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오늘부터 바로 쓰는 심플 AI 활용법 - [오늘부터 바로 쓰는 심플 AI 활용법 - 업무는 빠르게, 성과는 2배로 높이는 AI 실무 가이드]

thanksir — Thu, 29 Oct 2026 14:02:00 +0900

오늘부터 바로 쓰는 심플 AI 활용법 - 업무는 빠르게, 성과는 2배로 높이는 AI 실무 가이드
이임복 지음 / 천그루숲 / 2026년 10월

* 출판사로 부터 도서를 전달받아 직접 읽고, 주관적으로 작성한 리뷰입니다.하루 종일 바쁘게 일했는데도 정작 중요한 일은 시작조차 못 한 날이 있습니다. 자료를 찾고, 보고서 형식을 맞추고, 회의 내용을 정리하다 보면 생각보다 많은 시간이 준비 작업에 쓰인다는 것을 잘 아실 겁니다.이런 작업들을 AI가 도와준다는 이야기는 익숙하지만 사실 막상 대화창을 열고 나면 무엇부터 시작해야할지 막막해 질때가 많습니다.
오늘 소개해 드리는 <오늘부터 바로 쓰는 심플 AI 활용법>는 바로 이런 막막함과 실제 활용 사이에 놓인 실무서의 성격을 지닌 책입니다.한 마디로, 새로운 도구를 익히는 일보다 자신의 업무를 '현재 하고 있는 일', '해야 하는 일', '하고 싶은 일'로 나눠 정리하는 일을 앞세우고, 그 다음에서야 AI를 통한 문서 작업에서 바이브 코딩과 AI 에이전트로 활용 범위를 넓혀가는 구성이 이를 잘 보여주고 있답니다.이러한 책의 구성에서 눈여겨볼 부분은 출발점이 기술의 성능이 아니라 사용자의 실제 업무라는 점입니다. 저자는 프로롤그에서 업무의 배경과 필요한 자료를 전달하고, 결과를 직접 확인하는 기본기를 강조합니다.이를 따라 생각해보면 AI를 잘 활용한다는 것은 특별한 질문 문장을 외우는 능력보다, 막연했던 요청을 실행가능한 작업으로 바꾸는 능력에 가깝다는 생각이 듭니다. 제목의 '심플'도 일을 대충 처리한다는 뜻이 아니라, 복잡한 기능에 압도되기 전에 오늘 해결할 문제 하나를 분명히 하자는 제안처럼 다가 옵니다.
보고서, 발표 자료, 엑셀, 이미지 생성하기 등 익숙한 업무부터 시작하는 실전 활용 부분은 AI 활용을 일상의 업무와 연결하기 쉽게 만들고 있습니다.
다만 눈길을 끄는 부분은 결과물을 빠르게 만드는 기능 자체보다, 예제를 자신의 일에 맞게 바꾸도록 이끄는 방향이라 생각합니다.
같은 자료라도 상사에게 보고할 문서와 회의에서 논의할 발표 자료는 목적과 표현이 달라야 합니다. 따라서 실습의 의미도 책과 똑같은 결과를 얻는데서 그치지 않고, 필요한 내용을 더하고 불필요한 부분을 덜어내는 과정에서 생길 겁니다.
게임과 업무 관리 프로그램을 만들고 이를 실행, 배포, 데이터 연결까지 다루는 바이브 코딩 부분은 이러한 시도를 한 단계 확장하는 듯 보입니다. 기존 프로그램의 사용법에 자신을 맞추는 대신, 반복되는 불편을 해결할 작은 도구를 직접 구상해 볼 수 있기 때문일겁니다.
저자가 예제를 따라하면서도 자신의 업무에 어떻게 적용할지 계속 질문하라고 권하는 이유도 여기 있다 생각합니다. 따라하기는 도착점이 아니라, 자신의 문제를 해결하는 방식으로 나아가기 위한 연습이기 때문입니다.
후반부에 '코덱스'를 활용한 PC 작업과 AI 에이전트로 이어지는 흐름은, 답변을 받는 것과 실제 일을 맡기는 것의 차이를 생각하게 합니다.
자동화의 범위가 넓어질 수록 사람이 해야 할 일이 사라진다기 보다, 작업의 목적과 확인 기준을 정하는 일이 더욱 중요해 보입니다. 파일 정리라면 원본이 안전하게 남았는지, 보고서 작성이라면 근거와 숫자가 맞는지 살피는 과정까지 포함해야 업무가 끝났다고 할 수 있습니다.
이런 점에서 본서는 이미 원하는 프로그램을 만들어 쓰는 숙련자보다 AI의 필요성은 알지만 자신의 업무에 연결하지 못했던 독자들에게 더 적합해 보입니다.
모든 도구를 익혀야 한다는 부담을 내려놓고, 자주 반복하는 업무 하나를 골라 자신의 언어로 설명하고, 결과를 수정하며, 반복되는 일을 조금씩 맡겨 보도록 시작의 문턱을 낮춘다는 점이 그 이유 중 하나라 생각합니다.
책을 덮은 뒤, 익힌 도구의 개수 보다 다음 출근 때 다시 사용할 작업 방식 하나가 남는다면... 본 실무서의 역할은 다했다고 봅니다.
복잡하고 반복적인 일은 AI에게 맡기고, 더 중요한 일에 집중하고자 하는 직장인들의 일독을 권합니다.

기술창업가의 J커브 전략 - [기술창업가의 J 커브 전략 - 아이디어 검증에서 시장 확장성 확보까지]

thanksir — Thu, 29 Oct 2026 12:30:00 +0900

기술창업가의 J 커브 전략 - 아이디어 검증에서 시장 확장성 확보까지
서원겸 지음 / 청년정신 / 2026년 09월

누구나 한 번쯤 자신이 직접 만든 제품이나 서비스를 고객에게 제공하며 살아가는 모습을 상상하곤 합니다. 익숙한 일의 불편을 해결할 아이디어가 떠오르면, 이것을 직접 만들어 봅면 어떨까 하는 마음도 생기곤 하죠.하지만 무언가를 완성하는 일과 그것을 고객이 선택하게 만드는 일, 나아가 여러 사람이 함께 일하는 회사로 키우는 일은 서로 다른 일입니다. 과연 좋은 제품, 좋은 서비스만 만들 수 있다면 좋은 회사도 만들 수 있을까요?
오늘 소개해 드리는 서원겸 대표의 <기술창업가의 J커브 전략>에서는 개발 역량을 출발점으로 삼되, 고객에게 댓가를 받고 사람과 자금을 확보하며 조직을 운영하는 단계까지 창업자의 역할이 어떻게 달라져야 하는지를 연결하고 있습니다.여기서 흥미로운 점은 'J커브라는 성장곡선'(기술과 제품, 사람, 고객 자본, 레퍼런스가 일정수준 축적되고 고객이 연결되고 새로운 시장이 열리며, 기술력과 투자 인재가 함께 몰리며 급격하게 성장한다는 성장 그래프)을 바라보는 저자의 시선입니다. 오랫동안 고생하면 언젠가 성장한다는 위로보다, 정체된 시기에 무엇을 축적하고 어떤 역량을 새로 갖춰야 하는지 묻는 쪽에 가깝다 생각합니다. 그렇게 보면 책의 주인공은 뛰어난 기술 자체가 아니라, 기술 만으로는 풀리지 않는 문제들을 만나며 자신의 역할을 넓혀가는 창업자인 셈입니다.책에서 가장 설득력있게 다가왔던 대목은 영업을 개발이 끝난 뒤의 판매활동으로만 취급하지 않는다는 점이었습니다. 저자는 고객과 대화하고 요구를 제품에 반영하는 과정을 기술이 사업으로 자리잡는 중요한 단계로 설명합니다. 이를 따라가다 보면 시장 검증은 완성품에 합격 도장을 받는 일이 아니라, 무엇을 만들어야 하느지부터 다시 배우는 과정이라는 생각이 듭니다.
자금조달 역시 투자 유치의 성취보다 제품을 개선하고 인력을 확보할 시간을 마련하는 문제로 바라보게 합니다. 정부지원사업, 용역, 대출, 투자를 함께 다루는 부분에서, 저자는 창업자의 현실이 멋진 발표 자료보다 당장의 개발 일정과 현금 흐름에 더 가까울 수 있음을 환기시키고 있답니다.브랜딩도 이 맥락에서는 포장 기술이 아닌 셈이죠. 실제 납품 경험과 고객의 신뢰가 다음 거래의 문을 열어주도록 만드는 일이며, 저자가 강조하는 성장의 순환도 이처럼 작은 실적이 새로운 기회를 낳는데서 시작한다고 생각합니다.후반부에서 눈여겨볼 부분은 창업자가 계속 가장 뛰어난 실무자로 남는 것과 회사가 성장하는 것이 반드시 같은 방향은 아니라는 점입니다.채용과 역할 배분, 조직 운영으로 책임이 확장된다는 설명은, 대표의 유능함이 어느 순간 회사의 의존성으로 바뀔 수도 있음을 생각하게 합니다. 기업가치 역시 매출 하나로 설명되지 않고 기술, 고객, 인재, 브랜드 등 축적된 자산을 함께 보아야 한다는 관점에서, 마지막 부분은 단순한 투자금 회수 요령보다 오래가는 회사를 만드는 문제로 다가옵니다.물론 책에서 제시된 성장 순서를 모든 스타트업이 따라야할 공식으로 받아들일 필요는 없다 생각합니다. 가족과 건강, 삶의 자율성을 지향하는 창업의 매력도 그에 따르는 책임과 불확실성을 지워주지는 않습니다.그럼에도 본서는 막연히 창업을 권하기보다 지금 부족한 것이 개발 능력인지, 고객 이해인지, 자금 운용인지 돌아보게 한다는 점에서 창업을 준비하는 분들께 큰 도움이 되리라 믿습니다.
결론적으로 본서 <기술창업가의 J커브 전략>은 혼자 무엇이든 해내는 사람에게, '이제 무엇을 함께 해내도록 만들어야 하는지를 묻는 책'이라 평가하고 싶습니다.아이디어 검증에서 시장 확장성 확보까지 기술 창업을 준비하는 분들의 일독을 기대합니다.* 출판사로 부터 도서를 전달받아 직접 읽고, 주관적으로 작성한 리뷰입니다.

직장인을 위한 AI 업무 설계의 기술 - [직장인을 위한 AI 업무 설계의 기술]

thanksir — Mon, 26 Oct 2026 19:58:00 +0900

직장인을 위한 AI 업무 설계의 기술
이민수 지음 / 한빛미디어 / 2026년 09월

* 출판사로 부터 도서를 전달받아 직접 읽고, 주관적으로 작성한 리뷰입니다.AI가 보고서를 대신 써줬는데, 내용을 확인하느라 오히려 퇴근이 늦어졌다면 정말 일이 줄어든 걸까요? 초안이 순식간에 완성되는 순간에는 분명 편리하지만, 출처가 불분명한 숫자를 확인하고 빠진 내용을 보충하다 보면 절약한 시간이 다시 사라지기 일쑤입니다.어제 설명한 업무 배경을 오늘 또 입력해야 한다면, AI를 쓰는 것과 AI에게 일을 맡기는 것 사이에는 아직 괴리가 있다는 의미일 겁니다.
이민수 저자의 <직장인을 위한 AI 업무 설계의 기술>은 이러한 괴리감에서 출발해 '클로드 코드(Claude Code)'를 통해 결과물을 만드는 기술보다 그것을 검증하고 반복 업무에 안착시키는 과정에 초점을 맞추고 있습니다. 책의 중심 개념인 '하네스'는 특별한 명령어가 아니라 AI가 참고할 업무 맥락과 지켜야 할 규칙, 사람이 확인할 지점을 묶어두는 운영 구조에 가깝다 할 수 있습니다. 이러한 관점이 설득력있는 이유는 AI의 실수를 막연히 성능 탓으로 돌리는 대신, 일을 맡기는 쪽의 준비와 검토 방식도 돌아보게 하기 때문이라 생각합니다.한편으로는 더 좋은 답변을 뽑아내려 애쓰기 전에, 어떤 답변이라야 실제 업무에 사용할 수 있는지부터 정하라는 제안으로 다가왔습니다.책을 읽어 나가면서 가장 눈길이 가는 부분은 회의록을 매끄러운 요약문으로 끝내지 않고, 확정된 사항과 실행할 사람, 판단의 배경과 후속 조치로 나누어 다루는 부분이었습니다.
담당자가 정해지지 않은 일을 AI가 그럴 듯하게 완성해 버린다면 문서는 깔끔해져도 업무는 오히려 불분명해지므로, 저자의 설명처럼 누락을 감추지 않고 드러내는 방식이 실무에서는 더 정직하고 유용할 것으로 판단됩니다.여기에 결정과 관련 문서를 연결하고, 검토를 통과한 작업 방식을 재사용하며, 반복된 오류를 다음 작업의 규칙으로 남기는 구성이 이어집니다. 클로드 개발사가 공개한 하네스 설계에서도 작업 기록을 남겨 다음 세션이 이전의 진행 상황을 이어받게 하는 구조를 중요하게 다루고 있습니다.이를 함께 놓고 보면 AI 업무 자동화의 핵심은 한 번의 대화를 성공시키는 것이 아니라, 대화가 끝난 뒤에도 업무의 근거와 기준이 남도록 만드는데 있다는 해석이 가능할 겁니다.책의 후반부에서 비용 관리와 데이터 경계, 팀의 공통 기준, 도입 성과 측정과 개선으로 나아가는 점도 본서를 단순한 클로드 사용법과 구분되는 점이라 생각합니다.개인이 편하게 사용하는 것과 조직이 안심하고 함께 쓰는 것은 분명 다른 문제이며, 생성 속도 만큼 검토와 수정에 드는 부담까지 고려해야 한다는 구성이 매우 현실적으로 다가 왔습니다.물론 문서에 꼬리표를 붙이고 결정 기록과 검증 절차를 마련하는 일은 처음부터 시간을 아껴주는 지름길처럼 느껴지지는 않아 보입니다. 다만 익숙한 업무 하나부터 적용할 수 있고, 코드를 다루기 어렵다면 본문의 흐름과 점검 항목을 중심으로 접근하도록 안내하고 있다는 점에서 처음 시작하는 분들의 부담을 줄여주는 포인트라 하겠습니다.
결국 본서는 'AI를 쓰면 얼마나 빨라진다'는 약속 보다, 무엇을 맡겼고, 어디까지 확인했으며 다음에는 무엇을 고칠 것인지 설명할 수 있는 업무 습관을 기르게 하는 실무서로 평가하고 싶습니다.클로드를 업무에 활용하여 그 결과를 검증하고 팀에 정착시키는 하네스 운영 원칙을 구현하고자하는 직장인들의 일독을 기대합니다.

부의 이동 트렌드 2027 - [부의 이동 트렌드 2027 : 투자와 소비의 기준을 바꿀 - 머니 엑소더스·칩 리퍼블릭·영 캐피털·와트 러시·실리콘 칼라·슬림노믹스·오션 리쇼어링·K-에브리씽·머니 릴레이·펫 페어런팅]

thanksir — Sat, 24 Oct 2026 17:35:00 +0900

부의 이동 트렌드 2027 : 투자와 소비의 기준을 바꿀 - 머니 엑소더스·칩 리퍼블릭·영 캐피털·와트 러시·실리콘 칼라·슬림노믹스·오션 리쇼어링·K-에브리씽·머니 릴레이·펫 페어런팅
손희애 지음 / 황금부엉이 / 2026년 10월

*출판사로 부터 도서를 전달받아 직접 읽고, 주관적으로 작성한 리뷰입니다.
공과금을 내거나, 장을 볼 때면 예전과 같은 돈으로 할 수 있는 일이 많이 줄었다는 생각이 드는 요즘입니다. 반면 뉴스에서는 어느 산업이 호황이고, 어떤 기업의 매출이 크게 늘었다는 소식이 들려옵니다. 세상 어딘가에서는 돈이 늘어나고 있다는데 왜 내 생활에는 여유가 생기지 않을까 걱정하는 분들도 많습니다. 이 간격을 이해햐려면 경기가 좋고 나쁘다는 이야기에서 한 걸음 더 들어가, 사람들이 어디에 돈을 쓰고 기업들이 어디에 투자하는지 살펴볼 필요가 있다 생각합니다.
오늘 소개해 드리는 <부의 이동 트렌드 2027>은 유망 산업을 전망하는 경제서라기 보다는 변화의 파급 경로를 따라가며 투자, 직업, 소비의 판단 기준을 세우게 하는 안내서에 가깝다는 느낌을 받았습니다.우선 저자는 산업의 성장과 개별 기업의 이익을 구분하고, 같은 변화 속에서도 누가 새로운 수익을 얻으며 누가 비용을 부담하는지 질문하고 있습니다. 또한 하나의 미래를 단정하기 보다 상황을 여러 시나리오로 나누고 확인해야 할 신호를 제시한다는 점도 인상적이었답니다. 결국 책이 강조하는 경제 감각이라는 것은 유행할 종목을 빨리 고르는 능력이 아니라, 예상과 다른 미래가 오더라도 판단을 빠르게 수정할 수 있는 힘이 아닐까 합니다.책에 등장하는 '열 가지 키워드'는 따로 떨어진 유행어가 아니라, 하나의 변화가 다른 산업으로 번져가는 과정을 보여주는 연결 지도처럼 읽혔습니다. 예컨데, '와트 러시'는 AI경쟁의 무대가 반도체와 데이터 센터를 넘어 송전망, 냉각, 저장 장치 같은 기반 시설로 확장된다는 관점을 제시하고, 전력 생산량만큼 실제 수요처까지 연결할 수 있는 능력이 중요하다는 사실을 환기시키고 있지요.'오션 리쇼어링' 역시 조선업의 수주 소식에 환호하는 데서 멈추지 않고, 제한된 도크를 어떤 선박에 배정하는지, 원가 상승을 견디며 영업 이익을 남기는지, 유지, 보수, 정비 사업이 반복 매출로 이어지는지를 살피게 합니다.
같은 방식으로 '슬림노믹스'는 비만 치료제의 판매량 너머에서 식품, 의류, 건강 관리에 재배치될 가계지출을, '영 캐피털'은 줄어드는 청년 인구 뒤에서 커지는 교육, 경력 형성, 주거 서비스의 수요를 발견하게 합니다.읽을 수록 돈은 화제의 중심에 오래 머물지 않고, 그 변화가 작동하는 데 필요한 다음 단계와 아직 해결되지 않은 병목으로 이동한다는 책의 관점이 선명해 지는 것 같습니다.후반부의 'K-에브리씽', '머니 릴레이', '펫 페어런팅'은 부의 이동을 산업 통계가 아니라 사람들의 생활 방식과 관계 변화에서 읽게 합니다. 세계적인 관심을 지속적인 매출로 바꾸려면 'K라는 이름'보다 품질, 유통, 결제, 재구매의 구조가 필요하고, 고령화에 따른 자산 이전도 상속 규모보다 자산을 관리하고 집행하게 해주는 금융, 법률, 돌봄의 연결망이 더 중요한 시장이 될 수 있음을 각인시켜 줍니다.더불어 반려 동물 시장도 양적인 증가만이 아니라 한 가족이 오랜 시간 지불하는 의료, 보험, 돌봄, 여행 비용을 함께 살펴야 성장의 실체가 보인다는 주장 또한 설득력이 있어 보입니다.다만 모든 사회적 변화를 투자 기회로만 해석해서는 곤란하다 생각합니다. 어떤 사람에게 새로운 시장은 다른 사람에게 늘어난 의료비와 돌봄비, 전기 요금과 고용 불안일 수 있기 때문입니다.
결론적으로 본서 <부의 이동 트렌드 2027>의 가장 실용적인 가치는 돈이 몰릴 곳을 대신 골라주는데 있지 않습니다. 오히려 경제 뉴스의 화려한 첫 문장을 지나 실제 매출과 이익, 비용과 책임이 귀착되는 마지막 지점을 확인하는 습관을 길러준다는데 있다고 생각합니다.돈과 산업의 중심이 이동하는 2027년, 새로운 병목과 환경에서 새로운 기회를 만들고자 하는 분들의 일독을 기대합니다.

