독을 기대합니다.

한국경영학회가 선정한 뉴 비즈니스 패러다임

한국경영학회가 선정한 뉴 비즈니스 패러다임 - 다양성 시대의 경영학
한국경영학회 지음 / 매일경제신문사 / 2026년 2월

* 출판사로 부터 도서를 전달받아 직접 읽고, 주관적으로 작성한 리뷰입니다.

요즘만큼이나 '뉴 비즈니스 패러다임'이나 '산업 패러다임 전환' 이라는 말을 많이 듣던 때가 있었나 생각됩니다. 특히 경제, 경제 관련 뉴스에서 자주 보이지만 막상 손에 잡히지 않는 안개같은 느낌을 받을 때가 많습니다.

반면, AI전환, ESG투자, 토큰 경제, 우주 비즈니스까지 한꺼번에 쏟아지는 키워드 속에서 기업이 어디에 자원을 집중해야 할지 선택의 폭이 너무 넓어졌달까요?

오늘 소개해 드리는 <한국경영학회가 선정한 뉴 비즈니스 패러다임>은 70주년을 맞은 한국경영학회가 지난 수십 년간의 축적된 연구 가운데 '지금 한국 기업이 전략에 반영해 봄직한' 10가지 메가 트렌드를 간추려 정리해 주고 있습니다.

책은 시장, 기술, 이해관계자라는 세가지 축 안에서 '고객제표, 기업 문화력, 가치사슬 마케팅, 인공지능 전환, 로보틱스, 토큰 경제, 민간 우주 경영, ESG 2.0, 세계 경제 질서, 주주행동주의'가 배치되어 있고, 각 주제는 그 분야를 오랫동안 연구해 온 학자들이 직접 정리해 신뢰를 더하고 있답니다.

읽으면서 느낀 첫 소회는 '경영 환경이 왜 이렇게 복잡해지게 되었는지'와 같은 다양해진 경영 환경의 원인과 '무엇부터 보고 판단해야 할지'와 같은 솔루션 선택이 훨씬 명확해졌다고 할까요?

우선 눈에 띈 부분은 고객을 자산, 자본, 부채 개념으로 재구성하는 '고객제표' 관점이었습니다. 전통 재무제표가 평균값 뒤에 숨긴 고객 차이를 드러내고, 자본 고객과 부채 고객을 구분해 전략을 재설계하자는 제안은 마케팅 예산을 넘어 자원 배분의 기준을 바꾼다 생각합니다.

기업 문화 투자가 브랜드 자산, 내부 결속, 지역 네트워크까지 다층적으로 작동한다는 분석도 문화 활동을 장기 자본으로 보게 만든 계기가 아니었나 합니다.

'시장 축을 넓혀가는 과정에서 문화와 예술을 다루는 장'도 인상적이었습니다. 비즈니스 디자인과 문화 경영을 연구해온 저자는 기업의 전시, 공연, 브랜드 협업같은 활동이 단기 매출이 아니라 '문화력'이라는 장기 자산으로 축적된다고 설명합니다.

고객 경험, 브랜드 정체성, 직원 몰입, 지역사회 관계를 동시에 강화하는 구조를 따라가다 보면, 그동안 '멋있긴 한데 비용이 아닐까' 하고 지나쳤던 사례들이 장기 투자로 보이기 시작합니다. 재무제표 어디에도 잡히지 않는 문화 자본을 어떻게 측정하고 경영의 언어로 옮길지 스스로 질문하게 만드는 대목이었답니다.

공급망 관점에서 마케팅을 다시보는 내용도 실무자에게 유용하리라 봅니다. 가치사슬, B2B 마케팅을 다뤄온 저자는 개별 기업이 아닌 전체 가치사슬을 하나의 시장으로 보고, 각 단계에서 누구에게 어떤 가지가 전달되는지 다시 그려 보자 제안합니다.