켄타우로스 시대가 온다 - [켄타우로스 시대가 온다 - 인간과 AI의 시너지를 극대화하는 리더십]

thanksir — Thu, 22 Oct 2026 20:10:00 +0900

켄타우로스 시대가 온다 - 인간과 AI의 시너지를 극대화하는 리더십
박종성 지음 / 세종(세종서적) / 2026년 10월

* 출판사로 부터 도서를 전달받아 직접 읽고, 주관적으로 작성한 리뷰입니다.
AI가 보고서를 요약하고, 자료를 분석하며 기획안의 초안까지 만드는 시대가 되었습니다. 처음에는 '이제 사람이 무엇을 해야할까'라는 불안이 앞섰지만, 곰곰히 생각해보면 더 중요한 질문은 따로 있었습니다.AI가 빠르게 일을 처리할수록 우리는 무엇을 위해 그 일을 하는지, 어떤 결과가 사람과 조직에 더 좋은지, 그리고 누구에게 책임을 물어야 하는지를 더 분명하게 정해야 한다는 것입니다.더구나 AI가 보고서와 분석을 순식간에 해내는 시대일수록, 리더의 일은 사라지기 보다 더 본질적인 방향으로 옮겨간다고 생각합니다.
오늘 소개해 드리는 <켄타우로스 시대가 온다>는 인간의 통찰과 AI의 실행력을 어떻게 한 팀의 성과로 연결할 것인가는 묻는 AI 리더십에 관한 내용을 다룹니다.저자는 AI를 단순히 업무 시간을 줄이는 도구로 바라보지 않습니다. 오히려 AI가 강해질수록 리더에게는 목적을 세우고, 사람의 잠재력을 읽고, 기술의 결과에 책임을 부여하는 능력이 더욱 중요해진다고 말하고 있지요.그리스 신화의 반인반마의 현자인 '케이론'을 끌어온 이유도 여기에 있다고 봅니다. 강한 힘을 가졌지만 그 힘을 지혜롭게 다스렸던 케이론처럼, 오늘의 리더 역시 AI의 속도와 연산 능력을 인간의 판단, 공감, 윤리와 결합해야 한다는 의미로 풀고 있습니다.소설 형식으로 쓰여진 책에서는 팀이 AI를 받아들이는 방식의 차이에서 좀 더 현실감있게 다가 왔습니다. 특히 LG CNS 등에서 다양한 산업 컨설팅과 AI 최적화 영역을 이끌어 온 저자의 오랜 기간의 현장 감각은 책의 현실감을 높이는 데 한 몫하고 있습니다.
소설 속의 '김 팀장'은 AI가 30초 만에 만들어낸 결과물 앞에서 자신이 쌓아온 경력의 의미를 다시 묻고, '최 차장'은 익숙한 검토와 기존 계산업무를 놓지 못한 채 변화에 저항하게 되죠. 반대로 '박 사원'은 그럴듯한 보고서와 화려한 자료가 곧 정답이라고 믿었다가, 검증되지 않은 결과가 팀의 신뢰를 얼마나 쉽게 흔드는지를 경험하게 됩니다. '이 대리'는 가장 능숙하게 AI를 활용하지만, 책은 그를 단순한 '프롬프트 고수'로 그리지 않습니다. 도구를 빠르게 다루는 능력과 팀의 문제를 올바르게 정의하는 능력은 다르다는 사실을 보여주는 인물로 기능하고 있지요.전략을 조율하는 김 팀장, 변화 앞에서 한발 물러서는 최 차장, 결과를 검증하지 않은 채 AI에 기대는 박 사원, 새로운 기술을 팀의 동력으로 활용하는 이 대리는 각각 지금의 조직에서 쉽게 만날 수 있는 우리들의 모습일 겁니다.특히 AI를 거부하는 태도와 무비판적으로 믿는 태도가 결국 같은 문제로 이어질 수 있다는 설정이 인상적이었으며, 이들의 충돌을 따라가다 보면, AI 전환의 실패 원인은 대개 기술 부족이 아니라 역할의 혼선, 불안에 대한 방치, 성과 기준의 낡음에서 비롯된다는 점이 설득력있게 다가 왔습니다.결국 책이 말하는 '켄타우로스 리더'는 AI를 하나 더 들여놓는 사람이 아니라, 업무의 목적과 역할을 다시 나누고 팀원이 불안을 넘어 학습으로 이동하도록 돕는 사람으로 정의할 수 있을 겁니다.나아가 본서가 제시하는 'AI 증강 코치', 'AI 전략가', '변화 설계자', '책임있는 리더'라는 네 역할을 추상적인 리더십 구호로 읽히지 않는 이유이기도 합니다.본서 <켄타우로스 시대가 온다>는 프롬프트 작성, 데이터 활용, 성과 관리, 리스킬링, AI 거버넌스까지 폭넓게 다루지만 결론은 기술 예찬이 아님을 명확히할 필요가 있습니다. AI가 '어떻게'와 '얼마나 빨리'를 개선할 수 있다면, 리더는 '왜 이 일을 하는가'와 '어디까지 허용할 것인가'를 결정해야 한다는 메시지가 중심에 높여 있다고 생각합니다. 더불어 AI 시대에 살아남기 위한 리더십을 경쟁적인 통제력이 아니라 인간의 통찰, 팀의 신뢰, 기술에 대한 책임있는 설계로 재정의하고 합니다.
'AI 리더십'이라는 주제로 AI 활용을 고민하는 팀장, 관리자 뿐 아니라, 변화 속에서 자신의 경험을 어떻게 새로운 가치로 바꿀지 고민하는 모든 직장인에게 현실적인 질문을 던지는 책으로 평가하고 싶습니다.'인간과 AI의 시너지를 극대화하는 리더십'에 관심있는 분들의 일독을 권합니다.

탈패턴 인재는 어떻게 만들어지는가 - [탈패턴 인재는 어떻게 만들어지는가 - AI 시대를 지배하는 빅테크 10명의 질문법]

thanksir — Tue, 20 Oct 2026 20:45:00 +0900

탈패턴 인재는 어떻게 만들어지는가 - AI 시대를 지배하는 빅테크 10명의 질문법
김영록.최혜인 지음 / 쌤앤파커스 / 2026년 10월

* 출판사로 부터 도서를 전달받아 직접읽고, 주관적으로 작성한 리뷰입니다.같은 AI를 쓰는데도 왜 어떤 사람은 업무 시간을 줄이는데 그치고, 어떤 사람은 전혀 다른 사업과 시장의 가능성을 발견하는 걸까요? 이제 기술 자체는 빠르게 대중화되고 있지만, 누구나 같은 결과에 도달하는 것은 아닙니다.결국 성과를 가르는 것은 정답을 더 빨리 찾는 능력보다, 익숙한 문제를 낯선 시선으로 다시 바라보는 힘일지도 모른다는 생각이 드는 요즘입니다.
오늘 소개해드리는 <탈패턴 인재는 어떻게 만들어지는가>는 그 차이를 도구의 숙련도가 아니라, 무엇을 문제로 삼느냐에서 찾고 있답니다. 책에서 흥미로운 대목은 빅테크 리더들의 성취보다 그들이 남들과 다르게 주목했던 지점을 살펴본다는데 있는 것 같습니다.'알렉산더 대왕'의 데이터 사업, '알렉스 카프'의 맥락 해석, '젠슨 황'의 장기 투자를 연결하면, 혁신은 반드시 눈부신 발명에서만 시작되는 것이 아니라는 해석이 가능해집니다.남들이 번거롭다고 미뤄둔 일이나 당장의 수익으로 설명하기 어려운 기반을 알아보는 능력도 중요한 전문성이라는 점에서, '시선의 파괴'는 독특한 발상보다 자기 현장을 깊이 들여다 보는 태도로 다가온다고 생각합니다.이어지는 '경계, 스케일, 룰의 파괴'라는 관점은 탈패턴 사고를 단순한 역발상과 구분짓는 잣대가 되고 있습니다.
'허사비스'의 분야간 이동과 '나델라'의 학습 중심 리더십을 함께 놓으면, 전문성을 버리는 것이 아니라 다른 지식과 타인의 경험을 받아들여 전문성의 쓰임을 넓히는 일이 중요해 보입니다.'피터 틸'의 독자적 판단에서 '올트먼'과 '아모데이'가 다루는 기술의 방향과 책임으로 시선을 옮기면, 좋은 질문에는 사업 기회뿐 아니라 그 결과를 감당할 기준도 필요하다는 생각이 듭니다. '머스크'와 '백준호'를 배치한 마지막 부분 역시 거대한 목표를 무조건 좆으라는 격려보다는, 관행과 필수 조건을 구별하고 제한된 자원을 어디에 집중할지 판단하는 문제로 읽는 편이 설득력 있어 보입니다.이와 같이 네 갈래의 목차를 하나로 묶어 연결하면 결국 'AI 시대의 인간 경쟁력은 답을 빨리 만드는 능력에 더해, 풀어야 할 문제와 지켜야 할 기준을 정하는 능력에 있다'는 독자적인 해석에 이르게 됩니다.다만 성공한 인물들의 삶에서 공통점을 찾았다는 사실이 곧 누구에게나 통하는 인재 육성 공식이 되진 않는다고 생각합니다.고통을 견딘 경험을 성공의 필수 조건처럼 받아들이거나, 지식이 쉽게 검색된다는 이유로 기초 학습의 가치를 낮추는 독법은 경계할 필요가 있을 겁니다. 오히려 본서의 효용가치는 거인들의 결단을 흉내내는데 있지 않고, 자신의 업무에서 익숙한 절차 하나를 골라 그 필요성과 대안을 검증해 보는데 있다고 생각합니다.
마지막 장을 덮으며 생각해 봅니다.결국 본서는 남들과 달라지라는 자기 계발의 구호를 전면에 내세우지 않습니다. 그 보다는 AI가 내놓은 그럴 듯한 답을 채택하기 전에 질문의 출발점 부터 점검하라는 제안을 통해, 기술 평준화 시대에 생각의 격차를 만드는 사람들의 올바른 보법이 무엇인지를 제대로 보여주고 있습니다."패턴에 순응하는 자는 사냥감이 되고, 패턴을 파괴하는 자는 시대의 설계자가 된다!"AI 시대의 성공한 빅테크 10명의 질문법을 통해 시대의 판을 읽고 싶은 분들의 일독을 기대합니다.

AI는 어떻게 기업의 무기가 되는가 - [AI는 어떻게 기업의 무기가 되는가 - 조직을 허물지 않고 지식과 AI를 연결하는 AX 전략]

thanksir — Sun, 18 Oct 2026 12:45:00 +0900

AI는 어떻게 기업의 무기가 되는가 - 조직을 허물지 않고 지식과 AI를 연결하는 AX 전략
이지성 지음 / 처음북스 / 2026년 10월

* 출판사로 부터 도서를 전달받아 직접 읽고, 주관적으로 작성한 리뷰입니다.
AI에게 일을 맡기려는데 자료는 열리지 않고 결재부터 받아야 한다면, 문제는 AI의 성능보다 회사의 일하는 방식에 있을 가능성이 큽니다. 당연히 'AI 시대의 경쟁력'은 새 도구를 빨리 들이는 데서가 아니라, 조직의 지식과 데이터, 업무 절차를 AI가 안전하게 활용할 수 있도록 연결하는데서 나온다고 생각하는 이유이기도 합니다.
오늘 소개해 드리는 는 바로 이러한 익숙한 괴리에서 출발해, 개인 노트북에서는 회의록 정리와 일정 등록까지 매끄럽게 처리되던 자동화가 기업 안에서는 설치 제한, 접근 권한, 개인정보, 제 각각인 문서 양식과 부서 용어 앞에서 멈춰버리는 현실을 따라 갑니다.저자는 PwC컨설팅의 AI, 데이터, AX 컨설턴트이자 정보 관리기술서로, 금융, 제조, 엔지니어링 현장에서 데이터 플랫폼과 업무 자동화, 생성형 AI와 AI 에이전트 프로젝트를 수행해 왔습니다.책은 최신 AI 도구 소개를 위한 기술서라기 보다, 왜 뛰어난 AI 모델을 들여놓고도 업무량은 그대로인지 조직 내부의 병목을 추적하는 기업 AX 실행서라는 느낌이 강하게 들었습니다. 특히 프롤로그에 나오는 영업기획팀의 김과장이 시행착오를 겪으며 다시 IT 팀의 문을 두드리는 서사는 기술 선택보다 먼저 업무의 흐름과 책임, 승인 구조를 이해해야 한다는 메시지를 설득력있게 전달하고 있답니다.책에서 가장 인상적인 대목은 AI가 데이터를 읽는데서 끝나지 않고, 실제 업무를 수행하도록 떠받치는 'AI 에이전트 하네스'라는 개념을 설명하면서 였습니다.
이는 AI가 참고할 지식, 호출할 도구, 접근 가능한 시스템, 실행 권한, 사람의 승인, 결과 검증과 기록을 하나의 운영 구조로 묶는 설계에 해당합니다. 사내 RAG 챗봇이 질문에 답하는 수준이라면, 에이전트는 목표를 작은 과업으로 나누고 필요한 시스템을 호출한 뒤 결과를 점검해야 하므로 데이터 뿐 아니라 조직의 규칙까지 이해해야 하는 것이죠.사실 반도체 공장, 금융사, 유통사, 통신사 사례를 통해 드러나는 문제도 결국 비슷하다 생각합니다. 기술부터 정하거나 자료를 한 곳에 모으는 것만으로는 부족하고, 부서마다 다른 '고객'과 '매출'의 의미, 여러 단계의 결재, 직원의 불안, 보안과 접근 권한을 함께 풀어야 합니다. '데이터 레이크하우스(Data Lakehouse)' 위에 시맨틱 레이어와 온톨로지, 계보와 품질 정보를 담은 메타 데이터를 연결해야 한다는 설명도 이 지점에서 큰 의미를 가진다고 봅니다.가장 큰 모델 하나로 모든 일을 처리하기 보다 과업의 난도와 위험에 따라 모델을 골라 연결하는 라우팅과 적정 규모화 역시 비용, 속도, 정확도를 함께 관리하는 현실적인 제안으로 읽혔습니다. 기업 AI의 실패 원인을 모델의 지능보다 데이터에 업무 의미와 규칙, 행동 경계가 충분히 부여되지 않은 데서 찾고, 불확실할 때는 사람에게 되묻고 실행을 멈출 수 있는 통제 구조를 강조하는 것도 같은 맥락으로 보입니다.인사, 마케팅, 영업, 운영, 재무 등 부서별 AI 에이전트 적용 사례와 첫 90일 로드맵을 읽고 나면, 기업의 AI 전환은 거창한 전사 혁신보다 작지만 명확한 업무 하나를 제대로 바꾸는 데서 시작해야 한다는 저자의 주장이 선명하게 드러납니다.판단의 복잡성과 실패의 파급력을 기준으로 업무를 나누고, 처음 30일에는 반복 업무와 필요한 데이터, 도구를 관찰하며, 다음 30일에는 실제 현장에서 시험하고, 마지막 30일에는 오류와 예외를 줄이면서 절감 효과를 확인하는 접근법은 꽤나 현실성과 실행 가능성이 높아 보였습니다.무엇보다 '사람이 바뀌어야만 작동하는 시스템'보다 기존 업무 속에 자연스럽게 스며드는 자동화를 설계하고, 중간관리자의 평가 기준과 절약된 시간의 재배치까지 살펴야 '진짜 ROI'가 만들어진다는 관점이 기억에 오래 남을 듯 합니다.책의 결론처럼 레거시 시스템과 오래된 절차는 반드시 제거해야 할 장애물은 아니라는 점에 공감합니다.수십 년간 축적된 고객 데이터, 승인 원칙, 현장 용어와 업무 경험은 경쟁사가 쉽게 복제할 수 없는 자사의 고유한 지식 자산이며, AI 네이티브 기업의 경쟁력은 새로운 도구를 가장 빨리 도입하는 속도보다 그 자산을 AI와 얼마나 안전하고 일관되게 연결하느냐에 있기 때문입니다.
'무엇을 도입할 것인가'보다 '우리 회사의 첫 AI 업무를 어떤 한 장의 설계도로 그릴 것인가'를 묻게 한다는 점이 본서의 가장 현실적인 가치라 봅니다.그런 의미에서 본서는 AI 에이전트 도입을 검토하는 경영자와 기획자, IT 및 데이터 담당자 뿐 아니라 보안과 결재, 현업의 저항 앞에서 AX 프로젝트가 멈춘 경험이 있는 실무자에게 특히 유용할 것으로 보입니다.관심있는 분들의 일독을 권합니다.

AI 비즈니스 트렌드 2027 - [AI 비즈니스 트렌드 2027 - 휴머노이드 전성시대, 이제 휴먼의 미래는 없다]

thanksir — Sat, 17 Oct 2026 20:08:00 +0900

AI 비즈니스 트렌드 2027 - 휴머노이드 전성시대, 이제 휴먼의 미래는 없다
이소영.이예림 지음 / 매일경제신문사 / 2026년 10월

* 출판사로 부터 도서를 전달받아 직접읽고, 주관적으로 작성한 리뷰입니다.
AI가 보고서를 대신 쓰고, 회의 내용을 정리하며, 로봇이 물건을 나르는 모습은 이제 낯설지 않은 풍경이 되었습니다. 하지만 AI가 일상과 일터에 깊숙이 들어올수록 아래처럼 질문은 조금 더 복잡해 집니다.사람의 일이 줄어드는가, 아니면 사람에게 더 중요한 일이 남는가, 기술이 빨라질수록 우리는 무엇을 더 잘해야 하는가...결국 관건은 AI를 단순히 편리한 기능으로 쓰는 데 있지 않고, 오히려 AI에게 맡길 일과 사람이 책임질 판단을 명확히 구분하고, 개인과 조직의 업무 흐름을 새롭게 설계하는데 있지 않나 생각하는 요즘입니다.
오늘 소개해드리는 는 바로 이런 질문에서 출발해, 다가오는 2027년을 단순한 자동화의 연장이 아니라 인간의 실행 범위가 AI를 통해 크게 확장되는 'AI 증폭시대'로 바라보고 있습니다.특히 두 저자가 AI 에이전트 사업 현장에서 축적한 경험 덕분에, 이 책은 기술 전망서라기 보다 이미 업무 현장에 들어온 AI를 어떻게 동료와 팀으로 재배치할 지를 묻는 현실적인 비즈니스 안내서에 가깝다는 생각이 들었습니다.책의 중심축은 '2027 AI 비즈니스 트렌드'를 10가지 키워드로 구분하고, 각각의 영문 철자 앞단어를 조합하여 'AI SHEEP LEAP'라 명명하고 있답니다. 간략히 키워드를 정리하자면 아래와 같습니다.'외계지능', '증폭된 워크플로', '직원처럼 협력하는 AI', 'AI 수익모델', '스크린 밖의 디바이스', 'AI를 전제로 한 조직 설계', '무인 일터', '밤에도 움직이는 에이전트', '피지컬 AI', '지능의 값'이라는 열 가지 흐름을 하나의 변화지도에 담고 있습니다.특히 '휴머노이드 전성시대, 이제 휴먼의 미래는 없다'라는 책의 부제가 인간의 퇴장을 단정하는 말이라기 보다, 인간이 반복 실행의 주인공이던 시대가 저물고 있다는 경고처럼 다가왔습니다.
인간과 휴머노이드의 물류 대결의 예에서 보듯 이제는 승패 그 자체보다 더 중요한 질문은 로봇이 사람보다 얼마나 빠른가 보다, 조직이 어떤 일을 기계에 넘기고 어떤 판단을 사람에게 남길지가 더 중요하다는 사실입니다.더구나 기존 업무에 AI를 뒤늦게 붙이는 대신 처음부터 AI와 사람이 함께 움직이도록 조직도를 다시 그려야 한다는 관점, 사용자가 쉬는 동안에도 과업을 이어가는 에이전트, 화면을 벗어나 현실 공간에서 판단하고 행동하는 피지컬 AI를 연결해 읽으면 변화의 본질이 선명해 집니다.결국 경쟁력은 가장 비싼 모델을 도입하는 데서 생기지 않고, 성과를 정의하고 AI의 권한·비용·안전·검토 지점을 설계해 지출을 수익으로 바꾸는 데서 생긴다는 해석이 책에서 지적하는 가장 실용적인 인사이트가 아닐까 합니다.인사·디자인·MICE·우주산업·미디어·이커머스·엔터테인먼트·헬스케어·교육·로봇산업을 훑는 책의 후반부는 AI 변화가 특정 기술기업에만 머물지 않고 산업별 워크플로를 다시 짜고 있음을 잘 보여줍니다.'채용'은 정형화된 경력표를 넘어 사람의 의지와 적합성을 살피는 방향으로, '디자인'은 빈 화면에서 직접 시작하기 보다 AI의 여러 초안을 인간이 선별하고 의미를 부여하는 방향으로, '이커머스'는 소비자가 검색과 클릭을 반복하기 보다 에이전트가 탐색부터 구매까지 이어가는 방향으로 움직인다고 전망합니다.마지막 장인 '비즈니스 시뮬레이션'에서는 AI에게 일을 '시키고', 여러 시스템과 '연결하고', 마침내 인간과 에이전트가 함께 하는 '팀'을 구성하되, 목적을 세우는 첫 판단과 결과에 책임지는 마지막 판단 만큼은 사람이 붙들어야 한다고 강조하고 있음을 주목할 필요가 있습니다.물론 이 때문에 '휴먼의 미래가 없다'는 불안감 보다, 실행 비용이 낮아질수록 인간의 기획력, 분별력, 책임감은 오히려 더 비싸진다는 확신이 생기는 이유이기도 합니다.
새로운 AI 도구 목록을 찾는 분들 보다, AI 시대에 조직과 사업, 자신의 역할을 다시 정의하고 설계하고자 하는 기획자, 실무자, 경영자 분들에게 깊은 인사이트를 심어줄 책으로 평가하고 싶습니다.관심있는 분들의 일독을 권합니다.

트렌드 코리아 2027 - [트렌드 코리아 2027 - 2027 대한민국 소비트렌드 전망]

thanksir — Thu, 15 Oct 2026 21:42:00 +0900

트렌드 코리아 2027 - 2027 대한민국 소비트렌드 전망
김난도 외 지음 / 미래의창 / 2026년 09월

* 출판사로 부터 도서를 전달받아 직접 읽고, 주관적으로 작성한 리뷰입니다.
사람들은 대개 다른 사람들의 선택을 살핀 뒤 움직이곤 합니다. 새 물건을 살 때는 후기를 찾아보고, 새로운 기술이 나오면 주변에서 충분히 사용하는지 확인하며, 실패할 가능성이 큰 일은 준비가 끝날 때까지 미루곤 하지요.이런 태도는 안전하지만 변화가 너무 빠른 시대에는 남들이 만든 기준을 뒤늦게 따라가는 결과로 이어질 수 있습니다. 더구나 AI가 추천한 컨텐츠를 보고, 알고리즘이 골라준 상품을 사고, 비슷한 도구로 비슷한 결과물을 만드는 일이 일상화 되면서 스스로 무엇을 좋아하고 어떤 방향으로 갈 것인지 판단하는 힘은 오히려 더 중요해졌습니다.
오늘 소개해 드리는 '김난도 교수'와 '트렌드코리아 소비트렌드분석센터'의 <트렌드 코리아 2027>에서는 이러한 현실에서 유행을 잘 따라가는 사람보다 자기 생각을 먼저 행동으로 옮기는 사람이 변화의 주도권을 잡는다고 말하고 있습니다.책 표지에 부제로 나오는 '무리에서 벗어나 가장 먼저 변화를 시도하라'는 의미도 무리를 무조건 거부하라는 뜻이 아니라, 흐름을 읽되 시류와 알고리즘에 휩쓸리지 않고 가장 먼저 새로운 길을 시험해보는 존재가 되자는 제안으로 읽힙니다.책은 우선 2026년의 고속과 저속의 공존, 삶을 직접 설계하려는 태도, 달라진 장바구니, 공기처럼 스며든 AI, 필요에 따라 관계를 구성하는 가족의 변화 등을 되짚고 있답니다.이어지는 2027년을 위한 10가지 소비 트렌드는 서로 흩어진 유행어라기 보다 AI가 생활의 기본 환경으로 자리 잡은 후 개인과 조직 그리고 시장이 어떻게 달라지는지를 보여주는 하나의 흐름을 보여주고 있습니다. 아래 간략히 10가지 트렌드를 요약해 봅니다. 책에서 말하는 2027년의 키워드로 제시하는 'ALPHA SHEEP(알파쉽)'은 이러한 10가지 키워드의 영어 앞 글자를 따서 만들어졌습니다.컨텐츠가 넘치는데도 만족은 짧아지는 '권태사회(Age of Ennui Society)', 시간과 돈 뿐 아니라 관계와 경험의 효율까지 계산하는 '라이프 ROI(Life ROI)', 익숙한 기능을 새로운 물성과 구조에 담아 수요를 만드는 '폼팩터 시프트(Plasticity in the Form Factor Shift)'는 오늘의 소비자가 왜 쉽게 싫증내고 더 까다롭게 선택하는지를 잘 설명하고 있습니다.
여기에 완벽하게 준비하기보다 작게 실행하고 계속 고치는 '해봄경제(‘Have-a-Go’ Economy)', 사진, 대화, 정보를 우선 축적하고 나중에 의미를 찾는 '저장인류(All Is Saved: Homo Archivarius)'가 이어지면서, 2027년의 핵심자원이 지식의 양보다 실행의 속도와 기록을 해석하는 능력에 있음을 보여줍니다.특히 책을 읽으며 인상 깊었던 부분은 AI가 편리함을 제공할수록 사람이 반드시 여유로워지는 것은 아니라는 인사이트였습니다.효율을 지나치게 따지면 삶이 손익계산표처럼 메말라지고, 무엇이든 저장할 수 있으면 정작 중요한 기억을 고르는 일은 더 어려워지는게 아닐까 합니다. 책이 유행을 소개하는데 그치지 않고, 기술이 바꾼 생활 습관의 그늘까지 함께 살핀다는 점에서 소비 전망서 이상의 설득력을 얻고 있다 생각합니다.후반부에서는 이러한 변화가 기업과 사람에게 어떤 과제를 남기는지가 더욱 선명해집니다.'바이브 워킹(Seamless AI Integration: Vibe Working)'은 직원마다 AI를 쓰게하는 수준을 넘어 업무 절차와 의사 결정구조 자체를 다시 설계해야 생산성으로 연결된다는 문제를 제기하고, '리:텐션 전략(Hold on to Your Customers! Retention Strategy)'은 혜택만 좆아 이동하는 고객을 붙잡기 위해 신규 유치보다 기억과 환대, 개인화된 경험을 축적해야 한다고 강조합니다.'휴먼엣지(Every AI Needs the Human Edge)'는 AI의 매끈한 결과물 사이에서 사람의 손길과 과정, 시간과 불완전함이 새로운 차별점이 될 수 있음을 보여주며, '하프시그널(Embracing Menopause: the ‘Half Signal’)'은 갱년기를 감춰야 할 쇠퇴의 징후가 아니라 인생 후반을 다시 설계하는 사회적, 조직적 의제로 확장하고 있답니다.마지막 '안목자본(Power of Taste Capital)'은 개인적으로 앞선 열 가지 전망을 하나로 묶는 결론처럼 느껴졌습니다. AI가 평균 이상의 결과물을 누구에게나 제공할수록 경쟁력은 많이 만드는 능력보다 무엇이 좋은지 가려내고, 자기 맥락에 맞게 선택하며, 그 선택에 책임지는 눈에서 생긴다는 것입니다.결국 책에서 주장하는 'ALPHA SHEEP(알파쉽)'은 특별한 천재나 강한 인재를 지칭하지 않는다는 사실이 중요합니다.과도한 자극 속에서 잠시 멈춰 생각하고, AI를 능숙하게 활용하되 판단까지 맡기지는 않으며, 작은 시도를 실제 행동으로 옮긴 뒤 경험을 통해 자신의 안목을 다듬는 사람을 뜻합니다.
미래를 정확히 맞히는 책이라기 보다 변화 앞에서 어떤 태도로 살아갈지를 묻는 책이라는 점, 그리고 실행력, 인간다움, 안목 등을 2027년의 가장 현실적인 생존 자본으로 제시한다는 점이 책을 읽고 난 뒤 오래 남을 듯 합니다.2027년 무리를 이끄는 '알파십'은 누가 될 것인지 관심있는 분들의 일독을 권합니다.

최재붕의 AI 트렌드 2027 - [최재붕의 AI 트렌드 2027 - 질문에 답하는 AI에서, 스스로 진화하는 AI로]

thanksir — Wed, 14 Oct 2026 22:49:00 +0900

최재붕의 AI 트렌드 2027 - 질문에 답하는 AI에서, 스스로 진화하는 AI로
최재붕 지음 / 쌤앤파커스 / 2026년 10월

* 출판사로 부터 도서를 전달받아 직접 읽고, 주관적으로 작성한 리뷰입니다.우리는 이미 일상에서 AI를 사용하고 있습니다. 궁금한 내용을 묻고 답을 받거나, 문서를 요약하고, 번역하고, 사진을 만들고, 길을 찾고, 상품을 추천 받는 일이 더 이상 낯설지 않습니다.그러나 지금까지의 AI가 대체로 사람이 요청한 일을 빠르게 처리해 주는 '똑똑한 비서'에 가까웠다면, 앞으로의 AI는 필요한 정보를 스스로 찾고, 여러 도구를 연결하고, 목표를 향해 일을 나누어 수행하는 방향으로 움직이고 있습니다.이 변화는 단순히 앱 하나가 편리해지는 문제가 아닐 겁니다. 기업의 투자 방향, 국가의 산업 경쟁력, 일하는 방식과 교육, 의료·금융·제조·국방 같은 사회의 핵심 영역까지 다시 설계하게 만드는 변화라 생각합니다.
오늘 소개해드리는 <최재붕의 AI 트렌드 2027>은 바로 이러한 전환점을 '질문에 답하는 AI에서 스스로 진화하는 AI로', 그리고 '도구였던 A가 영향력과 주도권을 가진 권력으로 바뀌는 과정'이라는 관점에서 읽게 하는 책입니다.책을 읽으며 가장 인상 깊었던 점은 우선 AI를 막연한 기술 유행이나 특정 서비스의 경쟁으로 좁히지 않는 데 있었습니다.저자는 AI의 성능 경쟁 뒤에서 실제로 무엇이 움직이는지, 즉 거대한 연산 인프라와 데이터센터 투자, 반도체 공급망, 모델 개발 경쟁, 그리고 이를 활용해 산업 구조를 바꾸려는 기업들의 전략을 한 화면에 펼쳐 보이고 있습니다.프롤로그에서 제시하듯 최근의 AI 열기는 하나의 제품이 성공한 사건이라기보다, 자본·전력·컴퓨팅 자원·인재·데이터가 동시다발적으로 재배치되는 문명 전환의 징후에 가깝다 생각합니다.그래서 책의 첫머리에서 다루는 결정적 장면과 플랫폼 경쟁은 단순한 연표가 아니라, 누가 다음 시대의 규칙을 설계할지를 가르는 과정으로 읽히는 이유이기도 합니다.특히 책의 중심은 'AI가 실제 산업의 현장에서 누구의 일을 바꾸고, 어느 지점에서 가치를 만들 것인가'라는 질문에 있습니다.
'인프라'에서는 데이터센터와 고성능 반도체가 AI 경쟁의 기반이 되고, '물류·모빌리티'에서는 디지털 판단이 이동과 배송, 현장 운영으로 옮겨가는 모습을 볼 수 있습니다. '제조'에서는 AI가 생산 설비의 이상 신호와 공정 조건을 읽는 판단 체계로 들어오고, '의료'에서는 진단·기록·연구·돌봄의 보조 수단을 넘어 생명과 안전에 직접 연결되는 책임있는 기술이 되고 있음을 잘 보여주고 있답니다.'금융·유통·콘텐츠·국방'까지 이어지는 목차는 AI가 특정 산업을 대체한다는 단순한 예측보다, 각 산업의 의사결정 구조와 책임 구조를 바꾼다는 점을 설득력있게 보여주고 있습니다.AI 에이전트와 피지컬 AI가 중요한 이유도 여기에 있다 생각합니다. 전자는 여러 업무를 연결해 실행의 흐름을 만들고, 후자는 AI의 판단을 로봇·공장·물류·현장이라는 물리적 세계로 가져오기 때문일겁니다.다만 책이 던지는 메시지를 낙관론으로 읽어서는 부족하다 봅니다. AI가 스스로 과업을 수행하는 수준으로 발전할수록, 그 AI를 소유하고 통제하며 운영 기준을 정하는 주체의 힘도 커지기 마련이죠. 따라서 AI는 편리한 도구인 동시에 경제적 기회와 국가 경쟁력, 안전과 보안, 정보 접근권을 좌우하는 전략자산이 됩니다. 저자가 강조하는 '권력으로서의 AI'는 AI가 인간을 지배한다는 자극적인 선언이라기 보다, AI 인프라와 모델, 데이터, 표준을 선점하는 쪽이 산업의 선택지를 넓히거나 좁힐 수 있다는 현실 인식으로 받아들여졌습니다.이 대목에서 '어떤 AI를 사용할까'를 넘어 '우리 조직과 사회는 AI를 어떤 원칙으로 도입하고, 검증하고, 책임지게 할 것인가'를 물어야할 시기가 아닐까 합니다.
'인프라'에서는 데이터센터와 고성능 반도체가 AI 경쟁의 기반이 되고, '물류·모빌리티'에서는 디지털 판단이 이동과 배송, 현장 운영으로 옮겨가는 모습을 볼 수 있습니다. '제조'에서는 AI가 생산 설비의 이상 신호와 공정 조건을 읽는 판단 체계로 들어오고, '의료'에서는 진단·기록·연구·돌봄의 보조 수단을 넘어 생명과 안전에 직접 연결되는 책임있는 기술이 되고 있음을 잘 보여주고 있답니다.'금융·유통·콘텐츠·국방'까지 이어지는 목차는 AI가 특정 산업을 대체한다는 단순한 예측보다, 각 산업의 의사결정 구조와 책임 구조를 바꾼다는 점을 설득력있게 보여주고 있습니다.AI 에이전트와 피지컬 AI가 중요한 이유도 여기에 있다 생각합니다. 전자는 여러 업무를 연결해 실행의 흐름을 만들고, 후자는 AI의 판단을 로봇·공장·물류·현장이라는 물리적 세계로 가져오기 때문일겁니다.다만 책이 던지는 메시지를 낙관론으로 읽어서는 부족하다 봅니다. AI가 스스로 과업을 수행하는 수준으로 발전할수록, 그 AI를 소유하고 통제하며 운영 기준을 정하는 주체의 힘도 커지기 마련이죠. 따라서 AI는 편리한 도구인 동시에 경제적 기회와 국가 경쟁력, 안전과 보안, 정보 접근권을 좌우하는 전략자산이 됩니다. 저자가 강조하는 '권력으로서의 AI'는 AI가 인간을 지배한다는 자극적인 선언이라기 보다, AI 인프라와 모델, 데이터, 표준을 선점하는 쪽이 산업의 선택지를 넓히거나 좁힐 수 있다는 현실 인식으로 받아들여졌습니다.이 대목에서 '어떤 AI를 사용할까'를 넘어 '우리 조직과 사회는 AI를 어떤 원칙으로 도입하고, 검증하고, 책임지게 할 것인가'를 물어야할 시기가 아닐까 합니다.

AI 시대를 살아가기 위한 최소한의 리더 수업 - [AI 시대를 살아가기 위한 최소한의 리더 수업 - 인공지능으로 대체할 수 없는 시스템 설계자의 탄생]

thanksir — Mon, 12 Oct 2026 19:26:00 +0900

AI 시대를 살아가기 위한 최소한의 리더 수업 - 인공지능으로 대체할 수 없는 시스템 설계자의 탄생
윤주용 지음 / 비즈니스북스 / 2026년 10월

* 출판사로 부터 도서를 전달받아 직적 읽고, 주관적으로 작성한 리뷰입니다.회의가 끝난 뒤 팀장이 업무 지시를 길게 정리해 메일을 보냈다고 칩시다. 그런데 몇 시간 뒤 팀원 중 누군가가 AI로 더 깔끔한 실행안과 경쟁사 분석 자료를 만들어 공유합니다.이때 팀장이 해야 할 일은 '누가 더 빨리 자료를 만들었는가'를 따지기 보다 여러 제안 가운데 지금 팀이 선택할 방향을 정하고, 각자의 역할이 충돌하지 않도록 연결하며, 결과에 책임질 수 있는 기준을 만드는 일일겁니다.AI가 일을 빠르게 처리할 수록 리더의 경쟁력은 개인의 처리 속도가 아니라 팀이 스스로 움직이도록 만드는 설계 능력에서 드러난다고 할 수 있습니다.
오늘 소개해드리는 에서는 팀장이 AI 보다 더 많은 정보를 알고 더 빨리 처리하려 애쓰는 순간 오히려 경쟁력을 잃는다고 말합니다. 이제 필요한 리더는 모든 업무를 직접 확인하는 관리자가 아니라, 사람과 AI가 각각 잘하는 일을 구분하고 구성원들이 스스로 성과를 낼 수 있는 환경을 만드는 '시스템 설계자'가 되어야 한다는 이야기 입니다.사실 팀원이 AI로 팀장보다 더 빠르게 정보를 찾고 실무지식을 익히는 환경에서는 직급과 경험만으로 지시의 정당성을 확보하기 어렵다 생각합니다. 그렇다고 팀장이 사라진다는 이야기는 아닙니다.정보 처리와 반복 업무가 자동화될 수록 여러 선택지 가운데 무엇이 조직에 적합한지 판단하고, 팀의 불안을 드러낼 수 있는 심리적 안전감을 조성하며, 서로 다른 역량을 하나의 방향으로 묶는 역할은 더욱 중요해질 것은 자명해 보입니다.책을 읽으며 AI가 빼앗는 것은 팀장의 자리라기 보다, 정보 독점과 결재 권한에 기대어 유지되어 온 낡은 권위라는 생각이 들었던 이유이기도 합니다.책의 핵심 메시지인 효과적인 팀을 구성하는 조건을 책에서는 '구성·맥락·목적', '규칙·실행·소통', '신뢰·성과·지원'이라는 9가지 실행 전략으로 내세우고 있습니다.첫 번째 묶음인 '구성·맥락·목적'은 팀의 토대를 설계합니다.뛰어난 개인을 무조건 모으기 보다 서로의 강점과 역할이 맞물리는 조합을 만들고, 구성원이 회사와 시장의 상황을 이해하게 하며, 추상적인 비전 대신 지금 무엇을 우선해야 하는지 분명히 알려주는 과정이라 하겠습니다.특히 '내 일'과 '네 일' 사이에 방치된 회색 지대를 없애고, 팀원이 상사의 표정을 읽어 의도를 추측하는 대신 업무의 배경과 판단 기준을 공유하게 한다는 설명이 매우 현실적으로 읽혔습니다.
두 번째 묶음인 '규칙·실행·소통'의 경우, 팀을 실제로 움직이는 작동 장치라 할 수 있습니다.반복되는 잔소리를 명료한 업무 원칙으로 바꾸고, 작은 실행과 피드백이 이어지는 프로세스를 만들며, 반대 의견이 숨지 않도록 정보와 대화의 통로를 열어야 한다는 메시지가 인상적이었습니다.마지막 묶음인 '신뢰·성과·지원'의 경우, 단기 실적을 지속 가능한 성과로 전환하는 여정이라 하겠습니다.팀장의 전지 전능함이 아니라, 능력, 의도, 행동의 일관성에서 신뢰를 만들고, 작은 성공을 축적하는 지표와 공정한 평가 및 회고를 통해 실패를 다음 실행의 자료로 남기며, 팀 밖에서는 예산, 인력, 기회를 확보해 구성원이 핵심 업무에만 집중 할 수 있게 해야한다고 정리할 수 있겠습니다.이러한 9가지 실행 전략이 설득력이 있는 까닭은 무임승차, 소통 단절, 목표 혼선 같은 문제를 개인의 탓으로 돌리지 않고, 그런 행동이 가능해진 팀의 구조를 먼저 살펴보게 하기 때문일 겁니다.저자가 강조하는 시스템은 결국 사람을 옥죄는 통제 장치가 아니라 책임의 경계를 명확하게 하고, 불필요한 눈치를 줄여주는 일종의 팀 운영 약속으로 읽히는 대목이었습니다.가장 인상적인 부분은 AI 시대의 팀장이 해야 할 일을 'AI와의 경쟁' 이 아니라 'AI가 대신하기 어려운 판단과 관계에 집중하는 것'으로 정리한 부분입니다. 책 속 사례처럼 AI가 만든 코드나 보고서, 제안서가 빠르게 늘어나더라도 검토할 수 있는 범위를 넘어서면 산출물의 양은 증가하지만 결과의 신뢰도는 오히려 낮아질 수 있습니다.따라서 팀장은 AI 도입 여부만 결정할 것이 아니라 어디까지 자동화하고 어느 지점에서 사람이 검증할지, 오류가 생기면 누가 책임질지, 팀원에게 어떤 역량을 새로 요구할지를 함께 설계해야 한다는 결론이 나옵니다.
책은 새로운 기술 이론을 제시하는 것은 아니며, 9가지 전략 가운데 일부는 기존 팀 리더십의 원칙과 익숙하게 겹친다는 생각을 가져 봅니다. 물론 이러한 점이 본서의 장점이기도 합니다. AI가 등장했다고 해서 리더십의 본질이 완전히 바뀌는 것이 아니라, 목적과 역할, 규칙과 피드백을 분명히 해야한다는 오래된 원칙이 더 절실해졌음을 보여주기 때문입니다.더불어 관리에서 설계로, 지시에서 방향 제시로, 감독에서 성장 지원으로 옮겨가야 한다는 메시지도 책 전체를 관통하는 일관적인 메시지라고 느꼈습니다. 처음 팀장이 되어 어디까지 관여해야 할지 막막한 분들, 열심히 관리하지만 팀이 따라오지 않는다고 느끼는 리더분들, AI 도입 이후 자신의 역할이 줄어들까 불안한 중간 관리자들에게 특히 권하고 싶습니다.좋은 팀장은 모든 일을 대신 해내는 사람이 아니라, 자신이 잠시 자리를 비워도 팀이 올바른 방향으로 움질이게 만드는 사람이라는 사실을 이 책은 꽤나 현실적이고 실행가능한 언어로 일깨워 준다 생각합니다.관심있는 리더분들의 일독을 권합니다.