특정 부품 공급자가 시스템 성능에 미치는 공헌도를 수치화해 가격, 협상 전략을 재설계하는 사례는 역시나 우리 제품이 고객의 가치사슬에서 어느 위치에 있는가를 점검하게 만든다 생각합니다. 특히 단순 점유율보다 '가치사슬 내 포지션'이 경쟁 우위를 좌우한다는 메시지가 설득력있게 다가왔습니다.

기술 측으로 넘어가면 디지털 전환을 넘어선 'AX전환(AX)'이 핵심 개념으로 등장합니다. 디지털 전략과 AI 정책을 연구해온 저자는 단순히 AI 솔루션을 도입하는 단계를 넘어 기업의 전략, 프로세스, 문화 전체를 AI 기준으로 재설계하는 것을 AX라고 정의합니다.

DX가 업무를 온라인으로 옮겨 효율을 높이는 단계라면, AX는 데이터와 알고리즘을 통해 의사결정의 방식 장체를 바꾸는 단계로 그려집니다. 수요 예측이 정교해졌다면 창고 회전율, 가격 정책, 프로모션 구조까지 함께 손봐야지, 예측 엔진만 교체해서는 진짜 전환이 아니라는 지적이 특히 현실적으로 다가온 순간이었습니다.

'로보틱스'를 다루는 장에서는 제조, 물류 뿐 아니라 서비스 영역까지 포함해 로봇 도입의 경제성을 다각도로 검토하고 있지요. 궁극적으로 로봇 산업과 투자 동향을 추적해온 필자는 인건비 절감률만 보는 단순 ROI가 아닌 프로세스 재설계 비용, 품질 안전, 데이터 축적 효과를 함께 계산해야 한다 강조합니다.

더불어 2025년 이후 자율 주행, 휴머노이드 로봇 상용화로 조선, 방산 물류에서 적용이 빨라지는 흐름을 곁들여, 어떤 공정부터 어떤 형태로 도입할지 구체적인 기준을 제시합니다. 분명 이 부분에서 '이제 로봇을 쓸까 말까'의 문제가 아닌 '어디부터, 어떻게 쓸까'를 고민하는 시간이 되리라 봅니다.

나아가 '토큰 경제'가 참여 인센티브 체계로 플랫폼 다음 단계를 제시하고, 위성 데이터, 우주관광을 통해 기존 산업을 재편하는 '우주 경영'은 새로운 시장의 좌표를 그려주기에 충분했습니다.

ESC를 이해관계자 지배구조로 재정의하고, 미중 유럽 블록화 속 공급망 전략과 행동주의 투자자의 압력을 분석한 책의 후반부는 경영자가 재무, 마케팅, 기술 외에 규제, 국제정치, 투자자 행동까지 읽어내야 하는 당위성을 제대로 지적하고 있습니다.

책의 마지막 장을 덮고 나면, 전체 10개의 장이 각각의 유행 트렌드 모임이 아닌, '다양성 시대의 경영학'이라는 부제답게 큰 그림 안에서 자연스럽게 맞물려 있다는 느낌이 듭니다.

당연히 책에서 다루는 '고객제표, 문화력, 가치사슬, AX, 로보틱스, 토큰경제, 우주경영, ESG, 세계 질서, 주주행동주의'는 앞으로 우리 기업들이 동시에 고려해야할 전략 좌표 축입니다.

'조직 안에서 지금 무엇을 점검하고 어떤 질문을 던져야 하는지' 고민하고 계시는 모든 분들의 일독을 권합니다.

AI가 쉬워지는 최소한의 수학

AI가 쉬워지는 최소한의 수학 - 인공지능 문해력을 키우는 수학적 사고법의 힘 ㅣ 최소한의 지식 3
이동준 지음 / 지상의책(갈매나무) / 2026년 2월

* 출판사로 부터 도서를 전달받아 직접 읽고, 주관적으로 작성한 리뷰입니다.

챗GPT에 질문을 던질 때 가장 답답한 순간은 아리송한 답변과 함께 '왜 이렇게 작동하는지 모르겠다'는 느낌이 들 때일겁니다.답은 그럴싸한데, 기준과 근거를 이해하지 못하면 믿음도, 활용도도 깊어지지 않는 법이죠.

알고보면, 이 답답함의 상당 부분은 AI를 작동시키는 수식 그 자체 보다는, 그 수식이 설명하려는 구조를 모를 때 생긴다 생각합니다. 그래서 AI 시대에 필요한건, '코딩을 조금 더 잘하는 능력' 이 아니라 AI가 세상을 어떻게 표현하고 계산하는지 읽어낼 수 있는 문해력에 가깝다 하겠습니다.

오늘 소개해 드리는 <AI가 쉬워지는 최소한의 수학>에서 말하는 부분은 바로 이 'AI 문해력'에 대한 이야기 입니다.

현직 고등학교 수학, 정보 교사이자 'AI 수학' 교과서 집필진으로 활동해온 저자는 챗GPT, 추천 알고리즘, 자율주행, 이미지 생성 모델까지 우리 일상에 이미 들어와 있는 기술들을 고등학교 수준 수학의 언어로 다시 번역해서 보여주고 있습니다.

책을 읽으며 든 생각은 'AI 개발을 위한 고급 이론서'라기 보다, AI를 둘러싼 수학적 생각법을 정리해주는 '교양+입문서'에 가깝다는 느낌입니다. 그래서 '수포자도 이해할 수 있는가?'보다는 '수학을 한 번이라도 배운 사람이라면, 오히려 AI를 이렇게 까지 깊이있게 이해할 수 있겠구나'라는 생각입니다.

본서의 구성을 대략적으로 정리하면, '수학 개념 --> 인공지능 작동 원리 --> 심화 탐구'라는 3단계가 7장 전체에 일관되게 적용되어 있습니다.

우선 '챗봇 언어 모델'부터 시작해, 단어를 벡터로 바꾸어 cosθ=∥a∥∥b∥a⋅b 처럼 자유도를 계산하는 원리를 통해 문장 이해 방식을 설명합니다.

미래 예측 모델은 평균 제곱 오차를 최소화하는 '손실함수'와 그 기울기를 따라 가중치를 조정하는 '경사하강법'으로 풀어가며, 추천 시스템은 '사용자-콘텐츠 행렬'을 r^ui=pu⋅qi 로 분해하는 과정으로 설명합니다.

'분류와 신경망'에서는 선형 분리와 연쇄법칙으로 쌓아올린 구조를, '자율 주행', '이미지 인식'은 합성곱 (A∗K)ij 과 베이지안 추론 P(H∣D)∝P(D∣H)P(H) 으로 다루며, '생성형 AI'는 확률 분포 설계로 마무리 하고 있습니다.

물론 각 개념이 고등학교 수학의 연장선 상에 있으며, 챗GPT의 어텐션부터 이미지 생성의 '창의성'까지 연결되고 있답니다.

저자는 인공지능 수학교과서, 평가 도구 개발, 교사 연수, 학생 캠프 경험을 바탕으로 'AI 도구를 쓰더라도 원리를 이해하는 사람과의 격차는 벌어진다'고 역설하고 있음을 기억할 필요가 있습니다. 알파고 이후 바둑 기사 실력 양극화 사례처럼, AI 시대의 경쟁력은 '구조와 그 한계를 파악하는 능력'에 달려 있다는 이야기입니다.

책은 수학을 '공식 암기'에서 'AI 구조 해독을 위한 도구'로 바꿔놓은 느낌입니다. 벡터, 행렬, 미분, 확률이 챗봇 생성, 추천, 자율주행, 이미지 창작과 연결되는 과정을 따라가다 보면, 수학이 기술의 언어라는 사실이 분명해 집니다 !