에이전트 워크플로우 - [에이전트 워크플로우 - 같은 AI로 다른 성과를 내는 단 하나의 변수]

thanksir — Fri, 02 Oct 2026 12:24:00 +0900

에이전트 워크플로우 - 같은 AI로 다른 성과를 내는 단 하나의 변수
로사장(김다솔) 지음 / 필름(Feelm) / 2026년 09월

* 출판사로 부터 도서를 전달받아 직접 읽고, 주관적으로 작성한 리뷰입니다.
같은 AI를 써도 누구는 업무 시간을 줄이고, 누구는 결과물을 다시 고치느라 더 바빠집니다. 생성형 AI가 부족해서가 아니라, AI가 사용자의 일하는 방식과 목적, 판단 기준을 충분히 알지 못한채 단발성 지시만 수행하기 때문이 아닐까 생각합니다.
오늘 소개해 드리는 <에이전트 워크플로우>는 바로 이 간극을 짚으면서, AI를 질문에 답하는 도구에서 벗어나 조사, 기획, 제작, 정리, 보고를 이어서 맡길 수 있는 업무 파트너로 전환하는 방법을 다루고 있습니다.저자는 AI 영상 에이전시와 디자인 에이전시를 운영하며, AI를 활용해 콘텐츠 제작과 마케팅 업무 방식 자체를 바꿔온 실무자입니다.본서에서는 사용자가 자신의 일정과 반복 업무를 먼저 기록하고, AI에게 자동화 후보를 함께 찾게 하며, 필요한 도구를 연결해 실제 작업 흐름으로 옮기는 과정에 포커스를 맞추고 있습니다.실무와 관련해 광고 성과 확인과 보고서 작성처럼 반복되는 업무를 에이전트에 맡기고, 단순 요약이 아니라 다음 실행을 위한 제안까비 받아본 사례가 책의 문제의식을 선명하게 보여주는 장면이 아닐까 합니다.결국 본서 <에이전트 워크플로우>가 묻는 것은 'AI에게 무엇을 시킬까?' 보다 'AI가 내 일을 제대로 이해하도록 어떤 환경을 만들 것인가?'에 가깝다고 하겠습니다.책의 핵심 개념인 'SYNC CODE'는 AI와 업무를 연결하는 4가지 조건, 즉 STORY·WHY·NATIVE·CYCLE을 하나의 흐름(workflow)으로 묶는데서 시작합니다.'STORY'는 개인과 팀이 쌓아온 작업물, 고객 반응, 과거의 선택과 실패를 AI가 참고할 수 있는 업무 맥락으로 정리하는 일이며, 'WHY'는 결과물의 형식만 주문하지 않고, 목표, 우선순위, 성공 기준, 피해야할 조건을 명확히 전달하는 과정으로 볼 수 있습니다.'NATIVE'는 유행하는 도구를 무작정 추가하기 보다 내 업무에서 시간이 새는 지점과 반복되는 단계를 찾아 알맞은 AI와 기존 프로그램을 배치하는 설계에 가깝게 느껴졌으며, 'CYCLE'는 결과물을 검토한 뒤 수정 기준과 피드백을 다음 작업에 축적해 점점 더 맞춤형 협업이 가능해지도록 만드는 구조로 이해했습니다.
특히 AI에게 바로 프롬프트를 입력하기보다 기존 작업 폴더나 일정 기록을 먼저 살펴보게 해 자신이 어떤 방식으로 일하는지 이해시키는 것이 중요해 보입니다.(책에서는 STORY BANK라는 개념을 통해 비유하고 있습니다.) 또한 문서, 캘린더, 클라우드 저장소와 연결한 뒤, 업무 내역을 분석해 자동화할 수 있는 항목을 찾게하는 접근도 같은 맥락입니다.그런데 이는 매번 긴 지시 혹은 명령문을 전달하는 방식과는 다릅니다. 콘텐츠 제작을 예로 들면, AI에게 대본 한 편만 요청하는 데서 멈추지 않고 브랜드 자료와 기존 콘텐츠의 톤, 목표 고객, 게시 기준을 이해시킨뒤, 이미지, 영상 제작, 편집, 배포 준비까지 연결하는 방식입니다.즉, 본서에서 말하는 'AI 에이전트 활용법'은 화려한 명령문을 만드는 기술이 아니라, 일의 맥락과 도구, 피드백을 연결하여 AI가 다음 단계까지 움직이게 하는 말 그대로 워크플로우 설계라고 느껴졌습니다.마지막 챕터인 'THINK, AI가 대신할 수 없는 마지막 일'에서는 AI가 많은 일을 처리할 수록 사람에게 남는 역할이 무엇인지 되묻고 있습니다.저자는 AI를 통해 한 사람이 기획, 디자인, 영상, 개발의 경계를 넘나드는 시대가 열리고 있다고 보지만, 동시에 모든 판단을 AI에 떠넘기는 '생각의 외주화'라는 문제는 경계할 필요가 있다 지적합니다.AI가 초안을 만들고 자료를 정리하며 실행 경로를 제안할 수는 있어도, 어떤 문제를 풀 것인지, 무엇을 브랜드의 기준으로 삼을지, 결과물이 고객에게 적절한지를 결정하는 것은 결국 사람의 몫으로 남을 겁니다.나아가 AI 팀에게 방향을 주고, 결과물의 좋고 나쁨을 판별하며, 피드백을 축적할 수 있는 사람 .. 바로 이런 사람이야 말로 AI 시대에 경쟁력이 될 사람이라는데 공감하게 됩니다.개인적으로 본서는 AI가 사람의 일을 통째로 가져간다는 불안을 키우기 보다, 반복적인 실행을 줄여 확보한 시간을 더 나은 기획과 실험에 돌릴 수 있다고 설득하는 책으로 읽혔습니다.
AI를 사용하지만 여전히 일이 줄지 않는 직자인, 콘텐츠 생산의 전 과정을 혼자 감당하는 크리에이터, 적은 인원으로 더 큰 프로젝트를 수행하고 싶은 1인 사업가와 소규모 팀에게 특히 유용하지 않을까 생각해 봅니다.AI에게 일을 넘긴다는 것은 사람이 사라진다는 의미가 아니라, 사람은 방향과 기준을 책임지고 AI는 실행의 범위를 넓히는 새로운 협업 방식을 만드는 일이라는 점이 책의 가장 중요한 메시지가 아닐까 합니다.관심있는 분들의 일독을 권합니다.

자율주행경영 - [자율주행경영 - AI로 일이 되는 조직을 만든 어느 경영자의 비밀 노트]

thanksir — Wed, 30 Sep 2026 11:23:00 +0900

자율주행경영 - AI로 일이 되는 조직을 만든 어느 경영자의 비밀 노트
신규섭 지음 / 한즈미디어(한스미디어) / 2026년 09월

* 출판사로 부터 도서를 전달받아 직접 읽고, 주관적으로 작성한 리뷰입니다.
AI로 보고서 초안을 몇 분 만에 만들고, 고객 문의에도 곧바로 답할 수 있다면, 직원은 남은 시간에 과연 무엇을 해야 할까요?
오늘 소개해 드리는 <자율주행경영>은 이러한 질문을 단순한 생산성 향상이 아니라 조직 전체의 역할을 다시 나누는 경영 문제로 인식하고 있습니다. 책에서 말하는 자율주행경영이란 사람을 무작정 줄이거나 모든 판단을 인공지능에 넘기는 방식이 아니라는 것은 명확합니다.책을 통해 가장 먼저 이해되는 부분은 ... 반복적이고 규칙이 분명한 작업은 AI와 시스템이 처리하고, 구성원은 예외 상황의 판단과 고객 관계, 방향 설정처럼 책임이 필요한 일에 집중하도록 업무 구조를 재설계하는 경영 방식이라는 점입니다.책의 프롤로그에서 저자가 처음부터 AI를 확신한 선구자가 아니라 재무 모델링과 보고서 작성 등 자신이 익혀온 업무가 빠르게 자동화되는 모습을 보며 기대와 불안을 함께 경험했다는 고백이 매우 인상적이었습니다.덕분에 '업무의 80%는 AI가 하고, 나머지 20%는 사람이 한다'는 책의 부제 역시 자극적인 인력 감축 선언이라기 보다, 사람이 꼭 해야할 20%의 가치를 선명하게 찾아가는 질문으로 다가옵니다.책에서 가장 설득력 있게 느껴진 부분은 AI 도입보다 업무 분해와 조직 설계가 먼저라고 강조하는 대목입니다.저자는 기존 절차위에 새로운 도구만 얹으면 비효율적인 조직이 단지 더 빠르게 움직일 뿐이라고 보고, 업무를 반복 작업, 판단 작업, 관계 작업으로 나눈 뒤 어느 부분을 시스템에 맡길지 결정해야 한다고 주장합니다.이러한 관점은 마케팅, 제품과 기술 개발, 영업, 고객 서비스, 재무회계로 이어지는 현장 사례에서 구체화될 수 있답니다. 예를 들어, 마케팅은 한 번의 완성된 캠페인에 큰 돈을 거는 방식보다 여러 콘텐츠와 가설을 동시에 시험하고 고객 반응을 학습하는 구조로, 영업은 개인의 인맥보다 축적된 데이터를 활용하는 구조로, 재무는 지난 달 숫자를 정리하는 기능에서 다음 결정을 돕는 기능으로 이동하는 셈이죠.책에 소개된 재무 사례에서도 자동화로 전표 처리와 결산에 쓰는 시간이 줄자 담당자의 역할이 채널 별 투자 효율을 분석하고 경영진에게 예산 방향을 제안하는 쪽으로 바뀌게 됩니다.
특히, 첨부된 '자율주행지수'는 사람이 모든 일을 처리하는 단계 부터 도구 보조, 부분 자동화, 조건부 자율 운영, 고도 자율 운영까지 조직의 상태를 나누고, 전략적 사고 시간과 데이터 연결, 의사 결정 권한, 반복 업무 자동화, AI결과의 검토 기존을 점검하도록 구성되어 있습니다.이 진단표를 보면 AI 경영의 핵심은 결국 챗봇 구독수가 아니라 부서의 장벽을 넘어 데이터가 흐르는가, 현장 담당자가 기준 안에서 결정할 수 있는가, 경영자가 일상적인 승인 업무에서 벗어났는가에 있다는 생각이 들었습니다.AI가 생산, 거래, 검증에 들어가는 비용을 낮추고 정보 접근성을 넓히더라도, 조직의 기준과 책임 구조가 그대로라면 기술의 속도가 곧 회사의 속도가 되지는 않는다는 지적도 현실적으로 다가 왔습니다.책의 후반부에서는, AI 업무 자동화의 효율을 넘어 'AI 시대 경영자의 역할과 사람의 자리'를 묻고 있습니다.저자가 제시하는 조직은 부서와 직급을 늘리는 대신 미션을 중심으로 작게 움직이고, 긴 분석보다 저 비용 실험을 반복하며, 출근시간이나 보고 횟수보다 결과를 확인하는 조직에 가깝다고 생각합니다.그러나 읽는 내내 '자율주행'이라는 표현을 '완전한 무인 경영'으로 받아 들여서는 안된다는 생각이 강하게 들었습니다.AI가 만든 초안과 분석은 사람이 품질을 검토해야 하고, 예외가 발생했을 때 누가 개입할지 명확히 정해져 있어야 하며, 데이터 보안과 오류에 대한 책임 역시 경영자가 설계해야 하기 때문입니다.결국 'AI 시대의 리더'는 모든 결재를 움켜쥔 운전자가 아니라 목적지와 판단 기준을 정하고, 시스템이 놓친 위험을 발견하고, 구성원에게 올바른 질문을 던지는 설계자가 되어야 한다는 점을 주목할 필요가 있습니다.개인적으로는 인력 효율과 고정비 절감에 대한 논리가 다소 냉정하게 느껴지는 부분도 있었지만, 저자가 AI를 만능 해결책으로 포장하지 않고 직접 사람을 줄였다가 업무 공백과 품질 저하를 겪은 시행착오까지 일깨워주고 있다는 점에서 일견 중요한 인사이트를 주고 있다 생각합니다.
본서 <자율주행경영>은 프롬프트 몇 개를 배우려는 독자보다 AI를 도입했는데도, 회의, 결재, 보고가 줄지 않는 기업의 경영자, 팀장, 실무 책임자에게 유용한 책이라 판단 됩니다.AI가 사람을 얼마나 대신할 수 있는지르 계산하기 전에, 우리 조직에서 사람이 시간을 뺴앗기고 있는 일이 무엇이며, 그 시간을 어떤 판단과 관계에 돌려줄 것인지 고민하는 분들에게 일독을 권합니다.

머스코노미 - [머스코노미 - 머스크의 100년 마스터 플랜을 조각이 아닌 전체 설계도로 읽는 법]

thanksir — Tue, 29 Sep 2026 18:45:00 +0900

머스코노미 - 머스크의 100년 마스터 플랜을 조각이 아닌 전체 설계도로 읽는 법
정주용 지음 / 한즈미디어(한스미디어) / 2026년 09월

* 출판사로 부터 도서를 전달받아 직접 읽고, 주관적으로 작성한 리뷰입니다.
세계 최고 부자 반열에 오른 '일론 머스크'를 이해할 수 있는 가장 익숙한 방법이 있습니다.바로 테슬라 주가, 스페이스 X의 로켓 발사, 스타링크 위성, xAI의 Grok처럼 눈앞에 보이는 사건을 하나씩 따라가는 것이죠. 그러나 퍼즐 조각만 들여다보면 각각의 사업이 왜 동시에 추진되었는지, 한 회사의 기술이 다른 회사의 성장에 어떻게 쓰이는지 파악하기란 쉽지 않습니다.
오늘 소개해드리는 <머스코노미>는 일론 머스크를 단순한 전기차 기업가나 화제의 억만장자가 아니라, 에너지·AI·우주·통신·뇌 인터페이스를 하나의 시스템으로 결합하려는 장기 설계자로 그리고 있어 큰 호기심을 가지고 읽게 되었습니다.특히 머스크의 기업군을 개별 종목보다 자본과 기술이 순환하는 산업 생태계의 관점에서 분석하고 있다는 점에 크게 공감합니다.책의 핵심인 '머스크노미'란 결국 테슬라·스페이스X·스타링크·xAI·옵티머스·뉴럴링크가 데이터와 연산 자원, 에너지, 에너지, 자본, 인재를 공유하며 서로의 성장을 가속하는 머스크식 경제 생태계를 뜻한다고 이해할 수 있습니다.책을 읽으며 가장 흥미로웠던 부분은 이 복잡한 사업들을 '폐쇄루프'라는 하나의 구조로 묶어낸 대목이었습니다.자동차와 로봇이 현실 세계에서 모은 데이터는 AI의 학습 재료가 되고, Grok과 대규모 컴퓨팅 인프라는 자율주행, 휴머노이드, 로켓의 판단 능력을 높이며, 스타링크는 지구 곳곳의 기계와 사용자를 잇는 통신망이 됩니다.여기에 태양광과 에너지 저장 장치가 필요한 전력을 공급하고, 스페이스X의 발사 역량이 통신망과 우주 인프라를 확장하면 각 사업의 결과가 다시 다른 사업의 투입물로 돌아간다는 것이 저자의 해석입니다.저자는 오랫동안 AI로 인해 하드웨어, 소프트웨어, 데이터센터, 에너지의 경계가 무너지고 하나의 AI 스택으로 통합되는 흐름에 주목해왔으며, 반도체 설계부터 생산과 패키징까지 묶으려는 테라팹 구상도 같은 '수직 계열화 전략'이라 주장하고 있음에 주목할 필요가 있습니다.
책의 중반부의 여섯가지 산업 분석은 이 책의 스케일을 가장 잘 보여준다고 생각합니다.우주, 통신에서는 재사용 로켓과 스타링크가 우주를 일상적인 산업 인프라로 바꾸는 과정을, 로보틱스에서는 옵티머스가 인간 중심으로 설계된 공장과 생활공간에 투입될 가능성을 살펴 봅니다.인공지능에서는 Grok이 머스크 기업군의 공통 지능으로 진화할 수 있는지를 묻고, 에너지에서는 저장장치와 전력 거래 기술이 자동차 바깥의 수익 기반으로 성장하는 흐름을 짚고 있습니다.모빌리티와 BCI 부분에서는 자율주행이 이동 비용과 공간의 가치를 어떻게 바꿀지, 뉴럴링크가 치료 기술을 넘어 인간과 기계의 관계를 어디까지 확장할지를 탐색하고 있습니다.저자는 관련 인터뷰에서도 피지컬 AI가 제조 원가와 노동의 구조를 바꿀 수 있으며, 스타링크, Grok, 휴머노이드, 자율주행의 결합을 장기적인 산업 재편의 관점에서 봐야 한다고 강조하고 있습니다.다만 머스크가 제시한 일정은 실제 개발 과정에서 여러 차례 늦어졌다는 점을 저자 자신도 인정하고 있어, 단기적인 실적이나 주가 전망보다 10년 이상 이어지는 기술의 방향을 확인하는 방식으로 읽는 편이 적절하지 않을까 생각해 봅니다.그래서 본서 <머스코노미>는 특정 종목의 매수 시점을 알려주는 투자서라기보다, 서로 다른 기술과 기업 사이에서 새로운 가치가 만들어지는 연결 지점을 찾게하는 '미래산업 안내서'에 더 가깝게 읽히는 이유일 겁니다.후반부로 갈수록 한 사람에게 집중된 의사 결정과 건강, 승계, 규제, 정치적 위협, 계열사 간 거래와 독점 문제까지 시야를 넓히고 있습니다. 저자 또한 별도의 분석에서 머스크 생태계의 확장성 뿐 아니라 교차 거래의 불투명성과 특정 인물에 대한 과도한 의존을 위험 요인으로 지적해 왔다는 점에서, 책의 비판적 문제 의식은 저자의 기존 연구 흐름과 이어지고 있습니다.이어 AI 에이전트 조율 능력, 현실과 디지털을 연결하는 '피지탈 역량', 문제 정의 능력을 미래 인재의 중요한 조건으로 제시하고, '생각'과 '추론' 능력이 새로운 수출 자원이 되는 시대에 한국이 어디에 설 것인지 질문하고 있습니다.
개인적으로는 데카르트의 의심, 대항해 시대의 자본과 모험, 애덤 스미스와 마르크스까지 호출되는 마지막 부분이 다소 거대하게 느껴지면서도, 이 책이 머스크의 기업가치를 설명하려는 데서 끝나지 않고 초지능과 로봇이 만들어 낼 권력, 분배, 노동의 문제까지 고민한다는 점에서 의미가 있지 않나 생각해 봅니다.일론 머스크를 둘러싼 다양한 기술 생태계의 조각들을 연결해 장기적인 변화의 방향을 밝히는 전체 설계도를 읽고 싶은 분들의 일독을 권합니다.

속도가 생존이다 - [속도가 생존이다 - 연결하고 흡수하고 확산하라]

thanksir — Thu, 24 Sep 2026 16:49:00 +0900

속도가 생존이다 - 연결하고 흡수하고 확산하라
한상만 지음 / 쌤앤파커스 / 2026년 09월

* 출판사로 부터 도서를 전달받아 직접 읽고, 주관적으로 작성한 리뷰입니다.거대한 나무보다 바람에 휘어지는 갈대가 폭풍을 견뎌내듯, 변화가 빠른 시장에서는 많이 가진 기업보다 민첩하게 달라질 수 있는 기업이 오래 살아남는 법입니다.과거에는 자본과 설비, 특허 처럼 쉽게 모방할 수 없는 자산을 축적하고 경쟁자의 진입을 막는 것이 기업의 중요 과제였다면, 생성형 AI 시대에는 오늘의 우위가 내일의 부담으로 바뀔 수 있음을 기억할 필요가 있습니다.
오늘 소개하는 한상만 교수의 <속도가 생존이다>에서는 이러한 변화 속에서 기업이 던져야 할 질문을 '무엇을 보유하고 있는가'에서 '외부의 변화를 얼마나 빠르게 학습하고 새로운 가치로 전환하는가'에 달려있다고 주장하고 있습니다.여기서 말하는 속도는 의사결정을 서두르거나 구성원을 더 바쁘게 만드는 것이 아닙니다. 외부의 기술과 인재를 만나고, 그 경험을 조직의 역량으로 바꾸며, 완성된 성과를 다시 시장과 생태계로 내보내는 순환 주기를 짧게 만드는 능력이라 하겠습니다.저자는 혁신을 반복할 수록 다음 변화가 더 빨라지는 이러한 구조를 '속도 우위'라고 정의하고 있음을 주목할 필요가 있습니다.책에서 사례연구로 아마존과 엔비디아, 도요타와 테슬라를 비교하는 초반부는 속도 우위가 산업을 가리지 않는 새로운 경쟁 원리임을 보여줍니다.'아마존'과 '엔비디아'는 자체 역량만 키운 것이 아니라 판매자, 개발자, 협력사가 참여할 수 있는 판을 만들고, 그들의 활동이 다시 플랫폼의 학습과 성장으로 이어지게 했답니다.'도요타'가 오랜 시간 생산 현장에 지식과 개선 경험을 축적해 경쟁력을 높였다면, '테슬라'는 소프트웨어와 데이터, 지속적인 업데이트를 통해 판매 이후에도 제품이 진화하는 흐름을 구축했지요.그렇다고 축적된 역량이나 품질이 무의미했다는 의미는 아닐겁니다. 책이 강조하는 핵심은 이미 쌓아놓은 자원을 얼마나 많이 가지고 있느냐보다 그것을 외부 변화와 연결해 얼마나 빠르게 다시 움직이게 하느냐에 있습니다.실제로 저자는 30년 넘게 기업의 경쟁 우위와 마케팅 전략을 연구해 왔으며, 이번 저서에서 변화에 대한 적응과 혁신이라는 기존 문제의식을 AI 시대의 생태계 전략으로 확장한 것으로 보여 주목을 끕니다.
책의 중심에는 Access -> Absorb -> Amplify 로 이어지는 3A 구조가 있습니다.'Access'는 무조건적인 개방이 아니라 외부의 기술, 정보, 인재, 데이터가 필요한 곳과 만날 수 있도록 접점을 설게하는 일로 읽힙니다. 'Absorb'는 그렇게 들어온 지식과 경험을 일회성 제휴로 흘려보내지 않고, 현업의 업무 방식과 제품, 서비스에 남는 조직 역량으로 바꾸는 과정으로 해석됩니다.'Amplify'는 한 부서에서 얻은 성과를 다른 조직과 고객, 파트너에게 넓히고 그 과정에서 생긴 데이터와 피드백을 다시 학습의 재료로 돌려 보내는 단계입니다. 이 3가지 요소는 순서대로 한 번 실행하고 끝나는 절차가 아니라 서로 맞물려 돌아가는 혁신의 '플라이 휠'에 가깝다는 생각입니다. 말하자면, 참여가 데이터를 만들고, 데이터가 학습으로 이어지며, 학습 결과가 제품과 서비스를 바꾸고, 개선된 결과가 다시 더 많은 참여를 불러오는 구조라는 것이죠.AI 역시 단순히 문서작성 시간을 줄여주는 도구가 아니라 이 연결과 학습, 확산의 회전 속도를 끌어올리는 촉매로 바라봐야 한다는 관점이 특히 설득력있게 다가 왔습니다.책의 후반부에서는 자본보다 네트워크의 위치가 중요해지는 이유와 함께 우리 기업이 속도 우위를 어떻게 설계할 것인가에 초점이 맞춰져 있습니다.'대기업'은 거대한 인프라를 경쟁자를 막는 성벽으로만 사용할 것이 아니라 파트너가 새로운 가치를 만들 수 있는 기반으로 전환해야 하고, '중소기업과 스타트업'은 모든 역량을 내부에 갖추려하기 보다 자신에게 필요한 생태계에 빠르게 접속해 규모의 한계를 넘어야 한다는 주장이 이어집니다.다만 앞선 3A를 그대로 적용하게 되면 성공하는 만능 공식이 아니라 우리 조직의 병목을 발견하는 진단 툴에 가깝다 설명합니다. 외부와의 연결이 부족한지, 받아들인 지식이 현업에 남지 않는지, 일부의 성공이 전사로 확산되지 못하는지를 구분한 뒤 권한과 데이터, 보상체계를 다시 설계해야 하기 때문입니다.본서 <속도가 생존이다>는 최신 AI 기술을 소개하는 트렌드서가 아니라, 기술이 계속 바뀌어도 스스로 학습하고 진화할 수 있는 기업 구조를 고민하게 만든다는 점에서 큰 점수를 주고 싶습니다.결국 혼자 빨리 달리는 기업보다 생태계 전체가 함께 빨라지도록 설계한 기업이 시장의 중심에 남는다는 메시지가 강한 여운을 줍니다.
같은 기술도 어떻게 이해하고 활용하느냐에 따라 성과가 달라지며, 이를 조직의 시스템으로 만드는 것이 리더의 역할이라는 재계 추천평도 책의 문제 의식과 맞닿아 있다 생각합니다.관심있는 분들의 일독을 기대합니다.