오히려 '경사하강법이나 합성곱' 같은 AI의 핵심 개념이 고등학교 수학의 연장이라는 생각은 AI를 너무 멀게만 느꼈던 분들에게는 다소간의 위안이 되리라 기대합니다. 수학을 재발견하며, AI를 비판적으로 활용하는 힘을 얻을 수 있으리라 생각합니다.

AI의 작동방식에 대한 문해력을 키우고 싶은 분들의 일독을 권합니다.

혁신은 왜 실패하는가

혁신은 왜 실패하는가 - 글로벌 기업들의 25가지 시행착오를 통해 살펴본 메타 착각
박종성 지음 / 세종(세종서적) / 2026년 2월

* 출판사로 부터 도서를 전달받아 직접 읽고, 주관적으로 작성한 리뷰입니다.

"이번 기회에 AI만 잘 도입하면 회사가 한 단계 도약할 수 있을 것 같습니다."

최근 들어 많은 기업들이 입을 모아 하나같이 이야기하는 화두는 역시 'AI를 통한 디지털 전환(AX)과 혁신'이라 생각합니다. 사실 기존 자동화 공장이나 RPA, 메타버스 등 수 많은 프로젝트들이 이런 기대감 속에서 출발했지요.

그런데 막상 시간이 지나면 '시스템은 잘 돌아가는데, 왜 일은 더 힘들어졌지?'라는 푸념으로 남는 경우가 많습니다. 글로벌 컨설팅 조사에서 상당수의 기업이 AI 프로젝트를 중간에 접고, 그마저도 투자한 돈을 뽑아낸 곳은 극히 일부에 그친다는 통계를 봤을 때도 그 이유가 궁금해집니다.

오늘 소개해 드리는 박종성 컨설턴트의 <혁신은 왜 실패하는가>는 이러한 물음에 정면으로 답을 구하는 체계적인 혁신 해부서라고 생각합니다.

GM, BBC, MS, 월마트, 메타, 구글 등 글로벌 기업들이 천문학적 예산과 최첨단 기술을 투입하고도 왜 허무하게 무너졌는지를 25가지 실패 사례를 들어 '메타 착각'이라는 인지적 함정을 분석합니다.

책을 읽으면서 가장 먼저 든 생각은.... 기술 컨설턴트로서 LG CNS에서 AI, 최적화 프로젝트를 다뤄온 저자의 시각으로 인해 현장 디테일과 이론을 균형있게 결합해 전문성을 더하고 있다는 것입니다.

무엇보다 인상적인 점은 누군가의 무능이 게으름을 탓하는 대신, '문제를 제대로 보지않고, 기술이라는 답부터 들이미는 사고방식'에 초점을 맞춘다는 점입니다. 저자는 이를 '메타 착각'이라는 부릅니다만, 이 때문에 경영학적 관점에 더해 '인지 심리학'에 가까운 인사이트가 더해진 느낌입니다.

책은 1900년대 전기 혁명으로 부터 최근 생성형 AI까지 근 100년 동안의 기업 실패 패턴을 5가지 메타 착각이라는 이름으로 압축해 보여주고 있습니다.

첫째, 새로운 도구를 들여오면 생산성은 저절로 뛸 것이라는 믿음, GM의 '불꺼진 공장' 실험처럼 로봇이 차체를 찢고, 페인트를 서로 뿌리는 처참한 결과, '일본 도장 로봇', '메타버스 오피스 도입'은 일하는 방식과 구조가 바뀌지 않으면 새로운 도구가 낡은 관행을 고착시킨다는 교훈을 주기 충분했습니다.

둘째, 충분한 데이터와 복잡한 시스템이 정답을 준다는 일종의 착시 현상, '질로우의 부동산 알고리즘 손실', '폭스마이어 물류 파탄', 'BBC 디지털 프로젝트', 'MS 챗봇 테이'의 '혐오 인격' 변질 등은 데이터가 중립적이지 않고, 맥락을 무시하면 위험하다는 점을 극명히 드러낸다고 생각합니다.

셋째, 인간 개입을 줄이면 완벽해질 것이라는 생각, '셀프 계산대의 그림자 노동의 증가', '패트리어트 미사일 아군 공격', '자율 주행 사고'는 시스템 설계, 예외 감지, 윤리 검토에서 인간이 빠지면 무너진다는 사실을 잘 설명해 보여주었습니다.

넷째, 완성도 높은 제품이 시장을 만든다는 기술 만능 주의, '세그웨이', '퀴비', '구글 글라스', '스마트 시티'의 실패는 '만들 수 있는 것'에 치중한 나머지 사용자의 절실한 문제를 묻지 않았기 때문은 아닐까 생각해 봅니다.

다섯째, 강력한 리더십이 혁신을 만든다는 그릇된 믿음, '런던 구급차 마비사건', 'GE 디지털 전환의 절반의 성공', '성급한 결정에 따른 팬데믹 원격 수업의 실패' 등은 횃불과 채찍을 든 리더십이 결국 누구도 책임지지 않는 마치 도박처럼 변질된 사례를 극명히 보여주고 있습니다.

개인적으로 본서의 장점을 들자면... 실패를 다루면서도 냉소적이지 않고 실질적인 도구를 제공한다는 점일겁니다.

각 장 끝 '프로젝트 성공률을 높이는 사전 부검 체크리스트'는 우리 프로젝트에 착각이 얼마나 적용되고 있는지 점검하게 하며, 저자의 다양한 현장 경험이 이론과 현실의 간극을 잘 메워주고 있다고 평가하고 싶습니다.

특히 AI 시대에 '기술은 질문을 정교하게 만드는 도구일 뿐'이라는 메시지가 강렬한 여운으로 남습니다.

AI나 자동화라는 슬로건 보다 '문제정의', '멈출 수 있는 용기', '인간과 시스템의 균형'이 진짜라는 사실을 새삼 일깨워주는 귀한 인사이트가 있는 책입니다.

혁신 프로젝트를 고민하는 리더나 실무자라면, 큰 자본 투입 전 자체적으로 저자의 메타 착각에 빠져있지 않을까 점검해 보는 시간을 가져보시면 좋겠습니다. 관심있는 분들의 일독을 권합니다.

2026 한국에 투자하라

2026 한국에 투자하라 - 코스피 1만, 새로운 부의 법칙
나탈리 허 지음 / 쌤앤파커스 / 2026년 2월

* 출판사로 부터 도서를 전달받아 직접 읽고, 주관적으로 작성한 리뷰입니다.

코스피가 5,000을 돌파한 요즘, 뉴스마다 '바이 코리아(Buy Korea)'소리가 들려옵니다.

그런데 과연 이 상승세가 지속될 것인지, 아니면 또 한번의 박스권으로 돌아갈지 불안한 마음이 드는 것은 모든 투자자들의 공통된 마음일겁니다.

실리콘 밸리에서 글로벌 자본의 흐름을 직저 지켜본 '나탈리 허' 저자의 <2026 한국에 투자하라>는 바로 이 문제에 천착하여 냉철한 해답을 제시하고 있어 주목을 끌고 있습니다.

특히 단순한 낙관론이 아니라, 데이터와 구조적 변화를 근거로 '한국 시장이 이제야 본격적인 Revaluation 국면에 접어들었다'고 분석하고 있는 점이 매우 인상적이었습니다.

본서를 통해 가장 크게 다가온 점은, 한국 주식 시장이 더 이상 '저 평가된 변방'이 아니라는 점입니다. 저자는 미국 연준의 금리 인하와 트럼프 행정부의 재정 확대가 글로벌 유동성을 키우고, 그 여파가 고평가된 미국을 피해 저평가된 한국으로 몰릴 거라 예측합니다.