5분 컷, 미친 효율 AI 프롬프트 - [5분 컷, 미친 효율 AI 프롬프트 - 챗지피티·제미나이·제미나이 노트북 77가지 활용법]

thanksir — Thu, 24 Sep 2026 15:07:00 +0900

5분 컷, 미친 효율 AI 프롬프트 - 챗지피티·제미나이·제미나이 노트북 77가지 활용법
송진주 지음 / 황금부엉이 / 2026년 09월

* 출판사로 부터 도서를 전달받아 직접 읽고, 주관적으로 작성한 리뷰입니다.
생성형 AI를 둘러싼 변화는 거대한 기술 뉴스로만 느껴지지만, 정작 우리에게 더 중요한 질문은 단순하다고 생각합니다."그래서 오늘 내 일을 얼마나 덜어줄 수 있을까?" 챗GPT, 제미나이, 제미나이 노트북 등의 생성형 AI를 열어두고도 무엇을 물어야 할지 몰라 다시 검색창으로 돌아가는 막막함을 느낀 적이 있을 겁니다.
오늘 소개해 드리는 <5분 컷, 미친 효율 AI 프롬프트>에서는 이런 막막함의 원인을 AI의 성능보다 '일을 맡기는 방법'에서 찾고 있어 눈길이 갑니다. 저자는 AI를 전문가만의 도구가 아니라, 반복 업무를 줄이고 생각과 판단에 더 많은 시간을 쓰게 돕는 생활형 업무 파트너로 바라봅니다.책은 이런 관점을 바탕으로 회사 업무, 콘텐츠와 부업, 일상 속 문제를 빠르게 풀어내는 다양한 프롬프트 실습을 제시하고 있답니다.가장 먼저 적용해 본 것은 메일과 문서 작성이었습니다. 예전에는 보고서 첫 문장을 붙잡고 한참을 고민했지만, 목적·독자·핵심 메시지·원하는 형식을 함게 알려주고 초안의 뼈대부터 잡게 하니 시작 속도가 확실히 달라짐을 느끼게 됩니다.회의 자료를 올려 핵심 쟁점과 할 일을 정리하고, 여러 문서를 비교표로 바꾸고, 엑셀 숫자에 '이 변화의 원인이 무엇인지'를 묻는 식으로 질문을 바꾸자 단순 요약을 넘어 보고에 쓸 만한 흐름과 관점을 얻을 수 있었습니다.'챗GPT'는 문서 초안과 아이디어 정리에, '제미나이'는 검색과 구글 서비스 연계에, '제미나이 노트북'은 PDF·영상·회의자료처럼 내가 제공한 자료를 바탕으로 핵심을 짚어내는 데 활용하니 도구별 장점도 훨씬 또렷하게 이해되었습니다.책의 또 다른 장점은 AI 활용을 회사 밖으로 넓힌다는 점이 아닐까 합니다. 블로그 첫 문장, 사진 캡션, 숏폼 구성, 썸네일 구성, 뉴스레터 기획 등 콘텐츠 제작의 작은 막힘을 구체적인 질문으로 바꿔 줍니다.특히 '이미지 생성 실습'에서는 주제만 던지기 보다 표현 방식, 분위기, 색감, 구도까지 차례로 정리해 요청하는 방법을 보여주는데, 막연한 명령에서 자주 나오던 엉뚱한 결과가 줄어드는 것을 체감할 수 있었습니다.자주 쓰는 요청은 전용 GPT나 GEM으로 저장해 두고, 아침 브리핑이나 개인 업무 보조 흐름으로 연결하는 부분은 AI를 일회성 도구가 아니라 나만의 업무 시스템으로 바라보게 만듭니다.무엇보다 반가운 구성은 '바로 복사해서 활용할 수 있는 프롬프트 77개 파일'입니다. 처음부터 완벽한 질문을 만들 필요없이, 제공된 문장을 가져와 대상, 기간, 업무 조건 등 만 내 상황에 맞게 바꾸고 결과를 확인한 뒤 수정 요청을 더하면 됩니다. 일종의 '템플릿'이라 할 수 있답니다.냉장고 사진으로 식단을 정리하거나, 여행 동선을 짜고, 수많은 리뷰의 공통 장단점을 추려보고, 긴 PDF에서 필요한 부분만 찾아 학습 노트로 바꾸는 일상 예재도 실제 활용도가 높다 생각합니다.다만 건강, 계약, 금전처럼 민감하고 중요한 판단이 필요한 주제에서는 AI 답변을 참고 자료로만 활용하고 반드시 원문 혹은 전문가 판단으로 재확인해야 합니다.일이 막히는 순간 프롬프트를 따라 입력해 보고, 나온 결과를 내 업무와 생활에 맞게 고쳐 쓰는 경험을 반복하게 하는 '효율성 높은 AI 프롬프트 실습서'로 평가하고 싶습니다.
역시 'AI를 잘 쓴다는 것'은 어려운 명령어를 외우는 일이 아니라, 내가 해결할 문제를 구체적으로 설명하고 결과를 계속 다듬어 진짜 성과를 연결하는 습관에 가깝다는 것을 본서를 통해 다시 느끼게 됩니다.관심있는 분들의 일독을 권합니다.

AX 실전 플레이북 - [AX 실전 플레이북]

thanksir — Wed, 23 Sep 2026 20:13:00 +0900

AX 실전 플레이북
박상곤 외 지음 / 한국스마트컨설팅교육원 / 2026년 08월

* 출판사로 부터 도서를 전달받아 직접 읽고, 주관적으로 작성한 리뷰입니다.
'우리 회사도 이제 AI를 도입해야 한다'는 논의가 나오면 대개 어떤 생성형 AI를 쓸지, 챗봇을 어디에 붙일지 부터 이야기하는게 대부분일겁니다. 그러나 현장의 반복 업무가 무엇인지, 고객은 어디에서 불편을 겪는지, 개선결과를 어떤 지표로 측정할지가 정리되지 않았다면 최신 AI도 값비싼 시연으로 끝날 가능성이 크다고 생각합니다.
오늘 소개해드리는 에서는 'AX, 즉 AI 전환'은 새로운 도구 몇 개를 설치하는 작업이 아니라 기업의 문제를 AI로 해결하고, 업무 프로세스와 조직 운영 방식을 바꾸어 새로운 가치를 만드는 경영 헉신에 가깝다고 이야기하고 있습니다.AI에 일을 맞추는 대신 우리 회사의 문제를 먼저 정의해야 한다는 출발점이 명확해, 기술의 변화 속도를 따라가느라 정작 도입 목적을 잃어버린 경영진과 실무자에게 현실적인 질문을 던지고 있답니다.책을 읽으며 가장 인상 깊었던 부분은 AX를 기술 프로젝트가 아니라 조직 전체의 변화 과정으로 다룬다는 점이었습니다. AI의 역사와 원리를 간략히 정리한 뒤, 회사의 AX역량을 진단하고 비전과 우선순위를 세우며, 리더십·데이터·인력·조직 문화·거버넌스를 함께 준비하도록 흐름을 잡습니다.특히 AX 추진 조직과 PMO, 부서별 AX 챔피언, 혁신위원회, 현업 담당자의 역할을 구분한 대목을 따라가다 보면 AI전환이 전산 부서만의 과제가 아니라는 사실이 명확해 집니다.아무래도 3명의 공저자가 실제로 IT 솔루션과 경영 컨설팅 현장을 경험하고, 기업의 AX 컨설팅과 정책 개발을 수행해온 만큼 '최고의 AI 모델을 고르면 혁신이 시작된다'는 식의 기술 중심 낙관론보다, 현업이 받아 들일 수 있는 업무 변화와 책임 체계를 먼저 설계해야 한다는 주장에 더욱 설득력이 실리는 이유이기도 합니다.
책의 중반 이후부터는 제목에 붙은 '플레이 북'의 성격이 짙어 집니다. 책은 부서의 불편과 고객의 불만, 시장의 숨은 기회를 수집한 뒤 이를 AI가 해결할 수 있는 과제로 구체화하고, 사업 가치와 기술 실현 가능성을 기준으로 우선 순위를 정하도록 안내합니다.수요 예측과 재고 최적화 같은 사례를 기준으로 과제 정의서를 만들고, PoC와 파일럿을 거쳐 본 사업으로 확장하며, KPI와 ROI로 성과를 검증하는 흐름을 따라가다 보면 막연했던 AX 프로젝트가 단계별 경영 과제로 바뀌어 보였습니다.여기에 데이터 품질, AI 모델과 아키텍쳐 선택, 공급업체 평가, 프로젝트 위험 점검, AI 에이전트 활용과 운영 효율화까지 연결해 기술 담당자와 현업 담당자가 어떤 질문을 함께 검토해야 하는지도 보여주고 있지요.책에는 실행 시나리오·체크리스트·표준 템플릿·현장 사례를 포함한 다양한 실무 자료가 수록되어 있어, 처음 부터 순서대로 읽는 교양서라기 보다는 AX 과제를 기획하거나 중간 점검할 때 필요한 항복을 찾아보는 업무 참고서로 활용하기 좋을 것 같다는 생각입니다.책의 핵심은 단순히 'AI를 얼마나 많이 사용했는가' 보다 'AI로 어떤 문제를 해결했고, 무엇이 달라졌는가'를 묻는데 있다는 생각이 듭니다. 새로운 모델을 시험하는 일은 비교적 쉽지만, 필요한 데이터를 정비하고 현업의 참여를 끌어내며 업무 절차와 권한을 바꾸고, 성과를 수치로 증명한 뒤 다른 부서로 확장하는일은 훨씬 어려울겁니다.그런 의미에서 본서는 이 복잡한 AI 도입의 여정을 AX 진단, 기반 구축, 실행, 운영, 고도화라는 하나의 흐름으로 묶어 보여준다는 점에 높은 점수를 주고 싶습니다.
AI 기술을 깊이 공부하려는 개발자보다 우리 회사의 AX 전략을 수립해야 하는 경영자와 관리자, AX 추진팀 혹은 IT 기획자 그리고 제한된 예산으로 우선 순위를 정해야하는 중소기업 실무자들에게 특히 유용한 책이라 평가합니다.AI 도입을 일회성 실험에서 실제 기업 성과로 옮기고 싶은 독자라면, 필요한 단계마다 다시 펼쳐볼 만한 말 그대로 'AX 실행 안내서'의 성격이 강합니다.AX 실행 로드맵 부터 성공 시나리오, 조직 변화 전략까지 AX 성공을 위한 전체적인 그림을 그려보고자 하는 분들의 일독을 권합니다.

사회복지 전공자가 만든 사회복지 업무를 위한 찐 실전 ChatGPT - [사회복지 전공자가 만든 사회복지 업무를 위한 찐 실전 ChatGPT (생성형 AI 사회복지 업무 활용서) - AI활용 사회복지 프로포절 작성·GPTs 사회복지 챗봇 100종 활용 (GPTs·제미나이·Gems·나노바나나·노트북LM(제미나이 노트북)·구글 AI 스튜디오·클로바노트·냅킨AI·브루·피그마·수노A·헤이젠AI)]

thanksir — Mon, 21 Sep 2026 20:03:00 +0900

사회복지 전공자가 만든 사회복지 업무를 위한 찐 실전 ChatGPT (생성형 AI 사회복지 업무 활용서) - AI활용 사회복지 프로포절 작성·GPTs 사회복지 챗봇 100종 활용 (GPTs·제미나이·Gems·나노바나나·노트북LM(제미나이 노트북)·구글 AI 스튜디오·클로바노트·냅킨AI·브루·피그마·수노A·헤이젠AI)
이창희 지음 / 광문각출판미디어 / 2026년 09월

* 출판사로 부터 도서를 전달받아 직접 읽고, 주관적으로 작성한 리뷰입니다.
생성형AI가 전 산업현장으로 들어서고 있고, 공공 영역 특히 사회복지 영역도 그 중 예외는 아닙니다.사회복지사의 하루는 상담과 사례 관리만 있는 것이 아닙니다. 상담 내용을 기록하고, 서비스 계획을 세우고, 회의록과 결과 보고서를 작성하며, 프로포절, 교육자료, 홍보물까지 만들어야 합니다.다른 영역과 마찬가지로 사회 복지 영역에 생성형 AI가 필요한 이유도 사회복지사들에게 더 많은 일을 맡기기 위해서가 아니라, 반복적인 문서 업무에 빼앗기는 시간을 줄여 돌봄서비스가 필요한 분들과 마주하는 본연의 실천에 좀 더 집중하게 하기 위함일 겁니다.
오늘 소개해 드리는 <사회복지 전공자가 만든 사회복지 업무를 위한 찐 실전 ChatGPT>는 단순히 사회복지 영역에서의 챗GPT 사용법만 소개하지않고, 사회복지 업무 전반을 생성형 AI와 어떻게 연결할 것인지를 보여주는 현장형 실무서라는 느낌이 강하게 듭니다.저자는 복지인사이트 대표이자, 한국사회복지사협회 강사로 활동하며 여러 복지 영역을 대상으로 생성형 AI교육을 진행해왔고, GPTs 기반의 사회복지 특화 챗봇도 다수 설계해 오픈해 오고 있습니다.책에 등장하는 프로포절, 사례관리, 주민 조직화, 홍보 업무의 사례가 일반적인 사무 자동화와 달리 사회복지 현장의 언어를 구체적으로 반영한다는 점도 이런 그의 경험에서 비롯된 것으로 생각됩니다.우선 책을 따라가며 가장 먼저 체감되는 차이는 AI에게 곧바로 문서를 쓰라고 명령하기 전에 '업무 자체를 다시 살펴보게 한다'는 점이었습니다.저자가 제안하는 'SWA 5단계 모델'은 하나의 업무를 작은 단위로 분해하고, AI가 맡을 일과 사회복지사가 판단할 일을 나눈 뒤, 작업 흐름과 프롬프트를 설계하고, AI의 결과를 사람이 검증해 더 나은 업무 형태로 재구성하는 방식으로 요약할 수 있습니다.예컨데, 사회복지 프로포절을 작성할 때 사업계획서 전체를 한 번에 요구하는 대신 지역의 문제, 대상자의 욕구, 사업 목적, 세부 프로그램, 성과지표와 평가 방법을 차례로 정리하도록 구성하면 초안의 논리는 훨씬 선명해 진다는 말입니다.
직접 실습하는 흐름으로 살펴보니 AI가 좋은 문서를 '대신 완성해 주는 존재'라기 보다, 흩어진 생각을 구조화하고 빠진 근거를 찾아내는 보조자에 가깝다는 인상을 받게 됩니다.무엇보다 '사례관리 기록'처럼 민감한 자료를 다룰 때는 이름, 주소, 연락처, 질병 정보 등 개인을 식별할 수 있는 요소를 제거하고, 데이터 제어 설정을 확인하며, 생성된 내용의 사실관계와 표현을 담당자가 마지막에 검토해야 한다는 원칙을 놓쳐서는 안된다는 사실을 다시 한번 깨닫게 됩니다.저자의 실제 사회복지 AI교육에서도 사례 관리 기록 실습과 함께 윤리적 유의 사항을 별도로 다루고 있을 만큼 이 부분은 공공영역에서의 AI 활용시 반드시 확인하고 주의해야 할 내용이라 생각합니다.챗GPT 실습 부분은 프롬프트 작성법에서 시작해 메모리, 개인 맞춤 설정, 프로젝트와 GPTs로 단계적으로 확장됩니다. 같은 요청이라도 AI의 역할, 업무 목적, 대상자, 참고자료, 결과물 형식과 검토 기준을 함께 제시하니 두루뭉술했던 답변이 사회복지 문서에 가까운 형태로 바뀌는 과정을 확인할 수 있었습니다.특히 사회복지 공동모금회 프로포절, 사례 관리 초기 면접지, 보도자료, 홍보 포스터, 민관 통합 사례 회의록 등 업무별 GPTs 챗봇을 골라 사용할 수 있다는 점은 매번 긴 프롬프트를 새로 작성해야 하는 초보자들에게 유용할 것으로 기대됩니다.다만 제공되는 챗봇의 결과를 완성본으로 받아들이기 보다 기관 지침, 공모 요강, 실제 상담 내용과 대조해 수정해야 하며, 중요한 판단과 책임까지 AI에게 넘겨서는 안 된다는 점은 계속 기억할 필요가 있어 보입니다.책의 후반부에는 챗GPT 한 가지에 머물지 않고 제미나이와 Gems, 나노바나나, 노트북LM, 구글 AI 스튜디오를 거쳐 크롤바노트, 냅킨, Figma, Suno, HeyGen까지 사회복지 업무에 필요한 도구를 목적별로 연결하고 있습니다.기관의 평가 지침과 사업 자료를 '노트북LM'에 넣어 근거 중심으로 정리하고, 회의 자료를 마인드맵이나 인포그래픽으로 바꾸며, '냅킨 AI'로 복잡한 사업 구조를 시각화하고, 'Vrew'와 'HeyGen'으로 홍보, 다문화 안내 영상을 만드는 실습을 따라 가다보면 '어떤 AI가 가장 좋은가'보다 '지금 하려는 업무에 어떤 도구가 더 적합한가'가 더 중요한 질문이라는 사실을 알게 됩니다.
책은 AI이론을 깊게 공부하려는 독자보다 프로포절, 상담기록, 회의록, 보고서, 교육자료와 홍보 콘텐츠를 실제로 개선하고 싶은 사회복지사나 사회복지 관련 업무에 종사하는 분들에게 큰 도움이 될 것으로 기대됩니다.단순한 AI 도구 목록 나열 보다 현장 업무를 어떻게 분해하고 검증했는지 보여주는 본서의 실습 중심 접근은 비슷한 류의 실무서와 충분히 차별점을 갖는 포인트라고 생각합니다.관심있는 분들의 일독을 권합니다.