특히 반도체와 AI 공급망에서 한국 기업들의 위상이 세계 최상위권이라는 사실을 데이터 센터 투자 전망과 SK하이닉스의 HBM 성장률로 뒷받침하며, 코스피 상승이 '통계적으로 충분히 가능한 시나리오'임을 설득력있게 풀어내고 있답니다.

책의 핵심은 아마도 한국 시장을 바라보는 외부 시각의 전환이 아닐까 합니다.

저자는 일본과 대만처럼 수출 중심 구조를 가진 한국이 PBR, PER 기준으로 여전히 저평가되어 있다고 지적하빈다. 여기에 정부의 밸류업 정책과 기업 지배 구조 개선이 더해지면, 외국인 자금 유입이 가속화될 거라는 논리가 탄탄해 보입니다.

실제로 최근 신리콘 밸리에서 목격한 수천억 달러 규모의 '바이 코리아' 움직임이 이를 뒷받침한다고 강조하는데, 드디어 한국이 글로벌 투자자들의 레이더에 제대로 잡혔다는 느낌이 강하게 듭니다.

개인적으로 가장 와 닿았던 부분은 오랜 박스권에 갇혀있던 코스피가 단순한 반등 수준이 아니라 산업 구조 재편과 정책 변화로 뒷받침된 상승 국면이라는 점이었습니다. 특히 AI 다음으로 피지컬 AI(로봇, 인프라) 시대가 열리며 한국 기업들의 수혜가 지속될 거라는 전망은, 트럼프 재선 후 재정 확대 기대감과 맞물려 현실적으로 다가왔습니다.

나아가 코스피 1만을 4~5년 내 연평균 20% 상승 시나리오로 제시합니다. 단순 숫자 계산이 아니라, 유동성 확대, AI 경쟁력, 환율 안정화라는 세 축을 결합한 분석입니다.

중요한 사실은....

국내 투자자의 귀환과 개인 주식 확대가 하방 지지선이 될 것이며, 일본의 NISA 사례 처럼 '국민의 믿음이 시장을 떠 받친다'는 논리가 책 전반에 녹아 있어, 읽을 나갈 수록 '과거 저평가 근황이 이제 끝났다'는 확신이 생기게 되었습니다.

물론 위험 요인도 짚고 있습니다. 환율 변동성과 실물 경기 둔화가 변수지만, 고환율이 오히려 수출 기업 이익을 키운다는 양면성을 분석하며 균형잡힌 시각을 잃지 않고 있답니다. 이러한 냉정한 접근이 책의 신뢰도를 한층 올려준다 생각합니다.

구체적인 사례로서 삼성전자, SK하이닉스 같은 대형주 부터 네이버, 카카오, K-푸드, K-뷰티 까지, 상승 국면에서 주목할 분야를 구체적으로 해부합니다. AI 생태계에서 한국의 콘텐츠 IP와 인프라 공급망 역할이 커질 것이라는 점은 특히 설득적이었다.

저자가 실리콘 밸리에서 직접 경험한 글로벌 머니 흐름을 바탕으로 한 인사이트라 막연한 낙관이 아닌 실전 지침처럼 느껴졌답니다.

책을 덮으며 든 생각은, 코스피 1만은 '반드시 올 미래'라기 보다 '준비된 자만 누리는 기회'라는 점이었습니다. 또한 그러한 한국 주식시장에 대한 믿음을 데이터로 무장시켜주는 책이라 평가하고 싶습니다.

미국은 비싸고, 중국은 위험하고, 일본은 정체하고, 대만은 불확실하기에 글로벌 머니의 향방은 한국을 가리키고 있음을 다시 한번 느낄 수 있는 귀중한 독서 경험이었습니다.

한국 경제의 잠재력을 재평가하고 싶은 투자자 분들의 일독을 권합니다.