권력은 주어지는 것이 아니라 철저히 조작되는 것이다 - [권력은 주어지는 것이 아니라 철저히 조작되는 것이다]

thanksir — Sun, 20 Sep 2026 20:31:00 +0900

권력은 주어지는 것이 아니라 철저히 조작되는 것이다
파울 요제프 괴벨스 지음 / 비원 / 2026년 08월

같은 사건을 두고도 한 쪽은 '사고', 다른 한 쪽은 '참사' 또 다른 쪽은 '누군가의 범죄'라고 부릅니다. 사실 관계가 같더라도 먼저 선택된 단어가 원인과 책임, 분노가 향할 방향까지 바꾸는 경우가 종종 있습니다.여기에 이용자가 보고 싶어하는 컨텐츠를 되풀이해 보여주는 알고리즘과 AI로 제작한 가짜뉴스까지 결합되면, 우리는 스스로 판단한다고 느끼면서도 누군가가 마련한 해석의 무대 위에 서게 되는 꼴이 됩니다.
오늘 소개해드리는 <권력은 주어지는 것이 아니라 철저히 조작되는 것이다>는 나치 독일의 선전장관 '요제프 괴벨스'가 언론, 라디오, 영화와 군중의 감정을 어떻게 권력 유지에 동원했는지 살펴보며, 오늘날 우리가 믿는 '진실' 역시 설계 된 것이 아닌지 차분하게 묻고 있습니다.괴벨스가 이끌었던 선전 기관은 언론 보도의 소재와 표현 방식을 지시하고 라디오, 영화, 공연, 출판을 광범위하게 통제했으며, 유대인을 비롯한 특정 집단을 사회의 적으로 만드는데 그 매체 권력을 이용했지요.책은 프레임 장악, 대중 심리, 조종술, 권력의 역학, 지배자의 멘탈이라는 다섯 갈래로 선동의 구조를 분해하고 있습니다.초반부에서 특히 인상적이었던 점은 거짓말 하나 보다 '사람들이 무엇을 진실로 받아들일 수 있는 환경'을 먼저 만드는 일이 더 위험하다는 설명이었습니다. 복잡한 경제 위기와 정치적 갈등을 하나의 원인으로 축소하고, 기억하기 쉬운 표어와 적대적인 이름표를 반복하면 대중은 검증보다 친숙함을 선택하게 됩니다.실제로 나치 정권은 반대 신문을 폐쇄하고, 값싼 라디오 수신기를 국민에게 보급했으며, 정치 선전만 계속 내보내기보다 오락물 사이에 체제의 메시지를 섞어 일상 속 경계심을 무디게 했답니다.
책의 각 꼭지의 첫 문장인 '~하라' 식의 '명령형 문장들'은 읽은 사람들을 다소 불편하게 만들지만, 바로 그 불편함 덕분에 타인의 언어를 선점하고 두려움과 분노를 자극하며 가상의 적을 만드는 과정이 얼마나 빠르게 권력으로 굳어지는지 선명하게 보이고 있다고 생각합니다.책을 21세기, 현재의 관점에서 읽으면 '괴벨스의 라디오'는 개인화된 뉴스 피드로, '반복되는 구호'는 짧은 영상과 자극적인 제목으로, '대규모 군중 집회'는 댓글과 공유가 증폭되는 온라인 공간으로 바뀌어 보입니다.과거에는 국가가 방송국과 신문사를 장악해야 동일한 메시지를 퍼뜨릴 수 있었지만, 지금은 확증 편향을 자극하는 컨텐츠가 이용자의 자발적인 클릭과 공유를 통해 훨씬 빠르게 확산되는 경향이 있습니다.책에서 다루는 단순화, 정의 악마화, 공포의 자극, 반복 노출은 새로운 기술이 아니라 오래된 심리 조작법이며, 현대의 알고리즘은 그것을 개인별로 정교하게 전달하는 유통망이 될 수 있다는 생각이 들었습니다.그래서 책의 문장들을 현실의 처세술로 받아들이기 보다는 지나치게 깔끔한 문장을 만났을 때 빠진 맥락은 무엇인지, 이득을 얻는 주체는 누구인지, 반대되는 정보까지 확인했는지를 되묻는 방어 훈련으로 읽는 편이 타당하다 생각합니다.출판사 역시 본서를 괴벨스의 이념이나 범죄를 옹호하기 위한 것이 아니라, 선동의 작동 원리를 해체해 오늘날의 조작으로 부터 자신을 지키기 위한 반면교사로 제시한다고 밝히는 이유도 같은 결로 읽힙니다.다만, 어느 정도 경계해야할 지점도 분명히 존재한다 생각합니다.첵에 등장하는 '거짓도 계속 되풀이하면 사실로 받아들여진다'는 취지의 유명 문장은 괴벨스의 직접 발언으로 널리 알려졌지만, 그의 연설, 저술, 일기에서 확인되는 확실한 원문은 찾기 어렵다는 검증이 꾸준히 제기되기도 했습니다.또한 '조종하라','탈취하라'는 식의 공격적인 목차는 선전술을 해부하려는 의도를 강렬하게 전달하지만, 비판적 맥락 없이 읽으면 괴벨스의 방식을 현실의 성공 전략으로 오해할 위험도 있다고 봅니다.그럼에도 본서 <권력은 주어지는 것이 아니라 철저히 조작되는 것이다>는 가짜 뉴스와 혐오 컨텐츠가 왜 논리적인 반박보다 빠르게 확산되는지, 권력이 어떻게 언어와 매체를 통해 사람의 감정에 자리를 잡는지를 명확히 보여주는 책으로 평가하고 싶습니다.
마지막 장을 덮으로 가장 큰 교훈으로 남았던 내용은 ...권력을 얻는 기술이 아니라, 나의 분노를 누가 설계했는지 확인하고, 익숙한 주장일수록 출처와 맥락을 다시 한번 살펴봐야 한다는 것이었습니다.'진실은 발견되는 것이 아니라 설계되는 것'이라는 책의 부제가 눈에 들어오시는 분들의 일독을 권합니다.* 출판사로 부터 도서를 전달받아 직접 읽고, 주관적으로 작성한 리뷰입니다.

압도적 실행력 내 손 안의 에이전트 × 오픈클로 - [AI 대세전환 압도적 실행력 내 손 안의 에이전트 × 오픈클로 - 비개발자를 위한 클라우드 서버 구축부터 텔레그램 지시, 멀티 에이전트 협업까지]

thanksir — Sun, 20 Sep 2026 18:51:00 +0900

AI 대세전환 압도적 실행력 내 손 안의 에이전트 × 오픈클로 - 비개발자를 위한 클라우드 서버 구축부터 텔레그램 지시, 멀티 에이전트 협업까지
방성주 지음 / 프리렉 / 2026년 08월

* 출판사로 부터 도서를 전달받아 직접 읽고, 주관적으로 작성한 리뷰입니다.
지금까지 챗GPT를 비롯한 생성형 AI는 대체로 사용자가 먼저 질문해야 움직이는 도구였습니다. 일정과 뉴스를 일일이 확인한 뒤 AI에게 정리를 부탁하고, 필요한 자료 를 찾아 다시 질문을 작성하는 식이지요.
하지만 'AI 에이전트'는 정해진 시각에 스스로 작업을 시작하고, 필요한 도구를 사용하며, 결과를 메신저로 전달하게끔 설계되어 있답니다.
오늘 소개해 드리는 <압도적 실행력 내 손 안의 에이전트 × 오픈클로>는 '오픈클로'를 통해 AI 에이전트의 기능과 활용법을 매우 자세히 설명해주고 있습니다. 특히 비개발자가 클라우드 서버와 텔레그램을 연결해 실제로 작동하는 개인용 AI 에이전트 시스템을 구축하는 방법을 순서대로 안내합니다.'오픈클로'는 다양한 AI 모델과 텔레그램 같은 메시징 채널을 연결할 수 있는 오픈소스 기반의 개인용 에이전트 환경이며, 사용자가 관리하는 장치나 서버에 기억과 설정을 보관할 수 있다는 특징을 지니고 있음을 기억할 필요가 있습니다.책의 순서대로 'GPC 서버'를 준비하고 SSH로 접속한 뒤 오픈클로를 설치하는 첫 실습은, 비개발자에게 가장 낯설면서도 중요한 구간이라 생각합니다. 검은 터미널 화면에 명령어를 입력하는 과정이 처음에는 부담스럽지만, 각 단계가 왜 필요한지 설명한 뒤 실행화면과 확인 방법을 보여주기 때문에 그대로 따라가면 클라우드에 에이전트를 설치하는게 그리 어려운 문제가 아니라는 걸 느낄 수 있을 겁니다.이후 텔레그램 'BotFather'에서 봇을 만들고 발급받은 토큰을 오픈클로에 연결한 다음, 휴대폰에서 보낸 메시지에 답이 돌아오는 순간에는 단순한 챗봇을 설정했을 때와 다른 성취감을 느끼게 됩니다.PC를 종료해도 서버는 계속 작동하므로 이동 중에는 텔레그램으로 지시를 내릴 수 있었고, 모델 역시 클로드, GPT, 제미나이 계열 가운데 작업 난이도와 비용에 맞춰 선택하거나 교체할 수 있었습니다.다만 API키와 텔레그램 토큰은 사실상 비밀번호이므로 공개된 환경이나 파일에 남기지 말아야 하며, 외부 메시지를 신뢰하지 않는 접근 정책과 실행 권한도 반드시 확인해야 합니다. 물론 오픈클로 공식안내 역시 원격 채녈을 연결하기 전에 사용자 승인, 샌드박스, 보안 설정을 점검하도록 권고하고 있지요.
두 번째 실습서 부터는 책의 진짜 밀도가 드러납니다. 에이전트의 이름과 역할, 행동 원칙, 사용자 정보와 관심사를 각각의 기억 파일에 나누어 기록하니, 매번 배경을 처음부터 설명하지 않아도 이전 맥락을 이어가는 비서가 만들어지게 됩니다.이어 캘린더, 날씨, 뉴스를 묶은 비서봇과 관심 종목, 관련 뉴스, 포트폴리오를 담당하는 투자봇을 별도의 작업 공간에 두었는데, 기억이 섞이지 않으니 같은 질문에도 역할에 맞는 답을 내놓는 구조가 한결 선명하게 이해됐습니다.특히 '투자봇'에 종목명과 보유 수량을 완벽하게 입력하지 않아도 대화를 통해 내용을 보완하고, 잘못된 숫자를 알려주면 장기 기억을 수정하도록 만드는 과정은 'AI를 사용하는 것'과 'AI를 운영하는 것'의 차이를 체감하게 합니다.책의 후반부에서 가장 인상 깊었던 주제는 에이전트를 '만드는 법'보다 '계속 믿고 사용할 수 있게 관리하는 법'이었습니다.결과를 그대로 승인하지 않고 근거와 완료 상태를 다시 확인하며, 중요한 산출물은 감독 역할의 다른 봇이 검토하게 하고, 세션이 바뀌어도 작업 목적과 진행 상황이 이어지도록 인수인계 구조를 마련하는 '하네스 엔지니어링'의 원칙은 실제 업무 자동화에 꼭 필요한 안전장치로 다가왔습니다.설치과정에서 명령어 오타나 권한, 한글 환경, 파일명, 모델 비용같은 문제를 만날 수 있다는 점도 숨기지 않고 오류 해결과 초기화 방법까지 자세히 제시해 초보자의 시행착오를 줄여주려는 저자의 노력에 높은 점수를 주고 싶습니다.리서치봇, 콘텐츠봇, 작가봇으로 확장하는 마지막 단계까지 진행하다 보면 책의 목적이 거창한 AI회사를 흉내내는 데 있지 않다는 사실을 알게됩니다. 반복되는 업무 하나를 에이전트에 넘기고, 결과를 점검하며 기억과 절차를 조금씩 다듬어가는 것이 출발점이 아닐까 생각합니다.
코딩 경험이 부족하지만, 개인 서버에서 24시간 움직이는 AI 비서와 멀티 에이전트 팀을 직접 구축해보고 싶은 직장인, 1인 사업자, 기획자에게 특히 잘 맞는 실습서라 평가하고 싶습니다.관심있는 분들의 일독을 권합니다.

고객은 검색창을 떠났다 - [고객은 검색창을 떠났다]

thanksir — Wed, 16 Sep 2026 12:27:00 +0900

고객은 검색창을 떠났다
김유진 지음 / 도서담 / 2026년 09월

* 출판사로 부터 도서를 전달받아 직접 읽고, 주관적으로 작성한 리뷰입니다.예전에는 '인사동 맛집'처럼 짧은 키워드를 입력한 뒤 여러 블로그와 광고를 비교했다면, 이제는 '부모님과 조용히 식사할 수 있고 주차가 편한 곳을 추천해줘'라고 AI에게 한 번에 묻는 사람들이 늘고 있습니다.이때 AI가 제시한 몇 곳 안에 내 가게가 없다면, 검색 순위와 리뷰 수가 아무리 좋아도 그 고객에게는 선택지로 조차 존재하지 않는 셈이 됩니다.
오늘 소개하는 김유진 저자의 <고객은 검색창을 떠났다>는 바로 이러한 검색의 변화에서 출발해, 검색 결과의 상단을 차지하는 기술 보다 AI가 신회할 만한 답으로 브랜드를 선택하게 만드는 방법을 설명하고 있습니다.사실 제목은 '검색의 종말'을 선언하는 것처럼 보이지만, 실제로는 검색과 AI 질문이 공존하는 과도기에 자영업자와 작은 브랜드 기업이 무엇을 준비해야 하는지를 다룬 현실적인 AI 마케팅 실전서에 가깝다는 생각이 듭니다.우선 저자의 설득력은 기술 전문가의 언어를 빌려 유행을 해설하는 데서 나오지 않는다 생각합니다. 음식 프로그램 PD와 맛 칼럼니스트로 출발해 오랫동안 외식업 현장을 관찰하고 수많은 자영업자를 컨설팅해온 김유진 저자는 왜 고객이 특정 가게를 기억하고 선택하는지를 꾸준히 탐구해 왔다고 밝히고 있답니다.과거 인터뷰와 칼럼에서도 그는 막연히 홍보를 늘리기 보다 누구에게 무엇을 팔 것인지 분명히 하고, 고객의 시선으로 컨셉과 메뉴판의 설명, 공간의 작은 요소까지 설계해야 한다고 강조한 바 있습니다.네이버 플레이스에 매장 소식을 꾸준히 기록하라는 기존 조언과 여러 채널에서 브랜드의 진정성을 보여줘야 한다는 강의 내용도, 본서에서 말하는 데이터의 축적과 채널 간 일관성으로 자연스럽게 확장되는 느낌입니다.그래서 이 책에서 AI는 장사의 본질을 뒤집는 마법이 아니라, 고객에게 발견되기 위해 축적해 온 정보를 새롭게 읽고 연결하는 또 하나의 창으로 해석해야 한다는 인사이트에 공감하게 되는 이유이기도 합니다.
책 초반부의 '매트릭스'와 '관상', '골든타임'이라는 다소 강렬한 장 조멕은 변화한 고객의 이동 경로를 이해하도록 돕는 장치로 보입니다. 기존 검색 알고리즘인 SEO를 버리고, AI 검색을 위한 AEO나 GEO로 갈아타라고 단순화하지 않고, 검색엔진이 정보를 찾을 수 있게 하는 SEO, 질문에 곧바로 답할 수 있도록 내용을 구성하는 AEO 그리고 생성형 AI가 인용하기 좋은 맥락을 만드는 GEO를 서로 연결된 단계로 바라보는 것이 본서의 핵심이라 봅니다.여기에 저자가 제시하는 IEO라는 좌표를 더해, 어떤 고객의 어떤 상황과 욕구를 겨냥할 것인지 먼저 결정해야 한다고 말합니다. 특히 AI는 감각적인 사진이나 화려한 광고 문구만으로 브랜드의 장점을 충분히 이해하지 못하므로, 상호·지역·가격·전문 분야·이용 조건처럼 판단에 필요한 정보를 명료한 텍스트로 남겨야 한다는 설명이 개인적으로 인상 깊었습니다.고객의 욕망을 분석하는 부분과 여러 온라인 채널에 데이터를 분산시키는 내용을 함께 읽으니, 'AI 최적화'란 새로운 꼼수(?)가 아니라 고객의 질문에 답할 수 있도록 브랜드의 정체성을 언어로 정돈하는 과정이라는 생각이 들었습니다.책의 후반부는 역시 이 책이 이론서보다는 실행서에 가깝다는 사실을 여실히 보여주었습니다.롱테일 속성을 묶어 상황별 질문을 넓게 포착하고, 상호·주소·연락처 같은 기본 정보를 여러 채널에서 일치시키며, 사진 속에만 있던 메뉴와 가격을 검색 가능한 글자로 옮기는 등 'AI에게 인용되는 전략 10가지'를 구체적인 작업으로 풀어내고 있습니다.특히 부록의 '실행 규칙 100가지'는 무엇부터 손대야 할지 막막한 자영업자에게 체크리스트 역할을 톡톡히 할 것으로 기대됩니다. 다만 리뷰와 콘텐츠는 AI를 속이기 위한 문장을 양산하는 쪽으로 사용해서는 안된다는 사실을 기억할 필요가 있어 보입니다.사실에 근거한 경험, 구체적인 조건, 최신 가격과 운영 정보가 뒷받침되어야 하며, AI의 답은 수시로 바뀌거나 잘못된 내용을 포함할 수 있으므로 한 번 셋팅한 뒤 방치하지 말고, 여러 서비스에서 주기적으로 확인해야 한다는 점도 함께 고려해야 한다는 조언과 일맥 상통하는 내용이라 봅니다.책의 가장 큰 장점은 역시 SEO, AEO, GEO 처럼 낯선 용어를 설명하는데 그치지 않고, 홈페이지가 없는 동네 가게도 오늘 당장 플레이스 소개글과 FAQ, 가격표, 리뷰 요청 방식부터 무엇을 바꿀 수 있는지 보여준다는데 있다고 생각합니다.특히 네이버에서 이미 잘 노출되는데도 챗GPT, 제미나이, 퍼플렉시티의 답변에는 등장하지 않는 이유가 궁금한 자영업자들, 대행사에 모든 것을 맡기지 않고 브랜드 데이터를 직접 관리하고 싶은 1인 사업자들에게 유용한 책이라 평가하고 싶습니다.
AI 추천은 돈을 내면 반드시 얻을 수 있는 고정 순위가 아니며 본서의 방법을 그대로 따른다고 노출이나 매출이 보장되는 것도 아닐 겁니다.그럼에도 고객의 구체적인 질문을 찾아내고, 그 질문에 필요한 사실을 읽기 쉬운 구조로 축적하며, 여러 채널의 정보를 꾸준히 관리하라는 방향은 검색 환경이 달라져도 쉽게 도태될 원칙은 아니라고 믿습니다.AI 시대, 고객들이 지금 어떤 창을 보고, 검색하고 있는지 궁금한 분들의 일독을 권합니다.

비전공자도 이해할 수 있는 LLM 수업 - [비전공자도 이해할 수 있는 LLM 수업 - 챗GPT, 클로드, 제미나이부터 AI 에이전트, 글쓰기·코딩까지 생성형 AI에 관한 모든 기초 지식]

thanksir — Thu, 10 Sep 2026 18:11:00 +0900

비전공자도 이해할 수 있는 LLM 수업 - 챗GPT, 클로드, 제미나이부터 AI 에이전트, 글쓰기·코딩까지 생성형 AI에 관한 모든 기초 지식
박상길 지음, 정진호 그림 / 비즈니스북스 / 2026년 08월

* 출판사로 부터 도서를 전달받아 직접 읽고, 주관적으로 작성한 리뷰입니다.챗GPT에게 오늘 저녁 메뉴를 물어보고, 클로드에게 보고서 초안을 맡기고, 제미나이에게 유튜브 영상 요약을 시키는 일이 이제는 특별한 기술이 아니라 그냥 일상의 습관이 되어 버렸습니다.그런데 막상 '그래서 이 AI들이 정확히 서로 뭐가 다르지?', 'Agent 라는게 챗봇이랑 뭐가 다르지?'라는 질문을 받으면 말문이 막히는 경우가 종종 있습니다. 도구는 넘쳐나는데 그 도구들이 서 있는 지형 전체를 조망하는 지도는 좀처럼 손에 잡히지 않는 요즘입니다.
오늘 소개해 드리는 <비전공자도 이해할 수 있는 LLM 수업>은 바로 이 지도를 잘 짜여진 구조로 설명하는 책이 아닌가 생각합니다.우선 저자의 이력을 알고 나면 내용의 신뢰도가 한층 다르게 읽힙니다. 저자는 현대자동차 AI 연구소 AIRS에서 기술 리더를 지냈고, 카카오에서 챗봇을, 다음커뮤니케이션에서 검색 엔진을 직접 만든 실무 엔지니어이며, 현재는 데이터 연산 가속 반도체를 다루는 스타트업에서 LLM을 연구하는 동시에 대한민국 독자 파운데이션 모델 평가 작업에도 관여하는 분입니다.그가 몸담은 회사가 자체 LLM을 허깅페이스에 오픈소스를 공개하고, 한국어 추론에 특화된 모델을 선보엿다는 사실을 알고나서 책의 5장과 7장 그리고 14장을 읽으면 단순한 트렌드 요약이 아니라 현장에서 직접 부딪힌 사람만이 쓸 수 있는 디테일이라는 사실이 느껴집니다.특히 마지막 장에서 국내 독자 파운데이션 모델 프로젝트의 1차, 2차 평가 과정을 다루는 대목은 저자가 실제로 그 심사와 벤치마크의 안팎을 지켜본 사람이기에 가능한 시선이라는 인상을 받았습니다.책의 전체 짜임새는 크게 네 개의 축으로 움직입니다.첫 번째 축은 챗GPT, 클로드, 제미나이, 그록이라는 이른바 빅 3+1의 경쟁 구도와 메타의 오픈소스 노선, 그리고 딥시크로 대표되는 중국 모델의 부상을 다루는 파트인데, 단순히 누가 우위에 있다는 순위 매기기가 아니라 각 회사가 왜 그런 전략을 선택했는지 배경 논리를 짚어주는 식으로 서술이 전개된다는 느낌을 받게 됩니다.두 번째 축은 허깅페이스와 오픈라우터 같은 AI 플랫폼, RAG와 벡터 데이터베이스, 그리고 온디바이스로 내려오는 소형언어모델(SLM)가지 다루면서 'LLM 하나만 잘 쓰면 끝'이라는 말이 착각에 불과하다는 사실을 일깨워줍니다.
세 번째 축은 글쓰기와 코딩, 캐릭터챗, 이미지·영상 생성이라는 창작의 영역을 다루고, 마지막 축은 함수 호출과 MCP, 오픈클로 같은 Agentic AI와 한국의 독자 모델 전략으로 마무리 됩니다.이렇듯 전체적인 내용 전개만 봐도 책이 단편적인 도구 사용법 나열이 아니라 하나의 생태계 지형도를 그려내려는 야심을 가지고 있다는 걸 직감할 수 있었습니다.실제로 읽어나가면서 이 방대한 범위를 다루면서도 설명의 밀도가 흐트러지지 않는다는 점이 매우 인상적이었답니다.RAG나 MCP처럼 개발자들 사이에서도 헷갈리기 쉬운 개념을, 비유를 통해 풀어내는 저자 특유의 화법이 전작들에서 이미 검증된 방식이라는 걸 감안하면 이번 책에서도 그 강점이 고스란히 이어지고 있음을 확인할 수 있었습니다.특히 개인적으로 흥미로웠던 부분은 코딩 에이전트와 이미지·영상 생성 파트인데, '개발자는 사라질까'라는 다소 자극적인 질문을 정면으로 다루면서도 결론을 단정적으로 내리지 않고, 독자가 스스로 판단할 근거를 촘촘히 쌓아가는 서술 방식이 신뢰감을 줍니다.이러한 구성은 웹사이트 운영이나 서버관리, 콘텐츠 제작처럼 AI 도구를 실무에 접목해야 하는 사람들에게 특히 유용한데, 원리를 알아야 새 도구가 나와도 흔들리지 않는다는 저자의 시각이 실무자 입장에서 상당히 실용적으로 다가왔습니다.무엇보다 책이 다른 AI 교양서와 결정적으로 갈리는 지점은 마지막 장의 무게감이 아닐까 합니다.미국과 중국이라는 두 거인 사이에서 한국이 독자적인 파운데이션 모델로 승부를 걸고 있는 지금, 저자는 이 흐름을 남의 나라 이야기가 아니라 우리의 산업 생존과 직결된 문제로 정리해 내고 있습니다.빅 3+1의 전쟁부터 국내 독자 모델의 도전까지 하나의 흐름으로 꿰어내는 구성은, 하루가 다르게 바뀌는 이 분야에서 좀처럼 만나기 힘든 구성이 아닐까 생각해 봅니다.
새로운 모델과 서비스가 매주 쏟아지는 지금, 그 소음 속에서 흔들리지 않을 원리라는 축을 세워주는 역할을 하며, 생성형 AI를 업무나 교육 콘텐츠 등에 접목하려는 독자에게는 단순한 입문서를 넘어 실전 참고서로도 오래 곁에 둘 만한 책이라는 평가를 내리고 싶습니다.관심있는 분들의 일독을 기대합니다.

2049 AI가 만드는 25년 후 세상 - [2049 : AI가 만드는 25년 후 세상]

thanksir — Thu, 10 Sep 2026 16:58:00 +0900

2049 : AI가 만드는 25년 후 세상
케빈 켈리 지음, 우천 엮음, 김도인 옮김 / 알에이치코리아(RHK) / 2026년 09월

* 출판사로 부터 도서를 전달받아 직접 읽고, 주관적으로 작성한 리뷰입니다.
스마트폰을 손에서 놓지 못하는 요즘 ... 정작 25년 후에는 스마트폰이라는 물건 자체가 사라질 수도 있다는 상상을 해본 적이 있나요?우리는 흔히 미래를 이야기할 때 'AI가 과연 뭘 할 수 있을까'에만 집중하지만, 진짜 중요한 질문은 그 기술이 우리의 도시, 기업의 구조 그리고 국가 간의 힘의 배치를 어떻게 다시 그릴 것인가라고 생각합니다.
오늘 소개해 드리는 <2049 AI가 만드는 25년 후 세상>에서 저자인 세계적인 미래학자이자 테크 칼럼니스트인 '케빈 켈리(Kevin Kelly)'는 바로 이 질문, 즉 기술이 아니라 그 기술이 만들어 낼 '미래 세계의 형태'에 대해 이야기 하고 있습니다.책을 펼치기 전 가장 먼저 눈에 들어온 건 본서의 원서 제목인 '2049: POSSIBILITIES OF NEXT 1000 DAYS' 이었습니다. '다음 10,000일 후의 가능성들' 이라.....25년이라는 시간을 굳이 '일(day)' 단위로 세분화해서 표현한 이유를 생각해보니, 이는 저자가 오랫동안 실리콘밸리 안팎에서 강조해 온 태도 , 즉 거대한 변화도 결국 하루 하루의 축적이라는 관점과 맞닿아 있다는 걸 알 수 있었습니다.실제로 저자가 최근 여러 강연과 인터뷰에서 밝힌 바에 따르면, 그는 AI가 하나의 거대한 초지능으로 수렴하기 보다는 저마다 특화된 수많은 '이질적인 지능들'이 동물원처럼 공존하는 쪽에 더 가까울 것이라 내다보고 있습니다.이러한 시각이 책의 초반부, 인터넷의 형태가 지금과는 완전히 달라질 것이라는 전망이나 AI를 인간의 사고 방식과 동일선상에 놓지 않는 서술과 자연스럽게 맞물려, 단순한 기술 예언서가 아니라 사고의 틀을 바꾸는 책이라는 인상을 받았답니다.
책의 중반부를 지나며, 교육, 의료, 로봇, 자유주행처럼 우리 생활과 밀접한 영역들을 하나씩 짚어가는데, 이 대목에서 인상적이었던 건 저자가 기술의 '가능성'과 '한계'를 동시에 짚고 있다는 점이었습니다.특히 '로봇이 할 수 있는 일'과 '할 수 없는 일'을 구분하는 서술 방식은 그가 여러 공개 강연에서 강조해온 바와 같이, AI가 일자리 전체를 없애는게 아니라 특정 업무(Task)만을 대체하며 효율을 끌어올리는 방식으로 작동한다는 식으로 서술하고 있습니다.오히려 이런 관점은 시중에 나도는 지나친 낙관론 혹은 비관론의 담론에서 한 걸음 벗어나, 독자로 하여금 스스로 균형점을 찾도록 한다는 점에서 긍정적이라 생각합니다.책에서 독특하다 느낀 지점은 후반부에 등장하는 미중 관계, 이른바 '차이메리카' 챕터였습니다. 서양 저자가 중국이라는 나라를 이렇게까지 정면으로 다루며 낙관적인 시선을 던지는 경우는 드물기 때문인데, 실제로 본서의 공동작업이 상하이에서 이루어진 대화를 바탕으로 완성됐다는 점을 떠올리면, 왜 이 책이 유독 중국의 산업 경쟁력과 기술 굴기를 균형있게 다루려 애쓰는지가 이해됐습니다.특히, 2049년이라는 특정 시점을 상징적인 좌표로 삼아 미국과 중국이라는 두 축이 대립이 아닌 협력의 방향으로 나아가야 한다는 희망을 담으려는 저자의 노력이 엿보이는 부분이었습니다.AI를 포함해 이미 시작된 '5가지 메가 트렌드'와 이를 통해 미래를 바꿀 자율주행, 로봇 그리고 우주탐사 등을 포함한 '10가지 핵심 산업' 그리고 이를 둘러싼 '미중의 새로운 패권 전쟁'을 통해 25년 후의 미래를 입체적으로 바라보고, 분석하는 책으로 평가하고 싶습니다.
책의 마지막 장을 덮으며 앞으로 다가올 100,00일 동안 나는 어떤 세상을 그리며 하루하루를 채워갈 것인가에 대한 스스로의 질문이 남았습니다.AI가 만드는 25년 후 세상을 먼저 확인해보고 싶은 분들의 일독을 권합니다.

딸깍! 제미나이 & 노트북 - [딸깍! 제미나이 & 노트북 - 초보자도 AI&AX 전문가로 만들어 주는 50가지 레시피]

thanksir — Wed, 09 Sep 2026 17:15:00 +0900

딸깍! 제미나이 & 노트북 - 초보자도 AI&AX 전문가로 만들어 주는 50가지 레시피
반병현.황현목 지음 / 생능북스 / 2026년 08월

* 출판사로 부터 도서를 전달받아 직접 읽고, 주관적으로 작성한 리뷰입니다.요즘 직장인들과 얘기를 나누다 보면, 챗GPT, 제미나이, 클로드 등을 상황에 맞게 골라쓰는 사람과, 여전히 한 가지 AI로 심플한 질문만 던지는 사람으로 나뉘는 것을 느끼게 됩니다. 문제는 후자의 경우 AI를 쓰고 있다고는 하지만 정작 그 도구가 가진 강력한 기능의 1/10도 활용하지 못한다는 점에 있습니다.
오늘 소개해 드리는 <딸깍! 제미나이 & 노트북>은 제미나이를 포함한 강력한 '구글 AI 생태계'를 적극 활용하는 방법을 50가지의 따라하기 식의 사전 설정된 예제를 통해 쉽고 자세하게 배울 수 있도록 소개하고 있습니다.책의 초반부는 아무래도 제미나이를 처음 사용하는 분들을 위한 기초 세팅에 꽤 많은 분량을 할애하는 모습입니다. 단순히 로그인하고 대화창을 여는 수준이 아니라, 구글 생태계 전체와 어떻게 연동되는지, 요금제 별로 무엇이 달라지는지, 그리고 왜 로그인 상태를 유지해야 컨텍스트와 메모리 기능이 제대로 작동하는지를 차근 차근 짚어 줍니다.개인적으로 가장 인상 깊었던 부분은 '할루시네이션'을 다루는 방식이었는데, 단순히 'AI가 틀릴 수 있다'는 뻔한 경고가 아니라 실제로 AI가 틀린 답을 만들어 내는 구조적인 이유를 짚어주니 이후 프롬프트를 쓸 때 훨씬 신중해졌답니다.책에서 말하는 프롬프트 엔지니어링 원칙 몇 가지를 실제로 적용해서 최근 진행 중인 업무 자료 조사를 요청해봤더니, 예전에 대충 물어봤을때 보다 훨씬 정돈된 답변이 나와서 스스로도 놀란 적이 있습니다.책이 중반부로 넘어가면 '출장 계획 짜기', '계약서 검토', '사진 편집' 같은 실생활 밀착형 예제들이 이어지는데, 이 부분이 이 책의 가장 큰 장점이라 느껴집니다. 특히 이미지 생성 기능으로 예전 사진을 최근 분위기로 바꿔보는 실습을 따라 해봤는데, 배경색이나 그라데이션 여부를 구체적으로 지정해야 한다는 팁을 미리 알고 시도했더니 확실히 더 자연스런 결과를 얻었답니다.'Canvas' 기능을 활용해 조사한 내용을 인포그래픽이나 퀴즈로 바로 변환하는 부분 또한 회의 자료나 스터디 노트를 만들 때 시간을 꽤나 아껴 줄것으로 기대됩니다. 덧붙여 'Gems'로 나만의 맞춤 챗봇을 만들어 보는 실습에서는, 매번 같은 설명을 반복 입력하지 않아도 된다는게 생각보다 큰 편의로 다가왔습니다.
책의 후반부, 특히 '제미나이 노트북'을 다루는 챕터들은 단순한 사용법 소개를 넘어 실무자를 위한 밀도 있는 활용법을 제시합니다.여러 개의 출처 자료를 한꺼번에 업로드해서 마인드맵으로 정리하거나, 복잡한 논문을 몇 분 안에 요약하는 실습은 확실히 정보 습득 속도를 체감할 수 있게 해주었습니다. 특히 여러 자료를 교차 검증하며 근거를 찾고, 그 근거를 다시 보고서와 발표자료로 완성하는 마지막 챕터의 흐름은 실제 업무 프로세스를 그대로 옮겨놓은 듯한 구성이라 실무자들에게는 이 책 전체에서 가장 실용적인 파트로 느껴질 것으로 보입니다.노트북이 참고자료 없이는 제대로 작동하지 않는다는 한계까지 솔직히 짚어준 점도, 과장된 기대를 심어주지 않으려는 저자의 배려로 읽히는 부분입니다.책을 끝까지 따라 읽고 실습해 보면서 든 생각은....역시 이제 AI를 잘 쓴다는 것이 단일 도구를 깊이 아는 것이 아니라, 여러 도구를 상황에 맞게 조합하는 능력이라는 겁니다.제미나이 하나만 놓고 봐도 대화, 이미지, 문서 조사, 스케줄 관리까지 역할이 나뉘어 있고, 이걸 노트북과 엮으면 또 다른 차원의 작업이 가능해진다는 걸 다시 한번 느끼게 되었습니다.
AI를 그냥 쓰고 있다고 안심하던 사람이라면, 본서의 50가지 레시피를 하나씩 따라가다 보면 자신이 놓치고 있던 기능이 얼마나 많았는지 새삼 느끼게 될 것이라 생각합니다.업무와 일상에서 AI를 좀 더 다채롭고, 다양하게 쓰고 싶은 분들의 일독을 권합니다.

초풍요의 시대 - [초풍요의 시대 - AI와 인류의 미래]

thanksir — Tue, 01 Sep 2026 20:25:00 +0900

초풍요의 시대 - AI와 인류의 미래
피터 디아만디스.스티븐 코틀러 지음, 김태훈 옮김 / 비즈니스북스 / 2026년 08월

* 출판사로 부터 도서를 전달받아 직접 읽고, 주관적으로 작성한 리뷰입니다.인간이 신의 능력을 손에 쥔 지금, 우리는 그 힘을 감당할 준비가 되어 있을까? 스마트폰으로 사진 한 장을 찍어 몇 초 만에 병을 진단받고, 실험실에서 배양한 고기가 마트 진열대에 오르는 시개가 이미 와 있습니다. 불과 한 세대 전만해도 마법이나 신화에서나 가능했던 일들이 지금은 뉴스 한 줄로 스쳐 지나가는 일상이 되어 버렸지요.그런데 정작 우리는 이 놀라운 변화 속에서 살면서도 그 크기를 잘 가늠하지 못하는 것 같습니다. 매일 손에 쥔 스마트폰으로 지구 반대편 친구의 얼굴을 보고, AI에게 질문하면 몇 초 안에 답을 얻는 일이 너무나 당연해졌기 때문입니다.바로 이 '체감하지 못하는 기적'이라는 화두에서 시작하는 책이 오늘 소개해 드릴 <초풍요의 시대> 입니다.
제목에서 풍겨나듯 사실 처음 책을 읽기 전에는 또 하나의 미래 낙관론적 예측서가 아닐까 생각도 했습니다. 그런데 1부를 넘기면서 그 예상이 절반만 맞았다는 걸 알게 되었답니다.저자들은 기술이 발전을 거쳐 대중화에 이르는 몇 단계의 흐름을 설명하며, 지금 우리가 겪는 변화가 단순히 신제품 출시가 아니라 하나의 산업 전체가 무료화되고 소멸화되는 과정이라는 점을 짚고 있습니다.유전자 치료제나 소형 진단 기기가 격차를 줄이는 실제 사례들을 따라가다 보면, '풍요'라는 단어가 추상적인 개념이 아니라 이미 숫자로 확인되는 현실이라는 저자들의 논지에 자연스럽게 공감하게 됩니다.특히 저자 중 한 명이 오랫동안 인류 난제를 해결하기 위한 상금 경진 대회를 운영해 온 이력을 갖고 있다는 걸 떠올리면, 본서에 등장하는 사례들이 단순한 취재 결과가 아니라 직접 현장에서 목격한 변화라는 무게가 더해집니다.책의 중반부로 들어서며 AI가 인간을 뛰어넘는 지적 존재로 성장해가는 과정을 짚으면서도, 저자들은 그 풍요에 반드시 그림자가 따라온다는 사실을 숨기지 않습니다.
로봇과 생명공학, 위성 데이터가 결합해 새로운 문명을 여는 동시에, 중독을 설계하는 알고리즘이나 성장 지상주의가 낳는 부작용까지 짚는 균형 감각이 인상적이었습니다.특히 인간의 오래된 뇌가 기하급수적으로 변화는 세상을 따라가지 못해 위협 신호에만 먼저 반응한다는 설명은, 왜 우리가 좋은 뉴스 보다 나쁜 뉴스에 더 쉽게 흔들리는지를 새삼 이해하게 해주는 대목이었습니다. 풍요가 그냥 주어지는 선물이 아니라 조심히 다뤄야할 대상이라는 저자들의 시각이 책을 단순한 기술 예찬론에서 벗어나게 만드는 지점이 아닐까 생각합니다.마지막 3부는 이 책에서 가장 개인적으로 다가오는 부분이었습니다.기술보다 먼저 마음가짐이 바뀌어야 한다는 메시지, 그리고 '몰입'이 AI 시대에도 여전히 인간만이 가질 수 있는 경쟁력이라는 주장은 뻔한 자기계발서의 문구처럼 보일 수도 있지만, 책의 앞 부분에서 부터 쌓아온 데이터와 사례들 위에 얹혀지니 훨씬 설득력있게 읽혔습니다.인간과 기계가 협업하는 모델이나 뇌와 컴퓨터를 연결하는 기술 까지 다루면서도, 결국 목적없는 풍요는 오래가지 못한다는 결론으로 돌아오는 흐름이 본서의 핵심 주장을 다시 한번 확인시켜주었습니다.
노화나 죽음마저 다르게 마주하게 될 시대를 앞두고, 우리가 준비해야 할 것은 새로운 기술이 아니라 새로운 태도라는 저자들의 결론이 책을 덮은 이후에도 오래 남을 것 같습니다.특이점의 세계에서 인류는 어떻게 생존해야 하는지 관심있는 분들의 일독을 권합니다.

AI NOW - [AI NOW - 생존을 위한 실행 전략서]

thanksir — Sun, 30 Aug 2026 14:37:00 +0900

AI NOW - 생존을 위한 실행 전략서
정재헌 지음 / 파지트 / 2026년 08월

* 출판사로 부터 도서를 전달받아 직접 읽고, 주관적으로 작성한 리뷰입니다.요즘 회사에서 챗봇하나 도입하고는 '우리도 AI 전환(AX) 했다'고 말하는 곳들을 종종 봅니다. 그런데 정작 그 챗봇이 회사 내부 데이터를 제대로 읽지도 못하고, 몇 달 뒤 흐지부지 방치되는 경우도 많답니다.AI 모델 자체는 이미 충분히 똑똑한데, 왜 현장에서는 이렇제 자주 헛도는 걸까요? 오늘 소개해 드리는 AX 현장 전문가인 '정재헌 저자'의 는 이러한 이론과 현실(현장)의 괴리를 집요하게 파고 듭니다.우선 저자는 'AI 에이전트의 등장'이 단순히 새로운 도구 하나가 추가되는 사건이 아니라, 웹 시스템과 미들웨어, DBMS로 이루어진 기존 IT 골격 자체가 연쇄적으로 흔들리는 사건이라고 짚고 있습니다.특히 GPU 중심으로 인프라 운영 방식이 재편되는 과정을 설명하는 부분에서는, 우리가 그동안 서버실 안의 변화를 너무 가볍게 여겨온게 아닌가 깨닫게 됩니다. 데이트의 위상이 예전에는 시스템의 조연이었다면, 이제는 오히려 주연 자리로 격상된다는 저자의 시각이 책 전반을 관통하는 첫 실마리로 읽혀 집니다.책의 중반부를 지나면 이야기가 훨씬 구체적이고 실무적으로 좁혀 집니다.
'AI Ready Data'라는 개념을 그저 슬로건처럼 던지지 않고, 정형·비정형·실시간 데이터를 각각 어떻게 준비해야 하는지, 그리고 데이터가 있는 곳으로 컴퓨팅이 옮겨가는 흐름까지 짚어주는 대목은 실제 현장 경험없이는 쓰기 어려운 밀도라 생각합니다.DCAT, PRO-V, Croissant 이라는 세 가지 국제 표준을 하나로 엮어 데이터 신뢰성과 추적성을 확보하는 방법론이나, 벡터 데이터베이스의 임계치를 설정하는 방식까지 다루는 부분은 다소 낯설고 전문적이었지만, 표준만 갖다 놓으면 현장에서 작동하지 않는다는 저자의 문제의식에는 깊이 공감하게 되었습니다.실제로 저자가 브런치 연재 등을 통해 강조해온 '표준에서 운영까지의 갭'이라는 화두가, 본서에서는 단계별 도입 로드맵이라는 실천 가능한 형태로 완성되어 있다는 인상을 받았습니다.책의 후반부에서는 '조직'과 '거버넌스'라고 하는 다소 현실적인 무게감이 느껴지는 부분을 다루고 있습니다. IP모건이나 클라나 같은 글로벌 기업들이 AI를 처음부터 전제로 설계했는지, 아니면 기존 조직 위에서 전환을 시도했는지를 나눠 살펴보는 시각이 흥미로웠고, 이를 바탕으로 조직이 몇 단계를 거쳐 AI 체계를 갖춰야 하는지 구체적인 절차로 제시해주는 구성은 그저 사례 나열에 머무는 다른 책들과는 결이 다르다 느꼈습니다.더불어 새로운 인력이 어떤 역량을 갖춰야 하는지, PoC를 어떻게 선정하고 관리해야 하는지까지 짚는 부분에서는, 저자가 실제로 여러 조직의 AI 도입 초기 단계를 컨설팅하며 겪었을 법한 시행착오가 고스란히 문장 사이사이에 배어있는 듯 했습니다.마지막 장에서는 우리나라 '공공부문'이 가진 잠재력과 동시에 안고 있는 본질적인 문제들을 솔질하게 짚으며, 데이터를 쉽게 개방하지 않으려는 관성이 오히려 국가 차원의 AI 경쟁력을 갉아 먹을 수 있다는 우려를 표하고 있답니다.
책의 마지막 장을 마치며 생각해 봅니다....'AI 시대의 생존'이라는게 결국 최신 모델을 얼마나 빨리 도입하느냐의 문제가 아니라, 인프라와 데이터와 조직이라는 세 개의 관문을 순서대로, 그리고 제대로 통과하고 있느냐의 문제라는 걸 다시 생각해보게 되었습니다.화려한 AI 뉴스에 휩쓸리기 보다 우리 조직이 지금 몇 번째 관문 앞에 서 있는지 스스로 점검해 보고 싶은 분이라면, 이 책이 꽤 실용적인 체크리스트가 되어 줄 것이라 믿습니다.관심있는 분들의 일독을 기대합니다.

딥테크 오디세이 - [딥테크 오디세이 - 초지능에서 바이오까지, 빅테크와 신기술이 만드는 부의 지도]

thanksir — Thu, 27 Aug 2026 20:25:00 +0900

딥테크 오디세이 - 초지능에서 바이오까지, 빅테크와 신기술이 만드는 부의 지도
에스오디(권순용) 지음 / 경이로움 / 2026년 08월

주식 투자를 조금이라도 해 본 사람이라면 이런 경험이 있을 겁니다. 뉴스와 유튜브에서 하도 많이 들어서 뒤늦게 사들인 종목이 정작 그 시점부터 하락세로 접어드는 경험.. 결국 정보가 대중화된 순간은 이미 기회가 저물어가는 신호일 때가 많다는 뜻으로 읽힙니다.
오늘 소개해 드리는 92만 구독자를 보유한 권순용 저자의 <딥테크 오디세이>를 처음 읽기 전, 반도체 전문 유튜브가 쓴 책이니 HBM이나 파운드리 얘기로 가득할 거라 예상했습니다. 참고로 저자는 기술 관련 유튜브 에스오디(SOD) 채널을 운영하고 있답니다.그런데 1장을 펼치면서 그 예상은 크게 빗나갔음을 알게되었습니다. 에이전트 AI가 실제 업무를 대신 처리하는 단계로 접어들었다는 것 부터, 오픈 AI와 앤트로픽이 완전히 다른 전략적 선택을 했다는 대목, 그리고 저커버그가 밀어 붙이고 있는 초지능 프로젝트의 진짜 속내까지 ....저자는 AI를 단순한 기술 뉴스가 아니라 기업들의 전략적 선택으로 풀어내고 있답니다. 특히 AI가 인간의 개입 없이도 스스로 데이터를 학습해나가는 흐름과 생명체 설계에까지 관여하는 대목은, 이제 AI가 소프트웨어를 넘어 생물학의 영역까지 침투하고 있다는 걸 실감케했습니다.2, 3장을 지나면서 책의 색깔이 좀 더 명확해 지는 듯 했습니다. 휴머노이드 로봇의 두뇌 통합 문제, HBM 다음 세대 기술로 거론되는 광반도체, 그리고 XR과 자율주행, 심지어 하늘을 나는 에어택시까지 하드웨어 전반을 훑는데, 이 모든 이야기가 결국 '에너지'라는 하나의 뿌리로 연결된다는 구성이 인상적이었습니다.태양광과 핵융합, 원자력, 배터리를 다루는 3장에서는 AI가 왜 이렇게까지 전력을 필요로 하는지, 그리고 그 전력을 확보하기 위해 빅테크들이 왜 원전까지 손을 뻗는지를 하나의 흐름으로 잘 짚고 있습니다.저자가 평소 반도체와 기술 산업의 흐름을 대중들에게 풀어 설명해 온 방식이 익숙한 독자라면, 이 책에서도 복잡한 공학적 개념을 넘어 산업의 언어로 바꿔내는 특유의 감각을 곳곳에서 느낄 수 있으리라 생각합니다.이어지는 장에서 다루는 '바이오테크' 이야기는 예상외로 가장 흥미로웠던 부분이었습니다.신약 개발에 뛰어든 엔비디아, 개인별 맞춤 항암제, 유전자 편집 기술, 그리고 뇌와 컴퓨터를 연결하는 시도까지, 반도체 기업이 왜 생명과학 영역까지 손을 뻗치는지를 읽다보면 기술의 경계가 얼마나 빠르게 무너지고 있는지 체감하게 됩니다.특히 신약 개발이라는 극히 확률 낮은 게임에 결국 누가 이기든 특정 반도체 기업을 거쳐야 한다는 서술은, 산업 간 경계가 사라지고 있다는 저자의 시각을 가장 압축적으로 보여주는 대목이라 생각합니다.마지막 장에서 저자는 '한국의 기술 경쟁력'이라는 무거운 주제로 시선을 돌립니다. 기술력이 시간의 축적 위에서 쌓인다는 점, 실패를 용인하는 문화가 뒷받침되어야 한다는 점, 그리고 인재가 해외로 빠져나가는 현실에 대한 우려는 단순한 가십거리가 아니라 여러 산업 현장과 컨퍼런스를 다니며 축적된 저자의 위기감이 담긴 결론처럼 느껴졌습니다.화려한 종목 하나를 쫒기 보다 기술이 실제로 어디로 흘러가는지 먼저 읽어내는 혜안이 결국 자본을 움직인다는 저자의 메시지가 오래동안 기억에 남을 듯 합니다. 늘 세상을 먼저 바꿔온 기술의 다음 세대 이야기에 관심있는 분들의 일독을 권합니다.

공무원 AI 54제 활용 가이드 - [공무원 AI 54제 활용 가이드 - 공공업무 최적화 AI 실무 활용법, 챗GPT, 클로드, 제미나이로 공문서, 보고서, 민원을 더욱 빠르게 처리하는]

thanksir — Thu, 20 Aug 2026 16:28:00 +0900

공무원 AI 54제 활용 가이드 - 공공업무 최적화 AI 실무 활용법, 챗GPT, 클로드, 제미나이로 공문서, 보고서, 민원을 더욱 빠르게 처리하는
소현규 지음 / 한빛미디어 / 2026년 07월

* 출판사로 부터 도서를 전달받아 직접 읽고, 주관적으로 작성한 리뷰입니다.요즘 관공서마다 챗GPT나 제미나이 같은 생성형 AI를 업무에 활용하는 분위기가 확산되고 있습니다. 그런데 정작 막상 써보면 결재 문구는 이상하게 나오고, 법령 조항은 그럴듯하게 지어내고, 결국 처음부터 다시 써야하는 경험을 한 공무원이 적지 않을 겁니다.AI가 빨라지고, 똑똑해지긴 했지만 ... 정작 내 업무에는 왜 잘 안 맞는 걸까요?
오늘 소개해 드리는 <공무원 AI 54제 활용 가이드>는 제목 그대로 54개의 실습을 통해 공공업무에 가장 최적화된 AI 활용법을 담고 있답니다.초반 몇개 챕터를 지나며 가장 먼저 느낀 점은, 책이 특정 AI 툴의 메뉴 사용법을 가르치는데 집중하지 않는다는 점입니다. 대신 어떤 AI 도구를 쓰더라도 통하는 '역할-목적-자료-조건-출력형식-검토기준' 이라는 여섯 칸 짜리 프롬프트 사고법을 먼저 세워두고 시작하는데, 이게 상당히 실용적이라는 겁니다.실제로 첨부된 실습 내용을 따라 협조 요청 메모를 공문 초안으로 바꿔보니, AI 양식의 빈 칸을 꽤 자연스럽게 채워주긴 했지만 결재 문구나 법령 인용 부분을 임의로 지어낼 위험이 크다는 걸 체감했습니다.책에서도 이러한 환각 문제를 특히 경계하며, 자료 범위를 명시적으로 제한하고 사람이 마지막에 검토하라고 반복해서 강조하는데, 이 대목은 단순한 이론이 아니라 실제로 겪어봐야 아는 함정이라 더 공감이 갔습니다.
회의록 요약이나 민원 답변문 작성 실습의 경우, 확실히 시간 절약 효과가 있는 듯 합니다. 녹취록에서 결정사항과 액션 아이템을 담당자, 할일, 기한으로 나눠 표로 정리해주는 결과물은 예상보다 정교했고, 감정이 섞인 민원에 공감과 사실을 함께 담아 답변문을 만드는 실습도 초안 작성 부담을 크게 줄여줬습니다.다만 이 과정에서도 AI가 녹취록에 없는 결정사항을 슬쩍 만들어내는 경우가 있어서, 책이 계속 강조하는 '사람이 최종 확인'이라는 원칙이 괜히 반복되는게 아니라는 걸 알 수 있었답니다.엑셀 데이터 정리나 예산 집행률 분석 실습에서는 경제 규칙을 미리 카드로 만들어 두고 AI에게 적용시키는 방식도 꽤나 인상적이었습니다.표기 불일치나 개인정보 마스킹처럼 담당자가 직접 판단해야 할 부분과 AI가 자동으로 처리해도 되는 부분을 나눠서 접근하는 구성이 실무에 바로 적용할 만했습니다.본서의 단점도 몇 가지 얘기해 보자면...54개 실습이 촘촘하게 이어지다 보니 한 번에 다 따라하기엔 분량이 꽤 부담스러웠고, 부서마다 업무 성격이 달라서 어떤 실습은 곧바로 쓸 수 있지만, 어떤 실습은 우리 부서 상황에 맞게 다시 손을 봐야 했습니다.그럼에도 홍보 카드뉴스 문안이나 이미지 생성 프롬프트 100선 부록은 당장 정책 홍보물을 만들어야 하는 담당자에게는 꽤 쏠쏠한 참고 자료가 될 듯 합니다.저자가 공공기관과 기업을 대상으로 다양한 AI 실무 교육을 진행해온 경험이 반영된 결과인지,, 이론보다 현장에서 바로 부딪히는 문제를 짚어내는 감각이 곳곳에서 느껴졌습니다.결국 'AI를 잘 쓴다는 것'이 결과물을 빨리 뽑아내는 기술이 아니라 AI가 만든 결과물을 어디까지 믿고 어디서부터 사람이 다시 검증해야 하는지를 아는 감각이라고 생각합니다.
반복 업무를 골라 자동화 지시서를 만들고 일주일 간 결함을 점검해 보라는 마지막 파트의 제안은, AI 도입을 한 번의 이벤트가 아니라 지속적으로 다듬어가는 과정으로 보게 만든다는 점에서 본서의 진짜 메시지가 담긴 부분이 아닐까 합니다.공공 업무에 AI를 도입하려는 실무자라면 화려한 AI 뉴스 보다 본서의 실습 하나를 제대로 직접 따라해 보는 편이 훨씬 도움이 될 것입니다.관심있는 분들의 일독을 권합니다.

어른의 AI 문해력 - [어른의 AI 문해력]

thanksir — Sun, 16 Aug 2026 19:55:00 +0900

어른의 AI 문해력
김진형 지음 / 메이트북스 / 2026년 07월

AI에게 질문 하나를 던지면 몇 초 안에 그럴듯한 문장과 표, 계획안이 화면을 가득 채웁니다. 너무 빠르고 매끄러워서 우리는 종종 그 답이 '정리된 정보'라는 사실을 잊고, '검증된 정답' 처럼 받아 들입니다.하지만 아시다시피 AI는 내 예산도, 직장의 실제 상황도, 계약 뒤에 남을 책임도 대신 짊어지지 않습니다. 편리한 답을 얻는 시대를 넘어 그 답을 내 삶에 적용해도 되는지 가려내는 시대의 도래를 암시하는 대목이기도 합니다.
오늘 소개해드리는 <어른의 AI 문해력>에서는 프롬프트보다 중요한 것은 AI를 읽고 묻고 검증하는 힘에 대한 이야기를 들려 줍니다.저자는 AI를 능숙하게 쓰는 사람과 AI에 끌려가는 사람의 차이가 프롬프트 기술 하나에만 있지 않다고 말합니다. 같은 도구를 사용해도 누군가는 결과를 복사해 제출하고, 누군가는 문장 사이에 빠진 전제와 적용 범위를 찾아내지요.책을 읽으며 특히 공감한 것은 AI의 긴 답변과 자신감 넘치는 어조가 만들어내는 착시 현상(할루시네이션)에 대한 것이었습니다. 분량이 많다고 깊이가 보장되는 것은 아니고, 매끄러운 문장이라고 사실이 되는 것도 아닙니다.낯선 분야일수록 몇 개의 맞는 정보만 보고 나머지까지 믿어버리기 쉽다는 점에서, 이 책은 AI 시대의 문해력을 '의심하는 능력'이 아니라 '정확하게 확인하는 습관'임을 명확히하고 있음을 기억할 필요가 있습니다.책에서 다루는 핵심은 AI를 읽고, 묻고, 검토하고, 고쳐 쓰는 네 단계의 흐름이라 할 수 있습니다. AI 답변을 읽을 때는 기록으로 확인할 수 있는 사실과 원인에 대한 해석, 앞으로 무엇을 해야 한다는 제안을 분리해 보아야 합니다.예컨데, 방문자가 줄었다는 수치는 사실일 수 있지만, 그 원인을 가격 탓으로 단정하거나 할인안을 내놓는 것은 별개의 판단이라는 겁니다. 또한 '대체로', '효율적' 같은 표현을 만났을 때는 누구에게, 무엇과 비교해, 어떤 예외를 빼고 하는 말인지 다시 묻는 태도가 필요합니다.책이 말하는 읽기는 단순 독해가 아니라, 매끈한 문장 아래에 감춰진 조건을 찾아내는 적극적인 해석에 가깝다 생각합니다.
질문을 만드는 방식에 대한 부분도 꽤나 실용적이었습니다. 막연히 '어떻게 하면 좋을까?'라고 묻는 대신, 해결하려는 문제와 기간, 대상, 예산, 원하는 결과의 형식을 나누어 제시하라는 조언은 업무와 일상 모두에 바로 적용할 수 있으리라 봅니다.특히 정답을 대신 골라 달라고 하기 보다, 결정을 위해 확인해야 할 기준부터 정리해 달라고 요청하라는 주문이 기억에 남습니다. AI에게 판단을 위임하는 것이 아니라 판단에 필요한 지도를 먼저 그리게 하는 방식이기 때문일 겁니다.한 번에 여러 과제를 떠넘기기보다 질문을 쪼개고, 첫 답에서 빠진 조건을 찾아 재질문하는 과정이 결국 결과물의 퀄리티를 바꾼다는 사실도 설득력있게 다가왔습니다.후반부에서 다루는 돈, 계약, 건강, 업무, 생활의 사례는 이 책이 왜 '어른의' AI 문해력인지를 명확하게 보여 줍니다. 투자 수익률에는 어떤 기간과 비교 기준이 들어갔는지, 대출과 보험에는 어떤 예외 조항과 비용이 숨어 있는지, 회의록에는 누가 무엇을 언제까지 하기로 했는지가 남아 있는지를 확인하는 것이 중요합니다.AI가 만든 초안은 유용하지만, 그것을 실제로 쓸 글과 결정으로 바꾸는 일은 전혀 다른 문제입니다. 반복되는 표현을 덜어내고, 빠진 근거를 채우며, 내 경험과 선택의 이유를 더하는 수정의 과정에서 비로소 결과물이 내 것이 된다는 사실을 이해하는 것이 필요합니다.
결국 본서 <어른의 AI 문해력>은 AI를 경계하라고 겁주기 보다, AI를 더 오래, 더 안전하게 활용하기 위해 사람이 놓지 말아야 할 판단의 책임을 일깨워주는 책이라 평가하고 싶습니다.AI가 답을 만들 수는 있어도, 그 답을 믿고 실행할지 결정하는 마지막 사람은 언제나 나 자신이라는 사실을 차분히 되새기게 됩니다.AI가 답하는 시대에 읽고 묻고 검증하는 기본적인 방법에 관심있는 분들의 일독을 권합니다.* 출판사로 부터 도서를 전달받아 직접 읽고, 주관적으로 작성한 리뷰입니다.

AI 이후, 부의 인프라 전쟁 - [AI 이후, 부의 인프라 전쟁 - 반도체, 전력, 데이터센터가 바꾸는 새로운 돈의 지도]

thanksir — Sun, 16 Aug 2026 15:07:00 +0900

AI 이후, 부의 인프라 전쟁 - 반도체, 전력, 데이터센터가 바꾸는 새로운 돈의 지도
백광석 지음 / 다온길 / 2026년 07월

* 출판사로 부터 도서를 전달받아 직접 읽고, 주관적으로 작성한 리뷰입니다.요즘 뉴스를 보면 AI 관련 주식이 오르니 마니 하는 이야기가 시대의 화두가 된 것 같습니다. 그런데 정작 챗봇 화면에 질문 하나를 입력했을 때, 그 답변 하나를 만들어 내기 위해 지구 반대편의 거대한 서버 건물에서 얼마나 많은 전기와 물이 소모되는지를 떠올려 본 사람은 많지 않을 겁니다.우리는 AI를 그저 스마트폰 속 편리한 도구쯤으로 여기지만, 그 이면에는 반도체 공장, 발전소, 통신 케이블이 얽힌 거대한 산업 사슬이 조용히 움직이고 있습니다.
오늘 소개해 드리는 은 바로 이 지점, 화면 위의 화려함이 아니라 AI 화면 뒤편의 산업 구조를 파고들고 있습니다.우선 저자는 빅테크들의 경쟁이 이제 더 나은 서비스를 만드는 싸움이 아니라 서버와 전기를 얼마나 많이, 얼마나 안정적으로 확보하느냐의 싸움으로 바뀌어다고 짚고 있으며, 이러한 관점은 뒤이은 모든 챕터의 뼈대가 되고 있음을 기억할 필요가 있습니다.특히 '병목'이라는 단어를 반복적으로 쓰면서, 매출이 크다고 좋은 기업이 아니라 대체하기 어려운 자리를 쥔 기업이 진짜 승자라고 강조하는 부분은, 투자든 산업 이해든 관점 자체를 바꿔주는 대목이 아닌가 합니다.저자가 실제로 여러 산업 협력 컨퍼런스나 경제 콘텐츠 등에서 AI 전환과 에너지 전환을 한 묶음으로 봐야 한다고 강조해온 시각과도 궤를 같이하는 서술이라, 단순한 트렌드 요약이 아니라 저자 특유의 관점이 녹아든 느낌을 받았습니다.책의 초반부를 지나면서 엔비디아, 삼성전자, SK 하이닉스, TSMC 같은 이름값있는 기업들을 나열하는 데 그치지 않고, 이들이 왜 저마다 다른 방식으로 'AI라는 길목'을 지키고 있는지를 풀어 냅니다.GPU가 연산의 왕좌에 올랐다는 표현이나 HBM이 평범한 메모리에서 핵심 무기로 격상됐다는 서술은 이미 여러 매체에서 접한 이야기이지만, 이 책은 그 변화를 파운드리와 패키징이라는 눈에 잘 안 보이는 공정까지 엮어서 하나의 흐름으로 정리해준다는 점에서 매우 참신했습니다.개인적으로는 반도체 공급망이 흔들리면서 AI 전체의 속도가 멈춘다는 표현이 가장 기억에 남았는데, 우리가 그동안 AI의 발전을 소프트웨어의 문제롬나 여겨왔다는 걸 깨닫게 해주는 순간이었습니다.
책의 중반부에서 다뤄지는 데이터센터, 전력, 냉각과 통신 이야기는 이 책에서 가장 실감나게 읽히는 부분이 아닐까 합니다.데이터센터를 '굴뚝없는 공장'이라 부르며 부동산, 전력망, 구리와 배전 설비까지 함께 커지는 산업이라는 구조를 짚어 주는데, 최근 곳곳에서 전력 공급 부족 때문에 데이터센터 인허가가 지연되고 있다는 뉴스들과 맞물려 읽으니 더욱 설득력있게 다가 옵니다.액침냉각이나 광케이블, 사이버 보안까지 자연스럽게 이어지는 구성은 단순히 화려한 기업 이름을 나열하기 보다는 실제 AI 인프라가 어떻게 맞물려 돌아가는지 전체 그림을 그려주는 책이라 평가하고 싶습니다.더불어 7장의 로봇 이야기까지 오면 AI가 화면을 벗어나 실제로 몸을 얻는 순간, 센서와 모터, 감속기, 배터리 같은 부품 산업까지 동반 성장한다는 흐름이 자연스럽게 완결되는 느낌을 받게 됩니다.마지막 장에서 저자는 화려한 종목보다 산업의 길목을 먼저 보라고 당부하면서, 매출보다 병목의 위치를 살펴야 한다는 원칙을 다시 한번 정리해 줍니다. 특히 AI 관련주에 투자하겠다는 마음보다 먼저 'AI가 실제로 어디를 거쳐야만 하는가'를 스스로 질문하는 것이 중요하다는 것을 새삼 느꼈습니다.
화려한 서비스 뒤편에 숨어 있는 반도체, 전력, 데이터센터라는 무겁고 단단한 기반을 이해해야 진짜 부의 흐름이 보인다는 저자의 메시지가, 단순한 테마주 쫒기에 지쳐있던 독자들에게는 꽤나 신선한 관점의 전환을 제공해주리라 믿습니다.AI 열풍 그 이면에 AI를 움직이는 길목을 먼저 이해하고자 하는 분들의 일독을 권합니다.